基于p-e乘数剩余收益改进模型和实证研究

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1、基于P/E乘数剩余收益改进模型和实证研究【摘要】文章针对剩余收益模型存在长期收益难以预测、无法准确取得数据,评估时可能会出现随意进行预测和操纵评估结果这一问题,提出了基于价格/收益(P/E)乘数的剩余收益改进模型,并且采用因子分析和聚类分析技术进行可比公司的选择,将相似度大的可比公司分为一组,算出组内平均P/E作为改进模型中的P/E值。最后,选取中国联通的财务数据,用改进后的剩余收益模型对其价值进行评估,验证改进后模型的可行性和准确性。【关键词】剩余收益模型;P/E乘数;因子分析;聚类分析;实证验证随着中国经济体制改革的深入,企业兼并、股票发行、股权重组、联营等经济

2、交易行为日益增多,企业价值评估在市场经济中的作用越来越突出。从评估角度看,企业价值评估方法可以划分为三大类:成本法——从历史成本的角度评估企业价值;相对比较评估方法(市场法)一一从目前市场价格的角度评估企业价值;收益现值法一一从未来收益的角度评估企业价值。近年来,基于股利折现模型而建立的剩余收益模型在财务管理和证券估值领域被广泛应用。该模型由会计学家Ohlson于1995年提出,他认为剩余收益是决定企业价值的真正变量,该模型一提出便引起了理论界对该模型的重视,并成为近年来会计学、财务学界最热门的研究主题之一。剩余收益模型不但克服了股利折现模型和自由现金流量模型无法充

3、分利用财务信息的缺点,充分利用会计信息,在财务学的估值理论与会计学之间架起桥梁;而且由于这个模型是建立在收益现值法的原理上,所以其具有最贴近企业内在价值的理论基础。因此,剩余收益模型得到了各国专家的广泛关注,并且很多企业将其运用于实际评估中。但在实际应用中,剩余收益模型存在长期收益难以准确预测,不能完全保证评估结果的科学性和准确性的问题。笔者针对该缺陷提出剩余收益改进模型,目的在于增加评估的准确性和科学性。一、剩余收益模型概述二、剩余收益评估方法存在的问题此外,推导剩余收益模型时所做的假设导致该模型在应用时有几个问题:第一,公式的预测期趋于无穷大,即假设企业是持续经

4、营的,但这与现实中企业的经营情况不符。企业一般会经历初创、成长、成熟、衰退四个时期,企业的寿命是有限的;而持续经营假设企业的寿命无限,企业根本不存在危机、破产的可能性,这种设定有一定的局限性,会造成企业价值的高估。第二,对企业进行的长期预测,一般需要以行业预测为基础,在评估中的做法是假定企业长期主营业务保持不变,但是,这并不符合企业的生命周期发展规律。当一个企业作为行业的先行进入者时,由于规模优势、技术优势等,有可能获取超额利润,但是随着企业的成熟和竞争的加剧,超额利润会逐渐减少,这时,采取退出战略是多数企业的选择。但是,评估人员却无法预测若干年后被评估企业的经营情

5、况,只能假设企业的主营业务不变来进行长期预测。这样忽略了企业管理者未来进行业务选择的权利,与现实不符,会造成企业价值的低估。另外,对于明确预测期后价值的计算,简化预测的普遍做法是依据完全竞争的长期均衡理论,假设明确预测期后获取零超额利润,这种做法使企业总价值仅仅依赖于明确预测期的价值。如果企业仅在明确预测期内创造价值,明确预测期后企业不再创造价值,那么持续经营也就失去了意义。所以,这样的计算方法与实际情况也存在较大的背离。由此可以看出,剩余收益模型不能完全保证评估结果的科学性和准确性,以至于可能会经常出现预测随意和操纵评估结果的问题。三、基于P/E乘数的剩余收益改进

6、模型改进后模型可以说是收益现值方法、基于资产的评估方法和相对比较评估方法的一个结合。它应用相对比较评估方法对明确预测期后的价值进行计算,引入了P/E乘数,原本难于预测的明确预测期(第T期)后的价值预测通过第T期的P/E乘数就可以算出。也就是说,只要有了较准确的第T期P/E,就可以较准确地预测出企业价值。这样,既避免了企业寿命预测和长期收益预测的难题,又使计算变得简单,可以提高估值预测的准确性。同时,在估值时,同一行业可比上市公司的最高、最低P/E比率都将对被评估企业的P/E比率起到限制作用,控制了企业价值评估的上下限,使评估结果不会出现较大偏差。由此可以看出,改进后

7、模型估值的准确性与明确预测期最后一年P/E乘数值的准确性息息相关,P/E预测得越准,改进模型预测的结果就越准。而这又涉及两个问题:可比公司的选取和P/E乘数的预测,即首先要选择可比公司,然后采用它们的P/E乘数进行预测。一般来说可以通过可比上市公司P/E比的平均值,或时间序列模型进行P/E乘数的预测。下面,笔者将要讨论如何利用因子分析模型和聚类分析模型进行可比公司的选择。四、可比公司相似度模型的设计和分析当存在很多家可比上市公司时,如何确定可比指标,以及如何调整指标之间的差异相当困难。目前普遍的做法是把行业内所有上市公司的平均P/E作为可比指标,但是,当行业内各

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