基于层次分析法的股票价值评估模型

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1、基于层次分析法的股票价值评估模型摘要:为了改进股票价值评估方法,提出一种基于层次分析法的股票价值评估模型。介绍市盈率估值法、折现法和剩余收益估值法这3种基本的股票价值评估方法,并分析各自的优缺点;将3种基本的股价评估方法纳入基于层次分析法的模型中去进行综合评估;在此基础上,以中国工商银行为例进行实证研究,并对模型进行评价,认为该模型在评估股票价值方面有所改进且具有可操作性。关键词:股票;价值;评估模型;层次分析法中图分类号:F224.0;F830.91文献标志码:A文章编号:1671-8798(2017)01-0064-05第1期王晴,等:基于层次分

2、析法的股票价值评估模型65面发挥着重要的作用,因此,它对一国经济发展的影响程度是不言而喻的。对投资者而言,证券代表着一定时期内获得未来收入的权利,证券的内在价值取决于该证券能够带来的未来现金流入、资金时间价值及风险调整等因素[1]。股票市场则是证券市场中最主要的一部分,因此,通过对股票内在价值的研究,剖析股票价格的运行规律,对深入研究影响股价变动规律的因素具有重要意义。张先治[2]采用的是以现金流为基础的价值评估方法,利用净现金流量作为资本收益进行折现。他认为净现金流量与以会计为基础计算的股利及利润指标相比,较能全方面地、准确地把所有价值因素反映出来

3、。这种股票价值评估是根据任何资产的价值等于其预期未来全部现金流量的现值总和来进行考虑的。马良滢[3]把综合因素模型运用于股票价值评估中去,在折现法、每股盈余价值法等基本分析方法的基础上,建立评估模型时将股票价值的相关影响因素考虑进去,从而得到一个综合的股票价值评估量化指标。林剑乔[4]基于模糊层次分析法对股票价值进行评估,通过选取相应的财务指标建立指标体系,并对指标进行赋权,完成对股票价值模型的优劣排序;再采用沪市和深市的16种股票进行论证,结果表明该模型适用于股票价值评估,从而为决策者提供了决策依据。陈月萌[5]认为股利贴现模型对未来股利的预测依赖

4、性过大,因此采用剩余收益定价模型来对股票价值进行评估,以克服股利贴现模型的缺点;再选取样本银行的股权价值进行评估,最终求解出股权的价值。上述研究采用了市盈率估值法、折现法和剩余收益估值法这3种基本估值方法。市盈率估价法简单明了,只要知道了股票的每股盈余和市盈率,就能计算出该股票的价值,但是利用类似上市公司的股票市盈率来替代本公司股票市盈率的随意性比较强,缺乏客观标准[6]。折现法在计算公司股票的内在价值时较为精确,但不足之处是需要提前预测出折现率及每期的股利,这也会因为预测者的主观因素导致数据差距较大。剩余收益估值法理念的核心是获取超额收益,着眼于价

5、值的创造过程,但是存在计算股票价值时过分依赖于会计数据质量的缺点。考虑到基本估值方法在股票价值评估过程中存在的不足,本研究从真实性、公开市场性、可行性3个方面考虑,采用层次分析法建立了股票价值综合评估模型,并进行实证分析,改进了传统的3种估值方法,在进行股票价值估算时能减小误差,使得估算结果更加接近真实值,更具有参考价值[7]。13种基本估值方法1.1市盈率估值法该种方法是通过间接方式来对股票的价值进行估计的,由每股盈余和市盈率构成,市盈率是评估股票价值水平是否合理的常用指标[8]。市盈率估值法计算公式为:V0=EPS×PE,(1)式(1)中:V0为

6、股票价值;EPS为每股盈余;PE为市盈率。市盈率估值法主要适用于新股发行时对某公司股票进行价值评估,以及对某公司股票将来价值进行预测。它将股价与当期收益联系起来,更容易让人理解[8]。但该方法没有对投资风险和股东权益进行估计和预测。1.2折现法投资者在利用折现法进行股票投资时会出现2种投资情况:一种情况是只在一定期间内持有股票,另一种是永久持有股票[9]。相应地,折现法计算公式如下。)持有期有限的股利折现估值模型:1D1D2…DtPt。()V0=+2++t+t(((21+r)))1+r1+r1+r)永久持有情况下的股利折现估值模型:2D1D2…Dt…

7、。()+2++t+V0=((31+r))1+r1+r式()和式()中:为每股股票价值;为持有期;为第期股利;为期末的每股股票价格;为折23V0tDttPttr现率[10]。依照式()和式(),折现率高低的影响因素主要包含风险的大小和预期报酬率的高低。当风23险越大时,预期报酬率就越高,那么相应的折现率也就越高。折现法的优点在于能够较为精确地计算出公司股票的内在价值,然而怎样确定折现率是比较困难的[11]。1.3剩余收益估值法该方法对股票价值的估计是利用公司权益的账面价值和预期剩余收益的现值来表示的[5]。因此,可以得到以下估值公式:RI=NI-r×B

8、V,()4t+1t+1t∞BVt。()V0=BVPS0+∑5()tt=11+r式(4)和式(5)中:RIt+

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