科創(chuàng)板擬上市企業(yè)估值研究

林麗芳

摘 要：作為近期市場的活躍板塊，科創(chuàng)板已然無可厚非成為了焦點，科創(chuàng)板的每一動態(tài)也被注入了濃厚的信息價值。然而對于科創(chuàng)板而言，當下最值得研究的還是當屬估值問題。本文基于科創(chuàng)板的創(chuàng)新的特點，利用美國納斯達克的成熟數(shù)據(jù)和中國A股市場的成熟數(shù)據(jù)，借助多元回歸構(gòu)建兩市場的估值模型，再通過借助灰色預(yù)測得到2019年中美市場估值指標的差異，綜合得到科創(chuàng)板的估值模型。

一、引言

企業(yè)估值即企業(yè)價值評估，是著眼于企業(yè)本身，為投融資、交易活動而進行的一種價值衡量工作。通過這種價值評估，企業(yè)管理當局能更好地了解企業(yè)自身的優(yōu)劣勢，并及時調(diào)整并改善企業(yè)的經(jīng)營決策。在企業(yè)間的并購活動中，估值工作尤顯其價值。價值投資者對企業(yè)估值也有較強的依賴性，估值的合理與否、準確與否與其投資的安全程度緊密相關(guān)。企業(yè)價值評估的發(fā)展對政府檢測市場經(jīng)濟也有一定的參考價值。基于各方主體對企業(yè)估值工作的需求，估值顯然應(yīng)該成為每個企業(yè)都去研究的必要工作，特別是對上市公司而言。雖然我國因會計信息失真、估值研究起步較晚的特點還尚未形成科學的價值評估體系，但是各市場的企業(yè)估值工作已經(jīng)經(jīng)過不斷摸索開始步入成熟階段。值得一提的是，近期試點注冊的科創(chuàng)板市場，作為一個新興板塊，因各市場的估值方法對其估值的適用性很低，存在較大的估值難度。因此，對科創(chuàng)板的估值方法的研究，迫切而具有重大研究價值。

二、美國納斯達克市場、中國A股市場估值模型建立。

首先確定市場估值的基本面和流動性指標如下：

以市銷率為自變量建立如下模型：

其中表示第j個因子的擬合參數(shù)，為常數(shù)項，為殘差值。

將中國A股市場變量數(shù)據(jù)導(dǎo)入STATA求解得到如下中國市場估值具體模型：

y1=2.40-2.51×10-12·x1+1.32×10-11·x2+0.000277·x3

-4.70×10-11x4+0.0007517·x5+1.56×10-12·x6

但與沒有通過參數(shù)檢驗，因此我們認為該模型存在不合理性，因此我們選擇剔除因子與，重新進行回歸擬合處理。最終得到：

y1=2.40-2.27×10-12·x1+1.33×10-11·x2

-3.82×10-11x4+0.0007682·x5

將美國市場變量數(shù)據(jù)導(dǎo)入STATA求解得到如下美國市場估值具體模型：

y2=3.16-5.76×10-7·x1+1.59×10-6·x2+0.0000704·x3

-9.88×10-11x4-0.0002665·x5+6.55×10-8·x6

同理，通過檢驗發(fā)現(xiàn)不合理性，選擇剔除因子x2、x3與x4，重新進行回歸擬合處理。最終得到美國納斯達克估值模型如下：

y2=3.12-5.65×10-7·x1+1.53×10-6·x2+6.03×10-8·x6

三、基于灰色預(yù)測的估值指標預(yù)測

灰色預(yù)測模型是通過少量的、不充足的信息，建立數(shù)學模型并做出預(yù)測的一種預(yù)測方法。本文利用2009年-2018年市場基本面數(shù)據(jù)與流動性數(shù)據(jù)作為媒介進行預(yù)測。運用MATLABR016b編程得到2019年中國與美國的指標預(yù)測值如表1。

從表中可以分析看出大部分預(yù)測值后驗差比值小于0.5，符合要求，可以使用。對于大于0.5的指標，由于以上所建立的模型沒有涉及到這些因子，故這里不予考慮

將表1的數(shù)據(jù)代入到以上兩個市場的估值模型中得到y(tǒng)1=2.4411、y2=3.0914，即2019年中國A股的估值指標市銷率為2.4411，美國納斯達克市場市銷率為3.0914。

四、科創(chuàng)板估值模型的確定

基于2019年中國A股市場和美國納斯達克市場的市銷率差異，筆者確定兩市場的調(diào)整系數(shù)為中國是美國的0.7896。結(jié)合美國納斯達克的估值模型，最終確定我國科創(chuàng)板估值模型為：

y3=2.46-4.46×10-7·x1+1.21×10-6·x2+4.76×10-8·x6

五、結(jié)語

本文借助多元回歸、灰色預(yù)測等方法，最終確定科創(chuàng)板估值模型。相比現(xiàn)有文獻對科創(chuàng)板估值的研究，本文建立的量化模型更能與實際緊密結(jié)合，具有很強現(xiàn)實意義，且通用性較強。本文還對每一種模型都進行了充分的檢驗，使得結(jié)果的可行度較高。但本文還是存在有不足，在中美市場差異的量化上本文采取了2019年估值指標的差異加以確定，考慮的影響因素較少。另外，在數(shù)據(jù)的處理上，本文對其進行了必要的處理，如對異常數(shù)據(jù)的舍棄，這也會帶來一定的誤差。

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