金 輝，吳盼盼

(杭州電子科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310018)

基于波動(dòng)率預(yù)測(cè)的新三板企業(yè)價(jià)值評(píng)估

金 輝，吳盼盼

(杭州電子科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310018)

新三板是我國(guó)多層次資本市場(chǎng)體系中不可或缺的一環(huán)，其為中小高科技企業(yè)融資的功能日益顯現(xiàn)。為了對(duì)新三板企業(yè)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，首先通過(guò)主成分分析法構(gòu)建企業(yè)特征指標(biāo)綜合評(píng)分模型，并從創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)選取可比企業(yè)。然后，運(yùn)用歷史波動(dòng)率和GARCH族模型兩種方法預(yù)測(cè)可比企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)率，通過(guò)調(diào)整和賦權(quán)得到新三板目標(biāo)企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)率。在此基礎(chǔ)上，利用B-S期權(quán)定價(jià)模型對(duì)新三板目標(biāo)企業(yè)進(jìn)行估值。最后，選取新三板樣本企業(yè)進(jìn)行案例分析，驗(yàn)證了基于波動(dòng)率預(yù)測(cè)的新三板企業(yè)價(jià)值評(píng)估的有效性，同時(shí)發(fā)現(xiàn)基于GARCH族模型的估值結(jié)果要低于歷史波動(dòng)率的估值結(jié)果。

主成分分析；波動(dòng)率預(yù)測(cè)；歷史波動(dòng)率；GARCH族模型；新三板企業(yè)價(jià)值

新三板是我國(guó)多層次資本市場(chǎng)體系中不可或缺的一環(huán)，是解決中小企業(yè)融資難的重要途徑。2006年1月23日，在中關(guān)村科技園區(qū)的非上市股份有限公司正式啟動(dòng)試點(diǎn)進(jìn)入代辦股份系統(tǒng)進(jìn)行轉(zhuǎn)讓,成為新三板市場(chǎng)形成的標(biāo)志。然而，至2011年新三板掛牌數(shù)量?jī)H有96家。2012年國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)新三板擴(kuò)容，自此掛牌企業(yè)數(shù)量不斷增加。截至2015年12月31日，新三板市場(chǎng)掛牌企業(yè)達(dá)5 129家，總股本達(dá)到2 959.51億股，總市值達(dá)24 584.42億元。隨著新三板市場(chǎng)掛牌企業(yè)數(shù)量的不斷增加，相應(yīng)配套的法律法規(guī)體系不斷完善，其融資功能日益顯現(xiàn)。從新三板掛牌企業(yè)本身來(lái)說(shuō)，不管是基于上市的需要，還是出于重組、經(jīng)營(yíng)管理等目的，都需要對(duì)企業(yè)的價(jià)值有基本的認(rèn)識(shí)和評(píng)估。新三板市場(chǎng)主要面向高成長(zhǎng)、高風(fēng)險(xiǎn)科技型中小企業(yè)，掛牌公司具有經(jīng)營(yíng)不確定性大、經(jīng)營(yíng)決策動(dòng)態(tài)序列性、階段性等特點(diǎn)，而傳統(tǒng)企業(yè)價(jià)值評(píng)估方法無(wú)法評(píng)估此類高科技企業(yè)具有的經(jīng)營(yíng)不確定性。選擇實(shí)物期權(quán)模型能夠識(shí)別和計(jì)算新三板企業(yè)未來(lái)投資機(jī)會(huì)的價(jià)值，不至于使企業(yè)價(jià)值被低估，能夠體現(xiàn)經(jīng)營(yíng)柔性和階段性特點(diǎn)。在實(shí)物期權(quán)方法中，理論上合理、應(yīng)用上方便的模型是Black-Scholes期權(quán)定價(jià)模型，該模型包括標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)率在內(nèi)共5個(gè)變量。但是，除了標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)格、執(zhí)行價(jià)格、無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率、到期時(shí)間等4個(gè)變量可以在市場(chǎng)中直接觀測(cè)到，資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)率需要通過(guò)一定的方法計(jì)算得到。波動(dòng)率的計(jì)算需要一段時(shí)間的連續(xù)交易價(jià)格，然而目前新三板交易方式實(shí)施的協(xié)議轉(zhuǎn)讓和做市制度，不是典型的報(bào)價(jià)驅(qū)動(dòng)機(jī)制，使得新三板市場(chǎng)掛牌的公司交易并非連續(xù)。因此，波動(dòng)率是采用實(shí)物期權(quán)模型評(píng)估新三板企業(yè)價(jià)值中較難確定的參數(shù)。本文從研究如何確定新三板企業(yè)價(jià)值波動(dòng)率入手，通過(guò)分析與創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)上可比企業(yè)的關(guān)系計(jì)算新三板目標(biāo)企業(yè)的波動(dòng)率，在此基礎(chǔ)上利用B-S期權(quán)定價(jià)模型評(píng)估新三板企業(yè)價(jià)值。

一、文獻(xiàn)綜述

實(shí)物期權(quán)評(píng)估法考慮了企業(yè)收益的不確定性，逐步成為在不確定決策領(lǐng)域中最常用的研究方法之一。波動(dòng)率參數(shù)計(jì)算是應(yīng)用實(shí)物期權(quán)模型評(píng)估新三板企業(yè)價(jià)值的難點(diǎn)，通過(guò)在創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)尋找可比企業(yè)成為解決難題的契機(jī)。

(一)實(shí)物期權(quán)法

Black和Scholes(1973)[1]推出的Black-Scholes期權(quán)定價(jià)模型，促進(jìn)了金融期權(quán)市場(chǎng)和期權(quán)定價(jià)理論的發(fā)展。此后，Myers(1977)[2]首次提出實(shí)物期權(quán)的概念。Schwartz和Moon(2000)[3]考慮了評(píng)估對(duì)象獲得收益的不確定性，采用實(shí)物期權(quán)模型評(píng)估亞馬遜的價(jià)值。陳小悅和楊潛林(1998)[4]第一次在國(guó)內(nèi)引入實(shí)物期權(quán)的概念。王忠波(2002)[5]認(rèn)為應(yīng)當(dāng)運(yùn)用實(shí)物期權(quán)定價(jià)法進(jìn)行高科技企業(yè)估值，因?yàn)閭鹘y(tǒng)估值方法沒(méi)有考慮到高科技企業(yè)的收益不確定等期權(quán)特性。張帥和林峰(2009)[6]分析初創(chuàng)期高科技企業(yè)的價(jià)值構(gòu)成，認(rèn)為其標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)值服從隨機(jī)過(guò)程；應(yīng)用實(shí)物期權(quán)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法建立起該類企業(yè)的價(jià)值評(píng)估模型，并對(duì)主要參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。毛劍鋒和茅佳(2012)[7]在對(duì)成長(zhǎng)型企業(yè)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估時(shí)，認(rèn)為現(xiàn)金流量法存在著局限性，而實(shí)物期權(quán)法能夠解決成長(zhǎng)型企業(yè)存在的價(jià)值不確定性的問(wèn)題。

(二)可比企業(yè)選擇

Alford(1992)[8]認(rèn)為在行業(yè)為主要分類的導(dǎo)向下，結(jié)合凈資產(chǎn)、凈資產(chǎn)收益率作為可比企業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)是最為準(zhǔn)確的。David Frykman(2006)[9]認(rèn)為可比企業(yè)與目標(biāo)企業(yè)至少在以下幾方面存在可比性：公司規(guī)模、市場(chǎng)占有份額、公司未來(lái)成長(zhǎng)能力、營(yíng)業(yè)收入和資金流動(dòng)情況、財(cái)務(wù)及經(jīng)營(yíng)存在的風(fēng)險(xiǎn)、公司資本結(jié)構(gòu)。由于資產(chǎn)評(píng)估在我國(guó)起步比較晚，國(guó)內(nèi)在這方面的研究較少。趙邦宏和王哲(2007)[10]通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的形式分析市場(chǎng)法在我國(guó)企業(yè)價(jià)值評(píng)估中的可行性，認(rèn)為在一般情形下找出3-5個(gè)類似的上市公司作為參考企業(yè)是可以做到的。喻平和張應(yīng)華(2011)[11]在已有研究基礎(chǔ)上，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)波動(dòng)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行定量分析，認(rèn)為公司的股價(jià)波動(dòng)與財(cái)務(wù)指標(biāo)呈現(xiàn)顯著相關(guān)關(guān)系。朱軍和賈玉(2012)[12]通過(guò)對(duì)1348個(gè)樣本的逐步回歸，發(fā)現(xiàn)每股收益、總資產(chǎn)報(bào)酬率、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、長(zhǎng)期負(fù)債比率、每股收益增長(zhǎng)率、每股資本公積等7項(xiàng)指標(biāo)是影響企業(yè)價(jià)值的重要參數(shù)。胡曉明，趙東陽(yáng)和孔玉生等(2013)[13]利用同行業(yè)上市公司的資料，構(gòu)建運(yùn)營(yíng)能力、償債能力、收益能力、成長(zhǎng)能力等特征指標(biāo)體系選擇可比企業(yè)，并指出可比企業(yè)選擇越多不一定增加估值精度；一般不少于3家，取5家是經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)或業(yè)內(nèi)慣例。

(三)波動(dòng)率計(jì)算方法

對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)率的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是采用實(shí)物期權(quán)法合理測(cè)算企業(yè)價(jià)值的關(guān)鍵。波動(dòng)率的計(jì)算研究主要有靜態(tài)和動(dòng)態(tài)模型兩大類，較為簡(jiǎn)單的歷史波動(dòng)率屬于靜態(tài)模型。張彤，陳小燕(2009)[14]將B-S模型用于高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值的評(píng)估，采用對(duì)標(biāo)的資產(chǎn)資本預(yù)算(現(xiàn)金流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù))的年收益率的標(biāo)準(zhǔn)差估算波動(dòng)率。應(yīng)尚軍，潘向陽(yáng)和何榮(2013)[15]探討了實(shí)物期權(quán)方法在上市公司股權(quán)價(jià)值評(píng)估中的應(yīng)用，認(rèn)為可以用股票價(jià)格的歷史波動(dòng)率代替公司整體資產(chǎn)的波動(dòng)率。

眾多研究發(fā)現(xiàn)金融變量的波動(dòng)率具有異方差性和聚集現(xiàn)象，這與靜態(tài)模型的假設(shè)不符。因此，動(dòng)態(tài)模型被用來(lái)描述金融市場(chǎng)的波動(dòng)性。Engle(1982)[16]提出運(yùn)用ARCH模型刻畫金融市場(chǎng)波動(dòng)的條件異方差性,成為研究金融時(shí)間序列重要的理論之一。由于ARCH模型存在滯后長(zhǎng)度不易選取等問(wèn)題，Bollerslev(1986)[17]擴(kuò)展了ARCH模型，提出GARCH模型。Nelson(1991)[18]認(rèn)為應(yīng)該允許條件方差與殘差之間的關(guān)系更為靈活多樣，提出了EGARCH模型。Andersen(1998)[19]用Mincer-Zarn owitz回歸方程實(shí)證分析GARCH(1,1)的波動(dòng)率預(yù)測(cè)效果，認(rèn)為GARCH(1,1)模型可以比較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)波動(dòng)率。國(guó)內(nèi)在波動(dòng)率預(yù)測(cè)方面的研究起步較晚。魏巍賢和周曉明(1999)[20]首次應(yīng)用GARCH族模型預(yù)測(cè)股票指數(shù)波動(dòng)。任甄，吳雷(2010)[21]建立GARCH(1,1)模型對(duì)哈飛股份的波動(dòng)率進(jìn)行預(yù)測(cè)，得出該模型可以較好的擬合數(shù)據(jù)。林德欽(2014)[22]運(yùn)用GARCH族模型實(shí)證分析創(chuàng)業(yè)板指波動(dòng)率，結(jié)果表明所建立的GARCH族模型擬合效果較好。劉青，戴經(jīng)躍和楊超(2015)[23]也認(rèn)為GARCH族模型已廣泛應(yīng)用于金融市場(chǎng)中資產(chǎn)收益率的預(yù)測(cè)，運(yùn)用6種GARCH族結(jié)構(gòu)對(duì)股票市場(chǎng)收益率的模擬結(jié)果顯示，EGARCH模型可較好地預(yù)測(cè)資產(chǎn)收益率的波動(dòng)過(guò)程。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)可見(jiàn)，將實(shí)物期權(quán)法運(yùn)用于高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值評(píng)估方面的研究較多。對(duì)于新三板掛牌企業(yè)價(jià)值評(píng)估而言，相比于傳統(tǒng)評(píng)估方法，實(shí)物期權(quán)法更有效。但是，新三板市場(chǎng)交易的不連續(xù)性導(dǎo)致其波動(dòng)率參數(shù)難以確定，阻礙實(shí)物期權(quán)法在新三板企業(yè)價(jià)值評(píng)估中的應(yīng)用，對(duì)此現(xiàn)有研究還未有提及。本文通過(guò)主成分分析法尋找可比企業(yè)，采用歷史波動(dòng)率和GARCH族模型兩種方法模擬股價(jià)波動(dòng)，以此評(píng)估新三板企業(yè)價(jià)值并進(jìn)行對(duì)比。

二、研究方法

根據(jù)市場(chǎng)現(xiàn)狀和理論研究現(xiàn)狀，本文將以新三板企業(yè)價(jià)值為研究對(duì)象構(gòu)建實(shí)物期權(quán)定價(jià)模型，通過(guò)分析與創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)上可比企業(yè)的關(guān)系，重點(diǎn)研究如何確定模型中的波動(dòng)率參數(shù)。

(一)B-S期權(quán)定價(jià)模型

Black和Scholes(1973)[1]所創(chuàng)立的期權(quán)定價(jià)模型表述如下：

C=SN(d1)-Xe-rTN(d2)

(1)

C表示歐式看漲期權(quán)價(jià)格；S表示標(biāo)的資產(chǎn)的當(dāng)前市場(chǎng)價(jià)格，Copeland和Antikarov(2001)[24]認(rèn)為，可以將不可交易的實(shí)物資產(chǎn)賬面價(jià)值作為標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)格；X表示標(biāo)的資產(chǎn)的執(zhí)行價(jià)格，我們把新三板企業(yè)的負(fù)債看作實(shí)物期權(quán)到期的執(zhí)行價(jià)格；r表示無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率且為常數(shù)，我們可以選取與實(shí)物期權(quán)到期日同期的國(guó)債利率作為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率；T表示期權(quán)到期時(shí)間；σ表示資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)率，且為常數(shù)。新三板掛牌企業(yè)的價(jià)值包括債權(quán)與股權(quán)價(jià)值，債務(wù)價(jià)值的波動(dòng)率可近似認(rèn)為等于零，其價(jià)值比較穩(wěn)定，因此股權(quán)價(jià)值的波動(dòng)率也就是股價(jià)波動(dòng)率可視為企業(yè)價(jià)值的波動(dòng)率。

新三板市場(chǎng)和創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)掛牌和入市門檻都較主板市場(chǎng)低，服務(wù)對(duì)象均為中小高科技企業(yè)。在轉(zhuǎn)板成功的11家新三板企業(yè)中，10家轉(zhuǎn)板至創(chuàng)業(yè)板完成企業(yè)在A股上市融資的需求。因此，本文通過(guò)在創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)尋找新三板目標(biāo)企業(yè)的可比企業(yè)，估算各可比企業(yè)的股價(jià)波動(dòng)率，利用調(diào)整公式并加權(quán)得到目標(biāo)企業(yè)的股價(jià)波動(dòng)。

(二)可比企業(yè)選擇

《企業(yè)價(jià)值評(píng)估準(zhǔn)則》第三十七條指出注冊(cè)資產(chǎn)評(píng)估師應(yīng)當(dāng)恰當(dāng)選擇與被評(píng)估企業(yè)進(jìn)行比較分析的可比企業(yè)。首先考慮選取同一行業(yè)的企業(yè)，同時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮企業(yè)規(guī)模、成長(zhǎng)性等因素。主成分分析法利用降維的思想，把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)(即主成分)，其中每個(gè)主成分都是原始變量的線性組合，且互不相關(guān)，從而這些主成分能夠反映始變量的絕大部分信息，且所含的信息互不重疊。

針對(duì)新三板目標(biāo)企業(yè)的價(jià)值評(píng)估，篩選創(chuàng)業(yè)板可比企業(yè)的具體過(guò)程如下：

1.財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取

理論上股票價(jià)格是企業(yè)的內(nèi)在價(jià)值在市場(chǎng)上的反應(yīng)，即企業(yè)股價(jià)波動(dòng)是由企業(yè)的內(nèi)在價(jià)值決定(喻平(2011))[25]。根據(jù)胡曉明，趙東陽(yáng)和孔玉生等(2013)[13]對(duì)體現(xiàn)企業(yè)綜合能力的指標(biāo)的匯總，并結(jié)合新三板掛牌企業(yè)無(wú)形資產(chǎn)影響企業(yè)業(yè)績(jī)比重大、高科技企業(yè)的股權(quán)集中度與公司績(jī)效顯著相關(guān)等特點(diǎn)，選擇描述企業(yè)規(guī)模、營(yíng)運(yùn)能力、償債能力、盈利能力、成長(zhǎng)能力等方面共14個(gè)指標(biāo)，具體見(jiàn)表1：

表1 可比企業(yè)選擇的特征指標(biāo)體系

2.可比企業(yè)選擇及賦權(quán)

對(duì)所選同行業(yè)企業(yè)按表1所示特征指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析后，得到解釋的總方差表和成分得分系數(shù)矩陣。根據(jù)解釋的總方差表，綜合累積貢獻(xiàn)率和特征值大于1這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)可提取主成分并以此計(jì)算各企業(yè)綜合得分Yj，建立綜合評(píng)分模型。

設(shè)Y是目標(biāo)企業(yè)綜合得分，計(jì)算所選各企業(yè)與目標(biāo)企業(yè)的綜合得分差異率xj：

(2)

確定差異率最小的5家企業(yè)為可比企業(yè)(胡曉明，趙東陽(yáng)和孔玉生等，2013)[13]。

同時(shí)，運(yùn)用逆向化指標(biāo)正向化公式調(diào)整差異率指標(biāo)，逆向化指標(biāo)正向化公式如下：

(3)

以此為基準(zhǔn)可進(jìn)一步求得各可比企業(yè)所占權(quán)重，該權(quán)重將用于目標(biāo)企業(yè)波動(dòng)率計(jì)算的賦權(quán)調(diào)整。

(三)波動(dòng)性計(jì)算

1.歷史波動(dòng)率

將股票每日對(duì)數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差作為衡量創(chuàng)業(yè)板可比企業(yè)股價(jià)波動(dòng)性的指標(biāo)。

2.GARCH族模型

ARCH模型(Engle，1982)[16]被提出后，波動(dòng)率的時(shí)變性使得依靠歷史收益標(biāo)準(zhǔn)差的波動(dòng)率計(jì)算方法受到質(zhì)疑。后來(lái)GARCH模型(Bollerslev，1986)[17]進(jìn)一步在方差方程中引入滯后條件方差項(xiàng)，并得到廣泛應(yīng)用。

無(wú)論是ARCH模型還是GARCH模型，只能反映金融時(shí)間序列的厚尾和波動(dòng)聚集現(xiàn)象，不能反映非對(duì)稱性。由此，EGARCH模型(Nelson，1991)[18]被提出。

利用GARCH族模型對(duì)創(chuàng)業(yè)板可比企業(yè)的股票日收益率預(yù)測(cè)，具體過(guò)程如下：

第一步，計(jì)算對(duì)數(shù)日收益率。第二步，根據(jù)AIC指標(biāo)孰小原則確定模型的階數(shù)p和q，并考慮系數(shù)的顯著性，選擇各可比企業(yè)適用的GARCH(p,q)或EGARCH(p,q)模型，并預(yù)測(cè)各可比企業(yè)波動(dòng)率。

3.波動(dòng)率調(diào)整公式

考慮到可比企業(yè)與目標(biāo)企業(yè)所處市場(chǎng)環(huán)境差異，參考勞蘭珺、邵玉敏(2005)[26]的波動(dòng)性調(diào)整公式，對(duì)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)可比企業(yè)波動(dòng)率在新三板市場(chǎng)進(jìn)行調(diào)整，得到如下波動(dòng)性指標(biāo)：

σxj=Vc×σx

(4)

(5)

三、案例分析

(一)案例企業(yè)簡(jiǎn)介

案例企業(yè)鼎普科技于2008年在新三板掛牌，屬于信息服務(wù)—計(jì)算機(jī)應(yīng)用行業(yè)，主要從事軟件開發(fā)和服務(wù)、信息安全的咨詢顧問(wèn)等業(yè)務(wù)。公司取得各類資質(zhì)認(rèn)證70余項(xiàng)、專利26項(xiàng)，僅2014年發(fā)布產(chǎn)品14個(gè)，產(chǎn)品定制13個(gè)，產(chǎn)品預(yù)研17項(xiàng)，新增科研項(xiàng)目3個(gè)，榮獲最具成長(zhǎng)科技型100強(qiáng)企業(yè)、北京市專利試點(diǎn)企業(yè)等榮譽(yù)稱號(hào)。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

以2014年12月31日為評(píng)估基準(zhǔn)日，目標(biāo)企業(yè)及可比企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)及各公司2014年的財(cái)務(wù)報(bào)告，個(gè)股及創(chuàng)業(yè)板指日收盤價(jià)來(lái)自同花順軟件。需要指出的是，本文所用新三板綜合指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)自新浪-數(shù)庫(kù)(http://www.chinascopef inancial. com/ot csina)，該指數(shù)基期定為2014年1月1日，基期指數(shù)定為100點(diǎn)，參與綜合指數(shù)計(jì)算的企業(yè)共2 797家，占總掛牌企業(yè)73.53%。

(三)可比企業(yè)選擇

首先考慮目標(biāo)企業(yè)所屬行業(yè)選擇可比企業(yè)。創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用行業(yè)的企業(yè)共61家，剔除三聯(lián)虹普等20家2014年以后上市的企業(yè)，共剩41家可比企業(yè)。使用SPSS 19.0對(duì)包括目標(biāo)企業(yè)在內(nèi)共42家企業(yè)按表1所示特征指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析后，可以得到解釋的總方差表和成分得分系數(shù)矩陣，據(jù)此計(jì)算得到5個(gè)成分值F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4，F(xiàn)5。進(jìn)一步根據(jù)各成分的方差貢獻(xiàn)率構(gòu)建綜合評(píng)分模型如下：

Y=33.331F1+19.275F2+10.948F3+9.497F4+6.251F5

(6)

由此可得出包括目標(biāo)企業(yè)在內(nèi)的42家企業(yè)的綜合得分。根據(jù)綜合得分情況進(jìn)行排名，確定差異率最小的五家企業(yè)為可比企業(yè)，即世紀(jì)瑞爾、華虹計(jì)通、銀之杰、飛利信、超圖軟件。進(jìn)一步對(duì)可比企業(yè)與目標(biāo)企業(yè)得分差異率按公式(3)處理，可確定各可比企業(yè)所占權(quán)重。相關(guān)結(jié)果如表2所示：

表2 可比企業(yè)與目標(biāo)企業(yè)差異率及所占權(quán)重

(四)波動(dòng)率計(jì)算

通過(guò)兩種方法計(jì)算鼎普科技的年波動(dòng)率結(jié)果顯示，較之歷史波動(dòng)率，GARCH模型預(yù)測(cè)的波動(dòng)率較小，符合歷史波動(dòng)率常常高估風(fēng)險(xiǎn)的觀點(diǎn)(林曉梅，2006)[27]。

(五)B-S模型估值

1.其它參數(shù)確定

(1)標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)格S。本例中，查詢鼎普科技2014年年度報(bào)告，其2014年度期末總資產(chǎn)數(shù)值254 995 427.79元，即標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)格的估計(jì)值為254 995 427.79元。

(2)期權(quán)執(zhí)行價(jià)格X。查詢鼎普科技2014年年度報(bào)告，其合并資產(chǎn)負(fù)債表2014年度負(fù)債總計(jì)120 906 955.97元，將作為B-S模型中期權(quán)的執(zhí)行價(jià)格X。

(3)期權(quán)的到期期限T?？紤]到新三板掛牌企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)高等特性，我們可以將期權(quán)的到期期限設(shè)為1年。

(4)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率r。我們可以選取同期國(guó)債發(fā)行利率(2014年5月10日發(fā)行的1年期國(guó)債發(fā)行利率為3.6%)作為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的估計(jì)值。

2.計(jì)算結(jié)果與分析

由公式(1)計(jì)算企業(yè)價(jià)值，其中S=254 995 427.79元，X=120 906 955.97元，T=1，r=3.6%。

基于歷史波動(dòng)率方法計(jì)算企業(yè)價(jià)值波動(dòng)率，可得企業(yè)價(jià)值C=170 125 565.6元；基于GARCH族模型，可得企業(yè)價(jià)值C′=15 629 1471.7元。

通過(guò)兩種方法計(jì)算企業(yè)價(jià)值波動(dòng)率，并在此基礎(chǔ)上評(píng)估鼎普科技的企業(yè)價(jià)值。由結(jié)果可知，較之歷史波動(dòng)率，GARCH族模型預(yù)測(cè)的波動(dòng)率較小，企業(yè)價(jià)值評(píng)估結(jié)果較低。但是兩種方法的估值結(jié)果差異率在20%以內(nèi)，可以認(rèn)為兩種評(píng)估結(jié)果皆為有效(馬小琪，2007)[28]。一方面歷史波動(dòng)率只代表過(guò)去；另一方面，利用GARCH族模型預(yù)測(cè)股價(jià)收益的波動(dòng)率考慮了金融資產(chǎn)收益的“尖峰厚尾”、“波動(dòng)聚集”等特征，本文認(rèn)為基于GARCH族模型的波動(dòng)率預(yù)測(cè)結(jié)果更精確。

3.其它案例結(jié)果

除了鼎普科技以外，從計(jì)算機(jī)應(yīng)用行業(yè)隨機(jī)選取與鼎普科技同行業(yè)的其他3家公司進(jìn)行評(píng)估。根據(jù)第二部分中“可比企業(yè)選擇”所示過(guò)程，確定各目標(biāo)企業(yè)的可比企業(yè)及各可比企業(yè)所占權(quán)重。

再根據(jù)第二部分中“波動(dòng)性計(jì)算”所述過(guò)程即可求得兩種波動(dòng)率計(jì)算方法下各目標(biāo)企業(yè)的波動(dòng)率計(jì)算結(jié)果，然后由B-S期權(quán)定價(jià)模型對(duì)其估值，并對(duì)兩種波動(dòng)率計(jì)算方法的估值結(jié)果進(jìn)行比較。目標(biāo)企業(yè)的波動(dòng)率及企業(yè)價(jià)值評(píng)估結(jié)果匯總?cè)绫?：

表3 目標(biāo)企業(yè)波動(dòng)率及企業(yè)價(jià)值評(píng)估結(jié)果

從新三板市場(chǎng)計(jì)算機(jī)應(yīng)用行業(yè)隨機(jī)選取的其它3家目標(biāo)企業(yè)評(píng)估結(jié)果均顯示：較之歷史波動(dòng)率，GARCH模型預(yù)測(cè)的波動(dòng)率較小，企業(yè)價(jià)值評(píng)估結(jié)果較低。但是，所有目標(biāo)企業(yè)基于兩種波動(dòng)率計(jì)算方法的估值差異均在20%的有效范圍內(nèi)。

四、結(jié)論

本文結(jié)合新三板市場(chǎng)掛牌企業(yè)的特征，從新三板企業(yè)資產(chǎn)波動(dòng)率的預(yù)測(cè)入手，研究實(shí)物期權(quán)模型在新三板企業(yè)價(jià)值評(píng)估中的適用性。通過(guò)篩選創(chuàng)業(yè)板可比企業(yè)以及分析新三板掛牌企業(yè)與可比企業(yè)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)率之間的關(guān)系，根據(jù)B-S模型評(píng)估新三板企業(yè)價(jià)值，解決了新三板企業(yè)運(yùn)用B-S期權(quán)模型估值中波動(dòng)率參數(shù)難以估算的問(wèn)題，驗(yàn)證了B-S模型對(duì)新三板企業(yè)價(jià)值評(píng)估的可行性，為我國(guó)新三板企業(yè)價(jià)值的評(píng)估提供借鑒。研究發(fā)現(xiàn)，基于GARCH族模型的估值結(jié)果要低于歷史波動(dòng)率的估值結(jié)果，但是基于兩種波動(dòng)率計(jì)算方法的估值差異在有效范圍內(nèi)。因此，新三板市場(chǎng)的監(jiān)管層應(yīng)從風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的角度完善新三板市場(chǎng)監(jiān)管體系，如加大對(duì)各做市商的監(jiān)管力度，使新三板企業(yè)的交易價(jià)格更接近企業(yè)的真實(shí)價(jià)值。

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Chinese NEEQ Enterprises’ Value Assessment Based on Predicted Volatility

JIN Hui,WU Pan-pan

(SchoolofEconomics,HangzhouDianziUniversity,HangzhouZhejiang310018,China)

The NEEQ market is an essential component in the construction of the multi-level capital market in China, which provides an effective channel for the high-tech SMEs’ finance. In order to evaluate the enterprise value in the NEEQ market, this article firstly builds an index system by principal component analysis to select comparable companies. Secondly, using the historical volatility method and the GARCH model to predict the volatilities of these companies’ stock price, and the target companies’ volatilities are correspondingly measured. Therefore, the enterprise value by B-S option pricing model can be evaluated. Finally, the enterprise value of the selected NEEQ companies is evaluated, which verifies the validity of the proposed valuation method based on the predicted volatility and it finds that the result of the assessment based on the GARCH model is lower than that of the historical volatility.

principal component analysis; predicted volatility; historical volatility; GARCH Model; NEEQ enterprise value

10.13954/j.cnki.hduss.2017.01.002

2015-12-23

浙江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究基地規(guī)劃課題(16JDGH109)；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目(12YJA790058)

金輝(1968-)，女，浙江杭州人，副教授，金融工程.

F830

B

1001-9146(2017)01-0008-07