凌莎

科創(chuàng)板試點(diǎn)注冊(cè)制，是我國(guó)新股定價(jià)制度不斷向市場(chǎng)化方向推進(jìn)的一個(gè)重要節(jié)點(diǎn)。隨著科創(chuàng)板的推出，機(jī)構(gòu)投資者在新股定價(jià)上的話語權(quán)增強(qiáng)，科技型企業(yè)的估值方式也較傳統(tǒng)市盈率估值法有較大擴(kuò)展，探索適合科創(chuàng)型企業(yè)的估值方法，有助于未來對(duì)于科創(chuàng)板公司進(jìn)行合理定價(jià)。因?yàn)橄啾葌鹘y(tǒng)行業(yè)，科技類企業(yè)具有高成長(zhǎng)、高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、無形資產(chǎn)占比大的特點(diǎn)，其產(chǎn)品由于技術(shù)水平高，具有較強(qiáng)的市場(chǎng)壟斷力，一旦為市場(chǎng)所接受，就會(huì)表現(xiàn)出較強(qiáng)的擴(kuò)張力，但前期需要大量的資金投入，并且企業(yè)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)較高，盈利最終主要依靠無形資產(chǎn)來實(shí)現(xiàn)^[1]。所以對(duì)于科創(chuàng)板企業(yè)上市后估值方法可以考慮采用市銷率法，估值可參照美國(guó)同類型市場(chǎng)NASDAQ上市公司的平均市銷率，但因?yàn)橹袊?guó)市場(chǎng)和美國(guó)NASDAQ上市的企業(yè)盈利能力不同和投資者結(jié)構(gòu)的差異，會(huì)導(dǎo)致中國(guó)與美國(guó)的股票市場(chǎng)估值水平存在估值溢價(jià)或折價(jià)。

本文針對(duì)科創(chuàng)板企業(yè)上市的估值問題，首先用回歸統(tǒng)計(jì)分析中國(guó)2018年A股市場(chǎng)和美國(guó)2018年NASDAQ市場(chǎng)的市銷率，用平均市銷率作為估值水平，計(jì)算年均股價(jià)并對(duì)其和市銷率進(jìn)行回歸擬合。對(duì)比中美兩個(gè)股票市場(chǎng)，得出估值溢價(jià)或折價(jià)水平。然后構(gòu)造線性回歸模型，對(duì)中國(guó)A股市場(chǎng)和美國(guó)NASDAQ市場(chǎng)的年均股價(jià)進(jìn)行定量分析。選用灰色預(yù)測(cè)模型和回歸統(tǒng)計(jì)分析對(duì)兩個(gè)市場(chǎng)2019年的基本面指標(biāo)和流動(dòng)性指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，得出估值指標(biāo)。同樣采用回歸方程對(duì)93家申報(bào)科創(chuàng)板上市的企業(yè)進(jìn)行估值水平預(yù)測(cè)。

首先測(cè)算2018年中國(guó)A股市場(chǎng)與美國(guó)NASDAQ市場(chǎng)的估值水平，并得出兩個(gè)市場(chǎng)的估值溢價(jià)或折價(jià)水平。選取平均市銷率作為估值水平。根據(jù)公式年均股價(jià)y=年成交金額/年成交量，建立回歸方程求解，得到平均股價(jià)y與市銷率x的關(guān)系。計(jì)算出平均市銷率與平均股價(jià)的比值，即可得出估值溢價(jià)和折價(jià)水平。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。計(jì)算得出兩個(gè)市場(chǎng)的平均市銷率，中國(guó)2018年A股的平均市銷率為4.9650，美國(guó)2018年NASDAQ市場(chǎng)的平均市銷率為140.65元。然后對(duì)兩個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行對(duì)比分析，為中國(guó)A股年平均市銷率/平均股價(jià)，為美國(guó)股票年平均市銷率/平均股價(jià)，于是可以得到，所以中國(guó)A股溢價(jià)了74%，美國(guó)NASDAQ市場(chǎng)折價(jià)了74%。

然后建立估值指標(biāo)與基本面指標(biāo)、流動(dòng)性指標(biāo)之間的關(guān)系，常見的來說，就是進(jìn)行擬合回歸。我們重點(diǎn)要做的就是找到一個(gè)模型，這個(gè)模型能擬合出某一個(gè)指標(biāo)與其他指標(biāo)之間的聯(lián)系。在這里我們選擇多元線性回歸模型來對(duì)估值指標(biāo)與基本面指標(biāo)、流動(dòng)性指標(biāo)進(jìn)行定量分析。先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后運(yùn)用SPSS即可得出相關(guān)系數(shù)。設(shè)為中國(guó)A股的平均股價(jià)，為市銷率，為年度營(yíng)業(yè)收入，為年度歸母凈利潤(rùn)，為年度凈資產(chǎn)收益率，為年度單只股票交易量，為年度單只股票平均換手率，為年度單只股票交易金額。

選擇多元回歸方程進(jìn)行擬合，得到中國(guó)A股平均股價(jià)的多元回歸方程

美國(guó)平均股價(jià)的多元回歸方程：

對(duì)中國(guó)A股市場(chǎng)和美國(guó)NASDAQ市場(chǎng)2019年的基本面指標(biāo)、流動(dòng)性指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，然后得出兩個(gè)市場(chǎng)的估值指標(biāo)。簡(jiǎn)單分析知道，這是一個(gè)基本的預(yù)測(cè)問題。利用近十年基本面指標(biāo)、流動(dòng)性指標(biāo)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，我們選用灰色預(yù)測(cè)模型和回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)。計(jì)算出近十年的平均股價(jià)，用灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)2019年的平均股價(jià)。回歸方程則以基本面指標(biāo)、流動(dòng)性指標(biāo)等為因變量，時(shí)間為自變量構(gòu)造回歸方程。用灰色預(yù)測(cè)模型得到2019年中國(guó)A股的平均股價(jià)為16.7714元，百分絕對(duì)誤差為：2.015%。美國(guó)NASDAQ市場(chǎng)的平均股價(jià)為250.4381元，百分絕對(duì)誤差為：14.8001%。用該模型對(duì)中國(guó)、美國(guó)股票連續(xù)預(yù)測(cè)4個(gè)數(shù)據(jù)，百分絕對(duì)誤差偏大，說明預(yù)測(cè)的四個(gè)值存在偏差。于是，考慮用線性回歸方程預(yù)測(cè)中美兩國(guó)2019年股票的平均股價(jià)?；貧w方程預(yù)測(cè)得到的2019年中國(guó)A股的平均股價(jià)為16.85元;美國(guó)NASDAQ市場(chǎng)的平均股價(jià)為265.85元。

參照美國(guó)NASDAQ市場(chǎng)的估值量化模型和中國(guó)A股市場(chǎng)的流動(dòng)性指標(biāo)，預(yù)測(cè)我國(guó)首批科創(chuàng)板企業(yè)上市后的估值水平。已知93家企業(yè)2016年至2018年的營(yíng)業(yè)總收入、歸屬母公司股東的凈利潤(rùn)、凈資產(chǎn)收益率等數(shù)據(jù)。選用回歸方程模型進(jìn)行估值水平預(yù)測(cè)，以年平均股價(jià)為因變量，營(yíng)業(yè)總收入、歸屬母公司股東的凈利潤(rùn)、凈資產(chǎn)收益率為自變量進(jìn)行回歸擬合。分別用2016年、2017年、2018年及2016至2018年三年的數(shù)據(jù)，對(duì)中國(guó)A股年均股價(jià)與營(yíng)業(yè)總收入、歸屬母公司股東的凈利潤(rùn)、凈資產(chǎn)收益率進(jìn)行回歸擬合。同樣的，分別用2016年、2017年及2016年至2017年兩個(gè)的數(shù)據(jù)，對(duì)美國(guó)股票年均股價(jià)與營(yíng)業(yè)總收入、歸屬母公司股東的凈利潤(rùn)、凈資產(chǎn)收益率進(jìn)行回歸擬合。得出科創(chuàng)板上市后的數(shù)值水平。

我們?cè)谂c實(shí)際緊密聯(lián)系的基礎(chǔ)上采用灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，但是預(yù)測(cè)結(jié)果存在的誤差偏大?？紤]可能與數(shù)據(jù)波動(dòng)較大，在經(jīng)過對(duì)原始數(shù)據(jù)一次累加生成新數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)平滑這種處理方式時(shí)，會(huì)喪失部分信息使擬合精度受到影響^[2]。于是用最直觀的回歸統(tǒng)計(jì)分析模型將問題標(biāo)準(zhǔn)化，從而得到最優(yōu)的預(yù)測(cè)值。通過準(zhǔn)確地計(jì)量各個(gè)因素之間的相關(guān)程度與回歸擬合程度的高低，得出最佳結(jié)論。

參考文獻(xiàn)：

[1] 朱斌，科技型企業(yè)該如何估值？，證券時(shí)報(bào)，第A07：2019.3.20.

[2] 宋媛媛，王雷，熊甜，灰色預(yù)測(cè)模型GM（1，1）在手足口病發(fā)病率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].公共衛(wèi)生與預(yù)防醫(yī)學(xué)，2018，29（05）：57-60.