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关键词： 互联网行业   并购价值   实物期权理论   BP神经网络模型  

摘要： 近年来,企业并购重组的数量不断增多。自2012年开始,各种并购重组政策腾空而出,国家通过放宽限制,支持企业通过并购重组等业务实现企业的多元化发展,企业并购重组数量不断增多。互联网企业作为新兴行业,表现出轻资产、重营销研发与经营风险高三个特征。互联网企业并购的特点使得互联网企业与传统企业的并购重组的企业价值评估有所不同。如何充分挖掘出互联网企业以及类互联网企业在并购重组中的价值,该使用何种方法对互联网企业价值进行评估是本文所要研究的重点。本文通过采用文献研究法、案例分析法以及对比分析法三种研究方法,首先对互联网企业的特点、使用的评估模型选择进行分析。其次,对选择的模型及预测手段以及实物期权理论等基础理论进行叙述和探讨,将并购企业的价值分为实体价值和期权价值进行估值。接着,进行案例分析,对盛天网络收购天戏互娱的背景、并购过程以及后续业绩情况进行分析。随后,通过BP神经网络模型对自由现金流进行预测,计算实体价值;利用实物期权理论进行期权识别,通过Schwartz-Moon模型计算期权价值。最后,通过将评估结果与实际评估价值进行对比分析,得出在进行企业并购价值评估时,应该注意的事项,形成合理的评估建议。通过上述的分析与研究,得到了以下两点研究结论:第一,由于互联网行业的特点,在估计互联网企业的现金流时,应该充分考虑宏观因素以及行业特点给企业现金流带来的影响。第二,相比于传统的企业价值评估方法,在评估企业的并购价值时,应该充分考虑被并购企业给收购方带来的不确定性以及资源的整合,在进行并购企业的价值评估时,应该利用实物期权理论对被并购企业进行期权识别以及价值评估,充分考虑到并购带来的协同效应。

关键词： 电子设备制造   FCFF模型   B-S模型   企业价值   中航光电  

摘要： 随着我国高新技术企业的不断发展,电子设备制造行业逐渐成为发展重点行业。上市公司融资制度的建立有效推动了我国资本市场的繁荣,“十四五”规划目标的提出引起人们对5G、新能源、航空航天、军工等领域的广泛关注,加速了资本对其相关领域的青睐。电子设备相关企业价值引起人们的广泛关注,近年来国内该产业链上的公司不断发展纷纷上市,国内资本在该领域的投资逐年加大。因此,作为产业链上具有代表性的行业—电子设备制造行业的价值评估研究应用也至关重要。首先,本文通过整理国内外关于高新技术企业价值评估方法和B-S模型的相关理论文献的研究进行总体述评;其次,深入分析电子设备制造行业整体特点,并结合评估方法的应用前提和原理基础,选择适合电子设备制造行业的评估方法模型;最后,选取恰当的评估方法模型评估中航光电企业价值这一具体评估案例,以验证评估方法模型的准确性。本文选取2021年12月31日作为评估基准日,结合中航光电年报对其财务状况、经营状况、评估难点等多方面进行分析总结,运用B-S模型与FCFF模型对评估基准日中航光电企业的价值进行评估。最后,将两种模型的评估的结果进行汇总,与市场价值、FCFF模型结果等进行比对分析,希望能为电子设备制造企业价值评估提出相关建议。通过相关计算,中航光电企业在2021年12月31日的企业整体价值如下:总市值>B-S模型和FCFF模型评估结果>FCFF模型,即企业的总市值为1106.1亿元、B-S模型和FCFF模型组合评估结果为1024.49亿元、FCFF模型结果950.26亿元。本文通过选用总市值、FCFF模型结果与B-S模型和FCFF模型组合的评估结果做对比,可以较好地体现出中航光电公司在受疫情、政府政策以及未来发展趋势等复杂因素的影响下,传统收益法等评估结果会低估企业的实际价值。因此,本文与现有评估方法通过B-S模型和FCFF模型的组合模型结果对比可知:B-S模型和FCFF模型的评估结果接近于总市值,其主要原因在于受疫情因素的影响,国内整体经济发展态势较为低迷。而中航光电企业既属于高新技术企业,又有国内军工背景且行业整体发展形势看好,在多种因素影响下国内资本市场较为青睐中航光电企业,致使企业的总市值较高于企业实际价值,处于合理的看涨状态;B-S模型和FCFF模型的评估结果高于FCFF模型,主要原因是B-S模型和FCFF模型考虑到企业项目的未来期权价值,相比于FCFF模型评估结果,考虑的价值因素更为全面。从结果可知,B-S模型和FCFF模型评估结果略小于企业总市值,较大于FCFF模型评估结果可以证明B-S模型和FCFF模型的评估结果更适用于中航光电企业的实际价值,考虑的因素全面贴近中航光电实际价值。通过研究本文得到以下结论:(1)B-S模型适用于对高新技术企业潜在柔性价值的评估。高新技术企业一般具有较多的投资项目,其投资项目和实物期权法买入期权是具有相似性的,决策者均拥有在未来某时期购买某项东西的权利,并且该权利具有巨大的延时性潜在收益价值。因此,运用收益法评估企业价值时不应忽视这些战略性的、灵活性的柔性决策权利,或者可以说“期权价值”而去评估,这样的评估结果不能评估出企业实际价值。基于其模型的具体应用原理,B-S模型能够较好地对其企业的潜在柔性价值部分进行评估。(2)B-S模型和FCFF模型的组合,可以有效评估高新技术企业的价值。FCFF模型是根据企业历史经营情况、预期收益的自由现金流量和折现率等参数评估企业的现有价值;B-S模型则可以在企业受到外界因素影响而采取经营策略调整为企业带来的机会成本进行评估,即评估企业在建项目的潜在价值。在此本文为避免对企业价值未来收益出现重复评估的状况,剔除收益法相关因素的预期收益。通过与企业市场价值、FCFF模型评估结果做对比,B-S模型和FCFF模型能较好地评估企业实际价值,评估结果考虑的价值因素更接近企业实际的价值构成。(3)FCFF模型和B-S模型的组合,适用于复杂环境下企业价值的评估。由于5G、新能源、航天、军工等行业成为热点行业,导致产业链的相关供应商企业都受到资本的青睐,而且在证券市场受到疫情影响萎靡的情况下,投资者对于国企、军工背景的企业更加看好。因此,选取总市值和FCFF模型评估结果作对比,可以看出两种方法的组合评估模型考虑的因素全面、真实、贴近企业的实际价值,受外界环境的影响因素较少。

关键词： 企业价值评估   光伏企业   BP神经网络   隆基绿能  

摘要： 近年来,开发和利用可再生能源越来越引起国际社会的关注,光伏行业因此获得了新的发展机遇,正在逐步实现从政策与补贴驱动向市场与技术驱动的转变。与传统制造业相比,光伏企业具有依靠政策补贴、周期性发展、技术革新快等特点;光伏行业随时面临的技术变革、规模变革和产品变革的市场环境使得光伏企业的商业模式也随之动态变化,沿用传统的评估方法对光伏企业价值进行评估难以全面反映这些变化,就会存在一定的局限性;在对光伏企业进行价值评估时,需充分考虑光伏企业和光伏行业各自的特点,选择适当评估方法,因而使得评估过程更严谨、评估结果更精确。本文探索了光伏企业的价值评估方法与实际应用,并选取隆基绿能作为案例企业进行研究。首先,国内理论和实务界关于光伏企业价值问题的研究起步较晚,将BP神经网络模型运用于光伏企业价值评估的研究目前较为缺乏。BP神经网络模型具有无需过多考虑历史数据、能够处理非线性复杂关系的优势。本文尝试将其引入光伏企业的价值评估实务中,结合光伏企业及光伏行业自身特点,以价值链理论为基础,研究光伏企业价值动因选择问题,在主成分分析后,构建价值评估框架,搭建了光伏企业价值的评估指标体系;之后,通过引入BP神经网络模型,将Wind光伏概念指数79家公司中将光伏行业内具有代表性的公司融入到模型中进行训练,并根据市场客观数据进行分析,修正市场法中可比指标的选取的主观性和可比公司的可参考性等问题;最后,基于上述评估模型进行案例研究,运用BP神经网络模型,对案例企业价值进行了评估测算,并且与市场法得到的评估结果进行了对比分析,更进一步验证了BP神经网络模型的适用性和有效性。本文通过模型仿真验证了光伏企业的成长能力、治理能力和创新能力对于光伏企业价值评估的必要性,论证了BP神经网络在光伏行业的应用探索,可以帮助对公司的价值进行更准确的估计,提高了评估结果的准确性和可信度,为投资者和金融机构提供了一个更可靠的决策依据。

关键词： 家电行业   EVA模型   企业价值评估  

摘要： 近年来,受经济下行和房地产衰退影响,家电行业遭遇了前所未有的挑战,家电上市公司股价经历大幅调整,股价处于历史低位。当前家电企业是否具有投资价值?合理评估企业价值是指导价值投资的基础。鉴于海尔智家在技术创新和业务模式上具有典型性和代表性.并在家电行业有广泛市场影响,本文选择海尔智家作为研究对象,构建两阶段EVA模型对其价值进行评估,为家电企业识别其价值创造中的潜在缺陷,助其提供明确的改进策略。同时,为资本市场投资者和混合所有制改革中家电行业股权转让定价提供借鉴。 本文在文献回顾基础上,系统性地归纳和总结了企业价值评估的相关理论。在分析家电行业的发展前景、海尔智家的组织背景、核心业务、战略方向、发展阶段、财务状况和市场竞争地位基础上,综合比较常用估值法的特点与局限性,对其进行深度的适用性分析,鉴于EVA模型能直观呈现企业是否成功产生了超越资本成本的正向回报,更直观地展现企业对股东财富的创造能力,本文最终选择EVA估值法对案例企业进行估值。首先,为了准确评估海尔智家内在价值,根据会计相关原则进行项目调整:(1)常规性调整涉及研发费用、准备金、利息费用、递延税款和非经常性损益;(2)特别调整则包括在建工程、资产处置收支、投资收支和公允价值变动。其次,基于海尔智家管理层对其未来发展趋势的预判和家电行业背景,本文选择调整后的EVA两阶段模型对其进行估值。同时选取了海尔智家2018-2022年的财务数据作为计算历史EVA的基础。此外,基于历史EVA预测未来两阶段(高速增长阶段和稳定增长阶段)的EVA,发现企业经济增加值逐年增加,海尔智家的企业价值创造力持续增强。再次,基于以上计算分析评估海尔智家的整体企业价值,得出基于EVA评估的企业价值高于市场价格7%,海尔智家在市场上的股票价值被低估的结论。本文进一步探讨了其被低估的潜在因素。最后,从有效性和敏感性两个维度充分验证了修正后EVA模型在评估海尔智家企业价值时的适用性和评估结果的准确性,并为投资者和管理者提供投资管理建议。 通过本文的研究,以期为家电领域奠定一个更为精确的企业价值评估框架,丰富家电领域企业价值评估的理论基础和应用,不仅为投资者提供一个精准、适用的企业价值评估工具,助他们更客观地把握家电行业的投资机会,同时,为混改中家电行业股权转让定价提供借鉴,助其应对并解决投资中所面临的价值评估难题。此外,还为管理者提升企业价值提供参考。

关键词： 新能源汽车企业   实物期权法   Schwartz-Moon模型   终值倍率  

摘要： 近年来,汽车作为一种出行工具,受到了人们的广泛欢迎。汽车的出现不仅便利了人们的生活,而且带动了社会向前发展,是人类文明史上的一个重要的里程碑。但汽车尾气排放造成了环境污染,石油的大量使用导致了能源紧缺,这些问题引起了公众广泛关注。为缓解能源和环境问题,汽车技术创新开始向节能和环保的方向迈进。新能源汽车采用清洁能源,能够有效缓解环境污染,减轻资源压力,契合了当下绿色发展理念,成为我国当前发展的战略重点。因此,我国对新能源汽车企业的发展制定了一系列激励政策,同时新能源汽车行业也受到了各大资本的热捧,企业数量迅速增加,行业内部竞争日益激烈,产权变动交易不断。为适应当下新能源汽车行业的发展现状,新能源汽车企业价值评估的科学性和合理性成为当下亟须研究的课题。新能源汽车行业具有高风险性、高成长性、高研发性等特点,这使得市场法、收益法、成本法等评估方法与新能源汽车企业价值评估适配度不高。因此,本文引入一种新的方法——Schwartz-Moon模型来进行新能源汽车企业价值评估。首先,本文使用文献研究法梳理了与企业价值评估基础相关的文献资料,整体性归纳总结当下已有的评估基础知识及评估基础方法,为本文提供理论基础,从而寻找到合适的理论与方法。其次,对影响新能源汽车行业的价值因素和新能源汽车行业特征进行分析,得到Schwartz-Moon模型适用于新能源汽车企业价值评估的结论。本文以新能源汽车企业比亚迪为例,运用Schwartz-Moon模型进行新能源汽车企业价值评估,通过应用退出倍数法对模型参数终值倍率计算进行改进,通过灰色关联度分析判断各企业与案例企业的关联度,以降低计算关联企业退出倍数的主观性,最终得到一个科学合理的比亚迪企业价值。最后对模型参数进行敏感性检验,判断出对企业价值影响较大的参数,同时与传统的B-S模型作对比分析,对企业价值准确性进行检验。通过理论分析与案例应用,本文得出了改进后的Schwartz-Moon模型适合新能源汽车企业价值评估的结论,从而丰富新能源汽车企业价值评估体系,为新能源汽车企业相关决策提供依据。

关键词： 价值评估   半导体企业   EVA   B-S模型   蒙特卡洛模拟  

摘要： 伴随国内5G通讯、新能源汽车等新兴领域的蓬勃发展,半导体产业链自下而上迎来了需求爆发,国内终端厂商在紧抓国产替代机遇的同时,也面临着技术迭代快、资金投入大、研发周期长等发展瓶颈。美国贸易制裁、新冠疫情等因素的持续影响,使国内半导体企业的价值发生了实质性的变化,传统的企业价值评估方法已不能满足对现阶段半导体企业进行客观的价值评估。为了准确评估现阶段半导体行业的企业价值,融合经济增加值模型(EVA模型)以及期权定价模型(B-S模型),构建了新的基于模糊B-S模型的价值评估方法,该方法在考虑红利支付率对实物期权价值影响的同时,在B-S模型中加入红利支付率这一参数,有效解决了B-S模型应用不贴合实际的问题。考虑无形资产在半导体企业价值中占比较大的实际,构建了资产增长率的概率函数,并通过蒙特卡洛模拟方法对可能出现的情况进行模拟,可以有效解决波动率估计不准确的问题。通过构建相应的梯形隶属函数,对B-S模型进行模糊处理,将期权价值的固定值变成一个可能的区间范围,能有效降低参数的刚性程度,使得评估结果更加符合实际。研究表明,B-S模型中红利支付率的加入,使得定价模型更契合半导体行业实际情况;运用蒙特卡洛模拟方法对波动率的改进,增加了波动率参数的准确性;模糊数学与B-S模型的结合,使得期权价值更具弹性,减小了因参数选取不恰当对估值结果的影响。敏感性分析表明,波动率对企业价值影响效果显著,而使用蒙特卡洛改进后的波动率,其相应的期权价值更接近企业实际价值。在主营功率半导体芯片及器件制造的扬杰科技公司价值评估的应用实例,表明提出的价值评估方法的有效性和可行性,这一方法为企业的价值评估在理论意义和实践价值上提供了一种新的参考。

关键词： 梅特卡夫定律   互联网   价值评估   应用  

摘要： 随着科技的飞速发展，“互联网+”成了推动经济发展的重要助力。各路资本涌入，融资、并购经济活动增多，而进行合理准确地估值对企业发展和投资具有重要意义。但因互联网企业具有行业特殊性，对企业的理论和模型估值上完善性不足，传统估值方法并不适用。本文就使用了梅特卡夫定律对互联网企业构建了估值模型，进行了财务分析，以期为企业的投资价值进行参考分析。

关键词： 3D打印   潜在价值   EVA模型   BS实物期权模型  

摘要： 随着工业4.0的概念被提出,以信息化技术为基础的产业变革逐渐展开。国家在“十四五”规划纲要中提出,中国的未来工业变革方向应从整机产品入手,贯通上下游,打造战略性、全局性产业链。3D打印行业具有极强的技术属性与潜在经济附加值,是智能制造的一环,其产品能满足诸多高精密零部件独特设计需求或解决其规模生产不经济的问题,在如今的高尖端行业如医疗、航空以及国防工业中都有着广泛的应用前景。传统的制造工业由于高人工成本、高耗能和高污染的限制,已经难以满足快速发展的新型市场,信息化与清洁能源的呼声不断高涨,随之而来的就是高技术附加型企业的涌现。该类企业由于产业规模尚未成型,业内公司技术贡献度大、成长性强、风险度高,传统的估值方法无法预估其增值潜力也就无法反映该类公司的真实价值。本文紧随行业与政策走向,选择工业4.0时代智能制造中3D打印这一细分行业进行探索。当下,多数专家学者多数关注3D打印行业的技术路线方向的前景,但鲜有人从经济角度,以估值所展现的市场认可角度去展现其前景。在这个迅速发展的行业内,如何通过适用的估值方法甄别优质企业8,将资源配置效率最大化显得尤为重要。3D打印行业是智能制造行业重要的一节,此类行业与传统行业相比有着更强的研发整合,这类项目投资在未变现的可实现性未知,此不确定性会让企业带来巨大的经营风险。但另外一方面,此类项目投资的目的是了实现技术突破,提高产品的综合性能并降低经营成本,一旦成功会回为企业带来可观的超额收益。因此,在对3D打印企业进行估值时,本文将其价值分为两部分:1.现有企业资产为企业创造价值的部分,这部分价值已经有良好的实现基础2.企业内部整合,通过研发管理创造出的潜在价值,呈现出期权特性。正确了解这两部分的价值构成,可以更加客地对3D打印行业的价值进行评估。鉴于两部分价值特征有明显差异,传统的通过现金流量估值的思路会忽略企业增长潜力,单纯的期权估值又与企业已经具备一定稳定规模的现状不符,本文将探讨EVA与B-S模型相结合的方式,重视该类企业的未来潜在价值。若此模型在3D打印行业可以有效引用通过合理调整也对这类高技术附加企业有一定普适性。本文选择铂力特作为案例研究对象,因其具备该行业的典型特征——高研发占比、高成长性与高风险性。同时,企业在2019年在科板上市,模型所需数据更易搜集,企业的发展规划也相对更可预见。在对企业2021年12月31日的价值评估时,将企业价值拆解为现时价值与潜在价值两部分,前者通过对公司现时创造价值分析并进行未来增长预测,将预测值代入EVA模型中评估其现时价值;后者通过BS模型分析案例成长潜力与风险的价值属性,选择合适数据源估算其潜在价值。最终将两部分加总得出案例总体价值。将上述估值结果与评估基准日股价反映市场价值进行比较,分析差异原因为当年亏损的信息尚未披露致使市场尚未反应。然后,分析行业内其他A股上市公司市值与案例所处行业地位,综合比较说明EVA-BS模型对3D打印行业企业的有较好适用性,同时其估可以很好地反映出企业在行业中的地位,并在文末总结估值结果对市场各方的作用并从估值模型参数的角度总结企业提升自身价值的途径。

关键词： 企业价值评估   半导体企业   半导体企业价值影响因素指标   广义回归神经网络  

摘要： 在当下科技迅猛发展的年代,世界各国都在追求技术创新、核心技术独立自主,始终以科技促经济进步、完成产业升级,而作为高端制造业的关键一环,半导体产业备受各界关注,独立自主的发展半导体产业也成为中国政府近些年在高科技领域的关键发力点,并给予了资金和政策等的支持。半导体企业一般而言是指以从事半导体元件为基础的生产活动的企业,其涉及的产品和服务范围较广,大多是从事生产半导体元件或对半导体元件进行进一步的设计、加工、集成组装和后续服务等,是政府着重发展的高端科技企业。半导体企业属于知识密集型企业,企业竞争力除财务因素外,还受到企业科研创新能力、人力资源等因素的影响,因此在价值评估中体现这些因素的影响是极其重要的,但对于传统评估方法而言不能很好的将其具体化在评估过程中,使得半导体企业价值评估结果可能不够全面准确,所以在半导体企业价值评估方面需要进行完善创新。本文核心内容是围绕半导体企业价值评估展开的,提出采用能够处理非线性影响因素的广义回归神经网络模型对企业进行估值。文章首先对当前半导体企业的发展情况以及企业价值估值的方法进行概述,以此提出现有方法对于半导体企业价值评估的局限性,进而提出广义回归神经网络评估的适用性;其次,根据半导体企业特点对其价值来源和企业内部情况进行分析,从而对影响企业价值的因素进行概述,在此基础上对指标进行相关性检验处理,筛选合理可采用的影响因素。基于以上,搜集在数量与质量方面均合理的训练数据集,构建半导体企业价值的广义回归神经网络估值模型,并选取合适案例,对案例企业采取广义回归神经网络以及自由现金流量两种方法进行价值评估,从比较角度论证广义回归神经网络能够得到更为准确且客观的半导体企业价值。本文结合资产评估基础知识和行业分析,通过构建的一般评估指标体系,同时引入的能够满足客观性以及不确定性预测条件的广义回归神经网络估值模型,其对于非线性影响因素的处理较为科学适用,完善了半导体企业价值评估的应用,使评估结果更为准确,价值体现的企业状况更为全面客观,一定程度上弥补了这一研究领域的不足,为评估实践提供了新思路。