基于面板數據的市場法在我國證券公司價值評估中的應用

譚章祿，袁 煌

（中國礦業大學（北京）管理學院，北京100083）

1 證券公司特點及適用評估方法

我國證券公司的主要業務模塊一般包括經紀業務、投資銀行、資產管理、證券投資和研發，而這些業務均與證券市場變化高度相關。

由于我國股票指數較大的波動，對其未來情況進行長期準確預測是很難做到的。因此，在企業價值評估三種基本方法中，收益法由于其未來收益預測的難度，評估證券公司價值難以采用。同時，由于證券公司賬面資產中以流動資產為主，且存在大量的客戶資源、信譽度、以及特許經營權等無法在賬面反映的無形資產，所以采用成本法也難以體現其合理市場價值。

考慮上述因素，在對證券公司進行企業價值評估時，市場法應該是首選的方法。市場法包括參考企業比較法和并購案例比較法。而并購案例由于并購信息獲取等因素影響，一般情況下較多采用參考企業比較法。目前我國證券類上市公司已有10家，包括創新類（5家）和規范類（5家），具有一定的代表性，因此，具備將其作為參考企業的條件。

2 基于面板數據的市場法與基于截面數據市場法的對比

在目前參考企業比較法操作中，一種方法是直接根據參考企業價值類乘數（PE、PB、PS等）進行差異調整，得出被評估企業的對應乘數值，然后計算出其企業價值，這種方法的主觀性較大。另一種是對參考企業乘數及其主要影響因素進行回歸，得出回歸關系式，然后將被評估企業各項對應參數代入回歸關系式，得出被評估企業相應乘數值，然后再計算其市場價值。但目前這些方法均基于基準日截面數據。[1]

由于證劵市場受宏觀經濟影響波動巨大，證券公司收益也隨之波動。僅基于某一時點的截面數據不能反映企業內在價值，也難以消除整個行業被高（低）估的影響。面板數據模型結合基準日時點與整個經濟環境變化期間來考慮各種價值乘數變化，可以較好解決此問題。[2]-[4]

3 證券公司市場法評估實證分析

采用參考企業比較法評估證券公司，首先需要確定參考企業。截止2008年12月31日，我國A股證券市場上市證券公司為8家，將其全部作為參考企業。

其次，我們需要確定所采用的乘數及其主要影響因素，以確定我們進行因素比較的參數。Aswath Damodaran[1]基于穩定增長和兩階段現金流估價模型，推導出

PE=f（增長、股息支付率、風險）=f（增長、ROE、風險）

PB=f（增長、股息支付率、風險、股權資本報酬率）=f（增長、ROE、風險）

PS=f（增長、股息支付率、風險、利潤率）=f（增長、ROE、風險）

即三種價格乘數同樣包含著體現公司內在價值的未來盈利增長、未來現金流及獲得此現金流的風險。因此，在進行回歸分析時，可以采用未來增長率、股息支付率和風險作為解釋變量，將價格乘數作為被解釋變量。在本次分析中，增長率采用每股收益的增長率G(g)，風險采用貝塔系數（β）替代，現金流可用股息支付率（PR）為每股股利/每股收益，也可以采用ROE或FCFE/ER來代替。

此外，他還認為對于金融服務公司（基于銀行和保險公司），難以確定其銷售額或收益，因此PS率不適合于此類公司。

作者針對我國證券公司的數據，分別以2008年12月31日為基準日，對基于截面數據的PE、PB、PS進行了回歸；同時基于面板數據，以2004～2008年度上述各家公司PE、PB、PS進行了回歸，并進行對比分析。

截止2008年12月31日，我國A股上市證券公司共8家，其中太平洋（601099.SH）上市時間2007年12月28日，僅一年時間，不能滿足面板數據要求，為保持兩種回歸樣本的一致性，在兩種回歸中均不包含。分析中采用的各樣本公司數據如表1，由于我國證券公司劃分為創新類和規范類兩大類，成為創新證券公司，必須在券商中排名為前十五名，這個十五名有各項指標。創新類券商有權利和能力去推薦某上市股份制公司進行股權分制試點的資格，這項推薦工作會使券商得到不小的收入。因此，將7家公司按照是否創新類，增加虛變量Z（0創新類，1規范類）。

表1 參考證券公司基本數據

3.1 截面回歸及結果分析

將7家公司2008年12月31日PE、PS、PB作為被解釋變量，分別將 BETA、PR、G、ROE 、Z①由于受客觀條件限制，樣本容量（n=7）較小，理論上講，為增加自由度，回歸時常數項應為0。經過實際對比，同樣條件下，常數項為0的估計結果好于不為0的情況。作為解釋變量，進行多元回歸，回歸時常數項均為0。

首先，我們來看虛變量引入的影響。經過結果對比（表2），考慮了虛變量的回歸結果總體比未采用的在統計檢驗方面較優。說明創新類與規范類的劃分對證券公司業務和公司價值有明顯的影響。

其次，我們再考慮各解釋變量對被解釋變量解釋程度（t檢驗結果對比）及分析解釋變量之間的相關性（防止出現多重共線性問題），在此基礎上，優化解釋變量。

表2 虛變量影響對比

表3 t檢驗結果對比1

從表3可以看出，BETA、G在PE、PS、PB中的解釋能力都較差，這主要可能是他們之間存在較大相關性所致（高增長同時會伴隨高風險），同時，由于股票市場波動較大，企業增長率也存在較大波動，可能也是影響的一個因素。同時，由于PR受企業股利政策的影響較大，從表1中也可以看出，此數據在各年間及各公司間存在較大差異，且存在很多為0的情況。因此，我們將此數據采用ROE來代替，同時，考慮到ROE與BETA之間的高度相關性，將BETA剔除。從調整后的解釋變量t檢驗結果(表4)看，有了很大改善。

表4 t檢驗結果對比2

在此基礎上，我們再來看根據此優化后解釋變量回歸的結果（表5）。可以看出，調整后統計檢驗結果較優。

最后，我們再來對比參數估計結果的經濟意義（表6）。

參數調整前，Z與被解釋變量正相關，顯然經濟意義不合理。應該是規范類證券公司價格乘數小于創新類，及價格乘數與Z負相關。因此，從經濟意義方面，優化后的解釋變量回歸結果正確。

因此，最終我們可以選擇這三個回歸模型來計算被評估公司的市場價值。

PE=-0.2415g+0.7311 roe-11.7071Z

PS=-0.0805g+0.3324 roe-4.8765Z

PB=-0.0171g+0.1610roe-0.8917Z

最終采用這些模型確定被評估企業價值時，可采用三種結果平均值。

表5 解釋變量調整前后結果對比

表6 回歸參數對比

3.2 面板數據回歸及結果分析

表1和圖 1、2、3可以看出，7家證券公司不同時期的PE、PS、PB及各種解釋變量等數據變化幅度非常大。這其中除了隨證券市場變化的公司經營業績外，還有不同時期非市場因素的影響。

在截面回歸分析中，增長率G、凈資產收益率ROE作為解釋變量的效果更好。在面板數據回歸中，也存在同樣趨勢（表8）。此外，由于采用的是時間序列和截面兩個維度的數據，而創新與規范類公司是2007年開始采用的標準，并且在以后各年影響是固定的，因此，虛變量Z在面板分析中需要去掉。

表7 不同解釋變量t檢驗結果②面板數據模型估計和檢驗均采用stata10.0軟件

表8 固定效應與混合回歸檢驗

表9 Hausman檢驗結果

表10 參數估計值對比

在確定解釋變量后， 分別對 PE、PS、PB進行模型估計。首先進行固定效應模型的估計，根據F統計量的概率判斷是否混合回歸（表8）。其中PE、PB個體效應顯著，不能用混合回歸。PS個體效應不顯著，不能采用面板模型。

其次，對PE和PB進行隨機效應模型估計，再此基礎上通過Hausman檢驗（見表9），確定是固定效應模型還是隨機效應模型。檢驗結果為采用固定效應模型。

最后，對模型估計參數進行計量經濟意義檢驗。PE模型中ROE系數為負，即其與PE負相關，顯然不符合實際，因此舍棄PE模型。最終確定采用PB模型（表10）。

PB=-0.0006183g+0.1038337 roe+2.483304

3.3 截面回歸與面板回歸結果對比及分析

根據上述模型，分別對7家公司2008年12月31日的三個乘數進行預測，結果如表11。

從預測結果統計描述對比，截面數據三個乘數中，平均值的殘差率基本一致（PE、PB、約12%，PS為15%）。面板數據模型（PB）平均值的殘差率18%高于截面數據。

表11 不同模型預測結果對比

從兩種模型預測結果（圖4）看，截面數據模型預測結果更貼近各公司基準日實際值，主要是在2008年末，各公司實際數值恰好趨于一致 （之前各年均有較大波動）。面板數據模型預測結果均高于截面模型，而面板數據的這種預測結果，恰恰反映了市場的長期趨勢。2008年末，由于全球金融危機的影響，整個市場環境的變化，證券行業的價值被低估了，但從長期趨勢（圖4）來看，企業的內在價值應該高于此時點數。

4 結論

（1）基于證券公司業務特點，對其價值評估的合理方法首選市場法。

（2）對證券公司來說，ROE和每股盈利的增長率G對價值乘數的影響更顯著。而回歸關鍵變量的確定需要經過“初選→驗證→再選”的多次循環。考慮發展能力和市場影響兩方面因素，PB乘數更能較好反映企業內在價值。而較高的PB值，也更好體現出了證券公司無形資產的價值。

（3）采用傳統的市場法評估證券公司價值，存在著兩個主要問題。首先是采用的乘數時有可能忽視諸如風險、增長或潛在現金流之類的關鍵性變量。其次，乘數反映市場對資產的感受，在市場高（低）估可比公司時，被評估公司同樣會被高（低）估。

采用基于風險、增長或潛在現金流之類的關鍵性變量進行截面回歸，并且考慮創新類與規范類證券公司差異，設置虛變量，可以解決第一個問題。但卻難消除市場高（低）估整個可比公司的影響（2007、2008年數據非常典型地反映此情況）。

基于面板數據的模型由于考慮了公司發展情況（時間序列影響）和基準日行業市場狀況（截面）兩方面的影響，相對熨平了市場波動，基本反映了各公司長期發展趨勢，因而可以較好解決這兩個問題。特別是其消除了整個市場被高（低）估的影響，使采用市場法的評估結果更能夠反映企業的內在價值因素，與收益法結果的內涵更趨于一致。

當然，由于受客觀條件限制，樣本數據較少，能否擴大樣本范圍，將銀行、保險公司也納入，或者按照類似的指標來選取參考公司，是需要進一步研究的問題。

[1][美]Aswath Damodaran 著.[加]林謙譯.投資估價（第二版）[M].北京：清華大學出版社，2004.

[2]李子奈，葉阿忠編著.高等計量經濟學[M].北京：清華大學出版社，2009.

[3]白仲林著.面板數據的計量經濟分析[M].天津：南開大學出版社，2008，（5）.

[4]王志剛著.面板數據模型及其在經濟分析中的應用[M].北京：經濟科學出版社，2008，（9）.