AHP在房地產(chǎn)上市公司投資價(jià)值分析中的應(yīng)用

　　【摘要】 文章以AHP層次分析法為基礎(chǔ)，結(jié)合房地產(chǎn)企業(yè)的特點(diǎn)，基于上市公司財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)的視角，首先構(gòu)建了房地產(chǎn)上市公司投資價(jià)值評(píng)價(jià)遞階層次結(jié)構(gòu)模型，該結(jié)構(gòu)模型包括兩個(gè)層次：第一層次由償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力和發(fā)展能力四個(gè)因素構(gòu)成。在第二層次里選取了上市公司有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)。然后利用層次分析確定了評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。最后，運(yùn)用結(jié)構(gòu)模型對(duì)4家房地產(chǎn)上市公司進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)和實(shí)證檢驗(yàn)，并得出結(jié)論，為判斷房地產(chǎn)上市公司的投資價(jià)值提供有益的參考。
　　【關(guān)鍵詞】 房地產(chǎn)上市公司； 投資價(jià)值； 層次分析法； 財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)
　　
　　一、房地產(chǎn)上市公司投資價(jià)值分析的目的與方法
　　
　　房地產(chǎn)行業(yè)是我國(guó)的一個(gè)支柱產(chǎn)業(yè)，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)重要的地位。房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)、關(guān)聯(lián)度大，直接影響著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。其在拉動(dòng)內(nèi)需、優(yōu)化資源配置、創(chuàng)造就業(yè)等方面起到了其他產(chǎn)業(yè)所不可替代的作用。而作為經(jīng)濟(jì)晴雨表證券市場(chǎng)中的房地產(chǎn)板塊，也因此一直受到投資者的廣泛關(guān)注。截至2010年12月，我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)上市公司共有75家，其中，滬市42家，深市33家，另外在香港上市的有18家，房地產(chǎn)業(yè)上市公司總市值達(dá)到7 000多億元。雖然當(dāng)前國(guó)家針對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)過熱進(jìn)行的一系列宏觀調(diào)控對(duì)房地產(chǎn)上市公司帶來一定的影響，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，一些質(zhì)地優(yōu)良的房地產(chǎn)公司已具備了一定的投資價(jià)值。因此，進(jìn)行房地產(chǎn)上市公司投資價(jià)值的分析，對(duì)投資者而言，可以探求企業(yè)真實(shí)的內(nèi)在價(jià)值，為市場(chǎng)交易提供理性的參考依據(jù)。對(duì)于房地產(chǎn)上市公司管理者而言，應(yīng)用價(jià)值評(píng)估方法可以更好地做到對(duì)企業(yè)整體的分析、評(píng)估和管理，以達(dá)到企業(yè)價(jià)值最大化的管理目標(biāo)。
　　在分析的具體方法上，本文擬采用層次分析法（Analytic Hierarchy Process）簡(jiǎn)稱AHP，該方法是美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)專家、匹茲堡大學(xué)教授托馬斯·薩蒂（T.L.Saaty）于20世紀(jì)70年代初期提出的。它是一種將復(fù)雜的決策問題分解成若干組成因素；然后將這些因素按支配關(guān)系分解成遞階層次結(jié)構(gòu)，通過兩兩比較的方式確定各個(gè)因素的相對(duì)重要性，并最終形成決策備選方案相對(duì)于決策目標(biāo)的權(quán)重，從而幫助決策者作出決策的科學(xué)、有效的定量與定性相結(jié)合的方法。該方法普遍運(yùn)用于各個(gè)領(lǐng)域。本文的研究主要是基于房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)的視角，通過建立財(cái)務(wù)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，運(yùn)用AHP方法來測(cè)度上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重，以求得上市公司投資價(jià)值的綜合評(píng)價(jià)值，為投資者提供投資參考。
　　
　　二、建立投資價(jià)值分析遞階層次結(jié)構(gòu)模型
　　
　　層次分析法將問題分成目標(biāo)層、要素層及操作層。根據(jù)本文的研究，目標(biāo)層即是房地產(chǎn)上市公司綜合價(jià)值A(chǔ)，這是一個(gè)復(fù)雜的、綜合性指標(biāo)，需要多種因素來測(cè)定。根據(jù)指標(biāo)選取全面性、典型性原則，將影響上市公司綜合價(jià)值的財(cái)務(wù)指標(biāo)分成4大類11小類，從不同角度反映公司的財(cái)務(wù)情況，其中償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力和發(fā)展能力，分別用B1、B2、B3、B4表示，其作為模型的要素層；償債能力常用指標(biāo)包括流動(dòng)比率C1、速動(dòng)比率C2、資產(chǎn)負(fù)債率C3；營(yíng)運(yùn)能力常用指標(biāo)包括存貨周轉(zhuǎn)率D1、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率D2、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率D3；盈利能力常用指標(biāo)包括資本收益率E1、凈資產(chǎn)收益率E2、毛利率E3；發(fā)展能力常用指標(biāo)包括主營(yíng)收入增長(zhǎng)率F1、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率F2。這些指標(biāo)作為子要素層，是對(duì)要素層的進(jìn)一步說明與解釋。具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1所示。
　　
　　三、評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的確定
　　
　　運(yùn)用AHP層次分析法，構(gòu)造模型的判斷矩陣，計(jì)算各級(jí)要素權(quán)重，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)（本文所涉及的具體數(shù)據(jù)為輔助運(yùn)用Excel軟件計(jì)算得出）。計(jì)算過程如下：
　　（一）構(gòu)建判斷矩陣、層次單排序與一致性檢驗(yàn)
　　判斷矩陣元素的值反映了人們基于客觀實(shí)際對(duì)各因素相對(duì)重要性的主觀認(rèn)識(shí)與評(píng)價(jià)，通常取1，2，…，9及它們的倒數(shù)作為標(biāo)度。具體的標(biāo)度取值及含義如表1所示。
　　按照以上標(biāo)度，根據(jù)資料數(shù)據(jù)，結(jié)合專家意見和評(píng)價(jià)主體的意見，得出各層次的判斷矩陣。通過和積法計(jì)算得各判斷矩陣的最大特征根λmax和單排序權(quán)向量w（權(quán)重系數(shù)）。同時(shí)計(jì)算一致性指標(biāo)CI和隨機(jī)一致性比例CR，并進(jìn)行一致性判斷。計(jì)算結(jié)果見表2—表6。
　?。ǘ哟慰偱判蚺c一致性檢驗(yàn)
　　根據(jù)表2到表6的計(jì)算結(jié)果，可以計(jì)算出子要素層相對(duì)于要素層以及目標(biāo)層的總排序向量（綜合權(quán)重）。計(jì)算結(jié)果見表7所示。
　　對(duì)層次總排序也需作一致性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)仍象層次總排序那樣由高層到低層逐層進(jìn)行。這是因?yàn)殡m然各層次均已經(jīng)過層次單排序的一致性檢驗(yàn)，各層對(duì)比較判斷矩陣都已具有較為滿意的一致性。但當(dāng)綜合考察時(shí)，各層次的非一致性仍有可能積累起來，引起最終分析結(jié)果較嚴(yán)重的非一致性。最終檢驗(yàn)層次總排序的一致性為CR=0.0065<0.1，滿足一致性檢驗(yàn)。
　　
　　四、AHP應(yīng)用實(shí)例分析
　　
　　應(yīng)用AHP法對(duì)房地產(chǎn)上市公司的綜合價(jià)值評(píng)價(jià)過程是：首先，根據(jù)財(cái)務(wù)指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)目標(biāo)中的相對(duì)重要性，用AHP法計(jì)算出各個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)相對(duì)于綜合評(píng)價(jià)目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；然后，通過各公司財(cái)務(wù)指標(biāo)的橫向比較，得出各指標(biāo)在眾家公司中的相對(duì)地位，這一地位的高低是用分值的高低來表示的；最后，用相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)乘以各個(gè)公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)的分值，得出各上市公司償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力和發(fā)展能力的分值和綜合價(jià)值分值。前文已利用AHP法計(jì)算出了各個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)相對(duì)于綜合評(píng)價(jià)目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，下面就后兩個(gè)步驟，結(jié)合實(shí)例計(jì)算分析如下：
　　本文選擇了滬深兩市房地產(chǎn)板塊中4家具有代表性的公司進(jìn)行分析。它們分別是萬科A（000002）、招商地產(chǎn)（000024）、北辰實(shí)業(yè)（601588）、陸家嘴（600663），以下分別用G1、G2、G3、G4來代表它們。表8是由新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)提供的這些上市公司截止于2009年12月31日的評(píng)價(jià)指標(biāo)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。
　　根據(jù)表8中的數(shù)據(jù)對(duì)這4家上市公司作出各個(gè)指標(biāo)的判斷矩陣，如表9所示。
　　計(jì)算出每個(gè)上市公司在各個(gè)指標(biāo)中所占的相應(yīng)權(quán)數(shù)（計(jì)算方法如上文所示），結(jié)果如表10所示。
　　設(shè)每個(gè)指標(biāo)的滿分都為100分，將各上市公司的各項(xiàng)指標(biāo)分值與相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)數(shù)相乘，得出償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力的得分，并求出綜合評(píng)分，下面以萬科A為例，計(jì)算出其償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力及其綜合評(píng)分。
　　償債能力=萬科A在流動(dòng)比率C1的權(quán)重得分×C1在償債能力B1中的權(quán)重+萬科A在速動(dòng)比率C2的權(quán)重得分×C2在償債能力B1中的權(quán)重+萬科A在資產(chǎn)負(fù)債率C3的權(quán)重得分×C3在B1中的權(quán)重
　　償債能力=28.84×0.2972+25.03×0.5390+10.95×0.1638 =23.8560
　　同理，營(yíng)運(yùn)能力=48.24×0.3091+5.71×0.5813+42.31
　　×0.1096=22.8647
　　盈利能力=13.62×0.1638+27.18×0.5390+6.83×0.2972 =18.9109
　　發(fā)展能力=5.04×0.667+9.45×0.333=6.509
　　綜合評(píng)分=萬科A在償債能力B1的得分×B1在A中的權(quán)重+萬科A在營(yíng)運(yùn)能力B2的得分×B2在A中的權(quán)重+萬科A在盈利能力B3的得分×B3在A中的權(quán)重+萬科A在發(fā)展能力B4的得分×B4在A中的權(quán)重
　　綜合評(píng)分=23.8560×0.1225+22.8674×0.227+18.9109
　　×0.423+6.509×0.227=17.7241
　　同理，4家房地產(chǎn)上市公司的評(píng)分可被計(jì)算匯總為表11。
　　結(jié)論：在償債能力方面，招商地產(chǎn)與北辰實(shí)業(yè)做得較好。而在營(yíng)運(yùn)能力和盈利能力方面，陸家嘴都超過了其他上市公司，表現(xiàn)出良好的經(jīng)營(yíng)管理效率和獲取利潤(rùn)的能力，但是，由于陸家嘴短期償債能力較低，因此，投資時(shí)要把收益和風(fēng)險(xiǎn)同時(shí)考慮進(jìn)去。在發(fā)展能力方面，招商地產(chǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了其他上市公司，表現(xiàn)出發(fā)展擴(kuò)張的巨大潛力。但是，由于萬科A在房地產(chǎn)行業(yè)占據(jù)著不可動(dòng)搖的龍頭地位，其規(guī)模基數(shù)大，所以，雖然其四項(xiàng)指標(biāo)的排位都不靠前，但總體來講，整個(gè)運(yùn)營(yíng)相對(duì)于其他三家房地產(chǎn)上市公司而言更加穩(wěn)定。
　　
　　【參考文獻(xiàn)】
　　［1］ Copcland T.，Koller T.，Murrin J. Valuation：measuring and managing the value of companies［M］. New York：Eilley，2000.
　　［2］ 杜棟. 現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)方法與案例精選［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2008.
　?。?］ T.L. Saaty. The analytic hierarchy process：planning，priority setting，resource allocation［M］. McGraw Hill，1980.
　?。?］ 彭國(guó)甫，李樹丞. 應(yīng)用層次分析法確定政府績(jī)效評(píng)估指標(biāo)權(quán)重研究［J］.中國(guó)軟科學(xué)，2004（6）.
　?。?］ 王先慶，王曉春. 基于AHP分析的大型購(gòu)物中心聚客力研究［J］.商業(yè)研究，2010（4）.