創業板計算機應用服務業股票投資價值研究

孫思佳+孟慶軍

摘 要：對于股票投資者來說，建立一套科學有效的價值評估模型是十分必要的，有利于其進行理性投資。為此，利用模糊層次分析法構建了創業板計算機應用服務業股票投資價值評估模型，在常規財務指標的基礎上創新性地加入科研成果轉化能力、知識產權等指標，將定性與定量分析相結合，并運用該評估模型對創業板計算機應用服務業4家公司的股票投資價值進行綜合評價和實證檢驗，以期為投資者選擇最優股票提供有益的參考。

關鍵詞：股票投資價值；模糊層次分析法；計算機應用服務業

中圖分類號：F832 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）16-0075-05

2009年10月30日，我國創業板在深圳股票交易所成功上市，從初建時28家公司，總發行股本2 672 140 777股，截至2016年12月26日已有568家公司成功上市，總發行股本為262 475 087 724股。創業板市場的快速發展為國內中小公司，尤其是高成長、高風險、高收益、高創新的計算機應用服務公司提供了巨大的融資機會和發展機遇。多層次資本市場體系的逐步完善拓寬了個人投資者的投資渠道，而創業板計算機應用服務公司的股票憑借其高成長和高收益性正在逐漸獲得個人投資者的青睞。因此，如何建立一套科學有效的股票投資價值評估模型，幫助投資者高效準確地識別出具有投資價值的股票，成為專家學者們共同關注的熱點之一。曲若鵬以同一家公司財務報表為例，運用兩種方法評估企業股票投資價值，第一種是先估計實體價值，然后減去凈債務價值；第二種方法利用股票投資現金流量模型進行折現，得出的結論為不同的思路得出的股票投資價值評估結果是不同的。張棟等人認為，企業股票投資與看漲期權極為相似，借助B-S期權定價模型可以確定企業股票投資價值，雖然與傳統方法相比此模型可充分考慮到企業收益風險，操作更具靈活性，但缺點是重要參數波動率的確定容易產生偏差、計算過程也比較復雜。劉建容等強調股票的投資價值是一種相對價值，結合層次分析法和因子分析法建立了上市公司內在價值評估模型，借助相對內在價值與股價動態變化趨勢之間的聯系構造出上市公司投資價值分析模型，實證研究表明該模型在投資者進行股票選擇時具有指導作用。孫霞指出，資本結構、股票投資結構、公司治理結構以及企業所處的行業和宏觀經濟形勢等都是影響企業股票投資價值的重要因素，國內金融市場日趨完善，掌握一些科學的股票投資價值評估技術是投資者進行理性投資的必要手段。

通過以上文獻可以發現，對股票價值進行全面、科學的評估不僅可以有利于股東的監督與公司管理者的經營，也是投資者進行投資的必要過程。多數學者對股票投資價值評估研究范圍比較廣泛，缺乏針對性，并不完全適用于高成長、高風險的計算機應用服務類公司。因此，結合該行業的具體特點，遵循創新性、科學性、全面性等原則，增加了研發經費投入比、產品市場認可度、人才儲備等創新性指標。

一、股票投資價值評估指標體系的建立

（一）建立指標體系

本文采用模糊層次分析法來構建股票投資價值評估模型。模糊層次分析法是綜合運用模糊數學和層次分析法的一種分析方法。層次分析法（analytical hierarchy process，簡稱AHP法），由美國運籌學家Satty于20世紀70年代提出，是一種定性與定量分析相結合的多準則決策方法，具體分為五個步驟：根據總目標明確問題，分解問題并構建層次分析模型，根據隸屬關系構造判斷矩陣，層次單排序和層次總排序。運用AHP的關鍵是構造滿意一致性矩陣，但由于人們主觀意識對客觀事物的判斷存在差異，構造的矩陣需要經過不斷的調整和檢驗才會達到滿意的一致性。而模糊層次分析法（fuzzy analytical hierarchy process，簡稱“FAHP法”）用模糊數代替標度表示結果，通過兩兩元素的比較構造模糊一致判斷矩陣，借助模糊一致矩陣表示各個元素的相對重要性權重，實現了模糊環境下的層次分析，使得決策結果更加數字化，定量化和科學化。

依據《中華人民共和國證券法》《深圳證券交易所創業板股票上市規則》和《中華人民共和國中小企業促進法》等文件，立足創業板計算機應用服務公司高收益、高風險、技術獨占性、高成長性等特點，參考國內外相關文獻，遵循科學性、全面性、創新性等指標體系設計原則，增加了研發經費投入比、產品市場認可度、人才儲備、知識產權、成果轉化能力、決策科學程度等指標，最終構建了創業板計算機應用服務公司股票投資價值評估的指標體系。該指標體系分為3層，第1層是目標層，即創業板計算機應用服務公司股票投資價值A；第2層是準則層，對應盈利指數（B1）、成長指數（B2）、風險指數（B3）和創新指數（B4）4個一級指標；第3層是指標層，包括基本每股收益、凈資產收益率、凈利潤增長率等10個定量指標和產品市場認可度、人才儲備知識產權等5個定性指標。

（二）構造判斷矩陣

本文采用模糊層次分析法來確立各級指標的權重值，邀請多位股票投資專家和資深股民對指標間相對重要程度進行兩兩判斷，采用Saaty1—9標度法構造出判斷矩陣，Satty1—9標度法的含義（見表1）。

根據上述專家對指標重要程度判斷結果的處理，得到5個判斷矩陣Y，Y1，Y2，Y3，Y4，分別為：

（三）計算各級權重并檢驗一致性

根據計算，得到W=（0.5423，0.1397，0.2333，0.0847），各指標層對準則層的權重向量為W1=（0.5000，0.2500，0.2500），W2=（0.3845，0.0878，0.1433，0.3845），W3=（0.2291，0.1575，

0.5359，0.0775），W4=（0.2771，0.4658，0.1611，0.0960）。上述計算得到的權重值能否作為下層要素對上層某一要素排序的依據，還需要對判斷矩陣進行一致性檢驗。層次分析法中，用CI（consistency index）作為檢驗判斷矩陣一致性的指標，其中CI，因判斷矩陣階數n越大時，一致性越差，為消除階數對一致性檢驗的影響，引進修正系數RI（random index），并最終用一致性比例CR（consistency ratio）作為判斷矩陣是否具有一致性的檢驗標準，其中CR=CI/RI，當計算得到CR值小于或等于0.1時，認為判斷矩陣具有一致性，可以進行單排序；當CR值大于0.1時判斷矩陣不滿足一致性，需要修正評分降低偏差，直到滿足一致性檢驗。RI值隨矩陣階數n變化情況（如表2所示）。

下面計算并判斷矩陣的一致性檢驗指標，矩陣Y的最大特征值λmax為4.0512，CI=（4.0512-4）/（4-1）=0.0171，CR=CI/RI=0.0171/0.89=0.0192，同理可得到Y1，Y2，Y3，Y4的CR值分別為0，0.0078，0.0422，0.0116，均小于0.1，通過了一致性檢驗，權重系數可以接受，得到權重匯總表（如下頁表3所示）。

二、實證研究

（一）數據樣本的來源與選取

應用模糊層次分析法對創業板計算機應用服務公司股票價值進行評估的過程是：首先，根據上述專家學者給出的相對重要性矩陣計算出各指標相對于綜合評價目標的權重系數（前文已得出計算結果（見下頁表3）；然后以各公司重要財務指標的實際值和綜合實力為基礎，將定量指標和定性指標進行橫向比較，得出各指標在多家公司中的相對重要性，重要性程度用分值的高低來表示；最后，用相應的權重系數乘以各家公司評價指標的對應分值，得出各公司盈利指數、成長指數、風險指數、創新指數的分值和綜合評價分值。

本文從深市創業板隨機抽取4家有代表性的計算機應用服務公司股票進行分析，并對其投資價值進行評估排序。它們分別是銀信科技（300231）、易華錄（300212）、漢鼎宇佑（300300）、朗瑪信息（300288），以下分別用P1、P2、P3、P4來代表它們。為了提高評價結果的可靠性，本文假設不同股票的宏觀經濟環境、政策導向、行業特點等都相同。表4是新浪財經網提供的這4家公司截至2016年6月30日的定量評價指標的財務數據。

根據表4中財務數據和各公司的綜合實力對每家公司的評價指標構造判斷矩陣，計算每家公司在各指標中所占的相應權數（計算方法如上文所示），結果（如下頁表5、表6所示）。假定每個指標的滿分都是100分，將每家上市公司各評價指標的分值與其對應的權重系數相乘，得出盈利指數、成長指數、風險指數和創新指數的得分。同理，將每家公司上述四個指標的分值乘以對應指標的權重系數，得出綜合評分。下面以銀信科技為例計算其盈利指數、成長指數、風險指數和創新指數及其投資價值綜合評分。

盈利指數=銀信科技在基本每股收益C1的權重得分×C1在盈利指數B1中的權重+銀信科技凈資產收益率C2的權重得分×C2在盈利指數B1中的權重+銀信科技每股凈資產C3的權重得分×C3在盈利指數B1中的權重盈利指數=

17.97×0.5+43.54×0.25+9.84×0.25=22.33，同理，成長指數=

20.09×0.3845+27.71×0.0878+9.98×0.1433+36.38×0.3845=

25.58，風險指數=6.4×0.2291+14.43×0.1575+23.78×0.5359+

13.61×0.0775=17.54，創新指數=12.64×0.2771+26.31×

0.4658+18.99×0.1611+17.07×0.0960=20.46。

投資價值綜合評分=銀信科技在盈利指數B1中的得分×B1在計算機應用服務公司股票投資價值A中的權重+銀信科技在成長指數B2中的得分×B2在A中的權重+銀信科技在風險指數B3中的得分×B3在A中的權重+銀信科技在創新指數B4中的得分×B4在A中的權重投資價值綜合評分=22.33×0.5423+25.58×0.1397+17.54×0.2333+20.46×0.0847=21.51。

同理，4家公司股票的投資價值綜合評分結果匯總為表7。

（二）投資價值評估排序

對創業板這4家計算機應用服務公司股票投資價值進行排序，得到的結果（如表7所示），即按投資價值從優到劣依次為：易華錄、朗瑪信息、銀信科技、漢鼎宇佑。易華錄的投資價值最大，主要表現為其收益較高、創新能力較強，發展穩定、上升空間大，是這四支股票中相對投資價值最大的。

（三）檢驗

為了檢驗采用模糊層次分析法做出的計算機應用服務公司股票投資價值評估模型的科學性和可行性，本文繪制出上述4家公司自2014年6月30日至2016年6月30日的股票漲跌幅度趨勢圖（如下圖所示）。可以看到，4家公司的股票實際漲跌趨勢與上文模型預測的結果一致。

結合表7和下圖可以得知，易華錄的投資價值最高，雖然朗瑪信息的最大漲幅高于易華錄，但是易華錄的整體漲幅趨勢更為穩定，波動較小，抗風險能力高，成長性好，收益也更穩定，所以是相對投資價值最大的股票。根據北京易華錄信息技術股份有限公司2016年半年度報告顯示，報告期內，基于行業發展環境良好，業務模式創新漸顯成效，公司新增項目較多等原因，公司經營效益穩步提高。僅2016年上半年，公司已實現營業收入89 619.77萬元，較去年同期增長18.9%；歸屬上市公司股東的凈利潤為7 838.75萬元，較去年同期增長36.32%。研發投入總額為6 906.15萬元，較去年同期增加12.68%，主要原因為本年新增研發項目增加所致，截至2016年6月30日，公司新增取得國家知識產權局授權的專利17項。朗瑪信息的股票投資價值位于第二位，與銀信科技的股票投資價值相差不大。銀信科技的漲幅雖然較小，但其整體漲幅走勢平緩，幾乎維持在正增長狀態，風險比較小，但收益比前兩者低，所以排在第三位。漢鼎宇佑排在第四位。根據本文表4可以得知，其凈利潤增長率和主營業務收入增長率都為負數，經營狀況有待改善，成長性較低，故而收益也較低，所以排在第四位。

三、結論

運用模糊層次分析法可以清晰反映出創業板不同計算機應用服務公司投資價值的優劣以及各指標的權重，幫助投資者對其投資價值進行綜合評價和分級，從而制定出利潤最大化、成長最優化和風險最小化的最佳投資方案。因此，利用模糊層次分析法構建的創業板計算機應用服務業股票投資價值評估模型，對投資者的投資決策具有較高的參考價值。但是，在現實的股票投資市場中，影響股票投資價值的因素眾多，包括宏觀經濟環境、政策導向、公司資本結構等，因而在指標選取和權重設定等方面會存在較大的差異性。總而言之，運用模糊層次分析法進行創業板計算機應用服務公司股票投資價值評估的優勢在于其科學性、數字性和靈活性，可以結合具體的宏觀環境和各股票的實際情況具體分析與評價。同時，由于股票市場十分復雜，瞬息萬變，可以將模糊層次分析法與其他科學決策方法相結合，優化指標的選取，最大程度剔除不確定性因素的干擾，提升指標權重的準確性，增強預測的可信度。

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Abstract：In order to make stock investors invest rationally， its pretty necessary to establish a scientific and effective value evaluation model for them.Using fuzzy analytic hierarchy process to construct the stock investment value assessment model of the computer application service industry in the Growth Enterprise Market by combining qualitative analysis and quantitative analysis.On the basis of conventional financial indicators， joining transformation ability of scientific research achievement， intellectual property rights and other indicators innovatively.And analyzing the stock investment value of the 4 companies in the gem computer application service industry synthetically by using the evaluation model， then carrying out empirical test of them， it can provide a beneficial reference for investors to choose the optimal stock.

Key words：stock investment value；fuzzy analytic hierarchy process；the computer application service industry

[責任編輯 陳麗敏]