基于模糊理論下的互聯網初創企業價值評估研究

互聯網發展方興未艾，各種互聯網企業也紛紛興起，對初創型互聯網企業的價值進行有效評估也成為資產評估理論界與實務界亟待解決的問題。

目前學者較多采用的傳統折現法（DCF）和實物期權法（real options approach，ROA），DCF 只能評估靜態價值，不能反映互聯網企業在各種不確定因子影響下的動態價值，而ROA能夠較好地反映風險性以及價值的增長潛力。由于互聯網初創企業內外部環境的復雜性以及經營主體的主觀性與經營方法的局限性，其價值評估中不同程度的模糊性便難以衡量。鄭征,朱武祥（2018）提出將模糊層次理論與實物期權相結合,對初創型互聯網企業的不確定因子加以量化，使評估結果相對更為客觀。本文基于兩種方法的優點，將模糊實物期權法與層次分析法進一步結合，既考慮各動態因子，又客觀全面分析其所占權重，提出對初創型互聯網企業進行價值評估更為科學、有效的方法。

一、互聯網指標體系構建

復雜性是互聯網企業價值評估的一大難題，本文基于群決策背景研究對初創型互聯網企業進行價值評估。通過完善AHP指標體系，本文將一級指標細分為客戶價值（Customer value）、創新能力 (innovation ability)、成長性（growth）、智力資本（intellectual capital）、無形資產（intangible assets）、風險投資（venture capital）、模糊實物期權（fuzzy real options）、行業初期的壟斷能力（the initial monopoly ability of the industry.），并以此進行排序。詳情見表1

二、基于AHP模型下互聯網指標體系權重分析

本文綜合運用AHP模糊層次分析法，通過因素間兩兩對比，并對指標進行量化，最后進行多因素比較，得出結果。

1.建立層次分析結構與層次關系

目標層：互聯網企業價值評估模型指標體系。

準則層：如表2，包含8個一級指標和35個二級指標。

方案層：互聯網企業價值排序。

我們將8個一級指標（客戶價值A1、創新能力A2、成長性A3、智力資本A4、無形資產A5、風險投資A6、模糊實物期權A7、行業初期的壟斷能力A8）進行兩兩相對比較，并把比較的結果定量化。同時,通過5個等級對比（相同、稍強、強、明顯強、絕對強），按照表3用1～9尺度來定量化。

表1 互聯網企業價值評估模型指標體系

表2 互聯網企業價值評估模型指標體系

續表

表3 定性結果

為了便于數學處理，我們通常把上面的結果寫成矩陣形式，稱為成對比較矩陣。

2.構造準則層一級指標的成對比較矩陣

比較第i個元素與第j個元素相對上一層某個因素的重要性時，使用數量化的相對重要性A 來描述。根據數量化的相對重要性計算成對比較矩陣，我們規定8個一級指標（客戶價值、創新能力、成長性、智力資本、無形資產、風險投資、模糊實物期權、行業初期的壟斷能力）權重排序為 [9 8 7 6 5 5 3 1]。

表4 一級指標比較矩陣

將各因素重量以及重要性進行類比。設有n件物體：A,A,…,A，它們的重量分別為：w,w,…,w。若將它們兩兩相互比較重量，其比值(相對重量)可構成一個n×n成對比較矩陣

經過分析，重量向量 W=(w,w,…,w )T與成對比較矩陣的各行之和成正比：

通過類比相似性，猜想因素重要性向量正比于成對比較矩陣。因此，確定得到因素的重要性向量。

適當地選擇比例因子，使各因素權重值之和為1，即可得到一個權重向量。根據元素權重得到因素的綜合排序，并進一步分析：

說明成對比較矩陣A的特征向量為W，對應的特征值為n，理論上已嚴格證明了n是A的唯一最大特征值。按類比相似法，重要性向量可以通過求解特征方程得到，由此解出其對應的特征向量和最大特征值。

3.一致性檢驗

如果矩陣是完全一致的成對比較矩陣，則有AijAik=Aik(1＜=i,j、k＜=3)，由分析可知，對完全一致的成對比較矩陣，其絕對值最大的特征值等于該矩陣的維數。對成對比較矩陣的一致性要求轉化為其絕對值最大的特征值，并且和該矩陣的維數相差不大。

檢驗成對比較矩陣A一致性的步驟如下：

(1)計算矩陣的最大特征值λmac(2)一致程度指標

隨機一致性指標RI：對于固定的n,隨機構造成對比較矩陣A,取充分大子樣得到A的最大特征值的平均值，其對應值如下表：

表5 RI值對應表

(4)通過一致性檢驗：

CI=-1.2688e-016 RI=-8.9988e-017

(5)分別計算得出一級指標與二級指標

一級指標：

A=[0.2045 0.1818 0.1591 0.1364 0.1136 0.1136 0.0682 0.0227]

二級指標：

B1=[0.3600 0.2800 0.2000 0.1200 0.0400 ]

B2=[0.4667 0.3333 0.2000 ]

B3=[0.4000 0.3000 0.2000 0.1000 ]

B4=[0.2432 0.2162 0.1892 0.1351 0.1081 0.0811 0.0270 ]

B5=[0.4444 0.3333 0.2222 ]

B6=[0.3600 0.2800 0.2000 0.1200 0.0400 ]

B7=[0.3750 0.2917 0.2083 0.1250 ]

B8=[0.4615 0.3077 0.1538 0.0769 ]

將一級指標與二級指標矩陣分別相乘，得到層次分析法最終的權重矩陣

WB1=[0.0736 0.0573 0.0409 0.0245 0.0082]

WB2=[0.0848 0.0606 0.0364]

WB3=[0.0636 0.0477 0.0318 0.0159]

WB4=[0.0332 0.0295 0.0258 0.0184 0.0147 0.0111 0.0037]

WB5=[0.0505 0.0379 0.0253]

WB6=[0.0409 0.0318 0.0227 0.0136 0.0045]

WB7=[0.0256 0.0199 0.0142 0.0085]

WB8=[0.0105 0.0070 0.0035 0.0017 ]

4.確定關鍵因素的權重

通過AHP的具體計算過程，確定一級指標的權重集為（0.2045，0.1818，…，0.0227），同時得出35個二級指標的權重集為（0.0736，0.0573，…，0.0017）。

模糊實物期權相關的二級指標權重B28=0.0256,B29=0.0199，B30=0.0142,B31=0.0085，模糊實物期權價值的權重為0.0682。

三、案列分析

1.案例概況

X公司是典型的輕資產企業，固定資產占比小，流動資產尤其是無形資產占比高，流動資產在總體負債中占比較高，同時負債總體較少。目前該企業在著重發展全網劇、電影、綜藝三大板塊的內容的同時，保持其他泛娛樂內容的發展。該企業的全網劇銷售、綜藝、電影、游戲、廣告、經紀業務、影院票房等都超過公司營業利潤的10%。X公司通過購買大IP拍攝電視劇，利用大數據和人才優勢制作爆款網劇，吸引觀眾有償觀看從而獲得盈利，在同類電視劇行業中市場占比超過10%。

2.輕資產價值評估

(1)企業潛在期權價值的評估

期權定價模型的公式為：

其中，表示期權標的的資產當前價值；X表示期權的執行價格；T表示期權到期日到預測初期的時間，即成長期權的有效期；r為無風險利率；為標的資產價格波動率。

r的確定：用2012年到2016年的十年期國債在評估基準日的到期收益率的平均值作為無風險收益率，即r=3.53%。的確定：X公司自2010年10月26日到評估基準日2016年12月31日的收盤價的后一交易日與前一交易日收盤價之比的自然對數，通過STDEV函數求出波動率為4.51%。X公司平均一年交易日共計245天，年歷史波動率=4.54%*=71.08%

Se=2011年至2012年的自由現金流凈現值=157 267.4301（萬元）

T=預測期時長=5（年）

X=129 276.67（新增銷售費用與管理費用之和）*（1+10.13%）=142 372.3916（萬元）

d1=0.9684

d2=-0.6210

最后計算潛在期權價值：C=101 960.93513

(2)案例計算結果

101 960.93513/0.0682=1 495 028 萬元

3.結果分析

運用該方法計算出企業的價值較為簡潔，但是該方法較大程度的依賴實物期權價值，方法的有效性取決于不同企業計算出的實物期權價值以及AHP方法中實物期權的占比計算，所以在該方法實際操作過程中，建議采用模糊實物期權代替原有的期權價值，有助于更加準確的計算出企業價值。