基于GMM評價模型的科創板估值研究

楊永琪 王琛 肖玉秀

摘要：該文基于對中國A股市場和美國NASDAQ市場中流動性數據和基本面數據的綜合研究，采取了改進的GMM多參評價模型多評價參數定量分析兩市場間指標的關系，引入ILLIQ非流動性指標并建立7個評價參數，并通過J-statistics檢驗，進行描述性分析以及差異性分析，類比兩市場差異。為評估預測中美兩市場未來基本面指標和流動性指標，采用基于PSO算法來優先尋找初始股價及收益計算數據，對兩類評價指標進行預測分析，同時進行敏感性分析充分驗證了PSO-BP模型的準確性、穩定性。

關鍵詞：科創板;估值預測;ILLIQ指標;GMM評價模型;PSO-BP模型

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）06-0259-02

1問題重述

科創板是我國主板市場的新型模塊，故本文目的旨再參考美國同類型的市場NASDAQ與中國市場的內在關系，進而對我國市場科創板模塊的企業估值、兩市場間的基本面指標和流動性指標進行探索，對兩市場中科創板模塊的進行相應的量化評估或定性評估，并比較兩者間的差異。

（注：該文所要解決的具體問題，也可參考2019五一數學建模競賽賽題）

2問題分析

基于兩市場盈利模式、投資者結構、市場體系等方面的不同，基于對流動性數據和基本面數據的綜合研究，結合動態與靜態的評估體系，本文采取了改進的GMM模型，引入ILLIQ非流動性指標建立7個評價參數，對統計數據進行描述性分析以及差異性分析。在構造相關系數矩陣過程中，對統計數據進行J-statistics檢驗，以驗證各類指標的分布情況，隨后剔除系數較小或者較大的數據，即對基本面指標和流動性指標描述不明顯的參數，最終通過建立的GMM模型多評價參數定量分析兩市場三類指標的關系，類比兩市場差異。

3模型建立與求解

Amihud使用價格指數和成交量的流動性概念提出了“非流動性”指標ILLIQ。股票i在第d年的非流動性指標ILLIQ，表示為股票的每年絕對回報率與本年度交易額比率的平均值，Ri，d和VOLDi，d分別為股票i在第d個年度階段內的回報率和交易額，結合基本面數據的年度交易額和流動性數據的股票價格指數.反映了股票i在第d年度的流動性成本：其ILLIQ指標參數評價準則為，ILLIQ邏輯評價標準：價格變化ILLIQ指數從相對大的產生的單元更高營業額）的速率越大，則股票的流動性越差;除此之外，此外，如果小交易量造成大的價格變動，那么股票流動性較差。

考慮到2009-2018年度市場基本面數據中市場年度交易額度逐年增加，其市場年度交易額隨著市場規模的發展越來越大，而市場規模的擴大必然會導致市場非流通性指標的下降，由此基于監測市場的基本面數據，對于市場流動性的指標做出調整：

上式中，各參數代表含義如下所示：

（1）ut為年度統計誤差

（2）M1為該年度的初始狀態市值規模

（3）Md為該年度的基本面數據的流通市值總額

（4）Nd為該市場中的股票流通種

以2009年至2018年中的部分階段作為研究期限，其估值數據即市銷率倍數的交易數據，其基本面數據囊括年度收入、年度凈資產收益率等指標數據，其流動性數據包括單一的股票年交易額、單股換手率等數據。考慮到在進行市場分析時數據的有效性，本次對于中國A股市場和美國NASDAQ市場中長期虧損、不盈利等股票進行了剔除，并對股票發行額為負值等股票進行了篩選。通過建立的改進GMM模型，將附件數據帶入其中，經由SPSS進行得到關于公司規模、非流通性指標、股價波動率等上述指標進行分析，通過J-statistics統計數據檢驗，得到如表1、2所示的中國A股市場和美國NASDAQ市場統計指標分析。

4模型的評價與推廣

（1）結合動態與靜態的評估體系，本文采取了改進的GMM模型，引入ILLIQ非流動性指標并在題述所給評估指標的基礎上建立7個評價參數，并對各參數進行J-statistics檢驗，來進一步驗證模型的可行性。

（2）針對基本面數據和流動性數據指標，分別建立了股價變動的時間序列模型，以更系統、量化的指標進行評估。

（3）采取PSO-BP神經網絡模型以實現兩市場未來的估值預測，并在此基礎上添加了動量一自適應動態學習效率法和慣性因子，進行了敏感性分析充分驗證了PSO-BP模型的準確性、穩定性。

（4）考慮到國內市場與美國市場上市的企業盈利能力不同以及投資者結構等方面的不同，導致的兩市場評估模型在細節方面的處理還不夠妥當。