多情景模式下AEG模型在半導(dǎo)體企業(yè)價(jià)值評(píng)估中的應(yīng)用

■ 錢幽燕 林宇超 郭化林 楊程浩

（1.天源資產(chǎn)評(píng)估有限公司，浙江杭州 310009；2.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)，浙江杭州 310018；3.浙大城市學(xué)院，浙江杭州 310015）

一、引言

半導(dǎo)體行業(yè)是一個(gè)以技術(shù)創(chuàng)新為基礎(chǔ)的行業(yè)，其特點(diǎn)是研發(fā)、設(shè)計(jì)和生產(chǎn)設(shè)備的固定前期成本極高，且生產(chǎn)成本呈現(xiàn)不斷增加態(tài)勢(shì)，具有“人才和技術(shù)密集”“資本密集”“資源密集”三重屬性，其營(yíng)業(yè)收入與研發(fā)支出之間存在很強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。半導(dǎo)體價(jià)值鏈的每個(gè)環(huán)節(jié)平均有25 個(gè)國(guó)家的公司參與直接供應(yīng)鏈，23 個(gè)國(guó)家的公司參與支持功能。同時(shí)，每一代尖端半導(dǎo)體技術(shù)的壽命僅為2～4年，半導(dǎo)體企業(yè)的內(nèi)在價(jià)值并不完全取決于企業(yè)的短期業(yè)績(jī)，只有那些有具有雄厚知識(shí)產(chǎn)權(quán)（包括專利、商業(yè)秘密和商標(biāo)）且一定規(guī)模的半導(dǎo)體企業(yè)才可能保持長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力和價(jià)值創(chuàng)造力。半導(dǎo)體企業(yè)具有價(jià)值鏈分布不均、知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造價(jià)值、規(guī)模效應(yīng)創(chuàng)造價(jià)值以及高成長(zhǎng)性但收益不穩(wěn)定（高收益、高風(fēng)險(xiǎn)、高波動(dòng)）等特征，外部環(huán)境如新冠疫情、俄羅斯烏克蘭地區(qū)沖突以及貿(mào)易制裁等，加劇了半導(dǎo)體企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，半導(dǎo)體企業(yè)價(jià)值評(píng)估的主要方法是收益法及其衍生方法，即主要采用FCFF 模型及實(shí)物期權(quán)。超額收益增長(zhǎng)模型（Abnormal- Earnings-Growth，以下簡(jiǎn)稱“AEG 模型”）更加關(guān)注企業(yè)每股收益波動(dòng)變化而非絕對(duì)收益和賬面價(jià)值，可以反映企業(yè)更長(zhǎng)期的增長(zhǎng)率及非會(huì)計(jì)信息對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響[1][2][3][4]。鑒于半導(dǎo)體企業(yè)研發(fā)投入高、產(chǎn)品和技術(shù)迭代快、未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)不確定性大，引入情景分析法的AEG 模型評(píng)估半導(dǎo)體企業(yè)價(jià)值，更能全面體現(xiàn)半導(dǎo)體企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中無(wú)法反映的表外資產(chǎn)對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生的影響以及未來(lái)不確定因素導(dǎo)致的收益異常波動(dòng)變化，從而提高企業(yè)價(jià)值評(píng)估結(jié)果的科學(xué)性、合理性和準(zhǔn)確性[5][6]，促進(jìn)我國(guó)半導(dǎo)體企業(yè)破解核心電子器件長(zhǎng)期依賴進(jìn)口的“卡脖子”等困局。

二、AEG 模型的基本框架及主要參數(shù)

（一）AEG 模型及其估值原理

Ohlson 在改進(jìn)剩余收益估值模型（Residual Income Valuation，RIV）基礎(chǔ)上提出AEG 模型[7]，主張企業(yè)權(quán)益價(jià)值等于期初所有者權(quán)益賬面價(jià)值加上預(yù)期未來(lái)超額收益現(xiàn)值之和。該模型認(rèn)為公司的價(jià)值增加取決于實(shí)際收益能否高于預(yù)期收益，這是對(duì)RIV 的一種改進(jìn)，即企業(yè)價(jià)值等于企業(yè)正常的資本化收益和超額收益增長(zhǎng)帶來(lái)的價(jià)值之和。因此，運(yùn)用AEG 模型評(píng)估企業(yè)價(jià)值時(shí)，需要從兩方面對(duì)企業(yè)的收益進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)，其中企業(yè)超額收益增長(zhǎng)是AEG 模型的核心部分。超額收益指實(shí)際總收益（帶息收益，含內(nèi)部留存收益和股息再投資收益）超過正常收益的部分。

公式1 顯示，AEG模型以價(jià)值創(chuàng)造為估值基礎(chǔ)，更注重企業(yè)基于超額收益帶來(lái)的價(jià)值增長(zhǎng)。某項(xiàng)投資或資產(chǎn)能夠創(chuàng)造的價(jià)值高于其資本成本時(shí)，才能對(duì)價(jià)值的創(chuàng)造產(chǎn)生積極貢獻(xiàn)。相比RIV、FCFF等模型，AEG模型從價(jià)值創(chuàng)造的角度出發(fā)進(jìn)行企業(yè)價(jià)值評(píng)估，不受企業(yè)會(huì)計(jì)政策偏好選擇以及企業(yè)會(huì)計(jì)處理自主性導(dǎo)致賬面價(jià)值異動(dòng)的影響，避免了股利政策的影響以及低于資本成本的無(wú)效收益增長(zhǎng)造成的“價(jià)值增長(zhǎng)假象”。

（二）基于AEG 的半導(dǎo)體企業(yè)價(jià)值評(píng)估模型構(gòu)建

根據(jù)半導(dǎo)體企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，綜合考慮行業(yè)景氣度和生命周期，采用三階段AEG模型進(jìn)行企業(yè)價(jià)值評(píng)估。第一階段為超常增長(zhǎng)階段。由于新產(chǎn)品的開發(fā)上市以及市場(chǎng)份額的開拓，企業(yè)快速成長(zhǎng)壯大。第二階段為過渡階段。經(jīng)過第一階段的快速增長(zhǎng)后，企業(yè)增長(zhǎng)速度逐漸放緩并趨于成熟，但增速仍然高于宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度。第三階段為穩(wěn)定階段。在這一階段中，企業(yè)的增長(zhǎng)速度保持與宏觀經(jīng)濟(jì)增速的同步。

其中：OE0表示評(píng)估基準(zhǔn)日股東權(quán)益總額；AEGt表示第t年的AEG值；r表示權(quán)益資本成本；g表示永續(xù)增長(zhǎng)率。

（三）引入情景分析法及貝葉斯概率理論改進(jìn)AEG 模型

傳統(tǒng)收益預(yù)測(cè)通常假設(shè)未來(lái)的發(fā)展情況是單一線性的，一般只有一種預(yù)測(cè)結(jié)果，適用于穩(wěn)定性較高的企業(yè)。情景分析法考慮了多種不確定因素，為高度不確定性的半導(dǎo)體企業(yè)估值提供了新的思路。在超常增長(zhǎng)階段，半導(dǎo)體企業(yè)會(huì)在持續(xù)景氣周期下高速增長(zhǎng)，但也存在一定的不確定性，具體表現(xiàn)為高于預(yù)期的增長(zhǎng)抑或低于預(yù)期的增長(zhǎng)甚至停滯。故對(duì)超常增長(zhǎng)階段引入情景分析法，構(gòu)建不同的情景并進(jìn)行分別預(yù)測(cè)。在過渡階段（第二階段），企業(yè)收益增速以第一階段最后一年的增速為基準(zhǔn)，平滑下降至第三階段第一年的增速。在穩(wěn)定增長(zhǎng)階段（第三階段），企業(yè)以一個(gè)較低的增速實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的增長(zhǎng)，理論上這個(gè)增長(zhǎng)率接近于宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)率。引入情景概率（W）后，公式2 可改進(jìn)為：

其中：n1、n2…nm表示不同情景下不同階段的時(shí)間；r1、r2…rm表示不同情景下適用的折現(xiàn)率，r 表示企業(yè)達(dá)到穩(wěn)定階段后的資本化率；t 為年限；W1、W2…Wm表示不同情景的發(fā)生概率。

將情景分析法應(yīng)用于企業(yè)價(jià)值評(píng)估時(shí)，須注意雙倍計(jì)入風(fēng)險(xiǎn)等問題[8]?！半p倍計(jì)入風(fēng)險(xiǎn)”意味著預(yù)期價(jià)值已經(jīng)被調(diào)整過風(fēng)險(xiǎn)，所以潛在的相同風(fēng)險(xiǎn)可能被雙倍計(jì)入，或雙倍計(jì)入了與決策不相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。本文在預(yù)測(cè)各情景的企業(yè)收益時(shí)，已經(jīng)考慮了不確定性風(fēng)險(xiǎn)，如果再對(duì)折現(xiàn)率進(jìn)行相應(yīng)的情景分析并取不同的結(jié)果，則可能存在雙倍計(jì)入風(fēng)險(xiǎn)的問題。因此，本文認(rèn)為在選擇情景分析法進(jìn)行企業(yè)價(jià)值評(píng)估時(shí)，應(yīng)選用統(tǒng)一的折現(xiàn)率作為不同情景下的折現(xiàn)率或資本化率[9][10]，即r1=r2=…=rm=r，故公式4 可調(diào)整為：

三、情景分析法改進(jìn)AEG 模型的應(yīng)用

（一）ZB 公司基本情況

ZB 是我國(guó)IC 設(shè)計(jì)領(lǐng)域的一個(gè)代表公司，其存儲(chǔ)芯片產(chǎn)品在國(guó)際上具有一定競(jìng)爭(zhēng)力，但距離國(guó)際存儲(chǔ)芯片巨頭公司還有一定差距。當(dāng)前的全球存儲(chǔ)芯片行業(yè)集中度高，呈寡頭壟斷格局，由三星、SK海力士、美光主導(dǎo)。韓國(guó)三星、海力士和美國(guó)美光科技三大廠商共占全球存儲(chǔ)芯片市場(chǎng)份額的76%。其中，三星占據(jù)市場(chǎng)份額最大，達(dá)到38%。在細(xì)分領(lǐng)域，全球DRAM 市場(chǎng)仍由三大巨頭主導(dǎo)，全球NAND Flash 半數(shù)市場(chǎng)份額由三星和鎧俠占據(jù)。在相對(duì)低端的NOR Flash 產(chǎn)品領(lǐng)域，ZB 借由美光的逐漸退出，迅速爭(zhēng)得空缺的市場(chǎng)份額，出貨量已位列世界前三名。此外，當(dāng)前汽車電子領(lǐng)域的芯片供不應(yīng)求，ZB 的微控制芯片（MCU）、傳感器等產(chǎn)品銷量大增，獲得了豐厚的收益。

（二）半導(dǎo)體企業(yè)價(jià)值評(píng)估的未來(lái)情景構(gòu)建

構(gòu)建半導(dǎo)體企業(yè)價(jià)值評(píng)估的未來(lái)情景分析框架，需要確定未來(lái)出現(xiàn)的場(chǎng)景數(shù)量和各場(chǎng)景所對(duì)應(yīng)的結(jié)果，即需要從企業(yè)關(guān)鍵外在驅(qū)動(dòng)因素出發(fā)，將影響企業(yè)未來(lái)收益的關(guān)鍵外在驅(qū)動(dòng)因素按照重要性和不確定性排序，形成一個(gè)完整的情景分析框架，并依此形成不同的具體情景。

1.半導(dǎo)體企業(yè)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素的識(shí)別。經(jīng)過查詢行業(yè)資料并分析歸納，半導(dǎo)體企業(yè)的驅(qū)動(dòng)因素主要集中在未來(lái)的宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、技術(shù)發(fā)展、行業(yè)地位、市場(chǎng)規(guī)模、政策法規(guī)等五個(gè)方面（如圖1）。

圖1 半導(dǎo)體企業(yè)未來(lái)情景構(gòu)建中驅(qū)動(dòng)因素的排序

其中宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況會(huì)對(duì)各行各業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的基礎(chǔ)性影響，而技術(shù)發(fā)展對(duì)于半導(dǎo)體企業(yè)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，且技術(shù)研發(fā)活動(dòng)需要大量的人力和資金投入，技術(shù)研發(fā)成功率和成果轉(zhuǎn)化率都存在不確定性，故宏觀經(jīng)濟(jì)和技術(shù)發(fā)展為不確定性和重要性最高的因素。從當(dāng)前的發(fā)展趨勢(shì)看，隨著第三次科技革命的深入發(fā)展，半導(dǎo)體的應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣，市場(chǎng)規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)張的確定性較高。政策法規(guī)因素為重要的外部驅(qū)動(dòng)因素，我國(guó)“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要均強(qiáng)調(diào)要加快高端芯片領(lǐng)域關(guān)鍵核心技術(shù)突破和應(yīng)用，預(yù)計(jì)未來(lái)國(guó)家仍然會(huì)持續(xù)支持半導(dǎo)體行業(yè)，因此政策法規(guī)的確定性較高。半導(dǎo)體行業(yè)屬于高速發(fā)展及位次變化比較頻繁的行業(yè)，且產(chǎn)業(yè)鏈較長(zhǎng)，某些半導(dǎo)體企業(yè)在整個(gè)行業(yè)中的地位不高，規(guī)模也差頭部企業(yè)好幾個(gè)量級(jí)，但其在某些細(xì)分領(lǐng)域可能占據(jù)著主導(dǎo)地位，故行業(yè)地位對(duì)半導(dǎo)體企業(yè)來(lái)說(shuō)重要性程度不高但不確定性較高。綜上分析，宏觀經(jīng)濟(jì)因素和技術(shù)發(fā)展因素是半導(dǎo)體企業(yè)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。

2.半導(dǎo)體企業(yè)未來(lái)情景框架的構(gòu)建?；诤暧^經(jīng)濟(jì)和技術(shù)發(fā)展因素及其未來(lái)發(fā)展態(tài)勢(shì)，形成半導(dǎo)體企業(yè)未來(lái)的四種情景（如圖2）。

圖2 半導(dǎo)體企業(yè)的情景框架

3.未來(lái)情景發(fā)生概率測(cè)算。假設(shè)宏觀經(jīng)濟(jì)中高速發(fā)展發(fā)生的概率為a，則低速發(fā)展發(fā)生的概率為1-a；假設(shè)技術(shù)發(fā)展中技術(shù)突破發(fā)生的概率是b，則技術(shù)制約發(fā)生的概率為1-b。通過企業(yè)的不同驅(qū)動(dòng)因素發(fā)生的概率交叉運(yùn)算規(guī)則，最終得到各個(gè)情景的發(fā)生概率如表1。

表1 ZB 未來(lái)可能發(fā)生的四種情景及其概率

宏觀經(jīng)濟(jì)因素和技術(shù)發(fā)展因素不是彼此完全獨(dú)立互不關(guān)聯(lián)的兩個(gè)因素，兩者存在著一定的關(guān)聯(lián)性。本文進(jìn)一步采用貝葉斯規(guī)則的交叉影響分析、專家打分等方法，分析和確定ZB 的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素之間的關(guān)聯(lián)程度以及未來(lái)情景發(fā)生的概率。具體步驟包括：

（1）基于ZB 的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及其驅(qū)動(dòng)因素的分析和判斷，給定某因素的初始概率，即貝葉斯規(guī)則中的先驗(yàn)概率。隨著經(jīng)濟(jì)體量的增大和改革開放的不斷深入，我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)總量穩(wěn)定上升但增速有所放緩的基本特征，預(yù)計(jì)未來(lái)幾年GDP 的同比增長(zhǎng)率保持在5%以上的可能性較大。按照通常對(duì)GDP 增速的范圍劃分，5%以上的增速屬于中高速。同時(shí)由于當(dāng)前新冠疫情大流行對(duì)全球經(jīng)濟(jì)造成的沖擊，以及影響時(shí)間的未知性和造成后果的滯后性，未來(lái)的宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然存在一些變數(shù)。因此綜合考慮分析，給定宏觀經(jīng)濟(jì)中高速增長(zhǎng)的先驗(yàn)概率為70%，宏觀經(jīng)濟(jì)低速增長(zhǎng)的概率為30%。半導(dǎo)體行業(yè)為我國(guó)政策大力支持的產(chǎn)業(yè)，“國(guó)產(chǎn)替代”的邏輯仍會(huì)持續(xù)，技術(shù)正處于迎頭趕上國(guó)際頂尖水平的發(fā)展期。近年來(lái)，ZB 加快了技術(shù)研發(fā)的腳步，在DRAM、NAND Flash 領(lǐng)域投入技術(shù)研發(fā)，以期望在高端存儲(chǔ)芯片領(lǐng)域的技術(shù)取得突破。因此本文給予技術(shù)突破的先驗(yàn)概率為60%，技術(shù)制約的先驗(yàn)概率為40%。

（2）運(yùn)用矩陣分析計(jì)算因素間的交叉影響強(qiáng)度，通過和積法運(yùn)算求得的特征向量對(duì)先驗(yàn)概率進(jìn)行修正，得到后驗(yàn)概率。本文采用專家打分法（標(biāo)度法）及其平均結(jié)果，得出ZB 驅(qū)動(dòng)因素事件的交叉影響強(qiáng)度矩陣（表2）。交叉影響系數(shù)的計(jì)算規(guī)則為：當(dāng)“交叉影響強(qiáng)≥0”時(shí)，交叉影響系數(shù)取值為“交叉影響強(qiáng)度+1”；當(dāng)“交叉影響強(qiáng)度＜0”時(shí)，交叉影響系數(shù)取值為“1/（1-交叉影響強(qiáng)度）”。后驗(yàn)概率=先驗(yàn)概率×特征向量WT。

表2 ZB 驅(qū)動(dòng)因素事件的交叉影響強(qiáng)度矩陣

將矩陣A1每一列元素做歸一化處理，得到矩陣：

利用和積法計(jì)算得出A2的特征向量：

（3）通過計(jì)算同一驅(qū)動(dòng)因素在不同事件內(nèi)容下的后驗(yàn)概率占比，求得相應(yīng)的修正概率。具體測(cè)算結(jié)果如表3所示：

表3 ZB 驅(qū)動(dòng)因素事件的修正概率計(jì)算

（4）將修正概率代入概率樹分析圖（如圖3），求得各情景最終概率。

圖3 ZB 未來(lái)情景發(fā)生概率測(cè)算結(jié)果

（三）相關(guān)評(píng)估參數(shù)的計(jì)算

1．折現(xiàn)率。首先，運(yùn)用資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）計(jì)算權(quán)益資本成本（KC）。其中，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率（Rf）以評(píng)估基準(zhǔn)日我國(guó)10年期國(guó)債收益率3.14%確定；通過查詢CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)，在評(píng)估基準(zhǔn)日2020年12月31日Z(yǔ)B 的β 系數(shù)值為1.00；市場(chǎng)平均收益率（Rm）以2016年12月至2020年12月為區(qū)間，通過同花順數(shù)據(jù)庫(kù)查詢計(jì)算得出該區(qū)間滬深300 指數(shù)的加權(quán)平均回報(bào)率為8.42%；公司特有風(fēng)險(xiǎn)收益率通常取值區(qū)間為0%～5%，綜合考慮ZB 內(nèi)部經(jīng)營(yíng)、財(cái)務(wù)及外部環(huán)境情況，本文確定ZB 的公司特有風(fēng)險(xiǎn)收益率為1%。則有：KC=9.42%。

2．收益期限。根據(jù)持續(xù)經(jīng)營(yíng)假設(shè)和產(chǎn)業(yè)生命周期理論，ZB 會(huì)在未來(lái)按照三階段一直存續(xù)發(fā)展。在超常增長(zhǎng)階段，由于新產(chǎn)品的開發(fā)上市以及市場(chǎng)份額的開拓，公司將快速成長(zhǎng)壯大；在過渡階段，企業(yè)在經(jīng)過第一階段的快速增長(zhǎng)過后逐漸成熟，增長(zhǎng)速度逐漸放緩，但是增速仍然高于宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度。在穩(wěn)定階段，企業(yè)的增長(zhǎng)速度保持與宏觀經(jīng)濟(jì)增速同步。根據(jù)國(guó)際半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)（SEMI）發(fā)布的報(bào)告，2021年是半導(dǎo)體市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)“超級(jí)周期”的開始，因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)智能應(yīng)用的帶動(dòng)，至少會(huì)持續(xù)兩到三年。結(jié)合ZB 的發(fā)展?fàn)顩r和行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，本文綜合判斷ZB 的超常增長(zhǎng)階段為2021～2025年，過渡階段為2026～2030年，2030年以后公司達(dá)到穩(wěn)定階段并永續(xù)經(jīng)營(yíng)。

3．永續(xù)增長(zhǎng)率。據(jù)前文分析，ZB 在2030年進(jìn)入穩(wěn)定階段。參考國(guó)際貨幣基金組織（IMF）測(cè)算我國(guó)2015～2026年GDP 增長(zhǎng)速度趨勢(shì)（如圖4），本文預(yù)計(jì)2030年我國(guó)的GDP 增速為4%～4.5%?；谥?jǐn)慎性原則，假設(shè)2030年以后我國(guó)的GDP 增速穩(wěn)定在4%左右，并結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)及ZB 的發(fā)展情況綜合分析，選取4%作為其永續(xù)增長(zhǎng)率。

圖4 中國(guó)2015-2026年GDP 增速曲線（IMF）

（四）ZB 分情景AEG 的計(jì)算

基于ZB2021～2025年（第一階段）預(yù)測(cè)利潤(rùn)表和預(yù)測(cè)資產(chǎn)負(fù)債表及情景概率，并根據(jù)AEG=凈利潤(rùn)-期初凈資產(chǎn)*Kc，即可計(jì)算不同情景下的AEG數(shù)值。受篇幅所限，僅展示ZB 在第一種情景下的測(cè)算（如表4），具體情景分超常增長(zhǎng)階段（根據(jù)預(yù)期ZB 各年的凈利潤(rùn)和期初凈資產(chǎn)以及權(quán)益資本成本，計(jì)算出各期的AEG 值）、過渡階段（由超常增長(zhǎng)階段的增長(zhǎng)率61.90%平滑下降到穩(wěn)定階段的增長(zhǎng)率4%）和穩(wěn)定階段（永續(xù)增長(zhǎng)率為4%），同理可計(jì)算ZB 情景二、情景三、情景四的AEG 估值結(jié)果。

表4 ZB 情景一AEG 計(jì)算表（萬(wàn)元）

將上述三個(gè)階段的AEG 現(xiàn)值求和，得到ZB 在第一種情景下的AEG 現(xiàn)值之和為18 886 374.27 萬(wàn)元。

（五）ZB 企業(yè)價(jià)值評(píng)估

1．股權(quán)價(jià)值評(píng)估。按照預(yù)測(cè)的各情景結(jié)果和發(fā)生概率，根據(jù)公式4 可計(jì)算得出最終ZB 的權(quán)益價(jià)值（表5）。

表5 ZB 股權(quán)價(jià)值計(jì)算表（萬(wàn)元）

2.企業(yè)整體價(jià)值評(píng)估。查閱ZB年報(bào)，其在評(píng)估基準(zhǔn)日2020年12月31日的付息負(fù)債為101 674.80萬(wàn)元，則ZB 企業(yè)整體價(jià)值為10 540 208.27 萬(wàn)元。具體計(jì)算如下：

企業(yè)整體價(jià)值=股權(quán)價(jià)值+付息債務(wù)價(jià)值

=10 438 533.47+101 674.80=10 540 208.27（萬(wàn)元）

綜上所述，基于半導(dǎo)體企業(yè)同時(shí)具有高增長(zhǎng)和高波動(dòng)的特征，情景分析法能夠很好地解決企業(yè)收益預(yù)測(cè)中單情景的預(yù)測(cè)模式，考慮了更多未來(lái)可能發(fā)生的不同情景對(duì)被評(píng)估企業(yè)收益的影響，降低了預(yù)測(cè)的不確定性和主觀性，使得AEG 模型更加契合半導(dǎo)體企業(yè)的高成長(zhǎng)、高波動(dòng)特點(diǎn)。因此引入情景分析法改進(jìn)的AEG 模型更能適用于我國(guó)半導(dǎo)體企業(yè)價(jià)值評(píng)估，也避免了股利分配政策不確定的影響。