摘要:基于收益預(yù)測(cè)及收益看漲的角度,分析新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值構(gòu)成,研究考慮收益預(yù)測(cè)偏差的新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估問(wèn)題。首先基于FNPV模型和B-S模型,構(gòu)建FNPV-BS估值模型,以刻畫(huà)新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值包括未來(lái)收益現(xiàn)值和看漲收益現(xiàn)值;其次考慮到收益預(yù)測(cè)存在偏差模糊性,運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)方法將收益預(yù)測(cè)值表示為一個(gè)區(qū)間模糊數(shù),并先后引入到FNPV模型和B-S模型,進(jìn)而構(gòu)建出模糊FNPV-BS估值模型;最后將模糊FNPV-BS模型應(yīng)用于比亞迪公司估值,進(jìn)行案例實(shí)證分析。結(jié)果表明,模糊FNPV-BS模型比FNPV-BS模型對(duì)比亞迪公司估值更為有效,不僅估值結(jié)果更加接近公司市值,而且較好揭示市場(chǎng)對(duì)比亞迪公司估值存在相對(duì)較高的保守偏差傾向。
關(guān)鍵詞:新能源汽車(chē);企業(yè)價(jià)值評(píng)估;收益預(yù)測(cè)偏差;模糊FNPV-BS模型
0 引言
近年來(lái),隨著新能源生產(chǎn)技術(shù)的快速發(fā)展,新能源汽車(chē)因其較傳統(tǒng)汽車(chē)具有燃料價(jià)格低廉、排氣環(huán)保等諸多優(yōu)勢(shì)而日益受到歡迎。但新能源汽車(chē)的生產(chǎn)需要投入巨額的技術(shù)成本,使得新能源汽車(chē)企業(yè)的盈利能力較弱,很難反映企業(yè)當(dāng)前價(jià)值。因此,傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值方法很難直接用于對(duì)新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估,亟需找到能夠與新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值特征相匹配的新估值方法。
新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值的首要特征在于人們對(duì)其現(xiàn)有資產(chǎn)收益的遠(yuǎn)期看漲,所以基于收益法的FNPV(Financial Net Present Value)模型自然成為新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估的基礎(chǔ)方法。但FNPV方法作為傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值方法,一般只適用于已進(jìn)入成熟階段的公司估值[1],而很難用于處于初創(chuàng)期或成長(zhǎng)期的新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估。因此,有部分學(xué)者從新能源汽車(chē)行業(yè)的全生命期角度,對(duì)FNPV模型進(jìn)行修正,并發(fā)現(xiàn)修正后的模型估值能夠在一定程度上降低與實(shí)際市值的偏差[2-3]。然而,盡管修正后的FNPV模型估值有一定合理性,但因忽略了新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值來(lái)源于現(xiàn)有的有形資產(chǎn)和潛在的無(wú)形資產(chǎn)共同產(chǎn)生的收益,使得估值結(jié)果很難反映企業(yè)潛在的整體價(jià)值。事實(shí)上,新能源汽車(chē)企業(yè)擁有成長(zhǎng)不確定性、無(wú)形資產(chǎn)占比大等顯著特點(diǎn)[4],其價(jià)值來(lái)源不僅包含企業(yè)當(dāng)前所擁有的經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)價(jià)值,還包括企業(yè)發(fā)展所擁有的動(dòng)態(tài)選擇權(quán)價(jià)值[5]。為對(duì)企業(yè)選擇權(quán)價(jià)值評(píng)估,基于實(shí)物期權(quán)方法的B-S模型(Black-Scholes Model)被引入到新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估[6-7]。于是,有學(xué)者將FNPV模型和B-S模型分別對(duì)新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估,并將兩種模型估值結(jié)果相加作為企業(yè)整體價(jià)值[8-9]。FNPV模型估值與B-S模型估值相加,雖然能從整體上刻畫(huà)新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值的兩部分構(gòu)成,但由于忽略了企業(yè)未來(lái)收益預(yù)測(cè)存在偏差,割裂了兩個(gè)模型之間前后邏輯關(guān)系,使得估值結(jié)果還是很難反映企業(yè)市值在一定時(shí)間內(nèi)的變化波動(dòng)情況。
本文針對(duì)新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值構(gòu)成特征,考慮到收益預(yù)測(cè)存在偏差,運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)方法,構(gòu)建模糊FNPV-BS模型,研究新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估問(wèn)題。首先,通過(guò)分析新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值構(gòu)成,從收益預(yù)測(cè)及看漲的角度,給出新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估的FNPV-BS模型;其次,考慮到收益預(yù)測(cè)相對(duì)實(shí)際收益存在偏高或偏低的兩種偏差,將收益預(yù)測(cè)值表示為一個(gè)具有左偏差和右偏差的區(qū)間模糊數(shù),并先后引入到FNPV模型和FNPV-BS模型,進(jìn)而構(gòu)建出新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估的模糊FNPV-BS模型;最后,將模糊FNPV-BS模型應(yīng)用于比亞迪公司估值分析,以通過(guò)案例實(shí)證來(lái)檢驗(yàn)?zāi)P陀行院涂煽啃浴?/p>
1 新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值構(gòu)成與FNPV—BS模型構(gòu)建
新能源汽車(chē)企業(yè)因需要對(duì)新技術(shù)和新產(chǎn)品的研發(fā)而存在較高的市場(chǎng)不確定性[10],所以隨著市場(chǎng)環(huán)境不斷變化,新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值構(gòu)成不僅包括企業(yè)經(jīng)營(yíng)而擁有的經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)價(jià)值,還應(yīng)包括企業(yè)成長(zhǎng)而擁有的實(shí)物期權(quán)價(jià)值。在運(yùn)營(yíng)收益高度不確定情境下,新能源汽車(chē)企業(yè)的高質(zhì)量成長(zhǎng)表現(xiàn)為擁有擴(kuò)張期權(quán)、收縮期權(quán)、延遲期權(quán)與放棄期權(quán)等實(shí)物期權(quán)形式[11]。因此,對(duì)處于初創(chuàng)期的新能源汽車(chē)企業(yè)而言,其價(jià)值構(gòu)成包括經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)價(jià)值和實(shí)物期權(quán)價(jià)值。對(duì)于由企業(yè)經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)而產(chǎn)生的現(xiàn)金流價(jià)值,可用現(xiàn)金流貼現(xiàn)的財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值FNPV模型表示;而對(duì)于由企業(yè)高成長(zhǎng)性而產(chǎn)生的實(shí)物期權(quán)價(jià)值,可通過(guò)金融期權(quán)定價(jià)的B-S模型表示。于是,借鑒文獻(xiàn)[5],新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值可表示為兩部分之和記作V1+V2,其中V1和V2
V′=V1+V2
V1=∑nt=1FCFFt(1+WACC)t+FCFFn+1(1+WACC)n×(WACC-g)(1)
V2=SNlnSX+(r+σ22)×TσT-Xe-rtNlnSX+(r+σ22)×TσT-σT(2)
式中,V′為新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值;V1為FNPV模型的兩階段估值;V2為B-S模型估值;FCFFt為第t(t=1,…,n,n+1)期的自由現(xiàn)金流;WACC為加權(quán)平均資本成本;n為收益預(yù)測(cè)期;g為永續(xù)增長(zhǎng)率;S為企業(yè)當(dāng)前價(jià)值,反映指標(biāo)的資產(chǎn)現(xiàn)價(jià);X為企業(yè)投資成本,反映指標(biāo)的資產(chǎn)執(zhí)行價(jià)格;σ為指標(biāo)的資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差,反映企業(yè)收益的波動(dòng),即可看作收益不確定性的大??;T為期權(quán)執(zhí)行時(shí)間,反映企業(yè)的存續(xù)期;r為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,反映企業(yè)債務(wù)資本收益率;N·為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積概率分布函數(shù)。
對(duì)于式(1)和式(2)表示的兩種不同價(jià)值,現(xiàn)有的相關(guān)文獻(xiàn)大都是分別進(jìn)行計(jì)算[8,12],忽略了二者之間先后邏輯關(guān)系。事實(shí)上,新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值對(duì)投資者而言,一方面表現(xiàn)為擁有未來(lái)收益的現(xiàn)值,即企業(yè)當(dāng)前價(jià)值V1;另一方面如果V1較低,低于了投資成本(即V1<X),投資者持續(xù)持有公司股權(quán)的關(guān)鍵在于還擁有看漲收益的現(xiàn)值,即實(shí)物期權(quán)價(jià)值V2。因此,不妨將式(2)中參數(shù)S用V1表示,進(jìn)而通過(guò)式(1)和式(2)相加,構(gòu)建新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估模型如下
V=V1+V1NlnV1X+(r+σ22)×TσT-Xe-rtNlnV1X+(r+σ22)×TσT-σT(3)
式中,V為新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估的整體估值。為區(qū)別于式(1)和式(2),將式(3)稱(chēng)為新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估的FNPV-BS模型。
2 收益預(yù)測(cè)偏差的模糊數(shù)表示與模糊FNPV-BS模型構(gòu)建
根據(jù)新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值構(gòu)成及式(3)可知,新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估的關(guān)鍵在于事先對(duì)收益現(xiàn)值估算。然而,新能源汽車(chē)企業(yè)的收益很難事先確定,即使能夠事先預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)值也會(huì)與實(shí)際值存在偏差。收益預(yù)測(cè)偏差主要表現(xiàn)為相對(duì)實(shí)際收益存在偏高或偏低情形,但預(yù)測(cè)偏高或偏低一般很難明確界定,存在一定的模糊性。為此,運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)方法[13-14],將式(1)中的收益預(yù)測(cè)值FCFFt看作是一個(gè)模糊數(shù),記作FCFFt,并用三角形隸屬度函數(shù)刻畫(huà)為
μFCFFt(x)=0, x∈[0,F(xiàn)CFFt-α]1-FCFFt-xα, x∈[FCFFt-α,F(xiàn)CFFt]1-x-FCFFtβ, x∈[FCFFt,F(xiàn)CFFt+β]0, x∈[FCFFt+β, +∞](4)
式中,x為收益實(shí)際值,它是不確定的;α為實(shí)際值x相對(duì)預(yù)測(cè)值FCFFt的最大左偏差,刻畫(huà)FCFFt偏低的左偏度,從而使[FCFFt-α,F(xiàn)CFFt]表示FCFFt偏低的模糊集;β表示實(shí)際值x相對(duì)預(yù)測(cè)值FCFFt的最大右偏差,刻畫(huà)FCFFt偏高的右偏度,從而使[FCFFt,F(xiàn)CFFt+β]表示FCFFt偏高的模糊集。
式(4)表明,當(dāng)x∈[FCFFt-α,F(xiàn)CFFt]時(shí),x隸屬于預(yù)測(cè)偏低的可能性為μFCFFt(x)=1-(FCFFt-x)/α;當(dāng)x∈[FCFFt, FCFFt+β]時(shí),x隸屬于預(yù)測(cè)偏高的可能性為μFCFFt(x)=1-(x-FCFFt)/β;而當(dāng)x為其他情形時(shí),μFCFFt(x)=0則表示x不隸屬于任何模糊集。
根據(jù)式(4),如果設(shè)γ∈[0, 1]表示預(yù)測(cè)偏差的置信度,則在預(yù)測(cè)偏差的隸屬度不低于置信度情形下,即μFCFFt(x)≥γ,可解得x∈[FCFFt-(1-γ)α, FCFFt+(1-γ)β]。進(jìn)而,如果再令d=1-γ表示預(yù)測(cè)偏差的模糊程度(即模糊度),則在模糊度為d情形下,可將模糊數(shù)FCFFt表示為一個(gè)區(qū)間數(shù)如下
(FCFFt)d=[(FCFFt)-d, (FCFFt)+d]=[FCFFt-dα, FCFFt+dβ](5)
式中,(FCFFt)-d=FCFFt-dα為模糊數(shù)(FCFFt)d的下界,可看作是核心值FCFFt向左浮動(dòng)的模糊預(yù)測(cè)值,即最保守預(yù)測(cè)值;(FCFFt)+d=FCFFt+dβ為模糊數(shù)(FCFFt)d的上界,可看作核心值FCFFt向右浮動(dòng)的模糊預(yù)測(cè)值,即最樂(lè)觀預(yù)測(cè)值。
式(5)表明,當(dāng)對(duì)新能源汽車(chē)企業(yè)的收益預(yù)測(cè)偏差存在模糊不定時(shí),收益預(yù)測(cè)值可看作是圍繞核心值左右浮動(dòng)的一個(gè)模糊區(qū)間,特別當(dāng)模糊度為零時(shí),模糊區(qū)間值即退化為核心值,即預(yù)測(cè)值是個(gè)確定值。因此,式(5)是將收益預(yù)測(cè)值表示為一個(gè)具有左偏差和右偏差的區(qū)間模糊數(shù)。
于是,在對(duì)收益預(yù)測(cè)偏差存在模糊度為d情形下,可先將式(5)和式(1)相結(jié)合,給出FNPV模型對(duì)新能源汽車(chē)企業(yè)的最保守估值和最樂(lè)觀估值如下
(V1)-d=∑nt=1FCFFt-dα(1+WACC)t+FCFFn+1-dα(1+WACC)n×(WACC-g)(6)
(V1)+d=∑nt=1FCFFt+dβ(1+WACC)t+FCFFn+1+dβ(1+WACC)n×(WACC-g)(7)
根據(jù)式(6)和式(7)可知,F(xiàn)NPV模型的模糊估值結(jié)果可用區(qū)間模糊數(shù)表示為
(V1)d=[(V1)-d, (V1)+d](8)
進(jìn)而,在式(8)的基礎(chǔ)上,通過(guò)式(3)可進(jìn)一步給出 FNPV-BS模型的最保守估值和最樂(lè)觀估值如下
(V)-d=(V1)-d+(V1)-dNln(V1)-dX+r+σ22×TσT-Xe-rtNln(V1)+dX+r+σ22×TσT-σT(9)
(V)+d=(V1)+d+(V1)+dNln(V1)+dX+r+σ22×TσT-
Xe-rtNln(V1)-dX+r+σ22×TσT-σT (10)
因此,根據(jù)式(9)和式(10)可知,F(xiàn)NPV-BS模型的模糊估值結(jié)果可用區(qū)間模糊數(shù)表示為
(V)d=[(V)-d,(V)+d](11)
對(duì)于式(11),當(dāng)d=0時(shí),(V1)-d=(V1)+d=V1,從而(V)-d=(V)+d=V,即(V)0=V。這即表明,式(3)可看作是式(11)在模糊度為零時(shí)的特例。所以,為區(qū)別式(3)表示的FNPV-BS模型,稱(chēng)式(11)為模糊FNPV-BS模型。
3 案例實(shí)證:比亞迪公司估值分析
比亞迪公司自成立以來(lái),始終堅(jiān)持“技術(shù)為王,創(chuàng)新為本”的發(fā)展理念,憑借研發(fā)實(shí)力和創(chuàng)新的發(fā)展模式,于2008年全面進(jìn)入新能源汽車(chē)行業(yè),并于2011年在深交所正式上市。自上市以來(lái),比亞迪公司的市值、投資成本和凈現(xiàn)金流變化情況,見(jiàn)圖1。
比亞迪公司的市值變化與其凈現(xiàn)值變化、投資成本變化并不完全一致,甚至在近年出現(xiàn)較大偏離見(jiàn)圖1。所以,傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值FNPV模型很難通過(guò)公司盈利能力來(lái)反映其實(shí)際價(jià)值。實(shí)際上,盡管比亞迪已發(fā)展成新能源汽車(chē)行業(yè)的龍頭企業(yè),但因?yàn)橹饕獜氖录夹g(shù)研發(fā)和創(chuàng)新,所以公司近年發(fā)展表現(xiàn)出成本高、收益低的盈利風(fēng)險(xiǎn)。那么,面臨較高的盈利風(fēng)險(xiǎn),比亞迪公司目前為什么會(huì)表現(xiàn)出較高的市值?
究其原因,根據(jù)前文對(duì)新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值構(gòu)成分析可知,投資者不僅擁有對(duì)公司盈利的未來(lái)收益現(xiàn)值,而且擁有對(duì)公司成長(zhǎng)的看漲收益現(xiàn)值。因此,為考察未來(lái)收益和看漲收益對(duì)比亞迪公司價(jià)值的影響,選擇2022年12月30日作為評(píng)估時(shí)點(diǎn),先在收益預(yù)測(cè)確定假設(shè)下運(yùn)用FNPV-BS模型對(duì)比亞迪公司進(jìn)行估值,然后在收益預(yù)測(cè)存在偏差情形下運(yùn)用模糊FNPV-BS模型對(duì)比亞迪公司估值,最后將兩種模型的估值結(jié)果進(jìn)行比較分析,以揭示公司價(jià)值變化的內(nèi)在機(jī)理。
3.1 收益預(yù)測(cè)確定假設(shè)下的FNPV-BS模型估值
在未來(lái)收益預(yù)測(cè)可確定的假設(shè)下,運(yùn)用式(3)表示的FNPV-BS模型對(duì)比亞迪公司價(jià)值評(píng)估,主要包括FNPV模型估值、B-S模型估值和FNPV-BS模型估值。
3.1.1 FNPV模型估值
根據(jù)公式(1),F(xiàn)NPV模型估值過(guò)程如下:
(1)自由現(xiàn)金流量FCFFt預(yù)測(cè)與永續(xù)增長(zhǎng)率g確定。
一方面,根據(jù)比亞迪公司的財(cái)務(wù)報(bào)表,計(jì)算其2012—2022年的營(yíng)業(yè)收入年均增長(zhǎng)率約為25%。注意到政府于2022年徹底退出對(duì)新能源汽車(chē)的補(bǔ)貼,以及新能源汽車(chē)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈、市場(chǎng)需求趨向飽和等因素對(duì)比亞迪公司未來(lái)收益的綜合影響,預(yù)計(jì)比亞迪在2023—2027年內(nèi)的年度增長(zhǎng)率將在25%的基礎(chǔ)上逐年遞減5%,且5年后即將進(jìn)入穩(wěn)定增長(zhǎng)期。另一方面,根據(jù)2018—2022年汽車(chē)制造業(yè)對(duì)拉動(dòng)GDP的貢獻(xiàn)分別為2.9%、3.35%、3.4%、6.65%、6.8%,行業(yè)年均增長(zhǎng)率約為4.62%,以此作為比亞迪5年后的永續(xù)年金增長(zhǎng)率,即g=4.62%。由此,對(duì)比亞迪的自由現(xiàn)金流進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果見(jiàn)表1。
(2)加權(quán)平均資本成本W(wǎng)ACC的確定。
首先,根據(jù)公式Re=Rf+β×(Rm-Rf)確定權(quán)益資本成本。先以2022年末發(fā)行的5年期國(guó)債利率的平均利率作為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,約為Rf=2.81%;同時(shí)選取近5年深證100指數(shù)計(jì)算新能源行業(yè)幾何平均收益率作為平均風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率,約為Rm=10.86%;再選取比亞迪近5年的日收益率指數(shù)加權(quán)平均數(shù)作為比亞迪的貝塔系數(shù),約為β=1.06;由此求得比亞迪股份的權(quán)益資本成本,即為Re=2.81%+1.06×(10.86%-2.81%)=11.34%。
其次,根據(jù)公式Rd=LPR1D1D1+D2+LPR2D2D1+D2確定債務(wù)資本成本?;诒葋喌辖?年財(cái)務(wù)報(bào)表,確定企業(yè)平均每年的長(zhǎng)期債務(wù)資本和短期債務(wù)資本分別為D1=1671.35和D2=263.62;同時(shí)參考2022年中國(guó)人民銀行公布的長(zhǎng)短期借款利率分別是4.75%和4.35%,確定LPR1=4.75%和LPR2=4.35%;進(jìn)而通過(guò)數(shù)據(jù)代入公式求出比亞迪的債務(wù)資本成本,即為Rd=4.4%。
最后,根據(jù)公式WACC=ReED+E+Rd(1-T)DD+E確定加權(quán)平均資本成本。基于比亞迪近5年財(cái)務(wù)報(bào)表,確定企業(yè)平均每年的債務(wù)資本和權(quán)益資本分別為D=1 905.16和E=856.58;同時(shí)針對(duì)高新技術(shù)企業(yè)可享受15%的優(yōu)惠稅率,確定稅率為T(mén)=15%;進(jìn)而通過(guò)數(shù)據(jù)代入公式計(jì)算出加權(quán)平均資本成本,即WACC=6.14%。
(3) FNPV模型估值。
根據(jù)式(1),編制基于FNPV模型的比亞迪公司估值表,見(jiàn)表2。由此,比亞迪公司在評(píng)估時(shí)點(diǎn)2022年12月30日的FNPV模型估值為4 545.69億元,即V1=4 545.69億元。
3.1.2 B-S模型估值
根據(jù)式(2),B-S模型估值過(guò)程如下:
(1)標(biāo)的資產(chǎn)現(xiàn)價(jià)S。
根據(jù)式(3),將參數(shù)S用V1表示,即S=V1=4 545.69億元。
(2)標(biāo)的資產(chǎn)執(zhí)行價(jià)X。
根據(jù)比亞迪公司的2022年財(cái)務(wù)報(bào)表,確定比亞迪在評(píng)估時(shí)點(diǎn)的總投資作為標(biāo)的資產(chǎn)執(zhí)行價(jià),即X=1 498.34億元。
(3)期權(quán)執(zhí)行時(shí)間T。
鑒于新能源汽車(chē)企業(yè)的技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品創(chuàng)新的高風(fēng)險(xiǎn)特征,考慮到期權(quán)執(zhí)行時(shí)間受到市場(chǎng)投資等諸多不確定性因素的影響,將比亞迪公司投資的存續(xù)期作為期權(quán)執(zhí)行時(shí)間,設(shè)定為5年,即T=5年。
(4)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率r。
沿用FNPV模型中的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,即r=2.81%。
(5)波動(dòng)率σ。
根據(jù)Choice數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)比亞迪公司在2022年期間所有交易日的收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算出日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差后再乘以242個(gè)交易日的平方根,作為比亞迪收益波動(dòng)率,計(jì)算結(jié)果為42.93%,即σ=42.93%。
(6) B-S模型估值。
根據(jù)式(2),編制基于B-S模型的估值表,見(jiàn)表3。由此,比亞迪公司在評(píng)估時(shí)點(diǎn)2022年12月30日的B-S模型估值為3 341.61億元,即V2=3 341.61億元。
3.1.3 FNPV-BS模型估值
基于FNPV模型和B-S模型的估值,根據(jù)式(3)給出FNPV-BS模型對(duì)比亞迪公司估值結(jié)果為4 545.69+3 341.61=7 887.30(億元),即比亞迪公司在2022年12月30日的整體估值為7 887.30億元。因此,整體估值結(jié)果相對(duì)比亞迪公司市值7 480.76億元,存在偏差為406.54億元,偏差率達(dá)到5.43%。
3.2 收益預(yù)測(cè)偏差情形下的模糊FNPV-BS模型估值
針對(duì)未來(lái)收益預(yù)測(cè)存在偏差情形,運(yùn)用式(11)表示的模糊FNPV-BS模型對(duì)比亞迪公司價(jià)值進(jìn)行評(píng)估,估值過(guò)程如下。
3.2.1 收益預(yù)測(cè)偏差的三角形隸屬度函數(shù)μFCFFt(x)確定
盡管上述表1給出了對(duì)比亞迪未來(lái)收益的預(yù)測(cè),但預(yù)測(cè)結(jié)果不可避免地會(huì)因受未來(lái)市場(chǎng)環(huán)境、行業(yè)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)調(diào)控等不確定性因素影響而與實(shí)際存在偏差。收益預(yù)測(cè)偏差主要表現(xiàn)偏高或偏低情形,而偏高或偏低沒(méi)有明確界限,存在一定的模糊性。因此,將表1中的收益預(yù)測(cè)值FCFFt看作是一個(gè)模糊數(shù),并用三角形隸屬度函數(shù)μFCFFt(x)刻畫(huà)收益預(yù)測(cè)偏差。為確定隸屬度函數(shù)μFCFFt(x),首先根據(jù)比亞迪近年財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)分析其2011—2022年的凈現(xiàn)金流量及波動(dòng)變化情況;然后計(jì)算比亞迪近年期間的年均凈現(xiàn)金流量為FCFF=40.25億元,且年度收益波動(dòng)的年均增長(zhǎng)率和年均下降率分別為gu=24.98%和gd=29.79%,結(jié)果見(jiàn)表4。進(jìn)而,通過(guò)計(jì)算α=FCFF×gd=11.99和β=FCFF×gu=10.06,確定模糊數(shù)FCFFt偏低和偏高的左右偏度,從而通過(guò)公式(4)給出描述比亞迪收益預(yù)測(cè)偏差的三角形隸屬度函數(shù)μFCFFt(x)的函數(shù)表示。
3.2.2 收益預(yù)測(cè)偏差的模糊度d和模糊數(shù)(FCFFt)d確定
收益預(yù)測(cè)偏差模糊度,即收益預(yù)測(cè)偏高或偏低的模糊程度。模糊度越高,表示置信水平越低,即對(duì)未來(lái)不確定性的寬容度越高??紤]到比亞迪公司作為新能源汽車(chē)行業(yè)的龍頭企業(yè),因從事技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新而存在較高成長(zhǎng)風(fēng)險(xiǎn),所以可認(rèn)為人們對(duì)比亞迪公司的收益預(yù)測(cè)有較高的模糊度。同時(shí),通過(guò)專(zhuān)家問(wèn)卷的方式,綜合專(zhuān)家意見(jiàn)確定比亞迪收益預(yù)測(cè)偏差存在模糊度為d=0.75。由此,根據(jù)式(5),將比亞迪收益預(yù)測(cè)偏差用模糊區(qū)間數(shù)表示為
(FCFFt)d=[FCFFt-dα,F(xiàn)CFFt+dβ]=[FCFFt-8.99,F(xiàn)CFFt+7.54](12)
根據(jù)式(12),結(jié)合式(5),編制比亞迪公司的收益預(yù)測(cè)模糊數(shù)計(jì)算表,見(jiàn)表5。
3.2.3 收益預(yù)測(cè)偏差情形下的模糊FNPV模型估值
將上述相關(guān)數(shù)據(jù)分別代入式(6)和(7),編制基于模糊FNPV模型的比亞迪公司估值表,結(jié)果見(jiàn)表6。由此,模糊FNPV模型估值結(jié)果為4 044.05億~4 958.42億元之間。
3.2.4 收益預(yù)測(cè)偏差情形下的模糊B-S模型估值
根據(jù)表6計(jì)算結(jié)果,可將表3中B-S模型估值拓展為模糊B-S模型估值,結(jié)果見(jiàn)表7。由此,模糊B-S模型估值結(jié)果為2 861.05億~3 740.38億元之間。
3.2.5 收益預(yù)測(cè)偏差情形下的模糊FNPV-BS模型估值
根據(jù)上述模糊FNPV模型估值和模糊B-S模型估值,結(jié)合式(8)(9)和(10),編制基于模糊FNPV-BS模型的比亞迪公司估值表,見(jiàn)表8。
由表8可知,模糊FNPV-BS模型對(duì)比亞迪公司在2022年12月30日的估值為6 905.10億~8 698.80億元之間,估值結(jié)果較接近比亞迪公司在2022年12月的實(shí)際市值波動(dòng)區(qū)間[7 341.32,7 996.91]。而且,通過(guò)對(duì)模糊估值求模糊期望或模糊平均,可確定比亞迪公司估值約為7 801.95億元,與其市值7 480.76億元存在偏差為321.19億元,偏差率為4.29%。
3.3 估值結(jié)果比較與模糊FNPV-BS模型的有效性分析
3.3.1 估值結(jié)果比較
將上述不同模型的估值結(jié)果與比亞迪公司市值進(jìn)行比較,其中非模糊估值可看作是期望估值,而模糊估值包括保守估值和樂(lè)觀估值并可通過(guò)求模糊期望給出期望值,不同模型估值結(jié)果見(jiàn)表9。
由表9可知,模糊FNPV-BS模型估值結(jié)果要比FNPV-BS模型估值結(jié)果更貼近公司實(shí)際市值,較好的反映了人們對(duì)比亞迪公司的保守估值偏差遠(yuǎn)低于樂(lè)觀估值偏差,揭示了市場(chǎng)對(duì)比亞迪投資相對(duì)較為保守。
3.3.2 模糊FNPV-BS模型的有效性分析
盡管模糊FNPV-BS模型估值更為貼近實(shí)際,但考慮到模糊參數(shù)確定是基于歷史數(shù)據(jù)的分析和判斷,所以為進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi):鼺NPV-BS模型的有效性,不妨分析模糊FNPV-BS模型估值對(duì)模糊參數(shù)α、β和d的敏感性,分析結(jié)果見(jiàn)表10。
表10表明,隨著模糊度d的逐漸降低,模糊FNPV-BS模型的估值結(jié)果不斷趨向FNPV-BS模型估值結(jié)果,特別當(dāng)模糊度為零(即d=0)時(shí),模糊FNPV-BS模型估值即為FNPV-BS模型估值,此時(shí)估值偏差最大,進(jìn)而說(shuō)明模糊FNPV-BS模型將FNPV-BS模型作為特例是有效的。而且,模糊FNPV-BS模型的保守估值偏差并非隨模糊度減小而增加,在模糊度d=0.25時(shí)達(dá)到偏差最小,同時(shí)保守估值偏差總低于樂(lè)觀估值偏差,這即說(shuō)明市場(chǎng)對(duì)比亞迪公司的風(fēng)險(xiǎn)寬容度較低,存在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的保守傾向。這主要是因?yàn)楸葋喌瞎疽驈氖录夹g(shù)研發(fā)和創(chuàng)新而存在成本高、收益低的盈利風(fēng)險(xiǎn),致使投資者對(duì)比亞迪持謹(jǐn)慎的、保守的投資傾向。表10還表明,在模糊度d確定情形下,模糊FNPV-BS模型的估值偏差與參數(shù)α負(fù)相關(guān),而與參數(shù)β正相關(guān),進(jìn)一步說(shuō)明了市場(chǎng)對(duì)比亞迪公司的保守估值傾向高于樂(lè)觀估值傾向。
4 結(jié)語(yǔ)
近年在新能源技術(shù)發(fā)展和政府政策扶持的背景下,新能源汽車(chē)正成為人們購(gòu)車(chē)的首選。但新能源汽車(chē)企業(yè)因投入巨額的技術(shù)和研發(fā)成本而存在較高的盈利風(fēng)險(xiǎn),使得能夠刻畫(huà)公司盈利能力的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值方法很難用于新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估。本文基于收益預(yù)測(cè)及收益看漲角度分析新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值構(gòu)成特征,考慮到收益預(yù)測(cè)存在偏差模糊性,運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)方法,構(gòu)建模糊FNPV-BS模型,研究新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估問(wèn)題。首先,基于傳統(tǒng)的FNPV模型和B-S模型,構(gòu)建FNPV-BS估值模型,以揭示新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值包括未來(lái)收益現(xiàn)值和看漲收益現(xiàn)值;其次,考慮到收益預(yù)測(cè)相對(duì)實(shí)際收益存在偏差,將收益預(yù)測(cè)值表示為一個(gè)區(qū)間模糊數(shù),并先后引入到FNPV模型和B-S模型,進(jìn)而構(gòu)建模糊FNPV-BS模型;最后,將所構(gòu)建的模糊FNPV-BS模型應(yīng)用于比亞迪公司估值分析,以通過(guò)案例實(shí)證來(lái)檢驗(yàn)?zāi)P秃侠硇院陀行?。結(jié)果發(fā)現(xiàn):第一模糊FNPV-BS模型的估值結(jié)果不僅比FNPV-BS模型的估值結(jié)果更加貼近公司市值,而且比FNPV-BS模型估值更具一般性,即FNPV-BS模型可作為模糊FNPV-BS模型的特例;第二模糊FNPV-BS模型的估值結(jié)果能夠較好揭示市場(chǎng)對(duì)新能源汽車(chē)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)投資存在樂(lè)觀偏差和保守偏差的差異,即對(duì)比亞迪公司而言,市場(chǎng)存在相對(duì)較高的保守偏差傾向,而存在相對(duì)較低的樂(lè)觀偏差傾向。本文研究結(jié)果為新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估提供了一種新的方法借鑒,對(duì)促進(jìn)新能源汽車(chē)企業(yè)穩(wěn)健發(fā)展具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。
參考文獻(xiàn)
[1]李?lèi)?ài)華,包鍇.企業(yè)價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別及控制對(duì)策[J].商業(yè)會(huì)計(jì),2017(12):106-107.
[2]柴雪.新能源企業(yè)價(jià)值評(píng)估研究[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技,2017(4):116.
[3] CAPUDER T,SPRCI E D M,ZORICII D,et al.Review of challenges and assessment of electric vehicles integration policy goals:integrated risk analysis approach [J].International Journal of Electrical Power and Energy Systems,2020,119(3):37-46.
[4]盧怡,侯雨璐,厲國(guó)威,等.初創(chuàng)期新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估的市場(chǎng)法案例研究[J].中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估,2023(9):71-81.
[5]尹國(guó)俊,徐凱.基于模糊實(shí)物期權(quán)的眾創(chuàng)空間價(jià)值評(píng)估研究:以創(chuàng)業(yè)黑馬為例[J].科技管理研究,2021,41(14):65-72.
[6]孫敏潔.新能源上市公司價(jià)值評(píng)估研究[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技,2023(2):148-151.
[7]KARMAKER A K,AHMED M D,HOSSAIN M A,et al.Feasibility assessment amp; design of hybrid renewable energy ba`sed electric vehicle charging station in Bangladesh [J].Sustainable Cities and Society,2018,39(6):189-202.
[8]韓自超.基于實(shí)物期權(quán)法的新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估:以蔚來(lái)汽車(chē)企業(yè)為例[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化,2023,13(10):254-257.
[9] RAISA P V,F(xiàn)ELIX P G,JOAQUIN E D.Valuation of a company producing and trading seaweed for human consumption:classical methods vs.real options [J].International Journal of Environmental Research and Public Health,2021,18(10):52-62.
[10]林雨晗.基于灰色預(yù)測(cè)的新能源汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估研究[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化,2023,13(12):252-255.
[11]肖瑩.實(shí)物期權(quán)估值法在純電動(dòng)汽車(chē)研發(fā)項(xiàng)目中的應(yīng)用:以比亞迪E系汽車(chē)為例[J].財(cái)會(huì)通訊,2017(8):7-11,129.
[12]郭儀,呂怡穎.基于混合模型的汽車(chē)企業(yè)價(jià)值評(píng)估研究[J].中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估,2022(11):73-80.
[13]鄭征,朱武祥.模糊實(shí)物期權(quán)框架下初創(chuàng)企業(yè)估值[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2019,59(1):73-84.
[14]YAO J S,CHEN M S,LIN H W.Valuation by using a fuzzy discounted cash flow model [J].Expert Systems with Applications,2005,28(2):209-222.
作者簡(jiǎn)介:
吳孝靈,男,1978年生,博士研究生、博士后,副教授,碩士研究生導(dǎo)師,主要研究方向:金融資產(chǎn)定價(jià)與企業(yè)價(jià)值評(píng)估。
龔夕竹(通信作者),女,2001年生,碩士研究生,研究方向:企業(yè)價(jià)值評(píng)估。
譚深,男,1999年生,博士研究生在讀,主要研究方向:金融資產(chǎn)評(píng)估。
徐卉,女,2001年生,碩士研究生在讀,主要研究方向:數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。
*基金項(xiàng)目:教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目(231107542012630);江蘇省研究生科研與實(shí)踐創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(SJCX23_0642)。