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证券分析师发布证券研究报告考点讲义精华第8章股票汇总(4)

蚂蚁考呗网     [ 2017-11-23 ]   点击次数:

一、相对估值法的原理与步骤
  相对估值法是指以可比资产在市场上的当前定价为基础,评估目标资产的价值,又称可比公司法 (简称可比法)。
(一)理论基础
  资产的内在价值是不可能(或者几乎不可能)被估计的。资产的价值是市场愿意付给它的任何价格 (取决于它的特征)。
(二)方法
 (1)寻找合适的比较对象。
 (2)在假定比较对象定价合理的基础上,计算目标的合理定价。
第三节  相对估值法
(三)需要的信息
 (1)可比资产的集合(收益与风险的特征相同,同行业,同地区,国际比较)。
 (2)标准化的价值衡量指标(对股票来说,可以通过将价格除以一个共同的变量来获得)。
 (3)选择的可比资产的可比性不够强,则还需要控制这种差异的变量。
二、可比公司的特征
  可比公司是指公司所处的行业、市场环境、公司的主营业务或主导产品、企业规模、资本结构、盈利能力以及风险度等方面相同或者相近的公司。
三、计算股票市场价格的市盈率方法及其应用缺陷、市盈率倍数的概念及应用(熟悉)
  市盈率(P/E)又称价格收益比、本益比,是每股价格与每股收益之间的比率,股票市值与净利润的比值也可以表示市盈率倍数。
  对股票市盈率和每股收益进行估计,就能由该公式估计出股票价格。估计股票市盈率的方法主要有简单估计法、市场决定法、回归分析法和市盈率倍数法,具体如表8—5所示。
表8—5 市盈率估计方法
方法 描述
简单
估计法
  主要是利用历史数据进行估计,包括以下三种方法:
  (1)算术平均数法或中间数法
  (2)趋势调整法
  (3)回归调整法
市场
决定法
(1)市场预期回报率倒数法。我们可以在不变增长模型中做出更多的假设:①公司的利润内部保留率固定不变,记为b;②再投资利润率固定不变,记为r,且股票持有者的预期回报率K与再投资利润率相当。在上面的假设条件下,经过推导,可以知道股票持有者预期的回报率刚好就是市盈率的倒数。因此,我们可以通过分析各种股票的市场预期回报率来预测市盈率
(2)市场归类决定法。在有效市场的假设下,风险结构等条件类似的公司,其股票的市盈率也应相同。因此,如果选取风险结构类似的公司来求取市盈率的平均数,就可以此作为市盈率的估计值
回归
分析法
  回归分析法是利用回归分析的统计方法,是指通过考察股票价格、收益、股息政策、风险、增长和货币的时问价值等各种因素变动与市盈率之间的关系,得出能够解释市盈率与这些变量间线性关系的最佳方程,进而根据这些变量的给定值对市盈率大小进行预测的分析方法。但是用回归分析法得出的有关市盈率估计方程具有很强的时效性,套用过去的方程是不现实的。因此,投资者用该方法进行投资决策指导时,最好是自己做一些研究,并在实践中不断加以改进
市盈率
倍数法
(1)优点
 ①将股票价格与公司盈利状况相联系,较为直观
 ②对大多数股票而言,市盈率倍数易于计算并很容易得到,便于不同股票之间的比较
 ③它能作为公司一些其他特征(包括风险性与成长性)的代表
市盈率
倍数法
(2)缺点
 ①该方法可能被误用。可比公司的定义在本质上是主观的,而实际中同行业的公司可能在业务组合、增长潜力和风险程度方面存在很大的差异,因此同行业公司未必有可比性
 ②当企业的收益或预期收益为负值时,无法使用该方法
 ③该方法使用短期收益作为参数,因此不能直接比较有不同长期增长前景的公司
市盈率
倍数法
 ④市盈率无法区分经营性资产和非经营性资产创造的盈利,降低了企业之间的可比性
 ⑤该方法无法反映企业运用财务杠杆的水平,如果可比公司与目标公司的资本结构之间存在较大差异,那么可能导致错误的结论
 ⑥每股收益容易受到公司的操纵
 
四、企业价值倍数(EV/EBITDA)的概念及应用
  企业价值倍数被广泛用于公司估值,该指标从全体投资人的角度出发来反映投资资本的市场价值和未来一年企业收益间的比例关系。其计算公式为:
  企业价值倍数=EV/EBITDA
  其中,EV代表公司价值;EBITDA代表利息、所得税、折旧、摊销前盈余。
  EV=市值+(总负债一总现金) =市值+净负债
  EBITDA=营业利润+折旧费用+摊销费用
  营业利润=毛利一销售费用一管理费用
  不同行业或板块有不同的估值(倍数)水平。与行业平均水平或历史水平相比,企业价值倍数较高通常说明股票被高估,较低则说明股票被低估。EV/EBITDA更适用于单一业务或子公司较少的公司估值,如果业务或合并子公司数量众多,需要做复杂的调整,估值的准确性有可能会降低。
  实际运用中,和P/E估值法的使用前提相同, EV/EBITDA估值法也要求企业预测的未来收益水平必须能够体现企业未来的收益流量和风险状况的主要特征。两种方法都只有在两个企业具有近似增长前景的条件下才适用。
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