公司估值--第二讲-如何预测增长率

第二讲如何预测增长率（2005/09/08 09:02）

浏览字体：大中小一家公司的价值最终不是决定于公司当前的现金流，而是公司预期的未来现金流，因此，估计收益和

现金流增长率是公司合理估价的关键。本讲探讨了估计未来增长率的不同方法，并考察了决定增长率的各种因素。

第一节使用历史增长率

公司的历史增长率和预期未来增长率之间是存在联系的，下面我们将探讨运用历史增长率预测未来增长率的各种方法。

一、使用历史增长率的平均值

此方法使用公司历史增长率的平均值作为预期未来增长率。下面我们讨论与使用增长率平均值有关的几个问题：

1、算术平均值与几何平均值

增长率平均值是使用算术平均值还是几何平均值，结果是不一样的。算术平均值是历史增长率的中值，而几何平均值则考虑了复利计算的影响。显然后者更加准确地反映了历史盈利的真实增长，尤其是当每个增长是无规律的时候，这可用一个简单的例子进行说明。

例：运用算术平均值或几何平均值：A公司

以下是A公司1995年至2000年间的每股盈利（假设股本不变）：

年份每股盈利（元）增长率（%）

1995 0.66

1996 0.90 36.36

1997 0.91 1.11

1998 1.27 39.56

1999 1.13 -11.02

2000 1.27 12.39

算术平均值=（36.36%+1.11%+39.56%-11.02%+12.39% ）/5=15.68%

几何平均值=（1.27 元/0.66 元）1/5-1=13.99%

几何平均值小于算术平均值，并且这一差值将随着盈利水平波动方差的增加而增大。

一种替代使用简单算术平均值的方法是使用加权平均值，即较近年份的增长率赋予较大的权数，而较远年份的增长率给予较小的权重。

2、估计时段

增长率平均值对预测的起始和终止时间非常敏感。过去5年盈利增长率的估计结果可能与过去6年增长率

的估计结果大相径庭。预测时段的长度取决于分析人员的判断，但是应根据历史增长率对估计时段长度的敏感性来决定历史增长率在预测中的权重。

例：历史增长率对估计时段长度的敏感性：A公司

下表给出从1994年而不是从1995年开始A公司的每股收益，使用6年而不是5年的增长率来计算算术平均值和几何平均值。

时间（t）年份每股收益（元）增长率（%）

1 1994 0.65

2 1995 0.66 1.54

3 1996 0.90 36.36

4 1997 0.91 1.11

5 1998 1.27 39.56

6 1999 1.13 -11.02

7 2000 1.27 12.30

算术平均值=13.32%

几何平均值=(1.27 元/0.65 元)1/6-1=11.81%

如果采用的每股收益是从 1994年而不是从1995年开始，则历史增长率平均值明显下降了，算术平均值从 15.68% 降到了 13.32%。

3、线性和对数线性回归模型

不同时期的盈利水平在算术平均值中的权重是相等的，并且忽略了盈利中的复利影响。而几何平均值考虑了复利的影响，但它只使用了收益时序数据中的第一个和最后一个盈利观察值一一忽略了中间观察值反映的住处和增长率在整个时期内的发展趋势。这些问题至少可通过对每股盈利和时间运用普通最小二乘法

(OLS )进行回归分析部分得到解决。这一模型的线性形式为：

EPSt=a+bt

其中：EPSt=t时期的每股盈利

t=时期t

时间变量的系数是度量每一时期盈利水平变化的指标。该线性模型虽然考虑了复利计算的影响，但是因为它是用以元为单位的每股净收益(EPS )来解释增长率的，所以在预测未来增长率方面该模型的效果并不理想。

这一模型的对数线性形式把系数转化成度量百分比变化的指标。

ln(EPSt)=a+bt

其中：In(EPSt)=t时期每股盈利的自然对数。

时间变量的系数b变成了度量单位时间内盈利的百分比变化量的指标。

例：线性和对数线性增长模型：A公司

下表给出了 1994年至2000年间A公司的每股盈利，线性和对数性回归计算如下：

时期(t) 年份 EPS (元) In(EPS)

1 1994 0.65 -0.43

2 1995 0.66 -0.42

3 1996 0.90 -0.11

4 1997 0.91 -0.09

5 1998 1.27 0.24

6 1999 1.13 0.12

7 2000 1.27 0.24

线性回归方程： EPS=0.517+0.1132t

对数线性回归方程：In( EPS)=-0.55536+0.1225t

对数线性回归模型的斜率(0.1225 )给岀了盈利增长率的预测值为12.25%，线性回归模型得到的斜率是

以元为单位的。对于两个回归方程，2001年公司每股净收益的预测值为：

预期 EPS (2001 ):线性回归方程=0.5171+0.1132 X 8=1.42

预期 EPS (2001 ):对数线性回归方程= e(-0.55536+01225 X 8)=1.5 3 元

4、对负盈利的处理

使用历史增长率预测未来增长率的方法会由于盈利时序数据中岀现负值而失真。以年为时间单位的盈利百

分比变化定义为：

t时期每股净收益(EPS )的百分比变化=(EPS t-EPSt-1 ) /EPSt-1

如果EPSt-1为负，则计算的结果是没有意义的。这种情况也存在于几何平均值的计算中。如果初始时期

的EPS是负值或O,则几何平均值是没有意义的。

同样的问题也出现在对数线性回归模型中，因为每股净收益(EPS )只有大于0,其对数才存在。对于

曾经岀现过负盈利的公司，至少有两种方法可获得意义的盈利增长估计值。一种方法是使用前面定义的每股净收益(EPS )对时间的线性回归方程：