周期性公司财务预测和估值方法研究

金融工程Page1金融工程分析师：刘忠海加拿大JohnMolson商学院MBA，美国密苏里大学经济系访问学者，通过CFA一、二级，SAS认证程序员，讲师，中级经济师首席金融工程分析师：葛新元金融工程博士，南京大学理论经济学博士后，副教授，5年金融工程研究经验电话：[phone]Email：[e-mail]本报告的独到之处介绍了周期性公司财务预测和估值的经验性研究提出了周期性公司财务预测和估值的方法金融工程研究报告估值方法公司估值研究专题研究报告周期性公司财务预测和估值方法研究2005年7月22日周期性公司的估值存在着特殊的困难对于盈利性容易发生显著变动的周期性行业，如航空、化工、造纸和钢铁等行业，其估值存在着特殊的困难。这其中最重要的原因就是作为这些公司估值出发点的盈利预测的准确性是比较差的。周期性公司股价的波动性要比其现金流的波动性低DCF估值结果的波动性会比收益或现金流的波动低很多，原因在于DCF分析把预期的未来现金流浓缩成了一个单一的价值。由于大额现金流抵消了相对小的现金流，任何一个单个的年份都不会对DCF价值产生显著的影响。也就是说，只有长期趋势在起作用。周期性公司财务预测和估值的步骤1、利用过去周期的信息建立“正常周期”情景并对其进行估值。2、根据公司最近的业绩表现建立一个“新趋势线情景”并进行估值3、分析每个情景在经济上的合理性，包括考虑需求增长、技术进步等影响供求平衡的因素，以及行业内公司的进入和退出。周期性公司的贝塔值通过实证分析，我们发现“固定资产/总资产”和周期性两个变量与公司杠杆贝塔和无杠杆贝塔在统计上显著相关。从系数上看，周期性公司的杠杆贝塔平均要比非周期性公司高0.1左右，“固定资产/总资产”对公司的杠杆贝塔影响不大。对国际可比公司的分析印证了贝塔与经营杠杆和周期性的关系，但是周期性对国际可比公司的贝塔的影响更大，平均要比非周期性公司高0.21左右。虽然以上三种金融工具在很多方面都存在着相同之处，但在标的证券种类、行请务必阅读正文之后的免责条款部分全球视野本土智慧Page2内容目录周期性公司估值的经验研究...............................................................................3周期性公司股价与现金流之间的关系.................................................................4周期性公司估值的步骤.......................................................................................6周期性公司的贝塔值..........................................................................................7综合案例............................................................................................................8图表目录表1：周期性公司和非周期性公司估值差异的t检验..........................................4表2：长期趋势–自由现金流与DCF的波动性................................................4表3：“固定资产/总资产”及周期性与行业贝塔的回归分析..............................7表4：“固定资产/总资产”及周期性与公司杠杆贝塔的回归分析.......................8表5：“固定资产/总资产”及周期性与公司无杠杆贝塔的回归分析...................8表6：“固定资产/总资产”及周期性与国际可比公司杠杆贝塔的回归分析........8表7：GDP及新钢钒EPS（指数化）................................................................9表8：新钢钒EPS增长率与不同时期GDP增长率的相关关系..........................10图1：自由现金流与DCF的波动性....................................................................4图2：现实世界中的波动性...............................................................................4图3：自由现金流与DCF的波动性....................................................................5图4：周期的变动.............................................................................................5图5：三种估值方法的结果与市场股价的比较..................................................6图6：新钢钒过去十年的收益变动周期.............................................................9图7：新钢钒自由现金流及每股经营现金流的变动（指数化）.........................9图8：“正常情景”中新钢钒未来的收益增长率...............................................10图9：“新情景”中新钢钒未来的收益增长率..................................................11全球视野本土智慧请务必参阅正文之后的免责条款部分Page3周期性公司估值的经验研究正确使用折现现金流(DCF)估值方法应该能为管理者和投资者提供一个公司的准确价值。但是对于盈利性容易发生显著变动的周期性行业，如航空、化工、造纸和钢铁等行业，其估值却存在着特殊的困难。这些行业对估值的基本方法提出了挑战，尤其是当其股价的变动表现得与DCF估值结果无关时。这其中最重要的原因就是作为这些公司估值出发点的盈利预测的准确性是比较差的。准确预测周期性公司未来收益的困难在于当前经济周期是否会持续下去存在着不确定性。这种不确定性会导致在经济周期峰顶年份的短期收益预测过高，在谷底年份则短期收益预测过低。因而在理论上，峰顶年份的市值要高于基于实际收益的DCF估值结果，而谷底年份的市值要低于基于实际收益的DCF估值结果1。但是相当多的经验研究发现不论是在实际盈利上升时期，还是在实际盈利下降时期，周期性公司的盈利预测都会显得过高。分析师进行预测的激励机制被认为是产生这些过分乐观预测的主要原因。这种激励机制包括分析师需要与被预测的公司保持良好的关系。非中性的预测会在两个层面上对这种关系产生影响：1、分析师的雇主与被覆盖公司之间的关系2、分析师与被覆盖公司的管理层之间的关系Olson（1996）对周期性公司EPS预测准确性相对较差提出了另外一种解释。他的理论和经验研究表明人类趋同性的意愿导致了分析师当中存在着羊群效应。羊群效应使收益在变得更加难以预测时，分析师对风险的敏感性降低，并产生更多的过分乐观的预测。这种现象在对周期性公司的盈利进行预测时尤为明显。Olson认为羊群效应有两种影响：一是减小了预测结果的分布范围；另一个是提高了分布的均值。预测分布范围的缩小是因为单个分析师倾向于根据其同事的观点修改自己估计的结果。预测结果的均值趋于增加是因为分析师对调整高于平均水平的预测结果的动机相对较低。当然，这也是因为乐观的预测对投资业更有利。Chopra(1998)检验了1985-1997年间实际收益与预测收益之间的关系。他发现分析师们总体的预测行为可以描述如下。他们通常非常乐观。当经济增长加快时，实际收益加速向乐观的预测靠近，因而预测误差减小。如果经济增长非常强劲，实际收益的增长要快于预测值，结果是分析师们在一段时间内会低估收益。当宏观经济增长趋缓时，实际收益开始下降，但分析师的乐观情绪会阻止他们充分地下调预测。其结果就是预测误差增加。为了观察周期性和非周期公司的估值是否确实存在着显著的差异，Marco等(2000)设定了下面的假设并利用收集到的数据进行了t检验。1、对于周期性公司，市值2在经济周期峰顶年份超过基于实际收益的DCF估值结果。2、对于周期性公司，市值在谷底年份低于基于实际收益的DCF估值结果。3、对于非周期性公司，市值等于基于实际收益的DCF估值结果。1由于在成熟资本市场当中，分析师的预测能够比较充分地反映在股票市场的价格当中，这种现象更为明显。2市值用基于分析师预测收益的DCF估值结果代表。全球视野本土智慧请务必参阅正文之后的免责条款部分Page4表1展示了对周期性和非周期性公司在经济周期峰顶和谷底年份估值的t检验结果。该结果显示假设1、2和3都是成立的。在峰顶年份，周期性公司平均来说被高估58.3%左右（P值：0.000）。在谷底年份，周期性公司被低估24.07%。与之相比，非周期性公司当中不存在显著的差异。表1：周期性公司和非周期性公司估值差异的t检验周期性公司峰顶年份谷底年份非周期性公司均值(%)58.30-24.071.090标准差(%)31.2864.6419.31偏度1.100.370.14峰值2.643.203.71样本数3332297t值10.87-2.110.97P值0.0000.0220.332注：表中的均值为基于预测收益和实际收益的DCF估值结果之差占后者的百分比。周期性公司股价与现金流之间的关系假设一名分析师正在使用DCF方法对一家周期性公司进行估值，而且他对该行业的生命周期有着完美的预测。我们能期待该公司的价值会随着其收益的波动而波动吗？答案是不能。DCF估值结果的波动性会比收益或现金流的波动低很多，原因在于DCF分析把预期的未来现金流浓缩成了一个单一的价值。由于大额现金流抵消了相对小的现金流，任何一个单个的年份都不会对DCF价值产生显著的影响。也就是说，只有长期趋势在起作用。表2：长期趋势–自由现金流与DCF的波动性年份012345678910税后经营利润109630-23187610净投资33221353333自由现金流7641-1-5-215437DCF价值3433272830354033333431数据来源：国信证券经济研究所图1：自由现金流与DCF的波动性图2：现实世界中的波动性-100-50050100150200250012345678910年份自由现金流DCF价值-1.0-0.50.00.51.01.52.02.53.0012345678EPS股价数据来源：国信证券经济研究所数据来源：国信证券经济研究所例如，公司A的周期是10年，并且其现金流的范围是从正到负，有着很高的波动性（表2）。从任何一年开始(如从0年、1年或2年等)对这些自由现金流按10%的贴现率折现，并计算其相应的DCF价值（表中最后一行）。图1绘全球视野本土智慧请务必参阅正文之后的免责条款部分Page5制了自由现金流和DCF估值结果（为便于比较而进行了指数化），可以看到DCF价值的波动性要远小于其所基于的现金流。当然，在现实世界当中，周期性公司的股价没有DCF价值这么稳定。图2显示了15家周期为4年的美国公司的收益和股价（指数化）。图3当中是这15家公司（钢铁和交通运输设备制造业）的主流预测收益(ConsensusForecast)和实际收益。可以看到主流的预测根本就没有预测到收益变化的周期。事实上，除了