毕业设计（论文）-多因素套利定价模型确定企业价值评估折现率的应用研究.doc

本科生毕业论文（设计） 多因素套利定价模型确定企业价值评估折现率的应用研究学 生 姓 名： 学 号： 32010093143 学 院： 财政税务学院 专 业： 资 产 评 估 指 导 教 师： 2014年 5月摘要随着我国资本市场的逐步完善和评估实务的不断发展，以及对企业价值和无形资产进一步的认识，收益法广泛应用在企业价值评估中。收益法通过将企业未来一段时间内预期收益折现来评估企业价值。收益法的三要素包括预期收益额、预期收益期限和折现率，而其中对折现率的合理界定显得尤为重要，折现率轻微的变动就会引起评估结果极大改变。在当前国内评估实务中，折现率的确定主要从影响折现率的市场（系统）风险这单一因素出发，比较简单粗略，有时还得依赖评估师一定的主观和经验判断，科学性和精确度较低。基于此，本文从折现率的本质出发，充分量化考虑影响折现率的系统和非系统风险，同时立足于中国股票债券资本市场不断发展完善的宏观背景，结合具体上市公司的数据情况,就多因素套利定价模型在确定企业价值评估折现率的可行性及适用性进行研究分析，希望能对折现率确定的规范化、定量化和科学化起到一定的借鉴和推动作用。关键词：企业价值评估,收益法,折现率,多因素套利定价模型Abstract With the rapidly expanding of national capital market，so as the gradually development of valuation practice, as well the further understanding of business value and intangible assets, income approach has been taking an active part in business evaluation. Income approach consists of three key factors which are expected income, forecasted period and discount rate, among them, to estimate discount rate is rather important for which slight fluctuation causes great changing of valuation. While it is random for appraisers to forecast discount rate in view of market risk which depending on experience without precision and reasonableness sometimes. For all of these, this paper uses APT which involves system and non-system risk to calculate discount rate based on data from quoted company, in order to promote the process of discount rate estimation. Key words: business evaluation, income approach, discount rate, APT 目 录1.绪论41.1 选题背景与意义41.2 国内外研究现状41.3 研究方法与思路52.企业价值评估折现率的确定方法62.1 企业价值评估的概念与方法62.2 折现率的本质与确定方法73.多因素套利定价模型与资本资产定价模型概述83.1 多因素套利定价模型的概念与形式83.2 资本资产定价模型与多因素套利定价模型的比较94.多因素套利定价模型确定折现率的实证分析94.1多因素套利定价模型的因子种类与数量研究104.2 系统性与非系统性影响因素的确定114.3 解释和被解释变量数据图表分析134.4 回归函数的建立与分析174.5 结果分析与比较185.结论与建议19附表20参考文献24致谢251. 绪论1.1 选题背景与意义十二届全国人大二次会议（2014）明确提出：要大力支持资产评估行业的发展，为评估行业的发展创造一个良好的市场环境。随着上海自贸区的设立和利率市场化进程的不断推进，国内资本市场趋于有效和完善。资产评估来源于市场，评估结果服务于市场，资产评估发展应与市场接轨。当前为了适应市场可持续发展的需要，收益法广泛应用在对资产的估价中，而有效运用收益法，合理界定资产价值的难点之一就是收益法中折现率的确定。目前国内评估实务中，以CAPM(资本资产定价模型)为主的WACC（加权平均资本成本模型）是确定企业价值评估中折现率的主要方法，然而CAPM建立在一系列严格复杂的假设上，当前国内资本市场虽然趋于完善，但尚无法充分满足CAPM的要求，势必导致CAPM的使用效应大打折扣；同时CAPM从影响企业折现率的市场风险这单一因素出发，众所周知，企业影响因素包括系统性和非系统性风险，市场风险无法全面解释对折现率的影响，引起折现率的低估。基于此，本文引入限制性假设少，同时对多种系统风险定量分析与预测的APT（套利定价模型），展开企业价值评估折现率确定问题的研究。1.2 国内外研究现状由于APT并没有指定具体的风险因素，国内对APT的研究主要集中在套用模型，确定股票债券市场影响因素的层面上，以及对中国资本市场是否满足APT应用前提的分析上，同时CAPM与APT相关问题的比较也有大量文献加以论述。然而，APT与其它经济现象相结合的问题，国内鲜有涉足，故APT确定企业价值评估折现率的应用尚处理论研究阶段。国外对APT确定企业价值评估折现率的理论研究比较成熟，同时APT在确定折现率的实务中已经广泛应用。以美国为例，基本形成了以CAPM、Ibbotson扩展法、APT、扩展累计模型为主的股权折现率确定体系，APT中和参数也有相应机构为其提供数据参考，折现率确定根据不同的评估案例选择最为恰当的的求取方法，以保证评估结果的可靠性。资本市场的有效性、企业价值影响因素的复杂性、相关数据的不易获取和模型自身计算难度是导致其在国内较难推广的原因。而在国内市场逐渐利好，评估行业迅猛发展的大前提下，我们应加大对APT确定折现率的应用研究。 1.3 研究方法与思路本文就APT对折现率的确定问题进行了深入的研究，从理论上的可行性说明到结合具体上市公司数据进行的实证分析，以及与国内评估实务中CAPM、WACC的比较，本文的研究方法如下：（1） 定性与定量分析相结合：贯穿于对折现率影响因素的解释过程中。（2） 比较与归纳分析相结合：主要体现在对各种折现率确定方法的说明中。（3） 多因素模型的建立与回归分析：表现在本文中的实证分析环节。本文的技术路线图如图1所示：发现并提出问题明确研究目的与方法确定研究内容企业价值评估、折现率、APT概念APT与CAPM、WACC的比较APT实证分析结论与建议图1： 技术路线图2. 企业价值评估折现率的确定方法2.1 企业价值评估的概念与方法企业价值评估，是指注册资产评估师对评估基准日特定目的下企业整体价值、股东全部权益价值或部分权益价值进行分析、估算并发表专业意见并撰写报告书的行为和过程。企业价值评估是将一个企业作为一个有机整体，依据其拥有或占有的全部资产状况和整体获利能力，充分考虑影响企业获利能力的各种因素，结合企业所处的宏观经济环境及行业背景，对企业整体公允市场价值进行的综合性评估。2005版企业价值评估指导意见（试行）第三十四条指出：以持续经营为前提对企业进行评估时，成本法一般不应当作为惟一使用的评估方法。这为收益法在企业价值评估中的推广应用奠定了基础。目前企业价值评估方法主要有：现金流量贴现法、市场比较法、资产价值评估法和期权价值评估法等四种。2.2 折现率的本质与确定方法折现率的确定是企业价值评估方法运用中的重要一环。折现率是按复利计息原理，把未来一定时期的预期收益折合为现值的一种折算比率，其实质是一种包括无风险报酬率和风险报酬率的投资报酬率。故折现率的确定是一个复杂，难度系数较大的过程，需要量化考核各种风险因素。我国目前的评估实务中，很多评估师在采用基于因素分析和经验判断的方法来确定折现率时，往往都比较简单和粗略，从而导致评估结果的可信度大打折扣。评估准则中规定注册资产评估师应当综合考虑评估基准日市场投资回报率、加权平均资本成本、利率水平等资本市场相关信息和被评估企业、所在行业的特定风险等因素，合理确定折现率。由此可见，折现率的确定是对各种风险因素定性分析定量转化的过程。当前国际上通用的折现率确定方法包括CAPM、Ibbotson扩展方法、套利定价模型、扩展累计模型、Schilt风险报酬指南、三因素模型等。而从国内的评估实务来看，加权平均资本成本模型(CAPM)、累加法、行业平均利润率法广泛使用。资本市场的不完善，数据的缺失是导致国内摈弃定量模型法，选择定性分析的主要原因。然而随着最近几年证券、股票、利率的市场化进程的极大推进，模型法的运用前提得到了满足，国内的评估理论与实务也加大了对其的研究与运用。折现率的本质是资金的时间价值和风险价值，时间价值对应着无风险利率，风险价值则对应风险利率，而影响风险利率的风险因素正是多因素套利定价模型的研究对象，故多因素套利定价模型在企业价值评估折现率确定中有其适用性。3. 多因素套利定价模型与资本资产定价模型概述3.1 多因素套利定价模型的概念与形式多因素套利定价理论（APT）是由Stephen Ross于1976年提出的，它建立在因素模型的基础上，并由此导出了套利定价公式，当风险证券的期望收益率与按照套利定价公式确定的收益率不符时，人们就可以通过低买高卖赚取差价，直至市场均衡无套利存在。套利定价理论以收益率形成过程的多因子模型为基础，认为证券收益率与一组因子线性相关，这组因子代表证券收益率的一些基本因素，而因子对应的风险因素既有来自于市场内部的，如组合收益波动（CAPM）；也有来源于市场外部的宏观经济因素，如利率汇率波动，通货膨胀等。模型所对应的多元线性函数表达式如下： 公式（1）若干证券组成的资产组合; 为第种证券收益率; 表示所有影响证券收益率的因素都为0时证券的平均收益率; 表示第m个影响因素; 表示组合对第m个影响因素的敏感性; 表示特定影响因素，非系统性因素，是针对特定企业而言，包括经营风险、财务风险、资本结构、税收因素等。 值得一提的是在充分分散化的条件下，非系统性风险可以被忽略，即 公式（2）为无风险利率; 表示因素m对应的因素资产收益率; 此时，资产的收益分为两部分，一部分是无风险资产的收益率，另一部分为风险溢价，而风险溢价的大小取决于资产对宏观经济因素的敏感程度。3.2 资本资产定价模型与多因素套利定价模型的比较资本资产定价模型（CAPM）如下： 为市场投资组合的平均收益率 公式（3） CAPM由夏普等人在现代投资组合理论基础上提出，模型建立在完美市场、无风险利率无限制借贷、证券投资期限相同，仅考虑单一投资期的收益和风险影响的假设上；APT建立在完美市场、K个因素共同影响证券收益率的假设上。由此可见，CAPM所要求的市场条件比APT要严格的多，目前的中国市场无法充分满足两模型的运用前提，但无疑，假设较少的APT更符合中国市场的实际。从公式1、3比较可知，CAPM以市场风险作为影响折现率的唯一风险，而APT虽然没有指明具体的风险因素，但从系统和非系统风险两方面刻画影响折现率的因素，并予以量化分析。因此，多因素的APT对折现率的解释能力更强，以此确定的折现率精确度更高。CAPM确定折现率是从研究证券市场历史数据出发，以历史值代替预测值。APT也基于证券市场，但APT把收益率与影响因素结合，以此确定的折现率更能反映现实状况。APT需要测算多个，而CAPM只需要测定单一，这无形中增加了工作难度。APT由于并没有确定具体风险因素，在模型建立时容易选择相关性很强的解释变量，造成方程的偏差，折现率的不准确。综上，APT应用于企业价值评估折现率的确定有其相对于CAPM的显著理论优势，但影响因素的选择、多个的估算是模型的应用难点。4.多因素套利定价模型确定折现率的实证分析4.1多因素套利定价模型的因子种类与数量研究多因素套利定价模型虽然解释收益率比较全面，在形式能更好依靠用数理统计加以利用，但模型并没有指出影响证券的具体因素及数量，而确定影响因素，选择解释变量，是建立数学模型，进行统计分析的第一步。国内外学者对这方面的研究都比较充分：Eric H.scorensen, eheeThum，Joseph J(1989)1 转引自：姚欢,王杰琼,陈先语等.套利定价理论文献综述J.经济研究导刊,2013 (9): 11-12.建立的模型显示，影响普通股收益率的主要因素有短期国库券利率的变化、短期商业周期风险、长期债券收益率的变化、长期经济增长、通货膨胀、美元与交易伙伴国间的汇率变动等；Nai.fuChen，Richard和Stephen A.Ross(1984)2 转引自：刘文秀. 多因素模型下资产定价理论与套利定价理论比较J. 辽宁税务高等专科学校学报, 2006, 18(3): 45-46.则认为，影响美国债券收益的因素主要包括预期通货膨胀变动、非预期通货膨胀变动、非预期行业生产变动、非预期低级债券和高级债券之间价差的变动、非预期长期债券和短期债券之间价差的变动。由于国外资本市场发育较早，功能机制比较完善，市场有效性强，信息的获取和分析比较容易，影响因素对资产收益率的解释性强。而国内市场起步晚，市场不成熟，早期资本市场投机泡沫大，政策性因素对市场有较大影响，故在影响因素的选择上比较困难。张宗新（2005）3 张宗新, 朱伟骅. 中国证券市场系统性风险结构的实证分析J. 经济理论与经济管理, 2005, 12: 32-37.对中国股市的系统性风险因素进行实证研究。通过因素分解的方法，将影响系统性风险的因素分为以下因子：(1)市场规模，(2)行业差异性，(3)政策因子，(4)机构投资者规模，(5)国内经济景气等五方面。张宗新发现不同因子对系统性风险具有较好的解释能力。实证结果显示为：政策因子对系统性风险的影响力度最为显著，经济景气度因子则次之，市场规模、行业因子及机构投资者规模因子的影响程度相对前两因子要弱许多。在因子数量方面,尹康（2008）4 尹康. 套利定价模型对上证 B 股的实证检验J. 湖北经济学院学报: 人文社会科学版, 2008, 5(9): 43-44.论证影响中国股票市场的因素有近86%可以被9个因子解释，Ross经过实证检验发现三到四个的因子模型充分描述了系统性因素对证券市场收益的影响。在如何选取合适的因子以及确定因子的数量方面，目前有两种比较通用的方法，探测性因子分析法和指定性因子分析法。前者是统计中常用方法，包括因子分析法和主成分分析法；后者是根据经济理论和投资专家的主观判断，确定公共风险因子的数目和类型，利用统计学中的多元回归分析估计多因素套利定价的模型，将估计出的回归系数作为资产股票收益对风险因子的敏感度。本文下部分结合具体公司数据的实证分析将使用指定性因子分析法，但该方法有先入为主的嫌疑，因子选择上带有一定的主观性，但是能够保证因子相关数据的可获取性和充分性，而且经过国内市场大量的实证分析，对影响证券收益的因子的大类基本已经确定，所以用该方法确定因子有其理论依据。以下是常见的考虑国内生产总值、通货膨胀和利率的三因素套利定价模型： 公式（4）4.2 系统性与非系统性影响因素的确定基于上文所诉的理论研究与分析，本文将选取35个宏观经济变量作为系统性影响因子，以公司相关财务指标作为非系统性影响因子，构造多因素套利定价模型，对公司的收益率进行预测，进而估计企业价值评估中的折现率。影响公司股票收益率的因素分为两大类，即系统性风险因素和非系统性风险因素。系统性风险亦即市场风险，指由整体经济、社会、政治等环境因素对证券股票价格所造成的影响。系统性风险包括经济周期性波动风险、政策风险、购买力风险、利率风险、汇率风险等，其中国内生产总值、通货膨胀率、市场利率是常见的三大风险因素。系统性风险可以用系数来衡量。非系统性风险是指对某个行业或个别证券股票产生影响的风险，它通常由某一特殊的因素引起，与整体市场的价格不存在系统的全面联系，发生于个别公司的特有事件造成的风险影响。非系统性风险的因素主要包括经营风险、财务风险、资本结构、税收因素等，而其中通常用可以量化的公司财务指标予以度量。公司三大财务指标为：偿债能力指标，包括资产负债率、流动比率、速动比率；营运能力指标，包括应收帐款周转率、存货周转率、总资产周转率；盈利能力指标，包括资本金利润率、销售利润率、成本费用利润率等。 多因素套利定价模型在实务中并没有广泛利用，原因就在于系数和（公司的非系统性风险）的估计非常难。故本文以国内生产总值增长率（GDP）、通货膨胀变动率（CPI）、市场利率（i）、相关财务指标（将非系统性风险量化）为解释变量，以公司股票收益率为被解释变量，进行多元线性回归分析。对于相关财务的选择，本文为了计算方便，同时严格衡量解释变量对被解释变量的解释程度，选择资产负债率、流动比率、总资产增长率、销售利润率、每股净资产。本文选取浦发银行（600000）、*ST中达（600074）、上海机电（600835）、浙江医药（600216）为目标公司，同时以浙江医药为例进行具体说明。浙江医药是1999年8月挂牌上市，主要以医药的研发、生产、销售为主，主营业务收入是药剂、制药机械、添加剂的销售。选取了2000年后国内生产总值、通货膨胀率、市场利率的年度数据构成面板数据，与之对应的，财务指标和股票收益率也经过数学处理，以年度数值呈现，降低了数据缺乏、口径不一致对模型精度的影响。对变量的解释说明如下：表1：模型变量变量名简写计量方法股票收益率R i本年末收盘价-上年末收盘价/上年末收盘价国内生产总值增长率GDP本年度GDP-上年度GDP/上年度GDP通货膨胀变动率CPI本年度CPI-上年度CPI/上年度CPI市场利率I直接选取一年期存款利率流动比率F1流动资产/流动负债资产负债率F2负债总额/资产总额总资产增长率F3本年总资产增长额/年初资产总额每股净资产F4所有者权益/总股数销售利润率F5利润总额/ 营业收入因此，本文中的多因素套利模型如下：=a+i1GDP+i2CPI +i3I +i4F1+i5 F2+i6 F3+i7 F4+i8 F5+4.3 解释和被解释变量数据图表分析下面将通过给定的解释变量相关数据，通过回归分析，预测模型的和，并通过逐步回归，分析解释变量对被解释变量的影响程度，剔除不敏感性变量，构建影响股票收益的最佳模型。下图反应了自20002012年CDP、CPI、I的变动情况。2004年2012年GDP的变动情况，由图可知，我国宏观经济形势极好，GDP逐年增长，良好的经济环境有利于资本市场的发展。具体数值参见附表1。数据来源：国家统计局网 图2：GDP 2004年2012年各年CPI的波动情况，由图可知，我国CPI的变动基本在合理的范围之内，CPI增长与国内生产总值提高、人民可支配收入增加成良性相关。具体数值参见附表2。数据来源：国家统计局网 图3：CPI2004年2012年一年期存款利率的波动 一年期存款利率在1.98%4.14%间波动，平均值为3.08%表2：利率时间一年期存款利率1999/6/102.25%2002/2/211.98%2004/10/292.25%2006/8/192.52%2007/3/182.79%2007/5/193.06%2007/7/213.33%2007/8/223.60%2007/9/153.87%2007/12/214.14%2008/10/93.87%2008/10/303.60%2008/11/272.52%2008/12/232.25%2010/10/202.50%2010/12/262.75%2011/2/93.00%2011/4/63.25%2011/7/73.50%2102/6/83.50%2012/7/63.25%数据来源：中国工商银行网以浙江医药为例，其它公司财务指标数据参见附表3、4、5。2000年2012年浙江医药各财务指标相关数据如下表所示：流动比率逐年上升，资产负债逐年下降，说明浙江医药的短期偿债能力，长期偿债能力都在提高；总资产增长率保持较稳定的增长速度，表明浙江医药发展势头较好，稳中有进，而2012年的总资产增长率是2011年的三倍，主要是因为2012年8月16日，公司以18.33每股价格发行了7000万股，使公司的权益资本急剧扩大；每股净资产从2004年的1.42到2011年的9.76，表明公司在扩张的同时保持较好的盈利能力；从2007年的3.05%到2008年34.48%，销售利润率实现突破性的飞跃，主要得益于公司高新技术的运用，大幅削减了研发成本与运营成本，而2011年销售利润率的大幅降低，主要是因为公司加大研发、生产基地、销售渠道的投入，致使营业收入过亿，而利润总额基本与去年持平。表3：财务指标时间/年流动比率（%）资产负债率（%）总资产增长率（%）每股净资产（元）销售利润率（%）20001.0955.80-16.492.112.5620011.1661.128.951.332.5220020.9161.534.571.382.2420030.8962.341.961.390.6820040.8764.8910.191.421.2320050.8266.8320.061.615.7820060.7968.4616.291.713.6820070.8469.2810.791.933.0520081.4244.4814.754.0034.4820092.8426.2518.866.3338.6820104.2816.6819.538.5733.4820114.7115.3612.129.764.5720125.5712.2035.759.8021.49数据来源：根据新浪财经，进行计算总结下表根据浙江医药股票K线图，得出每年年末股票的收盘价。从表可知，股票价格波动较大，最低为3.25，最高达35.57。除了公司价值外，经济环境、宏观政策、市场因素、公司特定风险等都较大的影响着股票价格，因此，采用因素分析确定公司股票收益率有其必要性。其它公司股票价格参见附表6、7、8。表4：股票年收益率时间收盘价/元年收益率/%1999/12/3011.25-2000/12/2918.1060.892001/12/317.98-55.912002/12/317.980.002003/12/315.49-31.202004/12/313.25-40.802005/12/304.6743.692006/12/294.39-6.002007/12/2819.40341.912008/12/3114.04-27.632009/12/3135.57153.352010/12/3132.57-8.432011/12/3019.89-38.932012/12/3121.025.68数据来源：上海证券交易所官网4.4 回归函数的建立与分析下面利用上述处理过的数据进行逐步回归分析，以浙江医药为例，具体分析哪些风险因子对股票收益率具有显著影响，并根据逐步回归分析结果，给出股票收益率的具体回归函数：相关性分析结果如下：系统性变量之间的相关系数较小，不存在多重共线性问题；而非系统性变量之间相关系数较大，应对其进行逐步回归，剔除解释程度小的变量。图4：变量相关性分析逐步回归后的结果如下：R2=49%，模型拟合优度较好，且通过了F检验，线性关系显著。X1和F4的p值均0.05，说明在95%的置信度下，GDP的变化率以及每股净资产对股票的收益率影响显著；X2的p值略0.05，但是0.1，说明在90%的置信度下，通货膨胀的变动率对股票的收益率影响显著。最后回归函数为： 图5：模型回归结果同理可以得出浦发银行、*ST中达、上海机电的回归函数，得出四个公司折现率分别为15.22、15.83、18.24、16.744.5 结果分析与比较下文用CAPM对浙江医药、浦发银行、*ST中达、上海机电的折现率进行预测。2000年2012年值以及市场平均收益来自中资评估机构提供的数据，无风险收益取2000年2012年一年期存款利率的平均值，为3.08%。表5：各家公司折现率参数公司值E(rm)浙江医药0.9614.52浦发银行1.0114.52*ST中达1.0014.52上海机电1.0714.52根据CAPM公式，得到四个公司折现率分别为14.06、14.63、14.52、15.32，均小于APT确定的折现率。APT在考虑企业综合风险后确定的折现率比考虑单一风险预测的折现率大。但是由于本文APT分析采用的是年度数据，对模型精确度有比较大的影响，可能导致折现率的变动，然而采用周数据，则解释变量（如公司财务指标）等数据无法获取，这是后续研究需要进一步改进和完善的地方。5.结论与建议加权平均资本成本模型、累加法、行业平均利润率法是当前国内评估实务中广泛用来确定折现率的方法。然而在评估实务中运用这些方法，往往需要评估师大量的主观和经验判断，导致评估结果的可信度和精确性大打折扣。多因素套利定价模型从折现率的本质出发，针对不同企业，全面分析影响企业系统性风险和非系统风险的同时，借用数理统计、计量等工具方法将历史数据予以量化，构造回归方程，达到对折现率的预测，该模型在理论和实践当中都有其很高的可行性。然而不可否认的是，在非系统风险、系统风险所确定的解释变量的选择方面，需要进行大量的统计分析。而且目前国内市场的完善性、有效性是否满足多因素套利定价模型基本假设，数据来源的充分性是否适用于多因素套利定价模型的操作，这些大前提还需要我们更多的理论实践研究。本文以APT与CAPM确定折现率进行实证比较，CAPM以其可获取性、计算的简便性优于APT，但是APT全面阐述折现率的本质，精确预测折现率的数值，这些都是市场所需要的，大力推进APT在企业价值评估折现率的应用有其必要性。附表附表1:GDP时间/年GDP/亿元GDP/%200098000.458.432001108068.228.302002119095.699.082003134976.9710.032004159453.6010.092005183617.3711.312006215904.4112.682007266422.0014.162008316030.349.632009340319.959.212010399759.5410.452011468562.389.302012516810.057.65附表2：CPI时间/年CPI/1978年=100CPI/%2000434.00.422001437.00.692002433.5-0.802003438.71.202004455.83.902005464.01.802006471.01.512007493.64.802008522.75.902009519.0-0.712010536.13.302011565.05.402012579.72.60附表3：浦发银行财务指标时间/年流动比率（%）资产负债率（%）总资产增长率（%）每股净资产（元）销售利润率（%）20001.1994.3026.663.0922.3720011.1995.9332.872.9319.7020021.1797.1560.802.2021.0020031.1596.7632.853.0717.7520041.1597.0122.833.4515.3520051.3797.2225.843.9715.4420061.4596.4120.205.6723.6520072.3896.9132.736.5028.3320081.5096.8243.117.3648.2820092.2095.8024.367.7047.8620103.1194.3735.058.5751.2920112.8594.4322.517.9853.5720123.0194.2917.179.5254.95附表4：*ST中达财务指标时间/年流动比率（%）资产负债率（%）总资产增长率（%）每股净资产（元）销售利润率（%）20001.2951.133.083.7217.1820011.0355.7132.964.1019.5520021.0950.1270.103.0314.6020030.8752.3822.393.3711.0120040.6556.3914.763.516.0520050.8866.2915.653.354.5120060.8074.1317.571.880.1620070.4975.73-2.311.35-10.8620081.3069.27-23.201.321.4820092.2274.62-8.820.96-17.3220100.6782.34-9.610.57-16.6120110.5981.74-1.270.570.8520120.22102.77-25.220.57-40.18附表5：上海机电财务指标时间/年流动比率（%）资产负债率（%）总资产增长率（%）每股净资产（元）销售利润率（%）20001.5446.642.516.1210.1420011.5347.875.315.058.5520021.4151.2414.394.878.1420031.5545.500.294.589.8820041.7240.12-3.534.035.9720051.8436.86-5.773.963.1120061.7939.188.804.277.3520071.6443.5618.864.778.7920081.7840.874.504.468.2520091.5848.3825.154.845.6520101.5251.3115.835.376.7020111.4556.3017.935.86.5420121.2872.3043.745.85.29附表6：浦发银行股票年收盘价时间收盘价/ 元年收益率/%1999/12/3024.75-2000/12/2920.75-16.162001/12/3115.69-24.392002/12/319.86-37.162003/12/3110.536.802004/12/317.00-33.522005/12/309.7539.292006/12/2921.31118.562007/12/2852.80147.772008/12/3113.25-74.912009/12/3121.6963.702010/12/3112.39-42.882011/12/308.49-31.482012/12/319.9216.84附表7：*ST中达股票年收盘价时间收盘价/ 元年收益率/%1999/12/309.57-2000/12/2915.0457.162001/12/3112.67-15.762002/12/316.20-51.072003/12/316.525.162004/12/314.75-27.152005/12/302.87-39.582006/12/292.57-10.452007/12/287.85205.452008/12/312.77-64.712009/12/314.7471.122010/12/314.710.632011/12/302.97-36.942012/12/314.0436.03附表8：上海机电股票年收盘价时间收盘价/ 元年收益率/%1999/12/3011.00-2000/12/2920.0081.822001/12/3112.72-36.402002/12/3110.87-14.542003/12/319.46-12.972004/12/315.80-38.692005/12/303.72-35.862006/12/299.46154.302007/12/2829.87215.752008/12/318.06-73.022009/12/3113.6869.732010/12/3110.59-22.592011/12/307.93-25.122012/12/318.061.64参考文献1 赵仑,张晓慧.资产评估学教程M.首都经济贸易大学出版社,2004.2 陈蕾,古梦迪.蒙特卡罗模拟在周期性公司收益法估值预测中应用研究J. 财会通讯:综合(下), 2013(6):112-114.3 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