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第七讲
如何使用市盈率倍数法
第一节
可比公司法原理概述
使用可比公司法进行发行定价，有三个要点：
1
、
选取
“可比公司”
。
可比公司的选取实际上是比较困难的事情，
或者换句话说是件不容易做得很好得事情。
理论上，
可比公司应
该与
标的公司应该越相近或相似越好，无论多么精益求精基本上都不过
< br>分。
在实践中，
一般应选取在行业、
主营业务或主导产品、
资本结构、
企业规模、市场环境以及
风险度等方面相同或相近的公司。
2
、确定比较基准，即比什么
。理论上，应该与找出所选取样本
可
比公司股票价格最密切相关的因素，
即对样本公司股价最具解释力
的因素，这一（些）因素通常是样本公司的基本财务指标。实践中，
常用的有每股收益
（市盈率倍数法）
、每股净资产（净资产倍数法）
、
每股销售收入（每股销售收入倍数法，或称市收率倍数法）等。
3
、根据可比公司样本得出的基数（如市盈率、净资产倍数、市
收率）后，在根据标的公司的具体情况进行适当的调整。
目前国内在使用可比公司法时，大多存在过分简化等问题。
<
/p>
接下来的几讲中，
我们将分别讲授常用的市盈率倍数法、
净资产
倍数法和销售收入倍数法。这一讲，重点介绍市盈率倍数法。
市盈率在估价中得到广泛应用的原因很
多。
首先，
它是一个将股
票价格与当前
公司盈利状况联系一起的一种直观的统计比率；第二，
对大多数股票来说，
市盈率易于计算并很容易得到，
这使得股票之间
的比
较变得十分简单；第三，它能作为公司一些其他特征（包括风险
性与成长性）的代表。<
/p>
使用市盈率的另一理由是它更能够反映市场中投资者对公司的<
/p>
看法。例如，如果投资者对零售业股票持乐观态度，那么该行业公司
股票的市盈率将较高，以反映市场的这种乐观情绪。与此同时，这也
可以被看成是市盈
率的一个弱点，
特别是当市场对所有股票的定价出
现系统误差的
时候。
如果投资者高估了零售业股票的价值，
那么使用
该行业公司股票的平均市盈率将会导致估价中出现错误。
使用市盈率倍数法除应遵循上述可比公司法的三个基本要点之
外，如何取得市
盈率、即市盈率数据的来源也是问题的重点。
第二节
根据基础因素估计市盈率
一般的理解
，市盈率的高低取决于市场因素（股票价格）
。但实
际上，
我们也可以根据一家公司的基本因素来计算出其理论市盈率应
该是多
少。
公司市盈率同样取决于现金流贴现模型中决定价值的基础
因素
——预期增长率、红利支付率和风险。
一、稳定增长公司的市盈率
稳定增长
公司的增长率与它所处的宏观名义增长率相近。
利用第
四讲所介
绍的
Gordon
增长模型，可以得到稳定增长公司股权资本的
价值：
其中：
P
0
=
股权资本价值
DPS
1
=
下一年预期的每股红利
r=
股权资本的要求收益率
g
n
=
股票红利的增长率（永久性）
因为
DPS
1
=EPS
0
×（红利支付率）×（
1+g
n
）
所以股权资本的价值可以写成：
EP
S
0
×
(
红利
支付率
)
×（
1+g
< br>n
）
P
0
=
r - g
n
整理后得到市盈率的表达式：
P
0
红利支付率×（
1+g
n
）
= PE =
EPS
0
r -
g
n
如果市盈率是用下一期的预期收益所表示，则公式可以简化为
P
0
=PE
1
=
EPS
0
红利支付率
r -
g
n
市盈率是红利支付率和增长率的
增函数，
也是公司风险程度的减
函数，
下表给出了在不同贴现率和公司预期增长率下稳定增长公司的
近似市盈率
稳定增长公司的市盈率（用以下数据乘以公司的红利支付率）
贴现率
12%
13%
14%
15%
16%
17%
18%
19%
预
期
增
长
率
0.00%
8.33
7.69
7.14
6.67
6.25
5.88
5.56
5.26
1.00%
9.18
8.12
7.77
7.21
6.73
6.31
5.94
5.61
2.00%
10.20
9.27
8.50
7.85
7.29
6.80
6.38
6.00
3.00%
11.14
10.30
9.36
8.58
7.92
7.36
6.87
6.14
4.00%
13.00
11.56
10.10
9.15
8.67
8.00
7.43
6.93
5.00%
15.00
13.13
11.67
10.50
9.55
8.75
8.08
7.50
6.00%
17.67
13.11
13.25
11.78
10.60
9.64
8.83
8.15
7.00%
21.10
17.83
15.29
13.38
11.89
10.70
9.73
8.92
8.00%
27.00
21.60
18.00
15.13
13.50
12.00
10.80
9.82
20%
5.00
5.32
5.67
6.06
6.50
7.00
7.57
8.23
9.00
例：估计一家稳定增长公司的市盈率：德意志银行
德意志银行
1994
年的每股收益为
46.38
德国马克，每股红利为
16.50
德国马克，
公司收益和红利和长期预期增长率为
6%
，
德意志银
行的β值为
0.92
，德国长期国债的利率为
7.50%<
/p>
。
（德国股票市场的
风险溢价为
4.5%
）
当前红利支付率
=16.50/46
.38=35.58%
股权资本成
本
=7.50%+(0.92
×
4.5
%)=11.64%
基于基本因素的市盈率
=0.3558
×
1.06/(0.1164-0
.06)=6.69
做上述分析时德意志银行股票的市场率为
13.50
德意志银行理论市盈率较低的原因可能是德意志银
行没有支付
它能够支付的红利额，
如果这是问题的根源所在，<
/p>
那么可以用ＦＣＦ
Ｅ占公司收益的比率代替红利支付率。下面的分
析将说明这一点。
二、高增长公司的市盈率
高增长公司
的市盈率也同样取决于公司的基本因素。
在两阶段红
利贴现模型
中，
这种关系可以非常简明地表现出来，
当公司增长率和
红利支付率已知时，红利贴现模型表述如下：
EPS
0
×
Rp
×
(1
+g)[1- (1+g)
n
/(1+r)
n
]
P
0
=
r - g
EPS
×
R
pn
×
(1+g)
n
(1+g
n
)
＋
(
r
n
-
g
n
)( 1 + r
)
n
其中：
EPS
0
＝第０年（当前年份）的每股收益
g=
前
n
年的增长率
r
< br>＝前
n
年股权资本的要求收益率
Rp
＝前
n
年的红利支付率
gn
＝
n
年后的永续增长率（稳定增长阶段）
Rpn
＝
n
年后的永久红利支付率（稳定增长阶段）
r
n
＝
< br>n
年之后股权资本的要求收益率
整理可以得到市盈率：
P
0
R
P
(1+g)[1- (1+g)<
/p>
n
/(1+r)
n
]
＝ＰＥ
=
EPS
r - g
Rpn(1+g)
+
(r
n
-g
n
)(1+r)
n
n
(1-g
n
)
< br>
市盈率由以下因素决定：
(
a)
高速增长阶段和稳定增长阶段的红利支付率：红利支付率上
升时市盈率上升。
（
b
）风险程度（通过贴现率
r
体现）
< br>：风险上升时市盈率下降。
（
c
）高速增长阶段和稳定增长阶段的预期盈利增长率：增长率
上
升时市盈率上升。
这个公式适用于任何公司，
甚至包括那些并不立即支付红利的公
司。事实上，对于那些红利支付额小于实际
支付能力的公司，红利支
付率可以用股权自由现金流与盈利额的比率来代替。
例：用两阶段增长模型估计高增长公司的市盈率
假定你估计一家有下列特征的公司的市盈率：
前５年的增长率＝２５％
５年后的增长率＝８％
β＝
1.0
前５年的红利支付率＝２０％
５年后的红利吱付率＝５０％
无风险利率＝国债利率＝６％
股权资
本的要求收益率＝６％＋（１×
5.5
％）＝
< br>11.5
％
PE =
28.75
这一公司市盈率的估计值为
28.75
第三节
利用可比公司市盈率
因为基本因素的
差异，
不同行业和公司的市盈率各不相同——高
增长率总会导致
较高的市盈率。
当对公司间市盈率进行比较时，
一定
要考虑公司的风险性、增长率以及红利支付率等方面的差异。
１、利用可比公司
：正面的与反面的理由
估计一家公司市盈率最普遍使用的方法是选择一组可比公司，
计
算这一组公司的平均市盈率，
然后根据待估价公司与可比公司之间的<
/p>
差别对平均市盈率进行主观上的调整。
然而，这一方法是
存在问题
的。首先，
“可比”公司的定义在本
质上是主观的。
利用同行业的其他公司
作为参考通常并不是一种解决
办法，
因为同行业的公司可能在业
务组合，
风险程度和增长潜力方面
存在很大的差异。
而且这种方法很可能会存在许多潜在的偏见。
第二，
即使能够选择出一组合理的可比公司，
待估价公司与这组公司在基本
< br>因素方面仍然是存在差异的。
根据这些差异进行主观调整并不能很好
地解决这个问题。
２、利用全部截面数据
----
回归分析方法
与“可比公司”方法相比，
公司的全部截面数据也可以用来预测
市盈率，
概括这些信息最简单的方法是进行多元回归分析，
其
中市盈
率作为被解释变量，而风险，增长率和红利支付率为解释变量。
< br>
使用１９８７年至１９９１年的数据纽约股票交易所和美国股
< br>票交易所全部公司每年的市盈率、
红利支付率和盈利增长率
（随后５
年的）
，β值来自证券价格研究中心（
CRSP
）每年的记录，所有收益
为负的公司已从样
本中剔除。将市盈率和这些解释变量进行回归分
析，可以得到以下结果：
年份
1987
1988
1980
1990
1991
回归方程
PE=7.1839+13.05Rp-0.6259
β
+6.5659EGR
PE=2.5818+29.91Rp-4.5157
β
+19.9113EGR
PE=4.61
22+59.71Rp-0.7546
β
+9.0072EGR
PE=3.5955+10.88Rp-0.2801
β
+5.54573EGR
PE=2.7711+22.89Rp-0
.1326
β
+13.8653EGR
R
2
0.9287
0.9165
0.5613
0.3197
0.3217
其中：
PE=
年末的市盈率
Rp=
年末红利支付率
β
=
利用前
5
年的收益计算出的β值
EGR=
< br>前
5
年的盈利增长率
1995
年的回归方程
PE=19.77-12.51Rp-0.4122
β
+15.19EGR
R
2
=0.2791
其中
EGR=
今后
5
年的预期盈利增长率
回归分析法也存在一些问
题
：
回归分析是估计市盈率的一种简便
途径，
它将一大堆数据浓缩于一个等式之中从而获得市盈率和公司基
本财务指标之间的关系，但它自身也是有缺陷的。首先，回归分析的
前提假设市盈率
与公司基本财务指标之间存在线性关系，
而这往往是
不正确的，
对回归方程的残差进行分析似乎证明这些解释变量的转换
形式（
平方或自然对数等形式
）能更好地解释市盈率。第二，回归方<
/p>
程解释变量具有相关性。
如高增长率常常导致高风险。
多重共线性将
使回归系数变得很不可靠，
并可能导
致对系数做出错误的解释，
引起
各个时期回归系数的巨大变动。
第三、
市盈率与公司基本财务指标的
关
系是不稳定的。
如果这一关系每年都发生变化，
那么从模型得出
的
预测结果就是不可靠的。比如，上面回归方程的
R
2
从
1987
年的
0.93
下降到
1991
年的
0.32
。同时，回归系数也会随时间出现戏剧性的波
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