应用于价值管理的估值模型。适用于

这些公式是以满足清洁盈余关系（CSR）为条件的，这意味着（Lee et al.1999；Penman 2001）B!= B!!!+ Earn!- d!（5） 式中，dt是t.Penman（2010）认为REVM由锚定值（账面价值）和账面价值溢价（由预期未来剩余收益的现值组成）组成时支付的股息。如果一家公司预计从其使用的资本中获得（超过）正常的回报率（导致正的剩余收益），其股权的内在价值将等于（超过）其股权的账面价值（Lee，1999）。另一种解释REVM的方法（Ohlson 1995；Ohlson 2001；Feltham and Ohlson 1995；Aggarwal 2014）是通过“线性信息模型”（LIMs）。这些模型通过收益和账面价值来表达公司的内在价值，使用RE（有时还有其他会计项目）的时间序列属性，以及其他信息（未来RE的价值相关事件），来估计预期未来RE的现值。Ohlson（1995）的LIM假设预期未来RE渐近等于零，账面价值近似等于内在权益价值（在无偏会计下）。LIM模型显示RE!!!= ω!RE!+ v!+ e!,!!!(6)v!!!= γ!v!+ e!,!!!（7） 其中v是一些其他信息，ω1和γ1是LIM参数（非负且小于1）；e1和e2是零平均扰动项。

结合REVM和LIM，内在价值估计（Ohlson，1995）为V!!= B!+ α!RE!+ α!v!（8） 在哪里α!=ω!ρ!- ω!(9)α!=ρ!ρ!- ω!(ρ!- γ!)（10） 使用方程式（1）和方程式（3），方程式（8）可以改写为V!!= B!+ α!Earn!- α!ρ!- 1 (B!- Earn!+ d!) + α!v!（11） 根据这些公式，如果没有其他信息，即α2vt=0，则固有权益价值估计值是账面价值的加权平均值（加权1）-  α1（ρE）-  1） ）和除息收益倍数（加权α1（ρE- 1)). 进一步的计算和分析表明，当ω1=0时，RE完全是暂时的，账面价值是主要的解释变量：内在价值主要由账面价值（按比例的收益水平）给出。当ω1=1时，RE具有高度的持续性，收益是主要的解释变量；因此，内在价值主要由除息收益倍数或市盈率（P/E）给出（相当于收益的比例变化）。与Ohlson（1995）不同，Feltham和Ohlson（1995）LIM允许RE系统性地大于零，其内在价值系统性地大于账面价值（在保守会计下）。Feltham和Ohlson LIM将会计账面价值分为净金融资产（NFA）和净经营资产（NOA），其中NOA=经营资产ROIT=OIt- （ρF）-1） 诺特-1预测2020年，2进行同行评审6（OA）-运营负债（OL），并假设NFA的RE为零。因此，实体与价值之间的关系V!!和股权价值V!!  可以写成V!!= V!!+ NFA!（12） Feltham和Ohlson-LIM模型依赖于ROI!!!= ω!NOA!+ ω!ROI!+ v!+ e!,!!!  (ω0 ≥ 0, 0 ≤ ω1 < 1)(13)NOA!!!= g NOA!+ e!,!!!  （g<ρF）（14）以及方程式（12）（0）≤  γ  <  1).

利用上述信息，内在价值估算（Feltham和Ohlson 1995）为V!!= NOA!+ α!RE!+ α!v!+ α!NOA!（15） RE仍然是剩余收益，以及α!=ω!ρ!- ω!(16)α!=ρ!ρ!- ω!(ρ!- γ!)（17）α!=ρ!ω!ρ!- ω!(ρ!- g)（18） 然后，使用等式（12）V!!= V!!+ NFA!  = NOA!+ α!RE!+ α!v!+ α!NOA!+ NFA!=  V!!= B!+ α!RE!+ α!v!+ α!NOA!（19） 与Ohlson（1995）LIM相比，Feltham和Ohlson LIM中的附加术语α3 NOAt显示了“保守主义修正”：平均正剩余收益预计来自未确认和低估净经营资产。Lee等人（1999年）和Richardson and Tinaikar（2004年）指出，通过有效地结合历史和未来的估值统计数据，Ohlson（1995年）和Feltham and Ohlson（1995年）在估值估计上有所不同，但这太复杂了，无法实际实施。因此，人们发明了许多新的估值技术，但其中许多是基于奥尔森（1995）和费尔森与奥尔森（1995）的。REVM专注于价值驱动因素，如投资的盈利能力、投资增长和战略。利用资产负债表中已确认的价值组成部分（账面价值），具有经济意义且可靠。此外，它还使用了权责发生制会计的特性，即在现金流之前确认增值，将增值与放弃的价值相匹配，并将投资视为一种资产而不是成本，从而产生了一系列更平稳的现金流预测（Lee et al.1999；Penman 2010）。由于权责发生制会计的平滑效应，预测期（平滑增长CV期之前）可能比使用自由现金流时更短。

很大一部分价值在资产负债表上，因此不构成预测流量组成部分，而FCFVM的所有价值都在预测中。然而，为了实施REVM，需要了解权责发生制会计如何工作，以确定可疑问题的原因（Penman和Sougiannis，1998年；Frankel和Lee，1998年）。2.2.3. 异常收益增长模型（AEGM）异常收益增长模型（AEGM）描述了价格、远期收益和异常收益增长之间的关系。Penman（2010）将异常收入增长（AEG）定义为（20）111[]（1）[]tttE ttAEG收益dρ---=- -- -预测2020年，2同行评议7等式（20）右侧的第一项是收益变化。右边的第二项（时间t的正常返回）- 1留存收益）是指公司在t时产生的额外收益，前提是公司在t时获得正常回报-  1.再投资收益。AEGM的计算方法如下（21），AEGt+1如等式（20）（22）所示。相比之下，从权益角度来看，后一个等式具有所谓的持续价值（CV）项，地平线T（Aggarwal 2014）之后的自由现金流价值以“异常营业收入增长”（AOIG）的形式读取，其中OI仍然是营业收入，下文（23）（24）显示，AEGM将权益的内在价值表示为资本化的下一期预期收益（应用远期市盈率得出的价值估计）加上后续期间资本化的预测AEG的现值（Penman 2010）。

事实上，（25）如果会计遵循CSR，AEG等于RE的第一个差值（Ohlson 2005）：（26）人们可以很容易地写出权益视角下的等价方程式。值得注意的是，AEGM的计算比FCFVM和REVM更复杂，但更关注市盈率和未来收益。然而，分析师使用AEGM、市盈率和未来收益来衡量公司的每股收益（EPS）和EPS增长。然而，我们需要考虑股利政策无关性在这些模型中的作用程度。根据AEGM，不需要CSR。因此，AEGM可以在每股基础上应用，而REVM在有任何股票交易时不能使用（Ohlson 2005）。此外，如果两个连续资产负债表中的错误（如资产和负债的不当估值）相同，AEGM可以更加无误，因为人们仍然可以依赖损益表进行估值。然而，AEGM并未明确提及资产负债表，资产负债表通常是盈利增长的重要驱动因素（Ohlson 2005；Penman 2010）。2.2.4. 多基础估值方法多基础估值方法通过比较公司对实体进行估值。实体的价值计算为价值驱动因素（如销售额和净利润）乘以比较公司的倍数（根据其平均值、中位数或其他中心趋势指标）（Penman 2010）。1101,1（1）Etteeaeegarnvρ∞+==+--∑112011（1）（1）Tettteeeeeaegeran AEGVgρ+++=++-- --∑11（）（1）（），tttFttAOIG OI OI FCFρ++=----1101,1（1）FtttFFFAOIGOIVρ∞+==+--∑11011（1）11Tetteeeegvearn收入ρ∞+=-=+-∑1111111()(1)()()(1)()((1)))((1))).TTTTTTTTTTTTETTTETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETETET+++-+-+=----=----=-----=-预测2020年，2同行评审8基于多重的估值过程很简单。

首先，必须确定与目标公司具有相似特征的可比公司。这可能是一组公司或一个特定的公司。然后，需要在其财务报表中为可比公司确定可行的衡量指标（如收益、账面价值、销售额），并计算公司交易时这些指标的倍数，如EnV/sales（实体价值超过销售额）。最后，必须将这些倍数应用于目标的相应度量（平均值或中位数或其他中心趋势度量），即估算公司价值（Alford 1992；Liu、Nissim和Thomas 2002）。许多学者试图找到方法来获得准确的可比公司，以便对特定公司进行估值。Alford（1992）研究了根据行业、规模、杠杆率和收益增长选择可比公司时，收益倍数定价的相对准确性。使用价格标度绝对预测误差，他发现，当行业分类定义缩小到两位或三位SIC代码时，估值误差下降，但当使用四位分类时，估值误差没有进一步改善。此外，在控制了行业成员资格后，对公司规模、杠杆率和收益增长的进一步控制并不能减少估值误差。Liu等人（2002年）补充了Alford（1992年）的观点，探讨了基于倍数的估值方法的准确性在不同维度上的差异，尤其是在不同的价值驱动因素（例如账面价值、收益、预测收益、现金流）和不同的可比公司（仅限同一行业的所有公司和公司）之间的差异。

使用谐波平均或基于复回归的非零截距方法，以及有符号的标度定价误差，而不是Alford（1992）中的绝对误差，他们发现在这些倍数中，预期收益倍数在估计中表现最好，其次是历史收益、现金流倍数和权益账面价值；销售业绩最差。与普遍接受的不同行业具有不同适用倍数的观点相反，刘等人（2002）发现，对于几乎所有被调查的行业，上述排名都是一致的。同年，Bhojraj和Lee（2002）提出，为了在企业估值中选择一个基于可比性的倍数，可通过一种称为“担保倍数”的指标来确定可比企业，该指标来自结合企业特定特征（例如盈利能力、增长）和企业部门平均值的多元回归。他们使用两个估值倍数，即实体价值与销售额和价格与账面比率，认为与特定公司最具可比性的公司是那些担保倍数与公司最接近的公司。他们发现，相对于使用更简单（和更传统）行业匹配的公司的倍数，当使用担保倍数匹配的倍数时，估值倍数的解释力要高得多。虽然这种基于多重的估值很容易理解和计算，但它们存在缺点。首先，很难找到精确匹配的可比公司，而且总是需要谨慎。事实上，倍数可能在很大程度上受到会计政策选择、相对财务风险和对不同公司的一些主观判断的影响，在比较时会造成混乱。

此外，在计算目标倍数时，倍数的平均值可能会被极值、异常值扭曲（因此，建议使用中值或调和平均值以更好地解释）。此外，多重基础估值假设实体价值和价值驱动因素之间存在线性关系，这在实践中可能并不严格（Penman 2010）。2.3. 关于估值技术的进一步讨论从理论上讲，REVM应给出与FCFVM和AEGM相同的股权内在价值估计，无论采用何种会计确认和计量惯例，前提是股息预测（扣除股权发行），根据企业社会责任（Lundholm和O\'Keefe 2001a），资产负债表价值和收益相互一致。在实践中，这一前提并不总是成立的，这导致一些模型比其他模型给出更好的估计，从而导致估值数字的差异（Demirakos等人，2004年）。Francis et al.（2000）（FOO）实际比较了FCFVM和REVM在产生价值估算方面的相对表现，即估算值与观测到的2020年预测值的比较程度，2供同行评审9价格。FOO通过有符号预测误差（对观察价格的偏差）、绝对预测误差（不准确）和与观察价格的关联（在价值估计中观察价格的单变量回归中的R平方统计）的统计数据来比较这些模型。他们得出结论，REVM通常比FCFVM（以及Farrell（1985）的股息贴现模型（DDM））表现得更准确。Penman和Sougiannis（1998）（PS）进行了类似的分析，但以更复杂的方式对CV条款的假设和回报的实现（会计政策差异）进行了分析。

他们的结论与FOO一致：REVM的平均估值误差小于DDM和FCFVM。然而，FOO和PS的研究结果都受到了Lundholm和O\'Keefe（LO1a）（2001a）和Lundholm和O\'Keefe（2001b）（LO1b）的批评，他们声称如果持续实施，应该获得相同的内在价值。LO1a认为，由于数据不一致（如违反CSR）或假设不一致（如RE和股息的增长率相同），FOO和PS使用了不一致的实现。然而，Penman（2001）不同意LO1a，认为如果在估值中进行有限期预测，基于会计的估值模型（如REVM）可能会主导基于现金的方法（如FCFVM）。然而，LO1b仍然坚持认为，如果仔细编制并充分利用财务报表，FCFVM和REVM的内在价值结果应该是相同的。Lee等人（1999年）同意FOO的观点，即REVM通过测试倍数表现良好。他们使用时间序列回归协整价格和内在价值，使价格和内在价值长期收敛，并比较道琼斯30种股票内在价值估计的性能。从1963年到1996年，基于REVM的比率在统计上比传统的市场倍数（如账面价格比、收益价格比和股息价格比）具有更可靠的预测能力。Frankel和Lee（1998）（FL）使用了与FOO、PS和Lee等人（1999）不同的方法来证明REVM工作良好。他们利用分析师的预测对大量样本公司实施REVM，并获得一组估值（V）。然后，FL使用价值价格比（V/P）预测股票收益率，并通过估值后的收益率将其表现与账面价格比进行比较。

研究发现：V/P比率是未来收益的更好预测指标，尤其是在更长的期限内。尽管有上述估值方法，但一些从业者建议采用其他估值方法。例如，Burgstahler和Dichev（1997）开发了一种期权式的股权估值，它将公司的资本化预期收益（满足持续经营概念）与公司的适应期权价值（将公司资源转换为更有效的使用）结合起来。他们认为，股权价值与特定公司的预期收益和账面价值都是凸函数，而不是Ohlson（1995）提出的两个组成部分的简单相加关系。然而，这种估值模型过于复杂，无法确定函数的系数。因此，根据这些考虑，可以得出结论，只有有用的会计数字才能产生有意义和准确的企业估值。因此，FCFVM、REVM、AEGM和基于多重的估值方法可以被普遍接受为最常用的与会计数字相关的估值方法。然而，这些方法各有利弊。四种估值方法中最可靠的似乎是REVM。3.实施3.1。概述为了在定量的基础上实施、分析和比较这些估值方法，我们选择了知名公司玛莎百货（M&S）。实施来源于M&S的官方网站、其年度报告和几份分析师报告，见参考列表。N.B.Brea Solís等人。