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考虑到中国神华属于周期性行业的特征，本文采用2012年至2017年gdp增速变化量对中国神华FCFF增长率进行回归分析，得到中国神华FCFF增长率预测模型。Stata回归分析结果如下表,其中，g表示FCFF增长率，x表示gdp增速变化量。
表1 gdp增速变化量对FCFF增长率的stata回归分析结果
Source | SS df MS Number of obs = 10
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.4087
F( 1, 8) = 7.22
Model | 6.0638539 1 6.0638539 Prob > F = 0.0276
Residual | 6.71819072 8 .83977384 R-squared = 0.4744
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.4087
Total | 12.7820446 9 1.42022718 Root MSE = .91639
------------------------------------------------------------------------------
g | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
x | 54.09648 20.13149 2.69 0.028 7.673192 100.5198
_cons | .7118724 .3249224 2.19 0.060 -.0374 1.461145
------------------------------------------------------------------------------
stata统计结果显示，R值为0.4744，解释变量的t检验p值是0.028，常数项的t检验p值是0.06，F检验p值是0.0,276，总体上统计结果显著。可见gdp增速变化量对中国神华的FCFF增长率有良好的解释作用。依据stata统计结果得到的中国神华FCFF增长率预测模型是：
其中，g是中国神华FCFF增长率，x是gdp增速变化量。
从经济学角度来看，造成gdp增速变化量对中国神华的FCFF增长率有良好的解释作用的结果的原因可能是，经济的更快速增长让大部分企业扩大生产，从而增加了用电量，加大了对煤炭的需求，提升了公司业绩。
本文采用李克强总理在《2018年政府工作报告》中提出的6.5%左右的gdp增长目标作为2018年gdp增速，并根据乐观的宏观经济预期，将此后两年的gdp增速变化量逐年增加0.1%，从而对2018、2019和2020年的中国神华FCFF预测现金流增长率进行计算，结果如下表：
2. 企业自由现金流增长率的预测
根据从以上FCFF增长率预测模型得到的FCFF预测现金流增长率，对2018和2019年的预测FCFF进行计算，结果如下表：
（二）加权平均资本成本计算
1. 贝塔系数估算
一个资产的特征线是该资产超额收益率对市场超额收益率的回归。本文根据中国神华和上证指数的年线数据的收盘价，分别计算出2007年10月12日起至2017年12月31日的中国神华和上证指数的所有年收益率。再用各年1年期国债的到期收益率代表无风险收益率，分别计算出中国神华股票超过无风险收益率的超额收益率y和市场超过无风险收益率的超额收益率x。最后运用stata软件进行回归分析，得到贝塔值。回归结果如下：
表4 贝塔值估计的stata回归分析结果
Source | SS df MS Number of obs = 10
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.4087
F( 1, 8) = 7.22
Model | 6.0638539 1 6.0638539 Prob > F = 0.0276
Residual | 6.71819072 8 .83977384 R-squared = 0.4744
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.4087
Total | 12.7820446 9 1.42022718 Root MSE = .91639
------------------------------------------------------------------------------
g | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
x | 54.09648 20.13149 2.69 0.028 7.673192 100.5198
_cons | .7118724 .3249224 2.19 0.060 -.0374 1.461145
------------------------------------------------------------------------------
由stata回归结果可知，R-squared数值为0.4451，Prob(F-statistic)数值为0.0249，表明统计过程显著性良好。Adjusted R-squared表明，中国神华股票价格的变动有44.51%可以被上证指数的变动解释。因此，可以判断中国神华的贝塔系数为0.6439。
2. 股本成本的计算
本文使用CAPM计算股本成本。首先收集上证指数2007年至2017年K线数据的收盘价计算而得的收益率，经过平均计算后得到上证指数的平均年收益率为11.66%。然后使用2007至2017年1年期国债收益率的平均值作为无风险收益率，数值为2.75%。将贝塔值0.6439带入以下计算公式：
可得股本成本Ke为8.47%。
3. 负债成本的计算
本文利用中国神华2007至2017年各年财务费用平均和负债总额之比得到年债务成本，再将年债务成本进行平均，计算出中国神华的负债成本Kd为2.11%。具体数值见下表。
资料来源：中国神华2007至2017年年报
4. 加权平均资本成本（WACC）的计算
通过以上步骤求得所需数值，带入公式：
其中：
Ke = 公司股本成本
Kd = 公司负债成本
E = 所有者权益市值
D = 负债市值
V = E + D
Tc = 所得税税率
求得WACC为6.13%
（三）估值结果计算
本文根据多阶段自由现金流模型，计算出2018年至2020年各年的预期自由现金流折现值如下表所示
因此，中国神华企业整体价值为847411200849元
按照中国神华总股本19,889,620,455（股），得到每股价值为42.61元。
四、估值建议
通过以上计算，企业自由现金流（FCFF）模型对中国神华股票的估值结果为42.61元，2018年4月17日，中国神华在上海证券交易所的A股市价为19.56元，根据本文所使用方法的计算结果，现在仍是较好的买入时机。但是，由于估值方法具有相当的局限性，比如在g的预测上存在的主观性因素，因此在使用FCFF模型进行估值时，需要结合实际情况客观综合考虑所使用的方法和评价计算的结果。为此，本文提出以下建议供投资者参考：
首先，在运用估值模型时需要结合实际的市场状况。张兵、李晓明等许多学者进行实证研究后认为中国证券市场已经达到弱式有效型市场。在弱式有效市场中，股价已经充分反映价格历史序列中包含的所有信息，如价格、成交量等，但是不能反映证券的所有的公开信息和内幕信息。在我国，这就致使炒作现象严重，进而造成了理论价格和实际价格的长期偏离。
其次，在使用模型时要注意企业所在行业的实际情况。比如在周期性行业中，企业收入和经济周期相关度很高，在对企业自由现金流进行预测时，要将周期性因素体现在现金流增长率上。又如在成长性行业中，企业自由现金流未来几年会有较大提升，相应地在选取现金流增长率的时候要选取较大的能反映企业高增长的数值。因此，行业的不同，所选取的估值模型的参数也不同。
第三，企业自由现金流模型的贴现率使用的是固定的数值，这和实际状况不符。贴现率衡量的是货币的时间价值，而货币的时间价值和宏观经济的发展和预期密切相关，因此有学者提出在使用FCFF模型时运用动态的贴现率更为合理。如果使用固定的贴现率进行估值，其结果和真实价值会就存在偏差。在评价估值结果时需要考虑这一因素。
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