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传统市值评估 vs 大数据智能市值评估
金融投资报
2016-12-28 08:56:17
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尽职调查(Due-Diligence,简称DD法) 是资本市场行之有效的市值评估技术,并提供企业间(B2B)合并与购并交易之价格基础。中国资产评估协会的《资产评估准则─企业价值》亦以此为基础制定企业市值评估规范。DD法一般指投资与目标企业达成初步合作意向后,委请第三方专业团队进驻,并对目标企业所在行业趋势、股东结构、历史沿革、人力资源、营销、研发、生产、采购、法律与监管、财会、税收、信息系统等进行实地调查、审阅与访谈,藉以判断投资企业战略目标及合理的交易价格基础。
大数据智能(Big-Data,简称BD法)市值评估是欧美财金学界过去40年研究的重心,从Miler和Modigliani (1961)的企业内涵价值研究开始,Fama(1970)接续研究企业市值波动,Black和Schole(1973)着眼企业期权市值,而后续40年学术研究者也以此为基础,积累丰硕的BD市值预测模型,也让上述学者分别于1990年、2013年及1997年获得诺贝尔经济学奖。
数据挖掘(Data Mining)的发展是让BD法能够消除技术整合与成本壁垒,并在资本市场落地的重要因素。数据挖掘是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法,整合总体、产业与企业经济数据及文字,汇入与测试学界已发展的BD模型,然后筛选出判定系数R2最高的市值预测模型。
依据科研结果显示,DD法的市值准确度可达90%以上,而BD法的预测精确度虽已超过90%,但市值准确度的高低,仍受限于企业经营团队对行业与未来战略价值的理解,及所提供的经营预测数据。因此,BD法在中国资本市场落地,不是用来取代DD法,而是补足DD法在大众创业、万众创新、全民众筹(B2C)时代的市场需求缺口。现有DD法的专业顾问费最少20万元,而BD法因为将尽职调查工作由企业自行负担,而开发成本设定由广大的中小微企业共同分摊,其评估服务费用可控制在1万元以下。
综上所述,BD法的价值在于让广大中小微企业可随时依据现有的战略规划,实时推估企业的市场价值,而后透过市值管理分析架构,发现产业发展趋势及商机,从而调整投资布局,积蓄关键能力,占有市场份额,进而实现企业价值最大化。
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