创业板计算机应用服务业股票投资价值研究

孙思佳+孟庆军

摘 要：对于股票投资者来说，建立一套科学有效的价值评估模型是十分必要的，有利于其进行理性投资。为此，利用模糊层次分析法构建了创业板计算机应用服务业股票投资价值评估模型，在常规财务指标的基础上创新性地加入科研成果转化能力、知识产权等指标，将定性与定量分析相結合，并运用该评估模型对创业板计算机应用服务业4家公司的股票投资价值进行综合评价和实证检验，以期为投资者选择最优股票提供有益的参考。

关键词：股票投资价值；模糊层次分析法；计算机应用服务业

中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）16-0075-05

2009年10月30日，我国创业板在深圳股票交易所成功上市，从初建时28家公司，总发行股本2 672 140 777股，截至2016年12月26日已有568家公司成功上市，总发行股本为262 475 087 724股。创业板市场的快速发展为国内中小公司，尤其是高成长、高风险、高收益、高创新的计算机应用服务公司提供了巨大的融资机会和发展机遇。多层次资本市场体系的逐步完善拓宽了个人投资者的投资渠道，而创业板计算机应用服务公司的股票凭借其高成长和高收益性正在逐渐获得个人投资者的青睐。因此，如何建立一套科学有效的股票投资价值评估模型，帮助投资者高效准确地识别出具有投资价值的股票，成为专家学者们共同关注的热点之一。曲若鹏以同一家公司财务报表为例，运用两种方法评估企业股票投资价值，第一种是先估计实体价值，然后减去净债务价值；第二种方法利用股票投资现金流量模型进行折现，得出的结论为不同的思路得出的股票投资价值评估结果是不同的。张栋等人认为，企业股票投资与看涨期权极为相似，借助B-S期权定价模型可以确定企业股票投资价值，虽然与传统方法相比此模型可充分考虑到企业收益风险，操作更具灵活性，但缺点是重要参数波动率的确定容易产生偏差、计算过程也比较复杂。刘建容等强调股票的投资价值是一种相对价值，结合层次分析法和因子分析法建立了上市公司内在价值评估模型，借助相对内在价值与股价动态变化趋势之间的联系构造出上市公司投资价值分析模型，实证研究表明该模型在投资者进行股票选择时具有指导作用。孙霞指出，资本结构、股票投资结构、公司治理结构以及企业所处的行业和宏观经济形势等都是影响企业股票投资价值的重要因素，国内金融市场日趋完善，掌握一些科学的股票投资价值评估技术是投资者进行理性投资的必要手段。

通过以上文献可以发现，对股票价值进行全面、科学的评估不仅可以有利于股东的监督与公司管理者的经营，也是投资者进行投资的必要过程。多数学者对股票投资价值评估研究范围比较广泛，缺乏针对性，并不完全适用于高成长、高风险的计算机应用服务类公司。因此，结合该行业的具体特点，遵循创新性、科学性、全面性等原则，增加了研发经费投入比、产品市场认可度、人才储备等创新性指标。

一、股票投资价值评估指标体系的建立

（一）建立指标体系

本文采用模糊层次分析法来构建股票投资价值评估模型。模糊层次分析法是综合运用模糊数学和层次分析法的一种分析方法。层次分析法（analytical hierarchy process，简称AHP法），由美国运筹学家Satty于20世纪70年代提出，是一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法，具体分为五个步骤：根据总目标明确问题，分解问题并构建层次分析模型，根据隶属关系构造判断矩阵，层次单排序和层次总排序。运用AHP的关键是构造满意一致性矩阵，但由于人们主观意识对客观事物的判断存在差异，构造的矩阵需要经过不断的调整和检验才会达到满意的一致性。而模糊层次分析法（fuzzy analytical hierarchy process，简称“FAHP法”）用模糊数代替标度表示结果，通过两两元素的比较构造模糊一致判断矩阵，借助模糊一致矩阵表示各个元素的相对重要性权重，实现了模糊环境下的层次分析，使得决策结果更加数字化，定量化和科学化。

依据《中华人民共和国证券法》《深圳证券交易所创业板股票上市规则》和《中华人民共和国中小企业促进法》等文件，立足创业板计算机应用服务公司高收益、高风险、技术独占性、高成长性等特点，参考国内外相关文献，遵循科学性、全面性、创新性等指标体系设计原则，增加了研发经费投入比、产品市场认可度、人才储备、知识产权、成果转化能力、决策科学程度等指标，最终构建了创业板计算机应用服务公司股票投资价值评估的指标体系。该指标体系分为3层，第1层是目标层，即创业板计算机应用服务公司股票投资价值A；第2层是准则层，对应盈利指数（B1）、成长指数（B2）、风险指数（B3）和创新指数（B4）4个一级指标；第3层是指标层，包括基本每股收益、净资产收益率、净利润增长率等10个定量指标和产品市场认可度、人才储备知识产权等5个定性指标。

（二）构造判断矩阵

本文采用模糊层次分析法来确立各级指标的权重值，邀请多位股票投资专家和资深股民对指标间相对重要程度进行两两判断，采用Saaty1—9标度法构造出判断矩阵，Satty1—9标度法的含义（见表1）。

根据上述专家对指标重要程度判断结果的处理，得到5个判断矩阵Y，Y1，Y2，Y3，Y4，分别为：

（三）计算各级权重并检验一致性

根据计算，得到W=（0.5423，0.1397，0.2333，0.0847），各指标层对准则层的权重向量为W1=（0.5000，0.2500，0.2500），W2=（0.3845，0.0878，0.1433，0.3845），W3=（0.2291，0.1575，

0.5359，0.0775），W4=（0.2771，0.4658，0.1611，0.0960）。上述计算得到的权重值能否作为下层要素对上层某一要素排序的依据，还需要对判断矩阵进行一致性检验。层次分析法中，用CI（consistency index）作为检验判断矩阵一致性的指标，其中CI，因判断矩阵阶数n越大时，一致性越差，为消除阶数对一致性检验的影响，引进修正系数RI（random index），并最终用一致性比例CR（consistency ratio）作为判断矩阵是否具有一致性的检验标准，其中CR=CI/RI，当计算得到CR值小于或等于0.1时，认为判断矩阵具有一致性，可以进行单排序；当CR值大于0.1时判断矩阵不满足一致性，需要修正评分降低偏差，直到满足一致性检验。RI值随矩阵阶数n变化情况（如表2所示）。

下面计算并判断矩阵的一致性检验指标，矩阵Y的最大特征值λmax为4.0512，CI=（4.0512-4）/（4-1）=0.0171，CR=CI/RI=0.0171/0.89=0.0192，同理可得到Y1，Y2，Y3，Y4的CR值分别为0，0.0078，0.0422，0.0116，均小于0.1，通過了一致性检验，权重系数可以接受，得到权重汇总表（如下页表3所示）。

二、实证研究

（一）数据样本的来源与选取

应用模糊层次分析法对创业板计算机应用服务公司股票价值进行评估的过程是：首先，根据上述专家学者给出的相对重要性矩阵计算出各指标相对于综合评价目标的权重系数（前文已得出计算结果（见下页表3）；然后以各公司重要财务指标的实际值和综合实力为基础，将定量指标和定性指标进行横向比较，得出各指标在多家公司中的相对重要性，重要性程度用分值的高低来表示；最后，用相应的权重系数乘以各家公司评价指标的对应分值，得出各公司盈利指数、成长指数、风险指数、创新指数的分值和综合评价分值。

本文从深市创业板随机抽取4家有代表性的计算机应用服务公司股票进行分析，并对其投资价值进行评估排序。它们分别是银信科技（300231）、易华录（300212）、汉鼎宇佑（300300）、朗玛信息（300288），以下分别用P1、P2、P3、P4来代表它们。为了提高评价结果的可靠性，本文假设不同股票的宏观经济环境、政策导向、行业特点等都相同。表4是新浪财经网提供的这4家公司截至2016年6月30日的定量评价指标的财务数据。

根据表4中财务数据和各公司的综合实力对每家公司的评价指标构造判断矩阵，计算每家公司在各指标中所占的相应权数（计算方法如上文所示），结果（如下页表5、表6所示）。假定每个指标的满分都是100分，将每家上市公司各评价指标的分值与其对应的权重系数相乘，得出盈利指数、成长指数、风险指数和创新指数的得分。同理，将每家公司上述四个指标的分值乘以对应指标的权重系数，得出综合评分。下面以银信科技为例计算其盈利指数、成长指数、风险指数和创新指数及其投资价值综合评分。

盈利指数=银信科技在基本每股收益C1的权重得分×C1在盈利指数B1中的权重+银信科技净资产收益率C2的权重得分×C2在盈利指数B1中的权重+银信科技每股净资产C3的权重得分×C3在盈利指数B1中的权重盈利指数=

17.97×0.5+43.54×0.25+9.84×0.25=22.33，同理，成长指数=

20.09×0.3845+27.71×0.0878+9.98×0.1433+36.38×0.3845=

25.58，风险指数=6.4×0.2291+14.43×0.1575+23.78×0.5359+

13.61×0.0775=17.54，创新指数=12.64×0.2771+26.31×

0.4658+18.99×0.1611+17.07×0.0960=20.46。

投资价值综合评分=银信科技在盈利指数B1中的得分×B1在计算机应用服务公司股票投资价值A中的权重+银信科技在成长指数B2中的得分×B2在A中的权重+银信科技在风险指数B3中的得分×B3在A中的权重+银信科技在创新指数B4中的得分×B4在A中的权重投资价值综合评分=22.33×0.5423+25.58×0.1397+17.54×0.2333+20.46×0.0847=21.51。

同理，4家公司股票的投资价值综合评分结果汇总为表7。

（二）投资价值评估排序

对创业板这4家计算机应用服务公司股票投资价值进行排序，得到的结果（如表7所示），即按投资价值从优到劣依次为：易华录、朗玛信息、银信科技、汉鼎宇佑。易华录的投资价值最大，主要表现为其收益较高、创新能力较强，发展稳定、上升空间大，是这四支股票中相对投资价值最大的。

（三）检验

为了检验采用模糊层次分析法做出的计算机应用服务公司股票投资价值评估模型的科学性和可行性，本文绘制出上述4家公司自2014年6月30日至2016年6月30日的股票涨跌幅度趋势图（如下图所示）。可以看到，4家公司的股票实际涨跌趋势与上文模型预测的结果一致。

结合表7和下图可以得知，易华录的投资价值最高，虽然朗玛信息的最大涨幅高于易华录，但是易华录的整体涨幅趋势更为稳定，波动较小，抗风险能力高，成长性好，收益也更稳定，所以是相对投资价值最大的股票。根据北京易华录信息技术股份有限公司2016年半年度报告显示，报告期内，基于行业发展环境良好，业务模式创新渐显成效，公司新增项目较多等原因，公司经营效益稳步提高。仅2016年上半年，公司已实现营业收入89 619.77万元，较去年同期增长18.9%；归属上市公司股东的净利润为7 838.75万元，较去年同期增长36.32%。研发投入总额为6 906.15万元，较去年同期增加12.68%，主要原因为本年新增研发项目增加所致，截至2016年6月30日，公司新增取得国家知识产权局授权的专利17项。朗玛信息的股票投资价值位于第二位，与银信科技的股票投资价值相差不大。银信科技的涨幅虽然较小，但其整体涨幅走势平缓，几乎维持在正增长状态，风险比较小，但收益比前两者低，所以排在第三位。汉鼎宇佑排在第四位。根据本文表4可以得知，其净利润增长率和主营业务收入增长率都为负数，经营状况有待改善，成长性较低，故而收益也较低，所以排在第四位。

三、结论

运用模糊层次分析法可以清晰反映出创业板不同计算机应用服务公司投资价值的优劣以及各指标的权重，帮助投资者对其投资价值进行综合评价和分级，从而制定出利润最大化、成长最优化和风险最小化的最佳投资方案。因此，利用模糊层次分析法构建的创业板计算机应用服务业股票投资价值评估模型，对投资者的投资决策具有较高的参考价值。但是，在现实的股票投资市场中，影响股票投资价值的因素众多，包括宏观经济环境、政策导向、公司资本结构等，因而在指标选取和权重设定等方面会存在较大的差异性。总而言之，运用模糊层次分析法进行创业板计算机应用服务公司股票投资价值评估的优势在于其科学性、数字性和灵活性，可以结合具体的宏观环境和各股票的实际情况具体分析与评价。同时，由于股票市场十分复杂，瞬息万变，可以将模糊层次分析法与其他科学决策方法相结合，优化指标的选取，最大程度剔除不确定性因素的干扰，提升指标权重的准确性，增强预测的可信度。

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Abstract：In order to make stock investors invest rationally， its pretty necessary to establish a scientific and effective value evaluation model for them.Using fuzzy analytic hierarchy process to construct the stock investment value assessment model of the computer application service industry in the Growth Enterprise Market by combining qualitative analysis and quantitative analysis.On the basis of conventional financial indicators， joining transformation ability of scientific research achievement， intellectual property rights and other indicators innovatively.And analyzing the stock investment value of the 4 companies in the gem computer application service industry synthetically by using the evaluation model， then carrying out empirical test of them， it can provide a beneficial reference for investors to choose the optimal stock.

Key words：stock investment value；fuzzy analytic hierarchy process；the computer application service industry

[責任编辑 陈丽敏]