《企业股票估值算法》PPT课件

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1、第四章企业股票估值算法第一节企业股票估值算法分类1.1直接估值法和间接估值法1.2单项因素估值法和多项因素估值法1.3绝对价值估值法和相对价值估值法第二节企业股票估值的常用算法2.1市盈率估值法2.2市净率估值法2.3市销率估值法2.4内在价值估值法第三节企业股票多项因素估值算法3.1股票多项因素估值逻辑3.2股票多项因素估值算法第一节企业股票估值算法分类1.1直接估值法和间接估值法直接估值法:是指用企业股票每股多少元或企业股票价值总额多少这种直接可以表达股票价值的指标作为股票价值标准的估值方法。例

2、如,某企业利润为0.5元/股,如果投资人可接受的风险收益水平为5%,那么可算出该股票投资价值为10元/股,每股10元以下即可以买入。间接估值法:是指通过市盈率、市净率等指标间接表示企业股票价值的估值方法。这种估值方法的优点是计算简单,很多数据可以直接从交易平台或其他应用分析软件获得,并且,这些数据直接给出了不同企业股票估值结果的高低顺序,确定了投资组合股票的购买顺序。缺点是所选取的估值指标是否合适、选多少个指标合适都有一些不确定性。例如,究竟市盈率是不是适用的指标?市盈率多少为高估或严重高估?多少为

3、低估或严重低估?还需不断检验才能得出正确结论。1.2单项因素估值法和多项因素估值法单项因素估值法:是指用市盈率、市净率、净资产收益率等指标,分别作为企业股票价值评价标准的估值方法。这种方法的优点是,通过分析不同企业在所选指标上的实际数值,可对不同企业的价值高低直接进行排序、比较。缺点是,所选指标的标准还要另行确定。多项因素估值法:是指将市盈率、市净率、净资产收益率等有关企业资产质量和盈利能力的多项因素作为企业投资价值评价标准的估值方法。这种方法的优点是,对影响企业价值的因素考虑全面,对不同企业价值的

4、高低排序相对稳妥,缺点是由于指标过多,做实际评价时比较繁琐。1.3绝对价值估值法和相对价值估值法绝对价值估值法:是指用企业股票每股价值、企业未来收益的现金流折现值这样的绝对价值指标估值的方法。这种方法的优点是能够提出买入或卖出一家企业股票价格的绝对价格基准,给买卖股票带来便利。缺点是计算绝对价值的指标比较单一,对影响股票投资价值的因素考虑不够全面。相对价值估值法:用相对价值估值法,应选择无量纲的相对价值指标,即前面提到的用股票投资价值概率表示。这种方法的优点是由于不同量纲指标可以转化为无量纲指标,可

5、以充分考察影响股票投资价值的多项因素,对企业资产质量和利润真实性的检验比较可靠,缺点是由于使用指标较多,对各项指标的有效性要分别进行检验,工作量相对大一些。第二节企业股票估值的常用算法2.1市盈率估值法市盈率是股票价格与股票盈利的比值,即市盈率=每股股价/每股盈利。市盈率估值法是将市盈率作为股票价值标准的估值方法。应用这种方法,首先需要确定一个市盈率估值的标准值,即判断投资价值高或低的标准的市盈率的边际值,某一企业股票的实际市盈率如果低于市盈率的边际值为股票价值低估,高于边际值为股票价值高估。2.2

6、市净率估值法市净率是股票价格与股票净资产的比值,即市净率=每股股价/每股净资产。市净率估值法是将市净率作为股票价值标准的估值方法。应用这种方法,首先需要确定一个市净率估值的标准值,即判断投资价值高或低的标准的市净率的边际值。某一企业股票的实际市净率,如果低于市净率的边际值即为股票价值低估,高于边际值则为股票价值高估。2.3市销率估值法市销率是股票每股价格与每股销售收入的比值。市销率估值法是将市销率作为股票价值标准的估值方法。应用这种方法,首先,需要确定一个市销率的标准值,即市销率边际值。市销率的边际

7、值大约为1倍,它表明购买一家企业的股票时,为每股销售收入支付同等的价格是买进股票的价格最高限。某一企业股票的实际市销率,如果低于市销率的边际值,为股票价值低估;高于边际值,为股票价值高估。2.4内在价值估值法内在价值是指股票未来收益现金流的折现值。内在价值估值法是将内在价值作为股票价值标准的估值方法。这种方法首先通过估计企业未来的现金流,以一定的折现率计算出企业在一定时间内现金流的折现值,然后与企业股票时价进行比较。股价时价低于现金流折现值的股票为低估,股价时价高于现金流折现值的股票为高估。第三节企

8、业股票多项因素估值算法3.1股票多项因素估值逻辑多项因素估值法是力求优化投资收益的一种方法。该方法试图通过对影响企业价值较多因素的综合评价,选出更有投资价值的上市公司构建投资组合。此处给出的多项因素估值法借鉴了目前人们比较公认的看法,采用的判断逻辑借鉴了价值投资所主张的评价企业投资价值的四项原则评价方法,对相关估值指标及结果的计算采用以往数据的统计结果,而不是像内在价值那样使用预测数据。3.2股票多项因素估值算法股票多项因素估值算法就是将上述评价企业投资价值的原则及相

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