摘要:信息技术企业在目前的社会经济发展中被广泛应用,是一种新兴的网络发展中结构。它之所以能够迅速发展,源于其自身不断更新不断变化的模式,时刻跟紧社会及用户的步伐,但无论是任何形式的企业,都需要明确其自身所创造的价值,才能拥有更直观的创新能力以至于被大众所接受。目前,信息技术作为新型的企业,它的企业资产评估案例较少,研究方法也比较单一。鉴于我国在信息技术企业企业价值评估上经验不足,本文力图:以东方财富为研究对象,以价值评估理论为基础,通过构建EVA评估模型,分析EVA 评估模型对信息技术企业的价值评估是否具有可行性,分析出此种模型的优势与不足之处,希望能够构建更为科学的价值评估模型,并提出了自己的建议。
关键词:企业价值评估;信息技术企业;经济增加值
一、企业价值评估相关理论概述
企业价值评估起源于国外,已经持续发展了近五十年,拥有扎实的历史基础和评估知识。同时,企业价值评估在中国也保持着可持续发展,随着中国资产评估协会制定处境出台了《企业价值评估指导意见(试行)》,这标志着我国企业对于企价值提升十分重视,企业价值将正式看作是企业的重要无形资产。从此保持与国际资产评估保持统一标准。当前,随着我国经济的整体运行形势良好,对于企业而言,作为一种重要的无形资产,企业价值提升对企业的经济效益有极大影响,越来越难以分割。虽然我国的企业价值评估并没有发展多久,对于企业价值评估的方法和体系还有待探索和完善,但是着眼未来,企业价值评估将是我国必不可少的重要的一环。
(一)企业价值评估的概念
企业资产评估是根据一个企业所拥有的或拥有的所有资产的状况和整体盈利能力将企业进行整体比较的过程。并充分考虑诸如市场环境,行业发展状况,自身发展状况以及企业的未来发展潜力等因素。被评估对象的评估基准日以及目的首先要得以明确,按照法律流程,资产评估人员以相关评估准则,对企业的所有资产进行价值评估,评估主体项目绑包括企业的固定资产、无形资产、股东权益等等。在评估完成之后,需要形成书面报告,即企业价值评估意见书。
(二)企业价值评估的传统方法
企业价值评估需要根据相应的评估目的和评估对象,选择适当的评估方法和模型去评估被评估公司。同时,我们应该对被评估公司有充分的了解,并知道如何整合公司自身的生产经营状况,资产状况,股权结构,利润状况,现金流量状况等因素。
1.成本法
作为企业价值评估常用的方法之一,成本法具体是指在评估人员对被评估对象进行价值评估时,以资产负债表为评估依据,在确定评估基准日的前提下,通过对账面成本进行重新调整,将总价值减去价值损失,就可以得出企业的实际整体价值。
与其他评估方法相比,成本法有一个明显的优势:即整个评估过程比较简单,只需要整理企业财报的资产负债相关数据,运用相关运算模型,就可以得出比较准确的计算结果,从经营者角度来看,可以以此为契机,更为全面地掌握企业的资产负债结构。但是也存在明显的不足之处,只是单纯地各项资产进行单独价值评估,但是忽略了资产组合的实际效益,此外,企业的商誉价值未被纳入价值评估中。
2.收益法
顾名思义,收益法就是以企业的未来一段时期的营收作为企业价值评估的基础。在此次评估方法理念中,企业未来获取的经济效益与企业价值相等,成呈正相关关系通过构建未来收益指数运算模型,引入将来的实际折现率,计算出评估基准日的实际收益。但是此种方法有一个最大的问题时是,由于未来的企业营收情况和折现率受到多种因素影响,很难进行准确预估。将来一段时间的企业获利能力受到多种因素影响,比如企业内部经营发展状况,以及整个市场环境的变化等等。此外,从更高的层面来看,XX政策调整以及全球经济发展趋势都会带来影响。折现率即等同于投资回报率,因此也是难以进行准确预估的。运用收益法进行价值评估需要有以下几个假设性条件;一,企业未来一段时期的投资回报率可以计算出来;二,企业未来一段时期的营业收入可以计算出来。在当前的学术界,学者使用最多的还是收益法,因为此种价值评估方法的优势较为明显,而且可行性较高。有学者以收益法为基础,构建了多种评估分析模型,比如EVA估值模型,现金流量折现模型和其他估值模型。在此次研究中,本人在进行企业价值评估时 ,选用的是EVA估值模型方法。
(1)EVA价值评估方法
EVA价值分析法的本质是以企业的经济增加值为评估基础。而且有科学的计算方法,即税后净利润与投资成本的差额等于企业的经济增加值。EVA通常用来衡量公司一年内经营活动创造的经济利润,从当前的国际学术界来看,国外学者在进行企业市场地位以及管理能力评估方面,都会使用到EVA价值评估模型,此外,在价值评估研究项目中,运用得尤为广泛。运用EVA价值评估模型进行企业价值评估能够获得与企业自由现金流折现评估模型一样的评估结论,此外,得出的价值评估结果有效性较高。
(2)EVA的计算公式为:
其运算法则是:税后营业净利润扣除加权平均资本成本与企业资本总额的乘积等于价值评估指数。
3.比较法
第三种价值评估方法是比较法,顾名思义,就是以相同的市场价格作为基础,对比分析被评估对象与其他同行业企业的股权交易,最终得出企业的价值评估指数。此种方法也有量前提条件:首先,要保证资本市场是成熟且拥有自由竞争机制。在市场化发展模式下,企业的所有权和股权转让经常性发生,这样一来,能够从这些交易案例中收集相关数据作为市场交易价格的对比依据; 2.参考对象能够为被评估对象的价值评估提供全面的参考数据参数。既要包含财务指标,也要包含技术指标。
二、信息技术企业概述及现状
(一)信息技术企业概述及特点
近年来,智能电话和信息技术正在兴起,越来越多的人参与其中。大数据和云端的应用和普及,引发了信息技术的更新改革。大致上分析,信息技术企业将从现在的局部发展逐渐面向大面积发展。在智能方面,它将从目前的人类网络分离扩展到人类网络的整合;在连接性方面,它将从当前的有限的连接扩展为全面化连接;在数据方面,它将从当前的部分扩展到自动采用的全部范围扩展;在服务方面,它将从当前的产品体验扩展到个性化定制;在使用方面,它将由当前的“自建自运营”“扩展到“共同合作”。
1.信息技术企业概述
信息技术企业是随着社会的发展基于网络为大众提供服务所创造的产业,作为目前发展最迅速,变化最及时的网络型产业,从业务类型来看,可以将信息技术企业分为三种。
第一类是以基础硬件设备为主营业务的信息技术企业。生产制造通信设备、互联网设备以及用于网络连接的基础架构等等。基础级信息技术公司是整个信息技术行业的基础,并为网络运营提供了广阔的环境。
第二类信息技术企业的主营业务是提供技术支持、咨询以及服务,硬件设备较少,主要从事软件开发和销售。
第三类是信息技术企业主要是研发网络系统,比如商业网站、互联网论坛以及社交平台等等,这类信息增值服务通常都是免费的,但是会为客户带来大量的客户流量,从而获得经济效益。它的主要业务模型是通过建立自己的网站来提供网络访问,搜索引擎,门户网站,电子商务和许多其他业务。为了吸引大量的用户(访客),从而获得巨大的商机。
2.信息技术企业特点
信息技术产业是在基本依赖于市场经济的模式下诞生的,其发展与创新具有鲜明的特色。
首先是速度。信息技术企业随着社会的发展,年轻人的增多,逐渐被大众所应用,它的用户数量随着它的内容呈平方式增长。它的力量在于便利与便携,随时随刻,在不同的时间地点,我们都可以获得自己想要的信息,这是它与书籍,电视不同的地方。因此,随着在线人数的增加,在线资源将成倍增加。
第二个是跨境的。由于信息技术行业的界限模糊,公司之间经常存在跨行业的竞争。目前,信息技术公司已经通过持股或直接进入进入了多个行业,并且已经产生了许多新的业务形式。可以看出,跨境的程度很大。
第三个是高度重视用户体验。无论是BAT之类的公司,还是小米之类的公司,用户体验都是最重要的位置。用户体验不仅仅是产品的功能满意度,而且是整个产品使用过程中的便利性和心理感受。用户的感觉是最直观的,公司可以根据用户的感觉进行最适当的调整。
第四个是快速迭代。信息技术公司与软件公司有很大的不同。程序可以非常快速地更新和迭代,并且用户功能可以快速更改。因此,信息技术公司经常使用更新和迭代的方法。首先,对用户功能的一部分进行测试,然后迅速做出相应的改变。
第五个是高度的互动性。由于网络效应的存在,信息技术公司需要大量的用户来显示其自身的的竞争优势。因此,信息技术公司非常重视在每种市场行为下与用户的交互。这种互动不仅仅反映在新用户中,还反映在用户保留上。
第六个是高度重视年轻用户。年轻的用户更擅长信息技术。因此,信息技术公司非常重视发现年轻用户并在他们的整体策略中迎合年轻人。因此,他们的人才策略对青年也很重要。
(二)信息技术企业的发展和现状
当前,信息技术行业正在迅速发展,并已经显示出其独特的渗透力,从而形成了一种崭新的数字经济形式。根据腾讯研究院在会议上公布的相关数据显示,数字经济在我国获得了空前的发展。 从2016至2019年四年间,通过相关数据可以发现,国内数字经济规模呈逐年上涨态势,无论是数字经济总量、占GDP比重都有大幅提升,其中2016年至2017年,数字经济总量增长率为17.24%;到2018年,数字经济总量突破三十万亿大关,占GDP比重超过34%。此外,从互联网用户数以及移动端用户数来看,也呈现不断增长态势,2018年至2019年,互联网用户数量增长率为1.6%,达到8.54亿,产生了2598万新网民。互联网用户数和移动端用户数分别为8.54以亿和8.47亿,这表明,我国已经基本完成从PC端向移动端的过渡,智能手机的互联网用户占比超过99%。此外,信息技术金融管理用户规模也呈现逐年上涨态势,2019年度为1.7亿人,几乎占到总网民数量的20%,半年增长率占12.1%。我国信息技术基础设施建设在不断地优化和升级,提速降费政策稳步实施,带动了移动信息技术接入量的大幅度增长,网络信息服务体系更加完善,覆盖范围更加广泛,几乎覆盖了全国各个地区,此外,随着光纤网络的大量铺设,网速得到了巨大提升。当前,随着智能手机终端设备的智能化程度越来越高,场景内容更加多元,用户的信息安全得到了有效保障,而且有了更好的使用体验。这进一步促进了移动信息技术用户的不断扩展,为信息技术服务行业的发展奠定了用户基础。可以看出,信息技术和信息技术企业在国民经济中的地位稳步提高,已成为提高我国经济质量和效率,实现高质量发展的新动力。信息技术的信息传递功能以其高速,低成本,适用范围广的独特优势,已经渗透到了当代社会经济生活的各个领域。
三、东方财富公司价值评估案例分析
(一)东方财富公司简介
在2005年初,东方财富信息股份有限公司在上海创建并运行,经过六年的快速发展,该公司与2010年提交上市申请,并于同年成功在深交所挂牌上市,正式登陆创业板。从东方财富的业务范围来看,增值电信业务是其主营业务板块,此外,还有其他几大业务板块:投资咨询、会展咨询服务、硬件研发、系统开发技术服务、广告代理与制作、房屋租赁等等。
东方财富从成立到成功上市,公司只使了用5年的时间,他已经成为了中国创业板IPO历史上耀眼的明星。而其运营的“东方财富网”已经成为了我国用户访问量数额最高的平台之一。东方财富网现在拥有强大的业务部门和产品,例如Tiantian Fund Network,Stock Bar,Oriental Fortune Terminal,Oriental Fortune Securities和Choice Data。2015年,东方财富有两项重大的并购活动,一是收购了香港宝华世纪证券,而是与西藏同心证券达成全资控股协议,通过对两家证券公司的收购,促进了我国资本市场境外扩张步伐,这标志着东方财富正式涉足信息技术经纪业务领域。在此次研究中,本人通过对深沪证券交易所获取的相关数据进行分析发现,从市场份额上来看,在证券机构的百强榜单中,东方财富位列第十五位,单纯排名上看,东方财富的排名上升说明企业的证券股票经纪业务取得较大成功,占比为2.20%。此外,证券融资和贷款业务占比相对较低,但是也占比市场总量的1.03%,在市场上排名第23位,比去年同期增长22位。未来,东方财富将进一步改善大型信息技术金融平台的建设,着力打造一站式金融服务平台,为用户提供全方位,一站式的财务管理服务。
根据信息技术营销渠道可以随时随地的为大众提供有利有效的信息,东方财富企业通过线上平台能更加展现自身的价值与知识,能与大众之间相关联产生更好的互动,方法便捷简单容易被大众接受。东方财富企业已经成为我国用户数量最多,访问量最高的平台之一。依据其自身的优势,东方财富企业进一步推广了信息技术企业互联网平台的应用,在扩大服务平台和增强经营方法的基础上,整体提升了自身公司的素质和质量,势必为用户带来更好的体验,进一步的巩固了用户的粘合度。在信息技术时代,访问量及用户数量就代表着流量,有人支持与使用就代表了软件的成功性,东方财富企业拥有着如此庞大的用户数量与受众群,为未来的可持续发展打下了坚实厚重的基础。
(二)EVA评估模型在案例价值评估中的适用性分析
通过上文的介绍,可以知道的是,由于企业自身情况的不同以及所属行业特性也有较大差异,因此,在进行企业价值评估时,应定要考虑上述两个关键性因素,传统企业对应传统企业价值评估,新型的企业则更加适合别的评估方法。
东方财富企业在刚刚开始发展的时候,选择了先付出后回报的营销手段,投入大量的资金使知名度打开,因此我们可以得知,股权资本对东方财富企业尤为重要,而EVA模型中,刚好有与东方财富企业相匹配的债务资本成本计算和权益资本成本计算。
东方财富企业作为新型的的互联网发展中平台,时刻跟紧社会的脚步是重中之重,变化程度大,更新速度快,传统的价值评估方法并不适合更新速度如此之快的企业,而EVA模型可以通过对现金流量的计算反映出企业最新的状况。
东方财富企业时刻注重研发,因此研发费用所占的无形资产在东方财富企业中占了十分大的比重,在企业价值评估中特别重要,在EVA估值模型中,无形资产作为资本进行计算,能更加准确且全面地完成对一家企业的价值评估。
所以本人认为,在以东方财富作为被评估企业时,结合企业实际情况和行业属性,运用EVA价值评估方法能够得到更为全面的评估结果。而且,本人还就评估的可行性进行分析。
(三)东方财富企业价值评估过程
在上述内容中,本人以及介绍了东方财富的业务性质以及行业属性,综合来看,这些都比较适合采用EVA价值评估方法,具体而言,有以下几点:
1.评估基准日及评估假设
首先,将评估基准日设定为2019年12月31日,并提前掌握企业的经营现状和未来获利能力的基础上,运用EVA价值评估模型,全面评估该企业的企业价值,然后,将得到的价值评估结论与企业股票价格进行对比分析。
2.建立评估模型
东方财富企业的发展主要以市场和用户需求为导向,变化的速度很快。因此,应根据东方财富企业的状况进行综合分析,并在了解其影响因素后建立合适的评估模型。与传统企业不同,东方财富公司在投资初期就注入了大量的资金,以扩大用户数量,同时保持亏损。随着信息技术的发展和东方财富公司的普及,东方财富的规模不断扩大。公司越大,就有一定的用户基础,收入在增加,但是成本随着规模效应而逐渐降低。从行业发展因素推断,东方财富企业在未来一段时间内仍将呈现出快速增长的趋势。经过成长阶段后,东方财富企业将逐步进入稳定发展时期。通过对东方财富的发展情况进行分析发现,运用EVA价值评估方法能够获得较为准确的价值评估结论。企业将在2020-2024年获得高速发展,此后,企业的发展速度有所放缓,逐渐稳定下来。
3.会计调整
(1)加权平均资本成本的调整
当我们评估加权资本成本时,最关键的是要准确计算出股权资本成本数值。从当前学术界来看,学者们在研究这一领域时,总结出了多种计算方法。在此次研究中,本人以东方财富的行业特性为原则,结合实际情况,认为采用资本资产定价模型具有最好效果。并构建了如下关系等式:
通过分析上述等式可知,几个关键性指标如企业风险资产的预期收益率、代表的是无风险收益率、为期望收益率、为系统风险指标、市场组合的风险溢价,分别对应公式中的几个符号:Ke、Rf、Rm、β、Rm-Rf;
此外债务成本的计算对加权资本成本的计算有重要影响。企业发行债券产生的成本与债务导致的利息统称为债务成本。上文已经提到,东方财富在业务拓展初期,在快速扩大市场份额方面投入了不少人力和资金。因而导致企业的债务压力较大。通过对该企业进行分析可以发现,东方财富企业的资本结构基本上是股权资本。因此,当我们进行评估和计算时,我们忽略了债务资本的成本,而企业的加权资本成本的最终数值结果是以权益资本成本为基础得出的。
(2)税后净营业利润的调整
一般而言,企业财报中披露的净利润数据与实际的税后营业净利润存在一定偏差。以此,在计算这一财务指标时,要结合企业的真实现金流量作为对企业披露的财务数据调整的依据,并且还以对利息和所得税进行同步调整。本人构建了如下关系式:
NOPAT=(净利润+利息+所得税)×(1-T)+少数股东权益+研发费用资本化金额+本年新增的各项准备金+递延税项贷方余额的增加-递延税项借方余额的增加-营业外收支×(1-T)-研发费用摊销
式中:T为企业所得税税率
(3)资本总额的调整资
本总额包括所有资本内容,例如流动资产,非流动资产和无形资产。当我们考虑评估中的资本总额时,我们不仅必须考虑资产负债表上代表的总资产,而且还要根据会计调整对相关内容进行适当的调整,构建的关系等式如下:
债务资本、权益资本以及投资资本调整等于资本总额
资本总额=普通股东权益+少数股东权益+短期借款+一年内到期的长期借款+长期借款+应付债券+研发费用资本化金额+本年新增的各项准备金+递延税项贷方余额-递延税项借方余额-营业外收支×(1-T)-研发费用摊销
4.价值评估相关流程
(1)计算税后营业净利润(NOPAT)
营业收入-营业成本-营业税金及附加-销售费用-管理费用) × (1-所得税税率)等于息前税后利润
在下述图表是东方财富2015至2019年披露的利润表,其中包含了五大关键性指标。在计算税后净利润时,采用的方式是预估这些财务指标的百分比。由此,本人得出如下结论:当企业的业务体系完善之后,其营业成本占到总利润的20.16%,而且变化不大,市场成熟后营业税金及附加占比稳定在2.25%,随着市场的发展,销售费用将逐渐稳定在18.82%。随着企业的发展,管理费用将逐步稳定为35.05%。另外,实际税率根据实际情况确定为15%。
表1
项目 | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 |
营业收入 | 24847.79 | 61200.70 | 292587.94 | 235181.80 | 254678.52 |
营业成本 | 8973.51 | 14856.91 | 32405.44 | 32305.28 | 39699.62 |
营业税金及附加 | 627.37 | 2381.57 | 4558.98 | 5182.75 | 2689.13 |
销售费用 | 11089.46 | 11524.97 | 20250.53 | 26603.95 | 31582.49 |
管理费用 | 8446.40 | 18389.25 | 39442.72 | 111368.07 | 128330.77 |
以这些指标百分比数据为基础,可以预估利息未调整前的税后利润数值,如下表所示:
表2
项目 | 2020年 | 2023年 | 2023年 | 2023年 | 2024年 |
营业收入 | 407485.63 | 627782.55 | 973062.96 | 1264981.84 | 1581227.30 |
营业成本 | 82149.10 | 126560.96 | 196169.49 | 255020.34 | 318775.42 |
营业税金及附加 | 9168.43 | 14125.11 | 21893.92 | 28462.09 | 35577.61 |
销售费用 | 76688.80 | 118148.68 | 183130.45 | 238069.58 | 297586.98 |
管理费用 | 142823.71 | 220037.78 | 341058.57 | 443376.14 | 554220.17 |
利润总额 | 96655.59 | 148910.02 | 230810.53 | 300053.69 | 375067.12 |
所得税费用 | 14498.34 | 22336.50 | 34621.58 | 45008.05 | 56260.07 |
息前税后利润 | 82157.25 | 126573.52 | 196188.95 | 255045.64 | 318807.05 |
在对研发费用百分之指数进行预估时,运用了直线法,以五年为研发费用分摊的时间节点,因此,可以计算出此前一个分摊周期的研发费用,得出如下表:
表3
项目 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2023年 | 2023年 | 2023年 | 2024年 |
研发费用 | 7067.01 | 14893.59 | 17840.28 | 18204.27 | 28951.85 | 49218.15 | 76288.14 | 99174.58 | 123968.22 |
摊销至当年 | 1413.40 | 2978.72 | 3568.06 | 3640.85 | 5790.37 | 9843.63 | 15257.63 | 19834.92 | 24793.64 |
当年合计 | 4249.71 | 7014.10 | 10362.66 | 13186.51 | 18184.96 | 27235.03 | 41079.26 | 57935.45 | 79161.04 |
对其余调整项目调整如下表所示:
表4
项目 | 预测办法 | 计算方式 | 设定 |
坏账准备增加 | 比例 | 预测稳定增长率 | 1.21% |
递延税项贷方余额 | 平均值 | 2015-2019年平均值 | 4.594.95 |
递延税项借方余额 | 平均值 | 2015-2019年平均值 | 1.317.37 |
税后营业外支出 | 平均值 | 2015-2019年平均值 | 306.47 |
税后营业外收入 | 平均值 | 2015-2019年平均值 | 3796.93 |
从上表调整完成的五个会计项目中,税后营业净利润可以运用相关等式计算出来,并得到下列一些调整之后的数据:
表5
项目 | 2020年 | 2023年 | 2023年 | 2023年 | 2024年 |
息前税后利润 | 82,157.25 | 126,573.52 | 196,188.95 | 255,045.64 | 318,807.05 |
加:坏账准备 | 4,930.58 | 7,596.17 | 11,774.06 | 15,306.28 | 19,132.85 |
递延所得税贷方余额 | 4,594.95 | 4,594.95 | 4,594.95 | 4,594.95 | 4,594.95 |
营业外支出*(1-T) | 306.47 | 306.47 | 306.47 | 306.47 | 306.47 |
研发费用 | 31,946.87 | 49,218.15 | 76,288.14 | 99,174.58 | 123,968.22 |
减:递延所得税借方余额 | 1,317.37 | 1,317.37 | 1,317.37 | 1,317.37 | 1,317.37 |
营业外收入*(1-T) | 3,796.93 | 3,796.93 | 3,796.93 | 3,796.93 | 3,796.93 |
当年摊销合计 | 18,184.96 | 27,235.03 | 41,079.26 | 57,935.45 | 79,161.04 |
NOPAT | 100,636.86 | 155,939.93 | 242,959.01 | 311,378.16 | 382,534.20 |
(2)计算企业资本总额(TC)
在此次研究中,为更准确地计算出企业的资产总额,本人对2015年至2019年的资产负债表相关数据进行分析,并绘制了下面图表,在对具体会计指数进行预测时,结合分析了与之相对应的财务数据,在调整普通股权益时,本人以过去一段时间的增长率平均值作为设定依据。此外,少数股东权益的调整设定以2019年度均值为依据。并绘制了表7:
表6
项目 | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 |
普通股权 | 67200.00 | 120960.00 | 185389.21 | 355832.13 | 428877.97 |
少数股东权益 | 6.60 | 0 | 750.39 | 614.55 | 257.97 |
普通股增长率 | 0 | 80% | 53.26% | 91.94% | 20.53% |
表7
项目 | 预测方法 | 计算方式 | 设定 |
普通股权 | 平均值 | 近5年平均增长率 | 61.43% |
少数股东权益 | 预测 | 以2019年底水平 | 257.97 |
同调整设定完成普通股权和少数股东权益数值百分比之后,企业将来一段时期的资本总额就可以计算出来,如下表:
表8
项目 | 2020年 | 2023年 | 2023年 | 2023年 | 2024年 |
普通股权 | 600,429.16 | 840,600.82 | 1,176,841.15 | 1,647,577.62 | 2,306,608.66 |
少数股东权益 | 257.97 | 257.97 | 257.97 | 257.97 | 257.97 |
加:坏账准备 | 4,468.33 | 7,596.17 | 11,774.06 | 15,306.28 | 19,132.85 |
递延所得税贷方准备 | 4,594.95 | 4,594.95 | 4,594.95 | 4,594.95 | 4,594.95 |
营业外支出* | 306.47 | 306.47 | 306.47 | 306.47 | 306.47 |
研发费用 | 28,951.85 | 49,218.15 | 76,288.14 | 99,174.58 | 123,968.22 |
减:递延所得税借方余额 | 1,317.37 | 1,317.37 | 1,317.37 | 1,317.37 | 1,317.37 |
营业外收入
(1—T) | 3,796.93 | 3,796.93 | 3,796.93 | 3,796.93 | 3,796.93 |
当年摊销合计 | 18,184.96 | 27,235.03 | 41,079.26 | 57,935.45 | 79,161.04 |
TC | 615,709.48 | 870,225.20 | 1,223,869.18 | 1,704,168.11 | 2,370,593.78 |
(3)计算加权平均资本成本(WACC)
总体而言,结合分析东方财富的实际情况,在加权平均资本的计算环节中,债务资本成本可以无需进行计算,可以重点计算权益资本成本,并且,在计算这项会计项目时,本人一共分了三个步骤来完成:
①确认无风险利率Rf
综上所述,股本成本应该以五年期国债收益率为运算基础。第一步,运用相关等式,对无风险利率Rf进行计算。而五年期国债收益率是通过从国家相关平台上获取的,平均收益率为3.075%,将其作为无风险利率替换为无风险利率公式,如下所示:
式中:n为国债年限
基于上述关系等式,我们可以计算出无风险利率为2.90%
②确定市场平均收益率Rm
在此次研究中, 在计算Rm时,本人参考了创业板近5年的收益率平均值,最终得出结果Rm=7.11%。
根据前文可知,β的值为1.76。
所以权益资本成本=Rf+β×(Rm-Rf)=2.90%+1.76×7.11%=15.41%
(4)计算EVA值
通过基于EVA评估模型的运算等式,该企业2019-2024年的预估EVA值可以准确计算出来,本人绘制了如下图表:
表9
项目 | 2019年 | 2020年 | 2023年 | 2023年 | 2023年 | 2024年 |
NOPAT | 73690.52 | 100636.86 | 155939.93 | 242959.01 | 311378.16 | 382534.20 |
TC | 137134.14 | 615709.48 | 870225.20 | 1223869.18 | 1704168.11 | 2370593.78 |
WACC | 15.76% | 15.41% | 15.41% | 15.41% | 15.41% | 15.41% |
EVA | 52072.70 | 5756.03 | 21838.22 | 54360.77 | 48765.85 | 17225.69 |
折现系数 | 1 | 0.86 | 0.75 | 0.64 | 0.56 | 0.69 |
EVA现值 | 52072.70 | 4950.18 | 16378.67 | 34790.89 | 27308.88 | 11885.73 |
将以上数据代入两阶段的EVA价值评估模型公式中,得出企业价值为317307.39。
(四)评估结果
经过上文的计算我们可以得知:EVA模型在东方财富企业中应用的结果为31707.39万元。根据东方财富企业在2020年公布的资产评估报告中我们可以得知,东方财富企业2019年的市场价值为291922.8万元,二者相除,我们计算得出的预测值偏差为8%,东方财富的实际价值与EVA评估模型计算出来的评估数值偏差较小,说明EVA 评估模型能够比较真实的反映信息技术企业的价值,结合东方财富的实际情况和行业属性,本人认为,EVA评估模型具有较大的可应用性。
四、基于EVA模型的企业价值评估存在的问题及对策
(一)EVA模型在企业价值评估中存在的问题
在此次研究中,本人以东方财富公司为研究对象,在对其进行企业价值评估过程中,选用了EVA模型价值评估方法。在开始阶段,本人详细阐述了EVA估值模型的优势性和特点,并通过与其他类似的价值评估方法进行类比,最终得出EVA估值模型具有更高的可应用性。基于此,本人采用了此种模型用来对东方财富进行价值评估,根据它的特征选择出最适合它的评估方法。相对于传统评估模型来说,明显可以看出EVA估值模型更加适用于预测东方财富企业的价值评估。但是,在使用EVA评估模型进行评估时,我发现EVA评估模型具有以下三个缺点。
1.测算过程复杂
EVA评估模型的计算需要在企业的财务报表的基础上进行的。根据企业不同的特点选择调整不同的会计调整项。但会计调整项的计算公式灵活性较大,调整过程没有特定的标准与规则,误差增加,很容易出现计算错误的问题。EVA 模型根据不同企业的特点进行调整,不同的受众群将会增大企业之间的差异,进而影响会计调整项,过于随机自主。另外,信息技术行业固有地具有很强的不稳定性,并且调整项的选择更加难以选择,并且对于调整项没有具体的相关规定。这导致很容易影响信息技术公司的调整项目选择的准确性。此外,信息技术公司的业务环境复杂,生命周期短,开发策略和业务模型不同,这将极大地影响被评估企业评估结果的准确性。
2.企业之间比较不易
信息技术行业不同于其他公司。信息技术行业中的每个公司都有其独特的性质,其经营模式,商业模式和盈利模式都不同。随着信息技术公司的迅速发展,信息技术行业将包括更多的未知企业。在行业内建立统一的标准化评估模型甚至是不可能的,并且它不能应用于信息技术行业中的任何公司。EVA在不同时期和阶段的信息技术公司,它们的估值也不同。如果将一组EVA评估模型用于信息技术行业中的不同公司,则可比性将会丧失。每一个信息技术企业都有其自身的特点,相同行业之间很难找出与被评估公司相同的案例。企业根据实际情况计算出的EVA并不能真正具有可比性,因为每个公司选择的标准是不同的。不能促进信息技术公司之间的比较。
3.数据的预测会造成评估结果有偏差
在使用EVA评估模型对东方财富企业进行评估的过程中,一些财务数据的价值非常重要,例如营业收入,加权平均资本成本等。同时我们需要考虑到资产负债表中不同的数据产生的原因,是否有特殊情况,不同方面的数据会造成评估结果的不准确。本文我的考虑就不够完善,导致财务数据的结果可能会有些偏差。当需要选择一些主观指标时,作者的选择不能完全合理和科学。这可能会影响评估结果,从而导致准确性降低。
(二)EVA模型在企业价值评估中的改进对策
1.合理的选择调整项
EVA评估方法比传统评估方法更符合企业的特点。EVA评估模型之所以能胜过其他传统评估模型,主要的原因在于其自身会计调整这一项,会计调整使EVA评估模型更灵活,容易适用于大多数的企业价值评估。会计调整项有很多,但是究竟选择哪些项目需要结合企业的实际情况,可以更加合适不同企业的评估,从而得出适当的价值。调整会计调整项时,我们大多数从盈利角度和工作所面对的方面进行调整。EVA评估模型并没有死板的要求,一切的调整都应该基于企业特点的基础上,随机应变,选择出最适合自身公司的会计调整项。
2.灵活运用评估方法
在评估信息技术公司的价值时,仅仅通过使用EVA模型就很容易忽略公司本身的发展,这将导致估值结果与实际情况之间存在较大偏差。因此,在使用EVA模型评估信息技术公司的价值时,应该选择多种方法的组合。对于信息技术公司来说,它们的生命周期是非常特殊的,并且不同阶段的表现形式也有很大不同。根据公司的生命周期和发展阶段,根据公司的实际情况进行调整,可以有效减少估值偏差。在信息技术起步阶段,首先要考虑公司的发展潜力和公司的综合业务水平。信息技术公司的起步阶段存在巨大的风险,对于许多信息技术公司来说,这也是一个危险的时期。许多信息技术公司都处于起步阶段。因此,信息技术公司在起步阶段应根据其潜力和是否有发展空间来选择EVA调整项目。对于处于成长和成熟阶段的信息技术公司,将投入大量的投融资活动和科学研究经费。在评估一家企业的实际价值时,我们可以运用EVA 评估模型来进行分析,但是,一定不能忽视企业的实际情况和所属行业的特性,并以此作为调整不同项目的基础,同时考虑企业是否具备特殊的周期,按照不同企业的不同的特点来进行EVA模型的价值评估,将会使评估价值更加接近实际价值。
3.加强数据储备
本文在东方财富案例中使用的EVA 评估模型,虽然评估结果与实际价值较为接近,但是在未来的日子里,我一定会加强阅读并保留更多知识。它可以进一步加强数据收集,并且对数字更加敏感,因此,在面对一些需要预测的数据时,将会掌握的更加精准。同时,EVA方法中的大多数数据来自财务报表,我应该知道如何更加熟练地调查和了解财务报表,以便我可以查询、调整和计算各种会计数据。
参考文献
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[3]孙晨璐.基于EVA的我国信息技术企业价值评估研究[D].石家庄:河北经贸大学,2016,9-11.
[4]王宁轩.基于EVA模型的东方财富企业价值评估研究[D].兰州:兰州财经大学,2019,34-38.
[5]杜嘉兴.基于EVA模型的信息技术企业价值评估研究[D].西安:西安理工大学,2019,6-8.
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