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私人企业的交易倍数
估值难点
尽管以前最大的问题就是缺乏有组织的私人企业交易数据库，但这种情况已不复存在。很多私人咨询机构均提供包含这些数据的数据库（尤其是价格），但仍存在其他一些问题，包括：
·公平交易：使用私人交易价格的风险之一，就是其中的某些交易可能不是公允交易，其价格仅反映了被出售的企业价值。实际上，交易价格还有可能包括与具体交易相关的其他服务和附带因素。因此，如果医师同意在诊所出售后继续任职一段时间，以便于实现收购后的平稳过渡，那么他就有可能因此而得到更高的出售价格。
·时间点差异：非上市公司并购交易不经常发生，并且有一个事实不容忽视：同一家私人企业在特定时期内不可能出现数十次交易。对于上市公司，我们可以个别交易价格计算所有公司在某个时间点的倍数，非上市公司的并购交易往往在时间上参差不齐。因此，在非上市公司交易的数据库中，可能会包含从2008年6月到2008年12月的交易，而在如此长的时间段中，上市公司几乎可以损失45%的价值。
·可比变量：为了比较不同规模的公司，我们通常需要将市场价格除以某个标准变量。对上市公司，我们可以采用的标准变量包括收入（价格/销售额、EV/销售额）、盈利（PE、EV/EBITDA）或账面价值等形式。虽然我们在技术上也可以对非上市公司并购交易采用这种方式，但不得不面对三个方面的潜在障碍。第一，有些初创企业的当前收入和利润还很小，甚至尚未实现收入，更不用说盈利了，而且它们所能提供的数据并不能真正体现其最终的潜力。第二，非上市私人企业的会计准则存在很大差异，这些差异可能会导致它们的盈利缺乏可比性。第三，私人企业的所有权人关心的是如何最大程度地减少缴纳给政府的税款，因此，其财务报告披露的数字（针对税收目的）与公司的实际收益几乎有可能相去甚远，这一点应该不足为奇。
·非标股票：正如前所述，在初创的私人企业中，股权索取权在现金流和控制权方面可能存在很大差异。私人企业的股权交易价格会体现出企业股权中所包含的这些索取权。因此，我们很难用一家公司的股权特征去概况另一家具有不同特征的股权。
·非美国企业：目前可以得到和使用的大多数交易数据库均针对美国非上市私人企业的并购交易。考虑到我们需要越来越多地对来自其他市场的初创企业进行估值，尤其是某些高风险的新兴市场，因此，对于这些数据如何乃至是否适用于这些市场情况，我们目前尚不得而知。
实用性和最佳实践
什么时候适合于使用非上市私人企业交易数据对初创的私人企业进行估值呢？从经验来看，这种方法最适合于计划维持小规模非上市公司特征的企业，而不是那些准备通过不断扩大业务并有可能公开上市的企业。如果被估值公司所在行业拥有大量非上市的企业，而且企业并购交易频繁，那么同样适合于采取这种方法。比如说，在对医疗或牙科诊所及其他小型零售企业进行估值时，就可以考虑采用这种方法。而对于某些从事极其特殊或非正常业务的企业，这种方法就很难派上用场了。
如果决定使用非上市私人企业交易对比法对初创企业估值，那么有些常规性策略或许有助于提高估值的准确性：
·选用受主观选择影响较小的比较变量：为解决非上市私人企业在会计和运营标准等方面差异较大的问题，我们可以选取受主观选择影响较少的变量。比如说，收入倍数（更难以受到人为篡改或操纵）应优于收益倍数。我们甚至可以可比价值扩大到被估值企业特有的业务量变量，如普通医疗诊所的患者人数或水管维修业务的客户数量。
·估值的对象是企业，而不是股权：在第4章里，我们将估值倍数分为股权倍数（股权价值与股权收益或账面价值的比例）与企业价值倍数（企业价值与营业利润、现金流或资本账面价值的比例）。考虑到私人企业的股权索取权和债务存在的巨大差异，企业价值倍数的适用性应优于股权倍数。换句话说，我们首先是对整个企业进行估值，在此基础上计算股权价值，要比直接对股权估值更可取。
·从大型数据集入手：由于非上市私人企业的并购交易并不频繁，因此从大型公司数据集入手，并收集所有交易数据是最优选择。这有助于我们剔除某些缺乏合理性的交易数据（这些交易可能不满足公允交易的要求）。
·对时点差异进行调整：即便使用针对非上市私人交易的大型数据集，个别交易之间依旧存在时点差异。在市场稳定时期，这或许算不上问题，但我们还是应通过价值调整（尽管这种调整可能较为粗略）来体现时点差异。例如，如果以2008年6月发生的交易对2008年12月的交易进行估值，那么我们就需要按公开市场的同期下跌幅度（如Russell 5000等小盘股指数，在此期间的下跌幅度约为40%）下调2008年6月交易的价格，使得两笔交易的价格在时间上具有可比性。
·强调基本面差异：不能因为我们采用的方法是相对估值法，就放弃企业价值依赖于基本要素（增长率、现金流和风险）这个最基本的原理。如果我们能以其他非上市企业交易的指标来反映这些基本面因素，那么我们的估值结果就有可能会更可靠。假如我们不仅能得到非上市私人企业的交易价格，还能获得这些企业在交易之前的收入增长情况和企业的存续时间（以其成熟度和风险水平），显然更有助于改善估值的质量。为此，我们可以通过数据分析，判断交易价值与这些变量之间是否存在着某种关系。如果有的话，我们可以将这种关系体现到估值过程中。