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对增长率和风险水平差异的调整
在构建可比公司组合和挑选适当的比较倍数时，不管我们多么谨慎，公司之间终究会在基本面上存在显著差异。正如我们在本章前面提到的那样，分析师为控制这些差异而采取的两种方式——讲故事，或是假定倍数与增长率同比增长，都会产生有误导性的结果。事实上，在进行比较时，如果我们需要对多个变量进行控制，那么两种方法都会失效。
在处理各企业在增长率和风险方面的巨大差异时，最灵活的方法就是采用多元回归法。选择的倍数是因变量，而我们试图控制的增长率、风险及其他基本面要素则代表自变量。在可比公司样本数量足够多的情况下，我们不仅可以控制尽可能多的变量，还可以充分考虑增长率与每个变量之间的复杂关系。
◎案例10-6 奶昔小站的相对估值——2017年11月
在考虑奶昔小站在2017年相对其他餐厅的定价时，我们提取了美国43家上市餐饮企业的信息，包括跟踪这些公司的分析师提供的未来5年收益增长率估计值。[1]表10-16为这些公司的总体市盈率（PE）、预期增长率和2年期的贝塔系数，以及与2017年10月奶昔小站数据的比较。
表10-16 餐厅行业的PE、增长率和风险 （金额单位：百万美元）
首先，我们考虑一下分析师针对成长型企业最常使用的两种方法：
·主观判断法：奶昔小站在2017年10月的市盈率为63.81，远高于行业的平均市盈率（26.80）。对此，持乐观态度的分析师肯定会以奶昔小站拥有较高的预期盈利增长率（23.5%，行业平均水平为14.4%）作为依据。而持悲观态度的分析师则会关注到，奶昔小站的风险水平太高（贝塔系数为1.71，而行业平均值为0.82），这说明公司股票估值过高。
·PEG：控制增长率差异的一种简单方法，就是检验我们在前面提到的PEG。PEG比较低，表示公司被低估。奶昔小站的PEG为2.72：
奶昔小站的PEG=PE/预期增长率=63.81/23.5=2.72
由于该行业的平均PEG低于2.00，这似乎表明奶昔小站已被明显高估。
由于这两种方法均不能合理反映增长率和风险的影响，而且PEG又假设PE与增长率同步增长，因此，我们在图10-8中描绘了这家餐厅未来5年的市盈率与预期每股收益增长率之间的关系。
图10-8 餐厅行业的PE与预期增长率
请注意，尽管奶昔小站是它们当中市盈率最高的企业之一，但它的增长率也很高。我们以市值为每家公司的权重，将市盈率对预期增长率和贝塔系数进行回归分析，结果如下（在系数下面括号的数字为t统计量）：
不出意料，高成长企业也拥有较高的市盈率，而高风险则会压低市盈率，但唯有增长效应才具有统计上的显著性。利用分析师针对奶昔小站未来5年预测的每股收益增长率23.5%，以及奶昔小站的2年期贝塔系数估计值1.71，我们可以估计这家公司的预期市盈率为：
奶昔小站的预期PE=3.66+164.80×0.235-2.00×1.71=38.97
按63.81的现行市盈率计算，利用相对估值法对奶昔小站得到的估计结果高估近64%。
◎案例10-7 Snap的相对估值——2017年2月
对于收入微薄、账面价值几乎忽略不计而经营亏损严重的Snap来说，使用相对估值法的难度可想而知。首先，考虑到公司的财务报表，我们唯一可使用的倍数就是收入倍数。为此，我们可考虑以四种方法处理相对估值法，并根据各自的利弊择优选用：
·非财务运营指标倍数：克服收入少和负收益的一个简单方法，就是将价值与反映未来发展潜力的运营指标关联起来。比如说，对于社交媒体公司，我们可以从相同行业的上市公司入手，计算这些公司的单个用户企业价值，并用这个数值乘以Snap的用户数量，即可得到Snap的企业价值。例如，按照这种方法，2017年2月，所有社交媒体公司的每个用户平均市场价值约为100美元（企业价值）。以这个数字乘以Snap的1.7亿名用户，即可得出全部用户的价值为170亿美元。使用这种方法的好处是，即使是在企业尚无收入和利润的新兴行业，同样可以得到价值。但需要承担的风险是，你的判断完全依赖这些与未来收入和收益相关的倍数指标。当然，这种方法还有更完整的模式：找到能解释各企业单个用户价值之间存在差异的变量，在对Snap估值时，对这些变量进行调整。例如，Facebook的单个用户市场估值接近150美元，而Twitter的单个用户价值仅为40美元，两者的差距在很大程度上归因于用户的消费强度——体现为用户每天在平台上花费的分钟数量。2017年年初，用户在Snap平台上平均每天花费的时间为28分钟，相比之下，Facebook用户在2016年的平均每天使用时间为1小时，而Twitter只有每天4分钟。按强度倍数计算，Snap的单个用户价值约为95美元。
·收入倍数：如果行业中的每家公司都有收入，那么我们就可以按收入的倍数估计企业价值，如果被估值企业的收入增长率和预期利润率较高，就可以将估值结果适当上调；如果风险较大，则相应地对结果进行下调。
·未来价值：在对成长型企业使用估值倍数时，一个最大的难点就是目前数字未必能体现我们对公司未来的预期。而解决这个问题的一个方法，就是使用预测的收入及其他运营数据进行估值。因此，对Snap，我们就可以利用之前对未来收入及利润的估计。在表10-6中，我们做出预测，Snap在第5年的收入为36.18亿美元，税前营业利润为7.67亿美元。纵观2017年2月在线广告行业规模较大的上市公司，我们可以估计出，整个行业的总体企业价值/销售收入比率为4.25。将这个比例乘以Snap在第5年的收入，记得得到153.8亿美元的预期企业价值（第5年）：
第5年的预期企业价值=36.18×4.25=153.8（亿美元）
将这个数值按Snap前5年内的资本成本9.32%进行折现（见表10-8），即可计算出当期企业价值为98.49亿美元：
这种方法依赖于三个前提。第一个前提是，公司会存续下去，并在第5年实现盈利。考虑到目前的经营亏损和累积债务，这个命题既有可能成为现实，也有可能不发生。第二个前提是，我们对第5年收入及营业利润率的预测是合理的。如果我们高估或低估了这些数字，那么，由此得到的估值结果自然有失公允。第三个前提是，被估值公司必须在这5年内与行业其他企业保持同步，只有这样，才有理由采用行业平均倍数作为公司的估值倍数。
·融合法：这种方法借用了上述第三种方法的基本要素，即在使用未来收入和利润的同时，兼顾其他两个要素。第一个要素是风险，它体现在将价值折为现值的折现率以及公司经营失败的概率中。第二个要素是使用的倍数并非行业平均值，而是能反映公司在未来一年基本特征的倍数。为得到这个数值，我们需要参考该倍数与当前整个行业基本面要素之间的关系。
我们首先考虑一下第二个要素。为了衡量收入倍数如何随行业预期增长率的变化而变化，我们需要将企业价值/销售收入比对在线广告行业目前的预期收入增长率和营业利润率进行回归。回归结果如下：
为估计Snap在第5年年末交易的收入倍数，我们可按表10-6提供的数据，估计出第6年~第10年的收入增长率为20.32%，第5年的税前营业利润率为23.18%。将这些数字进行回归，我们可得到企业价值/收入比在第5年年末的预测值：
用这个倍数乘以第5年的收入，即为公司的企业价值。再将这个价值折现到今天，并考虑到10%的失败概率，我们可以得到这家公司的当期企业价值估计值：
Snap在第5年的收入=36.19（亿美元）
Snap在第5年的企业价值=36.19×5.80=209.90（亿美元）
Snap的当期企业价值=209.90/1.09325×（1-10%）=121（亿美元）
这个结果略高于按折现现金流模型得到的经营性资产估计值106亿美元。
[1] 总体样本中包括84家公司，其中只有34家公司实现了正收益（可计算市盈率）和未来5年的收益预期增长率。