摘要：人工智能行業(yè)發(fā)展迅猛，創(chuàng)新技術(shù)引領(lǐng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展成為時(shí)代潮流。A公司股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“A公司”）更是以獨(dú)家的視野作為人工智能軟件服務(wù)模塊中智能語音的開拓者。隨著人工智能上市公司魚貫而出，投資者期望與估值普遍高漲。本文基于APT理論冷靜分析影響人工智能公司價(jià)值的影響因素，并以A公司為例討論其價(jià)值區(qū)間，為其他同行業(yè)公司估值做出參考。
　　關(guān)鍵詞：公司估值；人工智能；APT；A公司
　　一、引言
　　21世紀(jì)是智能新時(shí)代。隨著IT產(chǎn)業(yè)的第五次浪潮，人工智能作為IT產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略性和前瞻性新興方向，成為繼大數(shù)據(jù)、云計(jì)算后世界科技新的焦點(diǎn)。2016年人工智能領(lǐng)域獲得投資超過580億元，同比增長(zhǎng)50%。十九大提出科技創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展，更是國(guó)家大力促進(jìn)科技創(chuàng)新的契機(jī)。4月8日“博鰲亞洲論壇2018年年會(huì)”開幕，以“開發(fā)創(chuàng)新的亞洲，繁榮發(fā)展的世界”為主旨。A公司作為軟件信息服務(wù)類企業(yè)，占據(jù)人工智能與軟件服務(wù)領(lǐng)域具有高研究?jī)r(jià)值。然而，現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)涌起的“AI”熱使得大部分人工智能公司估值偏高，預(yù)期收益可能存在泡沫。準(zhǔn)確的估值為企業(yè)帶來更多的股權(quán)融資機(jī)會(huì)和發(fā)展空間。
　　二、文獻(xiàn)綜述
　　對(duì)于股票估值的研究不在少數(shù)，不同的研究方法和統(tǒng)計(jì)方法帶來不同的結(jié)論。其中，股票估值的研究中具有較成熟成果的有絕對(duì)估值法和相對(duì)估值法。絕對(duì)估值法包括折現(xiàn)自由現(xiàn)金流理論及經(jīng)濟(jì)增加值估值等，相對(duì)估值法包括市盈率、市凈率等。早在1962年，William Sharpe提出資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAMP）為股票估值開辟了道路。而Stephen Ross 在此基礎(chǔ)上提出了經(jīng)典的套利定價(jià)理論（APT）概括為多種股票之間存在共同的影響因素加總可得到股票價(jià)值。Kim& Ritter（1999）比較相關(guān)評(píng)價(jià)法對(duì)上市公司估值準(zhǔn)確性發(fā)現(xiàn)使用歷史數(shù)據(jù)比用業(yè)績(jī)預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。Lie& Lie（2002）通過市盈率、市凈率等相對(duì)估值法分別評(píng)估了公司股票內(nèi)在價(jià)值，發(fā)現(xiàn)估值準(zhǔn)確性與公司規(guī)模、無形資產(chǎn)所占比重有關(guān)。
　　三、案例公司研究背景
　�。ㄒ唬┕�司概況
　　A公司（深股002230）類屬于人工智能、大數(shù)據(jù)、人臉識(shí)別、智能穿戴、智能音箱、在線教育等概念板塊。其控制人為中國(guó)移動(dòng)通信有限公司。該公司是語音合成的拔尖企業(yè)，在全球語音市場(chǎng)份額為6.7%，國(guó)內(nèi)更是達(dá)到50%。2010年推出全球首個(gè)智能語音交互云平臺(tái)“訊飛語音云”在“AI+”背景下推動(dòng)建設(shè)“平臺(tái)+賽道”戰(zhàn)略。戰(zhàn)略主要包括為持續(xù)保持行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者地位而構(gòu)建AI開發(fā)者閉環(huán)迭代的生態(tài)體系，及能夠解決社會(huì)剛需并形成利潤(rùn)根據(jù)地的主賽道。A公司在教育、公檢法、醫(yī)療、智慧城市、智能汽車、客服和消費(fèi)者產(chǎn)品等領(lǐng)域形成了產(chǎn)品和應(yīng)用，并逐步拓展和研發(fā)。
　�。ǘ�）公司市場(chǎng)表現(xiàn)
　　2018年3月29日A公司宣布進(jìn)行5112343.5CNY股票回購(gòu)。信號(hào)理論認(rèn)為，股票回購(gòu)?fù)�往作為�?nèi)部人與外部人信息不對(duì)稱時(shí)，公司股價(jià)被低估或公司預(yù)期盈余優(yōu)于市場(chǎng)的可執(zhí)行性信號(hào)表達(dá)。而通過國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)查找到近年來A公司的托賓Q值約為3～6之間，證明公司存在較大投資機(jī)會(huì)，符合股東利益最大化要求。在中國(guó)市場(chǎng)有效性不足的情況下，信號(hào)理論的效果并不明顯，主要支持代理成本理論即自用現(xiàn)金流觀點(diǎn)。但是考慮到A公司的股東與管理層不存在分歧均為一人，所以代理成本可忽略。股利回購(gòu)昭示了公司未來業(yè)績(jī)表現(xiàn)值得期待。
　　另外公司的融資融券水平逐步提高，公司的分紅具有持續(xù)性和高支付率的特點(diǎn)，為投資者傳遞了企業(yè)業(yè)績(jī)良好具有持續(xù)成長(zhǎng)和發(fā)展?jié)摿Φ男盘?hào)。且公司的資產(chǎn)負(fù)債率穩(wěn)步增至40%左右，適應(yīng)現(xiàn)階段公司高增速發(fā)展。（見圖1）
　　四、案例公司選取理由
　�。ㄒ唬┬袠I(yè)可研究性
　　在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，人工智能行業(yè)具有高新信息技術(shù)的創(chuàng)新性和知識(shí)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。人工智能與其他行業(yè)顯著不同的地方，在于其輕資產(chǎn)眾多，專利與知識(shí)產(chǎn)權(quán)為營(yíng)業(yè)收入的重要來源。所以人工智能板塊上市公司信息披露中產(chǎn)品研發(fā)的資本性支出較多，且大部分以無形資產(chǎn)的形式表現(xiàn)的資產(chǎn)無實(shí)物形態(tài)，難以核算準(zhǔn)確價(jià)值。第二是信息不對(duì)稱。以A公司為例，人工智能與語音教育的日常業(yè)務(wù)包含的固定資產(chǎn)較多且線上業(yè)務(wù)多，但由于國(guó)內(nèi)市場(chǎng)有效性弱且投資者無法獲取充分信息，可能存在“搭便車”行為，除了企業(yè)公布的財(cái)務(wù)報(bào)表中管理層發(fā)布的信息，人工智能行業(yè)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估存在一定難度，很大程度依靠個(gè)人判斷和外來宣傳干擾因素。這給人工智能板塊股票估值帶來了很大難度。
　�。ǘ�）方法可研究性
　　A公司創(chuàng)始人認(rèn)為中國(guó)AI公司估值高因?yàn)橹袊?guó)貨幣數(shù)量與供求關(guān)系；國(guó)民對(duì)于人工智能期待過大；技術(shù)爆炸和高速積累的資本使得馬太效應(yīng)放大化。
　　本文基于人工智能公司視角，將人工智能的公司價(jià)值顯著性特征劃分為技術(shù)資本、人力資本、組織架構(gòu)與盈利能力三個(gè)方面。對(duì)于人工智能公司通常局域杰出的工作團(tuán)隊(duì)和高學(xué)歷高研究能力的技術(shù)人員，這是企業(yè)重要的成本，也是利潤(rùn)的造就者。在與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的數(shù)據(jù)時(shí)代，公司所用有的數(shù)據(jù)能力和自主研發(fā)成為投資者考核的重要技術(shù)性指標(biāo)。而這里的資產(chǎn)并不指財(cái)務(wù)報(bào)表中的貨幣資產(chǎn)等實(shí)物資產(chǎn)，更多是以軟件開發(fā)和研發(fā)支出形式表現(xiàn)的資產(chǎn)。
　　五、案例公司股票估值
　　現(xiàn)代股票定價(jià)理論加入更多統(tǒng)計(jì)應(yīng)用元素，建立在一定的假設(shè)基礎(chǔ)上，模型理論性強(qiáng)且運(yùn)行復(fù)雜。股票定價(jià)理論中普遍認(rèn)可的有MPT、CAPM、因素模型及APT。Steven. Ross創(chuàng)立了套利定價(jià)理論并提出市場(chǎng)杜絕套利機(jī)會(huì)的觀點(diǎn)。通過將資產(chǎn)定義成一個(gè)多因素影響的線性模型，然后尋找恰當(dāng)?shù)囊蛩亟M合來擬合定價(jià)。該模型的優(yōu)點(diǎn)是全面考慮了市場(chǎng)因素與非市場(chǎng)因素，結(jié)論更客觀有效。
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　　本文在借鑒APT（套利定價(jià)理論）的基礎(chǔ)上，以因子分析法替代主成分分析法，通過縱向?qū)Ρ華公司與軟件服務(wù)業(yè)的行業(yè)估值，選用A股CSRC軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)（按照證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類規(guī)定）的深滬上市公司。假設(shè)所有股票價(jià)值受F1， F2…， Fn多個(gè)因素影響，那么股票價(jià)值的回歸方程可以表示為：

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