基于DDM模型和相对估值法下的企业价值评估

企业价值估值理论的发展经历了MM理论、自由现金流量估值模型、资本资产定价模型等理论,理论模型逐渐完善,理论体系也在不断发展。本文通过对估值理论及估值方法的总结梳理,选取古井贡酒集团为调研对象,根据其企业发展特点,运用DDM模型估值和相对估值法中的市盈率法进行估值。综合以上两种估值方法,结合企业真实的财务数据和相关价值理论,针对该现状提出企业可通过利用现代多媒体的渠道增加企业曝光度,加大企业数据透明度等方式吸引投资者进行投资,改善企业被低估的问题。

银行业上市公司估值方法比较分析——基于DDM模型和相对估值法

随着我国股票市场的不断完善与发展,股票价值评估方法越来越多地被投资者广泛使用,探讨如何对上市公司股票进行正确估值,进而得出该公司的投资价值,可以帮助投资者做出科学合理的决策。对于银行业的估值方法,主要有相对估值法和绝对估值法。本文将结合银行业的特征和我国经济金融环境,进一步分析适用于银行业估值方法的主要思路,并结合实例,选取在二级市场较活跃的A银行为样本,利用DDM模型和市净率法(P/B)、市盈率法(P/E)来评估A银行的股票内在价值,并结合宏观经济、A银行的基本面信息、公司财报等对其估值结果进行分析,进而对银行业上市公司估值提出相关建议。

基于DDM模型的证券价值分析——以招商银行(600036)为例

鉴于中国股票市场是弱势有效市场,基于任何历史规律的分析和预测都是不精确的。本文通过在宏观,行业,公司本身三个方面分析,并利用现金流量折现模型(DDM)可以看到,招商的价值被市场低估,该股票在未来具有较大的发展空间,在目前情况下可以低位购进该股票,从而获得投资收益。

Kalman滤波在股票交易模型中的应用

本文在ＤＤＭＳ即股利贴现模型的基础上，利用Ｋａｌｍａｎ 滤波将随机方程变为确定性方程，从而采取相应的决策。

基于三因素模型的金融资产定价理论综述

作为金融学研究的核心问题,金融资产定价理论经过众多学者的不懈努力取得了不断发展,并接受了不断丰富的实证数据的检验和验证。本文针对DDM模型中因采用固定常量而出现估值不准的问题,引入时变贴现率期限结构的概念,通过对时变的风险溢价、相关因子β、时变的无风险利率3因素的分析以及将其进行综合考察的基于贴现率期限结构的时变DDM模型的构建,引入动态因素弥补模型中静态考察时估值存在误差的缺陷。

通货膨胀率波动的区制转换与持续期依赖特征

本文运用具有持续期依赖性质的Markov转换模型和Gibbs抽样方法分析了1996年以来我国月度通货膨胀率波动的非线性区制转换和持续期依赖特征,加深了对通货膨胀率(即通胀率)动态机制的认识。结果表明:通胀率波动存在"低水平"和"高水平"两个区制阶段,两者均值折年率分别为0.260%和7.670%,两个区制的参考分界线为3.700%。21世纪通胀率经历了3次"高水平"阶段,每次均处于同比CPI波动的上升期。通胀率在"低水平"阶段具有明显的正持续期依赖特征,持续30个月时,物价由"低通胀"转入"高通胀"的概率超过0.900;而通胀率在"高水平"阶段几乎不存在持续期依赖性。

一种大型非线性系统求解算法—Newton—SOR＋算法

介绍了一种适用于大型非线性系统求解的Ｎｅｗｔｏｎ－ＳＲＯ＋算法，并结合已开发的半导体器件模拟软件ＳＭＤＳ１．０中的算法设计，以漂移－扩散模型为基础，讨论了该算法在耦合系统求解中的运用。

文献资源主题向量表征方法分析及改进研究

DDM模型在现在流行的LDA模型中引入了残差分量来弥补判别信息的丢失,而由于文档词汇服从幂律分布,导致残差分量会受到高频主题词汇的影响。本文提出了HDDM模型,利用改进的TF-IDF函数,设置残差分量采样时的权重,提高了低频词汇在残差分量中的作用。实验证明这种模型提高了个性化推荐的推荐质量,使得查准率得到进一步的提升。

企业并购问题讨论

从经济学角度引入了6种理论解释并购动机;采用DDM、FCFF(FCFE)和RI三种财务模型作为目标企业的定价方法; 用NPV方法分析了并购中的利益分配问题,同时讨论了bootstrap效应和代理人问题。

当实证主义传统遇到“大脑黑箱”——神经经济学“生理效用”理论解析

神经经济学关于人类决策行为的最新研究对实证主义传统讳莫如深的"大脑黑箱"进行了深刻剖析。本文通过对神经经济学"生理效用"理论和DDM模型及其应用价值的深入解读,发现大脑决策过程实则是神经系统对"满意程度"的生物计算和评估过程,即一个对决策价值信号赋值与比较的过程。这些研究第一次系统地在人们的内在神经活动与外在决策行为之间建立起了一种直观的联系,且认为如果决策行为是由大脑对决策价值进行适应性编码产生的,那么无论决策的情境有何差异,其在大脑决策机制中都有着相似的编码过程。因此存在一个对跨情境选择行为和反应时间做出一般预测的可能性,称为共同决策机制。这为解决简单情况下离散选择的样本外预测提供了新思路。显然,神经经济学正在深层次上悄然改变着经典经济学的固有思维模式,为决策理论的微观基础提供了全新的科学诠释。

基于金融建模实验平台的交通银行投资价值分析

基于金融建模实验平台构建DDM模型和PE模型，对交通银行的投资价值进行估计和分析。采用DDM估计方法，估算出交通银行的基本值为6．51元/股。以工商银行为对比银行，采用静态PE估值方法，估算出交通银行的合理价位为5．36∽7．51元/股；采用动态PE估值方法，估算出交通银行的合理价位为4．86∽6．71元/股。可以认为交通银行股价被低估，具有较大的投资价值。

突发公共事件中金融市场价格与均衡价格的协整分析

本文利用DDM模型对我国金融市场的均衡价格(指数)进行了度量和估算,并基于2001年至2011年的最新金融数据,通过VAR模型和VECM模型分析了突发公共事件(如非典与次贷危机)对我国金融市场价格的冲击和具体的影响,揭示了均衡价格和市场价格具有长期的协整关系。本文论证了金融市场均衡稳定性是脆弱的,市场自我修复的功能并不强,市场对冲击有过度的反应,市场均衡价格有自我强化和自我增加的趋势。均衡价格和市场价格对突发事件冲击(随机扰动项)的反应不同,股市均衡价格冲击不管是对自身还是对市场价格未来值的影响都是非收敛性的。

现金流折现法

前面在介绍完相对估值法——倍数比较法之后，我们介绍了绝对估值法中的红利折现法，即DDM模型。DDM模型是将股票预计的未来红利收入折算为现值，来评估股票的价值。现在我们介绍另一种绝对估值方法——现金流折现法。企业的经济活动就表现为现金的流入和流出，

DDM模型不确定性与银行投资者关系管理

对银行股基本价值的判断是银行投资者关系管理部门与投资者沟通的基础。目前全球投资者通用三阶段DDM现金流折现模型进行银行股估值,该模型是通过预测银行未来现金流和终值折现加总后得到银行内在价值的分析方法。在实际应用中,对折现率、每年现金流、终值和银行ROE等不确定性变量的预测影响着对银行长期价值的判断。投资者关系管理部门应在经济运行和银行客观经营基础上,理解银行估值模型的不确定性,从而与投资者进行有效沟通,保持资本市场对这些不确定性因素的合理判断,引导资本市场从长期价值投资角度理解银行。

上市公司投资回报分析 ——以贵州茅台为例

伴随着我国资本主义的发展,投资者面临的风险也越来越大,因为上市公司投资回报问题成为投资者最为关心的问题.本文选取了贵州茅台作为研究对象,从宏观经济以及上市公司行业投资价值进行分析,基于DDM模型进一步评估企业价值,进行投资回报分析,并提出了改善投资者回报状况的政策建议.

滚动球变换的数字水深模型多尺度表达

空间数据的多尺度表达,是GIS领域研究的重点和难点问题之一。本文以数字水深模型(Digital Depth Mod-el,DDM)为研究对象,从DDM的地理和尺度特性出发,在分析二维滚动圆变换算法原理的基础上,通过对二维滚动圆变换算法的维数扩展,提出一种可用于DDM多尺度表达的滚动球变换算法。即利用不同大小的三维空间球体代替二维滚动圆沿给定DDM的上侧表面滚动,得到可保留正向地貌,缩小或填平小于一定尺度下的海底负向地貌的DDM,从保障舰船海上航行安全的角度,实现对DDM的多尺度表达。另阐述了该算法的基本原理和实现步骤,并在VC++环境下对算法的正确性和有效性进行了验证。实验结果表明,该算法在符合DDM多尺度表达原则的前提下,能较好地保持DDM的基本地形特征,且具有较高的计算效率。

数字水深模型多尺度表达方法研究

针对现有数字水深模型(DDM)多尺度表达过程中由于单一固守"安全性"准则所导致的DDM表达精度不高和DDM产品形式单一及使用范围受限的问题,该文在简要介绍二维滚动圆变换及其在等深线化简中的应用的基础上,通过对二维滚动圆变换的维数扩展,提出了滚动球变换的概念。经过大量的计算推导,得到了正(负)向滚动球变换的不同组合方式,实现了既可以顾及"安全性"准则,又能够满足"保真性"需求的DDM多尺度表达方法。该方法可以提高测深数据的利用率和数据表达精度,适应多领域不同层次的DDM应用需求。

试析股利折现模型定价与市盈率模型定价

如何给股票定价,一直是股票分析家所关注的重点。而采用何种方法给股票定价,不同的人采取的方法也是不同的.本文中主要阐述基础分析定价法中的股利折现模型定价与市盈率模型定价及二者的联系和区别.

中国股票市场的风险溢价

在阐述股权风险溢价必要性的基础上,分别利用几何平均方法、DDM模型和盈利增长模型对我国沪深两市1997～2001年期间A股股票的风险溢价进行了测算。结果表明,我国A股股票的实际风险溢价为负,股票市场存在较大的投机性泡沫。