■ 劉燦燦 徐明瑜 陳佳欣

（1.天源資產(chǎn)評(píng)估有限公司江蘇分公司，南京 210005；2.南京審計(jì)大學(xué)金審學(xué)院，南京 210033；3.南京大學(xué)，南京 210023）

一、引言

供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)高質(zhì)量資產(chǎn)評(píng)估的需求日益迫切，同時(shí)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中產(chǎn)生的新業(yè)態(tài)對(duì)資產(chǎn)評(píng)估的理論和實(shí)務(wù)研究也提出了新的命題。因此，如何實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)評(píng)估理論和實(shí)踐的動(dòng)態(tài)平衡，提升資產(chǎn)評(píng)估的專業(yè)水平以更好地服務(wù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，成為資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)各參與主體需要探討的重要問題。

定性分析和定量分析是兩種不同的分析方法，定性分析是對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行“質(zhì)”的方面的分析，定量分析則是揭示研究對(duì)象的數(shù)量特征、數(shù)量關(guān)系與數(shù)量變化的分析，兩者均是資產(chǎn)評(píng)估實(shí)務(wù)中常用的分析手段。在目前的資產(chǎn)評(píng)估實(shí)踐中，定性分析方法的應(yīng)用非常普遍，定量分析方法雖然也運(yùn)用的較多，但主要是一些簡(jiǎn)單分析方法的應(yīng)用，對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)中較復(fù)雜方法的運(yùn)用比較少，回歸分析作為一種重要的定量分析方法，其應(yīng)用也比較有限。資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展取得了顯著的成績(jī)，為了更好地滿足外部市場(chǎng)的需求，資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)也對(duì)自身發(fā)展提出了更高和更嚴(yán)格的要求。在新的發(fā)展格局下，資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員已經(jīng)深刻認(rèn)識(shí)到，不斷學(xué)習(xí)并靈活運(yùn)用其他學(xué)科的知識(shí)有助于充分發(fā)揮資產(chǎn)評(píng)估的功能以服務(wù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員在實(shí)踐中運(yùn)用新知識(shí)和新方法的研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)對(duì)本文具有重要的啟發(fā)作用。有鑒于此，本文以回歸分析這一定量分析方法在評(píng)估實(shí)踐中的應(yīng)用作為研究?jī)?nèi)容，搜集整理相關(guān)的評(píng)估報(bào)告，對(duì)并購(gòu)重組活動(dòng)中采用回歸分析方法的案例進(jìn)行系統(tǒng)梳理。

二、樣本概況

課題組搜集了2017年至2020年并購(gòu)重組事件對(duì)應(yīng)的資產(chǎn)評(píng)估報(bào)告，在整理數(shù)據(jù)的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，目前回歸分析方法在上市公司比較法評(píng)估標(biāo)的資產(chǎn)過(guò)程中運(yùn)用的較多，共搜集到7 份樣本報(bào)告。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，樣本報(bào)告中該方法均應(yīng)用在確定價(jià)值比率這一關(guān)鍵步驟上。從評(píng)估基準(zhǔn)日來(lái)看，樣本報(bào)告均分布在2018年和2019年兩個(gè)年度，未觀察到2017年和2020年有類似樣本。具體來(lái)看，2018年的樣本報(bào)告為1 份，其余6 份報(bào)告的評(píng)估基準(zhǔn)日均為2019年，說(shuō)明回歸分析是近幾年才開始在并購(gòu)重組標(biāo)的資產(chǎn)評(píng)估中使用的一種新方法，而且其應(yīng)用在年度分布上未呈現(xiàn)規(guī)律性。從標(biāo)的資產(chǎn)所屬行業(yè)來(lái)看，制造業(yè)樣本量為3 份，金融業(yè)樣本量為2 份，建筑業(yè)和農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的樣本量均為1 份。從采用的具體方法來(lái)看，4 份樣本報(bào)告將方法名稱定義為相關(guān)分析，其余3 份則將方法定義為回歸分析。在具體參數(shù)的選取上，除一份樣本報(bào)告沒有進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明外，其余報(bào)告均詳細(xì)闡述了使用的具體參數(shù)，主要包括相關(guān)性系數(shù)和判定系數(shù)R2等。整體而言，資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員近幾年逐漸開始在上市公司比較法中使用相關(guān)分析和回歸分析來(lái)確定價(jià)值比率，但涉及的樣本報(bào)告數(shù)量較少，說(shuō)明該方法在目前的評(píng)估實(shí)踐中應(yīng)用仍然比較有限。樣本概況如表1所示。

表1 回歸分析方法樣本概況表①樣本報(bào)告按照證監(jiān)會(huì)審核時(shí)間由近及遠(yuǎn)排序。

三、方法應(yīng)用分析

（一）相關(guān)分析

資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員在確定案例一的價(jià)值比率時(shí)，基于目前常用的價(jià)值比率——市盈率（PE）、市凈率（PB）、市銷率（PS）、企業(yè)價(jià)值與折舊息稅前利潤(rùn)比率（EV/EBITA）、市現(xiàn)率（PCF）等，以標(biāo)的資產(chǎn)所屬行業(yè)的若干上市公司作為樣本，對(duì)每股單價(jià)和市盈率、市現(xiàn)率、企業(yè)價(jià)值與折舊息稅前利潤(rùn)比率、市凈率以及市銷率等具體參數(shù)的相關(guān)性進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)市銷率、市凈率均與股權(quán)價(jià)值顯著相關(guān)，但考慮到市凈率較市銷率更能夠體現(xiàn)企業(yè)間的成本、經(jīng)營(yíng)管理差異，故報(bào)告最終選取了市凈率作為價(jià)值比率。從該報(bào)告披露的數(shù)據(jù)和信息來(lái)看，報(bào)告說(shuō)明了相關(guān)分析所用的變量、變量之間的相關(guān)系數(shù)以及相關(guān)程度等，但未詳細(xì)解釋采用的數(shù)據(jù)數(shù)量以及數(shù)據(jù)所屬的時(shí)間區(qū)間，也未說(shuō)明是否對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行了檢驗(yàn)以及最終的檢驗(yàn)結(jié)果。案例一對(duì)各參數(shù)的相關(guān)性分析結(jié)果如表2所示。

表2 案例一相關(guān)性分析結(jié)果表

續(xù)表

案例四、五和六也同樣采用了相關(guān)分析來(lái)確定價(jià)值比率。案例四通過(guò)測(cè)算標(biāo)的資產(chǎn)所屬行業(yè)上市公司的市值與其歸屬于母公司股東權(quán)益、總資產(chǎn)、歸屬于母公司凈利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)收入、凈資本的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)上市公司市值與歸屬于母公司股東權(quán)益的相關(guān)性較高且較為穩(wěn)定，因此資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員選擇了市凈率作為比準(zhǔn)價(jià)值比率。但報(bào)告未對(duì)所選樣本對(duì)應(yīng)的可比公司數(shù)量、具體參數(shù)取值以及是否對(duì)變量進(jìn)行了顯著性檢驗(yàn)等內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

案例五中，資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員以同行業(yè)上市公司作為樣本，在剔除數(shù)據(jù)不完整的公司后，采用上市公司在評(píng)估基準(zhǔn)日前三年的數(shù)據(jù)，分別對(duì)市值與凈資產(chǎn)、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、凈利潤(rùn)，以及企業(yè)價(jià)值與折舊息稅前利潤(rùn)四組價(jià)值比率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)標(biāo)的公司所處行業(yè)分類中上市公司的企業(yè)價(jià)值與折舊息稅前利潤(rùn)、市值與凈利潤(rùn)之間的相關(guān)性比較顯著。進(jìn)而又對(duì)8 家可比公司的價(jià)值比率進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值與折舊息稅前利潤(rùn)的相關(guān)性最為顯著，故樣本報(bào)告最終采用了企業(yè)價(jià)值與折舊息稅前利潤(rùn)比率作為價(jià)值比率乘數(shù)。案例五中對(duì)同行業(yè)上市公司和市場(chǎng)法選擇的可比公司數(shù)據(jù)均進(jìn)行了檢驗(yàn)，也說(shuō)明了對(duì)應(yīng)的樣本量分別是15 個(gè)和8 個(gè)，闡述了相關(guān)性和擬合優(yōu)度數(shù)值，整體上信息披露較為完整，但報(bào)告未詳細(xì)說(shuō)明參數(shù)檢驗(yàn)的顯著性程度。

案例六中采用擬合曲線方式選取價(jià)值比率。具體來(lái)看，資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員考察了標(biāo)的資產(chǎn)所屬行業(yè)的所有上市公司（72 家）2016年至2018年的企業(yè)價(jià)值與凈資產(chǎn)、凈利潤(rùn)、銷售收入、折舊息稅前利潤(rùn)之間的相關(guān)性，并繪制出能夠反映上述各變量與企業(yè)價(jià)值之間相關(guān)性的散點(diǎn)圖。通過(guò)分析散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)，凈資產(chǎn)與企業(yè)價(jià)值的相關(guān)性最高，各散點(diǎn)對(duì)擬合曲線的離散程度明顯小于凈利潤(rùn)、銷售收入、折舊息稅前利潤(rùn)三個(gè)指標(biāo)的離散程度，因此最終采用市凈率指標(biāo)來(lái)對(duì)標(biāo)的資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值進(jìn)行估算。資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員在通過(guò)散點(diǎn)圖揭示變量之間的相關(guān)性時(shí)，一方面應(yīng)了解運(yùn)用散點(diǎn)圖判斷變量之間的相關(guān)性具有合理性和可操作性，通過(guò)散點(diǎn)圖可以大致判斷兩個(gè)變量之間有無(wú)相關(guān)關(guān)系，并能夠?qū)ψ兞块g的關(guān)系形態(tài)作出大致的描述。但另一方面也要明確，散點(diǎn)圖不能準(zhǔn)確反映變量之間的相關(guān)程度，為了確定變量之間的相關(guān)程度，仍需要計(jì)算相關(guān)系數(shù)。

（二）回歸分析

案例二中，資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員在選擇價(jià)值比率時(shí)，通過(guò)選取標(biāo)的資產(chǎn)所屬行業(yè)的36 家上市公司作為分析樣本，對(duì)上市公司近三年的平均歸母凈利潤(rùn)與近三年平均市值、近三年平均歸母凈資產(chǎn)與近三年平均市值、近三年平均主營(yíng)業(yè)務(wù)收入與近三年平均市值，以及近三年平均折舊息稅前利潤(rùn)與近三年平均企業(yè)價(jià)值等四個(gè)價(jià)值比率進(jìn)行線性回歸分析?；貧w結(jié)果顯示，市盈率、企業(yè)價(jià)值與折舊息稅前利潤(rùn)比率兩個(gè)價(jià)值比率調(diào)整后的R2數(shù)值較高。為了進(jìn)一步驗(yàn)證上述結(jié)果的穩(wěn)定性，資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員還對(duì)所選取的全部8 家可比公司的四類價(jià)值比率進(jìn)行了線性回歸，發(fā)現(xiàn)市凈率、市銷率、企業(yè)價(jià)值與折舊息稅前利潤(rùn)比率三個(gè)價(jià)值比率調(diào)整后的R2均處于較高水平，均可以反映一定程度的相關(guān)性。因此，報(bào)告最終選取了市凈率、市銷率和企業(yè)價(jià)值與折舊息稅前利潤(rùn)比率三個(gè)指標(biāo)作為比準(zhǔn)價(jià)值比率。以R2作為選取價(jià)值比率的主要依據(jù)具有合理性，因?yàn)榕卸ㄏ禂?shù)R2是測(cè)度回歸直線對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)擬合程度的指標(biāo)。但是報(bào)告中未說(shuō)明回歸分析中線性關(guān)系檢驗(yàn)和回歸系數(shù)檢驗(yàn)兩方面的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果。

案例三中的資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員以與標(biāo)的資產(chǎn)屬于相同行業(yè)且數(shù)據(jù)完整的201 家上市公司在評(píng)估基準(zhǔn)日前三年的數(shù)據(jù)作為分析基礎(chǔ)，將企業(yè)價(jià)值和市場(chǎng)價(jià)值定義為因變量，對(duì)應(yīng)的自變量分別為折舊息稅前利潤(rùn)以及凈利潤(rùn)、凈資產(chǎn)和銷售收入，然后對(duì)自變量和因變量之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析。分析結(jié)果表明，對(duì)于標(biāo)的資產(chǎn)所屬行業(yè)來(lái)說(shuō)，折舊息稅前利潤(rùn)與企業(yè)價(jià)值之間的相關(guān)性比較顯著，相對(duì)于其他三個(gè)因變量，折舊息稅前利潤(rùn)的擬合程度更高。最終，資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員在綜合考慮標(biāo)的資產(chǎn)所屬行業(yè)特征的基礎(chǔ)上，選擇了企業(yè)價(jià)值與折舊息稅前利潤(rùn)比率作為價(jià)值比率乘數(shù)。案例三的報(bào)告中詳細(xì)說(shuō)明了樣本量、因變量、自變量以及相關(guān)性系數(shù)、擬合優(yōu)度等，信息披露較為完整，但是報(bào)告未詳細(xì)說(shuō)明回歸分析結(jié)果的顯著性情況。

案例七通過(guò)構(gòu)建多元回歸方程來(lái)挖掘變量之間的關(guān)系，即根據(jù)自變量X 和因變量Y 之間的關(guān)系，建立變量之間的直線線性關(guān)系近似表達(dá)式來(lái)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和預(yù)測(cè)分析。最終資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員得到了單位EBITDA 之EV 與單位EBITDA 之銷售額、單位EBITDA×IR、單位EBITDA 之賬面企業(yè)價(jià)值×IR 之間的關(guān)系方程式（IR 為評(píng)估時(shí)點(diǎn)以評(píng)估基準(zhǔn)日指數(shù)比），在評(píng)估出單位EBITDA 之EV 后，再乘以EBITDA 即可以得到假設(shè)被評(píng)估企業(yè)為上市公司時(shí)的企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值EV。相對(duì)于其他案例，案例七采用的方法更為復(fù)雜，建立了因變量與多個(gè)自變量之間的多元回歸方程，但報(bào)告沒有說(shuō)明回歸方程的擬合優(yōu)度、顯著性以及方程是否存在多重共線性問題等內(nèi)容。

表3 案例二回歸分析結(jié)果表

（三）小結(jié)

通過(guò)對(duì)上述案例的分析發(fā)現(xiàn)，案例報(bào)告在選取價(jià)值比率時(shí)，未采用目前評(píng)估實(shí)踐中常用的將標(biāo)的資產(chǎn)所屬行業(yè)特征和常用價(jià)值比率適用性相結(jié)合的定性分析方法，而是采用統(tǒng)計(jì)學(xué)中較復(fù)雜的相關(guān)分析和回歸分析方法。在具體參數(shù)選取方面，樣本報(bào)告大都基于常用的價(jià)值比率類型，采用標(biāo)的資產(chǎn)所屬行業(yè)的上市公司數(shù)據(jù)或者同時(shí)結(jié)合市場(chǎng)法中選擇的可比公司數(shù)據(jù)，對(duì)常用價(jià)值比率與市值或企業(yè)價(jià)值之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。在樣本中，有的報(bào)告直接采用價(jià)值比率數(shù)據(jù)（如市盈率），而有的報(bào)告則是運(yùn)用計(jì)算價(jià)值比率的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（如凈利潤(rùn)），本質(zhì)上這兩者并沒有實(shí)質(zhì)性的差異。在信息披露方面，樣本報(bào)告大都說(shuō)明了最終的相關(guān)系數(shù)或繪制出呈現(xiàn)變量之間關(guān)系的散點(diǎn)圖，以便報(bào)告使用者了解價(jià)值比率的選擇過(guò)程，但也有些報(bào)告未詳細(xì)披露選擇數(shù)據(jù)數(shù)量以及數(shù)據(jù)所屬的時(shí)間區(qū)間等關(guān)鍵問題。同時(shí)，大多數(shù)案例報(bào)告僅對(duì)選取的變量數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步分析，未進(jìn)行進(jìn)一步的討論，如在繪制散點(diǎn)圖之后沒有進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，在相關(guān)性檢驗(yàn)后沒有說(shuō)明顯著性水平，這都需要引起資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員的重視。

四、案例分析

通過(guò)對(duì)上述樣本報(bào)告的詳細(xì)分析，有助于資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員明確相關(guān)分析的基本概念，即相關(guān)分析是為了解決變量之間是否存在關(guān)系、存在什么樣的關(guān)系以及關(guān)系強(qiáng)度如何等問題的方法。通常，資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員可以通過(guò)繪制散點(diǎn)圖（如表1案例五）的方式分析變量之間的關(guān)系，散點(diǎn)圖是一種發(fā)現(xiàn)變量之間關(guān)系的直觀方法，通過(guò)散點(diǎn)圖可以大體看出變量之間的關(guān)系形態(tài)。但散點(diǎn)圖難以準(zhǔn)確反映變量之間的相關(guān)程度，進(jìn)而還需要計(jì)算相關(guān)系數(shù)來(lái)度量變量之間的相關(guān)程度。

某一新方法在運(yùn)用的過(guò)程中，現(xiàn)有研究者會(huì)對(duì)前人的觀點(diǎn)進(jìn)行歸納和總結(jié)，因此最新的案例或者研究成果更能代表某一類新方法的運(yùn)用情況和研究進(jìn)展。回歸分析方法在并購(gòu)重組評(píng)估中的運(yùn)用也遵循上述邏輯。因此，我們選擇評(píng)估基準(zhǔn)日為2019年12月31日的樣本報(bào)告（案例一）進(jìn)行更詳細(xì)地分析。

（一）數(shù)據(jù)搜集和篩選

案例一的評(píng)估基準(zhǔn)日為2019年12月31日，標(biāo)的資產(chǎn)屬于農(nóng)、林、牧、漁業(yè)。在選取價(jià)值比率時(shí)，資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員以評(píng)估基準(zhǔn)日滬、深兩市若干畜牧養(yǎng)殖上市公司作為樣本，選取了市盈率PE、市盈率PE（扣除非經(jīng)常性損益）、市現(xiàn)率PCF（經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流）、市現(xiàn)率PCF（現(xiàn)金凈流量）、EV/EBITDA（企業(yè)價(jià)值與折舊息稅前利潤(rùn)比率）、市凈率PB 和市銷率PS 7 個(gè)可能與企業(yè)價(jià)值相關(guān)的參數(shù)，然后對(duì)樣本中上市公司的每股單價(jià)與上述7 個(gè)參數(shù)的相關(guān)性進(jìn)行了分析。我們采用與案例報(bào)告相同的篩選方式，搜集整理同行業(yè)上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)，共獲得15 家上市公司的數(shù)據(jù)，剔除信息和數(shù)據(jù)不全的公司后（1家），得到14 家上市公司的數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ)，具體數(shù)據(jù)如附表1所示。

（二）繪制散點(diǎn)圖

首先，通過(guò)繪制散點(diǎn)圖描述變量之間的關(guān)系。分別繪制上述7 個(gè)參數(shù)與每股單價(jià)之間的散點(diǎn)圖，除市凈率之外（圖1），其他6 個(gè)參數(shù)與每股單價(jià)的散點(diǎn)圖如附表2所示。散點(diǎn)圖顯示，每股單價(jià)與市盈率、市凈率的線性關(guān)系比較密切，其中與市凈率的關(guān)系最為密切，而與市現(xiàn)率的關(guān)系最不密切。這與案例二中資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員最終選取市凈率作為價(jià)值比率的結(jié)論是一致的。市凈率與每股市價(jià)的散點(diǎn)圖如圖1所示。

圖1 每股市價(jià)與市凈率關(guān)系散點(diǎn)圖

（三）相關(guān)分析

資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員在對(duì)變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)時(shí)，應(yīng)明確相關(guān)系數(shù)的取值通常在-1 和+1 之間，若相關(guān)系數(shù)為正數(shù)，表明兩者之間存在正線性相關(guān)關(guān)系，否則，兩者之間存在負(fù)線性相關(guān)關(guān)系。通常，將相關(guān)系數(shù)大于等于0.8 界定為高度相關(guān)；大于等于0.5小于0.8 視為中度相關(guān)；大于等于0.3 小于0.5 視為低度相關(guān)；當(dāng)兩者相關(guān)性系數(shù)小于0.3 時(shí)，說(shuō)明兩個(gè)變量之間基本不相關(guān)。變量之間的相關(guān)性系數(shù)如表4所示。

表4 相關(guān)性系數(shù)表

從相關(guān)性系數(shù)表可以看出，每股單價(jià)和市凈率的相關(guān)性系數(shù)最高，為0.5991；其次是與市盈率的相關(guān)性系數(shù)，分別為0.4321（扣非）和0.3976。每股單價(jià)與市現(xiàn)率、市銷率等雖然也存在相關(guān)性，但相關(guān)度較低。根據(jù)相關(guān)程度的判斷標(biāo)準(zhǔn)，每股單價(jià)和市凈率為中度相關(guān)，和市盈率的為低度相關(guān)，和市現(xiàn)率、市銷率和企業(yè)價(jià)值與折舊息稅前利潤(rùn)比率基本不相關(guān)。雖然相關(guān)性檢驗(yàn)?zāi)軌虬l(fā)現(xiàn)變量之間的相關(guān)程度，但這種解釋必須建立在對(duì)相關(guān)系數(shù)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上。樣本報(bào)告最終選取了相關(guān)度最高的市凈率作為價(jià)值比率，但未對(duì)變量的相關(guān)性進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，存在一定的不足。因此，我們將每股單價(jià)作為因變量Y，市凈率作為自變量X 進(jìn)行回歸分析，以此檢驗(yàn)每股單價(jià)與市凈率之間相關(guān)性的顯著性。

（四）回歸分析

回歸分析側(cè)重于考察變量之間的數(shù)量關(guān)系，并通過(guò)一定的數(shù)學(xué)表達(dá)式將這種關(guān)系描述出來(lái)，進(jìn)而確定一個(gè)或者幾個(gè)變量的變化對(duì)另一個(gè)特定變量的影響方向和影響程度。其中，被預(yù)測(cè)或者被解釋的變量為因變量，用于預(yù)測(cè)或者解釋因變量的變量為自變量。當(dāng)只有一個(gè)自變量時(shí)，為一元回歸；同時(shí)若因變量和自變量之間的關(guān)系為線性時(shí)，則為一元線性回歸。我們采用常用的分析工具Excel 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。

每股單價(jià)與市凈率的回歸結(jié)果見表5。

表5 回歸分析結(jié)果表

資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員應(yīng)理解判定系數(shù)R2的內(nèi)涵，它是回歸方程對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)擬合程度的度量。若所有觀測(cè)點(diǎn)都落在直線上，則R2的值為1，表明擬合是完全的。如果R2的值為0，說(shuō)明因變量和自變量無(wú)關(guān)，即自變量完全無(wú)法解釋自變量的變差。上述兩者均為較極端的情況，通常R2取值在0 和1 之間，R2越接近1 表明回歸直線和各觀測(cè)點(diǎn)越接近，用自變量來(lái)解釋因變量的變差部分就越多，回歸直線的擬合程度就越好。反之，R2越接近0 說(shuō)明回歸直線的擬合程度就越差。表5的回歸結(jié)果顯示，多重判定系數(shù)R Square 為35.89%，代表的實(shí)際意義是在每股單價(jià)的變差中，能被市凈率所解釋的比例約為35.89%。調(diào)整后的多重判定系數(shù)Adjusted R Square為30.54%，意味著在對(duì)樣本量和模型中的自變量進(jìn)行調(diào)整后，在每股單價(jià)的變差中，能被市凈率所解釋的比例約為30.54%。從多重判定系數(shù)的數(shù)值可以看出，整體上市凈率對(duì)每股單價(jià)的解釋比例較高。Significance F 數(shù)值為0.0235，說(shuō)明P 值與給定的顯著性水平0.05 相比較小，拒絕原假設(shè)，即F 檢驗(yàn)表明每股單價(jià)和市凈率之間的線性關(guān)系顯著。綜上，我們通過(guò)上述散點(diǎn)圖的繪制、相關(guān)性和顯著性的檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，案例一中對(duì)價(jià)值比率的選取具有合理性，但報(bào)告對(duì)相關(guān)參數(shù)的描述和信息披露的完整度仍需改善，資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員需要關(guān)注信息披露及其質(zhì)量，以便報(bào)告使用者能夠更清晰地理解報(bào)告內(nèi)容。

五、結(jié)論與展望

本文研究了并購(gòu)重組活動(dòng)中采用上市公司比較法評(píng)估標(biāo)的資產(chǎn)時(shí)，運(yùn)用回歸分析方法確定價(jià)值比率的案例。通過(guò)分析樣本案例，我們發(fā)現(xiàn)回歸分析是資產(chǎn)評(píng)估實(shí)務(wù)領(lǐng)域近幾年開始逐漸采用的方法，總體來(lái)說(shuō)樣本量較少，同時(shí)方法在信息披露和具體操作等環(huán)節(jié)仍然存在需要繼續(xù)完善的地方。但該方法的使用在一定程度上說(shuō)明了資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員對(duì)定量分析方法的深入研究和重視，是資產(chǎn)評(píng)估實(shí)踐領(lǐng)域的突破性進(jìn)展，具有巨大的理論和實(shí)踐指導(dǎo)意義。本文通過(guò)案例研究，不僅能夠?yàn)橘Y產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員在實(shí)務(wù)中運(yùn)用回歸分析方法提供具體建議，而且可以為資產(chǎn)評(píng)估方法的創(chuàng)新提供些許見解?？傮w而言，本文的研究獲得了一些有益的研究結(jié)論，但也存在一些不足，有待今后的進(jìn)一步研究，主要表現(xiàn)在：

1.本文僅考察了在運(yùn)用上市公司比較法評(píng)估并購(gòu)重組標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)值時(shí)，選取價(jià)值比率階段運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的案例，而且樣本量較小。因此，課題組后續(xù)將持續(xù)觀察該方法在確定價(jià)值比率時(shí)的運(yùn)用情況，同時(shí)，在未來(lái)的研究中將其他評(píng)估過(guò)程中涉及回歸分析的報(bào)告也納入研究樣本，樣本量的擴(kuò)大有助于檢驗(yàn)研究結(jié)果的穩(wěn)定性。

2.本文通過(guò)實(shí)際案例詳細(xì)剖析了如何運(yùn)用散點(diǎn)圖、相關(guān)分析和回歸分析來(lái)確定合適的價(jià)值比率，同時(shí)說(shuō)明了如何解釋回歸分析的結(jié)果，能夠給資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員帶來(lái)一定啟示。但本文僅分析了一元線性回歸方法，實(shí)際上，在許多現(xiàn)實(shí)問題中，涉及的自變量可能有多個(gè)，此時(shí)對(duì)應(yīng)的就是多元線性回歸分析，其在計(jì)算上比一元線性方程要復(fù)雜的多。后期我們將選取案例并運(yùn)用統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案軟件SPSS 解析如何進(jìn)行多元線性回歸，從而為資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)人員提供更深入的參考。

附表一：

附表二：

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