成長價值模型(Growth Value Model, GVM) 認為股票的內在價值是淨值與股東權益報酬率(ROE)的綜效結果，因此主張股價淨值比(PBR)的公式為PBR=k*(1+Max(ROE,0))^m，其中m=成長係數，k=價值係數。之前以台灣股市為範圍的研究顯示，GVM具有良好的企業估值能力。為了進一步強化GVM的可靠度，本研究以大陸上市公司為研究範圍。此外，分別以直接法的傳統迴歸分析與變數誤差迴歸(Error-in-Variables)、間接法的均值回歸估計成長價值模式(GVM)中的價值係數k與成長係數m，並進行比較。結果顯示：(1) 以產業為分類的資料集顯示，各產業的k、m值相差頗大，因此不同產業必須使用不同的評價模型。尤其金融、能源及房地產業。(2) 以規模為分類的資料集顯示，規模確實對k、m值有影響。(3) 傳統迴歸分析與變數誤差迴歸估計的m值與k值差異頗大，因此使用理論更健全的變數誤差迴歸有其必要。(4) 台灣股市不同市值的企業的直接法估計的m值皆大於間接法估計的m值，但大陸股市正好相反。

The Growth Value Model (GVM) proposed that the relationship between Return On Equity (ROE) and Price-Book Ratio (PBR) is , where  and . To further strengthen the reliability of GVM, this study employed the listed companies in mainland China as the research scope. In addition, the coefficients k and m in the GVM were respectively estimated by traditional regression analysis, error-in-variables (EIV) regression analysis, and mean reversion approach. The results showed that (1) datasets classified by industry show that the k and m values of various industries are quite different, so specific industry must use its specific evaluation models. Especially financial, energy and real estate. (2) The data set classified by market value showed that the market value does have some influences on the values of k and m. (3) The difference of estimation of m value between the traditional regression analysis and the EIV regression analysis is rather large, so it is necessary to use EIV regression analysis, whose assumptions are more reasonable, to estimate m values. (4) The m values estimated with EIV regression analysis are greater than those with mean reversion approach, and the results are opposite to the studies with data sets in Taiwan stock market.

目錄
誌謝	I
目錄	I
圖目錄	IV
表目錄	VII
第一章	緒論	1
1.1 研究動機與目的	1
1.2 研究方法	4
1.3 研究內容	5
第二章	文獻回顧	6
2.1 企業評價	6
2.1.1 剩餘財產請求權	6
2.1.2 盈餘分配請求權	6
2.2 成長價值法	7
2.3 均值回歸 (mean reversion)	11
2.4 營建企業之企業評價	12
第三章	研究方法	15
3.1 前言	15
3.2 成長價值模型	15
3.2.1 公式的假設與推導	15
3.2.2 公式的特例與意義	17
3.2.3 公式的實際建構方法：迴歸分析	17
3.3 變數誤差模型	18
3.3.1 線性變數誤差模型	18
3.3.2 Deming regression (戴明迴歸)	20
3.4 以變數誤差模型估計成長價值模型中的參數	24
3.5 股東權益報酬率與年報酬率之相關性	28
第四章	模型參數的估計：直接法	30
4.1 前言	30
4.2 產業	31
4.2.1 傳統迴歸	31
4.2.2 變數誤差迴歸	35
4.3 規模(市值)	40
4.3.1 傳統迴歸	40
4.3.2 變數誤差迴歸	44
4.4 風險	48
4.4.1 傳統迴歸	48
4.4.2 變數誤差迴歸	52
4.5 年度	56
4.5.1 傳統迴歸	56
4.5.2 變數誤差迴歸	60
4.6 結論	64
4.6.1 產業	64
4.6.2 規模	67
4.6.3 風險	68
4.6.4 年度	70
第五章	模型參數的估計：間接法	73
5.1 前言	73
5.2 間接估計法: 均值回歸	73
5.3 產業對成長係數m值的影響	75
5.3.1 間接估計法: 均值回歸	75
5.3.2 間接法與直接法比較	80
5.4 規模對成長係數m值的影響	81
5.4.1 間接估計法: 均值回歸	81
5.4.2 間接法與直接法比較	84
第六章	結論與建議	85
6.1 結論	85
6.1.1 模型參數的估計：直接法	85
6.1.2 模型參數的估計：間接法	85
6.1.3 模型參數的估計方法之比較	85
6.1.4 兩岸結果比較	86
6.2 建議	87
參考文獻	89


 
圖目錄
圖3-1 淨值成長折現比的均值回歸現象	16
圖3-2 變數誤差模型的架構	19
圖3-3 Deming迴歸	20
圖3-3 之下，假設=0.1, 0.3, 1.0, 3, 10之下，使用戴明迴歸得到的公式	23
圖3-4採取之下，戴明迴歸的結果。	26
圖3-4採取δ=1,10,50,100,200,300,400,500之下，戴明迴歸的結果。(續)	27
圖3-5年化ROE-年化報酬率散佈圖	29
圖4-1 以傳統迴歸與GVM預測股價淨值比之曲線：不同產業之比較	33
圖4-2各產業的k、m值：傳統迴歸	34
圖4-3 各產業的k、m參數的估計值的散布圖	34
圖4-4 以變數誤差迴歸與GVM預測股價淨值比之曲線：不同產業之比較	38
圖4-5各產業的k、m值：變數誤差迴歸	39
圖4-6 各產業的k、m參數的估計值的散布圖	39
圖4-7 以傳統迴歸與GVM預測股價淨值比之曲線：不同規模之比較	42
圖4-8不同規模的k、m值：傳統迴歸	43
圖4-9 不同規模的k、m參數的估計值的散布圖	43
圖4-10 以變數誤差迴歸與GVM預測股價淨值比之曲線：不同規模之比較	46
圖4-11不同規模的k、m值：變數誤差迴歸	47
圖4-12 不同規模的k、m參數的估計值的散布圖	47
圖4-13 以傳統迴歸與GVM預測股價淨值比之曲線：不同系統風險之比較	50
圖4-14不同系統風險的k、m值：傳統迴歸	51
圖4-15 不同系統風險的k、m參數的估計值的散布圖	51
圖4-16 以變數誤差迴歸與GVM預測股價淨值比之曲線：不同系統風險之比較	54
圖4-17不同系統風險的k、m值：變數誤差迴歸	55
圖4-18 不同系統風險的k、m參數的估計值的散布圖	55
圖4-19 以傳統迴歸與GVM預測股價淨值比之曲線：不同年度之比較	59
圖4-20不同年度的k、m值：傳統迴歸	59
圖4-21 不同年度的k、m參數的估計值的散布圖	59
圖4-22 以變數誤差迴歸與GVM預測股價淨值比之曲線：不同年度之比較	63
圖4-23不同年度的k、m值：變數誤差迴歸	63
圖4-24 不同年度的k、m參數的估計值的散布圖	63
圖4-25 各種產業的ROE-PBR曲線圖	65
圖4-26 2013年建築業的ROE-PBR曲線圖	66
圖4-27 2013年房地產業的ROE-PBR曲線圖	66
圖4-28 各種規模的ROE-PBR曲線圖	67
圖4-29 各種系統風險的ROE-PBR曲線圖	69
圖4-30 各年度的ROE-PBR曲線圖	71
圖4-31 k值(x1000)與上海綜合指數之折線圖	72
圖4-32 m值與大陸GDP成長率之折線圖	72
圖5-1 股東權益報酬率均值回歸對比圖	75
圖5-2 股東權益報酬率均值回歸對比圖(工業)	77
圖5-3 股東權益報酬率均值回歸對比圖(可選消費)	77
圖5-4 股東權益報酬率均值回歸對比圖(材料)	77
圖5-5 股東權益報酬率均值回歸對比圖(金融)	78
圖5-6 股東權益報酬率均值回歸對比圖(房地產業)	78
圖5-7 股東權益報酬率均值回歸對比圖(建築業)	78
圖5-8 股東權益報酬率均值回歸對比圖(醫療保健)	79
圖5-9 股東權益報酬率均值回歸對比圖(信息技術)	79
圖5-10 產業資料集間接估計成長係數m值的結果	79
圖5-11 直接法與間接法對各產業的m值估計	80
圖5-12 股東權益報酬率均值回歸對比圖(MV1)	82
圖5-13 股東權益報酬率均值回歸對比圖(MV2)	82
圖5-14 股東權益報酬率均值回歸對比圖(MV3)	82
圖5-15 股東權益報酬率均值回歸對比圖(MV4)	83
圖5-16 股東權益報酬率均值回歸對比圖(MV5)	83
圖5-17 各規模資料集間接估計成長係數m值的結果	83
圖5-18 直接法與間接法對各產業的m值估計	84

表目錄
表2-1 成長價值法文獻比較	10
表3-1 不同因變數對自變數的誤差平方比δ之下的m值與k值	25
表4-1 各產業的資料數統計	35
表4-2各產業的k、m值	36
表4-3不同規模的k、m值	48
表4-4不同系統風險的k、m值	56
表4-5不同年度的k、m值	64
表4-6變數誤差迴歸五大產業的預估k、m值	65
表4-7變數誤差迴歸規模的預估k、m值	68
表4-8變數誤差迴歸系統風險的預估k、m值	69
表4-9變數誤差迴歸年度的預估k、m值	71
表5-2各產業的m值	80
表5-3 各規模資料集的持續係數、價值係數m和成長係數m估計值	81
表5-4各產業的m值	84
表6-1兩岸不同公司直接法與間接法之比較	86
表6-2兩岸不同市值公司直接法與間接法之比較	87

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