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系統識別號 U0002-2108202013180500
中文論文名稱 台灣與中國大陸營建業之企業估值模型的實證研究比較
英文論文名稱 Comparison of empirical study on enterprise valuation model for construction industry in Taiwan and Mainland China
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 土木工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Civil Engineering
學年度 108
學期 2
出版年 109
研究生中文姓名 楊明倫
研究生英文姓名 Ming-Lun Yang
學號 608380050
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2020-06-23
論文頁數 134頁
口試委員 指導教授-葉怡成
委員-曾惠斌
委員-林正平
中文關鍵字 企業價值  成長價值模型  變量誤差模型  均值回歸 
英文關鍵字 Enterprise valuation  Growth Value Model  Errors-in-Variables model  mean reversion 
學科別分類 學科別應用科學土木工程及建築
中文摘要 論文提要內容:
成長價值模型認為企業價值可用公式 P=k∙B∙(1+ROE)^m估計,其中P=企業價值,B=淨值,ROE=股東權益報酬率,k=價值係數,m=成長係數,二者為待定係數。本文提出四個方法來估計上述係數,並以台灣股市(2008~2018年)與大陸股市(2009~2019年)為研究範圍。
研究結果顯示:
(1) 兩岸營建產業在成長係數m上相較其他產業均屬偏小。
(2) 兩岸市場之價值係數k均與規模成反比;成長係數m與規模成正比。
(3) 台灣市場之價值係數k及成長係數m均與風險大小無明顯關係。
大陸市場則可發現價值係數k與風險成正比;而成長係數m與風險成反比。
(4) 台灣市場之價值係數k的變動隨著時間的變動相對平穩,大陸市場的變動較大,且價值係數k逐年漸減,成長係數m逐年上升,均有越來越接近台灣市場水準的現象。
此外,四種係數估計方法中:
(1) 股價之對數散布圖估計法誤差太大。
(2) 股東權益報酬率與股價淨值之對數散布圖估計法的k值估計偏大, m值估計偏小。
(3) 股東權益報酬率與股價淨值比之變數誤差模型法的k值估計偏小, m值估計偏大,但與前一方法接近,且較接近理論值,因此是最好的方法。
(4) 股東權益報酬率與股價淨值比之傳統迴歸分析法的k值估計大幅偏大,m值估計大幅偏小,但和各控制變數的關係與上述兩個方法相近。
英文摘要 The Growth Value Model (GVM) considers that the enterprise value can be estimated by the formula P=k∙B∙(1+ROE)^m, where P=enterprise value, B= book value , ROE= Return On Equity, k=value coefficient, and m=growth coefficient. Both k and m are undetermined coefficients. This thesis proposes four methods to estimate the above coefficients, and takes the Taiwan stock market (2008~2018) and the Mainland China stock market (2009~2019) as the research scope.
The study revealed that (1) The growth coefficient m of the construction industry in Taiwan and Mainland China is relatively small compared with other industries. (2) The value coefficient k of the market on Taiwan and Mainland China is inversely proportional to the market value; while the growth coefficient m is directly proportional to the market value. (3) The value coefficient k and the growth coefficient m of the Taiwan market have no obvious relationship with the magnitude of risk; while in the Mainland China market, it can be found that the value coefficient k is proportional to risk; the growth coefficient m is inversely proportional to risk. (4) The change in the value coefficient k of the Taiwan market has been relatively stable over time; The changes in the Mainland China market have been relatively large, and the value coefficient k has gradually decreased year by year, and the growth coefficient m has increased year by year, all of which are closer and closer to the level of Taiwan market. In addition, among the four coefficient estimation methods, it can be concluded that (1) the estimation method of logarithmic scatter diagram of stock prices has rather large estimate error. (2) The estimation method of logarithmic scatter diagram of ROE and P/B ratio overestimates k and underestimates m. (3) The Errors-in-Variables model underestimates k and overestimates m, but they are close to the previous method and closer to the theoretical value, so it is the best estimate method. (4) The traditional regression analysis much overestimates k and underestimates m, but the relationship with each controlled variable is similar to the above two methods.
論文目次 目錄
第一章 研究目的 1
1.1 研究動機與方法 1
1.1.1 收購 1
1.1.2 合併 1
1.2 研究方法 4
1.3 研究內容 4
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 市值淨值比與股東權益報酬率的關係 9
2.3 成長價值模型的回顧 10
2.4 成長價值模型的ROE基本假設:均值回歸 (mean reversion) 15
2.5 成長價值模型的建立與推導 17
2.5.1 公式的假設與推導 17
2.5.2 公式的特例與意義 18
2.5.3 公式的實際建構方法:迴歸分析 19
2.6 變數誤差模型 20
2.6.1 線性變數誤差模型 20
2.6.2 Deming regression (戴明迴歸) 21
2.7 GVM模型的參數估計方法的實證 22
2.8 營建業企業評價的研究 28
第三章 研究方法 30
3.1 前言 30
3.1.1 方法一:以淨值、股東權益報酬率與股價用對數散布圖估計GVM參數 30
3.1.2 方法二:以股東權益報酬率與股價淨值比用對數散布圖估計GVM參數 32
3.1.3 方法三:變數誤差模型 33
第四章 台灣實證研究 40
4.1 前言 40
4.2 基本統計 41
4.3 產業 45
4.3.1 方法一 45
4.3.2 方法二 47
4.3.3 方法三 49
4.4 規模(市值) 52
4.4.1 方法一 52
4.4.2 方法二 55
4.4.3 方法三 58
4.5 風險 61
4.5.1 方法一 61
4.5.2 方法二 64
4.5.3 方法三 67
4.6 時期 70
4.6.1 方法一 70
4.6.2 方法二 73
4.6.3 方法三 76
4.7 結語 79
第五章 大陸實證研究 85
5.1 前言 85
5.2 基本統計 86
5.3 產業 87
5.3.1 方法一 88
5.3.2 方法二 89
5.3.3 方法三 93
5.4 規模(市值) 97
5.4.1 方法一 97
5.4.2 方法二 98
5.4.3 方法三 101
5.5 風險 104
5.5.1 方法一 104
5.5.2 方法二 105
5.5.3 方法三 108
5.6 時期 111
5.6.1 方法一 111
5.6.2 方法二 112
5.6.3 方法三 115
5.7 結語 118
第六章 結論與建議 124
6.1 結論 124
6.2 建議 130

圖目錄
圖 2 1營收與股價關係圖 8
圖 2 2淨值與股價關係圖 8
圖 2 3自由現金流量與股價關係圖 8
圖 2 4盈餘與股價關係圖 8
圖 2 5股東權益報酬率(ROE)與股價淨值比(P/B)關係 10
圖 2 6淨值成長折現比的均值迴歸現象 18
圖 3 1方法一:以淨值、股東權益報酬率與股價用對數散布圖估計GVM參數 31
圖 3 2方法二:以股東權益報酬率與股價淨值比用對數散布圖估計GVM參數 33
圖 3 3變數誤差模型的架構 34
圖 3 4 採取δ=1,10,50,75,100,150,200,500,1000,10000下,戴明迴歸結果 39
圖 4 1 2008-2018上市上櫃股票的股價淨值比頻率分布圖 41
圖 4 2 2008-2018上市上櫃股票的股價淨值比歷史 41
圖 4 3 2008-2018上市上櫃股票的股東權益報酬率頻率分布圖 42
圖 4 4 2008-2018上市上櫃股票的股東權益報酬率歷史 42
圖 4 5 2008-2018上市上櫃股票的總市值頻率分布圖 43
圖 4 6 2008-2018上市上櫃股票的總市值平均值 (億元) 43
圖 4 7 2008-2018上市上櫃股票的β值頻率分布圖 44
圖 4 8 2008-2018上市上櫃股票的系統風險β值歷史 44
圖 4 9 營建產業 (方法一) 46
圖 4 10 傳統產業 (方法一) 46
圖 4 11 科技產業 (方法一) 47
圖 4 12 營建產業 (方法二) 48
圖 4 13 傳統產業 (方法二) 48
圖 4 14 科技產業 (方法二) 49
圖 4 15 營建產業 (方法三) 50
圖 4 16 傳統產業 (方法三) 50
圖 4 17 科技產業 (方法三) 51
圖 4 18 參數k估計:方法一 52
圖 4 19 參數m估計:方法一 52
圖 4 20 十等分市值 (方法一) 54
圖 4 21 參數k估計:方法二 55
圖 4 22 參數m估計:方法二 55
圖 4 23 十等分市值 (方法二) 57
圖 4 24 參數k估計:方法三 58
圖 4 25 參數m估計:方法三 58
圖 4 26 十等分市值 (方法三) 60
圖 4 27 參數k估計:方法一 61
圖 4 28 參數m估計:方法一 61
圖 4 29 十等分風險 (方法一) 63
圖 4 30 參數k估計:方法二 64
圖 4 31 參數m估計:方法二 64
圖 4 32 十等分風險 (方法二) 66
圖 4 33 參數k估計:方法三 67
圖 4 34 參數m估計:方法三 67
圖 4 35 十等分風險 (方法三) 69
圖 4 36 參數k估計:方法一 70
圖 4 37 參數m估計:方法一 70
圖 4 38 不同年度 (方法一) 72
圖 4 39 參數k估計:方法二 73
圖 4 40 參數m估計:方法二 73
圖 4 41 不同年度 (方法二) 75
圖 4 42 參數k估計:方法三 76
圖 4 43 參數m估計:方法三 76
圖 4 44 不同年度 (方法三) 78
圖 4 45 參數k估計方法比較:產業 81
圖 4 46 參數m估計方法比較:產業 81
圖 4 47 參數k估計方法比較:規模 82
圖 4 48 參數m估計方法比較:規模 82
圖 4 49參數k估計方法比較:風險 83
圖 4 50 參數m估計方法比較:風險 83
圖 4 51參數k估計方法比較:年份 84
圖 4 52 參數m估計方法比較:年份 84
圖 5 1 淨值與股價關係圖 86
圖 5 2 營收與股價關係圖 86
圖 5 3 盈餘與股價關係圖 87
圖 5 4 房地產業 (方法一) 88
圖 5 5 建築業 (方法一) 88
圖 5 6 製造業 (方法二) 89
圖 5 7 建築業 (方法二) 90
圖 5 8 金融產業 (方法二) 90
圖 5 9 房地產業 (方法二) 91
圖 5 10 水利環境和公共設施產業 (方法二) 91
圖 5 11 其他產業 (方法二) 92
圖 5 12製造業 (方法三) 93
圖 5 13 建築業 (方法三) 94
圖 5 14 金融產業 (方法三) 94
圖 5 15 房地產業 (方法三) 95
圖 5 16 水利環境和公共設施產業 (方法三) 95
圖 5 17 其他產業 (方法三) 96
圖 5 18 1/10市值 (方法一) 97
圖 5 19 2/10市值 (方法一) 97
圖 5 20 參數k估計:方法二 98
圖 5 21參數m估計:方法二 98
圖 5 22 十等分市值 (方法二) 100
圖 5 23 參數k估計:方法三 101
圖 5 24 參數m估計:方法三 101
圖 5 25 十等分市值 (方法三) 103
圖 5 26 9/10風險 (方法一) 104
圖 5 27 10/10風險 (方法一) 104
圖 5 28 參數k估計:方法二 105
圖 5 29參數m估計:方法二 105
圖 5 30 十等分風險 (方法二) 107
圖 5 31 參數k估計:方法三 108
圖 5 32 參數m估計:方法三 108
圖 5 33 十等分風險 (方法三) 110
圖 5 34 2009年 (方法一) 111
圖 5 35 2010年 (方法一) 111
圖 5 36 參數k估計:方法二 112
圖 5 37 參數m估計:方法二 112
圖 5 38 不同年度 (方法二) 114
圖 5 39 參數k估計:方法三 115
圖 5 40 參數m估計:方法三 115
圖 5 41 不同年度 (方法三) 117
圖 5 42 參數k估計方法比較:產業 120
圖 5 43 參數m計方法比較:產業 120
圖 5 44 參數k估計方法比較:規模 121
圖 5 45 參數m估計方法比較:規模 121
圖 5 46 參數k估計方法比較:風險 122
圖 5 47 參數m估計方法比較:風險 122
圖 5 48 參數k估計方法比較:年份 123
圖 5 49 參數m估計方法比較:年份 123
圖 6 1兩岸之GVM參數比較 129

表目錄
表 2 1成長價值法文獻比較 14
表 3 1不同因變數對自變數的變異比δ之下的k值與m值 37
表 4 1各產業的ROE與P/B統計 45
表 4 2參數估計:方法一 45
表 4 3 參數估計:方法二 47
表 4 4 參數估計:方法三 49
表 4 5 參數估計:方法一 52
表 4 6 參數估計:方法二 55
表 4 7 參數估計:方法三 58
表 4 8 參數估計:方法一 61
表 4 9 參數估計:方法二 64
表 4 10 參數估計:方法三 67
表 4 11 參數估計:方法一 70
表 4 12 參數估計:方法二 73
表 4 13 參數估計:方法三 76
表 4 14 參數估計方法比較:產業 81
表 4 15 參數估計方法比較:規模 82
表 4 16 參數估計方法比較:風險 83
表 4 17 參數估計方法比較:年度 84
表 5 1 各產業的ROE與P/B統計 87
表 5 2 參數估計:方法二 89
表 5 3 參數估計:方法三 93
表 5 4 參數估計:方法二 98
表 5 5 參數估計:方法三 101
表 5 6 參數估計:方法二 105
表 5 7 參數估計:方法三 108
表 5 8 參數估計:方法二 112
表 5 9 參數估計:方法三 115
表 5 10 參數估計方法比較:產業 120
表 5 11 參數估計方法比較:規模 121
表 5 12 參數估計方法比較:風險 122
表 5 13 參數估計方法比較:年度 123
表 6 1 參數估計方法比較:產業 124
表 6 2 參數估計方法比較:規模 125
表 6 3 參數估計方法比較:風險 126
表 6 4 參數估計方法比較:年度 128

參考文獻 參考文獻
1.Adsera, X., & Vinolas, P. (2003). FEVA: A financial and economic approach to valuation, Financial Analysts Journal, 59(2), 80-87.
2.CLAconnect (2011). Key Drivers of Value in Construction Companies, CLAconnect. https://www.claconnect.com/resources/articles/key-drivers-of-value-in-construction-companies
3.Chas. H. Kummell. (1879). Reduction of observation equations which contain more than one observed quantity. The Analyst, 6(4), 97-105.
4.Chen, A. S., & Lin, S. C. (2011). Asymmetrical return on equity mean reversion and catering, Journal of Banking & Finance, 35(2), 471-477.
5.Deming, W. E. (1943). Statistical adjustment of data. Wiley, NY (Dover Publications edition, 1985).
6.Fama, E. F., & French, K. R. (2000). Forecasting profitability and earnings. The Journal of Business, 73(2), 161-175.
7.Francis, J., Olsson, P., & Oswald, D. R. (2000). Comparing the accuracy and explainability of dividend, free cash flow, and abnormal earnings equity value estimates (Digest Summary), Journal of accounting research, 38(1), 45-70.
8.Freeman, R. N., Ohlson, J. A., & Penman, S. H. (1982). Book rate-of-return and prediction of earnings changes: An empirical investigation. Journal of accounting research, 20(2), 639-653.
9.Garza-Gómez, X. (2001). The information content of the book-to-market ratio, Financial Analysts Journal, 57(6), 78-95.
10.Ghicas, D. C., Iriotis, N., Papadaki, A., & Walker, M. (2000). Fundamental analysis and the valuation of IPOs in the construction industry. The International Journal of Accounting, 35(2), 227-241.
11.Gilson, S. C., Hotchkiss, E. S., & Ruback, R. S. (2000). Valuation of bankrupt firms, Review of Financial Studies, 13(1), 43-74.
12.Kong, D., Lin, C. P., Yeh, I. C., & Chang, W. (2019). Building growth and value hybrid valuation model with errors-in-variables regression. Applied Economics Letters, 26(5), 370-386.
13.Koopmans, T. C. (1937). Linear regression analysis of economic time series (Vol. 20). De erven F. Bohn nv.
14.Lan, Y., & Lan, H. (2015). Mean Reversion in the Cyclical Movement of Chinese Stock Market, Emergence and Transfer of Wealth, 5, 10-15.
15.Lie, E., & Lie, H. J. (2002). Multiples used to estimate corporate value, Financial Analysts Journal, 58 (2), 44-54.
16.Lipe, R., & Kormendi, R. (1994). Mean reversion in annual earnings and its implications for security valuation. Review of quantitative finance and accounting, 4(1), 27-46.
17.Liu, J., & Ohlson, J. A. (2000). The Feltham-Ohlson (1995) model: empirical implications, Journal of Accounting, Auditing & Finance, 15(3), 321-331.
18.Liu, J., Nissim, D., & Thomas, J. (2002). Equity valuation using multiples, Journal of Accounting Research, 40(1), 135-172.
19.Liu, Y. C., & Yeh, I. C. (2016). Building Valuation Model of Enterprise Values for Construction Enterprise with Quantile Neural Networks. Journal of Construction Engineering and Management, 142(2), 04015075.
20.Minami, S., & Wakatsuki, T. (2014). Low volatility of ROE is a proxy for sustainability of ROE: Earnings quality in Japan. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2480179.
21.Nissim, D., & Penman, S. H. (2001). Ratio analysis and equity valuation: From research to practice. Review of accounting studies, 6(1), 109-154.
22.Ohlson, J. A. (1995). Earnings, book values, and dividends in equity valuation, Contemporary accounting research, 11(2), 661-687.
23.Park, Y. S., & Lee, J. J. (2003). An empirical study on the relevance of applying relative valuation models to investment strategies in the Japanese stock market, Japan and the World Economy, 15(3), 331-339.
24.Shelton (2001). Construction Company Valuation Primer, Journal of Construction Accounting and Taxation, 2001(May/June), 3-9.
25.Welc, J. (2011). Mean-reversion of net profitability among Polish public companies. Accounting & Taxation, 3(2), 53-64.
26.Yeh, I. C., & Hsu, T. K. (2011). Growth value two-factor model. Journal of Asset Management, 11(6), 435-451.
27.Yeh, I. C., & Lien, C. H. (2017). Growth and value hybrid valuation model based on mean reversion. Applied Economics, 49(50), 5092-5116.
28.Yeh, I. C., & Liu, Y. C. (2020). Estimating the distribution of enterprise values with quantile neural networks. Soft Computing,
1-13. https://link.springer.com/article/10.1007/s00500-020-04726-w
29.王鵬(2017)。均值回歸效應在本輪週期為何減弱?。他山之石‧海外精譯,第122期。
http://pg.jrj.com.cn/acc/Res/CN_RES/INVEST/2017/12/28/f4086e22-93e2-4539-ab7f-f69b7ca778ed.pdf
30.祁暐盛 (2018)。基於均值回歸與實質選擇權的企業評價模型。淡江大學土木工程學系碩士論文,新北市。
31.許瑞麟 (2018)。以成長價值模型與變數誤差模型建構營建企業評價模型-兩岸之實證。淡江大學土木工程學系碩士論文,新北市。
32.徐玉卿 (1998)。產業獲利均值回歸趨勢與生命週期衡量因素之研究。輔仁大學應用統計學研究所碩士論文,新北市。
33.張葳 (2017)。以成長價值模型與變數誤差模型建構營建企業評價模型。淡江大學土木工程學系碩士論文,新北市。
34.鄒宗穎(2018)。以成長價值模型與變數誤差模型建構營建企業評價模型-美國之實證。淡江大學土木工程學系碩士論文,新北市。
35.葉怡成、詹翔安 (2014)。以收益資產複合基礎法與分量迴歸分析建構營建企業評價模型。營建管理季刊,99,1-19。
36.葉怡成(2014)。以分量迴歸建構收益資產複合評價模式 - 台灣股市與產業差異之實證。貨幣觀測與信用評等,第110期,第16-31頁。
37.葉怡成(2015)。以雙排序法與迴歸分析建構收益資產複合評價模式 - 台灣股市與產業差異之實證。貨幣觀測與信用評等,第115期,第54-65頁。
38.葉怡成 (2015)。工程經濟與財務管理(第二版)。台北市:詹氏書局。
39.曾惠斌, 荷世平, 宋秋緯, 蔡榮根, 楊宜軒. (2009)。企業評價模型運用於營建業之研究與實證。中國土木水利工程學刊, 21(3), 275-284.
40.詹翔安. (2015)。以分量迴歸分析與分量神經網路建構營建企業評價模型。淡江大學土木工程學系碩士論文,新北市。
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