如何给企业估值：TMT成长企业估值方法系统研究

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本将基于TMT 行业，梳理成长股的估值体系。公司成长早期，或部分新兴业务，收入保持快速的增长，但利润亏损，而且现金流也为负。成长中期，开始扭亏为盈，利润在最初几年快速增长。对估值产生影响的几个问题:1)增长率是否同步;2)维持增长所需的再投资;3)何时进入成熟期。

如何界定公司是否处于成长阶段?

1)基于行业:如果基于所处的行业把公司分为成长或成熟等类似，会忽略该行业内少数公司的差异性，如海外的Intel、微软可能是成熟企业。

2)基于增长率:对公司过往业绩增速或对未来增长率的预期，具体多高的增长率也需要根据可比行业的整体增长幅度。如零售和汽车零部件行业，多数公司处于成熟或衰退期，一家高增长的零部件公司应当以成长股逻辑对待。

1.DCF 估值在TMT 的重要难:波动、周期与超线性

理论上，最严谨的估值方法来自绝对估值法。图1 的股利贴现模型(DDM)和图2 的现金流贴现模型(DCF)分别根据预测未来的股利(或现金流)与贴现率，得到当前企业的内在价值。

绝对估值的重要参数既在于预测未来的现金流/股利，又在于贴现率。前者由行业(要素1，下同)、竞争关系和壁垒(要素2、下同)决定，后者由长期债券回报率(要素3、下同)、风险溢价(要素4、下同)决定。

一方面，科技企业的“周期成长/超线性”是出现新估值方式的一大因。对于古典而常见的行业，图3 和图4 表示稳定回报、或线性成长的现金流/股利曲线，要素1 和要素2 相对容易预测。然而对于不稳定和行业和公司(尤其科创板、创业板公司)，现金流/股利曲线经常类似图5 所示的周期成长、图6 所示的超线性(上涨或下跌)。

TMT司的生产工具包括人，所以比金融/投资品/制造业/消费品更加倚重人力与管理。内部(战略/执行)、外部(市场估值热情/行业波动/技术趋势/竞争波动)波动更高，估值方法也更加多样。图7 是A 股TMT 领军公司历史(或当前)的内外部扰动，可以作为论据。

另一方面，第二章会拆解上述DCF 所有四个要素(行业、竞争关系和壁垒、长期债券回报率、风险溢价)，把问题衍生为产业阶段/财务特征/竞争格局/牛熊分拆。

1)对于要素1:参见第2.1 章的产业阶段分析、第2.2 章的不同财务特征分析。2)对于要素2:参见第2.3 章的竞争格局分析、“边际利润”递增下的“成王败寇”。3)对于要素3、要素4:参见第2.4 章的牛市和熊市分类。

2. 不稳定TMT司的要素拆解

2.1 产业实务:分拆5-6 个发展阶段，易被高低估各不同

产业的五个阶段。2019 年3 月，申万宏源策略提出《科学估值，创造价值——科创板系列研究之策略估值》将产业阶段划分为五个:概念期、导入期、成长期、成熟期、衰退期(见图8)。不同阶段的财务特征不同，因此根据DCF 衍生出不同的估值方法。

TMT 产业可以细化为六个阶段。在TMT 领域，可以将“成长期”划分为“成长向上” 和“成长整合”。因是TMT司外部行业波动大、内部投入也有波动，这使得成长期也存在局部周期，第三章会详细论述。

图9 为TMT 行业的重要分支计算机2018 年12 月主要下游所在六个阶段的预判。例如，判断AI、区块链、汽车息化在导入期;大金融IT、智能制造息化、医疗息化处于成长向上期;电力息化、云及边缘计算、PAAS 处于成长整合期;息安全、政务息化、息化的云化、安防处于成熟期。

TMT司处于六种不同阶段时预期的“未来现金流/股利”不同，绝对估值(DCF) 结果也不同，因而对应的相对估值方法不同。

1) 在概念期、导入期，尚未有当前的“现金流/股利”。此时容易将长时间后的预测现金流/股利夸大，因而估值高估(例如95%TMT司处于概念期、导入期时)。但TMT 最佳公司是超线性成长，投资者会将其长时间后的预测现金流/股利低估造成估值低估(例如腾讯刚上市时，此类公司占比很低)。

2)在成长向上期，容易忽略后续的波动、周期与超线性。此时容易将未来1-3 期的现金流/股利夸大，造成估值高估。

3) 在成长整合期，容易忽略收入成本错配。此时容易将未来1-3 期的现金流/股利低估，造成估值低估。

4) 在成熟期，根据“现金流/股利”估值偏差不大。

5) 在衰退期，TMT 领军公司一旦遇到新一轮技术变化，重新进入成长期。此时容易将未来1-3 期的现金流/股利低估，造成估值低估。

2.3 竞争实务: “边际利润递增”导致的“成王败寇”与估值分化

TMT司的主流商业模式可概括为:服务(含集成)、产品、解决方案、互联网(含移动互联网)、技术(算法)，依次有演进关系。例如:

1)属于服务:计算机的外包服务、传媒互联网的广告; 2)属于产品:电子的消费电子、通的5G、计算机的套装软件、传媒互联网的游戏; 3)属于解决方案:电子/计算机的ODM、计算机的行业应用; 4)属于互联网/移动互联网: TMT 的运营类业务(比如云)、传媒互联网的大多数; 5)属于技术:电子的半导体设计、带AI 等技术的运营平台。

图10:TMT司的商业模式演进关系

TMT 的新商业模式存在“边际利润递增”，竞争导致“马太效应”甚至“成王败寇”。

首先，图10 的商业模式演进图中，越向后的“边际利润递增”越明显，人均创利也越高，峰值利润率也高。若此类企业坚持把利润投向渠道、管理或技术，会实现“边际利润递增” 的正反馈。这导致商业模式越向后，“马太效应”越明显，甚至形成“成王败寇”，表2 是证据。

“马太效应”甚至“成王败寇”导致“未来现金流/股利”的非线性、周期性。上述过程不仅造成TMT 每个领域不同排名公司的估值分化，还造成竞争过程的大量变化。例如图11 市占率上升导致的“未来现金流/股利”递增、图12 市占率下降导致的“未来现金流/股利”递减。若再考虑“收入-成本错配”1，会出现图5 周期性。

这些竞争导致的非线性、周期性导致估值错误，以下分别解读:

1) 对于图11 所示的市占率上升过程:早期容易低估DCF 折现结果，在预判市占率上升时，应给予高PE 估值。

2) 对图12 所示的市占率下降过程:早期容易高估DCF 折现结果。在预判市占率下降时，应给予足够低的PE 估值。

3) 对图5 所示的周期成长过程:在周期向上时应预判较乐观的DCF 折现，给予高PE; 在周期向下时应预判悲观的DCF 折现，给予低PE(但由于当期利润、现金流、ROE 往往最佳，投资者倾向于给予高PE，因此最容易出现估值陷阱)。

不理解管理学中的竞争分析、不理解周期品的估值方法，是TMT 投资者(成长投资者) 经常陷入估值困扰的重要因。

2.4 市场实务: 牛市与熊市

TMT 投资者另一个估值困扰是“风险偏好”，即牛市和熊市的估值选择也不同。

“牛市左行”与“熊市右行”。图13 为《科学估值，创造价值——科创板系列研究之策略估值》中产业极端与估值方法的简单对应图。

1)越在牛市，倾向于相产业更崭新。例如本采用PE/PB 估值，当前可能采用PEG/PS 估值。

2)越在熊市，倾向于相产业更成熟。例如本采用EV/EBITDA 估值，当前可能采用DDM/PE 估值。

3)具体估值方法案例见第三章，估值选择一览见第四章。

3. TMT 估值:跨越生命周期的估值体系

3.1 VM 指数、实物期权法:概念期的战术博弈

概念期企业往往尚无正式产品或服务，仍属战术博弈阶段，采用VM 指数估值。

VM 指数=本轮投前估值/前轮投后估值/两轮之间间隔月数

VM 指数则上不应超过0.5，一旦超过，投资人就会自我怀疑，犹豫不决。不排除有特殊的情况VM 指数超过0.5:如果融资企业在两轮之间真有特别爆炸式的增长或者严重影响企业未来预期的标志事件，两轮投资期间一直保持超预期的高速增长。

企业发展初期存在很大的不确定性，使用现金流折现时折现率很高从而导致估值偏低，但不确定背后出了风险同样蕴含着机会，引入期权的概念有利于评估早期企业价值。最初用金融期权理论来审视战略投资源于摩西·鲁曼发表在哈佛商业评论上的两篇章:《视投资机会为实物期权:从数字出发》及《实物期权投资组合战略》，其中提到“用金融观来，对于早期企业投资更似一系列的期权，而不是稳定的现金流”。与DCF 相比，实物期权估值考虑了不确定性，对资产的机会价值做出预测，同时由于管理者可以创造特定的战略期权，他们的决策可以增加项目的实物期权价值，因此，把实物期权法运用到估值胡初创企业中能最大限度地降低各种风险。

3.2 行业空间和客户价值:导入期的关键指标

导入期内，企业新产品刚刚投入市场，规模不大且业务单一，不确定性极强，这一阶段的估值是定性与定量的结合，具体操作中涉及到对于行业空间测算、客户价值的评估等等。2015 年2 月，申万宏源提出互联网模式打分“SW”模型，需要考虑:商业模式、痛、用户体验、粘性。

3.3 PS 估值:以收入为目标

克服利润的波动或亏损，聚焦于收入。PS 估值法是“成长股投资之父”菲利普·费雪在20 世纪50 年代后期提出，其儿子肯尼斯·费雪在《超级强势股》中详细介绍了应用方式。PS 估值可以克服由于研发投入、市场拓展投入、季节性而导致的利润波动性或利润亏损的情况。PS 估值常用于:1)逆境反转的企业/业务;2)亏损中的企业/业务。

PS=PE*净利润率, 净利润率越高，享受更高的PS 估值:

1)若净利润率>30%，PS 值在10-20 倍=>折合PE 为30-60 倍

2)若10%<净利润率<30%，PS 值在3-10 倍=>折合PE 为30-60 倍

3)若净利润率<10%，PS 值在1-3 倍=>折合PE 为10-30 倍

对于科创板的企业，或许还处于起步阶段的业务，有限的经营记录涵盖的细节也很少，大量的研发投入、市场投入导致利润亏损。

案例一:Adobe/Autodesk

转型期Adobe 的PS 从4 倍左右提升到9 倍左右，Autodesk 从4 倍提升到10 倍出头，Adobe 转型成功后PS 进一步提升到13 左右，并且转型期Adobe 的股价转折与PS 向上的转折基本对应净利润的二阶导转折，也就是净利润增速的拐。

Adobe 的PS 变化图，先低后高，和总收入增速基本一致。2010 年产生订阅收入，从2009 年开始公司总收入6 年低增长，2015 年回暖;关键时，2014 年公司订阅服务收入超越产品收入，超过50%

案例二:深服

引用自申万宏源研究所于2018 年06 月08 日发布的《深服(300454.SZ):起于安全，而不止安全的“安全+云”领军企业》

公司云业务处于高速成长期，目前尚未盈利，参考美股Nutanix，给予PS10 倍估值。

公司的云业务主要基于超融合技术展开，对比美国Nutanix，5 年保持营收高增，利润亏损。假设2019 年深服云业务收入15 亿元。参照Nutanix 自上市以来一贯相对较高的估值水平——平均PS 10 倍，则2019 年云业务对应150 亿市值。

案例三:联发科

第一阶段:主营业务市占率领先，行业及公司成长空间饱和，谋求转型。PE 估值波动剧烈。第二阶段:公司转型成效逐渐显现，PE 或PEG 估值，估值中枢平稳上移。第三阶段: 智能机时代来临，发力3G 芯片紧抓机遇，PE 估值迅速上升。第四阶段:行业格局逐渐发生变化，公司战略出现失误。PE 估值水平显著回落。第五阶段:战略调整期，重心向物联网领域偏移。营收逐渐企稳回升，净利润波动较大，PS 估值。

3.4 PE/PEG 估值:以利润(增长)为目标

PE 市盈率是目前最常用的可比公司法之一，它反映了一家公司的股票价值对其净利润的倍数(PE=每股市价÷每股收益)。在使用PE 法时，一般先选择一组可比公司，计算这一组公司的平均PE，以此作为目标公司估值的PE 倍数。通常，增长性越好、风险越低的公司PE 越高，反之亦然。

PE 的变形——PEG。PE 无法直接反映公司收益的增长前景对价值的影响，对于高成长型公司或者可比公司的增长水平与目标公司差异很大时，使用可比公司的PE 不太合适，从而可采用PEG 估值，弥补PE 对企业动态成长性估计的不足。PEG 的核心含义:公司的持续增长才是真正推动股票上涨的动力。

PEG=每股市价÷(每股收益×盈利增长率)

通常采用未来3-5 年预期的年复合增长率，这样在一定程度上避免短期波动的影响。

PEG 估值法不适用于业绩不稳定的发展初期的公司，因为业绩可能会发生亏损，或者业绩变化是因为前一年基数的高低。同时，最标准的PEG 估值为N 年PE 除以(N 到N+3) 年利润CAGR G。投资者常用N 年PE 除以N+1 年相对N 年的利润增速G、甚至N 年相对N-1 年的利润增速G,均会得到偏乐观结果。

案例一:赢时胜

引用自申万宏源研究所于2018 年07 月24 日发布的《赢时胜(300377.SZ):3 年CAGR40%的稀缺PaaS 挑战者》

采用PEG 估值，目标市值141 亿元。预测赢时胜2018-2020 年净利润CAGR 约为38%，考虑到公司PaaS 创新业务的高成长性，取PEG=1.3，对应2018 年PE 为49 倍，2018 年目标市值141 亿元，每股价值18.97 元。

案例二:同有科技

引用自申万宏源研究所于2016 年09 月20 日发布的《同有科技(300302):成长与2012 年网宿科技相仿(“数据+金融+产业”深度研究之十二)》

站在2016 年的时间，预测2014-2020 年利润为0.26、0.66、1.75、3.42,4.77、6.74、9.20 亿元,当前价格对应2017 年市盈率为36.5 倍。一方面,预测2018-2020 年利润复合增长率为39%。采用标准PEG 估值为0.93，在成长性公司中基本最低。

案例三:大立光

第一阶段:由初创期步入成长期，借力数码相机实现高增，逐渐开拓手机市场。适用PEG 或PE 估值。第二阶段:智能机镜头导入初期，新业务新客户验证期，P/E 估值处于下降通道。第三阶段:进入领军期，技术专利优势构建核心壁垒，与苹果绑定成就全球光学镜头巨头，PE 估值大幅提升。第四阶段:进入调整期，手机镜头技术革新进程放缓，面临竞争者追赶压力。营收净利润增长乏力，PE 中枢小幅下行。

3.5 EV/EBITDA:修正利润影响因素

EV/EBITDA 修正PE 估值中净利润的影响。PE 使用净利润作为估值基础，净利润涵盖太多的息，公司的资本机构会对它产生影响。使用EBITDA 可以剔除这种影响，因为净利润属于股东权益，无法反映债权人的求偿权。同时，EBITDA 剔除了公司由于会计政策和不同发展阶段而导致的折旧、摊销水平不同的影响。

公司的资本密集程度、持续的资产投资需求、资本成本、税率、未来的增长性，都会对EV/EBITDA 产生影响。通常，资本越密集，未来扩展时资产投资需求越高;资本成本越高、税率越高以及未来增长性越低的公司，EV/EBITDA 越低。

案例一:中芯国际

以中芯国际为典型的半导体制造企业采用EV/EBITDA 估值体系更为合理，因在于:

1)高资本开支是晶圆代工企业发展的必经之路。半导体制造行业的高技术门槛特性，决定了只有足够的资本开支，才能使得公司在制程上不断升级，维持竞争力，并进一步提高产能与良率

2)公司内部以EBITDA 作为经营绩效衡量，并以此制定经营策略和资源分配

3)公司具备强大的资金获取能力。作为国家半导体发展的支柱企业，背靠大基金，公司战略需求明确。在融资能力几乎没有制约的情况下，在计量利润时考虑折旧和摊销意义并不大

4)对标海内外IDC 半导体行业龙头台积电，EV/EBITDA 更为合理

案例二:IDC 数据中心

数据中心标的在美国市场多用EV/EBITDA 进行估值，与地产类标的在估值方法上存在异曲同工之处。EV/EBITDA 估值相比PE 更加合理，有两方面因:1)由于前期需要大量资本投入，数据中心和其他地产类投资项目早期利润为负，PE 估值法存在不便;2)地产类企业折旧摊销份额占成本比例较高，折旧摊销数字只在账面上影响公司收益，而不影响真实现金流，因此利润数字低估了此类企业的真实获利。

美国市场数据中心估值高于其他地产类标的。在美国市场，数据中心和其他地产类公司以Reits(房地产托基金)或普通上市公司两种形式上市。若企业选择以Reits 形式上市，可以享受免缴公司所得税的税收优惠，但需要将应税收益的90%以上以股利或分红形式分配给投资者。美国市场数据中心龙头企业多以Reits 形式上市。基于此，将美国市场以Reits 形式上市的不同资产类型企业进行估值比较发现，数据中心类资产的估值高于公寓、商场、写字楼、酒店等商业地产类标的。

案例三:奈飞Netflix

引用自申万宏源研究所于2018 年10 月23 日发布的《申万宏源传媒互联网周报(含全球互联网&教育):奈飞三季报印证内容付费高景气，个税抵扣暂行办法利好教育板块》

奈飞对影视产品的前期投入类似房地产，只是以无形资产方式呈现，所以可以采用EV/EBITDA 的方式估值。2013 年之后，PS 在5 倍-10 之间，2018 年PS 高达10 倍;PE 在77-399 倍之间，2018 年PE 高达96 倍;EV/EBITDA 在6-13 倍之间，2018 年EV/EBITDA 为13 倍。PE 和EV/EBITDA 差异较大的因在于视频网站需要高昂的内容投入来拉动会员付费收入的增长。以2018 财年为例，公司营收158 亿美金，成本为100 亿美金，EBITDA 为93 亿美金。净利润为12 亿美金。主要因为高昂的内容支出，2018 年账面的内容库资产合计202 亿美金;18 年内容投入为120 亿美金。2018 年光流媒体内容摊销成本就达到75 亿美金。

3.6 DCF 估值:部分现金牛业务

绝对估值的理论基础在于，假设价值来源于未来流入的现金流:

V 为每股股票的内在价值，Dt 是第t 年每股股票股利的期望值，k 是股票的期望收益率或贴现率。

对于成长型公司，现有资产通常只是其总价值的一小部分，终值涵盖了绝大部分价值。对于稳定期的公司或者现金牛业务，DCF 更能表征其价值。

案例一:汉得息

引用自申万宏源研究所于2018 年06 月25 日发布的《汉得息(300170.SZ):高壁垒高LTV 的云化价值重估(“智”造TMT 系列深度之六)》

对于收入利润增速稳定(公司收入自2010 年的3.61 亿元增长至2017 的23.25 亿元，过去7 年年均复合增速为26%)、毛利率净利率平稳(35%、15%)、空间远大，DCF 是最佳选择。

公司从第三阶段(IT 后台渗透到IT 中前台)走向第四阶段(发展为数字化生态综合服务商，为客户提高利润，创造生态)。此过程公司逐渐形成云模式形态，粘性继续增加，价值的LTV(生命周期价值)大大拉长，对应较高EBIT Margin，假设为12%。

WACC 计算结果为7.64%。其中，无风险利率取十年期国债利率3.59%;股票市场溢价取申万模型数据5.00%;Beta 根据过去一年交易数据回归所得，取1.07(收益率取对数收益率，收益率周期取一周,数据回归周期取三年);股权成本由CAPM式计算得出，为8.93%;名义债务成本取历史平均水平5%;资产负债率取目标资本结构25%;有效税率取结合当前税率判断的长期值25%。

3.7 P/OCF 估值:修正收入-回报错配

经营活动现金流(OCF)比净利润更能准确的反映企业实际经营情况。自由现金流(FCF)包括处理资产产生的非生产经营产生的现金流量，而OCF 只是生产经营活动产生的现金流量。对于投入和回报存在明显错配的企业，围绕现金的是实际交付进行调整，加回实际没有流出的现金，减去经营活动所需的增量现金。因此，OCF 适用于早期需要高投入而后进入稳定现金流贡献的企业。

案例:广联达

引用自申万宏源研究所于2017 年08 月31 日发布的《广联达(002410.SZ):5 年CAGR34%世界领军追求者(洞见系列深度之八)》

公司成立于1998 年，2013 年开始云化战略，目前云化程度高。下图显示了广联达的P/OCF 变化情况，基本维持在15-20 倍，基本维持稳定。

3.8 GMV 估值:电商估值方式

电商或撮合交易平台主要以GMV(Gross Merchandise Volume，电商交易额)作为主要的估值方法，GMV 可以作为比较市场份额以及影响力的指标。

GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额，GMV 更近似于流水，符合电商的特。

3.9 Pipeline 估值:产品型公司

Pipeline 估值法适用于创新药公司的估值，创新药产品在上市前3-5 年需要投入高额的研发费用，上市后贡献稳定的现金流。Pipeline 估值的三个阶段:1)PE 随着股价波动;

2)PE 和股价相关性变差;3)PE 修复，随着EPS 波动。处于某个研发阶段的新药估值多少，EvaluatePharma 在《World Preview 2016，Outlook to 2022》对全球创新药产品做了评估。

3.10 单用户估值:互联网企业

根据梅特卡夫定律，互联网企业的价值与用户数的平方成正比，用户数越多，企业的价值越大。定律认为互联网的价值在于将节连接起来，网络的价值与节的平方成正比。Facebook 和腾讯的营业收入、MAU 已经验证了梅特卡夫定律的有效性。互联网的用户价值按照MAU(monthly active users)和DAU(Daily Active User)估量。

案例:Facebook、Snap、Twitter

按照2018Q3 数据

1)Facebook 市值4360 亿、MAU 22.7 亿、DAU 14.9 亿，单用户估值:MAU 192 美元;DAU 292 美元。

2)Snap 市值91 亿、MAU 2.55 亿、DAU1.86 亿，单用户估值:MAU 35 美元; DAU 48.9 美元。

3)Twitter 市值263 亿、MAU 3.26 亿，单用户估值:MAU 80 美元。

3.11 STOP(分部估值):复杂业务体系

由于多元化公司下属业务性质不同，如果按同一估值尺度来衡量会有偏差，或许部分业务处于平稳发展，或许部分新兴业务虽然亏损但高速增长。本节将分析A 股的上海钢联、用友网络，以及港股的腾讯。

案例一:腾讯控股

引用自申万宏源研究所于2018 年12 月14 日发布的《腾讯控股(0700.HK):拓宽舒适边界》

腾讯已形成“游戏、社交、广告和其他”的四项主要业务形式。从收入结构，传统业务收入占比仍高，2018Q2 达到76.3%。但是从收入增速来，网络游戏2018Q2 同比增速6%，社交服务同比30%，网络广告同比39%，支付和云同比81.23%。

腾讯控股的估值方式符合分布估值法，分部估值来:

1)游戏方面，端游持续贡献稳定现金流，考虑到未来增速放缓，并结合动视暴雪公司过去5 年PE 值的变动，给予腾讯端游10 倍PE;而手游参考网易游戏公司19 年估值，并结合放缓的手游行业增速，给予20 倍PE。

2)社交网络方面，视频参考爱奇艺和B 站，给予3.5 倍PS;音乐和学未来三年复合增速分别为39%，23%，两块业务分别给予25 倍、20 倍估值;QQ 会员/QQ 秀等增值服务收入较为稳定，给予8 倍PE。

3)广告业务方面，社交广告未来三年复合增速34%，考虑到腾讯架构调整后对广告销售进行整合强化，货币化潜力仍然巨大，并参考Facebook 的2019 年PE 倍数，给予30 倍PE;媒体广告收入主要由腾讯视频贡献，参考爱奇艺估值给予3.5 倍PS。

4)其他业务方面，金融业务参考蚂蚁金服及自身复合增速，给予15 倍PE，云业务参考云计算行业给予倍PS。

3.12 下轮牛市估值

对于云化的软件公司，利润率爬坡前，可以根据PS 估值预判公司价值。但部分云化软件公司存在强行业周期性，或许未必适用PS 估值。同时，对比部分高研发投入的公司，并不适用研发费用加回的估值方法，因在于较高的研发投入未必会有合理产出，若公司的管理需要优化，在此之前，研发投入未必意味着未来收入。典型如券商IT司，利用下一轮牛市计算其公允市值，可以称为“牛市弹性估值”。

由于券商后周期性，预计券商IT司经营情况后周期1-4 个季度，开始上行，适用于下轮牛市估值。1)A 股代表性的券商IT司包括2B 业务的恒生电子、赢时胜、金证股份，2C 业务为主的东方财富、同花顺。2)通过历史数据回归，2C 的券商IT司收入同比增速滞后券商约1 个季度，且同比增速弹性高于券商。主要因是2C 投资者会伴随资本市场活跃，立刻增加2C 券商IT司的软件(网页、客户端、APP)使用。3)通过历史数据回归，2B 的券商IT司收入是周期(券商收入/利润)与成长因素的叠加。其收入递延券商盈利0-1 年，但同比增速弹性低。主要因是资本市场活跃导致金融机构利润改善后，第二年的IT 预算同比增加。IT 预算具备粘性，因此2B 的券商IT司收入同比增速波动率不高。

3.13 市值法

案例一:用友网络

引用自申万宏源研究所于2019 年02 月18 日发布的《用友网络(600588.SH):企业数字化转型核心资产》

中长期角度，预计公司短期费用率下行，受益企业数字化、智能化转型拉动收入增长，预计公司2022 年利润为19.98 亿元，长期目标市值839 亿元。目标市值法下，预计公司2022 年利润为19.98 亿元，海外典型可比公司估值水平差异较大，实际Salesforce 和Amazon 因为其平台效应，享受较高估值溢价，而Microsoft 和SAP 则为更典型传统软件公司向云计算转型代表。考虑未来用友PaaS+SaaS 发展方向，实际介于Salesforce(PaaS平台典型代表)和SAP(管理软件，20%业务云化)之间，取二者平均2019 年PE 估值水平42 倍(商业模式、产品已进入成熟阶段估值水平)为用友网络长期目标估值水平，则长期目标市值为839 亿元。

案例二:深服

引用自申万宏源研究所于2018 年06 月08 日发布的《深服(300454.SZ):起于安全，而不止安全的“安全+云”领军企业》

公司云业务处于高速成长期，成长路径可参考美股Nutanix，中期目标市值191 亿。

公司的云业务主要基于超融合技术展开，对比美国Nutanix，5 年保持营收高增，利润亏损收窄，盈利在即。Nutanix 基于超融合发展企业云，而深服现已提供企业云、桌面云、分支云"三朵云"整体解决方案，未来发展空间广阔。以盈利预测，假设2020 年公司云业务收入19.06 亿元。参照Nutanix 自上市以来一贯相对较高的估值水平——平均PS 10 倍，如果给予公司10 倍PS，则2020 年云业务对应191 亿市值。

案例三:阿里云

摩根士丹将阿里云2024 年营收预期上调到285.83 亿美元。类比亚马逊AWS 的估值比例，给出目前的估值为670.94 亿美元。

3.14 PB:电子部分成熟子行业

PB 适用于成熟期、衰退期企业，或周期企业。市净率PB 衡量一家公司的经营成长性及对股东投入的运用能力，反映了市场价值与账面价值的关系，账面价值被作是市场价值的底线，准确的说是清算价值。PB 适用于周期性较强的行业，或拥有大量固定资产且账面价值比较稳定的企业，或成熟、衰退期的企业。

如电子行业部分板块属于成长与周期并存。以LED 行业为代表，公司经历快速成长期后，新技术市场增速面临压力开始放缓，行业竞争加剧，周期性属性开始显现，同时考虑公司重资产属性，适用PB 判断反转趋势。

案例:利亚德

引用自申万宏源研究所于2018 年05 月28 日发布的《利亚德(300296.SZ):四大业务板块协同增长，小间距、旅和VR 构建盈利新思路(LED 深度报告之四)》

总结利亚德发展历程中估值体系的变换，大致分为四个阶段:

第一阶段:传统LED 显示业务稳健增长，小间距LED 技术导入期，开始小范围量产，

但占比不高，PS 与PE 保持相对平稳，股价跑输大盘

第二阶段:小间距LED 业务占比持续提升，放量突破，占比逐步提升，营收利润增速逐年攀升，PE/PS 持续提升，且PS 增速高于PE

第三阶段:小间距LED 由导入期进入成长期，营收增速大幅下滑，净利增速同时出现回落，但仍高增，PS 与PE 开始回落，但PS 处于较高位，PE 回落程度更明显，逐渐趋于平稳，股价出现大幅回落

第四阶段:小间距LED 进入稳健成长期，营收利润保持平稳增长，行业成长属性与周期属性出现并存，PE 不断下降创历史最低值，PB 处于历史底部分位，股价开始筑底反弹

3.15 清算价值:衰退公司的底线价值

清算价值是指公司历经清算所能得到的回收价值。清算价值适用于濒临破产或因其他因无法继续经营的公司的估值，同时也可以作为股权价值的一个底线，如果股权价值低于该价值，则理论上可以通过收购该工公司并立即进行清算，实现套利。对于衰退型的公司，公司的全部价值来源于现有资产，且价值在不断的减少。在对衰落公司估值的时候，需要对那些待剥离的资产以及所保留资产的盈利能力进行判断，同时需要考虑债务问题。

3.16 专题:SaaS司估值

传统估值并不适用于SaaS，成本掩盖了潜在的收益率。近年来出现SaaS 新的业务模式，传统的估值方式并不能完全表征公司的价值，参考华尔街的方式，对于SaaS 化的不同阶段采用不同的方式更能表征其价值。传统软件向SaaS 转型的过程中，收入增长较快，这背后还隐含着高利润率、持续的经常性收入、稳定的现金流，这些特征被初期高投入成本所掩盖。

参考美国，SaaS 发展历程划分为云计算概念提出、局部云化(CRM)、平台云化(PAAS)、成熟四个阶段。

SaaS 转型阶段财务现象:

1)转型初期出现收入与利润发生同时下滑(转型较果断的企业净利润经常出现负数)

2)订阅服务的收入确认特带来预收款增多

3)销售费用、研发费用出现下降

4)从“经营性现金流/营业收入”来，现金流状况良好

总结Adobe、Autodesk 等厂商云转型过程中PE/PS 变化，大致有四阶段:

1)开始转型期:营收和利润增长放缓保持平稳、云业务占比不高，PE 和PS 同样保持平稳态势，股价跑输指数。

2)转型阵痛期:营收和利润双双下降，云业务占比逐步提高，PE 和PS 开始提升甚至PE 为负，股价跑赢指数。

3)初步收获期:营收和利润降速收窄或开始正增长，云业务占比继续提高，PE 可能进一步被动上涨，PS 保持稳定或继续提升。

4)完成转型: 营收和利润增速不断扩大，云业务占比较高，PS 进一步提升，利润率提升导致PE 下降但维持在较高位置。

Adobe 与Autodesk 的PS 在转型期出现相同规律。转型期Adobe 的PS 从4 倍左右提升到9 倍左右，Autodesk 从4 倍提升到10 倍出头(目前仍在上涨)，Adobe 转型成功后PS 进一步提升到13 左右，并且转型期Adobe 的股价转折与PS 向上的转折基本对应净利润的二阶导转折，也就是净利润增速的拐。

根据BCG 咨询提出SaaS 评估体系，好的SaaS 服务必须具备:低获客成本+高续约率。CAC 即“获客成本”(Customer Acquisition Cost)，指厂商对有效用户的平均获取成本;LTV 即“用户终身价值”(Life Time Value)，指在考虑流失率的前提下客户能够为厂商带来的平均毛利。LTV/ CAC>3x 的时候公司是有价值的。除此之外，核心变量包括销售费用、获客数、收入与毛利率、客户流失率:

盈利能力:New Revenue(MRR)增长=New MRR(扩张)+Expansion MRR(累加)-Churned MRR(流失)

现金流指标:Month to recover CAC<12 months

估值体系演化:

收入快速增长，而盈利能力有限，所以采用基于收入的估值方式(PS)。PS 估值的缺是忽略了盈利能力，无法区别不同的商业模式，也无法区别不同增速的公司。

海外公司往往公布Billings，因为公司很少披露新订单数量或者实际的经常性收入，利润表的收入加上资产负债表上的当期/长期递延收入，即Billings 表征公司实际获得的经常性收入。虽然Billings 反映了公司新业务的发展势头，但是仍存在较大的波动。

进一步采用EV/FCF，自由现金流可以较好的表征经常性收入的潜在指标，但是短期可能存在自由现金流为负的情况，所以采用OCF(经营现金流)修正。

最终，需要利用LTV/ CAC 衡量公司的长远发展能力。

4. 总结

跨越生命周期的估值。公司经历从初创，到成长，然后成熟，最后衰退的周期，每个周期适用于截然不同的估值方式。

图37:各生命周期面临不同的估值体系

以上，我们归纳了TMT 常用的估值方式，总结如下。

对于一家特定的公司，选取估值方式前考虑公司三个问题:

1)公司目前处于什么发展阶段

2)公司处于什么子行业

3)公司具备怎样的商业模式

“牛市左行”与“熊市右行”:

1)越在牛市，倾向于相产业更崭新。例如本采用PE/PB 估值，当前可能采用PEG/PS 估值。

2)越在熊市，倾向于相产业更成熟。例如本采用EV/EBITDA 估值，当前可能采用DDM/PE 估值。

图39:估值方法存在“牛市左行”与“熊市右行”，即低风险偏好倾向于相产业更成熟，高风险偏好倾向于相产业更崭新