嵌入K核邻近法的面板数据模型在私募股权估值中的应用

摘要

近年来伴随着“互联网+”、“大健康”、新能源等概念的兴起，以及国家经济结构调整和传统行业转型升级所引发的产业并购浪潮，其背后推手私募股权投资（Private Equity，简称PE）行业逐步进入了公众的视野。价值管理的核心在于估值，而估值是PE机构开展一切投资的基础。当前国内理论界对于估值的研究成果虽多，但甚少有结合PE机构特点，推出适合于PE实务的估值方法。
　　本文的目的和意义就在于将数据挖掘方法中的K核邻近法与计量经济学中的面板数据分析方法相结合，改进经典估值理论中的相对估值模型并应用于我国私募股权投资行业的估值中，方法的可操作性强且结果的可信度高。选取的样本公司全部来自于2015年资本市场的焦点—新三板，而获得的样本数据具有面板宽、时期短的特点。在具体方法上，先通过回归模型选择合适的解释变量，然后用K核邻近法对截面数据进行分类，再对分类后的样本进行面板数据分析和建模，最后用实例数据对模型作预测检验。实证分析部分的30个实例可以说明，较之经典估值理论，本文的模型预测结果更接近于最终的交易价格。因此，嵌入K核邻近法的面板数据模型在PE机构的估值实务中是具有一定的实践价值的。

目录

第一章 导论

1.1 课题研究背景

1.2 研究现状

1.3 研究框架

1.4 本文的创新点

第二章 私募股权投资概述

2.1 私募股权投资基本概念

2.2 PE/VC机构投资活动概述

2.3 小结

第三章 私募股权投资的经典估值理论概述

3.1 内含性的现金流贴现估值模型

3.2 实物期权估值模型

3.3 相对估值模型

3.4 小结

第四章 嵌入K核邻近法的面板数据模型

4.1 面板数据模型概述

4.2 K核邻近法概述

4.3 构建嵌入K核邻近法的面板数据模型

4.4 小结

第五章 对新三板公司估值的实证分析

5.1 实证分析方法

5.2 新三板公司估值的相关背景

5.3 嵌入K核邻近法的面板数据建模

5.4 对测试集公司的估值预测

5.5 小结

第六章 结论

参考文献

附录

致谢

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