基于多元線性回歸分析的白酒行業(yè)股價估量模型-以600519國酒茅臺為例

基于線性回歸分析的白酒行業(yè)股價估量模型——以600519貴州茅臺為例一、宏觀經(jīng)濟分析通過半個學(xué)期的證券投資學(xué)學(xué)習(xí)，我們知道不論是股票發(fā)行者還是從購買者，對宏觀經(jīng)濟的分析都是必須的。首先，我們回顧一下近幾年的國內(nèi)市場狀況：2011年，我國通脹壓力嚴重，上半年CPI一直處于高位，2011年四月CPI同比上漲5.3%,5月份CPI同比上漲5.5%。而面對居高不下的CPI央行不斷上調(diào)銀行準備金率和存款準備金率。與此同時我國GDP增速比2010年也有所放緩。這一點也可以從很小的方面看出來，就本校而言，今年來學(xué)校招聘的單位數(shù)量較去年前年有很明顯的降低，顯然是整體經(jīng)濟低迷造成的結(jié)果。而證券交易又面臨著自身的難題：以上海證券交易所為例，主要存在以下問題：市場規(guī)模很小，受眾面很窄；存在嚴重的信息不對稱，使得監(jiān)管成本上升；缺少賣空機制，使得股票市場泡沫增大；流動性不足。流動性是指市場中存在大量的流通性強的金融工具，同時又有大量參加流通的主體。市場中介機構(gòu)不完善。不注重投資者回報，幾乎沒有企業(yè)發(fā)放紅利，使得證券市場只有投機價值而沒有投資價值。這些問題都是嚴重影響股票合理定價的，所以使得對貴州茅臺的股票定價更為困難?；緸榱愕拿抗墒找媸沟脗鹘y(tǒng)的紅利貼現(xiàn)模型在這里無法適用。二、白酒行業(yè)分析及茅臺公司具體分析隨著我國居民生活品質(zhì)的提升和健康消費意識的形成，白酒消費也逐漸回歸理想，白酒需求轉(zhuǎn)變?yōu)樽非蠼】?、品質(zhì)和品位。高知名度、高美譽度和高品質(zhì)度的“三高”白酒稱謂精英人士的首選，品牌消費觀念正在強化。貴州茅臺高檔白酒的品牌價值、定價權(quán)優(yōu)勢奠定了高檔白酒在激烈的市場競爭中的強勢地位。茅臺作為中國高檔白酒的代名詞，在競爭中處于非常強勢的地位。較高的每股凈資產(chǎn)是吸引股票市場投資者的“誘餌”。另一方面，政府渠道的長期發(fā)展使得茅臺酒的銷路不存在任何問題，所以在整體經(jīng)濟低迷的情況下，茅臺酒業(yè)的銷量也不會有明顯的減少。產(chǎn)品情況介紹：茅臺公司為國內(nèi)高檔白酒第一品牌，是國內(nèi)白酒市場唯一獲得“綠色食品”及“有機食品”稱號的天然優(yōu)質(zhì)白酒，是我國醬香型白酒的典型代表，品牌效應(yīng)顯著，已成為飯局上宴請的必上消費品，成為一種尊重他人的標志，具有持久競爭力；產(chǎn)品具有高毛利率的特點，公司具有自主定價權(quán)，主導(dǎo)產(chǎn)品高度及低度茅臺酒毛利率保持在較高水平，其出廠價格自06年2月10日起平均提高15%。茅臺酒產(chǎn)品環(huán)境分析：替代品方面，其替代品有啤酒、果啤、米酒等，但茅臺主要并不在日常的飲用，而在于正式場合的請客以及大型的聚餐，而在這些場合中，啤酒，果啤等不可與白酒同一而論；競爭者方面，茅臺的主要競爭者有五糧液、瀘州老窖、洋河等，茅臺漲價的同時，五糧液也在2011年9月底提價，瀘州老窖也上調(diào)了市場價格，洋河、郎酒、劍南春等白酒在2011年也有15-30%的漲幅賣方議價方面，由于全球糧食危機帶來的糧價持續(xù)上漲，相比低端的白酒而言，高端白酒的糧食供應(yīng)商的議價能力更強，但由于茅臺酒的高利潤率，盈利能力較強，利潤空間較大，轉(zhuǎn)嫁成本壓力的能力也較強，因此的糧價上漲對其產(chǎn)生的影響不大。買方的議價方面，由于國務(wù)院3月26日召開的第五次廉政工作會議中的嚴格控制“三公經(jīng)費”，繼續(xù)實行零增長，禁止用公款購買香煙、高檔酒和禮品的出臺，買方的議價能力將會有所提高。公司戰(zhàn)略及實施情況年5月8日上證報報道，貴州茅臺董事長袁仁國指出公司已初步制定“三步走，三跨越”的中長期發(fā)展目標，按照初步方案，到2015年，公司主要產(chǎn)品產(chǎn)量預(yù)計超過3萬噸，預(yù)計實現(xiàn)銷售收入260億元，到2020年，產(chǎn)量預(yù)計達超4萬噸，銷售收入預(yù)計實現(xiàn)500億元。2012年上半年，公司董事會緊緊圍繞戰(zhàn)略目標，并按照年初確定的經(jīng)營計劃，在全體股東和社會各界的關(guān)心支持下，深入貫徹落實科學(xué)發(fā)展觀，搶抓國家實施新一輪西部開發(fā)、貴州實施工業(yè)強省及城鎮(zhèn)化帶動戰(zhàn)略，貴州省委、省政府加快全省白酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展和支持茅臺加快發(fā)展的歷史機遇，深化改革，強化管理，堅守質(zhì)量，鞏固市場，追求卓越，取得了較好成績，繼續(xù)保持了良好發(fā)展的態(tài)勢。報告期內(nèi)，公司共生產(chǎn)茅臺酒及系列產(chǎn)品基酒30014噸；實現(xiàn)營業(yè)收入1326443.78萬元，同比增長35.00%；營業(yè)利潤979968.91萬元，同比增長42.24%；實現(xiàn)歸屬于上市公司股東凈利潤699572.16萬元，同比增長42.56%。公司投資項目年1月，公司決定2011年投資6億元左右實施2000噸茅臺王子酒制酒技改工程及配套設(shè)施項目，以新增2000噸王子酒基酒生產(chǎn)能力。項目將建設(shè)8棟256噸制酒生產(chǎn)廠房及1棟制酒車間食堂辦公用房等，建設(shè)年限為2011年。項目投產(chǎn)后，每年銷售收入可達40620萬元，利潤總額為17990萬元。在2012年4月，公司擬使用自籌資金投資358316萬元實施醬香型系列酒制酒技改工程及配套設(shè)施項目，項目建設(shè)地點位于習(xí)水縣，項目用地1920畝，主要為建設(shè)25棟256噸/年制酒生產(chǎn)廠房、4棟制曲生產(chǎn)廠房、2棟包裝車間等，項目建設(shè)期為2012~2013年。建成后將新增6400噸高檔醬香型系列酒基酒、3600噸中低檔醬香型系列酒基酒、7200噸有機飼料、10500噸有機肥料的生產(chǎn)能力，預(yù)計每年將實現(xiàn)銷售收入313866.80萬元，銷售稅金44900.70萬元，利潤總額142743.30萬元。年10月，公司你投資建設(shè)中華片區(qū)第一期茅臺酒技改工程及配套設(shè)施項目，項目投資總額約為41.39億元。項目期為2年。項目完工交付投產(chǎn)后，擬新增5800噸/年茅臺酒基酒生產(chǎn)能力，新增8000噸/年制曲生產(chǎn)能力，新增23740噸貯酒能力。根據(jù)茅臺酒生產(chǎn)成本、銷售價格及市場因素預(yù)測，每年銷售收入可達64.96億元，稅金18.19億元，年利潤總額40.52億元，投資利稅率141.8%，投資利潤率97.9%，稅后靜態(tài)投資回收期為7年。公司經(jīng)營前景預(yù)測公司在2012年將投資兩大項目工程，用于擴大生產(chǎn)和茅臺酒技改工程。根據(jù)公司的長期戰(zhàn)略方向而言，2012上半年實現(xiàn)營業(yè)收入1326443.78萬元，折合一年為2652887.56萬元，已達到2015年的目標260億元。報告期內(nèi)，公司實現(xiàn)歸屬于上市公司股東凈利潤699572.16萬元，同比增長42.56%。由此可見，此時茅臺屬于高度發(fā)展的時期。長期而言，其股東凈利潤增長率將會下降，初步判斷其處于成長期。假如按照平均的10%的增長率計算，到2020年，其可以達到的營業(yè)收入為568.05億元，則未達到戰(zhàn)略指標；假如按照12%的增長率計算，到2020年，可達營業(yè)收入為656.13億元，則達到戰(zhàn)略指標。茅臺的市盈率為23.93，個人覺得偏高。原因可能如下：一是茅臺產(chǎn)業(yè)正處于快速成長的時期，且其投資于多種擴大生產(chǎn)的項目，這使得人們預(yù)期茅臺為成長性比較高的股票，使其P/E偏高；二是，茅臺酒的價格一直趨高不下，2012年上半年一度將茅臺酒的股票炒高，其中可能存在一定的泡沫成分。O發(fā)行相關(guān)O發(fā)行相關(guān)O發(fā)行相關(guān)O發(fā)行相關(guān)成立日期1999-11-20上市日期2001-08-27發(fā)行市盈率（倍）23.93網(wǎng)上發(fā)行日期2001-07-31發(fā)行方式上網(wǎng)定價發(fā)行每股面值（元）1.00發(fā)行量（股）￥150萬每股發(fā)行價（元）31.39發(fā)行費用（元）4221萬發(fā)行總市值（元）22.4憶募集資金凈額（元）22.0億首日開盤價（元）34.51首日收盤價（元）35.55首日換手率56.S3%首日最高價（元）37.78網(wǎng)下配售中簽率定價中簽率1.13%圖1.貴州茅臺股票發(fā)行的相關(guān)資料6.對茅臺的相關(guān)財務(wù)指標分析圖2.茅臺股票從2001年到2012年的股價K線圖總體情況圖2表明，橫軸為時間，在07年股價達到一個至高點后，在08年后下跌至09年年初后再曲折上升，在10年后半年和12年上半年有一個較大的漲幅。08年經(jīng)濟危機，使得全球經(jīng)濟不景氣，中國股市也受到波及，茅臺股價順應(yīng)宏觀的局勢下跌。之后，經(jīng)濟逐漸回暖，股價慢慢回升。而今年發(fā)生歐債危機，影響中國股市，中國宏觀經(jīng)濟低迷，可能會導(dǎo)致之后茅臺股價的下跌。同時，通過查閱前幾年貴州茅臺的“三大比率”，發(fā)現(xiàn)其流動比率幾乎都高于三，這說明貴州茅臺的償債能力很強，投資者投資于貴州茅臺的風(fēng)險很小。作為一個發(fā)展成熟的大型企業(yè)，也許有人會質(zhì)疑它已經(jīng)成為了所謂的“現(xiàn)金?！惫荆@個看法是非常錯誤的，在政府——尤其是地方政府——酒類支出比例并不小，茅臺又作為主要用酒的國內(nèi)，貴州茅臺的發(fā)展狀態(tài)并不比所謂的增長前景公司差。從公司財務(wù)狀況來看，茅臺具有很強的資金調(diào)配能力，各財務(wù)指標都顯示出公司的財務(wù)環(huán)境可以給公司未來經(jīng)營提供充足和穩(wěn)健的資金支持。這也利于公司業(yè)務(wù)的進一步發(fā)展。三、股價估量模型探究宏觀經(jīng)濟指標、行業(yè)情況對股票價格有大方向上的影響，但是難以用模型去估計，因此我們在模型中主要考慮公司的自身的狀況，將公司的每股凈資產(chǎn)（X）、每股凈收益（Y）、流動比率（Z）作為模型中股價（Price）的解釋變量。為盡量減少宏觀經(jīng)濟的影響，我們選取上次金融危機過后的2009年-2011年間12個季度的數(shù)據(jù)。因為模型的具體形式不明朗，我們逐步的引入變量，探究其形式。X每股凈資產(chǎn)我們對股份關(guān)于每股凈資產(chǎn)的函數(shù)形式做出四個假設(shè)：Price=C+aX；Price=C+a、'X；Price=C+alog（X）；Price=C+aX"2對于四種假設(shè)分別繪制出散點圖，如下圖所示。

Price=C+aX2Price=CPrice=C+aX2以上四圖表明都有一定的線性關(guān)系，說明四種函數(shù)形式都有可能是正確的。因此對每種函數(shù)形式都使用最小二乘法進行回歸分析，結(jié)果如下：Y=C+aXDependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:11:49Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C62.3590327.013492.3084410.0436X5.6877781.4478623.9283980.0028R-squared0.606799Meandependentvar166.4975AdjustedR-squared0.567479S.D.dependentvar27.36643S.E.ofregression17.99789Akaikeinfocriterion8.769398Sumsquaredresid3239.240Schwarzcriterion8.850216Loglikelihood-50.61639Hannan-Quinncriter.8.739476F-statistic15.43231Durbin-Watsonstat1.716614Prob(F-statistic)0.002828P〉0.05，通過檢驗，R'2=0.606799,說明模型具有一定的解釋力。Price=C+sqr(X)DependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:13:08Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-41.2662152.81124-0.7813910.4527

SQR(X)48.7900412.342193.9531120.0027R-squared0.609788Meandependentvar166.4975AdjustedR-squared0.570767S.D.dependentvar27.36643S.E.ofregression17.92936Akaikeinfocriterion8.761768Sumsquaredresid3214.620Schwarzcriterion8.842586Loglikelihood-50.57061Hannan-Quinncriter.8.731847F-statistic15.62709Durbin-Watsonstat1.718574Prob(F-statistic)0.002717P〉0.01該模型未通過檢驗，不能作為備選模型Price=C+alog(X)DependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:13:08Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-132.952875.75841-1.7549580.1098LOG(X)103.687126.170843.9619320.0027R-squared0.610848Meandependentvar166.4975AdjustedR-squared0.571933S.D.dependentvar27.36643S.E.ofregression17.90499Akaikeinfocriterion8.759048Sumsquaredresid3205.886Schwarzcriterion8.839865Loglikelihood-50.55429Hannan-Quinncriter.8.729126F-statistic15.69691Durbin-Watsonstat1.714149Prob(F-statistic)0.002678P〉0.01未通過檢驗，不能作為備選模型。Y=C+aX'2DependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:13:09Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C114.122114.648817.7905380.0000XA20.1504600.0392613.8323320.0033R-squared0.594925Meandependentvar166.4975

AdjustedR-squared0.554417S.D.dependentvar27.36643S.E.ofregression18.26764Akaikeinfocriterion8.799151Sumsquaredresid3337.065Schwarzcriterion8.879969Loglikelihood-50.79490Hannan-Quinncriter.8.769229F-statistic14.68677Durbin-Watsonstat1.694422Prob(F-statistic)0.003306在0.05的顯著性水平下通過T檢驗，R-squared=0.594925,表明該模型有一定解釋力。將通過檢驗的兩種模型進行比較，我們認為后者更優(yōu)，因此對于X每股凈資產(chǎn)，我們假定其函數(shù)形式為Price=C+aX"2Y每股凈收益我們做類似的處理。:GRAPH11Workfile:股價估量::Untitle小:GRAPH11Workfile:股價估量::Untitle小DependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:13:10Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C130.902413.960519.3766250.0000Y8.6834883.0558682.8415780.0175R-squared0.446736Meandependentvar166.4975AdjustedR-squared0.391410S.D.dependentvar27.36643S.E.ofregression21.34915Akaikeinfocriterion9.110913Sumsquaredresid4557.862Schwarzcriterion9.191730Loglikelihood-52.66548Hannan-Quinncriter.9.080991F-statistic8.074564Durbin-Watsonstat1.385266Prob(F-statistic)0.017501通過檢驗Price=C+aDependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:13:10Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C99.6372124.138234.1277750.0021SQR(Y)34.1469111.922242.8641360.0168R-squared0.450648Meandependentvar166.4975AdjustedR-squared0.395713S.D.dependentvar27.36643S.E.ofregression21.27354Akaikeinfocriterion9.103817Sumsquaredresid4525.634Schwarzcriterion9.184634Loglikelihood-52.62290Hannan-Quinncriter.9.073895F-statistic8.203276Durbin-Watsonstat1.502978Prob(F-statistic)0.016837通過檢驗。Price=C+alog(Y)DependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:13:10Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C127.959615.252408.3894710.0000LOG(Y)30.4007110.980982.7684880.0198R-squared0.433894Meandependentvar166.4975AdjustedR-squared0.377283S.D.dependentvar27.36643S.E.ofregression21.59551Akaikeinfocriterion9.133860Sumsquaredresid4663.662Schwarzcriterion9.214678Loglikelihood-52.80316Hannan-Quinncriter.9.103938F-statistic7.664524Durbin-Watsonstat1.568720Prob(F-statistic)0.019839通過檢驗Price=C+aY"2DependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:13:11Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C148.59969.68839815.337890.0000YA20.8575680.3439532.4932670.0318R-squared0.383340Meandependentvar166.4975AdjustedR-squared0.321674S.D.dependentvar27.36643S.E.ofregression22.53915Akaikeinfocriterion9.219396Sumsquaredresid5080.133Schwarzcriterion9.300214Loglikelihood-53.31638Hannan-Quinncriter.9.189475F-statistic6.216380Durbin-Watsonstat1.167263Prob(F-statistic)0.031812通過檢驗。將四個模型進行比較，我們認為Price=C+Y更優(yōu)。Z流動比率VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.Price=C+Z[ill]Graph:GRAPH09Workfile:股價估星::Untitled、View|Proc|Object||Print|Name|Freeze||Options|Update||AddTextjLine/Shade|Remo-.19-.20--.21--.22--.23--24--25--27-Price=C,,,100120140160180200220Price二C+ZPRICEDependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:13:18Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12Price=C+sqr(Z)VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-673.6499187.9245-3.5846840.0050Z1062.042237.48104.4721150.0012R-squared0.666665Meandependentvar166.4975AdjustedR-squared0.633331S.D.dependentvar27.36643S.E.ofregression16.57125Akaikeinfocriterion8.604227Sumsquaredresid2746.063Schwarzcriterion8.685045Loglikelihood-49.62536Hannan-Quinncriter.8.574306F-statistic19.99981Durbin-Watsonstat1.957852Prob(F-statistic)0.001194Price二C+sqr(Z)DependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:13:18Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1515.858375.5212-4.0366790.0024SQR(Z)1891.673422.20914.4804180.0012R-squared0.667489AdjustedR-squared0.634237S.E.ofregression16.55076Sumsquaredresid2739.275Loglikelihood-49.61051F-statistic20.07415Prob(F-statistic)0.001178Meandependentvar166.4975S.D.dependentvar27.36643Akaikeinfocriterion8.601752Schwarzcriterion8.682570Hannan-Quinncriter.8.571831Durbin-Watsonstat1.956598Price=C+log(Z)DependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:13:18Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C364.157744.296938.2208340.0000LOG(Z)842.1996187.64394.4882870.0012R-squared0.668267Meandependentvar166.4975AdjustedR-squared0.635094S.D.dependentvar27.36643S.E.ofregression16.53137Akaikeinfocriterion8.599409Sumsquaredresid2732.862Schwarzcriterion8.680226Loglikelihood-49.59645Hannan-Quinncriter.8.569487F-statistic20.14472Durbin-Watsonstat1.955110Prob(F-statistic)0.001164Price二C+Z"2DependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:13:19Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12

C-252.533194.19696-2.6809050.0231ZA2669.1705150.23264.4542290.0012R-squared0.664881Meandependentvar166.4975AdjustedR-squared0.631369S.D.dependentvar27.36643S.E.ofregression16.61552Akaikeinfocriterion8.609563Sumsquaredresid2760.755Schwarzcriterion8.690381Loglikelihood-49.65738Hannan-Quinncriter.8.579642F-statistic19.84016Durbin-Watsonstat1.959666Prob(F-statistic)0.001227將四模型比較，最終確定為Price=C+log(Z)整體模型我們推測整體的股價估量模型為Price=C+aX"2+回歸分析結(jié)果如下bY+cZDependentVariable:PRICEMethod:LeastSquaresDate:11/12/12Time:21:33Sample:2009Q12011Q4Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C335.0388