摘要：如何评估公司价值始终是股票投资的一个热门话题。本文选用PEG估值模型，对A股创业板2012—2017年的上市公司进行实证分析，以探索PEG模型对投资成长股价值中的有效性。实证结果显示：第一，创业板成长股的PEG值总体上远小于周期股PEG值的波动区间，这说明创业板投资者热衷于追捧市盈率高的股票；第二，个股投资回报与PEG之间无论牛熊市都呈负相关关系；即较低的PEG股票可以带来较高的收益率，且熊市PEG相关系数的绝对值大于牛市时期，这说明创业板成长股的PEG指标在熊市更有效。
关键词：PEG模型；价值投资；成长股
随着A股资本市场的逐渐完善和不断发展，价值投资受到越来越多投资者的关注，价值评估是价值投资的核心问题。市盈率法作为应用最广的公司估值方法，未考虑企业未来的成长价值，属于静态估值法。A股作为世界最大的新兴市场，快速成长性是其重要特点。在股票市场，价格与价值的偏离是常态，市盈率（PE）法无法衡量其偏离程度，而PEG（市盈率相对盈余增长率的比率）估值模型弥补了市盈率法对企业动态成长性估计的不足，得到了广泛应用。本文选用PEG估值模型，对最具成长性和波动性的深市创业板2012—2017年的全部上市公司进行实证分析，旨在探索PEG模型对投资成长股价值中的量化作用。
一、理论分析
（一）PEG模型及其意义
PEG是在PE的基础上演化而来的，PE是最早用来显示价值投资的指标。国内开始流行价值投资理念时，市盈率是首选指标。市盈率作为股票估值的重要指标，一方面可以预测企业未来价值；另一方面在一定条件下可以反映企业未来价值增值的有效性。市盈率的本质是股票的“相对价格”，用于衡量企业股票价格和内在价值的偏差。因此，对于PEG指标的研究，不管是国外学者的研究成果，还是国内学者的研究都是基于对市盈率的基础之上的。Lynch（1991）对PEG的值进行了界定，他认为把1作为PEG的基准值来判断股票价值是被高估或是低估是合理的。他提出：如果一家公司的股票价格在合理的基础上，市盈率和股票的收益增长率是相同的。进而说明，如果PEG>1，市盈率大于收益增长率，则该公司股票价格应该是被高估的；若PEG=1，市盈率等于收益增长率，该公司股票价格是合理的；若PEG<1，市盈率小于收益增长率，则该公司股票价格被低估的。Easton（2004）基于Ohlson和Juettner-Nauroth提出了剩余收益模型，预测收益率。r=1（PEG/100）（1）此研究是最早推导PEG模型的有效研究，回归线性方程结果表明PEG与投资组合收益率的相关系数高于市盈率PE与投资组合收益率的相关系数。由此，可以得到PEG的定义为：PEG=PE100*g（2）
（二）成长股评价标准及其影响因素
市场表现体现在股票的收益上，公司经营状况好坏体现在部分财务指标上，如净利润、销售额和现金流等。所谓价值股是指历史市场表现或经营状况较差的公司股票，而成长股是指过去表现或经营状况较好、股票收益较高、公司经营状况都令股东及投资者满意的股票。在上涨市场中，成长股的表现通常优于价值股。余岚（2009）对成长型股票的定义是指那些净利润、销售额、现金流的增长速度明显超过同行业中其他的公司和行业经济的平均增长水平的股票，这种增长的明显优势不断地累计，最终表现为公司股票价格在同行业市场中持续升高。成长型公司的股票与普通市场股的不同点在于市盈率高低的不同，成长型公司股票市盈率大大超过市场平均水平。在实证操作领域，通常根据三种标准进行划分：第一，根据股票的历史表现分为两类组合，其中以三年作为一个周期，以股票累计超常收益率为标准，将股票组合分为优势集合和劣势集合。优势集合符合本文中成长股的特点，即收益率较高的集合；劣势集合为历史累计超常收益率较低的集合，即与价值股一致。第二，根据投资者对股票未来的预期表现划分，通常投资者使用的指标有B/M（权益的账面价值与市场价值之比，Bookvalue-to-marketvalue）、C/P（现金流与价格比，cash-to-price）、E/P（盈余与价格比，Earn⁃ing-to-price），其中B/M、C/P、E/P较高的股票为价值股。第三种划分依据则是基于股票的历史会计指标表现，即采用销售额或者是净利润的增长率，但是由于会计指标的时滞性和信号失真性，其准确性略显失色，因此在实证研究过程中一般属于辅助验证的划分标准，并不单独使用。影响股票的价值成长性的因素有预估市盈率与历史市盈率、销售收入增长率、净资产收益率、股价现金流量比。通常，成长型股票的以上比率都会比市场平均水平高。由于股票价格在市场上是波动的，所以以上四个指标并没有一个固定的比例区间，需要长期考察这些指标的年度数据，如果数据呈现稳定增长的态势，可以认为这家公司的成长性是可靠的，这时各方投资者会接受一个较高的价格。
二、实证分析
（一）变量的选择
本文主要研究基于PEG模型成长股的投资价值问题，因此本文研究的目标有三个：一是要选择创业板公司的成长性指标g，从而得出该公司的PEG值；二是得出PEG指标与个股收益率之间存在的关系；三是按照PEG值的大小分成三个组别，相比较得出高投资收益的投资策略。在探究目标二“PEG指标与个股收益率之间存在的关系”时，本文采用一元线性回归的方法，把PEG作为唯一的解释变量，把个股收益率作为被解释变量。本文将影响个股收益率的其他因素作为随机误差项，只需要得出PEG指标与个股收益率之间存在关系的结论即可。模型为：R=β1PEG+β2lnAsset+β3NPG+ε（3）其中，R代表的是创业板上市个股的收益率，lnAsset代表的是公司规模的对数，NPG代表的是上市公司的净利润增长率，ε为随机误差项。关于PEG值的计算，本文采用的市盈率是PE-TTM。静态市盈率的主要问题在于：净利润基于历史年报数据，不能及时反映企业的财务变化，如：增发、分红。而动态市盈率的主要问题在于：由于企业营收具有季度性，动态市盈率无法衡量营收集中在某一季度的企业。而PE-TTM兼具静态和动态两者的优势。作为PEG的最重要的一点——成长性指标g，在国内相关的文献研究中大多数采用盈余增长率，而盈余增长率并非是一个确切的财务指标，通常是利用净利润增长率或主营业务利润增长率来代替。
（二）样本的选择
本文以2012—2017年我国创业板上市公司作为研究样本。我国创业板从2012年的冰点到2013年开始破冰，在2013年至2015年间，创业板跟随大盘表现强劲，一路飙升，达到4000多点，涨幅喜人。但2016—2017年创业板一直位于低位，沉睡于熊市之中。以2012—2015年作为牛市区间，以2016—2017年作为熊市区间，分别进行实证研究。但由于2018年度统计数据在笔者写作时并未更新，因此只选择2016年和2017年的创业板数据作为样本，分行业进行实证分析。所有数据来源为国泰安CSMAR®系列研究数据库，分析软件为Eviews。为了保证样本的有效性和连续性，对样本数据进行了整理和筛选：第一，为了保证数据的连续性，删除了2012年以后上市的公司；第二，在样本周期内，删除市盈率和PEG指标为负的公司，因为PEG为负时，绝对值越小，公司盈利下降得越快，企业的投资价值越小。正负PEG值无法放在同一个区间里考虑，为了方便问题的研究，本文仅选取PEG值为正的样本。经过上述筛选之后，创业板市场样本公司数量总计172个，其中成长性公司66个，周期性公司102个，非成长非周期公司4个。2012—2017年样本数据合计922组。
（三）变量的描述性统计
表2的结果显示：在牛市期间，成长性行业PEG的均值为4.3086，周期性行业PEG均值为3.5098，成长性PEG均值大于周期性PEG均值；成长性行业PEG的中位数为1.1423，周期性行业PEG中位数为1.0578，成长性PEG中位数大于周期性PEG中位数；成长性行业PEG的标准差为17.1911，周期性行业PEG标准差为9.5527，成长性PEG标准差大于周期性PEG标准差；成长性PEG极值大于周期性PEG极值。由此可见，在牛市区间，成长性行业PEG普遍被高估，且市场热度高于周期性股票，投资者更热衷于投资成长性较高的股票。表3的结果显示：在熊市期间，成长性行业PEG的均值为5.1070，周期性行业PEG均值为16.7286，周期性PEG均值大于成长性PEG均值；成长性行业PEG的中位数为2.0543，周期性行业PEG中位数为2.2094，周期性PEG中位数大于成长性PEG中位数；成长性行业PEG的标准差为17.3981，周期性行业PEG标准差为101.9987，周期性PEG标准差大于成长性PEG标准差；成长性PEG极小值大于周期性PEG极小值。由此可见，在熊市区间，周期性行业PEG普遍被高估，且市场热度高于成长性股票，投资者更热衷于投资周期性较高的股票。
（四）整体样本实证分析
描述性统计的结果初步表明，在划分牛熊市之后，PEG指标在不同行业内的表现与彼得·林奇的观点并不完全一致。彼得·林奇认为利用PEG指标是否大于1作为参照，可以判断上市公司的价值是否被低估，当PEG指标小于1时，该公司价值被低估，但根据上述描述性统计指标来看，我国创业板上市公司的PEG值2012—2017年一直处于大于1的状态，也就意味着创业板上市公司股票被高估。正因为如此，本文需要通过对其进行实证分析，分析其影响因素。表4中列出的是在不区分行业时，总体样本下PEG模型投资价值分析的回归结果。可以看出，PEG指标的系数不够显著，也无法说明依据此样本对投资价值分析的有效性。但这至少可以说明在整个创业板市场内，个股的PEG值与个股的投资收益率存在负相关性。
（五）分行业的实证分析
在实际投资中，投资者对于不同行业的未来持有不同的期待，因此还需要根据不同的行业风格进行实证分析。根据证监会的行业分类法，将整体样本分成了三种风格：成长性行业、周期性行业、非成长非周期性行业。由于非成长性非周期性行业进行上述的筛选之后，样本数量不足30个，对此样本数量进行面板数据回归是非有效的，因此在以下实证中仅比较成长性和周期性行业的实证结果。根据表5和表6的回归结果来看，区分行业之后，PEG指标前的系数强度得到了提高，个股投资收益率与PEG无论牛熊市都呈现负相关的关系，说明较低的PEG股票可以带来较高的收益率，这与彼得·林奇的观点一致。且熊市PEG相关系数的绝对值大于牛市时期，说明成长股的PEG指标在熊市时期与收益率的关系较为明显，这是因为在熊市时期，成长股受到市场风险的影响更小。根据表中数据可以得出：个股投资收益率与公司净利润增长率、企业规模之间不存在显著的相关关系，说明投资者在创业板进行投资时，对上市公司的风险承担能力、意识能力不足，投资行为不够理性，很大程度上属于投机行为。根据表7和表8可以看出，周期性行业PEG指标与个股收益率在牛市时的相关系数绝对值大于熊市时期，说明周期股的PEG指标在牛市时期与收益率的关系更为明显，这是因为在牛市时期，周期股因经济复苏受益更大。综合表5至表8可知，周期性行业PEG值与个股投资收益率之间的相系数绝对值在牛市时高于成长性行业，在熊市时低于成长性行业，这意味着，PEG模型在牛市时对周期股价值投资分析更有效，在熊市时对成长股价值投资分析更有效。值得注意的是，无论牛市还是熊市，无论成长股还是周期股，PEG指标与个股投资收益率之间的相关性并不显著，其原因在于市场投资者认识到投资机会并采取相应的行动之间具有时滞性，个人投资者往往无法及时参与到有效的投资活动中，通常在大机构资金进场或离场之后才进入，此时的投资有效性会大打折扣。因此，在投资者进行无序化的投资活动中，上市公司的价值一直都是处于被高估的状态，这也是导致对我国创业板进行实证分析得出的结果并不显著的原因。
三、结论与投资建议
（一）实证结论
本文的主旨在于研究基于PEG模型的成长股投资价值分析能力，利用推导得出的PEG计算公式，在彼得·林奇对于PEG指标的观点（其认为如果一家上司的PEG指标为1时为股价合理；如果低于0.5时，其股价被严重低估；如果大于2，则股价被严重高估）基础上，得出股票在持有期内的收益率与股票的PEG值呈负相关关系的结论。本文通过描述性统计以及对样本数据进行面板数据回归的方法研究得出以下结论：1.计算整个创业板市场的PEG指标发现，在2012—2015年牛市区间以及2016—2017年的熊市区间，成长股的PEG值总体上位于4～5之间，而周期股的PEG值远远大于成长股的波动区间，由此可以看出在创业板市场，成长股是投资者的冷门，其价值并没有被投资者所发现，说明在投资时，投资者热衷于追捧市盈率高的股票，普遍认为高市盈率暗含业绩高的预期。2.个股投资收益率与PEG无论牛熊市都呈现负相关的关系，说明较低的PEG股票可以带来较高的收益率，且熊市PEG相关系数的绝对值大于牛市时期，说明成长股的PEG指标在熊市时期与收益率的关系较为明显，这是因为在熊市时期，成长股受到市场风险的影响更小。3.PEG模型对于成长股价值投资分析具有有效性，且有效性大于周期性行业。PEG指标虽然对于成长股的投资价值更有效，但是其相关性并不显著，其原因在于市场投资者认识到投资机会并采取相应的行动之间具有时滞性，个人投资者往往无法及时参与到有效的投资活动中，通常在大机构资金进场或离场之后才进入，此时的投资有效性则是大打折扣。综上所述，PEG模型对我国创业板投资价值分析是有效的。
（二）对于投资者的建议
第一，对于应用PEG模型进行价值分析，需要科学合理地确定成长性，建议采用个股投资收益增长率、净利润增长率、营业收入增长率等指标进行衡量。第二，投资PEG值处于0到1之间的公司，根据实证研究，可以获得较高的收益率。第三，投资成长性行业中的成长股预期收益可以得到较大的收益，一家公司的发展与行业的发展联系紧密，行业PEG值对于投资者进行投资具有较大的参考价值。
作者：张乐洁 张应华 单位：上海立信会计金融学院 九江学院经济学院
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