摘要：人工智能行業(yè)發(fā)展迅猛，創(chuàng)新技術引領的經濟發(fā)展成為時代潮流。A公司股份有限公司（以下簡稱“A公司”）更是以獨家的視野作為人工智能軟件服務模塊中智能語音的開拓者。隨著人工智能上市公司魚貫而出，投資者期望與估值普遍高漲。本文基于APT理論冷靜分析影響人工智能公司價值的影響因素，并以A公司為例討論其價值區(qū)間，為其他同行業(yè)公司估值做出參考。
　　關鍵詞：公司估值；人工智能；APT；A公司
　　一、引言
　　21世紀是智能新時代。隨著IT產業(yè)的第五次浪潮，人工智能作為IT產業(yè)的戰(zhàn)略性和前瞻性新興方向，成為繼大數據、云計算后世界科技新的焦點。2016年人工智能領域獲得投資超過580億元，同比增長50%。十九大提出科技創(chuàng)新引領發(fā)展，更是國家大力促進科技創(chuàng)新的契機。4月8日“博鰲亞洲論壇2018年年會”開幕，以“開發(fā)創(chuàng)新的亞洲，繁榮發(fā)展的世界”為主旨。A公司作為軟件信息服務類企業(yè)，占據人工智能與軟件服務領域具有高研究價值。然而，現階段國內涌起的“AI”熱使得大部分人工智能公司估值偏高，預期收益可能存在泡沫。準確的估值為企業(yè)帶來更多的股權融資機會和發(fā)展空間。
　　二、文獻綜述
　　對于股票估值的研究不在少數，不同的研究方法和統(tǒng)計方法帶來不同的結論。其中，股票估值的研究中具有較成熟成果的有絕對估值法和相對估值法。絕對估值法包括折現自由現金流理論及經濟增加值估值等，相對估值法包括市盈率、市凈率等。早在1962年，William Sharpe提出資本資產定價模型（CAMP）為股票估值開辟了道路。而Stephen Ross 在此基礎上提出了經典的套利定價理論（APT）概括為多種股票之間存在共同的影響因素加總可得到股票價值。Kim& Ritter（1999）比較相關評價法對上市公司估值準確性發(fā)現使用歷史數據比用業(yè)績預測更加準確。Lie& Lie（2002）通過市盈率、市凈率等相對估值法分別評估了公司股票內在價值，發(fā)現估值準確性與公司規(guī)模、無形資產所占比重有關。
　　三、案例公司研究背景
　�。ㄒ唬┕�司概況
　　A公司（深股002230）類屬于人工智能、大數據、人臉識別、智能穿戴、智能音箱、在線教育等概念板塊。其控制人為中國移動通信有限公司。該公司是語音合成的拔尖企業(yè)，在全球語音市場份額為6.7%，國內更是達到50%。2010年推出全球首個智能語音交互云平臺“訊飛語音云”在“AI+”背景下推動建設“平臺+賽道”戰(zhàn)略。戰(zhàn)略主要包括為持續(xù)保持行業(yè)領導者地位而構建AI開發(fā)者閉環(huán)迭代的生態(tài)體系，及能夠解決社會剛需并形成利潤根據地的主賽道。A公司在教育、公檢法、醫(yī)療、智慧城市、智能汽車、客服和消費者產品等領域形成了產品和應用，并逐步拓展和研發(fā)。
　�。ǘ�）公司市場表現
　　2018年3月29日A公司宣布進行5112343.5CNY股票回購。信號理論認為，股票回購往往作為內部人與外部人信息不對稱時，公司股價被低估或公司預期盈余優(yōu)于市場的可執(zhí)行性信號表達。而通過國泰安數據庫查找到近年來A公司的托賓Q值約為3～6之間，證明公司存在較大投資機會，符合股東利益最大化要求。在中國市場有效性不足的情況下，信號理論的效果并不明顯，主要支持代理成本理論即自用現金流觀點。但是考慮到A公司的股東與管理層不存在分歧均為一人，所以代理成本可忽略。股利回購昭示了公司未來業(yè)績表現值得期待。
　　另外公司的融資融券水平逐步提高，公司的分紅具有持續(xù)性和高支付率的特點，為投資者傳遞了企業(yè)業(yè)績良好具有持續(xù)成長和發(fā)展?jié)摿Φ男盘�。且公司的資產負債率穩(wěn)步增至40%左右，適應現階段公司高增速發(fā)展。（見圖1）
　　四、案例公司選取理由
　　（一）行業(yè)可研究性
　　在知識經濟時代下，人工智能行業(yè)具有高新信息技術的創(chuàng)新性和知識產權性質。人工智能與其他行業(yè)顯著不同的地方，在于其輕資產眾多，專利與知識產權為營業(yè)收入的重要來源。所以人工智能板塊上市公司信息披露中產品研發(fā)的資本性支出較多，且大部分以無形資產的形式表現的資產無實物形態(tài)，難以核算準確價值。第二是信息不對稱。以A公司為例，人工智能與語音教育的日常業(yè)務包含的固定資產較多且線上業(yè)務多，但由于國內市場有效性弱且投資者無法獲取充分信息，可能存在“搭便車”行為，除了企業(yè)公布的財務報表中管理層發(fā)布的信息，人工智能行業(yè)資產價值評估存在一定難度，很大程度依靠個人判斷和外來宣傳干擾因素。這給人工智能板塊股票估值帶來了很大難度。
　�。ǘ�）方法可研究性
　　A公司創(chuàng)始人認為中國AI公司估值高因為中國貨幣數量與供求關系；國民對于人工智能期待過大；技術爆炸和高速積累的資本使得馬太效應放大化。
　　本文基于人工智能公司視角，將人工智能的公司價值顯著性特征劃分為技術資本、人力資本、組織架構與盈利能力三個方面。對于人工智能公司通常局域杰出的工作團隊和高學歷高研究能力的技術人員，這是企業(yè)重要的成本，也是利潤的造就者。在與物聯網結合的數據時代，公司所用有的數據能力和自主研發(fā)成為投資者考核的重要技術性指標。而這里的資產并不指財務報表中的貨幣資產等實物資產，更多是以軟件開發(fā)和研發(fā)支出形式表現的資產。
　　五、案例公司股票估值
　　現代股票定價理論加入更多統(tǒng)計應用元素，建立在一定的假設基礎上，模型理論性強且運行復雜。股票定價理論中普遍認可的有MPT、CAPM、因素模型及APT。Steven. Ross創(chuàng)立了套利定價理論并提出市場杜絕套利機會的觀點。通過將資產定義成一個多因素影響的線性模型，然后尋找恰當的因素組合來擬合定價。該模型的優(yōu)點是全面考慮了市場因素與非市場因素，結論更客觀有效。
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　　本文在借鑒APT（套利定價理論）的基礎上，以因子分析法替代主成分分析法，通過縱向對比A公司與軟件服務業(yè)的行業(yè)估值，選用A股CSRC軟件和信息技術服務業(yè)（按照證監(jiān)會行業(yè)分類規(guī)定）的深滬上市公司。假設所有股票價值受F1， F2…， Fn多個因素影響，那么股票價值的回歸方程可以表示為：

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