1、当前 PS-TTM 和未来及过去收入复合增速显著正相关。我们以 PS-TTM 为因变量,对所有变量进行多元线性回归分析。结果如下表所示。回归模型 R2 为 0.51,调整后 R2 为 0.42,F 值为 5.57,在 0.001 水平上显著。由回归结果可见,PS-TTM 和过去三年的收入复合增速显著正相关(p<0.001),系数为 25.6,和未来三年收入复合增速显著正相关(p<0.1),系数为 29.0,而销售毛利率、经营性净现金流/收入、研发费用率、销售和管理费用率、净利率均未通过 90%显著性检验,说明 PS-TTM 和收入复合增速最为相关。模型拟合优度有待提升,主要是因为选
2、取指标有限,且部分指标没有预测值可用的缘故。立足过去,未来收入增速对 PS 影响更大。为检验结果稳定性,我们回溯过去,从历史某一时点来研究影响 PS-TTM 的可能因素。我们从上文 46 家美股云计算公司中选取了在 2017 年之前上市的 29 家,同样选取了过去三年收入复合增速(2015-2017 年),未来三年收入复合增速(基于 2018-2020 年彭博一致预期),经营性净现金流占收入比例(2015-2017 年均值)、研发费用率(2015-2017 年均值)、销售和管理费用率(2015-2017年均值)、销售毛利率(2015-2017 年均值)、净利率 7 个变量(2015-2017
3、年均值),对PS-TTM(2018 年 1 月 1 日)进行回归分析。PS 和收入增速、研发费用率、销售净利率等指标强相关。根据回归分析的结果,模型 R2为 0.75,调整后 R2 为 0.66,拟合效果较好。PS 和过去收入增速(p=0.085)、未来收入增速(p=0.001)、研发费用率(p=0.010),净利率(p=0.039)均为显著正相关关系,与前文推导的 PS 估值计算公式基本一致。其中,盈利质量和商业模式对具体公司来说相对稳定,因此 PS 估值波动主要取决于收入增速的变化。综上,根据公式 PS = kgSNMt100 推测 PS 倍数和 gS高度正相关,并通过美股数据证明,PS 倍数应该以收入增速为锚。
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