标题 | CBCV模型在互联网企业估值中的应用探讨 |
范文 | 曹艳铭 摘 要:解释了网络企业的定义及其评估特征,以及基于客户终身价值的互联网企业估值模型构建,可以判定的是,使用CBCV模型在互联网企业的估值中,对于客户来说具有一定的实用性,帮助客户在互联网企业中得到更多的利益,也可以帮助企业得到一个更加完美的发展。 关键词:CBCV模型;互联网;企业估值; 终身价值 中图分类号:F23 文献标识码:A doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.35.061 如今属于网络时代,网络的经济带动了并购、风险投资以及网络企业价值管理等经济活动,这些活动全部都是将网络企业价值作为基础。常规的企业价值评估的方法和理论在网络企业价值评估中,受到更多的挑战,所以目前研究的重点我们放在了网络企业的价值评估中。 目前对企业价值评估的研究,我们可以将其分成三个阶段。首先网络企业的巨亏的经营表现和高扬的股价,促使更多的投资者将所有的重点全部放置在,现阶段掌握的,客户数量、点击率、访问量等较为单一的市场价值关系以及经营指标作为评价评估法的基础。在发生“科恩风暴”之后,更多研究者对网络企业市价进行怀疑,最终又回到最初的实物期权法以及收益法中,根据企业中的不同特征进行有效的改进。对于绩效预测的收益现值方法,研究者们提出了需要改进的三个方面:①从之后的某一个时间,对目前进行回溯;②对未来的前景进行有效的预测,使用特定的方式对不确定性进行解决;③根据传统分析机能,对未来的绩效进行预测。联合使用竞争条件下的实物期权法以及贴现现金流量法,对网络企业价值进行评估。目前为止我们的目的是该怎么将网络企业有价值的驱动因素和常规的价值评估方法和理论进行融合,发展成一个新型的目标。将客户的股东价值概念以及生命周期价值理论进行结合,提出建立在传统财务元素以及现金流的基础上,企业价值评估模型,在本次研究中也被称之为CBCV。这种模式不仅拥有负现金流的创业性企业,也有以客户关系作为高度虚拟资产的网络公司。 在CBCV模型是以客户数量的增长代替了现金流增长率,解决了现在现金流折现法在负收益的增长率中的一项难题。并通过和驱动网络企业价值的增长单位客户利润贡献、客户数量、客户保持等微观因素进行有效的结合,同时还可以对未来的现金流进行更加准确的评估。本次是使用CBCV模型对网络企业的价值进行有效的定义,并评估其价值,帮助更多的企业有所发展。 1 网络企业的定义及其评估特征 第一,对网络企业的定义:网络企业中包含着更多的互联网产业链上的更多企业,但是其中提供软件基础或者硬件基础以及将原来的商业模式网络化服务的企业并不属于本次研究的对象。硬件基础、软件基础可以归纳在软件业和制造业,对这些产业的价值进行评估我们看出,这些公司的评估方法目前属于较为成熟的。比如咨询服务业的第三类公司,并不具有新经纪公司的经营范围。 在本次研究过程中,所有符合研究的网络企业都是以Internet为平台,建立网站的方式为客户提供增值服务或者相关的免费服务,目的就是为了吸引更多的访问者,通过这些方式收入的公司。并且这些收益占据全部收益的55%以上。具体的服务包括更多的网络业务,例如:博客社区、网络游戏、门户站点、网络接入、即时通讯、电子商务、搜索引擎等。 第二,对网络企业进行评估的特征。目前评估师对网络企业评估主要包括以下几点:①较多网络公司在目前为止盈利较为低弱,甚至有的公司没有盈利;②更多的网络公司对历史数据有一定的缺乏性;③中国的网络公司有很大一部分不能和国外的少数网络公司进行对比。第三点和第二点给评估带来一定的难度,但是随着网络产业不断的增长和发展,难题得到一定的改善。但是对于更多的网络产业的发展具有一定的局限性,并且网络公司的经营模式也是各有各的不用,所以,这些公司仍然是企业价值评估中最常见的问题。收入比较低微或者已经在亏损的公司已经不是网络企业评估的特性。改变的原因是在于改变网络企业发展模式。老旧的网络企业发展模式和研究中描述的先扩充后盈利的思想,需要更多的外部资本进行支持。网络产业不断的变化以及投资人更加的理性,更多的中小网络公司采取的是先盈利后扩充的思想。所以盈利和亏损都较小,并不是所有网络企业的标准。 2 以客户的终身价值构建互联网企业估值模型 第一,CLV(客户终身价值)理论,在业界也被称之为“客户生命周期价值”,這是指企业和客户发生交易的各个时期,产生利润净现值的综合。其中包含的有n;Ri;Ci。其中i代表的是最终得到的利益时客户的某一时期;Ci:是第i期为了得到Ri需要付出的相应费用;Ri:第i期来源于客户的收入奉献;n代表的是未来的时期客户购买服务或者产品的时期数量。D带边客户实际情况的折现率。有研究学者对公式进行研究:①考虑到未来客户流失的可能性,对此进行了完善,提高了结果的准确性。在改进之后客户的价值也有所提升,其中Pi代表客户是i期消费的服务和产品的概率,同时也可以解释为客户的保持率。 第二,对客户终身价值的估值模型。(1)对客户终身价值的企业估值模型推导。有两位学者从客户的角度实施,在原有的企业估值模型中加入对患者有益的价值,制定以客户价值位基础的CBC模型。 第三,对企业的客户资源产生的价值进行计算。根据上述的描述,我们将不同时期新增的客户的要求进行总和,可以得到客户和企业的价值。 公式中包含着:rt i、d、T、Cti、VS、CE、Rti。其中d代表的是折现的概率;VS代表的是:某一个时期企业客户的总数量;Rti代表的是:某一位客户在某一个时期对企业的收入做出的贡献;rt i代表的是:客户的保持率;T代表的是:对某一个模型需要预测的总时间数;Cti代表的是:某一位客户在某一个时期所消耗的成本;CE代表的是:现在企业所拥有所有资源的价值。 第四,将客户的终身价值作为企业估值模型的基础。将最终计算出的客户资源以及传统模型中的两个模型相结合,最终可以得到客户终身价值的企业估值模型。 其中包含的有:NA、Taxt、InvWCt 、T、CVT、InvFCt、d、FCt。NA代表的是:企业不是通过运营得到的资产;Taxt代表的是:在某一个时间上需要交纳的纳税金额;InvWCt:某一个时期运营所得到的资本投资;T代表的是:进行预测的总时期数;CVT代表的是:企业不断经营所得到的价值;InvFCt:固定资本所得到的投资数;d:合理的折现率;FCt:某一个时期没有任何改变的成本,也可以理解为和客户没有任何关系的支出费用。 3 模型的优势和劣势 在对患者的终身价值进行有效的估值模型中,现金流折现模型中,是以企业财务中相关的数据作为预期增长率的基础,后期将客户的数量预期增长进行过有效的替换,所以不管企业是否存在较为稳定的现金流,对客户的数量增长都不会受到影响。更加重要的是,这种模型可以更好的反映出和互联网企业关系较为密切的单位粘性、客户数量、收入贡献的价值驱动因素。但是目前这种模型是从客户的价值出发,向企业转换的过程中,具有一定的劣势:(1)客户的现金流问题。以上介绍的模型在手机客户的现金流入或者流出的问题中,具有较多和客户终身价值没有关系的要素。(2)对模型参数出现问题进行估计。根据以上描述的模型只是简单的将客户价值向企业价值进行转换的理论,在参数上面还存在着其他的问题,我们的责任就是看到这些问题、解决这些问题,帮助客户得到利益最大化。 4 结论 综上所述,在互联网的行业中,不管是产品的盈利形式、企业的经营模式、市场的竞争等,都和传统的企业之间具有一定的差别。传统的方法对如今的网络时代已经不能进行全面的估值。所以在本次研究中,从互联网企业的特点作为突破口,客户资源在互联网企业中具有一定的优势,可以增加企业的价值。所以,本次研究不仅以客户的终身价值作为企业估值的模型,还在传统的模式中对相关的数值进行改进。这种方式不仅可以对互联网企业的估值产生新方法或者新思路,还会为互联网企业的投资、并购、上市等方面提供更多的参考。 参考文献 [1]马殷春.CBCV模型在互联网企业估值中的应用[J].财会通讯,2017,164(35):78-81. [2]何登溢.“互联网+”视角下我国在线教育产业成长前景研究[J].贵州财经大学学报,2018,755(2):70-77. [3]赖辉,黄宇梦,周宗放.基于云模型的网络信任及网络交易信用风险评估研究——以C2C交易模式为例[J].管理评论,2017,29(7):225-234. [4]李伟伟.移动互联网早期创业企业成功融资实证研究[J].科技管理研究,2018,38(6):218-225. [5]高锡荣,杨建.互联网企业的资产估值、定价模型构建及腾讯案例的蒙特卡洛模拟分析[J].现代财经(天津财经大学学报),2017,365(01):92-102. [6]黄逸珺,陆桐,闫强.电子商务网站个人信息价值评估[J].北京邮电大学学报(社会科学版),2017,102(05):37-45. [7]宣晓,段文奇.价值创造视角下互联网平台企业价值评估模型研究[J].财会月刊(下),2018,605(1):73-78. [8]陳蕾,于田.周期性公司正常化估值的理论框架与模型构建[J].财会月刊,2018,837(17):53-58. [9]赵胜民,刘笑天.公司特质风险、估值水平与股票收益——基于分位数Fama-MacBeth回归模型的实证分析[J].华东经济管理,2017,741(09):37-46. [10]郭建峰,王丹,樊云,等.互联网企业价值评估体系研究——基于实物期权模型的分析[J].价格理论与实践,2017,464(7):153-156. [11]宋加山,何苗颖,王利宏,等.互联网平台小微企业股权众筹完成率影响因素探究[J].科技进步与对策,2017,255(23):98-105. [12]陈宗涵,谈毅,陆海天.企业专利信号与企业价值评估——基于风险投资机构的视角[J].上海经济研究,2017,735(10):107-116. [13]宋立丰,祁大伟,宋远方.中国新兴独角兽企业估值比较基础与分析框架[J].科技进步与对策,2019,36(03):76-82. |
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