20190821-安信证券-计算机行业动态分析：从量化的角度看云计算公司的估值_9页_825kb

从量化的角度看云计算公司的估值总结

核心内容

本文通过回归分析，探讨了影响云计算公司（特别是SaaS公司）估值的关键财务因子。研究基于对27家美股SaaS公司的16个因子进行分析，最终构建了一个多元线性回归模型，用于评估EV/Revenue（企业价值与收入比率）的决定因素。

主要观点

1. 估值模型

最终确定的模型为：

EV/Revenue = -14.245 + 118.824*revgrowth.n2 + 15.447*opm + 11.946*cacsh_REV.p

该模型的调整后R²为0.6534，说明模型对EV/Revenue的解释力较强。

2. 关键因子分析

• revgrowth.n2（未来两年复合收入增速）：是影响估值的最重要因素。高收入增速预期通常与高估值相关联，例如Zoom、Slack和ZScaler等公司均表现出高收入增速（36%、42%、37%），并享有较高的估值。
• opm（TTM运营利润率）：运营利润率反映了公司的运营效率和健康程度，高运营利润率有助于提高估值。Veeva（VEEV）的运营利润率为29%，而Workday（WDAY）为-15%，尽管VEEV的收入增速低于WDAY，但其估值更高。
• cacsh_REV.p（现金占TTM收入的比例）：现金占收入比例越高，说明公司现金流管理能力越强，收入转化为现金的能力越强，这在SaaS模式中尤为重要。

3. 模型构建过程

• 第一次模型：包含多个因子，但存在明显的多重共线性问题，尤其是revgrowth.n1与revgrowth.n2、sga.p与opm、npm之间。
• 第二次模型：剔除部分共线性因子后，模型仍包含revgrowth.n2、opm、cacsh_REV.p和ocf_REV.p，但因ocf_REV.p的系数为负，且其显著性不如cacsh_REV.p，故将其剔除。
• 第三次模型：最终模型为EV/Revenue = arevgrowth.n2 + bopm + c*cacsh_REV.p，其中revgrowth.n2、opm和cacsh_REV.p均通过显著性检验。

4. 模型有效性说明

• 该模型为对因子的探讨和快速估值的工具，不能完全替代标准的现金流折现估值方法。
• 模型的调整后R²为0.6534，表明解释力较强，但仍有提升空间。

关键信息

• 研究方法：采用多元线性回归，通过AIC最小化原则逐步剔除共线性因子，最终确定模型。
• 数据来源：27家美股SaaS公司，数据主要来自彭博和Wind资讯。
• 结论依据：模型解释力较强，但存在多个局限性，如未区分云与非云业务、未分离Beta与Alpha、使用单截面数据等。

风险与不足

1. 未区分云与非云业务：多数公司的收入中包含非云业务，可能影响模型的准确性。
2. 未分离Beta与Alpha：未考虑市场风险因素，可能影响估值结果的客观性。
3. 使用单截面数据：未分析时序数据，无法反映估值情绪的变化。
4. 依赖历史数据：采用TTM数据，对未来的预测因子较少，可能影响模型的前瞻性。
5. 因子集中在财务层面：忽略了行业、市场、情绪等其他影响因素。
6. EV/Revenue为单一指标：实际中可能使用其他估值方法（如EV/FCF）。
7. 模型前提假设：研究假设美股SaaS公司估值是公允的，若实际估值高估或低估，结论将受影响。

投资评级与行业表现

• 投资评级：领先大市-A，表示未来6个月的投资收益率领先沪深300指数10%以上。
• 行业表现：提供了一个相对收益与绝对收益的表格，显示近1个月、3个月和12个月的行业表现数据。

分析师信息

• 分析师：胡又文，安信证券研究中心
• 联系方式：huyw@essence.com.cn，021-35082010
• 报告联系人：黄净，huangjing2@essence.com.cn

报告相关建议

• 模型仅作为因子分析和快速估值的参考工具，投资决策应综合考虑更多因素。
• 建议投资者关注收入增速、运营利润率和现金流转化能力，作为判断云计算公司估值的重要依据。

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