科创类企业如何估值?科创板与当年创业板是否可比?【策略对话行

时间:2019-04-06 09:23 来源:未知 作者:神童透密

  首先,当前信用扩张周期相对缓和,与12年类似,但力度不如09年的全面扩张。我们以债务总额的同比增速来代表信用周期,从2000年开始,中国一共经历了5轮信用扩张的阶段。19年基建和地产政策放松的力度,将大概率与12年类似,基建在连续大幅回落后,见底回升,而房地产政策也与12年有异曲同工之妙——主要以一城一策为主,整体上房住不炒的格局不会发生变化。

  其次,信用扩张初期市场一般都能赚估值提升的钱,创业经验分享至少已走出了18年全面杀估值的阶段。2月M1增速大幅反弹,M1和M2剪刀差缩小,M1增速或已企稳。2月M1同比增长2.0%,较上月提高1.6个百分点,M1回升部分受到春节错位、去年基数较低影响;但我们看到,M1-M0剪刀差扩大(1月-16.8%,2月4.4%),可见,M1回升也受企业活期存款增加、流动性修复所致。另外,信用扩张初期市场一般都能出现估值修复,赚估值提升的钱,而M1和企业盈利能趋势性向上的话,则市场大概率走出较大行情。我们预计,19年企业的现金流与盈利有望逐步走出低谷;但由于本次信用扩张周期受到资产负债表的被动修复需求(特别是民企),使得M1和企业盈利见底后,较难直接进入上行趋势。

  由此,我们可认为,科创板推出的流动性环境与创业板推出时有相似之处,显然好于18年独角兽上市时的流动环境。09年与19年均是信用货币双宽松的宏观环境,程度上有所差异,09年更缓和;但比18年4月

  、工业富联、药明康德等独角兽上市时的流动性环境要好很多。因此,一方面,对于科创板推出的微观流动性冲击(A股市场)不用过于担心;另一方面,虽然这一次可能滞后实际较长,但信用和流动性的扩张至少能带来M1和企业盈利后续的企稳,有利于估值定价。

  (1)行业分布类似:首批在创业板上市的公司共28家,行业较多分布于医药(6家)、电气设备(3家)、计算机(3家)、机械(3家)和通信(3家)等成长行业。而截止29日,科创板已受理的公司中,计算机、通信和其他电子设备制造业的公司最多,占10家,其次是专用设备制造业、软件和信息技术服务业、医药。

  (3)首发估值较高:2009年创业板推出的时候,A股市场新股发行也是市场化定价,创业板首批公司平均发行市盈率为57倍,同期中小板指39倍。本次科创板发行市盈率同样没有限制,且有5套上市指标,净利润非强制性要求。当前创业板指和中小板指的PE分别为54倍和27倍,位于历史的61%和22%分位(创业板受2018年商誉减值等影响,业绩Q4出现异常突变,如果不考虑这一因素,创业板值估值38X),均低于2010年的估值水平。我们预计,科创板推出后的发行市盈率也将较存量中小创高估不少。

  回顾创业板上市的这些年,募资金额对市场流动性占用并不明显,但上市首日有一定流动性冲击。创业板首批28家上市公司平均募资5.2亿,募资总额145亿,占当时A股全市场总市值的0.06%,占2009年底公募基金资产规模的0.54%,这种单次的抽血效应并不大,即使是募资规模最大的2010年(963亿),也仅占到当年底公募基金资产规模的3.82%。但是发行首日对市场流动性有一定冲击,创业板首批28家上市公司首发日,总交易额220亿,占全市场交易金额的11.1%;次日开始,总交易额在50亿左右,占全市场的1.8%,逐渐回归常态。由于科创板上市后前5日无涨跌幅限制,第6日开始20%涨跌幅限制,对短期市场的流动性冲击可能更大。

  (1)宏观背景相似:09年与19年均是信用货币双宽松的宏观环境,程度上有所差异,09年更缓和;但比18年4月宁德时代、工业富联、药明康德等独角兽上市时的流动性环境要好很多。因此,一方面,对于科创板推出的微观流动性冲击不用过于担心;另一方面,宏观流动性的扩张也可能带来M1和企业盈利后续企稳向上,有利于估值定价。

  2.2. 分流效应:上证综指和沪深300换手率下滑,中小板和中证500换手率提高

  存量市场内部分流效应:创业板上市后,中小板指和中证500的换手率反而有所提高,但上证综指与沪深300换手率略有下滑。说明,创业板上市后带动了中小股票的行情和活跃度,但对主板资金存在一定的分流效应。

  创业板公司中,医药和TMT行业权重占比最高,其上市后对市场风格有引导作用。从行业涨跌角度看:创业板上市后,消费和成长(TMT、军工、医药、食品饮料等)表现大幅好于周期和金融。从行业换手率角度看:创业板上市后,成长板块表现更活跃,TMT相对沪深300的换手率提高。把时间拉长,创业板上市之后半年,消费和成长(TMT、香港六和采赛马奖券军工、医药、食品饮料等)的表现依然很突出。

  根据《关于在上海证券交易所设立科创板并试点注册制的实施意见》,“允许符合科创板定位,尚未盈利的企业上市,综合考虑市值、收入、净利润、现金流、研发投入等指标。”其中收入、净利润、现金流是常规的上市财务数据考核项,本次亮点为将市值、研发投入纳入指标。计算机是典型的高研发行业,软件行业成长迅速、技术变化快,对企业研发要求加高,板块呈现出高研发投入的特征。2017年,计算机板块研发投入占收入的比重达11%,位列全行业第一名,且仍处于快速增长期。

  计算机行业是典型的高成长、高估值和小市值的行业。市值方面,在A股计算机板块中,大量企业市值位于100亿以下,据统计,截止2018年3月1日,计算机板块193家公司中,市值低于100亿的公司共145家,占比为75.1%。估值方面,计算机板块上市公司PE估值相对较高,板块PE均值73倍,大部分公司PE在50倍上下。成长方面,2012-2017年计算机板块收入符合增速中位数18.86%,净利润符合增速中位数12.53%,显著高于GDP增速。

  历史上,A股计算机行业的估值方式以相对估值体系为主,投资者关注的核心指标是市盈率。事实上从美股科技公司估值情况来看,无论是否是云计算公司,投资者更多的关注行业核心地位以及相对估值体系中的市销率、EV/EBITDA等指标。在后者的考量中,企业持续投入研发所带来的短期内利润上的影响被弱化。尤其是美股一些新型的云计算、互联网公司,在上市初期并未实现盈利,但仍然能通过PS等方式给予相对合理的估值体系。

  从投资上市公司核心价值的角度来讲,短期利润的增长并非投资的唯一指标。在市场竞争愈加激烈的情况下,企业对研发和营销体系的建设是长期竞争力的基础,不应该被简单的PE估值方法所忽视。科创板的落地,有望A股现行估值体系将带来一定影响,将有利于以技术升级为主要依托的企业得到更高质量的发展。具备核心竞争力,有一定行业地位的龙头白马公司有望脱离传统PE估值中枢提升市值,PS/现金流折现等多种方式均能够通过合理的方式对A股好公司给予合适的价值。与此同时,不具备核心竞争力,行业地位受限的公司也可能会面临估值中枢的下移,从而间接引导上市公司像技术导向发展。我们认为基于科创板所探索出的市场化定价模式,将有利于以技术升级为主要依托的企业得到更高质量的发展,估值体系有望重塑。

  科创板重点聚焦于战略新兴产业,根据2016年11月国务院公布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》,战略新兴产业主要包括新一代信息技术、高端装备、新材料、新能源、节能环保以及生物医药等高新技术产业和战略性新兴产业,其中新一代信息技术包含计算机板块覆盖的人工智能、大数据、云计算、物联网等,以

  在新算法、大规模存储和运算、需求爆发的合力推动下,人工智能产业化发展正当时。人工智能概念由来已久,自1950s以来随着计算技术的发展几起几落。自从云计算大规模发展以来,云储存除了给人们生活带来了几大的便利,还大大减少了移动储存设备的使用,降低了企业成本;基于使用人数和空间可以及时的进行持续扩展,而且不会影响前端客户;数据的实时同步有效避免了介质存储数据造成丢失损坏的问题,提升了安全性。随着摩尔定律的不断印证,计算机计算性能大幅度提升,再加上不断扩大的储存空间和不断降低的储存成本,为人工智能的飞速发展奠定了硬件基础。

  人工智能在IT中的架构中处于核心地位。信息和通讯技术(ICT)是信息技术与通讯技术相融合而形成的一个新的概念和新的技术领域。如今云计算、移动化、网络和大数据技术不断走向深度融合,人工智能在IT架构中的核心地位也日益显现。从移动互联时代开始,从软件到硬件、从信息收集到平台服务,人工智能在各个领域的生态会更加完整,未来随着物联网和云计算的发展,人工智能在应用方面的深度和广度会越来越大。全球市场研究机构IDC公司首席分析师Frank Gens指出:“未来4到5年,云解决方案的数量预计将增加10倍。许多云解决方案的战略重要性将超过传统IT。与此同时,领先的云提供商将面临前所未有的竞争和整合压力。大规模创新将不断涌现,企业之间的竞争日趋白热化,未来几年将成为当前和新兴IT市场领导者的关键时期。”

  芯片的持续迭代为AI提供物理基础。算力提升是人工智能发展的前提保障。硬件领域是各个龙头兵家必争之地,因为就如同PC时代的Intel,以及移动互联网时代的高通,谁制定了行业标准,谁就将成为一个时代的主宰者。因此,昔日龙头Intel、高通(ARM)纷纷祭出杀招,而传统市场上较为边缘的英伟达由于其架构更适应人工智能运算因此在竞争中获得先发优势,另外谷歌作为一个颠覆创新者,自行研发了一套硬件体系也成为行业的搅局者。从目前进展来看,AI硬件架构主要分为英伟达代表的GPU阵营、Intel代表的CPU+FPGA阵营、高通代表的ARM阵营以及谷歌代表的TPU阵营。

  算法的突破为AI应用提供无限可能。目前人工智能领域应用的算法主要包括神经网络、深度学习等。未来非监督学习算法有望随着创新落地快速发展。在感知的各个领域,人工智能已经超越人类:人脸识别准确率优于人眼,语音识别正确率高于人类。与此同时,人工智能向认知智能的探索也在迅速推进:AlphaGo大胜人类冠军、Libratus在德扑赛场上获得成功。这些前沿领域的突破将带来越来越广泛的人工智能应用领域。

  自2017年起,人工智能进入产业化元年,安防、金融等需求规模化涌现,AI+行业应用层出不穷。短期,人工智能在金融领域会取得较大发展;中期,随着大数据技术和数据的积累,会推动人工智能在医疗方面取得新的突破;从长期来看,无人驾驶将成为人工智能最具发展前景的行业。此外,安防、服务、教育等应用具备国内的现实可行性。我们认为,对于人工智能应用,数据能力,产品化能力,渠道能力是核心竞争力。

  云计算时代,IT企业竞争从软硬件工具的竞争转化为数据和生态的竞争,集中度持续提升,强者恒强的互联网逻辑持续验证。云化提升了整个软件行业集中度的提升,我们以美股Salesforce为例,Salesforce的云CRM产品2017年H1的市占率为19.9%,而传统厂商Oracle和SAP长期以来市占率均低于10%。

  工业互联网进入实质性落地阶段,网络层和平台层快速发展。网络层,标识解析体系的建设快速推动,已经初步建立五大国家顶级节点。平台层,企业上云推动的区域性工业互联网平台,和工而需求驱动的行业性工业互联网平台均得到快速发展。国家级跨行业、跨领域平台由于存在稀缺性,加大了竞争优势,积累到一定数据量后有望实现平台级发展,市场空间仍然广阔。

  另一方面,必须要重视技术创新咨询委员会48位候选人的名单,其中具有泛制造业(含军工/新材料/通信/电子半导体、但不含医药)研究或投资背景的候选占比接近一半,可见对制造业的重视毋庸置疑,而具有电子半导体+通信领域的专家超过11人、医学相关领域13人,由此可见科创板的技术方向选择思路比较明确。

  A2.代表未来新技术趋势的公司,在发展过程中往往出现的规模较小、盈利能力不够强,需要低成本融资,IPO是其中一种方式。同时,“随报随发”和“可上可下”的注册制推广后,融资周期缩短将有利于企业尽快扩大产能、投入研发等,上市后企业也将抱有危机意识、避免单纯二级市场炒作“壳价值”。因此我们也看到在企业“不够成熟”的阶段上市,实现“社会孵化”的功能,反之二级市场也能充分分享企业成长的果实,创业分享减少强周期行业的公司“上市即业绩高点”现象。

  目前上海主板、中小企业板和创业板之间的同类型企业估值差异并不大,甚至也有部分在主板、中小企业板已上市的公司的PE出现高于创业板同行公司的情况。因此从投资角度看,“打新”、跨板块间估值联动补偿有可能出现。

  (3)半导体制造:工艺流程复杂,进口仍是主流,国产设备集中于制造、封测段以及配套辅助设备。

  从全球范围看,美国、日本、荷兰是世界半导体装备制造的三大强国:美国公司在等离子体刻蚀设备、离子注入机、薄膜沉积设备、掩膜板制造设备、检测设备、测试设备、表面处理等设备中具有竞争优势;日本公司在光刻机、刻蚀机、沉积设备、清洗设备、涂胶显影设备、退火设备、检测设备、测试设备等领域占据优势;荷兰公司则在高端光刻机、垂直扩散炉等方面领先。国产设备任重而道远。

  研究所已公开发布研究报告,具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。证券研究报告   《策略&行业·计算机、机械篇:科创类企业如何估值?科创板与当年创业板是否可比?》

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