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19 世纪末至20 世纪初,全球第一次并购浪潮开始,主要是以横向并购方式进行。在接下来的一个世纪中,共掀起了四次全球性并购浪潮,主要形式有纵向并购、混合并购等。进入21 世纪以来,并购形式更加丰富多样,其特点表现为跨国并购、巨额并购增多,合作型并购案例增加,恶意兼并大量减少。近年来我国市场互联网板块较活跃,据统计,2017年我国并购市场互联网行业交易数量居于第一位,占比约为16%,高速发展的互联网企业IPO等也是势不可挡,其中不少企业估值过高的案例引发了人们的质疑。然而对于上市公司并购的最关键问题对标资产的价值评估问题,以及在并购活动中互联网企业的价值评估研究尚不成熟,因此,面对频繁且大规模的互联网企业并购活动,如何客观公正地进行估值成为学界关注的热点问题。
基于此,本研究对国内外企业价值评估理论进行阐述,总结传统企业估值的方法,并结合互联网企业的特点指出传统方法对于该类企业估值的不适用性,进一步提出综合评估法以科学、合理地对并购过程中目标互联网企业进行估值,并以30家上市互联网企业为例进行实证分析,验证创新方法的可行性,旨在为上市互联网公司并购活动中,目标企业的估值提供科学合理的方法,从而为现实中的并购活动提供较好的视角及有效的决策依据。
Iriving Fisher 在1906 年最先提出“企业估值理论”。Fisher在这一理论中对收入和资本的关系进行了全面论述,认为资本与收入的结合点是利率,项目价值是未来预计现金流根据利率进行的折现,从而奠定了现代企业估值学科的基础,并在研究基础上Fisher 建立了DCF 模型(现金流量折现模型)。从20 世纪50 年到70 年代,Modigliani 与Miller 建立了MM 模型,用数学关系阐释了资本结构和企业价值间的关系,从而使企业价值评估理论走向实践。在资产组合理论的基础上,William Sharpe等人形成了CAPM 理论(资本资产定价理论),用以解释收益与风险间的关系,将金融风险作为衡量收益能力的重要指标。1976 年,Stephen Ross 提出了套利定价理论(APT),其核心思想是假设完全竞争市场环境下,不存在套利机会,市场价格会趋于理性,但这一理论很难应用于现实市场。20 世纪80 年代末,Tim Koller 在《价值评估》一书中提出现金流量,以及基于现金流的投资回报是企业价值的基础,通过这一理论产生了DCF模型(折现现金流量模型),在学界具有里程碑式的意义。Black与Scholes于1973年提出期权定价模型,其观点为未来的资产价值约定了公司当前价值。在此基础上,Myers 又提出了实物期权估值理论,对金融期权的实物期权定价公式进行了发展,这一理论可运用于并购行为中的企业估值,而且一定程度上剔除了由于不确定因素造成的干扰。1980年代,思腾思管咨询公司(美国)提出以EVA(经济增加值)来对公司价值进行评估,并详细分析了这一方法。通过众多学者们的论述,这一理论比传统理论更能准确评估公司业绩,与价值具有较强相关性,也是近年来学界用来评估企业价值的主流方法之一。
由于我国企业并购发展的历史较短,企业价值评估理论也处于起步和探索阶段,国内学界主要以国外相对成熟的估值理论为蓝本,结合本国实际进行应用与创新,不断努力形成具有我国特色的理论体系。干春晖等学者按照上市公司、非上市公司两种公司类别来划分定价方法。对前者而言,主要运用P/E比率法(价格收益比率法)和CAPM(资本资产定价模型)来评估企业价值。对非上市公司而言,有5种评估方式,分别是收益法、股利法、现金流量折现法、商誉法、资产价值基础法。齐安甜等提出,企业估值应关注自身价值、附加价值两方面。其中,自身价值由公司评估法计算,附加价值可用使用期权理论法计算。同时,还总结了实物期权理论,并用该理论进行评估。杨屹等人在研究期权理论时融入了并购因素,并建立起估值定价模型,该模型认为企业未来的现金流折现值、期权价值、并购溢价、期权价值等是衡量公司价值的重要指标。
互联网企业以网络为平台,通过网站的免费服务或增值服务来吸引用户,利用网络来进行商业活动。因此,互联网企业估值研究应运而生,且并购活动中的目标互联网企业估值也备受关注。Wolfetal 根据假设的企业税后净利润,进行折现得到企业经营价值,从而修正了经济增加值,利用企业市值减掉经营价值后得到未来增长价值,进一步计算出隐含增长率来判断方案可行性。Blodgeetal 以传统市盈率估值模型为基础,将传统行业的企业市盈率与互联网企业市盈率分别估值区间的最低值、最高值计算互联网企业的市场价值。Steven则利用企业市值与企业网站访问人数的比值作为乘数,对互联网企业进行股价的估算。著名的科恩风暴后,人们对并购过程中的互联网企业估值有了新的思考与认识。Aswath 对互联网企业的现金流、贴现率及增长率的估算方法进行了详细的综述,并根据互联网企业高研发费用、高营销费用的特点,提出将这些费用资本化,从而能够更好地体现出企业价值的未来影响,进而以未来现金流现值为基础进行估值。Manfred 在对客户数量、每名客户现金流的二项式预期树技术的基础上构建了互联网企业估值模型。Bauer 借鉴前人研究,基于客户现金流构建互联网企业估值模型,并在传统财务影响的基础上,结合客户生命周期价值理论和股东价值的概念进行研究。Mittal 则将EVA 与互联网企业市值的关联性进行研究。
对于国内互联网企业估值的研究,主要是以市场需求作为研究的切入点。冯耕中等认为,现实中应以现金流折现法为基本模型,结合AHP法、企业战略分析法、模糊综合评价法及决策树模型,构建一个拓展型估值模型来对互联网企业进行估值。帅青红以传统企业估值理论为基础,应用客户价值理论构建以客户的企业价值为基础的估值模型,并指出该模型适用于新创建企业或盈利状况波动的互联网企业。张炳才等研究认为互联网企业并购过程中的目标企业的价值源自于客户,企业价值不只是包括有形净资产,还应该包含客户价值,进而提出客户价值法及客户重置成本法来估算客户的价值。王少豪等认为互联网企业的总价值包括网站现有业务市值和未来拓展业务价值,二者分别用贴现现金流量法及期权定价法进行估算。王飞航等研究指出传统估值方法对互联网企业进行估值的不足,并提出了实物期权法在互联网企业估值中的可行性与科学性。刘芸则将初创互联网企业比作一种复合期权,以风险投资家的视角对互联网企业进行估值。杨彤骥等结合客户生命周期对客户、供应商的Kossecki模型进行改进,从而估算互联网企业的市值。刘长昕则对模糊评价法在互联网企业估值中的应用进行研究。江浩正的研究表明,互联网企业价值评估应以价值链管理理论为基础,并将非财务评价指标和财务评价指标有效地结合起来。
对公司进行估值需要综合运用数学、统计学、经济学等各门学科知识,在此基础上还需要结合行业、企业自身的特点。对传统企业进行估值的方式,通常可以分为三种,分别是成本法、市场法、收益法。
(1)成本法
所谓成本法是指建立一个评估对象所需成本,减去贬值后的差值,公式如下:
企业价值=重置成本-实体性贬值-功能性贬值-经济性贬值
该方法从资产角度评估企业价值,强调资产的重置价值,忽视了企业整体的获利能力,无法考量品牌、口碑等实际价值。由于这种方法的偏颇,只能作为参考方式,其对企业所估价值也往往并不准确。特别是对于互联网公司等轻资产运营的科技公司及服务型公司而言,品牌效应是公司的重要资源,能够增强公司竞争力,并产生真实价值。若不考虑此类无形资产,也就无法对诸如声誉、口碑、网址等重要指标进行考量,从而使评估价值低于互联网公司的实际价值。另外,成本法也难以对企业运营环境的整体情况进行准确估值。
(2)收益法
所谓收益法,是用公司的未来预期收益折现值来评估价值的方法。这一方法在实际运用时,需要考虑该公司的历史经营状况、收益稳定性等因素。这一方法又分为收益资本化法、未来收益折现法两种。公式如下:
收益法在实践中能够直接表现企业获利能力,能够反映企业未来的盈利能力,对于预测企业未来发展情况具有较强的说服力。但是该理论的前提是公司运营处于平稳状态,因此更适用于评估现金流为正值,且未来不同时期现金流能够较准确估算的企业,而互联网公司往往具有复杂的内部和外部经营环境,从而使折现率易于波动,因此,收益法应用于互联网公司并购估值,将造成较大的误差,从而很难估算出互联网公司准确的价值。
(3)市场法
所谓市场法,也称为相对价值法,即选择一家相关公司,通过对该公司的关键指标进行评估,通过一定的计算方式,获得评估目标公司的相关价值。根据所选取的财务指标不同,又可分为市盈率模型、市净率模型等,公式如下:
企业价值=可比企业基本财务比率×目标企业相关指标
由于市场法估值基于可比公司的相关估值乘数,若某个行业整体被市场高估或低估,市场法估值将带来较大的误差,且该法易忽视目标公司与可比公司之间的差异所影响的潜在价值。互联网企业不同于传统行业企业,其内部结构更加复杂,面临的外部环境也更加多变,因此很难找到和目标企业完全相仿的公司进行评估。
从以上三种传统的企业估值方法的不同优势与局限性可以看出,对于互联网企业,应用传统的估值方法均会对并购中目标企业价值估计带来较大的误差。以问题为导向,就要求我们应结合互联网企业的不同特点和传统估值方法来研究、创新并购中目标互联网企业估值的较准确方法。
互联网企业作为新生产业中的典型,由于要考虑的评估因素更多,因而评估价值更加困难。本研究选用综合分析法,结合互联网特点,以期找到互联网企业价值评估的优势方案。
(1)用户规模比较庞大
2017 年出版的《中国互联网络发展状况统计报告》指出,我国网民人数已超过8亿,互联网普及率达到60%以上,而且不论是互联网企业还是中国网民数量,都在持续发展。互联网企业的客户非常复杂,通过网络又能吸引大量的受众人群。比如百度、阿里巴巴、腾讯三大互联网企业,年收入超过700亿,占到互联网全行业收入的一半以上,其用户数量数以亿计,其他互联网公司也有同样的特征。因此,用户规模既是互联网企业的重要特征,也是进行企业价值评估的重要参考指标之一。
(2)用户粘性弱
互联网公司的客户不固定,规模比较大,流动性强,存在粘性较弱的特征。在互联网公司成立的初期,盈利能力并非其首要考虑的因素,扩大客户群体,增加客户群体数量则显得更为重要。互联网公司往往通过改善用户体验,对产品进行升级、更新来增强客户粘性,提高客户的忠诚度,收获更多的长期客户。僵尸用户对于互联网企业而言是毫无意义的,必须要从增加客户和提高粘性的角度来提高产品定位和更新迭代。
(3)服务特性
互联网公司的服务、产品没有固定的运营周期,必须不断升级,否则很容易被其他产品取代。此外,互联网行业的原有服务也在稳步发展,并不断与教育、医疗、金融、工农业、制造业等各行业相融合。手机客户端网络则在证券投资、金融投资、公共安全等方面发挥了积极作用。其作为服务平台,已成为未来各行业发展的必不可少的应用工具。随着互联网服务创新的发展,以及各公司自身的改革,互联网公司之间的差异也越来越明显。
(4)运行特征
互联网公司的初始投资大约分为三部分,分别是产品开发、营销、后期维护。随着互联网公司规模的扩大,其运营成本、边际成本也将下降。一般来说,互联网企业初期的投入较大,随着不断发展,通过较低的成本就能获得较高的利润。互联网企业提供的服务、资产结构与传统企业不同,从金融结构看,其债务比率较低、融资能力强、资本流动比率快;从资产结构上看,互联网公司的资产结构以“轻资产”为主;从产品而言,其产品大多是虚拟产品,而且价格低廉,由于客户规模庞大,交易量比较可观;从投入产出上来看,互联网企业成本低,产出高,这些都是互联网企业的特点。
(5)价值来源
无形资产是互联网企业的核心竞争力,包括企业团队的综合实力、产品研发能力、商业化能力等。互联网企业的价值主要包括内部价值和外部价值两方面:一是互联网企业通过互联网平台打破国家、行业的界限,实现相互连接,从而达到节约交易成本和提升自身的潜在发展价值和目的。传统企业追求生产集中、生产消费的互动,因而在运营过程中,容易造成价值损失或成本增加。在这一点上,互联网公司具有明显的作用。二是互联网经济大环境的变化也会为公司带来经济价值,因此增加企业的客户使用数量,提升网络节点数量,将会大大提升互联网企业的竞争力,从而产生更多价值。
互联网企业是基于网络技术、拥有信息和知识资产等无形资产的企业,相比人力、物力和财力,互联网企业所拥有的无形资产的重要性远远高于传统企业。因此,传统的成本法、收益法及市场法不能简单地用于评估并购中互联网企业的价值,而应该基于互联网企业的特征等来进行科学合理的估值。基于此,本研究拟构建互联网企业估值模型,首先确定影响互联网企业价值的各指标的权重,然后对其价值进行评估。
本研究所采用的综合法,具体是指:对并购中目标互联网企业进行估值,应先建立综合评价体系,收集不同指标的信息及数据,并对每个指标数据进行相应处理,确定不同指标在评价体系中所占权重,从而运用一定方法计算出综合评价指数,进而应用该指数对互联网企业进行评估,最终确定市值。
(1)建立评价指标体系
本文研究对象为并购活动中并购目标为上市互联网的企业,对其进行估值,应在建立综合评价体系时,综合考虑互联网企业的显著特点及其核心竞争指标。传统互联网企业并购的估值,通常只是对目标企业的财务报表、可比公司、现金流折线、先例交易等视角进行分析,而忽视了互联网企业的潜在价值。
因此,需要对目前的估值方法进行改进,构建评价指标体系。在考虑数据可得性、科学性、实用性的前提下,基于以上分析,本研究结合互联网的现有价值及潜在价值进行综合分析,以现有价值和潜在价值为维度,构建相应的指标体系。其中,现有价值是指企业目前自身所具有的价值、所处的环境特点及客户规模现状等因素,潜在价值是指企业通过对现有资源进行优化配置而对未来经济利益带来正面影响的因素。互联网企业的现有价值指标是价值创造的外在因素,潜在价值是互联网企业创造更大利润的内在源泉。现有价值与潜在价值因素是综合评价互联网企业价值的对立而统一的整体,具有较强的理论与现实意义。结合已有研究,本文将评价互联网企业现有价值的指标细分为自身价值、外部环境、客户规模三个一级指标,潜在价值则包括盈利能力和创新能力两个一级指标。其中不同一级指标的内涵及二级指标选取说明分析如下:
①自身价值
对于互联网企业,品牌影响力是其生存和发展的源泉,目标互联网企业在用户中的品牌形象决定了该品牌的自身价值。以企业视角来看,品牌影响力可以看作其扩大市场份额和获利能力的主要表现,因此,本研究选取品牌影响力指标作为反映企业自身价值的指标之一。企业绩效是指在过去一定的时间范围内,互联网企业在发展方面取得的经营绩效,企业绩效不仅反映过去一定时间的经营情况,而且能够作为未来发展预测的重要依据,故选取该指标。综合净利润与企业绩效能够较好地体现互联网企业在现有经营条件下所需成本以及目前的经营状态等。因此,通过企业品牌影响力、企业绩效以及净利润三个指标能够较好地体现互联网企业的自身价值。
②外部环境
拓展市场能力是指互联网企业在目前环境中能够继续提高效益、扩大市场规模从而获取更多利润的能力,主要体现互联网企业具有的创造力剩余量。市场份额指目标企业经营总量在互联网行业所占比重,体现了目标企业在本行业的地位。因此,本研究选取以上指标来体现企业所处的外部环境所拥有的价值。
③客户规模
客户规模对于互联网企业价值具有举足轻重的影响,故本研究选取独立访问量、滞留时间、用户粘性以及用户体验四个指标来表现客户规模对互联网企业市值的影响大小。
④盈利能力
通过优化资源配置能够提高企业的盈利能力。目标互联网企业现金流量能够反映互联网企业资金流动能力,市盈率和每股收益则体现该企业的融资能力,这三个指标间接反映互联网企业资源配置情况,因此选取以上指标从侧面反映互联网企业盈利能力带来的价值。
⑤创新能力
对于互联网企业,创新能力是指技术创新。研发能力、技术专项这两个指标可以较直观地体现企业研发和创新技术能力,故本研究选取以上指标来估算互联网企业的创新能力。评价指标体系见表1。
表1 评价指标体系
(2)指标量化及无量纲化处理
应用模糊评判法来对互联网企业进行估值具有较清晰、综合性强的优点,该方法也能较好地解决难量化的问题。具体步骤如下:①确定不同级别指标的因子集U={U1,U2,U3,U4,U5},本研究是指表1 所示的定性指标;②确定评价等级V={V1,V2,V3,V4,V5}={很好、较好、一般、较差、差};③通过专家评价法确定不同指标的等级,并邀请专家小组对其进行打分,建立不同级别的评判矩阵,评判矩阵的计算将直接影响最终值。
本研究通过邮件、电话的形式邀请10 名企业估值方面的专家对评价指标体系进行打分,从而得出评判矩阵及层次分析法的不同层级。打分过程中,10名专家分别对不同指标打分,计算方法为:对某一指标打分,其中4 人认为很好,2 人认为较好,2人认为一般,1人认为较差,1人认为差,那么判定该级别指标隶属度为U={U1,U2,U3,U4,U5}={0.4,0.2,0.2,0.1,0.1}。下一步进行数量转换,分别定义不同评判等级乘数,V={V1,V2,V3,V4,V5}=={1,0.8,0.6,0.4,0.2},从而得出定量化数值。
由于指标体系不同指标含义不同、单位不同,且有些指标差距较大,因此有必要对不同指标进行标准化处理,从而更科学、有效地评价不同指标,本研究主要采用极值法进行处理。
(3)层次分析法
通过邀请专家打分将定性指标进行量化,从而使得复杂问题层次化、简单化,这是层次分析法最大的优点。层次分析法一般包括以下步骤:a. 建立不同价值层次结构;b. 对每个指标构建出判断矩阵;c. 对层次结构进行单排序,进而进行一致性检验;d. 对分层结构进行总排序,进而进行一致性检验。
①构建判断矩阵
要比较n 个因子M={M1,…,Mn}对目标互联网企业价值的影响大小可以通过因子两两比较而建立比较矩阵。Bij表示因子Mi和因子Mj对目标互联网企业价值影响程度之比,Bij的全部结果即为对比矩阵B。
②指标权重的处理和计算
本研究共选取了一级和二级指标,通过二级指标来反映一级指标的特征。本节中先对定性指标进行标准化处理,进而应用到数学模型中。首先确定指标的因子集,然后对每个因子集的专家得分进行两两比较,从而得到权重判断矩阵。该矩阵最大特征值为λ,此时要注意层次分析的结果,必须满足一致性检验,否则需重新构建判断矩阵。
③一致性检验
只有10 名专家打分结果满足一致性检验,才能表明该方法得到的权重顺序结果是可使用的。对于n阶矩阵,最大特征值λmax,利用同级别下的判断矩阵平均值CI 和一致性比例CR来检验,令CI=(λmax-n)/(n-1),CR=CI/RI。若CR=0,表示该判断矩阵具有完全随机一致性,若CR<0.1,则表示该矩阵满足一致性。
(4)最终得分及企业估值
根据不同层次处理后的数据及不同层级指标的权重系数,可以得出最终目标互联网企业的得分情况,计算公式如下:
其中,U表示企业估值综合得分情况,XiPi*m表示标准化后的一级指标权重,XijPj*m表示标准化后的二级指标权重。
得到互联网企业综合得分后,借鉴市场法参比理论,根据整个互联网行业估值得分情况以及参比企业的市值来估算目标互联网企业的市值,计算公式为:
表2 标准化后样本互联网企业二级指标评价表
被评估企业市值={(被评估企业综合得分)/(参比企业综合得分)}*参比企业市值 (1)
资本市场有效性指出上市公司的市价能够较客观地反映出该企业的内在价值,股票总的交易额也能够较直观地表现出企业价值的水平。通过分析国内外相关研究可知,国内外学者在研究资本市场时,大部分采用股价为参考依据。借鉴已有研究方法,本文以交易价格为参考,直观反映上市公司资产价值。
对于样本企业的选择,本研究坚持以下原则:第一,样本企业业务类型涵盖范围广,不仅仅局限于行业巨头公司;第二,样本上市公司具有一定的市场占有率和经营历史,从而使得数据较全面,易于后期测算;第三,样本上市公司盈利状态及规模稳定。本研究选取上市公司中的30家互联网企业(按照序号1-30表示)作为样本,邀请10名本领域专家对这些企业的主要指标特征进行定量分析,并进行评判打分,从而进行指标的标准化处理。其中,评价指标体系中的量化指标可以通过企业网站进行收集。
表3 参比样本企业综合得分
表4 样本互联网企业价值评估结果
限于文章篇幅,本节对计算步骤等进行省略,主要展示重要步骤的数据及实证结果。表2 表示标准化后样本互联网企业二级指标评价表。
根据以上得分可以得出一级指标权重的判断矩阵,从而能够检验打分结果的一致性,通过计算一致性指标可知,不同层次分析结果均满足一致性检验,进而能够得出一级指标的综合判断矩阵,以便下一步的得分计算。通过计算可以得出一级指标各自的权重,由此可知不同指标对目标互联网企业市值影响的程度大小,进一步得出互联网企业价值评估向量。经过检验可知,互联网企业价值评估权重判断矩阵通过一致性检验,从而得出互联网企业整体估值向量为U。
本研究随机在研究样本企业中选取5 家公司的股价均值作为参比对象,从而得出参比样本企业的综合得分,如表3所示。
根据公式(1)可得出目标样本互联网企业价值评估结果,如表4所示。
本研究应用综合评价模型对并购中目标互联网企业进行估值,结合实际发生的并购价值评估,有力地证明本研究所运用的综合法相比于传统估值方法具有更准确及科学的特点。
通过对国内外企业估值理论、互联网企业价值评估以及并购中目标企业估值理论的相关研究进行总结,对传统的目标企业估值方法即成本法、收益法、市场法进行论述,并结合互联网企业用户规模比较庞大、用户粘性弱、服务特性等特点,阐述了传统估值方法应用于互联网企业并购时存在较大的局限性,故提出以综合评估法来更加科学地分析目标互联网企业价值评估。该方法具体是指在估值前先建立综合评价体系,收集不同指标的信息及数据,并对每个指标数据进行相应处理,进而确定不同指标在评价体系中所占权重,从而运用一定方法计算出综合评价指数,进而应用该指数对互联网企业进行评估,最终确定市值。
本研究构建了综合评价指标体系,其中包括5 个一级指标,即:自身价值、外部环境、客户规模、盈利能力、盈利能力及14 个二级指标,即:品牌影响力、企业绩效、净利润、拓展市场能力、市场份额、独立访问量、滞留时间、用户粘性、用户体验、现金流量、市盈率、每股收益、研发能力、技术专项,能够较全面涵盖影响互联网企业价值的主要因素。并选取上市公司中的30 家互联网企业进行实证研究:首先获取实证分析所用信息及数据,再邀请经验丰富的10 名专家分别对每一个企业的指标进行评分,经过标准化处理等步骤,最终得出综合得分,进而运用科学计算得出样本互联网企业的市值。结合实际发生的并购价值评估,有力地证明本研究所运用的综合法相比于传统估值方法具有更准确及科学的特点。
目前,互联网企业价值评估体系不够成熟,尚处于探索阶段,互联网企业发展的商业模式不断创新,且并购活动的多样性、复杂性,使其目标企业估值难度增大。但是,面对当前互联网企业并购的趋势以及企业融资需求和其他方面的估值,仍需要进一步探索目标互联网企业的估值方法,创新更为科学的估值方法来满足企业和投资者的决策需求,同时也将使得企业价值评估的理论成果更加丰富。
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