本文是一篇金融论文代写，本文随机森林和 GBDT 长期价值平衡模型 AUC 值分别为 0.96 和 0.94，建模十分成功，模型预测性能优异，同时随机森林和 GBDT 短期价值平衡模型AUC 值分别为 0.9 和 0.87，性能良好，但均低于长期价值模型 AUC 值，该结果说明综合考虑财务信息和非财务信息能够较为准确地预测企业长期价值的变化，并且预测长期价值的能力强于短期价值，直接证实了价值投资理念的正确性，并且相较短期投资，长期投资未来收益具有更强的确定性和稳定性，所以投资者应该进行长期价值投资，才能获取更稳定的收益。
1 绪论
1.1 研究背景
改革开放四十年来，我国金融市场发展迅速，金融改革取得突出成就，金融体系和监管制度逐步完善，金融基于其强大的资源配置功能对于我国经济的持续高速增长发挥着越来越重要的作用。资本市场作为我国金融市场的重要组成部分，也实现了跨越式的发展，从 1984 年我国第一家股份制上市公司上海飞乐音响股份有限公司的出现，到 1990 年上交所成立运营和 1991 年深交所成立运营，再到 2005 年我国开始实施股权分置改革，最后到 2019 年科创板成立、2020 年创业板实行注册制、新证券法以及刑法修正案（十一）的出台等，这一系列事件都记录着我国资本市场由萌芽到不断市场化的发展历程以及取得的巨大发展成功。目前，资本市场在促进我国实体经济的发展、推动经济结构转型、提升企业质量以及实现经济高质量的发展方面发挥着不可替代的作用。
虽然我国资本市场的发展取得巨大成就，但是也要看到，由于起步较晚等先天原因，目前也面临着一些投机性亟待解决的问题。首先就是市场投机性交易盛行，游家兴（2017）[1]研究发现，我国 A 股市场的投资者以个人投资者为主，他们主要目的是获得买卖差价的短期收益，热衷炒作，市场投机性氛围浓厚。我国个人投资者在进行投资决策时往往是追求新鲜题材和概念甚至于内幕信息，盲目跟风、追涨杀跌，普遍不会认真搜集反映企业目前经营和财务状况以及未来发展前景的信息，尤其是非财务信息并基于这些信息深入分析企业的基本面和内在价值，最终就导致了非理性投资充斥市场、股市剧烈波动、资本市场的健康发展受到阻碍。其次就是我国资本市场资源配置效率较低、资本市场服务于实体经济的功能有待提升。中国股市目前仍是一个“政策市”，“同涨同跌”的情况在市场中长期存在，高度的股价同步性严重损害了股票价格引导资源配置的效率（钟覃琳等，2018）[2]。市场中许多资源流向了经营状况不善和未来没有良好发展前景的劣质企业，对于那些具有较强市场竞争力和发展潜力的优质企业却无法获得足够的资金支持，宝贵的市场资源无法发挥其最大的效用。最后就是财务造假现象较为严重。我国资本市场近三十年虽发展迅速，金融监管体系和法律法规逐步完善，但是市场仍会出现部分较为严重的财务造假事件。
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
现有文献侧重研究某具体财务指标或者非财务指标对企业价值的影响，且企业价值的代理变量多为基于当期或者滞后一期的短期视角，少有文献将财务指标和非财务指标结合起来研究对滞后多期的企业价值的影响，本文建立了包括众多财务指标和非财务指标的综合特征指标体系，并以此为基础来研究其对于企业长期价值的影响。在非财务信息与企业价值关系的研究中，学者多以某一具体非财务指标为视角，而本文综合了众多学者的研究，不仅包括公司治理、创新投入、企业社会责任以及信息披露质量等研究热点指标，还将公司战略、风险因子 Beta、换手率等市场交易指标以及投资者关注度和情绪等冷门指标纳入研究，尝试寻找对企业长期价值影响最为重要的非财务指标。另外，本文虽然借鉴了现有研究，选择了常用的五大财务指标，包括：偿债能力、盈利能力、营运能力、现金流状况和发展能力，但是本文实证结果显示衡量盈利能力、偿债能力以及营运能力的传统财务指标对于企业长期价值变化解释力较弱，而衡量现金流状况和发展能力的财务指标对于企业长期价值变化有重要影响，为财务指标的相关研究增加了新的研究视角。
企业价值影响因素复杂多样，往往与企业价值呈现出不确定的非线性关系，且本文选择了大量的财务和非财务指标，指标较多，与企业价值的关系也更为复杂。目前国内外学者大部分实证研究中所用的计量经济学模型前提假设较多，对于数据质量要求较高，难以勾勒数据之间的非线性关系。而机器学习拥有强大的数据分析能力，为海量数据分析提供了一种高效的新方法工具（于焕杰等，2017）[7]。机器学习算法可以更高效地处理海量复杂的数据，更精确地拟合解释变量和被解释变量之间的非线性关系，进而快速从海量数据中提取出有价值的信息，所以本文尝试利用机器学习算法来实证分析各财务指标和非财务指标与企业长期价值的关系，为学术研究探索新的实证方法和思路。
2 相关概念、理论和方法
2.1 基本概念
2.1.1 股价、企业价值以及长期价值
（1）股价，即股票的交易价格，直接反映市场对于股票的供求变化。目前现金流量折现模型和相对估值模型等是最常用的股票定价模型，大部分股票定价模型都是以企业内在价值为基础。
（2）企业价值。企业价值含义丰富，具有多种不同的表现形式，总体而言，理论界目前主要有以下四种不同的认识和观点。第一种是现金流量现值观，该观点认为企业价值等于企业未来所能够获得的所有现金流量的现值，体现企业的内在价值，这也是目前学者最认可的观点。第二种是托宾 Q 值观。该观点认为企业价值其实是企业的市场价值，以托宾 Q 值来衡量，具体等于市场价值与资产重置成本之间的比值，本文就是采用 Tobin’S Q 值来衡量企业价值。第三种经济增加值（EVA）观，EVA 是指扣除所有投入资本成本后包括股权和债权后企业税后利润的剩余，它能够更真实企业为投资者所创造的价值。最后一种是基于期权的企业价值观。布莱克和舒尔斯首次完整地提出期权定价模型，该模型认为历史的变量数据与未来股价预测不相关，它为评估企业未来潜在的盈利机会以及预测企业价值提供了技术保证。[35]目前，理论和实践层面形成了较为统一的观点，即企业价值的本质是内在价值。
（3）长期价值。本文的长期价值是指在较长一段时间后的企业价值，可以理解为企业的远期价值，本文的实证中就是以滞后三期的 Tobin’s Q 值为代理变量衡量企业的长期价值。现在大多数关于企业价值的研究中，多选用滞后一期的价值变量作为被解释变量，时间跨度较短。而本文是基于价值投资理念展开，投资者应该通过判断企业的内在价值进行长期投资，所以以滞后多期的价值变量代表企业的长期价值视角来进行研究。
2.2 基本理论
2.2.1 价值投资理论
价值投资策略由证券分析之父格雷厄姆首次提出，他从股价与内在价值之间的差距进行考虑并以此为标准来选择投资股票，具体来看，股价偏离内在价值的程度达到一定水平时，投资者应该买入该公司的股票。菲利普·费雪提出了另一种成长股价值投资策略，他主张通过研究公司的运营、管理水平等来进行投资判断。众所周知，在价值投资领域内，巴菲特是著名人物，他主张投资者应该长期持有股票，要选择并投资那些能够持续成长和能够带来良好收益的公司。他认为企业投资应该以企业的内在价值为基础而展开，投资者需要理解什么是内在价值，这也是决定投资者投资决策成败的基础因素。彼得·林奇是继巴菲特之后另一位著名的价值投资倡导者，他认为在投资者能充分掌握相关信息并且对公司的内在价值了解清楚的基础上，虽然股价经常上下波动，与内在价值存在偏差，但从长期来看，股价最终必然会逐步与内在价值趋同，投资者如果能够理解此规律并进行相应的投资，也必然会收获稳定的收益。
价值投资理念要求投资者遵循证券市场运行过程中的最重要的特征，即股价总是围绕公司内在价值上下运动，它有如下基本假设：企业内在价值在当前时刻是较为确定，并且可以通过一定方法进行计算，即便股价经常变动，由于资本市场存在着自我完善和纠偏的机制，使得短期内股价会与内在价值发生经常性偏离，但长期视角来看市场价格会回归内在价值，正是基于上述机制，价值投资才会发挥其作用。价值投资理论认为市场并非一直有效，有时也会无效。价值投资者可以基于市场的非完全有效这一特点适时以较低价位买入股票并且也在高位卖出以赚取差价。
3 企业价值的影响因素及作用机理分析................................33
3.1 财务指标影响企业价值的逻辑机理.......................................33
3.1.1 盈利能力影响企业价值的逻辑机理................................ 34
3.1.2 运营能力影响企业价值的逻辑机理................................... 34
4 实证设计........................46
4.1 综合特征指标体系的构建...................................46
4.1.1 综合特征指标体系...................................... 46
4.1.2 特征指标的选取和说明........................................... 49
5 实证结果和分析............................59
5.1 描述性统计.................................................59
5.2 随机森林模型结果分析................................60
5 实证结果和分析
5.1 描述性统计
由于本文变量较多，无法对所有变量进行描述性统计，且所有连续变量除以了行业均值，因此本文仅对所有虚拟变量进行描述性统计，表 4 给为描述性统计结果。从表 5 可知，企业长期价值变化 Y 的均值为 0.1171，中位数为 0，表明大部分样本企业 2015-2018 年和 2016 年-2019 年三年间托宾 Q 值呈下降趋势，即：企业长期价值普遍下降。其中 4509 个观测值的企业价值下降，仅有598 个观测值的企业价值增加，企业价值增加的观测值仅占所有观测值的11.71%，说明样本数据极度不平衡。是否为国有企业的均值为 0.354416，中位数为 0，说明样本企业大部分都是民营企业。四委设立个数均值为 3.889172，中位数为 4，说明大部分上市公司董事会下均设立了四大专门委员会，这方面来看董事会治理较为完善和规范。独立董事与上市公司工作地点是否一致的均值为 1.479538，中位数为 1，表明大约 50%上市公司的独立董事日常工作地不在公司。两职兼任的均值为 1.726258，中位数为 2，说明大部分公司董事长与总经理职责分离。近三年内是否有违规的均值和中位数为 0.300959 和 0，表明我国上市公司会计信息披露质量普遍较高，多数样本企业三年内没有违规行为。审计意见均值和中位数为 1.025455257 和 1，在 5107 个观测值中，仅有 14 例保留意见，4 例无法表示意见，没有否定意见，其余全是无保留意见，表明大部分样本公司审计意见为标准无保留意见，上市企业整体年报信息质量较高。上市公司聘请的审计机构大部分为非四大，这与四大的收费和机构数量相关。内控审计意见和内控评价报告的统计数据均表明大部分样本企业的内部控制运行有效。
6 结论与建议
6.1 结论
本文基于价值投资理念、利益相关者等理论，以 2015 年-2018 年和 2016年-2019 年中国 A 股上市企业数据为基础，建立了包含众多财务指标和非财务指标的综合特征指标体系，并利用机器学习中性能优异的随机森林算法和GBDT 算法进行建模，挖掘对企业长期价值的变化有重要影响的因素，同时以2015 年-2016 年和 2016 年-2017 年为考察期的短期价值变化为模型 Y 变量建立短期价值模型进行对比研究。
本文随机森林和 GBDT 长期价值平衡模型 AUC 值分别为 0.96 和 0.94，建模十分成功，模型预测性能优异，同时随机森林和 GBDT 短期价值平衡模型AUC 值分别为 0.9 和 0.87，性能良好，但均低于长期价值模型 AUC 值，该结果说明综合考虑财务信息和非财务信息能够较为准确地预测企业长期价值的变化，并且预测长期价值的能力强于短期价值，直接证实了价值投资理念的正确性，并且相较短期投资，长期投资未来收益具有更强的确定性和稳定性，所以投资者应该进行长期价值投资，才能获取更稳定的收益。
非财务信息对于长期价值变化的解释能力很强，重要性排名相较财务指标靠前，具体来看，企业会计信息披露质量、企业系统性风险、股利政策、创新投入、员工素质、股权结构、公司治理、内部控制有效性以及行业增长潜力等非财务信息对于企业长期价值有着重要影响，尤其是会计信息披露质量重要性最高。目前我国正在推行的注册制改革是我国资本市场发展具有里程碑意义的一步，注册制强调以信息披露强调为中心，要求提高市场透明度，让市场回归价值发现，真正把选择权交给市场，由投资者自主进行价值判断，并且注册制还鼓励长期资金入市、提高长期资金权益投资比例。本文的结论也证实了注册制改革的科学性和必要性，因为企业会计信息披露的质量对于企业长期价值有着非常重要的影响。企业的创新投入和创新能力是企业增强市场竞争力，保证持续经营的的关键驱动力，缺乏创新的企业，是无法实现企业的壮大发展。另外公司治理、员工素质、内控有效性、企业系统性风险、股利政策和行业等因素涉及企业的制度、团队建设、风险大小和外部环境等方面，也是影响企业价值的重要因素。
参考文献（略）