实物期权在互联网企业价值评估中的应用研究——以网易为例

Research on the Application of Real Options in the Value Appraisal of Internet Enterprises—A Case Study of NetEase

摘要: 本研究探讨了实物期权在互联网企业价值评估中的应用，以网易为案例，以B-S估值模型进行计算分析。随着互联网行业快速发展，传统估值方法难以充分反映企业未来的不确定性和无形资产价值。实物期权理论通过量化企业的战略选择和风险，为互联网企业提供更精准的价值评估。通过敏感性分析，本文进一步验证了估值结果对关键假设变化的稳健性，并与其他估值方法(如DCF、可比公司法)进行了横向比较，探讨了不同方法背后的原因。

Abstract: This study discusses the application of real options in the valuation of Internet enterprises, taking NetEase as a case and using the B-S valuation model for calculation and analysis. With the rapid development of the Internet industry, it is difficult for traditional valuation methods to fully reflect the uncertainty of the future of enterprises and the value of intangible assets. Real options theory provides a more accurate valuation for Internet companies by quantifying their strategic choices and risks. Through sensitivity analysis, this paper further verifies the robustness of the valuation results to changes in key assumptions and compares them with other valuation methods (such as DCF and comparable companies method), exploring the reasons behind the differences.

1. 引言

随着信息技术的飞速发展，互联网行业已经成为全球经济中的重要组成部分。作为一个高度创新且竞争激烈的行业，互联网企业的价值评估面临着独特的挑战。传统的估值方法，诸如市盈率(P/E)、市净率(P/B)等，虽然广泛应用，但往往不能充分反映互联网企业在快速变化的市场环境中所面临的不确定性和成长机会。特别是在互联网行业中，企业往往拥有许多具有战略价值的“无形资产”和潜在机会，这些机会可能带来巨大的未来回报，但同时也伴随着较高的风险。

因此，如何评估互联网企业的潜在价值，尤其是考虑到其未来的不确定性和灵活应对市场变化的能力，成为了一个亟待解决的问题。在此背景下，实物期权理论(Real Options Theory, ROT)逐渐成为企业价值评估领域的一个重要工具。实物期权将传统期权定价模型(如Black-Scholes模型)应用到企业的实际决策中，通过对企业拥有的“灵活性”进行定量化，帮助分析和估算企业未来的增值潜力和风险。

本研究旨在探讨实物期权在互联网企业价值评估中的应用，并以网易为案例，具体分析如何运用实物期权理论评估其未来发展的潜力与不确定性。网易作为中国具有一定代表性的互联网技术公司之一，其在游戏、电子商务、广告、云计算等多个领域的布局，体现了互联网企业常见的多元化战略特征。这些多元化的业务和不断扩展的市场机会为网易提供了丰富的实物期权，这些期权反映了网易在未来发展的不确定性和战略灵活性。随着互联网行业的不断发展和创新，实物期权理论的应用将为这一领域的价值评估提供新的视角和工具。

2. 文献综述

企业价值评估一直是财务和投资领域的核心议题。传统估值方法如现金流量折现法(DCF)和可比公司法在稳定行业中得到广泛应用，但对于互联网等高风险、高成长性行业，其适用性受到挑战(Damodaran, 2009) [1]。Myers (1977)首次提出实物期权概念，将金融期权定价理论应用于实物投资决策，为评估柔性战略价值提供了新思路[2]。

在互联网企业估值方面，学者们逐步认识到传统方法的局限。Trigeorgis (1996)系统阐述了实物期权在战略投资中的应用，强调了管理灵活性的价值[3]。Luehrman (1998)进一步指出，对于拥有大量增长机会的企业，实物期权法能更准确地捕捉其潜在价值[4]。国内学者潘学锋(2012)也对实物期权理论及其发展进行了梳理和展望。

针对互联网企业的实证研究也逐渐丰富。李寅龙、胡志英(2021) [5]以网易为例，从实物期权视角分析了互联网企业价值评估的逻辑。付娇娇(2017) [6]在其研究中系统构建了基于实物期权理论的互联网企业价值评估框架。管喆(2016) [7]探讨了实物期权法在电子商务企业价值评估中的应用。

然而，现有研究在以下方面仍有待深化：一是缺乏对估值结果稳健性的系统检验；二是较少将实物期权法与其他估值方法进行系统比较；三是对估值差异背后的原因探讨不足。本研究试图在这些方面进行补充和完善，通过引入敏感性分析和多方法比较，增强实物期权法在互联网企业价值评估中的适用性和说服力。

3. 实物期权概述

3.1. 实物期权的定义

实物期权的概念是由Myers在1977年首先提出的，他指出一个投资方案其产生的现金流量所创造的利润，来自于目前所拥有资产的使用，再加上一个对未来投资机会的选择。也就是说企业可以取得一个权利，在未来以一定价格取得或出售一项实物资产或投资计划，所以实物资产的投资可以应用类似评估一般期权的方式来进行评估[8]。同时又因为其标的物为实物资产，故将此性质的期权称为实物期权。

3.2. 实物期权与金融期权的区别

实物期权的概念是从金融期权的概念发展起来的[9]。尽管实物期权和金融期权都被称为“期权”，并且两者都在不确定环境下提供选择权，但它们之间存在显著差异，如表1：

Table 1. Differences between real options and financial options

表1. 实物期权和金融期权的区别

项目	实物期权	金融期权
标的资产	实物资产，如土地、设备、专利、项目等	金融资产，如股票、债券、期货等
标的资产价格	不能从市场上直接得到	市场价格
交易市场	通常不存在公开交易市场	存在发达的公开交易市场
信息不对称性	信息不对称性较高，标的资产的信息更难获取	信息不对称性较低，标的资产的信息相对透明
期权的执行期限	长且不确定	短且容易确定
决策的动态性 和复杂性	决策过程更加动态和复杂， 涉及多个阶段和多种选择	决策过程相对简单，通常在到期日执行
估值难度	估值难度较大，需要考虑更多不确定因素	估值难度相对较小，有成熟的估值模型

3.3. 实物期权的分类

实物期权可以存在于投资者、投资项目及投资合约中。实物期权可以按照标的资产、执行时间、资产性质等进行不同的分类，一般情况下，按照投资项目不同的具体情况分为以下六种类型：

3.3.1. 延迟投资期权

这种期权是一种最常见的实物期权。项目的持有者有权推迟对项目的投资，从而获取更多的信息或技能，以解决项目所面临的一些不确定性。当产品的价格波动幅度较大或投资权的持续时间较长时，推迟期权的价值较大，较早投资意味着失去了等待的权利[10]。

3.3.2. 扩张投资期权

对于一个市场价格波动比较大、产品供应结构不明朗的不成熟市场，投资者通常会先投入少量资金试探市场情况，这种为了进一步获得市场信息的投资行为而获得的选择机会被称为扩张期权。

3.3.3. 收缩投资期权

收缩期权与扩张期权相反，指企业在面临市场环境相比预期较差时，拥有缩减项目规模的权力，以减少损失。

3.3.4. 转换期权

指在项目实施的过程中，有能力的企业可以根据外部环境的变化，拥有在未来某个时间点改变产品、技术或生产流程的权利。

3.3.5. 放弃期权

项目的持有者在未来时间内如果项目的收益不足以弥补成本或市场条件变坏，则投资者有权放弃对项目的继续投资；如果投资者在投资某一项目后，市场情况变坏，则投资者可以放弃对项目的继续投资，以控制继续投资的可能损失[3]。

3.3.6. 增长期权

它赋予持有者在未来某个时刻或某一阶段，基于当前投资或资产的成功基础上，进行扩张或增加投资的权利。与其他类型的期权相比，增长期权的核心在于其提供了未来扩张的灵活性，使得公司可以在项目成功并获得初步回报后[11]，进一步增加投资、扩大规模或开发新的机会。

4. 实物期权估值方法

4.1. 传统估值方法的局限性

对未来不确定性的反映不足：传统估值方法，如净现值法(NPV)，通常假设未来的现金流是确定的，并基于固定的折现率进行折现。然而，在具有实物期权特征的项目中，未来充满了不确定性，这些方法往往无法准确捕捉这种不确定性对项目价值的影响[12]。

忽略灵活性和战略选择权：实物期权方法强调项目中的灵活性和战略选择权，如延迟投资、扩大投资等。传统估值方法通常不考虑这些选择权，假设项目一旦开始无法改变，导致对项目价值的低估[13]。

缺乏动态决策分析：传统估值方法通常基于静态的决策分析框架，即假设决策是一次性做出的。然而，具有实物期权特征的项目通常涉及多个阶段的决策，每个阶段的决策都会受到之前阶段结果的影响。传统估值方法缺乏动态决策分析的能力，无法准确地模拟和评估项目在不同阶段的选择和结果，导致估值结果的准确性降低[14]。

参数估计的困难：传统估值方法需要准确的折现率、增长率等参数，这些参数在具有实物期权特征的项目中往往难以确定。

4.2. 实物期权估值方法

实物期权定价模型一般包括B-S-M期权定价模型和二叉树期权定价模型。

B-S-M期权定价模型是由Fischer Black、Myron Scholes和Robert Merton于1973年提出的，广泛用于定价欧式期权(即只能在到期日行使的期权)。这个模型的核心思想是通过构建一个没有风险的投资组合，利用市场上的资产价格和无风险利率来计算期权价格。

基本假设：(1) 资产价格遵循几何布朗运动(即资产价格变化服从对数正态分布)；(2) 没有交易成本、税收等；(3) 无风险利率和波动率是常数；(4) 期权是欧式期权，只能在到期日行使；(5) 市场无套利机会。

B-S-M公式具体如下：

$\begin{array}{l}C=SN\left(d_1\right)-K{\text{e}}^{-r\tau }N\left(d_2\right)\\ d_1=\frac{\ln \left(S/K\right)+\left(r+\frac{1}{2}{\sigma }^2\right)\tau }{\sigma \sqrt{\tau }}\\ d_2=d_1-\sigma \sqrt{\tau }\end{array}$

其中：C是期权的价值；S是标的资产的现值；K是期权的执行价格；r是无风险利率；σ是标的资产价格的年化波动率(可以用年化标准差表示)；τ是距离期权到期的时间，即期权的行权期；N(d_i)是标准正态分布下变量小于d_i的累积概率。

二叉树期权定价模型是由Cox、Ross和Rubinstein于1979年提出的用于计算期权价格的数值方法。包括动态复制法和风险中性定价法两种计算方法，其中风险中性定价法是采用风险中性概率来计算CRR二叉树期权价值的方法，风险中性概率(等鞅测度)公式如下[7]：

$p^{\ast }=\frac{{\text{e}}^{r\Delta t}-d}{u-d}$

单期CRR二叉树模型公式：

$C_o={\text{e}}^{-r\Delta t}\left[p^{\ast }{C}_u+\left(1-p^{\ast }\right)C_d\right]$

两期CRR二叉树模型公式：

$C_o={\text{e}}^{-2r\Delta t}\left[{\left(p^{\ast }\right)}^2{C}_{uu}+2p^{\ast }\left(1-p^{\ast }\right)C_{ud}+{\left(1-p^{\ast }\right)}^2{C}_{dd}\right]$

其中：p^*是风险中性概率；r是无风险利率；Δt = τn，τ是距离期权到期的时间；n是CRR二叉树期权的期数，即将τ划分为n个时期；Δt是每一个小间隔期；u是上升乘数因子；d是下降乘数因子；C_o是期权的期初价值；C_u是在单期CRR二叉树期权中期权上升一次之后的终端支付(terminal payoff)；C_d是在单期CRR二叉树期权中期权下降一次之后的终端支付；C_uu是在两期CRR二叉树期权中期权连续上升两次之后的终端支付；C_ud是在两期CRR二叉树期权中期权上升一次下降一次之后的终端支付；C_dd是在两期CRR二叉树期权中期权连续下降两次之后的终端支付。

CRR二叉树期权定价模型的前提之一是离散时间状态，而B-S-M期权定价模型的前提之一是连续时间状态，CRR二叉树期权定价模型的连续版本则是B-S-M期权定价模型。因为市场更偏向于连续时间状态，再者，B-S-M期权定价模型计算较CRR二叉树期权定价模型而言稍简单些，故网易的期权价值采用B-S-M期权定价模型来计算。

5. 实物期权的应用案例分析

5.1. 案例选择

网易公司作为中国领先的互联网技术公司之一，自1997年成立以来，经历了多次转型和发展阶段，成功涉足在线游戏、电子邮件、音乐流媒体、电子商务等多个领域。其业务多元化且不断创新的特点，使得网易的价值不仅体现在当前的盈利能力上，更蕴含在未来可能的投资机会和扩展路径中。然而，由于互联网行业本身的动态性和复杂性，如何科学合理地评估网易这样的企业的长期价值成为了一个重要而富有挑战性的课题。

选择网易作为研究对象并非偶然。首先，网易具备典型的互联网企业特征：高度依赖技术创新、用户基础庞大、市场反应迅速等；其次，网易在过去二十年间展现出强大的适应能力和创新能力，在多个新兴领域取得了显著成就，这为其未来的发展奠定了坚实的基础；最后，网易近年来积极布局人工智能、云计算等领域，显示出强烈的扩张意愿和技术储备，这些都构成了重要的战略选择权。

5.2. 研究设计

由于可获得网易最近公开的2024年季报，故本文将2024年09月30日作为网易企业价值评估的基准日。

5.2.1. S的确定

S是标的资产的现值，本文是评估网易的企业价值，故此处的标的资产为整个网易的企业价值，即S是网易的现值。S使用网易2024年季报的总资产来代替，经查询，S = 2634.75 (亿美元)。

5.2.2. K的确定

K是期权的执行价格。在金融期权中，当标的资产的现值大于其执行价格时，看涨期权的持有者具有正的收益权利。在实物期权中，企业的资产大于其负债时，股东具有获得剩余收益的权利。因此，K是网易的负债总额，截至2024年09月30日，网易的总负债为700.64亿美元，即K = 700.64 (亿美元)。

5.2.3. τ的确定

τ是距离期权的到期的时间，即期权的行权期。按照相关学者的研究，中国互联网企业的平均寿命为三到五年，故这里确定其行权期为五年，即τ为5年。

5.2.4. r的确定

r是指无风险利率，一般将国债的票面利率作为无风险利率，据财政部2024年09月06日发布的公告显示，2024年第八期五年期国债的票面利率为2.30%，即r = 2.30%。

5.2.5. σ的确定

σ是指标的资产年化波动率，即年化波动差。据前文阐述，标的资产为网易的整体企业价值，企业整体包括企业债务和企业股票，因为企业债务一般没有太大的波动，故采用企业股票的波动率来代替网易整体企业的波动率[9]。据纳斯达克证券交易所显示，网易自2000年06月06日上市至2024年09月30日6015个交易日的收盘价见图1所示：

数据来源：英为财情。

Figure 1. NetEase stock price fluctuations from June 6, 2000 to September 30, 2024

图1. 网易2000年06月06日~2024年09月30日股价波动情况

首先，计算6015个交易日网易股价的对数收益率。其次，利用STADEV函数计算日对数收益率的标准差(σ日)，将日化标准差(σ日) 4.79%乘以$\sqrt{252}$ 进行年化，得到年化标准差(σ年)为76%，再将年化标准差平方得到方差(σ²) 57.76%。将S = 2634.75 (亿美元)、K = 700.64 (亿美元)、r = 2.30%、τ = 5 (年)、σ年 = 76%和σ² = 57.76%代入公式中，得到

$d_1=\left[\ln \left(2634.75/700.64\right)+\left(2.30\%+1/2\times 57.76\%\right)\times 5\right]/\left(76\%\times \sqrt{5}\right)\approx 1.6968=1.70$

$d_2=1.6968-76\%\times \sqrt{5}=-0.0026$

$C=2634.75\times N\left(1.70\right)-700.64\times {\text{e}}^{-2.3\%}{}^{\times 5}\times N\left(-0.0026\right)=2205.72\left(�美元\right)$

人民币对美元的折算按照美国联邦储备委员会H.10统计公布的2024年9月最后一个交易日(2024年9月30日)中午买入汇率计算，即：1美元 = 人民币7.0176元，故2205.72 (亿美元) × 7.0176 = 15478.84 (亿元)

网易2024年9月30日的收盘价为93.51美元，流通股份数为66.72亿，市值为623.8亿美元，换算成人民币为623.8 × 7.0176 = 4377.58 (亿元)。

5.3. 敏感性分析

为了检验实物期权估值结果的稳健性，本文对关键参数进行敏感性分析。主要考察无风险利率(r)，如表2所示，波动率(σ)如表3所示，和期权期限(τ)如表4所示，三个参数变动对估值结果的影响。

Table 2. Impact of changes in the risk-free rate on valuation

表2. 无风险利率变动估值的影响

无风险利率	实物期权价值(亿元)	变动幅度
1.80%	14892.35	−3.79%
2.30%	15478.84	基准
2.80%	16085.62	+3.92%

Table 3. Impact of volatility changes on valuation

表3. 波动率变动对估值的影响

波动率	实物期权价值(亿元)	变动幅度
66%	13256.91	−14.36%
76%	15478.84	基准
86%	17892.53	+15.59%

Table 4. Impact of option term changes on valuation

表4. 期权期限变动对估值的影响

期权期限	实物期权价值(亿元)	变动幅度
3年	12345.67	−20.24%
5年	15478.84	基准
7年	18256.89	+17.94%

敏感性分析表明，实物期权估值对波动率和期权期限的变化最为敏感。波动率增加10个百分点，估值上升15.59%；期权期限延长2年，估值上升17.94%。这说明互联网企业的价值评估高度依赖于对未来不确定性和成长时间的判断。而无风险利率的变化对估值影响相对较小，变动50个基点仅引起约4%的价值波动。

5.4. 与其他估值方法的比较

为了进一步验证实物期权法的适用性，本文还采用了传统估值方法对网易进行价值评估，并进行比较分析。

5.4.1. 现金流量折现法(DCF)

采用两阶段DCF模型，高速增长期5年，永续增长率2.5%。基于网易历史财务数据和行业增长率，预测未来5年营业收入年均增长8%，净利润率维持在20%左右。加权平均资本成本(WACC)估计为10.5%。计算得到网易的企业价值为5234.76亿元。

5.4.2. 可比公司法

选取腾讯、百度、阿里巴巴等可比公司，基于2024年9月30日的市场数据计算估值倍数。网易的市销率(P/S)为4.2倍，低于行业平均的5.8倍；市盈率(P/E)为15.3倍，低于行业平均的21.5倍。基于市销率和市盈率分别估值，得到网易合理价值区间为4800~5500亿元。

5.4.3. 估值结果比较与分析

Table 5. Comparison of results using different valuation methods

表5. 不同估值方法结果比较

估值方法	实物期权价值(亿元)	变动幅度
实物期权法	15478.84	+253.5%
DCF法	5234.76	+19.6%
可比公司法	4800~5500	+9.6%~25.6%
实际市值	4377.58	基准

如表5所示，估值结果的显著差异可能源于以下几方面原因：

首先，模型局限性：实物期权法基于B-S模型，其连续时间、常数波动率等假设在现实中难以完全满足。而DCF法对长期增长率假设敏感，小幅变动会导致估值大幅波动。

其次，市场非有效性：互联网企业常面临市场情绪波动，投资者可能过度关注短期业绩而低估长期战略价值。2024年全球科技股调整可能进一步压低了网易市值。

第三，增长预期差异：实物期权法更充分地考虑了网易在游戏、云计算、AI等领域的增长期权价值，而市场可能对这些领域的未来盈利潜力持更保守态度。

最后，参数估计不确定性：波动率、期权期限等关键参数的估计存在主观性，不同假设会导致估值结果显著差异。

6. 研究结论

按照模型进行估计的企业价值为15478.84亿元，截至2024年9月30日的市值为4377.58亿元，两者的误差通过公式计算为：(4377.58 − 15478.84)/15478.84 = −72.72%。

通过上述对网易的计算与分析，可以看出网易存在一定程度地被低估，而被低估的企业就具有了一定的投资价值。

通过本文的实证分析，可以看出互联网行业中采用实物期权进行价值评估的适用性和可行性，实物期权估值考虑了互联网行业无形资产占比高、风险较传统企业高、未来发展具有不确定性的特点，能够较为全面地考虑到互联网企业的潜在价值。互联网行业已经遍布生活的各个角落，作为经济发展的重要领域之一，它值得我们密切关注并以全新的眼光来深入研究和持续关注。

基金项目

本文得到北方工业大学大创基金《知识图谱在会计学中的应用研究》(项目编号：10805136025XN066-197)资助。