摘要
航运业作为国家经济运行安全的重要组成部分，扮演着至关重要的角色，同时它也是拉动经济稳定增长的重要力量。相较于发达国家，我国航运企业在发展上仍存在显著差距，这主要源于多个方面。首先，我国航运企业在战略定位和发展目标上缺乏明确的规划，导致发展方向不够清晰。其次，在运营管理方面，企业的水平有待提高，这在一定程度上影响了企业的整体效率和竞争力。再者，我国航运企业的核心竞争力相对较弱，这限制了企业在国际市场上的竞争力。此外，长期以来，我国在航运服务贸易上一直处于逆差状态，显示出我国航运业在国际贸易中的弱势地位。总的来说，虽然我国航运业规模庞大，但实力并不强大，不能完全适应新时代经济社会高质量发展的需要。因此，如何根据航运业的周期性波动特点对航运企业的真实价值进行评估，已成为航运业健康发展以及航运企业做出合理的投资决策的关键。 航运业是典型的周期性行业，航运企业的需求端受短、中、长期全球经济走势的影响，供给端又具有较长的造船周期（2至3年）。因此，采用传统评估方法无法直接用于评估航运企业的价值。本文针对传统评估方法对周期性航运企业价值评估的局限性，以典型航运企业中远海控为研究对象，尝试引入现金流折现模型（以下简称 DCF 模型）与实物期权模型（以下简称B-S模型）进行组合来科学评估其价值。在采用组合模型时， DCF模型评估中远海控的基础价值；B-S模型则用于计算中远海控的潜在价值。两种模型组合能够对中远海控的企业整体价值进行准确评估，计算出的每股价值与评估基准日的实际收盘价相比仅高了10.50%，并且基本符合后续半年内的股价走势，说明组合模型更具有可行性。 在预测中远海控的未来5年的自由现金流时，本文创新性的构建了基于长短期记忆神经网络（LSTM）的深度学习预测模型，与传统的多元回归预测方法相比，具有更高的准确性，提高了DCF模型评估结果的可信度。
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