1977年，Myers首次提出期权定价理论可以运用到项目投资领域，并表明可以把投资机会当做是公司的增长期权，项目投资中的期权的研究对象是实物资产，所以将其称为实物期权。运用实物期权定价方法时，为了得到对公司价值更客观、合理、全面的评价，往往在现金流价值的基础上融合投资价值和管理价值，再减去不确定的模糊的信息带来的价值。不过，我们在运用实物期权定价模型时，避免不了的问题是期权必须可以立即被执行，需要标的资产价格连续运动的数据，并且需要已知方差，在效期内不会发生变化等，这些问题很大程度上增加了运用期权模型的困难。所以实物期权定价模型在公司价值评估的实际运用中并不多，更适合它的是对投资项目价值的评估、自然资源的评估、某些商品权的估价，可以在这些评估中展现出它高程度的有效性与科学性。

相对估价法

相对估价法的运用原理是首先确定可比较的资产，然后根据其中一个共同的变量，通过比较资产的价值来估计公司的资产价值。换而言之，相对估价法不是对需要被估价的公司直接进行评估，而是通过寻找与被评估公司相似的公司对比他们的一些参数，通过调整修正参数使得他们与被评估公司更为相近，从而确定被评估公司的价值。相对估价法的优点也就显而易见了：易掌握、易运用、价值评估过程快速，在可比较的公司数量比较多的市场上，更是可以发挥它的优势。但是他的劣势也是很明显的：要有可以进行参照的公司，而且数量上要充足，在现实情况中的市场里各个公司总是有各个公司的特点，同一行业相似性高的公司存活下来的条件和情况也存在差异，所以通过这个方法得到的结果达不到较好的准确性的效果。

因子模型与聚类分析

因子模型

根据相关性大小把变量分组，使得组内的变量相关性较高，但不同组的变量相关性较低，每组变量可以代表一个基本结构，称为因子。

因子模型：

设p维随机向量X=〖(x_1，x_2，…，x_p)〗^T的期望为μ=〖(μ_1,μ_2，…，μ_p)〗^T,协方差矩阵为∑，假定X线性的依赖于少数几个不可观测的随机变量f_1，f_2，…，f_m（m<p）和P个附加的方差源ϵ_1，ϵ_2，…，ϵ_p，一般称f_1，f_2，…，f_m为公因子，称ϵ_1，ϵ_2，…，ϵ_p为误差。那么，因子模型为：

X=μ+AF+ϵ

其中A=[■(a_11&⋯&a_1m@⋮&⋱&⋮@a_p1&⋯&a_pm )]，  F=[■(f_1@■(f_2@■(⋮@f_m )))]，   ϵ=[■(ε_1@■(ε_2@■(⋮@ε_p )))]

因子模型中的聚类

Q型聚类

Q型聚类是对样本进行聚类，根据样本之间的相似程度来进行聚类，而他们的相似程度也是靠近程度通常用距离衡量，则常用的距离有以下六种：

欧式距离:

d(x,y)=√(∑_(i=1)^p▒〖(x_i-y_i)〗^2 )

绝对距离：

d(x,y)=∑_(i=1)^p▒|x_i-y_i | 

切氏距离：

                d(x,y)=(_i    ^max)|x_i-y_i | 

明氏距离：

d(x,y)=√(k&∑_(i=1)^p▒|x_i-y_i |^k )

马氏距离：

d(x,y)=√((x-y)^T S^(-1) (x-y))

R型聚类

按照观测值对变量就能够型聚类，与Q型聚类不同的是，Q型聚类是按照变量对观测值进行聚类，不过从数学处理角度来看，两者没有实质性的差别，只是研究的中心问题不同。从因子模型中的聚类出发运公司的聚类结果后，分析其间影响变动影响的指标。首先我们先对各项指标进行指标体系的设计。 统计模型在公司价值评估中的应用以因子分析为例(3):http://www.chuibin.com/shuxue/lunwen_205757.html