近年来,随着经济的飞速发展和证券市场的日趋成熟,我国上市公司数量剧增,股票发行量和筹资额逐年增加。如何对股票的价值进行准确的评估,是投资者关注的重点,也是上市公司非常关注的问题。随着大数据、云计算等热门技术的兴起,传统金融行业正逐渐创新、不断变革,这使得金融行业上市公司的股票估值也面临新的挑战。股票是当今资本市场最主要的金融工具之一,其估值受宏观市场环境(如经济周期变动、政府宏观经济政策变动)、行业发展状况、企业自身内在因素(如成长性、资产营运能力、公司规模、抗风险能力)等多方面因素的影响。本文在阅读大量国内外文献的基础上,结合我国现有的股票估值理论方法和模型,深入分析传统的股票估值方法在实务中应用时存在的局限性,引入研究嵌套数据的统计分析方法——HLM(Hierarchical Linear Model)多层线性模型,介绍HLM模型的基本原理和应用发展情况,并分析其在股票估值研究的适用性。基于适当的模型假设,如有效市场假说、股价与会计信息指标的相关性等,选取我国金融行业67家上市公司的近5年财务数据,选取适当的财务指标,建立基于HLM的我国金融行业上市公司股票估值模型,对股票价格变动的影响因素进行客观量化的研究,并运用实例进行检验。最后将该模型与运用传统估值方法的结果进行对比,分析其估值差异。