传统的股票定价方法包括相对估值法和绝对估值法两种。前者主要包括市盈率法(P/E)、市净率法(P/B)、市销率法(P/S)等。后者则主要包括股利贴现模型(DDM)、现金流贴现模型(DCF)和剩余收益模型(RIV)。所有这些方法不论在理论上还是实际应用中都取得了长足的发展。但是,这些方法也都存在一定的缺陷。比如相对估值法只使用较少的指标进行估值,绝对估值法对于未来的股利或者现金流的预测很困难,而且每种方法的适用范围也有一定限制。本文试图使用较多的变量来建立估值模型评价股票价值。我们选取的解释变量可以分为三类:每股指标、盈利能力指标和偿债能力指标。本文使用Eviews4.0和Eviews5.0软件进行统计分析发现每股收益(EPS)、营业利润率(OPM)和流动比率(CR)对股价有显著的统计意义。然后我们使用面板数据做回归分析得到几个模型。通过单位根检验、F检验和协整检验我们得到混合模型和时间个体固定效应模型。因为时间个体固定效应模型截距的P值不是很显著,所以最终选取混合模型作为实证结果。我们选取已经公布了2010年年报的几个公司来检验模型的有效性。发现用该模型进行预测的误差率相对市盈率法和市净率法更低,一定程度上显示我们的模型有很好的解释力。然后我们使用混合模型对一些公司的股价进行了预测。最后,我们对模型的合理性和缺陷进行了讨论。该模型主要使用每股收益、营业利润率和流动比率作为解释变量,这有一定的合理性,但是还是无法更全面的评价一个公司的价值。另一方面,模型的适用范围也有一定的限制。对于我们的模型,只能适用于一线白马医药股,这与研究对象的选取有关。当我们要对其他行业的股票进行估值时,则需要建立新的模型。