保险收益模型

保险收益模型（精选7篇）

保险收益模型 篇1

水电工程跨国投资项目具有投资额大、期限长的特点[1],在其建设期与经营期,遭遇政治风险的可能性不容忽视,而政治风险突发性强,所造成的损失通常也是全局性的,对我国水电企业海外投资的影响很大。

杨晓丹[1]重点分析了对海外 BOT 项目的成败有决定性影响的政治风险和东道国政府的支持作用。沈德才[2]以柬埔寨水电站BOT项目为例,研究了水电海外投资项目的国别风险。胡文发[3]提出了一个基于BP神经算法的国际工程项目政治风险评价模型。上述文献在政治风险分析与评价方面做了比较深入的研究,但未涉及水电企业海外投资的政治风险保险研究。

政治风险保险是我国水电企业海外投资控制政治风险的一种积极对策。在水电企业海外项目的建设期与运营期,通过对各种资产进行投保,水电企业可以集中精力管理水电项目的建设与运行业务,而不必顾及政治风险。对政治风险高的海外水电工程项目,水电企业更应投保,这样才有利于企业安心经营,减少风险带来的负担。然而,水电企业在进行海外投资投保的决策之前,需要对所投保险的收益进行评估,政治风险保险收益评估模型研究是其关键,目前关于此项研究学术界较少涉及[4,5,6,7]。笔者对水电企业海外投资项目的政治风险保险收益评估进行研究,并论述该模型的实际应用,旨在给出我国水电企业海外投资中利用保险规避政治风险的策略。

1 模型的建立

1.1 基本假设

假设1:假设x服从几何布朗运动,表示我国水电企业海外投资项目建设和运营期政治事件发生时的损失,则有:

$\text{d}x(t)=(\alpha +\beta )x(t)\text{d}t+\sigma x(t)\text{d}z(t)(1)$

式中:x(t)为t时期政治风险发生时我国水电企业海外投资项目的损失;α为我国水电企业海外投资项目建设和运营期政治风险强度增长率,存在α<0、α>0和α=0这3种情形,反映了某种可能发生的政治风险所处政治环境的好坏。也就是说,当政治风险强度增加时,所采取的应对政治风险的措施就要增强,从而成本也要增加。当α<0时,政治风险强度正从某一平均水平逐渐下降;当α>0时,政治风险强度正从这一平均水平逐渐上升;α=0则表示政治风险强度维持在这一平均水平。β为我国水电企业海外投资项目的投资增长率,依赖于投资的内部收益率和利润的再投资率。z(t)表示政治风险这一不确定事件随时间变化的维纳过程。dz(t)表示均值为0、平均方差为dt的维纳过程,σ2是dx(t)/x(t)的方差,用来描述政治风险,σ2可称为我国水电企业海外投资项目建设和运营期政治风险水平。

式(1)说明,政治风险损失的变动率为α+β(即政治风险强度增长率加上投资增长率)。此外,我国水电企业海外投资项目政治风险损失的变动还应加上一个政治风险的标准扰动项,即以维纳过程z(t)表示的随机要素的σ倍。

假设2:假设我国水电企业海外投资项目建设和运营期政治事件的发生为一随机过程,且服从泊松分布。q为一随机变量,q(t)为在t时期随机事件发生的概率。每当泊松事件发生时,随机变量以u为步长增加。此外,用λ表示泊松事件的常变量强度参数,即,

$\text{d}q(t)=\{\begin{array}{cc}u& (\text{概}\text{率}\text{为}\lambda \text{d}t)\\ 0& (\text{概}\text{率}\text{为}1-\lambda \text{d}t)\end{array}$

这意味着我国水电企业海外投资项目政治风险损失的概率为λdt,λdt也可理解为在dt时间的水电企业海外投资项目建设和运营期内政治风险事件发生的可能性。如果k(x,t)表示泊松事件发生时我国水电企业海外投资项目的可能性损失,那么dt时间间隔内的期望损失为:E(x(t))=λuk(x,t)dt。

1.2 政治风险保险收益模型

可通过评估我国水电企业海外投资项目建设和运营期的政治风险成本来测算政治风险保险的收益。令V表示我国水电企业海外投资项目建设和运营期进行政治风险保险的收益,这种保险能够在政治风险发生时给予我国水电企业以补偿。那么,V也是我国水电企业海外投资项目政治风险损失的函数:

$V=V(x(t))$

运用伊藤引理求其期望值,得:

$\begin{array}{l}E(\text{d}v)=V^{\prime }(x(t))(\alpha +\beta )x(t)\text{d}t+\\ 1/2V{?}^{″}(x(t))\sigma {}^{2}x{}^2(t)\text{d}t(2)\end{array}$

参与水电企业海外投资项目政治风险保险的预期总收益等于E(dv)加上政治风险事件发生引发的现金支出λuk(x,t)dt。假设世界经济是风险中性的,并且无风险利率为常数r。保险政策设置参考无风险利率,因此:

$\begin{array}{l}rV\text{d}t=V^{\prime }(x(t))(\alpha +\beta )x(t)\text{d}t+\\ 1/2V{?}^{″}(x(t))\sigma {}^{2}x{}^2(t)\text{d}t+\lambda uk(x‚t)\text{d}t(3)\end{array}$

化简得:

$\begin{array}{l}\frac{1}{2}V{?}^{″}(x(t))\sigma {}^{2}x{}^2(t)+V^{\prime }(x(t))(\alpha +\beta )x(t)-\\ rV(x(t))+\lambda uk(x(t)‚t)=0(4)\end{array}$

式(4)的解取决于保险的特性,这里考虑两种情形:① 针对水电企业海外投资项目系列政治风险损失的保险;②针对单次政治风险事件的保险,例如,水电工程项目的东道国政府征收风险保险。从情形①开始,令u=1,那么,uk(x,t)=x(t),在r>(α+β)的假定下,式(4)的解为

$V=\frac{\lambda x(t)}{r-(\alpha +\beta )}+A{}_{1}x(t){}^{\gamma {}_1}+A{}_{2}x(t){}^{\gamma {}_2}(5)$

式中:A1,A2,γ1,γ2均为系数。

这里,γ1>1(因为γ>(α+β)),并且γ2<0,γ1、γ2是如下二次方程的根:

$\begin{array}{l}\frac{\sigma {}^2}{2}\gamma {}^2+\left(\alpha +\beta -\frac{\sigma {}^2}{2}\right)\gamma -r=0\\ \gamma {}_1=\frac{-(\alpha +\beta -\frac{\sigma {}^2}{2})+\sqrt{\left(\alpha +\beta -\frac{\sigma {}^2}{2}\right){}^2+2\sigma {}^{2}r}}{\sigma {}^2}\\ \gamma {}_2=\frac{-(\alpha +\beta -\frac{\sigma {}^2}{2})-\sqrt{\left(\alpha +\beta -\frac{\sigma {}^2}{2}\right){}^2+2\sigma {}^{2}r}}{\sigma {}^2}\end{array}$

A1、A2的确定依赖于边际条件。第一个边际条件很简单。当我国水电企业海外投资项目建设和运营期政治风险发生的概率为0时,那么,保险也就没有收益了,即V(0)=0,这种情形意味着A2=0。

系数A1的确定需要依赖另外一个边际条件。该边际条件基于如下假设,即假设可以根据水电项目政治风险保险的收益,以一定的价格进行兑现。投资者选择进行保险兑现,类似于将投资产品出售或交割掉,出售或交割投资产品具有价值增值效应,因此,我国水电企业海外投资项目建设和运营期的政治风险保险兑现也应具有这种效应(政治风险保险兑现,就是将保险合约在市场上进行出售或交割),否则,水电企业海外投资项目政治风险的成本将被低估,因此,引入x的一个比例量,记为x*,表示最佳的兑现量。令Ω(x*(t))表示我国水电企业海外投资项目建设和运营期政治风险保险的兑现价值,政治风险保险的收益不会低于Ω(x*(t)),因为当保险的收益接近Ω(x*(t))时,那么保险就会被兑现。在边际点上,保险的收益恰好等于保险的兑现价值,即

$V(x{}^{*}(t))=\Omega (x{}^{*}(t))(6)$

根据式(6),在V(x(t))连续的条件下,有:

$V^{\prime }(x{}^{*}(t))={\Omega }^{\prime }(x{}^{*}(t))(7)$

从而可以求出x*,并且式(7)的解为

$V=\frac{\lambda x(t)}{r-(\alpha +\beta )}+A{}_{1}x{}^{\gamma {}_1}(t)(8)$

这里,x*和A由式(6)和式(7)同时求出。

式(8)中的$\frac{\lambda x(t)}{r-(\alpha +\beta )}$是按无风险利率计算的预算现金流的现值,而A1xγ1(t)表示我国水电企业海外投资项目建设和运营期政治风险保险兑现选择(期权)的价值。

现在考虑我国水电企业海外投资项目建设和运营期单次政治事件风险保险的情形。假设参与保险的水电工程项目财产量等于东道国政府征收该项目时给我国水电企业带来的损失,但政治风险事件发生时,我国水电企业获得x单位的赔偿,但此时的保险用尽,保险以后的潜在收益变为0。因此,在u=1时,uk(x(t),t)=x(t)-v(t)。对应的收益和连续条件同上,式(3)的解为

$V=\frac{\lambda x(t)}{r+\lambda -(\alpha +\beta )}+A{}_{1}x{}^{\gamma {}_1}(t)(9)$

这里,γ1>1(因为r>(α+β)),γ2<0,γ1和γ2是如下二次方程的两个根:

$\begin{array}{l}\frac{\sigma {}^2}{2}\gamma {}^2+\left(\alpha +\beta -\frac{\sigma {}^2}{2}\right)\gamma -(r+\lambda )=0\\ \gamma {}_1=\frac{-\left(\alpha +\beta -\frac{\sigma {}^2}{2}\right)+\sqrt{\left(\alpha +\beta -\frac{\sigma {}^2}{2}\right){}^2+2\sigma {}^2(r+\lambda )}}{\sigma {}^2}\\ \gamma {}_2=\frac{-\left(\alpha +\beta -\frac{\sigma {}^2}{2}\right)-\sqrt{\left(\alpha +\beta -\frac{\sigma {}^2}{2}\right){}^2+2\sigma {}^2(r+\lambda )}}{\sigma {}^2}\end{array}$

这里,x*和A由(2)和(3)同时求出。

式(9)的$\frac{\lambda x(t)}{r+\lambda -(\alpha +\beta )}$表示由于政府征收导致的现金流现值,其中,贴现因子为无风险利率加上政府征收事件发生的概率。

2 水电企业海外投资政治风险保险收益评估模型的应用

研究水电企业海外投资项目政治风险保险收益评估模型的实际应用特别重要,模型在应用中须要确定式(6)中的Ω(x*(t))。Ω(x*(t))的确定服从于两条原则:①保险兑现的价值不超过所对应的国际水电工程项目的总造价;② 保险的兑现应该包含一种处罚,处罚数量等于没有保险的条件下国际水电工程承包商为躲避风险而不得不终止投资所产生的成本损失。这种处罚可以是固定的,也可以是变化的,而且必须视具体情形而定。在一些情形中,这种处罚可能与国际水电工程项目的资产水平或投资的价值水平有关。

例如,国际水电工程项目承包政治风险保险兑现价值等于工程项目的总投资额减去一个固定的处罚c,公式表示为

$\Omega (x{}^{*}(t))=x{}^{*}(t)-c$

在上述兑现方式下,同时解式(6)～(8)可得:

$\begin{array}{l}x{}^{*}=c\frac{\gamma {}_1[r-(\alpha +\beta )]}{(\gamma {}_1-1)[r-(\alpha +\beta )-\lambda ]}\\ A{}_1=\frac{c}{\gamma {}_1-1}\left[c\frac{\gamma {}_1[r-(\alpha +\beta )]}{(\gamma {}_1-1)[r-(\alpha +\beta )-\lambda ]}\right]{}^{-\gamma {}_1}\end{array}$

并且式(4)可写为

$\begin{array}{l}V=\frac{\lambda x(t)}{r-(\alpha +\beta )}+\frac{c}{\gamma {}_1-1}\\ \left[c\frac{\gamma {}_1[r-(\alpha +\beta )]}{(\gamma {}_1-1)[r-(\alpha +\beta )-\lambda ]}\right]{}^{-\gamma {}_1}x{}^{\gamma {}_1}(t)(10)\end{array}$

同时解式(6)、式(7)和式(9)得:

$\begin{array}{l}x{}^{*}=c\frac{\gamma {}_1[r+\lambda -(\alpha +\beta )]}{(\gamma {}_1-1)[r-(\alpha +\beta )]}\\ A{}_1=\frac{c}{\gamma {}_1-1}\left[c\frac{\gamma {}_1[r+\lambda -(\alpha +\beta )]}{(\gamma {}_1-1)[r-(\alpha +\beta )]}\right]{}^{-\gamma {}_1}\\ \begin{array}{l}V=\frac{\lambda x(t)}{r+\lambda -(\alpha +\beta )}+\frac{c}{\gamma {}_1-1}\\ \left[c\frac{\gamma {}_1[r+\lambda -(\alpha +\beta )]}{(\gamma {}_1-1)[r-(\alpha +\beta )]}\right]{}^{-\gamma {}_1}x{}^{\gamma {}_1}(t)(11)\end{array}\end{array}$

通过式(10)和式(11)可分析不同参数对水电企业海外投资政治保险收益的影响,即水电项目政治风险可能导致的损失。同时,考虑到实际经济意义,式中x*必须为正,因此,γ1>1,A1>0。式(11)中,为使x*>0,r-(α+β)-λ必须大于零。

3 基于保险的我国水电企业海外投资政治风险控制

目前,许多国家对本国企业设在海外的资产提供保险业务,具有代表性的有美国私人投资公司(OPIC)和英国伦敦劳埃德公司(Lloyd’s of London)。在德国海外投资保险业务则由黑姆斯信用保险公司(Herms Kreditversichemngs A. C.)和德国信托与监察公司(Deutsehe Revisions and Treuhandei A.G.)两家公营公司经营。日本于1956年和1957年分别建立了“海外投资原有资本保险”和“海外投资利润保险”两种制度。1970年5月,日本政府将上述两种制度合并为统一的海外投资保险制度,海外投资保险业务由通商产业省主管。而世界上最大的私营政治风险保险机构是英国的伦敦劳埃德公司。美国外国私人投资公司对美国在海外的私人新设立公司或新扩建企业由于被征用或国有化、货币管制、战争、革命、起义等原因而遭到的损失进行赔偿,保险额一般在投资额的90%以内。英国伦敦劳埃德公司也承接投保政治险,保险费率因地区和行业而异,通常保险金额不超过公司净资产的90%。

水电企业海外投资项目购买保险必须依照一般风险管理决策而定。水电企业要衡量费用与预期损失,以及自身负担损失的意愿及能力。购买保险可能为水电企业带来道德赌注。购买了保险,水电企业会忽视减低风险的决策,而造成较高的损失,这反映在最后较高的保费或较低的可用保额上。OPIC的保险赔偿通常都要经过长时间的谈判过程,因此,水电企业应避免“不必担心,我们有保险”的思维方式。

对承保人而言,相比商业风险保险,水电企业海外投资项目的政治风险保险具有以下特征:①仅对被保险人财产或权利由于政治因素所遭受的损害负赔偿责任;②政治风险事故发生后,保险标的物不一定遭受损毁或灭失;③政治风险的承保人通常是以一个国家或一个地区作为一个危险单位来考虑其责任范围。

若完全依赖投保来规避水电企业海外投资项目的政治风险亦存在两个问题:①收益和保险的不对称性;②投资的经济价值是以未来现金流量的现值计量的,但是水电企业只能对其资本投资进行投保。因而,所投的保险仅对水电企业海外投资的政治风险部分进行保护。

我国水电企业海外投资项目在投资活动中应从实际出发,按照效益原则,既可选择东道国的保险机构投保,也可向中国或第三国的保险机构投保,还可向诸如多边投资担保机构等国际性保险机构投保。另外,可根据投资项目的风险情况,决定投保险别。投保的险种越多,交纳的保险费越多,遇到风险时得到损失补偿的可能性也就越大。一般说来,每项险种的年保险费一般只占承保额的0.5%～1.5%左右,损失补偿额度一般占损失额的90%,其余10%的损失则由投资者自己承担。然而,目前,我国水电企业海外投资项目在实践中采用投保方式防范政治风险的很少,即使有,也仅限于国内投保,在外国保险机构,特别是国际多边保险机构进行投保的几乎没有。我国海外投资水电企业要具有采用多种投保方式防范政治风险的意识。

摘要：依据政治风险事件对水电企业海外投资项目收益影响的大小,构建政治风险保险的收益评估模型,该模型考虑到政治风险发生的随机性,加入随机元素,且从当前数据出发,一定程度上减轻了对未来政治事件估计的难度,有助于水电企业进行政治风险的投保决策。最后给出我国水电企业利用保险措施规避政治风险的相关对策。

关键词：水电企业,海外投资,政治风险,保险收益模型

参考文献

[1]杨晓丹.海外BOT水电站融资项目风险管理研究[D].成都:西南财经大学,2008.

[2]沈德才.海外水电BOT投资项目风险管理与保险实务:柬埔寨水电站BOT项目风险管理案例解析[J].国际经济合作,2011(1):64-68.

[3]胡文发.基于BP算法的国际工程项目政治风险评价模型[J].重庆建筑大学学报,2006,28(4):98-100.

[4]孙岩.中国企业跨国经营的政治风险管理研究[D].上海:上海外国语大学,2007.

[5]ARTEM A.Risk management of international projects in Russia[J].International Journal of Project Management,2001,19:207-222.

[6]KHATTAB A,JOHN A,DAVIES E.Managerial perceptions ofpolitical risk in international projects[J].International Journalof Project Management,2007,25:734-743.

[7]SEUNGH,KIM D,HYUNGKWAN K,et al.A web-based inte-grated system for international project risk management[J].Au-tomation in Construction,2008,17:342-356.

论投资连结保险的收益 篇2

关键词：投资收益,投资连结保险,马科维茨均值方差模型,多目标非线性规划模型

0 引言

随着我国经济迅速发展,人民生活水平逐步提高,而人口老龄化来临,人们对人寿保险需求逐步增加,人寿保险业在近几年内得到了较快发展。人寿保险业在逐步发展的同时,人民生活水平的提高使得人们手中拥有一些闲散资金,顺应经济形势的变化及消费者需求,寿险业在传统健康险种、医疗、养老等险种基础上借鉴国外保险业发展经验,开发了集保障与理财于一体的投资型保险,与股票、债券、基金等共同形成投资组合工具中的一部分。投资型保险在中国得到广大消费者认同在于中国不断攀升的通货膨胀率及利率波动,广大消费者通过购买投资型保险来抵消通货膨胀影响。据《2007年中国保险年报》刊载,截至2007年末,投资型保险的三类产品:(1)投资连结险种(简称投连险)占寿险公司保费收入比例为8%,(2)万能保险占比17%,(3)现金分红和增额分红保险占比44.9%,三者相加,投资型保险占寿险公司保费收入比例已达69.9%。说明投资型保险深受广大客户认同及喜爱。随着中国老龄化社会的来临,使我们不得不面对老龄化社会带来的各种问题,社会保险固然是养老很重的一部分,但为了以后生活更加充裕和应付生活中各种意外,购买投资型保险将成为个人理财的重要部分。投资连结保险是投资型保险起步最早、发展也很迅速的一个险种,是一种新型人身保险。

1 投资连结保险的发展现状

1928年,MR·H·E·Raynes提出了投资连结保险的概念。投资连结保险是一种既有保障功能又有投资理财功能于一体的险种。投保人缴付的保费除少部分用于购买保险保障外,其余部分通过购买由保险公司设立的独立投资账户中的投资单位而进入投资账户,投资账户中的资金由保险公司的投资专家根据客户需要进行投资,投资收益及风险均由客户承担[1]。投资连结保险必须单独设立账户,而不能与寿险公司的其他账户混合使用,投资方向包括股票、基金、债券、银行存款、不动产等。根据各种资产投资比例的不同,投资连结保险的销售渠道主要为代理人及银行保险渠道。

在国外,投资连结保险首先出现于荷兰。1956年,荷兰率先开办了Fraction保险,开投资连结保险之先河,之后,英国开办了“Unit Linked Assurance”,德国开办了“Fund Linked Assurance”,法国和意大利也于1970年开办了投资连结保险。1987年到1997年10年间英国投资连结保险保费占寿险保费的比例由39%提高到50%。美国于1976年开发出首个投资连结保险,到2000年该产品的市场占有率达到了63%,成为美国寿险市场的主流[2]。随后,在新加坡、日本等亚洲国家也相继开发了投资连结保险。在国外,投资连结保险已经成为寿险市场的主流品种,代表着寿险业发展趋势。

1999年10月23日,平安保险公司在上海推出“平安世纪理财”投资连结保险,标志着国内第一个投资连结保险险种的诞生。之后,中国人寿、太平洋、中宏人寿、友邦、新华等公司也相继推出了各具特色的投资连结类保险。投资连结保险在近10内的发展随着股市行情的波动起起落落,2003年投资连结保险产品的销售几乎绝迹。随后,在保监会及寿险公司的共同努力下,开发出了第二代、第三代投资连结保险产品,在产品设计和销售管理方面都有了很大的改进,投资连结保险产品得到了很大的发展。2007年投资连结保险发展尤为火爆,我们对既有的45家寿险公司共81种投资连结保险产品进行分析,有71%的投资连结保险产品是在2007年开发出来的;据资料显示,2007年投资连结保险的保费收入实现367%的增长。

2 投资连结保险收益

投资连结保险的收益主要是通过寿险公司投资专家运作,将资金分散投资于各投资账户所取得收益的加权平均值,对各种资产进行投资组合,以期获得较高收益和承担较低风险;因此,投资连结保险的收益理论即是投资组合理论。马科维茨(Markowitz)于1952年在《金融杂志》(Journal of Finance)上发表了被称为现代投资组合理论开端的文章———《资产组合选择》(Portfolio Selection),对风险问题进行了正规描述,说明分散投资降低风险的缘由,并提出投资组合的均值-方差模型[3],利用John von Nneumann[4]的效用函数理论,给出了利用无差异曲线在投资组合有效集上选择最佳组合方案的一种准则。1959年他又出版了同名专著,详细论述了证券组合基本原理。从此马科维茨把现代组合投资带进一个全新领域,其投资组合的均值-方差理论也就成为现代投资组合理论的奠基石。

投资连结保险的投资管理账户投资收益率=(本期期末卖出价-上期期末卖出价)/上期期末卖出价×100%。如计算2008年年度收益率时,本期期末卖出价为2008年12月31日的投资单位卖出价,上期期末卖出价为2007年12月27日的投资单位卖出价。投资单位卖出价为投保人向公司卖出投资单位时的价格,投资单位的买入价为投保人向公司买入投资单位时的价格。其中:投资单位卖出价=投资账户价值/投资单位数,投资单位买入价=投资单位卖出价×(1+买入卖出差价),需要说明的是,有的寿险公司的投资连结保险产品买入卖出差价为零,有的则不为零。投资连结保险投资管理账户的单位买入价与卖出价会在各寿险公司网站上定期公布,投保人可以清晰地看到自己购买的投资账户买卖价格,计算出自己的投资收益。

3 马科维茨均值方差模型与多目标模型

马科维茨均值-方差模型,是在一系列假设条件提出的证券投资组合预期收益、风险的计算方法和有效边界理论基础上,建立的常用资产优化配置均值-方差模型。

其中:RP为投资组合预期收益率;Ri为资产的预期收益率(i=1,2,…,n);wi为资产在组合中所占比重;σ2P为资产组合方差;Ω为资产组合协方差矩阵。

现实社会中的决策问题,往往是含有多个目标的复杂决策。决策者需要综合分析各个目标,从而进行决策。对于这种多目标决策,不存在一个“完美”的决策方案,对所有目标都是最优的。因此,决策者只能在各个目标之间,在各种限制条件下,找到相对“满意”的方案。投资组合决策,就是要在投资收益最大化目标和投资风险最小化目标之间合理安排,统筹决策。投资组合决策模型就是一个双目标规划模型。

本文研究对象是投资连结保险的投资决策问题,有收益和风险两个目标,是双目标规划模型。故以确定最优投资组合方案为出发点,将权重函数引入多目标投资组合模型,引入投资者风险偏好系数λ(0燮λ燮1),将多目标决策问题转化为单目标决策问题,将多目标非线性规划问题转化为单目标的非线性规划问题,使得模型求解简单有效。其基本模型为:

其中:E为期望收益率;σ2为组合风险。

通过求解上述模型,就可以求得当函数F取最大值时,各种资产投资比例。最后,wi通过相关约束条件的检验,以获得不同风险偏好系数下的最优投资组合,并完成有效性检验。

4 投资连结保险收益模型构建及结果分析

投资连结保险的投资策略既要满足安全性的要求,又要追求投资收益性,这就决定了投资连结保险投资组合要同时满足风险最小化和收益最大化要求。由于我国寿险投资不允许卖空,寿险资金对各种资产投资比例必须是非负的,因此,投资连结保险的各种资产投资比例也必须符合此要求,即wi叟0,(i=1,2,…,n)。于是,我们可以得到如下的多目标决策模型:

其中:f1,f2分别为期望收益和风险;ri为第i种资产收益率,为随机变量;wi为第i种资产投资比例;Cow(ri,rj)为资产收益率ri与rj之间的协方差。

针对以上多目标非线性规划模型,我们引入投资者风险偏好系数λ(0燮λ燮1),可以将其通过加权简化为单目标非线性规划模型。

令λ和1-λ分别为投资组合中收益和风险的权重系数,代表的是投资者对于收益和风险的重视程度。我们可以得到投资者风险偏好系数λ的性质:当λ取值较小时,投资者赋予收益的权重较小,更看重风险的降低,表明投资者为风险规避型。当λ取值较大时,投资者赋予收益的权重较大,相比于风险的降低,投资者更看重收益增加,这表明投资者为风险偏好型。

根据投资者风险偏好系数的性质以及非线性规划模型特征,我们可以把基本模简化为:

标准化为:minF′=-λf1-(1-λ)f2

截止2008年底,寿险公司投资连结保险的投资渠道主要有:银行存款、债券、证券投资基金、股票以及不动产等。

债券按发行主体的不同有国债、金融债券及企业债券,三者的收益和风险由低到高。我国的金融债券是从2000年开始发行,期间发行规模不断扩大,但是由于金融债的收益率比国债高,而且金融债的期限较短,所以投资于金融债券后基本都是持有直至到期日,投资收益等于债券到期收益率。由于目前我国金融债券的市场比较小,而且在上海证券交易所上市的金融债券数量很少,因此,本次研究未将金融债券列为研究对象。不动产投资作为保险公司资金运用的渠道,但是在投资连结保险投资中所占的比例比较小,所以,本文也未将不动产列入研究范围。

因此,本文要研究的寿险公司投资连结保险的投资组合为银行存款、国债、企业债券、证券投资基金及股票的组合,根据投资者不同的风险偏好,选择不同的投资组合,获得相应的收益及承担风险。

寿险公司的银行存款主要为定期存款和协议存款两种形式,表1为根据央行公布的一年期定期存款利率及Wind资讯的商业银行61个月的协议存款利率加权平均而得的年利率,得出银行存款的收益率水平为3.36%。

关于国债、企业债券、证券投资基金及股票的收益率,我们选择上海证券交易所公布的日指数,分别根据上证国债指数(代码SH000012)、上证企债指数(代码SH000013)、上证基金指数(代码SH000011)及上证180指数(代码SH000010)作为推导国债收益率、企业债收益率、基金收益率及股票收益率的来源和基础。本文选取2003-2008年共6年的年收盘数据作为研究样本,根据年收益率=(本年末收盘价-上年末收盘价)/上年末收盘价,计算每年资产的收益率,进而得出各种资产的年均收益率,将其作为国债、企业债券、证券投资基金及股票的收益率。同时,计算出各种资产的方差,作为对风险的度量。表2列示了国债、企业债券、证券投资基金及股票2003~2008的年平均收益率的情况。

根据《中华人民共和国保险法》、《保险公司投资企业债券管理暂行办法》(本办法所称企业债券是指经国家主管部门批准发行,且经监管部门认可的信用评级机构评级在AA级以上的企业债券)、《保险公司投资证券投资基金管理暂行办法》等规定,寿险公司规定投资连结保险产品投资于银行存款、国债、企业债、证券投资基金及股票的比例均可以达到100%,即模型中0燮wi燮1。本文应用LINGO软件对模型求解。

对于各种资产的风险及各种资产之间相关关系的度量,要计算各种资产方差和协方差,表3给出了各种资产的方差和协方差。

针对λ的不同取值,由LINGO软件求得的最优投资组合如表4所列。

上述模型的研究结果是理论上,那么在现实中的投资连结保险的投资账户的比例是怎样的呢?现以平安人寿为例来说明。平安人寿保险自2003~2008年间都存在的账户有三个,分别为平安发展账户、平安保证收益账户及平安基金账户,以这三个账户2003~2008年各种资产的投资比例及年均收益率和研究结果进行分析,见表5。

通过理论研究的结果与平安人寿投资连结保险账户实际投资比例的比较,我们可以发现:

(1)由于投资组合模型中没有考虑投资连结保险账户其他类型的投资,会给模型的解释效果带来误差。

(2)由于风险偏好系数的取值是一个固定的值,在取固定的值时要使实际投资比例与理论的投资比例相符合比较难,实际的投资比例可以看成是风险偏好系数在一定的范围内的取值,比如平安基金账户可以看成是风险偏好系数在0.7~1之间取值时得出的最优投资组合比例,平安发展账户可以理解成是风险偏好系数在0.5~0.7之间取值时得出的最优投资组合比例。

(3)理论研究的年均收益率与实际投资连结保险投资账户的收益率相差不多。

5 结论

本文对投资连结保险的收益进行分析,通过建立模型来分析不同投资账户的收益情况,从分析中我们可以知道,投资连结保险是一种适合长期持有的理财产品,其收益受股市行情的影响较大,但是投资连结保险可以转换投资账户,在股市行情不好时,可以将购买的投资账户转换到风险较小的货币型账户,当股市行情好时,可以将投资账户转换到偏股型的账户,让资金流入股市,这样既避免了风险又增加收益。在股市行情不好时,投资者退保这种方式是不可取的,应通过转换投资账户来避免损失。因此,投资连结保险在中国还是有很大的发展空间的,会被越来越多的人接受。

参考文献

[1]张琳、曹龙骥:《中国商业保险市场创新研究》[M];中国金融出版社,2005:107-109。

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[3]Markowitz Harry M.Portfolio Selection[J].Journal of Finance,1952,7:77-91,151-158.

剩余收益估价模型及其应用改进 篇3

剩余收益是一个经济概念, 它与会计收益是两个不同的概念。会计收益是按公认会计原则计算出的归属于企业所有者的剩余, 而剩余收益是指公司综合收益扣除股东要求的报酬后的余额, 基本计算公式为:

其中:RIt为公司第t期的剩余收益;CIt为公司第t期的综合收益;BVt-1为期初股东投入资本;Ke为股东权益资本成本率;ROEt为第t期的权益净利率。

剩余收益估价模型中所使用的剩余收益直接从账面股权价值与账面会计收益中算出, 不要求作会计调整, 但要求账面价值与会计收益之间是一种干净盈余关系, 即账面价值的所有变动 (与所有者之间的资本交易除外) 都应先计入会计收益, 不允许有未经利润表而直接进入所有者权益的项目。如果把收益不放在利润表中报告, 而放在股东权益变动表中报告, 则股东权益的账面价值和会计收益之间存在不干净盈余关系, 需要把传统的净利润调整为综合收益, 然后以调整后的净利润和股东权益的账面价值为基础计算剩余收益。

二、剩余收益估价模型的数学推导

就Ohlson在1995年提出的干净盈余关系的观点可知:

则有:

将 (2) 式代入股利折现模型 (DDM) , 变形后可以得到剩余收益估价模型, 推导过程如下:

根据DDM, 公司在第一个会计年度 (t=1) 的价值为:

依此类推, 会计期间为t (t>1) 时公司的价值为:

在企业持续经营假设下, 即t趋于无限时, 公司的现时价值为:

其中:BV0为期初净资产账面价值;BVt为第t期净资产账面价值;DPSt为第t期每股股利;Pt为第t期股票市场价格。

(7) 式就是推导得出的剩余收益估价模型, 根据 (7) 式我们知道要计算公司的价值就要先算出未来的剩余收益, 而其根据 (2) 式中的股东权益资本成本率进行测算则比较方便, 所以剩余收益的计算主要取决于权益净利率ROE和对未来每一期的净资产账面价值BV的计算, 而后两者都是杜邦财务分析体系中涉及的财务指标, 所以我们可以利用杜邦财务分析体系分解财务指标的思想来计算剩余收益, 对RIVM进行拓展。

我们把 (8) 式和 (9) 式代入 (2) 式中可以得到剩余收益的拓展公式如下:

其中:At为第t期的总资产;St为第t期的销售收入;ROAt为第t期的资产周转率;ROSt为第t期的销售利润率;ATOt为第t期的总资产周转率;EMt-1为第t-1期的权益乘数。

由此可见, RIVM构建的出发点是其认为股东的财富来源于价值创造, 这比DDM将股东的财富视为企业价值的分配的观点要合理些, 而且利用杜邦财务分析体系可以把RI指标分解为更基础、更可靠的财务指标, 使得RIVM在实际应用中能充分利用财务会计信息进行企业价值评估。

三、剩余收益估价模型在应用中面临的难题

1. 如何将会计收益调整为综合收益从而使其满足干净盈余关系。

1995年, Feltham和Ohlson提出RIVM的理论依据是干净盈余理论, 干净盈余是企业来自经营活动的收益, 即企业所有来自利润表的收益, 所以它采用的收益应该是综合收益。综合收益是美国财务会计准则委员会 (FASB) 提出的一种新的会计要素, 其定义为:“企业在报告期内, 在业主以外的交易以及其他事项和情况中所发生的权益变动, 包括报告期内除业主投资和业主派得外一切权益上的变动。”目前会计界存在“全面收益观”和“不全面收益观”, 前者认为所有引起企业净资产变动的活动都应该在利润表里反映, 后者认为并不是所有引起企业净资产变动的活动都应该在利润表里反映。所以综合收益采用的是会计上的全面收益观, 不允许不经过利润表而直接进入资产负债表的损益类项目出现, 使计算出的收益真正反映本期的全部收益。

在公司价值评估实务中如果采用不全面收益观进行会计处理, 则利润表上的会计收益就不是综合收益, 直接以会计收益来计算剩余收益, 则不符合干净盈余理论的要求。我国从2007年年初开始实施的企业会计准则, 没有单独设置综合收益会计要素, 要求对外披露的报表中不包括综合收益表, 所以我国目前还处于从“不全面收益观”到“全面收益观”的过渡阶段。随着资本市场的发展, 公司的财务活动种类增多, 日益复杂, 涉及的利得和损失项目增多, 所以数据调整的种类和数量也会与日俱增, 在应用RIVM进行公司价值评估时要将公司对外披露的现有利润表调整到综合收益表, 而如何将净利润调整为综合收益则是一大难题。

2. 如何正确区分权益剩余收益模型和经营剩余收益模型。

剩余收益估价模型分为权益剩余收益模型和经营剩余收益模型。权益剩余收益模型中的权益主要是指普通股权益, 不包括存在财务杠杆作用的债权权益和优先股权益, 其中剩余收益是剩余权益收益, 计算公式为:

该模型的表达式如下:

其中:VE为当前的普通股权益价值;BCS0为期初普通股权益的账面价值, 在不存在优先股的情况下, BCS0=BV0, Ks=Ke;REIt为第t期的剩余权益收益;Ks为普通股权益的资本成本;BCSt-1为第t-1期的普通股权益的账面价值。

经营剩余收益模型中的权益是指净经营资产, 剩余收益是指剩余经营收益, 计算公式为:

该模型的表达式如下:

其中:VNOA为当前公司的实体价值;BNOA0为期初净经营资产的账面价值;ROEIt为第t期剩余经营收益;KNOA为公司的净经营资产的资本成本;OEATt为第t期的剩余经营收益;BNOAt-1为第t-1期的净经营资产的账面价值。

公司的实体价值包括公司权益价值和净金融负债的价值两个部分。在现行会计准则颁布实施之前, 我国对负债一直采用的是按照账面价值进行计量的方法, 没有区分经营活动损益和金融活动损益, 没有区分有息负债和无息负债, 所以经营剩余收益模型不具备运用的基础。在公司价值评估中我们都是采用权益剩余收益模型先计算权益价值, 再加上负债的账面价值得到公司实体价值的, 这样的评估结果必然存在误差。现行会计准则颁布实施后, 我们可以分别把经营资产和金融资产、经营负债和金融负债区分开来, 这解决了权益剩余收益模型运用的难题。同时由于对净金融负债采用公允价值计量, 采用权益剩余收益模型不但简单易行而且评估结果比以前更可靠、更客观, 所以在评估公司价值时我们可以同时采用权益剩余收益模型和经营剩余收益模型, 对各自的评估结果进行验证。

3. 如何预测剩余收益及其持续期限。

从 (7) 式可以看出, RIVM在实务操作应用中存在与DDM以及经济利润模型相同的问题, 即基于企业持续经营假设涉及怎样合理预测未来期间的剩余收益及其持续期限的问题。在评估实务中, 需要对未来的剩余收益进行各种假设, 目前一般存在零增长假设、二阶段增长假设、H增长假设和三阶段增长假设等。所以RIVM应用的成功与否在很大程度上取决于对未来预测的准确性, 如果预测不当会导致评估结果出现很大偏差。但是由于持续经营假设的存在, 需要进行无限期预测, 目前的做法是把预测期划分为明确预测期和后续期。这样就把公司的价值分为明确预测期的价值和后续期的价值。具体公式如下:

明确预测期是指在误差允许的范围之内的能够较为准确预测的时间区间, 一般在实务中n被确定为5年, 最多不超过10年。后续期是指预测已经超过误差允许的范围, 所以一般采用简化预测的方式来确定后续期, 这样就出现了以上几种假设。

对于 (13) 式我们很容易发现其存在三个问题:首先, 对于后续期的简化计算的准确度无法测定;其次, 当假设t趋于无穷大时, 暗含着企业经营寿命是无限的意思, 然而在现实经济生活中, 企业的寿命一般是有限的;最后, 持续经营假设暗含企业在后续期会获得零增长或固定增长的剩余收益的意思, 这在现实经济生活中是不可能存在的, 是一种超出现实的理想的假设。所以剩余收益的预测和存续期的确定是应用RIVM需要解决的问题, 其预测的精确度直接决定评估结果的可靠性和有用性。

四、剩余收益估价模型应用的改进

1. 利用改进后的杜邦财务分析体系预测剩余收益。

从前面的分析得出在现行会计准则下评估公司价值时我们可以同时采用权益剩余收益模型和经营剩余收益模型, 但是由于传统的杜邦财务分析体系的财务指标的计算口径与剩余收益中的综合收益的计算口径不一致, 所以我们要对其进行改进, 采用改进后的杜邦财务分析体系对剩余收益进行分解测算。这里仅以权益剩余收益模型为例进行分解, 经营剩余收益模型的分解同理可得。

根据改进的杜邦财务分析体系得到股东权益收益率的变形公式如下:

把 (15) 式代入 (14) 式得到 (16) 式, 具体如下所示:

在不存在优先股的情况下, 将 (9) 式变形得到 (17) 式:

将 (16) 式代入 (17) 式得到 (18) 式, 具体如下所示:

将 (18) 式和 (19) 式代入 (17) 式得到 (20) 式, 具体如下所示:

其中:OEATt为税后经营利润;IATt为税后利息;NLt为净负债;RNOAt为净经营资产利润率;RIATt为税后利息率;NFLt为净财务杠杆;ODt为经营差异率;LCt为杠杆贡献率;ROIATt为税后经营利润率;NOATOt为净经营资产周转率。

可以看出, 对净经营资产利润率和杠杆贡献率的分解与传统的杜邦财务分析体系相比, 所得的数据更合理, 得出的结论更准确。利用 (20) 式对企业未来预测期的销售额、净经营资产利润率、净财务杠杆、净经营资产周转率、税后经营利润率以及税后利息率6个财务指标进行预测就可以间接得到剩余收益, 再应用到RIVM中就能得到更合理、准确的公司评估价值。

2. 以市净率为基础对剩余收益模型进行变形。剩余收益模型本质上属于收益评估法的一种, 其持续经营假设条件直接导致后续期剩余收益的预测难以进行。但是如果将 (6) 式进行以下变形得到 (22) 式, 则可以解决该难题。

其中:V1~n为明确预测期的价值;Vn+1~∞为后续期的价值。由于n一般为5~10年, 所以V1~n容易预测, Vn+1~∞为[ (Pn/BVn-1) BVn]/ (1+Ke) n。

在 (22) 式中, 市净率大于1则后续期的价值大于零, 表明公司仍在创造价值;市净率小于1则后续期的价值小于零, 表明公司价值在减小;市净率等于1则后续期的价值等于零, 表明公司后续期间的剩余收益为零, 企业不能实现股东财富的增加。国外学者Beaver、Freeman、Ohlson和Penman的研究结果表明, 公司的投资收益率服从均值回归分布, 并趋向于公司资本成本。而Ohlson在后来进一步提出了剩余收益时间序列服从自回归分布, 并逐渐趋于零, 表明 (22) 式中的市净率的时间序列趋于1。这与长期均衡理论以及企业生命周期理论是完全一致的, 从而增强了RIVM在理论上的可解释性。

在 (22) 式中引入预测期期末的市净率, 把后续期的价值的计算转化为Pn/BVn的计算, 即计算第n年的P/B (市净率) 的值。这样巧妙地避免了上面提到的第三个难题即企业寿命预测和无期限剩余收益预测的难题。变形后的RIVM在公司价值评估中应用的重点转化为如何确定预测期期末的市净率。至于预测期期末P/B的计算, 我们可以利用企业的价值驱动指标例如成长性指标、收益指标和资产规模指标等寻找目标可比公司, 然后采用它们的P/B的值利用移动平均法、时间序列模型等进行预测, 这使得RIVM的实际应用更具有可操作性。

参考文献

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[5].Ohlson, Earnings.Book values and Dividends in Equity Valuation.Contemporary Accounting Research, 1995;11

内置外包联盟收益分配模型研究 篇4

关键词：内置外包,联盟,收益分配

0 引言

随着全球经济一体化和信息技术的发展, 市场竞争日趋激烈。为了在激烈的竞争环境中取得竞争优势, 企业迫切需要在提高客户服务水平、提高市场响应速度的同时努力降低运营成本。然而, 随着生产率被提高到相当的高度, 产品加工过程本身对提高整个企业效益的作用正日益减小。为了不断降低成本以满足竞争的需要, 企业纷纷将目光投向继降低原材料消耗、提高劳动生产率之后的“第三利润源泉”———物流。

在物流领域挖掘利润, 最常见的做法是“外包”。这是因为:一方面, 绝大多数企业的物流量还达不到规模经济;另一方面, 通过基于契约的委托代理, 将物流外包给其他企业或组织, 公司可以集中资源最大限度地发挥本企业的核心优势, 增强企业的竞争力, 于是物流外包一时成为企业物流发展的主流。然而, 企业物流外包市场的发展并不尽如人意。降低成本是物流外包的重要驱动力之一, 但实践证明, 许多物流外包企业并没有达到预期的目的, 结果是外包成本往往高于企业自营物流成本[1,2,3]。在外包这个问题上, “物流企业”和“企业物流”是一对矛盾的共同体。货主主要是靠外包来节约成本, 物流公司要靠外包业务来获取利润, 如果是零和游戏, 此消彼长, 那么就矛盾重重;如果是双赢, 那么皆大欢喜[4]。在这个共生博弈过程中, 物流企业与货主企业如何有效地配置资源, 以更有效的合作方式达到双赢是值得我们研究的问题。

在物流外包合作中, 物流需求方希望最大限度地节约物流费用, 但物流企业的收入增长依赖于物流需求方物流费用的增长。针对这一矛盾, 本文对内置外包联盟模式进行成本收益分析, 证明在这种联盟模式下, 能为物流企业带来更多的物流成本节约, 并使物流企业获得更多的收益, 使双方在合作中取得双赢。

内置外包联盟物流模式是指物流服务需求者与物流企业以签订租赁合同的方式, 在合同期内, 合作双方共同管理物流业务, 共担风险, 利益共享的运作模式。其实质就是一种为追求经济利益而形成的契约合作关系, 利益是联盟成员合作的基础, 联盟合作成功与否, 在很大程度上依赖于利益分配是否合理。因此, 建立公平合理的利益分配方案是内置外包联盟成功运行和稳定发展的关键。

1 利益分配的原则

参与联盟的企业其根本目的是更有效地获得更多的利润, 企业以所参与的项目是否盈利为首要原则, 要求利益分配公平合理, 参与分配的要素合理以及分配的比例合理, 应尽量使各成员的实际分配结果与其预期的利益一致。内置外包联盟利益分配的根本原则是“风险共担、利益共享、多劳多得”, 具体如下:

(1) 互惠互利原则, 即分配方案可使联盟双方的基本利益得到充分的保证, 不会影响成员的积极性, 否则容易导致合作的失败或破裂。建立内置外包联盟的初衷是实现物流服务需求企业和物流企业的双赢, 物流企业充分利用企业专业化的物流资源实现利润最大化, 物流服务需求企业通过稳定地使用物流企业提供的专业化物流服务实现效率最大化, 从而使物流联盟所创造的利润在联盟双方合理分配。

(2) 结构利益最优化原则, 即从实际情况出发, 全盘考虑各种影响因素, 合理确定利益分配的最优结构, 促使双方实现最佳合作, 协同发展。

(3) 风险补偿原则, 即在制定分配方案时, 应充分考虑双方企业所承担的风险大小, 对承担风险大的成员应给予适当的风险补偿, 以增强合作的积极性。

(4) 个体合理性原则, 即联盟双方在联盟过程中所获得的利益应大于其单独行动所获得的利益, 否则容易使联盟松动, 出现一方中途背叛的现象。

(5) 信息公开原则, 即对利益分配机制的制定应是公开透明的。信息沟通问题常常是引起矛盾的原因, 由于利益分配的方法不同会造成分配结果与联盟企业的预期有很大的差异, 从而会影响成员企业的积极性和相互信赖的基础。

2 模型的假设与条件

假设一物流企业AL只为物流需求方AC服务, 同时合作双方具有相同的有限理性, 在各种运作模式下, 与物流需求方自营物流相比带来的成本节约即为物流需求方在各种物流运作模式下的收益。

假设二物流需求方将物流业务外包应向物流企业支付的全部费用为T (PL, Q, CCF) =PL*Q+CCF (PL*Q+CCF

为降低物流费用, 使双方在合作中取得双赢, 两企业通过签订租赁合同形成内置外包合作联盟, 各自都以自身的核心能力共同为动态联盟做出贡献, 联盟为物流需求方带来的成本节约即为联盟的总收益, 物流企业在联盟固定租赁费用收入为CI (CI≤CCF) , 联盟剩余收益由双方根据一定的比例分配。

设物流需求方与物流企业的成本、收益分配比例为ac, aL, 风险系数分别为RC, RL;bc, bL为双方的核心竞争力对联盟收益的相对重要性, 双方的贡献率为ec, eL, 则ac=ac (RC, bc, ec) , aL=aL (RL, bL, eL) 且ac+aL=1。

假设三物流需求方和物流企业的贡献率分别为ec, eL, 其中ec, eL∈[0, 1], 双方共同努力节约的物流费用为ΔCL∈[0, CL]。ΔCL (ec, eL) 在[0, 1]×[0, 1]上是连续的、二阶可微的, 其中ΔCL∈[0, CL]。ΔCL (ec, eL) 满足以下条件:ΔCL∈[0, eL]=ΔCL (ec, 0) =0。这表示只要任何一方不付出努力, 无论另一方如何努力都不能降低物流费用, 即只有双方共同协作才能节约物流成本;鄣ΔCL (ec, eL) /鄣ec>0, 鄣ΔCL (ec, eL) /鄣eL>0, 表示随着物流需求方与物流企业努力程度的增加, 节约的物流费用会逐渐增加;鄣2ΔCL (ec, eL) /鄣ec2<0, 鄣2ΔCL (ec, eL) /鄣eL2<0, 表示物流费用的节约速度会随着努力程度ec, eL的递增而递减。

假设四由于努力, 物流需求方和物流企业需要付出的成本分别为CC (ec) , CL (eL) , 其中CC (ec) , CL (eL) ∈[0, +∞) , CC (ec) , CL (eL) 满足下列条件:CC (0) =CL (0) =0, 这表示物流需求方和物流企业不努力时不会带来任何成本;θliL→m1CC (ec) =+∞, θliL→m1CL (eL) =+∞, 这表示任何一方付出的努力程度接近1时, 其付出的成本会越来越大;d2CC/d2eC>0, d2CL/d2eL>0, 表示随着努力程度的递增, 物流需求方和物流企业的代价会加速递增。同时, ΔCL (ec, eL) , CC (ec) , CL (eL) 是双方的共同知识。

3 物流外包与内置外包模式下双方的收益比较

基于上述假设条件下, 在物流外包模式下, 物流需求方与物流企业各自的收益分别为:

内置外包模式下由于双方共同努力, 物流运作成本下降为CT=CCF+[CL-ΔCL (ec-eL) ]Q

为物流需求方带来的成本节约即联盟收益为:

则联盟模式下合作双方的利润总收益为:

4 风险系数、核心竞争力相对重要性权重及贡献率的确定

4.1 风险系数的确定

内置外包联盟成员面临的风险很多, 本文主要考虑对利益分配有重要影响的5类风险, 即环境风险RE、市场风险RM、能力风险RA、合作风险RC、解散风险RD。应用模糊综合评判法求得环境风险RE'、市场风险RM'、能力风险RA'、合作风险RC'、解散风险RD', 应用陈剑等[5]提出的总风险系数计算方法可以求得合作双方各自总的风险系数Ri (i=1, 2) :

4.2 核心竞争力相对重要性权重的确定

在内置外包联盟模式下, 合作双方各自都以自身的核心能力共同为动态联盟做出贡献, 且双方的核心能力相对内置外包模式而言具有互补性, 综合评价双方核心竞争力在联盟中的相对重要性权重, 对于合理分配联盟收益有一定的指导意义, 但由于核心竞争力难以量化, 本文采用专家评判法来综合评价合作双方核心竞争力对联盟的相对中重要性权重。

设评价组有m各成员 (第三方专家) 分别记为{Y1, Y2, …, Ym}, 评价成员的权重分别是{W1, W2, …, Wm}, 第j个评价成员核心竞争力对联盟收益的相对重要性的评价为

则对两个合作企业努力程度的综合评价为{bc, bL}。

4.3 贡献率的确定

4.3.1 贡献率评价指标的建立

贡献是指在联盟中合作双方为提高物流运作效率、降低物流成本、提高客户满意度所付出的努力。本文认为评价内置外包联盟成员贡献率应考虑的主要指标应包括财务绩效、客户服务、市场竞争三大类, 分别设为一级指标, 而每类一级指标又可分为众多的二级指标, 具体如表1所示。

4.3.2 基于模糊层次分析法的贡献率评价

(1) 贡献率各评价指标权重的确定。权重反映了各评价指标在综合评判过程中所占的地位或所起到的作用, 权重的设置会直接影响到综合评判的结果进而会影响到收益分配的公平合理性。本文采用AHP[6]法确定个指标的权重值, 即运用专家咨询法 (专家组由第三方咨询专家组成) 构造两两比较判断矩阵, 求矩阵特征向量和特征根, 并进行一致性检验, 得出各指标的权重。

确定权重的具体步骤如下:

(1) 设计联盟风险评判调查表, 请各位专家对风险指标体系中各层次指标间的相互重要程度给出判定。

(2) 构造判断矩阵。依据AHP法原理, 构造两两比较判断矩阵A= (aij) n×n, 且满足:aij>0, aij=1/aij, aij=1。

一致性检验。其中当判断矩阵完全一致时, CI=0。为了度量不同阶段的矩阵是否具有满意一致性, Saaty通过实验, 得出了平均随机一致性指标RI (见表2) 。随机一致性比率CR=CI/RI<0.1时, 可以认为矩阵具有满意一致性。否则, 需要调整判断矩阵, 直至具有满意一致性。通过对单排序权重进行合成, 可以得到层次总权重。

(2) 联盟成员贡献率的模糊综合评价。

(1) 确定评价指标集。根据评价指标体系, 得出相应的评价指标集:

一级评价指标集:U={U1, U2, U3};相应的权重集为W= (W'1, W'2, W'3) 。

二级评价指标集 (包括9个指标) :Uk= (uk1, uk2, …, ukm) (其中k=1, 2, 3;分别有m=2, 4, 3) 相应的权重集为Wk= (Wk1, Wk2, …, Wkm) 。其中wki (i=1, 2, …, m) 表示uki在uk中的权重根据联盟企业在合作中的业绩表现给出相应的评语集:V={V1, V2, V3, V4}={好 (0.9～1.0) , 较好 (0.7～0.8) , 一般 (0.5～0.6) , 差 (0～0.4) }。

(2) 确定隶属矩阵。按照已经制定的评价尺度, 由专家组成员对联盟成员在合作中的业绩表现打分, 即确定Uk对评语集V的模糊评价矩阵为专家针对联盟成员企业在合作中的业绩表现给出的评价值的整合结果。……

(3) 模糊矩阵运算。先对各二级指标uki的评价矩阵Rk做模糊矩阵运算, 得到各一级指标Uk对评语集V的隶属向量:

(4) 计算一级指标各因素的的模糊综合评价值。

通过上式, 可以得出一级指标各因素的得分值B1, B2, B3, 其值越大, 相对应的因素在成员贡献率评价中越重要。

(5) 计算各成员企业贡献率的综合评价值。

最终的评价结果在0-1之间, 分值越小说明在联盟中, 成员企业的贡献率越小, 即在联盟中付出的努力越少。

5 实例分析

已知某生产企业产品的市场需求量相对稳定, 该生产企业物流成本预算为每年100万元, 在和H物流公司合作的情况下, 物流需求方支付给物流企业的固定物流费用为20万元, 物流企业为取得该固定收益所付出的成本为15万元, 在此基础上, 物流企业提供单位产品物流服务的成本为20元, 其向生产企业的报价为25元, 生产企业的市场需求量为1万单位, 则现有合作形式下, 合作双方的“收益”为:

LC=100-20-25×1=55 (万元) ;

LL= (20-15) + (25-20) ×1=10 (万元) 。

该生产企业为提高物流运作效率与H物流企业签订租赁合同形成内置外包物流联盟, 双方共同努力使得单位物流成本下降为10元, 物流企业在联盟中的固定租赁收益为8万元, 双方努力所付出的成本分别为:

CC= (eC) =4 (万元) , CL (eL) =7 (万元) 。

5.1 量化联盟成员贡献率

(1) 构造判断矩阵, 计算各评价指标的权重。

根据专家评判的综合结果, 依据各评价指标间的层级关系, 两两比较并进行综合评价的过程如下:

一级指标相对与总评价结果的判断矩阵A-B如表3所示。

λmax=3.062, CR=0.053<0.1, 满足一致性要求。

各二级指标相对于一级指标的判断矩阵B1-C, B2-C, B3-C分别如表4、表5、表6所示。

λmax=2, CR=0<0.1, 满足一致性要求。

λmax=4.108, CR=0.04<0.1, 满足一致性要求。

λmax=3.013, CR=0.011<0.1, 满足一致性要求。

(2) 模糊综合评价。

请10位专家根据联盟成员在联盟中的业绩表现对各评价指标进行打分, 对各专家给出的评价值进行整合, 得到的判断矩阵如下:

对联盟成员努力程度的综合评价过程如下:

(1) 模糊矩阵运算。计算各一级指标Uk对评语集V的隶属向量Ck= (1, 2, 3) :

同理可得:

(2) 一级指标的模糊综合评价值的计算。基于一级评价指标, 专家对联盟成员的综合评价值为

同理可得:

(3) 联盟成员努力程度综合评价。

即联盟成员在联盟中的贡献率分别为0.869 8、0.802 3。

假设应用模糊评价法与总风险系数计算法求得生产企业与物流企业的风险系数分别为RC=0.648 7, RL=0.558 1, 联盟委员会评价组对双方核心竞争力在联盟收益中的相对重要性的综合评价为bC=0.587, bL=0.413, 则两企业的分配比例为:

双方结成联盟之后物流运作成本为:

联盟物流成本节约总额为:

LT=100-15- (20-10) ×1=75 (万元) 。

在内置外包模式下, 合作双方的“收益”为:

L'C=100-25×0.641 7-4=79.957 5 (万元) ;

L'L=8+ (75-8) ×0.358 3-25×0.358 3-7=16.048 6 (万元) 。

参考文献

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[5]陈剑, 冯蔚东.虚拟企业的构建与管理[M].北京:清华大学出版社, 2002:120-130.

保险收益模型 篇5

(一) 剩余收益概念的提出

使用会计数据进行估值模型的分析可追溯到Preinreich (1932, 1937) 使用权益报酬率作为解释变量给出估价公式。由于没有明确的优于股利折现模型的理论基础, 证券市场也没有发展到能提供足够稳定的数据对其正确性进行检验的程度, 因此该模型并没有被当时的会计界所普遍接受。Preinreich (1938) 发表文章《经济理论的年度调查:折现理论》中明确提出了剩余收益的概念, 认为剩余收益可以从固定资产的折现价值获得, 即: 。其中:B (t) 为账面价值;p (τ) 为单位利润;i (τ) 为单位利息。公式表达的意义为:资本价值等于账面价值加上超额利润的折现值。差额利润为单位资本获得利润减去单位资本要求的利息。

(二) 剩余收益估值模型

Paton和Littleton (1940) 的经典名著《公司会计准则导论》中使用会计盈余估算公司股权的价值。Edwards和Bell (1961) 以及Peasnell (1982) 明确提出了净剩余关系假设。然而自Ball和Brown (1968) “会计收益的经验评价”及Beaver (1968) “年收益宣告的信息内涵”开始, 会计与资本市场关系的经验研究风起云涌, 成为会计研究的主流。在20世纪七、八十年代以市场为基础的会计研究中, 信息观的研究范式 (研究会计信息披露的市场反应) 一直居于主导地位。此后Ohlson的一系列论文逐渐将剩余收益模型的真面目展现出来。Garman和Ohlson (1980) 批评了前期的一些估值模型过于严格的假设, 而且认为在均衡市场条件下以资本资产定价模型得到的股价用来与会计数据进行研究并不恰当。他们共提出七个基本假设 (其中包括“无套利经济”假设, 该假设也为日后1995年Feltham和Ohlson剩余收益模型奠定了基础) , 在企业持续经营的假设下, 推导出资产价值由未来股利折现价值决定的线性估价模型。Garman和Ohlson (1981) 考察了存在交易费用条件下无套利经济下风险资产的价值, 比较了非完全竞争市场和完全竞争市场下的结果, 在“捏造因素”下内生价格系统用来描述估价结果。Ohlson (1989) 在《会计与经济》中分析并延伸了Beaver、Lambert和Morse (1980) 提出的BLM模型, 认为BLM模型并不能在资本化公式中确定折现因子, 因为折现因子会受到利息率、风险、股利支付、收益增长以及会计处理方法的影响。认为该模型将会计盈余仅作为一种信号而不是与公司价值有明确关系的经济变量, 同时其解释变量“未整理的盈余”与预期股利之间并无多大区别。Ohlson (1990) 得到主要结论认为:基本的理论均来自无套利条件;股价由股利折现价值决定;如果现金流量资本化, 需要额外的假设;在不确定性条件下存在纯利润的理论缺乏实体性。而且明确提出只有基于未来股利折现的估价模型才是合理的, 可以作为经验研究的基础。Ohlson (1991) 从Ball和Brown (1968) 的研究评论了非预期收益研究的缺陷, 同时分析了会计盈余对股价的经济含义。Ohlson使用了Hicksian的经济盈余理论:均衡市场里本期盈利等于期初公司价值乘以无风险利率, 而与股利政策无关, 推出市盈率的理论均衡值应等于“无风险利率的倒数加1”, 进而推导出收益作为首要回报的解释变量, 但该文章并未真正构建出会计估价模型。以上几篇Ohlson的论文为日后Feltham和Ohlson (1995) 的剩余收益模型的形成奠定了基础, Ohlson和Feltham (1995) 《权益估价中的盈余、账面价值及股利》一文的成果被认为是会计研究从信息观转向计量观的重大突破, 使以市场为基础的会计研究目标从解释股价行为转向预测、计量和估价, 同时也促使Beaver (1996) 将会计研究分为基于“信息观” (Informationalperspective) 和基于“计量观” (Measurementperspective) 的研究两大类。而当代计量观肯定了会计数据在企业价值评估或市场定价中所起的直接作用, 同时也肯定了应计会计下的会计数据对企业价值的计量属性。

二、Ohlson剩余收益估价模型的提出及拓展

(一) Ohlson (1995) 模式

Ohlson (1995) 模式也衍生于DDM, 而且其模型的基本三假设自成一类。假设一:价格等于预期股利折现值, 即: 。其中:Pt为t期企业除权后市值;dt为t期发放的净现金股利;Rf为权益资本成本 (无风险利率加1, 即Rf=1+r) ;E[·]为基于t期信息的期望值。假设二:所有者权益会计。企业价值计算满足净剩余关系 (Clean Surplus Relation, CSR) :bvt=bvt-1+xt-dt。其中:bvt为t期账面价值;xt为t期会计盈余;dt为t期公司所发放的现金股利。即企业当期账面价值等于前期账面价值加上当期收益并扣除当期股利。当期股利支付影响当期账面价值, 但并不影响当期盈余, 即企业股利政策不会影响盈余, 将CSR进行偏微分, 可得到下述表达式:鄣vbt/∂dt=-1;∂xt/∂dt=0。假设三:剩余收益线性信息动态性。给予剩余收益时间序列的特征, 收敛条件是剩余收益与其他信息均满足自回归过程, 而且其他信息是在盈余的下一期产生影响的。假定满足随机过程: 其中:xta为t期剩余盈余;r为折现率。这里的剩余收益是指企业的净盈余与股东所要求的报酬之差。剩余收益理论认为企业只有获得了股东所要求报酬之外的盈余, 才形成剩余收益, 表示为未来每一时期收益超出资本成本那一部分。vt为其他信息。即为剩余盈余之外的信息, 为财务报表之外的重要信息, 会影响未来的而非目前的剩余盈余。ε1τ为非预期的干扰项, 是不可预测的, 均值为0;也就是说, , k=1, 2且τ叟1。ω, γ是固定且已知的, 为非负且小于1, 即0≤ω, γ<1。在三个假设条件下, 得到Ohlson的会计基础评价模式:pt=bvt+α1xta+α2vt。其中:α1=ω/ (Rf-ω) ≥0;α2=Rf/ (Rf-ω) (Rf-γ) >0。或可以表示为:pt=k (φxt-dt) + (1-k) bvt+α2vt。其中:φ=Rf/ (Rf-1) , k= (Rf-1) α1= (Rf-1) ω/ (Rf-ω) 。且0≤ω≤1, 0≤k≤1, 在边界点上, k (ω=0) =0, k (ω=1) =1, 但k≠ω。x軇aτ}τ叟1

(二) Feltham和Ohlson (1995) 的剩余收益模型

直到Feltham和Ohlson (1995) 的文章, Ohlson剩余收益估价模型 (或称权益资本估价模型) 完全展示在读者面前, 该模型的提出是基于以下三大前提假设:公司的当期价值等于当期权益账面价值加上未来期望剩余收益的折现值累计之和;公司价值计算满足净剩余关系 (Clean Surplus Relation) , 即公司当期账面价值等于前期账面价值加上当期收益, 并扣除当期股利, bvt=bvt-1+xt-dt, 其中:bvt为t期净资产账面价值, xt为t期会计盈余, dt为t期公司所发放的现金股利;将剩余收益定义为:xta=xt-rbvt-1, 其中:xta为t期剩余盈余;r为权益资本成本率。这里的剩余收益是指公司的净盈余与股东所要求的报酬之差。剩余收益理论认为公司只有获得了股东所要求报酬之外的∞盈余, 才形成剩余收益, 表示为未来每一时期收益超出资本成本那一部分。在此假设之下, Ohlson剩余收益估价模型可以表示为: 。其中:E[·]为基于t期信息的期望值。从表面上看, 剩余收益模型虽然仅仅将股利折现模型中的股利由盈余和账面价值所替代, 但却有其深刻的原因:第一, 一般来说, 较规则的现金股利很难作为唯一变量来衡量变动的公司价值, 因此股利折现模型从经济观点来看不是很完善的。而通过将股利折现模型中的股利替换为变动的收益和账面价值后, 剩余收益模型能更好地解释变动的股票价格。第二, 许多公司, 尤其是高技术和高成长性公司, 这类公司直到生命周期后期, 才有可能支付规则的现金股利, 因此股利折现模型在衡量公司价值上, 存在一定问题, 而剩余收益模型由于使用了剩余收益折现的方法, 可以很好地进行弥补。第三, 股利折现模型在剩余收益模型的基础上使用了净剩余关系, 这一变化使得剩余收益模型建立了权益价值和会计数据之间的联系, 而不仅仅依赖于公司支付现金股利的多少。剩余收益模型把公司的注意力由财富 (股利) 的分配转向了财富 (账面价值和剩余收益) 的创造, 因此能更好地实现公司股东财富最大化的财务管理目标。

(三) Ohlson剩余收益估价模型的拓展

剩余收益模型是在股利折现模型的基础上发展起来的, 但它的出现得到了金融界的广泛重视, 并逐渐成为世界公认的公司价值估价方法, 究其原因, 其中很重要的一方面就是它的实用性。剩余收益模型将公司价值同股东利益结合在一起, 更加关注公司对财富的创造能力, 而且该模型能拓展为使用很容易得到的公司财务指标来计量, 因此获得了更多公司的认可。这里假设t时刻公司权益报酬率为ROEt, 股票数量为Nt股、每股收益为EPSt, 每股净资产为NAPSt, 每股价格或价值为Pt, 则剩余收益模型可以拓展为:xta=xt-rbvt-1= (ROEt-r) bvt-1; 。上式表明权益报酬率可以与公司价值建立线性关系, 成为计量价值的重要影响因素。若从其他财务指标角度, 该模型还可以拓展为:xta=xt-rbvt-1=NtEPSt-rNt-1NAPSt-1; 。当期间内公司股票数量不发生变化时, 可简化为:xta=xt-rbvt-1=N (EPSt-rNAPSt-1) 。拓展之后的剩余收益模型, 使用了常见的财务分析指标, 由此将财务分析和公司价值的计量紧密结合在一起, 不同的公司则可以根据自己的需要, 使用已有的财务报表或公司财务指标计划进行比较研究。

三、Ohlson剩余收益估价模型的实证检验

(一) 国外实证检验文献

自Feltham和Ohlson (1995) 提出Ohlson剩余收益估价模型以来, 凭借其并不严格的假设条件, 而且将企业价值同股东利益结合在一起, 更加关注企业对财富的创造能力, 该模型使用很容易得到的企业财务指标来计量, 因此获得了更多企业的认可, 同时也引起了国内外学者们广泛的关注, 一些学者纷纷对其进行了实证检验, 主要考察剩余收益估价模型与其他估价模型的比较, 以及模型与盈余指标之间的关系等, 国外学者对Ohlson剩余收益估价模型的研究综述如下:真正对会计盈余数据与股票价格的研究产生重大影响的是由Ball和Brown于1968年发表的《会计数据的经验检验》一文。Ball和Brown通过对纽约证券交易所上市的261家公司从1946至1965年年度会计盈余信息披露前12个月到后6个月的股价进行经验研究, 发现盈余变动的符号与股票非正常报酬率的符号之间存在显著的统计相关性。从而第一次以令人信服的科学证据提出, 公司证券的市场价格会对财务报表的信息含量做出反应。Bernard (1995) 使用价值线的预测数据对Ohlson模型进行了检验, 并且与股利折现模型进行了比较。在比较过程中, 他使用了三年的预测值, 结果表明Ohlson模型比股利折现模型对股价的解释能力更强。Collins、Maydew和Weiss (1997) 以1953至1993年四十年期间的美国上市公司为样本, 采用Ohlson (1995) 剩余收益估价模型和Theil (1971) 的方法把整个回归方程的R2分解为三部分, 分别衡量每股收益、每股净资产、二者共同的价值相关性, 结果发现, 虽然在这四十年中盈余信息的重要性正逐步让位给资产、负债等账面价值信息, 净资产账面价值正逐步替换会计盈余而更具有价值相关性, 但二者共同的价值相关性不但没有下降反而每年以近0.2%的比例上升, 从而表明在美国市场上资产负债表和损益表中的信息都具有价值相关性, 传统历史成本下的会计信息并没有失去它的价值相关性。Frankel和Lee (1998) 基于I/B/E/S数据库分析人员的预测, 使用简单的三期间Ohlson估价模型去对每一个公司的内在价值进行估计。研究结果表明, 对于样本收益而言, 价值与价格的比率 (V/P) 比账面价值与市值比率有更好的预测性, 他们还发现具有高V/P的公司, 能获得更高的调整收益。Penman和Sougiannis (1998) 比较了Ohlson剩余收益估价模型、自由现金流量折现法和股利折现模型, 结果发现:Ohlson估价模型的结果比自由现金流量折现法和股利折现模型更为准确。Dechow, Hutton和Sloan (1999) 使用时间序列模型预测未来的净资产收益率, 改进了Ohlson模型, 发现以改进后的模型估计的V/P能更好的预测样本收益。并通过对信息动态标准化来执行Ohlson估价模型, 发现Ohlson估价模型提供了比股利折现模型稍好的预测效果。Lee, Myers和Swaminathan (1999) 检验了当股票市场价格偏离内在价值时, 使用会计数据如何进行估价。通过使用Ohlson估价方法来考察30种道琼斯平均工业指数股票的估价情况。结果发现, 当传统的市场估价方法 (例如, B/P、E/P和D/P比率) 预测能力不强时, V/P (其中估价由剩余收益模型来确定) 对市场指数有统计上的可靠的预测能力。同时还发现随时间改变的利息率以及分析人员的预测对于价格的估计是非常重要的。Francis (1999) 使用预测的盈余和现金流量对Ohlson模型和股利折现模型等进行了比较, 并且使用了股票的市场价格作为衡量价值模型的标准, 结果表明Ohlson模型比其他的估价模型更为准确。Francis, Olsson和Oswald (2000) 使用了市场预期。预测经常是在有限的范围内进行的, 一般为二到五个周期。虽然使用预期数据提供了准确的事前估计观测, 这一方法为了使用预测数据必须明确最终价值。文中比较了股利折现模型和Ohlson模型, 以及自由现金流量现值模型对价值估计的可靠性发现Ohlson估价模型更为准确, 而且对证券价格的解释好于自由现金流量折现法和股利折现模型。

(二) 国内实证检验文献

叶长勤 (2001) 选取1999年沪市交易的商业类公司, 样本为45个, 对Ohlson模型进行了检验, 结果表明净资产账面值、非常经营收益、经营资产账面值对股价有较高的拟合度, R2为71.73%, 但变量均未通过t检验。陈信元、陈冬华、朱红军 (2002) 运用Ohlson剩余收益定价模型考察了证券市场1995年至1997年度会计信息的价值相关性, 主要研究了剩余收益、收益和净资产三个变量对股价的解释能力。结果发现, 收益、净资产以及剩余收益指标都具有价值相关性, 并且各指标相互之间也具有增量价值相关性。但市场对剩余收益的定价乘数低于收益的定价乘数, 表明市场可能认识到剩余收益作为非正常收益, 持续性较差。同时, 分年度的检验结果表明, 会计信息的解释能力随检验年份不同而不同。郭旭芬、熊剑 (2003) 采用Ohlson的价格模型对1998年至2002年深沪两市上市公司股票价格和上市公司每股净资产、每股收益的关联性进行了实证研究。结果发现每股收益和每股净资产的回归系数均高度显著, 两者联合能解释股价变动的20.98%, 同时还发现每股收益的价值相关性显著下降而每股净资产的价值相关性却有所提高, 但两者共同对股价的解释力呈逐年增强的趋势。总体来说, 中国股票市场上的会计信息还是具有价值相关性的。于渤和高印朝 (2005) 运用Ohlson剩余收益定价模型, 考察了1999年以来中国上市银行股票市场定价与会计信息的价值相关性, 主要研究了剩余收益和净资产两个变量对股价的解释能力。研究结果显示上市银行的会计信息对其股价有显著的解释能力, 净资产、剩余收益、不良贷款率和资本充足率都具有价值相关性;股票价格和净资产、剩余收益、不良贷款率和资本充足率呈正相关;不良贷款率和股票价格呈正相关且对股票价格影响最大;净资产和剩余收益对会计收益拥有全部股价解释能力。

综上所述, Ohlson和Feltham (1995) 模型为研究人员提供了企业估价的重要工具, 在模型中, 会计数据不再是作为估价的信号, 而是直接作为估价的变量, 由此在会计数据与企业价值评估之间建立起了直接的联系。在剩余收益模型中采用会计数据进行企业价值评估, 除要求满足净剩余关系外, 对会计原则和处理方法并无严格的要求, 因而具有广泛的适用性。从已有的文献来看, 大多数研究都集中在未来股票收益和公司价值的未来预测上。

四、结论与展望

基于收益法构建企业价值评估模型 篇6

1. 收益法的适用性。

企业价值源于企业各要素的有机组合, 是企业未来盈利能力和发展潜力的具体表现, 它取决于企业未来创造的现金净流量的质量。而收益法的核心是折现企业的未来收益, 非常适合企业价值评估。此外, 从收益法的评估思路来看, 收益折现中的收益额全面考虑了企业的财务和非财务因素, 综合了一系列影响企业价值的有形和无形的因素, 全面体现公司的整体绩效, 克服了成本法将企业各要素价值简单相加的缺陷。

在假设企业持续经营的前提下, 收益法的运用还包括以下前提条件:①企业投资者愿意支付的价格不会超过企业未来收益的现值。因为投资的价值在于预期未来收益现值大于目前支付的交易价格。②企业面临的经营环境和外部影响因素是可以预测的。③企业未来持续经营模式能够合理地估计。④企业未来预期收益可计量。⑤未来收益的风险可度量。

2. 收益法的局限性。

收益法有坚实的理论基础, 容易被理解, 但在具体运用过程中也有一些局限, 包括:①收益法的使用要求企业有准确的财务数据做基础, 否则评估结果可信度将受到质疑。而市场中企业弄虚作假、编制虚假报表的现象时有发生。②需要有发达的资本市场和成熟的风险管理技术作支撑, 否则折现系数不易准确估计。③从评估效果来看, 该方法没有考虑企业在不确定性环境下不可预测的各种投资机会, 而这些机会对企业价值有着极大贡献。④预期收益不确定的企业, 如陷入财务困境的企业, 当前收益和现金流量通常为负的企业, 收益具有周期性的企业等, 就不满足收益法的适用前提。⑤在具体操作过程中, 由于该方法的技术性及预测的有限性, 评估结果难免掺杂评估人员的主观性。

二、基于收益法的企业价值评估模型

1. 收益的确定。

收益法关键问题之一是收益额的确定, 对收益的不同界定衍生出不同的评估模型。在企业持续经营的前提下, 对于投资者来说, 只有发放的现金股利才是其真实的现金流入, 因此本文的模型以股利折现模型为立足点来分析企业的价值, 在这里设定公司每年发放的现金股利为模型中的收益额。股利等于企业期初权益账面净值与其盈利之和减去企业期末权益的账面价值的差额。

(1) 盈利。从盈利构成角度看, 盈利包含正常盈利、预期异常盈利和超出市场的预期盈利三部分。若设t时刻企业的正常盈利为Nt、预期异常盈利为EXt和超出市场预期盈利为εt, 则企业的盈利有如下的表达公式:

从企业盈利的创造过程看, 盈利来源于公司的销售收入, 成本的控制等日常经营, 因此, 可以得到t时刻盈利的另一个表达公式:

其中:t时刻企业的销售收入为It, 销售收入增长率为gt, 销售利润率为Pt, 整个期间公司所得税税率为T。

(2) 股利。设Dt和at分别为t时刻公司发放的现金股利和权益账面价值, 则有:

这里的股利和权益账面价值是一个综合概念, 因为权益中可能包括一些利得和损失, 股利包括追加的股本发行额或投出的股本回收额等。从经济学的角度来看, 公司的正常盈利是正常的股东权益收益率乘于期初权益账面价值, 也就是说, 正常的股东权益收益率等于此时的权益资本成本。设t时刻公司的权益资本成本为rt, 则有如下表达公式:

2. 模型设计。

收益法的原理是资产在未来预期所产生的全部现金流量的现值总和, 红利贴现模型是对公司预期红利的贴现, 即:

权益价值V=股利g1/折现系数1+股利g2/折现系数2+股利g3/折现系数3+…

这里的折现系数即是股权资本成本, 将盈利和股利的表达式代入上式, 并整理化简, 时刻t的权益价值公式为:

其中:gie为市场预期的销售收入增长率, Pie为市场预期销售利润率, △gi为超出市场预期的销售收入增长率, △Pj为超出市场预期的销售利润率。由公式 (5) 可以得到公司的权益价值等于当前的权益账面价值加上预期异常盈利的现值与超出市场预期盈利的现值之和。根据有效市场假说, 公司过去的信息以及市场上可得到和可预期的信息都反映于公式的股票价格上, 因此, 公司权益的市场价值可表示如下:

公式 (7) 可以估算现有业务的增长和已经公开及预测到的投资机会所能产生的未来收益的价值, 如果将不确定性环境下的各种投资机会考虑进去, 可得出公司权益的内在价值等于公司权益的市场价值与市场预期以外收益的价值之和, 则公司权益的内在价值为:

3. 模型分析。

从理论上看, 该模型兼容了现金收付制和权责发生制的优点, 从公司派发的现金红利出发, 最后却回到权责发生制下的财务会计数据, 使得计算预测过程明朗。从模型最终的表现形式来看, 公司权益价值等于公司当前权益的市场价值与未来超出市场预期盈利的现值之和, 即企业未来可见及预期的信息的价值与不确定性环境下不可预见的投资机会的价值。它是基于不完全信息假设下的适合不完全发达市场的企业价值评估, 克服了原有DCF法的缺点。从实际操作过程来看, 文中的模型将复杂的预测重点放在对销售收入和销售利润率的增长变化过程上, 提高了预测效率。因为如果预测过程中涉及的因素过多, 不仅成本高, 而且也降低了预测结果的准确性。同时, 从该模型可以看出, 在其他条件不变的情况下, 销售收入增长率和销售利润率提高, 权益价值才能不断增加。事实上, 这两者有相当大的关联性, 未来成长性是销售收入得以迅速增长的保障, 先进的生产技术、优秀的管理层等公司核心竞争力是提高销售利润率的关键点。反过来, 销售收入增长率和销售利润率的大小也是公司经营情况的表现形式之一。

三、模型应用

在资本市场发达的今天, 许多经营决策都在一定程度上涉及企业价值评估, 如企业收购兼并、资产重组等活动, 确定企业价值具有深远意义。尤其在资本市场投资决策中, 价值评估的结果决定决策的动向。本文将应用新模型分析在证券投资中企业价值如何决定短期和长期投资决策。

1. 长期投资。

长期投资与短期投资的不同之处在于, 长期投资注重的是公司未来的发展, 在乎公司长远的成长性和未来盈利的增长, 而不是公司股票价格的暂时性波动。文中的公式 (5) 和 (8) 分析长期投资的前提假设是, 关于企业现金流的所有信息都反映在模型中, 模型确定的是公司的内在价值。公式 (8) 表示股票的市价不等于其内在价值, 还有一部分价值是不可预期的、不确定的, 这是符合国内市场的情况的。在市场条件下, 人们还是尽量想得到公司内在价值的确切数据, 对超出市场预期的盈利进行各种估计, 虽然得出的结果不一定是内在价值的真实值, 却是众多市场参与者的一个预测评价。这些预测评价相互作用, 最终使得市场价值向着内在价值的方向波动。用长远的眼光来看, 成熟的企业, 超出市场预期的盈利可能服从随机游走模型;成长中的高科技企业, 超出市场预期的盈利可能遵循递增的趋势, 也有可能突然出现危机, 从下一期开始盈利为零。而不管是投资者的预期也好, 企业实际的发展状况也好, 它们都只是众多可能结果中的一种。文中的模型只是提供了一种分析思路。

2. 短期投资。

对于短期投资, 投资者利用短期波动的差价来获利, 因此, 对市场的任何变化和信息非常敏感。从文中的模型出发, 投资者对于超出市场预期盈利的预测会因为信息的改变而变化。将文中的模型稍做变化, 得到如下公式:

该评估模型表示公司权益t+1时刻的市场价值等于t时刻权益的市场价值与超出市场预期盈利现值之和, 超出市场预期的盈利表示在短期内公司会出现的各种可能的经营状况。如果在时刻t, 市场有信息显示公司盈利超出了市场预期, 则一部分投资者会认为公司将会具有很好的成长性, 短时间内, 投资者的这种预测会推动股票价格上升。

四、结论

本文提出的模型为分析企业价值提供了一种新的思路, 结合市场价格、现金流量、会计数据和影响企业价值的有关因素, 来分析企业长期和短期价值的关联与区别。最主要的是, 该模型考虑了不确定性环境下不可预期的企业投资机会的价值。其次, 将一些影响企业价值的错综复杂因素转为企业成长性最具有代表性的变量, 即销售收入情况, 将预测过程简化为正确合理预期销售收入的情况是问题的关键, 这表明, 要增加企业价值, 归根到底要提高企业销售收入的质量。另外, 该模型中没有假设企业的经营风险是一成不变, 折现系数是动态的, 与收益的不确定性相匹配。但这并不代表本文模型是最完美的, 每种评估模型都有其适用性和局限性, 在实际操作中要根据企业具体情况选择合适的评估模型。

摘要：本文在分析收益法的适用性及局限性的基础上, 提出了基于收益法的企业价值评估模型, 为分析企业价值提供了一条新的思路。

关键词：企业价值,价值评估模型,预期收益

参考文献

[1].陈力农.公司分析与价值评估.上海:上海财经大学出版社, 2008

[2].刘伍堂.我国当前评估实践中应用收益法存在的问题分析及对策.中国信息界, 2004;5

[3].王景升.企业价值评估的理论与方法研究.理论界, 2005;12

技术性资产收益法估价模型剖析 篇7

技术性资产评估是一项难度比较大的工作, 评估实践中存在诸多问题, 主要表现:一是评估实践中还没有形成一套行之有效的、成熟的技术性资产评估体系, 评估结果合理与否绝大多数情况下无法确知;二是技术性资产价值形成过程复杂, 难以把握评估对象本质特征;三是收益法参数随意性大, 对评估人员缺乏有效约束。解决上述问题需要做多方面的努力, 既要加强完善评估管理体制, 又要健全资产评估法律、法规体系, 而在技术层面关键是要理清评估思路, 找到正确的评估技术路线。

尽管技术性资产的经济利益是通过市场获取的, 更直接的表现是市场占有率、销售额、品牌知名度、财务报告等, 但决定技术性资产价值的绝非只有经济因素, 政治因素、法律因素、技术因素等多方面因素都会对技术性资产评估结果造成影响。不同类型的技术性资产影响其价值的因素也不相同, 甚至同一类型的技术性资产也会因依赖的物质条件不同而造成影响评估价值的因素不同。所以说, 评估技术性资产价值必须准确分析影响评估对象的价值因素, 即从技术性资产价值源泉出发, 选择适宜的估价模型, 以避免张冠李戴, 保持评估行业的科学、客观与公正。

一、超额收益模型分析

超额收益模型也是收益法基本估价模型, 它是将技术性资产可能给企业带来的预期收益, 按一定的折现率折算成现值, 以确定该项技术性资产价值的一种评估方法。其数学表达式为:

式中:P为技术性资产评估价值;Rt为技术性资产在未来第i年的超额收益;i为折现率;t为技术性资产的剩余收益年限。

上述模型分析理论认为, 技术性资产的获利能力通常由使用该技术带来的新增利润, 即超额利润来体现, 而新增利润的贡献因素可归纳为如下三个方面: (1) 降低了产品单位成本。在制造同类产品的生产过程中, 企业的制造成本会因新技术的采用有较大幅度的下降; (2) 提高了产品单位价格。有些技术比一般技术具有功能上的优越性, 一般会得到消费者的青睐, 可以比同类产品卖更高的价格; (3) 增加了产品销量。具有技术性资产价值的产品采用与同类产品相同价格的情况下, 销售数量大幅度增加, 扩大了市场占有份额。

事实上, 在对有些企业进行技术性资产评估中发现, 通过定性分析确实存在某种技术性资产, 比如专有技术, 在生产经营中不可缺少。但进行经营状况分析时, 该企业的经营业绩不仅未达到、甚至低于行业平均水平, 上述所说的三种情况也基本不存在, 没有形成所谓的“超额利润”。这种情况实际上是由于企业经营环境或管理水平原因造成的, 不能否认该技术性资产具有价值。另外, 由于一些企业可能遇到了很好的市场机遇, 获得了其他企业所没有的经营业绩, 即获得了“超额利润”, 可这些“超额利润”都是由技术性资产带来的吗?其实, 在这种情况下, 有形资产也同样为“超额利润”的创造作出了贡献。所以说, 在对技术性资产评估时, 如果使用上述估价模型, 会对“超额利润”绝对化, 造成评估的误区, 把本不应属于评估对象带来的收益算在了评估对象的头上, 高估技术性资产价值。

企业面对错综复杂的市场竞争环境, 可能会采取一定的竞争策略, 比如即便产品知名度比较高, 但为了扩大市场占有率, 或打败竞争对象, 仍然会采用低价竞争策略;再比如, 为实施差异化战略, 企业密极投入多项新技术, 产品收益由多项技术性资产共同带来, 等等。这样, 想通过以上三种途径确定超额收益往往会一厢情愿, 根本就行不通。

评估实践中经常采用的方法是一种间接途径, 即一种综合的分析方法。也就是, 当无法对使用技术性资产和未来使用技术性资产的收益情况进行对比时, 将技术性资产和其他类型资产在经济活动中的综合收益与行业平均水平进行比较, 得到超额收益。应用此种方法容易出现这样的错误理解:评估对象的净利润率与行业的平均净利润率相比, 其差额即为超额收益率, 用此超额收益率乘以企业净利润就是技术性资产的超额收益。这一理解已完全扭曲了超额收益的含义, 因为超额收益是假定同样的资产或资源不同的经营水平的差异, 所以正确的数学表达式应为:

技术资产带来的超额收益=经营利润-不含评估对象各项资产总额×行业平均资金利润率

应用间接途径模型评估技术性资产价值要格外注意商誉与技术性资产的区分, 如果企业收益确为某项或某些可确指的技术性资产所带来的, 则可以应用上述模型;而如果不能准确界定收益是否来自何种资产, 那么依上述模型评估出的结果要么可能是商誉的价值, 要么就会高估或低估资产评估对象价值。因此, 对于技术性资产来说, 最好不要使用间接途径模型。

二、LSLP模型分析

LSLP模型是目前国际和国内技术交易中常用的一种实用方法, 认为技术性资产价格应是技术性资产受方收入或利润的一部分。其公式为:

式中:P为技术性资产评估价格;K为收益分成率;Rt为第t年预期收益;n为技术性资产收益年限;r为折现率。

用收益现值法评估技术性资产价值时, 资产受方在使用该技术性资产所获得的收益中, 以多大比率提供给供方, 供方要多少提成才是合理的, 这涉及到利润分成率的确定问题, 这是LSLP模型应用的关键所在。

联合国工业发展组织 (UNIDO) 调查、统计、分析过许多合同的技术价格和实际利润, 认为利润分成率在16%～27%较为合理。由于我国目前的销售利润水平普遍不高, 理论工作者通常认为利润分成率在25%～30%较为合理。这些基本分析在评估实践中具有参考价值, 但更重要的是对被评估技术性资产进行切合实际的分析, 确定合理的、准确的利润分成率。

在具体评估业务中, 由于技术性资产的追加利润和技术性资产的约当投资量的确定都很难直接得到, 而且利润分成率的确定没有统一的规定, 它与技术的复杂程度、产品的产量、销售额、提成年限或利润高低等有直接的联系, 不同技术领域、不同交易条件, 其分成率也有所不同。评估人员仅仅在多年的贸易中, 对此有一些原则性的把握, 有时难免会带有较大的随意性。为了尽最大可能地避免这种随意性, 可采用专家打分的办法进行。评估实践中在征求专家意见的过程中往往比较随意, 缺乏说服力, 所以在专家打分过程中要充分考虑各种因素的影响, 并对各种因素的权重加以确定。根据笔者多年实践, 采用综合确定的方法, 收到了较好的效果。 (表1)

表1中评分值为分成率取值, 取“1”～“3”, 表明分成率为10%～30%, 如确定取“3”, 表明该项因素影响技术的分成率应为30%。评分值一般参照如下:资金密集型行业取值“1”～“3”, 技术密集型行业取值“1”～“4”, 一般行业取值“1”～“4”, 高科技行业取值“1”～“5”。分成率评分值在不同行业、不同企业、不同时期也不相同, 要视具体情况而定。这里需要注意的是, 透彻理解影响技术性资产分成的因素比实际的权重和评分更为重要。

三、成本-收益定价模型分析

在技术转让实践中也可以应用“成本-收益现值”模型:

技术资产评估价值=技术资产重置成本+应用技术资产带来的收益现值

对于多次转让的技术, 需考虑分摊转让成本, 估价模型为:

技术资产评估=技术资产重置成本-已分摊的技术资产成本+应用技术资产带来收益现值

该模型的理论与实践依据是:从技术性资产转让方看, 其对价格的最低要求就是收回全部成本或部分成本, 并希望分享受方的一部分收益。根据国际转让技术的一般惯例, 技术的研发成本等应由受让方支付, 因此评估中考虑技术性资产成本在理论和实践中都是比较合理的。

在估计技术性资产重置成本中, 最主要应考虑三种成本:开发研制成本、转让成本和机会成本。开发成本是指研究和开发这项技术的成本, 包括所投入的全部人力、物力和资金。转让成本是指转让技术过程中所发生的直接成本, 并不包括技术本身的成本, 主要包括:技术出让方所提供的技术服务费;谈判过程中的差旅费和管理费;经纪人佣金;法律咨询、审查和注册等费用;保护国际技术知识产权发生的有关费用等。机会成本包括:因为技术性资产的转让, 使得由其支撑的业务受影响而减少的收益, 以及可能为技术性资产转让方制造了竞争对手而减少的利润或是增加的开发等支出。

以上三种成本中, 开发研制成本最难确定。由于技术性资产成本的弱对应性, 开发研制技术性资产的费用难以一一对应归集。实践中多是剔除失败或超出社会劳动的平均成本因素。这样处理显然有失公允, 因为技术性资产尤其是技术资产的创建一般都需要经过基础研究、运用研究和工艺生产开发等漫长的过程, 成果的出现也常常伴有随机性、偶然性和关联性, 仅以一次成功的开发费用替代技术性资产开发研制成本是不足以反映技术性资产的客观价值的。必要的先期投入费用经合理分析后应作为开发研制费用加以确定。

摘要：收益法评估技术性资产价值最关键的问题是参数选取过于随意, 主要是由于对评估对象的本质内涵定义不清、估价模型选取不当所致。收益法估价模型有很多种, 但究其实质还是把技术性资产的未来收益还原, 选取模型时要明确各模型的本质内涵、适用范围以及确定关键的影响因素。

关键词：技术性资产,收益法,估价模型,超额收益,分成率

参考文献

[1]俞爽.谈对无形资产评估方法的探讨[J].中小企业管理与科技, 2008.9.

[2]张淑焕.关于用收益法评估无形资产难点问题的探讨[J].商业会计, 2005.