公司价值评价的数量模型与方法研究论文

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1、公司价值评价的数量模型与方法研究论文摘要：本文回顾了公司价值评估研究的历史，提出了公司价值评估的一些数学模型新方法，如基于Black-Scholes的期权定价模型、经济增加值法（EVA）评估模型、公司无形资产价值评估模型与方法等。关键词：公司；价值评估；数量模型；方法研究进行公司的价值评估与价值增长领域的研究，对于完善我国资本市场的资源优化配置功能，挖掘公司的真实价值，培育公司的可持续生存和发展的能力，提高资本市场的运作效率均具有重要的意义。公司价值评估能有效地反映公司的赢利能力、核心竞争能力和持续成长能力，一

2、方面体现了企业存量资产的价值.freelentopportunitiesapproach）、股利流量法（SDA，thestreamofdividendsapproach）、经济增加值法（EVA,EconomicValueAdded）和结合CAPM模型的改良DCF法，基于Black-Scholes的期权定价模型、无形资产评估方法等理论体系日臻成熟，形成较为完备的公司价值评估理论体系。企业价值评估最早可追溯到20世纪初，Fisher(1906)提出的资本价值理论，该理论提出，资本价值是收入的资本化或折现值，利息率对

3、资本的价值有较大影响，利息率下降，资本的价值将上升，反之，则下降。Fisher的研究从利息率的角度探求了资本收入与资本价值的关系，初步奠定了资本价值评估的基础。Fisher提出的企业价值评估公式为：CV=I+NPV（1）其中：I：投资，NPV：企业价值的净增量。从20世纪初至20世纪50年代，Fisher的资本价值理论广为流传，但是，用其理论在实践中进行应用却进展困难，其主要原因是Fisher的理论有其特定的应用前提条件，即把企业当作能产生未来已知的、确定收益流量的投资资本，企业资本的机会成本就是市场决定的无风

4、险利率，则企业的价值就是依照该利率贴现的未来的收益的现值。然而，企业面临的市场是不确定的，且企业资本结构与资本成本间的关系也是不明确的，企业资本的机会成本无法确定，企业价值的资本化利率也就无法确定，企业价值的净增量NPV也无法确定，Fisher的资本价值理论在实践中并无用武之地。Modigliani和Miller(MM)（1958）首先系统地将不确定性引入到企业价值评估的理论体系中，创立了现代企业价值评估理论，第一次解决了不确定情况下企业价值与企业资本结构的关系问题，该理论指出：在不确定情况下，企业价值是企业的

5、市场价值，等于企业的债务市场的价值与权益市场价值之和。企业价值评估模型为：其中：Vj：企业的价值（企业的市场价值）；Sj：企业股东权益的价值（权益的市场价值）；Dj：企业债务的价值（债务的市场价值）；Xj：企业预期回报的期望值；ρk：企业成本（企业纯权益的资本化率）；ij：企业普通权益的回报率；r：企业债务的固定回报率。1961年,MM将企业价值评估归纳为4种方法，进一步完善了企业价值评估体系。1．现金流量折现法（DCF）。将企业价值，通过现金流入与流出的关系模型提示出来。其中：V（o）：第0期企业的价值；P：

6、资本市场的收益率（或利率）；R(t)：第t期企业的现金收入；O(t)：第t期企业的现金流出。2．投资机会方法（InvestmentOpportunitiesApproach）。基于投资者购买能产生收益的资产的角度考虑，企业价值由企业证券的市场回报率、企业实物资产的获利能力、超过正常市场收益率的超额收益（由企业的良好商誉而产生）等几方面价值组成。其中：X(0)：企业每年持续获得的收益；I(O)：第t其企业的投资；v*（t）：企业获得超过资本市场利率的超额回报率；其它参数同上。3．股利流量法（thestreamof

7、dividendsapproach）。其中：D(t)(1+τ)表示从第t期开始在（t+τ）期间从总股利D（1+τ）中支付股东部分。4．收益流量法（thestreamofearningsapproach）。用企业所产生的收益而非股利评估企业价值的方法。其中：X(t)：第t期企业的收益；vI（t）：t期企业投资资本的机会成本；其它参数同上。在Fisher,Modigliani和Miller（MM）等学者研究的基础之上，对企业价值评估逐步进行到实用阶段。二、公司价值评估的新进展进入到20世纪80年代以后，一些新的方法

8、开始逐步应用到公司价值评估中，比较典型的有期权定价模型、EVA方法及对无形资产评价的方法等。1．基于Black——Scholes的期权定价模型。期权是一种特殊的金融证券，它赋予持有人在特定的时期以确定的条件购买或售卖一种资产的权利。Black-Scholes从股票价格、股票价格的波动率、期权的执行价格、距期权到期日的时间、无风险利率这5个变量推导出的期权定价函数。基于无套利可能性、不确