美国评估界常用的折现率计算方法评析

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1、美国评估界常用的折现率计算方法评析概述关于企业价值评估中折现率的计算方法,国际上有很多研究和讨论,还没有统一的结论。从美国的经验看,在价值评估中确定股权回报率即折现率的方法主要有两大类:一是以资本资产定价模型(CAPM)为代表的风险收益模型,包括CAPM、Ibbotson扩展方法(IbbotsonBuildupMethod)、套利定价模型(APM)等;一是基于因素分析和经验判断的方法,如扩展累计模型(TheBuildupSummationModel)、Schilt风险报酬指南(Schilt‘sRiskPremiumGuideline)。CAPM、Ib

2、botson扩展方法和扩展累计模型是被评估师最广泛使用的三种方法。CAPM主要用于确定上市公司的股权回报率,不能直接用于非上市公司的价值评估。Ibbotson扩展方法是针对CAPM的局限性,在评估实践中发展起来的,计算折现率时既可以直接用于上市公司又可以通过对比的方式用于非上市公司,但是很多研究指出,该方法并不适用于小型的非上市企业。扩展累计模型最初是为替代Ibbotson扩展方法而提出的,被认为是最适用于小型的非上市企业价值评估的一种折现率计算方法。上述折现率计算方法各有其特点和适用领域,均可根据我国的具体情况进行适当的改造后应用于我国的评估实务中

3、。但由于目前我国尚缺乏专门的咨询服务机构定期公布相关参数,评估师需要自行计算如股票系统风险系数。CAPM及其扩展方法在实务应用中还有一定的操作难度。同时,我国目前的评估实务中,很多评估师在采用基于因素分析和经验判断的方法来确定折现率时,往往都比较简单和粗略。而扩展累计模型不需要参考证券市场的相关参数,具有较大的灵活性,无疑对我国评估界改进和完善风险因素的分析思路具有积极的借鉴意义。资本资产定价模型(CAPM)1.CAPM概述CAPM以β值表示市场整体的波动给单个资产带来的系统性风险,深化了风险的概念,在收益与风险之间建立了数量化的模型关系,用于对资本

4、成本的计算,为确定折现率提供了充分的理论支持。根据CAPM,资产的期望收益可以写成无风险利率和β值的函数:E(Ri)=Rf+βi[E(Rm)-Rf]其中:E(Ri)=资产i的期望收益率;Rf=无风险利率;E(Rm)=市场投资组合的期望收益率;βi=资产i的系统性风险系数。2.CAPM在价值评估中的应用CAPM建立在一系列严格的假设之上,由于这些假设与现实之间的差异,CAPM自诞生以来,就存在很多针对它的批评。但在企业价值评估过程中,大部分估价人员仍然使用CAPM来刻画风险与收益之间的关系,用较少并且容易获得。尽管如此,CAPM在企业价值评估中还是有不

5、少局限性,主要有:无法直接应用于非上市公司的价值评估;未考虑非系统性风险对企业价值的影响;不能解释股票市场上的小公司效应。Ibbotson扩展方法1.Ibbotson扩展方法概述Ibbotson扩展方法实际上是对CAPM的补充和改进,以适应各种公司价值评估的需要。所谓扩展(Buildup),是表示一种通过附加或扩展各种风险报酬从而得到总的风险折现率的计算方法。Ibbotson扩展方法在系统性风险之外,还考虑了非系统性风险。在该方法中,目标公司的折现率等于无风险报酬率再加上三种风险报酬率:股权风险报酬率、公司规模报酬率和公司特有风险报酬率。即:R=Rf

6、+β(Rm-Rf)+Rs+Rc其中,R是目标公司的折现率;Rf是无风险报酬率;β是系统性风险系数;Rm是市场平均报酬率;β(Rm-Rf)是股权风险报酬率;Rs是公司规模报酬率;Rc是公司特有风险报酬率。上述各种风险参数均可以通过IbbotsonAssociates出版的SBBI年鉴(Stock,Bonds,BillsandInflationYearbook)查询得到。IbbotsonAssociates是美国著名的金融数据服务机构,它定期公布的包括资本成本(折现率)在内的各种金融数据是许多评估师和金融分析师的重要数据。2.Ibbotson扩展方法在价

7、值评估中的应用虽然Ibbotson扩展方法既可以用于上市公司,也可以用于非上市公司,但通常被认为不适用于小规模非上市企业的价值评估。不管是Ibbotson的SBBI年鉴,还是格拉鲍斯基和金的研究结果提供的最小规模的上市公司,对于大部分非上市的私人公司来说,其规模仍然是相当巨大的。能否直接套用Ibbotson或格拉鲍斯基和金的研究结果来测算这些小规模私人公司的公司规模风险报酬率,一直存在着相当大的争议。此外,Ibbotson提供的是行业风险报酬率,许多评估师在应用Ibbotson扩展方法时还要考虑财务杠杆、收益的稳定性及其他影响因素,以更准确地评估目标

8、公司特有风险。而上述因素对公司特有风险报酬率大小的影响,在很大程度上取决于评估师的职业判断。由于Ibbots

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