大數(shù)據(jù)技術(shù)下收益法優(yōu)化建議

周娟

[提要] 收益法在實(shí)務(wù)應(yīng)用中存在很多障礙，尤其是在參數(shù)的預(yù)測(cè)上，大數(shù)據(jù)技術(shù)恰好具有解決這些問題的優(yōu)勢(shì)，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到收益法中將會(huì)優(yōu)化收益法的整個(gè)評(píng)估流程。本文分析大數(shù)據(jù)如何在收益法的各個(gè)參數(shù)預(yù)測(cè)中發(fā)揮作用，使預(yù)測(cè)結(jié)果更客觀。最后，對(duì)評(píng)估主體和評(píng)估協(xié)會(huì)應(yīng)如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)以及甄別和防范大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)提出相應(yīng)的建議。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);收益法;折現(xiàn)率

中圖分類號(hào)：F27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收錄日期：2020年2月14日

一、引言

收益法，是將被評(píng)估對(duì)象預(yù)期可帶來的收益進(jìn)行估測(cè)，再將收益一一折現(xiàn)累加求被評(píng)估對(duì)象價(jià)值的方法總稱。

收益法最大的問題就是參數(shù)難以預(yù)測(cè)。由于收益法的應(yīng)用要求資產(chǎn)的未來收益和面臨的風(fēng)險(xiǎn)能夠被預(yù)測(cè)且量化，這就限制了收益法的適用范圍，根據(jù)收益法的基本思路得知，運(yùn)用收益法需要通過預(yù)測(cè)獲取三個(gè)參數(shù)：被評(píng)估資產(chǎn)的預(yù)期收益額、折現(xiàn)率、被評(píng)估資產(chǎn)帶來收益的持續(xù)時(shí)間。其中，收益額與資產(chǎn)面臨市場(chǎng)狀況、企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)情況、財(cái)務(wù)狀況等高度相關(guān)，所以未來收益具有不確定性;折現(xiàn)率雖然有固定的計(jì)算方法，但在應(yīng)用過程中也存在著限制條件和主觀因素的影響;收益時(shí)間與資產(chǎn)的壽命、折舊年限、法律相關(guān)，需要結(jié)合相關(guān)因素共同確定，同樣也需要人為的主觀判斷。所以，收益法在預(yù)測(cè)參數(shù)的各個(gè)環(huán)節(jié)均需要在分析數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對(duì)未來形勢(shì)作出相關(guān)判斷，難免會(huì)產(chǎn)生誤差或錯(cuò)誤。而大數(shù)據(jù)擁有獨(dú)特的信息處理方式，通過分析數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)聯(lián)性，透過現(xiàn)象看本質(zhì)，不需要評(píng)估人員完全依靠主觀經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)，減少誤差，本文試圖從收益法的參數(shù)預(yù)測(cè)出發(fā)，探索大數(shù)據(jù)技術(shù)如何應(yīng)用在收益法中，從而優(yōu)化收益法的流程，使其結(jié)果更加客觀。

二、收益法應(yīng)用存在的問題

（一）折現(xiàn)率的預(yù)測(cè)。運(yùn)用收益法對(duì)企業(yè)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，需要計(jì)算折現(xiàn)率參數(shù)，其中權(quán)益資本折現(xiàn)率Re，通常運(yùn)用資本資產(chǎn)定價(jià)模型計(jì)算：

Re=Rf+β（Rm-Rf）+Rc

在資本資產(chǎn)定價(jià)模型中，Rf是無風(fēng)險(xiǎn)利率;β是企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)程度系數(shù)，Rm-Rf是風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià);Rc是企業(yè)特定風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。由該模型可知，Re的確定需要考慮上述四個(gè)因素。其中，無風(fēng)險(xiǎn)利率多采用長(zhǎng)期國(guó)債的到期收益率，相對(duì)于銀行利率更加穩(wěn)定，可通過央行網(wǎng)站查詢獲得。而關(guān)于β系數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的確定可以借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)。

1、β系數(shù)的估測(cè)。β系數(shù)衡量單個(gè)企業(yè)對(duì)于市場(chǎng)波動(dòng)的敏感程度，屬于衡量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)。對(duì)于上市公司而言，通常采用回歸分析的方法計(jì)算β值，即利用歷史數(shù)據(jù)，將一定時(shí)期的被評(píng)估企業(yè)的股票收益率與市場(chǎng)收益率進(jìn)行回歸分析，β系數(shù)的確定受以下幾個(gè)因素影響：（1）選取的反映市場(chǎng)平均收益率的樣本。樣本的種類和數(shù)量選擇不同，平均收益率會(huì)有差別，不同的評(píng)估機(jī)構(gòu)選擇均有差異;（2）觀察間隔期的選擇。對(duì)股票收益率的測(cè)算可能是以每日、每月或每年為基準(zhǔn)，測(cè)算越頻繁，β值計(jì)算越精確;（3）選取樣本的時(shí)間長(zhǎng)度。樣本的觀測(cè)長(zhǎng)度越長(zhǎng)，β值越客觀。

對(duì)于非上市公司，根據(jù)對(duì)資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)的調(diào)查訪問得知，大多數(shù)評(píng)估機(jī)構(gòu)通過Wind或同花順iFind導(dǎo)出同行業(yè)上市公司的β值，去除杠桿后再調(diào)整為與評(píng)估對(duì)象資本結(jié)構(gòu)相適配的杠桿比例，然而在選擇可比公司數(shù)量上各評(píng)估機(jī)構(gòu)存在主觀上的差異，部分選擇具體數(shù)量的可比公司來統(tǒng)計(jì)，剩余選擇整個(gè)市場(chǎng)同類上市公司為基準(zhǔn)來測(cè)算。此外，由于β值得測(cè)算是通過分析歷史數(shù)據(jù)達(dá)到預(yù)測(cè)未來的效果，這就要求樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量足夠大，目前仍存在少部分評(píng)估機(jī)構(gòu)在測(cè)算β值時(shí)僅采用100周甚至更少時(shí)間的追溯期，這使得β值的結(jié)果不準(zhǔn)確。

總之，要保證β值的有效性，必須做到在選擇樣本時(shí)口徑一致，追溯期要盡可能長(zhǎng)。

由于大數(shù)據(jù)具有特殊的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)擁有儲(chǔ)存龐大數(shù)據(jù)的功能，并能對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，因此，可以利用大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)來篩選、匹配、調(diào)取同類企業(yè)的數(shù)據(jù)資料，不僅選取標(biāo)準(zhǔn)得到統(tǒng)一，而且高效準(zhǔn)確，樣本數(shù)據(jù)充足，同時(shí)，評(píng)估結(jié)果與評(píng)估案例本身也能同時(shí)進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行二次運(yùn)用，對(duì)于其他評(píng)估具有借鑒價(jià)值。

2、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。在測(cè)算市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)時(shí)，傳統(tǒng)的方法是測(cè)算每一個(gè)周期的平均市場(chǎng)投資回報(bào)率，然后減掉評(píng)估基準(zhǔn)日的無風(fēng)險(xiǎn)利率獲得。這種測(cè)算方法使得市場(chǎng)投資回報(bào)率和無風(fēng)險(xiǎn)利率的時(shí)間跨度不統(tǒng)一，造成測(cè)算數(shù)據(jù)不具有可比性。正確的做法是用每一個(gè)周期的市場(chǎng)投資回報(bào)率減去無風(fēng)險(xiǎn)利率后的差值即風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)后再進(jìn)行平均，這對(duì)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存技術(shù)和統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)要求極高，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無法滿足，而大數(shù)據(jù)具有采集、儲(chǔ)存、分析的功能，且數(shù)據(jù)處理速度極快。

3、企業(yè)特定風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。企業(yè)特定風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)就是指與被評(píng)估企業(yè)相關(guān)的額外風(fēng)險(xiǎn)所要求的回報(bào)率，由企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、管理風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成，在評(píng)估實(shí)務(wù)中，常通過企業(yè)的盈利能力、償債能力、資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)能力、發(fā)展能力等指標(biāo)與可比的上市公司進(jìn)行對(duì)比分析后，由評(píng)估師主觀判斷進(jìn)行調(diào)整，主要在1%～5%之間。由此可見，降低主觀偏差是十分必要的，必須引入客觀的方法，保證樣本選取的充足，指標(biāo)對(duì)比的全面，調(diào)整采用統(tǒng)一的方法，目前關(guān)于企業(yè)特定風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，可以選擇回歸方程來計(jì)算。

（二）現(xiàn)金流和收益期間的預(yù)測(cè)。在運(yùn)用收益法進(jìn)行企業(yè)價(jià)值評(píng)估時(shí)，預(yù)測(cè)企業(yè)的預(yù)期收益及收益期間時(shí)需要對(duì)企業(yè)所在的行業(yè)進(jìn)行分析，包括行業(yè)經(jīng)濟(jì)特性、行業(yè)的市場(chǎng)機(jī)構(gòu)、行業(yè)生命周期、行業(yè)景氣情況等因素，因此需要查詢宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)、行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)等。在確定企業(yè)的收益期時(shí)，還要結(jié)合法律法規(guī)分析，如國(guó)家限制或者禁止的產(chǎn)業(yè)，其收益期就會(huì)受到一定限制。

在企業(yè)價(jià)值和無形資產(chǎn)價(jià)值的評(píng)估過程中，雖然評(píng)估人員可以通過政府機(jī)關(guān)、出版物、協(xié)會(huì)獲得部分?jǐn)?shù)據(jù)，但因獲取成本大、數(shù)據(jù)分散不全面、廣度深度不夠等原因，大多數(shù)企業(yè)還是選擇使用專業(yè)軟件付費(fèi)查詢，但是該類軟件提供的數(shù)據(jù)主要是面向金融機(jī)構(gòu)，對(duì)評(píng)估行業(yè)的針對(duì)性不強(qiáng)。目前尚未有專門針對(duì)評(píng)估行業(yè)的完善的參數(shù)信息查詢工具。所以，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立各類行業(yè)信息數(shù)據(jù)庫(kù)是十分必要的。

三、應(yīng)用大數(shù)據(jù)的建議

傳統(tǒng)的研究方法重視實(shí)證研究，即在一定范圍內(nèi)隨機(jī)抽取樣本，作出假設(shè)，建立模型，通過樣本驗(yàn)證真?zhèn)?，繼而得出結(jié)論。這種方法邏輯性強(qiáng)，其目的是運(yùn)用有限的事實(shí)和現(xiàn)象去證明普遍的規(guī)律或假設(shè)，其結(jié)果難免具有概率性和偶然性，因此不具有充分的說服力，而大數(shù)據(jù)是從全部海量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)采集存儲(chǔ)，快速提取，自下而上地分析處理，不依賴于假設(shè)的前提。大數(shù)據(jù)的來源是原始的全體數(shù)據(jù)，沒有范圍的約束和刻意的假設(shè)，它的分析結(jié)果也更加實(shí)用和有效。

（一）行業(yè)協(xié)會(huì)

1、建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)。我國(guó)市場(chǎng)交易信息公開度不強(qiáng)仍然是造成信息數(shù)據(jù)不足的主要原因，因此拓寬信息獲取渠道從而獲得更多的行業(yè)數(shù)據(jù)信息是資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)發(fā)展的一個(gè)必要條件。國(guó)內(nèi)幾乎沒有專門從事評(píng)估行業(yè)信息搜集的機(jī)構(gòu)，大部分?jǐn)?shù)據(jù)來自于上市公司公開披露的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對(duì)于評(píng)估行業(yè)不具有較高的使用價(jià)值。所以，協(xié)會(huì)可以通過自身平臺(tái)優(yōu)勢(shì)與證券交易所、產(chǎn)權(quán)交易中心、資產(chǎn)交易中介等其他機(jī)構(gòu)合作設(shè)立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)。

2、統(tǒng)一信息標(biāo)準(zhǔn)。由于不同的評(píng)估機(jī)構(gòu)在信息搜集的來源上途徑各不相同，標(biāo)準(zhǔn)也尚未統(tǒng)一，協(xié)會(huì)另一個(gè)著力點(diǎn)應(yīng)該從統(tǒng)一評(píng)估信息標(biāo)準(zhǔn)體系出發(fā)，突破時(shí)間和地域的限制，從執(zhí)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、獲取信息的渠道、信息加工模式等三個(gè)方面對(duì)評(píng)估行業(yè)進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范。為評(píng)估人員借鑒、使用數(shù)據(jù)提供便利，可靠的依據(jù)。尤其要對(duì)評(píng)估實(shí)務(wù)中執(zhí)業(yè)人員操作空間過大的數(shù)據(jù)信息加大搜集整理的力度，完善該類數(shù)據(jù)庫(kù)。如，對(duì)利用收益法的企業(yè)價(jià)值評(píng)估或無形資產(chǎn)評(píng)估，統(tǒng)一參數(shù)數(shù)據(jù)，讓執(zhí)業(yè)人員能夠有充分的參照依據(jù)。

（二）執(zhí)業(yè)機(jī)構(gòu)。近年來，隨著企業(yè)全球化的道路，資產(chǎn)評(píng)估的發(fā)展也更加國(guó)際化。在交易定價(jià)、信息溝通、博弈談判、投后管理等重要環(huán)節(jié)提供決策建議都需要評(píng)估機(jī)構(gòu)的參與，同時(shí)幫助企業(yè)甄別交易風(fēng)險(xiǎn)?？梢姡u(píng)估機(jī)構(gòu)在引導(dǎo)市場(chǎng)優(yōu)化資源配置，守護(hù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全上有重大的責(zé)任。因此，評(píng)估機(jī)構(gòu)應(yīng)積極應(yīng)對(duì)當(dāng)前形勢(shì)，為交易雙方提供更加優(yōu)質(zhì)的專業(yè)服務(wù)。

1、保證信息的高效接收和及時(shí)反饋。不同的執(zhí)業(yè)機(jī)構(gòu)搜集信息的渠道不同，因此評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)也有所不同，各機(jī)構(gòu)間應(yīng)多溝通交流、傳遞信息，互相借鑒與監(jiān)督。避免應(yīng)信息不對(duì)稱造成的評(píng)估效率低下，評(píng)估結(jié)果差別過大，資源浪費(fèi)的現(xiàn)象。

2、利用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘客戶需求。大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要功能是可以通過對(duì)數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)走勢(shì)，這種技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到電子商務(wù)、新聞等行業(yè)。評(píng)估機(jī)構(gòu)也可以利用類似的功能通過分析潛在客戶的數(shù)據(jù)信息預(yù)測(cè)有評(píng)估需求的客戶，從而為客戶提供更加專業(yè)高效的服務(wù)，并與客戶建立起長(zhǎng)期穩(wěn)定的委托代理關(guān)系，增加評(píng)估機(jī)構(gòu)的客戶資源。

（三）評(píng)估人員。大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)不斷改變和更新著評(píng)估方法，使整個(gè)資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)正在面臨著轉(zhuǎn)型，從傳統(tǒng)的價(jià)值評(píng)估轉(zhuǎn)變?yōu)樾袨樵u(píng)估。從長(zhǎng)遠(yuǎn)看來，這是評(píng)估行業(yè)去除阻礙行業(yè)發(fā)展屏障、實(shí)現(xiàn)評(píng)估行業(yè)供給側(cè)改革的重要時(shí)機(jī)。因此，評(píng)估人員也必須加快轉(zhuǎn)變自身的思維方式、執(zhí)業(yè)方式來適應(yīng)行業(yè)的轉(zhuǎn)變。

四、運(yùn)用大數(shù)據(jù)應(yīng)注意的問題

大數(shù)據(jù)是信息時(shí)代的產(chǎn)物，其應(yīng)用必定會(huì)對(duì)評(píng)估行業(yè)帶來革新，但因其數(shù)據(jù)規(guī)模大和開放共享的特性，會(huì)讓數(shù)據(jù)的真實(shí)性和安全性受到影響，又因評(píng)估行業(yè)對(duì)于該技術(shù)的研究和應(yīng)用還處在初步階段，所以運(yùn)用該技術(shù)將會(huì)面對(duì)許多的問題和風(fēng)險(xiǎn)，但通過不斷地探索總結(jié)，必將戰(zhàn)勝這些困難。現(xiàn)階段，在使用大數(shù)據(jù)技術(shù)中要注意以下幾點(diǎn)：

（一）甄別數(shù)據(jù)的真實(shí)性。大數(shù)據(jù)的數(shù)量每日都在爆發(fā)性地上漲。這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)增量難免會(huì)出現(xiàn)記錄的錯(cuò)誤，大數(shù)據(jù)不是精確性，而是混雜性，大數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤記錄、傳輸均會(huì)嚴(yán)重影響到評(píng)估工作的準(zhǔn)確性，若想充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)的價(jià)值，資產(chǎn)評(píng)估相關(guān)部門就需要不斷增強(qiáng)自身的數(shù)據(jù)分析和判斷能力，提升數(shù)據(jù)管理水平，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的思維模式，深度挖掘有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。

（二）加強(qiáng)信息保護(hù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代使得人們?cè)絹碓街匾晹?shù)據(jù)信息的價(jià)值，與此同時(shí)，數(shù)據(jù)安全的問題也引起了越來越多人的關(guān)注。然而，評(píng)估數(shù)據(jù)一旦被不法分子竊取，將會(huì)給被評(píng)估單位帶來利益侵害，嚴(yán)重時(shí)造成經(jīng)濟(jì)損失。因此，在使用評(píng)估數(shù)據(jù)的過程中，一定要嚴(yán)格檢測(cè)評(píng)估數(shù)據(jù)在傳遞過程中的安全性，加強(qiáng)保密措施，對(duì)評(píng)估機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行防范。并且要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，存儲(chǔ)過程中也要主要安全保護(hù)，防止數(shù)據(jù)丟失。同時(shí)，還要對(duì)接觸數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)管理人員進(jìn)行安全教育，使其樹立起保密意識(shí)。防止其對(duì)數(shù)據(jù)信息泄露造成對(duì)評(píng)估主體和被評(píng)估單位的不利影響。

（三）理性看待大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)為評(píng)估工作創(chuàng)造了許多的便捷。但是，在評(píng)估過程中，應(yīng)理性看待大數(shù)據(jù)手段的工具價(jià)值，不能過度倚重大數(shù)據(jù)，盡管大數(shù)據(jù)使評(píng)估值更加精準(zhǔn)，但資產(chǎn)評(píng)估是一個(gè)需要主觀定性、人為思考的過程，若只盯著“計(jì)算認(rèn)知”，凡事都依靠人工智能，可能會(huì)出現(xiàn)不必要的錯(cuò)誤。有人形容大數(shù)據(jù)是一座金山，放在那里沒有價(jià)值，只有去深入地挖掘，才能探索到其內(nèi)在價(jià)值。因此，當(dāng)技術(shù)不夠成熟或不去分析和判斷數(shù)據(jù)背后意義的情況下，盲目相信大數(shù)據(jù)評(píng)估的結(jié)果是很不科學(xué)的。

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