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 來源：不良資產(chǎn)評道   

自金融資產(chǎn)管理公司成立時起，評估和不良資產(chǎn)處置就緊密連接起來，為了達到使債權(quán)人和債務人雙方都能有一個能接受的、客觀的、相互信賴的參考依據(jù)，這就需要對債務人的資產(chǎn)負債狀況的現(xiàn)實價值作出評估和分析判斷，在這一過程中，評估結(jié)果作為雙方共同參考的依據(jù)，就要保證結(jié)果的公允性和有效性，所以不良資產(chǎn)的評估必須選擇正常的方式方法，在每一步中不可疏漏。金融不良資產(chǎn)評估活動中評估對象包括債權(quán)和債權(quán)所對應的資產(chǎn)，評估的結(jié)果直接反應不良資產(chǎn)的質(zhì)量，所以不可隨意曲解評估對象，可以采用間接和直接兩種方式結(jié)合，通過估算擔保實物變現(xiàn)和估算債權(quán)本身兩個方面來判斷回收價值。通常情況下，在不同的資產(chǎn)處置方式下進行評估結(jié)果大不相同，因此我們需要結(jié)合特定的資產(chǎn)處置方式，確定與之相關(guān)的評估類型，分析對比產(chǎn)生的不同評估結(jié)果，準確分析不良資產(chǎn)的實際情況，為資產(chǎn)處置方式的最終確定提供有價值的參考數(shù)據(jù)。

▍1、假設清算法

假設清算法是指是一種以成本法為基礎的不良資產(chǎn)估值方法，該方法假設待回收資產(chǎn)的債務人已經(jīng)進入清算償債的情況時，通過企業(yè)整體資產(chǎn)變現(xiàn)并以該變現(xiàn)后的價值為基礎，根據(jù)債權(quán)的償債順位計算該債權(quán)的可能回收價值或回收率。

由于假設清算法主要用于計算資產(chǎn)變現(xiàn)價值，因此對處于破產(chǎn)清算狀態(tài)債務人進行回收價值評估時有較高的評估精度，但是如其名稱所示，假設清算法是建立在假設基礎上的方法，對于還未進入清算程序的企業(yè)，方法中所涉及的的無效資產(chǎn)、無效負債、優(yōu)先償還債務以及優(yōu)先償還費用的確認和具體數(shù)額都是通過假設得出的，與該企業(yè)的實際情況會有所不同，同時該方法沒有考慮到企業(yè)持續(xù)經(jīng)營對債權(quán)價值的影響，可能會導致估值結(jié)果與其真實價值存在顯著的誤差，不能準確評估待估資產(chǎn)的處置價值，因此在很多情況下只能衡量債權(quán)價值下限的標準和參考，而不能直接作為處置定價的依據(jù)。

▍2、信用評價法

信用評價法是一種以指標分析為基礎的不良資產(chǎn)估值方法，-般基于待估資產(chǎn)債務人的財務指標和非財務指標進行計算，使用指標體系衡量該企業(yè)的信用情況，給出相應的信用等級，再根據(jù)債務人的信用等級計算不良資產(chǎn)回收的損失系數(shù)，最后通過損失系數(shù)計算待估不良資產(chǎn)的變現(xiàn)率的一種估值方法。

由于信用評價法的計算基礎信息來源于債務企業(yè)的財務報表，因此，對于仍可維持正常經(jīng)營，使用未來收益來償還債務同時具有較規(guī)范的財務資料的債務企業(yè)具有較好的估值精度，但對于破產(chǎn)、關(guān)停和半關(guān)停態(tài)，需要處置部分資產(chǎn)來償還債務的企業(yè)則缺乏評估能力，同時財務報表自身的局限性也會在該方法中有所體現(xiàn)。

具體來講，一是財務報表本身的局限性，例如歷史成本報告資產(chǎn)、幣值不變假設、以穩(wěn)健原則預計損失但不預計收益等;

二是報表內(nèi)數(shù)據(jù)信息的真實程度是否有保證，在報表審計的過程會計從業(yè)人員能否專業(yè)且獨立的完成報表審計，有保證的規(guī)避了所有報表數(shù)據(jù)失真的風險，這取決于對債務企業(yè)進行審計的注冊會計師的專業(yè)程度和職業(yè)道德;

三是會計政策不同所產(chǎn)生的影響，主要包括所采用的折舊方法、對于成本費用和投資收益的確認等;

四是比較基礎的選擇，信用評價法中涉及到比較基礎的選擇,選擇是否合理將直接影響評價結(jié)果的準確程度。

▍3、交易案例比較法

交易案例比較法是指通過選取與待(擬)處置的債權(quán)在債權(quán)形態(tài)、債務人性質(zhì)、行業(yè)特點處置規(guī)模等方面類似的債權(quán)交易案例(至少三個以上,含三個)進行比較，并通過對其不同的方面進行比較修正，來對待處置債權(quán)價值進行分析。

交易案例比較法是使用簡便，估值說服力較強的評估方法之一，在有活躍公開的市場條件下適用于任何性質(zhì)的債權(quán)評估。但是由于其前提條件是要有可比案例可供選擇,如待估資產(chǎn)無法在市場上尋找到相似的案例或是處在一個不夠活躍的市場中， 都會使這種方法難以進行，而我國的不良資產(chǎn)交易時差恰恰是一個不夠活躍同時信息不夠公開的市場。

另外，在選擇可比案例時，由于歷史交易中存在大量的交易案例，能否選擇與待估資產(chǎn)在資產(chǎn)類型、交易方式、交易條件都相近的交易案例對估值結(jié)果的準確度有很大影響。

此外，由于案例中各因素的比較是根據(jù)估值人員的主觀判斷進行，所以在因素比較中，對于同一個因素對比所得到的結(jié)果會因為估值人員自身的判斷不同而得到不同的結(jié)果，導致各個因素的修正程度會有所區(qū)別，因此該方法在使用中應該以數(shù)個估值人員的經(jīng)過討論的修正程度為準。

▍4、專家打分法(德爾菲法)

專家打分法是1969年由美國蘭得公司和道格拉斯公司合作研究發(fā)明的一種常用分析方法，也稱為專家答卷預測法。這種方法的原理是利用統(tǒng)計學理論,處理分析和歸納數(shù)位專家針對同一目標事物提出的意見和結(jié)論，將各位專家的主觀判斷和經(jīng)驗技巧等整合成較為客觀的結(jié)論，以達到對無法定量分析的問題能夠做出有效的判斷或預測。

該方法有如下三大特點:

第一是不記名性，即在向?qū)＜艺髟円庖姇r采用匿名調(diào)查，以達到所有參加調(diào)查的專家彼此之間不存在相互的聯(lián)系。

第二是反饋性，即在專家結(jié)論匯總后,若存在較大分歧或差異，則將所有判斷結(jié)果反饋給所有參與判斷的專家，并進行第二輪匿名調(diào)查,以達到對結(jié)果的有效修正。

第三是科學性，該方法使用數(shù)理統(tǒng)計的相關(guān)理論對所有判斷結(jié)果進行分析，在多次修正后使所有專家的判斷趨于-致。自美國蘭德公司的道爾奇和赫爾曼發(fā)明這種方法以來,諸多領(lǐng)域的實踐證明該方法是有效的。

德爾菲法是處理這類模糊問題行之有效的方法之一，由于評估時評估人員的經(jīng)驗可以對估值精度起到很好的促進作用，因此這種方法的說服力很強，也適用于各類資產(chǎn)的估值。但是由于實務工作中所需要評估的債權(quán)是大量的，若使用這種方法則需要支付大量的專家費用,使得估值所帶來的收益大打折扣，嚴重違背了經(jīng)濟性的原則，因此除極少數(shù)高額不良資產(chǎn)宜使用這種方法外，大部分債權(quán)并不適用。

另外使用專家打分法時所選的專家是不是對待評估有足夠的經(jīng)驗是采用這種方法時能否得到準確結(jié)果的主要因素，但實務中又通常會受到專家選擇范圍局限和專家水平參差的限制。

▍5、回歸分析法

在一個地區(qū)、或一個行業(yè)的不良資產(chǎn)進行整體打包處置過程中，如果將包中每一項不良資產(chǎn)進行逐戶詳評，既效率低下也不經(jīng)濟，同時在估值過程中也會遇到很多困難。

其主要原因是我國的不良資產(chǎn)中除了部分含有物權(quán)擔保的債權(quán)外，還存在純粹的信用債權(quán)，而信用債權(quán)又存在很難獲取關(guān)于債務人的償債能力信息，不能通過這些信息對其償債能力做出客觀的判斷，因此只能依靠估值從業(yè)人員的經(jīng)驗和主觀判斷來確定該待估資產(chǎn)的最低價格。

因此，在不良資產(chǎn)處置頻繁，市場活躍的地區(qū)，可以收集不良資產(chǎn)交易市場中大量的歷史交易案例，通過分析其交易過程中對回收值產(chǎn)生影響的各因素以及最終的成交價格，利用數(shù)理統(tǒng)計的相關(guān)理論，對這些影響因素進行回歸分析,構(gòu)建回收率的經(jīng)驗方程，在確定該方程中各個回歸系數(shù)后得到該地區(qū)不良資產(chǎn)的預測方程，使用時只需要將待估資產(chǎn)包中各資產(chǎn)的影響變量代入方程就可以得到每一個單項債權(quán)的回收估值，雖然對于每一項資產(chǎn)都存在誤差， 但是在數(shù)個資產(chǎn)匯總打包后，該誤差會得到有效的修正。這種在活躍市場背景下對不良資產(chǎn)包中各債權(quán)進行的快速評估方法，稱為相關(guān)因素回歸分析法。

回歸分析法對于不良債權(quán)資產(chǎn)包，特別是信用債權(quán)資產(chǎn)包，相比傳統(tǒng)的評估方法更為科學、嚴謹，尤其是對含有大量資產(chǎn)的不良資產(chǎn)包，較拆分后逐個運用傳統(tǒng)評估方法進行評估即科學又節(jié)約了成本。

但是，也應該注意到運用這種方法估計債權(quán)的回收率的主要弊端和影響精確性的主要因素。

一是歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)是否真實可靠以及交易案例數(shù)量是否充足，以我國目前的情況看，搜集數(shù)充足的、公開市場交易樣本往往非常困難;

二是建立回歸模型，確定經(jīng)驗方程，進行顯著性檢驗，涉及一系列的數(shù)理統(tǒng)計運算，公式計算難度很大，必須借助計算機輔助運算，對大部分評估人員而言上手較為困難。

三是必須把回歸分析結(jié)果作為區(qū)間分析結(jié)果來對待，防止報告使用者把此分析結(jié)論作為處置的唯一依據(jù)。

▍6、層次分析法

層次分析法評估不良資產(chǎn)價值主要是通過建立評價債權(quán)回收價值的影響因素的指標體系，利用層次分析的方法對債權(quán)回收率進行確定，進而通過回收率計算債權(quán)價值的方法。

使用此方法時，一般先構(gòu)建關(guān)于償債意愿和償債能力的指標體系，然后由評估人員通過對目標層下的各項指標的兩兩對比得到各個系數(shù)的判斷矩陣，然后通過AHP法計算出的權(quán)重向量，得到目標層系數(shù)的表達式，構(gòu)建計算模型，然后通過調(diào)查和收集待估資產(chǎn)的信息，特別是該資產(chǎn)的主債務企業(yè)的相關(guān)信息，如信用等級，近年財務報告，企業(yè)資產(chǎn)清單等，將這些文字信息數(shù)字化，給出對應指標的轉(zhuǎn)化指數(shù)，將這些指數(shù)代入計算模型即可得到待估不良債權(quán)的回收率。

層次分析法對于評估信用貸款回收價值這種受多方面不確定因素影響的處于模糊狀態(tài)的問題是一種很好的方法，但是由于目前國內(nèi)針對企業(yè)的純信用貸款已經(jīng)很少，這種面對信用貸款的評估方法的用武之地變得很少，同時這種純定性分析的方法在解決定量的問題上還是缺乏一定的認可度，雖然在理論上可以很好的演繹但是實踐中幾乎沒有機會使用。除此之外，在使用這種方法時，若不能科學的給出計算權(quán)重的判斷矩陣將使方法的準確性下降。

▍7、期權(quán)定價模型

我國的不良資產(chǎn)的特點中包含具有較強的期權(quán)性。

首先，債權(quán)企業(yè)持有的不良債權(quán)可以看成是持有對債務企業(yè)不良資產(chǎn)的看漲期權(quán)，資產(chǎn)管理公司有權(quán)在達到合適的價格時執(zhí)行期權(quán)，持有該看漲期權(quán)的主要目的是從未來該不良資產(chǎn)的升值中獲利。一般的看漲期權(quán)價值應伴隨對應資產(chǎn)價值的上升而上升，并且上升空間無限，而損失有限。

但是由于不良資產(chǎn)的特點，其期權(quán)價值表現(xiàn)為伴隨對應資產(chǎn)價值的上升而上升,但是在某一價格點出現(xiàn)由決策產(chǎn)生的價值向分支，若資產(chǎn)管理公司決策為不進行債轉(zhuǎn)股的操作，而是直接進行債務追償，則期權(quán)價值從某一資產(chǎn)價格開始保持不變；若資產(chǎn)管理公司進行債轉(zhuǎn)股、資產(chǎn)置換等操作的決策，即通過債權(quán)轉(zhuǎn)換性質(zhì)擁有了對企業(yè)的股權(quán)，則期權(quán)價值會繼續(xù)隨資產(chǎn)價值上升而上升。因此可以根據(jù)計算期權(quán)價值的數(shù)學模型計算不良資產(chǎn)的價值。

期權(quán)定價模型一種專門針對使用債轉(zhuǎn)股的方式處置不良資產(chǎn)時的估值方法，其在股權(quán)類資產(chǎn)的估值方向提供了一種新穎估值思路，但是作為一種新出現(xiàn)的計算模型，其理論性太強，同時其核心函數(shù)仍然需要使用統(tǒng)計學方法進行回歸，相當于對一項模糊事物進行了兩次含有誤差的計算，最終的精度也有待商榷。

另一方面，復雜的理論性和操作難度還有回歸需要的大數(shù)據(jù)都是實踐的障礙，目前該方法也只是停留在理論階段。

▍8、信息熵模型

基于信息熵理論的評估模型實際上是一種由多種傳統(tǒng)預測方法構(gòu)成的組合預測模型，并通過信息熵的理論來確定各種預測方法的權(quán)重，從而達到了減少單-預測方法不準確的目的，使預測結(jié)果更精確。

由于不良資產(chǎn)的定價受到經(jīng)濟周期、市場透明度、投資者的退出機制、法律體系結(jié)構(gòu)、所處行業(yè)特征等宏觀和中觀因素的影響，同時也受到企業(yè)償債意愿、企業(yè)信用狀況等微觀因素的影響，單一的評估方法很難準確把握不良資產(chǎn)價值評估的每個方面。

有預測理論表明，最優(yōu)組合預測的預測誤差的平方和小于等于構(gòu)成組合預測中的每個單一預測方法的預測誤差平方和，因此,使用最優(yōu)組合預測模型優(yōu)于使用組合中的每一個個體模型。

組合預測理論全面的考慮了每一種單一預測方法的優(yōu)缺點， 將不同預測方法的預測結(jié)果與其對應的權(quán)重進行加權(quán)平均，從而得到一個由多個預測模型構(gòu)成的新的預測模型。

信息熵模型通過組合預測的方式解決了單一方法的估值誤差問題，使評估的精度得到了提升，但是整個方法計算大,對同一項資產(chǎn)使用了數(shù)種方法評估再進行組合預測明顯既不經(jīng)濟也不效率，雖然在理論角度對評估中的第一指標評估精度有著很好的促進作用，但是確不能解決實踐中最關(guān)心的效率和成本問題，所以只能是作為一種理論的可行性，不具備實際的操作性。

▍現(xiàn)有估值方法存在的問題

通過上文對八種目前比較有代表性的估值方法的介紹和分析，結(jié)合上表可以看出，目前我國現(xiàn)有的估值方法存在以下四大問題:

(1)對于復雜資產(chǎn)估值精度較差

通過上文的方法介紹不難發(fā)現(xiàn)，這些方法的共同特點是在針對某一特定類別的不良資產(chǎn)時具有較好的估值精度，但是對于其他類別的不良資產(chǎn)則會產(chǎn)生較大的估值誤差，當一項待估資產(chǎn)包含兩個及以上類別的資產(chǎn)的復雜資產(chǎn)時，現(xiàn)有的估值方法均無法得到擁有足夠精度的估值結(jié)果。我國現(xiàn)存不良資產(chǎn)中占比最大的是債權(quán)類資產(chǎn)和物權(quán)類資產(chǎn)組合在一起的復雜資產(chǎn)，而目前的估值方法對于這種最主流的不良資產(chǎn)卻都不具備足夠的估值精度。

(2)估值方法的理論性過強，實踐中難以應用

由于近些年進行不良資產(chǎn)估值方法研究的學者不局限于評估領(lǐng)域，有很多方法都是從其他行業(yè)的研究中借鑒過來的，因此，有很多的方法都給人以理論性強、方法復雜的直觀感受。這里主要指包含復雜數(shù)學模型或經(jīng)濟模型的方法，例如上文提到的期權(quán)模型、信息熵模型、以及未提及的多層次模糊評估模型、神經(jīng)網(wǎng)絡等方法。由于這些方法對估值人員的自身知識儲備和能力要求較高，而我國大多數(shù)評估行業(yè)的從業(yè)人員都不具備足夠的勝任力以使用這些方法，所以不難預測，即使這類方法的估值精度足夠高，也經(jīng)濟效率足夠，但是在推廣的過程中一定會困難重重。

(3)對外部信息要求嚴苛

這個問題只涉及到需要借助外部信息參與評估的估值方法，例如上文提到的交易案例比較法和回歸分析法。在使用這些方法時，參與估值的外部信息質(zhì)量直接決定了最終的評估結(jié)果。這些外部信息，通常來源于不良資產(chǎn)交易市場的歷史交易數(shù)據(jù)，但是我國不良資產(chǎn)交易市場由于參與度較低和參與雙方的信息不對等導致了市場的不活躍、不公開，市場的交易量較小同時已完成的交易中含有因非正常交易導致的成交價格大幅低于資產(chǎn)價值的情況，這些將造成數(shù)據(jù)的收集困難和使用失真數(shù)據(jù)進行分析致估值結(jié)果產(chǎn)生較大誤差。

(4)估值方法有背經(jīng)濟效率原則

這項經(jīng)濟效率指標通常是理論研究者不夠重視的一項標準，但是在實務工作中，經(jīng)濟效率指標卻有重要的意義，估值成本高昂或評估效率低下方法將注定只能以理論的形式出現(xiàn)。

例如在上述的方法中，專家打分法對于模糊問題有很好的解釋力，但是卻有背經(jīng)濟性原則，在實務中不可能同時邀請多位估值專家對一項債權(quán)進行多次打分估值；又如上述方法中的信息熵模型，使用多種方法進行組合預測的過程中對同一項資產(chǎn)進行了多次重復評估，大大增加了工作量，嚴重違背了效率原則，如果應用到實踐中會對工作效率造成很大的影響。因此不能保證經(jīng)濟效率的方法都不具備在實踐中推廣的能力。

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