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关于随机过程在企业并购价值确定中的应用

发表日期 2023-04-12 15:22:00    1105

在企业并购中企业价值的确定是其中最重要的一环。在现有的企业价值评估中,主流的是现金流和EVA两种方法,特别是EVA在理论和实际应用越来越受到关注。但是目前国内的EVA应用还停留在有限的几个采取数据处理。文章在深刻研究EVA的原理基础上,以云南白药为例,考虑企业收入和成本等的随机变化,通过调整企业会计数据项目.构建了一种动态的EVA评价模型。结果表明,EVA随机模型通过模拟企业的真实经营情形,从而得到并购中的企业价值的合理估值。

  论文关键词:并购;EVA:随机过程

  如何科学合理地评估目标企业的价值并据以确定并购成交价格是并购中最重要的一项。基于此,本文在目前理论和实业界有关企业价值评估公认最具科学性和应用前景到的EVA基础上,引入动态随机过程,为企业并购时的价值确定提供一种参考。

  1 EVA估值原理

  有关EVA,在国外已经有近20年的实践历史,并有很多实际的研究证明了EVA在研究企业价值时的优越性。如:奥克兰大学教授RobertKleiman1998年的研究表明:按全部股东收益计算,采用EVA体系的公司业绩优于参照组的平均水平,采用EVA体系的第一、二、三年业绩分别优于参照组2.87%,l2%,和12.2%。迄今为止,已经有大量的国外文献集中于EVA在企业价值评定rl1的应用以及由EVA得到的企业价值与市场表现之间的联系。其中国外的研究中.有很多文献支持“EVA比传统的公司绩效评价指标具有更好的价值相关性”.如最早Milunovich&Tseuif1996)i~以及IJehn&Makhijis(1997)ts~进行的单变量检验.发现由EVA确定的企业价值与市场价值的相关性比以会计指标譬如每股收益.自由先进流量的相关性要高。相似的Rajan(1999)rq通过对美国1998年的电力行业上市公司进研究发现.EVA确定的企业价值耍比净资产利润率、每股收益自由现金流量等与MVA之间相关性更高。Garvey&Milboum(2000)建立了一个模型说明EVA和股票收益的相关性是选择业绩指标的一个相关因素0"Byme(1996)用回归模型检验了MVA和EVA以及NOPAT之间的关系.发现修正的EVA模型有较好的解释能力。
  国内对这方面的研究集中在2002年以后。瞿绍发.王建伟(2003)过EVA年度值、每股EVA值等指标与一般会计指标进行对比.EVA与MVA的相关性明显最强.EVA指标也更具有分析股票投资价值的能力。郭家虎,崔文娟(2004)通过计算酿酒行业上市公EVA值发现,由EVA确定的企业价值与市场价值的关联性要远好与别的方法计算出的企业价值。王喜刚.丛海涛。延伸的研究还包括如李定安、林志文(2004)等将EVA与平衡计分卡相结合。将EVA用于评价公司的财务业绩从而提高BSC绩效评价的准确性。另外,在应用EVA,必须对榴应的会项目进行调整,在这方面进行研究的有马忠等。对比国内外的研究,目前的研究还集中在根据财务报表的帐面数据直接计算企业的EVA价值.并且这种计算是基于历史数据的人为推测.而企业的经营则会由于经济周期的波动或者企业本身制度改善等等原因.其将来的经营状态必定是波动而非静止的向前发展。
  EVA是指经济增加值,即经济利润,也称剩余收益,它是测量企业在一定时段内经营业绩的指标。它衡量了减去全部资本占用费用后企业生产经营所产生的利润,因此它是评价经营效率和资本使用敏率的综合性指数。EVA研究的是公司的价值。而不仅仅是利润。这一点很重要,因为不但大多数的公开上市公司想要增加他们的股价,而且大多数的企业也想方设法地促使它们的未来价值高于现在的。其公式为:


其中:NOPAT为经过调整的税后净营业利润;为经过调整的期初投资成本,包括债务资本和权益资本两部分;WACC为加权平均资本成本率。
  EVA本身衡量的就是公司获取的利润究竟是高于还是低于投资者所期望的最低报酬。这种最低报酬指的是“资本成本”.因为这是企业为了使用投资者的资金而必须为投资者获取的最低量。超过这个最低量的所有收益称之为“超额收益”。这种最低报酬率依据每个公司的风险级别而不同。例如,高科技公司就是比普通的经营公司风险性更高的行业。相应地.高科技公司的投资者所期望的最低报酬率就要比投资电话经营公司的高。因此高科技公司具有较高的资本成本。如果企业的资本收益超过了它的资本成本,即EVA为正值。那么它就具有真实利润,企业的经营者就增加了企业的价值,同时也为股东创造了真实的财富。反之,如果企业当年的EVA为负值,这说明公司发生经济亏损,企业的价值遭到损害.同时股东的财富也受到侵蚀。
如前所述,EVA最大的特点,也是最显著的优点就是考虑了权益资本成本。其定义本身就是指企业资本收益与资本成本(包括权益资本成本)之间的差额。如果这一差额是正数.说明企业创造了价值,并且为投资者增加了财富;反之,则表示企业价值发生损失,投资者的财富遭到损失。如果差额为零,说明企业的利润仅能满足债权人和投资者预期获得的收益,投资者的财富既未获得增添也未遭到损失。另外。由于在汁算EVA肘,要对营业利润和投资资本进行调整,因而能够纠正会计惯例所造成的失真。可见.EVA能够更全面和准确地反映企业的盈利能力、因此,利用EVA指标值我们不但可以正确评价一个企业的经营业绩.而且可以有效考核企业资本的保值增值。

  2随机情形下EVA价值

  必须看到.以上的EVA价值的计算必须满足以下假设:
  (1)资本市场是有效率的,资产的价格反映资产的价值。企业能够按照资本市场的利率,筹集足够数量的资金,资本市场可以按照股东所承担的市场系统风险提供资金报酬。
  (2)企业所面临的经营环境是稳定的,只要人们按照科学程序进行预测,得出的结论会接近企业的实际状况,即科学的预测模型可以有效防止经营环境中的不确定性因素,从而使预测变得更加科学。
  (3)企业的经营是不可逆的,企业的投资、融资决策具有不可更改性,一旦做出决策,便无法更改。同时企业满足持续经营假设,没有特殊情况,企业将无限期的经营下去。
  (4)投资者的估计是无偏的,投资者往往都是理性的投资.可以利用一切可以得到的企业信息进行投资决策,对于同一企业.不同的投资者得出的结论往往是相同的。
  作为一个新兴的市场,中国的资本市场并非非常的有效率,相反包括制度在内有很多的非市场化因素在里面。而企业在实际的经营中,企业EVA值的随机波动性反映了企业价值随着企业各项经营活动的变化而呈现波动状态,即价值是动态变化的。企业价值的波动性主要表现在,一是在企业的各项资产和负债是动态变化的,而不是静态的会计信息。由于企业各项业务的发生,每天的资金进出都会对现金的存量产生影响.从而影响到企业的价值变化。另一方面,企业EVA值是动态的,波动性是由企业经营活动决定的。企业业务流程包括产品设计、采购、生产、销售等环节,每一项作业(或价值增值环节)都会对企业的价值产生影响,业务活动构成企业价值增值的源泉。即业务活动对企业的现金流量产生影响.并通过EVA值的变化来反映企业价值变化。
  假设企业未来EVA的值为:

  其中为常数;为斜率,代表企业未来EVA随着时间
  进一步放宽假设,假定折现率亦为随机变量,基于永续经营假设,建立改进的企业价值评估模型:

  其中企业EVA值evat和折现率k均为随机变量两边同时取期望

 

 预测期为n,企业终值为M,则可以表示为

  由于方程第一项式分子分母中都含有随机变量.在实际带人值计算时,需要采取随机模拟的方法。假设为概率空间的上的n维随机变量,为可测函数,则f为随机变量。由概率测度Pr从样本空间中产生的样本记为其中N为样本个数,即根据概率分布中产生的随机变量的观测值
  由大数定理,当时.

  因此,只要N足够大,就可以用的估计值。

  本文以云南白药为例,代人公司的相关数据,一般而言企业未来现金流量的合理预测期为10年。根据相关数据假定企业未来各期EVA值均服从正态分布,分别为eva1~N


卡罗模拟(MonteCarlosimulation)得到企云南白药价值的期望值为,经过计算表明,随机模拟次数在2000至3000次之间时,模拟结果的平均误差率不超过0.5%。由此可见,当循环次数超过3000次时,随机模拟的结果非常接近于企业价值的真实值。最后得到企业的价值409.03(千万),折合每股股价为8.5元。
 


  模拟过程如下图。

 

  3结论

  企业价值的确定一直是企业并购中最重要的一块,也是最受争议的一块,从费雪的利息理论开始,有关企业价值的度量从古典的关注与历史成本的分析逐渐转到关注于未来收益,包括莫迪格利安尼和米勒的企业价值评估理论(MM理论)以及后来的期权理论等等,有关企业价值的理论也在不断的进步过程中。目前我们国家的并购虽然风起云涌,但是有关资产评估,企业价值的判定的方法还处在非常原始和简单的层面,一般多采取净资产家一定的溢价这种方法,而西方采用的企业价值的评判关注未来的收益而不仅仅是净资产角度,这样做的弊端是非常明显的,比如一些消费行业,隶属于轻资本,如果仅仅按照净资产来收购,不可避免的在国有股减持的过程中造成国有资产的大量流失。另外一方面,现金流或者EVA等这些先进和科学的方法.收益的判定往往受人为假定的干扰。
  本文在采用较科学的EVA方法同时,考虑企业经营的动态变化,引人随机波动。研究表明,企业的价值比一般的静态方法要更科学和更全面。在实证的过程中,可以看到变量随机的变动对企业的价值不可避免地会产生一些或大或小的影响,而不是人为的假定理想状态下不变的一个静态值,相对现在的方法,模型可以给出一个更科学和全面的评价,而且模型具有很大的扩展性,通过对行业和公司的分析,更科学地确定相关数据的分布状态,从而给出一个合理的企业价值。