投资价值分析与评估 创业投资项目价值评估方法探讨



 摘要:本文根据投资项目价值评估方法的演进过程,分别对折现现金流量方法、决策树分析方法和实物期权分析方法作了阐述,同时对各个方法在创业投资项目价值评估中的适用性作了简单述评。

  关键词:创业投资;价值评估;实物期权分析

  Review Of Venture Capital Investment Project Evaluation Methods

  CHEN Qiu-dong,HAN Ai-xin

  (School of Economy & Trade Management, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310014, China)

   Abstract: According to an evolvement process of investment project evaluation methods, this paper illustrates the methods of Discounted Cash Flow, Decision Tree Analysis and Real Option Analysis respectively and reviews simply the applicability of these methods in venture capital investment project evaluation.

   Keywords: venture capital investment; evaluation; real option analysis

  一、引言

  创业投资是向具有高增长潜力的未上市创业企业进行权益投资,并通过提供创业管理服务参与所投资企业的创业过程,以期在所投资企业发育成熟后即通过股权转让实现高资本增值收益的资本运营方式。通常而言,一个完整的创业投资过程包括七个环节:资本募集、项目筛选、尽职调查、价值评估、投资构造、项目监控和投资退出。其中,价值评估既是项目筛选和尽职调查的结束,又是投资构造的开始,它是决定创业资本是否进入的关键环节,因而受到了创业投资家相当的重视。对创业投资项目进行价值评估是一件很困难又带有很大主观性的事情,尤其是对于新创企业更是如此。因为新创企业刚刚起步,其现金流往往是负值而且很不稳定,但未来的回报却是惊人的。一般而言,创业企业家希望尽可能地高估项目价值,而创业投资家则采用保守的方法。因此,在通常的情况下,两者得出的评价结果不一致。那么,是否能够找到合理度量项目价值的方法?这对投资双方来说都是非常关注的问题。基于上述考虑,本文将根据投资项目价值评估方法的历史演进过程,逐一阐述折现现金流量方法(Discounted Cash Flow,DCF)、决策树分析方法(Decision Tree Analysis,DTA)和实物期权分析方法(Real Option Analysis,ROA)并且评述各个方法在创业投资项目价值评估中的适用性。

  二、价值评估方法的演进过程

  最早关于投资项目价值评估的理论是20世纪30~50年代提出的现金流折现理论。这一理论为20世纪资产评估理论奠定了基础。现金流折现理论起源于Irving Fisher的资本价值理论,在其1906年的专著《资本与收入的性质》中,Fisher完整地论述了收入与资本的关系及价值等相关问题,提出了资本的价值实质上就是未来收入的折现值,也就是说未来收入的资本化。1930年,Fisher对其观点进一步综合发展,从而创造了DCF方法。

  在此之后,DCF方法在几方面作了修正和完善:(1)利用资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM)和加权平均资本成本方法(Weighted Average Cost of Capital,WACC)估计折现率[1];(2)利用决策树分析或情景分析在DCF基础上增加灵活性价值;(3)利用计算机辅助工具(如蒙特卡洛模拟)使投资价值评估更为准确快捷。

  1973年,Black、Scholes和Merton提出了期权定价理论。这是金融定价领域一次真正的革命。1984年,麻省理工大学的Myers教授提出了实物期权的概念,并认为实物期权在公司战略和公司理财之间起到了桥梁作用。

  所有这些改进最终促成了ROA方法的形成,并且这一方法还在继续完善。投资项目价值评估技术从DCF方法到ROV方法的演进过程如图1所示。

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  三、创业投资价值评估方法及述评

  (一) DCF方法

  在公司理财领域,DCF方法长期以来一直是评价战略性投资的主导的方法。尽管这一方法现在受到越来越多的批评,但80%以上的大公司仍旧把DCF方法当作投资决策首选的工具来使用,这可能是由于它使用起来比较简单,而且在直观上比较吸引人的缘故 [2]。

  构造投资机会的DCF分析框架分两步:第一步计算投资将会产生的期望现金流的现值。折现率由两部分构成:资金的时间价值和风险回报。时间价值是名义上的无风险回报,而风险回报是隐含于投资机会的风险补偿。第二步是计算投资费用的现值。最后计算两者的差就是投资的净现值。若净现值为正,就进行投资,若净现值为负,则放弃投资。图2-4描述了DCF方法的内在逻辑。

  使用DCF方法时主要有两个难点:一是折现率需要考虑现金流的风险,但现金流的风险度量没有一种通用的方法;二是DCF方法隐含假设一旦做出投资决定,现金流就不会受到任何因素的影响。换言之,影响现金流的任何行动所产生的影响事先已知,并纳入净现值中。而事实上,实物投资与产生固定收益的债券投资不同,它所产生的未来现金流是不确定的。DCF方法忽略了改变投资的机会价值(如推迟投资的潜在价值或继续投资具有的价值),即灵活性价值。

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  资料来源:Luehrman, T. (1997). What‘s it worth? A general manager‘s guide to valuation.Harvard Business Review, May-June, pp. 132-142.

  为了克服第一个问题,有学者考虑现金流风险对折现率做出调整,主要有两种方法:CAPM模型和WACC方法。

  方法1:CAPM模型

  CAPM模型认为,任何投资可视为购买某种证券的行为,证券的期望收益是证券对资本市场组合收益变化的敏感程度的线性函数 [3]。创业投资是一种权益投资,创业投资分析与证券投资分析有许多相似之处,CAPM同样适用于创业投资的风险与收益分析。

  简单的CAPM模型表示如下:

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   其中,E(R)为投资要求收益率;Rf为无风险利率(无创业投资的收益率,比如政府债券的收益率);β为贝塔系数,反映投资收益率相对市场变化的敏感程度;E(Rm)是整个资本市场的平均期望收益率。

  上面方程也可以理解为,要求收益率等于无风险收益和投资风险溢酬之和。特定投资的风险溢酬是贝塔系数乘以市场期望的额外收益,这一额外收益也才称市场风险溢酬。

  CAPM模型最重要的参数是贝塔系数,它是投资收益率相对整个市场变化的敏感度(或相应变化)。贝塔系数高的投资,当市场乐观时,投资收益表现特别好,当市场低靡时,投资收益表现则特别差[4]。

  如果投资收益率与市场收益率存在线性相关关系,则贝塔系数可以用下面的回归方程来估计:

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   其中,α为常数项;β为误差项。贝塔系数β可以根据最小二乘方法估计。

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  对于实际的投资,即使不考虑统计测量的困难,投资项目真实的贝塔值也要取决于项目的生命周期、预期现金流的增长率、预期现金流的模式、现金流中任何单个标的因素特征、投资者纠正对现金流预期的程序以及对现金流的预测误差与市场收益之间的关系。如果通过测量与项目具有同类风险的证券的贝塔值来获取项目的贝塔值,并且项目的贝塔值用于计算资本成本,则项目与证券上述所有因素都必须匹配,而这一点实际很难实现。

  方法2、WACC方法

  公司资本成本可以定义为各种类型资本的加权平均成本。每种资本的权数是代表资本来源的某种证券的市场价值和公司持有全部证券的市场价值的比值。证券包括普通股、优先股和所有付息债务。有时公司的WACC可以用来评价这样的投资,即它所产生的现金流与公司当前资产产生的现金流完全相关,两种现金流完全相关意味着现金流风险是相同的[5]。WACC通常是将债务资本成本和权益资本成本分别乘以两种资本在总资本中所占的比例,再把两个乘积相加所得到的资本成本。用方程式表示如下:

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   其中,WACC为加权平均资本成本;Kb为债务利息;τc为公司税率;B为债务资本;S为权益资本;Ks为权益资本成本。

  资本成本综合考虑了资金的时间价值补偿和风险补偿。为了将同样的资本成本运用到不同时点上产生的现金流,补偿的数额在整个期间不会发生变化。

  给定一个资本结构,公司的WACC反映了公司资产的特征,尤其是反映了公司资产的平均风险,而且反映了期望现金流的时间分布。有些特殊的资产可能有较大(或较小)的风险,因此相应地需要一个较高(或较低)的折现率。资产只有处于同一风险等级,WACC才可以作为正确的折现率。

  (二)DTA方法

  DTA方法可以解决DCF方法中出现的第二个问题。DTA方法是一种引用一系列连续决策和随机事件来模拟投资决策的方法,它的特点是考虑了相机决策和不确定性。简而言之,DTA方法是通过细分决策来获取灵活性。投资决策的风险以随机事件出现的不同概率来刻画。

  利用DTA方法具体的步骤为:第一步,画决策树。决策树是决策者对某个决策问题的未来发展状况及其结果所作的预测在图上的反映。第二步,计算各状态节点的期望值,并作出决策。

  尽管DTA方法考虑到投资的不确定性和灵活性,但折现率问题却没有得到解决。利用DTA方法时,使用的折现率一般依赖于主观估计的概率、主观的折现率和主观的偏好,它往往不是各个节点真正的折现率,也就是说它不能反映各个阶段的风险水平。使用DTA方法有可能高估或低估创业投资的价值。

  (三)ROA方法

  1、实物期权的概念和种类

  实物期权是在金融期权基础上发展起来的,两者有惊人的相似。金融期权是允许持有者在到期日或者在此之前购买或出售某种金融资产的权利,而实物期权是对实物投资的选择权,即投资者可以在未来某个时点采取或不采取某项行动的权利。无论是金融期权,还是实物期权,其价值都取决于六个因素(见表1)。

  表1 期权价值驱动因素

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  资料来源:Timo M. (2003). Venture Capital Investments and Real Options.http://www.tuta.hut.fi/

  实物期权分析建立在隐含于投资中的期权被识别和说明的基础上。因此,对使用者而言,首先要区分实物期权的不同类型。Trigeorgis[6]把实物期权分为八类:延迟投资期权、扩张期权、收缩期权与中止期权、停启期权、放弃期权、转换期权、增长期权和分段投资期权。

  2、实物期权分析的框架

   实物期权分析框架包括四个步骤:第一步,不考虑投资决策的灵活性,计算项目基本现值,作为实物期权定价的基础。第二步,建立事件树,模拟不确定性。主要是考虑影响项目收益波动的不确定因素,并以明确的价值、风险中性概率等参数表示出项目价值的变化。第三步,识别可以取得的各种灵活性,并以此建立事件树的节点(决策节点),将事件树转换成决策树。需要注意的是,每个节点都可能有多种灵活性来源,但对这些来源要有明确的优先顺序。第四步,用二叉树期权定价模型(通常是风险中性概率定价法)评估包含投资决策灵活性的项目价值。

  3、ROA方法述评

  传统的价值评估方法如DCF法、DTA方法,用于高度不确定的投资项目(如R&D项目或创业投资项目)会失效,因为前者不能获取灵活性价值,后者不能确定合适的折现率。而ROA方法具有处理不确定性和评价灵活性的优点,并且不必考虑折现率问题,因为ROA方法中使用的波动率参数综合了所有的风险因素,在计算时只需要用无风险利率。因此,采用ROA方法对创业投资项目进行评估,将大大提高准确度。

  尽管ROA方法能对创业投资作出一个相对准确的价值评估,但此方法也有局限性:首先,不能直接通过市场获得期权定价模型所需的输入信息,尤其是标的资产市场价格的波动率,而且也不能像金融期权那样可以由期权市场的实际价格信息检验定价结果的合理性。其次,实物期权的结构特征导致了价格决定机制更加复杂。标准期权定价模型只能解决单个期权的定价问题。对于复合期权定价问题的研究,虽然取得了一些进展,但尚未达成共识。而且,实物期权的复合性远远超过金融期权的复合性,从而导致模型和求解时出现困惑。

  参考文献:

[1] Brealey & Myers, Principles of Corporate Finance, 1999, for a detailed discussion on CAPM and APT.

[2] Luehrman, T. (1997). What‘s it worth? A general manager‘s guide to valuation.Harvard Business Review, May-June, pp. 132-142.

[3] Sharpe William F., Gordon J. Alexander and Jeffery V. Bailey: “Investment” ---5th edition, P1003. Prentice Hall, Inc. 1995.

[4] Rosenburg Barr and Andrew Rudd. “The Corporate Uses of Beta”, The Revolution in Corporate Finance Edited by Joel M. Stern and Donald H Chew, Jr.---3rd edition, P60. Blackwell publishers Ltd. 1998.

[5] Bierman Harold and Seymour Smidt: “The Capital Budgeting Decision: Economic Analysis of Investment Projects” ----8th edition, P394-397. Prentice Hall, Inc. 1993.

[6] Trigeorgis L. Real options: managerial flexibility and strategy in resource allocation. Massachusetts, MIT Press, 1996.  

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