金發(fā)奇，劉彩虹

（中南大學(xué)商學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙 410083）

金融不良資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方法研究

金發(fā)奇，劉彩虹

（中南大學(xué)商學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙 410083）

金融不良資產(chǎn)評(píng)估業(yè)務(wù)已在我國(guó)獲得了長(zhǎng)足的發(fā)展。在債權(quán)人處置不良資產(chǎn)、實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)的過(guò)程中，價(jià)值評(píng)估發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。由于金融不良資產(chǎn)的特殊性，其價(jià)值評(píng)估業(yè)務(wù)遠(yuǎn)比一般性資產(chǎn)評(píng)估業(yè)務(wù)復(fù)雜。傳統(tǒng)的金融不良資產(chǎn)評(píng)估方法存在弊端。從資產(chǎn)回收率的角度出發(fā)，運(yùn)用多元回歸模型，提出了根據(jù)不良資產(chǎn)的回收率對(duì)資產(chǎn)包價(jià)值進(jìn)行評(píng)估的方法。

金融不良資產(chǎn)；評(píng)估方法；多元回歸

一、引 言

隨著金融體制的改革和金融不良資產(chǎn)處置工作的推進(jìn)，金融不良資產(chǎn)處置機(jī)制與業(yè)務(wù)工作開(kāi)展越發(fā)成熟，其價(jià)值評(píng)估方法也引發(fā)了學(xué)術(shù)界的廣泛研究。

國(guó)內(nèi)學(xué)者普遍認(rèn)為對(duì)金融不良資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估意義重大，并探討了目前國(guó)內(nèi)金融不良資產(chǎn)評(píng)估存在的問(wèn)題：秦璟［1］將資產(chǎn)評(píng)估方法定義為評(píng)估執(zhí)業(yè)人員估算資產(chǎn)價(jià)值的技術(shù)手段，并認(rèn)為其對(duì)資產(chǎn)評(píng)估結(jié)果合理性有著重要影響。李躍［2］認(rèn)為國(guó)內(nèi)金融不良資產(chǎn)評(píng)估存在評(píng)估理論嚴(yán)重滯后、債權(quán)性資產(chǎn)債權(quán)人不清晰、制度環(huán)境與評(píng)估方法存在缺陷等問(wèn)題。譚小蓓［3］認(rèn)為國(guó)內(nèi)評(píng)估理論滯后于評(píng)估實(shí)踐，部分債權(quán)性資產(chǎn)權(quán)屬不清，產(chǎn)權(quán)依據(jù)不足，金融不良資產(chǎn)的處置進(jìn)度與評(píng)估咨詢報(bào)告質(zhì)量的矛盾突出。

另外，部分學(xué)者則對(duì)目前的金融不良資產(chǎn)評(píng)估方法進(jìn)行了重點(diǎn)研究：宋雨舟、于倩［4］將評(píng)估方法定義為評(píng)定估算資產(chǎn)價(jià)值的技術(shù)手段，并重點(diǎn)分析了當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)主要運(yùn)用三種基本的評(píng)估方法，即成本法、市場(chǎng)法和收益法。張成文、王福和［5］具體分析了假設(shè)清算法在金融不良資產(chǎn)評(píng)估中的適用范圍、應(yīng)用及存在的問(wèn)題，并提出了相關(guān)優(yōu)化政策。李曉炎［6］探討了在金融不良資產(chǎn)評(píng)估業(yè)務(wù)中使用交易案例比較法時(shí)，如何采取優(yōu)化的措施來(lái)提高可操作性及評(píng)估精度，并從交易案例的選擇、交易案例的修正、比較調(diào)整因素的補(bǔ)充等方面進(jìn)行了分析。汪柏林［7］對(duì)德?tīng)柗品ㄔ诮鹑诓涣假Y產(chǎn)評(píng)估中的應(yīng)用前景、收斂性檢驗(yàn)的必要性進(jìn)行了討論，并對(duì)所選用的檢驗(yàn)方法進(jìn)行了分析。

綜上所述，國(guó)內(nèi)大部分學(xué)者都認(rèn)同對(duì)金融不良資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估的意義，但目前尚未在學(xué)術(shù)界形成權(quán)威且統(tǒng)一的價(jià)值評(píng)估方法，因此對(duì)金融不良資產(chǎn)的評(píng)估方法進(jìn)行研究具有一定的理論與實(shí)際意義。

二、金融不良資產(chǎn)評(píng)估方法的一種新思路

由于傳統(tǒng)的評(píng)估方法存在一定缺陷，本文嘗試從測(cè)算單戶金融不良資產(chǎn)回收率的角度對(duì)金融不良資產(chǎn)的價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，并使用多元回歸分析方法，通過(guò)建立經(jīng)驗(yàn)方程對(duì)具體案例進(jìn)行驗(yàn)證。

（一）基本理論假設(shè)

對(duì)金融不良資產(chǎn)進(jìn)行評(píng)估首先需確定影響價(jià)值實(shí)現(xiàn)的因素。本文假設(shè)：金融不良資產(chǎn)的價(jià)值與其回收率正相關(guān)，回收率越高，其相應(yīng)的價(jià)值也越高。影響資產(chǎn)價(jià)值的因素主要有：（1）債務(wù)人財(cái)務(wù)及經(jīng)營(yíng)狀況。債務(wù)人的財(cái)務(wù)狀況主要指其資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率及現(xiàn)金比率等財(cái)務(wù)指標(biāo)，債務(wù)人財(cái)務(wù)狀況越好，其還款的幾率越大；而債務(wù)人經(jīng)營(yíng)狀況的好壞又會(huì)直接影響其財(cái)務(wù)指標(biāo)，從而間接影響其還款。（2）債權(quán)方式。按債權(quán)擔(dān)保方式劃分，債權(quán)資產(chǎn)可分為信用債權(quán)、抵（質(zhì)）押債權(quán)、保證債權(quán)等三類(lèi)：信用方式債權(quán)其追償范圍為債務(wù)人的資產(chǎn)，因此價(jià)值相對(duì)要低；保證方式債權(quán)，債權(quán)追索擴(kuò)大，因此價(jià)值相應(yīng)要高；抵押方式債權(quán)，由于較其他債權(quán)人有特定的資產(chǎn)保障，且擁有一定的財(cái)產(chǎn)支配權(quán)和優(yōu)先受償?shù)臋?quán)利，其價(jià)值最高。（3）不良資產(chǎn)處置環(huán)境。影響不良資產(chǎn)處置的環(huán)境主要包括法律環(huán)境與市場(chǎng)環(huán)境。法律環(huán)境越完善，法律約束越嚴(yán)格，債務(wù)人逃廢債務(wù)的可能性越??；市場(chǎng)環(huán)境越優(yōu)越，金融不良資產(chǎn)變現(xiàn)渠道越多，資產(chǎn)回收比率越大。

根據(jù)以上分析，本文擬以單戶金融不良資產(chǎn)的回收率為因變量，債務(wù)人目前拖欠債權(quán)本息、所屬行業(yè)、所處區(qū)域、貸款用途、還款記錄、經(jīng)營(yíng)狀況、有無(wú)抵押／擔(dān)保措施、貸款五級(jí)分類(lèi)、有無(wú)法律訴訟作為自變量建立回歸方程。假設(shè)其線性回歸模型為：Y＝β0＋β1X1＋β2X2＋β3X3＋…βpXp＋μ，其中β0，β1，β2，β3，…，βp為p＋1個(gè)未知參數(shù)，即需要求取的回歸系數(shù)，Y為回歸方程的因變量，代表單戶資產(chǎn)的回收率，X1，X2，X3，…，Xp是p個(gè)解釋變量，代表影響該資產(chǎn)變現(xiàn)的各種因素。當(dāng)確定多元回歸線性方程后，我們即可求取在一定置信水平下的回歸系數(shù)，繼而對(duì)單戶資產(chǎn)的回收率進(jìn)行預(yù)測(cè)，并以此為根據(jù)確定該不良資產(chǎn)的價(jià)值。

（二）歷史數(shù)據(jù)搜集與處理

本文所搜集的不良資產(chǎn)信息均來(lái)自于中國(guó)信達(dá)資產(chǎn)管理公司湖南省、湖北省、廣東省分公司2013年商業(yè)銀行資產(chǎn)包收購(gòu)案例中真實(shí)數(shù)據(jù)，收購(gòu)債權(quán)真實(shí)，收購(gòu)過(guò)程公開(kāi)透明，不存在虛擬數(shù)據(jù)。同時(shí)，根據(jù)本文確定的回歸方程解釋變量，在選取數(shù)據(jù)時(shí)充分考慮了數(shù)據(jù)的相關(guān)性，避免相關(guān)性不明顯的數(shù)據(jù)作為回歸分析變量。所選取的案例數(shù)據(jù)如表1所示（由于篇幅限制，詳表略）：

表1 案例數(shù)據(jù)單位：萬(wàn)元

續(xù)表1

以上搜集的歷史數(shù)據(jù)未經(jīng)過(guò)加工處理，大部分信息并非數(shù)值型信息，因而難以直接使用，因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理前需進(jìn)行轉(zhuǎn)換。轉(zhuǎn)換思路如下：（1）貸款本息為非線性相關(guān)因素，在處理時(shí)取其自然對(duì)數(shù)；（2）企業(yè)所屬行業(yè)與所屬區(qū)域等變量接近正態(tài)分布，轉(zhuǎn)換方式為：轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)＝（原始數(shù)據(jù)－原始數(shù)據(jù)平均值）／原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差；（3）本文擬使用Eviews軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的回歸分析，故所處行業(yè)、所處區(qū)域、貸款用途、有無(wú)還款記錄、經(jīng)營(yíng)狀況、是否有抵押／擔(dān)保、是否訴訟以及五級(jí)分類(lèi)的數(shù)據(jù)必須轉(zhuǎn)換為數(shù)值分類(lèi)指標(biāo)，具體處理方式及結(jié)果分別如表2、表3所示：

表2 變量規(guī)范

表3 規(guī)范后初始數(shù)據(jù)（詳表略）

（三）處理后數(shù)據(jù)回歸分析

經(jīng)過(guò)處理后，本文數(shù)據(jù)基本符合進(jìn)行多元線性回歸的條件：（1）解釋變量X1，X2，X3，X4，X5…X10是非隨機(jī)的，且相互之間不具有多重共線性；（2）隨機(jī)干擾項(xiàng)μ具有零均值、同方差及不序列相關(guān)性；（3）解釋變量X1，X2，X3，X4，X5…X10與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)。我們采用普通最小二乘法，經(jīng)過(guò)eviews軟件處理后得到表4的交易案例回歸結(jié)果：

表4 交易案例回歸結(jié)果

從回歸的結(jié)果看，擬合優(yōu)度R2為0．5864，F(xiàn)值為3．1187。在95%的置信水平下，F(xiàn)值（3．1187）大于F0．05（10，22），因此回歸方程整體上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，且擬合效果較好。同時(shí)在95%置信水平下，t檢驗(yàn)值t0．025（22）＝2．074，由表5可以看到，除了X2、X4、X5、X10沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)外，其他解釋變量的t統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值都大于t0．025（22）＝2．074，即其他變量都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。這可能是由于貸款企業(yè)所屬行業(yè)、貸款用途、還款記錄與該貸款的五級(jí)分類(lèi)與貸款的回收率明顯不相關(guān)，或者以上變量已被其他變量解釋。為了提高回歸方程的準(zhǔn)確性，我們剔除以上因素后對(duì)案例數(shù)據(jù)重新回歸，回歸結(jié)果如表5所示：

表5 剔除無(wú)關(guān)變量后回歸結(jié)果

由表5可以看出，剔除顯著性不明顯的變量后，回歸方程的F值為43．74871，遠(yuǎn)大于其臨界值F0．05（6，26）＝2．47，且方程的擬合優(yōu)度上升為0．9408，這說(shuō)明剔除無(wú)關(guān)變量后，回歸方程的顯著性明顯提高。另一方面，所有解釋變量統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值都大于臨界值t0．025（26）＝2．056，因此所有的解釋變量都是顯著的。由此我們可以得到回歸方程：

得到回歸經(jīng)驗(yàn)方程后，在對(duì)單戶資產(chǎn)的初始數(shù)據(jù)按照上文處理后，即可帶入該經(jīng)驗(yàn)方程得到單戶資產(chǎn)i的預(yù)測(cè)回收率Yi，若該單戶不良資產(chǎn)金額為Mi，全部資產(chǎn)金額為M，我們即可預(yù)測(cè)全部資產(chǎn)的綜合回收率Y，且全部資產(chǎn)價(jià)值即由此便對(duì)單戶不良資產(chǎn)及整體資產(chǎn)包的價(jià)值進(jìn)行了初步估計(jì)。

三、結(jié) 論

本文從傳統(tǒng)金融不良資產(chǎn)評(píng)估方法的局限性出發(fā)，采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)多元線性回歸的方法，提出了估計(jì)單戶不良資產(chǎn)的回收率及整體資產(chǎn)包的綜合回收率，從而對(duì)資產(chǎn)包的價(jià)值進(jìn)行評(píng)估的方法，即資產(chǎn)包價(jià)值為為單戶不良資產(chǎn)回收率，Mi為單戶不良資產(chǎn)的金額。盡管不同類(lèi)型的金融不良資產(chǎn)具有不同的種類(lèi)和價(jià)值表現(xiàn)形式，但由于對(duì)不同的金融不良資產(chǎn)進(jìn)行估值時(shí)，其資產(chǎn)價(jià)值回收率都是需要考量的重要因素，故從資產(chǎn)回收率的視角來(lái)研究一般性的金融不良資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估問(wèn)題具有可行性。

采用該方法對(duì)金融不良資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估，優(yōu)勢(shì)在于：第一，采用此方法對(duì)于金融不良債權(quán)資產(chǎn)包，特別是信用債權(quán)資產(chǎn)包進(jìn)行，比傳統(tǒng)的成本法或交易案例比較法更為科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)，特別是在該資產(chǎn)評(píng)估對(duì)象為大宗對(duì)象且涉及大量復(fù)雜產(chǎn)權(quán)糾紛的情況下，與針對(duì)逐個(gè)評(píng)估對(duì)象進(jìn)行傳統(tǒng)評(píng)估的方法相比，可以極大地節(jié)約時(shí)間與成本；第二，對(duì)于非債券類(lèi)金融不良資產(chǎn)，采用此方法進(jìn)行價(jià)值評(píng)估，利用計(jì)量軟件來(lái)進(jìn)行定量分析，也可以避免交易案例比較法或?qū)＜掖蚍址ㄋ逃械闹饔^性與隨意性。

同時(shí)，此方法也存在相應(yīng)的弊端：首先，歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性與案例數(shù)量對(duì)評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性影響較大，對(duì)于評(píng)估機(jī)構(gòu)與人員來(lái)說(shuō)，運(yùn)用此方法通常要求其找到足夠多的、公開(kāi)市場(chǎng)交易的且滿足計(jì)量要求的樣本，而這通常需要耗費(fèi)大量的時(shí)間與精力；其次，回歸模型的構(gòu)建、經(jīng)驗(yàn)方程的建立以及計(jì)量過(guò)程中的變量與方程顯著性檢驗(yàn)，都涉及相關(guān)復(fù)雜的數(shù)理統(tǒng)計(jì)與運(yùn)算，通常需要借助相關(guān)計(jì)算機(jī)程序與計(jì)量軟件，單純依靠手工計(jì)算難度較大；最后，采用此方法對(duì)金融不良資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估，得到的不良資產(chǎn)回收率回歸分析結(jié)果為區(qū)間結(jié)果而非絕對(duì)確定結(jié)果，不能將其作為不良資產(chǎn)處置的唯一依據(jù)，而應(yīng)同時(shí)配合成本法、交易案例比較法等傳統(tǒng)評(píng)估方法確定金融不良資產(chǎn)的最終價(jià)值，否則容易加大處置風(fēng)險(xiǎn)。

［1］秦璟．資產(chǎn)評(píng)估方法的選擇與資產(chǎn)評(píng)估結(jié)果合理性［J］．東岳論叢，2013（3）：181－185．

［2］李躍．金融不良資產(chǎn)評(píng)估問(wèn)題及對(duì)策研究［J］．國(guó)際商務(wù)財(cái)會(huì)，2009（9）：34－35．

［3］譚小蓓．關(guān)于我國(guó)金融不良資產(chǎn)評(píng)估若干問(wèn)題的思考［J］．企業(yè)家天地下半月刊（理論版），2009（2）：46－47．

［4］宋雨舟，于倩．淺析金融不良資產(chǎn)評(píng)估方法［J］．才智，2009（25）：170．

［5］張成文，王福和．假設(shè)清算法在金融不良資產(chǎn)評(píng)估中的應(yīng)用［J］．遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2006（3）：270－272．

［6］李曉彥．優(yōu)化交易案例比較法在金融不良資產(chǎn)評(píng)估中的應(yīng)用研究［J］．企業(yè)導(dǎo)報(bào)，2011（11）：57－58．

［7］汪柏林．采用德?tīng)柗品ㄔu(píng)估金融不良資產(chǎn)時(shí)的收斂性檢驗(yàn)［J］．中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估，2006，（7）：36－41．

A Research on Non-Performance Loan Evaluation Methods

JIN Fa-qi，LIU Cai-hong
（School of Business，Central South University，Changsha 410083，China）

The evaluation of non-performance loans（NPLs）hasmade considerable progress in China and plays a vital role in disposing NPLs and achieving business objectives．Due to the particularity of NPLs，its value assessment ismore complicated than general assetassessment．Besides，the traditional valuationmethods of NPLs have defects．From the perspective of asset recovery rate and by adopting multiple regression model，this paper proposes methods for evaluating the value of asset packages based on non-performance asset recovery rate．

non-performance loans；evaluation method；multiple regression

F832．1

A

1008－2670（2014）05－0021－05

（責(zé)任編輯 高 瓊）

2014－03－12

國(guó)家創(chuàng)新群體科學(xué)基金“復(fù)雜環(huán)境下不確定決策的理論與應(yīng)用研究”（71221061）。

金發(fā)奇，男，湖南長(zhǎng)沙人，博士，中南大學(xué)商學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師，研究方向：中小企業(yè)融資與公司金融、貨幣金融理論、銀行經(jīng)營(yíng)與管理；劉彩虹，女，山東濟(jì)南人，中南大學(xué)商學(xué)院碩士研究生，研究方向：銀行經(jīng)營(yíng)與管理。