張志強
(中國人民大學 商學院,北京 100872)
財務和金融活動通過投資和融資決策引導資源流向、支持經(jīng)濟發(fā)展,也就是通過創(chuàng)新推動理論的發(fā)展,應用理論提升決策的科學性和合理性。投資和融資決策的根本依據(jù)是資產價值,計算資產價值的基本方法是折現(xiàn)現(xiàn)金流(DCF)方法,而貼現(xiàn)率是應用DCF方法的關鍵變量。因而貼現(xiàn)率在財務和金融以至經(jīng)濟活動中扮演著核心和重要的角色。比如,投資決策中公認最合理的凈現(xiàn)值(NPV)方法,其合理性即以正確估計貼現(xiàn)率為前提。
資本資產定價旨在探討各種資本的合理價格,也就是各種資本資產的合理收益率或貼現(xiàn)率。所謂資本資產,具體表現(xiàn)為債務資本、股權資本以及總資本。債務資本從投資者角度看也就是債權,如果債權人是銀行則為貸款;股權資本包括上市公司的股票和非上市公司的股權;總資本則是公司中債務資本與股權資本之和。因此,資本資產定價在財務和金融領域居于核心地位,相關研究受到理論和實務界普遍重視。
資本資產定價問題至今沒有得到解決,具體表現(xiàn)為無法恰當考慮風險以確定各種資本資產的貼現(xiàn)率,而且存在偏頗和錯誤認識。張志強等[1]考慮全部風險的資本資產定價模型(ZZ CAPM)在這方面有所創(chuàng)新,成為本文研究的理論基礎;另外,最優(yōu)資本結構研究方面的突破提供了ZZ破產成本模型[2],成為本文研究的得力工具?;谶@兩個基礎性突破,經(jīng)過嚴謹?shù)倪壿嫼投客茖В疚牡贸隽藗鶆召Y本、總資本和股權資本的三個貼現(xiàn)率模型。
本文的貼現(xiàn)率模型用兩種不同的推導方法相互印證,體現(xiàn)出嚴謹性和科學性。而且,所得到的模型都是封閉解,便于實踐中應用。這三個貼現(xiàn)率模型彌補了財務和金融的理論斷層,有原創(chuàng)性貢獻。這種根本性的理論突破意味著廣泛的應用價值,現(xiàn)實中各種投融資問題,包括銀行、保險、證券、價值評估等實務領域的核心業(yè)務,都可以借助這些模型提升分析與決策的科學性與合理性。
夏普CAPM(1964)[3]發(fā)表之后,學術領域掀起了用市場數(shù)據(jù)檢驗資本資產定價模型的熱潮。有的數(shù)據(jù)檢驗結果與模型相符,有的數(shù)據(jù)檢驗結果與模型不相符。于是,有些學者嘗試增加模型中的系數(shù)的個數(shù),將模型擴展為多因素模型,以獲得更好的解釋市場數(shù)據(jù)的能力。較早的有羅斯(1976)提出的套利定價理論(APT)[4]。APT認為,股票的收益受到兩類變量的影響,第一類是宏觀經(jīng)濟的影響,具體會有若干影響變量;第二類是公司相關事件的影響,通常歸結為噪音因素。選定影響變量即自變量,基于一套數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,每個變量賦予系數(shù)并加入常數(shù)項,就可以得到APT的具體模型。
受APT的啟發(fā),學術領域熱衷于尋找新的影響因素,這種努力持續(xù)到現(xiàn)在。如Urteaga等[5]研究了行業(yè)之間波動率風險溢價的差異,Maio(2016)[6]研究了行業(yè)間收益差異對股權風險溢價的影響,Luo等[7]研究了股票期望收益與未來波動性的關系。在這類研究中,較為突出的是法瑪和弗倫奇的研究。他們發(fā)現(xiàn)上市公司的市值、賬面市值比、市盈率可以更好地解釋美國股票收益率的差異,并發(fā)表了Fama-French三因子模型(1993)[8]。后來又加入盈利性和投資兩個因素,發(fā)表了五因子模型(2015)[9]。最近,法瑪?shù)萚10]又用北美、歐洲和亞太地區(qū)的數(shù)據(jù)對其五因子模型進行了測試,得出模型在不同地區(qū)的適用性差異。三因子模型在證券投資領域有重要影響,有不少追隨研究,較新的研究如Clarke等(2017)[11]。
中國學者也積極參與到資本資產定價的研究中。楊朝軍等[12]對上海股票市場研究發(fā)現(xiàn),股本規(guī)模、可流通股占總股本的比例、凈資產收益率和成交量也是影響股票收益的重要因素。何治國(2001)[13]研究發(fā)現(xiàn),市盈率倒數(shù)(E/P)和賬面/市值價值比(BV/MV)也對股票收益有很強的解釋能力。類似地,賈權等[14]研究發(fā)現(xiàn),股票系數(shù)與其收益率呈現(xiàn)負相關關系,而流通市值、市盈率、賬面/市場價值的比率對于收益率也有很強的解釋能力。吳世農等[15]研究發(fā)現(xiàn),中國股市存在顯著的“價值效應”,期望收益與公司規(guī)模呈反向關系。陸靜等[16]以及陳清等[17]研究中國股市流動性與股票預期收益的關系,構建了流動性調整下的CAPM 模型(LCAPM)。朱順泉(2010)[18]基于上交所數(shù)據(jù)分析得出,市場平均超額收益率與系統(tǒng)風險之間存在正相關關系,與非系統(tǒng)風險不存在顯著的線性關系,基本符合標準形式的CAPM。張矢的等[19]構建了“未充分分散投資下的資本資產定價模型”,并且基于中國A 股市場數(shù)據(jù)的檢驗,初步顯示出模型的有效性。田存志等[20]總結了國外關于股票市場及其特征的研究,王化成等[21]探討了企業(yè)戰(zhàn)略差異與權益資本成本的關系。
可以理解,貼現(xiàn)率是有關投融資決策的標準和依據(jù);作為標準或依據(jù),應該有唯一性和正確性。因此,貼現(xiàn)率的研究是要樹立標準,而不是描述或解釋現(xiàn)象??上?,CAPM之后的研究往往忽略了這一點,想通過市場數(shù)據(jù)驗證模型或通過模型解釋現(xiàn)象;而市場數(shù)據(jù)雖然有客觀性,但卻沒有唯一性和正確性。即便模型得到(某套)數(shù)據(jù)的驗證,也不代表模型有普適性,更不代表有唯一性和正確性。近年來,也有學者產生過懷疑,如Fabian等[22]以及Li(2017)[23]等。
研究方向的偏差加上其他原因,導致貼現(xiàn)率問題至今沒有得到解決,貼現(xiàn)率的確定也存在一些誤解或錯誤。一個表現(xiàn)是,按照流行的理解,貼現(xiàn)率在概念上混同為資本成本。因此,一種流行的方法是按照資本的機會成本或加權平均成本確定貼現(xiàn)率。機會成本是另一個項目的(預期)收益率,與考察或評估項目的風險不相關;而公司資本的加權平均成本在任何決策時點只有一個,顯然無法分別匹配若干備選項目的風險。
另一個表現(xiàn)是,按照流行的模型,估計貼現(xiàn)率時只考慮系統(tǒng)風險,而不是全部風險。在夏普CAPM之前,沒有一個可以與投資對象風險相聯(lián)系的貼現(xiàn)率模型。但業(yè)內公認,貼現(xiàn)率應該與投資風險相聯(lián)系;而且應該包含時間補償和風險補償。夏普的CAPM恰好有“無風險利率+風險補償率”的合理結構,其中,無風險利率代表對時間延遲的補償,風險補償率代表對投資風險的補償。因此,模型一經(jīng)問世,便引起轟動,學界和業(yè)界都爭相學習、傳播和應用。后來,夏普也因為這個成果獲得諾貝爾獎。夏普CAPM為:
ri= r +i(rm-r)
(1)
其中,ri為第i種證券的合理收益率,自然也是第i種證券的適用貼現(xiàn)率。
r為無風險利率,按照慣例,可以按照同樣期限的國債收益率來確定。
rm為市場所有證券平均的收益率。因而,(rm-r)代表市場平均的風險補償率,而i(rm-r) 代表第i種證券的風險補償率。
但此后不久人們就發(fā)現(xiàn),該模型有一個致命的缺陷,就是只考慮了系統(tǒng)風險,而假定非系統(tǒng)風險因為組合投資而完全分散掉。也就是說,夏普CAPM只考慮了系統(tǒng)風險的補償。這意味著,式(1)所表達的是“貼現(xiàn)率=無風險利率+系統(tǒng)風險補償率”,或者“貼現(xiàn)率=無風險利率+部分風險補償率”。
只考慮系統(tǒng)風險也就是沒充分考慮風險,或低估了風險。因此,運用夏普CAPM計算(某項目或資產的)貼現(xiàn)率,并據(jù)以進行決策就違背了決策的謹慎原則。而且在現(xiàn)實中,實業(yè)投資往往是單一或少數(shù)項目的投資,很少有風險分散的效果。即便在證券投資領域,也很難達到充分分散風險的程度,沒有投資可以完全不承擔非系統(tǒng)風險。這意味著,夏普CAPM作為貼現(xiàn)率模型,既缺乏理論上的合理性,也不符合決策的實際情況。
為理論上自圓其說,對于夏普CAPM的缺陷,學術界有若干解釋。比如,一種解釋是,因為理論上公司的股東可以通過分散投資而將非系統(tǒng)風險完全分散掉,所以市場只承認系統(tǒng)風險;即使公司投資某項目冒了全部風險,市場也只補償系統(tǒng)風險。不難明白,在投資決策中,問題不是市場給予多少風險補償,而是管理者或決策者究竟需要考慮全部還是部分風險做出決策。顯然,無論市場給不給全部補償,都應該考慮全部風險,而不是視而不見地只考慮系統(tǒng)風險就做出投資決策。
貼現(xiàn)率在財務和金融中居于核心和不可或缺的地位。夏普CAPM之后,關于貼現(xiàn)率的研究并沒有停止,近年來如Smith[24]、Straehl[25]等。但多數(shù)研究存在理解上的偏差,沒有充分理解財務和金融學科面向未來的決策特性,專注或側重于解釋過去的現(xiàn)象,因此也就一直沒有發(fā)現(xiàn)或建立更全面考慮風險的貼現(xiàn)率模型。在這種情況下,實踐只能原地踏步,Berk等[26]的研究也證實了這一點。
張志強等[2]糾正了破產成本概念理解和計量方法的錯誤,推導出了破產成本模型,進而推導建立了最優(yōu)資本結構模型??梢岳斫?,其中破產成本模型提供了計量破產風險影響的定量方法,從而有希望為確定債務資本的貼現(xiàn)率提供工具。
張志強等[1]糾正了有關貼現(xiàn)率與資本成本概念上的混亂,推導建立了考慮全部風險的資本資產定價模型(ZZ CAPM)。這是夏普CAPM以來貼現(xiàn)率研究的新突破;同時,這也許預示著貼現(xiàn)率研究全面突破的開始。有了正確的概念基礎和基本的定量基礎,就有了在概念和定量上全面推進貼現(xiàn)率確定理論與方法的希望。
ZZ CAPM考慮全部風險計算總投資的貼現(xiàn)率,現(xiàn)實中的投資具體化為股權、債權以及總投資??梢岳斫?,同一投資對象(如一家公司)的股權、債權以及總投資的貼現(xiàn)率應該不同,因為投資者所冒的風險不一樣。所以,貼現(xiàn)率的確定最終應該具體落實到股權、債權以及總投資的貼現(xiàn)率模型上。
1974年,Merton就探討了債務資本的合理收益率或適用貼現(xiàn)率[27]。然而,這個研究的理論與應用價值一直沒有得到足夠的認識和探討。我們研究發(fā)現(xiàn),基于ZZ破產成本探討債務資本的貼現(xiàn)率,在概念和邏輯上更便于理解和推導。
破產成本與資本結構決策相聯(lián)系。學術研究之所以至今沒能解決最優(yōu)資本結構問題,關鍵原因之一是沒能跨越破產成本定量這個障礙。張志強等[2]取得了研究突破,推導出了破產成本模型,進而推導建立了最優(yōu)資本結構模型。ZZ破產成本模型為:
BC=XN(-d2)-SN(-d1)
(2)
式(2)中,BC 代表破產成本;S代表公司目前價值;X代表企業(yè)債務的本金,按照研究慣例,它也是債務的現(xiàn)值;N(-d2)和N(-d1)分別代表標準正態(tài)分布中變量值取-d2和-d1時的累積概率。其中,d1和d2可分別按式(3)和(4)求得。
(3)
(4)
不考慮交易成本,債務資本投資的合理收益率即是債務資本的貼現(xiàn)率,應該也是貸款的合理利率。用X表示無風險債務的當前價值;在考慮風險的情況下,設c為債務的年風險補償率;T為債務到期時間,則有風險債務的價值為Xe-cT。另一方面,有風險債務的價值等于相應無風險債務的價值減去破產成本。因此:
Xe-cT= X-[XN(-d2)-SN(-d1)]
(5)
根據(jù)式(5)不難求得風險補償率c。
e-cT=1-[N(-d2)-(S/X)N(-d1)]
=1-N(-d2)+(S/X)N(-d1)
=N(d2)+(S/X)N(-d1)
上式兩邊取自然對數(shù),則有,
-cT=ln{N(d2)+(S/X)N(-d1)}
(6)
公司的債務比率可以定義為L=X/S,則S/X=1/L,從而,
c=-ln[N(d2)+N(-d1)/L]/T
(7)
其中,對照式(3)和(4),
(8)
(9)
式(7)即是由ZZ破產成本模型推導出來的貸款或債務資本的風險補償率模型。在此基礎上,加上無風險利率,就是債務資本的貼現(xiàn)率模型,為方便區(qū)別和稱謂,不妨稱為ZZ債務資本貼現(xiàn)率模型,也可以稱為ZZ貸款利率模型[28]。即:
y=r-ln[N(d2)+N(-d1)/L]/T
(10)
根據(jù)式(8)、(9)和(10),債務資本的貼現(xiàn)率取決于無風險利率r、債務期限T、公司價值波動率以及公司債務比率L四大因素。
可喜的是,1974年Merton推導出的債務資本風險補償率模型與式(7)完全一致[6],只不過當時沒有ZZ破產成本模型,推導過程更為復雜難懂。應該明白,嚴格邏輯可以跨越時空而成立,不會隨時間、地點、條件而不同。所以經(jīng)由不同邏輯過程得到同樣結論是最難得也是最有說服力的證明,可以看作是最終證明,因為這說明結論有唯一性和正確性。由此判斷,ZZ債務資本貼現(xiàn)率模型的正確性已經(jīng)得到證實。
代入典型數(shù)據(jù)可以測試ZZ債務資本貼現(xiàn)率模型。如,假設無風險利率、債務到期時間和公司價值波動率分別為r=4%、T=5、=26%。當公司負債率即債務資本占公司總價值的比率分別為40%、50%、60%、70%、80%、90%時,根據(jù)模型計算,債務資本的貼現(xiàn)率分別為4.44%、4.93%、5.59%、6.38%、7.26%、8.21%。隨著公司負債率的增加,違約風險逐漸增大,債務資本的貼現(xiàn)率也逐步上升,初步說明模型有合理性。
中國銀行業(yè)利率市場化政策已經(jīng)到位,這意味著銀行業(yè)競爭的加劇,對銀行的定價能力提出了新的挑戰(zhàn)。由于銀行貸款即是公司的債務,ZZ債務資本貼現(xiàn)率模型顯然可以應用于銀行貸款利率的確定,這個模型在銀行貸款決策上的應用還有若干問題值得探討[28]。
張志強等運用期權定價方法[1,29],推導得出了考慮全部風險的資本資產定價模型,即全風險貼現(xiàn)率模型或ZZ CAPM。模型的形式為:
(11)
經(jīng)過數(shù)年探討,我們又找到新的推導方法,即由ZZ債務資本貼現(xiàn)率模型推導ZZ CAPM,而且這個推導過程更為簡單,ZZ CAPM的正確性因此也得到證實。
一般認為,在總資本中,債務資本承擔較小的風險,而股權資本承擔較大的風險。其實,這個結論是就單位資本而言的。就全部資本而言,隨著債務資本比率的增加,債務資本承擔的總風險將越來越大。到極端情況,即債務資本比率達到100%時,必然是全部風險都落到債務資本上。這種情況下債務資本也就是總資本,而債務資本的合理收益率也就是總資本的合理收益率。換言之,令債務比率L=100%,基于式(8)-(10),就應該得到總資本的合理收益率或貼現(xiàn)率。
根據(jù)式(8)和式(9),當L=100%時,lnL=0,因而,
(12)
將式(12)以及L=100%代入式(10),則有
y =r-ln[N(d2)+N(-d1)/L]/T
=r-ln[N(d2)+N(-d1)]/T
(13)
不難看出,式(13)所表達的正好是ZZ CAPM即式(11)。與原推導[5]相比,新推導簡單很多。當然,原推導并不作廢,兩個推導正好可以相互印證;而且原推導過程中得到的風險當量、確定當量以及約當系數(shù)模型都是難得且有理論和應用價值的成果。
前面已經(jīng)推導出了債務資本和總資本的貼現(xiàn)率模型,而且都有兩種推導方法相互印證。在此基礎上,如果總資本的貼現(xiàn)率等于股權資本貼現(xiàn)率與債務資本貼現(xiàn)率的加權平均數(shù),就可以根據(jù)這三者關系求解股權資本的貼現(xiàn)率了。既然總風險由股權人(股東)和債權人分擔,可以認為,無論股權和債務資本的風險如何變化,它們的和即為總風險。根據(jù)貼現(xiàn)率與風險相對應,總風險補償率就應該等于股權資本和債務資本風險補償率的加權平均數(shù),從而總貼現(xiàn)率就應該等于股權資本和債務資本貼現(xiàn)率的加權平均數(shù)。
進一步,隨著債務比率的變化,總風險進而總貼現(xiàn)率是否保持不變呢?如果總貼現(xiàn)率保持不變,則意味著公司或資產總價值不變,即資本結構不影響公司或資產價值。也許有人認為這個問題已經(jīng)得到解答,即MM模型I證明了資本結構不影響公司價值。但是,MM模型I的假設前提明顯不符合實際,其中關鍵假設是沒有公司所得稅也沒有破產風險。從解決難題的需要考慮,這樣的假設無可厚非,因為只有先簡化前提才有可能有所發(fā)現(xiàn)。但基于這樣的假設推出的結論不是最終結論,不能直接應用。
根據(jù)張志強等[2]的研究,公司的確存在最優(yōu)資本結構,但通過優(yōu)化資本結構獲得的價值增值非常有限。就正常公司而言,債務資本的利弊即節(jié)稅收益和破產成本的價值都很小,兩者相互抵消后,對公司價值的凈影響就微乎其微了。從數(shù)量上講,與零負債的情況相比,多數(shù)公司通過優(yōu)化資本結構獲得的價值增值不到公司價值的1%。
既然正常情況下資本結構對公司價值的影響微弱,實際決策又有非精確性,這種微弱的影響在推導中就可以忽略不計。因此,可以假定資本結構不影響公司價值;進而可以假定,總資本的貼現(xiàn)率保持不變且等于股權資本與債務資本貼現(xiàn)率的加權平均數(shù)。
用k表示總資本貼現(xiàn)率,ke表示股權資本貼現(xiàn)率,kd表示債務資本貼現(xiàn)率。根據(jù)上面的分析,k為ke和kd的加權平均數(shù)。設kd的權重為L,則ke的權重為(1-L)。kd即為前面ZZ債務資本貼現(xiàn)率模型中的y。因此有:
k=(1-L)ke+Lkd
(14)
ke=(k-Lkd) / (1-L)
(15)
將式(10)和(11)代入式(15),
(16)
式(16)即是求股權資本合理收益率或貼現(xiàn)率的模型,可以稱為ZZ股權資本貼現(xiàn)率模型。其中,d1和d2可按式(8)和(9)計算。
可以看出,ZZ股權資本貼現(xiàn)率模型也是一個封閉解,有無風險利率加風險補償率的完美結構,只是風險補償率的表達略微復雜一些;模型顯示,股權資本的貼現(xiàn)率或合理收益率與公司債務比率正相關,即會隨著公司負債率的提高而提高。
考慮風險確定貼現(xiàn)率是財務和金融理論的核心,相關理論進展意味著對許多問題的理解和決策都可以得到大幅度的改進。下面用一個投資決策的例子演示一下本文的模型對財務和金融問題的解答和解決能力。
例:三個投資主體角度的凈現(xiàn)值計算
傳統(tǒng)上投資決策最合理的標準是凈現(xiàn)值,即凈現(xiàn)值大于零可以投資。但有關計算往往得到單一的凈現(xiàn)值。在人們的想象中,它是項目總體的凈現(xiàn)值。其實,凈現(xiàn)值可以也應該分別從項目整體以及股權和債務資本投資者角度計算。目前業(yè)界流行的算法,沒有區(qū)分這些角度,只不過是一個籠統(tǒng)或角度不清的凈現(xiàn)值。可以理解的是,之所以會有角度不清的計算,原因之一是沒有方法確定各個投資主體的適用貼現(xiàn)率?,F(xiàn)在,有了三個ZZ貼現(xiàn)率模型,區(qū)分投資主體計算凈現(xiàn)值就具備可行性了。
假設Y項目初始投資為300萬元,投資當年就可運營獲利,預計壽命周期10年內的息稅前收益如表1所示。壽命周期內每年計提折舊20萬元,壽命周期結束時項目無殘值。已知資本市場上10年期的年無風險利率為4%,項目收益率波動率估計為20%。初始投資的300萬元中,銀行貸款為120萬元,股權資本為180萬元。公司根據(jù)項目現(xiàn)金流量情況,與銀行商定貸款期限為7年,利率為8.8%,每年年末付息,到期還本,不再續(xù)借新債。該項目的適用所得稅率為25%。另外,假定該項目自負盈虧,不牽扯公司其他項目。請評價該項目投資的可行性,并進一步分別從銀行和股東角度評價其投資的可行性。
根據(jù)前面提供的信息,列表計算債務、股東和整個項目角度的凈現(xiàn)值,如表2所示。
表1 Y項目收益期望值(單位:萬元)
表2 Y項目收益期望值與現(xiàn)值(除貼現(xiàn)率外,單位:萬元)
注:CF指現(xiàn)金流量。在最后三年即第8、9、10年,因為銀行貸款的本息已經(jīng)全部歸還,支持該項目的資本全部為股權資本。因此,股權資本的適用貼現(xiàn)率與全部資本相同。
表2最后三行為債務、股權和總資本各年現(xiàn)金流量的現(xiàn)值;各自加總得到債務、股權和總資本投資收益的總現(xiàn)值分別為153.11萬元、337.99萬元、491.96萬元;各自減去初始投資(120萬元、180萬元和300萬元)得到債務、股權和總資本角度的投資凈現(xiàn)值分別為33.11萬元、157.99萬元、191.96萬元。由于從銀行、股東和項目整體角度看,投資的凈現(xiàn)值都大于0,所以,各投資主體都可以獲得價值增值,項目可行。
這里,債務、股權角度的投資凈現(xiàn)值之和不等于總資本角度的凈現(xiàn)值,有約0.86萬元的差異。造成這個差異的主要原因是,總資本貼現(xiàn)率是債務資本和股權資本貼現(xiàn)率的加權平均數(shù),其中的權重應該是市場價值下的權重,但按市場價值計算權重又牽扯到若干細節(jié)問題,此處就簡單取賬面價值比重作為權重了。
總資本以及股權和債務資本的貼現(xiàn)率一直是財務和金融領域的難題。本文在理清相關概念的基礎上,得出了三個資本資產定價模型,對貼現(xiàn)率難題進行了全面透徹的解答??梢钥闯?,這些模型至少有三方面的優(yōu)勢:(1)從模型的形式到模型中的變量,都經(jīng)過嚴謹邏輯推理得出,極少有作者的“設計”或“假設”,排除了主觀因素的影響。(2)三個模型基于同一起點即破產成本,在邏輯上相互貫通;推導過程都有兩種方法相互印證,可以確保模型的確定性、唯一性和正確性。(3)模型的推導過程簡單,最終形式都是封閉的模型,便于理解、學習和應用。應用這些模型,企業(yè)的投融資決策分析,銀行的貸款決策以及有關保險、擔保、證券和價值評估的從業(yè)實踐,都可以進行更為科學合理的計算、分析,得到更為可靠的結論。
十九大后我國經(jīng)濟和金融改革將進一步向縱深發(fā)展,本文關于資本資產定價的探討發(fā)現(xiàn)至少可以在以下幾個方面起到推動作用。
(1)商業(yè)銀行可以借助ZZ債務貼現(xiàn)率模型改進貸款審批和利率確定決策。利率市場化改革在宏觀政策上已經(jīng)到位,但微觀實體還習慣于原來的做法,多數(shù)銀行沒有理論上過關的貸款審批和利率確定模型。深入研究可以發(fā)現(xiàn),在增量意義上應用ZZ債務貼現(xiàn)率模型,既可以得出合理的貸款利率,又可以得出合理的審批界限,有助于銀行的貸款決策,目前主觀加經(jīng)驗的決策標準很難達到這樣的合理性與精準性。
(2)投資銀行也可以借助ZZ債務貼現(xiàn)率模型改進債券產品設計和利率確定,有關債券利率、期限等要素的設計,都可以從該模型中找到理論依據(jù)。證券公司以及有關基金可以借助ZZ股權和總資本貼現(xiàn)率模型優(yōu)選股票和優(yōu)化投資組合,因為貼現(xiàn)率代表合理收益的標準,以此為標準,將更容易從風險收益權衡的角度判斷各個證券的優(yōu)劣。
(3)各種工商業(yè)企業(yè)可以在戰(zhàn)略調整、投資融資活動中應用本文的貼現(xiàn)率模型更好地進行事先評估。比如,可以更正原來凈現(xiàn)值計算的錯誤,分別從項目總體以及股權和債權投資者角度評估投資的可行性,增加投資評估結果的信息含量并增加信息的透明度,從而提高決策的正確性,促進資本和資源在行業(yè)之間的流動和合理配置。
(4)政府監(jiān)管可以利用本文的貼現(xiàn)率模型改進項目審批等方面的標準,從而更好地把控資源的流向和更好地發(fā)揮市場機制的正面作用,在提升宏觀調控精準度的同時,增強微觀主體的活力。西方國家一直討論不清楚從長期政策考慮貼現(xiàn)率應該遞增、遞減還是不變[30],ZZ CAPM對這個問題做了清晰明確的解答,即貼現(xiàn)率在長期中應該遞減;而且這個遞減的下限為無風險利率。
(5)擔保公司和保險公司可以利用ZZ破產成本模型改進產品設計與定價,也可以借助這些模型開發(fā)新產品。制約金融創(chuàng)新的重要瓶頸往往是定價能力問題。中國擔保公司和保險公司的基本定價方法是行業(yè)慣例和經(jīng)驗統(tǒng)計,缺少專業(yè)理論與方法的支撐,沒有在長期實踐中培養(yǎng)起定價能力。包括ZZ破產成本模型在內的有關模型可以支持或輔助有關風險的定價,在擔保公司和保險公司的應用潛力巨大。
(6)各類金融公司都可以借助本文的貼現(xiàn)率模型建立更為科學合理的業(yè)績評價標準,從而改進業(yè)績考核,因為貼現(xiàn)率即是與風險相匹配的合理收益率。依據(jù)這樣的標準評價有關金融工作的業(yè)績,必然有助于評價的合理性與公平性,從而才能真正發(fā)揮業(yè)績考核促進業(yè)務發(fā)展,增強微觀單位活力的作用。
參考文獻:
[1]張志強, 俞明軒. 貼現(xiàn)率與資本成本:如何確定貼現(xiàn)率[J]. 財經(jīng)問題研究,2014(12):11-17.
[2]張志強,肖淑芳. 節(jié)稅收益、破產成本與最優(yōu)資本結構[J]. 會計研究,2009(4):47-55.
[3]William F. Sharpe. Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk [J]. Journal of Finance, September 1964, 19(3): 425-442.
[4]Stephen A. Ross. The arbitrage theory of capital asset pricing [J]. Journal of Economic Theory, 1976, 13(3): 341-360.
[5]Ana González-Urteaga, Gonzalo Rubio. The cross-sectional variation of volatility risk premia [J]. Journal of Financial Economics, 2016, 119(2): 353-370.
[6]Paulo Maio. Cross-sectional return dispersion and the equity premium[J]. Journal of Financial Markets, 2016, 29: 87-109.
[2]Xingguo Luo, Jin E. Zhang. Expected stock returns and forward variance [J]. Journal of Financial Markets, 2017, 34: 95-117.
[8]Eugene F Fama, Kenneth R French. Common risk factors in the returns on stocks and bonds [J]. Journal of Financial Economics, 1993, 33(1): 3-56.
[9]Eugene F Fama, Kenneth R. French. A five-factor Asset pricing model [J]. Journal of Financial Economics, 2015(116): 1-22.
[10]Eugene F Fama, Kenneth R. French. International tests of a five-factor asset pricing model [J]. Journal of Financial Economics, 2017, 123: 441-463.
[11]Roger Clarke, Harindra de Silva, Steven Thorley. Fundamentals of efficient factor investing [J]. Financial Analysts Journal, 2016, 72(6): 9-26.
[16]楊朝軍, 邢 靖.上海證券市場CAPM實證檢驗[J]. 上海交通大學學報,1998(3):59-64.
[17]何治國.中國股市風險因素實證研究[J]. 經(jīng)濟評論,2001(3):81-85.
[14]賈 權, 陳章武.中國股市有效性的實證分析[J]. 金融研究,2003(7):86-92.
[15]吳世農, 許年行.資產的理性定價模型和非理性定價模型的比較研究——基于中國股市的實證分析[J]. 經(jīng)濟研究,2004(6):105-116.
[16]陸 靜, 李東進.基于流動性風險的證券定價模型及其實證研究[J]. 中國軟科學,2005(12):145-150.
[17]陳 青, 李子白.我國流動性調整下的CAPM 研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,2008(6):66-78.
[18]朱順泉.資本資產定價模型CAPM 在中國資本市場中的實證檢驗[J]. 統(tǒng)計與信息論壇,2010(8):95-99.
[19]張矢的, 高明宇, 吳 斌.未充分分散投資下的資本資產定價模型:基于中國A 股市場的實證檢驗[J]. 管理評論,2014(10):24-37.
[20]田存志, 程富強, 付 輝.關于金融市場長記憶性研究的若干爭論[J]. 經(jīng)濟學動態(tài),2016(6):141-150.
[21]王化成, 張修平, 侯粲然, 等.企業(yè)戰(zhàn)略差異與權益資本成本——基于經(jīng)營風險和信息不對稱的中介效應研究[J]. 中國軟科學,2017(9):99-113.
[22]Fabian Baetje, Lukas Menkhoff. Equity premium prediction: Are economic and technical indicators unstable [J]? International Journal of Forecasting, 2016, 32(4): 1193-1207.
[23]Jiahan Li, Ilias Tsiakas. Equity premium prediction: The role of economic and statistical constraints [J]. Journal of Financial Markets, 2017, 36: 56-75.
[24]Simon C. Smith. Equity premium estimates from economic fundamentals under structural breaks [J]. International Review of Financial Analysis, 2017, 52: 49-61.
[25]Philip U Straehl, Roger G Ibbotson. The long-run drivers of stock returns: Total payouts and the real economy [J]. Financial Analysts Journal, 2017, 73(3): 32-52.
[26]Jonathan B Berk, Jules H van Binsbergen. How do investors compute the discount rate? They use the CAPM [J]. Financial Analysts Journal, 2017, 73(2): 25-33.
[27]Robert C Merton. On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates [J]. Journal of Finance, 1974, 29(2): 449-470.
[28]張志強.貸款定價的基本模型[J]. 中國資產評估,2017(4):26-30.
[29]Fischer Black, Myron Scholes. The pricing of options and corporate liabilities [J]. Journal of Political Economy, 1973, 81(3): 637-654.
[30]劉昌義, 何 為. 不確定條件下的貼現(xiàn)理論與遞減貼現(xiàn)率[J]. 經(jīng)濟學家,2015(3)65-73.