不良资产详细价值评估体系详细教程

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来源丨不良资产指南

假设清算方法
假设清算法是指一种基于成本法的不良资产估值方法。该方法假设待收回资产的债务人已进入清算偿还状态，通过企业全部资产变现，以变现后的价值为基础，按照债权的偿还顺序，计算债权可能的收回价值或收回率。
由于假设清算法主要用于计算资产的变现价值，因此在评估破产清算中债务人的追偿价值时具有较高的评估精度。假设清偿法顾名思义，是一种建立在假设基础上的方法。对于未进入清算程序的企业，该方法所涉及的无效资产、无效负债、优先偿还债务和优先偿还费用的确认和具体金额是通过假设得出的，与企业的实际情况有所不同。同时，该方法未考虑企业持续经营对债权价值的影响，可能导致估值结果与实际价值存在较大误差。它不能准确地评估待评估资产的处置价值，因此在很多情况下，它只能衡量债权价值下限的标准和参考，而不能直接作为处置定价的依据。
信用评价方法
信用评估方法是一种基于指标分析的不良贷款评估方法。一般是根据被评估债务人的财务指标和非财务指标来计算。该指标体系用来衡量企业的信用状况，并给出相应的信用等级。最后，用损失系数来计算需要估计的不良资产变现率，这是一种估值方法。
由于信用评价方法的基本计算信息来源于负债企业的财务报表，对于仍能维持正常经营、利用未来收益偿还债务、财务信息相对规范的负债企业具有较好的估值准确性，但对于需要处置部分资产偿还债务的破产、关闭、半封闭企业缺乏评估能力。同时，财务报表白体的局限性也会在这种方法中体现出来。
具体来说，一是财务报表本身的局限性，如历史成本报告资产、假定货币价值不变、稳健性原则所预期的损失而非收益;
其次，保证报表中数据信息的真实性。在报表审计过程中，会计从业人员能否专业、独立地完成报表审计工作，避免所有报表数据失真的风险是有保障的，这取决于审计负债企业的注册会计师的专业程度和职业道德。
三是不同会计政策的影响，包括采用的折旧方法、成本和投资收益的确认等。
四是比较基础的选择，这涉及到信用评价方法。选择是否合理将直接影响评价结果的准确性。
交易案例比较法
交易案例比较法是指选择与待(待)处置债权在债权形式、债务人性质、行业特征、处置规模等方面相似的债权交易案例(至少三个，含三个)，通过不同方面的比较修正，分析处置债权的价值。
交易案例比较法是一种易于使用且具有说服力的评估方法，适用于活跃开放的市场条件下任何性质的信用评估。但是，由于其前提是要有可比较的案例可供选择，如待评估的资产在市场上找不到类似的案例或者在一个不够活跃的市场中找不到类似的案例，会使得该方法难以实施，而中国的不良贷款交易时差恰恰是一个不够活跃和信息不够公开的市场。
此外，在选择可比案例时，由于历史交易中存在大量的交易案例，是否选择与待评估资产在资产类型、交易方式、交易条件等方面相似的交易案例，对估值结果的准确性有很大影响。
此外，案例中各因素的比较是基于估价师的主观判断，因此在因素比较中，同一因素的比较结果会因估价师自身判断的不同而得到不同的结果，导致各因素的校正程度不同。因此，该方法应根据几个评价者讨论的修正程度来使用。
专家打分法(德尔菲法)
专家打分法是1969年美国土地公司和道格拉斯公司发明的一种常用的分析方法，又称专家问卷预测法。该方法的原理是利用统计理论对几位专家对同一对象提出的意见和结论进行加工、分析和总结，并将各专家的主观判断和经验技能整合为相对客观的结论，从而对无法定量分析的问题作出有效的判断或预测。
访谈法有以下三个特点:
第一种是匿名，即在咨询专家时采用匿名调查，使所有参与调查的专家之间没有相互接触。
二是反馈，即在对专家结论进行总结后，如果存在较大的差异或差异，将所有的判断结果反馈给所有参与判断的专家，并进行第二轮匿名调查，对结果进行有效的修正。
三是科学性，该方法利用数理统计的相关理论对所有的判断结果进行分析，使所有专家的判断经过多次修正后趋于一致。自该方法由美国兰德公司的Dolch和Herman发明以来，许多领域的实践证明该方法是有效的。
德尔菲法是处理这类模糊问题的有效方法之一，因为评估者的经验可以起到很好的促进估价准确性的作用，所以这种方法很有说服力，也适用于各类资产的估价。但是，由于实践中需要评估的索赔数量较多，如果采用这种方法，需要支付大量的专家费用，大大降低了评估带来的收益，严重违背了经济原则。因此，除了极少数的高不良资产外，这种方法并不适用于大多数债权。
此外，专家评分法所选择的专家是否具有足够的评价经验是在使用该方法时获得准确结果的主要因素，但在实践中，通常受到专家选择范围有限和专家水平参差不齐的限制。
回归分析法
在对一个地区或整个行业的不良资产进行打包处置的过程中，对打包中的每一项不良资产进行详细的评估是低效和不经济的，在评估过程中也会遇到很多困难。
主要原因在于，在中国的不良贷款中，除了部分债权含有物权担保外，还有纯粹的信用债权，而信用债权很难获得债务人偿债能力的信息，无法通过这些信息对其偿债能力做出客观判断。因此，我们只能依靠估值从业人员的经验和主观判断来确定待估值资产的最低价格。
因此，在不良资产处置频繁、市场活跃的地区，可以收集到大量不良资产交易市场的历史交易案例。通过分析交易过程中影响回收价值和最终交易价格的因素，利用数理统计的相关理论对这些影响因素进行回归分析，构建回收率的经验方程。在确定方程中的各个回归系数后，得到该地区不良资产的预测方程。使用时，将待估资产包中每一项资产的影响变量代入方程，即可得到每一单项索赔的回收估值。虽然每个资产都有错误，但是在对几个资产进行汇总和打包之后，这些错误将得到有效的纠正。在市场活跃的背景下，这种对不良贷款打包债权进行快速评估的方法被称为相关因子回归分析。
回归分析方法对于不良债务资产包，特别是信用债务资产包，特别是对于包含大量资产的不良资产包，与拆分后的传统评估方法相比，更加科学严谨，节约成本。
但是，也应该注意到，使用这种方法估计索赔回收率的主要缺点和影响准确性的主要因素。
一是历史经验数据是否真实可靠，交易案例数量是否充足。根据我国的现状，在公开市场上收集足够的交易样本往往是非常困难的;
二是建立回归模型，确定经验方程，进行显著性检验，涉及一系列数学统计操作，计算难度很大，必须借助计算机辅助，这对于大多数评价人员来说都很难上手。
第三，回归分析的结果必须作为区间分析的结果来对待，以防止报表使用者将此分析作为处置的唯一依据。
层次分析法
主要运用层次分析法(AHP)对不良资产价值进行评估，通过建立影响因素指标体系来评价债权的回收价值，利用层次分析法确定债权的回收率，然后通过回收率计算债权价值。
使用该方法时，一般先构建偿债意愿和偿债能力的指标体系，然后评价者通过对目标层下的指标进行配对比较，得出各系数的判断矩阵。然后，利用层次分析法计算出的权重向量，得到目标层系数的表达式，并构建计算模型。然后，调查和收集待评估资产的信息。特别是将资产主债务人的相关信息，如信用评级、近年财务报告、企业资产清单等数字化，给出相应指标的转换指标，将这些指标代入计算模型即可得到待评估不良债务的回收率。
信用贷款的回收价值是一个受各种不确定因素影响的模糊问题，层次分析法是评价信用贷款回收价值的一种很好的方法。然而，由于中国企业的纯信用贷款很少，因此该评价方法在信用贷款中的应用较少。同时，这种纯定性分析的方法在解决定量问题方面还缺乏明确的认识。虽然它在理论上可以很好地解释，但在实践中几乎没有使用的机会。此外，在使用该方法时，如果不能科学地给出计算权值的判断矩阵，则会降低方法的准确性。
期权定价模型
我国不良资产的特点是期权性强。
首先，债权人企业持有的不良资产可视为持有债务人企业不良资产的看涨期权，资产管理公司有权在达到适当价格时执行该期权。持有看涨期权的主要目的是从未来不良贷款的升值中获利。一般看涨期权价值应伴随着相应资产价值的上涨，且上涨空间无限，损失有限。
然而，由于不良资产的特点，不良资产的期权价值会随着相应资产价值的上升而上升。然而，在某个价格点上，决策产生的价值将会扩展。如果资产管理公司决定不进行债转股操作，而是直接进行债务回收，则期权价值将与资产价格保持不变。如果资产管理公司进行债转股、资产置换等操作的决策，即通过债务转换的性质拥有企业的股权，则期权价值将随着资产价值不断上升。因此，可以根据计算期权价值的数学模型来计算不良资产的价值。
期权定价模型是一种专门针对不良资产以债转股方式处置的估值方法。它在权益资产的估值方向上提供了一种新颖的估值思路，但作为一种新兴的计算模型，理论性太强，其核心功能还需要通过统计方法进行回归。对于一个模糊的事物，它相当于两次包含误差的计算，最终的精度还有待讨论。
另一方面，复杂的理论和操作难度以及回归所需的大数据都是实践的障碍，该方法目前仅停留在理论阶段。
信息熵模型
基于信息熵理论的评价模型实际上是由多种传统预测方法组成的组合预测模型，通过信息熵理论确定各种预测方法的权重，从而减少单一预测方法的不准确性，使预测结果更加准确。
由于不良贷款定价受到经济周期、市场透明度、投资者退出机制、法律体系结构、行业特征等宏观和中观因素以及企业偿债意愿、企业信用状况等微观因素的影响，单一的评估方法难以准确把握不良贷款价值评估的方方面面。
一些预测理论表明，最优组合预测的预测误差平方和小于或等于组合预测中各单一预测方法的预测误差平方和，因此使用最优组合预测模型优于使用组合中的各个单独模型。
组合预测理论综合考虑了每种单一预测方法的优缺点，对不同预测方法的预测结果及其对应的权重进行加权，从而得到由多个预测模型组成的新的预测模型。
信息熵模型通过组合预测解决了单一方法估值误差的问题，提高了评估的准确性。但是，整个方法的计算量很大，采用几种方法对同一资产进行评估，然后进行组合预测，显然既不经济也不高效。虽然从理论的角度对评价中第一指标的评价准确性有很好的效果，但是它并不能解决实践中最关心的效率和成本问题，所以它只能是理论作为一种理论的可行性，没有实际的可操作性。
现有估值模拟存在的问题
通过以上对八种具有代表性的估值方法的介绍和分析，结合上表可以看出，中国现有的估值方法存在以下四个问题:
(1)复杂资产的估值准确性较差
通过以上几种方法的介绍，我们不难发现，这些方法的共同特点是对某一类不良资产具有较好的估值精度，但对其他类别的不良资产会产生较大的估值误差。当待评估资产包含两类或两类以上资产的复杂资产时，现有的估值方法均无法获得足够精度的估值结果。我国现有不良资产中占比最大的是债权人资产与实物资产相结合的复杂资产，而目前的估值方法对这一最主流的不良资产的估值精度还不够。
(2)估价方法理论性太强，难以在实践中应用
近年来，学者们对不良贷款估值方法的研究并不局限于评估领域，很多方法都借鉴了其他行业的研究。所以很多方法给人一种理论性强、方法复杂的直观感觉。主要是指包含复杂数学模型或经济模型的方法，如上文提到的期权模型、信息熵模型，以及未提及的多层次模糊评价模型、神经网络等方法。由于这些方法对估价人员自身的知识储备和能力要求较高，而中国估价行业的从业者大多不具备使用这些方法的足够能力，因此不难预测，即使这些方法的估价准确性足够高，经济效益足够高，但在推广过程中也会遇到困难。
(3)对外信息要求严格
这个问题只涉及需要外部信息参与的估值方法，如上文提到的交易案例比较法和@分析法。在使用这些方法时，参与评价的外部信息的质量直接决定了最终的评价结果。这些外部信息通常来自不良贷款交易市场的历史交易数据。但由于中国不良资产交易市场参与率低，交易双方信息不平衡，市场不活跃、不开放，市场交易量小，完成交易的交易价格明显低于异常交易导致的资产价值。这些都会造成数据采集困难和使用失真数据进行分析，导致估计结果误差较大。
(4)计价方法与经济效率原则相违背
这种经济效率指标通常是理论研究者不够重视的标准，但在实践中，经济效率指标具有重要意义，高成本或低效率的评价方法注定只会以理论的形式出现。
例如，在上述方法中，专家打分法对模糊问题具有较好的解释力，但与经济学原理相违背。在实践中，不可能同时邀请几位评估专家对债权进行多次评分和评估。另一个例子是上述方法中的信息熵模型。在多种方法结合预测的过程中，对同一资产进行反复评估，大大增加了工作量，严重违背了效率原则。如果在实践中应用，将对工作效率产生很大的影响。因此，不能保证经济效率的方法不具备在实践中推广的能力。
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