交易案例比較法中參考案例的選取

1、【摘要】本文探討了金融不良資產(chǎn)評(píng)估中以聚類分析方法選取參考案例的操作，旨在提高金融不良資產(chǎn)評(píng)估中交易案例比較法運(yùn)用的科學(xué)性?！督鹑诓涣假Y產(chǎn)評(píng)估指導(dǎo)意見(試行)》(以下稱《指導(dǎo)意見》)引入了價(jià)值分析業(yè)務(wù)，并提出價(jià)值分析業(yè)務(wù)中適于應(yīng)用現(xiàn)金流償債法、假設(shè)清算法、專家打分法與交易案例比較法。本文擬對(duì)聚類分析在交易案例比較法中參考案例選取中的應(yīng)用進(jìn)行介紹。一、交易案例比較法簡(jiǎn)介交易案例比較法是首先掌握所評(píng)估債權(quán)資產(chǎn)的基本情況和相關(guān)信息，確定影響債

2、權(quán)資產(chǎn)價(jià)值的各種因素，然后選取若干近期已經(jīng)發(fā)生的與所評(píng)估債權(quán)類似的處置案例，對(duì)影響債權(quán)處置價(jià)格的各種因素進(jìn)行量化再與所評(píng)估債權(quán)資產(chǎn)進(jìn)行比較以確定因素修正系數(shù)，最終分析債權(quán)資產(chǎn)的回收價(jià)值。交易案例比較法中的比較因素有債權(quán)形態(tài)(包括貸款時(shí)間、本息結(jié)構(gòu)、剝離形態(tài)等)債務(wù)人性質(zhì)(包括其所屬行業(yè)、企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、所處地域等)，交易情況(包括處置方式、交易批量、交易時(shí)間、交易動(dòng)機(jī)等)，歷史信用和現(xiàn)經(jīng)營(yíng)狀況金融不良資產(chǎn)的市場(chǎng)狀況等。交易案例比較法

3、中的參考交易案例一般要求至少三個(gè)以上。與其它評(píng)估方法相比，交易案例比較法對(duì)于債務(wù)人不提供債權(quán)資產(chǎn)的有關(guān)數(shù)據(jù)資料但擁有可供比較的債權(quán)交易案例的情形更顯示出其優(yōu)越性。金融資產(chǎn)評(píng)估二聚類分析在參照案例選取中的應(yīng)用《指導(dǎo)意見》指出，交易案例比較法的關(guān)鍵是參考案例的選取要有可比性。交易案例比較法應(yīng)選取與所評(píng)估債權(quán)同一或相似的資產(chǎn)類型、同一或相似的交易方式和同一或相似的市場(chǎng)交易條件下的案例。如果所選取的參照案例達(dá)不到這些要求，則評(píng)估中的因素調(diào)整就會(huì)

4、很難進(jìn)行，評(píng)估結(jié)論的可信程度也將會(huì)降低。而采用多元統(tǒng)計(jì)中聚類分析的方法，即能容易達(dá)到案例選取中的同一或相似的要求。聚類分析，就是”物以類聚”的貧析，它在經(jīng)濟(jì)、教育、醫(yī)學(xué)等諸多研究領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。它基于聚類分析分類過程中始終如一的定量方法避免了分類時(shí)主觀隨意性大的弊端是一種較為準(zhǔn)確，深入細(xì)微的科學(xué)分類工具。聚類分析的方法有多種，系統(tǒng)聚類法是應(yīng)用最為廣泛的一種。其基本分析過程是：首先根據(jù)樣品的相似程度將相似程度最高的兩類樣品進(jìn)行合并，

5、再計(jì)算合并后的類與其它類之間的分值距離。然后選擇相近者進(jìn)行合并，每合并一次減少～類，經(jīng)過這一過程，直到所有樣品都并成～類為止。上述聚類分析對(duì)參考案例的選取是根據(jù)多指標(biāo)對(duì)樣品系統(tǒng)進(jìn)行聚類。具體的說，即是從若干個(gè)已獲變現(xiàn)價(jià)值的相似案例中通過聚類分析尋找與所評(píng)估債權(quán)案例同類因素的差異量。其優(yōu)勢(shì)在于既避免了普通分類中的主觀性，又充分利用了大量的相似樣品的數(shù)量化信息，從而為交易案例比較法提供了較為科學(xué)囫萬(wàn)方數(shù)據(jù)[摘要]本文探討了金融不良資產(chǎn)評(píng)估中

6、以聚類分析方法選取參考案例的操作，旨在提高金融不良資產(chǎn)評(píng)估中交易案例比較法運(yùn)用的科學(xué)性?！唇鹑诓涣假Y產(chǎn)評(píng)估指導(dǎo)意見(試行))(以下稱〈指導(dǎo)意見)引入了價(jià)值分析業(yè)務(wù)，并提出價(jià)值分析業(yè)務(wù)中適于應(yīng)用現(xiàn)金流償債法、假設(shè)清算法、專家打分法與交易案例比較法。本文擬對(duì)聚類分析在交易案例比較法中參考案例選取中的應(yīng)用進(jìn)行介紹。、交易暈倒比較法簡(jiǎn)介交易案例比較法是首先掌握所評(píng)估債權(quán)資產(chǎn)的基本情況和相關(guān)信息，確定影響債權(quán)資產(chǎn)價(jià)值的各種因素，然后選取若干近期已

7、經(jīng)發(fā)生的與所評(píng)估債權(quán)類似的處置案例，對(duì)影響債權(quán)處置價(jià)格的各種因素進(jìn)行量化.再與所評(píng)估債權(quán)資產(chǎn)進(jìn)行比較以確定因素修正系數(shù)，最終分析債權(quán)資產(chǎn)的回收價(jià)值。交易案例比較法中的比較因素有債權(quán)形態(tài)(包括貸款時(shí)間、本息結(jié)構(gòu)、剝離形態(tài)等).債務(wù)人性質(zhì)(包括其所屬行業(yè)、企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、所處地域等).交易情況(包括處置方式、交易批量、交易時(shí)間、交易動(dòng)機(jī)等).歷史信用和現(xiàn)經(jīng)營(yíng)狀況，金融不良資產(chǎn)的市場(chǎng)狀況等。交易案例比較法申的參考交易案例一般要求至少三個(gè)以

8、上.與其它評(píng)估方法相比，交易案例比較法對(duì)于債務(wù)人不提供債權(quán)資產(chǎn)的有關(guān)數(shù)據(jù)資料，但擁有可供比較的債權(quán)交易案例的情形，更顯示出其優(yōu)越性.會(huì)融資產(chǎn)評(píng)估二、襄樊分析在參照案例選取中的應(yīng)用〈指導(dǎo)意見〉指出，交易案例比較法的關(guān)鍵是參考案例的選取要有可比性。交易案例比較法應(yīng)選取與所評(píng)估債權(quán)同→或相似的資產(chǎn)類型、同一或相似的交易方式和同一或相似的市場(chǎng)交易條件下的案例。如果所選取的參照案例達(dá)不到這些要求，則評(píng)估中的因素調(diào)整就會(huì)很難進(jìn)行，評(píng)估結(jié)論的可信程度

9、也將會(huì)降低。而采用多元統(tǒng)計(jì)申聚類分析的方法『即能容易達(dá)到案例選取中的同一或相似的要求，聚類分析，就是“物以類聚“的分析，它在經(jīng)濟(jì)、教育、醫(yī)學(xué)等諸多研究領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。它基于聚類分析分類過程中始終如一的定量方法，避免了分類時(shí)主觀隨意性大的弊端，是一種較為準(zhǔn)確，深入細(xì)微的科學(xué)分類工具.聚類分析的方法有多種，系統(tǒng)聚類法是應(yīng)用最為廣泛的一種。其基本分析過程是:首先根據(jù)樣品的相似程度，將相似程度最高的兩類樣品進(jìn)行合并，再計(jì)算合并后的類與其它

10、類之間的分值距離。然后選擇相近者進(jìn)行合并，每合并一次減少一類，經(jīng)過這一過程，直到所有樣晶都并成一類為止a上述聚類分析對(duì)參考案例的選取，是根據(jù)多指標(biāo)對(duì)樣品系統(tǒng)進(jìn)行聚類。具體的說，即是從若干個(gè)己獲變現(xiàn)價(jià)值的相似案例中，通過聚類分析尋找與所評(píng)估債權(quán)案例同類因素的差異量.其優(yōu)勢(shì)在于既避免了普通分類中的主觀性，又充分利用了大量的相似樣品的數(shù)量化信息，從而為交易案例比較法提供了較為科學(xué)回金融資產(chǎn)評(píng)估的應(yīng)用方式。聚類分析屬于數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的多元分析方法，

11、對(duì)此，缺乏數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的人可能會(huì)望而卻步。而實(shí)際上聚類分析與其它多元分析的數(shù)學(xué)方法相比。是相當(dāng)簡(jiǎn)單的。加之分析中所使用的SPSS(StatisticalProductand：ServiceSolution產(chǎn)品與服務(wù)統(tǒng)計(jì)方案)、SAS等統(tǒng)計(jì)軟件的極易獲取與運(yùn)用，因此，聚類分析法具有較高的適用性。下面以一個(gè)例子來進(jìn)行說明：某資產(chǎn)管理公司前不久在該地區(qū)成功拍賣了一批債權(quán)，某不良資產(chǎn)的評(píng)估公司因此選取了與現(xiàn)受理的所評(píng)估債權(quán)較為相似的9個(gè)案例進(jìn)行聚類

12、分析，從而確定其采用的交易案例比較法中的相似參照案例。具體步驟：1、根據(jù)《(指導(dǎo)意見)講解》一書的方法舉例中所提供的交易案例比較法13個(gè)因素的調(diào)整要求(略)，在表1中列出九個(gè)交易參照案例與第10號(hào)樣品——所評(píng)估案例的比較因素分值。表1將13個(gè)調(diào)整因素歸納為5個(gè)指標(biāo)：，、X2、3X。與X5。表1交易案例比較法因素分值表樣品交易案例I指標(biāo)野素l2345678910I債權(quán)形態(tài)(xt)285383252652934355303230l債務(wù)人性質(zhì)

13、(x2)293l2930312930292929I交易情況(x3)22222220222220222020l歷史信用和現(xiàn)經(jīng)營(yíng)狀況(墨)13131113111311131l1l|金融不良資產(chǎn)市場(chǎng)狀況()(s)10lIJ01110910ll91分值合計(jì)1025115】0451005103】071065l∞10lt00l不良資產(chǎn)回收比例(％)251420222425182028注：其中x，為貸款時(shí)間、本息結(jié)構(gòu)、剝離形態(tài)三個(gè)因素分值的合計(jì)值，X

14、，為所屬行業(yè)、企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模三個(gè)因素分值的合計(jì)值，X，為交易批量、交易時(shí)間、交易動(dòng)機(jī)三個(gè)因素分值的合計(jì)值。2、使用SPSS軟件對(duì)表1數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，操作過程及聚類結(jié)果如下：表2SPSS操作過程口圖1聚類分析樹枝狀圖從聚類分析樹枝狀圖可以看到，與所評(píng)估案例10號(hào)樣品可以劃為同類的是9、3、6、7號(hào)樣品即可以將這四個(gè)案例作為交易案例比較法的參考案例。表3根據(jù)案例問的因素差異，進(jìn)而得到需評(píng)估債權(quán)資產(chǎn)價(jià)值的最后結(jié)果為2378％表3因素

15、調(diào)整后債權(quán)回收比例項(xiàng)目案例3案例6案例7案例9調(diào)整前回收比例(％)20251828因素調(diào)整分值1045107106510l調(diào)整后回收比例C％)2090267519172828調(diào)整后平均回收比例(％)(209幢67519172828)／4=2378三結(jié)束語(yǔ)資產(chǎn)評(píng)估是一門集經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、計(jì)量學(xué)、數(shù)學(xué)等眾多基礎(chǔ)學(xué)科在內(nèi)的綜合性學(xué)科。本文嘗試在交易案例比較法中采用聚類分析的數(shù)學(xué)方法，將使所選取的參考案例更具可比性。如果不進(jìn)行這樣的聚類

16、分析，對(duì)這9個(gè)參考案例的平均回收比例予以平均，計(jì)算所評(píng)估債權(quán)的可變現(xiàn)比例，將得出回收比例為2274％。但這顯然沒有聚類分析得出的2378％更具有說服力。當(dāng)然，聚類分析需要一定數(shù)量的樣品量。但隨著金融市場(chǎng)的改革和開放，不良債權(quán)處置的案例將日漸豐富，同時(shí)，資產(chǎn)管理公司面臨著不良債權(quán)處置的競(jìng)爭(zhēng)，外資也將介入國(guó)內(nèi)金融不良資產(chǎn)處置市場(chǎng)?？傊鹑诓涣假Y產(chǎn)評(píng)估需要我們不斷創(chuàng)新需要我們以多學(xué)科、多方法與多角度對(duì)其進(jìn)行研究。金融不良資產(chǎn)評(píng)估的前景是廣闊的

17、。參考文獻(xiàn)：1劉萍金融不良資產(chǎn)評(píng)估指導(dǎo)意見(試行)講解經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版衽，2005[2]張文彤SISSl1統(tǒng)計(jì)分析教程北京希望電子出版社，2002[5】何曉群多元統(tǒng)計(jì)分析中國(guó)人民大學(xué)出版社，2004萬(wàn)方數(shù)據(jù)會(huì)融資產(chǎn)評(píng)估的應(yīng)用方式。聚類分析屬于數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的多先分析方法，對(duì)此，缺乏數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的人可能會(huì)望而卻步。而實(shí)際上，聚類分析與其它多元分析的數(shù)學(xué)方法相比，是相當(dāng)簡(jiǎn)單的。加之分析中所使用的SPSS(StatisticalProductServic

18、eSolutlon產(chǎn)品與服務(wù)統(tǒng)計(jì)方案)、SAS等統(tǒng)計(jì)軟件的極易獲取與適用，因此，聚類分析法具有較高的適用性。下面以…個(gè)例子來進(jìn)行說明.某資產(chǎn)管理公司前不久在該地區(qū)成功拍賣了一批債權(quán)，某不良資產(chǎn)的評(píng)估公司因此選取了與現(xiàn)受理的所評(píng)估債權(quán)較為相似的9個(gè)案例進(jìn)行聚提分析，從而確定其采用的交易案例比較法中的相似參照案例。具體步驟1、根據(jù)I紫樣品交晶寒例2345678910債權(quán)形i!(X，)28.53832.526.5293435.5303230債

19、務(wù)人做質(zhì)(X，)29312930312930292929交晶情況(X，)22222220222220222020歷史惱用和現(xiàn)挫營(yíng)狀況(X.)13131113111311131111金分融飽不含計(jì)良資產(chǎn)市場(chǎng)狀況(X，)101110111091011910102.5III104.5100.51031肝106.5IOS101100不良資產(chǎn)liIilt比例(%)2514I20222425182028注:其中X1為貸歇時(shí)間、本息結(jié)構(gòu)、剝離形態(tài)二三

20、個(gè)因素分值的合計(jì)值，Xz為所屬行業(yè)、企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模二個(gè)因素分值的合計(jì)恤，X3為交易批量、交易時(shí)間、交易動(dòng)機(jī)三個(gè)因素分值的合計(jì)值。2使用SPSS軟件對(duì)表1數(shù)掘進(jìn)行系統(tǒng)黯類分析，操作過程及聚類結(jié)果如下:表2SPSS操作過程Analyze....Classify→Hierarchic且IClusterVariables框X1X5淄入梁類的變囊。Cases希級(jí)進(jìn)行的是樣品聚類~因刷刷狀校樹出輸mgbAUV1ledU明n…n『DMJh一回CA

21、SENUM.0.5.10.1520.25...~~~.‘啕伽叩..刷唰翩翩翩_..~~“嗣...甲喇翩翩叫翩翩翩翩略.因1聚類分析樹枝狀圖從驟類分析樹枝狀因可以看到，與所評(píng)估靠例10號(hào)樣品可以戈IJ為同類的黑白3、6、7號(hào)樣品，即可以將這四個(gè)集例作為交易案例比較法的參考案例。表3根據(jù)盤例間的因素差異，進(jìn)汗百得到需評(píng)估債權(quán)資產(chǎn)價(jià)值的最后結(jié)果為2378%表3因素調(diào)整后債權(quán)回收比例項(xiàng)目案例3案例6案例7案例9調(diào)黯前陰收比例階)20251828

22、5日東調(diào)貌分俄104.5107106.5101調(diào)整后回收比例(%)209026.7519.1728.28調(diào)事Ji1平均l間收比例(%)例如26.7519.1728.28)如23.78三、蠟束耀資產(chǎn)評(píng)估是一門集經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、計(jì)、數(shù)學(xué)等眾多基礎(chǔ)學(xué)科在內(nèi)的綜合性學(xué)料。本文嘗試在交易案例比較法中采用蒙主運(yùn)分析的數(shù)學(xué)方法，將使所選取的參考案例更具可比性。如果不進(jìn)行這樣的黯類分析，對(duì)這9個(gè)參考案例的平均回收比例予以平均，計(jì)算所評(píng)估債權(quán)的可

23、變現(xiàn)比例，將得出回收比例為22，74%。但這顯然沒有援類分析得出的2378%更具有說服力。部然，策提分析需要一定數(shù)量的樣品量。但隨著金融市場(chǎng)的改革和開放，不良債權(quán)處置的案例將自漸豐富，同時(shí)，資產(chǎn)管理公司面臨著不良債權(quán)處置的競(jìng)爭(zhēng)，外資也將介入國(guó)內(nèi)金融不良資產(chǎn)處置市場(chǎng)。金融不良資產(chǎn)評(píng)估需要我們不斷創(chuàng)新，需要我們以多學(xué)料、多方法與多角度對(duì)其進(jìn)行研究。金融不良資產(chǎn)評(píng)估的前景是廣闊的。參考文獻(xiàn):[1)劉萍.金融不良資產(chǎn)評(píng)估指導(dǎo)意見(試行)講解.經(jīng)