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1、BV202收益法（12月9日录音整理资料） 昨天我们做了一道练习，大家都有很多的疑问。可能因为提供的材料后面的答案有些不太准确的地方。我们今天再做一个类似的练习可以使大家理解得更清楚一点。在做练习之前，我们把昨天学习的内容再回顾一下，就是具体的两种计算股权收益率的方法。 我们先讲的是累加法。要了解清楚首先有两种不同的算法：一个是累加法，一个是用CAPM的方法。两种不同的方法采用的数据、计算过程都是不一样的。累加法采用两种不同的数据，一个从Ibbotson出来的数据，还有一个是从Grabowski-King研究出来的数据，当然还有采用其他的数据。我们课堂里基本上采用了这两种数据。我们现在讲的是第
2、一种方法，累加法采用Ibbotson数据的做法。 累加法用Ibbotson数据，首先用无风险收益率。然后用权益风险溢价，我们用Ibbotson计算的数字，比政府债券的收益率要高的收益率，再加规模风险，然后再加上公司特有风险。 同样是累加法，如果不用Ibbotson的数字，而是用Grabowski-King的数字，公式就是下面的一种公式。同样是用无风险利率。然后加上一个溢价，包括两个东西，一个是权益风险溢价，另外一个是规模溢价。 这三个数字中，那个溢价中间已经包括了风险溢价了，所以我们在后面就不用再加上风险溢价，只要再加上一个公司特有风险就可以了。 然后，再看另外一种方法，就是CAPM的方法。
3、CAPM模型也是先考虑Ibbotson的方法是怎样计算的，也是从无风险利率开始。然后加上一个ERP，就是权益风险的溢价，这是从Ibbotson数字统计得出来的，乘以（也是通过一个计算获得出来的），这两个数字的乘积得到的是权益风险的溢价。 需要注意，在这个公式里，已经考虑了行业因素，所以ERP乘以已经包括了行业风险，后面的公司特有风险里就不再另外考虑行业风险因素。 因为我们前面讨论的都没有规模风险，所以还要加上一个规模风险。然后再看， CAPM模型用Grabowski-King的数据该怎么计算。也是从无风险利率开始，这个公式里面的第二项也是权益风险溢价乘上。然后再加上规模风险，是Grabowsk
4、i-King研究得到的一个数据。然后再加上一个公司特有的风险。这里的ERP大家注意一下，和上面公式的ERP是不一样的，上面是从Ibbotson来的，下面是从Grabowski-King研究得到的ERP。 为什么我们要用Grabowski-King的ERP？主要是因为Grabowski-King在计算后面第三项规模风险溢价时是基于自己的研究得出来的ERP，为了要配套使用，既然后面用的是他的数据，那前面的规模风险也要用Grabowski-King的研究数据。 整个这一套公式的数据都要用Grabowski-King的数据，ERP和规模风险都要用。如果我们把这些数据混乱地使用，比如ERP用了Ibbot
5、son的数据，规模风险用了Grabowski-King的数据，那这个数据就不配套了，就会产生矛盾了。 再做一个练习可能大家就理解得更加清楚了。 这是Grabowski-King研究的一个案例。最后一行，就是第25项分类，这个9.88，如果规模是在25大类接近的地方的公司，他的规模风险溢价就是9.88。在这个图上怎么得到9.88这个数字呢？就是基于权益风险溢价，是在4.9这个基础上得到的这个数字。 这个4.9数字，如果你用CAPM采用Grabowski-King的数据，你要用的ERP数据就是4.9，这是互相配套的。 这个练习和昨天做的练习比较类似，不同的地方是我们把行业风险和公司特有风险分别清楚
6、地单列出来。昨天，我们也在运用Grabowski-King这一套数据时，分别用累加法和CAPM的方法，分别计算折现率。所指的这两个竖行的数据，就是累加法和CAPM，Grabowski-King对于两种不同指标分别的规模风险溢价。 无风险利率是5%，是1.4，行业特有风险是0.75%，公司特有风险是2%。大家计算一下，用两种不同的方法的股权成本是多少？这是权益的规模，累加法这个数字是13.79%，CAPM是7.19%，这是帐面规模的大小；累加法是12.56%，CAPM是5.86%。权益风险的ERP的数字就是4.9。再加上一个风险溢价，就是累加法下面风险溢价的一个平均数。这个溢价里面已经包括了规模
7、溢价了。再加上行业风险溢价和公司特有风险。通常后面两项0.75%和2%，可能在实践中会加在一起考虑，因为这两个在这种做法里面都是比较主观的数据，可能通常就加在一起考虑了。我们得到最后的结果就是20.93%。 在CAPM下面我们也用无风险利率5%，再加上乘上一个ERP，是1.4，ERP就是Grabowski-King用过的4.9。然后再加上在CAPM模型下面Grabowski-King用的那个数据，就是两个数据的平均数6.53，再加上公司特有风险2%。需要注意的是，在这个公式里面，不再另外加行业特有风险了，因为行业特有风险已经被风险系数所包含进去了。我们得到最后的结果是20.38%。 一般来说，
8、这两个方法计算出来的结果应该是差不多。主要的差异就是行业特有风险的处理方法不是完全一样。 在CAPM模型下面，行业特有风险是通过上市公司的数字来反映出来的。在累加法下面这个行业风险就是比较主观的一个判断了。 关于修正后的CAPM模型，我们会再做一个课堂练习。我们会应用Ibbotson的数据来计算CAPM的一个公式。这个公式里面的第一项是无风险利率，但是这个无风险利率是定义成为RF1，下面是一个当期的国债期望的回报率。第二项中跟相关的，还有一个无风险利率。我们跟相乘这后面的一项其实就是ERP，就是从历史的市场回报率减掉历史平均的长期国债的利率所得的。所以在第二项里面，这个无风险利率是历史的平均的
9、长期的国债利率。第一项的无风险利率是当期的，长期的国债利率，第二项里面是历史的平均的国债利率。所以第一项无风险利率应采用有效的当期的国债要求回报率。第二项当中的无风险利率，是一个历史平均的国债利率。这主要是因为要跟我们去计算市场回报的，也是从1926年2003年，或者2007年这样一个长期的市场的回报，要匹配的这么一个算法。 那个平均的算法是按算术平均还是用几何平均？ 我们下面讲，如何影响CAPM计算。图上显现的当期的无风险利率，RF1是5%。前一风险报酬率ERP在这个图显示出来就是6%，就是15。如果我们值是1的话，当股票的值是1，权益资本成本报酬率在没考虑其他调整之前应该是11%。再强调一
10、点，就是权益风险报酬率是6%。如果是2，就是5+26，6%变成17%。显现出来的就是从01之间的这个，这样得出来的权益报酬率，或者是12之间的这么一个报酬率大概的图象反映。 这是一个现实的例子，就是怎么去求取值。其实，很多这些财经信息的服务商提供这方面的一些数据，这个演示的例子是从Bloomberg拿出来的界面。Bloomberg提供的数字实际上你要去先做一些简单的定义。首先要定义数据的历史区间，到底取哪一个股票市场的指数作为市场回报的参考点。另外，到底取的是每天、每周、还是每年的数据点，这个影响统计数据的统计性能。 通常，评估师要做一个主观的判断，就是这个历史区间到底5年，20年，还是100
11、年，你怎么看回去这个股票跟大势的过去的历史的情况。还有一个，你到底选哪一个股票指数作为一个参考点。在里面实际上蕴含了一个典型的资本结构，从这里计算实际的时，实际上是用了那一支股票本身的财务结构。我们可能会拿到很多很多的值，这些如果在同一行业里，就有了一定的代表性，在这个行业里这些应该有好多的点，我们可以看到好多的数据。如果我们采用行业一个数据的时候，如果对这个行业的财务结构，取一个大家比较统一的标准，实际上你可能拿到的系数代表了行业里面一个比较优化的财务结构。 如果我们被评估企业的财务结构跟行业的财务结构有很大的差别，那我们就必须要去调整这个去反映这样一个现实。我们用Hamada公式去转换。一
12、般是有财务杠杆的值，通常应该转换成一个无财务杠杆的值，这是假设它完全没有负债情况下的一个值。然后再利用我们这个目标公司的，或者我们被评估企业的财务结构（财务杠杆），再去把它重新调整成为它应该对应的本身有财务杠杆的值。 在重新把它进行有财务杠杆调整时用第二个公式。如果是在评估一个没有控股权的权益时，这一调整显得更加重要。因为必须采用的是这个企业本身的一个财务杠杆。但是，如果在评估一个具有控股权的股东权益时，或者评估目的是以收购为目的，在这种情况下，我们一般会假定这个大股东（或者具有控股权的股东，或者这个买家），会通过一系列的运作去把目前没达到优化的状态的一个财务结构调整到一个优化结构上面去。 如
13、果从直接数据所观察到的系数已经是代表了优化的财务结构，则不需要再作出调整，但是如果不是，就必须作出一个调整。 现在回头再看看关于资本资产定价模型的一些前提假设条件。第一个假设：这个投资者是理性的，是趋于避免太多风险的，合理的风险的一个。同时也假设了这个投资者本身也是持有一个已经分散的投资组合。这个假设条件对于我们在应用到这个模型，应用到个股的时候是不适用的。所以我们再把它用来计算个别股票的时候，或者个别公司的时候，我们采用了修正后的CAPM公式，就引入了系数，就是公司特有风险也考虑了进来。 另外，假设投资具有相同的投资前瞻期限。这些投资者具有相同的管理这个市场，或者投资被投资品的一个共同的知识
14、和期望。由于这个模型是一个经济学者所写的，假定了在无税的环境下，也没有交易成本的比较理想的情况下所推导出来的一个公式。这也是现实中比较难碰到的，就是这个公式理论跟现实当中一个比较麻烦的地方。同时，假定了相对的价格波动性是一个风险的最好的衡量尺度。当然，相对的系数是不是唯一能够最好反映出风险的指标，这个当然还是有人提出其他的质询的。 另外，这里假设了一个借贷成本也是相等的。另外，本身的资产是可以分割的，而且还具有流通性。这里的假设前提，肯定在现实当中有一些出入，或者有些不一致的地方，我们在过去的一段时间已经对部分存在的问题或者缺陷进行了讨论。 首先，关于投资者本身信息不对称的问题。有很多投资者，
15、或者一些公司，实际上他们可能并不拥有一个比较分散的投资组合，可能他们更简单地持有单一的一些投资项目，或者被投资的企业。同样地，在现实生活中是有政府要收税的。借贷的成本可能也不一定相等。正如先前所提到的，其实一些研究显示，就是相对波动性系数并不一定是一个最好的指标，就是衡量风险的指标。 当你持有一些非上市公司的期间，一般都比你买股票的期间可能还长。本身这个CAPM理论跟这个模型，其实并不是为单一股权或者单一股票建立的模式。所以在运用到单一股票的时候，肯定会还有一些缺陷的。 所以总的来说，我们还是重申了一点，就是我们在利用CAPM的时候，我们采用了修正公式来分析个股的值，跟它相对应的权益风险。 我们再来做一个课堂练习，是课堂练习2。利用510分钟去重新进行计算那个要重新进行财务杠杆调整的值。 计算这个调整的，第一个我们需要了解的就是我们所选的参考公司，权益跟负债是50%对50%。这和我们被评估企业的资本结构是有很大差异的，我们被评估企业资本结构是10%的债，90%的权益。在我们做这个调整之前，我们先自己想想，被评估企业债务比率是比较低的，通常情况下他所面临的风险就相对来说低一点，我们再调整，就是把它变成没有杠杆的，然后再变成重新有杠杆的最后的结果，可能应该比我们参考公司的数字要低，我们先要自己做一个这样的估计。 我们参考公司和目标公司的税率也不一样
