評估折舊大全課件

1、通用設(shè)備經(jīng)濟壽命參考年限表設(shè)備分類 壽命年限（年）設(shè)備分類 壽命年限（年）一、機械設(shè)備3空壓機1普通金屬切削機床 18 移動式 10 其中：數(shù)控機床 12 固定式 14 剪床 144儲氣罐、儲油罐 沖床 16 室外 20 電動剪板機 8 室內(nèi) 30 龍門刨床 205風(fēng)機（不含除塵） 8 搖臂鉆床 206冷卻塔 12 折彎機 147除塵設(shè)備 8 砂輪機 108工藝管線 切割機 12 有腐蝕管線 10 拋光、磨光機 14 無腐蝕管線 202鍛壓設(shè)備 179發(fā)電機組 25 其中：鍛錘設(shè)備 1410其他動力設(shè)備 203試驗設(shè)備三、傳導(dǎo)設(shè)備 其中：機械式 201電器設(shè)備 18 電子式 102變電設(shè)備 2

2、54起重設(shè)備 183配電設(shè)備 20 單雙梁吊車 164輸電線路 30 電動葫蘆 105電訊設(shè)備 25 電梯 12156鐵塔水泥桿 405工程機械 157其他傳導(dǎo)設(shè)備 206鑄造設(shè)備 14 其中：沖天爐 16四、通訊設(shè)備 混砂機 121通訊線路 87電鍍設(shè)備 122電話通訊設(shè)備 88其他機械設(shè)備 183傳呼機 6二、動力設(shè)備4交換機 10 1鍋爐5手機 4 4T/H以上蒸汽或熱水鍋爐 166其他通訊設(shè)備 8 4T/H以下快裝鍋爐 14 2泵類五、自動化控制及儀器儀表 清水泵 161自動化控制設(shè)備 10 污水泵、耐酸泵 122半自動化控制設(shè)備 8設(shè)備分類 壽命年限（年）設(shè)備分類 壽命年限（年）3電

3、子計算機 61閉路電視播放設(shè)備 104探傷儀器、測繪儀器 82音響設(shè)備 55檢驗用平板 203電影放映機 106通用測試儀器及設(shè)備 104高級樂器（鋼琴、管弦樂器） 105其他六、工具及其他生產(chǎn)用具 機械式設(shè)備 151成套工具 12 電子式設(shè)備 82一般工具 10十一、運輸設(shè)備3電焊機 101載重汽車（40萬公里） 84其他工具及用具 122客貨兩用車（45萬公里） 103小轎車（50萬公里） 10七、管理部門設(shè)備及器具4大轎車（40萬公里） 81電視機 65摩托車（18萬公里） 52窗式、分體式空調(diào) 66消防車 123柜式空調(diào) 87汽車吊 124中央空調(diào)系統(tǒng)設(shè)備 158工業(yè)吸塵車 125傳真

4、機 59救護車（30萬公里） 126復(fù)印機及文字處理機 410鏟車、電瓶車 127編程器 811其他特種車 128微機 412蒸汽機車 209打印機 513內(nèi)燃機車 2010激光打印機 514電力機車 2011攝錄像機及照相機 815鐵路貨車 2012穩(wěn)壓電源 1016鐵路客車 2013辦公設(shè)備 717鋼質(zhì)運輸船舶 1814其他18機動小艇 2019各種駁船、拖傳輪 18八、醫(yī)療設(shè)備20木質(zhì)水泥船 101X光機 62心電圖機 6十二、公用事業(yè)設(shè)備3其他 81水、油、煤氣爐 20九、食堂用具2儲氣柜（煤氣） 501冰箱 6其中：焊接式儲氣柜2冰柜 83煤氣表 153洗滌設(shè)備 64公用事業(yè)其他專用

5、設(shè)備 254炊具 45工作臺 8十三、港務(wù)設(shè)備6開水器 4116噸以上汽動吊 207其他 52大型門式起重機 20十、教育及福利設(shè)備3輸送機械 10設(shè)備分類 壽命年限（年）設(shè)備分類 壽命年限（年）4導(dǎo)航設(shè)備 185浮船 206引水船 207挖泥船 188浮吊 259浮船塢 2010港務(wù)其他專用設(shè)備 20 注：凡未列入本表的通用設(shè)備，其經(jīng)濟壽命參考年限，可用該設(shè)備的折舊年限乘系數(shù)1.2后視作該設(shè)備經(jīng)濟壽命年限。附錄1：各類設(shè)備壽命年限設(shè)備名稱壽命年限（年）設(shè)備名稱壽命年限（年）1、塔1813、油泵202、反應(yīng)器14、水泵28 冷壁2516、酸（千）泵5 熱壁1517、壓縮機3、立式油缸20 離心

6、式（空氣）304、臥式汕缸20 往復(fù)式205、球缸2518、汽輪機256、換熱器2019、蒸汽鍋爐7、空冷器15 爐體鋼結(jié)構(gòu)258、加熱爐18 爐管10159、容器20 耐方材料1010、儀表10 附件1011、DCS1020、特殊閥1512、電氣設(shè)備21、熱水鍋爐15 變壓器25 配電設(shè)備20 電纜30附錄2：理論成新率的計算規(guī)定1、 建筑物設(shè)計使用年限規(guī)定（1）鋼筋砼排框架結(jié)構(gòu) 一般情況 60年 有腐蝕介質(zhì) 50年（2）磚混結(jié)構(gòu)（有抗震構(gòu)造） 一般情況 50年 有腐蝕介質(zhì) 40年（3）磚混結(jié)構(gòu)（無抗震構(gòu)造） 40年（4）磚木結(jié)構(gòu) 30年（5）半永久建筑 20年2、 構(gòu)筑物使用年限（1）室外

7、框架、管架 30年 （2）冷卻塔 30年（3）水塔 30年（4）水池 30年（5）油池、油罐、污水池等 20年（6）水井 30年（7）道路 20年（8）圍墻 30年用戶名：liu_bit密碼：3070821920世紀60年代，美國著名經(jīng)濟學(xué)家威廉 夏普（William F.Sharpe）等人在哈里馬克威茨（Harry M.Markowitz）的投資組合理論的基礎(chǔ)上，分別導(dǎo)出了風(fēng)險資產(chǎn)定價的量化模型資本資產(chǎn)定價模型CAPM。在這個模型中，夏普教授十分簡潔地給出了證券類風(fēng)險資產(chǎn)（以下統(tǒng)稱股票）投資的期望收益與風(fēng)險之間的關(guān)系。并首次正式引入了貝塔系數(shù)的概念，用以表述股票期望收益隨股票市場收益變化的敏

8、感度。由于夏普教授在資本資產(chǎn)定價理論上的貢獻，而獲得了1990年度諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎，資本資產(chǎn)定價模型也漸成為風(fēng)險資產(chǎn)估價的重要方法，并得到廣泛和深入的研究，其中對于風(fēng)險系數(shù)貝塔的認識也不斷深化。本文研究的就是貝塔在企業(yè)價值估值中的應(yīng)用問題。 一、貝塔系數(shù)的定義 貝塔系數(shù)作為描述股票收益水平相對股票市場平均收益水平變動的敏感性因子，有其嚴格的定義。夏普教授根據(jù)投資組合理論以及CAPM模型的假設(shè)，在均值方差平面上，把投資股票的收益（由收益率的均值表示）與風(fēng)險（由收益率的方差表示）之間的關(guān)系表示成：E（ri） = rf + Cov(ri, rM)/M2E（rM）- rf （1）令i = Cov(ri,

9、 rM)/M2 （2）則有E（ri） = rf+i E（rM）- rf （3） 上述式中，E（ri）和E（rM）分別為股票i和市場組合M的期望收益；Cov(ri, rM)為股票i和市場組合M期望收益的協(xié)方差；M2為市場組合M期望收益的方差。 式（3）被稱為證券市場線方程，即為標準的資本資產(chǎn)定價模型CAPM，它對任意股票或其組合的期望收益與風(fēng)險之間的關(guān)系給出了一種十分簡潔的結(jié)論。任意股票或其組合的期望收益由兩部分構(gòu)成：其一是投資的無風(fēng)險報酬率rf，它是對放棄即期消費而進行投資的一種補償；其二是投資的風(fēng)險報酬率i E（rM）- rf，它是對投資需承擔某種不確定性風(fēng)險的一種補償。 按照導(dǎo)出CAPM模

10、型的假設(shè)，股票市場中的風(fēng)險是由兩部分構(gòu)成，即一部分是只與股票自身性質(zhì)有關(guān)的公司特有風(fēng)險，也稱為非系統(tǒng)性風(fēng)險；另一部分是與整個市場因素有關(guān)的市場風(fēng)險，也稱為系統(tǒng)性風(fēng)險。非系統(tǒng)性風(fēng)險在構(gòu)造股票的投資組合時可以被分散，而市場的系統(tǒng)性風(fēng)險則不能通過投資組合而被分散掉。鑒于股票的市場組合包含了所有的股票，是投資者最優(yōu)的股票投資組合，它能最充分地分散掉了單個股票的特有的非系統(tǒng)性風(fēng)險，因此市場組合中包含的投資風(fēng)險全部是系統(tǒng)性風(fēng)險。這樣，CAPM模型定義的風(fēng)險報酬率則僅與其所承擔的市場風(fēng)險呈正比，而市場風(fēng)險的大小可用貝塔系數(shù)表示。 式（2）即為貝塔系數(shù)的數(shù)學(xué)定義，由股票i的收益率和市場組合M的收益率的協(xié)方差與

11、市場組合M收益率的方差的比值表示，用以度量股票所承擔的市場（系統(tǒng)）風(fēng)險大小。因此，貝塔系數(shù)也被稱為股票的市場風(fēng)險指數(shù)。 同樣，若投資者認為股票的已實現(xiàn)的歷史收益能較好地代表其未來，則可以應(yīng)用統(tǒng)計回歸技術(shù)，對直接觀察到的、已實現(xiàn)的歷史收益數(shù)據(jù)，通過使用簡單的單因素線性方程來擬合、表達股票在持有期的收益，也可以得到貝塔系數(shù)的表達式。 如使用E（ri）表示股票持有期的期望收益；并用Hi表示假定在股票持有期間不可預(yù)測的宏觀（或市場）因素對股票收益的影響，ei表示假定在股票持有期間不可預(yù)測的公司特有因素對股票收益的影響?？傻玫奖硎龉善笔找娴姆匠蘲i = E（ri）+Hi + ei （4） 考慮到不同股票

12、的發(fā)行公司、企業(yè)對宏觀市場因素事件應(yīng)具有不同的敏感度。則可把宏觀市場因素事件對股票影響的不可預(yù)測部分記為M，并把股票i對宏觀因素事件的敏感度記為i，則股票i受宏觀因素事件影響的不可預(yù)測部分可被表示為Hi =iM，即式（4）變?yōu)椋簉i = E（ri）+iM + ei （5） 注意，由于設(shè)定Hi和ei都是不可預(yù)測因素事件對股票收益的影響，則由統(tǒng)計學(xué)理論對不可預(yù)測事件因素期望值的定義，可知其期望（平均值）必然為零，也即Hi和ei具有零的期望值。 式（5）表明股票i的持有期收益僅隨宏觀市場事件的一個因素iM的變動而變化。因此，該式也被稱為的單因素模型（single-factor model）。 倘若我

13、們把股票市場的某種價格指數(shù)、如上證綜合指數(shù)或深證綜合指數(shù)的收益作為一般的宏觀市場因素事件的有效代表。則可導(dǎo)出類似的市場模型（market model），稱為單指數(shù)模型（single-index model），這是因為它利用股票市場的價格指數(shù)來代表一般的或者宏觀系統(tǒng)的因素事件。并且，由于股票市場收益水平在它超過或者低于無風(fēng)險報酬的意義上，它僅僅代表了一種宏觀市場狀態(tài)。所以通常都把單指數(shù)模型表示成為超過無風(fēng)險報酬率rf的超額收益的形式，而不是總收益的形式。即依照與等式（5）相似的原理，把實際的或已實現(xiàn)的股票收益劃分成宏觀（系統(tǒng)）的與微觀（公司特有）的兩部分。并使用符號i，i(rM rf)和ei，把

14、股票在持有期已實現(xiàn)的實際收益率表示成i，i(rM rf)和ei的三部分的代數(shù)和，用以表示股票在持有期的超額收益，即有ri rf =i +i(rM rf) + ei （6）當使用R表示超額收益，式（6）變?yōu)?Ri=i +iRM + ei （7）式中： i 表示如果市場是中性的，也即當市場的超額收益(rM rf)為零時股票i的收益部分，即股票i的不規(guī)則收益率的平均值。在均值方差坐標平面中，阿爾法的幾何意義是單指數(shù)方程（式7）的截距。 i(rM rf) 表示股票i收益中隨整個市場的變動而變化的收益部分，其中i是股票i對市場變動的敏感度。在均值方差坐標平面中，貝塔系數(shù)的幾何意義是單指數(shù)方程（式7）的斜

15、率。 ei表示只與股票自身（公司特有）相關(guān)的不可預(yù)期事件形成的不可預(yù)期收益部分。 當假定式（7）中股票發(fā)行公司自身特有的或非系統(tǒng)的不可預(yù)測事件的部分與整個市場的運行無關(guān)、是獨立于整個市場或系統(tǒng)之外的部分，并把市場的超額收益RM=rM rf的方差記為M2，則可以把股票收益的方差拆分成由宏觀經(jīng)濟因素的不確定性的方差，以及公司特有因素的不確定性的方差兩部分所構(gòu)成，分別由2iM2和2（ei）表示，并注意到ei是公司特有的，即獨立于市場變動之外的部分，所以RM和ei的協(xié)方差均等于零，即有Cov(RM，ei) = 0。則股票i超額收益rM rf的方差為i2 =2iM2 +2（ei） （8） 類似地，兩種股

16、票超額收益的協(xié)方差，例如Ri和Rj的協(xié)方差，僅僅來自于市場或一般的宏觀經(jīng)濟因素的RM，由于ei和ej都是每個公司各自特有的，它們顯然不相關(guān)。即有兩個股票的協(xié)方差為Cov(Ri,Rj) = Cov(iRM，jRM) =ijM2 （9） 鑒于RM和ei的協(xié)方差等于零，并注意到i是一個趨于零（但不一定等于零）的常數(shù)，其與所有變量的協(xié)方差也均等于零。則可導(dǎo)出股票i的超額收益與股票市場價格指數(shù)收益的協(xié)方差為：Cov(Ri,RM)=Cov(iRM+ ei，RM)=i Cov(Ri,RM)+ Cov(ei ,RM)=iM2 （10） 即i=Cov(Ri,RM)/M2，從而式（7）中的市場風(fēng)險敏感度系數(shù)i具有

17、了與式（2）相同的涵義。 二、貝塔系數(shù)的估計 貝塔系數(shù)作為CAPM模型中的一個重要的基礎(chǔ)參數(shù)，是對股票市場乃至資本市場的系統(tǒng)風(fēng)險進行度量的一個不可缺少的關(guān)鍵因子。為了評價風(fēng)險、資產(chǎn)定價，以至對股票投資進行組合分析或其他的一些應(yīng)用，合理并恰當?shù)毓烙嫓y算股票的貝塔系數(shù)是十分重要的。 1、估計測算模型 CAPM模型給出的是關(guān)于股票“期望收益”的定價結(jié)論，鑒于實際中可以直接觀察到已實現(xiàn)的收益，為了應(yīng)用CAPM模型，則需將期望收益變換為直接使用觀察到的已實現(xiàn)收益。即需要將CAPM模型轉(zhuǎn)化為一種經(jīng)驗上可用的形式，以便通過使用市場上直接觀察到的、已實現(xiàn)的歷史收益數(shù)據(jù)進行資產(chǎn)定價和企業(yè)價值估值。 由于式（7）

18、是一個標準的單指數(shù)線性方程，其收益R可利用一定樣本區(qū)間的觀察值進行簡單的統(tǒng)計回歸得到，則我們就可使用直接觀察到的、已實現(xiàn)的歷史收益數(shù)據(jù)，由最小二乘法得到股票的歷史貝塔系數(shù)的估計值，即 0 =（RiRM-1/nRiRM）/（R2i -1/nRi2） （11） 在貝塔系數(shù)估計的實踐中，資本市場發(fā)達國家的權(quán)威咨詢機構(gòu)事實上并不使用超額收益形式方程進行回歸，而多使用總收益形式的單指數(shù)方程進行回歸。即用r = +iRM + e （12）替換rrf =+（rMrf）+ e （13）我們可通過把式（13）展開，來說明總收益與超額收益對貝塔系數(shù)估計的影響。展開式（13）r =rf +rMrf+ e=+ rf（

19、1-）+rM + e （14）比較總收益的式（12）和超額收益的式（14），可知，在一個具體確定的樣本區(qū)間中，rf是一個常數(shù)，則這兩個方程具有完全相同的獨立變量rM和殘值e。因此，兩個回歸方程中的斜率系數(shù)（貝塔值）相同，所以無論是取總收益的形式、還是取超額收益的形式，對貝塔系數(shù)的估計值將不會產(chǎn)生實質(zhì)性的影響。使用總收益形式的指數(shù)模型意味著可以忽略股票收益的紅利部分，這可大大簡化統(tǒng)計方程以及數(shù)據(jù)采集和計算的工作量，而不會對估計貝塔系數(shù)造成實質(zhì)影響。但應(yīng)注意總收益的式（12）中的阿爾法值則僅是超額收益的式（14）中+ rf（1-）的一個近似估計。這是基于，按周或月為基準的rf（1-）值較小。并且，

20、當1時，總收益的式（12）中的回歸截距（阿爾法值）將不等于超額收益的式（14）中的阿爾法值。此外，雖然實際中的rf確實也在隨著時間發(fā)生變化，因此在回歸方程中并未把rf作為常數(shù)項。但事實上rf 的方差與市場收益的變動相比是十分微小，也即短期國債利率的實際變動對貝塔系數(shù)的估計值僅有極微小的影響。美國證券市場使用總收益的實踐表明，短期國債的收益率大約僅占總收益的0. 2%，所以總收益與超額收益的概念完全可以忽略。在估計歷史貝塔系數(shù)時，市場組合的代替品通常是某股票市場的價格指數(shù)。用于估計測算這種歷史貝塔系數(shù)的方程即為單指數(shù)模型的線性回歸方程（式7）。我們重寫如下： Rit = i+itRMT+it （

21、15）式中：Rit =股票i在t期間的收益率；RMT =股票市場組合在t期間的收益率；i =股票i的不規(guī)則收益率（不受市場影響的收益部分）；i =股票i對市場組合收益率變化的敏感因子（市場風(fēng)險系數(shù)）；it = 零均值隨機誤差項。式（15）被稱為單指數(shù)的市場模型，即證券市場線（Security market line）的特征線方程。使用式（15）測算估計股票的歷史貝塔值，一般可以獲得股票的歷史貝塔值、阿爾法值、相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)、特性系數(shù)、殘值標準差、貝塔標準差、阿爾法標準差、收益率以及收益率標準差等多個統(tǒng)計值。對于包含G個風(fēng)險資產(chǎn)、股票（p）的投資組合來講，歷史貝塔僅是投資組合中各單個風(fēng)險資產(chǎn)

22、、股票（i）的已得出歷史貝塔的加權(quán)平均，其中權(quán)重的就是該單個資產(chǎn)、股票的市場價值占投資組合的總市場價值的百分比。即 p = wii （16）例如，某投資組合的30%（W1）是代碼為600009股票，=0.57；70%（W2）是代碼為6000641股票，=1.11時，其歷史貝塔值就等于：30%(0.57)+70%(1.11)=0.95 2、貝塔估計值的穩(wěn)定問題 鑒于股票的收益率是隨著市場的時間變化而變化，因此在對股票的歷史收益數(shù)據(jù)進行回歸擬合、估計測算股票的貝塔系數(shù)時，遇到的最棘手問題是如何保證貝塔估計值的穩(wěn)定性。造成貝塔估計值不穩(wěn)定性的來源至少有兩個方面。首先就是統(tǒng)計上的估計誤差，如選取的樣本

23、區(qū)間和單元，即衡量股票收益時的持有期的時間單位、也即統(tǒng)計回歸期的區(qū)間長度，以及采集數(shù)據(jù)的單元，即數(shù)據(jù)的時間間隔（如每日、每月還是每季）等，就是與此有關(guān)的因素。例如，如果計算過去5年中的每月收益率，就會得到市場指數(shù)和單只股票收益率的60個月觀察值。也可以計算過去三個年度中的每周收益率，從而得到市場指數(shù)和單只股票收益率的約150個周觀察值。當然，還可以使用過去年度中的每日的收益率數(shù)據(jù)，得到約240個交易日的觀察值數(shù)據(jù)。理論上并沒有指定究竟應(yīng)該使用每月、每周還是每日的收益率數(shù)據(jù)，同樣也未規(guī)定觀察值取樣的具體數(shù)量。只是按照統(tǒng)計學(xué)的方法論來講，觀察值越多、得到的歷史貝塔的估計值就越可靠。但也要考慮到估計

24、貝塔的目的是要充分地揭示股票證券的“即期”風(fēng)險性，而不應(yīng)一味地追求數(shù)據(jù)而又“平滑”了風(fēng)險。 因此，當對股票收益進行回歸分析、估計測算股票的歷史貝塔值時，鑒于貝塔系數(shù)的穩(wěn)定性問題，則需要考慮回歸期限的取樣長度和數(shù)據(jù)單元等問題。 關(guān)于回歸期限的長度。許多咨詢分析機構(gòu)，包括價值線(Value Line)與標準普爾(Standard and Poors)等，在估計值時使用5年的歷史數(shù)據(jù)，而Bloomberg公司使用2年的歷史數(shù)據(jù)估計歷史值。其中的利弊得失很明顯，估計期越長，可供使用的數(shù)據(jù)就越多，數(shù)據(jù)結(jié)果就應(yīng)越穩(wěn)定。但由此而帶來的是股票本身的風(fēng)險特征可能已經(jīng)隨時間的推移而發(fā)生了較大的改變。研究表明，一般

25、使用3年的時間長度既可保持估計值的相對穩(wěn)定性，又能較充分地揭示股票對市場風(fēng)險的敏感度。 關(guān)于回歸分析所使用數(shù)據(jù)單元，即股票的持有期。我們可以按月、周、日，甚至一天中的某一段時間作為數(shù)據(jù)單元計算持有期的收益。按日或更小的時間單位作為持有期的單位進行回歸分析可以增加觀察值的數(shù)量。但是，由于在較短的時間單位內(nèi)股票的交易量可能為零或交易價格不能充分反映市場的主體行為，從而導(dǎo)致值估計中出現(xiàn)較大的失真或誤差。例如，使用每天收益率來估計小公司的值時，可能會因為小股本股票在一天內(nèi)無任何交易而使估計出的值偏低，或股票在一天內(nèi)的價格變化不是由市場因素造成、而是公司特有因素所導(dǎo)致（如分紅派息），這些都可使估計值失真

26、。而使用以周或月作為持有期的時間單位，則能夠顯著減少這種非市場因素所導(dǎo)致值的估計誤差。 研究表明，股票收益率的變化速度與它們對新信息的反映速度相同，而且資本總額越大反映越快。因此，隨著時間的變化，估計各單個股票的貝塔的不穩(wěn)定性較為明顯，而估計某一股票組合（如行業(yè)）的貝塔則表現(xiàn)的相對較為穩(wěn)定。 股票貝塔的不穩(wěn)定性的另一個比較明顯的來源與把貝塔作為唯一的風(fēng)險指數(shù)有關(guān)，普通股股票具有多個風(fēng)險來源。因此當存在一個或多個處于變化中的系統(tǒng)風(fēng)險的宏觀經(jīng)濟因素或微觀因素來源時，任何試圖涵蓋系統(tǒng)風(fēng)險的全部來源的單一風(fēng)險量度都會不穩(wěn)定。例如，假設(shè)石油價格是系統(tǒng)風(fēng)險的一個宏觀市場因素來源。當所有其他因素保持不變，石

27、油的預(yù)期價格水平變化時，對石油的預(yù)期價格更為敏感的股票就會有所反應(yīng)，而其他的股票，雖然也是用貝塔作為單一風(fēng)險指數(shù)，則沒有反應(yīng)或反映不敏感。如果用貝塔衡量系統(tǒng)風(fēng)險，那些對石油的預(yù)期價格的變化有反應(yīng)的股票就會表現(xiàn)不穩(wěn)定，盡管傳統(tǒng)的單指數(shù)貝塔模型中包括許多系統(tǒng)風(fēng)險因素，但這時它們實際上僅對其中的之一產(chǎn)生反應(yīng)。因此，如果要使貝塔對于預(yù)測有真正意義的話，就應(yīng)不斷對貝塔的估計值進行適時的調(diào)整更新。 造成貝塔的估計值不穩(wěn)定的另一個問題是對市場收益率的選擇。估計值的一般方法是使用公司股票所在交易市場的收益率。因此，當多個市場沒有統(tǒng)一指數(shù)時，若估計在上海證交所上市的股票時，應(yīng)選用上證所的價格指數(shù)；若估計在深圳證

28、交所上市的股票時，則應(yīng)選用深圳證交所的價格指數(shù)。并且，當成份指數(shù)不能較好的代表市場組合時，謹慎的辦法是選用綜合指數(shù)。 3、對歷史貝塔的調(diào)整問題 由回歸分析得到的歷史貝塔值是否應(yīng)該加以調(diào)整，以反映回歸分析可能的誤差和貝塔值偏離平均值（行業(yè)或整個市場）的程度。在權(quán)威咨詢分析機構(gòu)公布的貝塔值中，大多已使用一種根據(jù)回歸分析中得到的貝塔估計值的標準差，將貝塔值向市場組合的方向進行調(diào)整（市場組合的值一般假設(shè)等于1），并使用這種經(jīng)調(diào)整的貝塔作為未來貝塔的預(yù)測值。 Marshall Blume的研究發(fā)現(xiàn)，隨著時間的推移，風(fēng)險資產(chǎn)投資組合的貝塔趨于向市場平均值回歸，即趨于1.0。其經(jīng)濟學(xué)解釋是一家公司的風(fēng)險將逐

29、漸趨于所有公司（市場）的平均風(fēng)險。他的研究表明，對股票i的貝塔系數(shù)的預(yù)測若經(jīng)過下述調(diào)整后可能更為合理、準確： 2i = a+b1i （17）其中2i和1i是時間間隔為若干年的兩個歷史貝塔估計值，通過回歸分析并使用下式計算可估計出參數(shù)a和b。 3i = a+b2i （18）其中3i是對股票i的貝塔的預(yù)測值。 在美國，提供貝塔系數(shù)估計的兩家主要商業(yè)公司Merill Lynch和Value line都使用這一方法估計未來貝塔系數(shù)的預(yù)測值。 這種調(diào)整的結(jié)果是股票貝塔值的標準差越大，調(diào)整的幅度將越大。這種調(diào)整對使用每天收益率估計貝塔值時效果最明顯，隨著持有期的時間單位加長，調(diào)整的效果也就越不明顯。 Va

30、sicek 基于采樣誤差的不確定性，提出了一種不同的調(diào)整程序用來估計每一普通股股票的貝塔值。就預(yù)測的準確性來講，Vasicek的調(diào)整程序的表現(xiàn)稍強于Marshall Blume的調(diào)整方法，但兩者的表現(xiàn)都優(yōu)于未經(jīng)調(diào)整的歷史貝塔系數(shù)的估計值。 最近研究表明，一般來說貝塔系數(shù)的可預(yù)測性程度與投資時間的長度（持有期）成反比，而與投資組合的規(guī)模成正比，但仍需要一定調(diào)整。 4、關(guān)于基本貝塔 在夏普模型中，市場模型的斜率就是貝塔，其含義是“一個證券的回報率相對市場指數(shù)回報率的敏感性”，在多因素模型里，則有多個貝塔，他們同樣反映的是對不同因素的敏感性。在夏普看來，貝塔就是一個統(tǒng)計結(jié)果，它是CAMP中貝塔的一個

31、很好的估計值，由此CAMP模型可以有很好地解釋力，他對因素模型的理論探討的更多地是其他因素（如GDP、利率水平、通脹率、石油價格水平等）對回報率的影響，但他對貝塔本身沒有更多的探討。 有許多研究人員則對貝塔進行了深入的研究，目的是研究貝塔的決定因素，研究了貝塔與公司的基本財務(wù)因素間的關(guān)系，如有人對因素紅利支付率、資產(chǎn)增長率等7個因素對貝塔的影響進行過研究。 美國紐約大學(xué)教授Damodaran則提出貝塔由公司所處的行業(yè)、公司的經(jīng)營杠桿比率和公司的財務(wù)杠桿比率等三因素所決定。 行業(yè)或業(yè)務(wù)類型：貝塔值是衡量公司相對市場風(fēng)險程度的指標。因此，公司對市場的變化越敏感，其貝塔系數(shù)越高。在其他情況相同，周期

32、性公司比非周期性公司的貝塔系數(shù)高。如果一家公司在多個領(lǐng)域內(nèi)從事經(jīng)營活動，那么它的貝塔系數(shù)是公司不同行業(yè)貝塔系數(shù)的加權(quán)平均值，權(quán)重是各行業(yè)的市場價值。 經(jīng)營杠桿比率：經(jīng)營杠桿比率是公司成本結(jié)構(gòu)的函數(shù)，它的通常定義為固定成本占總成本的比例。公司的經(jīng)營杠桿比率越高，即固定成本占總成本的比例越大，與生產(chǎn)同種產(chǎn)品但經(jīng)營杠桿比率較低的公司相比，息稅前凈收益(EBIT)的波動越大。其它條件不變，企業(yè)經(jīng)營收入的波動性越大，經(jīng)營杠桿比率就越高，公司的貝塔系數(shù)就越高。 財務(wù)杠桿比率：其他情況相同時，財務(wù)杠桿比率較高的公司，貝塔系數(shù)也較大。從直觀上看，債務(wù)利息支出的增加將導(dǎo)致凈收益波動性的增大，即在經(jīng)濟繁榮時期收入

33、增長幅度較大，而在經(jīng)濟蕭條時期收益下降幅度也較大。如果公司所有風(fēng)險都由股東承擔，即公司債券的貝塔系數(shù)為0，而負債對于公司而言有避稅收益。則有L=U1+（1-t）(D/E) （19）其中：L =考慮公司債務(wù)后的貝塔值（杠桿貝塔或權(quán)益貝塔）；U =假設(shè)公司沒有負債時的貝塔值（無杠桿貝塔或資產(chǎn)貝塔）；t=公司的稅率；D/E=公司付息債務(wù)資本市場價值/權(quán)益資本市場價值公司無負債的貝塔系數(shù)由公司所處的行業(yè)和公司的經(jīng)營杠桿比率決定。美國的Barr.Rosenberg和其BARRA咨詢公司的最新版本的基本貝塔包括了58個變量。這些變量被分成13組，BARRA公司稱這些組為風(fēng)險指數(shù)組（Risk indices

34、），主要包括市場波動性、成效、規(guī)模、交易活動、成長性、收益價格比率、賬面價值價格比率、收益的偏離、財務(wù)杠桿、國外收入、勞動密集程度、收益率和最低資本額等等。有證據(jù)表明，由基本貝塔得到的對未來貝塔值的估計要好于僅使用歷史貝塔作出的估計值?？傊?，理論研究者集中各種智慧，期望把貝塔測算的更準確一些，但由于無法獲得貝塔的“真值”，所以各種研究結(jié)果也都僅是在各種不同信息假設(shè)基礎(chǔ)上的一種估計。正如夏普所言：在每一種計算方法中，對單個證券的計算結(jié)果都會存在誤差，因此對不同信息提供者使用不同方法計算的同一證券的估計貝塔系數(shù)的不同取值應(yīng)不足為奇。但這并不意味著這些不同的估計沒有價值。也盡管對單個證券貝塔的估計似

35、乎帶有很大的不精確性，但將它們置于一個證券組合中時，單個證券的這種不精確性將會相互抵消，從而產(chǎn)生對一個證券組合來說是很精確的貝塔系數(shù)的估計。 三、貝塔系數(shù)在企業(yè)（非上市公司）價值評估中的應(yīng)用問題 貝塔被廣泛應(yīng)用于資產(chǎn)定價、判定股票風(fēng)險、確定投資組合以及股票投資技術(shù)分析等方面。對于評估師而言，最感興趣的是貝塔值在企業(yè)價值評估中的正確使用。通常，貝塔是由對上市公司股票的市場價格回歸統(tǒng)計得到。因此，若將上市公司的貝塔作為一個可比參數(shù)用于對非上市企業(yè)的估值，則需要對所取可比公司的歷史貝塔進行相應(yīng)的調(diào)整，以求得與估值目標公司狀況的近似。盡管這些調(diào)整帶有主觀色彩，但在邏輯與經(jīng)濟學(xué)意義保持了一致性，從而使估

36、值結(jié)論更具辯護力。 1、未來貝塔的估計首先，應(yīng)注意無論是按照式（11）回歸估計的貝塔或是從數(shù)據(jù)公司得到貝塔，通常都只是一個歷史貝塔，還應(yīng)將所得到的歷史貝塔按照經(jīng)驗公式t34%K+66%0 （20）調(diào)整為未來的預(yù)計貝塔。式中：t 為調(diào)整后貝塔或未來貝塔；K是股票市場組合的平均風(fēng)險因子，按CAMP的假設(shè)K等于1；0為估計的歷史貝塔。其調(diào)整的經(jīng)濟學(xué)含義是從長遠看個體的風(fēng)險是向市場平均風(fēng)險回歸的。其次，應(yīng)保證貝塔估計的年期盡可能與估值所選用的其他參數(shù)一致或相近。這里有兩個問題需注意：一是貝塔本身因所估計的回歸年期不同而有較大的差異，例如100周、150周的，或60個月的貝塔值各異，分別代表了對不同回歸

37、年期的風(fēng)險估計，評估師應(yīng)根據(jù)對目標公司估值的總體風(fēng)險判斷選擇。二是由于貝塔僅是確定CAPM或權(quán)益資本成本多個基礎(chǔ)參數(shù)之一。因此，在確定貝塔的年期時還需考慮與其他參數(shù)年期的一致性或相近性。例如若選用3年期的平均國債到期收益率作為無風(fēng)險報酬率的近似，選用3年期的平均市場報酬率作為股東期望報酬率的近似，而選用100周的貝塔估計，那么這一組的參數(shù)組合顯然不具一致性的邏輯關(guān)系，因而也不是一個較好的參數(shù)選取原則或體系。這里需強調(diào)，所選用貝塔不應(yīng)是歷史的貝塔，評估師要對未來的貝塔進行估計，并應(yīng)保持參數(shù)體系或組合的同一性或相近性。 2、貝塔系數(shù)的因素性調(diào)整根據(jù)投資和價值評估的權(quán)威美國紐約大學(xué)教授Damodar

38、an的研究成果，有三個企業(yè)特性因素對貝塔有著決定性影響，即行業(yè)或業(yè)務(wù)類型、經(jīng)營性杠桿、財務(wù)杠桿。因此在使用可比公司的貝塔估計非上市目標公司的貝塔時，需對所選用的可比公司貝塔進行因素調(diào)整，這里所謂的調(diào)整，其基本思路將可比公司的貝塔進行統(tǒng)計，取其平均值，然后將平均值按業(yè)務(wù)類型，經(jīng)營杠桿，財務(wù)杠桿的平均值調(diào)回到無杠桿的貝塔，最后根據(jù)被評估公司的業(yè)務(wù)，經(jīng)營杠桿和財務(wù)杠桿將無杠桿的貝塔調(diào)整為待估值目標公司之權(quán)益貝塔，即用來估值的貝塔。 （1）業(yè)務(wù)類型調(diào)整目標公司因所處行業(yè)或業(yè)務(wù)的不同，其風(fēng)險也將不同，如此其貝塔也應(yīng)不同。典型地我們看到IT公司與基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)的風(fēng)險是不同的。在公司只有單一業(yè)務(wù)的情況下，通過選

39、擇同行業(yè)具有相同業(yè)務(wù)類型的公司作為可比公司，由可比公司的貝塔作為非上市估值目標公司的貝塔，這樣就可以避免對業(yè)務(wù)類型不同引起的貝塔的差異。對多種業(yè)務(wù)組合的公司，一是選擇類似的多業(yè)務(wù)上市公司作為可比公司，二是將不同類型的業(yè)務(wù)分開，按其不同業(yè)務(wù)的權(quán)重對可比公司的數(shù)據(jù)進行加權(quán)處理。 （2）經(jīng)營杠桿調(diào)整目標公司因經(jīng)營風(fēng)格不同，其經(jīng)營杠桿也就各異。Damodaran的研究結(jié)果表明經(jīng)營杠桿與貝塔存在如下的關(guān)系bu/1（固定成本/可變成本） (21)從公式可知，固定成本/可變成本的比值越大，經(jīng)營杠桿貝塔越小，這可以解釋為什么依靠石油為主要原料的化工企業(yè)，受原油價格影響巨大而收益的波動大的原因；相反上游的開采業(yè)

40、有較大的固定成本/可變成本比，而經(jīng)營風(fēng)險小。這里的調(diào)整理由在本質(zhì)上和業(yè)務(wù)類型調(diào)整相似。就同類企業(yè)而言可變成本越高說明成本控制的難度越大，其經(jīng)營風(fēng)險相對也就較大。但在估值實務(wù)中，由于固定成本/可變成本比的數(shù)據(jù)較難取得，使得經(jīng)營杠桿調(diào)整的可操作性不強。一個可替代的方法就是采用營業(yè)利潤的變動率與銷售收入的變動率的比值作為經(jīng)營性杠桿的調(diào)整的近似。 （3）財務(wù)杠桿調(diào)整公司的資本債務(wù)結(jié)構(gòu)被認為是影響貝塔的最主要因素之一。因此，必須按照待估值目標公司的資本債務(wù)結(jié)構(gòu)情況，對所選用的可比公司貝塔進行調(diào)整，即通過式（19）將可比公司的貝塔調(diào)整為待估值目標公司的貝塔，即 e=A1+（1-t）(D/E) （22）式中

41、：e：目標公司的杠桿貝塔（權(quán)益貝塔）； A：可比公司的無杠桿貝塔（資產(chǎn)貝塔）； t：目標公司適用的所得稅稅率；D：目標公司債務(wù)資本的市場價值； E：目標公司權(quán)益資本價值。 調(diào)整的方法，是首先通過回歸估計可比公司的歷史貝塔，并得到未來貝塔的估計（式20）。鑒于這種可比的公司貝塔是由可比公司股票市場價格的回歸統(tǒng)計得到，并且都是在所估計可比公司的總資本中存在債務(wù)資本的情況下得到的，所以也稱之為杠桿貝塔或權(quán)益（股權(quán)）貝塔e；其次利用式（19）的關(guān)系，將可比公司的杠桿貝塔e調(diào)整為可比公司的無杠桿貝塔A。所謂無杠桿貝塔是指完全依靠權(quán)益資本融資，即沒有任何負債資本情況下的貝塔。無杠桿貝塔也被稱為資產(chǎn)貝塔A，這是基于它反映了沒有財務(wù)杠桿作用影響下，全