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              高新技術企業價值評估的期權估價法

              文章類別:資質認證   發布時間:2015/9/4 16:24:06  

               

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                      高新技術企業區別于傳統企業的主要特點是知識含量大,無形資產所占比重較高,同時所承受的經營風險也比較大。這些決定了傳統的估值方法對高新技術企業的價值評估存在較多的缺陷,應進行改進或發展新的評估模型,以 便更精確地確定企業的整體價值。本文擬從這個角度出發,介紹期權估價模型,并簡述它在高新技術企業價值評估中的應用。對于傳統企業,當擁有期權性價值的資產或在未來經營中存在投資機會或擁有選擇權時,此方法具有同樣的參考價值。

                      一、高新技術企業價值評估特點

                      筆者將從估價的角度對高新企業的技術特點進行研究分析。

                      1 高風險、高收益的特點

                      創新是高新技術企業的基本能力,由于知識的不可儲存性和創新效益的溢出效應,導致企業投資風險大大增加,主要表現為:技術風險、市場風險和投資周期長。據統計,美國高新技術企業的成功率只有15-20%,而某些高科技項目的成功率在3%以下。高收益性表現在創新技術一旦成功將給投資者帶來高于原始投資數倍、數十倍甚至上百倍的巨額利潤。

                      2 決策的動態序列性

                      高新技術企業的決策是一個動態過程。企業研究開發成功后,若市場有利,則追加科技成果商品化所需的后續投資;若市場前景不看好,則暫不追加后續投資,這樣可以把風險鎖定在研發費用的范圍內。投資者可以根據階段性的研究成果和對最新市場信息的把握,不斷地調整預期現金流,重新對科研成果的經濟價值進行評估并做出新的決策。

                      3 無形資產起著重要作用

                      無形資產和智力資本在高新技術企業的盈利活動中起著關鍵性的作用,其重要性超越了貨幣資本和實物資產,無形資產的評價是高新技術企業價值評估的主要難題。

                      4 部分企業缺乏傳統估值方法所需的數據

                      高新技術企業的成長需要持續的高投入,使大部分企業在創業初出現一段虧損期,即盈利為負,這意味著無法根據盈利記錄計算盈利增長率,對估值而言,預測和推斷將缺乏有說服力的依據。傳統估值方法缺乏對高新技術企業風險的有效計量,且一般假設現有的企業可以持續經營下去,但從發展歷史看,大部分新型科技企業最終將會被市場所淘汰。

                      二、傳統估值方法對高新技術企業的不適用性

                      傳統的評估方法有現金流量折現法、經濟利潤法、相對價值法,這些方法均未考慮高新技術企業的潛在能力和高成長性,對高新技術企業的價值評估表現出一定的不適應性。

                      1 現金流量折現法

                      現金流量折現法,是一種基于預期未來現金流和貼現率的估價方法,也是企業進行資產估價最常用的方法。高新技術企業科技創新一般要經過研究開發、中間試驗、商業化等階段,在每一階段都存在較大的風險,且每個階段風險的水平、特征差別比較大,該方法在整個項目進行過程中采取一個折現率,不能反映技術創新的階段性差異。由于企業投資決策的動態性,也就是說項目即使已經投資,管理人員仍然可以根據市場情況來決定該項目是否繼續進行下去,這樣的選擇權實質上就是該項目內在的期權價值,該方法沒有考慮到這樣一個內在價值,因而可能低估該項目的真實價值。

                      2 經濟利潤法

                      經濟利潤可以解釋市場增加值的變動,是息前稅后營業利潤減企業全部資本費用后的差額,它把投資決策必須的現金流量與業績考核必需的權責發生制統一起來。在對企業價值進行評估時,經濟利潤法和現金流量折現法一樣沒有考慮高新技術企業所產生項目的內在價值。

                      3 相對價值法

                      相對價值法是利用類似企業的市場定價來估計目標企業價值的一種方法。由于高新技術的差異性,一般很難找到行業、技術、規模、環境及市場都相當類似的具有可比性的企業。

                       綜上,高新技術企業在做出產品開發與投入市場的決定時,要根據市場變化及時地做出相應調整,而不拘泥于初始的規劃與決策,這使得傳統的估值方法不能反映這種靈活性的價值。

                      三、期權估價理論及其應用

                      1 期權估價理論

                      20世紀70年代后發展起來的期權估價法是在期權估價理論的基礎上,充分考慮企業在未來經營中存在的投資機會或擁有的選擇權的價值,進而評估企業價值的一種方法。

                      期權是一個來自金融學的概念,但它更廣泛地被應用于投資評價。期權是一種合約,該合約賦予持有人在某一特定日期或該日之前的任何時間以固定價格購進或售出一種資產的權利。期權的價值主要由六個因素決定:標的資產的當前價值(市價)、標的資產價格的波動率、期權的執行價格、到期期限、無風險利率以及期權有效期內發放的紅利。企業在其持續經營過程中會面臨眾多的投資機會或選擇,其價值由兩部分組成:企業現有業務或投資項目所形成的價值和未來投資機會或選擇權的價值。前者往往用傳統估價方法進行估算,后者則需用特定的期權定價模型來推算其價值。

                      Black-Scholes期權定價模型以及Cox,Ross和Rubinstein的相對簡單的二項分布模型從定量的角度給予了期權價值精確的確定。高新技術企業價值評估的難點就在于這些具有期權特征的資產,而這些模型的應用,能夠彌補傳統估值方法的不足。

                      2 期權估價法的優缺點

                      優勢:隨著信息技術及相關產業的迅猛發展,企業在經營中面臨越來越多的不確定性和風險,也面臨大量的投資機會和發展機會,在此背景下出現的期權估價理論給企業價值評估提供了一種新思路,在此理論指導下建立起來的期權估價方法也為企業估價提供了一種有意義的工具。與傳統估價方法相比,期權估價法考慮并計算未來機會及選擇權的價值,從而拓寬投資決策的思路,使企業估價更為科學合理。

                      不足:期權估價法在實際應用過程中還受到許多條件的制約。例如,Black-Scholes期權定價模型是在一系列前提假設的基礎上建立和發展起來的,這些假設在現實中很少能夠得到完全實現。該模型是對現實問題的簡化和抽象,是對現實狀況盡可能相對地模擬,但很難做到與實際情況完全一致。此外,任何一種期權定價模型,在實際運用中都是復雜和繁瑣的。

                      3 期權估價理論在高新技術企業中的應用

                      盡管期權估價法存在上述缺陷,但仍為我們對高新技術企業估價提供了一個全新的視角,尤其適用于:(1)創業初期,尚未產生現金流,有價值的資產主要是指各種以專利權、專有技術為代表的有期權性質的資產;(2)陷入財務困境,但仍有一定潛力,可望起死回生的高新技術企業。對那些較為成熟的高新技術企業,當新開發出有價值的、但前途不確定的專利技術或新產品時,可應用期權估價模型,計算該項選擇權的價值,然后加總到以現金流量法計算出來的價值中去,對其進行修正。

                      期權估價法在高新技術企業中的應用主要包括以下幾類:

                      a) 產品專利。當高新技術企業擁有的專利未投入商品生產,預期的現金流量具有較大的不確定性,且近期不一定會產生現金流量時,可以將該專利視為一種帶有期權性質的資產,企業在開發該項專利的過程中發生的研究費用與注冊費用視為期權費,企業擁有專利后就擁有了開發和制造該項專利產品的權利。企業是否追加后續投資,取決于對該專利產品未來產生的現金流量的預期。此時可將專利權視為看漲期權進行評估,產品本身為標的資產,追加的投資為期權的執行價格。

                      b) 研究開發費用。高新技術企業的研究開發費用在其總支出中所占比例較大,這也是高新技術企業區別于傳統企業的地方。與專利權相似,研發成果也可以視為一項看漲期權。

                      c) 陷入財務困境的高新技術企業的股權。在這種情況下,可以把股權視為以企業為標的資產的看漲期權,其執行價格為流通在外的債務的價值,當企業預期價值(即所有者權益價值)超過債務價值時,則股東可清算。根據該方法衡量出來的企業價值,也許能夠解釋為什么那些處在困境中的高新技術企業在兼并中仍能取得高于其賬面價值的補償。

                      期權定價理論及模型實際應用時也有一些局限。如:該理論要求標的資產價格的變動是一個連續過程,而且其變動方差在期權有效期內不變。又如,現實的高新技術企業選擇權的確定及其定價,都是應用期權定價模型時的難點。在實際操作中,我們常常要借助于多種計算方法對高新技術企業進行估值,并彼此驗證,許多數據要基于對企業未來發展的預測。

               

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