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资产评估的步骤范文1
关键词 ：无形资产评估；层次分析法；预期收益额
一、实务界呼唤以财务报告为目的的无形资产评估
在当今复杂多变的经济形势面前，企业合并已经成为企业快速占领市场、把企业做大做强的重要途径。在我国，非同一控制下企业合并的经济业务中，最重要的一项就是确定合并对价分摊。具体来说将无形资产区分为可辨认无形资产与不可辨认的商誉，两者此消彼长。由于这两者在以后年度的后续会计处理存在很大的差异（可辨认无形资产在后续处理时需要进行摊销，而商誉不进行摊销，每年采用减值测试的方式进行后续计量），这样会对以后年度的资产、负债、以及利润等都会产生不同程度的影响，因此其初始价值的确定特别关键，有可能直接影响以后年度提供会计信息的质量。
同时，随着科学技术的迅猛发展，出现了一些新兴的无形资产，如客户关系、期权价值、银行信贷违约率、网络域名等，这些无形资产可能未在账面上完整反映，对于这些复杂无形资产公允价值的确定，就必须借助资产评估中的估值模型，这样才能保证公允价值的确定更加科学、更加精确，其评估结论也更经得起市场的检验。同时，以此为参考编制的企业财务报告才能够更加真实、客观的反映会计要素的信息。
二、以财务报告为目的的资产评估理论内涵
2006 年12 月颁布的新企业会计准则重新强调了公允价值，将它不同程度地运用在19 个具体会计准则中，这样以公允价值为纽带，资产评估与会计报告就成功地联系在了一起。
2007 年，我国在参照国际会计准则、国际资产评估准则以及我国《资产评估准则———基本准则》的基础上，制定了《以财务报告为目的资产评估指南》。《指南》中的第二条指出：“本指南所称以财务报告为目的的评估，是指注册资产评估师基于企业会计准则或相关会计核算、披露要求、运用评估技术、对财务报告中各类资产和负债的公允价值或特定价值进行分析、估算并发表专业意见的行为和过程。”资产评估作为一种中介行业为企业会计要素的计量服务，对企业财务报告中的资产和负债的价值进行鉴定。
三、以财务报告为目的的无形资产评估的难点问题
在以财务报告为目的无形资产评估中，成本法和市场法的具体应用是比较简单的，本文主要分析收益法在评估中的难点问题。收益法对资产公允价值进行评估的数学公式可表示为：
式中：Ri表示被评估无形资产未来第i年的预期收益额；
i表示收益期限序号；
r表示折现率；
n表示预期收益期限。
预期收益额是收益法评估无形资产时一个至关重要的参数指标，以财务报告为目标的无形资产预期收益额受到多方面因素的影响，确定评估价值时应该综合考虑所有影响因素，但是在实务中资产评估师常忽略了一些看似不重要但实则产生重大影响的因素，概括起来主要体现在以下几个方面：
其一，评估目的的特殊性对预期收益额的影响。传统的无形资产的评估依据主要为资产评估准则和相关的法律法规。而以财务报告为目的的无形资产评估, ,在遵循传统依据的基础上, 还要参照相关会计准则的规定, 以满足会计信息的需要。其中《企业会计准则》提出的会计信息质量的要求就对无形资产预期收益额的评估有较大的影响。因此，在确定预期收益额时，应满足实质重于形式的会计信息质量要求，对偏离实际的预期收益额进行调整，使其真实客观地反映会计信息。
其二，无形资产自身的特殊性也对预期收益额产生较大的影响。一方面，无形资产的技术生命周期在很大程度上决定了该项无形资产的更替。因而，在对无形资产价值进行评估时，应结合该无形资产所处的阶段对收益额做出一定程度的调整。
此外，无形资产的市场供求关系也是评估过程中被忽略的一个重要因素。价值是由其给使用者带来的效用决定的，所以在评估的实践中并不是科技价值高、技术含量高，其资产价值就一定高。
四、基于层次分析法的预期收益额调整
基于上面的分析，在以财务报告为目的无形资产评估时，预期收益额是需要经过修正的，把偏离实际的收益额修正为客观的收益额。在这里需要定义一个修正系数，通过修正系数,把收益额调整为综合了主要影响因素后的客观收益额。修正系数的数学定义为：C=Пni=1(1±wi)，其中，n表示共有n个因素会影响预期收益额；wi 表示第i个影响因素对预期收益额影响的权重,且w1+w2+……+wn=1；根据因素的带来的正负影响，相应的取+或者-。
显然最终客观预期收益额P0 就可以通过P*C 得到。这种方法的难点就在于预期收益额影响权重wi 的确定，对此，可借鉴层次分析法分中确定准则层因素对目标层因素的相对权重的思想，得到我们需要的预期收益额影响权重的相对大小。层次分析法确定准则层因素的相对权重的步骤为：
（1）根据实际情况建立层次结构模型，模型分为三个层级，即目标层、准则层和方案层。同一层次的因素既对上层因素有影响，又支配下层因素，如图所示：
（3）计算判断矩阵A 的特征值与特征向量，其中令λmax 为A 的最大特征值，W 为对应于λmax 的单位特征向量，那么W 的各个分向量就是准则层元素对于目标层元素的相对权重。
经过以上的步骤，就可以得出准则层对目标层，这两个层级之间的的影响程度的大小，笔者认为这样的模型完全可以用来解决上文提到的四类影响因素对预期收益额影响权重wi的确定。
五、财务报告为目的的无形资产评估预期收益额调整的具体运用
近些年来，随着计算机技术的飞速发展，AHP 软件应运而生，使用该软件能避免繁杂的模型计算，大幅提高工作效率，使人们更容易获得层次分析法的各个步骤的计算结果。下文将详细论述层次分析法在财务报告为目的的无形资产评估预期收益额调整中的具体运用步骤，由AHP软件能够自动生成各个判断矩阵并计算一致性，所以本文目的在于介绍收益额调整的过程，其中具体数据没有实际参考意义。此外，文中探讨的均为各影响因素对预期收益额的正影响，负影响同理可得，文中不再做特别说明。
首先，基于前文的分析构造目标层与准则层，其中目标层为预期收益额，准则层分别为推广宣传力度；评估人员谨慎性；技术生命周期；和客观经济环境。可表示为下图：
其次，构造成对判断矩阵A。比如第一行第三列a13表示相对于目标层预期收益额以及加大推广宣传力度与在市场供求关系中为优势方的重要性之比;第一行第二列a12表示相对于预期收益额以及加大推广宣传力度与该项无形资产处在成长期或者成熟期的重要性之比。
具体的数值则需要资产评估师加以判断，如果评估师认为在加大推广宣传力度和市场供求关系中为优势方两个因素中，后者比前者明显重要，再根据表1 中的数值含义，a13 就可取值5或者6。a12取1/3或者1/4，表示对于目标层来说，加大推广宣传力度比无形资产处在成长期或者成熟期略显不重要。以此类推可以得到其他的数值。
将矩阵A 的每一个元素取值输入到AHP 软件中，系统就会自动计算出该矩阵最大特征值λmax 以及与其对应的单位特征向量W。
同时，系统还会对上述判断矩阵进行一致性检验，如果CI≤0.1, 那么W的各个分量就依次是推广宣传力度、技术生命周期、市场供求关系以及客观经济环境对预期收益额的影响程度的权重。如果CI ＞ 0.1，评估师就需要重新调整矩阵中的数值，重新计算特征值、特征向量并进行一致性检验，直到CI≤0．1。
至此，就求得了预期收益额的修正系数：
C=Πni=1(1±wi)
最后，综合未来现金净流量的数值P 和预期收益额的修正系数C，就可以得到最终的以财务报告为目的的无形资产客观预期收益额P0=P*C=P*Πni=1(1±wi)。
参考文献：
[1]余炳文，王梅婷.以财务报告为目的的特许经营权评估探析[J],财会学习，2013.10.
[2]李小明.议以财务报告为目的的资产评估[J],当代经济，2013.1.
[3]杨凯.以财务报告为目标的资产评估研究[D],西南财经大学，2013.3.
[4]尹贤平.基于层次分析法的中小企业财务风险评价探讨[D],江西财经大学，2012.6.
资产评估的步骤范文2
【关键词】AHP法；资产评估；执业风险；风险权重
改革开放以来，经济活动逐渐迈向市场，建立符合中国国情的市场经济体制，是中国经济发展的必然走向，作为一门高端的中介服务业，资产评估在我国经济转型中扮演着重要的角色。但随着中国资本市场的日益发展，评估业务种类，评估范围的逐渐扩展，评估机构和评估人员面临的执业风险也在不断加大。如何控制执业风险、量化风险、建立执业风险防范评价体系对评估行业的未来发展非常重要。本文利用层次分析法（AHP法）对评估执业中遇到的各风险因素进行了综合定性与定量分析，和对如何确定评估执业中各风险因素的权重的方法进行了探讨。
一、层次分析法（AHP）简述
层次分析法起源于美国，是一种运筹学方法，简称AHP法。在实践中，我们可以运用AHP法分析方案层中各因素相对于目标层的权重，进而确定方案层中各因素对目标层的影响。在运用层次分析法时，最大的好处是可以将人的主观判断标准，通过对复杂决策问题的本质、影响因素及其内在关系的分析探讨，使决策的思维过程数学化，转变为定量分析，从而可以用来处理一些多因素、多目标、多层次的复杂问题。运用AHP法解决问题，大致可以分为四个步骤：
（1）第一步，建立层次结构模型。通过对复杂问题各因素进行分析、判断，确定目标层，准则层、方案层。（2）第二部，构造两两比较判断矩阵。通过对各因素的比较、判断，构造判断矩阵，以确定准则层对目标层的重要性和各方案层对准则层的重要性。（3）第三部，层次单排序。通过对判断矩阵计算，确定各判断矩阵的特征向量和进行相应的一致性检验。（4）第四部，层次总排序。建立方案层各因素相对于目标层的总排序，以确定方案层各因素对目标层的影响权重。在资产评估中，我们可以按照以上步骤，确定影响评估执业风险的各风险因素的权重。在接受评估项目时，我们通过对新项目各影响因素进行分析，确定其风险大小，再与其所占权重相乘。这样，就可以确定新项目的整体评估执业风险。
二、利用AHP法合理划分评估执业风险权重
（一）建立评估执业风险评价层次结构模型
资产评估执业风险是指在资产评估中，评估单位或个人因资产评估事项所遭受损失的可能性。实施资产评估工作，我们面临着许多风险，总体上，评估执业风险主要面临四个方面：项目固有风险、职业道德风险、内部控制风险和外部环境风险。现根据评估执业风险，建立其层次结构模型如下：
资产评估的步骤范文3
批量评估方法是20世纪70年代兴起的评估方法，它是在评估三大基本方法与财产特征数据的基础上，结合数理统计技术和其他相关技术而形成的一种新的评估技术。目前这种评估方法已在欧美一些国家的财产税税基评估和房地产抵押贷款、融资评估中广泛应用。批量评估是对大量处于一定区域的财产样本建模，并利用模型对任何符合模型要求的目标财产进行估价。批量评估技术的应用从最早的农地评估拓展到目前的以征纳从价税为目的的财产评估领域、房地产估价领域，以及抵押贷款、融资等的资产评估实务中。与传统的评估方法比较，批量评估具有快速评估与成本较低的优势。2003年以来，随着集体林权制度改革的不断深入，集体林区的森林资源资产交易日益频繁，随之而来的是对于森林资源资产评估日益增多的需求，由于林权制度改革形成的林农，以户为经营单位的森林资源资产经营面积一般较小，小班个数亦较少，当在某一集中时段对同一地区的大量林农散户小班进行评估时，如按照一般森林资源资产评估的流程，评估工作量将非常大，计算繁琐，从而耗费大量人力、物力、财力且效率低。在市场经济条件下，应提倡“高效率、低成本”，找到一种新途径，能加快森林资源资产的评估速度，降低森林资源资产评估成本，而这也正符合批量评估的初衷，批量评估能够实现低成本、高效率地完成大规模目标资产的价值评估任务，从而为森林资源资产评估提供了新思路和新方法。因此，本文拟将批量评估模型引入森林资源资产评估，并将其应用到森林资源资产评估实践，希望有助于进一步完善森林资源资产评估方法与理论体系，促进森林资源资产化管理进程。
一、国内外研究概况
最早的批量评估思想可以追溯到1919年，当时在西方就有人将统计学的多元回归分析（Multiple Regression Analysis，这也是现今批量评估中主流的校准技术之一）作为一种可行估算技术，应用于农业用地的价值估计实践。其后，尤其是20世纪80年代末90年代初，西方学者围绕着评估三种基本方法在统计、数学环境中的具体实践做了大量的研究，探讨了多元回归分析技术、适应估计技术（又称回馈技术）（Adaptive Estimation Procedure or feedback）、人工神经网络（Artificial Neural Network）等技术在批量评估中的应用。Robert Carbone，Richard L.Longini（1977）利用回馈技术建立了不动产批量评估模型，并用数据检验了评估模型的可行性。Mark，J.，Goldberg，M.A.（1988）回顾了多元回归分析技术在批量评估中应用的相关问题。John D Benjamin， Randall S Guttery，C F Sirmans（2004）分析了多元回归技术在不动产批量评估的应用。Tay，D.P.H.，Ho，D.K.K.（1991/1992）运用人工智能技术对大量的公寓进行批量评估。Borst， R.A.（1992）指出神经网络技术将成为评估体系中建模的主要技术。Borst R.A.（1995）研究了人工神经网络技术在批量评估中的应用。Borst R.A and McCluskey（1996）分析了神经网络技术在不动产批量评估扮演的角色。Tom Kauko（2007）研究了批量评估方法体系，提出将神经网络技术、模糊逻辑技术等应用到财产评估，并与多元回归技术比较，结果表明前者比后者具有更高的拟合精度。
国内有关批量评估的研究尚处于起步阶段，并且主要集中在金融方面。如：耿星（2004）介绍了不动产批量评估的主要步骤：不动产基本描述、市场信息搜集和估价。金维生（2004）介绍了批量评估在加拿大房地产税征管中的作用。陈滨（2005）介绍了金融不良资产批量评估的主要方法：统计抽样法、经验抽样法、分类逐户法和回归模型法。刘扬（2005）提出了计算机辅助批量评估（CAMA，Computer-Aided Mass Assessment）。郭文华（2005）分析了计算机化批量评估系统（立陶宛）核心――不动产批量评估模型的原理和流程。纪益成，傅传锐（2005）回顾了批量评估产生与发展的历程，阐述了其方法原理和主要的操作过程，并采用市场法为理论基础的模型设立和多元回归作为模型的校准技术对实例进行批量评估，研究结果表明，该批量评估模型表现良好。
二、批量评估基础
批量评估方法将三种传统评估方法（成本法、市场法和收益法）纳入其评估模型设定的基础理论框架，但它不是这三种方法的简单组合，而是考虑到了三种基本方法在不同评估环境下，针对不同类型资产时的适用性问题。在构建批量评估模型时，先根据目标评估资产与特定的评估环境选择适用的基本方法理论作为评估模型设定的理论依据，再根据所选择的模型和所能获得的数据，应用现代统计、数学技术与计算机技术等实现传统评估方法，即获得模型中的系数。任何目的和类型的批量评估都应该包括以下步骤（2005 UNIFORM STANDARDS OF PROFESSIONAL APPRAISAL PRACTICE）：
（1）识别待评估资产；
（2）确定资产一致性性状的市场区域；
（3）识别影响市场区域中的价值形成的特征因素；
（4）建立能反映此市场区域中影响价值特征因素相互间的评估模型（模型设定层次）；
（5）校准模型从而确定影响价值的各个特征因素的作用（模型校准层次）；
（6）将模型中所得到的结论应用于待评估资产；
（7）检验批量评估结果。
其中，第2步是指收集那些与待评估资产处于临近地理位置、相近评估日期，具有相同或相似资产特征的资产，这些资产构成待评估资产的一个市场区域。
上述的模型设定和校准阶段其实是一个反复迭代的过程。在进行第6步前，可以先用测试样本检验模型，若输出结果与预期结果不相符合就必须调整模型的设定，再次校准模型，并且重复上述过程直至模型预测达到一定精度。
三、基于多元线性回归的森林资源资产批量评估应用研究――以幼龄林为例
在森林资源资产评估中实现批量评估的关键是建立自动评估模型，一般来说，建立自动评估模型需要经过下面几个关键步骤：（1）进行数据调查，构建正确的统计分析框架；（2）对数据进行描述性分析；（3）建模：在建模当中，首先要选择适当的理论模型，其次根据理论模型，选择变量，最后选择适当的模型形式；（4）模型精度的度量与模型改进。为说明森林资源资产批量评估模型的建立，以下以基于多元线性回归的幼龄林批量评估模型建模为例予以说明。
（一）多元线性回归数学模型与假设
多元线性回归的数学模型为：
式（1）是一个 元线性回归模型，其中有p个自变量。它表明因变量 的变化可由两个部分解释。第一，由 个自变量 的变化引起的 的变化部分，即
；第二，由其他随机因素引起的 的变化部分，即
都是模型中的未知参数，分别称为回归常数和偏回归系数， 称为随机误差，它服从均值为0，方差为 的正态分布。
多元线性回归模型的假设理论：
零均值假设：随机误差 的数学期望为零，即
等方差性假设：所有的随机误差 都有相同的方差， 。
序列独立性假设：任何一对随机误差之间相互独立，
正态性假设：所有的随机误差 服从均值为0，方差为 的正态分布。
不存在多重共线性假设：所有自变量彼此线性无关。
（二）森林资源资产调查与统计分析
为了估计参数、建立森林资源资产批量评估模型，必须收集大量的森林资源数据资料。根据对于森林资源资产评估的影响因子与价值测算过程，在进行建模前主要收集的数据主要有两类：森林资源数据资料和评估的有关经济技术指标。其中森林资源数据资料是最重要的评估模型的输入元素，将直接影响到模型参数的选择和分析方法的采用。采用历史小班数据来鉴别特征因素，构造估算函数，检验推导出的模型的可靠性。当完成必要的森林资源数据调查与相关技术指标资料的收集后，应通过统计分析如专家分析、层次分析法、主成分分析法等以获取影响评估价值的主要森林资源数据因子与经济指标因子，在进行森林资源资产批量评估建模时主要是研究主要特征因素对单位评估值的影响，从而获取包括上述特征因素的评估样本，为建模做准备。例如影响幼龄林单位评估值的主要因素是年龄、平均树高、株数、前三年的营林生产成本，树种；影响中龄林单位评估值的主要因素有：年龄、经营类型（对应主伐年龄）、平均胸径、平均树高、蓄积量、销售价格、直接采伐成本（含短途运输费）、出材率和树种；影响成熟林单位评估值的主要因素有：平均胸径、平均树高、亩蓄积量、销售价格、直接采伐成本（含短途运输费）、出材率和树种。
（三）森林资源资产评估相关数据的描述性统计分析
对于数据的描述性分析实际就是对于数据是否符合建模要求的统计分析，例如在多元回归模型建立之前，必须先检验多元回归分析所具备的前提条件是否满足，这些前提条件包括正态性和线性关系。应注意的是对于每一个单独变量，正态假设在多元分析中是最重要的基础。如果与正态性的要求偏离较大，所得的分析结果将是无效的。以笔者所在专业评估机构福建省福林咨询中心2007年评估实践中所获取的36个幼龄林小班资源数据及其评估结果为基础，结合批量评估建模过程为例说明。
1.正态性检验
由前文的特征因素分析可知，进行幼龄林多元回归批量估算模型研究时考虑的主要因素有：年龄age；平均树高h；株数tr_num；树种（亚变量，离散的）。对上述四个连续变量进行描述性统计结果如表1
上述表1及图1-3表明，年龄age的变化范围为4~10，均值为6.5043；株数tr_num的范围为70~320，均值为166.3248；单位评估值value的变化范围为247.62元/亩~800.00元/亩，其均值为559.9190元/亩，可以看出这些变量更具有正态性，而平均树高h的变化范围为0.2m~15.8m，然而均值为4.1658m，偏度系数为0.902，其偏度系数较大，在未做任何处理之前，就将其运用到模型中，将会严重违反正态化假设。此时，可以对变量作变换，如作平方根、对数变换等，为了使变换后的数据也大于0，对平均树高作平方根变换后得到平均树高的直方图如图4所示。可见，经过数据转换处理后得到的新变量，其正态性有所改善。
2.线性检验
在正态性检验之后，还应该确保因变量与自变量之间的线性关系。线性关系可以通过散点图来判断，在SPSS中生成的散点图，如图5所示。从最后一行可以判断因变量单位评估值和年龄age、株数tr_num的线性关系明显，和平均树高sqh的线性关系不明显。
（四）森林资源资产评估批量评估回归模型建立与假设检验
1.模型建立
根据上述分析与多元线性回归原理，幼龄林批量估算模型可为如下形式：
式中： 分别表示树种、株数、平均树高的平方根；
、 为引入表示树种的亚变量：
=0，=0，表示树种为杉木；
=0，=1，表示树种为马尾松；
=1，=0，表示树种为阔叶树。
在对回归系数进行推导的过程中，采用逐步回归法。先按自变量“重要性”从一个自变量开始逐步引入方程，每引进一个新的变量时，要对新方程中的全部变量再作显著性检验，删除其中不显著的变量，重复此过程，直至没有变量被引入，也没有变量可剔除时为止。在SPSS中采用逐步回归法运算得到最终的多元回归方程如下：
2.幼龄林模型的假设检验
进行多元回归分析的前提是回归模型的假定正确，可以采用残差分析法来评估误差项正态分布假设，以及方差性假设、方差独立性假设的满足情况。
检验残差的正态性：对幼龄林批量评估模型进行残差K-S检验。如果检验结果残差不服从正态性，应考虑修改模型、进行适当变换，或增加新的自变量、剔除异常观察值等方法来补救。经过反复试验，当对株数变量tr_num取自然对数时，模型满足假设。用ltr_num表示经变换后的株数。
再采用新变量后，利用逐步回归进行系数推导。将得到的回归系数代入方程，得到最终的多元回归方程如下所示：
当树种为杉木、阔叶树时，其批量评估模型为：
当树种为马尾松时，其批量评估模型为：
3.修改后的模型假设检验
第一步，正态性检验，直至残差服从正态性分布。
第二步，检验零均值与等方差性，直至等方差性的假设成立。
第三步，检验序列独立性。
经检验，通过变量变换，所建立的模型满足假设，该多元回归模型成立。
（五）模型有效性确认
模型建立完成后，要对其有效性和准确性进行检验，从该地区森林资源资产评估案例数据中选择具有代表性的数据，得到检验样本，将以上幼龄林测试表中参数分别代入相应的多元回归模型，经计算得到相应的单位评估值的预测值，将预测值与实际值进行对比，比较结果。经检验在本案例中，幼龄林批量评估模型对于检验数据的吻合性较高，测试数据实际值与预测值平均绝对误差为23.92，相对误差绝对值最大的不超过10%，模型可应用于该地区幼龄林评估。
四 小结
1.批量评估在国内外的评估实践中已得到广泛的应用，其理论与方法已具有较广泛的应用基础，其快速评估与成本较低的优势同样适用于集体林权制度改革后日益频繁的森林资源交易现状，研究表明，批量评估原理同样适用于森林资源资产评估，将有效提高森林资源大规模目标评估的需要，其应用将为森林资源资产评估提供新思路和新方法。
2.基于多元线性回归的批量评估模型是建立在多元回归分析基础上的，该方法是建立在特定的理论模型基础之上，在使用时有较多的模型限定条件，如：模型都要求变量满足正态性、线性条件，模型必须满足基本假设等。在很多情况下，当数据并不符合线性条件或某个假设时，需要采用模型补救措施，并反复进行残差分析以满足拟合模型的条件，否则将造成拟合的模型质量较差或没有意义，因此如何进行数据的统计分析将是批量评估模型的建模基础。
3.批量评估在我国的应用研究相对较少，尽管本研究结合了笔者及同仁近十年的森林资源资产评估实践，但受森林资源资产评估发展与区域影响，尤其是数据影响，其实际应用还需作进一步的研究与验证，因此本文拟抛砖引玉，以期使批量评估在森林资源资产评估理论与方法领域中得到更多的关注，促进其理论与实践的完善。
参考文献：
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资产评估的步骤范文4
关键词：文化创意项目；实物期权；B-S模型；电影项目
中图分类号：F230 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）27-0141-02
引言
近年来，文化产业成为了现代经济中最活跃、增长最快的产业。在全球范围内，文化产业在经济领域的份额以每年10%以上的速度增长，已经成为经济发展的支柱产业之一。科技、文化和创意相结合带来的财富，远远超越传统产业。文化产业的发展壮大离不开文化创意类资产评估的参与和服务。在文化企业的工商登记、产权变更中，文化创意类资产评估有助于确定合理的注册资本金额、促进产权的顺利登记。在文化企业融资过程中，文化创意类资产价值评估有助于投资者准确认识文化企业的投资价值，促进文化企业融资目的的实现。在文化事业单位改制为全民所有制企业的过程中，文化创意类资产评估可以有效避免国有文化资产的流失，实现国有资产的保值和增值目的。
与厂房、机器等固定资产相比，文化创意类资产价值本身具有的不确定性以及中国当前无形资产确认和计量方面存在的诸多问题，使得文化创意类资产在企业资产负债表中未能充分反映无形资产的真实价值。这直接影响了文化企业的投资和融资行为，成为制约文化企业发展的瓶颈。同时，由于文化创意类资产具有地域性、排他性和共享性等特点，不同的评估机构在采取不同评估方法对同一文化创意类资产评估时可能会出现较大差异。而且，传统成本法、收益法和市场法评估时对文化创意类资产面临的不确定性考虑不足。实物期权法作为一种资产评估工具，从动态方面考虑了环境的不确定对资产价值的影响，弥补了传统方法的存在的不足，也成为了资产评估中的一种重要方法，中国资产评估协会2012年7月颁布《实物期权评估指导意见》（试行）推动实物期权方法在中国资产评估中的应用。本文在这样的背景和文化创意类资产评估的需求下，探讨B-S模型在文化创意类资产评估中的应用。
一、B-S模型及其应用
评估实物期权的价值可以选择和应用多种期权定价方法或者模型。到目前为止，理论上合理、应用上方便的模型主要有B-S模型和二项树模型等。针对无红利流量情况下欧式期权的价值评估，考虑了标的资产评估基准日价值（S）及其波动率（σ）、期权行权价格（X）、行权期限（T）、无风险收益率（r）五大因素以确定期权价值。B-S模型形式为：
买方期权价值C0 = SN（d1）-Xe-rTN（d2）
卖方期权价值P0 = Xe-rTN（-d2）-SN（-d1）
其中，C0和P0分别代表欧式买方期权和卖方期权的价值；e-rT代表连续复利下的现值系数；N（d1）和N（d2）分别表示在标准正态分布下，变量小于d1和d2时的累计概率。d1和d2的取值如下：
d1 =
d2 == d1-σ
选择B-S模型估算实物期权价值的步骤如下：
第一步，估计有关参数数据。
第二步，计算d1和d2。
第三步，求解N（d1）和N（d2）。
第四步，计算买方期权或者卖方期权的价值。
二、案例分析
B文化公司将计划投资拍摄A电影，该电影预计拟选用的导演和演员均为国内一线人员，电影类型为普通商业电影，预计全部制作成本为6 250万元，电影从准备到上映期限约为2.5年，预计带来票房收益现值为5 500万元。但从票房预测将会否定该投资项目，但利益相关者认为该电影项目不仅仅带来票房收入，还带来系类的收益机会，需要对A电影的投资价值做出全面评估，涉及A电影的电影著作权的摄制权、发行权、放映权、后期开发权等系类权利，评估基准日为2014年7月1日。
由于该电影项目具有报酬无限性和风险有限性，同时又兼有时效性，这些正是实物期权的要素特征，因此本文认为电影拥有为一个看涨期权（买方期权），用B-S模型来对A电影的实物期权价值进行评估。
（1）估计有关参数数据。本文采取无红利流量情况下欧式期权公式，涉及5个基本参数。由项目介绍可知，标的资产评估基准日价值S=6 250万元；期权行权价格可以认为是该电影全部投资的终值X=6 250×（1+r）2.5万元；其中，r为无风险收益率，依据评估基准日的中国固定利率国债收益率曲线可取r=3.7730%；行权期限T=2.5年。
波动率σ应该是投资者投资电影企业所能获得回报率的波动率，可以采用国内电影制作企业行业的全部上市公司的股票波动率的标准差估算。为此，本文选择华谊兄弟（30027）、光线传媒（300251）、华策影视（300133）和华录百纳（300291）为参照对象，采取历史回望法，然后计算其在2012.01-2014.07（2.5年）期间的股票价格波动率。计算公式为：σ=，其中Ri指连续复利的股票收益率，Ri=ln，Pi为在第i时刻股票的现实价格，Ri为股票在期间内的收益率的均值。经过计算得到本案例中σ=40.71%。
（2）计算d1和d2。依据上文公式得到d1 = 0.3245；d2=
-0.3191。
（3）求解N（d1）和N（d2）。N（d1）= 0.6272；N（d2）=0.3748。
（4）计算买方期权C=1 581.72（万元）。
为此，A电影的全部投资价值为票房收益现值+实物期权价值=5 500+1 581.72=7 081.72（万元），如果考虑到该电影带来的实物期权价值，则该电影值得投资。可见，实物期权评估方法可以更有效发现并评估存在不确定性项目的漏损价值，为利益相关者提供更为全面的估值报告。
参考文献：
[1] 王家新，刘萍.文化企业资产评估研究[M].北京：中国财政经济出版社，2013.
[2] 刘小峰.实物期权评估模型中波动率的计算及其敏感性分析[J].中国资产评估，2013，（4）：46-48.
资产评估的步骤范文5
摘要：
互联网背景下报业受到重大冲击，新报业格局正在形成。文章提出以应用层次分析法构建报纸媒体品牌资产评估模型。通过层次分析法将影响品牌资产的因素进行量化并对每一个要素进行定量分析，最后得到各个因素的权重，在此基础上可以将权重扩展为报纸媒体品牌价值的评价标准，以量化报纸媒体品牌价值。此方法的提出可一定程度上避免评估过程中的主观性和个体差异，为报纸品牌资产评估提供了可操作的定量分析方法。
关键词：
应用层次分析法；报纸品牌；资产评估
20世纪80年代初，“品牌资产”的概念首次在美国出现，到80年代末期开始受到学术界的重视。此后，品牌资产一度成学术界研究的热门话题。在国外，品牌价值评估已经成为行业间并购、行业内竞争最重要、最先进并普遍应用的测量方法，但在我国，品牌价值评估理论和量化实践尚处于起步阶段。对于在我国发展路径比较特殊的报纸媒体，其品牌资产评估纵然已有相关学者进行探索与研究，但成果甚少。[1]实践中，影响报纸媒体品牌的因素是多种多样的，如受众的二元性（读者、广告商）、国有控制的背景等。由于各种因素之间相互影响，紧密相关，因素之间的重要程度也各不相同，因此，我们试图用层次分析的方法来确定这些因素的先后次序及重要程度，在此基础探讨报纸媒体的品牌价值评估模型。
一、层次分析法
层次分析法是1971年TomasL.Saaty所提出的一套决策方法，主要应用在不确定性情况下及具有多个评估准则的决策问题上，[2]由层级式架构逐一剖析在决策目标下的各项要素及相关性，并藉由评估各要素间之相对重要性，预期实际应用上对上级目标之贡献，以计算出方案层之优劣，提供决策者判断的依据。层次分析法主要是将复杂问题系统化，即确定待解决的问题后，将该问题条理化、层次化、系统化，构造出一个层次鲜明的架构图，由不同层面给予层级分解，并透过量化判断，最后加以综合评估，以比较出方案层之优劣。层次分析法自Saaty发展以来，已应用得相当普遍，其主要适用范围有规划、替代方案之产生、决定优先顺序、选择最佳方案或政策、资源分配、决定需求、预测结果或风险评估、系统设计、绩效评测、最适化。[3]
二、国内外媒体品牌资产模型及研究方法
根据笔者的整理，关于报纸媒体品牌模型的研究，目前尚无完整、成体系的模型。2009年程伟在其《报纸品牌资产评估模型研究》一文中，对报纸媒体的品牌模型进行尝试性探索，[4]不过由于其指标采集的复杂性，其模型的应用性有待商榷。除此以外，关于报纸媒体的竞争力评估、公信力评估的相关研究包括薛可、余明阳的《媒体品牌竞争力评估的理论模型》。[5]文章中，作者将影响媒体品牌竞争力的因素归纳为品牌价值力、品牌创新力、品牌品控力、品牌营销力和品牌传播力，再用层次因子分析的方法，算出每个因素占有的权重。此外，中视金桥媒介研究中心在《电视媒体影响力评估模型初探》中将媒体影响力分解为媒体影响受众的能力和受众影响社会的能力，并在此基础提出矩阵模型，以此作为衡量指标。[6]又有姚林在《品牌力是媒体的核心竞争力—构建媒体品牌力评价体系》提出的CTR品牌健康模型，通过受众调查，从媒体的冲击度、知名度、喜好度、承诺度、吸纳度和推荐度6个基本纬度去衡量媒体品牌价值。这个模型主要针对电视媒体的品牌价值评估。[7]在研究方法上，由于品牌资产评估最终以量化形式体现，多数文章以定性和定量两者相结合。为了有所突破，有些研究者也尝试将其他学科的理论和研究方法引入品牌资产的研究，比如Sriram（2004）在其博士论文《品牌资产动力学初探》中将“滤波”的概念引入了品牌资产的研究，2004年，Ye,VanRaaij将信号检测理论引入品牌资产研究。这些研究都为品牌资产研究主题注入了新的血液。而关于报纸品牌资产的研究，薛可、余明阳的《媒体品牌竞争力评估的理论模型》中使用了层次分析法（AHP）对影响报纸品牌的因素进行了权重分析，这个方法自TomasL.Saaty1971年提出以来发展至今，已经成为一种成熟实用的研究方法。本文也试图用层次分析法，从新的角度来研究报纸媒体品牌资产评估。[8]
三、本文研究方法阐述
本文主要运用层次分析法，在前期研究确定报纸媒体品牌价值评估的6大要素之基础上，算出各个指标的权重，进而确立报纸媒体品牌价值评估模型。应用层次分析法，必须建立一个层级结构，这有赖于对要评估事物的了解，考量阶层中各因子间的相对重要性，继而根据这些因子进行各替代方案的评估，比较各方案的优势顺位做出最符合现实考量的决策。运用层次分析法建模，大体上可按下面三个步骤进行：建立递阶层次结构模型、构造出各层次中的所有判断矩阵、一致性检验。其各步骤具体如下所述：首先，建立递阶层次结构。应用AHP分析决策问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。在这个模型下，复杂问题被分解为若干个元素。这些元素又按其属性及关系形成若干层次。一般层次数不受限制，但每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过9个。因为元素过多会给两两比较判断带来困难。其次是构造判断矩阵。层次结构反映了因素之间的关系，但准则层中的各准则在目标衡量中所占的比重并不一定相同，在决策者的心目中，它们各占有一定的比例。在确定影响某因素的诸因子在该因素中所占的比重时，最有效的办法就是每次比较时仅针对一种因素进行两两比较，而不用同时考虑其他特性的影响。Saaty等人还用实验方法比较了在各种不同标度下人们判断结果的正确性，实验结果表明，采用1~9标度最为合适。[9]最后，应该指出，一般地作n(n-1)/2次两两判断是必要的。本文限于篇幅，将省略对此步骤的阐述。
四、报纸品牌资产评估模型构建
实践中，影响到报纸媒体品牌竞争力的因素是多种多样的，因素之间的重要程度也各不相同。不同行业的品牌，自然表现出不同的特征，因此影响品牌资产的因子选取各不相同。我们在前人研究的基础上，试图根据报纸媒体的特殊性，重新提出一个评价报纸品牌的维度。
(一)确定影响因素
一般性意义上，我们先将影响因素分为以下几类：
1.基于报纸媒体本身的角度选取有：报纸呈现给读者的信息质量、创新能力、品牌质量保证能力。这三个评估因子指标从报纸媒体角度反映出其本身的价值，体现报纸呈现给读者的现状与其未来发展的硬件能力。信息质量是主要从考察报纸品质出发，指报纸媒体所刊登的内容信息质量，它主要包括有文章的质量、信息的丰富程度、实用度、时效性等。创新能力暂且拟为“创新力”，是指有效的创新，是能满足市场新的需求的创新。主要包括创新环境、创新团队、创新资金、创新产品的市场适应性、研发转化为市场的能力。此外，这里的品牌质量保证能力，暂且拟为“技术力”，参考薛可、余明阳的《媒体品牌竞争力评估的理论模型》中提出的媒体品牌品控力，主要指包括对制造的基础资源、原材料、质量、工艺、流程的驾驭，是为报纸媒体稳定提供高质量的产品的硬件保证。[10]
2.基于报纸的顾客角度选取有：报纸对广告商与读者的吸引力、品牌忠诚度等。用户粘性本是一个网站或网站群对浏览用户的吸引度并由此建立起用户对网站或网站群的忠诚度。新浪乐居的营销理论“Impact”中提到这一概念，认为其是媒体价值的“放大镜”。①我们暂且以用户粘性概念来概括这个评估指标主要指报纸对读者和广告商的吸引度并由此引起的广告商的广告优先投放媒体、接受广告价位的溢价水平以及读者对报纸的忠诚度等。
3.基于报纸行业的角度选取有：报纸品牌的聚合力，实际上也是体现一个报纸的影响力。新浪乐居“IMPACT”理论中提到，聚合力是媒体价值的基石，包括有人气聚合、媒体聚合、话语权聚合等，②根据报纸特性，我们重新解读这里的聚合力，具体指读者的聚合，即读者多寡与覆盖率，以及媒体间影响力，即该报纸在同行业中的领导力和其合作媒体多寡等。
4.基于报纸品牌的社会角度选取主要有公信力。这里是指媒体所具有的赢得公众信任的职业品质和能力，是受众对报纸媒体的信赖程度。报纸媒体所掌握的“话语权”，可以直接或间接地影响着人们的思想判断和言行举止。公信力是媒体赖以生存和发展的基础。这个评估因子能反映出报纸品牌在其顾客心目中的地位，也与广告效果有着直接的关联。综合以上分析，整合成报纸媒体品牌评估模型：
(二)建立层级架构
在层次分析法中，我们可将各个因子再细化，将其再划分为若干层次，以运用层次因子分析法确定各因子的相对影响程度。根据层次因子分析法的要求，建立如下因子层次关系：
(三)设置权重
确定维度并给出判断矩阵后，笔者尝试性地对10位分别在广告、媒体业界和学术界的专家进行访谈，根据回收的问卷，经由层次分析法软件yaahp0.5.1进行分析，计算过程中已自动进行一致性检验并调整，得出如下结论：
五、小结
众所周知，影响报纸品牌价值的因素很多，因此，在对品牌价值进行评价时难以做到绝对准确，评价结果有差异也无可避免。本文中报纸品牌资产评估模型的提出，试图通过层次分析法将影响品牌资产的因素进行定量分析，最后得到各个因素的权重，这在一定程度上避免评估过程中的主观性和个体差异。本研究参考了大量前人的研究成果，也试图为日后报纸品牌资产评估模型提供一些思路。然而由于各种主客观原因，评估因子还存在一定的缺陷，对报纸特性进一步进行分析，找出更具代表性与针对性的评估因子，是今后研究工作中必须进一步探讨的问题。注释：①②新浪乐居“IMPACT”理论是由新浪根据十多年的网络营销经验，在科学总结和归纳的基础上，推出的“IMPACT”网络营销理念。
参考文献：
[1]李艳.品牌价值评价模式与方法评介——基于财务面的视角[J].甘肃理论学刊，2007（2）：67-69.
[2]徐村和.模糊德菲层级分析法[J].模糊系统学刊,1998(4)：59-72.
[4]程伟.报纸品牌资产评估模型研究[J].新闻爱好者月刊,2009(10):23-24.
[5][8][10]薛可、余明阳.媒体品牌竞争力评估的理论模型[J].新闻大学,2007(3):135.
[6]中视金桥媒介研究中心.电视媒体影响力评估模型初探
资产评估的步骤范文6
［关键词］ 品牌价值；Interbrand；评估法；无形资产
［中图分类号］ F274 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 2095-3283(2012)05-0102-02
品牌价值代表了一个企业的收益能力，是企业品牌策略业务活动或投资活动的关键衡量指标。现代企业越来越注重自主品牌的塑造以及清楚地认识自身品牌价值。目前国内外认可的品牌价值评估法主要有：Interbrand评估法、世界品牌实验室评估法和北京名牌资产评估公司评估法。本文分析这三种品牌价值评估方法的基本原理与步骤，并运用这三种方法对2010年联想品牌价值进行评估和分析。
一、Interbrand品牌评估法
1974年，约翰•墨菲（John Murphy）凭借其在销售领域多年积累的经验，创建了英特品牌，并提出英特品牌（Interbrand）评估法。如今，Interbrand评估法对品牌价值评估包括两个部分：一是不以盈利为目的推出年度“全球100个最有价值品牌”；另一部分是受托于特定企业客户而进行的品牌价值评估，这一部分会为Interbrand公司带来收入。Interbrand评估法在中国的运用为“Best Chinese Brands”，并主要是指第二部分业务。
Interbrand评估法主要通过分析一个企业的市场占有率、利润收入状况和产品销售量，根据专业人士的主观判断估算出企业的品牌价值。
Interbrand评估法中对企业的品牌价值的计算公式为：E=I×G,E为品牌价值，I为品牌为企业带来的年平均利润，G为品牌因子。确定I和G值为估算关键。
1.I的估算。首先要估算出一项产品或业务的超额收益，然后估算该产品或服务的超额收益中其他非品牌无形资产的比例，最后将非品牌无形资产所创造的收益扣除，得到的结果就是由品牌本身所带来的平均利润。对于非品牌所创造收益部分的衡量，一般采用“品牌作用指数法”多层次分析影响产品的超额收益的因素，然后估算出品牌因子G，即品牌的预期获利年限。
2.G的估算。需要注意综合分析以下几方面：（1）市场特性。通常意义上，若一个行业处于稳定和存在市场进入和退出壁垒情况下，该行业中的品牌因子就会比较大。（2）稳定性，即品牌年龄。对同一行业内的企业来说，品牌年龄越大，其所拥有的忠诚消费者就越多，品牌因子值也就越大。（3）品牌在行业中的地位。一个企业在行业中处于主动或被动的地位直接决定其对市场影响力的大小。一般情况下，处于主动地位的企业品牌因子会较大。（4）业务范围。一个品牌业务范围越广泛，其市场竞争力和市场扩张能力就越强，品牌因子就会越大。（5）品牌趋势。品牌的塑造最终是为了迎合消费者的需求，品牌与消费者的需求变化趋势越一致，品牌因子的值就越大。（6）品牌投资支持。一个品牌获得持续的投资支持力度越大，品牌价值越大，品牌因子值越大。（7）品牌保护。国家为了支持企业创新，对于获得商标权、专利权的品牌给予特殊的法律保护和政策支持。品牌获得保护程度越强，被保护的地理范围越广，品牌因子越大。
Interbrand评估法中，G的取值范围为：6≤G≤20，即品牌的预期获利年限最短时间是6年，最长为20年。通过I值和G值估算出品牌价值，按照价值数值的大小进行排序就形成了“Best Chinese Brands”。
二、北京名牌资产评估公司评估法
从1995年开始，北京名牌资产评估有限公司参考英特品牌公司的品牌评估模型从中国的实际情况出发对国内的一些一流品牌进行品牌价值评估并建立了具有中国特色的品牌评价体系，建立了MSD评价模型，即P= S + M + D （P为品牌的综合价值；S为用收益法评估的企业商标评估价值即品牌的超值创利能力；M为企业的营业收入额即市场占有能力；D为通过品牌收益倍数法计算所得的品牌的发展潜力）。
在实际计算分析过程中，P是由S、M和D值按3:4:3的比例加权相加得到的，此比例是根据国内各行业的“行业调整系数”确定的。在市场经济条件下，随着众多潜在生产者的加入，市场竞争加剧，各行业间的利润水平也会趋于均等，最终达到市场出清的状态，出现超额利润的情况消失。“行业调整系数”一般会采用3~5年的数据，通过移动平均法计算得出一般情况值，因为各行业具体经营管理状况的差异使“行业调整系数”以及所得到的比例系数有所不同。
利用北京名牌资产评估公司评估法可以得到具有可比性的品牌综合价值P，依据各个品牌的P值大小，由小到大排序得到“中国最有价值品牌排行榜”。
三、世界品牌实验室评估法
世界品牌实验室一般会就整个世界范围内的企业品牌进行价值评估并公布年度品牌价值排行榜。其所采用的品牌评估法是“经济适用法”，对企业的销售收入和利润等财务数据进行综合分析，运用“经济附加值法”得到企业过去的盈利水平。主要是根据各品牌的世界影响力进行抽象评估得到各品牌的品牌价值。
世界品牌实验室不像其他品牌价值评估法那样最终能得到一个具体的值，它主要是通过分析品牌影响力的四项关键指标“品牌影响力”、“市场占有率”、“品牌忠诚度”和“全球领导力”对世界级的国际知名品牌进行评价打分。其中，1分表示一般水平，5分表示极强的水平，每个进行评估的企业品牌都有一个特定分数。世界品牌实验室按照每个品牌的四项指标所得分数之和按照由大到小的顺序进行排序。若两个不同的企业品牌得到了相同分数，依据其他判断标准再继续排序最终得到世界品牌实验室品牌价值排行榜。例如在2010年排名前三的品牌分别为Facebook脸谱、Apple苹果和Microsoft微软，这三个品牌价值分数都为5555，品牌年龄分别为6、34和35。
四、三种评估方法的比较分析
以对2010年联想品牌价值评估为例，运用Interbrand、世界品牌实验室和北京品牌资产评估公司品牌价值评估法，评估结果见表1。
首先品牌国内排名为6、12、2存在明显差异， Interbrand与另两种方法的差距比较大。这与入选评估对象不同有关，世界品牌实验室、Interbrand和北京名牌资产评估公司评估法的评估对象分别为产品品牌、公司品牌、产品品牌和公司品牌的混合（以产品品牌为主）。产品品牌是日常生活中所能接触到的各种商品的形象符号，公司品牌是指一个企业的形象代表的自身特性的形象符号。例如，“海飞丝”、“ 玉兰油”、“伊卡璐”和“舒肤佳”都是日常所熟知的产品品牌，同时它们又同属宝洁公司的品牌。入选“Best Chinese Brands”并取得好的排名要比入选世界品牌实验室品牌价值排行榜并取得较好排名难得多，因为一个企业要想做好一个优秀的产品品牌相对于同时做好多个优秀产品品牌较为容易。而北京名牌资产评估公司评估法是两种方法的混合，所以评价结果的说服力居中。若一个企业更注重单个产品的品牌形象，那么三种评估方法得出优劣顺序则刚好相反。
其次就品牌价值的数值结果不具有可比性，世界品牌实验室采用的指标打分法与其他两种评估方法相比失去了比较意义。Interbrand评估法和北京名牌资产评估公司评估法的品牌价值评估结果分别为101.08亿元和686.61亿元，二者的差距很大，基于品牌排名的基础上来分析这种差距，北京名牌资产评估公司评估法的评估对象为产品品牌和公司品牌的混合，而联想控股公司采用的是母子公司治理结构，下属有联想集团有限公司、联想投资有限公司和神州数码控股有限公司、北京融科智地房地产开发有限公司、弘毅投资和神州租车六家子公司，涉及IT、投资和地产等行业。样本点与集的差别导致了评估结果的不同，实际上Interbrand评估法和北京名牌资产评估公司评估法在本质上是相似的。
从以上的分析中无法具体评判这三种评估方法的优劣，但每个评估法都有一些不足，例如：北京名牌资产评估事务所评估法中的品牌入选数量和标准遭到很多业内人士的置疑，其评估对象数量少、品牌范围窄，使其缺乏一定的权威性，且其数据的来源及使用只依靠企业提供，缺乏可比性和真实性；而交费评价和赢利也影响评估的客观性和入选的普遍性。世界品牌实验室评估体系在方法上并无新意，其独创的“品牌附加值工具箱”只是对影响品牌需求因素的权重分析，决定品牌强度大小的因素没能反映出我国品牌自有的特色，最终导致相互之间缺乏独立性。而Interbrand评估法的局限性在于其对未来的利润和销售情况的预测存在较大不确定性，“品牌作用指数”带有主观经验的成分，存在很大的人为因素，往往缺乏说服力。
在现代社会，品牌价值作为企业的一种无形资产与商誉价值紧密相关，所以企业采用任何一种评估方法也只能得到大概的估计。企业应选择符合自身实际的评估方法，促使企业不断提升品牌价值。
［参考文献］
［1］Keller, K.L.Strategic Brand Management［M］.Beijing: Prentice Hall and Renmin University of China Press, 1998.
［2］Keller, K.L.Building Customer-based Brand Equity［J］.Marketing Management, 2001（32）.
［3］符国群.关于商标资产研究的思考［J］.武汉大学学报，1999（1）.
