交易案例比較法中參考案例的選取

[摘要]本文探討了金融不良資產評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評估中交易案例比較法運用的科學性。

《金融不良資產評估指導意見(試行)》(以下稱《指導意見》)引入了價值分析業務，并提出價值分析業務中適于應用現金流償債法、假設清算法、專家打分法與交易案例比較法。本文擬對聚類分析在交易案例比較法中參考案例選取中的應用進行介紹。

一、交易案例比較法簡介

交易案例比較法是首先掌握所評估債權資產的基本情況和相關信息，確定影響債權資產價值的各種因素，然后選取若干近期已經發生的與所評估債權類似的處置案例，對影響債權處置價格的各種因素進行量化，再與所評估債權資產進行比較以確定因素修正系數，最終分析債權資產的回收價值。

交易案例比較法中的比較因素有債權形態(包括貸款時間、本息結構、剝離形態等)，債務人性質(包括其所屬行業，企業性質、企業規模、所處地域等)，交易情況(包括處置方式、交易批量、交易時間、交易動機等)，歷史信用和現經營狀況，金融不良資產的市場狀況等。交易案例比較法中的參考交易案例一般要求至少三個以上。

與其它評估方法相比，交易案例比較法對于債務人不提供債權資產的有關數據資料，但擁有可供比較的債權交易案例的情形，更顯示出其優越性。

二、聚類分析在參照案例選取中的應用

《指導意見》指出，交易案例比較法的關鍵是參考案例的選取要有可比性。交易案例比較法應選取與所評估債權同一或相似的資產類型、同一或相似的交易方式和同一或相似的市場交易條件下的案例。如果所選取的參照案例達不到這些要求，則評估中的因素調整就會很難進行，評估結論的可信程度也將會降低。而采用多元統計中聚類分析的方法，即能容易達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，它在經濟、教育、醫學等諸多研究領域都有著廣泛的應用。它基于聚類分析分類過程中始終如一的定量方法，避免了分類時主觀隨意性大的弊端，是一種較為準確，深入細微的科學分類工具。

聚類分析的方法有多種，系統聚類法是應用最為廣泛的一種。其基本分析過程是：首先根據樣品的相似程度，將相似程度最高的兩類樣品進行合并，再計算合并后的類與其它類之間的分值距離。然后選擇相近者進行合并，每合并一次減少一類，經過這一過程，直到所有樣品都并成一類為止。

上述聚類分析對參考案例的選取，是根據多指標對樣品系統進行聚類。具體的說，即是從若干個已獲變現價值的相似案例中，通過聚類分析尋找與所評估債權案例同類因素的差異量。其優勢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量化信息，從而為交易案例比較法提供了較為科學的應用方式。

聚類分析屬于數理統計中的多元分析方法，對此，缺乏數學基礎的人可能會望而卻步。而實際上，聚類分析與其它多元分析的數學方法相比，是相當簡單的。加之分析中所使用的SPSS(Statistical Product andService Solution，產品與服務統計方案)、SAS等統計軟件的極易獲取與運用，因此，聚類分析法具有較高的適用性。下面以一個例子來進行說明：

某資產管理公司前不久在該地區成功拍賣了一批債權，某不良資產的評估公司因此選取了與現受理的所評估債權較為相似的9個案例進行聚類分析，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《(指導意見)講解》一書的方法舉例中所提供的交易案例比較法13個因素的調整要求(略)，在表1中列出九個交易參照案例與第10號樣品——所評估案例的比較因素分值。表1將13個調整因素歸納為5個指標：X₁、X₂、X₃、X₄與X₅。

2、使用SPSS軟件對表1數據進行系統聚類分析，操作過程及聚類結果如下：

從聚類分析樹枝狀圖可以看到，與所評估案例10號樣品可以劃為同類的是9、3、6、7號樣品，即可以將這四個案例作為交易案例比較法的參考案例。表3根據案例間的因素差異。進而得到需評估債權資產價值的最后結果為23.78％

三、結束語

資產評估是一門集經濟學、管理學、會計學、計量學、數學等眾多基礎學科在內的綜合性學科。本文嘗試在交易案例比較法中采用聚類分析的數學方法。將使所選取的參考案例更具可比性。如果不進行這樣的聚類分析，對這9個參考案例的平均回收比例予以平均，計算所評估債權的可變現比例，將得出回收比例為22.74％。但這顯然沒有聚類分析得出的23.78％更具有說服力。

當然，聚類分析需要一定數量的樣品量。但隨著金融市場的改革和開放，不良債權處置的案例將日漸豐富，同時，資產管理公司面臨著不良債權處置的競爭，外資也將介入國內金融不良資產處置市場?？傊?，金融不良資產評估需要我們不斷創新，需要我們以多學科、多方法與多角度對其進行研究。金融不良資產評估的前景是廣闊的。