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2.企业物流
物流的分类方法包括宏观物流和微观物流、社会物流和企业物流及国际物流和区域物流等。
企业物流是从企业角度上研究与之有关的物流活动，是具体的、微观的物流活动的典型领域。可以区分为以下具体的物流活动：
（1）企业生产物流：企业生产物流指企业在生产工艺中的物流活动，实际上已构成了生产工艺过程的一部分。企业生产过程的物流大体为：原料、零部件、燃料等辅助材料从企业仓库或企业的“门口”开始，进入到生产线的开始端，再进一步随生产加工过程一个一个环节地流，在流的过程中，本身被加工，同时产生一些废料、余料，直到生产加工终结，再流至产成品仓库，便终结了企业生产物流过程。
（2）企业供应物流
企业为保证本身生产的节奏，不断组织原材料、零部件、燃料、辅助材料供应的物流活动，这种物流活动对企业生产的正常、高效进行起着重大作用。
（3）企业销售物流
企业销售物流是企业为保证本身的经营效益，不断进行销售活动，将产品所有权转给顾客的物流活动。
（4）企业废弃物回收物流
企业在生产、供应、销售的活动中总会产生各种边角余料和废料，这些东西的回收是需要伴随物流活动的，回收物品处理不当，往往会影响整个生产环境，甚至影响产品质量，也会占用很大空间，造成浪费。
3.物流是“第三利润泉”
我们曾接触过这样一个项目，计划把位于加拿大和美国交界的阿拉斯加冰川水通过30万吨散装货轮运到中国，通过管道分装，再通过装瓶灌装送至市场。这个项目是否可行的关键就是物流，可以说，物流成本对这个项目具有“一票否决权”。许多投资项目能否在中国成功落户与这个例子一样，关键取决于物流效率。在今天的国际工商业界，降低物流供应链的成本已经成为经营管理的首选重点。物流领域已成为继降低资源（人工和材料）消耗，提高劳动生产率及通过扩大市场销售获取更多利润之后的“第三利润源泉”。
二、北仑区企业物流管理存在的一些问题
尽管我国物流业近几年有了较快发展，许多企业也对物流管理有了一些认识，但通过对北仑区内的内、外资企业的调查、了解，我们发现，一些外资企业，已经导入准时制生产方式，物流效率较高，对物流理念的理解比较深入，在仓库设置、物品存放、运输等各环节，都有具体设计规划、标识，实施也比较到位。而一些民营企业与这些外资企业相比，还有很大差距。主要表面在下面几个方面：
1.物流理念认识不足
企业经营者，重生产轻管理、重工艺轻物流，对现代物流对新经济时代中企业生产营销的巨大支撑作用和“第三利润源泉”的潜在能力缺乏应有的认识，墨守成规，缺乏物流革新精神。
2.企业的组织机构设计不合理、不科学
企业的计划、采购、供应、存储、运输等物流活动分属于各职能部门，各部门和各物流环节因没有统一管理，只对上级负责、容易强调部门利益而没有全局观念。
3.物料储放、运输混乱
企业总体布局一般没有进行物流的规划设计，企业现有的总体或局部的物流格局不清晰，物料流混乱，物料流转时间长，交货周期长，空间浪费大。
4.物流信息管理的基础工作薄弱、效率低
采购信息、供货信息、供货质量信息、库存中各种物资的历史分布等物流的基础数据没进行很好的归纳整理；没有利用看板管理、颜色管理等目视管理方法进行信息共享，信息网络没建立。
5.物流基础设施不完善
技术装备落后、机械化、自动化程度低。
6.物流成本方面管理滞后
相关物流系统一般没有采取总成本控制、物流成本模糊，分部门核算时总成本不清，各种物资、人员、设备设施和时间效率的浪费现象普遍存在，没有采用先进的物流比较成本。
三、如何提高企业物流管理水平
可以说我国的企业现在都在参与国际市场竞争，因为即使在国内，也有众多外资企业同我们竞争。如果要在竞争中取得优势，必须降低物流总成本，提高物流管理水平。
1.物流管理的定义
物流管理是指在社会再生产过程中，根据物质资料实体流动的规律，应用管理的基本原理和科学方法，对物流活动进行计划、组织、指挥、协调、控制和监督，使各项物流活动实现最佳的协调与配合，以降低物流成本，提高物流效率和经济效益。
物流管理的内容包括：
（1）对物流活动诸要素的管理，包括运输、储存等环节的管理；
（2）对物流系统诸要素的管理，即对其中人、财、物、设备、方法和信息等六大要素的管理；
（3）对物流活动中具体职能的管理，主要包括物流计划、质量、技术、经济等职能的管理等。
2.物流系统化
物流系统就是指在企业活动中的各种物流功能，随着采购、生产、销售活动而发生，使物的流通效率提高的系统。这种系统大致可由作业系统和信息系统两个系统组成。
（1）作业系统就是在运输、保管、配送、装卸、包装等作业中，引入各种技术，以求自动化和效率化，同时，使各功能之间能完满地联接起来的系统。
（2）信息系统也称物流信息系统，在企业活动中和其他的功能——采购、生产、销售系统有机地联系起来从而使从定货到发货的信息活动更完满化，从而提高物流作业系统的效率。
3.提高物流管理水平的具体对策
(1)建立企业物流成本构成模式与物流管理会计制度
在很多企业中，物流成本在企业销售成本中占了很大的比例，企业物流总成本是企业产品在实物运作过程中，如包装、装卸、储存、流通加工、物流信息处理等各个环节所支出的人力、财力、物力的总和。企业要明确物流成本的构成，全面、正确的把握包括企业内外发生的所有物流成本在内的企业整体物流成本，以企业整体成本为对象削减物流成本，建立企业物流成本的构成模式，从原来财务成本费用中剥离出属于物流成本范畴的内容，能准确判断和计算企业现有物流成本及其构成情况。分析和比较物流成本与制造成本，物流费用与其他费用之间的关系，建立科学的物流管理会计制度，使物流成本管理与财务会计在系统上联结起来，切实掌握物流系统的成本。分领域全面清理物流系统的资源配置，建立物流成本数据库，建立物流成本科学的比较依据。
(2)在企业内部，充分利用7S、看板管理、颜色管理等手法，加快企业物流速度，提高资金利用效率
物流速度越快，所需流动资金越少，同时，尽可能减少流通环节和节约物流时间，尽可能直运输、减少物资集中和分散运输的次数，实现效率化的配送，从而加快企业物流速度，降低企业物流总成本。
(3)在企业外部，与上、下游企业配合，构建一体化物流战略
企业要努力与供应链上下游企业之间合作形成一体化供应链。实现由生产企业、销售企业、消费者组成的供应链的整体化和系统化，构筑一体化物流战略，使整个供应链利益最大化，从而有效降低企业物流成本和供应链成本。
(4)借助第三方物流公司或成立物流子公司降低企业物流成本
在控制物流成本方面，欧美国家采用较多的是物流的外包，或称第三方物流或合同制物流。它是利用企业外部的分销公司、储运公司或第三方货运人执行本企业的物流管理或产品分销职能的全部或部分。其范围可以是对传统运输或仓储服务的有限的简单购买，或者是广泛的，包括对整个供应链管理的复杂的合同。
除了通过将物流业务外包给第三方物流公司来削减物流成本外，建立企业物流子公司也是货主企业控制物流费用的一种方法，这种方法的特点是物流业务仍然处于货主企业的总体控制之下，与此同时，通过子公司的独立经营，来实现物流成本的下降。成立物流子公司后，一方面由于物流子公司是一个自负盈亏的独立经营实体，因而在内部费用管理上会更有效，可以更好地消除设施、设备的重复投资、人员费用过大等现象，遏制物流成本上升的一些主要因素；另一方面，从各经营公司来说，物流作业全部外包给物流子公司，物流费用支出将能在财务报表上明确地表示出来，进而有利于促进各经营公司销售上的成本效益管理，提高经济运行质量。
在北仑区的一些大型石化、钢铁企业，已经采取第三方物流的方法，取得了很好的效果。
四、如何更好地通过招商工作提高北仑区企业物流管理水平
1.充分利用港口优势，引进高水平的物流企业，促进北仑区物流企业发展
宁波市北仑区“十一五”规划提出了奋斗目标：把北仑区域建设成为长三角南翼的国际航运中心和服务全省、辐射华东的区域性港口物流中心；2006年2月，宁波市“十一五”规划再次确定，北仑临港产业区是宁波市临港大工业基地、上海国际航运中心重要组成部分，要大力发展石化、能源、钢铁等临港工业和现代物流业。拥有天然深水良港的北仑区，区位优越，港口集疏运网络正在逐步建成，发展港口物流产业的条件得天独厚，世界港口发展的经验证明，要成为国际航运中心，首先要成为区域物流中心。因此，在今后招商工作中，我们要加强对国际知名物流公司的宣传，吸引这些高水平物流公司来北仑区投资。由世界500强企业马士基集团投资的宁波龙星物流有限公司，去年上半年落户北仑，该项目现已投产年可处理25万TEU。
引进第三方物流公司，为北仑区企业第三方物流提供良好的选择。初步调查预测，2007年区域内大中企业物流业外包达30多亿元，按照规划，北仑区2020年1000亿元的GDP，相应所产生的企业配送物流服务增加值将至少达100亿元，地方将增收至少5亿元。
2.建立运作物流园区。我们必须加快建设区域大型物流园区，按照市场运行机制，实行企业化经营，按照国际通行办法，建设、管理、运营物流园区；整合现有物流资源，提升物流的组织化程度，引进先进的物流管理理念与技术，提升总体的经营管理水平，吸引区内外物流企业以及货代、船代企业进驻园区。并通过与国际知名物流企业的整体或部分嫁接，尽快建设起适合市场需求的现代港口大物流运作平台。
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近年来，随着风电行业技术的不断进步，风电机组设备价格已经明显下降，风电项目建设成本亦随之降低。在2009年《关于完善风力发电上网电价政策的通知》之时，风电项目的造价约为9500元/kWh，而目前风电项目建设成本仅需7500/kWh－8000元/kWh。风电项目建设成本的下降为风电标杆电价下调打开了空间。二、国家财政补贴压力增大对于风电上网电价下调的另一个影响因素就是脱硫煤标杆电价的下调。由于脱硫煤电价下调约一分钱，意味着2014年9月1日之后风电每多发一度电，财政部就要比以前多补一分钱。2013年我国风电发电量超过了1400亿kWh，如果每度电多补一分钱，这就意味着财政部要多补14亿元。而在光伏和风电装机规模逐渐扩大，可再生能源基金盘子短时间内既定的情况下，补贴所面临的压力也随之逐渐增大，因此风电电价下调也是大势所趋。
“抢装”的原因及影响
此次电价调整设想方案拟适用于2015年6月30日之后投产的风电项目，而在此之前核准、并网项目标杆电价不变。因此，运营商在这段期间内积极“跑马圈风”，并加快已审批项目的建设并网速度，目前已经出现风电机组抢装潮。据《中国产经新闻报》的报道，由于短期内的市场需求剧增，风电产业链相关产品价格快速上扬，原材料价格平均上涨幅度已达到15%，叶片供应商要求2015年价格将再上涨10%—15%，风电机组塔筒也从2014年9月中旬开始出现价格上扬，塔筒价格已接近9800元/吨。而根据北极星风力发电网的统计数据，风电机组的平均价格已经从2013年的4000元/kWh一下飙升至约4300元/kWh。除此之外，由于市场上风电机组安装用的塔吊数量有限，施工单位亦纷纷趁机涨价，且施工工期较紧张，从而导致建安费也出现了一定程度的增长。
“抢装”的合理性分析
本节以江苏省某风电项目为例，分析该项目目前有无“抢装”必要。项目基本情况：风电场规模100MW（单机容量2MW）；概算投资为80000万元（其中风电机组设备价格按4000元/kWh），投资分为风电机组机组费、其他设备费、安装工程费、土建工程费、辅助工程费、其他费用等几部分。项目投资构成及比例见表1。一、现行电价下项目收益分析该项目按运营期为20年；项目资本金比例20%，贷款年有效利率按6.71%，按等额还本付息方式还款15年；维修费率按第1－5年1%、第6－10年1.5%、第11－20年2%；材料费按每年25元/kW，其他费用按每年60元/kW；年有效利用小时数为1900h。在现行电价0.61元/kWh条件下计算项目的效益情况，结果见表2。从计算的收益情况表中可以看出，在总投资80000万元、现行电价0.61元/kWh的条件下，项目的年平均利润为2737.93万元，自有资金内部收益率约为9.99%，具有一定的盈利能力。
二、电价下降后项目收益分析
在总投资不变的情况下，当电价由现行的0.61元/kWh下降2分钱后，重新计算项目的收益情况，具体收益情况见表3。从计算结果可以看出，在建设投资80000万元、电价下调至0.59元/kWh的条件下，项目的自有资金内部收益率将下降至8.53%，仅略高于8%的基准收益率，说明电价下调后项目基本处于社会的平均收益水平，同时也说明征求意见稿中将江苏地区的风电上网电价下调2分钱具有一定的合理性。
三、建设成本上升对收益的影响分析
（一）“抢装”导致的建设投资变化情况
通过第二小节的分析可以知道，目前由于抢装潮的出现，导致了风电投资项目建设成本的上升。2013年风电机组的价格约为4000元/kWh，个别企业甚至还曾报出3800元/kWh的低价，然而在目前“抢装潮”的影响下，风电机组价格已疯涨至4300元/kWh，其他风电机组相关设备价格上涨约3.50%，根据近期施工招标情况，安装施工费用上半年上涨约5%。在目前“抢装”的背景下，该项目建成投资大约要上涨5.00%，即总投资约为84000万元，具体投资构成见表4。
（二）“抢装”投资增加后的收益
在其他条件不变的情况下，由于“抢装”导致项目的建设投资由80000万元增加到84000万元，如能赶在“6.30”之前并网发电，以0.61元/kWh的上网电价运营，项目的收益情况见表5中“投资84000万元，电价0.61元/kWh时”列。从表5可以看出，在电价0.61元/kWh时，即方案一和方案三相比，项目年均利润少326万元；在投资不变（8000万元）即方案一和方案二相比，项目年均利润少347万元；方案三和方案二最可能是“抢装”和“不抢装”的结果，这两种方案相比，“抢装”比“不抢装”年均利润少21万元，可以认为两种方案年均利润相当，但“抢装”投入的自有资金多，所有“抢装”自有资金内部收益率为（8.17%）低于“不抢装”内部收益率（8.53%），即若投资为84000万元时，即使项目是盈利的，但“不抢装”比“抢装”经济指标更好。
（三）“抢装”投资临界点分析
分别选取建设投资为85000万元和83000万元的条件，计算其在电价为0.61元/kWh时的收益情况，计算结果详见表6。从表6可以看出，在电价为0.61元/kWh的情况下，建设投资为85000万元时的自有资金内部收益率为7.74%，已低于8%的基准收益率，说明若建设成本由于“抢装”继续上涨超过一定比例，则该风电项目即使能以0.61元/kWh的电价上网，仍可能亏损；当建设投资为83000万元时的自有资金内部收益率为8.60%，收益指标略好于总投资为80000万元，而电价为0.59元/kWh时的收益。同时，还可以计算得出，当总投资为84380万元、电价为0.61元/kWh时的自有资金内部收益率恰好等于基准收益率8%；当总投资为83140万元、电价为0.61元/kWh时的收益情况与总投资为80000万元，电价为0.59元/kWh时的自有资金内部收益率一致。
四、“抢装”决策的合理性分析
通过本节分析可以得出以下结论：电价下调会导致江苏省风电投资企业的收益出现一定程度的下降。如抢在“6.30”的大限前以0.61元/kWh的价格并网发电，建设投资的上涨幅度小于3.925%（（83140/80000－1）×100%）的条件下，“抢装”有利可图。如投资上涨比例超过5.475%（（84380/80000－1）×100%），则项目上马后会出现亏损。
“抢装”面临的风险分析
一、项目前期研究不足
风电项目在进行可行性研究之前应当首先对工程拟建场地进行为期一到两年的风能资源观测评估。然而在目前风电“抢装”的背景下，有些风电项目往往在树立测风塔半年甚至不足半年的情况下仓促上马。这样的状况很容易导致项目前期研究所依据的数据与实际情况出现偏差，从而导致项目实际运营后可能无法带来预期的收益。
二、项目施工质量隐患
由于目前很多风电投资企业盲目“抢装”而压缩施工工期，因此不可避免的会带来施工质量的隐患，而一旦出现施工质量问题，后期的运营维护费用将大大提高，从而使项目收益大大缩水。
三、配套送出线路制约
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（一）确定个人投资硕士研究生教育的具体经济效果评价指标，以作为敏感性分析的对象
通常，可以选择作为投资经济效果的评价指标有很多个，如个人硕士研究生教育投资的净现值、净年值、内部收益率、投资回收期等，但通常不需要对所有指标都做敏感性分析，其指标的选择应针对个人投资决策的实际需要而定。指标选择的原则是：
1、敏感性分析的指标应与确定性分析的指标相一致，不应超出确定性分析所用指标的范围另立指标。
2、确定性分析中所用指标较多时，应选择最能够反映个人投资硕士研究生教育类型经济合理与否的一个或几个最重要的指标作为敏感性分析的对象，对于硕士研究生教育个人投资决策来说，一般常用的敏感性分析的指标是内部收益率与净现值等动态指标，也可以将某些具体参数作为分析对象，如硕士研究生教育个人投资的总成本等。
（二）选择需要分析的不确定因素
严格来说，几乎所有影响硕士研究生个人教育投资决策的因素都带有某种程度的不确定性，但有些虽然具有一定的不确定性，但对个人投资的经济效果影响并不大，而只有敏感性因素才会对经济效果的评价指标产生较大影响。因此，敏感性因素的选择原则应是，找出那些在个人投资硕士研究生教育的人力资本投资中，成本、收益构成所占比重较大，以及其他预计可能对硕士研究生教育投资类型的经济效果评价指标有较大影响的，同时又是在整个投资及寿命周期内有可能发生较大变动，或者在确定性分析中采用的该因素的数据准确性较差的因素作为敏感性因素。
（三）确定个人硕士研究生教育投资经济效果评价指标对各种敏感性因素的敏感程度
硕士研究生教育投资经济效果评价指标对各种敏感性因素的敏感程度即某种或多种因素同时变化时导致硕士研究生教育个人投资的经济效果评价指标的变化程度。在进行计算时，首先假定除敏感性因素外，其他因素固定不变，然后根据敏感性因素的变动，重新计算有关的经济效果评价指标，与原指标进行对比，得出其变动的程度，这样就可得出所选定的硕士研究生教育个人投资的经济效果评价指标对该不确定因素的敏感程度。再根据敏感性因素在可能的变化范围内不同幅度的变动，得出硕士研究生教育个人投资经济效果评价指标相应的变化率，并建立起一一对应的数量关系，用图或表的形式表示出来。
二、硕士研究生教育个人投资决策评价指标的敏感性分析
选择净现值作为硕士研究生教育个人投资经济效果的评价指标，并对净现值起影响作用的各种因素分别进行敏感性分析。在此，以我国发达地区2006年报考并就读的统招自费硕士研究生为分析对象，在满足假设条件：第一，在考虑风险与通货膨胀的前提下，将硕士研究生教育个人投资的基准贴现率设定为9%，并不考虑考研期间的间接成本；第二，在不考虑个人能力因素的前提下，根据国家或行业、单位规定的因受教育程度不同而制定的平均工资标准，确定本科与硕士学历的工资报酬，两者的差额为个人投资者因接受硕士研究生教育而带来的净收益（即收入增量），并假定此增量为等额年值。第三，硕士研究生教育个人投资的全寿命周期假设为，投资者以22岁报考25岁毕业，工作至65岁退休，并不考虑退休后因接受教育程度不同而引起的退休工资差异。4）个人硕士研究生教育人力资本投资的使用成本不考虑健康等因素，并假设为零。再根据中华英才网的行业工资调查，以北京及上海地区硕士与本科毕业生2006年平均总工资收入为标准，则硕士研究生教育个人投资的现金流量如表1所示：
硕士研究生教育个人投资的净现值，可以利用年金现值系数，通过公式：NPV=A×■-■■（式中：A为硕士与本科毕业生的工资收入差额，即硕士研究生的平均工资收入增量；C1，C2分别为直接成本和间接成本；i为基准贴现率）进行计算，将表1中数据代入公式，则硕士研究生教育个人投资的净现值NPV=-3000-38000（P/F，9%，1）-38000（P/F，9%，2）-38000（P/F，9%，3）+12000（P/A，9%，40）（P/F，9%，3）=-94276+99653=5377。得出硕士研究生教育个人投资的净现值后，根据敏感性分析的一般程序，分别对硕士研究生个人投资的直接成本、劳动力市场价格、人力资本投资使用期、基准贴现率四个不确定因素进行敏感性分析，通过对这四个不确定因素按±10%和±20%的变动幅度计算净现值变化率，其结果分别为：
直接成本按-20%至20%的顺序变动后，净现值的变化为：9587元、5031元、-4081元、-8637元，直接成本每变动1%引起的净现值变化额为19.42元。
劳动力市场价格按-20%至20%的顺序变动后，净现值的变化为：-14553元、-4588元、15342元、25307元，劳动力市场价格每变动1%引起的净现值变化额为4380元。
人力资本投资使用期按-20%至20%的顺序变动后，净现值的变化为：902元、2255元、5961元、6702元，硕士研究生教育个人投资人力资本投资使用期每变动1%引起的净现值变化额为1606元。基准贴现率按-20%至20%的顺序变动后，净现值的变化为：27835元、12695元、-9340元、-17354元，基准贴现率每变动1%引起的净现值变化额为399元。
根据计算结果的数据，可以绘制硕士研究生教育个人投资净现值中不确定因素的敏感性分析曲线，如图1所示：
由图1可以看出，劳动力市场价格、硕士研究生教育个人投资的人力资本投资使用期与净现值成正比关系，市场价格及使用期的增加可以提高硕士研究生教育个人投资的净现值；而直接成本和基准贴现率均与净现值成反比关系，即随着成本及基准贴现率的增加硕士研究生教育个人投资的净现值减少。
三、结论
通过分析可以看出，劳动力市场价格为个人投资的最敏感因素，人力资本的投资使用期为次敏感性因素。劳动力市场本科与硕士研究生的行业工资标准是个体投资取向的一个风向标，受教育程度不同而形成的收入差异变化的大小直接影响着硕士研究生教育投资个体的净现值数额。因此，投资者应密切关注所报考专业人才市场的行业工资标准，特别是换专业的硕士研究生教育投资者，在不考虑非货币收益的前提下，理性投资个体的经济行为应该是，以劳动力市场价格为导向的市场供需变动趋势相一致的，当硕士研究生毕业后的行业工资收入与本科生差别不大甚至低于本科毕业生工资收入，则应果断就业；如有非货币因素的投资需求，也应在保证当前工资收入的基础上进行投资，以便减少投资风险。而对于硕士研究生教育个人投资的人力资本投资使用期来说，敏感性程度也比较大，它每变动1%对净现值变化额大小的影响达到1606元。因此，人力资本投资使用期也是硕士研究生教育个人投资者应该注意的因素，首先需要投资主体在分析投资环境的基础上，根据自身情况，尽早决定报考硕士研究生，并且在读研期间，应认真学习，在努力掌握专业知识的前提下，多参与实践活动，以利于投资者顺利毕业；同时，已经进行了硕士研究生教育的投资个体，应注意维护自身身体健康状况，延长硕士研究生教育个人投资的人力资本投资使用期，从而使得投资个体的收益与效用达到最大化。
基准贴现率也应合理选取，基准贴现率（即基准收益率）的选取不能主观随意取定，它应与投资个体所处的实际经济环境相联系，综合考虑资金成本、投资风险、通货膨胀以及资金限制等影响因素，过高或过低都会对个人投资决策的正确性产生影响。特别是对于那些接受硕士研究生教育的机会成本相对较高的投资个体，基准贴现率也应相对确定的更高一些，正如贝克尔所指出的“利率或贴现率越高，具有不同教育资本存量的人之间的收入差别越大。因为，此时教育投资的机会成本高，需要更高的收入进行补偿”。这也说明硕士研究生教育的个人投资需要通过获得较高的收入增量对其投资成本进行补偿，特别是对机会成本进行补偿。另外，在不考虑间接收益等主观满足的前提下，如果通过合理确定的基准贴现率所计算的净现值结果仍为负值，则理性的投资者应放弃投资硕士研究生教育，从事其他有利于自身素质提高的教育投资活动。因为，此时投资硕士研究生教育的经济行为将加大损失而不是增大个人福利。
硕士研究生教育的直接成本敏感性程度最小，它也解释了自1999年扩招以来，虽然直接成本持续增加，但硕士研究生教育的个人投资需求不降反而上升，报考人数一年比一年多的现象，说明个人直接成本的适当增加对与个人接受硕士研究生教育的需求影响不大。因此，为保证扩招后硕士研究生的教育质量，积累教育资源，进一步适当加大个人对于硕士研究生教育的直接成本分担是可行的，这对于为社会提供更多、更高质量的硕士毕业生是有重要意义的。
参考文献：
1、杨青.技术经济学[M].武汉理工大学出版社,2002.
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1．2油气勘探项目实物期权评价方法分析
在油气勘探投资项目的经济评价中，一般采用净现值法。一定意义上来说传统净现值法是一种静态的分析方法，认为投资者面对投资机会只能现在投资或放弃投资，忽视了投资者可以根据实际情况决定是扩大投资还是缩减投资，是推迟投资还是放弃投资。其比较适合于风险较低、现金流量波动不大的项目。而实物期权法突破了净现值法局限性，充分考虑了投资项目中存在的期权特性，合理评估了项目的真实价值，更加适用于风险高、现金流量波动大的项目经济评价。从期权分析入手，一个项目的真实价值是由项目的净现值与灵活性价值两部分构成，而后续期权的价值则取决于新的地质不确定性以及石油价格不确定性的水平和性质。其中灵活性价值可由期权价值表示，公式为ENPV=NPV+OPV，其中ENPV为项目的真实价值，NPV为项目的净现值，OPV为项目的期权价值［3］95－96。当ENPV≥0时，此项目是可以接受的;当ENPV＜0时，则项目目前不可以接受。与净现值法相比，实物期权法除了考虑预期现金流量现值和投资费用现值两个变量外，还考虑了项目投资机会的持续时间、预期现金流量的不确定性、无风险利率等变量，突破了传统经济评价法对油气勘探项目的“静态”评价，使得评价项目的价值更具准确性。由此可见，具有期权特性项目的投资价值应该包括两个部分:其一是不考虑实物期权的存在，可以通过传统的NPV法求得投资项目固有的内在价值;其二是由项目的期权特性产生的期权价值，可通过期权定价模型求得。实物期权的定价方法主要有两种，一种是针对具有单一不确定性来源和单一决策时间的简单实物期权常用的Black－Scholes定价模型，该方法对评价连续条件下的风险投资决策较为适用;另一种是二叉树模型，适用于评价离散条件下的风险投资决策［4］69－71。在评价项目价值时，与传统的净现值方法需要考虑诸多复杂因素相比，使用期权定价公式所用的信息相对较少，通常只需要了解油价的波动性，对于油价的期望值和风险调整理论则没有要求。一般来说，油气储量、勘探成功率和油气价格于实际中油气勘探项目本身的高风险及其现金流量的波动性，同时油气探勘大多数是分阶段投入，因此任何后续阶段的投资都是建立在之前的投资决策基础上的。随着勘探投入的增加，勘探程度的深入，投资者会逐步获得一些有价值的信息，从而使得油气勘探项目经济价值的不确定性也相应降低。在油气勘探项目的经济评价中引入实物期权法，让投资者可以根据影响将来决策的现实情况，选择放弃或者继续投资，从而能够更准确地确定项目的价值。
2期权定价法应用实例分析
2．1实物期权定价模型
实物期权定价方法主要有两种，一种是针对具有单一不确定性来源和单一决策时间的简单实物期权，常用Black－Scholes定价模型，该方法对评价连续条件下的风险投资决策较为适用。另一种是二叉树模型，适用于评价离散条件下的风险投资决策。在企业实际投资项目中，面临的投资项目很多是比较复杂的，充满很大的不确定性，同时何时是最佳决策时间也很难确定，这就需要引入二叉树期权定价模型。二叉树期权定价模型:C=PC++(1－P)C－1+r其中:P=(1+r)V－V－V+－V－C代表含实物期权的投资项目价值;C+、C－分别代表市场好和不好时的实物期权价值;V是项目现金流现值。V+、V－分别代表市场好和不好时第一年末的现值，r是无风险利率。
2．2相关数据
下面通过案例来比较净现值法(NPV)与实物期权法评价结果。某石油公司拥有对某含油气盆地的勘探开采权(数据来源于该油田内部资料)，公司目前打算进行勘探投资，初步预计投资金额为2．5亿美元。假定该公司拥有一年的选择权，即可以现在投资也可以选择一年后进行投资。一年后该项目产生的现金流有两种可能性:如果勘探效果理想，则项目寿命期内所产生的各期现金流贴现到第一年末的价值为4亿美元;反之，如果勘探效果不理想，则各期现金流贴现到第一年末的价值为1．5亿美元，并且投资方有权选择现在投资还是推迟一年后再进行投资。假设市场出现这两种情况的概率分别为0．6、0．4。该项目适用的风险调整贴现率为25%，无风险收益率为8%。
2．3相关计算
下面，我们使用传统的净现值法评价该项目。项目现金流现值:V=4×0．6+1．5×0．41+25%=2．4亿美元于是净现值为:，公司应当放弃该项目投资;而考虑到等待一年的延迟期权价值为0．426亿美元，显然净现值法低估了勘探项目的真实价值。造成这种结果的原因是，对于不确定性，传统净现值法与实物期权法存在截然不同的分析:净现值法中，不确定性越高，则意味着风险越大，折现率越高，项目价值的NPV越小;而实物期权法却认为不确定性越大，可能得到的收益越大。期权观点与传统观点之间投资收益所产生的差异，即期权的价值是一种充分考虑经营管理柔性、应用决策者主观能动性而创造的价值。因此，考虑到决策者投资决策灵活选择的可能性，通过采用实物期权法评估表明该项目是可行的，可以等待一年后再实施。
篇5
实物期权的兴起源于学术界和实务界对传统投资评价的净现值技术的置疑。传统的净现值法(NPV)，尤其是将期望现金流按照风险调整折现率贴现的净现值法(DCF)应用最为广泛。迈尔斯(Myers,1977首先指出，当投资对象是高度不确定的项目时，传统净现值理论低估了实际投资。迈尔斯认为不确定下的组织资源投资可以运用金融期权的定价技术。组织资源投资虽然不存在正式的期权合约，但高度不确定下的实物资源投资仍然拥有类似金融期权的特性，这使得金融期权定价技术可能被应用到这个领域。
迈尔斯认为，企业而对不确定做出的初始资源投资不仅给企业直接带来现金流，而且赋予企业对有价值的“增长机会”进一步投资的权利。因为初始投资带来的增长机会是不确定的，传统净现值理论在计算投资价值时忽略了这部分价值。
不确定条件下的初始投资可以视同购买了一个看涨期权，期权拥有者因此拥有了等待未来增长机会的权利。这样，企业可以在控制下界风险的前提下，利用不确定获得上界收益。如果“增长机会”没有出现，企业的下界风险仅为初始投资，这部分可以视为沉没成本，可以视为期权的购买成本;如果“增长机会”来临，企业进一步投资，新的投资可以视为期权的执行，期权的执行价格就是企业进一步投资的金额。
1、实物期权的基木思想
从直观上看，一个不可逆的投资机会类似于金融看涨期权。一个典型的金融看涨期权赋予期权投资者在特定的时间期间，按照特定价格获得一定数量金融资产的权利。从实物期权的视角审视某投资行为(假定该投资完全不可逆，项目价值来自于它产生的现金流的净现值)，根据投资目的的不同可能存在两种理解:第一，该投资行为可以视为是期权的购买:如果该投资是通过支付沉没成本获得进一步购买具有波动价值资产的权利，我们可将该投资引起的沉没成本视为期权费用。第一，该投资行为可以视为是期权的执行:如果该投资发生以前已经存在初始投资，投资者现在的投资可以视为是以预先设定的执行价格购买了一种价值波动的资产，这应该理角罕为期权的执行。
2、实物期权的应用逻辑
期权定价理论的重大理论突破在于应用了市场均衡的概念，从而避免考虑投资者风险偏好问题。期权定价模型从金融市场应用到公司决策时.需要考虑决策行为带来的偏离。实物期权不应仅被当作是金融期权定价技术的“领域外延”(DomainExtension)。正确的做法是保留期权的基本思想和观点，在公司决策领域进行“领域转换(DomainTranslation)"。成功实现“领域转换”，不仅需要理解最初领域中的理论假设和逻辑，还需要理解目标领域中的假设和逻辑，寻求彼此之间的一致性。
二、实物期权的基木特性
期权是一种衍生产品，其价值是以标的资产的价格为基础。金融期权的标的资产是金融资产，如股票、债券、货币等。实物期权的标的资产是各种实物资产，如土地、设备、石汕等。金融资产仅仅代表对实物资产的要求权.本书你身并不创造则富实物资产是创造则富的资产，不是完全可逆的，时间维度对实物资产影响重大。
1、实物投资的基木特征
(1)实物投资具有不可逆性
实物投资部分或者全部不可逆，也就是说投资的初始成本至少是部分沉没的。实物投资具有不可逆性是因为:第一，资产具有专用性。资产专用性意味着资产需求方对于该项资产的评价具有史高的一致性，资产拥有者如果降低该项资产的评价，其他需求方可能同样也降低了对该项资产的评价;第一，信息存在不对称。买卖双方会因为信息不对称导致“柠檬问题”，使得转售价格低于购买成本;第二，政府管制。政府管制可能会使投资者难以变现。(2)实物投资具有不确定性
决策根据掌握的信急可以分为确定性决策和不确定性决策。不确定性决策又可以分为“风险决策”和“纯不确定决策”。确定性是指投资者明确知道未来收益的情形。风险决策是指投资者能够估计和预测未来事件发生概率的状态，进行最优选择作出的决策。“纯不确定决策”是指投资者在无法估计和预测未来事件发生概率时作出的决策实物投资常常需要在不确定的条件下作出决策。
(3)实物投资具有战略灵活性
投资者在选择投资时机上具有一定灵活性，投资者拥有的灵活性越高，投资价值越大。投资者在项目运营期内可以根据经济环境的变化对项目作出调整，以提高项目价值。
2、实物期权的特性
实物期权相比金融期权史为复杂，具体总结如下:
(1)不存在公开交易的期权价格
金融期权存在对应的期权市场，投资者可以在市场上以公平的市场价格自山买卖，投资者在期权到期前可以将金融期权出售给其他投资者。实物期权并不存在对应的积极交易的市场，企业并没有以公平的价格从市场上“购买”实物期权，而是通过初始投资“创造”了实物期权，初始投资并不与实物期权的完全市场价值对应，没有人在企业获得实物期权时向其收取合理的市场价格。
(2)实物期权面临多重的不确定性
史密斯和I诺(Smith&Nau,1995)将风险分为私人风险和市场风险。私人风险是企业独特的风险，而市场风险则与经济环境紧密相关。根据金融组合理论，所有私人风险(即非系统风险)可以通过合适的差异化来减轻，而市场风险(即系统风险)则需企业通过期权的复制组合来消除，这样贴现率就是无风险利率。史密斯和诺(Smith&Nau,1995认为企业不能减轻私人风险，但可以对冲市场风险。
(3)标的资产的市场特性限制风险的完美对冲
史密斯合诺(Smith&Nau,1995)将标的资产市场分为二类:第一类是完全市场((CompleteMarkets，完全市场是每一种风险都可以通过可交易的证券完美对冲的市场;第一类是不完全市场(IncompleteMarkets),不完全市场是指不是市场上的所有风险都可以通过可交易的证券完美对冲的市场。不完全市场不存在唯一的期权定价，取而代之的是一个定价范围。第二类是半完全市场(PartiallyCompleteMarkets)，半完全市场中的风险有两类，私人风险和市场风险。效用函数理论适合解决私人风险，期权理论适合解决市场风险。金融期权的复制组合相对来说容易构造，而实物期权就困难许多。
(4)标的资产的当前价格很难确定
金融期权定价的一个核心假设是标的资产能够在金融市场以公平的市场价格自由交易，而实物资产常不具备自山交易的特征。特里杰奥吉斯(Trigeogis,1996)希望能够在市场上找到“类似证券”(TwinSecurity)来复制实物资产价值的变化。
实际上，要确认与实物资产完全相关的类似证券是困难的。复制实物资产主要有如下二种方式:一是自然资源的投资决策可以在公开交易的商品期货市场上寻找。一是企业如果要评价内部某特定部门的价值，就要从市场上寻找一个独立企业的可交易股票作为类似证券来反映该部门价值。二是如果实物资产对企业市场价值的影响非常大，企业可以选择自己公司的股票作为类似证券。
(5)实物期权的成熟期并不固定
金融期权的执行时间一般通过合约详细规定，而实物期权的执行期限事先可能并不知晓，期权的执行可能会受到其他期权是否执行的影响，还受到不确定状况的影响。执行期限的不确定性是实物期权所不同于金融期权的。(6)波动率的度量需要近似
金融期权的标的资产收益的波动率可以通过观察历史数据计算得到。但是，实物资产投资难以获得收益的历史分布。实物期权的相关文献中主要有二个方法获得标的资产的波动率:近似资产的收益分布，蒙特卡罗模拟，以及解析式。如果可以找到合适的类似证券，类似证券的历史收益分布可以近似的作为实物资产的波动率。
（7）期权执行价格并不固定
实物期权的执行价格需要考虑一系列成本与收益，常常会随着时间的延续而变化。执行价格具有不确定性使得企业在执行实物期权时并不能确保获得超额利润。
(8)价值漏损的数量难以事先知晓
在实物期权的生命期内，标的资产价值的变化会很大程度影响项目价值。金融期权定价中，标的资产的红利支付减少了看涨期权的价值，提高了看跌期权的价值。金融期权的红利支付是事先知道的，可以直接在期权定价公式中调整。而实物期权“红利支付”表现为现金的支付、租金的收入、保险费用以及版税等多种形式，阿姆拉姆和库拉蒂拉卡(Amram&Kulatilaka,1999)称之为“价值漏损”(ValueLeakage)。实物期权“红利支付”的数量和时间难以事先预知。
(9)实物期权并未给期权持有者执行期权的独占权利
当投资者买入了金融期权，仅仅是此人可以在期权到期日以执行价格购买标的金融资产。但实物期权的持有者在执行期权时可能并不拥有购买标的实物资产的独占权利。由于实物期权仅仅是被企业创造而来.并非从市场上购买得到.难以获得排他性的产权保护，竞争者可能会先占的执行期权。
(10)实物期权之间常存在交互性
各种实物期权在大多数情况下存在一定的相关性，这种相关性不仅表现在同一项目内部各子项目之间的前后相关，而日‘表现在多个投资项目之间的相关关联。实物期权之间存在相互作用使得期权价值常不具备可加性。
三、实物期权分析与传统工具的比较
实物期权分析有利于管理者在高度不确定下史睿智的作出投资决策。实物期权的框架允许管理者利用两个方而优势:首先，史大的波动性表现为史高的项目价值。其次，期权价值随着决策时间跨度的延长而提高。
我们重点比较实物期权分析与现金流贴现技术:
尽管净现值技术受到越来越多的批评，实物期权分析(RealOptionAnalysis,ROA)并不是替代传统技术的全新框架。现金流贴现技术(DiscountedCashFlow,DCF)与实物期权分析(ROA)应视为具有互补性质的决策工具。DCF史适合分析确定决策环境中并不复杂的项目，其预测在相对稳定的环境中史为可靠。ROA史适合分析不确定环境中的复杂项目.管理者可利用新信良.积极管理项目。
林特和彭宁斯(Lint&Pennings,2001)以ROA与DCF具有互补性为基础，提出了四象限分析法。他们根据收益和风险的不同将项目分为四个象限，如图1所示:
象限1:项目具有高期望收益与低波动率。可使用DCF分析，且项目应尽快进行。
象限2:项目具有低期望收益与低波动率。可运用DCF分析，且项目应尽快放弃。
象限3:项目具有高期望收益与高波动率。使用ROA量化风险，在新信息来临时决策。
象限4:项目具有低期望收益和高波动率。使用ROA分析，在有利信急来临时候实施项目。
特里杰奥吉斯(Trigeorgis，1993a)试图结合NPV与ROA，提出扩展NPV的概念，指出项目价值不仅包含传统静态NPV，还包含实物期权的价值，扩展NPV的公式如下:扩展(战略)NPV=期望现金流的静态(消极)NPV+来自积极管理的期权价值
ROA与DCF不仅具有互补性，而且能够带来额外收益，实物期权的价值是通过决策者把握不确定带来的投资机会实现的。
实物期权分析的优势在于利用市场均衡指泞高度不确定竞争环境内的战略决策，实物期权分析的发展方向是与其他决策方法整合在一起，共同探索不确定世界内的决策制定。
篇6
“人力资本”最初被诺贝尔经济学奖获得者舒尔茨在研究美国经济中物质资本存量与产出差距在不断加大，出现巨额余值时使用，并由此产生了人力资本理论。舒尔茨及以后学者从不同的角度对人力资本进行了多方面的研究，形成了丰富的理论和实证研究成果。在随后的近半个世纪在西方发达国家牢固树立起了“人力资源是第一资产”的理念，并掀起了人力资本研究的热潮。
人力资本是与物质资本相对的一个概念，是指通过人力投资形成的、体现了个体或群体的知识、技术、能力等，并能够为其带来长期收入来源的生产能力。
人力资本的一个重要特征是资本化了的人力资源。马克思曾指出，资本的本质属性在于对利润的不懈追求，人力资本既然属于资本化形态，当然就不例外了。无论个人还是企业都希望能在将来获得回报（如通过增加收入或提高公司的生产力）。
本文主要讨论通过正规教育（学校教育）形成的个人人力资本投资的决策问题。
二、人力资本投资决策：
（一）、是否继续投资的决策：
人力资本投资的主要形式是教育，因而有必要分析教育投资的成本与收益。
下图显示了学校教育投资的可能分析。一个人面临两种选择：需要S年全日制学校教育，在完成后如果就业，会有年收Ws，直到退休年龄，比如65岁。更一般地说，年龄T.学校教育有直接成本如学费、书本费等K.另一选择是不接受学校教育，直接工作，可赚得工资W0，（从决策开始到退休年龄T）。
这里有一个假设前提：没有能力限制，没有退学风险，收入在整个工作年限内不变。工作经验与决策无关，没有失业风险。
假设投资成本（或教育成本）包括直接成本K和机会成本W0（可能赚得的工资）。而放弃的收益即机会成本是成本中较大的组成部分，我们可以通过比较两种方案中整个生命周期贴现收入，选择贴现收入较高的方案。我们还可以将不接受学校教育的收入从接受教育的收入中减去，如果结果为正，可以预测该个体会选择投资于学校教育。在第一个S年，每年的差距为-K-W0，该个体必须付出学费和书本费等K，并且不能享有收入W0，因此，每年的W0为机会成本，即由于选择了教育而放弃的收入。W0+K为每年的投资成本。从整个生命周期看，贴现后收入为图中的B+C，在S年之后，两种收入流改变：获取Ws（超过不接受教育的收入W0）。差额Ws-W0为教育带来的利得。较高的年收入是由于学校教育。同样考虑折现，可以发现贡献于整个生命周期的收益差额为A.
如果由教育决策带来的终生净收入为正数，或所得利益（Ws-W0，从年龄S到年龄T，贴现后）大于投资成本（W0+K，从年龄0到年龄S，贴现后），那么该个体会选择学校教育。如果人们可以以市场同期利率进行借贷，则该市场利率为折现率。
这个非常简单的模型有以下几个结论：如果符合以下条件，则参加学校教育的人数会增加（虽然每种条件的影响大小可能不同）：（1）未来收益增加，即工资奖金对那些已经完成其学校教育的人来说增加了。（2）直接教育成本减少，比如学校降低学费或政府增加教育补贴。（3）贴现率降低。由于未来工资收益相对于以前工作阶段中的成本增加了，或者说对那些着眼于未来利益而非当前利益的人来说，贴现率较低会使人们倾向于学校教育。（4）教育筹资变得容易。如银行更愿意贷款并且降低利率甚至提供免费的奖学金。
进一步分析，如果给定受教育的年数，与工资增加Ws-W0相对应的年回报率（学校教育的回报率）是投资决策中必须知道的一个重要指标。由于每增加一年的教育会产生一定收入百分比的增长，这个增长的百分比则是教育的回报（Mincer，1974）。为了计算它，理论上必须知道某人实现的收入并等到退休。
关于是否投资教育或继续投资教育已经有许多公式化研究，美国人口经济学家恩格尔曼认为，人力投资的时间比较长，难以根据已知的投资期限来计算投入量与收入量，为此，他把投资期限限定在一个时期（例如13年），而把收益扩展到其他时期带来的收入，用来分析教育（正规学校教育）投资的收益率。公式为
式中，C表示受过第13年教育的直接费用，W0表示受过第13年教育而放弃的收入，Xi表示受过12年教育的人的收入，Yi表示受过13年教育的人的收入，n表示受了13年教育之后可以赚取收入的总年数，r表示第13年教育的收益率，i表示观察的年份。根据这个公式，利用所要求的资料可以计算出教育投资的收益率，个人就可根据对投资与收益的分析，做出是否继续投资教育的决策。决策基本原则是，预期收益流量（流入量）之和不能小于人力资本投资流量（流出量）之和，否则，人们就不愿进行人力资本投资。即受过13年教育的人的人力资本投资收益率，不能低于受过12年教育的人的人力资本投资收益率。否则，人们只进行12年教育投资，而不选择13年教育投资。
（二）最佳投资的决策：
由于学校教育具有连续性，有的个体获得比其他人更多的学校教育，在做出最佳投资决策时，我们必须分析学校教育的最佳长度。受教育每增加一年，就会增加生命周期的收入，但并不稳定。在最初的几年，如果一个人继续增加教育年份，生命周期收入的增长幅度会增加，但以后年份不可避免地会出现投入学校教育的边际收益递减的情况（Yoram，1975）。对人力资本理论的发展做出了巨大贡献的YoramBen-Porah公式化了教育投资过程并描述了其主要决定因素。在他的模型中，个人通过已有的人力资本和他自己的时间、其他市场资源相结合来达到产出（人力资本积累）的增加。Yoram最佳资本积累的模型是个人人力资本生产函数：Qt表示个人在时期t人力资本的总投资；Kt表示个人在时期t初始人力资本存量；St表示个人在时期t内贡献于存量Q的时间（Q：人力资本存量总增加）；Xt表示积累人力资本（生产中）购买的商品和劳务。如果初始人力资本较低，追求利益最大化的个人首先会进一步增加人力资本存量，也就是说，全部时间都花在学校教育上。在完成全日制教育后，会在接下来的工作中继续他的在职培训（on-the-jobtraining）。参数B是由Becker在1975年运用同一生产函数时增加上去的，它表示“有限的个人体力和智力”，使Yoram的规模报酬递减的假设合理化。原因是（1）随着个人在增加其人力资本累计的过程中，成本增加。（2）个人生命是有限的，随着受教育时间的不断付出，工作年限会缩短，这减少了获得利益的时间，结果最终是收益的增长幅度减少。而且个人继续延长其受教育时间，增加的教育年限的成本是增加的，一个简单的原因是：机会成本增加了。接受学校教育的时间越长，在同等教育水平下获得的工资越高，同时也意味着更大的花费
如果学校教育年限不断延长，边际收益（每延长一年增加的收益）会下降而边际成本会上升。受教育的最佳年限出现在边际成本线与边际收益线相交的那一点。如果教育年限超过S*，则产生的额外成本要大于额外的收益，此时再选择学校教育从经济上来看是不理性的。
因此，S*为最佳投资点。在此点上，投资者可获得最高的收益率，即内部收益率（IRR），是投资成本现值与投资收益现值相等时的贴现率（即教育投资的净现值NPV为零时的贴现率），也就是说图1中面积A=B时的贴现率。这个模型也可得出几个预测（允许成本和收益曲线随个体不同而不同）：
（1）边际成本曲线较低的人（总成本线较平坦）选择更多（时间更长）的学校教育投资。如较易获得贷款的人，资金成本较低（筹资费用较少）。
（2）边际收益曲线较高的人会选择更多（时间更长）的学校教育投资。比如由于家庭关系网络、有较高的学术理论水平或智商很高而学校教育恰好能与之互补等原因较易在接受教育后找到工作的人。
三、人力资本投资决策中的风险因素
简单的模型能反映问题的实质，却容易忽略一些重要的因素，比如风险，下面讨论人力资本投资中的风险因素。
在传统的经济理论中，人力资本投资风险较少被论及。但事实上，有投资就会有风险。与证券市场相同，人力资本市场包含许多资产，即各种教育。人力资本投资的回报不仅与受教育的时间长度有关，而且与所受教育的种类有关。每个人选择与其未来收入的风险和回报相匹配的资产来获得最优选择。与证券市场不同的是，教育资产市场有几个重要的限制：首先，多样化不可能。第二，任意调整不可能。也就是说，不能通过在金融市场上套利来调整投资。投资于教育是不可撤回的，一旦你持有某种教育，你就不能再出售它。加之投资收益具有很强的滞后性，人力资本所有者的有限理性、信息不充分以及市场环境等导致人力资本投资收益率的不确定性增加。
这些投资风险概括起来说，有市场风险和个别风险。（尽管在有关研究中有关于风险与不确定性的区别的描述，但在本文中为了简洁起见，统称为风险。）
（一）、市场风险：影响整个市场上或一个受教育群体内所有投资者的投资回报的不确定因素。
1.未来人力资本市场供需变化假设每个人都有相同的能力获得在任何教育水平的期望回报，每个人都是理性的投资者，只关心生命周期收益的最大化。在这种情况下，每个人都会选择有最高净收益（投资收益减去投资成本后的值）的教育。则我们只需观察接受每一种教育的人群。在一种教育下，每个人的净收益都是相同的。这种相同可以通过弹性工资来建立。如果太多的人选择同一种教育，在劳动力市场上会出现供大于求的情况，会使接受这种教育的毕业生的工资下降。相反，如果只有少数人接受这种教育，在劳动力市场上会出现供不应求的情况，短缺会使接受这种教育的毕业生的工资上升。只有当工资产生的终生收益相等时才会出现均衡的态势。
2.市场分割YumingFu和StuartGabriel研究得出结论：教育投资在私人部门（单位）的回报要高于在国有单位的回报。另外从职业等级上看，存在高等教育水平的劳动力市场和中初等教育水平的劳动力市场。由于高等教育水平的劳动力市场上的工作岗位对求职者有着较强的专用性人力资本要求，而大学生所具有的人力资本并不会自然保值，如果就业时选择了中初等教育水平的劳动力市场，其专用性的人力资本就长时期处于闲置状态，最终将逐渐贬值。因此，投资回报中包含了失业风险和由于就业于不利的行业或部门而导致的低收入风险。
此外，还有市场平均工资、流动限制等风险因素。
（二）、个别风险：只影响个体或群体中少数人的人力资本投资回报率的因素。个体在许多方面是不同的，比如智力能力、动机、兴趣等。这些因素使教育回报的估计变得不是很准确。受更多教育者获得较高工资不仅因为他们在学校学到的知识，还由于他们的能力及其他特征。具体地，个别风险有以下：
1.自身认识的不确定性：
个人进行人力资本投资时面临几种不确定性。首先，人力投资者（即潜在的学生）对其所选择的教育本身的信息了解并不充分。比如，许多教育系统在学生步入大学教育之前向学生展示越来越多的选项（如课程、专业等）。而潜在的学生并不知道哪种学科对自己来说是必要的，以及喜欢与否，能否达到学科的要求（智力水平、耐心或能力等）。第二，在完成学科（毕业）后，学生在劳动力市场上同样面临不确定性。即便是接受过职业或专业教育，他仍可能缺乏职业所需的能力或其他要求。而个人并不能明确地知道他相对于职业的真实能力。AdamSmith早在1776年就清醒地认识到这一点，他说：“任何特定的个体永远拥有资格于他的工作的可能性在不同的行业中有很大的不同。让你的儿子去当鞋匠的学徒，几乎毫无疑问他会做出一双鞋；但如果送他去学法律，精通法律的可能性与他会在此行业中站得住脚的可能性相比，至少为20比5.”
2.生命风险。
作为人力资本投资的主体的人是有生命周期，随着年龄的增长，人力资本的生产效率将会下降，人力资本受益期也将随之缩短，人力资本投资成本则必须在更短的时期内得到补偿。因此人力资本投资的风险也随着主体年龄的增长而逐渐加大。极端地说，人力资本投资也会随着一个人的生命或工作能力的丧失而全部损失掉。
此外，还有人力资本投资成本中个人承担的份额、个人已有的人力资本存量、时间的投入（总时间=受教育时间+工作时间+用于消费的时间）、机会成本、经验等。
总之，我们在进行个人人力资本投资决策时，需要进行是否继续进行教育投资的决策以及最佳投资的决策，在基本原则的基础上充分考虑影响人力资本投资收益率的风险，能够帮助投资主体做出更客观准确和相关的决策。文章今后努力的方向是如何进一步将风险因素量化，从理论上和实证上更加完善个人人力资本投资决策的研究。
参考文献：
[1]西奥多？W？舒尔茨。论人力资本投资[M].北京经济学院出版社，1992.
[2]雅各布？明塞尔，张凤林译。人力资本研究[M].中国经济出版社，2001.
[3]郭丛斌。二元制劳动力市场分割理论在中国的验证[J]北大教育经济研究，2003
篇7
一、投资决策理论分析
投资决策理论起源于马科维茨在1952年发表的论文《证券组合选择》。文中论述了如何在一定收益率下，取得最小的风险。该理论假定：投资者是理性的，即他选择的投资行为必须是产生最大期望效用的行为。投资者会规避风险，也就是说，对于给定的期望收益，理性的投资者希望获得最低的风险的可能风险。均值——方差假设，即投资者的效用函数为二次函数，效用依赖于均值和方差两个变量1，用公式表示为：
Ui(a)=fi(Xa,Sa2)
其中，a代表某一投资行为。例如a可能是无风险政府组合投资，也可能是公司股票投资，或者是证券组合投资；Ui(a)代表该投资行为的期望效用，由均值表示的X。为该行为的期望收益，由方差衡量的Sa2为该投资行为的风险。同时Ui(a)随着X的增加而增加，随着Sa2的增加而减少，因而我们假定，
Ui(a)=2Xa-σa2
不同投资者将会在期望收益和风险之间进行不同的权衡，例如，某更规避风险的投资者将选择-2σa2，而不是-σa2。
均值——方差效用假设对会计的重要性表现在，它使投资决策变得更加清晰——所有投资者，无论个人效用函数如何，都需要投资期望收益和风险的资料，而这些资料主要来自于财务报告。离开了该假设，就需要个别投资者效用函数的特定知识，以推断出不同的信息需求。
在此基础上，让我们用两个方案来阐述投资者如何进行决策及其在决策中所需的信息类型。
方案一：某甲拥有$2，000资金，决定全部用于购买A公司每股市价为$20的股票。首先，他的收益将取决于A公司长期的盈利能力。我们定义：
事件1：高盈利能力
事件2：低赢利能力
总收益=期末市价+期间股利
当A公司处于事件1下，下一期间股票将上升到每股$22；当处于事件2下，股票将下跌到每股$17。同时假设A公司每股派送$1的股利，那么，总收益计算如下：
事件1：$22×100股+$100=$2，300
事件2：$17×100股+$100=$1，800
现在，让我们考虑一下事件的概率。若以A公司过去的财务报表为基础，或以现行市价为依据分析得出先验概率，则事件1的概率P（H）为0.30，事件2的概率P（L）为0.70。但为了更客观地评估A公司未来的盈利能力，一般需要当期财务报表的公布以获取有关公司业绩的利好消息（Goodnews）和利空消息（Badnews），并重新修正计算后验概率。在当期，财务报告公布的是利好消息。联系先验、后验概率之间的桥梁即条件概率（又称为信息系统）。
表一信息系统
当期财务报告信息
GNBN
事件高（H）P（GN/H）=0.80P（BN/H）=0.20
低（L）P（GN/L）=0.10P（BN/L）=0.90
其中，0.80和0.90称为主对角线，0.10和0.20称为副对角线。
也就是说，基于对报告分析的广泛经验，甲认为，假如A公司确实处于高盈利能力的话，那么有80%的可能性当期的财务报告显示好消息（GN），20%的可能性显示利空消息（BN），同理可得表一中的第二行，再应用贝叶斯公式计算后验概率P（H/GN）=0.77，P（L/GN）=0.23。
知道了收益和事件概率后，不难计算出该投资方案的期望收益和投资方差（即风
险，）见表二。2
表二计算期望收益率和投资方差
（1）总收益：$2300
收益率：（2300-2000）/2000=0.15
概率：0.77
期望收益率：0.1155
投资方差：（0.15-0.925）2×0.77=0.0025
（2）总收益：$1800
收益率：（1800-2000）/2000=-0.10
概率：0.23
期望收益率：-0.0230
投资方差：（-0.10-0.0925）2×0.23=0.0085
期望收益率：X=0.0925投资方差：σa2=0.0110
因而，甲的效用函数Ui(a)=2Xa-σa2=2×0.0925-0.0110=0.1740
方案二：甲将相同的资金分散购买A公司每股$20的股票60股和B公司每股$10的股票80股，即采用证券组合形式投资，每股期末支付$1股利。期末B公司股票上升到$10.50的概率为0.6750，下跌到$8.50的概率为0.3750，A公司同方案一。（在这里，为了简便起见，我们假定0.6750已经是计算过的后验概率）。
现在组合中存在四种可能的收益，两种市价同时上升或下降，一种上升而另一种下降。表三给出了四种收益值和可能概率。
表三总收益和各自的概率
总收益
AB股利概率
事件1：A高B高收益1，320+840+140=$2，3000.5942
事件2：A高B低1，320+680+140=$2，1400.1684
事件3：A低B高1，020+840+1410=$2，0000.0959
事件4：A低B低1，020+680+140=$1，8400.1225
1.0000
投资收益的计算无需赘述。现在主要考虑一下事件概率。在任何经济环境中，总存在许多共同影响所有股票收益的市场因素，例如利息率，外汇汇率等等，使得股票之间同时升跌的可能性增大，而一升一跌的可能性减少。因而我们假定事件1的概率为0.5942，大于各自独立的概率0.5198（0.77×0.6750）。同时也存在一些只影响个别公司的因素，例如公司管理水平高低等等，这些因素的存在导致了表三中的第二、三行，但由于市场因素的作用，事件二的概率0.1864，将小于各自独立的概率0.2888(0.77×0.3750)，以此类推。
证券组合的期望收益率和投资方差如下表所示：
表四计算期望收益率和投资方差
（1）总收益：$2300
收益率：（2000-2000）/2000=0.15
概率：0.5925
期望收益率：0.0893
投资方差：(0.15-0.0925)2×0.5952=0.0020
（2）总收益：$2140
收益率：(2140-2000)/2000=0.07
概率：0.1864
期望收益率：0.0130
投资方差：(0.07-0.0925)2×0.1864=0.0001
（3）总收益：$2000
收益率：(2000-2000)/2000=0.00
概率：0.0959
期望收益率：0.0000
投资方差：(0.00-0.0925)2×0.0925-0.0008
（4）总收益：$1840
收益率：(1940-2000)/2000=-0.08
概率：0.125
期望收益率：-0.0098
投资方差：(-0.08-0.0925)2×0.1225=0.00036
期望收益率：Xa=0.0925投资方差：σa2=0.0065
从上表可知，方案二的期望效用Ui(a)=2Xa-σa2=2×0.0925-0.00965=0.1785
此方案一投资单股时甲的期望效用（0.1740）高，因而甲将选择方案二投资证券组合。
由此可见，在期望收益率相同（0.0925）的情况下，投资者愿意接受风险更低的投资方案，即投资者能通过组合多样化来降低风险。如果无交易费用的话，购买股种越多，风险越小。因为，个别公司因素的实现往往会由于多种证券而相互抵消，从而使得市场因素成为影响组合风险的主要因素，这就是投资决策理论的精髓所在。
从投资者的决策行为中，我们发现，无论投资者个人对风险的态度如何，他都需要有助于评估证券期望收益和风险的信息。即会计信息从质和量上都应该保证能够提供有关风险和收益的信息，这就对财务报告目标和会计信息质量产生了深远影响。
二、对财务会计的启示
（一）对财务报告目标的影响
从前面的例子中，我们可以看出，投资者是根据当期财务报告信息来不断修正其对公司盈利能力的概率判断，从而选择满足最大期望效用的买和卖的决策行为，从这一意义上说，财务报告对决策者是有用的。这种观点已被世界各国职业会计界所广泛接受。例如美国财务会计准则委员会（FinancialAccountingStandardsBoard，简称FASB）的财务会计概念公告（StatementofFinancialAccountingConcepts，简称CFAC）第一号（SFAC1，1978）指出，“财务报告的首要目标是为现有和潜在的投资者、债权人以及其他使用者提供作出理性投资、信贷及相似决策所需的有用信息”。在这里，FASB强调“理性”一词，这和投资决策理论的假设前提相一致，即那些选择最大期望效用的决策者，才被称为理性的。同时，此目标中认为，这些投资决策同时适用于现有和潜在的投资者，即财务报告不仅应提供有用的信息给公司内部现存的投资者，而且必须将信息公布于市场，因为潜在的投资者也是依靠当前财务报告的利好或利空消息对未来作出合理的预测，以决定是否购买。
如前所述，对投资者而言，有用的信息是指有关风险和期望收益的信息，也就是有助于估计未来投资回报的信息。这种观点体现在SFACI财务报告的第二个目标上，即“为现有和潜在的投资者、债权人以及其他使用者提供有助于他们评估从股利或利息中取得的预期现金收入的金额、时间分布和不确定性的信息。”首先，从股利和利息中取得的现金收入是总收益的一部分（见表三）。其次，第二个目标指出，投资者需要评估预期收益的“金额、时间分布和不确定性”，虽然这里所用的术语不同，但同样被认为相关于未来收益的期望价值和风险。
（二）对会计信息质量的要求
如果说财务报告的目标主要解决的是信息的使用者及其所需要的信息范围，即从总体上规范了信息需求的数量，那么对信息质量的要求则是从质上提出了信息要满足使用者决策的标准，即信息必须具备某些可取的特征，使它能成为帮助投资者形成对自己回报预测有价值的产品。这种特征的关键在于相关性和可靠性。
根据SFAC2的定义，所谓相关的会计信息是指，能够通过帮助使用者预测过去、现在和未来事件的结果，或坚持或更正先前预期而在决策中起作用的信息。相关的信息必须同时具备及时性、预测价值和反馈价值。换句话说，当信息能帮助报告使用者预测事件（例如未来盈利能力）时，它是相关的。就我们在第一部分所谈及的投资决策理论而言，我们注意到，投资者的期望收益和风险主要取决于期末股价、期间股利以及概率判断。毫无疑问，这是面向未来的信息，即公司所提供的信息越接近未来，其预测的未来结果也越精确，这就引发了要求以公允市价代替历史成本的问题，因为后者在对投资者未来预期有更大的相关性。特别地，随着衍生金融工具的大量应用，投资者不确定因素的增多，风险变得更加难以度量，甚至某些金融机构已陷入财务危机，但以历史成本反映的财务报告仍显示“良好”或“健康”的报告净收益。（黄世忠，1997）这就误导了投资者对于未来盈利能力的概率判断。
然而，FASB虽然陆续了有关金融机构公允价值披露的准则（包括SFAS105、106、107、114、115、118、119、121等等），但仍然坚持历史成本在预测未来收益中的重要地位。原因有二，一是在现实环境中，历史成本信息并非与决策毫不相关，只是相关度的问题。过去业绩和未来前景之间存在某种联系，这种联系可以通过表一中的信息系统形象地表达。该表提供了现有财务报告信息（GN或BN）和决定未来投资收益的未来导向事件（高盈利能力或低盈利能力）之间的概率关系。
二是历史成本更具可靠性。SFAC2认为，为了可靠，信息必须如实表述且具有可验证性并保持中立。当财务报告信息由于管理当局的误导而变得有偏倚时，必然造成投资者对未来预期的失误，则信息就不再誉为真实和可验证的，即缺乏可靠性。历史成本由于以过去的交易和事项为基础而更具可验证性，并减少管理当局人为因素的影响，因而更具可靠性。
让我们回到表一中，运用投资理论中的信息系统，能更准确地描述相关性和可靠性之间的关系。根据表一，不难看出，相关的信息系统的主对角线概率越高（0.80，0.90），意味着现有财务报告信息和公司未来经营状况之间的联系越紧密，越有利于甲对公司将来股价及分红的可能性作出合理判断，越和甲的决策息息相关。可靠的信息系统的主对角线也很高。准确性是可靠性的重要组成。可靠的财务报告有较高的准确度，即少波动，它使得预测相应的经营状况和收益的把握加大。对每一种事件而言，主对角线概率越大，波动越小。可见，相关性和可靠性对信息含量的有用性均必不可少。在理想状态下，可使主对角线等于1，即财务信息完全相关和可靠。而在实现中，往往需要在相关性和可靠性之间进行均衡。比如，对A公司而言，可以通过改变历史成本为公允价值计量其资本资产，结果导致相关性的提高和可靠性的降低，即主对角线概率增加，而副对角线概率的减少。这使得相关性和可靠性有时存在此消彼长的情形。如何合理处理好二者间的关系，达到相关和可靠的优化，向来是会计界的难点之一。这正是投资决策理论带给财务会计的启示。
参考文献：
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篇8
为克服这些缺点，可将现代金融学的最新发展-期权原理引入投资决策之中，考虑期权的投资决策模型的出现，是投资决策的又一次革命。在期权法下，管理者拥有的可根据变化了的未来状况而改变其未来行为的灵活性，即管理者决策的价值将被考虑，得到评估。但是，期权思想应用于投资决策并不是全盘否定传统的净现值法，而是对其的“扬弃”，将投资机会的价值考虑进去，可称为扩大的净现值法。
一、期权及其定价方法
期权是指对特定对象物的选择权。这种权利只能在某一天或某一天之前行使。任何一种期权都具有如下共同特性：期权所有者具有权利而非责任按预先约定的日期或在约定的日期之内以确定的价格购买或出售某项资产-期权所对应的原生资产。期权作为一种衍生证券，体现的是一种合同关系，期权购买者即持有者从期权出售者那里购买期权，如果期权持有者要求期权出售者履行合同的话，后者必须履行，但如果前者认为履约对已不利的话，却可以单方面撤销合同。期权作为一种金融商品具有几个显著特点：第一，期权的交易对象是一种权利，即买进或卖出特定标的物的权利，但并不承担一定要买进或卖出的义务；第二，这种权利具有很强的时间性超过规定的有效期限不行使，期权即自动失效；第三，期权具有以小搏大的杠杆效应。期权合约的买者和卖者的权利和义务是不对称的。这表现在买者拥有履约权利而不负担义务以及风险与收益的不对称上。对买者来说，他在价格有利的情况下行使期权可能取得无限的收益，而他所承担的最大风险只是为购买期权所支付的期权费，对卖者则相反。这意味着期权投资者能以支付有限的期权费为代价，而购买到可能无限盈利的机会。
按照其合同规定的是购买原生资产还是出售原生资产的权利，期权分为看涨期权和看跌期权；按照期权行使的方式，可分为美式期权和欧式期权，美式期权可在期权到期日之前的任何一天行使；而欧式期权只能在到期日当天行使。期权合同的购买方取得了一种权利，是要付出价值的，这种价值就是期权的价格。
BLACK-SCHOLES对期权定价做出了巨大贡献，提出了著名的用于不付红利股票的欧式买方期权定价的BLACK-SCHOLES定价模型。即：
C=SN（d1）-Xe-rtN（d2）
C：看涨期权的价格
t：期权距到期日的时间（年）
S：股票现价
X：期权行使价格
e：自然对数的底
r：（连续计利的）无风险利率
此外期权定价的方法还有二项式方法，它把一年划分为N期，假定对象物价格在每期只发生一次变化，而且变化只有两种可能：上升某个百分比，或下降某个百分比。如果适当选取上升或下降的百分数，一年后则可能有N+1个不同的结果，正如二项式方法一样。对于每个后果计算出相应期权的价值，然后由后向前逐期推算，像决策树一样，最后求出期权现在的价值。二项式方法是一种近似方法，当期数N相当大时，可以取得理想的效果。它可以处理十分复杂的问题，例如有红利发放的美式期权的定价问题。
期权是一种十分广义的概念，可以说只要有选择权存在的地方就有期权，企业的许多经营管理活动隐含着期权，例如投资、担保、发行复合证券等。以下对投资活动中的隐含期权及其决策价值的应用做一探讨。
二、投资中的隐含期权及其应用
企业在进行投资时，未来的现金流量是不确定的，投资的过程中隐含着许多机会，企业往往有选择的余地，这种选择权就是一个期权。为了获得选择的机会往往是要付出代价的，它是企业为获得期权所付出的费用。投资决策中若考虑期权的价值，则在计算净现值，应对净现值公式做一修正，即：
净现值=现金总流入的现值-现金总流出的现值+期权价值
（一）分阶段投资中的期权价值其应用
企业往往面临一些投资机会，这些投资机会并不要求企业一次性投入，而是要求分阶段投入，前一阶段投资是后一阶段投资的基础。通过前一阶段投资，企业获得了是否进行后续投资的选择机会，若前一阶段投资表明后续投资有利可图，则进h后续投资，否则，企业可不进行后续投资，损失的只是前一阶段投资的成本，这样的情况企业会经常碰到。若按照净现值法进行判断，前期投资的净现值为负，则企业不应进行前期投资，但忽略了这样一个事实，即伴随着前期投资而来的不只是前期投资产生的现金流入，还有一个继续选择的权力。所以在进行投资方案的评价时，不应忽略前期投资所带来的期权的价值，否则就做出错误的决策。当我们考虑期权的价值以后，决策结果往往会发生变化，例如，某企业为7生产一种新的产品需要进行前期的研发活动，而研发活动需要大量的资金，这些资金的耗费不一定给企业带来利润，从直观上看不应进行研发活动的投资，但若研发活动成功，开发出新产品，企业就会在市场上领先一步，取得竞争优势，将取得丰厚的回报；研发活动失败，损失的只是先期投入的资金。当研发活动所创造的期权的价值和研发活动本身产生的现金流量大于研发活动的投入时，企业应进行研发活动。
又例如某自然资源现在开采其净现值为负，那么是否说开采权没有价值呢，不尽如此，问题的关键在于开采权的价值不限于现在评估出的开采矿山的净现值，还应包括与矿山开采权持续时间相联系的延迟期权的价值。企业购得开采权后，若自然资源价格上涨，进行开采具有净现值，企业有权立即开采；若价格下降，对公司没有任何损害，因为公司没义务进行开采。
实际上，分期投资的情况下，在任何一个投资阶段，当出现不利的情况时，投资者都有放弃继续投资的权利，在期初评估时，投资者应考虑这种在投资的任何阶段上不追加投资的权利的价值。
（二）进行投资方案选择时的期权的价值的应用
企业在确定投资项目后，需要从各种投资方案中进行选择，特别是在市场不确定的情况下生产一种新产品时，企业可能选择期初投资较小而维持成本高的方案，而不愿选择期初投资大而维持成本低的方案，即使按传统的净现值方法计算出的前者的净现值小于后者。因为期初的投资是不可逆转的，而维持成本却可随着市场的变化而变化，当市场状况恶化时，前者具有的缩小生产规模、削减维持成本的期权的价值大于后者。对于新的投资项目企业进行设备采购时，为使建成的项目具有在市场需求扩大时能扩大生产规模的灵活性，可能宁愿选择较昂贵的设备，因为这种设备带来的扩大再生产规模的期权的价值能弥补设备的价差。
（三）一次性投资项目决策时退出期权的价值的应用
篇9
2OSV市场分析
2．1OSV市场相较传统航运市场的投资回报优势OSV市场最直观的表现是其造价与租金的比值，能明了地反映出资金回报速率，图4为AHTS(7000～12000BHP，2010年8月起为13000～18000BHP)，PSV与传统航运市场的阿芙拉型油船、VLCC(31．5万～32万吨级，2003—2008年为30万吨级)和好望角型散货船(17万吨级散货船)、巴拿马型散货船、超巴拿马型集装箱船的类比。从图4中可以看出，如果不考虑船舶的固定营运成本，AHTS和PSV的投资回报比率居于前列，年投资回报率在24%左右。因此在当期市场下，OSV有着明显的投资回报优势。
2．2OSV投资方式的选择船舶的投资方式一般有新造船、期租船、光租船、租购4种。1)新造船适合资本型企业和在海工领域经验丰富的船舶所有人，其具备较强的资金和抗风险能力。对于初入该市场的航运企业，不建议采用该投资策略。2)期租船方式更受船舶营运类租家的青睐，但这类企业必须具有成熟可靠的营运经验，有自己的市场地位，能灵活掌握市场动态。3)光租船、租购的形式对投资者的要求最低，只要有一定的融资能力即可实施，适合新入场的投资者，其船舶管理交由专业的船管公司管理，市场则由业务区域的负责，但因其主要采用托管形式，因此要注意风险的管控，做好各项风险预案。
2．3OSV风险管控分析
2．3．1船舶营运风险管控OSV之所以能够一直保持较高的投资回报率，某种程度上与其营运风险分不开。OSV的作业区域气候恶劣、水文复杂，其起抛锚作业、提油辅助作业、装卸作业等都是高风险作业，因此船舶所有人通常直接委托业内专业的船舶管理机构管理，将管理风险转移。此外，船舶所有人也有必要做好船舶各项保险的安排，以对冲船舶营运中所遭受到的损失。
2．3．2资金风险的管控由于光租、租购的投资方式对入场者的要求较低，因此未来几年可能会有许多投机者进入。为避免投资风险，投资者会非常关注二手船交易动态。掌握二手船价格特性，选择合适船龄或合适船型，必要时安全退出，也是船舶所有人采用的风险防范方式。
3OSV投资决策指标研究
3．1OSV需求供给关系(比率)OSV市场并非孤立的市场，其供需关系(见图5)很大程度上取决于海工钻井平台的数量。假设2007—2008年度为供求平衡年度(基准年度)，则OSV数量与海工平台总量的比率为3．37:1，详见表3。在未来的3a，至少有30%的AHTS和22%的PSV会因船龄过大而被淘汰。从表3中可以看出，2008—2011年OSV船队经历了一轮高增长，且由于钻井平台数量有限，其比率上升较为明显。但自2014年开始，因为船队不断更新及钻井平台数量显著增加，其OSV总量与钻井平台的比率下降，表示OSV近几年的需求量将重新趋于上升。
3．2OSV租金费率
3．2．1区域因素OSV租金水平受地域因素的影响较大。［8］表4为欧洲北海日租金率，2014年4个月的AHTS(L)日租金均值36825美元，AHTS(VL)日租金均值64500美元，都超过去年;PSV船型:2014年4个月的租金水平基本与2013年持平。与东南亚地区租金相比，北海地区租金处于明显高位，但东南亚的船舶管理费用等各项成本支出较北海地区低很多。
3．2．2船型因素OSV的租金水平基本和船舶尺寸呈正相关关系，2006年、2007年是OSV市场最好年份，经过一段时间的震荡调整，租金水平基本稳定，其中10000～12000BHP、16500～22000BHP的AHTS租金近期持续领涨。
3．3OSV投资收益净现值船舶投资主要考察投资带来的经济效益，可将净现值(VNP)作为各投资方案的经济评价指标。船舶的年总成本包括资本费、船员费、保险费、维修费、燃料润料费、港口及运河费等，收入主要考虑航次数、装载率等因素，航线、货种不同，运价费率也不相同。［9］OSV一般由船舶所有人期租给承租人获利，船舶期租租金即为收入，成本包括折旧费、维修保养费、物料费、燃润料费、船舶保险费等，这些相对固定的费用可以合计看作固定成本。为简化运算，假设对各船型而言，t营为365d，不考虑税收和资金筹集方式，船舶折旧采用直线折旧，折旧年限设定为25a，船舶残值按照船舶建造价格的5%计算。结合图7可知，欧洲北海区域内，10000～11999BHP的AHTS船舶租金水平为约为40000美元/d，造价为6000万美元;甲板面积＞750m2的PSV船舶租金水平约为26000美元/d，造价为4500万美元。对AHTS、PSV、油船、集装箱船、散货船中的几种主要船型的投资净现值进行比较分析，当期市场(2014年5月)下各种船型的投资方案比较见表5。经计算，可得各船型的净现值见表6。由表6中各方案的净现值可知，投资12000BHP的AHTS型船舶在9%的基准收益率上能再获利6059万美元;投资4000载重吨的PSV型船舶在9%的基准收益率上能再获利4409万美元;投资110000载重吨的巴拿马型油船、310000载重吨的VLCC、75000载重吨的巴拿马型散货船、6800TEU的集装箱船在目前行情下NPV都为负值，表明无法满足9%的基准收益率，没有投资的经济可行性;投资170000载重吨好望角型散货船和9000TEU的集装箱船虽然VNP为正值，但其资金成本和工程建设期远远大于OSV，相比之下没有投资回报的优势。显然，在目前传统航运市场需求疲软、运力过剩的市场行情下，OSV船型的投资预期明显好于运输类船舶。以12000BHP的AHTS型船舶为例，当租金水平在±20%范围内变化时，对项目净现值、内部报酬率、静态回收期和动态回收期［10］的影响见表7。由表7中OSV租金变动的敏感度可知，其租金抗压能力非常强，在跌去46%的当期租金时，其VNP才归零，所以12000BHP的AHTS抗风险能力较强，是较好的投资选择。
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1.2金融风险感知以往文献中出现的“financialriskperception”根据其研究内容的不同，具有两种不同的含义:
1.2.1财务风险感知将风险根据其来源不同进行风险感知的维度研究时，它是一种风险要素或风险类别，跟其它风险要素如心理、社会、生理等类似(Jaboby＆Kaplan，1972年)。它在各个领域(如医疗健康、金融投资)的维度研究中都可能存在，是关于财务性风险的感知，我们称其为财务风险感知。
1.2.2金融风险感知金融领域风险感知尽管与其它各个领域一样，也包括了对财务风险感知的研究，但却不只于此。如:Olsen(1997年)、Diacon(2004年)研究的是金融专家或金融产品投资者的风险感知;Diacon＆Ennew(2001年)研究的是个人理财业务的风险感知;Vlaev，Chater，＆Stewart(2009年)研究的是与投资领域金融决策有关的各种风险感知;Sachse，Jungermann，和Belting(2012年)将金融实践中各投资品种本身所涉及的风险看作金融风险并研究个人投资者对其的感知。与Bauer的观点相似，Slovic(1972年)最早关于投资决策的研究也发现，不确定性(即:风险)情况下的决策是基于预期对不确定性与回报做出的权衡，而回报的波动性本身并非决策的可靠预测变量。这正是金融领域风险感知产生的根源。大部分研究者认同金融领域的投资者属于一个特殊的消费群体，其风险因素更为抽象、知识不足导致的不确定性更为突出(Mitchell＆Greatorex，1993年)、所“消费”的产品，质量在购买前难以评估，甚至在购买后也因市值波动的影响而很难准确评估(Diacon＆Ennew，2001年)。因此，金融领域具有不同于其它领域(包括普通消费领域)风险感知的特征。我们根据以往研究进行总结，金融风险感知研究的是:在金融实践领域中，投资者对金融产品和投资决策风险的直觉判断、态度、情绪和社会文化倾向。根据研究角度的不同，包括投资者的风险感知、金融决策过程中的风险感知、对不同金融投资产品的风险感知等。归纳而言，对金融领域活动中存在的所有风险的感知，我们统称其为金融风险感知(FRP，FinancialRiskPerception)。需说明的是，金融包括融资和投资两方面，但本文仅介绍个体作为一种特殊消费者的情况，仅指金融投资领域的个人投资者风险感知，不含融资领域风险感知和机构投资者风险感知。
2金融风险感知的维度与测量
2.1结构的概念化(ConceptualizationoftheCon-struct)个体风险感知的维度研究(researchondi-mensions/facetsofindividualriskperception)最早源于对风险感知结构的概念化，并为后期感知风险减少的策略研究也提供了思路。其中Bauer(1960年)关于感知风险的概念是消费行为领域最早的和应用最广的结构式定义，包括结果和不确定性两个维度。Schiffman(1972年)等研究者则提出另一种双维度风险感知的定义:不确定性和重要性。也有学者提出仅以单一维度来定义风险感知。Cox(1967年)根据Bauer的概念提出了感知风险的2个维度，他认为感知风险值是损失(预期结果不发生时可能产生的损失)和不确定性(或损失概率，主观感觉到的预期结果不发生的概率)的函数，而损失是预期结果重要性、损失严重性和预期结果实现方式的函数。也有学者提出反对，发现当损失足够大时，不确定性维度不再有意义。
2.2金融风险感知的维度金融风险感知的维度研究始于上述风险感知的概念研究所发现的结构、基于普通消费领域风险感知维度研究的成果，并逐步发展到更为丰富的多维度模型。Slovic(1987年)就公共及社会应激管理的研究所发现的双维度被很多金融风险感知研究所采用，包括因素1:可怕性风险(缺乏控制感、恐惧、最大损失及其可能性、风险/回报不匹配)和因素2:未知的风险(被判断为不可见的、未知的、新异的并且损害会延迟体现的高风险)。Olsen(1997年)在投资领域的研究中也有类似发现:投资风险感知是多维的，包括四方面的风险属性(在他的研究中能解释80%以上的总体风险感知)，预测作用从高到低是:缺乏控制感、大额资产损失可能、回报低于预期可能和投资知识不足感。MacGregor等人(1999年)调查了专家对一系列投资在14个变量上的测量结果，发现风险感知包括回报相关和风险相关两个感知维度，其中焦虑、变异性和知识3个因素能解释98%的风险感知。Koonce等人(2005年)的研究结果与此类似。Diacon＆Ennew(2001年)对英国投资者的风险感知研究发现的则是5个维度:不信任、关注不利结果的严重性、关注回报不确定性、缺乏知识和难于管控。最近的研究是Sachse等人在2012年进行投资风险感知的因素分析时，发现了风险性和可控性两个维度，其中总体风险感知主要负载于风险性因素(是关于产品本身风险属性的感知，包括:损失和波动性、随投资行为而来的焦虑、关注和不可预见性等);另一个可控性因素则包括流动性(可变现性)和公开性。
2.3金融风险感知的测量方法将Slovic(1987年)的理论应用于金融领域，那么金融风险感知测量的就是人们在描述和评价金融产品和投资决策时所做出的判断。目前最常用的是心理测量范式，包括对测量结果进行排序、相关分析、因素分析等，据此产生风险感知的几个维度，并根据心理测量量表对金融感知风险进行量化的测量。归纳以往研究，发现金融风险感知的心理测量范式具有以下几方面的特征:
2.3.1基于行为金融学理论一是调查的多为投资者对金融市场中产品的风险感知，包括调查全部金融投资品种、部分金融品种或某一种金融产品等不同的研究情况。如:MacGregor等人调查的是19个风险、回报及其比例不同的产品，并在总结出跨产品的金融风险感知共性维度同时，发现个体对不同产品风险感知的具体因素有些许差异;Sachse等人(2012年)调查的是7种市场常见的投资品种;Baker等人(1977年)调查的是股票投资;Huber等人(2012年)调查的则是保险投资。二是研究的因变量多与偏好和决策有关，如:Wang等人(2006年)调查再投资意向和投资满意度;Sachse等人(2012年)关注对具有不同金融风险感知的产品的投资意向。
2.3.2采用开放式(定性)与结构化(定量)结合的调查方法通过开放式问卷获得一些属性不同的潜在风险来源，要求被试对其进行评价，再根据测量结果抽取出金融风险感知维度。第一步，要求被试报告在衡量投资风险时首先考虑什么(即:风险的相关方面)，并逐一评价其重要性(Vlaev等人2009年)，这一定性研究的结果为下一步结构化金融风险感知调查的设计奠定了基础，减少了风险感知变量的数量;第二步，对统计结果显示了显著关系的各方面进行因素分析，并进而测试其与总体金融风险感知、投资决策的关系，如:要求专家对不同投资品种的风险和投资环境、产品的其它方面进行评价(Koonce等人2005年)。Olsen(1997年)也是根据自己早期定性研究所发现的风险各相关方面来考察它们对总体风险感知的预测程度;Vlaev等人(2009年)基于前述Slovic的研究，围绕“不懂”和“害怕”两个方面，通过专家辅助设计了22个问卷题目调查影响风险感知和金融决策的因素。
2.3.3表达性偏好的广泛应用除Duxbury＆Summers(2004年)、Nosic＆Weber(2010年)和Huber等人(2012年)等少数研究者采用实验法外，在金融风险感知领域，以风险感知研究大家PaulSlovic为代表的绝大部分研究者，进行维度研究多通过表达性偏好(re-vealedorexpressedpreferences)方式。如前所述，采用标准化问卷进行调查，特别是总体金融风险感知多采用直接询问的方式(Weber等人2012年)等。而Lucarelli＆Brighetti(2009年)的实验研究则是采用了一种创新性的、融合了金融和生理心理学的跨学科研究方法，通过一个名为IGT(I-owaGamblingTest)的心理测试，以皮肤电传导测量个体在做出风险决策时的心理反应。
3金融风险感知的影响
因素近年来在金融风险感知影响因素的研究中越来越多的主观因素和社会文化因素被纳入。金融风险感知的差异总的来说源于三个方面:与金融投资活动本身有关的因素(如:收益率、损失概率)、个体差异和社会文化差异，如:Weber＆Hsee(1998年)就是通过一系列投资选择的实验发现了风险感知的跨文化差异。
3．1风险来源和风险信息从风险活动或投资产品本身入手，这是最基本也是研究最早的风险感知因素，因为风险感知总是与特定的风险事件或情境(如回报、期限、概率等)有关(Sachse等人2012年)。而金融风险感知还会因前后的风险事件、情境的影响而变化，如Burns，Peters，＆Slovic在2012年的研究发现，金融风险感知在经济危机前后有所差异。Wang等人(2006年)指出:风险来源(通过研究信息类型确定)对中国股民的金融风险感知有显著影响，来自公共机构的公开信息能降低金融风险感知，而信息的不对称性则会增加金融风险感知;Kahneman＆Tversky(2000年)等则关注了风险信息呈现方式的影响:如Anderson＆Settle(1996年)认为，应按投资者的投资期限向其提供投资产品的收益、风险分布信息，且投资者更愿意接受简单易懂方式呈现的信息;Vlaev等人(2009年)要求被试对11种不同的风险信息描述方式(针对同一金融产品)进行评价。Huber等人(2012年)发现产品的风险信息以正面参照点/负面参照点/无参照点的三种不同方式呈现时，被试的金融风险感知具有显著差异。
3．2个体差异从参与风险活动的个体差异入手，这是被研究得最广、涉及面最多的金融风险感知影响因素。包括个体知识、情感因素、风险偏好和人口统计学属性等。Koonce等人(2005年)等大量研究者都关注了知识，特别是特定领域的具体知识或熟悉程度(Slovic等人1985年)，并发现知识对金融风险感知具有显著影响;Sachse等人(2012年)还进一步发现知识和经验与投资风险感知呈现负相关(即:较低的金融风险感知水平与较多的知识、经验相关)。Slovic(2000年)等则通过调查专家和外行两个群体(知识水平不同)的差异来间接研究知识对金融风险感知的影响，但他们的研究发现，两类人的金融风险感知结构相似，都含有不同于传统经济学观点的非理性因素。人们的正负向情感和情绪因素，如焦虑、恐惧、快乐等也会影响其金融风险感知。Finucane等人(2000年)和Slovic＆Peters(2006年)等强调了情感启发式在经验性思考和决策中的作用，并发现感知风险和感知价值的反向关系是由于正负向情感因素的存在影响了人们的决策加工过程，从而他们将感觉或情感作为感知风险的一种最基本方式。同时也有研究发现情感因素对金融风险感知的负面作用，如概率忽视(Loew-enstein等人2001年)或过于看重小概率事件(Tversky＆Kahneman，1992年)、对损失比对回报更敏感(Kahneman＆Tversky，1979年)，或对短期的损失更敏感(Thaler等人1997年)。大量研究表明人口统计学属性对金融风险感知有影响。Weber等人(2002年)发现金融风险感知有性别差异(男性偏低);Haslem(1977年)发现年龄和教育水平对金融风险感知具有显著影响，投资者属性如投资年限和经验、周期、品种等，也对金融风险感知有影响。但研究结论并不统一，Sachse等人(2012年)的线性回归分析就发现性别、年龄和经验与金融风险感知不相关。风险可容忍度和风险偏好、认知偏见和信任等，通过心理加工过程也可能对金融风险感知产生影响。Weingart(1995年)认为风险偏好会影响风险感知;Huber等人(2012年)也以更详细的阐述支持这一观点，并进一步提出了态度影响感知进而影响行为的金融决策链条。但也有很多研究者(如Weber2002年等)认为对感知风险的态度在跨文化和跨领域、情境时能保持稳定，而风险感知本身却存在跨文化的差异性。
4金融风险感知对投资决策的影响
Engel等人早在1973年就已发现了感知风险在决策中的重要性，认为决策就是一个降低感知风险以达到可容忍水平的过程。而在金融投资领域，投资决策包括对感知风险进行评估和对是否投资做出选择两个方面(Duxbury＆Sum-mers，2004年)。Weber等人(2002年)关于愿意采取风险活动的可能性与风险感知的回归发现，不同性别和领域的风险行为可能性差异与该行动的风险感知差异有关;Sachse(2012年)在放入了前述风险性因素和可控性因素的投资意向模型中，发现风险感知可用于解释95%的投资意向差异;Roszkowski＆Davey(2010年)认为风险感知会影响投资行为。但从研究结果来看，这一观点仍然存在争议:Wang等人(2006年)所提出的风险感知中介模型(自变量为外部刺激;中介变量为风险感知;因变量为再投资意向和投资满意度)未被全部验证，他们发现风险感知与投资业绩正相关、与投资满意度负相关，但在以风险信息来源预测投资意向时仅与投资业绩正相关，与风险感知高低无关。这与Slovic等人(1999年)的研究结果类似。
篇11
研发(researchanddevelopment)创新能力是确保国家竞争力的内生能力体系。研发型项目投资活动促使了经济结构和经济增长方式的深刻变革,日益成为国民经济发展的重要源动力。作为微观经济的主体,科技企业在市场中的生存和发展有赖于自身的研发工作。研发是科技企业应对环境变化和竞争压力的力量来源,是科技企业得以持续发展的源泉。
高投入和高风险是研发项目的主要特点,研发投资面对的是巨大而复杂的不确定。在投资实施的不同阶段,研发投资所面对的经济社会环境是不同的,而且投资项目本身也会随时间变化而不断变化,是一个需要动态调整的过程。研发投资所具有的高风险性和投资中的柔性,使得传统的决策方法失效[1]。净现值法、市盈率法和层次分析法这些传统决策方法只是静态地考虑一个投资项目,而忽略了研发投资的战略价值、管理柔性的价值,也未考虑分阶段决策和实施对投资决策方法的影响[2]。企业对于研发项目的投资可以根据具体情况做出不同选择,如在投资时间、投资规模、是否退出以及进一步投资都会给自己留有选择机会。通过这些权利的实施,使研发投资项目向有利的方向发展。投资者这种相机抉择的权利使得投资机会就像一个购买期权:在现在或未来支付一定的投资费用而得到投资项目。这样投资者就可以根据各种外部条件的变化情况,等到最适当的时机做出取舍该权利的重大决策,从而可以长期保持研发投资的增值能力。这些选择权就是研发投资中的实物期权。研发投资中的实物期权思想可以为研发投资家带来最大的资本增值或最大程度地减少资本损失。
2文献综述
近年来,采用实物期权方法评价企业R&D项目投资决策越来越受到关注。在不确定的条件下,企业利用实物期权方法评价R&D项目不仅能够及时适应市场,而且还可以通过自主的行动创造商业机会,在最适当的时机做出投资决策,使企业长期保持增长能力。
Luehreman强调当评价研发项目时,人们实际上在评价投资机会[3]。McGrath认为研发费用可以分为两个阶段,一个是前期的研究费用,另一个是商业化费用[4]。
Pindyck系统地论述了实物期权方法在不确定投资决策中的应用[5]。Kort在涉及技术创新投资的人力、物力以及所需时间都不确定的情况下,研究了单个企业最优的R&D投资行为,发现不确定程度越大,R&D投资越有价值[6]。PerlitzManfred总结出以扩散过程、跳跃过程、均值回复过程、跳跃扩散过程表示R&D项目价值的变化[7]。Alvarez和Stenbacka研究了含有升级换代期权的现有技术最优采用时间问题,研究了多阶段技术创新项目寻找最优采用门槛值的问题,结论显示:增加市场不确定性,同时增加了技术创新的实物期权价值[8]。
国内在采用实物期权方法评价R&D项目投资研究方面,主要针对投资决策过程中的不确定性和投资机会进行定量研究。许民利、张子刚应用实物期权理论分析了研发项目投资,将研发投资的不确定性归纳为三个随机过程,建立了研发投资机会价值的数学模型[9]。洪燕云采用实物期权方法,对不确定条件下的R&D项目投资管理进行了评价[10]。周勇、周寄中在对研发型项目的期权特性分析基础上,引入了由Morris建立的研发型项目的期权性价值分析应遵循循环分析与定量、定性分析相结合的观点[11]。殷宝健、耕、胡飞对具有经营成本的研发项目投资进行了实物期权分析[12]。胡飞、杨明考虑到技术成功的不可预见性而动-跳跃过程来模拟产品价格的波动模式,利用实物期权方法,评估项目的价值和最优投资原则[13]。郑德渊、李湛以二叉树无风险套利定价模型与决策树为基础,建立评价研发型项目的实物期权方法,考虑了研发型项目的动态性和阶段性[14]。赵昌文、杨记军、杜江采用实物期权方法,对高风险多阶段的风险投资项目的价值进行了评估[15]。高佳卿等人根据不同类型的研发项目,将实物期权方法与传统方法结合起来,形成了改进的净现值法,并结合案例给出了实证性的分析[16]。韩隽等人在无风险套利的基础上,导出R&D项目评价的实物期权方法,研究了融资结构对处于中试阶段的R&D项目内含期权价值的影响[17]。何佳、曾勇采用实物期权分析方法,导出了不同技术环境下技术创新采用时机的概率模型,并对实证结果进行了理论解释[18]。
国内外研究文献的综合分析表明,将实物期权引入到研发项目投资中进行研究已经取得了许多进展和成果,一般研究思路主要集中于将不同的金融期权定价理论(如离散的二项式期权定价理论、连续的Black-Scholes定价理论和复合期权Geske模型等)应用到项目决策中。但针对研发投资项目的具体特性,如对研发投资项目整个生命周期的多阶段复合期权等内在特点,具有可操作性和实用性的研究成果较少。针对以上情况,本文拟客观分析研发投资项目面临的不确定风险,全面考虑研发投资过程中的多阶段决策,充分利用投资家在每一时期面对风险项目所拥有的不同的选择期权,建立一种具有操作性和实用性的研发投资项目动态多阶段决策模型。
3研发投资动态多阶段决策模型
3.1模型假设研发项目一般分为研发初始、研发成功、专利申请以及商业化等多个阶段,如图1所示。为建立全面的动态多阶段决策模型,现假设企业投资于具有m个阶段的研发项目,在研发项目的任何阶段n进行研究。
假定该项目一旦完成,会以运营成本c在每一产出阶段有1单位的产出。该产出可以按照价格p售出,该价格服从几何布朗运动[5]:dP=αPdt+σPdz(1)假定这种价格不确定性由资本市场来描述,令μ表示应用于P的经过风险调整的贴现率,现在用M代表某一与研发投资项目的价值完全相关的某一资产或动态资产组合的价格,它的变动同样符合几何布朗运动规则:dMM=μdt+σdz(2)根据CAPM模型可得:μ=r+φβM,其中r为无风险收益率,φ为市场风险溢酬。令κ=μ-α。在风险中性假设条件下,对于研发投资项目来说,κ是进行投资时从项目中获得的收益,或看作是因持有等待期权而推迟项目实施的机会成本。假定当P下降到低于C时,项目可以暂时且无代价的推迟;当P上升到高于C时,可以无代价的恢复。因此利润流由π(P)=max[P-C,0]给出。
3.2项目的价值假定在项目的第n阶段投资需要沉没成本In,在第n+1阶段投资需要沉没成本In+1。在时刻t构造投资组合,该组合包括1单位的项目及f单位的产出空头,构造无风险组合令f=V′(P),并依据伊藤引理得总回报率为:dV-fdP=P-kP′V(P)+12σ(P)2P2V″(P)dt(3)要使这个资产组合是无风险的必须满足条件:dV-fdP=r[V(P)-fP]dt,则得:12σ2P2V″(P)+(r-k)PV′(P)-rV(P)+π(P)=0(4)约束于V(0)=0,且V(P)和VP(P)在P=C点连续。此时项目价值可以表示成:当P<C时,V(P)=A1Pβ1当P>C时,V(P)=B2Pβ2+P/k-C/r(5)系数分别为:β1=12-r-kσ2+r-kσ2-122+2rσ2>1β1=12-r-kσ2-r-kσ2-122+2rσ2<0(6)常数A1和B2可以从V(P)和VP(P)在P=C点连续确定出来,且有:A1=C1-β1β1-β2β2r-β2-1kB2=C1-β2β1-β2β1r-β1-1k(7)式(5)(6)(7)对任意的P给出了已完成项目的价值V(P)。
整个投资完成后的项目价值V由式(7)给出,企业的投资决策取决于产品价格P。即存在一个临界值P*,当P>P*时投资,否则不投资。
3.3第n阶段的投资构造一个无风险投资组合:持有价值为F(P)的研发项目投资期权,同时卖出f个单位的投资项目。在很短的时间dt内,组合的总收益为:dF-fdP-fkPdt。
组合的无风险收益为r(F-fP)dt,因此可以推出:dF-fdP-fkPdt=r(F-fP)dt。
构造由投资期权和f=F′(P)单位的产出空头组合的投资组合。通过构造此无风险资产组合并运用伊藤引理,可得对应于第n阶段的投资:12σ2P22Fn(P)P2+(r-k)PFn(P)P-rFn(P)=0(8)约束于:Fn(0)=0(9)Fn(P*n)=V(P*n)-In+1-In-…-Im(10)F′n(P*n)=V′(P*n)(11)第一条件是说明企业选择在P*n时投资,此时研发项目期权价值等于项目内在价值减去投资沉淀成本,第二个条件是平滑通过条件。求解可得:Fn(P)=DnPβ1(12)根据边界条件可以确定:Dn=β2B2β1(P*n)β2-β1+1kβ1(P*n)1-β1(13)且P*n是下面方程的解:(β1-β2)B2(P*n)β2+(β1-1)P*n/k-β1(C/r+In+In-1+…,Im)=0(14)由(14)给出的解适应于P<P*n。当P≥P*n时,企业执行其投资期权,且Fn(P)=V(P)-In。
Fn(P)=DnPβ1P<P*nFn(P)=V(P)-InP≥P*n(15)临界值P*n是决定前一投资阶段是否过渡到后一投资阶段的标准,并且决定了最优的投资时机。对于正在运作中的研发项目,由于项目未来的信息不明朗,决策者一般采用阶段性投资的策略,此时决策者一般只根据当前投资阶段的状况对下一投资阶段进行预测。在相邻的投资阶段间,前一阶段投资项目的期权价值与后一阶段投资项目的期权价值有关,这意味着本模型考虑了投资研发项目将来的价值,这符合研发项目本身的特点。
3.4模型中参数估计
(1)项目价值的波动率σ研发项目本身尚未在市场上交易,因此一般的做法是利用具有相同或类似项目上市公司的历史数据来近似得出项目价值的波动率。
(2)项目价值的期望收益率αα的大小由企业家的能力和项目的风险决定。一般情况下通过计算所投资项目的年增长率获得,也可以根据同行业的历史数据获得。
(3)无风险利率r无风险利率一般是基于3A级的债券利率结构决定的,简单地可以用一年期的国债利率作为近似无风险利率。
(4)持有收益率k对于研发项目来说,k是进行投资时从项目中获得的收益,可看作是持有等待期权而推迟项目实施的机会成本,它一般由r-α来获得。
4模型参数敏感性分析
参数k、波动率σ以及研发活动所涉及的成本I反映了研发项目具体投资阶段的特性,作为决策选择标准的P*n是由这些参数决定的,临界值P*n是研发项目的具体投资阶段特性的表现。研发项目在不同投资阶段间决策的差异也是通过这些输入参数的取值不同,从而模型化后反映在具有阶段特征的临界值上。现取两阶段模型为例,对临界值P*1和P*2分析各个参数对临界值的影响[19]。
4.1波动率σ对临界值的影响假定r=0·05,k=0·02,I1=I2=0·5,C=1。图2为波动率σ的变化对临界值P*1和P*2的影响。从图2可以看出,随着波动率的增加,临界值P*1和P*2的值都增大。这说明风险增大时,研发投资项目的价值越大,企业会不急于投资,而是选择等待。
4.2持有收益率k对临界值的影响假定r=0·05,σ2=0·02,I1=I2=0·5,C=1。图为k的变化对临界值P*1和P*2的影响。从图3可以看出,随着k的增加,临界值P*1和P*2的值都增大。
由于k=r-α,所以k减小意味着α增加,项目产品价值价格增加,研发项目内在价值也增加,临界值降低。
企业对于未来前景看好的项目是不会选择等待的。
4.3成本I对临界值的影响假定r=0·05,k=0·02,σ2=0·02,C=1。图4为成本I的变化对临界值P*1和P*2的影响。从图4可以看出,随着投资成本的增加,临界值增大,企业不急于对项目进行投资。成本升高,投资的期权价值会降低相应的投资临界值会增加。
在分阶段研发投资实物期权模型中,投资收益的波动率、投资的持有收益率和成本越大,投资机会的期权价值越大,投资者投资的积极性不高,不愿意立即投资。
5算例分析
假设A为某生物技术公司,致力于生物技术的开发研制,主要业务是在它拥有的专利技术上发展和推广先进的生物医药产品。A公司对这项新的生物技术进行了评估,认为生物技术原型大概价值为400万元。
于是公司根据这个估价,对此项目第一轮投资100万元用于基础技术研发,需要两年的时间。第二轮投资为300万元,用于该产品的应用研究及产业化,并于第三年投入市场。假设该项专利持有五年,产品投入市场后每年可获得160万现金流量。
(1)如果用净现值法对项目进行评价:假设企业要求的回报率为0·3,则:NPV=-I1-I2(1+i)2+∑7n=3At(1+i)n=-100-300(1+0·3)2+∑7n=3160(1+0·3)n=-46·92<0其中I1、I2分别表示第一轮、第二轮投资;At表示第t年预期的现金流入值;i表示投资者要求的回报率。由于净现值小于零,表示投资项目不可行。
(2)如果应用本文中实物期权方法对项目进行评价:对于第一轮投资I=I1+I2=100+300=400,选定无风险利率r=0·05,项目价值的年增长率α=0·03,项目价值的波动率σ=0·5,k=0·02。虽然企业对该项目专利的评估价值为400万元,但由于该研发投资项目处于第一阶段的研发阶段,技术成功的风险较大,假设企业选定估值为260万元,则p=-100+260=160万元。利用这些参数代入方程(14)可求解P*1,这里P*1为是否追加投资的临界值,如果P>P*1,即项目的损益值大于追加投资的临界价值,就认为可以继续投资。通过Matlab编程运算得到的结果如下:β1=1·1178,β2=-0·3578,B2=21216·32,则P*1=123·2。
因为P=160>P*1=123·2,所以投资者可以做出下一轮的投资。
对于第二轮投资,如果第一阶段研发失败,即未到达下一步继续投资的要求,则中止投资。产品如果研发成功投入市场,不仅可带来30万的专利价值,还可以带来现金流为:∑5n=1160(1+0·3)n=389·7万元,因此选定P=389·7+400-300=489·7,假设无风险利率r=0·05,α=0·04,σ=0·68,k=0·01。将这些参数代入方程求解可得:β=1·04,β2=-0·21,计算得P*2=447·45。
由于P=489·7>P*2=447·45,因此投资者可以进行投资。
算例进一步验证了本文提出的模型的有效性。显然传统的NPV评估方法无法正确地评估具有较高不确定性的分阶段进行的研发项目价值,它忽略投资机会的价值、研发投资的战略价值以及管理柔性的价值,最终导致放弃了有价值的投资项目。而本文提出的研发投资动态、多阶段决策评价模型却真实地评价了此研发投资项目的价值,并正确指导了投资者进行投资决策。
篇12
一、投资决策理论分析
投资决策理论起源于马科维茨在1952年发表的论文《证券组合选择》。文中论述了如何在一定收益率下，取得最小的风险。该理论假定：投资者是理性的，即他选择的投资行为必须是产生最大期望效用的行为。投资者会规避风险，也就是说，对于给定的期望收益，理性的投资者希望获得最低的风险的可能风险。均值——方差假设，即投资者的效用函数为二次函数，效用依赖于均值和方差两个变量1，用公式表示为：
Ui(a)=fi(Xa,Sa2)
其中，a代表某一投资行为。例如a可能是无风险政府组合投资，也可能是公司股票投资，或者是证券组合投资；Ui(a)代表该投资行为的期望效用，由均值表示的X。为该行为的期望收益，由方差衡量的Sa2为该投资行为的风险。同时Ui(a)随着X的增加而增加，随着Sa2的增加而减少，因而我们假定，
Ui(a)=2Xa-σa2
不同投资者将会在期望收益和风险之间进行不同的权衡，例如，某更规避风险的投资者将选择-2σa2，而不是-σa2。
均值——方差效用假设对会计的重要性表现在，它使投资决策变得更加清晰——所有投资者，无论个人效用函数如何，都需要投资期望收益和风险的资料，而这些资料主要来自于财务报告。离开了该假设，就需要个别投资者效用函数的特定知识，以推断出不同的信息需求。
在此基础上，让我们用两个方案来阐述投资者如何进行决策及其在决策中所需的信息类型。
方案一：某甲拥有$2，000资金，决定全部用于购买A公司每股市价为$20的股票。首先，他的收益将取决于A公司长期的盈利能力。我们定义：
事件1：高盈利能力
事件2：低赢利能力
总收益=期末市价+期间股利
当A公司处于事件1下，下一期间股票将上升到每股$22；当处于事件2下，股票将下跌到每股$17。同时假设A公司每股派送$1的股利，那么，总收益计算如下：
事件1：$22×100股+$100=$2，300
事件2：$17×100股+$100=$1，800
现在，让我们考虑一下事件的概率。若以A公司过去的财务报表为基础，或以现行市价为依据分析得出先验概率，则事件1的概率P（H）为0.30，事件2的概率P（L）为0.705烁凸鄣仄拦繟公司未来的盈利能力，一般需要当期财务报表的公布以获取有关公司业绩的利好消息（Goodnews）和利空消息（Badnews），并重新修正计算后验概率。在当期，财务报告公布的是利好消息。联系先验、后验概率之间的桥梁即条件概率（又称为信息系统）。
表一信息系统
当期财务报告信息
GNBN
事件高（H）P（GN/H）=0.80P（BN/H）=0.20
低（L）P（GN/L）=0.10P（BN/L）=0.90
其中，0.80和0.90称为主对角线，0.10和0.20称为副对角线。
也就是说，基于对报告分析的广泛经验，甲认为，假如A公司确实处于高盈利能力的话，那么有80%的可能性当期的财务报告显示好消息（GN），20%的可能性显示利空消息（BN），同理可得表一中的第二行，再应用贝叶斯公式计算后验概率P（H/GN）=0.77，P（L/GN）=0.23。
知道了收益和事件概率后，不难计算出该投资方案的期望收益和投资方差（即风
险，）见表二。2
表二计算期望收益率和投资方差
（1）总收益：$2300
收益率：（2300-2000）/2000=0.15
概率：0.77
期望收益率：0.1155
投资方差：（0.15-0.925）2×0.77=0.0025
（2）总收益：$1800
收益率：（1800-2000）/2000=-0.10
概率：0.23
期望收益率：-0.0230
投资方差：（-0.10-0.0925）2×0.23=0.0085
期望收益率：X=0.0925投资方差：σa2=0.0110
因而，甲的效用函数Ui(a)=2Xa-σa2=2×0.0925-0.0110=0.1740
方案二：甲将相同的资金分散购买A公司每股$20的股票60股和B公司每股$10的股票80股，即采用证券组合形式投资，每股期末支付$1股利。期末B公司股票上升到$10.50的概率为0.6750，下跌到$8.50的概率为0.3750，A公司同方案一。（在这里，为了简便起见，我们假定0.6750已经是计算过的后验概率）。
现在组合中存在四种可能的收益，两种市价同时上升或下降，一种上升而另一种下降。表三给出了四种收益值和可能概率。
表三总收益和各自的概率
总收益
AB股利概率
事件1：A高B高收益1，320+840+140=$2，3000.5942
事件2：A高B低1，320+680+140=$2，1400.1684
事件3：A低B高1，020+840+1410=$2，0000.0959
事件4：A低B低1，020+680+140=$1，8400.1225
1.0000
投资收益的计算无需赘述。现在主要考虑一下事件概率。在任何经济环境中，总存在许多共同影响所有股票收益的市场因素，例如利息率，外汇汇率等等，使得股票之间同时升跌的可能性增大，而一升一跌的可能性减少。因而我们假定事件1的概率为0.5942，大于各自独立的概率0.5198（0.77×0.6750）。同时也存在一些只影响个别公司的因素，例如公司管理水平高低等等，这些因素的存在导致了表三中的第二、三行，但由于市场因素的作用，事件二的概率0.1864，将小于各自独立的概率0.2888(0.77×0.3750)，以此类推。
证券组合的期望收益率和投资方差如下表所示：
表四计算期望收益率和投资方差
（1）总收益：$2300
收益率：（2000-2000）/2000=0.15
概率：0.5925
期望收益率：0.0893
投资方差：(0.15-0.0925)2×0.5952=0.0020
（2）总收益：$2140
收益率：(2140-2000)/2000=0.07
概率：0.1864
期望收益率：0.0130
投资方差：(0.07-0.0925)2×0.1864=0.0001
（3）总收益：$2000
收益率：(2000-2000)/2000=0.00
概率：0.0959
期望收益率：0.0000
投资方差：(0.00-0.0925)2×0.0925-0.0008
（4）总收益：$1840
收益率：(1940-2000)/2000=-0.08
概率：0.125
期望收益率：-0.0098
投资方差：(-0.08-0.0925)2×0.1225=0.00036
期望收益率：Xa=0.0925投资方差：σa2=0.0065
从上表可知，方案二的期望效用Ui(a)=2Xa-σa2=2×0.0925-0.00965=0.1785
此方案一投资单股时甲的期望效用（0.1740）高，因而甲将选择方案二投资证券组合。
由此可见，在期望收益率相同（0.0925）的情况下，投资者愿意接受风险更低的投资方案，即投资者能通过组合多样化来降低风险。如果无交易费用的话，购买股种越多，风险越小。因为，个别公司因素的实现往往会由于多种证券而相互抵消，从而使得市场因素成为影响组合风险的主要因素，这就是投资决策理论的精髓所在。
从投资者的决策行为中，我们发现，无论投资者个人对风险的态度如何，他都需要有助于评估证券期望收益和风险的信息。即会计信息从质和量上都应该保证能够提供有关风险和收益的信息，这就对财务报告目标和会计信息质量产生了深远影响。
二、对财务会计的启示
（一）对财务报告目标的影响
从前面的例子中，我们可以看出，投资者是根据当期财务报告信息来不断修正其对公司盈利能力的概率判断，从而选择满足最大期望效用的买和卖的决策行为，从这一意义上说，财务报告对决策者是有用的。这种观点已被世界各国职业会计界所广泛接受。例如美国财务会计准则委员会（FinancialAccountingStandardsBoard，简称FASB）的财务会计概念公告（StatementofFinancialAccountingConcepts，简称CFAC）第一号（SFAC1，1978）指出，“财务报告的首要目标是为现有和潜在的投资者、债权人以及其他使用者提供作出理性投资、信贷及相似决策所需的有用信息”。在这里，FASB强调“理性”一词，这和投资决策理论的假设前提相一致，即那些选择最大期望效用的决策者，才被称为理性的。同时，此目标中认为，这些投资决策同时适用于现有和潜在的投资者，即财务报告不仅应提供有用的信息给公司内部现存的投资者，而且必须将信息公布于市场，因为潜在的投资者也是依靠当前财务报告的利好或利空消息对未来作出合理的预测，以决定是否购买。
如前所述，对投资者而言，有用的信息是指有关风险和期望收益的信息，也就是有助于估计未来投资回报的信息。这种观点体现在SFACI财务报告的第二个目标上，即“为现有和潜在的投资者、债权人以及其他使用者提供有助于他们评估从股利或利息中取得的预期现金收入的金额、时间分布和不确定性的信息。”首先，从股利和利息中取得的现金收入是总收益的一部分（见表三）。其次，第二个目标指出，投资者需要评估预期收益的“金额、时间分布和不确定性”，虽然这里所用的术语不同，但同样被认为相关于未来收益的期望价值和风险。
（二）对会计信息质量的要求
如果说财务报告的目标主要解决的是信息的使用者及其所需要的信息范围，即从总体上规范了信息需求的数量，那么对信息质量的要求则是从质上提出了信息要满足使用者决策的标准，即信息必须具备某些可取的特征，使它能成为帮助投资者形成对自己回报预测有价值的产品。这种特征的关键在于相关性和可靠性。
根据SFAC2的定义，所谓相关的会计信息是指，能够通过帮助使用者预测过去、现在和未来事件的结果，或坚持或更正先前预期而在决策中起作用的信息。相关的信息必须同时具备及时性、预测价值和反馈价值。换句话说，当信息能帮助报告使用者预测事件（例如未来盈利能力）时，它是相关的。就我们在第一部分所谈及的投资决策理论而言，我们注意到，投资者的期望收益和风险主要取决于期末股价、期间股利以及概率判断。毫无疑问，这是面向未来的信息，即公司所提供的信息越接近未来，其预测的未来结果也越精确，这就引发了要求以公允市价代替历史成本的问题，因为后者在对投资者未来预期有更大的相关性。特别地，随着衍生金融工具的大量应用，投资者不确定因素的增多，风险变得更加难以度量，甚至某些金融机构已陷入财务危机，但以历史成本反映的财务报告仍显示“良好”或“健康”的报告净收益。（黄世忠，1997）这就误导了投资者对于未来盈利能力的概率判断。
然而，FASB虽然陆续了有关金融机构公允价值披露的准则（包括SFAS105、106、107、114、115、118、119、121等等），但仍然坚持历史成本在预测未来收益中的重要地位。原因有二，一是在现实环境中，历史成本信息并非与决策毫不相关，只是相关度的问题。过去业绩和未来前景之间存在某种联系，这种联系可以通过表一中的信息系统形象地表达。该表提供了现有财务报告信息（GN或BN）和决定未来投资收益的未来导向事件（高盈利能力或低盈利能力）之间的概率关系。
二是历史成本更具可靠性。SFAC2认为，为了可靠，信息必须如实表述且具有可验证性并保持中立。当财务报告信息由于管理当局的误导而变得有偏倚时，必然造成投资者对未来预期的失误，则信息就不再誉为真实和可验证的，即缺乏可靠性。历史成本由于以过去的交易和事项为基础而更具可验证性，并减少管理当局人为因素的影响，因而更具可靠性。
让我们回到表一中，运用投资理论中的信息系统，能更准确地描述相关性和可靠性之间的关系。根据表一，不难看出，相关的信息系统的主对角线概率越高（0.80，0.90），意味着现有财务报告信息和公司未来经营状况之间的联系越紧密，越有利于甲对公司将来股价及分红的可能性作出合理判断，越和甲的决策息息相关。可靠的信息系统的主对角线也很高。准确性是可靠性的重要组成。可靠的财务报告有较高的准确度，即少波动，它使得预测相应的经营状况和收益的把握加大。对每一种事件而言，主对角线概率越大，波动越小。可见，相关性和可靠性对信息含量的有用性均必不可少。在理想状态下，可使主对角线等于1，即财务信息完全相关和可靠。而在实现中，往往需要在相关性和可靠性之间进行均衡。比如，对A公司而言，可以通过改变历史成本为公允价值计量其资本资产，结果导致相关性的提高和可靠性的降低，即主对角线概率增加，而副对角线概率的减少。这使得相关性和可靠性有时存在此消彼长的情形。如何合理处理好二者间的关系，达到相关和可靠的优化，向来是会计界的难点之一。这正是投资决策理论带给财务会计的启示。
参考文献：
①汤云为、陆建桥：《财务会计发展所面临的挑战与出路——国际动态和我们的思考》，《会计研究》1997年第1期。
②葛家澍主编：《中级财务会计》，辽宁人民出版社1997年。
③李心合：《论决策有用学派的理论与现实困境》，《当代财经》1996年第5期。
④陈建根：《证券市场环境下若干会计问题研究》，《当代财经》1998年第5期。
⑤何永明、陈文斌：《现资组合决策模型与风险偏好》，《投资研究》1998年第6期。
⑥吴明礼：《投资组合理论与我国财务实践》，《四川会计》1998年第2期。
⑦黄世忠，《公允价值会计：面向21世纪的计量模式》，《会计研究》1997年第12期。
⑧WilliamR.Scott:“FinancialAccountingTheory”,PrenticeHallIn.1997.
篇13
投资风险识别和衡量的方法
在了解投资风险的基本情况后，就要对投资中存在或潜在的风险进行识别衡量。它需要管理人员在进行实地调查研究之后，运用各种方法对潜在的及存在的各种风险进行系统归类，并总结出企业式项目面临的所有风险也就是风险识别，它是风险衡量的前提与基础。风险识别与衡量的方法很多，但其中主要包含一般调查估计与高等数学方法的几种不同组合分析方法。
（一）风险识别的基本方法
现在使用的风险识别方法，可以分为宏观领域中的决策分析（可行性分析、投入产出分析等）和微观领域的具体分析（资产负债分析、损失清单分析等）。本文仅介绍以下几种主要方法：
生产流程分析法，又称流程图法。该种方法强调根据不同的流程，对每一阶段和环节，逐个进行调查分析，找出风险存在的原因：从中发现潜在风险的威胁，分析风险发生后可能造成的损失和对全部生产过程造成的影响。
风险专家调查列举法。由风险管理人员将该企业、单位可能面临的风险逐一列出，并根据不同的标准进行分类。
资产财务状况分析法，即按照企业的资产负债表及损益表、财产目录等的财务资料，风险管理人员经过实际的调查研究，分析企业财务状况，发现其潜在风险。
投入产出分析法，即指运用投入产出表，发现投入与产出不平衡的原因及其后果，从而进行潜在风险识别，该方法主要用于微观领域，用来分析企业各部门之间的平衡关系。
背景分析法，是国外风险分析中的一种方法。
分解分析法，指将一复杂的事物分解为多个比较简单的事物，将大系统分解为具体的组成要素，从中分析可能存在的风险及潜在损失的威胁。
失误树分析法，是以图解表示来调查损失发生前种种失误事件的情况，或对各种引起事故的原因进行分解分析，具体判断哪些失误最可能导致损失风险发生。
（二）风险衡量的基本方法
对于投资风险大小的衡量，需要使用统计学方法加以计算和衡量，即用一组较小的样本观察值，对一组较大的未知观察值进行理论预测。运用概率估计风险，不仅表现在单纯的概率概念中，而且表现在概率的分布之中。通过概率分布，可以获得某一事件发生及其后果的概率，并推断事件结果范围，有助于更好地选择风险管理技术和手段，从而得到最佳的风险控制效果。利用数学方法进行风险的衡量，一般要经过以下内容的测量：损失的可能性，巨额损失的发生概率，损失额。概率分布主要包括二项分布、泊松分布和正态分布几种形式。
投资风险的测算方法
本文主要研究项目投资，进而采取不同的测算方法。
概率：在经济活动中，某一事件在相同条件下可能发生也可能不发生，这类事件称为随机事件。概率就是用来表示随机事件发生可能性大小的数值，通常把必然发生的事件的概率定为1，把不可能发生的事件的概率定为0，而一般随机事件的概率是介于0与1之间的一个数。概率越大就表示该事件发生的可能性越大。
预期值。随机变量的各个取值，以相应的概率为权数的加权平均数叫作随机变量的预期值，它反映随机变量取值的平均化。报酬率的预期值公式：K=Σ（Pi•Ki），其中：Pi为第i种结果出现的概率，Ki为第i种结果出现后的预期报酬率，N为所有可能结果的数目。
离散程度。表示随机变量离散程度的量数包括平均差、方差、标准差和全距等，最常用的是方差和标准差。
方差是用来表示随机变量与期望值之间离散程度的一个量。方差（σ2）=Σ（Ki-K）2×Pi。标准差也叫均方差，是方差的平方根。
标准离差率。标准差虽能表明风险大小，但不能用于比较不同方案的风险程度。因为在标准差值相同的情况下，由于期望值不同，风险程度也不同。为了解决这个困难，引入了标准离差率也叫变异系数的概念。
标准离差率是指标准差对期望值的比例，计算如下：
