給定條件下資產(chǎn)評估值計算論文

時間:2022-06-19 11:42:00

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給定條件下資產(chǎn)評估值計算論文

[摘要]在對消費品的資產(chǎn)價格評估的過程中,用精度較高的殘差GM(1,1)模型嵌入GM(1,N)模型對受多自變量影響的未來資產(chǎn)收益進行預測,以獲得各行為變量的預測值,從而預測出受多變量影響的銷售收入,并計算出給定條件下資產(chǎn)評估值。

[關鍵詞]灰色系統(tǒng)GM(1,N)模型收益現(xiàn)值法殘差預測

一、前言

收益現(xiàn)值法是指通過估算被評估資產(chǎn)的未來預期收益并折算成現(xiàn)值的方式確定被評估資產(chǎn)價格的一種資產(chǎn)評估方法,主要與資產(chǎn)未來收益年限,每年資產(chǎn)收益和折現(xiàn)率有關。即:

P:資產(chǎn)評估值;Bt:資產(chǎn)第t年的收益;n:資產(chǎn)未來收益年限;i:折現(xiàn)率。

在實際應用中對未來產(chǎn)品銷售收入是通過以前的數(shù)據(jù)進行預測,而在預測的過程中收益并不是只受一個變量的影響,而是受到多個變量的影響,本文擬將灰色系統(tǒng)中的GM(1,N)模型引入到此理論中,且在此基礎上,將精度較高的殘差GM(1,1)模型代替GM(1,1)模型嵌入GM(1,N)模型對受多自變量影響的銷售收入進行預測。

二、對某消費品運用GM(1,N)模型對其未來銷售情況的預測過程

1.GM(1,N)模型介紹

GM(1,N)白化形式的微分方程為

其中

記方程的參數(shù)列為將白化微分方程離散后有

上面

估計參數(shù)列為,其中

2.對某消費品運用GM(1,N)模型對其未來銷售情況的預測過程

選取某地區(qū)15年某種消費品銷售情況進行預測。其中y:消費品的銷售額(百萬元);x1:居民可支配收入(元);x2:該類消費品的價格指數(shù)(%);x3:其他消費品平均價格指數(shù)(%)。

對X3關于15個數(shù)據(jù)建立GM(1,1)模型得到GM(1,1)預測模型為

(1)

運用(1)式對X3預測得到數(shù)據(jù)如下(取k=2,…,14)

建立殘差模型得到殘差數(shù)列

對建立GM(1,1)模型得(2)

的導數(shù)為

以修正,得到了變量X3的殘差GM(1,1)模型

(3)

其中.

對X2關于X3建立GM(1,1)模型,得到了X2的GM(1,1)模型為

(4)

建立X1關于X2,X3的GM(1,2)模型,得到了X1的GM(1,2)模型

(5)

建立y關于X1,X2,X3的GM(1,3)模型,得到了y的GM(1,3)模型

(6)

運用式(6)對進行計算,并累減還原得到時每年的收入預測值:{13.6450,13.9079,14.1538,14.3892,14.6181,14.8435,15.0677,15.2917,15.5168,15.7436,15.9727,16.2044,16.4388,16.6763,16.9171,17.1610,17.4084,17.6593,17.9138}。

由上面的數(shù)據(jù)可以得到15時的6個值的相對誤差為:{0.1093,0.0302,0.0033,0.0343,0.0806,0.1976}。

則其相對平均誤差為0.0759,故可以看出上面建立的模型對收入的預測是合理的,是可以用來對銷售收入進行預測的。

三、運用收益現(xiàn)值法對給定條件下的資產(chǎn)價格的評估和分析

資產(chǎn)評估中最重要的,最難以得到的是資產(chǎn)未來收益,通過上面的建模,我們已經(jīng)得到了好的預測模型,并預測出未來13年中每年的銷售收入(單位:萬元).現(xiàn)在我們假定該消費品中的成本函數(shù)只受到時間的影響,其函數(shù)為線性函數(shù):

假設該消費品的資產(chǎn)未來收益年限就是13年,折現(xiàn)率是存款利率2.62%。由上面的銷售額預測函數(shù)和成本函數(shù)的關系我們可以得到未來的收益公式為。

代入數(shù)值得到未來13年的收益為:

將上面的所有值帶入收益現(xiàn)值法的計算公式:

得到P=36.9197(萬元)

即在在未來的13年,該銷售品的資產(chǎn)評估值在36.9197萬元左右,在以后的生產(chǎn)和銷售策略中,我們應該根據(jù)這個評估值做出合理的預算和適當?shù)匿N售策略的調(diào)整及改進,以便為能獲取更大的利潤做出正確的選擇。

參考文獻:

[1]鄧聚龍:灰色預測與決策[M].武漢:華中理工大學出版社,1986

[2]鄧聚龍:灰預測與灰決策[M].武漢:華中科技大學出版社,2002.9