无形资产保值性分析范文1
关键词：价值评估;无形资产;研究方法综述
中图分类号：F760 文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2015）16-0106-02
无形资产价值评估的难点主要体现在其垄断性上。有些无形资产在法律制度的保护下，禁止非持有人无偿地取得，排斥他人的非法竞争，如专利权等;有些无形资产的独占权虽不受法律保护，但只要能确保秘密不泄露于外界，实际上也能独占，如专有技术、智力资本等;还有些无形资产不能与企业整体分离，除非整个企业产权转让，否则别人无法获得，如商业信誉。前人对无形资产价值评估的研究综述多从价值评估成果出发，而对研究方法综述涉及较少。本文拟对实证研究方法在无形资产价值评估领域应用的基本情况和特点按照上述所说的专利权、高新技术、商誉、智力资本的分类进行归纳总结，以期为无形资产价值评估研究提供方法借鉴。
一、在商誉价值评估研究方面的应用
Jenning S & Robinson（1996）利用实证研究方法，通过回归分析1982年至1988年间259个需要对商誉进行摊销的并购样本企业，研究商誉与企业股价之间的关系，最后得出结论为商誉与企业股价呈正相关关系，同时这一结论也证明商誉是名副其实的一项资产。
钟翰（2012）根据商誉所代表的超额盈利能力与Ohlson剩余收益模型中的剩余收益是可以替换的这一结论，进行了一项实证研究，针对2007年新准则规定的商誉项目的价值相关性进行了检验[1]。在Ohlson剩余收益模型的基础上，加入了固定资产、无形资产、负债和规模作为控制变量，形成对于股价的截面数据多元回归方程，同时用资产负债表上的商誉项目替换剩余收益形成第二个方程。回归的结果首先满足剩余收益自回归系数介于0～1之间的限制条件，说明所取样本使用Ohlson剩余收益模型是合理的，然后得到的一组两个回归方程的结论中，用商誉（GW）替代了剩余收益后，模型的解释力显著下降，说明面对理想的剩余收益模型，现行准则要求披露的商誉并未完全代表超额收益能力，这与理论分析的现行准则要求披露的商誉是包含着许多“杂质”的“合并价差”账户的结论是一致的。
陈雯（2008）先将所有样本进行线性回归，来检验各个自变量是否对商誉价值有相关性，回归结果可发现投资报酬率ROEt的系数、市场占有率Mt的系数及经营现金流量与净利润比率RPt的系数均大于0，并通过t检验可以得知系数的结果是具有显著性的，说明上市公司的投资报酬率、市场占有率、会计原则的保守程度以及盈余持续程度对上市公司内部商誉价值的影响具有显著性，说明在衡量企业的内部商誉价值时，均可以利用上述指标来进行判断。作者将研究数据分为两个部分，成长性高的上市公司和成长性低的上市公司，分别对两组数据进行回归检验，回归结果显示：高成长性上市公司市场占有率Mt的系数高于低成长性上市公司的市场占有率Mt的系数，并且其符号均为正。仅从回归结果的显著性来看，具有高成长性的上市公司的内部商誉价值对市场占有率Mt以及采用的会计估计原则的变化较低成长性上市公司来说反应更为敏感[2]。
可见，实证研究方法在商誉价值评估研究方面，主要采用了相关性分析、多元回归分析的方法。
二、在专利价值评估研究方面的应用
专利价值评估的实证研究包括质性研究、量化研究和质性量性相结合的研究。Sneed K.A.and D.K.N.Johnson（2007）针对不同的拍卖环境探索专利的交易策略，Greenberg G（2008）通过对以色列初创企业的融资情况来预测企业专利交易价值。Bessen J（2008）采用新型价值回归模型对现有上市公司专利价值做量化分析。
曹晨（2012）以药品专利组合为例，构建了专利价值评估模型与专利组合理论的专利组合价值评估模型。他采用的方法是以在美国上市的82个药品的610项专利为样本，通过整合单项专利的综合专利价值指数（CIPV），进而构成专利组合价值指数（PPVI），并与对应药品的销售额进行相关分析来检验其显著度水平。结果表明（CIPV）值算术平均数分块加和所构成的专利组合价值评估模型最适用于对专利组合价值的评估[3]。
因此实证研究方法在专利价值评估研究方面，大部分研究主要采用了实地研究法和案例研究法。使用的主要实证分析方法是相关性分析、多元回归分析的方法。
三、在高新技术价值评估研究方面的应用
刘照德（2013）建立了高新技术虚拟企业价值评估的一般分析框架：从价值链视角对高新技术虚拟企业进行分类基础上，分别利用二项式树期权定价方法、B-S模型和Geske复合期权模型构建了虚拟生产型、前向虚拟型和全组合虚拟型高新技术虚拟企业的价值评估模型，并利用企业实际数据进行了实证分析和研究[4]。
曹月朋（2013）实证的主体部分包括研究假设以及模型的提出，价值评估指标的选取以及样本数据来源的介绍，还有对所研究问题的实证性统计分析的过程。通过实证研究假设，确定影响我国高新技术企业的重要因素，选出关键因素指标，为公司管理层和投资者提供决策参考。实证部分涉及的研究方法有描述性统计方法、斯皮尔曼相关性分析、统计性回归分析。整个实证过程都是通过IBMSPSS Statistics21分析软件进行的，实证研究的数据直接或间接地来自于国泰安数据库及和讯网等财经网站，并通过EXCEL办公软件的数理统计分析和计算功能对搜集到的数据进行整理[5]。
詹学刚（2009）应用拉巴波特模型对高新技术企业的并购价值中现有资产经营能力进行了评估，通过案例来对模型中主要参数的获取提出了解决方法，该模型简单清晰，对评价高新技术企业现有获利能力可以方便地应用，但并未对该模型做进一步实证检验[6]。
由上分析可见，实证研究方法在高新技术价值评估研究方面主要运用了文献法、比较法、数理推导、案例研究等方法。采用理定性与定量分析相结合的方法，运用描述性统计方法、斯皮尔曼相关性分析、统计性回归分析进行实证研究。
四、在智力资本价值评估研究方面的应用
Pulic（2000）是智力增值系数模型（VAIC）模型的创造者，也是VAIC的积极倡导者。其对30家选自FTSE250指数的上市公司的市场增加值（Market、MVA）与VAIC指标间的相关性进行研究，其还利用VAIC模型对国家层面的宏观价值创造效率进行分析（Pulic，2004）。其他学者如WilliamS（2001;2003）则分别对VAIC度量的智力资本绩效与会计信息披露行为间的相关性、智力资本与传统绩效指标间的相关性进行经验分析;Ho等（2003）以VAIC方法测量企业物质资本与智力资本的效率，对南非、瑞典和英国的286家上市公司的物质资本与智力资本的增值效率同董事会结构之间的相关性进行国际化的比较分析;Tan和Hancock（2007）对新加坡证券交易所的150家上市公司的智力资本与财务回报进行实证研究。近年来，我国学者也开始在VAIC的度量框架下，进行智力资本实证研究。我国大陆学者李嘉明等（2005）、万希（2006）、傅传锐（2008）、宁德保等（2008）、刘超等（2008）与台湾地区学者Chen，Cheng和Hwang（2005）、shiu（2006）等分别以两地的企业为样本，就智力资本与企业绩效、竞争优势之间的相关性进行实证检验。
傅传锐（2009）注重运用新近开发的聚类分析方法与计量经济模型作为实证工具：第一，率先在企业价值评估研究中使用了自组织树聚类算法、基于模型的凝聚层次聚类算法与自组织特征映射网络算法等多种现代聚类方法，并使用有效性评价指标筛选最佳的聚类结果，克服了以往聚类分析在评估中较为粗糙的应用;第二，率先将多元自适应回归样条非参数模型和中位数回归模型应用于企业价值评估研究中，具有一定的先进性[7]。
在价值创造函数的估计与评估流程构建等规范性研究的基础上，傅传锐以我国沪深A股上市公司作为研究样本，利用描述性统计、相关性检验、多种聚类分析方法、聚类结果有效性评价方法、参数与非参数回归计量经济模型等实证工具对所提出的基于智力资本进行企业价值评估的思路进行实证检验，以期提供具有一定说服力的经验证据。注重将多种评估方法、模型和价值内涵进行比较，并评价其长处与不足。在实证检验中，分别就各种聚类分析结果、回归模型估计结果的统计拟合能力和经济意义、价值创造函数与市场法的评估精确度进行对比。
值得一提的是，迈克尔・波特（Porter）也对企业绩效的决定因素进行实证检验（McGahan和Porter，1997）。其在Rumelt（1991）的研究基础上将样本拓展到美国所有的经济部门，时间跨度更长，使用能全面考虑行业、年份、母公司和企业因素的短暂效应的更加稳健的统计模型。然而，其结果显示：企业因素和行业因素对企业获利能力的影响因子为19%，这表明企业因素要比行业影响来得更为重要。
不难看出，实证研究方法在智力资本价值评估研究方面，主要利用描述性统计、相关性检验、参数与非参数回归计量经济模型等实证工具，结果更具说服力。
五、结论
综上所述，我国实证研究方法在无形资产价值评估的应用主要集中在以专有技术、专利技术和工业版权等为代表的技术型无形资产的评估和以商誉、智力资本为代表的潜在价值型无形资产的评估。从研究现状看，使用的主要分析工具是相关性分析、描述性统计、回归分析和聚类分析等方法。并大量运用文献法、数理推导、案例研究等方法。就目前无形资产价值评估的应用的主要情况看，倘若评估实践中的待评估企业可用于模型估计的同类企业样本较少，那么就需要扩大总体样本，重新寻找待评估企业的可比企业样本，直至可比企业数量达到模型有效性估计的要求。因此由于受到量化困难或者数据取得不易以及样本量的约束，我国在无形资产价值评估方面的实证研究尚处于初级阶段，缺乏规范和体系。另外，无形资产本身较难衡量，有些学者通过无形资产与其所处活动之间存在的相关性进行价值评估，实证研究方法在研究过程中也会存在同类无形资产研究结果不一致的情况，即实证研究方法在研究深度和广度上还有待加强。
参考文献：
[1]钟翰.商誉性质、超额盈利与Ohlson剩余收益模型[D].成都：西南财经大学，2012.
[2]陈雯.企业内部商誉价值影响因素的实证分析[D].成都：西南财经大学，2008.
[3]曹晨，胡元佳.专利组合价值评估探讨――以药品专利组合为例[J].科技管理研究，2012，32（13）：174-177.
[4]刘照德.基于产品的高新技术虚拟企业价值评估研究[D].广州：华南理工大学，2013.
[5]曹月朋.高新技术企业价值评估研究[D].哈尔滨：东北林业大学，2013.
无形资产保值性分析范文2
2、无形资产延伸策略。与有形资产相比，无形资产对企业增值的最大贡献在于其巨大的延伸价值。以实施品牌延伸战略为例，企业可以利用现有的品牌生产其他相关的产品，这样一方面可以帮助新产品顺利进入市场，另一方面减少了新产品的促销费用，同时提升了原有产品的价值。
3、无形资产融资策略。在企业发展的不同阶段利用不同的无形资产进行融资是一种新的融资手段。在企业初创阶段，可以利用一个很好的“概念”或“方案”吸收风险投资取得创业资本；在持续经营阶段，可以将无形资产进行抵押取得贷款；若是以特许经营权方式接受投资，对受资方来讲前期只投入少量资金就可以取得特许方的先进管理经验、配方、商标权等无形资产。
4、无形资产扩张策略。企业利用名牌效应、技术优势、管理优势等无形资产可以盘活有形资产，通过联合、参股、控股、兼并等形式实现企业扩张，达到资源的最佳配置。
5、无形资产分配策略。在现代企业中，科技人员、管理人员的劳动不仅要按照他们为企业创造的价值按劳分配，而且要把他们的劳动成果资本化，使企业的无形资产参与利润分配。近年来，高科技企业专用人力资本参与利润分配已成为一大趋势。
加强无形资产的管理，降低无形资产运营中的内在风险，就必须开展无形资产运营的审计，对无形资产进行价值评估，确认、考察和了解无形资产运营的现状，编写无形资产运营状况报告，并提出改进建议，以期使企业的无形资产运营达到最佳状态。审计则是在无形资产运营中通过发挥监督、评价和咨询的功能，起到事前的战略导向作用、事中的监督纠偏作用和事后的评价预测作用。
专业判断无形资产运营审计的基础
（一）无形资产运营中的审计立项判断
如何确定无形资产运营审计的审计对象是该项审计工作开展的前提条件，至目前为止，对无形资产的定义尚无统一的认识。对无形资产运营审计产生直接影响的问题是，无论无形资产如何定义，无形资产在企业战略发展中的重要地位已得到普遍认可，但会计确认的内容相对狭窄。会计确认是会计核算程序的第一个阶段，只有确认一项业务和事项可以进入会计运行系统，才有可能根据其特点进行计量、记录和报告，运营审计的审计对象才可具体确定。传统会计侧重于确认和反映物质资产，无形资产在财务会计中没有得到全面反映。据统计，经济学中涉及的无形资产多达29项，特别是自1960年美国经济学家舒尔茨提出“人力资本”概念以后，经济资源已由物质形态的“一元资源”转变为物力和人力的“二元资源”。但会计中的资产观念一直没有得到突破，目前我国运用单项和整体评估的无形资产有12项，列入财务会计系统的只有专利权、非专利技术、商标权、著作权、土地使用权、商誉等几项，以知识、信息等形态独立存在的无形资源多数没有在无形资产会计中显示出来，其中商誉在企业合并或向外购入时才可以作价入账；人力资源也一直游离于财务会计之外，不能真实反映各经济主体的资产规模，对收益的分配造成了障碍。
（二）无形资产运营审计中的价值量判断
无形资产价值动态变化频繁，而且其自身价值的形成与其可为企业带来的未来超额利润的价值量是不配等的。著名会计学家利特尔顿曾经指出：经济学可以被视做人们创造和使用财富的许多不同且通常会有抵触的理论中归纳综合而产生的一套学说，它的中心是财富。而财富是以自然资源为象征的，这是由它的有用性和稀缺性所决定的，有用性决定了人们对它的占有欲望，而稀缺性决定了他们可用于交易的条件。自然资源构成了工业社会有形资产的主体，因此，传统的会计模式正是建立在以有形资产计量为核心的基础之上的，在现有的会计计量模式上主要是采用历史成本计量原则，在企业的资产形态中，物质资产是静态的，可以用原始凭证为依据加以计量。知识经济时代的到来对传统的会计计量方法产生了巨大的冲击，在知识经济形态中，会计重点反映的无形资产是动态变化的，增值性大，稳定性小，而这些特征以历史成本原则是难以准确计量的。审计是对会计确认、计量、记录和报告的再认定，无形资产价值量的合理判断将直接影响无形资产运营策略的效率和效果。
综合以上两方面的分析，能够进行运营审计立项的无形资产可以参照以下标准进行判断：
1、无形资产取得的交易渠道具有可辨认性。即无形资产的交易渠道可以是单独获得的，也可以是作为企业合并的一部分或以政府补助的形式获得。
2、无形资产的交易成本能够可靠计量。按照国际惯例，对无形资产应以初始成本进行计量，且对该成本能够进行可靠的计量。无形资产的成本包括购买价格（包含进口税不能退还购进税）、可直接归属于使无形资产达到预定使用状态的支出，如支付的法律费等。在进行具体的审计判断时应认定：内部形成的无形资产成本是否要包括可直接归属或以合理、一致为基础分摊于该资产，并使其达到预定使用状态的所有支出，如形成该资产时使用或消耗的材料及劳务费支出，直接参与无形资产生成的人员的薪金，直接归属于该资产的注册费，固定资产折旧、保险费和租金的分摊和利息等。但不能直接归属于使无形资产达到预定使用状态的销售费用、管理费用和其他一般性间接费用，以及可清晰辨认的无效和初始运作损失不得构成无形资产的成本。
3、研究开发中的无形资产。处于研究开发阶段的无形资产必须符合以下几项标准才能作为审计项目予以确认，第一，虽然处于开发阶段，但目的是为了使用、销售，且在技术上已经有保证，企业持有输出或销售该种资产的证据；第二，有能够证明企业内部使用的有用性的证据；第三，有能够表明该项资产已经得到财务资源和其他资源保证与支持的证据。
除具备上述条件的无形资产外，企业内部产生的商誉、与商誉相同的企业内部生成商标、客户名单和销售网等项目，不应确认为无形资产运营审计的审计项目。
分析评价寻求进一步提高业绩的可能
无形资产的运营是一个动态、连续的过程，欲对其进行监督和评价，审计方法必须有所创新。无形资产运营的审计重视的是无形资产的价值潜力和创造过程，即从市场、法律、经济、技术等多角度开展审计工作。所适用的审计程序是根据审计目标，制定审计计划，借助于预定的审计评价标准，分析评价无形资产运营活动的合理性、经济性、效率性、效果性和风险性，以及有关无形资产运营的内部控制系统的适当性。
针对所掌握的数据、信息等资料进行对比研究，通过比较分析、比率分析、系统分析、回归分析等方法，确定无形资产运营中各环节的合理性，在此基础上通过要点评价、综合评价、系统评价等方法，对无形资产运营效益的实现程度进行确认，并寻求可能进一步提高业绩的途径和方法。分析评价的具体内容包括：
1、合作协议的分析和评价。如果开发知识产权的目的是通过授权其他企业或组织进行经营来获取收益的话，那么这些协议的执行就必须受到审计监督，同时必须发现和消除“信任鸿沟”。在实践中，必须让第三方在授权者所在之处审计所有的协议、检查核对所有的文件，而不只是销售数额。除此之外，为了避免被授权的公司擅自改变协议内容，超越协议规定的权限进行经营，就必须对协议的执行进行定期核查。
无形资产保值性分析范文3
四大资产管理公司2005年主导着价值两万亿的金融不良资产的交易市场。根据2006年6月的数据，我国四大资产管理公司已经处置了11 692亿元的金融不良资产,但至2008年5月，我国包括国有商业银行、股份制银行、城市商业银行、农村商业银行及外资银行在内的银行业不良资产总额仍存有1.2万亿元。
目前，中国对金融不良资产的处置方式，主要有本息清收、诉讼追偿、破产清算、债权重组、债权转让等。其中，在债权转让处置中，对于大量的金额较小的债权，在很多情况下是批量打包进行处置的。
我国金融不良资产评估中的特殊性是，评估对象难以鉴定、评估依据资料不完整和评估程序受到较多的限制。
目前，批量打包出售的金融不良资产的价值分析,尚没有形成成熟的理论和经验。金融不良资产包，通常是大量的债权，同时也涉及企业股权与实物等。其特点是包内涉及的债务人户数很多，银行及相关机构所掌握的有关债务人的信息又较少，大多不具备履行正常资产评估程序的条件。一般情况下，不良资产包是在尽职调查的基础上进行价值分析，但在这样的分析工作中，主观因素的作用往往可能过大，从而导致价值分析的结果偏离客观的价值。为了减少主观臆测产生的差错率，我们认为，可以考虑应用运筹学决策分析原理及数理统计技术，建立数学模型，进行资产包科学合理的价值分析。这是我们的一个尝试。下面，我们将结合实例对金融不良资产包价值分析数学模型的应用进行说明。
2．金融不良资产包价值的分析模型
为了分析金融不良资产包的价值，需要建立金融不良资产包价值分析模型。该模型由三个模块组成，即输入模块、分析计算模块和输出模块。如图1所示。
2.1 输入模块
输入模块有指标数值确定和数据采集系统两个程序组成。
确定模块的指标数值
影响金融不良资产回收价值的因素很多，包括：社会环境与还贷意愿、当地的经济环境、债权交易市场的情况、债权形态、抵押情况、担保情况、债务企业及债务责任关联方的性质、行业特点、剥离时的资产状况、债务企业的资产、负债情况及债务企业的信誉情况、债务企业未来发展前景预测、借款时间、借款金额、借款用途、还款来源、逾期时间、银行贷款形态、诉讼前景和诉讼结果执行前景等。我们根据对目前金融不良资产评估的研究成果和我国金融不良资产的特征，并考虑所需求信息资料的可获取性，圈定影响因素的范围，构成输入模块初步的指标体系，见表1。根据指标体系，我们将进行数据采集。
2.2 分析计算模块。
分析计算模块是金融不良资产包价值分析模型的核心。它由3个子模块组成。
数据分类处理模块
由于该指标体系中既存在定性指标，又存在定量指标，这就需要在正式运算前对指标进行分类。
特征变量选择模块
本模块的功能是在数据分类处理模块中，运用多元统计分析中的因子分析法，选择若干个具有代表性的、敏感且特征性强的变量作为特征变量。
价值分析模块
根据运筹学的决策分析原理，通过判别分析数据分类处理模块的样本数据与特征变量选择模块确定的样本数据，进行金融不良资产回收率的预测。
2.3 输出模块
综合判别函数计算出每一债权的回收概率，确定债权包的综合回收率，并将计算结果按指定格式输出。
3. 金融不良资产包价值分析模型的建立
3.1 数据的处理
相关资料存在着可靠性和有效性的问题，需要进行酌情处理。
如贷款本金、表内外利息和孳生利息占本金的比例、贷款时间三个变量的数据的处理方法，是对其取以10为底的对数。
还款记录、剥离形态、经济与地理区域、债务企业性质、债务企业经营状况等定性变量，我们采取对样本不同特征的频率分布进行描述性统计。在此基础上对有关影响因素（特征变量）进行单因素方差分析，分类认识样本的分布特征。根据不同类别资产的回收率之间是否存在着显著差异，进一步进行数字化处理。
3.2 建立模型实例中债务企业经营状况的数字化处理
本模型建立实例中，采集了国内287家企业金融不良贷款案例作为样本。这些样本涉及各个行业、地区和各种特质的借款人。经过挖掘与研究，数据集中包含了影响偿债能力和反映借款人信用状况的众多因素。这些企业中的大多数处于半关停、关停和破产状况，只有42家企业（占全部样本的14.63%）维持正常经营。随着大部分企业经营状况的不断恶化，贷款回收率必然会逐步减低，但对于正常经营的企业，贷款回收率是很高的，能达到39%。表2为不同状态企业回收率的单因素方差分析的结果，该结果表明，经营状况变量的不同状态对回收率会产生显著影响。
经以上分析，我们将债务企业分为破产、关停、半关停和正常经营四类状况，在数字化处理时分别设定为1，2，3，4。
3.2.1应用因子分析法建立分析指标体系
因子分析法简介
在人们设定的各类指标体系中，可以发现指标间经常具备一定的相关性，从而促使人们希望用较少的依然能反映原体系全部基本信息的指标来代替原来较多的指标，于是就产生了主成分分析法、对应分析法、典型相关分析法和因子分析法等各类以较少指标替代原体系中较多指标的方法。本次建模中，我们选择采取因子分析法对体系中的变量进行筛选，以达到浓缩变量数量，但又能够保证信息量损失达到最少的目的。具体过程如下：
采用SPSS统计分析软件，求出因子载荷矩阵A。依据载荷矩阵A，建立起新的指标数量更为浓缩的指标体系。其工作流程如图2所示。（见文末图2）
分析过程
对样本做必要的数据处理之后，经过SPSS软件计算后得到上述12项指标的相关系数矩阵（见文末表3）。由矩阵看到某些指标间高度相关。通过计算巴氏的球形检验统计量的数值（342.527）并利用正态分布的可加性和林德贝格――勒维定理将巴氏球形检验，据此进行相关度检验。结果表明指标体系存在着系统变异，有必要进行因子分析。为了尽可能不丢失信息，采用探索性因子分析的主轴法，得到因子载荷矩阵。然后进行因子分析，得出共性因子结构模型。如果不能一目了然地看出其表征含义，则需要对因子载荷矩阵进行方差最大正交旋转。采用Kaiser1958年提出的最大方差之正交旋转法（Varimax）将因子4次旋转后，得到旋转后的因子载荷矩阵（表4）。
表4中金融不良资产相关指标的统计分析结果，能够得到以下信息：如因企业大多存在还款记录，公因子f1与X3呈正相关，载荷系数为0.873；因样本中贷款时间都较短，所以f1与X4呈负相关，载荷系数为-0.363；因样本中贷款本金较少,载荷系数为-0.525；债务企业经营状况、有无保证人、保证人经营状况载荷系数分别为0.562、0.878与0.647， 载荷系数的变化与金融不良资产回收率的变化一致。
而f2、f3两个因子，与不良资产回收率的变化方向一致性较差，故确定f1为“回收因子”，f2、f3则舍弃。
通过以上的因子分析，我们可以得出金融不良资产打包价值分析中6个相关性较强的指标，即贷款本金数额X1、还款记录X3、贷款时间长度X4、债务企业经营状况X9、有无保证人X10与保证人经营状况X11。
3.2.2 应用判别分析法建模
判别分析方法的选择
判别分析（Discriminant Analysis）是一种根据变量观测,判断研究样本分类的统计分析方法。判别分析法是在一个p维空间R中，确定样本点X(X1，X2，…，Xp)，应该属于哪一个Gj(j＝1,…,k)总体。
进行判别分析时，通常是根据已掌握的一批分类明确的样品，建立判别函数和分类规则，然后将待分类的样品的实测值代入该函数，求出其函数值，并据此作出判断。
判别函数可用下式表示：
D(j)=a0(j)+a1(j)X1+a2(j)X2+…+ap(j)Xp， j=1,…k
其中，j是组编号，D(j)是判别得分，ai(j)是判别系数，Xi(j)是预测变量。
判别分析有多种类型，其中常用的有距离判别、Bayes判别和Fisher判别。距离判别是基于样品到总体间的距离所进行的判别。这种判别较为直观，适应面广。距离判别的缺陷是不考虑各总体的分布和由错判造成的问题。而在Bayes判别中，当两个总体都是正态分布，而在其协方差相同时，可导出一个线性判别式。Fisher判别利用方差分析导出一种线性判别函数，从而解决了距离判别和Bayes判别存在的缺陷。本文采用Fisher判别确定各样本点的预测类别归属。
建模过程
1.对金融不良债权有无可能回收进行判别
首先，对金融不良债权是否有回收可能建立判别模型，这是一个两总体的判别模型，即将样本分为有回收和无回收两种情形。利用这个模型首先筛选出预期零回收的债权。
2.对金融不良债权能否全部回收进行判别
这同样也是一个两总体的判别模型，即将样本分为100％本金回收和非100％本金回收两种情形。
3.一般债权回收情况判别
在进行上述两种情形的判别之后，我们对回收率在0-100％之间的情况进行建模。首先将回收率区间分成10组，每一组作为判别分析的一个总体(或类别)，再用SPSS统计分析系统进行变量相关性分析，建立一系列判别规则，最后确定判别函数。
我们仍以这287家样本企业为基础，演绎建模过程。
首先对债权回收情况进行特殊与一般性的判别，其中，有23家为零回收的债权，9家为100%本金回收债权，剩余255家为一般性债权，故将这255家一般性债权纳入到判别分析范围内。
其次，根据因子分析法得到的指标体系，即贷款本金数额X1、还款记录X2、贷款时间长度X3、债务企业经营状况X4、有无保证人X5、保证人经营状况X6，作为判别分析的预测变量，在对255家样本企业指标进行数据化处理后，作为预测变量样本值。
再次，采取Fisher判别建立判别规则，进行判别分析后得到了10组判别系数：
最后，根据显示的非标准化判别方程系数，得到判别函数为：
D(1)=-24.435+7.528X1+0.200X2+…+2.287X6
D(2)=-25.479+7.013X1-0.784X2+…+3.201X6
…
D(10)=-35.390+4.927X1-0.204X2+…+4.144X6
回收率计算
将所评估不良资产包中的新样本代入各个判别函数就可得到相应的判别得分D(j)(j=1,…,k)，然后计算样本落在各组的概率。即：Pj=exp(D(j))/Σkj=1exp(D(j))
我们可以用每组的平均值或中间值来表示该组内的平均回收率。用上述判别分析得到的判别概率对各组平均回收率进行加权平均，就得到最终的回收率。
在此基础上计算所评估不良资产包的综合回收率。即：
Y=∑YiLi/L
其中，Y为综合回收率，L为全部债权金额，Yi为单户债权回收率，Li为单户债权金额。
4.结语
运用运筹学决策分析和判别原理，分析确定金融不良债权资产包，特别是对于产权关系复杂的信用债权资产包和无抵（质）押的担保债权资产包的回收价值，相对比专家判断法或交易案例比较法而言更为科学和严谨，且节约成本。
无形资产保值性分析范文4
【关键词】无形资产；企业价值；贡献；管理
一、无形资产对企业价值的贡献分析
无形资产作为企业的一类特殊资产，是指企业所拥有的并能为其提供权利、特权或优势，不具有实物形态，能带来经济利益的长效资源。无形资产的内容十分丰富，涉及企业能力、技术、文化、制度、信息、权利及市场关系、企业形象等诸多方面，在企业生产经营中具有其他资产无法比拟的独特优势，如垄断性，价值优越性，难以复制性，收益报酬的递增性，使用的长期性等。无形资产对企业价值的贡献具体表现在以下方面：其一，无形资产是提升企业价值的首要资产。在当今的新经济环境下，企业赢利能力的扩大和价值的提升，主要取决于其所拥有的各种无形资产的价值。其二，无形资产是企业核心竞争力的主要构成要素。核心竞争力是企业在长期发展中形成的，扎根于组织之中的，难以被竞争者模仿和替代的，由核心价值观、核心技术、组织和管理能力、市场知识等所构成的，能够支撑企业获得长期竞争优势的能力系统。从核心竞争力的构成来看，无形资产是其主要构成要素。因此，拥有一定量的无形资产是企业培育核心竞争力的必要条件，企业要培育核心竞争力，形成长期竞争优势，就不能忽视无形资产管理。其三，无形资产是企业筹资的重要手段，也是对外投资的重要方式。我国《担保法》规定，土地使用权、商标权、专利权等无形资产可以作为抵押财产，这为企业筹集资金提供了广阔的渠道。另外，无形资产可以作为资本投资入股是一项国际惯例，我国《公司法》等有关法律亦对此有着明确规定。当前，企业间的租赁、转让、兼并等经济行为十分频繁，无形资产的内在价值必将通过不断的运用和交易而得以充分体现。总之，无形资产的特殊性决定了其强大的价值创造功能，随着社会经济的发展和企业认识的提高，无形资产价值占企业价值的比重将愈来愈大。
二、加强企业无形资产有效管理的现时举措
（1）加强理论宣传，强化管理意识，建立相关制度。长期以来，由于受传统经济模式的影响，企业的资产管理更多注重的是实物型资产的管理，且形成了一整套相当丰富的经验。而在无形资产管理上，则存在着管理观念陈旧、管理知识欠缺、管理意识不足等种种问题，在无形资产的开发、评估以及保护等方面也没有系统的规划和措施，大大降低了企业的市场竞争力。因此，企业高层管理者应加强无形资产理论的学习，充分认识无形资产的价值，并通过各种途径在企业普及无形资产的相关知识，倡导人人关注无形资产的组织氛围。（2）重视对无形资产的保护。当前，企业普遍存在无形资产流失现象。一是企业应增强自我保护意识，提高风险防范、自我保护的能力。在企业内部加强保密措施的建立，制定并完善无形资产相关制度、流程，按不相容岗位的规定对无形资产的各级管理人员进行严格筛选，形成有效的内部管理约束机制，防止无形资产的流失与损耗，通过与相关人员签订保密协议和“竞业禁止”合同等形式，最大限度地防止商业机密和企业核心技术的外泄。二是加强人力资本管理，通过创建人性化、多元化、适应市场发展的人才管理和激励机制，留住人才，防止因关键部门、关键岗位人才流动过于频繁而造成的无形资产流失。三是充分利用法律武器加强自我保护。我国的民法、刑法以及一些专门性法律中对无形资产的保护都有明确的规定，企业应充分利用法律武器来捍卫企业自身应有的权益。（3）加大对无形资产的利用力度。一是提高企业无形资产的比重，优化企业资产结构。二是加强无形资产营运，对企业所拥有的专利权、商标权、著作权、商誉等各类无形资产进行充分的运筹和谋划，使无形资产价值的增值最大化。三是加强无形资产的转化。要提高无形资产的利用效率，把无形资产的各种信息尽量具体化、提高可操作性，并符合市场需求，使无形资产转化为市场所能接受的有形资产，使无形资产的价值得以充分发挥。（4）构建无形资产绩效评价体系。无形资产绩效评价，是指运用一定的评价方法、量化指标，对无形资产在一定时期运营效益的考核。这对于评价经营者管理绩效、反映企业无形资产管理水平具有重要意义。企业应根据无形资产特点，结合自身实际，科学设置评价指标，构建无形资产绩效评价体系。这些指标应包括财务指标和非财务指标，财务指标应能反映无形资产营运能力、盈利能力和增值能力。
参 考 文 献
无形资产保值性分析范文5
一般来说，互联网碳无形资产指具有二氧化碳减排效果及其他低碳价值的互联网无形资产。该定义以互联网无形资产为属概念，通过研究互联网无形资产与互联网碳无形资产之间的差异来诠释互联网碳无形资产，揭示了互联网碳无形资产可归属互联网无形资产范畴。它与其他互联网无形资产的差别是二氧化碳减排效果的低碳价值，而二氧化碳减排效果支撑着其对企业的直接贡献：在无减排义务且自由碳交易市场尚未成熟的国家或地区企业申请CDM项目（《京都议定书》中引入的灵活履约机制之一，该机制允许发展中国家温室气体减排项目转让给发达国家，以冲抵发达国家减排量）获利；在无减排义务且自由碳交易市场较为成熟的国家或地区企业通过VER（发展中国家企业自愿碳减排量经过认证可出售给本国有碳“中和”需求的其他企业，也可通过国际碳交易市场向发达国家企业转让，以冲抵发达国家强制减排量）交易获利；在碳排放自由交易和给定碳排放额度的环境下实现碳减排，如果企业碳排放总量低于给定额度，多余碳排放量可出售获利，如果企业预计减排后的碳排放总量仍高于给定额度，则企业将减少从碳排放交易市场中购买碳排放权。互联网碳无形资产投入具有明显的正外部性，比如它对引导全社会低碳消费行为和意识有积极作用，却可能无法获得直接经济补偿，但正是这些外部性才真正体现着该类型资产的价值。在政府关系方面，可获得政府在低碳经济发展中的政策倾斜和优惠；在关联企业方面，可绕开上下游合作伙伴，特别是有减排义务的发达国家相关公司的“碳壁垒”；在低碳客户消费影响方面，将引导或激励外部客户低碳消费行为，带来消费者对企业低碳行为的认可，进而增加其产品的消费欲望。事实上，企业在互联网碳无形资产的投入通过影响企业与社会关系的改变而获取竞争优势。这些网络化关系包括：社会机构、合作伙伴、供应商及客户等。
二、相关互联网无形资产及评估研究
（一）互联网无形资产内涵研究互联网无形资产定义研究主要集中在国内，相继出现网络虚拟资产、Internet上的无形资产、网络资产等概念。鲁明勇（2006）认为网络虚拟资产是由企业或个人所控制的、能以货币计量的、具有收益预期的网络经济资源；蒋秀莲（2011）认为Internet上的无形资产指以互联网为基础发展而来的，具有较高的获利能力，而且随着其影响范围的扩大其价值也随之扩大，不具有传统会计意义上实物形态的资产；童华晨（2012）认为网络资产指企业在互联网上的投资所形成的积累，包括域名、网站、网络软件、企业网络客户、企业网络知名度、网站及其他业务访问量、网络品牌形象等，还包括企业用于上网的机器设备等，并明确上述网络资产中的绝大部分虽不符合传统意义上无形资产的概念，但应纳入无形资产的范畴。上述文献中的网络虚拟资产、Internet上的无形资产、网络资产可被统一到互联网无形资产的概念中去。汤洵（2011）明确提出互联网无形资产的概念，并指出互联网资产一般就是指互联网无形资产，并系统论证了互联网无形资产本质上是无形资产，进一步指出它的特殊内涵表现在以下三个方面：企业在互联网上的投资所形成的积累；互联网无形资产可以是多种资产的组合；由于互联网无形资产是信息化的产物，故网络环境的安全性对其影响程度高。2009年“互联网资产保护与优化”会上，与会专家倡议将互联网资产正式纳入无形资产体系。结合《企业会计准则第6号———无形资产》的内容，无形资产是指企业拥有或者控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产，绝大多数互联网资产，如企业网站、企业博客、微博、微信、企业虚拟社区、即时通讯软件账号、注册用户或活动好友、流量、粘度、自建企业网站域名、网络知名度及企业网络品牌等均符合上述定义中企业拥有、非实物形态、可辨认及非货币四个特点，可被认定为无形资产，即互联网资产一般就是互联网无形资产。以上分析显示互联网无形资产能涵盖网络虚拟资产、Internet上的无形资产等概念，且其内涵和范畴均较为清晰，争议颇少。
（二）互联网无形资产评估研究该类型资产评估研究起步较晚，董延安（2004）为计量互联网无形资产域名的价值，把域名的价值分解为补偿价格、平均价格、超额价格三部分，从而建立了域名价值评价的一般模型，并运用实际成本法、现金净流量现值法、预期净收益现值法等财务方法计量域名的价值；鲁明勇（2006）比较了历史成本法和收益现值法在评价互联网无形资产方面的优缺点，但没有给出哪些方法较为科学的结论；王帧等（2010）在鲁明勇研究的基础上建议针对不同的互联网无形资产分别采用成本法、收益法、市价法，并讨论了每种方法对各种互联网无形资产的适用性；汤洵（2011）采用收益现值法首次对互联网企业的整体价值进行评估，并运用层次分析法（AHP）对互联网企业整体无形资产进行分割，用成本收益等财务方法评估出各类互联网无形资产价值。分析显示互联网无形资产的评价研究，国外研究极少，国内的研究进度较为超前，同时学界倾向分割互联网无形资产后，单独使用财务方法评估。事实上互联网无形资产之间彼此关联，且可相互组合，定性和定量结合的系统性评价方法将越来越受到关注。
三、相关碳无形资产及评价研究
（一）碳资产研究林辉（2009）认为碳资产指具有价值属性的对象身上体现或潜藏的所有在低碳经济领域可能适用于储存、流通或财富转化的有形和无形资产；张鹏（2009）认为碳资产是地球环境对于二氧化碳排放的可容纳量通过相关制度的分配而被企业拥有或控制的一种环境资源，随着二氧化碳排放，资产会被消耗，这使得国内企业可通过实施节能减排来申请CDM项目实现盈利；仲永安等（2011）认为碳资产是人类通过法律建构，把碳排放这样一个实质的人类活动变成一种抽象的、可分割、可交易的法律权利，由此出现市场主体之间的商业交易，形成了一个复杂的全球碳排放权交易市场，碳排放权被视为一种有价产权；谭中明（2011）认为碳资产指在碳排放权交易成为现实后，拥有碳减排能力的企业也就因此而获得碳资产带来的经济利益，碳排放权作为一种价值属性，具备了资产的性质，故而形成碳资产；洪芳柏（2012）认为碳资产是以企业（或行业）为对象，用二氧化碳排放指标这种具有价值属性，体现或潜藏可能适用于储存、流通或财富转化的有形资产和无形资产，并进一步解释，在环境合理容量的前提下，人为规定包括二氧化碳在内的温室气体的排放行为要受到限制，由此导致碳的排放权和减排量额度开始稀缺，并成为一种有价产品，称为碳资产。上述碳资产定义侧重于宏观碳排放权分配视角，忽略了对微观企业内部碳减排真正原因的考察。对企业来说，碳排放权固然是碳资产，但那些导致二氧化碳减排的企业低碳战略发展策略、碳循环机制、节能减排和生物吸碳发展策略、电子商务发展应用水平等才是企业能够申报CDM项目、出售VER和“多余排放权”交易获利的真正原因。也就是说，以减少碳排放为目的的有形和无形资产是企业应重视的资源，应成为碳资产的主要内容。万林葳等（2010）的观点较为全面：碳资产指企业由于实施具有温室气体减排效果的项目向大气排放的温室气体的量低于政府规定的基准量而获得的能给企业带来经济利益的资源。从企业的角度看，碳资产有两类：一类是政府分配或配额交易获得的排放额度。企业在规定的排放周期内所排放的二氧化碳不能超过该额度，否则将受到严厉处罚；如果没有达到该额度，企业可将多余排放量出售获得经济利益。还有一类是投资型的碳资产，比如减排设备、生物吸碳机制、低碳策略、互联网应用水平、碳标签等，相对于第一类碳资产来说，这类型的碳资产贡献企业的减排量，且持续地为企业带来经济利益，企业应注重培育和挖掘投资性碳资产。
（二）碳资产其他领域这些领域包括碳交易、碳金融、碳排放权、CDM项目等。CameronHepburn（2007）通过分析京都协定书下三种灵活的碳交易机制，提出了未来的发展趋势；谢怀筑等（2012）总结了碳金融的典型特征；王留之等（2009）提出了八种碳金融的创新模式：银行类碳基金理财产品、以CERs收益权作为质押的贷款、融资租赁、保理、信托类碳金融产品、私募基金、碳资产证券化和碳交易保险；周飞（2010）对碳排放权交易进行了基本理论探索，通过对碳排放权的含义和性质分析，明确了碳排放权交易的内涵和特征，同时讨论了我国实施碳排放权交易的必要性。
（三）最新碳无形资产研究进展前述文献中提到的碳排放权交易、碳金融等大多具备无形资产的特征，属于碳无形资产的范畴。TakashiKanamura（2007）探索性地对作为商品的碳资产进行分类，提出可把碳无形资产从碳资产中分离出来单独研究；高喜超（2014）认为碳无形资产指具有低碳价值的无形资产，并把碳无形资产分为企业文化、人力资源等八类并运用AHP—ANN模型系统评价这些碳无形资产，最后进行了实证研究。文献分析显示，碳无形资产概念的研究刚刚起步，其分类和评估工作还不够成熟，各类碳无形资产的深入研究工作迫在眉睫。
四、结论与展望
无形资产保值性分析范文6
【关键词】开放式创新；知识产权；运营研究
一、开放式创新理论
开放式理论认为企业必须同时利用自身内外部的力量进行产品研发，实现产品的市场化。在封闭式创新机制下，企业的新产品从研发到销售都是在内部实现的，企业内部单独开发，利用自己掌握的途径进行产品销售，获取利润。而在开放式创新机制下，企业更关注企业资源的内外部流通，这时企业涉及的范围较广。一般可将开放式创新模式分为内向型开放式和外向型开放式两种。不管是何种方式，都强调了知识产权的运营，要求企业将内外部的资源结合实现利益的最大化。
二、开放式创新下知识产权运营的理论研究
（1）马克思的资本论提供理论依据。资本论指出资本的循环过程是生产和流通过程的统一。知识产权是最关键的无形资产，与普通的资本循环有很大差异：其中的产品是知识集中度高的商品；商品知识产权表现为品牌、设计、专利等不同形式。在资本循环的第三阶段，价值的实现要比通常商品的实现困难，因此在这个阶段，企业要建立起科学完善的知识产权保护机制，提供强有力的法律保护。知识产权是一项很复杂的工程，涉及到商业市场的运营和法律保护体系。资本运作是其运营的基础和重要保证。（2）科斯定理和知识产权。科斯定理认为在商品交易时，只要明确知识产权，就能保证资源的优化配置。但我们稍作研究就能看出这一理论是不正确的，因为知识产权拥有自身的独特性，区别于普通的知识产权。（3）核心竞争理论。核心竞争理论的独特性主要有以下几点：第一，隐形性：知识产权是智力成果，基本上是以大脑为载体，在未获得成果前都是隐藏在研究者脑中的；第二，显形性：当智力成果成熟后，将会以纸张、文字等形式展现出来，经过同行间的交流共同分享知识成果。在这种情况下，企业会利用法律手段保护其研发的知识成果，促进企业自身竞争力的提高和经济效益的获得；第三，流动性：知识产权的流动性主要表现在两点上，一是企业内部的流通，二是以各种形式从企业内部流出。这些流出的知识产权会随着企业的进步而不断发展完善。
三、开放式创新和知识产权运营的科学体系
（1）开放式创新下知识产权的保护和运营相互渗透。第一，在开放式创新环境下，知识产权体现出企业的开放态度。建立知识产权管理机制是对知识产权的积极保护，也是创新者允许他人有偿使用知识产权成果的体现。这样有利于促进发明者的积极性，提高知识产权带来的利润，紧蹙创新技术的进步。第二，在开放式创新环境下，解决知识产权纠纷成为企业进行品牌营销的重要方式。企业间的知识产权的纠纷不是简单的胜负，它更体现了开放的营销态度。（2）开放式创新下知识产权运营的环节。第一，采取法律手段维护知识产权。目前，很多的企业对知识产权的相关知识比较了解，知道知识产权与企业利益相联系，因此在企业获得专利后会积极采用法律手段保护自身权利不受侵犯。但实际上企业对知识产权的保护力度还不够，必须通过对知识产权的运营实现企业价值的最大化获得。第二，明确知识产权的合理组合。企业拥有不同的知识产权，在实现这些产权的法律保护后，还需对其进行科学合理的整合。整合主要包含下面几点：将品牌、商标、专利、商业机密和软件源代码组合，实现效用的最大化；将知识产权与企业各类资源组合，推出知识集中度高的商品，再将组合后的商品以整体的形式推入市场，提高商品的创造性和市场利润。在进行知识产权的组合之前，要将企业拥有的知识产权列成清单，在进行系统的分析和归类后进行科学合理的组合。第三，建立无形资产评估机制。企业必须对知识产权进行科学有效的管理和运营，建立起一套高效的企业内部无形资产评估机制。这项评估流程和评估机制是以“智力资本运营商业模式”为基础，从“价值创造”―“价值提取”―“价值实现”三个角度思考，认真对企业的研发、生产、市场、财务、行政管理、后勤保障部门等进行全面的科学评估，分析其在企业智力资本运营中的不同作用，以及他们对企业无形资产增值的贡献。第四，培养员工对企业潜在商业价值的分析能力。企业在关注现有商品创造价值的作用时，还必须关注企业潜在商业竞争力的产品的培养以及对这些产品未来商业潜力的分析。因此，建立系统的商品数据库，规范商品的生产流程，对商品潜在价值进行科学评估，都可以高效提升企业对商品潜在价值的科学分析能力。对员工这项能力的培养，将会在很大程度上提高企业整体的经营和管理水平，对企业知识产权的保护有重要意义。
参 考 文 献
[1]王雎.开放式创新下的占有制度：基于知识产权的探讨[J].科研管理.2010（1）：153～159
