動態財務分析范文
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第1篇
一、基本模型
（DFA模型）令ECt表示財產保險公司在時期t，t∈{1，2，…，T}的權益資本，Et表示財產保險公司在時刻t的收益，則財產保險公司的權益資本ECt可以表示為：財產保險公司在時刻t的收益Et主要是由兩個部分組成的：投資收益It和承保收益Ut。
（二）Copula函數
在財產保險公司動態財務分析模型中，關鍵是要刻畫投資風險與承保風險之間的相關關系，最常見的方法是假設投資風險與承保風險均服從正態分布，并使用線性相關關系刻畫投資風險與承保風險之間的相關關系，然而也有研究表明投資風險與承保風險之間存在非線性關系（Eling和Toplek,2009）。[12]最常見的刻畫不同隨機變量之間非線性關系的方法是Copula方法（McNeil等，2005；Demar-ta和McNeil,2005；Embrechts,2009）。為了在財產保險公司DFA模型中刻畫低風險投資、高風險投資、機動車輛險和非機動車輛險之間的相關關系，本文引入了四種不同的Copula函數，它們分別為四維GaussCopula函數、四維tCopula函數和兩種四維不可互換ArchimedeanCopula函數（ClaytonCopula函數和FrankCopula函數）（Eling和Toplek,2009；Sun等，2008；SCORSwitzerlandAG,2008）。
（三）基于動態財務分析的財產保險公司風險度量研究
在財產保險公司風險度量中，常見的風險度量指標為在險價值VaR和尾部在險價值TCE。在險價值VaR雖然使用起來較簡單，但是Artzner（1999）認為一致性風險度量方法應該滿足單調性、平移不變性、正齊次性和次可加性的條件，VaR不滿足次可加性，因此不是一致性風險度量函數，而TCE滿足一致性風險度量方法，是更好的風險度量方法。[24]本文中財務風險度量指標分別選擇了在險價值VaR和尾部在險價值TCE。在在險價值VaR和尾部在險價值TCE的基礎上進一步可以對財產保險公司風險調整后的績效（Risk-adjustedperformancemeasure,RAPM）進行評估。目前，廣泛被使用的RAPM指標主要有兩類：一類是Sharp指標；另一類是風險調整后資本資產收益率（RiskAdjustedReturnonCapital,RAROC）指標。Sharp指標是用風險組合獲得的超額收益與為了獲得超額收益所承擔風險的比值來表示，并根據評估的結果評判風險組合的績效，但是采用Sharp指標會使風險組合管理者傾向于較為保守的資產配置策略。RAROC指標的核心思想是將未來可預見的風險損失量化為當期成本，進而得到經風險調整后的收益，并據此評估組合的績效。RAROC指標在一定程度上克服了Sharp指標的缺陷，因此RAROC指標也獲得了更廣泛的使用（田玲等,2011）。
二、實證分析
（一）數據來源及方法說明
本文選取了2001年至2011年中國人民財產保險公司相關數據作為樣本。投資收益率、機動車輛險賠付率和非機動車輛險賠付率根據2001年至2011年相關數據計算得到，數據來源為2002年至2012年《中國保險年鑒》。由于無法準確獲得該財產保險公司無風險資產（銀行存款和國債）和風險資產的收益率，且在數據模擬方法上并無太大差異，因此在實證過程中直接使用了投資收益率而未進一步進行劃分。在投資收益率、機動車輛險賠付率和非機動車輛險賠付率分布函數的模擬過程中，將正態分布、對數正態分布、χ2分布、指數分布、Pareto分布等分布函數作為備選分布函數，并使用Kolmogorov-Smirnov檢驗和Anderson-Darling檢驗方法，判斷備選分布函數的擬合優度，最終選取正態分布擬合投資收益率分布函數以及對數正態分布擬合機動車輛險賠付率和非機動車輛險賠付率分布函數，具體結果見表2。為了簡單起見，假設可投資資金的比例為1，即該保險公司所有資金均被用于投資。假設消費者反應函數為1，即該保險公司所有潛在投保人均能轉化為最終投保人。保費水平根據總保費收入與總承保金額的比例計算得到，并對2001年至2011年中國保險市場保費水平做向量自回歸分析，回歸結果見表2。秩相關系數根據表1的計算方法通過Matlab編程計算得到，樣本區間為2001年至2011年投資收益率、機動車輛險賠付率和非機動車輛險賠付率數據。權益資本、稅率、承保市場規模、保險公司市場份額、綜合費用率均為2011年年末數據。假設財產保險市場增長率為10%。
（二）財產保險公司風險度量結果
通過前面的分析和計算，接下來就可以對風險進行度量。Copula函數分別選取了GaussCopula、tCopula、不可互換FrankCopula和不可互換ClaytonCopula函數，VaR和TCE的計算需要使用MonteCarlo仿真技術，共進行了10000次仿真，具體步驟為：首先，根據相關關系和Copula函數參數值，運用MonteCarlo仿真技術得到了10000個隨機數。其次，根據式（1）得到10000個權益資本EC的值。最后，對該10000個權益資本EC的值按升序進行排序，其中第9500和9900個數值即為置信水平為α=0.95和α=0.99時的VaR，對第9501至10000個數值，以及對9901至10000個數值求平均數即得到置信水平為α=0.95和α=0.99時的TCE。進一步根據式（15）和式（16）得到RAROC的值，具體結果見表3。由表3可以看出，保險公司的RAROC始終小于0，說明該保險公司為了獲取現有收益承擔了過高的財務風險。
（三）可投資資金比例與分出再保險比例對財產保險公司績效的影響研究
由表3結果可以看出，總體的RAROC始終小于0，說明該保險公司為了獲取現有收益承擔了過高的財務風險，需要采取措施降低財務風險。由動態財務分析模型可知，保險公司的風險主要來自于投資業務和承保業務。對于投資業務，保險公司可以通過調節可投資資金的比例k（0≤k≤1）的方式降低風險。對于承保業務，保險公司可以通過提高再保險的比例l（0≤l≤1）的方式降低風險。①因此，接下來的研究將圍繞可投資資金比例與分出保險比例（即提高再保險比例）對該保險公司績效的影響展開。首先，假設提高再保險的比例l為0，即假設該保險公司維持現有的再保險策略，然后通過調節可投資資金的比例k的方式考察調節投資業務對總體績效的影響。②由于可投資資金的比例k的取值范圍為[0,1]，將等分為100份，即每一步的步長為1%，測算取不同值時RAROCVaR和RAROCTCE的變化情況，通過測算發現，可投資資金的比例k越高，則保險公司的績效也越高，說明保險公司的投資策略應該是將所有的可投資資金全部用于投資。該投資策略與目前中國保險市場投資現狀是相符的，首先，由于中國保險法和保監會的相關規定的限制，保險公司能夠配置于高風險資產的比例是較低的。其次，中國資本市場從2008年以來，一直處于劇烈波動中，保險公司通過配置高風險資產獲取高額收益的難度越來越大，因此保險公司主要采取的是防御性投資策略，將更多的資產配置于國債、存款等低風險的資產。正是由于以上原因，保險公司總體投資風險是較低的并且是可控的，因此保險公司為了獲取更高的投資收益只能是通過增加投資額的方式實現。其次，假設提高可投資資金的比例k為0，即假設該財產保險公司將所有可投資資金全部進行投資，然后通過調節再保險的比例l的方式考察再保險對總體績效的影響。由于再保險的比例的取值范圍為[0,1]，將l等分為100份，即每一步的步長為1%，測算l取不同值時RAROCVaR和RAROCTCE的變化情況，同樣，通過測算發現提高再保險比例，可以提高保險公司的績效，其中，只要再保險的比例l再提高5%時，保險公司就可以將總體RAROC提高到零以上，說明再保險對保險公司的績效的影響是顯著的。
三、結論與建議
第2篇
一、財產保險公司財務風險的特點
第一，資金來源廣泛。在一般情況下，財產保險公司資金的主要來源是資本金和保險費，但是在社會經濟的不斷發展下，財產保險公司的項目不斷增多，且隨著社會經濟的發展不斷更新，財產保險公司資金來源更加廣泛。第二，資產分布比較集中。財產保險公司按照集中管理的原則管理資金，各個分布保險費用的支付都可以通過現代科技來實現，為總公司資金的集中化管理提供了重要支持。第三，財務會計負債數據信息不準確。財產保險公司的基本屬性是負債公司，收取的保險費用也是負債資金，因而保險公司的資金管理面臨較大的不確定風險。
二、動態財務分析下財產保險公司財務的風險度量
（一）基本原理
在財產保險公司風險度量中常見的風險度量指標在險價值VaR和尾部在險價值TCE，在險價值VaR雖然操作簡單，但是卻不是一致性風險度量函數，而TCE滿足一致性風險度量的方式是有效的風險度量方法。在險價值VaR和尾部在險價值TCE的基礎上能夠實現對財產保險公司風險調整后的績效情況進行綜合評估。當前，財產保險公司風險調整后的績效評估常用的指標包含Shap指標和風險調整后的資本收益率指標。風險調整后的資本收益率指標（RAROC）能夠彌補Shap指標應用風險，是財產保險公司財務風險規避的一個重要標準。RAROC的取值范圍在正無窮和負無窮之間，在負無窮和0之間的時候是，說明財產保險公司為了獲取定期收益承擔了較多的風險，且RAROC的大小和財產公司所需要承擔的財務風險呈現出一種反比關系。在RAROC取值范圍在0到正無窮之間的時候，RAROC的大小和保險公司所需要承擔的財務風險呈現出一種反比關系。
（二）實證分析
（1）數據選擇。選取2016年到2017年中國人民財產保險公司的有關數據作為基本樣本，投資收益率、機動車輛的總體賠付率、非機動車輛的賠付率根據有關數據信息計算分析得到。在排除多種因素之后，實證過程直接使用投資收益率來進行更深入的劃分，將正態分布、對數正態分布、卡方分布、指數分布等分布函數作為備選分布函數，采取科學的檢驗方法來判定備選分布函數的擬合優度。
（2）度量結果。首先，根據相關關系和Copula函數參數值，應用專業的仿真技術得到1000個隨機數。其次，在得到10000個權益資本EC值。最后，對10000個權益資本EC的數值進行升序。在經過數值的平均計算之后得到保險公司的RAROC始終小于0，充分正經保險公司為了獲取現有的收益承擔了較高的財務風險。
三、財產保險公司財務風險管控策略
（一）根據財產保險公司實際情況制定財務風險管理措施
財產保險公司在進行財務管理的時候要認真分析公司所在的內外部環境，在變化的市場環境中積極尋找應對財產保險公司風險的措施，及時發現問題、解決問題，不斷提升保險公司的社會適應力。結合時展需要財產保險公司財務風險管理也需要做到與時俱進、不斷創新，根據財務人員的個性特點和需要來為其安排適合的崗位，發揮人員在財務風險規避工作中應有的作用。
（二）打造完善的財務風險預警體系
通過打造保險公司財務風險預警體系對財產保險公司經營發展過程中可能遇到的各個風險進行預警分析，制定科學的財務報表，從而透過財務工作從多個角度體現保險公司的財務發展情況。
（三）增強財產保險公司的賠付能力
財產保險公司的長遠發展需要得到充足資金的支持，資金是公司發展的第一原動力。因而，保險公司在發展的過程中需要借助信用貸款、政府撥款等方式來籌集發展資金，緩解自身發展壓力。另外，保險公司在發展的過程中還需要結合客觀實際來調配資金，不能出現為了擴大經營而采取降低條件的簽單行為。財產保險公司在發展的過程中還需要注重樹立自己良好的信譽形象，積極尋找長期合作的伙伴，提升自身財務管理成效。
第3篇
動態財務分析(DynamicFinancialAnalysis,DFA)是非壽險公司中越來越多使用的一種工具,它通過模擬宏觀經濟環境、市場環境和公司現金流來預測公司未來的財務狀況,并為管理層決策提供支持。DFA起源于二戰時期,并在20世紀90年代應用于保險業,其最初的用途是評估償付能力。隨著計算速度和非壽險精算技術的快速發展,DFA已經發展成為非壽險公司全面風險管理的工具,可以在公司的戰略規劃、財務管理、風險管理和日常經營決策中發揮重要作用。一方面,與傳統的敏感性測試相比,DFA模型中考慮了影響公司運營的各種因素之間的相互影響,在隨機模擬生成的宏觀經濟環境和市場環境下,使用模擬方法得到未來多個時點上資產價值和負債價值的預測,然后得到所需財務變量的分布,同時輸出財務報表。另一方面,DFA在運行過程中可以記錄每條模擬路徑的細節,因此,當財務變量的某些結果偏離了管理層預期時,與之對應的模擬路徑可以說明它們是如何發生的,也就是說,可以通過模擬路徑反向確定究竟是哪些情景假設導致了財務惡化。這使得管理層可以針對這些不利情景對公司經營策略進行調整,并將調整后的經營策略輸入DFA模型查看調整效果。這個過程可以多次循環,直至不利財務結果的產生概率低于符合公司風險定位的某個小概率值。從非壽險公司風險管理的角度上看,DFA并不僅僅是一個技術,而更多的是一種全面風險管理的理念。它沒有一成不變的模式,不同的DFA軟件對其實現方法進行了不同的詮釋。每個非壽險公司在應用DFA之前都要對自己的DFA模型進行大量的自定義,以使得DFA模型符合自身實際情況。而隨著監管政策、法律環境、市場環境的變化和公司的發展,DFA模型的維護人員也需要經常對其參數和結構進行調整,以得到更切合實際的預測結果。
二、DFA模型的結構
將DFA應用于非壽險公司時,需要對DFA模型的多個模塊進行設計,這些模塊囊括了影響公司運營的各種因素,對宏觀經濟環境、市場環境和公司運營情況進行模擬,并最終輸出財務報表。
1、利率模塊
保險公司的資產和負債都與利率有關,因此利率模塊是DFA模型中的一個基本組成部分。利率模塊包括短期利率模型、長期利率模型和通脹率模型。短期利率模型的選擇需要同時考慮簡便性和準確性,還要考慮到利率在未來可能的發展趨勢變化,即參數風險。長期利率模型可以由短期利率模型導出。通脹率一般被認為與短期利率正相關,可以通過歷史數據對其建立線性回歸模型并用于預測。
2、投資模塊
投資模塊對各種資產的價格變化模式、久期等參數做出假設,并根據法律法規的要求對各種資產的投資比例做出限制。在投資模塊中,不同風險的資產需要使用不同的折現率折現,DFA模型的維護人員可以參考投資部門的意見衡量資產風險,在無風險利率的基礎上增加一個風險溢價,來計算資產的市值。另外,投資策略的不同風險偏好也可以體現在投資模塊中。對于不同的經濟情景和不同的償付能力狀況使用不同的投資策略,并在資產負債匹配的約束下投資,可以更真實地反映保險公司的情況。非壽險公司的資產配置一般以債券和股票為主,債券的價格通過利率模塊中的假設得到,股票價格一般使用CAPM、三因素模型等定價模型模擬。投資模塊對不同類型的債券分別建模,并假設公司在流動性不足時出售資產。
3、再保險模塊
再保險模塊體現了保險公司的再保險策略。大多數公司會購買比例再保險和超賠再保險,再保險部門向DFA模型的維護人員提供公司再保險合約的各項參數,并給出公司因未來市場環境和公司財務狀態的變化可能采用的其他再保險方案。公司可以通過再保險模塊來測試各種不同的再保險策略對公司財務結果的影響,以收益—風險散點圖的形式為管理層提供決策支持。另外,再保險接受人違約風險也可以在再保險模塊中考慮。再保險接受人的信用評級、歷史違約概率等可以作為再保險接受人違約風險的內部因素,巨災、宏觀經濟環境等可以作為再保險接受人違約風險的外部因素。
4、承保模塊
承保模塊中一般使用市場類型的轉換概率矩陣來描述市場環境的變化,然后根據市場環境的類型對保費增長率和費率等做出假設。然而,由于我國的保險市場運行時間較短,保險業如今的政策環境和市場環境瞬息萬變,已有文獻對于我國非壽險承保周期的探討也尚未有定論。由于歷史數據不足,國外使用較成熟的轉換概率矩陣方法對于我國目前來說缺乏必需的使用條件。我們可以參考當前國內外的整體經濟發展形勢和我國短期經濟發展規劃(比如汽車產業的發展規劃),然后根據行業的平均保費增長速度和公司的短期業務規劃來確定各險種的保費增長率假設。
5、巨災賠付模塊
當巨災發生時,各風險單位發生索賠的獨立性假設不再適用,因此保險業經營的基礎——大數定律也不再有效。所以,需要在DFA模型中對巨災事件單獨建模。巨災事件的損失頻數可以基于歷史數據使用泊松分布、負二項分布等離散型分布擬合,損失程度可以基于歷史數據使用對數正態分布、帕累托分布、韋爾布分布等連續型分布擬合。另外,巨災發生時,不同業務線、不同地區的子公司可能都會受到影響,它們之間的相關性也是巨災模塊所需要考慮的。DFA模型一般使用傳染矩陣來描述不同地區損失程度之間的相關性,以模擬巨災事件對大范圍賠付模式的影響。
6、非巨災賠付模塊
非巨災賠付往往有充足的歷史數據,可以通過三角流量表來估計終極賠款。根據中國保監會的規定,對已發生未報案未決賠款準備金(IBNR),應當根據險種的風險性質、分布、經驗數據等因素采用至少下列兩種方法進行謹慎評估提取:鏈梯法、案均賠款法、準備金進展法、B-F法。實務中一般由精算人員根據經驗確定評估IBNR所需的參數,比如鏈梯法中的發展因子、B-F法中的預期賠付率等,然后反饋給DFA模型的維護人員,用以估計終極賠款和與其相關的業務和財務指標。各業務線的損失額可由損失頻率和損失程度的分布得到,而損失頻率和損失程度都與通脹率密切相關。另外,各業務線賠付額的上漲幅度往往因各類保險標的的價格上漲幅度不同而有差異,因此有必要分別建模。
7、稅收模塊
稅收模塊中根據現行稅收制度計算與所得稅相關的項目,如應稅收入、所得稅費用等。
8、結果輸出模塊
結果輸出模塊的作用是向使用者提供易于理解和接受的模型結果,DFA模型的維護人員可以根據使用者的要求輸出所需變量的統計量。由于DFA使用隨機模擬得到財務數據的大量模擬結果,財務數據的統計量(比如均值、方差、分位點、最大值、最小值等)有必要在結果輸出模塊中出現。另外,根據我國保險企業會計準則編報的財務報表(包括資產負債表、利潤表和現金流量表等)也應當在結果輸出模塊中自動生成,以便使用者能夠迅速找到自己所需的信息。
9、隨機數發生模塊
隨機模擬方法的基礎是產生服從均勻分布的隨機數。常用的計算軟件都有內置的均勻分布隨機數生成程序,比如Excel的RAND函數、ExcelVBA的Rnd函數、Matlab中的Rand函數等。得到均勻分布的隨機數后,需要使用分布函數求逆法或其他針對某些特定分布的方法,將均勻分布的隨機數轉換成非均勻分布的隨機數,然后用于DFA模型中的模擬。
三、DFA在非壽險公司中的應用
由于DFA從公司整體的層面出發,對宏觀經濟環境、市場環境和公司未來運營情況進行預測,并可以得到所需財務變量的概率分布,因此其應用十分廣泛。
1、資本管理保險公司的資本管理需要同時滿足兩個相互矛盾的目標:一方面,公司在監管部門的要求下,需要保持足夠的償付能力;另一方面,公司在股東的壓力下,需要獲得較高的資本回報率。由于未來宏觀經濟環境、市場環境和公司運營中的不確定性,與其他工具相比,DFA可以更好地幫助公司確定一個合適的、足以支持整體風險的資本水平。例如,管理層可能希望知道,作為一家獲得AA級信用評級的公司,需要持有多少資本,才能確保5年內資產的市值始終大于負債的市值。DFA可以模擬公司運營情況,生成資產市值與負債市值之差的大量模擬結果,然后根據AA級信用評級所對應的置信概率取分位點,即可得到公司所需的資本額。由于各個公司都會將資本保持在超過監管最低要求的水平之上,超出最低水平的超額資本可用于很多用途,比如支付紅利、回購公司股份、開發新產品、進入新市場或者進行一項收購。這些用途都有其收益和風險,而DFA可以從公司整體的角度幫助公司確定哪些用途具有最大的收益／風險比。另外,公司需要將可用資本分配到各項業務中,以計算每項業務的利潤與凈資產收益率。有些公司使用DFA來評估各項業務的風險,計算各項業務的風險調整的回報率,并依此來分配可用資本。
2、戰略管理
保險公司在制定戰略時,可以用DFA來評估戰略的可行性。在對宏觀經濟形勢、監管趨勢、法律環境、技術環境、市場環境等重要因素進行分析之后,管理層會確定未來數年內的各種經營目標,包括分支機構數量目標、人力資源目標、業務發展目標、險種結構目標、投資目標和利潤目標等,這些目標值可以作為DFA模型的假設,進而分析其可行性。在使用DFA模型評估多個戰略的優劣時,管理層經常使用現代資產管理理論中著名的有效前沿概念。保險公司還可以用DFA模型得到各種不同戰略達到的財務結果的概率分布,進而計算出不同戰略的收益和風險,以向管理層提供決策支持。由DFA得到的多個戰略的收益和風險可以繪制成散點圖,如果不可能存在其它點在同樣的收益水平上風險更低,或者在同樣的風險水平上有更高的收益,那么這樣的戰略就被稱作是有效率的。對于每個級別的風險,都有一個不可能超過的最大收益,這些有效的戰略對應的收益—風險點組成了有效前沿,但有效前沿的精確位置是無法得到的。另外,當度量收益和風險的方法改變時,有效前沿的形狀也會完全不同,這也會導致最優戰略選擇的結果不同。
3、資產負債管理
由于壽險資產和負債的長期性,壽險面對的風險主要來自利率風險,而非壽險負債期限較短,利率風險的影響相對較小。正因為此,壽險公司比財險公司更早開始重視其對于利率的高敏感性,也更早開始資產負債管理模型的研究。與壽險的資產負債管理相比,非壽險公司面對的損失在發生時間上和數量上都有更大的不確定性。另外,非壽險公司的索賠成本與通脹率密切相關,而通脹率對壽險產品的影響很小。很多文章認為非壽險公司的資產負債管理是DFA產生的重要動力之一,因為非壽險公司的資產和負債在時間、數量和復雜性上的特點使得在進行現金流建模時必須依賴于隨機模擬。作為一個為保險公司進行財務建模的工具,DFA模型可以對資產和負債進行隨機模擬,并通過對宏觀經濟環境、市場環境和公司運營情況的模擬反映二者之間的相互影響。DFA模型的輸出結果以概率分布顯示,使用者可以容易地得到資產、負債、盈余和其他財務變量的分布情況,進而得到資產和負債的久期、破產概率、資本需求等與資產負債管理緊密相關的指標。
4、償付能力管理
根據A.M.Best的統計,非壽險公司償付能力不足的原因主要有:一、準備金不足、費率偏低和業務發展過快;二、商業欺詐、資產高估、業務波動劇烈、再保險違約、巨災和關聯公司的不利影響;三、內控不完善;四、通脹率和利率的持續高漲。在日新月異的外部環境下,比率法(包括保費法和賠款法)和風險資本法(RBC)等靜態償付能力監管模型忽略了保險公司所面臨的經營環境變化,也忽略了影響公司經營的各項因素對償付能力的動態影像,監管時效性較差。為克服靜態償付能力監管模型的缺點,一些保險業發達國家已經采用了動態償付能力監管的方式,我國也于2010年要求保險公司在年度償付能力報告中加入動態償付能力測試(DST)的內容,要求保險公司對業務類別現金流、利潤表、資產負債和償付能力進行預測,并使用最優估計下的基本情景和必測、自測的兩類不利情景。如前面所述,保險公司可以輕松地在不同情景下使用DFA模型進行動態償付能力測試。
5、公司價值評估
非壽險公司的價值評估除了適用于各個行業的賬面價值法、現金流折現法(DCF)和市盈率法,還有經濟增加值(EVA)模型、實物期權估價模型等,近期還有文獻提出產險公司的內含價值定價模型,將續保率和新業務價值納入了考慮范圍。與上述的各種靜態評估方法相比,DFA模型可以采用隨機模擬方法進行非壽險公司的價值評估,既能夠模擬非壽險公司資產和負債的巨大不確定性,也能夠評估各項假設之間的相互關系對公司價值的影響。在使用現金流折現法時,基于當前的一系列關鍵指標假設(如折現率、資本金、業務增長率、續保率、賠付率、費用率、投資收益率、準備金等),DFA模型可以通過隨機模擬得到非壽險公司未來新業務價值的概率分布,再加上公司的賬面價值,就可以得到公司的總價值。在使用經濟增加值模型進行價值評估時,DFA模型可以預測出未來數年的稅后凈營業利潤和資本成本,得到每期的經濟增加值,然后使用加權平均資本成本對每期的經濟增加值折現求和,再加上當前的公司資本總額,即可得到公司的價值評估結果。
