企業(yè)價(jià)值評(píng)估中折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)的敏感性分析

胡曉明 吳鋮鋮

【摘 要】 收益法折現(xiàn)率作為企業(yè)估值的關(guān)鍵參數(shù)，其合理確定對(duì)運(yùn)用收益法評(píng)估企業(yè)股權(quán)市場價(jià)值有著重要影響。文章選取滬深交易所2012—2016年披露的企業(yè)價(jià)值評(píng)估說明作為研究對(duì)象，從總樣本、不同價(jià)值區(qū)間下部分樣本兩個(gè)視角，利用蒙特卡羅模擬詳細(xì)分析各參數(shù)變動(dòng)對(duì)評(píng)估價(jià)值的影響程度及其影響程度與評(píng)估價(jià)值之間的關(guān)系，研究表明：在折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)中，市場期望報(bào)酬率的變動(dòng)對(duì)評(píng)估價(jià)值影響最大，且其影響程度與評(píng)估價(jià)值成反方向變動(dòng)。文章可為評(píng)估實(shí)務(wù)提供參考借鑒，提高評(píng)估效率，提升參數(shù)測算的準(zhǔn)確性及評(píng)估結(jié)果的公允性。

【關(guān)鍵詞】 蒙特卡羅模擬； 企業(yè)價(jià)值評(píng)估； 折現(xiàn)率； 敏感性分析

【中圖分類號(hào)】 F275 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937（2018）09-0009-04

一、引言

近年來，并購重組已成為我國經(jīng)濟(jì)生活領(lǐng)域的一個(gè)亮點(diǎn)，是推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的加速器[1]，越來越多的企業(yè)通過并購重組發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)、降低交易成本、實(shí)現(xiàn)行業(yè)整合、改善基本面、持續(xù)提高經(jīng)營能力[2-4]，從而增強(qiáng)市場競爭力[5]。同時(shí)，企業(yè)并購的核心是價(jià)值發(fā)現(xiàn)與價(jià)值創(chuàng)造[6]，企業(yè)價(jià)值評(píng)估可以提高并購重組交易定價(jià)的公允性[7-9]。上海證券交易所研究數(shù)據(jù)顯示，2015年1月至2017年5月，A股市場共計(jì)891家公司宣告重大資產(chǎn)重組，其中844項(xiàng)重組采用評(píng)估價(jià)值作為定價(jià)依據(jù)，占比高達(dá)95%。從最終定價(jià)結(jié)果看，在以評(píng)估價(jià)值作為定價(jià)依據(jù)的重組項(xiàng)目中，217項(xiàng)重組標(biāo)的最終交易價(jià)格直接以評(píng)估價(jià)值定價(jià)，占比達(dá)25.71%；30項(xiàng)重組標(biāo)的最終交易價(jià)格為評(píng)估價(jià)值的九折，占比3.55%；97項(xiàng)重組標(biāo)的最終交易價(jià)格為評(píng)估價(jià)值的1.1倍，占比11.49%，其余59.25%的重組項(xiàng)目標(biāo)的資產(chǎn)最終交易價(jià)格介于評(píng)估價(jià)值的九折到1.1倍之間[10]，發(fā)現(xiàn)標(biāo)的資產(chǎn)的評(píng)估價(jià)值可以在一定程度上左右并購重組的交易價(jià)格[11-12]。

在上市公司并購重組中，收益法逐漸成為企業(yè)價(jià)值評(píng)估的主流方法[13]，其在并購重組價(jià)值衡量中的地位不斷提升。運(yùn)用收益法評(píng)估企業(yè)價(jià)值時(shí)，折現(xiàn)率的測算一直是重點(diǎn)和難點(diǎn)，折現(xiàn)率的微小變動(dòng)將會(huì)引起企業(yè)價(jià)值的巨大變動(dòng)[14-16]。評(píng)估機(jī)構(gòu)對(duì)折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)的確定原則已基本達(dá)成一致，同一通用性參數(shù)具有較強(qiáng)的可比性與趨同性[17-18]，但折現(xiàn)率作為收益法評(píng)估中一個(gè)極其重要的參數(shù)，其數(shù)值的合理性將會(huì)在很大程度上影響評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性[13]。隨著敏感性分析研究的深入與廣泛應(yīng)用，敏感性分析逐漸被用于判斷投資項(xiàng)目中各種不確定因素對(duì)其經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響程度，從而預(yù)測項(xiàng)目能夠承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)范圍，為項(xiàng)目投資決策提供可靠的參考依據(jù)[19-20]。本文擬將敏感性分析方法從評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域引入企業(yè)價(jià)值評(píng)估中，通過運(yùn)用蒙特卡羅模擬對(duì)企業(yè)價(jià)值評(píng)估中折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，揭示各參數(shù)對(duì)評(píng)估價(jià)值的影響程度及各參數(shù)影響程度與評(píng)估價(jià)值之間的變動(dòng)關(guān)系，旨在建議評(píng)估師根據(jù)參數(shù)的敏感程度確定評(píng)估重點(diǎn)，如評(píng)估師應(yīng)著重考慮并精確估算敏感程度大的參數(shù)，而減少統(tǒng)一性參數(shù)的估算時(shí)間，這樣就可以大大提高評(píng)估效率，提升折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)測算結(jié)果與評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。

二、折現(xiàn)率敏感性分析模型與框架

（一）敏感性及其分析方法

敏感性可以表示為y=f（x1，x2，…，xn，）（xi為模型的第i個(gè)參數(shù)值），其原理為令每個(gè)參數(shù)在可能的取值范圍內(nèi)變動(dòng)，研究和預(yù)測這些參數(shù)的變動(dòng)對(duì)模型輸出值的影響程度。敏感性分析的核心目的是分析各模型參數(shù)的敏感性系數(shù)大小，在實(shí)際應(yīng)用中則重點(diǎn)考慮敏感性系數(shù)較大的參數(shù)，這樣就可以大大降低模型的復(fù)雜程度，減少數(shù)據(jù)分析處理的工作量，并且可以在很大程度上提高模型的精確度。

敏感性分析可以根據(jù)建模方法的不同分為有模型和無模型兩類。對(duì)于待解決的數(shù)據(jù)分析問題，如果清楚它的內(nèi)部機(jī)理，且能夠準(zhǔn)確地將模型表示為y=f（x），則可以直接在此模型基礎(chǔ)上進(jìn)行敏感性分析。在實(shí)際問題中，面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)，總是無法清楚地了解其內(nèi)部規(guī)律，無法進(jìn)行機(jī)理建模，早期的研究主要是借助統(tǒng)計(jì)知識(shí)來建立模型，如基于拉丁幾何取樣的多元回歸方法、傅里葉敏感性檢驗(yàn)法、方差分解法及利用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)法進(jìn)行敏感性分析的方法。隨著研究領(lǐng)域內(nèi)各種問題的出現(xiàn)，利用統(tǒng)計(jì)方法建模逐漸凸顯它的局限性，當(dāng)模型屬性太多或者結(jié)果與屬性之間是一種非線性關(guān)系時(shí)，統(tǒng)計(jì)方法處理結(jié)果的精度則達(dá)不到要求，所以采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來建立模型逐漸被應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型只需要知道輸入變量數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)，其自身能夠?qū)τ?xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，用大量簡單的人工神經(jīng)元模擬數(shù)據(jù)間的非線性關(guān)系，并能調(diào)節(jié)神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，以此建立能較好反映數(shù)據(jù)真實(shí)情況的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如Garson算法、隨機(jī)化檢驗(yàn)方法及MarkdownPad 2方法。

（二）敏感性分析模型

1.Pearson相關(guān)系數(shù)

基于Pearson的敏感性系數(shù)是建立在相關(guān)系數(shù)基礎(chǔ)上的求解方法，該方法首先需要根據(jù)數(shù)據(jù)建立多因素線性回歸模型，再利用公式計(jì)算出各不確定因素對(duì)指標(biāo)值的敏感性系數(shù)。

ρ=■

該方法只適用于指標(biāo)值與變量之間呈線性關(guān)系，如果指標(biāo)值與變量之間不是線性關(guān)系，則利用上述公式計(jì)算出來的敏感性系數(shù)會(huì)出現(xiàn)一定的誤差。

2.Spearman秩相關(guān)系數(shù)

由于基于Pearson的敏感性系數(shù)只適用于線性模型，因此提出適用于非線性模型的基于Spearman秩相關(guān)系數(shù)的敏感性系數(shù)計(jì)算方法。

ρ'=■

式中，ρ'表示Xi和Y的Spearman秩相關(guān)系數(shù)；X'■、Y'■表示Xi、Yi在排列后的數(shù)據(jù)排序，X'■、Y'■稱為變量Xi、Yi的秩次。ρ'的符號(hào)表示變量X、Y之間的聯(lián)系方向，其大小表示變量之間聯(lián)系的緊密程度。若變量X和Y之間具有嚴(yán)格單調(diào)遞增的關(guān)系時(shí)，ρ'=1，反之若變量X和Y之間具有嚴(yán)格單調(diào)遞減的關(guān)系時(shí)，ρ'=-1。

當(dāng)分別計(jì)算出影響因素X1，X2，…，Xn對(duì)指標(biāo)值Y的秩相關(guān)系數(shù)ρ1，ρ2，…，ρn后，Spearman秩相關(guān)系數(shù)ρ1，ρ2，…，ρn就是影響因素X1，X2，…，Xn對(duì)指標(biāo)值Y的的敏感性系數(shù)。

（三）折現(xiàn)率敏感性分析理論基礎(chǔ)

假設(shè)以高頓增長模型計(jì)算股東權(quán)益價(jià)值，設(shè)D1為預(yù)期的未來第一年度實(shí)體現(xiàn)金流，r為與實(shí)體現(xiàn)金流相匹配的折現(xiàn)率（r=WACC），則企業(yè)整體價(jià)值V為：

V0=■

企業(yè)整體價(jià)值是企業(yè)未來現(xiàn)金流量根據(jù)加權(quán)平均資本成本W(wǎng)ACC折現(xiàn)的結(jié)果，WACC為不含稅盾折現(xiàn)率，只要企業(yè)整體價(jià)值保持不變，則其不隨資本結(jié)構(gòu)的變化而變化。

WACC=■×Rd×（1-T）+■×Re

在WACC模型中，權(quán)益資本成本Re的確定具有一定的復(fù)雜性，其為無風(fēng)險(xiǎn)收益率、企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)程度系數(shù)（β系數(shù)）與市場平均風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率的乘積及企業(yè)特定風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)三者之和，計(jì)算公式為：

Re=Rf+β（Rm-Rf）+Rc

企業(yè)整體價(jià)值對(duì)折現(xiàn)率的敏感程度可以表示為：

ε=■=■×■=-■=-（1+■）

由于g≥0，r>g，故有ε≤-1。由于現(xiàn)有評(píng)估實(shí)務(wù)和理論研究僅考慮折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)的敏感性大小，并未考慮增長率g對(duì)評(píng)估價(jià)值的影響，所以本文以零增長模型來分析評(píng)估價(jià)值對(duì)折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)的敏感程度，即g=0，ε=-1，可知企業(yè)整體價(jià)值與折現(xiàn)率成反方向變化，折現(xiàn)率越大，企業(yè)整體價(jià)值越低。由于折現(xiàn)率對(duì)評(píng)估價(jià)值的敏感性系數(shù)為-1，則折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)的敏感性系數(shù)絕對(duì)值均應(yīng)小于1，即如果折現(xiàn)率的偏差幅度為1%，則評(píng)估價(jià)值偏差1%，但如果單個(gè)折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)的偏差幅度為1%，則評(píng)估價(jià)值的偏差幅度一定不會(huì)超過1%。

三、基于蒙特卡羅模擬的折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)敏感性分析

（一）蒙特卡羅模擬基本原理

蒙特卡羅模擬是以概率統(tǒng)計(jì)理論中的大數(shù)定律和中心極限定理為主要理論基礎(chǔ)，以隨機(jī)抽樣為主要手段來模擬真實(shí)情況的一種方法。該方法的基本原理是假定函數(shù)Z=f（x1，x2，…，xn），其中變量x1，x2，…，xn的概率分布已知，利用抽樣技術(shù)產(chǎn)生每一組隨機(jī)變量x1，x2，…，xn的隨機(jī)數(shù)值（xi1，xi2，…，xin），并將其代入函數(shù)模型得到函數(shù)值Z，按此步驟反復(fù)獨(dú)立抽樣N次，便可得到N個(gè)函數(shù)Zi（i=1，2，…，n），并得到函數(shù)的概率分布以及數(shù)學(xué)期望、方差等重要數(shù)學(xué)特征，評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)的概率分布隨模擬次數(shù)N的大小而變化，N越大，其分布越接近真實(shí)分布。

蒙特卡羅模擬可以直接模擬多個(gè)影響因素的不確定性，并能通過建立指標(biāo)值函數(shù)模型將不確定性對(duì)其影響程度用概率分布的形式表現(xiàn)出來，克服了敏感性分析方法在多因素變化情況下的缺陷，適用于求解多因素變化的敏感性分析問題。

（二）折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)的描述性統(tǒng)計(jì)

通過對(duì)滬深交易所2012—2016年披露的企業(yè)價(jià)值評(píng)估說明進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并剔除部分折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)缺失的樣本，本文以剩下的88個(gè)有效樣本中各參數(shù)的均值作為研究對(duì)象，在對(duì)折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用Crystal Ball軟件對(duì)各參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。

從表1可以看出，2015年的評(píng)估樣本數(shù)量為35個(gè)，占比達(dá)39.77%；2016年評(píng)估樣本的數(shù)量為28個(gè)，占比達(dá)31.82%；2014年的評(píng)估樣本數(shù)量為12個(gè)，占比達(dá)13.64%。從行業(yè)劃分來看，制造業(yè)的樣本數(shù)量最多，其數(shù)量為23個(gè)，占比26.14%；其次為信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，樣本數(shù)量為18個(gè)，占比20.45%；電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)供應(yīng)業(yè)樣本數(shù)量為13個(gè)，占比14.77%。

從表2可知，總樣本中評(píng)估價(jià)值（V）的最大值為1 707 000萬元，最小值為692.23萬元，均值為145 547.01萬元，最大值與最小值之間差異較大。資本結(jié)構(gòu)（D/E）的最小值為0（即企業(yè)無付息債務(wù)），最大值為2.3695，平均值為0.2619，且其標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明各企業(yè)間的資本結(jié)構(gòu)差異較大。公司特定風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的最大值為0.045，最小值為0，平均值為0.0239，說明各企業(yè)間的特定風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)差異較小。從各參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差來看，債務(wù)資本成本、所得稅稅率及無風(fēng)險(xiǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差均較小，說明這些參數(shù)的離散程度較小，均分布在其均值附近。

（三）不同區(qū)間折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)的敏感性分析

為探析各折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)對(duì)評(píng)估價(jià)值的影響程度及其與評(píng)估價(jià)值之間的關(guān)系，本文對(duì)88個(gè)有效樣本按評(píng)估價(jià)值進(jìn)行分段，分段結(jié)果表示評(píng)估價(jià)值在50 000萬元以下的樣本共38個(gè)，占比43.18%，評(píng)估價(jià)值的均值為24 921.98萬元；評(píng)估價(jià)值介于50 000—100 000萬元之間的樣本共19個(gè)，占比21.59%，其均值為73 343.04萬元；評(píng)估價(jià)值在100 000萬元以上的樣本共31個(gè)，占比35.23%，其均值為337 663.99萬元。具體分析結(jié)果如表3所示。

通過分析可知，在各價(jià)值區(qū)間中，市場期望報(bào)酬率的敏感性系數(shù)均最大，表明其對(duì)評(píng)估價(jià)值的影響程度最高。當(dāng)評(píng)估價(jià)值在50 000萬元以下時(shí)，市場期望報(bào)酬率（Rm）的敏感性系數(shù)為-0.80；評(píng)估價(jià)值位于50 000—100 000萬元之間時(shí)，市場期望報(bào)酬率（Rm）的敏感性系數(shù)為-0.76；評(píng)估價(jià)值在100 000萬元以上時(shí)，市場期望報(bào)酬率的敏感性系數(shù)為-0.74，可知市場期望報(bào)酬率的敏感性系數(shù)絕對(duì)值與評(píng)估價(jià)值成反方向變動(dòng)，即隨著評(píng)估價(jià)值的增加，市場期望報(bào)酬率的敏感性系數(shù)絕對(duì)值越來越小，表明其對(duì)評(píng)估價(jià)值的影響程度越來越弱。對(duì)于β系數(shù)而言，其對(duì)評(píng)估價(jià)值的影響程度僅次于市場期望報(bào)酬率。當(dāng)評(píng)估價(jià)值在50 000萬元以下時(shí)，β系數(shù)的敏感性系數(shù)為-0.50；評(píng)估價(jià)值位于50 000—100 000萬元之間時(shí)，β系數(shù)的敏感性系數(shù)為-0.57；評(píng)估價(jià)值在100 000萬元以上時(shí)，β系數(shù)的敏感性系數(shù)為-0.58，可見β系數(shù)的敏感性系數(shù)絕對(duì)值與評(píng)估價(jià)值成同方向變動(dòng)，即隨著評(píng)估價(jià)值的增加，其敏感性系數(shù)絕對(duì)值越來越大，表明其對(duì)評(píng)估價(jià)值的影響程度越來越強(qiáng)。對(duì)于其他相關(guān)參數(shù)，如企業(yè)特定風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)（Rc）、債務(wù)資本成本（Rd）、無風(fēng)險(xiǎn)收益率（Rf）和所得稅稅率（T），其敏感性系數(shù)絕對(duì)值與評(píng)估價(jià)值均成反方向變動(dòng)，即評(píng)估價(jià)值增加時(shí)，其敏感性系數(shù)絕對(duì)值逐漸減小，說明其對(duì)評(píng)估價(jià)值的影響程度逐漸減弱。

（四）折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)的總體敏感性分析

在對(duì)折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)的敏感性系數(shù)與評(píng)估價(jià)值之間的變動(dòng)關(guān)系進(jìn)行分析后，本文通過運(yùn)用蒙特卡羅模擬對(duì)總樣本中折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，揭示各參數(shù)變動(dòng)對(duì)評(píng)估價(jià)值的影響程度。假設(shè)各相關(guān)參數(shù)均增加1%，以評(píng)估價(jià)值的均值作為計(jì)算基數(shù)來說明各參數(shù)變動(dòng)對(duì)評(píng)估價(jià)值的相對(duì)影響和絕對(duì)影響（見表4）。

若各折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)發(fā)生相同幅度變動(dòng)，可以發(fā)現(xiàn)其對(duì)評(píng)估價(jià)值的影響方向和影響程度各不相同。模擬分析可知，市場期望報(bào)酬率、β系數(shù)、公司特定風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)及債務(wù)資本成本與評(píng)估價(jià)值負(fù)相關(guān)，其中市場期望報(bào)酬率的敏感性系數(shù)最大，其敏感性系數(shù)為-0.80，表明市場期望報(bào)酬率的變動(dòng)對(duì)評(píng)估價(jià)值影響最大，市場期望報(bào)酬率的較小變動(dòng)會(huì)引起評(píng)估價(jià)值較大程度的反方向變動(dòng)。若市場期望報(bào)酬率增加1%，則會(huì)引起評(píng)估價(jià)值相對(duì)減少0.8%，即評(píng)估價(jià)值減少1 164.38萬元。β系數(shù)的敏感性系數(shù)為-0.52，表明如果β系數(shù)增加1%，則評(píng)估價(jià)值相對(duì)減少0.52%，即減少756.84萬元。在其他負(fù)相關(guān)參數(shù)中，公司特定風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)敏感性系數(shù)為-0.15，債務(wù)資本成本敏感性系數(shù)為-0.12，其對(duì)評(píng)估價(jià)值的影響程度均低于市場期望報(bào)酬率和β系數(shù)。

資本結(jié)構(gòu)、所得稅稅率、無風(fēng)險(xiǎn)收益率與評(píng)估價(jià)值正相關(guān)，其中對(duì)評(píng)估價(jià)值影響最大的為資本結(jié)構(gòu)，其敏感性系數(shù)為0.12，表明如果資本結(jié)構(gòu)增加1%，則評(píng)估價(jià)值相對(duì)增加0.12%，即評(píng)估價(jià)值增加174.66萬元。所得稅稅率的敏感性系數(shù)為0.03，無風(fēng)險(xiǎn)收益率的敏感性系數(shù)為0.02，說明在評(píng)估價(jià)值正相關(guān)參數(shù)中，資本結(jié)構(gòu)的變動(dòng)對(duì)評(píng)估價(jià)值影響最大，而所得稅稅率和無風(fēng)險(xiǎn)收益率的變動(dòng)幾乎對(duì)評(píng)估結(jié)果沒有影響。

四、結(jié)語

在運(yùn)用收益法評(píng)估標(biāo)的資產(chǎn)時(shí)，折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)的選取和確定存在難以預(yù)測、難以確定的問題，且有些參數(shù)需要根據(jù)評(píng)估人員的主觀判斷來確定，所以評(píng)估結(jié)果是否準(zhǔn)確可靠，就需要評(píng)估人員準(zhǔn)確確定評(píng)估參數(shù)并對(duì)參數(shù)進(jìn)行一系列檢驗(yàn)。敏感性分析可以測算評(píng)估結(jié)果的邏輯性，確保評(píng)估人員對(duì)價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素有更加詳細(xì)的了解，使評(píng)估結(jié)果對(duì)信息使用者更具有參考價(jià)值。對(duì)折現(xiàn)率相關(guān)參數(shù)進(jìn)行敏感性分析主要是為了確定影響評(píng)估價(jià)值的關(guān)鍵參數(shù)，要求評(píng)估人員在實(shí)際操作過程中需要重視關(guān)鍵參數(shù)的確定，從而提高評(píng)估效率和評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。本文選取滬深交易所2012—2016年披露的企業(yè)價(jià)值評(píng)估說明作為研究對(duì)象，以零增長模型作為研究基礎(chǔ)，在不考慮增長率g對(duì)評(píng)估價(jià)值影響的情況下，通過研究后發(fā)現(xiàn)，評(píng)估價(jià)值對(duì)市場期望報(bào)酬率的敏感程度最高，但市場期望報(bào)酬率的敏感性系數(shù)絕對(duì)值與評(píng)估價(jià)值成反方向變動(dòng)，β系數(shù)的敏感性系數(shù)絕對(duì)值與評(píng)估價(jià)值成同方向變動(dòng)，即隨著評(píng)估價(jià)值的增加，其對(duì)市場期望報(bào)酬率的敏感程度越來越弱，而對(duì)β系數(shù)的敏感程度越來越強(qiáng)。

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