AL123 人文社科会员免费专区文学 2023-07-19

公司金融（原书第12版·基础篇）_【英】理查德A.布雷利【美】斯图尔特C.迈尔斯；弗兰克林·艾伦_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书（无页码）_【英】理查德A.布雷利【美】斯图尔特C.迈尔斯；弗兰克林·艾伦

内容节选

10.2敏感性分析不确定性意味着可能发生的事情比将要发生的多。任何时候，当你面对现金流预测时，你都应该尽力发现可能发生的其他情况。设想你是日本大阪的Otobai公司的财务主管（treasurer），正在考虑生产一种在城市中使用的小型电动摩托车。你手下的工作人员准备好了现金流预测，如表10-1所示。资本机会成本为10%时，NPV为正，看起来是值得投资的。表10-1 Otobai小型电动摩托车行项目的基本现金流预测（单位：10亿日元）假设：1.投资按照10年直线折旧；2.所得税税率为50%。决策之前，你想深入研究一下这些预测值，识别决定项目成功与否的关键变量。市场部门是这样估计销售收入的：销售量=新产品的市场份额×小型摩托车的市场规模=0.1×100万辆=100000辆销售收入=销售量×单位价格=100000×375000=37.5（单位：10亿日元）生产部门预计，单位可变成本为300000日元，每年预计销售100000辆，总可变成本就是300亿日元。固定成本每年为30亿日元。初始投资可以按照10年期直线折旧，利润按照50%纳税。这些看起来都很重要，需要了解，但要小心不明确的变量。也许有专利问题，也许需要投资更多给电动摩托车充电的服务站。最危险的通常是那些未知的未知变量，科学家称之为“未知未知数（unk-unks）”。找不到“未知未知数”（毫无疑问，以后将找到），要进行关于市场规模、市场份额等变量的敏感性分析（sensitivity analysis）。要进行敏感性分析，需要市场部门和生产部门的工作人员给出基础变量的乐观和悲观估计，如表10-2左边的几列所示。这些变量每次只有一个发生变化，从基本情况变为乐观或者悲观，这时对项目净现值的影响，列在表10-2右边。项目看起来绝不是确定的事情。最危险的变量是市场份额和单位可变成本。如果市场份额只有0.04（其他变量都保持预期值），项目的NPV就是-104.0亿日元。如果单位可变成本为360000日元（其他变量都保持预期值），项目的NPV就是-150亿日元。表10-2 对小型电动摩托车项目进行敏感性分析：依次将每个变量设定为最悲观或者最乐观的情况，计算项目的NPV 时髦的咨询顾问们有时会利用图10-1所示的龙卷风图形，图10-1 小型电动摩托车项目的龙卷风图来说明敏感性分析的结果。图10-1龙卷风顶部的条形，表示由于可变成本的不确定性导致的项目NPV的范围。龙卷风基座部分的条形，反映了市场规模的不确定性对NPV比较温和的影响。 10.2.1 信息的价值现在你就能够考虑，在公司放弃这个150亿日元投资之前，是否能够解决某些不确定性。假如单位可变成本的悲观预测值部分反映了生产部门的担心：特殊的机器无法按照设计的那样正常工作，不得不用其他方法来操作，单位成本因此增加20000日元。这个担心发生的几率只有十分之一，但是如果真的发生了，增加的20000日元单位成本将使税后现金流减少：销售量×单位成本增加值×（1-所得税税率）=100000×20000×0.50=1（单位：10亿日元）项目NPV将减少：这就使小型电动摩托车项目NPV减少为34.3-61.4=-27.1亿日元。电动摩托车的设计发生一个相对很小的变化，就有可能不再需要新机器了。或者，也许花费10百万日元提前测试一下机器，就会发现是否能正常运行，就会解决问题。投资1000万日元，可以避免10%的概率会发生的61.4亿日元的NPV损失，其实是赚了-10+0.10×6140=+604百万日元。另一方面，市场规模方面的额外信息的价值就很小。因为即使在市场规模的悲观预期下，项目也是可接受的，即使你错误估计了这个变量，也不太可能遇到麻烦。 10.2.2 敏感性分析的限制敏感性分析可以归纳为，用关键项目变量表达现金流，然后计算这些变量的错误估计的后果。敏感性分析使管理者确定基础变量，指出最有用的额外信息在哪里，并帮助找出不合适的预测。如果你怀疑的话，做一些简单实验。要修你家洗碗机的人说出洗碗机至少正常工作一年的概率具体数字。或者你自己构造下周接到的电话次数的主观概率分布。这很容易，试一下。记住我们之前说过的，人们倾向于低估预测的可能误差。敏感性分析的一个缺陷是，总是给出一些模糊的结果。例如，乐观或者悲观的确切意思到底是什么？市场部门对这些字眼的理解方式可能跟生产部门不同。10年以后，经历了几百个项目，事后来看，市场部门认为的悲观情况是生产部门的两倍，但是10年后可能发现的东西对现在毫无帮助。当然，你可以指出来，当采用“悲观”和“乐观”这样的字眼的时候，你的意思是只有10%的可能性实际值比悲观值差或者比乐观值好。但是，提取出预测者对可能结果的真实概率的想法，远非一件容易之事。敏感性分析的另一个问题是，基础变量有......