袁 杰，袁國軍

(皖西學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 六安 237012)

當(dāng)前，我國城市商業(yè)銀行的資本實(shí)力大幅增強(qiáng)，資產(chǎn)規(guī)模迅速提升，同時(shí)，城商行也在積極的借助資本市場力量尋求快速發(fā)展的機(jī)會(huì)。截至2017年底，我國7家國內(nèi)商業(yè)銀行已在A股上市。至2018年初，成都銀行也順利登上A股市場。

可以看出，我國城市商業(yè)銀行正在不斷成長，城商行將不斷涉及股改、股權(quán)轉(zhuǎn)讓、重組、IPO業(yè)務(wù)以及外資和民間資本進(jìn)入銀行業(yè)等事件。而合理的股權(quán)估值將成為這些資本活動(dòng)的順利開展的基礎(chǔ)。

由于銀行的特殊性，在進(jìn)行股權(quán)價(jià)值評估時(shí)選取的估值方法時(shí)，很難套用普通企業(yè)的價(jià)值評估方法。因此，對于銀行這種特殊的行業(yè)，在資產(chǎn)評估實(shí)務(wù)中選取普通企業(yè)的評估方法將造成較大的結(jié)果誤差。因此，我國已有很多學(xué)者對于商業(yè)銀行價(jià)值評估方法進(jìn)行了探究，費(fèi)亞群、李文卿運(yùn)用EVA折現(xiàn)方法計(jì)算銀行整體價(jià)值并與市場價(jià)值進(jìn)行對比研究[1]。李斌運(yùn)用收益法、成本法、市場法對商業(yè)銀行對并購中商業(yè)銀行的價(jià)值評估進(jìn)行探究[2]。洪志軍、譚躍、程錦將實(shí)物期權(quán)方法應(yīng)用在銀行并購價(jià)值評估中[3]。陳艷利、殷翠微從非上市城商行股權(quán)轉(zhuǎn)讓定價(jià)被高估狀況出發(fā)，研究市場法在非上市城商行中的可行性[4]?？梢钥闯?，城商行的資產(chǎn)評估或價(jià)值評估研究，我國學(xué)者大多是從兩個(gè)方向進(jìn)行研究：一是，對資產(chǎn)評估中各種估值方法在商業(yè)銀行價(jià)值評估方法的適用性進(jìn)行對比研究。二是，某種方法在城商行資產(chǎn)評估中的可行性。在現(xiàn)階段，根據(jù)查閱我國學(xué)者研究成果和已上市商業(yè)銀行公告中披露的資產(chǎn)評估報(bào)告及說明顯示，收益法在商業(yè)銀行價(jià)值評估中使用較多，也得到國內(nèi)學(xué)者一致認(rèn)可[5-7]。對于收益法，在商業(yè)銀行評估指導(dǎo)意見《資產(chǎn)評估專家指引第3號(hào)——金融企業(yè)收益法評估模型與參數(shù)確定》以及目前對商業(yè)銀行價(jià)值評估研究中，均提及了存款預(yù)測的必要性和重要性，但兩者均未提及如何對于存款量這一復(fù)雜的指標(biāo)的預(yù)測方法。而在近期的商業(yè)銀行資產(chǎn)評估說明與報(bào)告中，如2010年深圳發(fā)展銀行股份有限公司擬平安銀行股份有限公司整合項(xiàng)目評估報(bào)告，2015年南京棲霞建設(shè)股份有限公司收購河北銀行8.75%股權(quán)項(xiàng)目評估說明，2014年江蘇金智科技股份有限公司，擬轉(zhuǎn)讓所持有的江蘇銀行股份有限公司部分股權(quán)項(xiàng)目，2016年張家港銀行及杭州銀行首次公開發(fā)行股票招股說明書，也均未提及對于存款這一重要指標(biāo)的預(yù)測方法。存款預(yù)測的合理性是銀行整體評估值合理的前提條件，如何選擇合適的存款預(yù)測模型是現(xiàn)階段銀行資產(chǎn)評估實(shí)務(wù)中亟待解決的問題。

因此，對我國的城商行估價(jià)中的應(yīng)用進(jìn)行進(jìn)一步的研究，不但有助于完善我國城商行價(jià)值評估和價(jià)值管理理論體系，還有助于加強(qiáng)城商行管理者和資本投資者的決斷能力，在我國產(chǎn)評估行業(yè)不斷發(fā)展完善的今天，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

一、資產(chǎn)評估中存款預(yù)測方法與預(yù)測模型的選擇

城商行的吸收存款預(yù)測與其他經(jīng)濟(jì)預(yù)測一樣，首選需要對預(yù)測模型進(jìn)行選擇，這是城商行存款預(yù)測的核心，也是價(jià)值評估中最為關(guān)鍵的部分。對于商業(yè)銀行而言，經(jīng)濟(jì)因素、政治因素、法律因素以及政策因素等均會(huì)對存款造成不同的影響[8-9]，如何選擇合適的存款預(yù)測模型也是一項(xiàng)較為困難的工作。選擇一個(gè)合理的存款預(yù)測模型，不僅需要對預(yù)測模型的特點(diǎn)、類型進(jìn)行分析，還需要結(jié)合城商行評估的特殊性以及資產(chǎn)評估工作的具體情況，使得預(yù)測結(jié)果客觀、可行和準(zhǔn)確。

一般的經(jīng)濟(jì)預(yù)測可分為兩類：定性和定量分析。其中，定性研究主要方法有德爾菲法、判斷預(yù)測法、市場調(diào)查法、類推法等。定量研究方法主要運(yùn)用計(jì)量統(tǒng)計(jì)方法，對數(shù)據(jù)資料進(jìn)行分析，得到所需要的預(yù)測結(jié)果。預(yù)測模型還需結(jié)合計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)等理論方法?，F(xiàn)階段常用的預(yù)測模型主要有：線性回歸模型、移動(dòng)平均模型、趨勢外推模型、灰色模型、ARIMA模型、投入產(chǎn)出模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[10]。

表1 預(yù)測模型對比分析

數(shù)據(jù)來源：筆者整理

如前文所述，存款預(yù)測是一個(gè)復(fù)雜的問題，不僅需要考慮經(jīng)濟(jì)因素、政治因素、法律因素以及政策因素等，還需要考慮銀行所處區(qū)域以及銀行自身狀況。然而對于資產(chǎn)評估而言，運(yùn)用少量的數(shù)據(jù)，即可進(jìn)行準(zhǔn)確且期限較長的預(yù)測，將成為城商行存款預(yù)測模型的首選。

然而，灰色理論是基于小樣本和不良信息不確定性系統(tǒng)。以提取有價(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)進(jìn)化規(guī)律的正確模擬，并用少量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)定量預(yù)測[11]?？梢钥闯?，銀行存款的復(fù)雜與不確定性，以及資產(chǎn)評估中可能存在的樣本缺乏，信息缺乏等情況，也正是符合灰色模型的理論基礎(chǔ)。

因此本文考慮灰色模型中的EGM(1,1)、ODGM(1,1)、EDGM(1,1)、DGM(1,1)、Verhulst灰色模型對城商行的吸收存款數(shù)據(jù)進(jìn)行適用性及預(yù)測效果分析。

二、資產(chǎn)評估中存款預(yù)測模型構(gòu)建

由于存款量是等時(shí)等間距的，因此常用的單階單變量的預(yù)測模型有EGM(1，1)、ODGM(1,1)、EDGM(1,1)和DGM(1，1)模型等。

(一)GM(1,1)模型

根據(jù)歷年銀行存款量X(0)=x(0)(1),x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n)，X(1)為X(0)的1-AGO序列，則X(1)=x(1)(1),x(1)(2),x(1)(3),…x(1)(n)。而Z(1)=z(1)(2),z(1)(3),z(1)(4),…,z(1)(n)為X1的緊鄰均值生產(chǎn)序列。

其中

(二)ODGM(1,1)模型

(三)DGM(1,1)模型

DGM(1,1)模型是GM(1,1)模型的一種離散的形式，其建模的過程與GM(1,1)模型是基本類似的，只是DGM(1,1)的模型參數(shù)序列為β=[β1,β2]T,且矩陣B與矩陣Y變更為一下形式：

則β=(BTB)-1BTY。從而，DGM(1,1)模型為:

x(1)(k+1)=β1x(1)(k)+β2

(四)EDGM(1,1)模型

EDGM(1,1)模型是GM(1,1)模型的一種均值估計(jì)參數(shù)模型，是以x(0)(k)+az(1)(k)=b均值差分方程式的解當(dāng)做響應(yīng)式而得到的模型稱為均值差分的GM(1,1)模型。

(五)灰色Verhulst模型

灰色verhulst模型是依據(jù)生物演化繁殖、人口變化等特征對malthusian進(jìn)行整合，并入一個(gè)發(fā)展的限制項(xiàng)得到以下的verhulst模型[12-13]：

Verhulst模型首先根據(jù)原始符合樣本數(shù)據(jù)序列x(0)分別得到一階累加(1-AGO)新數(shù)據(jù)序列x(1)以及緊鄰均值生成序列Z(1)。建立灰色Verhulst模型微分方程為：

式中，a,b為參數(shù)項(xiàng)，其最小二乘估計(jì)為

A=[a,b]T=(BTB)-1BTY

式中

從而灰色Verhulst模型為：

x(0)(k+1)=x(1)(k+1)-x(1)(k)，(k=0,1…)

三、資產(chǎn)評估中存款預(yù)測模型的效果分析

(一)數(shù)據(jù)選取

選取銀行存款總量數(shù)據(jù)主要源于wind資訊搜集上市城市商業(yè)銀行2007—2016年年報(bào)，選取A股上市的城市商業(yè)銀行吸收存款數(shù)據(jù)。如表2。

表2 2007—2016年城商行吸收實(shí)際存款量 金額單位：人民幣萬元

數(shù)據(jù)來源：筆者整理

(二)模型適應(yīng)性分析

根據(jù)各銀行年報(bào)中吸收存款量得到2007—2016年各城商行吸收存款的原始數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色模型進(jìn)行模擬，其模擬值見表3—表5，由于篇幅所限，只列舉杭州銀行、上海銀行、寧波銀行。

表3 杭州銀行模擬值與實(shí)際值對比分析 金額單位：人民幣萬元

數(shù)據(jù)來源：筆者整理

表4 上海銀行模擬值與實(shí)際值對比分析 金額單位：人民幣萬元

數(shù)據(jù)來源：筆者整理

表5 寧波銀行模擬值與實(shí)際值對比分析 金額單位：人民幣萬元

數(shù)據(jù)來源：筆者整理

(三)模型精度分析

對上述模型進(jìn)行精度比較。主要為殘差、相對誤差、平均相對誤差、殘差平方和，其公式依次為：

在此次模型中，主要選擇相對誤差，平均相對誤差對模型的精度進(jìn)行比較。

7家城商行，EGM(1，1)、ODGM(1,1)、EDGM(1,1)、DGM(1，1)和Verhulst灰色模型的精度及誤差值統(tǒng)計(jì)，見表6。

根據(jù)表6，可知，對于我國城商行的吸收存款量而言，EGM(1，1)、ODGM(1,1)、EDGM(1,1)、DGM(1,1)和Verhulst灰色模型的預(yù)測精度從小到大依次為，Verhulst

表6 城商行相對誤差對比分析

數(shù)據(jù)來源：筆者整理

四、結(jié)論

本文通過分析現(xiàn)階段常用的經(jīng)濟(jì)預(yù)測模型，考慮到資產(chǎn)評估業(yè)務(wù)及銀行存款量的特殊性，建立EGM(1，1)、ODGM(1,1)、EDGM(1,1)、DGM(1，1)和Verhulst灰色模型，分別對杭州銀行、南京銀行、常熟銀行、北京銀行、上海銀行、寧波銀行、江陰銀行，2007—2016年年報(bào)所列吸收存款量進(jìn)行分析，得到如下結(jié)論：

1)銀行吸收存款預(yù)測的復(fù)雜性與不確定性，以及資產(chǎn)評估實(shí)務(wù)中，樣本缺乏，信息貧瘠，符合灰色模型的理論基礎(chǔ)。但由于多種灰色模型不同的特點(diǎn)，在預(yù)測時(shí)所得到的所得到的誤差精度檢驗(yàn)結(jié)果各不同，因此，進(jìn)一步解釋了在實(shí)際應(yīng)用模型時(shí)精度測試的重要性。

2)對于資產(chǎn)評估業(yè)務(wù)中城商行吸收存款預(yù)測而言，Verhulst模型穩(wěn)定性較差，灰色模型擬合精度排序?yàn)椋篤erhulst

3)在資產(chǎn)評估實(shí)務(wù)中，可以選取DGM模型，與城市商業(yè)銀行戰(zhàn)略規(guī)劃，以及銀行業(yè)監(jiān)管指標(biāo)相結(jié)合對銀行存款量進(jìn)行預(yù)測。