公司并购财务决策基于随机资产配置理论的分析框架(共9页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上公司并购财务决策基于随机资产配置理论的分析框架胡挺胡挺，男，1977年，汉族，江西永新人，博士，广东工业大学管理学院讲师，研究方向：金融投资、公司财务；本文获得国家自然科学基金资助（编号：），博士启动基金项目资助（编号：） 刘娥平 刘娥平，女，1963年，汉族，湖南永兴人，中山大学管理学院金融投资中心主任，教授、博士生导师。（1广东工业大学管理学院 广州 )(2中山大学管理学院 广州 ）摘 要: 财务规划恰恰是公司并购成功的关键要素，以往并购博弈模型未能把财务规划纳入决策模型。本文探索性构建基于随机资产配置模型的分析框架，把财务决策纳入并购决策模型中，并构建了公司在债

2、务约束条件下并购财务决策模型，更能准确刻画出现实中公司并购过程中至关重要的财务规划问题。算例验证模拟退火算法在并购财务决策模型中求解表现优异，提供符合实际并购决策提供新路径。关键词: 公司并购；财务决策； 随机资产配置；模拟退火Company Merger and Acquisition Finance Decision-makingBased on Stochastic Property Disposition Theory Analysis FrameHU Ting Liu Eping (Management School of Guangdong University of Techno

3、logy, Guangzhou , China) （Management School of Sun Yat-sen University Guangzhou , China)Abstract: The financial plan is the key factor for the company successful M&As. The former M&A gambling model research has not been able to integrate the financial plan into the decision model. This article integ

4、rates financial decision-making into the M & A decision-making model based on the stochastic property disposition theory analysis frame. In addition, it has constructed the financial decision-making model of M&A under the constraints of the companys debt. It can characterize the essential financial

5、planning of the reality of in the process of M&A more accurately.Numerical example proved that simulated annealing algorithm in mergers and acquisitions in financial decision-making model show outstanding performance. It provides a realistic new path. ForM&A financial decision.KeyWords: company M&A;

6、 financial decision-making; stochastic property disposition；simulated annealing1 引言 财务决策是公司并购过程一个紧迫的现实问题，中国铝并购澳洲力拓事件过程融资决策以及最终失利浮现的亏损无不体现了财务决策在公司并购过程中的至关重要性。Mulvey（1999,2000,2004,2005）1-4在财务规划领域做出大量的基础性理论研究，提出了适合各种财务规划问题的多阶段随机优化模型的总体框架。Zhao(2001) 5的多期随机规划模型考虑了资产配置的交易费用和下方风险的控制，能够动态地管理长期投资组合；Puelz(20

7、02) 6对原有的模型进行改进，提出一个随机收敛的投资组合选择模型框架，该模型能够将现实假设下的不确定性系统地结合起来。Maclean（1999，2004,2005）7-9分别在连续时间和离散时间下解决证券协调的动态优化问题，投资者在每个阶段选择可能的风险资产，使得逐期的财富最大化。Barro等10 (2005)将随机规划和最优控制方法结合起来，解决带有非线性、风险厌恶的效用函数动态投资组合问题。资产负债管理衡量了各种投资策略的风险和收益问题，多期的随机规划提出了适合不同投资者需要的、金融规划的理想模型，并已经应用到各种金融机构决策中。这些模型中目标函数、约束条件以及情景生成的方法是否适合我国

8、资本市场的实际情况依然值得商榷。我国学者在Mulvey的框架下做了大量的研究,国内学者运用多阶段资产负债管理模型在投资基金、资产负债管理、养老基金中的应用（吉小东,2006;金秀，黄小原，2007）。11-12姚京，李仲飞（2004）13构建了基于VaR的金融资产配置模型；金秀，李冰冰，黄小原（2009）14并进一步扩展到多阶段金融投资决策情景生成问题。根据国内外学者研究成果可知，多阶段随机优化进行资产负债管理，可以提高金融运作和风险管理的水平，通过适当持有资产与负债组合使得各种风险最小，满足公司预期目标，很少学者应用该理论拓展到公司并购决策中。它最大的优点就是能够把所有的财务决策问题看作一个

9、统一的整体，整合了投资策略、负债策略和储蓄策略，这也就为随机资产配置理论为公司并购的财务决策提供了应用空间。公司并购决策一个核心问题就是规划好整个并购过程中不同阶段的财务决策，如何构建模型，从数量化研究这一问题，是公司并购的一个重要理论问题。以往学者研究公司并购决策模式大都从信息不对称情况下，构建并购相关者的博弈模型做了大量工作。张宗新、季雷（2003）15构建公司购并利益相关者的利益均衡模型，分析了基于公司购并动因的风险溢价套利行为。陈珠明 (2005) 16构建了随机市场下公司并购的动态模型及其在产权转让中应用。国内学者以成本收益分析为主线，构建公司并购决策的数理模型，一致认为并购行为是公

10、司基于自身利益基础上的一种博弈均衡（吕竺笙，2005）17。陈珠明和杨李华（2009）18通过实物期权博弈论等理论和方法，研究了信息完全条件下有负债企业兼并的均衡价格和最优时机，他们考虑到了有负债的财务规划，但只是揭示了“好企业”增资扩股的均衡条件和最优时机。这些博弈模型虽然能够一定程度刻画出并购相关者的最优策略问题，然而这些模型并把公司并购过程中财务规划这一实质问题纳入分析框架，而财务规划恰恰是公司并购成功的关键要素。本文探索性地研究基于随机资产配置模型的分析框架来分析公司并购财务决策问题，以其能够刻画公司并购过程中财务规划问题。2 随机资产分配模型应用评价随机规划模型是建立在情景生成基础上

11、，通过在计划期每一个阶段每一个状态上改变各类资产比例，来寻找使目标函数最大的资产配置策略。本文界定,资产运作过程的离散时间；,资产投资种类；=1表示现金资金流，表示股票，债券等衍生证券现金流；,投资者面临的状态空间，即市场状况参数不确定情况下，投资者面临的不同财务风险情况；用表示未来不确定性的情景集。情景是通过连续节点的路径。， （1）， （2） （3） （4） （5） （6）：最初时刻的财富；：在时间内，状态条件下，资金流平衡后资产的独立资金数量；：在时间内，状态条件下，资金流平衡前资产的非独立资金数量；：资产在时间，状态条件下资产购买数量；：在时间内，状态条件下，资产出售数量；：在时间时，

12、状态条件下，公司的总财富数量；：资产在时间，状态条件下借款数量；：资产在时间，状态条件下资产回报率；：资产，在时间内的交易费用比例；：在时间内，状态条件下的借款比率。公式（1）刻画了现金资金流之外所有资产均衡的动态过程；公式（2）刻画了在现金流状态下，资产均衡前后的购买、销售、借款等资金流动情况；公式（3）内涵资产数量与是线性的，同时刻画了均衡前后的收益关系；公式（4）显示，在所有状态,下，资金相同，时间相同，则资产数量相等；公式（5）表明初始时刻所有资产之和等于初始时刻财富；公式（6）表明时刻所有资产之和等于该时刻的财富。从上述模型刻画了公司在资本运营过程各种参数不确定情况下，如何采用资产负

13、债决策控制公司的财务风险。3 理想状态下的公司并购财务决策模型3.1 随机资产配置模型的改进下面将前面提到的随机资产配置模型进行改进，具体改进方法和过程如下： 设市场完全有效情况下，公司投资于种不同资产，,资产投资种类， 本文界定=1表示现金资金流，表示股票，债券等衍生证券现金流，,资产运作过程的离散时间。将随机资产配置模型中参数的随机性修正为整个方程的不确定性扰动，引入外生性输入变量，外生输入参数，通过改进后，模型中不单参数本身具有不确定系统过程。改进后的公司并购决策模型满足系统状态空间方程的形式。 扩展随机资产配置方程控制变量的数量经济涵义，即将资产购买扩展到公司并购领域。当满足，表明公司

14、进行并购对方资产；当，则表明公司出售资产，当，则表明没有资产并购或者出售等活动。模型改进后，可以建立一个公司并购财务决策模型方程，即， （7） （8） 改进后的方程公式（7）刻画了现金资金流条件下，资产收益、出售数量、购买数量的衍生资金流动态过程；方程式（8）刻画除现金流之外，包括公司并购过程的资产动态过程。 状态向量：投资资产主体，在时刻的资金数量；控制变量：资产主体，在时刻出售数量；控制变量：资产主体，在时刻购买数量；控制变量：在时刻借款数量；，是收益率；：交易费用比率；：在时刻借款比率；：外部不确定性扰动信号；：外部输入参数；不失一般性，设属于范数的有界信号。 引入总资产财富变量，资产并

15、购、出售变现因子向量；资产出售变现因子向量；借款变现因子；引入外生输入变量和参数，则可以建立公司并购过程的财富方程： （9） 方程式（7），方程式（8）是公司并购决策模型的不规则方程；方程式（9）是观测方程。 向量，；整理方程(7),(8)可得： （12） （13）上述资产并购系统方程中，为维状态向量。是2n+1维的控制向量；为不确定性的n维外部输入向量，为观测标量；是矩阵，是阶矩阵，是矩阵，是n维行向量；是维行向量，是维行向量。上述刻画了公司并购问题为一个外部不确定性扰动的离散时变系统，模型中七类参数中，有四类参数是时变的，即收益率，交易费用比率，借款率，外部不确定性扰动输入信号，外部输入参

16、数。3.2 公司并购财务风险控制策略 进一步借助于控制的方法来对公司并购过程财务风险进行分析，设,分别为时刻期望资产变量和期望总财富变量。 （14）， （15），分别表示时刻期望资产出售量，资产收购量和借款量 （16） （17），分别为时刻资产和财富的标称变量，方程分别为其标称方程。公司并购过程中，由于不确定性因素的影响，使得各时刻资产财富结余偏离期望值，即面临财务风险。抑制并购过程中财务风险控制问题就是通过适当的选取控制策略使并购过程资产结余与期望值的偏差抑制在一定范围之内。，且由式（12），式（13），式（16），式（17）可得： （18） （19）定义如下二次函数作为风险的量化指标： （

17、20）其中，为常数，为阶加权阵，表明并购过程资产交易频繁度的限制。可见，越小，并购过程中财务风险越小。控制的目的是求反馈控制策略（资产出售、收购量和借款量），使性能指标（20）最小，即求反馈控制器，使得。但是由于系统不确定性扰动的影响，式（20）很难得到最小值的解析解，为此考虑控制策略满足： （21）为常数项，表示风险抑制水平，越小，则表示风险越小。我们可以通过反复递减试探求次优解的过程，求得最优控制器的逼近解，即。 目标函数的经济含义是：公司并购过程中选择决策变量使得平均财富最大，并购过程中财务风险最小。考虑由(18)式，(19)式描述的被控系统，最优控制的基本思想是:对属于范数有界集的干扰

18、信号，设计一个控制器，使得闭环系统内部稳定且干扰到输出传递函数的范数最小。由于传递函数的范数描述了有限输入能量到输出能量的最大增益。因此，当传递函数的范数最小时，就可使干扰输入到期望输出的最大影响降低到最低程度。从另一个角度讲，也就是要求控制输入，使闭环系统内部稳定且满足式(21)的为最小，其中又称扰动衰减水平。公司并购过程中的财务风险是由于外部不确定干扰所致，公司并购控制问题研究的就是如何在并购过程确保总财富能有效地规避或抑制外部扰动因素影响，按照预期目标增值，即并购财务风险最小，公司并购状况最好，即为最优控制的数理经济含义。4 债务约束条件下的并购财务决策模型：模型的一个扩展现将理想状态下

19、公司并购决策模型进一步改进，在现金流动态方程中增加决策变量债务现金流和相应的参数债务率；在公司并购过程中增加资金约束和借款、债务约束。这些变量的引入使得原有的模型更加适应公司实际财务情况，更加具有现实意义。综合考虑前文分析的模型，本文提出一个资金债务约束条件下的公司并购决策模型： ， （22）， （23） ， （24） （25）改进的方程式（22）刻画了除现金流之外的公司并购过程中资产动态过程，方程式（23）刻画了现金流条件下，包括公司并购过程中，不良公司债务收购情况在内的资产动态过程，方程式（23）相比公式（7）式中增加了一个新的决策变量，即债务变量，同时也增加了一个新的参数，即债务率。 公

20、司的资金约束和借款、债务约束可用下面公式表示： （26） （27）不等式（26）中，给定参数，是公司并购或者出售资金量的上下线，均大于零。改不等式刻画了并购出售资金总和不超过主导公司的资金量。不等式（27）中，给定参数是在时间条件下，借款和债务最大承受量，该不等式内涵借款和债务不超过公司的资金总承受量。其中内含假定b, c, d均大于零。改进后的并购决策模型（22）（25）式。其中，（22）式，（23）式是资产的动态方程；（24）式，（25）式是资产财富等式约束；（26）式，（27）式是资金、借款、债务不等式约束。公司并购决策模型中，包含六个变量，七个参数。 采用二次函数来量化公司并购过程财务

21、风险，重新定义目标函数。公司并购决策采用如下目标函数： （28） （29） （30）目标函数中，参数是权重系数，；参数是情景生成的概率，满足。目标函数是由均值、方差函数组成，其表述如（29）式，（30）式。最优决策过程就是如何选择决策变量，进行并购过程使得平均财务最大，并购过程财务风险最小，即满足：并购决策过程是如何满足（26）式，（27）式的决策变量，进行并购，使得平均财富最大，并购过程财务风险最小。并购决策问题（22）式（27）的最优解不存在解析形式，本文将采用优化方法求解。 综合可知，公司并购决策过程是一个随机的时变系统，因为模型中7个参数中有4个参数是随机的，即：收益率，交易费用比率，

22、借款率，债务率。公司总资产量，债务承受量是时变的,给定参数。5 算例下面运用控制领域中的模拟退火算法，对改进后的并购财务决策模型的求解进行探讨。先考察公司并购模型中所有随机时变参数的产生步骤了解其情景产生过程。简化的情景产生过程:（模型参数）（常数）（高斯白噪音）.上述情景产生过程中，分别,，中角标系数各参数表述如下：；，其中，均为随机时变参数，是均值为0，方差为的正态分布。公司总资金量，与债务承受量仅为时变参数。采用模拟退火方法步骤如下: 第1步:确定公司并购所有处理公司并购优化问题。问题的6类决策变量的初始状态，即:以及模拟退火初始温度T=T0。第2步：对于公司并购问题，任取满足（26）式

23、，（27）式的公司并购变量，借款变量，债务变量；再选，利用方程（22）式，（23）式，计算，确定新的状态，并计算目标函数差值；第3步：产生均匀分布随机数，如果,则，否则状态不变；第4步：如果未达到退火温度的热平衡条件，转步2：否则，继续下一步：第5步：确定新的退火衰减温度，,为衰减温度:第6步：如果不满足停止判据，转步2；否则，停止计算，输出最终结果：利用该算法，进行下面的数值仿真实验。考虑某公司并购决策问题，公司并购变量,进行如下选择,情景确定为10种情况，=1为经营最好，=2为经营良好，逐次经营情况递降，=10为经营很不好。同前面一样，投资I确定为2种情况，=1为现金投资，=2为证券融资。

24、时间k为12个时间间隔; ；公司并购初始时刻财富=100亿元。公司并购中企业总资金量和债务承受量分别为:，（亿元）公司并购的资产收益率，交易费用比率，借款率，债务率,均由上述情景产生器分别给出。 目标函数中均值和方差的参数。公司并购的概率为。在上述公司并购参数条件下，应用模拟退火方法.算法中退火初始温度T0=2500，热平衡条件T=10。退火衰减系数。最后计算的主要结果为图1，图2所示。目标函数最后为111.2其中E=235.2 ; Var=10.5图1 平衡资产情况图2 平衡资产情况从图1中可以看到，按照上面的决策进行公司并购，第一种资产在某种确定的情景下下随着运营时间的增加而不断的增加；而

25、在某一特定时间下，随着公司经营状况的好转，资产得到了增值。证实该方法适用于现金流条件下公司并购问题。从图2说明在负债情况下同样成立。计算结果表明模拟退火算法是应用在并购财务决策中非常优异的算法，模拟退火算法用于求解公司并购决策问题，可以使资产随着时间和经营状况的改变得到增值。根据模拟退火算法产生的并购决策变量不但考虑了随机参数的影响，而且还考虑了公司负债对并购决策系统造成的影响，更加符合实际并购决策的需要，为解决公司并购决策问题提供了一条新的途径。6结论本文对公司并购财务决策问题开辟了新的途径，扩展了Mulvey随机资产配置模型，为公司并购财务决策问题提出了新的模型，新的控制参数引入使得公司并

26、购财务决策模型更加符合现实经济过程，对于公司并购过程中财务决策数量化处理提供了理论基础。在构建新模型的基础上，运用模拟退火算法在并购财务决策模型进行算例求解，算例结果证实并购财务决策符合现实经济生活及其可操作性。由于我国公司并购的大量涌现以及并购财务决策问题在我国还处于起步阶段，随着我国公司并购的深化特别是并购财务决策重要性日益凸显，该模型在我国具有广泛的应用前景。需要指出的是，本文构建的模型虽然提出了反映公司并购财务决策的主要影响参数及相应算法，但在公司并购的实际运作中，公司面临的可能不单是上述因素，还会受到其他不确定因素的影响，如何放宽这些假设，更加全面地建立公司并购财务决策模型，有待进一

27、步的研究。参考文献1Mulvey J M,Madsen C，Morin F. Linking Strategic and Tactical Planning Systems for Asset and Liability ManagementJ.Annals of Operations Research,1999,85：249-2662Mulvey, J., Gould, G., Morgan, C., 2000. An asset and liability management system for Towers Perrin Tillinghast. Interfaces 30, 96-

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31、004,28(5):937-9549MacLean L C, Ziemba WT, Li Y M. Time to wealth goals in capital accumulationJ. Quantitative Finance,2005 (4):34335510Barro D., Canestrelli E. Dynamic portfolio optimization: time decomposition using the maximum principle with a scenario approach J. European Journal of Operational R

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33、及在企业产权定价中的应用J.数量经济技术研究,2005（7）:53-6617吕竺笙.企业并购中的利益博弈与协调D. 复旦大学博士论文,200518陈珠明,杨李华.基于实物期权的企业兼并行为分析J.中国管理科学,2005（7）:29-35作者简介： 胡挺，男，1977年，江西永新人，先后获于天津大学工学学士，中山大学经济学硕士、金融学博士，现任广东工业大学管理学院讲师，先后在求索、经济管理、财经科学等核心刊物发表文章20余篇，参与国家自然基金、国家社科基金，省自然基金项目和博士启动基金多项。研究领域：公司并购、金融投资通信地址：广东省广州市天河区燕岭路390号燕东大厦A座1302房， 邮编：邮编： 联系人：胡 挺联系电话：020-；手机：; 邮箱： ; ;刘娥平，女，1963年，湖南永兴人，中山大学管理学院金融投资中心主任，教授、博士生导师，研究领域：公司财务，金融投资emial:mnslep电话：专心-专注-专业