不良资产包估值难点分析和评估方法比较

由于金融不良资产市场的复杂化，资产评估公司采用的金融不良资产评估方法仍然有很多方面的欠缺。不同不良资产的价值决定差别较大，对不良资产采取统一的评估和定价方法不仅不科学，而且根本不具备可操作性。不良资产的定价研究自2004年开始慢慢开始兴起，各种各样的方法和计算模型被提出。对于包内含大量单项资产且在该地区有过大量不良资产已完成处置的前提下，会考虑使用回归分析法建立经验方程来减少工作量。但该情况仍为极个别现象，究其原因，主要是因为不良资产包的评估中有难点和方法不能够有效克服。

不良资产包的评估中的三大难点

（1）不良资产包内资产可获得信息量小，信息质量差对比与单项不良资产，资产管理公司打包收购的不良资产包往往不能获得充足的评估所需信息，即使经过尽职调查人员的调查，也仍旧存在评估中的客观依据还很不充分的情况。

（2）不良资产包内资产数量浮动较大资产管理公司从银行收购的不良资产包有大有小，多的可达几百上千个单项资产，而少的可能只有两到三项，这种包内资产数量的浮动使得很多需要借助数据量来使包内每个单项资产产生的误差相互抵消的估值方法不能适用于所有情况。

（3）不良资产市场不成熟，历史数据中存在不可靠数据由于第一个难点的关系，所以对不良资产包的估值往往不能只依靠包内可获得的信息，通常还需要搜集市场中已经完成处置的不良资产的历史数据来辅助建立估值模型。但实际上由于我国的不良资产处置市场参与度较低，且包含很多所谓的内部交易，以及参与资产处置的双方都不能准确评估待估资产的价值。致使实际的成交价格往往低于债权的实际价值，所以若使用这样的历史数据来辅助建立经验方程或者计算平均回收率往往会低估不良资产的价值，使得评估结果的精确性大打折扣。

金融不良资产评估的主要方法

（一）假设清算法

假设清算法是金融不良资产评估中，使用最广泛的方法，是在假设对债务人或债务责任关联方进行破产清算偿债的情况下对债权可能受偿程度进行分析的方法。与债务有关的企业或相关的责任关联方（可以获得最近财务状况和其他的基本信息，而且通过合理可信的财务数据分析）。

（二）现金流偿债法

与债务有关的企业或相关的责任关联方（可以获得最近财务状况和其他的基本信息，而且通过合理可信的财务数据分析的）。

（三）信用评价法

与债务有关的企业或相关的责任关联方（可以获得最近财务状况和其他的基本信息，而且通过合理可信的财务数据分析的）。

（四）回归分析法

在一个地区、或一个行业的不良资产进行整体打包处置过程中，如果将包中每一项不良资产进行逐户详评，既效率低下也不经济，同时在估值过程中也会遇到很多困难。其主要原因是我国的不良资产中除了部分含有物权担保的债权外，还存在纯粹的信用债权,而信用债权又存在很难获取关于债务人的偿债能力信息，不能通过这些信息对其偿债能力做出客观的判断，因此只能依靠估值从业人员的经验和主观判断来确定该待估资产的最低价格。

（五）期权定价模型

现有估值方法存在的问题：(1)对于复杂资产估值精度较差(2)估值方法的理论性过强，实践中难以应用(3)对外部信息要求严苛(4)估值方法有背经济效率原则

（来源：不良资产学堂）