企业自由现金流的预测

来源:用户上传      作者: 董晓静　邹辉文

　　摘要：自由现金流量法作为主流价值评估方法之一，由于其方法上的诸多优势，散发着经久不衰的魅力。而自由现金流能够准确的预测是该方法运用的一个关键点。本文在前人研究的基础上，提出运用平滑技术或者移动平均技术对原有数据进行修正，之后再利用指教曲线模型进行预测。
　　关键词：企业价值　自由现金流　预测
　　
　　企业内在价值评估的问题由来都是金融界的一个热点与难点。国内外对于企业价值评估的研究已经有半个世纪了。形成了众多的估值理论，其中包括自由现金流方法。在运用自由现金流法时，如何预测自由现金流是个关键点。
　　笔者认为，将现金流量看成时间的函数，对现金流量进行预测的目的是为了估测某一时点上现金流量的数额，由于影响现金流量的因素包括很多随机因素，导致现金流量的规律性不明显，因此需要用到平滑技术或者移动平均技术对原有数据进行修正，之后再利用有关模型进行预测。
　　
　　一、现金流量及循环是企业价值的源泉
　　
　　从企业价值的内涵来讲，其应该是反映企业从产生到现在所积累的社会必要劳动时间的总和，足企业现有资源的价值与这些资源综合作用所产生的未来价值增值预期之和。企业价值是未来获利能力的反映，因此将各种资源变现，就是企业价值。
　　现金的循环周转并不断增值，使企业的一切活动得以进行并且得到价值增值。因此，现金流量是企业价值产生的源泉，企业只有在其现金净流量为正时，才能有效地保证企业各项经营活动的展开，才能为企业的扩大再生产提供资金，虽然由于扩大再生产或其它因素使得企业的现金净流量为负，但这终归只是暂时现象，最终仍然必须使得现金净流量为正，只有这样才能实现企业价值增值。
　　企业估值方法主要有：1．收益现值评估法；2．可比公司法；3．期权定价法；4多因素定价法。其中最主要、最成熟的方法就是收益现值评估方法。收益现值评估法分为股利折现模型、现金流折现模型以及剩余收益模型。由于我国大部分上市公司很少发放红利，因此股利折现模型对我国上市公司的价值评估并不适用。目前，由于自由现金流作为收付实现制核算得出的结果，不受财务会计政策调整的影响，是对企业经营状况的如实反映。同时，由于现金流量是企业价值产生的源泉。因此，利用现金流量进行企业价值评估，可以保证评估结果的科学性和真实性。基于上述理由，本文选用了企业自由现金流法来对企业价值进行计算。而运用自由现金流方法，最主要的是如何准确地计算及预测自由现金流。
　　
　　二、企业自由现金流估值方法
　　
　　(一)自由观全流的概念
　　企业自由现金流量(FCFF)即指扣除税收、必要的资本支出和营运资本增加后，能够支付给所有企业资本的供给者的现金流量。
　　自由现金流并不是在公司财务报表中直接披露的，只能通过财务报表的各种数据来计算出自由现金流。这里有两种计算方法：
　　1．用净利润来计算自由现金流
　　FCFF=OCF-CE-AWC
　　其中：运营现金流(OCF)=息税前收益(EBIT)-税收(T)+折旧(DEP)
　　资本支出(CE)=期末长期资产(LA)-(期初长期资产-折旧=当期长期资产的净增长额+折旧
　　营运资本E的投资(△WC)=期末营运资本-期初营运资本
　　又因为净利润(NI)=(EBIT-T)(1-t)，t为所得税税率
　　因此：FCFF=NI+DEP+T(1-t)-CE-△WC
　　2．用现金流量表计算自由现金流
　　现金流量表中的经营活动所产生的现金流量净额(CFO)可以看作是现金收付制下的净利润，它跟利润分配表上的净利润相比已经扣除了所有的非现金项目，因此CFO跟FCFF是很接近的，只要对它稍作调整就可以计算出FCFF：
　　FCFF=CFO-税率效应的值-固定资产投资额=CFO-Txt-CE
　　企业的价值根本在于未来自由现金流的情况，因此需要对自由现金流进行预测。
　　
　　(二)对企业自由现金流的预测
　　1常见的预测方法
　　目前常见的预测方法主要包括：定性预测法和定量预测法。定量预测法以时间序列预测法为主，包括：趋势曲线预测法、随机时间序列预测法、线性回归预测法、马尔柯夫预测法、灰色预测法、模糊预测法、层次分析预测法等。
　　(1)定性预测法
　　定性预测法是预测者根据掌握的实际情况、实践经验，对评估数据的性质、方向和程度做出判断。它在环境分析的基础上提出数量估计，需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简便可行。其具本包括类推预测法、市场法、德尔菲预测法和主观概率预测法。定性预测法的主要缺点在于预测的结果主要是依赖于预测者的经验和判断能力，容易受主观因素影响。
　　(2)时间序列预测法
　　时间序列预测法是建立在单方程回归模型基础之上的，将时间作为参数，建立反映预测值与时间的趋势模型，根据时间变化进行预测。时间序列预测法可以分为确定时序预测法和随机时序预测法。确定时序预测法是利用反映事物具有确定性的时间序列进行预测的方法，包括平均数法、指数平滑法、趋势外推法、季节指数预测法。随机时间序列预测法将预测对象随时间变化形成的序列看作是一个随机序列，是依赖于时间T的一族随机变量，代表模型是Box-Jenkins模型。该模型具体可以分为自--回归模型、滑动平均模型、以及自回归滑动平均模型。
　　2预测模型的选择
　　确定时序预测法。是根据时间与现金流量之间的联系推导出现金流量的变化规律和数值。这种建立在固定趋势之卜的现金流量预测模型，有其科学的方面，因为企业的发展是有连续性的，但在有些时候却忽视了外部因素对于企业的影响，忽视了现金流量呈现出的周期性波动。
　　随机时间序列预测模型中的自回归模型是依赖历史数据的波动周期来预测未来的波动周期，没有固定的增长模式进行束缚，因此可以认为是比较好的预测方法。但是它完全依赖历史数据，而忽视了环境等其他因素的影响，也不能完全适应预测的需要。而灰色预测、模糊预测等，各有其使用条件，对于现金流量的预测不是非常适用，因此不宜采用。将现金流量看成时间的函数。对现金流量进行预测的目的是为了估测某一时点上现金流量的数额，同时由于影响现金流量的因素包括很多随机因素，导致现金流量的规律性不明显，因此需要用到平滑技术或者移动平均技术对原有数据进行修正，之后再利用有关模型进行预测。
　　3建立预测模型的基础
　　现金流量变化是随机的，各种内外部环境的影响会引起现金流量脱离其内在规律而发生波动。建立预测模型的另一个目的就是要剔除这些随机因素，发现现金流量内在的运动规律。利用平滑移动或者指数平滑的方法，剔除各种随机因素的影响之后，可以认清现金流量运行的本质规律，即企业价值的真实源泉。
　　平滑移动技术最常用的手段是移动平均的方法，通过对N期的数值的移动平均，作为预测的终值，因此该模型又称为平滑

移动平均模型。
　　平滑移动平均模型如下：
　　y’t=(yt+yt-1+……+y 1～n+1)/n
　　其中y’t是平滑后的数据
　　
　　三、实证研究
　　　
　　我们选取在上海证券交易所上市的中海发展(600026)1999～2006年的企业自由现金流数据为例，根据上述方法对其未来的自由现金流进行预测。
　　
　　图像如下：
　　
　　X为原始数据曲线，Y为经过一次平均移动后所得的曲线，Z为经过二次平滑移动后所得的曲线。
　　可以看到，经过两次平滑移动后，企业自由现金流的曲线变的更为平滑。依据经过随机因素修正之后得到的数据，利用各种曲线模型就可以进行整体现金流量的预测。
　　根据图像我们可以考虑三个备选模型：
　　双曲线模型：y=a+b/x
　　对数曲线模型：y=B+b Inx
　　幂函数模型：y=axb
　　这三个模型都属于可线性化的模型，线性化的方法是采用变换函数。
　　双曲线：y=a+bx'x'=1/x
　　对数曲线：y=a+b x'，x'=Inx
　　幂函数曲线：y'-a'+bx'；y'=Iny，x'=ln a，a'=In a
　　
　　根据最终模拟的结果，本文选择了幂函数曲线模型，用E-VIEWS软件计算得出：R-squared：0937258,Durbin-Watsonstat：1.64087。说明用该模型来描述x与y的关系很好。
　　通过上面的这种预测方法，可以预测出各个企业的自由现金流。
　　当然，由于样本比较少，报表信息的真实性问题等，这些都将一定程度上影响了预测的准确性。
　　
　　四、结论
　　
　　对于企业价值评估方法的研究，理论界和实务界仍然在不断探索更好的价值评估方法。尽管如此，自由现金流量法作为主流价值评估方法之一，由于其方法上的诸多优势，使其散发着经久不衰的魅力。本文通过对自由现金流原始数据进行平滑移动使其能尽量消除随机因素，体现出发展的趋势，当然，本文也存在诸多局限性。例如在对中海发展自由现金流的预测中，由于样本较少，根据平滑法得到的调整数据建立的模型必定有其局限性，影响计算的准确性。鉴于此，本文认为，欲更为准确的预测自由现金流，必须得到更多的样本值。

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