大量機械評估方法

1、批量評估法在大量設備價值評估應用中的精確性實證分析一、問題的提出在對機器設備價值評估過程中，一般采用逐臺評估的方式確委估設備的評估值，這樣做的理由很充分：只有保證納入評估范圍的每臺設備評估值的準確性，才能保證委估設備評估總值的準確性。這樣的做法在對單項設備或少量設備的評估中是可行的，但在對大量設備的評估中，對于設備評估人員來講往往是費時費力，甚至短期內無法完成，從而延長評估周期。如何在保證評估總值相對準確的前提下，提高設備評估效率，批量評估法給我們提出了一種新的思路。批量評估是采用現(xiàn)代統(tǒng)計、數(shù)理統(tǒng)計等技術對資產(chǎn)進行評估的一種新的評估方法，國外興起于20世紀70年代。本文將批量評估法的基本理論應

2、用到大量設備評估中，通過抽樣評估來估算設備評估總值，并將估算值與實際值進行了比較，從而驗證批量評估法在大量設備評估中的準確性和可行性。二、基本思路用成本法進行設備評估時需要確定兩個主要參數(shù)，一個是評估原值即重置價值，另一個是成新率。如果將委估設備的可能發(fā)生的功能性貶值和經(jīng)濟性貶值因素全部納入重置價值中考慮時，委估設備的成新率就基本上可以用使用年限法加以確定。評估人員可以通過設定年限法計算公式，在計算機中較方便地逐臺確定委估設備的成新率。因此評估原值的確定就成為了決定評估值的主要因素。通過經(jīng)驗判斷，委估設備的評估原值與賬面原值之間存在著某種關聯(lián)。本文以三家已經(jīng)過評估的大中型企業(yè)的設備評估數(shù)據(jù)作為

3、研究對象，對委估設備的賬面原值與評估原值進行了一元線性回線分析，得出了委估設備的賬面原值與評估原值存在很強的一元線性關系的結論。并以此為基礎，分析了委估設備賬面原值的分布特點，明確了重點設備和非重點設備的價值分類標準，提出了對非重點設備的抽樣方法，并以對抽樣樣本的回歸方程為基礎對整個非重點設備總體進行了估算。最后將估算結果與實際的評估結果對比，以考察其誤差率是否在接受范圍內。三、統(tǒng)計總體的選擇本文選擇了3家已經(jīng)過評估的大中型企業(yè)的機械設備類評估數(shù)據(jù)作為3個統(tǒng)計總體。這3家企業(yè)的設備管理規(guī)范，設備運行情況良好。在評估中，對委估設備重置價值的確定主要是采用逐臺詢價評估方式，并將委估設備可能存在的功

4、能性貶值因素考慮在重置價值當中。這3個評估項目均經(jīng)過了復核性評估并得到了委估方的認可。在對3個統(tǒng)計總體進行統(tǒng)計分析之前，我們將賬面原值和評估原值為零的盤盈、盤虧設備以及報廢設備從總體中刪除。3個統(tǒng)計總體的基本情況見表1。四、統(tǒng)計總體的賬面原值與評估原值線性關系分析對3個統(tǒng)計總體的評估原值與賬面原值進行了線性回歸統(tǒng)計分析后，得出了評估原值與賬面原值之間確定存在很強的一元線性關系。以下是用EXECEL中的數(shù)據(jù)分析工具分別對3個統(tǒng)計總體的賬面原值與評估原值進行的一元線性回歸的分析結果。結果表明：3個總體的相關系數(shù)（Multiple R）均大于0.8，說明賬面原值與評估原值之間高度相關；3個總體的判斷

5、系數(shù)（R Square）均接近于1，說明回歸直線具有良好的擬合性；3個總體均通過了F檢驗和P檢驗，進一步說明賬面原值與評估原值之間存在著顯著的線性關系。3個總體的賬面原值與評估原值的線性回歸結果參見表5至表7中的總體回歸分析結果。五、通過對統(tǒng)計總體賬面價值分布情況分析確定重點設備和非重點設備在獲得設備評估清單后，首先要了解委估設備的總體情況，設備的賬面原值是表明設備價值量大小的最重要的原始數(shù)據(jù)。因此對3個總體的賬面原值的分布進行了統(tǒng)計分析。具體情況見表2。通過表2可以看出，3個統(tǒng)計總體的分布均為非正態(tài)分布，賬面原值在20萬以下的設備數(shù)量占設備總數(shù)量的80%左右。這說明在3個統(tǒng)計總體中，賬面原值

6、較小的設備數(shù)量較多，賬面原值較大的設備數(shù)量較少。而賬面原值較大的設備正是評估中的重點設備。為了突出重點，提高效率，應當在盡量減少重點設備的數(shù)量的同時，保證重點設備的賬面價值在總賬面價值的比重。設定重點設備的數(shù)量標準為小于設備總數(shù)量的10%。通過表2，可以看到，總體1的重點設備賬面原值的標準應該在30萬元以上，總體2的標準應該在20萬元以上，總體3的標準應該在30萬元以上。通過對3個統(tǒng)計總體中擬確定的重點設備數(shù)量和賬面價值比重比較和分析，最終確定了3個總體的重點設備的標準。詳見表3。在最終確定重點設備的過程中，將重點設備的數(shù)量標準確定為不超過總量的10%，且具體數(shù)量在100臺左右，重點設備的賬面

7、原值比重確定在占委估設備賬面原值合計的70%以上。表3的黑體部分數(shù)據(jù)為最終確定的3個統(tǒng)計總體中重點設備的數(shù)量和比重。隨著重點設備的確定，總體中非重點設備也就隨之確定下來的。其實研究重點不是重點設備，而是非重點設備。因為重點設備是需要設備評估師逐臺仔細評估的，它的評定估算時間是不可以壓縮的。從這種意義上講，非重點設備的評估成為決定大企業(yè)設備評估的效率和質量的關鍵因素。六、非重點設備類統(tǒng)計總體的建立按已經(jīng)確定的重點設備標準，從3個統(tǒng)計總體分別確定重點設備明細項，并將它們從總體中剔除，從而形成了3個新的非重點設備總體。與以前的3個統(tǒng)計總體相對應，分別將它們稱為非重點總體1，非重點總體2和非重點總體3

8、。非重點總體的具體情況詳見表4。七、非重點總體樣本的形成1非重點總體抽樣方式的確定根據(jù)評估自身的特點，并結合統(tǒng)計學的理論，選擇概率抽樣中的系統(tǒng)抽樣方式。即以非重點總體現(xiàn)有的序號排列為順序，以需要抽取的樣本數(shù)量為依據(jù)，在每個非重點總體中均勻地進行抽樣，形成最初的抽樣樣本。根據(jù)統(tǒng)計學中對大樣本的數(shù)量要求并考慮增加效率的要求，在抽取樣本時，每個樣本的數(shù)量均保持在30至50個左右。2對抽樣樣本的調整：在進行系統(tǒng)抽樣之后，要對抽出的樣本進行分析，如果抽出的樣本不包含總體的最大值、最小值和眾數(shù)等總體關鍵參數(shù)，則在樣本中加入這些關鍵參數(shù)。然后對將修改后的樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)比較，如果兩平均數(shù)的差別不大，則

9、形成最終的樣本，如果差別較大，則進行新一輪的系統(tǒng)抽樣，直到形成符合要求的抽樣樣本。這樣做的目的是使最終形成的樣本能夠最大限度地包含總體的特征，即保證樣本的最大值、最小值、眾數(shù)和平均數(shù)與總體相同或近似。按照以上的思路，用VB設計了一個抽樣程序，能夠比較方便而準確在EXCEL表中完成對非重點總體的抽樣任務。在確定了樣本以后，對組成樣本的評估原值與賬面原值的比值進行了逐項觀察，將比值過大（一般大于3）或過?。ㄒ话阈∮?.3）的項目從樣本中調整出去，這是為了增強回歸分析曲線的擬合度，最大限度地剔除例外項對評估值總體的影響。為了使抽樣樣本更具有說服力，對每個非重點總體均抽取了5個不同數(shù)量的樣本，并對這5

10、個樣本的賬面原值與評估原值逐一作了回歸分析。具體情況詳見表5至表7。八、抽樣樣本的回歸分析及預測分析1抽樣樣本的回歸分析在取得抽樣樣本之后，采用EXECL表中的“數(shù)據(jù)分析回歸”的宏程序對每一個非重點總體的5個樣本進行了一元回歸分析。回歸分析數(shù)據(jù)表明：15個樣本的賬面原值與評估原值之間均有著強相關的線性關系。而且都通過了P值和F值的檢驗。另外為了慎重起見，又對這15個樣本進行了平均值的檢驗，結果表明樣本均值全部通過了檢驗，說明樣本均值可以代表總體的均值特征。樣本的回歸分析結果詳見表5至表7。2評估原值與評估凈值估算結果在通過了回歸分析檢驗之后，依據(jù)回歸方程對非重點總體中每一項的評估原值進行了估算

11、。在此基礎上，對應著總體中每一項的成新率，計算出了相應的評估凈值的估算值。3個非重點總體的估算結果匯總詳見表8和表9。3結果分析評估原值的非重點總體誤差率最大值為11.85%，為非重點總體2中樣本1；評估凈值的非重點總體誤差率最大值為10.07%，為非重點總體1中樣本2；評估原值的總體誤差率最大值為3.60%，為非重點總體2中樣本1；評估凈值的總體誤差率最大值為2.12%，為非重點總體2中樣本1。九、結論1結論：首先，非重點設備樣本的選取是控制非重點設備總體誤差的關鍵。其中非重點設備樣本的均值與非重點設備總體均值的誤差率是關鍵中的關鍵。一般情況下，如果將樣本均值誤差率控制在一個較小的范圍內（如

12、10%或5%），且將總體中的關鍵值（如極值，中值和眾數(shù)等）盡可能的包含中樣本之中，就可以保證非重點設備總體的評估原值估算的精確性。其次，成新率有助于縮小非重點設備總體中評估凈值的誤差率。抽樣評估方式的實質是對評估原值的估算，因此評估原值的誤差率決定了最終評估結果（即評估凈值）的誤差率。對于企業(yè)價值評估中的設備評估，我們最關心的是評估結果即評估凈值的準確性，評估原值的誤差率是決定評估凈值誤差率的主要因素，但不是唯一因素。從重置成本法的公式來講：評估凈值=評估原值*成新率。通過簡單的推導可知：評估凈值標準值+評估凈值誤差率=（評估原值標準值+評估原值誤差率）*成新率評估凈值標準值+評估凈值誤差率=

13、評估原值標準值*成新率+評估原值誤差率*成新率因為評估凈值標準值=評估原值標準值*成新率，所以，評估凈值誤差率=評估原值誤差率*成新率。由上式可知，與評估原值的誤差率相比，評估凈值的誤差率被成新率有效地縮減了。第三，非重點總體占總體的賬面原值比重縮減了總體評估凈值的誤差率。對于企業(yè)價值評估中的設備評估來講，最重要的是設備評估最終結果的準確性（即總體評估凈值的準確性）。在抽樣評估方式中，抽樣樣本包括了全部的重點總體和非重點總體系統(tǒng)抽樣樣本兩個部分。由于對抽樣樣本采用逐臺（項）評估的方式，從而保證了重點總體評估結果與標準值的一致性。重點總體的賬面原值比重是決定抽樣評估方式精確性的最主要因素。當將重點總體賬面原值的比重控制在60%以上時，即便非重點總體的評估原值誤差達到20%，通過成新率和重點總體比重的縮減作用，其最終的總體評估凈值誤差率也會控制在一個可以接受的范圍以內。綜上所述，采用抽樣評估方法對委估設備的評估總值估算，具有較高的精確程度。3個總體中的15個樣本評估值最大誤差率僅為2.12%，是完全可以接受的。采用該方法所需評估時間將會大大縮短，從而提高了設備評估效率。與ABC類評估方法相比，回歸分析預測的方