第三章 风险价值对价值评估理论体系构建的影响研究
“养殖有风险，投资需谨慎”这一出自中央电视台农业频道的警醒语耳熟能详。这句话对于水产养殖同样适用，2014 年下半年闹得沸沸扬扬的“獐子岛”事件就是一个鲜活的例子，由于受冷水团的影响，100 多万亩虾夷扇贝颗粒无收，造成近 8 亿元的亏损。鱼类养殖作为水产养殖的主要组成部分，由于其资产本身的特殊性，养殖过程中的风险，由于鱼类存在方式的不确定性，鱼类特别是大湖或者深海里的鱼类资产由于其存在于广泛的水域之下，并且其栖息地随季节、生长周期的变化而变化，并且当前的农牧学水平对于鱼类疾病的防控仍处于一个相对较低的水平，鱼类养殖的风险不是人力所能掌控的。
由于鱼类资产的风险不能准确预见，并且一旦危机发生，造成的损失将是毁灭性的。因此，在对鱼类资产价值进行评估的过程中，将风险价值一并考虑在内就显得尤为必要。这对于保障评估的准确性意义重大，风险价值的引入将能更可靠的反应评估的准确性，从而为资产交易、抵押贷款的顺利进行保驾护航。
3.1 鱼类资产风险概述
会计上认为“风险是预期结果的不确定性”,这种不确定性可以是对我们有益的，但也有可能给我们带来危害[44].鱼类资产的获取，不论是捕捞所得，还是养殖所得，都伴随着极大的风险，对于两种不同的资产获取方式过程中所伴随的风险，归结起来就两类：自然风险以及市场风险。
自然风险是指由于自然因素的不确定性，经常会有一些不可控的因素来威胁到我们的生产以及生活，这种不可控因素发生的可能性就是自然风险[45].不论是鱼类养殖还是鱼类捕捞，这其中所面临的自然风险都是无法回避的。就水产养殖来讲，由于传统的养殖模式主要依靠人工池塘、河流、湖泊以及近海等水域环境，与自然环境无异。因此，不可避免地要受到气候、水质变化等自然环境的影响和制约[46].此外，由于当前我国工厂化养殖还刚刚起步，一些基本设施都不够完全，管理水平也相对比较滞后，无法很好的控制自然因素的影响[47].所以，当前的工厂化水产养殖模式同样在很大程度上受到自然环境的影响。而相较之下，捕捞模式下，资产风险似乎更加难以掌控。首先，随着鱼类资源量的减少，并且鱼类栖息地的不确定性，这种不确定性在远洋捕捞中尤为突出，每一次出海或者下湖捕捞都有空手而归的可能，虽然国家对于出海捕捞有相关的燃油补贴政策，由于资源缺失风险的存在，渔民的积极性一直不高。其次，出海捕鱼，特别是远洋捕捞，由于出海的时间较长，而海上台风雷暴天气反复，威胁着渔民的人生安全，这给鱼类资产的获取带来了相当大的风险。最后，水域污染的日趋严重，自然水体中的鱼类健康受到威胁，病鱼、死鱼以及受污染鱼类影响到捕捞鱼类的品质，商家以次充好，捕捞鱼类资产受到品质信誉危机，也是必须要面对的风险。
市场风险通常指企业在正常的生产经营过程中，由于其不可能能脱离市场单独存在，因此，其必然会受到外部环境因素的影响，通常这类环境因素是人为的，从而使其实际收益低于预期的可能性[45].鱼类资产的市场风险可以分捕捞鱼类以及养殖鱼类来加以论述。首先，就养殖鱼类来说，由于其市场化的程度较高，受市场影响的程度也较大，通常养殖鱼类所面临的风险有两方面：滞销的风险以及价格风险。养殖鱼类市场通常是属于一个完全竞争的市场，存在大量的需求方和供给方，双方对于市场信息都比较了解，并且单个卖家或者买家都无法左右市场的走势，养殖户作为鱼类资产的供给方，往往只能根据以往的经验对未来市场的供需状况做一个预估，并由此指导生产。既然是预估，那么就难免会有偏差，一旦偏差超出置信水平，将给养殖户带来滞销或者短缺的风险。如果整个市场都出现预判失误，将导致整个市场的动荡。给养殖户带来极大的风险，并且由此还可能会引发养殖户的决策恐慌，影响今后的正确决策。
3.2 VAR法在评估鱼类资产风险价值的可行性分析
VaR 的全称是“Value at Risk”,顾名思义，就是指存在于风险之中的价值。通常假定在一定的置信水平下，这种置信水平通常在即便是风险厌恶型的人也能够接受的范围以内，在这一置信水平以内所产生的预期回报与最低回报之间的差额就是所要求的 VaR 值。可以用一个简单的公司来表述上述推理过程：
P（V损≤VaR）=α；其中：等号左边代表发生的损失小于或等于风险价值的概率，等号右边代表预先设定的置信水平。
如何获取 VaR 值是通常是一个难点问题，VaR 值的准确获取关系到风险价值评估的可靠性。VaR 法评估风险价值至今，有关 VaR 值的求解，国内外学者一直在摸索，当前已经研究出三大方法，分别是历史模拟法、蒙特卡罗模拟法、德尔塔-正态法。VaR 法的应用通常需要大量的数据来支撑，并且其主要是针对市场风险，因此，可以根据鱼类资产的风险特点来确定 VaR 法评估鱼类资产的适应性。
3.2.1 鱼类资产风险特点研究
（1）周期性
鱼类资产风险的周期性是由其自身生长的周期性特征所决定的。鱼类的生长周期通常分为四个阶段：幼年期、青春期、成熟期以及衰退期，在每一阶段均有其潜在的风险。对于幼年期的鱼类资产，不论是投喂的鱼苗还是自然繁育的均存在成活率的问题，如何保障鱼苗的成活率是这一时期风险防范的关键事情。青春期主要是指鱼类进入快速生长期后，至性腺发育成熟前这一成长阶段。这一时期，饲料投喂配比发生大幅度改变，鱼类的新陈代谢加速，对水体富氧含量的要求提升，同时，鱼类突发疾病的危险居高不下。这一阶段，随着投入成本的加大，任何微小细节的疏忽都有可能造成致命的风险。就养殖鱼类来说，大部分进入青春期末期就将走向市场，若此时遭遇无法打开市场，随着鱼类的饲料转换率的降低，将导致成本危机，对资金链构成严重威胁。进入成熟期，这主要是针对生产性的鱼类，性腺发育成熟以及其它一些生理机能均发展完备。这一阶段，保障亲鱼的顺利繁育和鱼类相关有益代谢的营养需求以及环境安全成为了这一时期所要防范的风险主题。衰退阶段的鱼类资产，需要进行快速处理，使损失降到最小。鱼类资产伴随着其生命周期的推进面临着不同的风险，把握这种周期性的风险特点，是规避这些风险的前提。
（2）不可控性
鱼类资产的风险有市场风险以及自然风险之分，不论是那种风险都是人力所难以控制的。自然风险包括季节性的气候变化（如台风）、突发疾病、环境污染等。这些危机的发生通常并没有什么先兆，但即便有先兆也不可避免的会造成严重的损失，例如气象局预计台风将登陆，那么对于沿海地区的鱼类养殖户来说，即便做了必要的预防措施，仍不可避免的会造成极大的损失。
市场风险通常表现为价格的大幅波动，以及产品的严重积压。鱼类市场就整体来说是一个完全竞争的市场，市场机制以一只“看不见的手”来支配整个市场的运作，鱼类资产的供给者无法主导市场的走向，对于持有多少鱼类资产以及以怎样的形式持有该资产，只能根据以往的经验以及对于市场的预期来作出判断，一旦判断失误，风险将紧随其后而来，造成可怕的损失。
（3）极强的破坏性
水产养殖的风险，除了上面介绍的周期性以及不可控性之外，还有一大特征就是极强的破坏性。这种极强的破坏性可以通过最近发生的一个典型案例来说明，2014 年下半年的“獐子岛”事件，由于受冷水团的影响，整个养殖海域的贝类产品颗粒无收，造成数以十亿计的重大损失。预警机制的不完善，一个细小的疏忽导致几年的前期投入付诸东流。鱼类资产不同的成长阶段是环环相扣的，任何环节的危险都将是整个链条的危险。认清鱼类资产的极强破坏性是风险规避的基础。
3.2.2 VaR法的适用性分析
VaR 法通常情况下是用来估定在一定置信水平下，由于价格的波动，给资产带来的可能的损失[48],一般是根据历史数据来预估未来的损失。可见，VaR 法主要针对的是市场风险，那么 VaR 法能否用以评估鱼类资产的风险价值呢？这点我们可以从鱼类资产的风险特点来分析。
从前面所述鱼类资产的风险特征中，可以看出，不论是风险的周期性、还是风险的不可控性抑或是风险的极强破坏性，最后都可以演变为市场风险的特征，而这正是 VaR 法所适用的前提。就周期性而言，虽然在不同的生长阶段面临不一样的风险，然而最终风险的释放还是只能借助市场机制，可以看出，鱼类资产的周期性特征最终还是要反应为市场风险。而风险的不可控性以及极强的破坏性，也是通过市场价格的变化得以反应。因此，综述鱼类资产的风险特征，不论哪一种特征，最终鱼类资产是要走向市场进行交易，市场风险是前述风险的囊括。由此可见，VaR 法是能被用以评价鱼类资产的风险价值的。
3.2.3 VaR评估模型的建立
选取合适的指标作为评估的标的是一项重要的工作，本研究有意对环渤海地区大菱鲆养殖的风险价值进行评估，那么，在指标的选取问题上必须有一个细致的考量。若按照 VaR 值的一般求解，根据收益的时间序列进行研究值的求解，则一方面在数据的获取上会有相当大的难度，不能获取足够的数据，环渤海地区的大菱鲆养殖主要是上世纪九十年代开始的，到世纪初出现大菱鲆的养殖热，因此，时间序列较短，并不能很好的展示出其风险的特点。同时，对于具体的鱼类资产的风险评价，不能仅仅从收益的角度来分析，还应当结合成本的因素。综合上述因素，本研究选取同一时间的各企业的经营效益的基本数据作为基本数据，并且以利润率作为求取 VaR 风险价值的目标值。分析环渤海地区大菱鲆养殖风险的根源所在。
大量样本存在的情况下，对于养殖鱼类的经营利润率可以作如下假设：利润率 p 服从正态分布 N（μ，σ2）的，则：
3.3 VaR评估环渤海地区大菱鲆养殖风险的案例分析
3.3.1 数据来源
为了验证风险价值引入鱼类资产价值评估理论体系的必要性，同时对 VaR 风
险评估模型评估鱼类资产风险的可行性进行实证论证，选取 2010 年在环渤海地区（包括山东、河北、辽宁）大菱鲆养殖主产区对不同养殖规模以及不同经营年限的大菱鲆养殖企业的成本收益数据为研究对象。主要的调查方式是问卷调查的形式，问卷的内容包括企业的基本情况，包括规模的大小，企业选址的考虑、经营状况以及成本情况的详细信息。通过对 2010 年山东、河北、辽宁等环渤海地区的27 多家大菱鲆养殖企业的成本收益情况进行实地调查数据的搜集、整理，筛选出20 家调查数据比较详备的企业，对其数据进行了相应的处理，得出其成本收益的基本数据。同时为了研究的需要，对序列数据分布的正态性进行了检验，检验方式为运用 spss 软件对其进行 K-S 正态性检验，取得如下结果：
根据 K-S 检验的结果显示，（1）销售利润率的渐近显着性（双侧）为 0.656（>0.05）；（2）成本利润率的渐进显着性（双侧）为 0.610（>0.05）。所以，可以得出被调查的 20 家大菱鲆养殖企业的成本利润率以及销售利润率序列均呈正态性分布符合正态分布，具体的分布情况为成本利润率~N（0.3320,0.15842），销售利润率~N（0.2395,0.08702）。
3.3.2 风险价值的计算与相关分析
根据调查数据中的成本利润率以及销售利润率序列分布的正态性检验，结果表明二者均满足正态性分布的显着性检验要求。在此前提下，本课题选取德尔塔-正态法的求解方法，来求解 VaR 值。选取大多数人都能接受的 95%的置信水平，根据常见置信水平临界值表可知，此时α值为-1.65,根据公式（3-4），以及 K-S检验结果，可以分别求出课题中养殖企业的单位成本均值中所蕴含的风险价值，以及单位收入均值中所蕴含的风险价值，具体求解如下：
若从逻辑的角度分析，从成本以及销售价格两个角度求取单位质量利润所获得的利润在险价值 VaR 的值应当是相同的，但实际上求取的 VaR 值却存在很大的偏差，从两者的均值可以看出，成本利润率分布的均值为 0.3320,而销售利润率分布的均值为 0.2395,前者大于后者，符合一般逻辑，可见求解过程是符合逻辑的。现对造成这一偏差的原因作如下解释：（1）成本利润率序列和销售利润率序列的分布存在一定的偏差，从表二中可以看出成本利润率分布的标准差为 0.1584,远大于销售利润率分布的标准差 0.0870,由此可见，后者的分布更加密集，前者的分布更加分散，这对于一定置信水平下的 VaR 值的求解存在一定影响。（2）VaR值的准确求解，一直以来都是国内外研究的热点问题，当前虽然总结出三种主要的求解方法，分别是历史模拟法、蒙特卡罗模拟法以及德尔塔-正态法，但由于每种方法并非百分百可靠，均存在一定的缺陷，这也造成不同的取值角度下的系统偏差。
本课题在求解 VaR 值的过程中，分别从两个不同角度展开，期望能够获得相近的 VaR 值。然而，得出的结果与预想的存在一定的偏差。究竟哪一个角度求取的 VaR 值更具说服力，由于研究水平有限，不敢妄下定论，但可以肯定的是成本利润率求解角度下获得的利润 VaR 值占到利润总额的 82.5%,销售利润率求解角度下获得的利润 VaR 值占到利润总额的 59.7%.并且，VaR 法在评估市场风险的可行性毋庸置疑，由此可以断定，被调查的 20 家大菱鲆养殖企业养殖大菱鲆预期所获取的利润中，最保守的估计下，有近 60%处于风险之中。本课题中，此种风险体现于养殖企业间的市场竞争之中，远高于同行业的盈利能力，将使得企业能够占有更大的市场份额，并且能够有力的避免市场竞争中的优胜劣汰。
本课题中，VaR 值在利润总额中的占比如此之大，也从另一个角度印证出在评估鱼类资产价值时，在整个评估理论体系中引入风险价值评估的必要性。因为，从公允的角度来看，活跃市场上的市场价值在当前的评估界一直都是资产评估价值的首选，而利润是包含于市场价格之中，作为其重要的组成部分，同时利润也是所有盈利性企业所追求的目标。所以，本研究认为鱼类生物资产的风险价值理应作为整个价值评估理论体系的一部分。
3.3.3 实证研究的不足
本案例选取环渤海地区（包括山东、河北、辽宁）大菱鲆主产区的企业年度养殖的成本效益数据来评估其风险价值，主要目的是验证鱼类资产价值评估理论体系中引入风险价值的必要性。方法较为简单，取得了良好的验证效果，但仍存在一定的不足。
首先，研究数据的选取。由于数据的获取难度以及科研经费的限制，未能准确取得研究所需要的时间序列数据。对 VaR 评估模型作了相应的修改，本课题选取了 2010 年度这一单一年度的财务成本数据，并且针对 20 家不同地区、不同规模的大菱鲆养殖企业。因而，所获得的数据属于横向序列，能够在一定程度上说明风险的区域空间存在性，但是，并不能反映出风险的纵向时间序列情况，这对于养殖企业的风险评估存在一定的局限性，一方面，所获得的 VaR 值能够很好的评估企业间的相互竞争以及由此造成的风险，另一方面，忽视风险的周期性特点，难免会造成一定的偏差，给评估的准确性带来一定的影响。
其次，数据处理具有一定的笼统性。所用到的数据都是企业的年度数据，根据企业的年度经营状况的成本以及收益均值来进行数据分析，与实际情况难免存在脱节。大菱鲆的养殖周期往往少于一年，将持有期固定在一年，其科学性是应当引起足够重视的，不利于准确反映大菱鲆养殖的实际情况，可能导致最后求取的风险价值存在偏差。
第三，样本量的限制。在所调研的 27 家企业中，有完整数据的仅为 20 家，受样本数量所限，因此，对于其变动成本利润率以及销售利润率的正态性分布的检验可能也存在某种程度上的偏差。
第四，综合不同企业的数据是在行业的角度来对于整个大菱鲆养殖行业的风险进行估计，反应的是普遍情况。若要得出单个企业的养殖风险价值情况，还得从单个企业的历史成本数据序列着手，来对于风险价值进行准确评估。
最后，VaR 法作为当前评估资产风险价值的一种基本方法，一直都在发展改进中，特别是其 VaR 值的求解方法及其基本原理还有很多地方需要修改完善。并且考虑到其本身就是根据过去的经验数据来进行一个预估，有着其自身的局限性，其对于一些突发的风险因素的评估一直处于被动地位。
