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管理并购中的投资风险
第8章和第9章的大部分内容都致力于推导出能准确反映特定投资风险的贴现率。根据资本资产定价模型的基本理论，这些技术允许企业估值师根据一般的经济、行业和特定公司的条件，确定适当的投资回报率。虽然这些技术在评估企业资本成本、评估一般公司和市场风险方面显然是最准确的，但仍有更多的风险分析工具可用。在适当计算了回报率之后，并购投资决策就成了资本预算分析的一种变体，它可以利用更先进的统计技术，进一步将投资决策可能产生的结果告知管理层。
传统的统计工具
企业评估技术用于评估公司和市场风险。例如，本书随后引用的数据所推导的贴现率，其基础是每个回报增量的概率加权统计预期值。此外，在评估投资风险中，还使用了各种传统的统计参数，包括：
·预期值。预期值是预测回报的加权平均值，权重则是事件发生的概率。
·方差和标准差。方差是围绕其均值分布变化的标准统计指标。标准差是方差的平方根。它是表现一种概率分布的分散或“集中”的常规指标。分布越集中，这个指标就越低，分布越广，它就越高。在正常的钟形分布中，分布总面积的大约68%落在平均值两侧的1个标准差内。由此，我们得出结论：实际结果与平均值相差超过1个标准差的情形，只有32%的可能性。类似地，结果落在平均值的2个标准差内的概率约为95%，落在3个标准偏差内的概率超过99%。
·变异系数（离散系数）。变异系数是一个分布离散程度的统计指标，算法为分布的标准差与期望值的比率，常用以衡量每单位预期值的风险。
评估不确定性的一种有效方法是决策树，之所以称为决策树，是因为这里生成的图类似于树——树干在左边，树枝向右边伸展。决策树中的每个分支（分枝）都代表一个事件或一个决策，从中可以得到两个或多个结果。通过为每个分支分配发生的概率，然后可以计算树的每个终端分支的期望值。
蒙特卡罗模拟法
伴随着并购决策的通常是传统的统计技术，但蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo simulation，MCS）也是有用的。MCS是一种涉及假设和结果范围的统计技术。每次模拟都应用随机变量（每个变量的可能值由统计分布所产生），并且可以使用诸如Crystal Ball或@Risk之类的软件来运行。
在并购分析中，价值通常是一种最好的估计，这种单一的评估类似于对日常业务决策的预测。通常，电子表格分析可以演示，如果各种输入因子发生变化，这种值将如何随之发生变化。但是，若把对如下这些问题的考虑作为对估值结果的补充，也许会有所帮助：
·这种估值结果是可以得到的最佳估计，但目标公司的价值超过投资价值的可能性有多大？换句话说，如果我们根据该值做出决策，那么，对那些基于假设的分布和最终值的预期值分布的依赖，我们的信心是多少？
·与传统价值的正/负差异实际可能有多大？
·在这个分析中，哪些变量或决策会产生大部分风险？哪个会创造大部分机会？在哪些可控的因素中，采取先发制人的行动能在多大程度上降低风险和增加机会？
·在友好收购中，我们如何使用从风险分析中得出的数据来协商更好的交易？
蒙特卡罗模拟法包括三个步骤：
（1）确定问题的关键因素——那些可能导致估值出现重大波动的变量。
（2）通过概率方法量化与每个变量相关的不确定性。
（3）建立一个模型来描述因素之间的关系。
然后，使用该模型的结果来评估实现各种结果的可能性，例如，除了确定风险和机会的范围外，还有预估的协同效益或经营目标。虽然蒙特卡罗模拟法可以为重要问题提供答案，但其结果的可靠性在很大程度上取决于准确量化关键变量不确定性的能力，所以必须仔细评估那些关键假设。
实物期权分析
传统的资本预算技术要求提前确定和量化与投资相关的不确定性。然而，由于并购投资的长期性和投机性，公司可能会遇到不断变化的情况，包括项目风险水平的变化或新信息的出现。当投资涉及很大的不确定性时（无论是市场、技术，还是竞争的不确定），并且还有新信息持续演化和竞争条件变化的可能性，那么管理层可能需要决策工具，使其能够随着条件的变化做出反应。实物期权的使用允许管理层在不确定性逐渐在投资期内出现时，通过将企业战略评估为一些期权链或一系列决策的方式，解决这些不确定性。实物期权分析（real option analysis，ROA）将投资价值的计算及其未来管理的预期方式联系起来，且未来的决策过程是以不断变化的投资价值的连续知识为指导的。
投资者和经理人可能会遇到这种情况：传统的估值方法会产生不充分的或负的回报和价值。最常见的是，这些回报伴随着巨大的未来不确定性，这导致所有者和经理们得出结论：他们不应该完全致力于投资。因为这类投资可能提供潜在有吸引力的回报，但迅速变化的市场环境、技术发展和类似的不确定性，会使这种回报目前不太可能（希望渺茫）值得全力投资。
传统的估值方法，例如贴现现金流量法，依赖于预测的投资和不同时期的回报，以固定的资本成本贴现。在现实中，管理层会对新信息或不断变化的市场条件做出反应。在认识到新的战略性优劣之后，管理层会相应改变其策略。实际上，用以反映投资开始时的已知情况和事实的传统估值模型，无法反映这种随时间推移而改变过程的管理灵活性。传统模型会产生不充分的或负面的价值，它的结论往往是，在考虑到投资风险的情形下，这里预测的收益是不足的。
实物期权将投资视为一系列的选择，而不是单一的决定。金融期权理论，主要是布莱克–斯科尔斯（Black-Scholes）期权定价模型，[1]是用来确定股票期权的均衡价值。这些选择给予买家权利，而不是义务，让他们在约定的日期之前以商定的价格购买。因此，有了期权，投资者就有机会分享投资业绩的上行潜力，同时限制了下行风险。投资者只有在考虑到初始投资会无法得知未来信息之后，才会选择行使期权。如果在到期日存在不利条件，期权将不被行使，期权成本将被没收。
从逻辑上讲，最初采用实物期权的行业具有下述特征：需要大量的投资，需要多年的时间才能获得回报，且具体项目失败的可能性都很高。这些特征存在于石油和天然气勘探以及采矿领域，在这些领域，最初的勘探大多数并无法带来正面回报。类似的特征也存在于制药业的一些领域——在研发工作之始，取得成功的可能性相当低。
这种实物期权风险管理方法可以作为战略投资工具，帮助分析并购目标、对初创公司或研发的投资。此外，实物期权可能有益于首先应该使用传统技术进行评估的情形，如下所述：
·存在着很大的不确定性。
·很可能会出现更好的信息或竞争条件，管理层可以通过改变战略来增加价值。
·预计投资收益将来自未来潜在的巨额回报而非当前回报。
由于这些情形存在于许多（如果不是大多数）并购投资中，实物期权最常被用于评估其运营方式可能会发生重大变化的初创企业或收购企业。例如，研发的初始投资通常是基于平台展开的，目的不是为了立即获得回报，而是为了创造机会，在进一步的信息出现时再进行后续投资或作为开发新的产品选项。
对实物期权的投资通常涉及获取许可证、专利或类似利益的一揽子权利。这种投资的初始支出通常较小，但允许管理层积极地影响其选择权的价值。也就是说，最初投入相对较少的投资者可以采取措施影响投资回报、风险状况、持有期或那个时期的价值——所有这些都会影响该实物期权的价值。这种方法通过识别影响价值和风险的关键因素来识别和量化这种管理的灵活性。实物期权为其持有者提供了机会，在不确定因素出现时，通过行使期权或拒绝行使期权对其做出反应。在此过程中，管理层可以主动决定：
·进一步投资。
·拓展业务或市场。
·增加不确定性，如通过投资新市场。
·通过收入或支出的变化来改变投资回报。
·延展该期权的期限。
·出售并退出整个投资。
·静观其变。
就金融期权而言，布莱克–斯科尔斯期权定价模型中影响价值的关键变量是：
·到期时间。
·无风险利率。
·行权价格。
·股票价格。
·股票价格轨迹的不确定性。
·股息。
这些相同的标准可以应用于并购或类似投资决策中的实物期权，只是相关的经济变量略有不同。例如，行权价格与项目承诺的运营成本的现值相当，股票价格则相当于项目预期收益的现值。同样，股息则类似于持有期间投资价值的升值（报酬）或贬值（损失）。
因此，管理层可以尝试通过影响一个或多个实物期权变量来使其战略地位和创造价值得到改善。例如，它可以尝试延长监管壁垒的水平或期限，或者在期限内投资于其他技术。它还可以通过改变公司的成本结构来影响公司的收入、费用，并最终影响现金流，从而影响行权价格或股票价格。在许多新兴市场，管理层实际上可以鼓励竞争对手的投资和创新，以加速新市场、新产品或新客户的开发，或者做进一步的投资为竞争对手制造额外的障碍。实际上，在实物期权投资的挑战中，较大的不确定性是可以增加期权价值的。如果期权提供了行权的能力而非义务，增加的不确定性可能会带来投资决策尚未完全定义的额外机会。这种期权为管理层提供了灵活性，使其能够等待进一步的信息，以便随后可以在最佳时间行使期权，或者根本不予行使。因此，实物期权分析可以捕捉和量化投资者以提前支出获取灵活性的能力，或以当前价格锁定未来追加投资的权利——当然，这些都只有在分析了可能使投资或多或少具有吸引力的未来信息之后才行。
虽然传统的估值理论可以非常有效地评估公司和市场风险，但有些并购决策可能要通过使用额外的分析工具来实现。而蒙特卡罗模拟法和实物期权法的正确应用和解读都需要有相关的培训和经验做基础。
[1] Fischer Black and Myron Scholes, “ Pricing of Options and Corporate Liabilities, ” Journal of PoliticalEconomy 81 (May–June 1973): 637–654.