國際能源投資項目基準收益率研究
——基于CAPM模型

楊海平,李 慧

(山東電力工程咨詢院有限公司,濟南 250013)

近年來,受全球新冠疫情沖擊,國際資本市場投資環境發生較大變化,能源企業國際投資面臨較大挑戰,為積極響應國家“一帶一路”政策,推進能源企業國際投資項目高質量發展,能源企業需合理確定收益率基準。

楊迎春、李瓊源、趙清卿提出應加強我國與“一帶一路”沿線國家的合作,應夯實國家間電力合作的互信基礎,引進第三方力量的參與和支持[1]。邱波等人進一步介紹南方電網在“一帶一路”政策下走出去的成功經驗,對推進“一帶一路”電力國際合作具有重要意義[2]。王勵陽、顧麗萍對投資項目評估中的加權平均資本成本法和調整凈現值法進行比較,分析其在項目投資評估中的特點[3]。徐順青、宋玲玲、劉雙柳等應用基于CAPM模型和WACC模型構建資本金和全投資回報率測算模型,并以污水項目為例,分析資本金和項目投資回報率的合理性[4]。董敏等人通過構建CAPM模型,分析無風險收益率、市場風險溢價和營林行業市場風險系數,測算森林資源資產的基準折現率[5]。風電投資項目基準收益率測定的主要難點在于股權資本成本的測算,王文晶將加WACC模型、CAPM模型和OJ模型結合,構建適合風電投資項目的基準收益率的研究模型[6]。李永吉、汪玉蘭、張守文等歸納了三峽集團導入WACC制度過程中隱含的制度學習路徑與創新點[7]。楊靜通過分析國債利率,對無風險收益率進行了測算;利用股票市場上市公司的數據,測算出了市場平均風險投資收益率和行業風險系數[8]。霍曉萍、林紅英對比CAPM、OJ、GLS、Gordon、PEG等五種模型,分別從實際報酬率的預測力、受風險因素影響的程度、合理界域檢驗、時間序列預測能力等四個維度構建資本成本估算模型質量評價指標體系[9]。涂亮、劉斯明、袁皓等借助CAPM模型和WACC模型,構建了財務基準收益率模型,并以老撾瑯南塔地區的輸電投資為例,構建基準收益率模型[10]。許譯心、王小茜、路增祥以某金礦采礦權評估為背景,基于綜合杠桿系數衡量該企業系統風險和非系統風險,采用改進后的CAPM模型,對該礦的采礦權價值進行了評估[11]。馬黎政基于收益率離散度視角,進行中國情境下的股票橫截面收益率研究,其研究證明,即使排除了市場、規模、賬面市值比以及特質波動率等影響因素,收益率離散度依然對橫截面收益率具有顯著影響,收益率離散度有著明顯的風險溢價[12]。國家發展改革委、住建部于2006年發布《關于印發建設項目經濟評價方法與參數的通知》(發改投資〔2006〕1325 號),公布了包含輸變電行業在內的項目融資前稅前財務基準收益率和資本金稅后財務基準收益率。而對于境外輸電項目尚無財務基準收益率可依[13]。

在以往的研究中,大部分針對國內能源項目測算投資項目的基準收益率,針對國際能源投資項目的相關文獻很少,本文通過分析風險系數計算模型,引用企業自身財務數據,利用變異系數模型,模擬中美兩國股票上市公司財務數據波動性,建立相關系數模型。最后以美國為基準,引入國家風險溢價、市場風險溢價理論,構建基準收益測算模型,為國內企業國際能源項目投資提供有力的投資決策依據。

一、權益資本成本方法綜述

1.資本資產定價模型(CAPM)。傳統CAPM 模型主要包括無風險收益率、風險系數和市場預期收益率三部分組成,其中風險溢價描述了預期收益和系統性風險之間的關系。CAPM 的基本假設建立在資本市場是完全有效的基礎之上,股票波動可以完全反映市場的變化,資產的預期收益率僅受系統性風險的影響,并由風險系數進行度量[14]。

CAPM 計算公式如下:

Re=Rf+β×(Rm-Rf).

式中:Rf—無風險收益率;β--風險系數;Rm-Rf—市場預期收益率;Rm—市場風險溢價。

2.套利定價模型(APT)。該模型的核心思想是市場不允許套利機會的存在,即市場價格的調整將使得投機者無法在交易市場上通過套利活動獲得超額收益。套利定價模型認為資產收益會受系統風險的影響而發生變化,但系統風險又受到相互獨立的多個因素的影響,他們的共同作用決定了風險資產的收益[15]。

Ei=λe+λ1bi1+λ2bi2+λkbik.

式中:Ei—資產i的期望收益率;λe—沒有系統風險情況下的期望收益率;λk—k因素的風險溢價;bik—對k因素的敏感系數。

3.股利增長模型法。麥倫-戈登將股利增長模型法推廣,又被稱為戈登模型。股利增長模型的關鍵因素就是股利增長率的計算。股利增長率可以選擇歷史增長率,歷史增長率可以選擇用算術平均數或者是幾何平均數。

K=D/P+G.

式中:K—權益資金成本;D—預期年股利;P—普通股市價;G—普通股年股利增長率。

股利增長模型的概念十分簡單,除了部分機構投資者利用外,應用并不廣泛,因為缺乏的數據和分析工具,使用起來比較麻煩。

4.股利貼現模型(DDM)。股利貼現模型是股票估值的一種模型,是收入資本化法運用于普通股價值分析中的模型。美國經濟學家麥倫-戈登將股價定義為未來的股利折現值,并假設第五年起,公司的凈資產收益率等于其資本成本,于是導出了現金股利折現模型:

式中:V—股票內在價值; Dt—第t年每股股票股利的期望值;k—股票的貼現率即為權益資本成本。

資本資產定價模型(CAPM)是目前金融行業認為最具有理性的對風險-收益進行衡量的工具。洛溫斯坦明確指出,依據CAPM計算出來的所有者權益成本,代表了調整風險之后的所有者權益資本的機會成本。國內外學者和金融從業者在研究股權資本成本時,大多采用CAPM模型,因此,文章以CAPM模型理論為核心,通過測算權益資本成本得到項目資本金財務內部收益率基準。

二、基準收益率模型構建

對傳統的CAPM模型進行改進,以美國為基準,引入國家風險溢價指標,改進后的模型為Re=Rf+β×(Rm-Rf+Rc)。

式中:Rf—無風險收益率;β—風險系數;Rm-Rf—市場預期收益率;Rm—市場風險溢價;Rc—國家風險溢價。

1.無風險收益率。由于美債是世界上公認的較穩定的國家債券,美國的十年期國債收益率可以作為全球金融資產價格的支點和基礎,其變化可以反映中長期資產價格變化趨勢。圖1為美國十年期國債收益率近十年走勢。

圖1 美國十年期國債走勢

由圖1看出,美國十年期國債處于均值上下波動,本文研究以2021年為基礎,取2021年均值2.27%,作為無風險收益率。

COV(Ri,Rm)表示Ri與Rm的協方差,表示Ri和Rm兩個變量的相關程度;Ri和Rm代表企業預期收益率,項目凈資產收益率(ROE)表面企業盈利能力,與預期收益率呈正相關性,因此本文采用相關企業凈資產收益率(ROE)確定預期收益率Ri和Rm。

第二,相關系數模型。以國內企業自身財務數據為基礎,利用變異系數模型,模擬中美兩國股票上市公司財務數據波動性,通過相關系數將企業對應國內能源行業的風險系數轉化為以美國為基準的風險系數(表1)。

表1 研究企業與電力上市公司ROE

變異系數。在概率論和統計學中,變異系數,又稱“離散系數”(英文:coefficient of vari-ation),是概率分布離散程度的一個歸一化量度,其定義為標準差與平均值之比。即:C=σ/μ。

式中:C—表示變異系數;σ—研究行業數據標準差;μ—研究行業數據均值。

相關系數。定義相關系數為美股電力上市公司近5年ROE變異系數/中國電力上市公司近5年ROE變異系數。即:λ=Cc/Cu。

式中:λ—相關系數;Cc—中國電力上市公司近5年ROE變異系數;Cu—美股電力上市公司近5年ROE變異系數(表2)。

表2 變異系數

相關系數λ=0.0685/0.076 5=0.9429。

轉化后的風險系數模型。通過計算中國電力上市公司近5年ROE與美股電力上市公司近5年ROE的相關系數,對風險系數進行轉化。即:βU=βC×λ。

3.市場風險溢價。市場風險溢價是指成熟市場平均股權投資的回報率與無風險收益率的差值。可用的方法有歷史數據法、單階段永續增長股利貼現模型、殘余收益模型、股權自由現金流貼現模型等。

不同的方法各有利弊。股權自由現金流貼現模型可以同時考慮現金股利與股票股利,并且也可以設置多階段的增長,方法本身自由度較高,但是也存在著增長率參數設置的主觀性問題。本文采用紐約大學使用股權自由現金流貼現模型的方法每年公開發布的市場風險溢價研究報告的結論,選用2021年1月市場風險溢價4.72%。

4.國家風險溢價。國家風險溢價數值根據國家風險級別量化,國家風險級別通過主權信用評級、國債CDS利率計算。

穆迪公司頒布主權信用評級與國債CDS利率具有正相關性,在衡量國家風險級別時由國債CDS利率體現。國債CDS利率是一種國別風險的重要量化參考,它的優點是交易價格完全由市場決定。目標國家的長期國債CDS利率減去低風險國(美國)的長期國債CDS利率,可以得到目標國家風險參考值。

關于主權信用評級及CDS利差的討論都是針對債權市場的,為了將其轉換至股權市場進而測算,需要引入一個轉換系數。為了覆蓋更多的國家,轉換系數采用標準普爾BMI新興市場股票指數(S&P BMI Emerging Market Index)的波動率除以美林新興市場債券指數(America Merrill Lynch Emerging Market Public Sector Bond Index)的波動率(表3)。

表3 指數波動率

轉換系數=σ股票指數/σ債券指數。

截止到2021年1月1日,轉換系數=σ股票指數/σ債券指數=15.42%/14.07=1.10。

本文選取30個國家作為研究標的,采用Damodaran發布的2021年國家風險溢價數據。

上文介紹了風險系數的計算方式,以國內企業自身財務數據為基礎,利用變異系數模型、相關系數模型將企業對應國內能源行業的風險系數轉化為以美國為基準的風險系數;進一步引入無風險收益率、市場風險溢價率、國家風險溢價率,構建國際能源投資項目資本金內部收益率基準測算模型(表4)。

表4 30個國家2021年國家風險溢價

三、案例分析:以光伏、風電為例

為驗證模型合理性,以太陽能(000591)代表光伏與節能風電(601016)代表風電為例,測算其在30個國家投資風電、光伏項目的資本金內部收益率基準值(表5)。以下為長江電力公布的2017年—2021年加權凈資產收益率。

表5 光伏、風電企業凈資產收益率

按照優化后的風險系數模型,測算光伏投資風險系數βU-solar=0.78,風電投資風險系數βU-wind=0.86,采用CAPM模型測算資本金內部收益率基準值,無風險收益率選取美國十年期國債2021年均值2.27%,市場風險溢價取值4.72%,國家風險溢價取2021年公布數值,詳細測算數據如表6。

表6 光伏、風電企業資本金內部收益率基準

本文計算出的國際能能源投資資本金內部收益率如表6所示,通過因素市場風險溢價及國家風險溢價指標,能夠較好體現全球投資市場風險,對于我國企業對外走出去投資具有很好的借鑒意義。

通過本文研究結論,參考發布的國家風險溢價數據,可覆蓋全球大部分國家及地區,項目可以涵蓋光伏、陸上風電、海上風電、水電、燃機、燃煤等多種國際能源投資產業。基于國際能源投資項目的復雜性,綜合考慮市場風險、國別風險等,采用資本資產定價模型,通過分析企業自身財務數據,利用變異系數模型,模擬中美兩國股票上市公司財務數據波動性,建立相關系數,構建基準收益測算模型。本文結論加強了國內企業在境外投資決策的規范性與有效性,為國內企業國際能源投資提供決策評價標準參考。