取得平衡：将自动化模型与一流的估值流程相结合

市场环境的变化、证券的复杂性增加以及对估值的严格审查，都给基金经理的估值流程增加了复杂性。在更高的透明度和效率之间找到适当的平衡现在至关重要。虽然使用自动化模型可能会提高效率，但从监管和审计的角度来看，仅仅依靠技术驱动的结果会带来风险。

我们在最近的一篇文章中提到，由于

(i) 市场格局的变化、
(ii) 基金持有的非流动性证券的数量和价值上升，以及 
(iii) 证券的复杂性不断增加，利益相关者（监管机构、审计师、投资者）的审查力度已大大加强。

我们得出的结论是，现在估计和支持公允价值更具挑战性，需要经验丰富的判断和额外的支持文件。

有限责任合伙人(LP) 投资者最近一直在努力应对分配不足的问题；交易数量有限和退出延迟也导致缺乏可用于校准估值分析的最新数据点。此外，根据 Pitchbook , 2024 年约有 30% 的 VC 主导的交易发生属于持平或下跌轮次，这是我们十多年来从未见过的。此外，我们认为这个数字可能比较保守，因为 

(i) 未来股权简单协议（Simple Agreement for Future Equity, SAFE）和可转换票据的使用更为普遍（因为稀释成分可能并不总是很明显），以及
(ii) 如果清算优先权（或其他保障条款）与这些证券不同，平价轮次可能会隐性降低先前发行的证券的价值。

除了人工智能相关交易的大幅增加（美国约 30% 的交易涉及人工智能公司）之外，我们最近观察到的另一个趋势是使用更复杂的条款，包括增加清算优先权或最低回报，以及随着时间的推移改变所有权主张，从而增加了估值过程的复杂性。

在此背景下，投资者要求提高透明度和估值治理。特别是：

• 以流程为导向的问题现在成为投资者和监管机构关注的焦点。
• 通过使用估值专家，估值的独立性被视为最佳实践。
• 公允价值可以帮助 LP 做出适当的资产配置决策。

因此，拥有遵循行业最佳实践并符合适用报告标准的稳健估值流程至关重要。同样，深入了解价值如何随时间变化是估值过程的关键组成部分。在这方面，“价值桥分析” (Value  Bridge Analysis ) 可以成为监控投资组合公司价值驱动因素变化的宝贵工具。

实现透明度与效率之间的平衡：对自动化模型的考虑以及对最新一轮融资的依赖

另类资产管理者越来越多地采用估值软件工具来提高管理数据流的效率，自动执行重复计算并标准化估值流程。这些工具提供一致的方法，集成不同的数据源，并使估值更容易获得，即使金融专业知识有限的用户也可以使用。然而，当前的软件工具通常缺乏捕捉估值分析细微差别所需的灵活性和判断力，例如不断变化的市场情绪、公司业绩和独特的投资特征。

自动化模型或软件工具通常严重依赖数据，并将可比性视为固定关系，这可能会忽略公司发展或市场条件的重大变化。此外，作为独立的解决方案，它们可能无法满足监管和审计标准，包括遵守国际估值标准。虽然软件可以提高效率，但监管和会计指导强调，专家判断对于确保估值既可支持又可审计、降低监管风险仍然至关重要。

同样，由于目前交易可用性的限制，依赖最新一轮融资所表示的投资成本或价值越来越被视为潜在的估值问题。此外，随着经济状况的变化，价值可能会在融资事件之间发生重大变化。

自动化模型——优点和缺点

鉴于上述考虑，我们建议将软件工具与一流的估值流程相结合，包括依靠专家判断（内部、外部或两者结合）。

评估投资组合公司时面临的主要挑战（以及潜在补救措施）

以下总结了基金经理在衡量公允价值时面临的最普遍挑战。

1. 缺乏最近的校准数据点
   校准市场法 (CMA) 可以成为克服这些障碍的有用工具。校准市场法 会根据市场变化、投资组合公司的业绩和前景以及自最新校准日期以来实现的增长水平来调整最新的校准倍数。
2. 财务报告和交易团队之间的差距
   通常，首席财务官会“抱怨”价值差异（交易团队与从公允价值角度可以支持的内容）。估值专家可以通过参加估值委员会和董事会会议来帮助弥合差距。
3. 如何有效评估大型投资组合
   虽然技术的使用可以帮助实现分析的某些方面的自动化，但它无法取代复杂估值分析所需的判断。从监管和审计的角度来看，依赖纯粹的技术驱动结果会带来风险。
4. 低迷市场中的清算优先权和“合成”降价轮的影响
   评估低迷市场中清算优先权的影响至关重要（清算优先权并不重要……直到它们变得重要）。此外，如果清算优先权（或其他条款）不同（“合成”降价轮），平价轮可能会降低先前发行的证券的价值。
5. SAFE 和可转换票据的使用越来越普遍，条款也越来越复杂（例如，增加清算优先权、投资资本的最低倍数）
   通常，反向求解和利用期权定价模型 (OPM) 和完全稀释法对于准确考虑所有细微差别是必要的。然而，由于次级优先类别的清算优先权“夹在”高级优先股和普通股之间，期权定价模型通常会夸大高级和次级清算优先权之间的价值差异。在这种情况下，需要对期权定价模型进行调整。此外，在某些情况下（例如，在评估 SAFE 时），可能需要使用情景分析。
6. 数据可用性（信息权）、数据质量和假设的主观性（例如退出）
   此外，对于早期公司，财务数据可能不存在或没有意义。在这种情况下，可以使用“里程碑分析”（类似于校准市场法，但使用非财务数据）。
7. 缺乏真正可比的公司
   随着颠覆性商业模式的专业化，寻找好的可比公司具有挑战性。此外，上市公司通常处于发展的后期阶段。同样，校准市场法可以成为克服这些障碍的有用工具。
8. 如何融入市场条件的变化
   使用校准市场法时，可以根据投资组合公司与可比公司的可比性应用与市场走势相关的相关因子。
9. 如何量化增长对选定倍数的影响
   使用校准市场法时，应使用压缩因子调整最新校准的倍数，该压缩因子可以根据指标（通常是收入）的增长和潜在回报率进行量化
10. 如何量化业绩/前景变化的影响
    使用校准市场法时，应使用业绩调整系数调整最新的校准倍数。
11. 支持估值和估值文件归档的最佳实践是什么？
    遵守不同的法规和标准会使估值过程复杂化并产生额外的审查。估值专家可以通过审查基金的估值政策并确保遵循最佳实践来提供帮助。
12. 时间和资源限制
    估值专家可以帮助加强估值过程，从而减少内部资源压力并可能简化审计流程。

总结

随着估值面临越来越严格的审查，在透明度、增强文档和效率的需求之间取得适当的平衡变得至关重要。虽然自动化模型可以提高效率，但仅仅依靠技术会带来固有的监管和审计风险。通过将技术与一流的估值流程相结合，可以有效降低这些风险。

KROLL(德安华.道衡)投资组合估值咨询小组如何提供帮助

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