资本成本作为企业投融资决策中的核心基准指标，贯穿于资本预算、并购定价、业绩评估及现金流折现估值等全过程。在DCF模型中，贴现率的选取直接影响估值结论的可靠性与合理性。它由债务成本和权益成本两个部分加权平均计算得出，其中债务成本的测算相对明确，而权益成本的估计则涉及无风险利率、贝塔系数、权益风险溢价及规模溢价等多重参数的协同确定。但国际上已形成相对成熟的权益成本测算体系，但是国内并没有系统的参数体系。
在这样的大背景下，2015年10月，注册估值师（CVA）协会联合西南财经大学金融学院、Wind资讯与经管之家等主办方在上海Wind资讯总部首次发布了《中国企业资本成本参数》（以下简称《参数手册》）。针对中国资本市场的特殊性，提出了符合中国国情的市场权益风险溢价和规模溢价的参考指标。这一公布具有重要的理论和现实意义，既有利于我们加深对中国资本市场的理解，也为投资估值的实践提供了参数基准。
一、资本成本的定义与估值方法
二、资本成本的基本特征
三、资本成本的构成与计算
一、基本框架
二、影响权益资本成本的风险
三、权益资本成本的估计方法
一、什么是无风险利率
二、无风险利率的选取标准
三、对无风险利率的确定与选取
四、小结
一、贝塔
二、贝塔系数的两种经典估计方法
三、如何验证贝塔的显著性与有效性
四、我国上市公司贝塔特征的一些基本情况
五、贝塔的修正
六、小结
第五章 权益资本成本的基础部分——规模溢价
一、规模效应
二、规模效应的实证证据
三、规模溢价
四、对规模效应和规模溢价的质疑
五、总结
第六章 权益资本成本的基础部分——权益风险溢价
一、权益风险溢价
二、权益风险溢价估算方法
三、权益风险溢价估算方法的对比分析
四、事后估算法对我国权益风险溢价的测度
五、事前估算法对我国权益风险溢价的测度
六、权益风险溢价测度结果的对比分析
七、小结
中国企业资本成本估计参数表
参考文献
按照惯例，分析师预测估算法是基于预测数据来对权益风险溢价（ERP）进行估算的，然而现实难题在于：国外成熟资本市场上的股利发放是稳定的，所以将预期股利作为未来的现金流非常合理，但是国内股利政策中股利的发放较不稳定。本报告在研究中考虑到这一现状，并通过实证发现，分析师预测估算法目前在我国的适用性不强。而统计模型预测估算法通过回归模型来预测未来收益，虽然操作上相对复杂，但是经过验证，它是比较有效的方法，并且适用于我国市场现状。
规模效应是基于实证观测提出的：小规模公司面临着更高的风险，因此我们通常认为投资于它们会有理想的期望收益率。然而，我们不清楚这种差异是由于规模自身引起，还是和其紧密关联的其他因素引起。尽管规模溢价的应用还面临着质疑与挑战，但数据研究仍支持规模效应的存在价值。更为重要的是，研究显示仅依靠贝塔值衡量风险是远远不够的，投资估值与测算资本成本的过程中需要对规模效应做出进一步的考虑。
参考2025年底数据，
创新性研发中国企业资本成本估计参数表
本次发布的估计参数表中的所有数据，均来源于2025年12月的CSMAR数据库，分别根据中国不同规模的上市公司市值计算出不同的规模溢价，并得出10年期国债到期收益率和隐含权益风险溢价。
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注册估值师（CVA）协会作为投资估值行业的标杆协会，将不断引领国内投资估值行业的标准化与专业化，并持续推出年度《参数手册》，把国内估值行业前沿、专业的研究成果分享出来，为金融领域的业界人士提供更高效便捷的投资估值参数对照。
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7月12日（星期日）晚19:30，注册估值师（CVA）协会将邀请《中国企业资本成本参数》的主理人许志教授为大家讲解《参数手册》背后原理，并分享使用方法。
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