作者: Cash

關於退休規劃這檔案

最近幾個月, 網路上流傳一份叫做退休規劃的 Excel 檔. 上面的描述, 其實和我心目中的退休有些不同, 所以想要發表一下看法.

我認為退休至少有三個階段. 第一個階段是退休後還有足夠的體力, 這時候可能會過著比上班時期更花錢的生活, 而不是更少. 本來只能戰戰兢兢地遞出假單,  生怕客戶出了什麼包, 還得臨時取消假期. 既然壯年退休, 不就是應該豪邁地參加幾團 20 天深度旅遊之類嗎!? 

本來在公司吃飯都有補助, 外食很容易就百元起跳. 接著手機平板還是要買, 電視要看, 寬頻要裝, 萬一有新的遊戲機也會有興趣啊. 此外, 有些人還得幫兒女買房買車、準備聘金嫁妝 (當然, 也可以叫他們自己想辦法啦!) 因此不管怎麼算, 提前退休一定是狂吃老本. 什麼勞保、勞退、國民年金…., 除了勞退可以在 60 歲就領月退, 其他都要撐到 65 歲. 如果按照 Excel 表的大水庫去規劃, 說不定還等不到 65 歲就負債累累了~~~

總之, 如非鉅富, 這種退而不休的 “享受期" 絕不可能太長.  另外, 口袋再深, 身心狀況也是個天險. 總有一天會覺得體力不堪負荷, 或者精神上產生厭倦, 接著自然而然就會減少消費. 像是車也不想開了, 旅行也不想去了. 如果身體還硬朗就會進入一般認知 “退休期". 此時顧慮量入為出, 只會花點小錢, 若股利、債息用不完還可以再投資. 

我們存退休金, 主要就是應付這個退休期. 畢竟財力準備不夠的人, 本來就沒有享受期這個選項.  我們要確保各種收入 (勞退、勞保、國保、房租、利息、老人年金、股息、債息、還本保險….等等) 大於等於我們的開銷. 如果這個階段就入不敷出的話, 立刻就要吃到不動產或是投資的老本了. 這些錢應該是第三階段才能用到的.

第三階段就是身體不好的階段, 相當於 “養病期". 天天吃藥看醫生, 錢都奉獻給了看護, 未來的日子也不會太多了. 此時應該把房子反向抵押 [1] 給銀行拿現金, 股票債券一點一點賣, 把老本吃完為止. 如果錢花光了還沒有死…呃, 那就聽天由命了.

說了那麼多, 舉個例子. 某甲辛苦存了 1,000 萬, 計畫 55 歲的時候退休. 打算爽爽月花 10 萬享受, 到了 60 歲才正式減少開支, 進入退休期. 到 80 歲之後每個月只花 5 萬元. 但因為某甲 ˊ60 足歲才開始有勞工月退俸入帳, 在扣除通膨, 殖利率 3% 的條件下, 活到 66 歲就會入不敷出了, 卒!

年齡 支出金額 (月) 固定收入 (月) 理財收入 (月) 盈虧金額 (月) 盈虧金額(年) 期初本金 期末本金 下年度股息
55 100K 0 27,318 (72,682) (872,182) 10,000,000 9,127,818 273,835
56 100K 0 22,820 (77,180) (926,165) 9,127,818 8,201,653 246,050
57 100K 0 20,504 (79,496) (953,950) 8,201,653 7,247,702 217,431
58 100K 0 18,119 (81,881) (982,569) 7,247,702 6,265,133 187,954
59 100K 0 15,663 (84,337) (1,012,046) 6,265,133 5,253,087 157,593
60 100K 0 13,133 (86,867) (1,042,407) 5,253,087 4,210,680 126,320
61 75K 2,141 10,527 (62,332) (747,988) 4,210,680 3,462,692 103,881
62 75K 2,141 8,657 (64,202) (770,427) 3,462,692 2,692,265 80,768
63 75K 2,141 6,731 (66,128) (793,540) 2,692,265 1,898,725 56,962
64 75K 2,141 4,747 (68,112) (817,346) 1,898,725 1,081,379 32,441
65 75K 2,141 2,703 (70,156) (841,867) 1,081,379 239,512 7,185
66 75K 29,781 599 (44,620) (535,443) 239,512 (295,930) (8,878)
67 75K 29,781 (740) (45,959) (551,506) (295,930) (847,436) (25,423)

想要達成這個退休計畫, 只有兩個方法. 第一就是多存點錢, 估計某甲存到 1,850 萬他就可以這樣幹, 即使活到 120 歲錢都夠用.  第二個方法就是縮短或是跳過享受期, 每個月都少花點. 如上表所統計, 某甲 (全家) 短暫的一生只花了 1,350 萬, 比原來 “退休規劃" 中的普通版 1,500 萬還少, 並不是他花太多, 而是花太快.

回歸到我寫這篇的初衷 – 不要只看總量, 要概算出每年的現金流量. 即使總數正確, 但其中一年財產會歸零, 這也無法忍受吧! 更何況每年的投資收入原本就會有變化. 如果退休後任何風險都不能承擔 – 甚至連想賣房子都沒得賣, 那只好一開始就把錢存夠, 然後定存取年息 1% 過日子. 按照某甲原本的退休規劃, 估計沒有先存個 2,100 萬, 他將吃不到 100 歲的生日蛋糕喔!

[REF]

  1. 住房反向抵押貸款

 

[轉貼] 寶可夢新 CP 值

義大犀牛轉賣之後拿到總冠軍, 鐵甲暴龍 (Rhydon) 在寶可夢更新 CP 值限後, 也進入了 A 段班, 簡直判若兩寶.

螃蟹也變值錢了 – 這是一個 sign 嗎?

地區限定的寶可夢, 只有亞洲的大蔥鴨降級, 美牛, 澳鼠, 歐偶都升級了.

凱西 (Abra)暴增一倍多. 特別喜歡抓 Abra 的 PM 應該很開心吧! 不過比起吉利蛋 (Chansey) 的驚人漲幅還是得退居第二位.

乘龍 (Lapras) 不進則退, 是唯一沒有調整的物種. 上次去美國, 看到大家很喜歡拿來守塔的風速狗 (Arcanine) 則是退步不少~~~ 想不到遊戲裡面也會押錯"寶"!

以下轉貼自 http://pokemongohub.net/pokemon-go-new-max-cp-chart/

 
舊版
新版
數值變化
Pokemon
 中文 CP 變化率 % 體力 攻擊 防禦 體力 攻擊 防禦 體力 攻擊 防禦
Bulbasaur 妙蛙種子 981 -9.32  90 126 126 90 118 118 0 -8 -8
Ivysaur 妙蛙草 1552 -5.40 120 156 158 120 151 151 0 -5 -7
Venusaur 妙蛙花 2568 -0.48 160 198 200 160 198 198 0 0 -2
Charmander 小火龍 831 -14.57 78 128 108 78 116 96 0 -12 -12
Charmeleon 火恐龍 1484 -5.20 116 160 140 116 158 129 0 -2 -11
Charizard 噴火龍 2686 3.44 156 212 182 156 223 176 0 11 -6
Squirtle 傑尼龜 808 -22.22 88 112 142 88 94 122 0 -18 -20
Wartortle 卡咪龜 1324 -17.88 118 144 176 118 126 155 0 -18 -21
Blastoise 水箭龜 2291 -10.59 158 186 222 158 171 210 0 -15 -12
Caterpie 綠毛蟲 393 -14.05 90 62 66 90 55 62 0 -7 -4
Metapod 鐵甲蛹 357 -30.64 100 56 86 100 45 64 0 -11 -22
Butterfree 巴大蝴 1701 18.76 120 144 144 120 167 151 0 23 7
Weedle 獨角蟲 397 -14.20 80 68 64 80 63 55 0 -5 -9
Kakuna 鐵殼昆 392 -24.06 90 62 82 90 46 86 0 -16 4
Beedrill 大針蜂 1777 26.01 130 144 130 130 169 150 0 25 20
Pidgey 波波 580 -16.94 80 94 90 80 85 76 0 -9 -14
Pidgeotto 比比鳥 1085 -12.68 126 126 122 126 117 108 0 -9 -14
Pidgeot 比鵰 1994 -5.07 166 170 166 166 166 157 0 -4 -9
Rattata 小拉達 588 1.06 60 92 86 60 103 70 0 11 -16
Raticate 拉達 1549 8.05 110 146 150 110 161 144 0 15 -6
Spearow 烈雀 673 -2.86 80 102 78 80 112 61 0 10 -17
Fearow 大嘴雀 1814 4.19 130 168 146 130 182 135 0 14 -11
Ekans 阿柏蛇 778 -6.26 70 112 112 70 110 102 0 -2 -10
Arbok 阿柏怪 1737 -1.84 120 166 166 120 167 158 0 1 -8
Pikachu 皮卡丘 787 -12.71 70 124 108 70 112 101 0 -12 -7
Raichu 雷丘 2015 -0.63 120 200 154 120 192 165 0 -8 11
Sandshrew 穿山鼠 1194 58.02 100 90 114 100 126 145 0 36 31
Sandslash 穿山王 2328 31.51 150 150 172 150 182 202 0 32 30
Nidoran♀ 尼多蘭 736 -18.24 110 100 104 110 86 94 0 -14 -10
Nidorina 尼多娜 1218 -14.72 140 132 136 140 117 126 0 -15 -10
Nidoqueen 尼多后 2338 -6.38 180 184 190 180 180 174 0 -4 -16
Nidoran♂ 尼多朗 739 -14.19 92 110 94 92 105 76 0 -5 -18
Nidorino 尼多力諾 1252 -9.75 122 142 128 122 137 112 0 -5 -16
Nidoking 尼多王 2386 -3.9 162 204 170 162 204 157 0 0 -13
Clefairy 皮皮 1085 -10.8 140 116 124 140 107 116 0 -9 -8
Clefable 皮可西 2353 -1.99 190 178 178 190 178 171 0 0 -7
Vulpix 六尾 774 -7.88 76 106 118 76 96 122 0 -10 4
Ninetales 九尾 2157 -1.55 146 176 194 146 169 204 0 -7 10
Jigglypuff 胖丁 713 -26.37 230 98 54 230 80 44 0 -18 -10
Wigglytuff 胖可丁 1906 -13.83 280 168 108 280 156 93 0 -12 -15
Zubat 超音蝠 569 -13.27 80 88 90 80 83 76 0 -5 -14
Golbat 大嘴蝠 1830 -5.17 150 164 164 150 161 153 0 -3 -11
Oddish 走路草 1069 -7.66 90 134 130 90 131 116 0 -3 -14
Gloom 臭臭花 1512 -11.39 120 162 158 120 153 139 0 -9 -19
Vileplume 霸王花 2367 -5.43 150 202 190 150 202 170 0 0 -20
Paras 派拉斯 836 -9.93 70 122 120 70 121 99 0 -1 -21
Parasect 派拉斯特 1657 -5.62 120 162 170 120 165 146 0 3 -24
Venonat 毛球 902 -13.93 120 108 118 120 100 102 0 -8 -16
Venomoth 末入蛾 1937 2.69 140 172 154 140 179 150 0 7 -4
Diglett 地鼠 465 2.24 20 108 86 20 109 88 0 1 2
Dugtrio 三地鼠 1333 15.63 70 148 140 70 167 147 0 19 7
Meowth 喵喵 638 -17.87 80 104 94 80 92 81 0 -12 -13
Persian 貓老大 1539 -6.19 130 156 146 130 150 139 0 -6 -7
Psyduck 可達鴨 966 -14.4 100 132 112 100 122 96 0 -10 -16
Golduck 哥達鴨 2270 -5.25 160 194 176 160 191 163 0 -3 -13
Mankey 猴怪 1002 15.43 80 122 96 80 148 87 0 26 -9
Primeape 火爆猴 2105 13.96 130 178 150 130 207 144 0 29 -6
Growlithe 卡蒂狗 1110 -18.59 110 156 110 110 136 96 0 -20 -14
Arcanine 風速狗 2839 -5.24 180 230 180 180 227 166 0 -3 -14
Poliwag 蚊香蝌蚪 695 -14.44 80 108 98 80 101 82 0 -7 -16
Poliwhirl 蚊香蛙 1313 -2.26 130 132 132 130 130 130 0 -2 -2
Poliwrath 快泳蛙 2441 -2.71 180 180 202 180 182 187 0 2 -15
Abra 凱西 1148 106.34 50 110 76 50 195 103 0 85 27
Kadabra 勇吉拉 1859 71.74 80 150 112 80 232 138 0 82 26
Alakazam 胡地 2887 64.57 110 186 152 110 271 194 0 85 42
Machop 腕力 1199 11.19 140 118 96 140 137 88 0 19 -8
Machoke 豪力 1910 9.2 160 154 144 160 177 130 0 23 -14
Machamp 怪力 2889 12.09 180 198 180 180 234 162 0 36 -18
Bellsprout 喇叭芽 916 -20.29 100 158 78 100 139 64 0 -19 -14
Weepinbell 口呆花 1475 -15.89 130 190 110 130 172 95 0 -18 -15
Victreebel 大食花 2268 -11.18 160 222 152 160 207 138 0 -15 -14
Tentacool 瑪瑙水母 956 5.88 80 106 136 80 97 182 0 -9 46
Tentacruel 毒刺水母 2374 7.38 160 170 196 160 166 237 0 -4 41
Geodude 小拳石 1193 46.45 80 106 118 80 132 163 0 26 45
Graveler 隆隆石 1815 29.46 110 142 156 110 164 196 0 22 40
Golem 隆隆岩 2916 28.93 160 176 198 160 211 229 0 35 31
Ponyta 小火馬 1502 -1.01 100 168 138 100 170 132 0 2 -6
Rapidash 烈焰馬 2252 2.59 130 200 170 130 207 167 0 7 -3
Slowpoke 呆呆獸 1204 -1.36 180 110 110 180 109 109 0 -1 -1
Slowbro 呆河馬 2482 -4.76 190 184 198 190 177 194 0 -7 -4
Magnemite 小磁怪 1083 24.18 50 128 138 50 165 128 0 37 -10
Magneton 三合一磁怪 2237 20.56 100 186 180 100 223 182 0 37 2
Farfetch’d 大蔥鴨 1092 -15.04 104 138 132 104 124 118 0 -14 -14
Doduo 嘟嘟 1011 20.16 70 126 96 70 158 88 0 32 -8
Dodrio 嘟嘟利 2138 17.78 120 182 150 120 218 145 0 36 -5
Seel 小海獅 899 -21.26 130 104 138 130 85 128 0 -19 -10
Dewgong 白海獅 1894 -12.79 180 156 192 180 139 184 0 -17 -8
Grimer 臭泥 1269 -1.52 160 124 110 160 135 90 0 11 -20
Muk 臭臭泥 2709 4.42 210 180 188 210 190 184 0 10 -4
Shellder 大舌貝 958 18.41 60 120 112 60 116 168 0 -4 56
Cloyster 鐵甲貝 2475 21.79 100 196 196 100 186 323 0 -10 127
Gastly 鬼斯 1002 26.44 60 136 82 60 186 70 0 50 -12
Haunter 鬼斯通 1716 26.3 90 172 118 90 223 112 0 51 -6
Gengar 耿鬼 2619 27.95 120 204 156 120 261 156 0 57 0
Onix 大岩蛇 1002 17.54 70 90 186 70 85 288 0 -5 102
Drowzee 催眠貘 992 -9.06 120 104 140 120 89 158 0 -15 18
Hypno 引夢貘人 2048 -6.93 170 162 196 170 144 215 0 -18 19
Krabby 大鉗蟹 1386 85.88 60 116 110 60 181 156 0 65 46
Kingler 巨鉗蟹 2694 52.21 110 178 168 110 240 214 0 62 46
Voltorb 雷電球 857 2.46 80 102 124 80 109 114 0 7 -10
Electrode 頑皮彈 1900 16.98 120 150 174 120 173 179 0 23 5
Exeggcute 蛋蛋 1102 0.14 120 110 132 120 107 140 0 -3 8
Exeggutor 椰蛋樹 2916 -1.42 190 232 164 190 233 158 0 1 -6
Cubone 卡拉卡拉 943 -7.45 100 102 150 100 90 165 0 -12 15
Marowak 嘎拉嘎拉 1691 2.34 120 140 202 120 144 200 0 4 -2
Hitmonlee 沙瓦郎 2406 67.59 100 148 172 100 224 211 0 76 39
Hitmonchan 艾比郎 2098 42.57 100 138 204 100 193 212 0 55 8
Lickitung 大舌頭 1322 -20.72 180 126 160 180 108 137 0 -18 -23
Koffing 瓦斯彈 1091 -5.94 80 136 142 80 119 164 0 -17 22
Weezing 雙彈瓦斯 2183 -3.25 130 190 198 130 174 221 0 -16 23
Rhyhorn 鐵甲犀牛 1679 48.06 160 110 116 160 140 157 0 30 41
Rhydon 鐵甲暴龍 3300 51.78 210 166 160 210 222 206 0 56 46
Chansey 吉利蛋 1469 157.08 500 40 60 500 60 176 0 20 116
Tangela 蔓藤怪 2208 29.59 130 164 152 130 183 205 0 19 53
Kangaskhan 袋龍 2463 22.73 210 142 178 210 181 165 0 39 -13
Horsea 墨海馬 921 18.2 60 122 100 60 129 125 0 7 25
Seadra 海刺龍 1979 17.04 110 176 150 110 187 182 0 11 32
Goldeen 角金魚 1006 4.95 90 112 126 90 123 115 0 11 -11
Seaking 金魚王 2040 -0.22 160 172 160 160 175 154 0 3 -6
Staryu 海星星 926 -1.4 60 130 128 60 137 112 0 7 -16
Starmie 寶石海星 2303 5.98 120 194 192 120 210 184 0 16 -8
Mr. Mime 吸盤魔偶 1984 35.94 80 154 196 80 192 233 0 38 37
Scyther 飛天螳螂 2464 20.41 140 176 180 140 218 170 0 42 -10
Jynx 迷唇姐 2512 51.1 130 172 134 130 223 182 0 51 48
Electabuzz 電擊獸 2196 3.99 130 198 160 130 198 173 0 0 13
Magmar 鴨嘴火龍 2254 -0.46 130 214 158 130 206 169 0 -8 11
Pinsir 大甲 2770 33.1 130 184 186 130 238 197 0 54 11
Tauros 肯泰羅 2488 38.45 150 148 184 150 198 197 0 50 13
Magikarp 鯉魚王 220 -23.87 40 42 84 40 29 102 0 -13 18
Gyarados 暴鯉龍 3281 23.75 190 192 196 190 237 197 0 45 1
Lapras 乘龍 2980 0 260 186 190 260 186 190 0 0 0
Ditto 百變怪 718 -24.78 96 110 110 96 91 91 0 -19 -19
Eevee 伊布 969 -11.32 110 114 128 110 104 121 0 -10 -7
Vaporeon 水精靈 3157 13.12 260 186 168 260 205 177 0 19 9
Jolteon 雷精靈 2730 29.89 130 192 174 130 232 201 0 40 27
Flareon 火精靈 2904 10.66 130 238 178 130 246 204 0 8 26
Porygon 多邊獸 1567 -8.01 130 156 158 130 153 139 0 -3 -19
Omanyte 菊石獸 1345 22.49 70 132 160 70 155 174 0 23 14
Omastar 多刺菊石獸 2685 21.94 140 180 202 140 207 227 0 27 25
Kabuto 化石盔 1172 6.81 60 148 142 60 148 162 0 0 20
Kabutops 鐮刀盔 2517 19.7 120 190 190 120 220 203 0 30 13
Aerodactyl 化石翼龍 2608 22.15 160 182 162 160 221 164 0 39 2
Snorlax 卡比獸 3355 8.43 320 180 180 320 190 190 0 10 10
Articuno 急凍鳥 2933 -1.65 180 198 242 180 192 249 0 -6 7
Zapdos 閃電鳥 3330 7.36 180 232 194 180 253 188 0 21 -6
Moltres 火焰鳥 3272 1 180 242 194 180 251 184 0 9 -10
Dratini 迷你龍 860 -14.07 82 128 110 82 119 94 0 -9 -16
Dragonair 哈克龍 1609 -8.64 122 170 152 122 163 138 0 -7 -14
Dragonite 快龍 3581 2.44 182 250 212 182 263 201 0 13 -11
Mewtwo 超夢 4760 15.62 212 284 202 212 330 200 0 46 -2
Mew 夢幻 3090 -6.74 200 220 220 200 210 210 0 -10 -10

Philips HDR 白皮書小註解

根據 WIKI 的記載, HDMI 2.1 的規格來自於 Philips HDR 白皮書 [1]. 雖然這句話簡直不能說是中文: “HDMI 2.0A涵蓋HDR EOTF信令和靜態後設資料後設資料的動態是HDMI 2.1所涵蓋。" 那麼, 我們來看一下白皮書吧!

白皮書認為: 電視或影片大致分為 HDR 和 SDR 兩大類. 我們只需要壓出一種品質的片子, 然後帶一些參數, 就可以在 HDR 或 SDR 的電視上播放!  (白皮書的圖如下)

Philips-White-Paper-768x372

如果一開始就製作出 HDR 品質的片子, 那麼以 HDR 播出一定不會是問題. 至於怎麼產生出 SDR 的版本, 白皮書說這是 colorist 或 artist 要做的工作. 他們根據 frame 或是 scene 的場景轉換, 分別調整出對應的 content-dependent 的 tone mapping 參數. 然後把調好的參數, 根據定價 120 USD 的 SMPTE standard ST 2094-20 [2], 放進 video bit stream 的 SEI ( supplemental enhancement information) [3].  

class SEIToneMappingInfo : public SEI
{
Public:
 PayloadType payloadType() const { return TONE_MAPPING_INFO; }
 SEIToneMappingInfo() {}
 virtual ~SEIToneMappingInfo() {}
 Int m_toneMapId;
 Bool m_toneMapCancelFlag;
 Bool m_toneMapPersistenceFlag;
 Int m_codedDataBitDepth;
 Int m_targetBitDepth;
 Int m_modelId;
 Int m_minValue;
 Int m_maxValue;
 Int m_sigmoidMidpoint;
 Int m_sigmoidWidth;
 std::vector<Int> m_startOfCodedInterval;
 Int m_numPivots;
 std::vector<Int> m_codedPivotValue;
 std::vector<Int> m_targetPivotValue;
 Int m_cameraIsoSpeedIdc;
 Int m_cameraIsoSpeedValue;
 Int m_exposureIndexIdc;
 Int m_exposureIndexValue;
 Bool m_exposureCompensationValueSignFlag;
 Int m_exposureCompensationValueNumerator;
 Int m_exposureCompensationValueDenomIdc;
 Int m_refScreenLuminanceWhite;
 Int m_extendedRangeWhiteLevel;
 Int m_nominalBlackLevelLumaCodeValue;
 Int m_nominalWhiteLevelLumaCodeValue;
 Int m_extendedWhiteLevelLumaCodeValue;
};

至於調整參數時用的電視的 st 2086 規範中的參數, 當然也要放進去. ( The characteristics of the display used for grading or monitoring, such as peak luminance and black level, are added as SMPTE ST 2086 metadata to the video stream. )

另外一個變形是, 傳出 SDR 的 video bit stream, 並且帶上一些參數, decoder 端原則可以解出 SDR 版本, 並且透過計算產生 inverse dynamic range conversion 的 HDR 版本. 這些轉換原理不管壓成  SDR 或是 HDR bit stream 時都是一樣的. 但是為了確保在 decoder 端 (通常是 OTT 或是 STB) 可以把 SDR 再還原出 HDR, 在 encoder 端做 HDR 轉 SDR 的時候, 不能夠用到硬砍的方式 (hard clipping is not allowed).

上述的討論只限於 decoder 和 encoder 之間, 還沒有考慮到 HDMI. 畢竟 HDMI 只傳 raw data, 可想而知那些相關的係數都要透過額外的 HDMI 封包來傳. 在 HDMI 2.0 的時代, 我們通常是傳靜態的 ST 2086 metadata. 至ˊ於動態的部分, 目前 HDMI 的網站 [4] 還沒看到 2.1 的規格, 只看到 2.0b 而已.

[REF]

  1. http://www.flatpanelshd.com/downloads/philips_hdr_white_paper.pdf
  2. http://www.techstreet.com/standards/smpte-st-2094-20-2016?product_id=1922111
  3. https://hevc.hhi.fraunhofer.de/HM-doc/_s_e_i_8h_source.html
  4. http://www.hdmi.org/manufacturer/

我讀 «證券分析» 第六版 – 損益表 4

第 35 章特別著重於公用事業的折舊; 當然, 免不了又要舉例有多少公司都沒做到好好折舊這件事! 但公用事業為什麼特別值得一題呢? 主要是這個行業 (電力、燃氣、照明…等等) 需要一直更新設備, 折舊下來的金額也都會拿去買新的設備, 所以方便於從除舊、佈新兩個角度來思考.

本書也將折舊的方法分為兩大類裡面的七小類. A 類著眼於除舊, B 類著眼於佈新.

A.  常規折舊法

  1. 直線法: 即每年減記相等的折舊費用, 直到剩下殘值.
  2. 償債基金法: 未折舊完的費用, 理論上應該產生利息. 因此前幾年扣減金額較少, 隱含現在的錢比未來的錢 “大", 後面要依一定的利率增大折舊數字.
  3. 整體法: 並不針對特定的財產折舊, 而是對整個資產做一定比例的折舊.

B. 資產清理專項儲備方法

     這類方式不在於考慮資產的損耗、毀壞或是廢棄. 而是考慮重置. 若公司需要買更多的資產, 提列的費用就會變多. 反之, 雖然先前買了很多設備, 未來有一段時間不會再買了, 就不必提列未來的重置費用.

  1. 依毛利率的某個百分比提列.
  2. 依產出產的數量提列固定比率.
  3. 為維修以及折舊整體提列毛利率的百分比. 和 B-1不同的地方在於, 損壞愈多提列愈多.
  4. 酌情扣減.  這就是以公司經營階層的自由心證來提列.

有個有趣的地方在於, 公司會採取兩套不同的會計策略. 在計算所得稅的時候, 幾乎每家公司都是採用直線法, 讓公司少繳一點稅. 但是到了計算盈餘的時候, 卻會從採用另外一套策略, 讓公司顯得賺錢. P.551 說到: “對於這種差異的存在, 投資者普遍不知情."

作者觀察了數十家公用事業類公司的折舊提列帳戶 (p. 552~p. 557), 並得出折舊數字和毛利率、所得稅率有大概的關係. 例如: 1938 年, 底特律愛迪生公司提列毛利率的 13.5% 當作折舊, 而所得稅是毛利率的 18.2%. 北美公司的數字分別是 12.8% 和 14.8%. 所以, 本書推出一個比較嚴格的標準, 一家公用事業公司繳多少所得稅, 就大致每年就應該折舊多少錢!

當然, 這樣的觀察在財報更加公開透明之後已經不適用了. 但我們仍然可以用同業的折舊比列互相比較, 畢竟同業的稅率總是比較接近.

 

我讀 «證券分析» 第六版 – 損益表 3

在本書的 34, 35 章主要討論折舊, 34 章著重於折舊對獲利的影響, 35 章討論公用事業的折舊政策.

固定資產減少的原因不只是折舊、更新、報廢, 物品的耗損、耗盡, 租賃物、許可權的攤銷, 以及專利權的攤銷等等都可以列在折舊這個項目之下, 統稱為折舊.

表面上看似簡單的折舊, 其實有更深一層的面貌: 1. 允許以價值而非成本來攤銷. 2. 公司可以利用各種會計準則規避折舊. 3. 某些折舊的計算方式完全不符合現實狀況. 以下分段說明之.

有一種理論認為, 折舊不是將已經買進來的物品分好幾個年份來記帳, 而是為了下一次的購買儲備金錢, 也就是把折舊當作 “重置成本". 因此重置成本不會受到當初購買的價格、或是現在市場上中古貨的價格變動. 這樣思考似乎也沒有錯, 但老是重估資產, 將會直接影響到損益表. 而以當初的成本來折舊, 就不會變來變去.

畢竟買資產的錢早就花出去了. 把現有資產估得愈便宜, 則每年折舊的費用就會愈低, 公司看起來的獲利就會愈好.  1931 年 Hall Printing Company 的做法是把資產重估後, 多出的 6.222 M USD 列入資本公積的貸方 (賺錢), 但是它應有的折舊卻不是從損益表中扣除, 而是減少資本公積. 換言之, 公司的資產大增小減後還是變多, 獲利不受影響. 但重置成本的增加卻視而不見了.

因此本書主張資產重估要以事實為基礎、並且從損益表中扣除額外的獲利 (Proper depreciation against these new values is charged in the income account.)

p.525~p.529 舉了一些例子, 讓我們可以比較兩家煉糖公司、兩家鑄造公司的折舊/資產百分比, 折舊多的一方提列 4.79% 和 3.66%; 較少的一方卻只有 1.73% 和 1.65%. 作者認為提列少的那兩家折舊和同業相比並不充足. 如果上述的兩家煉糖公司或是鑄造公司要同業合併, 不同的折舊策略勢必影響公司真正的價值與換股的比例.

除了惡意製造虛假獲利, 也有提列折舊費用過高的例子 (p. 531). 如果能買到這樣的公司的股票, 就等於挖到寶了.

P.532 講石油公司和礦業公司的推銷費用…等等, 為何是推銷? 剛剛不是正在講折舊嗎? 查了原文是 “AMORTIZATION CHARGES OF OIL AND MINING COMPANIES" , 喔, 原來是攤銷, 本書難得出現錯字. 這倉頡輸入嗎? 哈!

對挖礦公司來說, 挖挖挖…挖到礦山逐漸枯竭了, 這就是一種資產的折舊. 對石油公司來說, 鑽井的過程並沒有半點產出, 而突然挖到油的那一年, 如果不攤提先前的耗損 (depletion), 財報將會過於漂亮而失真. 因此先前的所有隱藏成本都應該要資本化, 然後每年攤銷. 包括還沒攤提完就報廢的機具, 不應該只是從折舊中抹除, 而是要列入損益表.

講完了一般人部會接觸到的損耗, 接下來講其他類型的資本資產攤銷 (又印錯一次). 比方說 7-11 今天租了個三角間開店, 花錢做了標準小七應有的改裝. 但房子租約到期後, 什麼都帶不走, 這種裝潢開支 – 建築物改良就要列入折舊. 像是專利權這種會到期的資產, 也應該比照辦理. 商譽的攤提, 作者說相對不重要, 很少人這樣做.

因為篇幅有點長, 35 章留待下次再寫.