交易案例比較法是指通過選取與待(擬)處置的債權在債權形態、債務人性質、行業特點處置規模等方面類似的債權交易案例(至少三個以上,含三個)進行比較，并通過對其不同的方面進行比較修正，來對待處置債權價值進行分析。

交易案例比較法是使用簡便，估值說服力較強的評估方法之一， 在有活躍公開的市場條件下適用于任何性質的債權評估。但是由于其前提條件是要有可比案例可供選擇,如待估資產無法在市場上尋找到相似的案例或是處在一個不夠活躍的市場中， 都會使這種方法難以進行，而我國的不良資產交易時差恰恰是一個不夠活躍同時信息不夠公開的市場。

另外，在選擇可比案例時，由于歷史交易中存在大量的交易案例，能否選擇與待估資產在資產類型、交易方式、交易條件都相近的交易案例對估值結果的準確度有很大影響。

此外，由于案例中各因素的比較是根據估值人員的主觀判斷進行，所以在因素比較中，對于同一個因素對比所得到的結果會因為估值人員自身的判斷不同而得到不同的結果，導致各個因素的修正程度會有所區別，因此該方法在使用中應該以數個估值人員的經過討論的修正程度為準。

 專家打分法(德爾菲法) 

專家打分法是1969年由美國蘭得公司和道格拉斯公司合作研究發明的一種常用分析方法，也稱為專家答卷預測法。這種方法的原理是利用統計學理論,處理分析和歸納數位專家針對同一目標事物提出的意見和結論，將各位專家的主觀判斷和經驗技巧等整合成較為客觀的結論，以達到對無法定量分析的問題能夠做出有效的判斷或預測。

該訪法有如下三大特點:

第一是不記名性，即在向專家征詢意見時采用匿名調查，以達到所有參加調查的專家彼此之間不存在相互的聯系。

第二是反饋性，即在專家結論匯總后,若存在較大分歧或差異，則將所有判斷結果反饋給所有參與判斷的專家，并進行第二輪匿名調查,以達到對結果的有效修正。

第三是科學性，該方法使用數理統計的相關理論對所有判斷結果進行分析，在多次修正后使所有專家的判斷趨于-致。自美國蘭德公司的道爾奇和赫爾曼發明這種方法以來,諸多領域的實踐證明該方法是有效的。

德爾菲法是處理這類模糊問題行之有效的方法之一，由于評估時評估人員的經驗可以對估值精度起到很好的促進作用，因此這種方法的說服力很強，也適用于各類資產的估值。但是由于實務工作中所需要評估的債權時大量的，若使用這種方法則需要支付大量的專家費用,使得估值所帶來的收益大打折扣，嚴重違背了經濟性的原則，因此除極少數高額不良資產宜使用這種方法外，大部分債權并不適用。

另外使用專家打分法時所選的專家是不是對待評估有足夠的經驗是采用這種方法時能否得到準確結果的主要因素，但實務中又通常會受到專家選擇范圍局限和專家水平參差的限制。

 回歸分析法 

在一個地區、或一個行業的不良資產進行整體打包處置過程中，如過將包中每-項不良資產進行逐戶詳評，既效率低下也不經濟，同時在估值過程中也會遇到很多困難。

其主要原因是我國的不良資產中除了部分含有物權擔保的債權外，還存在純粹的信用債權,而信用債權又存在很難獲取關于債務人的償債能力信息，不能通過這些信息對其償債能力做出客觀的判斷，因此只能依靠估值從業人員的經驗和主觀判斷來確定該待估資產的最低價格。

因此，在不良資產處置頻繁，市場活躍的地區，可以收集不良資產交易市場中大量的歷史交易案例，通過分析其交易過程中對回收值產生影響的各因素以及最終的成交價格,利用數理統計的相關理論，對這些影響因素進行回歸分析,構建回收率的經驗方程，在確定該方程中各個回歸系數后得到該地區不良資產的預測方程，使用時只需要將待估資產包中各資產的影響變量代入方程就可以得到每一個單項債權的回收估值，雖然對于每一項資產都存在誤差， 但是在數個資產匯總打包后，該誤差會得到有效的修正。這種在活躍市場背景下對不良資產包中各債權進行的快速評估方法，稱為相關因素回歸分析法。

回歸分析法對于不良債權資產包，特別是信用債權資產包，相比傳統的評估方法更為科學、嚴謹，尤其是對含有大量資產的不良資產包，較拆分后逐個運用傳統評估方法進行評估即科學又節約了成本。

但是，也應該注意到運用這種方法估計債權的回收率的主要弊端和影響精確性的主要因素。

一是歷史經驗數據是否真實可靠以及交易案例數量是否充足，以我國目前的情況看，搜集數充足的、公開市場交易樣本往往非常困難;

二是建立回歸模型，確定經驗方程，進行顯著性檢驗，涉及-系列的數理統計運算，工計算難度很大，必須借助計算機輔助運算，對大部分評估人員而言上手較為困難。

三是必須把回歸分析結果作為區間分析結果來對待，防止報告使用者把此分析結論作為處置的唯一依據。

 層次分析法 

層次分析法評估不良資產價值主要是通過建立評價債權回收價值的影響因素的指標體系,利用層次分析的方法對債權回收率進行確定，進而通過回收率計算債權價值的方法。

使用此方法時，一般先構建 關于償債意愿和償債能力的指標體系,然后由評估人員通過對目標層下的各項指標的兩兩對比得到各個系數的判斷矩陣,然后通過AHP法計算出的權重向量，得到目標層系數的表達式，構建計算模型，然后通過調查和收集待估資產的信息，特別是該資產的主債務企業的相關信息，如信用等級，近年財務報告,企業資產清單等，將這些文字信息數字化，給出對應指標的轉化指數,將這些指數代入計算模型即可得到待估不良債權的回收率。

層次分析法對于評估信用貸款回收價值這種受多方面不確定因素影響的處于模糊狀態的問題是一種很好的方法，但是由于目前國內針對企業的純信用貸款已經很少,這種面對信用貸款的評估仿法的用武之地變得很少，同時這種純定性分析的方法在解決定量的問題上還是缺乏-定的認可度，雖然在理論上可以很好的演繹但是實踐中幾乎沒有機會使用。除此之外，在使用這種方法時，若不能科學的給出計算權重的判斷矩陣將使方法的準確性下降。

 期權定價模型

我國的不良資產的特點中包含——具有較強的期權性。

首先，債權企業持有的不良債權可以看成是持有對債務企業不良資產的看漲期權，資產管理公司有權在達到合適的價格時執行期權，持有該看漲期權的主要目的是從未來該不良資產的升值中獲利。一般的看漲期權價值應伴隨對應資產價值的上升而上升，并且上升空間無限，而損失有限。

但是由于不良資產的特點，其期權價值表現為伴隨對應資產價值的上升而上升,但是在某一價格點出現由決策產生的價值向分支，若資產管理公司決策為不進行債轉股的操作，而是直接進行債務追償,則期權價值從某一資產價格開始保持不變; 若資產管理公司進行債轉股、資產置換等操作的決策，即通過債權轉換性質擁有了對企業的股權,則期權價值會繼續隨資產價值上升而上升。因此可以根據計算期權價值的數學模型計算不良資產的價值。

期權定價模型一種專門針對使用債轉股的方式處置不良資產時的估值方法，其在股權類資產的估值方向提供了-種新穎估值思路,但是作為-種新出現的計算模型，其理論性太強，同時其核心函數仍然需要使用統計學方法進行回歸，相當于對一項模糊事物進行了兩次含有誤差的計算,最終的精度也有待商榷。

另一方面，復雜的理論性和操作難度還有回歸需要的大數據都是實踐的障礙，目前該方法也只是停留在理論階段。

 信息熵模型