本案例由Morton Glantz教授提供。Glantz教授执教于纽约的Fordham研究生商学院金融系。他的著作颇丰，包括Optimal Trading Strategies、Managing Bank Risk、Scientific Financial Management以及Loan Management Risk。
公司重组是为了增加销售额、提高利润、提高股权价值，也可能是在原有的公司治理结构效率降低时为了生存而被迫进行的改革。如果重组获得成功，那么管理层应该放弃收益率低的项目，上马收益率高的项目，从而实现生产资源从低收益率的项目到高收益率的项目的转移。
一方面，重组可以被视为公司财务结构的改革;另一方面，重组是一种运筹方法，它是针对总产量、市场趋势、科技含量以及行业的宏观扰动做出的变革。管理层只有认识到周围环境的变化，创造性的配置资源，才能抓住公司的核心竞争力，从而提高公司的竞争地位。事实上，为了追求公司的长期目标，从而改变运筹方法和融资结构，这是最直接的使股权价值最大化的途径。
对于银行的债务重组，情况有些不一样。例如，多数贷款的收益依赖于利率和借款者的还款能力。一项良性的贷款将及时得到全额支付。银行总是希望成本最小，并且经过风险调整后的收益最大。如果借款人的经营业绩出色，那么银行将不能参与公司的利润分配(顶多能为该公司的成功而感到喜悦)。然而，如果经营业绩不如预期，那么借款人很可能无法还款，那么银行将承受这些痛苦。
以下两个目标往往此消彼长(尤其是当借款人把资金投向过分激进的项目时，更是如此)：信用风险控制(这是银行的目标)和价值最大化(公司追寻的目标)。在传统的信用分析中，总是有许多难于发现的潜在风险。对于许多项目，银行家往往不能同时满足以上两个目标。
本案例研究有助于提高银行家的分析能力和沟通技巧——使得银行高级员工有效地处理交易并且在风险与收益之间找到平衡。不可否认，达到这些目标的最直接的方法是运用随机的观点来看待问题，而不是依赖于不适当的判定性案例或保守的推测。我们有如下基本原则：
随机最优化模型能够让银行家更真实地感受到随机变量的波动。
在协商重组贷款时，银行家与借款人依据随机模型做出决策。
McKinsey & Company公司认为一个经营实体应该被划分为若干个最小的功能单位，从而对每个功能单位进行分析。
评估功能单位的依据应该是稳健的财务状况而非财务报告。
在计量违约的概率时，必须知道市场的波动性和借款人的资产状况。
公司的财务杠杆可以放大其潜在资产的波动性。所以，具有高波动性的行业倾向于增加财务杠杆，而具有低波动性的行业倾向于减小财务杠杆。
在对功能单位进行最优化重组后，对功能单位的评估与价款者稳健的工作表共同作为公司价值的评估。
商业案例
我们考虑如图1.1~图1.3所示的Excel工作表。这些工作表描述了管理层的最初重组计划。假设RI家具制造公司向ABC提出$3410000的贷款申请。管理层希望重组其中的四个功能单位。为了获得贷款，公司要向银行提供如下数据：收入状况、收支平衡表以及现金流。
图1.1 假设分布
图1.2 投资边界
图1.3 借方原本的战略重组计划(随机方式，还没有经过优化)
静态的预测方法使得银行倾向于缩小结果的波动性。对于银行家来说，如果银行不能知道可能的结果概率分布，他就很难知道借款者会选择哪种策略期权。事实上，一项不适当的重组计划可能会削弱公司的信用评级并且增加违约风险，我们不会让这种情况发生。不可否认，此案例应该用随机的方法来研究而非用判定性的方法来研究。
图1.3是运用随机的思想构建的工作表。这个工作表包括了每条生产线(共4条)重组所需的最大以及最小的投资额。运用判定性模型McKinsey DCF Valuation 2000 Model，我们可以得到随机的解决方案。对于功能单位，我们给出了所有不确定性成分取值的概率分布，并且把现金流的波动性降低到了可接受的程度，从而维持信用评级(同样是功能单位层面的信用评级)。最后，最优化工作表被连接到DCF评估工作表。然后，公司要确定股权的价值、具体的置信水平以及资产小于负债的概率分布。
商业历史
RI家具于1986年开始运营。该公司拥有生产室内和室外家具的整套生产线。正如后面将要提到的，重组的功能单位占有大约65%的综合业务。
全天候树脂柳条套。这种家具拥有铝制框架以及手工编织的树枝条，从而可以有效抵御天气的变化。每个功能单位的利润及投资额的分布如图1.1和图1.3所示。
移动办公家具。这种家具可以在数分钟之内完成安装。它将电脑的外置设备(显示器、中央处理器塔、键盘以及打印机)放置在紧凑、安全的环境中。
特种家具。完成重组之后，该公司将能够生产酒店接待处的家具、咖啡店的家具、饭厅家具、餐馆座椅以及舞会家具。
传统家具。该公司为国外及国内客户制造具有传统风格的家具。
在本案例研究中，投资的预算约束是$3410000，即银行提供的贷款不能超过$3410000。随后我们将增加其他的约束：预测变量的波动性。根据图1.1、图1.2提供的信息，我们可以得到如图1.3所示的工作表。
在最优化中，投资及贷款的约束条件如下：全天候树脂柳条套+移动办公家具+特种家具+传统家具≤$3410000。
我们注意到投资额在约束范围之内，而期望收益却增加了。
随机模拟显示，期望收益的波动性按照标准差来衡量是$20000。运筹结果的波动性会影响资产的波动性，这很重要。假设我们已经确定了公司的资产价值以及这个价值的波动性。穆迪的KMV表明波动性测度的是资产价值在一定时期内发生变化的倾向。在给定公司的负债后，我们可以根据这些信息确定违约的概率。例如，KMV表明，如果当前资产的价值是150万美元，公司负债是75万美元(一年到期)，那么当资产价值在一年之内小于75万美元时，违约就有可能发生。因此，出于谨慎的考虑，管理层应该在如下三个层面运行最优化(如图1.4所示)：(1)最大化期望收益，(2)对投资、贷款运行最优化，(3)期望收益的波动性。如果波动性达到了不可接受的程度，那么就要减小标准差以维持信用评级，我们假设该项目的标准差应该小于或等于$17800。
图1.4 进行最优化后的结果
图1.5显示的是最终的模拟结果。贷款被消减(最优化)为$3331102，并且由于需要更少的资金，因此财务杠杆得到了改善。我们注意到最大的期望收益为$227889，这低于没有波动性约束时的$245757较低的风险消减了一部分收益。
故事到此并没有结束。到目前为止，我们的分析只是限于功能单位层面。然而如图1.5所示的工作表需要被连接到运用巩固贴现以及综合贴现的现金流贴现模型(Discounted Cash-Flow，DCF)的工作表。综合贴现对公司未来经济走势的强弱进行了评估。RI家具公司的价值由未来现金流的现值确定。换句话说，公司的价值依赖于现金流的潜力以及现金流所面临的风险。现金流的风险可以帮助我们设定适当的贴现率。现金流依赖于RI家具公司未来产品的销售状况、当前以及未来的竞争状况、可维持的竞争优势、需求的变化以及公司自身的增长。度量风险时将会考虑借款者的财务状况、财务现金流的波动性、财务杠杆以及管理者的管理能力。在做出决策时，管理层不可以忽略这些重要的特征。
图1.5 最后优化结果
模拟及最优化模型可以给出直观的结果，它们是人们观察问题、分析问题以及解决问题的强大的武器。
