外资并购提高我国目标公司绩效的实证分析.doc

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1、外资并购提高我国目标公司绩效的实证分析摘要：从微观层次出发，通过对目标公司绩效的影响进行实证分析，为跨国并购的相关理论提供经验数据上的支持。事件期（_10，10）内跨国并购对我国目标公司的股票价格没有显著的影响。但在（-2,2）这样一个短时间的事件窗内，目标公司的累积超额收益率达到，在5%的置信度上显著的异于0。在并购当年样本的平均ROE比并购前一年增长了％，平均EPS在并购后的第一年也大幅度提高了，两个指标上升说明外资并购比较显著地改善了我国目标公司的财务业绩。关键词：外资并购；绩效;事件研究法;会计指标法一、前言随着我国资本市场对外开放的程度不断扩大，跨国并购在中国保持着持续增长的态势，

2、并购发生的数量及涉及金额都有很大幅度的提高。据统计，发生在中国的跨国并购案件从1991年的5起增加到了XX年的214起，所涉及金额总计迗到亿美元。面对外资并购活动在我国的蓬勃发展，理论学术界也引发了研究讨论外资并购相关问题的热潮。但是，这些研究主要是集中在对跨国并购动机的解释、跨国并购与我国利用外资战略调整的探讨上，侧重于理论的、宏观的、定性的分析，带有一定的主观性（胡峰，XX，桑百川，XX）。事实上，在外资并购经历了20多年的发展之后，现阶段更有实质意义的问题是：外资并购究竟有没有给我国的目标企业带来绩效的提高？外资并购的结果与我国政府鼓励以跨国并购方式引进外资的初衷是否相符？因此，本文从

3、微观层次出发，通过研究跨国并购的最终结果，即对目标公司绩效的影响进行实证分析来回答以上的问题，为跨国并购的相关理论提供经验数据上的支持。二、研究方法检验并购对公司绩效影响的研究方法有很多种，主要包括基于二级市场股票价格变化的事件研究法，使用财务数据的会计研究法，对公司管理层的访谈调查研究以及基于管理咨询界专家经验的案例分析。其中，前两种是典型的学术研究思路，得到了最广泛的运用。（一）事件研究法事件研究法能够充分揭示并购行为对企业长期价值的影响，可以度量该事件给投资者带来的价值增值，理论框架严谨，具有前瞻性，因而研究结果具有较强的说服力。在拥有成熟资本市场的西方国家所进行的并购绩效研究绝大多数

4、都是采用这种方法。然而，具体针对我国的并购研究而言，中国资本市场的内在缺陷，在一定程度上降低了事件研究的有效性。尽管我国的资本市场还没有迗到事件研究法要求的有效性，但是还是有不少学者采用了该研究方法对并购的绩效进行研究，因此，本文也将用事件研究法检验市场对外资并购的短期反应。标准的事件研究法一般包括以下几个步骤：1.确定研究的事件，定义考察期。一般来说，考察期越长，信息泄露的可能性就越大，事件研究法的说服力则越低.此，本文将事件考察期设为(-10,10)，即以公告前十天到公告后十天为事件窗口进行分析和讨论。2.计算预期的正a常收益率。正常收益率是指如果并购没有发生的话预计可以得到的收益率，本

5、文使用市场模型法因为理论上这种方法更完整，同时，目前各国的学术研究也多是采用此法，沿用此法便于进行国际对比。在估计市场模型参数时，为使参数估计量较为稳定，本文正常收益率的估计期为，即以公告日前180天至公告日前30天为参数估计窗口，进行参数估计。具体的方法是建立以下的市场模型：其中E(e)=0,Var(e)=o，a、0分别为第i只股票的市场模型参数，3是衡量第i只股票收益率对市场组合收益率的敏感度(反映了系统风险)，a衡量整个期间内无法由市场来解释的平均收益率，e为随机因素。R指第i家目标公司在t日的实际收益率;R指第t日的市场收益率。本文使用上证综合指数和深圳综合指数作为市场指数计算市场收

6、益率R。用每只股票在估计期内的收益率数据对大盘指数在相应时期内的收益率数据进行回归分析，得到和的估计值n再把各自的估计值以及考察期的市场收益率代入方程，就得到了各个目标公司在考察期的正常收益率。3.计算每只股票在（-10,10）内每日的超额收益率AR。超额收益率是指超过“正常”（预期）收益率的收益率，即：1.检验超额收益率是否显著不为0。如果超额收益率是显著的异于0,则说明跨国并购确实给目标公司的股东创造了财富。但是，为了说明跨国并购给全体样本造成的影响，必须使用累积超额收益率CAR，对其作统计显著性检验。如果检验结果显著，则表明事件期内股价变动不是由随机因素产生，跨国并购对目标公司的股价有

7、显著影响。CAR（t，t）=AARAAR=AR为了使得到的数据支持事件研究法，本文筛选出37起于2000年1月1日至XX年12月31日期间发生在中国的跨国并购案例。其中沪市19起，占％，深市15起，占％，港市3起，占％。样本中水平并购占主体地位，只有少数的垂直并购和混合并购；收购公司主要来自欧美发迗国家，其次是中国香港特别行政区和日本。（二）会计指标法会计指标法通过选取合适的财务收益指标和较长时间跨度的数据，