基于eva的企业价值与股票收益相关性研究

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1、基于EVA的企业价值与股票收益相关性研究一、引言  经济增加值(EconomicValueAdded,简称EVA)指一定时期企业税后营业利润与资本成本的差额。市场增加值(MarketValueAdded,简称MVA)――修正的EVA,则表明了企业市场价值与资本投入总额之间的差额,反映了资本市场对企业未来盈利能力的预期。MVA是基于股票价格对企业业绩的评价,其评价的效果取决于市场的有效程度。  股票收益,是指投资者从购入股票开始到出售股票为止整个持有期间的收入,它由股息收入、资本利得和资本增值收益组成。人们对某只股票的股票收益的具体衡量往往是通过计算其股票收益率来进行的。股票收

2、益率是股票收益额与购买成本之比。  一般而言,企业计算得出的EVA高,企业的价值就高,其股票收益也应较高;相反,计算得出的EVA低,企业的价值就低,其股票收益也应较低。  对于投资者而言,该上市公司有无投资价值是其最为关注的因素,而EVA就是从投资的角度去对企业价值进行评价,所以它是唯一同股票本身内含价值有着直接联系的企业价值评价方法。EVA激励着公司努力去寻找任何有效的增加资本利用率的方式或行为,因而带来了具有优势的股市绩效,因此可以断定股票价格的上下波动和EVA有一个相当一致的趋势。而事实上,西方学者通过一些传统指标如资产回报、销售回报、权益回报等结合EVA以及MVA两项

3、指标对上市公司进行规范和实证研究后,也确实证实了这一点:发现EVA和MVA同股票价格绩效之间有着一种非常显著的相关性,并且EVA信息对EPS预测模型也能够产生增量信息,EVA还可以解释分析每股收益(EPS)模型的预测残差,对EPS也有一定的解释作用。而企业在通过对提高生产率、投入新资本、清理无绩效的资产等方式使企业价值和其股票收益得到增长的同时EVA也相应得到了提高。  目前,我国学者对有关基于EVA的企业价值与股票收益率相关性的研究起步不久,而我国资本市场的实践则方兴未艾,这为相关理论的创新与实践提供了广阔的空间。而有关基于EVA的企业价值与股票收益率相关性的现有研究还缺乏

4、一个完整、综合的理论体系,在有关披露的文献中,也没有一个核心的研究范式,还未能形成独立的、综合性的理论架构。本文的研究试图在资本市场的环境中,对基于EVA的企业价值评估方法和以传统会计指标为基础的企业价值评价方法进行比较分析,并通过揭示基于EVA的企业价值与股票收益率的关系,探索其是否能够对股票收益率进行较充分的解释,并为投资者理性地认识投资企业真实的企业价值,进行合理的投资起到借鉴作用。    二、基于EVA的企业价值与股票收益率相关性实证分析  (一)指标设计  1.因变量指标  在本文的研究过程中,股票收益率被选为因变量指标。这是因为,在一个有效的市场中,股票价格最大限

5、度地包含了投资者对上市公司的预期,这种预期是公司股东对公司目前和未来所能产生的所有现金流量折现的一种预期,西方经济研究理论界也有这样的观点,对于企业价值最好的评价指标就是企业本身的股票价格。  2.自变量指标  本文研究中使用的自变量指标划分为两大块:现代EVA变量指标体系与传统财务绩效会计变量评价指标体系。  对于现代指标中的EVA指标体系,又划分为反映EVA内部短期指标体系与反映外部长期概念的MVA指标体系这两个子体系。从一个广泛的财务指标评价体系及EVA理论的角度观察,这两个指标本身可以统一划归为反映一个企业价值的财务绩效评价指标的框架内,但是这两个指标的特点以及其在企

6、业价值评价体系中的侧重点是不一样的,即EVA短期指标反映的是EVA体系中一种短期的、特定年度的、具有时效性的一种内部业绩评价方法;MVA反映的是EVA体系中一种长期的、外部市场的业绩评价方法。所以为了研究的需要,在将它们一起划归为EVA绩效评价体系的大前提下,也将这两套指标进行了单独的细分而分别进行实证,以期得到与客观事实更相接近的结果。在整个研究过程中,为了减少短期内的波动性,对每个变量都作了均化处理。  在EVA指标体系中本文选取了每股EVA、资本成本率、资本收益率和资本成本率的差额以及总资本的自然对数这四个指标。传统的会计评价指标在这里选取了每股收益、资产收益率、净资产

7、收益率以及总资产的自然对数四个指标。从传统会计制度的角度,每股收益、市盈率、资产收益率和净资产收益率等会计指标是判断一个公司的流动性、盈利性、发展性的主要关键性指标,在对会计信息反映企业财务绩效的研究中具有普遍的认同性并被广泛应用。因此,将传统的会计评价指标和EVA的指标体系对企业价值的解释能力进行比较分析,不仅可以验证本文的论点,而且具有一定的现实意义和科学价值。  具体的指标说明详见表1。  (二)研究假设  本文在相关性分析过程中,主要包含以下两个过程:一是进一步对EVA对企业价值的解释能力和会计

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