股权分置改革股票定价方案研究论文

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1、股权分置改革股票定价方案研究论文.freelicValue—Added,EVA)。现代股票定价理论主要包括现代证券组合理论(ModernPortfolioTheory,MPT),资本资产定价模型(CapitalAssetPricingModel,CAPM),因素模型和套利定价理论(ArbitragePricingTheory,APT)等。以上这些股票定价理论中,传统股票定价理论借助贴现和类比等方法对股票价格进行估价;因素模型、APT则是竭力从影响证券的各种因素中找原因,建立模型,再通过模型预测证券价格或收益,然后进行比较分析,进而决定投资行为;而CAP

2、M等则是根据现代证券组合理论,或运用证券组合手段,比较证券价格,一旦发现收益和风险不对称的价格,就相应进行买卖,直到各种证券的价格达到均衡状态为止。虽然从理论上讲,传统股票定价理论中的现金流贴现模型估算股票内在价值是相当精确的,但是它的前提是要准确预测公司未来的每股股利、自由现金流及贴现率。相对估价法(尤其是其中的市盈率法)只考虑静态和时点上的情况,很少顾及股票的价值变动,缺乏现金流概念。经济附加值法计算过程比较复杂,且通常只能用于有限范围的企业,而不适用于金融机构、周期性企业、新成立公司等企业。该模型没有充分考虑风险因素,因此具有一定的片面性。而且它

3、也要求准确预测贴现率和公司未来的盈利水平。现代股票定价理论中的MPT本身隐含的某些假设前提与现实存在着一定的偏差,而且证券预期收益、方差或标准差,以及各种证券间的协方差等计算相当复杂和繁琐,不仅使一般投资者难以完成,就连专门投资机构也望而却步。因此,严格来说,马柯维茨的MPT只是一个关于投资者最优资产选择行为的纯理论模型,不能直接用于指导投资及股票定价。而目前已被投资者广泛运用的CAPM的假定性则更强,如它假设所有投资者都符合理性经济人假定;市场是完备的、有效的;所有投资者对证券收益率具有同质期望等。显然,这与现实存在较大的偏差。因素模型和APT虽然简

4、化了MPT,并进一步将其推向实用阶段,但同样该模型的假设仍显严格,因而影响其实际效果。另外,选择哪些经济变量作为模型中的因素目前尚未定论。虽然,现金流贴现模型、因素模型及APT是目前国际上(尤其是在市场化程度较高的国家)对股票进行定价的主要理论,但在以上的分析中不难看出这些理论在实际应用中都存在一定的难度。与发达国家和地区相比,我国目前的资本市场还处于成长阶段,市场运作不规范,市场有效性欠缺,这些都与以上这些定价理论的假设不完全相符,因此在实际运用中要结合实际,灵活运用。目前,在股权分置改革中,非流通股股东的每股价格底线是每股净资产值,即每一股份在理论

5、上所代表的公司财产价值,等于公司总资产与全部负债之差同股数的比值。这个价格只有这个企业面临亏损的情况下,才有可能被非流通股股东所接受。而流通股股东能够接受的这些非流通股的每股价格上限是市价。由于历史原因,非流通股在最初都是以净资产折价入股的,他们的入股价比流通股股东低了很多,这已使流通股股东觉得很不公平也很难以接受,所以现在再让他们用流通股的市价买入这些非流通股已是最高上限,除非这个企业非常有发展前景,投资者才有可能勉强接受。非流通股不可能以高于市价的价格让投资者接受,2001年国有股减持以暂停告终的事实就是最好的证明。因此,基于定价理论和现实的可行性

6、,本文认为只有结合企业的现实状况,在净资产值和市价之间给企业定一个较为合理的价格,才是股权分置改革中非流通股定价的可行之路。2.定价对象的分组及定价公式的确定。需要进行股权分置改革的企业的性质及其绩效都是有差别的。如果以同一个定价方法来给所有的企业定价,显然是不合宜的。有学者对国有股减持价格的研究中得出,国有股的减持价格介于公司净资产和市价之间。所以本文考虑先给众多的企业进行分组,以实现依各自特点定价。由于现阶段的具体情况,以净资产定价可被视为定价的下限,市价可被视为定价的上限。经营已陷入困境的一些企业的非流通股很可能就要以净资产定价,而一些很有发展潜

7、力的好企业的非流通股,理所应当要以市价或略低于市价出售。据此,为了区分企业的优劣程度,以便于定价,需要依据一定的指标。又由于非流通股所在企业的行业各有不同,而各行业企业的指标将有很大差异,比如传统制造业和一些高新技术企业的指标的选取肯定会有很大差异。因此首先应根据行业将其分类。比如分为冶金、石油和天然气开采业、变通运输仓储、汽车及汽配件、电子、医药制造业、电气机械、农林牧渔、电力煤气水、金融、酿酒、房地产、造纸等。分好行业后,可针对各行业自己的特点选择各项指标,来对企业进行评价。比如有学者在研究中根据绩优股的特点,选取一些指标,如反映上市公司盈利能力的

8、主营业务利润率、总资产利润率、净资产收益率和每股收益,反映上市公司成长性的主营业务收入增长率、

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