基于托宾q值的股市实证分析论文

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1、基于托宾Q值的股市实证分析论文.freelesTobin)在1997年所著的《货币、信贷与资本》指出,Q是指市场价值MV与重置成本RC的比率,即Q=MV/RC,Q比率决定了厂商的投资水平。托宾Q值事实上就是股票市场对企业资产价值与生产这些资产的成本的比值进行的估算。高Q值意味着高产业投资回报率,此时企业发行的股票的市场价值大于资本的重置成本,企业有强烈的进入资本市场变现套利动机。当Q值较大时,企业会选择减持后将金融资本转换为产业资本;而当Q值较小时,企业会将产业资本转换成金融资本,即继续持有股票或选择增持股票。我国上市公司的托宾Q值的高低将决定产业资本与金

2、融资本转换策略和解禁后非流通股股东的行为,进而改变股票市场供求关系。市场供求关系的失衡将导致股票价格的波动,直到市场整体价格水平调整到一定合理区域后供求关系将达到的新的平衡。本文目的在于利用托宾Q值实证分析非流通股解禁对我国股票市场估值水平的影响,判断现阶段我国资本市场估值中枢的变化趋势。二、实证分析设计研究前提假设,一是我国股票市场达到了弱式有效或市场有效性逐步增强。在有效市场中,股票的价格是围绕价值波动的,市场价格是真实价值的无偏反映。二是托宾Q值(以市价估算)偏高的情况下,原有非流通股股东抛售意愿强烈,市场供求失衡后将会寻求股票价格和交易量的新均衡。

3、三是在有效股票市场中,市场整体价格水平的调整是市场估值回归于公司内在价值的必然过程,是市场对此前估值水平过高的一种修复。本文以我国A股市场中证100成份股为研究对象,实证分析非流通股解禁对股票市场估值水平影响。根据戈登模型估算的各样本股票价值与其净资产的比值,统计样本股票理论托宾Q值集Q1;再根据各样本股票市值与其净资产的比值,统计样本股票市价托宾Q值集Q2;在此基础上对Q1和Q2进行对比分析。以全部A股公司总市值合计与净资产合计的比值来估算A股市场托宾Q近似值,并且统计出从1993年至2008年4月18日Q值的变化情况和2008年4月18日国际主要股票市

4、场同期的市价净资产比率(托宾Q近似值)的平均值。然后把我国股票市场整体Q值和样本股票托宾Q值的算术平均值分别与国际市场托宾Q值横向对比分析。根据戈登(Gordon)提出的股票估值模型,股票的价格等于未来现金股利的折现价值。假设股票未来的每股赢利以固定增长率g增长,分红时的派现率为固定比例k,这样,股息也将以固定增长率g增长。再假设投资者的股权期望收益率为市场无风险利率和股权风险溢价ERP之和。则股票价格为:股改对上市公司分红派现的提振作用在2006年报中充分显现。多数上市公司在股改方案中附加了分红承诺,履行这些承诺将对上市公司中长期的经营行为构成约束,客观

5、上使得上市公司在承诺履行期内保持业绩的持续稳定增长和较高的分红派现比例,而且蓝筹公司始终保持了比较高的派现比率。因此,本文的研究中取k为45%。股票估值的本质是将未来收益折现,所以这里采用流动性较好的中长期国债的到期收益率作为市场无风险利率。Rf取2007年12月最新10年期记账式特别国债(八期)的票面年利率,为4.41%。2005年、2006年和2007年我国股票市场每股收益增长率都是大幅增加,其中2006年超过40%,2007年为41.46%。根据北京大学宋国青教授(2003)的研究,我国经济的黄金增长时期已经持续了25年,并且这种高速增长还将持续20

6、年,至少前10年GDP的增速应该在8%以上。本文谨慎的只取g为7.48%。在本文中,ERP采用周游的研究结果6.02%。综上所述,戈登模型中各变量赋值如表1。根据戈登模型得到各样本股票价值Pt,统计出样本股票理论托宾Q值集Q1。再根据样本股票2008年4月18日市价P,统计市价托宾Q值集Q2。样本股票(601001)当日停牌,取前一个交易日的市价;而样本股票(600887)由于异常变动,年度为负,取上一年度数据为Et。三、实证结果分析1、样本股票理论托宾Q值集Q1与市价托宾Q值集Q2对比分析根据戈登估值模型估算样本股票理论托宾Q值集Q1,即各样本股票戈登模

7、型估值与其净资产的比值的集合。再根据2008年4月18日样本股票市价估算样本股票市价托宾Q值集Q2,即各股票市值与其净资产的比值的集合。其算术平均值参照表2。从样本股票市价托宾Q值集Q2与样本股票理论托宾Q值集Q1的对比中,Q2算术平均值远高于Q1算术平均值。从样本股票托宾Q值取值的分布来看,Q2中数值主要集中在偏高的Q值区域:86%的大于等于2;41%的大于等于4;15%的大于等于6。而中数值相对处于偏低的Q值区域:32%的小于2;88%的小于4。现阶段,样本股票中81%的上市公司的市价托宾Q近似值高于用戈登模型估算的理论托宾Q值;市价托宾Q近似值集Q2

8、中数值整体上明显高于理论托宾Q近似值集Q1中数值。样本股票托宾Q近

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