互联网行业上市公司并购绩效分析

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1、互联网行业上市公司并购绩效分析针对2013年有并购行为的互联X行业公司,本文运用因子分析法,对并购前一年、当年、及并购后两年内的绩效进行实证分析。得出结论:计算机X络互联X行业公司绩效经历了一个起伏的阶段,并购当年业绩出现大幅下降的现象,并购后第一年绩效迅速增长,并购后第二年较并购当年绩效有改善,较上一年绩效呈下降趋势。作为现代化的产物,互联X这个新兴产业的发展时刻影响着人们的生活,互联X经济对资本市场结构的改革也形成了重大影响。2013年,中国的并购市场无论在金额还是数量上,均创新高,据清科研究中心统计的数据显示,中国

2、互联X上市公司共进行317起并购交易,同比增加100.6%;其中278起涉及的交易金额达143.49亿美元,同比增加164.5%。随着互联X行业的竞争越发激烈,并购似乎已经成为扩大企业规模,互补竞争优势的唯一途径。美国著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者George·J·Stigler的文章提到:“可以说,在美国,几乎全部大规模企业都是依靠兼并、收购这样的方式发展壮大的。”然而,并购行为能否达到真正改善企业状况,提升长期绩效呢?本文将围绕这一问题进行研究。一、文献综述一般来说,并购绩效分析主要选取两种方法。其一,事件研究法

3、,通过观测股票的价格波动来研究并购行为带来股东价值的变动,是研究并购短期绩效变化的常用方法。其二,会计研究法,通过对比财务指标及其组合,对绩效的进行中长期观测,分析上市公司并购绩效。国内大批学者对此展开过研究,得出的结论不尽相同。冯根福、吴林江(2001)[1]采用因子分析法,分析了1994-1998年间上市公司的并购绩效,结果表明:整体来看,并购绩效是明显波动的,仅在并购第一年有上升,之后的几年均呈现下降的趋势;陆桂贤(2012)[2]运用事件研究法,将沪深上市公司2005年发生的37起并购案例进行研究,发现大部分公司

4、在并购后两年内绩效没有改善,并购三年后少数公司的绩效才有所提升。张翼、何小锋(2015)[3]等用因子分析法对2003—2008年沪深股上市公司的并购事件为研究样本进行分析,对比并购前三年与并购后五年的绩效表现,得出结论:长期来看,我国上市公司并购行为是无效率的,未能达到资源融合与价值提升的效果。二、研究方法的选择为客观地对互联X行业的长期并购绩效做出评价,本文选取会计研究法,即因子分析法,对2013年互联X行业内的并购事件进行筛选、实证分析。因子分析法(FactorAnalysis)是用少数因子表示多个指标之间的联系,

5、将密切相关的财务指标分为一类,形成公因子,以少数公因子反映出原始数据的信息。使用SPSS23软件对2013年发生互联X行业并购行为的公司进行因子分析,以收购方为分析对象。本文综合了海内外上市的互联X公司,以完成日期确定时间,若在本年度同一样本发生两起及以上的并购事件,以交易金额最大的一次为基准。在选取数据时,要求目标公司在并购当年至少上市两年,在剔除具有不完整财务数据的样本后,选取了20家规模较大的互联X行业公司进行分析。需注明的是,随着互联X行业内外部的加速融合,如今的互联X行业已远不止广义的移动互联X,例如,百度、谷

6、歌等,更多传统企业都在向互联X行业靠拢,实现产业融合,创造了一个行业细分越发模糊的新型互联X行业。对于目标公司的选取,充分考虑到了这一群体。本文的研究数据是通过国泰安CSMAR数据库、清科创业投资研究中心、X易财经、新浪财经四个途径获取。运用因子分析法,根据各指标对总体的贡献程度,构造出新的因子,得出综合得分函数。通过比较样本在不同年间的综合得分,反映互联X行业并购绩效的变动情况。考虑到该行业的特点,本文将从盈利能力、偿债能力、成长能力、管理能力四方面对数据展开研究,选取十个财务指标,包括:速动比率、流动比率、净资产收益

7、率、投资回报收益率、营业收入增长率、总资产增长率、净利润增长率、每股收益增长率、流动资产周转率、总资产周转率。三、实证分析过程(一)标准化数据的适用性检验根据2012-2015年的财务指标数据建立相关矩阵R,依次使用和KMO检验与巴特利特球体检验。从下表发现,KMO值均大于0.5,这说明相关矩阵均通过检验,适合作因子分析。(见表1)(二)公因子数量的确定及命名一般认为,旋转后因子载荷的绝对值越大,其解释变量时越重要,本文将变量总值的方差百分比大于0.7的公因子判定为有效。从表2看出,2012年,第一公因子对投资回报收益率

8、、净资产收益率贡献度最高,因此命名为盈利能力因子;第二公因子对营业收入增长率、总收入增长率、净利润增长率、每股收益增长率贡献度最高,命名为成长能力因子;同理,第三公因子命名为资产管理能力因子。第四公因子命名为偿债能力因子,分别对其他年度的公因子进行命名。(见表2)(三)计算因子得分,构建综合得分函数利用软件,对原始财

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