基于剩余收益模型的上市行业价值研究——以我国制造业为例

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1、二、相关文献评述2．1企业价值定价模型文献评述在企业价值评估模型的发展发展方面，欧文·费雪(IⅣingFisher)在1930年提出了确定条件下的企业价值评估理论。在确定性情况下，投资项目的价值就是未来各期现金流量按照一定利率折现后的现值。在他这一思想的指导下，派生出多种企业价值评估模型，其中最著名的就是Willi锄s(1938)提出的股利贴现模型。Willi锄s认为，股票的内在投资价值是“将今后能领取的全部股息加以资本还原的现在价值的总和"，买进股票意味着“现在财富和未来财富的交换。”由此，WiIli锄s推出了以股利贴现来确认股票内在投资价值的最一般的表达式。在这一模型的基础上，Myr

2、onJ．Gordon等人研究派生出了零增长股利贴现模型、固定增长股利贴现模型以及有限增长期股利贴现模型。在股利贴现模型之后，针对其在应用中的缺点，人们用自由现金流代替了股利概念，并由此提出了自由现金流贴现模型。1998年由麦肯锡公司汤姆·科普兰、蒂姆·科勒在《价值评估》一书中，明确提出了企业价值源于它产生的现金流量和基于现金流量的投资回报能力的观点，并提出了基于自有现金流量的企业市场价值评估模型。20世纪80年代末90年代初，企业内在价值评估模型有了新的发展。Colli璐和Koth撕(1989)等研究表明，会计盈余与公司内在价值相关。Landsmall(1986)、Banh(1991)、

3、Shevlin(1991)的研究认为，账面净资产包含公司未来活动的相关信息，而且在理论上如果存在强势有效市场的话，仅仅运用账面净资产就足以进行公司内在价值的估价，这时其他任何信息都是多余的。在这样的研究结果支持下，学者们得出了公司内在价值与剩余收益和账面净资产的函数关系。其中最有影响力的是F．O模型，它是一个基于企业账面价值和未来收益现值的估价模型，最先由美国学者奥尔森(Ohlson)提出，后由奥尔森(Ohlson)和费尔森(FeIth锄)共同做了大量充实性研究工作加以完善。当前在企业内在价值评估实践中得到认可程度最高的就是股利贴现模型、自由现金流贴现模型和基于剩余收益的F．O模型。三种

4、模型各有特点和适用性，针对本文的研究特点，这里对三种模型进行简单评述来说明对于行业价值研究，F．O模型更具有适用性。应用股利贴现模型对企业价值评估的核心问题是股利发放。在西方资本市场发展已经比较成熟的环境下，上市公司的现金分红比率一般都比较高，以美国为例，20纪70年代，这一比率大约是30％一40％，到了20世纪80年代，提高到40％一50％，美国在过去50年中，所有公司的收益大约有50％作为股利发放给股东①。在股利发放持续、可预期的市场，从市场投资者的角度运用股利贴现模型对股票价格进行评估是合理的。而我国股票市场的一个特点是大多数上市公司不分红或少分红@，且分红没有连续性。在这种情况下

5、，用股利贴现模型进行企业价值评估不仅不合理，而且无法实现。自由现金流折现模型在价值评估时，要求对企业实际的净现金流量进行贴现求和，相比股利发放，自由现金流量具有稳定性和可预测性。但是对于发展初期成长性高的企业或具有周期性投资的企业来说，净现金流量的值会为负，这就失去了经济意义，使模型的适用性降低。同时，自由现金流模型同股利贴现模型一样忽略了净资产对企业价值的重要作用。账面净资产对企业盈利的作用并没有下降，反而有所上升@。作为本文研究对象的制造业，其特点是净资产比例高，是企业生产经营的最重要来源，这也使自由现金流贴现模型的应用受到很大影响。相比之下，剩余收益模型充分考虑了企业价值的构成，即

6、当前账面净资产的现值以及由净资产的价值创造所带来的未来净剩余收益的现值。这种从价值创造的角度来考虑企业价值的价值评估方法，从逻辑上分析也更具有合理性。PeIlIIlan和Sougiallllis(1997年)利用美国过去的财务数据，根据剩余收益模型对企业的估价结果与实际股票价格进行比较，发现根据会计数字评价企业价值的数学模型比其他模型准确，而且与其他模型相比，它能用更短的期间(6—8年)使评价毋PetersEE．Chaosand0rderinmeCapitalMarket(secondEd)fMl．JohnW订eySons，1996．P335一P350@1992．2004年13年间累计分

7、红金额为259．54亿元，占这些公司净利润总额的比率为4．5％(数据来源与上交所与深交所公布的公开信息)。回Collins，MaVdew和w÷iss(1997)利用剩余收益模型研究了美国过去40年盈余和账面价值信息与信息使用者决策的相关性是否有系统的变化，其结论为：(1)盈余与账面价值信息的综合相关性并未像一些文献所声称的那样下降，而是略有上升；(2)虽然盈余的相关性逐渐降低，但账面价值的相关性却在逐年上升；(3)盈余的相关性降低而