基于EVA的汽车行业上市公司绩效研究[开题报告]

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1、毕业论文（设计）开题报告题　　目：　　　基于EVA的汽车行业上市公司绩效研究　　　　一、选题的背景、意义（一）背景改革开放以来，中国的汽车产业的发展进入了一个飞速发展的阶段。汽车产量由世界第八位上升至第四位，进而中国成为世界上汽车产销量第一的国家。这一飞跃使得汽车产业成为我国国民经济名副其实的领头羊，国民经济支柱性产业的地位越来越突出。介于汽车行业在我国国民经济中的重要地位，对于汽车行业上市公司进行绩效研究也有着重要的意义。企业绩效评价体系的完善有利于提高汽车行业上市公司的企业经营管理水平和综合竞争能力，有利于推动企业的进步与发展，从而带动整个社会经济的发展。经济增加值（EVA）是由美国斯特

2、恩·斯图尔特公司在20世纪90年代提出的一种新型的财务指标，在21世纪初传入中国。经过中外学者近20年理论和实证的研究，我们可以肯定地得出这样一个结论：EVA作为一种公司业绩评价的方法，能够更科学、更客观地去评价公司的经营业绩，更好地激励经理人朝着公司价值最大化的目标经营。同时，对我国健全资本市场和可持续发展具有重要的意义。鉴于上述情况，本文选用采用EVA指标对我国汽车行业上市公司的绩效进行研究，并结合公司绩效的相关理论，对改善我国汽车行业上市公司的绩效提出建议。（二）意义我国自2000年以来，一些学者运用EVA指标对我国上市公司，特别是一些重要产业如航空航天业、银行业、煤炭业等的绩效进行研

3、究，但针对汽车产业的研究却很少。基于汽车产业的盛衰对我国经济发展的重要影响，本文特别以我国的汽车行业上市公司为研究对象，采用EVA指标对我国主要的汽车行业上市公司近三年的绩效进行分析，从而体现EVA绩效评价的优越性，并指出EVA评价指标在我国应用时存在的问题，得到公司应如何站在投资者角度来使企业价值最大化的启示。这对推进我国汽车行业的发展有一定的现实意义。一方面可以看到我国汽车行业在采用的绩效评价的方法下存在的不足，另一方面不难发现采用EVA指标对汽车产业进行绩效评价的重要意义。二、相关研究的最新成果及动态（一）国外关于EVA绩效评价问题的研究EVA的概念不是一夜之间产生的，如果要寻其根源，

4、必须追溯到古典经济学家关于“剩余收益”的概念，其本质是剩余收入的计量。英国的著名经济学家阿尔弗雷德·马歇尔(1890)指出：剩余的收入扣除在当期利率下资本的利息才是他经营管理所得的收入。詹姆斯·劳伦斯·格兰特(2002)指出：20世纪美国出现了三位思想先进的经济学家——20世纪30年代的欧文·费希尔，20世纪50年代末到60年代初的诺贝尔奖得主法兰克·莫迪格利尼和莫顿·米勒——对企业价值评估做了更深入的研究。欧文·费希尔建立了净现值和预期现金流的贴现数据之间的基本联系。相反的，莫迪葛利安尼和米勒指出了公司的投资决策——作为积极的NPV决策的证明——是企业价值和股票价格的最重要的推动力——与由

5、债务和有价证券组合而成的公司资金结构截然相反。詹姆斯·劳伦斯·格兰特在该书中还指出：这种被叫做EVA的分析工具，即经济增加值，在1982年被由乔尔·斯特恩和G·班尼特·斯图尔特Ⅲ组成的公司咨询团队提出并在商业上得到发展。因为这种财务指标以一种创新的方式看待企业的真正利益，所以它在早期就被企业团体所接受。不像传统的利润度量标准，例如EBIT、EBITDA和营业净利——EVA着眼于公司的“剩余收益”，扣除了债务资本的直接成本和权益资本的间接成本之后的“剩余收益”。就这样，因为EVA与股东财富最大化的要求保持一致，它成了当代衡量企业成功的标志。EVA评价体系在20世纪90年代流行全美，90年代中期

6、逐步扩展到欧洲，其后发展至拉美及亚洲地区。关于EVA指标能够实现股东和经营者目标一致性的假设，在20世纪90年代后期得到理论上的证实。乔尔·斯特恩，班尼特·斯图尔特和Don·Chew（1995）指出：EVA是一种实用而灵活的指标，它是经济学家对剩余价值概念的提纯。班尼特·斯图尔特说：EVA就是扣除所有资本（包括股权和债务）成本后的税后净经营利润。如果企业投资有好的回报，并且利润的增长超过了资本成本，EVA就会提高；反之EVA就会降低。这是一个最接近真正的经济利润的计算值，也是投资者投资其他风险相同股票的最低回报要求和盈利金额。彼得.德鲁克(1997)指出：EVA是业绩全面增长的指南针。罗杰森

7、(1997)指出：在一定的假设条件下，剩余收益型指标如EVA最大化等于投资项目的净现值最大化，使用剩余收益型指标作为经营者的绩效评价指标，是对经营者最正确的激励。Stephen·O·Byme的研究结果表明EVA对公司市场价值的解释力远远大于税后净利润对公司市场价值的解释力。Shimin·chen和James·L·Dodd的实证研究发现EVA变量和股票收益具有很高的相关性，并高于其他会计变量与股票收益间的相关性