主流价值评估模型有效性实证分析

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1、主流价值评估模型有效性实证分析阴财会月刊·主流价值评估模型有效性实证分析阴财会月刊·主流价值评估模型有效性实证分析阴财会月刊·主流价值评估模型有效性实证分析阴财会月刊·主流价值评估模型有效性实证分析阴财会月刊·全国优秀经济期刊主流价值评估模型有效性实证分析龚玉策渊华南理工大学工商管理学院广州510640冤【摘要】本文利用我国上市公司的财务和交易数据,通过实证研究发现,在当前会计制度和市场环境下,剩余收益模型比股利贴现模型和贴现现金流量模型更为有效,并且我国证券市场效率正在逐步提高。【关键词】股利贴现模型贴现现金流量模型剩余收益模型由于企业价

2、值的难以确定,现实经济环境条件下存在着现金流量的理解不尽相同。自由现金流量的名称也众多,如增多种多样的企业价值评估模型或方法,具体应用中采取不同量现金流量、剩余现金流量、可分配现金流量、可自由使用现的方法进行评估会出现不同的评估结论。本文首先从理论上金流量等等,Feltham、Ohlson(1995)强调贴现现金流量法是利找出股利贴现模型(DDM)、贴现现金流量模型(DCF)和剩余用特殊的会计标准计量综合收益NI和账面资产BV,是剩余收收益模型(RIM)之间的联系,再利用我国股票市场的数据对益法的一个特例:其进行实证,从而检验主流价值评估模

3、型在我国证券市场应令BV=FA,FA为企业净财务资产。ttt用的有效性。根据清洁盈余关系,企业综合收益可以用现金流量表示:一、股利贴现模型、贴现现金流量模型和剩余收益模型之NI=C-I+itttt比较其中:C表示企业经营现金流量;I表示投资活动产生的现1.股利贴现模型与剩余收益模型之比较。股利贴现模型金流量;i为现金利息收入。这样企业现金流量为企业自由现是价值评估理论的基础。Feltham和Ohlson指出决定公司价值金流量与利息收入之和。则:的根本性要素是其股利流量,因此我们可以从股利贴现模型FA=FA+C-I+i-Dtt-1tttt开始

4、讨论,其公式为:TC-I+i-rFAtttt-1V=FA+蒡00tt=1(1+r)肄DtV=蒡(1)0t鄢鄢t=1(1+r)将利息收入i用实际利息收入i代替,i越rFA,则上tt-1tt其中:V表示股票价值;D表示第t年每股预期股利;r表示式可以表示成:t权益资本成本。C-陨TttV=FA+蒡00tt=1(1+r)根据Ohlson1995年提出的清洁盈余关系:wBV=BV+NI-D(2)这便是标准的贴现现金流量模型,其中r为加权平均资tt-1ttw其中:BV表示第t期企业账面价值;NI为企业第t期会计本成本。tt收益。则有:通过比较分析可以

5、看出,剩余收益模型是股利贴现模型D=NI+BV-BV(3)的一种表现形式,而贴现现金流量模型则是剩余收益模型的ttt-1t又由RI=NI-rBV可得:一种特殊表现形式。也就是说仅从计量的角度看,只要能够正ttt-1NI=RI+rBV(4)确估计股利、现金流量和剩余收益,在市场完全有效的假设ttt-1将式(4)代入式(3)可得:下,通过以上模型计算出的企业的最终价值应该与市场价值D=RI+(1+r)BV-BV(5)无明显差异。但已有的实证研究却得不到这样的结论。ttt-1t于是股利贴现模型便可变形成:二、实证研究背景肄RI+(1+r)BV-B

6、V目前国内外通行的检验方法有两种:一是用多种评估方tt-1tV=蒡(6)0tt=1(1+r)法对同一企业进行评估,彼此之间进行验证;二是将评估结果当t趋于肄时便可得到剩余收益模型:与企业的市场价值进行比较,判断企业内在价值与企业市场肄RI价值的相关性,判断结论是否合理。对于第一种做法,由于企tV=BV+00蒡tt=1(1+r)业内在价值并不存在一个明确的参照物,各种评估方法本身2.贴现现金流量模型与剩余收益模型之比较。自由现金也不具备作为参照物的条件,最终还是无法说明评估结果到流量的计量问题至今没有得到彻底解决,不同的学者对自由底存在多少偏

7、差以及偏差产生的原因。对于第二种做法,国阴窑40窑援下旬全国中文核心期刊·财会月刊阴外已经有了一些研究成果,如Penman和Sougianni(s1998)假定均采用贴现的原理计算企业价值,而贴现率的选择不影响要投资者能够百分百准确地预测未来有关每股股利、每股收益、检验的结果,这样研究各模型与市场价值之间的关系就可以每股自由现金流量等财务指标,亦即他们运用历史上实际已演变成以各模型对应的财务指标参数分组分别考察模型与市生成财务数据的方法,分别计算股利贴现模型、贴现现金流量场价值之间的相关性。根据Holthausen和Watt(s2001)的

8、研究,模型和剩余收益模型在不同时间跨度的预测价值,并在假定价值相关性研究分为相对关联研究、增量关联研究和边际信市场完全有效的情况下,对运用不同模型计算的预测价值与息含量研究。本文

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