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靠扩张来体现增长的行为，而是营造创造价值、提高效率、协同共盈的文化氛围。EVA 考 核最大特点是：从股东投入资本并取得回报优劣的角度来考核企业业绩，考虑了企业投入的 所有资本的成本，因此能比较全面地衡量企业生产经营的真正盈利或创造的价值，对全面及 准确评价企业经济效益有着重要意义。 135 关于净利润率这个绩效指标的选用，是出于对上市公司盈利情况和未来成长性的考虑而 进行的补充，总资产报酬率是对企业价值最大化的补充。 3 股价与绩效指标间相关性检验 3.1 实证研究的方法 本文在实证研究检验时采用的市场指标为股价，而绩效指标选用的是每股收益、每股净 140 资产、净利润率、总资产报酬率、EVA。 影响股价的因素可以分为两大类：会计信息Xi (i=l，2…n)以及非会计信息(如宏观经济 政策、股市人气状况等)Yj(j=l，2…m)，则某一时点的股价P 可表示为P=f(X1，X2…Xn，Y1， Y2…Ym)。由于在同一时点，非会计信息对各种股票的影响基本一致，故相对于各股票而言， 在同一时点可将非会计信息的作用表示为常量Co。于是P=Co+f(Xl，X2…Xn)，会计信息为 145 数量信息。这一模型称为股票计价模型。奥尔森(Ohlson)曾推断，在一定条件下，股价P 与 会计信息间存在线性关系，从而确定了会计账面数字在决定股票内在价值中的直接作用。 具体模型为：P=C0+C1X1+C2X2+…CnXn+Ei，X1，X2…Xn 为会计数量信息指标，Ei 为该 时点的干扰项，表示随机因素的作用。 本文从股票计价模型出发，将股价设为变量Y，五个绩效指标分别设为变量X1,X2,X3, X4 150 和X5，由此构建多元线性回归方程： Y=Co+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+ C5X5+Ei 其中：Y 为股价(被解释变量) X1，X2，X3，X4，X5 为会计数量信息指标(解释变量) C0，C1，C2，C3，C4,C5 为参数 155 Ei 为该时点的干扰项，表示随机因素的作用。包含了除解释变量X 之外的各种对被解 释变量Y 有影响的因素总和。 本文于是利用该模型来考察股价Y 与5 个主要绩效考核指标X 之间的相关度，即股价 在多大程度上可以由这五个会计指标来进行解释。也就是计算Y 与X 之间的相关系数r。 3.2 数据来源说明 160 （1）本文根据大智慧的行业划分选取了电力生产行业，在沪深两市上市的电力企业总 共有57 家，剔除其中5 家ST 企业，剩下52 家企业作为分析样本。 （2）52 只股票的数据采集时间区间为：2008 年1 月1 日至2010 年6 月30 日。股价采 用的是每个月最后一个交易日的收盘价。 （3）绩效指标则来自样本公司的财务报表，包括季报及年报。 165 （4）实证分析中所有数据均来自巨潮资讯网(www.cninfo.com.cn)、上市公司资讯网 (www.cnlist.com)及大智慧软件，并且参考了上交所网站和深交所网站等相关网站和公司年 报。 3.3 数据搜集 （1）被解释变量股价数据的搜集 170 搜集52 只股票在2008 年1 月1 日至2010 年6 月30 日每月最后一个交易日的收盘价信 息，并将每3 个月的股价进行平均，得到每只股票的季度均价，这些股价数据序列为10 列。 这就是本文实证分析中的一个重要序列：被解释变量股价Y。 （2）解释变量绩效指标数据的搜集 搜集52 只股票的4 个重要绩效指标数据，这四个指标分别为：每股收益、每股净资产、 175 净利润率、总资产报酬率。会计指标来自企业的财务报表，包括季报和年报。对于本文中 EVA 的取得，是根据公式计算得到的。即 EVA=税后净营业利润—资本成本 =税后净营业利润—加权平均资本成本率×资本总额 经过对5 个绩效指标的分类整理与汇总，每一季度分别形成了5 个指标系列的会计数据， 180 以此作为解释变量X，来检验其与被解释变量—股价Y 之间的相关性程度，即上市公司绩 效指标在多大程度可以反映公司的股价。 3.4 有关系数的计算 ①无风险收益率。本文采用银行的一年期整存整取的年利率作为最低无风险利率，更符 合CAPM 模型中无风险最低回报的机会成本概念。2009 年度和2010 年度均为2.25%。但 185 是在2008 年我国对银行存款利率进行了四次调整，变动幅度比较大，在这里我们取其均值 作为2008 年的一年期银行存款利率，即（2.25%+2.52%+3.60%+3.87%）/4=3.06%，数据来 源于中国统计年鉴。 ②贝塔系数。本文的贝塔值是直接引用中国金融数据库对能源行业的计算即0.821。 ③市场组合的风险溢价。清华大学的杜胜利通过分析将我国目前的市场风险溢价定为 4 190 ％，略低于美国6％的水平，在这里本文认为是较为合理的。 ④企业的资本结构。在本文实证分析中，我们采用账面价值计算债务资本和股权资本在 资本总额中的权重。 ⑤企业所得税。统一按照25%计算，忽略个别企业可能涉及的税收优惠政策。 ⑥债权资本成本率。上市公司的负债主要是银行贷款，与国外上市公司大量发行短期票 195 据和长期债券的做法不同，因此将以银行五年期以上贷款利率作为债权资本成本率，2008 年度、2009 年度和2010 年度分别为6.12%、5.94%、5.94%。 3.5 数据处理过程 在获取了股价和绩效指标数据的序列之后，就可以对需要计算的指标进行计算。 ①加权平均资本成本率(WACC) =股权资本比例×股权资本成本率+债权资本比例×债 200 权资本成本率×( 1—所得税税率)，通过计算可得52 家企业的加权平均资本成本； ②通过前面的公式可以计算出52 家企业分别在从2008 年至2010 年6 月10 个季度的 EVA； ③收集52 家企业从2008 年1 月—2010 年6 月每月最后一天的收盘价，然后将每三个 月的股价进行平均计算得到每季度的股价； 205 ④从巨潮资讯网上收集整理得到52 家企业每股收益、每股净资产、净利润率、总资产 报酬率这4 个指标从2008 年至2010 年6 月10 个季度的数据； 获得了上述数据之后，对2008 年3 月份的数据进行实证分析，本文运用统计软件 SPSS15.0 进行了相关性分析，得到结果如表1： 210 表1 描述性统计 Tab. 1 Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N 股价 90.222 562.495 52 每股收益 .006 .138 52 每股净资产 3.191 1.322 52 净利润率（%） -3.043 52.524 52 总资产报酬率（%） .264 1.547 52 EVA -516858003.034 893435347.143 52 这是各个变量的均值和标准差以及样本的个数。可以从上面看出EVA 的标准差很大， 波动非常大。 215 表2 相关性 Tab. 2 Correlations 股价 每股收益 每股净资产 股价 Pearson Correlation 1 .120 .220 Sig.(2-tailed) .398 .117 Sum of Squares and Cross-products 16136422.115 474.228 8339.073 Covariance 316400.434 9.299 163.511 N 52 52 52 续表2 净利润率（%） 总资产报酬率（%） EVA 股价 Pearson Correlation .042 .093 -.037 Sig.(2-tailed) .766 .513 .792 Sum of Squares and Cross-products 63758.498 4120.069 -959779095156.418 Covariance 1250.167 80.786 -18819197944.243 N 52 52 52 220 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 根据SPSS15.0 得到的结果整理如上，结果显示：变量X1 每股收益、X2 每股净资产、 X3 净利润率、X4 总资产报酬率和X5EVA 与变量Y 股价的相关系数分别为：0.120、0.220、 0.042、0.093、-0.037，以上结果在0.01 的显著性水平下不显著，也就是说这5 个变量对股 225 价的影响不大。对2008 年6 月—2010 年6 月的数据也进行相同分析，通过整理得到2008 年6 月—2010 年6 月的相关系数表，见下表3。 表3 皮尔森相关 Tab. 3 Pearson Correlation 时期 股 价 每股收益 每股净资 产 净利 润率 （%） 总资产 报酬率 （%） EVA 股价 2008.6 1 0.173 0.245 0.05 0.117 0.012 2008.9 1 0.189 .318(*) 0.05 0.146 0.05 2008.12 1 0.156 .353(*) 0.064 0.122 -0.006 2009.3 1 0.09 .354(**) 0.054 0.042 -0.064 2009.6 1 .291(*) .382(**) 0.127 0.163 0.204 2009.9 1 .395(**) .362(**) 0.141 0.217 .410(**) 2009.12 1 .424(**) .350(*) 0.161 0.236 .434(**) 2010.3 1 0.171 .375(**) 0.084 0.188 0.007 2010.6 1 0.184 .358(**) 0.09 0.184 0.054 230 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). 通过相关系数表可以知道电力生产企业的股价和每股收益、每股净资产、净利润率、总 资产报酬率以及EVA 没有很显著的相关性。虽然每股净资产在这5 个指标当中表现平稳， 235 与股价的相关性最大，但是都没有超过0.5，也就是股价与每股净资产的相关系数在数值上 并未达到极大地相关性；净利润率与股价间的相关系数很低，最大值也没有超过0.2，这说 明净利润率与股价之间不存在相关性，也就是净利润率对企业的股价没有解释力；总资产报 酬率与股价间的相关系数也是非常小，最大也没有超过0.3，总资产报酬率对企业的股价没 有解释力；每股收益对股价的相关系数表现也比较弱，其数值最大也没有超过0.5，对于企 240 业股价没有很好的解释力；对于EVA 这个指标，其与企业股价在不同时期的相关性波动较 大，并且EVA 自身的相关性系数波动很大，不适合用来解释企业股价。 4 结论与启示 4.1 实证研究的结论 本文运用电力生产企业的公开交易数据及财务指标，以传统主流金融学理论为基础，对 245 “电力生产企业的绩效指标在多大程度上能够解释其股价的变动”这一问题进行了实证分析 和研究。 通过上面的实证结果，可以得出以下结论：从5 个指标的相关系数角度来看，这5 个指 标的相关系数平均值都小于0.5，与其股价之间没有很大的关联度，现在在国外运用的比较 多的就是采用EVA 作为反映企业绩效的优良财务指标，但是在实证分析中并未体现出任何 250 的优势和说服力。即：电力生产企业的EVA 与其股价走势之间并没有明显的相关性。 4.2 实证结论的说明 根据上述实证检验的结果，需要进一步联系实际股票市场的情况作出以下几点说明： ①在股票市场的实际投资操作中，我国的投资者在选股时时常选取每股收益指标作为一 项主要的参考值，这种做法在理论上具有一定的合理性，从投资者角度来看，根据公司财务 255 报表中的每股收益指标来作为投资于某一股票的依据，在一定程度上可以为投资者带来投资 学术论文网Tag：代写论文 论文发表 职称论文 代写管理论文 |
