上市公司EVA实证分析
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我国上市公司eva影响因素的实证研究一、EVA的概念和意义经济附加值(Economic Value Added,简称EVA)是一种衡量企业经营绩效的指标,用于评估企业经济利润是否创造了价值。
相对于传统的会计利润指标,EVA更加注重企业的资本成本和资本利用效率,能更全面地反映企业的经营状况和价值创造能力。
二、EVA影响因素的理论基础1.企业规模:规模较大的企业通常拥有更多的资源和市场份额,能够更好地利用资本,从而提高EVA。
2.资本结构:合理的资本结构能够降低企业的资本成本,提高EVA。
3.产业竞争:竞争激烈的行业中,企业需要不断提高自身的竞争力,才能实现较高的EVA。
4.技术创新:技术创新能够提高企业的生产效率和产品质量,从而提高EVA。
5.经营管理:有效的经营管理能够降低企业的运营成本和风险,提高EVA。
三、EVA影响因素的实证研究1.企业规模:研究表明,企业规模与EVA之间存在一定的正相关关系,规模较大的企业通常能够更好地利用资本,实现较高的EVA。
2.资本结构:资本结构对EVA的影响不一致,一些研究发现,债务比率较高的企业具有较高的EVA,而另一些研究则发现,股权比率较高的企业具有较高的EVA。
3.产业竞争:产业竞争对EVA的影响存在差异。
在竞争激烈的行业中,企业需要不断提高自身的竞争力,才能实现较高的EVA。
4.技术创新:技术创新对EVA的影响也存在差异。
一些研究发现,技术创新能够提高企业的生产效率和产品质量,从而提高EVA。
而另一些研究则认为,技术创新对EVA的影响有限。
5.经营管理:研究表明,有效的经营管理能够降低企业的运营成本和风险,提高EVA。
四、EVA影响因素的启示与建议1.企业应注重规模扩大和资源整合,以提高资本利用效率和实现较高的EVA。
2.企业应根据自身情况合理配置资本,降低资本成本,提高EVA。
3.企业应积极参与产业竞争,不断提高自身的竞争力,以实现较高的EVA。
4.企业应重视技术创新,提高生产效率和产品质量,从而提高EVA。
EVA指标与上市公司企业价值相关性的实证分析
郭湜玉
【期刊名称】《现代商业》
【年(卷),期】2016(000)003
【摘要】基于经济增加值能够对企业的价值创造进行全面而真实的表述,在充分借鉴国内外对EVA有效性研究的基础上,选用2011-2013年中国上市公司EVA排名前100名企业的数据作为研究样本,并结合其他变量对EVA与我国上市公司企业价值的相关性进行实证分析.研究结果表明,EVA指标具有很高的信息含量,它与上市公司企业价值具有高度的正相关性,其在解释企业价值方面具有比传统财务指标更高的解释力.同时,EVA指标在传统财务指标的帮助下,对企业价值的解释能力会有进一步的提高,因此,在衡量公司价值时,应综合考虑EVA指标和传统财务指标,以便更好的反映出公司的经营业绩水平.
【总页数】2页(P166-167)
【作者】郭湜玉
【作者单位】西安财经学院 710100
【正文语种】中文
【相关文献】
1.EVA指标与上市公司价值相关性的实证研究 [J], 谢冬梅
2.资产减值会计政策与企业价值的相关性研究——基于西北五省上市公司的实证分析 [J], 李培根;宋娟
3.EVA指标对高净资产收益率上市公司否定性检验的实证分析 [J], 金剑
4.用EVA指标对我国上市公司变更募集资金投向的实证分析 [J], 张佳菲;申欣;张彪;
5.EVA指标应用于我国农业上市公司经营业绩的实证分析 [J], 王怀明;薛英
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EVA业绩评价体系实例研究
一、简介
EVA(Economic Value Added)是指一个企业所创造的经济附加值,它是指企业把股东的投资转换成的经济利益超出资本成本的部分。
EVA是一种以股东利益为核心的企业绩效评价体系,它是一种有效的企业绩效评价指标,它可以反映出企业经营管理的效果。
EVA业绩评价体系实例研究是以EVA为核心的企业绩效评价体系,通过对上市公司的EVA 指标进行分析,从而评价企业绩效,研究其中的实例,以期为企业提供有效的经营管理建议。
二、EVA业绩评价体系实例研究
1、实例一:
以某上市公司的EVA指标为例,该公司的EVA指标为:财务费用率(Finance Expense Ratio)为3.5%,资本成本(Capital Cost)为9.5%,EVA值(EVA Value)为6.0%。
从上述数据可以看出,该公司的EVA值为6.0%,超过了资本成本(Capital Cost)9.5%,说明该公司的经营管理效果良好,股东的投资得到了良好的回报。
2、实例二:
以某上市公司的EVA指标为例,该公司的EVA指标为:财务费用率(Finance Expense Ratio)为4.2%,资本成本(Capital Cost)为10.0%,EVA值(EVA Value)为5.8%。
从上述数据可以看出,该公司的EVA值为5.8%,低于资本成本(Capital Cost)10.0%,说明该公司的经营管理效果不佳,股东的投资没有得到良好的回报。
三、结论
从上述两个实例可以看出,EVA业绩评价体系是一种有效的企业绩效评价指标,它可以反映出企业经营管理的效果。
EVA业绩评价体系实例研究可以为企业提供有效的经营管理建议,从而提高企业的经营效率。
我国上市公司eva影响因素的实证研究我国上市公司EVA影响因素的实证研究EVA(Economic Value Added)是一种衡量企业经济利润的指标,它是企业经营管理的重要工具。
本文旨在探讨我国上市公司EVA的影响因素。
首先,公司规模是影响EVA的重要因素之一。
研究表明,公司规模越大,EVA越高。
这是因为大公司通常拥有更多的资源和更好的市场地位,能够更好地利用这些优势来创造经济价值。
此外,大公司通常拥有更多的投资机会,可以通过投资来增加EVA。
其次,财务杠杆是影响EVA的另一个重要因素。
财务杠杆是指公司使用借款资金进行投资的程度。
研究表明,财务杠杆越高,EVA越高。
这是因为借款可以增加公司的投资规模,从而提高EVA。
但是,高财务杠杆也意味着公司承担更高的风险,如果投资失败,可能会导致公司的财务状况恶化。
第三,公司的盈利能力也是影响EVA的重要因素。
研究表明,公司的盈利能力越高,EVA越高。
这是因为盈利能力强的公司通常能够更好地利用其资源和市场地位来创造经济价值。
此外,盈利能力强的公司通常拥有更多的现金流,可以用于投资和创造经济价值。
第四,公司的市场地位也是影响EVA的重要因素之一。
研究表明,市场地位强的公司通常能够更好地利用其品牌和声誉来创造经济价值。
此外,市场地位强的公司通常能够更好地利用其资源和投资机会来创造经济价值。
最后,公司的行业也是影响EVA的重要因素之一。
研究表明,不同行业的公司EVA存在显著差异。
一般来说,高技术行业的公司EVA更高,而传统行业的公司EVA较低。
这是因为高技术行业的公司通常拥有更多的创新机会和高附加值产品,可以更好地利用这些优势来创造经济价值。
综上所述,公司规模、财务杠杆、盈利能力、市场地位和行业都是影响我国上市公司EVA的重要因素。
公司应该根据自身情况来优化这些因素,以提高EVA和企业价值。
基于EVA公司绩效与股票价值相关性的实证分析EVA相关性摘要:本文采用EVA评价公司绩效的方法,将EVA指标引入价格模型,通过分析以EVA为度量指标的公司绩效与股价的相关性,探讨EVA作为上市公司经营业绩评价指标的合理程度。
关键词:EVA公司绩效价值创造价值毁灭20世纪90年代初,美国学者Stem和Sterwart提出了经济增加值(EconomicValueAdded,简称为EVA)的概念。
EVA是以价值为基础,能够评价公司发展战略以及经营业绩、公司投资和并购项目、设计内部激励机制、评价内部经营业绩的业绩评价体系。
西方大公司都分别采用EVA作为内部管理控制的手段和方法。
近年,我国企业在咨询公司的指导下,也分别采用EVA作为公司业绩的评价指标或者作为内部激励机制设计的基础。
目前尚未建立起完善的监督评价企业经营业绩的指标,而大部分公司也面临着公司治理结构不完善,股东与经理利益分歧较大,缺乏合理的经理监督激励机制等诸多问题。
因此,如何科学有效的监督和评价公司的经营业绩以及建立经理激励机制是当今理论界和实务界所共同关注的问题。
一、文献综述我国近年来也开始对EVA进行实证研究。
乔华、张双全研究发现,MVA(市场增加值)和EVA具有很强的相关性,远好于ROE、ROA、EPS等传统的会计指标,但却低于利润指标(NOPAT),表明在我国,利润指标对公司价值的影响和解释度在EVA之上。
葛文雷、顾文雅的实证结果表明,会计利润并不能完全反映企业的经营业绩,虽然从净利润看绝大多数上市公司是盈利的,但是从经济利润的角度看,这些具有正会计利润的公司中有相当大一部分股东财富实质是减少的。
王喜刚、丛海涛的实证表明,EVA变量在总体上的解释力强于会计指标,我国股市投资者在很大程度上不自觉地运用了EVA所包含的财务思想,但会计指标仍然具有很高的信息价值,EVA不能完全替代会计指标。
肖辉、吴文锋等研究发现EVA克服了传统财务指标的缺点,反映了上市公司为股东创造价值的大小,同时也真实反映了上市公司股票的内在价值。
基于EVA我国上市公司资本结构与经营绩效关系的实证研究共3篇基于EVA我国上市公司资本结构与经营绩效关系的实证研究1随着市场经济的广泛发展,越来越多的公司开始向资本市场寻求融资与发展,其中上市是最为常见的方法之一。
上市公司的资本结构和经营绩效关系备受关注。
本文旨在基于企业价值增值(EVA)方法,探究我国上市公司的资本结构和经营绩效关系的实证研究。
1、研究背景我国上市公司资本结构的构成较为单一,主要由权益和债务资本构成,资本市场的深化和金融创新的不断推进,也促使了我国企业资本结构的不断优化和升级。
然而,影响资本结构的因素、资本结构与经营绩效的关系仍未达到足够的共识。
因此,开展一项基于EVA的研究,探究我国上市公司资本结构与经营绩效的联系,具有重要意义。
2、理论基础企业价值增值(EVA)是目前国际上最为流行的一种区分决策与评价企业绩效的方法,它是指企业经营决策所产生的经济效益,具有时间性、主观性和指向性的特点。
EVA评价方法注重企业的经济效益与投资回报之间的关系,关注企业长期的盈利能力和市场占有率,并能识别投资风险和不确定性对经济效益的影响。
3、研究方法本研究选取2012年到2019年A股上市公司年报和中国资本市场年度数据,通过计算每年EVA值和资本结构参数,构建面板数据模型并进行实证分析。
4、研究结果首先,研究表明,总资本、债务比例和内部融资比率均对EVA 产生了显著负面影响,说明上市公司资本结构的优化是提高经营绩效的前提。
其次,通过探究不同行业的资本结构和经营绩效关系,发现不同行业对资本结构的重视程度不一致,导致经营绩效的差异性,房地产等行业债务比例过高而引发的风险显然更大。
5、结论本研究基于EVA的实证分析结果,证明了上市公司资本结构与经营绩效之间存在一定的联系,为企业提供了一定的借鉴和参考价值。
上市公司应根据不同的行业性质和经营特点,优化资本结构,建立合理的融资渠道,在扩大规模的同时提高盈利能力,并注重减少经营风险。
上市公司EVA实证分析
一、研究目的及假设
经济增加值(EVA,Economic Value Added)衡量的是公司资本收益和资本成本之间的差额,从股东角度重新定义公司的利润,考虑了包括权益资本在内的所有资本,并且在计算中尽量消除会计信息对企业真实情况的扭曲。
EVA的基本计算公式为:E-VA=NOPAT-ICxWACC=ICx(ROC-WACC)。
其中:NOPAT为经过会计及税收调整后的税后净营业利润,IC为资本总额(包括股权资本和债务资本),WACC 为加权平均资本成本,ROC为资本回报率。
EVA的倡导者指出,EVA与公司的市场价值密切相关,在业绩评价方面优于传统会计指标。
那么,EVA在我国市场上的效用如何,这与我国企业对EVA体系的潜在接受程度及我国资本市场的成熟程度有关。
某种程度上一个市场中EVA对市场增加值(MVA,Market Value Added)的解释度反映了该市场的成熟程度,同时EVA与MVA的相关关系也反映了该市场对EVA的潜在接受程度。
本文将分析EVA及传统业绩评价指标与MVA的相关性以及EVA在我国市场上的效用。
提出以下假设:
假设一:沪市制造业上市公司的EVA对于MVA具有很强的解释能力
假设二:沪市制造业上市公司的EVA对于MVA的解释能力优于传统指标
二、样本选取与研究方法
(一)样本选取本文选取1998年以前上市的沪市A股制造业公司以确保其上市的时间较长,符合条件的有191家,然后进行筛选:剔除PT和ST企业,这些公司经营状况异常,其财务报表的可信度较低;剔除发行B股和H股的企业,这些公司的会计处理政策与一般公司不同;剔除发行优先股的企业,这样的公司在计算权益成本时比较特殊;剔除数据不完整的企业。
经过筛选,最后选出2001年的93家公司作为分析样本。
所选取的与EVA有关的数据来自证券之星网站等。
(二)研究方法基本方法是将MVA作为因变量,EVA及各传统会计变量为自变量,构成一组样本进行回归分析。
在比较EVA和传统指标对公司价值的解释能力时,使用的方法是计算增量信息含量。
增量信息含量是指当原模型有新的变量加入后,模型的解释能力增加的值,它表示的是新加入的变量解释了原有变量没有解释的部分。
三、实证分析
(一)相关分析主要目的是研究变量之间的紧密程度,相关分析是回归分析的基础,本文采用皮尔逊(pearson)相关系数进行相关分析。
从绝对量来看,当显著水平为0.01时,与MVA显著相关的变量是EVA、OP、NP和A,其相关系数分别为:0.476、0.515、0.744和0.714。
特别是净利润NP相关系数很高,这与我国以利润为中心的业绩评价体系无关。
现金流量CF与MVA相关性不显著,因为我国企业对于现金流的重视程度还很不够,也反映出我国大部分企业经营活动产生的现金流量与经营业绩并不一致。
从相对量来看,在0.01显著性水平下,与MVAPC显著相关的只有LNA,相关系数为-0.606,即资产与MVAPC成反向相关关系,说明资产规模大小与公司价值成负相关。
这是因为在资本市场上人们通常认为规模小的小盘股上涨空间比较大,普遍对小盘股报有较高的价值预期。
另外,MVAPC与ROA 在显著水平为0.05时显著相关,相关系数为0.219,相关性不是很高。
EVAPS与MVAPC的显著性p 值小于0.1,具有相关性。
EPS和ROE两个变量都没有通过相关性显著检验。
(二)一元回归分析采用一元回归对以下项目进行了分析。
(1)MVA与各变量进行一元线性回归分析。
将MVA与各财务指标(绝对量)建立线性回归模型,令因变量=α+β自变量+ξ。
五个变量与MVA分别进行一元回归,从回归方程的显著程度F值看,只有经营现金流量没有通过显著性检验,其余的变量都是在p值小于0.001的显著水平下,线性方程显著。
从相对量与MVAPC构成的回归方程看,LNA与MVAPC构成的方程显著性很高;EVAPS和ROA与MVAPC构成的方程显著性成立但不高;其余变量构成的线性方程没有通过方程显著性检验。
用绝对指标(EVA和MVA)和用相对指标(EVAPS和MVAPC)回归时,F检验均达到显著水平,说明制造业样本类上市公司的EVA指标同MVA变量之间存在线性关系;又因为二者回归的系数均为正值,且t值分别在0.01和0.1水平下显著,说明两个指标之间存在正相关性,即EVA的增加能带来公司价值的增加;修正的R2分别为21.8%和4%,说明绝对EVA可以解释21.8%MVA的变动,在考虑公司规模因素后的相对变量对MVA的解释比较低。
以上分析说明,当期EVA指标在反映公司市场价值方面有一定的信息含量,可以作为制造业上市公司投资分析经营和业绩评价的指标。
但上面也表明,EVA 对MVA(无论从绝对量还是相对量看)的解释能力还不高。
如EVA对MVA的解释能力没有净利润指标NP对MVA的解释能力高(54.9%)。
这说明在我国股市上权益资本成本的概念比较淡薄,证券市场对于公司业绩的关注更多的还是利润指标。
我国制造业上市公司的现金流量CF与公司的经营业绩相关性很小,存在很大的不一致现象,原因可能是制造业上市公司投资规模大,投资回收期比较长,导致当期的现金流与当期的公司经营业绩的不一致。
另一方面也说明人们对于现金流的重视程度不够,虽然有经营利润,但公司的现金流情况不容乐观。
每股收益EPS对于公司价值的解释能力实证结果表明,在进行公司业绩评价和投资分析时,EPS仅是辅助指标,每股收益高的公司的经营业绩不一定好,未必为股东创造了财富。
(2)EVA对于传统评价指标的增量信息含量。
传统会计指标添加EVA变量后的一元回归结果。
在加入EVA变量后,绝对量的F检验都通过显著性检验,且显著性提高,新模型的线性关系成立,相对量的变化比较复杂。
从两表可知,EVA对于不同传统指标有着不同的影响效果。
一般在加入EVA变量后,解释能力普遍提高,如NP提高了5.4%,CF和EPS的解释能力提高很多。
但是,ROA加入EVAPS变量后,对于MVAPC的解释能力反而下降,原因可能是资产回报率指标和每股经济增加值指标之间存在一定的不一致性。
总的来讲,EVA指标对于传统指标具有一定的增量信息,即EVA指标具有传统指标所没有包含的一些信息,而且这些信息可以用来解释当期公司价值的变化。
这是符合理论推理的,因为EVA指标至少包含了传统指标所没有衡量的权益的资本成本、消除了部分会计扭曲的影响等。
(三)多元回归分析(1)传统指标多元回归模型:MVA=α+β1A+β2CF+β3OP+β4NP+ε,多元线性回归模型的R2=0.663,调整后的R2=0.648,拟合优度比较高,F值的概率值p<O.001,方程通过显著性检验。
根据传统指标建立的多元回归模型为:MVA=169984.125+0.689XA-
3.383XCF+2.886XOP+7.980xNP。
方程中,除OP外,其它变量的系数通过显著性检验,原因可能是与其它自变量相关性比较大。
(2)加入EVA指标后多元回归(逐步回归法)。
由(表8)知,三个模型的方程都通过显著性检验,模型含有NP、A和CF三个变量,变量系数均在0.001水平下显著,拟合优度提高到64.8%。
(3)相对值多元回归比较分析。
相对值指标多元回归分析模型:
MVAPC=α0+β1ROA+β2LNA+β3ROE+β4EPS+ε
方程拟合优度为0.483,F值通过方程显著性检验,各变量系数中ROE没通过t显著性检验。
(4)加入EVAPS后相对值指标多元回归(逐步回归法)。
加入EVAPS指标后,相对值多元回归模型为:MVAPC=23.665-1.64012qA+3.863EVAPS-5.267EPS+22.440ROA。
与加入EVAPS指标前相比,方程拟合优度由48.3%提高到51.5%,且方程中各变量系数都通过显著性检验。
由多元回归分析来看,在绝对量逐步回归模型中,EVA变量被排除在方程之外,而相对值多元回归过程中,EVAPS没有被排除,而且,加入该变量后方程的拟合优度及变量系数有所改善。
四、研究结论
结合一元回归模型的分析,可以得如下结论:一是沪市制造业上市公司的EVA与MVA存在正向相关,且对MVA具有一定的解释能力。
因为各变量(包括绝对变量指标和相对变量指标)加入EVA指标后,对市场价值变动的解释能力有一定程度的提高。
二是沪市制造业上市公司的EVA对于MVA的解释能力与国外研究的结论不一致,即其解释能力并不优于传统指标。
就现阶段而言,EVA对MVA具有增量解释能力,但并不能替代传统指标。