基于财务指标的中国股票内在价值影响研究Word文档格式.docx
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这些能力可以通过公司每个季度的财务报表指标来体现,因而研究上市公司的财务指标与股票内在价值的关系具有十分重要的意义。
2、文献综述
通过对国内外研究的发现,在确定股票内在价值的问题上,不同历史阶段的金融学家给出了多种估值方法以及模型。
其中,最具代表性的是以下几种模型:
(1)股利贴现模型
股利贴现模型由美国著名理论学家Williams在1983年基于欧文·
费雪的资本预算理论提出。
Williams认为投资者投资股票的目的是为了获得对未来股权的索取权,对于投资者来说,未来现金流就是自己未来获得的股利。
该模型中股票的内在价值等于其预期会发放的股利的折现值总和。
模型变量解释:
P——企业内在价值
——未来股利发放流
K——贴现率
尽管股利贴现模型是最早针对企业内在价值进行估计的模型,具有一定先进性,但其仍有着自身的缺陷。
首先,现实中的商业活动中存在着很多的不确定性;
其次,模型忽略不同的企业之间不同的资本结构,全部使用市场的无风险利率;
最后,股利贴现的价值模型无法应用于很少发放股利或不发放股利的企业。
(2)剩余收益模型
剩余收益模型是美国经济学家Ohlson在上个世纪90年代初期开创性提出的一种基于账面价值和未来收益的评估模型。
在考虑货币时间价值以及投资者所要求的风险报酬情况下,将企业预期剩余收益按照一定的贴现率进行贴现以后加上当期权益价值就是股票的内在价值。
P——企业内在价值
——t期末公司股东权益账面价值
——未来预期的剩余收益
r——折现率
该模型使用企业资产负债表和损益表的数据来计算股票价值,不需要进行多余的调整,作为基于应计会计信息的估价模型,明确了会计信息在股票估价中的作用。
国内学者国内学者赵志君(2003)利用Ohlson的剩余收益定价理论分析中国股票市场,认为中国上市公司股票的内在价值决定于净资产收益率、资本成本、净资产增长率。
但该模型在对未来收益如何预测的问题仍有待解决。
(3)EVA经济增加型模型
EVA经济增加型模型由SternStewart管理咨询公司在20世纪80年代提出,其核心思想是一个公司在其资本收益超过为获得该收益所投入资本的全部成本时,就会为股东带来价值。
——经济增加值
——税后经营净利润
——投资资本
——加权平均资本成本
此模型最大的缺陷是对会计利润的依赖。
会计利润会因为政策的不同而得到不同的数值,或者因上市公司人为地对净利润进行粉饰而失真,所以在企业信息不真实的时候采用此模型估计出来的企业价值是不准确的。
除以上的三种模型外,还有自由现金流折现模型、市盈率倍数法、模糊数分析等方法来对上市公司的内在价值来进行评估。
上述的估值方法和模型都存在着一定的不足和缺陷,最重要的是其运用起来较为复杂。
例如股利贴现模型,不太适合在中国这种股利发放较少的资本市场中使用。
同时通过文献研究,作者也发现国内外学者还是较少有通过财务指标对股票内在价值的影响来分析其对股价波动的影响的。
因此,本文欲通过财务指标建立较为简单但能符合市场特征的挑选价值股的计量经济模型。
3、变量选取与数据收集
(一)变量的选取
本文旨在通过财务指标来研究股份公司股票内在价值。
根据经济学理论,股票的内在价值是股票本身所固有的价值,而股票的价格受到许多因素的干扰和影响,但是从长期来看,股票的价格会围绕着价值上下波动。
因此,我们可以通过长期的股票价格来反映其内在价值。
在此,本文假设股票投资者是基于投资的目的而非投机的目的将资金投资于股票市场,即他们关注的是该投资的长期回报力而非短期买卖差价。
根据中国投资市场的实际情况,投资者应该从公司偿债能力、经营与发展能力、盈利能力、投资收益等四个方面了解公司财务状况,以分析其股票的内在价值。
公司的偿债能力是指公司用其资产偿还长期债务与短期债务的能力。
公司有无支付现金的能力和偿还债务能力,是公司能否生存和健康发展的关键,可以通过产权比率这一财务指标来进行衡量。
产权比率越高,说明企业偿还长期债务的能力越弱;
产权比率越低,说明企业偿还长期债务的能力越强。
研究经营与发展能力,主要是分析公司的经营情况是否正常,未来是否具备持续发展能力。
在这一方面,本文通过存货周转率来衡量。
存货周转率不仅可以用来衡量企业生产经营各环节中存货运营效率,而且还常被用来评价企业的经营业绩,反映企业的绩效。
存货周转率越高,说明公司对存货等资产的运用能力越强。
盈利能力是测算公司经营绩效的主要指标,通常表现为一定时期内公司收益额的多少及其水平的高低。
本文用净资产收益率这一指标来对公司的盈利能力进行衡量。
净资产收益率反映股东权益的收益水平,用以衡量公司运用资本的效率。
投资收益反映的是投资者投资公司股票收益水平,可以用每股净资产来衡量。
指标的数值越高,表明投资者获得的回报越大。
最后是股票价格的选取问题,基于本文考察财务指标对股票内在价值影响,以股票价格来反映的出发点,在选取股票价格时应考虑去除市场整体波动对股价造成的影响以及风险溢价等因素,单独考虑财务指标的影响。
因此本文选择60日移动平均价以求降低系统波动的影响。
综上,本文选取了股票60日移动平均价为因变量,产权比率、存货周转率、净资产收益率以及每股净资产作为自变量来进行研究。
(2)数据的收集
由于我国股市多数指标是以年度或者季度计算的,股市的发展时间只有二十几年,不易收集到足够年份的数据。
因此本文选取截面数据作为样本,同时避免产生严重的时间序列问题。
受条件限制,为了减少大盘指数的波动对个股造成额不同影响,本文选取30只上证非ST(即经营未出现问题)股票作为样本。
利用广发证券至强版分析软件以及证券之星网站内上市公司公布的财务报告,得到表1中的数据。
表130只上市公司的股价及其部分财务指标
60日移动平均价(元)
产权比率(倍)
存货周转率(倍)
净资产收益率(%)
每股净资产(元)
金岭矿业(000655)
7.84
0.19
5.06
6.18
5.03
金鹰股份(600232)
4.55
0.55
1.02
1.41
3.25
西南药业(600666)
7.06
1.58
1.62
9.7
1.5
冠豪高新(600433)
16.13
0.57
1.89
8.35
1.39
格力电器(000651)
28.15
2.02
4.64
24.21
10.41
福建高速(600033)
7.31
1.11
37.31
6.06
2.7
中国联通(600050)
3.36
1.24
25.39
3.75
3.5
浙江东日(600113)
10.34
0.33
0.42
3.32
1.81
七匹狼(002029)
8.51
8.12
6.07
泰尔重工(002347)
6.83
0.87
0.6
2.22
4.98
中航地产(000043)
6.05
1.59
0.25
0.88
4.29
新疆城建(600545)
7.02
3.31
0.35
5.9
2.97
华贸物流(603128)
13.04
1.34
40.27
4.66
3.17
重庆啤酒(600132)
17.24
1.52
1.18
13.71
3.3
中国船舶(600150)
18.51
1.3
3.39
0.09
12.55
金字火腿(002515)
14.75
0.27
0.31
2.75
5.94
科华生物(002022)
15.53
0.13
2.08
22.3
2.21
国电电力(600795)
2.42
2.84
11.2
13.07
2.16
四川九洲(000801)
0.98
3.15
3.59
3.02
航天信息(600271)
19.36
0.37
8.26
14.39
6.35
北纬通信(002148)
51.42
0.06
420.85
7.87
4.65
九牧王(601566)
13.48
0.15
1.09
9.63
7.64
建投能源(000600)
4.13
2.6
17.08
14.91
3.74
双良节能(600481)
10.27
1.87
3.89
14.5
2.85
新华传媒(600825)
9.25
1.55
2.51
2.41
泰胜风能(300129)
6.39
0.44
1.37
4.43
罗莱家纺(002293)
21.09
0.21
1.54
11.68
7.23
上海绿新(002565)
16.49
0.56
1.76
8.68
5.1
通达动力(002576)
6.96
0.28
3.53
1.01
5.22
硅宝科技(300019)
10.47
3.43
10.67
3.23
注:
数据为11月29日的60日移动平均价及上市公司2013年第三季度财务数据
四、模型估计与检验
(一)模型的建立
根据以上分析,建立如下模型:
其中:
——60日移动平均价
——产权比率
——存货周转率
——净资产收益率
——每股净资产
对上述数据利用Eviews软件进行最小二乘估计,结果见表2。
表2最小二乘估计
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/25/13Time:
20:
06
Sample:
130
Includedobservations:
30
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
3.115868
2.154908
1.445940
0.1606
X1
-2.013596
0.953144
-2.112583
0.0448
X2
0.090017
0.010559
8.525096
0.0000
X3
0.500446
0.133030
3.761891
0.0009
X4
1.253122
0.317258
3.949854
0.0006
R-squared
0.824675
Meandependentvar
12.47633
AdjustedR-squared
0.796623
S.D.dependentvar
9.463293
S.E.ofregression
4.267690
Akaikeinfocriterion
5.891034
Sumsquaredresid
455.3294
Schwarzcriterion
6.124567
Loglikelihood
-83.36551
Hannan-Quinncriter.
5.965743
F-statistic
29.39814
Durbin-Watsonstat
1.705362
Prob(F-statistic)
0.000000
回归方程如下:
Y=3.115868-2.013596X1+0.090017X2+0.500446X3+1.253122X4+U
(2.154908)(0.953144)(0.010559)(0.133030)(0.317258)
t=(1.445940)(-2.112583)(8.525096)(3.761891)(3.949854)
R2=0.824675
=0.796623F=29.39814DW=1.705362
(2)参数估计的检验与修正
1、经济意义的检验
从经济学的理论出发,股票内在价值应与其价格成正比例关系,而内在价值与公司偿债能力、经营与发展能力、盈利能力和投资收益成正相关关系。
即股票价格随着存货周转率、净资产收益率和每股净资产的增加而增加,随着产权比率的减少而增加。
回归结果显示,
、
和
的系数均为正数,
的系数为负数,与现实经济意义相符。
同时,其截距项为正数,表明当上述财务指标为零时,股票价值为大于零。
根据一般经济理论,投资股票至少有其时间价值,是对投资者承担风险的报酬,也就是说截距项不应为负,这与观察到的结果相符。
综上可知,该模型符合经济意义,经济意义检验通过。
2、统计意义的检验
(1)拟合优度检验
的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合优度越好;
反之,
的值越接近0,说明回归直线对观测值的拟合优度越差。
对于时间序列数据,可决系数要求达到0.9以上为宜;
但对于截面数据来说,达到0.5以上就相当不错了。
而从上面的回归参数估计结果可得,样本的可决系数
=0.824675,修正后的可决系数为0.796623,这说明模型对样本的拟合很好。
(2)F检验
给定显著性水平
=0.05,在F分布表中查出自由度为k=4和n-k-1=25的临界值
。
由OLS回归分析表中可知,F=29.39814>
2.76,所以应拒绝原假设
:
这说明回归方程显著,即产权比率、存货周转率、净资产收益率和每股净资产等变量共同对我国股票价格具有显著性影响。
(3)t检验
由上表可得,与
相对应的t统计量分别为-2.112583、8.525096、3.761891和3.949854。
=0.05,查t分布表得自由度为n-k-1=25的
因此,所有变量的系数均通过了t检验,说明产权比率、存货周转率、净资产收益率和每股净资产等变量都对股票价格的影响显著。
3、多重共线性检验
对模型中的四个解释变量进行多重共线性检验,其结果见表3
表3相关系数矩阵
由表3可以看出,各解释变量之间不存在严重的相关关系。
4、异方差检验
(1)图示法检验
图1Y-X1散点图图2Y-X2散点图
图3Y-X3散点图图4Y-X4散点图
从四个解释变量的Y-X散点图可以看出,图中不存在明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势,其散点固定在一个带型域中,初步认为模型不存在异方差。
(2)White检验
利用Eviews做White检验,得到表6。
表6White检验结果
HeteroskedasticityTest:
White
0.933213
Prob.F(14,15)
0.5490
Obs*R-squared
13.96578
Prob.Chi-Square(14)
0.4523
ScaledexplainedSS
5.092990
0.9845
TestEquation:
RESID^2
21:
18
32.90028
23.22560
1.416553
0.1770
-34.84988
23.77295
-1.465947
0.1633
X1^2
3.365906
4.627526
0.727366
0.4782
X1*X2
1.656405
1.066696
1.552837
0.1413
X1*X3
0.158593
0.987982
0.160522
0.8746
X1*X4
5.316752
3.797432
1.400092
0.1818
-2.924041
2.165091
-1.350540
0.1969
X2^2
0.004066
0.004263
0.953813
0.3553
X2*X3
-0.071574
0.152992
-0.467829
0.6466
X2*X4
0.346376
0.555505
0.623533
0.5423
4.844696
2.777036
1.744556
0.1015
X3^2
-0.240048
0.111644
-2.150127
0.0483
X3*X4
-0.006520
0.215956
-0.030190
0.9763
-5.162513
6.322914
-0.816477
0.4270
X4^2
-0.139726
0.530526
-0.263372
0.7958
0.465526
15.17765
-0.033316
15.82035
16.08173
8.700097
3879.328
9.400696
-115.5015
8.924225
2.644356
0.548993
从结果看出,
=13.96578,查表得
,所以
<
,接受原假设,表明模型不存在异方差。
5、自相关检验
定义et=resid(-1),,利用图示法,得到图2。
图5自相关检验图示法
该图表明残差项没有明显的自相关现象,需要进一步根据DW值进行判断。
由最小二乘法可知,DW=1.705362,查表得:
当k=5,n=30时,
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