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权益资本成本估计模型的最优选择论文pdf

发布时间:2019-07-04 02:50 来源:未知 编辑:admin

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  权益舞车成本估计模型的量优选择 7.52%,名义成本内部报酬率为19.28%,实际成本内部报酬率15.35%等等。 我国学者已经将权益资本成本运用到融资策略、投资回报率、信息披露 与透明度等的考察之中。而不同模型估计的权益资本成本不仅仅在平均值上 差异很大,对于相同的公司,不同模型的估计值之间的相关性也很低。这意 味着,用不同模型的估计值考察融资策略、投资回报率、信息披嚣与透明度 等时可能得出不同的结果。 由于这个问题不仅仅存在于中国,美国学者在比较了不同模型的估计之 后,也得出不同假设下的折现模型不仅使得单个公司的权益资本成本的估计 值不同,而且使得所有公司的权益资本成本的平均值差别巨大的结论。基于· 此,学者们开始讨论不同模型之间的优劣、或者适用性的选择问题。其中包 偏差和非系统偏差程度来比较五个估计权益基本成本模型的相对可靠性. JimmyYc(2006)从估价误差的角度比较了股利折现模型和不同假设下的非正 常盈余折现模型等。 在我国,关于究竟哪些模型更具解释力的讨论还很少。仅有张景奇、盂 卫东、陆静(2006)通过分析股利贴现模型、自由现金流量贴现模型及非正 常盈余模型演变与推导过程,发现非正常盈余模型对计算我国股票内在价值 的较为有效.但在基于不同假设上提出的非正常盈余模型中,未有关于哪一 个模型更具有效性的讨论。 本文的写作动因之一是用不同的权益资本成本估计模型考察中国上市公 司2001年至2005年的权益资本成本,然后比较讨论哪一个模型对我国资本市 场更具解释力。 本文的另外~个写作目的是考察权益资本成本与市场风险、规模、账面 市值比、股票未来回报的关系。 本文讨论了三种权益资本成本的估计模型——利润回归模型(简称GLS 模型),净增量模型(简称cr模型),零增长模型(简称PEG模型),将用它 们估计的得到权益资本成本以舢,rot,lpeg相区别。 考虑到股权分置改革以前,我国上市公司的股票分为流通股和非流通股, 而非流通股的价格一直是各方争论的焦点。但不论哪一种定价方法,非流通 2 1.引言 股的价格都没有反应市场的风险,只有流通股的定价才与预期收益相关.而 有文章发现非流通占总股本的比率的不一样,对非流通股价格的影响不一样, 笔者认为无法简单地将非流通股的价格假设为净资产账面值或者流通股价格 的某一比例.因此,本文在估计权益资本成本进行估计的时候,仅仅考虑了 我国流通股的权益资本成本。 本文的第_个贡献是在比较三个权益资本成本的非正常盈余折现估计模 型后,发现三个模型估计的权益资本成本的差异很大。本文在做了基于风险 因素,风险、规模、账面市值比的模型比较之后,并没有得到明显的结论显 示哪一个模型更优。此后本文引入了估价误差的方法来比较不同的估计模型, 并得出了GLS模型明显的优于CI模型和PEG模型的结论.由此,本文也认 为估价误差的方法是一个较好的比较模型之问优劣的方法。 本文的第二个贡献是考察了权益资本成本和未来收益的关系时,发现权 益资本成本与股票报酬率呈显著的相关关系,但不能简单地认为二者是成正 相关或负相关。但是研究同时发现,我国投资者在进行股票投资的时候,不 仅仅考虑了公司未来的预期收益,同时考虑了行业因素的影响。 本文的第三个贡献是首次采用了我国的分析师预测数据来估计权益资本 成本。在此之前的研究都是用实际的每股收益来代替分析师预测值。用实际 值代替的问题在于,资本成本的估计是对未来的预期,而不是对历史的验证, 用实际值代替无法达到预期的目的,无法检测预期估计值与未来实际收益的 关系.但是由于我国的分析师预测数据库建立较晚,数据较少,并非每个公 司都有每一年的每股收益的预测值,为了保证样本量的充足,本文在利用国 外模型的时候,对模型进行了修正。将原模型中用未来三年预期每股收益估 计权益资本成本改为用未来两年的预期每股收益进行估计。 考虑到我国之前的学者在估计权益资本成本的时候都是用上市公司公布 的真实的每股收益代替分析师预测的每股收益,本文在其他条件不变的情况 下,也用真实的每股收益估计了相同样本的权益资本成本,并与用分析师预 测值所做得估计值进行了比较和分析,考察了二者的可替代性. 本文的其余部分内容分别为:第二部分权益资本成本概述;第三部分介 绍了模型选取的原因,并用选取的三个模型对中国上市公司的权益资本成本 进行了估计,对其结果进行了比较;第四部分是各模型估计值基于风险因素, 权益资本成本估计模型的量优琏择 风险、规模、账面市值比的模型比较和估价误差的模型比较;第五部分考察 了权益资本成本与未来收益的关系,第六部分为本文的结论和不足。 4 2.权益资本成本概述 2.权益资本成本概述 在财务学上,资本是指利用普通股、优先股、长期债务、保留盈余等方 式筹集的资金。按照资本的所有权不同,将资本分为所有者权益资本(简称 权益资本)和债权1人资本.权益资本包括普通股、优先股和保留盈余等。 关于资本成本的概念,理论界基本达成共识:即资本成本是企业筹集长 期资金所要付出的代价。在经济学中,资本成本指投入新项目的资金的机会 成本。在财务学界,对资本成本的概念有不同的定义。王化成提出:资本成 本是指企业为筹措和使用资本而付出的代价,包括筹资过程中发生的费用, 如股票, 债券的发行费用; 在用资过程中支付的报酬,如向股东、债权人 支付的股利、利息,这是资本成本的主要内容o.余绪缨提出:资本成本是指 资本的价格.从投资者来看,它是投资者提供资本时要求补偿的资本报酬率; 从筹资者来看, 它是企业为获取资本所必须支付的最低价格(代价)o。沈小 凤认为资金成本是指企业取得和使用资金支付的代价,它包括筹集费和资金 占用费回。 本文在这里讨论的不是王化成提出的发行股票过程中所需要付出的发行 费用,而是从投资者的角度,讨论提供权益资本时所要求补偿的资本报酬率. 换言之j是公司能够补偿给投资者的机会成本.从股票的价格来讲,如果公 司获得的投资收益率超过公司的资本成本,则超过的收益会增加公司普通股 价值。 与债务资本用利息率来确定的方法不同,权益资本成本反映的是资本市 场对公司未来获利能力和风险水平的预期,理论界对此尚没有统一的标准. 但对于权益资本成本的估计,学术界有广泛的讨论,包括著名的资本资产定 。荆新、王化成‘财务管理学》中国人民大学出版社. 。余绪缨‘管理会计学》中国人民大学出版杜. 。沈小风、张家伦‘财务管理学’首都经济贸易大学出版社 5 权益资本成本估计模型的●优选择 价模型(CAPM),套利定价模型(AIrr)、股利折现模型和近年来提出的非正 常盈余折现模型、自由现金流量折现模型等。本文将逐一介绍这些模型和与 此有关的比较方法。 2.1关于权益资本成本估计模型的讨论 一、权益资本成本估计模型概述 (一)资本资产定价模型和套利定价模型 PriceModel简称为CAPM)是夏普 资本资产定价模型(Capital.Asset (William 投资者都是理性的,他们均依据马科威茨证券组合模型进行均值方差分析, 做出投资决策;2、有一种市场投资组合可包含所有的风险资产;3、证券市 场是有效的,即信息完全对称;4、无风险证券存在,投资者可以自由地按无 风险利率借入或贷出资本;5、投资总风险可以用方差或标准差表示,系统风 险可用系数表示;6、证券交易不征税,也没有交易成本,证券市场是无摩 擦的每种证券的收益率分布均服从正态分布; 在这些假设的基础上,夏普将资本市场的风险被分为系统性风险和非系 统性风险两部分。系统性风险是指处于同一市场当中的所有股票共同面临的 由整个经济或政治形势的变化所造成的风险,非系统性风险则是指存在于个 别股票的由某一个行业或企业自身因素所带来的风险。系统性风险有两个特 点:一是股票价格波动对所有投资者都起作用,二是投资者无法通过投资组合 方法消除系统性风险.具体包括:国家宏观经济走势、国家政治军事局势、汇 率利率调控政策和管理层对股市干预等。非系统性风险主要有三个特点:一是 由特殊因素引起的,二是只影响个别股票的收益,三是可以通过投资多样化 来规避。具体包括:公司经营财务风险、行业地区发展动态、股票本身波动规 律和投资者心态与方法等。因此资本资产定价模型(CAPM模型)可以表示 13。其中,E(R)为股票或投资组合的期望 为:E(R)=Rf+[E(Rm).RflX 收益率。Rf为无风险收益率,投资者能以这个利率进行无风险的借贷,E(Rm) 为市场组合的收益率,B是股票或投资组合的系统风险测度。是风险资产的 收益率与市场组合收益率的协方差与市场组合收益率的方差之比,故市场组 6 2.权益资本成本概述 合的风险系数B等于1。 Ro截s)等人在 针对CAPM模型假设条件较为苛刻的不足,罗斯(Stephen 1976年开拓了一条全新的研究思路,在“完善市场中不存在套利机会”的假 设下提出了资本市场均衡的。套利定价理论”,简称APT(ArbitragePricing Theory)模型。该理论假设:(1)资本市场是完全竞争的;(2)投资者在风险 确定的情况下会选择更多的财富;(3)资产收益可以被k个具有一元线性相 关的因素解释.它的核心思想是市场不允许套利机会存在,即市场价格将调 整到使投资者无法在市场上通过套利活动获得超额利润.它认为资产收益受 系统风险的影响而变化,但系统风险是由不同的相互独立的因素表现出来的, 它们共同决定了风险资产的收益.套利定价模型可表述为: 系统风险情况下的期望收益;九:对于k因素的风险溢价;以:对k因素的 敏感系数。APT模型的假设相对于CAPM较为简单,并且能够考虑多个风险 因素的影响,因此适用性比CAPM更为广泛. (二)MM模型 成本的计量模型,并用该模型估计了电力工业企业的资本成本.他们首先选 择企业规模、增长率、资产负债率、优先股与资产比率以及鼓励与资产比率 这五个变量为解释变量,预期息税前收益为解释变量,然后进行最小二乘法 统计回归,得到五个变量的系数;其次将该五个工具变量的原始数据带入该 回归方程算出预期息税前收益,此为第一次回归;然后用该预期息税前收益 代替原模型中的预期息税前收益,做第二次回归,回归得到的常数项目值接 本成本的估计值。 具体的估计模型为:鱼型-U0+011+口:X0-T)+a,垒叁+Ⅱ A A A A ’ 其中:x表示企业预期息税前收益,AA表示资产变动量,v表示企业当 前市场总价值,T表示企业编辑所得税,D表示企业负债的市场价值,p为 7 权益资本成本估计模型的■优选择 随机干扰项. (三)股利折现模型 Cordon和Gordon 1997(GG模型)将股价定义为未来的股利折现值,并假 设第五年起,公司的净资产收益率等于其资本成本。于是导出了现金股利折 业的股票价格,西..表示股利,EP勖是每股收益,折现率n即为权益资本成 本. (四)自由现金流量折现模型 部报酬率和成本内部报酬率的估计模型。他们将全部上市公司看作一个项目, 分析该项目在整个运作期间的每年的现金流入和流出。将每年的现金流量折 现到项目的起点,使之分别等于项目起点时的市场价值Ⅳ和账面价值IC。得 到的折现率就是上市公司的价值内部报酬率h和成本内部报酬率rc。这两个 模型分别为t 台 (1+h)‘ 智(1+n)‘ 模型删为:Ⅳo-砉箐+铋霪-FBrY)IV,+一TV(1+rv)T …砉器+砉焉+丽TV 其中:IVo表示上市公司上市当年年末的市场价值,ICo表示上市公司上 市当年年末的账面价值.Ⅺ表示估计期内第t年归属于投资者的收入台计,L 表示估计期内第t年前已上市的公司的年末资本市值合计,Div-一表示股利, FBV,表示估算期内第t年新上市公司的年末资产市值合计,FBQ表示估算期 内第t年新上市公司的年末账面价值合计,TV表示估算期期末所有上市公司 的年末资产市值合计,rv表示价值内部报酬率,h表示成本内部报酬率。 (五)非正常盈余折现模型: 所谓非正常盈余,即是公司投资所获褥的高于资_本成本的部分收益。该 理论认为,投资者投资资本市场应当获得必要的报酬,这部分报酬即为资本 8 2.权益资本成本概述 的成本,公司投资取得的实际收益与资本成本之问的差额称为非正常盈余, 有的学者称为剩余盈余。该理论认为公司的股价与公司未来的非正常盈余相 关。股票的价格反映投资者对未来非正常盈余韵预期,表现为未来非正常盈 余的现值之和加上公司现有的净资产。而该模型中的折现率也是权益资本成 本率,因此,非正常盈余折现模型通常都是非线性模型. 未来的长期增长率的假设和估计.提出了各自的更为详细的模型. 折现模型的基础上,提出了净增量模型。他们假设非正常盈余的增长率g将 从第五年开始保持一致,为无风险利率减去3%。 气战+龠蠢.(ale+i毛t+)r,4-雨(1+;gi丽)ael,t+5 这里,%表示市场价格;Bu表示该公司的净资产;aet,.+r表示非正常盈 余(abnormal earning),‘权益资本成本,即该模型的被估计值,g表示增长 率,ROE。.表示第i家公司在t时期的权益资本报酬率,即净资产收益率(Return of Equity)。 出了利润回归模型。西与净增量模型(cr模型)不同,他们假设公司的盈余 将会向行业平均水平趋同,并将该趋势假设为几何变化.于是导出了利润回 归模型: Pt,t--Bt,t+台(aleqi,t+)r。-I-丽aci,H.12 表示行业平均的权益资本回报率。 。Gebhardt,Lee.andSwamirmthan(Towardan costof impliedcapital).Journal of Research2001 Accounting 9 权益资本成本估计模型的最优选择 后的每年以l+g(o《gr,r即权益资本成本)的速度递增,将估计模型表示 为: &。-孚+考羔,其中: …‘ r’l+%冲^+1(Xt+Od^2,uSPe=2+t,lrga 5 j【K-gJ agr,+ll+g)agr,。这里a伊表示非正常盈余的增长率(abnormalgrowth rate),这 里的增长率g与前面两个模型的增长率含义不同,它表示的是非正常盈余增 长率(agr)的成长比率。 模型):匕.竺坠气≠堕出。其中:气表示价格,印8表示未来的收益,r为 权益资本成本。 二、权益资本成本估计模型最优选择的方法讨论 由于不同模型所估计而得的权益资本成本差别甚大,对于各个模型的适 不同模型估计而得的权益资本成本与B值,财务杠杆系数,公司规模,信息 风险结合起来的方法比较不同模型的优劣。从风险报酬的角度,以不同模型 的估计值的系统偏差和非系统偏差程度来比较了五个估计权益资本成本模型 Ye(2001)采用将权益资本成 率的关系,发现二者没有必然的联系。Jimmy 本对信息质量的依赖性与PVR结合起来的方法,将现值关系看作是一个非线 验了权益定价与内涵资本成本之间的关系。不仅如此,他提出了用股价误差 的方法来对各模型进行列比较。他的结果表明在没有任何对模型的修改的情 况下,GLS模型优于其它模型,然而在对长期增长率有最优选择的情况下, CT模型优于GI_S模型。 2.权益资本成本概述 2.2我国学者对权益资本成本的研究 我国对权益资本成本的研究多为定性研究,包括:张迎新(1999)依据 MM理论分析了公司资本成本与资本结构之间的关系;朱武祥(2000)分析 了资本成本理念及其在企业财务决策中的重要性等等。 国内学者定量的考察资本成本,都是在借鉴国外模型的基础上,根据我 国的情况对模型进行修改。陈晓、单鑫(1999)考察了中国上市公司的债务 (1966)方法估计了中国百货类上市公司的资本成本,1995.1997年上市公司 年阃的数据,分别计算了各个行业的平均权益资本成本,其中最低的是金融 业4,62%,最高的是商业行业16.05%。汪炜、蒋高峰(2004)用股利折现模 型,采用2001年12月31日以前在上海证券交易所上市的516家A股上市公 司2002年的截面数据作为统计样本(剔出ST公司58家,金融企业6家), 估计出的平均值为2.1%,最高为13%。最低为0。张峥、孟晓静、刘力(2004) 公司A股的价值内部报酬率和成本内部报酬率.结果显示:1990-2001期间, 名义‘为10.12%,实际为7_52%,名义‘为19.28%。实际为15.35%。陆正飞、 叶康涛(2004)采用了非正常盈余折现模型考察了1997年以前在我国上市的, 在1998.2000年期间仅实施股权融资和同时旌行股权和债权融资以及只实施 债权融资的公司的资本成本的比较,其中,只实旎股权融资公司在三年中的 平均权益资本成本为5.3799%,同时施行股权和债权融资的公司为4.7229%, 只实施债权融资的公司为4.1821%。 与美国学者的研究结论相同,从不同模型估计出的我国上市公司的权益 资本成本差别甚大。究竟哪些模型对于我国资本市场有更强的解释力,张景 奇、孟卫东、陆静(2006)通过分析股利贴现模型、自由现金流量贴现模型 及非正常盈余模型演变与推导过程,经过对我国1997.2002年2561个样本企 业,年观测值的不同模型预测值与其对应的股票价格及价值混合回归分析发现: 11 权盏资本成本估计模型的量优选择 三模型对我国股票价格几乎没有解释力,这与成熟资本市场有较大差异,但 非正常盈余模型对股票内在价值具有较强的解释力,且明显高于其他二模型, 这与成熟资本市场类似。他们的结果说明了非正常盈余模型对计算我国股票 内在价值的有用性. 3.估计模型选择与样本选择 3.估计模型选择与样本选择 3.1模型及样本的选择 本文所讨论的三个权益资本成本的估计模型都是以非正常盈余折现模型 为基础,在不同的假设之上推导出来的。本文放弃资本资产定价模型和套利 定价模型以及MM模型的原因是,他们都是用历史的数据估计变量的系数, 然后用该系数预测未来的情况.这样的方法忽略了市场会随着时间的变化而 变化的事实。即市场的系统风险、行业的发展水平等情况都不是恒定不变的, 更不用说单个上市公司与市场的关系。这些情况的变化都会导致解释变量的 系数发生变化。笔者认为用该方法估计的资本成本不能代表未来的资本成本. 相对于资本资产定价模型和套利定价模型,非正常盈余折现模型、自由 现金流量折现模型、股利折现模型都是完全基于对未来的预期之上的,包含 了人们对未来收益的期望,更符合人们将资本成本作为投资分析、资本结构 分析等参考指标的目的以及权益资本成本估计的意义.与自由现金流量折现 模型相比,非正常盈余折现模型、股利折现模型都是未来收益折现模型,更 具有实际意义。非正常盈余折现模型相比股利折现模型、自由现金流量折现 模型更适合中国市场的结论在张景奇、孟卫东、陆静(2∞6)的文章里也有 讨论。 本文选择剩余收益折现模型,而放弃另外两类模型的另一个原因是,本 文选择是用分析师预测数据库,而我国分析师数据库中对未来每股现金净流 量,每股现金股利的预测较少,而对每股收益的预测的数据较为充分,这样 足以达到样本充足的目的。 13 投益资本成本估计模型的最优选择 模型(PEG模型1。 · 本文在使用这些模型的时候也根据中国资本市场的特殊性做了一些修 改.第一、模型中的股票市场值指的是二级市场上的股票价格。由于股权分 置改革之前,我国存在流通股与非流通股之分,股票的价格只能代表流通股 的价格,而非流通股的定价一直是国内学者讨论的焦点,之前有学者采用了 不同的定价方法,包括将非流通股的价格定义为账面净资产的价格、非流通 股价格的22.07%,或者每股收益的十倍市盈率等。但是他们的问题都在于他 们用相同的方式来定义所有样本公司的非流通股价格。而畅丹等发现非流通 股占总股本的比率的不一样,对非流通股价格的影响不一样,因此不能简单 地以与流通股的价格或者与每股净资产的价值来定义.不仅如此.不论用哪 一种定价方法,非流通股的价格都没有反应市场的风险,只有流通股的定价 才与风险和预期收益相关。由于非流通股的定价问题不是本文的论点,故本 文讨论的仅仅是流通股的资本成本。 第二、这三个模型中使用的每股收益都是分析师对于每个公司的每股收 益的预测值,但是由于我国的分析师预测数据库建立较晚,数据较少,并非 每个公司都有每一年的每股收益的预测值。为了保证样本量的充足,本文对 模型进行了修正。将原模型中用未来三年预期每股收益估计权益资本成本改 为用未来两年的预期每股收益进行估计. 本文之所以选择2001年以后的样本是因为我国在2001年对会计政策有 重大调整,要求从该年起计提八项减值准备。由于该政策对公司的盈余有重 大影响,因此,从一贯性原则出发,本文选择了2001年以后的数据作为样本。 考虑到A股,B股,H股的风险不同等因素,本文的样本仅为该上市公司A 股的股价。 虽然本文采用的是分析师预测的每股收益作为估计样本,但之前国内的 学者都是用真实的每股收益代替分析师预测的每股收益来进行估计。用真实 值代替预测值的问题在于改变了非正常盈余折现模型设计的意义,无法达到 预期的目的。而本文对资本成本的估计是对未来的预期,不是对历史的验证。 但这是由于我国分析师预测的数据库建立较晚的原因所致。因此为了比较用 真实值和预测值估计而得的权益资本成本的差异,本文也用向同样本公司年 14 3.估计模型选择与样本选择 报公布的真实的每股收益,在其他情况不变的基础上,分别用三种方法估计 了权益资本成本,并做了比较. 本文采用的是CSMAR数据库的数据。行业分类也按照CSMAR数据库 的分类方法,样本期间为2001年至2005年;预测盈余为2002年至2007年. 3.2估计结果 一、非正常盈余增长模型(CT模型) 折现模型的基础上,提出了净增量模型.他们运用了分析师预测的未来四年 的每股收益,并假设从第五年开始,非正常盈余的增长率将保持一致,为无 风险利率减去3%.o 气”砉器4-瓣(1+g)act.t.5 X BLl.1 aei,t--eu-tiBi,t.z=(ROEl,t-r,)x ,Bi,t=Bi,t.1+ci,t-div“ 通股的资本成本进行了估计,并针对我国上市公司的情况做了一些修改。首 先,由于我国所能得到的分析师对预期盈余的预测值数据的有限,所以,本 文采用未来两年的每股收益的预测值,并假设从第三年起,非正常盈余的增 长率保持一致。 考虑到我国银行存款利率或者国债利率偏低,如果用银行存款利率或者 国债利率作为无风险利率减去3%作为增长率,将导致增长率与实际情况不 符,于是本文以2001年的深沪两市样本公司主营业务收入的平均增长率作为 长期增长率,该平均增长率g=0.085.为了便于比较,本文假设上市公司的平 。JamesClauseand JacobThomasEquityPremia∞Low ForecastsforDomesticandInternationalStockMarketsTheJournal Earnings Analyst’s OCT2001 ofFinanceVOLLVI,NO.5 权益资本成本估计模型的量优选择 增长率接近. 本的估计采用的是未来预测的每股收益,为了保持一致,不便于采用每股真 实的现金股利作为div的替代变量。这里,本文假设公司支付现金股利的股利 政策是稳定的,并采用的是固定股利率政策,即未来的留存收益率等于该年 的留存收益率L.并剔出了LO和L》1的异常样本。于是将该模型修改为: E。-B-,t+御羹.(。a+eilt+。L)f-I-器 x aei,t--el,t-£xBu.1=(Ro‰-OBLpl Bu—BL‘一lX(1+ROEi.。XLi,I) 这里,B.所表示的股票价格是被估计年度次年6月30日的个股收盘价。 这是考虑到我国上市公司年报披露的最后日期是在第二年4月30日,而市场 对年报的充分吸收时间在2个月左右的原因; BI.所表示的每股净资产,采用的是被估计年度年报里截至12.31日的每 股净资产; 犯。表示非正常盈余 e。所表示的预期盈利,是根据分析师预测数据库中,分析师分别对被估 计年度之后两年各年的每股收益的不同预测值的平均数; g所表示的增长率,是2001样本公司主营业务收入增长率的平均值0.085 L所表示的是留存收益率,等于被估计年度年该公司的留存收益率 ROE表示净资产收益率=每股收益,每股净资产 由于在上述模型,只有当权益资本成本估计只大于增长率g的时候,该 模型才有意义;如果出现rg的情况,将导致从第三年起的非正常盈余折现 率为负数,不仅符合实际情况,而且折现率为负数将导致该估计模型没有意 义。对于这些样本,实际有意义的权益资本成本为无穷大,在Kothari和Guay (2003)的文章里,将估计值小于增长率g的样本的权益资本成本用1代替。在 Ye的文章里.认为权益资本成本的最大可接受值为0.2,将此类样本的 Jimmy 3.估计模型选择与样本选择 权益资本成本估计值设为0.2。本文发现,如果将权益资本的估计值假设为1, 与其估计值偏离甚远,将导致样本公司COE的平均值严重偏大,方差偏大, 因此也将此类样本的估计值假设为O.2。 估计结果(样本公司平均数): 名 用预期EPS的估计值用真实EPS的估计值 样本量 相关系数 200l O.i691 O.160l 276 O.6899 2002 0.1470 0.1541 380 0.6139 2003 0.139l 0.1622 464 0.1956 0.1386 0.1549 365 0.29∞ .2004 . 2005 0.1285 319 平均 O.1440 0.1578 0.“∞ 二、利润回归模型(C-d_S模型) 用非正常盈余折现作为估计权益资本成本的方法,提出了利润回归模型∞Ls 模型)o。与净增量模型(cr模型)相同,他们认为股票的市场价格是其每股 账面净值与未来非正常盈余折现之和。未来非正常盈余则是预期的每股盈余 减去资本利得,在该模型中表示为每股净资产乘以权益资本成本. 于未来两年之后的非正常盈余的估计上,认为其增长率不是恒定的,而是各 个公司的盈余将逐渐向行业平均水平趋同。他们假设第三年到第十一年的预 期权益资产收益率(ROE)将随时间向其行业平均的权益资本收益率(IROE) 线性递减,并在第十二年即其以后年度等于行业平均水平.于是他们导出了 利润回归模型: 喃t噗器4-丽aei,矿t,12 o and Gebhardt。Lee, costof Swa拍inathanToward明iapliedcapital,(J叫rnal of Research2001 Accounting 17 权益资本成本估计模型的最优选择 ROEo+2+k-0一嘉)RoE呻+klROE 其中:气,~,∞帅·~·ROEu的含义和取值均与CT模型相同; IROE表示行业平均的权益资本回报率.它是由该公司所属行业所有股票在被估计 年度年报中的ROE的中位数。 本文根据CSMAR数据库的行业分类来对样本公司的行业进行界定,并 分别选取了采掘业、传播业、电力煤气水、房地产、交通运输业、社会服务 业、信息技术业、制造业一电子、制造业一机械、制造业一金属、制造业一 石油化工、制造业一医药生化、制造业—造纸印刷、综合类等行业的公司为 样本。 估计结果(样本公司平均数): ‰ 用预期EPS的估计值用真实EPS的估计值 相关系数 样本量 2001 0.0275 0.0259 0.8634 273 2002 0.0402 0.0382 0.9103 383 2003 0.0267 0.0217 0.8876 429 2004 0.05“ 0.0521 0.5420 365 2005 0.0427 32l 平均 0.0383 0.0345 0.8008 三、零增长模型(PEG模型) 常盈余增长率模型。与CT模型和GLS模型不同的是。CT模型和GLS模型 正常的盈余增长率。 他们假设在没有非正常盈余增长的情况下,公司第二年的收益折现后将 与今年的收益相等,折现率即为非正常的盈余增长率,在考虑现金股利再投 资的情况下,他们将非正常盈余增长率定义为高于正常的盈余增长率的部分。 o于是,提出了非正常盈余增长率模型: EPSandEPSgrowthas ●Ohlson。J.。andB.Juttner—Nauroth.Expected value2004.ReviewStudies determinantsof ofAccounting 3.估计楱型选择与样本选斧 E.:尘4.j墼生. ” r舢 ~×(riJ-g) agrl,t..21epsm2。rldivi,l+l-(1+roepsLl+l 这里Pu,蛳,m,divu的含义和取值与前面两个模型相同. Growth ag毛.t表示非正常盈余增长率(AbnormalRate),g是非正常盈余增长率aF 的增长率, artt+l=O+g)agr,. 在非正常盈余增长率模型的基础上,假设从第三年开始,非正常盈余的 增长率保持不变,即g-0;再假设现金股利di蛳=o,可推出零增长模型(PEG 模型): 气=鼍笋 1“ 将该等式左右交换,就得到一个二次根的权益资本的估计模型: 钆· 在本文的估计中,%、‰、。m-与CT和GLS模型的样本选取相同。 相比于前面两个模型,零增长模型仅仅考虑了市场价格和预期收益因素, 既没有对未来成长性的假设,也没有收到行业平均报酬率的影响,因此所受 估计人主观估计的影响较小,是一个相对更为客观的模型。但是由于这是一 个二次根的估计模型,因此在使用的时候,有意义的样本仅仅限于第二年的 预期收益大于第一年的预期收益的样本。故与前两个模型相比,可以使用的 样本量有所减少。 估计结果(样本公司平均数): k 用预期EPs 样本量 用真实EPS的样本量 相关系数 样本量 的估计值 估计值 2001 O.115l 124 0.1064 157 0.7276 93 2002 0.1338 299 0.1226 200 0.8202 178 2003 0.1060 31l 0.1253 223 0.6706 186 2004 0.1223 286 0.1476 21l 0.3504 177 2005 0.1063 225 平均 0.1171 0.1255 0.6172 权益资本成本估计模型的量优选择 3.3估计结果分析 三个模型所得的权益资本成本的估计值相差较大。其中CT模型的估计值 最大,GLS模型的估计值最小,如图所见。经笔者分析认为,导致GLS模型 估计结果偏小的原因有,权益资本成本的估计值受行业平均的权益资本回报 率的影响,即本文中的IROE,估计结果与IROE呈显著的正相关关系,从2001 年到2005年二者相关系数的平均值为0.47656。而在CT模型中,因为权益资 本成本的估计值只有在大于增长率g的情况下才有意义,因此,cT模型所估 计的权益资本成本的高低取决于对增长率g的假设。本文对未来增长率的估 计较为乐观.这是导致CT模型估计值偏大的原因。 为了考察这三个模型的估计值是否具有相关性,本文分别做了ra和‰、 ‰与7k,‘。和屹的相关系数分析·样本量为用分析师预测的每股收益而估 计的结果·由于PEG模型的样本量较少,本文在做‘。和,廿、‰的相关性分 析的时候,仅采用既有PEG模型估计值,又有另外两个模型估计值的样本. 所得到的各年的相关系数如下: 1年度 rd和‰ 样本量 r出和rMt 样本量 ‘和% 样本量 的相关系数 的相关系数 的相关系数 3.估计模型选择与样本选择 200l -0.3441 275 0.3658 127 -0.1632 127 2002 ,--0.1694 380 0.6346 3∞ -0.2260 3∞ 2003 -0.0844 438 O.2052 313 -0.0313 313 2004 0.4717 365 0.4854 291 0.2816 291 2005 0.2660 319 0.3984 2韶 0.1860 258 均值 0.0279 0.4179 0.0094 以上研究发现,CT模型和GLS模型所估计的权益资本成本的相关性最 高,PEG模型和GLS模型所估计的权益资本成本的相关性最低。笔者认为, 主要原因疆CT模型的估计值中有很一部分样本被假设为0.2:导致它与另外 两个模型估计值的相关性降低。 在本文之前,国内学者在估计权益资本成本时,采用的是用上市公司公 布的每股收益来代替分析师预测的每股收益。他们对这样做法的解释是分析 师数据库不完善。这种做法是一种事后的检验,不符合资本成本估计内在的 涵义。但是既然国内学者都采用了这种替代方法,本文也在其他条件不变的 前提下,用真实的每股收益代替分析师预测的每股收益,分别用三个模型作 了估计.对于PEG模型,由于模型本身的限制,本文做相关性分析的时候, 采用的样本是两种情况都有估计值的样本。 上述各模型估计值表格中的相关系数就是分别用分析师预测的每股收益 所估计的权益资本成本和用上市公司公布的(真实的)每股收益所估计的权 益资本成本的相关性。从上表中可以看到,在2001年到2004年之间,用分 析师预测值估计的权益资本成本与用真实盈余估计的权益资本成本相比,在 CT模型下,前者在这四年期间的平均数为14.6388%,后者的平均数为 15.7舳1%,后者比前者高7%;但二者的相关系数在三个模型中是最小的,尤 间的平均数为3.7195%,后者的平均数为3.4498%,后者比前者低7.25%:二 得现的相对较低,仅54%,但在同年的三个模型中仍是最高的。在PEG模型 下,前者在这四年期间的平均数为11.85%,后者的平均数为12.546%,后者 比前者高5.8%;二者的相关性在三个模型中居中,与GLS模型估计值相似, 权益瓷本成本估计模型的量优选择 也是前三年较高,平均为74%,但在2004年仅35%。这可能因为分析师对 2005,2006、200r7这三年地每股收益的预测与真实的每股收益差别较大的原 因。 但是从以上分析可以发现,不能简单地认为用真实的每股收益代替分析 师预测值估计的权益资本成本将偏高或者偏低,不同的模型将得出不同的结 论。但是仅平均值而言,不管哪一个模型,其估计值的平均数差别不大。但 是.通过相关性分析可以发现,如果分析每个公司的权益资本成本与其影响 因素,真实的每股收益对分析师预测地每股收益的替代性很小,这一点在2004 年的数据上表现得尤其突出。 ‘ 4.估计模型的最优选择 4.估计模型的最优选择 4.1基于风险因素的模型比较 风险是资本市场的产物,关于风险度量方法的讨论在国内外都十分广泛. Matko州dtz)在资产组合理论中的提出的均值 包括:1952年马柯维茨(Harry ——方差模型;∞年代初期在马柯维茨的模型基础上提出的资本资产定价模 Price Model简称为CAPM);由夏普(William 型(CapitalAsset Shapre,1964)、 林特纳(JORe 产组合选择的思想分别提出来的资本资产定价模型(也称为SLM模型);以 险,便是用CAPM模型中的B系数来衡量的风险. 尽管资本资产定价模型是目前证券市场分析的主要工具之一,但该模型 在实际运用中的有效性却受到了国内外学者的质疑。近年来,国内外很多研 究CAPM的文献都指出CAPM在现实证券市场中存在着不适用的问题。国际上 大量的实证分析认为,CAPM模型对资产收益率的解释能力仅有30%,而股价 行为的七成是无法解释的。Tmic与West曾就美国市场的研究得出仅在一月份 显著存在着投资收益与13系数的正相关关系,而在其他月份这种关系并不显 系的估计值是正的而且是显著的,支持了CAPM模型. CAPM在中国市场上的适用性也是国内学者关注的问题,我国学者也针 对CAPM在作了大量的研究。上海交通大学杨朝军教授首次运用西方资产定 价理论对中国证券市场进行了实证研究,并在‘上海证券市场CAPM实证 权益资奉成本估计模型的最优选择 检验》一文中得出结论:上海股票市场的定价并不完全符合CAPM模型的 预期,存在的其他影响股价的因素。李剑锋在《资本资产定价模型对上海股 市的实证研究》中指出,。CAPM--定程度上可衡量上海股票市场风险与收益 的关系,但有效性不强,非系统风险对股票有重大影响”。李和金、李湛(2000) 研究发现上海股市系统性风险与收益存在正相关关系,但并不是CAPM所预 料的线性关系,还有其它风险因素在股票定价中起着不可忽视的作用。浙江 大学。CAFM在我国股市的应用”课题组(2001)通过实证指出,一方面, 我国证券市场存在着系统性风险偏大的问题,使得CAPM强调通过多元化投 资组合消除非系统性风险来降低风险无法发挥明显的作用;另一方面,股票 的定价与CAPM描述的机制有一定的偏离。靳云汇、刘霖(2∞1)通过实证 研究认为,我国股票市场的股票收益率不仅与13外的因子有关,而且它与13 之间的关系也不是线)认为深圳股票市场不符合CAPM 而且股票收益率历史数据和系统风险之问不存在显著的正相关关系,13值基 本上没有反映出股票的风险。陈浪南和屈文洲(2000)检验了cAPM在我国股票 市场上的有效性,结果发现,B系数对市场风险的度量有较为显著的作用, 但这种作用并不稳定。陈小悦和孙爱军(200回的研究期闻与陈屈㈣几乎完 无法通过有效性检验。陈信元、张田余、陈冬华(2001)的研究表明,随着 B值的增加,股票收益并没有上升的趋势,并且这种结果未因B的参数选择 不同而改变,他们认为,13对于预测股票收益很可能没有作用。徐宏毅、夏 新平(2002)对B股市场进行了研究,得出的结论同样是平均收益率与13系 数之间不存在明显的正相关关系。总体来说.我国学者也大都得出B系数对 中国股票市场风险的解释能力较弱的结论。 本文将研究B系数对权益资本成本的解释能力,将B系数作为解释变量, 对权益资本的估计值进行回归。这么做的目的有两个,一是考察用B系数来 衡量的风险与权益资本成本的关系,按照传统的风险收益理论,风险越大。 所要求的必要回报率越高,即权益资本成本越大。由于权益资本成本衡量的 是作为权益资本而投资于上市公司的资金所要求的必要报酬率,而B系数衡 量的是该公司股票的回报率与市场回报率的关系,即该公司过去的非系统风 险。因此二者应当成正相关关系。二是借此检验CAPM模型是否适合用于权 4.估计模型的量优选择 益资本成本的估计。如果二者的相关系数高,并且显著,则用CAPM估计权 益资本成本便是可行的,反之则不适用于权益资本成本的估计. 本文的B系数是根据CAl 得。其中E(Ri)表示单个上市公司市场回报率,E(Ih)表示整个市场的回报率. 本文的样本区间为样本年度以前的三年。Rf表示无风险利率,为样本期间的 一年期国债利率。本文的回归模型和结果如下: 回归一:r=bo+blx∥ ‘ bo(t值,后同) b1 ‘ 2001 0.1648(18.54) 0.0047(0.53)。 2002 0.1472(59.32) -0.000076(-1.34) 2003 0.1393(53.14) -0.00049(-o.35) 2004 0.1240(17.80) 0.0172(2.18) 2005 o.1227(19.80) o.0057(o.99) ‰ bo b1 2001 0.0317(13.07) 一0.0060(-2.52) 2002 0.0405(41.56) -0.0000076(-o.34) 2003 0.0270(26.17) -0.00030(-0.5s) 2004 0.0581(11.72) 0.00061(0.11) 2005 0.0422(x2.09) 0.00025(o.06) bo bl 7k 200l 0.1331(6.78) -0.0222(-I.15) 2002 0.1345(31.08) -0.000025(-0.29) 2003 0.1034(26.39) 0.0026(1.44) 2004 0.1065(9.82) 0.0188(1.53) 2005 0.0927(12,19) 0.0153(1.77) 从回归一可以发现,B系数对三个模型估计的权益资本成本的回归中都 没有显著的结果,这说明,首先O系数在解释权益资本成本时没有较强的解 释力,其次,CAPM模型不适用于权益资本成本的估计.这一结果与之前学 权益资本成本估计横型的最优选择 者的研究结果并不矛盾。CAPM模型在实际运用中出现不适应性,笔者认为 主要有三个原因: 第一、资本资产定价模型的推导是基于一系列严格的假设之上的,这些 假设前面已经提到。但这正是因为这种种严格的条件,使这个简单的模型所 面对这些假设和条件,不单在我国证券市场现阶段无法达到,即使是在较为 ‘ 成熟的证券市场中也不可能完全满足: Market (1)关于有效市场假说(Efficient Hypothesis) 有效市场的一个重要特征是信息完全公开化,每一位投资者均可以免费 得到所有有价值的信息,且市场信息一旦公开,将立即对证券价格产生影响, 并很快通过证券价格反映出来,只有这样证券价格才是其价值的真正反映。 定价机制不至于被扭曲。有效市场假说宣称金融资产的价格全面反映所有可 获得的相关信息,并给出了三种形式的市场有效性:弱型有效、半强型有效 和强型有效。而CAPM要求至少在半强有效的市场中适用,通过学者们的研 究论证,经过数百年发展的美国证券市场,也仅仅为接近有效(nearly Efficient),世界其他国家的证券市场效率,也可见一斑。 (2)关于无交易成本与费用。 CAPM理论认为,正因为没有交易成本的存在,所以任何落在证券市场 线(sML)线外的投资都会通过被投资者的买进和卖出使之回归证券市场线。例 如;一只股票落在了证券市场线之上,表明它是被价值低估的,因为在相同 的风险下,它可以取得高于市场的收益。所以投资者一定会买进该股票。但 是如果投资者购买该股票的收益还不够支付佣金及税收的话,那么投资者一 定会放弃这次投资的机会。而证券交易的佣金及税收是普遍存在的.尤其在 中国,证券交易的成本相对较高。 (3)不可能出现所有投资者都在同一证券持有期计划自己的投资行为资 产组合。市场中不同投资者对同一证券的评价可能不同,对经济局势的看法 也不可能一致。尤其是在我国证券市场上,投机成分较为严重,投资结构不 成熟。不仅如此,投资者不可能都是理性的,这在CAPM模型后来受到行为 金融学家的修正上就有所体现. 第二、本文所采用的B系数衡量的是该资产或资产组合过去的风险,而 权益资本成本估计的是未来的必要回报率,虽然二者对应的是同一风险资产, 4.估计模型的最优选择 但过去和未来的风险本身存在差异。因此,过去的风险和未来的回报是不相 匹配的。回归一考察的实际上是过去的风险对未来的权益资本成本的影响. 即人们在对某一证券或证券组合进行投资的时候,是否考虑了该证券或证券 组合过去的风险程度。从这一意义上讲.实证研究结果的不显著,表示人们 在投资某一证券或证券组合的时候,对该证券或证券组合过去的非系统风险 考虑较少。 第三、在资本资产定价模型(CAPM)中,13系数的度量本身就是众多 争论的焦点。口系数度量的是某种证券(或一组证券)在某一时期的收益相对于 同一段时期内市场收益的平均波动程度。1、时间区间段的选择对B系数的估 计有着极大的影响,因此在不同的估计时间区间段,同一种或者同一组证券 的13系数在并不是一个完全恒定的.2、由于p估计的是与市场收益的关系, 因此,以不同的方法计算得到的市场收益,在相同的研究过程中会得出不相 同的8系数,使B的估计本身就有着显著的标准差.这些问题都导致上述权 益资本成本估计方法应用上的困难。 从以上研究可以得出,资本资产定价模型中的风险系数与权益资本成本的 相关性不显著,从这一角度,本文也验证了用资本资产定价模型来估计权益 资本成本是不适合的。不仅如此,用B系数作为解释变量对权益资本估计模 型进行最优选择效果也不好。 4.2基于风险、规模、市净率三因素模型的比较 根据CAPM模型,B值通常为收益率的解释因素,但自80年代以来, 这一结论受到挑战。Stattman(1980)等人发现账面,市值比对股票收益率有很强 的解释力。他们认为只用B值来说明股市的风险是不够的,实际上,影响股 市收益的风险因素除了13值之外,还有其他因素,比如账面,市值比就是一个 影响股市收益的重要风险因素。 andBook.to-marketfactorsin Fama和French在他们的文章Size earnings and 了账面价值与市场价值之比,合称为三因素。他们用规模和账面市值比将样 本公司分为六组,考察这三个因素对未来盈利和股票超额收益的影响.他们 权益资本成本估计模型的曩优选择 的研究结果显示,三因素模型在解释超额收益的时候要优于CAPM模型。在 比较平均股票回报的时候,高账面市值比的公司(价值股)要优于低账面市 值比的公司(成长股)。对于相同的账面市值比而言,规模小的公司的收益回 报要高于规模大的公司。他们认为,规模因素对公司经营和盈利和股票收益 都有显著的影响:而账面市值比仅仅对经营和盈利有显著影响,对股票收益 没有显著影响。他们的研究结论显示:账面市值比越低的公司。股票回报率 越低,但这仅对于中等规模的公司来讲显著;但对于所有的公司而言,账面 市值比越低的公司,权益资本的净利率越高,即公司的盈利能力越高。 三因素模型在我国也得到了广泛的验证。吴世农、许年行在他们的文章 ‘资产的理性定价模型和非理性定价模型的比较研究——基于中国股市的实 样本,考察和对比三个定价模型——℃APM、三因素模型和特征模型。实证 研究发现:(1)中国股市存在显著的“账面市值比效应”∞MEffect)和。规模效 应”(snm 变化.他们的研究结论认为,在中国股市,账面市值比效应和规模效应的出 现表明BM和SIZE本身所代表的是风险因素,高账面市值比和小规模的股票 所获得高收益正是对所投资公司本身高风险的一种补偿,与理性资产定价理 论相符。他们对此的解释是:可能是由于中国股市收益变动的特殊模式所造 成的,即股票收益的变动79.4%受市场风险因素的影响,因此尽管在CAPM 的基础上加入账面市值比和规模两个因素,其解释力也只从79.4%提高到 87.3%,说明市场风险仍是影响股票收益的最主要因素,市场强大的驱动力将 使股票收益表现出显著的“同涨同跌”趋势。这种“长期的同涨同跌大势” 导致投资者个人喜好等特征因素无法显著决定股票收益变动。结果使其变化 取决于风险因素而非特征因素。 朱宝宪、何治国(2002)以中国股市1995.1997年的数据为样本,对B 值和账面厂市值比与收益率的关系和对其的解释力进行了实证检验,得出的结 论是账面厂市值比比B值对股票收益率有更强的解释力。他们给出这样的建议: 对投资者来说,既然实证检验表明公司股票的账面市值比(BV/MV值)与股 票收益率有很强的相关关系,那么就应该重新审视以B值来衡量风险的资产 组合战略。在选择投资组合中的股票时,应更多地考虑股票的账面市值比 4.估计模型的量优选择 (BV/MV值)。即具有较高账面市值比的公司,风险较大,收益亦较高;反 之,则风险较小,收益亦较低。 。 月30日之间750个观测样本的研究发现,在预测股票收益时,规模和账面市 值比表现出显著的解释能力,并且这样的结论在不同的模型中始终成立. 他们的研究结果都肯定了账面市值比和规模因素在解释在股票收益上的 解释力。肯定了账面市值比的大小与股票收益成正相关,即BV/MV比值越高, 风险较大,收益较高。 股票市场数据对这三个因素与权益资本成本的关系进行了研究。与Fama和 French将样本量按照规模和账面市值比来进行分组的做法不同,他用B系数、 市场价值、市值账面比这三个因素作为解释变量对权益资本成本进行回归。 他的研究结果发现,B系数与权益资本成本没有显著的相关性,市场价值、 市值账面比分别与权益资本成本成显著的负相关,其平均的相关系数分别为: Ⅲ.∞2和m.021. 本文也采用了这三个因素,参考Jinrmy.Ye的做法,用市场价值作为规模 的替代变量,将市场价值、市值与账面价值比(市挣率)这两个变量取对数, 与8系数一起作为解释变量,来考察他们对权益资本成本的关系。这样做的 目的有两个:一是基于这三个因素比较权益资本成本的估计模型的优劣,二 是考察B系数、市场价值、市值账面这三个因素对权益资本成本的影响情况. 这里,8系数的选取与前一个回归中的B相同,MVe(m)表示市场价值, 此处仍然考虑的是流通股的市场价值,因此为该公司流通股的股价.b表示的 是账面价值,即每股的净资产.回归模型如下: 回归二:r=bo+b,xfl+b2×log(MVE)+b3xlog(m/b) bo bl b2 b, ,d 2001 0.2025(10.17)o.0058(0.65)^0.0112(-1.38) -0.0094(-I.21) 2002 0.1894(13.45)-0.000068(-1.23)-0.0133(-I.89)-o.0124(-2.14) 2003 0.1870(10.33)-0.00043(-0.31)-0.0142(-2.24)-0.0238(-4.11) 2004 0.1522(11.85)o.0098(1_23)-0.0060(-0.97)-0.0239(-3.87) 2005 0.0038(O.70) o.1543(14.79) -o.0041(-0.80)一o.0226(一4.40) 权益蚤奉成本估计模型的量优选择 ‰ bo bl b2 b3 2∞1 0.0479(10.17)-0.0025(-I.18)0.00029(0.15)-0.0158(-8.54) 2002 0.0568(1L37)-0.000005(-0.26)0.0021(O.85) -0.0195(-9。52) 2003 -0.00018(-0.33)0.0034(1.30) 0.0287(6.15) -0.0104(-4.45) 2004 一0.0052(-0.92)0.0048(-I.10) 0.0801(8.83) -0.0182(-4.18) 2005 0.0457(6.35)-0.00076(-0.19)一0.0040(-I.07)0.0062(1.66) k bo bl b2 b3 2001 0.2806(6.22) 一0.1286(一2.77)-0.0388(-0.90) -0.0184(一0.96). 2002 0。2760(11.48)0.0000067(0.08)一0。6176(-4.93) -0.0.088(-o.82) 2003 o.0025(1.35)一o.020i(-i.91)-0.00012(0.oi) o.1437(7.64) 2004 o.1423(6.74) -o.0159(-i.60)-0.00026(-0.03) o.0096(o.74) 2005 -0.0036(-0.43) o.1197(7.18)o.i162(i.31) 一o.01686(-2.03) 回归结果显示,对于三个模型估计的权益资本成本而言,B系数都不具 有较强的解释力,这与前人的研究结果也不相不矛盾。对于由CT模型和GLS 模型估计的权益资本而言,五年中有四个年份。市净率与权益资本成本呈显 著的负相关,这与前人的研究结果相同。规模因素在五个样本年度与权益资 本成本都无显著的相关性. 相对于CAPM模型,三因素模型对于权益资本成本有更好的解释力。对 于三个权益资本成本估计模型而言,CT模型和GI.S模型要优于PEG模型。 这是基于解释力的持续性作为度量的。就CT模型和GLS模型而言,权益资 本成本与市值账面值比(市净率)呈显著的负相关,也就是说,市净率越高, 权益资本成本越低。换言之,高账面市值比的公司(价值股)的权益资本成 本要高于低账面市值比的公司(成长股)。 ‘ 与美国公司的权益资本成本同时受市场价值和账面市值比两个因素影响 不同,我国上市公司的权益资本成本仅受市值账面比的影响,受规模因素的 影响则并不显著。与美国上市公司相比,我国上市公司的权益资本成本受市 净率(市值账面比)的影响程度与美国上市公司越小。 对于由PEG模型估计的权益资本而言,仅在2001和2002年,规模因素 与权益资本成本呈显著的负相关,2005年市净率与权益资本成本都呈显著的 4,估计模型的量优选择 负相关。在2001和2002年,PEG模型下,公司的规模与权益资本成本成显著 年度,公司的市场价值对权益资本成本的影响较为显著。且公司规模越小, 权益资本成本越高。这与汪炜、周宇(2002)的研究结论相符。可惜本文的 研究结论在2003.2005年不具有显著性。 4.3基于估价误差的模型比较 et.a1. (2002),都用相对估价误差的方法,比较了不同估计模型的差别。所谓相对误 差,是某一时点的真实的股票价格和通过模型估计而得到的价格之问的差异。 ^ 在该方法下,他们将估计的股票价格P看作是一个现值函数,即: A o P=PVR(X,n 其中。函数方式则是本文前面提到的三个估计模型,x表示估计股票价 格时所需要的包括公司的盈利、增长率、净资产账面价值等在内的因素,r表 ^ 示权益资本成本。本文在给定权益资本成本估计值r的情况下,得到股价的估 ^ A 计值P。然后将该估计值P与真实的股票价格P做比较。真实的股票价格与 前面用到的价格相同,都是次年6月30日的股票收盘价. 在得到估价误差以后,他们用真实的股票价格来消除规模因素的影响, 于是得到这样的一个模型: ^ error=(P—.P)/P price 这个方法的一个根本的问题在于。当估价出现高估和低估的情况的时候。 两种情况所产生的估价误差将相互抵消。 andcostofequity, 2001,workingpaper ● 权益资本成本估计模型的最优选择 法取了误差的绝对值,以消除高估和低估的抵消作用,实际上,不论是高估 还是低估,都是偏离了股票的真实价格。然后用估计的价格P和实际的价格P 之间的较小者,即ⅡIinp,P)来消除其规模因素。但当miI妒,PLj、于1的时候, 用l代替。这是因为当min口,耷)小于1的时候,如果仍然取耷和P的较小值, 则实际是放大了误差.于是他将估价误差的方法表示如下; kPI priceerror=—L÷ min(P,P) 具体而言,该方法的做法是:对同一权益资本估计模型,同一估计年度, 所有样本公司,给一个相同的权益资本成本假设值f,将该估计值r代入股价 的估计模型,对每个样本公司分别得到一个估计的价格P。将P与该公司股 票真实的价格P之间误差取绝对值称,然后用min假P)消除其规模因素,便 error. 得到估价误差,即price 由于该方法的假设是,对于同样的样本,能使得所有公司估价误差之和 越小的模型越好,这是因为它能够估计的股票价格越能接近真实值。因此本 文对于某一个模型,在某一年度,通过不断改变估计的权益资本成本r的大小, 以求得所有样本公司的估价误差之和最小。在本文的估计结果中,所表示的 权益资本成本r就是使得当年所有样本估价误差值和最小时的估计值。其时的 eITOr之和。 估价误差之和也就是表格中的price 选择P和P中的较小值来消除规模因素是一个保守的做法。因为选择二 者的较小值,就等于是选择使得估价误差较大。本方法假设的是估价误差之 和最小的模型是最优的模型,所以取二者的小值放大单个公司的误差是一个 谨慎的做法. 本文在利用估价误差方法的时候,所采用的样本和样本中每一个因素的 4.估

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