论文摘要
全球范围内,亏损公司的比例都在不断的增加,美国亏损公司数量在1985年以前占整个上市公司数量的比例在20%-30%之间,1985-2000年,亏损公司平均占到上市公司的30%以上,特别是1998年和2000年亏损公司比例更是超过40%,我国亏损公司比例在2000年以前低于10%,2000年平均在15%左右,这还是以净利润指标统计的结果,若扣除一些非经常性损益项目并考虑盈余管理因素,这个比例可能更高。亏损公司越来越不容被忽视。资本市场的核心问题是定价问题,关于一般性公司的定价问题已有非常多的研究,但专门对于亏损公司价值研究的文献还很少,已有的为数不多的研究结果竟然是:亏损公司的盈余与公司权益价值负相关,就是说亏损的越多,公司的市场价值就越大。这显然是不切实际的。由于亏损公司的比例在不断增大,目前关于亏损公司的研究较少,已有的研究结论并不符合实际情况,所以笔者将亏损公司的定价问题作为研究的主题。本文共分为五章,主要以实证的方法进行研究,同时做出必要的理论分析和说明。第一章是本文的绪论,阐述了本文的研究目的、意义及论文的创新之处。第二章是本文主要理论部分,回顾了有关亏损公司定价的理论并分析了其缺陷,认为得出盈余与权益价值负相关关系是由于模型设定错误引起的,本文将引入更多的变量进入定价模型。根据终极控制人理论,结合中国的具体国情,本文将按终极控制股东将上市公司分为政府控制和非政府控制来研究,并整理了已有的关于政府行为与企业业绩的研究成果。从亏损的原因出发借鉴已有的研究成果‘,研发支出(R&D)可能是影响企业盈余的重要因素,回顾了国内外关于R&D的研究结论,将R&D引入到定价模型中。第三章提出了本文的假设,假设加入终极控制人变量及R&D、成长性、债务等控制变量后可以缓解盈余与权益价值的负相关关系,改善定价模型。采用价格模型(Feltham-Ohlson模型)进行回归,并运用杨丹等(2008)的研究成果,将非流通股价值按流通股价值的一定比例进行折算,把本文要研究的变量引入到模型中,对模型进行了修正,并对模型中的变量进行了定义。第四章是本文的实证部分,以2003—2007年A股上市的亏损公司为研究样本,采用价格模型进行实证回归研究。通过对所搜集数据的描述性统计,发现:(1)无论是以净利润为还是以扣除非经常性损益的调整利润的正负为亏损的标准,亏损公司的比例都很大,说明亏损公司已不容忽视,值得专门加以研究。.(2)对以调整利润为标准的样本进行统计,发现终极控制人为政府的公司所占比例大约为65%,地方政府控制的上市公司占全部亏损公司的一半,表明本文对终极控制人的分类是可行的。通过实证研究发现:(1)以价格模型的原始形式进行回归,发现盈余与权益价值确实为负相关关系。(2)将终极控制人变量单独引入到价格模型中,能够缓解盈余与权益价值的负相关关系,显著的改善定价模型。(3)分别以政府控制和非政府控制的亏损公司为样本,发现R&D与股价负相关,只有在非政府控制公司中,R&D才对定价模型有显著的改善作用。(4)无论谁作为终极控制股东,成长性变量的加入对模型都具有极大的改善。(5)短期债务变量只有对非政府控制的公司才具有显著缓解盈余负相关关系的作用。长期债务变量对模型的改善较为明显。(6)进一步分析发现,中央政府和地方政府作为终极控制股东对企业价值的影响是不同,地方政府相对于中央政府而言对于公司的价值的损害更为严重。本文的创新之处在于:首次将终极控制人因素纳入到亏损公司的定价模型当中,经过实证检验,发现终极控制人因素确实具有价值相关性,并且能够缓解盈余与权益价值的负相关关系,改善定价模型,在此基础上进一步深入,发现不同级别的政府作为终极控制股东对亏损公司定价的影响也是不同的。本文的研究表明,以后对于亏损公司价值评估时必须要充分考虑到终极控制人因素,这样能够使估价更为准确。本文的另一贡献是,在研究过程中,搜集了大量的关于终极控制人的信息,并按照终极控制人是否为政府、是哪一级政府进行了分类,为以后的进一步研究提供了数据支持。本文尚需完善和改进的地方:(1)本文样本选择的是2003—2007年A股上市亏损公司,根据薛爽(2008)的研究结论,亏损公司的价值还与宏观经济周期,行业景气度等有密切的关系,2008年作为股市从牛市转为熊市的关键一年,可能会对实证研究结果有一定的影响。在进一步的研究中,样本中应包括2008年的上市公司,并考虑宏观经济周期因素。(2)在计算MVE值时,采用的是次年4月底的价格,有少部分向后追溯,这是基于在4月30日没有其它信息对股价产生影响的假设之上,实际上该假设可能不成立。比较合理的方法应该是采用会计报表公告后第二天的股价,才能较为准确的反映会计报告信息对于市场价值的影响。(3)本文仅仅以所考虑的几个因素来替换价格模型中的不可观测盈余,这是为了重点考察选定的变量,与实际情况不符,可以考虑加入更多的变量来替换不可观测盈余,这样更接近于实际情况。
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