企业并购绩效研究方法的分类探讨

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1、2005年1月当代经济科学Jan.,2005第27卷第1期ModernEconomicScienceVol.27No.1企业并购绩效研究方法的分类探讨王宏利(财政部财政科学研究所北京100036)摘要:企业并购绩效研究基本按照两条主线来展开的:即检验重组样本公司在存在并购事项下股票市场对此的反应和检验并购对样本公司经营业绩的影响。本文首先分析了国外国内企业并购绩效研究的基本方向、意义和影响;其次对研究企业并购绩效的预测目标公司一般特征法、围绕并购事项展开法和并购前后公司长期业绩比较法,进行了梳理和

2、综述,分析了不同研究方法的假设前提与适用性;最后,提出了国内外关于企业并购绩效研究存在的主要不足。关键词:并购绩效;并购事项;目标公司中图分类号:F830.9文献标识码:A文章编号:1002-2848(2005)01-0070-06对公司未来盈利预期的影响。一、引言本文首先分别以预测目标公司一般特征法、围尽管企业并购存在理论上的优越性,关于企业绕并购事项展开法和并购前后公司长期业绩比较法并购绩效的研究涉及中外、从宏观到微观的大量事为研究方向,系统、深入地研究了国外国内企业并购物和现象,但需要实证的

3、数据来证明这些假设,所以绩效理论与实践。最后,基于以上的研究与认识,提关于企业并购的实证研究成为国内外研究的热点。出了国内外关于企业并购绩效研究存在的局限性。在国外,对这一结论的实证主要是按照两条主线来笔者希望本文所做的研究能够为政府、投资者、企业展开的:即检验重组样本公司在存在并购事项下股所有者和管理者进行并购提供科学的思路和操作建票市场对此的反应和检验并购对样本公司经营业绩议,提高企业并购的整体绩效,优化资源配置,为促(真实经济收益)的影响。进中国企业乃至经济的可持续发展做出贡献。研究并购样本

4、公司的市场反映,实际上就是检二、预测目标公司一般特征的研究验股价对公司各类并购重组公告的反应,或者是市场在得知公司并购信息的前后的股价反应。这一检预测研究通常分为三个步骤:通过对资本市场验的理论前提对市场是有效率的,对于公司的任何一定时期并购行为的经验研究,对代表目标公司特信息对公司短期和长期的影响都会反映在股价上,征的因素逐一检验,建立估计特征模型;假定资本市所以研究股价的变化就可以判断这一事项对公司未场挑选目标公司的标准不变,根据模型定义的显著来的实际影响。特征在随机样本群中进行模拟遴选,在给

5、定的概率研究并购对样本公司经营业绩的影响,实际上下选中的公司即为“可能的目标公司”,其余则为是预测与检验公司经营业绩在并购发生后的变化,“非目标公司”;最后通过观察,验证“可能的目标公这一检验比较适合中国股市弱有效性的特点,用并司”成为实际并购对象的比例,对预测“一般特征”购发生后该公司经营业绩的变化,来判断并购行为的准确性进行解释或修正。收稿日期:2004-12-12基金项目:本文是国家自然科学基金(批准号:70303006)阶段性成果。作者简介:王宏利(1974-),男,吉林长春市人,财政部财

6、政科学研究所,博士,研究方向:财经数量与信息分析。70早期,在关于目标公司预测的研究成果中笔者之间的因果关系(即统计上的因果性)的方法———可以看到研究人员对估计特征模型的准确程度信心格兰杰因果检验,如果应用到这类研究中,可以得到[1][4]十足。根据Simkowitz和Monroe的报告,用他们的更可靠的“特征因素”。模型预测样本为目标公司的准确率达到64%,预测遗憾的是,对我国上市公司并购绩效的统计分样本为非目标公司的准确率为61%。另一方面,析表明并购双方均为上市公司的极少数,而并购行[2]

7、Dodd和Ruback(1977)的研究显示,资本市场尽为在流通市场上进行的更为罕见。管为各种各样的信息所包围,其对某家公司会成为我们研究并购对象主要局限于非上市公司收购目标公司的判断却相当迟钝,往往是仅在并购宣告上市公司的非流通股份,此外,还有并购方为上市公前数天才做出反应。因此早期的研究使很多人相司,目标公司为非上市公司这一角度现象。因此笔信,应用模型可以得到超越市场的业绩。只要模型者认为目前如果要进行并购活动的预测研究,可以的准确程度可以信赖,利用模型进行预测,根据预测从以下两个方面展开(表

8、1):结果进行投资一定可以获得超额报酬。表1并购活动预测研究在对早期研究进行反思后,研究人员以更为谨并购方并购目标并购股份性质发生频率预测内容[3]慎的态度重新审视这个课题Krishna(1986)可以上市公司作为并购非上市公司上市公司非流通股较多目标的概率称得上反思的代表作。Krishna在其博士论文阶段上市公司作为上市公司非上市公司非上市股份较多即对预测模型的准确性产生怀疑,他认为早期研究并购方的概率过程存在一些不甚严谨之处,导致研究结论出现偏三、围绕并购事项展开的研究差,Kr

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