权益估值中的盈余、账面价值与股利.ppt

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1、权益估值中的盈余、账面价值与股利汇报人:文章的结构摘要假设、概念和结果的概述假设价值与回报的表达重述模型与两种特殊情况模型的性质足以推导出异常盈余动态的假设一些关于风险的观测结论摘要本文发展和分析了企业市场价值的模型与当期的和未来的盈余、账面价值与股利之间的关系。两个所有者权益会计结构提供了模型的基础:净盈余关系和股利减少当期账面价值而不减少当期盈余。模型满足很多性质,以及为当市场价值如何涉及会计数据和其他信息时提供了一个有用的基准。净盈余关系(cleansurplusrelation):即权益账面的变化等于会计盈余减去股利。这意味着会计盈余包含了普通股权益的所有变化。一般情况下,净盈余关系仍

2、是现实情况可接受的合理近似。借助于该假设,权益估值模型绕开了“股利之谜”。同时Ohlson又假设当期股利减少当期账面价值,但是不影响当期盈余。只要净盈余假设成立,这个假定总能保证。MM理论:在完善资本市场环境中,支付现金股利和盈余留存产生的资本利得对于投资者来说是无差异的,从而股利政策与企业价值不相关,公司价值的评价仅依赖于公司的生产经营情况而与股利的支付时间和支付形式无关。因此,公司对股利政策的选择不会影响公司价值,即股利政策与企业价值无关。依据MM股利无相关理论,股利政策不会对企业现金流量产生直接影响,股利政策作为关于支付股利还是留存利润的决策并不会影响企业的市场价值。与其他估值模型相比,

3、该模型是基于会计数据的,它确定了应计制会计信息在价值估值中的作用。在此之前,关注的出发点是会计信息如何预测未来的现金流,而会计信息本身不直接被使用。由于直接使用会计数据,减少预测,增加了估值的准确性。其他估值模型主要采用流量价值,而该模型还同时采用存量价值,换句话说,权益估值模型既使用了损益表,又使用了资产负债表信息。假设、概念和结果的概述这一部分主要对文章内容总结首先是三个假设(1)PVED(期望股利的现值)决定价值;(2)所有者权益会计的应用;(3)异常盈余的随机时间序列行为。然后根据这三个假设推导出价值=账面价值+当期异常盈余的线性关系+反映其他信息的变量;还可以得到一个替代的表达式,价

4、值=(当期资本化的盈余-当期股利)和当期账面价值的加权平均。同时还进一步指出未预期回报依赖未预期盈余和其他信息未预期的创造。本文还介绍了模型的7个性质:(1)增加股利会减少随后期间的期望盈余;(2)是(1)的一般化;(3)股利不相关;(4)长期来看,账面价值是市场价值的无偏估计;(5)和(6)分别是从流量价值和存量价值来估计价值;(7)从长远看来账面价值单独决定价值。三个假设假设A1:此模型认为企业的市场价值=未来期望股利的现值。其中Pt为t期市场价值,Rf为无风险利率加1,dt为t期净股利,假设二:所有者权益会计净盈余关系(账面价值的变化=盈余-股利)股利替代性即股利减少当期账面价值而不减少

5、当期盈余可以用净盈余关系A2a来表达Pt即用账面价值与盈余代替PVED中的股利。假设A3异常盈余的时间序列行为引入两个变量xta为异常盈余,vt为异常盈余以外的其他信息。ε1τ、ε2τ为残差项,均值和期望均为0。ω、γ是固定已知的并且非负小于1.当v1=v2=0时,异常盈余满足自回归,v的期望值大多依靠vt。价值与回报的表达式根据假设A1、A2a、A3,以及公式(1),经过简化得到(5),具体计算过程在附录1表述。市场价值等于账面价值加上(1)由异常盈余计量的当期获利能力、及(2)其他信息所修正的未来获利能力的预测值。若通过限制使t期异常盈余满足自回归过程且除去其他信息的调整项,则只需当期的异

6、常盈余即可预测未来异常盈余。对于α1,α2的观测可知:(1)当ω>0,则α1,α2均大于0;当ω=0,因α1=0则未来的异常盈余与本期盈余独立;(2)α1(ω),α2(ω,γ)均为ω的增函数,且α2(ω,γ)为γ的增函数,ω、γ值越大,Pt对实际的t期异常盈余与其他信息越敏感。重述模型和两种特殊情况表达式(7)的形式和k的限制表明估值模型可以被看做是一个盈余模型与一个账面价值模型的加权平均。为了简化,我们定义Vt=0.模型的其他性质性质7:从长远来看,如果股利总是等于盈余,根据假设净盈余关系(A2a)和A3可以得出当前账面价值单独决定预期盈余。足以推导出异常盈余动态的假设假设A3相较于其他两个

7、更加武断和束缚,因此它的武断和必需性需要研究。主要采用的是逆向分析,用前面推导出的P2(是从A2和A3中推导得来的)以及A2假设重新得到A3假设。由于等价于一些关于风险的观测先前的模型依靠无风险利率作为贴现因子,这部分的内容主要是将风险纳入预期股利序列。主要有三种方法结论在最初时,论文利用了两个简单的想法。首先,可以利用净盈余关系使估值分析从PVED转向账面价值加上预期异常盈余的现值。二是,异常盈

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