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基于时变β系数的金融行业上市公司价值会计投资研究

  • 发布日期:2018-07-20
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本文是一篇硕士会计论文,会计学的产生和发展是与近代会计的形成及发展密不可分的。在欧洲,早在12~13世纪,意大利的商品货币经济已比较发达,借贷复式簿记已出现于热那亚、威尼斯等城市。1211年意大利佛罗伦萨银行已用借贷复式记账法记账,当时人们称这种记账法为“威尼斯簿记法”。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇硕士会计论文,供大家参考。
 
1 绪论
 
1.1 研究背景及意义
美国学者Sharpe 于1964 年在资产组合理论和资本市场风险理论之研究的这一背景下,提出了资本资产定价模型——CAPM。这里需要特别强调的是,该模型研究的重点主要是证券交易所金融股票的收益率与金融风险之间的关系,它作为现代金融市场价格理论的重要组成部分,被广泛地应用于财务金融理论与企业理财领域的方方面面。需要特别强调的是,尽管资本资产定价理论被提出和研究了比较长的时间,而且也被广泛地应用于金融市场和财务金融领域的很多方面,但对该理论的争议是比较大的。在资本资产定价模型中有一个比较重要的假设:将模型中资产组合的β系数定义为常数。在该假设的条件下资本资产定价模型能够清晰、直观、明了地反映出资产组合条件下的金融股票的金融股票收益率与股票系统风险两者的关系。也正是在β系数为常数这个前提下,使得β系数作为资本资产定价模型里比较重要的常量,相应地产生了著名的单一指数模型。即在能够预测出β系数值的前提下,可以比较容易地使用资本资产定价模型对金融股票市场的系统风险情况及股票收益率进行评估。这是因为β系数作为一成不变的常数项,不论是在以前还是现在都不会发生变化。因而只要确定了β系数,便可以通过资本资产定价模型轻松地计算出资产组合或金融股票系统风险总资产的金融股票收益率。需要指出的是在对β系数进行估算的时候只能使用股票市场上过去的数据,而过去的数据估算的也仅是过去的β值。因此,当对未来金融股票β系数值进行估算的时候需要保持β系数作为常数项出现。资本资产定价模型被提出以来,许多专家学者通过研究得出的结论与其理论假设是有出入的。这也间接地说明了β系数的数值不是一成不变的,而是具有一定的波动性和不稳定性。相应地也就导致不能通过资本资产定价模型来很好地预测金融股票系统风险总资产或资产组合的未来收益。因而也就出现了时变β的问题,也就是说随着金融股票上市时间的变化其β系数的数值也相应地发生变化。值得一提的是时变β与常数β较为显著的差异或不同是随着时间的变化,时变β的系数会发生改变,而常数β的系数仍是固定的。自我国股票市场成立以来取得了比较大的发展,其规模也不断在扩大,但就我国目前股票市场发展现状,以及金融行业上市公司价值投资情况来看仍存在诸多问题,比如:投资者不成熟、股票换手率高、股票投资潜在风险大、制度环境不完善等。股票市场的波动、股票价格的不稳定等势必会对股票投资及股市运行构成比较大的风险和隐患。从其危害来看,轻则会阻碍金融市场的资源配置,严重的话更有可能诱发金融危机。本文基于时变β系数的金融行业上市公司价值投资正是基于此背景展开的,对于指导金融行业上市公司科学合理地进行证券投资、及时规避投资及管理运作风险等都具有重要的指导意义和作用。
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1.2 研究内容与创新
 
1.2.1 研究内容
本文研究的重点包括四个部分,具体如下:第一部分,绪论。基于研究背景、研究意义、研究内容、研究方法、创新之处及文献综述出发,为论文研究做铺垫。本章是对文章整体内容的概括总结,是全文的基础性章节。第二部分,相关理论基础。对 GARCH 模型及系统风险理论进行介绍,主要包含 GARCH 模型、系统风险与财务指标的相关性、系统风险与财务指标的回归模型,为论文研究提供理论指导和模型支撑。第三部分,时变β系数模型介绍及实证分析。这部分包括确定样本区间,选择2012 年01 月 01 日-2016 年 12 月 31 日作为研究的时间段。以周为单位,利用资本资产定价模型分别计算常数β系数和时变β系数。首先使用资本资产定价模型,估计出常数β系数。再使用 GARCH 模型,做回归分析,估计出时变β系数。检验时变β系数下的资本资产定价模型对收益率的解释能力是否好于常数β系数。然后,金融行业上市公司价值投资实证研究。引出时变β系数与收益率相关性的分析,验证“较高的收益率是对较高的时变β系数的补偿”。根据时变β系数与收益率存在的相关性,对公司价值进行评估。第四部分,结论部分。对本文研究的内容及结论进行总结,本章主要对论文研究的重要观点进行汇总。
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2 相关理论基础
 
2.1 GARCH 模型
动态 GARCH 模型参数估算的方法步骤主要有两步:首先基于单一变量出发对单一金融股票资产进行估算,然后通过使用条件方差标准化残差来对 GARCH 模型的参数进行估算。从我国学者已有研究文献和研究成果来看,关于金融市场上市公司股票系统风险及影响因素的研究还是比较有限的。为数不多的研究文献也仅是对金融股票风险规避进行简单的研究,在研究深入性、系统性方面均存在不足和不完善的地方。本文基于学者已有研究文献及成果的基础上以企业财务管理理论作为指导,对金融股票上市公司系统风险与财务类指标两者之间的相关性关系提出如下假设:假设一,在其它条件保持不变的前提下,金融类上市公司的财务杠杆与股票系统风险之间存在正相关的关系。对于金融股票上市公司来讲,当公司通过借入资金获得的投资收益率比其负担的负债利率高的情况下,则处于盈利获益的状态,否则就会出现公司亏损或者财务负债。由于财务杠杆效应的存在,使得公司收益存在风险和不确定性因素便会为公司经营管理带来系统风险。对于金融类股票上市公司而言,公司财务杠杆效应越高,其潜在和存在的系统风险也就越大,这也就是我们常说的投资收益和风险并存。因而假设在其它的条件保持不变即不发生改变的前提下,金融行业的上市公司其财务杠杆与其股票系统风险之间存在正相关的关系。
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2.2 系统风险与财务指标的相关性
在财务指标选择上,本文参考并借鉴了已有学者研究成果,并在此基础之上最终选取了八个财务指标。需要特别强调的是,该指标囊括了企业风险、发展、运营能力的方方面面。财务指标的解释如下:(1)财务杠杆。财务杠杆指的是,在企业债务和权益结构的情况下,由于息税的变化而引起金融股票收益率变化的情况。所以说财务杠杆属于风险水平指标。(2)经营杠杆。经营杠杆指的是,在企业经营成本未发生改变的情况下,企业因收入的增加或减少而使得营业利润发生了变化。所以说经营杠杆是风险水平指标。(3)资本积累率。资本积累率指的是,本年度股东权益增长的数额与本年度起始股东权益的比值,对企业的资本积累情况与保值能力进行了描述。因而资本积累率属于企业发展能力的指标。(4)净资产收益率。净资产收益率指的是,企业经营管理过程中的净利润与股东权益两者之间的比值,它描述的是股东从股权中获得的净利润,它作为企业绩效考核评价的重要指标,体现了企业资本的使用效率。因而净资产收益率属于股东获利能力指标。(5)企业规模。企业规模是指企业市场价值的对数,指企业出售时所能取得的价格。因而企业规模属于发展能力指标。
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3 金融行业上市公司价值投资的实证研究.........18
3.1 金融行业上市公司β系数实证研究的设计.......18
3.1.1 研究方法...........18
3.1.2 样本选择...........18
3.2 GARCH 模型的建立........20
3.3 模型检验....21
3.4 金融行业上市公司β系数的计算估计....22
3.5 金融行业上市公司β系数的实证分析....25
3.6 系统风险与财务指标相关性的多元线性回归............35
3.6.1 多重共线性检验..........35
3.6.2 多元线性回归..............36
3.7 金融行业上市公司价值投资评估......... 36
4 研究结论与展望.............38
4.1 研究结论....38
4.2 研究展望....39
 
3 金融行业上市公司价值投资的实证研究
 
本部分是论文研究的重点部分,分为研究设计、建立模型、模型检验、β估计、实证分析、回归分析、价值评估等七个部分,下面逐一进行分析讨论。
 
3.1 金融行业上市公司β系数实证研究的设计
本文关于金融行业上市公司β系数的实证分析主要运用了回归分析法,对上海证券交易所股票市场收益率的时间序列进行回归分析计算出β系数,然后对估算出的β系数值进行统计检验与分析。一般来讲,金融上市公司股票时间跨度为四年到六年。本文研究以上海证券交易所上市的 18 只金融类股票为例进行研究,在时间跨度上选取 2012 年到 2016 年五年作为度量年限。同时,为了有效地避免金融股票日价格中的偶然因素对β系数稳定性的影响,因而不考虑日收益指标,加之月收益率提供的观测量数据比较少。为了达到增加数据量的目的,以提高回归分析的精准度,最终选取周作为论文研究的时间周期。需要特别强调的是市场组合替代指数选择的得当与否,直接影响β系数的准确性和预测能力,并且也决定了能否客观、真实、准确地对股票系统风险进行反映。因而在进行市场组合替代物选择方面,应着重从金融行业市场指数编制方法和金融股票市场指数中的股票种类入手。
.......
 
结论
 
金融行业上市公司的价值投资研究,是一个通过对时变β系数的估算、对风险进行预测,而后依据上市公司公布的财务报表中的财务指标,来对整个市场及金融类上市公司的未来系统风险及收益情况进行评估和预测的过程。只有对市场及个股的风险和收益进行有效评估,才能在一定程度上把握上市公司的价值并为之进行投资决策。据此,通过对上海证券交易所上市的 18 只金融类股票的β系数进行实证分析研究,取得了一定的研究成果并得出了一些结论。
(1)在对上市公司金融股票β系数对收益率解释能力和效果验证情况来看,单只股票不具有对收益率较好的反映能力。本文研究使用的回归模型估算出的β系数对金融股票收益率的解释能力和效果是比较好的,相应的也就对解释β系数和收益率之间关系提供了帮助和指导。
(2)通过研究发现金融股票上市公司的β系数随着时间的变化而趋于复杂,且β系数在限定的分段周期内具有向 1 回归的趋势和规律。也就是说当β系数大于 1 的时候,下周期变动很可能区域减少或下降;而当β系数小于 1 的时候,下周期变动则区域增加或上升。
(3)通过实证分析及研究发现金融上市公司的价值投资策略可以利用β系数在限定的分段周期内向 1 回归的规律对现有β系数进行调整,来对上市公司的未来价值进行预测和估算。因此,对于投资者来讲在进行金融股票投资过程中应有意识地运用这个规律来对现有β系数进行调整,来为金融股票投资决策提供指导和帮助,进而减少系统风险出现的可能。
(4)依据上述结论并通过研究分析得出,投资者对沪市金融行业上市公司的价值投资,可以根据时变β系数自身的规律以及时变β系数与收益率的相关性,综合分析上市公司相关的财务指标数据,对公司的投资价值进行有效判断,进而进行符合投资者的价值判断的投资决策。即通过估算β系数,预测公司未来的系统风险,对公司未来的价值可能造成的正面或负面影响进行相对合理的预估,从而选择合理的投资策略。
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参考文献(略)
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