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关于资本结构类论文例文,与上市公司资本结构与股票价值的相关性相关毕业论文开题报告

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摘要:文章选取我国电力行业上市公司数据,运用相关分析和回归分析等分析方法,通过现金流量折现模型,以资本结构为自变量,企业股票价值为因变量,探讨资本结构与股票价值的相关性.在此基础上尝试计算出在股票价值最大化的情况下,资本结构所处的区间或者数值,为普通投资者进行股票投资提供参照.

关键词:资本结构股票价值相关性

在上市公司的众多财务指标中,资本结构反映地是上市公司的资金来源问题,合理的资本结构是上市公司资金链顺畅的重要保证,也是公司正常经营运转的重要保证.顺畅的资金链可以提高上市公司的风险抵抗力,稳定股票价格.投资者可以从上市公司年报中获取上市公司相关的财务信息来分析上市公司资本结构的合理性,据此进行的判断、分析该股票未来的表现,从而指导投资者采取比较理性的投资取向.本文立足于普通投资者的角度,以股票价值分析作为投资的出发点,探讨资本结构与股票价值的相关性,以资本结构作为自变量,股票价值作为因变量,在研究过程中采用现金流折现法,通过建立数学模型,进一步尝试计算出在股票价值最大化的情况下,资本结构所处的区间或者数值,以便投资者在选取股票时进行比对和参照.

一、研究假设及变量选取

基于前人的研究,本文作出两个假设,一是我国上市公司的行业资本结构的均值逼近最优资本结构.二是资本结构由债务和普通股构成.

本论文主要研究资本结构和股票价值之间的相关性,选择现金流量有关的财务指标作为控制变量,同时将现金流、资本成本和预测期纳入其中,自变量采用以账面价值计量的资产负债率.由于很难得到关于上市公司估计债务价值的财务信息,故本文实证研究的因变量选用了公司整体价值作为反映股票内在价值的财务指标,因为股票投资重点的是股票的内在价值,只有股票的内在价值高于投资者的购买价,投资者才能够真正的获利.根据我国经济规划政策一般保持五年不变的宏观经济环境,和即将开始的“十二五”规划,实证研究时预测期选取5年.

二、模型的建立及样本的选取

(一)模型的建立

根据公司现金流量折现公式,以表示资产负债率,Y表示股票价值,建立模型：

其中,

DC为税后债务成本,SC为股权成本,RV为营业收入,NOPM为营业利润率,T为所得税占营业收入的比率,NR为净投资率,YR为营运资本率.

为了使测定的自由现金流量F更贴切公司的真实情况,论文在计算时均选用各指标三年的平均数,根据各财务指标之间的内在联系,预测未来五年的自由现金流量.

债务成本采用国家规定的银行贷款利率作为上市公司的税前债务成本相对来说比较有说服力.故论文将采用2010年12月26日调整后的平均年利率,即债务成本取值为5.926%.

股权成本根据投资收益率等于无风险收益率+风险投资收益率的公式,分别确定各因子的数值.无风险收益率参照国家当前已发行的中长期国库券利率的平均水平近似取值3.83%,市场预期报酬取电力行业近五年国内上市公司在剔除异常值后的平均净资产收益率10.94%,值则参照雅虎网站和和讯网站的价值评估模块公布的上市公司的近似取值.

(二)样本的选取

由于不同行业之间的资本结构会因为行业的经营方式、行业产品的生命周期、行业产品的竞争格局等因素的不同而存在较大的差异,论文选取选用2007年――2009年沪深两市A股市场的电力行业作为实证研究的样本,并进行了如下的处理：（1）剔除ST和*ST的上市公司；（2）剔除了IPO当年及以前年度的数据；（3）为了反映行业的整体情况,剔除了变量中的最大值和最小值.经过筛选后,本文最终获得的样本数是50个.

如何写资本结构硕士学位论文
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论文原始数据来源于上市公司2007年至2009年公开披露的中期报告和年度报告、电力行业网站和金融界等网站.

三、样本分析

相关分析

为了检验各因子对股票价值的影响情况以及他们之间的相互关系,利用excel的数据分析功能求得的相关系数如表1.

论文主要研究的是资本结构对股票价值的影响,从相关系数表看,资产负债率与股票价值的相关系数为-0.79732,约等于-0.8,则资产负债率与股票价值存在很高的相关性；股权成本与股票价值的相关系数为0.959912,属于高度相关,再不探讨股权成本的影响因素,依据股权成本与资产负债率的相关系数判断,二者属于中度相关；其他因素对股票价值的相关系数绝对值较小,与股票价值的相关度不显著.

回归分析

对股票价值和资产负债率进行回归分析,得到的拟合直线图,见图1.

由拟合直线图分析股票价值和资产负债率二者不是简单的线性关系,具有很显著的非线性关系,由此设定股票价值和资产负债率之间的回归方程为：

Y等于β1*X2+β2*X+α式（*）

令X1等于X2,X2等于X,从而将多项式方程式（*）转化为多元线性方程：

Y等于β1*X1+β2*X2+α

对Y、X1、X2利用excel进行回归分析,分析的结果如表2、表3.

回归分析中R2（RSquare）是衡量回归线的拟合优度,由于R2越大则表示拟合优度越高,由回归分析结果看,R2等于0.627934249说明回归分析的拟合优度不错.

SignificanceF和P-value也是检验拟合优度的重要的衡量标准,有F（0.01）等于5.718,分析的结果是F等于28.67448较大,说明拟合优度很好,而且还通过了F显著性水平的验证；回归分析中SignificanceF等于0.011083505趋近于0,具有较强的拟合显著性.P-value以0.05为分界点,小于0.05说明变量通过了T检验,X1、X2的P-value值分别是0.011805和0.021623均小于0.05,说明我们的回归分析拟合优度很好.由此则可以得到拟合方程的系数分别为：β1等于-1158725829200.42,β2等于1154139404729.60,α等于281795198.40,那么该拟合方程为：Y等于-1158725829200.42*X1+1154139404729.60*X2+281795198.40

又由于前面假设X1等于X2,X2等于X,最终求得回归方程式为：

Y等于-1158725829200.42*X2+1154139404729.60*X+281795198.40式（**）

由式（**）的形式可以知,Y是关于X的开口向下的抛物线,又因为X2和X前面的的系数符号相反,该抛物线的对称轴-b/2a>0,Y(0)等于281795198.40>0,则可以判断Y存在关于自变量X的最大值.

Y取得最大值时,

X等于-b/2a等于-1154139404729.60/（2*-1158725829200.42）

等于0.498020919

≈0.4980

也就是说当股票价值最大时,电力行业的资产负债率0.4980.