房地产上市公司股权结构对EVA影响的实证研究

房地产行业是国民经济中的重要行业,因其对GDP及创造就业岗位的贡献巨大,被国家列为支柱性产业。随着我国政府对房地产行业的严密调控,房地产上市公司均面临着巨大的竞争压力。在激烈的竞争环境下如何提高房地产上市公司的竞争力,优化其股权结构,提高经营绩效显得尤为重要。本文以EVA指标作为房地产上市公司业绩评价指标,探讨房地产上市公司如何在激烈的环境下提高经营绩效。本文运用多元线性回归模型,运用SPSS21.0统计软件,分析了沪深上市地产公司股权结构对EVA的影响,从而对提高EVA提供了一些政策建议。     

负债融资对我国房地产企业公司治理效应影响的研究

在这个全民谈房的时代,房地产行业的发展愈来愈受到各界的格外关注。房地产企业具有高负债率、融资渠道单一且过度依赖银行贷款等特点,因此,如何防范金融风险,提高房地产公司的治理效率,使得整个行业健康发展是各界必须重视的问题。文章以2013—2015年7家典型的民营房地产上市公司为研究样本,分析负债融资与公司治理效率之间的关系,并在此基础上对民营房地产企业的负债融资提出了相关建议。     

基于DEA的中国房地产行业运行效率评价及优化分析——以2000-2007年我国20家房地产上市公司为样本

本文选取了2000-2007年我国20家房地产上市公司的相关指标数据,应用数据包络分析(DEA)方法对房地产行业运行效率进行了实证分析.结果表明,我国房地产行业总体运行效率较高,但局部波动较大,房地产企业应通过拓宽融资方式、加强成本控制和制定站略性营销策略等措施来提高其资金使用效益,改善规模效益状况以及资本结构.     

EVA及其对我国上市公司的意义

EVA是经济增加值的简称 ,是经过调整后的税后营业净利润扣除全部资金成本后的余额。EVA考虑了包括股权资金在内的全部资金的成本 ,体现了企业在某个时期创造或毁坏的价值量。与会计利润相比 ,EVA易于理解且不易被操纵 ,根据其所设计的“奖金银行”是一种有效的激励机制 ,并且向企业提供了一个单一的、协调的目标 ,避免了多目标的混乱。EVA指标对当前我国的上市公司具有特别突出的意义 ,应用EVA来评价上市公司有利于规范我国上市公司的融资行为、投资行为和股利分配行为 ,并约束上市公司的“内部人控制”。应加快研究适合我国国情和上市公司实际的EVA计算方法 ,把EVA作为我国上市公司业绩评价和相关部门制订政策时的参考指标之一。     

房地产上市公司融资风险分析

通过对房地产上市公司2013年至2015年3年的财务数据进行分析得出:房地产上市公司的融资方式一般是通过负债融资,尤其是以流动负债融资为主,其中约三分之一的房地产上市公司负债率超过75%。企业的速动比率普遍偏低,偿债能力特别是短期偿债能力偏弱,企业面临较高的财务风险。企业盈利能力、成长能力都有大幅回落。同时房地产上市公司资产负债率处于一个上升趋势,公司负债融资在一定的程度上能增加公司绩效,但是超过临界区间之后,反而降低公司绩效。     

我国创业板制造业上市公司融资效率实证研究

本文通过梳理国内外学者的理论研究成果,以2011年12月31日前在我国创业板市场上市的186家制造业上市公司为样本,设定相关的财务指标体系,选取各上市公司2010年及2011年的财务数据,运用DEA模型对我国创业板上市制造业企业的融资效率进行测度,并在分析实证结果的基础上提出提高创业板制造业上市公司融资效率的意见与建议.     

关于提高我国上市公司融资效率的研究

探寻有效途径提高我国上市公司融资效率具有非常重要的理论和实践指导意义。本文首先深入分析上市公司融资效率的相关影响因素,最后提出提高我国上市公司融资效率的对策。     

基于熵值法下的云南省上市公司融资效率分析

本文主要阐述了目前与企业相关的几个融资理论,分析影响上市公司融资效率的因素,建立熵值法模型对云南省上市公司的融资效率进行实证分析,得出云南省上市公司的融资效率普遍偏低的结论,并提出提高云南省上市公司融资效率的建议。     

EVA业绩评价方法在央企上市公司的应用思考——以钢铁行业为例

2010年国资委颁布的《中央企业负责人经营业绩考核办法》,目的在于促使央企经营者加强企业价值管理,重视企业长远利益。本文通过计算钢铁行业中央企上市公司的EVA值,分析EVA业绩评价方法相对于传统利润指标的优势,并针对钢铁行业的特点提出提高EVA的措施。     

融资约束是否能抑制企业过度投资——基于中小板制造业的实证研究

通过Logistic模型构建融资约束指数,选取2011-2014年中小板制造业上市公司的数据为样本,研究融资约束能否抑制企业的过度投资。实证结果表明:我国中小板制造业上市公司存在一定融资约束,并且所受融资约束程度存在较大的差异;我国中小板制造业上市公司普遍存在非效率投资行为,具体表现为投资过度和投资不足;对于存在投资过度的企业而言,融资约束能够抑制企业投资过度,进而提升企业投资效率。     

基于DEA和Logit模型的我国上市公司融资效率研究

随着我国经济形势的迅猛发展,上市公司的融资效率问题成为了限制公司发展的主要因素,经济全球一体化进程的不断加快,必然导致上市公司融资效率问题的研究提上公司发展日程。目前世界范围内研究上市公司融资效率的方法主要是DEA法,根据Logit模型来分析影响因素,对研究工作起到了重要的促进作用。因此针对上市公司融资效率进行研究,对推动我国上市公司发展具有重要的现实意义。     

创业板上市公司股权融资效率研究——基于DEA模型

本文以2011~2015年在创业板的114家上市公司为研究对象,运用DEA模型对我国创业板上市公司股权融资效率进行评价与分析.本文研究发现:中国创业板上市公司股权融资效率偏低,大部分公司都存在投入冗余与产出短缺的问题,其中股权融资效率偏低与上市公司超募资金净额、股权结构、资本结构、公司成长性存在相关关系,中国创业板上市公司股权融资效率还有较大的提升与改进空间.     

基于EVA的房地产业上市公司价值评估

如何评估上市公司的内在价值一直是管理学界研究的热点。传统的价值评估方法以会计利润指标为核心未能考虑到投资者的利益,因此需要一种新的更加科学准确的价值评估模型,而EVA价值评估模型很好的满足了这一需求。我国的房地产业起步较晚但发展迅猛,早已成为国家的支柱性产业,为增加国家财政收入,改善居民生活条件做出了重要贡献。但今年来房地产业面临着发展过快、竞争加剧、融资困难等一些的问题。在此背景下对10家房地产上市公司的企业价值进行评估,希望找出企业经营中存在的问题并加以改善,并对如何提高公司经济增加值提供建议。     

房地产上市公司融资行为分析

房地产上市公司是房地产企业的优秀代表,正确的融资行为有助于企业实现营运目标,提高经营业绩,也有助于促进房地产行业的健康发展。对其融资行为进行实证分析研究,并提出合理建议。     

基于Z分数模型的房地产上市公司财务预警研究

通过运用Z分数模型对我国20家房地产上市公司的2013年企业年报和股价数据所进行的实证分析表明,现阶段我国房地产上市公司面临着严重的财务困境,房地产行业财务失败的可能性很大,财务风险极高,企业融资难度加大,面临着资金链断裂的危机。其原因主要是受宏观经济政策及房地产价格调控的不利影响,且流动负债率过高。房地产行业应充分加强企业内部控制,对外拓展新的融资渠道,并积极促销,加快财务汇款,从而避免企业陷入财务困境甚至破产的危机之中,实现企业价值的极大化。     

吉林省房地产类上市公司主营业务收入水平分析

吉林省32家上市公司中房地产上市公司共有6家。本文通过从分析吉林省房地产类上市公司主营收入水平,从加快房地产企业经营机制转变,实行差异化经营战略,以品牌为载体拓展企业发展空间,拓宽融资渠道,储备专业人才,建设节约型社会,实现房地产结构优化等方面提出了提升吉林省房地产类上市公司主营业务水平的对策建议。     

基于DEA模型的战略新兴产业股权融资效率研究

本文选取81家战略性新兴产业上市公司样本2009-2014年面板数据,使用DEA模型分析了上市公司的股权融资效率。实证结果表明,我国战略性新兴产业上市公司融资效率较高,但技术进步存在明显负增长。     

基于DEA的高速公路上市公司股权融资效率分析

从融资效率角度出发,将数据包络分析法(DEA)引入到高速公路上市公司股权融资效率的分析评价。实证表明,我国高速公路上市公司股权融资效率尚较低。近期,应从改革股权融资规模、股权集中度等输入指标方面来提高其股权融资效率。     

东北地区中小企业板上市公司融资效率研究

根据2008年、2009年和2010年东北地区中小企业板的13家上市公司数据,运用主成分分析方法,建立了对我国东北地区中小企业的融资效率评价体系,并据此分析了各家企业的融资情况和变化原因。发现东北三省的中小企业板上市公司的融资效率整体水平不高,但是仍可通过一些途径来提高融资效率,取得更好的经营成果。     

管理水平、内部控制与企业绩效关系实证研究

本文以2010-2012年我国沪深两市上市公司为样本，选取经济增加值作为评价上市公司绩效的指标，研究内部控制对上市公司EVA（经济增加值）的影响，发现内部控制对上市公司EVA有显著影响。通过模型设计，进一步发现管理水平与内部控制的交互变量对上市公司EVA 有显著的影响。根据管理水平高低将样本平均分为管理水平较高的上市公司和管理水平较低的上市公司两组进行对比研究，发现管理水平高的上市公司较管理水平低的上市公司其内部控制对EVA的影响程度更大，说明内部控制效用的发挥需要决策层管理水平的支撑。同时还发现，公司成长性、产生内部资源能力、董事会规模、独立董事比例等变量对上市公司EVA有一定影响。