13毕业设计正文Word文档下载推荐.docx
《13毕业设计正文Word文档下载推荐.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《13毕业设计正文Word文档下载推荐.docx（48页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
AmarketsbyusingthefluctuationratioofM&
Atimeanddeals.IndustryMergersandAcquisitionsIndexisbasedonthefluctuationrationofM&
Atimesanddealsandamplitudeofthecumulativeamountofweightsoftheweightedcompositeaverage,indicatingthewillingnesstopursuemergersandacquisitionsandtheexpectedreturninfuture,andcanbeusetobothinformtheboomM&
Amarketandsupplyusefulinformationtohelpmakingdecision.Thispaperuses36quarters’statisticsin2001-2009tocalculate7industryM&
Aindexes;
thesearerealestate,electronicsindustry,architectureindustry,extractiveindustry,paperprintingindustry,transportationindustryandagricultureindustry.AndthispaperalsocomparestheindexwithM&
Aperformance,explainingtheconclusionthatwhenthemarketsareboom,however,theperformanceisbad.Baseonthoseclassictheories,myexplanationisthat:
1.Thestockishigherrecognizedinboommarketsthanitsrealvalue,atthattimerationalinvestorwillsellthese,leadingtothedeclineoftheprice.2.ManagersinM&
Amarketarelackofreasontomakethedecision.Andwiththewrongwork,themergerscan’tbringaboutsatisfiedprofit.3.Whentheresourceneedstobereplace,theyalsoneedtimetopursueabetteroperationandmakemoreprofit.
Keyword:
industryM&
AindexM&
AperformanceM&
Amarketboomingdevelopment
1导论
1.1研究背景和意义
企业并购过程，是一部分利益主体通过出让其所拥有的对企业的控制权而获得相应的收益，而另一部分利益主体则通过付出一定的代价获得这部分控制权。
作为企业扩大经营的一种重要方式和市场资源有效配置的方式，并购的活跃程度同时也反映了投资者对于并购活动创造价值大小的期望。
并购重组作为资源配置的重要环节，一直是证券市场上的热点。
在美国资本市场，已经经历了五次并购浪潮，其中历史上最大的并购浪潮也是在前不久刚刚结束。
我国并购市场，从“宝延事件”起，并购重组也经历了萌芽、数量型发展和趋向理性发展的三个阶段。
而且目前阶段，我国资本市场上上市公司的并购重组活动方兴未艾，并有逐渐大规模发展的趋势。
为了衡量并购市场的活跃程度，以及反映过去的并购活跃周期，国内外学者都在研究如何运用准确的变量，设计出反映资本市场并购活动活跃程度的定量指数。
并购指数除了能反映过去并购活跃周期和波动的转折点外，还能在某种意义上表现出并购活跃周期波动的振幅。
在过去的研究中，大部分文献都定位于并购次数和并购累计金额的简单的加权。
并购次数代表了资本市场上一定时间段内并购活动发生的频繁程度以及倾向收购并实施收购的公司的数量。
并购累计金额是指一定时间内并购活动所有累计交易金额的总和，代表了资本市场上整合的资源的总量。
并购次数和并购交易金额是最直观最有效的反映并购活动的定量指标，但是由于没有很好的理论基础，国内外学者都在探讨如何建立一个有效模型，能够将并购次数和并购规模结合起来，得到一个直观的数值，反映并购的活跃程度。
本文在总结国外进行并购指数研究的基础上，结合我国资本市场的特点，站在行业的层面，设计出了一个依靠并购次数和交易金额的对称变动率来反映并购市场的活跃程度的指数。
1.2研究思路与论文框架
本文通过对2001-2009年我国上海、深圳两个证券市场七个行业——房地产业、建筑业、采掘业、电子业、农林牧渔业、交通运输仓储业和造纸印刷业发生的股权并购事件为样本，采用实证研究的方法，以并购次数和并购累计金额的对称波动效率，设计出行业并购指数模型。
并根据模型，对我国上市公司的七个行业并购样本进行了统计和分析，计算出了七个行业2001-2009年间36个季度的行业并购指数。
并且采用行业累计超常收益作为衡量并购业绩的指标，将并购指数与累计超额收益进行了分析处理，得到并购市场的繁荣同时伴随并购绩效的降低的结论。
根据经典理论，进行并购指数的分析，以期为上市公司并购活动与提高并购绩效做出做深层次的剖析，并对处于不同并购时机进行并购的企业提出一些建议。
本文主要内容及观点如下：
第一部分，引言部分。
对本文的研究背景进行了阐述，说明了本文的研究意义，明确研究内容，并对研究过程做了框架式的梳理。
第二部分，文献综述。
对并购指数国内和国外的文献做了全面的回顾与梳理。
在对文献进行梳理后，发现有关于并购指数的文献并不多。
大部分文献基本上只对并购市场的并购次数和并购累计交易金额进行简单加权，构造较为简单的并购指数。
国内对于行业并购指数的研究还停留在反映并购活动的简单的统计指标上，并没有能够设计出一个全面反映并购活跃程度的指标。
第三部分，行业并购指数的设计和计算。
通过构造行业并购指数模型来衡量并购市场的活跃程度，同步反映并购市场景气程度的并购指数。
本文通过借鉴欧洲ZEW并购指数先进的计算方法，利用一段时间内并购次数与并购累计金额的变化幅度，设计出我国行业指数设计体系。
并且对我国2001-2009年深圳、上海两个证券市场发生的股权收购事件作为研究对象，用并购次数与并购规模分别计算出了7个证券次门类行业的2001-2009年36个季度的行业并购指数。
第四部分，行业并购指数的绩效解释。
并购预期目标能否得以实现，关键在于并购的实际结果如何，并购绩效就是对并购形成的实际经济效果的反映。
本文根据前人研究的方法，利用累计超常收益率（CAR），分别对造纸印刷行业、电子行业、农林牧渔业进行了超常收益率的计算。
并将累计超常收益与并购指数进行统计分析，发现并购指数与并购业绩呈现显著负相关。
也就是并购市场的繁荣，伴随着并购绩效的低迷。
并根据相关经典理论，给出了三个方面的相应解释。
第五部分，结论和建议。
根据实证的结果得到了并购指数模型和其并购绩效的解释。
根据研究结果对收购方公司提出建议，以期提高并购活动的效率，为公司创造更多的价值
1.3本文的创新与不足
本文创新性地站在行业的层面研究并购指数这一个概念，抛弃了国内对于并购次数和累计交易金额的简单加权的方法，借鉴国外并购指标，运用并购次数和并购交易额的对称变动率设计出了衡量并购活跃程度的指数——能够定量和同步反映出并购市场的走势。
并且创新性地将并购指数和并购绩效进行同步分析，得到了并购活动的活跃，同时伴随并购绩效下降的结论。
2文献综述
行业并购指数（industrymergers&
acquisitionsindex,IndustryM&
AIndex）是衡量不同行业间某一时点的并购市场的活跃程度的实用化指标。
该指标的经济含义是说明我国并购市场上并购方进行交易的意愿大小和对于并购创造价值大小的期望，同时能够衡量并购市场的景气程度和为投资者提供有效投资时机的实用指数。
行业并购指数是一定时间内的并购次数和并购累计金额以各自的变化幅度为权数的加权综合平均数。
行业并购指数越高，代表并购活动越频繁，企业进行并购的意愿越大，对于并购活动创造价值的期望越大。
也同时反映这一时点的并购需求比较高，并购价格相应会随之升高。
反之，则反映并购市场冷淡，投资者进行并购意愿不强烈，也代表这一时点的并购需求比较低。
站在行业的层面研究行业并购指数的学者和文献都比较少，但是关于并购指数（M&
AIndex），国内外学者分别根据不同的用途设计出了不同体系的并购市场指数。
结合不同的文献，对于并购指数的研究，我对国内和国外的文献做出如下的回顾：
一、国外文献综述
欧洲经济研究中心（ZEW）和BvD电子商业信息出版公司（BvDEP）从2000年开始合作推出ZEW-ZEPHYR并购指数。
该指数根据美国商务部会议委员会公布的美国领先指标（USLeadingindicator），将经济数据汇总在一个不同的索引中，设计出了ZEW-M&
AIndex。
该指数根据交易数量和交易价格，以每月的数据为基础，以完成了并购协议的事件为研究对象，考虑到通货膨胀带来的交易价格的上涨，设计了对称变动指标（SymmetrischeprozentualeÄ
nderung）。
为了避免对称百分比的偏离极端现象，加入了波动调整变动率（Volatilitä
tsbereinigteprozentualeÄ
对每个月并购次数和累计并购金额的对称变动率进行计算，并且用包含标准差的波动调整率调整对称变动率。
通过对调整后的并购次数和并购累计金额的对称变动率进行加权，得到了最终的能够反映并购活动发展趋势的ZEW-M&
Aindex。
作者在文章中对美国、欧洲和亚洲市场的并购情况，运用ZEW-M&
Aindex进行了检验，发现比普通的单纯以并购次数与规模的简单加权的曲线变得柔和，同时更能够反映出每年的并购特点。
StructuredSolutions公司根据交易总规模（NumberofSharesIndexComponent）和交易价格（PriceofIndexComponent）的相关加权，设计出一个并购技术指标（USTechnologyM&
AIndex）。
对于并购以后收购方占被收购方的股权比例（NumberofSharesoftheIndexComponentonTradingDay）和并购金额（PriceofIndexComponentonTradingDay）相乘，再通过每个月指数的相加得到每年并购活动的指数。
同时考虑到不同的支付方式对并购市场带来的影响，对先前的并购活动指数进行了调整。
为了得到更准确的指标，站在企业的层面考虑到资本扩张与收缩的并购结果，分别进行了资本扩张和资本收缩两种情况下的讨论。
最后将调整后的变量再进行加权平均，就得到了美国并购技术指标。
安永会计师事务所（ERNST&
YOUNG）开发了澳大利亚资源业并购指数。
该资源业并购指数是衡量澳大利亚证交所前160家资源类上市公司交易活动的复合指数。
其编制主要基于并购交易的总次数和总金额，也考虑并购支付的价格与账面价值的比值（PAR）的平均值。
该并购指数仅包括指数样本公司作为收购方情况下的收购。
国外ALLEN&
OVERY律师事务所，根据每一季度全球并购事件。
总结出每一个经济区最大的5件并购事件。
用最大的5件并购事件作为该地区的并购活跃程度的代表，对最大的5件并购事件的并购累计金额和并购次数相加，并且做出图标表示并购指数的增长或者降低，出具并购指数。
二、国内文献综述
国内的学者卢中原、胡鞍钢（1993）选择了投资化市场指数、价格市场化指数，生产市场化指数和商业市场化指数四个单项指数，然后加权算出一个综合市场化指数，来度量经济运行机制的市场化程度。
崔永梅（2010）总结国内外对于并购市场指数的论述，提出来简易的单一指数，快速衡量和比较公司控制权市场发展的市场化程度。
她认为并购市场评价可以从以下两个方面入手：
市场环境发展状态和是市场利用程度。
进一步推算出并购环境指数与并购运用指标的关系，得到最终的简化指数：
IMA=并购交易金额/GDP
全国工商联并购公会（ChianMergers&
AcquisitionsAssoiation）所属的全球并购研究中心（GlobalM&
AResearchCentre）从2002年1月推出“中国并购指数”。
总结出五件最大的并购事件，并购总结出一个月并购的次数和总交易额。
该指数选取上市公司并购交易规模指标和活跃程度指标，统计整理一定时期内的信息数据，经过技术处理后，计算综合指数。
以月为单位制作发布，反映上市公司并购交易的趋势概况。
上海联合产权交易所2009年12月18日正式发布其编制的“中国产权市场并购系列指数”，以此反映全国产权市场的并购动态。
在中国产权市场并购系列指数这个系统中，目前分出“分产业并购指数”“分区域并购指数”和“分标的性质并购指数”三大系列。
在每一大类里面，又根据获得数据信息的时间特征，分别分为日指数、周指数和月指数。
在指数编制中，主要选取了5项指标，即挂牌的宗数、挂牌金额、参与竞价过程的投资人数量及成交户数、成交价格、成交宗数。
在分析区域并购情况时，还考虑了区域内的资金流入流出情况。
国外和国内文献分别根据不同的用途，设计出了不同的反映并购市场景气指数。
但是国外研究仍然缺少对于并购市场活跃程度的直观的表达。
而国内的研究通常主观性比较强，缺少对于通货膨胀这些原因的剔除，噪音比较大。
因此本文需要从并购次数和并购规模入手，构建合理的反映。
本文主要参考欧洲经济研究中心（ZEW）设计ZEW-ZEPHYR并购指数体系、运用到国内2001-2009年房地产行业、建筑业、采掘业、电子行业、交通运输仓储业、农林牧渔业和造纸印刷行业，用调整后的并购规模与并购次数的对称变化率，以每个季度为单位，计算出了七个行业的并购指数。
并且对于电子、农林牧渔和造纸印刷业，以公告日为第0天，用[-30,90]和[-30,180]的窗口期计算了行业平均超额累计收益（CAR）。
用行业平均CAR对行业并购指数进行了并购业绩方面的解释。
3行业并购指数模型的设计
3.1指数模型设计原理
本文需要构造一个指数，能够涵盖较多的信息，主要考虑以下几个基本方面：
1．并购市场提供的是历史数据，一般只包含并购次数和累计交易量。
这个两个变量可能会相互影响，并购次数可能对并购累计交易额产生影响，并购金额的大小也会影响发生并购次数的多少。
但是，本文认为，并购次数和并购累计金额是两个独立变量。
并购次数不能影响并购累计金额，并购金额也不能影响并购活动的发生。
2．累计交易金额虽然是历史数据，但是不考虑通胀等原因，不同时间的累计金额仍然具有可比性。
因为不同时期的累计金额具有可比性，才可以进行该指数的设计模型，并且进行分析。
3．对称变动率可以有效得衡量两个相邻变量的变化幅度。
本文采用的对称变动率为Xt’=200*（Xt-Xt-1）/（Xt+Xt-1）比起传统的Xt’=100*（Xt-Xt-1）/（Xt+Xt-1）方法有更大的放大作用，考虑到国内并购次数和并购金额相对较少，更大的放大效果能够有效评估并购活动的趋势。
4.通常对称变化率会因为有变化较大的相邻季度而产生极值。
为了调整极值的现象，引入用平均差µ
a和µ
b构建的波动调整率，可以避免产生极值的趋势。
3.2指数模型的建立
本文的模型主要参考欧洲经济研究中心（ZEW）和BVD电子商业信息出版公司从2000年开始合作推出的ZEW-ZEPHYR并购指数。
该指数的计算主要是基于美国商务部会议委员会公布的“美国领先指数”：
将不同的经济数据汇总在一个索引中。
该指数是根据每个季度交易金额（Xa,t）和交易次数（Xv,t）构建的。
为了衡量并购活动的趋势，计算对称变动率：
Xa,t’=200*（Xa,t-Xa,t-1）/（Xa,t+Xa,t-1）
Xv,t’=200*（Xv,t-Xv,t-1）/（Xv,t+Xv,t-1）
Xa,t为第t季度累计交易金额；
Xa,t’为第t季度累计交易金额的对称变动率；
Xv,t为第t季度交易次数；
Xa,t’为第t季度交易次数的对称变动率。
该数据对称变动率的波动未经调整，对称变动率会以指数为基础增加这种波动，使其有偏向极端的趋势。
为了避免对称变动率偏向极端，使用一个标准化的调整因素：
Ra=（1/µ
a）*[1/（1/µ
a+1/µ
v）]
Rv=（1/µ
v）*[1/（1/µ
a+1/µ
µ
a为第t季度累计交易金额的对称变动率（Xa,t’）的（t=1……36）的平均差；
v为第t季度累计交易金额的对称变动率（Xv,t’）的（t=1……36）的平均差；
Ra为规避极值的累计金额波动调整率；
Rv为规避极值的并购次数波动调整率；
对称变动率成倍增加，而波动性调整可以避免趋向极端：
Ma,t=Ra*Xa,t’
Mv,t=Rv*Xv,t’
Ma,t为调整后的累计金额对称变化率；
Mv,t为调整后的并购次数的对称变化率。
将调整以后的变动率加权在一起：
It=0.5*（Ma,t+Mv,t）
It为调整后加权后的对称变化率
最终计算指数为：
It’=It-1*（200+It）/（200-It）
It’为最终计算出的行业并购指数。
3.3样本的选取
本文数据取自深圳国泰安信息技术有限公司联合开发的CSMAR数据库中的收购兼并子数据库中2001-2009年上海、深圳两个证券市场的上市公司发生的股权收购事件。
根据定义，股权收购是指直接或间接购买目标公司部分或全部的股权，使目标公司成为收购者的转投资事业。
收购者需承受目标公司一切的权利与义务、资产与负债的收购行为；
而资产收购则是指收购者只依其需要来购买目标公司部分或全部的资产，属于一般资产的买卖行为，不需承受目标公司的负债的收购行为。
可以看出，股权收购是传统意义上的收购，资产收购则可以视为一般的资产买卖行为。
为此，本文以股权收购为研究对象，并且将并购事件按照收购方所属行业进行行业分类。
根据数据库提供的数据，2001-2009年十年间，上海、深圳两个证券市场的上市公司共发生34055起股权收购事例。
本文按照如下原则对这34055起事例进行进一步的筛选：
（1）收购方是上市公司；
（2）能够获得完整的公告信息；
（3）交易成功；
（4）剔除关联交易；
（5）选择了7个证监会行业分类中次类行业的2001-2009年所有并购事件。
根据以上原则，最终确定的样本为3604个。
考虑到不同行业的发展程度以及并购样本的大小问题，选择了以下七个不同行业进行了并购指数的计算：
表3-1七个行业并购次数和并购累计金额
年份
房地产业
建筑业
采掘业
次数
总额
2001
10
110866.30
2
1
3780.00
2002
57
95620.00
5
5261.46
3
27138.96
2003
43
415491.09
13600.00
7
140517.50
2004
64
322756.93
6
56158.96
12
42007.00
2005
31
5239.06
9
36067.78
246796.70
2006
74
11639.23
18
107493.50
26
2478023.00
2007
46
18923.31
101575.90
260034.10
2008
37
79499.33
235453.90
17
1412441.00
2009
39
1698.52
117.19
16
2768329.00
电子业
交通运输业
农林牧渔业
造纸印刷业
1290.51
2350
72960.63
14
27896.82
8
25948.04
105809.6
468579.20
17028.82
20977.79
20563.87
42477.54
75646.42
2225.89
16321.6
33
1825348.00
15
84954.25
升级会员 