Ohlson模型的實證研究.pdf

1、本研究選取1996至2005年上市公司的季度資料，依據(jù)Ohlson(1995)股價為盈余、賬面價值及其他信息的線性模型，以主要變量的不同操作定義組合成的四種模型為基礎(chǔ)，主要目的在于測試和比較橫截面(Cross Sectional)與時間序列(Time Series)模式在價格模型下的有效性，在時間序列方面采用的是PanelData中的Fixed effect模型；在橫截面方面也為Panel Data分析，但解除固定效果模型中對常數(shù)項的設(shè)

2、定。在比較橫截面和時間序列的過程中，分為解釋效力和預(yù)測效力兩方面，使用正確性和解釋變動能力兩種標(biāo)準(zhǔn)，觀察是否時間序列的分析方式均比橫截面的分析方式效果好。 在正確性方面采用MAPE、RMSE、真實差異和絕對差異四個方式來衡量，絕對差異的平均數(shù)均是時間序列的結(jié)果顯著較好，故大體上來說，時間序列分析方式下所得出的估計值的正確性都比橫截面分析方式下的估計值好。在解釋變動能力方面，先對產(chǎn)生估計式的Panel Data模型結(jié)果進(jìn)行Vuon

3、g Test，比較兩分析方式在相同模型下的判定系數(shù)是否有顯著的差異。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)在時間序列分析方式下，模型一至模型四的判定系數(shù)都是顯著優(yōu)于橫截面分析。此研究結(jié)果顯示由時間序列分析方式所產(chǎn)生估計模型的整體相關(guān)程度顯著較好。本研究也應(yīng)用OLS回歸進(jìn)行單因子回歸分析及多因子回歸分析，也發(fā)現(xiàn)時間序列分析方式下得出的估計值對于真實公司價值變動的增額解釋變動的能力顯著高于橫截面分析方式所得的結(jié)果，時間序列分析方式具有較好的解釋變動能力。 本

4、研究也采用部分的樣本，根據(jù)兩種分析方式所產(chǎn)生的估計式，對后期進(jìn)行預(yù)測結(jié)果發(fā)現(xiàn)不僅時間序列分析方式所得出的預(yù)測值解釋變動的能力優(yōu)于橫截面方式，且在預(yù)測的正確性方面，也顯著得有較好表現(xiàn)。 由上述結(jié)果可知道，使用時間序列分析方式下，不論是估計值對同時點價值的解釋能力，還是對真實價值的預(yù)測能力，從正確性和解釋變動能力來看，都具有較好的結(jié)果，而根據(jù)本研究所提供的證據(jù)，希望能對后續(xù)研究進(jìn)行實證的分析方法選擇上有所幫助，并對上市公司估值方面的