EVA绩效评价指标应用研究——基于我国制造业上市公司

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EVA绩效评价指标应用研究——基于我国制造业上市公司(二)

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毕业论文范文题目：EVA绩效评价指标应用研究——基于我国制造业上市公司(二)，论文范文关键词：EVA绩效评价指标应用研究——基于我国制造业上市公司(二)
EVA绩效评价指标应用研究——基于我国制造业上市公司(二)毕业论文范文介绍开始：

股权集中度

（HERFit）第一大股东持有公司股票占总股本的比例×100%

（三）模型构建

构建面板数据模型检验EVA指标与ROA对企业绩效解释能力的差异。

对面板数据进行回归分析之前，需通过F检验和Hausman检验确定面板回归模型的形式。具体步骤如下：

（1）利用F检验（H0:不同个体截距项差异为0,即混合模型优于固定效应模型）判断是否应采用固定效应模型；

（2）使用Hausman检验（H0:固定效应模型与随机效应模型的估计量不存在明显差异，即随机效应模型优于固定效应模型）确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。

本文所涉及的面板数据横截面维度（N）较大,而时序维度(T)较小,故此处不对相关变量进行单位根检验（下同）。

下表为EVA为因变量的模型形式选择结果。

表2 模型形式的检验结果（EVA为因变量）

F test for individual effects

data: formula

F = 4.6494, df1 = 5448, df2 = 1358, p-value < 2.2e-16

alternative hypothesis: significant effects

Hausman Test

data: formula

chisq = 98.695, df = 3, p-value < 2.2e-16

alternative hypothesis: one model is inconsistent

固定效应模型

根据检验结果，构建以下模型：

EVAit = μi + α1 × SIZEit + α2 × DARit + α3× HERFit + eit （1）

其中，下标i表示样本公司，下标t表示年份（取2012至2016），α1 ~ α3分别为控制变量的相关系数，μi为截距项，eit为误差项且服从正态分布，即eit ~ N( 0，σ2 )。

下表为ROA为因变量的模型形式选择结果

表3 模型形式的检验结果（ROA为因变量）

F test for individual effects

data: formula

F = 1.6943, df1 = 5448, df2 = 1358, p-value < 2.2e-16

alternative hypothesis: significant effects

Hausman Test

data: formula

chisq = 136.09, df = 3, p-value < 2.2e-16

alternative hypothesis: one model is inconsistent

固定效应模型

根据检验结果，构建以下模型：

ROAit = μi + α1 × SIZEit + α2 × DARit + α3× HERFit + eit （2）

符号的定义同上。

二、实证分析

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以上为本篇毕业论文范文EVA绩效评价指标应用研究——基于我国制造业上市公司(二)的介绍部分。

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