基于ebo模型的兼并企业资产价值评估

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1、西南财经大学天府学院TIANFUCOLLEGEOFSOUTHWESTUNIVERSITYOFFINANCEANDECONOMICS学士学位论文BACHELORTHESIS论文题目:基于EBO模型的兼并金业资产价值评估作者第6组(王瑜李帅马岱)专业财务管理班级学号409023464090222340902222独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在老师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西南财经大学

2、天府学院或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同学习的同学对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名:日期:2012年5月11H关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解西南财经大学天府学院有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名:第6组H期

3、:2012导师签名:朱俊虹年5月11H随着当今社会的高速发展,为了优化企业的资源配置,最终实现利润最大化,兼并已经成为…种日益流行的趋势。本文主要是运用EBO模型对2010年被吉利收购的沃尔沃公司进行资产价值评估,并通过评估结果与收购价格的比较,得出结论,分析这一并购是否有价值。ABSTRACTWiththehigh-speeddeve1opmentofsociety,enterpriseannexationhasbecomeaincreasingpopulartrend・thisessayapplythe

4、EBOmodeltodoassetsvaluationinVolvogroupacquiredbyGeelyin2010,sowecancometoconclusionwhetherit'soverratedonthebasisofcomparetheassessmentresultwiththeacquiringprice.Keywords:EBOmode1Volvogroupresidualincome摘要I关键词IABSTRACTIIKEYWORDSII一、兼并重组的背景及企业价值评估的目的1(一)、

5、兼并重组的背景1(二)、企业价值评估的目的2(三)、企业价值评估的意义3二、Volvo公司简介及EBO模型的简介引入3(一)、Volvo公司简介3(二)、EBO模型的简介引入4(三)剩余收益估价模型的公式:5三、用EBO模型对沃尔沃进行估值7(一)、EPS的预测8(二)、每股账面价值(BM)的预测9(三)、计算R9(四)、年度杲常盈余值(AE)的预测13四、根据估值结果简析15参考文献17、兼并重组的背景及企业价值评估的冃的(一)、兼并重组的背景在市场经济日益发达的今天,公司兼并重组已经是司空见惯了,企业的

6、兼并重组已经成为企业重组的重要手段和工具。受世界区域经济一体化和经济全球化的影响,无论是是国际还是区域间的联系口益紧密,不仅国与国之间有兼并,跨国兼并也成为一大亮点。无论是跨国还是国内的兼并成功案例亿不胜枚举,其中包括汽车制造、IT业、化工、银行、服务等各大行业。我国企业兼并食欲上世纪50年代,至今已有50年的历史了,我国的兼并企业规模有1999年的412家发展到2003年的1661家,交易额规模也由1999年的17648.1(百万美元)发展到2003年的33640.2(百万美元),增长速度相当迅速,规模也

7、急剧增加,说明我国的市场经济体制的不断完善是市场经济的发展R益稳健和健康。至今,我国的企业兼并重组也还是在火热进行中,近几年来,我国的企业兼并又成为经济发展的一大亮点,一系列的大企业并购成功,包括联想收购IBM,腾中收购悍马、吉利收购沃尔沃等。大环境主要是受2008年次贷危机波及全球影响,许多企业濒临破产倒闭,我国受到金融危机波及较小,我国一些企业迅速把握住这千载难逢的机会纷纷收购外国濒临破产的企业。本文主要就是基于吉利收购沃尔沃的案例中,对沃尔沃的公司价值做估计。(二)、企业价值评估的目的大多数企业购并是

8、以购买股份的形式进行的,因此评估的最终目标和双方谈判的焦点是卖方的股权价值。价值评估是企业兼并重组过程中的重要环节,在企业收购之前,必须对被收购公司的价值做出估计,给收购企业和被收购企业一个可供参考的价值。企业的兼并重组对兼并双方都有好处。对兼并企业来讲:可以通过兼并获取外部资源来扩大本企业的规模,以增强本企业的市场竞争力,可以整合本企业的资源,使资源得到优化配置,优化企业内部结构,促进企业持续、健康发展。而对于

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