What explains firm valuation? Evidence from the Chinese manufacturing sector

Abstract

The price-to-earnings ratio (PER) is an important indicator to measure the stock price and profitability of a firm; it is also the most used valuation indicator among investors. When using the PER to compare the investment values of different stocks, these stocks must come from the same sector. This study mainly focuses on the China’s listed manufacturing firms. By learning from previous research results and analyzing the current situation, we studied the correlation between the manufacturing sector’s PER and its influencing factors from both macro and micro perspectives, the combination of which eventually sheds light on such correlation. Analyzing GDP growth rate data, Manufacturing Purchasing Managers' Index, and other macroeconomic variables from 2008 to 2018, we conclude that these variables jointly have a certain impact on the average PER of the manufacturing sector. We then form panel data based on relevant (2014–2018) data gathered from 317 of China’s A-listed manufacturing firms to study the impact of micro-variables on PER. By using Stata and other software to analyze the panel data, we reach the conclusion that the Debt to Asset Ratio, Return on Equity, EPS growth rate, Operating Profit Ratio, Dividend Payout Ratio, and Firm Size have a significant impact on PER. The Current Ratio, Treasury Stock Ratio and Ownership Concentration have no distinct effect on PER. Based on our empirical findings, we design a theoretical model that affects the PER.;주가수익률(PER)은 기업의 주가와 수익성을 측정하는 중요한 지표 중 하나로써, 투자자들 사이에서 가장 많이 사용되는 평가 지표이기도 한다. PER를 사용하여 서로 다른 주식의 투자 가치를 비교할 때, 서로 비교하는 주식들은 반드시 같은 부문(sector)에서 나와야 한다. 본 연구는 주로 중국의 상장 제조업체에 초점을 맞추고 있다. 이전의 문헌들에서 나아가 보다 더 현재에 걸맞은 상황을 분석함으로써, 우리는 제조업 부문의 PER와 거시적 및 미시적 관점에서 그 영향요인 사이의 상관관계를 연구했는데, 서로간에 유의미한 상관관계가 있음을 발견하였다. 2008년부터 2018년까지 GDP성장률 자료, 제조업 PMI 및 기타 거시경제변수를 분석한 결과, 이들 변수가 공동으로 제조업 부문의 평균 PER에 일정한 영향을 미친다는 결론을 얻었다. 본 논문은 또한 중국 A 주식 시장에서 상장된 제조업체 317개사로부터 수집한 관련(2014~2018년) 데이터를 바탕으로 패널 데이터를 구성하여 미시적 변수가 PER에 미치는 영향을 연구한다. STATA와 기타 소프트웨어를 사용하여 패널 데이터를 분석함으로써, 우리는 자산 대비 부채 비율, 자기 자본 수익률, EPS 증가율, 영업이익률, 배당성향 및 기업 규모가 PER에 상당한 영향을 미친다는 결론을 얻었다. 반면, 유동비율, 자사주 비율 및 소유권 집중은 PER에 뚜렷한 영향을 미치지 않았다. 이러한 경험적 발견에 기초하여, 본 논문은 PER에 영향을 미치는 이론적 모델을 설계했다는 점에서 의의를 지닌다.