الثلاثاء، 19 فبراير 2013

القيمة الاقتصادية المضافة (EVA )

القيمة الاقتصادية المضافة (EVA )

ودورها في تحديد القيمة السوقية المضافة (MVA ) .

دراسة تحليلة على الشركات الصناعيه المساهمة العامه في الأردن


اولا    : مقدمة
يتجه الباحثون في المجالات المحاسبيّة في عصرنا الحاضر إلى تركيز اهتماماتهم نحو ترميم حلقة الوصل التي طالما وهنت بين علم الاقتصاد من جهه والممارسات المهنية المحاسبية من جهة أخرى . وقد جاء هذا الاهتمام بعد تزايد وتيرة حدة النقد الموجه إلى البيانات المحاسبية المنشورة بسبب ما قد تحويه من مغالطات وتحريفات Misstatements  مقصوده أو غير مقصودة وبقدر يجعل منها في كثير من الاحيان مضللّه .
ولعل ( Souganen,1954 )(1)  كان أول من دعا إلى ضرورة إعادة الاعتبار إلى استخدام المفاهيم الاقتصاديه في الممارسات المهنيه المحاسبية وذلك في إطار وضعه لأسس نظرية المنشأة Enterprise Theory   والتي سعى من خلالها إلى نقض الأسس التي تقوم عليها نظرية الشخصية المعنويه Entity Theory  . إذ وفقاً لنظرية المنشأة لا ينحصر دور إدارة الشركة في السعي فقط نحو تعظيم ثروة الملاك Stockholders  وهو ما تدعو إليه نظرية الشخصية المعنويه ، بل يجب أن يتعدى ذلك بالسعي نحو توفير فرص النمو والأستمراريه للشركة وذلك من أجل تحقيق مصالح الأطراف الأخرى ذات العلاقة Stakehoders   . من هنا فإن تقييم اداء الشركة يجب أن لا يتم فقط في ضوء ما تحققه من صافي ربح محاسبي ، بل يجب أن يتم هذا التقييم بالاسترشاد بمؤشر القيمة الاقتصادية المضافه Economic Value Added ( EVA)   والذي يتفوق في رأي أنصار هذه النظرية على مؤشر صافي الربح كمقياس لتقييم الأداء. وعلى هذه الأساس دعت(Accounting steering Committee ,1975)  (2) إلى ضرورة أن تقوم الشركات المساهمة بنشر قائمة القيمة الاقتصاديه المضافة كملحق للقوائم المالية المنشورة التقليدية على أن تفصح هذه القائمةعن حصة كل طرف من الأطراف ذات العلاقة من القيمة الاقتصادية المضافة للشركة والموزعه عليهم في صورة رواتب ، وفوائد، وتوزيعات أرباح ، وضريبه دخل ......الخ . وخلال حقبة التسعينات من القرن الماضي ، تصاعدت الدعوه في الولايات المتحده الامريكيه للافصاح عن مؤشرات القيمه الاقتصاديه المضافه في البيانات المالية المنشوره ، وكانت شركة Inofsys Technologies Ltd   أول من استجاب لهذه الدعوه وبادرت بالالتزام بهذا الافصاح وذلك قبل أن تحذو حذوها مجموعة أخرى من الشركات مثل : شركة HLL  1996 ، وشركة BPL عام 1997(3) .
ثانيا : أهداف الدراسة
تهدف الدراسة إلى تحقيق ما يلي :
1.     تعريف مفهوم القيمة الاقتصادية المضافة EVA  مع ابراز الفرق بيها وبين الربح المحاسبي .
2.     تحديد أسس قياس القيمة الاقتصادية المضافة EVA .
3.  تعريف مفهوم القيمة السوقية المضافة Market Value Added (MVA)   مع ابراز علاقتها بالقيمة الاقتصادية المضافة (EVA) .
4.  تطويرنموذج للتنبؤ بالقيمة السوقية المضافة  (MVA) للشركات الصناعيه المساهمة العامة الأردنيه مبني على القيمة الاقتصادية المضافة EVA .

ثالثا : مشكلة الدراسة
يدور جدل كبير في عصرنا الحاضر حول مدى كفاءة المقاييس والمؤشرات المحاسبية التقليديه في تقييم أداء الشركات بشكل عام والشركات المساهمه العامه منها بشكل خاص . لذا وفي سياق البحث عن البديل المناسب  تتعاظم الأراء الداعيه إلى الاسترشاد بالمؤشرات الاقتصاديه مثل : الربح الاقتصادي والقيمة الاقتصاديه المضافه EVA والقيمة السوقيه المضافه MVA وذلك نظرا لما لهذه المؤشرات من مدلول هام سواء بالنسبة للمساهمين أوالمستثمرين أوالمقرضين والذين يرون في هذه المؤشرات دالة كبيرة لاستكشاف مدى قدرة الشركة على النمو والاستمرار والقدره على تسديد الالتزامات . من هنا يمكن تلخيص عناصر المشكلة بالبحث عن إجابة لكل من التساؤلات التاليه وهي :
1.  هل توجد علاقة بين القيمة الاقتصاديه المضافه للشركة (EVA) من جهة ، والقيمة السوقية المضافه (MVA)  لها من جهة أخرى . ؟
        واذا كانت هذه العلاقة موجودة ، من الأكثر ملاءمة للتنبؤ بالقيمة السوقية المضافة
        (MVA) للشركه في نهاية السنه الجاريه ، هل هي القيمة الاقتصاديه
       المضافه للسنه الجاريه نفسهاEVA t  ، أم القيمة الاقتصاديه المضافه لها للسنة
       السابقه 1 EVA T-   . ؟
2.  هل توجد علاقة بين معدل التغير الحادث في القيمة الاقتصاديه المضافه للشركه (ΔEVA) من جهة ، ومعدل التغير الحادث في القيمة السوقية المضافة لها (MVA (Δ  من جهة أخرى . ؟
واذا كانت هذه العلاقه موجودة ، من الأكثر ملاءمة للتنبؤ بالتغير المتوقع في القيمة السوقيه المضافه في نهاية السنه الجارية ،هل هو معدل التغير الحادث في القيمة  الاقتصاديه المضافه خلال السنه الجارية EVA t Δ ، أم معدل التغير الحادث في القيمة الاقتصاديه المضافه خلال السنه السابقه  1 EVA t- Δ .؟
رابعا : فرضيات الدراسة
بموجب العناصر المشار إليها سابقا لمشكلة الدراسة ، يمكن صياغة فرضياتها الصفرية أو العدمّية Null Hupotheses  على النحو التالي :
HO 1 : لا توجد علاقة معنوية ذات دلاله إحصائية بين قيمة MVA t
للشركة وقيمة      EVA tللشركة نفسها . 
 HO 2 : لا توجد علاقة معنوية ذات دلالة إحصائية بين قيمة MVA t
                    للشركة وقيمة EVA t-1  للشركة نفسها.
HO 3 : لا توجد علاقة معنوية ذات دلالة إحصائية بين t Δ MVA
                للشركة  وΔ EVA t      للشركة نفسها  .
HO 4 : لا توجد علاقة معنوية ذات دلالة إحصائية بين t Δ MVA
                للشركة  وΔ EVA t-1      للشركة نفسها  .
HO 5 : لايوجد اتساق في العلاقة القائمه بين متغيرات الدراسه المشار إليها أعلاه في
             البيانات الماليه المنشوره للشركات محل الدراسه على مدار فترة الدراسه من
            ( 1997 – 2002 ) 
وذلك حيث :
MVA t  ، EVA t .  للشركة  يمثلان على التوالي القيمة السوقية المضافه والقيمة الاقتصاديه المضافه للسنه الجاريه نفسها .
EVA t-1     للشركة  تمثل القيمة الاقتصاديه المضافه للسنه السابقه .
t ΔMVA   للشركة يمثل معدل التغير الحادث في القيمة السوقيه المضافه في نهاية السنه الجاريه .
Δ EVA t-1 للشركة  يمثل معدل التغير الحادث في القيمة الاقتصاديه المضافه خلال السنه السابقه .
خامسا : الإطار النظري
1 – مفهوم وأسس قياس القيمة الاقتصاديه المضافه ( EVA )
جاء تبني مفهوم القيمة الاقتصاديه المضافه في أدبيات المحاسبه ثمره لمجموعة من الفروض والمفاهيم التي طرحتها بعض النظريات المحاسبيه الحد يثه مثل : النظريه الايجابيه Positive Theory (4)، ونظرية الوكاله AgencyTheory (5)، ونظرية المنشأة(6) ونظرية المباريات (7)GameTheory ، ونظرية تكاليف التعاقد Contracting Cost Theory  (8)، إذ تلتقي هذه النظريات جميعا على الاهتمام بتفسير سلوك مجالس ادارات الشركات لدى سعيها لتعظيم مصالحها الخاصه تحت تأثيرتضارب تلك المصالح مع مصالح الملاّك . ويقوم هذا السلوك على ما يعرف بفرضية المكافأه The Bonus Hypothesis  ومفادها أنه " عند تساوي جميع العناصر أو المتغيرات الأخرى ، فان مديري الشركات ممن تحدد مكافآتهم Bonuses على أساس معيار الربح المحاسبي ، غالبا ما يستخدمون سواء في مجالات القياس أو في مجالات الايضاح طرقاً واجراءات محاسبيه تقود إلى تضخيم الربح الدفتري"(9) .  وعليه فإن أنصار تلك الفرضيه يشككون في مدى صلاحية الربح المحاسبي الذي يظهر بقائمة الدخل كأساس لتقييم أداء الشركات وذلك على اعتبار أن الرقم الذي يظهر به هذا الربح يكون مشوها Distorted بفعل مجموعه من الاجراءات والسياسات الاداريه التي تتعمد ادارة الشركه تبنيها في مجالات متعدده مثل : استهلاك الاصول الثابته ، وتقييم المخزون السلعي ، وفي الرسمله ...... الخ . هذا ما يخفض من القيمة الاعلاميه للقوائم الماليه المنشوره من ناحية اعتبارها مصدرا للمعلومات خاصه بالنسبه للمتعاملين في أسواق المال(10) .
وتعتبر القيمه الاقتصاديه المضافه مقيساسا للأداء المالي يدمج المفهوم المتعارف عليه للربح المتبقي ( RI ) Residual Income   مع المبادىْ الحديثه للتمويل وذلك من خلال مراعاة أن لرأس المال أياً كانت مصادر تمويله كلفة وبأن الأرباح التي تتجاورز هذه الكلفه تخلق قيمة مضافه للملاك . وعليه تمثل القيمة الاقتصاديه المضافه ( EVA) بمفهومها المبسط "" صافي ربح التشغيل بعد الضربيه Net Operating Income After Tax ( NOPT ) مطروحا منه قيمة الفوائد المدفوعه للديون مع فائدة رأس المال المستثمرInvestedCapital  والذي يمول عاده عن طريق حملة الأسهم وحملة السندات(11) "". ولذا ووفقاً لهذا المفهوم يُعبر عن راس المال المستثمر بالمعادله التاليه :
رأس المال المستثمر = الديون التي تدفع عنها فوائد + حقوق الملكيه .
وعليه يتم احتساب القيمة الاقتصاديه المضافه EVA وفقا للمنهج التقليدي على النحو التالي :
EVA   =   ( r – c* )  x  Capital                       
EVA   =    ( r x capital ) – (c* x capital )  أو
EVA   =    NO PAT – (c* x capital )         أو
وذلك حيث يمثل ( r ) معدل العائد المتوقع على الاستثمار
في حين تمثل (c*) المتوسط المرجح لتكلفة راس المال
أما NOPAT  فيمثل صافي ربح التشغيل بعد الضريبه
من هنا وبموجب المفهوم المشار إليه أعلاه للقيمة الاقتصاديه المضافه ، فإنها تختلف عن الربح المحاسبي كونها لا تعتبر من قبيل تكلفة الاموال ما يدفع فقط للمولين الخارجين ( المقرضين ) حسب ما هو الحال بالنسبه للربح المحاسبي التقليدي ، بل يراعى في احتسابها بالإضافة الى ذلك كلفة الأموال المقدمه من الممولين الداخليين أي المساهمين وذلك تأكيدا للمفهوم الاقتصادي المتعارف عليه وهو " تكلفة الفرصه البديله Opportunity Cost  .  لكن البعض يرى بأن احتساب القيمة الاقتصاديه المضافه وفق المنهج المبسط السابق أي باعتبارها في مدلولها مرادفا للربح المتبقي (RI) ، فيه كما ذكرنا سابقا تبسيط مفرط للمشكله ولدرجة قد تؤدي إلى نتائج مضلله تنتج إما عن أخطاء في احتساب قيمة (NOPAT) ، أو في احتساب رأس المال المستثمر . لذا يدعو هؤلاء إلى أن يراعى في احتسابها عنصرهام طالما أهمله المنهج التقليدي ، وهذا العنصر هو ما يعرف باحتياطيات حقوق الملكيه المكافئه Equity Equivalent Reserves (EER)  ، ويبنون موقفهم هذا على اساس أن تضمين معادلة احتساب القيمة الاقتصاديه المضافه لهذا العنصر وهو (EER)  يزيد من دقة النتائج المحققه .
وتعرف احتياطيات حقوق الملكيه المكافئة (EER) بأنها ""  تسويات Adjustments يتوجب اجراؤها بقصدتحويل القيمة المحاسبيه الدفتريه للمنشأة Firm`s Accounting Book Value   الى القيمة الاقتصاديه الدفتريه لها Firm`s Economic Book Value  وذلك على اعتبار أن الأخيره أي القيمة الاقتصاديه الدفتريه هي التي تمثل المقياس الحقيقي لقيمة الأموال المستثمره في المنشأة والتي يتوقع ممولو المنشأة من ملاك ومقرضين الحصول منها على عائد مقبول بعد مراعاة المخاطرة المحتمله (12). وعليه وضمن هذا السياق ، فإن احتساب القيمة الاقتصاديه المضافه بموجب المعادلة آنفة الذكر يتطلب إجراء تسويات على كل من قيمة ربح التشغيل بعد الفوائد والضريبه NOPAT ، ورأس المال المستثمر . والمنطق الذي يبرر هذه التسويات هوأنه عندما تطبق الشركه المبادىْ المحاسبه المتعارف عليها GAAP يتم تحميل الربح بعض البنود الدفتريه مثل : المخصصات بانواعها والضريبه المؤجله وإطفاء الشهرة ، واستهلاك الأصول الثابته وغيرها مما يؤثر على قيمة صافي الربح بعد الضريبه ومن ثم على قيمة رأس المال المستثمر وهذا ما ينعكس بالتالي على القيمة الاقتصاديه المضافه . من جانب اخر من الأمثله على البنود التي يتوجب مراعاتها عندإجراء التسويات المتعلقه بحقوق الملكيه المكافأه مصاريف البحث والتطوير (R&D) اذ بموجب المبادىْ والمعايير المحاسبيه التي تحكم المهنه تعالج هذه المصروفات باعتبارها نفقة ايراديه تحمل لربح الفتره المحاسبيه التي تحدث خلالها ومن ثم تؤدي الى تخفيض قيمة رأس المال المستثمر . لكن وحيث أن تلك المصروفات يتوقع منها تحقيق أرباح خلال الفترات المحاسبيه اللاحقه لذا يتوجب وفق ما ينادي به دعاة المنهج الحديث لقياس القيمة الاقتصاديه المضافه رسملتها ومن ثم تحميل ايراد الفترة المحاسبيه الجاريه بقسط الإطفاء الخاص بها فقط وليس بقيمتها الاجماليه . ويبرر هؤلاء موقفهم هذا بحجة أن تلك المصروفات يجب أن تعالج محاسبيا على أنها استثمار لا مصروف وعليه يتوجب تضمينها لرأس المال المستثمر عند احتساب قيمة (EVA) (13)، ومن الأمثله الأخرى على التسويات اللازمة للبنودالمكافئة لحقوق الملكيه المخصصات المكونه في الشركات التي تتبع في تقييم مخزونها السلعي طريقة (LIFO)  وكذلك المخصصات المكونه لضريبة الدخل المؤجله . إذ خلال الفترات المحاسبية التي تتصاعد فيها أسعار المواد الخام تحقق الشركات التي تتبع طريقة LIFO  في قياس تكلفة المخزون وفورات ضريبيه بسبب تخفيض الربح الخاضع للضريبه ، هذا ما يتطلب إعاده تسوية هذا الربح  (NOPAT)  ليعكس هذه التسويه وبنفس المقدار على قيمة رأس المال المستثمروذلك لأغراض احتساب القيمة الاقتصاديه المضافه .
بناء على لما تقدم يمكن قياس القيمة الاقتصاديه المضافه (EVA)  بموجب المنهج الحديث القائم على مراعاة عناصر حقوق الملكيه المكافئه بموجب مدخلين هما(14) :
1.     مدخل العمليات أو المدخل التشغيلي Operating Approach .
2.     المدخل التمويلي Financing Approach .
والفرق الرئيسي بين المدخلين التشغيلي والتمويلي لاحتساب قيمة (EVA) ينحصر فقط في تحديد قيمة صافي الربح التشغيلي بعد الضريبه ((NOPAT ، إذ وفق المدخل الأول يعامل مصروف الفائدة باعتباره عبئاَ تمويليا وعليه يهمل في احتساب ) (NOPAT  وذلك على أساس أن تعريف رأس المال المستثمر هنا ينحصر فقط في ذلك الجزء من الأموال المقدم من المساهمين ، بينما بموجب المدخل الثاني وحيث يكون لرأس المال المستثمر مفهوم أوسع ليشمل الاموال المقدّمه من المساهمين بالإضافة الى الديون المقدمه من الغير ، لذا يُعامل مصروف الفائدة باعتبارة مصروفًا تشغيليا يتوجب تحميله للربح قبل الوصول الى ( NOPAT) وذلك إذا ما كان الهدف قياس انتاجية رأس المال المستثمر أو الموظف في نشاط الشركه .
عموما لا بد عند اتباع المنهج الحديث بدلا من المنهج التقليدي المتعارف عليه في قياس EVA من إجراء التسويات الموضحه في الجدولين التاليين بخصوص البنود ذات العلاقة بحقوق الملكيه المكافئه .




جدول رقم ( 1 )
امثله على التسويات التي تنصب على صافي الربح التشغيلي بعد الضريبه  NOPAT)  (
م
بيان
1-
إطفاء الشهره للعام الجاري
2-
الزيادة في الأصول غير المملموسه التي لم تتم رسملتها
3-
المكاسب أو الخسائر غير العاديه بعد خصم الضريبه
4-
الزياده ( النقص ) في المخصصات الأخرى مثل :
مخصص الديون المعدومه ، ومخصص المخزون ، ومخصص ضمان خدمات ما بعد البيع

جدول رقم (2 )
امثله على التسويات اللازمه لرأس المال المستثمر
م
بيان
1-
المبلغ المتراكم من إطفاء الشهره
2-
الشهره غير المدرجة في الدفاتر
3-
القيمه الصافية للأصول غير الملموسه التي تمت رسملتها
4-
المبلغ المتراكم للمكاسب أو الخسائر غير العاديه بعد خصم الضريبه
5-
المخصصات الأخرى مثل : مخصص الديون المعدومه ، أو مخصص تقادم المخزون ، أو مخصص ضمان الخدمات المقدمه بعد البيع


2 – مفهوم وأسس وقياس القيمة السوقيه المضافه MAV
تعرف القيمة السوقيه المضافه للمنشأه بأنها " تمثل الفرق بين القيمة السوقية للشركه من جهه ، ورأسمالها المستثمر والذي يتكون من حقوق المساهمين والديون من جهه أخرى "
 وبهذا المفهوم يمكن التعبير عن MAV بالمعادلة التاليه :
MAV = Firm`s Market Value - Invested Capital
من هنا ووفقا للمعادله أعلاه يجب التفرقه بين مصطلحين :
مصطلح القيمة السوقيه للمنشأه (MV) ومصطلح القيمة السوقيةالمضافه لها (MVA) . فالمصطلح الثاني أي القيمة السوقية المضافه هو الذي يستحوذ على اهتمام المديرين ، ذلك لأن القيمة السوقية للمنشأة تزداد بمجرد زيادة الأموال المستثمره فيه أي بمجرد زيادة رأس المال المستثمر ، في حين أن تحقيق زيادة في القيمة السوقية يتطلب أبعد من ذلك أي بأن يتم استثمار الزياده الحادثه في رأس المال المستثمر في مشروعات تخلق قيمه اقتصاديه مضافهEVA موجبة للمنشأة .وهكذا فإن استثمار تلك الزياده في رأس المال المستثمر في مشروعات ذات قيمه إقتصاديه مضافه سالبه سيؤدي بالتالي إلى قيمة سوقيه مضافه سالبه ينتج عنها بالتالي انخفاض في القيمة السوقيه للمنشأة .
وبالمقارنه بين القيمة الاقتصاديه المضافه (EVA)  والتي يعرفها البعض بانها
" القيمة الحاليه للقيم الاقتصاديه المضافه المتوقعه من أنشطة المنشأة ، تمثل القيمة السوقية المضافه  (MVA)مقياسا للثروه التي خلفتها المنشأة للمستثمرين فيها ومن ثم فهي تمثل الفرق بين الأموال التي دفعها المستثمرون فيها والأموال التي يمكن أن يأخذوها منها(15) "
من هنا وضمن هذا السياق تعتبر (EVA)  للمنشأة بمثابة المحرك الرئيس لرفع قيمتها السوقيه المضافه (MVA) .  بما يعني أن قيمة اقتصاديه مضافه موجبة تحققها المنشأة  خلال عام معين يفترض بأن تنعكس وفي نفس الاتجاه على القيمة السوقيه المضافة لها والعكس بالعكس . ذلك ما يجعل من تعظيم القيمة الاقتصاديه المضافه هدفا رئيسيا مشتركا لجميع المستثمرين في المنشأة مساهمين كانوا أم مقرضين .
ويختلف الباحثون حول مدى كفاءة كل من القيمة الاقتصاديه المضافه والقيمة السوقية المضافه كمقياسين لأداء الشركات ، ومن ثم على أثر كل منهما على الأسعار السوقيه لأسهم الشركات المدرجة بالبورصه . فمن فريق منهم مثلا يرى بأن حركة السعر السوقي للسهم صعودا أو هبوطا ترتبط بالقيمة السوقية المضافه MVA ، في حين يعارض البعض الأخر منهم هذا الرأي ويربطون هذه التحرك لسعر السهم بالقيمة الاقتصاديه المضافه EVA . كما يوجد فريق أخرمن يرى بأن الأثر الذي ينعكس على السعر السوقي للسهم بفعل أي من العاملين السابقين يتوقف على حجم الشركه(16) .
ففي الشركات كبيرة الحجم والتي تكون فيها القيمة الاجماليه للأصول مرتفعه كشركات الخدمات مثلا ، ا فأنه يمكن استخدام معدل التغير في القيمة الاقتصاديه المضافه  (ΔEVA) كمؤشر لقياس معدلات النمو المتوقعه فيها ومن ثم توقع التغيرات المرتقبه في أسعار أسهمها . هذا على عكس الشركات صغيرة الحجم كشركات التكنولوجيا والتي تكون قيمة الاصول العامله فيها عادة منخفضة . لذا لا تصلح  (ΔEVA) لهذا الغرض دائما ، ليكون التغير الحادث في القيمة السوقية المضافه (ΔMVA) هو المؤشر الأكثر ملاءمة لقياس فرص النمو المتوقع للشركة في الأجل القصير ومن ثم التغيرات المرتقبه على الأسعار السوقية لأسهمها .
كذلك في حين كشفت بعض الدراسات (Dodd , 1996) (17) عن وجود علاقة ارتباط موجبه بين (EVA) من جهه والعائد السوقي للسهم (EPS)  من جهة اخرى وبقدر يؤهلها أي EVA  كمؤشر للتنبؤ بأسعار الاسهم ، كشفت دراسة أخرى (Lehn & Makhija , 1996) (18) عن أن كلآّ من المؤشرين EVA ، و MVA يرتبط بعلاقة موجبه وملموسه بأسعار الاسهم مما يرجح ضرورة استخدامهما معا للتنبؤ بتلك الأسعار .
3- مزايا ومتطلبات تطبيق نظم تقييم الاداء المبنيه على مفهومي القيمة الاقتصاديه المضافه والقيمة السوقية المضافه .
توفر نظم تقييم الاداء المبنيه على EVA ، و MVA  مزايا متعدده لعل أهمها ما يلي (19) :
تجذب اهتمامات الادارة نحو التركيز على مسؤولياتها الرئيسية في تعظيم ثروة الشركة وصولا الى تعظيم ثروة المجتمع الذى تعمل فيه . اذ لدى استخدام مثل هذه النظم يركز المديرون جل اهتماهم على الاستخدام الكفؤ للموارد الانتاجيه المتاحه ومن ثم على استخدام الطاقه العاطله .
1.  توفر بيئه صالحه لتطبيق نظم محاسبيه المسؤولية ومجالا لمساءلة الاداره عن جميع النتائج الاقتصاديه للشركه ،  هذا إضافه الى توفير مجموعه من المؤشرات الهامه التي تلزم في اعداد الموازانات التخطيطيه وفي اتخاذ القرارات الاستراتيجيه .
2.  يمكن الاستفاده من النظام كأداة للتحفيز Motivation Tool في الشركات ذات الأقسام المتعدده أو في الشركات القابضه ذات التوابع المتعدده .
3.     يوفر النظام معايير عادله لتحديد الرواتب والمكافأت والأجور التشجيعيه .
4.  كما أن من أهم مزايا مثل هذا النظام أنه يوفر لمستخدمي المعلومات الماليه بيانات ذات مصداقيه عاليه مقارنة بالبيانات المحاسبيه التقليديه وذلك من خلال تخليص الأخيرة من معظم نواحي القصور التي تنعكس عليها من جراء تطبيق الفروض و المبادىْ المحاسبية المتعارف عليها كمبدأ التكلفه التاريخيه وفرض ثبات وحدة النقد ....... الخ .
          هذا ما يزيد من فاعلية البيانات الماليه المنشوره التي يصدرها النظام ومن ثم يعظم الفائده
          المحققه منها لرجال الاعمال المتعاملين في أسواق المال
          لكن تجدر الإشاره أيضا إلى أن نجاح نظام تقييم الاداء المبني على مفهومي MVA،
EVA          في تحقيق أهدافه المرجوه يتطلب توفر مجموعة من الشروط والمتطلبات
 من أهما ما يلي (20) :
1.  أن تتوفر قناعه تامه من قبل الاداره العليا خصوصا الاداره التنفيذيه منها CEO بمفهوم EVA وكذلك بتطبيق هذا المفهوم في جميع مجالات النشاط سواء في مجال التخطيط الاستراتيجي ، أم في اعداد الموازنات بنوعيها الراسماليه والتشغيليه وكذلك في احتساب المكافأت المدفوعه للعاملين .
2.  الالتزام بتنفيذ التسويات اللازمه لاحتساب قيمة EVA والتي يتوجب اجراؤها على الأرقام المحاسبيه المبنيه على المبادىْ المحاسبيه المقبوله قبولا عاما GAAP  خاصة ما يتعلق منها بالتسويات الخاصه بالاحتياطيات المكافئه لحقوق الملكيه .
3.  ايلاء اهتمام شديد نحو أسعار التحويل Transfer Prices ، والأسس المتبعه في تحميل الأعباء الاضافيه ، والاستفاده في هذا المجال من تطبيق بعض المفاهيم الحديثه مثل :نظام التكاليف المبني على أساس الأنشطه ABC ، وسلسلة القيمه Value Chain ، وبطاقة العلاقات المتوازنه BSC .
4.  اخضاع المديرين وغيرهم من العاملين الذين تربط مكافأتهم ب EVA للتدريب المكثف وذلك بقصد تحسين انتاجيتهم .

سادسا : منهجية الدراسة
1- عينة الدراسة
تشمل عينة الدراسة عشر شركات صناعية مساهمة عامه أردنية من تلك المدرجة في بورصة عمان على مدار الفترة الممتده من 1997 – 2002 . وقد أخضعت للدراسه البيانات الفعليه لتلك الشركات من واقع تقاريرها الماليه المودعه بالبورصه
وقد روعى في اختيار مفردات العينه مجموعه من الشروط أهمها :
v  أن تكون الشركه من تلك الحريصة على إصدار بياناتها الماليه السنوية في موعد أقصاه ثلاثة شهور من تاريخ السنه الماليه .
v    أن تكون السنه الماليه للشركه تبدأ من 1 كانون ثاني لغاية 31 ديسمبر من كل عام .
v    أن لا تكون أي من تلك الشركات قد دخلت في عملية اندماج أو عملية إعاده تنظيم على مدار تلك الفتره .
2 – متغيرات الدراسة
تنصب الدراسة على تحليل وتقييم العلاقة القائمة بين أربعة متغيرات رئيسة هي :
¨        القيمة الاقتصاديه المضافه EVA  كمتغير مستقل
¨        والقيم السوقية المضافه MVA كمتغير تابع
¨        التغير في القيمة الاقتصاديه المضافه ΔEVA كمتغير مستقل
¨        التغير في القيمة السوقية المضافة ΔMVA كمتغير تابع
         ومن اجل تحديد طبيعة ونوع العلاقة بين هذه المتغيرات ثم صياغة اربعة
        نماذج هي :
1/2   النموذج الاول يربط بين القيمة السوقيه المضافه للشركه في نهاية
        السنة الماليه الجاريه   MVAt  مع القيمة الاقتصاديه المضافة للشركة
         في نهاية السنة الماليه نفسها   EVA t .
                  ويتخذ هذا النموذج الصيغة الرياضية الممثله بمعادلة خط الانحدار
                  التاليه  :
                            MVA t = a + b ( EVA t ) + e
وذلك حيث         a  =  ثابت معادلة
b       =  معامل الانحدار
e       =  الخطاْ المعياري
2/2 النموذج الثاني يربط بين القيمة السوقيه المضافه للشركه في نهاية السنه
      الماليه الجاريه MVAt  مع القيمة الاقتصاديه المضافه للشركه في نهاية
      السنه الماليه السابقه  EVAt-1  ويتخذ هذا النومذج الصيغة الرياضيه
      التاليه :
MVA t  =  a  +  b  (  EVA t-1  )  +  e
3/2  النموذج الثالث يربط بين مقدار التغير الحادث في القيمة السوقية المضافة
       في نهاية السنه الماليه الجاريهΔ MVA t      مع قيمة التغير الحادث في
      القيمة الاقتصاديه المضافه في نهاية السنه الماليه الجاريه نفسهاΔ EVA   
       ويتخذ هذا النموذج الصيغة الرياضيه التاليه :
MVA t  =  a  +  b  (   Δ   EVA t  )  +  e Δ
4/2  أما النموذج الرابع فيربط مقدار التغير الحادث في القيمة السوقية في
       نهاية السنه الماليه الجاريهMVAt Δ  بمقدار التغير الحادث في القيمة
      الاقتصاديه المضافه في نهاية السنه الماليه السابقه   Δ   EVA t-1   .
ويتخذ هذا النموذج الصيغة الرياضيه التاليه :
MVA t  =  a  +  b  (   Δ   EVA t-1  )  +  e  Δ

3- الآساليب الاحصائيه المستخدمه
 تم اختبار فرضيات الدراسة الأربع بموجب كل من اختبار (t) واختبار التباين ANOVA  وبمستوى معنوية  =  . 05اما لقياس العلاقه بين متغيرات الدراسة الممثله بالنماذج الآربعة فقد تم استخدام تحليل الانحدار
سابعا : تحليل بيانات الدراسة واختبار الفرضيات
         أ‌-    بالنسبة للعلاقة بين المتغيرين    MVA t ، EVA t   تم استخدام أسلوب ( t ) لأختبار الفرضيه الأولى  H O 1  وصيغتها كما يلي :
"" لا توجد علاقه معنويه ذات دلاله إحصائيه بين القيمة السوقية المضافه للشركه في نهاية السنه الجاريه   t MVA  والقيمة الاقتصاديه المضافه للشركة في نهاية السنه الجاريه نفسها  t EVA "".
وكانت النتيجه المستخلصه من بيانات الجدول رقم ( 3 ) ما يلي :
1.  أظهر اختبار ( t ) بخصوص هذه الفرضية بأن قيمة ( t ) المحسوبه وهي4.219 اكبر من  t الجدوليه 2.118  كما ان قيمة الدلاله ( Sig )  هي 0.000 أصغرمن   .05 مما يوجب رفض الفرضيه .
و قد أيدت نفس النتيجه بيانات الجدول رقم ( 4 ) المستخلصه بموجب اختبار التباين
ANOVA  وعليه وبناء لما تقدم فإن رفض تلك الفرضيه يعني وجود علاقه معنويه ذات دلاله إحصائيه بين قيمة القيمه السوقيه للشركه في نهاية السنه الجاريه
 t MVA   ، القيمه الاقتصاديه المضافه للشركه في نهاية السنه نفسها EVA t  
2.  أما بيانات الجدول رقم    (5)والتي توضح معالم  معادلة الانحدار للعلاقه القائمه بين المتغيريين فتظهر بأن معامل الارتباط ( R ) بين المتغيريين  t MVA   ، EVA t  
يساوي 485 0.. مما يعني وجود علاقه موجبه بينهما وبمعامل ارتباط معقول نسبيا . كما أن معامل التحديد (R2) معقول نسبيا وبقيمة 0.235. كما يمكن الاستفاده من بيانات الجدول نفسه لاشتقاق صيغة للنموذج الرياضي الذي يربط بينهما وهوكما يلي بعد إهمال أثر المتغير العشوائي ( e )
MVA  =  719386  +  1.13  EVA t  +  e

ب – بالنسبة للعلاقة بين المتغيريين  MVA t، 1 - EVA t بالرجوع الى
       بيانات الجدولين  المشار إليهما سابقا ( 3،4 )  وتحليلها على نفس المنوال الذي استخدم في أعلاه يظهر ما يلي :
1.  قبول الفرضيه الصفريه  HO 2   والتي تنص على " عدم وجود علاقه معنويه ذات دلاله إحصائيه بين المتغيريين" .  مما يعني أن العلاقه بين القيمه الاقتصاديه المضافه  للشركه في نهاية السنه الجاريه MVAt  والقيمه الاقتصاديه المضافه للشركه في نهاية السنه السابقه   MVA t-1ضعيفه لذا لايمكن الاعتماد على المتغير          EVA t-1   للتنبؤ بالقيمة المتوقعه للمتغير الثاني MVAt  .

جدول رقم ( 3 )
اختبار فرضيات الدراسه لمستوى معنويه 0.05  >  & ) )
الفرضيات
المتغيرات
t
الدلاله
Sig.
نتيجة الاختبار
المحسوبه
الجدولية
HO1
MVA t , EVAt
4.2
2.1
000
رفض
HO2
MVA t , EVA t-1
-1.6
2.1
0.12
قبول
HO3
Δ MVA t ,  Δ EVA t
-1.05
2.1
0.29
قبول
HO4
Δ MVA t ,  Δ EVA t-1
-0.16.
2.1
0.87
قبول

جدول رقم ( 4 )
اختبار العلاقه بين متغيرات الدراسه على مدار فترة البحث بموجب تحليل (ANOVA)   لمستوى معنويه 0.05 ) )
المتغيرات
F
الدلاله
Sig.
نتيجة الاختبار
المحسوبه
الجدولية
MVA t , EVAt
17,8
13,7
5
رفض
MVA t , EVA t-1
2,5
13,7
0.12
قبول
Δ MVA t ,  Δ EVA t
1,1
13,7
0.29
قبول
Δ MVA t ,  Δ EVA t-1
,025
13,7
0,87
قبول

جدول رقم (5)
معادلة خط الانحدار للعلاقه بين متغيرات الدراسه
النموذج
المتغيرات
ثابت المعادلة
a

معامل الانحدار
b
معامل الارتباط
r

معامل التحديد

r2
الأول
MVA t , EVA t
719386
1.13
0.485
0.235
الثاني
MVA t , EVA t-1
1119438
-0.381
0.215
0.046
الثالث
Δ MVA t ,  Δ EVA t
-456685
0.738
0.150
0.0225
الرابع
Δ MVA t ,  Δ EVA t-1
-326861
-0.102
0.024
0.001

2.     وتتأكد النتيجة أعلاه بالرجوع الى بيانات الجدول رقم ( 5) حيث يظهر بأن معامل
    الارتباط (r) بين المتغيريين هو وإن كان موجبا الآ أنه ضعيف ولم يتجاوز .0.215
    كما يؤكد النتيجه  نفسها أيضا انخفاض معامل التحديد (r2) والذي   لا يتجاوز 0.0460    
         أما النموذج الرياضي الذي  يمثل العلاقه بين هذين المتغيريين فيتمثل بالمعادله التاليه
MVA t-1  =  1119438  +  -0.381  EVA t  +  e               
د –  وبالنسبة للعلاقه بين المتغيرين ΔMVA t   ،     ΔEVA t ،  يتضح من بيانات
       الجدول رقم (3) ما يلي :
1.  قبول الفرضيه الصفريه ( HO3 )  والتي تربط بين معدل التغير الذي يحدث في القيمه السوقيه المضافه للشركة في نهاية السنه الجاريه بسبب تغير مواز يحدث في القيمة الاقتصاديه المضافه للشركه في نهاية السنه نفسها . مما يعني أن أي تغير يحدث في القيمة الاقتصاديه المضافه Δ EVA t     ينعكس بصوره ضعيفه على القيمة السوقيه المضافه للشركه في نهاية السنه الماليه نفسها   t Δ MVA
2.  وتتاكد النتيجه أعلاه من بيانات الجدول رقم (4) والتي تشير إلى أنه وبالرغم من كون الارتباط بين المتغيريين موجبا إلى أنه ضعيف ولا يتجاوز 0.150 . ويؤكد انخفاض معامل التحديد هذه النتيجه إذ لا يتجاوز قيمته 0.0225
                    أما النموذج الرياضي الذي يمثل العلاقه بين هذين المتغيريين فيتمثل بالمعادله التاليه
Δ EVA t  .0.738    +  456085  -   =   t Δ MVA
                ج  - وبالنسبة للعلاقة بين المتغيريين ΔMVA t ، Δ EVA t-1
                                  يتضح ما يلي :                  
1.  قبول الفرضيه الصفريه ( HO 4 )  والتي تربط بين معدل التغير الذي يحدث في القيمة السوقيه للشركه في نهاية السنه الجاريه ومعدل التغير الحادث في القيمة الاقتصاديه المضافه في السنه السابقه . مما يعني أن أي تغير يحدث في القيمة الاقتصاديه المضافه  في السنه الماليه السابقه سيكون له انعكاس موجب وضعيف جدا على التغير الحادث في  القيمة السوقيه المضافه للشركه في نهاية السنه الماليه الجاريه . لذا لا يمكن الاعتماد على التغير الحادث في EVA  في السنه السابقه للتنبؤ بمعدل التغير المتوقع حدوثه في القيمة السوقيه المضافه MVA  للشركه في نهاية السنه الجاريه  .
2.  وتتاكد هذه النتيجه عند مطالعة بيانات الجدول رقم (5) والتي تظهر بأن معامل الارتباط ( r 2 )  بين المتغيريين موجب لكنه ضعيف جدا ولا يتجاوز 0.024 في حين لا يتجاوز معامل التحديد ( r 2 ) 0.001 .
أما النموذج الرياضي الممثل للعلاقه بين المتغيريين فيتمثل بالمعادله التاليه :
Δ MVA t  =  -326861  +  -0.102       Δ EVA t-1  +    e              
هـ- وبقصد اختبار مدى توفر الاتساق في العلاقة  القائمة بين المتغيرات الخاصة بنماذج التنبؤ الاربعة ضمن البيانات المالية للشركات مجال الدراسة وذلك على مدار السنوات الخمس محل الدراسة والممثلة بالفرضية الخامسة . تم استخدام اختبار ANOVA والموضحة نتائجه في الجدول رقم (4  )
وقد كشف هذا الاختبار عن رفض هذه الفرضية بالنسبة للمتغيريين المشمولين في النموذج الاول فقط وهما (EVA t ، MVA t  ) في حيث تم قبول هذه الفرضية بخصوص المتغيرات المشمولة في النماذج الثلاثة الاخرى . مما يعني توفر الاتساق في العلاقة القائمة بين متغيري النموذج الاول ضمن البيانات المالية للشركات المشمولة بالدراسة على مدار كل سنة من السنوات الخمس مجال الدراسة ، بينما ينعدم مثل هذا الاتساق بخصوص المتغيرات الخاصة بالنماذج الاخرى وذلك على مدار كل سنة من تلك السنوات . وتؤكد هذه النتائج مرة اخرى ان العلاقة القائمة بين متغيري النموذج الاول هي فقط التي يمكن الاعتماد عليها في التنبؤ. في حين لا يمكن الاعتماد على العلاقة القائمة بين متغيري كل نموذج من النماذج الثلاثة الاخرى .
ثامنا : خلاصة ونتائج الدراسة
تتعاظم موجة الانتقادات الموجهة إلى دور القوائم الماليه المنشوره المعده بناء على أساس الاستحقاق كمصدر للمعلومات المناسبه لاتخاذ القرارات من قبل أصحاب المصالح وذلك بسبب ما تحويه تلك القوائم من مغالطات وتحريفات تقلل من كفاءتها في إعطاء صوره صادقه أوعادله عن أداء الشركات التي تصدر تلك القوائم . وكذلك وبالمقابل تتزايد الآراء المنادية باستخدام مجموعة من المؤشرات المبنيّة على المفاهيم الاقتصاديه كصافي الربح الافتصادي ، والقيمة الاقتصاديه المضافه ، والقيمة السوقيه المضافه كبديل عن المؤشرات المحاسبيه التقليديه .
 ضمن هذا السياق تتصاعد الدعوه إلى نشرقائمة بالقيمه الاقتصاديه المضافه جنبا الى جنب مع قائمة الدخل ليشكلا معاً  مصدرا للمعلومات للمساهمين ولغيرهم من اصحاب المصالح ، وذلك مع الاعتماد على القيمة السوقية المضافه هي الأخرى جنباَ الى جنب مع المؤشرات الماليه التقليديه كأساس لتحديد الأسعار السوقيه لاسهم الشركات المدرجة في أسواق المال .
لكن مع المزايا المتعدده التي توفرها القيمة الاقتصاديه المضافه كاداه لتقييم أداء الشركات ، إلاّ أن ذلك يجب أن لا يقلل من العقبات التي تعترض سبل احتسابها خصوصاَ بفمهومها الحديث الذي يتجاوز مفهومها التقليدي السائد والمرادف لمفهوم الربح المتبقي Risidual Income  الذي يهمل التعديلات أو التسويات المشموله بمفهوم احتياطيات حقوق الملكيه والواجب إدخالها على كل من مؤشر الربح التشغيلي وراس المال المستثمر بقصد الوصول الى الرقم الصحيح للقيمة الاقتصاديه المضافه .
لقد كشفت الدراسه الميدانيه التي أجراها الباحث على عينة من الشركات المساهمه العامه الصناعيه الأردنيه . والتي هدف من خلالها إلى تقييم طبيعة ومدى العلاقه القائمه بين مؤشر القيمة الاقتصاديه المضافه EVA  من جهه والقيمة السوقيه المضافه MVA من جهه أخرى عن مجموعه من النتائج أهمها ما يلي :
1.  توجد علاقه معنويه ذات دلاله إحصائيه بين هذين المؤشرين في حال اشتقاقهما من البيانات الماليه للفتره المحاسبيه نفسها . في حين تنتفي مثل هذه العلاقة أو تكون ضعيفة  بين نفس المؤشرين في حال اشتقاقهما من البيانات الماليه لفترتين محاسبتين متتاليتين . وهذ ما يخفض من كفاءة EVA   للشركه ، كأداه للتنبؤ بالقيمة الاقتصاديه المتوقعه MVA  للشركه نفسها .
2.  ومن خلال تحليل البيانات الماليه المنشوره الموفره عن الشركات المشموله في عينة الدراسه وذلك باستخدام أسلوب تحليل الانحدار ، تمكن الباحث من تطوير أربعة نماذج       رياضيه  قد تخدم في أغراض التنبؤ بالقيمة السوقيه المضافه للشركه من خلال البيانات الموفره عن القيمة الاقتصاديه المضافه لنفس الشركه . وتربط هذه النماذج بين أربعة متغيرات هي :
القيمه الاقتصاديه المضافه EVA  ، ومعدل التغير الحادث فيها  Δ EVA كمتغيرين مستقلين ، والقيمه السوقيه المضافه MVA  ، ومعدل التغير الحادث فيها  Δ MVA  من جهه أخرى .








الهوامش
1.     Souganen R , Accounting Theory and the large Corporation , The Accounting Review , july , 1954 , PP ( 56 – 83 ) .
2.     Accounting Steering Commettee , The Corporate  Report ,
       London , 1975.
3.     نور عبدالناصر ، والسبتي علاءالدين ، مدى ملاءمه القيمة الاقتصاديه                      المضافه لقياس نجاح الشركات الصناعيه المساهمه الأردنيه ، مجلة " دراسات "  العلوم الاداريه المجلد ( 30 ) ، العدد ( 2 ) ص ص  ( 335 – 349 ) .
4.     Scott R.w, Financial Accounting Theory , Prentice – hall Inc.    
     ,   1997 , P . ( 22 ) .
5.     wolk , H.I , Tearney M,G and Dodd , L.J . Accounting Theory ,
     A conceptual and Institutional Approach , South – Westering
     Publishing Company , 2001 .
6. Belkaoui , A , Accountin Theory , Harcourt Brace Jovanovich
               publishers , 2000 .
7.     Watts , R.L and Zimmerman J.L , Agency Problems
        Auditing and the Theory of the Firm : Some Evidence ,
        Journal of law and economics , October , 1983 ,PP
       ( 613 –  634 ).
8.     Scott R.W , Opcit , P ( 25 ) .
9.     Wolk , H.I etal , Opcit P. 190
10. Epstein , J . Mark , and Young S.David “ Greeting “ With
               EVA , Management Accounting , January 1999 . PP
              ( 45 – 49 ) .
11. Dierk , A , Paul and Patel Ajay , What is EVA and What Can it
               Help Your Company ? Management Accounting , November
               1993 PP ( 52-58) .
12. Stewart , G . Bennet , The Quest of Value , Harpercollins
               Publishers ,Inc , 1991 , PP ( 92 – 100 ) .
13. Dierk A., Paul and patel Ajay Opcit , P . ( 54 ) .
14. Epstein J Marc , Accounting for Product Take Back ,
               Management Accounting , August 1996 , PP ( 32 – 38 ) .
15. Epstein J , Marc and Roy , M . Josee Integrating Environmental
Impacts Into Capital Investment Decisions , Greener
Management International : The Journal of Corporate
Environmental Strategy and Practice , Spring , 1997 , PP
(  69 – 87 ) .
16. Lehn Kenneth and Makhija , K . Anil , EVA & MVA as
               Performance Measures and Signals for Strategic Change :
              Stratergy & leadership Magazine , May / June 1996 , PP
             ( 34 – 38 ) .
17. Dodd L.J and Chen , S , EVA : A New Panacea ? B & E
               Review , July/ September , 1996 , PP ( 26 – 28 ) .
18. Lehn & Makhija , Opcit , P ( 36 ) .
19. Epstein & Young Opcit , P ( 47 ) .
20. Lieber B . Ronald , Who Are the Real Wealth Creators
              Fortune , December a , 1996 , PP( 15-22).
















ملاحق البحث

ملحق رقم  (  1  )
أسماء الشركات المشموله بالدراسة الميدانيه

ملاحق رقم   (  2  )
التحليل الاحصائي لبيانات الدراسه واختبار الفرضيات











ملحق رقم   (   1   )


أسماء الشركات المشموله بالدراسه


1.                          شركة البوتاس الأردنيه
2.                       شركة الاسمنت الأردنيه
3.                       شركة الاستثمارات العامه
4.                           شركة حديد الأردن
5.                      شركة المركز العربي للصناعات الدوائيه
6.                      شركة المواشي والدواجن
7.                      الشركة العربيه للأدويه
8.                          شركة الصناعات الكيماويه
9.                          شركة الكابلات الأردنيه
10.     لشركة العالميه الكيماويه








ملحق رقم   (  2  )

التحليل الاحصائي










البيانات المالية للشركات عينة الدراسة

9086120     675670.0
 -177058    -328220
 -534014     -175760
 2872321    -136865
-45000.0    -97340.0
 -222750     -294330
 1132500    -378740
 8490326    3825695
600000.0    712510.0
 8722526    918700.0
 1221537    570430.0
 -309326     -661345
 -414912     -82540.0
 8123400    787500.0
 -975000     -136800
 -233970     -805750
600000.0    -380150
 1183398    3096780
375000.0    761430.0
 -890778     -187750
 9604741    532779.0
 -284385     -497620
 -384718     -397650
 1110000    1451300
 -405000     -74940.0
 -193050     -225360
 -140000     -582980
 8783737    2931450
 -600000     481650.0
 -994082     -121890
 4237338    968420.0
 -296476     -157420
 1378044    -123875
 1264700    4831490
 -720000     -93670.0
 -203280     -641980
 -354000     -229170
 1151838    2873240
450000.0    468510.0
 -823198     -658500
801986.0    943285.0
 -166052     -145690
236450.0    -98350.0
 3024150    3972500
 -158784     -71450.0
 -175560     -556720
 -538000     -295620
 1916263    2385110
 1590000    1895100
 -724160     -860340
 1970825    825117.0
 -135650     -178350
182738.0    -119830
 2651460    3485875
 -121835     -63220.0
-96550.0    -112890
298675.0    -126340
 2875560    1975200
856400.0    784500.0
 -652980     -789400

-7864583    -105240
 -132268     -333125
119102.0    93220.00
 5251079    924365.0
 -930000     -39460.0
-11220.0    -511420
 -532500     -1410.00
-7306928    -728915
 -225000     48920.00
-9613304    -1106450
 8383204    -37651.0
24941.00    163725.0
30194.00    -315110
-7013400    663800.0
570000.0    61860.00
40920.00    580390.0
 -740000     -202830
 7600339    -165330
 -975000     -279780
 -103304     65860.00
-5367403    435641.0
-12091.0    340200.0
 1762762    273775.0
154700.0    3380190
 -315000     -18730.0
-10230.0    -416620
 -214000     353810.0
-7631899    -58210.0
 1050000    -13140.0
170884.0    -536610
-3435352    -25135.0
130424.0    11730.00
-1141594    25525.00
 1759450    -858990
561216.0    22220.00
27720.00    85260.00
 -184000     -66450.0
764425.0    -488130
 1140000    1426590
99038.00    -201840
 1168839    -118168
30402.00    -32660.0
-53712.0    -21480.0
 -372690     -486625
36949.00    8230.00
79010.00    443830.0
836675.0    169280.0
959297.0    -409910
 -733600     -1110600
71180.00    70940.00

-177058      675670.0
 -534014     -328220
 2872321    -175760
-45000.0    -136865
 -222750     -97340.0
 1132500    -294330
 8490326    -378740
600000.0    3825695
 8722526    712510.0
 -309326     570430.0
 -414912     -661345
 8123400    -82540.0
 -975000     787500.0
 -233970     -136800
600000.0    -805750
 1183398    -380150
375000.0    3096780
 -890778     761430.0
 -284385     532779.0
 -384718     -497620
 1110000    -397650
 -405000     1451300
 -193050     -74940.0
 -140000     -225360
 8783737    -582980
 -600000     2931450
 -994082     481650.0
 -296476     968420.0
 1378044    -157420
 1264700    -123875
 -720000     4831490
 -203280     -93670.0
 -354000     -641980
 1151838    -229170
450000.0    2873240
 -823198     468510.0
 -166052     943285.0
236450.0    -145690
 3024150    -98350.0
 -158784     3972500
 -175560     -71450.0
 -538000     -556720
 1916263    -295620
 1590000    2385110
 -724160     1895100
 -135650     825117.0
182738.0    -178350
 2651460    -119830
 -121835     3485875
-96550.0    -63220.0
298675.0    -112890
 2875560    -126340
856400.0    1975200
 -652980     784500.0
-132268      -105240
119102.0    -333125
 5251079    93220.00
 -930000     924365.0
-11220.0    -39460.0
 -532500     -511420
-7306928    -1410.00
 -225000     -728915
-9613304    48920.00
24941.00    -37651.0
30194.00    163725.0
-7013400    -315110
570000.0    663800.0
40920.00    61860.00
 -740000     580390.0
 7600339    -202830
 -975000     -165330
 -103304     -279780
-12091.0    435641.0
 1762762    340200.0
154700.0    273775.0
 -315000     3380190
-10230.0    -18730.0
 -214000     -416620
-7631899    353810.0
 1050000    -58210.0
170884.0    -13140.0
130424.0    -25135.0
-1141594    11730.00
 1759450    25525.00
561216.0    -858990
27720.00    22220.00
 -184000     85260.00
764425.0    -66450.0
 1140000    -488130
99038.00    1426590
30402.00    -118168
-53712.0    -32660.0
 -372690     -21480.0
36949.00    -486625
79010.00    8230.00
836675.0    443830.0
959297.0    169280.0
 -733600     -409910
71180.00    -1110600
















Regression

Notes
Output Created
05-JAN-2000 12:43:33
Comments

Input
Data
D:\RAZA.sav
Filter
<none>
Weight
<none>
Split File
<none>
N of Rows in Working Data File
60
Missing Value Handling
Definition of Missing
User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used
Statistics are based on cases with no missing values for any variable used.
Syntax
REGRESSION
/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS CI BCOV R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT mvat
/METHOD=ENTER evat
/SCATTERPLOT=(mvat ,*ZPRED )
/RESIDUALS DURBIN HIST(ZRESID) NORM(ZRESID) .
Resources
Memory Required
1124 bytes
Additional Memory Required for Residual Plots
912 bytes
Elapsed Time
0:00:00.60








Descriptive Statistics


Mean
Std. Deviation
N
MVAT
1247024.4167
2772292.8131
60
EVAT
521089.9333
1326823.5615
60

Correlations


MVAT
EVAT
Pearson Correlation
MVAT
1.000
.485
EVAT
.485
1.000
Sig. (1-tailed)
MVAT
.
.000
EVAT
.000
.
N
MVAT
60
60
EVAT
60
60

Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables Entered
Variables Removed
Method
1
EVAT(a)
.
Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: MVAT

Model Summary(b)


R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Change Statistics
Durbin-Watson
Model



R Square Change
F Change
df1
df2
Sig. F Change
1
.485(a)
.235
.222
2445816.0246
.235
17.802
1
58
.000
2.043
a Predictors: (Constant), EVAT
b Dependent Variable: MVAT

ANOVA(b)
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
106493909528515.600
1
106493909528515.600
17.802
.000(a)
Residual
346956929520615.100
58
5982016026217.500


Total
453450839049131.000
59



a Predictors: (Constant), EVAT
b Dependent Variable: MVAT

Coefficients(a)


Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
95% Confidence Interval for B
Correlations
Collinearity Statistics
Model
B
Std. Error
Beta

Lower Bound
Upper Bound
Zero-order
Partial
Part
Tolerance
VIF
1
(Constant)
719386.632
339615.589

2.118
.038
39572.164
1399201.100





EVAT
1.013
.240
.485
4.219
.000
.532
1.493
.485
.485
.485
1.000
1.000
a Dependent Variable: MVAT

Coefficient Correlations(a)
Model
EVAT
1
Correlations
EVAT
1.000
Covariances
EVAT
5.759E-02
a Dependent Variable: MVAT

Collinearity Diagnostics(a)


Eigenvalue
Condition Index
Variance Proportions
Model
Dimension

(Constant)
EVAT
1
1
1.368
1.000
.32
.32
2
.632
1.472
.68
.68
a Dependent Variable: MVAT




Casewise Diagnostics(a)
Case Number
Std. Residual
MVAT
1
3.141
9086120
21
3.412
9604741
a Dependent Variable: MVAT

Residuals Statistics(a)


Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
N
Predicted Value
-151764.1250
5611587.5000
1247024.4167
1343496.0057
60
Residual
-4346887.5000
8345880.5000
3.881E-11
2425000.1905
60
Std. Predicted Value
-1.041
3.249
.000
1.000
60
Std. Residual
-1.777
3.412
.000
.991
60
a Dependent Variable: MVAT

Charts
































Regression

Notes
Output Created
05-JAN-2000 12:46:23
Comments

Input
Filter
<none>
Weight
<none>
Split File
<none>
N of Rows in Working Data File
50
Missing Value Handling
Definition of Missing
User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used
Statistics are based on cases with no missing values for any variable used.
Syntax
REGRESSION
/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS CI BCOV R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT dmva
/METHOD=ENTER deva
/SCATTERPLOT=(dmva ,*ZPRED )
/RESIDUALS DURBIN HIST(ZRESID) NORM(ZRESID) .
Resources
Memory Required
1124 bytes
Additional Memory Required for Residual Plots
912 bytes
Elapsed Time
0:00:00.06








Descriptive Statistics


Mean
Std. Deviation
N
DMVA
-441926.5600
3255671.1176
50
DEVA
19186.8400
660776.4268
50

Correlations


DMVA
DEVA
Pearson Correlation
DMVA
1.000
.150
DEVA
.150
1.000
Sig. (1-tailed)
DMVA
.
.150
DEVA
.150
.
N
DMVA
50
50
DEVA
50
50

Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables Entered
Variables Removed
Method
1
DEVA(a)
.
Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: DMVA

Model Summary(b)


R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Change Statistics
Durbin-Watson
Model



R Square Change
F Change
df1
df2
Sig. F Change
1
.150(a)
.022
.002
3252303.2905
.022
1.102
1
48
.299
2.302
a Predictors: (Constant), DEVA
b Dependent Variable: DMVA

ANOVA(b)
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
11651445616459.000
1
11651445616459.000
1.102
.299(a)
Residual
507718881268233.000
48
10577476693088.190


Total
519370326884692.000
49



a Predictors: (Constant), DEVA
b Dependent Variable: DMVA

Coefficients(a)


Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
95% Confidence Interval for B
Correlations
Collinearity Statistics
Model
B
Std. Error
Beta

Lower Bound
Upper Bound
Zero-order
Partial
Part
Tolerance
VIF
1
(Constant)
-456085.827
460142.955

-.991
.327
-1381265.253
469093.598





DEVA
.738
.703
.150
1.050
.299
-.676
2.152
.150
.150
.150
1.000
1.000
a Dependent Variable: DMVA

Coefficient Correlations(a)
Model
DEVA
1
Correlations
DEVA
1.000
Covariances
DEVA
.494
a Dependent Variable: DMVA

Collinearity Diagnostics(a)


Eigenvalue
Condition Index
Variance Proportions
Model
Dimension

(Constant)
DEVA
1
1
1.029
1.000
.49
.49
2
.971
1.030
.51
.51
a Dependent Variable: DMVA

Residuals Statistics(a)


Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
N
Predicted Value
-1275672.7500
2038385.0000
-441926.5600
487631.6278
50
Residual
-8340694.0000
8867075.0000
6.636E-11
3218945.4518
50
Std. Predicted Value
-1.710
5.086
.000
1.000
50
Std. Residual
-2.565
2.726
.000
.990
50
a Dependent Variable: DMVA


































Charts
































Regression

Notes
Output Created
05-JAN-2000 12:49:03
Comments

Input
Data
D:\RAZA2.sav
Filter
<none>
Weight
<none>
Split File
<none>
N of Rows in Working Data File
54
Missing Value Handling
Definition of Missing
User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used
Statistics are based on cases with no missing values for any variable used.
Syntax
REGRESSION
/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS CI BCOV R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT mva_tp1
/METHOD=ENTER evat
/SCATTERPLOT=(mva_tp1 ,*ZPRED )
/RESIDUALS DURBIN HIST(ZRESID) NORM(ZRESID) .
Resources
Memory Required
1124 bytes
Additional Memory Required for Residual Plots
912 bytes
Elapsed Time
0:00:00.06







Descriptive Statistics


Mean
Std. Deviation
N
MVA_TP1
887017.0000
2400804.6341
54
EVAT
610455.1111
1355246.9510
54

Correlations


MVA_TP1
EVAT
Pearson Correlation
MVA_TP1
1.000
-.215
EVAT
-.215
1.000
Sig. (1-tailed)
MVA_TP1
.
.059
EVAT
.059
.
N
MVA_TP1
54
54
EVAT
54
54

Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables Entered
Variables Removed
Method
1
EVAT(a)
.
Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: MVA_TP1

Model Summary(b)


R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Change Statistics
Durbin-Watson
Model



R Square Change
F Change
df1
df2
Sig. F Change
1
.215(a)
.046
.028
2367137.9080
.046
2.518
1
52
.119
2.111
a Predictors: (Constant), EVAT
b Dependent Variable: MVA_TP1

ANOVA(b)
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
14110955701433.440
1
14110955701433.440
2.518
.119(a)
Residual
291373777520946.500
52
5603341875402.820


Total
305484733222380.000
53



a Predictors: (Constant), EVAT
b Dependent Variable: MVA_TP1

Coefficients(a)



Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
95% Confidence Interval for B
Correlations
Collinearity Statistics

Model
B
Std. Error
Beta

Lower Bound
Upper Bound
Zero-order
Partial
Part
Tolerance
VIF

1
(Constant)
1119438.112
353859.165

3.164
.003
409367.744
1829508.480





EVAT
-.381
.240
-.215
-1.587
.119
-.862
.101
-.215
-.215
-.215
1.000
1.000
a Dependent Variable: MVA_TP1


Coefficient Correlations(a)
Model
EVAT
1
Correlations
EVAT
1.000
Covariances
EVAT
5.756E-02
a Dependent Variable: MVA_TP1

Collinearity Diagnostics(a)


Eigenvalue
Condition Index
Variance Proportions
Model
Dimension

(Constant)
EVAT
1
1
1.414
1.000
.29
.29
2
.586
1.553
.71
.71
a Dependent Variable: MVA_TP1

Casewise Diagnostics(a)
Case Number
Std. Residual
MVA_TP1
7
3.053
8490326
9
3.327
8722526
25
3.144
8783737
a Dependent Variable: MVA_TP1

Residuals Statistics(a)


Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
N
Predicted Value
-720075.1875
1426214.6250
887017.0000
515988.8053
54
Residual
-1930139.5000
7874365.0000
1.164E-10
2344700.0754
54
Std. Predicted Value
-3.115
1.045
.000
1.000
54
Std. Residual
-.815
3.327
.000
.991
54
a Dependent Variable: MVA_TP1

Charts































Regression


Notes
Output Created
05-JAN-2000 13:29:05
Comments

Input
Data
D:\RAZAQ\RAZA3.sav
Filter
<none>
Weight
<none>
Split File
<none>
N of Rows in Working Data File
45
Missing Value Handling
Definition of Missing
User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used
Statistics are based on cases with no missing values for any variable used.
Syntax
REGRESSION
/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS CI BCOV R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT dmva_tp1
/METHOD=ENTER devat
/SCATTERPLOT=(dmva_tp1 ,*ZPRED )
/RESIDUALS DURBIN HIST(ZRESID) NORM(ZRESID) .
Resources
Memory Required
1124 bytes
Additional Memory Required for Residual Plots
912 bytes
Elapsed Time
0:00:00.82






Descriptive Statistics


Mean
Std. Deviation
N
DMVA_TP1
-332911.8444
2820546.7707
45
DEVAT
59276.4889
668999.3829
45

Correlations


DMVA_TP1
DEVAT
Pearson Correlation
DMVA_TP1
1.000
-.024
DEVAT
-.024
1.000
Sig. (1-tailed)
DMVA_TP1
.
.437
DEVAT
.437
.
N
DMVA_TP1
45
45
DEVAT
45
45

Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables Entered
Variables Removed
Method
1
DEVAT(a)
.
Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: DMVA_TP1

Model Summary(b)


R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Change Statistics
Durbin-Watson
Model



R Square Change
F Change
df1
df2
Sig. F Change
1
.024(a)
.001
-.023
2852319.0445
.001
.025
1
43
.875
2.129
a Predictors: (Constant), DEVAT
b Dependent Variable: DMVA_TP1

ANOVA(b)
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
205170706865.563
1
205170706865.563
.025
.875(a)
Residual
349836129066046.400
43
8135723931768.520


Total
350041299772912.000
44



a Predictors: (Constant), DEVAT
b Dependent Variable: DMVA_TP1

Coefficients(a)


Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
95% Confidence Interval for B
Correlations
Collinearity Statistics
Model
B
Std. Error
Beta

Lower Bound
Upper Bound
Zero-order
Partial
Part
Tolerance
VIF
1
(Constant)
-326861.389
426902.212

-.766
.448
-1187791.756
534068.979





DEVAT
-.102
.643
-.024
-.159
.875
-1.398
1.194
-.024
-.024
-.024
1.000
1.000
a Dependent Variable: DMVA_TP1

Coefficient Correlations(a)
Model
DEVAT
1
Correlations
DEVAT
1.000
Covariances
DEVAT
.413
a Dependent Variable: DMVA_TP1

Collinearity Diagnostics(a)


Eigenvalue
Condition Index
Variance Proportions
Model
Dimension

(Constant)
DEVAT
1
1
1.089
1.000
.46
.46
2
.911
1.094
.54
.54
a Dependent Variable: DMVA_TP1

Casewise Diagnostics(a)
Case Number
Std. Residual
DMVA_TP1
9
-3.254
-9613304
a Dependent Variable: DMVA_TP1

Residuals Statistics(a)


Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
N
Predicted Value
-671883.3750
-213500.4844
-332911.8444
68285.9474
45
Residual
-9281449.0000
7906497.0000
6.726E-11
2819720.0420
45
Std. Predicted Value
-4.964
1.749
.000
1.000
45
Std. Residual
-3.254
2.772
.000
.989
45
a Dependent Variable: DMVA_TP1

Charts





في

ليست هناك تعليقات:

إرسال تعليق

ملحوظة: يمكن لأعضاء المدونة فقط إرسال تعليق.

الاشتراك في: تعليقات الرسالة (Atom)

كتاب مباديء المحاسبة المالية 2024

للتحميل