权益资本成本是投资者要求的必要报酬率,在微观财务决策和宏观经济管理领域发挥着决策基准性作用,但是权益资本成本无法直接获取,需要依赖各种测度模型进行估算。基于西方资本市场实践,目前主要形成了两类测度模型:一是基于历史收益的风险补偿模型,如CAPM、APM、FFM、五因素模型等;二是基于预期收益的隐含资本成本测度模型,如GGM、GLS、CT、PEG、MPEG、OJ等。国内对于权益资本成本的研究起步较晚,研究重点主要集中在权益资本成本的影响因素;研究中一般直接借鉴国外测度模型、运用国内上市公司数据进行权益资本成本的测度,并将测度结果用于影响因素的实证研究,测度模型的选择较为随意,没有考虑模型的有效性;采用隐含资本成本测度模型时,盈利预测数据来源不一,通常采用分析师盈利预测或统计模型生成的盈利预测,也有学者使用实际盈利替代盈利预测数据,没有考虑盈利预测数据的可靠性。这两种情形导致权益资本成本的测度结果差异显著,研究结论各异。基于此,本论文借鉴已有研究成果,将研究重点放在权益资本成本的测度及测度结果的有效性检验、评价和分析上,分别基于分析师盈利预测和混合截面回归模型生成的盈利预测,采用GGM、GLS、CT、PE、PEG、MPEG、OJ等隐含资本成本测度模型,对国内非金融类上市公司2004—2014年间的权益资本成本进行了测度,并对测度结果的有效性进行了检验和评价;以测度结果的有效性检验为基础,对权益资本成本的特征进行了分析。本论文对后续研究中权益资本成本测度模型和盈利预测数据来源的选择、及权益资本成本决策基准性作用的发挥具有重要参考意义。本论文对权益资本成本测度结果有效性的检验表明,PEG、MPEG、OJ模型采用混合截面回归模型生成的盈利预测数据测度的权益资本成本较为可靠。具体来说,包括:(1)就盈利预测数据的可靠性来看,预测偏差和预测准确性的对比分析均表明,分析师盈利预测在短期预测中存在优势,能够生成比混合截面回归模型更准确的盈利预测,但是这种优势会随着预测期限的延长而逐渐减弱,长期内混合截面回归模型生成的盈利预测更准确;各个模型的测度结果与未来已实现收益的单变量回归分析、与风险因子的多变量回归分析均表明,以混合截面回归模型生成的盈利预测为基础测度的权益资本成本更加符合理论预期;(2)就测度模型的有效性来看,两类检验的结果均表明,无论是基于分析师盈利预测,还是基于混合截面回归模型生成的盈利预测,PEG、MPEG、OJ模型的测度结果较为可靠,多个模型测度结果的均值也有较高的可靠性,GGM、GLS、CT、PE模型的有效性较差。本论文还以测度结果的有效性检验为基础,对国内上市公司权益资本成本的特征进行了分析,发现样本期间国内上市公司的权益资本成本存在显著的行业差异,并且这种差异在不同测度年度具有一定的稳定性;同时权益资本成本还存在显著的年度和地区差异,呈现出与宏观经济周期、股票市场周期相契合的特征,受公司规模、股权性质和结构的影响。就整个样本期间来看,权益资本成本和风险溢价应该存在一个合理界域,权益资本成本的均值约为9.58%,风险溢价约为3%左右。本论文的创新点主要体现在以下三个方面:第一,对上市公司权益资本成本的测度和分析考虑了测度模型的有效性。测度模型的选择对权益资本成本的测度结果有重大影响,不同模型的测度结果存在显著差异,但是国内研究的重点集中于权益资本成本的影响因素,没有考虑测度模型的有效性。本论文同时采用多个模型测度了上市公司的权益资本成本,并通过测度结果的有效性检验对测度模型的有效性做出判断。第二,对上市公司权益资本成本的测度和分析考虑了盈利预测数据的可靠性。盈利预测数据的质量是影响权益资本成本测度结果有效性的重要因素,国内研究没有考虑盈利预测数据质量对权益资本成本测度结果有效性的影响。本论文对权益资本成本测度的两类盈利预测数据来源进行了分析,通过测度结果的有效性检验对盈利预测数据的可靠性做出判断。第三,将研究重点放在权益资本成本的有效测度和测度结果的分析上。国内的研究重点集中于影响因素,很少关注权益资本成本水平的高低和呈现的特征。本论文以测度结果的有效性检验为基础,从多个维度分析了国内上市公司权益资本成本呈现的特征,探讨了权益资本成本和风险溢价的合理界域。