我国房地产业上市公司财务预警实证研究田 11201472

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1、我国房地产业上市公司财务预警实证研究[摘要]：本文在大量阅读和研究国内外关于企业财务危机预警系统的相关理论和研究成果的基础上，针对房地产业的现状，以中国64家房地产业上市公司的财务报表中的相关数据为研究样本，选择判别分析方法建立了相应的财务预警模型，并对模型的预测效果进行检测，测试结果表明，模型的回判准确率为93.8%，该模型具有一定的可行性和实用价值。关键词：房地产，财务预警，实证研究，判别分析模型一、理论综述为了研究企业财务失败与财务状况之间的关系，国内外的诸多学者一般均采用财务指标来建立财务预警模型。其中先驱者当首推Fitzpatrick（19

2、32）年选取了19家公司进行了单个财务比率模型的判定，结果发现净利润/股东权益和股东权益/负债两个比率有较强的判别能力。最早运用统计方法研究企业财务预警理论并建立财务预警模型的是美国学者WilliamBeaver（1966）运用统计方法并以单变量分析法，建立财务失败预警模型，该模型主要是通过判断债务保障率、资产收益率、资产负债率、资产安全率四个指标值的高低来预测企业财务危机状况。到Altman（1968）提出了Z-Score模型，将多变量统计技术应用在预警模式上，此后，多变量分析方法被广泛采用，成为一种主流方法。Ohlosn（1980）运用条件逻辑模

3、型来建立财务预警模型，主要有对数成败比率模型(Logit)劝和概率单位模型(probit)两种统计方法。它们都是建立在累积概率函数的基础上，一般运用最大似然估计。研究表明，企业的规模大小、财务结构、经营绩效、及流动性等4个因素与企业失败发生的概率具有高度相关性。Aziz、Emanuel、Lawom（1988）提出用现金流量信息预测财务困境的模型。Odom&Shards(1990)采用神经网络构建了破产预测模型。他们以1975-1982年间的65家失败企业与64家正常企业配对，并将样本区分为开发样本与估计样本，以Altman的Z计分模型所使用的五个财务

4、比率为研究变量，使用神经网络构建模型，结果发现开发样本的判别正确率高达100%，对估计样本失败类企业与正常企业的预测正确率分别为81.75%与78.18%，显示神经网络具有较佳的预警能力Dimitras(1999)首次利用粗糙集(RoughSets)进行了企业破产预测的研究，该研究以40家破产公司和19家健康公司作为训练样本，首先利用粗糙集数据约简的功能进行财务指标约简，然后对约简后的财务数据（决策表）进行规则提取，最终获得了发生破产前五年的预测规则，通过实证检验证明预警效果很好。支持向量机(SupportVectorMachine)是Vapnik等

5、人提出的一类新型机器学习方法。它建立在统计学习理论基础之上，能够较好地解决小样本、高维数、非线性和局部最小点等实际问题。Haardle&Schaafer(2000)首次将支持向量机方法应用于财务预警领域，并将神经网络、多元判别分析与支持向量机的实验结果进行对比，最终得出支持向量机预警结果最优的结论。FanA(2003)应用改进后的支持向量机模型进行财务预警研究，也得出了支持向量机的预警结果要优于传统经典方法的结论11总之，国外财务预警模型有多种，大致分为以下六类:一元判定模型(Univariate)，多元线形判定模型(Multiplieddiscri

6、minantanalysis，MDA)、多元逻辑模型(Logit)、多元概率比回归模型(Probit)、人工神经网络模型(ArtificialNeuralNetworks，ANN)和联合预测模型。一元判别模型是早期的成果，现如今因为包含的信息量过少，已经很少研究。人工神经网络模型是研究方法上的重大创新，但实际效果不太稳定。目前主流的财务困境预测方法为多元线性判别法和多元逻辑回归法。国内对企业财务困境预警的研究，台湾起步较早，于1983年建立了适宜台湾的财务预警模型。大陆较系统的研究始于吴世农、黄世忠（1986）撰文介绍企业破产的财务分析指标及其预警模

7、型，其后对企业财务危机的分析仅限于经验分析或是规范论证，并未见到相关的实证研究。国内采用一元判定模型进行研究的不多，主要集中有资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率等4项有较强预测能力的财务指标研究，大多数学者采用多元线形判定的研究方法。周首华、杨济华、王平(1996)以Z分数模式为基础，以1977年到1990年的31家破产企业和31家配对的非破产企业为样本，考虑了现金流，建立了F分数模型，验证发现准确率近70%。陈静(1999)在单变量判定分析中，发现流动比率与负债比率的误判率最低，利用单变量分析在宣布日前一年总的准确率为100%。另外发

8、现资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率四项财务指标的预测能力较强。其中资产负债率和流动比率在宣布