房地产上市公司财务风险识别

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1、房地产上市公司财务风险识别【摘要】本文以房地产行业上市公司为实证对象，选取8家ST类公司和32家财务正常的配对公司为样本，依据同一财政年度、类似固定资产规模的原则，进行三步筛选，建立包含营业利润、流动比率和净利润/营业总收入三个变量的Logistic财务风险识别模型。此模型判定结果与实际基本相符，其对企业财务风险预测的准确程度为95%，模型具有较好的判别能力，可为房地产企业内部构建财务风险识别模型提供参考。【关键词】Logistic模型房地产企业财务风险控制一、引言我国房地产行业正处于快速发展时期，而伴随着快速发展带来的是房地产行业的经济泡沫，其表现为房价逐年攀升，严重

2、地超过了普通老百姓的购买能力。为制止房价上涨愈演愈烈，近年来，国家相继出台了房价调控政策。例如：2010年，国土资源局出台政策提高购地保证金，严格把控房地产供地；2011年，国务院“国八条”明确要求30多个城市出台“限购令”；2012年，房地产税正式纳入“十二五”规划；2013年，国务院“国五条”出台抑制投资性购房政策等等。在国家严厉的调控政策下，房地产企业面临着银行等金融机构更为严格的信贷评估，增加了获取借贷资金的难度。而房地产行业是一个资金密集型产业，一旦资金链断裂，势必会影响企业的生存。在房地产企业面临的严峻形势下，帮助房地产上市公司分析财务风险状况，提出识别风险

3、的方法，有效预防和控制财务风险，促使房地产企业持续健康地发展，无疑具有积极的意义，这也正是本文研究的目的。二、文献综述国外对于企业财务预警的研究较早。Fitzpatric（1932）研究发现财务正常和财务异常的上市公司在一些财务数据上存在着明显的差别，并提出了比较两种类型上市公司的财务比率。Beaver（1966）率先提出了用单变量分析方法来识别企业的财务风险。Martin（1977）选取58家银行的8个指标数据，利用Logistic模型有效地预测了公司破产。Ohlson（1980）挑选出1970~1976年105家财务异常公司及205家财务正常公司，共310家公司，采

4、用Logistic方法建立企业财务风险识别模型，从而奠定了该分析方法在财务风险识别方面应用的基础。Blum（1974）基于资本市场企业财务状况数据分析，提出了“现金流量理论”；Gentry等（1987）通过建立企业多项现金流量模型，构建一种新的企业财务风险识别模型，该模型是对Blum模型的延伸。David）计算结果无意义，予以放弃，故ST样本公司仅为3家，因此对2011年数据进行取样，其中ST样本数为8家，上市公司总数为137家。考虑到企业的规模不同，各项财务指标数据之间可比性不强，因此需要考虑规模因素造成的偏差，并在选取样本时遵循上市公司固定资产总额类似原则。最后，挑

5、选出8家财务状况异常的上市公司，按照4倍比例选取财务状况正常的样本公司共32家，具体见表2。3.Logsitic模型分析。（1）单因素Logsitic模型回归分析。采用Logistic回归模型将样本数据分为两组，其中财务状况正常上市公司赋值为0，财务状况异常上市公司赋值为1。以组别（1,0）作为分析的因变量，30个财务指标数据作为自变量，并选取0.25作为各变量显著水平比较值，以此作为临界点来判断变量是否保留，如果自变量显著水平sig0.25，则放弃。依据分析结果得出总共14项指标显著水平sig>0.25，即其未通过显著性检验，因此应放弃这些指标。其余成长能力指标——营

6、业总收入（同比增长率）为X13、利润总额（同比增长率）为X15；偿债能力指标——有形资产/总负债为X22、经营活动产生的经营流量净额/总负债为X24、归属母公司股东的权益/总负债为X25、经营活动产生的现金流量净额/流动负债为X26；盈利能力指标——ROE为X31、销售毛利率为X34；营运能力指标——固定资产周转率为X46、总资产周转率为X47；现金流量能力指标——销售商品提供劳务收到的现金/营业收入为X51、经营活动现金流量净额/营业收入为X52、资本支出/折旧和摊销为X53和经营性现金净流量/营业总收入为X54。（2）相关性分析和多元共线性检验。对于剩下的指标，采用

7、Pearson进行相关性检验，并设置标准值为0.5。如果两两变量之间的相关系数监测结果大于0.5，说明两者相关性较高，仅选取其中一个变量作为下一步分析的自变量。X35、X36、X37、X41与X42的相关系数分别为0.808、0.813、0.813和0.989。由于剩余的变量中还有存货周转率X43这一指标，而该指标更具有完整性，故舍弃存货周转天数X42。X35、X36与X37三者两两相关系数均为1，考虑到单因素Logistic回归模型的分析结果，净利润/营业收入对因变量的解释程度强，故保留净利润/营业总收入X35，舍去营业利润/营业总收入