中国房地产上市公司财务风险预警研究

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1、中国房地产上市公司财务风险预警研究theprovisionsofelectricpowerconstructionengineeringqualitysupervisionandquality...2.4.1.1theunitworksacceptancerateof100%,thequalityevaluationofatotalscoreof95orabove;2.4.1.2regulatedWeldingNDTinspection100%,regulatedweldingapassingrateof>99%,andwel

2、dbeadappearance;2.4.1.3boilerhydraulic中国房地产上市公司财务风险预警研究theprovisionsofelectricpowerconstructionengineeringqualitysupervisionandquality...2.4.1.1theunitworksacceptancerateof100%,thequalityevaluationofatotalscoreof95orabove;2.4.1.2regulatedWeldingNDTinspection100%,reg

3、ulatedweldingapassingrateof>99%,andweldbeadappearance;2.4.1.3boilerhydraulic【摘要】：本研究是国家自然科学基金《不动产价与回报混合评估系统研究，70573066》1和山西省软科学基金项目《风险投资项目网络交易系统研究，2011041005-03》2的资助下，针对目前我国房地产上市公司的具体情况，利用112家房地产上市公司第前三年的样本数据(2007)作为估计样本，应用SPSS17.0构建了基于主成分分析的logistic财务风险预警模型，并用沪深两市A

4、股和B股2010年119家房地产上市公司的年报数据对此模型进行了检验，取得了较好的预测效果。主要工作如下：1、构建了中国房地产上市公司财务风险预警指标体系针对中国房地产上市公司的发展现状及其面临的财务风险，并借鉴相关文献，从企业的盈利能力、偿债能力、资产营运能力、规模与发展能力、现金流量能力和风险水平六个方面初选了27个财务指标，构建了中国房地产上市公司财务风险预警指标体系。2、构建了中国房地产上市公司财务风险预警模型，并进行了实证检验选取112家房地产上市公司样本，采用独立样本T检验和非参数Mann-WhitneyU检验对选

5、取的27个财务指标进行筛选，最终筛选出21个显著性指标并对显著的财务指标提取了主成分，在此基础上建立了Logistic财务风险预警模型，最后以2010年的样本数据对模型的预测能力进行了检验。并且取得良好的预测效果。【关键词】：中国房地产上市公司财务风险预警主成分分析Logistic回归【学位授予单位】：山西财经大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：F293.33;F224【目录】：摘要6-7Abstract7-101绪论10-191.1研究背景及意义10-131.1.1.研究背景10-111.1.2研究意

6、义11-131.1.2.1理论意义11-121.1.2.2实践意义12-131.2国内外研究综述13-171.2.1国外财务风险预警研究概述13-151.2.2国内财务风险预警研究概述15-171.3研究内容和研究思路17-191.3.1研究内容17-181.3.2研究思路18-192财务风险预警的相关理论基础19-272.1相关概念的界定19-232.1.1财务风险的界定19-202.1.2财务危机的界定20-212.1.3财务风险与财务危机的关系21-222.1.4财务风险预警22-232.2财务风险预警模型的概述与评价2

7、3-272.2.1单变量预警模型232.2.2多元线性回归分析23-242.2.3Logistic回归分析24-252.2.4人工神经网络技术25-262.2.5多种财务预警模型的比较分析26-273中国房地产上市公司财务风险预警的理论分析27-343.1中国房地产上市公司的基本情况273.2中国房地产上市公司的发展现状27-313.2.1营运规模分析283.2.2盈利能力分析28-293.2.3成长能力分析293.2.4营运能力分析29-303.2.5偿债能力分析303.2.6资本市场分析30-313.3中国房地产上市公司财

8、务风险影响因素分析31-343.3.1中国房地产上市公司外部财务风险影响因素31-323.3.2中国房地产上市公司内部财务风险影响因素32-344中国房地产上市公司财务风险预警实证研究34-504.1研究样本与指标体系选择34-464.1.1样本的选择34-354.1.2数据