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序論：在您撰寫房地產公司財務指標分析時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
本文運用因子分析方法對上海證券交易所的29家上市房地產公司的財務數據，從資產總計、主營業務收入、主營業務利潤、利潤總額、凈利潤、每股收益、每股凈資產、凈資產收益率、股本等9項指標進行了因子分析，認為財務指標可以歸納為營運能力、資產價值2個因子，其分別反映公司的營運能力和資本價值情況，為財務狀況分析提供了便利。
【關鍵詞】
房地產；上市公司；財務指標；因子分析
一、研究背景
進入21世紀以來，雖然我國的股票市場發展速度較快，但是從總體規?？?，與國外還有相當大差距，我國目前股市投資者為3300萬人，僅占全國總人口的2.7%。并且隨著股票市場在社會經濟生活中的地位越來越重要，面對我國股市規模較小，而與國民經濟發展的客觀要求有較大差距這種現狀，在我國擴大股市規模有很大的潛力可挖。這就會吸引越來越多不同行業股票的加入，國家在進行必要的政策改進之外，投資者必然要對這些股票進行理性客觀的評價，上市公司的財務指標就成為投資者的研究對象。但是如何選取以及選取哪些適當的財務指標在一定程度上影響對上市公司運營狀況的分析結果，除了對財務報表的宏觀分析之外，關鍵在于要運用數據的財務分析技術，通過財務報表數據看到公司的營運能力、資產價值情況，把握其未來的發展狀況。財務分析的方法有很多，因子分析是一種很有效的降維和信息萃取技術。因此，我們將利用因子分析技術，在眾多的財務指標中提取出主要信息。
二、研究對象與方法
1、研究對象
對上海證券交易所的29家房地產上市公司2006年財務數據的總資產、總股本、主營業務收入、主營業務利潤、利潤總額、凈利潤、每股收益、每股凈資產、凈資產收益率主要財務指標進行因子分析，并將這九個指標歸結為兩個因子。
2、研究方法
對上述29家上市房地產公司的9項財務指標在SPSS17.0軟件上進行因子分析。
三、實證分析
1、數據的獲取
分析指標數據的獲取是2006年度報告的財務指標經匯總計算而來的，各房地產上市公司的具體評價指標數據由于太多在此不便展開。
2、數據分析
（2）因子旋轉。為了使潛在的因素意義更為明確，分析的結論更為真實，將因子載荷矩陣按最大方差法進行正交旋轉分離，可得到旋轉后的因子載荷矩陣，從表2可以看出，總資產、股本、主營業務收入、主營業務利潤、利潤總額、凈利潤、凈資產收益率等指標在第一個因子上有很高的載荷；每股收益、每股凈資產等指標在第二個因子上有很高的載荷。根據因子所代表的具體指標的含義和現實的需要，可以把這兩個因子命名為營運能力、資產價值因子。
關鍵詞：房地產行業；上市公司；財務指標；因子分析
中圖分類號：TP301 文獻標識碼：A 文章編號：16727800（2013）002001102
0 引言
房地產行業是各國國民經濟的支柱行業，房地產行業的蓬勃發展將會帶動一系列相關配套行業的發展，如勘探、建筑、裝修、廣告、物業銷售、物業管理、銀行、會計、評估等等。因子分析是多元統計分析中的一種重要方法，已廣泛應用于社會調查、教育測量、心理分析、成因分析、財務分析等各個領域。由于上市公司財務的綜合評價是一個復雜的系統評價過程，其涉及的評價指標因素眾多，傳統的主觀加權方法過分依賴于決策者的主觀經驗判斷，且難以解決評價指標之間存在的相關關系，而因子分析方法能較好地解決上述問題。
本文以房地產行業49家上市公司9項財務指標作為研究對象，運用因子分析模型的方法，結合SPSS統計分析軟件對所選的9項財務指標進行因子分析。通過對比與分析，把握公司在行業內所處位置及優劣環節，以實現房地產行業跨越發展提供理論參考。
1 因子分析模型及SPSS的實現的步驟
（1）對原始數據矩陣先進行標準化處理，計算相關系數矩陣，做KMO檢驗和Bartlett假設檢驗，以確認待分析的原有若干指標變量是否適合做因子分析。
（2）計算相關矩陣的特征值λi和特征向量αi（i=1，2，…，n），確定公因子的個數k，稱βk=λk/∑ni=1 λi為第k個公因子的方差貢獻率，稱γk=∑ki=1 λi/∑ni=1 λi為前k個公因子的累計方差貢獻率。選取公因子的原則是：當前個公因子的特征值大于1或k個公因子的累計方差貢獻率超過85%，取前個公因子代替原來的n個指標。
（3）求初始因子載荷矩陣，一般各公共因子的典型代表變量不是很突出，各指標前幾個公共因子上均有相當程度的載荷值，難以合理解釋其實際意義，所以要進一步進行旋轉，得到旋轉后的因子載荷矩陣。再用k個公因子對原來n個指標進行分類，對每個公因子的意義進行解釋。
（4）根據因子得分系數矩陣，得出各個主因子得分表達式和綜合得分表達式。
（5）對因子得分和綜合得分進行分析，對上市公司或企業進行綜合評估。
2 實例分析
選取中國房地產行業49家上市公司財務數據中9項指標作為研究對象，基于2012年3月31號的數據，用因子分析和聚類分析相結合的方法進行分析。這9項指標是：X1：每股收益攤薄，X2：每股凈資產，X3：凈資產收益率加權（%），X4：每股資本公積金，X5：每股銷售收入，X6：資產負債率（%），X7：速動比率，X8：流動比率，X9：息稅前利潤率（%）。
2.1 因子分析
2.1.1 KMO檢驗和Bartlett假設檢驗
從上表的分析結果可以看出，KMO檢驗結果為0.546，大于0.5，Bartlett球形檢驗的Sig取值0.000，表示拒絕各變量是獨立的假設.因此可以說明因子分析對這9個指標變量有意義，本數據適合做因子分析。
2.1.2 提取主因子和解釋主因子
通過SPSS軟件，按照上面提到的步驟依次對原始數據矩陣進行標準化后得到的方差貢獻率和因子載荷矩陣如表2。
關鍵詞：財務報告舞弊 房地產 Logistic回歸模型
我國的房地產業起步于20世紀80年代中期，是一個成長性很高的行業。如今，房地產業在我國經濟生活中已有舉足輕重的地位，但由于我國的房地產企業起步晚、規模小、基礎差，其企業缺乏規范性管理，企業的財務狀況也面臨會計核算體系不健全、缺乏有效的內部控制制度等問題，這些都使得房地產企業出現財務報告舞弊的風險加大。本文結合房地產企業的相關運營特點和財務特征，在國內外財務報告舞弊現有的研究基礎上建立一套適合我國上市房地產企業的財務報告舞弊的識別模型。同時找出識別房地產企業財務報告舞弊的關鍵指標，為各有關信息使用者的決策提供依據。
一、文獻綜述
（一）國外文獻 西方國家資本市場產生時間較長，國外學術界較早地進行了上市公司財務報告舞弊的研究。Lee，Ingram和Howard 用列舉的方式對財務報告舞弊作了定義。在他們看來，財務報告舞弊就是系統性的利潤操縱?；羧A德.R達維亞（2004）認為財務報表舞弊指的是在企業向外界披露財務報表時有意將財務報表上的一項或多項余額虛報的一種欺詐。在Michael R.Young看來，只有違規的財務報表被用于決策并造成損失時，這種違規才是舞弊。Persons， Beasley， Beneish 等從行業、董事會特征、財務指標等方面對財務舞弊公司的征兆做了進一步研究。Persons（1995），Bell and Carcello（2000）運用財務指標建立Logistic模型，Beneish（1997）通過建立Probit模型來識別財務報告舞弊現象。
（二）國內文獻 與西方國家相比，我國證券市場建立時間相對較晚，所以我國學者對上市公司財務報告舞弊現象主要進行規范研究。阮錦勤（2003）以48家被公開實施舞弊的上市公司為樣本，對財務報告舞弊的現狀進行了多角度的考察，并通過反映舞弊征兆和舞弊特征的兩類指標建立Logistic回歸模型，結果表明調整后每股現金和應收賬款與收入比兩個指標可以識別財務報告舞弊公司。明（2006）以8個財務指標為變量進行研究，最終建立了一個由應收賬款周轉率、毛利率指數和資產質量指數為變量的舞弊識別模型。陳國欣、呂占甲、何峰（2007）研究回歸模型表明：實際上只需要盈利能力、管理層持股比例、獨立董事規模、審計意見四個變量就可以較好地識別預測上市公司財務報告舞弊，而且通過Logistic 回歸技術建立的模型整體識別正確率已達95.1%，可以說效果相當顯著。梁杰、任茜（2009）在我國上市公司財務報告舞弊信號的審計與識別一文中從公司管理層、關系對象、公司治理結構及內部控制制度等方面揭示了財務舞弊的跡象。
二、研究設計
（一）研究假設 本文以我國上市房地產企業財務報告為樣本，通過綜合考察上市房地產企業公開的財務數據，尋求舞弊房地產企業在財務指標上共有的，能區別于未舞弊公司的特征，從而建立一個由多方面指標反映的識別模型。由此，本文提出以下假設：
假設1：:所有可以公開獲得的財務報表數據是真實、公允的
假設2：被中國證監會公開進行行政處罰的上市房地產公司均為有舞弊行為的公司
假設3：未受行政處罰的房地產公司均為財務報告正常的公司（即非舞弊公司）
【關鍵詞】 房地產企業； 財務能力； 主成分分析； 評價
企業財務能力評價，與企業所處的經營環境有著重要的聯系。不同的企業經營環境，企業的務活動的側重點也各不相同。本文結合我國房地產企業的具體情況，以我國上市房地產公司中8家財務困境ST公司和8家財務正常公司為樣本，選取了能較全面反映公司財務狀況的10個財務指標為變量，采用主成分分析方法，從較多的財務指標變量中導出主要成分，進行房地產財務能力評價。
一、主成分分析法
主成分分析是通過對原始指標的相關矩陣內部結構關系的研究，找出影響某一狀況的幾個綜合指標即主成分，使綜合指標為原始指標的線性組合，綜合指標不僅保留了原始指標的信息，彼此又不相關，使我們在研究復雜的問題時能夠抓住主要矛盾。
具體方法是將原來眾多的具有一定相關性的指標，比如p個指標，重新組合成一組新的相互無關的綜合指標F1，F2，…，Fm（m≤p）來代替原來的指標，通常數學上的處理就是將原來p個指標作線性組合，Fi是與F1，F2，Fi-1…Fi+1，Fm都不相關的p個指標的所有線性組合中方差最大者。
這樣決定的新變量指標F1，F2，…，Fm分別稱為原變量指標的第1，第2，…，第m主成分。其中，F1在總方差（總貢獻率）中所占的比例最大，F1，F2，…，Fm的方差（貢獻率）依次遞減。這些主成分之間不僅不相關，而且它們的方差依次遞減，因此在實際工作中，就挑選前幾個最大主成分。雖然這樣做會損失一部分信息，但是由于抓住了主要矛盾，并從原始數據中進一步提取了某些新的信息，這種既減少了變量的數目又抓住了主要矛盾的做法有利于問題的分析和處理。
二、樣本的選擇
考慮我國房地產開發企業的具體情況和樣本數據收集的可行性，本文選用上市房地產企業進行樣本分析。同時，為了求得閾值點（分界點）進行模型有效性的檢測及考慮到多元統計方法中強調樣本配對的重要性，在樣本的選擇過程中盡量多地將被處以財務困境ST的房地產公司包含進樣本。由于上市的房地產公司數目較少，樣本的選擇中選取了一些以房地產為多元化經營的公司。本文從上市公司中選取了共16家房地產公司，其中8家為ST公司，同時按照同行業、同時期、同規模的對應原則，選取相應的8家財務健康的上市公司作為匹配樣本。
三、主成分分析階段的變量
在選取財務比率作為變量時，應選取能反映財務能力的指標。本文主成分分析階段選取了10個財務指標作為變量：凈資產收益率（X1）、流動比率（X2）、速動比率（X3）、存貨周轉率（X4）、應收賬款周轉率（X5）、營業利潤率（X6）、資產報酬率（X7）、資產周轉率（X8）、凈資產增長率（X9）和凈資產增長率（X10）。選取的樣本和變量數據如表1所示。
四、主成分分析結果
采用SAS軟件的統計分析系統作為工具，對上述變量進行主成分分析，得到10個變量的主成分分析特征值、貢獻率和旋轉主成分載荷矩陣，見表2、表3。
根據表2，取累計貢獻的75%~85%來確定主成分Prini，可取前面四個主成分，它們能夠包含較多的信息。
由第一主成分F1可以看出，營業利潤率X6和資產報酬率X7具有較大的載荷，而X6和X7都是反映企業的盈利能力，所以可以將F1視作是反映企業盈利能力的綜合因子。
第二主成分F2中，存貨周轉率X4和凈資產增長率X5具有較大的載荷，因此可以將F2視作是反映企業經營效率和成長能力的綜合因子。
第三主成分F3中，凈資產收益率X1和應收賬款周轉率X5具有較高的載荷，因此可以將F3視作是反映企業盈利能力的綜合因子。
第四主成分F4中，資產周轉率X8具有較高的載荷，因此F4和F2一樣主要反映了企業的經營效率。
由此可以看出，影響企業財務能力的財務指標主要是反映企業盈利能力、經營效率和成長能力的財務指標。
五、評價房地產企業財務能力
表4為各房地產公司財務能力前4個主成分及綜合主成分得分，綜合主成分為前4個主成分與相應貢獻率乘積之和。從企業在前4個主成分上的得分可以看出各企業在盈利能力、經營效率和成長能力等主成分上的優勢和不足之處。從表4可以看出，深萬科、光彩建設、陸家嘴的綜合主成分得分最大，比其余企業值大得多，說明這3家財務狀況最好；中華企業、世紀中天、新黃浦、星源、大菲綜合指標接近，比其余8家企業的值大，說明這5家企業財務狀況較好；最后8家企業財務狀況較差。綜上所述，綜合主成分得分可以較好反映企業的財務狀況。
六、結論
通過計算分析可以看出，影響房地產企業財務能力的財務指標主要是反映企業盈利能力、經營效率和成長能力的財務指標。房地產企業可以根據主成分得分認識自身財務能力優勢之處和薄弱環節，并提出相應的策略。所采用的策略能有效增加綜合主成分得分，為企業制定戰略提供一條有效的途徑。
【參考文獻】
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［5］ 鄧祖新．SAS系統和數據分析［M］.北京：電子工業出版社，2002.
摘要：首先對本文中采取的統計學方法因子分析和聚類分析思想進行了簡單的闡述。通過選取20 家房地產上市公司2013 年的財務數據建立財務指標體系，共選取17 個財務指標，運用spss 軟件結合因子分析和聚類分析，以6 個主因子的得分作為變量對20 家上市公司分類并結合實際情況給予財務風險評級。對于最后的評級結果提出了自己的建議。
關鍵詞 ：房地產上市公司財務風險因子分析聚類分析
0 引言
據統計，我國80%左右的土地購置和房地產開發資金，是直接或者間接地來自銀行貸款，同時為了擴大資金，大的地產企業通過公司上市發行股票、債券等金融產品吸納資金。這些風險無疑就轉嫁給了銀行，信貸機構，投資者。因此如何有效評價和防范風險，使得房地產企業健康有序發展，是我們急需解決的問題。
1 因子分析及聚類分析思想
1.1 因子分析的思想因子分析的基本思想是根據相關性大小把原始變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，而不同的變量之間的相關性較低。每組變量代表一個基本結構，用一個不可觀測的綜合變量表示，這個基本結構就稱為公共因子。用較少的綜合指標分析存在于各變量中的各類信息，而各綜合指標之間彼此是不相關的，代表各類信息的綜合指標稱為因子。因子分析就是用少數幾個因子來描述許多指標或因素之間的聯系，以較少幾個因子反映原資料的大部分信息的統計學方法。
因子分析有如下特點：
①因子變量的數量遠少于原有的指標變量的數量，對因子變量的分析能夠減少分析中的計算工作量。②因子變量不是對原有變量的取舍，而是根據原始變量的信息進行重新組構，它能夠反映原有變量大部分的信息。③因子變量之間不存在線性相關關系，對變量的分析比較方便。④因子變量具有命名解釋性，即該變量是對某些原始變量信息的綜合和反映。
因子分析的出發點就是用較少的獨立變量的因子變量來代替原來變量的大部分信息。
1.2 聚類分析思想我們所研究的樣品（網點）或指標（變量）之間存在程度不同的相似性（親疏關系———以樣品間距離衡量）。于是根據一批樣品的多個觀測指標，具體找出一些能夠度量樣品或指標之間相似程度的統計量，以這些統計量為劃分類型的依據。把一些相似程度較大的樣品（或指標）聚合為一類，把另外一些彼此之間相似程度較大的樣品（或指標）又聚合為另一類，直到把所有的樣品（或指標）聚合完畢，這就是分類的基本思想。
2 構建房地產上市公司財務指標評價體系
2.1 指標的選取與說明衡量上市房地產企業綜合實力及財務風險水平，通常都是考核盈利能力，償債能力，運營能力，發展能力，現金流，每股結構這六個指標。財務指標比較全面的反映了一個企業的狀況，通過對財務指標分析可判斷企業是處于快速成長型企業，穩健性企業，高增長高風險性企業。用來評價企業在資本活動中所面臨的風險，所以選取的指標能夠全面反映公司的經營狀況。本文選取了滬深20 家上市房地產公司的財務指標。構建以下的財務指標體系(表1)。
2.2 財務指標處理由于各指標之間差異比較大，因此需要將數據轉換，采用SPSS 軟件對數據進行標準化處理。在所選指標中有正向指標，適度指標，逆向指標。則對適度指標流動比率、速動比率，逆向指標資產負債率進行取倒數的正向化處理。
2.3 因子分析法適用性檢驗根據上述因子分析的原理，采用KMO 和巴特利特球形度檢驗對20 個上市公司的17 個指標標準化數據進行相關性檢驗。如表2。
由上表得KMO 的值為79.8%，各指標之間存在一定的相關性，原始變量可以做因子分析。同時，巴特利特球形度檢驗的結果近似卡方的概率接近0，表明在0.05 的顯著性水平下，原指標存在相關性。
2.4 主因子提取本文以主成分分析法構造因子變量，根據特征值大于1 提取主因子。通過主成分分析共提取了6 個主因子，累計貢獻率達到89.695%，能夠很好的解釋總方差，足夠表達出原始數據的信息。
3 基于聚類分析法劃分財務風險等級
結合運用聚類思想將房地產上市公司財務風險進行分類。將上述20 家上市公司主因子得分作為新的變量，對其進行K 均值聚類分析，將風險等級劃分為3 個等級：風險較小，風險一般，風險較高。運用SPSS 軟件計算結果如表3。
由表可得風險較高的企業：宋都股份。
風險一般企業：浙江廣廈、濱江集團、順發恒業、金科股份、泰禾集團、中南建設、中弘股份、深振業、中航地產、華僑城、金融街、榮安地產、億城股份。
風險較低的企業：萬科地產、招商地產、新華聯、榮盛發展、保利地產、南京高科。
上面分析結果中對于6 家風險較小的房地產公司，要保持好公司良好的財務管理狀況，同時也要有一定的防范意識。對于13 家風險一般的房地產企業，可以以現行的財務管理制度進行運作，但應隨時關注財務指標的變化情況，建立有效的財務預警機制，盡最大能力降低風險。對于風險較高的宋都股份，應引起公司內部和外界投資者的高度重視，及時根據財務報表的相關指標進行分析，找到影響財務風險的主要因素并采取相應的對策，避免財務風險狀況惡化。
4 結論
本文通過選取較有代表性的17 個財務指標，利用因子分析分為6 個主因子，并利用聚類分析對上市房地產公司進行分析并做出風險歸類評價。這可以為房地產企業債權人，經營者，投資人決策者提供參考依據。對于債權人，特別是銀行等金融機構及債券投資者最關心的是貸給企業的款項安全度。當銀行金融機構貸給企業資金時也都要對企業做風險評估，以保障自己利益最大程度的安全。對于經營者來說，降低企業的財務風險，必然要提高盈利能力，償債能力，運營能力，有利于資本結構的優化。良好的財務狀況不僅影響公司內部團結穩定，另一方面樹立企業的良好形象和信譽，增強投資者、債權人、政府機構等相關利益者對企業的信心。從經營者的角度出發，對房地產公司的風險等級劃分，更能促使經營者對財務風險的重視和憂患意識，優化投資結構。從整體上，使得房地產行業健康循環發展。
參考文獻：
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【關鍵詞】房地產公司；財務管理；績效考評
一、房地產公司中財務管理的問題
（1）隨意增減和調整財務預算現象嚴重，缺乏財務預算執行監督機制。一些房地產公司由于缺乏財務預算執行監督機制或者財務預算編制時的不嚴謹，在具體的預算執行中隨意增減和調整財務預算現象嚴重，從而使得年初部門預算和年終部門決算存在很大的差異，嚴重影響到了部門財務管理的嚴肅性。（2）缺乏有效的財務績效考核機制。房地產公司通過財務績效考評有層次地、分門別類地將單位的戰略目標分解到各職能部門，并將其細化、延伸到每一個職工，使房地產公司所有職工都明確本單位戰略目標的主要意圖和設想，了解自己在單位中所處的作用和地位，從各自的角度想方設法地來為實現這個目標而努力工作，這樣一來，使得房地產公司的凝聚力大大增加，有助于促使房地產公司決策科學化。但是在實際中，由于沒有充分重視有無超預算支出、資金使用效益如何、資金投向是否正確等問題，使得績效考核體系嚴重不完善，大多只是走走形式，缺少可操作性、規范性和科學性，不能有效地起到約束的作用。
二、如何加強房地產公司中財務管理
（1）樹立新的財務管理觀念。第一，應該著眼于外部環境，重視與建筑商、客戶、建材供應商之間的有效溝通和聯系，應對房屋售后服務、銷售、生產、設計、開發等環節實行財務管理責任制度。第二，應該以房地產公司全局為對象，樹立全局意識，洞察全局，知彼知己，對各種因素的價值鏈進行綜合分析。第三，房地產公司不要過于追求短期效果，應該注重長遠的成本節約，以便取得可持續性發展的能力。（2）加強房地產公司財務支出績效考評工作。一是強化組織領導。及時成立房地產公司支出績效考評工作領導小組，落實日常工作機構，負責績效考評具體協調管理工作。按照職能分工要求，密切協調配合，實行分管領導分片負責制及相關科室分工責任制。二是明確考評要求。制定相應的政策和規則制度來確定績效考評的范圍、工作程序和時間安排。采取項目單位自評、主管部門考評和財務部門考評相結合的考評機制。三是細化工作措施。選取房地產公司的幾個項目部進行項目支出績效考評試點，精心選取試點項目，力求項目具有代表性。建立業務指標、財務指標、效益指標三大考核體系，細化指標分數權數，實現三級目標管理。四是注重工作結合。將財務監督和財務投資評審工作貫穿房地產公司支出績效考評全過程，增強工作實效，實行項目前期設計概算管理、財務全程介入監督、事后針對考評情況開展延伸檢查。應以定性的指標為輔，定量的指標為主，從而增強房地產公司績效考評結果的利用價值和績效考評的實際可操作性，五是是認真對待績效評價結果，強化評價結果運用，對績效評價中發現的問題及時整改，將其作為加強制度建設、完善體制機制、改進工作方法、提升管理績效的重要參考，不斷推進房地產公司財務管理科學化精細化。（3）強化監控，建立內部約束機制。一方面加強日常跟蹤管理。通過日常的跟蹤管理維護其嚴肅性，嚴格規范地執行財務經費預算，對于當期超支的可控費用要提前預警，并堅決杜絕在當期支出，做到按月及時檢查、考核。另一方面建立內部約束機制。財務對下級部門的日常財務監督，重點是對資金支出的合法性、真實性；房地產公司財務部門要對財務收支程序、效能、過程、結果的懲防監督，實施多層次的監督，重點是財務收支程序的合法性，以及對違紀者的及時查處，防微杜漸。（4）提高決策者的財務管理意識。房地產公司的高層領導者要轉變經營理念，堅持樹立財務管理。財務管理是企業的核心理念，切實把眼光從利潤轉向可持續發展上面來。認清楚實施財務管理的必要性以及重要性，把財務管理樹立在企業管理的中心位置。
參 考 文 獻
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內容摘要:本文運用Logistic回歸對我國預虧的上市房地產公司的財務數據進行分析,試圖從實證研究的角度說明上市房地產公司財務危機產生的原因,構建上市公司財務預警模型。研究表明logistic模型在預測虧損前的房地產公司財務困境方面具有較高的準確率。
關鍵詞:logistic回歸STT檢驗預警模型
繼1998年3月中國證監會了《關于上市公司狀況異常期間的股票特別處理方式的通知》后,同年4月滬深交易所即宣布將對財務狀況或其他狀況出現異常的上市公司的股票進行特別處理(Special Treatment,簡稱ST),從此ST板塊的股票即成為我國股票市場上一個特殊的群體。無論是資產重組的題材,還是關聯交易的頻繁發生,都可以引起市場對ST股票的敏感反映,使得該類股票的波動遠大于市場波動的平均幅度,成為制造投機成分,為股市營造變數的一個板塊。為排除行業不同所造成的影響,本文選擇ST板塊中房地產業的上市公司作為研究對象,運用常用統計分析軟件SPSS對這些上市房地產公司的財務困境進行研究,并運用logistic回歸尋找造成財務危機的原因,試圖構建相應的財務預警模型,為ST公司和投資者的經營和決策提供參考。
研究選樣標準與指標體系的建立
本文選取的研究對象為2009年被ST的12家房地產公司,并且選取了在滬深兩市中排名前12位的表現正常的12家房地產企業作為對比樣本。樣本相關變量數據取自CSMAR數據庫中各上市房地產公司2008年的數據以及證券之星、中國上市公司資訊網、和訊網等網站。
(一)財務風險預警指標的初步選取
美國紐約大學的Edward.Altman教授在建立企業破產預測的Zeta模型時,財務指標的最初選取遵循了兩個原則:該指標在以前的研究中出現的頻率;指標與所要研究問題的潛在相關性。結合這兩個原則以及敏感性、先兆性、關聯性、可操作性和互斥性,本文從反映上市公司的盈利能力、經營能力、償債能力、成長能力四個方面提取了各項財務指標,具體說明如下:
1.盈利能力指標。X1凈資產收益率:該指標是從所有者的角度考察企業盈利水平的高低。該指標越高,表明資產增值能力越強,企業越有活力,財務狀況越健康;X2總資產利潤率:該指標反映企業總資產獲得利潤的能力,是反映企業資產綜合利用效率的指標。該指標越高,表明資產利用效果越好,企業發生財務危機的可能性越小。
2.經營能力指標。X3應收賬款周轉率:該指標反映企業應收賬款周轉速度的比率。該指標越高,表明公司收賬速度快,壞賬損失少,資產流動快,償債能力強;X4存貨周轉率:該指標是衡量企業購入存貨、投入生產、銷售收回等各環節管理狀況的綜合性指標。它影響到企業的短期償債能力。該指標越高,存貨的占用水平越低,企業的變現能力越強;X5總資產周轉率:該指標綜合評價企業全部資產經營質量和利用效率。數值越高,表明企業總資產周轉速度越快,銷售能力越強,資產利用效率越高,發生財務危機的可能性越小。
3.償債能力指標。X6流動比率:該指標是流動資產對流動負債的比率,用于衡量企業流動資產在短期債務到期前,可以變為現金用于償還負債的能力。該指標越大,企業短期償還債務的能力越強;X7速動比率:該指標是速動資產對流動負債的比率,衡量企業流動資產中可以立即變現用于償還流動負債的能力。該指標是對流動比率的補充,它越大,企業的短期償債能力越強,財務風險越小;X8資產負債率:該指標又稱為財務杠桿系數。在企業經營狀況良好的情況下,適當的財務杠桿可以起到正面的作用,在經營不良時,過度的財務杠桿會導致企業的財務狀況惡化。
4.成長能力指標。X9主營業務收入增長率:該指標衡量公司的產品生命周期,判斷公司所處的階段。該指標越大表明企業的發展潛力越大;X10總資產增長率:該指標反映企業本期資產規模的增長情況。該指標越高,表明企業一定時期內資產經營規模擴張的速度越快。
(二) 財務風險預警指標的進一步篩選
進入預警模型的指標應當能夠顯著地區分ST公司和非ST公司,因此,本文選取應用多元統計方法中的T檢驗對預警指標進行再次篩選。對同一財務指標而言,當兩組樣本具備齊方差性時,采用的檢驗統計量為:
當兩組樣本不具備齊方差性時,采用的檢驗統計量為:
利用24家上市房地產公司的樣本數據,采用SPSS統計分析軟件中的雙樣本(獨立)平均數檢驗Independent-Sample T Test,對樣本2008年的數據進行顯著性檢驗的結果如表1所示。由表1可以看出,在財務風險發生的前一年中有三個指標通過了顯著性檢驗,分別是:X7速動比率、X5總資產周轉率和X10總資產增長率,這三個指標可以有效地區分有財務困境和沒有財務困境的企業,因此,選取它們作為logistic回歸中的入選變量。
財務困境預測模型選擇和構建
根據上述篩選出的三個財務指標,本文試圖預測我國上市房地產公司發生財務困境的可能性,即根據該指標組刻畫的財務狀況推測企業未來發生虧損的概率。
Logistic回歸是處理定性被解釋變量的常用統計分析方法,尤其對于相依變量為二分類變量時的模型往往具有較好的效果。并且相對于多元線性回歸,logistic回歸不要求變量服從正態分布,因而比判別分析更加穩健。其表達式為:
其中,xn的值為自變量,β0為截距, βi為回歸系數,P為在給定自變量的條件下事件發生的概率。
運用SPSS統計分析軟件對篩選出的三個經過T檢驗的財務指標進行logistic回歸分析,得到如表2所示。
所得方程可表示為:
logistic回歸模型一般以0.5為最佳判定點,即如果通過模型計算出來的某事件發生的概率(Y=1)大于等于該事件不發生的概率(Y=0),則判定該事件發生,否則判定該事件不發生。在本文中即為當P>0.5時,該企業被判定為ST公司,當P
將樣本公司的財務數據代入模型,進行回判,得到結果如表3所示。
從上述預測結果來看財務指標的綜合運用大大提高了預測的準確性,本文對ST公司的正判概率為83.3%,對正常上市公司的正判概率為83.3%,綜合正判概率即為83.3%。
結論及虧損的原因
(一)結論
本文利用logistic回歸對中國預虧上市房地產公司的財務困境進行了預測研究。采納的數據是綜合反映公司經營狀況的財務指標,判斷公司發生財務困境的標準是被ST。此外,作為對比研究,文章還選入數量相同的未發生虧損的業績正常的上市公司。從logistic回歸模型的預測結果來看,判別的準確率達到83.3%,表明模型在預測上市房地產公司發生虧損方面是有效的。因此,這個模型可以為資本市場上的機構與個人投資者做決策提供參考。同時,這個模型可以看做是對上市房地產公司連續虧損原因的解釋,表明速動比率、總資產周轉率和總資產增長率這三個指標所代表的相應的償債能力、經營能力和成長能力對企業的財務狀況具有重要的影響,這三個指標越大,企業的發生財務困境的概率越小,因此,企業的管理層應當在這些方面給予足夠的關注。
(二)我國上市房地產公司連續虧損的原因
企業償債能力偏低,風險大。我國房地產企業普遍存在自有資金不足的問題,企業所需資金主要是靠向銀行貸款解決。而對比ST企業與經營良好企業的財務指標可以發現連續虧損企業的資產負債率多在90%以上,有的高達1000%,遠遠高于正常經營的企業,而速動比率卻明顯偏低。這樣,過高的負債,不足的償債能力必然導致企業經營的成本增加,盈利下降,以致出現虧損。這種自由資金不足,過分依靠銀行貸款、施工企業墊資和拖欠材料款等方式來進行房地產開發的公司,一旦商品房銷售不暢,資金不能即時回籠,將導致工程難以為繼,極易出現虧損乃至破產。 企業重開發,輕經營管理。依據上述研究結果中顯示的經營能力,再結合實際,可以發現被ST的房地產企業相對于業績良好的房地產企業而言更加輕視物業經營管理。在這種情況下,公司業績取決于具體的開發項目,而一個開發項目的周期只有2-4年,極易導致開發企業經營業績的大起大落。在國外,物業經營管理的比重大大高于物業開發的比重,這也是國外房地產企業經營相對穩定的主要原因之一。
企業開發能力低,發展潛力小。房地產業是非常密集的資本密集型產業,而我國很多房地產企業規模小,資源分散,開發企業整體水平不高,與其密集的行業特點極不相適應。這也是ST房地產企業所面臨的問題之一,再加上它們償債能力和經營能力的欠缺,導致其融資能力也大受影響,進而影響到企業的發展潛力。而發展潛力所映射的成長能力的缺乏又進一步增加了其虧損的可能性。
此外,本文的研究也存在一定的局限性。主要表現在:由于考慮了行業和規模進行實證分析,難以取得足夠的樣本,這可能會導致研究結果與實際狀況存在一定誤差。樣本的選取局限于上市公司,限制了模型的適用范圍。由于搜集數據的途徑有限,有關公司治理、宏觀環境、行業競爭情況等影響企業財務狀況的非財務指標因素沒有納入研究范圍。
參考文獻:
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2.楊蓬勃,張成虎,張湘.基于Logistic回歸分析的上市公司信貸違約概率預測模型研究[J].經濟經緯,2009(2)
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