房地产上市企业财务风险研究.docx
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1、房地产上市企业财务风险研究 摘要:近年来,在房地产行业宏观调控的背景下,房地产企业的财务风险不断增加,财务风险预警对房地产企业风险控制和财务安全保障具有重要的参考意义。本文采用2022年到2022年的110家房地产上市企业的财务报表数据,通过主成分分析法对企业的财务指标进行分析,发现有两家企业F值低于0.2属于显著风险,三家企业F值低于0.3属于严重风险,企业的多项财务指标严重偏离预警值水平,表现为企业财务恶化,经营管理困难。研究表明财务风险等级不一样的企业主要影响因子也不同,本文针对出现财务风险的原因从宏观、微观提出化解企业财务风险的建议。 关键词:房地产上市企业财务风险主成分分析法财务报表
2、 一、引言 房地产行业资金密集,且与前后向产业关联密切,导致房地产市场的微小波动在整个经济体系中被放大,影响整体经济的平稳健康运行。发生在2022年的美国次贷危机,导致美国房地产行业遭受重创,世界金融市场全面恶化。反思次贷危机发现,房地产企业管理的重心之一就是财务管理,财务风险贯穿于企业的整个经营管理活动之中。我国房地产行业相对国外起步较晚、基础较弱、制度规范度不高,目前我国大部分房地产企业发生财务风险的原因有以下四点:房地产市场严厉的调控政策;资金投入量非常大,且回收时间长;中小型房地产企业融资渠道比较少,企业的发展受到阻碍;开发商资金供给短缺,企业高度依赖银行贷款,使企业资金链的循环存在很
3、大的市场风险。而房地产财务风险的发生与企业财务危机预警不完善有关,加强对房地产企业财务危机的预测和监控对国民经济的稳定发展至关重要。房地产企业是一种高风险、高收益并存的企业,其中财务风险不容忽视,若不积极应对,严重时可导致企业破产。财务报表是房地产企业经营管理的结果,企业陷入困境的原因有很多,但最终一定能从财务报表上表现出来:收入或利润下滑、资不抵债、资金链断裂等。财务指标的恶化不是一蹴而就的,都是由轻到重、由量变到质变,最终导致破产。因此,对房地产企业财务风险的研究与预测,有利于企业尽早发现问题,降低财务风险。国外自Beaver(1966)与Altman(1968)的研究发表后,五十多年来的
4、危机预警一直是金融界的热门研究方向,主要从定性、定量以及定性与定量相结合这三个层面进行。而国内学者于20世纪80年代开始对企业财务预警进行相关研究,相比国外较晚、也更浅显。鉴于中国证券市场期限较短、有财务风险的企业资料较少、研究样本量有限,且针对限购及租购并举政策之后房地产上市企业的研究较少。本文运用主成分分析法构建财务风险预警模型,对我国2022年至2022年的110家房地产上市企业进行财务风险研究,针对不同企业出现财务风险的主要原因提出相应的建议,防范或降低上市房地产企业的财务风险。 二、房地产企业财务风险预警模型设计与分析 企业财务分析的最终目的是通过财务指标分析企业的经营结果,了解企业
5、的过去,推测企业未来发生财务危机的可能性,增加决策的科学性和合理性。由于财务风险有多样性,本文采用多变量分析,建立多变量指标模型用于企业财务危机预警。部分财务指标存在线性相关,为了提高计算准确率采用主成分分析法解决众多变量的问题,同时提取出财务风险的主要影响因素。该方法运用数据降维的思想解决原始数据各变量之间彼此高度相关的不足,减少数据信息丢失,用较少的相对独立的综合因子取代原变量,将主要因子的权重综合到一个评价指标中。该模型在预测企业是否面临财务风险方面有很好的识别作用,为我国上市房地产企业制定未来发展战略决策提供有效参考。(一)指标的选取及分类。基于房地产企业的财务信息可获取性原则,本文以
6、证监会2022年划分的房地产行业上市企业为研究对象。剔除大量缺失数据和数据异常的企业,最终选取了110家A股房地产上市企业,采用2022年至2022年的财务信息为样本数据,其中有3家房地产企业的股票是ST股。本次研究的样本数据来源于国泰安数据库及中国统计年鉴,房地产企业财务预警指标的选取决定着能否客观地反映企业的真实财务状况,因此指标选取应遵循以下三个原则:真实性、可获得性和科学性原则。本文通过借鉴国内外研究成果,结合房地产企业财务的特点和指标的全面性,选取反映房地产上市企业的偿债能力、盈利能力、经营能力、发展能力四个方面的财务指标作为研究样本的变量,且四种能力相互关联、相互影响。此次选取的主
7、要指标见表1。(二)实证分析。样本数据标准化处理与检验。本文样本数据存在部分数据缺失的情况,首先采用线性插值法对数据进行补充完善;然后采用KMO和Bartlett检验确定该财务指标是否适合进行主成分分析。KMO(KaiserMeyerOlkin)检验统计量通过比较样本相关系数和样本偏相关系数检验样本数据是否适合做主成分分析,结果显示为0.643,通过了KMO检验。Bartlett球形检验的卡方为6628.369,同时显著性为0.00小于0.05,近似卡方统计量的值越大,则变量之间的相关性越强,说明可以进行因子分析。提取研究样本的主成分。运用主成分分析法计算每个因子的特征值和方差贡献率,保留特征
8、值大于1且累计方差贡献率在65%以上的公共因子。根据碎石图可以直观判定出前七个公共因子变化明显,分别为3.032、1.782、1.503、1.230、1.193、1.033、1.008,且方差累计贡献率达到了67.378%,包含了财务预警指标的绝大部分信息,即得到反映房地产企业财务危机预警变量的综合性因子F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7。计算因子变量得分,构建预警模型。根据因子成分得分系数矩阵可知七个因子分别定义为:F1主要表达了流动比率、速动比率、现金比率等,主要反映了企业的短期偿债能力;F2主要表达了利息保障倍数、资产报酬率、净资产收益率、总资产周转率等,反映了企业的长期偿债能力和
9、盈利能力;F3主要表达了营业毛利率、总资产增长率、所有者权益增长率等,反映了盈利能力和发展能力;F4主要表达了资产负债率、存货周转率等,反映了企业的长期偿债能力和经营能力;F5主要表达了营业净利率等指标,反映了以收入为基础的盈利能力;F6主要表达了净利润增长率等指标,反映了企业的发展能力;F7主要表达了应收账款周转率、营业收入增长率等,反映了企业的经营能力和发展能力。根据因子得分系数矩阵和原始数据的标准化值可以计算每个因子得分,本次预测变量的因子综合预测函数为:F=0.281F1+0.165F2+0.139F3+0.114F4+0.111F5+0.096F6+0.093F7将计算结果划分层级进
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