房地产公司财务指标分析精选(十四篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的14篇房地产公司财务指标分析，期待它们能激发您的灵感。

篇1

本文运用因子分析方法对上海证券交易所的29家上市房地产公司的财务数据，从资产总计、主营业务收入、主营业务利润、利润总额、净利润、每股收益、每股净资产、净资产收益率、股本等9项指标进行了因子分析，认为财务指标可以归纳为营运能力、资产价值2个因子，其分别反映公司的营运能力和资本价值情况，为财务状况分析提供了便利。

【关键词】

房地产；上市公司；财务指标；因子分析

一、研究背景

进入21世纪以来，虽然我国的股票市场发展速度较快，但是从总体规模看，与国外还有相当大差距，我国目前股市投资者为3300万人，仅占全国总人口的2.7%。并且随着股票市场在社会经济生活中的地位越来越重要，面对我国股市规模较小，而与国民经济发展的客观要求有较大差距这种现状，在我国扩大股市规模有很大的潜力可挖。这就会吸引越来越多不同行业股票的加入，国家在进行必要的政策改进之外，投资者必然要对这些股票进行理性客观的评价，上市公司的财务指标就成为投资者的研究对象。但是如何选取以及选取哪些适当的财务指标在一定程度上影响对上市公司运营状况的分析结果，除了对财务报表的宏观分析之外，关键在于要运用数据的财务分析技术，通过财务报表数据看到公司的营运能力、资产价值情况，把握其未来的发展状况。财务分析的方法有很多，因子分析是一种很有效的降维和信息萃取技术。因此，我们将利用因子分析技术，在众多的财务指标中提取出主要信息。

二、研究对象与方法

1、研究对象

对上海证券交易所的29家房地产上市公司2006年财务数据的总资产、总股本、主营业务收入、主营业务利润、利润总额、净利润、每股收益、每股净资产、净资产收益率主要财务指标进行因子分析，并将这九个指标归结为两个因子。

2、研究方法

对上述29家上市房地产公司的9项财务指标在SPSS17.0软件上进行因子分析。

三、实证分析

1、数据的获取

分析指标数据的获取是2006年度报告的财务指标经汇总计算而来的，各房地产上市公司的具体评价指标数据由于太多在此不便展开。

2、数据分析

（2）因子旋转。为了使潜在的因素意义更为明确，分析的结论更为真实，将因子载荷矩阵按最大方差法进行正交旋转分离，可得到旋转后的因子载荷矩阵，从表2可以看出，总资产、股本、主营业务收入、主营业务利润、利润总额、净利润、净资产收益率等指标在第一个因子上有很高的载荷；每股收益、每股净资产等指标在第二个因子上有很高的载荷。根据因子所代表的具体指标的含义和现实的需要，可以把这两个因子命名为营运能力、资产价值因子。

篇2

关键词：财务报告舞弊 房地产 Logistic回归模型

我国的房地产业起步于20世纪80年代中期，是一个成长性很高的行业。如今，房地产业在我国经济生活中已有举足轻重的地位，但由于我国的房地产企业起步晚、规模小、基础差，其企业缺乏规范性管理，企业的财务状况也面临会计核算体系不健全、缺乏有效的内部控制制度等问题，这些都使得房地产企业出现财务报告舞弊的风险加大。本文结合房地产企业的相关运营特点和财务特征，在国内外财务报告舞弊现有的研究基础上建立一套适合我国上市房地产企业的财务报告舞弊的识别模型。同时找出识别房地产企业财务报告舞弊的关键指标，为各有关信息使用者的决策提供依据。

一、文献综述

（一）国外文献 西方国家资本市场产生时间较长，国外学术界较早地进行了上市公司财务报告舞弊的研究。Lee，Ingram和Howard 用列举的方式对财务报告舞弊作了定义。在他们看来，财务报告舞弊就是系统性的利润操纵。霍华德.R达维亚（2004）认为财务报表舞弊指的是在企业向外界披露财务报表时有意将财务报表上的一项或多项余额虚报的一种欺诈。在Michael R.Young看来，只有违规的财务报表被用于决策并造成损失时，这种违规才是舞弊。Persons， Beasley， Beneish 等从行业、董事会特征、财务指标等方面对财务舞弊公司的征兆做了进一步研究。Persons（1995），Bell and Carcello（2000）运用财务指标建立Logistic模型，Beneish（1997）通过建立Probit模型来识别财务报告舞弊现象。

（二）国内文献 与西方国家相比，我国证券市场建立时间相对较晚，所以我国学者对上市公司财务报告舞弊现象主要进行规范研究。阮锦勤（2003）以48家被公开实施舞弊的上市公司为样本，对财务报告舞弊的现状进行了多角度的考察，并通过反映舞弊征兆和舞弊特征的两类指标建立Logistic回归模型，结果表明调整后每股现金和应收账款与收入比两个指标可以识别财务报告舞弊公司。明（2006）以8个财务指标为变量进行研究，最终建立了一个由应收账款周转率、毛利率指数和资产质量指数为变量的舞弊识别模型。陈国欣、吕占甲、何峰（2007）研究回归模型表明：实际上只需要盈利能力、管理层持股比例、独立董事规模、审计意见四个变量就可以较好地识别预测上市公司财务报告舞弊，而且通过Logistic 回归技术建立的模型整体识别正确率已达95.1%，可以说效果相当显著。梁杰、任茜（2009）在我国上市公司财务报告舞弊信号的审计与识别一文中从公司管理层、关系对象、公司治理结构及内部控制制度等方面揭示了财务舞弊的迹象。

二、研究设计

（一）研究假设 本文以我国上市房地产企业财务报告为样本，通过综合考察上市房地产企业公开的财务数据，寻求舞弊房地产企业在财务指标上共有的，能区别于未舞弊公司的特征，从而建立一个由多方面指标反映的识别模型。由此，本文提出以下假设：

假设1：:所有可以公开获得的财务报表数据是真实、公允的

假设2：被中国证监会公开进行行政处罚的上市房地产公司均为有舞弊行为的公司

假设3：未受行政处罚的房地产公司均为财务报告正常的公司（即非舞弊公司）

篇3

内容摘要:本文运用Logistic回归对我国预亏的上市房地产公司的财务数据进行分析,试图从实证研究的角度说明上市房地产公司财务危机产生的原因,构建上市公司财务预警模型。研究表明logistic模型在预测亏损前的房地产公司财务困境方面具有较高的准确率。

关键词:logistic回归STT检验预警模型

继1998年3月中国证监会了《关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知》后,同年4月沪深交易所即宣布将对财务状况或其他状况出现异常的上市公司的股票进行特别处理(Special Treatment,简称ST),从此ST板块的股票即成为我国股票市场上一个特殊的群体。无论是资产重组的题材,还是关联交易的频繁发生,都可以引起市场对ST股票的敏感反映,使得该类股票的波动远大于市场波动的平均幅度,成为制造投机成分,为股市营造变数的一个板块。为排除行业不同所造成的影响,本文选择ST板块中房地产业的上市公司作为研究对象,运用常用统计分析软件SPSS对这些上市房地产公司的财务困境进行研究,并运用logistic回归寻找造成财务危机的原因,试图构建相应的财务预警模型,为ST公司和投资者的经营和决策提供参考。

研究选样标准与指标体系的建立

本文选取的研究对象为2009年被ST的12家房地产公司,并且选取了在沪深两市中排名前12位的表现正常的12家房地产企业作为对比样本。样本相关变量数据取自CSMAR数据库中各上市房地产公司2008年的数据以及证券之星、中国上市公司资讯网、和讯网等网站。

(一)财务风险预警指标的初步选取

美国纽约大学的Edward.Altman教授在建立企业破产预测的Zeta模型时,财务指标的最初选取遵循了两个原则:该指标在以前的研究中出现的频率;指标与所要研究问题的潜在相关性。结合这两个原则以及敏感性、先兆性、关联性、可操作性和互斥性,本文从反映上市公司的盈利能力、经营能力、偿债能力、成长能力四个方面提取了各项财务指标,具体说明如下:

1.盈利能力指标。X1净资产收益率:该指标是从所有者的角度考察企业盈利水平的高低。该指标越高,表明资产增值能力越强,企业越有活力,财务状况越健康;X2总资产利润率:该指标反映企业总资产获得利润的能力,是反映企业资产综合利用效率的指标。该指标越高,表明资产利用效果越好,企业发生财务危机的可能性越小。

2.经营能力指标。X3应收账款周转率:该指标反映企业应收账款周转速度的比率。该指标越高,表明公司收账速度快,坏账损失少,资产流动快,偿债能力强;X4存货周转率:该指标是衡量企业购入存货、投入生产、销售收回等各环节管理状况的综合性指标。它影响到企业的短期偿债能力。该指标越高,存货的占用水平越低,企业的变现能力越强;X5总资产周转率:该指标综合评价企业全部资产经营质量和利用效率。数值越高,表明企业总资产周转速度越快,销售能力越强,资产利用效率越高,发生财务危机的可能性越小。

3.偿债能力指标。X6流动比率:该指标是流动资产对流动负债的比率,用于衡量企业流动资产在短期债务到期前,可以变为现金用于偿还负债的能力。该指标越大,企业短期偿还债务的能力越强;X7速动比率:该指标是速动资产对流动负债的比率,衡量企业流动资产中可以立即变现用于偿还流动负债的能力。该指标是对流动比率的补充,它越大,企业的短期偿债能力越强,财务风险越小;X8资产负债率:该指标又称为财务杠杆系数。在企业经营状况良好的情况下,适当的财务杠杆可以起到正面的作用,在经营不良时,过度的财务杠杆会导致企业的财务状况恶化。

4.成长能力指标。X9主营业务收入增长率:该指标衡量公司的产品生命周期,判断公司所处的阶段。该指标越大表明企业的发展潜力越大;X10总资产增长率:该指标反映企业本期资产规模的增长情况。该指标越高,表明企业一定时期内资产经营规模扩张的速度越快。

(二) 财务风险预警指标的进一步筛选

进入预警模型的指标应当能够显著地区分ST公司和非ST公司,因此,本文选取应用多元统计方法中的T检验对预警指标进行再次筛选。对同一财务指标而言,当两组样本具备齐方差性时,采用的检验统计量为:

当两组样本不具备齐方差性时,采用的检验统计量为:

利用24家上市房地产公司的样本数据,采用SPSS统计分析软件中的双样本(独立)平均数检验Independent-Sample T Test,对样本2008年的数据进行显著性检验的结果如表1所示。由表1可以看出,在财务风险发生的前一年中有三个指标通过了显著性检验,分别是:X7速动比率、X5总资产周转率和X10总资产增长率,这三个指标可以有效地区分有财务困境和没有财务困境的企业,因此,选取它们作为logistic回归中的入选变量。

财务困境预测模型选择和构建

根据上述筛选出的三个财务指标,本文试图预测我国上市房地产公司发生财务困境的可能性,即根据该指标组刻画的财务状况推测企业未来发生亏损的概率。

Logistic回归是处理定性被解释变量的常用统计分析方法,尤其对于相依变量为二分类变量时的模型往往具有较好的效果。并且相对于多元线性回归,logistic回归不要求变量服从正态分布,因而比判别分析更加稳健。其表达式为:

其中,xn的值为自变量,β0为截距, βi为回归系数,P为在给定自变量的条件下事件发生的概率。

运用SPSS统计分析软件对筛选出的三个经过T检验的财务指标进行logistic回归分析,得到如表2所示。

所得方程可表示为:

logistic回归模型一般以0.5为最佳判定点,即如果通过模型计算出来的某事件发生的概率(Y=1)大于等于该事件不发生的概率(Y=0),则判定该事件发生,否则判定该事件不发生。在本文中即为当P>0.5时,该企业被判定为ST公司,当P

将样本公司的财务数据代入模型,进行回判,得到结果如表3所示。

从上述预测结果来看财务指标的综合运用大大提高了预测的准确性,本文对ST公司的正判概率为83.3%,对正常上市公司的正判概率为83.3%,综合正判概率即为83.3%。

结论及亏损的原因

(一)结论

本文利用logistic回归对中国预亏上市房地产公司的财务困境进行了预测研究。采纳的数据是综合反映公司经营状况的财务指标,判断公司发生财务困境的标准是被ST。此外,作为对比研究,文章还选入数量相同的未发生亏损的业绩正常的上市公司。从logistic回归模型的预测结果来看,判别的准确率达到83.3%,表明模型在预测上市房地产公司发生亏损方面是有效的。因此,这个模型可以为资本市场上的机构与个人投资者做决策提供参考。同时,这个模型可以看做是对上市房地产公司连续亏损原因的解释,表明速动比率、总资产周转率和总资产增长率这三个指标所代表的相应的偿债能力、经营能力和成长能力对企业的财务状况具有重要的影响,这三个指标越大,企业的发生财务困境的概率越小,因此,企业的管理层应当在这些方面给予足够的关注。

(二)我国上市房地产公司连续亏损的原因

企业偿债能力偏低,风险大。我国房地产企业普遍存在自有资金不足的问题,企业所需资金主要是靠向银行贷款解决。而对比ST企业与经营良好企业的财务指标可以发现连续亏损企业的资产负债率多在90%以上,有的高达1000%,远远高于正常经营的企业,而速动比率却明显偏低。这样,过高的负债,不足的偿债能力必然导致企业经营的成本增加,盈利下降,以致出现亏损。这种自由资金不足,过分依靠银行贷款、施工企业垫资和拖欠材料款等方式来进行房地产开发的公司,一旦商品房销售不畅,资金不能即时回笼,将导致工程难以为继,极易出现亏损乃至破产。 企业重开发,轻经营管理。依据上述研究结果中显示的经营能力,再结合实际,可以发现被ST的房地产企业相对于业绩良好的房地产企业而言更加轻视物业经营管理。在这种情况下,公司业绩取决于具体的开发项目,而一个开发项目的周期只有2-4年,极易导致开发企业经营业绩的大起大落。在国外,物业经营管理的比重大大高于物业开发的比重,这也是国外房地产企业经营相对稳定的主要原因之一。

企业开发能力低,发展潜力小。房地产业是非常密集的资本密集型产业,而我国很多房地产企业规模小,资源分散,开发企业整体水平不高,与其密集的行业特点极不相适应。这也是ST房地产企业所面临的问题之一,再加上它们偿债能力和经营能力的欠缺,导致其融资能力也大受影响,进而影响到企业的发展潜力。而发展潜力所映射的成长能力的缺乏又进一步增加了其亏损的可能性。

此外,本文的研究也存在一定的局限性。主要表现在:由于考虑了行业和规模进行实证分析,难以取得足够的样本,这可能会导致研究结果与实际状况存在一定误差。样本的选取局限于上市公司,限制了模型的适用范围。由于搜集数据的途径有限,有关公司治理、宏观环境、行业竞争情况等影响企业财务状况的非财务指标因素没有纳入研究范围。

参考文献:

1.于立勇,詹捷辉.基于Logistic回归分析的违约概率预测研究[J].财经研究,2004(9)

2.杨蓬勃,张成虎,张湘.基于Logistic回归分析的上市公司信贷违约概率预测模型研究[J].经济经纬,2009(2)

3.杜勇,刘星.基于Logistic回归的上市公司亏损逆转识别模型研究.[J].技术经济,2009(12)

篇4

0引言

目前，对房地产企业财务风险预警系统模型的定量研究仅主要采用线性或者广域线性模型，而采用非线性模型对房地产企业的财务风险预警系统做定量研究较为少见。本文将从财务信息和非财务信息方面构建一个财务风险预警系统的指标体系，并采用因子-神经网络模型对房地产上市公司的财务风险预警进行分析和预测，并得出相关结论。

1样本的选取及指标体系的建立

1.1研究样本的选取

为便于财务数据的获得和研究成果的对比，本文选择房地产A股上市公司的财务数据作为分析样本，把沪、深两地证券市场中的ST房地产公司界定为处于财务危机的公司，非ST房地产公司界定为财务正常的公司。根据上市房地产公司的实际情况，采用非配对抽样，抽取相对少量的财务危机企业与相对较多的正常企业。基于以上原则，并根据CCERDATA和新浪网站公布的房地产上市公司报表及CSRC和GISC的行业分类标准，选取沪、深两市房地产上市公司。选取的房地产企业情况如表1所示，由于2006年的数据缺省太多，且2010年的被ST房地产公司数量很少不便于预测，故本文仅选取2007~2009年的房地产企业作为研究样本，分为财务正常企业和财务危机企业两种样本(表1)。

1.2财务预警指标的选取

由于对财务危机预警的研究始终缺少系统的经济理论支持，很难在已有的参考资料中找到企业内部影响因素的公认指标。故本文试图结合房地产上市公司的实际情况，并基于可采取可量化的原则，将选择涵盖企业偿债能力、现金流量能力、盈利能力、营运能力、股东获利能力、成长能力等方面的财务指标共32个，同时也将选择涵盖公司规模、股权结构、市场信息、审计等方面的非财务指标共20个，见表2。表2中的指标能比较全面地衡量房地产上市公司各方面的情况。然而财务危机预警指标过多，会导致神经网络分析的过分拟合，同时指标之间的相互关联反而会导致预警判别结果出现偏差。因此在对数据进行神经网络分析前，必须先对这些财务危机预警指标进一步筛选，去掉冗余信息。

2模型构建与对比分析

2.1财务数据处理

由于在采集到的企业原始数据中，有些企业的部分数据缺乏，故首先要做预处理，才能进行深层次的分析。处理情况包括以下几种：（1）对于在财务报表中未披露的数据。本文将用该企业前后两年的平均数作为缺省数据补充，以保证整体数据的完整性。（2）对于在公开信息中无法获得或依据公开信息无法判断的数据。本文将依据悲观准则用“不利”数据进行填充。比如，对于无法获得董事长是否变更的情况，都一律认为发生变更。当数据处理完整之后，利用SPSS统计分析软件提供的K-S检验，对2007~2009年的127个样本的52个指标进行正态分布检验。检验结果显示，在显著性水平为0.05下，流动负载比例、长期负载比例、年度股东大会会议出席率、董事监事和高级管理人员总人数、CR10指数、换手率这6个变量的K统计量的p值大于0.05，符合正态分布，其余指标样本不符合正态分布。

2.2显著性检验

2.2.1服从正态分布的财务危机预警指标的均值相等性检验

对于服从正态分布的变量，可根据两种样本（财务正常企业和财务危机企业）的均值差的t统计量，对其进行独立样本的均值相等性检验，从而判断两种样本中的财务危机预警指标是否存在显著性差异。在0.05的显著性水平下，长期负债比例、CR10指数、流动负载比例这3个指标通过了t检验的显著性水平检验，即两个样本中的这3个指标有显著性差异。董事监事和高级管理人员总人数、换手率、年度股东大会会议出席率这3个指标没有通过t检验，即两个样本中的这3个指标没有显著性差异。如表3所示。

2.2.2不服从正态分布的财务危机预警指标的非参数检验

对其余47个不服从正态分布的财务危机预警指标变量，因其不符合t检验的前提条件，不能采用t检验的方法。本文采用非参数检验中的两独立样本非参数检验的Mann-WhitneyU检验、Wald-WolfowitzW检验和Kolmogorov-Smirnov检验相结合的方式，若有一半以上非参数检验认为指标有差异，则认为通过了显著性检验。通过SPSS检验后，流动比例、速动比例、营运资金比例、现金流量对流动负载比例、资产负债率、权益负债率、固定资产比例、长期负债比例利息保障倍数、存货周转率、资产周转率、应收账款周转率、营运收入净利润率、营业利润率、每股收益、市净率、市盈率、净资产增长率、营业利润增长率、财务杠杆系数、年度内董事会的会议次数、金额最高的前三名董事的报酬总额、回报率、西格玛系数、贝塔系数这24个指标通过显著性检验；其余指标在两种样本中没有显著性差异。

2.2.3显著性检测结果

综合上述t检验及非参数检验的结果，一共选取27个财务危机预警指标作为下一步分析对象。其中财务指标20个，非财务指标7个。

2.3财务指标的因子分析

上面确定的27个财务危机预警指标具有显著性，这些指标从不同方面反映了公司的财务状况。但财务危机预警指标项过多会导致神经网络模型的过分拟合，反而影响结果的正确性[2]。本文考虑用因子分析的方法对财务危机预警指标进行降维处理。首先利用KMO检验对20个财务指标变量之间的相关性进行测定，把原有变量的指标数值代入SPSS软件，计算结果如表3所示。变量指标的KMO测度值为0.674，球形检验P值小于0.05，检验结果显著，可以做因子分析。检验结果如表4所示。把样本数据代入SPSS，采用主成分分析方法，并取累计贡献率为78.517%，则主成份为8个，即用这8个主成份来代替原来的20个财务指标。本文采用正交旋转法中的方差最大法进行转换。结果如表5所示。观察表5，可以将这8个因子归纳为，短期偿债和现金流动能力因子、盈利能力因子、营运能力因子、获利能力因子、风险评价能力因子、资本成长潜力能力因子、资产营运负债能力因子、股东获利能力因子。同时对非财务指标进行因子分析，发现不满足KMO检验，无法进行主成分提取，故可直接将7个非财务指标作为神经网路的输入。

2.4BP-Adaboost神经网络模型

Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效的分类。BP-Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Ada-boost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。对于本案例来说，输入节点为15维，代表上述8个财务因子和7个非财务指标，输出为1维，代表公司财务状况。输出为1时表示财务状况良好，输出为-1时表示财务状况出现问题。BP神经网络的激发函数选取Sigmoid函数。同时应注意隐含层节点数的选择，如果隐含节点数太少，BP神经网络不能建立复杂的映射关系，预测误差较大，节点数过多，网络学习时间增加，可能出现“过分拟合”现象，导致训练样本预测准确，但对其它样本预测的误差则较大。一般采用经验法，中间隐含节点数参考下面公式：（略）。本文通过试错法，确定BP神经网络的结构为15-4-1，共训练生成15个BP神经网路弱分类器；并用这15个弱分类器组成强分类器对公司财务状况进行分类。抽取2007~2008年共127组数据作为训练数据，再抽取2009年84组数据作为测试数据。根据Adaboost和BP神经网络原理，采用Matlab进行仿真，设定单个BP迭代次数为50，学习率为0.1，目标为0.00004。采用多次训练求平均值的方法确定分类错误和误差率，作为训练的结果，如表6所示。

2.5模拟结果分析

BP-Adaboost作为强分类器，比BP分类器的准确性要强，同时和Logistic回归模型相比，误差率要相应小一些[3][4]，该模型和指标项对财务正常的企业具有较高的判断能力，误差率只有2.71%。但本模型对于财务异常企业的判断能力就有些弱了。一方面，2007~2009年中国和国际经济形势发生了巨大变化，而房地产企业受外部环境和政策的影响很大；又由于房地产企业的特殊性，其财务指标往往带有滞后性，故若忽略这些因素，而只选取公司内部指标来判断一个企业财务状况是否正常有些欠妥。另一方面，对于异常企业来说，其部分数据太过异常，淹没了其它数据之间的差异性，从而对该部分数据的标准化肯定会影响该指标项的其他数据，给最终结果带来影响。

篇5

摘 要：随着经济日益发展，市场竞争日趋激烈，完善的财务危机预警体系是房地产上市公司在激烈的市场竞争中处于不败的必要保障。但我国财务危机预警体系研究起步较晚，至今尚未形成完整的财务危机预警体系。我国房地产上市公司主要采用定量分析法来进行财务危机预警。本文在前人研究的基础上，从我国房地产上市公司财务危机预警体系的现状出发，指出仅采用定量分析法来预测公司财务风险的局限性，提出引入非财务指标因素及改进财务预警模型两点建议来完善我国房地产上市公司财务危机预警体系，旨在加强我国房地产上市公司防范财务风险的能力。

关键词：上市公司；财务危机；预警体系

一、引言

随着全球化的发展，市场竞争日益激烈，由财务失败而导致的破产公司越来越多，2009年的金融危机更是把破产风潮推向顶端。因此，建立完善的财务危机预警体系十分必要。

财务危机预警的研究国内外已经有了一些优秀的研究成果。国外学者Fitzpatrick于1931年以19家公司作为样本，利用单一财务比率进行分析，发现净利润/股东权益和股东权益/负债两个比率的判别能力最高。Beaver于1968年选择79家经营失败和未失败的公司，选用30个财务比率进行分析，发现债务保障率、资产收益率、资产负债率、资金安全率、应收账款周转率、存货周转率、流动资金周转率等比率判别力较高。但是，这些单一变量模型不能反映各财务比率之间的相互影响。Altman于1968年提出了Z模型。其多元线性判定模型为：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5，其中判别变量分别为营运资本/总资产、留存收益/总资产、息税前收益/总资产、股票市值/债务的账面价值、销售收入/总资产。由于公司规模、行业、地域等诸多差异，使Z值并不具有横向可比性。再者，模型中一些数据的收集十分困难。Olson于1980年将逻辑回归方法引入财务危机预警领域，提出了logistic回归分析模型，此模型收集信息和计算过程较为复杂，不易掌握。Tam于1991年采用人工神经网络模型进行财务危机预警研究，提出了人工神经网络模型，但是模型很抽象，且不同样本模型其隐藏要素个数会有所不同，影响比较的客观性。

国内学者杜兰英，王海波于2006年提出长期财务预警模型由获利能力、偿债能力、经济效率和发展潜力四个模块组成，从公司财务评价，经营管理水平和发展潜力三方面对财务危机进行监测。但是过于依赖定量指标，没有考虑定性因素对财务危机的影响。柏丽于2008年提出经营风险引起财务风险，应因采取适当的风险策略，并制定相应切实可行的风险管理策略来降低危害。可是，财务风险总会受到特定历史时期各种相关因素的影响，比如政策风险、自然风险等，经营风险只是影响因素之一。赵彬于2009年提出非财务指标往往先于财务指标发现问题，在财务危机预警体系中占有重要角色。虽开始关注非财务指标和定性指标，但是只引入了国家宏观经济产业政策的研究，没有注重上市公司的微观经营环境。

二、财务危机预警体系的理论研究

财务危机是指财务陷入困境，是公司风险货币化的集中表现，是一种复合性风险概念。公司的财务风险按其在经营中的表现不同，可以分为狭义财务风险和广义财务风险。

狭义财务风险，通常也称为筹资风险，是指公司因借入资金而增加的丧失偿债能力或减少公司利润的可能性。

广义财务风险是指公司在运行过程中筹资、投资、资金收回、收益分配等各个环节产生的风险。财务风险是个综合性极强的概念。首先，它涉及到公司资金运动的各个环节、公司内部的各个方面以及公司环境中的各个因素。其次，公司的其它风险，如经营风险、政策风险、自然风险等，对公司的影响最终也会通过财务成果来反映。由此可知，财务风险是财务活动和经营活动过程中各种不确定性的综合反映，是公司风险货币化的集中体现。

财务危机预警是指依据公司财务报表及相关经营资料，运用科学的方法，对公司财务系统和财务活动中存在的问题进行分析和诊断，及时发现公司的潜在危机，进而提出解决措施。

三、我国房地产上市公司财务危机预警体系现状及问题

我国房地产上市公司财务危机预警的现状表现在以下四方面：

（一）主要采用定量分析法进行预警分析

我国有些房地产上市公司对其相关财务指标进行分析来预测财务风险，比如，净利润率、资产负债率、股利增长率、净资产收益率等。有些公司通过选取一些财务指标作为预测变量，沿用国外的预警模型来进行预警分析，Z模型使用较为普遍。

（二）预测变量的选择及相关关系的确立依据不充分

我国财务危机模型的研究是在借鉴国外的实证性研究的基础上进行的。但是公司样本的选择并不完全适合我国上市公司。首先，我国上市公司的退市机制刚建立，上市公司有关破产机制不健全，迄今为止尚无一家上市公司宣告破产，以至研究人员无法以破产为财务危机标准来建立财务危机预警模型，通过选取ST公司来代替。ST公司是指连续亏损两年的上市公司，这都是根据上市公司的亏损状况而定的，亏损并不意味着就公司就陷入了财务困境。因此，模型中预测变量的选择是否与公司持续经营相关，依据不充分。

（三）预测变量数据缺乏准确性

随着所有权和经营权的分离，投资者和经营者信息不对称。经营者在信息编报方面权利过大，而且现行独立审计机制和监督机制难以保证上市公司的财务信息质量，这会影响模型预测的准确性。再者，许多模型中变量数据收集十分困难，例如，“Z-模型”中需要的股东权益的市场价值，其包含资产负债表中已经存在的所有者权益，同时还包括市场对上市公司未来盈利能力和市场价值的估计，对于一个发展前景好的公司，其权益市场价值通常会高于其账面的所有者权益价值，二者不存在简单的算术关系。因此，这些都使得模型的准确性大打折扣。

（四）对非财务指标因素重视不够

公司进行财务预警分析时，往往忽视了非财务指标的作用。财务指标面向过去，非财务指标往往面向未来，非财物指标是公司未来财务危机较好的指示器，不容忽视。对非财务指标这一定性因素进行改善，将有助于改善公司的财务业绩，增强公司抵御风险和财务危机的能力。

四、完善我国房地产上市公司财务危机预警体系建议

（一）重视非财务指标的作用

房地产上市公司陷入财务危机是一个逐步恶化的过程。从一定意义上说，如果房地产公司的可持续发展能力长期处于虚弱状态，将会导致财务危机的出现。因此，本文提出将房产上市公司的可持续发展能力这一非财务指标因素纳入财务危机预警体系研究。影响房产上市公司可持续发展水平及能力高低的因素很多，本文认为，房地产上市公司应对以下因素进行考察：

1、房地产上市公司的发展战略

发展战略是房地产上市公司的发展远景，是塑造公司核心竞争能力实现其持续发展的谋略。因此，房地产上市公司应制定适当的发展战略，其各种短期、中期、长期发展战略的制定要从公司全局出发，实事求是，高瞻远瞩，确保发展方向正确、目标明确、灵活运用规模化和差别化原则、充分利用各种资源、战略措施的制定贴近实际而又灵活机动。目前，我国房地产上市公司的资源利用并不充分，外部资源利用太少，融资渠道太窄，这也就说明应该制定正确的发展战略，拓宽融资渠道，广开源路。

2、房地产上市公司的制度环境

制度是房地产上市公司良性运作和可持续发展的保障机制。公司可持续发展客观上要求一种制度可持续发展，而公司治理就是一种制度安排，那么公司治理体系越完善就越能保障公司制度的持续发展。因此，我国房地产上市公司应该要不断完善公司治理结构，可从以下方面进行完善：第一，分散股权，改善股权结构，积极推进产权改革。在一般的竞争行业，可通过出让国家股、国有法人股或者资产重组等方式，同时制订外资公司收购上市公司股权的管理办法，并加以完善。第二，规范董事会，建立和健全董事提名和任免机制，股东对董事的任免起决定作用。分设董事长与总经理职位。第三，提高监事会的独立性，强化监事会的监督力度。第四，设立独立的薪酬委员会，保持薪酬委员会与受益人之间的独立性，防止各方串通勾结。

3、房地产上市公司的人力资源状况

知识经济时代，社会经济活动的一切竞争，归根到底是人力资源特别是人才的竞争。人力资源越优越，公司的综合能力就越强。房地产上市公司的人力资源状况包括全体员工的文化水平、道德水平、技术技能、组织纪律性等综合情况。因此，公司必须重视对人才的培养，通过各种适合自身发展所需要的培训途径来传导公司文化、提高人才素质，促进公司优势人力资源的形成。公司人力资源管理应注重变革管理和人性管理，采取前瞻态度，注重人员的贮备、使用和提高，只有这样才能吸引、保留和激励人才，促进公司的可持续发展。i

（二）完善财务危机预警模型

在建立财务指标预警模型时，应考虑由于不同年度上市公司所处环境的差异，公司各项财务指标是否受到与时间跨度有关因素的影响，如宏观经济形势、经济周期等，并加以必要的处理。

在预测变量数据的使用方面，尝试利用中报数据，建立中报预测模型，努力使研究结果提高公司财务预测的及时性，并检验我国上市公司中报信息的质量，确保模型数据的真实性。

随着统计软件的日益完善和计量经济学的不断发展，研究者应该结合我国上市公司的实际情况，不断建立更多、更先进的财务预测模型。（作者单位：湘潭大学）

参考文献：

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[2] 柏丽.公司财务危机预警体系探究[J].山东行政学院报，2008（6）：107-109.

[3] 冯璇.影响我国上市公司可持续发展的公司治理因素研究――来自制造业上市公司的经验数据[J].财会通讯，2008：15-18.

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[关键词]房地产行业；财务风险；因素

[DOI]1013939/jcnkizgsc201552170

随着我国国民经济的发展，房地产行业发展势头尤为迅速，由于我国房地产行业基础差、起步晚，各种行为都不规范等原因，致使房地产公司存在着巨大的财务风险隐患。目前房地产企业如何合理有效地避免财务危机对保证房地产行业长久稳定发展，乃至全民经济发展都具有非常重要的意义。

1房地产行业的财务风险成因分析

11宏观因素分析

房地产行业的外部环境包括政治因素、法律因素、经济因素、社会文化因素、自然环境因素和技术发展因素等，所以房地产行业的外部环境不受自己控制，当国家和地区经济情况发展变化时（经济全球化加快等），首先受到影响的就是房地产行业。目前国家对房地产开展的调控政策如：财政政策、货币政策、税收政策等，也影响房地产行业的发展。因此房地产行业很难控制未来发展的走势。同时又由于房地产开发项目具有周期长、回收期长、投资大等特点，导致公司发展也存在一定的缺陷，具体表现如下。

111市场不成熟

我国房地产是20世纪90年代初新兴产业，相对世界其他国家房地产行业来说，起步比较晚，发展速度猛烈，无论发展过程还是管理规范等都不够成熟，导致房地产发展过程中没有重心，盲目前进。出现一些企业将闲置资金投入到没有进行前期市场调查的房地产项目，导致房屋销售不畅，资金无法正常收回。

112政府政策影响

我国房地产行业发展速度过快，根基不稳，为了适应国民经济发展需要，政府多次出台宏观调控政策。当房价上涨趋势过快时，国家严格控制开发商贷款条件和利率，从而削弱房地产发展势头。当房地产行业发展进入低谷时，采取贷款放款优惠政策，鼓励国民购买，维持国民经济平衡发展。

113风险意识淡薄

由于房地产快速发展，使得房地产投资者在近二十年获得了高利润的回收，他们被胜利冲昏了头脑，忽略了风险意识。同时，房地产公司在规避风险意识方面缺乏相应的控制制度，没有实现按照制度进行风险控制。

12微观因素分析

121缺乏财务预算和财务管理意识

在房地产行业发展过程中，有将近四成的房地产公司在经营过程中仅停留在会计核算，而缺乏财务预算和事后财务分析，没有有效的发挥财务管理的职能。甚至有的房地产公司外聘会计公司做，由于会计对公司情况和业务不了解，不能做到日常财务数据的有效控制。

122盲目举债，资本结构不当

一些公司被刚开始的高利润冲昏了头脑，不计后果的将资金投入到房地产开发过程中，而缺乏开发项目的全盘考虑和长期规划，导致房地产项目开发后期资金运作困难，不得不向银行大量贷款，由于仅靠银行贷款，其借款渠道单一，导致负债成本过大。

123成本费用控制不严

由于目前房地产市场投资过热，房价过高，房地产暴利，使得房地产企业忽视了成本费用控制，主要表现在三方面：首先，不重视建设项目的规划阶段，经常出现项目方案还没有确定下来就着急开工进行建设，致使在项目建设过程中对项目方案反复修改，项目成本也随之增加；其次，招投标环节走过场，部分开发企业不愿搞公开招标；再次，普遍重视对施工阶段的成本控制，而忽视了设计阶段的成本控制。

2房地产行业财务风险特点

21财务杠杆使用过度

大多数房地产公司以向银行贷款的方式应对房地产开发所需要的大量资金，但是过度贷款会导致资产负债率过高，财务杠杆使用过度。财务杠杆使用过度意味着资金流动风险增高，稍有不慎公司就面临着巨大的还款压力。

22资金周转率偏低

由于房地产项目开发所需资源多，资金投入大，征地、土地开发、房屋开发都属于资金严重消耗部分。虽然房地产通过房屋预售、现房销售和物业管理等方式将资金收回，但周期比较长。

23资产期限不匹配

由于房地产的资金投入大，资产比较多，其流动资产主要是存货（包括原材料、周转材料、存货跌价准备、开发产品）。由于房地产存货流动性差，属于不易变现的资产，导致房地产公司流动资产和流动负债率不匹配，致使资金偿还压力过大。

24现金流入期限不均衡

由于房地产公司大部分资金采取外部资金投入并在项目开展期进行房屋预售等方式获得资金流入，致使房地产现金流入不可控，一年高一年低，现金流入期限出现严重的不均衡。使得现金流入较少的一年要面临资金短缺的流动性风险，现金流入较多的一年又会产生大量的资金冗余。

3房地产行业降低财务风险的对策

31加强财务活动过程管理

311筹资风险的管理

向银行贷款是房地产行业目前采取的主要融资方式。经过行业分析，房地产公司过度贷款会造成负债率过高。所以房地产公司融资方式应该采取以银行贷款为主，吸引外部投资等创新融资方式为辅，形成组合性融资，从而改变因负债率过高导致房地产行业财务风险，确保项目资金顺利流通，股东权益具有稳定的收益率。

312投资风险的管理

房地产开发项目属于高投资项目，其最重要工作的就是项目前期的需求分析和可行性调研，应充分了解国家政策、城市规划、土地使用情况、房屋供应信息以及房地产市场需求等。如果城市规划信息不准确，导致开发商选址的错误判断，最终会导致开发房屋出现滞销。

313现金流量风险管理

房地产公司从开始融资就承担着财务风险，所以在公司资金回收环节最为重要，而应收账款的及时回收是影响资金回收风险的重要因素。所以应加强对应收款项的管理，首先建立稳定的信用政策；其次客户购买房时确定客户的资信等级，评估购买用房公司的偿债能力；最后，确定合理的应收款方式和比例。

32建立完善的风险预警系统

如果房地产公司没有建立和完善财务风险预警管理系统，不能有效地避免财务风险，将会使财务危机扩大化，所以建立完善的财务预警系统至关重要。

321及时编制现金流量预算，建立短期财务风险预警系统

房地产财务短期内的主要工作是现金流量预算的编制，为了保证现金流量得到有效管理，房地产公司应该建立完善的预算及预测系统，以周、月、季、半年、年为阶段将具体项目汇总，分析预期收益、现金流量和财务状况等。

322建立财务风险预警模型，确定长期财务分析指标体系

财务预警指标一般包含反映企业负债偿还能力、盈利能力和资产运营能力等。房地产公司应该参照房地产特点，并根据自己公司的实际情况，具有侧重的对企业财务指标进行调整，从而建立适合企业长期发展的财务风险预警模型。

4结论

综上所述，只有不断提升房地产的财务管理水平，加强财务风险管理，才能保障房地产公司长久稳定发展，才能实现国民经济的科学合理发展。

参考文献：

[1]田林永当前房地产公司财务现状及管理建议[J].中国房地产金融，2011（5）

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关键词:房地产 财务管理 成本管理

随着房地产财务管理水平与信息化应用水平的提高，越来越多的房地产公司开始采用动态财务管理模式，这种模式对成本管理有着重大的影响，建设有房地产行业特色的财务动态管理模式，节约房地产管理成本是当前房地产财务工作的一个重点。

一、财务动态管理的概念

作为财务管理的一种模式，财务动态管理是指一个通过对未来财务运营状况与目标结果的模拟，运用选用的动态财务指标及预先设置好的辅助管理工具和财务专业分析，将企业信息的变化过程。动态财务管理是一种整体的财务信息动态管理流程。对于房地产这个行业来讲，财务动态管理就是在房产实际工作中个项目以及日常管理通过对未来财务运营和目标进行设定，然后选用动态财务指标，在计算辅助和动态分析下，显示公司项目可能受不确定因为影响的可能性，将实时动态目标与预定目标做对比，从而实现房地产财务的动态管理。

二、房地产企业中动态财务管理的可行性与必要性

实施动态财务管理是提高房地产开发项目价值的客观要求。要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，要求房地产公司具有持续的长久的创新力。能够不断超越对手提高自身。在房地产创新极易被模仿甚至超越。因此房地产公司要想长足持续发展，必须从内部财务管理来寻求突破，从财务运转高度寻求自身发展空间，传统的财务运作模式已经远远无法满足如今大规模房产开发的需求，从创新和现实状况发展来看，动态财务管理都是不二的选择。

信息化技术普遍应用为动态财务管理提供了技术保障。随着计算机普及和企业局域网发展，传统财务管理压力越来越大。经济全球化和信息化是当今经济发展的动态和趋势，财务管理也不例外。要实现财务动态管理，必须要有恰当的工具，事实证明计算机技术发展，电脑软件的开发与信息网络化为财务动态管理提供的相应的技术保障。

三、从房地产成本管理看财务动态管理优势

当前，许多公司的项目存在着多个业态、动态管理对成本进行分摊，当然这种方式有利也有弊，总体看来还是弊大于利的。

双管理方式的优势：

在这种管理模式下，过渡比较自然，不至于从传统的管理模式直接跳转到最新的动态管理模式之下，使公司整个财务有天翻地覆的转变，使得房地产有比较稳定自然的过渡期和适应期。

两种管理模式的优势都可以得到有效发挥，以互补的形式进行财务管理，既对未来预见把握到位，如过往也可以有很好的了解，两种财务管理同时进行，模拟性和实际性都可以把握到位。

双管理方式的不足：

双管理模式下财务管理界定不明，比较容易造成财务混乱不清，没有明确规定，管理员往往会采用自己最熟悉、最简单的财务管理方式，这样不利于相对比较繁琐的动态财务管理模式的应用，更不利于从传统模式到动态管理模式的逐渐转变。

人力物力财力的浪费更是显而易见的，同一份工作两组不同的人用两种不同的方法在做，势必会造成资源的浪费，扩大房地产的成本。而且两者的财务预算结果存在的不一致势必会使得项目运营有一定的阻碍。而且动态管理能够及时有效地进行成本控制和管理，双模式下这种优势很难得到全面发挥。

因此双管理模式只能作为一种过渡时期的财务模式，动态管理才是下一步房地产财务管理的主流。

四、动态财务管理系统操作流程

前期准备工作。在项目初期，以财务部为主相关部门辅助完成前期财务信息采集与整理，并集体参与相关财务分析的报告，为系统后期运行做好铺垫。

进行成本分解。将项目资料分析编制后，财务人员要按照系统预定的初始投资目标，根据系统流程，将每个阶段目标成本具体到成本要素分到相应部门，并且在一定时段内做好信息沟通和调整工作。

成本跟踪管理。在项目实施过程中，依据目标值进行项目实施，系统会对各个项目执行情况给予评定，本将结果反馈给相关部门并促使其及时了解和调整计划任务。当然也可以根据阶段累计项目的行馆成本对比初期目标成本，核实项目投资及部门运转。

实施项目动态管理。系统可以实现自动保存和随时输出已执行项目记录，将执行情况作为部门工作绩效考评的一部分，对项目成本超支部分，能够及时找出原因和相应对策，及时控制成本。

做好项目考评。每个项目在建设完成后都会对其总投资和目标投资情况进行及时考核和对比，对于超支部分要及时分析原因，总结经验。

五、房地产企业财务动态管理模式的构建

构建原理：房地产财务动态管理模式的构建是一个关联整个企业的系统性工程，构建前必须系统了解其设计原理，即在动态管理的定义内，立足于对财务数据的及时处理与反馈，将房地产企业财务动态管理构建成一个通过实时反映项目资金运作情况的信息平台。通过这一平台，房地产企业可以模拟出目标资金通过不同市场环境发生变化，并对动态财务指标与目标值进行比较然后及时反馈，供给企业决策层，能够有效防范市场投资风险。

构建思路：根据房地产企业成本控制和资金流特点，制定相应的房地产财务动态财务管理模式，以产业链理论为理论，具体到房地产中各个实时项目中，实现财务角度的全员管理。建立财务动态管理链，在这一管理链中，公司任意环节的成本支出都在动态财务管理系统中之冠展现，财务控制得到进一步加强。

系统设计：系统设计是实现房地产企业财务动态管理的重点所在，其主要工作工作是建立适合于企业的动态财务管理平台，使企业财务管理能在同一系统内斗能得到实现。它的设计主要包括对于需求的分析，各个模块的选择与设置、管理系统的具体运行和系统的集成管理几个方面来进行。

六、结束语

房地产财务动态管理是企业对于成本控制和管理的一个明智选择，有着实施的现实意义，不仅有益于房地产企业整体财务管理水平的提高，更可以实现对于资金和成本的实时控制，提高资金安全性，保障房地产企业持续健康稳健的发展。

参考文献：

［1］黄巧.动态财务管理在房地产投资开发中的应用研究［D］.重庆大学,2005

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Fisher判别模型的一般表达式为：Z=a1X1+a2X2+ … +anXn，其中，Z为样本判别统计值，X1、X2…Xn分别表示研究对象的特征变量，而a1、a2…an分别表示相应的特征变量的判别系数。该模型其实质还是多元判别模型。Fisher判别分析过程是依据选取的样本数据挑选出几个能代表这一类的特征变量即关键性指标，然后根据所选取的变量构建Fisher判别模型，再把原先样本数据回代入判别模型当中，根据Fisher判别模型的判别方法对样本进行分类，并统计出判别效果，如果效果比较理想，再利用未来数据进行判别。

收稿日期：20131023

作者简介：唐睿明 （1965-） ，女，辽宁大连人，教授，主要从事财务管理与管理会计等方面的研究。Email：trm65@sinacom

运用判别分析法建立了与我国房地产业相适应的财务预警模型，并在实证分析的基础上为我国房地产业发展提出合理化建议。

关键词：房地产业；上市公司；财务预警；Fisher判别模型

中图分类号：F29923文献标识码：A

文章编号：1000176X（2013）12009606

房地产业在国民经济中处于基础性和先导性的地位，是我国重要的支柱产业，与我国经济发展息息相关。它具有很高的产业关联度和较强的产业带动力，已经成为推动国民经济增长的重要引擎。近年来，由美国次贷危机引发的全球金融危机已经向我们展示了房地产业肆意扩张而付出的惨痛代价。我国房地产业如若没有有效的内部风险控制系统，快速的扩张步伐必然使企业面临较大的财务危机；同时，为了抑制我国房地产业的过度投资，国家已经逐步采取了有效的宏观调控政策和货币政策，“新国十条”的颁布也将使得房地产业面临前所未有的压力和风险。有调查显示，财务危机管理在我国房地产业并没有得到很好地应用，大部分房地产业没有采取有效的财务监控和预警机制来控制风险。在这种情况下，进行以财务风险预测为重心的财务预警研究，以降低房地产业发生重大财务危机的风险，减少财务危机发生给企业带来的损失，进一步提高房地产业的经营效率是非常重要和必要的。

一、相关概念

（一）财务危机含义的界定

财务危机（Financial Crisis）又称财务困境（Financial Distress）或财务失败（Financial Failure）。而对于财务危机的具体定义国内外至今还没有一个统一的标准，不同的学者往往具有不同的观点。（如表1所示）

参照表1，在广泛吸收国内外财务危机研究文献的基础上，结合我国资本市场相关政策制度，本文认为财务危机的标志是上市公司财务状况异常，进而被“特殊处理”。由此，陷入财务危机的公司即为被ST的上市公司。其中，财务状况异常指的是审计结果显示的最近两个财务报告年度的净利润均小于零或上市公司连续两年亏损或每股净资产低于股票面值。

表1国内外学者对财务危机的界定

以上市公司被特别处理，特别是因财务状况异常而被特别处理作为界定财务危机的标志

陈文浩、郭丽红

一般是指由于不能清偿到期债务而使得企业陷入困难和危机的情况，极端的财务危机表现形式为企业破产

何沛利、章早立企业盈利能力遭到实质性削弱，并伴随持续亏损的状态

（二）财务预警的理论基础

财务预警模型的建立需要扎实的理论基础作为支撑，通过细心地研究，本文概括总结了以下三个财务危机预警研究中所蕴含的基础理论：

1危机管理理论

20世纪80年代初，西方跨国公司提出了危机管理理论，该理论主要研究的内容是企业所处的环境不是稳定不变的，这种不确定性给企业日常经营管理带来风险，特别一些重大事件甚至会危及企业存亡，导致企业破产。为了有效预防危机情况的出现并降低财务危机对企业的影响，控制经营风险及财务风险，以促进公司长远发展，管理层必须通过计划、预防和控制等措施加强对危机事件的管理。财务危机预警和企业危机管理两者之间相互补充，相辅相成。财务危机预警的研究理论和方法拓宽了企业危机管理的视野，使企业危机管理的研究更加深入。如若企业的预警结果出现问题，那么企业就会即刻进入危机管理状态，利用危机管理的相应方法和措施解决企业所出现的问题。因此，企业的财务危机预警和企业危机管理是相互联系、相互促进的。

2权变理论

权变理论，又称权变观点，是以系统的视角，揭示各子系统内部和各子系统之间的相互关系，以及组织与它所处环境之间的联系，从而明确各权变因素的关系及结构模型。权变理论强调针对不同具体环境情况随机应变，找寻最适合企业的管理模式、方法。根据权变理论基本观点，在现代企业管理理论体系中，同样不存在一个适用于所有企业的财务危机预警系统。因此，在进行财务危机预警系统设计时，必须全方位考虑企业所处外部环境及内部自身条件，具有针对性地构建适用于特定企业的财务预警机制，并根据外部环境的变化对财务预警系统进行不断的调整与改进。因此，企业的财务危机预警模型要从宏观监督和微观管理的角度出发，要求模型的设计者站在权变的观点来分析财务危机预警企业的刚性财务指标和柔性的非财务指标，同时，对于处于不同行业和不同经营周期的分析对象，模型的设计者也要站在权变的角度进行分析。

3博弈论

1949年，Neumann和Morgenstern在《博弈论与经济行为》一书中提出博弈论的基础理论，指出博弈行为是一种具有竞争性或者对抗性质的行为。在博弈过程中，博弈各方因为自身利益目的不同，在进行决策时必然要考虑对方可能采取的所有行为，以此来选择对自己最为有利的决策达到自身利益最大化。在现实企业经营管理中，同样存在着各方的博弈，与财务预警机制最为密切的就是国家监管机构与上市公司之间的博弈，博弈的结果便是各种政策的制定。政府等监管机构通过改进政策制度来提高政策效率，而上市公司等被监管机构通过改进自身的经营策略来适应政策的改变，并提高经营效率。从这个意义上说，博弈论成为财务危机预警机制的理论基础之一。

本文以危机管理理论、权变理论和博弈论为基础，对企业财务预警机制进行理论分析。

二、我国房地产业上市公司基于Fisher模型的实证分析

本文结合我国资本市场发展情况，应用多变量财务预警模型即Fisher模型，运用逐步分析法，对我国房地产上市公司财务预警情况进行实证研究及结果分析。

（一）样本数据的选取

由于2011年和2010年被ST的房地产上市公司只有一家，研究样本较少，不利于建立有效的财务危机模型。因此，本文选取2009年4家被ST的房地产上市公司作为研究财务危机组的公司样本，选取46家正常公司作为非财务危机组公司样本，利用样本公司被ST前t-1年（2008年）数据建立模型，利用被ST前t-2年（2007年）和被ST前t-3年（2006年）的数据对新建模型进行检验。

（二）模型变量的选取

本文主要从财务指标和非财务指标的两大方面选择可能使公司陷入财务危机的31个变量（如表2所示），为了挑选出关键性的能反映房地产公司财务危机的变量指标，在构建模型前需要采用统

由表2可以看出，本文主要从财务指标和非财务指标两个范围来选取模型的变量，财务指标主要是从企业的偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力和现金能力方面来揭示企业的财务现状；非财务指标主要从委托成本、股权的集中度和股票的流通性角度来选取指标。从表2中还可以看出，尽管各个指标之间可能会存在一定的相似性，但是为了更全面地反应企业的财务状况，更加有效地排除由于主观经验而选择某些指标，本文将尽量多地选择指标，利用统计软件中的逐步回归筛选出重要的并且显著性水平比较高的指标来解决这一问题。

（三）模型的建立

本文主要通过SPSS分析中的逐步分析法，按照特征变量对判别值贡献的大小进行选择，剔除不显著的变量。为了能够直接对新样本进行判别分类，采用未经标准化的Fisher判定系数。通过逐步回归筛选，将原来31个变量逐步剔除25个，剩余6个变量。同时，为了保证判定模型的有效性，我们还对判别模型变量的有效性进行均值检验、拟合优度检验和特征值检验，其检验结果都比

（四）模型的有效性检验

建立判别模型之后，在确定判别规则的基础上，进而说明该模型的准确性。本文主要是利用Fisher准则构建Fisher判别式，其在本文中的具体表现为将每一家样本企业的6个财务指标带入两个判别式中，得出判别式的函数值，以较大者作为判别标准将该企业进行归类。主要采用三种方法来检验模型的预测精度：原始样本的回判检验、原始样本的交叉检验和外部数据的回代检验。

1 原始样本的回判检验

利用SPSS统计软件，根据上述判别函数值及判别规则得出被ST前t-1年（2008年）原始样本的回判检验结果如表4所示。

2 原始样本的交叉检验

SPSS软件还提供一种原始样本的交叉检验方法，该方法是在建立判别函数时去掉该例，然后用函数进行判别，发现强影响点。本文利用被ST前t-1年（2008年）样本数据对新建判定模型的交叉检验结果如表5所示。

由表5可以看出，在交叉检验中，4个财务危机公司和46个非财务危机公司的分类判别的准确率也高达100%，效果令人满意。

3外部数据的回代检验

外部数据回代检验是在判别函数建立以后，再重新收集一部分样本数据，用判别函数对样本的新数据进行判别，来检验判别效果的一种检验方法。

三、结论及建议

本文大量参阅国内外相关文献，将研究的重点集中在财务危机定量分析上，依据我国房地产上市公司的实际情况，运用判别分析法建立了适合于我国房地产业的财务危机预警模型——Fisher判别模型，并对其实用性和有效性进行了检验，实证结果表明该模型有效性和实用性较好，预测的准确性较高。

本文通过上述研究，得出如下结论：

第一，我国房地产上市公司在即将陷入财务危机时（即被ST时），公司的偿债能力指标和盈利能力指标的异常变动是公司财务状况开始恶化的主要表现，依据本文研究结果，应该对产权比率、流动比率、总资产报酬率和销售净利率以及与其相关的其他同类财务指标的变动予以更多的关注，及早发现出现异常变动的原因，做到防患于未然。

第二，在对我国房地产上市公司财务预警进行研究时，应该将财务指标和非财务指标相结合，从财务和非财务的角度全面地研究公司可能面临的财务困境。

结合本文研究的结论，笔者对于以后的研究提出几点建议：

第一，由于财务预警的研究方法中不但包括定量研究方法，还包括定性研究方法，结合各个方法的优缺点，在今后的研究中可以将定量和定性的研究方法相结合，取长补短，创建综合性的预警体系。

第二，传统单一维度的财务指标在反映公司状况时有其局限性，因此非财务指标的引入对深化财务预警研究十分重要，故要加大财务预警研究中的非财务变量的研究。

第三，企业的财务危机一般都是渐进性的，是在某一时间内逐渐积累而成的，而我们所研究的财务危机往往都是集中在某一时点上的。因此，在以后的财务危机预警研究中要着重过程危机的研究。

参考文献：

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【关键词】 房地产上市公司； 投资价值； 层次分析法； 财务评价

一、房地产上市公司投资价值分析的目的与方法

房地产行业是我国的一个支柱产业，在国民经济中占据重要的地位。房地产业产业链长、关联度大，直接影响着经济社会发展。其在拉动内需、优化资源配置、创造就业等方面起到了其他产业所不可替代的作用。而作为经济晴雨表证券市场中的房地产板块，也因此一直受到投资者的广泛关注。截至2010年12月，我国房地产行业上市公司共有75家，其中，沪市42家，深市33家，另外在香港上市的有18家，房地产业上市公司总市值达到7 000多亿元。虽然当前国家针对房地产市场过热进行的一系列宏观调控对房地产上市公司带来一定的影响，但从长远看，一些质地优良的房地产公司已具备了一定的投资价值。因此，进行房地产上市公司投资价值的分析，对投资者而言，可以探求企业真实的内在价值，为市场交易提供理性的参考依据。对于房地产上市公司管理者而言，应用价值评估方法可以更好地做到对企业整体的分析、评估和管理，以达到企业价值最大化的管理目标。

在分析的具体方法上，本文拟采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process）简称AHP，该方法是美国著名运筹学专家、匹兹堡大学教授托马斯・萨蒂（T.L.Saaty）于20世纪70年代初期提出的。它是一种将复杂的决策问题分解成若干组成因素；然后将这些因素按支配关系分解成递阶层次结构，通过两两比较的方式确定各个因素的相对重要性，并最终形成决策备选方案相对于决策目标的权重，从而帮助决策者作出决策的科学、有效的定量与定性相结合的方法。该方法普遍运用于各个领域。本文的研究主要是基于房地产上市公司财务评价的视角，通过建立财务指标评价体系，运用AHP方法来测度上市公司财务指标的相对权重，以求得上市公司投资价值的综合评价值，为投资者提供投资参考。

二、建立投资价值分析递阶层次结构模型

层次分析法将问题分成目标层、要素层及操作层。根据本文的研究，目标层即是房地产上市公司综合价值A，这是一个复杂的、综合性指标，需要多种因素来测定。根据指标选取全面性、典型性原则，将影响上市公司综合价值的财务指标分成4大类11小类，从不同角度反映公司的财务情况，其中偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力，分别用B1、B2、B3、B4表示，其作为模型的要素层；偿债能力常用指标包括流动比率C1、速动比率C2、资产负债率C3；营运能力常用指标包括存货周转率D1、应收账款周转率D2、总资产周转率D3；盈利能力常用指标包括资本收益率E1、净资产收益率E2、毛利率E3；发展能力常用指标包括主营收入增长率F1、总资产增长率F2。这些指标作为子要素层，是对要素层的进一步说明与解释。具体的评价指标体系如图1所示。

三、评价指标权重系数的确定

运用AHP层次分析法，构造模型的判断矩阵，计算各级要素权重，并进行一致性检验（本文所涉及的具体数据为辅助运用Excel软件计算得出）。计算过程如下：

（一）构建判断矩阵、层次单排序与一致性检验

判断矩阵元素的值反映了人们基于客观实际对各因素相对重要性的主观认识与评价，通常取1，2，…，9及它们的倒数作为标度。具体的标度取值及含义如表1所示。

按照以上标度，根据资料数据，结合专家意见和评价主体的意见，得出各层次的判断矩阵。通过和积法计算得各判断矩阵的最大特征根λmax和单排序权向量w（权重系数）。同时计算一致性指标CI和随机一致性比例CR，并进行一致性判断。计算结果见表2―表6。

（二）层次总排序与一致性检验

根据表2到表6的计算结果，可以计算出子要素层相对于要素层以及目标层的总排序向量（综合权重）。计算结果见表7所示。

对层次总排序也需作一致性检验，检验仍象层次总排序那样由高层到低层逐层进行。这是因为虽然各层次均已经过层次单排序的一致性检验，各层对比较判断矩阵都已具有较为满意的一致性。但当综合考察时，各层次的非一致性仍有可能积累起来，引起最终分析结果较严重的非一致性。最终检验层次总排序的一致性为CR=0.0065

四、AHP应用实例分析

应用AHP法对房地产上市公司的综合价值评价过程是：首先，根据财务指标在综合评价目标中的相对重要性，用AHP法计算出各个财务指标相对于综合评价目标的权重系数；然后，通过各公司财务指标的横向比较，得出各指标在众家公司中的相对地位，这一地位的高低是用分值的高低来表示的；最后，用相应的权重系数乘以各个公司的财务指标的分值，得出各上市公司偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力的分值和综合价值分值。前文已利用AHP法计算出了各个财务指标相对于综合评价目标的权重系数，下面就后两个步骤，结合实例计算分析如下：

本文选择了沪深两市房地产板块中4家具有代表性的公司进行分析。它们分别是万科A（000002）、招商地产（000024）、北辰实业（601588）、陆家嘴（600663），以下分别用G1、G2、G3、G4来代表它们。表8是由新浪财经网提供的这些上市公司截止于2009年12月31日的评价指标的财务数据。

根据表8中的数据对这4家上市公司作出各个指标的判断矩阵，如表9所示。

计算出每个上市公司在各个指标中所占的相应权数（计算方法如上文所示），结果如表10所示。

设每个指标的满分都为100分，将各上市公司的各项指标分值与相应的指标权数相乘，得出偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力的得分，并求出综合评分，下面以万科A为例，计算出其偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力及其综合评分。

偿债能力=万科A在流动比率C1的权重得分×C1在偿债能力B1中的权重+万科A在速动比率C2的权重得分×C2在偿债能力B1中的权重+万科A在资产负债率C3的权重得分×C3在B1中的权重

偿债能力=28.84×0.2972+25.03×0.5390+10.95×0.1638 =23.8560

同理，营运能力=48.24×0.3091+5.71×0.5813+42.31

×0.1096=22.8647

盈利能力=13.62×0.1638+27.18×0.5390+6.83×0.2972 =18.9109

发展能力=5.04×0.667+9.45×0.333=6.509

综合评分=万科A在偿债能力B1的得分×B1在A中的权重+万科A在营运能力B2的得分×B2在A中的权重+万科A在盈利能力B3的得分×B3在A中的权重+万科A在发展能力B4的得分×B4在A中的权重

综合评分=23.8560×0.1225+22.8674×0.227+18.9109

×0.423+6.509×0.227=17.7241

同理，4家房地产上市公司的评分可被计算汇总为表11。

结论：在偿债能力方面，招商地产与北辰实业做得较好。而在营运能力和盈利能力方面，陆家嘴都超过了其他上市公司，表现出良好的经营管理效率和获取利润的能力，但是，由于陆家嘴短期偿债能力较低，因此，投资时要把收益和风险同时考虑进去。在发展能力方面，招商地产远远超过了其他上市公司，表现出发展扩张的巨大潜力。但是，由于万科A在房地产行业占据着不可动摇的龙头地位，其规模基数大，所以，虽然其四项指标的排位都不靠前，但总体来讲，整个运营相对于其他三家房地产上市公司而言更加稳定。

【参考文献】

［1］ Copcland T.，Koller T.，Murrin J. Valuation：measuring and managing the value of companies［M］. New York：Eilley，2000.

［2］ 杜栋. 现代综合评价方法与案例精选［M］.北京：清华大学出版社，2008.

［3］ T.L. Saaty. The analytic hierarchy process：planning，priority setting，resource allocation［M］. McGraw Hill，1980.

篇10

关键词：财务战略模型；选择；应用；支撑

基金项目：本文为海口经济学院2010年青年基金项目“房地产财务战略管理选择模型研究”的阶段性成果（项目批准号：Hjk10-13）

中图分类号：F23文献标识码：A

房地产财务战略可以分为以“高负债、低收益、少分配”特征的快速扩张型财务战略、以“低负债、高收益、中分配”为特征的稳健发展型财务战略和以“高负债、低收益、少分配”为特征的防御收缩型战略等三类，由于社会经济环境的复杂性及多变性，再加上企业自身的原因，我们在选择和运用房地产战略模型时必须综合考虑各方面的因素，下面以某房地产公司为例来分析房地产战略模型的实际应用，以及在应用过程中应注意的问题。

一、财务战略模型的建立

根据影响财务战略选择的因素，结合房地产行业的实际情况，某房地产公司初步制定财务战略选择模型：包括战略选择及企业能力评价两部分。该模型笔者已在《现代营销》2011年2月期刊上发表的论文《基于海南房地产企业综合能力评价的财务战略管理模型》中进行了详细的阐述，在这里就不再重复。

二、房地产财务战略模型实际运用及选择

（一）影响财务战略选择的企业综合能力体系的实际运用。根据影响财务战略选择的综合能力评价体系，并选取市场占有率较高的5家样本公司（万科、保利、中国海外、金地以及招商）作为参照，对某房地产公司及样本公司2008年度及2009年度综合评分如表1所示。（表1）可以看出：

1、负债比率：某房地产公司资产负债率与样本公司相当，但资本负债率却接近样本公司的3倍。主要原因是某房地产公司承担同等负债的同时，净资产规模远远小于样本公司（按承担同等负债计算，净资产只占样本公司的60%），同时，某房地产公司期末现金余额远远小于样本公司平均数（现金余额及现金占到期债务的比率均只占样本公司的20%左右）。从负债比率来看，某房地产公司的财务风险非常高。

2、偿债能力：由于某房地产公司2008～2009年整体现金均为净流出，相对各项债务均保障程度非常低，这也是一个比较危险的信号。相比而言，样本公司2008～2009年均保持现金净流入，对到期债务的偿债水平保持在30%左右。

3、发展能力：从销售收入增幅来看，某房地产公司超过样本公司平均水平，反映某房地产公司的快速扩张速度；从净资产增幅来看，2008～2009年均低于样本公司平均水平，主要是受2008年上市股权融资规模相对较小，以及2008年未再进行股权融资的影响。

4、变现能力：某房地产公司2008年变现能力指标较样本公司相近，2009年低于样本公司平均水平，反映2009年流动负债进一步上升，同时存货占流动资产的比例增加致使速动比率进一步下降。

5、财务弹性：同偿债能力，由于现金净流量为负数，对利息及分红的保障能力比较差，同时，营运指数为负也反映了企业利润也不能表现为现金的取得，收益质量不高。

6、现金结构：经营现金结构比以及筹资现金结构比与样本公司基本一致，反映某房地产公司与样本公司在现金的获取途径上，销售资金回笼和融资所占的比例并无差异；经营活动流入流出比低于样本公司，主要反映某房地产公司存货投资上较样本公司更为激进，经营支出占到销售资金回笼的比重更大；筹资活动流入流出比与样本公司差异不大，但考虑2009年公司并无股权融资，实际净增银行贷款要远远高于样本公司（净增银行贷款占筹资净流量的124%，样本公司占59%），这一方面说明了公司银行贷款的实际取得能力较高；另一方面也反映了筹资活动结构上的不平衡。

综上所述，根据影响战略选择的企业综合能力评分体系，某房地产公司2008～2009年综合得分均低于70分，按照3档评分原则，某房地产公司影响企业财务战略选择的综合能力最终评价为：弱。

（二）结合企业外部环境做出财务战略选择

1、2010年8月份的财务战略选择。从公司面临的外部经济周期来看，中国经济长期向好的趋势没有改变，国民经济已经见底企稳，初步判断目前仍处于经济繁荣阶段。同时，考虑到下半年信贷政策可能会缩紧，类似上半年大规模的财政刺激将不可持续，经济复苏也存在不确定性因素。

从公司面临的行业政策环境来看，由于2009年国际金融危机，国家为刺激经济复苏，频繁出台各项政策，包括宽松的信贷政策（下调贷款利率，下浮首次购房贷款利率），宽松的税收政策（包括个人房产交易的营业税、契税减免等），宽松的投资政策（包括下降房地产投资资金比例，取消外资投资房地产限制）等，房地产行业目前面临相对宽松的政策环境。值得注意的是，如果下阶段房地产市场继续高涨，相应的行业政策可能会逐步偏紧。

从行业的景气程度来说，根据全国房地产开发景气指数（“国房景气指数”）判断，在2010年3月份下降到2008年以来的最低点（94.74）以后，自4月份开始连续4个月上升，直至7月份的98.01，反映房地产市场已经逐步回暖。从影响财务战略选择的企业综合能力来看，按照2008～2009年的财务报告数据，某房地产公司的综合能力为：弱。

结合以上分析，某房地产公司自身能力和所面临的外部环境，按之前建立的财务战略选择模型，我们可以初步做出选择，如图1所示。（图1）即：在经济繁荣阶段，行业政策相对宽松的环境下，房地产行业整体回暖的趋势明显，结合某房地产公司企业发展目标，某房地产公司的财务战略选择应当是：扩张型和稳健发展型相结合的财务战略。但倘若行业政策一旦收紧，或是经济明显下滑，财务战略目标应当迅速调整为稳健发展型，甚至是防御收缩型。

2、2009年8月份的财务战略选择简要回顾。假设我们使用该模型，在面临一年前的经济环境和内部条件，简要地进行回顾及依据模型进行财务战略的选择。

从当时的外部经济周期来看，国内经济受国际金融危机的影响，经济增速放缓，但仍然保持了平稳较快的增长，上半年国内生产总值（GDP）增幅为10.4%，因此判断经济周期上仍然处于经济的繁荣阶段。从当时的角度来看，如果经济在之后有明显和长时间的持续下滑，则需要考虑是否进入了经济周期的下行期间。

从公司当时面临的行业政策环境来看，从紧。政府在2009年年初即开始执行从紧的货币政策，央行在2009年上半年已经多次上调存款准备金率（由年初14.5%调升至16.5%），至少在2009年8月时，尚无明显迹象表明政府将采取其后一系列的宽松政策，因此对此时行业政策环境暂时判断为紧缩。

从行业的景气程度来说，根据全国房地产开发景气指数（“国房景气指数”）判断，2009年8月份景气指数（101.78），已经自2008年11月起，连续9个月出现持续下滑，同时房地产销售价格指数以及房地产销售金额及面积增长率等指标均表现为持续下滑；显示了房地产行业继续向不景气的方向进行调整。

从影响财务战略选择的企业综合能力来看，按照2008年年报及2009年中报财务数据测算，某房地产公司的综合能力为：弱。

结合以上分析的某房地产公司自身能力和所面临的外部环境，按之间建立的财务战略选择模型，我们可以初步做出选择，如图2所示。（图2）即：在经济繁荣阶段，紧缩的行业政策环境下，房地产行业整体下滑趋势明显，结合某房地产公司自身财务状况，某房地产公司的财务战略选择应当是：防御收缩的财务战略。

三、房地产财务战略模型的其他支撑

财务战略管理是动态管理过程，在经济环境、市场环境和企业自身情况发生变化时，我们要及时对财务战略进行相应的评估和调整，以避免坚持原有不合时宜的财务战略导致的经营失误。在这个过程中，我们可以通过建立财务预警机制及实施全面预算管理，为财务战略模型提供强有力的支撑。

（一）建立财务预警机制。财务预警就是利用财务指标度量企业财务状况偏离预警线的强弱程度，进而发出财务警戒信号的过程。企业生产经营容易发生财务危机，即因经营决策失误或者外部环境恶化导致企业无力支付到期债务或费用，导致企业经营出现困难甚至破产的各种情况。企业财务危机尽管形成的原因有多种，结果的严重程度也不相同，但基本上都有一个产生、逐步恶化和爆发的过程。因此，企业应该及早发现财务危机信号，预测并化解可能的财务危机，这就是实施财务预警的意义所在。

财务预警机制对财务战略的重要意义在于财务预警机制能为财务战略的实施提供强有力的保障，能及时发现、监测、诊断财务战略具体实施过程出现的各种隐形决策失误，同时财务预警机制提供的信息为企业及时修正财务战略带来了强有力的技术支撑。

（二）实施全面预算管理。全面预算管理是指企业对未来的经营活动和相应财务结果进行充分全面的预测和筹划，并通过对执行过程的监控，将实际完成情况与预算目标不断对照分析，从而及时指导经营活动的改善和调整。

由此可见，全面预算管理是财务战略实施的重要支撑，财务战略具体实施后的完成结果，需要通过与预算目标进行对比和分析，从而考察财务战略是否达到预期目标，发现存在的问题和不足，进而调整、改善财务战略制定和实施流程。

（作者单位：海口经济学院经济贸易学院）

主要参考文献：

[1]曹艳宏，梁迎昕著.房地产公司财务战略环境分析.现代审计与会计，2006.12.

[2]耿云江.企业集团财务控制体系研究.基于财务战略视角.东北财经大学出版社，2008.

[3]焦晖.房地产经济周期与企业财务战略决策.决策与信息（财经观察），2008.5.

篇11

通常我们可以通过利用上市公司财务报表的数据计算出相应的财务比率，进而了解企业的经营状况和盈利能力。杜邦分析是以净资产收益率为核心的财务指标，通过财务指标的内在联系，系统、综合的分析企业的盈利水平对企业财务进行综合的分析。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积。因为这种方法是由美国杜邦公司首先创造的，所以称为杜邦分析法。

二、基于杜邦分析法的上市房地产公司盈利能力因素分析

净资产收益率是杜邦分析体系金字塔模型的最上层比率，也是核心的比率。本文通过对筛选出来的100家在近五年年持续经营的房地产企业进行数据分析发现，对于盈利企业，作用更加显著的代表比率是总资产净利率。因此本文将分别对权益乘数和资产净利率对房地产企业盈利能力的影响进行进一步分析。通过对资产收益率的进一步分解，我们可以详细的了解上市房地产公司的收入和费用支出的具体情况。本文主要运用总资产周转率、营业成本支出率、期间费用支出率、所得税费用支出率四个指标进行分析。

三、我国上市房地产公司盈利能力的分析

我国房地产行业已经繁荣十年之久，如何在动荡的经济环境中继续保持甚至提高自身的盈利能力，这个非常重要。本文以陆家嘴企业为例进行杜邦分析，了解企业财务状况。

（一）资产收益率及其分解分析

（1）净资产收益率可以用来衡量一个企业的总体的盈利能力。陆家嘴的资产净利率2008—2012五年间经历了先增加后减少的过程，由2008年的5.15%上升至10.16%，再到2012年的3.59%，2008-2012年资产收益率总体的趋势是下降，这也说明了陆家嘴房地产集团总体盈利能力逐渐下降。

(2)主营业务毛利率的各项影响因素具体分析。对于房地产企业来说，大多数房地产企业都经营着许多业务，包括房地产租赁，酒店业，物业管理等等。那么下面我们将分析各项业务对主营业务毛利率的贡献。2008-2011年房地产销售和租赁一直是企业主营业务利率的主要来源。而且二者交替成为影响主营业务利率的主要因素。2008年由于受到美国次贷危机的影响，房产销售并不景气，而房地产租赁则火起来。由此可见，外界的经济环境会影响企业的发展方向。2012年企业把主营业务收入的重点转移到动迁房转让上。目前偏远郊区房产开发则主要集中在别墅上，购买者均是高收入人群。为了满足大多数群众的需求，把原低层楼房动迁改成高层，在原住户入住的基础上增加黄金地段的新住户，企业的销售收入也得以增加。酒店业的变化不大，说明并不是企业的重心所在。物业管理是2010年企业新逐鹿的一个产业。就近3年的发展趋势来看，物业管理每年的收入都在上升，对于企业的盈利的作用也是显而易见的。未来普通住宅、拆迁房等均会改造成小区，因而物业管理将成为房地产企业未来主要发展的业务之一。

(3)陆家嘴集团这5年的期间费用保持在较稳定的水平上，只是在2009年有较大幅度的比重下降。营业外收入的贡献处于较大的波动状态，而且作用不是很明显，近4年的贡献一直在0.05%以内。企业的中心仍放在了企业的主营业务上。

（二）权益乘数分析。从2009年开始陆家嘴权益乘数逐渐上升，与此同时，净资产收益率开始大幅度下降，直到2012年才有一定程度的上升，而这上升的原因更多是因为2012年资产净利率的增加，这就说明，在目前情况看来，陆家嘴依靠大量负债获得土地进而进行开发这个是具有很大风险的，企业在背负着沉重债务的同时短期无法获得相应的回报，企业未来筹集资金会更加困难。

四、提高我国上市房地产公司盈利能力的建议

（一）树立风险意识企业应该具备预防企业风险的意识。在控制企业总风险方面，企业应该把握好经营风险和企业财务风险之间的关系，在合理的范围内将总风险降到最低。在负债方面，企业要在结合企业现实情况的基础上考察有哪些因素会影响负债，进而定下负债的数额。与此同时企业还应做好未来还款的规划，使得企业在一个相对安全的范围内开展经营活动。

（二）优化资金管理范围和程度为了进一步强化房地产企业对资金的整体控制，企业应该在投资于高收益高风险项目时充分估计风险的大小。还要考虑到国家的政策、民风民俗、居民收入、通货膨胀率等因素的影响，经过严密的市场调查之后，由专业人员对项目进行规划，进行开发进度安排，与此同时财务部门进行测度，制定详细的费用测算，以便合理的利用和资金。在资金流监控方面，企业应该加强从前期预算，到中期资金流的流入流出，还有后期的结算总结对企业资金流整体的监控，分析资金超出预算的原因，随时纠正预算中不合适的地方，以便合理的利用资金。

篇12

（一）样本的选择

本文选取房地产上市公司作为样本以保证研究的真实性。鉴于我国上市公司鲜有破产的情况发生，本文采用证监会的界定原则，将ST或者*ST（specialtreatment）公司定义为处于财务危机状态的公司，将非ST公司界定为财务状况正常的公司。

1.财务危机状态样本的界定

样本来自于2005—2013年首次被ST或者*ST的34家房地产上市公司。选取的样本研究期是上市公司被特殊处理时首次发生亏损的前一年（T-3年）。房地产企业投资回收期较长，亏损时有发生，在这一年以后接连发生亏损以至被特殊处理，因此这一年是上市公司发生财务危机的重要转折点。

2.财务正常状态样本的选取原则

本研究针对的是房地产上市公司，界定未被特殊处理的房地产上市公司为财务状况正常的样本。为了排除政策等其他因素对研究的影响，选取的正常样本研究期应与发生财务危机的公司相同，据此本文最终选取了2005—2013年间34家房地产上市公司为财务状况正常的样本。

（二）预警指标的选择

由于财务危机的发生难以用几个简单的指标来描述，同时又缺乏相关经济理论的指导，造成了指标选择较为困难，本文采用试错法对指标进行筛选。基于全面性和可量化的原则，结合我国房地产行业的特征，从企业的短期偿债能力、现金流量能力、长期偿债能力、营运能力、盈利能力、股东获利能力、风险水平和发展能力8个方面。过多的指标存在着大量无用的信息，不仅会导致分析困难，而且会降低预测的准确性。因此在进行分析之前，必须对备选指标进行筛选，剔除对财务危机表现不显著的指标。

二、模型构建与分析

（一）财务数据的预处理

在采集到的数据中，部分财务指标缺乏，需要对这部分缺失的数据作一个预处理，保持数据的完整性，才能进行下一步的分析。对数据的预处理主要包括两种情况：一是对于报表中未披露的数据。用该企业近期的数据作大致估计，尽量能代表公司的实际情况。二是对于不存在的指标数据。比率型指标当分母为零时，该指标不存在，为了保持数据的连续性，当期指标数据以其前后两期的均值来代替。

（二）显著性检验为了使分析更具有针对性

需要对上述备选指标进行显著性检验，选出有差异的指标。对于分布不同的指标，采用不同的方法进行显著性检验。

1.服从正态分布指标的显著性

检验利用SPSS软件对上述备选指标进行正态分布检验。检验结果显示营运资金对资产总额比率、负债与权益市价比率、流动资金比率、营业成本率、账面市值比5个指标呈正态分布，其余指标不符合正态分布。变量呈正态分布，对两类样本的相关指标进行T检验，根据检验的结果判断两类样本的预警指标是否具有显著性差异。本次T检验显著性水平取值为0.05，在此显著性水平下，营运资金对总资产比率和营业成本率通过显著性检验，即这两个指标在两类样本中存在显著差异。

2.不服从正态分布指标的显著性

检验其余57个指标不服从正态分布，不能直接使用参数检验。非参数检验适用范围广，对数据要求也不严，但是容易造成信息的损失，检验效能低。为了保证信息的准确性，先将数据进行转化，利用转化后的数据进行参数检验。转化后的数据参数检验结果表明，流动比率、营运资金比率、长期资产适合率等25个指标通过了显著性水平为0.05的参数检验，在两组样本中差异显著。

3.显著性检验结果综合以上两种显著性检验结果。

（三）因子分析较多的指标会导致模型过度拟合

使得预测准确度降低。对上述27个指标进行因子分析，进一步减少指标的数量。对剩下的指标进行KMO测度和Bartlett球形检验。由上述检验结果可知KMO测度值为0.557，球形检验P值为0小于0.05，适合作因子分析。采用正交旋转法进行转换。结果显示，特征值大于1的主成分有10个，累计贡献率达84%，由正交旋转成分矩阵可得：因子一主要代表盈利能力，因子二、因子八、因子十主要代表股东获利能力，因子三和因子七主要代表长期偿债能力，因子四和因子六主要代表短期偿债能力，因子五主要代表营运能力，因子九主要代表风险水平。

（四）模型构建、预测结果及检验

1.BP神经网络模型的构建、预测结果及检验

BP神经网络模型主要由一个输入层、一个输出层、一个或多个隐含层构成，每层节点的权值通过BP神经网络自我学习来调整，关于隐含层节点数的确定尚无相关理论，目前主要通过试错法来确定。本次建模采用隐含层为一层的BP神经网络结构，隐含层节点数由试错法确定为4，从而得出BP神经网络结构为10-4-1。从每类样本中随机抽取20个作为建模组，剩余28个样本作为验证组，检验模型的预测效果。将建模组40个样本的10个因子作为BP神经网络模型的输入层作自我学习。模型自我学习完成之后，将剩余的28个测试样本输入经学习样本调适完成后的BP神经网络模型，得到的预测结果与实际结果比较。通过上述对比分析可知，BP人工神经网络模型预测上市公司的财务状况准确率为85.7%，具有较高的准确率。模型对于验证组中两类公司的预测准确率相同。

2.Logistic模型构建、预测结果及检验

将因子分析得到的10个因子用于Logistic回归分析，令Y=0表示公司处于财务危机状态，Y=1表示公司处于正常状态，运行SPSS软件，得到Logistic模型对40个建模样本的判定分类。模型总体判定正确率为87.5%，其中对正常状态公司的判定准确率高达90%，由此判定模型的拟合度较好。Logistic模型的相关参数。模型参数中各参数的Sig值均大于0.05，对结果的影响均不显著，建立的模型理论意义不大。求证其在实际预警中是否具有实用意义，将验证组的24个样本带入模型得到的结果。对于验证组的判定中虽然模型的理论意义不大，但在预测房地产上市公司是否处于财务危机状态仍然有一定的实用意义，预测准确率达到了67.86%，相较于神经网络模型准确率较低，但是比神经网络模型更加容易理解，便于操作。

3.模型结果说明

上述两种模型分别对验证组进行了预测，对于一个房地产公司，两种模型可能会给予不同的判定，因此对比了两种模型对于验证组的预测结果。验证组中，有9家公司的BP神经网络模型和Logistic模型给出了互相矛盾的判断，导致无法准确判定这9家房地产上市公司的财务状况。然而，当BP神经网络模型和Logistic模型对同一房地产上市公司财务状况的预测结果一致时，在验证组中取得了89.47%的预测准确率，有效提高了预测结果的准确性。

三、结论

通过上文对房地产上市公司财务预警指标体系的构建及实证研究后发现：

1.企业财务指标选取越多，包含的财务信息也就越全面，降维处理时得出的因子会较多，几个因子才能代表公司某一方面的能力。

2.对公司T-3年的财务状况进行分析，两类公司现金流量能力方面的指标没有显著性区别，从现金流指标无法判断公司未来是否会处于财务危机状况。

3.Logistic模型的参数对预测结果的影响都不显著，证实财务危机是由多种因素共同作用所造成的，难以使用一种或几种指标来表明房地产上市公司发生了财务危机。

篇13

【关键词】公允价值 投资性房地产 会计信息质量

一、投资性房地产定义及特征

投资性房地产，指的是为赚取租金或资本增值，或两者兼有而持有房地产，其特点是应当能够单独计量和出售。将某个项目确认为投资性房地产，首先应当符合投资性房地产的概念，其次要同时满足下列条件：

（一）与该投资性房地产相关的经济利益很可能流入企业

与投资性房地产有关的经济利益包括用于出租的房地产的租金收入，或者用于资本增值的房地产的增值收益。企业确定投资性房地产产生的经济利益是否很可能流入企业，需要进行职业判断，判断时需要考虑相关市场因素的变化。

（二）该投资性房地产的成本能够可靠地计量

取得投资性房地产时，应当按实际成本进行计量。成本不能可靠计量，就无法予以确认。

（三）该投资性房地产为可靠房产商提供

二、投资性房地产公允价值的运用现状

截至2011年4月，我国沪深两市共计2129家上市公司，其中833家上市公司拥有投资性房地产，其中27家公司采用公允价值计量，与2009年相比仅新增1家上市公司由成本计量模式变更为公允价值计量模式，采用公允价值计量的公司仍然寥寥无几。我国设有投资性房地产科目的上市公司自2007年现行准则执行起有关计量模式变更情况如下：

表一 投资性房地产公允价值运用现状

可见在我国上市公司中投资性房地产公允价值计量模式并未被广泛采用，究其原因在于以下几种：首先，采用公允价值计量的条件较严格；其次，在房价出现波动的情况下使得投资性房地产公允价值的变化将加大净利润的波动幅度，容易误导投资者、债权人等众多利益相关者，间接影响企业的市场形象及其股票价格；再次，公允价值取得成本较高；同时税赋可能增加。

基于以上的理由，上市公司可能出于稳健的考虑而放弃采用公允价值模式对投资性房地产进行计量。而这样的结果显然与准则制定的初衷相违背，要使这种状况得以改变，就必须对投资性房地产公允价值计量模式进行改进。

三、投资性房地产成本计量模式与公允价值计量模式的比较

（一）适应条件的比较

企业对投资性房地产进行后续计量通常采用成本计量模式， 但是若同时满足两个条件可采用公允价值模式计量：一是投资性房地产所在地有活跃的房地产交易市场；二是企业能够通过从活跃的房地产交易市场上取得同类或类似房地产的市场价格及其他相关信息。

（二）对会计信息质量影响的比较

投资性房地产采用成本计量模式使会计信息质量更可靠。因为它反映了客观事实，并且具有可验证性，向投资者及债权人提供的信息更相关。同时也大大提高了我国上市企业的会计信息与境外市场的可比性。但是公允价值计量不可避免地带有主观性，其波动性又使年报会计信息的可靠性程度降低。

（三）会计核算方法的比较

采用公允价值计量模式进行后续计量的企业，不对投资性房地产计提折旧或进行摊销，应当以资产负债表日投资性房地产的公允价值为基础调整其账面价值，公允价值与原账面价值之间的差额计入公允价值变动损益。

在成本计量模式下，应当按照固定资产或无形资产的有关规定，对投资性房地产进行后续计量，计提折旧或摊销；存在减值迹象的，还应当按照资产减值的有关规定进行处理。

四、案例研究

（一）金融街简介

金融街控股股份有限公司（股票代码：000402），是一家以商务地产为主业的大型国有控股公司，2000年在深交所上市。

截止到2012年末，公司总资产达到700亿元，净资产约198亿元，累计开发面积超过千万平方米，其中商务地产比例超过70%。目前，金融街控股股份有限公司拥有14家全资及控股子公司，分别在北京、重庆、天津、惠州等地投资并开发房地产项目。

2008年3月31日由公司董事会研究决定：从2008年1月1日起，对公司拥有的投资性房地产采用公允价值进行后续计量。

（二）公允价值计量投资性房地产对资产负债表的影响

1.追溯调整对合并资产负债表的影响。

表二 追溯调整对合并资产负债表的影响

由此可见，公司在转变为公允价值计量模式后，投资性房地产价值大幅增加，从而资产总额大幅增加，增加部分占到资产总额的11.25%。同时，由成本模式转变为公允价值计量模式还要通过调整期初留存收益对所有者权益进行追溯调整，这项调整对所有者权益的影响比例为21.18%。

2.对2008年～2011年合并资产负债表的影响。

采用公允价值计量需要每年年底对房地产价值重新估值，从2008到2011年投资性房地产公允价值变化情况如下，这种变化影响了资产总额。

图一 投资性房地产公允价值变动情况

（三）公允价值计量投资性房地产对利润表的影响

1.追溯调整对利润表的影响。根据金融街2008年年报，2007年末利润总额调整前为l11902.25万元，调整后为281563.34万元，增加169661.09万元，为投资性房地产公允价值变动导致，增长幅度高达251.62%。笔者认为，投资性房地产不再计提折旧，也可以减少费用，达到增加利润的目的。在考虑不计提折旧1143.34万元、不计提摊销645.16万元以及对所得税的影响后，调整2008年期初留存收益，对2007年末合并净利润影响数为17884915.64元。

2.对2008年～2011年利润表的影响。采用公允价值计量模式后需要每年对房地产价值进行重估，公允价值与账面价值的差额计入公允价值变动损益，同时在成本计量模式下的折旧与摊销不再需要考虑。

表三 公允价值计量对2008年～2011年利润表的影响

在2008年，由于金融危机，房地产公允价值下跌，因此对利润总额的影响为负，但在09、10以及11年，公允价值计量模式对利润总额都有正的效应。

（四）公允价值计量投资性房地产对财务指标的影响

1.对资产负债率的影响。

图二 金融街资产负债率

由上图可见，采用公允价值计量后，金融街的资产负债率有明显改善。

2.对每股收益的影响。

图三 金融街每股收益

由上图可看出，金融街的每股收益在2007～2008年呈现下降趋势，行业排名从2006年的第二名下滑至2008年的第32名，因此公司可能需要利用公允价值对财务报表的利好影响遏止这种下滑趋势。事实证明，公司已达到这一目的。变更会计政策后，2007年较2006年有较大提高，2008的下降是由于房价波动导致公允价值损失造成，而房价小幅下跌后必然上涨，2009年～2011年的回升就是很好的证明。

（五）金融街公司公允价值计量投资性房地产的应用动机

1.客观因素分析。金融街公告披露的变更理由：“采用公允价值对投资性房地产进行后续计量是目前国际通行的成熟方法，可以更加真实客观的反映公司价值，有助于广大投资者更全面地了解公司经营和资产情况。采用公允价值对投资性房地产进行后续计量具备必要性。”因此，采用公允价值计量符合准则的要求，是大势所趋。

2.主观因素分析。一是改善经营业绩。从ROE的角度看，金融街公司2006年加权净资产收益率为21.73%，2007年下降到17.2%，公司利润出现下滑，管理层很可能甘愿承担风险对投资性房地产采用公允价值计量模式，提升净利润，使财务指标更为乐观。

从每股收益的角度看，尽管金融街每股收益一直处于较高水平，但是近五年来其每股收益呈下降趋势，行业排名也从2006年的第二名下滑至2008年的第三十二名，因此公司可能需要利用公允价值计量模式对财务报表的利好影响来止住这种下滑趋势。

二是提升企业的相关财务指标，帮助企业进行更好地融资。公司自2008年对投资性房地产采用公允价值计量属性后，使得公司的资产价值和资产负债率得到提升，改善了净利润，有利于其通过增发股票和债券进行融资。具体影响如下：

2008年8月15日，公司2008年第三次临时股东大会审议通过了《关于发行不超过10亿元短期融资券的议案》，同意公司发行不超过10亿元短期融资券。2008年11月21日，中国证券监督管理委员会发行审核委员会2008年第146次工作会议审核了公司发行公司债券的申请。根据审核结果，公司发行公司债券的申请获得有条件通过。2008年1月，经中国证监会证监发行文件核准，公司实施了2007年度公开发行股票方案。以27.61元/股的价格公开发行30，000万股A股。由于上述变化，公司总股本由1，078，451，644股增至1，378，451，644股。

五、结语

本文通过对投资性房地产公允价值与成本计量模式的介绍，同时分析房地产上市公司金融街采用公允价值计量后对公司财务数据和财务指标的影响，认为应用公允价值主要对投资性房地产的价值和公允价值变动损益产生正面效应，进而对净资产和净利润以及相关财务指标带来提升。这也是公司管理层作出计量模式转换的主要动机。尽管目前对投资性房地产采用公允价值计量模式的上市公司不多，但随着投资者对公允价值相关信息需求的逐渐增加，以及房地产市场及评估业的发展，未来公允价值模式将被更多的上市公司采用。

参考文献

[1]曹晓雪，湛丹妮，杨阳.上市公司投资性房地产公允价值计量模式应用研究.财会月刊，2011.（4）.

[2]陈敏，柴斌锋.投资性房地产公允价值计量对上市公司业绩的影响，财会月刊，2011.（21）.

篇14

【关键词】Z记分模型；房地产上市公司；财务困境

目前，房地产行业出现市场观望气氛严重、开发商陷入囚徒困境、房价大面积下跌、资金链越绷越紧、汶川大地震对房地产市场特别是四川房地产市场的冲击、房市拐点论及政府救市争议等现象。在此背景下，笔者基于Altman 的“Z 记分模型”对沪深两市房地产上市公司进行财务困境分析，试图为处在一个特殊时期的房地产行业的经营者、外部投资者、金融机构的相关决策等提供参考。

一、我国房地产上市公司财务困境的基本情况

财务困境又称财务危机，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐变到财务困境，最严重的财务困境是破产。财务困境通常被认为是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。笔者认为房地产行业目前面临的财务困境符合以上情形，具体表现为产品变现能力差、负债依赖程度过高、工程款欠款严重、开发资金严重不足、预期偿债压力过大。

二、“Z记分模型”的基本原理

“Z记分模型”是用于判别企业破产风险大小的一个预警模型。但是，破产是属于法律范畴的概念，企业进入破产程序前一定会陷入财务危机或者财务困境，破产并不等同于停业。从我国上市公司实际情况看，还没有出现破产停业的案例。因此，用Altman的Z记分模型用于判别企业是否存在财务困境或财务危机更适合于我国国情。

“Z记分模型”最初是由美国学者Altman在20世纪60年代运用配对抽样法（paired sample approch）对过去20年（1946―1965年）破产和非破产的各33家制造企业进行多变量（22个）判别分析后提出的。在模型提出后，Altman选择了一个81家企业组成的新样本进行检验，最后检验出76家企业，成功率达93%。模型如下：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5

“Z记分模型”判断企业破产风险大小的临界值是：若Z>2.675，则企业财务状况良好，发生破产风险可能性小；若1.81

关于”Z记分模型”的适用性，尽管最初是依据制造企业的资料提出的，但检验结果证明，它对其他类型的公司同样适用。向德伟（运用Z记分法评价上市公司经营风险的实证研究， 2002）认为Z记分法对进行某个行业或某类企业经营风险整体分析的指导性很强。在上市公司进行个案分析时，对某些异常情况应加以特别关注， 以免由于某些因素畸变影响Z记分法的准确性和风险判断。 王波（Z－score）模型对我国上市公司适用性实证研究，2006）认为Altman标准对我国的上市公司仍然有较好的适用性。苟成玲、邢领（Z 信用计分模型对中国上市公司的适用性检验，2003）对70只沪深上市股票样本进行检验，结果证明，“Z记分模型”对中国上市公司基本适用，能在一定程度上对上市公司的财务困境进行预测。

关于“Z记分模型”的改进，笔者认为，在计算变量X1时所用的运营资金应该考虑减去长期借款，这样更符合房地产行业的实际情况。因为房地产企业的所有银行借款应该都属于项目开发贷款，与项目一一对应，期限不会超过一个营业周期内。同时，由于银行监管，要随着项目销售进度提前收回，房地产企业的“长期借款”有流动性的性质。笔者将变量X3、X5的总资产定义为期初期末平均数。

三、“Z记分模型”在房地产上市公司财务困境预测研究中的应用

（一）样本选择及指标计算说明

笔者选择沪深证券交易所上市的77家房地产公司作为样本，取2006年年报、2007年年报及2008年一季度报表的相关财务指标作为“Z记分模型”的基础数据（数据来源于国泰安研究服务中心 ）。并根据上述改进意见，对“Z记分模型”的相关变量定义如下：

X1：营运资金/总资产=（流动资产-流动负债-长期借款）/总资产

X2：留存收益/总资产=（未分配利润+盈余公积）/总资产

X3：息税前利润/总资产=经营利润/平均总资产

X4：股权市价总值/总负债=（报表日收盘价×股数）/总负债

X5：销售收入/总资产=主营业务收入/平均总资产

关于变量X3中涉及的“息税前利润”，由于房地产公司对项目贷款利息会计核算的特殊性，无法获取“营业成本”中的项目贷款利息，因此该部分利息支出没有从经营利润中扣除。本文所指经营利润=营业收入-营业成本-营业税金及附加-销售费用-管理费用。

（二）Z值计算

根据表1Z值计算结果，其中000656ST东源、600603ST兴业、600745ST天华由于一些因素畸变，导致Z值异常，在以下的分析中，去除此3家公司，对剩余的74家公司Z值进行分析。

（三）Z值分析与解释

1.对房地产上市公司的总体分析。

笔者对上述最终选定的74家公司2006年、2007年、2008年1季度Z值进行简单分析。

可以看出，只有27%公司Z记分大于2.675，财务状况良好；有72.9%的公司陷入财务困境。

超过55%的公司存在一定的或严重的财务危机。由于截止目前，只能获取上市公司2008年1季度的报表，但可以预计年底时， “Z记分模型”中涉及的留存收益、息税前利润、销售收入等三个指标比一季度增加的可能性很大。而74家样本公司的“长期应付款”总额只有45亿，占流动负债总额的比例不到2%，即使这些长期应付款在2008年全部到期，也不会引起营运资金的较大幅度的减少。如再考虑股权价值下跌可能性较大，综合几个因素作用的结果，笔者认为到年末Z值的整体状况和一季度末不会有大的差别。

综合上述各年分析，2007年房地产整体上是没有财务困境的，这种结果与现实情况是吻合的。2006年有近四分之三的房地产公司的Z值低于财务困境临界点，而实际情况并没有那么严重，这与当时的货币政策有关，房地产业能够比较容易地从金融机构获得融资，化解了可能的财务风险。

到2008年，Z值分布与2007年相比有较大变化，超过一半的公司（41家）面临财务危机。根据表5进一步分析，74家上市公司的总负债3 364亿，而面临财务危机的41家公司的负债总额为2 906亿，占86%。这41家公司在2006年、2007年总负债占研究对象（74家公司）的比例分别是81%、87%。同时，我们还可以看到，有财务危机的公司的资产规模在2007年经历了一次快速膨胀，增长率达76%，而资本结构一直维持在2006年的67%这一水平，已经触及金融机构规定的自有资金比例不低于35%的上限，这种现象是公司过于激进的项目储备战略造成的。相反，没有财务危机的公司2007年资产的增长率只有28%，这些公司的平均资本结构一直维持在50%以下。

2.汶川大地震对四川房地产上市公司的影响分析。

5・12汶川大地震无疑对房地产市场造成了冲击，首当其冲的当数四川房地产市场，本文对四川房地产上市公司000628ST高新、000838国兴地产、600139ST绵高进行分析。2008年1季度这3家公司Z值分别为0.464、4.255、0.698，除国兴地产Z值高于2.675外，其余两家都较低，存在较为严重的财务危机。正合地产（2008）在结合1994年美国洛杉矶大地震、1995年日本阪神大地震及汶川大地震所处宏观环境进行研究后认为：汶川大地震只会对四川区域的房地产市场造成短期负面冲击，预计时间为6个月，具体的恢复时间将取决于市场信心的建立、货币政策的金融支持力度。据此，汶川大地震短期内势必将加剧两家公司财务况状的恶化。

四、结论与建议

从上述分析结果看，“Z记分模型”的测度结果符合房地产行业的现实情况，房地产行业在2008年大部分都陷入财务困境，其原因主要是2007年在没有稳健资本结构的情况下，行业过度扩张造成的。

膨胀是发展和倒闭的分水岭，应该说，2007年市场给房地产行业提供了一个改善房地产行业资本结构的契机，但大部分企业因激进的项目储备战略而错过了此次机会。从紧的货币政策还将持续，在无法轻易获得金融支持的情况下，要缓解目前的财务危机，还得靠企业另谋途径，诸如改变营销策略、引进合作伙伴、项目转让、重组等。否则，房地产行业财务困境势必进一步恶化，房地产行业经营模式或将面临重大改变。希望房地产行业在经过本轮洗礼后，能够以一种健康、稳健的方式迎接下一轮房地产景气周期的到来。

【主要参考文献】

［1］ 向德伟.运用Z记分法 评价上市公司经营风险的实证研究[ J ].会计研究，2002.

［2］ 苟成玲，邢领.Z信用计分模型对中国上市公司的适用性检验.北京，2003.

［3］ 黄湘.谈“Z 计分模型”的不适应性与改进[ J ].经济经纬，2003.