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序论：在您撰写房地产公司财务指标分析时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
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。
关键词：房地产行业；上市公司；财务指标；因子分析
中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：16727800（2013）002001102
0 引言
房地产行业是各国国民经济的支柱行业，房地产行业的蓬勃发展将会带动一系列相关配套行业的发展，如勘探、建筑、装修、广告、物业销售、物业管理、银行、会计、评估等等。因子分析是多元统计分析中的一种重要方法，已广泛应用于社会调查、教育测量、心理分析、成因分析、财务分析等各个领域。由于上市公司财务的综合评价是一个复杂的系统评价过程，其涉及的评价指标因素众多，传统的主观加权方法过分依赖于决策者的主观经验判断，且难以解决评价指标之间存在的相关关系，而因子分析方法能较好地解决上述问题。
本文以房地产行业49家上市公司9项财务指标作为研究对象，运用因子分析模型的方法，结合SPSS统计分析软件对所选的9项财务指标进行因子分析。通过对比与分析，把握公司在行业内所处位置及优劣环节，以实现房地产行业跨越发展提供理论参考。
1 因子分析模型及SPSS的实现的步骤
（1）对原始数据矩阵先进行标准化处理，计算相关系数矩阵，做KMO检验和Bartlett假设检验，以确认待分析的原有若干指标变量是否适合做因子分析。
（2）计算相关矩阵的特征值λi和特征向量αi（i=1，2，…，n），确定公因子的个数k，称βk=λk/∑ni=1 λi为第k个公因子的方差贡献率，称γk=∑ki=1 λi/∑ni=1 λi为前k个公因子的累计方差贡献率。选取公因子的原则是：当前个公因子的特征值大于1或k个公因子的累计方差贡献率超过85%，取前个公因子代替原来的n个指标。
（3）求初始因子载荷矩阵，一般各公共因子的典型代表变量不是很突出，各指标前几个公共因子上均有相当程度的载荷值，难以合理解释其实际意义，所以要进一步进行旋转，得到旋转后的因子载荷矩阵。再用k个公因子对原来n个指标进行分类，对每个公因子的意义进行解释。
（4）根据因子得分系数矩阵，得出各个主因子得分表达式和综合得分表达式。
（5）对因子得分和综合得分进行分析，对上市公司或企业进行综合评估。
2 实例分析
选取中国房地产行业49家上市公司财务数据中9项指标作为研究对象，基于2012年3月31号的数据，用因子分析和聚类分析相结合的方法进行分析。这9项指标是：X1：每股收益摊薄，X2：每股净资产，X3：净资产收益率加权（%），X4：每股资本公积金，X5：每股销售收入，X6：资产负债率（%），X7：速动比率，X8：流动比率，X9：息税前利润率（%）。
2.1 因子分析
2.1.1 KMO检验和Bartlett假设检验
从上表的分析结果可以看出，KMO检验结果为0.546，大于0.5，Bartlett球形检验的Sig取值0.000，表示拒绝各变量是独立的假设.因此可以说明因子分析对这9个指标变量有意义，本数据适合做因子分析。
2.1.2 提取主因子和解释主因子
通过SPSS软件，按照上面提到的步骤依次对原始数据矩阵进行标准化后得到的方差贡献率和因子载荷矩阵如表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）
【关键词】 房地产企业； 财务能力； 主成分分析； 评价
企业财务能力评价，与企业所处的经营环境有着重要的联系。不同的企业经营环境，企业的务活动的侧重点也各不相同。本文结合我国房地产企业的具体情况，以我国上市房地产公司中8家财务困境ST公司和8家财务正常公司为样本，选取了能较全面反映公司财务状况的10个财务指标为变量，采用主成分分析方法，从较多的财务指标变量中导出主要成分，进行房地产财务能力评价。
一、主成分分析法
主成分分析是通过对原始指标的相关矩阵内部结构关系的研究，找出影响某一状况的几个综合指标即主成分，使综合指标为原始指标的线性组合，综合指标不仅保留了原始指标的信息，彼此又不相关，使我们在研究复杂的问题时能够抓住主要矛盾。
具体方法是将原来众多的具有一定相关性的指标，比如p个指标，重新组合成一组新的相互无关的综合指标F1，F2，…，Fm（m≤p）来代替原来的指标，通常数学上的处理就是将原来p个指标作线性组合，Fi是与F1，F2，Fi-1…Fi+1，Fm都不相关的p个指标的所有线性组合中方差最大者。
这样决定的新变量指标F1，F2，…，Fm分别称为原变量指标的第1，第2，…，第m主成分。其中，F1在总方差（总贡献率）中所占的比例最大，F1，F2，…，Fm的方差（贡献率）依次递减。这些主成分之间不仅不相关，而且它们的方差依次递减，因此在实际工作中，就挑选前几个最大主成分。虽然这样做会损失一部分信息，但是由于抓住了主要矛盾，并从原始数据中进一步提取了某些新的信息，这种既减少了变量的数目又抓住了主要矛盾的做法有利于问题的分析和处理。
二、样本的选择
考虑我国房地产开发企业的具体情况和样本数据收集的可行性，本文选用上市房地产企业进行样本分析。同时，为了求得阈值点（分界点）进行模型有效性的检测及考虑到多元统计方法中强调样本配对的重要性，在样本的选择过程中尽量多地将被处以财务困境ST的房地产公司包含进样本。由于上市的房地产公司数目较少，样本的选择中选取了一些以房地产为多元化经营的公司。本文从上市公司中选取了共16家房地产公司，其中8家为ST公司，同时按照同行业、同时期、同规模的对应原则，选取相应的8家财务健康的上市公司作为匹配样本。
三、主成分分析阶段的变量
在选取财务比率作为变量时，应选取能反映财务能力的指标。本文主成分分析阶段选取了10个财务指标作为变量：净资产收益率（X1）、流动比率（X2）、速动比率（X3）、存货周转率（X4）、应收账款周转率（X5）、营业利润率（X6）、资产报酬率（X7）、资产周转率（X8）、净资产增长率（X9）和净资产增长率（X10）。选取的样本和变量数据如表1所示。
四、主成分分析结果
采用SAS软件的统计分析系统作为工具，对上述变量进行主成分分析，得到10个变量的主成分分析特征值、贡献率和旋转主成分载荷矩阵，见表2、表3。
根据表2，取累计贡献的75%~85%来确定主成分Prini，可取前面四个主成分，它们能够包含较多的信息。
由第一主成分F1可以看出，营业利润率X6和资产报酬率X7具有较大的载荷，而X6和X7都是反映企业的盈利能力，所以可以将F1视作是反映企业盈利能力的综合因子。
第二主成分F2中，存货周转率X4和净资产增长率X5具有较大的载荷，因此可以将F2视作是反映企业经营效率和成长能力的综合因子。
第三主成分F3中，净资产收益率X1和应收账款周转率X5具有较高的载荷，因此可以将F3视作是反映企业盈利能力的综合因子。
第四主成分F4中，资产周转率X8具有较高的载荷，因此F4和F2一样主要反映了企业的经营效率。
由此可以看出，影响企业财务能力的财务指标主要是反映企业盈利能力、经营效率和成长能力的财务指标。
五、评价房地产企业财务能力
表4为各房地产公司财务能力前4个主成分及综合主成分得分，综合主成分为前4个主成分与相应贡献率乘积之和。从企业在前4个主成分上的得分可以看出各企业在盈利能力、经营效率和成长能力等主成分上的优势和不足之处。从表4可以看出，深万科、光彩建设、陆家嘴的综合主成分得分最大，比其余企业值大得多，说明这3家财务状况最好；中华企业、世纪中天、新黄浦、星源、大菲综合指标接近，比其余8家企业的值大，说明这5家企业财务状况较好；最后8家企业财务状况较差。综上所述，综合主成分得分可以较好反映企业的财务状况。
六、结论
通过计算分析可以看出，影响房地产企业财务能力的财务指标主要是反映企业盈利能力、经营效率和成长能力的财务指标。房地产企业可以根据主成分得分认识自身财务能力优势之处和薄弱环节，并提出相应的策略。所采用的策略能有效增加综合主成分得分，为企业制定战略提供一条有效的途径。
【参考文献】
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摘要：首先对本文中采取的统计学方法因子分析和聚类分析思想进行了简单的阐述。通过选取20 家房地产上市公司2013 年的财务数据建立财务指标体系，共选取17 个财务指标，运用spss 软件结合因子分析和聚类分析，以6 个主因子的得分作为变量对20 家上市公司分类并结合实际情况给予财务风险评级。对于最后的评级结果提出了自己的建议。
关键词 ：房地产上市公司财务风险因子分析聚类分析
0 引言
据统计，我国80%左右的土地购置和房地产开发资金，是直接或者间接地来自银行贷款，同时为了扩大资金，大的地产企业通过公司上市发行股票、债券等金融产品吸纳资金。这些风险无疑就转嫁给了银行，信贷机构，投资者。因此如何有效评价和防范风险，使得房地产企业健康有序发展，是我们急需解决的问题。
1 因子分析及聚类分析思想
1.1 因子分析的思想因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同的变量之间的相关性较低。每组变量代表一个基本结构，用一个不可观测的综合变量表示，这个基本结构就称为公共因子。用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此是不相关的，代表各类信息的综合指标称为因子。因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计学方法。
因子分析有如下特点：
①因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，对因子变量的分析能够减少分析中的计算工作量。②因子变量不是对原有变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能够反映原有变量大部分的信息。③因子变量之间不存在线性相关关系，对变量的分析比较方便。④因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。
因子分析的出发点就是用较少的独立变量的因子变量来代替原来变量的大部分信息。
1.2 聚类分析思想我们所研究的样品（网点）或指标（变量）之间存在程度不同的相似性（亲疏关系———以样品间距离衡量）。于是根据一批样品的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据。把一些相似程度较大的样品（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品（或指标）又聚合为另一类，直到把所有的样品（或指标）聚合完毕，这就是分类的基本思想。
2 构建房地产上市公司财务指标评价体系
2.1 指标的选取与说明衡量上市房地产企业综合实力及财务风险水平，通常都是考核盈利能力，偿债能力，运营能力，发展能力，现金流，每股结构这六个指标。财务指标比较全面的反映了一个企业的状况，通过对财务指标分析可判断企业是处于快速成长型企业，稳健性企业，高增长高风险性企业。用来评价企业在资本活动中所面临的风险，所以选取的指标能够全面反映公司的经营状况。本文选取了沪深20 家上市房地产公司的财务指标。构建以下的财务指标体系(表1)。
2.2 财务指标处理由于各指标之间差异比较大，因此需要将数据转换，采用SPSS 软件对数据进行标准化处理。在所选指标中有正向指标，适度指标，逆向指标。则对适度指标流动比率、速动比率，逆向指标资产负债率进行取倒数的正向化处理。
2.3 因子分析法适用性检验根据上述因子分析的原理，采用KMO 和巴特利特球形度检验对20 个上市公司的17 个指标标准化数据进行相关性检验。如表2。
由上表得KMO 的值为79.8%，各指标之间存在一定的相关性，原始变量可以做因子分析。同时，巴特利特球形度检验的结果近似卡方的概率接近0，表明在0.05 的显著性水平下，原指标存在相关性。
2.4 主因子提取本文以主成分分析法构造因子变量，根据特征值大于1 提取主因子。通过主成分分析共提取了6 个主因子，累计贡献率达到89.695%，能够很好的解释总方差，足够表达出原始数据的信息。
3 基于聚类分析法划分财务风险等级
结合运用聚类思想将房地产上市公司财务风险进行分类。将上述20 家上市公司主因子得分作为新的变量，对其进行K 均值聚类分析，将风险等级划分为3 个等级：风险较小，风险一般，风险较高。运用SPSS 软件计算结果如表3。
由表可得风险较高的企业：宋都股份。
风险一般企业：浙江广厦、滨江集团、顺发恒业、金科股份、泰禾集团、中南建设、中弘股份、深振业、中航地产、华侨城、金融街、荣安地产、亿城股份。
风险较低的企业：万科地产、招商地产、新华联、荣盛发展、保利地产、南京高科。
上面分析结果中对于6 家风险较小的房地产公司，要保持好公司良好的财务管理状况，同时也要有一定的防范意识。对于13 家风险一般的房地产企业，可以以现行的财务管理制度进行运作，但应随时关注财务指标的变化情况，建立有效的财务预警机制，尽最大能力降低风险。对于风险较高的宋都股份，应引起公司内部和外界投资者的高度重视，及时根据财务报表的相关指标进行分析，找到影响财务风险的主要因素并采取相应的对策，避免财务风险状况恶化。
4 结论
本文通过选取较有代表性的17 个财务指标，利用因子分析分为6 个主因子，并利用聚类分析对上市房地产公司进行分析并做出风险归类评价。这可以为房地产企业债权人，经营者，投资人决策者提供参考依据。对于债权人，特别是银行等金融机构及债券投资者最关心的是贷给企业的款项安全度。当银行金融机构贷给企业资金时也都要对企业做风险评估，以保障自己利益最大程度的安全。对于经营者来说，降低企业的财务风险，必然要提高盈利能力，偿债能力，运营能力，有利于资本结构的优化。良好的财务状况不仅影响公司内部团结稳定，另一方面树立企业的良好形象和信誉，增强投资者、债权人、政府机构等相关利益者对企业的信心。从经营者的角度出发，对房地产公司的风险等级划分，更能促使经营者对财务风险的重视和忧患意识，优化投资结构。从整体上，使得房地产行业健康循环发展。
参考文献：
[1]邵铁柱，于莎.基于因子分析的房地产上市公司财务绩效评价[J].科技与管理，2013，15(1):91-93.
[2]李素红，陈立文.基于因子分析法的房地产上市公司财务风险评价[J].河北工业大学学报，2011，40(6):101-106.
【关键词】房地产公司；财务管理；绩效考评
一、房地产公司中财务管理的问题
（1）随意增减和调整财务预算现象严重，缺乏财务预算执行监督机制。一些房地产公司由于缺乏财务预算执行监督机制或者财务预算编制时的不严谨，在具体的预算执行中随意增减和调整财务预算现象严重，从而使得年初部门预算和年终部门决算存在很大的差异，严重影响到了部门财务管理的严肃性。（2）缺乏有效的财务绩效考核机制。房地产公司通过财务绩效考评有层次地、分门别类地将单位的战略目标分解到各职能部门，并将其细化、延伸到每一个职工，使房地产公司所有职工都明确本单位战略目标的主要意图和设想，了解自己在单位中所处的作用和地位，从各自的角度想方设法地来为实现这个目标而努力工作，这样一来，使得房地产公司的凝聚力大大增加，有助于促使房地产公司决策科学化。但是在实际中，由于没有充分重视有无超预算支出、资金使用效益如何、资金投向是否正确等问题，使得绩效考核体系严重不完善，大多只是走走形式，缺少可操作性、规范性和科学性，不能有效地起到约束的作用。
二、如何加强房地产公司中财务管理
（1）树立新的财务管理观念。第一，应该着眼于外部环境，重视与建筑商、客户、建材供应商之间的有效沟通和联系，应对房屋售后服务、销售、生产、设计、开发等环节实行财务管理责任制度。第二，应该以房地产公司全局为对象，树立全局意识，洞察全局，知彼知己，对各种因素的价值链进行综合分析。第三，房地产公司不要过于追求短期效果，应该注重长远的成本节约，以便取得可持续性发展的能力。（2）加强房地产公司财务支出绩效考评工作。一是强化组织领导。及时成立房地产公司支出绩效考评工作领导小组，落实日常工作机构，负责绩效考评具体协调管理工作。按照职能分工要求，密切协调配合，实行分管领导分片负责制及相关科室分工责任制。二是明确考评要求。制定相应的政策和规则制度来确定绩效考评的范围、工作程序和时间安排。采取项目单位自评、主管部门考评和财务部门考评相结合的考评机制。三是细化工作措施。选取房地产公司的几个项目部进行项目支出绩效考评试点，精心选取试点项目，力求项目具有代表性。建立业务指标、财务指标、效益指标三大考核体系，细化指标分数权数，实现三级目标管理。四是注重工作结合。将财务监督和财务投资评审工作贯穿房地产公司支出绩效考评全过程，增强工作实效，实行项目前期设计概算管理、财务全程介入监督、事后针对考评情况开展延伸检查。应以定性的指标为辅，定量的指标为主，从而增强房地产公司绩效考评结果的利用价值和绩效考评的实际可操作性，五是是认真对待绩效评价结果，强化评价结果运用，对绩效评价中发现的问题及时整改，将其作为加强制度建设、完善体制机制、改进工作方法、提升管理绩效的重要参考，不断推进房地产公司财务管理科学化精细化。（3）强化监控，建立内部约束机制。一方面加强日常跟踪管理。通过日常的跟踪管理维护其严肃性，严格规范地执行财务经费预算，对于当期超支的可控费用要提前预警，并坚决杜绝在当期支出，做到按月及时检查、考核。另一方面建立内部约束机制。财务对下级部门的日常财务监督，重点是对资金支出的合法性、真实性；房地产公司财务部门要对财务收支程序、效能、过程、结果的惩防监督，实施多层次的监督，重点是财务收支程序的合法性，以及对违纪者的及时查处，防微杜渐。（4）提高决策者的财务管理意识。房地产公司的高层领导者要转变经营理念，坚持树立财务管理。财务管理是企业的核心理念，切实把眼光从利润转向可持续发展上面来。认清楚实施财务管理的必要性以及重要性，把财务管理树立在企业管理的中心位置。
参 考 文 献
[1]王冰.提高房地产企业核心竞争力的途径[J].经营管理者.2010（10）：112～115
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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)
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