房地產(chǎn)行業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警分析

閆鈺煒，田靜晗

(1.泰山學(xué)院 商學(xué)院，山東 泰安 271021;2.四川大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，四川 成都 610065)

一、財務(wù)危機及財務(wù)預(yù)警的界定

財務(wù)危機(Financial Crisis)或財務(wù)困境(Financial Distress)，是指企業(yè)償付能力的喪失，也就是喪失償還到期債務(wù)的能力，無法按期支付到期債務(wù)或費用的一種經(jīng)濟現(xiàn)象。嚴格說來，最為嚴重的財務(wù)危機就是破產(chǎn)(Bankruptcy)。國外學(xué)者界定“財務(wù)危機”的標準大都集中在流動性較差、無法償還債務(wù)和破產(chǎn)這幾個方面，尤其是申請破產(chǎn)和破產(chǎn)清算。而考慮到我國的具體國情，研究財務(wù)危機的切入點應(yīng)該是預(yù)測公司的財務(wù)狀況是否健康，是否存在陷入財務(wù)困難的可能性。

目前，在我國對財務(wù)危機的研究中，國內(nèi)學(xué)者大都將被特別處理的上市公司(ST和*ST，以下統(tǒng)稱ST公司)作為財務(wù)危機公司。

財務(wù)危機預(yù)警就是借助對企業(yè)財務(wù)報表數(shù)據(jù)以及相關(guān)經(jīng)營資料的分析，及時利用財務(wù)數(shù)據(jù)和相對應(yīng)的數(shù)據(jù)化管理模式，把企業(yè)可能面臨的危機預(yù)先通知企業(yè)的經(jīng)營者與其他利益相關(guān)者，進而分析企業(yè)陷入財務(wù)危機的原因以及企業(yè)財務(wù)管理體系所隱藏的問題，以便提前進行防范的財務(wù)分析系統(tǒng)。

二、房地產(chǎn)行業(yè)進行財務(wù)預(yù)警的必要性

房地產(chǎn)上市公司作為我國新興的行業(yè)，其潛力大、關(guān)聯(lián)度高、帶動力強等特點在我國經(jīng)濟發(fā)展的軌跡中顯露無遺，逐漸成為我國國民經(jīng)濟中的支柱產(chǎn)業(yè)。近幾年來，我國房地產(chǎn)投資規(guī)模不斷擴大，在市場需求急速增加的刺激下，房地產(chǎn)行業(yè)迅速興起，但在其迅猛發(fā)展的同時也存在著諸多問題，比如房價虛高、房地產(chǎn)市場管理體系不完善及市場運行機制不健全等問題。因此，國家為調(diào)控房價增長過快，規(guī)范房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展，在2011年1月26日頒布了有史以來最為嚴厲的國八條房產(chǎn)調(diào)控政策，通過保障房建設(shè)、加強稅收征管、嚴控住房信貸、實行限購令等有效措施進行全面調(diào)控，而2013年2月20日又出臺了房產(chǎn)調(diào)控的國五條，內(nèi)容包括完善穩(wěn)定房價工作責任制、堅決抑制投機投資性購房、增加普通商品住房及用地供應(yīng)、加快保障性安居工程規(guī)劃建設(shè)、加強市場監(jiān)管等有力舉措，這都使得房地產(chǎn)上市公司面臨前所未有的壓力和挑戰(zhàn)，另外其特有的融資、負債結(jié)構(gòu)等特點使得它在特定條件下(如房價下跌等)也很容易發(fā)生財務(wù)危機、陷入財務(wù)困境。由此可見，對房地產(chǎn)上市公司進行財務(wù)危機預(yù)警研究，借助對上市公司財務(wù)報表數(shù)據(jù)以及相關(guān)經(jīng)營資料的分析，確立財務(wù)預(yù)警指標體系，構(gòu)建財務(wù)預(yù)警模型，預(yù)測其財務(wù)狀況，及時把上市公司可能面臨的危機預(yù)先通知公司的經(jīng)營者與其他利益相關(guān)者，這對于房地產(chǎn)上市公司的持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展是十分必要的，對我國房地產(chǎn)行業(yè)乃至整個經(jīng)濟的發(fā)展都具有重大意義。

三、財務(wù)預(yù)警模型分析——Z分數(shù)模型

Altman最早將多元線性判別方法引入到財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域。他對1946—1965年間提出破產(chǎn)申請的33家公司和同樣數(shù)量的財務(wù)正常公司進行觀察，并運用數(shù)理統(tǒng)計方法對22個主要的財務(wù)指標進行篩選，由此提出了著名的Z分數(shù)模型(又稱多元線性判別模型MDA)，目前該模型已經(jīng)發(fā)展成為財務(wù)預(yù)警最為常用的方法之一。Z分數(shù)模型選取的財務(wù)指標共有5個:營運資本/總資產(chǎn)，留存收益/總資產(chǎn)，息稅前利潤/總資產(chǎn)，股權(quán)市場價值/債務(wù)總額賬面價值，銷售額/總資產(chǎn)，這5個指標分別從企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模、折現(xiàn)能力、獲利能力、償債能力、資本結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)利用率等方面反映企業(yè)的綜合財務(wù)狀況。借助多元判別模型生成一個總的判別分值，稱為Z值，并根據(jù)Z值的結(jié)果進行判別。該模型的判別方程如下:

式中:Z—判別函數(shù)值;

x1—(流動資產(chǎn)－流動負債)/期末資產(chǎn)總額;

x2—留存收益/期末資產(chǎn)總額;

x3—息稅前利潤/期末資產(chǎn)總額;

x4—股東權(quán)益市場價值/債務(wù)總額賬面價值;

x5—銷售收入/資產(chǎn)總額;

根據(jù)模型計算結(jié)果，假如企業(yè)的Z值大于2.675，說明企業(yè)的財務(wù)狀況較為健康，不會破產(chǎn);假如Z值小于1.81，則企業(yè)存在較大的破產(chǎn)風險;假如Z值處于1.81－2.675之間，則稱之為“灰色地帶”，處在這個區(qū)間，說明企業(yè)的財務(wù)狀況是極不穩(wěn)定的。最終研究表明，x1、x4和x5三個財務(wù)指標的財務(wù)預(yù)測能力較高，預(yù)測準確度達到了94%。

多元線性判別模型的判別精度較高，但也存在一些不足:一是任務(wù)量比較繁重，研究者需要進行大量的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析工作。二是在前一年的財務(wù)預(yù)測中，多元線性判別模型的預(yù)測準確度較高，但在前兩年、前三年的財務(wù)預(yù)測中，模型的預(yù)測準確度會大幅下降，甚至比單變量判別模型要低。三是多元線性判別模型必須滿足一個很嚴格的假設(shè)，假設(shè)自變量呈現(xiàn)正態(tài)分布，并且兩組樣本協(xié)方差要求相等，但實際的樣本數(shù)據(jù)通常無法滿足這一要求。這樣就大大限制了多元線性判別模型的使用范圍。但多元線性判別與單變量判定模型相比，它是運用多種財務(wù)指標加權(quán)匯總產(chǎn)生的總判別值來預(yù)測財務(wù)危機可能性的模型，能夠綜合反映企業(yè)的財務(wù)狀況，以消除單個指標在評價企業(yè)財務(wù)狀況方面的缺陷。同時，多元線性判別模型中幾乎包括了預(yù)測能力很強的所有指標，舍棄了一些不重要的因素，應(yīng)用起來較為方便。其中，Z分數(shù)模型從確立以來，在國外的各大銀行、各類評估機構(gòu)和各種專業(yè)事務(wù)所中得到了廣泛應(yīng)用，它的預(yù)測準確率已經(jīng)獲得了令人信服的證明。在國內(nèi)，很多學(xué)者也用它來檢驗對我國ST上市公司和非ST上市公司的財務(wù)預(yù)測能力，結(jié)果都表明有良好的預(yù)測能力。因此，本文選取Z分數(shù)模型進行房地產(chǎn)上市公司的財務(wù)預(yù)警分析。

四、Z分數(shù)模型的實證分析

本文從2010年在我國證券交易所上市的房地產(chǎn)公司中，選取了40家公司作為實證分析的對象，要求其構(gòu)建Z分數(shù)模型的財務(wù)數(shù)據(jù)及財務(wù)指標能夠獲取，同時會計師事務(wù)所出具的年度報表的審計報告結(jié)果為無保留意見或帶解釋說明段的無保留意見，從而確保財務(wù)數(shù)據(jù)真實可信。本文以這40家上市公司在2008年至2010年的財務(wù)報表數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，計算出Z分數(shù)模型中的五個預(yù)警指標，代入Z分數(shù)模型:

模型的計算結(jié)果見下表。

表1 Z值計算結(jié)果顯示財務(wù)風險較大的公司

表2 Z值計算結(jié)果顯示財務(wù)狀況較好的公司

以房地產(chǎn)上市公司公布的2008－2010年財務(wù)數(shù)據(jù)，計算房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的Z值，其分布情況如圖1－圖3所示。

圖1 2008年Z值分布圖

圖2 2009年Z值分布圖

圖3 2010年Z值分布圖

一般來講，Z值越低，企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的可能性越大。Altman提出的判斷企業(yè)破產(chǎn)的臨界值:假如企業(yè)的Z值大于2.675，說明企業(yè)的財務(wù)狀況較為健康，不會破產(chǎn);假如Z值小于1.81，則企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的可能性較大;假如Z值處于1.81－2.675之間，則稱之為“灰色地帶”，處在這個區(qū)間，說明企業(yè)的財務(wù)狀況是非常不穩(wěn)定的。根據(jù)該模型的判斷標準，結(jié)合實證結(jié)果的分析，本文選取的40家房地產(chǎn)上市公司，在2008年有27.5%的公司面臨較大的財務(wù)風險，發(fā)生財務(wù)危機的可能性極大;有25%的公司財務(wù)狀況不穩(wěn)定;僅有47.5%的公司面臨財務(wù)危機的可能性較小，財務(wù)狀況較為安全。這主要是受國際金融危機的波及以及國內(nèi)收緊的房產(chǎn)政策的影響，使房地產(chǎn)行業(yè)在2008年整體表現(xiàn)不佳。2009年有87.5%的公司財務(wù)狀況運行良好，僅有高新發(fā)展一家上市公司存在較大的財務(wù)危機。2009年房地產(chǎn)上市公司的財務(wù)狀況較2008年有較大好轉(zhuǎn)，主要受益于國家積極的財政政策和適度寬松的貨幣政策等多項利好政策的刺激，使得銷售激增、房價上漲。2010年有62.5%的公司財務(wù)狀況較為安全，25%的公司財務(wù)狀況不穩(wěn)定，可能面臨財務(wù)風險，有12.5%的公司發(fā)生財務(wù)危機的可能性極大，包括ST珠江、高新發(fā)展、天地源、上實發(fā)展和蘇州高新。在選取的40家上市公司中，高新發(fā)展的Z值在2008－2010年均低于1.81，說明其存在較大的財務(wù)危機，這主要是因為其Z分數(shù)模型的X1、X2指標為負值，其流動負債過高，且留存收益為負，說明其面臨的財務(wù)危機主要是由于償債能力較差所引起的。而ST珠江除2009年的Z值在1.81－2.675之間，2008年和 2010年的 Z值均低于1.81，表明其面臨財務(wù)危機的可能性極大，也驗證了Z分數(shù)模型對ST公司的判別具有一定的精確度。

值得注意的是，運用Z分數(shù)模型對個案進行分析時，有時由于其中個別指標的畸高或畸低，可能會導(dǎo)致Z值異常。因此，對某些異常情況應(yīng)加以特別關(guān)注，以免由于某些因素畸變影響Z分數(shù)模型的準確性和風險判斷。此外，由于房地產(chǎn)行業(yè)屬于資金密集型產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)開發(fā)又具有開發(fā)周期長、受宏觀調(diào)控政策影響大等特點，因此在進行實證分析時，還應(yīng)結(jié)合房產(chǎn)調(diào)控政策、土地儲備等非財務(wù)指標綜合衡量上市公司的盈利能力和成長能力等，由此增強對房地產(chǎn)上市公司財務(wù)預(yù)警的客觀性和準確性。

［1］劉晶，潘逸天.基于多元判別分析的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)［J］.中國管理信息化，2010，(2).

［2］張友棠.財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)管理研究［M］.北京:中國人民大學(xué)出版社，2004.

［3］薛薇.統(tǒng)計分析方法與SPSS的應(yīng)用［M］.北京:中國人民大學(xué)出版社，2008.

(責任編輯 梁鳳鳴)