摘 要:本文通過(guò)研究國(guó)內(nèi)外房地產(chǎn)的預(yù)警模型,選取營(yíng)運(yùn)能力,償債能力,發(fā)展能力,進(jìn)行研究,來(lái)明確財(cái)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)模型,然后針對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提出風(fēng)險(xiǎn)控制的對(duì)策。
關(guān)鍵詞:房地產(chǎn);上市公司;財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)
引言
在我國(guó),房地產(chǎn)是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè),其行業(yè)存在著很大的關(guān)聯(lián)性,因此,對(duì)于我國(guó)的經(jīng)濟(jì)意義重大。當(dāng)前,我國(guó)主要靠投資、出口和擴(kuò)大內(nèi)需這三個(gè)方面,來(lái)作為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方式,而房地產(chǎn)行業(yè)可以拉動(dòng)投資,促進(jìn)內(nèi)需擴(kuò)大,因此,對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要意義。在以后幾十年的發(fā)展中,房地產(chǎn)都會(huì)作為主導(dǎo)行業(yè),這也成為了最近行業(yè)內(nèi)探討的重點(diǎn)。
一、主體部分
(一)房地產(chǎn)行業(yè)現(xiàn)狀
之前的十年,可以說(shuō)是房地產(chǎn)快速發(fā)展的十年。在房改之后,我國(guó)城鎮(zhèn)化建設(shè)不斷發(fā)展,加之貨幣政策的推出,使得房地產(chǎn)增率高達(dá)20%,但是,背后卻是銷(xiāo)售率的不足,銷(xiāo)售率卻為12%。過(guò)去十年內(nèi),只有管房地產(chǎn)企業(yè)中,形成了高庫(kù)存,上市公司始終保持高額盈利。在利益的驅(qū)使下,我國(guó)的建筑項(xiàng)目還在不斷擴(kuò)大,市場(chǎng)銷(xiāo)售卻出現(xiàn)滑坡,如果保持這種供需失衡狀態(tài),則勢(shì)必影響到企業(yè)的資金運(yùn)營(yíng)和周轉(zhuǎn)。根據(jù)有關(guān)部門(mén)調(diào)查顯示【1】:在最近的幾年中,房地產(chǎn)毛利率和凈利率同比下降,房地產(chǎn)面臨的局面日益嚴(yán)峻,其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也日益加劇。
(二)國(guó)外研究綜述
在國(guó)外,研究財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)起步很早,開(kāi)始,對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的研究主要是以定性分為主,其中有:1.風(fēng)險(xiǎn)分析調(diào)查法。2.四階段癥狀分析法。3.三個(gè)月資金周轉(zhuǎn)表分析法。4.流程圖分析法。5.管理評(píng)分法。
隨著當(dāng)前統(tǒng)計(jì)學(xué)的快速發(fā)展,定量分析也更加豐富和復(fù)雜化,取得了更深層次的,主要有以下幾種:
1.基于單變量的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型分析
1966年,在美國(guó)的《會(huì)計(jì)評(píng)論》中,美國(guó)學(xué)者William Beaver提出了一元判別模型法。他選取了158個(gè)企業(yè)作為樣本,一半是處于正常經(jīng)營(yíng)的企業(yè),另一半則是危機(jī)企業(yè),他們的30個(gè)財(cái)務(wù)比率分析,得出了在債務(wù)保障率和資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)上,存在著明顯的判別能力,而且企業(yè)越接近破產(chǎn)時(shí),判別地位就越高,其結(jié)果就更準(zhǔn)確。
2.運(yùn)用多元線性判別分析方法
在國(guó)外,該研究在20 世紀(jì) 60 年代,是以 Z-Score的模型為主,在美國(guó),Altman教授綜合了幾個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),進(jìn)行加權(quán)和匯總,通過(guò)多元函數(shù)的建立,形成了對(duì)企業(yè)破產(chǎn)的預(yù)測(cè)。
3.邏輯回歸的模型分析
回歸模型最具有代表的就是:Probit 模型和Logistic 模型這兩種方法,它的原理是:根據(jù)一組因變量,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)其“對(duì)應(yīng)的”應(yīng)變量的預(yù)測(cè)。美國(guó)學(xué)者 Ohlson(1980),利用該研究方法證明了,公司的規(guī)模和資本以及負(fù)債等等,與現(xiàn)在的變現(xiàn)能力和務(wù)危機(jī)是成相關(guān)性關(guān)系的,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為96.12%,相比較而言,預(yù)測(cè)結(jié)果更可靠。
(三)國(guó)內(nèi)研究綜述
在我國(guó),該研究是從20世紀(jì)80年代末起步的。
陳靜(1999)采取了54個(gè)公司情況,作為樣本,通過(guò)單變量模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,在這些樣本中,一半是ST企業(yè),一半是非ST企業(yè),通過(guò)對(duì)其資產(chǎn)負(fù)債率和凈資產(chǎn)以及總資產(chǎn)收益率和流動(dòng)比率,這四個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),證明了資產(chǎn)的負(fù)債率和流動(dòng)比率是比較容易識(shí)別的。該模型可以預(yù)警財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),但迄今為止,還存在著很多問(wèn)題:首先,它不能判斷企業(yè)破產(chǎn)的可能性,也不能知道在什么時(shí)間破產(chǎn);另外,通貨膨脹會(huì)對(duì)單變量分析模型造成影響;最后是會(huì)對(duì)財(cái)務(wù)造成粉飾作用,這樣,財(cái)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)就沒(méi)有價(jià)值了。
周首華、楊濟(jì)華(1966),基于 Z 分?jǐn)?shù)模型,增加了現(xiàn)金流量,對(duì)指標(biāo)進(jìn)行改變并增加樣本的數(shù)量,修正 Z 值判定模型,使 F 分?jǐn)?shù)模型在預(yù)測(cè)公司財(cái)務(wù)方面更加準(zhǔn)確。
國(guó)學(xué)者吳世農(nóng)、盧賢義(2001)對(duì)邏輯回歸模型進(jìn)行了分析,他們利用了多種方法,如Fisher 判別分析、線性回歸分析以及邏輯回歸分析等等,構(gòu)建模型,然后以140 家企業(yè)作為對(duì)象,進(jìn)行分析,選取了盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、成長(zhǎng)能力和企業(yè)規(guī)模等等,從這五個(gè)方面入手,利用了21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),從其中找到了六個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo),構(gòu)建了三種模型,最后證明,在這些模型中,邏輯回歸模型有著最準(zhǔn)確最強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。
2002年,周敏等提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,用以對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測(cè),該方式可以形成對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測(cè),它不靠主觀定性,就可以得出企業(yè)的財(cái)務(wù)狀態(tài),這種方法是比較科學(xué)有效的。
邸紅娜(2006)【14】在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的基礎(chǔ)上,研究了多家制造業(yè)的上市公司,對(duì)他們進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),其結(jié)果的準(zhǔn)確率達(dá)到了92.5%。
二、總結(jié)部分
在現(xiàn)當(dāng)前的研究中,研究者多重視理論方面的研究,他們關(guān)注的是結(jié)果的準(zhǔn)確性,對(duì)但是,在應(yīng)用方面,對(duì)使用者來(lái)說(shuō),其可操作性不強(qiáng)。并且,在研究中,變量的選擇往往比較主觀。其次,在分析,多為財(cái)務(wù)因素的分析,很少有非量化的和非財(cái)務(wù)的信息分析。利用定量和定性分析時(shí),要立足于管理環(huán)境和市場(chǎng)氣候,考慮到政策等方面的影響。以你,我們還需要更深的研究和探索,不斷提高預(yù)測(cè)能力,提高其準(zhǔn)確性,使其更具有可操作性,為相關(guān)部分參考和使用。
參考文獻(xiàn):
[1]中國(guó)房地產(chǎn) TOP10 研究組.2013 中國(guó)房地產(chǎn)上市公司研究報(bào)告[z].2013 .
[2]Ohlson,Emerging Markets Corporate Bonds:A Scoring System,Salomon Brothers Inc[J].New York,1980 .
作者簡(jiǎn)介:
孔耀華,皮珊,寧波大紅鷹學(xué)院。