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    我國房地產(chǎn)上市公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型

    2015-07-14 00:03:48顏蘇莉孫婧豪
    時代金融 2015年17期
    關(guān)鍵詞:財務(wù)風(fēng)險

    顏蘇莉 孫婧豪

    【摘要】隨著我國房地產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展,房地產(chǎn)公司的財務(wù)杠桿普遍偏大,承擔(dān)的財務(wù)風(fēng)險值得我們關(guān)注。因此,對房地產(chǎn)公司的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測分析,及時采取有效措施進(jìn)行控制,就變得尤為必要。本文以我國房地產(chǎn)業(yè)為研究背景,基于相關(guān)的數(shù)據(jù)和財務(wù)指標(biāo),借助Fisher判別法,建立了與我國房地產(chǎn)公司相適應(yīng)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型,最后得出結(jié)論并提出了控制財務(wù)風(fēng)險的建議,以幫助管理者及時采取有效的風(fēng)險控制措施。

    【關(guān)鍵詞】財務(wù)風(fēng)險 風(fēng)險預(yù)測模型 Fisher判別法 房地產(chǎn)上市公司

    一、引言

    (一)我國房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展

    作為我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè),房地產(chǎn)業(yè)一直發(fā)揮著基礎(chǔ)性和帶動性作用。近10年來,我國的商品房銷售額和銷售面積呈現(xiàn)逐年增長的趨勢(如圖1、圖2所示),是帶動國民經(jīng)濟(jì)增長的重要推動力。

    圖1 我國商品房各年銷售面積

    圖2 我國商品房各年銷售額

    然而,近年來,由美國次貸危機引發(fā)的全球金融危機已經(jīng)向我們展示了房地產(chǎn)業(yè)肆意擴張而付出的慘痛代價[1]。對于我國房地產(chǎn)業(yè)而言,如果缺乏有效的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測系統(tǒng),企業(yè)必然面臨較大的財務(wù)危機。因此,建立有效的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型,及時對企業(yè)的財務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)警,可以降低企業(yè)陷入財務(wù)風(fēng)險的可能性,從而減少財務(wù)危機給企業(yè)帶來的損失。

    (二)財務(wù)風(fēng)險及風(fēng)險預(yù)測

    財務(wù)風(fēng)險指的是企業(yè)無法按期支付負(fù)債融資所應(yīng)付的利息或本金而有倒閉的可能性,因此又稱為違約風(fēng)險[2]。然而,企業(yè)用于支付到期債務(wù)的資金,主要來源于企業(yè)經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量。因此,本文主要從現(xiàn)金流量這個角度,來衡量企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險,用經(jīng)營活動凈現(xiàn)金流量與流動負(fù)債的比值來反映企業(yè)的償債能力,以判斷企業(yè)是否存在財務(wù)風(fēng)險。

    企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)測,指采用定量或定性分析方法,借助企業(yè)提供的財務(wù)報表、經(jīng)營計劃及其他相關(guān)資料,利用財會、統(tǒng)計、金融、企業(yè)管理、市場營銷等理論,對企業(yè)的財務(wù)活動、經(jīng)營活動進(jìn)行分析預(yù)測,以發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)營管理活動中潛在的財務(wù)風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險,并在危機發(fā)生前向企業(yè)經(jīng)營管理者發(fā)出警告,以便讓企業(yè)管理當(dāng)局采取有效措施,避免或減輕潛在的風(fēng)險演變成損失[3]。

    以我國房地產(chǎn)公司為例,由于其行業(yè)特殊性,只有建立有效的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測機制,才能準(zhǔn)確地對企業(yè)進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險預(yù)測分析,為企業(yè)股東、經(jīng)營管理者及各方提供及時的警報和糾偏措施。在此基礎(chǔ)上,本文對我國房地產(chǎn)企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型進(jìn)行了相關(guān)研究。

    二、模型構(gòu)建思路

    (一)總體思路

    本文以房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的定義為出發(fā)點,并選取相應(yīng)的財務(wù)指標(biāo)對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行描述,借助Fisher判別法,建立財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型,對企業(yè)風(fēng)險狀況進(jìn)行評估,最后提出控制風(fēng)險的措施。

    財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型的具體構(gòu)建方法是:首先,根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn),將選取的房地產(chǎn)企業(yè)劃分為兩組,財務(wù)風(fēng)險組和財務(wù)健康組;第二,選擇相應(yīng)的財務(wù)指標(biāo),來反映房地產(chǎn)上市公司的財務(wù)風(fēng)險狀況;第三,采用一定的方法篩選指標(biāo),本文采用判別分析中的逐步選擇法,篩選出適當(dāng)?shù)呢攧?wù)指標(biāo)進(jìn)入模型;第四,借助SPSS軟件,采用Fisher法建立財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型,并設(shè)置合適的臨界值;第五,分別采用原始樣本回判檢驗、原始樣本交叉檢驗兩種方法對模型的有效性進(jìn)行檢驗,并對模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)男拚?/p>

    (二)樣本的選取及分組

    從防范財務(wù)風(fēng)險的角度看,“財務(wù)風(fēng)險是指一個企業(yè)處于經(jīng)營性現(xiàn)金流量不足以抵償現(xiàn)有到期債務(wù)的狀態(tài)”,即技術(shù)破產(chǎn)。[4]在本文中,從企業(yè)現(xiàn)金流量這個角度來對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行界定,以“經(jīng)營凈現(xiàn)金流量”與“流動負(fù)債”的比值作為標(biāo)準(zhǔn),來判斷企業(yè)是否存在財務(wù)風(fēng)險。

    隨機選取國內(nèi)A股上市的40家房地產(chǎn)企業(yè),以2014年12月31日各公司“經(jīng)營凈現(xiàn)金流量/流動負(fù)債”的平均值作為標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)計算,可以得出,40家上市房地產(chǎn)公司“經(jīng)營凈現(xiàn)金流量/流動負(fù)債”的平均值為-0.000465。在此基礎(chǔ)上,假定當(dāng)企業(yè)“經(jīng)營凈現(xiàn)金流量/流動負(fù)債”小于-0.000465時,該企業(yè)現(xiàn)金流量不足,企業(yè)存在財務(wù)風(fēng)險;當(dāng)企業(yè)“經(jīng)營凈現(xiàn)金流量/流動負(fù)債”大于-0.000465時,該企業(yè)運營狀況持續(xù)良好,企業(yè)不存在財務(wù)風(fēng)險。

    根據(jù)以上判斷標(biāo)準(zhǔn),對隨機選取的40家房地產(chǎn)上市公司進(jìn)行分組,健康組代號為1,風(fēng)險組代號為2(如表1所示)。

    表1 模型樣本選取

    (三)變量的選取

    在選擇變量的過程中,結(jié)合我國房地產(chǎn)業(yè)的實際情況,參考了財務(wù)風(fēng)險研究中廣泛采用的財務(wù)變量,并且加入了反映企業(yè)現(xiàn)金流量狀況的財務(wù)指標(biāo),初步確定了25個預(yù)測變量。這25個預(yù)測變量主要從五個方面反映了企業(yè)的財務(wù)狀況,即盈利能力、成長能力、營運能力、償債及資本結(jié)構(gòu)、現(xiàn)金流量狀況。具體指標(biāo)如表2所示。

    表2 模型變量選取

    三、財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型實證分析

    在樣本和財務(wù)指標(biāo)選取完畢后,利用SPSS軟件,借助于Fisher 判別模型,進(jìn)行指標(biāo)篩選、模型建立、模型檢驗等程序,最終得出房地產(chǎn)上市公司的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型。

    (一)指標(biāo)篩選

    借助SPSS軟件,采用逐步判別分析法,對以上25個指標(biāo)進(jìn)行篩選,如表3所示。其中,Wilks的Lambda欄中的統(tǒng)計量是該變量進(jìn)入模型后總體的Wilks的Lambda值,該值隨著變量的加入而逐漸變??;精確F欄內(nèi)的統(tǒng)計量是一個F值,該值是均方與誤差均方的比值,該比值越大,其對應(yīng)的變量越先進(jìn)入模型。

    由表3可知,最終進(jìn)入模型的變量為:資產(chǎn)的經(jīng)營現(xiàn)金流量回報率、銷售凈利率,其顯著性水平均為0.000,均小于0.05,說明這兩個變量對判別函數(shù)的貢獻(xiàn)都特別顯著。

    表3 輸入的/刪除的變量a,b,c,d

    在每個步驟中,輸入了最小化整體Wilk的Lambda的變量。

    a.步驟的最大數(shù)目是48。

    b.要輸入的最小偏F是3.84。

    c.要刪除的最大偏F是2.71。

    d.F級、容差或VIN不足以進(jìn)行進(jìn)一步計算。

    (二)模型建立

    1.模型初建。利用表3中篩選出來的兩個變量,采用Fisher判別分析法實現(xiàn)建模,得到如下模型:

    表4 標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別式函數(shù)系數(shù)

    SPSS軟件給出了兩種判別式函數(shù)的判別系數(shù)。表4顯示的是標(biāo)準(zhǔn)化的判別函數(shù)系數(shù),反映了各變量對因變量的解釋程度,是將變量標(biāo)準(zhǔn)化后所建立的模型的系數(shù)。從表4可以看出,在影響財務(wù)風(fēng)險的變量中,貢獻(xiàn)最大的是資產(chǎn)的經(jīng)營現(xiàn)金流量回報率,證實了現(xiàn)金流量對財務(wù)狀況的重要作用,而銷售凈利率顯示出其負(fù)貢獻(xiàn)性,也體現(xiàn)了高風(fēng)險高收益的規(guī)律。

    表5 典型判別式函數(shù)系數(shù)

    表5顯示的是非標(biāo)準(zhǔn)化的判別函數(shù)系數(shù),在本文中,房地產(chǎn)公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)測采用非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的判別模型。在非標(biāo)準(zhǔn)化的判別模型中,將財務(wù)指標(biāo)代入公式計算,計算簡便,省去了標(biāo)準(zhǔn)化的步驟。因此,模型可表示為:

    Z=-0.058X1+11.716X2+1.542

    其中,X1:銷售凈利率(%);X2:資產(chǎn)的經(jīng)營現(xiàn)金流量回報率(%)。

    2.函數(shù)有效性檢驗及臨界值的確定。多元判別分析法采用WilksLambda統(tǒng)計量來檢驗各組判別函數(shù)的均值是否相等,即對函數(shù)有效性的檢驗[5]。從表6和表7可以看出,F(xiàn)isher判別函數(shù)最大特征根為1.454,函數(shù)Wilks的Lambda統(tǒng)計量為0.407,卡方分布統(tǒng)計量為27.832,檢驗的概率值小于顯著性水平0.05,能夠顯著拒絕各組判別函數(shù)的均值相等的零假設(shè),所以判別函數(shù)能較好地區(qū)分這兩類。

    表6 特征值

    a.分析中使用了前1個典型判別式函數(shù)。

    表7 Wilks的Lambda

    3.模型的總結(jié)。根據(jù)建立的模型,計算財務(wù)健康組和財務(wù)風(fēng)險組Z值的分布情況,計算結(jié)果如表8所示。

    表8 組質(zhì)心處的函數(shù)

    在組均值處評估的非標(biāo)準(zhǔn)化典型判別式函數(shù)。

    由表8可知,健康組的重心為1.103,風(fēng)險組的重心-1.241。取兩者的中間位置-0.138,作為劃分財務(wù)風(fēng)險組與財務(wù)健康組的判別標(biāo)準(zhǔn)。

    綜上所述,根據(jù)3.3.1建立的模型,得出適合我國上市房地產(chǎn)企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型:

    Z=-0.058X1+11.716X2+1.542

    其中,X1:銷售凈利率(%);X2:資產(chǎn)的經(jīng)營現(xiàn)金流量回報率(%)。

    計算各個公司Z值,當(dāng)Z大于-0.138時,企業(yè)被劃分為健康組,企業(yè)未來存在財務(wù)風(fēng)險的幾率比較??;當(dāng)Z小于-0.138時,企業(yè)被劃分為風(fēng)險組,企業(yè)未來存在財務(wù)風(fēng)險的幾率比較大。

    (三)模型檢驗

    財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型構(gòu)建后,還需要對其有效性進(jìn)行檢驗,本文采用原始樣本的回判檢驗、交叉檢驗兩種方法對其進(jìn)行檢驗。

    1.原始樣本回判檢驗。首先,將樣本數(shù)據(jù)分別代入預(yù)測模型,計算出各個樣本的判別分?jǐn)?shù),即Z值;其次,各個樣本的Z值與設(shè)定的判別準(zhǔn)則進(jìn)行比較,判斷其屬于哪一組別;最后,將判別結(jié)果與實際結(jié)果相比較,從而檢驗?zāi)P偷挠行?。借助SPSS軟件的樣本回判功能,得到分類結(jié)果,如下表9所示。

    表9 分類結(jié)果b,c

    a.僅對分析中的案例進(jìn)行交叉驗證。在交叉驗證中,每個案例都是按照從該案例以外的所有其他案例派生的函數(shù)來分類的。

    b.已對初始分組案例中的100.0%個進(jìn)行了正確分類。

    c.已對交叉驗證分組案例中的85.0%個進(jìn)行了正確分類。

    由表9可知,健康組樣本和風(fēng)險組樣本均沒有發(fā)生錯判,回判準(zhǔn)確率都為100%,總體回判準(zhǔn)確率為100%,模型的有效性非常顯著。

    2.原始樣本交互檢驗。該方法是在建立判別函數(shù)時去掉該例,然后用函數(shù)進(jìn)行判別,從而發(fā)現(xiàn)強影響點。借助SPSS軟件的交叉檢驗功能,得到分類結(jié)果,如上表9所示。

    由表9可知,交互檢驗中,健康組錯判的案例為2個,風(fēng)險組錯判的案例為4個。因而健康組判別準(zhǔn)確率為91.3%,風(fēng)險組判別準(zhǔn)確率為76.5%,總體判別準(zhǔn)確率為85.0%。與原始樣本回判檢驗結(jié)果相比,準(zhǔn)確率雖然有所下降,但從整體的判別效果來看,模型還是比較有效的。

    四、結(jié)論及建議

    (一)結(jié)論

    本文通過研究房地產(chǎn)上市公司的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型,可以得出如下結(jié)論:

    第一,我國房地產(chǎn)上市公司在即將面臨財務(wù)風(fēng)險時,主要變現(xiàn)為現(xiàn)金流量指標(biāo)和盈利能力指標(biāo)的異常變動。因此,應(yīng)該更多關(guān)注公司的資產(chǎn)的經(jīng)營現(xiàn)金流量回報率和銷售凈利率的變動,并且及時分析變動原因,制定相應(yīng)的控制策略。

    第二,研究我國房地產(chǎn)上市公司是否存在財務(wù)風(fēng)險,只用財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行衡量,往往存在一定的偏差。正如在模型的交叉檢驗中,模型整體的回判準(zhǔn)確率只有85%。因此,應(yīng)該將財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)相結(jié)合,創(chuàng)建綜合性的風(fēng)險預(yù)測體系,全面地研究公司可能面臨的財務(wù)風(fēng)險。

    (二)建議

    財務(wù)風(fēng)險是客觀存在的,對企業(yè)的經(jīng)營影響較大,基于本文的研究,管理者可以從以下幾方面入手,采取相應(yīng)策略來降低財務(wù)風(fēng)險。

    1.建立多元化的融資渠道。房地產(chǎn)企業(yè)應(yīng)注重挖掘自身潛力,充分利用留存收益資金,同時,制定多元化融資策略。一方面,拓寬直接融資渠道,例如房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)基金,分散金融風(fēng)險,降低對銀行信貸及股市融資依賴。另一方面,充分利用民間資本,分流投資性購房資金,加快金融創(chuàng)新。這樣一來,既可以避免資產(chǎn)負(fù)債率大幅度提高,又可以降低融資成本,節(jié)約財務(wù)費用。

    2.優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。資本結(jié)構(gòu)是指企業(yè)長期資金的構(gòu)成及其比例關(guān)系,即企業(yè)的長期債務(wù)資本和權(quán)益資本各占多大的比重。[6]雖然負(fù)債經(jīng)營具有較強的杠桿效應(yīng),但是隨著負(fù)債比例的上升,企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險也隨著加大。因此,為了降低財務(wù)風(fēng)險,企業(yè)應(yīng)該合理的控制權(quán)益資本與債務(wù)資本比例,不斷優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。

    3.提高資金的利用率。資金是企業(yè)的血脈,是企業(yè)進(jìn)行經(jīng)營活動的重要保障。一方面,房地產(chǎn)企業(yè)應(yīng)制定合理的現(xiàn)金使用計劃,滿足經(jīng)營活動的需要,提高資金的利用率;另一方面,要加強應(yīng)收賬款的管理,通過建立客戶資信和等級評級等方式,制定相應(yīng)的信用政策和收款政策,加快收回賒銷賬款。

    參考文獻(xiàn)

    [1]唐睿明.我國房地產(chǎn)業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警模型實證研究[J].財經(jīng)問題研究,2013.

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    [3]張揚.上市公司財務(wù)預(yù)警模型統(tǒng)計實證分析[D].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),2005.

    [4]劉少杰.中國房地產(chǎn)業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警實證研究[D].西南財經(jīng)大學(xué),2009.

    [5]石亞玲.我國房地產(chǎn)業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警研究及其實證分析[D].華北電力大學(xué),2007.

    [6]張志偉.上市公司財務(wù)預(yù)警實證研究[D].西南財經(jīng)大學(xué),2009.

    作者簡介:顏蘇莉(1962-),女,漢族,湖南漣源人,華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授,研究方向:電力經(jīng)濟(jì)分析與管理;孫婧豪(1991-),女,漢族,山東淄博人,華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院研究生,研究方向:會計學(xué)。

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