吳 媛,鄧曉盈,辛 琳
(昆明理工大學(xué),云南 昆明 650500)
基于突變理論的房地產(chǎn)財(cái)務(wù)指標(biāo)評(píng)價(jià)
吳 媛,鄧曉盈,辛 琳
(昆明理工大學(xué),云南 昆明 650500)
近年來,我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)受宏觀經(jīng)濟(jì)影響,凈利潤(rùn)出現(xiàn)下滑趨勢(shì)或者嚴(yán)重虧損,房地產(chǎn)行業(yè)種種風(fēng)險(xiǎn)及監(jiān)管不足、信用缺失等問題被暴露出來,直接影響到我國(guó)銀行壞賬準(zhǔn)備率。房地產(chǎn)行業(yè)的信用缺失和信用體系不完善,已嚴(yán)重影響該行業(yè)的健康發(fā)展。文章根據(jù)突變理論原理,借助于分層方法應(yīng)用在該理論的指標(biāo)選取原則上,減少主觀性,以30家上市房地產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為依據(jù),通過突變理論原理度量企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況。
突變理論;財(cái)務(wù)指標(biāo);控制變量;房地產(chǎn)企業(yè)
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.46.016
我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)是整個(gè)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的重要部分,其上、下游產(chǎn)業(yè)牽連甚廣,城市發(fā)展和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)基本格局的主要?jiǎng)恿Χ紒碜杂诜康禺a(chǎn),當(dāng)前國(guó)內(nèi)二、三線城市正面臨著去庫存的壓力,而一線城市房?jī)r(jià)大起大落,多個(gè)城市出臺(tái)不同力度的調(diào)控約束政策,限制樓市過熱上漲,而引發(fā)泡沫經(jīng)濟(jì),同時(shí)我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)種種風(fēng)險(xiǎn)及監(jiān)管不足、信用缺失等問題也被暴露出來,其中房地產(chǎn)泡沫經(jīng)濟(jì)直接影響到我國(guó)銀行壞賬率的提高,已成為現(xiàn)階段的兩大經(jīng)濟(jì)危機(jī),房地產(chǎn)行業(yè)的信用缺失和信用體系不完善,已嚴(yán)重影響該行業(yè)的健康發(fā)展和我國(guó)經(jīng)濟(jì)。
房地產(chǎn)財(cái)務(wù)安全性直接關(guān)系到企業(yè)的生死存亡,間接影響到投資者和債權(quán)人的利益,對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo),客觀、高效的評(píng)價(jià)方法是信用管理體系對(duì)數(shù)據(jù)處理、分析的核心問題之一。然而傳統(tǒng)的信用評(píng)級(jí)方法主觀性過強(qiáng),對(duì)指標(biāo)的權(quán)重問題帶有人為性,導(dǎo)致評(píng)級(jí)結(jié)果因人而異,與實(shí)際結(jié)果評(píng)價(jià)存在差異,而且培養(yǎng)一個(gè)專業(yè)、綜合的高級(jí)信用管理師成本過大,國(guó)際上,隨著信用風(fēng)險(xiǎn)越來越復(fù)雜,傳統(tǒng)的信用評(píng)級(jí)方法漸漸地不再適應(yīng)現(xiàn)代管理。
現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)管理是以信用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以計(jì)算機(jī)技術(shù)為平臺(tái),運(yùn)用數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)學(xué)模型等金融工具和梳理統(tǒng)計(jì)方法,對(duì)企業(yè)違約可能性進(jìn)行量化,并通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)評(píng)級(jí)對(duì)象業(yè)務(wù)進(jìn)行監(jiān)控的一種有效管理方式。本文在建立房地產(chǎn)行業(yè)信用評(píng)級(jí)的體系下通過突變理論模型對(duì)該行業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),將分層方法引用進(jìn)來輔助該評(píng)級(jí)方法,從而減少主觀影響,客觀公正地評(píng)估一個(gè)企業(yè),也提高第三方評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的工作效率。
2.1 突變理論
突變理論是一種新的數(shù)學(xué)方法,主要以不連續(xù)、奇點(diǎn)為研究方向,在1972年,比利時(shí)數(shù)學(xué)家托姆(R.Thom)用法文發(fā)表的《結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性與形態(tài)發(fā)生學(xué)》首先提出。[1][2]在現(xiàn)代分析數(shù)學(xué)研究的基礎(chǔ)上,通過對(duì)集合、拓?fù)?、微分幾何、群論、流行等?shù)學(xué)方法的綜合,發(fā)展了突變理論。突變理論有兩種表達(dá)形式:一種形式是通過用現(xiàn)代分析數(shù)學(xué)的形式表達(dá)出來的,我們稱之為高等突變理論;另一種形式是以古典分析數(shù)學(xué)作為該理論的輔助條件,通過現(xiàn)代分析數(shù)學(xué)思想方法表達(dá)出來,稱之為基本突變理論。[3]由于高等突變理論過于高深,一般學(xué)者對(duì)其研究過少或者難以掌握,在解決一般應(yīng)用問題上,基本突變理論已經(jīng)足夠了,因此現(xiàn)在大多數(shù)研究的都是后者。
2.2 突變理論的應(yīng)用發(fā)展
現(xiàn)在突變理論正在被諸多學(xué)者研究并運(yùn)用在其他學(xué)科當(dāng)中,其發(fā)展前景存在一定的空間,前景十分深廣。當(dāng)前,眾多學(xué)者通過對(duì)突變理論的研究和應(yīng)用,在自己的學(xué)科上已經(jīng)得到了一定的成果。沈細(xì)中、沈華中、趙壽剛、馮廈庭在《大壩突變理論安全評(píng)價(jià)模型》中以突變理論為基礎(chǔ),通過圍堰水位、溫度及時(shí)間的影響因素,建立了大壩尖點(diǎn)安全評(píng)價(jià)模型。[4]龍瓊、胡列格、張謹(jǐn)帆、周昭明在《基于尖點(diǎn)突變理論模型的交通事故檢測(cè)》中利用尖點(diǎn)突變理論,計(jì)算出交通實(shí)際工況的速度、流量之間的數(shù)值關(guān)系,為城市道路交通流表征建立了模型。[5]范留明、耿鵬超在《突變理論在邊坡工程應(yīng)用的研究進(jìn)展》中結(jié)合目前建設(shè)工程存在的問題,探討突變理論在邊坡工程的發(fā)展趨勢(shì)。[6]英國(guó)的S.I Pratt借助于突變理論原理,在設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)時(shí),查找系統(tǒng)數(shù)據(jù)一般丟失的原因。[7]
2.3 突變理論的基本模型
突變理論可謂是奇點(diǎn)、分歧方法的智囊,現(xiàn)在在探索復(fù)雜性的問題上突變理論已成為不可或缺的解決方法[3]。在突變理論的基礎(chǔ)上,對(duì)于奇點(diǎn)和分歧在任何維空間當(dāng)中無論系統(tǒng)演化多么復(fù)雜,都可以用數(shù)學(xué)形式精確地表述,這樣對(duì)于復(fù)雜多變的奇點(diǎn)和不連續(xù)的問題就變得簡(jiǎn)單了。[8][9][10]當(dāng)突變理論的控制量個(gè)數(shù)n(n≤4)時(shí),突變結(jié)構(gòu)有7種基本類型(見表1),分別為折迭突變(Fold Catastrophe)、尖點(diǎn)突變(Cusp Catastrophe)、燕尾突變(Swallowtail Catastroph)、蝴蝶突變(Butterfly Catastrophe)、雙曲臍點(diǎn)(Hyperbolic Umbilic)、橢圓臍點(diǎn)(Elliptic Umbilic)和拋物臍點(diǎn)(Parabolic Umbilic)。系統(tǒng)微分方程一般都存在未知的條件,依據(jù)突變理論原理,系統(tǒng)中其他的定性或定量狀態(tài)可以用已知的控制變量預(yù)測(cè)。
在模型中f(x)表示狀態(tài)變量X的勢(shì)函數(shù),而a、b、c、d是模型中的控制變量.根據(jù)突變理論,平衡曲面是勢(shì)函數(shù)f(x)的所有臨界點(diǎn)構(gòu)成的,其方程為f′(x)=0.它的奇點(diǎn)集為f″(x)=0,對(duì)勢(shì)函數(shù)進(jìn)行X的消元,突變系數(shù)的分歧點(diǎn)集方程就被求出.當(dāng)控制變量a、b、c、d滿足分歧點(diǎn)集方程關(guān)系時(shí),系統(tǒng)的突變將會(huì)發(fā)生。
根據(jù)上述原理最終得到:
折迭突變模型:xa=
尖點(diǎn)突變模型:xa=,xb=
燕尾突變模型:xa=,xb=,xc=
蝴蝶突變模型:xa=,xb=,xc=,xd=
2.4 突變理論對(duì)數(shù)據(jù)和指標(biāo)選取的原則
2.4.1 底層指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)應(yīng)更改為(0,1)的數(shù)值,數(shù)值越大越好
利用突變理論作為信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,按照突變級(jí)數(shù)法的要求,控制變量必須取得(0,1)數(shù)值作為參考,數(shù)值的絕對(duì)值越大越符合要求.所以對(duì)原始數(shù)據(jù)要加以修正,本文利用直線型無量,鋼化法變換法修正公式為:
yij為第j個(gè)評(píng)級(jí)對(duì)象下的第i個(gè)指標(biāo)控制變量值,pij為第j個(gè)評(píng)級(jí)對(duì)象下的第i個(gè)指標(biāo)值。前者為正向指標(biāo)選取公式,指標(biāo)越大越好,后者為逆向指標(biāo)選取公式,在指標(biāo)當(dāng)中只有資產(chǎn)負(fù)債率為逆向指標(biāo),越小越優(yōu),其他指標(biāo)均為正向。
2.4.2 判斷財(cái)務(wù)指標(biāo)中的各個(gè)變量的重要程度
在此模型當(dāng)中信用風(fēng)險(xiǎn)狀況用X表示,狀態(tài)變量a、b、c、d為信用風(fēng)險(xiǎn)模型中的財(cái)務(wù)指標(biāo)控制變量,控制變量最終的量變結(jié)果是信用風(fēng)險(xiǎn)的質(zhì)變,模型中控制變量在變化時(shí),對(duì)狀態(tài)變量改變具有不同的效果,我們要對(duì)控制變量的重要程度進(jìn)行判斷,一般模型當(dāng)中變量的重要程度a>b>c>d。因此在進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)度量時(shí),應(yīng)確定在模型當(dāng)中指標(biāo)的重要程度。
2.4.3 變量間的“互補(bǔ)”和“非互補(bǔ)”
在同一指標(biāo)下的控制變量,它們之間的關(guān)系一般存在著“互補(bǔ)”和“非互補(bǔ)”的關(guān)系,對(duì)于控制變量是“互補(bǔ)”關(guān)系的,可以彼此彌補(bǔ)自身的缺陷,此時(shí)狀態(tài)變量可以取各控制變量對(duì)應(yīng)狀態(tài)變量的平均值;“非互補(bǔ)”關(guān)系的控制變量彼此之間既不能替代也不能彌補(bǔ)彼此的不足,在控制變量當(dāng)中把最小值的變量稱為“瓶頸”,要選則狀態(tài)變量為與之對(duì)應(yīng)稱為“瓶頸”的控制變量,作為所需的狀態(tài)變量值。[11]在實(shí)際工作中,往往有這樣的情況,目標(biāo)之間的互補(bǔ)關(guān)系要在各目標(biāo)達(dá)到一定的限值之后才能互補(bǔ),達(dá)不到限值則不能互補(bǔ),限值規(guī)定為多大,這取決于實(shí)際評(píng)價(jià)條件的要求,它由評(píng)價(jià)決策者根據(jù)實(shí)際情況決定。[12]
第三方信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)一個(gè)企業(yè)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)是從財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)角度評(píng)價(jià)的,可見財(cái)務(wù)分析在一個(gè)企業(yè)的信用評(píng)級(jí)上具有顯著的地位,本文主要分析的是房地產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo),選取企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)原則是從企業(yè)的償債能力、盈利能力、經(jīng)營(yíng)能力、資本能力四個(gè)方面評(píng)價(jià)一個(gè)企業(yè)資金的收益性、安全性和企業(yè)的成長(zhǎng)性,并結(jié)合上市房地產(chǎn)企業(yè)在各大網(wǎng)站上公布的的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
利用層次分析法對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析,首先確定層次結(jié)構(gòu),本文層次結(jié)構(gòu)主要分為以“房地產(chǎn)企業(yè)信用評(píng)級(jí)財(cái)務(wù)指標(biāo)”為首層、主要財(cái)務(wù)指標(biāo)分析層(盈利能力,經(jīng)營(yíng)能力,償債能力,資本實(shí)力)、主要財(cái)務(wù)指標(biāo)分解層(四大能力指標(biāo)以下的財(cái)務(wù)指標(biāo))。假設(shè)以上層元素B為準(zhǔn)則,所支配的下層元素為C,令A(yù)=(aij)n×n表示兩兩比較判斷矩陣,aij表示元素Ci和Cj相對(duì)于B的重要性標(biāo)準(zhǔn),此標(biāo)準(zhǔn)度的含義如表2所示。[13]判斷矩陣A具有如下性質(zhì)aij>0,aij≥,aij=1。
表1 1-9標(biāo)度的含義
第一,A中每行元素連乘并開n次方,ω°i=, i=1,2,…,m;
第四,求λmax值。
由表1標(biāo)度表判斷的標(biāo)準(zhǔn),我們可以比較房地產(chǎn)企業(yè)的信用評(píng)價(jià)財(cái)務(wù)指標(biāo)的相對(duì)重要性,通過比較我們得到下列關(guān)于盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、資本實(shí)力的比較數(shù)據(jù)。
解:計(jì)算A中每一行的乘積為m1,m2,m3,m4
求m1,m2,m3,m4得四次方根n=()4
w1==2.59,
w2=1.189,w3=0.841,w4=0.386
上述判斷矩陣得到盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、資本實(shí)力的權(quán)重值為w1=(0.5,0.25,0.15,0.1)。(考慮到實(shí)際生產(chǎn)當(dāng)中,計(jì)算不宜太復(fù)雜,取值綜合了此方法和實(shí)際情況的考慮)
矩陣C1和C2、C3分別為盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力中的指標(biāo)比較數(shù)據(jù)。
同理得到盈利能力中的凈利潤(rùn)率和總資產(chǎn)報(bào)酬率的權(quán)重值w2=(0.55,0.45)。
償債能力中的流動(dòng)比率、速凍比率、總資產(chǎn)負(fù)債比率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的權(quán)重值w3=(0.45,0.3,0.15,0.1)。
營(yíng)運(yùn)能力中的存貨周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的權(quán)重值w4=(0.6,0.3,0.1)。
本文選取30家上市房地產(chǎn)公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為參考,數(shù)據(jù)在Excel中進(jìn)行處理。萬科、保力地產(chǎn)、華夏幸福、金地集團(tuán)、金隅股份、金科股份、金融街、寶安地產(chǎn)、中糧地產(chǎn)、中航地產(chǎn)、中南建設(shè)、濱江集團(tuán)、華僑城A、北辰實(shí)業(yè)、京投銀泰、榮盛發(fā)展、信達(dá)地產(chǎn)、迪馬股份、首開股份、寧波富達(dá)、格力地產(chǎn)、云南城投、華業(yè)地產(chǎn)、中弘股份、南京高科、嘉凱城、福星股份、新華聯(lián)、冠城大通、華遠(yuǎn)地產(chǎn)30家開發(fā)商的財(cái)務(wù)綜合能力分別見表2。
表2 數(shù) 據(jù)
通過以上數(shù)據(jù)最終得到上市房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)程度狀況見表3。
表3 信用風(fēng)險(xiǎn)程度及閾值
本文以突變理論和模糊數(shù)學(xué)方法結(jié)合,構(gòu)建上市房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型,利用模型對(duì)30家上市房地產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一計(jì)算,得到了各個(gè)指標(biāo)隸屬的函數(shù)值,利用這個(gè)數(shù)值得到了上市房地產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)綜合能力的高低,同時(shí)度量了其信用風(fēng)險(xiǎn)程度狀況,旨在說明該模型在信用評(píng)級(jí)中的適用性,模型中對(duì)各個(gè)指標(biāo)的重要性判斷,使用了模糊數(shù)學(xué)當(dāng)中的分層方法,減少了主觀性,客觀公正地評(píng)級(jí)一個(gè)企業(yè),評(píng)估結(jié)果更接近于實(shí)際,此方法比一般方法更適用于第三方信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)使用,提高公司的工作效率。
利用突變理論模型僅僅是對(duì)上市房地產(chǎn)公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量,并沒有考慮到行業(yè)的其他因素和宏觀環(huán)境對(duì)上市房地產(chǎn)公司信用評(píng)級(jí)影響,因此在這里不能完全對(duì)企業(yè)進(jìn)行評(píng)級(jí)。另外,樣本上僅僅對(duì)30家公司進(jìn)行比較,在選擇每個(gè)財(cái)務(wù)上的指標(biāo)最大值和最小值是根據(jù)30家企業(yè)的數(shù)據(jù)比較和專家意見確定下來的,可能存在偏差,但本文意在給房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)度量提供一個(gè)度量方法,在實(shí)踐操作上應(yīng)選擇數(shù)據(jù)越多越好,減少偏差,對(duì)評(píng)級(jí)出來的結(jié)果更加精準(zhǔn)。本文是利用上市房地產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)普遍房地產(chǎn)公司的研究,所以并沒有全面考慮上市房地產(chǎn)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。
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本文系國(guó)家創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):140516153446035)。
吳媛(1986—),女,河北秦皇島人,昆明理工大學(xué)研究生。研究方向:房地產(chǎn)信用評(píng)級(jí);通訊作者:鄧曉盈(1962—),女,廣州梅州人,昆明理工大學(xué)建筑工程學(xué)院副教授,碩士生導(dǎo)師。研究方向:房地產(chǎn)技術(shù)經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì),企業(yè)信用評(píng)級(jí);辛琳(1993—),山東濰坊人。研究方向:房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)。