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    房地產企業(yè)財務風險預警實證研究

    2017-04-27 11:04于芝麥
    智富時代 2017年4期
    關鍵詞:預警模型因子分析法財務危機

    于芝麥

    【摘 要】中國房地產發(fā)展迅速并伴隨大量泡沫,為此近年來政府相繼出臺有關政策對房地產行業(yè)進行管制,部分房地產企業(yè)由于內、外部不利因素陷入財務危機,更有甚者導致破產。本文在基于前人的思考上以因子分析法對企業(yè)的財務風險進行預警,通過研究發(fā)現此方法建立的預警模型能有效的預警企業(yè)的財務狀況,有利于企業(yè)及時采取措施減少企業(yè)經濟損失。

    【關鍵詞】房地產企業(yè);財務危機;預警模型;因子分析法

    一、引言

    目前我國“四個全面”正熱火朝天的開展著,城鎮(zhèn)化的進程也在不斷的推進,為了避免“天價房”引發(fā)嚴重的民生問題,國家陸續(xù)采取一系列政策來抑制房價的上漲。受銀行利率調整、國家宏觀經濟調控、供需失衡以及居民收入水平等問題的影響,財務風險席卷而來,房地產企業(yè)今后的發(fā)展態(tài)勢存在問題[1]。

    在這樣的宏觀背景條件下以及房企老板在財務知識方面的欠缺,其不能對投資項目作出較準確的判斷從而導致危機的發(fā)生。因此對房地產企業(yè)進行財務預警就顯得極其重要,這對企業(yè)、對投資者和債權人而言都有著十分重要的意義。

    二、房地產企業(yè)財務風險預警指標與模型設計

    (一)樣本的選擇

    本文所選取的樣本為上證和深證A股的房地產企業(yè),共有186家,2013年被ST的企業(yè)共4家。根據研究需要,我們進行了如下的篩選:剔除了8家對財務指標披露不全的企業(yè),包括2家ST企業(yè)和6家非ST企業(yè)。經過篩選后本文最終選定178家房地產企業(yè)作為樣本,其中ST企業(yè)2家。本文財務數據來源于國泰安數據、和訊網和新浪財經網,所有財務指標值均為 2013年末財務數據。

    (二)財務風險預警指標體系

    結合我國實際本文在參考大量文獻的基礎上確定了14個預警指標,分別是流動比率(X1)、速動比率(X2)、資產負債率(X3)、凈資產比率(X4)、凈資產收益率(X5)、總資產報酬率(X6)、銷售凈利率(X7)、存貨周轉率(X8)、應收帳款周轉率(X9)、總資產周轉率(X10)、主營業(yè)務增長率(X11)、凈資產增長率(X12)、凈利潤增長率(X13)和總資產增長率(X14),這些指標從償債、能力、營運和發(fā)展能力四個方面反映企業(yè)的財務狀況。

    (三)財務風險預警方法的確定

    本文采用多變量預警模型對企業(yè)的財務風險進行預測,采用的研究方法為因子分析法,在此情況下所構建的財務風險預警模型才能較全面的識別風險。

    (四)實證分析

    本文對財務風險預警指標的因子分析是通過中文版SPSS24.0實現的。由于企業(yè)樣本量較大,可將變量近似地看做服從正態(tài)分布,此外所選變量均為正的財務指標,口徑一致,故不需對變量進行標準化處理[2]。

    1.顯著性檢驗

    在因子分析前需對變量進行KMO檢驗,KMO統(tǒng)計量的值在0至1之間。一般KMO>0.6變量比較適合做因子分析[3]。從表2-2 可看出KMO值大于0.6,顯著性水平小于0.05,因此樣本可進行因子分析。

    2.提取公共因子

    對所選財務指標進行因子分析后得到4個公共因子,這4個公共因子的方差累計貢獻率達到69.037%,表明通過因子分析提取出的公共因子能較全面的反映企業(yè)的財務狀況,企業(yè)的財務風險也能得到較好的衡量。相關性檢驗表如表2-3所示。

    3.因子解釋

    從因子載荷表中提取4個公共因子,公共因子F1的載荷在X12、X13及X14上較大,F2的載荷在X5、X6、X7上較大,F3的載荷在X1、X2上較大,F4在X8上的載荷最大。綜上,影響房地產企業(yè)財務風險預警的財務指標主要是流動比率、速動比率、存貨周轉率、銷售凈利率、凈資產收益率、營業(yè)利潤增長率、稅后利潤增長率和總資產增長率。

    4.因子得分的確定

    根據表2-5得到如下因子得分方程:

    F1=-0.125X1-0.071X2-0.098X3+0.091X4+0.121X5+0.105X6+0.189X7+0.027X8

    -0.036X9+0.031X10+0.259X11-0.246X12-0.099X13+0.259X14

    F2=-0.004X1-0.008X2+0.001X3+0.33X4+0.318X5+0.333X6-0.092X7-0.024X8

    +0.017X9-0.046X10-0.105X11+0.069X12+0.054X13-0.134X14

    F3=0.315X1+0.296X2+0.281X3+0.004X4+0.043X5+0.054X6+0.063X7-0.008X8

    +0.101X9+0.039X10+0.122X11-0.113X12+0.251X13+0.127X14

    F4=-0.119X1+0.316X2-0.18X3+0.005X4-0.041X5+0.016X6+0.152X7+0.593X8

    -0.414X9-0.332X10-0.045X11+0.02X12+0.243X13-0.062X14

    將樣本中178家企業(yè)2013年的14個財務指標分別代入因子得分方程,得到各企業(yè)公共因子得分。

    5.財務綜合評價指標的計算

    將財務綜合評價指標稱為Z并將其值用公共因子Fi表示出來,各因子的權數為其方差貢獻率,故Z值的線性方程式為:

    Z(Fi)=23.267%F1+19.393%F2+18.163%F3+8.214%F4 (2.1)

    Fi為因子分析中提取出的公共因子,其中i=1,2,3,4

    將樣本中企業(yè)各因子得分代入公式(2.1)得到各房地產企業(yè)財務綜合指標評價得分表,按照Z值從大到小對排名進行排列,相應的企業(yè)財務風險也由小到大[4]。從Z值得分排名表可知中華企業(yè)股份有限公司排在146位,其財務綜合指標不良,財務風險較大,這與企業(yè)財務風險狀況事實也較為吻合,因此財務綜合指標排名表對房地產企業(yè)具有極為重要參考意義。

    三、房地產企業(yè)財務風險預警系統(tǒng)應用案例

    為了驗證前章所構建的財務風險預警模型的有效性和實用性,本文以華夏幸?;鶚I(yè)股份有限公司為研究對象,對其財務狀況進行判斷和預測,進而評價模型預測的準確程度。

    (一)公司簡介

    華夏幸?;鶚I(yè)股份有限公司(股票代碼:600340),簡稱華夏幸福,前身是浙江國祥制冷工業(yè)有限公司,于2003年12月30日在上海證券交易所掛牌交易上市,是中國產業(yè)新城運營商的領先者。目前,公司資產規(guī)模超1860億元。公司實施緊貼國家政策的經營戰(zhàn)略,圍繞三大國家戰(zhàn)略重點區(qū)域,鞏固京津冀區(qū)域,積極構建長江經濟帶,謀劃卡位“一帶一路”。據統(tǒng)計,至2015年底華夏幸福為各地產業(yè)新城共約引進簽約企業(yè)900家,招商引資額超過2200億元,新增就業(yè)崗位約4萬個。

    (二)企業(yè)財務綜合狀況評價

    根據上一章節(jié)中因子得分方程及式(2.1)的計算公式可算出華夏幸福4個公共因子得分及財務綜合評價指標的Z值。從表3-4可看出,該企業(yè)財務綜合評價指標Z值為-0.132,在房地產企業(yè)中排第86位,居于中等水平,說明其財務綜合狀況良好,財務風險發(fā)生的可能性較小。

    四、結論

    從上面的實證結果可知,采用因子分析法建立的預警模型可以從大體上把握企業(yè)在行業(yè)中所處的排名和財務狀況,可在一定程度上對企業(yè)現存和潛在的財務風險進行預警,進而可以提高預警的應用價值。

    【參考文獻】

    [1] 羅振華.政府調控背景下房地產企業(yè)財務風險控制分析[J].財會研究,2013:58-60.

    [2]王智勇. 上市公司財務危機預警的實證分析[J]. 山東省青年管理干部學院學報,2007,02:116-120.

    [3] 楊軍芳.房地產企業(yè)財務風險實證分析及測度[J].財會通訊,2011:57-59.

    [4]張友棠,彭穎.基于行業(yè)風險監(jiān)測的中國企業(yè)財務預警仿真研究[J].財會月刊,2015:3-20.

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