我国房地产行业财务预警模型的研究【文献综述】

文献综述

财务管理

我国房地产行业财务预警模型的研究

随着我国经济的持续发展和社会消费结构的调整，社会大众对商品住宅的需求不断增长，导致房地产开发不断升温，许多投资者都被房地产开发的较高投资回报率和发展前景所吸引，纷纷斥资进入房地产市场，以图投资收益最大化。然而在高收益的背后也隐藏着高风险。由于我国的房地产企业起步晚、基础差、规模小，企业运行远未实现规范化，与国外房地产业相比有很大差距。不少房地产企业资产负债率在70%以上，有的高达90%，房地产企业承受着巨大的财务风险。加之目前受国内宏观政策调控影响，国际经济变动的影响，金融政策的收紧，存在的财务风险隐患已成为很多房地产企业生存发展迫切需要解决的现实问题。

1 相关概念介绍

1.1 房地产企业财务风险的概念

王兴国(2010)从房地产企业的经营特点分析,一般的房地产企业面临的财务风险主要表现为以下几个方面。一是无力偿还债务风险。房地产开发企业虽然也实行资本金制度,但大部分开发企业在初期阶段均以负债开发为主,自有资本金比例相当低,大量的开发资金来源于借贷。如果公司用负债进行的投资不能按期收回并取得预期收益,公司必将面临无力偿还债务的风险。二是再筹资风险。再筹资通常是现阶段房地产企业实现项目滚动开发最常使用的办法。在一些大型房地产集团,往往还会出现连锁筹资担保链,一旦“链”中的一环断裂,再筹资风险的效应会放大从而给集团经营带来致命威胁。

1.2企业财务风险预警的概念

崔广钦(2008)企业财务预警，就是从财务角度对企业进行预警，它是构架在企业预警理论之上通过对企业财务报表及相关经营资料的分析，利用及时的财务数据和相应的数据化管理方式，预先告知企业所面临的情况，同时分析企业发生财务危机的原因，发现企业财务运营体系隐藏的问题，以提早做好防范措施并提出相应的排警对策财务分析系统。

2 国内外房地产业常用的财务预警方法研究综述

国内外学者都对财务风险进行了研究，但研究的角度和内容，以及开始的年代都有所不同。研究房地产企业存在的财务风险及其产生原因和防范控制措施，对我国房地产上市企业正确认识当前所面临的财务风险有现实的指导意义。

2.1 国外相关研究综述

国外证券市场发展比较成熟，上市公司退市机制健全，所以关于企业预警实证研究较多，成果也相对比较成熟。预警研究方法分为单变量预警分析、多变量预警分析和其他分析法三种。

国外财务预警研究起源于20实际30年代，最早用统计方法进行财务危机预测研究的是Fitzpatrick(1932)的单变量模型预测研究，他发现判别能力较高的是净利润/股东权益和股东权益/负债两个比率。

美国的William Beaver(1966)使用 5 个财务比率分别作为变量对79家经营正常公司和79家经营失败公司进行一元判定预测发现了现金流量与总负债的比率能最为有效地判定公司所面临的财务困境(误判率较低)，其次是资产负债率，而且这些指标的时效性越强，预见性也就越强，即误判率越低。

美国学者Altman(1968)首次将多元分析判别法用于公司经营失败问题的研究，提出了著名的5 变量Z 值判定模型他的实证研究结果表明，Z值判定模型在破产前一年的预测准确性较单变量分析法有较大提高。

美国学者Ohlson(1980)率先在财务预警研究中应用了二元概率函数来计算危机事件发生的概率，提出了条件概率模型，主要有对数成败比率模型(Logit)和概率单位模型(Probit)两种统计方法。

随着信息流量观念的建立，Aziz-Emanuel和Lawom(1988)年提出现金流量信息预测财务危机的模型；

CoatS和Fant(1993)利用类神经网络理论构建了财务预警模型。该模型是模仿生物大脑神经网络的学习过程，无须考虑其是否符合常态性假设，并且可以处理非量化的变数，应用较为广泛。

国外企业预警研究在内容上集中于企业的职能层次，在方法上以实证为主，而在企业预警原理和构建统一预警体系方面的研究并不多。尽管目前财务危机预测方法层出不穷，但主流分析方法只有一元判别模型、多元判别模型和多元逻辑回归模型三大类。其他研究方法由于模型开发历史较短，研究不够广泛，模型的稳定性尚有待进一步检验。

2.2 国内相关研究现状综述

由于受国内证券市场发展的影响，我国对财务危机预警的实证研究起步较晚。吴世农、黄世忠(1986)在《中国经济问题》发表了一篇文章，首次在我国介绍了企业破产的分析指标和预测模型。之后我国学者广泛开始了对财务预警的研究，并取得了丰硕的研究成果。其主要研究方法主要包括四个方面：多元线性回归法、Logistic 多元回归分析法、神经网络分析法。

周首华、杨济华和王平(2000)在Z分数模型的基础上进行改进，以Compusatt PcPlus 会计资料库中1990 年以来的4160 家公司数据作为检验样本进行了验证，其正确率接近70%。

陈静(1999)曾发表一篇以中国上市公司为样本的实证研究论文，她应用27 家ST 公司样本，同时还相应地选择同行业同规模的27 家公司作为控制样本，总样本共54家公司，通过立面分析和一元判定分析，进行了单变量分析；还运用了多元线性判别分析对财务状况进行预测。

张玲(2000)以沪深120家公司为样本，通过实证检验，认为二元线性判别模型具有超前4年的预测结果。

陈晓陈治鸿(2000)运用多元逻辑回归法模型和可公开获得的财务数据，对中国上市公司的财务困境进行了预测，通过试验1260种变量组合，发现负债/权益比、应收账款周转率、主营利润/总资产和预留收益/总资产对上市公司财务困境有着显著的预示效应。

吴世农、卢贤义(2001)选取70 家处于财务困境的公司和70家配对公司为样本，检验Fisher 线性判定分析、多元线性回归分析和逻辑回归分析三种方法，并结合中国实际情况建立了相应的模型。

张爱民(2001)等采用多元统计分析中的主成分分析法对企业财务预警进行了研究他们选用了8 个企业财务指标，选择了40家我国的上市公司为估计样本，进行了主成分分析。

姜秀华、孙峥(2006)在Logistic多元回归模型中，加入反映公司治理结构的变量—股权集中系数建立的模型，预测正确率有所提高，判别准确率为84.52%，对新增公司的判别准确率则达到了95.45%，并且部分股权结构变量对企业的财务危机有显著影响

从上述研究成果中，发现目前国内对财务预警研究存在以下几个问题:(l)在实证分析方面，我国的实证研究总是试图寻求统一的参数解决所有企业的问题。随然而每个行业的状况不同，影响财务危机的因素也不相同，因此，分行业研究更有价值。国外在分行业研究中发现，由于行业的不同，同一预警变量包含信息量有所不同，其预测效果大有差别。要根据企业所在行业的实际情况，建立符合企业特点和行业