（企业管理专业论文）融入VAR的房地产上市公司财务危机预警模型研究.pdf

浙江理工大学硕士学位论文 摘要 众所周知，房地产业同其他行业相比具有典型的高投资、高风险、周期长、 高收益的特点。2 0 0 6 年我国房地产企业的负债率平均为7 2 ，负债比率过高这 会在一定程度上制约企业的经营活动，影响企业的盈利能力，甚至有可能导致企 业在某个时候面临资金短缺，入不敷出，从而使企业承受巨大的财务风险。与此 同时，近年来房地产行业的高速发展引起了政府的高度警惕，房地产政策、金融 政策、宏观经济变化、市场利率调整、银行信贷的严格限制等外部风险因素对房 地产行业的影响较大。房地产行业高投资，高风险的特性更容易受来自金融市场 环境的影响，美国的次贷危机也反映了房地产行业这一方面的特性。 以往财务危机预警的建立主要依赖于对企业内部财务指标的判断，然而企业 财务危机的发生不仅仅来源于企业自身还来源于外部环境发生变化对企业带来 的影响，特别是对房地产行业。要完善对房地产上市公司的预警，有必要引入其 它反映宏观经济变量的因素以提高财务预测模型的预测能力。金融市场风险和财 务风险紧密关联，房地产行业对金融市场的依赖性比较大，无论那一方发生较大 的动荡都会诱发更大方面的波动。建立房地产行业财务危机预警可以考虑引入度 量金融市场风险的v a r 指标，从而考察房地产行业受金融市场风险波动影响产 生财务危机的程度，其他宏观经济变量因素也会通过金融市场得到间接反映。 本文首先通过理论分析阐明了引入v a r 指标到房地产行业的必要性，继而 通过实证分析得出融入v a r 指标后的房地产财务危机模型，模型能够有效的提 高房地产上市公司财务危机的预测性，并显示了房地产行业的特性，理论通过实 证得到有机的验证。针对v a r 指标进入预警模型，本文提出房地产行业财务危 机预警不仅仅依赖房地产行业的自身财务状况的改善，也依赖于政府对外部宏观 环境的改善。房地产行业的财务危机风险的防范要从国家和企业自身两个方面入 手，双管其下。国家在支持帮助房地产行业发展的同时也要积极寻找有效的手段 促进房地产行业的理性回归，同时根据进入模型的指标特性为房地产上市公司财 务危机提出有针对性的风险防范策略。 关键词：金融风险财务危机v a r 预警模型 浙江理工大学硕士学位论文 t h e s t u d yo ft h er e a le s t a t ei n d u s t r ye a r l yw a r n i n g m o d e l i n t e g r a t e dw i t hv a r a b s t r a c t i ti sw e l lk n o w n ，t h er e a le s t a t ei n d u s t r yc o m p a r i n gw i t ho t h e rp r o f e s s i o n s ， h a st h et y p i c a lc h a r a c t e r i s t i c sw i t hh i g hi n v e s t m e n t ，h i g hr i s k ，l o n ge y e l ea n d h i g h y i e l d i n2 0 0 6o u rr e a le s t a t ee n t e r p r i s e 。sr a t i oo fd e b tt on e tw o r t hi s7 2 e q u a l l y t h ed e b tr a t i oi se x c e s s i v e l yh i g h ，a n dt h i sw i l lr e s t r i c tt h ee n t e r p r i s e s o p e r a t i v ea c t i v i t yt o ac e r t a i ne x t e n ta n di n f l u e n c ee n t e r p r i s e sp r o f i ta b i l i t y ，a n d e v e nc o u l dh a v et h ep o s s i b i l i t vt oc a u s et h ee n t e r p r i s es o m er is k s o ft h ef u n d s h o r t a g eo rt h er i s ko fb e i n gu n a b l et om a k ee n d sm e e t t h u st h ee n t e r p r i s eh a s t ow i t h s t a n dt h eh u g ef i n a n c i a lr i s k t h er a p i dd e v e l o p m e n to fr e a l e s t a t ei n r e c e n ty e a r sh a sa r o u s e dah i g hd e g r e eo fv i g i l a n c eo fg o v e r n m e n t t h es t a t e s r e a le s t a t ep o l i c y ，f i n a n c i a lp o l i c y ，m a c r oe c o n o m i c s d e v e l o p m e n tc o n d i t i o n ， m a r k e ti n t e r e s tr a t ea n ds oo ne x t e r n a lf a c t o r s a d j u s t m e n ti sab i gi n f l u e n c et o t h er e a le s t a t ep r o f e s s i o n t h ec o n t r o lo fl a n ds u p p l y ，a sw e l la sr e a le s t a t e d e v e l o p m e n te n t e r p r i s e sa r es u b j e c t t os t r i c tr e s t r i c t i o n so nb a n kc r e d i t b u s i n e s si ng e n e r a lw 订lf a c ei n t e n s ep r e s s u r eo nt h ec a p i t a l t h er e a le s t a t e i n d u s t r yw i t hh i g hi n v e s t m e n t ，h i g h - r i s ki sm o r es u s c e p t i b l et of l u c t u a t i o n si n t h es t o c km a r k e t m o r e o v e rt h eu s c r e d i tc r i s i sa l s og i v e sa ne a r l yw a r n i n gf o r o u rc o u n t r yt h a tt h er e a le s t a t ec o m p a n yf a c i n gaf i n a n c i a lc r i s i s t h ef o r m e rf i n a n c i a lc r i s i sf o r e w a r n i n gm o d e l sm a i n l yr e l yo nt h ei n t e r n a l f i n a n c i a li n d i c a t o r s h o w e v e r t h ee n t e r p r i s e sf i n a n c i a lc r i s i so c c u r r e n c e o r i g i n a t e s n o tm e r e l yf r o m e n t e r p r i s e 0 1 1 e s e l fb u ta l s of r o mt h ee x t e r n a l e n v i r o n m e n tc h a n g e s ，e s p e c i a l l yt ot h er e a le s t a t ep r o f e s s i o n o u rc o u n t r ym u s t c o n s u m m a t et or e a le s t a t ec o m p a n y se a r l yw a r n i n g t h i sa r t i c l ep r o p o s e dt h a t i ti sn e c e s s i t yt oi n t r o d u c eo t h e rm a c r o e c o n o m i cv a r i a b l e si no r d e rt oi r e p r o v e t h ef i n a n c i a lf o r e c a s t i n gm o d e lo fp r e d i c t i v ea b i l i t y ，t h er e a le s t a t ei n d u s t r y s d e p e n d e n c eo nt h ef i n a n c i a lm a r k e t si sq u i t eb i g ，s on om a t t e rw h i c hs i d eo ft h e u n r e s to c c u r r e di nal a r g e ra r e aw i l li n d u c eg r e a t e rv o l a t i l i t y t h isa r t i c l eh o l d s t h a tf i n a n c i a lm a r k e t sr i s kav e r yi m p o r t a n tn o n f i n a n c i a lf a c t o r sc a nn o tb e i g n o r e d t h ee s t a b l i s h m e n t o ft h ef i n a n c i a lc r i s i sm o d e li nt h er e a le s t a t e i n d u s t r ym a yc o n s i d e rt h ei n t r o d u c t i o no ft h em a r k e ti n d i c a t o r sv a rw h i c hi s t h ee a r l yw a r n i n gm e a s u r eo ft h ef i n a n c i a lm a r k e tr i s ka n do nt h eo t h e rh a n dt o s t u d yt h ed e g r e eo ft h er e a le s t a t ei n f l u e n c e db ys t o c km a r k e tf l u c t u a t i o n s 0 t h e r m a c r o e c o n o m i cv a r i a b l e sw i l la l s ob er e f l e c t e di n d ir e c t l yi nt h ea d o p t i o no ft h e f i n a n c i a lm a r k e t i nt h i sa r t i c l e w ee x p l a i nt h en e c e s s i t yo fi n t r o d u c i n gt h ev a ri n d i c a t o rt o t h er e a le s t a t ei n d u s t r yt h r o u g ht h e o r e t i c a la n a l y s i s ，t h e nt h r o u g ht h ee m p i r i c a l a n a l y s i sw eg e tt h ef i n a n c i a lc r i s i sf o r e w a r n i n gm o d e li n t e g r a t e dw i t ht h e 泓r 浙江理工大学硕士学位论文 t h et h e o r yh a sb e e na d o p t e db yt h ee m p i r i c a la n a l y s i s i nv i e wo ft h em o d e l i n t e g r a t i n gw i t h v a r t h i sa r t i c l ep r o p o s e dt h a tt h er e a le s t a t ep r o f e s s i o n f i n a n c ec r i s i sf o r e w a r n sn o to n l yr e l i e so nt h er e a le s t a t ep r o f e s s i o no w nf i n a n c e i m p r o v e m e n t ，b u t a l s or e l i e so nt h e g o v e r n m e n t t o i m p r o v e t h ee x t e r i o r m a c r o s c o p i ce n v i r o n m e n t t og u a r da g a i n s tt h er e a le s t a t ep r o f e s s i o n sf i n a n c i a l c r i s i sw em u s tt a k em e a s u r e sf r o mn a t i o n a la n d e n t e r p r i s e t w oa s p e c t s ， d o u b le - b a r r e l e di t 。st i m e w es u p p o r tt h er e a le s t a t ep r o f e s s i o nd e v e l o p m e n ta t t h es a m et i m ea l s on e e dt os e e kf o r t h ee f f e c t i v em e t h o dp r o m o t i o nt h er e a l e s t a t e p r o f e s s i o np o s i t i v e l y t ot h e r a t i o n a l r e t u r n a n d p r o p o s e t h e t a r g e t o r i e n t e dr i s kg u a r ds t r a t e g ya c c o r d i n gt oc h a r a c t e r i s t i ct ot h er e a le s t a t e t h em o d e ll i s t i n g k e y w o r d s ：f i n a n c i a lm a r k e tr i s kf i n a n c i a lc r i s i sv a r e a r l yw a r n i n g m o d e l 浙江理工大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本 人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用 的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的 内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律 结果由本人承担。 群带簪舻 浙江理工大学学位论文版权使用授权书 学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留 并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。 本人授权浙江理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进 行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 保密口，在 不保 学位论文作者签名：歹爹舜& 极 日期：a 泸了年多月7 日 年解密后使用本版权书。 指导教师签名：，t 枷 日期：1 年丐月f9 两 浙江理工大学硕士学位论文 1 引言 1 1 研究的背景和意义 随着经济学理论的发展和金融工具的不断创新，企业在筹资和投资上有了更 多的自由，同时也给企业带来了更多的不确定性。当前企业经营普遍存在着过度 负债，盲目向高风险行业扩张等现象，使企业在经营过程中面临着种种风险，陷 入财务危机甚至遭遇破产。 众所周知，房地产业同其他行业相比，具有典型的高投资、高风险、周期长、 高收益的特点。我国房地产业起步晚、基础差、规模小、行业尚未实现规范化。 加上我国金融体系的不完善，使得不少房地产开发企业有较高的预收账款，较高 的借款费用。我国房地产业是典型的资金密集型行业，就我国房地产企业而言， 依靠银行借贷、公司上市、购房者付款、金融衍生工具等来进行融资是很常见的 形式，甚至有人认为房地产业是“空手套白狼”的“游戏”。在房地产行业，高负债 率成为较为普遍的现象。 根据国家统计局的统计数据，2 0 0 6 年我国房地产企业的负债率平均为7 2 ， 负债比率过高，这会在一定程度上制约企业的经营活动，从而影响企业的盈利能 力，甚至有可能导致企业在某个时候面临资金短缺、入不敷出的风险，进而使企 业承受着巨大的财务风险，以至于在实际投资中，众多房地产开发项目因无力偿 还到期银行债务而停工。再加上近年来房地产业的高速发展引起了政府的高度警 惕。国家对房地产的政策，金融政策，宏观经济的发展状况，市场的利率调整等 等外部因素对房地产行业的影响较大，房地产开发企业将面临越来越强大的外部 风险压力。0 7 0 8 年仍然是国家对房地产行业的“调控年”，对房地产行业调控力 度进一步加大。同时土地供给的控制房地产开发企业的银行信贷受到严格限制， 企业将普遍面临资金紧张的压力。房地产行业高投资，高风险更容易金融市场环 境波动的影响。美国的次贷危机也是给我国房地产公司财务危机的提出一个预警 信号。 如何做好我国房地产上市公司的财务危机预警，有效控制风险，防范风险变 得尤为必要。房地产行业的发展与国民经济的发展息息相关，保持房地产行业的 稳定性也是保证国民经济健康发展的一个关键因素。 浙江理 大学硕士学位论文 1 2 研究的目的r 本文通过对房地产这一行业财务危机预警要考虑金融市场风险v a r 进行理 论分析。并结合前人对财务危机预警的相关研究，在前人在研究中经常用到的相 关财务指标的基础上融入反应上市公司金融市场风险的v a r ( v a l u ea tr i s k ) 指 标相结合分析，通过聚类分析，相关性分析，因子分析和l o g i s t i c 回归分析建立 更适合房地产上市公司财务危机预警模型，提高财务危机预警的正确率。同时根 据进入模型的指标特性为房地产上市公司财务危机提出有针对性的风险防范策 略。 1 3 本文研究的改进要点及其局限性 目前我国企业不像西方发达国家在一个比较成熟的市场经济体系中对风险 管理活动积累了较为丰富的经验，创造出了很多控制和锁定风险的技术手段和较 为完善的风险防范制度。我国财务危机预警指标大多以资产负债表和损益表中的 财务比率为依据，传统的对于财务预警的相关研究。更多地是偏重以财务指标来 构建模型，而忽略了不易量化的但非常重要的宏观经济指标因素。这样就会导致 因财务数据不符合事实而错误估计企业财务状况，或者在察觉财务状况有所恶化 时，该企业早己发生严重的财务危机。本文认为，在建立企业财务预警模型时， 有必要引入其它变量以提高财务预测模型的预测能力，特别对房地产这一特殊的 行业。企业财务管理的宏观环境复杂多变是企业产生财务风险的外部原因，宏观 环境的不利变化必然给企业带来财务风险。金融市场风险与财务风险紧密关联， 金融市场风险发生时，市场购买力萎缩，市场财富缩水，市场一t l , 理极不稳定，许 多企业将陷入净现金流量减少，支付能力减弱的局面，在公司倒闭的多米诺效应 影响下，业绩优良的企业有时也会“盈利破产”。另外利率，汇率的提高，公司 的融资资金成本必然提高，财务风险发生的可能性加大。房地产行业对金融市场 的依赖性比较大，无论那一方发生较大的动荡都会诱发更大方面的波动。不能忽 视金融市场风险这一非常重要的因素，从而引入部分度量金融市场风险的v a r ( v a l u ea tr i s k ) 指标，在参考国外相关领域的文献后，再根据我国上市公司的 具体情况，决定将反映金融市场风险因素的v a r 指标融入原预警指标体系中，分 析研究，逐步筛选，构建模型，以期望能够对当前的财务预警模型有所改进，从 2 浙江理工大学硕士学位论文 而应用到房地产这_ 特殊行业。也为国家在制定宏观经济政策、金融政策等对房 地产行业造成的影响上提供一些参考的价值。 本文从以下几大要点进行改进： 1 融入外部金融市场风险指标v a r 到房地产行业财务危机预警中的理论研 究，从理论上阐明了引入v a r 指标的必要性和重要意义。 2 实证研究上：本文在前人关于财务预警指标研究的基础上，根据房地产 行业的特殊性加入衡量金融市场风险的v a r 指标与其他相关财务指标一起构建 财务危机预警模型突破了以往此类研究中只关注公司内部财务指标的局限，加入 了外部的风险因素。金融变量如利率、汇率、股票价格的变动，反映经济发展状 况的g d p 增长速度的变化以及国家宏观经济政策和土地政策等政策因素都会在 金融市场有所反应，加入衡量金融风险价值的v a r 指标，可以将公司内部面临的 风险与外部面临的风险有机的结合起来，从而提高财务危机预警的正确性，同时 也使理论和实证有了有效的验证。 3 针对特定行业数据进行具体的分析，引入外部金融市场风险因素的房地 产行业的财务预警模型的构建，在进入模型的指标上更能够显示房地产行业的一 些特性。 4 对财务危机的分类采用聚类分析法，不以s t 和非s t 作为分类的标准， 有效的排除了人为因素的影响，使分类更为具体科学。 本文的局限性： 1 从行业角度来看，本文仅将v a r 指标引入到房地产行业提高房地产行业 预测的准确性，是否适用于其他行业有待进一步的检验。 2 本文在阐述中考虑到了外部宏观环境等非财务因素对房地产行业财务危 机的影响作用，但在建模时只将度量金融市场风险的v a r 变量引入模型，而其他 宏观经济变量仅通过v a r 间接得到反应，未直接将其他外部宏观环境量化引入到 模型中，所以模型的完整性还有待改善。 本文的研究思路和基本框架 对财务危机的分类不以s t 和非s t 作为分类的标准，而采用聚类分析法，有 效的排除了人为因素的影响，使分类更为客观、科学。此外财务预警模型会受到 浙江理工大学硕士学位论文 样本选取的范围和样本时间段的限制，如果采用因子分析，所选择的上市公司样 本和数据时期不同，最后得到的权重体系也不相同，但这不影响其在同一样本或 同一时期范畴内公司财务危机状况评价的可比性。运用因子分析，可根据研究的 需要和样本的有限性来选取所需样本和样本数据的时期，从而提取主要成分来反 映大部分数据信息，既不会使数据失真，同时也起到降维和解决共线性的问题。 接着利用l o g i s t i c 回归分析构建出我国房地产企业财务预警模型，建立符合实 际需要的预警模型，克服了传统预警研究中凭个人经验“人为赋值 的缺陷。 本文所做的主要研究内容和基本框架： 1 分析财务危机预警研究存在的问题以及z - s c o r e 模型在我国上市房地产 公司财务危机预警的应用存在问题，进一步阐明对房地产上市公司进行财务危机 预警进行研究的必要性和重要意义。 2 对引入金融市场风险v a r 到房地产行业进行理论分析和指标值计算的原 理分析。 3 根据房地产行业的特性，建立财务指标体系和金融风险指标v a r 的集合。 利用所选指标对房地产行业进行聚类分析，避免以s t 和非s t 作为分类所带来的 主观性的问题，使分类更加科学。 4 将统计学中因子分析引入财务预警研究领域，对指标变量进行筛选和降 维，进一步确定财务预警模型公共因子。并基于公共因子进行l o g i s t i c 回归分 析，构建房地产企业财务预警模型。 通过预测效果检验和拟和优度检验，对所 建立的模型进行论证。 5 根据进入预警模型相关指标进行分析，验证引入金融市场风险v a r 到房 地产行业的理论，并针对模型中相关指标反映的房地产特性有针对性的给出相关 分析的政策建议和危机防范策略。 4 浙江理- t 大学硕士学位论文 图1 1 本文的技术路线图 本文的重点：反应金融风险因素指标v a r 的引入 本文的难点：金融风险因素指标的v a r 的计算，怎样将反应金融风险因素指 标的v a r 的融入到房地产行业财务危机模型的构建。 本文的关键的问题：用筛选后的指标与样本行业数据用l o g i s t i c 进行模型 的构建，以及构建模型上进入指标反映房地产行业特性并针对模型中的变量提出 有针对性的建议和风险防范策略。 浙江理工大学硕士学位论文 2 财务危机理论研究及其评价 2 1 财务危机概念的界定 财务危机( f i n a n c i a lc r i s i s ) 通常可称为财务失败、财务困境等，指企业 丧失偿还到期债务的能力，从严格意义上来说，严重的财务危机是财务失败 ( f i n a n c i a lf a i l u r e ) 或破产( b a n k r u p t c y ) 。从资产存量的角度静态来看，通 常表现为企业净资产为负值。从现金流量的角度动态来看，通常表现为企业缺乏 偿还即将到期债务的现金流入，现金总流入小于现金总流出，即企业现金净流量 为负值。一个企业发生财务危机，意味着企业可能破产、被清算或者被收购，企 业的存续将受到严重威胁。 美国c a r m i c h a e l 教授将财务危机定义为“企业履行义务( 即偿债义务) 时 受阻”。具体有四种表现形式：流动性不足：流动负债大于流动资产，履行 短期义务时遭遇困难；权益不足：公司的长期偿债能力不足，由于留存收益 呈现赤字，或者总负债大于总资产( 即负权益) ；债务拖欠：公司不能偿付应 付债务，或者违背了贷款协议条款；资金不足：公司受限于或者无能获得各 种额外资金。 我国对s t 公司的认定标准：在我国上市公司出现财务状况或其他状况异常， 导致投资者难于判断公司前景，权益可能受到损害的，证交所对该公司股票交易 实行特别处理( s p e c i a lt r e a t m e n t ) ，在很大程度上，被s t 意味着该上市公司出 现了财务危机。在我国对s t 公司的认定如下： 财务状况异常指：( 1 ) 连续两年亏损：( 2 ) 每股净资产低于股票面值；( 3 ) 注册会计师出具拒绝表示意见或否定意见的审计报告；等等。 其他状况异常指：( 1 ) 由于自然灾害、重大事故等导致公司生产经营活动 基本中止且在三个月以内不能恢复；( 2 ) 公司涉及诉讼赔偿金额累计超过净资 产值5 0 ； ( 3 ) 可能依法破产；( 4 ) 公司董事会无法正常召开；( 5 ) 其他异 常状况。 上述情况的出现，均与企业财务状况出现异常及恶化有关。上市公司为防止 被特别处理，须特别重视财务危机的预警与防范。 6 浙江理工大学硕士学位论文 2 2 国内外关于财务危机预警的文献综述 国内外关于财务危机的模型的构建主要是通过两个方面展开的：一方面是财 务危机模型的构建方法上的不断进化。另一方面是模型中财务指标的不断完善。 2 2 1 国外财务危机预警研究综述 从模型的构建方法的角度我们可以归纳出以下几个方面： 1 一元判定模型 一元判定模型是指以某一项财务指标作为判别标准来判断企业是否处于破 产状态，国外学者最早的研究财务危机预警是f i t z p a t r i c k ( 1 9 3 2 ) 开展的一元判定 研究，即单变量研究。他以1 9 家企业为样本，用单个财务比率，将样本划分为 破产和非破产两组。发现判别能力最高的是净利润股东权益和股东权益负债。 美国学者b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 提出了较为成熟的单一变量模型，又称为一元判别模型。 他以7 9 家经营未发生失败公司和7 9 家经营失败公司为研究对象，使用了5 个财 务指标作为变量进行一元判定预测，发现现金流量负债总额财务预测的效果最 好。 2 多元线性判定 多元线性判定模型是对企业多个财务比率进行汇总，求出一个总判别分值来 预测企业财务危机的模型。它从总体的、综合的角度来检查企业的财务状况，未 雨绸缪，做好财务危机的规避或延缓财务危机的发生。多元线性函数模型中应用 最广的是z 分数模型。z 分数模型最早是由美国学者a l t m a n 于1 9 6 8 年开始研究 的。他选定了5 个指标，从企业的资产规模和折现力、获利能力、财务结构、偿 债能力、资产利用效率等方面综合反映了企业财务状况。根据a l t m a n 的实证研 究表明，如果z 值低于1 8 1 ，表明企业破产可能性很高；如果z 值高于2 6 7 5 ， 则意味着破产可能性极小；处于1 8 1 和2 6 7 5 之间的z 值为不明确指数，公司 的经营存在危机。多元线性判定模型体现了综合分析的观念。使得以后的财务预 警研究开始采用多元分析的方法。其局限性主要体现在：模型较为复杂，有一个 很严格的假设条件，即假设预测变量是呈现联合正态分布，而且两组样本要求等 协方差，而一般的样本数据是无法满足这一要求的。 3 多元逻辑回归模型 7 浙江理工大学硕士学位论文 多元逻辑回归模型是已知一个公司具有某些性质( 由财务比率指标加以呈 现) ，计算其在一段时间里陷入财务困境的条件概率有多大。o l s o n ( 1 9 8 0 ) 将逻 辑回归方法引入财务危机预警领域，克服了传统判别分析中的包括变量属于正态 分布的假设以及破产和非破产企业具有同一协方差矩阵的假设在内的许多问题， 使财务预警得到了重大改进。 4 人工神经网络模型 上个世纪8 0 年代末期，神经网络理论开始兴起，其影响也及于财务危机预 测研究领域。t a m 、c o a t s 和f a n t 、b a c k 等通过输入层、隐藏层和输出层的人工 神经网络的模拟构建模型，克服了对样本数据的统计分布要求，但实际效果却不 太稳定。如a l t m a n 在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论神经网 络分析方法在信用风险识别和预测中的应用，并没有实质性的优于线性判别模 型。 从建模的指标上我们也可以看出财务危机发展的一些进程： 1 财务指标 a l t m a n 、p l a t t 等使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收 益率和资产周转速度等，作为预测模型的变量进行财务危机预警。由于财务指标 类信息容易从财务报表中获取，后续很多研究者都采用财务指标类信息作为预警 指标。 2 现金流量指标 采用现金流量类指标是基于一个理财学的基本原理：公司的价值应等于预期 的现金流量的净现值。如果公司没有足够的现金支付到期债务，而且又无其它途 径获得资金，那么公司最终将破产。因此，过去和现在的现金流量应能很好地反 映公司的价值和破产概率。 3 市场收益指标 b e a v e r 是使用股票市场收益率信息进行财务危机预警研究的先驱，他发现 在有效的资本市场里，股票收益率也如同财务指标一样可以预测破产，但时间略 滞后。a a r o n 等提出了一个基于市场收益率方差的破产预测模型。 4 。其它类型指标 浙江理 二大学硕士学位论文 参考审计意见，h o p w o o d 利用三种形态保留意见和6 个财务比率以单变量 及多变量建构财务危机预警模式，结果发现在单变量模型中三种形态保留意见均 有助于预测财务危机。在多变量模型中只有对继续经营有疑虑的保留意见与其它 形态的保留意见能有效预测财务危机。加入公司股权结构、治理结构变量。 s i m p s o n 等研究了银行企业董事会结构、所有权和财务困境。g i l s o n 研究了处 于财务困境中的企业中高级管理人员的更替问题。a l v e s 引进了经济情况、员工 人数、分工程度等变量；h o p w o o de t c 和e d m i s t e r 认为除了财务比率外，会计 师保留意见可以增加财务危机预测的准确度；g i l s o n 认为，高层管理者如c e o 、 总经理或总裁等离职也可以作为预警指标。 2 2 2 国内财务危机预警研究综述 预警方法的研究：我国这方面的研究相对落后，主要是结合国外的企业财务 危机预警模型方法对我国的实际情况，进行了二些实证研究。 1 单变量分析法。陈静( 1 9 9 9 ) 以1 9 9 8 年的2 7 家s t 公司和2 7 家非s t 公 司为例，使用1 9 9 5 1 9 9 7 年的财务报表数据进行了单变量分析和二类线性判定 分析。在单变量分析中，发现在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收 益率4 个指标中，流动比率和负债比率误判率最低。 2 多变量分析法。周首华( 1 9 9 6 ) 在预警指标中加入现金流量信息，并扩大样 本数对z 分数模型加以改造，建立财务危机预测的新模式一分数模型。 3 l o g i s t i c 张鸣和程涛( 2 0 0 5 ) 、梁琪( 2 0 0 5 ) 、张扬( 2 0 0 5 ) 通过利用主成分分 析法对l o g i s t i c 方法进行降维、解决共线性问题后进行了建模；顾银宽( 2 0 0 5 ) 1 ) 1 0 基于a c k k n i f e 检验进行了建模，均提高了模型预测的准确率。 4 神经网络，选用b p 神经网络建模的学者有杨保安等( 2 0 0 1 ) 、薛锋等 ( 2 0 0 3 ) 、杨淑娥和黄丰1 ( 2 0 0 5 ) 、李晓峰和徐玖平( 2 0 0 6 ) 。 预警指标的研究：在预警指标的选择上加入了一些我国的具体情况。我国学 者进行了下列研究：肖艳( 2 0 0 4 ) 结合传统财务指标与现金流量指标作为预警指 标；曹德芳、夏好琴( 2 0 0 5 ) 则引入股权结构作为预警指标建立l o g i s t i c 模型， 结果表明模型的预测准确率得到提高；于鹏飞、王丽娜( 2 0 0 5 ) 对预警指标的无量 纲化方法进行了研究；周敏、潘福7 , ( 2 0 0 6 ) 在预警指标中加入了e v a 指标；朱 9 浙江理1 = 大学硕士学位论文 雅琴( 2 0 0 6 ) 指出，不仅要对一些指标( 应付账款、现金流量、降价销售、流动资 金周转缓慢、产品开发与市场脱节) 进行定性分析，还应对一些指标( 独立指标 变量和综合指标变量) 进行定量分析。谭久均( 2 0 0 5 ) 在传统财务比率变量基础 上加入违约距离等信用风险变量，构建财务预警模型，考察信用风险变量的纳入 是否能显著提高模型预测效力。范芒( 2 0 0 5 ) 提出了基于平衡计分卡思想的财务 预警模型。 2 3 现有财务危机预警研究存在的问题 从财务危机的界定方面看，国外主要以破产作为标准进行研究，而在国内， 由于证券市场的特殊性，国内学者多数以上市公司中的s t 公司作为陷入财务危 机的对象进行研究。 从财务危机研究的指标上，我们可以看出，对财务危机预警模型的研究其指 标的涵盖的范围越来越广。从起初的基本的反映企业内部资本结构指标，流动性 指标的研究，再逐步的引入反映现金流量指标、市场收益指标进而引入其他类型 的如公司股权结构，治理结构、审计师意见、高层离职率等非财务类指标。指标 类型的不断的完善和改进，一方面扩大了对产生财务危机理论研究，另一方面也 逐步的完善对财务危机预警模型提高了财务危机识别的准确率。 从财务预警方法看，由于市场需求巨大，所以无论是学术界还是实务界仍在 不懈的探索和改进研究方向，尽管目前财务困境预测方法层出不穷，但主流的分 析方法仅仅包括一元判别模型、多元判别模型和多元逻辑回归模型三大类。其它 研究方法虽然做出了有益的尝试，但是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。一元判定模型比较简单，但因为它会在很大程 度上排斥其他指标的作用并且无法准确反映数据的整体分布情况，所以它的缺陷 比较明显。多元线性判定模型在此基础上有所改进，但是它有一个大前提，即自 变量要满足呈正态分布的条件。这个条件在现实中很难满足，这就限制了多元判 定模型的应用。多元逻辑回归l o g i s t i c 。模型最大的优点就在于不需要严格的假 设条件，克服了线性方程受统计假设约束的局限性，从而具有广泛的适用范围。 非主流的研究方法也各有利弊，递归划分算法兼具多变量模型的信息容量大 和单变量模型的简洁优点，同时由于这种方法属于非参数研究方法，从而避免了 1 0 浙江理工大学硕士学位论文 参数类研究方法的诸多缺陷。神经网络模型的优点在于其通用性，能够处理绝对 变量和连续变量，并且在复杂领域可以产生良好的预测效果，其缺点在于要求输 入变量介于0 和l 之间，可能聚合较差的解，其结果难以解释。混沌理论用于破 产预测是一种有益的尝试，但是其理论依据不足，预测精度也有待提高。灾害理 论可以从另一个角度提供一种方法，但是仅仅因为破产是一个不连续的过程并不 足以构成运用灾害理论的必要前提。实验法可以结合专家意见，综合反映定量和 定性因素，但是该方法费时费力，而且如何选取专家的方法会直接影响结果。生 存分析法主要的优势在于能够处理随时间变化的变量和审查后的观测值 ( c e n s o r e do b s e r v a t i o n s ) ，但该方法的实用性有待进一步检验。人工神经网络模型 以及其它研究方法，因为研究的时间较短，应用的范围也不够广泛，并且缺少理 论支持，所以此类研究模型还需进一步检验与完善。 虽然财务危机预警研究取得了重大进展，开始进入快速成长阶段，但总体上 看，尚未进入成熟阶段。而我国的相关研究相对更滞后，基于财务危机预警现状 的研究，财务危机的研究有一下几方面的问题： 1 注重对整个市场建立一个统一的判别标准，但是随着经济的发展和分工 的不断细化，这种寄希望用一个指标为各行业提供预警会使预测的效果不够精 确。我们要考虑对具体行业进行分析。由于每个行业的状况不同，影响财务危机 的因素自然不同，财务比率的预警适用界限也不相同，加入代表行业差异的变量 是必然趋势。因此，分行业研究更有价值。由于行业的不同，同一预警变量包含 信息量也有所不同，其预测效果大有差别。 2 财务预警模型一些动态指标如现金流量，不易量化的指标( 如内部管理 结构指标、宏观经济指标等) 研究比较少。财务比率类变量对企业财务信息的涵 盖面比较广，但该类指标由应计制产生，客观性较差容易被管理者所操纵。加之 各个行业受宏观经济变量的影响幅度不同，加入反映金融市场风险v a r 指标有 利于判断特别行业随金融市场、外部宏观经济的变化使企业发生财务危机发生的 可能性，从而提高预测的准确性和实时性。也为企业在防范财务危机上提供更多 的决策依据。 2 4z - s c o r e 模型在我国上市房地产公司财务危机预警的应用分析 浙江理工大学硕士学位论文 3 房地产上市公司财务危机预警研究 3 1 导致房地产行业上市公司财务危机的理论分析 房地产业在我国尚属一个新兴行业，起步于上世纪8 0 年代中期，仅有2 0 年的历史，具有很大的发展潜力，是一个成长性很高的行业。同时，房地产行业 也是个投资数额比较大、投资回收期长的企业，在其发展的过程中必须得到金融 业的支持才能较好发展。金融业的任何变化都会对房地产也产生影响。影响房地 产企业投资的金融风险有许多不确定因素，认识房地产企业投资的金融市场风险 有助于房地产避免不必要的风险损失。 房地产行业的风险其产生的原因归纳分类来自于企业的内部和外部，从而产 生系统性风险和非系统性风险两大类别。 3 1 1 外部原因系统性风险 系统性风险是由公司外部风险因素的变化而引起整个理财环境的不确定性， 对全社会所有公司的财务经营都产生影响的共性风险。由于行业不同受外部系统 性风向影响的弹性也有所不同。但从性质上讲，系统性风险就是环境风险。引发 房地产行业系统性风险的因素概括起来主要包括政治风险、政策风险、经济风险、 市场风险、利率风险等，这一风险分类，虽便于描述，但给定量分析带来了一定 困难。我们可以从以下几个方面进行归纳： 1 宏观经济环境。( 1 ) 房地产业受经济发展周期和国家的经济发展水平影 响较大。房地产的发展周期与国民经济的发展周期一样，也会经历从萧条到复苏 的4 个阶段。国内房地产的周期与g d p 增长有明显关系，波动基本一致，但波 幅前者大于者；而且复苏早于宏观经济，衰退晚于宏观经济。我国房地产周期有 3 方面的殊性：是房地产周期的频率大约都是5 年发展，2 年低落，也就是说 7 - 8 年一个周期，而随着市场及行业的成熟，这个周期有延长的趋势；二是我 国房地产周期中衰退期和低谷期比较短，而增长期和繁荣期的时间比较长，这显 示出市场需求持续旺盛这样的特点，它明显不同于房地产总量过剩的国家和地 区；三是从销售增长和投资增长的关系来分析，销售增长直接影响到投资的增长。 1 6 浙江理工大学硕十学位论文 ( 2 ) 房地产与国民经济的许多行业具有很强的产业关联性，这些行业的产品质 量、产品价格、产品新的周期等均影响房地产业的法则。如钢铁、水泥、木材、 玻璃、塑料、家电等产业都与房地产业密切相关，据统计，我国每年钢材的2 5 、 水泥的7 0 、木材的4 0 、玻璃的7 0 和塑料制品的2 5 都用于房地产开发建 设中。 2 资源环境。土地是房地产开发不可缺少的非再生型资源，土地储备受到 家宏观经济形势