财务风险预警--来自房地产业的实证.doc

上海大学 2011 2012 学年 秋 季学期研究生课程考试课程名称： 财务报表分析 课程编号： 论文题目: 上市公司财务指标比较及预警分析来自房地产行业的实证 研究生姓名: 翟晓菁 学号: 论文评语:成 绩: 任课教师: 评阅日期: 注：后接研究生小论文，格式参照公开发表论文的样式。上市公司财务指标比较及预警分析 来自房地产行业的实证摘要：本文通过对我国房地产业上市公司2007-2009年财务指标的比较，对其中ST公司的财务困境可能表现出来的财务指标征兆进行了分析，从而得出如何通过单个财务指标对房地产企业财务困境进行预警，并且提出了一个简单的综合预警模型。关键词：房地产 财务指标 比较 预警一、问题的提出财务预警是当前国内外理论和实务界广泛关注的一个课题，作为企业运行的指示灯、投资者警示器和经济运行的“晴雨表”，不仅有巨大的理论意义，而且有很强的应用价值。近两年，国内外关于企业财务预警的研究很多，从不同的角度进行了深入的探讨，取得了丰富的成果。但是已有的研究都是面向全部行业和企业，而现实生活中不同行业在经营、管理和运作上存在很大的差异，相应反映在企业财务数据上也必然会体现出各自的不同特征。因此，以整个市场为财务预警分析的对象，不可避免带有一定的笼统性。因此，下一步财务预警的研究的一个方向必然是分行业进行深入探讨，以求取得更准确的预警指标和预警模型。近年来，国内房地产行业发展势头迅速，对国民经济贡献率不断上升，成为政府、社会和城乡居民关注的焦点。如何对房地产市场进行监督和调控是各方都关心的话题。通过房地产行业财务数据的分析对房地产发展的情况进行及时反映、监督和预警是一条可行的途径。本文选择了这个问题进行粗浅的探讨。国内关于企业财务预警的研究主要有几类：一是关于财务危机的界定。国外学者定义财务危机的概念各不同相同，有“破产说”（Beaver1966）“拖欠优先股利说（Platte1990，Gilbet1992）”等。国内学者的研究绝大多数都是以“特别处理（ST）”为研究对象。二是关于财务预警模型的研究。主要以统计类模型为主。主要包括一元判别法、多元判别法，多元逻辑回归法等，研究方法大体相当。一般是选取若干财务变量，通过综合加权或者逻辑回归方法对与企业财务困境的关系进行分析，并进而选取敏感性指标构建预警模型。本文将充分参考已有的上述文献的方法、结论进行分析。二、本文的研究设计（一）研究思路和方法本文以我国房地产业上市公司为研究对象，以2009年年报显示被“特别处理”（ST）为标准，将全部公司分为ST公司和非ST公司两组，对两组公司的财务指标分别进行比较，以观察两组公司在哪些财务指标上具有显著差异，将其归纳总结为公司在进入财务困境之前的财务征兆，在此基础上试图将敏感性指标（即公司出现财务困境的征兆）构建预警模型。由于在我国证券市场上。绝大多数ST公司都是连续两年亏损公司，因此我们将财务指标观察推前两年，即从2007-2009年三年时间，观察样本的财务指标差异以及变化趋势。从另外角度来看，房地产行业和其他行业相比的典型差异就是经营周期往往长于一年，因此从三年的周期来观察房地产公司的财务指标更为全面。（二）样本选择按照以上研究思路，我们选取我国上市的115家房地产公司（按照中国证监会划分办法），剔除一家数据不全公司以及上市年份小于三年的四家公司，共获取了110家公司样本，并且从国泰安研究数据库获取110家公司的2007-2009年公司财务指标数据。在这112家公司中，2009年年报显示有19家属于ST公司，分别是S*ST物业（000011）、S*ST大通（000038）、ST中侨（000047）、S*ST东泰（000506）、S*ST成功（000517）、S*ST中辽（000638）、*ST高新（000628）、*ST兰宝（000631）、ST东源（000656）、S ST重实（000736）、SST亚华（000918）、ST科苑（000979）、*ST物业B（200011）、ST万杰（600223）、S*ST天香（600225）、*ST潜药（600568）、ST兴业（600603）、ST天桥（600657）、ST耀华（600716）、SST幸福（600743）、ST雅砻（600773），以这19家公司组成ST组；另外剩下91家公司，作为非ST组，用于和第一组进行比较分析。（三）数据以及财务指标选择在比较过程中的财务指标选取主要依照几个原则：一是反映可能形成财务困境的原因。财务困境的主要表现就是不能偿还到期债务，尤其是房地产行业资产负债率偏高，因此优先选择偿还债务能力指标。当然，财务困境的形成从其他角度看也有可能是营运能力差、盈利能力差的结果，因此也选择了若干营运能力和盈利能力指标。二是是和会计指标相比，现金流量指标基于收付实现制，相比会计指标的政策性更为客观，因此也选用了部分现金流量指标。最后选取的财务指标如下（表1）：表1： 财务指标短期偿债能力指标长期偿债能力指标营运能力指标盈利能力指标流动比率资产负债率总资产周转率销售净利率速动比率负债/总权益流动资产周转率总资产净利润率现金比率已获利息倍数应收账款周转率净资产收益率三、研究过程分析及结论分别计算ST组和非ST组公司的相关指标的平均值并进而进行比较，时间从2007年至2009年依次进行。（一）短期偿还债务能力指标的比较从三个指标来看，在流动比率、速动比率上和现金比率上，ST公司和非ST公司之间的差异均很明显，随着困境年份接近，这种差异有明显扩大的趋势。09年ST公司的流动比率、速动比率上和现金比率均偏大，可见流动比率高的企业并不一定偿还短期债务的能力就很强，因为流动资产之中虽然现金、有价证券、应收账款变现能力很强，但是存货、待摊费用等也属于流动资产的项目则变现时间较长，特别是存货很可能发生积压、滞销、残次、冷背等情况，流动性较差。结论：根据上述比较过程可以得出结论，房地产行业财务困境公司（即ST公司）在短期偿还债务能力方面的财务困境征兆是：流动比率、速动比率上和现金比率明显偏高，且越接近困境年份，和正常公司相比的差异越大。表2：短期偿债能力指标比较流动比率非ST公司均值ST公司均值差异2007年2.020.661.362008年2.131.22 0.902009年2.24 4.28-2.04速动比率非ST公司均值ST公司均值差异2007年2.16 0.46 0.81 2008年0.67 0.63 0.04 2009年0.74 3.37 -2.62 现金比率非ST公司均值ST公司均值差异2007年0.42 0.13 0.29 2008年0.33 0.23 0.10 2009年0.47 2.08 -1.61 （二）长期偿还债务能力指标的比较从三个长期偿还债务的主要比率来看，ST公司和非ST公司之间都存在明显差异，前者明显大于后者。在已获利息倍数上面，越接近财务困境年份，ST公司越大于非ST公司。这也符合财务学上一般原理。结论：根据上述比较的过程可以得出结论，房地产行业财务困境公司（即ST公司）在长期偿还债务能力的指标上面的财务征兆是：资产负债率、负债权益比率和已获利息倍数明显偏高，这与短期偿债能力的指标是一致的。表3： 长期偿债能力指标比较资产负债率非ST公司均值ST公司均值差异2007年0.57 6.26 -5.69 2008年0.57 2.44 -1.88 2009年0.59 3.62 -3.03 负债/总权益非ST公司均值ST公司均值差异2007年0.53 50.81 -50.28 2008年1.25 1.89 -0.64 2009年0.63 1.09 -0.47 已获利息倍数非ST公司均值ST公司均值差异2007年21.54 5.08 16.46 2008年107.60 13.56 94.05 2009年40.62 77.09 -36.47 （三）营运能力比率比较表4：营运能力指标比较总资产周转率非ST公司均值ST公司均值差异2007年0.39 0.41 -0.02 2008年0.29 0.45 -0.16 2009年0.26 0.32 -0.06 流动资产周转率非ST公司均值ST公司均值差异2007年0.64 1.00 -0.36 2008年0.40 0.60 -0.20 2009年0.37 0.44 -0.07 应收账款周转率非ST公司均值ST公司均值差异2007年1698.04 8.01 1690.03 2008年358.89 64.58 294.31 2009年473.62 69.92 403.70 从以上三个营运能力的主要比率来看，在总资产周转率上ST公司和非ST公司之间不存在明显差异；但在流动资产周转率上前者略大于后者；而在应收账款周转率上前者明显小于后者。这反映出，在房地产行业中，陷入财务困境的企业通常在销售方面（房地产公司的存货大部分均为房产、地产等不易变现的资产）以及在应收账款回收、管理方面存在较大的问题。结论：根据上述比较的过程可以得出结论，房地产行业财务困境公司（即ST公司）在营运能力的指标上面的财务征兆是：应收账款周转率明显偏低，且接近财务困境年份这种差异呈扩大的趋势。（四）盈利能力指标分析从盈利能力的主要比率来看，在三个指标中ST公司均小于非ST公司。而且从后两个指标来看，ST公司表现出营业利润创造能力下降的特点。结论：根据上述比较的过程可以得出结论，房地产行业财务困境公司（即ST公司）在盈利能力的指标上面的财务征兆是：在各项盈利能力指标上都存在差异，尤其是主营业务创造利润能力明显下降。表5：盈利能力指标比较销售净利率非ST公司均值ST公司均值差异2007年1.58 0.18 1.40 2008年0.28 -0.02 0.30 2009年1.88 0.121.76 总资产净利润率非ST公司均值ST公司均值差异2007年2.180.07 2.11 2008年0.04 -2.57 2.60 2009年0.11 0.030.08 净资产收益率非ST公司均值ST公司均值差异2007年0.11 -0.42 0.53 2008年0.38 0.08 0.29 2009年0.210.090.12 （五）结论第一，房地产行业ST公司在进入财务困境以及之前，在若干财务指标上会表现出和非ST公司的较大的差异，且越接近困境年份差异越大。第二，在长期偿还债务能力、营运能力方面，各个财务指标所反映出来的ST公司的特征并不一样，有些财务指标如已获利息倍数反映明显，有些财务指标如总资产周转率则差异不明显。和财务管理学的一般原理中利用财务指标反映企业财务状况的传统认识有的相同（如流动比率2：1在房地产行业就适用），有的却有所不同（如在已获利息倍数上面，ST公司在财务困境年表现为大于非ST公司，这并不符合财务学上一般原理）。第三，可以利用单个财务指标作为变量对公司是否会在未来一年或者两年进入财务困境进行预测。预测变量可以是上述各个方面的财务指标中ST公司和非ST公司存在显著差异的那些，如在营运能力指标上的“应收账款周转率”更能说明财务状况的异常，而不是“总资产周转率”，因为这个指标在ST公司和非ST公司之间看不出明显差异。四、预警模型的构建以及检验从前面的财务指标比较分析过程可以看出，通过对单个公司财务指标的计算，以非ST公司的行业平均值为标准，进行比较，可以为判断公司是否会进入财务困境进行预测，这种方法的优点是简单易行。但毫无疑问的是，单个财务指标所反映内容有限，无法全面提示企业财务状况的全部内容，因此如果能将不同方面的财务指标综合在一起，对预测企业是否进入财务困境显然相比单个财务指标更为精确。借鉴已有的文献的研究结果，我们这里采用二元Logistic模型进行简单回归分析，试图将不同财务指标综合在一起预测财务困境。考虑到以上财务指标中，同一个方面的不同财务指标相互之间存在关系，容易产生多重共线性的问题，因此，我们在每个方面只选取一个财务指标，一般选择那些ST公司和非ST公司中差异较大的指标，共选取五个，分别是X1（流动比率）X2（已获利息倍数）X3（应收账款周转率）X4（总资产净利润率）。其次，用SPSS软件以全部2009年被ST处理的公司为样本的2008年全部财务数据进行Logistic回归，得出模型的估计结果如下：表6： 回归模型估计以及检验结果变量参数估计标准差统计量自由度显著性水平截距2.358.67411.581.1.000X1-1.280.3792.753.1.204X2-4.45111.8249.693.1.008X3-2.2532.3160.431.1.293X4-2.7944.3100.487.1.495据此可以得出财务困境前一年的预警模型为：P（发生财务危机的概率）= exp(2.358-1.280X1-4.451X2-2.253X3-2.794X4) 1+ exp (2.358-1.280X1-4.451X2-2.253X3-2.794X4)将公司的相应的财务数据带入模型，计算出概率P，如果P值0.5，则认为进入财务困境的可能性较大。反之则否。检验：我们将2008年全部样本的财务数据回带到模型中，分别进行计算。结果证明，预测可能进入财务困境的企业有30家公司。超过实际发生财务困境的企业19家的数量。模型有“夸大”的效应。但是考虑到，进行财务困境预测，本身就是假设财务困境问题很可能存在，而且不少中国上市公司存在比较明显的盈余管理行为，即粉饰财务数据，因此，模型仍然具有一定的应用价值。参考文献：1袁云峰、欧阳令南：上市公司财务