金融工程专业 财务风险预警模型的实证研究分析-以我国房地产行业为例

财务风险预警模型的实证研究——以我国房地产行业为例摘要房地产行业是一国经济繁荣必不可少的一环，近年来，我国房地产行业的火热发展在推进城市化发展、降低农业人口比重等方面作出了重大贡献，起到了至关重要的作用。在此背景下，通过IPO实现上市的房地产公司如雨后春笋。在国家宏观经济管控下，我国房地产行业的发展面临着销售量下跌、金融过度杠杆化、房地产功能失调等问题，加速了企业财务危机的形成，对企业发展形成了较大阻力。财务危机的形成并不是一朝一夕的事，而是一个循序渐进的过程。因此，对于房地产行业上市公司来说，财务风险管理是不可小觑的问题之一，建立完善的财务预警模型具有重要的意义和价值，只有财务稳健的企业在未来才能行稳致远。基于以上背景，本文采取理论分析与实证分析相结合的方法来研究我国房地产行业上市公司的财务风险预警问题。在理论方面，本文对国内外相关研究进行分析总结，归纳出我国房地产行业陷入财务危机的原因，分析不同财务预警模型的优缺点。在实证方面，本文以2001-2021年间的沪深两市A股房地产上市公司作为研究对象，参考相关文献研究，从偿债能力、营运能力、发展能力、盈利能力和现金流能力选取了24个具有代表性的财务指标，从会计信息质量和股权结构选取了4个具有代表性的非财务指标，构建财务风险预警模型指标体系。通过统计软件SPSS26.0提取显著影响指标，建立Logistic回归模型，并将模型加以运用。研究得出以下结论：我国房地产行业的大多数财务指标均不服从正态分布，盈利能力和偿债能力是构成我国房地产公司财务风险的两大主要因素，预警模型具有一定的现实意义。最后根据研究结果提出相关建议，对我过房地产行业上市公司的财务风险预警具有一定的指导意义。关键词：财务风险预警；房地产行业上市公司；Logistic回归模型TheEmpiricalStudyofFinancialRiskEarlyWarningModel—TakingChineserealestateindustryasanexampleAbstractTherealestateindustryisanindispensablepartofacountry'seconomicprosperity.Inrecentyears,thevigorousdevelopmentofmycountry'srealestateindustryhasmadesignificantcontributionsandplayedacrucialroleinpromotingurbanizationdevelopmentandreducingtheproportionofagriculturalpopulation.Inthiscontext,realestatecompaniesthathavegonepublicthroughIPOshavesprungup.Underthenationalmacroeconomiccontrol,thedevelopmentofmycountry'srealestateindustryisfacedwithproblemssuchasdecliningsalesvolume,excessivefinancialleverage,andrealestatedysfunction,whichhasacceleratedtheformationofcorporatefinancialcrisesandcreatedgreaterresistancetocorporatedevelopment.Theformationoffinancialcrisisisnotanovernightthing,butagradualprocess.Therefore,forlistedcompaniesintherealestateindustry,financialriskmanagementisoneoftheissuesthatcannotbeunderestimated.Itisofgreatsignificanceandvaluetoestablishasoundfinancialearlywarningmodel.Onlyfinanciallysoundcompaniescanachievestabilityinthefuture.Basedontheabovebackground,thispaperadoptsacombinationoftheoreticalanalysisandempiricalanalysistostudythefinancialriskearlywarningoflistedcompaniesinmycountry'srealestateindustry.Intermsoftheory,thispaperanalyzesandsummarizesrelevantresearchathomeandabroad,summarizesthereasonswhymycountry'srealestateindustryisinfinancialcrisis,andanalyzestheadvantagesanddisadvantagesofdifferentfinancialearlywarningmodels.Intermsofempiricalevidence,thispapertakestheA-sharerealestatelistedcompaniesinShanghaiandShenzhenstockexchangesfrom2001to2021astheresearchobject,referringtorelevantliteratureresearch,andselects24realestatecompaniesfromsolvency,operatingability,developmentability,profitabilityandcashflowability.Thestudyhasreachedthefollowingconclusions:mostofthefinancialindicatorsofChineserealestateindustrydonotobeythenormaldistribution,profitabilityandsolvencyarethetwomainfactorsconstitutingthefinancialriskofChineserealestatecompanies,andtheearlywarningmodelhascertainpracticalsignificance.Finally,accordingtotheresearchresults,therelevantsuggestionsareofcertainguidingsignificanceforthefinancialriskwarningoflistedcompaniesintherealestateindustry.Keywords:FinancialRiskEarlyWarning、Realestateindustry、Listedcompanyintherealestateindustry

目录TOC\o"1-3"\h\u摘要 IAbstract II一、绪论 1（一）研究背景 1（二）研究意义 11.理论意义 12.现实意义 2（三）研究内容与思路 2（四）研究方法与技术路线 21.研究方法 32.技术路线 4（五）本文创新与不足 51.可能的创新点 52.不足之处 5二、文献综述 5（一）国外文献综述 5（二）国内文献综述 6三、理论基础及现实依据 7（一）我国房地产行业财务风险的成因 71.系统性风险 72.非系统性风险 8（二）我国房地产行业财务风险预警模型的相关理论 91.财务风险的概念 92.财务风险预警的重要性 93.财务风险预警的相关理论 9（三）我国房地产行业财务风险预警模型的现实依据 101.房地产行业特征 102.房地产行业现状 11四、房地产行业财务风险预警模型构建与实证分析 13（一）实证方法与模型构建 13（二）数据来源与指标选取 131.数据来源 132.指标选取 14（三）实证分析 161.预警指标的检验与筛选 162.预警指标的主成分分析 18（四）实证结果 221.Logistic回归预警模型 232.模型的检验 23（五）研究结论 25五、主要结论及建议 25（一）主要结论 25（二）建议与对策 251.宏观经济环境方面 262.盈利能力方面 263.偿债能力方面 27参考文献 27致谢 29附录 30绪论研究背景我国房地产行业已有几十余年的发展历史，经历过蓬勃发展的黄金时代，目前进入调整规范阶段。回顾过往发展历程，1998年7月，中央正式颁布了《关于进一步深化城镇住房制度改革，加快住房建设的通知》，标志着我国房地产行业正式步入市场化道路。2002至2004间，房地产行业出现过热势头，国家展开宏观调控抑制市场过热。2008年全球金融危机的爆发对我国房地产行业产生了深远的影响，导致房地产市场下滑，大量房地产公司陷入财务危机，最终走向倒闭。吸取2008年金融危机的经验，国家采用刺激性住房消费的政策，推出信贷支持、增加保障供应和税收减免政策，再一次推动了我国房地产行业的飞跃发展。与此同时，房价节节攀升、增幅过大，产能过剩，地价居高不下等现象开始凸显，成为备受关注的热点民生问题，对此国家出台了相应的调控政策。2016年12月，中央经济会议提出“促进房地产市场平稳健康发展”的定位，强调“房子是用来住的，不是用来炒的”。2017年10月，习近平总书记在中共第十九次全国代表大会上再次强调“房住不炒”，推进落实主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度。2021年2月，国务院颁布了供地两集中的政策，促使我国土地市场供应走向透明化，在一定程度上抑制了我国房价的持续。我国房地产行业与其他行业有所不同，行业发展受政策导向性影响较大。房地产行业是部分制造业和服务产业以及金融服务产业的结合体，属于实体经济，具有资金量大、高风险高回报、流动性差、地域性明显等特征，企业一旦经营不善，就容易陷入财务困境。因此，建立完善的财务风险预警模型，对房地产上市公司的发展起着关键作用。研究意义理论意义国内对财务风险预警模型的研究起步较晚，且在不同国情下，经济发展水平有所不同，因此建立我国房地产行业的财务风险预警模型不能照搬国外学者的研究方法，要结合我国实际的经营环境、宏观政策等。本文选取了具有代表性的五大类财务指标，并在此基础上引入会计信息质量和股权结构这两方面的非财务性指标，对指标体系的建立作出进一步的完善。收集整理2001-2021年间我国房地产行业上市公司的财务数据和非财务数据，运用SPSS软件构建了基于行业大数据的Logistic财务风险预警模型。在国内外众多学者研究的基础上，本文对中国房地产公司的财务风险预警模型作出补充，对更为完善的财务风险预警模型进行探索，进一步丰富了我国房地产行业领域的实证研究。现实意义通过分析我国房地产行业当前发展面临的困境，除了受到宏观经济的影响，房地产企业高杠杆高风险的特点也使得财务风险预警模型的运用具有一定难度，行业整体财务风险防范管理能力不高，陷入财务危机、资金链断裂往往是房地产企业破产倒闭最大的罪魁祸首，本文旨在通过结合行业特色的模型，立足于我国当前国情，提升房地产行业上市公司防范财务风险的能力，为房地产企业的发展保驾护航。良好的经营状况将会增强市场投资者信心，也是金融机构提供信贷的前提条件。在市场经济环境下，财务预警系统是企业健康发展必不可少的重要组成部分，科学完善的财务风险预警模型能够预知可能发生的财务危机，及时警示经营者，为上市公司的发展战略提供参考，一定程度上能提升企业的核心竞争力，对企业未来的长期发展具有重要意义。研究内容与思路文章运用理论分析和实证研究的方法，探讨了中国房地产企业财务风险的预警模式，并根据国内外相关文献，结合我国的实际情况，对房地产企业财务风险的主要原因进行了归纳，并对其进行了深入的研究。本文从五大财务指标上论述了财务风险预警系统的重要性，指出了引入非金融指标的必要性，建立了科学的财务风险预测模型，为我国房地产企业的发展提供了依据。在本文的论述过程中，包括以下几个部分：第一部分是绪论，阐述了选题的背景及意义，对本文的研究内容、研究思路、方法、技术路线等进行概括，同时提出本文的创新之处及存在的问题。第二部分是文献综述，梳理了国内外众多学者在财务危机预警模型方面的主要研究内容，阐述了财务危机的相关概念，对目前已有的研究结果进行概述，总结出本文的理论基础。第三部分是我国房地产行业运用财务风险预警模型机制的理论基础及现实依据，结合我国房地产行业的实际情况，对财务风险形成的原因进行深入剖析，点明我国房地产企业在发展过程中存在的问题。第四部分是房地产行业财务风险预警模型构建与实证分析，基于我国房地产行业的发展情况和特点，对2001-2021年间上市公司的财务数据进行梳理，参考各类文献研究，在五大类财务指标的基础上引入非财务性指标，共选取了28个指标，更进一步完善财务风险预警模型的有效性，运用Logistic回归模型构建我国房地产行业财务风险预警模型，得出实证研究结果。第五部分是根据实证分析结果进行总结，并对我国房地产行业的发展提出建议，总结出选题研究的不足之处，以期能够为我国房地产行业的稳健发展作出贡献。研究方法与技术路线研究方法文献研究法根据本文所选的研究主题，搜集学习财务管理、统计学等学科的理论知识，整理大量国内外关于财务风险、预警模型的学术文献，对各类文献进行分类汇总，提炼出有价值的研究方法和相关成果，为本文的实证分析奠定理论基础。定性与定量结合法本文首先总结了国内外学者在建立财务风险预警模型中常用的预警指标构建体系，根据我国房地产行业当前发展的实际情况，在一定的理论基础上定性选取了财务指标和非财务性指标，运用统计分析软件SPSS26.0对各项指标进行显著性检验，剔除不具有显著性的指标，提炼出对财务风险有实质性影响的公因子。实证分析法根据前文的理论基础，本文将2001-2021年间沪深两市A股房地产上市公司作为研究对象，筛选出符合条件的公司，收集丰富详实的数据，基于财务风险预警模型指标提炼出因子方程，建立Logistic回归模型，得出实证结果。技术路线图1.1技术路线图本文创新与不足可能的创新点选取会计信息质量作为非财务指标，因为不同国家之间的会计准则不同，将会计信息质量指标加入模型的构建中，使结果更贴近我国实际情况。为避免危机样本数量过少的情况，本文将时间范围划定在2001-2021年之间，时间跨度较大，充分选取了26个危机样本，建立起截面数据和时间序列数据相结合的样本，使实证结果更贴近现实。不足之处财务风险预警模型需要把理论与实践两者相结合，本文存在若干不足之处。首先，即使选取的指标具有一定代表性，但仍然可能会使研究结果具有一定的局限性。在我国房地产行业中，未上市的中小型企业所占的比重不可忽视，本文仅对上市公司建立了财务风险预警模型，研究结果不够完善。本文选择0.2作为模型预测结果的临界值，区别于传统普遍认可的0.5临界值，虽然更符合本文建立的模型，但缺乏理论依据，只是凭借多次对比尝试得出的结论。如何更科学地对风险临界点进行划分，使判断结果更准确，还有待研究。文献综述国外文献综述对于财务风险预警模型，20世纪30年代，国外已有学者对此展开探究。Fitzpatrick（1932）首次使用定量统计分析来预测公司的财务危机，使用单变量判别模型，认为净利润与所有者权益比值、所有者权益与负债的比值能够较好地判别财务风险。REF_Ref11416\r\h[1]WilliamBeaver（1966）在构建一元判定模型时使用5个主要财务指标，按照1：1的比例对158家上市公司开展财务状况预测，发现对公司财务危机预测效果最好的是债务保护率这一指标，资产负债率预测效果次之，还得出了预测准确率随时间呈一定规律，财务危机年份越近，模型的预测效果就越好的结论。REF_Ref11789\r\h[2]Altman（1968）贡献了Z计分模型，根据模型，Z值高于3代表财务经营状况良好；Z值在1.81-2.99之间代表无法确定企业经营状况；Z值低于1.81代表财务状况陷入危机。REF_Ref11984\r\h[3]Ohlson（1980）首次将逻辑回归方法应用到财务风险预警上，在财务类别分类中运用了Logistic模型，发现资产流动能力、财务结构、企业规模和绩效是影响企业破产的重要因素。REF_Ref12118\r\h[4]Odom和Sharda（1990）首次在预测企业破产的研究中运用神经网络方法，在对比了多元判别模型与神经网络模型后，发现神经网络模型的预测精度更高。REF_Ref12213\r\h[5]国内文献综述国内对财务风险预警的研究起步较晚，随着我国经济的飞速发展，越来越多的学者开始重视这一课题，相关理论研究也日益丰富。张昕（2001）将神经网络技术应用于财务困境预警中，发现神经网络技术具有广泛的应用前景，且ANN技术的预测效果要优于MDA技术的预测效果。REF_Ref12272\r\h[6]傅文玥（2005）选取1998-2003年被ST又摘掉ST的34家公司作为样本，选取了常用的7项财务指标作为预警指标，代入Logit回归模型。REF_Ref12344\r\h[7]胡海涛,高秉学（2010）在财务状况的分类中运用了多元统计分析中的聚类分析方法，将样本公司按财务状况科学地分为三类，再结合判别分析法构造出Fisher线性判别模型。REF_Ref12383\r\h[8]孙艳春、郭继秋（2012）认为财务风险具有模糊性和复杂性，动态的、综合的财务预警系统除了财务指标外还要引入非财务指标加以补充。REF_Ref12422\r\h[9]张红、李洋、黄硕（2013）运用多元判别分析法对一个已有的基准模型进行修正，从而构建了适用于中国房地产上市公司的财务危机预警模型，发现行业差异性所导致的模型差异非常显著。REF_Ref12510\r\h[10]夏宇（2014）利用逻辑回归中的Enter完全代入法考核房地产企业的财务指标的显著性；利用Backward法剔除不具有显著性的财务指标，筛选出联合作用强的指标组合，构建财务危机预警模型。REF_Ref12543\r\h[11]高真（2015）选取2014年沪深所有房地产板块上市公司作为研究对象，建立Logistic回归模型，采用拟合度和2012年数据进行检验，试错性地改变了0.5的传统分割点，得出在分割点为0.4时模型的准确率更高。REF_Ref12700\r\h[12]王彦婷（2015）界定2009年为后危机时代分界点，通过净利润增长率来界定财务危机企业和健康企业，从宏观、中观、微观维度上分析，通过实证分析得出在后金触危机时代房地产上市公司需要重视盈利能力指标，发展能力和经营风险指标。REF_Ref12732\r\h[13]邓旭东、张瑜、徐文平（2018）对财务危机样本进行重新定义，不再局限于ST企业，增强了预警模型的统计意义，但并未考虑公司内部治理、宏观政策环境变化等非财务因素，若加入非财务因素可以构建出效果更好的预警模型。REF_Ref12768\r\h[14]欧国良、吴刚、朱小波（2018）运用因子分析法，得出处于高风险的企业企业首先出现风险的公共因子为现金因子的结论。REF_Ref12807\r\h[15]田坤、陈文熙（2019）运用降维的思想，通过主成分分析提取出3个主成分，在此基础上建立综合logistic模型，发现偿债能力和营运能力这两个财务指标能显著区分分财务健康和财务危机公司。REF_Ref12850\r\h[16]彭凡（2020）认为传统指标变量没有考虑权益成本等因素，不能反映企业真实经营状况，因此将经济增加值（EVA）引入指标体系，形成新的预警指标体系，分别使用Logistic与MLP神经网络进行建模，比较两类模型的测量结果后，得出神经网络的预测精度较高于传统预警模型的结论。REF_Ref12879\r\h[17]李琪颖（2021）认为房地产行业具有高负债高风险的特点，因此增加了风险水平指标，构建Logistic财务危机预警模型，结果表明模型判别精度可达70%以上，审计意见、上市公司遵纪守法程度等非财务数据都会不同程度提升预警模型预测效果。REF_Ref12928\r\h[18]理论基础及现实依据我国房地产行业财务风险的成因系统性风险宏观经济环境企业作为在宏观经济环境下运行的微观经济个体，其发展前景避不开宏观经济环境造成的影响。在整体利好的环境下，能够为企业盈利创造肥沃的生存土壤，通过改善企业发展的外部条件，促使企业不断地发展壮大，提升企业的核心竞争力，进一步增加企业的整体价值。当宏观经济环境处于上行时期时，国民经济繁荣会带动房地产行业的发展，居民可支配收入的增加意味着房地产行业投资环境将会更加宽松，因此大众对行业发展的前景将会持乐观看好的态度。反之，当经济下行时，市场表现逐渐疲弱，各项经济指标下降，市场购买力递减，此时房地产行业面临的压力也越来越大，生产力下降，资金无法及时回笼，进一步增加了财务风险，甚至可能陷入资金链断裂的困境。行业政策对于一个国家的经济发展来说，房地产行业拥有举足轻重的地位，因此国家通常会从金融、财政、税收、土地供给等多个方面对房地产行业实行宏观调控。从改革开放以来，国家针对不同的发展背景，实时调整对于房地产行业的政策。在房地产步入市场化道路的初期，国家在政策上大力支持；当房地产行业出现过热势头时，国家便开始从税收、土地征收等方面开展宏观调控进行抑制。目前，国家宏观经济调控要求抑制房地产泡沫，防止房地产行业出现大起大落的情况，多次强调“房住不炒”，促使我国走向透明化的土地市场供应。房地产上市公司必须高度重视各项政策的颁布，根据政策变化及时调整经营措施，才能更好地提升企业整体竞争水平。非系统性风险筹资风险高杠杆性是房地产行业的显著特征之一，为了保障充足的现金流，房地产企业往往大规模举债，拉动经济发展的同时也意味着要承担高风险。分析近年来房地产上市公司的资金来源，发现企业投入资金仅占全部资金的30%左右，其他部分多数通过银行贷款实现，这一现象往往是财务风险形成的重要成因之一。房地产行业融资渠道过窄的问题日益凸显，一旦失去财团的支持，资金链断裂的风险就迫在眉睫，常常使得上市公司陷入险境。流动性风险房地产行业从开发项目到销售房屋的过程中，建设成本、信贷成本等众多因素使得资金难以快速回流。近年来，政府对土地资源越加严格的把控使得土地成本节节攀升，房地产企业日益上升的发展需求和愈发紧缩的土地资源之间的矛盾日益激化，因此房地产行业的项目成本逐渐加大。我国房地产上市公司大多依赖短期贷款，这对企业更为严格地对现金流进行管控。除此之外，随着我国房地产行业日益成熟，商品房空置率也逐年攀升，高空置率会导致企业难以及时回收投入成本，无法变现资金，长期以往会使现金流恶化，同时也会影响企业的盈利能力，进一步加剧财务风险的形成。经营能力风险房地产上市公司若想步入良性发展的轨道，并不是唾手可得的，房地产项目的开发是一项综合性很强的业务，具有繁复的环节、冗长的周期，需要多方共同努力，任何一环都离不开外部的力量，才能保证项目的正常推进。经营能力是衡量企业发展前景的重要指标之一，房地产上市公司常常通过激进的财务管理制度来刺激公司内部销售率的转化，以求实现销售额增长，但长期以往，会造成不健康的财务状况，不合理的经营模式会反噬公司的正常发展。决策风险无论身处哪种行业，经营者的决策永远是决定成败的第一要素，对于房地产行业来说更是如此。从确立项目到后期销售，每一步都需要经营者明智的决策，一旦其中某个环节失误，都有可能会对整体产生重大影响。上市公司的信息披露制度使得市场投资者时刻关注企业动向，股价的波动就是最好的体现。若管理层做出错误的决策或公司发生负面新闻，都会使投资者信心骤降，影响公司良好的形象，从而导致公司财务状况恶化。我国房地产行业财务风险预警模型的相关理论财务风险的概念在企业的生产运营过程中，不可避免地会出现各类不可预测的事件，其发生的可能性也很难提前预知，这将对公司的业务活动也会产生很大的影响。这种不确定因素会对公司的财务状况造成一定的影响，即财务风险。广义上，财务风险是指在任何可能对公司财务状况产生影响，并对其经营产生影响的不确定因素。客观性是广义的财务风险所具有的显著特征之一，它不随企业经营者的意志为转移，无法消除，企业只能根据各类模型的预判，提前做出相应的风险防范措施。狭义上，财务风险是指企业在举债经营的过程中，利润不足或经营成本过高，因而无法按期偿还债务，使企业陷入财务危机。财务风险预警的重要性为了进一步提高企业竞争力，企业经营者希望可以通过各种方式尽可能地降低财务风险带来的消极影响。通过分析企业财务报表和相关经营资料，找出企业运营体系中潜在的问题，提前预知风险，做好防范措施。在财务风险预警分析中，定性分析法和定量分析法是常见的基本方法。健全的财务风险预警体系，能够及时监控企业的生产运营活动，及时地收集整理与之相关的信息并加以分析，若企业存在问题，预警系统能够准确判断企业经营状况，找出问题，提出针对性建议，警示经营者及时采取对策，增强抗风险能力。财务风险预警的相关理论危机管理理论危机管理理论是指当企业面临各种突发事件时，如何采取一系列有组织有计划的策略来避免或尽可能减轻危机所带来的负面影响。理论指出危机管理应该包括监测、规避、控制、解决等多方面。在众多危机管理理论主流观点中，最广为人知的就是美国危机管理专家RobrtHeath提出的危机管理4R模式，由缩减力、预备力、反应力、恢复力四个阶段组成。4R模式强调危机管理要内置于环境、结构、系统和人员中，每个环节都是不可分割、不可忽视的一部分，这样有利于经营者降低风险和威胁，以便当危机到来时快速做出应对，从危机中恢复，推动企业健康发展。企业生命周期理论企业生命周期理论认为：企业的发展是一个周期性的过程，一般会经历四个时期：发展、成长、成熟和衰退。企业生命周期的研究目的是保证企业在各个生命周期中都能充分利用自身的优势，健康地成长，从而达到最大限度地延长其生命周期，并在不同的生命周期中制订出相应的发展策略，进而达到公司的可持续发展。在企业发展初期，应采取保守的管理措施，保持收支平衡，积累资本，为日后的扩张做准备；当企业进入成长期时，应该及时调整，采取进攻型战略，实现利润最大化；待到成熟阶段，企业已占有一定的市场份额，应当采取措施持续增值；最后，企业步入衰退期，应该采取防御型战略，使得企业的财务水平保持稳定。我国房地产行业财务风险预警模型的现实依据房地产行业特征房地产行业是国民经济的基本载体，属于后发产业，在我国的工农业、商业发展到一定程度后，随着城市化进程一并兴起的独立产业。伴随着城市化进程的推进，房地产行业逐渐成为国民经济的一大重要组成部分。我国房地产业的地域特征明显，周期性强，资金密集型，行业关联度高。地域性明显。房产是一种特殊的商品，它具备一般商品的特征，但强地域性是它和其他商品最大的区别之处。房屋不具有流动性，一旦开始建造就不可移动，因此房地产行业的土地开发活动较为集中，主要取决于各地方政府的政策导向。强周期性。房地产行业具有显著的周期性且生产周期长，企业在地产项目开发过程中包含众多环节，主要有收并购土地、明确项目要点、建筑方案设计、公开招标、项目报建、土地开工、开盘销售、交付成品等九大关键环节。经历每个环节都需要一定的时长，且各个环节缺一不可，因此要求企业具有庞大的人力物力和资金储备，只有各环节目标一致、形成合理，才能提高项目收益。资本密集型。冗长的生产周期决定了房地产行业的资本属性，无论是哪个环节，都需要数额巨大的流动资金支持，以此保证生产链的正常运作。从图3-1可见，2000-2020年间，在房地产行业各大资金来源中，国内贷款占比基本稳定在20%左右，整体趋势在下降，这说明房地产企业过分依赖银行贷款作为流动资金的来源，这部分资金来源是难以取代的。除此之外，自筹资金和其他资金占比波动较大，极不稳定，当发生资金回笼慢、资产变现能力较差的情况时，往往会引发企业的财务风险。图3-12000-2020年房地产行业资金来源占比情况数据来源：国泰安经济金融数据库行业关联度高。房地产行业需要对土地进行开发、投资，经营、管理、销售商品房，属于第三产业，其上游产业链为建筑、建材等行业，下游产业则有家装、家具等行业。除此之外，在商品房销售过程中，物业管理、房屋中介等子行业也不容忽视。房地产行业涉及众多行业市场，因此市场参与者数量庞大，国民经济的飞速发展与房地产行业的蓬勃生长密不可分。房地产行业现状自房地产行业步入市场化道路以来，已有三十余年，房地产行业市场化极大地改善了我国人口基数大带来的住房问题，推动了我国城镇化进程，并带动众多行业一同发展，在整个国民经济体系中占有重要地位。受我国传统观念的影响，大众对房屋的心理需求从未减弱，“买房置地”仍然是大部分老百姓的毕生所求，人人都希望拥有属于自己的房子，这也是我国最基本的民生问题之一。从房地产行业发展初期至今，高资产负债率是困扰众多房地产企业的问题之一。资产负债率既是评价公司负债水平的综合指标，也是衡量公司运营能力的重要指标，反映了债权人发放贷款的安全程度。观察图3-2，发现我国房地产开发企业近20年来资产负债率在72%-82%这一区间波动，其中2008年达到20年来的最低点，主要是受全球金融风暴影响，由此可见，即便房地产行业是国民经济中的重要支柱，但是在经济危机面前依然是很脆弱的，抗风险能力不足。图3-22000-2020年房地产开发企业资金资产负债率数据来源：国泰安经济金融数据库和企业生产生命周期类似，每个行业也有其独特的演变过程，目前我国房地产行业处于成熟期，具体表现为市场饱和度增大、利润空间缩小、行业进入壁垒提高等趋势。从图3-3可见，2000-2020年间，我国房地产开发企业个数整体呈上升水平，房地产开发企业数量的暴增一直持续到2008年，该阶段是我国房地产行业野蛮生长的时期，各大投资方为了追逐高额利润，想方设法占据市场份额。2008年的全球金融危机使部分经营不善的企业退出市场，因此2009年的房地产开发企业数量骤降。此后，随着国家“稳”字当头的调控政策，房地产开发企业数量增长放缓，行业进入壁垒明显，龙头企业形成，中小型企业想要再分一杯羹就显得万分艰难，一旦陷入财务危机往往很难东山再起。图3-32000-2020年房地产开发企业个数数据来源：国泰安经济金融数据库近几年，我国住房政策方向逐渐明晰，居民住房消费观念也悄然改变。“租购并举”住房制度的落实也大大抑制了房价过快的上涨，遏制了投机性需求，满足了不同人群的住房需求。目前房地产市场依然存在经济泡沫，一二线城市的房价趋于稳定的同时，三四线城市却出现市场过热的迹象，由此可见投机者仍有炒作的冲动，价格风险防范是国家宏观调控的关键所在。未来我国房地产行业的发展，依然要依靠政府部门审时度势的远见和勇于改革的执行力。房地产行业财务风险预警模型构建与实证分析实证方法与模型构建定量研究对于财务风险预警来说更具有客观性和准确性，传统的财务风险预警模型对样本公司的限制较多，但在实际生活中往往难以满足研究所需的各项条件。多元Logistic模型受限较少，计算结果更具有准确性，因此本文选用Logistic模型展开研究，使用SPSS26.0统计工具。本文涉及的研究流程为：根据既定的原则筛选符合条件的上市公司构成研究样本；收集2001-2021年的指标数据，建立财务风险预警模型；分析预警模型得出结论。数据来源与指标选取数据来源样本选取原则通过对国内外文献的研究和学习，本文将研究样本分为财务正常组和财务风险组，所用数据均来源于国泰安经济金融数据库和相关上市公司年报。本文在进行样本筛选时，主要遵循以下原则：选择在沪深证券交易所上市的A股房地产公司。我国上市公司分为A股和B股，分别以人民币、美元运作，分别遵循国内会计准则和国际会计准则。国内投资者大多选择投资A股上市公司，与本文的研究方向更契合。沪深上市公司是行业发展的基石，具有代表性，能够反映行业概况，上市公司完善的信息披露制度使得研究资料的获取更为全面。在2001-2021年间选择当年首次被特殊处理的房地产上市公司作为财务风险组样本。根据我国证券交易所的规定，连续两个会计年度出现亏损的企业将被标注“ST”，连续三个会计年度亏损，面临退市风险的企业将被标注“*ST”。本文选取“ST”和“*ST”公司作为财务风险组样本。设置为1：3的样本配对方式。在实际生活中，被特殊处理的房地产上市公司数量远远少于财务健康的公司，为了使样本更贴近实际，配对样本比例应该小于1：1，本文采取1：3的样本配对方式。收集样本标准年份前三年的数据。本文将发生财务危机当年定义为T年，将危机发生的前一年定义为T1年，前两年定义为T2年，前三年定义为T3年，例如，发生财务危机的年份是2015年，则T1年为2014年，T2年为2013年，T3年为2012年，以此类推。对于缺失的数据，运用SPSS软件进行填补，连续变量采用序列平均值填补，分类变量采用序列众数填补。研究样本的确定根据上述样本选取原则，剔除数据缺失过多的公司，在2001-2021年间，共有26家符合条件的被特殊处理的公司，根据1：3的配对原则，选取了78家财务正常的公司，总体样本容量为104。样本明细见附录1、2。指标选取指标选取原则建立合理有效的财务预警指标体系是构建财务预警模型的重要基础，决定了预警模型的准确性，才能更好地预测企业的财务风险。根据对财务预警指标体系文献的学习，本文在指标的初步选取时参考以下原则：易获取性。评价一家上市公司应该从各个方面着手，这也意味着涉及到的指标数量众多，其中有部分数据难以直接获取，因此在选取财务预警指标时应考虑获取数据的难易程度，预警模型才能有效建立。全面性。财务风险预警模型只有全面反映企业的财务状况，才能保障预测结果的准确性，因此在初步筛选指标时要尽可能多地涵盖各个方面。有效性。企业的财务报表中涵盖了各项指标，但不是每个指标都具有研究意义，只有选择具有经济意义的指标，才能保障财务预警模型的有效性。预警指标的初步确定基于上述指标选取原则，分别从偿债能力、营运能力、发展能力、盈利能力、现金流能力这五个方面选取24个财务指标；从会计信息质量、股权结构这两方面选取4个非财务指标，各项指标具体参见表4-1。表4-1财务预警指标体系类型一级指标二级指标编号计算公式财务指标偿债能力流动比率X1流动资产／流动负债速动比率X2（流动资产-存货）／流动负债现金比率X3现金及现金等价物期末余额／流动负债资产负债率X4负债总额／资产总额股东权益比率X5股东权益总额/资产总额产权比率X6负债总额／股东权益总额营运能力应收账款周转率X7营业收入／应收账款期末余额存货周转率X8营业成本／存货期末余额流动资产周转率X9营业收入／流动资产期末余额固定资产周转率X10营业收入／固定资产期末净额总资产周转率X11营业收入／资产总额期末余额发展能力总资产增长率X12（期末总资产-期初总资产）/期初总资产主营业务收入增长率X13（主营业务收入本年本期单季度金额-主营业务收入上一个单季度金额）/（主营业务收入上一个单季度金额）净利润增长率X14（净利润本年本期单季度金额-净利润上一个单季度金额）/净利润上一个单季度金额股东权益增长率X15（期末股东权益-期初股东权益）/期初股东权益盈利能力净资产收益率X16净利润／股东权益余额总资产净利润率X17净利润／总资产余额成本费用利润率X18利润总额/（营业成本＋销售费用＋管理费用＋财务费用）营业毛利率X19主营业务利润/主营业务收入营业净利率X20净利润／主营业务收入现金流能力营业收入现金含量X21销售商品、提供劳务收到的现金／营业收入全部现金回收率X22经营活动产生的现金流量净额／（资产总计）期末余额净利润现金含量X23经营活动产生的现金流量净额／净利润营业利润现金含量X24经营活动产生的现金流量净额／主营业务利润非财务指标会计信息质量是否财务违规X25是为1，否为0审计意见X26标准无保留意见为1，否则为0股权结构第一大股东持股比例X27第一大股东持股数量/总股本股权集中度X28前十大股东持股数量/总股本实证分析预警指标的检验与筛选Kolmogorov-Smirnov检验上文选取出的28项指标虽然具有一定代表性，但各指标之间的共线性会对预警模型的准确性产生影响，因此需要对指标进行检验与筛选，提高模型预测的准确性。首先对预警指标进行正态性检验，判断样本数据是否符合正态分布。本文运用SPSS26.0进行K-S检验，置信水平为95%，当P值>0.05时，接受原假设，指标符合正态分布；当P值>0.05时，拒绝原假设，指标不符合正态分布。检验结果参见表4-2，结果表明，所有指标均不符合正态分布。表4-2Kolmogorov-Smirnov检验结果编号Z统计量渐近显著性（双尾）是否服从正态分布X10.173.000c否X20.316.000c否X30.346.000c否X40.528.000c否X50.088.000c否X60.055.000c否X70.052.000c否X80.196.000c否X90.503.000c否X100.504.000c否X110.509.000c否X120.193.000c否X130.365.000c否X140.38.000c否X150.523.000c否X160.052.000c否X170.31.000c否X180.341.000c否X190.203.000c否X200.487.000c否X210.486.000c否X220.386.000c否X230.39.000c否X240.36.000c否X250.249.000c否X260.48.000c否X270.485.000c否X280.249.000c否Mann-WhitneyU检验基于K-S检验结果，本文所选样本不符合参数检验，继而选择Mann-WhitneyU检验法对指标进行非参数检验。检验结果如下表：表4-3Mann-WhitneyU检验结果编号曼-惠特尼U威尔科克森WZ值渐近显著性（双尾）是否具有显著性X147567512550514756750.794否X233250711118833325070.00是X331151410908903115140.00是X4286928.51066304.5286928.50.001是X523436210137382343620.003是X630081610801923008160.00是X730650810784113065080.877否X828753610669122875360.637否X9336098.51115474.5336098.50.00是X1036540711447833654070.00否X11361461.51140837.5361461.50.00是X1229891910782952989190.603否X1325859510379712585950.907否X1429526410746402952640.952否X15357869.51137245.5357869.50.839否X1641029411896704102940.821否X1741595711953334159570.00是X1840079111801674007910.00是X1939172211710983917220.00是X2038952411689003895240.00是X2127984010592162798400.017是X2225950510376332595050.988否X2322684810062242268480.00是X2422755010069262275500.618否X251612064948161200.00是X262095669784209560.00是X2788989283989889890.759否X2891112286112911120.594否从表中可知，在5%的显著性水平下，X1、X7、X8、X10、X12、X13、X14、X15、X16、X22、X24、X27、X28没有通过非参数显著性检验，将其剔除。预警指标的主成分分析KMO和Bartlett的球形度检验在对数据进行因子分析前需要先检验样本之间的相关度，本文采用KMO和Bartlett的球形度检验，通常认为KMO值在0.5-0.8的区间时适合做因子分析；若KMO值<0.5,则认为不适合做因子分析；若KMO值>0.8，则非常适合做因子分析。表4-4KMO和Bartlett的球形度检验结果KMO取样适切性量数0.614巴特利特球形度检验近似卡方35168.272自由度105显著性0观察表4-4，KMO检验数值为0.614，且Bartlett球形度检验显著性<0.05，表明指标之间存在较高的相关性，适合进行因子分析提取公因子。公因子方差观察碎石图的趋势下降速度，可以确定公因子个数，从图4-1中可知，前六个因子的特征值均大于1，第七个因子的特征值小于1，因此选择六个公因子最合适。公因子方差解释度参见表4-5。表4-5方差解释表公因子方差初始提取X210.786X310.828X410.901X510.896X910.843X1110.85X1810.823X1910.998X2010.998X2110.995X1710.824X2510.729X2610.381X2310.274X610.396图4-1碎石图特征率和贡献值从表4-5可知，前六个因子的累计方差率为76.824%，大于70%，说明这六个因子具有涵盖原始数据的价值，因此选择这六个公因子建立预警模型。表4-5总方差解释表成分初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%13.01620.10520.1053.01620.10520.105319.99719.99722.83218.87838.9842.83218.87838.9842.23814.92334.9231.85112.34151.3251.85112.34151.3251.84212.27747.19741.4699.79361.1181.4699.79361.1181.70611.37158.56851.3288.85369.9711.3288.85369.9711.67411.16269.7361.0286.85376.8241.0286.85376.8241.0647.09476.82470.9376.24883.07280.9066.03989.11190.7464.9794.081100.3732.48896.569110.2621.74498.313120.231.53199.844130.0170.1199.954140.0070.045100150.0010.002100提取主成分因子本文采用最大方差法对因子载荷矩阵进行旋转，旋转后的因子载荷矩阵表见表4-6。表4-6旋转后的因子载荷矩阵成分123456X200.999X190.999X21-0.997X40.915X5-0.909X60.622X30.875X20.859X230.487X110.917X90.907X180.899X170.896X250.837X26-0.557根据表4-7对主成分因子进行解释：主成分F1在X20营业净利率、X19营业毛利率、X21营业收入现金含量的载荷值均达到90%以上，X20、X19、X21代表的是企业的盈利能力，因此将F1称为盈利因子。主成分F2在X4资产负债率、X5股东权益比率的载荷值均达到90%以上，X6产权比率的载荷值达到60%以上，X4、X5、X6代表的是企业的偿债能力，因此将F2称为偿债能力因子。主成分F3在X3速动比率、X2现金比率的载荷值达到80%以上，X23净利润现金含量的载荷值达到40%以上，X2、X3代表的是企业的偿债能力，X23代表的是企业的现金流能力，因此将F3称为偿债能力因子。主成分F4在X11总资产周转率、X9流动资产周转率的载荷值均达到90%以上，X11、X9代表的是企业的营运能力，因此将F4称为营运因子。主成分F5在X18成本费用利润率、X17总资产净利润率的载荷值均达到80%以上，X18、X17代表的是企业的盈利能力，因此将F5称为盈利因子。主成分F6在X25是否财务违规的载荷值达到80%以上、X26审计意见的载荷值达到50%以上，X25、X26代表的是企业的会计信息质量，因此将F6称为会计信息质量因子。表4-7因子成分表公因子成分F1X20营业净利率X19营业毛利率X21营业收入现金含量F2X4资产负债率X5股东权益比率X6产权比率F3X3速动比率X2现金比率X23净利润现金含量F4X11总资产周转率X9流动资产周转率F5X18成本费用利润率X17总资产净利润率F6X25是否财务违规X26审计意见根据上文，总结出主成分意义表4-8，从表中可以看出，盈利能力和偿债能力是构成房地产公司财务风险的两大主要因素。表4-8主成分意义表主成分F1F2F3F4F5F6意义盈利能力偿债能力偿债能力营运能力盈利能力会计信息质量主成分表达式根据上文选出的主因子，进行主成分分析后得到成分得分系数矩阵如表4-9。表4-9成分得分系数矩阵表成分123456X190.3330.002-0.0060.0040.008-0.002X200.3330.002-0.0060.0040.008-0.002X170.0160.057-0.0220.0220.5470.01X2-0.0210.0530.4810.004-0.0090.064X30.010.0360.485-0.029-0.0030.014X5-0.003-0.414-0.018-0.021-0.004-0.01X6-0.0040.3340.1480.0070.0780.041X90.003-0.020.0030.536-0.0490.046X110.0030.0630.0480.546-0.003-0.021X1800.032-0.011-0.0720.552-0.013X23-0.0060.1180.3180.07-0.018-0.157X40.0030.4190.0290.0260.0050.002X21-0.3330.0010.006-0.001-0.0040.003X25-0.0180.1390.008-0.0130.0830.81X26-0.0080.0960.088-0.030.076-0.518主成分表达式如下：F1=0.333X19+0.333X20+0.016X17（4-1）F2=0.053X2+0.036X3-0.414X5（4-2）F3=0.148X6+0.003X9+0.048X11（4-3）F4=-0.072X18+0.07X23（4-4）F5=0.005X4-0.004X21（4-5）F6=0.81X25-0.518X26（4-6）实证结果Logistic回归预警模型本文将提取的主成分因子作为预警模型的自变量，将是否发生财务危机定义为因变量，将ST公司取值为1，将非ST公司取值为0，进行Logistic回归，结果参见表4-10。表4-10Logistic回归结果变量BS.EWalsdfSigExp(B)F10.1040.1390.5610.4541.11F2-0.1280.0673.61910.0570.88F30.1430.0595.82510.0161.153F4-0.2740.0899.38810.0020.76F5-1.2640.117116.058100.283F60.2240.05317.512101.251常量-1.5490.071480.555100.213由表可得Logistic回归预警模型为：P=（4-7）本文建立模型时采取1：3的危机公司和健康公司配对方式，区别于大多数文献的1：1配对比例，该情况不适合采用0.5作为临界值。经过多次对比不同临界值的判断结果，本文认为在判断房地产公司的财务风险时，采用0.2作为分割点准确度较高。模型的检验预测概率的ROC检验拟合度检验是判断预警模型的预测能力是否贴近现实的常用方法之一。一般来说，考克斯-斯奈尔R方和内戈尔科R方这两个指标值越接近1，回归模型的拟合效果越好。拟合度检验结果如表4-12。表4-12拟合度检验-2对数似然考克斯-斯奈尔R方内戈尔科R方1445.563a0.1310.206事实上，回归模型效果好不好，除了可以通过拟合优度检验来判断，还要结合问题的具体背景。本文旨在通过分析上市公司的财务数据来判断企业财务风险形成的时间节点，选题时界定了财务风险的影响因素，忽略了宏观经济方面的作用，因此变量考虑得并不周全。除此之外，即便限定在财务指标上，本文无法囊括金融市场上庞大的数据，只收集了样本公司四年的季度数据，受制于样本数量，得出的模型也难以准确地概括企业财务风险的形成，因此模型得出的R方值较低。除此之外，模型选用了非财务数据作为虚拟变量，也是导致R方值较低的原因之一。虽然模型无法涵盖财务风险形成的各个方面，但该预警模型能够通过ROC检验，可以得出模型在已经选定的指标上是具有意义的结论，因此认为该模型的R方值是在可接受的合理范围内的。通过对概率P值进行ROC检验可以得出P值的预测价值，观察ROC曲线图，当曲线下的面积在0.7-0.9的区间内时，说明预测概率P值具有较高的准确性。图4-2ROC曲线图根据图4-2和表4-11可知，ROC面积为0.781，在0.7-0.9的区间内，表明预测模型得出的P值具有较好的预测价值，根据模型得出的预测结果具有说服力。表4-11曲线下方的区域检验结果变量:预测概率渐近95%置信区间区域标准错误a渐近显著性b下限上限0.7810.01600.7510.812a按非参数假定b原假设：真区域=0.5准确度检验为了检验模型预测的准确度，本文将样本组数据代入到模型中，检验结果如表4-13。表4-13模型准确度检验表是否ST正确百分比否是是否ST非ST99333374.90%ST9124773.10%总体百分比74.50%a分界值为.200从上表中，可以看到，非ST公司由993家判断正确，正确率为74.9%，ST公司由247家判断正确，正确率为73.1%，整体准确率为74.5%，在合理的预测范围内，因此该模型具有较好的预测效果。研究结论本文通过对国内外相关文献的学习，基于我国房地产行业当前的发展状况，对2001-2021年间上市公司的财务数据进行梳理，选取了104家A股房地产上市公司作为研究样本，运用统计分析软件SPSS26.0对数据指标进行正态分布检验，根据检验结果进行了M-U显著性检验，选取了具有显著性的15个指标，采用主成分分析法，提取出6个主成分因子。基于主成分表达式，构建我国房地产行业财务风险预警模型，并对预警模型进行了ROC检验、拟合度检验和准确度检验，结果说明该预警模型具有一定的实用价值。主要结论及建议主要结论本文初选的28个预警指标均无法通过正态分布检验，说明我国房地产行业的大多数财务指标均不服从正态分布，这也反映出房地产行业财务风险的复杂多变性。使用因子分析法得出不同指标的贡献度，得出6个主成分表达式。在6个主成分中，盈利因子和偿债因子占比较高，是构成房地产公司财务风险的两大主要成分。考虑到现实中危机公司和正常公司的比例远远偏离1：1，为了使模型尽可能贴近现实，采取了1：3的配对比例，因此在临界值的选取上，经过多次计算后发现，将0.2作为分割点时，模型预判准确度较高，而不是选取普遍采用的0.5作为判别分割点。根据Logistic回归预警模型可以看出，对房地产行业上市公司财务风险形成影响最大的因素是盈利能力，盈利能力越强，产生风险的可能性就越小。通过ROC检验和拟合度检验，结果说明预测模型具有较为理想的拟合优度。回判验证的总体准确性达到70%以上，从总体来说，预警模型的预测效果取得了预期结果。建议与对策完善的财务风险预警系统是企业预防财务危机的重中之重，本文所构建的财务风险预警模型只考虑了部分财务风险影响因素，还有很多企业内部或外部的影响因素因为无法定量表示而没有进行计算。基于本文上述已有的研究内容，在此对我国房地产企业提出以下建议：宏观经济环境方面房地产企业想要蓬勃发展，最重要的就是要顺应宏观政策调控，因为我国的房地产行业是政策导向型产业，只有学会深层次地剖析国家颁布的每一条政策，及时调整企业的投资方向、资金流动等，制定顺应时代发展的企业战略，才能保证企业能够跟上宏观经济的时代洪流，避免企业逆流而上，错过宏观经济大环境的走势。近些年来，我国房地产发展坚持“房住不炒”的主旋律，“租购并举”住房制度的落实也反复强调了房屋的居住功能。在国家政策的指导下，各地方政府持续深化以限购、限贷、限价、限售为基础的调控政策，坚决遏制炒房炒地等投机倒把的行为。展望“十四五”时期，我国房地产市场发展呈现出新的特点，越来越多的成熟企业摸索出创新产业道路，建立了成熟的产业新城开发项目流程，从整体来看，房地产行业开发投资增速放慢，房屋价格涨幅减缓，市场将慢慢进入减速换挡时期。要想绘好我国房地产发展蓝图更需要政府以防范风险、保障民生为着力点，促进我国“十四五时期”房地产市场平稳健康发展。国家政策具有连续性和导向性，在奔腾向前的时代洪流中，企业只要能准确预见政策方向，及时做出应对，就能在市场份额中占据一席之地。房地产企业应该长期收集分析不同时期下政府出台的各个政策，准确把握政策变化的方向，制定相应的企业战略，才能壮大企业在市场竞争中的实力。盈利能力方面盈利能力是影响房地产企业财务风险形成的重要因素，我国房地产行业普遍存在存货量较高的现象，大大影响了企业的资金变现能力，也拖慢了企业资金周转速率。如何抓住机会去库存，是房地产行业长期发展不可回避的命题。房地产项目具有周期冗长的显著特征，如果遇上工期拖延的情况，更是雪上加霜，此时存货管理的问题就会更加严峻，当企业需要花费大量的人力物力在维护存货上，必然会导致无用损耗增加，降低项目的盈利能力。想要改善存货周转率低的问题，房地产企业就要学会在市场大势上升期乘风而上，把握好销售节奏，抢占时机消化过量库存。针对不同的房地产项目，企业要制定相应的销售策略。对于地理位置较好、建筑品质较高、物业配套齐全的项目，企业可以适当提价，追求利益的最大化；但如果项目品质平平或部分环节有所欠缺，必须把握时机今早抛售，以确保该项目能在市场饱和前完成基本清盘；更甚者，项目如果处在城郊之外，配套设施极度不完善，就更要加大促销折扣，争分夺秒地回笼资金，以免项目陷入停盘状态。除了在存货问题上下功夫，企业在盈利能力上想要有所提升，还可以从成本管理上入手，建立全面内控机制。如果房地产企业能够在多个环节进行合理有效的成本内控，必定能够减少项目进行阶段不必要的开支，进而更好地将项目资金落到实处，从而进一步提升企业整体的盈利能力。偿债能力方面作为资金密集型产业，房地产行业高负债高收益的特点往往是企业爆雷的导火索之一。无论是任何行业，企业的健康发展都需要资金保障，因此现金流管理是长期探讨的命题之一。房地产上市公司常常通过发行债券等方式来筹集资金，透明的信息披露制度也注定了上市公司会受到更多投资者的关注，一旦企业产生资金流动困难，往往容易引发投资者恐慌，当市场开始“用脚投票”时，滚雪球效应会瞬间压垮企业薄弱的资金链，迅速引发财务危机。因此，行之有效的现金流管控手段，是房地产企业日常管理的重中之重。对于经营活动现金流量，企业应该采用多种多样的促销手段，提升销售额，及时回收应收款项，快速回笼资金，尽可能降低坏账风险。目前，我国的房地产企业在融资渠道上过于单一，绝大多数企业都是依靠银行贷款筹资，长期以往，对于单一企业乃至整个行业都是不利的，房地产企业若想做到弯道超车，必先要拓宽筹资渠道，可以考虑引入信托产品、资产证券化等金融产品进行融资，为企业持续发展提供源源不断的动力。在激烈的行业竞争中，大型房地产项目的开发往往是占据市场份额的有力工具，其中往往伴随着大量资金的投入，科学举债是项目顺利进行的关键环节。房地产企业只有谨慎选择筹资方式，才能保有一定的偿债能力，以免陷入资金被动、受制于人的境地。参考文献FitzpatrickPJ.AComparisonoftheRatiosofSuccessfulIndustrialEnterpriseswiththo