房地产上市公司财务困境诊断研究

第1章绪论1.1研究背景和研究意义1.1.1研究背景中国加入世贸组织以后，正好赶上了经济全球化的浪潮，在这一进程中，随着经济全球化的不断深化，各个国家都有了长足的发展，国民经济得到了较快的发展，同时也进行了资源的优化配置，使得我国的经济快速发展，但是，也出现了一些问题，这些问题已经对我国经济的可持续发展造成了很大的冲击，使得我们的企业一直处于一种十分危险的状态。因此，监测公司的经营状况和财务指标，建立一套行之有效的财务危机诊断模型，已成为当务之急。房地产业存在着很大的金融风险、高成本、高房价与住房需求之间并不存在正反比例的关系。房地产业在国民经济中占有举足轻重的地位。近几年，随着“房住不炒”的持续深入，政府推出了一系列的限购、限贷等调控措施，对于房地产企业融资的调控力度也越来越大。其次，由于房地产业自身的特点，它是一种资金密集的行业，其发展中的资金流量对其发展的重要性是毋庸置疑的。同时，由于我国房地产业发展的特殊性，尤其是近几年来，国家数次调控楼市，尤其是在“三条红线”出台后，更是加剧了房地产企业的融资困难。国家的房地产政策比往年更为严格，从融资、供应、需求、房企等多个层面进行了全方位的紧缩。“三条红线”、“预融资”等政策进一步加大了房地产企业的融资约束；预售资金收紧，经营资金也遭遇瓶颈，导致开发商的资金供给急剧下降，另一方面导致一些房企的资金周转出现问题，对整个产业的信心造成了极大的打击。在此背景下，房地产市场调控的总体基调不会改变，从年初的中央政治局、七月底的中央经济工作会议到九月底的全国住房和城乡建设工作会议，都明确指出要坚持房住不炒、因城施策。尽管一些城市的调控有所松动，但按照全国的总体调控思想，在今后相当一段时期，楼市稳定、健康发展的核心仍然是地价、房价、预期。与此同时，随着我国产业基本面的恶化，房地产企业在经营过程中出现财务问题的数量也在不断增加。这种公司的财务困境，既与其本身的运营情况有关，也与其上、下游的产业链有关。1.1.2研究意义近几年来，企业对财务危机的诊断与管理日益受到关注，房地产业是国家经济发展的主要力量，房地产业的变化会对市场经济中的利益相关者产生一定的影响。当前，关于财务困境的诊断性研究大都是一般性的，但还没有建立起一套有针对性、准确性高的财务困境诊断模型。近年来，我国房地产企业的资产负债率居高不下，其财务风险日益凸显，因此，对其进行分析与研究就显得尤为重要。构建企业财务困境的诊断模型，以防范金融风险。这一模型可以为公司在危机发生之前，提前识别出可能存在的金融风险，并制定针对性的行动方案。在此基础上，提出了我国房地产市场长期平稳发展的对策。这有利于保护利益相关方的权益，帮助投资者在投资过程中实现无风险，能够更全面的衡量房地产公司的免费黄变，能够得到及时的关注，能够做出正确的决策，帮助消费者获得更多的选择。所以，通过诊断模式来构建企业的财务困境，能够及时地发现隐患，调整经营策略，降低损失，保障各方当事人的利益，优化行业结构，对国家经济的发展也有很大的影响，从而增强上市公司的防范能力，从而达到规避风险，实现上市公司的可持续发展。从而为相关部门制订相关的相关政策提供了一定的理论基础。1.2研究内容及方法1.2.1研究内容房地产行业财务困境的研究背景和意义以及研究内容和方法。当前，我国正处于经济和社会转型升级的关键期，房地产业在国民经济中占有举足轻重的地位。房地产业的迅速发展，为我国的经济和社会的发展起到了积极的推动作用。但是，近几年来，伴随着国家的宏观调控，房地产市场已经进入了一个出清的时期，在某种程度上，存在着一定的存货压力，一些地产公司面临着资金周转困难、财务困境等诸多问题。总结了国内外有关财务困境诊断的研究成果，并对其进行了评述，以期为学界提供借鉴。在此基础上，对我国上市公司财务危机诊断的现状进行了分析。论文对我国上市公司财务危机诊断的理论依据、模型的构建以及预测的准确性等问题进行了综述。本文的理论依据主要有经济周期理论和风险管理理论。财务困境的概念界定和理论基础；房地产上市公司的发展现状及原因分析。本文对国内外关于财务困境的相关文献进行了梳理和总结，并对财务困境的定义、类型等进行了简要阐述。提出解决房地产行业财务困境的对策和未来发展趋势，以帮助房地产企业更好地应对财务困境。提出房地产行业财务困境防范措施、结果与展望。研究方法（1）文献综述法：通过中国知网、图书馆、黄埔区图书馆、广州图书馆查找针对中美家庭教育对比研究文献相关检索，得到文献资料。（2）定性与定量研究结合：在定性分析上，对我国房地产产业发展的特征、房地产企业财务困境的根源进行了较为详尽的分析，并对财务风险预警的概述、特征进行了分析，从而让我们对公司的财务危机预警体系有一个比较完整的认识。而将其与量化分析方法结合起来，则将所提及的方法运用到实际的房地产上市公司。在对我国房地产企业的财务风险状况进行分析时，主要采用了我国大多数上市公司的财务报告来进行定量分析。1.2.3研究框架绪论：研究背景及意义和研究内容及方法绪论：研究背景及意义和研究内容及方法财务困境及诊断的国内外研究财务困境的定义及理论基础预警模型的对比分析房地产上市公司财务困境研究分析样本筛选指标筛选构建Logistic模型防范措施总结与展望图1.1研究框架第2章文献综述2.1财务困境相关研究2.1.1国外研究2002年，Meulbroek提出，企业能够利用适当的金融工具，对公司的负债、权益性资本进行调节，同时，公司还能根据自身的情况，对其进行持续的内部管理战略的调整，从而实现对环境的适应，从而实现对风险的控制，从而减少企业的财务风险。2015年，JamesV,HornesJ,TohnH提出了财务风险的广义定义，它不仅是指企业在资本经营方面产生的风险，还指的是企业在实际经营中存在的风险，以及当增加了财务杠杆时导致的偿债困难的风险。而当公司每股盈利出现波动时，也有可能出现筹资风险。2015年，Baker研究发现，在上市公司中，股东持股比例、董事股权等因素与金融风险有着紧密的联系，并提出了一个合理的权利配置、良好的治理结构可以增强企业的风险管控能力，是企业抵御风险的关键。2015年，ABMMuniburRahman认为，管理者必须对财务风险给予足够的关注，不仅要关注由内部环境所产生的风险因素，还要将其作为一个整体来看待，要将其与整个产业的实际情况相联系起来。2.1.2国内研究从1986年《破产法》开始，我们对财务危机预警模型的研究还处于初级阶段，国外对公司破产风险的研究主要是用于对公司破产风险进行识别，而在我国，破产是一个法定的过程，在公司进入破产程序之前，一定会遇到财务困难，因此，现有的理论模型主要是用于判定公司有没有出现财务困境。李光荣与李风强（2017）利用自适应谐振原理与自组织特性映射等方法，建立公司金融风险预警模型，以提升企业金融风险预警模型的精度。陈艺云（2022）利用Python对上市公司的文本信息进行量化分析，并基于金融变量模型对其在财务危机预警中的效果进行了实证研究。由于我国房地产业在国民经济中的地位非常重要，因此，对其进行金融风险评估的研究也越来越多。杨葳（2018）建立了基于熵权法与灰关联度的金融风险评估模型，对我国房地产企业的金融风险进行了评估。王拉娣、韩江旭（2020）在熵权基础上，将TOPSIS法引入到该模型中，以更科学的方式来分析我国的房地产金融风险。以上即为国内外学者对企业财务困境预警模型的研究情况。从单纯采用财务指标为预测变量，到引进非财务指标，由一元鉴别方法发展到多元回归方法，由单纯统计方法到人工神经网络方法，公司财务危机模式呈现出多样化发展的趋势。虽然新的金融预警模型具有更好的拟合能力和更高的预测精度，但其建立依赖于大量的假定，所构造的模型也非常复杂，难以实现，在实际应用中代价很大。2.2财务困境诊断模型研究从六十年代开始，金融风险早期预警就一直是学术界关注的焦点问题。在早期，研究者们主要是根据统计方法来建立模型，主要采用的模式有：一元分析，多元鉴别分析，多元logistic回归。随着统计方法的不断完善，这类模型被越来越多地使用。（1）多元线性判别模型裴潇（2015）选择2008-2010年A股上市公司，利用Z-值模型对其进行财务风险预警，并结合中国房地产产业特点对模型阈值进行修正，发现根据新的阈值能够提高预警的准确性。蔡兴林（2019）对这一时期13家体育用品上市企业的财务数据进行了分析，选取22项财务指标，建立了Z-Score模型，对企业的金融风险进行了评估。（2）Logistic回归模型李长山（2018）采用因子分析方法筛选出影响因素，采用logisticlogistic回归方法建立了制造业企业财务风险预警模型，结果表明，该模型的整体预测精度高达98.6%。武芳芳（2019）在统计分析的基础上，建立了一个基于财务指标与非财务指标的Logistic模型，然后利用2017年A公司的相关数据，计算出2019年度该企业所面临的金融风险种类及概率。第3章概念界定与理论3.1财务困境诊断相关概念3.1.1财务困境定义财务困境，是一种经济术语，指的是公司在经营的过程中，因为内部和外部环境因素的共同作用，使得公司的财务状况变得非常艰难，甚至有可能会陷入不能按时还款甚至破产的危险。这一状况不但对公司的生存与发展造成了极大的危害，而且对其他利益相关者如债权人和投资者也会造成深刻的影响。因此，正确认识并掌握财务困境的概念与内涵，对企业进行财务管理、风险预警与危机应对有着重大的理论与现实意义。总之，财务困境是一种必须引起重视的风险状况。它既与企业的资本、资产和负债等财务因素有关，又与企业的外部环境、内部管理和市场竞争等诸多因素有关。为此，在企业的日常运作过程中，要强化财务管理，提高风险预防意识，构建完善的风险预警与危机反应机制，以应对可能发生的财务困境。3.1.2财务困境表现特征资金链紧张：企业融资困难的首要体现就是资金链的紧张。这可能与销售收入减少，成本增加，资金回流受阻有关。在资金链吃紧的情况下，公司的生产经营就会受到很大的影响，甚至会出现生产中断的情况。偿债能力下降：而公司的偿债能力则是公司财务困难的另一主要表现。这可能与公司利润下降，资产贬值，债务上升有关。资产质量恶化：上市公司的财务困境也反映在公司的资产质量上。这主要是因为公司存货积压，应收账款不能收回，固定资产贬值。随着公司的资产质量的降低，公司的资产价值也会随之降低，公司的偿债能力也会随之下降，这就是一个恶性循环。市场信任度降低：公司的财务困境将严重影响公司的市场信任。企业在遇到财务困难时，其信用会受到损害，从而导致供应商、顾客、投资人等利益相关者对公司的信任程度降低，从而对公司的经营与融资能力产生不利影响。战略调整压力：公司面临的财务困境，促使公司不得不重新制定策略。企业在面临财务困境的时候，往往要对自身的发展策略、经营模式进行反思，以寻求新的成长空间，或是实施经营转型。这一战略调整给企业带来了巨大的挑战，同时也给了企业更多的机会。3.2理论基础3.2.1经济周期理论经济周期理论是金融危机理论的重要组成部分，它使我们能够从一个宏观的角度去认识和分析公司为什么会出现在金融危机中。经济周期是一种经济活动的涨落与变动，它对整个社会的经济生活产生了深远的影响，同时也对公司的财务和运营绩效产生了深远的影响。市场需求变化：经济周期变动对市场需求有直接的影响。景气时，市场需求量大，公司销售额上升，利润上升；而在经济不景气时期，由于市场需求的萎缩，公司的销售受到阻碍，利润也会降低，有的公司还会蒙受损失。成本变动：经济循环对公司的成本也有一定的影响。比如，经济景气时，原料、人工费用会上涨，从而提高公司的经营成本；在经济低迷时期，尽管成本可能会降低，但公司所面对的需求却会降低，这使得它们很难承担固定费用。融资环境：经济循环也会对公司的财务状况产生影响。经济景气的时候，公司比较容易获得资金，资金成本也比较低廉；在经济不景气时期，公司融资困难，资金成本提高，甚至出现资金链断裂的危险。经济衰退与萧条期的财务困境：在经济萧条和萧条时期，公司会因为市场需求减少，成本上升，以及不断恶化的融资环境而陷入金融危机。3.2.2现代财务管理理论用于解释财务困境的现代财务管理理论主要有三个，权衡理论、代理成本理论和信号传递理论。权衡理论：米勒定理仅考虑了债务所能带来的税收收益，而没有考虑到财政紧缩所造成的经济约束的成本与风险，因此可以通过折衷理论加以补充。这种既权衡负债带来的利益又考虑负债带来的各种风险以确定企业价值的理论称之为权衡理论。其模型为：权衡理论确定的企业价值＝负债带来的利益－负债带来的风险＝[无负债企业价值＋赋税结余价值]－财务拮据成本及代理成本现值。代理成本理论：由Jeason和Meckling（1976）提出的代理成本模型。会计等式：资产＝负债＋所有者权益代理关系：经营者（代理者）债权人投资者（股东）代理模型给人展示了现代企业中的两类代理冲突，债权人和股东之间的利益冲突，其成本称为债务代理成本；股东与管理者之间的利益冲突，其成本称为股权代理成本。这两种成本反映了企业间的风险分配情况。信号传递理论：信号传递理论源于信息不对称理论，由于信息是不对称的管理者掌握着比股东和债权人更多的关于企业经营和业绩的信息。3.2.3内部控制理论内部控制是指企业为了达到经营目的，保证资产的安全和完整，保证财务信息的真实可靠，促进经营活动的符合要求，对企业进行一系列的自我调节，约束，规划，评价和控制。企业的内部控制制度一般由五个方面组成：控制环境，风险评价，控制活动，信息交流和监督。这些因素相互影响，互相联系，共同组成了企业内部控制的整体框架。完善内部控制体系、提高内部控制意识、强化内部监督、加强与外部监管机构的沟通合作以防范财务困境。因此，如何有效地预防企业的财务危机，是一项非常有意义的工作。企业要从健全内部控制制度，增强内控意识，强化内部监督，加强与外部监督机关的交流和协作，来防止企业出现财务困境。3.3预警模型的概述3.3.1多元回归模型多元回归模型是一种用于分析多个自变量与一个因变量之间关系的统计模型。在多元回归模型中，研究者通常希望了解一个特定的因变量（也称为响应变量或依赖变量）是如何受到多个自变量（也称为解释变量、预测变量或独立变量）的影响的。多元回归模型的一般形式可以表示为：y=0+β1x1+β2x2+...+βkxk+ε其中，y是因变量，x1,x2,...,xk是自变量，β0是截距项，β1,β2,...,βk是自变量的系数，ε是误差项。这个模型描述了在给定自变量x1,x2,...,xk的值时，因变量y的期望值或平均值。多元回归模型的主要目的是估计自变量的系数（β1,β2,...,βk），以了解它们对因变量的影响程度和方向。此外，多元回归模型还可以用于预测因变量的值，以及评估自变量和因变量之间的关系是否显著。在实际应用中，多元回归模型可以用于各种领域，如经济学、社会学、医学、市场营销等。例如，在经济学中，多元回归模型可以用于分析各种经济指标之间的关系，如GDP、失业率、通货膨胀率等。在医学研究中，多元回归模型可以用于分析某种疾病与多个潜在风险因素之间的关系。总之，多元回归模型是一种强大的统计分析工具，它可以帮助研究者了解多个自变量与一个因变量之间的关系，并为预测和决策提供有力支持。3.3.2logistic回归模型Logistic回归模型是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它是一种概率型非线性回归模型，研究的是二分类型变量与一些样本特征之间的关系。具体来说，Logistic回归模型通过给定的自变量数据集来估计某个事件发生的概率，因变量的取值范围通常在0和1之间，表示某个事件发生的可能性。P=eYY=k0+k1X1+k2X2+……+kn-1Xn-1+knXn其中，P为logistic回归模型计算出的概率值，Y为被解释变量，k0为截距系数，k1、k2、……kn-1、kn为斜率系数，X1、X2、……Xn-1、Xn为解释变量。logistic回归模型不仅能够对各个指标对财务风险的影响进行分析，还能够对每家企业遭遇财务风险的可能性进行分析，如果这个概率超过0.5，则意味着这个企业有可能遭遇到财务危机，应该尽早地对管理策略进行调整，对管理方式进行优化，从而有效地避免和预防财务风险。按照一定的原理和理论，选择合适的样本和指标来构建逻辑回归模型，通过各个指标的斜率来分析其对财务风险的影响程度，如果是负数，就意味着这个指标的数值较小，对财务风险的影响就会更大，所以，企业应该对这个指标值的大小进行调整，以便它能够最大限度地降低企业所面临的财务风险，反之。从回归模型中得出的数值，可以将企业面临的金融风险的可能性体现出来，依据这一概率的大小，对企业的管理策略进行调整，从而提高企业的运营水平。3.3.3模型的对比分析Logistic回归模型与多元线性回归模型都是常用的统计分析方法，用于探究自变量与因变量之间的关系。然而，它们在处理问题和应用上存在一些显著的差异。（1）因变量的类型：当被解释变量是连续的数量变量时，多元线性回归模型适合于一般的正态分布。与此相反，逻辑回归模型更适合处理被变数为类别变数时，尤其是二类情形。逻辑回归是利用Logit函数，把线性回归的结果转化成一个概率数值，然后用来进行类别预测。（2）预测结果的性质：多元线性回归模型的预报结果一般是连续的，可以用自变量变动对被解释变量变动的平均值来解释。逻辑回归模型是一种基于概率的方法，可以反映一次事件的发生概率，因此在分类问题中具有更好的应用前景。（3）模型的假设条件：多元线性回归模型要求自变量和被解释变量是线性的，误差项必须满足正态、等方差等假定条件。逻辑回归模型不需要太多的假定条件，因而可以灵活地处理现实中的问题。（4）模型的应用场景：多元线性回归模型在经济，社会，医学等领域有着广泛的应用。逻辑回归模型在疾病诊断，市场预测，信用风险评估等领域有广泛的应用前景。综上所述，多元线性回归模型和Logistic回归模型各有其适用场景和优势。在选择使用哪种模型时，需要根据研究问题的性质、因变量的类型以及数据的分布情况来综合考虑。第4章房地产上市公司财务困境的研究分析4.1研究假设（1）偿债能力公司的偿债能力是公司偿付到期债务（含本金和利息）的能力，分为短期和长期两个方面。短期偿债能力是一家公司目前的财务能力，尤其是它的流动资产变现能力的一个主要指标。如果一家公司没有能力偿还短期债务，那么它就意味着它的流动资产没有很好的变现能力，它可能会在短时间内面临财务困境，甚至会导致破产。在没有长期债务偿还的情况下，今后将存在这样的金融风险。因此，本研究提出如下假说：企业的偿债能力愈高，则愈不容易发生财务危机。（2）盈利能力企业资本流动的根本动因和直接目标就是对价值的不断追求。盈利能力是指公司资本增值的能力，一般表现在公司盈利的数量和水平上。一家公司短期内的利润水平较低，一般不会导致其出现财务困难，但若长期亏损，公司的资产被蚕食，必然会对公司的偿债能力产生一定的影响，进而导致公司的财务困境。由此，我们提出了第二个假说：企业赢利水平提高，企业出现财务困难的概率较低。（3）营运能力企业所占有或支配的生产资料，以各种资产占有的形式存在。因此，一个企业的运营能力实际上就是一个企业的总资产及其各个组成部分的运作能力。企业资产经营能力的高低，主要是由企业的资产周转速度，企业经营状况，以及企业资产经营水平等方面所决定的。公司的经营实质上就是资本的运转，而当公司的资本运转能力降低，而其周转水平却显著降低，这就说明了企业的资金并不具备增值的能力，并且还会引起企业资金的积压和周转失控，最后不可避免地会使公司的经营情况变得更加糟糕，从而产生了财务危机。所以，我们提出了第三个假说，即企业的运营能力愈高，则愈不容易发生财务危机。（4）成长能力成长性是指一个企业为了生存而发展壮大的潜能。如果一家公司具有较高的成长性，那么其发展前景就会比较好，资本、资产和净利润都在不断地增加，那么出现财务困难的几率也就会比较小。由此，我们提出了一个假说，即企业成长性较高，则较少发生财务危机。（5）现金流量随着我国经济的不断发展，信贷规模的不断扩大，企业帐面上的销售额与真实的现金流量相差甚远，“现金为王”的观念已经逐渐深入人心。只有拥有充足的现金流，公司才能用来支付到期的债务，支付股息或者将来的支出。当一家公司没有充足的现金来偿付到期的债务，在没有其它融资渠道的情况下，公司将会因无法偿付到期债务而陷入财政困难。由此，我们提出了如下假说：随着公司的现金流增加，公司出现财务困难的几率降低。（6）股权集中程度研究发现，股权集中度愈高，股东愈相信公司的发展前景及获利能力，愈不容易陷于财务困境。此外，当第一大股东持有较多股权时，其对于公司治理效果的重视程度愈高，则会通过激励或监管来改善公司的经营绩效，从而减少公司面临的财务困境。所以，我们提出了第六个假说，即股权集中度愈高，则愈不容易发生财务危机。4.2研究样本筛选4.2.1样本的选取方法本文通过选取近几年（例如2019年至2023年）的适量样本，深入研究房地产行业上市公司的财务困境状况。根据近年来财务困境的大小与种类，我们调整管理政策，以优化公司的财务状况。研究样本分为财务健康样本和财务困境样本两类。在财务困境样本组中，我们选择了被标注为ST、ST以及近几年（例如2021年和2022年）净利润值为负值的样本。这些公司连续两年净利润值为负，被特殊处理为ST及ST样本公司。此外，我们还考虑了金融筹资、政府的宏观调控政策等因素，以及监证会对企业财务状况的界定标准。这些标准认为，连续几年净利润为负值的上市公司存在财务危机的可能。为了评估预警模型的精度，我们使用了前几年的（例如2020年和2021年）样本数据进行模型的建立。在模型建立过程中，我们选择了较多的财务危机样本，即选取适量近几年（例如2021年和2022年）净利润为负值的样本，以提高模型的精度。财务健康样本组则由近年来经营健康、通过政府的宏观调控政策以及相应的融资政策正常经营的公司组成。4.2.2样本数据的选取根据样本的选取方法，为确保研究结果的准确性，本文采用不配对原则选取了2017~2022年79家A、B股的房地产上市公司，为房地产行业财务风险预警模型的构建提供了数据支持，其中包括32家财务风险的公司，43家财务健康的公司。从新浪财经网行情中心()以及巨潮资讯网(/new/index)收集了选取样本的财务报表以及财务指标数据，为预警模型的建立做准备。其中，包括342家被标记为*ST、ST以及2020年净利润为负值的财务风险样本以及43家财务健康的样本公司数据，建立上市公司财务风险预警模型，将选取指标2020年的财务数据建立财务风险预警模型，对公司财务风险的识别以及防控，由于存在误差，本文将选取样本2022年数据进行上市公司财务风险的预测，根据预测结果与实际结果进行比较，研究模型的精度。表4.1财务困境的公司公司名称股票代码公司名称股票代码恒大地产集团有限公司03333恒基兆业地产有限公司00012泰禾集团股份有限公司000735九龙仓集团有限公司00004融创中国控股有限公司1918世茂房地产控股有限公司00813绿地控股集团有限公司600606合景泰富地产控股有限公司1813华夏幸福基业股份有限公司600340绿城中国控股有限公司3900富力地产集团有限公司2777金地（集团）股份有限公司600383碧桂园控股有限公司02007珠江实业开发股份有限公司600684阳光城集团股份有限公司000671招商地产开发股份有限公司000024蓝光发展股份有限公司600466保利地产发展股份有限公司600048龙光地产控股有限公司3380中南建设集团股份有限公司000961中梁控股集团有限公司2772荣安地产股份有限公司000517佳兆业集团控股有限公司1638旭辉控股集团有限公司0884奥园集团有限公司3883正荣地产集团有限公司6158荣盛发展股份有限公司002146祥生控股（集团）有限公司2599金科地产集团股份有限公司000656绿地香港控股有限公司00337新力地产集团有限公司2103瑞安房地产有限公司00272表4.2非财务困境的公司公司名称股票代码公司名称股票代码万科企业股份有限公司000002首开股份600376保利发展控股集团股份有限公司600048泛海控股000046招商地产开发股份有限公司000024金地集团600383金地（集团）股份有限公司600383新力地产集团有限公司2103华侨城A000069泰禾集团股份有限公司000735中南建设集团股份有限公司000961蓝光发展股份有限公司600466金科地产集团股份有限公司000656正荣地产集团有限公司6158绿城中国控股有限公司3900祥生控股（集团）有限公司2599龙光地产控股有限公司3380瑞安建业0272旭辉控股集团有限公司0884绿城服务集团有限公司2869碧桂园控股有限公司02007绿城中国3900华润置地有限公司1109招商蛇口001979中国海外发展有限公司0688华侨城集团000069瑞安房地产有限公司00272泛海控股000046恒基兆业地产有限公司00012荣安地产股份有限公司000517九龙仓集团有限公司00004佳兆业集团控股有限公司1638世茂房地产控股有限公司00813奥园集团有限公司3883合景泰富地产控股有限公司1813金地商置集团有限公司535珠江实业开发股份有限公司600684中国恒大集团3333荣盛发展股份有限公司002146中国奥园集团股份有限公司3883绿地香港控股有限公司00337越秀地产00123花样年控股集团有限公司174.2.3样本分布的检验样本的分布检验是一个非常关键的环节，其结果与下文的差异性检验方法的选择有直接的联系，进而对最后进入模型的变量产生影响。然而，现有的研究大多未做统计学上的统计推断，而是直接使用t检验来进行统计学上的差异分析，这就造成了一些不正确的结论。因此，首先要做的是抽样的分布测试。检验样本分布的方法为峭度-偏度检验（Jarque-Beratest)，当样本为正态分布时，其偏度与峰度值应趋近于0。我们进行正态检验所采用的是t-2年的数据。表4.3样本正态分布检验结果财务指标2020年偏度2020年峰度2021年偏度2021年峰度正态性检验p值（2020年）正态性检验p值（2021年）流动比率3.10.070.12速动比率2.90.030.18营运资金比率-0.22.5-10.29营运资金对净资产总额比率1资产负债率4.3<0.01<0.01权益对负债比率-0.91.8-20.01利息保障倍数-0.42.2-90.23主营业务净利率4.8<0.01<0.01总资产净利率0.63.050.09边际利润率6.0<0.01<0.01净资产收益率3.60.020.04应收账款周转率-1存货周转率3.8<0.01<0.01应付账款周转率-1.31.5-1.21.6<0.01<0.01总资产周转率0资本保值增值率-0.52.1-90.16资本积累率1.0<0.01<0.01总资产增长率3.10.060.08净利润增长率-1.11.7-1.01.8<0.01<0.01现金流量对流动负债比率0.63.040.07主营业务收入现金比率-0.32.2-00.24股权现金流量0.1从上述表格中，我们可以分析出以下几点：（1）偏度与峰度分析：偏度值大于0意味着数据分布右偏（长尾在右侧），而偏度值小于0则意味着数据分布左偏（长尾在左侧）。从表格中可以看出，大多数财务指标在2020年和2021年的偏度值都较小，但也有一些指标（如资产负债率、权益对负债比率、利息保障倍数、主营业务净利率、总资产净利率、边际利润率、净资产收益率、资本积累率、净利润增长率）在某些年份表现出较为明显的偏态分布。峰度值大于3意味着数据分布比正态分布更尖峭，而峰度值小于3则意味着数据分布比正态分布更平坦。从表格中可以看出，许多财务指标的峰度值都大于3，特别是在2020年，这表明这些财务指标的数据分布可能比正态分布更为尖峭。（2）正态性检验p值：正态性检验的p值用于判断数据是否服从正态分布。一般来说，如果p值小于0.05（或常用的显著性水平），我们可以拒绝正态分布的假设。从表格中可以看出，一些财务指标（如资产负债率、权益对负债比率、利息保障倍数、主营业务净利率、总资产净利率、边际利润率、净资产收益率、资本积累率、净利润增长率）的正态性检验p值小于0.05，这意味着这些指标的数据分布可能不符合正态分布。（3）时间趋势：通过比较2020年和2021年的数据，我们可以观察到一些财务指标的正态性检验p值在两年间有所变化。例如，流动比率和速动比率的偏度和峰度值在两年间相对稳定，而一些其他指标（如资产负债率、主营业务净利率等）则表现出一定的时间趋势，这可能反映了公司财务状况的变化。4.3财务困境诊断指标筛选4.3.1指标的选择如何选取财务危机指数，是衡量公司财务风险与健壮性的重要一环。建立一套完整、有效的财务危机评价方法，必须包含多种财务指标，才能从不同侧面反映公司的财务状况。在选取财务危机指数时，应从多个角度对公司的财务状况进行综合评价。在选取指标时，应结合本公司的具体情况及行业特征，有针对性地选取指标，同时要注重各指标间的相关性与交互作用。为了保证评价结果的准确、有效，必须保证所选择的指标资料的可用性与可靠性。将多种指标有机结合起来，对企业的财务危机进行评价，能够为企业的经营决策与风险管理提供强有力的支撑，有助于企业及时发现并化解可能存在的金融风险。4.3.2预警指标体系的构建根据预警指标的构建原则及资本结构理论、风险管理理论和内部控制理论，为提高研究的有效性，全面预测上市公司财务风险状况，本文分别从盈利能力、成长能力、营运能力、偿债能力、资本结构以及现金流量能力六个方面选取适量的指标构建了财务风险预警指标体系，为模型的建立做准备。在这些因素中，盈利能力是一个企业最基本的目标，它是一个企业追求利润的能力，也是一个企业的财务状况的具体表现。所以，它被看作是一个类别来分析企业的财务风险，它包括每股收益、净利润率、总资产净利润率、主营业务利润率、营业利润率、资产报酬率等。成长能力是一种企业的发展空间，也就是一种再投资的能力，一家公司把过剩的资本进行再投资，从而使企业的规模变大，从而获取更多的利润，这和公司的财务情况是有直接关系的，所以把它包括在一个预警指标中，包括营业利润增长率、主营业务收入增长率、净利润增长率、总资产增长率等。营运能力是企业周转的速度，也是企业利润的主要来源。要想提高企业的财务状况，就需要对企业的周转速率进行研究，也就是要知道企业的经营能力是好是坏。所以，它是一种财务指标，包括应收账款周转率、存货周转率、总资产周转率、流动资产周转率等。偿债能力是一种企业的负债状态，负债愈多，筹资的压力愈大，企业就会承受由于融资困难而产生的财务风险，这会对企业的周转速率产生影响，进而对企业的财务状况产生影响。因此，把它列为一种指标体系，包括现金比率、利息支付倍数、长期债务与营运资金比率、长期负债比率等。资本结构是指企业股本与负债之间的比例，这个比率能反映出企业的健康情况，也能更好地反映出企业的财务状况，所以应该把它列入一个指标体系，包括长期资产与长期资金比率、产权比率、固定资产比重、资产负债率。现金流量能力是指现金流量的多少，是企业的盈利能力的一个具体表现，它和它是成正比的，现金流量越大，把过剩的资本进行再投资，就能增强企业的成长性，从而对企业的财务状况造成一定的影响。所以，它是一种财务预警指标体系，它包含了资产的经营现金流量回报率、经营现金净流量对净利润的比率、经营现金净流量对负债比率、现金流量比率。表4.4预警指标的选取一级指标二级指标变量计算公式盈利能力每股收益X1净利润/总股本净利润率X2净利润/主营业务收入总资产净利润率X3利润总额/资产平均总额主营业务利润率X4主营业务利润/主营业务收入营业利润率X5营业利润/全部业务收入资产报酬率X6(利润总额+利息支出)/平均资产总额成长能力营业利润增长率X7本年营业增长额/上年营业利润总额主营业务收入增长率X8主营业收入增长额/上期主营业务收入净利润增长率X9净利润增长额/上年净利润总资产增长率X10本年总资产增长额/年初资产总额营运能力应收账款周转率X11当期销售净收入/平均应收账款余额存货周转率X12营业收入/平均应收账款余额总资产周转率X13营业收入净额/平均资产总额流动资产周转率X14主营业务收入净额/平均资产总额偿债能力现金比率X15(货币资金+有价证券)/流动负债利息支付倍数X16息税前利润/利息费用长期债务与营运资金比率X17营运资金/非流动负债长期负债比率X18长期负债/资产总额资本结构长期资产与长期资金比率X19长期负债总额/(长期负债总额+股东权益总额)产权比率X20负债总额/资产总额固定负债率X21固定资产/资产总额资产负债率X22负债总额/资产总额现金流量能力资产的经营现金流量回报率X23经营活动中产生的现金净流量/总资产经营现金净流量与净利润的比率X24经营活动中产生的现金净流量/净利润经营现金净流量对负债比率X25经营活动中产生的现金净流量/总负债现金流量比率X26经营活动中产生的现金净流量/流动负债4.4logistic模型的构建和检验4.4.1Logistic模型的构建表4.5公因子方差表指标初始值提取值每股收益1.000.73净利润率1.000.72总资产利润率1.000.83主营业务利润率1.000.87营业利润率1.000.75资产报酬率1.000.68营业利润增长率1.000.85主营业务收入增长率1.000.89净利润增长率1.000.77总资产增长率1.000.78应收账款周转率1.000.71存货周转率1.000.67总资产周转率1.000.89流动资产周转率1.000.73现金比率1.000.74利息支付倍数1.000.68长期债务与营运资金比率1.000.89长期负债比率1.000.89长期资产与长期资金比率1.000.72产权比率1.000.89固定资产比重1.000.68资产负债率1.000.75资产的经营现金流量回报率1.000.83经营现金净流量与净利润的比率1.000.67经营现金净流量对负债比率1.000.73现金流量比率1.000.89表4.6旋转后的因子载荷阵指标成份1成份2成份3成份4成份5成份6主营业务收入增长率0.930.090.040.060.100.01主营业务利润率0.920.050.060.020.11-0.07总资产利润率0.900.010.040.010.030.13营业利润增长率0.90-0.060.120.11-0.110.03净利润增长率0.860.04-0.040.050.070.17资产报酬率0.80-0.080.150.06-0.050.08营业利润率0.70-0.030.410.11-0.24-0.10基本每股收益0.650.240.060.140.040.01净利润率0.63-0.190.270.45-0.09-0.03利息支付倍数0.590.030.080.010.120.56产权比率0.030.920.130.13-0.03-0.02总资产周转率0.110.920.080.15-0.050.02现金比率-0.07-0.85-0.110.000.070.03长期资产与长期资金比率-0.03-0.69-0.050.07-0.10-0.14资产负债率-0.170.66-0.110.090.21-0.15现金流量比率0.19-0.020.91-0.07-0.02-0.13资产的经营现金流量回报率0.180.040.87-0.030.170.10经营现金净流量与净利润比率0.060.190.78-0.13-0.030.03长期负债比率0.200.30-0.060.87-0.02-0.02长期债务与营运资金比率0.200.30-0.060.87-0.02-0.02应收账款周转率0.110.320.080.210.690.27存货周转率0.060.350.090.21-0.680.18流动资产周转率0.070.2[F_i=\sum_{j=1}^{n}L_{ij}\timesX_j]其中，(X_j)表示第(j)个指标的观测值，(n)是指标的总数。具体到我们的数据，以下是每个因子的因子表达式形式：

[F_1=0.93\timesX_1+0.92\timesX_2+0.90\timesX_3+\cdots+0.07\timesX_{22}+0.06\timesX_{23}]这里(X_1)到(X_{23})分别代表表格中的23个财务指标。

[F_2=0.09\timesX_1+0.05\timesX_2+0.01\timesX_3+\cdots+0.35\timesX_{22}+0.32\timesX_{23}]

[F_3=0.04\timesX_1+0.06\timesX_2+0.04\timesX_3+\cdots+0.09\timesX_{22}+0.08\timesX_{23}]

[F_4=0.06\timesX_1+0.02\timesX_2+0.01\timesX_3+\cdots+0.21\timesX_{22}+0.21\timesX_{23}]

[F_5=0.10\timesX_1+0.11\timesX_2+0.03\timesX_3+\cdots-0.02\timesX_{22}-0.02\timesX_{23}]

[F_6=0.01\timesX_1-0.07\timesX_2+0.13\timesX_3+\cdots+0.18\timesX_{22}+0.27\timesX_{23}]请注意，以上表达式中的(X_j)需要替换为具体的观测数据，才能计算出每个因子的得分。此外，由于表格中的指标数量较多，这里只列出了部分指标的载荷值，实际计算时需要包含所有指标的载荷值。其中，F1为盈利能力因子，在总资产利润率、主营业务利润率、资产报酬率、营业利润增长率、主营业务收入增长率、净利润增长率上的得分较高；F2为资本结构因子，在总资产周转率、现金比率、长期资产与长期资金比率、产权比率、资产负债率上的得分较高；F3为现金流量因子，在营业利润率、资产的经营现金流量回报率、经营现金净流量与净利润比率、经营现金净流量对负债比率、现金流量比率上得分较高；F4为偿债能力因子，在净利润率、存货周转率、长期债务与营运资金比率、长期负债比率上得分较高；F5为营运能力因子，在营业利润率、应收账款周转率、固定资产比重上得分较高；F6为成长能力因子，在流动资产周转率、利息支付倍数上得分较高。表4.7logistic回归模型结果自变量coefStderrz值p值(P>|Z|)95%置信区间F1-4.30161.108-3.8810.000(-6.474,-2.129)F2-1.29380.510-2.5350.011(-2.294,-0.293)F3-0.79740.434-1.8390.066(-1.647,0.053)F4-0.87370.473-1.8460.065(-1.801,0.054)F5-2.75071.024-2.6870.007(-4.757,-0.744)F6-0.78800.546-1.4440.149(-1.857,0.281)截距0.14620.4530.3230.747(-0.742,1.304)从上面的介绍可知，Logit模型是一种二值对应模型，它是一种决策，一种结果，两种可能的结果。本项目旨在通过对因变量的回归分析，寻找因变量和因变量的相关性，采用最大似然法进行参数估计。这个二元反应模型的因变量可以用一个企业是否处于财务困境中，记Yi=1表示上市公司已经陷入了财务困境，Yi=0表示上市公司没有出现过财务危机。即：1发生财务困境Y=0未发生财务困境通常以P表示事件发生的概率（事件未发生的概率为1－P），则上市公司发生财务困境的条件概率为：P(Y=1)=ez1+ez=1其中Z=k0+k1X1+k2X2+……+kn-1Xn-1+knXn；k0为截距系数，k1、k2、……kn-1、kn为斜率系数，X1、X2、……Xn-1、Xn为解释变量。Z=0.146F14.302F21.293F20.797F30.874F42.751F50.788F6如果发生财务困境的概率由(5,1)给出,则未发生财务困境的概率就是：P(Y=0)=1-P(Y=1)=11+e所以P1−P=1+ez1+e−z=ez(5,3),其中P为P=(Y=1)的概率，将(5,3)取对数，可以得到：lnP1−P=Z=k0+k1XlogitP这样Logit(P)对于Xn就可以是线性的关系了。如果第n个样本点是ST公司，则Yn=1；在样本数据为非ST上市公司的情况下，Yn=0。其中Xn=(X1,X2,...,Xn）是对第n个样本的预测变量，即财务指标，从而可以用Yn、Xn的数值来建立Logit模型。在研究中，通常将企业进入财务危机的概率设定为0.5，当对样本值进行分析后，得出的P大于0.5，则表示此样本公司处于财务危机状态，反之，则判定为非财务危机企业。从Logistic回归模型中可以得知，上市公司的营利能力因子、资本结构因子、现金流量因子、偿债能力因子、营运能力因子、成长能力因子都与上市公司的财务风险呈负相关，对应的指数越低，则说明上市公司出现财务风险的可能性也就越大。在这三个因素中，获利能力因素与营运能力因素的作用最为显著。4.4.2Logistic模型的检验表4.8logistic模型的似然比检验似然比检验效应模型拟合条件似然比检验简化模型的-2对数似然卡方自由度显著性截距1.388a.0000.2020年偏度11.527b10.14020.9662020年峰度11.527b10.14020.966表4.9伪R方伪R方考克斯-斯奈尔.997内戈尔科1.000麦克法登.980表4.10模型拟合信息模型拟合信息模型模型拟合条件似然比检验-2对数似然卡方自由度显著性仅截距137.301最终1.388135.9144201.0004.5房地产上市公司财务困境诊断结果在财务风险样本组中，存在着很大的财务风险，也就是说，有很大的可能会发生财务危机。在这些情况下，被标注为ST和*ST的企业都面临着很大的财务风险，因为我国的金融市场并不稳定，所以很有可能会发生财务危机，这会让企业的寿命缩短，从而对企业的生存和发展产生不利的影响。因此，上市公司应该给予足够的关注，通过融资、降价等手段，增加房屋的销售，增加企业的资本，加速企业的周转，调整企业的经营机制，加强对企业的日常活动的监督，确保企业的信息能够更好地传达，提升企业的工作效率，促进企业以最高效的方式来销售房产，提高销售业绩，从而促进公司的健康发展。通过提升公司的利润率，说明公司的存货有所下降，生产能力过剩的几率下降，企业的周转率得到了提升，因为大量销售的房子，使公司的资金流得到了很大的提升，让公司有了充足的现金流来偿还债务，降低了企业的负债率，优化了企业的资产结构，减少了长期负债的比例，增强了企业的生存能力，同时，为了提升企业的成长性，保持了企业的可持续发展，公司应该制订适当的政策，来调整企业的利润和运营能力，从而提升企业的经营发展水平，延长企业的寿命，使企业能够长期、健康地发展。第5章房地产上市公司财务困境防范措施在房地产市场日趋复杂化、不确定因素增多的背景下，我国房地产企业出现了融资困难的风险。财务困难不但会造成企业资金链断裂，经营停滞，而且会引起信用危机，甚至危及企业的生存。（1）建立健全财务风险管理机制房地产上市公司应建立健全财务风险管理机制，明确财务风险管理的目标、原则、流程和组织架构。公司应设立专门的财务风险管理部门或岗位，负责全面监控和分析公司的财务状况和风险情况，及时发现潜在风险并采取相应措施。（2）加强资金管理和现金流控制资本是上市房地产企业经营的关键环节。企业要加强对资本的管理，对资金流动进行监控，保证资本的安全、流动。企业要有科学的资本运作规划，对资本的进出进行合理的组织；加强对应收账款的管理，促进资金的回笼；优化存货结构，减少存货成本；强化成本管理，增加利润。（3）多元化融资渠道和优化融资结构要减少单一的融资渠道，实现房地产上市公司的多元化。企业可以通过发行股票、债券和信托等多种方式进行筹资，并与金融机构进行合作，以扩大筹资渠道。同时，要优化企业的融资结构，减少企业的融资成本，提高企业的经营效益。（4）强化项目管理和风险控制房地产上市公司应强化项目管理和风险控制，确保项目的稳健推进和收益的实现。在投资决策阶段，对项目进行充分的市场调查与风险分析，以保证项目的可行性与盈利性；在工程建设过程中，要强化工程管理与质量监控，保证工程进度与质量；在项目退出过程中，要建立健全退出机制，建立健全风险管理制度，保证基金安全退出。（5）提高财务管理水平和人员素质房地产上市公司应不断提高财务管理水平和人员素质，以适应日益复杂的市场环境。具体而言，企业要加强对员工的培训与学习，增强员工的职业素质，增强员工的风险意识；通过引进先进的财务管理思想与方法，使其更加科学、规范；三是强化内部审计与财务资讯公开，以提升资讯的透明性与公信力。（6）加强与合作伙伴的沟通与协作房地产上市公司应与合作伙伴保持良好的沟通和协作关系，共同应对市场变化和风险挑战。主要包括：与供应商、承包商等合作伙伴建立良好的合作关系，以保证工程的顺利实施；与金融机构及投资人建立有效的交流渠道及资讯分享机制，以配合市场变动及风险挑战；与此同时，公司还积极参加行业协会、政策研讨会等，及时掌握行业发展动向及政策动向，为企业制定相关政策提供重要参考。（7）建立财务预警系统房地产上市公司应建立财务预警系统，通过设定一系列财务指标和阈值，对公司的财务状况进行实时监控和预警。当企业的财务指标超出预先设定的临界值时，系统会自动启动警报，以警示管理人员对可能出现的风险作出反应。同时，要对企业的财务预警体系进行定期的检测与优化，以保证其准确、有效。总结通过深入研究并运用Logistic回归模型进行财务困境诊断，本研究针对房地产上市公司得出了一系列重要的结论。这些结论不仅为投资者、利益相关者以及政府和监管部门提供了有价值的参考信息，同时也为未来的研究提供了有益的启示。本研究发现了一系列与房地产上市公司财务困境密切相关的财务指标。这些指标涵盖了盈利能力、偿债能力、运营效率和成长能力等多个方面，为投资者和利益相关者提供了全面而深入的公司财务状况评估依据。通过对这些指标的综合分析，投资者可以更加准确地识别出存在潜在财务风险的房地产上市公司，从而避免投资风险。本研究还发现房地产上市公司的财务困境受到多种因素的影响。除了财务指标外，公司的治理结构、市场环境、政策变化等因素也可能对公司的财务状况产生重要影响。因此，在进行财务困境诊断时，需要综合考虑多种因素，以提高诊断的准确性和可靠性。综上所述，本研究通过运用Logistic回归模型对房地产上市公司的财务困境进行了深入的诊断研究，得出了一系列重要的结论。这些结论不仅为投资者、利益相关者以及政府和监管部门提供了有价值的参考信息，同时也为未来的研究提供了有益的启示。尽管本研究在财务困境诊断方面取得了一定的成果，但仍存在一些局限性和不足之处，需要在未来的研究中加以改进和完善。本文的主要不足之处在于资料来源及时间上的限制。目前，基于中国知网等高校数据库以及上市公司披露的相关信息，数据具有一定的滞后性。本项目拟在前期工作基础上，进一步探索利用更多、更及时、更全面的数据来源。本研究构建的Logistic回归模型虽然表现出良好的预测效果，但仍存在一定的误判率和局限性。后续研究可结合其它机器学习、整合学习等方法，建立更准确、更稳定的金融危机诊断模型。在此基