我國房地產(chǎn)上市公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型

顏蘇莉 孫婧豪

【摘要】隨著我國房地產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，房地產(chǎn)公司的財務(wù)杠桿普遍偏大，承擔(dān)的財務(wù)風(fēng)險值得我們關(guān)注。因此，對房地產(chǎn)公司的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測分析，及時采取有效措施進(jìn)行控制，就變得尤為必要。本文以我國房地產(chǎn)業(yè)為研究背景，基于相關(guān)的數(shù)據(jù)和財務(wù)指標(biāo)，借助Fisher判別法，建立了與我國房地產(chǎn)公司相適應(yīng)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型，最后得出結(jié)論并提出了控制財務(wù)風(fēng)險的建議，以幫助管理者及時采取有效的風(fēng)險控制措施。

【關(guān)鍵詞】財務(wù)風(fēng)險 風(fēng)險預(yù)測模型 Fisher判別法 房地產(chǎn)上市公司

一、引言

（一）我國房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展

作為我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)一直發(fā)揮著基礎(chǔ)性和帶動性作用。近10年來，我國的商品房銷售額和銷售面積呈現(xiàn)逐年增長的趨勢（如圖1、圖2所示），是帶動國民經(jīng)濟(jì)增長的重要推動力。

圖1 我國商品房各年銷售面積

圖2 我國商品房各年銷售額

然而，近年來，由美國次貸危機引發(fā)的全球金融危機已經(jīng)向我們展示了房地產(chǎn)業(yè)肆意擴張而付出的慘痛代價[1]。對于我國房地產(chǎn)業(yè)而言，如果缺乏有效的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測系統(tǒng)，企業(yè)必然面臨較大的財務(wù)危機。因此，建立有效的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型，及時對企業(yè)的財務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)警，可以降低企業(yè)陷入財務(wù)風(fēng)險的可能性，從而減少財務(wù)危機給企業(yè)帶來的損失。

（二）財務(wù)風(fēng)險及風(fēng)險預(yù)測

財務(wù)風(fēng)險指的是企業(yè)無法按期支付負(fù)債融資所應(yīng)付的利息或本金而有倒閉的可能性，因此又稱為違約風(fēng)險[2]。然而，企業(yè)用于支付到期債務(wù)的資金，主要來源于企業(yè)經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量。因此，本文主要從現(xiàn)金流量這個角度，來衡量企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，用經(jīng)營活動凈現(xiàn)金流量與流動負(fù)債的比值來反映企業(yè)的償債能力，以判斷企業(yè)是否存在財務(wù)風(fēng)險。

企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)測，指采用定量或定性分析方法，借助企業(yè)提供的財務(wù)報表、經(jīng)營計劃及其他相關(guān)資料，利用財會、統(tǒng)計、金融、企業(yè)管理、市場營銷等理論，對企業(yè)的財務(wù)活動、經(jīng)營活動進(jìn)行分析預(yù)測，以發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)營管理活動中潛在的財務(wù)風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險，并在危機發(fā)生前向企業(yè)經(jīng)營管理者發(fā)出警告，以便讓企業(yè)管理當(dāng)局采取有效措施，避免或減輕潛在的風(fēng)險演變成損失[3]。

以我國房地產(chǎn)公司為例，由于其行業(yè)特殊性，只有建立有效的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測機制，才能準(zhǔn)確地對企業(yè)進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險預(yù)測分析，為企業(yè)股東、經(jīng)營管理者及各方提供及時的警報和糾偏措施。在此基礎(chǔ)上，本文對我國房地產(chǎn)企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型進(jìn)行了相關(guān)研究。

二、模型構(gòu)建思路

（一）總體思路

本文以房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的定義為出發(fā)點，并選取相應(yīng)的財務(wù)指標(biāo)對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行描述，借助Fisher判別法，建立財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型，對企業(yè)風(fēng)險狀況進(jìn)行評估，最后提出控制風(fēng)險的措施。

財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型的具體構(gòu)建方法是：首先，根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)，將選取的房地產(chǎn)企業(yè)劃分為兩組，財務(wù)風(fēng)險組和財務(wù)健康組；第二，選擇相應(yīng)的財務(wù)指標(biāo)，來反映房地產(chǎn)上市公司的財務(wù)風(fēng)險狀況；第三，采用一定的方法篩選指標(biāo)，本文采用判別分析中的逐步選擇法，篩選出適當(dāng)?shù)呢攧?wù)指標(biāo)進(jìn)入模型；第四，借助SPSS軟件，采用Fisher法建立財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型，并設(shè)置合適的臨界值；第五，分別采用原始樣本回判檢驗、原始樣本交叉檢驗兩種方法對模型的有效性進(jìn)行檢驗，并對模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)男拚?/p>

（二）樣本的選取及分組

從防范財務(wù)風(fēng)險的角度看，“財務(wù)風(fēng)險是指一個企業(yè)處于經(jīng)營性現(xiàn)金流量不足以抵償現(xiàn)有到期債務(wù)的狀態(tài)”，即技術(shù)破產(chǎn)。[4]在本文中，從企業(yè)現(xiàn)金流量這個角度來對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行界定，以“經(jīng)營凈現(xiàn)金流量”與“流動負(fù)債”的比值作為標(biāo)準(zhǔn)，來判斷企業(yè)是否存在財務(wù)風(fēng)險。

隨機選取國內(nèi)A股上市的40家房地產(chǎn)企業(yè)，以2014年12月31日各公司“經(jīng)營凈現(xiàn)金流量/流動負(fù)債”的平均值作為標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)計算，可以得出，40家上市房地產(chǎn)公司“經(jīng)營凈現(xiàn)金流量/流動負(fù)債”的平均值為-0.000465。在此基礎(chǔ)上，假定當(dāng)企業(yè)“經(jīng)營凈現(xiàn)金流量/流動負(fù)債”小于-0.000465時，該企業(yè)現(xiàn)金流量不足，企業(yè)存在財務(wù)風(fēng)險；當(dāng)企業(yè)“經(jīng)營凈現(xiàn)金流量/流動負(fù)債”大于-0.000465時，該企業(yè)運營狀況持續(xù)良好，企業(yè)不存在財務(wù)風(fēng)險。

根據(jù)以上判斷標(biāo)準(zhǔn)，對隨機選取的40家房地產(chǎn)上市公司進(jìn)行分組，健康組代號為1，風(fēng)險組代號為2（如表1所示）。

表1 模型樣本選取

（三）變量的選取

在選擇變量的過程中，結(jié)合我國房地產(chǎn)業(yè)的實際情況，參考了財務(wù)風(fēng)險研究中廣泛采用的財務(wù)變量，并且加入了反映企業(yè)現(xiàn)金流量狀況的財務(wù)指標(biāo)，初步確定了25個預(yù)測變量。這25個預(yù)測變量主要從五個方面反映了企業(yè)的財務(wù)狀況，即盈利能力、成長能力、營運能力、償債及資本結(jié)構(gòu)、現(xiàn)金流量狀況。具體指標(biāo)如表2所示。

表2 模型變量選取

三、財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型實證分析

在樣本和財務(wù)指標(biāo)選取完畢后，利用SPSS軟件，借助于Fisher 判別模型，進(jìn)行指標(biāo)篩選、模型建立、模型檢驗等程序，最終得出房地產(chǎn)上市公司的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型。

（一）指標(biāo)篩選

借助SPSS軟件，采用逐步判別分析法，對以上25個指標(biāo)進(jìn)行篩選，如表3所示。其中，Wilks的Lambda欄中的統(tǒng)計量是該變量進(jìn)入模型后總體的Wilks的Lambda值，該值隨著變量的加入而逐漸變??；精確F欄內(nèi)的統(tǒng)計量是一個F值，該值是均方與誤差均方的比值，該比值越大，其對應(yīng)的變量越先進(jìn)入模型。

由表3可知，最終進(jìn)入模型的變量為：資產(chǎn)的經(jīng)營現(xiàn)金流量回報率、銷售凈利率，其顯著性水平均為0.000，均小于0.05，說明這兩個變量對判別函數(shù)的貢獻(xiàn)都特別顯著。

表3 輸入的/刪除的變量a，b，c，d

在每個步驟中，輸入了最小化整體Wilk的Lambda的變量。

a.步驟的最大數(shù)目是48。

b.要輸入的最小偏F是3.84。

c.要刪除的最大偏F是2.71。

d.F級、容差或VIN不足以進(jìn)行進(jìn)一步計算。

（二）模型建立

1.模型初建。利用表3中篩選出來的兩個變量，采用Fisher判別分析法實現(xiàn)建模，得到如下模型：

表4 標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別式函數(shù)系數(shù)

SPSS軟件給出了兩種判別式函數(shù)的判別系數(shù)。表4顯示的是標(biāo)準(zhǔn)化的判別函數(shù)系數(shù)，反映了各變量對因變量的解釋程度，是將變量標(biāo)準(zhǔn)化后所建立的模型的系數(shù)。從表4可以看出，在影響財務(wù)風(fēng)險的變量中，貢獻(xiàn)最大的是資產(chǎn)的經(jīng)營現(xiàn)金流量回報率，證實了現(xiàn)金流量對財務(wù)狀況的重要作用，而銷售凈利率顯示出其負(fù)貢獻(xiàn)性，也體現(xiàn)了高風(fēng)險高收益的規(guī)律。

表5 典型判別式函數(shù)系數(shù)

表5顯示的是非標(biāo)準(zhǔn)化的判別函數(shù)系數(shù)，在本文中，房地產(chǎn)公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)測采用非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的判別模型。在非標(biāo)準(zhǔn)化的判別模型中，將財務(wù)指標(biāo)代入公式計算，計算簡便，省去了標(biāo)準(zhǔn)化的步驟。因此，模型可表示為：

Z=-0.058X1+11.716X2+1.542

其中，X1：銷售凈利率（%）；X2：資產(chǎn)的經(jīng)營現(xiàn)金流量回報率（%）。

2.函數(shù)有效性檢驗及臨界值的確定。多元判別分析法采用WilksLambda統(tǒng)計量來檢驗各組判別函數(shù)的均值是否相等，即對函數(shù)有效性的檢驗[5]。從表6和表7可以看出，F(xiàn)isher判別函數(shù)最大特征根為1.454，函數(shù)Wilks的Lambda統(tǒng)計量為0.407，卡方分布統(tǒng)計量為27.832，檢驗的概率值小于顯著性水平0.05，能夠顯著拒絕各組判別函數(shù)的均值相等的零假設(shè)，所以判別函數(shù)能較好地區(qū)分這兩類。

表6 特征值

a.分析中使用了前1個典型判別式函數(shù)。

表7 Wilks的Lambda

3.模型的總結(jié)。根據(jù)建立的模型，計算財務(wù)健康組和財務(wù)風(fēng)險組Z值的分布情況，計算結(jié)果如表8所示。

表8 組質(zhì)心處的函數(shù)

在組均值處評估的非標(biāo)準(zhǔn)化典型判別式函數(shù)。

由表8可知，健康組的重心為1.103，風(fēng)險組的重心-1.241。取兩者的中間位置-0.138，作為劃分財務(wù)風(fēng)險組與財務(wù)健康組的判別標(biāo)準(zhǔn)。

綜上所述，根據(jù)3.3.1建立的模型，得出適合我國上市房地產(chǎn)企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型：

Z=-0.058X1+11.716X2+1.542

其中，X1：銷售凈利率（%）；X2：資產(chǎn)的經(jīng)營現(xiàn)金流量回報率（%）。

計算各個公司Z值，當(dāng)Z大于-0.138時，企業(yè)被劃分為健康組，企業(yè)未來存在財務(wù)風(fēng)險的幾率比較??；當(dāng)Z小于-0.138時，企業(yè)被劃分為風(fēng)險組，企業(yè)未來存在財務(wù)風(fēng)險的幾率比較大。

（三）模型檢驗

財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型構(gòu)建后，還需要對其有效性進(jìn)行檢驗，本文采用原始樣本的回判檢驗、交叉檢驗兩種方法對其進(jìn)行檢驗。

1.原始樣本回判檢驗。首先，將樣本數(shù)據(jù)分別代入預(yù)測模型，計算出各個樣本的判別分?jǐn)?shù)，即Z值；其次，各個樣本的Z值與設(shè)定的判別準(zhǔn)則進(jìn)行比較，判斷其屬于哪一組別；最后，將判別結(jié)果與實際結(jié)果相比較，從而檢驗?zāi)Ｐ偷挠行?。借助SPSS軟件的樣本回判功能，得到分類結(jié)果，如下表9所示。

表9 分類結(jié)果b，c

a.僅對分析中的案例進(jìn)行交叉驗證。在交叉驗證中，每個案例都是按照從該案例以外的所有其他案例派生的函數(shù)來分類的。

b.已對初始分組案例中的100.0%個進(jìn)行了正確分類。

c.已對交叉驗證分組案例中的85.0%個進(jìn)行了正確分類。

由表9可知，健康組樣本和風(fēng)險組樣本均沒有發(fā)生錯判，回判準(zhǔn)確率都為100%，總體回判準(zhǔn)確率為100%，模型的有效性非常顯著。

2.原始樣本交互檢驗。該方法是在建立判別函數(shù)時去掉該例，然后用函數(shù)進(jìn)行判別，從而發(fā)現(xiàn)強影響點。借助SPSS軟件的交叉檢驗功能，得到分類結(jié)果，如上表9所示。

由表9可知，交互檢驗中，健康組錯判的案例為2個，風(fēng)險組錯判的案例為4個。因而健康組判別準(zhǔn)確率為91.3%，風(fēng)險組判別準(zhǔn)確率為76.5%，總體判別準(zhǔn)確率為85.0%。與原始樣本回判檢驗結(jié)果相比，準(zhǔn)確率雖然有所下降，但從整體的判別效果來看，模型還是比較有效的。

四、結(jié)論及建議

（一）結(jié)論

本文通過研究房地產(chǎn)上市公司的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型，可以得出如下結(jié)論：

第一，我國房地產(chǎn)上市公司在即將面臨財務(wù)風(fēng)險時，主要變現(xiàn)為現(xiàn)金流量指標(biāo)和盈利能力指標(biāo)的異常變動。因此，應(yīng)該更多關(guān)注公司的資產(chǎn)的經(jīng)營現(xiàn)金流量回報率和銷售凈利率的變動，并且及時分析變動原因，制定相應(yīng)的控制策略。

第二，研究我國房地產(chǎn)上市公司是否存在財務(wù)風(fēng)險，只用財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行衡量，往往存在一定的偏差。正如在模型的交叉檢驗中，模型整體的回判準(zhǔn)確率只有85%。因此，應(yīng)該將財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)相結(jié)合，創(chuàng)建綜合性的風(fēng)險預(yù)測體系，全面地研究公司可能面臨的財務(wù)風(fēng)險。

（二）建議

財務(wù)風(fēng)險是客觀存在的，對企業(yè)的經(jīng)營影響較大，基于本文的研究，管理者可以從以下幾方面入手，采取相應(yīng)策略來降低財務(wù)風(fēng)險。

1.建立多元化的融資渠道。房地產(chǎn)企業(yè)應(yīng)注重挖掘自身潛力，充分利用留存收益資金，同時，制定多元化融資策略。一方面，拓寬直接融資渠道，例如房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)基金，分散金融風(fēng)險，降低對銀行信貸及股市融資依賴。另一方面，充分利用民間資本，分流投資性購房資金，加快金融創(chuàng)新。這樣一來，既可以避免資產(chǎn)負(fù)債率大幅度提高，又可以降低融資成本，節(jié)約財務(wù)費用。

2.優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。資本結(jié)構(gòu)是指企業(yè)長期資金的構(gòu)成及其比例關(guān)系，即企業(yè)的長期債務(wù)資本和權(quán)益資本各占多大的比重。[6]雖然負(fù)債經(jīng)營具有較強的杠桿效應(yīng)，但是隨著負(fù)債比例的上升，企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險也隨著加大。因此，為了降低財務(wù)風(fēng)險，企業(yè)應(yīng)該合理的控制權(quán)益資本與債務(wù)資本比例，不斷優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。

3.提高資金的利用率。資金是企業(yè)的血脈，是企業(yè)進(jìn)行經(jīng)營活動的重要保障。一方面，房地產(chǎn)企業(yè)應(yīng)制定合理的現(xiàn)金使用計劃，滿足經(jīng)營活動的需要，提高資金的利用率；另一方面，要加強應(yīng)收賬款的管理，通過建立客戶資信和等級評級等方式，制定相應(yīng)的信用政策和收款政策，加快收回賒銷賬款。

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作者簡介：顏蘇莉（1962-），女，漢族，湖南漣源人，華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授，研究方向：電力經(jīng)濟(jì)分析與管理；孫婧豪（1991-），女，漢族，山東淄博人，華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院研究生，研究方向：會計學(xué)。