1、本科毕业论文（设计）专业财务管理论文题目房地产上市公司财务预警模型研究毕业论文独创性声明本人郑重声明所提交的毕业论文是本人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除文中特别加以标注的地方外，论文中不包含他人已经发表的学术成果或者他人为获得高等院校学位而使用过的材料，论文中不涉及任何知识产权纠纷。否则，本人将承担一切责任。学生签名日期I摘要本文对我国房地产行业的财务预警研究进行了探讨。首先，从沪深两市中，筛选出比较典型的36家房地产上市企业作为研究样本进行研究。针对Z值模型在房地产业上市公司的实用性和有效性进行了分析。结果发现，传统的Z值模型误判率较高，并不适用于我国房地产上市公司。之
2、后，本文探索使用逻辑回归方法建立相应的财务预警模型，并将其预测结果和Z值模型进行了对比。检验结果表明，二元逻辑回归模型对我国房地产业上市公司财务危机预测准确率达到8889，可以较好的预测我国房地产业的财务状况。关键词房地产；财务预警；Z值模型；逻辑回归模型IIABSTRACTBASEDONTHEABOVE,THISARTICLECARRIEDOUTASTUDYTOEXPLORETHEFINANCIALEARLYWARMINGOFCHINASREALESTATEENTERPRISESFIRST,SELECTED36TYPICALSAMPLESOFREALESTATELISTEDENTERPRIS
3、ESFROMCHINASSHANGHAIANDSHENZHENSTOCKMARKETSTHENTHEARTICLEANALYSESTHEDOMESTICAPPLICABILITYOFZSCOREMODELTHERESULTINDICATEDTHATZSCOREMODELISNOTVERYFEASIBLETHEREFORE,THEARTICLEEXPLORESAPPLICABLELOGISTICREGRESSIONMODELESTABLISHRELEVANTFINANCIALWARMINGMODEL,ANDCOMPAREDTHETWOKINDSOFMODELPREDICTIONRESULTSTH
4、ELOGISTICREGRESSIONMODELCANFORECASTTHEFINANCIALCRISISINTHECHINASREALESTATEANDTHEACCURACYISUPTO8889,ITCANBETTERPREDICTTHEFINANCIALSITUATIONOFTHEREALESTATEINDUSTRYKEYWORDSREALESTATEEARLYWARMINGFINANCIALMODELZSCOREMODELLOGISTICREGRESSIONMODELIII目录1我国房地产行业上市公司财务危机预警概述111财务危机与财务危机预警112房地产行业财务管理的特点113我国房地
5、产行业所面临财务危机的成因2131外部风险2132内部风险314我国房地产上市公司财务危机的深层根源42Z值模型在我国房地产行业应用中存在的问题621目前常用财务预警模型简介622研究假设623研究样本选择724Z值模型简介825Z值模型实证分析研究和评价8251Z值模型对ST公司的预测能力存在的问题8252Z值模型对非ST公司的预测能力存在的问题926对Z值模型分析的评价93适合房地行业上市公司的财务预警模型的构建1131LOGISTIC财务预警模型研究方法1132房地产业逻辑回归财务预警模型的建立及实证研究12321选择模型中的变量12322建立逻辑回归预警模型13323逻辑回归预警模型的
6、优势15324逻辑回归模型的应用16结论17参考文献18致谢201现在我国房地产业进入高速发展时期。作为国民经济支柱行业，房地产在现代社会经济生活中有着举足轻重的地位。随着国内房地产行业规模扩张不断加快，融资需求额加大，国家也逐渐采取了严格的宏观政策对其调控，房地产企业出现财务危机的可能性也在加大。对房地产企业的财务危机进行预警和监控具有着重要的现实和研究意义。ALTMAN在20世纪60年代初提出的Z值模型对企业破产危机的应对和管理评价起到了重要的作用，然而传统的Z值模型并不是对于所有的行业都具有广泛的适用性，进而提出并建立适用的财务预警模型，准确揭示房地产业上市公司的财务困境，以便提早采取有
7、效措施防范和化解危机，对于房地产上市公司以及其利益相关者都是有着十分重要的意义。1我国房地产行业上市公司财务危机预警概述11财务危机与财务危机预警财务危机是指企业发生严重亏损或继续亏损，无力支付现有到期债务和费用的一种经济现象。预警是指事先知道并发生警示，以避免或尽可能降低可能的损失。财务危机预警就是以财务会计信息为基础，通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化，对企业可能或者将要面临的财务危机所实施的实时监控和预警警报。财务预警要求管理人员依据相关指标的变化来预测财务即将呈现的问题，及时向利益相关者提出警示。12房地产行业财务管理的特点房地产是房屋和土地财产的总称，有时也称不动产。目前我们较为
8、常用的狭义房地产概念即指土地和土地上的建筑物及其衍生的权益。房地产属于一种特殊商品，兼具居住与投资功能，并具体表现为以下特性位置固定即空间上的不可移动性及区域性特征、生产周期长、寿命耐久、价值庞大、需求普遍、保值增值等。现在我国房地产业进入高速发展时期。作为国民经济支柱行业，房地产在现代社会经济生活中有着举足轻重的地位。随着国内房地产行业规模扩张不断加快，融资需求额加大，国家也逐渐采取了严格的宏观政策对其调控，房地产企业出现财务危机的可能性也在加大。与其他企业相比，房地产行业财务管理有如下问题1财务关系复杂，管理难度大房地产企业的财务关系具体表现为，在经营过程中与被动迁的单位和居民、勘察设计单
9、位、施工安装单位、材料物资供销单位、委托建房单位、接受有偿转让土地的单位、开发产品购买单位、联营企业及企业的各投资者之间的财务关系。由于房地产企业的特征，决定了房地产企业与其他企业间，特别是与消费者间的各种预收预付，应收应付款项之一般企业更加频繁和复杂，使其承担的风险与责任更大，因此房地产企业更应加强2其债权债务的管理。2资金筹集任务重，管理周期长房地产企业经营对象是房屋土地、大型工程等，它们巨额的造价要求房地产企业一次投入大量的资金，资金筹集任务繁重。同时，由于房地产企业开发经营过程具有长期性，资金周转较长、周转率偏低，更加重了房地产企业资金筹集的难度。大量的资金较长时间被占用，必然延长资金
10、的管理周期。因此，房地产企业具有资金筹集任务重，管理周期长的特点。3资金运作形式互不相同，管理方法多样化由于房地产企业组织机构不同，其经营业务内容各有特点，因此，资金运作形式也互不相同。在内部设置施工单位的企业，其资金运作形式与内部不设置施工单位的企业互有差异。在同一企业内部，企业的资金由货币资金向建成资金转化的过程形式也互不一致，有的是在开发建设场地基础上出售或出租土地使用权收回货币资金的形式，有的是在开发建设场地上建设商品房再结算工程收回货币资金的形式，还有开发出租房通过收取租金逐渐收回货币资金形式等等。资金运动的多样性，反映在财务管理的方法上也必然相应呈现多样化的特点。4受国家宏观调控政
11、策影响较大从房地产项目立项开始，各个环节都受到国家宏观调控和政策的直接约束的控制。例如，2004年国务院要求房地产开发项目资本金成本比例由只0及以上提高到35及以上。从2007年1月至2008年6月，共提高存款准备金率85个百分点。二手房转让开征土地增值税和城镇土地使用税等。这些宏观调控政策的出台势必会对房地产业的发展产生深刻影响。13我国房地产行业所面临财务危机的成因房地产行业是资产整合性行业，其自身的开方向和合作性特征决定其内部运作不断的同外部市场发生联系，引发财务风险的因素也包括外部和内部两个方面。因而可以将房地产企业面临的财务风险分为外部风险和内部风险两大类。131外部风险外部风险，即
12、使有公司外部风险因素变化而引起的整个财务环境的不确定性。结合房地产自身的特点，对其影响较大的外部风险主要包括宏观经济政策风险、市场风险。1宏观经济政策风险首先，我国房地产行业的运行和发展设计众多的相关产业，其中包括店电力、钢材、水泥、木材加工、玻璃、塑料制品、建材、化工和建筑机械等，众多的产业发展度依托于宏观经济的稳定，宏观经济运行的好坏成都直接影响大部分产业的发展前景。另外，通过膨胀与国际经济的波动对房地产行业也有很大的冲击。同时，为了保证国民经济的健康有序进行，政府需要运用财政、金融、税收等政策进行宏观调控。例如，货币政策方面，20072008年央行屡次调整利率以银行准备金率，是的房地产企
13、业一次又一次的陷入资金使用成本提升的局面。进而影响自身负债成本的不断提高，消费者按揭成本的3提高也直接影响了房地产开发商的产品销售能力；此外，政府及相关部门制定的财政政策、产业政策、税收政策等都对房地产企业产生直接或间接的影响，如二套房首付比例的提高，“70/90”的户型限制、营业税的调整等，在企业日常的决策中都需要重点考虑。针对政策风险的影响，房地产企业在日常管理中要对各项决策多准备几套方案，让方案的执行留有余地，一旦政策朝着不利于企业发展的方向倾斜，要灵敏地制定相应的预警计划。2市场风险房地产企业的市场风险主要包括竞争对手风险与消费者购买倾向风险。当前市场上规模不一的房地产开发商仍然在不断
14、地涌现，不同类型和规模定位的房地产商都存在相应的竞争对手企业，同类产品同质竞争的局面让行业竞争日趋激烈。要想在激烈的竞争中脱颖而出，企业需要在项目定位、规划设计、销售策略等方面积极探索差异化经营策略。当今消费者对房地产产品的个性化需求越来越高，因此房地产企业对产品细分与客户群体细分的要求也越来越高，无论是产品品质、项目软环境，还是企业美誉度都直接影响消费者的购买倾向。因而，市场的供给与需求关系直接影响房地产企业个体发展的风险大小。132内部风险内部风险源自企业自身特有的经营活动和财务活动，是由于特定经营环境变化引起的不确定性对个体产生影响的风险。从房地产企业内部角度看，其内部风险主要集中在高比
15、率负债融资风险、营运能力低和项目投资风险三个方面。1利用财务杠杆进行高比率负债融资的风险2009年沪深两市已发布年报的67家上市房企中，有32家资产负债率在70以上,几乎占去一半，高于企业资产负债比率安全线20个百分点。而最值得注意的是，截至去年底,这67家房企上市公司债务总额达到510062亿元,同比增长了3434。国有房企扩张之势更大保利地产去年的负债总额达到62869亿元,同比增加了24910亿元，去年一年增加的负债占整个负债的近40。按照2009年国家统计局的数据，房企资金来源中自筹资金所占比例为30左右，大部分资金还是依靠债券、股票及贷款等融资渠道，其中来自银行的直接与间接融资占比高
16、达60。由于财务杠杆的双重效应作用，企业在资产收益率较高的情况下，适度负债有利于企业获得财务杠杆效益，从而增加企业收益；但企业在资产收益率低于债务利息的情况下，过度负债不仅得不到预期收益，还要支付巨额利息和归还到期本金，使企业负担进一步加重，支付能力和偿债能力变得更加脆弱，为财务危机的爆发埋下了隐患。2商品房空置率过高，营运能力低房地产企业对资金的无效占用不断增加，投入资金未及时形成有效产出流回企业，而是转化为产品积压，使延长资金投资回收期，降低了存货周转率。统计数据显示，截止2009年10月末，全国商品房空置面积133亿平方米，同比增长131，按照我国近年来年竣工住房建筑面积6亿平方米计算，
17、2009年全国商品房空置率高达达22，这将大大超过国际公认的商品房空置率100K的警戒线。这些空置商品房大大占用房地产企业的资金，造成企业资金沉淀严重、存货周转率降低，影响企业的营运能力。对于房地产企业而言，存货占了资产的绝对比重，特别是在目前房价下跌、拿地成本高，利润空间4被压缩的情况下，存货周转率甚至比利润更加重要，因为前者是生存问题，后者是发展问题。相关资料显示，2007年房地产行业存货周转率平均值是05，优秀企业可以高达25，而陷入财务危机的企业有的只有012。企业资产营运能力的强弱对企业偿债能力和盈利能力的大小具有极其深刻的影响。企业营运能力差，资金周转率低下和利用效益差，表明企业在
18、经营和资本运作上出现了故障，经营能力减弱，盈利能力下滑，现金创造能力降低，因而造成企业的财务危机。3资金占用时间长，项目投资风险大房地产行业的特征是项目建设周期长、项目成本高、资金占用时间久。同时，由于其开发产品的不可移动性、回收期长等特点，决定了房地产行业的风险性，即当遇到不可抗拒的因素时，其抵御能力较差，难以迅速改变投资方向，撤离资金。因此，房地产行业在开发经营过程中，要高度重视资金时间价值，尽量减少资金的占用额和占用时间，缩短工程周期，加速资金的周转和回收。14我国房地产上市公司财务危机的深层根源房地产行业财务风险产生的原因众多，有外部的影响，也有行业内部的影响。政府对房地产行业的宏观调
19、控、房地产行业所处经营环境的变化，居民人均可支配收入的增幅，甚至国际金融危机等，都可能导致房地产行业产生财务风险。我国房地产上市公司财务危机产生的深层根源主要表现在公司治理结构和缺乏核心竞争力两个方面。1公司治理结构不完善资料显示，在发生财务危机的房地产类上市公司中，前第三大股东持股比例超过40的，占财务危机上市公司的50。一股独大的股权结构，使得大股东往往把上市公司视为“提款机”，通过占用上市公司利用关联交易转移公司资源等种种手段“掏空”上市公司。上市公司从市场上恶性圈钱，而大股东又从上市公司身上大肆掏钱。由于股权的集中，使得股东大会极易被少数人操纵，而其他股东对企业经营情况又漠不关心。这样
20、，大股东将会为了增加自身利益，不顾企业长远发展和其他小股东的利益，甚至损害企业利益，造成“内部人控制”的局面。我国大部分上市公司是由国企改制而成，公司治理结构基本上处于形式上完善而实际上不完善的状态，在监管政策体系方面仍存在真空地带，一股独大、内部人控制的现象严重。而目前的监事会、独立董事从某种程度上来讲，只是一个“花瓶”，并没有起到应有的作用。2缺乏核心竞争力由于缺乏核心竞争力导致产品结构不合理，主营业务萎缩而陷入财务危机的房地产类上市公司并不少见。如金丰投资600606的主营业务为住宅流通业务、住宅开发业务和住宅配套服务业务，但公司的前身上海嘉丰棉纺织厂，是国家级企业，1992年2月开始进
21、行股份体制改革，1992年3月27日，“嘉丰股份”在上交所上市交易。由于缺乏核心竞争能力，1998年5月29日，公司股票实行特别处理，简称变更为“ST嘉丰”。1998年，公司经过资产置换，主营业务有较大变更，1998年7月，公司名称也由“上海嘉丰股份有限公司”变更为“上海金丰投资股份有限公司”。在企业利润、市场份额、核心竞争力等因素中，核心竞争力是保持企业竞争优势的最关键因素，这是企业长期发展的基本支撑力。一个企业要想发展成为行业的龙头企业，关键就是要有其核心竞争力，有一个或几个具有竞争能力的核心产品。相反，如果一个企业主业萎缩、依据非经常性损益5度日，那结果只能是昙花一现。综上所述，我们要全
22、面预测房地产企业的财务危机，不仅要从企业融资结构、营运能力等基本因素入手，更要充分考虑从治理结构等根源上防范，只有这样才能够及时发现和有效防范企业潜在的危机。62Z值模型在我国房地产行业应用中存在的问题21目前常用财务预警模型简介财务预警模型是指借助公司财务指标与非财务指标体系，来识别公司财务状况的判别模型。尽管目前对财务危机预警的研究方法层出不穷，但大致可以分为单变量分析模型、多元线性判定模型、多元逻辑回归模型、多元概率比回归分析模型PROBIT模型、人工神经网络模型以及其它研究方法这五类。国内外大多数的研究采用了一元判定模型、多元线性判定模型、多元逻辑回归模型。一元判定模型、多元线性判别模
23、型、多元回归逻辑模型都需要财务数据进行计算，作为财务危机的预测模型有共同之处，也有各自的特点，下面将从条件、范围、特点描述、优缺点来进行三种模型的比较预警模型比较见表1表1三种财务预警模型的比较分析模型名称应用前提适用范围模型描述优缺点分析单变量判定模型无前提假设适用范围广使用某一项财务指标作为标准简单易行、但精确度不高多元线性判定模型两组样本等协差，自变量成正态分布在近似状态下使用、适用范围较广通过统计技术将多个标志变量在最小信息损失下转换为分类变量，得到高精度的多元线性判别方程预测精度较高，但工作量较大，且使用范围受到限制，多在近似状态下适用多元逻辑回归模型自变量成正态分布具有广泛的适用范
24、围寻求观察对象的条件概率，从而据以判断观察对象的财务状况和经营风险预测经度较高，不需要严格的假设条件。但计算过程复杂，且有很多近似处理从上表对于财务预警的比较分析可以看出，单变量判定模型比较简单但精确度不高。多元线性判定模型虽然预测精确度较高，但是有两组样本等协差、自变量成正态分布这两个前提条件，并且这两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。逻辑回归模型LOGISTIC模型的最大优点在于克服了线性方程受同级假设的局限性，而且虽然计算过程比较复杂，但是利用SPSS软件可以大大减少该模型的运算量，从而具有广泛的适用范围。22研究假设根据中国证监会于1998年3月16日颁布的证监交字
25、19986号文件关于上市公司状况异常期间的股票交易的特别处理方式的通知，要求沪深两个证券交易所应对“异常状况”的上市公司实行股票交易的特别处理SPECIALTREATMENT，简称ST，这里所指的异常状况包括“财务状况异常”和“其他状况异常”。前者是指“连续两个会计年度亏7损”和“每股净资产低于股票面值”；后者主要是指自然灾害、重大事故等导致上市公司生产经营活动基本终止，在三个月内不能恢复；公司涉及可能赔偿金额超过本公司净资产的诉讼；公司主要银行账号被冻结，影响上市公司正常经营等情况。由于其他异常状况具有不确定性，难以预测，所以一般情况下只是对“财务状况异常”进行分析。ST公司事实上面临严重的
26、财务危机，有的甚至已经资不抵债，实质上已经处于破产状态，而且在我国，由于上市公司目前仍然是一种宝贵的“壳资源”，即使ST公司面临破产的风险，也会有其他公司对其进行并购，并通过资产置换、资产重组等方式转嫁亏损资产，注入优质资产使其恢复正常的经营能力，此外，上市公司所在地的政府也会通过财政补贴、减免债务等行政手段来挽救ST公司，这些因素使得ST公司不太可能申请破产，因此，无法使用破产作为界定上市公司发生财务危机的标志。基于上述分析以及奥特曼的Z值模型在实践中的广泛应用，本文提出如下假设假设一我国房地产业上市公司中的ST公司为财务危机型企业，相应的其他企业为正常企业；假设二Z值模型适用于我国房地产业
27、上市公司的财务预警研究；假设三样本各年数据具有同质性，可以“回代”模型进行适用性检验。23研究样本选择1行业的选择。对于不同行业、由于其生产特点及生产周期的不同，财务指标一般具有较大差异，如果不进行行业的划分，会降低预警模型的实用性，所以，本文选择房地产业作为样本行业。2正常公司非ST公司。本文选取的正常公司是指在2007年2010年未被定义为ST公司，通过上海证券交易网、深圳证券交易网和中国上市资讯网共选择30家非ST公司作为样本。下文采用的逻辑回归分析方法建立的模型所选的样本为2009年财务数据，得出模型后用来验证2008年和2007年的财务数据。3财务危机型公司ST公司。本文选取的财务危
28、机型公司是指在20072010年被ST的公司，由于我国房地产在2005年2008年房地产业利润水平一直保持着50左右的较快增长，被ST的公司较少，本文一共选择了6家ST公司作为财务危机型公司样本。样本所含公司代码及名称见表2。表2样本所含公司及名称600515ST筑信600687刚泰600246万通地产600890ST中房000558莱茵置业000616亿城股份600603ST兴业600376首开股份600665天地源000736ST重实000918嘉凯城000514渝开发000656ST东源000402金融街600766园城股份000505ST珠江600064南京高科600639浦东金桥60
29、0048保利地产000006深振业A000511银基发展601588北辰实业000031中粮地产000926福星600614鼎立600052浙江广厦600657信达地产8600658电子城600663陆家嘴000024招商地产002244滨江000502绿景地产600675中华600696多伦股份000718苏宁环球002146荣盛发展24Z值模型简介多种变量模型Z值模型，即运用多种财务指标加权汇总产生的总判别分Z值来预测财务危机。该模型有ALTMAN于20世纪60年代末提出，模型如下Z0012X10014X20033X30006X40999X5其中Z为判别函数值；X1表示营运资金与资产总额的
30、比值；X2表示留存收益与资产总额的比值；X3表示息税前利润与资产总额的比值；X4表示权益市价与负债账面价值总额的比值；X5表示销售收入与资产总额的比值。根据这一模型，Z值越低，企业就越有可能破产。ALTMAN提出的判断财务状况的准则如下判断准则见表3所示表3Z值模型的判断准则Z2675财务状况良好，破产性极小1810，YL；若R0，Y0。因此，Y发生的概率为PY1PR0PBIAXI设BI服从LOGISTIC分布，因此可以得到LOGISTIC分布模型。记BI的概率分布函数为FZ，LOGISTIC模型假定的概率分布函数为FZL/LEXPZ由FZ1FZ，可作如下的形式变换PYLPR0PBIAXI1P
31、BIAXILFAXIFAXI因此，第I个样本点Y发生的概率为PYLL/LEXPAXI我们对等式两边进行对数形式变化，还可以得到LNPYL/1PYLAXI此处，我们便得到了Y发生概率与自变量X之间的关系，另外我们也得到了Y发生概率对数形式与自变量X的线性关系。XIXI1，XI2，XIN为第I个样本点的自变量，A为代估计系数。我们则可以根据空间样本数据通过极大似然估计方法，求出A的极大似然估计值。1232房地产业逻辑回归财务预警模型的建立及实证研究321选择模型中的变量企业陷入财务危机是一个累积的过程，在财务危机出现之前，都会有一定的征兆，这些征兆也都是伴随着财务指标的异常而发生的。根据财务分析，
32、结合房地产企业的财务特征，在房地产企业陷入危机前会出现运营效率降低、盈利能力减弱、现金流减少、偿债能力不足以及成长速度过慢等财务特征的出现。为了更好的反应企业的财务状况，我首先选取了五个方面的财务指标作为预警模型初步选择的指标体系。所选取财务指标体系见表6表6财务指标体系财务指标分类财务指标名称自变量符号财务指标计算公式运营能力总资产周转率X1主营收入/年平均资产总额固定资产周转率X2销售收入/平均固定资产营运资产与总资产比X3销售收入/平均总资产偿债能力资产负债率X4负债总额/资产总额流动负债/负债总额X5流动负债/总负债成长能力净资产增长率X6本年度营业收入增长额/上一年度净资产总额获取现
33、金能力获利能力现金负债比率X7经营活动现金净流入额/流动负债总额资产净利率X8净利润/平均总资产主营业务利润率X9主营业务利润/主营业务收入每股收益X10营业利润/营业收入由于所选择的财务指标较多，如果将这些指标全部用到模型中，同时产生多重共线性的概率也较高，会降低模型的预警能力。因此，在建立模型之前，我们首先对所选择的10个财务指标进行相关性分析。以下是利用SPSS软件对于财务指标的相关性分析结果相关性分析结果见表7表7相关性分析结果X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11008022702230081007102003800220067X2008101720106013501920
34、09300080097454X302270172197700950196009970303260179X40223010697710136011005778330015113X50081013500950136101970116016301090147X600710192019601110197100170210111496X702009300990053011600171005602470026X8003800087037780163021006101940158X900220097032633001090111025019410086X100067454017901510147496002
35、6015800861表示指标间的相关度，越多指标间的相关度越高由分析结果我们可以看出，10个指标的相关系并不显著，也就是说产生多重共线性的概率较低，因此10个指标都可以作为自变量引用到模型中。322建立逻辑回归预警模型在这里，我使用二元逻辑回归方法进行预警模型的构建，假设当上市公司为ST公司时，Y1，当上市公司为非ST公司时，Y0。当第I个样本点为ST公司时，YL；当第I个样本点为非ST公司时，Y0。运用SPSS统计软件得到LOGISTIC模型，并使用极大似然估计法估计参数。预测时以05为概率最佳分割点，大于05的样本被判别为ST公司财务困境公司，反之则被判别为非ST公司财务健康公司。在建立模
36、型时使用的仍是前面提到的房地产公司的财务数据6家ST公司，30家正常公司来作为样本空间。通过SPSS软件，在系统对指标进行了7次筛选计算后，最后的结果软件筛选后的指标见表8如下表8SPSS软件筛选后指标列表BSEWALSDFSIGEXPB每股收益119196408346100006300000000总资产周转率4214228234110065000015续表营运资产与总资产比2579177424110146000076常量24817742195101620011943从上表看出，每股收益和总资产周转率的SIG均小于01，具有90以上的置信度，显著性明显，说明其解释性较强；营运资产与总资产比以及
37、模型中的常量置信度也接近90，同样具有一定的说服力。在对企业的财务分析中，各种财务指标之间也是相互影响的。盈利能力和获取现金流的能力进而会决定企业是否有足够的现金偿还到期的债务，同时偿债能力和盈利能力又会反作用于企业的成长能力；运营能力以及成长能力决定企业的盈利能力；偿债能力和盈利能力也会对企业的运营产生影响。可见，各种财务指标之间是相辅相成，互成因果的，因此我认为通过模型得到的这3个指标可以作为我国房地产行业上市公司面临财务预警时的显著财务指标。由二元逻辑回归方法得到的模型可以表示为14LNP/1P248011919X14214X22579X3其中X1表示每股收益，X2表示总资产周转率，X3
38、表示营运资产与总资产比。利用该模型进行预测以05为概率P最佳分割点，大于05的为ST公司财务困境公司，反之为非ST公司财务健康公司。在前面的假设三中，所有模型都可以进行后验性的检验，因此我们需要对得到的模型进行后验性检验，其中后验性检验包括自身检验和外部检验两种。我们在对模型进行构建完成后，先进行自身检验，检验结果2009年逻辑回归模型自身检验结果见表9如下所示表92009年逻辑回归模型自身检验结果2009年逻辑回归模型的自身检验结果计数原始值预测值准确率010291966712467总准确率9167同时，我们利用2007年和2008年的财务数据对逻辑回归模型进行外部检验，检验结果2007年和
39、2008年逻辑回归模型检验结果见表10、表11如下表102008年逻辑回归模型检验结果2008年逻辑回归模型的检验结果计数原始值预测值准确率01027390001158333表112007年逻辑回归检验结果2007年逻辑回归模型的检验结果计数原始值预测值准确率01028293331246667总准确率8889我们可以从检验结果中看出对于逻辑回归模型对于正常公司的预测准确率都在90以上，对于ST公司的预测准确率2008年达到了80以上，2007年接近70,两年的预测准确率都接近90，比较令人满意。15323逻辑回归预警模型的优势首先根据2007年和2008年的财务数据对Z值模型和逻辑回归模型的预
40、测效果进行对比，在对比中，分为3组，非ST公司预测效果对比、ST公司预测效果对比以及所有公司预测效果对比。非ST公司、ST公司以及所有预测效果对比分别见表12、表13、表14表12非ST公司预测效果对比非ST公司组判别效果对比2007年2008年Z值逻辑回归Z值逻辑回归样本总数30303030验证准确数21271527验证准确率70900050009000误断率30100050001000通过表12对非ST公司的预测效果进行对比，我们可以看出，在2007年和2008年逻辑回归模型的验证准确率都到了90，而Z值模型只有70和50。表13ST公司预测效果对比ST公司组判别效果对比2007年2008
41、年Z值逻辑回归Z值逻辑回归样本总数6666验证准确数3445验证准确率50666766678333误断率50333333331667通过表13对ST公司的预测效果进行对比，我们可以看出，Z值模型相对于逻辑回归模型误判率较高，在2007年误判率甚至达到了50。表14样本所有公司预测效果对比所有公司组判别效果对比2007年2008年Z值逻辑回归Z值逻辑回归样本总数36363636验证准确数24311932验证准确率6667861152788889误断率333313894722111116通过表14对样本中所有公司的预测效果对比，2007年和2008年Z值模型的准确率只有6667和5278，而逻辑回
42、归模型则分别达到了8611和8889，均接近于90。由此得出逻辑回归模型在对于样本中所有公司预测的准确率优于Z值模型。综上所述，本文根据沪深两地36家房地产上市公司的财务数据为样本空间，利用SPSS软件进行二元逻辑回归建立的财务预警模型，通过后验性的检验，比ALTMAN最早建立的传统的Z值模型更适用于我国的房地产上市公司在财务预警方面的分析和研究。324逻辑回归模型的应用由于房地产行业受国家政策调控影响较大，在2009年国家放宽了对于二套房房贷的优惠政策，房地产行业转暖，也有不少的ST公司转为了正常公司。因此，本文使用逻辑回归模型对2010年样本公司的财务数据进行分析，通过分析来探索逻辑回归模
43、型对我国房地产上市公司的解释性和预测性，因此我利用样本公司2010年的财务数据“回代”到逻辑回归模型中进行分析。2010年逻辑回归模型的判别结果见表15表152010年逻辑回归模型判别结果2010年逻辑回归模型的检验结果计数原始值预测值准确率010282933313350总准确率8611从上述结果中可以看出，逻辑回归模型对于正常公司的预测准确率达到9333，只有两家正常公司被误判为ST公司，其中一家是600766园城股份，其在样本中显示为正常公司，但是两年中连续被误判为财务危机公司。但是该公司在20092010年连续两个会计年度亏损，并在2011年被戴上了ST的帽子，这也正说明了逻辑回归模型的
44、正确性。对于非正常公司，逻辑回归模型预测准确率大幅下降，只有50，这是因为在宽松政策背景下，房地产行业转暖，6家ST公司中已经有4家在2011年摘掉了ST的帽子，成为正常公司。综上所述，逻辑回归模型对于样本公司中2010年的财务数据仍然具有很好的借鉴作用，模型中的指标也具有指示性和实践性。我国房地产市场发展至今，行业自身以及相关的政策、制度还并不完善。相对国外市场而言，国内房地产市场经受过的冲击较少，经验积累不足。市场总的说来还是依赖相关政策的指导来一步步前进。因此，政策因素将在很长的时间内作用于房地产市场和房地产公司的发展。在未来探索研究我国房地产公司财务预警的道路上，应该考虑在财务指标体系
45、外，把政策因素纳入模型之中，作为影响房地产公司财务状况的一个重要因素加以考虑。20结论1通过对我国36家房地产上市公司20072008年的财务数据进行研究，发现Z值模型对于我国房地产行业的财务危机预警准确率较低。2利用2009年房地产企业的财务指标数据，通过对10个财务指标进行相关性检验发现，10个指标的相关性并不显著，每个指标都可以作为变量引用到模型中。经过SPSS软件对于指标的筛选，最终得出二元逻辑回归模型LNP/1P248011919X14214X22579X3其中X1表示每股收益，X2表示总资产周转率，X3表示营运资产与总资产比3通过对模型进行后验性验证，可以得出新建二元逻辑回归模型对
46、于我国房地产上市公司财务预警效果比较令人满意，并且通过与Z值模型进行对比，可以发现二元逻辑回归模型与警准确率较高更具有实践性，对于我国房地产上市公司财务预警具有一定的实际意义。但是在本文的研究中也存在一定的局限性1本文对于房地产行业的预警研究也有一定的局限性，因为文中在模型变量的选择上，全部取自财务指标，并未考虑非财务指标对于房地产行业的财务影响。事实上，房地产行业受国家宏观政策的调控影响较大，对企业的财务状况作用更大。2在模型构建过程中，为使模型具有更高实用性，本文在样本选择与指标选取等方面都做出了较为详尽的考虑。但由于个人水平限制及模型构建中的诸多因素，本文对于预警模型的论述及指标选择论证
47、等方面还不够充分，还应该以后的研究中继续深入探索。3大部分房地产上市公司都是多元化经营，为减少这种影响，本文所选择的36家公司都是以房地产为主营业务，但仍不能避免有其他业务的影响，因此文中对于房地产行业的财务预警研究也有一定的局限性。18参考文献1王兴国房地产企业财务预警方法的研究J经济管理者，201022崔广钦房地产企业财务危机预警模型的构建D沈阳东北大学，200873吴世农，卢贤义我国上市公司财务困境的预测模型研究J经济研究，200164周首华，陆正飞，汤谷良现代财务理论前沿专题M大连东北财经大学出版社，20005陈静上市公司财务恶化预测的实证分析J会计研究，199946张玲财务危机预警分
48、析判别模型J数量经济技术经济研究，200037陈晓，陈治鸿中国上市公司的财务困境预测J中国会计与财务研究，200098张爱民，祝春山，许丹健上市公司财务失败的主成份预测模型及其实证研究J金融研究，200139罗明，崔毅Z计分模型的实证研究J理财，2003610姜秀华，孙峥上市公司财务预警模型研究J预测，2006311张苾川房地产企业财务危机预警研究D广州华南理工大学，2010412郦大海基于Z3值模型的房地产上市公司财务危机预警研究J财会通讯，20041213陈立文，孟苓阁房地产上市公司LOGISTIC预警模型研究J价值工程，2010314刘红霞企业财务危机预警方法及系统的构建研究M北京中国统
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