基于Z—Score模型的我国房地产上市公司财务预警研究

1、基于ZScore模型的我国房地产上市公司财务预警研究房地产开发基于ZScore模型的我国房地产上市公司财务预警研究黄硕张红周鹏张洋清华大学建设管理系从财务预警的角度研究上市公司,可以及时发现公司的财务状况,从而帮助公司管理者采取有效的风险防范措施.Z-Score模型是目前应用广泛且预测有效性较强的财务预警方法之一,本文利用Z-Score模型对我国房地产上市公司进行财务预警分析.一,Z-Score模型及其应用美国学者A1tman于1968年提出了经典的Z-Score模型,其具体形式如式(1)所示:Z=0.012X+0.014)(2+0.0330.006)(4+0.999X5式(1)式(1)中,自

2、变量Xi(j=l,2,3,4,5)的含义及计算公式如表1所示.需要说明的是,式(1)中x的计算需要度量股东权益市场价值,即股价与股份总额的乘积.但由于我国股权分置改革尚未完成,上市公司的股份中仍包含一定比例的有限售条件股份.这些有限售条件股不能通过资本市场进行交易,无法直接计算其市场价格和市场价值.为此,本文用有限售条件股的账面价值近似估计其市场价值,即用每股净资产替代价格,来估算有限售条件股的价值.由此,白变量x的计算公式如式(2)所表1:经典Z-Score模型中自变量含义及计算公式_/JoX4=pxnj+bvpsxn2式(2)式(2)中,P是无限售条件股价格,bvps是每股净资产,n和n.

3、分别是无限售条件股和有限售条件股的数量.通常说来,z值越高,公司的财务状况越健康,未来发生财务风险的可能性越小.基于Z-Score模型的公司财务状况判别标准如表2所示.二,我国房地产上市公司财务预警本文利用简单随机抽样的方法,从我国A股上市公司中选取40家房地产上市公司作为研究对象.数据来源是这40家房地产上市公司2009年的年度财务报告.无限售条件股价格以2009年12月31曰的收盘价为准.将40家样本公司的数据代入式(1)即可得到各家公司的z值.根据z值由大N4,的方式将各家公司进行排序,并判别各公司的财务状况,结果如表3所示.结合表3和表2可知,在4O家样本房地产上市公司中,1_财务状况

4、处于健康,不稳定,极差三种水平的公司分别有9家,ll家和20家,各占样本总数的22.5%,27.5%和50%.也就是说,自变量名称含义计算公式X1反映公司资产的折现能力和规模特征Xl=(营运资金/资产总额)x100X2反映公司的累积获利能力X2=(留存收益/资产总额)x100X3反映公司对资产的使用效益(息税前利润/资产总额)x100圈X4反映公司的财务结构X4=(股东权益市场价值总额/负债账面价值总额)x100X5反映公司的资产运营能力Xs=销售收入/资产总额6020011总第359期表2:基于Z-Score模型的公司财务状况判别标准房地产开发Z值范围公司财务状况判别结果结果分析Z2.99健

5、康公司未来陷入财务困境的可能性很小,财务风险小1.8lZ<2.99不稳定若风险控制不得当,公司未来陷入财务困境的可能性很大,财务风险较大Z<1.81极差公司未来陷入财务困境的可能性很大,财务风险大表3:我国房地产上市公司Z值及统计数据公司序号X1X2X3X4X5Z财务状况116.24lO.O95.17929.29O.586.49健康29.323.883.35854.16O.575.48健康356.2411.648.32654.80.815.24健康446.4312.9515.635l8.12O.564.42健康546.592.6l3.64634.34O.354.29

6、健康614.7430.352.15572.32O.184.13健康751.8l38.12l6.03361.120.333.62健康811.351O7.17.38191.O3O.593.49健康975.125.411.92432.97O.333.48健康1O4.525.362.35334.1O.722.88不稳定111.8923.328.66290.220.332.69不稳定1227.1514.567.95253.33O.392.4l不稳定133O.378.948.4l244.38O.432.34不稳定1428.559.734.66276.120.292.27不稳定1531.438.043.82

7、98.470.152.22不稳定167.5616.516.4268.6O.12.14不稳定1750.759.195.41205.44O.542.14不稳定1828.11l2.058.04242.240.152.07不稳定193O.4l2.758.14209.63O.292.03不稳定2050.99.O99.1l84.64O.351.95不稳定2139.267.57.37163.640.331.71极差2242.318.25.94165O.261.61极差2334.5217.647.8121.23O.3l1.59极差中2466.4112.199.2111.16O.251.48极差圈(接下页表格)

8、房201011总第359期61房地产开发Real(接上页表格)公司序号X,X2X3X4X5Z财务状况2557.O95.19O.56186.740.161.44极差2649.4218.Ol5.99135O.091.41极差2773.193.424.52141.990.221.36极差2829.579.058.2568.45O.5l1.36极差2913.045.312.9171.770.141.35极差3013.512.343.74155.710.221.26极差3118.7l1.545.13121.9O.291.23极差3238.757.626.14114.43O.191.23极差3349.66

9、l1.385.6l12.080.141.22极差343.366.069.592.320.261.22极差3551.445.563.17121.77O.181.16极差3632.726.893.52122.080.171.16极差3739.777.472.25129.54O.071.O7极差3847.93l3.357.0661.620.171.Ol极差3934.17.192.66l14.72O.O60.98极差4075.754.722.695.56O.1O.92极差最大值75.751O7.116.03929.290.8l6.49最小值一7.56-23.88O.5661.62O.O6O.92平均值

10、35.3711_876.26261.550.302.29方差434.29324.88l1.5O43816.65O.O31.92离散系数0.591.52O.540.8O0.600.61注:为避免引起不必要的纠纷,本文用序号来代替公司名称87.5%的样本公司的财务状况处于非健康水平.这说明,我国房地产上市公司整体的财务状况不容乐观.2.z值的平均值为2.29,处于财务状况不稳定的区间;最大值(6.49)是最小值(0.92)的近6倍.这意味着我国房地产上市公司整体的财务状况不佳,且不同公司之间差异较大.三,结论中结果来j圈处于非层较大,需62201011总第359剪年的数据和Z-Score模型计算的房地产上市公司整体的财务状况稳定状态,且不同公司之间差异管理人员提高风险防范意识.参考文献1.张楚堂杨志强.基于zScore模型的国有公司财务分析.武汉理工大学.2009.312.EdwardA1tman