上市公司财务风险防范及预警研究-以房地产上市公司为例

PAGEPAGE12摘要务风险及其预警是十分必要的，公司需要将财务指标与业务数据相结合，对于财务上可能出现的风险及时进行预警，建立完善的预警体系，以随时测评公司可能存在的风险，保障公司的能健康地持续发展。在本文中，详细论述了有关财务风险及其如何预警的基本理论，研究了我国房地产上市公司发展现状以及财务Altman教授的Z值模型，在对比下选用了Z3模型进行实证研究，用2020年六家ST2017年~2020年的财务指标作为样本数据进行检验，最后针对分析结果对加强房地产上市公司财务风险防范和预警提出了对策和建议。；Z3模型ABSTRACTChineseenterprisestotherealestateindustryoffinancialriskearlywarningawarenessisnotstrong.Itisrecognizedasanindustrywithalongindustrialchain,longindustrialcycle,largeinvestment,largeuncertaintyandhighrisk,andthedevelopmentoftherealestateindustryplaysanimportantpositioninChina'seconomy,whichhasanimportantimpactonpromotingeconomicprosperityanddevelopment.Itisverynecessarytostudythefinancialrisksandtheirearlywarningoftherealestateindustry.Thecompanyneedstocombinethefinancialindicatorswiththebusinessdata,givetimelyearlywarningofthepossiblefinancialrisks,andestablishaperfectearlywarningsystemtoevaluatethepossiblerisksofthecompanyatanytimeandensurethehealthyandsustainabledevelopmentofthecompany.Inthispaper,wediscussedthebasictheoryoffinancialriskanditsearlywarning,studiedthedevelopmentstatusandinfluenceofinternalandexternalfactorsoffinancialrisk,thenintroducedtheZvaluemodelforempiricalresearch,usedsixSTcompaniesin2020andVanke~2020financialindicatorsassampledata,andfinallyproposedcountermeasuresandsuggestionstostrengtheningthefinancialriskpreventionandearlywarningofrealestatelistedcompanies.Keywords:realestatelistedcompany;financialriskwarning;Z3model第1章引言位。但与之伴随的却是房地产行业的不平衡发展。高房价、高失业率等问题接踵而至。国家出台了一系列政策以控制房价的肆意疯长，促进房地产行业有序健康发展，房地产企业的经营风险也随之而增加，想在复杂多变的市场环境中生存和发展，就必须要求房地产行业对其财务中可能发生风险的严格监控。房地产行业是十分具代表性的一类资本密集型产业，它所投入的资金规模很大、风险系数高、耗时长、中间环节多、地区差异大等特点，也正因如此，其必然会存在一定的财务风险。2019年在国家颁布的“住房不炒”的政策调控下，房地产市场出现短暂的回暖之后由慢慢降低了热度，房价下行压力较大，销售规模大幅下降；2020年一场突如其来的疫情又给房企带来难以预料的巨大冲击，国家政策、行业经营面临的市场环境和房地产企业自身的经营问题，都有可能使其在经营中的风险加大。在我国的房地产行业企业中，其对财务风险的防范意识和企业防范措施仍有待加强。由于大多企业还没有建财务风险事先有一定程度的认知,及时做好预防工作,才能使公司远离破产的困境。第2章相关理论内容为财务风险相关基本理论的概述。首先介绍了财务风险，包括财务风险的定义、成、方法以及主要作用。为后文的研究奠定了理论基础。财务风险基本理论财务风险含义可能发生的预期之外的不良变化。损失的不确定性。对于本文所述内容中的财务风险，我们可理解为广义上的财务风险。财务风险的成因：1.宏观经济环境公司在行业中的立足生存与发展，都与宏观经济的运行规律及政策性因素息息相关。公司的经济效益水平，会的变化也发生不同程度地改变。例如，宏观经济的运行周期、宏观调控下的经济政策、政府制定的利率水平及市场上物价的水平。宏观经济的运行态势若为良好趋势，那么公司整体的盈业务利水平都会提险。2.国家经济政策况下，该公司因支付了过多的利息，或者没有能力偿债债务，由此也会引发公司财务上不同程度的风险。1.资本结构不合理行企业制定的计划或已签订的合约，这也会对企业的收益率产生较大程度的影响。2.投资决策不合理情况产生重要且较深远的影响。对于投资企业所做的缺的。3.企业财务人员识别风险的能力较弱，无法灵敏地察觉并分析财务风险，将会对企业经济状况应对突发状况的处理能力不强，也会使企业重大财务风险发生的概率加大。4.尚不合理的收益分配，影响着该企业的投资者对它之后发展趋势发展的预判。企业中与实际运行状况不相而驰。一旦企业中的财务资产结构出现不良效应，财务风险势必会紧随其后。2.1.3财务风险的特征1.不确定性，但是算财务风险及其带来损失的大小。2.客观性展的社会决定了财务风险的客观性，其中财务管理人员认识的局限性也是重要影响因素。3.相关性，二者是紧密相连的。因此，企业在科学认识风险的危害性，不断提高风险控制能力的时候也要兼顾对风险收益采取科学措施，促进企业健康和快速发展。4.全面性金运用、筹集、积累、分配等财务活动中都会产生。财务风险预警基本理论财务风险预警的含义化，实时监测和预测企业能够或将要面临的财务风险。财务风险预警的方法分为定性分析法和定量分析方法大多数研究者也采用定量分析，而定性分析基本很少有研究者使用。定量分析方法是以过去比较完整的统计数据为基础，运用一些数学模型或数理统计方法，对各种数据进行科学处理。定量风Z模型和logistic回归分析模型，以及大数据和人工智能环境下的智能财务风险预警等。1.及时预测财务风险识别风险，通过指标数值变动来反映风险。2.合理控制财务风险，寻找原因，制定解决措施，正确应对财务危机，避免风险扩大。第3章房地产上市公司发展现状及财务风险影响因素分析分析。从理论层面为后文模型的构建做了铺垫。我国房地产上市公司发展现状城镇化率较低2016年开始，中国城镇化率仅为57.35%，这意味着未来5-10年将，同时，国家出台的全面放开二孩政策，也表明未来对住房的需求将增加。房地产行业目前仍处于发展阶段展能够给城市带来经济发展。国税地税合并的大趋势月13日，国家出台了相关政策，明确指出将国税地税机构合并，目前，合并的程度也在不断扩大，与分税制相比，地方政府将地方税务系统征收的税收作为主要收入，而房地产税，城市土地使用税、土地使用税、贸易税、房地产税和增值税最初由地方税务机关征收，对纳税最多的房地产企业，地方政府支持其发展，这可以增大扩张力度和提高销售量。投资和开发速度放缓在中国经济的快速增长的大背景下，房地产行业不仅没有出现高速发展，反而出现了增长速度放缓的现象，同年4月，商业地产销售单月增速为负，原因是多方面的，从房地产开发投资增速来看，2010年至2019年，经过国家的严格调控，中国房地产开发增速呈现出持续下降的趋势。2016年以来，房地产投资增速略有提高，2019年，我国房地产开发投资132.2亿元，一年增长9.9%，高于全国GDP增速；2020年上半年房地产开发投资6.28万亿1.9%，受调控政策持续收紧和土地市场销售增速明显放缓的影响，房地产企业对土地采购持谨慎态度。2019年，房地产价格1.47万亿元，相比去年下降8.7%；购地面积2.58亿平方米，同比下降11.4%。表3.12014~2019年房地产业开发投资规模单位：万亿元2014年2015年2016年2017年2018年2019年房地产开发投资额9.509.6010.2610.9812.0213.22行业竞争激烈一方面，党的十九大以来，政府更进一步加强了对房地产企业的宏观控制。另外，地价的一步步上调，一定程度上降低了消费者的购买欲望，国家政策、企业的财务状况以及消费者的态度都会在一定程度上影响业界的收益水500强房地产开发企业的盈利能力指标中可以观察出，2015年至2019年，利润成本率和净资产收2109年三个指标分别为1.84%、8.69%和18%，由此可推断，随着行业竞争的日益激烈和政策的影响，未来房地产行业的竞争将更加激烈，行业利润空间大幅提升的可能性也较小。表3.22015~2019年三项指标数据总资产收益率净资产收益率成本费用利润率2015年2.034.6210.282016年2.374.7113.032017年2.765.3517.042018年2.836.3219.812019年1.848.6918行业整体负债比例较高60%，企业就存在财务风险，容易引发偿债危机，高负债率往往伴随着高资金成本。在高负债率的情况下，拥有十分足够的现金流量作支撑才可能存活，要是还处于一个现金流薄弱的行业的话，那么该企业将难以持续经营。根据Choice金融终端数据整理显示，房地产行业近四年资产负债率远高于其他行业，以下为行业资产负债率对比表，以及2018、2019年房地产企业资产负债率的分布情况。表3.32018年企业资产负债率分布情况68.09%以下68.09%~80%80%以上企业占比42%26%29%表3.42019年企业资产负债率分布情况60%以下60%~70%70%~80%80%~90%90%以上企业占比25%16%26%27%6%表3.5部分行业资产负债率对比表批发和零售业汽车制造业纺织业食品制造业房地产开发业2017年51.72%43.55%38.54%34.70%64.28%2018年52.52%44.85%39.56%35.34%68.09%2019年52.62%46.46%37.31%33.39%69.96%2020年52.03%43.77%34.60%30.48%62.07%我国房地产上市公司财务风险影响因素分析外部影响因素分析价，销售量会随价格变化出现波动，因此产生财务风险。，诸如建材、公司的融资。得房地产业供需不合理，潜藏着一定的风险。内部影响因素分析为明显。涌入。成本提高、盲目投资的现象愈发严重，投资失误也将是导致企业发生财务危机的直接因素。，融资渠道较为单一，资本结构存在较大的不合理性。一旦发生资金断裂，就会引发严重的财务危机。第4章我国房地产上市公司财务风险预警实证分析ST公司和非ST公司，通过收集大量数据计算出相应的Z3值,在得出数据结果之后进行实证分析，并为公司的财务风险进行预警研究，阐述了模型的原理以及指标选取的原则，在研究基础上得出结论。基于Z-score模型的房地产上市公司财务预警模型初选经过了大量的文献阅读以及对比后，本文最终确定采用Z3值评分模型来构建财务预警系统。模型是纽约大学斯特恩商学院教授爱德华·阿特曼采用22个财务比率经过数理统计筛选建立的著名的5Z－score模型是以多变量的统计方法为基础，以破产企业为样本，通过大量的实验，对企业的运行状况、破产与否进行分析、判别的系统，在世界各国得到了广泛的应用。1.Altman教授首先构建了Z1值模型：Z1=0.012*X1+0.014*X2+0.033*X3+0.006*X4+0.999*X52.Altman2000ZZ3模型：Z3=6.56*1+3.26*X2+6.72*X3+1.05*X4表4.1计算公式自变量X1X2X3X4含义解释营运资本/资产总额留存收益/资产总额息税前利润/资产总额股东权益/负债总额表4.2计算公式营运资本留存收益息税前利润股东权益计算公式流动资产-流动负债盈余公积+未分配利润利润总额+利息费用资产总计-负债总计：Z3得分大于等于2.90，则企业处于安全状态，破产率小。如果小于等于1.23，则企业陷入危机状态，破产率高。得分在1.23-2.90之间，是灰色区域，财务状况不稳定，需特别加以留查。样本选取20多个指标中综合出更具代表4至5个变量来计算，预测分析企业的财务状况。本文主要以房地产上市公司为例研究财务风险的预10家作为非ST公司的样本数据。选用2020年每股收益以及净资产收益率均小于零的公司做样本数据，因为此时我们认为此类公司为风险公司，即ST公司。样本数据处理表4.36家ST房地产上市公司Z3值测算股票代码公司名称每股收益EPS净资产收益率ROEZ值检验结果600890.SH*ST中房-0.09-19.94危险600684.SH珠江股份-0.69-23.33危险000918.SZ嘉凯城-0.7-42.97危险000573.SZ粤宏远-0.18-7.08危险000031.SZ大悦城-0.09-2.06危险000558.SZ莱茵体育-0.06-5.71危险Altman教授的Z3模型中进行检验，检验结果均小于零，检验结果符合实际情况，同时也印证了Z3模型的有效性。表4.410家大规模非ST房地产上市公司Z3值测算2020/12/312019/12/312018/12/312017/12/31000002.SZ万科A1.721.481.571.81000671.SZ阳光城1.892.632.032.74000011.SZ深物业5.154.586.396.19600606.SH绿地控股1.250.891.541.16600185.SH格力地产3.414.634.994.99600048.SH保利地产2.672.833.163.35601588.SH北辰实业3.453.293.063.42600383.SH金地集团2.662.873.263.42002146.SZ荣盛发展2.752.292.582.79600340.SH华夏幸福2.843.092.752.81表4.510家中规模房地产上市公司Z3值测算2020/12/312019/12/312018/12/312017/12/31000517.SZ荣安地产2.542.492.764.51600053.SH九鼎投资9.658.543.742.82600032.SH天房发展0.812.712.243.03600604.SH市北高新2.873.614.673.36600177.SH雅戈尔2.610.962.160.58600895.SH张江高科2.333.973.092.56600159.SH大龙地产5.695.396.417.27600158.SH中体产业6.314.533.824.59002113.SZ广宇集团3.273.593.854.47000667.SZ美好置业2.512.222.964.99实证结果分析表4.620家大中型房地产公司Z3值分布情况Z3＜1.231.23≤Z3＜2.9Z3＞2.9公司数量所占比重公司数量所占比重公司数量所占比重2017年15%15%1890%2018年00%15%1995%2019年15%15%1890%2020年15%15%1890%中，研究中非ST公司的样本数量为20个，其中大型房地产上市公司10个、中型房地产上市公司分别10个，实证研究数据表明：从表4.4中可以得出，Z3值分布情况Z3＜1.23占比在0%~5%之间，1.23≤Z3＜2.9占比为5%，Z3＞2.9占比在90%以上，大程度上验证了Z3模型的准确性。因此选用Z3模型对我国企业内部管理者可借助Z3值模型进行财务分析，改善财务状况；外部投资者也可将其作为评价企业财务的重要工具以及投资决策的衡量依据。第5章我国房地产上市公司财务风险防范对策提供一些具有参考价值的财务风