基于资产质量的房地产上市公司财务风险预警研究
发布时间：2021-12-15 17:41
房地产业是我国国民经济发展的支柱性产业,随着近年来国民经济的飞速发展以及城镇化进程的加快,房地产商品销售价格不断上涨,高额的住房价格给民生问题带来了诸多挑战。为了抑制房价过快上涨,2016年底,中央经济工作会议正式提出“房住不炒”定位,在房住不炒的总政策基调下,2017-2019年间,房地产相关部门陆续出台多项相关配套调控政策。在此背景下,具有负债度高、资金周转期长、变现能力差等特点的房地产上市公司极易发生资金链断裂导致企业陷入财务危机。因此,通过对房地产上市公司财务风险进行有效识别并建立预警模型,以保障房地产业稳健运行以及宏观经济的可持续发展,具有重要意义。首先,本文阐述了选题背景和国内外现状,结合我国房地产行业现状及房地产上市公司财务特点,深入分析财务风险形成的原因。其次,进行预警模型初步设计,根据证券所对上市公司的退市风险预警标记,将预警程度分为财务危机和财务健康区间。将资产质量特征引入传统预警模型并确定财务风险的初选指标,选取2007-2018年深沪A股房地产上市公司中25家危机公司和与之1:2配对的50家财务健康公司作为研究样本并进行预处理。最后,选择Logistic回归模型...
【文章来源】：北华大学吉林省
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
24别降低，使贷款难度增大，加上过高的负债还会带来高额利息费用，一旦企业面临困境，公司预期收益不能实现，很容易引发资金链断裂，形成恶性循环，对企业生产发展极为不利。图3.1国内三大房地产上市公司2014-2018年资产负债率（二）资金周转期长，商品流动性差房地产商品资金周转情况主要取决于房地产商品的销售实现和货币资金转换时间长短。大部分房屋可使用年限在50-70年左右，且房屋商品价格昂贵，属于一项规模较大的支出，因此对于消费者而言，买卖房地产商品的频率很低，导致房地产商品的流动性与其他商品的流动性相比而言较差，资金周转率较低。表3-1国内五大房地产上市公司存货占比情况（单位：亿元）2018年万科绿地控股保利地产招商蛇口华夏幸福存货7503.035954.974745.052108.212545.23流动资产12950.729274.637664.813544.363679.60存货占比57.94%64.21%61.91%59.48%69.17%数据来源：国泰安网站此外，我国房地产建设需要经历漫长的运行周期，包括建造位置选择、房屋开发建设、竣工完成到最终房屋销售，期间每个阶段都需要注入大量资金。企业无法支撑如此庞大的资金需求，因此大部分房地产上市公司在销售房屋时选择预
25收款形式，剩余款项在房屋建造完成后逐步收回到账，回收款项时间通常历经几年至几十年，由此形成多数房地产销售款项无法短时间内回笼。并且，由于商品特殊性，房地产企业中存货是流动资产的最大组成部分，如表3-1所示。我国资产总值排名前五的国内房地产上市公司存货总额在流动资产中占有50%-70%的份额，房地产企业存货主要由开发产品和非开发产品构成，其中开发产品包含库存商品、原材料和低值易耗品在内。这些产品普遍流动能力弱，致使房地产企业资金回收期被无限拉长，这往往会加大房地产公司的资金压力。（三）收入确认不及时，指标波动大房地产企业一般以商品房结算且交付买家作为确认收入的时间点，随后再进行利润结算和成本计算，在项目未竣工或者商品房交付前无法及时确认之前所产生的收入。而作为资金密集型产业的房地产商品需要足够投资金额，为了保证筹集资金速度，房地产销售往往采用预售方式进行，在商品房尚未竣工时向客户收取部分价款计入预售账款，因此商品的交付和收款会形成较大时间差，工程项目交付之前，财务报表数据始终保持亏损状态，当项目完工交付以后，财务报表数据立刻反转由亏转盈，因此造成了会计信息质量差、盈利指标波动明显的问题，这导致管控难度加大，财务风险提升。如图3.2中是房地产上市公司全新好在2018-2019年期间各项盈利指标中资产报酬率、净资产收益率和营业利润率的变动走势。图3.2全新好股份2014-2019盈利指标变化情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于现金流量角度的财务预警模型研究——以房地产行业为例[J]. 邓旭东,张瑜,徐文平. 会计之友. 2018(23)
[2]房地产上市公司财务风险评价研究[J]. 戚家勇,蔡永斌. 财会通讯. 2018(26)
[3]基于因子分析法的房地产企业财务风险预警研究[J]. 欧国良,吴刚,朱祥波. 社会科学家. 2018(09)
[4]基于财务风险的企业可持续增长分析——来自房地产上市公司的经验证据[J]. 许乐媛,张健瑞. 财会通讯. 2017(26)
[5]资产质量、资产反应系数与企业价值[J]. 唐洁珑,郭俊,黄溪. 中国注册会计师. 2016(04)
[6]引入企业资产质量指标的财务风险预警模型[J]. 黄德忠,朱超群. 财会月刊. 2016(08)
[7]基于主成分分析法的上市公司财务风险研究——以我国制造业为例[J]. 泮敏,曾敏. 会计之友. 2015(21)
[8]房地产上市公司财务预警实证研究[J]. 郑晓云,李建华. 会计之友. 2015(09)
[9]浙江省民营上市公司资产质量研究[J]. 赵静,周烨. 会计之友. 2014(08)
[10]国内外资产质量问题研究述评[J]. 高雨,孟焰. 会计之友. 2013(27)
博士论文
[1]我国上市公司财务预警变量选择研究[D]. 秦志敏.东北财经大学 2012
[2]创新型企业财务预警系统研究[D]. 权思勇.东华大学 2012
[3]我国企业集团上市公司财务预警与信用风险评估研究[D]. 肖珉.电子科技大学 2012
[4]我国上市公司治理风险预警机制研究[D]. 王旭.中国矿业大学（北京） 2009
[5]上市公司财务危机预警模型研究[D]. 刘彦文.大连理工大学 2009
[6]中国A股上市公司财务危机预警模型构建及实证研究[D]. 任惠光.山东大学 2007
硕士论文
[1]基于Logistic回归模型与BP神经网络模型的能源企业财务预警研究[D]. 王菲菲.北京化工大学 2018
[2]基于BP神经网络的我国制造业上市公司财务预警模型研究[D]. 刘迎旭.北京印刷学院 2018
[3]基于熵权法的神经网络模型与logistic回归的财务预警模型比较与分析[D]. 顾梓琦.西南财经大学 2016
[4]基于BP神经网络模型的制造业上市公司财务预警研究[D]. 高喆.北京交通大学 2015
[5]中国房地产上市公司财务风险预警研究[D]. 葛亮.湖南大学 2015
[6]资产质量的影响因素和综合评价研究[D]. 张双巧.天津财经大学 2013
本文编号：3536863
【文章来源】：北华大学吉林省
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
24别降低，使贷款难度增大，加上过高的负债还会带来高额利息费用，一旦企业面临困境，公司预期收益不能实现，很容易引发资金链断裂，形成恶性循环，对企业生产发展极为不利。图3.1国内三大房地产上市公司2014-2018年资产负债率（二）资金周转期长，商品流动性差房地产商品资金周转情况主要取决于房地产商品的销售实现和货币资金转换时间长短。大部分房屋可使用年限在50-70年左右，且房屋商品价格昂贵，属于一项规模较大的支出，因此对于消费者而言，买卖房地产商品的频率很低，导致房地产商品的流动性与其他商品的流动性相比而言较差，资金周转率较低。表3-1国内五大房地产上市公司存货占比情况（单位：亿元）2018年万科绿地控股保利地产招商蛇口华夏幸福存货7503.035954.974745.052108.212545.23流动资产12950.729274.637664.813544.363679.60存货占比57.94%64.21%61.91%59.48%69.17%数据来源：国泰安网站此外，我国房地产建设需要经历漫长的运行周期，包括建造位置选择、房屋开发建设、竣工完成到最终房屋销售，期间每个阶段都需要注入大量资金。企业无法支撑如此庞大的资金需求，因此大部分房地产上市公司在销售房屋时选择预
25收款形式，剩余款项在房屋建造完成后逐步收回到账，回收款项时间通常历经几年至几十年，由此形成多数房地产销售款项无法短时间内回笼。并且，由于商品特殊性，房地产企业中存货是流动资产的最大组成部分，如表3-1所示。我国资产总值排名前五的国内房地产上市公司存货总额在流动资产中占有50%-70%的份额，房地产企业存货主要由开发产品和非开发产品构成，其中开发产品包含库存商品、原材料和低值易耗品在内。这些产品普遍流动能力弱，致使房地产企业资金回收期被无限拉长，这往往会加大房地产公司的资金压力。（三）收入确认不及时，指标波动大房地产企业一般以商品房结算且交付买家作为确认收入的时间点，随后再进行利润结算和成本计算，在项目未竣工或者商品房交付前无法及时确认之前所产生的收入。而作为资金密集型产业的房地产商品需要足够投资金额，为了保证筹集资金速度，房地产销售往往采用预售方式进行，在商品房尚未竣工时向客户收取部分价款计入预售账款，因此商品的交付和收款会形成较大时间差，工程项目交付之前，财务报表数据始终保持亏损状态，当项目完工交付以后，财务报表数据立刻反转由亏转盈，因此造成了会计信息质量差、盈利指标波动明显的问题，这导致管控难度加大，财务风险提升。如图3.2中是房地产上市公司全新好在2018-2019年期间各项盈利指标中资产报酬率、净资产收益率和营业利润率的变动走势。图3.2全新好股份2014-2019盈利指标变化情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于现金流量角度的财务预警模型研究——以房地产行业为例[J]. 邓旭东,张瑜,徐文平. 会计之友. 2018(23)
[2]房地产上市公司财务风险评价研究[J]. 戚家勇,蔡永斌. 财会通讯. 2018(26)
[3]基于因子分析法的房地产企业财务风险预警研究[J]. 欧国良,吴刚,朱祥波. 社会科学家. 2018(09)
[4]基于财务风险的企业可持续增长分析——来自房地产上市公司的经验证据[J]. 许乐媛,张健瑞. 财会通讯. 2017(26)
[5]资产质量、资产反应系数与企业价值[J]. 唐洁珑,郭俊,黄溪. 中国注册会计师. 2016(04)
[6]引入企业资产质量指标的财务风险预警模型[J]. 黄德忠,朱超群. 财会月刊. 2016(08)
[7]基于主成分分析法的上市公司财务风险研究——以我国制造业为例[J]. 泮敏,曾敏. 会计之友. 2015(21)
[8]房地产上市公司财务预警实证研究[J]. 郑晓云,李建华. 会计之友. 2015(09)
[9]浙江省民营上市公司资产质量研究[J]. 赵静,周烨. 会计之友. 2014(08)
[10]国内外资产质量问题研究述评[J]. 高雨,孟焰. 会计之友. 2013(27)
博士论文
[1]我国上市公司财务预警变量选择研究[D]. 秦志敏.东北财经大学 2012
[2]创新型企业财务预警系统研究[D]. 权思勇.东华大学 2012
[3]我国企业集团上市公司财务预警与信用风险评估研究[D]. 肖珉.电子科技大学 2012
[4]我国上市公司治理风险预警机制研究[D]. 王旭.中国矿业大学（北京） 2009
[5]上市公司财务危机预警模型研究[D]. 刘彦文.大连理工大学 2009
[6]中国A股上市公司财务危机预警模型构建及实证研究[D]. 任惠光.山东大学 2007
硕士论文
[1]基于Logistic回归模型与BP神经网络模型的能源企业财务预警研究[D]. 王菲菲.北京化工大学 2018
[2]基于BP神经网络的我国制造业上市公司财务预警模型研究[D]. 刘迎旭.北京印刷学院 2018
[3]基于熵权法的神经网络模型与logistic回归的财务预警模型比较与分析[D]. 顾梓琦.西南财经大学 2016
[4]基于BP神经网络模型的制造业上市公司财务预警研究[D]. 高喆.北京交通大学 2015
[5]中国房地产上市公司财务风险预警研究[D]. 葛亮.湖南大学 2015
[6]资产质量的影响因素和综合评价研究[D]. 张双巧.天津财经大学 2013
本文编号：3536863
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