中国房地产上市公司财务风险预警研究

发布时间：2017-04-26 19:18

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【摘要】：本研究是国家自然科学基金《不动产价与回报混合评估系统研究，70573066》1和山西省软科学基金项目《风险投资项目网络交易系统研究，2011041005-03》2的资助下，针对目前我国房地产上市公司的具体情况，利用112家房地产上市公司第前三年的样本数据(2007)作为估计样本，应用SPSS17.0构建了基于主成分分析的logistic财务风险预警模型，并用沪深两市A股和B股2010年119家房地产上市公司的年报数据对此模型进行了检验，取得了较好的预测效果。主要工作如下： 1、构建了中国房地产上市公司财务风险预警指标体系 针对中国房地产上市公司的发展现状及其面临的财务风险，并借鉴相关文献，从企业的盈利能力、偿债能力、资产营运能力、规模与发展能力、现金流量能力和风险水平六个方面初选了27个财务指标，构建了中国房地产上市公司财务风险预警指标体系。 2、构建了中国房地产上市公司财务风险预警模型，，并进行了实证检验 选取112家房地产上市公司样本，采用独立样本T检验和非参数Mann-Whitney U检验对选取的27个财务指标进行筛选，最终筛选出21个显著性指标并对显著的财务指标提取了主成分，在此基础上建立了Logistic财务风险预警模型，最后以2010年的样本数据对模型的预测能力进行了检验。并且取得良好的预测效果。
【关键词】：中国房地产上市公司 财务风险预警 主成分分析 Logistic回归
【学位授予单位】：山西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F293.33;F224
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 1 绪论10-19
• 1.1 研究背景及意义10-13
• 1.1.1. 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11-13
• 1.1.2.1 理论意义11-12
• 1.1.2.2 实践意义12-13
• 1.2 国内外研究综述13-17
• 1.2.1 国外财务风险预警研究概述13-15
• 1.2.2 国内财务风险预警研究概述15-17
• 1.3 研究内容和研究思路17-19
• 1.3.1 研究内容17-18
• 1.3.2 研究思路18-19
• 2 财务风险预警的相关理论基础19-27
• 2.1 相关概念的界定19-23
• 2.1.1 财务风险的界定19-20
• 2.1.2 财务危机的界定20-21
• 2.1.3 财务风险与财务危机的关系21-22
• 2.1.4 财务风险预警22-23
• 2.2 财务风险预警模型的概述与评价23-27
• 2.2.1 单变量预警模型23
• 2.2.2 多元线性回归分析23-24
• 2.2.3 Logistic 回归分析24-25
• 2.2.4 人工神经网络技术25-26
• 2.2.5 多种财务预警模型的比较分析26-27
• 3 中国房地产上市公司财务风险预警的理论分析27-34
• 3.1 中国房地产上市公司的基本情况27
• 3.2 中国房地产上市公司的发展现状27-31
• 3.2.1 营运规模分析28
• 3.2.2 盈利能力分析28-29
• 3.2.3 成长能力分析29
• 3.2.4 营运能力分析29-30
• 3.2.5 偿债能力分析30
• 3.2.6 资本市场分析30-31
• 3.3 中国房地产上市公司财务风险影响因素分析31-34
• 3.3.1 中国房地产上市公司外部财务风险影响因素31-32
• 3.3.2 中国房地产上市公司内部财务风险影响因素32-34
• 4 中国房地产上市公司财务风险预警实证研究34-50
• 4.1 研究样本与指标体系选择34-46
• 4.1.1 样本的选择34-35
• 4.1.2 数据的选取35
• 4.1.3 预警指标的确定35-36
• 4.1.4 预警指标的显著性检验36-40
• 4.1.5 预警指标主成分的提取40-46
• 4.1.5.1 主成分分析40-42
• 4.1.5.2 主成分的提取42-46
• 4.2 Logistic 回归模型46-49
• 4.2.2 Logistic 模型概述46
• 4.2.3 Logistic 预警模型构建46-49
• 4.3 Logistic 模型的预警实证检验和拟合度检验49-50
• 5 结论与展望50-52
• 5.1 结论与创新50-51
• 5.2 研究不足与展望51-52
• 参考文献52-55
• 致谢55-56
• 攻读硕士学位期间的研究成果56-57
• 附录57-60
• 附录一 样本企业名单57-58
• 附录二 样本检验结果58-60

【参考文献】

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本文编号：329079