房地产财务风险预测评估分析

I房地产财务风险预测评估分析随着我国经济的持续发展，城市化程度进一步提高，人们对商品住宅的需求不断增长，房地产业迅速发展成为国民经济的支柱产业之一。房地产作为一个资金密集型产业，具有投资大、风险高、周期长等特点。再加上它的发展深受宏观环境的制约，如国家的政策导向、国际经济形势、金融市场的波动等等，使得财务风险成为许多房地产企业生存发展迫切需要解决的现实问题。因此，在房地产企业开发经营过程中如何有效、全面、系统地防范财务风险，增强企业竞争优势变得尤为必要，对实现我国房地产企业的可持续发展具有重要的理论意义。本文以房地产上市公司后十名的公司地产为研究对象，采用宏观与微观、定性与定量相结合的研究方法，对房地产企业面临的财务风险及其防范措施作了研究。首先回顾了国内外对企业财务风险的相关研究，来探寻我国房地产企业所面临的财务风险；从整体着眼，对房地产财务风险的特点、分类和表现进行详细的阐述；然后分章对房地产上市公司后十名的公司房地产的筹资风险、投资风险和经营风险进行分析，运用了财务分析和不确定风险分析的相关方法，根据房地产上市公司后十名的公司房地产项目的具体情况，提出了自己的控制方法，以期能够对一些房地产企业的财务风险管理有所裨益，为企业进行财务风险防范提供新的参考。II目录一绪论..............................错误!未定义书签。1.1研究背景..........................错误!未定义书签。1.2研究意义..........................错误!未定义书签。1.3文献综述..........................错误!未定义书签。1.4研究方法..........................错误!未定义书签。二房地产企业财务风险概述...............错误!未定义书签。2.1企业财务风险的基本理论............错误!未定义书签。2.2房地产企业财务风险的特点..........错误!未定义书签。2.3房地产企业财务风险分类............错误!未定义书签。2.4房地产企业财务风险的表现..........错误!未定义书签。三房地产上市公司后十名的公司房地产筹资风险评估错误!未定义书签。3.1公司的筹资现状....................错误!未定义书签。3.2筹资成本的计算....................错误!未定义书签。3.3财务杠杆分析......................错误!未定义书签。3.4房地产上市公司后十名的公司筹资风险成因分析错误!未定义书签。3.5房地产上市公司后十名的公司房产筹资风险控制错误!未定义书签。四房地产上市公司后十名的公司房地产投资风险评估错误!未定义书签。4.1公司经营现状......................错误!未定义书签。4.2公司的财务指标分析................错误!未定义书签。4.2.1偿债能力分析....................错误!未定义书签。4.2.2盈利能力分析....................错误!未定义书签。4.3投资风险的控制....................错误!未定义书签。III五房地产上市公司后十名的公司房地产开发项目经营风险评估错误!未定义书签。5.1项目概述..........................错误!未定义书签。5.2经营不确定性分析..................错误!未定义书签。5.2.1盈亏平衡分析....................错误!未定义书签。5.2.2敏感性分析......................错误!未定义书签。5.3房地产上市公司后十名的公司房地产经营风险控制错误!未定义书签。结论.....................................错误!未定义书签。致谢.....................................错误!未定义书签。参考文献.................................错误!未定义书签。11绪论1.1研究背景随着我国经济的不断发展，城市化程度的进一步提高，房地产业得到了快速的发展，在经济中的地位和影响越来越大，已成为国民经济的支柱产业之一。房地产业具有很强的关联效应，它的发展，将推动建材、建筑、冶金、化工、轻工和机械等多个部门的不断发展、壮大，对国民经济的发展起到了先导性、基础性的作用。与此同时房地产的发展对扩大就业、稳定社会也具有积极的意义但由于房地产企业的经营模式具有较大的特殊性，例如资产负债率比较高、投、融资金额均较大、生产周期较长等等，导致房地产企业面临着较大的财务风险。负债比率越高，对企业的偿债能力要求越高，这在很大程度上制约了企业正常的经营活动，从而影响企业的盈利能力，甚至有可能导致企业面临资金短缺、入不敷出的危险。另外，在企业经营管理方面，我国的房地产企业大多都不重视对风险的识别和管理，只关注高额利润，却忽略了隐藏在高利润后面的高风险。在制定决策时只是凭主观经验对风险进行判断，缺乏科学的依据。因此，房地产企业要加强对风险的控制和管理，在投资决策前一定要在考虑自有资金和可能筹集到的资金总量的基础上，选择适合自己企业投资能力的项目，合理控制负债规模，以稳健的发展代替快速扩张。同时要提高经营管理水平，加强预算控制和成本费用管理，尽可能减少房地产企业的财务风险，提高企业的生存能力和竞争能力。1.2研究意义通过加强对房地产开发项目的全面分析、论证、风险预测和评价,本文的研究探讨主要有以下现实意义：21、有利于保证它在技术上的可行性、经济上的合理性、经济效益的显著性、风险的可控性。2、有利于减少投资决策的盲目性,提高房地产企业的经济效益和促进城市土地的合理使用,使房地产市场健康发展和不断完善。3、通过提出对财务风险的进行预警管理，以提高房地产企业应对财务风险的能力，加强企业在激烈竞争中的生存能力和盈利能力。本文以房地产上市公司后十名的公司房产为研究对象，通过运用宏观与微观、定量与定性等方法，分析了房地产上市公司后十名的公司所面临的财务风险，提出了针对房地产上市公司后十名的公司地产的风险管理策略，对我国中小房地产企业财务风险管理研究具有借鉴意义。1.3文献综述1.3.1国外研究现状1966年，Beave率先提出了单变量分析法。Beaver选择了79对公司组成样本，分别检验了反映公司不同财务特征的6组30个变量在公司破产前1-5年的预测能力，他发现最好的判别变量是营运资本流/负债和净利润/总资产。1968年，Altman首次运用多变量分析技术对企业财务风险进行判别分析。他从流动性、获利能力、财务杠杆、偿债能力和活动性五个方面选用了22个变量作为预测备选变量，通过对1946-1965年间33家破产制造企业和33家非破产配对企业的研究分析，根据误判率最小的原则，构建了Z-Score模型。Altma要求预警变量符合严格的联合正态分布，而现实经济生活中大多数企业的财务比率无法满足这一要求。为克服这一缺陷，以ohlson为代表的一些研究学者提出采用逻辑回归判别方法来提高财务危机的预警能力。他在选用1970-1976年间的105家破产公司和2058家非破产公司为样本，运用Logistic建立了预测模型，并分析了分割点的选择和两类误判率之间的关系。他发现公司规模、资本结构、经营绩效以及流动性等4个因素与企业发生财3务危机的概率联系紧密。到九十年代，。coats和Fant利用BP神经网络理论建立财务预警模型，利用Altman的Z值模型中的5个财务比率建立模型，以1971至1990年间94间失败公司与188家正常公司为样本进行判别分析，其研究结果表明，Z值模型对破产的当年具有很好的判断效果，但是不具有很好的提前预测效果，而神经网络模型则很好的解决了此问题。2000年，Charit和Trigergis使用期权定价模型研究了1983年到1994年中139对美国企业。期权定价模型表明某家公司破产的概率取决于其资产相对于其初始市场价值和资产市价的波动率。研究结果发现，到期债务面值、企业资产的当期市价、企业价值变化的标准差等期权变量在预测破产方面的作用显著。1.3.2国内研究现状近年来我国逐步开始了企业财务风险评估和预警的研究。1986年，吴世农、黄世忠在《中国经济问题》发表了一篇文章，首次介绍了企业破产的分析指标和预测模型。陈静在1999年利用1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995至1997年的财务报表数据，分别进行了单变量分析和二类线性判定分析。在前者中发现发现流动比率和负债比率的误判率最低；而在多元线性判定分析中发现由负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本资产率、总资产周转率6个指标构建的模型，在公司被ST处理的前三年能较好地预测ST公司的财务困境。2001年，黄岩、李元旭以沪深两市的上市公司为样本，建立了中国工业类上市公司财务失败预测模型，给出了所研究上市公司的Z值范围，用到的指标处理方法主要是聚类分析和判别分析。与此同时，吴世农和卢贤义以我国上市公司为研究对象，选取了70家处4于财务困境的公司和70家非财务困境的公司为样本，综合运用剖面分析和单变量判定分析，研究财务困境出现前5年内这些公司每年21个财务指标的差异，最后确定了6个预测指标，即盈利增长指数、资产报酬率、流动比率、长期负债与股东权益比率、营运资本与总资产比率和资产周转率，作为多元判定分析的变量，应用了Fisher线性判别分析、多元线性回归和逻辑回归分析三种方法构建了相应的模型。研究结果表明三种模型都能在财务困境发生前发出相对准确的预测，并且相对同一信息集，逻辑回归分析预测模型的误判率最低，仅为6.47%。杨保安等也在2001年针对判别分析方法在构建财务危机判别模型中存在的问题，引入神经网络分析方法应用于企业财务危机判定与预测。他们选用4类财务比率即盈利能力比率、营运能力比率、短期偿债能力比率、长期偿债能力比率，利用原始30个样本作为学习样本，构建了一个包含输入层、隐藏层与输出层的三层式神经网络模型，具有一定的可行性。杨淑娥采用神经网络工具，以120家上市公司作为建模样本，从企业的短期偿债能力、长期偿债能力、盈利能力、资产管理能力、主营业务鲜明程度、公司增长能力等6个方面，选取了15个备选财务指标，通过剔除未通过T显著性检验的速动比率、利息保障倍数、应收账款周转率、存货周转率以及资本保值增值率等五个指标，将保留下来的10个财务指标作为建模的原始变量，并使用同期60家公司作为检验样本建立了财务危机预警模型。2005年，谭久均毕业设计网站指出违约距离是基于股票交易数据的信用风险度量指标，运用中国A股上市公司的数据研究了其在财务预警模型中的作用。研究结果表明，违约距离可提升财务预警模型的拟和优度和预测能力，但提升效果较为有限。2006年，王克敏通过研究和考查发现：公司治理结构、大股东侵占与公司陷入财务困境的可能性显著相关；同时，宏观经济环境对于公司陷入财务困境也有重要的影响。2008年，李武卫在财会研究发表文章《加强房地产企业财务管理以及风5险防范》，就金融危机下房地产财务管理提出自己的见解。2010年，申山宏在商业经济发表题为《国内中小型房地产企业财务管理的困境与对策》，对当前中小房地产企业财务风险提出了相关论述与研究。1.3.3国内外研究评述当前，国内经济发展迫切需要理论界对财务风险问题作全面、系统的研究，深入解释企业财务风险行为的内在原因，对财务风险管理方法和措施做出理性归纳和总结，揭示财务风险形成和变化的机理，指导财务实践，对财务风险实施更有效的管理。但国内学者研究还处在起步阶段，同国外学者的研究还有很大的差距。与其他众多成熟学科相比，财务风险管理还只是一门十分年轻的学科。房地产行业作为一个特殊的行业，在衡量房地产行业的财务风险时，如果直接套用一般性的模型