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[摘要]通過構(gòu)建房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系,探索影響房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險的主要因素,選取房地產(chǎn)行業(yè)35家上市公司2016年財務(wù)指標(biāo),利用主成分分析法對我國房地產(chǎn)上市公司進(jìn)行信用風(fēng)險進(jìn)行評價。結(jié)果表明:(1)主成分分析法可通過比較主成分綜合得分有效地評價企業(yè)信用風(fēng)險,對比不同企業(yè)財務(wù)指標(biāo)探究影響信用風(fēng)險因素;(2)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險仍處于較高水平,并有針對性地提出相關(guān)建議。
[關(guān)鍵詞]主成分分析;房地產(chǎn);信用風(fēng)險
近年來,房價一直是熱門話題,報告也提出,“房子是用來住的,不是用來炒的”。經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下住房價格的一路飆升,使房產(chǎn)泡沫和金融風(fēng)險越發(fā)被人們關(guān)注。房地產(chǎn)金融風(fēng)險主要包括信用風(fēng)險和操作風(fēng)險,其分布在土地儲備貸款、個人住房抵押貸款以及開發(fā)貸款等方面,而全面度量開發(fā)貸款風(fēng)險缺乏商業(yè)銀行數(shù)據(jù),因此通過對企業(yè)財務(wù)狀況評價,構(gòu)建評價指標(biāo)體系,采用相關(guān)模型對風(fēng)險進(jìn)行度量。現(xiàn)有的對信用風(fēng)險評價方法有評價法、單變量判別法、多變量判別法、因子分析法主成分分析法等,使用的模型主要有KMV模型、Logistic模型、CPV模型、CreditMetrics模型、灰色關(guān)聯(lián)模型等。本研究主要借助主成分分析法(PCA)對房地產(chǎn)上司公司信用風(fēng)險進(jìn)行評價,通過構(gòu)建評價指標(biāo)體系,綜合全面地判斷影響房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險的因素,并提出相關(guān)針對性建議。
1房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系
目前,對上市公司信用風(fēng)險評價指標(biāo)構(gòu)建尚無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),本研究綜合已有研究成果和房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,構(gòu)建了符合房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險評價的指標(biāo)體系。指標(biāo)體系共涉及四項評價指標(biāo):償債能力、營運能力、盈利能力和成長能力,其中償債能力指標(biāo)包括:流動比率(流動資產(chǎn)/流動負(fù)債)X1、速動比率(速凍資產(chǎn)/流動負(fù)債)X2、現(xiàn)金比率(貨幣資金/流動負(fù)債)X3、資產(chǎn)負(fù)債率(負(fù)債總額/資產(chǎn)總額)X4、長期負(fù)債比率(長期負(fù)債/資產(chǎn)總額)X5、產(chǎn)權(quán)比率(負(fù)債總額/所有者權(quán)益總額)X6、利息保障倍數(shù)(息稅前利潤/利息費用)X7和固定資產(chǎn)比率(固定資產(chǎn)/資產(chǎn)總額)X8;營運能力指標(biāo)包括:應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率(銷售收入/應(yīng)收賬款平均余額)X9、存貨周轉(zhuǎn)率(銷售成本/存貨平均余額)X10、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(銷售收入/平均固定資產(chǎn)凈值)X11、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(主營業(yè)務(wù)收入/平均流動資產(chǎn)總額)X12、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(銷售收入/平均資產(chǎn)總額)X13和營業(yè)利潤率(凈利潤/銷售收入)X14;盈利能力指標(biāo)包括總資產(chǎn)凈利率(凈利潤/平均資產(chǎn)總額)X15、凈資產(chǎn)收益率(凈利潤/平均凈資產(chǎn))X16、每股收益(凈利潤/普通股平均股數(shù))X17、資產(chǎn)報酬率(息稅前利潤/平均資產(chǎn)總額)X18、銷售毛利率((銷售收入-銷售成本)/銷售收入)X19和成本費用利潤率(利潤總額/成本費用總額)X20;成長能力指標(biāo)包括主營業(yè)務(wù)收入增長率(年主營業(yè)務(wù)收入增長額/上期主營業(yè)務(wù)收入)X21、凈利潤增長率(年凈利潤增長額/上期凈利潤)X22、凈資產(chǎn)增長率(年凈資產(chǎn)增長額/期初凈資產(chǎn))X23、總資產(chǎn)增長率(年總資產(chǎn)增長額/年初資產(chǎn)總額)X24和利潤總額增長率(年利潤增長額/上年利潤總額)X25。
2基于主成分分析法的房地產(chǎn)上市公司實證研究
2.1數(shù)據(jù)來源
對于上市公司的選擇,主要采用A股上市的房地產(chǎn)公司,由于對信用風(fēng)險的評價目的為規(guī)避風(fēng)險,所以并未考慮ST公司,旨在通過比較經(jīng)營狀況良好的上市公司探究信用風(fēng)險的成因,并為相關(guān)公司的信用風(fēng)險防范做出指導(dǎo)。本研究數(shù)據(jù)主要使用2016年35家房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的財務(wù)指標(biāo),通過銳思(RESSET)金融研究數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出所需財務(wù)指標(biāo),并以各上市公司2016年財務(wù)報表為補(bǔ)充。
2.2實證分析
主成分概念首先由KarlParson在1901年提出,主要思想是設(shè)法將原來指標(biāo)重新組合成一組新的互相無關(guān)的幾個綜合指標(biāo)來代替原來指標(biāo),同時根據(jù)實際需要從中可取幾個較少的綜合指標(biāo)盡可能地多反映原來指標(biāo)的信息。主成分分析法對于指標(biāo)評價具有以下優(yōu)點:第一,可消除評價指標(biāo)之間的相互關(guān)系;第二,可減少指標(biāo)選擇的工作量。對于其他評價方法,由于難以消除評價指標(biāo)間的相互影響,所以選擇指標(biāo)時要花費不少精力,而主成分分析由于可以消除這種相關(guān)影響,所以在指標(biāo)選擇上相對容易一些。根據(jù)房地產(chǎn)行業(yè)上市公司信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系,借助SPSS22.0軟件對2016年35家房地產(chǎn)行業(yè)上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。首先,對數(shù)據(jù)進(jìn)行Z標(biāo)準(zhǔn)化處理,在主成分分析前進(jìn)行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗,得出KMO統(tǒng)計量為0.530,表明結(jié)構(gòu)還算可以;但Bartlett檢驗得出的相伴概率為0.000,小于顯著性水平0.005,表明變量間具有相關(guān)性,綜合看來可進(jìn)行主成分分析。由碎石圖可知,前7個成分的特征值均大于1,位于較陡峭的圖線部分,方差貢獻(xiàn)率達(dá)到86.413%。因此,提取七個主成分代表全部25個指標(biāo)描述35家上市公司信用風(fēng)險。為使因子載荷矩陣中系數(shù)中系數(shù)更加顯著,對初始因子載荷矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)換,通過載荷圖發(fā)現(xiàn),利息保障倍數(shù)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、營業(yè)利潤率、總資產(chǎn)凈利率、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)報酬率、成本費用利潤率、主營業(yè)務(wù)增長率、凈利潤增長率和利潤總額增長率在第一主成分有較高載荷,說明第一主成分基本反映了這些指標(biāo)信息;存貨周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在第二主成分中具有較大載荷;流動比率、現(xiàn)金比率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在第三主成分具有較大載荷;資產(chǎn)負(fù)債率、長期負(fù)債比率和產(chǎn)權(quán)比率在第四主成分具有較大載荷;速動比率和銷售毛利率在第五主成分具有較大載荷;固定資產(chǎn)比重和固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在第六主成分具有較大載荷;每股收益和凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在第七主成分具有較大載荷。根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣,得出各主成分表達(dá)式為F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7,以各因子方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重,得出綜合得分函數(shù)為:F=0.03534*F1+0.1450*F2+0.1078*F3+0.0907*F4+0.0668*F5+0.0572*F6+0.0434*F7通過上式可計算各上市公司信用風(fēng)險評價綜合得分,得分越高說明公司經(jīng)營越好,信用風(fēng)險越低,可從企業(yè)償債能力、營運能力、盈利能力和成長能力體現(xiàn)。
3結(jié)論與建議
3.1結(jié)論
借助SPSS22.0軟件對2016年35家房地產(chǎn)上市公司財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析,結(jié)果表明:(1)信用風(fēng)險綜合得分前五名的是金地集團(tuán)、萬科、新湖中寶、華聯(lián)控股和保利集團(tuán),說明這幾家企業(yè)整體營運情況較好,信用風(fēng)險較低;排名后五位的是中房地產(chǎn)、高新發(fā)展、萬通房產(chǎn)、順發(fā)恒業(yè)和榮安地產(chǎn),說明企業(yè)經(jīng)營情況相對較差,面臨較大的信用風(fēng)險,但其財務(wù)狀況總體依舊處于安全范圍。(2)在35家上市公司中,綜合得分小于0的企業(yè)有19家,表明整體上行業(yè)信用風(fēng)險仍然很高,基于房地產(chǎn)行業(yè)的獨特性,其較高的風(fēng)險主要來自銀行信貸風(fēng)險,即企業(yè)償債能力的大小。綜合得分較低的企業(yè),主要由于資產(chǎn)負(fù)債率較高,固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動比率和速動比率等較低,使企業(yè)面臨較高的信用風(fēng)險。主成分分析法能夠科學(xué)合理地評價上市公司的信用風(fēng)險,首先通過對財務(wù)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理,使之可以進(jìn)行可比性分析;另外,通過SPSS軟件科學(xué)計算主成分及其貢獻(xiàn)率、因子旋轉(zhuǎn)和載荷矩陣能夠準(zhǔn)確把握各主成分得分,進(jìn)而實現(xiàn)對信用風(fēng)險的測算。然而,本研究數(shù)據(jù)來源于2016年房地產(chǎn)上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)且選擇35家代表性企業(yè),對房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)行信用風(fēng)險評價可能存在不足?;谪攧?wù)指標(biāo)獲取難度,評價指標(biāo)體系的構(gòu)建主要借助企業(yè)財務(wù)報表,指標(biāo)體系構(gòu)建還存在局限性。
3.2建議
一方面,改善公司財務(wù)狀況,降低償債風(fēng)險??山档唾Y產(chǎn)負(fù)債率,控制流動比率和速動比率,提高企業(yè)償債能力;此外,控制企業(yè)現(xiàn)金流規(guī)模,保障具備可靠的還款來源,資本金充裕,方能降低償債風(fēng)險;存貨周轉(zhuǎn)次數(shù)是增強(qiáng)企業(yè)營運能力的基本保證,合理調(diào)節(jié)存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)可有效降低企業(yè)信用風(fēng)險;另外,公司的盈利能力是償還債務(wù)和利息分紅的保證,故應(yīng)通過經(jīng)營手段提高凈資產(chǎn)收益率,增加企業(yè)收入。另一方面,健全上市公司內(nèi)部控制,降低信用風(fēng)險。信用風(fēng)險存在于生產(chǎn)經(jīng)營各個環(huán)節(jié),企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)內(nèi)部監(jiān)督,建設(shè)信用管理體系,從各環(huán)節(jié)控制信用風(fēng)險,就從業(yè)人員而言,應(yīng)加強(qiáng)從業(yè)人員誠信自律培訓(xùn),提高企業(yè)員工自主降低風(fēng)險意識。
[參考文獻(xiàn)]
[1]甯懿楠,楊爽,李云飛.上市公司信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系的構(gòu)建[J].內(nèi)江師范學(xué)院學(xué)報,2017(12).
[2]高雅琦.我國房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險評價方法的適用性研究[D].華東師范大學(xué),2016.
[3]趙文睿.基于聚類分析的中國房地產(chǎn)企業(yè)信用評級實證研究[D].吉林大學(xué),2016.
[4]李秉祥.基于主成分分析法的我國上市公司信用風(fēng)險評價模型[J].西安理工大學(xué)學(xué)報,2005(02).
[5]高文紅.論主成分分析法在上市公司信用風(fēng)險分析中的應(yīng)用[J].中國證券期貨,2013(07).
作者:何嘉亮 單位:安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院