适用我国房地产上市公司财务风险预警的Z评分模型修正及检验.pdf

一尧引言2022年末中央经济工作会议明确指出确保房地产市场平稳发展袁 稳妥处置房地产风险是有效防范化解重大经济金融风险的重中之重遥 房地产行业具有资金需求量大尧资金使用周期长尧外源性融资依赖程度高等特点袁因此其面临的不确定因素较多袁极容易陷入资金回笼慢尧资产负债率高的财务困境遥 2018年以来众多房地产公司纷纷陷入高负债危机中袁华夏幸福基业股份有限公司债务高达1013亿元袁 恒大地产集团有限公司最高负债已达到1.95万亿元遥 为避免房地产上市公司因高负债引发行业风险袁 有效控制房地产企业有息债务增长袁2020年8月中国人民银行联合住房和城乡建设部制定了重点房企资金监测和融资管理的三档规则袁即野三道红线冶政策院一是剔除预收账款后的资产负债率不得超过70%曰 二是房地产公司净负债率不得超过100%曰三是房地产公司现金短债比不得小于1遥野三道红线冶政策严格规范了房地产公司的举债要求袁 对房地产公司去杠杆行为具有明显的推动作用袁房地产公司通过努力优化自身财务结构尧积极管控和防范财务风险袁从而取得良好降档成效遥 管控和防范房地产公司财务危机是一项系统工程袁 对于房地产上市公司而言袁 财务风险预警是经营活动中防范财务危机的重要手段袁 更是确保公司持续健康稳定发展的关键遥Z评分模型作为财务风险预警模型的常用方法袁通过对企业财务数据的分析袁评估出现财务风险的可能性袁 及时提醒企业采取措施避免财务危机袁 现已广泛应用于国外企业的财务风险监测与危机预警中遥Z评分模型虽然能够较全面地反映企业财务状况袁 但在实际运用时还需要结合我国的宏观经济形势尧房地产行业发展状况以及样本情况袁对Z评分模型中的预警指标进行修正并检验袁 建立适用于我国国情的房地产上市公司财务预警的Z评分模型袁已及时发现财务风险袁减少企业亏损袁促进房地产上市公司持续健康稳定发展遥二尧文献综述建立财务风险监测与危机预警模型规避行业风险一直都是企业关注的焦点遥 自1968年Altman提出预测企业破产风险的Z评分模型咱1暂以来袁国外众多学者对财务风险预警模型构建展开了研究遥 Beaver采用单变量模型对财务危机进行预测袁 发现公司离财务危机发生的时间越近袁模型预测准确度就越高咱2暂曰收稿日期院 2023-03-20基金项目院 广东省社科基金项目渊GDZICG124冤作者简介院 马东俊渊1981要冤袁男袁河南新乡人袁教授袁博士袁研究方向院战略管理尧产业管理遥第 40 卷Vol.40新乡学院学报Journal of Xinxiang University第 8 期No.82023 年 8 月Aug.2023适用我国房地产上市公司财务风险预警的Z 评分模型修正及检验马东俊1袁邢依成2渊1.新乡学院 新闻传播学院袁河南 新乡 453003曰2.广东外语外贸大学 金融学院袁广东 广州 510006冤摘 要院 基于 Altman 提出的公司破产风险预警 Z 评分模型袁选取我国 2018要2022 年 110 家房地产上市公司最新财务指标数据袁检验 Z 评分模型对我国房地产上市公司财务风险预警的适用性袁结合我国现阶段宏观经济形势袁房地产行业发展状况以及中国人民银行野三道红线冶政策袁对 Z 评分模型的财务指标及临界值进行修正袁并进行适用性检验遥 结果表明院Altman 提出的 Z 评分模型对我国房地产上市公司财务风险预警的适用性较弱曰修正后新临界值预测准确率达到 91.43%袁增强了公司财务风险预警的能力袁为房地产上市公司有效实施风险控制及预警提供参考借鉴遥关键词院 房地产上市公司曰财务风险预警曰Z 评分模型中图分类号院 F293文献标识码院 A文章编号院 2095-7726渊2023冤08-0014-06Ohlson将逻辑回归方法引入财务危机预警领域袁选择1970要1976年破产的105家公司和2058家非破产公司组成配对样本袁 分析了样本公司在破产概率区间上的分布及其影响因素袁发现公司规模尧资本结构尧利润业绩和融资能力是影响公司财务风险和破产的关键指标咱3暂遥国内学者对上市公司财务风险预警的研究起步较晚遥 杨罡通过选取公司内部财务指标建 立了Logistic预警模型袁发现越靠近被ST的年份袁预警模型的拟合效果就越好咱4暂曰白鹤翔等基于房地产行业系统性金融风险指标袁构建了金融风险网络模型袁对房地产行业风险进行了预警咱5暂遥 关于Z评分模型在我国公司财务风险预警中的适用性研究袁李静认为Z评分模型适用于目前中国股票市场ST上市公司的财务风险预警袁且预警效果显著咱6暂曰王向荣等在对中国上市保险公司进行风险度量时发现袁多数公司Z值处于信用风险未知区袁难以正确判断信用风险咱7暂曰姚欣在研究Z评分模型对我国上市公司预警能力时发现袁针对ST公司财务预警的Z评分模型预警准确性较低咱8暂遥国内外对于财务风险预警模型的研究成果为进一步研究提供了很好的借鉴袁但对于Z评分模型在我国房地产上市公司财务风险预警中的适用性问题袁多数学者研究结果表明其预测的准确度并不理想袁适用度有限遥 我国房地产上市公司的特殊经营环境以及财务特征与传统制造业或服务业公司存在较大差异袁 房地产公司通常具有高杠杆率和高融资依赖度袁而Z评分模型并没有充分考虑这些因素遥 此外袁中国房地产市场的周期性波动以及政府调控的干预也给模型的应用带来了一定的挑战遥本文在回顾及借鉴国内外关于我国房地产上市公司Z评分模型财务风险预警相关研究成果的基础上袁结合各部委发布的房地产政策袁探讨该模型在我国房地产上市公司财务风险预警中应用的适用性袁选取2018要2021年间15个季度110家房地产上市公司财务数据作为研究样本袁主要结合野三道红线冶政策的实施情况袁 修正出适用于我国房地产上市公司财务风险预警的Z评分模型袁并使用2022年上市公司季度财务数据进行适用性检验袁 以增强我国房地产上市公司财务分析和风险评估的能力袁 为房地产公司实施风险控制和预警提供借鉴遥三尧研究假设1968年美国教授Altman在研究公司破产风险时袁以美国66家公司为样本袁 将33家破产公司与33家正常公司进行对比分析袁 从22个反映公司财务状况的指标中筛选出了5个最具有代表性的指标研究公司违约风险情况袁包括资产负债比率尧流动比率尧营运能力尧盈利能力和偿债能力袁为评估公司财务风险提供参考依据遥Altman财务风险预警Z评分模型表示为渊1冤Z评分模型中各个指标计算方法及定义解释见表1遥Altman通过计算破产公司和正常公司的Z值袁并进行准确度的分类验证后袁 划定了公司发生违约风险的临界值遥 研究判定院当Z约1.81时袁公司发生违约曰当1.81臆Z2.99时袁公司财务状况处于野灰色地带冶袁不能确定公司是否发生违约曰当Z逸2.99时袁公司信用状况良好袁会履约遥 Altman认为院Z值越小袁公司违约可能性就越大曰Z值越大袁公司财务状况则越好遥基于Altman财务风险预警Z评分模型确定的财务风险评价分类值标准袁 参考相关文献研究对财务风险的判定方法咱9暂袁同时综合考虑房地产上市公司研1 2345=1.2+1.4+3.3+0.6+0.999 ZXXXXX表 1Z 评分模型各指标计算方法及定义解释指标X1X2X3X4X5计算方法运营资本/总资产留存收益/总资产息税前利润/总资产权益市值/总负债账面值销售收入/总资产定义衡量公司营运资金的规模袁X1与公司短期内的偿债能力呈正相关袁X1越大偿债能力就越强衡量公司的累计盈利水平袁X2与公司的盈利能力呈正相关袁X2越大公司持续能力就越强袁投资所借外债也越少衡量公司在经营中的盈利能力袁X3越大公司盈利就越多衡量公司资本结构的合理性袁X4越大公司资本结构就越合理袁公司负债压力也越小袁公司价值也就高衡量公司的运营能力袁X5越大说明资产周转越快袁销售能也越强马东俊袁邢依成院适用我国房地产上市公司财务风险预警的 Z 评分模型修正及检验遥15窑窑Z评分模型在我国房地产上市公司财务分析和风险评估中适用性较弱的主要原因有以下几点院第一袁各国宏观经济形势的差异遥 Z评分模型标准临界值是基于1968年美国各行业公司的经济财务数据的计算结果袁而不同国家之间的破产成本尧破产条件及破产规则均存在较大差异袁Z模型对于我国房地产上市公司的财务预警虽然具有一定的参考价值袁但不能完全套用遥第二袁房地产行业的特殊性遥 房地产行业投资周期较长袁资金投入规模巨大袁与其他行业相比袁房地产公司的资产结构中还包含大量的固定资产和土地资产袁这些资产具有较长的使用寿命和较高的价值袁长期资本可能会导致运营资产相对较低袁Z值偏低袁与Z模型标准临界值存在较大差异遥第三袁 股权市值对房地产上市公司的公司价值体现不准确遥 国内股票市场目前设置的涨跌幅及买空卖空限制袁 导致公司实际市场价值可能不会被股价充分反映袁从而影响了Z评分模型指标的准确性遥渊三冤 评分模型临界值的修正为提高Altman的Z评分模型对我国房地产上市公司财务预警的适用性及准确性袁 需要在原模型的基础上修正模型判定的临界值遥 首先依据2018要2021年房地产上市公司公布的季度财务报表数据袁判别出财务风险较大尧 存在违约风险的房地产上市公司袁并利用SPSS软件对上述房地产上市公司的Z值数据分布进行统计遥 判别条件主要为该公司是否触碰野三道红线冶政策袁但是考虑到野三道红线冶政策要求较为严格袁房地产行业为资本密集型行业袁踩线的房地产公司数量较多咱10暂袁因此引入每股收益是否小于0作为评定存在财务风险的另一重要因素咱11暂遥 存在究样本的经营环境尧运营特点及其财务特征袁提出以下假设遥假设1院被ST的房地产上市公司Z值应小于1.81遥假设2院非ST的房地产上市公司Z值应大于1.81遥假设3院在被ST前公司Z值可能呈下降趋势袁被ST后若Z值出现持续上升袁表明财务状况在逐步恢复遥四尧 房地产上市公司财务风险预警Z评分模型的修正及检验实证渊一冤数据来源选取110家房地产上市公司2018年1月至2021年9月共15个季度渊以下简称野2018要2021年冶冤的财务数据袁所有数据均来源于国泰安CSMAR数据库遥对原始数据进行了如下筛选和处理院1.剔除了核心财务数据缺失的数据样本曰2.将上市期内被ST的房地产上市公司视为遭受财务困境尧 存在违约风险的财务状况异常的样本袁 将未被ST的房地产上市公司视为财务状况正常的样本遥对样本进行筛选和处理后袁 获得样本总数1651个袁以此作为修正Z评分模型的研究样本遥 另外使用同样的筛选和处理原则袁 获得75个2022年房地产上市公司的样本数据袁 以此作为适用性检验的研究样本遥 全部样本总数为1726个遥渊二冤Z评分模型的适用性分析利用2018要2021年房地产行业上市公司公布的季度财务数据袁 根据Altman财务风险预警Z评分模型袁依次代入营运能力尧盈利能力尧偿债能力尧现金流量和资产负债率5项财务数据袁分别计算出非ST和被ST的房地产上市公司的Z值渊表2冤遥 表2中Z值描述性统计显示袁被ST的房地产上市公司Z值平均值及中位数均小于标准临界值1.81袁说明存在违约风险袁假设1被成功验证曰 非ST的房地产上市公司Z值平均值为1.9462袁中位数为1.6069袁说明超过一半的财务状况正常的公司Z值都低于标准临界值1.81袁即财务状况正常的公司同样存在违约风险袁与假设2不符遥 被ST和非ST的房地产上市公司Z值临界值均低于Z评分模型标准临界值袁 与我国房地产上市公司的实际状况存在差异遥 为了增强Z评分模型在我国房地产上市公司财务分析和风险评估中的适用性袁 以便为房地产公司有效实施风险控制和预警提供借鉴袁需要对Z评分模型进行修正遥表 22018要2021 年房地产上市公司 Z 值描述性统计最大值1.92419.5034最小值-2.5136-2.1282标准差0.83881.1766中位数0.45641.6069平均值0.42021.9461统计量被 ST 公司 Z值非 ST 公司 Z值新乡学院学报16窑窑渊四冤适用性检验为验证房地产上市公司Z值临界值的适用状况袁利用2022年季度财务数据进行检验遥 将2022年仍然存续的105家房地产上市公司的财务数据代入模型验证袁结果显示院从总体上看袁105家公司中新Z值临界值准确预测了其中96家公司的财务风险情况袁准财务风险的房地产上市公司的Z值描述统计如表3所示袁 根据表3中Z值平均值95%置信区间的上下限数值袁得出判定房地产上市公司存在财务风险的Z值临界值袁即当Z0.9241时袁公司可能存在财务风险遥参考裴潇等对财务状况良好公司的界定标准袁当房地产公司每股收益大于0.4时公司财务状况良好咱11暂袁筛选出符合财务状况良好标准的房地产上市公司袁并对Z值数据分布进行统计袁结果如表4所示遥根据表4中Z值平均值95%置信区间上下限数值袁得出判定房地产上市公司财务状况良好的 值临界值袁即当Z逸1.877时袁公司违约概率小袁财务状况良好遥分别利用样本公司被ST前一年及被ST前两年的准确度对修正后的Z值临界值进行验证袁分类验证准确度结果如表5所示遥 破产前一年模型准确度为89.83%袁破产前两年模型准确度为80.64%袁因此袁可以确定预测房地产上市公司存在财务风险的Z值临界值下限为0.9241袁 上限为1.877遥 综合上述研究结果袁 得出适用于我国房地产上市公司的Z值评定标准院 当Z0.9241时袁 公司存在较大破产风险曰当0.9241臆Z1.8771 时袁 公司财务不稳定处于灰色地带曰当Z逸1.877时袁公司财务状况良好袁破产可能性较小遥表 32018要2021 年存在财务风险的房地产上市公司 Z 值描述统计指标平均值平均值的 95%置信区间下限平均值的 95%置信区间上限方差最小值最大值全距四分位距偏度峰度标准误差0.05670.19000.3770统计值0.81160.69900.92410.5330-2.51361.91964.43320.6473-2.12605.4900表 42018要2021 年财务状况良好的房地产上市公司 Z 值描述统计指标平均值平均值的 95%置信区间下限平均值的 95%置信区间上限方差最小值最大值全距四分位距偏度峰度标准误差0.05930.12000.2380统计值1.99401.87712.11021.46500.58339.50348.92010.79783.046011.279表 5分类验证准确度结果样本数8102样本公司ST 公司非 ST 公司被 ST 前 1年准确度89.83%被 ST 前 2 年准确度80.64%马东俊袁邢依成院适用我国房地产上市公司财务风险预警的 Z 评分模型修正及检验17窑窑确度为91.43%曰 对99家非财务危机房地产上市公司的判定准确度为90.91%曰对6家财务危机房地产上市公司的预测准确度达到100%遥 因此袁与原Z评分模型相比袁我国房地产上市公司新的Z评分模型适用性较强袁预测准确率较高遥同时为验证假设3袁选取2022年被ST的天津津滨发展股份有限公司尧天津松江集团有限公司尧海航基础股份有限公司尧广州粤泰集团股份有限公司尧深圳全新好股份有限公司尧新光控股集团有限公司6家房地产上市公司进行分析袁 依据新临界值判定其财务状况遥 观察图1可以看出袁当公司处于破产危机状态时渊图中虚线部分冤袁公司Z值较低且呈减小趋势遥 以天津津滨发展股份有限公司为例袁在被ST前Z值已低于临界值0.9241袁触发财务预警遥 2019年第四季度以后袁随着财务状况的逐渐好转袁公司Z值也逐渐上升袁脱离了财务预警范围遥 假设3被成功验证遥新乡学院学报图 12018要2022 年 6 家房地产上市公司 Z 值变化五尧研究结论及建议基于2018年1月至2021年9月110家房地产上市公司季度财务数据袁在Altman提出的Z评分模型的基础上袁 检验 Z评分模型对我国房地产上市公司财务风险预警的适用性袁结合我国现阶段宏观经济形势尧房地产行业发展状况以及中国人民银行野三道红线冶政策袁对 Z评分模型的财务指标及临界值进行修正袁并进行适用性检验遥 研究结果表明院第一袁Altman提出的Z评分模型临界值对评价我国房地产上市公司财务风险的适用性较弱袁 需要结合我国国情及房地产行业发展状况进行修正曰第二袁修正的Z值临界值对我国房地产上市公司的适用性较高袁 新临界值的财务风险预警准确率为91.43%袁 预警能力较强曰第三袁修正的Z值对及时预测房地产上市公司财务风险具有一定的效果遥 在被ST前公司Z值可能呈下降趋势袁被ST后若Z值出现持续上升袁表明财务状况在逐步恢复遥 基于上述研究结果袁对房地产上市公司的财务预警机制提出以下建议院首先袁房地产上市公司在利用Z评分模型评估自身财务风险时袁应注意结合公司自身情况袁对公司财务风险进行量化遥 同时应当格外注意袁当公司Z值处于灰色区域时袁应当加大对自身风险的控制袁避免引发更严重的财务风险遥 除此之外袁还应及时关注公司Z值的变化情况袁对财务风险提前作出预判以降低公司风险遥其次袁考虑到野三道红线冶政策要求较为严格袁房地产行业为资本密集型行业袁 踩线的房地产公司数量较多的情况袁为顺应野三道红线冶政策中三项指标的硬性要求袁房地产公司应当合理进行融资袁控制公司资产负债率袁避免因盲目扩张而带来违约风险遥最后袁 行政监管部门要根据国家关于房地产上市公司的发展战略和规划袁结合行业定位和发展目标袁进一步完善相应监管体系遥 通常公司Z值的计算多数依赖于公司的会计年报袁 对会计年报的不规范处理行为袁会导致Z值数据不可信袁从而存在潜在的财务风险遥 因此袁行政管理部门在加强监管的同时袁应对处于临界值下限边缘的公司及时提出预警袁 以避免因财务风险而产生房地产行业风险袁 保障房地产上市公司持续健康稳定发展遥参考文献院咱1暂 BEAVER W S.Financial ratios predictors of failure咱J暂.Journal of accounting research,1966渊8冤院33-36.4.53.52.51.50.5-0.5-1.5-2.5-3.5时间0全新好新光粤泰股份海航基础天津松江津滨18窑窑行方式方法创新遥 这就是说袁 在保持传统的教育方式袁比如参观革命遗址尧党史纪念馆尧红色文化教育实践基地尧红色文化体验馆等场景式学习方式袁组织红色圣地旅游尧祭扫烈士陵园尧重温入党誓词等体验式学习方式袁 或者结合重大历史纪念节点召开研讨会袁进行主题演讲尧诗歌创作尧拍摄微视频等自主式学习方式的同时袁要利用新技术进行方式方法创新遥比如袁可以依托野互联网+冶技术建设或完善红色场馆基础设施袁 利用VR尧AR尧3D等人工智能手段还原历史场景和历史事件袁开发开放网络野云参观冶袁使党史学习教育在新技术的赋能下打破时空限制以增强体验感遥 另外袁要用好野三微一端冶渊微博尧微信尧微视以及客户端冤尧抖音尧B站等新媒体平台袁积极探索党史学习教育的有效话语表达方式袁 让党史事件和人物野活起来冶野动起来冶袁真正野飞入寻常百姓家冶遥渊四冤依据受众分类教育党的十八大以来袁 党史学习教育的重要性被提升到事关党和国家事业发展的高度遥 为了提高党史学习教育的针对性和实效性袁 应该对不同对象采取分类教育的方式遥 对党员干部而言袁可以通过理论中心组学习尧干部轮训尧党日活动尧理论研讨等自主学习和集中学习相结合的方式袁 持之以恒地进行党史学习教育遥 对青年学生而言袁显性和隐性教育应该同时使用遥 也就是说袁在通过思政课教学尧专题网站宣传尧 邀请红色人物讲党史等方式进行正面灌输的同时袁可以构建野自己学尧自己做尧自己讲冶激励机制袁让青年学生积极参与微党课尧读书沙龙尧经典诵读尧知识竞赛尧演讲比赛尧征文比赛等活动袁在野日用而不觉冶中达到情感认同尧理论内化的目的遥 对普通群众而言袁 要通过开展群众性学习教育活动达到寓教于野乐冶的目的遥 比如袁通过组织群众观看党史题材影视作品尧举行红色经典歌曲比赛尧参观红色遗址尧开展党史故事讲座袁或者组织群众进行革命圣地游尧乡村振兴游等活动袁 使人民群众切身感受翻天覆地的历史性变化与巨大的历史性成就袁 从而提升党史学习教育的说服力和感召力袁 凝聚起团结奋进新征程的磅礴力量遥参考文献院咱1暂 习近平.高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗院在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告咱M暂.北京院人民出版社袁2022院65.咱2暂 中共中央文献研究室.建国以来重要文献选编院第5册咱M暂.北京院中央文献出版社袁1993.咱3暂 中央档案馆.中共中央文件选集院第12册咱M暂.北京院中共中央党校出版社袁1991院227.咱4暂 赵耀.中国共产党百年党史学习教育的理与路咱J暂.西北民族大学学报渊哲学社会科学版冤袁2021渊4冤院10-21.揖责任编辑刘奇征铱渊上接第13页冤马东俊袁邢依成院适用我国房地产上市公司财务风险预警的 Z 评分模型修正及检验咱2暂 ALTMAN E I.Financial ratios,discriminate analysisand the prediction of corporate bankruptcy咱J暂.Thejournal of finance,1968渊2冤院589-609.咱3暂 OHLOSON J.Financial ratios and the probabilisticprediction of bankruptcyJ.Journal of accountingresearch,1980渊9冤院109-131.咱4暂 杨罡.房地产上市公司财务风险评价与预警研究D.西安院西安科技大学袁2020咱5暂 白鹤祥袁刘社芳袁罗小伟袁等.基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究咱J暂.金融研究袁2020渊8冤院54-73.咱6暂 李静.Z-score模型对中国上市公司财务预警适用性分析咱J暂.山西广播电视大学学报袁2017渊2冤院48-50.咱7暂 王向荣袁周静宜.中国上市保险公司风险度量适用性研究院基于Z 模型与KMV模型的应用比较咱J暂.会计之友袁2018渊23冤院84-88.咱8暂 姚欣.Z 模型在我国上市公司财务风险预警中的适用性研究咱J暂.会计师袁2019渊13冤院22-23.咱9暂 金燕华袁陈冬至.公司治理结构变化与财务危机识别院基于中国深尧沪两市ST上市公司的实证研究咱J暂.经济评论袁2009渊2冤院57-64.咱10暂 朱淑珍.金融风险管理咱M暂.4版.北京院北京大学出版社袁2020院131.咱11暂 裴潇袁黄玲袁陈华.基于Z 值模型的房地产公司财务预警研究咱J暂.财会通讯袁2015渊4冤院42-45.揖责任编辑李艳燕铱19窑窑