基于某c某的房地产上市公司财务预警模型分析

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1、武汉理工大学硕士论文通过对对影响房地产上市公司FCF因素的分析，构建适用房地产企业的财务预警模型，其意义表现在以下几个方面：(1)提高房地产上市公司的风险应对能力。通过建立基于FCF的房地产上市公司财务预警模型，使房地产上市公司在某些指标发生异常时，能通过财务预警模型进行早期的财务预警，提高房地产上市公司的风险应对能力，能较好地应对可能到来的财务危机。(2)提高房地产上市公司应对国家宏观政策影响的反应能力。研究国家宏观政策对房地产上市公司FCF的影响，能够使房地产上市公司在面临着国家可能的宏观调控政策时，评价该政策可能的影响程度以及对企业可能造成的影响，

2、提高应对该影响的预测和反应能力。(3)为房地产上市公司应对宏观政策提供参考。通过分析宏观政策对房地产上市公司的FCF，并建立基于FCF的财务预警模型，在一定程度上也可以为房地产上市公司应对宏观政策提供一定的参考，即能评价即将出台的楼市政策可能会给房地产上市公司造成的影响。1。2国内外相关研究综述1．2．1国外研究现状国外对财务预警模型的研究可以大致分为以下两类，第一类是仅以财务指标构建的传统财务预警模型，第二类是综合运用财务指标和非财务指标构建的改进财务预警模型。(1)传统的财务预警模型传统的财务预警模型是指仅仅以企业的历史财务数据为基础，计算出对应的财

3、务指标，并以计算出的财务指标作为预警指标体系构建出财务预警模型。按照财务预警指标的数量可以分为将传统的财务预警模型分为单一变量判定模型和多变量判定模型，其中多变量判定模型依照模型建立方式的不同又分为多元线性判定模型、多元逻辑回归模型、概率比模型和BP神经网络模型。起初国外学者只是运用单一变量判定模型只是用于去发现众多的财务指标中对财务危机影响最大的财务指标。即将已经破产的公司和没有破产的公司作为破产样本和非破产样本，然后比较两样本中相同财务指标的差异程度，当某一财务指标存在着最大的差异时，即认为该财务指标是对财务危机影响最大的武汉理工大学硕士论文财务指标

4、，即对财务危机判别能力最强的指标。在这个问题的研究上，Fitzpartick选取的19个样本公司进行研究的结果表明，净利润／股东权益和股东权益／负债这两个指标是判别能力最强的指标。但该研究结果在实践和应用中却没有得到重视，一是该研究方法采用历史的统计数据来判定财务指标对财务危机的影响并不具备对企业财务危机的预警能力，二是作为研究选取的样本数量相对较少，缺乏普遍性。后来提出了单一变量判别模型，即采用单一财务指标判断公司在破产前的预警能力。研究结果发现，以营运资本／流动负债和资产净利率这两个变量建立的单一判别模型具有较好的判别能力，并且随着破产企业破产日的临

5、近，该模型的判断效果越好。经济社会的复杂化使得企业面临的生存环境发生了重大的变化和人们对企业破产的关注度增加，研究人员发现单一变量判别模型并不能很好地对企业财务危机进行预测，并且对于同一公司，采用不同的财务比率就出现不同的预测效果。与此同时，西方学者也将更多的关注点集中到对企业财务危机的预测上，为了能更加有效地对企业的财务危机进行预测，他们在单一变量判别模型的基础上从两个方面进行了创新和改进。一是指标体系的改进，即从单一变量扩展到能够反映企业更多财务信息的多个变量；二是方法上的创新，即从原来的线性模型逐步发展到逻辑回归模型、概率比模型和神经网络模型。最有

6、影响力的多元线性判定模型有两种，分别为z—Score模型、ZETA模型。Z—Score模型由Altman于1968年建立，他以33家破产公司和33家非破产公司为样本，以营运资本／总资产(X1)、留存收益／总资产(X2)、息税前利润(X3)、权益市场价值／负债账面价值(X4)和销售收入／总资产(X5)这五个财务指标建立了Z=0．012Xl+O．014X2+0。033X3+0。006X4+0。999X5这一多元线性判定模型。并将计算出的Z值作为判定财务危机的分数值，称之为Z-Score⋯。结合样本公司的研究结果，A1tman得出了企业破产的两个I临界值1．8

7、1和2．675，当某个企业计算出的Z2．675时，表明企业发生财务危机的可能性较小，发生破产的概率也就越小；当企业的Z值处于1．81和2．675之间时，该模型并不能做出企业是否面临财务危机和是否会发生破产的判定。为了使财务预警模型更加有效，开始了对财务预警指标体系的进一步探索，更多的财务指标被引入到预警模型中。1977年，以Altman为首的三位美国学者建立了以总资产收益率，收益稳定性，利息保障倍数，留存收益占总资产比率，流动比率，股东权益占武汉理工大学硕士论文总资本的比例

8、和股东权益占总资产的比率这七个指标变量建立了ZETA财务预警模型瞄。。与其在19