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基于Z3值模型評價的我國房地產(chǎn)上市公司財務(wù)危機預(yù)警研究
摘要：本文在閱讀和研究了大量國內(nèi)外財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的相關(guān)理論以及模型的基礎(chǔ)上，采用上市公司全部64家房地產(chǎn)行業(yè)財務(wù)報表相關(guān)數(shù)據(jù)(以證監(jiān)會行業(yè)分類為準(zhǔn))作為研究樣本，在已有研究的基礎(chǔ)上，分析比較了各種預(yù)警模型的優(yōu)劣，對Z3值模在我國房地產(chǎn)業(yè)的財務(wù)危機預(yù)警分析上進行了研究對比并檢驗，找到上述模型的存在的問題。
關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)上市公司;財務(wù)危機;預(yù)警
一、引言
目前，我國有關(guān)上市公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)方面的研究還不是很成熟，明顯滯后于我國證券市場的發(fā)展。但是在國外，由于證券市場已經(jīng)高度發(fā)展，而且與其發(fā)達的資本市場相對應(yīng)的財務(wù)預(yù)警模型研究也早已引起足夠重視，并且也形成了多種關(guān)于財務(wù)危機預(yù)警的體系。
本文的實證性較強，遵照理論分析與實證分析相結(jié)合的原則，以理論為依據(jù)來建立模型，同時又用模型的擬合來支持和豐富理論。通過回顧國內(nèi)外財務(wù)危機預(yù)警研究的相關(guān)文獻，可以看出目前的研究主要集中在預(yù)警模型的構(gòu)建上，且主要為單一預(yù)測方法構(gòu)建的模型，但是單預(yù)測模型都有其自身的局限性，本文利用Z3分數(shù)模型對房地產(chǎn)上市公司進行財務(wù)預(yù)警模型的構(gòu)建，并采用主成份分析法建立適合該行業(yè)的財務(wù)預(yù)警模型，以期能提高預(yù)測的精度，使之成為預(yù)測上市公司財務(wù)危機狀態(tài)的有效工具。
二、房地產(chǎn)業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警研究的意義
財務(wù)危機預(yù)警的研究已經(jīng)經(jīng)歷了多年的發(fā)展，從最初對模型構(gòu)建方法的研究，到本國企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警模型的構(gòu)建研究，再到適合各行業(yè)財務(wù)危機預(yù)警模型的探尋，每一步都體現(xiàn)了學(xué)者們對財務(wù)危機預(yù)警研究的熱情、執(zhí)著，也更體現(xiàn)了其對于我國乃至世界范圍內(nèi)企業(yè)發(fā)展的重要地位[2]。
房地產(chǎn)上市公司作為我國新興的行業(yè)，其潛力大、關(guān)聯(lián)度高、帶動力強等特點在我國經(jīng)濟發(fā)展的軌跡中顯露無遺，另外其特有的融資、負債結(jié)構(gòu)特點使得它在特定條件下(如房價下跌等)很容易發(fā)生財務(wù)危機[3-4]。房地產(chǎn)上市公司作為我國證券交易市場上獨立的行業(yè)板塊，能夠基本代表本行業(yè)在我國的發(fā)展情況，對其研究基本也可以代表對行業(yè)的研究。由此可見對房地產(chǎn)上市公司財務(wù)危機預(yù)警研究是有必要的，對我國房地產(chǎn)行業(yè)乃至整個經(jīng)濟的發(fā)展也是有重大意義的。
三、房地產(chǎn)上市公司財務(wù)預(yù)警模型的假設(shè)研究及樣本構(gòu)建
1、房地產(chǎn)上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型應(yīng)用的研究假設(shè)
首先要確定樣本的類型，在以往的財務(wù)危機研究中，ST以及*ST的上市公司都被作為了發(fā)生財務(wù)危機的樣本，ST公司為發(fā)生“異常狀況”而被特殊處理(Special Treatment，簡稱ST)的上市公司。這里所指的異常狀況包括“財務(wù)狀況異常”和“其他狀況異常”。前者是指“連續(xù)兩個會計年度虧損”和“每股凈資產(chǎn)低于股票面值”;后者主要是指自然災(zāi)害、重大事故等導(dǎo)致上市公司生產(chǎn)經(jīng)營活動基本終止，在三個月內(nèi)不能恢復(fù);公司涉及可能賠償金額超過本公司凈資產(chǎn)的訴訟;公司主要銀行賬號被凍結(jié)，影響上市公司正常經(jīng)營等情況。由于其他異常狀況具有不確定性，難以預(yù)測，所以一般情況下只是對“財務(wù)狀況異常”進行分析[5]。
奧特曼的Z3模型是在其Z值研究的基礎(chǔ)上，于2000年提出的適合非制造業(yè)行業(yè)的預(yù)警模型，由于本文研究的對象房地產(chǎn)上市公司同樣為非制造行業(yè)，所以可以將其作為待參考的模型之一,因此本文在房地產(chǎn)行業(yè)預(yù)警研究上也采用了該模型[6]。
基于上述分析、本文提出如下假設(shè)：
假設(shè)一：我國房地產(chǎn)業(yè)上市公司中的ST司為財務(wù)危機型企業(yè)，相應(yīng)地，其他企業(yè)為正常企業(yè);
假設(shè)二：Z3值模型適用于我國房地產(chǎn)業(yè)上市公司的財務(wù)預(yù)警研究;
2、房地產(chǎn)上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型應(yīng)用中研究樣本的選取
基于以上分析，所選樣本是依據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)選擇出來的：
(1)行業(yè)的選擇，由于本文是針對房地產(chǎn)上市公司作為研究對象，且目的是為房地產(chǎn)上市公司構(gòu)建出適合本行業(yè)的財務(wù)預(yù)警模型。所以，本文選擇房地產(chǎn)業(yè)作為所選行業(yè)。
(2)正常公司(非ST 公司)：該上市公司在選取期間未被特殊處理，定義為正常公司。
(3)非正常公司(ST公司)：該上市公司由于選取期間連續(xù)兩年凈利潤為負數(shù)，即屬于“財務(wù)狀況異常”而被特別處理[7]。
Z3值選取64家單位如表1所示。
表1 Z3值所選樣本
| 證券代碼 | 公司名稱 | 證券代碼 | 公司名稱 | 證券代碼 | 公司名稱 |
| 600048 | 保利地產(chǎn) | 601588 | 北辰實業(yè) | 600376 | 天鴻寶業(yè) |
| 600215 | 長春經(jīng)開 | 600393 | 東華實業(yè) | 000002 | 萬科A |
| 600696 | 多倫股份 | 000046 | 泛海建設(shè) | 600648 | 外高橋 |
| 000628 | 高新發(fā)展 | 000546 | 光華控股 | 600246 | 萬通地產(chǎn) |
| 600256 | 廣匯股份 | 002133 | 廣宇集團 | 600641 | 萬業(yè)企業(yè) |
| 600634 | 海鳥發(fā)展 | 600082 | 海泰發(fā)展 | 600162 | 香江控股 |
| 002208 | 合肥城建 | 600325 | 華發(fā)股份 | 600638 | 新黃浦 |
| 600240 | 華業(yè)地產(chǎn) | 600383 | 金地集團 | 000608 | 陽光股份 |
| 600606 | 金豐投資 | 000402 | 金融街 | 000616 | 億城股份 |
| 600463 | 空港股份 | 000558 | 萊茵置業(yè) | 000511 | 銀基發(fā)展 |
| 600167 | 聯(lián)美控股 | 600663 | 陸家嘴 | 000514 | 渝開發(fā) |
| 000502 | 綠景地產(chǎn) | 600175 | 美都控股 | 000573 | 粵宏遠A |
| 000667 | 名流置業(yè) | 600064 | 南京高科 | 600767 | 運盛實業(yè) |
| 600639 | 浦東金橋 | 600533 | 棲霞建設(shè) | 000024 | 招商地產(chǎn) |
| 002146 | 榮盛發(fā)展 | 000014 | 沙河股份 | 600675 | 中華企業(yè) |
| 600732 | 上海新梅 | 600748 | 上實發(fā)展 | 600053 | 中江地產(chǎn) |
| 000042 | 深長城 | 000029 | 深深房A | 000031 | 中糧地產(chǎn) |
| 000006 | 深振業(yè)A | 600823 | 世茂股份 | 000505 | 珠江控股 |
| 600736 | 蘇州高新 | 600791 | 天創(chuàng)置業(yè) | 600684 | 珠江實業(yè) |
| 600665 | 天地源 | 600322 | 天房發(fā)展 | 000592 | ST昌源 |
| 600052 | ST廣廈 | 600603 | ST興業(yè) | 000007 | ST達聲 |
| 000047 | ST中僑 |
3、樣本數(shù)據(jù)處理
本論文樣本數(shù)據(jù)來源于樣本公司公開發(fā)表的財務(wù)報表。通過新浪財經(jīng)上市公司數(shù)據(jù)庫收集樣本公司相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)，使用Excel辦公軟件進行數(shù)據(jù)處理，計算出各項財務(wù)指標(biāo)后進行加權(quán)匯總，得出樣本公司2004～2006年的Z3值如表3所示。
表3 財務(wù)指標(biāo)加權(quán)
| 公司名稱 | Z32004 | Z32005 | Z32006 | 公司名稱 | Z32004 | Z32005 | Z32006 |
| 上海新梅 | 3.6271 | 4.0885 | 4.1587 | 東華實業(yè) | 4.9447 | 5.0342 | 5.1326 |
| 深長城 | 1.1132（*） | 2.7861（#） | 1.2574（#） | 北辰實業(yè) | -0.1474（*） | 0.1458（*） | 0.2514（*） |
| 深振業(yè)A | 1.0694（*） | 1.0234（*） | 1.0145（*） | 泛海建設(shè) | 0.2314（*） | 1.0574（*） | 1.0002（*） |
| 蘇州高新 | 2.1574（#） | 1.2587（#） | 2.0147（#） | 光華控股 | 4.1117 | 3.8854 | 3.6842 |
| 天地源 | 6.2839 | 6.2599 | 6.2475 | 廣宇集團 | 2.4874（#） | 2.0019（#） | 2.3654（#） |
| 天鴻寶業(yè) | 3.9817 | 3.1950 | 3.2657 | 海泰發(fā)展 | 6.9856 | 6.3210 | 5.9875 |
| 萬科A | 5.4973 | 4.4601 | 3.9865 | 華發(fā)股份 | 3.6985 | 4.1565 | 6.0247 |
| 外高橋 | 0.3965（*） | -0.7764（*） | 0.1056（*） | 金地集團 | 3.5579 | 4.6242 | 4.5632 |
| 萬通地產(chǎn) | 2.2587（#） | 1.9874（#） | 1.8741（#） | 金融街 | 4.9330 | 4.0788 | 3.2589 |
| 萬業(yè)企業(yè) | 5.2479 | 3.1474 | 3.9874 | 萊茵置業(yè) | -0.8590（*） | -0.6432（*） | 0.2589（*） |
| 香江控股 | 1.5687（#） | 2.1547（#） | 1.8741（#） | 陸家嘴 | 7.2566 | 6.5697 | 6.6985 |
| 新黃浦 | 13.1595 | 10.6784 | 11.2587 | 美都控股 | 2.2847 | 2.3658 | 2.4578 |
| 陽光股份 | 4.2279 | 4.3393 | 4.1235 | 南京高科 | 1.3588（#） | 1.4283（#） | 1.3657（#） |
| 億城股份 | 1.1147（*） | 1.2585（#） | 1.2265（*） | 棲霞建設(shè) | 3.4240 | 3.1924 | 3.3325 |
| 銀基發(fā)展 | 5.2599 | 3.7507 | 4.5689 | 沙河股份 | 1.9066（#） | 3.6446 | 2.1547（#） |
| 渝開發(fā) | 5.6574 | 3.3541 | 3.1478 | 上實發(fā)展 | 0.4587（*） | 0.5148（*） | 0.2584（*） |
| 粵宏遠A | 1.2547（#） | 1.4147（#） | 1.5687（#） | 深深房A | 1.9015（#） | 1.7727（#） | 1.8974（#） |
| 保利地產(chǎn) | 3.5475 | 2.2587（#） | 3.2657 | 世茂股份 | 4.3838 | 3.9471 | 4.0013 |
| 長春經(jīng)開 | 1.4780（#） | 2.0136（#） | 1.3654（#） | 天創(chuàng)置業(yè) | 3.6592 | 3.0500 | 3.2149 |
| 多倫股份 | 2.1470（#） | 1.4570（#） | 2.5748（#） | 天房發(fā)展 | 4.5827 | 3.8413 | 3.5268 |
| 高新發(fā)展 | 6.3258 | 6.2189 | 5.9875 | ST昌源 | 2.1470（#） | 0.1478（*） | 0.0251（*） |
| 廣匯股份 | 2.2224（#） | 2.6647（#） | 3.1578 | ST達聲 | 1.5478（#） | 2.5147（#） | 0.1478（*） |
| 海鳥發(fā)展 | 3.1512 | 3.2147 | 3.2674 | 招商地產(chǎn) | 2.0147（#） | 2.3214（#） | 2.5684（#） |
| 合肥城建 | 2.0148（#） | 1.9874（#） | 2.5478（#） | 中華企業(yè) | 2.3722（#） | 3.2302 | 3.0214 |
| 華業(yè)地產(chǎn) | 2.1547（#） | 6.5879 | 3.2563 | 中江地產(chǎn) | 1.0587（*） | 1.0698（*） | 1.1117（*） |
| 金豐投資 | 6.2547 | 6.1489 | 6.3215 | 中糧地產(chǎn) | 1.8995（#） | 2.7626（#） | 1.9587（#） |
| 空港股份 | 5.1247 | 5.2146 | 4.8874 | 珠江控股 | 2.2587（#） | 2.3695（#） | 2.1451（#） |
| 聯(lián)美控股 | 3.2145 | 3.2457 | 3.0144 | 珠江實業(yè) | 8.6154 | 8.4130 | 8.3256 |
| 綠景地產(chǎn) | 6.0151 | 4.6627 | 3.9987 | ST廣廈 | 1.6556（#） | 0.8198（*） | -0.2125（*） |
| 名流置業(yè) | 2.1478（#） | 2.4574（#） | 2.3698（#） | ST中僑 | 2.1847（#） | 0.1478（*） | 0.0143（*） |
| 浦東金橋 | 2.0907（#） | 1.5829（#） | 2.1147（#） | ST興業(yè) | 0.0254（*） | -0.1470（*） | -0.8974（*） |
| 榮盛發(fā)展 | 2.8179（#） | 3.0014 | 3.1228 | 運盛實業(yè) | 0.2574（*） | 1.1024（*） | 1.1368（*） |
4、實證結(jié)果的分析與評價
通過表3中可以分析得出Z3值模型對ST公司的預(yù)測能力，如表4所示。
表4 Z3值模型對ST公司的預(yù)測能力
| 證券代碼 | 公司名稱 | ST年份 | ST前1年Z3值 | ST前2年Z3值 | ST前3年Z3值 |
| 600052 | ST廣廈 | 2007 | -0.2125 | 0.8198 | 1.6556 |
| 000047 | ST中僑 | 2007 | 0.0143 | 0.1478 | 2.1847 |
| 600603 | ST興業(yè) | 2007 | -0.8974 | -0.1470 | 0.0254 |
| 000592 | ST昌源 | 2007 | 0.0251 | 0.1478 | 2.1470 |
| 000007 | ST達聲 | 2007 | 0.1478 | 2.5147 | 1.5478 |
表5 Z3值模型對非ST公司的預(yù)測能力
| 年份 | Z3<1.23 | 1.23≤Z3≤2.9 | Z3>2.9 | |||
| 公司數(shù)量 | 比例 | 公司數(shù)量 | 比例 | 公司數(shù)量 | 比例 | |
| 2004 | 11 | 17.18% | 24 | 37.50% | 29 | 45.31% |
| 2005 | 12 | 18.75% | 18 | 28.12% | 34 | 53.12% |
| 2006 | 14 | 21.87% | 16 | 25.00% | 35 | 54.68% |
| 均值 | 12.3 | 19.27% | 19.3 | 30.20% | 32.7 | 51.10% |
表6 Z3模型對所有房地產(chǎn)業(yè)上市公司的預(yù)測能力
| 年份 | 2006年 | 2005年 | 2004年 |
| 測試樣本數(shù) | 64 | 64 | 64 |
| 檢測正確數(shù) | 57 | 56 | 54 |
| 檢測正確率 | 89.06% | 87.50% | 84.38% |
| 誤判率 | 10.94% | 12.50% | 15.62% |
5、Z3值模型評價
上述實證分析結(jié)果表明，假設(shè)二大致成立，即Z3值模型在一定程度上適合于我國房地產(chǎn)業(yè)上市公司的財務(wù)預(yù)警，但是預(yù)測的準(zhǔn)確率不是很高，最高的比率也未達到90%。造成準(zhǔn)確率不高的原因：一是由于我國和美國證券市場的差異，運用美國上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)建立的模型不是很適合我國上市公司的財務(wù)預(yù)警研究;二是因為Altaman教授創(chuàng)立的Z3值預(yù)警模型雖然適用于非制造業(yè)上市公司的，但是非制造業(yè)上市公司包括多個行業(yè)，由于未按行業(yè)進行細致分類，導(dǎo)致模型的適用性降低。
參考文獻：
[1]財政部企業(yè)司.企業(yè)財務(wù)風(fēng)險管理[M].北京：經(jīng)濟科學(xué)出版社，2006，1～151
[2]周首華等.論財務(wù)危機的預(yù)警分析—F 分數(shù)模式[J].會計研究，2005(8)：2～30
[3]謝小波.中國上市公司會計收益質(zhì)量的實證研究：[碩士學(xué)位論文][M].成都：西南交通大學(xué)，2005
[4]陳靜.上市公司財務(wù)惡化預(yù)測的實證分析[J].會計研究，2007(4)：1～25
[5]楊淑娥，徐偉剛.上市公司財務(wù)預(yù)警模型—Y 分數(shù)模型的實證研究[J].中國軟科學(xué)，2008(1)
[6]吳世農(nóng)，盧賢義.我國上市公司財務(wù)困境的預(yù)測模型研究[J].經(jīng)濟研究，2001，(6)：46～55
[7]葉劍平，謝經(jīng)榮.房地產(chǎn)業(yè)與社會經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展研究[M].北京：中國人民大學(xué)出版社，2005：13～18
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