论房地产企业财务风险预警体系的构建

（辽宁建筑职业学院 建筑经济系，辽宁 辽阳 111000）

【摘 要】最近几年，国家为促进房地产市场的健康发展，加强了对房地产市场的调控。在此大背景下，房地产企业的风险愈显突出，房地产企业要想生存和发展，必须建立抵御财务风险的坚实屏障——建立切实有效的房地产企业财务风险预警体系。文章论述了房地产企业财务风险预警体系的构建：选取预警指标，借助成熟的Z值模型，再加上对房地产企业的定性分析，来判定房地产企业财务风险的严重程度，帮助决策者采取措施来防范和控制财务风险。

【关键词】房地产企业；财务风险；预警指标

财务风险是房地产企业所有风险的最集中的体现。若处理不好，会使房地产企业遭受巨大创伤，最严重的直接会导致企业破产。房地产市场可以说是波涛汹涌，充斥着太多的不确定性。因此，作为其中的“弄潮儿”，房地产企业要想在波涛汹涌中一路当前，就有必要构筑坚实的屏障用以抵御风险，那就是构建属于房地产企业自身的财务风险预警体系。

一、房地产企业财务风险预警指标的选取

资金密集是房地产企业的特性，而且是最突出的特征。因此，在选取预警指标时，本文对与资金关系密切的指标予以重点考虑，以突出房地产企业的特性。其他的指标在借鉴前人研究成果的基础之上结合房地产企业特性进行选取。选取原则是：具有可操作性的、禁得住推敲、具有成熟的预警经验。选取结果如下：

（一）偿债能力分析指标：房地产企业所需资金量大，资产负债率高，应格外注意对偿债能力指标的分析，因为不能偿还到期债务是财务风险最显著的特征。

短期偿债能力指标：

流动比率=流动资产/流动负债 （1）

速动比率=速动资产/流动负债 （2）

现金流动负债比率=年经营现金净流量/年末流动负债 （3）

长期偿债能力指标：

资产负债率=负债总额/资产总额 （4）

产权比率=负债总额/股东权益 （5）

已获利息倍数=税息前利润/利息费用 （6）

上述对房地产企业偿债能力指标的选取，既考虑了房地产企业的短期偿债能力，又考虑了其长期偿债能力。在短期偿债能力指标中尤其考虑了现金流对债务的保证程度，这符合了房地产企业“现金为王”的特征。短、长期指标相融合，通过计算各项指标数值，将结果与标准值相比较，就能看出房地产企业在偿债能力方面的强弱程度，给各方信息的使用者提供有利的警示。尤其是房地产企业本身，通过对该项数值指标的分析，发现企业在偿债能力方面存在的问题，及时采取相应的补救措施，以使企业的偿债能力维持在一个较合理的水平，充分利用财务杠杆的有利一面，给房地产企业带来更大的财务杠杆利益。

（二）盈利能力分析指标：影响房地产企业财务风险的最大因素是偿债能力。除此之外，糟糕的盈利能力必然会加大房地产企业的财务风险。因此，应设置一组反映房地产企业盈利能力的指标，通过对该组指标的分析，透视房地产企业在激烈的市场竞争中的优劣状态。本文选取如下盈利指标：

销售净利率=净利润/销售收入净额 （7）

净资产收益率=净利润/平均净资产 （8）

总资产报酬率=息税前利润总额/平均资产总额 （9）

上述选取房地产企业反映盈利能力的指标当中，净资产收益率是综合程度最强的指标，在杜邦分析法中，可以将这一核心比率进一步分解，通过层层分解，可最终找出影响净资产收益率的各个因素：企业的盈利能力（销售净利润率）、营运能力（总资产周转率）、资本结构（即偿债能力如权益乘数）。后文在预警案例的分析中，将揉合杜邦分析法对案例企业的财务状况进行更详尽的分析，通过指标间的串联关系，找出案例企业财务风险的问题所在。

（三）资产营运能力分析指标：房地产企业的资产营运能力反映了企业在资产管理过程中的效率。它也同样会对房地产企业的财务风险产生影响。资产周转速度快，会提升企业的盈利能力，同时也相当于企业增加了资产投入；相反，资产周转速度慢，企业的盈利能力会降低，相当于浪费了企业的资产，资产营运能力指标和盈利能力指标相结合，对房地产企业盈利能力的评价才是全面具体的。本文选取房地产企业的营运能力指标如下：

总资产周转率=销售收入/平均资产总额 （10）

存货周转率=主营业务成本/平均存货余额 （11）

应收账款周转率=销售收入净额/应收账款平均余额 （12）

应收账款的周转速度快，说明了房地产企业应收账款的变现能力强，坏账损失的可能性就越小，同时也折射出企业管理水平较高，而这一点，恰恰是房地产企业的要害。当然，在进行这一项目的分析时，也要一分为二，不能因为只注重提高应收账款的周转率而忽视了利用赊销来扩大销售渠道这一因素。存货在房地产企业中比重较大，应将该比率控制在一个较合理的水平，否则会导致资金的浪费。如目前在房地产市场当中，过高的空置率影响了开发商资金的周转，使房地产企业始终处于财务风险的风口浪尖上。资产周转率表明房地产企业运用其全部资产获取利润的能力，在杜邦分析法中，它是一个桥梁，它把利润表和资产负债表联系起来，使净资产利润率可以综合整个企业的经营活动和财务活动的业绩。

（四）发展能力分析指标：一个最终深陷财务危机的企业，一定会在危机爆发的前几年就显现了它的停滞不前的状态。所谓的“冰冻三尺非一日之寒”，说的就是企业的发展能力与财务风险的关系。所以，在房地产企业，有必要选取若干显示发展能力的指标来揭示财务风险的状况，发展能力指标选取结果如下：

销售收入增长率=（本期销售收入-上期销售收入）/上期销售收入 （13）

总资产增长率=（期末总资产-期初总资产）/期初总资产 （14）

净利润增长率=（本年净利润-上年净利润）/上年净利润 （15）

上述发展能力指标越高，表明房地产企业的市场前景越好，其发生财务风险的可能性就越小。

上述选取的共15个财务指标基本上代表了房地产企业的特性，由它们作为房地产企业的财务风险预警指标进行预警，虽然在精确度上难以保证，但因为其简便、容易理解的特点，而且，在企业财务危机爆发的最近时间（前2、3年）其预警能力还是很强的。因此，它一直被广泛使用。本文将选取的房地产企业的财务风险预警指标作为财务风险预警体系的一个组成部分，除此之外，还将引入前人已创造的经典财务风险预警模型，下面就对几个最常见的、经典的财务风险预警模型作以简单介绍。

二、房地产企业财务风险预警模型的构建

（一）单变量财务预警模型：单变量财务预警模型最具代表性的人物是Bevaer，他同时也是运用财务比率对企业破产情况进行预测的先驱者之一（另一位是Altman，下文会述及）。Bevaer首先从1954-1964选出79家失败企业和79家非失败企业（两类企业的行业、资产规模等都相同），他所选用的财务比率依然是借鉴了前人的研究成果。除此之外，他增加使用了现金流量方面的指标。他认为：企业拥有的现金多越多、营运资本支出越少、负债越小，企业失败的概率就越小；反之，企业失败的概率就越大。Bevaer仔细考察了样本当中30个财务比率在企业失败前5年的差异情况，最后证明有5个财务比率对企业破产的预警能力较强，按预测能力高低依次排序是：现金流量/负债总额（预测准确率达87%）；净收入/总资产（预测准确率达79%）资产负债率（预测准确率达77%）；营运资本/总资产（预测准确率达76%）现值率（预测准确率达78%）。Bevaer构建的单变量财务预警模型获得了比较高的预警能力，但他的缺陷也是暴露无遗的：各个单一的财务指标有时在反映同一信息的时候，结果会不一致。这种片面性使得人们不得不另外探索一种更加精确、更具说服力的财务预警模型。

（二）Z模型：Z模型的创始人是Altman。Altman和前文所述的Bevaer被并列称之为运用财务比率来预测企业破产情况的先驱。他们二位这种具有开创性的研究为后来的财务预警模型的研究奠定了坚实的基础。

Altman同时也是第一个使用多变量技术来判定企业财务危机状况的学者。他克服了Bevaer创建的单变量模型的缺点，将多个财务比率结合起来，将这些财务比率融入同一个方程式来解释和判别企业的财务状况。Altman所带给人们的这种综合分析问题的思想，在对企业财务危机预测研究方面，影响是极其深刻的。Altman的Z模型创建经历了以下几个阶段：

第一，Z-socre模型阶段。这个阶段的模型主要是针对上市的制造业研究的，Altman选取从1945—1965年间的33家破产企业和33家同类型、同规模的正常企业为样本，经过大量细致的工作，从一开始选定的22个财务比率中敲定5个变量来对企业的财务状况进行预测，构造出一个多元线性函数，命名Z-socre模型，其表达式为：Z=0.12X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5其中：

X1=营运资本/总资产；X2=留存收益/总资产；X3=息税前利润/总资产；X4=普通股、优先股市场价值总额/总负债；X5=销售收入/总资产

上述表达式中，变量前的权重系数是按照变量对企业财务危机的影响程度大小设置的，经过加权计算之后得到的Z值代表企业综合风险值。通过它与设定的临界值对照，就能知道企业财务危机的程度。上式中临界值的规定如下：Z—socre>2.765表明企业具有较好的财务状况，破产机率小；Z—socre

第二，Z2模型阶段。上述Z-socre模型只针对上市公司，且只面对制造业。而事实上，许多处于财务危机的公司是没上市的，故直接用Z-socre模型预测，其准确性就遭到了质疑。针对这种情况。Altman重新对Z-socre模型进行了修改，形成了Z2模型和Z3模型，其表达式分别如下：Z2=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.42X4+0.998X5适用范围：用来预测非上市公司的财务危机状况。此处表达式中，X4的含义与Z-socre中X4不同，更改为所有者权益/总负债。此时，临界值的区间规定及意义如下：Z2≥2.99，表达企业陷入财务危机的可能性极小，企业财务状况良好；2.7≤Z

第三，Z3模型阶段。Z-socre模型的缺陷在于只针对上市公司，只面对制造业；Z2模型的缺陷在于只针对非上市公司。而在我国，是难以获得非上市公司的财务数据的。故对我国房地产企业财务预警研究时，不能直接使用上述两个Z值表达式。Altman的Z3模型克服了我们的难题，Z3模型是用来预测非制造业上市公司的财务状况的，它的表达式是：Z3=6.65X1+3.26X2+6.72X3+1.05X4。此表达式中，X1，X2，X3，X4的含义与Z2式中规定是一样 的。临界区间规定如下：Z32.9，表明企业的财务状况是良好的，可不考虑破产的可能；1.23≤Z3≤2.9，表明企业财务状况有问题，须严加注意，否则，后果不堪设想，若积极面对，企业才能摆脱困境。本文中，鉴于Z3模型的适用情况，笔者将直接选用Z3模型作为本文房地产企业财务预警体系的另一组成部分，直接用Z3模型来对后文的案例企业进行财务风险分析，计算Z3值，判别其财务风险的大小。

（三）人工神经网络模型。这种模型的基本原理是模拟人类大脑神经的运作。它处理信息的方式是通过调整其内部存在的各个节点间互相连接的关系来对所有的信息进行处理。人工神经网络的系统是十分复杂的，同时又是特别先进的一种财务风险预警模型。但目前它的使用并未被推广开来，原因是该模型的理论基础还不够坚实，对大脑思维的模拟深入程度不够。有待进一步地研究和论述。故本文对该模型不作相关的引用。

通过上述对几个经典的财务预警模型的介绍和分析，总结出本文构建房地产企业财务风险预警体系的基本思路：以前文选取的单变量财务指标的分析为基础，结合Z3模型的计算，再加上对房地产企业的定性分析，以给出案例企业财务风险的严重程度，判断其是否处于警示状态。

作者简介：丁洁（1973.03- ），女，辽宁大石桥人，经济学学士学位，辽宁建筑职业学院，讲师。