房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險評價

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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，利用主成分分析法對我國房地產(chǎn)上市公司進行信用風(fēng)險進行評價。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)建評價指標體系，采用相關(guān)模型對風(fēng)險進行度量。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)險進行評價，通過構(gòu)建評價指標體系，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)險評價指標體系

目前，對上市公司信用風(fēng)險評價指標構(gòu)建尚無統(tǒng)一標準，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)險評價的指標體系。指標體系共涉及四項評價指標：償債能力、營運能力、盈利能力和成長能力，其中償債能力指標包括：流動比率（流動資產(chǎn)/流動負債）X1、速動比率（速凍資產(chǎn)/流動負債）X2、現(xiàn)金比率（貨幣資金/流動負債）X3、資產(chǎn)負債率（負債總額/資產(chǎn)總額）X4、長期負債比率（長期負債/資產(chǎn)總額）X5、產(chǎn)權(quán)比率（負債總額/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，通過銳思（RESSET）金融研究數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出所需財務(wù)指標，并以各上市公司2016年財務(wù)報表為補充。

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)法將原來指標重新組合成一組新的互相無關(guān)的幾個綜合指標來代替原來指標，同時根據(jù)實際需要從中可取幾個較少的綜合指標盡可能地多反映原來指標的信息。主成分分析法對于指標評價具有以下優(yōu)點：第一，可消除評價指標之間的相互關(guān)系；第二，可減少指標選擇的工作量。對于其他評價方法，由于難以消除評價指標間的相互影響，所以選擇指標時要花費不少精力，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)進行分析。首先，對數(shù)據(jù)進行Z標準化處理，在主成分分析前進行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，方差貢獻率達到86.413%。因此，提取七個主成分代表全部25個指標描述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)負債率、長期負債比率和產(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，得出各主成分表達式為F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7，以各因子方差貢獻率為權(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)指標進行分析，結(jié)果表明：（1）信用風(fēng)險綜合得分前五名的是金地集團、萬科、新湖中寶、華聯(lián)控股和保利集團，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)指標的標準化處理，使之可以進行可比性分析；另外，通過SPSS軟件科學(xué)計算主成分及其貢獻率、因子旋轉(zhuǎn)和載荷矩陣能夠準確把握各主成分得分，進而實現(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)進行信用風(fēng)險評價可能存在不足?；谪攧?wù)指標獲取難度，評價指標體系的構(gòu)建主要借助企業(yè)財務(wù)報表，指標體系構(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。

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作者:何嘉亮 單位:安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院