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我国上市房地产企业财务困境预警实证研究

发布时间:2021-03-23 19:24
  我国针对房地产行业大力度的宏观调控政策已实施一段时间,近期作为此轮调控政策是否转向的时间分水岭,管理当局亟需对房地产行业的风险状况做出整体准确评估,以此判断是否还有政策作用空间。同时,房地产企业的相关利益人在此背景下有效评估企业的风险状况,防范发生巨额损失也是十分必要的。财务困境是企业不具备持续经营能力的广义概念,它是企业经营异常的最坏结果。财务困境预警模型对于企业的管理层防止企业陷入财务困境、企业的债权人对企业的信用进行有效评估而防范信贷风险、投资者规避投资风险等方面有着重要的作用。企业从经营异常到发生财务困境会出现某些指标数据发生异常变化,这为财务困境预警模型的构建提供了基础。本文旨在总结财务困境相关理论基础和历史实证研究成果上,选用我国沪深A股上市房地产企业作为我国房地产行业代表,构建Logistic双变量财务困境预警模型,并对模型进行检验修正。 本文由六章组成,各章节的内容安排大致如下: 第一章:导论,本章旨在阐述本文的研究背景及意义、研究思路及框架、研究方法和本文预期贡献等指导性内容,规划全文写作安排。 第二章:文献综述,本章对与本文相关的文献进行梳理分析,回顾总结出有关企业财务困境预警实证研究的历史成果,为本文后面的模型建立及相关变量的选择提供了依据。 第三章:理论分析与研究假设,本章对企业财务困境有关理论进行了整理并加以分析,在理论基础上提出本文实证研究分析所基于的研究假设条件。 第四章:研究设计,本章旨在定义实证研究中的因变量和预警自变量,构建指标体系并确定样本,根据数据信息满足的假设条件进行模型设定。 第五章:实证分析,本章主要进行预警自变量信息的均值差异性检验、主成分分析以及模型的回归结果输出和参数解读。 第六章:结论,本章对全文的主要研究结论进行总结并提出相关政策建议,回顾全文归纳出主要创新点、研究局限和展望等。 通过对我国房地产行业经验数据进行实证检验,本文有以下几点发现: 第一、我国房地产企业从经营异常到其发生财务困境,预警自变量恶化指标种类随着时间向财务困境递进而变化; 第二、模型显示企业流动比率、销售净利率、营业收入现金比率、营业收入增长率以及审计意见类型对于两年期内我国房地产企业财务困境预警有显著作用; 第三、根据模型预测结果,本文推断我国房地产行业整体风险水平已接近行业历史风险最高水平,类似于2003年和2007年情况,而行业整体仍表现健康状态,管理当局可以短期保持从紧调控政策不变。 本文的贡献及创新点在于:一、继承历史研究思想,以开发样本T-2年数据构建出针对我国房地产行业准确度较高的两年期财务困境预警模型;二、对开发样本T-2年至T-6年数据开创性地进行了企业预警自变量指标信息恶化顺序的研究分析,否定了历史研究中不注重预警时长而盲目进行回代检验的方法;三、提出财务困境预警模型的预测时长概念并利用房地产行业最新预警自变量信息进行了时效为两年的未来预测,根据预测结果提出了合理的政策建议。 本文的研究中存在一些不足,主要包括:对发生财务困境企业的定义方式过于简单化;模型中的指标信息真实性可能不够;模型选用的指标创新性弱;所选样本的行业代表性可能不够;对财务困境的判断临界阀值定义过于单一;统计方法本身局限带来模型准确度的下降等。
【学位授予单位】:西南财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:F293.33;F832.51;F224
文章目录
摘要
Abstract
1. 导论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 研究思路及框架
    1.3 研究方法
    1.4 研究预期贡献
2. 文献综述
    2.1 国外学者的研究
    2.2 国内学者的研究
    2.3 小结
3. 理论分析与研究假设
    3.1 财务困境的界定
        3.1.1 财务困境的概念界定
        3.1.2 我国上市公司财务困境的界定标准
    3.2 财务困境的传导过程
    3.3 财务危机预测规范研究理论
        3.3.1 系统论
        3.3.2 委托代理理论
        3.3.3 公司战略管理学理论
        3.3.4 非均衡理论
        3.3.5 财务模型理论
    3.4 财务困境预测方法概述
        3.4.1 定性分析方法
        3.4.2 定量分析方法
    3.5 研究假设
4. 研究设计
    4.1 定义变量
        4.1.1 定义因变量
        4.1.2 定义自变量
    4.2 样本的选择与处理
    4.3 模型的建立及说明
        4.3.1 模型的建立
        4.3.2 实证流程设计
5. 实证分析
    5.1 均值差异性检验
        5.1.1 预警自变量的正态分布检验
        5.1.2 非参数检验
    5.2 主成分分析
    5.3 模型的确定与检验
        5.3.1 模型回归过程
        5.3.2 模型检验
        5.3.3 模型行业差异性检验与分析
    5.4 模型的分析与应用
        5.4.1 模型解释
        5.4.2 实用预测
6. 结论
    6.1 研究结论
        6.1.1 有关房地产行业财务困境预警模型
        6.1.2 有关房地产行业预警自变量恶化顺序
        6.1.3 有关房地产行业预警结果
    6.2 政策建议
    6.3 研究启示
    6.4 主要创新点
    6.5 研究局限及展望
参考文献
后记
致谢

【参考文献】

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本文编号:1438261

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