房地产财务风险.

本科生毕业论文

房地产业债务融资率与财务风险

——基于我国房地产业上市公司的研究

姓名

学号专业指导教师

2012年5月30

摘要

我国房地产业与发达资本市场成熟的房地产业相比，一个显著的区别就是债务融资方式的不同。我国房地产业的主要融资方式为银行贷款，而成熟房地产业主要通过发行债券、房地产证券化、房地产信托等形式自行筹资。这就在很大程度上表明，成熟房地产业由债务融资方式带来的财务风险是较小的；但是，我国房地产业的债务融资方式与其财务风险有着显著的相关性，同时表明债务融资率和财务风险存在显著相关性。关于债务融资率和财务风险之间的关系，在学者已有的研究成果中，仅片面提及到。从2006年开始，我国开始大量制定一系列房地产业债务融资的相关政策，比如提高银行贷款利率，鼓励发行债券，并在2007年得到落实，其效果在2008年的次贷危机得到验证。所以，研究我国房地产业的债务融资率和财务风险的相关性，具有很大的意义。

本文回顾了房地产业的融资情况和风险状况，具体分析了影响财务风险的主要因素，并以此选择了三个控制变量。建立以财务风险概率为因变量，债务融资率为自变量的多元线性回归模型，选取较有代表性的2007年国内房地产业上市公司数据为研究样本。实证过程中，先运用逻辑回归模型预测样本的财务风险概率，再将总样本进行资产负债率高低程度的划分，通过多元线性回归分析发现，高资产负债率公司，其财务风险显著大于低资产负债率公司；对于高资产负债率公司，债务融资率越大，其发生财务风险的概率就越大；对于低资产负债率的公司，债务融资程度与其财务风险无显著相关性。最后针对分析结果，为企业融资提供了一些建议。

关键词：房地产业；债务融资率；财务风险

Abstract

A notable difference between Chinese real estate industry and the mature in developed capital market is the way of financing of our real estate industry is bank loans. But the main mode of the developed one is the issuance of bonds, real estate securitization, real estate trusts and other forms of self-financing. To a high degree, the financial risk caused by the debt financing methods is smaller than our country’s. It also show that the DFA has a remarkable correlation between the financial risk. Among the existing research, few has mentioned the relationship between the debt financing and financial risk. Since 2006,China began to formulate a series policy which is relevant with the real estate industry, such as increasing the bank loans, bonds and encouraging the issue. In 2007, its effects had been implemented; so it did in 2008 subprime crisis. So it’s of great significance to analyse the relationship between the debt financing and financial risk.

In this paper, we reviewed the real estate industry's condition of financing and financial risk, analyzed the main impact of financial risk factors, and, based on this, cheesed four control variables. In this paper, we selected the real representative industry in 2007 as a sample, built a regression analysis model which takes the Probability of Financial Risk as dependent variable and the rate of Debt Financing as variable. During Empirical process, first, we forecasted the sample’s Rate of Financial Risk by regression analysis, and then, divided the total sample rate of assets and liabilities extent. By regression analysis, we found that the company's financial risk which has high rates of assets and liabilities was significantly greater than the others; for the company which has the high rate of assets and liabilities, the greater the rate of debt financing is , the greater the financial risk is. For the company of the low-rate assets and liabilities, the extent of debt financing and its financial risk has no significant correlation.

Key words: Real Estate Industry; The Rate of Debt Financing; Financial Risk

引言 . ....................................................................................................................................... 1

一、文献回顾 . ........................................................................................................................... 1 （一）融资结构的研究 . ...................................................................................................... 1 （二）财务危机的界定 . ...................................................................................................... 2 （三）财务风险的研究 . ...................................................................................................... 3

1. 财务风险的内涵 . ......................................................................................................... 3

2. 财务风险的模型研究 . ................................................................................................ 3

（四）文献评述及本文创新 ................................................................................................ 4

二、研究设计 . ........................................................................................................................... 5 （一）数据来源 . .................................................................................................................. 5 （二）实证模型简介 . .......................................................................................................... 5

1. 模型选择 . .................................................................................................................. 5

2. 多元线性回归模型 . .................................................................................................. 5

3. 逻辑回归模型 . .......................................................................................................... 5

三、实证分析 . ........................................................................................................................... 6 （一）财务风险概率的预测 . .............................................................................................. 6

1. 财务指标选取 . .......................................................................................................... 6

2. 共线性检验 . .............................................................................................................. 7

3. 财务风险概率预测 . .................................................................................................. 8

4. 预测有效性检验 . ...................................................................................................... 8 （二）控制变量选择 . .......................................................................................................... 9 （三）样本分组 . .................................................................................................................. 9 （四）假定检验和相关性分析 . ........................................................................................ 10

四、研究结论和融资建议 . ..................................................................................................... 11 （一）研究结论 . ................................................................................................................ 11 （二）融资建议 . ................................................................................................................ 12

参考文献 . ................................................................................................................................. 14

致谢 . ..................................................................................................................................... 15

附录 . ..................................................................................................................................... 15

引言

房地产业是个典型的资金密集型行业，涉及面广、规模大、投资大，流动资金一般在几百万乃至上亿元，这必然带来对资金的巨大需求，同时也带来了巨大的财务风险。

在房地产投资中，企业自有资金仅占一小部分，大部分资金是通过银行或其他金融机构贷款筹集的。通过对本文63家房地产业上市公司的数据分析，得到其资产负债率的平均值为0.6，有21家公司的负债率在0.4-0.6之间，20家公司的负债率在0.6-0.7之间，13家公司的负债率在0.7以上。这充份说明了我国的房地产业的资产结构中的负债比重过高，很可能导致企业无法偿还到期负债，从而使企业陷入财务危机中。

通过分析国内房地产业上市公司的年报和统计年鉴可以发现，银行直接贷款约占企业本年资金来源的l/5-1/4，占所有负债的1/2-1/3。这充份说明，房地产业上市公司间接融资比例过大，相当大的比例资金间接来源于银行等金融机构。相比而言，企业发行的债券总额始终比较小，也从侧面反应，我国商业银行因房地产业银行贷款隐藏着很大的财务风险使得商业银行也承受了较大的金融风险。

我国房地产企业另一个突出特点就是数量大，规模小，资本市场不发达。尽管从2000年下半年开始中国证监会解除了对房地产开发企业的上市禁令，允许房地产企业在证券市场发行股票，但全行业的股市融资仅占融资总量的8%，另外大量的中小房产企业根本不可能通过这种方式来集资，而在债券市场，2001年全国只有6家房地产开发企业发行了公司债券，截止到2010年，我国房地产业债券的发行规模也很小。所以对于规模化，集团化不强的房地产行业其抗风险能力不会太强。

以上的事实表明我国房地产企业起步晚、基础差、规模小，其企业行为远未实现规范化，房地产企业承受着巨大的负债压力，财务风险已成为很多房地产企业求生存、发展而迫切需要解决的问题。在复杂的因素下，银行需要了解对于不同负债情况的房地产上市公司，其债务融资率与财务风险概率的相关情况，企业管理层也需要通过这一关系进行相应的融资决策。本文通过对不同负债程度的房地产公司进行债务融资情况和财务风险的相关性分析，得出相应结论，为银行放贷和企业融资提供一定的理论依据。

一、文献回顾

（一）融资结构的研究

企业融资是指企业为经营和生产而准备好所需的资金的过程或行为。是指资金融入者从自身的生产经营状况和现金流情况出发，依据企业未来的经营与发展需要，通过内源融资或外源融资渠道，筹措生产经营所需资金的过程或行为。关于融资结构的研究主要集中在国外，主要依据的是现代资本结构理论

关于企业资本结构，己经有了非常广泛的研究。从Modigliani&Miller(1958，1963) 开始，张英、韩德明（2008）认为包括了税收、破产成本，以及代理成本和非债务税盾

收益。这些研究共同认为，资本结构是通过债务的税收收益和各种成本之间的权衡来决定的。在此主要介绍一下MM 理论和代理成本理论。

Modigliani&Miller (1963) 引入了公司所得税对资本结构的影响，对他们二人在1958年的结论进行了修正。这一研究的结论与原来的结论刚好相反，并相应给出了引入公司所得税条件下的企业价值模型和权益成本模型。负债企业的价值等于同一风险等级中的无负债企业价值加上税盾效应的价值。用公式表示如下：

K= EBIT(1-T)/K+TD=V+TD

其中，T 表示公司所得税率，D 为债务总额，V 代是无负债企业的价值。有负债企业的价值为无负债企业价值与税盾效应TD 之和。因此，在有公司所得税的条件下，负债企业的价值会超过无负债企业的价值，公司价值与财务杠杆成正比。

代理成本模型的代表是Jensen&Meciking，主要定义了股东和经营者之间的利益冲突。

该理论认为股东和经营者之间的冲突是因为经营者并不百分之百地拥有剩余求偿权，所以他们不能从盈利行为中获得全部的好处，却要为这些行为承担所有成本。因此，经营者在追求公司价值最大化的过程中往往采取极端放任的态度。改变这一状况的办法之一是提高经营者在公司所占的股份。经营者所占公司股份越大，这种低效率的现象就会越少。而增加公司债务融资的比例，在保持经营者在公司的绝对投资不变的情况下，会提高经营者的股权比例，并减少由经营者和股东冲突带来的损失；同时，也指出，由于债券需要公司以现金支付，减少了经营者用于挥霍的“自由先进流的数量”，从而也减少了代理成本；Grossman &Hart (1982) 认为，当公司破产概率增加时，债务对于管理者有一定的激励作用，促使管理者采取更佳的投资决策，从而降低公司的破产概率。总之，债务融资对于缓解经营者和股东之间的冲突的好处，就可以被认为是债务融资的收益。

国内在资本结构和融资结构方面的理论研究起步不久，现在也是依据国外的已有理论，因此不在此赘述。

（二）财务危机的界定

刘红霞、张心林(2004) 认为财务困境包括三层涵义：一是企业资产总额超过负债总额，但资产配置的流动性差，无法变现用于偿还债务，现金净流量低，经济效益差；二是最近两个会计年度净利润为负和最近一个会计年度股东权益低于注册资本；三是企业负债总额超过企业资产的公允价值，经协商进入重组状态。

吕长江、赵岩(2004) 将财务状况分为五类：财务闲置(Financial Free ) 、财务充盈(Financial Full) 、财务均衡(Financial Equilibrium) 、财务困境(Financial Distress) 和财务破产(Financial Bankruptcy ) 。他们认为财务困境是企业偿付到期债务发生困难的状况，财务困境企业拥有的变现资产小于其到期债务，其资产负债表中的流动资产小于流动负债，现金流量表中表现出较大的现金流出和较小的现金流入。

财务危机的界定包括其起点界定和终点界定。对于财务危机的终点界定大多数学者

能够达成一致，一般而言大家都能把破产清算作为财务危机的终点。但对于何时起公司出现财务危机并无定论，即对财务危机起点界定没有形成共识。

在本文的研究中，考虑到房地产业财务风险的来源和内涵，把财务危机的起点界定为经营活动产生的现金流量净额为负，即经营活动产生的现金流入小于流出。本文以2007年的经营活动产生的现金流量净额为负定义为财务危机。财务危机发生的概率，是本文用来衡量财务风险的指标，行业把财务风险概率大于0.5的公司界定为有财务风险的公司。

（三）财务风险的研究

1．财务风险的内涵

第一，静态财务风险概念，认为财务风险是指全部资本中债务资本比率的增大，可能导致不能归还到期债务而带来的风险。一般而言，企业在经营过程中总会发生借入资金。企业负债经营，不论利润多少，债务利息是不变的。于是，当利润增大时，每一元利润所负担的利息就会相对的减少，从而使投资考收益有大幅度提高。这是一种相对静止的观点，把财务风险看成筹资风险，认为企业没有债务就不存在风险了(刘素杰，2008) 。

第二，动态财务风险概念，认为企业财务风险贯穿于资金运动的全过程。企业的财务活动一般分为筹资活动、投资活动、资金回收和收益分配四个方面。相应地，企业的财务风险就包括筹资风险、投资风险、资金回收风险和收益分配风险(刘素杰，2008) 。

针对财务风险，本文持第二种观点，因为随着市场经济的发展，企业的财务活动日趋多样化和复杂化，财务风险总是围绕着这些活动而产生的。这种界定主要从过程和动态的角度认识财务风险，即符合人们对财务风险的理解，又便于人们站在更宽广的角度来研究财务风险。

2．财务风险的模型研究

国外对于财务风险的研究已经有了很多的模型，如Beaver 的研究开创了用统计方法建立财务预警模型的先河；Altma n 创立了多元变量判定模型—Z 分数模型，该实证研究用五个财务比率的判别式对公司进行预测；Fitzatrick 首次运用单个财务比率判定模型，开创了单变量预警方法；Aziz 、Emanuel 和Lawom 三人提出了用现金流量信息预测财务风险概率的模型；Salchenberge r 等人在1992年使用神经网络分析方法对金融企业的财务失败进行判断。

1986年，吴世农、黄世忠首次介绍了企业破产的分析指标和预测模型。开始了国内对财务预警的研究。国内的研究集中在建立数学模型预警模型，从定量方面进行实证分析判断。

陈静(1999) 的上市公司财务困境预测研究，该研究以上市公司被特别处理ST 作为陷入财务困境的标志，以1998年的27家ST 和27家非ST 公司，使用了1995-1997年的财务报表数据，运用费雪准则，进行了单变量分析和多元线性判定分析。在单变量判定分析中，发现在资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4个财务指标中，流动比

率与资产负债率误判率最低；在多元线性判定分析中，发现由资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率、营动资产/总资产、总资产周转率6个指标构建的模型，在ST 发生的前三年能较好地预测ST 。

吴世农、卢贤义(2001) 比较多种模型在财务困境中的效果，他们选取了ST 样本公司和对应的非ST 样本公司各70家，ST 样本包括1998-2000年A 股市场发生ST 的全部公司。收集的样本数据延至公司发生ST 前5年，并选用了多种研究方法，建立单变量判定模型和线性判定模型、线性概率模型和逻辑回归等三种多变量判定模型，比较各种模型在财务困境中的效率，认为逻辑回归模型在三种多变量模型中预测的准确性最高。逻辑回归表达式为：

Ln[P/(1-P)]=-0.867+2.531X 1-40.279X 2+0.460X 3+3.229X 4-3.954X 5-1.781X 6 其中：X 1为盈利增长指数；X 2资产报酬率；X 3为流动比率；X 4为长期负债收益比；X 5为营运资本资产比；X 6位总资产周转率。当P >0.5时，为陷入财务危机的企业。

蔡秋萍(2006)以北京、上海和江苏2004-2005年被ST 的所有上市公司为样本，运用SPSS 13．0统计分析软件，对三省市上市公司分区域、分行业进行了财务预警研究，分别建立了三省市上市公司的逻辑财务预警模型，预警识别率分别达到了100%、92.9％、100％，实证研究结果表明分区域建立的企业财务预警模型具有较高的判别准确率，有较高的研究价值。

（四）文献评述及本文创新

就房地产业债务融资率与财务风险的关系而言，笔者在学校数据库中没能找到太多值得参考的文献。在国外成熟的房地产业里，开发商的主要资金来源不是银行贷款，也不是上市发行股票，而主要是通过债券、不动产基金、互助会、房地产证券化和房地产信托形式来自行筹集。这些债务融资方式，不会产生大量的借款费用，融资成本低，又具有一定的流动性，分散了风险。所以在国外房地产行业，两者之间的相关性极小，没有太多研究意义。而在国内，学者们主要利用外国已有的研究成果，集中在融资结构模型和风险预警模型上。这些研究主要从企业价值和融资成本的角度出发，片面提及到两者相关性，对于是否要进行债务融资，什么样的负债程度能显著性影响到财务风险并没有很好的界定。

本文创新之处在于对企业负债程度根据实际情况进行了划分，选取了最可以代表房地产业负债情况的债务融资率作为解释变量，很好地验证了以上的结论，并且找到了在房地产行业影响能财务风险的负债程度。

本文要找出能显著影响财务风险的负债程度，并针对不同的负债程度就债务融资率与财务风险进行相关性分析，因此本文提出了以下三个假设：

假设1：在国内房地产业，高资产负债率的公司，其财务风险概率显著大于低资产负债率公司；

假设2：对于高资产负债率的公司，债务融资率越大，其财务风险概率就越大。假设3：对于低资产负债率的公司，债务融资程度与其财务风险概率无显著相关性。

二、研究设计

（一）数据来源

本文选取2007年深沪两市A 股所有房地产业上市公司为样本，剔除数据不全的，得到总样本数为63个，详见附表1 。数据分析采用SPSS 17.0软件。

（二）实证模型简介

1. 模型选择

本文的实证研究主要利用从财务报告中获得的数据进行风险概率预测，再对债务融资率与财务风险概率进行线性相关性分析。对于相关性分析，我们可以确定使用多元线性回归模型，但对于前期的财务风险概率预测，国内外就至少提供了六种预测模型：单变量判定模型，多元判定模型、逻辑回归模型、多元概率比回归模型、人工神经网络模型、联合预测模型。单变量判定模型尽管简单易行，但其致命缺陷在于使用任何单个财务指标将在很大程度上排斥其他指标的作用，并且任何单个指标无法全面地反映企业财务特征；多元判定模型的基础假设不符合风险概率预测，它们的预测结果也就不太好。与风险概率预测更一致的是逻辑回归，同时，由于逻辑回归不要求数据的正态分布，因而其参数估计比判别分析更加稳健。

2. 多元线性回归模型

多元线性回归模型假定企业破产的概率为P ，其概率函数的P 分位数可以用财务指标线性解释。其线性回归方程为：

p ＝β0+βi X i ∧

其中X i 表示一组自变量, βi 是一组对应X i 的回归系数，β0是模型的截距，β0和βi 都是待估计的参数。这个模型也是本文进行相关性分析的主模型。

3. 逻辑回归模型

逻辑回归方法主要是用来预测影响因变量的值，是解决0-1回归问题的有效方法。设P 为某事件发生的概率，取值为0到1之间，1-P 为该事件不发生的概率，将P/(l-P) 取自然对数得到Ln[P/(l-P)]，记为Y ，则Y 的取值或为1，或为0。以Y 为因变量，建立线性回归方程：

∧Y =β0+βi X i

其中X i 表示一组自变量, βi 是一组对应X i 的回归系数，β0和βi β0是模型的截距，

都是待估计的参数。因为Y = Ln[P/(l-P)]，P ＝e Y /(1+ e Y ) 。因此可以据此预测对应的概率值。本文主要运用这个模型进行财务风险概率预测。

三、实证分析

（一）财务风险概率的预测

1. 财务指标选取

因为选取指标的时候要与所采用的财务风险分析方法相结合。为了保证模型的客观准确，在初步建立指标体系的时候应尽可能的选取可以概括反映财务危机的指标，以便给最后确定指标体系时留有筛选的余地。根据这个原则，选择了以下七大类的29个财务指标，详见表3-1。

表3-1 选取的财务指标和计算公式

财务能力财务指标

流动比率X 11

速动比率X 12

偿债能力营运资金比率X 13

资产负债率X 14

长期负债比率X 15

应收账款周转率X 21

存货周转率X 22

营运能力

总资产周转率X 23

净资产周转率X 24

营业收入净利润率X 31

总资产报酬率X 32

总资产净利润率 X 33

盈利能力

流动资产净利润率X 34

固定资产净利润率X 35

净资产收益率X 36

成长能力净利润增长率X 41 净利润/平均流动资产净利润/平均固定资产净利润/平均净资产 (本年净利润-上年净利润)/上年净利润主营业务收入/平均总资产销售收入/平均总资产净利润/营业收入 EBIT/平均总资产净利润/平均总资产计算方式流动资产/流动负债速动资产/流动负债营运资金/资产总额负债总额/资产总额长期负债/资产总额主营业务收入/平均应收账款主营业务成本/平均存货

总资产扩张率X 42 净资产增长率X 43 营业利润增长率X 44 每股净资产X 51 每股收益X 52

股东获利能力

每股主营收入X 53 每股资本公积X 54 每股经营现金净流X 61 经营净现金比率X 62

现金获利能力

经营现金负债总额比X 63 全部资金现金回收率X 64

可持续增长率X 71

综合指标

每股收益增长率X 72

(本年EPS -上年EPS )/上年EPS 经营活动净现金流/总负债经营活动净现金流/总资产本年留存收益/上年净资产主营业务收入/普通股股数资本公积/流通股股数经营活动净现金流/普通股股数经营活动净现金流/流动负债

(本年总资产-上年总资产)/上年总资产 (本年净资产-上年净资产)/上年净资产（本年营业利润-上年营业利润）/上年营业

利润

净资产/普通股股数税后净利润/普通股股数

2. 共线性检验

根据样本数据计算所需29个财务指标，利用SPSS17.0对这29个财务指标进行相关系数检验。一般认为当相关系数大于0.9或小于－0.9就存在共线性变量，因此需要剔除其中一个变量，逐个剔除后，得到以下21个财务指标:

偿债能力：流动比率X 11、速动比率X 12、营运资金比率X 13

营运能力：应收账款周转率X 21、存货周转率X 22、总资产周转率X 23、净资产周转率X 24

盈利能力：流动资产净利润率X 34、固定资产净利润率X 35、净资产收益率X 36 成长能力：净利润增长率X 41、总资产扩张率X 42、净资产增长率X 43、营业利润增长率X 44

获利能力：每股收益X 52、每股主营收入X 53、每股资本公积X 54 现金获利能力：每股经营现金净流X 61、全部资金现金回收率X 64、综合指标：可持续增长率X 71、每股收益增长率X 72 3. 财务风险概率预测

以是否发生财务危机Y 为因变量（当发生财务危机时Y ＝1，不发生时Y ＝0），以上述21个财务指标Xi 为自变量进行SPSS17.0的逻辑回归，选择向后筛选法得到表3-2。

资料来源：附表2

从上表可知，进行向后筛选，将最不显著的变量逐个剔除，最后剩下步骤19中的三个变量，这三个变量的系数都通过5%的显著性水平检验，予以保留。

从上表可知，Y =2.568-5.760X 13-0.359X 54-28.864X 64，5%的显著性水平下，各自变量系数都通过T 检验。同时，我们可以预测到各样本的财务风险概率(P ) ，详见附表1

4. 预测有效性检验

通过以上的逻辑回归，还可以直接获得表3-3 资料来源：附表１

从上表可知，这个预测模型的总正确率为90.5%；预测正确非财务危机的公司27家，

正确率为90%；预测正确财务危机公司30家，正确率为90.9%，该预测模型是很可靠的。

（二）控制变量选择

为更准确直观地考察债务融资率与财务风险概率之间的关系，需要建立多元回归方程，为此我们要控制如下变量：

资产运营变量，公司财务危机的表现为流动资产不足以偿付流动负债；同时营运资金比率也是本文财务风险概率预测时的最后有效变量，对财务风险有特殊的含义，有必要控制该比率，因此本文以营运资金比率（X 13）作为资产运营变量加以控制。

经营现金流变量，公司的经营现金流是公司良好的“造血”机制形成的必要条件，对于房地产公司而言，财务危机最主要的诱因便是资金链的断裂，在风险预测时可以看到，几乎所有的经营现金流变量都与财务危机成显著相关，为此，需要控制公司经营现金流变量。本文选用全部资金现金回收率（X 64）作为控制公司经营现金流的变量。

赊销状况变量，赊销会促进销售，从而促使主营业务收人增长，同时，赊销也带来了应收账款规模的扩大，增大了坏账风险，使得财务危机概率增大，为此，需要控制赊销规模，本文以应收账款占总资产的比率（RAR ）作为控制变量。

（三）样本分组

对本文所选63个样本进行资产负债率的升序排序，文献表明，房地产行业的资产负债率一般高于其他行业的高低标准0.50。因此本文以资产负债率的平均值0.6来界定高低标准，高资产负债记H =1，低资产负债率记H =0为检验以上三个假设，我们对总样本进行分组，得到表4-1

表4-1 分组样本表

样本名样本1 样本2（H ＝1）样本3（H ＝0）资料来源：附表１

样本量 63 31 32

控制变量

解释变量

H DFA DFA

X 13、X 64、RAR X 13、X 64、RAR X 13、X 64、RAR

由上表所述，我们可以建立模型1：p =β0+β1H+β2X 13+β3X 64+β4RAR ，用于检验假设1

建立模型2:p =β0+β1DFA +β2X 13+β3X 64+β4RAR ，用于检验假设2 建立模型3:p =β0+β1DFA +β2X 13+β3X 64+β4RAR ，用于检验假设3

∧∧

∧

（四）假定检验和相关性分析

已知财务风险概率(P ) 值，以财务风险概率(P ) 为因变量，以DFA (样本1为H ) 、X 13、RAR 为自变量，对样本1和样本3进行SPSS 17.0的多元线性回归和EVIEWS 的怀X 64、

特检验分析；由于样本2通过怀特检验即样本2存在异方差，所以样本2进行EVIEWS 的怀特检验和SPSS 的加权最小二乘法(WLS) 分析。分析结果如表3-4

表3-4 数据分析结果

资料来源：附表2 注：括号内数字为t 值，表示在5%水平上显著。

从表3-4中我们看到模型1的调整R 为0.861，拟合度很高。D.W 检验值为1.719，大于d u ，小于4- d u ( d u ＝1.57，1%的上下界) ，该模型不存在序列相关；在5%的显著性水平下，没有通过怀特检验，该模型不存在异方差；各自变量的VIF 都接近于1，说明存在共线性的概率极小；解释变量H 的非标准化系数为0.113，且通过5%的显著性水平检验，

表明H 与P 成显著正相关，假设1成立。

该模型的方程为：p =0.720+0.113H -0.510X 13-2.783X 64-0.946RAR

模型2在5%的显著性水平下，通过怀特检验，表明该模型存在异方差。所以用SPSS 进行加权最小二乘法(WLS ) ，消除异方差后，从表3-4我们看到模型的调整R 2为0.999，拟合度很高；D.W 检验值为1.627，大于d u ，小于4- d u (du ＝1.51，1%的上下界) ，该模型不存在序列相关；各自变量的VIF 都比较接近于1，远远小于10，说明存在共线性的概率极小；解释变量DFA 的非标准化系数为0.530，且通过5%的显著性水平检验，表明DFA 与P 成显著正相关，假设2成立。

该模型的方程为：p =0.837+0.530DFA -0.571X 13-2.738X 64-0.953RAR 从表3-4中我们看到模型3的调整R 2为0.784，拟合度很高；D.W 检验值为1.570大于d u , 小于4- d u (d u ＝1.43，1%的上下界) ，模型3不存在序列相关；模型3在5%的显著性水平下，没有通过怀特检验，模型该不存在异方差；自变量的VIF 都接近于1，说明存在共线性的概率极小。由于解释变量DFA 的Sig 值为0.295，远大于0.05，所以非标准化系数没有通过5%的显著性水平检验，直接被剔除，表明DFA 与P 没有显著相关性，假设3成立。

该模型的方程为：p =0.713-0.515X 13-2.545X 64-0.943RAR

∧∧∧

四、研究结论和融资建议

（一）研究结论

基于以上分析，我们可以知道，假设1检验成立，房地产业的资产负债程度与财务危机概率成显著正相关。以资产负债为0.6进行负债高低程度划分后，我们发现当资产负债率较大时，公司发生财务危机的概率也会加大，高资产负债率的公司其发生财务危机的概率远远高于低资产负债率的公司。

假设2检验成立，模型方程为

p =0.837+0.530DFA -0.571X 13-2.738X 64-0.953RAR 从这个方程中可知，当债务融

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资率增加1时，财务风险概率将以增加0.530，两者呈正相关联系。也就是说，在高资产负债率的房地产公司，我们不能通过不断的负债来增加企业价值和流动资金，因为这样会加大企业的财务风险。

假设3检验成立，模型方程为p =0.713-0.515X 13-2.545X 64-0.943RAR 。从这个方程我们可知，债务融资率并没有通过5%的显著性水平检验，并且从表13中还可以看到债务融资率的非标准化系数为负，也就是说在低资产负债率的房地产公司，债务融资率

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与财务风险虽然没有显著相关性，但有较弱的负相关性。

（二）融资建议

假设1的检验结论在样本中也可以得到验证，高资产负债率的公司中有23家被认定为开始出现财务危机，低资产负债率公司中只有10家被认定为开始出现财务危机。两者的样本数几乎一样，但被认定为出现财务危机的公司却相差13家。同时，经过三大假设的检验证明，当房地产行业的资产负债率取0.6时，能很好的区分企业负债是否对财务风险产生显著影响。因此房地产公司因以此界限为警戒标志，控制自身负债程度。在融资负债一定的情况下，可以通过减少应付款和应付票据来控制。对于国内的房地产公司的融资应向国外学习，使用信托形式、不动产基金、房地产证券化来这些方式来减少成本，加强监督，分散风险。

高资产负债率公司，需要通过负债之外的其他途径进行融资，不能太过依赖银行贷款等成本和风险较大的间接融资。从模型中可知营运资金比率X 13、全部资金现金回收率X 64 应收账款比率RAR 与财务风险概率成负相关。在负债不变的情况下，我们可以通过增加企业的营运资金来融资，特别是流动性强，变现能力强的存货、应收账款、短期有价证券等资产。具体融资建议方面，一方面要降低企业的间接融资比例，另一方面我们可以增加企业销售来进行盈利融资，也可以在资本市场上进行股权融资和配股再融资。再者，方程Y =2.568-5.760X 13-0.359X 54-28.864X 64中可知，每股资本公积

X 54都与财务危机成显著负相关，那么公司还可以通过企业内源融资，如增加企业资本公积，留存收益来融资，同时也减少风险概率。

当资产负债率较低时，对于此类公司应该进行债务融资加强公司治理，这样做不仅可以调节资本结构，减少代理成本从而增加公司市场价值的作用，还可以减小公司发生财务风险的概率。具体措施上可鼓励具有条件的房地产公司发行债券，或者进行传统的抵押贷款融资。从方程上得到营运资金比率X 13、全部资金现金回收率X 64 应收账款比率RAR 与财务风险概率成负相关，因此这类公司也可以用股权融资和内源融资来减少财务风险。

房地产业融资的目标是资本风险低和资本成本低双重目标。房地产业资金需求巨大，依靠内部融资远远不够，在利用外部融资时，根据我国上市公司的现状：间接融资比例过大，偿债压力过大及流通股在全部股份中所占比例较少。股权融资是最忌融资策略，同时为了发挥财务杠杆的作用也运用公司债券等方式融资。房地产信托及房地产基金，前景也相当不错。

上述的回归结果和分析为上市公司优化融资结构提供了一定实证证据和途径。也为金融机构放贷提供一定的理论依据，本文在选定样本分组标准，选择合适的财务危机定义上，进行了许多尝试，有一定的创新。相信通过不断的摸索修正，可以将以上假设做

得更细致。

参考文献

[1]陈静. 上市公司财务恶化预测的实证分析[J ].会计研究，1999（4），31-38. [2]陈晓，单鑫. 债务融资是否会增加上市企业的融资成本[J]. 经济研究，1999(9)，11-15． [3]崔学刚，王立彦，许红. 企业增长与财务危机关系研究——基于电信与计算机行业上市公司的实证证据[J]. 会计研究，2007(12),55-62．

[4]刘素杰，刘景辉. 从风险认识角度看财务风险成因及防范[J] . 科技创新导报，2008(17)，23-25．

[5]吕长江，赵岩. 中国上市公司特别处理的生存分析[J]. 中国会计研究，2004（12），314-314．

[6]任宏，王瑞玲. 房地产开发经营与管理[M] .北京：中国电力出版社，2008，10-50． [7]吴世农，卢贤义. 我国上市公司财务困境的预测模型研究[J ].经济研究，2001（6），46-56．

[8]叶群芳. 透析房地产开发企业财务报告[J]. 集团经济研究，2005(184)，115-116． [9]游达明，于丹枫. 中国房地产业上市公司债务融资现状分析[J]. 现代经济，2007(6)，116-117．

[10]赵息，王丽娟，肖铮. 房地产上市公司财务预警实证研究[J]. 西南交通大学学报，2007(8)，98-102．

[11]周芳，潘幼玲. 我国房地产公司的债务融资现状及对策讨论[J]. 会计之友，2006(3) ，88-89．

[12]张英，韩德明. 西方资本结构理论发展评价[J]. 商场现代化，2008(8)，165-166． [13]周芳，潘幼玲. 我国房地产公司的债务融资现状及对策讨论[J ].会计之友2006(3) ，88-89．

[14]Dealkin．E ．B ． Discriminant Analysis of Business Failure[J]．Joumal of Accounting Rearch, 1972(4)， 167-169．

[15]F.Modigliani， M ．H ．Miller ．The Cost of Capital， Corporation Finance and the Theory of Investment[J]．American Economic Review， 1958(6), 23-37．

[16]Grossmn&Hart， Takeover Bidds： The Free-rider Problem， and the Theory of the Corporation[J]．Bell Toumal of Economics，1982(11)，42-64．

[17]GUO Qiong ， SONG Yanhua ， ZHAO Jianfei ． China’s Real Estate Finance ： Undergoing Directional Change[J]． China Economist， 2008(1)， 62-65．

[18]Modigliani&Miller， Coporate Income Taxes and The Cost of Capital ： Correction [J]． The American Economic Review，1963(53)， 433-433．

[19]Modiglianif， Millermh ． The Cost of Capital， Corporation Finance， and the Theory of Investments[J]．American Economic Review，1958(48),261-297．

致谢

附录附表1