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财务预警方面本科论文怎么写 与引入股权结构的房地产上市公司财务预警模型方面论文范文例文

分类:论文范文 原创主题:财务预警论文 发表时间: 2020-02-22

引入股权结构的房地产上市公司财务预警模型,该文是财务预警方面论文范文例文与股权结构和上市公司财务和房地产有关硕士毕业论文范文.

王莉

(武汉理工大学,湖北 武汉 430070)

摘 要:模型研究一直是国内外学者研究的热门话题.随着市场不断完善和经济不断发展,财务预警模型的研究越来越细化,细分到每一个行业,通过研究每一个行业的财务预警模型,帮助公司预测未来发展状况.以往学者们对房地产行业研究也很多,但引入股权结构变量研究房地产行业上市公司财务预警模型的相对较少.选取房地产行业10家ST上市公司与10家非上市ST公司,以2015年-2017年的财务数据为样本数据,通过显著性检验与相关性检验筛选财务指标以建立Fisher判别财务预警模型,同时,引入股权结构这一非财务变量研究构建Fisher 财务预警模型,运用判别分析建立Fisher 1综合财务预警模型,选取40个检验样本验证Fisher财务预警模型与 Fisher 1综合财务预警模型判别预警模型的有效性,同时,验证股权结构对房地产上市公司财务预警影响的程度.

关键词:股权结构;房地产上市公司;财务预警模型

中图分类号:F23文献标识码:Adoi:10.19311/j.cnki.16723198.2018.16.053

1引言

财务风险是指企业的融资结构不合理,偿债能力下降,使得企业预期收益能力下降,投资者对该企业未来持有悲观的态度.财务风险没有得到合理的控制,企业就会陷入财务困境,最终走向退市.随着国内外研究学者对财务预警模型的不断研究,财务预警模型从单变量预警模型、多元线性分析到BP神经网络、Logistic回归分析等不断演变成完整的财务预警理论体系.影响企业陷入财务困境的因素有很多,包括宏观环境和企业自身的管理失误.因此,企业要想实现长期可持续发展,不得不重视风险控制,通过财务预警模型建立规范的风险规避机制,避免使企业陷入财务困境.

房地产行业在国民经济中就占据非常重要的地位,但由于其面临的竞争压力较大,导致因财务状况异常或者非财务状况异常而被特别处理的化工行业上市公司不断增多.因此,本文对房地产上市公司的财务预警研究应予以重视,建立属于房地产上市公司的财务预警模式,提高房地产上市公司对风险的意识,使公司通过财务预警模式及时发现可能存在的危机,及时采取改进措施,为公司健康发展提供一个有力的预测工具.

2研究设计

2.1样本数据选取

本文选取选用2015年-2017年沪深两市A股房地产上市公司作为研究样本,包括10家ST上市公司,并按1:1的配对比例选取从未被ST的10家非ST上市公司作为估计样本,同时选取了40家上市公司(包括ST公司及非ST公司)作为检验样本.样本选取原则包括行业相同原则、规模相近原则、财务数据完整原则.ST上市公司主要是指财务状况异常的公司,包括企业最近两个会计年度连续亏损;注册会计师对最近一个会计年度的报告出具无法表示意见或者保留意见的审计报告.为了更好的建立财务预警模型,本文设定ST上市公司在t年被特别处理,搜集了40家上市公司ST前一年和前两年的财务报表数据作为检验样本,即对t-1年和t-2年的财务报表数据进行财务预警研究.

2.2指标初选

本文从偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力、流能力5个方面选取了10个财务指标,分别为速动比率(X1),资产负债率(X2),应收账款周转率(X3),存货周转率(X4),营业成本率(X5),资产报酬率(X6),净利润增长率(X7),所有者权益增长率(X8),比率(X9),营业收入净含量(X10). 同时,选取了4个有代表性的反映股权结构的指标,包括第一大股东持股比例(X11),Herfindahl(3)(X12),Z指数(X13),Herfindahl(5)(X14).

2.3研究假设与模型设计

2.3.1研究假设

随着资本市场的不断完善,上市公司的股权结构反映了持股人的持股比例及股权集中度,直接影响了公司的治理结构,根据内部控制理论,公司的治理结构与经营业绩密切相关,公司的经营业绩与财务危机的发生有可能相关.因此,公司的股权结构与财务危机的发生密切相关.根据此理论,本文提出如下假设:

研究假设1:股权结构对房地产上市公司财务危机的发生呈显著正相关关系.

研究假设2:引入股权结构的Fisher 财务预警模型比仅含有财务指标的Fisher 财务预警模型对房地产上市公司财务危机的预测能力强.

2.3.2模型设计

本文采用显著性检验与相关性分析筛选合适的财务指标与股权结构变量直播,运用费雪判别分析法构建房地产上市公司Fisher财务预警模型与Fisher 1 综合财务预警模型.

Fisher 财务预警模型如下:

F(Y等于i)等于β0+β1*X1+β2*X2+β3*X3+……+β10*X10

Fisher1 综合财务预警模型如下:

F1(Y等于i)等于β0+β1*X1+β2*X2+β3*X3+……+β10*X10+β11*X11+β12*X12+β13*X13+β14*X14

其中:β0代表常量,β1~β14代表判别函数系数,i等于0或1,Y等于0代表ST公司,Y等于1代表非ST公司.

3实证研究

3.1财务指标筛选

3.1.1K-S正态分布检验

本文首先检验选取的样本数据是否服从正态分布,然后确定各个财务指标选用参数检验还是非参数检验进行显著性分析.本文采用Kologorov-Smirnov 正态分布检验各个指标的相关情况.可以看出指标X1、X2、X3、X4、X7、X9、X10的相伴概率P值均大于显著性水平0.05,说明这7个指标服从正态分布,因此,需要对其进行T检验.然而,X5、X6、X8的显著性均小于0.05,则应拒绝原假设,不服从正态分布.因此,选用非参数检验中的Mann-Whitney U进行指标筛选.

3.1.2显著性检验

通过上述的正态分布检验,对不服从正态分布指标选用Mann-Whitney U检验进行指标筛选.假设两个独立样本不存在显著性差异,显著性水平设定为0.05.可以看出, X5和X6的相伴概率P值均小于0.05,应保留作为相关性分析备选指标;X8的相伴概率大于0.05,该指标应被剔除.X1、X2、X3、X4、X7、X9均服从正态分布,因此,用独立样本T检验两总体均值是否存在显著性差异.独立样本T检验除了X10,剩余6个指标的相伴概率均小于或等于显著性水平0.05,说明该指标对财务状况有显著性影响,应保留作为相关性分析备选指标.

3.1.3相关性分析

相关性分析用于描述变量之间相互依存的密切程度,本文选用Pearson相关系数对财务指标进行相关性分析.最终选定X1、X3、X5、X7这4个财务指标和X12、X13这2个股权结构指标作为研究财务预警模型备选指标.

3.2模型构建

本文通过上述的显著性及相关性检验选取了X1、X3、X5、X7这4个指标建立Fisher财务预警模型,同时,筛选出对上市公司财务预警有影响的股权结构指标X12和X13.本文在Fisher 财务指标预警模型的基础上引入股权结构非财务指标,建立结合财务指标与非财务指标的综合财务预警模型Fisher1.由表1可以看出,速动比率、应收账款周转率、净利润增长率与企业陷入财务困境的概率呈显著正相关,资产报酬率与企业陷入财务困境的概率呈显著负相关.

ST公司财务预警模型如下:

F(Y等于0)等于-2.184+0.727*X1+0.022*X3-1.359*X5+0.296*X7

非ST公司财务预警模型如下:

F(Y等于1)等于-2.698+1.309*X1-0.01*X3-0088*X5+0.982*X7

ST公司综合财务预警模型如下:

F1(Y等于0)等于-9.362+0.727*X1+0.004*X3-1.924*X5+0.468*X7+2.745*X12+0.009*X13

非ST公司综合财务预警模型如下:

F1(Y等于1)等于 -12.041+1.307*X1-0.021*X3-0.729*X5+1.174*X7+7.396*X12+0.101*X13

从构建的综合财务预警模型可以看出ST公司加入股权结构变量, X12的判别系数为2.745,X13的判别系数为0.09,非ST公司构建的模型中,X12的判别系数为7.396,X13的判别系数为0.101,说明前三大股东持股比例之和(X12)对房地产上市公司财务状况异常的影响程度较大.

3.3模型检验结果分析

本文选取了房地产行业40家上市公司t-1年和t-2年财务数据作为检验样本,将检验样本数据运用到建立的财务预警模型F与综合财务预警模型F1.从表2可以看出,t-1年财务指标预警模型的预测准确率为90%,考虑股权结构变量后的综合指标预警模型的预测准确率达到92.5%,使得财务预警的预测准确率提高了2.8%;t-2年财务指标预警模型的预测准确率为85%,综合指标财务预警模型的预测准确率达到92.5%,说明t-2年加入股权机构变量后,财务预警模型的准确率提高了15.7%.由此可以证明假设2成立,综合指标的财务预警模型比财务指标的预警模型预测准确率高.

4研究结论与局限性

预警指标体系在以往学者的研究基础上,将股权结构引入财务预警模型,使得指标体系更具有预测性.本文根据引入股权结构指标体系运用Fisher判别分析

建立房地产行业的财务预警模型F与综合财务预警模F1.一方面,说明考虑财务指标对上市公司陷入财务困境的研究不够全面,不能综合反映公司的财务异常的原因;另一方面,说明股权越集中,公司陷入财务危机的概率越高,综合财务预警模型更有利于预测上市公司的财务困境,提高其准确率,使该模型更具有应用价值.

虽然本文在研究财务预警模型的预测准确率有所上升,但是也有一些缺陷:

(1)本文采用的房地产行业上市公司财务报表数据进行分析,无法确认财务报表的数据是否经过粉饰,如果公开的数据经过人为修改,对本文的模型研究的准确率有所影响.本文选用10家财务状况异常的ST公司与10家财务状况健康的非ST公司作为估计样本,样本数据量偏少.

(2)本文非财务指标选用的是股权结构,其中股权结构中选用了代表控股模式和股权集中度的4个财务指标,选取量化的财务指标偏少,进入财务预警模式分析的只有2个指标,对预测的精确度可能有影响.

(3)财务状况异常公司选用标准可能与西方国家的学者不同,西方学者大多选用破产公司与非破产公司作为研究样本,本文上市公司分为财务困境公司和财务健康公司,且将ST公司定义为财务困境公司.本文的样本选用标准主要是出现财务状况异常的被ST的公司作为研究样本.

参考文献

[1]邵坤.基于非财务指标的财务预警模型研究——房地产上市公司中期财务报告分析[J].财会通讯,2014,(31):2729.

[2]曾繁荣,刘小淇.引入非财务变量的上市公司财务困境预警[J].财会月刊,2014,(4):2530.

[3]张婉君,罗威.引入非财务指标的财务危机预警研究——以我国制造业上市公司为例[J].财政监督,2016,(1):9194.

[4]袁康来,余云.引入股权结构指标的财务预警实证研究——以农业上市公司为例[J].财会月刊,2009,(12):2023.

[5]曹德芳,夏好琴.股权结构变量对企业财务危机影响的实证研究[J].东北大学学报:社会科学版,2006,1(1):3134.

归纳总结:本文是一篇关于经典财务预警专业范文可作为股权结构和上市公司财务和房地产方面的大学硕士与本科毕业论文财务预警论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献.

参考文献:

1、 股权结构影响非金融上市公司的影子银行活动 一、引言影子银行体系的发展是过去三十年全球金融行业发展的一个重要内容 按照金融稳定理事会的定义,影子银行体系是指“游离于正规银行体系外、可能引发系统性金融风险和监管套利风险……问题的信用中.

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