Z计分模型在房地产上市公司财务预警中适用性检验

摘要：本文对Z计分模型在房地产上市公司财务预警中的适用性进行检验。结果发现：Z计分模型对财务风险具有一定的适用性，检验发现上市房地产企业中，Z值普遍偏低，主要是国情、行业和财务困境界定等方面与Z模型建立时有差异。建议上市房地产企业进行Z计分模型财务预警时应适当调低Z临界值。
　关键词：Z计分模型 财务预警 房地产上市公司 财务危机
　　一、引言
　　自1990年和1991年上海、深圳证券交易所相继设立以来，我国证券市场得到了蓬勃发展。截止2010年境内上市公司的数量已达到2063家，共筹集资金31871.41亿元。随着市场竞争的日益激烈，我国许多上市公司由于经营效率低下，危机意识不强烈，造成一些公司财务状况急剧恶化、面临破产清算的危险。虽然我国出台了一系列相关政策，试图对财务危机进行监控和预警，但在实践中效果并不是很好。因此有必要深入了解产生财务危机的原因及表现方式，并引入预警系统加强对财务危机的防范。财务预警已成为当前国内外理论和实务界广泛关注的一个课题，研究者从不同的角度进行了深入的探讨，取得了丰富的成果。大多研究面向全部行业和企业。而不同行业在经营、管理和运作上存在很大差异，反映在企业财务数据上也必然会体现出各自的不同特征。因此，分行业进行深入的分析与探讨，将成为财务预警研究的一个重要方向。2008年的金融危机是由美国房地产市场泡沫促成的。而房地产市场之所以能掀起如此大的金融危机，是因为自身行业的特殊性。房地产业在整个国民经济体系中属于先导性、基础性产业，产业关联度强、带动系数大的特点，使其成为促进国民经济增长的支柱产业。在房地产业高速发展的背后，风险也在与日俱增，成为社会焦点问题。因此，通过房地产企业数据的分析对房地产发展的情况进行及时反映、监督和预警，可以提高房地产企业的抗风险能力，有效地降低财务危机的可能性。
　　
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[1]电大学习网.免费论文网[EB/OL]. /d/file/p/2024/0424/fontbr二、Z计分模型概述br />　　（一）Z计分模型应用步骤 Altman（1968）率先将多元线性判别模型引入财务预警领域。该模型由五个判别变量构成，建立Altman模型应遵循以下步骤： 论文检测天使-免费论文检测软件http://www.jiancetianshi.com
第一步，选定样本企业；第二步，进行样本分组；第三步，收集资产负债表和损益表中数据；第四步，对各变量指标进行判别和计算；第五步，进行综合分析。具体模型如下：Z = 0.012X1 + 0.014X2 + 0.033X3 + 0.006X4 + 0.999X5。Z计分模型从企业的资产规模、变现能力、获利能力、财务结构、偿债能力、资产利用效率等方面综合反映了企业财务状况，进一步推动了财务预警机制的发展。Altman的Z计分模型的判断原则是，Z值越小，对象企业遭受财务危机的可能性就越大。具体判断标准如表（1）所列。此后，Altman从这一记分法的运用中还发现，随着时间的延长，Z计分法预测效果的准确性也会降低，据统计，预测企业破产在一年时间内的准确率为95%，两年时间内的准确率为83%，而三年以上的准确率不到二分之一，仅为48%，这样运用“Z计分法”测定企业风险时就必须注意时间性。对于企业短期风险的判断可以直接依据记分值，但对于企业长期风险的判断则必须先计算企业在各年份的得分值，然后根据这些分值的变化趋势来断定企业长期风险的大小。
　　（二）Z计分模型发展 尽管“Z计分法”最初是依据制造企业公司的资料提出，但检验结果证明，对其它类型的公司同样也适用。Z计分模型在中国的研究起步较晚，目前大多数仍处于学术研究阶段，且以面向全行业和企业的研究占绝大部分，对各种行业、不同企业的针对性不强，在各个企业的财务管理及财务风险预警中的应用较少。现阶段主要是运用Z计分模型进行实证分析，分析Z计分模型的适用性及对企业财务风险的检出力，属于广泛运用前的研究阶段，是对各行业及企业财务风险的预警的一个辅助工具。本文旨在对Z计分模型在房地产企业财务预警中的适用性进行探讨和检验，以期Z计分模型会在我国的各个领域发挥出重大的功用。
　　三、Z计分模型适用性检验
　　（一）样本与数据 相对于其他行业，房地产有其本身的特殊性。前期买地、建设需要大量资金投入而又没有回报，为此，不少企业都采取借贷经营的方式，拥有的土地楼盘等甚至少于银行负债，容易形成泡沫。本文根据证监会的行业分类标准选取沪深两市A股110家房地产上市公司为样本容量。然后从样本容量中选10个2009年ST公司及相同数量资产规模相当的非ST公司做样本一；接着再从样本容量中随机选取30家做样本二。样本中选择的房地产企业全部为房地产开发与经营的企业。本文所选样本的财务数据均来自同花顺软件中的公司资讯、和讯网的个股数据和巨潮网上所公布的上市公司2008到至2010年年报。
　　（二）变量定义 X1=（期末流动资产-期末流动负债）÷期末总资产；X2=期末留存收益÷期末总资产；X3 =息税前利润÷期末总资产；X4= 期末股东权益的市场价值÷期末总负债；X5= 本期销售收入÷期末总资产。在Z计分模型中的财务比率X1、X2、X3、X4以绝对百分率表示。
　　（三）检验方法 本文将上海和深圳两地证券市场中的ST房地产公司界定为处于财务危机的公司，而把非ST房地产公司界定为财务正常的公司。首先用样本组一中的10个ST公司的Z值与非ST公司的Z值进行对比，用以检验Z计分模型对财务风险的检出力。在用样本组二计算出这些公司2008年、2009年、2010年的Z值，分析每个变量的变动对Z值的影响， 对Z计分模型在房地产上市公司财务预警中的适用性进行检验。
　　（四）数据分析 本文从以下方面进行分析：（1）工作检验。通过表（2）可以看出，样本ST 上市公司大多数Z值都在1.8以下，由Z值的经验判别区域可知，存在严重财务危机，破产机率很高，这与其ST 身份基本吻合。华联控股和舜元地产两家公司的Z值分别为5.14138、12.57953，属于异常情况，主要是由于X4异常偏高引起的。通过表（3）可以看出，样本非ST 上市公司Z值在临界值2.675 以上的分别为远盛实业、海德股份、国兴地产、绿景地产，说明这些公司的Z值处于财务状况良好，发生破产可能性极小，这与非ST上市公司的财务处于正常状况的现状基本吻合。京投银泰、阳光股份的Z值在1.8以下，其处于存在严重财务危机，破产机率很高区域，可能因为其高额负债引起的。从对20家公司的Z值中发现非ST公司、新增ST公司、非新增ST公司的Z值呈递减状。非ST公司的Z值基本在2.675 以上，新增ST公司在2.675 以下，非新增ST公司呈现负值，说明非ST公司的财务状况在上述公司中是最好的，新增ST公司财务状况比非新增ST公司好。（2）财务风险的检出力分析。从表（4）的统计情况来看，Z计分模型对2009年10家ST公司和10家非ST公司财务风险的检出力并不理想。对ST公司的正判率60%，误判率为20%；对非ST公司的正判率40%，误判率为20%；总体的正判率50%，误判率为20%。由此可发现处于2.675　　Z计分模型对房地产上市公司的财务风险具有一定的检验力，但力度不够。房地产行业本身就属于高风险行业，企业大都采取借贷经营的方式，就会使得Z计分模型中所选用的一些财务指标过于偏大或偏小。规模越大的公司其负债金额就越大，而股票的市值往往受多种因素的影响，所以导致规模较大的公司的X4变量偏低，从而影响到Z值的偏低。只有在规模较小，或是在出现严重财务问题时，Z计分模型才具有较强的检出力，有一定的局限性。我国资本市场的不完善造成Z 分值的波动。由于股价会影响公司的权益市价进而影响Z 值，从而使上市公司的Z 值经常会出现波动的情况，这对衡量房地产上市公司财务风险的准确性有一定的影响。Z 计分模型的财务预警临界值相对于我国房地产上市公司而言可能偏高。由前文的数据分析可以看出，我国房地产上市公司的Z值普遍不高，有很大一部分低于1.8 的临界值，连实力雄厚的万科Z值也在1.8以下。原因我国上市公司的股票中有流通股和非流通股，非流通股占的比重很大，而每股净资产往往是低于股票市价的，影响Z值；其次是规模越大的公司其负债金额就越大，而股票的市值往往不能与其负债金额配比，所以导致规模较大的公司的X4变量偏低，从而影响到Z值的偏低。这种现象将导致我国房地产上市公司运用Z 分模型进行财务预警时在时间上存在提前的偏差，据此可以更早地提醒公司采取措施解决可能存在的财务问题，但过于谨慎的管理者可能因为保守的做法使公司的发展潜力受到约束。在中国上市房地产企业中，Z值普遍偏低，这主要是因为国情、行业和财务困境界定等方面与Z模型建立时有差异。因此，在我国的上市房地产企业进行基于Z计分模型的财务预警时，应适当调低Z临界值。房地产业在整个国民经济体系中属于先导性、基础性产业，产业关联度强、带动系数大的特点，使其成为促进国民经济增长的支柱产业。建立房地产企业财务预警系统，通过房地产企业数据的分析对房地产发展的情况进行及时反映、监督和预警，无疑可以大大提高房地产企业的抗风险能力，有效地降低财务危机的可能性，具有很重要的研究价值和现实意义。