內(nèi)容提要:國家宏觀調(diào)控使中小型房地產(chǎn)企業(yè)外部風(fēng)險顯著增大,對企業(yè)償債能力和資金鏈風(fēng)險產(chǎn)生嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為評估中小型房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險,本文以我國中小型房地產(chǎn)上市公司1998-2013年的年度數(shù)據(jù)為樣本,將在險價值引入財務(wù)風(fēng)險監(jiān)控指標(biāo)體系,構(gòu)建中小型房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險監(jiān)控模型,經(jīng)進一步驗證,該模型能夠有效提高房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確性。因此,融入在險價值的財務(wù)風(fēng)險評估體系對中小型房地產(chǎn)上市公司防范和化解財務(wù)風(fēng)險具有一定的參考價值,對外部市場風(fēng)險因素變化也起到預(yù)警作用。
關(guān)鍵詞:中小型房地產(chǎn)企業(yè);風(fēng)險監(jiān)控;在險價值;預(yù)警機制
中圖分類號:F830572 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1001-148X(2017)08-0109-07
收稿日期:2017-03-15
作者簡介:王曉燕(1977-),女,河南淅川人,西北大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院博士研究生,華北水利水電大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)院講師,研究方向:審計網(wǎng)絡(luò)。
基金項目:中國博士后科學(xué)基金項目,項目編號:2015M580872;河南省高等學(xué)校重點科研項目,項目編號:15B630007;河南省教育廳人文社科項目,項目編號:2016-ZD-061。
受限購令、預(yù)售款監(jiān)管趨嚴(yán)、信貸不斷收緊、資本市場融資受阻等外部因素的影響,房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的經(jīng)營性現(xiàn)金流顯著趨緊、資產(chǎn)負(fù)債率明顯攀升。對于資金運作主要依托信貸的中小型房地產(chǎn)企業(yè),負(fù)債問題尤其突出,部分企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率在70%以上,有的甚至高達90%①。隨著國家對房地產(chǎn)市場的宏觀調(diào)控,中小型房地產(chǎn)企業(yè)的外部風(fēng)險將顯著增大,這已經(jīng)成為房地產(chǎn)行業(yè)必須面對的經(jīng)濟新常態(tài)。
近年來,在險價值作為風(fēng)險測量工具,主要考察投資人資產(chǎn)的最大損失值,由于具有直觀性、簡潔性,因此廣泛應(yīng)用于風(fēng)險損失的量化測量上(Olson & Wu, 2010)。本文選擇滬深A(yù)股中小型房地產(chǎn)企業(yè)為樣本,引入衡量公司外部市場風(fēng)險的在險價值指標(biāo),并結(jié)合相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù),構(gòu)建較為合理的財務(wù)風(fēng)險監(jiān)控模型,提出控制我國中小型房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的有效策略,為我國中小型房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險控制提供理論基礎(chǔ),以期推動我國中小型房地產(chǎn)企業(yè)的健康發(fā)展。
一、文獻綜述
關(guān)于房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險監(jiān)控的方法研究,跨學(xué)科的數(shù)學(xué)模型和評價方法得到了重視。比如,房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)資金循環(huán)系統(tǒng)的動力學(xué)模型,該模型對房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)資金循環(huán)系統(tǒng)進行情景模擬和危機識別,顯現(xiàn)出“政策實驗室”效果(胡援成和張朝洋,2014)。而識別企業(yè)財務(wù)風(fēng)險可以靈活運用回避風(fēng)險法、分散風(fēng)險法、轉(zhuǎn)移風(fēng)險法、降低風(fēng)險法、緩沖風(fēng)險法(劉平,2007)。房地產(chǎn)風(fēng)險定量分析和基本評價方法也可以有效分析房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險(李啟明,1998)。AHP層次分析法就是一種實用的方法,能夠清楚地分析出影響房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的各種因素(陳樺,2012)。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建房地產(chǎn)開發(fā)項目風(fēng)險動態(tài)灰色模糊綜合評價模型,運用模糊綜合評判的方式可以判定房地產(chǎn)上市公司并購融資風(fēng)險的風(fēng)險程度(劉曉君和孟凡文,2005;趙琳,2012)。將RBS和AHP方法引入房地產(chǎn)項目風(fēng)險管理的全過程中,構(gòu)建針對房地產(chǎn)項目的動態(tài)風(fēng)險管理模型,也可以運用該模型監(jiān)控房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險(喻曉艷和王松江,2008)。而基于SVM的房地產(chǎn)投資風(fēng)險評價模型可以處理分類和回歸問題,是對房地產(chǎn)投資風(fēng)險預(yù)測能力的提升(李毅,2012)。
而對于房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險監(jiān)控的測評研究,評級指標(biāo)體系的構(gòu)建是最受學(xué)者們關(guān)注的主題。國外已有學(xué)者引入在險價值來測度企業(yè)財務(wù)風(fēng)險,并試圖提高在險價值的精度(Lleo,2009)。有三種方法可以用來計算風(fēng)險價值:方差協(xié)方差法、歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法。然而,這些方法都有不足。方差協(xié)方差法低估了風(fēng)險,歷史模擬法可能改變樣本大小和蒙特卡羅模擬法可能不正確(索莉斯,2009)。國內(nèi)有學(xué)者采用蒙特卡洛模擬方法,對貸款組合信用風(fēng)險在險價值進行了計算(鄧云勝等,2003)。也有學(xué)者基于Copula函數(shù)度量組合信用風(fēng)險原理,模擬出1000種資產(chǎn)的收益率,并在聯(lián)合分布與邊際分布不同假設(shè)情況下,統(tǒng)計分析出資產(chǎn)組合的在險價值(白保中等,2009)。還有學(xué)者基于KMV模型,引入信用價差的計算,構(gòu)建了一個改進的KMV模型,該模型可以直接度量樣本的在險價值,從而使得相關(guān)管理者從量化的角度直接測算信用損失(許清茹,2012)。這些研究為我國中小型房地產(chǎn)企業(yè)監(jiān)控財務(wù)風(fēng)險提供了理論依據(jù)、方法和對策(石夢娜,2013)。從長期看,從總體上看,我國近年來房地產(chǎn)價格變化有宏觀經(jīng)濟背景的支持,房地產(chǎn)市場風(fēng)險還不是很大(田成詩和李輝,2008)。
綜上所述,關(guān)于房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的研究文獻僅采用財務(wù)指標(biāo)分析,雖然也有部分研究考慮到引入在險價值等市場風(fēng)險因素,但在對在險價值的應(yīng)用和估計方法時略有不足,尤其是在樣本選擇時多以ST和非ST來劃分,造成樣本選擇的主觀性。本文對傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)提取五個主要因子,并與外部風(fēng)險在險價值進行聚類分析,得到的樣本組與對比組樣本相對更加客觀,并且樣本區(qū)間較長,采用Garch模型估計在險價值更能反映市場風(fēng)險。
二、研究方法
(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源
為構(gòu)建中小型房地產(chǎn)公司的風(fēng)險監(jiān)控模型,本文選擇1998-2013年滬深A(yù)股中小型房地產(chǎn)公司為研究對象,并且按照總資產(chǎn)規(guī)模計算平均值,再排序劃分為三組,選擇資產(chǎn)規(guī)模最小的第三組作為研究樣本,包括ST和PT類公司共40家公司。樣本年觀測值為560個,股票周交易數(shù)據(jù)為23280個,以便于對建立房地產(chǎn)公司的風(fēng)險監(jiān)控模型進行檢驗。研究樣本財務(wù)指標(biāo)和股價數(shù)據(jù)均來源于銳思數(shù)據(jù)庫(RESSET),對個別指標(biāo)缺失的公司通過滬深證券交易所及新浪財經(jīng)網(wǎng)站查找相關(guān)數(shù)據(jù)補充完整。
(二)變量選擇與定義
要建立房地產(chǎn)企業(yè)風(fēng)險監(jiān)控模型,首要的就是對指標(biāo)的選取,然而目前國內(nèi)外關(guān)于企業(yè)風(fēng)險監(jiān)控的評價方法絕大部分是基于財務(wù)指標(biāo)局部綜合評價。雖然此類指標(biāo)是評價的必要參考,但隨著整個宏觀環(huán)境的變化,如果僅選擇財務(wù)指標(biāo)選擇難免有失偏頗,但由于企業(yè)面臨的金融市場風(fēng)險是很難衡量,本文采用反映股票收益率波動而產(chǎn)生的最大損失值來衡量企業(yè)面臨的金融市場風(fēng)險,從而引入了VAR這個指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上結(jié)合多元統(tǒng)計方法中的因子分析法對原始指標(biāo)群所包含的信息進行提取,可以獲得少數(shù)幾個經(jīng)濟上可解釋的主因子。再對這些主因子進行風(fēng)險因素分析,運用邏輯回歸對風(fēng)險損失做出評估。