我國房地產(chǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型的研究——以我國滬深兩地上市企業(yè)為例【開題報(bào)告】

1、1畢業(yè)論文開題報(bào)告財(cái)務(wù)管理我國房地產(chǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型的研究——以我國滬深兩地上市企業(yè)為例一、立論依據(jù)1.研究意義、預(yù)期目標(biāo)研究意義：隨著我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展和社會消費(fèi)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，社會大眾對商品住宅的需求不斷增長，導(dǎo)致房地產(chǎn)開發(fā)不斷升溫，許多投資者都被房地產(chǎn)開發(fā)的較高投資回報(bào)率和發(fā)展前景所吸引，紛紛斥資進(jìn)入房地產(chǎn)市場，以圖投資收益最大化。然而在高收益的背后也隱藏著高風(fēng)險(xiǎn)，由于我國的房地產(chǎn)企業(yè)起步晚、基礎(chǔ)差、規(guī)模小，企業(yè)財(cái)務(wù)管理遠(yuǎn)未實(shí)現(xiàn)規(guī)范化

2、，與國外房地產(chǎn)企業(yè)相比有很大差距。而且同其他行業(yè)相比，房地產(chǎn)行業(yè)具有典型的高投資、高風(fēng)險(xiǎn)、周期長、高收益、高敏感性等的特點(diǎn)。由于我國房地產(chǎn)業(yè)起步晚、基礎(chǔ)差，加之我國金融體系的不完善，使得不少房地產(chǎn)企業(yè)面臨較高的財(cái)務(wù)費(fèi)用及資產(chǎn)負(fù)債率，甚至有些企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率己高達(dá)90%以上。這會在一定程度上影響企業(yè)的盈利能力，甚至可能使企業(yè)出現(xiàn)資金短缺、入不敷出的狀況，陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。因此有必要建立財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，讓房地產(chǎn)企業(yè)及早發(fā)現(xiàn)自身的問題，及早防范風(fēng)險(xiǎn)

3、。此外，由于房地產(chǎn)行業(yè)涉及的行業(yè)范圍非常廣泛，一旦房地產(chǎn)行業(yè)出現(xiàn)危機(jī)，將會牽連為數(shù)甚多的行業(yè)，甚至危害到整個(gè)社會經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展，美國的次貸危機(jī)就是證明。因此建立針對房地產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，非常具有現(xiàn)實(shí)意義。預(yù)期目標(biāo)：通過對常用的幾種財(cái)務(wù)預(yù)警模型進(jìn)行具體分析，總結(jié)出這些預(yù)警模型在房地產(chǎn)上市企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警的優(yōu)劣性。對于房地產(chǎn)公司財(cái)務(wù)危機(jī)具有突發(fā)性特征，財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生有時(shí)帶有突然性，某一種預(yù)警模型并不能達(dá)到完全準(zhǔn)確度，所以在判斷一家企業(yè)是

4、否陷入嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)，能通過把多種方法結(jié)合起來去綜合考察，這樣才能避免方法造成的失誤，減少不必要的經(jīng)濟(jì)損失。3判別模型具有超前4年的預(yù)測結(jié)果。陳曉、陳治鴻（2000）運(yùn)用多元邏輯回歸法模型和可公開獲得的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對中國上市公司的財(cái)務(wù)困境進(jìn)行了預(yù)測，通過試驗(yàn)1260種變量組合，發(fā)現(xiàn)負(fù)債權(quán)益比、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、主營利潤總資產(chǎn)和預(yù)留收益總資產(chǎn)對上市公司財(cái)務(wù)困境有著顯著的預(yù)示效應(yīng)。吳世農(nóng)、盧賢義（2001）選取70家處于財(cái)務(wù)困境的公司和70家

5、配對公司為樣本，檢驗(yàn)Fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和邏輯回歸分析三種方法，并結(jié)合中國實(shí)際情況建立了相應(yīng)的模型。張愛民（2001）等采用多元統(tǒng)計(jì)分析中的主成分分析法對企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警進(jìn)行了研究他們選用了8個(gè)企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，選擇了40家我國的上市公司為估計(jì)樣本，進(jìn)行了主成分分析。在這些財(cái)務(wù)預(yù)警模型中單變量分析法雖然簡單，但單一指標(biāo)不能揭示公司全面的財(cái)務(wù)狀況，而只能反映某一個(gè)方面，這樣會降低模型的預(yù)測精度，而且不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)的預(yù)測方向和

6、判定標(biāo)準(zhǔn)不同導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果可能互相矛盾，從而招到了許多批評，并逐漸被多變量方法所替代；在Z3值模型中，同時(shí)考慮多項(xiàng)指標(biāo)，能更加全面客觀地衡量企業(yè)整體績效；可了解哪些比率具有判別力有時(shí)由于其中個(gè)別指標(biāo)的畸高或畸低，可能會導(dǎo)致Z3值異常，因此，對某些異常情況應(yīng)加以特別關(guān)注，以免由于某些因素畸變影響Z3值模型的準(zhǔn)確性和風(fēng)險(xiǎn)判斷。而且財(cái)務(wù)比率一般不符合正態(tài)分布；樣本選擇偏差對模型分類能力影響能力很大；Logistic預(yù)警模型能夠?qū)ξ覈康禺a(chǎn)企業(yè)起

7、到很好的預(yù)警效果，結(jié)合主成分分析的Logistic回歸分析模型不僅準(zhǔn)確而且實(shí)用，其解釋性強(qiáng)。雖然分析過程較為復(fù)雜，但是SPSS統(tǒng)計(jì)分析工具大大簡化了分析過程。尤其是我國目前的管理人員對信息技術(shù)掌握程度不高，對于他們來說尤為實(shí)用。但是該模型計(jì)算程序較復(fù)雜，而且只有在樣本量較大時(shí)才準(zhǔn)確；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無需分布假設(shè)、能修正資料遺漏或錯(cuò)誤，但是卻沒有完整理論說明其運(yùn)作原理而且模擬困難。3.參考文獻(xiàn)[1]BeaverW.H.MakerPrices.

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