馮琪

摘 要：本文回顧了國內(nèi)外有關財務困境預警理論的研究，通過分析房地產(chǎn)行業(yè)的特點來挖掘房地產(chǎn)上市公司陷入財務困境的風險來源。在此基礎上，以COX模型為主要研究工具，選取我國深滬A股房地產(chǎn)行業(yè)上市公司為研究樣本，綜合考慮公司償債能力、成長能力、盈利能力、資產(chǎn)營運能力、現(xiàn)金流量能力以及股票市場價值狀況，構(gòu)建了房地產(chǎn)上市公司財務困境預警模型，并對其進行了實證檢驗，同時對房地產(chǎn)行業(yè)的財務風險控制提出政策建議。

關鍵詞：財務困境；COX模型；房地產(chǎn)

一、引言

隨著經(jīng)濟全球化和經(jīng)營國際化的趨勢加劇，企業(yè)面臨的內(nèi)外部環(huán)境越來越復雜，競爭越來越激烈，相關政策措施也對上市公司退市和破產(chǎn)機制進行了明確清晰的界定和規(guī)劃，企業(yè)無時無刻不接受著優(yōu)勝劣汰、適者生存的洗禮，企業(yè)消亡無可避免。據(jù)統(tǒng)計，國際化大公司的平均壽命大約為40-50年；日本與歐洲企業(yè)可存活的時間可能是12.5年左右；在美國，大型企業(yè)的平均壽命不會超過40年，中小型企業(yè)卻不到7年就會遭遇破產(chǎn)。日本有科學研究表明：企業(yè)在本行業(yè)處于領先水平，獲得超額利潤的時間會在30年左右消失，也就是說一個新興企業(yè)會在30年以后由強到弱，最后走向衰敗的命運。企業(yè)想要保持長期穩(wěn)定的發(fā)展，抓好風險管理是至關重要的環(huán)節(jié)，而其中財務風險尤為重要。從1998年的亞洲金融危機，到2008年的美國次貸危機，到底什么是危機根源？最終發(fā)現(xiàn)，除了金融體系和社會經(jīng)濟環(huán)境等宏觀因素以外，企業(yè)自身不完善的風險預警機制也會給企業(yè)帶來滅頂之災。

趙遠（2011）通過生存數(shù)據(jù)分析，總結(jié)出我國上市公司被ST的具體原因（見表1）。

從以上表1可以看出，上市公司被ST的主要原因都體現(xiàn)在財務狀況上，因此以上市公司被ST作為財務困境的標志是合理的。但這一系列過程，包括財務狀況從良好到逐步惡化，都是一個從量變到質(zhì)變的過程，它們會通過企業(yè)的財務指標、公司治理指標以及現(xiàn)金流量指標等體現(xiàn)出來，因此，建立財務危機預警系統(tǒng)是可行并且尤為必要的。

二、文獻回顧

（一）COX模型研究現(xiàn)狀

最早提出COX比例風險模型的是英國著名生物學家COX Deakin，（1972），COX模型是一種半?yún)?shù)模型，解決了生存分析方法中存在的分布復雜、刪失數(shù)據(jù)以及多個影響因素的問題。Prentice等（1979）提出COX模型主要受死亡例數(shù)的影響，因此它比其他非參數(shù)模型有更高的效率，幾乎接近于參數(shù)模型。Johnson（1982）運用計算機模擬的辦法，實證證明COX模型對于小樣本的研究也是有效的。余紅梅等（2000）從COX模型的比例風險假設、對數(shù)線性假設、影響分析、預測應用四個方面研究討論了COX模型應用中的問題及解決。錢俊等（2009）研究了刪失數(shù)據(jù)的比例對COX模型的影響，提出了在應用COX模型時刪失數(shù)據(jù)的最大限度。

（二）財務困境研究現(xiàn)狀

財務困境（Financial distress）又稱為財務危機（Financial crisis），指企業(yè)由于營銷、決策或不可抗拒因素的影響，使經(jīng)營循環(huán)或財務循環(huán)無法正常持續(xù)或陷入停滯狀態(tài)，具體表現(xiàn)為：持續(xù)性虧損、無償付能力、違約、企業(yè)破產(chǎn)（Bankruptcy）等。企業(yè)陷入財務困境實際上是一個量變到質(zhì)變的逐步漸進的過程，在這個過程中些許前兆是可以加以預測的。目前，關于財務困境的定義在國內(nèi)外有不同的表述，既體現(xiàn)有相似之處，同時也存在一定的差異性。國外學者Beaver（1966）最早提出了財務困境這個概念，他針對美國公司的情況認定企業(yè)如果透支了大量的銀行信用，公司債存在大量違約交割以及優(yōu)先股股息不能正常支付而最終導致公司宣告破產(chǎn)，那么即可以認定該公司陷入財務困境。Altman（1968）年將財務困境的涵義界定為公司經(jīng)過失敗階段、無力償還債務階段以致破產(chǎn)階段所達到的法定破產(chǎn)的狀況，其已明確認定公司的財務困境所經(jīng)歷的三個階段。

當然，由于國內(nèi)與國外的經(jīng)濟狀況、政策限定以及法律法規(guī)等實際狀況不同，國內(nèi)與國外的財務困境的界定也呈現(xiàn)一定的差異性（見表2）。我國于1986年頒布了《破產(chǎn)法》，該法律第三條明確規(guī)定“企業(yè)因經(jīng)營管理不善造成嚴重虧損，不能清償?shù)狡趥鶆盏囊勒毡痉ㄒ?guī)定宣告破產(chǎn)”，這是在法律上對于公司陷入財務困境做出的定義，其針對的是一個公司在陷入財務困境中的極端情形即陷入破產(chǎn)狀態(tài)。雖然法律上對公司破產(chǎn)進行了清晰的定義，但是我國的上市公司由于存在特定法律和經(jīng)濟狀態(tài)，很少有上市公司真正宣告破產(chǎn)而退市。中國證監(jiān)會于1998年頒布了《關于上市公司狀況異常期間的股票特別處理方式的通知》，其明確規(guī)定了上市公司被特別處理所應該具有的財務指標特征，即公司在最近兩個會計年度內(nèi)的審計結(jié)果顯示的凈利潤均為負值則可認定公司可以被ST，因此，國內(nèi)學者多將我國上市公司被特別處理當作公司陷入財務困境的一種特征，例如呂長江等（2005）詳細論證了將ST作為劃分公司是否陷入財務困境所具有的指標性意義。

國外學者對于公司財務困境的界定表述大多著眼于公司陷入財務困境的前期階段，而國內(nèi)學者對于公司財務困境的界定則多根據(jù)法律規(guī)定中對于公司某個財務指標的特征進行定義，多著眼于公司瀕臨陷入破產(chǎn)的后期階段。概言之，公司陷入財務困境是一個循序漸進的過程，具有階段性的特征，其涵蓋了公司從持續(xù)穩(wěn)定經(jīng)營——出現(xiàn)債務違約風險——不穩(wěn)定經(jīng)營——陷入財務困境——公司內(nèi)外調(diào)整解決無效——公司陷入破產(chǎn)的過程，其中最核心的表征是公司不能夠按期支付其承擔的債務或者費用，即出現(xiàn)不可以持續(xù)經(jīng)營的風險特征。因此，公司財務困境可以根據(jù)輕重緩急的特征劃分為：風險潛伏時期、風險增長時期、風險惡化時期以及風險實現(xiàn)時期即公司陷入破產(chǎn)。

（三）COX模型在財務困境預警領域的應用研究現(xiàn)狀

最早將COX模型應用于財務危機預警的是Looney Lane和Wansley（1986），他們采用逐步回歸的方法篩選影響因素，然后以COX模型預測銀行的破產(chǎn)概率。Shumway（2001）證明COX模型與多時期Logistic模型是等價的，但COX模型的估計量是一致的，而Logistic模型的估計量是不一致的。Chava和Jarrow（2004）分行業(yè)研究破產(chǎn)概率，發(fā)現(xiàn)在COX模型下，不同的行業(yè)，其破產(chǎn)概率存在顯著差異。Hyun Ju Noh（2005）利用COX模型進行個人信用評估，實證對比發(fā)現(xiàn)，Logistic回歸模型在某些方面遜色于COX模型，比如COX模型更能降低第二類誤判率。Bellotti T和Crook J（2007）利用COX模型來分析個人信用風險，并在傳統(tǒng)協(xié)變量的基礎上加入了利率和失業(yè)率等宏觀經(jīng)濟變量，完善了模型的預測能力。endprint

鐘永紅、李政（2004）以企業(yè)盈利能力作為因變量，采用COX模型實證研究了哪些因素影響在華外資銀行的盈利能力。王曉鵬、何建敏和馬立成（2007）借助于上市公司的財務指標數(shù)據(jù)，采用COX模型對企業(yè)財務困境進行預警，并闡述該模型的優(yōu)勢：可以使用時間序列、連續(xù)預測、無需樣本配對。宋光磊、劉紅霞（2010）基于雙層委托代理關系，構(gòu)建了董事會治理風險評估指標體系，并把這些指標作為協(xié)變量引入COX模型，設計出了董事會風險預警模型。陳艷梅（2012）以上市公司的財務數(shù)據(jù)作為信息源，采用因子分析法對財務指標進行降維處理，以處理后的影響因子作為COX模型的協(xié)變量構(gòu)建上市公司財務危機預警模型，并實證檢驗了模型的預測效果。雷振華和楚攀（2013）以信息技術類上市公司為研究樣本，選取反應企業(yè)盈利能力、償債能力、發(fā)展能力、公司治理能力以及現(xiàn)金流量能力的五類指標共23個財務變量進入COX模型，顯示COX模型具有較好的預測能力和判別精度。

（四）簡單述評

COX模型是一種半?yún)?shù)的生存分析模型，自身存在數(shù)據(jù)優(yōu)勢以及統(tǒng)計優(yōu)勢，在財務困境預警中的應用越來越廣，但研究欠缺，并未形成體系，運用COX模型的適應性是需要在理論與實踐中加以證明的。本文以COX模型為主要研究工具，以我國深滬A股房地產(chǎn)行業(yè)上市公司為研究樣本，綜合考慮公司償債能力、成長能力、盈利能力、資產(chǎn)營運能力、現(xiàn)金流量能力以及股票市場價值狀況，構(gòu)建房地產(chǎn)上市公司財務困境預警模型，力求更加直觀地反應我國房地產(chǎn)行業(yè)上市公司財務風險狀況，并能在預測和評估風險的基礎上給予一定的管理和控制，幫助公司樹立正確的危機意識，為公司加強風險管理提供理論支持。

三、研究設計

（一）指標選取

本文選取的財務指標及定義見表3。

（二）生存時間界定與研究樣本的選擇

本文研究的樣本數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，按照申銀萬國行業(yè)指數(shù)分類標準，選取了我國滬深房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的財務數(shù)據(jù)，因為本文實證研究中用到的是COX模型，需要考慮樣本的生存時間問題，所以，在選擇房地產(chǎn)上市公司時考慮到該類型上市公司至少已經(jīng)上市三年且在2003年以前就已經(jīng)上市，因此，綜合考慮到數(shù)據(jù)的可得性和樣本數(shù)據(jù)的分布，本文選取樣本的時間段為2007年～2012年，考慮到一些房地產(chǎn)上市公司存在數(shù)次ST的現(xiàn)象，將這些樣本數(shù)據(jù)在不同年份進行累加，綜合上述條件的分析，在去除不符合條件的上市房地產(chǎn)公司后，最終得到了150個房地產(chǎn)行業(yè)公司的樣本數(shù)據(jù)，其中首次被ST的公司數(shù)量在不同年份分別為：2007年13家，2008年9家，2009年6家，2010年為24家，2011年為7家，2012年為4家。

為了方便分析Cox模型的預測效果，本文采取將2007年～2012年的樣本數(shù)據(jù)分為兩大類的方法，分別為估計樣本數(shù)據(jù)和預測樣本數(shù)據(jù)。其中，將2007年～2009年的樣本數(shù)據(jù)作為模型的估計樣本，將2010年～2012年的樣本數(shù)據(jù)作為模型的預測樣本，即ST公司對應的生存時間將分別為1到3年，而作為非ST公司的樣本數(shù)據(jù)則可以視之為生存分析中的右刪失數(shù)據(jù)，由于采用的生存模型相比多元判別模型來說不需要對房地產(chǎn)上市公司中的樣本數(shù)據(jù)進行健康狀況和不健康狀況配對，用估計樣本進行建模的過程中不需要進行1：1的同比例配對，但在預測檢驗中，預測樣本將采用配對的方法，即如下表4所示。

（三）財務指標的顯著性檢驗

首先要對上述房地產(chǎn)公司的25個財務指標進行初步篩選，可以先判斷上述樣本中的財務數(shù)據(jù)在兩類樣本中是否存在顯著性差異，即樣本數(shù)據(jù)中在ST公司和非ST公司之間是否存在顯著性差異，如果不存在顯著性差異，將剔除這些指標，如果存在顯著性差異，就說明這些財務指標能夠判定ST公司和非ST公司之間的區(qū)別，從而能夠做出很好的預警?？紤]選擇樣本中的2007年首次被ST的房地產(chǎn)公司6家以及隨機取樣財務狀況健康公司6家來進行顯著性分析，即可以運用非參數(shù)檢驗中的Mann-Whitney U檢驗法來研究這兩種相互獨立的樣本數(shù)據(jù)，Mann-Whitney U 檢驗是用得最廣泛的兩獨立樣本秩和檢驗方法，該檢驗是與獨立樣本t檢驗相對應的方法，當正態(tài)分布、方差齊性等不能達到t檢驗的要求時，可以使用該檢驗，其假設基礎是：若兩個樣本有差異，則其中心位置將不同。本文研究26個財務預警指標的描述性統(tǒng)計量，觀測其是否存在一定的顯著性差異，結(jié)果如下表5所示。

觀察表格中的統(tǒng)計量，假設P值小于0.10的前提下來提煉顯著性指標，會發(fā)現(xiàn)只有資產(chǎn)負債率、流動比率、已獲利息倍數(shù)、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)增長率、總資產(chǎn)增長率、固定資產(chǎn)投資擴張率、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、總資產(chǎn)凈利率（ROA）、銷售凈利率、市銷率（PS）這12個指標的雙側(cè)P值和單側(cè)P值都能小于0.05，因此都能在財務困境樣本和財務健康樣本中表現(xiàn)出顯著性的差異，所以我們可以認定，以上指標能夠初步滿足模型要求的預警作用，即具有顯著性差異。

（四）財務指標的相關性檢驗

上述經(jīng)過Mann-Whitney U檢驗篩選出來的顯著性差異的指標同時也可能存在多重共線性問題，所以我們將對顯著性檢驗篩選后的財務預警指標做Pearson相關性檢驗，并最終挑選能夠滿足COX模型的財務預警指標。Pearson相關性檢驗得出的相關性矩陣如下表6所示。

研究發(fā)現(xiàn)，篩選去除相關性較強的指標后，資產(chǎn)負債率（X1）、流動比率（X3）、已獲利息倍數(shù)（X5）、總資產(chǎn)增長率（X15）、總資產(chǎn)凈利率（X20）、銷售凈利率（X21）可以被采用到COX模型中。

四、實證檢驗與結(jié)果分析

（一）COX模型實證結(jié)果與分析

本文采用SPSS18.0統(tǒng)計軟件來構(gòu)建生存分析的COX比例風險模型，首先利用“Survival”中的“Cox w/Time-dep Cov“過程來實現(xiàn)模型估計，對選取的資產(chǎn)負債率（X1）、流動比率（X3）、已獲利息倍數(shù)（X5）、總資產(chǎn)增長率（X15）、總資產(chǎn)凈利率（X20）、銷售凈利率（X21）這六大指標做了如下表7所示的初次估計。endprint

上圖表示的是對擬合模型的整體檢驗，原假設為“模型所有財務指標影響因素的偏回歸系數(shù)均為0”，可以看到P值是顯著小于0.05的，因此可以拒絕原假設而認為偏回歸系數(shù)不同時為0，從而做進一步分析。模型中不引入任何協(xié)變量時的-2倍對數(shù)似然比值為228.682，引入后-2倍對數(shù)似然比值為204.004。

觀察上面的表格，資產(chǎn)負債率（X1）、流動比率（X3）、已獲利息倍數(shù)（X5）、總資產(chǎn)增長率（X15）、總資產(chǎn)凈利率（X20）、銷售凈利率（X21）這些財務指標能夠?qū)ι鲜泄镜纳鏁r間做出顯著性影響，因為它們的檢驗的P值都小于0.05。其中，X1、X3、X5、X15、X20、X21的值均采用財務比率值乘以100來估算。

將上表估計的系數(shù)代入到COX模型方程中，可以得到以資產(chǎn)負債率（X1）、流動比率（X3）、已獲利息倍數(shù)（X5）、總資產(chǎn)增長率（X15）、總資產(chǎn)凈利率（X20）、銷售凈利率（X21）為協(xié)變量的房地產(chǎn)上市公司財務困境預警的COX危險率函數(shù)模型，即：表中系數(shù)βi（即B）為變量Xi的參數(shù)估計系數(shù)，理論上說，如果βi=0，則說明Xi對上市公司生存率并沒有影響，即風險率h（t，X）從h0（t）變化到h0（t）exp0，風險率維持不變；如果βi<0，則說明Xi的增加會降低上市公司的危險率，即使其生存率上升，是上市公司生存率的正面因素（保護因素）；如果βi>0，則說明Xi的增加會加大上市公司的危險率，即使其生存率下降，是上市公司生存率的負面因素；因此βi的實際含義為：當Xi改變一個單位時，造成的風險率改變倍數(shù)的自然對數(shù)。本文中也列出了相對危險度（Hazard Ratio），即風險比例exp（B）。

從模型系數(shù)回歸的結(jié)果來看，資產(chǎn)負債率和總資產(chǎn)同比增長率與房地產(chǎn)上市公司財務風險正相關，而流動比率、已獲利息倍數(shù)、總資產(chǎn)凈利率以及銷售凈利率與房地產(chǎn)上市公司財務風險負相關。具體來看：資產(chǎn)負債率X1的系數(shù)β1=0.004>0，從系數(shù)符號看，資產(chǎn)負債率是負面因素，會加大企業(yè)陷入財務困境的危險，也就是說資產(chǎn)負債率每增加一個單位，其相對危險度為1.004，該指標越高，說明企業(yè)承擔的債務壓力越大，引發(fā)財務危機的可能性越大，生存時間越短，模型推倒的結(jié)論與實際相符。

流動比率X3的系數(shù)β3=-1.576<0，從系數(shù)符號看，流動比率是保護因素，會減輕企業(yè)陷入財務困境的危險，也就是說流動比率每增加一個單位，其相對危險度為0.207，該指標越高，說明企業(yè)資產(chǎn)的流動性越好，引發(fā)財務危機的可能性越小，生存時間越長，模型推倒的結(jié)論與實際相符。

已獲利息倍數(shù)X5的系數(shù)β5=-0.003<0，從系數(shù)符號看，已獲利息倍數(shù)是保護因素，會減輕企業(yè)陷入財務困境的危險，也就是說已獲利息倍數(shù)每增加一個單位，其相對危險度為1.004，該指標越高，說明企業(yè)息稅前利潤可以保證利息費用的支付，保持較好的償債聲譽和較高的舉債能力，則引發(fā)財務危機的可能性越小，生存時間越長，模型推倒的結(jié)論與實際相符。

總資產(chǎn)增長率X15的系數(shù)β15=0.005>0，從系數(shù)符號看，總資產(chǎn)增長率是負面因素，會加大企業(yè)陷入財務困境的危險，也就是說總資產(chǎn)增長率每增加一個單位，其相對危險度為1.005，該指標越高，說明房地產(chǎn)公司無序高杠桿融資擴張盡管能帶來總資產(chǎn)的膨脹，但也會使得公司陷入財務困境的風險提高，生存時間縮短，模型推倒的結(jié)論與實際相符。

總資產(chǎn)收益率X20的系數(shù)β20=-0.001<0，從系數(shù)符號看，總資產(chǎn)收益率是保護因素，會減輕企業(yè)陷入財務困境的危險，也就是說總資產(chǎn)收益率每增加一個單位，其相對危險度為1.001，該指標越高，說明企業(yè)資產(chǎn)利用率越高，盈利能力越強，企業(yè)通過自身盈利來償還債務的能力越強則引發(fā)財務危機的可能性越小，生存時間越長，模型推倒的結(jié)論與實際相符。

銷售凈利率X21的系數(shù)β21=-0.001<0，從系數(shù)符號看，銷售凈利率是保護因素，會減輕企業(yè)陷入財務困境的危險，也就是說銷售凈利率每增加一個單位，其相對危險度為1.001，該指標越高，說明企業(yè)利潤質(zhì)量越高，企業(yè)通過自身盈利來償還債務的能力越強，則引發(fā)財務危機的可能性越小，生存時間越長，模型推倒的結(jié)論與實際相符。

總的來說，對企業(yè)財務危機有顯著影響的因素X1、X3、X5、X15、X20、X21，且其相對危險度最大的是1.005（總資產(chǎn)增長率），最小的是0.207（流動比率）。

（二）COX模型的財務預警效果檢驗

為了方便驗證上述Cox模型的預警效果，首先應該選擇一個判別臨界值作為預警點，采用Whalen的方法即規(guī)定2007年～2009年估計樣本中生存時間分別為一年、兩年以及三年的樣本數(shù)量和估計樣本總量的比值作為預警點，然后求出預測樣本中公司的生存率，通常采用的方法是Christensen的Cox模型生存率估計法，即可以對上述最終的Cox相對風險模型進行估計，求出2010年～2012年間預測樣本中的房地產(chǎn)上市公司生存率數(shù)據(jù)，最后將這些生存率數(shù)據(jù)與預警點判別值做以比較，若預測樣本公司的生存率大于預警點，則判定該樣本公司不會陷入財務困境，反之則反是。根據(jù)以上分析，得到Cox模型對2010年～2012年預測樣本的預警準確率如下表8所示。

觀察上表，模型對ST公司和非ST公司提前一年的預警準確率為77%和73%，提前兩年和三年的指標也都超過了50%，說明模型的預測能力較好，之所以提前一年期的財務預測能力較好時因為提前一年的信息損失比較少，時間越久，財務指標解釋能力越差。

五、研究結(jié)論與局限性

（一）研究結(jié)論

通過建立我國房地產(chǎn)上市公司財務預警的Cox模型并進行樣本外檢驗，資產(chǎn)負債率、流動比率、已獲利息倍數(shù)、總資產(chǎn)增長率、總資產(chǎn)凈利率（ROA）、銷售凈利率這六大因素能夠很好地預測房地產(chǎn)上市公司的財務困境風險。endprint

（二）政策建議

一方面，著重加強企業(yè)內(nèi)部風險管理控制，建立完善籌融資決策規(guī)劃制度從而保持良好的信用記錄，以較好地控制公司的杠桿率，避免公司高杠桿超限擴張帶來的總資產(chǎn)增長率和資產(chǎn)負債率上升從而陷入財務困境的情形；提高公司經(jīng)營能力，把握良好的存貨周轉(zhuǎn)控制機制，加強資金融通能力，使得公司能夠抵御流動負債償付風險，增強公司產(chǎn)品創(chuàng)新能力，加強公司成本控制，提高員工素質(zhì)，從而增強公司盈利能力，另一方面，房地產(chǎn)行業(yè)目前正處于特殊時期，密切關注房貸政策與銀行執(zhí)行情況，最大限度去庫存，回資金，以避免陷入財務困境。

（三）研究不足與展望

由于研究數(shù)據(jù)瓶頸、時間和本人研究能力的限制，本文在內(nèi)容上和深度上還存在較大的改進余地，主要體現(xiàn)在：

第一，本文主要是從公司財務狀況的角度來考察公司陷入財務困境的預警分析，但是有些非財務性因素也能導致公司面臨財務風險，引發(fā)公司財務困境，如公司戰(zhàn)略市場定位、公司人力資源狀況、公司管理層素質(zhì)和聲譽、公司股權(quán)結(jié)構(gòu)分布、企業(yè)會計準則的變化等都包含有相應信息，能夠?qū)矩攧諣顩r加以影響。第二，本文利用的是房地產(chǎn)行業(yè)微觀層次的財務數(shù)據(jù)，由于房地產(chǎn)行業(yè)與宏觀經(jīng)濟狀況也有較大聯(lián)系，因此還可以綜合考慮財政、貨幣、稅收等宏觀因素在房地產(chǎn)上市公司財務困境預警模型中的作用。第三，本文所選取的數(shù)據(jù)是從網(wǎng)上公開渠道上獲取的會計報表數(shù)據(jù)，但是由于各種各樣的原因，會計報表數(shù)據(jù)的真實性和客觀性也值得考量，并且會計報表數(shù)據(jù)存在滯后性、短期性以及靜態(tài)性等特征，會使得研究數(shù)據(jù)并不能綜合反映公司真實的財務狀況，因此，如何從多個層面和角度來構(gòu)建一套科學合理的指標體系，應該加以思考。

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The Construction and Empirical Study of Financial Distress Early Warning Index System of Chinas Real Estate Listed Companies Based on COX Model

FENG Qi

（Baoji Branch of Agricultural Bank of China， Baoji Shaanxi 721300）

Abstract：The paper reviews the research on the financial distress early warning theory at home and abroad， and analyzes the characteristics of the real estate industry to explore the risk sources of the financial distress of listed companies. On this basis， taking COX model as the main research tool， selecting A-share listed companies of real estate industry in Shanghai and Shenzhen stock markets as research samples， comprehensively considering the solvency ability， growth ability， profitability， assets operation， cash flow and stock market value， the paper builds the financial distress early warning model of real estate listed companies， and carries on the empirical test， at the same time provides the policy suggestions on the financial risk control of the real estate industry.

Keywords： financial distress； COX model； real estate

責任編輯、校對：黨海麗endprint