摘 要：根據(jù)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)滬深兩市商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)2017年財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行研究，構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，運(yùn)用探索性因子分析法，形成了由資本結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、盈利風(fēng)險(xiǎn)、收入風(fēng)險(xiǎn)和償債能力風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)維度十三個(gè)三級(jí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)構(gòu)成的商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)體系，并建立商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型。根據(jù)模型能計(jì)算企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，為其利益相關(guān)者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：商業(yè)地產(chǎn)? 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型?? 因子分析

中圖分類號(hào)：F275.5?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?文章編號(hào)：2096-0298（2020）03（b）--04

自20世紀(jì)末中國停止住房實(shí)物分配，開始建立住房分配貨幣化、住房供給商品化和社會(huì)化的住房體制以來，房地產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重從2000年的4.14%，持續(xù)升高至2018年的6.65%，與此同時(shí)，房地產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)（上年=100）一直保持在101以上，最低為2008年的101，最高為2007年的124.4，2018年為103.8。由此可見，房地產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)中的重要組成部分，發(fā)展迅速，受到社會(huì)各個(gè)層面的關(guān)注。

隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程，房地產(chǎn)市場的高速發(fā)展，既推動(dòng)了金融業(yè)的發(fā)展，也彰顯其對(duì)金融業(yè)的依賴，據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率2017年高達(dá)79.1%，危機(jī)蘊(yùn)藏其中。

快速發(fā)展的房地產(chǎn)市場，受城市行政級(jí)別、地理位置、經(jīng)濟(jì)規(guī)模等諸多因素的影響，出現(xiàn)“冰火兩重天”現(xiàn)象，部分城市房價(jià)上漲過快。自2016年9月以來，從限購、限貸、限價(jià)、限售、限商的“五限”到“購租并舉”“租售同權(quán)”，政府調(diào)控政策頻繁變動(dòng)。

負(fù)債高居不下的房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)，由于受政府調(diào)控政策頻繁變動(dòng)而日益復(fù)雜的社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境和房地產(chǎn)開發(fā)周期長、投資成本高、投資回收慢等影響，在經(jīng)營活動(dòng)中承受著比其他行業(yè)激烈又具有明顯行業(yè)特征的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)地產(chǎn)企業(yè)利益相關(guān)者急切需要分析財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，為加強(qiáng)資金運(yùn)動(dòng)管理提供依據(jù)，以規(guī)避財(cái)務(wù)危機(jī)，將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制在一定水平并實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)目標(biāo)，以應(yīng)對(duì)快速變動(dòng)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

1 文獻(xiàn)綜述

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的核心是風(fēng)險(xiǎn)的度量問題，國內(nèi)外學(xué)者先后從不同的維度建立模型，對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了度量。比較有代表性的有單變量破產(chǎn)預(yù)測研究、Z-score模型、F分?jǐn)?shù)模型、日本開發(fā)銀行Z模型、多元線性模型、Logistic模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

近年來，我國房地產(chǎn)企業(yè)面臨的內(nèi)外部環(huán)境變化較其他行業(yè)激烈，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也表現(xiàn)出了不同的特征，我國學(xué)者對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)也紛紛對(duì)其進(jìn)行了研究。盛光明、周會(huì)（2005）在對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生成因、環(huán)節(jié)基礎(chǔ)上，以2004年中報(bào)全部7家ST房地產(chǎn)類公司T-1年、T-2年、T-3年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本對(duì)Z計(jì)分模型進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)Z計(jì)分模型對(duì)我國房地產(chǎn)類上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警是有效的;陳舒航（2010）根據(jù)房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的內(nèi)外部環(huán)境建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判指標(biāo)，對(duì)專家咨詢意見予以量化，并運(yùn)用模糊層次分析法對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià);張紅、李洋、黃碩（2013）運(yùn)用多元判別法對(duì)Z-Score基準(zhǔn)模型修正構(gòu)建了穩(wěn)健性較強(qiáng)的中國房地產(chǎn)上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)警模型FRE;程言美、程杰（2013）對(duì)我國房地產(chǎn)上市公司在2010年的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，建立了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型;陶學(xué)梅（2016）根據(jù)X房地產(chǎn)公司內(nèi)外環(huán)境建立了包括財(cái)務(wù)指標(biāo)及非財(cái)務(wù)指標(biāo)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，應(yīng)用功效系數(shù)法予以評(píng)價(jià)，評(píng)定財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) 。

綜合上述研究發(fā)現(xiàn)：（1）由于企業(yè)所處內(nèi)外環(huán)境的變化，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)將呈現(xiàn)不同的特征，其度量模型也隨之發(fā)生變化;（2）由于舊版COSO企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理框架對(duì)風(fēng)險(xiǎn)定義的影響，許多財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型以偏離預(yù)期目標(biāo)而出現(xiàn)的負(fù)面影響為基礎(chǔ)建立。本研究根據(jù)中國滬深兩市房地產(chǎn)板塊上市公司2017年財(cái)務(wù)狀況數(shù)據(jù)為依據(jù)，建立商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)評(píng)價(jià)模型。

2 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型實(shí)證分析

從財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)定義出發(fā)，應(yīng)用石麗（2020）的研究成果：企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型和企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型，根據(jù)滬深兩市房地產(chǎn)板塊共129個(gè)企業(yè)，剔除2017年最后一個(gè)交易日停牌15個(gè)企業(yè)，共114個(gè)企業(yè)2017年度公示財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)評(píng)價(jià)模型。

2.1 三級(jí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)確定

根據(jù)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)理論及其他學(xué)者的研究成果，經(jīng)過定性分析選取資產(chǎn)負(fù)債率等32個(gè)反映財(cái)務(wù)狀況的財(cái)務(wù)指標(biāo)，通過114個(gè)房地產(chǎn)上市企業(yè)2017年財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行相關(guān)分析，最后選取了13個(gè)反映財(cái)務(wù)狀況的三級(jí)財(cái)務(wù)狀況指標(biāo)，分別是 x11=負(fù)債總額/期末股東權(quán)益總額、 x12=期末總資產(chǎn)/期末股東權(quán)益總額、 x13=期末總負(fù)債/期末股東權(quán)益的市場價(jià)值=期末總負(fù)債/（每股市價(jià)×流通股數(shù)+每股凈資產(chǎn)×非流通股數(shù)）、 x14=負(fù)債總額/資產(chǎn)總額、 x21=息稅前利潤/期末總資產(chǎn)、 x22=凈利潤/平均資產(chǎn)總額、 x23=加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率、 x24=營業(yè)利潤/營業(yè)收入、 x25=本年凈利潤增長額/上年凈利潤、 x31=銷售收入/平均總資產(chǎn)、 x32=銷售收入凈額/平均營運(yùn)資金、 x41=（期末流動(dòng)資產(chǎn)-期末流動(dòng)負(fù)債）/期末總資產(chǎn)、 x42=流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債。

根據(jù)各指標(biāo)與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系確定其預(yù)期財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)第k個(gè)企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo) x11、 x13、 x14、 x24、 x25、 x32、 x42采用（1）計(jì)算財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)fijk，對(duì) x12、 x21 、 x22、 x23、 x31、 x42采用（2）計(jì)算財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)fijk，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)f11、 f12、 f13、 f14、 f21、 f22、 f23、 f24、 f25、 f31、 f32、 f41、 f42，形成商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型的三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，從而獲得財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣F。

（1）

（2）

2.2 二級(jí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)確定

2.2.1 因子分析的可行性

運(yùn)用因子分析法對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行降維，以確定各風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的層次。首先要進(jìn)行可行性分析。對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣F，用R語言進(jìn)行因子分析的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，得到KMO值為0.73，大于0.5，適合使用因子分析;Bartlett球形檢驗(yàn)卡方近似值為1675.716，自由度為78，概率P值為3.198185e-298，BartlettP值小于等于0.01，表明Bartlett檢驗(yàn)顯著，因子模型合理;財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)f11、 f12、 f13、 f14、 f21、 f22、 f23、 f24、 f25、 f31、 f32、 f41、 f42的MSA（Measures of Sampling Adequacy）分別為0.7、0.71、0.85、0.85、0.71、0.69、0.79、0.75、0.77、0.61、0.55、0.56、0.65，都大于0.5，適合使用因子分析。

因子分析對(duì)樣本量有一定要求，但具體樣本量尚沒有定論。本研究采用的114家房地產(chǎn)上市企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，樣本容量為114，既滿足統(tǒng)計(jì)學(xué)家Gorsuch建議的一個(gè)測量項(xiàng)目對(duì)應(yīng)5個(gè)被試的樣本量標(biāo)準(zhǔn)（13×5=75個(gè)樣本），也滿足胡中鋒和莫雷（2002）提出的樣本量不低于100的建議。

統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果和研究樣本量顯示，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。

2.2.2 因子提取

對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣F運(yùn)用因子分析作碎石圖，如圖1所示。從圖1中可以發(fā)現(xiàn)：從平均線來看，應(yīng)選擇3個(gè)公共因子，從特征值大于1準(zhǔn)則來看，應(yīng)選4個(gè)公共因子。

對(duì)13個(gè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，采用Kaiser標(biāo)準(zhǔn)（特征值大于1準(zhǔn)則），提取4個(gè)公共影響因子，累計(jì)貢獻(xiàn)率為79.49%，所提取4個(gè)因子的特征值和方差貢獻(xiàn)率見表1。

2.2.3 因子命名與解釋

對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣F進(jìn)行斜交旋轉(zhuǎn)，提取四個(gè)公共因子，對(duì)斜交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)第一個(gè)公共因子中f11、 f12、 f13、 f14反映了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)偏離預(yù)期而發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，其載荷分別為0.9865、0.9818、0.8772、0.8367，大于其他指標(biāo)的載荷，因此第一個(gè)公共因子F1命名為“資本結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)因子”;第二個(gè)公共因子中f22、 f23、 f24、 f25反映了企業(yè)盈利偏離預(yù)期而發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，其載荷分別為0.9479、0.9451、0.8966、0.6965、0.5322，大于其他指標(biāo)的載荷，因此將第二個(gè)公共因子F2命名為“盈利風(fēng)險(xiǎn)因子”;第三個(gè)公共因子中 f31、 f32反映了企業(yè)收入偏離預(yù)期而發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，其載荷分別為0.9949、0.4829，大于其他指標(biāo)的載荷，因此將第三個(gè)公共因子F3命名為“收入風(fēng)險(xiǎn)因子”;第四個(gè)公共因子中f41、 f42反映了企業(yè)償債能力偏離預(yù)期而發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，其載荷分別為0.9926、0.4767，大于其他指標(biāo)的載荷，因此將第四個(gè)公共因子F4命名為“償債能力風(fēng)險(xiǎn)因子”。F1、F2、F3、F4構(gòu)成二級(jí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。

2.3? 權(quán)重的確定

2.3.1 二級(jí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定

二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重即確定因子權(quán)重，可依據(jù)主因子的貢獻(xiàn)率ai來確定。根據(jù)表1主因子的貢獻(xiàn)率采用公式：

進(jìn)行歸一化處理，即可得二級(jí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重w=（0.4178，0.3062，0.1785，0.0975），見表2。根據(jù)權(quán)重計(jì)算結(jié)果資本結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房地產(chǎn)上市企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響最大，其次依次為盈利風(fēng)險(xiǎn)、收入風(fēng)險(xiǎn)、償債能力風(fēng)險(xiǎn)。

2.3.2 三級(jí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)權(quán)重確定

因子分析過程中因子得分是對(duì)不可觀測的公因子做出的估計(jì)值，因子得分系數(shù)矩陣則是根據(jù)各財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的取值經(jīng)過數(shù)學(xué)變換得出的反應(yīng)各主因子取值的回歸系數(shù)矩陣，因子得分系數(shù)矩陣見表2。根據(jù)因子提取、因子命名和因子得分系數(shù)矩陣，可以將各主因子（二級(jí)指標(biāo)）以其歸屬的觀測變量反應(yīng)其回歸方程，具體如下：

（3）

（4）

（5）

（6）

對(duì)各公共因子的回歸系數(shù)公式：

進(jìn)行歸一化處理，即可得到三級(jí)指標(biāo)在其二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重向量分別為

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)體系總目標(biāo)——房地產(chǎn)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的總權(quán)重采用計(jì)算公式，計(jì)算結(jié)果見表2。

2.4 商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型

研究結(jié)果表2表現(xiàn)為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型可用公式（7）（8）（9）（10）（11）。

（7）

（8）

（9）

（10）

（11）

3 結(jié)語

依據(jù)商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型對(duì)2017年度114家滬深上市房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)集聚現(xiàn)象明顯，呈現(xiàn)出行業(yè)集中趨勢(shì)特征，部分企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)極值現(xiàn)象，企業(yè)要關(guān)注內(nèi)外部環(huán)境的變化，積極應(yīng)對(duì)頻繁變動(dòng)的房地產(chǎn)調(diào)控政策。

企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)受宏觀環(huán)境、行業(yè)環(huán)境的影響，不同行業(yè)、不同時(shí)期會(huì)體現(xiàn)出其不同的特征，將2017年上市房地產(chǎn)企業(yè)作為樣本，探尋商業(yè)地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)律，體現(xiàn)了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)柔性評(píng)價(jià)思想，其結(jié)論可為企業(yè)利益相關(guān)者進(jìn)行決策提供參考。

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作者簡介：石麗（1970-），女，漢族，云南麻栗坡人，副教授、會(huì)計(jì)師，碩士，主要從事管理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、市場調(diào)研教學(xué)。