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房地产上市公司财务风险区域因素分析

出处:论文网
时间:2018-06-19

房地产上市公司财务风险区域因素分析

  中图分类号:F293.30 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2017)14-0110-02

  很多学者已经对房地产上市公司的财务风险外部因素进行了研究,邓晓岚等(2008)、过新伟等(2012)、卢永艳(2013)都证明了外部因素对企业的财务风险有重要影响。但是,针对区域因素研究房地产上市公司财务风险影响的还比较少,因此,本文从该角度出发,主要来分析区域因素对房地产上市公司财务风险的影响。

  一、变量选择与数据收集

  (一)变量选择

  本文中的变量处于公司层面和区域层面两个层面。

  1.公司层面

  以公司的财务风险为公司层面的被解释变量,本文借鉴彭中文等(2014)选择样本企业的Z-score指数来衡量企业财务风险:Z=1.2x1+1.4x2+3.3x3+0.6x4+0.99x5。

  其中,x1=资产营运资本率=营运资本/总资产×100%,x2=资产留存收益率=留存收益/总资产×100%,x3=资产报酬率=息税前利润/总资产×100%,x4=债务权益市价率=股票总市值/债务总额×100%,x5=总资产周转率=销售收入/总资产×100%

  基于数据的可获得性,本文选择资产增长率、资产负债率、前五大股东持股比例三方面指标作为控制变量进行接下来的分析。

  2.区域层面

  本文中区域发展变量选取劳动参与率、投资水平、工业化水平、对外依存度和城市化水平。其中,劳动参与率为三次产业分的年底就业人数与年底总人口比;投资水平为城乡全社会固定资产投资占各地国内生产总值的比例;工业化水平是各地区第二产业产值占该地区GDP的比;对外依存度是各地区进出口商品总值与该地区GDP的比;城市化水平是非农人口占各地区人口比。

  (二)数据来源

  取深、沪上市的房地产开发公司共149家,采用2006―2014年9年的数据为研究区间,数据全部来源于国泰安数据库。在原始数据的基础上进行了以下的数据处理。一是剔除2006年前未上市的公司,二是剔除2006年之后重组成为房地产企业的上市公司,三是剔除数据严重缺失的企业。剔除数据后共有103家房地产上市公司作为样本。

  选取34个省市作为区域层面的研究对象,剔除没有数据的省市及不存在房地产上市公司的省市,最后剩余21个省市作为研究对象。与企业层面的数据相同,采用9年的数据作为研究区间,区域层面的数据来源于各个省市的统计局中的地区统计年鉴。

  二、实证分析

  (一)数据统计性描述

  因为考察了区域和企业两个层面变量之间的关系,本文在实证分析中采用多层线性模型(HLM)的分析思想,利用R语言进行编程实现。

  在进行实证之前,使用正态标准化进行数据标准化处理。各数据进行正态标准化处理之后,计算出两两变量之间的相关性系数,见表1。其中,X1代表前五大股东持股比例,X2代表资产增长率,X3代表资产负债率,X5代表劳动参与率,X6代表投资水平,X7代表工业化水平,X8代表对外依存度,X9代表城市化水平。

  观察表1第一层变量各个数据值,可发现第一层各变量之间的相关性系数比较小;通过对第一层自变量进行kappa检验表明,kappa值等于1.459,小于10,说明自变量之间不存在多重共线性。观察表1第二层变量各个数据值,可发现其中有变量之间(比如X8和X9)的相关性系数超过了0.7,说明它们之间存在较强的相关性;通过对第二层变量进行kappa检验表明,kappa值等于11.516 37,大于10但小于100,说明第二层自变量之间存在一定的多重共线性。由此,下文的数据分析对第二层面的变量采用逐步回归,每次放入一个变量,检验该变量对企业财务风险的直接影响。

  (二)零模型检验

  本文研究的是房地产上市公司财务风险区域因素分析,主要研究了影响房地产上市公司财务风险的区域因素。房地产上市公司的财务风险受到企业层面因素的影响,还会受到区域层面因素的影响。首先需要验证不同区域的房地产上市公司财务风险存在差异,使用R语言的零模型进行检验。即在模型的第一层和第二层没有放入任何企业或者区域层面的变量,以此来检验第二层截距项的残差变异是否显著,分析检验模式如下:

  LEVEL1:Z=β0j+εij

  LEVEL2:β0j=γ00+μ0j

  式中,Z?榉康夭?上市公司的财务风险Z值。

  零模型的数据分析结果见表2。从表2中可以看出,Z(μ0j=1.45884,P<0.001),截距项的残差变异都达到显著水平。

  经过进一步计算得出各变量的ICCI,见表3。企业Z值有19.39126%的变异来自区域因素之间的差异,即区域因素可以解释企业Z值19.39126%的方差。

  (三)全模型检验

  通过零模型的检验,发现不同地区的企业所表现的财务风险存在显著差异,以Z值作为被解释变量,使用线性混合模型进行分析,结果如表4。由表1可知,第二层面的5个变量之间存在一定的多重共线性,故模型在回归的过程中采用多步回归,逐个放入回归变量,以避免多重共线性带来的问题。

  三、结论   Z值来源于Z-score模型,Z值越小,企业风险越大;反之,Z值越大,企业风险越小。从以上表4中可以看出,劳动参与率X5系数为负,且P值小于0.05,说明劳动参与率与房地产上市公司Z值显著负相关,劳动参与率越高,Z值越小,房地产上市公司的财务风险越大。投资水平X6的系数值为正,且P值小于0.05,说明投资水平与房地产上市公司Z值显著正相关,投资水平越高,Z值越大,房地产上市公司财务风险越小。工业化水平X7的系数为正,P值为0.088 89,在显著性阀值0.1的情况下显著,说明工业化水平与房地产上市公司Z值显著正相关,工业化水平越高,房地产上市公司Z值越大,房地产上市公司的财务风险越小。对外依存度X8的系数为负,且P值小于0.05,说明区域经济的对外依存度对房地产上市公司Z值有显著负相关,对外依存度越高,Z值越小,房地产上市公司的财务风险越大。城市化水平X9的系数为负,且P值小于0.05,说明城市化水平与房地产上市公司的Z值显著负相关,城市化水平越高,Z值越小,房地产上市公司的财务风险越大。

  针对以上结论,房地产公司可以以区域相关因素作指导来降低企业的财务风险。

房地产上市公司财务风险区域因素分析

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