花都中小房地产企业财务风险预警研究.doc
上传人:王子****青蛙 上传时间:2024-09-10 格式:DOC 页数:4 大小:27KB 金币:10 举报 版权申诉
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最新【精品】范文参考文献专业论文花都中小房地产企业财务风险预警研究花都中小房地产企业财务风险预警研究【摘要】房地产行业由于其行业特性,受市场影响重大,在国内外市场竞争日趋激烈的今天,房地产行业所面临的财务风险也在不断加大。本文通过收集、整理与分析房地产开发企业的内外部资料与财务风险预警的相关资料,将Z1计分模型运用于房地产开发企业,对其财务风险状况进行分析、预测。【关键词】花都;中小房地产;财务风险预警1.前言1.1研究目的本文通过结合房地产企业经营特征及财务特征,收集、分析企业内外部资料,运用Z1计分预警模型分析企业的财务风险。1.2研究背景及意义我国房地产行业与其他行业相比,具有投资期限长,投资资金大,风险高的特点,其在快速发展的同时,其财务风险也逐渐变大,而且房地产由于其行业的特性,受市场的影响重大。财务风险作为企业财务危机的一种信号,最直接的危害是威胁企业的持续经营与发展壮大,导致财务危机,甚至企业破产。财务风险是客观存在的,而且存在于企业日常经营活动的方方面面,对企业的生存发展存在重要的影响。利用财务风险预警模型预知企业财务风险,建立健全的财务风险预警模型能够使企业管理者预知财务风险,及时发现导致财务状况恶化的原因,并提早采取相应的措施防范和控制企业财务风险的发生,检测财务风险的控制效果,对于企业的生存和发展具有重要的意义。本论文的研究还可以为同行业、经营规模相似的其他房地产开发企业解决财务风险问题提供借鉴作用,以降低其财务风险,解决财务风险问题,促进企业可持续的、健康的、稳定的发展。1.3国内外的研究状况国外财务风险预警研究在实践中的应用非常广泛。国外财务风险预警的理论研究也非常丰富和领先,采用了许多高技术、高精度的度量方法对西方成熟资本市场的企业进行了多方面的研究,这对我国学者的研究具有非常好的参考价值和借鉴作用。而且他们也越来越重视现金流量指标在财务风险预警中重要作用。[1]由于我国资本市场不够完善,相关数据的获取也有一定的难度,所以我国财务风险预警研究起步比较晚。然而我国财务风险预警研究在最近几年也取得了较大进展并取得了较好的成绩,起步阶段主要是理论的完善,随后逐步在各行业得以应用。[1]2.Z计分模型的概述目前,我国企业财务风险预警的研究尚处于探索阶段,还没有较完善的理论体系,更没有针对房地产行业建立的财务风险预警系统。2.1建立财务风险预警模型遵循的原则本文在建立财务风险预警模型遵循以下原则:(1)全面性原则。本文选取的财务风险预警指标的涉及到企业的偿债能力、营运能力、盈利能力,能全面反映企业各方面的财务状况,从而可以对企业各方面能力进行认真的分析、研究,对企业整体进行监测,以尽量全面地揭示和判断企业财务风险程度及未来发展趋势。(2)科学性原则。本文选取的企业财务风险预警系统遵行科学性原则,进行真实地收集资料,准确的预测,从而得出正确的结论。(3)先兆性原则。财务风险预警系统就是要及时预知企业潜在的财务风险,尽早的防范于未然。所以本文所选择的财务风险预警指标具有先兆性。一旦指标出现异常,一般意味着企业存在着潜在的财务风险或将要发生财务风险,提醒管理人员注意其动向,起到财务风险预警系统预测、预警的作用。(4)可操作性原则。本文所选择的财务风险预警指标都是能够依据企业现有的财务数据进行计算,从而直接或间接获取的。因为反映企业财务风险的指标很多,但有部分指标不易获取,若没有真实数据来源,本文也没有说服力。(5)敏感性原则。本文所选择的财务风险预警指标都是能够较敏感地反映企业的财务状况,一旦企业存在潜在的财务风险,能够及时在所选取指标上反映出来。2.2Z计分模型概述2.2.1Z计分模型的原理营运资产是流动资产减流动负债的差额,是企业可用于日常生产经营的净流动资产,变现能力强,周转速度快,该比率衡量了企业资产的流动性,反映了企业的偿债能力,常用于评价企业的财务风险。若企业出现财务风险,企业的营运资金会持续减少,该比率会逐渐降低,预示着企业资金周转不灵或出现短期财务危机。2.2.2Z计分模型的优点(1)Z计分模型是Altman教授筛选多种财务指标最终采取5个最能反映企业财务风险的财务指标,通过赋予不同的权重,用加权汇总产生的判别值Z值来预测企业的财务风险状况。Altman教授经过实验验证而得出最初只适用于预测上市的制造企业财务风险的Z模型,并在实践中不断进行修正与完善,得出适用于非上市公司的Z1模型,具有较大的学术价值。[3](2)在多年实践中证明,该模型具有财务指标选取较全面、计算简便、成本低、效果佳的优点。与单变量财务风险预警模型相比,该模型只有5个变量,原理较简单、计算过程方便,可操作性高;该模型数据都能从企业的报表中直接获得,获取方便,获得数据成本低