引入在險(xiǎn)價(jià)值的中小型房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控研究

內(nèi)容提要：國(guó)家宏觀調(diào)控使中小型房地產(chǎn)企業(yè)外部風(fēng)險(xiǎn)顯著增大，對(duì)企業(yè)償債能力和資金鏈風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為評(píng)估中小型房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，本文以我國(guó)中小型房地產(chǎn)上市公司1998-2013年的年度數(shù)據(jù)為樣本，將在險(xiǎn)價(jià)值引入財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控指標(biāo)體系，構(gòu)建中小型房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模型，經(jīng)進(jìn)一步驗(yàn)證，該模型能夠有效提高房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。因此，融入在險(xiǎn)價(jià)值的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系對(duì)中小型房地產(chǎn)上市公司防范和化解財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有一定的參考價(jià)值，對(duì)外部市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素變化也起到預(yù)警作用。

關(guān)鍵詞：中小型房地產(chǎn)企業(yè)；風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控；在險(xiǎn)價(jià)值；預(yù)警機(jī)制

中圖分類(lèi)號(hào)：F830572 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-148X（2017）08-0109-07

收稿日期：2017-03-15

作者簡(jiǎn)介：王曉燕（1977-），女，河南淅川人，西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士研究生，華北水利水電大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師，研究方向：審計(jì)網(wǎng)絡(luò)。

基金項(xiàng)目：中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：2015M580872；河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：15B630007；河南省教育廳人文社科項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：2016-ZD-061。

受限購(gòu)令、預(yù)售款監(jiān)管趨嚴(yán)、信貸不斷收緊、資本市場(chǎng)融資受阻等外部因素的影響，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流顯著趨緊、資產(chǎn)負(fù)債率明顯攀升。對(duì)于資金運(yùn)作主要依托信貸的中小型房地產(chǎn)企業(yè)，負(fù)債問(wèn)題尤其突出，部分企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率在70%以上，有的甚至高達(dá)90%①。隨著國(guó)家對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的宏觀調(diào)控，中小型房地產(chǎn)企業(yè)的外部風(fēng)險(xiǎn)將顯著增大，這已經(jīng)成為房地產(chǎn)行業(yè)必須面對(duì)的經(jīng)濟(jì)新常態(tài)。

近年來(lái)，在險(xiǎn)價(jià)值作為風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量工具，主要考察投資人資產(chǎn)的最大損失值，由于具有直觀性、簡(jiǎn)潔性，因此廣泛應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)損失的量化測(cè)量上（Olson & Wu， 2010）。本文選擇滬深A(yù)股中小型房地產(chǎn)企業(yè)為樣本，引入衡量公司外部市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的在險(xiǎn)價(jià)值指標(biāo)，并結(jié)合相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建較為合理的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模型，提出控制我國(guó)中小型房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效策略，為我國(guó)中小型房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制提供理論基礎(chǔ)，以期推動(dòng)我國(guó)中小型房地產(chǎn)企業(yè)的健康發(fā)展。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控的方法研究，跨學(xué)科的數(shù)學(xué)模型和評(píng)價(jià)方法得到了重視。比如，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)資金循環(huán)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型，該模型對(duì)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)資金循環(huán)系統(tǒng)進(jìn)行情景模擬和危機(jī)識(shí)別，顯現(xiàn)出“政策實(shí)驗(yàn)室”效果（胡援成和張朝洋，2014）。而識(shí)別企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)可以靈活運(yùn)用回避風(fēng)險(xiǎn)法、分散風(fēng)險(xiǎn)法、轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)法、降低風(fēng)險(xiǎn)法、緩沖風(fēng)險(xiǎn)法（劉平，2007）。房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)定量分析和基本評(píng)價(jià)方法也可以有效分析房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（李啟明，1998）。AHP層次分析法就是一種實(shí)用的方法，能夠清楚地分析出影響房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的各種因素（陳樺，2012）。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)灰色模糊綜合評(píng)價(jià)模型，運(yùn)用模糊綜合評(píng)判的方式可以判定房地產(chǎn)上市公司并購(gòu)融資風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)程度（劉曉君和孟凡文，2005；趙琳，2012）。將RBS和AHP方法引入房地產(chǎn)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理的全過(guò)程中，構(gòu)建針對(duì)房地產(chǎn)項(xiàng)目的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理模型，也可以運(yùn)用該模型監(jiān)控房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（喻曉艷和王松江，2008）。而基于SVM的房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型可以處理分類(lèi)和回歸問(wèn)題，是對(duì)房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力的提升（李毅，2012）。

而對(duì)于房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控的測(cè)評(píng)研究，評(píng)級(jí)指標(biāo)體系的構(gòu)建是最受學(xué)者們關(guān)注的主題。國(guó)外已有學(xué)者引入在險(xiǎn)價(jià)值來(lái)測(cè)度企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并試圖提高在險(xiǎn)價(jià)值的精度（Lleo，2009）。有三種方法可以用來(lái)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值：方差協(xié)方差法、歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法。然而，這些方法都有不足。方差協(xié)方差法低估了風(fēng)險(xiǎn)，歷史模擬法可能改變樣本大小和蒙特卡羅模擬法可能不正確（索莉斯，2009）。國(guó)內(nèi)有學(xué)者采用蒙特卡洛模擬方法，對(duì)貸款組合信用風(fēng)險(xiǎn)在險(xiǎn)價(jià)值進(jìn)行了計(jì)算（鄧云勝等，2003）。也有學(xué)者基于Copula函數(shù)度量組合信用風(fēng)險(xiǎn)原理，模擬出1000種資產(chǎn)的收益率，并在聯(lián)合分布與邊際分布不同假設(shè)情況下，統(tǒng)計(jì)分析出資產(chǎn)組合的在險(xiǎn)價(jià)值（白保中等，2009）。還有學(xué)者基于KMV模型，引入信用價(jià)差的計(jì)算，構(gòu)建了一個(gè)改進(jìn)的KMV模型，該模型可以直接度量樣本的在險(xiǎn)價(jià)值，從而使得相關(guān)管理者從量化的角度直接測(cè)算信用損失（許清茹，2012）。這些研究為我國(guó)中小型房地產(chǎn)企業(yè)監(jiān)控財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提供了理論依據(jù)、方法和對(duì)策（石夢(mèng)娜，2013）。從長(zhǎng)期看，從總體上看，我國(guó)近年來(lái)房地產(chǎn)價(jià)格變化有宏觀經(jīng)濟(jì)背景的支持，房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)還不是很大（田成詩(shī)和李輝，2008）。

綜上所述，關(guān)于房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究文獻(xiàn)僅采用財(cái)務(wù)指標(biāo)分析，雖然也有部分研究考慮到引入在險(xiǎn)價(jià)值等市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素，但在對(duì)在險(xiǎn)價(jià)值的應(yīng)用和估計(jì)方法時(shí)略有不足，尤其是在樣本選擇時(shí)多以ST和非ST來(lái)劃分，造成樣本選擇的主觀性。本文對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)提取五個(gè)主要因子，并與外部風(fēng)險(xiǎn)在險(xiǎn)價(jià)值進(jìn)行聚類(lèi)分析，得到的樣本組與對(duì)比組樣本相對(duì)更加客觀，并且樣本區(qū)間較長(zhǎng)，采用Garch模型估計(jì)在險(xiǎn)價(jià)值更能反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

二、研究方法

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

為構(gòu)建中小型房地產(chǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模型，本文選擇1998-2013年滬深A(yù)股中小型房地產(chǎn)公司為研究對(duì)象，并且按照總資產(chǎn)規(guī)模計(jì)算平均值，再排序劃分為三組，選擇資產(chǎn)規(guī)模最小的第三組作為研究樣本，包括ST和PT類(lèi)公司共40家公司。樣本年觀測(cè)值為560個(gè)，股票周交易數(shù)據(jù)為23280個(gè)，以便于對(duì)建立房地產(chǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模型進(jìn)行檢驗(yàn)。研究樣本財(cái)務(wù)指標(biāo)和股價(jià)數(shù)據(jù)均來(lái)源于銳思數(shù)據(jù)庫(kù)（RESSET），對(duì)個(gè)別指標(biāo)缺失的公司通過(guò)滬深證券交易所及新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)站查找相關(guān)數(shù)據(jù)補(bǔ)充完整。

（二）變量選擇與定義

要建立房地產(chǎn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模型，首要的就是對(duì)指標(biāo)的選取，然而目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控的評(píng)價(jià)方法絕大部分是基于財(cái)務(wù)指標(biāo)局部綜合評(píng)價(jià)。雖然此類(lèi)指標(biāo)是評(píng)價(jià)的必要參考，但隨著整個(gè)宏觀環(huán)境的變化，如果僅選擇財(cái)務(wù)指標(biāo)選擇難免有失偏頗，但由于企業(yè)面臨的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是很難衡量，本文采用反映股票收益率波動(dòng)而產(chǎn)生的最大損失值來(lái)衡量企業(yè)面臨的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，從而引入了VAR這個(gè)指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)方法中的因子分析法對(duì)原始指標(biāo)群所包含的信息進(jìn)行提取，可以獲得少數(shù)幾個(gè)經(jīng)濟(jì)上可解釋的主因子。再對(duì)這些主因子進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)因素分析，運(yùn)用邏輯回歸對(duì)風(fēng)險(xiǎn)損失做出評(píng)估。