綠地控股集團基于因子分析法的財務風險預警研究

孔凡娜

本文以綠地控股為研究案例，對該企業財務狀況與現存風險進行分析，以建立適合本公司的財務預警體系，步驟如下：首先，根據《中央企業綜合績效評價實施細則》和以往學者的研究經驗，初步選取18項財務指標，并對18項財務指標的實際值進行計算整理，以此建立評價模型，分析綠地控股近10年的財務風險狀況，本文旨在以綠地控股為案例，對該公司進行財務風險分析提出合理化建議，希望本方法的應用研究能夠為我國其他房地產企業的財務風險防范起到借鑒作用。

一、研究背景

財務預警模型在不同行業特征和背景下，其研究的程度均不同，房地產行業與一般行業相比，融資較難，投資期較長、杠桿比例較大，具有較強的行業特點，市場經濟環境是一把雙刃劍，它能促進企業發展，同時也能加快企業破產倒閉。本文研究可以使企業管理層盡早的發現潛在的財務風險，及時采取相應的應對措施，能讓企業根據風險狀況有針對性的進行戰略調整，提高企業應對風險的抵抗力;投資者可以根據企業的風險狀況進行投資調整，保證其投資的有效性;債權人可根據其判斷資金回收的狀況。在政策和市場變化的雙重壓力下，房地產行業遭遇財務風險所帶來損失的幾率會有效的降低，促進企業有效發展。

二、理論概述

財務風險預警（破產預警分析）是綜合會計、統計、金融、市場、企業管理等學科知識，以財務報表為依據，利用各種財務指標，通過建立數學模型等分析方法，使管理人員能夠掌控公司的日常運營情況以及公司的財務資金狀況，借此分析當前時期公司將要面臨的財務風險等級，管理者根據預警信號能提早發現公司在運營管理過程中可能存在的財務風險，使管理層及時采用相應的風險防范措施，改善財務狀況，降低財務風險發生的概率，從而保障企業的股東權益最大化目標的實現，促進企業有序的發展。

（一）因子分析的原始模型與原理

因子分析是降維思想的運用，將數據進行簡單化處理是其本質所在，進行因子分析的前提是需要分析檢測所選變量間的內部相關性和數據的基本結合度（公共因子），以反映眾多觀測變量的主要信息，先將原始變量按相關性進行分組，使每組的原始變量具有較低相關性，其中，每組都可以分別用無法觀測的綜合變量表示一個可以代表一組中全部變量的基本結構。它被稱之為公共因子。其理論模型如下：

--------x為公共因子;

-----------因子載荷矩陣;

---------------------因子負荷，表示第i個變量在第j個公共因子上的負荷，反映了第 i 個變量在第 j 個變量上的相對重要性;

β-----------殘差，表示相互獨立的特殊因子，且服從正態分布。

（二）因子分析在財務風險預警中的應用

文中采用因子分析篩選研究所用的指標，將各指標對原始數據的貢獻度大小進行排序后最終選出相應的指標因子。本文運用spss2.0進行數據處理，處理步驟如下：

1.計算各項財務指標數值，運用spss2.0軟件檢驗所選取的財務指標是否適合做因子分析，在適合的基礎上進行數據的歸一化處理;

2.利用spss2.0軟件對原始數據進行處理，得到提取公因子方差表、特征值與提取平方和載入以及因子載荷矩陣;

3.以因子特征值與提取因子平方和載入為基礎，對選取指標的代表性進行檢驗，若檢驗合格認為本次主成分提取具有較高的可信度;

三、綠地控股預警指標選取

（一）指標選取和spss歸一化

在基于原始數據的基礎上，本文的預警指標選取了四類財務能力的十八項財務指標，充分考慮到財務指標選取的不同會對財務預警的結果產生較大的影響，本文的研究對象是綠地控股，屬于房地產行業的大型企業，在指標選取時注重所選取的財務指標與該行業的相關性，以國務院國資委發布的企業績效評價標準值為主，將其與以往學者所研究的同行業論文中出現的指標相結合，作為此次指標選取的標準。本文以綠地控股近10年數據為分析對象，根據企業年度報表對選取的指標的實際數值進行計算，對財務指標進行歸一化處理后，對標準化后的變量進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，是用于檢驗變量間簡單相關系數和偏相關系數的指標，KMO統計量取值在0——1之間。當所有變量間的簡單相關系數平方和大于偏相關系數平方和時，數值接近1，說明變量間的相關性越強，原有變量越適合作因子分析;Bartlett球形檢驗用于檢驗相關陣中各變量間的相關性，若拒絕原假設，說明可以做相關分析。由下面分析結果可以看出，KMO=0.528;同時巴特利特球形檢驗的顯著性為0，應拒絕原假設，說明原變量適合做因子分析。檢驗結果如表4.3所示：

（二）財務指標的因子分析處理

對18項預警指標進行篩選其原因主要是，初步選取的預警指標在一定程度上具有相關性，以免對預警結果產生影響，運用spss20.0采用因子分析方法對指標進行縮減，選取相關性小但又能代表較多財務指標的變量，本文對標準化后的變量進行主成分分析，達到篩選變量的作用。

在提取主成分的過程中，前四個成分對原始數據的解釋程度高于90%，提取度較高，表示前四個成分已能較高的概括原始數據的大量信息，其特征值的累計數額已經達到94.349%，結果表明，利用因子分析所提取的這4個主成分，足以代表這 18 個企業財務指標的絕大部分信息。

四、綠地控股風險預警結果及建議

（一）財務風險預警計算結果

根據上表計算過程，以此類推計算出2008年到2017年每年的預警值得分，整理計算表格，見表4.1。

據上表可以看出，在2008年該公司財務預警指數56.76（中警），在2019年綠地控股財務預警指數84.28（輕警），是近10年的得分最高的年份，財務風險較小，但自2010年開始到2014年，公司財務預警值逐年下降，2015年—2017年近三年財務預警指數在65---75之間變動由此可以看出此次的重大股權調整是對該公司有利的行為，該公司的發展前景更穩定了，成長能力也在穩步提升。

（二）綠地控股財務風險防范對策

1.加強風險預警體系建設，完善預算流程

房地產行業與其他行業相比，最大的特點是土地成本較高、房價受國家政策變化的影響非常大。在國內市場不景氣的大背景下，針對財務情況企業必須及早發出警告以適應市場的變化。企業的預計貨幣支出量不能是一成不變的，應該根據經濟市場的實際情況進行小幅度調整。將宏觀市場的變化考慮在內，進行合理設置。

2.加大財務控制力度

財務問題是一個企業的核心問題，企業具備健全的財務分析制度，是實現企業決策的核心環節，從分析結果來看，企業在應收賬款和盈利能力上相比重新上市之前，還是有待提高的，綠地控股應加強賬務管理，尤其要避免壞賬、呆賬的出現。此外，對于解決已發生的風險，還需要一套對應的風險備用方案，如綠地控股應設置企業備用金制度，進而幫助企業實現財務風險的雙重保障。

3.完善企業財務預警系統的配套措施 ，優化資本結構

房地產行業是一個初期投入資本較高的企業，所以行業內資產負債率也比較高，根據以上分析也可以看出，近幾年公司的借款金額也不斷上漲，尤其是流動負債占也較大，但流動負債不適合綠地控股的長期規劃，該企業資金回收期長，更需要長期資本的支持，企業應控制負債水平，選擇長期資本的融資方式，防止企業資金鏈的斷裂。[11]

4.拓展多方位融資渠道

綠地控股公司負債占比較大 ，銀行借款占負債比率較大，綠地控股融資方式較為單一。企業應開發多種融資渠道，如股權融資、發行債券，這兩種方式在一定程度上滿足了企業的長期資金需要，且債券融資發行手續簡單，也減少了企業的財務費用。（作者單位：青島黃海學院，山東省冶金設計院股份有限公司）

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