黃騫 李高高

摘 要：本文基于logistic模型原理，選取106家不動產(chǎn)上市企業(yè)數(shù)據(jù)，從財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)兩個(gè)方面構(gòu)建模型，對我國不動產(chǎn)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果顯示：凈資產(chǎn)收益率和營業(yè)收入增長率是影響不動產(chǎn)企業(yè)違約概率的主要因素，并且模型的預(yù)警準(zhǔn)確率較高，達(dá)到98.1%。

關(guān)鍵詞：信用風(fēng)險(xiǎn);不動產(chǎn)企業(yè);logistic模型;財(cái)務(wù)指標(biāo);非財(cái)務(wù)指標(biāo)

中圖分類號：F272 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）06（b）--03

隨著我國不動產(chǎn)行業(yè)的快速發(fā)展，投機(jī)性購房需求不斷增加，導(dǎo)致房價(jià)不斷攀升。十九大報(bào)告指出“堅(jiān)持房子是用來住的，不是用來炒的”，為減弱不動產(chǎn)的投機(jī)屬性、抑制投機(jī)性需求，我國出臺了一系列限購和限貸措施。而不動產(chǎn)企業(yè)具有高資產(chǎn)負(fù)債率和低流動性的特征，高額的負(fù)債往往需要源源不斷的營業(yè)收入來償還。因此，控制投機(jī)性購房的政策性措施同時(shí)也導(dǎo)致不動產(chǎn)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)逐漸顯現(xiàn)。

相比較而言，不動產(chǎn)企業(yè)的融資規(guī)模大、使用周期長，并且不動產(chǎn)經(jīng)濟(jì)振幅寬、體量大，一旦不動產(chǎn)企業(yè)出現(xiàn)信用危機(jī)，將不利于社會經(jīng)濟(jì)的健康穩(wěn)定發(fā)展。故本文基于不動產(chǎn)上市企業(yè)數(shù)據(jù)，對不動產(chǎn)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究。

1 模型理論

logistic模型是一種非線性概率模型，被解釋變量為二分類變量，只有發(fā)生與不發(fā)生兩種可能，分別用1和0表示。logistic模型先將取值通過Logit變化轉(zhuǎn)換為目標(biāo)概率值，然后利用極大似然法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。logistic模型的基本表達(dá)式：

其中;為常數(shù)項(xiàng)，表示回歸系數(shù)，表示解釋變量，被解釋變量Pi表示第i家企業(yè)的違約概率。若公司未來確實(shí)發(fā)生違約，其P值應(yīng)接近于1，不違約的公司P值應(yīng)接近于0。

1.1 樣本選取

由于非上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不對外公布，不容易獲得;而上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告相對齊全，且財(cái)務(wù)年報(bào)經(jīng)過審計(jì)比較真實(shí)可靠。故本文以2019年我國不動產(chǎn)上市企業(yè)為研究對象，剔除B股和非不動產(chǎn)開發(fā)與銷售類企業(yè)，共選取106家企業(yè)作為樣本。

將106家企業(yè)分為兩組：一組為經(jīng)營業(yè)績正常的企業(yè)，沒有被“*ST”或“ST”，共102家，劃為正常組;一組為財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)問題的企業(yè)，被“*ST”或“ST”，共4家，劃為違約組。被“ST”及“*ST”的上市企業(yè)一般連續(xù)2～3年虧損，故經(jīng)營業(yè)績較差，相比而言具有更大的信用風(fēng)險(xiǎn)。

1.2 指標(biāo)構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

本文選取財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)作為自變量。財(cái)務(wù)指標(biāo)具體包括盈利能力、成長能力、營運(yùn)能力和償債能力共計(jì)12個(gè)指標(biāo);非財(cái)務(wù)指標(biāo)主要選取的是企業(yè)規(guī)模和消費(fèi)能力。消費(fèi)能力主要考查不動產(chǎn)企業(yè)所在地居民在住房方面的消費(fèi)支出。從理論上講，消費(fèi)支出越多，不動產(chǎn)企業(yè)營業(yè)收入越多，資金流動性越強(qiáng)，違約概率就越低。

本文數(shù)據(jù)均來源于新浪財(cái)經(jīng)及《2020中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。為消除觀測量綱和數(shù)量級差異的影響，通過SPSS23.0軟件對樣本觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，如表1所示。

2 實(shí)證分析

2.1 描述性分析

運(yùn)行SPSS23.0對106家企業(yè)的原始財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，如表2所示，不動產(chǎn)企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的標(biāo)準(zhǔn)差極大，說明企業(yè)間的差距巨大;而在總資產(chǎn)利潤率方面，各企業(yè)間的差距最小。

2.2 參數(shù)檢驗(yàn)

2.2.1 正態(tài)性檢驗(yàn)

通過單樣本K-S檢驗(yàn)判斷解釋變量是否服從正態(tài)分布。結(jié)果如表3所示，12個(gè)財(cái)務(wù)變量和2個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的P值均<0.05，故認(rèn)為均不服從正態(tài)分布。

2.2.2 顯著性檢驗(yàn)

對不服從正態(tài)分布的變量，運(yùn)用曼-惠特尼U進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果如表4所示，X1、X3、X4、X6、X9、X13的P值均小于0.05，故拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為上述6個(gè)變量可以有效區(qū)分ST類企業(yè)與非ST類企業(yè)，因此予以保留。剩余變量的P值均大于0.05，認(rèn)為不能區(qū)分ST類與非ST類企業(yè)，故剔除。

2.2.3 多重共線性檢驗(yàn)

當(dāng)自變量間存在顯著多重共線性時(shí)，會影響模型的擬合效果。因此本文對剩余變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，結(jié)合容忍度Tol和方差膨脹因子VIF兩個(gè)指標(biāo)予以判斷。結(jié)果顯示，X1、X3、X4、X6、X9、X13的Tol值均>0.1，且其VIF值均<10，故六個(gè)變量均通過共線性檢驗(yàn)。

2.3 模型擬合回歸

通過上述檢驗(yàn)，將最終篩選出的X1、X3、X4、X6、X9、X13個(gè)變量帶入logistic模型進(jìn)行擬合回歸，在SPSS23.0中選擇向后Wald方法。經(jīng)過3步計(jì)算，最后保留X3和X4兩個(gè)解釋變量，結(jié)果如表5所示。

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測準(zhǔn)確度，采用錯(cuò)判矩陣對樣本企業(yè)進(jìn)行回判。如表7所示，102家非ST類企業(yè)被預(yù)測正確的有102家，預(yù)測準(zhǔn)確率為100%;而4家ST類企業(yè)正確預(yù)測的有2家，預(yù)測準(zhǔn)確率為50%;模型整體的準(zhǔn)確率達(dá)到98.1%，預(yù)測結(jié)果較好。

4 結(jié)語

本文對我國不動產(chǎn)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)通過logistic模型進(jìn)行了實(shí)證分析，得出以下結(jié)論：

（1）回歸模型總體預(yù)測準(zhǔn)確率為98.1%，表明logistic模型能較好地度量我國不動產(chǎn)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，具有一定的預(yù)警作用。

（2）回歸模型對非違約企業(yè)的預(yù)測準(zhǔn)確度高于違約企業(yè)。

（3）通過擬合結(jié)果可知，不動產(chǎn)企業(yè)的違約概率與凈資產(chǎn)收益率和營業(yè)收入增長率密切相關(guān)，但非財(cái)務(wù)指標(biāo)對其是否違約的影響不顯著。

故為防止信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，不動產(chǎn)企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)內(nèi)部經(jīng)營，通過提高創(chuàng)新能力、提升產(chǎn)品質(zhì)量等多種方式樹立優(yōu)質(zhì)品牌，不斷提升企業(yè)競爭力。此外還應(yīng)注重提高營業(yè)收入和凈利潤水平，在控制成本的基礎(chǔ)上增加產(chǎn)品銷售，以增強(qiáng)企業(yè)盈利能力與成長能力，并增強(qiáng)自我“造血”功能，實(shí)現(xiàn)降低債務(wù)違約概率的目的。

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Abstract： Based on the principle of logistic model， this paper selects data from 106 listed real estate companies， constructs models from two aspects of financial indicators and non-financial indicators， and conducts an empirical study on the credit risk of real estate companies in China. The result indicates that the ROE and the revenue growth rate are the main factors that affecting the default probability of real estate companies， and the model has high accuracy， which reaches 98.1%.

Keywords： credit risk; real estate enterprise; logistic model; financial index; non-financial index