基于房地產(chǎn)上市公司前瞻性信息構(gòu)建樓市預(yù)警體系
發(fā)布時(shí)間:2020-12-18 20:55
隨著我國(guó)土地制度和住房制度改革的不斷深化,房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,并處于產(chǎn)業(yè)鏈中的關(guān)鍵位置,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著舉足輕重的作用。房地產(chǎn)市場(chǎng)的快速擴(kuò)張,同時(shí)也受到互聯(lián)網(wǎng)、電商等新技術(shù)、新零售模式的挑戰(zhàn),這使得供求失衡等問題不斷顯現(xiàn),部分房企的庫存、空置率上升,經(jīng)營(yíng)效益下降。有效的樓市預(yù)警通過對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行狀況的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)及時(shí)預(yù)警預(yù)報(bào),有利于為政府制定有關(guān)政策,促進(jìn)樓市的健康有序發(fā)展。有別于以往基于關(guān)聯(lián)度較大的不同緯度指標(biāo)所進(jìn)行的房地產(chǎn)行業(yè)預(yù)警研究,本文按房企項(xiàng)目建設(shè)流程,創(chuàng)新性地利用自2002年起國(guó)家才要求披露的上市公司前瞻性信息構(gòu)建預(yù)警體系。前瞻性信息相比歷史信息,不僅對(duì)市場(chǎng)需求者具備更高的應(yīng)用價(jià)值,而且作為研究新領(lǐng)域,利用其相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建樓市預(yù)警機(jī)制也將會(huì)更有效。但在實(shí)際收集數(shù)據(jù)的過程中發(fā)現(xiàn),前瞻性信息的供給在質(zhì)和量等方面都還存在一定問題,這一點(diǎn)在房地產(chǎn)行業(yè)尤為突出,房地產(chǎn)行業(yè)內(nèi)部公司的經(jīng)營(yíng)狀況差異較大,大企業(yè)較小企業(yè)往往信息披露的更全面、更具體,這使得本文在數(shù)據(jù)收集方面面臨一定困難。本文以房地產(chǎn)行業(yè)為對(duì)象,以2009年-2018年32家代表性上市房企前瞻性信息數(shù)據(jù)為樣本。首先,對(duì)房地產(chǎn)...
【文章來源】:上海師范大學(xué)上海市
【文章頁數(shù)】:91 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
技術(shù)路線圖
第3章房地產(chǎn)行業(yè)前瞻性信息披露與樓市預(yù)警上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文市場(chǎng)波動(dòng)趨勢(shì),并向政府提供行而有效的干預(yù)市場(chǎng)的方法。利用前瞻性信息構(gòu)建樓市預(yù)警體系主要是通過前瞻性地觀察了解房地產(chǎn)市場(chǎng)關(guān)系的變化,防止房?jī)r(jià)大起大落,既要防止房地產(chǎn)因?yàn)楣┣箨P(guān)系緊張而房?jī)r(jià)大漲出現(xiàn)泡沫,也要預(yù)防供給嚴(yán)重過剩,房?jī)r(jià)出現(xiàn)大跌,進(jìn)而通過前瞻性地調(diào)節(jié)樓市供求關(guān)系,促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康平穩(wěn)發(fā)展。這要求預(yù)警機(jī)制設(shè)計(jì)合理、準(zhǔn)確、適用,首要問題是測(cè)度指標(biāo)的選擇,前文已述房地產(chǎn)行業(yè)的經(jīng)營(yíng)特殊性決定了一般財(cái)務(wù)報(bào)表上的比率指標(biāo)或是數(shù)據(jù)很難真實(shí)反映單個(gè)企業(yè)甚至是產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營(yíng)情況。因此本文提出使用前瞻性信息指標(biāo)來構(gòu)建樓市預(yù)警體系。3.3房地產(chǎn)上市公司前瞻性信息確定上市公司所披露的信息分為強(qiáng)制性信息和自愿性信息,本文提出的房地產(chǎn)行業(yè)上市公司前瞻性信息絕大部分屬于后者,主要披露平臺(tái)是定期報(bào)告中“董事會(huì)報(bào)告”這一章節(jié)的“管理層分析與討論”(MDA)。近年來,伴隨我國(guó)證券市場(chǎng)的發(fā)展和規(guī)范,自愿性披露也受到越來越多的重視,融資成本降低的動(dòng)機(jī)、信號(hào)傳遞成功的動(dòng)機(jī)、股票激勵(lì)的動(dòng)機(jī)也促使上市公司的高管們逐漸傾向于自愿披露,這是本文采集前瞻性信息作為預(yù)警指標(biāo)的先決條件。房地產(chǎn)行業(yè)是一個(gè)特殊的產(chǎn)業(yè),多數(shù)房企主營(yíng)業(yè)務(wù)是房地產(chǎn)投資開發(fā),并同時(shí)開展房地產(chǎn)投資、開發(fā)、建設(shè)、經(jīng)營(yíng)、租賃等多種經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。圖3.1展現(xiàn)了完整的項(xiàng)目開發(fā)流程圖。圖3.1房地產(chǎn)開發(fā)流程23
第5章樓市預(yù)警體系的有效性檢驗(yàn)上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文5.7.1.1“銷售面積/拿地面積”的警情分析作為整個(gè)房地產(chǎn)開發(fā)項(xiàng)目的源頭,拿地對(duì)于整個(gè)項(xiàng)目最終能否獲利至關(guān)重要。這一階段主要是土地市場(chǎng)的調(diào)研與分析,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行土地的購(gòu)買。房地產(chǎn)公司取得土地的途徑主要由三種途徑:1.招標(biāo)‐掛牌‐拍賣;2.并購(gòu)其它地產(chǎn)公司獲得土地;3.城市舊改。無論是采用哪一種方式,這一階段作為項(xiàng)目開發(fā)的源頭,其資金的走向主要是流出,近年來,相關(guān)監(jiān)管部門對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)籌資和分配能力提出了極高要求,這使得部分企業(yè)對(duì)外部融資的依賴性更強(qiáng)。一旦項(xiàng)目開發(fā)失敗,企業(yè)便面臨巨額的債務(wù)壓力,并極有可能陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。銷售面積/拿地面積作為本文預(yù)警預(yù)報(bào)機(jī)制中的第一個(gè)指標(biāo),盡管其權(quán)重占比最小,但其事關(guān)企業(yè)的投資市場(chǎng)戰(zhàn)略,因此該指標(biāo)的警情不可忽視。根據(jù)5.3節(jié)表5-9預(yù)警區(qū)間,將2009-2020年32家房地產(chǎn)企業(yè)銷售面積/拿地面積這一前瞻性信息數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后,預(yù)警走勢(shì)如圖5.1所示,預(yù)警走勢(shì)圖與房企景氣指數(shù)對(duì)比圖如圖5.2.圖5.1銷售面積/拿地面積預(yù)警1數(shù)據(jù)來源:wind數(shù)據(jù)庫53
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]房地產(chǎn)信息與市場(chǎng)精準(zhǔn)調(diào)控關(guān)系研究[J]. 魏芳. 財(cái)經(jīng)界(學(xué)術(shù)版). 2018(19)
[2]管理層語調(diào)與上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警——基于公司年報(bào)文本內(nèi)容分析的研究[J]. 劉逸爽,陳藝云. 金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究. 2018(04)
[3]房地產(chǎn)市場(chǎng)高風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格膨脹識(shí)別及其預(yù)警機(jī)制研究——基于國(guó)際經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J]. 扈文秀,吳婷婷,付強(qiáng). 預(yù)測(cè). 2017(02)
[4]住房公積金貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系研究[J]. 李素. 企業(yè)導(dǎo)報(bào). 2016(02)
[5]房地產(chǎn)驅(qū)動(dòng)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)周期嗎?[J]. 何青,錢宗鑫,郭俊杰. 經(jīng)濟(jì)研究. 2015(12)
[6]房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人員流失現(xiàn)象調(diào)查及對(duì)策分析——以杭州為例[J]. 傅玳. 住宅與房地產(chǎn). 2015(21)
[7]中國(guó)房?jī)r(jià)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建與變動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J]. 倪鵬飛,楊慧,張安全. 城市與環(huán)境研究. 2015(01)
[8]上海房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)編制方法研究[J]. 羅欣蟾. 統(tǒng)計(jì)科學(xué)與實(shí)踐. 2015(02)
[9]MD&A語言特征、管理層預(yù)期與未來財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)——來自中國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 蔣艷輝,馮楚建. 中國(guó)軟科學(xué). 2014(11)
[10]基于改進(jìn)模糊綜合評(píng)價(jià)模型的城市人居環(huán)境評(píng)價(jià)體系研究[J]. 魯艷玲,胡紅亮,張彥峰. 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2013(09)
博士論文
[1]我國(guó)產(chǎn)業(yè)安全政府監(jiān)管體系研究[D]. 劉永平.北京交通大學(xué) 2016
碩士論文
[1]房地產(chǎn)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 吳曄.湖南大學(xué) 2015
[2]呼和浩特地區(qū)住宅增量市場(chǎng)預(yù)警研究[D]. 楊婧.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2013
[3]海南房地產(chǎn)健康發(fā)展與預(yù)警機(jī)制研究[D]. 高盈盈.海南大學(xué) 2013
[4]基于多元logistic回歸模型的房地產(chǎn)預(yù)警研究[D]. 黃興柱.濟(jì)南大學(xué) 2012
本文編號(hào):2924597
【文章來源】:上海師范大學(xué)上海市
【文章頁數(shù)】:91 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
技術(shù)路線圖
第3章房地產(chǎn)行業(yè)前瞻性信息披露與樓市預(yù)警上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文市場(chǎng)波動(dòng)趨勢(shì),并向政府提供行而有效的干預(yù)市場(chǎng)的方法。利用前瞻性信息構(gòu)建樓市預(yù)警體系主要是通過前瞻性地觀察了解房地產(chǎn)市場(chǎng)關(guān)系的變化,防止房?jī)r(jià)大起大落,既要防止房地產(chǎn)因?yàn)楣┣箨P(guān)系緊張而房?jī)r(jià)大漲出現(xiàn)泡沫,也要預(yù)防供給嚴(yán)重過剩,房?jī)r(jià)出現(xiàn)大跌,進(jìn)而通過前瞻性地調(diào)節(jié)樓市供求關(guān)系,促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康平穩(wěn)發(fā)展。這要求預(yù)警機(jī)制設(shè)計(jì)合理、準(zhǔn)確、適用,首要問題是測(cè)度指標(biāo)的選擇,前文已述房地產(chǎn)行業(yè)的經(jīng)營(yíng)特殊性決定了一般財(cái)務(wù)報(bào)表上的比率指標(biāo)或是數(shù)據(jù)很難真實(shí)反映單個(gè)企業(yè)甚至是產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營(yíng)情況。因此本文提出使用前瞻性信息指標(biāo)來構(gòu)建樓市預(yù)警體系。3.3房地產(chǎn)上市公司前瞻性信息確定上市公司所披露的信息分為強(qiáng)制性信息和自愿性信息,本文提出的房地產(chǎn)行業(yè)上市公司前瞻性信息絕大部分屬于后者,主要披露平臺(tái)是定期報(bào)告中“董事會(huì)報(bào)告”這一章節(jié)的“管理層分析與討論”(MDA)。近年來,伴隨我國(guó)證券市場(chǎng)的發(fā)展和規(guī)范,自愿性披露也受到越來越多的重視,融資成本降低的動(dòng)機(jī)、信號(hào)傳遞成功的動(dòng)機(jī)、股票激勵(lì)的動(dòng)機(jī)也促使上市公司的高管們逐漸傾向于自愿披露,這是本文采集前瞻性信息作為預(yù)警指標(biāo)的先決條件。房地產(chǎn)行業(yè)是一個(gè)特殊的產(chǎn)業(yè),多數(shù)房企主營(yíng)業(yè)務(wù)是房地產(chǎn)投資開發(fā),并同時(shí)開展房地產(chǎn)投資、開發(fā)、建設(shè)、經(jīng)營(yíng)、租賃等多種經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。圖3.1展現(xiàn)了完整的項(xiàng)目開發(fā)流程圖。圖3.1房地產(chǎn)開發(fā)流程23
第5章樓市預(yù)警體系的有效性檢驗(yàn)上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文5.7.1.1“銷售面積/拿地面積”的警情分析作為整個(gè)房地產(chǎn)開發(fā)項(xiàng)目的源頭,拿地對(duì)于整個(gè)項(xiàng)目最終能否獲利至關(guān)重要。這一階段主要是土地市場(chǎng)的調(diào)研與分析,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行土地的購(gòu)買。房地產(chǎn)公司取得土地的途徑主要由三種途徑:1.招標(biāo)‐掛牌‐拍賣;2.并購(gòu)其它地產(chǎn)公司獲得土地;3.城市舊改。無論是采用哪一種方式,這一階段作為項(xiàng)目開發(fā)的源頭,其資金的走向主要是流出,近年來,相關(guān)監(jiān)管部門對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)籌資和分配能力提出了極高要求,這使得部分企業(yè)對(duì)外部融資的依賴性更強(qiáng)。一旦項(xiàng)目開發(fā)失敗,企業(yè)便面臨巨額的債務(wù)壓力,并極有可能陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。銷售面積/拿地面積作為本文預(yù)警預(yù)報(bào)機(jī)制中的第一個(gè)指標(biāo),盡管其權(quán)重占比最小,但其事關(guān)企業(yè)的投資市場(chǎng)戰(zhàn)略,因此該指標(biāo)的警情不可忽視。根據(jù)5.3節(jié)表5-9預(yù)警區(qū)間,將2009-2020年32家房地產(chǎn)企業(yè)銷售面積/拿地面積這一前瞻性信息數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后,預(yù)警走勢(shì)如圖5.1所示,預(yù)警走勢(shì)圖與房企景氣指數(shù)對(duì)比圖如圖5.2.圖5.1銷售面積/拿地面積預(yù)警1數(shù)據(jù)來源:wind數(shù)據(jù)庫53
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]房地產(chǎn)信息與市場(chǎng)精準(zhǔn)調(diào)控關(guān)系研究[J]. 魏芳. 財(cái)經(jīng)界(學(xué)術(shù)版). 2018(19)
[2]管理層語調(diào)與上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警——基于公司年報(bào)文本內(nèi)容分析的研究[J]. 劉逸爽,陳藝云. 金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究. 2018(04)
[3]房地產(chǎn)市場(chǎng)高風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格膨脹識(shí)別及其預(yù)警機(jī)制研究——基于國(guó)際經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J]. 扈文秀,吳婷婷,付強(qiáng). 預(yù)測(cè). 2017(02)
[4]住房公積金貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系研究[J]. 李素. 企業(yè)導(dǎo)報(bào). 2016(02)
[5]房地產(chǎn)驅(qū)動(dòng)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)周期嗎?[J]. 何青,錢宗鑫,郭俊杰. 經(jīng)濟(jì)研究. 2015(12)
[6]房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人員流失現(xiàn)象調(diào)查及對(duì)策分析——以杭州為例[J]. 傅玳. 住宅與房地產(chǎn). 2015(21)
[7]中國(guó)房?jī)r(jià)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建與變動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J]. 倪鵬飛,楊慧,張安全. 城市與環(huán)境研究. 2015(01)
[8]上海房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)編制方法研究[J]. 羅欣蟾. 統(tǒng)計(jì)科學(xué)與實(shí)踐. 2015(02)
[9]MD&A語言特征、管理層預(yù)期與未來財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)——來自中國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 蔣艷輝,馮楚建. 中國(guó)軟科學(xué). 2014(11)
[10]基于改進(jìn)模糊綜合評(píng)價(jià)模型的城市人居環(huán)境評(píng)價(jià)體系研究[J]. 魯艷玲,胡紅亮,張彥峰. 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2013(09)
博士論文
[1]我國(guó)產(chǎn)業(yè)安全政府監(jiān)管體系研究[D]. 劉永平.北京交通大學(xué) 2016
碩士論文
[1]房地產(chǎn)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 吳曄.湖南大學(xué) 2015
[2]呼和浩特地區(qū)住宅增量市場(chǎng)預(yù)警研究[D]. 楊婧.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2013
[3]海南房地產(chǎn)健康發(fā)展與預(yù)警機(jī)制研究[D]. 高盈盈.海南大學(xué) 2013
[4]基于多元logistic回歸模型的房地產(chǎn)預(yù)警研究[D]. 黃興柱.濟(jì)南大學(xué) 2012
本文編號(hào):2924597
本文鏈接:http://sikaile.net/guanlilunwen/huobilw/2924597.html
最近更新
教材專著