本文關(guān)鍵詞： 房地產(chǎn)上市公司 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn) 社會(huì)責(zé)任 因子分析 Logistic模型　出處：《湖南科技大學(xué)》2013年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈，我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)上市公司面臨的風(fēng)險(xiǎn)也不斷增多，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)首當(dāng)其沖。因?yàn)槠髽I(yè)一旦陷入財(cái)務(wù)危機(jī)就會(huì)使公司承受巨大的經(jīng)濟(jì)損失甚至影響到企業(yè)的生存與發(fā)展。此外對(duì)于公司的投資人、供應(yīng)商、員工、銀行，政府等眾多利益相關(guān)者來(lái)說(shuō)都存在至關(guān)重要的影響，這就對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)履行企業(yè)應(yīng)有的社會(huì)責(zé)任提出了新的挑戰(zhàn)�；诖�，本文通過(guò)引入企業(yè)社會(huì)責(zé)任構(gòu)建財(cái)務(wù)指標(biāo)體系框架來(lái)探討我國(guó)房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。 如果想要高準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，，就需要考慮很多相關(guān)的因素。因?yàn)槠髽I(yè)的日常運(yùn)營(yíng)管理與履行社會(huì)責(zé)任之間的聯(lián)系越來(lái)越緊密，本文在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上加入企業(yè)社會(huì)責(zé)任指標(biāo)構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)Logistic回歸模型。以我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)上市公司2006~2012年間34家被特別處理（ST）的公司作為研究樣本公司，采用同行業(yè)當(dāng)年資產(chǎn)規(guī)模相近的標(biāo)準(zhǔn)，并且以1:1的配比方式選取了財(cái)務(wù)狀況健康的34家房地產(chǎn)上市公司作為其配比樣本，隨后根據(jù)所選取的指標(biāo)收集并整理了這34家ST公司被特別處理前一年及前兩年的數(shù)據(jù)，然后通過(guò)SPSS18.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了單樣本T檢驗(yàn)、因子分析以及Logistic多元回歸分析法，構(gòu)建了4個(gè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)Logistic回歸模型，并分別用來(lái)比較房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生前1年（T-1年）、前2年（T-2年）中僅加入傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)的模型與結(jié)合了房地產(chǎn)企業(yè)社會(huì)責(zé)任指標(biāo)的模型的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)能力。 研究結(jié)果表明，加入了房地產(chǎn)企業(yè)社會(huì)責(zé)任指標(biāo)后所構(gòu)建的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)Logistic回歸模型比僅用傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建的模型擁有更高的預(yù)測(cè)能力，而且不論是在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的前一年（T-1）還是前兩年（T-2），都比僅依靠傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)所構(gòu)建的Logistic模型具有更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。
[Abstract]:With the continuous development of the national economy and the increasingly fierce market competition, the risks faced by listed companies in the real estate industry in China are also increasing. Financial risks bear the brunt. Once an enterprise is caught in a financial crisis, it will make the company suffer enormous economic losses and even affect the survival and development of the enterprise. In addition, for the investors, suppliers, employees and banks of the company, Many stakeholders, such as the government, have a crucial impact, which poses a new challenge for real estate companies to fulfill their due social responsibility. This paper discusses the financial risk of listed real estate companies in China by introducing corporate social responsibility into the framework of financial index system. If you want to predict the financial situation of an enterprise with a high degree of accuracy, a number of relevant factors need to be taken into account. Based on the traditional financial indicators, this paper builds a Logistic regression model of financial risk by adding corporate social responsibility indicators. Taking 34 listed companies in the real estate industry in China from 2006 to 2012 as the research sample companies, Adopting the standard of similar asset size in the same industry in the same year, and selecting 34 listed real estate companies with a healthy financial position as their matching samples by using the 1: 1 formula. Then according to the selected indicators, the data of the 34 St companies were collected and sorted out in the year before and in the first two years, and then the single sample T test, factor analysis and Logistic multiple regression analysis were carried out through SPSS18.0 statistical software. Four Logistic regression models of financial risk are constructed. It is used to compare the financial crisis prediction ability of real estate listed companies one year before the occurrence of financial crisis, one year before the first two years, the first two years, T-2) only to add the traditional financial indicators model and real estate corporate social responsibility indicators combined with the model of financial crisis prediction ability. The results show that the Logistic regression model of financial risk constructed by adding the social responsibility index of real estate enterprises has higher predictive power than the model constructed with only traditional financial indicators. Both T-1 and T-2 are more powerful than the Logistic model based on traditional financial indicators.
【學(xué)位授予單位】：湖南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：F275;F299.233.4

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 林琳;;上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)生成、傳導(dǎo)及經(jīng)濟(jì)效應(yīng)機(jī)制研究[J];會(huì)計(jì)之友(中旬刊);2007年04期

2 卓林全;;福建省上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的分析及其防范和控制對(duì)策[J];世紀(jì)橋;2007年06期

3 尹啟華;;湖北上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究[J];十堰職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2007年03期

4 黃燎隆;王永麗;;上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的實(shí)證研究——以廣西上市公司為例[J];改革與戰(zhàn)略;2007年08期

5 張萍;;集團(tuán)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究[J];現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息;2009年21期

6 鄒中平;;我國(guó)集團(tuán)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)形成原因[J];企業(yè)導(dǎo)報(bào);2009年10期

7 劉婷;黃越;;陜西省上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究[J];中國(guó)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)會(huì)計(jì);2010年05期

8 張京渤;;上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防范:公司治理視角[J];赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年01期

9 孔祥玲;安菲;;上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究——基于遼寧省上市公司的實(shí)證分析[J];商品與質(zhì)量;2011年SA期

10 張文珂;張芳芳;;新形勢(shì)下跨國(guó)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主要類(lèi)型與防范[J];綠色財(cái)會(huì);2011年11期

相關(guān)會(huì)議論文 前4條

1 張錫杰;劉麗華;;多級(jí)法人治理結(jié)構(gòu)下規(guī)避公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的初步嘗試[A];2006年度中國(guó)總會(huì)計(jì)師優(yōu)秀論文選[C];2007年

2 吳平;付杰;王學(xué)慶;張新月;龍敏;王基鴻;;國(guó)有上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及規(guī)避研究[A];2010年度中國(guó)總會(huì)計(jì)師優(yōu)秀論文選[C];2011年

3 韓雯;;基于ANP的保險(xiǎn)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[A];“中國(guó)視角的風(fēng)險(xiǎn)分析和危機(jī)反應(yīng)”——中國(guó)災(zāi)害防御協(xié)會(huì)風(fēng)險(xiǎn)分析專(zhuān)業(yè)委員會(huì)第四屆年會(huì)論文集[C];2010年

4 黃海英;;母公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與防范[A];2002年福建省會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)理論研討論文專(zhuān)集[C];2002年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 上海證券交易所工程師 鄭斌祥 鄭剛 龔婷　;“挖掘”上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2005年

2 孫吉東 周劍秋 任建華;期貨公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的形成及控制(1)[N];期貨日?qǐng)?bào);2004年

3 本報(bào)記者　 柴元君;保監(jiān)會(huì)欲強(qiáng)化保險(xiǎn)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管[N];上海證券報(bào);2006年

4 劉雅麗;上市公司如何控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)?[N];財(cái)會(huì)信報(bào);2012年

5 本報(bào)記者 殷茜;國(guó)際實(shí)業(yè) 重組2億資產(chǎn)力求輕裝上陣[N];證券日?qǐng)?bào);2004年

6 ;啤酒花絕大部分資產(chǎn)被執(zhí)行保全[N];中國(guó)證券報(bào);2003年

7 記者 吳黎華 孫韶華;非金融上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)四年新高[N];經(jīng)濟(jì)參考報(bào);2012年

8 雨 兒;啤酒花�。穬|多資產(chǎn)被財(cái)產(chǎn)保全[N];證券日?qǐng)?bào);2003年

9 實(shí)習(xí)記者 紀(jì)凡;國(guó)際實(shí)業(yè)億元債權(quán)大挪移[N];中國(guó)證券報(bào);2004年

10 鄭曉波邋徐濤;李小雪：證券業(yè)新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則執(zhí)行良好[N];證券時(shí)報(bào);2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 高毅;中國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)理和控制研究[D];西南大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王芳云;上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究[D];山東大學(xué);2005年

2 韓百玲;地域、融資結(jié)構(gòu)與我國(guó)房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究[D];廣西師范大學(xué);2011年

3 王彩燕;分公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)控研究[D];石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院;2009年

4 冷冬署;河北省制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[D];燕山大學(xué);2012年

5 李善花;中國(guó)種業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與控制研究[D];山東農(nóng)業(yè)大學(xué);2010年

6 張健;我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警模型研究[D];重慶大學(xué);2002年

7 王然;基于多層次模糊綜合評(píng)價(jià)法的融資平臺(tái)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

8 王小軍;集團(tuán)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與防范的研究[D];西安理工大學(xué);2002年

9 李琴;我國(guó)特別處理上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)的影響因素研究[D];浙江財(cái)經(jīng)大學(xué);2014年

10 杜芳修;上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與危機(jī)預(yù)警研究[D];天津財(cái)經(jīng)學(xué)院;2004年

本文編號(hào)：1514215