房地产企业资金管理和风险控制

近年来,我国房地产市场的竞争渐趋白热化,资金紧张的问题日益凸显。资金管理和风险控制存在许多问题。怎样加强房地产企业的资金管理,并对房地产企业进行风险控制,成为了摆在房地产企业面前的一个亟待解决的新问题。本文将探讨房地产企业资金管理和风险控制的具体做法,以期为房地产企业提供一定的参考依据。     

基于多级模糊综合评价法的房地产企业财务预警研究

随着国内经济形势的不断变化和国家房地产相关政策的出台,房地产企业在经营中各种不确定因素不断增加,财务风险也与日俱增。房地产企业的财务风险具有模糊性和复杂性,它受到财务和非财务等多种因素的影响。以财务指标为变量建立的预警模型无法全面预测企业的财务风险。为提高财务预警系统的有效性,本文以房地产企业这一微观群体为视角,在以财务指标为主体的财务预警系统基础上,结合房地产企业的特征选取非财务指标,对影响房地产企业财务预警的非财务指标进行分层研究,运用多级模糊综合评价法构建房地产企业的财务预警模型。这将对房地产企业构建财务预警体系大有裨益。     

房地产企业资金管理研究

房地产企业是一个开发周期长,资金密集型企业,在国民经济中有着举足轻重的作用,房地产企业资金管理是房地产企业管理的重要内容之一,如何做好房地产企业资金管理直接影响着企业的生死存亡,基于此背景,本文主要以房地产企业为研究对象,对其资金管理展开研究,论文首先阐述了资金管理的基本理论,然后结合目前房地产资金管理普遍面临的问题,对加强房地产资金管理提出了具体对策,为提高房地产企业资金管理水平提供了借鉴。     

房地产企业财务风险实证分析及测度

房地产行业由于资金投入量大、回收期长等特点,再加上行业自身尚不成熟问题,决定了该类企业面临巨大的财务风险。只有对风险进行准确的测度和分析,才能有效的防范和控制房地产企业的财务风险。本文根据房地产企业的现实情况,通过对奥尔曼模型的相关临界值进行修正,提出了适应我国房地产企业财务风险测度的Z值判别标准,并进行了验证。结果表明:模型具有较高灵敏度,能有效地进行财务预警。     

浅析房地产企业的财务预警

受房地产企业资金投入大、资金占用大、建设周期长、资金回收慢等因素的影响,房地产企业的财务风险较高。财务风险的提高造成了企业经营与发展过程中极易受市场、政策等因素影响而出现经营困难的问题。财务预警系统的建立与实施能够帮助房地产企业及时发展财务风险,并以科学的控制与预防方式减少财务风险对企业经营的影响,促进企业抗风险能力的提高,促进企业的健康发展。现就房地产企业财务预警体系的建立以及实施等问题进行了简要论述。     

Z计分模型在房地产上市公司财务预警中适用性检验

本文对Z计分模型在房地产上市公司财务预警中的适用性进行检验。结果发现:Z计分模型对财务风险具有一定的适用性,检验发现上市房地产企业中,Z值普遍偏低,主要是国情、行业和财务困境界定等方面与Z模型建立时有差异。建议上市房地产企业进行Z计分模型财务预警时应适当调低Z临界值。     

高负债房地产企业的财务风险和应对 ——以泰禾集团为例

随着限购令,去杠杆等政策的相继出台,具有高负债属性的房地产行业面临巨大挑战.文章采用财务预警模型,选取财务状况欠佳的泰禾集团,分析该公司的投资风险,筹资风险,营运资金风险和收益分配风险,并提出相关建议,为房地产行业的财务风险分析和应对提供参考价值.     

房地产企业资金管理的问题与策略研究

随着我国经济社会的发展,房地产企业在发展过程中面临着新的压力和挑战。房地产企业属于资金密集型企业,在发展过程中对资金需求相对较大,风险也相对较高。资金管理作为企业管理工作的重点,贯穿于企业管理的全过程,故房地产企业要全面关注投资、融资、销售等各项环节,确保企业资金管理的每个步骤都能形成有效、完善且互补的措施,这样才能保证企业资金的有序周转,进而实现企业降本增效和有序经营的目标。     

高负债房地产企业的财务风险和应对 ——以泰禾集团为例

随着限购令,去杠杆等政策的相继出台,具有高负债属性的房地产行业面临巨大挑战.文章采用财务预警模型,选取财务状况欠佳的泰禾集团,分析该公司的投资风险,筹资风险,营运资金风险和收益分配风险,并提出相关建议,为房地产行业的财务风险分析和应对提供参考价值.     

广西房地产风险预警指标初探

预警指标是预警管理的核心。文章以广西房地产风险预警指标为研究对象,以风险预警管理理论为演绎的逻辑,通过分析广西房地产风险的生成诱因,设计了预警指标,并据此对广西房地产风险预警机制进行初步探讨。     

房地产上市公司Logistic预警模型研究

目前,从整个房地产市场来看,随着房贷新政的作用延续,开发商的融资渠道压缩。投资者纷纷立场,购房者购房趋于理性。开发商受资金链压力,建立预警管理体系可提升企业的反应能力。因此,基于我国房地产行业背景,建立针对房地产企业的财务预警系统,非常具有现实意义。论文以我国61家上市房地产公司为研究样本,其中主要包含A股企业以及少部分的B股企业。并根据是否为ST公司分为正常和危机公司两类,基于主成分分析法和Logistic回归分析,利用SPSS经济统计软件,对各上市公司的财务指标数据进行分析来构造财务预警模型,最后再对构建的预警模型进行回判和最优度拟合检验,估计模型预警效果。     

房地产企业财务危机防范策略研究

房地产企业存在的财务危机隐患已成为很多房地产企业生存发展迫切需要解决的现实问题。本文具体分析了房地产企业财务危机产生的主要原因,提出防范房地产企业财务危机应从资金管理模式、财务风险组合、融资方式、把握项目不同生命周期中财务危机特点、建立企业财务危机预警系统几个方面加以解决,促进我国房地产企业获得长期经济效益和得到稳定健康发展。     

房地产开发的风险管理研究

房地产开发是一项投资大、周期长而易受到政策和社会影响的高风险经济活动。因此,风险管理是决定房地产开发成败的管理活动之一,对房地产开发具有重要意义。文章列举了目前我国房地产开发所面临的各种风险,通过对其实质和特征的研究,进一步分析了风险控制的方法和措施,并列举了进行房地产开发时风险管理需要注意的问题。     

论房地产泡沫预警系统

明确了房地产泡沫预警系统的涵义与特征,阐述了房地产泡沫预警系统的功能与作用,提出了房地产泡沫预警系统的设计构想,以期能对完善房地产泡沫预警系统理论研究与防范我国的房地产泡沫有所裨益。     

试论海外房地产基金在中国的发展

随着央行121文的颁布，国内地产界对多渠道融资盼望热切，海外基金也纷纷加速进军中国房地产的步伐。在海外，房地产基金已经是一个发展了数十年、非常成熟的行业。从政策环境、金融环境、市场环境等多方面都非常稳定，因此操作运营方式也就形成了一套很有效而稳定的模式。海外房地产基金进入中国除了能带来资金外，还能引进先进的管理运作模式，但对投资者来讲还没有找到规范、安全的通道，缺乏权益保障和退出机制。此外，基金还要面临法律、企业和市场的多重考验，因此海外基金要想真正进入中国，需要充分考虑中国的市场现状，慎重选择投资模式。     

基于BP神经网络的房地产预警研究——以沈阳为例

本文利用BP神经网络对房地产市场进行预警研究,选取了沈阳2005年²011年的预警指标数据,作为训练样本和检测样本进行仿真训练,其训练效果有着较好的可信度,该模型能够较好反应出警兆指标和房地产市场警情之间的关系,可以用于市场预警。     

中国房地产开发企业资本结构优化研究--以云南城投为例

当前,房地产行业已经成为我国的支柱性产业,不仅能推动多种产业的发展与进步,还能有效促进实体经济的增长,推动经济“脱虚向实”。我国市场化改革并未完全结束,房地产行业仍受政策影响较大。因此,企业必须从内部管理角度入手,保持资本结构的合理性,以达到企业价值最大化和可持续发展的目标。论文从资本结构有关概念入手,以云南城投为例研究房地产企业资本结构的优化方法。     

房地产财务管理工作中关键环节的有效控制研究

房地产行业是国家经济中重要的支柱性产业之一,其发展十分迅速。随着国家陆续出台对房地产行业宏观调控的政策,房地产企业之间的竞争也在逐渐加剧,使很多房地产项目的开发面临着财务风险和资金压力。因此,房地产企业应该结合自身发展情况,在企业管理工作中制定对关键环节有效控制的相关制度,从而使得房地产企业实现可持续性发展。     

房地产企业财务风险分析与对策

进入上世纪90年代以来,随着我国经济的高速发展,全国各地出现了“房地产热”。我国不少房地产企业资产负债率极高,房地产企业承受着巨大的财务风险。存在的财务风险隐患已成为很多房地产企业生存发展迫切需要解决的现实问题。本文对房地产企业财务风险进行了多方面分析,并提出了房地产企业财务风险管理的一些措施。     

Real estate risk measurement and early warning based on PSO-SVM

The measurement and early warning of real estate risk are important to prevent and defuse major financial risks, and they form a basis for high-quality development. This paper assessed the internal and external environments of the real estate market; constructed a real estate risk indicator system from the aspects of market level, real estate enterprises, policy factors and financial institutions; and implemented a PSO-SVM model to measure and warn of real estate risk. Empirical studies were conducted. The results show the following: (1) the synthetic real estate risk index well depicts the cyclical fluctuation of real estate risk in Beijing; (2) the warning model based on the PSO-SVM method exhibits better performance and higher warning accuracy than other models do.