调控政策下的房地产企业财务预警分析

随着2011年下半年国家密集的房地产调控政策的出台,我国房地产行业出现了一系列的财务问题。本文以我国沪深上市房地产公司为研究对象,并通过各种财务比率建立房地产行业的财务预警模型,以解释财务风险出现的原因,最后根据目前房地产行业的财务风险现状提出企业应对的措施。     

房地产企业财务风险分析及防范对策——以M房地产企业为例

房地产是我国近二十年来发展最迅速的产业之一,房地产行业在发展过程中往往采用高杠杆、高负债的方式迅速扩张,如果出现财务风险,不止是企业,消费者和银行也会成为受害者,因此关注房地产企业的财务风险尤为重要。以M房地产企业为例,对该企业2015-2019年的财务报表进行分析研究,识别建立财务风险评估指标体系,深度分析财务风险因素,根据房地产企业特点,提出有效实现财务风险防范和预警对策,以达到提升企业财务风险管理水平、降低财务风险的目的,确保企业健康可持续发展。     

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.     

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.     

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。     

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。     

房地产企业财务风险智能预警研究

近年来我国政府相继出台一系列针对房地产行业的调控政策,使本就对宏观经济环境非常敏感的房地产企业面临巨大的财务风险。为使房地产企业更好的认识自身财务风险,文章运用智能方法———支持向量机方法,结合20家上市房地产公司财务数据对房地产企业的财务风险预警展开研究,取得了很好的效果。为房地产企业财务风险在智能预警领域的研究提供了新思路。     

对加强房地产企业财务风险管理的探讨

房地产企业是我国经济发展的支柱性产业之一.对我国的金融体系发展和国民经济的持续发展发挥着关键作用。在房地产企业发展的过程中,存在一系列的财务风险问题,制约了房地产企业的良性发展。本文对房地产企业存在的财务风险的具体表现进行分析,分析财务风险的成因,并提出相应的应对措施,加强房地产企业的财务风险管理.以降低房地产企业的财务风险问题,给房地产行业发展提供借鉴。     

浅析房地产企业财务预警体系建立

文章从财务体系的作用入手,分析了房地产企业建立财务风险预警体系的必要性,并就房地产企业如何构建财务风险预警体系进行了做出了研究。     

基于神经网络的房地产金融风险预警研究

近些年来房地产行业取得了迅猛的发展,房地产金融在房地产行业的发展中起到了举足轻重的作用,但同时房地产市场蕴藏的风险也是比较大的.本文对房地产金融风险预警进行概述,对房地产金融风险预警系统进行了设计和构建,提炼出了房地产金融风险预警指标,选取人工神经网络方法作为预警方法,并以北京市的数据为例进行了房地产金融风险预警系统构建,完成了预警系统的初步设计,并得出了初步的结论.     

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。     

房地产企业财务风险成因分析及其控制

在以市场经济为基础的运行模式下,企业财务风险是客观存在的,就财务风险来说最为典型的就是房地产行业。房地产行业中所存在的财务风险对于生产经营有着很大的影响。因此,对房地产行业财务风险的相关研究要结合其自身的特点、风险产生的原因进行控制分析。通过对企业财务风险的含义、背景、原因、解决方式等方面的多角度分析,总结房地产财务风险的表现形式,并通过对当前企业财务风险管理存在的问题进行分析,提出相关问题的综合处理措施。只有这样才能将企业财务进行很好地规范、防治,提升企业的财务风险管理能力。     

基于Z-Score模型的我国房地产上市公司财务预警研究

从财务预警的角度研究上市公司,可以及时发现公司的财务状况,从而帮助公司管理者采取有效的风险防范措施.Z-Score模型是目前应用广泛且预测有效性较强的财务预警方法之一,本文利用Z-Score模型对我国房地产上市公司进行财务预警分析.     

房地产开发贷款存在的风险与对策

房地产开发是一个高投资、高回报和高风险行业,其主要风险有市场风险、政策性风险、项目财务风险;与之相联系的房地产开发贷款业务也存在操作的风险。要有效地防范房地产开发贷款风险,确保我国房地产开发的稳定协调发展,就必须做好房地产开发贷款风险的预防、控制、预警、补偿和风险管理的创新工作。     

基于行业环境风险识别的企业财务预警控制系统研究

为了有效控制企业财务，保证企业健康稳定发展，必须要建立企业财务预警控制系统。同时在建立财务预警控制系统时，要基于行业环境风险识别。因此，文章主要分析基于行业环境风险识别的企业财务预警控制系统，以此提高企业财务抵抗风险能力，促进企业更好发展。     

新形势下房地产企业财务风险问题的探讨

近年来,国家为了房地产行业健康平稳发展,不断出台宏观调控,房住不炒、三道红线四档两观察等等。房地产行业市场监管越来越规范,房地产行业“黄金时代”已然不复存在。在新形势环境下,房地产企业将会面临诸多财务风险,企业要生存、要发展,尤其是中小型房地产企业,应该从企业内部管理着手,对企业进行财务分析,来降低企业财务风险。本文主要就一些财务风险进行了整理,并做出相应的应对措施,希望能给一些管理需要者带来借鉴与启示,从而降低企业财务风险,使企业走向更好的发展。     

财务预警系统研究：行业差异变量模型假说

在竞争日益白热化的现代社会,企业面对的生存环境瞬息万变,可能存在的生存风险和经营中的财务风险越来越大,对相对准确的风险预警的愿望越来越强烈。而现有的财务预警系统大多没有考虑行业差异因素对预警指标的干扰,从而使财务预警的准确性和科学性受到了不同程度的削弱。本文试图在传统的预警模型基础上加入行业差异变量,对现有财务预警模型提出修正建议,以期对现代企业提高应对风险能力有所裨益。     

房地产上市公司财务预警实证研究

准确预测房地产公司的财务风险并及时预警有助于房地产企业的健康稳定发展.根据房地产企业的现实情况,通过BP神经网络模型和Logistic模型分别对房地产上市公司的财务状况进行了实证研究.结果表明:BP神经网络模型的预测准确率要高于Logistic模型,同时综合使用多种方法预测房地产公司的财务状况更加准确.     

风险预警模型在房地产企业资金管理中的应用探讨

房地产企业资金管理普遍存在负债比例高、资金沉淀严重、投资行为盲目、融资形式单一、资金管理不善等问题。风险预警模型有预知风险、控制风险、防范风险等功能,运用风险预警系统对房地产行业进行监测、预测并判断其景气状态十分必要。选择了灰色风险预警模型和营运资金周转率作为房地产企业资金管理预警模型的核心指标,设计了房地产资金管理风险预警模型的具体算法和资金管理风险预警模型在房地产企业的具体应用。