作為國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,房地產(chǎn)行業(yè)為我國GDP的增長做出了重大貢獻(xiàn)。近年來,一二線城市房地產(chǎn)的供不應(yīng)求,各地涌現(xiàn)的“炒房熱”將住房剛需推向了頂端。隨著房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展,越來越多的公司開始涉足房地產(chǎn)行業(yè),這一系列繁榮背后,隱藏著一定的風(fēng)險。周期長、投資量大的房地產(chǎn)開發(fā)活動要求開發(fā)商具有較強(qiáng)的資金實力,再加上部分城市“庫存房產(chǎn)”難以變現(xiàn)使得房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)資金的盤活成為較大的問題,從而在一定程度上對房地產(chǎn)企業(yè)的財務(wù)狀況造成不利影響,使得企業(yè)面臨一定的財務(wù)風(fēng)險。本文以2014-2016年相關(guān)滬深A(yù)股房地產(chǎn)上市公司為研究樣本,剔除不滿足房地產(chǎn)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及其他相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的上市公司,提取財務(wù)報表層面的相關(guān)數(shù)據(jù)及年報中的其他相關(guān)數(shù)據(jù),運用因子分析法建立房地產(chǎn)上市公司財務(wù)風(fēng)險識別模型,并運用聚類分析法對房地產(chǎn)上市公司財務(wù)風(fēng)險識別模型有效性進(jìn)行驗證,旨在識別影響企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的關(guān)鍵因子和關(guān)鍵指標(biāo),并對房地產(chǎn)上市公司面臨的財務(wù)風(fēng)險現(xiàn)狀進(jìn)行分析。之后對2001-2016年符合相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的房地產(chǎn)上市公司進(jìn)行關(guān)鍵指標(biāo)的時間序列分析,建立影響房地產(chǎn)上市公司財務(wù)風(fēng)險的關(guān)鍵指標(biāo)預(yù)測模型,確定關(guān)鍵指標(biāo)臨界值,從而對房地產(chǎn)上市... 

【文章來源】：青島科技大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

SU自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)圖

圖 4-2 SU序列殘差項白噪聲檢驗檢驗結(jié)果Figure4-2 Test results of white noise test for SU sequence residuals2）資產(chǎn)負(fù)債率序列模型擬合圖 4-3 可以看出，資產(chǎn)負(fù)債率一階差分序列自相關(guān)圖在二階達(dá)到最大趨勢，偏自相關(guān)圖在一階之后明顯呈現(xiàn)拖尾趨勢。因而在 Eviews8.0 中、MA(2)和 ARMA(1,1)、ARMA(1,2)模型進(jìn)行模型擬合，出現(xiàn)如表 4-6、表 4-17和表 4-18的輸出結(jié)果。

圖 4-2 SU序列殘差項白噪聲檢驗檢驗結(jié)果Figure4-2 Test results of white noise test for SU sequence residuals（2）資產(chǎn)負(fù)債率序列模型擬合從圖 4-3 可以看出，資產(chǎn)負(fù)債率一階差分序列自相關(guān)圖在二階達(dá)到最大尾趨勢，偏自相關(guān)圖在一階之后明顯呈現(xiàn)拖尾趨勢。因而在 Eviews8.01)、MA(2)和 ARMA(1,1)、ARMA(1,2)模型進(jìn)行模型擬合，出現(xiàn)如表 4-16、表 4-17和表 4-18的輸出結(jié)果。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2991135