2.4 房地产上市公司营运资本与盈利能力的相关性分析
结合以上对我国房地产上市公司营运资本的特点及管理现状的分析,我们可以将营运资本与盈利能力的相关性概况为以下几个方面:
⑴ 房地产上市公司的营运资本是影响其盈利能力的一个极其重要的驱动因素。通过对房地产上市公司营运资本特点的分析可知,房地产上市公司营运资本具有需求量大、周转期长等特点,同时基于对盈利能力的相关理论分析可知,提高营运资本管理和运行效率是房地产上市公司提高其盈利能力的根本基础和重要途径。
⑵ 房地产上市公司的营运资本投资政策在流动性上影响其盈利能力。通过对流动资产占总资产比率分析可知,房地产上市公司整体上采用了较为激进的营运资本投资政策。由营运资本管理策略的分析可知,该种政策下房地产上市公司尽可能的减少资金在低收益投资项目上的占用,而投资到高报酬的项目上。这些项目成功后,会给企业带来较多的现金流量,从而抵消掉流动性风险及其对企业造成的影响,提升企业的盈利能力。所以采用合理的营运资本投资政策,能够提升企业的盈利能力。
⑶ 房地产上市公司的营运资本融资政策在风险性上影响其盈利能力。通过对流动负债占总负债比率分析可知,房地产上市公司使用的是较为激进的融资政策。激进型融资策略是一种风险和收益均较高的营运资本融资策略,在高风险的情形下获得高收益,从而影响企业的盈利能力。合理的营运资本融资政策能够使企业在规避一定风险的情况下获得更高的收益。
⑷ 房地产上市公司的营运资本结构及管理效率直接影响其盈利能力。通过对流动资产和流动负债的结构分析可知,货币资金、应收账款、存货、预付账款、短期借款、应付账款、预收账款等指标不同程度的体现出我国房地产上市公司的营运资本管理水平,这些管理水平影响企业价值评价中投入资本金额的大小,从而直接影响着房地产上市公司的盈利能力;通过对营运资本周转期、现金周转期及其内部结构指标分析可知,应收账款、存货以及应付账款的周转速度比较直观地反映了营运资本的管理效率,并直接影响企业的收益水平。
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第三章 房地产上市公司营运资本对盈利能力的影响的实
证分析
3.1 研究假设
本文主要从流动资产比率、流动比率、预收账款周转率、现金周转期这几个方面来分析我国房地产上市公司营运资本对盈利能力的影响。现提出假设如下:
假设一:流动资产比率与企业的盈利能力负相关。
一般来讲,流动资产的盈利性弱于非流动资产,总资产中盈利性差的流动资产占比过多,会使得企业盈利能力下降。因此,流动资产占总资产比率越小,企业的盈利能力越强。
假设二:流动比率与企业的盈利能力负相关。
流动比率即流动资产与流动负债的比值,通常用来衡量企业的短期偿债能力。流动比率越高,虽然能够降低企业面临的短期偿债风险,但由于流动资产本身的盈利性较差,过高的流动比率会使得企业的盈利能力下降。
假设三:预收账款周转率与企业的盈利能力正相关。
预收账款周转率即营业收入与预收账款的比值,预收账款周转率越高,说明预收账款转化成的营业收入越多,企业运用资金的能力越强。因此,随着预收账款周转率的提高,企业的盈利能力也会增强。
假设四:现金周转期与企业的盈利能力负相关。
现金周转期反映了现金从投入生产到售后收回的过程。现金周转期越短,说明营运资本周转速度越快,营运资本管理效率越高。所以加快现金周转,缩短现金周转期,能够提高企业的盈利能力。
3.2 变量的选取
3.2.1 被解释变量的选取
根据研究目的,本文选取的被解释变量为反映企业盈利能力的指标。盈利能力是企业赚取利润的能力,盈利能力的高低直接关系到企业经营目标的实现。从财务管理角度看,净资产收益率是反映企业盈利能力的最主要指标,它综合反映了企业营运能力、偿债能力和盈利能力,是综合性较强的财务指标。净资产收益率直接反映净资产的获利能力,反映了股东权益的收益水平,而且在实践中也是衡量上市公司盈利能力的最主要财务指标。所以本文采用净资产收益率(R)来衡量企业的盈利能力,其定义为:净资产收益率=净利润÷股东权益。
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3.2.2 解释变量的选取
企业的营运资本管理效率不同,其取得收益不同。根据前文对我国房地产上市公司营运资本的特点及其管理现状的分析,同时借鉴已有研究,本文以流动资产比率、流动比率、预收账款周转率以及现金周转期来考察我国房地产上市公司营运资本的管理状况。各指标的计算方法如下:
流动资产比率(X1)=流动资产÷总资产 (3.1) 流动比率(X2)=流动资产÷流动负债 (3.2) 预收账款周转率(X3)=营业收入÷预收账款 (3.3) 现金周转期(X4)=应收账款周转期+存货周转期-应付账款周转期 (3.4) 3.2.3 控制变量的选取
本文将企业规模(销售收入)、销售增长率作为模型的控制变量纳入模型中。其中销售收入额衡量上市公司规模的大小。由于销售收入数额越大,在回归方程中会对其他变量产生影响,因此采用自然对数来代替,即In(销售收入)。具体计算公式:企业规模(X5)=In(销售收入);销售增长率(X6)=(本年销售额-前年销售额)÷前年销售额。
3.3 模型与数据
3.3.1 模型的建立
本文为研究房地产上市公司营运资本对盈利能力的影响,建立了如下回归模型来检验解释变量与被解释变量之间的关系:
R=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+ε1 (3.5) 其中β0为常数项,β1、β2、β3、β4、β5、β6为各解释变量系数,ε1为随机误差项。具体如表3.1所示。
表3.1 变量名称及计算方法
变量名称 R X1 X2 X3 X4 X5 X6 净资产收益率=净利润÷股东权益 流动资产比率=流动资产÷总资产 流动比率=流动资产÷流动负债 预收账款周转率=营业收入÷预收账款 现金周转期=应收账款周转期+存货周转期-应付账款周转期 企业规模=In(销售收入) 销售增长率=(本年销售额-前年销售额)÷前年销售额 描述 16
3.3.2 样本选取和数据来源
本文以2007年至2010年在深、沪交易所上市的A股房地产公司为研究样本,考虑到极端值对统计结果的不利影响,剔除了ST、PT处理的公司,同时剔除个别年度会计数据异常或缺失的公司,最终得到47家公司作为有效样本。本文所用房地产上市公司基础财务数据主要来源于北京聚源锐思数据科技有限公司开发的RESSET数据库和深圳国泰安公司开发的CSMAR数据库,并结合上市公司年报数据进行必要的修改和补充,所用财务指标由作者根据上述基础财务数据计算和整理得出。
表3.2 选择的样本股票
股票代码 000002
000024 000029 000031 000042 000043 000046 000402 000534 000573 000608 000609 000616 000667 000668 000671 000711 000797 000897 000926 002016 600048 600064 600113
股票简称 万科A 招商地产 深深房A 中粮地产 深长城 中航地产 泛海建设 金融街 万泽股份 粤宏远A 阳光股份 绵世股份 亿城股份 名流置业 荣丰控股 阳光城 天伦置业 中国武夷 津滨发展 福星股份 世荣兆业 保利地产 南京高科 浙江东日
股票代码 600215 600239 600246 600256 600322 600325 600376 600383 600393 600463 600533 600638 600639 600641 600648 600663 600665 600675 600736 600748 600791 600823 601588
股票简称 长春经开 云南城投 万通地产 广汇股份 天房发展 华发股份 首开股份 金地集团 东华实业 空港股份 栖霞建设 新黄浦 浦东金桥 万业企业 外高桥 陆家嘴 天地源 中华企业 苏州高新 上实发展 京能置业 世茂股份 北辰实业
3.4 实证研究结果与说明
3.4.1 描述性统计分析
通过对数据的整理,净资产收益率(R)及各变量的描述性统计结果见表3.3。可以发现,净资产收益率(R)均值为10.40%,中值为9.95%,标准差为7.06%,差距相对较小。
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流动资产比率最高达到99.49%,最低的却不到20%,说明流动资产投资规模在不同企业之间存在很大的差异。流动资产比率的均值为77.73%,而理论上房地产企业经营处于流动状态的资产应占总资产的比例为90%以上,这表明我国房地产上市公司整体上使用了较为激进的营运资本投资政策。
流动比率的均值为2.1458,高于流动比率通常为2倍的经验值。一般来讲,流动比率越高,企业的短期偿债能力越强,风险越低。但实际上,由于不易变现的存货及预付账款在流动资产中占了绝大部分比重,所以我国房地产上市公司的短期偿债风险仍较高,一定程度上会影响企业的盈利能力。
预收账款周转率的标准差为11482.7591,说明预收账款在企业之间存在非常大的差距。预收账款周转率即营业收入与预收账款的比值,其极大值达到146877.8238,说明有些企业的预收账款很少,甚至趋近于0。其原因可能为针对近年来房地产市场过热的情况,政府规定了预售制度,以加强对房地产企业预收账款的监管,使得很多企业或是减少房屋预售,或是一定程度上隐瞒了预收账款在账面上的披露。尤其是随着政府的不断打压,房地产企业纷纷呈现走下坡路趋势,很多人都开始静观其变,等待房价下降而不去预付,从而使得预收账款很少。当预收账款很少时,预收账款周转率就会很大。
现金周转期均值为835.8069天,中值为864.8632天,标准差为2080.4091天,整体上看,现金周转期较长,且企业之间差距较大。而由前文对现金周转期的分析可知,现金周转期是衡量企业营运资本管理效率的有效指标,由存货周转期、应收账款周转期和应付账款周转期三部分构成,因此,需结合现金周转期内部结构指标对其进行更进一步的分析,如2.3.3节所示。
表3.3 描述性统计分析
分析指标
R X1 X2 X3 X4 X5 X6
均值 0.1040 0.7773 2.1458 1345.8092 835.8069 20.9877 1.5283
中值 0.0995 0.8290 1.9462 1.3672 864.8632 21.0946 0.2402
极小值 -0.1297 0.1994 0.6156 0.0000 -9729.6184 16.2510 -0.9777
极大值 0.4519 0.9949 7.2922 146877.8238 8716.0882 24.6495 149.0823
标准差 0.0706 0.1867 0.9626 11482.7591 2080.4091 1.3544 11.1558
3.4.2 相关性分析
运用专业统计分析软件SPSS对变量进行相关性分析,分析结果见表3.4。从表3.4可以看出,各项指标之间不存在显著的相关关系,即多重共线性问题。
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