专项研究寒风料峭,春意未至,现存房企压力几何开发型房地产企业现金流预测模型研究新浪财经

根据模型预测结果,企业性质及区域布局等因素差异致使房企对销售环境的敏感度存在差异。整体看,民营房企对销售环境敏感度更高;如销售延续2023年下降态势,2024年仍会出现新的出险房企。

正文

现金流对企业发展及正常运营极其重要,特别是房地产企业,拥有持续稳定并周转顺畅的现金流,能够提高企业的抗风险能力。房地产行业属于重资本行业,对企业自身资本实力要求较高。房地产企业前期拿地资本支出压力较大,虽然销售采取预售制度,但为满足持续开发需求,房地产企业对外部融资仍存在较高的依赖;特别是近年发展较为激进的企业,往往债务大幅增长,资产负债率持续上升。同时在当前房地产行业景气度下行背景下,研究房地产企业现金流状况对于判断房地产企业短期信用风险具有一定指导意义。

本模型旨在建立房地产企业基于目前资源状况及该企业历史表现情况下的现金流状态模拟,通过预测的现金类资产情况筛选风险企业。

一、模型构建

本模型预测1:以2022年房企财务数据为基础,预测房企2023年底经营性净现金流、投资性净现金流和筹资性净现金流情况,获取2023年底现金类资产;

本模型预测2:以2023年9月房企财务数据为基础,并结合模型预测1的结果,预测房企2024年底经营性净现金流、投资性净现金流和筹资性净现金流情况,获取2024年底现金类资产。

对模型中涉及的需要对前三年(2020-2022年以及2021-2023年)数据进行加权平均的按照20%、30%和50%比例进行。现金类资产按照以下公式进行计算:

2023年/2024年底现金类资产=2023年/2024年年初现金类资产+2023年/2024年经营性净现金流+2023年/2024年投资性净现金流+2023年/2024年筹资性净现金流

(一)经营性净现金流

经营性净现金流=销售商品、提供劳务收到的现金﹣购买商品、接受劳务支付的现金﹣支付给职工或为职工支付的现金﹣支付各项税费+其他与经营活动有关的现金净额

1、销售商品、提供劳务收到的现金

房地产企业销售商品及提供劳务收到的现金主要为销售住宅及商业等产品于当年收回的现金,销售的产品一部分为房企期初已开发项目,另一部分为房企当期期初获得并于当期开发预售的项目。对于期初已开发项目,通过存货估算货值并扣除已销售未结转部分后,再乘以销售比率来预估销售额;对于当期拿地开发销售项目,假设房企会根据其上年销售商品、提供劳务收到的现金情况,按照一定比例获取土地,故先估算出房企当期拿地货值,再乘以销售比率来预估销售额;由于房企预售产品绝大多数不能于当期全额收回现金,故乘以回款率来测算实际回款金额;考虑2023年房地产景气度对房企销售影响较大,故根据2022年房企销售波动情况考虑2023年和2024年房企销售变化情况。综上可通过以下公式计算房地产企业销售商品、提供劳务收到的现金。

销售商品、提供劳务收到现金=(已有土储销售回款+当年拿地当年销售回款)=((年初存货×地货比﹣年初预收款)×销售比率×回款率+上年销售商品、提供劳务收到的现金×拿地比率×地货比×销售比率×回款率)×(1+销售波动率)

其中:拿地比率=前三年加权平均值(拿地支出金额/销售金额)(数据统计需统一口径)

销售波动率=(2022年销售金额﹣2021年销售金额)/2021年销售金额(数据统计需统一口径)

在该公式中,年初存货、预收款项/合同负债、上年销售商品及提供劳务收到的现金均可通过企业财报获取数据;在模型预测2中,2023年底的存货、预收款及2023年的销售商品、提供劳务收到的现金以2023年9月数据进行模拟获取;地货比和回款率可设置为参数,需要根据样本企业调试后获取最佳数值;销售比率用房企加权平均存货周转率进行替代,拿地比率和销售波动率通过收集公开资料获取。

2、购买商品、接受劳务支付的现金

购买商品、接受劳务支付的现金=(购地支出+建安支出)=上年销售商品、提供劳务收到现金*拿地比率+(上年末并表在建面积+上年并表新开工面积*波动比率)*开发折算率*每平米建安支出

新开工面积波动比率=前三年加权平均值((新开工面积﹣上一年新开工面积)/上一年新开工面积)(数据统计需统一口径)

在公式中,上年销售商品及提供劳务收到的现金、期末在建面积、本年新开工面积可在企业财报及企业公开资料中获取,每平方米建安支出设置为参数,需要根据样本企业调试后获取最佳数值,开发折算率用房企存货周转率进行替代,拿地比率和销售波动率通过收集公开资料获取。

3、支付给职工或为职工支付的现金/支付各项税费

房地产企业支付给职工或者为职工支付的现金及支付的各项税费与销售存在一定关系,故在计算该数据时,先计算出支付给职工或为职工支付的现金及支付的各项税费的现金与销售商品及支付劳务收到的现金的比值的近三年加权平均值,然后用预估的当年的销售商品、接受劳务收到的现金来预测该数据。

支付给职工或为职工支付的现金=当年销售商品、接受劳务收到的现金×前三年加权平均值(支付给职工或为职工支付的现金/销售商品、支付劳务收到的现金)

支付各项税费的现金=当年销售商品、接受劳务收到的现金×前三年加权平均值(支付各项税费的现金/销售商品、支付劳务收到的现金)

4、其他与经营活动有关的现金净额

房地产企业其他与经营活动有关的现金流入及流出存在较大的波动,且主要为公司非合并范围内的合作开发项目等现金流入及流出,较难预估,故以近三年加权平均数来估算该数据。

其他与经营活动有关的现金净额=前三年加权平均值(其他与经营活动有关现金流入-其他与经营活动有关现金流出)

(二)投资性净现金流

房地产企业投资活动各科目的现金流入及流出存在较大的波动,较难预估,故以近三年投资活动现金流净额平均数来估算该数据。

投资活动现金流净额=前三年加权平均值(投资活动现金流入-投资活动现金流出)

(三)筹资性净现金流

1、取得借款收到的现金

假设房地产企业当期借款收到的现金主要为项目开发类贷款,项目开发贷主要来自于企业当期新开工项目抵押后获得的借款,假设房地产企业现有货值将在未来3年平均开发,并且公司用于抵押的资产按照一定比例进行折算(0.65),考虑当前房地产行业景气度下行背景下,非国有房企新增借款及公开市场融资难度较大,对非国有房企进行融资加压,故公式如下。

国有房企取得借款收到的现金=(年初存货×2-年初预收款项)/3×0.65

非国有房企取得借款收到的现金=(年初存货×2-年初预收款项)/3×0.65×加压系数

2、偿还债务支付现金

房地产企业当期偿还债务支付的现金与年初短期债务存在关联关系,一般情况下,该数值应为企业按照期限结构调整后的年初短期债务,但由于部分企业存在长期债务按年支付本金及融资期限短于1年的超短期债务及隐性债务等,故用偿还债务与年初短期债务比率的近三年加权平均值调整年初短期债务来预估该数值。同时假设样本房企年初的长期债务将于未来三年陆续到期,故以长期债务的1/3测算2023年需要偿付债务规模。

偿还债务支付现金=年初短期债务(不包含应付票据)×前三年加权平均值(当年偿还债务/不含应付票据的短期债务)+年初长期债务/3

3、分配股利、利润或偿付利息支出的现金

房地产企业进行股利及利润分配的情况较少,且股利和利润分配存在不确定性;偿付利息支出与企业全部债务存在一定关联关系,故用分配股利、利润或偿付利息支付的现金与全部债务比值的近三年加权平均值与年初全部债务来估算该数值。

偿付利息支出=年初全部债务×前三年加权平均值(分配股利、利润或偿付利息支付的现金/(年初全部债务+年末全部债务)/2)

4、其他与筹资活动有关的现金净额

房企其他与筹资活动有关的现金流入及流出存在较大的波动,较难预估,故以近三年加权平均数来估算该数据。

其他与筹资活动有关的现金净额=前三年加权平均值(其他与筹资活动有关现金流入-其他与筹资活动有关现金流出)

二、模型适用性及局限性

模型主要适用于以住宅开发为主业的房企,且该模型存在的局限性可能会致使预测结果存在一定偏差。

该模型主要是针对以住宅地产开发及销售为主业的房地产企业,以自持物业运营为主业及参加一级开发或旧改等长周期、前期资金投资规模较大业务的房企不适用于该模型。

该模型是以2022年数据为基础,先预测出2023年底现金类资产,再以2023年9月数据和预测的2023年底现金类资产测算房企2024年经营、投资和筹资性活动净现金流及期末现金类资产,考虑中央国有房企、地方国有房企和民营房企融资差异,销售和融资环境则以2023年现阶段情况为基础,未考虑2024年各房企面临的销售及融资环境可能产生的变化情况。

同时该模型存在一定局限性,如房企存在以下情况,预测结果可能存在一定偏差:1、该模型假设同类型房企具有相同经营行为,现实中由于战略、经营风格等不同,可能在相同的资源禀赋情况下会产生不同的经营行为;2、该模型主要使用数据来自财务报表及公开资料,考虑到房地产企业合作开发比例的不断提高,非并表合作开发项目规模随之增长,可能对结果造成一定干扰;3、财务报表数据具有滞后性,且模型假设房地产企业经营行为具有连续一致性,对于战略发生较大改变的房地产企业预测结果存在一定出入;4、预测以年度为单位,未考虑集中到期情况;5、该模型假设公司拿地支出主要体现在经营活动现金流中,但部分企业可能通过收并购或者增资进入等形式获取土储,现金流体现在投资活动现金流中,在目前房企谨慎拿地的背景下,通过前三年投资活动净现金流进行加权平均获取预测的投资活动净现金流或会存在高估情况。

三、模型预测结果

企业性质、区域布局等因素差异致使房企对销售环境的敏感度存在差异,整体看,民营房企对销售环境敏感度更高;如销售延续2023年下降态势,2024年仍会出现新的出险房企。

本次样本房企为未发生债务逾期的纯住宅开发类房企,共涉及70家,其中国有房企49家,民营房企21家。本模型以2022年数据为标准,利用模型预测2023年和2024年现金类资产,在2024年的销售不发生较大变化的情况下,预测结果具体如图1和表1所示,2023年底和2024年底现金类资产为负的企业中均以民营房企为主,其中2024年较2023年新增5家房企预测的现金类资产由正转负,主要原因都是在该模型下预测的购买商品接受劳务支出的现金规模较大所致,但是在实际情况下,如果企业现金流紧张会通过收缩投资来缓解现金流压力,以防止发生流动性风险。

对于房企而言,项目销售回款的波动对于自身现金流影响较大,为了解不同销售环境下,房企的现金类资产表现,增加了如果2024年销售全面下降10%、全面增长10%以及房企销售波动情况与2023年一致三种情景,来预测不同销售环境下的房企2024年现金类资产情况,结果详见图2和表2。从预测的结果看,民营企业对销售环境的变化更加敏感,与2024年销售波动率为0相比,在模拟情况1和3下,新增的现金类资产为负的房企均为民营房企,而且由于部分房企2023年销售下降明显,致使模拟情况3较模拟情况1新增了3家民营房企现金类资产由正转负。整体看,销售缓慢恢复并不能很好的缓解房企面临的流动性压力,但如果销售继续下降,将会有更多的房企可能面临流动性风险。

通过观察2023年销售波动率发现,70家样本房企中,有32家房企销售波动率为正,占比为45.71%;其中有4家民企房企销售波动率为正,占比为19.05%;其余28家均为国有房企,占比为57.14%。在当前房企暴雷频发的背景下,房企的市场认可度出现较大差异,部分国企和优质房企仍拥有较好的销售表现;但部分房企受布局区域、企业性质等多重影响,销售下降明显,筹资活动持续消耗现金类资产,抗风险能力较弱;如果2024年销售延续2023年的下降态势,仍将有一定数量的房企发生流动性风险。

THE END
1.我国房地产企业财务风险研究以碧桂园为例.doc我国房地产企业财务风险研究--以碧桂园为例.doc 27页内容提供方:海上文化 大小:310.1 KB 字数:约1.99万字 发布时间:2024-08-03发布于上海 浏览人气:40 下载次数:仅上传者可见 收藏次数:0 需要金币:*** 金币 (10金币=人民币1元)我国房地产企业财务风险研究--以碧桂园为例.doc 关闭预览 想预览...https://max.book118.com/html/2024/0730/6054053151010205.shtm
2.基于因子分析模型的房地产企业财务风险预警评价.docx该【基于因子分析模型的房地产企业财务风险预警评价 】是由【niuww】上传分享,文档一共【3】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于因子分析模型的房地产企业财务风险预警评价 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该https://www.taodocs.com/p-990020799.html
3.房地产公司的财务风险分析和应对策略研究论文答辩稿主要是对安科发展的财务风险进行分析评价。结合安科发展近几年的经营状况及财务状况运用财务报表的分析方法对企业的财务风险进行分析;其次,以房地产行业上市公司的财务数据为依据,运用因子模型分析的方法对安科发展的财务综合状况进行评价以衡量安科发展的财务风险大小。 另外,从企业外部环境影响以及企业筹资风险、投资风险及...https://www.jianshu.com/p/7a5da8c3bdbf
1.如何选择合适的房地产投资项目?这些项目的风险如何控制?市场条件和经济环境是不断变化的,投资者需要定期审查项目的财务状况和市场表现,及时调整策略以应对可能出现的风险。 总之,选择合适的房地产投资项目并控制风险需要综合考虑市场趋势、财务可行性、法律合规性以及有效的风险管理策略。通过科学的分析和专业的团队支持,投资者可以最大化投资回报,同时降低潜在的风险。https://house.hexun.com/2024-11-18/215605543.html
2.房地产企业财务风险分析与应对.pptx房地产企业财务风险分析与应对 01引言参考内容财务风险分析目录0302引言引言房地产企业作为国民经济的重要组成部分,对于促进经济增长和社会发展具有关键作用。然而,随着市场竞争的加剧和政策调控的严格,房地产企业面临着诸多的财务风险。因此,深入分析房地产企业的财务风险及成因,并探讨有效的应对方案,对于提高房地产企业的可...https://m.renrendoc.com/paper/309131135.html
3.F分数模型在企业财务风险分析中的运用中国市场2022年26期F分数模型在企业财务风险分析中的运用,F分数模型,财务风险,适用性分析,F分数模型自20世纪90年代起便广泛应用于企业财务风险分析中,随着市场经济的不断发展,此种模型在对当前处于复杂市场环境中的企业...https://wap.cnki.net/touch/web/Journal/Article/SCZG202226051.html
4.房地产财务预警系统(房地产企业财务预警体系分析)判别分析:利用多个财务指标建立判别函数,将企业分为财务健康和财务危机两类。 多元线性回归:建立财务指标与财务风险之间的线性回归模型,预测企业财务风险等级。 神经网络:利用神经网络算法,建立非线性模型,提高预警准确性。 预警流程 房地产财务预警系统通常遵循以下流程: ...https://www.yimaierp.com/hangye/76418.html
5.房地产企业财务风险分析财务风险风险分析房地产企业 5.048页 0.02页 0.02页 0.02页 0.02页 0.048页 0.07页 0.02页 0.03页 0.02页 0.048页 4.7161页 0.03页 0.02页 0.016页 查看更多 未登录 3张思维导图教你如何保持自律 0.03页 构建自律行动流:实现目标与计划的转化 0.029页 ...https://doc.mbalib.com/view/1e27725b030135339fe5c9eb765b421c.html
6.房地产投资风险分析(精选十篇)房地产投资的风险因素有多种分类方法, 按风险的性质可分为:系统风险 (市场体制性风险) 和非系统分析 (项目差异性风险) ;按投资周期可分为:投资决策阶段风险、土地获取阶段风险、项目建设阶段风险和经营管理阶段风;按风险的来源可分为:社会风险、经济风险、技术风险、自然风险、经营风险。本文对房地产投资的风险因素...https://www.360wenmi.com/f/cnkey14hv4ca.html
7.企业财务分析报告万能模板(精选10篇)随着社会一步步向前发展,报告使用的频率越来越高,不同种类的报告具有不同的用途。你所见过的报告是什么样的呢?下面是小编整理的企业财务分析报告万能模板(精选10篇),希望对大家有所帮助。 企业财务分析报告万能1 一、汇编企业户数 本年度市级汇编工业企业57户,其中:国有及国有控股企业19户,较上年20户减少1户,集...https://mip.ruiwen.com/word/qiyecaiwufenxibaogaownmb.html
8.千余家公司存粉饰财报嫌疑房地产成重灾区界面新闻·证券自1987年Themis纯定量异常值评级模型在国际上发明以来,经过对全球数十万家企业评级验证,其对发达国家企业财务安全提前一年以上预警的综合准确率为92%左右,是目前国际上预警准确率最高的评级模型之一。该模型是以100%量化分析为基础,创造了高精度的信用评估标准。除了对微观企业财务风险进行揭示外,在基于大数据样本量分析...https://www.jiemian.com/article/1424596.html
9.财务风险论文参考文献有哪些[34]邵华.上市公司财务风险的衡量及其影响因素的分析[山西财经大学硕士学位论文][D].山西:山西财经大学经济学院,2011. [35]祝桂芳.基于现金流量的我国房地产上市公司财务风险预警研究[广东工业大学硕士学位论文][D].广州:广东工业大学经管学院,2011. [36]李晓奇.上市公司财务风险预警Logistic模型的研究[北京交通大学硕...https://www.unjs.com/z/1705086.html