房地产业在我国国民经济中占有举足轻重的地位,其发展的健康与否直接关系到各级政府部门、金融机构、开发商、消费者等多群体利益相关者的兴衰。无论是行业发展的高潮还是低谷,有效避免房地产企业陷入过热发展或低迷衰退的危机,都是各方关注与研究的重点。2000年以来,我国房地产业作为国民经济的重要支柱产业发展迅速,但在高速发展过程中,房地产开发企业的财务杠杆普遍偏大,其承担的财务风险引起社会各界的高度关注。.因此,如何做好房地产开发企业的财务分析,有效控制风险,增强企业的竞争优势就变得尤为必要。企业危机是一个渐进过程,其所处不同阶段的危机程度一般都能从企业财务状况恶化程度中反映出来,因而企业财务预警手段被广泛运用于企业危机预测与防范措施当中。企业财务预警,指采用定量或定性分析方法,借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关资料,利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销等理论,对企业的财务活动、经营活动进行分析预测,以发现企业在经营管理活动中潜在的财务风险和经营风险,并在危机发生前向企业经营管理者发出警告,以便让企业管理当局采取有效措施,避免或减轻潜在的风险演变成损失。构建企业财务预警模型是进行企业财务预警的一种有效方式。通过财务预警模型的构建,可以较为准确地预测企业未来经营管理活动中的潜在财务危机或困境,便于企业管理层阶段性地评估本企业当前的财务状况,在企业陷入财务危机之前采取及时有效的前瞻性措施,避免或减少企业损失。另外,企业财务预警模型也可以作为商业银行或其他放款机构信用评级的有效工具。采用企业财务预警模型,可以将申请贷款的企业分为几类,区别对待,从而减少调查工作量,同时也可以有效地降低调查成本。最后,企业财务预警模型的正确运用,还可以作为投资者对企业未来经营状况的预测,从而为其提供投资依据。尽管对于财务预警理论与实证方面的研究越来越成熟,但无论是国内还是国外,针对具体地区、行业内的企业财务预警深入研究并不多见,这将成为今后财务预警研究的一个发展趋势。结合我国房地产行业,其行业特殊性要求更为严格和及时有效的财务监测预控制度,以期为企业股东、经营管理者及各方提供积极的警报和纠偏措施。国外的经典预警理论为我国财务预警研究提供了很好的平台,但有些理论模型却不适合我国国情,必须构建真正意义上适合我国分行业的企业财务预警模型。准确及时地对房地产企业进行财务预警分析既是房地产市场竞争的客观需要,也是房地产企业生存与发展的必要保障。本文正基于此,对我国房地产企业的财务预警研究进行了相关探讨。研究思路立足于房地产企业相关风险的剖析,寻找相应的财务指标对其风险进行描述,进而利用财务预警指标模型对企业财务状况进行评估,以帮助决策者针对相应状态采取及时有效的措施。本文的内容框架设计与研究方法概述如下：首先是导论部分,然后回顾了目前一般企业财务预警理论；第三部分是我国上市房地产企业财务风险分析；第四部分是财务预警模型的构建,内容包括建模方法的选取与财务预警指标的选取原则和筛选方法；第五部分是本文的研究重点,即使用我国上市房地产企业数据建立适合房地产企业的财务预警模型且对模型的有效性进行检验；第六部分是结束语,即研究结论与局限性。其中模型建立与检验过程是本文的核心。财务预警实证研究的方法是：首先根据一定的标准确定一组财务困境企业和一组财务健康企业；第二,选择可以表征上市房地产企业财务状况的基础指标；第三,采用一定的方法筛选指标,本文在此采用判别分析中的逐步选择法筛选出适当的财务指标进入模型,这也是多元判别分析法建模的基础；第四,采用Fisher判别准则建立模型：第五,分别采用原始样本回判检验、原始样本交叉检验和预测样本检验三种方法对模型的有效性进行检验,如发现问题则需要对模型进行修正。本论文在深入剖析与全面把握我国上市房地产企业特征的基础上,以我国上市房地产企业财务数据为样本,采用多元判别分析方法,建立适合我国上市房地产企业的财务预警模型：Z=-1.797×1+16.926×2-0.213×3+2.384其中X1：营业毛利率；x2：资产现金回收率；x3：Ig总资产；当Z≧-0.245时,企业陷入财务困境的几率较小;当Z<-0.245时,企业陷入财务困境的几率较大。原始样本回判检验、交叉检验和预测样本的检验结果表明,该模型从整体上能较好对企业是否会陷入财务困境做出预测,其中原始样本回判检验、交叉检验的结果准确率均在90%以上；对于预测样本检验中,财务健康组与财务困境组、模型整体的预测结果准确率均在75%以上。在财务困境的界定中,将连续两年发生经营净现金流/流动负债小于-0.0115478的企业划分为财务困境企业；连续两年经营净现金流/流动负债大于-0.0115478的企业划分为财务健康企业；忽略了连续两年中,其中一年经营净现金流/流动负债大于-0.0115478,另一年经营净现金流/流动负债小于-0.0115478的房地产企业。计算该类企业Z值,并分析其分布发现：95%的该类Z值分布为(0.035,0.200)区间内。我们将其定义称为灰色地带。经过K-S正态性检验,我们发现灰色地带Z分布符合正态分布。本文选择我国上市房地产企业数据建立财务预警模型,该模型反映了影响上市房地产企业财务状况的指标——资产现金回收率,营业毛利率和1g总资产。该模型的建立选取最新的财务数据(2004—2008),将研究范围缩小到房地产行业,建立了适合我国上市房地产企业的财务预警模型,该模型整体预测准确率接近80%,具有较好的预测能力。但是由于数据和方法等方面的限制,该模型还存在以下不足：(1)本文与以往的研究相比,虽然将研究范围缩小到了上市房地产企业,但是就房地产行业内部还可细分为各个子行业,本文没有考虑这些子行业之间财务指标的差异性。(2)没有考虑到误判成本的问题。我们将财务困境企业误判为财务健康企业称为第一类错误,将财务健康企业错判为财务困境企业称为第二类错误。文章中没有区分两类错误发生的成本,将这两种成本视为等同。事实上第一类错误发生的成本要高于第二类错误发生的成本。比如,企业自身管理人员不能及时识别企业财务状况,将财务困境企业错误认定为财务健康企业,没有及时采取措施,延误时机,企业可能走向更严重的困境,甚至破产；银行等债权人,将财务困境企业错误判别为财务健康企业,可能会引起收款困难等问题。今后的研究要抓住主要矛盾,重点关注第一类错误。(3)统计方法本身的局限性。本文采用的是多元判别分析方法,从统计学的角度,该方法要求两组样本的协方差矩阵相等,但是在实证研究中样本数据很难做到这一点。