万科地产财务分析

万科地产财务分析（共6篇）

篇1：万科地产财务分析

万科房地产财务风险预警分析

论文大纲

一、房地产企业财务风险预警的理论综述

（一）房地产企业财务风险预警的内涵

（二）房地产企业财务风险的作用

（三）房地产企业财务风险预警系统的功能

二、财务风险预警的方法

（一）财务风险的分析方法

（二）财务风险的临界点

（三）财务风险的指标

三、万科房地产财务风险预警的现状及存在的问题

（一）万科房地产的简介

（二）万科房地产财务风险预警管理现状

（三）万科房地产财务风险预警存在的问题

四、完善万科房地产财务风险预警系统的建议

（一）必须与万科制定的发展目标相符合（二）建立强大的信息系统支持

（三）不断提高员工素质，招聘高素质人才作为保障

（四）要建立有效的内部控制措施

篇2：万科地产财务分析

仁兄 拙作

2006年12月12日

·万科净资产和规模最大，保利第二，招商居后。万科的净利润是保利的5倍以上，更是招商的8倍以上。万科是最早上市的地产企业，公司治理规范，经营好，稳步发展，也利用证券市场融资促进了资本的扩张，是纳税大户，为社会就业提供了大量的岗位，社会形象和口碑皆好，拥有“企业公民”的美誉。买万科的房产，就是买了一个品牌。

·保利地产也是早在1994年就开始进入地产业的企业，多年来一直紧随万科居全国10强之列。具有较强的政府背景：公司实际控制人中国保利集团是国资委直属大型国有独资企业，是一家从事贸易、地产、文化艺术、酒店管理等业务的多元化 经营控股集团公司，上市公司作为保利集团地产业务的主要载体，未来将获得保利集团的支持，使公司在优质土地储备的竞争中具有较强优势。其主营的中高档住宅、别墅、高档的写字楼等都具有特色优势。

·招商地产位居深圳，近年来也扩展珠三角、长三角和环渤海经济等发达地区的业务。是中国国资委重点扶持的5家房地产企业之一。连续四年在深圳市房地产企业综合排名中名列前三，并荣膺2004年深圳销售金额冠军，在深圳占有约4％的市场分额。并因旗下租赁、供电、供水等业务所带来的丰厚经常性利润，被誉为“最具抗风险能力的开发商”之一。经营比较稳健，财务状况好。从2006年半年报看，其现金流为正数。能位居2006年综合实力TOP的第9位，说明其发展和经营得到业内肯定。

3、保利地产的优势：

根据其财务报表和其他公开信息的披露。认为该企业的优势如下： 3.1形成了自身经营中高档地产项目的特点，同时又重点开发商业地产。

保利地产对未来十年发展已经有了非常清晰的“三个为主、两个结合”战略决策方针。“三个为主”：一是以做大做强房地产业为主，适度拓展相关行业，充分保持并强化公司的核心竞争优势，实现企业高速增长。二是以北京、上海、广州地区为主，适度拓展其他区域市场，扩大公司产品的市场覆盖面。三是以住宅开发为主，适度开发其他物业，优化产品结构，确保公司收益的稳定性。

“两个结合”：一是滚动性开发收入与物业经营性收入相结合，既要立足市场，通过滚动开发住宅项目，加快资金周转，确保公司当前的盈利能力，又要立足长远发展，在重点城市开发建设标志性的物业，形成稳定的经营性收入，拓宽公司收入渠道。二是产品运营与资本运营相结合，资本运营以公司发展战略为导向，利用资本经营的杠杆作用，进入房地产相关行业，迅速扩充资产规模，达到资产快速增长的目标。例如，重庆保利香槟花园连续获得重庆市2006最具影响力楼盘等三项称号，上海保利十二橡树庄园荣获“2006上海最受欢迎楼盘——综合金奖”。公司的品牌形象进一步获得社会的认同。广州保利国际广场，位居广交会会展区，这一面向国内大型企业和跨国集团的超甲级写字楼，以其顶级的品质，引发广州写字楼市场新热潮，成为2006年广州最炙手可热的超甲级写字楼。

3.2高增长和充裕的土地储备是保利地产最大的优势。

2004-2005年主营收入增长率分别为150.93%和51.14%，净利润增长率分别为170.03%，115.16%，净利润的增幅高于主营收入的增幅，可见保利地产近年的业绩呈现高成长性。2006年10月止，保利地产已通过政府公开招拍挂、合作开发、收购兼并等方式获取了大量低成本、结构良好的土地储备，建筑面积过1000万平方米以上，仅次于万科集团。土地储备不仅量多成本低，而且结构良好。充裕的土地储备为其业绩的高增长提供了有力的保证。以保利国际广场为例，广州市对该项目进行招标时，由于市场前景不明朗，广州开发商反应平淡，但保利通过深入分析研究认为该项目具有良好商机，并迅速决策取得了该用地，当时的土地成本是2000元/m²，而在近期拍卖中，其周边用地价格已经超过了4000元/m²。仅土地一项，保利国际广场就具备了成本优势2000元/ m²。又今年以来，公司又先后在上海、武汉和沈阳等地竞拍得大片房地产用地。3.3最新上市的地产企业，将可以加大融资的力度，为发展壮大提供资金。

由于保利地产正处于高速发展时期，其资金运作和周转都力度交较大，206年的上市为公司提供了很好的融资渠道。可以利用增发、配股、债券、期权等多种方式融资和增资，可以减少银行的贷款，降低企业的负债率，也利于提高上市公司募集资金使用效率和对投资者的回报水平，保护投资者利益，确保上市公司再融资与证券市场发展之间形成良性循环。

4、保利地产的劣势：

4.1品牌知名度还不大。相比万科集团的大规模的全国16个城市的大规模开发经营，万科设计理念的人性化、重视社会效益、品牌美誉度高、高质量的大众住宅为主而长期形成的口碑等优势。保利的品牌度还要加强。

4.2财务风险要控制。从上市公司财务报表分析看，保利的担保金额较多，现金流也是负数，应该注意加强销售款的回收和防范财务风险等。应该加强自身的偿债能力，控制好债务风险。房地产行业都表现出较大的债务风险，如果外部经济环境发生剧变，很可能使得该行业上市公司处于严重财务困境。正在高速发展的保利地产贷款和担保的数额都较大，加强资产负债管理能力尤为重要。

4.3面临整个房地产业受国家调控政策的影响 ：这是主要不确定因素。2006年上半年出台的行业调控政策将对公司经营等产生一定的影响，由于公司的经营开发在上半年新开工面积较大，并已取得施工许可证，上述政策对公司有一定影响，但影响要小于其他上市公司。公司地产业务涉足的城市如广州、武汉、北京、上海等地的房地产价格波动将对公司的业绩产生一定的影响。

5、结束语

保利房地产（集团）股份有限公司将继续落实年初制定的项目开发计划，坚持保质保量保时。公司将根据各地宏观调控细则的不同要求调整产品供应结构，切实降低报建报批工作的延时对集团下半年以及下一开发节奏的影响，确保下半年销售计划的实现公司将在工程施工、质量管理、营销管理、客户服务等各方面进一步贯彻创新和规范的原则，采取有效措施，加强产品创新，规范企业管理，进一步提升公司品牌。公司将进一步拓展多元化融资渠道，并实施更广泛的合作，进一步提升人才和资金的运作效率。面对新一轮的宏观调控，公司将积极研究其对行业以及公司产品开发的影响，积极探讨未来项目拓展的策略和方法，保持公司业绩的持续、快速发展。

本文资料来源：

1、保利房地产（集团）股份有限公司财务报表、公司的公开信息公告、公司的网站内容等；

2、万科企业股份有限公司财务报表、公司的公开信息公告、公司的网站内容等；

3、招商局地产控股股份有限公司财务报表、公司的公开信息公告、公司的网站内容等；

篇3：万科集团财务分析

万科企业股份有限公司 (以下简称“万科集团”) 成立于1984年5月, 1988年进入房地产行业, 成为国内最大的住宅开发企业。现今, 万科集团的业务已覆盖中国珠三角、长三角、环渤海三大城市经济圈以及中西部地区的53个大中城市, 销售规模居全球同行业首位。

2 财务分析

2.1 偿债能力分析

企业的偿债能力在企业健康发展中起关键作用。由表1可知 (仅列部分指标) , 在短期偿债能力方面, 万科集团三年来流动比率呈缓慢下降趋势, 速动比率、现金比率在2013年小幅下降后又回升。2013年预收账款增加, 导致流动负债增加, 且新房库存小幅增加;2014年货币资金增加, 销售回款加快, 速动比率、现金比率回升。在长期偿债能力方面, 万科集团资产负债率基本稳定在0.77, 利息保障倍数三年逐渐变大, 2014年上升幅度最大。而对比同行业中的保利房地产股份有限公司 (下称“保利地产”) , 其流动、速动比率3年来呈上升趋势, 现金比率在0.2左右波动, 略强于万科集团。资产负债率两者持平;利息保障倍数在16左右波动, 远低于万科集团, 说明万科集团有能力支付利息费用, 长期偿债能力强[1]。

2.2 营运能力分析

企业的营运能力分析有利于经营管理者、投资者和债权人进行相关决策。由表2可知, 万科集团3年来营运能力各指标虽有进有退, 但趋于稳定。存货周转率趋于上升, 应收账款周转率2013年小幅下降但随着2014销售回款加快, 继续回升。对比同行中的保利地产, 两者总资产周转率、流动资产周转率基本持平, 但应收账款周转率3年趋于下降, 远低于万科集团, 说明万科集团回款速度快;3年来存货周转率呈上升趋势, 仍低于万科集团, 说明万科集团资产流动性较强。整体来说, 万科集团注重现金流管理, 强调销售及时回款, 营运水平较强, 资金周转速度较快, 资产管理水平较高。

2.3 盈利能力分析

企业的盈利能力指的是企业获取利润的能力。由表3可知, 万科集团净资产收益率2012, 2013年达多年来最高19.66%, 2014年略有下降, 万科集团正在推动企业战略转型, 短期内效果难体现效果, 但为未来企业发展提供空间。城市土地市场量缩价涨、税金越来越高, 挤压万科获利空间;且万科集团处于结算中装修房比例的上升, 加上年内调整期部分利润较低的现房转入当期结算, 导致利润率下滑。万科集团每股收益3年来呈上升趋势, 说明万科集团在市场中积极调整。总体来说, 万科集团盈利能力略有下降。对比同行业中的保利地产, 3年来净资产收益率略高于万科集团, 其他盈利能力相关指标除个别年份指标外, 均略低于万科集团。万科集团坚持转型, 盈利能力在行业中较强。

2.4 成长能力分析

企业的成长能力分析反映了企业未来的发展前景。由表4可知, 3年来万科集团成长能力各项指标增速明显放缓, 尤其是2014年, 市场销售相对较低迷, 且万科集团结算滞后于销售, 加上公司放缓发展脚步, 调整战略, 更重质量, 导致成长能力各指标急速下滑。但中国房地产需求依然很大, 万科集团吸聚资源能力较强, 且得利于宽松的货币信贷政策和松绑的再融资政策, 整体来说业绩稳中上升。对比同行中的保利地产, 2012, 2013年两者增速不相上下, 但2014年由于公司已销楼盘在年内交付并结转收入, 发展势头良好, 各项指标增速均大于万科集团。

3 存在的问题及建议

万科集团作为中国房地产行业的标杆, 财务各方面指标较强, 发展前景广阔, 但仍存在一些小的问题, 笔者就此进行分析, 并提出一些建议。

第一, 坚持积极销售, 回笼资金。万科集团的短期偿债能力指标表现相对较弱, 公司有一定的财务风险。建议公司坚持积极销售, 加大去库存化力度, 重视现金流管理, 强调及时回款, 回笼资金。第二, 坚持精细化管理, 向管理要效益。由于地价走高且税金等成本较高, 整个房地产行业的利润率偏低。万科集团要积极调整战略, 转变盈利方式, 提升管理水平, 从精细化管理中挤效益, 提升公司竞争力。第三, 坚持理性投资, 坚定转型道路。在整个房地产行业低迷时期, 万科集团坚持理性拿地, 理性投资, 根据自身发展需要合理补充项目资源。坚定转型道路, 坚持做好“三好住宅”与“城市配套服务商”相结合的道路, 迎合市场消费者的高质量需求[2]。

4 结语

2015年, 中国房地产业处于回暖时期, 万科集团要紧紧抓住这个契机, 及时调整发展战略, 坚定转型道路, 做出自己特色, 迎合时代的发展。

参考文献

[1]李传健, 邓良.新型城镇化与中国房地产业可持续发展[J].经济问题, 2015 (1) :119-123.

篇4：万科地产财务分析

摘要：利用我国1999-2014年的时间序列数据，选取房地产税收、房地产投资和房地产价格作为分析变量，构建向量自回归的VAR模型、运用脉冲响应和方差分解方法，就房地产税收、房地产投资和房地产价格之间联动影响进行分析。结果显示：房地产税收在短期内有促进房地产投资和房地产价格上扬的倾向，虽然长期有抑制效果，但是并不显著；房地产投资和房地产价格互为影响，房地产价格对房地产投资影响更大，短期来看两者的影响互为正相关，但是长期关系却出现负相关；另外，房地产投资和房地产价格的趋势在长期内也会影响房地产税收政策的走向。

关键词：房地产税，房地产投资，房地产价格，VAR

中图分类号：F293.3文献标识码：A

文章编号：1001-9138-（2016）06-0025-34收稿日期：2016-05-06

自1998年住房制度改革以来，我国房地产市场得到迅猛发展，并且对促进国民经济增长、扩大内需以及提高人们的居住水平起到了不可替代的作用，但与此同时，我国房地产市场面临着非理性发展，房价持续走高，房地产投资过热，巨大的经济利益将越来越多的社会资源盲目吸引到房地产业之中，造成实体经济空心化和金融风险的增加，高房价远远超出了居民的负担水平，严重挫伤了普通购房者的消费需求，不利于宏观经济的稳定、房地产业的可持续发展和社会的和谐。因此，为了保持房地产市场的平稳发展，利用房地产税成为政府监管和控制房地产市场的手段之一。2015年，十二届全国人大常委会立法规划公布，房地产税法被正式列入其中。但房地产税也逐渐暴露了税费项目繁杂、房地产各环节税费不均、税制体系复杂等多方面的问题。在受到各界的质疑中，房地产税政策能否有效地给房地产投资和房价“降温”，同时三者之间是否存在相互影响，是本文研究的目的和意义所在。

本文利用我国1999-2014年有关时间序列数据，采用VAR模型实证研究房地产税、房地产投资和房价三者之间的联动影响。

1 文献回顾

首先，关于房地产税对房价的影响，众多学者虽然视角和方法不同，但无论是从理论上还是实证上都已经对其进行过成熟的探讨。Tiebout（1956）的“用脚投票”理论最先从税收资本化和公共服务提供的视角指出，具有消费者和投票者双重身份的理性人根据各地方政府提供的公共产品和税负的组合，来自由选择那些最能满足自己偏好的地方定居。Tiebout的研究为后来的房地产税与房价关系的研究奠定了基础。随后，Oates（1969）通过对美国新泽西州东北部的53个城镇进行调查，发现地方房地产价值与实际房地产税之间负相关，与每年的公共支出正相关。Oates在模型中将房地产价值作为被解释变量，如果居民在选择定居地时确实考虑地方公共服务水平和税率，那么该地的公共服务越好税率越低，就会吸引大量人口流入，从而会引起本地房地产需求增加，进而带动房价上涨。Wood（2006）采用微观模拟模型研究了澳大利亚房地产政策对住宅需求选择的影响，房地产税会影响租房、买房的相对价格，家庭财富，并最终会影响房价。

我国学者也对房地产税和房价的关系进行了研究，主要观点归纳为3类：第一类观点认为，房地产税将促进房价的上涨。杨绍媛、徐晓波（2007）认为我国在现行的税制下，由于购房者需求弹性小，不论从资产收益的角度还是从住房成本的角度看，税收在短期内都会提高房价。第二类观点则是认为，房地产税将抑制房价的上涨。王海勇（2004）按照现代资产定价理论，房地产税收能够降低住宅投资的未来预期增值，从而导致住宅资产价格的下降。况伟大（2012）在住房流量模型的基础上，构建了一个购房者和开发商的住房市场局部均衡模型，考察了完全垄断和完全竞争情形下房地产税与房价之间的关系。结果表明，无论何种市场结构，提高房地产税均导致房价下降；住房市场垄断性越强，房价越高，房地产税对房价影响越大。第三类观点，则是侧重于房地产税对房价的长短期影响。杜雪君、吴次芳等（2008）以我国1988-2006年房地产税和房价的相关数据为基础，通过协整分析、向量自回归、误差修正和Granger因果检验，研究了我国房地产税对房价的短期影响及两者的长期关系。认为我国房地产税和房价长期存在均衡稳定的关系，调高房地产税将促进房价上涨，并且房地产税的长期影响效应要大于短期影响效应。陶萍、张秋燕（2014）利用我国2000-2012年的30个省的房地产税和房价的面板数据，通过平稳性分析、协整检验以及回归分析，发现我国房地产税对房价由正U型影响效应，即短期内房地产税能有效抑制房价的上涨，而长期内房地产税的征收则会带动房价的上涨，而且房地产税对房价的影响具有显著的区域差异。

其次，国内文献关于房地产税影响房地产投资的研究较少，而且大多数文献是从宏观层面进行，分析土地财政对于房地产投资的影响。例如，陈志勇（2011）通过分析省级面板数据，指出土地财政依赖度与房地产业产值占GDP的比重之间存在不显著正向关系。雷根强、钱日帆（2014）通过利用地级市面板数据模型和广义矩阵法，分析了土地财政对房地产投资和房价的影响，结果发现：地方财力的依赖程度对房地产开发投资呈显著的正向影响，但对房价并不显著。

最后，对于房地产投资和房价之间的关系，不少学者进行了研究。段岩燕、田华（2009）认为，房地产开发投资与房地产价格通过供需传导机制相互影响，房地产投资与房地产价格呈正相关关系。牛甲卿（2009）从市政角度出发分析房价指数与房贷和房地产开发投资额之间的关系后，发现房地产投资额与房地产价格存在长期的稳定正向关系。赖一飞、黄芮等（2014）利用VAR模型和协整方程，从房地产调控政策入手，重点研究利率、房地产投资与房地产价格的相互影响效应，结果发现：房地产投资对房价有正向影响，利率对房价有负向影响，并且在长期均衡角度上看房地产投资对房价的影响更大，同时房地产价格对房地产投资也有较大影响。

现有文献为我们研究房地产税和房地产投资与房价间的联动影响提供了有利的借鉴。但是，鲜有文献从全局上把握房地产税、房地产投资和房价之间的关系。另外，大多数文献只是笼统考虑土地财政对于房地产投资的影响，并没有细分到房地产税政策的影响。基于此，本文尝试在现有基础上量化分析房地产税、房地产投资和房价三者之间的联动影响。

2 计量方法与数据

2.1 数据说明

本文选取我国1999-2014年房地产税收（ET）、房地产价格（EP）、房地产投资（EI）相关数据，房地产税收（ET）采用5种直接以房地产为征税对象的税种（房产税、耕地占用税、城镇土地使用税、土地增值税和契税）的税收收入之和；房地产价格（EP）采用商品房平均销售价格数据。所有原始数据均来源于中国统计年鉴、国家统计局官网。同时，为消除时间序列数据存在的量纲问题，文章对实际ET、EP、EI取对数，自然对数形式为LET、LEP、LEI，统计软件为EVIEWS7.2。

2.2 计量模型

建立一个包含房地产税收、房地产投资和房地产价格3个内生变量的VAR 模型，并通过平稳性检验、协整分析、脉冲响应函数分析和方差分解分析对三者之间的关系进行探索。

向量自回归（VAR）模型通常用于多变量时间序列的预测和描述随机扰动对变量系统的动态影响，实质上是考察多个变量之间的动态互动关系，把系统中每一个内生变量作为所有变量滞后项的函数来构造回归模型，最一般的VAR（P）模型如式：

式中，yt是m维内生变量向量；xt是d维外生变量向量；A1，…，Ap和B1，…，Br是待估计参数矩阵，内生变量和外生变量分别有p和r滞后期；为随机扰动项，同期之间可以相关，但不能自相关，不能与模型变量的右边相关。

3 基础型检验分析

3.1 平稳性检验

VAR模型是针对平稳数据建立的，因此在用VAR模型进行估计分析之前，需要考虑到时间序列数据的平稳性。本文采用ADF单位根检验法对房地产税（ET）、房地产投资（EI）和房地产价格（EP）进行平稳性检验。检验结果如表1所示。

从表1看出，原变量序列均存在单位根，是非平稳的，但房地产投资和房地产税收经过二阶差分后是平稳的，房地产价格经过一阶差分后是平稳的，不包含单位根，那么序列LEI、LET是I（2）序列，LEP是I（1），满足协整检验的条件。

3.2 协整检验

首先要确定VAR模型中的最优滞后期值，若滞后期值K过大则会导致模型中的自由度过少，从而不利于模型参数估计的有效性，而K值太小，误差项又会存在严重相关。本文根据AIC和SC最小化的原则进行选取，通过VAR模型最优滞后期的检验，结果如表2所示，可知此VAR模型的最优滞后期为3期。

基于上述单位根检验结果，发现时间序列数据满足协整检验的条件，对这3组数据进行Johansen协整检验，结果如表3所示。

从表3可以发现，在没有协整关系的原假设下，p值的概率是小于0.05，说明存在协整关系。我们可以避免伪回归的现象，同时可知房地产税收、房地产投资和房地产价格三者之间存在长期均衡关系，可以采用三者相关数据构建VAR模型。除此以外，为进一步考察模型的稳定性，估计AR特征多项式的根。从图1中看出所有的根的倒数的模都落在圆内，表示VAR模型平稳。

图1：AR特征根的倒数的模的单位圆表示

4 实证分析

4.1 脉冲响应函数分析

脉冲响应函数刻画了内生变量对误差变化大小的反应，即描述一个标准差大小的冲击对VAR模型中内生变量当期值和未来值的影响，为了分别观测房地产税收、房地产投资和房地产价格比一个标准差大小的随机新量对VAR模型中内生变量的当期值和未来值的影响，本文在VAR的基础上，建立相应时期数为10的脉冲响应函数，其结果如图2所示。

从“对ET的反应”的图表中可知，各内生变量对房地产税收的一个标准差大小的随机变量的反应不一。首先，房地产投资脉冲响应第1期大约为0.4，在第1期到第7期内则是上下浮动，第7期达到峰值，后期开始持续下降，到23期之后由正向冲击变为负向冲击，说明从长期来看房地产税收的征收有助于抑制房地产投资的过旺，但是效果并不显著，而且近期来看则会促进房地产投资。这有可能主要是因为地方政府为了增加地方财政收入，前期低价供应工业用地盲目吸引工商企业，而且由于受官员任期和政绩压力的影响，在任官员承诺给引进企业税费减免导致前期房地产投资过旺，但下任官员并不受上任影响，从而又通过增加税费来弥补财政支出。其次，房地产价格的脉冲响应第1期也为0.4，之后便持续上涨，直到第7期达到峰值，再之后便持续下降，在大约第22期左右，便有正向响应变为负向响应，说明短期来看房地产税收的征收并不能抑制房价的下跌，长期才会有效果，但是效果也不显著。这有可能是政策的逆向效应，并且政策的执行往往存在时滞情况，在房地产税收税率增加之前，消费者可能会在短期内出现“哄抢”现象，致使房屋供不应求出现房价上涨现象。最后，房地产税收对自身的响应，在第1期几乎没什么影响，后期一直在0-0.3左右浮动，最终又趋于零，说明房地产税收对其自身的冲击所引起的响应在初期比较明显，后期没什么影响。

从“对EI的反应”的图表中可知，各内生变量对房地产投资的一个标准差大小的随机扰动的反应差异也很大，房地产价格的脉冲响应函数第1期为0，之后便持续上涨，在大约第10期时达到峰值，但是之后便持续下降，在23期之后由正响应变为负响应。这说明房地产投资的增加在近期会促进房价的上涨，但是长远来看却会造成房价的下跌。这主要有可能是持续的高房价在前期吸引大量的资本进入，由于高房价带来的消极影响，压制了普通购房者的需求，从而导致需求萎缩，而与此同时房地产投资带来的房地产市场后期出现了供过于求的情况，所以房价出现下跌；房地产税收对于房地产投资的反应则是比较温和，呈现出先增加后逐渐为零的情况，这说明我国目前还是以投资为主，并且依然落实“房地产业定位为国民经济的支柱产业”的政策，政府政策执行力度不大所致。

从“对EP的反应”的图表中可知，各内生变量对房地产价格的一个标准差大小的随机新量的反应。首先，房地产投资对房地产价格的响应较为强烈，初期为0.25左右，之后便持续下降变为负响应，在第2期之后开始持续上升，并变为正响应，一直到第23期左右又变为负响应。这说明前期的房价上涨，并不会带来房地产投资的过旺，由于受心理预期的影响，投资者需要对一个地区的后期市场行情作出判断才会采取行动，但持续的房价上涨肯定会吸引投资者的不断进入，造成房地产投资过旺。正如以上所述，持续的高房价最终会抑制对房地产的需求，而这种影响又会传递到前期的投资，从长期来看会导致房地产投资下降。其次，房地产税收受到房地产价格一个正向冲击后，在11期内先呈现出平稳的正响应，11期后有逐渐归为零。这说明短期内政府在面对高涨的房价时，会出台相应的房地产税收政策去积极抑制房价的上涨，但是由于目前我国经济处在转型阶段，短期内继续以“投资拉动经济”的格局不会改变，所以如果房地产税在长期内会抑制房价的下跌，必然会影响前期投资者的心理预期，对经济增长反而不利，所以政府的房地产税收政策长期看来对于房价的响应并不积极。

4.2 方差分解分析

利用VAR模型，可以研究模型的动态特征。其主要思想是，把系统中每个内生变量的波动按其成因分解为与各方程新息相关联的若干组成部分，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性。本文利用EVIEWS7.2得出3个变量的VAR跨时为8的方差分解，如表5所示。其中，S.E所对应的列是各个变量的各期预测标准误差，这种误差来源于新息的当期值和未来值，其他几列是关于源自某个特定新息所引起的方差占总体方差的百分比，在第一期，一个变量的所有变动均来自其本身的新息，因此值为100%，通过方差分解：

（1）关于房地产投资的方差分解分析。如表2所示，不考虑房地产投资对自身的变动贡献度，房地产价格和房地产税收的变动不存在对房地产税收的同期影响，但随着时间的推移，房地产价格方差变动的贡献度越来越大，在第8期，全国房地产投资的变化的71%以上来自于房地产价格的变化，这表明房价的变化对房地产投资影响较大，在房价只涨不跌的预期下，房价的上涨势必会刺激更多的房地产投资；而房地产税收对于房地产投资的变动的贡献度则一直不明显。

（2）关于房地产价格的方差分解分析。考察房地产价格波动的原因，分析房地产投资和房地产税收的变动对于房地产价格的重要性，如表5所示，除去房地产价格变动对自身变动贡献的影响，房地产投资的变动影响最为显著，虽然房地产投资的影响在逐步下降，但是在第8期，房地产价格变化的28%以上来自于房地产投资的变化；而房地产税收的变动对于房地产价格的变动并不明显。

（3）关于房地产税收的方差分解分析。从表5可以看出，对于房地产税收的变动受到房地产价格的变动贡献较大，在第8期达到78%以上，房地产投资的变动贡献虽然不及房地产价格的变动，但是对于其房地产税收变动的贡献在第8期也在20%以上。这说明房地产价格和房地产投资的趋势会影响房地产税收政策的走向，如果长期内房地产投资和房地产价格有下降的趋势，对于目前国家依然依靠投资拉动经济增长的格局反而不利，房地产行业更是保增长的关键，在这种背景下，房地产税收的征收并不能有效的调控房地产市场，最终房地产税收对两者响应的力度也会由于执行上的乏力而大大缩减。

5 结论与政策建议

本文采用VAR模型，探讨了房地产税收、房地产投资和房地产价格三者之间的联动影响。在现有文献的基础上，对三者之间进行了实证考察，房地产税收对于抑制房地产投资过旺和房地产价格过热虽然从长期来看有影响，但是效果并不显著，而且在短期内还有促进房地产投资和房地产价格上扬的倾向；房地产投资和房地产价格之间相互影响。而房地产价格对于房地产投资影响更大，说明我国市场上充斥着投机性投资行为。另外，虽然短期来看，无论是房地产投资对于房价的影响，还是房价对房地产投资的影响成正相关，但是两者相互之间的影响长期来看是负相关的，这与我国目前房地产市场出现的高库存情况也基本符合。高额的房价吸引了大量的投资，但是这与消费者实际负担能力严重不匹配，致使房地产需求萎缩，导致大部分城市有价无市，而这种影响又会传递到前期房地产投资，从而出现投资减少。房地产投资和房地产价格会影响房地产税收政策的走向，虽然我国政府在宏观层面常用房地产收对房地产市场进行调控，然而结果并不理想。在此，根据本文研究结论，提出以下建议：

（1）房地产税收对于调控房地产投资和房地产市场起到一定作用，但是作用有限，这其中需要国家加大执行力度，并且单一的财政政策并不能很好地发挥效果，要平稳房地产市场需要国家将行政手段、财政手段和金融手段并行。

（2）房地产投资和房地产价格互为影响，其中房地产价格对房地产投资影响较大。政府有关部门要加强规范房地产市场的投机行为，加大处罚力度，确保房地产市场的平稳运行。

（3）我国要逐步改变依赖投资发展经济的行为，尤其是房地产投资，避免重新回到粗放式发展的老路上去，因此国家需要从“供给侧”改革出发，实现资本、土地和劳动等要素的最优结合，以创新带动发展。

参考文献：

1.Tiebout C M.A Pure Theory of Local Expenditures.Journal of Political Economy.1956.64

2.Oates W E.The Effects of Property Taxes and Local Public Spending on Property Values： An Empirical Study of Tax Capitalization and the Tiebout Hypothesis.Journal of Political Economy.1969.77

3.Wood G A，Flataup.Microsimulation Modeling of Tenture Choice and Grants to Promote Home Ownership.Australia Economic Review.2006.39

4.杨绍媛 徐晓波.我国房地产税对房价的影响及改革探索.经济体制改革.2007.2

5.王海勇.房地产税收的一般经济分析.税务与经济.2004.6

6.况伟大.房地产税、市场结构与房价.经济理论与经济管理.2012.1

7.杜雪君 吴次芳等.我国房地产税与房价关系的实证研究.技术经济.2008.9

8.陶萍 张艳秋等.房地产税对房产价格影响效应分析.工程管理学报.2014.28（5）

9.陈志勇.财税体制变迁、“土地财政”与经济增长.财贸经济.2011.12

10.雷根强 钱日帆.土地财政对房地产开发投资与商品房销售价格的影响分析——来自中国地级市面板数据的经验证据.财贸经济.2014.10

11.段岩艳 田华.房地产投资与房地产价格之关系理论与实证研究.生产力研究.2009.2

12.牛甲卿.房价与房贷和房地产投资完成额关系的实证研究.经济师.2009.5

13.赖一飞 黄芮等.利率波动、房地产投资与房地产价格的关联模型.武汉大学学报（工学版）.2014.1

The Linkage Analysis of Real Estate Tax， Real Estate Investment and Real Estate Price

Chen Shuyun，Yang Jiankun，Li Weihua

Abstract：In reference of series domestic statistics from 1999 to 2014，we focused on real estate tax， real estate investment and real estate prices as analysis variables.The author adopted vector autoregression VAR model，impulse response and variance decomposition methods，in order to do research works and seeking linkages between the real estate tax，real estate investment and real estate prices.The results showed that there exists short-term tendency showing that the real estate tax create positive effects for real estate investment and real estate prices.Although the inhibitory effects in long-term view，the general impact can be said next to nothing.The real estate investment and real estate prices affect each other，and the real estate price create greater impact on real estate investment.In short-term view， the two factors have mutual positive correlation，however there exist negative correlation of them from the long-term view.In addition，both of the real estate investment and real estate prices will create influence on the social situation of real estate tax policy in long-term view.Several recommendations were composed in this paper based on aforesaid aspects.

Keywords：Real estate taxes，Investment in real estate，Real estate price，VAR

篇5：万科公司财务分析

看人家的资产负债率，计算下财务风险。

先分析影响资本结构的因素，再运用净收益理论、净营业收益理论、MM理论、代理理论和等级筹资理论等进行说明

最后可以通过这几年筹资过程的资本构成来比例对比。

编辑本段相关分析

1、股东权益比率是股东权益与资产总额的比率。

其计算公式如下：

股东权益比率＝(股东权益总额÷资产总额)×100%

该项指标反映所有者提供的资本在总资产中的比重，反映企业基本财务结构是否稳定。

2、资产负债比率

资产负债率是负债总额除以资产总额的百分比，也就是负债总额与资产总额的比例关系。资产负债率反映在总资产中有多大比例是通过借债来筹资的，也可以衡量企业在清算时保护债权人利益的程度。计算公式：

资产负债率＝(负债总额÷资产总额)×100%该指标数值较大，说明公司扩展经营的能力较强，股东权益的运用越充分，但债务太多，会影响债务的偿还能力。

3、长期负债比率

长期负债比率是从总体上判断企业债务状况的一个指标，它是长期负债与资产总

额的比率。长期负债比率＝(长期负债÷资产总额)×100%

4、股东权益与固定资产比率股东权益与固定资产比率也是衡量公司财务结构稳定性的一个指标。它是股东权益除以固定资产总额的比率。

股东权益与固定资产比率＝(股东权益总额÷固定资产总额)×100%

股东权益与固定资产比率反映购买固定资产所需要的资金有多大比例是来自于所有者资本

编辑本段判断标准

其判断的标准有：

1、有利于最大限度地增加所有者财富，能使企业价值最大化。

2、企业加权平均资金成本最低。

3、资产保持适当的流动，并使资本结构富有弹性。其中加权平均资金成本最低是其主要标准。能满足以下条件之一的企业，有可能按目标资本结构对企业现有资本结构进行调整：

(1)现有资本结构弹性较好时；

(2)有增加投资或减少投资时；

(3)企业盈利较多时；

4、债务重新调整时。资本结构调整的方法有：

(1)存量调整。即在不改变现有资产规模的基础上，根据目标资本结构要求，对现有资本结构进行必要的调整。

(2)增量调整。即通过追加筹资量，从增加总资产的方式来调整资本结构。

(3)减量调整。即通过减少资产总额的方式来调整资本结构。

篇6：万科财务分析报告

流动比率=流动资产/流动负债。

总体而言， 流动比率过高反映企业的资金未得到充分利用， 过低则反映企业的偿债安全性差。

一般而言， 行业合理的最低流动比率是 2。

万科 会计年度 流动比率 20XX 1. 91 20XX 1. 59 万科 20XX 年流动比率降低了 0. 32(1. 91-1. 59)， 即每为 1 元流动负债提供的流动资产保障减少了 0. 32 元。

原因在于 20XX 年流动资产变动金额大于流动负债变动金额， 其中存货积累 过多 ， 占用 流动资 产金额比 较大。

另 外还有信号， 20XX 年万科的预收款项为74405197318. 78 元， 而 20XX 年万科的预收款项为 31734801163. 76 元， 20XX 年预收款项增长了一倍多。

通常供应商提前付款给万科， 主要原因是货源紧张， 而万科的存货比较多， 所以万科可能本着某些营销策略。

横向比较， 万科的竞争对手保利 20XX 年流动比率为 2. 13， 保利的流动比率较万科合理。

通常流动资产中变现能力最差的是存货， 万科的存货占流动资产比率为 64. 88%， 保利的存货占流动资产比率为 74%， 说明万科的存货管理业绩比保利公司好。

2. 1. 2 速动比率 分析流动利率发现， 构成流动资产的某些流动性有很大差别。

货币资金， 交易性金融资产和各种应收， 预付款项等可以在较短内变现， 称之为速动资产。

另外的流动资产， 包括存货， 其他流动资产等， 称为非速动资产。

万科企业以房地产为核心， 存货的变现速度要比应收款项慢得多。

20XX 年万科速动比率为 0. 56, 20XX 年万科速动比率为 0. 59。

万科公司的速动比率比上年降低了 0. 03， 说明每一元流动负债提供的速动资产保障减少了 0. 03 元。

影响速动比率可信性的重要因素是应收账款的变现能力， 万科账面上的应收账款不一定都能变成现金。

政府 政策的变化， 可能使得报表上的应收账款不能反映平均水平， 通常万科内部人员一般对此情况可能估计。

万科账面上速动资产中通常货币资金占比重较大。

横向比较: 选择保利比较， 保利 20XX 年速动比率为 0. 53。

说明保利的速动资产保障性差一点。

2. 1. 3 现金比率 现金资产与其他资产相比较， 现金资产本身就是可以直接偿债的资产， 而非速动资产需要等待不确定的时间， 才能转换为偿债的现金。

万科 20XX 年现金比率是 0. 29。

万科 20XX 年现金比率是 0. 34。

万科公司的现金比率比上年减少了 0. 05， 说明万科为每一元流动负债提供的现金保障减少了 0. 05 元。

一般来说现金比率不宜过高， 因为过高体现了万科的的流动负债利用程度不够， 流动资产的获利能力低。

万科的现金资产 20XX 年金额为 378 亿， 20XX 年为 230 亿，说明银行利率对货币资金有了较大影响， 万科更愿意投放更多的钱到银行。

横向比较: 保利 20XX 年的现金比率是 0. 28。

现金资产保障性较万科略低。

保利的货币资金规模与万科有一定的差距。

2. 1. 4 资产负债率 资产负债率反映总资产中有多大比例是通过负债取得的， 它可以衡量企业在清算时保护债权人利益的程度。

资产负债率又被称为财务杠杆系数。

万科公司 20XX 年资产负债率是 75%。

万科公司 20XX 年资产负债率是 67%。

万科公司在 20XX 年的偿债能力保障性比 20XX 年低。

这个和国家银行政策密切相关， 投在银行的资金多， 存货相应增加。

万科的资产负债率越低， 举债越容易。

如果资产负债率搞到一定程度， 没有人愿意提供贷款了。

在经营状况好的时候万科的财务杠杆会起到正面积极的作用; 在经营恶化的时候财务杠杆会起到负面的作用， 债权人的利益得不到保障， 导致企业财务状况恶化。

2. 1. 5 产权比率 产权比率是资产负债率另外的表现形式。

万科公司 20XX 年产权比率为 2. 38， 表明 1元股东权益借入 2. 38 元。

权益乘数是 3. 95， 表明 1 元股东权益拥有 3. 95 元的资产。

2. 1. 6 利息保障倍数 万科 20XX 年的利息保障倍数=(8839610505. 04+3101142073. 98+504227742. 57 ) /504227742. 57=24. 68。

万科 20XX 年的利息保障倍数=(573680423. 04+2187420269. 4+6430007538. 69)/573680423. 04=16. 02 万科的利息保障倍数 20XX 比 20XX 年高， 表示利息支付越有保障。

万科的长期债务需要每年付息。

利息保障倍数表明 1 元债务利息有多少倍的息税前收益作为保障。

同时举债也比较容易。

如果利息支付都却反保障， 那么归还本金就更加困难了。

2. 1. 7 现金流量利息保障倍数 万科 20XX 年现金流量利息保障倍数=2237255451. 45/504227742. 57=4. 44 万科 20XX 年现金流量利息保障倍数=9, 253, 351, 319. 55/573680423. 04=16. 13 万科的现金流量利息保障倍数下降许多。

同时比收益基础的利息保障倍数更可靠， 因为实际用以支付利息的是现金， 而不是收益。

2. 2 运营能力 2. 2. 1 应收账款周转率 万科 20XX 年应收账款周转次数是 50713851442. 63/1594024561. 07=31. 81 万科 20XX 年应收账款周转天数是 365/31. 81=11. 14 天 万科 20XX 年应收账款周转次数是 48881013143. 49/713191906. 14=68. 54 万科 20XX 年应收状况周转天数是 365/68. 54=5. 33 天 万科 20XX 年应收账款周转天数控制的很好， 周转天数控制在 30 天内， 应收账款的收现期比较短， 比 20XX 年慢了不少天。

对于万科公司， 应收账款容易收季节性， 偶然性和人为因素影响。

特别万科是以房地产为核心， 它的应收账款是由赊销引起的， 万科的赊销额并非全部销售收入。

当应收账款预计部分收不回来， 那么万科应当注意应收账款的减值问题。

提取的减值准备越多， 应收账款周转天数越多， 这样的情况下并不是好的经营业绩， 反而说明应收账款管理欠佳。

万科在权衡收现的时间应还注意信用政策， 并非周转天数越少越好。

适当的放宽信用政策， 万科不仅能够及时收回应收账款， 而且更好对应收账款业绩管理。

如果没有节制的放宽信用政策， 很可能导致现金收不回来。

2. 2. 2 存货周转率 存货周转率是销售收入与存货的比重。

万科 20XX 年存货周转次数是 50713851442. 63/133333458045. 93=0. 38 万科 20XX 年存货周转天数是 365/0. 38=959. 63 万科 20XX 年存货周转次数是 48881013143. 49/90085294305. 52=0. 54 万科 20XX 年存货周转天数是 365/0. 54=672. 68 万科在 20XX 年的存货周转天数非常高， 比 20XX 年高了 286. 96 天， 主要原因在于， 万科在 20XX 年存货金额极其巨大。

目前看来万科的存货过多。

存货周转天数不是越低越好。

存货过多会浪费资金， 存货过少不能满足流转需要。

所以对于万科来所， 需要在当前找到一个最佳的存货水平， 存货不是越少越好。

万科很可能是销售不畅， 导致存货过多， 为了赢得优秀的存货管理业绩， 万科应发现自身内部问题， 寻找突破口。

横向比较: 保利在 20XX 年的存货周转天数是 1294. 09 天， 其他房地产企业也是如此，个人认为: 在房地产行业要想降低存货周转天数是一件很难的事情。

虽然难， 但我们亦要往这个方向走。

国家一直关注人民的衣食住行问题， 对房地产格外关注， 发布不少政策， 控制房价走势。

万科要降低存货周转天数除了适当开发地产以外， 还采取应变措施。

2. 2. 3 流动资产周转率 流动资产周转率是销售收入与流动资产的比值。

万科 20XX 年流动资产周转次数=50713851442. 63/205520732201. 32=0. 25 万科 20XX 年流动资产周转天数=365/0. 25=1479. 18 万科 20XX 年流动资产周转次数=48881013143. 49/130323279449. 37=0. 38 万科 20XX 年流动资产周转天数=365/0. 38=974. 13 万科流动资产中存货占绝大部分， 前面已经有分析， 因此存货的周转状况对流动资产周转具有决定性影响。

2. 2. 4 非流动资产周转率 非流动资产周转率是销售收入与非流动资产的比值。

万科 20XX 年非流动资产周转次数=50713851442. 63/10116819540. 51=5. 01 万科 20XX 年非流动资产周转天数=365/5. 01=72. 81 万科 20XX 年非流动资产周转次数=48881013143. 49/7285275380. 02=6. 71 万科 20XX 年非流动资产周转天数=365/6. 71=54. 40 万科的非流动资产周转率一定程度反映非流动资产的管理效率。

万科对房地产投资管理和项目管理是否合理。

2. 2. 5 总资产周转率 总资产周转次数表示总资产在一年中周转的次数。

万科 20XX 年总资产周转次数=50713851442. 63/215637551741. 83=0. 24 万科 20XX 年总资产周转天数=365/0. 24=1552 万科 20XX 年总资产周转次数=48881013143. 49/137608554829. 39=0. 36 万科 20XX 年总资产周转天数=365/0. 36=1027. 54 万科 20XX 年总资产周转天数降低了不少， 表明万科的总资产使用效率降低， 盈利性变差。