基于熵权法—GRA的房地产上市公司成长性评价研究

李娇

摘要： 房地产企业成长性研究对房地产行业稳健发展意义重大。基于财务视角，借鉴国内外相关文献，结合房地产上市公司成长性特征，选取发展能力、获利能力、资产营运能力、偿债能力、现金流量水平5个层面共14个财务指标构建评价指标体系。采用熵权法对房地产上市公司50强中沪深上市的19家企业2013年财务截面数据进行分析，确定各财务指标权重，并结合灰色关联分析法（GRA）求得各企业关联度得分及排名，给企业成长性评价研究提供一种新思路。

Abstract： Research on the growth of real estate enterprise is of great significance for the steady development of the real estate industry. Based on financial perspective， this research draws on the related literature at home and abroad for reference， combined with the growth feature of the real estate listed companies， to select development capacity， profitability， assets operation ability， debt paying ability， cash flow level five levels， a total of 14 financial indicators to construct the evaluation index system. The entropy weight method is adopted， with the aid of analyzing the real estate listed companies in the top 50 of 19 companies listed on Shanghai and Shenzhen 2013 financial section data， determining the financial index weight， and determining various enterprises correlation score and ranking combined with grey correlation analysis （GRA） method， to provide a new research idea for evaluation of the enterprise growth.

關键词： 房地产；沪深上市；成长性；熵权法；灰色关联分析法

Key words： real estate；Shanghai and Shenzhen listed；growth；entropy method；GRA

中图分类号：F272.5 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）03-0059-04

0 引言

房地产业作为国民经济的支柱产业，对国家宏观经济的稳健发展至关重要。故而，近年来国家不断加强对房地产行业的宏观调控力度，包括国十一条（2010）、新国十条（2010）、国五条（2010）、新国八条（2011）、新国五条（2013）及新国六条等，采取银行信贷资金收紧，抑制投资性需求，限购等调控措施来应对房地产业的非理性繁荣，使房地产投资过于旺盛的现象得以缓解。然而，房地产宏观调控的常态化和我国经济下行的大背景，使得房地产市场下行日益明显：业绩持续下滑、盈利空间受到挤压、库存压力高企；房地产股市不景气，投资者对政策干扰悲观预期，估值持续下跌。虽然近期国家出台了一系列宽松的资本市场政策来刺激房地产股市，如IPO重启、再融资开闸、“新国六条”等，但由于市场投资者对企业的成长预期质疑，缺乏对企业成长性客观真实的判断，加之房地产上市企业政策环境和市场环境的不明朗，地产板块的反弹高度难达预期。因此，财务视角下对沪深上市房地产企业成长性综合评价研究，不仅能真实反映企业成长现状，引导市场参与者理性投资，而且能维护房地产市场稳定，创造良好的成长环境。

1 文献综述

如何通过评价模型客观真实地反映企业的成长性一直是理论界研究的热点。吴静（2008）对上市商业银行，从资产质量、资本充足性、成长能力、盈利能力和资产流动性五个方面分析成长性影响因素，并对商业银行的成长性做出了评价分析[1]。李益娟（2009）则运用Logistic回归模型，从偿债能力、营运能力、发展能力等六个方面对上市企业成长性进行了分析，构造了企业成长性综合评价模型[2]。李益娟、宋永春（2010）选取了我国49家成长百强上市公司2004-2008年的财务数据，并以托宾Q值作为企业成长性的衡量标准，研究了会计盈余和现金流量对企业成长性的解释程度[3]。刘曜、史爽（2011）对中小板上市公司的成长性、影响因子（盈利能力、风险水平、治理能力和运营周期）进行测度，并通过结构方程模型验证性分析其相互影响路径[4]。崔璐、钟书华（2011）利用层次分析—灰色关联度综合评价法对高技术中小企业的成长性进行了测度比较研究[5]。粱毕明（2012）对首次上市的28家创业板上市公司进行了成长性判定，从行业角度分析其成长性的影响因素，并对其成长性做出评价，进而基于不同地理区域的角度，比较创业板上市公司的区域发展差异[6]。龚光明、张柳亮（2013）根据以往研究成果，构建了包含财务指标与非财务指标的高新技术上市公司成长性评价指标体系，并采用GRA对高新技术上市公司的成长性进行了综合评价[7]。

综上所述，在研究思路上，现有研究多是基于财务视角，通过因子分析法、GRA和层次分析法等评价方法，对企业成长性进行定量评价。然而，现有研究中大多未曾考虑到评价结果的客观性问题，即未曾考虑到各财务指标的权重问题。与此同时，在研究对象的选取上，现有研究并未细分到具体行业，即忽略了成长性的区域及行业差异。故而成长性排名的真实性、客观性有待商榷。另一方面，通过回顾近几年的相关文献可知，缺乏房地产行业成长性评价研究。鉴于此，文章采用熵权法和GRA对沪深上市的房地产企业2013年财务截面数据进行处理分析，确定指标权重及关联度排名，即成长性排名。endprint

2 房地产上市公司成长性评价方法

2.1 熵权法

多指标综合评价中，确定评价指标权重常采用主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法根据评价人员主观上对各指标的重视程度来确定权重，常用德尔菲法和层次分析法等。客观赋权法根据各指标的关联程度或各指标的信息量来确定权重，其赋权原始数据来自客观资料，常用因子分析法、人工神经网络、熵权法、复相关系数法等。熵权法是一种客观赋权方法，其基本原理是根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。在房地产上市公司成长性评价中，用于确定各财务指标权重，使成长性评价结果更加客观真实。

熵权法确定权重的基本步驟如下：

①原始数据矩阵归一化。设m个评价对象，n个评价指标的原始数据矩阵为A=（xij）m×n无量纲化后得到

R=（rij）m×n

大者为优指标，无量纲化公式：

rij=■（1）

小者为优指标，无量纲化公式：

rij=■（2）

归一化矩阵Pij，归一化公式：

Pij=rij/■ rij（3）

②定义熵。在有m个被评价对象、n个评价指标的评估问题中，第j个指标的熵值ej为

ej=-k■PijlnPij（其中，k=1/lnm）（4）

③定义熵权。定义了第j个指标的熵之后，可得到第j个指标的熵权？棕j：

？棕j=（1-ej）/■（1-ej）（0？燮？棕j？燮1，■？棕j=1）（5）

2.2 GRA

灰色系统理论是我国著名学者邓聚龙教授于1982年提出的，主要用于研究“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统。灰色系统理论中的关联度分析是对系统动态发展过程的量化分析，它根据因素之间发展态势的相似或相异程度，来衡量因素间的关联程度。通过关联度大小反映各评价对象与理想对象接近程度的先后次序，关联度最大的评价对象为最优。与传统的多因素分析方法相比，灰色关联度分析具有样本要求较低，计算简单，无数据分布要求（如正态分布），定量与定性分析相符，量化结果准确性、稳定度高等优点。因此，该方法已被广泛应用于科学研究，并取得了较好的应用效果。当前，灰色关联分析有均值灰关联分析、相对变率度灰关联分析和斜率灰关联分析3种。由于相对变率度灰关联分析不适合原始序列中有零或负值的情形，斜率灰关联分析较均值灰关联分析计算复杂，因此文章选择均值灰关联数学模型来进行房地产上市公司成长性的实证分析。

GRA的基本步骤：

①确定参考序列和比较序列。设参考序列为X0={x0（k），k=1，2，…，n}；比较序列为Xi=（xi（k），k=1，2，…，n），（i=1，2，…，m）

②无量纲化处理。方法有初值化、均值化和区间化处理三种。文章采用区间化处理，公式同熵权法无量纲化处理公式（1）、（2）。

③定义关联系数。灰色关联系数为：

？酌[x0（k），xi（k）]=■（6）

其中，？驻0i（k）=x0（k）-xi（k）为绝对差；

？驻min=mini mink ？驻0i（k）为两极最小差；

？驻max=maximaxk ？驻0i（k）为两极最大差；

？籽∈[0，1]为分辨系数，其意义是削弱？驻max过大引起的关联系数失真，提高关联系数之间的差异显著性。一般情况下取？籽=0.5。

④定义关联度。关联系数只表示各时点数据间的关联程度，为使信息相对集中，综合反映比较序列与参考序列间的关联程度，可结合各指标熵权对关联系数加权平均，即：？酌[x0，xi）=■？棕j·？酌[x0（k），xi（k）]（7）

3 实证研究

3.1 实证研究设计

3.1.1 样本选取

文章以沪深上市的大型房地产企业为研究对象，选取2014年房地产上市公司50强中沪深上市企业19家，分别为万科地产、保利地产、招商地产、金科地产、华夏幸福、金地、金隅股份、金融街、华侨城、中南建设、荣盛发展、阳光城、泰禾集团、建发股份、首开股份、北京城建、雅戈尔、陆家嘴、新湖中宝。样本数据为2013年19家企业的财务截面数据，相关数据来源于沪深交易所网站所披露的2013年企业年报。

3.1.2 指标界定

借鉴国内外已有的评价指标体系，并根据房地产上市公司的成长性特征，选取了发展能力、盈利能力、资产营运能力、偿债能力、现金流量水平5个层面共14个财务指标，构成了评价指标体系，见表1。各财务指标说明如下：

①发展能力。选取净利润增长率（X1）、主营业务收入增长率（X2）、资本积累率（X3）、总资产增长率（X4）来反映企业发展能力。其中，净利润增长率，衡量企业经营效益，反映企业市场竞争能力；主营业务收入增长率，反映企业主营业务的发展状况，判断企业发展所处阶段；资本积累率，反映企业当年资本的积累能力，衡量企业的发展潜力；总资产增长率，反映企业本期资产规模的扩张速度。

②盈利能力。选取净资产收益率（X5）、总资产报酬率（X6）、销售净利率（X7）来反映企业盈利能力。其中，净资产收益率，反映股东权益的收益水平，衡量企业自有资本的利用效率；总资产报酬率，反映企业总资产的总体获利能力和运营效益；销售净利率，衡量企业销售收入的获益能力，是企业盈利能力和竞争能力的综合反映。

③营运能力。选取存货周转率（X8）、总资产周转率（X9）来反映企业营运能力。存货周转率，反映企业销售能力以及流动资产流动性；总资产周转率，衡量企业总资产的利用效率。

④偿债能力。选取流动比率（X10）、速动比率（X11）、资产负债率（X12）来反映企业的偿债能力。流动比率，衡量企业短期债务清偿能力，反映企业变现能力及短期财务风险状况；速动比率，反映企业资产的流动性以及短期债务清偿的的能力；资产负债率，反映企业长期偿债能力，用以衡量企业清算时对债权人利益的保障程度。流动比率、速动比率和资产负债率均属于适度指标，鉴于良好的资产流动性和短期偿债能力反映企业良好的成长性，所以流动比率和速动比率越大，企业成长性越好，文章认为流动比率和速动比率为正指标；而资产负债率从财务风险、资金安全等角度反映房地产上市企业的成长性，当前银行信贷资金收紧，资产负债率越高，企业举债经营就越难，成长性就差，文章认为资产负债率为负指标。endprint

⑤现金流量水平。选取债务保障率（X13）、现金流量比率（X14）来反映企业的现金流量水平。债务保障率，反映企业用经营现金净流量偿付全部债务的能力；现金流量比率，判别企业财务状况，反映企业财务弹性。

3.2 基于熵权法的房地产上市公司财务指标权重确定

首先进行原始数据归一化处理，即根据公式（1）、（2）、（3）得归一化矩阵，随后进行熵及熵权计算，即根据公式（4）、（5）得出熵值ej及熵权值？棕j，如表2。

3.3 基于灰色关联度的房地产上市公司成长性评价分析

3.3.1 确定参考序列和比較序列

本研究中，参考数列X0取最优样本序列，根据前面分析，资产负债率为逆指标，其余均为正指标；比较序列为样本公司各项指标值。

3.3.2 数据无量纲化处理

根据公式（1）、（2），房地产上市公司财务指标数据无量纲化数据，如表3。

3.3 求绝对差序列和关联系数

根据公式（6）、（7），计算房地产上市公司灰色关联系数。

3.4 灰色关联度确定及成长性排名

关联系数只表示各时刻数据间的关联程度，要总体反映比较序列与参考序列间的关联程度，还需要将各个时刻的关联系数加权平均。结合各指标熵权值？棕j，求出19家房地产上市公司关联度得分，并进行排名，即成长性排名，如表4。

4 实证结果分析

①由表2各指标熵权值，可以看出，房地产上市企业成长性受存货周转率和总资产周转率影响最大，其次影响较大的是资本积累率、总资产增长率和资产负债率，这些财务指标是衡量企业资本结构、债务结构和资产流动性的重要指标。其中存货周转率、总资产周转率和资本积累率、总资产增长率分别从资产营运能力和发展能力角度反映企业资本结构状况；而资产负债率反映企业的债务结构，是企业信贷考量的重要指标。房地产企业作为资本密集型企业，资本规模过大，所以衡量资本结构、债务结构和资产流动性的指标对成长性影响较大。同时，也可以看出，各一级指标下的二级指标之间熵权值相差不大，对成长性的影响程度相近，说明财务指标选取较为合理，能客观衡量企业真实成长性。

②成长性是综合性指标，是房地产上市企业发展能力、盈利能力、资产营运能力、偿债能力和现金流量水平等企业财务实力的综合反映。由表4企业成长性排名可以看出，泰禾集团、中南建设、首开股份、保利地产等成长性较强，其中泰禾集团成长性优势明显，分析泰禾集团各财务指标数据可知（见表3），泰禾集团在发展能力、资产营运能力、盈利能力和偿债能力上表现优秀，其中发展能力驱动明显，净利润增长率、主营业务收入增长率、资本积累率及总资产增长率增幅均超过了100%，但企业现金流量水平不佳，财务弹性不足，短期投资的投资者要慎重考虑；保利地产各指标均表现优良，属于全面成长型，对于保守型的投资者或许是最佳选择。对于成长性较差的企业，其各项指标均表现不佳，个别企业或是营运能力驱动型，如建发股份；或是偿债能力驱动，如金融街、新湖中宝股份；或是由优良的现金流量水平驱动，如华侨城、雅戈尔集团。但是在国家宏观调控常态化，行业发展不景气的背景下，单靠单方面驱动不能保证企业的长期稳健发展，因此不建议作为投资考虑对象。

5 结语

文章基于熵权法和GRA对我国2014年房地产上市企业50强中沪深上市的19家企业成长性进行评价研究。首先基于财务视角构建了包含5个层面共14个财务指标的评价指标体系，着重解决了两方面问题：①采用熵权法确定了房地产上市企业成长性评价指标权重，使企业成长性评价更加真实客观；②采用GRA计算出19家房地产上市企业2013年的灰色关联度并进行排序，其得分越高代表企业的成长性越好。然后就以上两个方面的实证结果进行分析发现：房地产上市企业成长性受存货周转率和总资产周转率影响最大，其次影响较大的是资本积累率、总资产增长率和资产负债率；虽然成长性是综合性指标，但是投资者要根据自己的风险偏好类型，以综合成长性排名为主，兼顾各财务指标，合理做出投资决策。

文章虽然采用熵权法和GRA对房地产上市企业成长性评价进行了探索研究，但文章研究只涉及财务指标，非财务指标未考虑，并且样本数据只采用了2013年财务指标截面数据，所以成长性评价结果的全面性、客观性和真实性有待商榷。因此基于改进灰色关联度模型分析处理包含财务指标和非财务指标的面板数据是后续研究中的重点。

参考文献：

[1]吴静.我国上市商业银行成长性评价实证研究[J].商场现代化，2008（25）：366.

[2]李益娟. 基于Logistic回归模型的上市公司成长性判定[J].财会月刊，2009（6）：64-66.

[3]李益娟，宋永春. 会计盈余、现金流量与企业成长性研究——来自高成长性上市公司的证据[J].财会月刊，2010（12）：23-26.

[4]刘曜，史爽.中小板上市公司成长性影响因素的验证分析[J].统计与决策，2011（1）：147-149.

[5]崔璐，钟书华. 基于层次分析一灰色关联度综合评价法的高技术中小企业成长性测度[J].科技进步与对策，2011，28（24）： 148-152.

[6]粱毕明. 我国创业板上市公司成长性研究[J].经济纵横，2012（8）：103-106.

[7]龚光明，张柳亮.基于GRA的高新技术上市公司成长性研究[J].科技进步与对策，2013，30（7）：118-122.endprint