本文是一篇财务管理论文，本文与传统预警研究只采用单一模型不同的是，将数据挖掘中的多种组合优化分类器与传统 logit 模型进行对比，并建立了多维度的评价体系对实证结果进行评价分析，力求构建一个科学合理的预警模型。
第一章 绪论
1.1 研究背景
房地产业是国民经济发展基础性、先导性、支柱性的产业，对我国的经济发展产生着积极的影响。房地产业是易受内外部环境影响的行业，伴随着经济形势的影响及国家宏观调控政策的出台，房地产投资形式越来越复杂，房地产公司经营中的不确定因素越来越多，导致其面临的财务危机也就越来越大。公司财务的好坏直接影响着其生存与发展，良好的财务能够保障其正常的运营与发展。我国房地产市场运作过程中，不少房地产公司对财务管理侧重点不同，忽视房地产公司的财务危机预警以及影响，缺乏防范和解决公司财务危机的预警措施。
房地产上市公司相对于一般的公司在其经营发展的融资方面有较强的优势，上市公司可以从资本市场上募集资金，解决房地产公司资金短缺以及银行贷款限制等问题，同时还可以提升公司的知名度以及销售能力。根据《2017中国房地产上市公司TOP10研究》显示，近几年证券市场中房地产上市公司虽然在优化市场与产品结构、持续的强化周转运营策略方面，收获了良好的业绩及投资价值。与此同时，受益于2016年宽松的融资环境，房地产上市公司抓住机遇积极融资、大力发债、资金杠杆提高，截止2016年末，沪深上市房地产公司的资产负债率均值为65.92%；部分房企杠杆率较高，20.63%和30.51%的沪深及大陆在港上市房地产公司资产负债率在80%以上，与去年相比，分别增加3.97%、3.39%。综合来看，房地产上市公司2016年负债结构不断优化、现金流充足，短期偿债能力提升，短期内不会出现较大风险。这主要与2016年，地产行业迎来爆发式增长有关，然而，随着房地产市场限购限贷政策不断加码，热点城市成交已经开始放缓、价格承压。加上融资环境的持续收紧，房地产上市公司未来或将面临销售端、资金端的双重挤压，营运风险加大。
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1.2 研究意义
房地产市场情况复杂多变，而房地产上市公司本身就是资金驱动型的企业，其对财务危机的敏感性要强于其他行业的公司，其所面临的不确定性因素较多，导致公司在经营发展过程中潜伏的危机，比一般公司发生的概率要大，危害要更强。为此房地产上市公司财务危机预警模型的实证应用，能够指导公司的有关部门尽早的发现问题，采取应对的措施 初除此之外，财务危机预警模型的应用研究还具有以下几点意义：
（1）理论与实践结合的意义。在对国内外研究财务危机的理论与方法的学习中借鉴了解决上市公司财务危机预警问题的方法—多分类器分类识别理论，结合房地产行业相关的理论分析，构建了财务预警模型。旨在更精确的预警上市公司财务危机。
（2）达到促进房地产市场平稳发展的目的。房地产市场是一个不完全市场，易受外部因素的影响而波动。且房地产上市公司是房地产市场组成的一部分，影响着整个市场的发展，所以对房地产上市公司财务危机预警模型的建立与应用能够促进公司树立风险意识，建立预警机制，以达到减少损失，平稳发展的目的。从而间接的促进房地产市场的平稳发展。
（3）有助于投资者清晰地判别具有潜在财务风险的房地产上市公司。投资者可以利用企业历史财务数据和行业及宏观经济数据，通过本模型量化企业未来的财务风险，对自身的投资损益有一个清晰的把握。
（4）有助于监管机构加强对房地产业上市公司的管理。监管机构通过对房地产公司进行财务预警分析，可及时发现企业的风险和问题，可以提高上市公司的科学管理水平，同时对加强房地产公司财务状况的监控，及时发现财务异常公司，辅助监管机构作出决策具有重要作用。
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第二章 文献综述及其相关理论分析
2.1 国外财务危机研究成果
2.1.1 国外文献对财务危机的定义
国外学者对财务危机的研究相对较早，体系也较为完善，取得了丰富的研究成果。本文根据时间顺序梳理各阶段的典型定义如下：
Altman（1968）将学术界财务危机划分为经营失败、无偿付能力、违约和破产四种情况。
Ross（2000）等人则将以往研究成果归纳总结，认为财务危机包括四个方面：一.企业技术失败、无法偿还到期债务；二.会计失败，公司出现资不抵债；三.企业失败，清算后无法还债；四.向法院申请破产。
Rafici(2011)以伊朗上市公司为研究对象，对德黑兰证券交易所中的企业进行了财务危机定义，如果一个企业的资产保留额不足 50%，则企业陷入财务危机。综上所述，国外学者关于财务危机的内涵可以概括为：盈利能力差，持续经营难以为继；现金流入不敷出，无力偿还到期债务；账面资产为负，资不抵债；无法偿还债务，企业处于申请破产阶段等。以公司破产来确定财务危机研究样本是因为：一.企业陷入破产，相关变量可客观度量，容易研究；二.是破产对企业利益冲击比较大，比较容易引起重视。
2.1.2 预警变量与实证模型研究
Ohlson（1980）以美国上市公司为研究对象，分别选取 105 家破产公司和2058 家非破产公司，选取了负债比率、流动比率、总资产报酬率等 9 项财务指标构建了 Logistic 财务危机预警模型。研究发现，公司规模、财务结构、流动性、经营业绩等四项指标对公司财务危机存在显著影响，通过三年数据检验模型准确率为 85%。
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2.2 国内研究成果
由于我国市场经济起步晚，资本市场初步建立，国内学者起初对财务危机预警进行研究，多是验证国外的财务危机模型或者结合我国的实际情况验证预警模型。
2.2.1 财务危机定义的研究
我国学者对财务危机的研究起步较晚，一般以上市公司中因财务状况异常而被特别处理（ST）作为界定财务危机的标志。根据《上海证券交易所股票上市规则（2008 修订版）》中要求，沪深交易所应当对“异常状况”的上市公司实行股票交易的特别处理，其中异常状况指：最近两年连续亏损，或最近一年的每股净资产低于每股面值，或同时出现上述两种情况。在中国 ST 行为具有可观发生量，高度可测量的特点，因此被广泛作为衡量公司是否陷入财务危机的分标志（陈静（1999）、吴世农（2001）、杨淑娥（2005））认为这种定义方式也同时决定了研究对象只能是上市公司。
2.2.2 房地产预警指标体系的研究
房地产预警指标集指标体系是房地产预警系统的基础，科学合理的设置参数体系能有效的实现房地产预警系统的功能和目标。所以，对房地产预警指标集指标体系的深入研究，无疑是房地产预警系统研究的一个最重要的内容。国内学者从定性和定量分析等方面对此问题进行了深入的研究。
韩梦岩（2014）研究了宏观经济因素对我国房地产企业信用风险的影响，选取了经济增长、CPI、利率以及 M2 等指标作为解释变量，以房地产企业盈利和营运能力指标作为控制变量，建立 panel data 模型，通过面板分析得出：宏观经济状况与企业信用风险呈反比，即经济状况越好，房地产企业发生信用风险的概率越低；利率水平，M2 供给与企业信用风险也呈负相关，即货币政策收紧，房企发生财务风险的概率加大。孟庆斌、荣晨（2014）将购房者、房地产开发商与中央银行纳入到 VAR 模型中，对房价的影响因素进行理论建模，研究结果表明，利率上升对房价具有长期的负向效应，短期会加剧房价的波动；通胀预期在长期会促使资金流入房地产企业，对房价产生推动作用；人民币升值在长短期均与房价上涨存在正向作用；当前经济增速提高时，对房地产业的投资和投机均具有一定的抑制作用；土地价格长期看会推动房价上涨。
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第三章 财务预警模型的建立 ................19
3.1 房地产财务危机预警模型建立思路.....................19
3.2 房地产上市公司样本选择................19
第四章 财务预警模型的实证分析.....................41
4.1 随机森林模型 .....................41
4.1.1 随机森林参数选择 ................41
4.1.2 实证结果 ........................43
第五章 结论与展望................65
5.1 结论 .......................65
5.2 未来展望 ...................66
第四章 财务预警模型的实证分析
4.1 随机森林模型
在第二章中，我们对随机森林模型做了一般性分析，它是一种组合分类器，通过 Bagging 方法组合一定数量的 CART 决策树（基准分类器），最后集合各棵树的分类结果，采取“投票”的方式决定最终的分类结果。其最终分类函数为：
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第五章 结论与展望
5.1 结论
（1）本文在以前学者相关研究基础上，通过对房地产企业独特的经营特性与财务特征分析，构建了具备房地产行业特色的财务危机预警指标体系。房地产行业经营活动的特点在于预售制度，而财务确认采用的是完工确认法，经营活动与财务活动的不匹配，导致传统预警指标的滞后与失灵。因此本文，从资本结构、偿债能力、营运能力、成长能力五个维度，对传统
