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云锋导读
核心结论
财务报表是经营情况向公司战略的映射 。 财报的内涵不止在于反映公司现有经营状况 ， 并且也可以由果推因 ， 从经营情况分析企业竞争力进而映射出企业的战略导向 。 因此财务指标不仅具有分析公司现状的含义 ， 还可以自下而上透视公司经营逻辑 ， 预测公司未来的发展 。
定量定性结合 ， 从历史中归纳实战性的财务分析框架 。 财务分析是研究房企信用的基础 。 财务定量分析结合经营数据和战略定性分析能对房企信用质量有更深入的研究 。 我们最大化排除主观因素 ， 通过定性回顾历史 ， 定量模型验证有效性指标的方法 ， 尽量从最客观的角度筛选与违约率相关性最强的财务指标并未其赋权 ， 最后构建出实战性的信用财务分析框架 。
定性分析：高杠杆激进扩张和盲目多元化投资是两大风险点 。 除政治原因外 ， 可将房企违约归因于两类 ， 即高杠杆激进扩张和盲目多元化投资 。 高杠杆激进扩张类的房企信用风险暴露时 ， 往往具有主动收缩存货规模的先兆 ， 在降存货占比的过程中 ， 通过销售回款偿还债务 ， 因此体现出净负债率下降 ， 现金短债比上升的特点 。 盲目多元化投资类的房企信用风险暴露时体现净利润率转负 ， 营收规模的大幅收缩 ， 在现金短债比下降的过程中净负债率的继续上升 。
定量分析：偿债能力、房企规模、盈利能力和成长能力是组成信用财务研究框架的主要分析维度 。 通过构建计量模型对财务指标进行变量的逐步回归 ， 我们筛选得到了与违约概率及代理变量相关性较强的财务指标 ， 将这些指标分为三档 ， 最显著的指标有净负债率、存货规模、净利率、归母净利率、毛利率、预售账款/营业收入 。
归纳与演绎 。 通过财务报表分析公司战略、竞争策略和经营情况 ， 通过自上而下预测公司经营 ， 自下而上验证信用风险去定性做房企信用分析 ， 从定性方面可通过模型筛选的指标和对应显著度构建信用评级模型 。 通过研究我们认为未来高产品溢价、高净利润率的龙头房企未来信用质量将持续优化 ， 而三条红线和信贷新规提升房企偿债能力 ， 地产债利差将趋势性下降 。
风险提示
政策收紧超预期；行业供需关系恶化；计量模型局限性
一、财务分析：自下而上透视房企信用
财务报表是经营情况向公司战略的映射 。 财报的内涵不止在于反映公司现有经营状况 ， 并且也可以由果推因 ， 从经营情况体现出企业竞争力进而映射出企业的战略导向 。 因此财务指标不仅具有分析公司现状的含义 ， 还可以自下而上透视公司经营逻辑 ， 预测公司未来的发展 。

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财务分析是房企信用分析的基础 。 对于房地产信用债研究来看 ， 财务分析是研究房企信用的基础 。 虽然由于财报制度的局限性 ， 利润表相关指标与实际经营情况有所脱离 ， 但公司的偿债能力 ， 运营能力 ， 产品力等方面均在财报有所体现 ， 而且还可以从财报中推测房企的竞争策略与公司战略 ， 从而结合宏观分析预测房企长期的信用变化 。 财务定量分析结合经营数据和战略定性分析能对房企信用质量有更深入的研究 。
信用评级模型的核心在于不同指标权重的配置 。 业内财务分析结合在买方信用评级模型中应用于信用研究 ， 信用评级模型能将公司隐性的信用分析框架显性化可视化 ， 快速地将信用主体的信用质量通过评分的形式可视化表达 ， 并且可以通过比较评分与市场利差的差异发掘投资机会 。 在信用评级模型中 ， 财务指标占主要的定量部分 ， 定量的方式是通过赋予各指标不同的权重得出分值 ， 因此房企信用财务分析的核心在于去除信息噪音 ， 总结财务分析框架 ， 找出影响房企偿债能力的核心财务指标 。
我们通过回顾历史归纳总结适应市场的客观财务分析框架 。 指标赋予权重的方法有多种 ， 类似历史回溯法、专家打分法、熵权法等 ， 我们尽量排除主观因素从客观的角度去为财务指标赋权 ， 主要通过三种方法归纳信用财务分析框架：1、从结果出发 ， 分析违约房企的战略 ， 经营情况总结财务恶化路径 ， 筛选预测违约的财务指标；2、从市场出发 ， 假设市场有效 ， 市场的利差体现了标的的违约可能性 ， 那么通过多元回归的方式构造模型得出高显著度指标；3、从经营出发 ， 通过底线思维 ， 假设现金短债比和净负债率的变化会极大增加违约的可能性 ， 因此通过建模分析筛选这两个指标的领先变量 。 最后集合三种方法的结果得出综合客观的信用财务分析框架 。分页标题#e#

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二、17年-20年：长效机制与周期嬗变
我们房企研究的时间周期主要集中于17-20年 ， 主要原因有三点：宏观面上17年-20年房地产调控机制开始实施 ， 宏观环境更有参考性；经营面上房企因融资管控和因城施策 ， 增长模式由融资杠杆向经营杠杆转换；市场面来看 ， 这四年来 ， 美元债市场规模不断增长 ， 房企各种类型的违约也略有发生 ， 市场定价体系逐渐健全 。 因此考虑上述因素 ， 研究17年-20年的房企行为和财务表现对构造未来的信用财务分析框架更有参考性 。
房地产长效机制熨平周期波动稳定行业节奏 。 2016年12月提出房地产长效调控机制 ， 2017年是长效机制实施的元年 ， 4年来随着机制的完善和落地 ， 长效机制对房地产周期的影响也初见成效 ， 因城施策使得70城房价波动趋于短波窄幅 ， 过热城市的销售量价也都及时得到调控 。 融资的收紧稳定了流进房地产业的资金速度 ， 抑制房企过度加杠杆导致金融风险累积的行为 ， 信托、债券、贷款等常规融资渠道的收紧也改变了房企的经营行为 。

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房企从三四线回归一二线 ， 增长模式由融资杠杆向经营杠杆转换 。 17-18年货币棚改货币化规模较大 ， 不少房企通过加杠杆在三四线城市投资弯道超车 ， 但随着18年下半年和19年下半年融资调控的实施和棚改规模的缩减 ， 房企的经营策略逐渐改变 ， 转二线转省会成为黑马们的共识 ， 监管的收紧也导致了增长策略的转换 ， 房企从提升融资杠杆到提升经营杠杆 ， 无息贷款的规模上升 ， 周转速度加快 。 未来这种模式转换将持续 ， 因此可以将17-20年行业财报的变化作为参考 。
美元债市场规模持续增长 。 随着国内融资渠道的收紧 ， 房企逐渐转向美元债融资 ， 17-20年房地产美元债市场规模逐渐扩大 ， 房企新贵纷纷在港交所上市也同样促进了海外资本渠道的打开 。 而17-20年也出现了房企的经营性违约 ， 亿达、新华联、泰禾等房企的违约也打破了投资者的预期 ， 重构了房地产的估值体系 。

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三、定性分析：违约角度观察 ， 高杠杆和多元化是两大风险点
从违约角度来看 ， 通过房企的违约结果倒推经营情况及公司战略 ， 从而归纳出有助于预测违约的财务分析框架 。 本部分不限于美元债发债企业 ， 而把所有地产违约的标的纳入分析范围 ， 通过分析其经营恶化的原因及路径将违约的房企归因成三类：高杠杆经营类、多元化投资类、政治原因类 。 除佳兆业因政治原因违约外 ， 其余两类较为有代表性 ， 我们选取个别房企进行剖析并归纳总结 。
类型一：高杠杆扩规模 ， 经营现金流入不敷出
2020年7月泰禾违约 。 泰禾集团股份有限公司成立于1992年 ， 泰禾集团项目主要围绕着以北京为中心京津冀、长三角、珠三角等主要经济发达区域 ， 并辐射二线省会及核心城市 。 主营业务为高端住宅地产 。
泰禾的住宅开发采取较为激进的财务策略 ， 持续以短债非标等方式加杠杆 ， 加速发展扩大规模 ， 但由于其高端产品定位去化较慢 ， 经营活动现金流持续多年呈现大规模流出状态；泰禾集团在获取土地时 ， 逐年加大了收并购方式获取项目的比例 ， 采取收并购获取的项目成本上具备一定的优势 ， 但收并购存在较多隐藏风险 ， 高摩擦成本降低了泰禾的资金运转效率 。
泰禾的经营指标在17-19年持续恶化 ， 也导致了债券二级市场信用利差不断上升 ， 2019年12月泰禾信用债的信用利差开始加速上升 ， 疫情发生后 ， 销售回款停滞对泰禾的偿债能力的影响使其债券大幅折价 ， 2020年7月泰禾宣布违约 。
从泰禾违约前三年年报的指标中可以看到 ， 规模变化在18年开始减速 ， 并与2019年开始负增长 ， 成长指标中存货占比较大 ， 大幅高于行业平均水平 ， 偿债指标上看现金短债比长期处于低位 ， 带息债务/EBITDA比与2019年突增 ， 利润指标中2019年利润率下行 。

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2020年9月天房违约 。 天津市房地产发展股份有限公司是是天津市早期成立的房地产综合开发企业 ， 实控人为天津市国资委 。 房地产开发业务是其主要的营收来源 。分页标题#e#
公司经营战略较为激进 ， 2013年开始天房集团加大在天津的拿地力度 ， 频频在天津拍下地王 。 但2017年天津房地产调控开始收紧 ， 但天房没有停下激进开发的步伐 ， 仍持续进行高溢价拿地 。 天津的调控导致产品去化速度降低 ， 并且拍地导致预付账款占用营运资金 ， 因此天房集团现金流开始不断恶化 。
2018年5月传出天房信托违约 ， 天房存续的三支信用债和一支美元债在二级市场利差走阔 ， 在违约前利差持续处于高位 。 2020年9月 ， 天房因未能兑付债券本息 ， 宣布违约 。
从天房违约前三年年报的指标中可以看到 ， 规模变化在18年开始存货负增长 ， 净利润增速规模负增长或趋于零增长 ， 成长指标中存货占比持续处于高位 ， 偿债指标上看现金短债比不断下降 ， 利润指标中2019年归母净利润较低 。

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类型二：多元化占比大 ， 投资支出拖垮现金
【财务|地产方法论丨财务视角下的地产信用风险分析框架与应用】2018年7月中弘违约 。 中弘控股股份有限公司成立于2001年 ， 为A股上市企业 ， 旗下拥有三家境外上市公司 。 主营业务为商业地产、文化旅游地产等核心物业开发与运营业务 。
中弘持续采取激进的扩张策略 ， 不断在北京、济南、吉林、浙江、海南、云南等地 ， 快速进行全国化布局 ， 并且项目主要为商住 ， 体量较大 ， 资金回流速度慢 ， 2017年又开始实施大规模的多元化活动 ， 收购海外旅游公司及在线平台 。 中弘现金流过度依靠融资 ， 2014年大规模举债维持经营稳定性 ， 2017年房地产行业调控收紧使得融资、经营现金流同时收缩 ， 但是中弘现金流压力突增 。
2017年底中弘出现子公司欠息的负面新闻 ， 并在2018年1季度出现管理层层面的变动 。 公司管理层面的混乱也加剧了资本市场预期的恶化 ， 2018年中弘债券利差突增 ， 2018年7月宣布债券违约 。
从中弘违约前三年年报的指标中可以看到 ， 规模变化 ， 存货自2018年开始负增长 ， 营收规模快速萎缩 ， 成长指标中存货占比下行 ， 偿债指标上看虽然净负债率上升 ， 但现金短债比突降 ， 利润指标中毛利率和归母净利润率逐步回落 。

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2019年2月国购违约 。 国购投资有限公司成立于2010年 ， 是安徽省较大的区域性房地产开发企业之一 ， 主营住宅地产、商业地产的开发与销售 。
从国购地产的开发策略来看 ， 公司投资活动现金流持续多年呈现大规模流出状态 ， 且明显偏爱加杠杆的资本市场运作以博取收益 ， 2016年并购司尔特 ， 2017年7月认购上市公司安凯客车5154万股；另一方面 ， 公司产品策略以商业地产带动住宅地产销售 ， 公司区域集中度高 ， 在合肥市调控政策出台的情况下错误的预判了形势 ， 仍然加大投资 。
2018年8月公司连续发行小额债券 ， 侧面显示公司债券销售难度较大且资金较为紧张 ， 或亦构成预警信号 。 2017开始 ， 随着公司现金流恶化 ， 债券二级市场利差不断上升 ， 直至2019年首支债券违约 。
从国购违约前三年年报的指标中可以看到 ， 规模变化 ， 营收规模和归母净利润2019年负增长 ， 偿债指标净负债率 ， 现金短债比 ， 有息债务/EBITDA三者同步恶化 ， 利润指标归母净利润率大幅下降 。

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启示：关注现金流风险 ， 现金短债比是关键 。 从上述案例及其他房企违约的财务分析中可以发现 ， 不同类型房企的违约先兆有所差别 ， 但共性是现金短债比持续低位和快速下降都是违约的重要先兆 。
高杠杆经营类的房企战略多专注于房地产开发主业 ， 但公司风格较为激进 ， 债务与经营周期不匹配 。 因此这类房企为了保证成长速度往往存货较高 ， 而当宏观环境变化时 ， 去化速度的下降将导致经营现金流的收缩 。 因此这类房企信用风险暴露时 ， 往往具有主动收缩存货规模的先兆 ， 在降存货占比的过程中 ， 通过销售回款偿还债务 ， 因此体现出净负债率下降 ， 现金短债比上升的特点 。
多元化投资类的房企的业务除房地产开发外 ， 还将资金投资于多元化的业务 ， 多元化虽然有可能助房企踏上增长的第二曲线 ， 但是也牺牲了原本用于开发业务的现金流 ， 初始投资大 ， 现金回流慢的多元化业务将增大房企的现金流压力 ， 使偿债风险上升 。 多元化投资房企违约前体现净利润率转负 ， 营收规模的大幅收缩 ， 并且净负债率有别于高杠杆企业的降杠杆行为 ， 往往净负债率的继续上升 ， 体现资产变现难变现慢 ， 需使用融资继续维系现金流 ， 并且可以看出多元化投资类房企的投资现金流较大 ， 体现对经营资金的占用 。分页标题#e#
四、定量分析：在市场和经营中寻找相关性
寻找违约的代理变量 ， 通过计量模型选择指标和计算权重 。 在定量部分中 ， 由于我国信用债违约数量较少 ， 违约绝对值不足够作为合格的模型因变量 ， 因此本文通过设定利差（市场指标） ， 现金短债比（经营指标）和净负债率（经营指标）作为违约率的代理变量 。 而自变量本文选取A+H股上市内地房开企业的财务指标 ， 汇总市场的相关研究得到财务分析的指标集合 。 由于上市公司的半年报和季报数据容易存在财务操作 ， 指标较低 ， 因此财务指标选用17-19年房企的年报数据以保证数据的客观性 。 最后模型使用逐步回归法筛选相关性较强的自变量归纳信用财务分析体系 。

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从市场出发：将利差作为违约率的代理变量 ， 定量分析财务指标对利差的解释度 。 在这部分中 ， 为了确保模型相关性的稳定 ， 我们将自变量和因变量差分处理 ， 将房地产美元债利差的变化和国内房地产信用债收益率的变化作为因变量 ， 将财务报表指标的变化作为自变量 ， 在经济含义上代表指标的变动带来主体利差的变化 。

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从历年房地产信用债 ， 美元债的主体利差的变动中可以看到 ， 利差的变动与当年的房地产量价周期有一定相关性 ， 低等级债券的利差变动的弹性高于高等级债券的利差 ， 变动的非对称性可能对模型的财务指标筛选有一定的影响 ， 使得计量模型的结果更适合分析低等级债券的债务指标 ， 但我们认为影响可控 ， 模型结果能保持相对客观 。

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从经营出发：挖掘公司战略影响偿债能力的路径 。 我们第二个实证方法从经营情况和偿债能力出发 ， 将现金短债比和净负债率的恶化看作违约率的上升 ， 因此将其作为违约率的代理变量与自变量做实证检验 。 在时间维度上 ， 我们采取将因变量滞后一年的方法去筛选财务分析上的领先指标 ， 使模型的结果更有实战性 。
从样本房企的现金短债比和净负债率变化值来看 ， 17-19年房企处于降杠杆的过程中 ， 净负债率从2017年的206%下降至2019年的165% ， 未来随着三道红线和信贷新政的出台 ， 房地产行业的净负债率会持续下降状态 。 而现金短债比似乎和销售量价的关系更为密切 ， 2017年相比2016年政策大幅收紧 ， 许多房企因为经营的滞后性导致收支不平衡 ， 而2018年因棚改货币化和上半年的小阳春 ， 整体销售量价的景气度高于2017年 ， 因此行业现金短债比上升 ， 而2019年下半年政策收紧后 ， 行业处于销量见顶 ， 房价回落的形势 ， 因此现金短债比再度下降 。

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实证结果：偿债能力、房企规模、盈利能力和成长能力形成房企信用分析财务框架的四方面 。 通过面板分析进行变量的逐步回归 ， 我们得到了对违约概率较为显著的财务指标 ， 将这些指标分为三档 ， 最显著的指标有净负债率 ， 存货规模 ， 净利率 ， 归母净利率 ， 毛利率 ， 预售账款/营业收入 。 后续我们将根据表中筛选的财务指标进行财务框架的构建 。
从四组回归结果来看 ， 各组显著的自变量略有不同 ， 主要是因为不同因变量导致的差异 。 从市场利差来看 ， 市场对偿债能力 ， 成长能力的变化较经营组更为敏感 ， 房企信用利差的变化是四个方面综合影响的结构 。 而影响现金短债比的领先指标更多在于盈利能力和存货规模 ， 存货规模较多体现出房企土储充足 ， 保证了未来的销售流入 ， 而且规模较大的房企的经营也更为稳定 。 而净负债率与规模指标的关系较小 ， 主要原因在于部分房企在17-19年通过高杠杆迅速扩大销售规模 ， 因此净负债率过高成为了遗留问题 。 虽然各组显著的变量略有不同 ， 但综合各组结果可以得到较为客观的分析框架 。

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五、如何从财务的角度预测房企的信用风险
定性自上而下预测公司经营 ， 自下而上验证信用风险 。 通过上述三个角度的分析 ， 我们认为信用财务分析应该是自上而下和自下而上的结合 。分页标题#e#
从公司战略方面的选择影响竞争策略 ， 竞争策略和宏观环境的结合作用于经营情况 ， 因此对于长期限的信用判断方面 ， 公司战略、竞争策略和宏观环境的判断较为重要 ， 可通过资本负债结构 ， 现金流的流向观察公司战略 ， 而竞争策略则代表了公司产品的竞争力导向 ， 其中包括量价的权衡和资金杠杆 。
经营情况的分析则是预测短期限违约概率的重要角度 ， 经营指标的变化与违约率及其代理变量的相关性更为显著 ， 房企违约往往出现规模增速的放缓 ， 偿债指标的恶化 ， 利润率的滑坡等先兆 ， 通过观察经营指标可以有效分析违约率的变化 ， 结合自上而下的分析和宏观判断对观察结果进行进一步的验证 。
定量构建信用评级模型将定量表达分析结果 。 通过四组实证检验再结合定性的分析 ， 我们得出对违约率较为敏感的指标 ， 通过显著性水平分析集合定性判断可以得出对信用评级模型 。

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在构建信用评级模型的过程中 ， 根据房企单个指标在全行业分布进行单个指标评分 ， 然后集合模型结果和定性分析调整指标间的权重得到财务分析的总分 。 根据模型总体的显著度决定财务分析部分和战略经营部分的权重分布 。

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高产品溢价 ， 高净利润率的龙头房企未来信用质量将持续优化 。 通过构建信用财务分析框架 ， 我们认为未来具有高产品溢价能力的房企信用质量将持续优化 ， 实证模型中的结果中 ， 利润率指标是较为显著的变量 ， 未来房企趋于一二线聚集的过程中 ， 竞争中的土地α投资红利将收缩 ， 而产品溢价力决定了同业竞争中更有优势的定位 ， 并且从净利润率的角度看 ， 龙头房企因产品口碑、规模效应、管理能力的护城河 ， 三费占比较小房企有较大优势 ， 龙头房企的高净利润率也会引导偿债能力的持续优化 。
三条红线和信贷新规提升房企偿债能力 ， 地产债利差将趋势性下降 。 从对利差作为因变量的实证结果来看 ， 偿债能力是决定信用利差的高显著度指标 ， 未来在三道红线和信贷新规将倒逼行业提高偿债能力 ， 未来随着指标的优化行业信用利差必将迎来趋势性的下降 ， 因此未来房地产债券将迎来趋势性的投资机会 。
本文作者：刘少杰、林浩睿
封面来源：Pixabay

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来源：(云锋金融)

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标题：财务|地产方法论丨财务视角下的地产信用风险分析框架与应用