房地产行业利润预测实证以京津沪为例,本文是房地产行业有关在职开题报告范文跟实证研究和京津沪和房地产行业类硕士论文范文.
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摘 要：房地产作为重要的经济产业,其未来的发展趋势及可能面临的问题,预测未来的利润水平,作为全行业的参考标准,对于进行经济决策有着至关重要的作用.鉴于此,本文首先分析了利润预测的必要性及房地产行业的基本状况,接着以北京、上海、天津为代表,搜集了近20年的相关数据,运用Eviews软件建立线性回归模型,绘制图表进行分析,同时运用指数平滑分析法预测未来可能的房地产行业利润水平.预测结果可能受行业背景的影响较明显,文章最后也会进行分析说明.
关键词：人均可支配收入房地产发展现状利润预测意义
中图分类号：F293文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2018）03-273-04
一、绪论
(一)选题背景
1.利润预测的背景.消费者的需求结构直接影响企业的发展方向.在市场经济发展多元化的环境下,以传统的单价、产品数量等数值进行核算得出的利润水平已经不能满足当前复杂的市场结构.随着经济背景的发展,会计在企业中的角色也逐步由原先的事后简单记账的财务会计转变为关注事前经营预测分析以便企业未来管理的管理型会计角色?譹?訛.在财务经营预测的过程中,通过客观的数据分析,完成对未来企业发展趋势的大致预测,指导企业的决策者进行必要的操作控制,也方便了管理者在可预见的未来做出有利于企业可持续性发展的重要决策.同时,利润作为公司生产经营的第一要义,运用一定的数学方法进行预测分析,计算分析出企业在未来可能产生的利润水平及整体的变化趋势,帮助决策者制定目标利润,并指导企业完成目标?譺?訛.因此在新的市场经济环境下,利润预测对于指导企业生产经营发挥着重大的意义.
2.我国房地产业发展的现状.房地产行业是国家经济命脉的重要组成,其利润空间和价值链远远高于资本市场当中其它常规行业,吸引着越来越多投资者的目光.中国房地产市场是在1998年住房制度改革以后才真正发展起来的.虽然相较于资本主义国家,我国房地产市场整体起步较晚,行业发展还不成熟,但是日益成为国民经济发展的支柱性产业,对于拉动国民经济快速发展,扩大内需,带动相关产业的向好发展,占有举足轻重的地位?譻?訛.伴随着房地产行业发展,极大地推动与之相关的其它行业,如服务业、装潢、广告业、机械制造和家电制造等行业的进步.
从统计年鉴上收集到的中国18年来的房地产相关数据来看,房地产业的利润整体上实现攀升.从每年全国各地区房地产开发企业的利润总额来看,在1998年利润总额为1173285万元,经过将近20年的发展,根据2016年的统计年鉴看出,2015年房地产行业全国的利润总额达到了64731193万元,呈现出激增的态势.特别是北京、上海、天津等一线发达地区,全行业的整体水平较其他普通城市更为完善,其利润水平更直观地反映了房地产业的整体趋势,在全国范围内处于领先地位.但不可忽略的是,房地产市场发展以来,始终处于波动状态,起伏明显,除人均可支配收入等客观因素作用外,还与当时经济环境下我国进行宏观调控所采取的措施密切相关?譼?訛.
(二)利润预测的意义
1.利润预测在企业内部的意义.企业经营发展的意义在于使投资于企业的资本在企业生产运作及资金流通过程中产生一定的资本增值,为企业创造财富?譽?訛.企业利润直接反映企业经营成果,通过往年各地区数据资料,建立相关数学模型,运用统计学原理,在忽略数据误差的合理区间内分析历史各年利润波动的原因,推算出预期利润,其结果对于企业未来的生产发展以及进行下一步的经济决策具有重大意义.以目标利润为基准,为企业进行成本预测和资金需要量预测提供参照指标,也尽可能地防止在企业生产运营过程中出现不可控制的大起大落和难以控制的经济损失,危及企业可持续发展；对于企业股东而言,可以对未来企业发展进行直观的判断,来决定是否继续投资或者扩大投资规模?譾?訛；对于企业内员工来说,能够最大限度地调动公司内员工的生产工作积极性,更好地服务企业.
2.利润预测对于社会经济的意义.全社会未来的经济环境走势依赖于行业内各个企业预期的发展目标.企业对于可预见未来的利润水平可以反映为未来社会的利润水平.各单位合理的进行短期的利润预测,推测出预期社会的平均收益来判断整个社会未来的消费需求和产业结构,并且对于危机有一个提前预判,根据潜在风险提前制定防范措施,扬长避短,趋利避害,推动社会经济持续向好发展.
3.以京津沪为研究对象的意义.中国房地产市场自从建立以来,呈现出了井喷式增长态势,房地产开发企业数量激增,但各地区发展水平差距悬殊,发达地区和欠发达地区水平不一?譿?訛.对于能直观反映企业盈利能力的利润总额,本文选取具有相对可比性的发达一线城市为代表,即北京、天津、上海,由于受政策支持和地理位置的优越性,这些地区的城市化水平较高,经济较其他地区发达,房地产市场起步早,房地产行业运营机制完善,分析代表城市的规律性、掌握房地产市场的走向和趋势,能够为产业政策的制定提供科学的依据以及有价值的信息,也是房地产市场宏观调控的依据.
(三)分析研究的内容
本文以北京、天津和上海为研究对象,从中国统计年鉴中选取1998年至2015年的房地产开发企业利润总额同时为了便于定量分析,选取了对房地产企业利润影响显著的相关变量——人均可支配收入历年数据,运用Eviews软件建立数学模型进行线性回归,寻找二者关系的最佳拟合方程,采用指数平滑分析法遵循管理会计中利润预测的方法内容,运用统计学和经济学基本原理分析总结往期经营状况,观察整体趋势,结合利润预测指标,预计我国房地产行业在这些发达地区未来可能产生的利润及存在的风险?讀?訛.由于利润预测包含营业利润、利润总额及净利润等诸多方面的因素,并且对于房地产行业利润的变化也深受经济环境及行业政策的影响,因此本文只分析了人均可支配收入对于房地产开发企业利润总额的影响,同时结合宏观政策对与客观规律相悖的特殊情况加以说明.
(四)利润预测的思路和方法
1.利润预测的思路.根据统计年鉴汇总人均可支配收入和企业利润总额数据利用Eviews软件进行线性回归分析,找出房地产利润总额（y）和人均可支配收入（x）两者的关系；然后利用管理会计中指数平滑法模拟出误差尽可能小的α值,得出关于人均可支配收入这一指标的指数方程式,预测出2016-2020年人均可支配收入数值,将预测值与线性回归方程式结合,即可确定预测期房地产开发企业的利润总额,达到利润预测的目的.对于整体趋势中定量分析的异常指标,结合特定时期的历史背景和国家调控政策加以说明,使预测结果更严谨,更具有参考价值.
2.数据模型的选择.本文从消费者是利润的创造者角度出发,结合房地产开发企业利润最大化的相关函数,选取与房地产全行业利润相关程度最高的当年人均可支配收入指标,从影响利润水平的静态因素,进行时间序列内的定量回归分析,建立线性回归分析模型,分析自变量和因变量之间的线性关系.在分析的基础上采用管理会计中常见的指数平滑预测法对未来5~10年的房地产行业利润进行预测?讁?訛.需要说明的是,该模型的选取是为了尽可能地反映两个变量之间的相关关系,找出变量之间存在的大概而非精确的关系,所以不可避免地在数据拟合以及公式参数选择过程中存在误差.
3.研究方法.（1）文献分析法.本文尽可能多参考收集国内外文献中关于利润预测的思想方法,学习了解前人对于房地产行业利润的影响因素,对收集得到的观点及运用的数学方法进行梳理归纳,奠定了本文的基本思想.（2）线性回归分析法.在有一定时间序列的分析中,回归分析研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系.该技术通过寻找相关变量之间联系,建立时间序列模型以及发现变量之间的因果关系.线性回归通常是人们在分析关系模型时首选的技术之一.
线性回归的基本表达式为：y等于a+bx（1）
通过将收集来的变量所有数据合成最佳的拟合直线（也就是回归线）,来在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种相关关系.本文通过建立人均可支配收入（X）和利润总额（Y）的关系,用直观的图形描绘出18年来我国房地产行业在全国及三个城市的发展轨迹,可以归纳出普遍规律.（3）指数平滑分析法.指数平滑分析法认为数据在一定的时间序列内趋势具有延续性,过去时间段内发生整体走势在可以合理的延续至可预见的未来期间内.鉴于这一思想,该方法即通过计算指数平滑指标来形成预测模型,对未来进行预测.
指数平滑预测模型表达式：xi+h等于si+hti（2）
预测结果极大程度依赖于α值的选择,不同的α指标对预测结果产生直接影响.本文运用指数平滑法根据收集来的历年人均可支配收入数据计算出2016-2020年人均可支配收入的预测值,进而结合线性回归方程,即可推测出未来期间可能的流入.
(五)重点及难点
本文参考《中国统计年鉴》1999-2016版收集汇总从1998-2015年（共计18年）的全国及京津沪地区历年人均可支配收入和该地区房地产开发企业利润总额,并绘制图像分析相关关系,合理预计到2020年房地产企业收益水平.在重点进行客观分析预测的前提下,结合经济背景,解释数据波动可能的其他背景因素.但是,采用线性回归方式归纳,为提高拟合精确度,所需的数据要求在足够长的时间内有延续性,这个周期一般最短也要30~50年,而我国房地产作为一个独立的产业出现在我国的经济舞台是在改革开放后的20世纪90年代初期,距今也只有20多年.足够多的样本数据无法满足,使用过短的历史数据来描述该行业的发展轨迹并对以此预测未来数据一定程度降低研究的信度和效度；另外,我国房地产市场近年整体发展受政策影响过大,京津沪地区作为全国范围内的领跑者,其对经济环境更加敏感,不能代表其他欠发达省份乃至全国的普遍情况；仅以单一定量因素进行分析产生的结论很容易以偏概全,弱化定性因素的作用,这也是本文预测的受限所在.
二、数据统计资料
表1是根据《中国统计年鉴》收集汇总的1998-2015年房地产行业利润总额和京津沪及全国历年人均可支配收入指标.
三、房地产行业利润定量分析预测概况
(一)分析范围
我国房地产开发企业从20世纪起步以来,全国整体水平以及北京、天津、上海这三座具有代表性的一线城市历年的企业利润总额与当年各地区人均可支配收入线性相关关系,寻找普遍规律并对未来进行定量预测、定性分析,了解可能流入房地产企业的收益指标.
(二)数据来源
《中国统计年鉴》（1999-2016版）关于房地产投资企业利润总额及城镇人均可支配收入（注：京津沪及全国参考指标）.
四、Eviews数据处理结果及分析
(一)线性回归模型
1.数据分析.下面将通过建立一元线性回归模型研究人均可支配收入与房地产业利润总额之间的关系,通过人均可支配收入来拟合产业利润总额,确定对房地产业的预测效果.
表2是全国、北京、天津和上海四个地区的房地产业利润总额与人均可支配收入的回归结果,首先分析全国地区,表中显示,方程的拟合度为0.306,调整的拟合度为0.263,可见回归方程的拟合效果是可以接受的.F统计量为7.066,对应的p值为0.017,通过了显著性检验,由此表明回归方程的整体也是显著的.最后对变量系数的显著性进行检验,表中显示人均可支配收入X的系数为17832.190,T统计量为2.658,在10%的水平下通过了显著性检验,由此表明人均可支配收入能够对房地产业的利润总额产生显著的正向影响,具体表现为全国人均可支配收入每增加1元,将使全国的房地产业利润总额增加17832.190万元.
分别对北京、天津和上海三个地区的回归分析中,比较方程的拟合度,北京和天津的拟合度均大于0.8,表明北京和天津地区的人均可支配收入拟合房地产业利润总额效果是非常理想的.上海地区的拟合度为0.785,拟合效果也比较理想.此外三个方程中F统计量都通过了显著性检验,表明回归方程整体是显著的,即三个地区的人均可支配收入与房地产业利润总额之间存在显著的线性关系.最后对变量系数的显著性进行检验,北京的人均可支配收入系数为222.342,天津的系数为72.397,上海的系数为249.764,三个变量的系数都在5%的水平下通过了显著性检验,表明三个地区的人口可支配收入都能够对当期的房地产业利润总额产生显著的正向影响,其中北京的人均可支配收入每增加一元,将使房地产业利润增加222.343万元；天津的人均可支配收入每增加一元,将使房地产业利润增大72.297万元；上海的人均可支配收入每增加一元,将使房地产业利润增大249.764万元.
根据公式（1）得出全国及京津沪地区的一元线性回归方程式如下：
Y全国等于17832.190X全国-（1.71E+08）+ε
Y北京等于222.343X北京-（2.35E+06）+ε
Y天津等于72.397X天津-（5.32E+05）+ε
Y上海等于249.764X海-（1.17E+06）+ε
2.拟合效果图
由图1看出,全国范围内房地产行业利润的预测值和真实值在2008年后存在较大的差异,数据不稳定,由于全国各城市水平不一,因此数据相对没有明显的代表性.
(二)指数平滑分析
由预测模型公式（2）,si表示第i期的指数平滑值,t为平滑的趋势参数.要预测h年后的人均可支配收入xi+h的数值,通过上表中指数平滑参数α和β及（h-1）时的数据带入公式,可以预测得出2016年至2020年四地区各年的人均可支配收入（如表3所示）.再根据得出的人均可支配收入指标,结合线性回归模型公式（1）计算得出的全国及京津沪线性方程式,带入数值求出预测期四个地区的房地产业利润总额（如表4所示）.
2.预测效果图.利用Eviews进行指数平滑分析,对2016-2020年四个地区人均可支配收入进行预测得出数据（见表3）,将预测出的各组数据带入上文就算出的四个地区线性回归方程式即可计算出未来期间四个地区房地产开发企业预计利润总额（见表4）.综合当前数据和估计值拟合出整体的预测趋势如图5和图6.利润可以发现按照数据整体走势,到2020年全国房地产行业整体可以突破300000000万元,京津沪也有增长,具体数据由表4可知.
五、市场行情概况
(一)地域优势
北京是全国的经济文化中心和政治中心,基础设施完善,交通发达,吸引着很多经济条件优越的居住者选择留京生活发展；天津作为离北京最近的城市之一同时又是经济发达的直辖市地区,作为京津冀地区的又一重点目标,近年来基础设施趋于完善,带动了经济条件的蓬勃发展；上海位于长江三角洲的核心地带,从经济总量和人口分布上都占据绝地优势.2010年第41届世界博览会在上海成功召开也更加吸引了投资者的目光,更多有志之士选择留沪发展?輥?輮?訛.
(二)调控政策
从近20年来宏观政策调控来看,三个代表城市主要以执行出台的政策为主,地方政策为辅.作为发达的一线城市,政策对其利润总额的涨跌影响显著.同样京津沪的房地产企业利润水平直接影响全国的总体水平.
1998年开始,国家大力推进城镇住房制度改革,极大地唤醒了民众对于住房的需求,但这一时期住房供求不合理为以后的房地产市场埋下隐患.2003年受“非典”影响,全国新建商品房大幅上涨,远远超过城镇居民人均收入增长率.2005年是房地产历史上首个大举“宏观调控”年,国家对房地产市场建立了政府负责制,将稳定房价提高到政治高度,调整住房供应结构,对全国范围内起到了一定的抑制作用,增幅缓慢,但京津沪地区较全国水平增幅显著,仍然存在投机行为.
2008年,全球金融危机爆发,央行多次上调存款准备金率,建设部扩大宏观调控政策范围到经济适用房,政府以保增长为目的刺激住房消费,拯救了奄奄一息的房地产,可以看出在2008年往后至2010年的一段时间内,房地产经济迎来暴涨,京津沪地区较全国指标更加明显.在2010-2011年相继颁布了“国八条”和“国十一条”,再一次提高二房首付比例,从而在一定程度上限制了投资者的炒房行为,抑制房地产市场过热状况,市场收益有下降趋势.2013-2014年,国家又施行放松限购限贷,货币宽松,结合图表看出2014年后三城市利润水平有所攀升.?輥?輯?訛
六、本文总结
(一)预测结论
综上所述,从房地产市场起步特别是21世纪以来,房地产开发企业迅猛增长,甚至实际利润收入增量的比例都超过合理增量呈现出猛增的势头.在市场开发初期国内投资渠道较少,投资者目光投放于房地产市场,大量投机行为和资金涌入,加快了房地产市场的发展甚至出现了“泡沫化”现象,其速度已经超过国民经济的增长速度,在多种因素作用下使房地产经济发展逐步偏离正常轨迹,保持持续快速上涨.
根据人均可支配收入和利润总额这两个相关变量进行回归分析绘图发现,预计值和实际值存在一定的差距,说明了宏观政策在其中发挥着不可忽略的重大影响.进行指数平滑分析法预测得出到2020年全国的房地产行业利润总额约为303600690.43万元,其中北京约为12919736万元,上海为16940498万元,天津为2106464万元.
(二)存在的问题及不足
本文进行房地产行业的利润预测,仅选取了全国平均水平以及京津沪为代表城市的进行汇总分析预测,定量分析也只是大致的趋势分析,数据模型的参数选择不可避免地会产生误差.由于知识所限只选择了对于房地产市场利润影响最为显著的人均可支配收入这一指标进行分析,然而房地产市场的收益受诸多相关因素共同作用,同时作为国家的支柱性产业其发展也受政府部门操控,因此并不能详尽解释预测值和实际值差异的全部原因,故本文对于2020年度的利润总额和营业利润的预测也只是基于数据的相对推测.由于未来年度国家实施的政策必定会对市场发展产生深远的影响,故本文预测仅具有一定的参考价值,还需结合具体行业背景做更深层次的探讨.
此文结束语:上文是关于对写作实证研究和京津沪和房地产行业论文范文与课题研究的大学硕士、房地产行业本科毕业论文房地产行业论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料有帮助.
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