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user: 3. 京沪深房地产上市公司盈利能力实证分析 3.1. 指标选取及数据获取 根据科学性、全面性、可得性和同向性的指标选取原则 [ 6 ] ，选取的指标包括：每股收益、毛利率、营业利润率、成本费用率、净资产收益率、总资产利润率、总资产净利率。 本文所用到的所有房地产公司盈利能力指标数据均来自中信证券股票交易软件中2017年的财务指标数据。 3.2. 盈利能力分级 在对盈利能力进行分级的时候，以往的方法忽略了异常值的影响，当存在特别大或者特别小的指标值时，会使分级结果不合理，故本文利用分位数进行分级，这样分级使每个级别的公司数量比较均衡，避免了偏大和偏小的异常值的影响。首先对于各个指标进行分级，每个指标被分为三类，指标分级之后，再根据7个指标对房地产公司盈利能力进行分级。对于每个指标，提取4分位数，以每股收益为例： 每股收益：1/4分位数0.14，3/4分位数0.38；将每股收益小于0.14的称为每股收益为弱，在0.14-0.38的为中，在0.38以上的为强。同时，对于每个等级赋予一个分数，强：5分，中：3分，弱：1分。依次类推，其余6个指标都予以相同的处理，分界点如表1所示。 Table 1 Quartile of the indicato 变量 毛利率 营业利润率 成本费用率 净资产收益率 总资产利润率 总资产净利率 每股收益 1/4分位数 22.16 8.69 11.5 3.06 1.07 0.65 0.14 3/4分位数 46.54 32.49 67.64 7.56 3.65 2.51 0.38 表1. 指标的4分位数 将7个指标进行等级划分之后，计算得到每个公司的盈利能力得分，如表2所示。 Table 2 Profitability scor 公司名称 盈利能力得分 公司名称 盈利能力得分 公司名称 盈利能力得分 公司名称 盈利能力得分 泛海控股 23 南山控股 15 中航地产 9 深深房Ａ 23 金融街 23 大龙地产 7 皇庭国际 27 中粮地产 23 绵石投资 33 香江控股 27 招商蛇口 23 华联控股 35 荣丰控股 9 华业资本 35 世联行 27 东旭蓝天 13 财信发展 23 万通地产 19 天地源 17 中洲控股 17 三湘印象 11 北京城建 15 中华企业 19 中房股份 7 中关村 11 首开股份 17 ST匹凸 17 光大嘉宝 31 中国国贸 31 金地集团 23 光明地产 19 新黄浦 31 世纪星源 9 空港股份 15 ST新梅 29 浦东金桥 33 万科A 25 华丽家族 17 华远地产 21 万业企业 35 深振业A 23 市北高新 13 上实发展 21 外高桥 15 深物业A 29 绿地控股 17 城投控股 31 张江高科 27 沙河股份 7 华鑫股份 19 信达地产 15 电子城 27 陆家嘴 31 京能置业 23 世茂股份 23 上海临港 23 北辰实业 21 表2. 盈利能力得分 根据每个公司的得分，将盈利等级分为三类：强、中、弱。最高得分 max = 35 ，最低得分 min = 7 ，计算盈利能力等级分界点 [ 11 ] ： A 1 = min + max − min 3 * 1 = 16.33 ， A 2 = min + max − min 3 * 2 = 25.67 将小于等于16的盈利等级定为弱，在17~25之间的定为中，大于25的定为强，各等级的公司数量如表3所示。 Table 3 Number of companies with various profit level 盈利等级 强 中 弱 数量 16 25 16 表3. 各个盈利等级的公司数量 据此，我们分地区统计不同盈利等级的公司数量，见表4。 Table 4 Number of companies with different profit levels in each regio 地区 盈利能力强 盈利能力中 盈利能力弱 总计 北京 3 8 7 18 上海 8 10 4 22 深圳 5 7 5 17 表4. 各地区不同盈利等级的公司数量 从等级划分结果可以看出：在北京的18个房地产上市公司中，盈利能力被判定为强的只有3个，仅占北京地区房地产上市公司总数的16.7%，而盈利能力为弱的上市公司为7个，占总数的38.9%。可见与深圳上海相比，北京的房地产上市公司盈利状况最差。三地中房地产上市公司盈利状况最好的地区为上海，盈利能力被判定为强的占到了36%，而被判定为弱的仅占到了18%。而深圳地区房地产公司的盈利情况介于北京和上海之间，盈利能力被判定为强的与弱的都各占到了29%。 近年来，为了满足北京地区的人口增长，北京地区的房地产过度开发，价格持续攀升，而随之带来的是投资减少、发展空间小、增长缓慢等一系列问题，导致北京地区的房地产上市公司盈利状况不佳，但是也有部分表现良好的公司。 上海地区的房地产就有很大的投资前景，上海地区作为全球性的大都市经济、政治、文化协同发展，各个方面的发展都比较全面。2016年，上海GDP总量达2.75万亿，全国城市排名第一。此外，第三产业的增加值占比70%以上，产业结构合理。因此，上海地区不仅经济经济发展迅速，发展质量也有所保证。稳定并持续发展的经济环境更加有利于房地产行业的快速稳定发展，因此上海地区的房地产上市公司的盈利能力也尤为突出。 深圳地区房地产上市公司盈利能力表现良好，近几年深圳经济发展迅速，房地产行业也在发展中稳步前行，2017年较2016年相比深圳地区商品房投资以及销售额有所下降，但仍然在行业中处于领先地位。 3.3. 随机森林盈利能力分类模型 在确定了公司盈利等级以后，利用样本数据建立随机森林盈利能力分类模型，用于判断公司盈利等级。我们将原始数据分为训练集与测试集两部分，在京沪深三地57个房地产上市公司中以其中40个作为训练集，训练随机森林盈利能力分类模型，其余17个为测试集，用于测试随机森林盈利能力分类模型的精度。 在盈利能力分类模型的训练过程中，有两个参数要首先确定好：节点分类指标个数、随机森林中决策树的个数。以上两个参数是构建随机森林盈利能力分类模型中的两个重要参数，也是决定随机森林盈利能力分类模型预测能力的两个重要参数。 首先，确定利用训练集训练随机森林盈利能力分类模型时决策树节点分类指标个数。分类指标一共有7个，从1个指标开始，逐个测试，找出误差最小的指标个数。利用R软件进行操作，决策树用系统默认值，得到预选指标个数与误差值关系，如表5所示。从表5可以看出，节点指标数为2时，误差最小，因此取节点分类指标个数为2。 Table 5 The relationship between the number of classification indicators and the erro 预选指标个数 1 2 3 4 5 6 7 误差 0.2982 0.2632 0.3158 0.2807 0.3158 0.2807 0.2807 表5. 分类指标个数与误差的关系 然后，需要确定第二个重要参数：随机森林中决策树个数。使用R软件的绘图函数绘制决策树个数与分类误差的关系图，如图1所示。图1中列出了三个等级“强”(good)、“中”(mid)、“弱”(bad)各自在预测的时候，决策树数量与误差的关系，同时有总的“预测结果”(total)。可以看出，决策树在300棵以前，误差非常不稳定，在300棵以后所有预测误差均趋于稳定，而且误差基本降到最低。 图1. 决策树数量与误差的关系 基于以上分析，取节点分类指标数为2、决策树数为300棵构建随机森林盈利能力分类模型。然后，利用测试集的17个京沪深房地产上市公司盈利能力指标数据进行分类准确率测试，最终测试结果如表6所示。 Table 6 Test result 强 中 弱 误差 强 5 0 0 0 中 0 8 0 0 弱 0 1 3 0.25 表6. 测试结果 从测试结果可以看出，盈利能力为强与中的公司被很好预测出来，没有误差，盈利能力为弱的四个中有一个被错误地预测为弱，17个测试样本预测准确率94%，说明所构建模型准确率较高，能可靠预测京沪深房产上市公司的盈利能力。 3.4. 重要性分析 由于分类指标有7个，目前并不知道那个指标对于盈利能力等级划分重要。所以，利用R软件中的随机森林包确定影响盈利能力的重要指标，重要性度量见表7。 表7中，精度平均减少值与节点不纯度平均减少值都是测量分类指标重要性的重要指标，两个值越大，代表分类指标越重要，即对于京沪深房地产上市公司盈利能力等级划分的影响也就越大。根据各个指标的精度平均减少值与节点不纯度平均减少值，对盈利能力影响大小从高到低依次为：净资产收益率、营业利润率、成本费用率、总资产净利率、总资产利润率、毛利率、每股收益。 Table 7 Indicator importance measur 变量 精度平均减少值 节点不纯度平均减少值 每股收益 1.932725 2.176060 毛利率 2.014887 2.303949 营业利润率 8.687835 4.539417 成本费用率 8.485846 4.559157 净资产收益率 10.47783 5.392063 总净资产利润率 2.360471 2.949022 总资产净利率 6.940584 3.710166 表7. 指标重要性度量 净资产收益率、营业利润率与成本费用率这三个指标对于京沪深三地房地产上市公司处于什么样的盈利等级有着重要影响，对于房地产上市公司盈利能力的划分占据主导地位。同时，提高利润总额、净利润，降低营业成本对于提高房地产上市公司的盈利能力至关重要。因此，在实际操作中就要求企业完善管理运营机制，提高生产效率，采用科学合理的营销方案，使每一单位成本所带来的收益最大化，从而提高企业盈利能力。