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房地产公司经营状况范例6篇

2024-09-28 来源:华佗小知识

房地产公司经营状况范文1

关键词:数据包络分析;房地产上市公司;核心能力识别

一、引言

企业核心能力的异质性和延展性不仅决定了企业经营的差异化,也决定了企业效率的差异性,一般来说,只有多年的经营效率都很高的,才具有核心能力。效率的高低作为企业的外在表现,也是核心能力的本质,可以说,效率和核心能力是相辅相成的,效率是打造核心能力的内在动力。DEA模型通过对房地产上市公司的经营绩效进行评价,不仅可以判断上市公司是否具备核心能力,还能够通过评价结果对核心能力的构成要素投入进行优化配置。房地产公司作为资本密集型企业,具有投资周期长、资金链脆弱等特点,这要求其在以追求效率最大化为目标的同时,要控制投入产出要素的协调配置,避免造成资源投入的浪费。因此,如何提高核心能力已成为房地产上市公司生存和发展的关键。

二、DEA模型的基本原理及选取

1.DEA模型基本原理

数据包络分析法(Data Envelopment 为1978 年由A.Charnes 和W.W.Cooper 在“相对效率评价”概念上发展起来的一种系统评价体系[1]。DEA是一种非参数方法,只需投入和产出指标符合模型体系就可以使用,不需要对投入--产出指标体系作出相应的函数形式假设。数据包络分析是把每一个被评价单元作为一个决策单元(DMU),再由这些DMU构成被评价目标,以DMU的各个投入和产出指标的权重作为变量,通过对投入和产出比率的分析,确定有效生产前沿面,并根据各DMU与有效生产前沿面的距离,识别各DMU是否有效。

假设有N个决策单元DMU,每个DMU都有M种输入及S种输出,对应的权系数分别为,;设、分别为第j 个DMU (决策单元) 的输入和输出量, , ,则一个特定决策单元的绩效是通过将此单元的输入、输出向量和“经验生产可能集”PE 进行比较而确定的[2],在此,,每个决策单元相应的效率评价指数为:,可以适当的选择u和v,使其满足。

2.DEA模型的选取

在本论文研究中,主要是通过对整体技术效率、纯技术效率和规模效率的有效性分析,识别出房地产上市公司是否具备核心能力。由于房地产上市公司的投入比产出有更大的可控性,考虑到输入、输出指标数目不是很多,而且与输入输出指标和生产可能集的要求相符合,本文结合C2R模型和C2GS2模型进行综合评价。

现构造评价综合效率的C2R模型和纯技术效率的C2GS2模型分别为:

式中,,分别为第j个决策单元DMU的综合效率和纯技术效率;,分别为冗余和产出不足。

设为第j个DMU的规模效率,根据模型(1)和(2),得出,因此有,。若,则称规模有效,若如果,我们称规模收益递增;如果,则称规模收益递减。

三、上市房地产公司的DEA分析实证

1.输入、输出指标体系的建立

美国学者Smith等指出:尽量减少输入或输出项变量可以起到提高DEA效率区别能力的作用,但是,如果变量相当重要却被删除,同样不能得出准确的效率值。只有被评价的MNU的个数n及输入和输出个数之和(m+s)必须满足,才能不会影响到DMU效率的区分度和准确度[3]。结合房地产上市公司的行业特点,选取时应考虑到指标的可获得性和可控性,尽量避免负值和比率性指标。由于DEA 采用的为非随机方法, 资料数值变动及要素选择对其评估结果相当敏感, 因此在使用DEA 方法分析时, 应尽量采取正式资料[4]。本文选取2010年中国房地产上市公司测评研究报告中,综合实力排名前7家的企业作为研究对象,初步选取总资产(百万元)和总股本(百万股)作为输入指标,选取营业收入(百万元)、净利润(百万元)、每股收益(元)和资产负债率四项指标作为输出指标。

2.指标相关性分析

为了更加科学、准确的使用 DEA 模型分析上市房地产公司的效率,应对指标进行相关性分析。分析指标之间相关性来选择指标的原则是:投入指标之间和投入指标之间,应尽量不相关,而投入指标与产出指标之间,应尽可能相关[5]。各指标之间的相关系数,如表2所示。

由表2可以看出,每股收益与其他指标的相关系数均较低,不符合指标选取要求。因此,本文在DEA模型分析中不采用每股收益和资产负债率作为模型的输出指标,最终选取总资产和总股本作为输入指标,营业收入和净利润作为输出指标,这同时很好的符合指标尽量少的原则。

3.数据处理与求解

通过对20家上市房地产公司的财务数据进行整理,运用MaxDEA-5软件求解各上市房地产公司2010年度的C2R模型和C2GS2模型的效率值及规模收益情况,计算结果见表3

从表3可以看出,在2010年,仅有保利地产和北京城建为DEA有效(C2R);万科地产、保利地产、金地集团、嘉凯城、首开股份、为DEA有效(C2GS2),也就是说,保利地产既为技术有效又为规模有效的房地产公司,万科地产、金地集团、嘉凯城、首开股份为技术有效、规模无效的房地产公司;其它公司为规模、技术均无效的房地产公司。通过规模收益分析,除万科、金地集团、嘉凯城规模收益递减外,其它非DEA有效(C2R)决策单元,均呈现规模收益递增状态,表明这些房地产公司适当增加要素投入量,最大可能产出会有更高的增加比例,相反,万科、金地集团、嘉凯城展在适当缩减要素投入量的基础上,才能实现规模有效。

四、结论

本文通过应用 DEA 评价模型对二十家上市房地产公司的投入产出效率分析,结果显示保利地产和北京城建2010年达到了规模、技术均有效,公司经营效率较高,可以认为其达到了具备核心能力的基本条件。我们还发现7家上市房地产公司的效率值相差很大,说明我国的房地产上市公司的发展参差不齐, 虽然排名靠前, 部分原因是企业内部的高效运营, 部分是通过大量的资源要素投入带来的高产出,为了解决上市公司存在的潜在问题,有待于此研究基础上对各房地产上市公司进行核心能力的具体识别和评价。

参考文献

[1] 魏权龄. 数据包络分析[M]. 北京: 科学出版社, 2004

[2] KUMBHAKAR S C , LOVELL C A K. Stochastic frontier analysis [M]. London: CambridgeUniversity Press,2000 :32-158.

[3] 戚勇,李千目.科学研究绩效评价的理论与方法[M]. 北京: 科学出版社,2009

[4] Aoki, Bhattacharya, B.Vogt and A. Yoshikawa. Measuring Technical Efficiencies of Japanese General Hospitals: DEA Analysis ofPublic vs. Private Hospitals, Asia/Pacific Research Center, Stanford University,1994

房地产公司经营状况范文2

孙宏斌是以“拯救大兵”的形象出现在乐视面前。饱受市场质疑的贾跃亭终于能在新年伊始长呼一口气,150亿元的资金注入令乐视资金压力大为减轻。

孙宏斌与贾跃亭同为山西老乡,在谈到为何要投资乐视时,孙宏斌表示,自己非常认可贾跃亭的战略思路、运作逻辑及其团队,而且称其是一个小生意。商人无利不起早,这个小生意显然没有那么简单。150亿元补充的都是乐视生态目前赚钱或者即将盈利的项目,包括:乐视网、乐视致新及乐视影业,而资金缺口最大的汽车业务并未在孙宏斌的救援名单上。

对于此次合作,资本市场目前普遍聚焦于双方今后的合作将如何展开,孙宏斌今后是否会追加投资等相关问题,对此,《投资者报》记者致电致函融创中国,得到了部分回复。

“小生意”实际上是大生意

此次孙宏斌投资乐视的决定可以说是非常突然,此前市场上并无传闻。实际上,这场高达百亿元的融资从谈判到最终合作,确实也只花了36天的时间。

据了解,孙宏斌与贾跃亭第一次见面是在2016年12月10日,通过葛洲坝房地产公司董事长何总的介绍认识,“我们谈了六七个小时,”“12月12日,我跟我们公司的团队,还有联想的一些朋友,以及我请的一些顾问去了乐视,跟贾总及他们的团队进行沟通,第二天老贾就去了美国。”孙宏斌回忆称。

为了深度了解乐视,孙宏斌亲自上阵,开始了为期一个月的尽职调查,甚至亲身去乐视上班,以了解乐视方方面面的情况,调查团队的成员来自融创中国、联想控股和泛海集团,后两者均为乐视汽车的股东。

孙宏斌坦言,在乐视“上班”的时间里,并没有完全看懂乐视,但看懂了乐视的现金流。“钱从哪里来,到哪里去,我可能比老贾还清楚。”孙宏斌笑称。据了解,此次孙宏斌投资乐视使用的是自有资金,他还表示,“投资乐视只是小生意,”但150亿元并非小数目,《投资者报》记者注意到,截至2016年年中,融创资产负债率达83%,已高于万科、保利等地产公司。此外,公司2016年半年报显示,融创中国的现金及现金等价物余额仅剩283亿元,且借贷总额已高达628亿元,由此看来,孙宏斌投资乐视也是花了大力气。

那么这么大手笔的投资是否会影响融创发展自身业务呢?答案是有可能的,2016年上半年,公司的经营活动现金流已为负值,这意味着公司主营的业务已面临一定的现金流压力,而现在又要向外投资,钱或许不够用。

注资的都是盈利强的业务

据了解,150亿元投资完成后,融创实控子公司嘉睿汇鑫将控制着乐视网8.61%、乐视致新33.5%及乐视影业15%的股权,其中,嘉睿汇鑫还将成为乐视网、乐视影业的二股东。

记者注意到,融创投资三个公司,均为乐视旗下经营状况较好且从未爆出资金危机的公司。数据显示,乐视网2016年前三季度净利润达5亿元,同比增长31%。而乐视影业在2015年净利润就超过1亿元。而主营智能电视业务的乐视致新虽然并未实现盈利,但其经营状况也正在好转,2016年上半年,公司营收达76亿元,此前乐视致新总裁梁军曾表示,公司将在2017年实现盈利。

那么这笔投资,对于贾跃亭来说到底有什么样的意义?“这笔投资将一次性解决乐视资金问题。”“已经能够非常好地满足乐视生态发展战略第二阶段的需求。”贾跃亭曾对媒体公开表示。

据了解,目前乐视资金紧缺的是乐视手机业务,资金缺口大约在100亿元。此次融资,乐视手机能够获得一部分投入,Z跃亭的压力无疑得到减缓。由此看来,融创的投资一方面降低了乐视整体资金压力;另一方面也为乐视进入战略发展第二阶段提供了有效支持。

此外,融创本次并未投资乐视汽车,孙宏斌称,自己其实挺看好汽车的,但还未腾出时间去具体了解。关于下阶段是否会投资乐视汽车,公司方面也并未给出明确回复。

追求稳健经营

。与贾跃亭一样,孙宏斌也是山西人。大学及研究生阶段都攻读水利专业。1988年,孙宏斌进入了联想,两年之后,他就因突出的业绩破格提拔为联想集团企业发展部的经理。

不过,很快由于存在搞“帮会”嫌疑。他跌入了人生低谷,1992年,孙宏斌因经济问题被判处有期徒刑5年,而后减刑为1年2个月,1994年,孙宏斌出狱,靠着借来的几万元钱,正式进军房地产行业。难得的是,在经历斗争之后,孙宏斌还是与柳传志结成了坚不可摧的友谊,当时孙宏斌创业急需用钱,柳传志还借给孙宏斌50万元,两人的缘分一直持续至今。此次孙宏斌投资乐视,实际上柳传志也提供了不少建设性意见。

目前孙宏斌控制的融创中国成立于2007年,2010年正式上市,从公司的财务报表来看,经营状况还不错,2016年全年销售额达到了1553亿元,是2015年735亿元的两倍之多,中国房企排名第七,2015年公司净利润高达33亿元。

孙宏斌近两年来可以称之为并购狂人,据《投资者报》记者统计,过去一年,融创中国至少花费400亿元收购了数十个房地产项目及一些房地产公司,项目布局于广州、成都等一二线城市,由此看来,孙宏斌希望能通过并购的方式提高公司在房地产行业的市场份额,同时也可以规避竞价拿地的风险。

孙宏斌最著名的两次并购还是应该属于绿地和佳兆业,不过最终因为各种原因,并购无果而终。孙宏斌也及时从两个大手笔的项目中抽身,所幸损失并不大。

孙宏斌在经营中一直强调稳健据了解,融创每年都有一个严格的预算管理规划,其中还包括达不到销售目标的应对措施,以保证现金流的健康。

孙宏斌之所以这样做,是因为他已经尝过了疯狂扩张的苦果。此前顺驰的扩张与毁灭过程到现在都让资本市场记忆犹新。

10年前尝过的苦果

实际上,1994年建立顺驰才是孙宏斌成立的第一家房地产公司,当时主攻天津的房地产市场,名不见经传。然而就在2003年的一次地产大腕例行聚会中,孙宏斌公开叫板王石,宣称,顺驰要超越万科做中国地产行业的老大,这一次,他抢尽了风头,顺驰也由此出名。

随后,公司开始在全国各大城市疯狂拿地,屡屡创出天价,经过一年多的南下北上,顺驰储备的土地面积高达1200万平方米,与万科不相上下,迅速成为一家全国性的大型房地产公司。

当时的顺驰非常风光,但好景不长,2004年,国家对房地产行业及银行贷款业务进行了一些政策上的调整,这直接导致了贷款成本的提高,公众购买能力的下降,致使楼市交易量也出现萎缩,顺驰的项目也受到牵连。销售不力导致回款速度放缓,这直接影响了此前买地需要支付的尾款及在建工程需要支付的施工M用,顺驰陷入资金短缺的危机。

虽然之后孙宏斌用尽各种方式进行自救,但遗憾的是各种手段都失败了。最终,顺驰选择了与路径基建达成股权出让的合作,路径基建以12.8亿元收购了顺驰55%的股权,要知道当时顺驰还有700多万平方米的土地,这样的收购无疑是“白菜价”,而后孙宏斌也失去了对顺驰的控制权,地产界神话就此落幕。

在会上,孙宏斌说,投资乐视是一门生意,但也不难看出他的情怀,现在乐视深陷资金短缺的困扰,与当年顺驰资金紧缺如出一辙,只是当年孙宏斌无人相助,最终只能将经营12年的公司拱手相让,或许,孙宏斌也不希望当年发生的悲剧在乐视身上重演。

寻求跨界经营

孙宏斌此次投资乐视,也是其进行的第一笔非房地产行业的投资。现在150亿元花出去了,那么孙宏斌到底能得到什么呢?

事实上,这150亿元并不是简单的财务投资,孙宏斌将获得制衡乐视的权利。例如乐视网董事会5个席位,融创可提名2席位,对公司决策有非常大的影响力。此外,融创还将向乐视移动和乐视电商委派监事。

。此外,乐视作为一个互联网生态企业,更具备土地的议价能力,土地、房地产是两者结合点之一,或许后续孙宏斌与贾跃亭能在房地产市场上有一些不错的合作。

此外,孙宏斌也表示,投资乐视是为融创中国5年~10年的发展考虑。据了解,这是公司第一次投资非房地产业务。孙宏斌表示,中国房地产市场2015年是8万个亿的销售,2016年是11.5万亿,“今后我估计会保持在10万亿量级的样子,增长挺难的。”在5到10年之内,地产仍是融创中国的绝对主业。

“5到10年以后呢?”孙宏斌思考,“我们为了给5到10年以后做准备,应该探索哪个行业,我们是有非常明确的定义的。”孙宏斌表示。

首先看好增量市场,所以融创中国投资了链家,另外看好金融平台,但目前还没有相关并购,孙宏斌解释称,因为“太贵了”。此外,就是投资大娱乐、大体育、大健康,乐视就属于孙宏斌发展战略中大娱乐方向的一个投资标的。

房地产公司经营状况范文3

【关键词】财务风险;识别;控制

由于我国房地产业起步较晚、基础较差、规模较小,企业运行远未实现规范化,与国外房地产业相比有很大差距。不少房地产业资产负债率都在70%以上,有的甚至高达90%,房地产企业承受着巨大的财务风险。再加上目前国内宏观调控政策的影响,国际经济的变动影响以及金融政策的从紧,使得财务风险已成为很多房地产企业生存发展迫切需要解决的问题。本文通过分析上市房地产企业财务风险形成的原因,并提出控制策略,这无疑对上市房地产企业财务风险控制大有帮助。

1 上市房地产企业财务风险的外在表现

。由于房地产企业具有投资周期长、投资额大、不确定性高等特点,国内上市房地产企业在财务风险的表现上有一些共同的特征,在当前复杂的经济形势下,上市房地产公司财务风险的表现形式也不尽相同,但主要表现在三个方面:一是,资金周转率偏低;二是,财务杠杆使用过度;三是,项目调整能力弱。

2 上市房地产企业形成财务风险的原因

2.1 资本结构不合理,偿债能力不足

。其中债务融资占到了企业资本结构的70%到90%,房地产企业如此高的杠杆比例就如同对应同样高的财务风险。如果企业利润下降,股权收益率将成倍下降,企业市场价值随之降低;如果企业资金链管理出现问题,无法按期支付本息,企业将面临被收购甚至破产的风险。

2.2 业务拓展过快,盲目进行投资

部分房地产开发商认为,只要能够成功“圈地”,按照设计图进行施工,在各环节投入相应的资金,按时完工,便会产生其预期的经济利益。很少进行全面的财务预算,没有对开发的房地产项目从征地的成本、资金的运作方式、经济效益的回报率方面做出细致的财务预算。房地产企业大多比较注重工程决算而没有重视项目决策。这些房产企业在事前并未从项目选址、市场需求、投资报酬率、国家法律与政策等各方面进行全面科学的项目分析,也没有进行必要的市场调查,导致决策没有依据,加大了财务风险。

2.3 盲目开展多元化经营,主营业务受损

开展多元化经营是企业防范和化解经营风险、开拓新的市场、培育新的经济增长点的有效途径。我国许多的上市房地产企业在这方面陷入了误区,它们在多元化经营的过程中,往往只是对证券投资组合理论不加分析地简单运用,只注重外延性扩张,盲目地向多领域、多行业投资,极力拉长战线,导致企业无法突出的主营业务,投资分散,机会成本增大,不能形成资金的合力,最终导致企业特色形象缺乏,核心竞争能力丧失,市场萎缩等不利局面的出现。

3 上市房地产企业财务风险的控制对策

3.1 建立科学合理的资本结构

。其主要手段有:一方面贷款程度要适度,建立科学合理的融资决策机制。对于一些经营状况好、房产销路佳、资金流转快的房地产企业,可以进一步提高资产负债率,更高程度的利用财务杠杠。反之,对于经营状况差、房产销路不畅、资金流转慢的房地产企业,可以适度降低负债规模,防止企业过高的财务杠杠放大风险。另一方面,对于负债来说,合理确定长期负债和短期负债分配,使企业短期内到期的负债处于公司可以支付的范围内,对于流动负债问题一定要及时处理。同时结合公司自身能力、合理使用资金及承担适度资本成本原则用长期负债来满足公司对资金的需求。

3.2 进行组合投资,分散投资风险

房地产企业应通过联营、多种经营以及对外投资等多元化的投资策略来分散企业所承担的财务风险。特别是针对单个风险较大的房地产项目,房地产企业可以采取与其他企业共同进行投资,实现收益与风险的共担,这就能有效分散投资风险,避免因投资风险而引发企业的财务危机。房地产企业可以采取多种经营方式,比如企业应该避免单一类型楼盘的开发,可以将住房、办公楼、商业广场等两项结合或者多项进行综合开发,利用不同类型房地产功能的相互补充,以及不同类型房地产资金的调剂作用,适应市场需要,提高总体抗风险能力和获利能力,从而避免单一产品滞销而造成企业财务损失,以及规避单一产品而带来的风险。

3.3 日常营运环节的风险控制

我国市场经济运行还处于初级阶段,企业在日常营运过程中必然会承担很多的经营风险,特别是作为高风险行业的房地产行业,企业必须树立风险意识,在日常运营过程中加入风险管理的学习与培训,使整个企业有备而战。房地产企业必须在应收账款产生之前通过科学设计出最佳的信用政策,在为客户提供信用方面的同时,规避企业坏账风险。此外,收集和积累客户各种信用状况,根据这些资料估计企业能承担的风险水平。根据应收账款有关政策的确立,将应收账款控制在合理的范围之内,通过尽早收款、推迟付款,减少企业发生损失的可能,加快资金周转和流通,实现企业资金的良性循环。

4 结束语

在当前形势下,房地产企业必须充分重视财务风险管理的识别、防范和控制,提高抗风险能力,这样才能在风云变幻的复杂环境中做大做强,获得持续性核心竞争力,保证企业的长远发展。笔者通过对上市房地产财务报表进行分析识别财务风险,并总结发生财务风险的原因并提出了一些控制对策,希望能给其他企业一些借鉴。

参考文献:

[1]潘春华.浅谈房地产企业财务风险特点与控制[J].财经纵,2010:273.

房地产公司经营状况范文4

管淑慧(1990—),女,汉族,山东青岛人,会计学硕士,单位:中央财经大学会计学院,研究方向:财务管理。

摘 要:股利政策作为上市公司财务管理的三大核心内容之一,是公司融资、投资决策的逻辑延续。本文以我国房地产行业进行研究,分析了房地产行业股利分配政策的特点和影响因素,并进一步提出了建议。

关键词:股利分配政策;影响因素;房地产

房地产行业的发展是当前社会的热点话题,关于房地产上市公司的股利分配政策也牵涉到众多人的利益。

一、我国房地产上市行业的特点

按照中国证监会2001年4月的《上市公司行业分类指引》,房地产业是指从事房地产开发建设、租售经营以及与此紧密相关的中介服务如融资、评估、置换、装饰、物业管理等经济活动的行业,是国民经济中兼具生产和服务两种职能的独立产业部门。

1.房地产企业为我国GDP贡献巨大

房地产的相关产业链长,关联度高,与建筑、建材、交通、能源、冶金等50多个行业具有较高的相关性。

2.房地产行业是资金密集型行业

房地产开发一次性投资量大,产品销售价值量也很大,属于资金密集型产业。3.房地产行业受政策影响明显

首先,我国土地由政府统一开发分配,会影响到房地产的开发状况。其次,信贷政策将影响房地产的融资情况,对房地产资金链产生重要影响。第三,政府出台的税费政策会影响房地产价格,从而影响房地产销售情况。

二、我国房地产上市行业股利分配现状及问题

1.股利不分配现象严重

近几年来我国房地产企业中不分配股利的现象严重。这些不分配股利的企业中,既有盈利能力差的企业,也有经营业绩良好,甚至企业现金流量充足的企业。

2.股利分配方式多样但以派现为主

我国房地产企业中派发现金股利的公司几乎超过半数,其他分配方式也占有较大比重。

3.股利政策缺乏连续性和稳定性

我国房地产上市公司的股利分配政策往往存在大量短期行为,大多数上市公司没有明确且稳定的股利政策。

三、我国房地产上市行业股利政策的影响因素

1.政策约束

我国政府制定了很多相关政策法规,如税费政策、法律政策等来企业行为

2.契约限制

债权人为降低财务风险,往往将有关股利分配的限制性条款加入契约中。尤其是对于房地产这样一个高风险的行业来说,债权人更倾向于通过契约来保证自己的利益。这种情况客观导致房地产行业在发放股利时更加不稳定。

3.宏观经济环境

在经济复苏繁荣期,公司受外界影响一般会盈利,这也会促使公司发放股利。当经济处于萧条衰退期时,公司经营状况不佳会影响公司现金状况,银行通常也会缩紧银根,此时公司倾向于不分配或支付较低的股利金额。

4.公司内部限制

首先是盈利能力。房地产公司盈利能力越好,其可获得的分配额越多,越可能支付较高的股利。

其次是成长能力。地产公司对外投资的机会很多。管理层可能因此少发股利多投资,以免影响到公司未来发展。

第三是偿债能力。。出于应对可预测财务风险的考虑,负债比率较高的公司一般会选择降低股利支付水平,以减轻未来压力。

第四是资产变现能力。变现能力与资产的流动性呈正比,流动性越强,越能满足公司对资金的需求。公司对资金的需求量剧增,则使得资产流动性较低的公司,不太可能支付现金股利。

四、房地产上市公司股利分配政策的建议

(一)国家宏观管理

1.制定相关股利分配政策法规并规范股利分配行为

我国相关监管部门和政府应制定明确具体的股利发放的政策和要求,并对政策实施进行有效的监督,确保其贯彻执行,从而真正的规范我国上市公司的股利分配行为。

2.加强中小投资者培训以促使其合理决策

国家相关管理部门应该加大对广大投资者理财意识培训,使其能够拥有正确的投资理念,对广大投资者进行引导,防止过度投机。

(二)上市公司自身管理

上市公司管理者应尽量保持各年度股利分配政策的稳定性。公司管理者制定出稳定可行的股利政策,能给外界传达积极的信号。

2.上市公司拓宽融资渠道并减少契约限制等因素的影响

我国上市公司的融资渠道比较有限,且过度依赖银行等系统,从而导致风险加大。因此,我国房地产上市公司应该拓宽融资渠道,使资本结构多元化,减少公司的财务风险。与此同时,房地产公司因为偿还债务和资金流不稳定导致的低股利分配现象必将得到改善。

3.上市公司努力提高自身盈利水平

公司应不断改进管理,改善机制,向着良性方向发展,提高自己的盈利水平,从而为稳定可行的股利政策打下坚实的基础。

参考文献

[1] 赵丽.关于我国现金股利分配政策影响因素的研究[D].北京:对外经济贸易大学, 2005:15-19.

房地产公司经营状况范文5

关键词:房地产企业;数据包络分析;概率神经网络;多重判别分析

中图分类号:F29335 文献标志码:A 文章编号:10085831(2013)03005906

一、国内外研究现状

近年来,房地产行业发展迅速,对经济发展的拉动作用十分明显,已经成为中国的支柱产业之一,同时房地产行业是受国家宏观调控影响非常大的行业。。本文以此为切入点,研究房地产公司的经营效率状况。

陈兆东等利用灰色理论和数据包络分析方法(DEA)分析了上市房地产公司的股票价值[1]。施金亮利用数据包络分析方法查找到上市房地产公司的标杆企业,并对企业的效率进行了评价[2]。袁方利用DEA对2000-2007年的上市房地产企业进行了实证分析,并提出了相应的优化方案[3]。

神经网络被用于事例的分类情况,在近几年的使用也相当广泛。叶志峰、孙建国利用概率神经网络(PNN)的模式识别有效地诊断发动机的各类故障[4];李东辉、刘浩利用概率神经网络有效地诊断了智能大厦空调系统中的各种故障[5];迟国泰等利用BP神经网络有效地对中国商业银行的效率进行了系统评价[6]。Wu Deshen利用DEA-PNN方法的综合测定了加拿大顶端商业银行的效率[7]。

从上面的文献回顾中可以看出,大量文献研究了房地产效率和使用PNN的模式识别功能,但是,只有少量国外文献结合使用数据包络分析方法和概率神经网络方法做银行效率方面的实证分析,没有涉及上市房地产企业效率的分析。。因此,在本文中使用DEA-PNN方法测定上市房地产公司的效率:一方面为政策制定者提供实证依据;另一方面也填补了此方面研究的空缺。 二、理论模型

(一)DEA模型

数据包络分析方法(DEA)是由美国著名管理科学专家Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出的评价效率的一种线性非参数规划法,是研究具有多个输入和多个输出决策单元相对有效性的一种卓有成效的方法。DEA通过比较不同的决策单元的输入输出情况,并赋予每个决策单元一个效率值,然后找出效率表现最好的单位组成效率前沿,在效率前沿上的单位是有效率的,不在效率前沿上的单位是相对没有效率的。

在不变规模收益模型中,设有T家单位,它们使用m种投入,n种产出,Is=(i1s,i2s,…,ims)T表示s单位的投入向量,ijs(j=1,2,…,m)表示s单位的第j种投入量,Os=(O1s,O2s,…,Ons)T表示s单位的产出向量,Ojs(j=1,2,…,n)表示s单位的第j种产出量,θs表示s单位的最优效率值,则有DEA模型如下:

s.t. Minθs s=1,2,…,T

∑iλiIi-θsIs≤0, Ik

∑iλiOi-Os≥0, Ok

λi≥0, i

(1)

实际上,用不变规模报酬模型测算所得到的技术效率值(TE)实际上一个综合效率值,包含了纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)两个方面内容,即TE=PTE×SE,为了测算纯技术效率水平,Banker、Charnes和Cooper在不变规模收益模型(1)的基础上增加约束条件∑λs=1即得到了可变规模收益模型,此时求得的技术效率值是纯技术效率值。通过分别运行在不变规模收益下和可变规模收益下的数据包络分析模型可以分别得到效率值θ1和θ2,当θ1=θ2时,各单位的规模收益值都为1,即各单位都处于最佳规模收益水平,否则,各单位的规模收益水平都有一定程度的损失。

(二)PNN模型

概率神经网络(PNN)模型是非线性、非参数的模式识别方法,不需要假定随机变量的分布情况,在模型中使用所有的数据,与多数网络不同,它不需要从各个神经元到输入神经元的反馈,能够并行地完成运算,训练速度非常快。

PNN由四层组成,它们的功能如下所示:第一层为输入层,每个神经元均为输入单元,这一层的作用只是将输入信号传递给所有隐藏层单元,输入单元的神经元数目由输入变量的个数决定;第二层称之为隐藏层,它与输入层之间通过连接权重相连接,对输入单元的输出数据进行非线性运算;第三层称之为累加层,它具有线性求和的功能,对隐藏层的输出数据进行简单的累加,这一层的神经元数目与欲分类的模式数目相同;第四层即输出层具有判决功能,它的神经元输出为离散值,例如1,2或者3,分别代表着输入模式的不同类别。概率神经网络的结构如图1所示。

图1 概率神经网络图

(三)多重判别分析法

多重判别分析方法是根据观测或测量到的若干变量值,判断研究对象如何进行分类的方法。首先,从中筛选出能提供较多信息的变量,根据错判率最小的原则建立相应的线性判别函数,对于每个个体进行判别分析时,把测试的各变量值代入判别函数,得出判别分数,从而确定个体属于哪一类别。

多重判别函数的一般形式是:

Yi=ai1X1+ai2X2+…+ainXn,

i=1,2,…,m

(2)

其中,Yi表示第i类的判别函数值;X1,X2,…,Xn为反映研究对象特征的变量;ai1,ai2,…,ain为各变量的系数,也称判别系数,ain表示研究对象第n个特征的第i类判别系数,m表示类别数。

三、模型的实证分析

(一)指标选取

样本上市公司数据选取。本文选择了2010年的所有上市公司作为样本数据进行研究,来分析上市房地产企业的整体效率水平。具体包括万科A、世纪星源、深振业A、中国安保、深物业A、沙河股份、招商地产、正和股份、城投、京能置业、天业股份、世茂股份、北辰实业等125家上市房地产企业。

指标数据选取。把每个上市公司作为一个决策单元,选择能够代表上市公司经营管理效率和资本效率的指标,用以衡量上市房地产企业的整体绩效,根据本文研究的需要选取如下指标:I1s表示总资产(万元),表示第s家上市房地产企业的所有资产总量;I2s表示股东权益(万元),表示第s家上市房地产企业的所有股东拥有的权益之和;O1s表示净利润(万元),表示第s家上市房地产企业的当年扣除税收后的利润净额;O2s表示资产净利率(元/元),反映第s家上市房地产每单位资产的单位收益;O3s表示权益净利率(元/元),反映第s家上市房地产企业的每单位权益的单位收益。

指标数据处理。由于DEA方法要求输出数据必须是非负的,输入数据是正的,其中有9个样本数据不符合要求,它们是深国商、绿景控股、金宇车城、国兴地产、ST兴业、ST联华、ST圆城、运盛实业、ST中房,把它们都剔除后,还剩下116个样本。

(二)DEA模型求解

本文使用软件DEAP2.1计算所有样本房地产企业的效率值,其运行结果如表1所示(其中crste表示在规模收益不变的情况下求得的技术效率值,vrste表示在规模收益可变的情况下求得的纯技术效率值,scale表示规模效率值,其值等于crste/vrste,规模收益表示企业的收益是递增的、递减的还是不变的,其中“-”表示规模收益不变,drs表示规模收益递减,irs表示规模收益递增,peers表示决策单元标杆的企业)。

注:因篇幅所限,11到116序号省略。。 从表1中可以看出,所有可变规模收益的效率值均不低于不变规模收益的效率值。根据前面的理论可知,在两者的效率值相等时,是有规模效率的。在表1中scale一列可以看出总共有四家上市企业是有规模效率的,它们分别是泛海建设、新华联、中江地产、刚泰控股;在两者的效率值不相等的时候,是相对无规模效率的,若scale的值越小则说明其相应的决策单元的相对无规模效率程度越高,在表1中scale一列可以看出总共有112家上市企业是相对无规模效率的,它们包括万科A、世纪星源、深振业A、中国安保、深物业A、沙河股份、招商地产、正和股份、世茂股份、北辰实业等。

同时,在不变规模收益下,DEA方法求得的所有上市房地产企业的综合效率值均值为0.204,这意味着有均值效率的公司达到有效率时可以节省79.6%的成本,此时有效率的上市企业共四家,它们是泛海建设、新华联、中江地产、刚泰控股,占总上市企业数3.45%;在可变规模收益下,DEA方法求得的所有上市房地产企业的综合效率值均值为0.308,这意味值有均值效率的公司达到有效率时可以节省69.2%的成本,此时有效率的上市企业共13家,包括万科A、中关村、金科股份等,占总上市企业数11.21%

在表1中从规模收益一列可以看出,规模收益不变的上市房地产企业有6家,占全部样本数的5.17%,它们是泛海建设、ST珠江、新华联、荣丰控股、中江地产、肛泰控股;规模收益递增的上市房地产企业有13家,占全部样本数的11.21%,包括世纪星源、宜华地产、旭飞投资、万泽股份等;规模收益递减的上市房地产企业有97家,占全部样本数的83.62%,包括万科A、深振业A、中国安保、深物业A、沙河股份、招商地产等。

当然,DEA求出的效率比较好的公司可以作为其他公司的标杆公司,在表1中最后一列的peers便是上市房地产企业决策单元相对应的标杆公司,对标杆公司被参照的次数进行总结可以得到图2所示的柱状图。从图2中可以看出被其他上市企业作为标杆次数最多的企业是新华联,多达98次;其次是泛海建设,多达71次;然后是中关村,多达68次;最后是中江地产31次、北辰实业18次、刚泰控股15次、世联地产14次、保利地产10次、创新资源8次、招商地产4次、万科A3次、金科股份2次、中弘股份1次。再者,被标杆的次数也可以用来衡量有效率的公司对无效率的公司的有效程度,其频数越高说明其有效程度越高。

图2 被标杆企业的频数

(三)DEA-PNN模型实证分析

首先,为了更好地应用概率神经网络的模式识别功能,根据表1中求得的结果,按照如下标准,把表1中求得的上市房地产公司的技术效率值(crste)(考虑到所有决策单元的效率评价口径的一致性,此处使用不变规模收益求得的效率值)分为四种类别:效率值大于0.85的属于第一类,表示有效率,用数字1表示;效率值大于0.6、小于或等于0.85的属于第二类,表示相对有效率,用数字2表示;效率值大于0.3、小于或等于0.6的属于第三类,表示相对无效率,用数字3表示;效率值小于或等于0.3的属于第四类,表示无效率,用数字4表示。

其次,确定概率神经网络的输入输出数据。本文的输入数据选为每个决策单元总资产、股东权益和在规模报酬不变的情况下数据包络分析方法求得的效率值,输出数据选为根据以上标准确定的决策单元的效率所属模式。由于神经网络要求输入数据必须在0到1的范围内才有较高的精确度,因此对决策单元的总资产数据和股东权益数据进行无量纲化和单位化处理,本文选取总资产的最大值和股东权益的最大值进行无量纲化和单位化处理,其公式如下:

I1s ′ = I1s /max(I1s )

I2s ′ = I2s /max(I2s ) s=1,2,…,116

在使用神经网络对决策单元进行模式识别前,需要先把数据随机分为两组,一组用于神经网络的训练,另一组测试神经网络的预测准确度,考虑到所有上市房地产公司所有数据收集时排序的随机性,故选取前80个上市房地产公司的数据对神经网络进行训练,然后使用剩下的36个上市房地产公司测试神经网络的预测精度。有很多计算机软件可以进行神经网络的建模和分析,本文选择Matlab仿真系统软件包进行仿真分析,求得的结果如表2中的表a所示,在表a中80个用于训练数据的预测准确度达到了100%,36个测试数据的预测准确度达到了94.44%,116个数据的总的预测准确度达到了98.28%,这说明了概率神经网络在模式识别方面的准确度相当高。

下面使用传统的多重判别分析方法(MDA)进行模式识别,输入数据和神经网络单位化以后的数据相同,输出数据和神经网络的数据也相同,然后使用SPSS软件进行求解,得到如表2中的表b所示的结果。表b中每一行表示竖列相应类被识别成此类的个数,每一列表示此类被识别成横行相应类的个数,例如:第三行表示第一类被识别成此类的为零,第二类被识别成此类的为零,第三被识别成此类的个数为10,第四类被识别成此类的个数为4,14表示被识别成第三类的总个数为14;第四列表示第四类被识别成第一类的个数为零,被识别成第二类的个数为零,被识别成第三类的个数为4,被识别成第四类的个数为92。

为了比较概率神经网络和多重判别分析方法模式识别的优劣,一种比较有效的测度方法是计算每种方法的命中率,其值等于识别准确的个数占总数的比率,从表2中可以看出PNN方法训练时分类识别的准确率达到了100%,测试的时候分类识别的准确率为94.44%,总的分类识别的准确率为98.28%,而MDA模型的分类识别准确率为96.56%,小于PNN的预测精度,表明概率神经网络在模式识别方面优于传统的多重判别分析方法。

四、结论与意义

本文运用传统的DEA方法对上市房地产企业的效率进行评定,引入相应的分类指标对DEA在不变规模收益下求得的效率值进行分类,然后使用概率神经网络(PNN)和传统的多重判别分析方法(MDA)对分类效果进行识别,并比较了两种方法的识别精确度,得到如下的结果。

第一,当前上市房地产企业的总体效率值偏低,有巨大的提升空间。从表1中的数据可知,在不变规模收益下,DEA方法求得的所有上市房地产企业的综合效率值均值为0.204,有效率的上市企业共四家,它们是泛海建设、新华联、中江地产、刚泰控股,占总上市企业数3.45%;在可变规模收益下,DEA方法求得的所有上市房地产企业的综合效率值均值为0.308,有效率的上市企业共13家,包括万科A、中关村、金科股份等,占总上市企业数11.21%。这在一定程度上说明了上市房地产行业的整体绩效偏低,竞争力偏弱,综合实力不足,有巨大的改进余地和提升空间。

第二,通过DEA的求解结果可以得出所有上市房地产企业的标杆企业。在表1中最后一列给出了每个上市公司的标杆企业(peers),把每个标杆企业被标杆的次数统计可得出如图2所示的结果,从图2中可以看出,被其他所有的上市企业标杆次数最多的企业是新华联,多达98次,其次是泛海建设,多达71次,然后是中关村,多达68次。

第三,PNN方法比传统的MDA方法有更好的分类识别效果。在表2中,对比了概率神经网络(PNN)和传统的多重判别分析方法(MDA)在模式识别的精确度问题,得出概率神经网络在网络训练时的识别精度达到了100%,误差为零,网络测试的准确度为94.44%,所有上市房地产企业模式被识别的准确度为98.28%,而MDA模型的分类识别准确度为96.56%,这说明概率神经网络在模式识别方面的准确度要优于多重判别分析方法,有更高的识别准确度和更低的识别误差。

第四,DEA方法和PNN方法的结合使用能有效地评定并分类上市房地产企业的效率。本文运用传统的数据包络分析方法(DEA)对上市房地产企业的效率进行评定,引入相应的分类指标对DEA在不变规模收益下求得的效率值进行分类,然后使用概率神经网络(PNN)对分类后的结果进行模式识别,达到了很好的识别效果。通过数据包络分析方法和概率神经网络方法的结合使用,本文不仅判定了相应房地产企业的运行效率情况、对不同效率的上市房地产企业进行归纳分类,而且结合效率值和分类后的结果对企业的模式进行识别,并达到了较高的准确度。

通过以上的结果分析可以发现,当前中国上市房地产企业的总体效率值偏低,运行效率低下,综合竞争力弱,这就要求从整体上提高上市房地产企业的综合竞争力。考虑到标杆企业的综合实力强、运营效率好,对上市房地产企业具有良好的示范效应,通过对标杆企业经营模式、管理模式和风险控制流程等方面的学习借鉴,可以改善中国上市房地产企业的运营模式,优化企业的管理策略,提升企业的风险控制能力,整体提高中国上市房地产企业的运营效率。同时,要发挥政策的引导和调控作用,对效率低下和规模小的企业进行整合,鼓励效率好的企业又好又快地发展,进而推动房地产市场的产业结构优化升级,整体提升房地产市场的综合竞争力,推动中国上市房地产企业健康、稳定、快速发展。最后,数据包络分析方法和概率神经网路方法结合使用为研究上市房地产企业的效率提供了一种崭新的视角,也为其他类似的效率研究方法提供了一定的借鉴意义。此外,通过设立不同的指标分析体系,DEA-PNN方法也可适用具有其他特征的行业绩效评价和效率分析。

参考文献:

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房地产公司经营状况范文6

财务管理水平对于资金需求量极大的房地产行业财务管理是额外重要。财务的科学管理能更直接、更清晰的体现公司的财务预算,有利于公司各部门之间协调发展,使公司制度更加完善。同时随着市场经济的发展,现代企业越来越重视公司的管理科学化,公司财务管理的科学性也有所提高。公司管理者重视公司管理也会对员工产生较大的促进作用,充分调动了员工的积极性,推动公司迅速发展。因此,我们必须重视,以保障企业的竞争优势。

二、地产公司财务管理存在的问题

财务部门是地产公司中的核心部门,主要负责执行和制定公司财务预算,是整个公司的重心。也正是因为如此,只有财务部门的管理得当,才能有效地减少公司危机,减少公司内的矛盾,增强公司整体的凝聚力,从根本上解决其他部门遇到的问题,推动公司的和谐稳定发展,为公司获取更大的利益。第一,房地产公司是盈利性企业,一切活动都以利益最大化为目的,然而在资源十分有限的条件下,为达到利益的最大化,公司往往会把重点放在产品营销上,认为只有业绩的提高才能为公司获取最大的利益。实则不然,公司在把重点放在业绩上的同时也忽略了另一重要内容即公司内部管理。当公司内部治理被削弱后,会计不能被用于主动参与公司的决策,这就有极大可能性造成公司决策不科学,严重阻碍公司发展,甚至威胁到公司的生存。第二,在不完善、不科学的财务管理体制下,多数房地产公司的会计核算不符合标准,出现了严重的财务处理混乱。如在会计凭证登记时填写不按规范,有涂改挖补的现象。在会计账本设置方面,它作为会计核算的重要内容,然而经常出现不按照记账方式和账本格式记账等问题,多数房地产公司又盲目自信而没有制定一套科学的体系,致使账本不能用于全面的系统记录,更不能直观的反应企业的经营状况,给账目的核算及查账工作增添了较多的困难,降低了工作效率,甚至使会计工作与公司其它正常工作产生严重的分离,阻碍了公司高层的重要决策,滞缓公司向前发展。

三、如何做好财务预算的方法

财务预算是财务管理的重要内容,财务预算是反映公司在预算期内预计财务的状况和经营成果,财务预算为公司明确奋斗目标,为公司发展提供动力,在财务预算中重点抓住预算的执行与控制这两个关键环节,以保障财务预算管理的有效展开。首先,公司经营的基础就是各项业务,财务预算为每项业务前期必须开展的,对此公司要严格把关,要求其必须按规定的程序进行各项业务的预算。事物是逐渐发展的,公司经营更是如此,公司在做本年度财务预算前应该对上一年财务预算的执行情况进行分析,是什么原因造成了预算执行力度低,在以往的财务预算中又有哪些地方可以改进和借鉴。综合国家政策和相关文件,保障财务预算的准确性。一切从基础开始,只有打下坚实的基础,才能获取最终的利益,对不符合预算审批程序的支出项拒绝处理,规范预算申报行为,杜绝资金的不合理利用。保障预算的科学性和可操作性,避免经营结果与预算差距大。只有这样不断积累经验,公司才能在未来的财务预算中不断进步。其次,在业务开展过程中,公司应组建监督小组,深入各基层部门,对其项目预先的实施进行监督,严防腐败。这里需要注意的是要严格控制项目实施过程中现金的流动去向,实时把控,规范现金的支出程序。由于市场价格具有不确定性,所以在预算执行过程中出现矛盾为正常现象,财务部要及时了解实际信息,对出现的问题进行深入分析,财务上下协商的办法,用实际数据来说服对方。对出现变动的部分进行重新审批和调整,以保证整个项目的正常开展。预算完成的好坏也直接影响员工的薪酬、晋升等,所以在预算执行过程中经常会发生争执,对此公司要积极协调各部门之间的关系。在财务预算的过程中公司还应该根据经销商的数量的多少、国家的经济发展水平等要素选择正确的计算方法,正确方法的选择直接关系到财务预算的政务正确性。然后,在项目结束后要对整体项目进行分析,对项目预算执行阶段所产生没有预想到的问题的原因进行深度剖析,对无预算、超预算和便宜预算的情况要查明其原因并提出有效的参考意见及解决措施,还必须深入各职能部门对影响财务预算完成程度的诸多因素进行归类分析,对各职能部门生产经营中的薄弱环节提出解决措施,改进工作,处理好各部门之间的关系,提高公司经济效益。项目实行后期,我们更需要注意的还有如何加快回款的问题,我们可以从分销商入手,选择比较有竞争优势的分销商进行助销活动加快项目后期的回款情况,是企业的资金顺利流转。在年度总结时,结合年度财务预算的审批情况对本年度财务预算进行综合分析,抓住主要问题,突出重点,提出观点,积极为公司发展建言献策。

四、结语

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