在当今的经济大环境下,房地产业带来的收入依然是我国GDP的重要组成部分。一旦发生房地产企业违约事件,不仅会直接影响到投资人的经济利益,更必然影响到经济社会的稳定运行。所以,对房地产企业进行违约风险度量的经济意义就显得尤为突出。所使用的实证基础为财务数据。利用了财务数据可靠性高,可获得性强,有效信息丰富的优势。在模型建立中,首先,使用因子分析方法将原始的财务数据转化为公共因子。然后,用聚类分析对公共因子进行辅助评价。最后,将公共因子应用于Logistic非线性模型中,由此对房地产企业的违约概率进行回归度量分析。发现房地产企业违约概率最为敏感的财务公共因子为流动比因子。该公共因子对应的财务指标为流动资产周转率、营运资本周转率、总资产周转率。同时,得出Logistic模型在对我国房地产企业上市公司违约概率的拟合中,有很高精确性与稳定性的结论。在模型建立中,考虑到数据获得的时滞性,通过杜绝未来函数的使用而提高了整个预测模型的实际使用价值和现实意义。结合Logistic模型的优良性能,对我国房地产上市公司的违约风险度量有着较好的指导意义。并提出建立完善统一的信用数据库;建立房地产业违约风险预警机制;完善房地产企业风险内控体系和加强违约风险研究人才培养的政策建议。