房地产信托基金市场风险分析及管理建议--基于香港REITs市场.pdf

现代营销下旬刊2023.09XDYX金 融一、前言基础设施 REITs是以基础设施为资产所发行的金融产品，该产品的特点是能有效分散风险、在市场上流动性高、具有一定的抗通胀能力。这些特点对于有效盘活资产、填补当前金融产品市场的空白、拓宽社会资本的投资渠道以及提升直接融资比具有重要意义，增强了资本市场服务实体经济的质量。REITs起初源于美国，之后，加拿大、日本、澳大利亚、中国香港等不同国家和地区也陆续推出并迅速发展起来。近年来，我国也不断对房地产信托基金进行探索与实践。随着REITs产品的持续涌现，我国对不动产信托基金市场的建设发展进入更为深入的阶段，在建设发展过程中所出现的风险问题也开始受到越来越多的关注。因其具有不动产与金融产品的双重性质，在运作过程中也涉及了房地产市场、资本市场和基金运营管理等风险。相较于发达国家，国内对房地产投资信托基金的运作管理还有待完善。本文对香港地区房地产信托基金产品的市场风险进行测度和研究，为国内推进REITs发展提供一定的启发和参考性建议。二、国内外研究综述国内外学者对于REITs的收益和风险方面的研究，随着REITs的发展和成熟不断深入，从单一的定性的角度逐步发展为定性与定量相结合的方法。Patel和Olsen（1984）通过对美国REITs在19761978年的数据进行实证研究，从行业和个体两个层面对REITs进行风险水平的评估。得出结论，由于REITs的现金流需要依托房产增值以及租金的收益，所以，系统风险最低的和系统风险最高的两类投资品分别为权益型REITs和抵押型REITs，而混合型REITs的系统风险居中。根据 RandyI 和 Anderson（2003）对 19921996 年美国 REITs市场风险和收益的研究，较高杠杆的存在对基金收益率的影响是负面的。KamC.Chan和KartonoLiano（2009）对发生回购时段收益率的变化进行特别研究，结果表明，发生股票回购时的收益率会达到最大，并且在发生股票回购后，经营业绩也会因此提升。邬玉婷（2010）针对金融危机时期澳大利亚的REITs市场进行研究，通过对比分析澳大利亚REITs市场风险的特点，对我国发展REITs市场提出建议。陆却非和葛丰（2011）在2007年美国次贷危机的背景下，分析出非系统性风险转化为系统性风险的四种渠道，分别是过度投资、金融风险、杠杆效应及非理性的信用扩张，并提出将货币供应量和房地产开发量两个指标作为我国REITs系统性风险的预警指标。三、房地产信托基金市场风险理论分析（一）房地产信托基金市场风险的特征REITs作为金融行业和房地产行业相结合的特殊产品，它的收益会受宏观市场以及房地产行业发展两者的双重影响，意味着其市场风险具有复杂性和特殊性。由于始终存在信息不对称，同时国内REITs市场的建设不够完善，REITs的发行和流通主要还需依赖金融市场，在发行和流通过程中会对该市场的投资决策产生较大影响。近年来，房地产市场的收益始终无法确定，现阶段无法对REITs的收益进行较为准确的预估，收益的不确定性意味着市场风险是客观存在的，因此无法完全避免。这种市场风险具有传导性，金融市场风险的爆发会牵连房地产市场，这两个市场的风险又会导致房地产信托基金市场风险的产生。目前，风险度量工具不断丰富，让管理者们能够借助一系列风险测度工具对市场风险进行度量和风控，因此该风险又是可控的。（二）房地产信托基金市场风险因素分析第一，因REITs受金融市场和房地产市场影响，两个市场的变化都与经济周期相关联，所以它受到经济周期的影响是双重的。REITs均为变现能力较差的不动产，如果资产价格不断下跌，资产的价值就会不断缩水，最终将导致基金的收益急剧下跌。在经济繁荣或复苏阶段，总支出及总收入增房地产信托基金市场风险分析及管理建议马雨欣（湖北工业大学湖北武汉430000）摘要：国内基础设施公募REITs投入实践，对于盘活存量资产、提高投融资效率具有重要意义，作为一种资产证券化的创新产品，房地产与证券的双重性质使其市场敏感程度比其他金融产品更高，因此要更关注其市场风险情况。现阶段对市场风险的实证研究较少。所以，本文借助香港地区恒生 REITs 指数数据进行实证研究，将理论与实证分析相结合，选用GARCH-VaR模型来对风险进行测度，得出结论为收益率损失超过在险价值的可能性很低，且收益率的波动具有杠杆效应。最后为国内发展REITs市场在风险管理方面提出建议。关键词：基础设施公募REITs；市场风险；ARMA-GARCH模型；VaR测度中图分类号：F723文献识别码：ADOI：10.19932/ki.22-1256/F.2023.09.021基于香港REITs市场021现代营销下旬刊2023.09XDYX金 融加，就业率的提升以及积极预期使得大量的资金流向实体经济，在一定程度上会抑制对REITs的投资，并对以房地产作为标的的REITs造成冲击，但这种影响只是短期的。长期看来，经济增长对REITs的影响是正向的，实体经济增长的同时，租金也随之增长，从而使REITs的收益稳定增长。当处于经济衰退期时，总产出和总收入都受到影响随之下降，就业率也因此下降，经济体中的资金减少，不管是长期还是短期，对REITs产生的影响都是负面的。国民收入减少、紧缩的货币政策都会导致投资缩减，租金收入也无法保证稳定，导致REITs收益率下降。若出现该种情况，REITs面临流动性风险和刚性兑付的风险也会随之增加。第二，利率的上升使融资成本更高。房地产行业最大特点就是高杠杆，使得资金利用的成本提高，收益率下降。收益下降会使投资者转移目标考虑其他理财产品，导致REITs价值下降。利率下降，房地产企业的融资成本下降，从而减少了财务费用，使收益增加，这样就能分配给投资者更多的收益。如此分析，解释了为何在低利率环境下REITs能更加吸引投资者。第三，由于REITs产品涉及的价格信息关联金融产品和房地产商品的价格变动，所以REITs的价格风险也来源于两个市场，包括金融市场产品价格的风险以及房地产市场价格的风险，这使得REITs的价格波动比其他金融产品更敏感。如果证券市场的收益或价格有较高的波动率，投资者的信心将受到整个市场环境的打击，做出消极的预期，投资者的投资信心自然也会大幅度降低，从而降低市场收益率。房地产价格不规律的变动将会直接反映到租金上，影响房屋出租率，利润空间缩小影响基金收益。房地产行业涉及多个行业资源的整合，上游及下游资源市场的价格都会对房地产的价格造成影响。由于资产证券化特有的传导机制，底层房地产价格的变动最终会在以房地产为标的的房地产信托基金证券价格波动上有所反映。房价上升时，投资者对投资REITs的意愿更强，REITs能获得更高的流动性，进而吸引更多的投资者和资金，两者相互促进。所以在对REITs的价格风险进行测度时，既要关注投资标的的房地产价格波动，也要考虑证券市场价格的波动。第四，由通货膨胀带来的较为直观的人力成本、经营成本增加使租金上涨。由于很多租约是长期的，具有时效性，租金在短时间内还是维持在同等水平，这种期限错配的情形使得租金下降，短期内REITs的收益下降。但如果通胀率稳定增长，经济中的各要素有充分的时间和空间去调整和匹配，租金在一定时间内可以随着通货膨胀的提高而增高，就不会造成REITs收益率的下降。四、房地产信托基金市场风险的实证分析（一）样本选取和数据处理国内REITs上市至今时间不长，用来作为研究的支持力度不够。中国香港地区REITs经历较长的发展历程，单支规模较大且比较活跃。香港的REITs市场中成分不多，但发起人类型多样，发行的目的也各有不同，所以，香港市场为分析REITs市场提供了一个很好的样本。本文选取香港恒生RE-ITs指数(HSREIT.HK)近10年的数据，以2011年12月1日到2021年11月30日每日收盘价作为基础数据，计算对数收益率Rt=ln(PtPt-1)进行研究。（二）样本统计特征1.描述性统计HSREIT.HK对数收益率的偏度大于0，表明存在右偏的特点。从峰度来看，峰度值高于正态分布的3，表明收益率序列存在尖峰厚尾的特点。进一步比较发现，收益率与正态分布存在一定的差距，尤其是在左侧和右侧的尾部，说明在选择模型拟合收益率序列时，需对正态分布进行一定调整，可能不符合正态分布。表41描述性统计Rt样本量2480均值-0.000154最大值0.082092最小值-0.050341标准差0.007858偏度0.796113峰度13.352242.平稳性检验、序列自相关检验、ARCH效应检验在对金融时间序列拟合时，须保证时间序列具有平稳性。利用ADF统计量对序列进行平稳性检验，ADF检验统计量结果是-44.21，小于1%显著性水平对应的关键值-3.432，拒绝原假设，是平稳的时间序列。金融时间序列通常具有自相关特点，在拟合时间序列时要进行序列自相关的检验，以便于选择合适的模型。通过自相关图证明该序列存在显著的自相关特征，在滞后124阶的统计量均显著（P0.1），表明该序列具有非常鲜明的序列相关性。因此，在拟合该时间序列时应选择 ARMA（1,1）模型，即Rt=0+1Rt-1+1t-1+t。ARCH效应检验结果显示，F统计量和R统计量相对应的概率为0，都小于给定的三种置信水平，所以拒绝原假设，拒绝不存在自相关条件异方差的现象。（三）GARCH模型建立和不同分布下的比较经过上面的测试，HSREIT.HK对数收益率存在显著的异方差特征，考虑使用更为合适的GARCH模型对其进行拟合。三种情况下，几乎所有变量的系数均显著，并且系数值具有可比性，表明三种模型在拟合HSREIT.HK对数收益率方面均比较合适。但是，比较来看，t分布下的AIC和SC值最小，表明t分布下ARMA(1,1)GARCH（1,1）作为模型是更优的选择。（四）非对称效应、异方差检验进 一 步 利 用 ARMA（1,1）EGARCH（1,1）模 型 拟 合HSREIT.HK 对数收益率，检验非对称效应。在前面的基础上，对t分布下的模型进行拟合。回归方程系数小于0，说明上涨信息和下跌信息对序列造成的波动是不一致的。对于 ARMA（1,1）GARCH（1,1）在 t分布下进行滞后 1阶、4阶、8阶的检验，检验值都显著不为0，说明没有条件异方差。022现代营销下旬刊2023.09XDYX金 融（五）在险价值VAR计算通过 GARCH 模型估计出 HSREIT.HK 对数收益率方程后，便可由下式得到在险价值VaR：VaRt=Rt-Z t，式中Z表示（1-）置信区间对应的分位数。计算在t分布下，ARMA（1,1）GARCH（1,1）模型在95%和99%置信区间对应的在险价值，并进行对比分析。根据图 41，ARMA（1,1）GARCH（1,1）模型下 VaR（95%）和VaR（99%）的数值绝大多数时间是位于实际收益率下方，说明HSREIT.HK对数收益率损失超过在险价值的可能性很低。图41VaR值和实际收益率（六）实证结果小结首先，描述性统计从升降趋势、聚散程度以及偏度峰度等维度，假设序列可能平稳并存在异方差特征和具有尖峰厚尾类正态分布的性质。随后利用ADF平稳性检验、序列自相关检验和异方差效应检验序列，考虑使用GARCH模型进行拟合。其次，建立ARMA（1,1）GARCH（1,1）模型，对残差项分别作服从N分布、t分布和GED分布下的估计，比较后得出t分布下的模型最优，同时说明杠杆效应的存在，积极的信号和消极的信号对收益率造成的波动不一致。可以理解为，投资者在进行对REITs的投资时，对于价格下跌带来的变动更为敏感，倾向于追逐更低的资金成本，导致频繁的交易。最后，通过建立ARMA（1,1）GARCH（1,1）模型，估计HSREIT.HK 对数收益率方程所预测的收益率序列和波动率序列作VaR模型，得出t分布下VaR（95%）和VaR（99%）的数值在绝大多数时间位于实际收益率的下方，表明HSREIT.HK对数收益率的损失超过在险价值的可能性很低。五、管理建议经济周期对市场的影响是间接的，通过分析该传导机制，可以确定需要在风险“开始传导”到“造成影响”这一期间对其进行控制。根据实证的结果来看，消极信息对收益率造成的波动比积极信息更大。在经济开始出现下行趋势时，需要对风险进行管控。建议投资者改变投资策略，尽量避免风险较大的产品，降低投资风险，采取更为谨慎的策略。由于REITs这类金融产品具有特殊性，利率的影响会同时波及金融市场和房地产市场，对利率风险的防范要加以更多的关注。利率开始下滑时，建议将投资策略转变为更积极的形式，制定多元化的策略，对风险进行分散化处理，同时扩大资金规模，最大化地利用低利率所带来的好处。当利率上升时，由于房地产融资具有高杠杆的特性，融资成本因利率上升而增加，管理者应及时调整租金，采取保守和稳健的策略，避开高利率带来的风险。REITs关联着房地产市场和金融市场，在对市场价格风险进行监控和预防时，应该关注来自两个市场的价格风险。一般房地产项目租约较长，在市场变化时，价格不会马上反映在租金上。进行资产组合是更为合理的方式，将房地产市场风险分散到各类产品中。还可以将房产的销售价格、租赁价格与房产所在的地理位置、产品的类型、等级以及租售比相结合，对风险进行多维度的分析度量和预测，在此基础上选择合适的标的产品进行投资，管理来自房地产市场的风险。REITs是一种风险较低的金融产品，前期学者研究发现其值在大多数情况下小于1，这为REITs产品与整个金融市场波动性的相关程度不高提供了依据。但金融市场终究是REITs活跃的二级市场，它与金融市场的关系并不一般。可以考虑通过购买股指期货产品，在一定程度上对冲风险，对金融环境变化造成的不利影响进行补偿。同时，不管何种金融产品，REITs也不例外，收益的变化与交易量都具有一定关系，波动率上升，传递出的信息是消极的，这使大多数的投资者更倾向于卖掉手中的资产，这种行为影响了资产价格。因此建议管理者提高经营能力，强化信息披露，让投资者获取信息的渠道更为公开透明，获取更多信息，对REITs有更清晰的认识。对于通胀风险，在发生通胀的情况下，投资者出于保守的想法，会考虑将资金转移到实际的资源上，这样就对REITs产品产生不利影响。即使在短时间内租金不会随之上涨，通胀的存在也会使其他费用提高，REITs的收益同样得不到保障。相反，在通货紧缩时，建议经营者和投资者采取积极扩张的策略，获取尽可能多的资金，为后续的发展做足准备。在传导期结束后，可以加大策略执行的力度。但是如果发生通货膨胀，谨慎的投资策略比较适合相应的情况。参考文献：1DanielleLewis,ThomasM,Spriger,et al.The Cost Effi-ciency of Real Estate Investment TrustsJ.The Journal of RealEstate Finance and Economics,2003(26):65-80.2陆却非,葛丰.我国房地产投资信托基金系统性风险的转化机制及其预警J.上海经济研究,2011(02):92-97.3邬玉婷.基于澳大利亚房地产信托基金的VaR模型实证分析J.金融观察,2010(10):47-51.作者简介：马雨欣（2000），女，汉族，湖北省荆门市人，研究生在读，研究方向：公司金融。023