【中概REITs的价格影响因素实证分析7100字】

中概REITs的价格影响因素实证分析目录TOC\o"1-3"\h\u14868中概REITs的价格影响因素实证分析 116561（一）中概REITs发展概况介绍 120367（二）数据来源与处理 510122（三）Stata回归模型的建立与结果分析 73016（四）SPSS模型的补充检验 1027824（五）回归结果分析 13（一）中概REITs发展概况介绍中概REITs发展期间，虽有大量持有中国大陆物业的房地产企业在香港地区和新加坡完成REITs上市，但随着物业资产的兼并和新冠疫情的影响，截至2021年2月，仍在新加坡和中国香港地区市场上活跃的中概REITs共9只，其中4只在香港地区上市，5只在新加坡上市，以上9只中概REITs的基本情况如下表4-1与4-2所示：表4-1港交所上市中概REITs基本情况一览表Table4-1名称代码上市时间管理人物业类型越秀房地产投资信托基金4052005/12/21越秀房托资产管理有限公司写字楼、零售商场以及酒店及服务式公寓汇贤产业信托870012011/4/29汇贤房托管理有限公司零售、写字楼、服务式公寓及酒店物业开元产业信托12752013/7/10开元资产管理有限公司零售及商业物业以及酒店或相关物业春泉产业信托14262013/12/5春泉资产管理有限公司办公物业（写字楼、商场、酒店、住宅及服务式公寓大厦及会所）、英国零售物业表4-2新交所上市中概REITs基本情况一览表Table4-2名称代码上市时间管理人物业类型凯德商用中国信托AU8U2006/12/8凯德置业中国信托管理有限公司购物中心北京华联商业信托BMGU2015/12/11BHG零售信托管理私人有限公司商业运通网城BWCU2016/7/28富春控股集团有限公司全资子公司工业，地产，物流和金融大信商用信托CEDU2017/1/20大信商用信托管理公司商业，住宅砂之船房地产投资信托CRPU2018/3/28砂之船资产管理有限公司商场根据对各REITs持有的大陆物业进行分类研究，主要持有的物业类型为酒店、办公、工业物流和零售购物中心等，物业的所在地基本集中于北上广深等一二线城市。其中，越秀房地产信托基金、汇贤产业信托和凯德商用中国信托3只中概REITs持有不止一类的物业，可以将其归类为综合型REITs，并且可以发现购物中心属这类综合REITs比较偏爱的物业类型，3只综合REITs都持有零售类物业，除零售外，越秀主要持有办公类物业，汇贤主要持有酒店物业，凯德则主要持有产业园区、工业及物流物业。在只持有一类物业的REITs中，零售购物中心也是各REITs主要经营的物业类型，例如新交所上市的砂之船房地产投资信托、北京华联商业信托和大信商用信托都是主要经营零售购物中心的REITs，除此之外，春泉产业信托主要持有办公类写字楼，开元产业信托主要经营酒店类物业。图4-1香港上市中概REITs价格走势图Figure4-1图4-2香港上市中概REITs成交量柱形图Figure4-2香港地区上市的中概REITs价格走势图与成交量柱形图如图4-1和4-2所示。可以看到港交所的中概REITs价格差异较大，但不难发现2020年初的新冠疫情给整个市场的股价都带来了沉重的打击。越秀房产信托基金作为全球首支投资于中国大陆物业的REITs，持有广州白马大厦、财富广场、城建大厦、维多利广场、广州国际金融中心、越秀大厦，武汉物业和杭州维多利中心8宗优质物业，收益率较为客观，市场也更看好越秀REITs的表现，因此其股价水平一骑绝尘，成交量也极高。汇贤产业信托则是首支在香港上市的以人民币计价的REITs，持有北京、重庆、成都等一线城市的5宗酒店、办公楼等高端物业，但其收益率和每股盈利均逊色于越秀REITs，因此股价表现略差于越秀，但成交量表现极好。春泉产业信托则是唯一一个以单宗北京华贸中心物业上市的REITs，虽然以单一物业上市，但其持有北京位于CBD的超甲级办公物业，2013-2017年间也维持着高出租率及稳定的租金上升，实现了极高的收益率，因而也实现了较高的股价。开元产业信托则是第一只专注于投资内地酒店的信托，但由于其业绩表现不佳，股价水平较低，成交量极低，并且截止2021年4月，开元已经完全出售其持有的经营性房地产并停牌。图4-3新加坡上市中概REITs价格走势图Figure4-3图4-4新加坡上市中概REITs成交量柱形图Figure4-4新加坡上市的中概REITs价格走势图与成交量柱形图如图4-3和4-4所示。新加坡上市的中概REITs除凯德商用中国信托外，其余的股价差异不大，并且新冠疫情的影响在传导至全球后也对新加坡市场的REITs造成了股价下跌的影响，而在成交量方面没有造成太大影响，反而刺激了投资者购买REITs。凯德商用中国信托在2020年实现了对腾飞的收购，是新加坡最大的以中国市场为重点投资对象的REITs，在北京、上海、广州、成都等十个城市共持有所有REITs中最多的16宗物业，凭借其高质量的物业水平实现了最高的股价，但最新的财报数据显示该REITs的净利润水平并不理想，因此后期股价波动起伏较大，也无法实现疫情前的价格水平，但仍然保持了最高的成交量水平。砂之船房地产投资信托是第一家在亚洲上市并集中投资于折扣特卖场的REITs；运通网城主要投资于电子商务、供应链管理等工业物流；北京华联商业信托主要投资于社区零售物业，主要承租人大多都是华联超市；大信商用信托则是唯一一只面向粤港澳大湾区的零售业REITs。其中砂之船的盈利能力较好，而其余3只REITs相差不大，因此整体上价格与成交量呈现比较一致的变动。（二）数据来源与处理研究对象为在新加坡和香港市场上市的中概REITs交易价格，通过新交所和港交所各REITs的详情界面收集近两年的交易价格，结合第三章中对中概REITs的价格影响因素的分析，我们可以确定REITs的价格受到宏观经济、证券市场和房地产市场三方面的影响。其中，宏观经济方面，选取国房景气指数和一年期国债收益率作为影响因素，证券市场方面，选取新加坡和香港的股票指数、人民币汇率和REITs个体的成交额、换手率、市值作为影响因素，并在房地产市场方面选取中国城市租赁价格指数和以其物业资产分布及物业宗数进行加权处理后的REITs租赁价格指数作为影响因素进行研究，如表4-3所示。表4-3指标说明及数据来源Table4-3指标造成何影响数据来源一年期国债收益率衡量利率波动国泰安数据库国房景气指数衡量房地产市场经济波动国泰安数据库两市场股票指数衡量股票市场波动新交所及港交所官网人民币汇率衡量国际市场影响中国货币网成交额衡量REITs经营成果影响新交所及港交所官网换手率衡量REITs经营成果影响新交所及港交所官网市值衡量REITs经营成果影响新交所及港交所官网中国城市住房租赁价格指数衡量房地产市场价格波动中国房地产协会官方网站REITs租赁价格指数衡量REITs物业价格波动中国房地产协会官方网站综上，考虑开元产业信托的停牌问题，本文选取9只中概REITs近两年来的交易价格数据，起止时间为2019年2月至2021年2月共25个月，1个被解释变量与9个影响因素共计225组月度数据进行回归。各变量的描述性统计说明见表4-4。表4-4变量的描述性统计说明Table4-4变量符号变量名称平均值标准差最小值最大值priceREITs交易价格1.7742441.3270260.52102895.491805debtrate一年期国债收益率2.7624530.27953721.9587423.069249boomindex国房景气指数100.3780.962897.39101.41stockindex两市场股票指数13376.611749.372487.30729699.11exchangerate人民币汇率3.1800232.0614830.833265.1709amount成交额630000001390000004737.751010000000tunrnoverr~e换手率0.00719040.00985580.00001620.0734149value市值444000000062400000009820000020600000000lease中国城市住房租赁价格指数1041.8162.00981037.91044.3cityleaseREITs租赁价格指数1067.24446.848391002.5751181.6在以上基础上，为保证量纲一致，消除量纲差异的影响，我们对部分数值较大的变量进行预处理。通过描述性统计说明，不难发现，国房景气指数、股票指数、成交额、换手率、中国城市住房租赁价格指数和REITs租赁价格指数与其他的变量及REITs价格的差异较大，因此我们取对数处理。表4-5VIF检验结果Table4-5变量VIF1/VIFln_stockindex141.530.007065exchangerate140.880.007098ln_amount7.30.136927ln_value5.570.179662debtrate2.920.342796ln_boomindex2.760.362758tunrnoverrate2.040.489746ln_lease1.590.629555ln_citylease1.470.68179MeanVIF34.01第二步，我们为处理多重共线性进行方差膨胀因子（VIF）分析，得到结果如表4-5所示。从中可以看出，股票指数与人民币汇率的VIF值大于10，存在严重的多重共线性问题，考虑到REITs的金融资产特性更加突出，故本文在之后进行回归时将保留股票指数，而忽略汇率因素的影响。去掉汇率后，经过二次检验，后续不再出现多重共线性的问题。（三）Stata回归模型的建立与结果分析依据所收集的面板数据，考虑建立固定效应模型来分析中概REITs的交易价格影响因素。检查数量关系时发现，成交额由交易量×REITs价格，市值由REITs价格×公开流通总股数计算得到，并且上表显示的成交额与市值的VIF值也偏高，因此可以认为成交额与市值间存在共线性，且成交额与市值两个变量的计算都涉及到REITs价格，因此除去这两个因素，在REITs的定价模型因素中仅保留换手率作为REITs经营成果的影响因素。首先，我们完成豪斯曼检验，结果如下图所示：图4-5豪斯曼检验结果Figure4-5豪斯曼检验结果显示，P值等于0，小于0.05，因此选择固定效应模型进行回归是合理的，在以上分析的基础上，建立如下的回归模型：ln其中，priceit为被解释变量，即在t时间第i个中概REITs的交易价格，lnpriceit表示对价格priceit取对数，X1,it、X2,it、X3,it为影响因素。其中X1,it为宏观经济影响因素，取一年期国债收益率和国房景气指数作为影响因素；图4-6REITs价格的影响因素回归结果Figure4-6固定效应模型中，REITs交易价格与各个变量均显著相关，因此我们可以得到REITs交易价格与影响因素的数量关系为：price可以看出，REITs价格与国房景气指数、换手率和中国城市租赁价格指数存在正相关，而与一年期国债收益率、股票指数和REITs租赁价格指数呈负相关，即交投更加不活跃的REITs产品价格更低，在宏观房地产市场比较繁荣，整体房价呈现上升的趋势时，REITs的价格将上升，而在基础资产所在地房价越高、宏观股票市场表现更好且无风险利率高时，REITs的价格呈现下跌的趋势。由此，我们将研究重点放到一年期国债收益率、国房景气指数和股票指数，采用逐步放入变量的方式完成三组模型，其中在第一列模型中只考虑个体控制变量，第二列中加入其他控制变量，并在第三列中加入时间控制变量，并对比核心解释变量的系数变化和模型解释力度。表4-6固定效应多模型回归结果Table4-6(1)(2)(3)加权REITs价格加权REITs价格加权REITs价格debtrate0.0850.153-19.995***(1.10)(1.06)(-6.77)ln_boomindex0.7813.311448.027***(0.40)(0.81)(5.24)ln_stockindex1.630**1.540***-5.998***(2.54)(5.10)(-12.30)turnoverrate5.780*7.141***(1.81)(3.23)ln_lease69.570***2252.061***(4.12)(5.78)ln_citylease-21.874***-21.221***(-3.54)(-5.23)时间控制变量NNY个体控制变量YYY_cons-16.671*-358.747***-1.75e+04***一年期国债收益率(-2.17)(-3.29)(-5.65)N225225225R20.1720.2600.720R2_a0.160.210.67注：（1）括号内数值为t统计量，括号外为回归系数；（2）*、**、***分别表示10%、5%、1%水平下显著从结果看，只包含个体控制变量的模型只有股票指数在5%的水平下显著，说明REITs结果不仅受以上因素影响，还需要考虑更多的因素，于是通过第二个模型的回归，我们发现主要是证券市场和房地产市场的因素影响中概REITs的结果，宏观经济因素的影响并不显著，最后纳入所有的因素进行回归，所有的因素都存在显著地影响，并且根据回归结果的R2可知，纳入所有控制变量后的模型说明力显著高于前两列，且所有的变量都在1%水平下显著，说明所设定的控制变量对REITs的交易价格都存在显著影响。同时，根据回归系数的大小，可以发现中国城市租赁价格指数的回归系数绝对值最大，因此该因素对REITs价格的影响最大，其次是国房景气指数、REITs租赁价格指数、一年期国债收益率、换手率和股票指数，说明REITs的价格与房地产市场的联系最紧密，宏观经济市场的因素次之，其次需要关注REITs的交投活跃程度，而整体证券市场对价格的影响最小。（四）SPSS模型的补充检验在以上模型的基础上，考虑到我们仅有9只中概REITs数据作为支撑，基金数略有不足，为弥补基金数不足带来的缺陷和误导，我们补充完成使用SPSS软件实现的混合回归并增加检验作为稳健性检验，从而提高我们的结论质量。首先还是将所有的变量进行预处理，选择与Stata回归相同的预处理方式，对国房景气指数、两市场股票指数、成交额、市值、中国城市租赁价格指数和REITs租赁价格指数取对数后进行多元线性回归，得到结果如下图所示。图4-7SPSS回归R检验结果Figure4-7图4-8SPSS回归F检验结果Figure4-8表4-7SPSS回归模型Table4-7解释变量回归系数标准化系数TSigVIFdebtrate0.2330.0491.1170.2652.919ln_boomindex5.5120.0400.9390.3492.753exchangerate0.2070.3211.0500.295140.898ln_stockindex0.8960.7402.4140.017141.553ln_amount0.000-0.040-0.5760.5657.269turnoverrate26.8240.1995.4220.0002.038ln_value0.4060.4797.8970.0005.558ln_lease33.3160.0481.4880.1381.580ln_citylease4.1150.1344.2770.0001.473由以上的回归结果，我们可以发现模型的调整R方明显大于0.25，多元线性关系成立，显著性也小于0.01，且残差呈正态分布，因此我们得到的方程结果有效，但VIF检验共线性的结果显示REITs价格与汇率和股票指数之间存在较严重的共线性，也与成交额和市值存在一定的共线性，这一结果与使用Stata软件进行回归的结果一致，因此为保证一致性，我们在此也采取如前所述的相同的处理方法，去除汇率、成交额、市值三个因素，以一年期国债收益率、国房景气指数、两市场股票指数、换手率、中国城市租赁价格指数和REITs租赁价格指数作为我们的影响因素进行回归。图4-9修正后的R检验结果Figure4-9图4-10修正后的F检验结果Figure4-10表4-8修正后的回归结果Table4-8变量回归系数标准化系数TSigVIFdebtarate0.3410.0721.2330.2192.760ln_boomindex10.4460.0761.3280.1852.667ln_stockindex0.6270.51812.2850.0001.446turnoverrate43.0960.3207.9540.0001.318ln_lease44.0860.0641.5020.1341.464ln_citylease9.0380.2947.8360.0001.142修正后的模型线性关系显著，方程有效且不存在共线性，因此我们可以使用这个模型继续分析。但与Stata回归结果不同的是，所设定的变量中只有股票指数、换手率和REITs租赁价格指数与REITs价格显著相关，并且在标准化消除了量纲影响后，股票指数的影响是最大的，换手率次之，最后是REITs租赁价格指数，这与我们进行变量设定时的理论研究一致，REITs可以定义为兼具房地产和金融产品特性的一种基金，并且与金融市场的关系更加密切。而使用面板数据区分个体特征和时间趋势进行分析时，其基础资产所在市场的影响逐步凸显出来，同时，其所在市场的金融环境也对价格有明显的影响，因此我们可以得到结论，中概REITs的交易价格确实受到上市交易所市场与基础资产所在市场的两方面影响，这也印证了本文所提到了分离市场特征。最后，我们再分别对香港和新加坡的数据进行回归以对比两市场的区别。图4-11香港地区R检验结果Figure4-11图4-12香港地区F检验结果Figure4-12图4-13新加坡市场R检验结果Figure4-13图4-14新加坡市场F检验结果Figure4-14表4-9香港与新加坡回归结果Table4-9变量市场区分回归系数标准化系数TSigVIFdebtrate香港0.6160.1371.1590.2492.808新加坡-0.057-0.056-0.3900.6973.006ln_boomindex香港8.0130.0620.5260.6002.764新加坡3.4140.1150.8480.3982.693ln_stockindex香港7.2660.4204.3650.0001.850新加坡0.5990.2162.2970.0231.292turnoverrate香港0.4860.4786.5520.0001.064新加坡0.2670.3614.2530.0001.055ln_lease香港220.4820.3393.5570.0011.819新加坡0.2140.0010.0140.9891.478ln_citylease香港11.5060.4770.0000.0001.009新加坡2.3470.2332.7620.0071.041由回归结果可知，将两个市场的数据混合后得到的模型R方比分别进行回归的R方要高，其他结论基本一致。其中，香港市场的回归模型线性关系显著且方程有效，并且影响因素大多都与REITs价格显著相关，与Stata回归的模型更契合，但新加坡市场的影响因素显著性要差于香港市场，说明香港市场更符合我们的理论研究，明显受到香港地区金融市场和基础资产所在地市场两方面的影响，我们推断可能是由于相比新加坡市场，香港地区受到大陆宏观经济和房地产市场的影响更大，政策传导的效应也更显著，而新加坡市场可能受制于其地理位置远及语言等因素影响，导致与大陆市场的关联度较低，而与证券市场的关联度更高，所以在新加坡上市的REITs更多地受到其自身的经营效果和整体金融市场波动的影响，大陆市场的宏观经济波动因素对其的影响更小，说明虽然中概REITs同样都持有中国大陆的基础资产，但在不同的市场上市交易的影响因素并不一致，这可能是受到不同证券市场的特殊影响，因此，分离市场的REITs定价的确有其特别之处。（五）回归结果分析本文通过对中概REITs的交易价格影响因素进行分析，最终选取宏观经济影响因素——一年期国债收益率、国房景气指数；证券市场影响因素——股票指数、人民币汇率、成交额、换手率和市值；房地产市场影响因素——中国城市租赁价格指数、REITs租赁价格指数共9个控制变量，通过Stata软