房地产行业跟踪报告：地产股政策博弈从预期定价到市场验证

一、地产政策是地产股阶段性定价的重要变量2022年年中以来，地产板块呈现出较强的政策驱动特征。图表1 2022年年中以，重大地产政策及关述对板块股价影响显24年9月，促进房地产市24年9月，促进房地产市24年5月，场止跌回稳地产收储26年1月，《求是》发文，改善和稳定房地产市场预期22年末，三支箭、金融十六条 23年7月三大工程3,5003,0002,5001,5001,00050002022-07-01

2023-02-01 2023-09-01 2024-04-01 2024-11-01 2025-06-01 2026-01-01

0%-10%-20%-30%-40%-50%-60%-70%申万行业指数房地产 申万房地产指数/沪深300指数-1（右轴）inDeep二、事件研究框架：结合政策评分与市场反应划分观测窗口为检验地产政策对股价的催化效应，我们选取港股、A股代表性房地产企业1，构建事件研究观测框架：根据事件的可预期性界定观测起点，结合政策评分与市场价格反应划分行情观测窗口。1公司之间的具体差异只在回测结果部分依据收益、胜率和标准差描述，不构成对公司基本面质量的评级。核心假设1本研究选取2022年4月至2026年7月的23AA69个事件T易日。T+n图表2事件样本涵盖近年政治局会议及金融十六条等重点政策国政府网，新华社，求是924202611P(T)0；分窗口回测收益与T+5统一观测基准收益均按这一价格计算。核心假设21、政策评分政策对股价的影响，首先取决于方向性表态能否转化为明确的资金支持和执行安排。1）我们从资金表述、承接主体激励、政策可追踪性指标三个维度评分。评分依据政策发布时可获得的文本完成，不因后续股价表现而调整，旨在识别资金安排、执行激励与后续0206图表3 从资金表述、接主体激励及可观执指标评价政策质量创证券2、市场价格反应T+1P(T+1)÷P(T-1)-13%3%03%T+1A象T+5T+1T+5；CT+3T+5；DT+1TAC1/2B2/31/3与D-empty图表4 根据政策评分市场反应划分四象观窗口象限判断行情含义观测窗口及统计权重A政策强、市场强政策与价格形成共振T+5、T+10区间收益各占1/2B政策强、市场弱政策较强但价格尚未认可T+1、T+5区间收益分别占2/3、1/3C政策弱、市场强主要由情绪或交易结构驱动上涨T+3、T+5区间收益各占1/2D政策弱、市场弱缺乏延续行情的信号依据T+1区间收益D-empty政策未涉及地产政策预期落空T日区间收益创证券常规事件以P(T)T+5。DT+1202611三、回测验证：政策评分与价格确认共同区分行情表现（一）港股典型房企回测结果1、整体收益呈右偏分布，少数强事件贡献主要收益港股典型房企回测覆盖23个政策事件、69个“公司—事件”观察值，平均策略收益率为10.4%，中位数为3.0%，胜率为55.1%，标准差为35.3%。盈利样本的平均收益率为27.0%10.3%2.6大。图表5 整体策略平均益率为10.4%，收益分呈右偏特征指标公司—事件口径样本数69策略平均收益10.4中位数3.0胜率55.1标准差35.3方差0.1248平均盈利27.0平均亏损-10.3会前漂移平均4.1漂移贡献占比39.8最大值168.8最小值-50.2FinD 算10.4%3.0%2、政策评分识别高质量事件，价格确认进一步筛选信号644.9%27.0%301.5%1.7图表6 高分政策事件策略平均收益率为44.9%FinD 算T+1AC26个观4339.5%图表7市场反应强组的策略平均收益率为25.9%FinD 算3、四象限观测框架揭示强弱信号的表现差异政策评分与价格确认的组合，有助于区分不同事件的行情表现。的A5.1C图表8 A、B、C象限策略平均收益率均过24%FinD 算D象限平均收益为-3.8%，中位数为-5.2%，胜率仅为30.3%，显著弱于AC象限。当T+1D-emptyTT+54、Q2与Q3Q2与Q3Q23.510.4%Q313.1%63.0%0，收益Q4平均收益率为.12.542.，图表9 Q2与Q3的策平均收益率均超过12%FinD 算5、公司间收益弹性与波动差异明显，风险特征各异同一套事件观测框架在三家公司样本中均取得正的平均收益，但收益弹性与波动存在明显差异。21.5%3.8%56.5%5.4%3.0%，17.7%4.4%，胜率60.9%12.6%图表10 不同公司类型收益弹性与波动差明显FinD 面意义上的公司分类政策信号有助于界定行情观测窗口，公司波动则是分析风险特征的重要依据。高波动标的在政策超预期时可能具有更大的收益弹性，也伴随更高的尾部风险；低波动标的的收益弹性相对有限，样本表现更为稳定。因此，风险评估需综合历史波动、最大可承受损失和组合风险预算，不宜仅按历史平均收益排序。（二）A股典型房企回测结果1、整体平均收益为正，收益弹性与波动低于港股A2.8%60.9%。A14.6%图表A股策略平均益率为5.1%，胜率为60.9%FinD 算2、政策评分与价格确认共同提升行情信号的区分度政策评分在A19.2%2.24.6%2.9%。图表12 高、中、低分策事件的策略平均益分别为19.2%、4.6%和2.9%FinD 算T+1市场反应较强的AC象限平均收益率为12.7%，；市场反应偏弱的BD0.1%51.2%。图表13 市场反应较强件的策略平均收益为12.7%FinD 算3、四象限观测框架体现强弱信号的样本差异政策评分较高、市场确认偏弱的B象限，平均收益率为20.6%。政策评分偏低、市场确认较强的C象限，平均收益率为14.5%；政策评分与市场确认均弱的D象限，平均收益率为-1.1%，胜率仅为46.2%。图表14 B、C象限平均收益率分别为20.6%和14.5%，D象限收益转负FinD 算4、Q3胜率更高、波动更低，Q2收益更依赖高弹性事件Q3Q37.0%85.2%8.6%；Q27.9%20.5%Q40.8%-4.3%图表15 Q3策略胜率为85.2%，Q2平均收益率为7.9%FinD 算5、个股收益与波动存在差异，风险特征需综合分析6.6%65.2%5.7%3.0%图表16 新城控股平均益率为6.6%、胜率为65.2%，保利发展收益波动低FinD 本面意义上的公司分类（三）研究启示：结合市场差异与事件进程分析行情特征AT+1价格确认有助于进一步区分行情信号。为可预结3%T+3T+5至T+10进一步比较政策与市场均较强的A图表17 按事件进程观政策信号与行情演绎创证券这套框架从观测起点、信号分组和观测窗口三个方面分析政策事件：突发事件以T日价格作为测算基准，避免使用事后才能确定的T-15价格；政策评分与T+1价格确认共同构成分组依据；各象限采用明确的观测节点，用于比较短期政策催化下的价格表现。现有回测采用收盘价测算收益，信号确认时点、实际成交价格、交易成本及个股流动性均可能影响回测结果的现实适用性，短期样本表现不能直接外推为长期收益。四、未来房地产政策调整的可能性推演“828”1、公积金改革有望继续深化，或适当降低公积金贷款利率。1）据住建部等部门发布的2024202410.92026820201202685LPR4.80%3.50%130BP5155BP90BPLPR3.05%45BP图表18 5年期以上LPR与5年以上首套公贷款利率之差收窄至90BP5.00%4.50%4.00%3.50%3.00%2.50%2.00%2020-012020-082021-032021-102022-052022-122023-072024-022024-092025-042025-112026-06中国贷款市场报价利率(LPR):5年 中国个人住房公积金贷款利率:5年以上in22310.2%20262026年以来，全国已有超2011%528252620%2.53、存量房时代，城市更新有望成为房地产政策更具持续性的发力方向。2026年9月18202027%2026852%（风险提示：政策落地不及预期，市场反应偏离历史规律，样本局限及回测误差。地产链和多元资产研究组团队介绍中国人民大学风险管理与精算学博士，4年地产研究经验，曾任职于农银理财子、国泰君安证券研