我國房地產債券收益率利差的影響因素研究

 　　【摘要】中國債券市場規模及市場結構穩步發展，房地產債券市場于2017年成為了占比第二的債券市場。其中債券收益率利差的確定以及其相關影響因素的研究具有重要意義。文章在現有研究的基礎上，運用相關的理論并結合房地產債券的自身特點，可將影響因素分為違約風險層次和流動性風險層次，并確定各公司價值、規模及收益波動等影響因素，進行分析。之后，在F-F三因素模型的基礎上，通過對各影響因素面板數據進行回歸分析，與各影響因素的分析結果進行檢驗和對比研究，發現收益波動對房地產債券收益率利差有正向作用，而公司價值、市場違約、市場期限、交易額、債券剩余年齡與利差負相關;明確了債券剩余年齡的關鍵作用，以及公司價值因素、市場違約風險和期限風險的重要作用，并結合房地產債券市場相關理論對公司規模、發行量、交易量三個與理論分析不一致的因素進行了解釋。

　　【關鍵詞】房地產債券;收益率利差;違約風險;流動性風險

　　【中圖分類號】F832.5

　　《武漢金融》(月刊)創刊于2000年，由中國金融學會、武漢金融雜志社主辦。注重宣傳國家宏觀經濟金融政策，反映經濟、金融改革動，向剖析經濟、金融熱點問題，探索經濟金融體制改革路徑，傳播經濟、金融新理念。

　　一、引言

　　債券作為一種直接投資和融資手段，解決了很多企業的資金問題，成為傳統銀行信貸投放之外的重要社會融資手段。然而相較于國外，我國債券市場結構尚不夠合理、規模相對有限。同時，國內債券市場在繁榮程度、法律氛圍、制度模式等方面也遠遠落后于股市。我國債券市場亟待發展，特別是公司債券，因此也對相應的研究和理論提出了新的要求。然而，國內對債券市場的研究還處于基礎階段，缺乏系統且全面的研究。房地產行業作為發債規模最大、抵押物最充足的行業，無疑是研究公司債券極好的切入點。

　　筆者從債券自身形式帶來的違約風險和流動性風險兩個角度對房地產債券進行研究。

　　在違約風險層面，Fama(1992)和 French(1993)證明了CAPM模型中的風險計算方式不能很好地詮釋一只股票在一個時期面上的收益情況，相比于資產定價模型中提到的影響因素，公司的違約風險因素是更好的衡量指標;Elton 等(2001)的研究繼承了證券市場中SMB(公司規模因素)和 HML(賬面市值比因素)是股票收益率的重要影響因素，并在之后的研究中發現，該因素同樣適用于債券違約風險層面的研究;Gemmill(2011)繼承了前人公司規模因素和公司價值因素具有非常重要影響的結論，并在此基礎上進行實證分析，得出存在顯著影響的結論;徐強(2007)選取了短期債券作為樣本，并選用公司規模因素、期限因素以及突變因素等變量進行實證研究，在短期債券的利差上發現了顯著的利率期限結構，并一定程度受到市場基準利率、發行規模的干擾;何平和金夢(2010)發現違約因素對債券發行成本具有解釋力，且違約風險因素比主體評級解釋力更強;趙靜、方兆本(2011)的研究結果進一步證實了前人的觀點，并對債券利差的影響因素做了基礎性的梳理和歸類，影響較大的因素有：市場基準利率、期限、流動性以及資產價值的波動情況，此外公司自身的財務杠桿與理論預期完全不符，對利差變化非常不敏感;屈廣玉、梁柱(2016)在信用評級對于利差影響的相關研究中做了非常完善的探索，選取了大量且連續的高頻數據進行監測和實證分析，推導出了公司的財務情況以及信用評級兩個因素具有非常明顯的影響能力。

　　關于流動性風險層面的研究，Huang(2002)和Kong(2003)的實證分析結果證實了剩余期限和流動性是非常重要的影響因素;Covitz和Downing(2007)的研究表明流動性風險因素對債券利差有很明顯的影響，當期限較為固定的情況下，信用風險反而有更重要的影響;田益祥等(2008)通過分析公司債券本身特質與債券風險及補償的關系發現，公司債券定價與利率風險和違約風險有關，與流動性風險無關，流動性風險在企業債券市場定價并不合理，流動性較差的債券并未取得合理的補償;何志剛、邵瑩(2012)通過選取次貸風暴前后的高頻數據，發現非流動性影響因素與利差之間存在著不太明顯的正向影響，并進行進一步的邏輯推導得出，相較于其他因素而言，國內債券利差在流動性層面風險的敏感程度弱于西方發達國家;梁朝暉等(2015)根據2009—2014年公司債日交易數據的研究樣本研究得出，70%以上的信用利差可以被利率風險和流動性風險因素解釋;艾春榮等(2015)將違約風險因素和流動性風險因素結合起來考慮，運用Copula函數進行實證研究，發現債券的流動性和違約風險同向變動，都對債券利差存在顯著的交互影響作用;王雄元、高開娟(2017)利用2007—2014年的國內債券市場的高頻數據，從客戶集中度的方向進行實證分析，結果顯示在其他干擾項較小時，客戶集中度與債券利差呈正相關關系，同時當發行公司的財務情況較差或客戶風險超出一般水平的情況下，高方差的客戶情況在一定程度上被認為風險會增加。

　　國內目前對公司規模和公司價值關于債券利差之間聯系的研究比較匱乏，關于期限因素的探索也不夠深入，關于債券利差的解釋，國內學者的分析主要集中在市場模式自有風險、債券違約風險、流動性風險等，忽略了公司層面因素的研究，同時在對債券收益率利差構成因素的研究中，多為定性研究，缺乏實證分析。另一方面，關于流動性與債券利差之間關系的探索和推導，國外學者主要利用體系化的模型來進行相關研究。由于流動性風險不存在直觀的反映指標，需要利用代理變量間接將其數據化描述。而國內學者對流動性的研究主要在市場制度的研究。

　　因此，本文選用2017—2018年的房地產債券面板數據，研究公司違約層面和流動性層面等因素對利差的作用。在F—F三因素模型的基礎上，將其運用到債券市場的研究中去，用現有研究方式得出公司層面規模價值因素的相關數據，然后加入其他的影響因素，進行實證研究;同時選取發行量、發行方式、債券年齡以及交易情況四個代理變量，對流動性風險進行面板數據多元回歸分析，給出影響因素對房地產債券收益率利差影響的具體形式。

　　二、影響因素分析及研究假設

　　(一)對房地產債券收益率利差的因素分析

　　對債券收益率利差分析的理論中，利率期限結構是利率補償風險思想的理論基礎�；�于此理論，能夠從中找到可能影響債券收益率利差的因素。

　　影響房地產債券收益率利差的諸多因素，可從宏觀經濟、資本市場、個債等多個層面分析。其中，宏觀經濟和資本市場的影響會對所有債券市場同時產生影響，并沒有聚焦到房地產行業的公司和其發行的債券市場上，因此本文采取房地產債券收益率與無風險國債收益率的利差來研究相關影響因素，這種處理可以有效地將宏觀因素、資本市場因素的影響剔除或縮小至忽略不計。此外，個債層面的因素可以被分為基于公司本身特質的違約風險層面或公司信用層面，以及個債市場的特質層面，因為房地產債券的一般抵押物充足，評級較高，所以債券市場特質層面主要用流動性風險來描述。

　　(二)違約風險層面的因素分析

　　違約風險主要源自債券發行公司本身的情況。對于房地產債券而言，由于房地產行業公司的規模一般較大、固定資產足以充當抵押物，因此通過債券的方式進行融資時，發行的債券評級一般較高，存在違約風險的可能也較低。但是，房地產行業的項目和公司屬于開發建設類，相較于其他行業、房地產行業的現金流并不穩定。因此會對其所發債券是否能夠按時償付本息存在一定的影響，而這一影響主要由公司規模和公司價值反映。

　　本文借助F—F三因素模型對上述兩點進行研究，通過己剔除賬面市值比影響的基于債券市場的公司規模因素(SMB)和己剔除規模影響的基于債券市場的公司價值因素(HML)來反映公司本身的問題。同時，選取與市場對比的市場期限因素(TERM)和反映市場平均違約水平的市場違約因素(RISK)來研究其對房地產債券收益率利差的影響。

　　對基于房地產債券市場的己剔除賬面市值比因素的公司規模因素，可以分別分析不同規模公司的不同債券利差的成因和差別。對于小規模公司而言，公司規模越小，面對市場固有風險的能力越小，處理水平越低，相應地更容易違約，債券的風險也就更大，所以市場會均衡在更高的收益率溢價來補償可能出現的風險。因此提出假設1：

　　H1：公司規模因素(SMB)與利差正相關。

　　用己剔除規模影響的公司價值因素分析高賬面市值比公司與低賬面市值比公司債券收益率之差對公司債券收益率利差的影響。高賬面市值比公司即為價值型公司，這種房地產公司發展基本進入成熟期，比較穩定，風險小，規模較大，且會出現文化地產商業地產等轉型，其現金流相對穩定，債券收益率相對低。低賬面市值比公司即為成長型公司，這種公司發展迅速，但是尚不成熟，項目種類單一，現金流不穩定，風險相對大，債券收益率相對高。成長型公司債券收益率高于價值型公司債券收益率。因此提出假設2：

　　H2：公司價值因素(HML)與利差負相關。

　　此外，市場債券期限越短，則特定債券的期限會相對變長，違約的可能更大，市場最后所均衡的收益率位置也更高，進而利差越大;反之成立。房地產領域債券多為短期低利融資，或中期周轉，一般不發行長期債券。因此提出假設3：

　　H3：市場期限因素(TERM)與利差負相關。

　　最后，市場違約風險越大，則單個債券的違約風險相對較小，投資者要求風險溢價越低。因此提出假設4：

　　H4：市場違約因素(RISK)與利差負相關。

　　(三)流動性風險層面的因素分析

　　相對而言，因項目需求，房地產債券的發行量較大，則其流動性偏大。但是，由于房地產公司具有規模大、抵押物較為充足、收益率較穩定、風險較低等特點，投資者則更愿意持有房地產債券而非進行交易，這樣又會降低房地產債券市場的流動性。因此，流動性對利差具有顯著的作用，對其進行研究也是必要的。本文選取收益波動(Price2)、發行量(Amount)、交易量(Volume)、交易額(Trades)、債券剩余年齡(Age)五個代理變量來反映流動性層面的影響因素。

　　收益波動性被用來標注市場收益的不確定性，也可以衡量市場的活躍程度，進一步可以衡量不同房地產債券市場的流動性。波動性越高，信息不確定性增加，獲取準確信息的成本和信息偏差帶來的成本也隨之增加。因此違約風險也可能隨之增大。本文用收益波動性作為流動性代理變量，選取價格的平方進行測量，加入到截面回歸的實證分析。同時提出假設5：

　　H5：收益波動(Price2)與利差正相關。

　　債券發行規模是決定債券流動性的重要因素。發行規模較小，不容易取得投資者的信任，同時可交易的規模和數量都會隨之減少，流通期間產生的市場規模和效應也會減小，即流動性減小，其信息的流通也隨之減少，成本上升。故需要更高的利差來補償投資者購買債券的行為。因此提出假設6：

　　H6：發行量(Amount)與利差負相關。

　　當債券交易量較大時，投資者更容易獲得債券，信息成本降低，即流動性變好，利差會均衡在較低的地方，因此，債券利差會小;反之成立。因此提出假設7：

　　H7：交易量(Volume)與利差負相關。

　　交易額越大，市場越活躍，投資者更容易獲得債券，信息成本降低，即流動性變好，利差會均衡在較低的地方，因此，債券利差會較小;反之成立。因此提出假設8：

　　H8：交易額(Trades)與利差負相關。

　　此外，剩余交易時間較為充足的債券流動性比剩余交易時間較少的債券流動性強。因為債券收益本身的價值體現在其時間價值上，而當剩余時間較短時，能實現的時間價值更少，而且債券市場存在交易費用。因此當時間較少的時候，更多的人會選擇持有，超過交易費用部分的回報也會隨之降低，利率因素等趨于穩定。因此提出假設9：

　　H9：債券剩余年齡(Age)與利差負相關。

　　三、數據選取

　　(一)房地產公司債券收益率利差(SPREAD)序列

　　本文選取2017年7月1日至2018年6月30日中所有交易日的公司債券交易數據，剔除與國債不匹配的公司債券，經過篩選，選取12支具有代表性的房地產行業公司債券，這些公司在樣本期間有完備的數據。通過選取高頻的日度數據和多維度的影響因素來分析收益率利差的影響因素。所用數據來自choice金融終端數據庫和CSMAR數據庫。由表1可以看出，房地產公司債券的收益率利差均值多在0～4之間，有一只債券例外為微弱的負值，中值同均值幾乎分布一樣，幾乎平均的分布在整個取值范圍區間之內。通過對每一個收益率利差序列的JB檢驗的P值可知，在0.05的置信程度下都基本服從正態分布。

　　(二)其他序列

　　1.基于債券市場的公司價值因素(HML)與基于債券市場的公司規模因素(SMB)序列。F—F三因素模型取值的一般流程為，計算出SMB及HML序列，將它們作為自變量，并建立回歸模型進行進一步的研究。其中，SMB是剔除了賬面市值比的基于債券市場的公司規模因素，HML是剔除了公司規模因素的基于債券市場的公司價值因素。

　　2.市場期限因素(TERM)序列。選取10年期國債相應收益率序列與1年定期存款利率做差，得到相應的市場期限因素序列。

　　3.市場違約風險因素(RISK)序列。本文選取的是債券市場的平均風險回報率與日度化的無風險利率的差值(央行公布三月定存基準利率)。

　　4.收益波動性(Price2)序列。對于交易波動性的衡量，即需要使用的是理論上存在的方差，但計算一段時間的平均方差容易受到時間點前后的干擾，因此本文直接使用交易價格的平方進行之后的回歸分析。

　　5.發行量(Amount)序列。直接從數據庫中調用對應債券的發行量即可。單位：億元。

　　6.交易量(Volume)序列。按國外研究成果，選取債券日交易量。單位：手。

　　7.交易額(Trades)序列。從數據庫中調用相應債券的每個交易日的交易額，并導出形成序列。單位：萬元。

　　8.債券剩余年齡(Age)序列。即實時的債券到按規定兌現本利的時間。以年為單位，取日度數據，得到該序列。

　　

 

　　四、違約風險層面的實證分析

　　(一)統計性描述

　　據表2，由各序列的JB值可知，HML、SMB、TERM、RISK四個序列均不服從正態分布。

　　(二)序列平穩性檢驗

　　據表3，各序列通過LLC檢驗、IPS檢驗、ADF檢驗、PP檢驗。其中序列HML、序列SMB、序列RISK在1%的置信水平顯著，認為不存在單位根。而序列TERM存在單位根。

　　

 

　　(三)固定效應檢驗

　　由表4可知，在1%的置信水平下成立，因此隨機效應十分明顯。

　　

 

　　(四)基于債券市場規模、價值、期限、違約風險的實證結果分析

　　

 

　　通過EVIEWS對相關的序列數據進行回歸分析，結果表5、表6。

　　

 

　　由表5可知SMB和HML兩個變量沒有通過t檢驗，因此，去掉SMB之后再做嘗試，可得表7、表8。

　　

 

　　據表7，常數項C、HML、RSIK、TERM均在1%或10%置信水平下通過檢驗。F統計量為1466.981，在1%置信水平下通過檢驗，說明回歸方程顯著。R2=0.875782，說明此種回歸形式下，各因素對房地產債券利差的解釋水平可以達到87.58%。

　　對應前文假設，在第一次回歸中SMB的符號為正，符合假設1，說明理論基礎是存在的。但是系數不顯著，原因在于，SMB是基于債券市場的公司規模因素，然而在房地產行業中，公司規模一般都較大，因此可能存在收益率利差對規模這一影響因素有不敏感的情況，同時與HML因素出現了共線性的可能，故考慮在此方程中刪去這一項，進而重新回歸得到結果。

　　HML的系數為-2.55595且顯著，接受假設2，即房地產債券收益率利差與公司價值負相關，這符合之前的假設。

　　RISK的系數為-2.74367且顯著，接受假設3，即房地產債券收益率利差與市場違約風險負相關，這符合之前的假設。即市場違約風險越大，則單個債券的違約風險相對較小，投資者要求風險溢價越低。

　　TERM的系數為-1.46001且顯著，接受假設4，即房地產債券收益率利差與市場違約風險負相關，與預期相符合。

　　對于公司規模因素(SMB)的理論分析中，認為基于房地產債券市場的己剔除賬面市值比因素的公司規模因素(SMB)與房地產債券利差一般呈現正相關關系。然而實證分析中，出現了回歸符號一致但系數不顯著的情況。其原因在于房地產行業中，公司規模一般較大，這個量級上收益率利差對公司規模的單位變動并不敏感，這也從房地產債券的評級等級多為AAA或AA+得到了解釋。因此收益率利差對規模這一影響因素的變動不敏感，相比與公司規模(SMB)而言，更體現項目特點，利潤能力和償付能力的公司價值因素(HML)可能是更好的衡量因素。

　　

 

　　五、流動性風險層面的實證分析

　　(一)統計性描述

　　據表9，由各序列的JB值可知，收益波動性、發行量、交易量、交易額、債券剩余年齡五個序列均不服從正態分布。

　　(二)序列平穩性檢驗

　　據表10，各序列通過LLC檢驗、IPS檢驗、ADF檢驗、PP檢驗，可知Price2、Amount、Volume、Trades四個序列在1%的置信水平顯著，均拒絕原假設，即不存在單位根。Age接受原假設，表示該序列存在單位根。

　　

 

　　(三)Hausman檢驗

　　由表11檢驗的結果可知p值小于0.05，則認為在5%的置信度下拒絕原假設，應該選擇隨機效應模型。

　　(四)房地產債券收益率利差流動性實證結果分析

　　

 

　　用EVIEWS對數據進行回歸，結果如表12、表13。

　　由表12知，Amount的系數未通過t檢驗，因此去掉Amount，再做回歸，結果如表14、表15。

　　從表14可以看出常數項，Price2、Volume、Trades、Age在1%置信水平顯著;F統計量為326.5149，在1%置信水平下，方程回歸整體顯著。R2=0.309049，說明此種回歸形式下，各因素對房地產債券利差的解釋水平可以達到30.90%。

　　

 

　　Price2的系數為0.001851且顯著，接受假設5，認為房地產債券利差與收益率波動呈正相關關系，收益波動性越高，則價差越大，對投資者而言可能面臨的風險更大，因此會使得流動性越低，房地產債券利差越大。

　　對發行量(Amount)，理論分析中發行規模較小的時候，不容易取得投資者的信任，同時可交易的規模和量都會隨之減少，流通期間產生的市場規模和效應也會小很多，即流動性減小，其信息的流通也隨之減少，成本上升。因此需要更高的利差來補償投資者購買債券的行為。因此一般來講，房地產債券利差與債券發行量負相關。而在實證分析中，存在系數不顯著的情況。其原因在于中國債券市場流動性并不強，交易并不頻繁。且作為房地產公司規模較大，關于其信息的透明程度已經較高，因此發行量的變動并不能從這個角度去影響利差，同時房地產債券發行規模一般較大，這個量級上也很難再引起利率敏感的變化。因此發行量的回歸結果并不顯著。本文將此變量刪去，對原有模型進行優化再次回歸。

　　Volume的系數為0.000144且顯著，拒絕假設7，即房地產債券收益率利差與市場違約風險正相關。與原假設不一致的原因在于：當交易量較大的時候，說明該債券的市場極其活躍，可能存在的投機效應大于市場流動性帶來的對利差的稀釋，即可能存在非有效市場的情況，進而使房地產債券利差擴大。

　　Trades的系數為-0.00144且顯著，接受假設8，即房地產債券收益率利差與市場違約風險負相關。與Volume系數相反的原因可能在于，加上債券價值之后的交易情況中，市場的流動性對風險降低的作用大于投機作用。因此符合一般情況的理論。

　　Age的系數為-0.91935且顯著，接受假設9，即房地產債券收益率利差與市場違約風險負相關。

　　對發行量(Amount)，理論分析的結論是房地產債券利差與債券發行量負相關。而在實證分析中，存在系數不顯著的情況。其原因在于中國債券市場流動性并不強，交易并不頻繁。且房地產公司規模較大，其信息的透明程度較高，因此發行量的變動并不能從這個角度去影響利差，同時房地產債券發行規模一般較大，這個量級上也很難再引起利率敏感的變化。故而發行量的回歸結果并不顯著。

　　經分析認為交易量(Volume)與利差負相關。而實證分析的結果與理論分析相反。對比各組債券數據可以發現，當交易量異常較大的時候，說明該債券的市場相對其他同類債券相對活躍，可能出現投機行為以及非有效市場的行為，其可能存在的投機效應大于市場流動性帶來的對利差的稀釋，進而使房地產債券利差擴大。

　　

 

　　六、結論

　　房地產債券是中國債券市場的重要組成部分，進行房地產債券和房地產行業融資方式的研究對中國資本市場和公司融資模式具有重要意義。本文通過對比理論分析和回歸分析的研究結果，得出以下結論：

　　(一)借鑒F—F三因素模型，采用公司價值、規模因素作為影響因素，并在此基礎上加入市場違約風險和期限風險的因素，優化模型。經研究發現，公司價值因素，市場違約風險和期限風險都是房地產債券收益率利差的重要影響因素。房地產公司本身的項目特點帶來的償付能力的影響是較為敏感的，市場違約風險和期限因素則是不確定性的重要來源。而公司規模因素之所以不顯著，是因為房地產公司的規模一般較大，在這個規模的量級上，單位規模的變化已經不能引起較大的利差變化。當固定資產充足且可充當抵押時，也會在一定程度上減弱公司規模因素對利差的影響。

　　(二)本文靈活運用代理變量來測量流動性風險，并細分了債券剩余期限因素，使剩余期限成為了連續的時間序列，論證了流動性風險對于房地產債券利差的傳導機制，并在實證中進行檢驗。研究發現債券剩余期限是作用于流動性風險的關鍵因素，價格收益波動率是公司債券流動性的重要影響因素，當波動性更高時，信息不確定性增加，獲取準確信息的成本和信息偏差帶來的成本也隨之增加。因此違約風險也可能隨之增大，會降低整體的流動性。債券交易量與交易額變量影響較小，是因為房地產債券交易不夠活躍。這些發現與房地產項目開發的特質以及房地產債券市場不夠成熟等方面密切相關。

　　(三)在本文的基礎上，可以考慮選擇更大的數據樣本和更先進的算法，建立相應的房地產債券利差預測體系。同時，梳理清楚其他的市場體系對債券市場的的影響，以及債券市場對其他體系的意義和作用�？梢允怪袊�目前債券市場的定位更加清晰，方便監管者做出合理的政策引導。

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《我國房地產債券收益率利差的影響因素研究》

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