范宏達(dá)

【摘要】Beta系數(shù)是收益法中最重要的參數(shù)之一，本文通過對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)與市場(chǎng)平均收益指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證研究，得出房地產(chǎn)行業(yè)的收益率度量時(shí)限的拉長(zhǎng)而穩(wěn)定性增強(qiáng)，Beta系數(shù)的變化在房地產(chǎn)企業(yè)價(jià)值的高估方面的影響更為顯著;Beta系數(shù)隨著估算時(shí)長(zhǎng)的變化并無規(guī)律。為了提高房地產(chǎn)企業(yè)評(píng)估的精度，推薦使用度量時(shí)限較短的Beta系數(shù)。

【關(guān)鍵詞】Beta系數(shù);房地產(chǎn);度量時(shí)限;估算時(shí)長(zhǎng)

1、引言

收益法是企業(yè)價(jià)值評(píng)估中常用的方法，而參數(shù)如何選擇將深刻影響收益法的最終結(jié)果。Beta系數(shù)是收益法中最重要的參數(shù)之一，Beta系數(shù)的細(xì)微變動(dòng)可能使企業(yè)價(jià)值評(píng)估結(jié)果發(fā)生巨大改變。我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)正面臨巨大的不確定性，如何準(zhǔn)確評(píng)估房地產(chǎn)企業(yè)價(jià)值變的愈發(fā)重要?；诜康禺a(chǎn)行業(yè)在不同估算條件下Beta系數(shù)的估算，研究得出房地產(chǎn)行業(yè)Beta系數(shù)特點(diǎn)，并將Beta系數(shù)在不同度量時(shí)限與不同估算時(shí)長(zhǎng)等條件下的選擇與企業(yè)價(jià)值評(píng)估結(jié)果相結(jié)合，得出房地產(chǎn)企業(yè)價(jià)值評(píng)估時(shí)最優(yōu)的Beta系數(shù)選擇，一定程度上提高了房地產(chǎn)企業(yè)價(jià)值評(píng)估精度，為評(píng)估實(shí)務(wù)人員進(jìn)行實(shí)務(wù)操作提供借鑒，為房地產(chǎn)行業(yè)從業(yè)人員提供參考。

2、研究目標(biāo)與研究方法

2.1研究目標(biāo)

已有大量學(xué)者研究表明Beta系數(shù)普遍具有時(shí)變性和不穩(wěn)定性的特點(diǎn)[1]，在用收益法對(duì)企業(yè)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估時(shí)，Beta系數(shù)的穩(wěn)定性和可靠性將很大程度上影響評(píng)估結(jié)果。本文多角度對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)Beta系數(shù)進(jìn)行估算，研究其穩(wěn)定性和可靠性，并根據(jù)研究結(jié)果給出Beta系數(shù)在企業(yè)價(jià)值評(píng)估時(shí)如何選擇。本文研究目標(biāo)主要解決如下問題：（1）房地產(chǎn)行業(yè)Beta系數(shù)的穩(wěn)定性是否會(huì)隨著估算時(shí)長(zhǎng)拉長(zhǎng)而變化？（2）不同的度量時(shí)限是否影響B(tài)eta系數(shù)穩(wěn)定性？（3）Beta系數(shù)的穩(wěn)定性是否會(huì)對(duì)企業(yè)價(jià)值評(píng)估造成影響，若有，是如何影響？（4）在對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行評(píng)估時(shí)如何選擇最優(yōu)的Beta系數(shù)估算條件？

2.2樣本選擇

本文選擇滬深300指數(shù)作為市場(chǎng)指數(shù)，房地產(chǎn)行業(yè)與滬深300指數(shù)平均收益率數(shù)據(jù)，選自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)中房地產(chǎn)行業(yè)與滬深300指數(shù)從2008年1月1日至2019年8月31日共596個(gè)周收盤指數(shù)和139個(gè)月收盤指數(shù)數(shù)據(jù)，市場(chǎng)平均收益率以及房地產(chǎn)行業(yè)平均收益率通過取對(duì)數(shù)的方式計(jì)算，收益率原始數(shù)據(jù)均進(jìn)行復(fù)權(quán)處理。

3、實(shí)證研究

3.1收益率描述性統(tǒng)計(jì)分析

筆者收集了房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)收益率和滬深300指數(shù)收益率2008年1月1日至2019年8月31日的數(shù)據(jù)，并利用SPSS19.0軟件對(duì)其進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，分析結(jié)果詳見下表1：

如上表1所示，2008年1月1日至2019年8月31日共收集月收益率樣本139個(gè)，周收益率樣本596個(gè)。根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，滬深300指數(shù)月收益率平均數(shù)、周收益率平均數(shù)均為負(fù)值，房地產(chǎn)行業(yè)周收益率為負(fù)值，月收益率接近于0，說明2008年1月1日至2019年8月31日這一研究時(shí)段的指數(shù)表現(xiàn)相對(duì)較差。根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，房地產(chǎn)行業(yè)周收益率和月收益率的標(biāo)準(zhǔn)差均明顯大于滬深300指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，說明房地產(chǎn)行業(yè)在研究時(shí)段內(nèi)較滬深300指數(shù)有強(qiáng)烈的波動(dòng)。由表1得出無論極大值還是極小值，月收益率的絕對(duì)值都大于周收益率，根據(jù)房地產(chǎn)行業(yè)與滬深300指數(shù)月收益率標(biāo)準(zhǔn)差大于周收益率標(biāo)準(zhǔn)差可以得出月收益率離散程度大于周收益率，月收益率波動(dòng)相比周收益率更為劇烈。

3.2收益率樣本數(shù)據(jù)時(shí)間序列波動(dòng)分析

根據(jù)筆者收集的2008年1月1日至2019年8月31日共596個(gè)周收益率和139個(gè)月收益率數(shù)據(jù)，利用EViews9.0軟件可以輸出如下的波動(dòng)圖：

滬深300指數(shù)周收益率時(shí)間序列波動(dòng)圖

房地產(chǎn)行業(yè)周收益率時(shí)間序列波動(dòng)圖

滬深300指數(shù)月收益率時(shí)間序列波動(dòng)圖

房地產(chǎn)行業(yè)月收益率時(shí)間序列波動(dòng)圖

根據(jù)滬深300指數(shù)與房地產(chǎn)行業(yè)周收益率和月收益率波動(dòng)圖顯示，房地產(chǎn)行業(yè)月收益率和周收益率走勢(shì)與滬深300指數(shù)走勢(shì)基本相同，但波動(dòng)幅度明顯更大，說明房地產(chǎn)行業(yè)受經(jīng)濟(jì)影響更大，波動(dòng)效應(yīng)更為明顯。比較滬深300指數(shù)與房地產(chǎn)行業(yè)周收益率與月收益率波動(dòng)圖，周收益率波動(dòng)圖側(cè)重反映收益率的波動(dòng)細(xì)節(jié)，而月收益率波動(dòng)圖過濾了部分波動(dòng)信息，側(cè)重反映收益率的波動(dòng)程度，因此拉長(zhǎng)度量時(shí)限將擴(kuò)大波動(dòng)效應(yīng)。

3.3 Beta系數(shù)估算

（1）Beta系數(shù)估算模型

Beta系數(shù)估算常用模型有CAPM模型、單指數(shù)市場(chǎng)模型等，本文對(duì)Beta系數(shù)的估算選擇單指數(shù)市場(chǎng)模型[2]，具體公式為：

Rt=α+β×Rm（1）

式中，Rt為房地產(chǎn)行業(yè)平均收益率，Rm為市場(chǎng)平均收益率，即滬深300指數(shù)平均收益率。根據(jù)公式（1），Beta系數(shù)估算選擇OLS回歸法，引入方程：Y=aX+b。設(shè)房地產(chǎn)行業(yè)平均收益率為Y，滬深300指數(shù)平均收益率為X。利用EViews9.0軟件進(jìn)行回歸分析，求得的系數(shù)a即為Beta系數(shù)值。

（2）Beta系數(shù)估算結(jié)果分析

根據(jù)公式（1），本文假設(shè)y為2008年8月31日至 2019年8月31日間的房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)收益率，x為2008年8月31日至 2019年8月31日間的滬深300指數(shù)收益率，利用EViews9.0軟件對(duì)其進(jìn)行線性回歸，得出房地產(chǎn)行業(yè)不同度量時(shí)限和不同估算時(shí)長(zhǎng)條件下的Beta值，匯總?cè)绫?所示：

以周為時(shí)限的Beta與以月為時(shí)限的Beta均通過了0.05的顯著性水平檢驗(yàn)。如上表2顯示，在擬合優(yōu)度上，不同時(shí)限的Beta系數(shù)在R方上并沒有規(guī)律，但以每年最優(yōu)擬合優(yōu)度來看，其他年份Beta周值都是每年的最高值。根據(jù)表2匯總結(jié)果得出下表3和圖5：

根據(jù)表3顯示，以周為時(shí)限估算的Beta比以月為時(shí)限估算的Beta標(biāo)準(zhǔn)差更小，說明其離散程度更低，波動(dòng)性更低。以周為時(shí)限估算的Beta均值大于以月為時(shí)限估算的Beta均值，與表2所得出結(jié)論一致;另外，如圖5所示，總長(zhǎng)度11年的研究時(shí)段內(nèi)，以周為時(shí)限估算的Beta始終高于以月為時(shí)限估算的Beta值，說明在整體上估算時(shí)限越短，Beta值越高。這與Estrada（2000）在研究14個(gè)歐洲證券市場(chǎng)后得出絕大部分市場(chǎng)的Beta系數(shù)估計(jì)值會(huì)隨收益率度量時(shí)限的增大而提高的結(jié)論相反，[3]與王敬琦、陳蕾（2016）研究我國(guó)弱周期行業(yè)Beta并未表現(xiàn)出隨收益率度量時(shí)限的拉長(zhǎng)而增大的趨勢(shì)的結(jié)論相一致。[4]