趙羽禎 吳璟

摘要：近年來(lái)中國(guó)商業(yè)物業(yè)投資市場(chǎng)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，促使眾多機(jī)構(gòu)投資者關(guān)注商業(yè)物業(yè)的投資組合構(gòu)建問(wèn)題?；趪?guó)內(nèi)13個(gè)大中城市2009年第4季度至2019年第3季度的商業(yè)物業(yè)數(shù)據(jù)，以夏普比率為衡量投資績(jī)效的量化指標(biāo)，運(yùn)用Jobson等提出的顯著性檢驗(yàn)方法，針對(duì)區(qū)域分散化和類型分散化對(duì)提升投資績(jī)效的影響展開(kāi)研究。研究結(jié)果表明，單一資產(chǎn)類型下的區(qū)域分散化效果顯著，單一城市或城市群內(nèi)的類型分散化效果有限。同時(shí)，比較兩種風(fēng)險(xiǎn)分散策略下投資績(jī)效的改進(jìn)路徑后發(fā)現(xiàn)，區(qū)域分散化在投資早期可更好地提升投資績(jī)效，類型分散化則在投資中后期表現(xiàn)較好，機(jī)構(gòu)投資者應(yīng)根據(jù)自身發(fā)展情況選取合適的分散化策略，以有效提高投資績(jī)效。

關(guān)鍵詞：投資組合;風(fēng)險(xiǎn)分散;Jobson檢驗(yàn);區(qū)域分散化;類型分散化

中圖分類號(hào)：F293.3

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-9138-（ 2020） 04-0008-16

收稿日期：2020-01-05

2007年以來(lái)，中國(guó)商業(yè)物業(yè)投資規(guī)模日益增長(zhǎng)。Preqin數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)顯示，截至2016年，累計(jì)約3000億美元通過(guò)私募房地產(chǎn)基金進(jìn)入中國(guó)非純住宅板塊。在規(guī)模龐大的商業(yè)物業(yè)市場(chǎng)中，對(duì)于任何一家機(jī)構(gòu)投資者而言，如何構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)分散策略是十分關(guān)鍵的問(wèn)題。

根據(jù)Markowitz的現(xiàn)代投資組合理論，當(dāng)各資產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)不全為1時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者可通過(guò)構(gòu)建投資組合降低投資風(fēng)險(xiǎn)。房地產(chǎn)市場(chǎng)中常見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)分散策略包括區(qū)域分散化和類型分散化，前者一般指投資者布局多個(gè)城市，后者一般指投資多種物業(yè)類型。實(shí)際情況中，由于資金、人力等資源有限，盲目投資往往造成規(guī)模效率低下，因此，機(jī)構(gòu)投資者必須考慮不同風(fēng)險(xiǎn)分散策略對(duì)提高投資績(jī)效的效果，選取合適的風(fēng)險(xiǎn)分散策略。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)相關(guān)問(wèn)題已展開(kāi)研究。Miles和MeCue選取美國(guó)房地產(chǎn)信托投資基金的季度收益率序列，以相關(guān)系數(shù)為指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)類型分散化比區(qū)域分散化具有更好的風(fēng)險(xiǎn)分散效果。Hartzell等運(yùn)用美國(guó)某大型養(yǎng)老基金的房地產(chǎn)項(xiàng)目投資數(shù)據(jù)，針對(duì)房地產(chǎn)實(shí)體的投資組合展開(kāi)風(fēng)險(xiǎn)分散研究。Dong和Li使用新西蘭房地產(chǎn)市場(chǎng)中2002年至2010年不同區(qū)域內(nèi)多種物業(yè)類型的收益率數(shù)據(jù)，分析了不同時(shí)期內(nèi)區(qū)域分散化和類型分散化的風(fēng)險(xiǎn)分散效果。Nafeesa分析了北美和歐洲共八個(gè)國(guó)家的零售、辦公、工業(yè)、住宅市場(chǎng)，發(fā)現(xiàn)不同國(guó)家的類型分散化效果有差異;與國(guó)外研究相比，國(guó)內(nèi)相關(guān)研究則由于涉及城市少、數(shù)據(jù)不全面、研究方法未使用量化指標(biāo)等原因而相對(duì)粗糙。王松濤和張紅選取戴德梁行1993年第3季度到2006年第1季度的北京、上海、廣州和深圳的寫(xiě)字樓、住宅的價(jià)格和租金指數(shù)，以Jennrich相關(guān)系數(shù)矩陣和有效前沿曲線的位置為標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)現(xiàn)區(qū)域分散化的效果優(yōu)于類型分散化。張坤和曾愛(ài)花采用INFOBANK數(shù)據(jù)庫(kù)中1998年第1季度至2007年第2季度中國(guó)35個(gè)大中城市的房地產(chǎn)價(jià)格和租賃價(jià)格指數(shù)，比較不同聚類方法下有效前沿曲線的位置，發(fā)現(xiàn)以經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)劃分的區(qū)域分散化策略具有更好的效果。整體來(lái)看，由于我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)與國(guó)外房地產(chǎn)市場(chǎng)具有差異性，且國(guó)內(nèi)現(xiàn)有針對(duì)中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的投資組合風(fēng)險(xiǎn)分散化的研究尚不完善，對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)開(kāi)展投資組合的風(fēng)險(xiǎn)分散化研究是具有價(jià)值的。

本文使用國(guó)內(nèi)13個(gè)大中城市2009年第4季度至2019年第3季度的零售物業(yè)和寫(xiě)字樓的價(jià)格和租金數(shù)據(jù)，以夏普比率作為衡量投資績(jī)效的指標(biāo)，首先在排除類型分散化的影響下考察區(qū)域分散化效果，發(fā)現(xiàn)單一資產(chǎn)類型下的區(qū)域分散化效果較好，資產(chǎn)數(shù)量對(duì)區(qū)域分散化效果有明顯影響;其次在排除區(qū)域分散化的影響下考察類型分散化的效果，發(fā)現(xiàn)單一城市內(nèi)類型分散化效果不顯著，城市群內(nèi)類型分散化效果有限;最后在投資者不斷增加組合內(nèi)資產(chǎn)的過(guò)程中，比較區(qū)域分散化和類型分散化策略下投資績(jī)效的改進(jìn)路徑，發(fā)現(xiàn)在投資早期采用區(qū)域分散化策略可更快提升投資績(jī)效，但在投資中后期則應(yīng)當(dāng)選用類型分散化策略。

1數(shù)據(jù)和研究方法

本研究所使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)中國(guó)內(nèi)13個(gè)大中城市2009年第4季度至2019年第3季度商業(yè)物業(yè)的價(jià)格數(shù)據(jù)和租金數(shù)據(jù)，包括零售物業(yè)和寫(xiě)字樓兩類物業(yè)。其中，商業(yè)物業(yè)租金數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)對(duì)象以優(yōu)質(zhì)商業(yè)物業(yè)為主，零售物業(yè)租金數(shù)據(jù)的具體統(tǒng)計(jì)指標(biāo)是首層商鋪?zhàn)饨?。參考世邦魏理仕等咨詢公司?duì)優(yōu)質(zhì)商業(yè)物業(yè)的定義及描述，本文分別將零售物業(yè)和寫(xiě)字樓的租金原始數(shù)據(jù)乘以0.6和0.8作為一般零售物業(yè)的首層商鋪?zhàn)饨饠?shù)據(jù)和一般寫(xiě)字樓的租金數(shù)據(jù)。同時(shí)，考慮到零售物業(yè)中商鋪?zhàn)饨痣S樓層增加而遞減且首層商鋪需支付額外租金溢價(jià)，參考Tay對(duì)香港零售物業(yè)租金的測(cè)算結(jié)果，本文進(jìn)一步將一般零售物業(yè)首層商鋪?zhàn)饨饠?shù)據(jù)乘以0.4作為本研究中所使用的一般零售物業(yè)的租金數(shù)據(jù)。

商業(yè)物業(yè)的收益率由租金收益和資本增值收益組成。據(jù)此，本文采用如下公式計(jì)算零售物業(yè)和辦公樓的季度收益率：

其中，δ1是由于存在運(yùn)營(yíng)成本而產(chǎn)生的營(yíng)業(yè)費(fèi)率。參考萬(wàn)達(dá)商管、新城商業(yè)等資管公司披露的數(shù)據(jù)，以及世邦魏理仕等咨詢公司的研究報(bào)告，本文設(shè)定零售物業(yè)的營(yíng)業(yè)費(fèi)率為40%，寫(xiě)字樓的營(yíng)業(yè)費(fèi)率為20%。

δ2是由于存在交易稅費(fèi)和交易成本而產(chǎn)生的交易費(fèi)率?？紤]土地增值稅、所得稅等稅費(fèi)，本文設(shè)定零售物業(yè)和寫(xiě)字樓的交易費(fèi)率為40%。

為了考察區(qū)域分散化和類型分散化的效果，本文需計(jì)算投資組合的收益和風(fēng)險(xiǎn)，并選取判別投資組合優(yōu)劣的量化指標(biāo)。

Markowitz現(xiàn)代投資組合理論定義投資收益是收益率序列的期望值，投資風(fēng)險(xiǎn)是收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)差。該理論提出，在資產(chǎn)是完全可分的、投資者是風(fēng)險(xiǎn)厭惡的、收益率滿足正態(tài)分布、市場(chǎng)交易成本為零的假設(shè)下，設(shè)ωi是投資組合中第i個(gè)資產(chǎn)的權(quán)重，E（ri）是投資組合中第i個(gè)資產(chǎn)的收益率期望，δi是投資組合中第i個(gè)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，pij是投資組合中第i個(gè)資產(chǎn)和第j個(gè)資產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)，則投資組合的預(yù)期收益是：

投資組合的風(fēng)險(xiǎn)是：

Markowitz假設(shè)市場(chǎng)上的理性投資者將在給定的風(fēng)險(xiǎn)水平下選擇收益最大化，在給定收益水平下選擇風(fēng)險(xiǎn)最小化。據(jù)此，在一組資產(chǎn)所構(gòu)成的全部組合中，給定期望收益μ，在限制賣空的條件下，稱滿足下列條件的收益一風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)為有效投資組合：

以風(fēng)險(xiǎn)為橫坐標(biāo)，收益為縱坐標(biāo)，上述有效投資組合所構(gòu)成的曲線在最小方差點(diǎn)以上的部分即為有效前沿曲線。一組資產(chǎn)所構(gòu)成的全部組合或者在有效前沿曲線上，或者在有效前沿曲線以下，有效前沿曲線上包含該組資產(chǎn)的全部最優(yōu)投資組合。

盡管房地產(chǎn)市場(chǎng)在市場(chǎng)發(fā)展程度、投資周期、資產(chǎn)可分性等方面與證券投資市場(chǎng)有差異，但已有文獻(xiàn)證明，在機(jī)構(gòu)投資者層面應(yīng)用Markowitz現(xiàn)代投資組合理論進(jìn)行房地產(chǎn)投資決策是有效的。同時(shí)，結(jié)合房地產(chǎn)市場(chǎng)特點(diǎn)，本文所構(gòu)建的全部投資組合均含賣空限制，后文提及的“有效前沿曲線”均指“在限制賣空的條件下的有效前沿曲線”。

Sharpe提出，投資組合的收益一風(fēng)險(xiǎn)特征可用夏普比率刻畫(huà)，即每單位風(fēng)險(xiǎn)的超額收益率：

其中，E（ rp）表示投資組合的收益率，即投資組合收益率序列的期望值;δp表示投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，即投資組合收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)差;Rf表示無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率，本文取2009年第4季度至2019年第3季度10年期國(guó)債利率的均值，調(diào)整為季度利率后是0.88%。本文以夏普比率作為投資績(jī)效優(yōu)劣的衡量指標(biāo)，夏普比率越高表示組合的投資績(jī)效越好，有效前沿曲線上夏普比率最大的點(diǎn)即為投資績(jī)效最好的資產(chǎn)組合。

為了衡量?jī)蓚€(gè)投資組合的投資績(jī)效，Jobson等提出了檢驗(yàn)兩個(gè)投資組合夏普比率差異性的統(tǒng)計(jì)量Z：

其中，μa、μb是兩個(gè)投資組合的收益率序列的均值，δa、δb是兩個(gè)投資組合收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)差，δab是兩個(gè)投資組合收益率序列的協(xié)方差。Jobson在其文章中證明Z統(tǒng)計(jì)量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。Lee和Stevenson、Dong和Li均在其論文中使用了上述方法檢驗(yàn)了不同投資組合夏普比率的差異性。

2單一資產(chǎn)類型下的區(qū)域分散化效果分析

基于Markowitz現(xiàn)代投資組合理論，以風(fēng)險(xiǎn)為橫坐標(biāo)，收益為縱坐標(biāo)，繪制零售物業(yè)和寫(xiě)字樓市場(chǎng)中由樣本內(nèi)全部13個(gè)城市所構(gòu)成的有效前沿曲線，標(biāo)出各單一城市在圖中的位置，并標(biāo)出有效前沿曲線上夏普比例最大的點(diǎn)，即投資績(jī)效最好的組合，結(jié)果如圖1所示。

記有效前沿曲線上與單一城市具有等收益的資產(chǎn)組合為“等收益組合”，曲線上夏普比率最大的點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的組合為“最優(yōu)組合”。觀察圖1，除個(gè)別收益率極高或極低的城市外，在零售物業(yè)和寫(xiě)字樓市場(chǎng)內(nèi)，各等收益組合均比原單一城市具有更高的夏普比率，最優(yōu)組合比任一城市具有更高的夏普比率。表l的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步說(shuō)明上述結(jié)論具有良好的顯著性。該結(jié)果表明，無(wú)論從降低等收益下投資風(fēng)險(xiǎn)的角度來(lái)看，還是從提高單位風(fēng)險(xiǎn)的收益的角度來(lái)看，投資包含13個(gè)城市的資產(chǎn)組合優(yōu)于投資單一城市資產(chǎn)，體現(xiàn)了投資者采用區(qū)域分散化策略以提高投資績(jī)效的巨大潛力。

然而，在實(shí)際情況中，由于投資者的資金、人力等資源有限，機(jī)構(gòu)投資者通常從布局少量城市開(kāi)始，逐步擴(kuò)大投資城市數(shù)量以提高投資績(jī)效。據(jù)此，本文在零售物業(yè)和寫(xiě)字樓市場(chǎng)中，在投資城市數(shù)目為n的情況下所構(gòu)成的全部資產(chǎn)組合中，以夏普比率為標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)計(jì)與前述最優(yōu)組合無(wú)顯著性差異的組合所占全部資產(chǎn)組合的比例（記作“無(wú)顯著差異比例”），并記錄全部資產(chǎn)組合中夏普比率最大的組合（記作“最大夏普比例組合”）。將n從1到13取值，結(jié)果如表2所示，其中Z統(tǒng)計(jì)量為正表示最優(yōu)組合具有高于最大夏普比例組合的夏普比率。

觀察表2發(fā)現(xiàn)，在零售物業(yè)和寫(xiě)字樓市場(chǎng)中，隨著投資城市數(shù)目增加，無(wú)顯著差異比例升高，最大夏普比率組合的Z統(tǒng)計(jì)量下降。其中，在零售物業(yè)和寫(xiě)字樓市場(chǎng)中，當(dāng)投資城市數(shù)目分別增加至4和3時(shí)，最大夏普比率組合與最優(yōu)組合無(wú)顯著性差異，當(dāng)投資城市數(shù)目分別增加至12和10時(shí)，全部資產(chǎn)組合均與最優(yōu)組合無(wú)顯著性差異。上述結(jié)果表明，在零售物業(yè)和寫(xiě)字樓市場(chǎng)中，若投資城市數(shù)目過(guò)少，機(jī)構(gòu)投資者無(wú)法充分利用區(qū)域分散化降低風(fēng)險(xiǎn)，若投資城市數(shù)目過(guò)多，對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者來(lái)說(shuō)則是浪費(fèi)資源的行為，僅當(dāng)被投資城市數(shù)目分別位于[4，12）和[3，10）的區(qū)間內(nèi)，機(jī)構(gòu)投資者有可能且有必要通過(guò)區(qū)域分散化獲取與最優(yōu)組合無(wú)顯著性差異的投資績(jī)效。

表3和表4展示了當(dāng)投資城市數(shù)目分別位于[4，12）和[3，10）的區(qū)間內(nèi)，最大夏普比率組合所包含的城市?？梢钥吹剑瑹o(wú)論在零售物業(yè)市場(chǎng)還是寫(xiě)字樓市場(chǎng)中，最大夏普比率組合均為一線及二線城市的混搭組合。進(jìn)一步觀察各城市在最大夏普比率組合中出現(xiàn)的頻率可發(fā)現(xiàn)，零售物業(yè)市場(chǎng)巾的高頻城市是北京、上海、成都、武漢、沈陽(yáng)，在寫(xiě)字樓市場(chǎng)中則是北京、廣州、天津、杭州、沈陽(yáng)。機(jī)構(gòu)投資者在構(gòu)建投資組合時(shí)，需要搭配經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度不同的城市，根據(jù)所投資的物業(yè)類型合理挑選城市。

3單一城市或城市群內(nèi)的類型分散化效果分析

如前所述，除區(qū)域分散化外，另一種常見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)分散策略是類型分散化。

本文首先考察單一城市內(nèi)類型分散化的效果。為此，本文記單一城市內(nèi)零售物業(yè)和寫(xiě)字樓所構(gòu)成的全部資產(chǎn)組合中夏普比率最大的組合為“混合物業(yè)組合（單一城市）”，檢驗(yàn)各單一城市內(nèi)混合物業(yè)組合的夏普比率是否顯著高于該城市零售物業(yè)或?qū)懽謽堑南钠毡嚷?。結(jié)果如表5所示，其中統(tǒng)計(jì)量Z.為正表示該城市混合物業(yè)組合的夏普比率高于該城市零售物業(yè)的夏普比率，統(tǒng)計(jì)量Z，為正表示該城市混合物業(yè)組合的夏普比率高于該城市寫(xiě)字樓的夏普比率，而表中所有Z統(tǒng)計(jì)量均不顯著，說(shuō)明在任一城市內(nèi)，混合物業(yè)組合均不具有顯著高于零售物業(yè)或?qū)懽謽堑南钠毡嚷剩磫我怀鞘袃?nèi)類型分散化的效果不顯著。

在現(xiàn)實(shí)情況中，很少有機(jī)構(gòu)投資者僅僅專注于一個(gè)城市，眾多投資者通常按照地理區(qū)劃，選擇在一個(gè)城市群內(nèi)開(kāi)展投資活動(dòng)。結(jié)合現(xiàn)實(shí)中機(jī)構(gòu)投資者的常見(jiàn)選擇，分別以環(huán)渤海城市群、長(zhǎng)三角城市群、南部沿海城市群作為資產(chǎn)池，構(gòu)建零售物業(yè)類別下、寫(xiě)字樓類別下、混合物業(yè)類別下夏普比率最大的投資組合（分別記作“零售物業(yè)組合”“寫(xiě)字樓組合”“混合物業(yè)組合（城市群）”），并檢驗(yàn)組合之間夏普比率差異的顯著性。結(jié)果如表6所示，其中統(tǒng)計(jì)量Z.為正表示該城市群混合物業(yè)組合的夏普比率高于該城市零售物業(yè)的夏普比率，統(tǒng)計(jì)量Z，為正表示該城市混合物業(yè)組合的夏普比率高于該城市寫(xiě)字樓的夏普比率。從表6的Z統(tǒng)計(jì)量中可看出，在上述3個(gè)城市群內(nèi)，混合物業(yè)組合的夏普比率均顯著高于寫(xiě)字樓組合的夏普比率，但并不顯著高于零售物業(yè)組合的夏普比率。上述結(jié)果表明，城市群內(nèi)類型分散化對(duì)提高投資績(jī)效的效果也較為有限。

4區(qū)域分散化策略與類型分散化策略的比較

通常情況下，機(jī)構(gòu)投資者在擴(kuò)大投資規(guī)模時(shí)，應(yīng)當(dāng)按照一定的資產(chǎn)分散化策略逐步擴(kuò)張，若隨機(jī)盲目地?cái)U(kuò)張則導(dǎo)致規(guī)模無(wú)效。因此，從提升投資績(jī)效的角度比較區(qū)域分散化與類型分散化策略對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者合理擴(kuò)大投資組合具有指導(dǎo)意義。據(jù)此，在前述分析的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步對(duì)兩種策略下投資績(jī)效的變化過(guò)程展開(kāi)分析。

為了研究上述問(wèn)題，本文假定機(jī)構(gòu)投資者的基本投資路徑是，從僅投資某城市的某物業(yè)類型（記作“投資起點(diǎn)”）開(kāi)始，逐個(gè)增加資產(chǎn)數(shù)量以提升投資績(jī)效，直至投資組合內(nèi)包含全部城市的全部物業(yè)類型（記作“投資終點(diǎn)”）。無(wú)論機(jī)構(gòu)投資者采取怎樣的資產(chǎn)分散化策略，投資終點(diǎn)相同。在此基礎(chǔ)上，本文對(duì)區(qū)域分散化策略下和類型分散化策略下的具體投資路徑作出如下規(guī)定：

（1）區(qū)域分散化策略下，機(jī)構(gòu)投資者從任意投資起點(diǎn)到投資終點(diǎn)過(guò)程中，首選投資與組合中已有資產(chǎn)具有相同物業(yè)類型但位于不同城市的資產(chǎn)，僅當(dāng)組合中該物業(yè)類型下已包含全部可投資城市，機(jī)構(gòu)投資者為進(jìn)一步提高投資績(jī)效將跨物業(yè)類型選取資產(chǎn)納入資產(chǎn)組合。例如，機(jī)構(gòu)投資者以北京零售物業(yè)為投資起點(diǎn)，則下一個(gè)被納入投資組合的資產(chǎn)為某城市零售物業(yè)，直至13個(gè)城市的零售物業(yè)均已納入組合中后，下一個(gè)被納入投資組合的資產(chǎn)為某城市寫(xiě)字樓。

（2）類型分散化策略下，機(jī)構(gòu)投資者從任意投資起點(diǎn)到投資終點(diǎn)過(guò)程中，首選投資與組合中已有資產(chǎn)位于相同城市但物業(yè)類型不同的資產(chǎn)，僅當(dāng)組合中位于該城的資產(chǎn)已包含全部可投資物業(yè)類型，機(jī)構(gòu)投資者為進(jìn)一步提高投資績(jī)效將跨城市選取資產(chǎn)納入資產(chǎn)組合。例如，機(jī)構(gòu)投資者以北京零售物業(yè)為投資起點(diǎn)，則下一個(gè)被納入投資組合的資產(chǎn)為北京寫(xiě)字樓，此時(shí)由于北京的全部可選物業(yè)類型均已納入投資組合，下一個(gè)被納入投資組合的資產(chǎn)為除北京外的某城市某物業(yè)。

分別采用區(qū)域分散化策略和類型分散化策略構(gòu)建任意投資起點(diǎn)到投資終點(diǎn)的隨機(jī)過(guò)程，取500次隨機(jī)模擬過(guò)程的平均值，得到兩種投資策略下有效前沿曲線隨資產(chǎn)數(shù)量增加的變化情況，依次計(jì)算每條有效前沿曲線上的最大夏普比率，結(jié)果如圖2所示。當(dāng)資產(chǎn)數(shù)量位于[2，7]的范圍內(nèi)時(shí)，區(qū)域分散化策略下的最大夏普比率較高，當(dāng)資產(chǎn)數(shù)量位于[8，18]的范圍內(nèi)時(shí)，類型分散化策略下的最大夏普比率較高。該結(jié)果說(shuō)明，機(jī)構(gòu)投資者在投資早期應(yīng)采取區(qū)域分散化策略，在投資中后期應(yīng)采取類型分散化策略。

同時(shí)，圖2中值得特別關(guān)注的是，當(dāng)資產(chǎn)數(shù)量增加至19時(shí)，兩種分散化策略下的最大夏普比率均達(dá)到最大值，繼續(xù)增加資產(chǎn)數(shù)量也無(wú)法有效提高投資績(jī)效，出現(xiàn)了最大夏普比率邊際效應(yīng)遞減的趨勢(shì)。特別是，由于本文樣本中涉及的城市數(shù)目遠(yuǎn)大于物業(yè)類型，在區(qū)域分散化策略下，當(dāng)資產(chǎn)數(shù)量分別位于[2，13]和[14，19]的范圍內(nèi)時(shí)，出現(xiàn)了兩次夏普比率邊際效應(yīng)遞減的趨勢(shì)。該結(jié)果意味著，盡管增加組合內(nèi)資產(chǎn)數(shù)量可提升投資績(jī)效，但資產(chǎn)數(shù)量對(duì)提升投資績(jī)效的邊際效應(yīng)遞減，機(jī)構(gòu)投資者在擴(kuò)大投資組合中有必要充分考慮投資績(jī)效的邊際遞減效應(yīng)，要力求合理，切勿貪多。

5總結(jié)及不足

本文采用國(guó)內(nèi)13個(gè)大中城市2009年第4季度至2019年第3季度的零售物業(yè)和寫(xiě)字樓的價(jià)格數(shù)據(jù)和租金數(shù)據(jù)，以夏普比率作為衡量投資績(jī)效的指標(biāo)，分析了區(qū)域分散化和類型分散化對(duì)提高投資績(jī)效的影響。研究結(jié)果表明，單一資產(chǎn)類型下的區(qū)域分散化效果較好，機(jī)構(gòu)投資者在運(yùn)用區(qū)域分散化策略時(shí)，需要合理確定投資城市數(shù)目，根據(jù)物業(yè)市場(chǎng)情況和城市發(fā)展情況合理搭配城市，以免造成資源浪費(fèi)。機(jī)構(gòu)投資者在零售物業(yè)市場(chǎng)中應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注北京、上海、成都、武漢、沈陽(yáng)，在寫(xiě)字樓市場(chǎng)中應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注北京、廣州、天津、杭州、沈陽(yáng)。但是，單一城市內(nèi)類型分散化效果不顯著，僅在城市群內(nèi)混合物業(yè)與寫(xiě)字樓的對(duì)比中發(fā)現(xiàn)了顯著的風(fēng)險(xiǎn)分散效果，機(jī)構(gòu)投資者運(yùn)用類型分散化策略以提升投資績(jī)效的空間十分有限。

此外，本文進(jìn)一步分析了區(qū)域分散化策略和類型分散化策略下投資績(jī)效的改進(jìn)效率。研究結(jié)果表明，機(jī)構(gòu)投資者在從投資單一資產(chǎn)到投資組合內(nèi)包含所有資產(chǎn)的投資全過(guò)程中，在投資早期應(yīng)當(dāng)以區(qū)域分散化策略為主，即專注于單一物業(yè)類型，合理擴(kuò)展布局新城市以提高投資績(jī)效，而在投資中后期應(yīng)當(dāng)以類型分散化為主，即在已進(jìn)入的城市中拓展被投資物業(yè)范圍。同時(shí)，研究還發(fā)現(xiàn)，在區(qū)域分散化策略和類型分散化策略下，均出現(xiàn)投資績(jī)效邊際遞減效應(yīng)，該結(jié)果提醒機(jī)構(gòu)投資者在擴(kuò)大投資組合的過(guò)程中，必須理性分析增加資產(chǎn)數(shù)量對(duì)提高投資績(jī)效的影響，避免盲目擴(kuò)張。

本文的不足之處是，在考察區(qū)域分散化和類型分散化對(duì)投資績(jī)效的影響時(shí)，未考慮經(jīng)濟(jì)周期對(duì)投資收益的影響，從而未能檢驗(yàn)前述結(jié)論的穩(wěn)健性。后續(xù)研究可在劃分不同周期的前提下，進(jìn)一步考察區(qū)域分散化和類型分散化對(duì)投資績(jī)效的影響。

參考文獻(xiàn)：

1.芮明杰 詹文靜 陳杰，跨區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)績(jī)效的影響——基于房地產(chǎn)上市公司的實(shí)證研究.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì).2008（08）

2.任放錢(qián)珍.房地產(chǎn)企業(yè)效率測(cè)度實(shí)證研究.建筑經(jīng)濟(jì).2009（02）

3.Dong Z，Li N.lnvestment Property Diversif'ieation OverDifferent Eeonomie Phases in New Zealand. Dong， Z.，&Li.2012（2012）

4.Yunus N.Dynamic interactions among propertytypes：Intemational evidence based on cointegration tests.Journal ofProperty Investment& Finance.2013， 31（2）

5.王松濤 張紅.房地產(chǎn)投資組合風(fēng)險(xiǎn)分散策略.遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào).2007（04）

6.張坤 曾愛(ài)花.中國(guó)房地產(chǎn)區(qū)域投資組合實(shí)證研究.經(jīng)濟(jì)評(píng)論.2009（02）

7.聶沖 賈生華，基于特征價(jià)格模型的購(gòu)物中心商鋪?zhàn)饨鹞⒂^決定因素實(shí)證研究.財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì).2009（04）

8.張仕廉 王夢(mèng)夢(mèng)，商業(yè)地產(chǎn)餐飲商鋪?zhàn)饨鸬挠绊懸蛩胤治?，中?guó)房地產(chǎn).2018（06）

9.施建剛 黃清林，投資組合理論在房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用，同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）.2005（11）

10.吳曉.Markowitz投資組合理論在房地產(chǎn)投資組合決策中的應(yīng)用.深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào).2011.10 （01）

作者簡(jiǎn)介：趙羽禎，清華大學(xué)建設(shè)管理系碩士研究生。

吳璟，清華大學(xué)建設(shè)管理系副教授。