我国房地产债券收益率利差的影响因素研究

 　　【摘要】中国债券市场规模及市场结构稳步发展，房地產债券市场于2017年成为了占比第二的债券市场。其中债券收益率利差的确定以及其相关影响因素的研究具有重要意义。文章在现有研究的基础上，运用相关的理论并结合房地产债券的自身特点，可将影响因素分为违约风险层次和流动性风险层次，并确定各公司价值、规模及收益波动等影响因素，进行分析。之后，在F-F三因素模型的基础上，通过对各影响因素面板数据进行回归分析，与各影响因素的分析结果进行检验和对比研究，发现收益波动对房地产债券收益率利差有正向作用，而公司价值、市场违约、市场期限、交易额、债券剩余年龄与利差负相关;明确了债券剩余年龄的关键作用，以及公司价值因素、市场违约风险和期限风险的重要作用，并结合房地产债券市场相关理论对公司规模、发行量、交易量三个与理论分析不一致的因素进行了解释。

　　【关键词】房地产债券;收益率利差;违约风险;流动性风险

　　【中图分类号】F832.5

　　《武汉金融》(月刊)创刊于2000年，由中国金融学会、武汉金融杂志社主办。注重宣传国家宏观经济金融政策，反映经济、金融改革动，向剖析经济、金融热点问题，探索经济金融体制改革路径，传播经济、金融新理念。

　　一、引言

　　债券作为一种直接投资和融资手段，解决了很多企业的资金问题，成为传统银行信贷投放之外的重要社会融资手段。然而相较于国外，我国债券市场结构尚不够合理、规模相对有限。同时，国内债券市场在繁荣程度、法律氛围、制度模式等方面也远远落后于股市。我国债券市场亟待发展，特别是公司债券，因此也对相应的研究和理论提出了新的要求。然而，国内对债券市场的研究还处于基础阶段，缺乏系统且全面的研究。房地产行业作为发债规模最大、抵押物最充足的行业，无疑是研究公司债券极好的切入点。

　　笔者从债券自身形式带来的违约风险和流动性风险两个角度对房地产债券进行研究。

　　在违约风险层面，Fama(1992)和 French(1993)证明了CAPM模型中的风险计算方式不能很好地诠释一只股票在一个时期面上的收益情况，相比于资产定价模型中提到的影响因素，公司的违约风险因素是更好的衡量指标;Elton 等(2001)的研究继承了证券市场中SMB(公司规模因素)和 HML(账面市值比因素)是股票收益率的重要影响因素，并在之后的研究中发现，该因素同样适用于债券违约风险层面的研究;Gemmill(2011)继承了前人公司规模因素和公司价值因素具有非常重要影响的结论，并在此基础上进行实证分析，得出存在显著影响的结论;徐强(2007)选取了短期债券作为样本，并选用公司规模因素、期限因素以及突变因素等变量进行实证研究，在短期债券的利差上发现了显著的利率期限结构，并一定程度受到市场基准利率、发行规模的干扰;何平和金梦(2010)发现违约因素对债券发行成本具有解释力，且违约风险因素比主体评级解释力更强;赵静、方兆本(2011)的研究结果进一步证实了前人的观点，并对债券利差的影响因素做了基础性的梳理和归类，影响较大的因素有：市场基准利率、期限、流动性以及资产价值的波动情况，此外公司自身的财务杠杆与理论预期完全不符，对利差变化非常不敏感;屈广玉、梁柱(2016)在信用评级对于利差影响的相关研究中做了非常完善的探索，选取了大量且连续的高频数据进行监测和实证分析，推导出了公司的财务情况以及信用评级两个因素具有非常明显的影响能力。

　　关于流动性风险层面的研究，Huang(2002)和Kong(2003)的实证分析结果证实了剩余期限和流动性是非常重要的影响因素;Covitz和Downing(2007)的研究表明流动性风险因素对债券利差有很明显的影响，当期限较为固定的情况下，信用风险反而有更重要的影响;田益祥等(2008)通过分析公司债券本身特质与债券风险及补偿的关系发现，公司债券定价与利率风险和违约风险有关，与流动性风险无关，流动性风险在企业债券市场定价并不合理，流动性较差的债券并未取得合理的补偿;何志刚、邵莹(2012)通过选取次贷风暴前后的高频数据，发现非流动性影响因素与利差之间存在着不太明显的正向影响，并进行进一步的逻辑推导得出，相较于其他因素而言，国内债券利差在流动性层面风险的敏感程度弱于西方发达国家;梁朝晖等(2015)根据2009—2014年公司债日交易数据的研究样本研究得出，70%以上的信用利差可以被利率风险和流动性风险因素解释;艾春荣等(2015)将违约风险因素和流动性风险因素结合起来考虑，运用Copula函数进行实证研究，发现债券的流动性和违约风险同向变动，都对债券利差存在显著的交互影响作用;王雄元、高开娟(2017)利用2007—2014年的国内债券市场的高频数据，从客户集中度的方向进行实证分析，结果显示在其他干扰项较小时，客户集中度与债券利差呈正相关关系，同时当发行公司的财务情况较差或客户风险超出一般水平的情况下，高方差的客户情况在一定程度上被认为风险会增加。

　　国内目前对公司规模和公司价值关于债券利差之间联系的研究比较匮乏，关于期限因素的探索也不够深入，关于债券利差的解释，国内学者的分析主要集中在市场模式自有风险、债券违约风险、流动性风险等，忽略了公司层面因素的研究，同时在对债券收益率利差构成因素的研究中，多为定性研究，缺乏实证分析。另一方面，关于流动性与债券利差之间关系的探索和推导，国外学者主要利用体系化的模型来进行相关研究。由于流动性风险不存在直观的反映指标，需要利用代理变量间接将其数据化描述。而国内学者对流动性的研究主要在市场制度的研究。

　　因此，本文选用2017—2018年的房地产债券面板数据，研究公司违约层面和流动性层面等因素对利差的作用。在F—F三因素模型的基础上，将其运用到债券市场的研究中去，用现有研究方式得出公司层面规模价值因素的相关数据，然后加入其他的影响因素，进行实证研究;同时选取发行量、发行方式、债券年龄以及交易情况四个代理变量，对流动性风险进行面板数据多元回归分析，给出影响因素对房地产债券收益率利差影响的具体形式。

　　二、影响因素分析及研究假设

　　(一)对房地产债券收益率利差的因素分析

　　对债券收益率利差分析的理论中，利率期限结构是利率补偿风险思想的理论基础。基于此理论，能够从中找到可能影响债券收益率利差的因素。

　　影响房地产债券收益率利差的诸多因素，可从宏观经济、资本市场、个债等多个层面分析。其中，宏观经济和资本市场的影响会对所有债券市场同时产生影响，并没有聚焦到房地产行业的公司和其发行的债券市场上，因此本文采取房地产债券收益率与无风险国债收益率的利差来研究相关影响因素，这种处理可以有效地将宏观因素、资本市场因素的影响剔除或缩小至忽略不计。此外，个债层面的因素可以被分为基于公司本身特质的违约风险层面或公司信用层面，以及个债市场的特质层面，因为房地产债券的一般抵押物充足，评级较高，所以债券市场特质层面主要用流动性风险来描述。

　　(二)违约风险层面的因素分析

　　违约风险主要源自债券发行公司本身的情况。对于房地产债券而言，由于房地产行业公司的规模一般较大、固定资产足以充当抵押物，因此通过债券的方式进行融资时，发行的债券评级一般较高，存在违约风险的可能也较低。但是，房地产行业的项目和公司属于开发建设类，相较于其他行业、房地产行业的现金流并不稳定。因此会对其所发债券是否能够按时偿付本息存在一定的影响，而这一影响主要由公司规模和公司价值反映。

　　本文借助F—F三因素模型对上述两点进行研究，通过己剔除账面市值比影响的基于债券市场的公司规模因素(SMB)和己剔除规模影响的基于债券市场的公司价值因素(HML)来反映公司本身的问题。同时，选取与市场对比的市场期限因素(TERM)和反映市场平均违约水平的市场违约因素(RISK)来研究其对房地产债券收益率利差的影响。

　　对基于房地产债券市场的己剔除账面市值比因素的公司规模因素，可以分别分析不同规模公司的不同债券利差的成因和差别。对于小规模公司而言，公司规模越小，面对市场固有风险的能力越小，处理水平越低，相应地更容易违约，债券的风险也就更大，所以市场会均衡在更高的收益率溢价来补偿可能出现的风险。因此提出假设1：

　　H1：公司规模因素(SMB)与利差正相关。

　　用己剔除规模影响的公司价值因素分析高账面市值比公司与低账面市值比公司债券收益率之差对公司债券收益率利差的影响。高账面市值比公司即为价值型公司，这种房地产公司发展基本进入成熟期，比较稳定，风险小，规模较大，且会出现文化地产商业地产等转型，其现金流相对稳定，债券收益率相对低。低账面市值比公司即为成长型公司，这种公司发展迅速，但是尚不成熟，项目种类单一，现金流不稳定，风险相对大，债券收益率相对高。成长型公司债券收益率高于价值型公司债券收益率。因此提出假设2：

　　H2：公司价值因素(HML)与利差负相关。

　　此外，市场债券期限越短，则特定债券的期限会相对变长，违约的可能更大，市场最后所均衡的收益率位置也更高，进而利差越大;反之成立。房地产领域债券多为短期低利融资，或中期周转，一般不发行长期债券。因此提出假设3：

　　H3：市场期限因素(TERM)与利差负相关。

　　最后，市场违约风险越大，则单个债券的违约风险相对较小，投资者要求风险溢价越低。因此提出假设4：

　　H4：市场违约因素(RISK)与利差负相关。

　　(三)流动性风险层面的因素分析

　　相对而言，因项目需求，房地产债券的发行量较大，则其流动性偏大。但是，由于房地产公司具有规模大、抵押物较为充足、收益率较稳定、风险较低等特点，投资者则更愿意持有房地产债券而非进行交易，这样又会降低房地产债券市场的流动性。因此，流动性对利差具有显著的作用，对其进行研究也是必要的。本文选取收益波动(Price2)、发行量(Amount)、交易量(Volume)、交易额(Trades)、债券剩余年龄(Age)五个代理变量来反映流动性层面的影响因素。

　　收益波动性被用来标注市场收益的不确定性，也可以衡量市场的活跃程度，进一步可以衡量不同房地产债券市场的流动性。波动性越高，信息不确定性增加，获取准确信息的成本和信息偏差带来的成本也随之增加。因此违约风险也可能随之增大。本文用收益波动性作为流动性代理变量，选取价格的平方进行测量，加入到截面回归的实证分析。同时提出假設5：

　　H5：收益波动(Price2)与利差正相关。

　　债券发行规模是决定债券流动性的重要因素。发行规模较小，不容易取得投资者的信任，同时可交易的规模和数量都会随之减少，流通期间产生的市场规模和效应也会减小，即流动性减小，其信息的流通也随之减少，成本上升。故需要更高的利差来补偿投资者购买债券的行为。因此提出假设6：

　　H6：发行量(Amount)与利差负相关。

　　当债券交易量较大时，投资者更容易获得债券，信息成本降低，即流动性变好，利差会均衡在较低的地方，因此，债券利差会小;反之成立。因此提出假设7：

　　H7：交易量(Volume)与利差负相关。

　　交易额越大，市场越活跃，投资者更容易获得债券，信息成本降低，即流动性变好，利差会均衡在较低的地方，因此，债券利差会较小;反之成立。因此提出假设8：

　　H8：交易额(Trades)与利差负相关。

　　此外，剩余交易时间较为充足的债券流动性比剩余交易时间较少的债券流动性强。因为债券收益本身的价值体现在其时间价值上，而当剩余时间较短时，能实现的时间价值更少，而且债券市场存在交易费用。因此当时间较少的时候，更多的人会选择持有，超过交易费用部分的回报也会随之降低，利率因素等趋于稳定。因此提出假设9：

　　H9：债券剩余年龄(Age)与利差负相关。

　　三、数据选取

　　(一)房地产公司债券收益率利差(SPREAD)序列

　　本文选取2017年7月1日至2018年6月30日中所有交易日的公司债券交易数据，剔除与国债不匹配的公司债券，经过筛选，选取12支具有代表性的房地产行业公司债券，这些公司在样本期间有完备的数据。通过选取高频的日度数据和多维度的影响因素来分析收益率利差的影响因素。所用数据来自choice金融终端数据库和CSMAR数据库。由表1可以看出，房地产公司债券的收益率利差均值多在0～4之间，有一只债券例外为微弱的负值，中值同均值几乎分布一样，几乎平均的分布在整个取值范围区间之内。通过对每一个收益率利差序列的JB检验的P值可知，在0.05的置信程度下都基本服从正态分布。

　　(二)其他序列

　　1.基于债券市场的公司价值因素(HML)与基于债券市场的公司规模因素(SMB)序列。F—F三因素模型取值的一般流程为，计算出SMB及HML序列，将它们作为自变量，并建立回归模型进行进一步的研究。其中，SMB是剔除了账面市值比的基于债券市场的公司规模因素，HML是剔除了公司规模因素的基于债券市场的公司价值因素。

　　2.市场期限因素(TERM)序列。选取10年期国债相应收益率序列与1年定期存款利率做差，得到相应的市场期限因素序列。

　　3.市场违约风险因素(RISK)序列。本文选取的是债券市场的平均风险回报率与日度化的无风险利率的差值(央行公布三月定存基准利率)。

　　4.收益波动性(Price2)序列。对于交易波动性的衡量，即需要使用的是理论上存在的方差，但计算一段时间的平均方差容易受到时间点前后的干扰，因此本文直接使用交易价格的平方进行之后的回归分析。

　　5.发行量(Amount)序列。直接从数据库中调用对应债券的发行量即可。单位：亿元。

　　6.交易量(Volume)序列。按国外研究成果，选取债券日交易量。单位：手。

　　7.交易额(Trades)序列。从数据库中调用相应债券的每个交易日的交易额，并导出形成序列。单位：万元。

　　8.债券剩余年龄(Age)序列。即实时的债券到按规定兑现本利的时间。以年为单位，取日度数据，得到该序列。

　　

 

　　四、违约风险层面的实证分析

　　(一)统计性描述

　　据表2，由各序列的JB值可知，HML、SMB、TERM、RISK四个序列均不服从正态分布。

　　(二)序列平稳性检验

　　据表3，各序列通过LLC检验、IPS检验、ADF检验、PP检验。其中序列HML、序列SMB、序列RISK在1%的置信水平显著，认为不存在单位根。而序列TERM存在单位根。

　　

 

　　(三)固定效应检验

　　由表4可知，在1%的置信水平下成立，因此随机效应十分明显。

　　

 

　　(四)基于債券市场规模、价值、期限、违约风险的实证结果分析

　　

 

　　通过EVIEWS对相关的序列数据进行回归分析，结果表5、表6。

　　

 

　　由表5可知SMB和HML两个变量没有通过t检验，因此，去掉SMB之后再做尝试，可得表7、表8。

　　

 

　　据表7，常数项C、HML、RSIK、TERM均在1%或10%置信水平下通过检验。F统计量为1466.981，在1%置信水平下通过检验，说明回归方程显著。R2=0.875782，说明此种回归形式下，各因素对房地产债券利差的解释水平可以达到87.58%。

　　对应前文假设，在第一次回归中SMB的符号为正，符合假设1，说明理论基础是存在的。但是系数不显著，原因在于，SMB是基于债券市场的公司规模因素，然而在房地产行业中，公司规模一般都较大，因此可能存在收益率利差对规模这一影响因素有不敏感的情况，同时与HML因素出现了共线性的可能，故考虑在此方程中删去这一项，进而重新回归得到结果。

　　HML的系数为-2.55595且显著，接受假设2，即房地产债券收益率利差与公司价值负相关，这符合之前的假设。

　　RISK的系数为-2.74367且显著，接受假设3，即房地产债券收益率利差与市场违约风险负相关，这符合之前的假设。即市场违约风险越大，则单个债券的违约风险相对较小，投资者要求风险溢价越低。

　　TERM的系数为-1.46001且显著，接受假设4，即房地产债券收益率利差与市场违约风险负相关，与预期相符合。

　　对于公司规模因素(SMB)的理论分析中，认为基于房地产债券市场的己剔除账面市值比因素的公司规模因素(SMB)与房地产债券利差一般呈现正相关关系。然而实证分析中，出现了回归符号一致但系数不显著的情况。其原因在于房地产行业中，公司规模一般较大，这个量级上收益率利差对公司规模的单位变动并不敏感，这也从房地产债券的评级等级多为AAA或AA+得到了解释。因此收益率利差对规模这一影响因素的变动不敏感，相比与公司规模(SMB)而言，更体现项目特点，利润能力和偿付能力的公司价值因素(HML)可能是更好的衡量因素。

　　

 

　　五、流动性风险层面的实证分析

　　(一)统计性描述

　　据表9，由各序列的JB值可知，收益波动性、发行量、交易量、交易额、债券剩余年龄五个序列均不服从正态分布。

　　(二)序列平稳性检验

　　据表10，各序列通过LLC检验、IPS检验、ADF检验、PP检验，可知Price2、Amount、Volume、Trades四个序列在1%的置信水平显著，均拒绝原假设，即不存在单位根。Age接受原假设，表示该序列存在单位根。

　　

 

　　(三)Hausman检验

　　由表11检验的结果可知p值小于0.05，则认为在5%的置信度下拒绝原假设，应该选择随机效应模型。

　　(四)房地产债券收益率利差流动性实证结果分析

　　

 

　　用EVIEWS对数据进行回归，结果如表12、表13。

　　由表12知，Amount的系数未通过t检验，因此去掉Amount，再做回归，结果如表14、表15。

　　从表14可以看出常数项，Price2、Volume、Trades、Age在1%置信水平显著;F统计量为326.5149，在1%置信水平下，方程回归整体显著。R2=0.309049，说明此种回归形式下，各因素对房地产债券利差的解释水平可以达到30.90%。

　　

 

　　Price2的系数为0.001851且显著，接受假设5，认为房地产债券利差与收益率波动呈正相关关系，收益波动性越高，则价差越大，对投资者而言可能面临的风险更大，因此会使得流动性越低，房地产债券利差越大。

　　对发行量(Amount)，理论分析中发行规模较小的时候，不容易取得投资者的信任，同时可交易的规模和量都会随之减少，流通期间产生的市场规模和效应也会小很多，即流动性减小，其信息的流通也随之减少，成本上升。因此需要更高的利差来补偿投资者购买债券的行为。因此一般来讲，房地产债券利差与债券发行量负相关。而在实证分析中，存在系数不显著的情况。其原因在于中国债券市场流动性并不强，交易并不频繁。且作为房地产公司规模较大，关于其信息的透明程度已经较高，因此发行量的变动并不能从这个角度去影响利差，同时房地产债券发行规模一般较大，这个量级上也很难再引起利率敏感的变化。因此发行量的回归结果并不显著。本文将此变量删去，对原有模型进行优化再次回归。

　　Volume的系数为0.000144且显著，拒绝假设7，即房地产债券收益率利差与市场违约风险正相关。与原假设不一致的原因在于：当交易量较大的时候，说明该债券的市场极其活跃，可能存在的投机效应大于市场流动性带来的对利差的稀释，即可能存在非有效市场的情况，进而使房地产债券利差扩大。

　　Trades的系数为-0.00144且显著，接受假设8，即房地产债券收益率利差与市场违约风险负相关。与Volume系数相反的原因可能在于，加上债券价值之后的交易情况中，市场的流动性对风险降低的作用大于投机作用。因此符合一般情况的理论。

　　Age的系数为-0.91935且显著，接受假设9，即房地产债券收益率利差与市场违约风险负相关。

　　对发行量(Amount)，理论分析的结论是房地产债券利差与债券发行量负相关。而在实证分析中，存在系数不显著的情况。其原因在于中国债券市场流动性并不强，交易并不频繁。且房地产公司规模较大，其信息的透明程度较高，因此发行量的变动并不能从这个角度去影响利差，同时房地产债券发行规模一般较大，这个量级上也很难再引起利率敏感的变化。故而发行量的回归结果并不显著。

　　经分析认为交易量(Volume)与利差负相关。而实证分析的结果与理论分析相反。对比各组债券数据可以发现，当交易量异常较大的时候，说明该债券的市场相对其他同类债券相对活跃，可能出现投机行为以及非有效市场的行为，其可能存在的投机效应大于市场流动性带来的对利差的稀释，进而使房地产债券利差扩大。

　　

 

　　六、结论

　　房地产债券是中国债券市场的重要组成部分，进行房地产债券和房地产行业融资方式的研究对中国资本市场和公司融资模式具有重要意义。本文通过对比理论分析和回归分析的研究结果，得出以下结论：

　　(一)借鉴F—F三因素模型，采用公司价值、规模因素作为影响因素，并在此基础上加入市场违约风险和期限风险的因素，优化模型。经研究发现，公司价值因素，市场违约风险和期限风险都是房地产债券收益率利差的重要影响因素。房地产公司本身的项目特点带来的偿付能力的影响是较为敏感的，市场违约风险和期限因素则是不确定性的重要来源。而公司规模因素之所以不显著，是因为房地产公司的规模一般较大，在这个规模的量级上，单位规模的变化已经不能引起较大的利差变化。当固定资产充足且可充当抵押时，也会在一定程度上减弱公司规模因素对利差的影响。

　　(二)本文灵活运用代理变量来测量流动性风险，并细分了债券剩余期限因素，使剩余期限成为了连续的时间序列，论证了流动性风险对于房地产债券利差的傳导机制，并在实证中进行检验。研究发现债券剩余期限是作用于流动性风险的关键因素，价格收益波动率是公司债券流动性的重要影响因素，当波动性更高时，信息不确定性增加，获取准确信息的成本和信息偏差带来的成本也随之增加。因此违约风险也可能随之增大，会降低整体的流动性。债券交易量与交易额变量影响较小，是因为房地产债券交易不够活跃。这些发现与房地产项目开发的特质以及房地产债券市场不够成熟等方面密切相关。

　　(三)在本文的基础上，可以考虑选择更大的数据样本和更先进的算法，建立相应的房地产债券利差预测体系。同时，梳理清楚其他的市场体系对债券市场的的影响，以及债券市场对其他体系的意义和作用。可以使中国目前债券市场的定位更加清晰，方便监管者做出合理的政策引导。

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《我国房地产债券收益率利差的影响因素研究》

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