房地产行业Beta系数研究

范宏达

【摘要】Beta系数是收益法中最重要的参数之一，本文通过对房地产行业指数与市场平均收益指标进行实证研究，得出房地产行业的收益率度量时限的拉长而稳定性增强，Beta系数的变化在房地产企业价值的高估方面的影响更为显著;Beta系数随着估算时长的变化并无规律。为了提高房地产企业评估的精度，推荐使用度量时限较短的Beta系数。

【关键词】Beta系数;房地产;度量时限;估算时长

1、引言

收益法是企业价值评估中常用的方法，而参数如何选择将深刻影响收益法的最终结果。Beta系数是收益法中最重要的参数之一，Beta系数的细微变动可能使企业价值评估结果发生巨大改变。我国房地产行业正面临巨大的不确定性，如何准确评估房地产企业价值变的愈发重要。基于房地产行业在不同估算条件下Beta系数的估算，研究得出房地产行业Beta系数特点，并将Beta系数在不同度量时限与不同估算时长等条件下的选择与企业价值评估结果相结合，得出房地产企业价值评估时最优的Beta系数选择，一定程度上提高了房地产企业价值评估精度，为评估实务人员进行实务操作提供借鉴，为房地产行业从业人员提供参考。

2、研究目标与研究方法

2.1研究目标

已有大量学者研究表明Beta系数普遍具有时变性和不稳定性的特点[1]，在用收益法对企业价值进行评估时，Beta系数的稳定性和可靠性将很大程度上影响评估结果。本文多角度对房地产行业Beta系数进行估算，研究其稳定性和可靠性，并根据研究结果给出Beta系数在企业价值评估时如何选择。本文研究目标主要解决如下问题：（1）房地产行业Beta系数的稳定性是否会随着估算时长拉长而变化？（2）不同的度量时限是否影响Beta系数稳定性？（3）Beta系数的稳定性是否会对企业价值评估造成影响，若有，是如何影响？（4）在对房地产企业进行评估时如何选择最优的Beta系数估算条件？

2.2样本选择

本文选择沪深300指数作为市场指数，房地产行业与沪深300指数平均收益率数据，选自Wind数据库中房地产行业与沪深300指数从2008年1月1日至2019年8月31日共596个周收盘指数和139个月收盘指数数据，市场平均收益率以及房地产行业平均收益率通过取对数的方式计算，收益率原始数据均进行复权处理。

3、实证研究

3.1收益率描述性统计分析

笔者收集了房地产行业指数收益率和沪深300指数收益率2008年1月1日至2019年8月31日的数据，并利用SPSS19.0软件对其进行描述性统计分析，分析结果详见下表1：

如上表1所示，2008年1月1日至2019年8月31日共收集月收益率样本139个，周收益率样本596个。根据描述性统计分析结果，沪深300指数月收益率平均数、周收益率平均数均为负值，房地产行业周收益率为负值，月收益率接近于0，说明2008年1月1日至2019年8月31日这一研究时段的指数表现相对较差。根据描述性统计分析结果，房地产行业周收益率和月收益率的标准差均明显大于沪深300指数的标准差，说明房地产行业在研究时段内较沪深300指数有强烈的波动。由表1得出无论极大值还是极小值，月收益率的绝对值都大于周收益率，根据房地产行业与沪深300指数月收益率标准差大于周收益率标准差可以得出月收益率离散程度大于周收益率，月收益率波動相比周收益率更为剧烈。

3.2收益率样本数据时间序列波动分析

根据笔者收集的2008年1月1日至2019年8月31日共596个周收益率和139个月收益率数据，利用EViews9.0软件可以输出如下的波动图：

沪深300指数周收益率时间序列波动图

房地产行业周收益率时间序列波动图

沪深300指数月收益率时间序列波动图

房地产行业月收益率时间序列波动图

根据沪深300指数与房地产行业周收益率和月收益率波动图显示，房地产行业月收益率和周收益率走势与沪深300指数走势基本相同，但波动幅度明显更大，说明房地产行业受经济影响更大，波动效应更为明显。比较沪深300指数与房地产行业周收益率与月收益率波动图，周收益率波动图侧重反映收益率的波动细节，而月收益率波动图过滤了部分波动信息，侧重反映收益率的波动程度，因此拉长度量时限将扩大波动效应。

3.3 Beta系数估算

（1）Beta系数估算模型

Beta系数估算常用模型有CAPM模型、单指数市场模型等，本文对Beta系数的估算选择单指数市场模型[2]，具体公式为：

Rt=α+β×Rm（1）

式中，Rt为房地产行业平均收益率，Rm为市场平均收益率，即沪深300指数平均收益率。根据公式（1），Beta系数估算选择OLS回归法，引入方程：Y=aX+b。设房地产行业平均收益率为Y，沪深300指数平均收益率为X。利用EViews9.0软件进行回归分析，求得的系数a即为Beta系数值。

（2）Beta系数估算结果分析

根据公式（1），本文假设y为2008年8月31日至 2019年8月31日间的房地产行业指数收益率，x为2008年8月31日至 2019年8月31日间的沪深300指数收益率，利用EViews9.0软件对其进行线性回归，得出房地产行业不同度量时限和不同估算时长条件下的Beta值，汇总如表2所示：

以周为时限的Beta与以月为时限的Beta均通过了0.05的显著性水平检验。如上表2显示，在拟合优度上，不同时限的Beta系数在R方上并没有规律，但以每年最优拟合优度来看，其他年份Beta周值都是每年的最高值。根据表2汇总结果得出下表3和图5：

根据表3显示，以周为时限估算的Beta比以月为时限估算的Beta标准差更小，说明其离散程度更低，波动性更低。以周为时限估算的Beta均值大于以月为时限估算的Beta均值，与表2所得出结论一致;另外，如图5所示，总长度11年的研究时段内，以周为时限估算的Beta始终高于以月为时限估算的Beta值，说明在整体上估算时限越短，Beta值越高。这与Estrada（2000）在研究14个欧洲证券市场后得出绝大部分市场的Beta系数估计值会随收益率度量时限的增大而提高的结论相反，[3]与王敬琦、陈蕾（2016）研究我国弱周期行业Beta并未表现出随收益率度量时限的拉长而增大的趋势的结论相一致。[4]