陳文強,陸嘉瑋
(1.浙江財經(jīng)大學會計學院,浙江 杭州 310018;2.浙江大學管理學院,浙江 杭州 310058)
市場情緒指投資者對資產(chǎn)未來收益與風險的判斷中無法用市場基本面信息解釋的部分,體現(xiàn)了市場參與主體投機性傾向的大小和對未來市場走勢的預期[1][2]。隨著行為金融研究的興起,基于市場情緒視角的投資問題已經(jīng)成為公司金融領域的一大研究熱點。相關研究擯棄了投資者完全理性的傳統(tǒng)金融理論假說,認為市場情緒不僅直接影響宏觀經(jīng)濟運行,還對微觀企業(yè)行為具有重要影響[3][4]。特別是在我國新興加轉(zhuǎn)軌的特殊制度背景下,市場參與者普遍缺乏理性,市場投機氛圍濃厚,更容易形成系統(tǒng)性的市場情緒,企業(yè)的投融資決策更容易受到投資者情緒因素的影響。
2005年以來,我國房地產(chǎn)投資快速增長,占GDP的比重持續(xù)提高,社會資金大量流入,出現(xiàn)了明顯的投資過熱傾向[5]。在此背景下,房地產(chǎn)虛擬經(jīng)濟的屬性不斷增強,市場的投機傾向也愈發(fā)突出,情緒因素已經(jīng)成為影響企業(yè)決策的重要因素。一方面,由于房地產(chǎn)投資品屬性帶來的虛擬經(jīng)濟特征,在資本化定價體系下,市場情緒對債權(quán)人與借款企業(yè)等市場參與主體的行為決策具有重要影響[6]。另一方面,房地產(chǎn)市場成交金額大、市場流動性弱、地區(qū)間市場相互割裂,市場參與者缺乏及時的賣空機制,難以通過套利行為快速消除錯誤定價,進而導致了市場情緒的不斷累積[7]。
基于行為金融理論的觀點,目前的大多數(shù)實證研究主要從宏觀視角出發(fā),重點考察了市場情緒因素對房地產(chǎn)價格、收益率和交易額的作用效果,發(fā)現(xiàn)市場情緒對房地產(chǎn)市場的整體運行狀況具有基礎性的影響[8][9][10]。那么,市場情緒對微觀房地產(chǎn)企業(yè)的投融資行為是否也存在影響,其內(nèi)在作用機制是怎樣的?目前鮮有研究考察宏觀市場情緒對微觀房地產(chǎn)企業(yè)投融資行為的作用效果和影響機制。本研究基于A股房地產(chǎn)上市公司的微觀數(shù)據(jù),將市場情緒、債務融資和企業(yè)過度投資納入一個統(tǒng)一的分析框架,在擬合房地產(chǎn)市場情緒指數(shù)的基礎上,考察了市場情緒對房地產(chǎn)企業(yè)過度投資和債務融資的作用效果,以及債務融資在市場情緒和過度投資關系中所起的中介作用。
本文的研究貢獻具體體現(xiàn)在以下三個方面:第一,引入了情緒概念,發(fā)現(xiàn)了非理性的房地產(chǎn)市場樂觀情緒是導致房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的重要誘因,豐富了行為金融理論在公司投資領域的研究,有助于理解宏觀市場情緒因素對微觀房地產(chǎn)企業(yè)投融資行為的作用效果問題;第二,從債務融資渠道的視角探索了市場情緒影響房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的內(nèi)在機制問題,發(fā)現(xiàn)了市場情緒影響過度投資的債務融資中介傳導機制,豐富了市場情緒對企業(yè)投資效率影響路徑的研究;第三,有利于判斷市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)過度投資間的關系,識別市場情緒激化過度投資的具體路徑,對有針對性地治理房地產(chǎn)企業(yè)過度投資、緩解房地產(chǎn)市場投資過熱和泡沫堆積具有重要的實踐指導意義。
行為金融的大量研究表明,企業(yè)管理者容易受到外部市場情緒等非理性心理因素的影響,導致非效率的投資決策。本文認為,高漲的市場情緒是導致房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的重要因素。
首先,在市場情緒高漲時,公司股價被高估,依賴外部融資的房地產(chǎn)企業(yè)能以更低的股權(quán)融資成本獲得更多的資金支持,進而為房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資提供資金來源[11]。其次,過度樂觀的情緒反映了市場參與主體對資產(chǎn)未來投資收益的估計較為樂觀,為提升股票價格,企業(yè)管理者存在通過擴大投資規(guī)模來迎合投資者情緒的傾向,進而產(chǎn)生更強的動機投資于一些原本并不理想的項目,激化過度投資問題[12]。再次,管理者并不是完全理性的,在高漲的市場情緒下,管理者也容易受到宏觀大環(huán)境的影響和感染,導致其高估投資項目的未來收益、低估投資成本與風險,做出非理性的投資決策[4]。最后,在情緒高漲的市場中會存在更多的投機者,往往會采取推動價格偏離內(nèi)在價值的交易策略,加之房地產(chǎn)市場中存在著“羊群效應”,市場投資者的盲目追隨與“噪聲交易”會進一步激化房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資問題[13]?;谏鲜龇治觯岢霰疚牡牡谝粋€假設:
H1:房地產(chǎn)市場情緒會直接影響房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資行為,即高漲的房地產(chǎn)市場情緒會顯著提高房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資程度。
黃宏斌和尚文華發(fā)現(xiàn)市場情緒會帶來信貸順周期效應[14],因此,除了影響企業(yè)的投資效率,市場情緒對房地產(chǎn)企業(yè)的債務融資也有重要影響。鑒于債務融資是企業(yè)與債權(quán)人權(quán)衡博弈后的結(jié)果,市場情緒可通過影響企業(yè)和債權(quán)人兩方面的行為決策影響房地產(chǎn)企業(yè)的債務融資規(guī)模。
高漲的市場情緒會提高房地產(chǎn)企業(yè)的舉債意愿。首先,隨著市場樂觀情緒的累積,企業(yè)可用作抵押物的相關資產(chǎn)的價值隨之上升,從而降低了借款企業(yè)的融資成本和難度[3]。此外,過于樂觀的市場預期會使借款房地產(chǎn)企業(yè)高估未來現(xiàn)金流,低估可能的風險,進而作出激進的融資決策,如承擔更高比例的債務融資、采取更激進的負債策略等[15]。最后,我國的金融體系以間接融資為主導,債權(quán)融資是社會融資的主體,股權(quán)融資受到嚴格限制,企業(yè)需要融資時不得不更多訴諸于債務融資,因此市場情緒高漲時將更多地提高企業(yè)的債務融資水平。
債權(quán)人的放貸行為同樣會受到市場情緒的影響。在高漲的市場情緒下,貸款企業(yè)抵押品的價值隨之升高,債權(quán)人預期的貸款風險降低,可能會低估借款企業(yè)的違約概率及相應的違約損失,為企業(yè)提供更多的信貸支持[16]。Cortés等考察了情緒因素對銀行貸款審批的影響,發(fā)現(xiàn)積極的情緒顯著提高了銀行放貸人員的風險容忍程度,進而產(chǎn)生更高的貸款審批額度[17]。其次,在市場情緒高漲使股權(quán)融資成本降低時,成功的權(quán)益融資能放松綁定的杠桿約束,同時股票的審批與發(fā)行能夠向銀行等信貸提供者傳遞關于公司價值和發(fā)展前景的積極信號,為債權(quán)人信貸資源的配置提供了重要參考[1]。最后,在樂觀市場情緒的催化下,債權(quán)人會高估借款房地產(chǎn)企業(yè)未來的盈利和償債能力,增加信貸投放的意愿,甚至即使已經(jīng)覺察到了企業(yè)的過度投資行為,債權(quán)人也會盲目承擔風險,為借款房地產(chǎn)企業(yè)提供資金支持[18]?;谏鲜龇治?,提出本文的第二個研究假設:
H2:房地產(chǎn)市場情緒會直接影響房地產(chǎn)企業(yè)的債務融資行為,即高漲的房地產(chǎn)市場情緒會顯著提高房地產(chǎn)企業(yè)的債務融資規(guī)模。
已有研究指出,作為重要的資金來源,債務融資放松了房地產(chǎn)企業(yè)的融資約束,為后續(xù)投資提供了資金支持,可能加劇其過度投資[19]。因此,除了直接助推房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資,高漲的市場情緒還可能通過增加房地產(chǎn)企業(yè)債務融資規(guī)模的途徑間接地加劇其過度投資問題。
黃宏斌和劉志遠發(fā)現(xiàn),隨著市場情緒的高漲,上市公司獲得更多銀行借款,其融資約束得以緩解,高漲投資者情緒下獲取的銀行借款又加重了企業(yè)過度投資[20]。Huang等的研究也發(fā)現(xiàn)了投資者情緒通過信貸融資渠道加重企業(yè)過度投資的實證證據(jù)[21]。可見,高漲的市場情緒可強化房地產(chǎn)企業(yè)的借款傾向和銀行等信貸提供者的放貸意愿,促使信貸資金向房地產(chǎn)行業(yè)聚集,進而提高房地產(chǎn)企業(yè)的債務融資規(guī)模。同時,作為企業(yè)投資的重要資金來源,債務融資規(guī)模的提高大大地緩解了房地產(chǎn)企業(yè)的融資約束問題,再加上房價多年來持續(xù)上漲的事實增強了市場對未來房地產(chǎn)價格的上升預期,債權(quán)人缺乏對借款企業(yè)投資行為進行監(jiān)督的激勵,甚至在機會主義驅(qū)使下為借款房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資提供更多的資金支持,從而導致房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資。為此本研究認為,除了直接推動房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資行為外,高漲的市場情緒還可能通過擴大企業(yè)債務融資規(guī)模的潛在途徑導致房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資,即存在“市場情緒—債務融資—過度投資”的中介作用機制。
H3:企業(yè)的債務融資在市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的關系中起到了中介傳導作用,即高漲的房地產(chǎn)市場情緒通過提高企業(yè)債務融資規(guī)模的渠道推動了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資。
本文依據(jù)證監(jiān)會2012版的《上市公司行業(yè)分類指引》,選擇2005年至2017年我國A股上市房地產(chǎn)企業(yè)為初始樣本,剔除ST類、年度資產(chǎn)增長率或營業(yè)收入增長率超過300%及數(shù)據(jù)缺失的樣本,最終得到88家房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)共1022條觀測值,其中過度投資的觀測值有582條。此外,為減輕極端值的影響,本文對所有連續(xù)變量按照1%的標準進行了Winsorize縮尾處理。本文的所有數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)處理由Stata13.0完成。
對于房地產(chǎn)市場情緒,本文主要使用主成分分析法構(gòu)建市場情緒的綜合指標,詳見實證結(jié)果的市場情緒測度部分。對于過度投資,本文借鑒Richardson[22]的新增投資模型進行測度,在擬合樣本企業(yè)當年的最優(yōu)投資規(guī)模的基礎上,計算出估計的殘差值,模型的正殘差值即房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資水平。企業(yè)的債務融資包括一年內(nèi)到期的短期借款、還款期限超過一年的長期借款、應付債券、應付賬款、其他應付款、預收款項及一年內(nèi)到期的非流動負債等項目。具體而言,我們以上述負債總額占期末總資產(chǎn)的比值來測度房地產(chǎn)企業(yè)的債務融資規(guī)模。在控制變量的選擇方面,我們在檢驗市場情緒與過度投資關系的模型中選取了現(xiàn)金流量、高管薪酬水平、大股東占款水平、企業(yè)規(guī)模、董事長與總經(jīng)理兩職設置情況等變量。為緩解年度和地區(qū)效應的潛在影響,我們還設置了基于樣本年份和公司注冊地所在區(qū)域的年度和地區(qū)虛擬變量。在檢驗市場情緒與債務融資關系的模型中,選取的控制變量包括凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)增長率、固定資產(chǎn)占比、企業(yè)規(guī)模、股權(quán)集中度等。同樣地,該模型的控制變量中也包含了年度和地區(qū)虛擬變量。相關的變量名稱及定義如表1所示。
為檢驗文章的研究假設,我們構(gòu)建了以下實證回歸模型:
OIi,t=β0+β1Sentit+β2Controli,t+∑Year+∑Area+εi,t
(1)
Levi,t=β0+β1Sentit+β2Controli,t+∑Year+∑Area+εi,t
(2)
OIi,t=β0+β1Sentit+β2Levi,t+β3Controli,t+∑Year+∑Area+εi,t
(3)
模型(1)用于檢驗文章的第一個假設,如果β1的回歸系數(shù)顯著為正,則表明市場情緒的高漲顯著提高了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資。模型(2)用于檢驗文章的第二個假設,如果β1的回歸系數(shù)顯著為正,表明高漲的市場情緒可驅(qū)動信貸資金向房地產(chǎn)企業(yè)集聚,顯著提高房地產(chǎn)企業(yè)債務融資規(guī)模。為檢驗第三個假設,即房地產(chǎn)市場情緒是否是通過影響房地產(chǎn)企業(yè)債務融資規(guī)模的潛在途徑作用于企業(yè)的過度投資,我們在前兩個模型的基礎上加入中介變量Lev,構(gòu)建了模型(3)。在模型(1)和模型(2)中β1均顯著的情況下,若模型(3)中β1不顯著,則說明存在完全中介效應,若β1仍顯著,但回歸系數(shù)的絕對值或顯著性水平有所下降,則說明存在部分中介效應。
本文運用Richardson[22]的新增投資模型,參照陸嘉瑋等[19]的變量選擇思路,對2005年至2017年我國A股上市房地產(chǎn)企業(yè)的數(shù)據(jù)進行估計,模型的擬合值為樣本企業(yè)當年的預期最優(yōu)投資規(guī)模,模型估計中殘差值為正的樣本即過度投資的企業(yè),具體的正殘差值即房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資支出,其值越大表明企業(yè)的過度投資程度越高,相關變量如表2所示。
Investi,t=β0+β1Growthsalei,t-1+β2Levi,t-1+β3Cashflowi,t-1+β4Lnagei,t-1+
β5Lnasseti,t-1+β6Returni,t-1+β7Investi,t-1+∑year+εi,t
(4)
表2 過度投資計量模型相關變量定義
表3 新增投資模型的估計結(jié)果
注:*** 、** 、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。
表3列示了新增投資模型的估計結(jié)果,可以看出房地產(chǎn)企業(yè)本年度的新增投資規(guī)模與上一期的營業(yè)收入增長率、現(xiàn)金持有量、上市時間、資產(chǎn)規(guī)模、股票回報及前期的新增投資等具有顯著的相關性。在估計結(jié)果的基礎上,我們把殘差為正的樣本歸為過度投資的企業(yè),殘差為負的歸為投資不足的企業(yè),并將正殘差的具體數(shù)值作為企業(yè)過度投資程度的代理變量。
目前關于市場情緒的構(gòu)建方法主要有主觀問卷調(diào)查法、單一變量測度法、媒體報道語義分析法和主成分分析法。主觀問卷調(diào)查法通過對微觀投資者直接進行調(diào)查和訪談,旨在反映微觀市場主體的心理變化及對市場的預期和態(tài)度,這種“自下而上”的指標構(gòu)建方法可在事前對投資者的主觀情緒進行測度,但與投資者具體做出決策時的情緒可能有所偏差。單一變量測度法直接使用某一相關變量度量市場情緒,操作較為便捷,能夠簡單、直接地捕捉到市場的波動和變化,但僅能反映市場情緒的某一方面,并不是一個綜合性的度量指標,這種指標構(gòu)建方法在近年的文獻中已經(jīng)較少使用。隨著網(wǎng)絡信息技術的發(fā)展以及“大數(shù)據(jù)”概念的普及,情緒指標的構(gòu)建方法也慢慢發(fā)生了變化,逐漸產(chǎn)生了市場情緒的媒體報道語義分析法。這種方法利用爬蟲軟件,從微博、百度等社交媒體或搜索平臺中采集相關數(shù)據(jù),并通過一定方法對語義進行分析來反應市場參與者的情緒狀態(tài)。媒體報道語義分析能夠及時地體現(xiàn)市場情緒的高低和走勢,但中文語義十分復雜,容易遺漏與市場情緒相關的其他重要信息,最終得到的指標可能會存在較大的偏差。主成分分析法指選取多個可能反映市場情緒的相關指標,通過主成分分析法對各指標進行線性變換,并選取相應主成分的取值度量市場情緒,該方法具有事后、客觀的優(yōu)點,且可剔除經(jīng)濟基本面因素的影響,能夠較為綜合、全面地反映投資者情緒,是近年衡量股票和房地產(chǎn)市場中投資者情緒最常采用的一種指標構(gòu)建方法。
考慮到上述指標構(gòu)建方法的適用情形和數(shù)據(jù)可得性,本文參考Hui等[10]、Dang和Xu[4]的做法,通過選取與住房市場相關的代理變量,使用主成分分析方法構(gòu)建房地產(chǎn)市場情緒的綜合指標。具體包含以下四個步驟:第一,選擇可能影響市場情緒的各個代理子指標,包括商品房銷售面積和銷售額、房地產(chǎn)股票的市值占比和年度平均市盈率、上證綜合指數(shù)和房地產(chǎn)開發(fā)投資額;第二,為了剔除所選原始代理子指標的時間變化趨勢,使用Hodrick-Prescott對各個子指標進行濾波處理;第三,運用居民消費價格指數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)、宏觀經(jīng)濟景氣指數(shù)-預警指數(shù)等反應市場基本面因素的指數(shù)對這些過濾后的子指標進行回歸,然后提取回歸后的殘差;第四,對經(jīng)過濾波處理后的各子指標殘差進行主成分分析。結(jié)果如表4所示,前三個主成分的特征根均大于1,累計方差貢獻率高達78.57%,因此我們最終選取了前三個主成分計算房地產(chǎn)的市場情緒指標。
表5列示了過度投資樣本中主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。其中,過度投資包括582個觀測值,過度投資均值為0.1507,表明房地產(chǎn)企業(yè)中過度投資問題十分突出;債務融資規(guī)模的均值為0.5874,最大值達0.9217,表明房地產(chǎn)企業(yè)普遍存在著高負債的現(xiàn)象;2005年至2017年房地產(chǎn)市場情緒變量的年均值及標準差分別為-0.1409和0.5123,表明市場情緒的年度波動較大。
表5 主要變量的描述性統(tǒng)計
表6列示了實證回歸的檢驗結(jié)果。從Panel A中可以看出,Senti顯著為正,表明房地產(chǎn)市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資行為之間存在著顯著的正相關關系,即高漲的市場情緒加劇了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資程度,文章的假設1得到了驗證。Panel B中Senti在1%的水平上顯著為正,表明伴隨著市場情緒的高漲,企業(yè)的債務融資規(guī)模顯著增加,文章的假設2也得到了數(shù)據(jù)支持。
為檢驗高漲的市場情緒是否是通過增加房地產(chǎn)企業(yè)債務融資規(guī)模的潛在途徑推動房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資,我們進一步在模型(1)的基礎上加入債務融資變量構(gòu)建了模型(3)。如Panel C所示,債務融資規(guī)模的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,表明債務融資的提高加劇了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資。此外,與Panel A中的實證結(jié)果相比,市場情緒對過度投資的回歸系數(shù)雖然顯著為正,但絕對值和顯著性水平均發(fā)生明顯下降(系數(shù)由0.0374下降至0.0175,顯著性水平由1%下降為10%),說明市場情緒通過提高企業(yè)債務融資的途徑增加了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資支出,即債務融資在市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的關系中發(fā)揮了部分中介效應,文章的假設3也得到實證支持。
表6 實證檢驗結(jié)果
注:根據(jù)F檢驗、BP檢驗和Hausman檢驗的結(jié)果,本文最終選擇固定效應模型對模型進行估計;*** 、** 、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平;括號內(nèi)為T值;本文省略了年度和地區(qū)虛擬變量的回歸結(jié)果。下同。
市場情緒是本文的核心變量,上文主要采用主成分分析法構(gòu)建房地產(chǎn)市場情緒的綜合指標,為保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性,我們進一步基于媒體報道語義分析法的思路,采用百度指數(shù)搜索工具(http://index.baidu.com),參照Zheng等[23]的做法,搜索并統(tǒng)計了“房價上漲”“房價下跌”等關鍵詞出現(xiàn)的頻次,運用標準化處理后的搜索結(jié)果衡量房地產(chǎn)市場情緒。具體而言,我們采用描述房價上漲詞匯數(shù)量/(描述房價上漲詞匯數(shù)量+描述房價下跌詞匯數(shù)量)來構(gòu)建房地產(chǎn)市場情緒的代理變量,該比值越大表明房地產(chǎn)市場情緒越高漲。實證檢驗結(jié)果如表7Panel D至Panel F所示,市場情緒對過度投資、債務融資的回歸系數(shù)均顯著為正,中介效應的檢驗結(jié)果也與上文保持了一致。其次,為了防止對非效率投資的過度識別,本文還參照陸嘉瑋等[19]的做法,將新增投資估計模型中正殘差偏離預期值超過5%的觀測值定義為過度投資的樣本企業(yè)重新進行回歸,實證結(jié)果如Panel G和Panel H所示,研究結(jié)論仍保持不變。最后,由于企業(yè)的融資策略具有穩(wěn)定性和連續(xù)性,房地產(chǎn)市場情緒可能更多地影響了樣本企業(yè)當年新增的債務融資,因此本文將債務融資規(guī)模這一存量指標更換成債務融資規(guī)模年度增加額這一增量指標(即以負債增加值占期末總資產(chǎn)的比例)重新進行實證檢驗,回歸結(jié)果如表7Panel I和Panel J所示,研究結(jié)論仍與上文保持一致。
表7 穩(wěn)健性檢驗
續(xù)表
變量Panel DPanel EPanel FPanel GPanel HPanel IPanel JROE-0.0339**-0.0332***(-2.23)(-3.22)Growth0.0744***0.0827***(5.24)(4.81)Tangible-0.0021-0.1038(-0.35)(-0.91)Topone0.0015**0.0026**(2.12)(2.17)Adj-R20.29210.32540.30180.38550.42320.43430.4467N386386386436436582582
基于2005~2017年中國A股上市房地產(chǎn)公司的微觀數(shù)據(jù),借鑒行為金融理論的觀點,本文考察了市場情緒對房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的作用效果及債務融資的中介影響機制。結(jié)果表明:市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)過度投資顯著正相關,高漲的市場情緒直接加劇了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資;市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)債務融資正相關,伴隨著市場情緒的高漲,企業(yè)的債務融資規(guī)模顯著增加;基于中介效應模型的檢驗發(fā)現(xiàn),債務融資在市場情緒和房地產(chǎn)企業(yè)過度投資之間發(fā)揮了部分中介作用,即市場情緒通過增加企業(yè)債務融資的途徑助推了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資。
本文的研究結(jié)論對治理房地產(chǎn)市場投資過熱、抑制房地產(chǎn)企業(yè)過度投資具有重要實踐指導意義。第一,市場情緒的高漲直接助推了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資,因此監(jiān)管部門應堅持“房子是用來住的,不是用來炒的”的基本定位,促使房地產(chǎn)向居住屬性回歸,同時積極引導市場情緒,建立科學的情緒評價、反饋和監(jiān)督機制,防止市場情緒過熱導致的房地產(chǎn)企業(yè)過度投資。第二,高漲的市場情緒也顯著提高了房地產(chǎn)企業(yè)的債務融資規(guī)模,因此銀行等信貸提供者應強化風險防范意識,建立科學完善的風險評價體系,綜合分析房地產(chǎn)企業(yè)的信貸資質(zhì),合理進行授信決策,克服市場情緒對債權(quán)人放貸的非理性影響,避免過多的信貸資金涌入房地產(chǎn)行業(yè)。第三,市場情緒可通過債務融資的傳導機制激化房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資,因此監(jiān)管部門應加強對市場參與者理性預期的引導,監(jiān)督和約束金融中介等債權(quán)人信貸配置中的投機心理,積極發(fā)揮債務的相機治理效應,以優(yōu)化信貸資金配置,避免將稀缺的信貸資源過多地投入到過度投資的房地產(chǎn)企業(yè)中,以有效抑制債務融資在過度投資中的助推作用,達到治理房地產(chǎn)市場投資過熱和房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的目標。