范宏達

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

【關(guān)鍵詞】Beta系數(shù);房地產(chǎn);度量時限;估算時長

1、引言

收益法是企業(yè)價值評估中常用的方法，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)的細微變動可能使企業(yè)價值評估結(jié)果發(fā)生巨大改變。我國房地產(chǎn)行業(yè)正面臨巨大的不確定性，如何準確評估房地產(chǎn)企業(yè)價值變的愈發(fā)重要。基于房地產(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，并將Beta系數(shù)在不同度量時限與不同估算時長等條件下的選擇與企業(yè)價值評估結(jié)果相結(jié)合，得出房地產(chǎn)企業(yè)價值評估時最優(yōu)的Beta系數(shù)選擇，一定程度上提高了房地產(chǎn)企業(yè)價值評估精度，為評估實務人員進行實務操作提供借鑒，為房地產(chǎn)行業(yè)從業(yè)人員提供參考。

2、研究目標與研究方法

2.1研究目標

已有大量學者研究表明Beta系數(shù)普遍具有時變性和不穩(wěn)定性的特點[1]，在用收益法對企業(yè)價值進行評估時，Beta系數(shù)的穩(wěn)定性和可靠性將很大程度上影響評估結(jié)果。本文多角度對房地產(chǎn)行業(yè)Beta系數(shù)進行估算，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)價值評估時如何選擇。本文研究目標主要解決如下問題：（1）房地產(chǎn)行業(yè)Beta系數(shù)的穩(wěn)定性是否會隨著估算時長拉長而變化？（2）不同的度量時限是否影響B(tài)eta系數(shù)穩(wěn)定性？（3）Beta系數(shù)的穩(wěn)定性是否會對企業(yè)價值評估造成影響，若有，是如何影響？（4）在對房地產(chǎn)企業(yè)進行評估時如何選擇最優(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個周收盤指數(shù)和139個月收盤指數(shù)數(shù)據(jù)，市場平均收益率以及房地產(chǎn)行業(yè)平均收益率通過取對數(shù)的方式計算，收益率原始數(shù)據(jù)均進行復權(quán)處理。

3、實證研究

3.1收益率描述性統(tǒng)計分析

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軟件對其進行描述性統(tǒng)計分析，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，周收益率樣本596個。根據(jù)描述性統(tǒng)計分析結(jié)果，滬深300指數(shù)月收益率平均數(shù)、周收益率平均數(shù)均為負值，房地產(chǎn)行業(yè)周收益率為負值，月收益率接近于0，說明2008年1月1日至2019年8月31日這一研究時段的指數(shù)表現(xiàn)相對較差。根據(jù)描述性統(tǒng)計分析結(jié)果，房地產(chǎn)行業(yè)周收益率和月收益率的標準差均明顯大于滬深300指數(shù)的標準差，說明房地產(chǎn)行業(yè)在研究時段內(nèi)較滬深300指數(shù)有強烈的波動。由表1得出無論極大值還是極小值，月收益率的絕對值都大于周收益率，根據(jù)房地產(chǎn)行業(yè)與滬深300指數(shù)月收益率標準差大于周收益率標準差可以得出月收益率離散程度大于周收益率，月收益率波動相比周收益率更為劇烈。

3.2收益率樣本數(shù)據(jù)時間序列波動分析

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

滬深300指數(shù)周收益率時間序列波動圖

房地產(chǎn)行業(yè)周收益率時間序列波動圖

滬深300指數(shù)月收益率時間序列波動圖

房地產(chǎn)行業(yè)月收益率時間序列波動圖

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圖顯示，房地產(chǎn)行業(yè)月收益率和周收益率走勢與滬深300指數(shù)走勢基本相同，但波動幅度明顯更大，說明房地產(chǎn)行業(yè)受經(jīng)濟影響更大，波動效應更為明顯。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圖，周收益率波動圖側(cè)重反映收益率的波動細節(jié)，而月收益率波動圖過濾了部分波動信息，側(cè)重反映收益率的波動程度，因此拉長度量時限將擴大波動效應。

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)市場模型等，本文對Beta系數(shù)的估算選擇單指數(shù)市場模型[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軟件對其進行線性回歸，得出房地產(chǎn)行業(yè)不同度量時限和不同估算時長條件下的Beta值，匯總?cè)绫?所示：

以周為時限的Beta與以月為時限的Beta均通過了0.05的顯著性水平檢驗。如上表2顯示，在擬合優(yōu)度上，不同時限的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，以周為時限估算的Beta比以月為時限估算的Beta標準差更小，說明其離散程度更低，波動性更低。以周為時限估算的Beta均值大于以月為時限估算的Beta均值，與表2所得出結(jié)論一致;另外，如圖5所示，總長度11年的研究時段內(nèi)，以周為時限估算的Beta始終高于以月為時限估算的Beta值，說明在整體上估算時限越短，Beta值越高。這與Estrada（2000）在研究14個歐洲證券市場后得出絕大部分市場的Beta系數(shù)估計值會隨收益率度量時限的增大而提高的結(jié)論相反，[3]與王敬琦、陳蕾（2016）研究我國弱周期行業(yè)Beta并未表現(xiàn)出隨收益率度量時限的拉長而增大的趨勢的結(jié)論相一致。[4]