房地產(chǎn)行業(yè)股票價格變動影響因素的實證分析

汪淳

（蘇州大學 東吳商學院，江蘇 蘇州 215021）

房地產(chǎn)行業(yè)股票價格變動影響因素的實證分析

汪淳

（蘇州大學 東吳商學院，江蘇 蘇州 215021）

近年來房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展迅速，買房難已成為人們的生活壓力之一。房價不斷上漲不僅給人民帶來困擾，也給國民經(jīng)濟的健康發(fā)展帶來阻礙。此時出現(xiàn)很多投機者，他們的行為加大了我國的貧富差距。從微觀層面上來分析、研究影響我國房價變動的影響因素，選取了近15年（2000—2014年）房地產(chǎn)行業(yè)的微觀數(shù)據(jù)，通過多元線性回歸，發(fā)現(xiàn)每股收益、贏利能力、收益質(zhì)量、現(xiàn)金流量以及成長能力對房地產(chǎn)行業(yè)股票價格有顯著的影響，并且均呈現(xiàn)正相關關系。因此，在注重宏觀政策實施的同時，我國房地產(chǎn)行業(yè)也要注重企業(yè)經(jīng)營各方面的狀況，這樣才有利于房地產(chǎn)價格朝著健康的方向發(fā)展，才有利于國民經(jīng)濟的發(fā)展。

房地產(chǎn)行業(yè)；股票價格；財務指標；多元線性回歸

一、問題提出

近年來，房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展迅速，大中城市房價不斷增長，到2010年，全國房屋銷售均價上漲了近1.5倍，部分一線城市甚至上漲了3倍左右。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，蘇州市房地產(chǎn)價格在2015年的增長速度更是令人驚奇，從2015年中開始，土拍和商品房在售市場相互作用，再加上連續(xù)降息、二孩政策利好消息……成交熱度直線攀升，至年底，多個熱門板塊甚至喊出“無房可賣”的口號，新建住宅成交量創(chuàng)下新高。成交量走高的同時，2015年度蘇州市房價的表現(xiàn)更是一度奪得全國樓市“頭條”效應。然而，房價一直處在一個飛速增長的趨勢，即使我國政府不斷出臺相關宏觀政策措施也不能控制房價上漲的速度，這給大多數(shù)人買房帶來了很大的經(jīng)濟壓力。因此，研究房地產(chǎn)價格變動的影響因素不僅具有時代意義，還具有現(xiàn)實意義。研究是哪些因素導致了房地產(chǎn)價格一直居高不下就成為了本文的主要內(nèi)容。

二、文獻綜述

國外的學者相對較早地就開始了對房地產(chǎn)市場價格的研究分析。Abraham等（1992）通過對美國30個城市的房地產(chǎn)價格進行實證分析，發(fā)現(xiàn)房價的上漲與就業(yè)率、收入以及建設成本有直接關系。Capozza等（2002）和McQuinn等（2007）通過實證分析均得出房地產(chǎn)價格在長期內(nèi)主要受經(jīng)濟基本面因素影響的結(jié)論。

國內(nèi)也有很多學者研究房地產(chǎn)價格的變動因素，施燦彬（2004）認為影響房地產(chǎn)價格的主要因素為地價、投資、需求和政策。吳公墚、龍奮杰（2005）利用單位根檢驗和協(xié)整分析研究了我國住宅價格和人均收入的關系，結(jié)果表明房價與收入之間存在（1，1）階協(xié)整和長期均衡增長關系。收入對房價存在兩年的滯后關系。羅剛強等（2010）對國內(nèi)房地產(chǎn)價格與經(jīng)濟基本面的研究均表明政府政策以及投機等因素開始顯著影響著我國房地產(chǎn)價格的走勢。

從以上的文獻看來，學者們對房地產(chǎn)價格影響因素的研究僅僅局限在宏觀經(jīng)濟環(huán)境等方面。而房地產(chǎn)行業(yè)的經(jīng)營狀況、資產(chǎn)狀況、現(xiàn)金流動情況以及償債能力等微觀層面上的指標都與房地產(chǎn)價格的變動息息相關，因此，本文將從房地產(chǎn)行業(yè)的微觀層面來研究影響該行業(yè)股價的因素。

三、實證分析

（一）數(shù)據(jù)描述

本文選取房地產(chǎn)行業(yè)2000—2014年的微觀行業(yè)數(shù)據(jù)來對股票價格的影響因素進行研究。被解釋變量即股價，本文選擇了樣本每年最后一個交易日的均價；對各項解釋變量，本文分別從房地產(chǎn)行業(yè)的每股指標、資本結(jié)構、盈利能力、營運能力、償債能力、收益質(zhì)量、現(xiàn)金流量以及成長能力等8個方面來選擇解釋變量，具體分別是每股收益（EPS），資產(chǎn)負債率、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、速動比率、經(jīng)營活動凈收益/利潤總額、凈利潤現(xiàn)金流量、凈資產(chǎn)同比增長率等8項指標。所有數(shù)據(jù)均來自于同花順ifind金融終端。

（二）平穩(wěn)性檢驗

利用Eviews軟件，對選取的所有指標進行ADF單位根檢驗，具體檢驗結(jié)果見表1。

表1 各指標ADF檢驗結(jié)果

由于各變量的單整階數(shù)不相同，所以它們之間不存在協(xié)整關系。本文在以下的分析中，除了剔除的X4，其他各變量均采用一階差分后的數(shù)值。

（三）相關性檢驗

為防止各解釋變量之間存在較大的相關性，導致方程出現(xiàn)重復的解釋變量，本文對7項指標做了多重共線性檢驗。根據(jù)結(jié)果，本文剔除了變量DX2和DX5，剔除這兩項之后再將剩下的解釋變量進行一次相關性檢驗，發(fā)現(xiàn)各解釋變量之間的相關性都較低，說明這5項相互之間相對獨立，能夠從不同的方面解釋被解釋變量y。具體結(jié)果見表2。

表2 相關性檢驗結(jié)果

通過平穩(wěn)性檢驗，再通過相關性檢驗，本文最后確定可以由被解釋變量DY，解釋變量DX1、DX3、DX6、DX7和DX8進行相關性分析。

四、多元回歸模型

（一）模型假設

假設一，每股收益與房地產(chǎn)行業(yè)股票價格呈正相關；

假設二，凈資產(chǎn)收益率與房地產(chǎn)行業(yè)股票價格呈正相關；

假設三，收益質(zhì)量，本文指經(jīng)營活動凈收益與利潤總額的比值，與房地產(chǎn)行業(yè)股票價格呈正相關；假設四，凈利潤現(xiàn)金流量與房地產(chǎn)行業(yè)股票價格呈正相關；假設五，凈資產(chǎn)利潤率同比增長比率與房地產(chǎn)行業(yè)股票價格呈正相關。

（二）逐步回歸，建立方程

首先，建立方程：y=β1x1+β3x3+β6x6+β7x7+β8x8+μt

其次，利用Eviews軟件進行OLS估計，可以得到如下回歸方程：

y=14.4042x1+0.0677x3+0.0224x6+0.00105x7+0.2656x8-0.71，擬合度：

R2=0.833696；。

最后，通過上面的分析，各解釋變量t值的P值都小于0.05，說明在5%的顯著性水平下，各解釋變量和常數(shù)項均對被解釋變量影響顯著。具體結(jié)果見表3。

表3 回歸結(jié)果

五、結(jié)論與建議

首先，從回歸結(jié)果來看，房地產(chǎn)行業(yè)的每股收益、凈資產(chǎn)收益率、收益質(zhì)量、現(xiàn)金流量以及成長能力都對房地產(chǎn)股價有顯著的影響，說明投資者或者投機者可以通過參考房地產(chǎn)行業(yè)的財務指標來操作。

其次，從解釋變量與Y之間呈正相關的關系來看，如果房地產(chǎn)行業(yè)能夠維持較高的每股收益，擁有較好的贏利能力、收益質(zhì)量、現(xiàn)金流以及在未來擁有較好的成長能力，那么將會對房地產(chǎn)行業(yè)的股票價格起到積極的作用，也會對我國的宏觀經(jīng)濟起到積極的作用。

最后，本文根據(jù)前面的分析，提出微觀層面上的建議：房地產(chǎn)行業(yè)各企業(yè)都應當根據(jù)自身的現(xiàn)金流、收益狀況以及未來成長能力來判斷需要開發(fā)的地產(chǎn)，不能盲目跟風，哄抬房價，造成房價過高或者三四線城市房子滯銷的現(xiàn)象。

[1]Capozza，D.R.，Hendershott，P.H.，Mack，C.，et al.，Determinants of Real House Price Dynamics[R].NBER Working Paper，No.9262，2002.

[2]K.McQuinn，G.O'Reilly.A Model of Cross-Country House Prices[R].Central Bank and Financial Services Authority of Ireland，2007.

[3]施燦彬.我國房地產(chǎn)價格波動行為分析及對策研究[J].價格理論與實踐，2004，（9）.

[4]羅剛強，趙濤.區(qū)域經(jīng)濟基本面與住房價格波動[J].西安電子科技大學學報：社會科學版，2010，（4）：73-80.

[5]吳公墚，龍奮杰.中國城市住宅價格與居民收入關系的定量研究[J].土木工程學報，2005，（6）.

[責任編輯 興 華]

F29

A

1673-291X（2017）20-0105-02

2017-05-15

汪淳（1992-），女，江蘇鹽城人，碩士研究生，從事企業(yè)管理研究。