我國(guó)房地產(chǎn)債券收益率利差的影響因素研究

伍楠林 宋烜 張澤棟

【摘要】中國(guó)債券市場(chǎng)規(guī)模及市場(chǎng)結(jié)構(gòu)穩(wěn)步發(fā)展，房地產(chǎn)債券市場(chǎng)于2017年成為了占比第二的債券市場(chǎng)。其中債券收益率利差的確定以及其相關(guān)影響因素的研究具有重要意義。文章在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，運(yùn)用相關(guān)的理論并結(jié)合房地產(chǎn)債券的自身特點(diǎn)，可將影響因素分為違約風(fēng)險(xiǎn)層次和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)層次，并確定各公司價(jià)值、規(guī)模及收益波動(dòng)等影響因素，進(jìn)行分析。之后，在F-F三因素模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)各影響因素面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，與各影響因素的分析結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)和對(duì)比研究，發(fā)現(xiàn)收益波動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)債券收益率利差有正向作用，而公司價(jià)值、市場(chǎng)違約、市場(chǎng)期限、交易額、債券剩余年齡與利差負(fù)相關(guān)；明確了債券剩余年齡的關(guān)鍵作用，以及公司價(jià)值因素、市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)和期限風(fēng)險(xiǎn)的重要作用，并結(jié)合房地產(chǎn)債券市場(chǎng)相關(guān)理論對(duì)公司規(guī)模、發(fā)行量、交易量三個(gè)與理論分析不一致的因素進(jìn)行了解釋。

【關(guān)鍵詞】房地產(chǎn)債券；收益率利差；違約風(fēng)險(xiǎn)；流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)

【中圖分類(lèi)號(hào)】F832.5

一、引言

債券作為一種直接投資和融資手段，解決了很多企業(yè)的資金問(wèn)題，成為傳統(tǒng)銀行信貸投放之外的重要社會(huì)融資手段。然而相較于國(guó)外，我國(guó)債券市場(chǎng)結(jié)構(gòu)尚不夠合理、規(guī)模相對(duì)有限。同時(shí)，國(guó)內(nèi)債券市場(chǎng)在繁榮程度、法律氛圍、制度模式等方面也遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于股市。我國(guó)債券市場(chǎng)亟待發(fā)展，特別是公司債券，因此也對(duì)相應(yīng)的研究和理論提出了新的要求。然而，國(guó)內(nèi)對(duì)債券市場(chǎng)的研究還處于基礎(chǔ)階段，缺乏系統(tǒng)且全面的研究。房地產(chǎn)行業(yè)作為發(fā)債規(guī)模最大、抵押物最充足的行業(yè)，無(wú)疑是研究公司債券極好的切入點(diǎn)。

筆者從債券自身形式帶來(lái)的違約風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)角度對(duì)房地產(chǎn)債券進(jìn)行研究。

在違約風(fēng)險(xiǎn)層面，F(xiàn)ama（1992）和 French（1993）證明了CAPM模型中的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算方式不能很好地詮釋一只股票在一個(gè)時(shí)期面上的收益情況，相比于資產(chǎn)定價(jià)模型中提到的影響因素，公司的違約風(fēng)險(xiǎn)因素是更好的衡量指標(biāo)；Elton 等（2001）的研究繼承了證券市場(chǎng)中SMB（公司規(guī)模因素）和 HML（賬面市值比因素）是股票收益率的重要影響因素，并在之后的研究中發(fā)現(xiàn)，該因素同樣適用于債券違約風(fēng)險(xiǎn)層面的研究；Gemmill（2011）繼承了前人公司規(guī)模因素和公司價(jià)值因素具有非常重要影響的結(jié)論，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)證分析，得出存在顯著影響的結(jié)論；徐強(qiáng)（2007）選取了短期債券作為樣本，并選用公司規(guī)模因素、期限因素以及突變因素等變量進(jìn)行實(shí)證研究，在短期債券的利差上發(fā)現(xiàn)了顯著的利率期限結(jié)構(gòu)，并一定程度受到市場(chǎng)基準(zhǔn)利率、發(fā)行規(guī)模的干擾；何平和金夢(mèng)（2010）發(fā)現(xiàn)違約因素對(duì)債券發(fā)行成本具有解釋力，且違約風(fēng)險(xiǎn)因素比主體評(píng)級(jí)解釋力更強(qiáng)；趙靜、方兆本（2011）的研究結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了前人的觀點(diǎn)，并對(duì)債券利差的影響因素做了基礎(chǔ)性的梳理和歸類(lèi)，影響較大的因素有：市場(chǎng)基準(zhǔn)利率、期限、流動(dòng)性以及資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)情況，此外公司自身的財(cái)務(wù)杠桿與理論預(yù)期完全不符，對(duì)利差變化非常不敏感；屈廣玉、梁柱（2016）在信用評(píng)級(jí)對(duì)于利差影響的相關(guān)研究中做了非常完善的探索，選取了大量且連續(xù)的高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和實(shí)證分析，推導(dǎo)出了公司的財(cái)務(wù)情況以及信用評(píng)級(jí)兩個(gè)因素具有非常明顯的影響能力。

關(guān)于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)層面的研究，Huang（2002）和Kong（2003）的實(shí)證分析結(jié)果證實(shí)了剩余期限和流動(dòng)性是非常重要的影響因素；Covitz和Downing（2007）的研究表明流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)債券利差有很明顯的影響，當(dāng)期限較為固定的情況下，信用風(fēng)險(xiǎn)反而有更重要的影響；田益祥等（2008）通過(guò)分析公司債券本身特質(zhì)與債券風(fēng)險(xiǎn)及補(bǔ)償?shù)年P(guān)系發(fā)現(xiàn)，公司債券定價(jià)與利率風(fēng)險(xiǎn)和違約風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)，與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)無(wú)關(guān)，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)在企業(yè)債券市場(chǎng)定價(jià)并不合理，流動(dòng)性較差的債券并未取得合理的補(bǔ)償；何志剛、邵瑩（2012）通過(guò)選取次貸風(fēng)暴前后的高頻數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)非流動(dòng)性影響因素與利差之間存在著不太明顯的正向影響，并進(jìn)行進(jìn)一步的邏輯推導(dǎo)得出，相較于其他因素而言，國(guó)內(nèi)債券利差在流動(dòng)性層面風(fēng)險(xiǎn)的敏感程度弱于西方發(fā)達(dá)國(guó)家；梁朝暉等（2015）根據(jù)2009—2014年公司債日交易數(shù)據(jù)的研究樣本研究得出，70%以上的信用利差可以被利率風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因素解釋?zhuān)话簶s等（2015）將違約風(fēng)險(xiǎn)因素和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因素結(jié)合起來(lái)考慮，運(yùn)用Copula函數(shù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)債券的流動(dòng)性和違約風(fēng)險(xiǎn)同向變動(dòng)，都對(duì)債券利差存在顯著的交互影響作用；王雄元、高開(kāi)娟（2017）利用2007—2014年的國(guó)內(nèi)債券市場(chǎng)的高頻數(shù)據(jù)，從客戶(hù)集中度的方向進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果顯示在其他干擾項(xiàng)較小時(shí)，客戶(hù)集中度與債券利差呈正相關(guān)關(guān)系，同時(shí)當(dāng)發(fā)行公司的財(cái)務(wù)情況較差或客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)超出一般水平的情況下，高方差的客戶(hù)情況在一定程度上被認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加。

國(guó)內(nèi)目前對(duì)公司規(guī)模和公司價(jià)值關(guān)于債券利差之間聯(lián)系的研究比較匱乏，關(guān)于期限因素的探索也不夠深入，關(guān)于債券利差的解釋?zhuān)瑖?guó)內(nèi)學(xué)者的分析主要集中在市場(chǎng)模式自有風(fēng)險(xiǎn)、債券違約風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等，忽略了公司層面因素的研究，同時(shí)在對(duì)債券收益率利差構(gòu)成因素的研究中，多為定性研究，缺乏實(shí)證分析。另一方面，關(guān)于流動(dòng)性與債券利差之間關(guān)系的探索和推導(dǎo)，國(guó)外學(xué)者主要利用體系化的模型來(lái)進(jìn)行相關(guān)研究。由于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)不存在直觀的反映指標(biāo)，需要利用代理變量間接將其數(shù)據(jù)化描述。而國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)流動(dòng)性的研究主要在市場(chǎng)制度的研究。

因此，本文選用2017—2018年的房地產(chǎn)債券面板數(shù)據(jù)，研究公司違約層面和流動(dòng)性層面等因素對(duì)利差的作用。在F—F三因素模型的基礎(chǔ)上，將其運(yùn)用到債券市場(chǎng)的研究中去，用現(xiàn)有研究方式得出公司層面規(guī)模價(jià)值因素的相關(guān)數(shù)據(jù)，然后加入其他的影響因素，進(jìn)行實(shí)證研究；同時(shí)選取發(fā)行量、發(fā)行方式、債券年齡以及交易情況四個(gè)代理變量，對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行面板數(shù)據(jù)多元回歸分析，給出影響因素對(duì)房地產(chǎn)債券收益率利差影響的具體形式。

二、影響因素分析及研究假設(shè)

（一）對(duì)房地產(chǎn)債券收益率利差的因素分析

對(duì)債券收益率利差分析的理論中，利率期限結(jié)構(gòu)是利率補(bǔ)償風(fēng)險(xiǎn)思想的理論基礎(chǔ)。基于此理論，能夠從中找到可能影響債券收益率利差的因素。

影響房地產(chǎn)債券收益率利差的諸多因素，可從宏觀經(jīng)濟(jì)、資本市場(chǎng)、個(gè)債等多個(gè)層面分析。其中，宏觀經(jīng)濟(jì)和資本市場(chǎng)的影響會(huì)對(duì)所有債券市場(chǎng)同時(shí)產(chǎn)生影響，并沒(méi)有聚焦到房地產(chǎn)行業(yè)的公司和其發(fā)行的債券市場(chǎng)上，因此本文采取房地產(chǎn)債券收益率與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)國(guó)債收益率的利差來(lái)研究相關(guān)影響因素，這種處理可以有效地將宏觀因素、資本市場(chǎng)因素的影響剔除或縮小至忽略不計(jì)。此外，個(gè)債層面的因素可以被分為基于公司本身特質(zhì)的違約風(fēng)險(xiǎn)層面或公司信用層面，以及個(gè)債市場(chǎng)的特質(zhì)層面，因?yàn)榉康禺a(chǎn)債券的一般抵押物充足，評(píng)級(jí)較高，所以債券市場(chǎng)特質(zhì)層面主要用流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)來(lái)描述。

（二）違約風(fēng)險(xiǎn)層面的因素分析

違約風(fēng)險(xiǎn)主要源自債券發(fā)行公司本身的情況。對(duì)于房地產(chǎn)債券而言，由于房地產(chǎn)行業(yè)公司的規(guī)模一般較大、固定資產(chǎn)足以充當(dāng)?shù)盅何?，因此通過(guò)債券的方式進(jìn)行融資時(shí)，發(fā)行的債券評(píng)級(jí)一般較高，存在違約風(fēng)險(xiǎn)的可能也較低。但是，房地產(chǎn)行業(yè)的項(xiàng)目和公司屬于開(kāi)發(fā)建設(shè)類(lèi)，相較于其他行業(yè)、房地產(chǎn)行業(yè)的現(xiàn)金流并不穩(wěn)定。因此會(huì)對(duì)其所發(fā)債券是否能夠按時(shí)償付本息存在一定的影響，而這一影響主要由公司規(guī)模和公司價(jià)值反映。

本文借助F—F三因素模型對(duì)上述兩點(diǎn)進(jìn)行研究，通過(guò)己剔除賬面市值比影響的基于債券市場(chǎng)的公司規(guī)模因素（SMB）和己剔除規(guī)模影響的基于債券市場(chǎng)的公司價(jià)值因素（HML）來(lái)反映公司本身的問(wèn)題。同時(shí)，選取與市場(chǎng)對(duì)比的市場(chǎng)期限因素（TERM）和反映市場(chǎng)平均違約水平的市場(chǎng)違約因素（RISK）來(lái)研究其對(duì)房地產(chǎn)債券收益率利差的影響。

對(duì)基于房地產(chǎn)債券市場(chǎng)的己剔除賬面市值比因素的公司規(guī)模因素，可以分別分析不同規(guī)模公司的不同債券利差的成因和差別。對(duì)于小規(guī)模公司而言，公司規(guī)模越小，面對(duì)市場(chǎng)固有風(fēng)險(xiǎn)的能力越小，處理水平越低，相應(yīng)地更容易違約，債券的風(fēng)險(xiǎn)也就更大，所以市場(chǎng)會(huì)均衡在更高的收益率溢價(jià)來(lái)補(bǔ)償可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。因此提出假設(shè)1：

H1：公司規(guī)模因素（SMB）與利差正相關(guān)。

用己剔除規(guī)模影響的公司價(jià)值因素分析高賬面市值比公司與低賬面市值比公司債券收益率之差對(duì)公司債券收益率利差的影響。高賬面市值比公司即為價(jià)值型公司，這種房地產(chǎn)公司發(fā)展基本進(jìn)入成熟期，比較穩(wěn)定，風(fēng)險(xiǎn)小，規(guī)模較大，且會(huì)出現(xiàn)文化地產(chǎn)商業(yè)地產(chǎn)等轉(zhuǎn)型，其現(xiàn)金流相對(duì)穩(wěn)定，債券收益率相對(duì)低。低賬面市值比公司即為成長(zhǎng)型公司，這種公司發(fā)展迅速，但是尚不成熟，項(xiàng)目種類(lèi)單一，現(xiàn)金流不穩(wěn)定，風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)大，債券收益率相對(duì)高。成長(zhǎng)型公司債券收益率高于價(jià)值型公司債券收益率。因此提出假設(shè)2：

H2：公司價(jià)值因素（HML）與利差負(fù)相關(guān)。

此外，市場(chǎng)債券期限越短，則特定債券的期限會(huì)相對(duì)變長(zhǎng)，違約的可能更大，市場(chǎng)最后所均衡的收益率位置也更高，進(jìn)而利差越大；反之成立。房地產(chǎn)領(lǐng)域債券多為短期低利融資，或中期周轉(zhuǎn)，一般不發(fā)行長(zhǎng)期債券。因此提出假設(shè)3：

H3：市場(chǎng)期限因素（TERM）與利差負(fù)相關(guān)。

最后，市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)越大，則單個(gè)債券的違約風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小，投資者要求風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越低。因此提出假設(shè)4：

H4：市場(chǎng)違約因素（RISK）與利差負(fù)相關(guān)。

（三）流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)層面的因素分析

相對(duì)而言，因項(xiàng)目需求，房地產(chǎn)債券的發(fā)行量較大，則其流動(dòng)性偏大。但是，由于房地產(chǎn)公司具有規(guī)模大、抵押物較為充足、收益率較穩(wěn)定、風(fēng)險(xiǎn)較低等特點(diǎn)，投資者則更愿意持有房地產(chǎn)債券而非進(jìn)行交易，這樣又會(huì)降低房地產(chǎn)債券市場(chǎng)的流動(dòng)性。因此，流動(dòng)性對(duì)利差具有顯著的作用，對(duì)其進(jìn)行研究也是必要的。本文選取收益波動(dòng)（Price2）、發(fā)行量（Amount）、交易量（Volume）、交易額（Trades）、債券剩余年齡（Age）五個(gè)代理變量來(lái)反映流動(dòng)性層面的影響因素。

收益波動(dòng)性被用來(lái)標(biāo)注市場(chǎng)收益的不確定性，也可以衡量市場(chǎng)的活躍程度，進(jìn)一步可以衡量不同房地產(chǎn)債券市場(chǎng)的流動(dòng)性。波動(dòng)性越高，信息不確定性增加，獲取準(zhǔn)確信息的成本和信息偏差帶來(lái)的成本也隨之增加。因此違約風(fēng)險(xiǎn)也可能隨之增大。本文用收益波動(dòng)性作為流動(dòng)性代理變量，選取價(jià)格的平方進(jìn)行測(cè)量，加入到截面回歸的實(shí)證分析。同時(shí)提出假設(shè)5：

H5：收益波動(dòng)（Price2）與利差正相關(guān)。

債券發(fā)行規(guī)模是決定債券流動(dòng)性的重要因素。發(fā)行規(guī)模較小，不容易取得投資者的信任，同時(shí)可交易的規(guī)模和數(shù)量都會(huì)隨之減少，流通期間產(chǎn)生的市場(chǎng)規(guī)模和效應(yīng)也會(huì)減小，即流動(dòng)性減小，其信息的流通也隨之減少，成本上升。故需要更高的利差來(lái)補(bǔ)償投資者購(gòu)買(mǎi)債券的行為。因此提出假設(shè)6：

H6：發(fā)行量（Amount）與利差負(fù)相關(guān)。

當(dāng)債券交易量較大時(shí)，投資者更容易獲得債券，信息成本降低，即流動(dòng)性變好，利差會(huì)均衡在較低的地方，因此，債券利差會(huì)小；反之成立。因此提出假設(shè)7：

H7：交易量（Volume）與利差負(fù)相關(guān)。

交易額越大，市場(chǎng)越活躍，投資者更容易獲得債券，信息成本降低，即流動(dòng)性變好，利差會(huì)均衡在較低的地方，因此，債券利差會(huì)較?。环粗闪?。因此提出假設(shè)8：

H8：交易額（Trades）與利差負(fù)相關(guān)。

此外，剩余交易時(shí)間較為充足的債券流動(dòng)性比剩余交易時(shí)間較少的債券流動(dòng)性強(qiáng)。因?yàn)閭找姹旧淼膬r(jià)值體現(xiàn)在其時(shí)間價(jià)值上，而當(dāng)剩余時(shí)間較短時(shí)，能實(shí)現(xiàn)的時(shí)間價(jià)值更少，而且債券市場(chǎng)存在交易費(fèi)用。因此當(dāng)時(shí)間較少的時(shí)候，更多的人會(huì)選擇持有，超過(guò)交易費(fèi)用部分的回報(bào)也會(huì)隨之降低，利率因素等趨于穩(wěn)定。因此提出假設(shè)9：

H9：債券剩余年齡（Age）與利差負(fù)相關(guān)。

三、數(shù)據(jù)選取

（一）房地產(chǎn)公司債券收益率利差（SPREAD）序列

本文選取2017年7月1日至2018年6月30日中所有交易日的公司債券交易數(shù)據(jù)，剔除與國(guó)債不匹配的公司債券，經(jīng)過(guò)篩選，選取12支具有代表性的房地產(chǎn)行業(yè)公司債券，這些公司在樣本期間有完備的數(shù)據(jù)。通過(guò)選取高頻的日度數(shù)據(jù)和多維度的影響因素來(lái)分析收益率利差的影響因素。所用數(shù)據(jù)來(lái)自choice金融終端數(shù)據(jù)庫(kù)和CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。由表1可以看出，房地產(chǎn)公司債券的收益率利差均值多在0～4之間，有一只債券例外為微弱的負(fù)值，中值同均值幾乎分布一樣，幾乎平均的分布在整個(gè)取值范圍區(qū)間之內(nèi)。通過(guò)對(duì)每一個(gè)收益率利差序列的JB檢驗(yàn)的P值可知，在0.05的置信程度下都基本服從正態(tài)分布。

（二）其他序列

1.基于債券市場(chǎng)的公司價(jià)值因素（HML）與基于債券市場(chǎng)的公司規(guī)模因素（SMB）序列。F—F三因素模型取值的一般流程為，計(jì)算出SMB及HML序列，將它們作為自變量，并建立回歸模型進(jìn)行進(jìn)一步的研究。其中，SMB是剔除了賬面市值比的基于債券市場(chǎng)的公司規(guī)模因素，HML是剔除了公司規(guī)模因素的基于債券市場(chǎng)的公司價(jià)值因素。

2.市場(chǎng)期限因素（TERM）序列。選取10年期國(guó)債相應(yīng)收益率序列與1年定期存款利率做差，得到相應(yīng)的市場(chǎng)期限因素序列。

3.市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)因素（RISK）序列。本文選取的是債券市場(chǎng)的平均風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)率與日度化的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的差值（央行公布三月定存基準(zhǔn)利率）。

4.收益波動(dòng)性（Price2）序列。對(duì)于交易波動(dòng)性的衡量，即需要使用的是理論上存在的方差，但計(jì)算一段時(shí)間的平均方差容易受到時(shí)間點(diǎn)前后的干擾，因此本文直接使用交易價(jià)格的平方進(jìn)行之后的回歸分析。

5.發(fā)行量（Amount）序列。直接從數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)用對(duì)應(yīng)債券的發(fā)行量即可。單位：億元。

6.交易量（Volume）序列。按國(guó)外研究成果，選取債券日交易量。單位：手。

7.交易額（Trades）序列。從數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)用相應(yīng)債券的每個(gè)交易日的交易額，并導(dǎo)出形成序列。單位：萬(wàn)元。

8.債券剩余年齡（Age）序列。即實(shí)時(shí)的債券到按規(guī)定兌現(xiàn)本利的時(shí)間。以年為單位，取日度數(shù)據(jù)，得到該序列。

四、違約風(fēng)險(xiǎn)層面的實(shí)證分析

（一）統(tǒng)計(jì)性描述

據(jù)表2，由各序列的JB值可知，HML、SMB、TERM、RISK四個(gè)序列均不服從正態(tài)分布。

（二）序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

據(jù)表3，各序列通過(guò)LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)。其中序列HML、序列SMB、序列RISK在1%的置信水平顯著，認(rèn)為不存在單位根。而序列TERM存在單位根。

（三）固定效應(yīng)檢驗(yàn)

由表4可知，在1%的置信水平下成立，因此隨機(jī)效應(yīng)十分明顯。

（四）基于債券市場(chǎng)規(guī)模、價(jià)值、期限、違約風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證結(jié)果分析

通過(guò)EVIEWS對(duì)相關(guān)的序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表5、表6。

由表5可知SMB和HML兩個(gè)變量沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)，因此，去掉SMB之后再做嘗試，可得表7、表8。

據(jù)表7，常數(shù)項(xiàng)C、HML、RSIK、TERM均在1%或10%置信水平下通過(guò)檢驗(yàn)。F統(tǒng)計(jì)量為1466.981，在1%置信水平下通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明回歸方程顯著。R2=0.875782，說(shuō)明此種回歸形式下，各因素對(duì)房地產(chǎn)債券利差的解釋水平可以達(dá)到87.58%。

對(duì)應(yīng)前文假設(shè)，在第一次回歸中SMB的符號(hào)為正，符合假設(shè)1，說(shuō)明理論基礎(chǔ)是存在的。但是系數(shù)不顯著，原因在于，SMB是基于債券市場(chǎng)的公司規(guī)模因素，然而在房地產(chǎn)行業(yè)中，公司規(guī)模一般都較大，因此可能存在收益率利差對(duì)規(guī)模這一影響因素有不敏感的情況，同時(shí)與HML因素出現(xiàn)了共線(xiàn)性的可能，故考慮在此方程中刪去這一項(xiàng)，進(jìn)而重新回歸得到結(jié)果。

HML的系數(shù)為-2.55595且顯著，接受假設(shè)2，即房地產(chǎn)債券收益率利差與公司價(jià)值負(fù)相關(guān)，這符合之前的假設(shè)。

RISK的系數(shù)為-2.74367且顯著，接受假設(shè)3，即房地產(chǎn)債券收益率利差與市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，這符合之前的假設(shè)。即市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)越大，則單個(gè)債券的違約風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小，投資者要求風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越低。

TERM的系數(shù)為-1.46001且顯著，接受假設(shè)4，即房地產(chǎn)債券收益率利差與市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，與預(yù)期相符合。

對(duì)于公司規(guī)模因素（SMB）的理論分析中，認(rèn)為基于房地產(chǎn)債券市場(chǎng)的己剔除賬面市值比因素的公司規(guī)模因素（SMB）與房地產(chǎn)債券利差一般呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。然而實(shí)證分析中，出現(xiàn)了回歸符號(hào)一致但系數(shù)不顯著的情況。其原因在于房地產(chǎn)行業(yè)中，公司規(guī)模一般較大，這個(gè)量級(jí)上收益率利差對(duì)公司規(guī)模的單位變動(dòng)并不敏感，這也從房地產(chǎn)債券的評(píng)級(jí)等級(jí)多為AAA或AA+得到了解釋。因此收益率利差對(duì)規(guī)模這一影響因素的變動(dòng)不敏感，相比與公司規(guī)模（SMB）而言，更體現(xiàn)項(xiàng)目特點(diǎn)，利潤(rùn)能力和償付能力的公司價(jià)值因素（HML）可能是更好的衡量因素。

五、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)層面的實(shí)證分析

（一）統(tǒng)計(jì)性描述

據(jù)表9，由各序列的JB值可知，收益波動(dòng)性、發(fā)行量、交易量、交易額、債券剩余年齡五個(gè)序列均不服從正態(tài)分布。

（二）序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

據(jù)表10，各序列通過(guò)LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)，可知Price2、Amount、Volume、Trades四個(gè)序列在1%的置信水平顯著，均拒絕原假設(shè)，即不存在單位根。Age接受原假設(shè)，表示該序列存在單位根。

（三）Hausman檢驗(yàn)

由表11檢驗(yàn)的結(jié)果可知p值小于0.05，則認(rèn)為在5%的置信度下拒絕原假設(shè)，應(yīng)該選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。

（四）房地產(chǎn)債券收益率利差流動(dòng)性實(shí)證結(jié)果分析

用EVIEWS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表12、表13。

由表12知，Amount的系數(shù)未通過(guò)t檢驗(yàn)，因此去掉Amount，再做回歸，結(jié)果如表14、表15。

從表14可以看出常數(shù)項(xiàng)，Price2、Volume、Trades、Age在1%置信水平顯著；F統(tǒng)計(jì)量為326.5149，在1%置信水平下，方程回歸整體顯著。R2=0.309049，說(shuō)明此種回歸形式下，各因素對(duì)房地產(chǎn)債券利差的解釋水平可以達(dá)到30.90%。

Price2的系數(shù)為0.001851且顯著，接受假設(shè)5，認(rèn)為房地產(chǎn)債券利差與收益率波動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系，收益波動(dòng)性越高，則價(jià)差越大，對(duì)投資者而言可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)更大，因此會(huì)使得流動(dòng)性越低，房地產(chǎn)債券利差越大。

對(duì)發(fā)行量（Amount），理論分析中發(fā)行規(guī)模較小的時(shí)候，不容易取得投資者的信任，同時(shí)可交易的規(guī)模和量都會(huì)隨之減少，流通期間產(chǎn)生的市場(chǎng)規(guī)模和效應(yīng)也會(huì)小很多，即流動(dòng)性減小，其信息的流通也隨之減少，成本上升。因此需要更高的利差來(lái)補(bǔ)償投資者購(gòu)買(mǎi)債券的行為。因此一般來(lái)講，房地產(chǎn)債券利差與債券發(fā)行量負(fù)相關(guān)。而在實(shí)證分析中，存在系數(shù)不顯著的情況。其原因在于中國(guó)債券市場(chǎng)流動(dòng)性并不強(qiáng)，交易并不頻繁。且作為房地產(chǎn)公司規(guī)模較大，關(guān)于其信息的透明程度已經(jīng)較高，因此發(fā)行量的變動(dòng)并不能從這個(gè)角度去影響利差，同時(shí)房地產(chǎn)債券發(fā)行規(guī)模一般較大，這個(gè)量級(jí)上也很難再引起利率敏感的變化。因此發(fā)行量的回歸結(jié)果并不顯著。本文將此變量刪去，對(duì)原有模型進(jìn)行優(yōu)化再次回歸。

Volume的系數(shù)為0.000144且顯著，拒絕假設(shè)7，即房地產(chǎn)債券收益率利差與市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)。與原假設(shè)不一致的原因在于：當(dāng)交易量較大的時(shí)候，說(shuō)明該債券的市場(chǎng)極其活躍，可能存在的投機(jī)效應(yīng)大于市場(chǎng)流動(dòng)性帶來(lái)的對(duì)利差的稀釋?zhuān)纯赡艽嬖诜怯行袌?chǎng)的情況，進(jìn)而使房地產(chǎn)債券利差擴(kuò)大。

Trades的系數(shù)為-0.00144且顯著，接受假設(shè)8，即房地產(chǎn)債券收益率利差與市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)。與Volume系數(shù)相反的原因可能在于，加上債券價(jià)值之后的交易情況中，市場(chǎng)的流動(dòng)性對(duì)風(fēng)險(xiǎn)降低的作用大于投機(jī)作用。因此符合一般情況的理論。

Age的系數(shù)為-0.91935且顯著，接受假設(shè)9，即房地產(chǎn)債券收益率利差與市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)。

對(duì)發(fā)行量（Amount），理論分析的結(jié)論是房地產(chǎn)債券利差與債券發(fā)行量負(fù)相關(guān)。而在實(shí)證分析中，存在系數(shù)不顯著的情況。其原因在于中國(guó)債券市場(chǎng)流動(dòng)性并不強(qiáng)，交易并不頻繁。且房地產(chǎn)公司規(guī)模較大，其信息的透明程度較高，因此發(fā)行量的變動(dòng)并不能從這個(gè)角度去影響利差，同時(shí)房地產(chǎn)債券發(fā)行規(guī)模一般較大，這個(gè)量級(jí)上也很難再引起利率敏感的變化。故而發(fā)行量的回歸結(jié)果并不顯著。

經(jīng)分析認(rèn)為交易量（Volume）與利差負(fù)相關(guān)。而實(shí)證分析的結(jié)果與理論分析相反。對(duì)比各組債券數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)交易量異常較大的時(shí)候，說(shuō)明該債券的市場(chǎng)相對(duì)其他同類(lèi)債券相對(duì)活躍，可能出現(xiàn)投機(jī)行為以及非有效市場(chǎng)的行為，其可能存在的投機(jī)效應(yīng)大于市場(chǎng)流動(dòng)性帶來(lái)的對(duì)利差的稀釋?zhuān)M(jìn)而使房地產(chǎn)債券利差擴(kuò)大。

六、結(jié)論

房地產(chǎn)債券是中國(guó)債券市場(chǎng)的重要組成部分，進(jìn)行房地產(chǎn)債券和房地產(chǎn)行業(yè)融資方式的研究對(duì)中國(guó)資本市場(chǎng)和公司融資模式具有重要意義。本文通過(guò)對(duì)比理論分析和回歸分析的研究結(jié)果，得出以下結(jié)論：

（一）借鑒F—F三因素模型，采用公司價(jià)值、規(guī)模因素作為影響因素，并在此基礎(chǔ)上加入市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)和期限風(fēng)險(xiǎn)的因素，優(yōu)化模型。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，公司價(jià)值因素，市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)和期限風(fēng)險(xiǎn)都是房地產(chǎn)債券收益率利差的重要影響因素。房地產(chǎn)公司本身的項(xiàng)目特點(diǎn)帶來(lái)的償付能力的影響是較為敏感的，市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)和期限因素則是不確定性的重要來(lái)源。而公司規(guī)模因素之所以不顯著，是因?yàn)榉康禺a(chǎn)公司的規(guī)模一般較大，在這個(gè)規(guī)模的量級(jí)上，單位規(guī)模的變化已經(jīng)不能引起較大的利差變化。當(dāng)固定資產(chǎn)充足且可充當(dāng)?shù)盅簳r(shí)，也會(huì)在一定程度上減弱公司規(guī)模因素對(duì)利差的影響。

（二）本文靈活運(yùn)用代理變量來(lái)測(cè)量流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，并細(xì)分了債券剩余期限因素，使剩余期限成為了連續(xù)的時(shí)間序列，論證了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于房地產(chǎn)債券利差的傳導(dǎo)機(jī)制，并在實(shí)證中進(jìn)行檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)債券剩余期限是作用于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素，價(jià)格收益波動(dòng)率是公司債券流動(dòng)性的重要影響因素，當(dāng)波動(dòng)性更高時(shí)，信息不確定性增加，獲取準(zhǔn)確信息的成本和信息偏差帶來(lái)的成本也隨之增加。因此違約風(fēng)險(xiǎn)也可能隨之增大，會(huì)降低整體的流動(dòng)性。債券交易量與交易額變量影響較小，是因?yàn)榉康禺a(chǎn)債券交易不夠活躍。這些發(fā)現(xiàn)與房地產(chǎn)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的特質(zhì)以及房地產(chǎn)債券市場(chǎng)不夠成熟等方面密切相關(guān)。

（三）在本文的基礎(chǔ)上，可以考慮選擇更大的數(shù)據(jù)樣本和更先進(jìn)的算法，建立相應(yīng)的房地產(chǎn)債券利差預(yù)測(cè)體系。同時(shí)，梳理清楚其他的市場(chǎng)體系對(duì)債券市場(chǎng)的的影響，以及債券市場(chǎng)對(duì)其他體系的意義和作用。可以使中國(guó)目前債券市場(chǎng)的定位更加清晰，方便監(jiān)管者做出合理的政策引導(dǎo)。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]Fama E， French K. The Cross-section of Expected Stock Returns[J]. Journal of Finance， 1992， 46： 427-466

[2]Fama E， French K. Common Risk Factors in The Returns on Stocks and Bonds[J]. Journal of Financial Economics， 1993， 33： 3-56

[3]Elton E， Gruber M， Agrawal D， Mann C. Explaining The Rate Spread on Corporate Bonds[J]. Journal of Finance， 2001， 56： 247-277

[4]Gemmill G， Keswani A. Downside Risk and The Size of Credit Spreads[J]. Journal of Banking & Finance， 2011， 35： 2021-2036.

[5]Huang J.， Huang M. How Much of the Corporatetreasury Yield Spread is due to Credit Risk [R]. Social Science Electronic Publishing， 2002， Vo1.2（2）： pp.153-202

[6]Huang J Z， Kong W. Explaining Credit Spread Changes： New Evidence From Option-Adjusted Bond Indexes[J]. Journal of Derivatives Fall， 2003， 11（1）：30-44.

[7]Covitz D.， Downing C. Liquidity or Credit Risk The Determinants of Very Short-Term Corporate Yield Spreads[J]. Journal of Finance， 2007， 5： 2303-2328

[8]徐強(qiáng).短期融資券發(fā)行利差結(jié)構(gòu)分析[J].證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào)，2007（03）：31-34

[9]何平，金夢(mèng).信用評(píng)級(jí)在中國(guó)債券市場(chǎng)的影響力[].金融研究，2010（4）：15-28.

[10]趙靜，方兆本.中國(guó)公司債信用利差決定因素—墓于結(jié)構(gòu)化理論的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)管理，2011（11）：138-148.

[11]屈廣玉，梁柱.信用評(píng)級(jí)、機(jī)構(gòu)一致性與債券利差[J]，經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2016（6）：149-154.

[12]譚地軍，田益祥，黃文光.流動(dòng)性補(bǔ)償、市場(chǎng)內(nèi)及跨市場(chǎng)——流動(dòng)性轉(zhuǎn)移行為[J].金融研究，2008（9）：22-26.

[13]何志剛，邵瑩.流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)我國(guó)公司債券信用利差的影響——基于次貸危機(jī)背景的研究[J].會(huì)計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2012（1）：21-26.

[14]梁朝暉，王宗勝，曹剛.非信用風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)公司債信用利差的影響[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（11）：15-21.

[15]艾春榮，張奕，崔長(zhǎng)峰.債券流動(dòng)性與違約風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性溢價(jià)及實(shí)證研究[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2015（5）：31-36.

[16]王雄元，高開(kāi)娟.客戶(hù)集中度與公司債二級(jí)市場(chǎng)信用利差[[J].金融研究，2017（1）：130-144.