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物价上涨对房地产投资信托报酬影响实证分析 　　中图分类号：F832 文献标识：A 文章编号：1009-4202(2011)08-000-02 　　摘 要 本文以美国权益型房地产投资信托基金（REITs）为对象，探讨将资金投资于各类型房地产的REITs，物价上涨对其报酬造成的影响，以2000年1月至2009年12月的资料利用向量自回归模型以及向量误差修正模型进行实证研究。实证发现，工业/办公、特殊用途、零售以及自用仓储型REITs报酬率与通货膨胀率呈负相关，仅住宅型REITs具有抵抗物价上涨的特性。 　　关键词 房地产投资信托 物价上涨 向量自回归模型 　　 　　随着房地产证券化商品的兴起，学者与投资者陆续将焦点集中于房地产投资信托基金（Real Estate Investment Trusts，REITs）。REITs的投资标的通常局限于房地产市场，这是否能说明REITs也具有房地产抵抗物价上涨的稳定性？为求研究资料的完整性，本文以最早发起房地产投资信托概念且全球最大的美国市场为研究对象。 　　一、物价上涨对房地产投资信托报酬影响的分析工具 　　本文先利用共整合检定来探讨消费物价指数与各类型REITs投资指数是否具有长期均衡关系。如果存在共整合关系，则进行误差修正；如果变量间并未存在共整合关系，则以向量自回归模型来讨论。 　　1．Johansen共整合检定 　　Johansen以VAR模型为基础，利用最大概似法进行共整合检定，并确定共整合向量的数目。 　　假设一个n变量的VAR(p)模型： 　　其中， 描述 各变量之间的短期信息是由变量的滞后项来决定，由此可以看出变量受到干扰脱离均衡状态后的动态调整过程。 则是为了将系统中因为一次差分而失去的长期均衡引导回去，又称为误差修正项。 　　共整合向量的个数，主要由 决定，有下列三种情况： 　　表示 向量中的 个变量都是独立变量，彼此不具有共整合关系，即变量间不存在长期均衡关系。 　　表示 向量中的 个变量都是定态，共整合关系不具有分析意义。 　　表示 向量中的 个变量间，存在 组共整合向量。 　　2．向量自回归模型 　　传统的计量经济研究，需要根据之前的理论基础，建立出具有经济意义的结构化模型，进而利用回归分析以验证理论。但是，利用模型??估计经济变量之间的因素关系、界定内外生变量，可能会遭到质疑。如果设定错误，则检定结果将毫无意义。Sims（1980）提出向量自回归模型（Vector Autoregression Model，VAR）以解决此问题。Sims认为经济活动的特性会随时间反应在资料上，只要直接对资料进行分析，就可以了解经济活动的意义。因此，VAR模型是将所有变量视为内生变量，且事先不假设任何理论基础，并选取所有变量的滞后项作为解释变量，让模型能够涵盖所有信息以进行回归分析。 　　Sims的VAR模型，在n变量q阶自相关，写成VAR(q)，表示如下： 　　（其中： ：有 个变量的内生向量变量； ：常数项； ： 系数矩阵； ：滞后阶数； ：随机误差项） 　　关于③式中的滞后阶数，最常用来选取最适合滞后阶数的方法分别为AIC（Akaike information criterion）及SBC（Schwartz Bayesian criterion）。利用这两个准则进行选取时，值越小越好，由此即可得到最适合滞后阶数。 　　二、物价上涨对房地产投资信托报酬影响的实证分析 　　为针对不同类型的权益型REITs进行实证探讨，本文选取（FTSE NAREIT US Real Estate Index Series）中八种指数，分别为：工业/办公、零售、住宅、多元化投资、休闲度假、医疗、自用仓储以及特殊用途等类型。 　　1．共整合检定结果 　　共整合检定结果显示：零售型REITs与自用仓储型REITs各自与消费者物价指数存在长期均衡关系。在5%显著水平下，轨迹检定统计量否定了“最多有零个共整合向量”的假设，但没有否定“最多有一个共整合向量”的假设。而最大特性根检定统计量否定了“有零个共整合向量”的假设，但没有否定“有一个共整合向量”的假设。由此结果可判断，两个变量之间存在一组长期均衡的共整合向量。 　　2．向量自回归分析 　　由共整合检定结果得知，除了零售型与自用仓储型REITs，其余六类REITs与各自消费者物价指数并未存在长期均衡关系。依据实证研究步骤，接下来利用向量自回归模型探讨物价对此六类REITs的短期影响。结果如下：工业/办公、休闲度假、医疗三类REITs当期的表现会受到前期市场表现的影响，只是反应的时间有所不同；而在住宅、多元化、特殊用途等三类REITs中并无此发现。 　　关于各类型REITs是否具有抵抗物价上涨的特性，