reits市场风险度量与控制策略研究

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1、国内图书分类号：F293.30学校代码：10213国际图书分类号：336密级：公开管理学博士学位论文REITs市场风险度量与控制策略研究博士研究生：何伟明导师：李忠富教授申请学位：管理学博士学科：管理科学与工程所在单位：经济与管理学院答辩日期：2012年11月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:F293.30U.D.C:336DissertationfortheDoctoralDegreeinManagementRESEARCHONTHEMEASUREMENTANDCONTROLOFREALESTATEINVESTMENTTRUSTSMARKETRISKC

2、andidate：HeWeimingSupervisor：Prof.LiZhongfuAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofManagementSpeciality：SchoolofEconomicsandManagementAffiliation：ManagementScienceandEngineeringDateofDefence：November,2012Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要作为一种创新的房地产金融工具，REITs在房地产业和金融业的地位和作用

3、日益提高，运用其进行投资和融资的市场需求越来越强，因此REITs已经受到学术界与政策决策者的广泛关注和高度重视。过去10年全球REITs发展势头迅猛，其总体资产规模不断扩大，其中亚洲REITs成规模上市后业绩表现优异，吸引了广泛关注。但自2007年美国次贷危机起，投资者和监管者普遍认为REITs风险已经加大，其特有的抗跌性和保值性会逐步弱化，因此REITs发展势头有所降低，这也影响了我国开展REITs的进程。同时由于上市规模大幅增长以及管理形式的不断创新等原因，REITs市场风险度量与控制的问题也逐渐显现出来。这些问题的解决对于我国能否顺利开展REITs业务具有至关重要的作用。同

4、时，国内外学者对REITs的研究均主要集中于投资收益和发展模式两个方面，尽管部分研究都涉及了市场风险分析的内容，但是这些研究缺少针对性、连续性，无法提供系统性的解决方案。本文结合相关金融理论和金融市场的真实数据对REITs市场风险度量与控制问题进行科学的探索和研究，从而找到问题背后的客观依据。这对于构建符合中国国情的REITs监管体系以及投资者制定正确的REITs投资策略具有着重要的理论和现实意义。在综述国内外REITs研究现状基础上，从各类系统性经济因素的影响机制、金融市场风险相关理论、房地产市场风险相关理论以及市场风险控制策略等方面进行了理论基础铺垫，然后通过实证检验了REI

5、Ts具体市场风险度量与控制的问题。本文主要从REITs系统性市场风险期限与程度、REITs金融市场风险的协动性和波动性、REITs房地产市场风险度量以及相关市场风险的控制策略的这四方面来分析，具体内容如下：为分析REITs系统性市场风险的作用期限和影响程度，利用SVAR模型分析了宏观经济、利率、通货膨胀和股市趋势四个方面的系统性市场风险对REITs的影响特征。实证研究表明：股市趋势因素和宏观经济因素对于REITs有正向影响，其中股市趋势因素影响大于宏观经济因素；通货膨胀因素和利率因素对于REITs有负向影响，但是影响效果很小，这也说明了REITs受货币政策影响较小，具有抗通胀特性

6、；各种系统性市场风险冲击效果在三个周期后趋近平稳。这些研究内容对于REITs经营者控制系统性市场风险以及管理规范的制定有重要的影响意义。为度量REITs金融市场风险的协动性和波动性，首先运用MGARCH族DECO模型分析了过去5年香港全部6支REITs与恒生股市的动态协动性关联I哈尔滨工业大学管理学博士学位论文程度，实证结果显示：次贷危机期间，香港REITs与恒生股市的协动性有一定幅度升高，但次贷危机过后，这种协动性迅速回落到低风险证券的水平，这说明香港REITs没有实质性变化，而只是受到了次贷风暴的冲击。波动率方面，为了找到最优波动率预测模型，利用GARCH族模型、ARFIMA

7、模型和MarkovSwitching模型度量了2007-2010年间香港恒生市场3支REIT的波动率情况。实证显示：(1)以已实现波动率为标准，预测准确度排序依次为MarkovSwitching模型、ARFIMA模型和GARCH族模型；(2)以历史波动率为标准，预测准确度排序依次为GARCH族模型、MarkovSwitching模型和ARFIMA模型；(3)REITs波动率预测模型中，长效预测模型效果更好。通过REITs金融市场风险属性的确定，可以有效地实现REITs风险监管以及