莊丹妮
摘 要:隨著房地產行業發展潛力不斷被激發,市場競爭加劇,作為推動國民經濟增長的第三產業,本文選取了九家房地產公司作為研究對象,從行業內部因素分析房地產行業企業價值的影響因素,以凈資產收益率作為衡量企業價值的指標,考察了償債及資本結構、營運能力和股權結構三個方面因素,分別以資產負債率、總資產周轉率和第一大股東持有比例作為衡量指標,經過建立模型、模型檢驗和計量經濟學檢驗,進行實證研究。最后根據解釋變量對被解釋變量的影響程度為房地產行業發展提出針對性的建議。
關鍵詞:房地產;企業價值;凈資產收益率;回歸分析
房地產行業作為推動我國國民經濟增長的重要驅動力,對我國經濟社會發展起到了重要的促進作用。雖然行業市場發展受到國家宏觀政策的調控,銷售額增幅存在著下降的趨勢,但是整體來說仍占據一定程度的市場規模。針對房地產行業的發展,本文選取了中航地產、萬澤股份、順發恒業、光華控股、中弘股份、中天城投、華聯股份、世茂股份、城投控股共9家房地產企業作為研究對象,利用2012年的財務報表數據及股本結構數據,從行業內部因素分析房地產行業企業價值的影響因素。
一、建立模型
(一)相關分析
為了避免出現回歸結果不準確的現象,需要對變量間進行簡單的兩兩相關性分析,但是相關性分析并不能夠確定變量間具體的影響關系,后面的分析還需要進行多重共線性檢驗。根據表1的數據,可以計算出凈資產報酬率的均值Y為14.89111,資產負債率、總資產周轉率和第一大股東持有比例的均值X分別為64.37889、0.24和45.84667。由樣本相關系數公式:
求得資產負債率、總資產周轉率和第一大股東持有比例的
分別為0.5824、0.7069和0.7091。值得注意的是,總資產周轉率和第一大股東持有比例對凈資產報酬率的相關系數都大于0.7,說明了這兩個解釋變量和被解釋變量存在一定程度的相關關系。
本文還運用了STATA軟件研究被解釋變量和解釋變量在5%的顯著性水平下的相關性,結果發現凈資產報酬率和總資產周轉率、第一大股東持有比例在5%的顯著性水平下存在顯著的相關性。另外,本文也通過STATA軟件計算了解釋變量間的相關系數與在5%的顯著性水平下的相關性,結果顯示各解釋變量之間的相關系數均不超過0.5,變量兩兩之間不存在明顯的相關性。
(二)多元回歸分析
基于計量經濟學理論,根據變量現有的數據和關系,構建以凈資產收益率Y為被解釋變量,以資產負債率X1,總資產周轉率X2和第一大股東持有比例X3為解釋變量的模型。設定如下:
由公式? ? ? ? ? ? ?,可以計算出包含? ? ? ? ? 的矩陣。本文使用了STATA軟件將數據進行回歸分析。
二、模型檢驗
(一)擬合優度檢驗
在多元線性回歸模型中,可以同一元線性回歸模型一樣使用可決系數衡量樣本回歸線對樣本觀測值的擬合優度。記? ? ? ? ? ? ? ?為離差平方和,? ? ? ? ? ? ? ?為回歸平方和,? ? ? ? ? ? ? ? ,可用回歸平方和占總離差平方和的比重來衡量樣本回歸線對樣本觀測值的擬合程度:
R2=■=1-■
根據方式計算出來的統計量為0.9123,該統計量接近于1,表示模型的擬合優度很高。表示資產負債率、總資產周轉率和第一大股東持有比例可以解釋凈資產報酬率91.23%的變動。為了剔除變量個數對擬合優度的影響,本文將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度,記R2為調整后的可決系數,則根據公式:
R2=1-■
可以得出調整后的可決系數為0.8597,可見模型的擬合優度較高,有較強的說服力。
(二)方程總體線性的顯著性檢驗
為了判斷模型中被解釋變量與解釋變量之間的線性關系在總體上是否顯著成立,本文使用了F檢驗,檢驗模型中的參數是否顯著不為零。原假設和備擇假設分別為:
H0:β1=0,β2=0,β3=0
H1:βj(j=1,2,3)不全為零
根據數理統計的知識,在原假設H0成立的條件下,統計量
F=■
服從自由度為(3,5)的F分布。給定顯著性水平a =0.05,臨界值F0.05=(3,5)=5.41,根據樣本數據可以求出F的統計值為17.33,計算過程為
F=■=■=17.33
因為F>F(3,5),所以拒絕原假設H0,說明方程總體上的線性關系在5%的顯著性水平下顯著相關。
(三)變量的顯著性檢驗
在上一節雖然驗證了方程總體上的線性關系是顯著的,但是不能夠證明資產負債率、總資產周轉率和第一大股東持有比例對凈資產回報率的影響是顯著的,因此本文使用t檢驗對資產負債率、總資產周轉率和第一大股東持有比例進行顯著性檢驗。
1.t統計量
因為參數估計量的方差為? ? ? ? ? ? ? ? ? ,以cj表示矩陣(X'X)-1主對角線上的第j個元素,于是參數估計量? ?的方差為
,j=1,2,…,k
其中σ2為隨機干擾項的方差,在實際計算時用? ?代替。因為? ?服從? ? ? ? ? ? ? ?的正態分布,因此可以構建統計量
2.t檢驗
原假設和備擇假設分別為:
H0:? =0
H1=? ≠0
給定顯著定水平0.05,得到臨界值t0.025(5)=2.571,根據圖2回歸分析結果得出了各個變量的t值,分別為t1=2.35,t2=3.43,t3=3.87,所以t1
(四)參數的置信區間
為了考察通過回歸分析結果得到的參數值和真實值的差距,本文進一步分析參數的置信區間。根據變量顯著性檢驗中的公式:
給定顯著性水平0.05,則容易推出95%的置信度的置信區間是:
(? ? ? ? ? ? ? ?,? ? ? ? ? ? ? ?)
在上一節中,如果給定顯著性水平0.05,查表可得到臨界值t0.025(5)=2.571,所以從回歸計算中可以得到,β1的置信區間為(-0.0223,0.5098),β2的置信區間為(11.73,81.79),β3的置信區間為(0.08824,0.4373),顯然β1和β3的置信區間比β2小很多,估計的結果會更精確。針對如何縮小β2的置信區間,可以使用三種方法,第一種方法可以通過增大樣本容量,在同樣的置信度下,樣本容量越大,臨界值越小,一般情況下可使? ?減小。第二種方法是提高模型的擬合優度,以減小殘差平方和。另外還有一種方法是提高樣本觀測值的分散度樣本觀測值越分散,cj越小。
三、計量經濟學檢驗
以上對多元線性回歸模型的分析是建立在提出若干基本假定成立的條件下,為了檢驗模型是否存在違背基本假定的情況,本文討論了以下幾種情況。
(一)異方差性
本文利用STATA軟件,使用了懷特檢驗回歸模型是否存在異方差。假設回歸模型為
先用普通最小二乘法(OLS)估計上述模型的參數,并得到殘差平方序列? ?,然后做如下輔助回歸
然后對原假設H0:a1=…=a9=0進行檢驗,檢驗原模型是否存在異方差就相當于檢驗輔助回歸模型的回歸參數除了常數項以外是否顯著為0。在STATA完成回歸后進行懷特檢驗。
(二)序列相關性
本文分析的是2012年9家房地產行業企業的數據,屬于截面數據,因而一般不存在序列相關性問題,所以本文沒有檢驗模型的序列相關性。
(三)多重共線性
多元回歸線性模型中普遍存在多重共線性問題,如果多重共線性的程度較高,則會導致回歸結果出現嚴重的偏差問題,因此有必要檢驗模型的多重共線性。在計算并檢查了解釋變量之間的兩兩相關系數的基礎上,本文進一步進行多重共線性診斷, 使用方差膨脹因子判別法用于檢驗共線性的統計量有容忍度和方差膨脹因子,方差膨脹因子為VIF,根據計算VIF的公式:
VIF=1(1-R■■)
R■■表示用其他自變量解釋第j個變量的多元相關系數,即以Xj為被解釋變量,以其他解釋變量為解釋變量做輔助回歸的R2。
四、房地產行業發展建議
從房地產企業的內部因素分析來看,通過實證分析,本文得出了對房地產公司企業價值有顯著影響的因素是營運能力和股權結構,資本結構對其影響不大。針對研究結果,本文對房地產行業的發展提出了以下建議。
(一)提高企業資產營運能力
分析結果表明,總資產周轉率對凈資產報酬率的影響是顯著的,因此房地產行業企業應該加快資產的周轉速度,提高資金的使用效率,這同樣也需要加強公司管理層對資金的管理,提高凈資產報酬率,才能在激烈的房地產市場競爭中占據一定的市場份額,取得效益。
(二)優化股權結構
經過論文的實證研究發現,第一大股東持有比例對凈資產報酬率的影響也是顯著的,公司的股權結構越集中,企業的盈利效果更好。反之,如果企業的股權結構過于分散,則不利于企業發展,企業對股東的監管能力會被弱化。因此在強化股權集中度的同時,也要注重對股東權益的監管,提高企業的治理水平。
(三)拓展融資渠道
企業資產周轉周期較長的原因除了企業內部的管理問題,也和融資渠道較少有關。從房地產行業的發展現狀來看,企業的債務性融資比例是比較高的,這也給企業帶來了風險,有可能會導致破產,因而企業有必要對融資結構進行優化。企業在選擇融資渠道的時候要考慮自身的收益,合理判斷融資渠道的成本和自由度,此外企業也可以通過地產信托資金等項目拓展融資渠道。
結束語:
本文選取了九家房地產上市公司作為研究對象,以凈資產報酬率為被解釋變量,資產負債率、總資產周轉率和第一大股東持有比例為解釋變量,分析影響房地產行業企業價值的因素,通過建立模型、模型檢驗和計量經濟學檢驗等實證研究,得出了對房地產公司企業價值有顯著影響的因素是營運能力和股權結構,資本結構對其影響不大的結論。最后針對營運能力和股權結構,為房地產行業發展提出了提高企業資產營運能力、拓展融資渠道和優化股權結構的建議。
參考文獻:
[1]周葉葉.房地產上市公司業績影響因素研究.湖北理工大學,2014.
[2]王歡.企業資本結構、治理水平與經營績效關系研究——以房地產行業為例.湖北經濟學院,2019(06).