尹悅(中國海洋大學經濟學院)
在房地產行業飛速發展的當下,很多問題隨之產生:房地產市場進入存量時代,企業融資渠道過于單一,銀行信貸為主要融資來源;由于房地產行業資金量龐大,給銀行帶來了沉重負擔,增加了銀行的系統性風險。此外,經濟政策不確定性也影響了房地產企業的融資行為,對此,我國房地產行業應加速轉型升級,開拓新的融資渠道。房地產投資信托基金(REITs)便是一種新的投融資方式,通過集中大眾投資者及機構投資者的資金,由專業房地產投資人才和基金管理人才將這些資金投資于房地產領域,將租金收入及銷售收入等收益反饋給投資者。REITs的出現,為廣大中小投資者提供了一條參與房地產投資、獲取穩定收益的投資渠道,也為我國房地產信托業提供給了一種新的發展方式。
關于經濟政策不確定性的研究較多,主要集中在對宏觀經濟和微觀公司的影響,但是在此基礎上對房地產信托的研究較少。REITs起源于美國,且多為股權類,主要發展于西方國家。縱觀國內外對于REITs的研究情況,主要是集中于REITs的優勢和發展模式方面。在REITs的優勢方面,包括避免雙重征稅,規避房地產融資風險,REITs投資收益較高,REITs與股票市場的震蕩皆成正相關性。在REITs的發展模式方面,專家學者圍繞結構模式、管理模式、立法模式、運作模式四個方面展開,并且對權益型REITs和抵押型REITs進行風險分析比較優劣。
GM(1,1)模型是灰色預測理論中的基本模型,應用十分廣泛。灰色系統理論是一種研究少數據、貧信息不確定性問題的方法,主要通過對 “部分”已知信息的生成、開發,提取有價值的信息,實現對系統運行行為、演化規律的正確描述和有效監控。在經濟政策不確定性背景下,GM(1,1)模型可以較好地模擬房地產投資額,為信托業的發展提供決策支持。比如,由信托業協會得到2011-2019年房地產信托投資額數據,在此基礎上利用GM(1,1)模型進行擬合,并預測未來幾年的房地產信托投資額。
(1)初始化建模原始序列:
(2)原始序列的1-AGO生成:

(3)1-AGO生成序列的緊鄰均值生成:

(4)構造數據矩陣B和向量矩陣Y

(7)模擬值與模擬誤差見表1。
由表1相對模擬誤差可得平均模擬誤差為5.448%,擬合較好,可以用來進行下一步的預測工作。數據圖形模擬如圖1所示:
(8)由GM(1,1)模型預測2020、2021年數值,最終可得2020年預測值為117523.31,2021年預測值為144731.95。
我國房地產信托投資額呈現出逐年上漲的趨勢,未來預計上升趨勢依然明顯,尤其是我國REITs產品正式發行后,房地產行業的信托投資會增長更明顯。我國已經具備REITs發行的必要性和可行性,依照國外的發展模式結合我國實際情況發行REITs是當下金融業努力的方向。

表1 GM(1,1)模型模擬結果
在經濟政策不確定性環境下,為了更好地推進房地產信托的發展,現提出如下建議:
(1)健全風險規避機制。根據監管要求,在進行信托交易之前,信托公司應該對房地產信托產品的風險做出一定的識別和評估,如果風險過大,則應該主動放棄該產品?;蛘呖梢詫⒒鸱稚⑼顿Y,以及通過發行新的信托計劃,作為資金置換來實現融資方的資金補充。一旦風險暴露,信托公司要控制風險,對于不同的產品,要制定適合該產品本身的控制機制。
(2)完善相關法律政策。通過研究我國房地產信托的特征,可以在房地產信托產品的登記、發行、認購、轉讓等一些過程中明確法律關系,制定相關法律法規,保證在信托交易過程中達到公平、公正、公開和透明,推動我國房地產信托健康的發展。
(3)加快推進證券化之路。一方面,我國可以在完善相關的法律法規基礎上,嘗試發行房地產投資信托基金,并建立產品流通市場。另一方面,信托公司可以投資存量房地產,通過發行收益權憑證,籌集資金并運用于開發存量房地產上,使其達到增值的效果,最終實現資本證券化之路。


圖1 GM(1,1)模型圖形模擬結果