限購(gòu)、股價(jià)波動(dòng)與信用風(fēng)險(xiǎn)

劉軼 李旭彪 楊萌萌

摘 要：本文以房地產(chǎn)行業(yè)上市公司為樣本，利用KMV信用風(fēng)險(xiǎn)模型和面板數(shù)據(jù)回歸方法，研究了房地產(chǎn)市場(chǎng)限購(gòu)、股價(jià)波動(dòng)與宏觀和微觀因素對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：限購(gòu)政策對(duì)房地產(chǎn)上市公司控制信用風(fēng)險(xiǎn)有促進(jìn)作用，股價(jià)波動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)上市公司控制信用風(fēng)險(xiǎn)有負(fù)面影響，但股價(jià)增長(zhǎng)增加了資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值，對(duì)控制信用風(fēng)險(xiǎn)有正面影響。

關(guān)鍵詞：限購(gòu)；股價(jià)波動(dòng)；信用風(fēng)險(xiǎn)； KMV模型

中圖分類號(hào)：F830.91 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-2265（2015）12-0070-06

一、引言

近年來(lái)，我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展迅速，已經(jīng)成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要支柱產(chǎn)業(yè)。盡管在2008年前后受國(guó)際金融危機(jī)影響，房地產(chǎn)行業(yè)景氣指數(shù)出現(xiàn)了短期下降，但在金融危機(jī)后國(guó)家“四萬(wàn)億”政策的刺激下，房地產(chǎn)市場(chǎng)很快開始了新一輪高速增長(zhǎng)，房地產(chǎn)價(jià)格迅速攀升。2009年末，為抑制房?jī)r(jià)過(guò)快上漲，政府在部分城市開始實(shí)施限購(gòu)政策。限購(gòu)政策的出臺(tái)短期內(nèi)遏制了房?jī)r(jià)過(guò)快上漲，局部地區(qū)甚至出現(xiàn)房?jī)r(jià)下跌，全國(guó)范圍內(nèi)房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展增速放緩。2012年后，由于經(jīng)濟(jì)增速放緩，房地產(chǎn)市場(chǎng)開始明顯降溫，一些城市房?jī)r(jià)大幅下挫，2014年百城房?jī)r(jià)指數(shù)更是連續(xù)四個(gè)月出現(xiàn)下跌。在我國(guó)經(jīng)濟(jì)下行壓力增大與房地產(chǎn)行業(yè)持續(xù)低迷的大背景下，多個(gè)限購(gòu)城市陸續(xù)松綁限購(gòu)政策，以保持房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展。房地產(chǎn)是資金密集型行業(yè)，信貸資金占有很大比重，房地產(chǎn)行業(yè)衰退可能給金融業(yè)帶來(lái)巨大損失。在當(dāng)前背景下，研究房地產(chǎn)上市公司信用狀況，關(guān)注其信用風(fēng)險(xiǎn)變化，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。同時(shí)，限購(gòu)作為一項(xiàng)具有典型中國(guó)特色的市場(chǎng)調(diào)控手段將逐漸退出市場(chǎng)，探討限購(gòu)在本輪房地產(chǎn)宏觀調(diào)控中對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響具有典型意義。

二、文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)金融穩(wěn)定有重要影響。房地產(chǎn)公司信用風(fēng)險(xiǎn)能衡量房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況，有助于把握房地產(chǎn)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。房地產(chǎn)行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)受到貸款類型、貸款期限結(jié)構(gòu)等微觀因素的影響，也受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、調(diào)控政策的影響。溫紅梅（2009）利用因子分析研究發(fā)現(xiàn)商品房屋實(shí)際銷售面積、國(guó)內(nèi)貸款、自有資金與房地產(chǎn)平均售價(jià)對(duì)房地產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)影響較大。張玲（2010）對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)上市公司的實(shí)證研究表明，股票價(jià)格的波動(dòng)情況對(duì)違約距離有顯著影響。肖冰（2010）應(yīng)用Logistic模型對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究，認(rèn)為房地產(chǎn)公司的財(cái)務(wù)狀況與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境如GDP增長(zhǎng)率等對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)有重要影響。許（Pisun Xu，2011）發(fā)現(xiàn)美國(guó)貨幣政策對(duì)證券化的房地產(chǎn)市場(chǎng)有積極影響。克羅（Crowe，2013）認(rèn)為符合宏觀審慎的政策措施對(duì)抑制房?jī)r(jià)、約束房地產(chǎn)市場(chǎng)杠桿率更合適。

國(guó)內(nèi)學(xué)者較少研究我國(guó)宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。范廣根（2012）討論了房地產(chǎn)政策與政治因素的關(guān)系，提出政治因素對(duì)房地產(chǎn)政策有重要影響。鄭忠華（2012）將房地產(chǎn)納入一個(gè)包括家庭、企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)等的DSGE模型進(jìn)行討論，研究發(fā)現(xiàn)通貨膨脹和利率在穩(wěn)定房?jī)r(jià)方面有重要影響，宏觀調(diào)控政策應(yīng)注重貨幣政策的使用。喬元坤（2012）通過(guò)對(duì)我國(guó)70個(gè)城市進(jìn)行實(shí)證分析，測(cè)算了限購(gòu)令對(duì)房?jī)r(jià)和交易量的影響，發(fā)現(xiàn)限購(gòu)令使得房?jī)r(jià)下跌，但交易量有所提高。劉晨暉等（2014）研究認(rèn)為2008—2012年我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫不斷積累，但房地產(chǎn)市場(chǎng)尚未達(dá)到泡沫破裂的條件，同時(shí)認(rèn)為我國(guó)貨幣政策調(diào)控對(duì)房地產(chǎn)泡沫存在明顯的非線性特征。張所地等（2014）將宏觀調(diào)控分為寬松、從緊兩個(gè)時(shí)期，并通過(guò)虛擬變量反映政策的方向性轉(zhuǎn)折，通過(guò)35個(gè)大城市數(shù)據(jù)進(jìn)行面板數(shù)據(jù)實(shí)證，結(jié)果表明由于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、房地產(chǎn)供給結(jié)構(gòu)等差異導(dǎo)致宏觀調(diào)控實(shí)施的效果沒(méi)有達(dá)到預(yù)期，調(diào)控要因地制宜。

目前國(guó)內(nèi)對(duì)房地產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的研究多從商業(yè)銀行信貸角度探討商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)，但忽視了房地產(chǎn)上市公司作為信用主體的風(fēng)險(xiǎn)研究。對(duì)于宏觀調(diào)控的影響，學(xué)者多從利率、信貸、土地等傳統(tǒng)角度著手分析。本文在之前研究基礎(chǔ)上進(jìn)行了以下創(chuàng)新：一是將限購(gòu)因素納入考察，分析限購(gòu)對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制，對(duì)限購(gòu)令這種行政手段進(jìn)行量化處理，分析了限購(gòu)對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響；二是結(jié)合股票價(jià)格波動(dòng)情況，研究股票市場(chǎng)定價(jià)對(duì)公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。

三、理論分析與研究設(shè)計(jì)

（一）房地產(chǎn)市場(chǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素分析

房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素分為微觀因素與宏觀因素。微觀因素主要是房地產(chǎn)企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)與投融資活動(dòng)，宏觀因素主要是宏觀調(diào)控政策。

行政手段是特殊時(shí)期政府調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)的非常規(guī)方式，其中針對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的行政措施中，限購(gòu)影響深遠(yuǎn)。限購(gòu)令作為行政手段用于房地產(chǎn)市場(chǎng)，其目的在于通過(guò)抑制房地市場(chǎng)投機(jī)需求以控制房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫。限購(gòu)政策不僅直接作用于房地產(chǎn)市場(chǎng)需求，其通過(guò)影響房地產(chǎn)企業(yè)的未來(lái)預(yù)期來(lái)影響企業(yè)的宏觀戰(zhàn)略布局和微觀運(yùn)營(yíng)行為，從而對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)造成影響。限購(gòu)將導(dǎo)致需求暫時(shí)性下降、房?jī)r(jià)漲幅收窄或房?jī)r(jià)下跌的局面，房地產(chǎn)市場(chǎng)投資減少，房地產(chǎn)市場(chǎng)短期內(nèi)會(huì)迅速轉(zhuǎn)向。房地產(chǎn)企業(yè)會(huì)基于預(yù)期判斷，從宏觀上逐步改變投資策略，適應(yīng)房地產(chǎn)市場(chǎng)下降的投機(jī)需求。微觀運(yùn)營(yíng)方式上，房地產(chǎn)企業(yè)從自身銷售、融資等策略著手調(diào)整自身經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。具體表現(xiàn)為企業(yè)將合理安排自身庫(kù)存，減少新項(xiàng)目的實(shí)施，通過(guò)存貨調(diào)節(jié)控制企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)，防止現(xiàn)金流斷裂；在負(fù)債管理上，房地產(chǎn)企業(yè)將降低債務(wù)擴(kuò)張步伐，縮小借款規(guī)模，在減輕債務(wù)壓力的同時(shí)保證資金的流動(dòng)性。

從其他宏觀政策來(lái)看，財(cái)政政策與貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)、房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)都有重要影響。2008年金融危機(jī)背景下出臺(tái)的“四萬(wàn)億”經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃，其中有相當(dāng)一部分直接與房地產(chǎn)市場(chǎng)掛鉤，增加了房地產(chǎn)行業(yè)投資。寬松的貨幣政策下，2009年中國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了V形反轉(zhuǎn)，房地產(chǎn)領(lǐng)域的FDI增速上揚(yáng)，市場(chǎng)逐漸回暖，房地產(chǎn)上市公司業(yè)績(jī)回升，信用風(fēng)險(xiǎn)也得到緩解。

股價(jià)波動(dòng)同樣影響房地產(chǎn)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。股票市場(chǎng)具有價(jià)值發(fā)現(xiàn)功能，上市公司的股價(jià)直接反映了公司市場(chǎng)價(jià)值；股價(jià)波動(dòng)直接導(dǎo)致公司資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)，波動(dòng)過(guò)大將嚴(yán)重影響公司資產(chǎn)價(jià)值的穩(wěn)定性，不利于公司維持穩(wěn)定良好的償債能力。

房地產(chǎn)上市公司的融資能力與償債能力也對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)有重要影響。房地產(chǎn)企業(yè)主要依靠外部融資，外部融資能力提高能有效緩解公司現(xiàn)金流壓力、降低信貸違約概率。公司過(guò)度融資將會(huì)導(dǎo)致負(fù)債不合理增長(zhǎng)，財(cái)務(wù)杠桿過(guò)高影響公司正常業(yè)務(wù)的開展。償債能力反映了公司合理償還到期債務(wù)的承受能力：一方面表現(xiàn)為公司資產(chǎn)償還債務(wù)的能力，另一方面表現(xiàn)為公司收益償還債務(wù)的能力。償債能力越強(qiáng)的公司，其違約概率應(yīng)該越小，信用風(fēng)險(xiǎn)水平也越低。

本文運(yùn)用KMV模型，通過(guò)計(jì)量預(yù)期違約概率衡量上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)，并通過(guò)區(qū)域劃分考察地域分布對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。利用預(yù)期違約率作為被解釋變量，宏觀調(diào)控、股價(jià)波動(dòng)、財(cái)務(wù)狀況等指標(biāo)作為解釋變量，進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸，分析宏觀調(diào)控、股價(jià)波動(dòng)、公司運(yùn)營(yíng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。

（二）KMV模型設(shè)定

KMV模型能有效地對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，因而被廣泛使用。KMV模型通過(guò)上市公司股票價(jià)格的波動(dòng)率計(jì)算資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)率，據(jù)此計(jì)算預(yù)期違約率，用以衡量公司當(dāng)前市場(chǎng)價(jià)值降低到違約觸發(fā)點(diǎn)水平以下的概率大小。

（1）式和（2）式計(jì)算出資產(chǎn)波動(dòng)率，（3）式計(jì)算得出違約距離。

[S=1n-1i=1n（ui-u）] （1）

[σA=S*n] （2）

[DD=EVA-DPE（VA）σA] （3）

其中：DD為違約距離，DP為所有樣本公司的違約點(diǎn)，[VA]為市場(chǎng)價(jià)值，[σA]為市場(chǎng)價(jià)值的波動(dòng)率。

由于我國(guó)公司違約歷史數(shù)據(jù)的缺乏，無(wú)法建立違約距離DD與預(yù)期違約概率EDF間的函數(shù)關(guān)系。因此本文計(jì)算理論上的預(yù)期違約概率。對(duì)于理論EDF計(jì)算， t時(shí)刻公司的資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值為：

[Pt=N-lnVtADt+u-σ22tσAt=N（-DD）]（4）

其中，[Pt]是t時(shí)點(diǎn)公司的違約率，[VtA]是t時(shí)刻公司資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值，[Dt]是t時(shí)刻到期的公司債務(wù)賬面價(jià)值。

四、信用風(fēng)險(xiǎn)度量分析

（一）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文根據(jù)證監(jiān)會(huì)房地產(chǎn)行業(yè)分類選擇2004—2013年房地產(chǎn)上市公司作為研究對(duì)象，為保證上市公司業(yè)務(wù)的持續(xù)性，剔除樣本期間更換主營(yíng)業(yè)務(wù)的公司，符合條件的共有67家房地產(chǎn)上市公司。樣本數(shù)據(jù)包括總股本、長(zhǎng)期負(fù)債、短期負(fù)債的年度數(shù)據(jù)及每股日收盤價(jià)格（前復(fù)權(quán)）、股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值的日數(shù)據(jù)。

（二）KMV模型實(shí)證結(jié)果與分析

1. 資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率。

根據(jù)KMV模型資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率計(jì)算方法，計(jì)算樣本公司資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率[σA]，并將所得結(jié)果進(jìn)行比較。

如表1所示，我國(guó)房地產(chǎn)上市公司2004—2008年資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率呈上升趨勢(shì)，2009—2013年的資產(chǎn)波動(dòng)率則逐年降低。究其原因，2008年我國(guó)受美國(guó)次貸危機(jī)影響，股票價(jià)格波動(dòng)增大，這導(dǎo)致2008年樣本公司的資產(chǎn)波動(dòng)率較高。

表1：資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率[σA]

[年度＼&2004＼&2005＼&2006＼&2007＼&2008＼&最小值＼&0.130427＼&0.106081＼&0.184281＼&0.269818＼&0.292348＼&最大值＼&0.496481＼&0.466593＼&0.538664＼&0.689914＼&0.762250＼&極值＼&0.366053＼&0.360511＼&0.354382＼&0.420095＼&0.469902＼&中位數(shù)＼&0.240019＼&0.234246＼&0.308547＼&0.511936＼&0.523264＼&均值＼&0.250093＼&0.238149＼&0.319778＼&0.504542＼&0.514248＼&＼&2009＼&2010＼&2011＼&2012＼&2013＼&最小值＼&0.247946＼&0.140423＼&0.080304＼&0.088442＼&0.086210＼&最大值＼&0.897262＼&0.598493＼&0.673072＼&0.687490＼&0.414634＼&極值＼&0.649316＼&0.458069＼&0.592767＼&0.599048＼&0.328424＼&中位數(shù)＼&0.370145＼&0.271002＼&0.232713＼&0.201819＼&0.186883＼&均值＼&0.388165＼&0.283923＼&0.264090＼&0.236484＼&0.204282＼&]

2. 違約距離。

表2：違約距離DD

[年度＼&2004年＼&2005年＼&2006年＼&2007年＼&2008年＼&最小值＼&0.00023292＼&1.11463421＼&0.36009926＼&0.45284610＼&0.05503534＼&最大值＼&3.86795684＼&5.65335274＼&2.41944762＼&2.66897283＼&2.36390992＼&極值＼&3.86772392＼&4.53871852＼&2.05934836＼&2.21612673＼&2.30887458＼&中位數(shù)＼&2.62735031＼&2.19650747＼&1.80753758＼&1.49862481＼&1.29049667＼&均值＼&2.59469844＼&2.27835252＼&1.74249964＼&1.50195908＼&1.27513635＼&年度＼&2009年＼&2010年＼&2011年＼&2012年＼&2013年＼&最小值＼&0.01460889＼&0.00310547＼&0.00142265＼&0.00310547＼&0.08472920＼&最大值＼&2.31839255＼&3.06264400＼&8.48841259＼&4.64123225＼&4.65652186＼&極值＼&2.30378366＼&3.05953853＼&8.48698994＼&4.63812678＼&4.57179266＼&中位數(shù)＼&1.77444999＼&2.14680500＼&2.22745269＼&2.15122096＼&2.37217345＼&均值＼&1.67473349＼&2.05315416＼&2.31708437＼&2.17163220＼&2.36124274＼&]

從表2發(fā)現(xiàn)，2004—2008年違約距離的均值與中位數(shù)逐年下降，而2009—2013年違約距離的均值與中位數(shù)逐年遞增，但在2012年出現(xiàn)小幅反轉(zhuǎn)。比較發(fā)現(xiàn)，2011—2013年的違約距離基本保持同一水平。從2011年起，各公司的違約距離出現(xiàn)了較大的波動(dòng)，但這種波動(dòng)明顯低于前3年水平。

3. 預(yù)期違約概率。

表3：預(yù)期違約概率

[年度＼&2004年＼&2005年＼&2006年＼&2007年＼&2008年＼&最小值＼&0.0000548＼&0.00000001＼&0.00777205＼&0.00132436＼&0.00196385＼&最大值＼&0.08766802＼&0.13250360＼&0.35938645＼&0.32532978＼&0.39236333＼&極值＼&0.08761314＼&0.13250359＼&0.35161440＼&0.32400542＼&0.39039948＼&中位數(shù)＼&0.00425824＼&0.01402782＼&0.03533925＼&0.06698550＼&0.09383078＼&均值＼&0.00850852＼&0.02066178＼&0.05803354＼&0.07458385＼&0.09510782＼&年度＼&2009年＼&2010年＼&2011年＼&2012年＼&2013年＼&最小值＼&0.01021400＼&0.00094669＼&0.00000016＼&0.00000173＼&0.00000161＼&最大值＼&0.27343462＼&0.59849317＼&0.26221442＼&0.20899501＼&0.31430812＼&極值＼&0.26322062＼&0.59754647＼&0.26221426＼&0.20899328＼&0.31430651＼&中位數(shù)＼&0.03653180＼&0.01590400＼&0.01232209＼&0.01599182＼&0.00976416＼&均值＼&0.04724157＼&0.04022914＼&0.02904850＼&0.02908782＼&0.03459864＼&]

從表3可得，2004—2008年公司的期望違約概率均值、中位數(shù)和極值逐年上升，2008年達(dá)到峰值后期望違約概率均值等數(shù)據(jù)逐年下降，但2012年出現(xiàn)了重新上升態(tài)勢(shì)。2004—2005年期望違約概率總體較低，2006—2008年公司的期望違約概率普遍較高。總體而言，我國(guó)房地產(chǎn)上市公司整體信用風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)倒U形分布，峰值出現(xiàn)在2008年，即2004—2008年上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)逐年上升，2008—2011年信用風(fēng)險(xiǎn)逐年下降，2012—2013年信用風(fēng)險(xiǎn)水平稍有上升，但整體仍低于2008年。

4. 房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的地域差異。不同的房地產(chǎn)公司主營(yíng)地域不同，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和市場(chǎng)環(huán)境均有不同，這都將導(dǎo)致房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)存在較大差異。

本文根據(jù)67家房地產(chǎn)行業(yè)上市公司年報(bào)，按照地區(qū)主營(yíng)收入貢獻(xiàn)度與相關(guān)指標(biāo)將公司按地域劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)以及西部地區(qū)，未能劃分地域的公司則是業(yè)務(wù)均勻分散于全國(guó)。區(qū)域劃分依據(jù)《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》的分類標(biāo)準(zhǔn)。

圖1反映了分屬東部、中部、西部以及全國(guó)地域的上市公司平均預(yù)期違約概率。四個(gè)地域整體預(yù)期違約概率呈現(xiàn)先上升、后下降的趨勢(shì)，與先前總體預(yù)期違約概率分布基本一致。這表明分屬各地域的房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)與整體信用風(fēng)險(xiǎn)一致。四個(gè)地區(qū)的預(yù)期違約概率走勢(shì)雖然相似，但存在差異。東部地區(qū)的預(yù)期違約概率較高，西部地區(qū)的預(yù)期違約概率整體較低。東部地區(qū)在2012年出現(xiàn)了拐點(diǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)上升趨勢(shì)；中部、西部地區(qū)的預(yù)期違約概率在2010年便出現(xiàn)了上升趨勢(shì)。波動(dòng)率方面，東部地區(qū)波動(dòng)率較大，中、西部波動(dòng)率較小，說(shuō)明東部地區(qū)預(yù)期違約概率變化較大，東部各公司預(yù)期違約概率有較大差異，中西部地區(qū)各公司預(yù)期違約概率相對(duì)一致。這表明在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，企業(yè)有較高的預(yù)期違約概率。

五、信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的實(shí)證分析

（一）變量與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文選擇證監(jiān)會(huì)房地產(chǎn)行業(yè)分類下的房地產(chǎn)上市公司作為樣本。為保證時(shí)間跨度與完整性，僅選取2004—2013年一直從事房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)、數(shù)據(jù)較完整的67家房地產(chǎn)行業(yè)上市公司。相關(guān)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)和宏觀數(shù)據(jù)均來(lái)自萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)，具體變量設(shè)定如表4。

表4：變量定義

[EDF＼&預(yù)期違約率＼&CURRENT RATIO＼&流動(dòng)比率＼&ROE＼&凈資產(chǎn)回報(bào)率＼&DEBT GROWTH＼&負(fù)債總額增長(zhǎng)率＼&CY＼&財(cái)務(wù)費(fèi)用/營(yíng)業(yè)收入＼&SIZE GROWTH＼&公司資產(chǎn)規(guī)模增長(zhǎng)率＼&VARPRICE＼&股價(jià)年振幅＼&PRICE GROWTH＼&股價(jià)年漲幅＼&POLICY＼&限購(gòu)令＼&LOAN GROWTH＼&房地產(chǎn)行業(yè)信貸總額增長(zhǎng)率＼&STATE INVESTMENT＼&地方政府固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率＼&TOTAL INVESTMENT＼&中央政府固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率＼&]

本文依據(jù)前面對(duì)上市公司的地域劃分，分別考察10年間上市公司所屬地區(qū)是否實(shí)行限購(gòu)令，并以此設(shè)置虛擬變量考察限購(gòu)令的影響，即：

[POLICYi，t=0，未實(shí)施限購(gòu)令1，已實(shí)施限購(gòu)令]

根據(jù)理論分析，分別考察微觀運(yùn)營(yíng)因素、資本市場(chǎng)因素與宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。將預(yù)期違約率作為被解釋變量，將以上解釋變量分別進(jìn)行回歸分析。根據(jù)樣本情況和hausman檢驗(yàn)結(jié)果，選擇隨機(jī)效應(yīng)面板回歸模型進(jìn)行分析（見表5）。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

回歸結(jié)果（1）刻畫了微觀運(yùn)營(yíng)因素對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。回歸結(jié)果顯示，流動(dòng)比率與預(yù)期違約概率負(fù)相關(guān)并在1%的置信水平下顯著，負(fù)債增長(zhǎng)率與預(yù)期違約概率正相關(guān)并在1%的置信水平下顯著，凈資產(chǎn)回報(bào)率、財(cái)務(wù)費(fèi)用/營(yíng)業(yè)收入與預(yù)期違約概率負(fù)相關(guān)但不顯著，資產(chǎn)規(guī)模增長(zhǎng)率與預(yù)期違約概率正相關(guān)但不顯著?；貧w結(jié)果（2）刻畫了股價(jià)波動(dòng)因素對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響?；貧w結(jié)果顯示，股價(jià)波動(dòng)率與預(yù)期違約概率正相關(guān)并在1%的置信水平下顯著，股價(jià)增長(zhǎng)率與預(yù)期違約概率負(fù)相關(guān)并在1%的置信水平下顯著?；貧w結(jié)果（3）刻畫了宏觀調(diào)控對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。回歸結(jié)果顯示，限購(gòu)政策與預(yù)期違約概率負(fù)相關(guān)并在1%的置信水平下顯著，中央政府固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率與預(yù)期違約概率負(fù)相關(guān)并在1%的置信水平下顯著，房地產(chǎn)行業(yè)信貸總額增長(zhǎng)率、地方政府固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率與預(yù)期違約概率相關(guān)性不顯著。回歸結(jié)果（4）刻畫了微觀運(yùn)營(yíng)因素、股價(jià)波動(dòng)因素與宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的綜合影響?；貧w結(jié)果與前三組回歸結(jié)果十分接近，流動(dòng)比率與預(yù)期違約概率負(fù)相關(guān)、負(fù)債增長(zhǎng)率與預(yù)期違約概率正相關(guān)、股價(jià)波動(dòng)率與預(yù)期違約概率正相關(guān)、股價(jià)增長(zhǎng)率與預(yù)期違約概率負(fù)相關(guān)、限購(gòu)令與預(yù)期違約概率負(fù)相關(guān)、中央政府固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率與預(yù)期違約概率負(fù)相關(guān)，并均在1%的置信水平下顯著，說(shuō)明解釋變量具有一定的穩(wěn)健性。

包括限購(gòu)令在內(nèi)的宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響與預(yù)期基本一致。限購(gòu)與中央固定資產(chǎn)投資增加可以顯著改善房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)水平。限購(gòu)令出臺(tái)后，房地產(chǎn)價(jià)格漲幅縮小、交易量下滑，房地產(chǎn)市場(chǎng)景氣指數(shù)開始下降。限購(gòu)令出臺(tái)也使得房地產(chǎn)公司根據(jù)預(yù)期改善微觀運(yùn)營(yíng)行為、提高企業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)能力。從企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)看，房地產(chǎn)上市公司減少了新開工的面積，負(fù)債擴(kuò)張也有所放緩，行為與預(yù)期相符。2008年金融危機(jī)之后，國(guó)家出臺(tái)了“四萬(wàn)億”投資計(jì)劃，政府財(cái)政支出增加，大量資金流入房地產(chǎn)及相關(guān)行業(yè)，對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)產(chǎn)生了積極影響。房地產(chǎn)行業(yè)信貸總額反映了貨幣政策、商業(yè)銀行貸款對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，但研究結(jié)果不顯著。

股價(jià)波動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響與預(yù)期基本一致。股價(jià)波動(dòng)越大，房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)越大；股價(jià)增長(zhǎng)越高，信用風(fēng)險(xiǎn)越小。股價(jià)波動(dòng)反映了資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)，而股價(jià)增長(zhǎng)則反映了資產(chǎn)價(jià)值的增長(zhǎng)。資本市場(chǎng)從2004—2008年經(jīng)歷了一波牛市，房地產(chǎn)行業(yè)公司股價(jià)一路飆升，房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)（申萬(wàn)一級(jí)）從550點(diǎn)漲至5575點(diǎn)。這個(gè)過(guò)程中，資本市場(chǎng)泡沫不斷擴(kuò)大，房地產(chǎn)行業(yè)上市公司價(jià)值虛高、泡沫不斷積累，信用風(fēng)險(xiǎn)不斷增大。金融危機(jī)爆發(fā)使我國(guó)資本市場(chǎng)泡沫迅速破滅，房地產(chǎn)行業(yè)股價(jià)大幅下跌、波動(dòng)劇烈，房地產(chǎn)行業(yè)預(yù)期違約率達(dá)到頂點(diǎn)。2009年開始，房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)整體波動(dòng)較小，加上房地產(chǎn)上市公司市值回升，房地產(chǎn)上市公司股票市值波動(dòng)較小，行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)逐步下降。

微觀運(yùn)營(yíng)因素對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響與預(yù)期基本一致。流動(dòng)比例反映了公司的償債能力，反映了公司抵御違約風(fēng)險(xiǎn)的能力。流動(dòng)比率越高，公司的償債能力越強(qiáng)，違約的概率越低。預(yù)期違約率與公司負(fù)債總額增長(zhǎng)率呈現(xiàn)正相關(guān)，說(shuō)明個(gè)體負(fù)債對(duì)公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。負(fù)債增長(zhǎng)率先保持上升趨勢(shì)，并在2008年和2009年達(dá)到頂峰，之后開始下降，2011年和2012年稍許上升。公司負(fù)債的快速增長(zhǎng)加大了公司還款壓力，提高了公司的信用風(fēng)險(xiǎn)；債務(wù)壓力的降低減緩了公司的還款壓力，也降低了公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。

六、結(jié)論

本文研究了房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)水平，發(fā)現(xiàn)我國(guó)房地產(chǎn)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)先升后降的趨勢(shì)，在2008年信用風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到頂峰，之后有所下降并保持平穩(wěn)。并且房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)也未表現(xiàn)出明顯的地域差異。

本文進(jìn)一步對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析，研究發(fā)現(xiàn)宏觀調(diào)控政策、股價(jià)波動(dòng)以及微觀運(yùn)營(yíng)因素都對(duì)房地產(chǎn)上市公司的預(yù)期違約率有顯著影響。實(shí)證結(jié)果表明：（1）限購(gòu)?fù)ㄟ^(guò)影響房地產(chǎn)上市公司預(yù)期改善其微觀運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，對(duì)房地產(chǎn)上市公司控制信用風(fēng)險(xiǎn)有促進(jìn)作用；（2）股價(jià)波動(dòng)通過(guò)影響資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值波動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)上市公司控制信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生負(fù)面影響；（3）股價(jià)增長(zhǎng)通過(guò)增加資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值，對(duì)控制信用風(fēng)險(xiǎn)有正面影響。在當(dāng)前房地產(chǎn)市場(chǎng)表現(xiàn)疲軟，市場(chǎng)預(yù)期不樂(lè)觀的背景下，房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)控制意義重大。政府應(yīng)重視宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的積極作用，關(guān)鍵時(shí)刻可以采取類似限購(gòu)的手段，幫助房地產(chǎn)上市公司控制信用風(fēng)險(xiǎn)；房地產(chǎn)企業(yè)方面，在穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)的同時(shí)，積極維護(hù)股價(jià)、進(jìn)行市值管理也具有積極意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]Duffie D， Saita L，and Wang K. 2007. Multi-period corporate default prediction with stochastic covariates， Journal of Financial Economics，83（3）.

[2]Peter Crosibie. 2003. Modeling default risk，KMV Corporation.

[3]Akin O，Montalvo J G，and Villar J G. 2014. The real estate and credit bubble：evidence from Spain，SERIEs，5（2-3）.

[4]Pisun Xu，Jian Yang. 2011. U.S Monetary Policy Surprises and International Securitized Real Estate Markets，Journal of Real Estate Finance and Economics，38.

[5]Crowe C，DellAriccia，and Igan D. 2013. How to deal with real estate booms：lessons from country experiences，Journal of Financial Stability，9（3）.

[6]謝邦昌，朱世武，李璇.我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的選擇[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2008，（5）.

[7]張曉晶，孫濤.中國(guó)房地產(chǎn)周期與金融穩(wěn)定[J].經(jīng)濟(jì)研究，2006，（1）.

[8]溫紅梅，韓曉翠.基于因子分析的我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究[J].中國(guó)管理科學(xué)，2009，（10）.

[9]肖冰，李春紅.基于Logistic模型的房地產(chǎn)行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)研究[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010，（3）.

[10]范廣垠.我國(guó)房地產(chǎn)政策宏觀分析的模型與方法—以1998-2009年房地產(chǎn)政策為例[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2010，（1）.

[11]鄭忠華，邸俊鵬.房地產(chǎn)借貸、金融加速器和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)—一個(gè)貝葉斯估計(jì)的DSGE模擬研究[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2012，（6）.

[12]喬坤元.住房限購(gòu)令真的起作用了嗎？—來(lái)自中國(guó)70大中城市的證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2012，（12）.

[13]劉晨暉，陳長(zhǎng)石.貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)泡沫的非線性影響研究—基于Threshold-VAR模型的實(shí)證分析[J].投資研究，2014，（10）.

[14]張所地，趙華平，李斌，董春.房地產(chǎn)宏觀調(diào)控影響下的房?jī)r(jià)與租金關(guān)系研究—基于中國(guó)35個(gè)大中城市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2014，（2）.

（特約編輯 張立光；校對(duì) CX，SJ）