建筑裝飾行業REITs他山之石系列之二十一：全球REITs投資蔓延的實證研究-20211220（17頁）.pdf

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1、 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 行行 業業 研研 究究 行行 業業 跟跟 蹤蹤 報報 告告 證券研究報告證券研究報告 建筑裝飾建筑裝飾 推薦推薦 ( 維持維持 ） emailAuthor 投資要點投資要點 REITs 于 1960 年起源于美國不動產市場，隨后拓展至不同行業和不同國 家及地區，美國作為 REITs 的起源地，相關領域研究水平高、角度新 穎，各方面都值得我國借鑒。這促使我們通過閱讀大量文獻，陸續將有 價值的海外文獻呈現在大家面前，這次是我們海外 REITs 文獻分享系列 第二十一篇。 推薦理由：推薦理由：全球金融危機對全球的長期影響

2、可能會導致 REITs 市場在美 國以外的地區蔓延。本研究使用了迭代累積平方和 （ICSS） ，相關系數 分析和極值理論估計函數考察了 2006 年至 2010 年期間全球 REITs 市場 的蔓延。實證結果清楚地支持了全球金融危機期間全球 REITs 市場的蔓 延現象。 推薦文獻主要研究成果：推薦文獻主要研究成果：1）研究結果發現全球 REITs 市場存在顯著的蔓 延證據，因此，不動產投資者應考慮投資組合資產配置中的 REITs 以外 的資產類別，以構建一個多元化的投資組合和擴大其在海外的投資；2） 在危機期間，美國不動產投資者在亞洲 REITs 市場的投資將遭受損失。 與美國相比，加拿大和

3、大多數歐洲國家的 REITs 市場回報呈現出相反的 趨勢；3）歐洲和亞洲國家的 REITs 市場都經歷了蔓延，但傳導機制不 同；4）在危機之前，REITs 市場資產收益率中存在兩組不同的國家間協 動；5）ICSS算法生成兩個危機時期：2007年 8月 6 日和 2008年 9月 15 日。然而，如果使用后一個危機日期，所有分析的實證結果在統計上不 太顯著。 風險提示風險提示：文獻中的結果均由相應作者通過歷史數據統計、建模和測算完：文獻中的結果均由相應作者通過歷史數據統計、建模和測算完 成，在宏觀政策、市場環境發生變化時模型存在失效的風險成，在宏觀政策、市場環境發生變化時模型存在失效的風險 ti

4、tle REITs 他山之石他山之石系列之系列之二十二十一一 全球全球 REITs 投資蔓延的實證研究投資蔓延的實證研究 createTime1 2021 年年 12 月月 20 日日 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 2 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 報告正文報告正文 全球全球 REITs 投資蔓延的實證研究投資蔓延的實證研究（Evidence of contagion in global REITs investment） 文獻來源：文獻來源： G. Chang & C. Chen International Review of Econom

5、ics and Finance (2014) 推薦推薦理由理由：全球金融危機對全球的長期影響可能會導致 REITs 市場在美國以外的 地區蔓延。本研究使用了迭代累積平方和 （ICSS） ，相關系數分析和極值理論估 計函數考察了 2006 年至 2010 年期間全球 REITs 市場的蔓延。實證結果清楚地支 持了全球金融危機期間全球 REITs 市場的蔓延現象。 pOoQoMoQnRwOsQsRvMvNzQ8ObPbRoMqQpNpOlOnMtRkPsQqR6MrQrRvPtRnRNZoMrR 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 3 - 行業跟蹤報告

6、行業跟蹤報告 1. 引言引言 REITs等投資工具使不動產投資者能夠構建國際性不動產投資組合來克服直接投 資國際不動產的許多弊端（Wilson & Zurbruegg，2003；Yunus，2009） 。然而， 盡管關于各種金融資產類別中的國際多元化效應的研究文獻歷史由來已久（如 Grubel，1968；Levy&Sarnat，1970；Solnik，1974） ，但與全球 REITs 投資中的 國際多元化效應相關的研究相對較新。例如，Gordon 和 Canter（1999年）在一 項涵蓋 1984年至 1997 年的研究中得出結論，14個國家的 REITs 和不動產股票在 國家基礎上的相關

7、系數隨著時間的推移并不穩定。此外，Wilson 和 Zurbruegg （2003）認為，不同國家的資產回報共同變動的時間不穩定性是對于投資海外 REITs 作為多元化投資組合的一部分的多元化收益并不存在普遍共識的主要原因。 本研究通過研究 2006年至 2010年間全球性 REITs回報蔓延的證據，對有關全球 REITs投資國際多元化的文獻進行了補充。因此，我們探討了國際多元化對于通 過全球性 REITs配置實現投資組合多元化的不動產投資者的有效性。 由于其長期的全球影響，2007-2009年的全球金融危機給我們提供了一個機會， 使我們能在對蔓延的研究的基礎上，研究全球性 REITs 投資中

8、不動產投資者的國 際多元化的有效性。因為危機根源于 2007年年中的美國次級抵押貸款市場 （Ostrup, Oxelheim & Wihlborg，2009） ，我們重點關注 REITs 市場從美國蔓延到 其他國家的證據上。具體而言，我們應用福布斯和里戈本（2002）提出的相關系 數分析框架來檢驗全球性 REITs回報的國家間相關系數是否因金融危機而發生顯 著變化。通過實施 Incln 和 Tiao（1994）開發的迭代累積平方和（ICSS）算法， 我們確定了蔓延期開始和結束的潛在時間點。我們還使用單變量風險值（VaR） 估計函數和多變量條件共崩潰（CCC）頻率估計器進行極值分析，以評估尾部風

9、 險的變化以及危機期間全球性 REITs回報的蔓延證據。 這些發現為 2007-2009 年全球金融危機期間全球性 REITs市場的蔓延提供了重要 證據。然而，研究結果顯示，國際性 REITs 投資的多元化收益有限。在此期間， 全球性 REITs 回報的國家間 CCC 頻率顯著增加。因此，不動產投資者應考慮投 資組合資產配置中的 REITs 以外的資產類別，以構建一個多元化的投資組合和擴 大海外投資。 本研究的其余部分結構如下。第 2節回顧了有關金融資產收益蔓延的實證文獻。 第 3 節描述了我們測試蔓延證據的方法。第 4 節提供了數據集和實證結果。最后， 第 5節總結了主要發現。 請務必閱讀正

10、文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 4 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 2. 文獻綜述文獻綜述 這項研究遵循了學術研究（Forbes & Rigobon，2001）中對蔓延的嚴格定義。我 們將蔓延定義為在一個市場或一組市場受到沖擊后，超過資產回報預期的共同變 化?；谶@一定義的結果清楚地表明，在研究范圍內的市場中，REITs是一種有 效的國際多元化方法。 為數不多的關于全球性 REITs 市場蔓延的研究給出了相互矛盾的結果。Mun （2005）考察了在四次金融危機期間（即墨西哥比索 1994的暴跌危機，東亞 1997年危機，俄羅斯貨幣市場 1998 年的崩潰危機

11、和巴西 1999 年的貶值危機） 環太平洋國家不動產市場的蔓延，發現中國香港和日本、中國香港和新加坡，以 及日本和新西蘭在所有四個危機時期之間存在蔓延。他認為，國際多元化只在全 球不動產投資中存在有限的收益。Bond、Dungey和 Fry（2006）研究了東亞 1997年金融危機期間新加坡、中國香港、日本、澳大利亞和美國 REITs市場和 不動產股票市場的蔓延。與 Mun（2005）類似，他們發現了蔓延存在的證據， 并得出結論，用于全球不動產投資的國際多元化只能提供有限的收益。 相比之下，Wilson 和 ZurruuGug（2004）運用了相關系數分析來檢驗在 1997 年 亞洲金融危機期

12、間泰國的類似 REITs的資產市場在澳大利亞、中國香港、馬來西 亞和新加坡的 REITs 市場中是否存在蔓延。他們幾乎沒有發現蔓延的跡象。此外， FRY、Martin和 Tang（2010） ，沒有發現中國香港、日本、澳大利亞、美國、英 國和德國的 REITs 市場和不動產股票市場在 19971998年間中國香港投機襲擊 期間存在蔓延的證據。Hatemi-J 和 Roca（2011）調查了最近次貸危機期間美國、 英國、日本和澳大利亞 REITs 市場的蔓延，但沒有發現蔓延存在的證據。 一些研究調查了危機期間不動產在跨市場中的蔓延。例如，Guo、Chen 和 Huang （2011）利用制度轉換

13、方法研究了股票市場、不動產市場、信用違約市場和能源 市場之間的蔓延效應。他們得出結論，在 2007年之后的更大平均值和高波動率 制度下，市場間的蔓延效應更為顯著。他們的一項研究結果表明，在高波動和低 波動的制度下，不動產市場本身的沖擊激活了房價指數中最強的反應。然而，他 們的分析并沒有調查全球市場的蔓延。其他研究在一定程度上與不動產市場相關， 但與 2007-2009年的蔓延相關更多。例如，Syllignakis 和 Kouretas（2011）利用 1997-2009年期間的每周數據調查美國、德國和俄羅斯股市以及中歐和東歐股市 之間的潛在蔓延。他們的結論是，在 2007-2009 年的危機期

14、間，新興市場正面臨 著外部沖擊而且條件相關性發生了重大的制度變遷，并且中歐和東歐股市作為國 際多元化工具的優勢有所減弱。類似地，Morales和 Andreosso-OCallaghan （2014）分析了美國次貸危機中產生的蔓延效應，并沒有發現支持世界市場或跨 區域市場蔓延效應存在的重要證據。鑒于這些先前的研究結果喜憂參半，文獻未 能就金融危機期間全球 REITs 投資的國際多元化有效性達成普遍共識。 根據蔓延的嚴格定義，本研究采用了 Forbes 和 Rigobon（2002）提出的直接相關 系數分析。Baig 和 Goldfajn（1999）利用這種方法徹底檢查了許多不同金融資產 請務必

15、閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 5 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 類別中是否存在蔓延。他們發現了泰國、馬來西亞、印度尼西亞、菲律賓和韓國 股市指數、貨幣和主權價差因 1997-1998年東亞危機而產生蔓延的證據。 然而，先前基于相關系數分析的蔓延研究受到與波動聚類相關的缺陷、估計中收 益數據點的偶數權重以及資產收益率和線性相關性的基本高斯分布假設有關的阻 礙（有關討論，請參見 Bae、Karolyi 和 Stulz，2003；Billio 和 Caporin，2010； Dungey和 Yalama，2012；Poon、Rockinger 和 Taw

16、n，2004） 。盡管許多研究試圖 在相關系數分析中控制這些問題，但該修正為計量經濟模型規范增加了更多限制 性假設（例如，參見 Caporale, Cipollini & Spagnolo，2005；Pesaran & Pick， 2007） 。 圖表圖表 1. 匯總統計匯總統計 摘要統計數據是整個樣本期內（02/01/2006到 31/12/2010）所有 16 個 AME 每日總收益指數自然對數的第一個差值。* 表示 5%的顯著性 資料來源：Evidence of contagion in global REITs investment，興業證券經濟與金融研究院整理 最近，Hartmann

17、、Straetmans 和 de Vries（2006）使用非參數極值估計函數來測 試歐盟和美國經濟體的銀行系統穩定性。它們區分了兩種度量：蔓延，即極端股 票收益從一家銀行溢出到另一家銀行；系統，表示為尾部，是股票指數整體極 端共動的結果。他們認為，極值分析優于相關系數分析有兩個原因。首先，極值 分析使用非參數估計函數，該估計函數不依賴于資產收益的高斯分布的基本假設， 因此可以解釋非線性關系。第二，由于極值分析僅將較大的負回報作為估計中的 樣本點，因此與相關系數分析相比，特別是在關注市場崩潰中的極端資產回報時， 它提供了更多關于蔓延的信息。Pais和 Stork（2011）使用三種極端風險估計

18、函 數來衡量資產回報率的單變量下行風險和聯合崩潰的可能性。他們通過聯合崩潰 可能性估計器分析了澳大利亞銀行業和不動產行業的蔓延。他們發現 2007-2009 年的全球金融危機增加了不動產行業內部的依賴性。他們還發現，鑒于澳大利亞 不動產行業的股票回報率為負，這種蔓延存在于澳大利亞的銀行系統中。 為了進一步調查全球 REITs 投資中國際多元化的有效性，我們對全球 REITs 市場 的相關系數進行參數穩定性測試，并基于極值理論估計函數，以尋找 2007-2009 年全球金融危機期間全球 REITs市場蔓延的證據。 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 -

19、6 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 3. 研究方法研究方法 3.1. 迭代累積平方和迭代累積平方和 （ICSS） 蔓延的研究結果可能因預先確定的危機日期和時間間隔的長度而有偏差，這可能 導致數據集中的內源性結構斷裂（Bacchiocchi & Bevilacqua，2009；Dungey， Fry，Gonzlez Hermosilloc & Martin，2005） 。本研究使用 Incln 和 Tiao（1994） 開發、隨后由 Wang 和 Thi（2013）改進以檢索市場恐慌的潛在時間點 2的 ICSS 算法檢測資產回報方差的突然變化： 式中，ai,t是一系列獨立觀測值，來自均值為零且無條

20、件方差2的分布；t 期間 資產 i的回報率 ri,t是原始價格指數 Pi,t的自然對數的第一個差值；i是 ri,t的平均 值。 假設每個區間內的方差由2(j = 0,1,N)給出， ，如下所示： NT是 T 觀察值的方差變化總數，1K1K2 T 是一組變化點。根據齊次 方差的零假設設置統計量 DK，如下所示： = , 2 =1 ,隨機變量序列的平方和ai,t, t = 1,2, T。 在齊次方差的零假設下，DK對 K 的圖類似于零軸上的水平線。如果方差發生一 個或多個變化，則 DK的值會從零向上或向下漂移。在數據集 中， 我們使用提 供 maxK| |作為對變化點的估計并測試 2 | |的相應

21、值是否超過 1.358。我們分 別對系列的第一部分和第二部分進行估計和測試。迭代例程，直到沒有找到新的 更改點。 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 7 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 圖表圖表 2. 每日每日 REITs 收益率序列的相關性系數收益率序列的相關性系數 此表總結了 02/01/2006 至 31/12/2010 整個樣本期內相關系數的估計結果.*,*和*表示 1%，5%，10% 的顯著性 資料來源：Evidence of contagion in global REITs investment，興業證券經濟與金融研究院整理 3.2.

22、相關系數分析相關系數分析 為了進行相關系數分析，我們估計了一個無限制向量自回歸模型來計算市場間的 相關系數。我們使用向量自回歸模型來控制資產回報的線性相互依賴性（Favero & Giavazzi，2002） 。一旦我們模擬了模型，我們就使用殘差來計算市場間的相關 系數。我們使用調整（無條件）相關系數估計器 ，如下所示： 是最初計算的相關系數, ,和,分別表示危機市場處于穩定期和 危機期資產回報率的標準差。為了測試相關系數是否發生顯著變化，我們使用 FR統計： Ncrisis和 Nstable分別表示穩定期和危機期的觀測數量。如果 FR 統計量的值大于臨 界值，則拒絕無蔓延的零假設。 （H0:

23、 ） 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 8 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 圖表圖表 2.（承上承上） 資料來源：Evidence of contagion in global REITs investment，興業證券經濟與金融研究院整理 3.3. 極值理論估計函數極值理論估計函數 鑒于本研究側重于極端收益，我們估計了一個左尾指數參數，該參數測量收益 分布尾部的肥滿度（Hill，1975） ，如下所示： 其中，參數 k表示估計中使用的極端收益數，xj是極端收益樣本數據的第 j階統 計量。因此，XjXj-1 (j = 2, 3, , T)。 的低（

24、高）值表示尾巴肥（瘦） 。 一旦對尾部指數進行了估計，我們就根據零假設得出了一個 t統計量，即在危機 期間極端回報率沒有結構性變化，如下所示（Hartmann, Straetmans & de Vries， 2004） ： 計算為自舉差 1 2的標準偏差. 我們將引導的數量設置為 1800。根據估計的 尾部指數，我們提供了下行風險估計函數，這是一種半參數 VaR 估計函數，用 于測量資產價格大幅下跌的下行風險： 式 (9) 的 VaR是具有相應超越概率 p 的五分位估計量。再次強調極端回報，我們 將 p設定在 1%的低水平。我們使用與式（8）類似的 t統計量來檢驗穩定期和危 機期之間 VaR

25、估計的相等性。此外，我們使用多元極端蔓延估計函數來確定一 個市場的資產回報率與另一個市場的資產回報率聯合崩潰的可能性。Huang （1992）推導了一個非參數條件遇險（CD）頻率估計器，其給出如下： 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 9 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 其中 I為指示函數；Xi,T k和 Xc,T k分別是市場 i和危機市場 c 中資產收益的第 個和第 k 個最高階統計量；是一個乘數，給定為 1，表示給定極端回報的市 場崩潰頻率。我們采用 MannWhitney U檢驗來確定危機期間 CCC頻率是否出 現統計上的顯著增加。 4. 數

26、據和實證結果數據和實證結果 我們的研究使用了 2006 年至 2010年期間各國 REITs的每日收益數據。該數據集 來自 AME Capital3，并從彭博數據庫獲得。2006年 3 月，AME Capital推出了一 系列全球 REIT 指數集，涵蓋各個國家的所有 REITs 管轄區，并以當地貨幣計量。 4該數據集包括兩個北美國家（美國和加拿大） 、四個歐洲國家（荷蘭、比利時、 法國和希臘） ，兩個非洲和中東國家（南非和土耳其）和八個亞太國家/地區（新 加坡、馬來西亞、中國香港、中國臺灣、韓國、日本、新西蘭和澳大利亞） 。5 表 1列出了所有收益序列的匯總統計數據，這些數據是原始全球 RE

27、IT指數集與 每日收盤時的指數的第一個自然對數差值。在樣本期內波動率不超過 2%的四個 亞洲國家/地區（中國香港、新加坡、馬來西亞和中國臺灣）的 REITs 市場平均 表現優于其他經濟區域的 REITs市場。因此，亞洲的 REITs 市場有可能提供更高 的風險調整回報。美國 REITs 市場的標準差是樣本期內最高的，這證實了之前的 發現（Seiler, Webb & Myer，1999） ，即美國 REITs 的行為更像小型股。第 7列中 的 Jarque Bera 統計數據表明，所有地區的 REITs 收益分布都遠未表現出正態性， 這意味著可能違背相關系數分析中資產收益的基本正態分布假設。

28、表 2提供了每日 REITs收益序列的相關系數。120個國家之間的不動產投資信托 基金回報相關系數中有 21個為負。結果表明，REITs 投資的國際配置可能帶來 風險分散收益。例如，基于中國香港的不動產投資者可以明顯受益于海外 REITs 投資，具有過度多樣化效應。研究結果還表明，加拿大和歐洲經濟區的大多數國 家在 REITs市場上存在顯著的相關性。新加坡、韓國、日本、新西蘭和澳大利亞 在 REITs 市場上也相互關聯。 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 10 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 4.1. ICSS 算法的結果算法的結果 我們實施 IC

29、SS 算法來分析 16 個樣本 REITs指數，從而檢索市場恐慌的潛在時間 點。5我們關注與 2007-2009 年全球金融危機開始和結束相對應的潛在時間點， 并總結美國 REITs 市場的波動率在 3 個月內突然發生的變化的 16 個樣本 REITs 波動性集的總變化數。附錄指出了算法確定的波動率突然變化的時間點。最后一 欄中最大的兩個總變化數是 2007年 8月 6 日和 2008 年 9月 15 日的 23。值得注 意的是，第一個危機日期與法國巴黎銀行于 2007年 8月 9 日暫停三只次級抵押 貸款債務基金以及歐洲央行向歐洲銀行市場注入 950 億歐元一致，而第二個危機 日期與雷曼兄弟

30、的倒閉一致。ICSS 算法的結果為蔓延分析提供了兩個時間點， 這兩個時間點都位于危機即將結束時：2008年 4 月 30 日和 2010 年 3 月 31日。 因此，在我們的進一步分析中，我們測試了兩個時間段的蔓延：2006年 1 月 2 日至 2008 年 4 月 30日和 2006年 1 月 2 日至 2010年 3 月 31日。 4.2. 相關系數分析相關系數分析的結果的結果 表 3提供了相關系數分析的結果。面板 A顯示了在第一個測試時間段內，美國 REITs市場向亞洲國家/地區 REITs 市場的蔓延。危機期間，美國與新加坡、馬來 西亞、中國臺灣和新西蘭之間的相關系數顯著增加。也就是說

31、，如果在美國的不 動產投資者將資產配置在亞洲，他們在危機期間可能會遭受損失。有趣的是，投 資于歐洲 REITs市場的美國不動產投資者獲得了國際多元化收益。 與 A 組一樣，表 3的 B 組也提供了一些蔓延的證據。然而，在這兩種情況下， 結果在統計學上并不顯著。缺乏統計學意義可能是因為本研究違反了相關系數分 析中的假設中殘差必須為正態分布的條件。此外，Forbes和 Rigobon（2002）使 用的線性框架可能低估了當波動性出現重大突破時，與相關性系數的突破相比， 蔓延的存在（Way&Candelon，2010） 。 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明

32、 - 11 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 圖表圖表 3. 相關性分析相關性分析 該表報告了每個樣本國家 16個樣本 REITs市場的交叉市場相關系數和標準差。通過式（4）調整了相關系數的異方差。穩定期定義為 2006年 1 月 2日至 2008年 9月 15日。危機期定義為 2008年 9 月 15 日至 2010年 3 月 31 日。整個時期是穩定期加上危機期。檢驗統計數據用于單側 z檢驗，檢驗危機期間的交叉市場相關系數是否顯著大于穩定期間。最后一列中的 C表示測試統計值大于臨界值，因此存在蔓延。最后一列 中的 N 表示測試統計值小于臨界值，因此不存在蔓延。*和*分別表示 5%和 10%水平

33、的顯著性。 資料來源：Evidence of contagion in global REITs investment，興業證券經濟與金融研究院整理 4.3. 極值分析的結果極值分析的結果 在估計式（6） ， （9）和（10）中的統計數據之前，我們根據式（6）中的 Hill 估計函數構建 Hill 圖，以確定式（7）中的最佳 k 水平。在第一次蔓延測試期間， 穩定期、危機期和完整期的參數 k分別設置為 40、40和 50。接下來，在第二次 蔓延測試期間，穩定期、危機期和完整期的 k 分別設置為 60、40 和 70。作為穩 健性測試，我們在等式（6） （9）和（10）中對于第一次和第二次蔓延試

34、驗期 間的不同 k 組測試估計結果。結果表明，k 的適度變化對關鍵結論沒有顯著影響。 表 4給出了式（6）中尾部指數的估計值。結果表明，大多數尾部指數估計值在 2 到 4之間變化，這與 Pais 和 Stork（2011）的結果一致。我們的結果表明，歐 洲國家的 REITs市場受到的沖擊比亞洲國家更大，尾部指數估計值的更大跌幅就 證明了這一點?；叵胍幌?，表 3 中的相關系數分析顯示了美國和大多數歐洲國家 之間 REITs市場的相反趨勢，以及美國和亞洲國家/地區之間相關系數的上升趨 勢。因此，我們得出結論，亞洲和歐洲的 REITs 市場都受到危機的影響，但正如 Kaminsky 和 Reinha

35、rt（2002）所觀察到的那樣，它們之間的傳導機制不同。 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 12 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 圖表圖表 4. 兩個兩個蔓延蔓延試驗期的左尾指數估計值試驗期的左尾指數估計值 該表報告了在 2006年 1月 2 日至 2008 年 4月 30 日和 2006 年 1 月 2日至 2010 年 3月 31 日這兩個蔓延測試期間，16個樣本國家收益概率分 布函數的左尾公式（6）中的尾部指數估計值。對于第一個蔓延測試期，穩定期和危機期按 2007年 7 月 6 日的時間點劃分，對于第二個蔓延 測試期，穩定期和危機期按 20

36、08年 9 月 15日的時間點劃分。在第一個（第二個）測試期間，對于穩定期、危機期和完整期，估算中使用的 k 分別給定為 40、40和 50（60、40和 70） 。最后一列報告了 z檢驗的結果，以確定每個國家的尾部指數在危機期間是否有顯著變化。*和* 分別表示 1%和 10%水平的顯著性 資料來源：Evidence of contagion in global REITs investment，興業證券經濟與金融研究院整理 表 5 報告了等式（9）中 99.9%VaR 的估計值。在危機前的第二次蔓延測試期間， 歐洲國家和亞洲國家 99.9%的 VaR估計平均值分別為 13.19%和 19.8

37、1%。然而， 在危機期間，平均值分別上升到 35.52%和 38.82%。結果還表明，歐洲國家 REITs資產收益率分布的左尾比亞洲國家的左尾受影響更大。這些調查結果與表 4 中的調查結果一致。 表 6給出了美國 REITs市場和其他國家 REITs市場之間觀察到的每對 REITs聯合 崩潰的 CCC 頻率估計，如式（10）所示。結果支持表 2中報告的結果，并揭示 了 REITs 市場資產回報中兩組不同的國家間共同變動。首先，加拿大和歐洲經濟 區的大多數國家在 REITs 市場上有著顯著的相關性。其次，新加坡、韓國、日本、 新西蘭和澳大利亞相互關聯。危機爆發后，大多數 REITs市場的尾部依賴

38、程度顯 著增加。此外，2007年 8月 6日的危機期間，全球范圍內首次發生了大量波動 率變化，與之后 2008年 9月 15 日的危機期間相比，它提供了更多關于蔓延的信 息。 圖表圖表 5. 兩個蔓延測試期間的單變量極端下行風險估計值（以百分比為單位）兩個蔓延測試期間的單變量極端下行風險估計值（以百分比為單位） 該表報告了 16個樣本國家在 2006 年 1月 2 日至 2008年 4月 30 日和 2006 年 1月 2 日至 2010年 3 月 31 日兩個蔓延測試期間收益概率分布函 數的公式（9）中 99.9%風險值的估計值。穩定期和危機期分別以 2007 年 7 月 6日和 2008

39、年 9月 15日為第一個蔓延測試期和第二個蔓延測 試期。在第一個（第二個）測試期間，對于穩定期、危機期和完整期，估算中使用的 k分別設置為 40、40 和 50（60、40 和 70） 。最后一列 報告了 z檢驗的結果，以確定每個國家的 99.9%風險價值估計值在危機期間是否發生了重大變化。*，*，和*分別表示 1%、5%和 10%水 平的顯著性 資料來源：Evidence of contagion in global REITs investment，興業證券經濟與金融研究院整理 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 13 - 行業跟蹤報告行業跟蹤

40、報告 圖表圖表 6. 兩個蔓延測試周期的條件共同崩潰（兩個蔓延測試周期的條件共同崩潰（CCC）概率估計（以百分比為單位）概率估計（以百分比為單位） 該表報告了 16個樣本國家在 2006 年 1月 2 日至 2008年 4月 30 日和 2006 年 1月 2 日至 2010年 3 月 31 日兩個蔓延測試期間收益概率分布函 數的公式（10）中的 CCC概率估計值。穩定期和危機期分別以 2007 年 7 月 6日和 2008 年 9月 15 日為第一個蔓延測試期和第二個蔓延測試 期。在第一個（第二個）測試期間，對于穩定期、危機期和完整期，估算中使用的 k分別設置為 40、40 和 50（60、

41、40 和 70） 。最后一列報 告了 MannWhitney U檢驗的結果，以確定每個國家的 CCC概率估計值在危機期間是否發生了重大變化。*，*，和*分別表示 1%、5% 和 10%水平的顯著性。 資料來源：Evidence of contagion in global REITs investment，興業證券經濟與金融研究院整理 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 14 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 5. 結結論論 本研究考察了 2006 年至 2010 年期間全球 REITs 市場的蔓延。全球金融危機對全 球的長期影響可能會導致 REITs

42、 市場在美國以外的地區蔓延。因此，我們使用 ICSS 算法來分析美國的 REITs 市場，以獲取潛在的市場恐慌時間點。通過相關 系數分析和尾部相關性檢驗，我們發現全球 REITs 市場存在顯著的蔓延證據。因 此，不動產投資者應考慮投資組合資產配置中的 REITs 以外的資產類別，以構建 一個多元化的投資組合和擴大其在海外的投資。 這項分析還得出了其他幾個重要的發現。首先，中國香港、新加坡、馬來西亞和 中國臺灣的亞洲國家 REITs 市場在研究期間為不動產投資者提供了更高風險調整 的回報。然而，我們在亞洲發現了大多數蔓延的證據。因此，在危機期間，美國 不動產投資者在亞洲 REITs 市場的投資將

43、遭受損失。與美國相比，加拿大和大多 數歐洲國家的 REITs 市場回報呈現出相反的趨勢。其次，我們認為，歐洲和亞洲 國家的 REITs 市場都經歷了蔓延，但傳導機制不同。第三，相關系數分析和尾部 相關性檢驗的結果表明，在危機之前，REITs 市場資產收益率中存在兩組不同的 國家間協動：加拿大和歐洲經濟區的大多數國家在 REITs 市場上顯著相關；新加 坡、韓國、日本、新西蘭和澳大利亞相互關聯。最后，ICSS 算法生成兩個危機 日期：2007 年 8 月 6 日和 2008年 9 月 15日。然而，如果使用后一個危機日期， 所有分析的實證結果在統計上不太顯著。 我們的實證結果清楚地支持了全球金融

44、危機期間全球 REITs 市場的蔓延現象。然 而，由于全球 REITs 市場的市值不平衡，我們的研究結果需要進一步調查，包括 市場規模的分類。此外，基于我們歐洲和亞洲國家的 REITs 市場表現出不同的傳 播機制的觀點，我們還鼓勵在未來的研究中納入區域分類。 風險提示風險提示：文獻中的結果均由相應作者通過歷史數據統計、建模和測算完成，：文獻中的結果均由相應作者通過歷史數據統計、建模和測算完成， 在宏觀政策、市場環境發生變化時模型存在失效的風險。在宏觀政策、市場環境發生變化時模型存在失效的風險。 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 15 - 行業跟蹤

45、報告行業跟蹤報告 備注備注 1. 在本研究中，REITs 指上市 REITs 2. 這項研究遵循的論點是，危機時期通常以波動性增加為特征（Dungey et al., 2005） 。Manway 和 Candelon（2010）最近的研究證實，方差的突變總是先于條 件相關系數的突變。Wang 和 Thi（2013）使用不同的方法測試蔓延效應。他們 的模型包括 ICSS、虛擬變量和動態條件相關（DCC）雙變量 GARCH 模型。其 他常用于檢驗蔓延效應的方法包括 GARCH 模型、協整檢驗和沖擊概率（Wang & Thi，2013） 3. 我們將數據限制在單一來源。一個優點是，我們的研究沒有因不

46、同指標的選擇 標準和權重方法而導致的數據樣本偏差。AME Capital 提供金融數據和研究服務， 專門從事不動產行業。2007 年，其客戶包括 EPREA、投資不動產數據庫以及 REITs和上市不動產集團 4. 全球 REIT 指數是以總回報為基礎計算的一系列指數，按市值加權，并以當地 貨幣計量。資產回報數據的本幣計量使實證蔓延研究不受匯率波動造成的偏見的 影響（Mink，2009） 5. 根據 ING Clarion Real Estate Securities 在 2007 年進行的調查，我們將 2006年 擁有 REIT 投資工具的所有國家包括在內，保加利亞除外，因為 2006 年初的

47、數 據不可用 附錄附錄 A. ICSS 算法檢測到的波動性突然變化算法檢測到的波動性突然變化 請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明請務必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 - 16 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 參考文獻參考文獻 1. Bacchiocchi, E., & Bevilacqua, M. (2009). International crises, instability periods and contagion: The case of the ERM. International Review of Economics, 56, 105122. 2. Bae, K. -H.,

48、 Karolyi, G. A., & Stulz, R. M. (2003). A new approach to measuring financial contagion. Review of Financial Studies, 16, 717763. 3. Baig, T., & Goldfajn, I. (1999). Financial market contagion in the Asian crisis. IMF Staff Paper, 46, 167195. 4. Billio, M., & Caporin, M. (2010). Market linkages, var

49、iance spillovers, and correlation stability: Empirical evidence of financial contagion. Computational Statistics and Data Analysis, 54, 24432458. 5. Bond, S. A., Dungey, M., & Fry, R. (2006). A web of shocks: Crises across Asian real estate markets. Journal of Real Estate Finance and Economics, 32,

50、253274. 6. Caporale, G. M., Cipollini, A., & Spagnolo, N. (2005). Testing for contagion: A conditional correlation analysis. Journal of Empirical Finance, 12, 476489. 7. Dungey, M., Fry, R., Gonz lez-Hermosilloc, B., & Martin, V. (2005). Empirical modeling of contagion: A review of methodologies. Qu