建筑裝飾行業REITs他山之石系列之十九：國際REITs與石油市場之間的價格和波動聯系-20211206（17頁）.pdf

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 industryId 建筑裝飾建筑裝飾 investSuggestion 推薦推薦 ( 維持維持 ） relatedReport 相關報告相關報告 REITs 他山之石系列之十七 REITs 收益和通貨膨脹之間 的關系：向量誤差修正法 2021-11-15 REITs 他山之石系列之十六 對于 REITs 是否存在杠桿目 標？2021-11-8 REITs 他山之石系列之十五 國際權益類REITs： 未來五大 方向2021-11-

2、1 REITs 他山之石系列之十四 REITs 間的投資組合多樣化 分析2021-10-25 REITs 他山之石系列之十三 關于 REITs 的對沖效益：風 險厭惡和市場狀態的作用 2021-10-11 REITs 他山之石系列之十二 分解權益類 REITs 中的泡 沫2021-9-23 REITs 他山之石系列之十一 REITs: 對沖和分散投資的 可能性2021-9-13 REITs 他山之石系列之八 REITs與銀行貸款的關系： 資本 結構角度2021-8-23 投資要點投資要點 summary 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

3、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 文獻分享系列第十九 篇。 推薦理由：推薦理由：本文研究分析了 19 個 REITs 市場和石油市場之間的價格和波 動傳遞。本研究推論，油價可用于預測 REITs 價格，但 REITs 對油價的反 饋結果不明顯。從波動性來看，大多數市場中都觀察到了雙向傳遞的有力 證據，其總體上是穩健的，本文進一步證明了在價格傳導過程中持續考慮 穩健結構變化的重要性。 推薦文獻主要研究成果：推薦文獻主要研究成果： 從 REITs 投資者

4、的角度來看， 了解這些市場之間 的相互作用可以改善短期和長期投資組合策略， 特別是在研究結果表明的 成熟市場。波動傳遞結果表明，包含 REIT 的投資組合降低了石油市場的 多元化能力。最后，由于雙向反饋效應，沖擊對任一市場的負面影響可能 會延長。因此，政策制定者需要更加關注這些市場之間的相互作用，因為 歷史已經證明，即使是短期沖擊也可能對長期經濟有害。 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 titl

5、e REITs 他山之石他山之石系列之系列之十十九九 國際國際 REITs 與石油與石油市場之間的價格和波動聯系市場之間的價格和波動聯系 createTime1 2021 年年 12 月月 6 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 國際國際 REITs 與與石油市場之間的價格和波動聯系石油市場之間的價格和波動聯系（Price and volatility linkages between international REITs and oil markets） 文獻來源：文獻來源： Saban

6、 Nazlioglu, Rangan Gupta, Alper Gormus, Ugur Soytas Energy Economics （2020） 推薦推薦理由理由：本文研究分析了 19 個 REITs 市場和石油市場之間的價格和波動傳遞。 本研究推論，油價可用于預測 REITs 價格，但 REITs 對油價的反饋結果不明顯。 從波動性來看，大多數市場中都觀察到了雙向傳遞的有力證據，其總體上是穩健 的，本文進一步證明了在價格傳導過程中持續考慮穩健結構變化的重要性。 nXlYdYnVeVfUyQwOxPvNbRdN7NsQqQtRmNkPpOsQjMpPsN6MqQuNMYoNxPMYrRn

7、R 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 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 1. 引言引言 現在有廣泛的證據表明，將不動產納入混合資產組合可以獲得收益（Hoesli 等 人，2004；MacKinnon 和 Al Zaman，2009；Hoesli 和 Reka，2013；Bouri 等人， 2018） 。但是，由于不動產擁有較高的單位價值和極低流動性，投資不動產市場 也可能會出現問題。因此，在過去的幾十年里，證券化的不動產市場，即 REITs 的重要性大幅增長，總市值高達 1.7 萬億美元（全球 REITs 市場，EY 全球不動 產報告，2016）

8、 。雖然美國仍然是 REITs 市場的領導者（市值為 1.15 萬億美 元） ，但現在提供 REITs 作為投資工具的國家數量在過去 10 年幾乎翻了一倍，而 目前總市值則高達 37 萬億美元。REITs 部門吸引投資資本的能力并不令人驚 訝，因為無論投資組合的大小，所有投資者都可以投資。鑒于 REITs 在投資組合 中公認的重要性，投資者的一個重要問題是要了解是市場。此外，鑒于不動產行 業在最近的全球金融危機中發揮了公認的作用，而且 REITs 數據可以在沒有測量 誤差的情況下高頻獲得（與住房市場不同） ，同時它又是整個不動產行業的良好 代表（Akinsomiet al.，2016） 。因此

9、，早期發現該行業在沖擊后的路徑，對政策 制定者來說也是一個同樣重要的問題（Gupta 和 Marfatia，2018；Gupta 等， 2019） 。 在這個問題上，研究主要分析了貨幣政策和宏觀經濟新聞沖擊對 REITs 市場的影 響（例如，見 Bredin 等人（2007，2011） ，Xu 和 Yang（2011） ，Claus 等人 （2014） ，Kroencke 等人（2016） ，Marfatia 等人（2017） ，Nyakabawo 等人 （2018） ） 。由于 REITs 股票作為普通股票進行交易，并且存在大量分析石油沖擊 對國際股票市場價格和/或回報和波動的文獻（例如，見

10、 Degiannakis 等人 （2018） ，以及 Smyth 和 Narayan（2018）的詳細評論） ，缺乏對 REITs 的類似研 究是相當令人困惑的。一方面，Huang 和 Lee（2009）采用 Chan 和 Maheu （2002）提出的自回歸條件跳躍強度模型來捕捉時變跳躍（即突然而非平滑的結 構性中斷）現象的特征，并研究了預期和意外原油波動對美國整體 REITs 指數的 影響。分析結果顯示，REITs 的回報率隨著預期油價的上升而上升，并提供了一 部分的對沖效果。此外，本文還表明，石油對 REITs 的影響比普通股票和債券市 場更大。另一方面，Nazlioglu 等人（201

11、6）研究了油價和波動率對美國六類 REITs 的第一和第二時刻的作用。住宅、酒店、醫療保健、零售、抵押和倉庫/工 業 REITs。在經濟學上，這項研究提出了一種新的因果關系方法，即用 Fourier 近似法增強 Toda 和 Yamamoto（1995）的方法，以捕捉漸進或平滑的轉變，而這 又不需要關于結構性中斷的數量、日期和形式的預先知識。使用這個測試，作者 們發現從油價到所有 REITs 的單向因果關系；在后一種情況下，除了抵押類 REITs，剩余因果關系的運行方向都是相反的。此外，基于 Hafner 和 Herwartz （2006）的因果關系檢驗，Nazlioglu 等人（2016）表

12、明石油市場和所有 REITs 之間的波動性傳導是雙向的?？傊?，這兩項研究顯示了油價對美國 REITs 的第一 和第二時刻的重大影響，同時也表明了可能的反饋作用。Huang 和 Lee（2009） 以及 Nazlioglu 等人（2016）的研究結果指出，在最近石油市場金融化之后 （Bahloul 等人，2018） ，石油和金融市場之間的聯系加強了，后者還包括 REITs 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 - 4 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 部門。換句話說，由于投資者進行的投資組合分配，這兩個市場的變動有可能在 價格和波動性兩個層面上相互影響（Tiw

13、ari 等人，2018） 。此外，鑒于（不動 產）公司的股票價格等于未來現金流貼現的預期現值（Huang 等人，1996） ，石 油價格沖擊可以通過影響當前和未來的現金流來直接影響 REITs 的價格，或者通 過影響用于貼現未來現金流的利率來間接影響（Kaminska 和 Roberts-Sklar, 2018） 。此外，石油和不動產市場都可能受到與產出、通貨膨脹和利率相關的共 同沖擊的影響（Breitenfellner 等，2015） ，導致石油和 REITs 的第一和第二時刻 的間接聯系。 在此背景下，我們旨在將涉及 REITs 和石油市場的價格和波動的因果影響的有限 文獻擴展到國際層面（

14、涉及 19 個國家/地區） 。在這方面，基于數據的可用性， 我們分析了處于不同發展階段的多個 REITs 市場，并對應于成熟（美國） 、成熟 （澳大利亞、比利時、加拿大、法國、德國、中國香港、日本、荷蘭、新西蘭、 新加坡和英國）市場和新興（愛爾蘭、意大利、馬來西亞、墨西哥、南非、西班 牙和土耳其）市場的不同類別。 為了實現我們的目標，從計量經濟學模型的角度來看，我們使用基于 Fourier- based 的 Toda 和 Yamamoto（1995）價格因果關系測試版本（由 Nazlioglu 等人 （2016）開發） ，以及修改后的 Hafner 和 Herwartz（2006）因果關系測試

15、與 Fourier 近似（由于 Pascalau 等人（2011）和 Li 和 Enders（2018） ） 。這兩個模型 都考慮了結構性轉變，作為漸進過程納入涉及石油和 REITs 市場第一和第二時刻 運動的關系中?？紤]到與金融和商品市場相關的（高頻）數據會發生結構性變 化，對制度變化的核算至關重要，更重要的是，無法對結構性中斷進行建模會導 致不正確的推論（Kim 等人，2007；Salisu 和 Fasanya，2013；Gil-Alana 等人， 2016） 。 據我們所知，這是第一次基于結構性轉變的 Granger 因果關系的測試，我們分析 了石油和國際 REITs 市場之間的價格和波

16、動性溢出效應。我們的論文可以被認 為是 Huang 和 Lee（2009）工作的延伸，從超越美國的角度出發，利用對價格 和波動性的標準 Granger 因果關系測試的方法進步來研究第一和第二時刻。與 Nazlioglu 等人（2016）相比，我們再次提供了一個國際視角，盡管與他們不同 的是，我們沒有研究特定行業的 REITs（由于缺乏這些國家的數據） ，而是集中 研究整體的 REITs。雖然與 Nazlioglu 等人（2016）一樣，我們使用了考慮到平 穩制度變化的因果關系的一元檢驗，但我們與他們不同，在分析波動性溢出時， 我們以平穩的方式考慮到結構性中斷，提供了方法上的創新?？傊?，我們的分

17、析 在兩個方面擴展了文獻：國際證據和方法。本文的其余部分組織如下：第 2 節討 論了檢驗價格和波動性的因果關系的方法。第 3 節介紹了數據及其屬性，以及結 果關系測試的結果。最后，第 4 節總結了我們的結果，并得出了我們結果的含 義。 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 - 5 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 2. 計量經濟學方法計量經濟學方法 2.1.2.1.檢驗結構性變化的價格傳導檢驗結構性變化的價格傳導 為了檢驗價格傳導，我們從 Granger（1969）建立的基本 因果關系 模型開始。 Granger 將 VAR（p）模型定義為 其中 yt包括內

18、生變量，是截距項的向量，=（1,.,p）是參數，ut 是白 噪聲殘差。在我們的設定中，yt 涉及石油價格和國際 REITs。沒有 Granger 因果關 系的無效假設（Ho : 1 = . = p = 0）可以用 Wald 統計量來檢驗，它具有 p 自 由度的齊次分布。 如果 VAR 模型中的變量是整合的或共同整合的， 那么無 Granger 因果關系的 Wald 統計量不僅具有非標準分布，而且還取決于干擾參數（Toda and Yamamoto, 1995; Dolado and Lutkepohl, 1996） 。為了克服這些缺點，Toda 和 Yamamoto（1995） （以下簡稱 T

19、Y）用變量的水平來估計 VAR（p+d）模型，其中 d 是變量的最大單位根程度。 公式(1)是基于這樣的假設：yt中不存在任何結構性中斷，因此截距項在一段時 間內是不變的。 Ventosa-Santaulria 和 Vera-Valds(2008)證明了一個漸進的結果， 即如果在估計中忽略了數據生成過程中的結構性中斷，那么 Wald 統計量會拒絕 無效假設。Enders 和 Jones（2016）也通過蒙特卡洛模擬證實了這個結果。作者指 出，在 VAR 模型中忽略結構性中斷會導致 Granger 因果關系測試的規模扭曲。他 們進一步發現，除非對斷裂點進行適當的建模，否則它也傾向于過度拒絕無效假

20、 設。因此，當結構性中斷被忽視或不適當地考慮時，標準 Granger 因果關系分析 的推論可能會被誤導（Enders 和 Jones，2016） 。 在 VAR 規范中， 控制結構性中斷并確定中斷的原始來源是很困難的，因為一個變 量的中斷可能會導致其他變量的轉變（Ng 和 Vogelsang，2002；Enders 和 Jones， 2016） 。 傳統上采用虛擬變量的方法來模擬斷裂的尖銳過程 （例如， Perron， 1989； Zivot 和 Andrews，1992；Lee 和 Strazicich，2003） 。然而，相當一部分結構性變 化是漸進性的。 為了部分彌補這一問題， 采用了平

21、滑過渡法 （除此之外， Leybourne 等人，1998；Kapetanios 等人，2003） 。這兩種方法的核心問題是，它們需要知道 函數形式和斷點的數量。為了解決這些問題，人們提出了基于 Gallant（1981）提 出的靈活 Fourier 形式的變體的 Fourier 近似法來捕捉結構性轉變（見 Becker 等 人，2006；Enders 和 Lee，2012a，2012b；Rodrigues 和 Taylor，2012） 。Fourier 近 似法不需要關于斷裂形式和數量的先驗知識，并將結構轉移作為一個漸進/平滑的 過程來捕獲。 通過利用這種靈活性來簡化轉移形式的確定以及 VA

22、R 框架中的中斷 數量和日期的估計， Enders 和 Jones （2016） 、 Nazlioglu 等人 （2016， 2019） 和 Gormus 等人（2018）在最近的研究中采用了 Fourier 近似法。 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 - 6 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 Nazlioglu 等人（2016）通過放寬截距項隨時間變化而不變的假設，擴展了采用 Fourier 近似的 TY 框架，并將 VAR（p+d）模型定義為 其中截距項(t)是時間的函數，表示 yt的任何結構性轉變。為了將結構性轉變作 為一個具有未知日期、數量和斷裂

23、形式的漸進過程，Fourier 近似值被定義為 其中 n 是頻率的數量，1k和2k分別衡量頻率的振幅和位移。將公式（3）代入 公式（2） ，我們可以得到 值得注意的是，大的 n 值最有可能與隨機的參數變化有關，并減少了自由度。另 一方面，單一的 Fourier 頻率可以模仿確定性成分的各種斷裂，因此也可以使用單 一的頻率成分（見，Becker 等人，2006） 。具有單一頻率的(t)被定義為 其中 k 表示頻率。在單一頻率的情況下，我們將公式（5）代入公式（2） ，得到 (5) 代入公式(2)，得到 在 Toda-Yamamoto 框架中，格蘭杰非因果關系的無效假設是基于對感興趣的變量 的前

24、p 個參數的零限制（Ho : 1 = . = p = 0） ，Wald 統計量具有自由度為 p 的齊次分布。最近的因果關系文獻中使用了引導分布，以增加小樣本中測試統計 量的力量，以及 k 表示頻率的情況。在單一頻率的情況下，我們將公式（5）替換 為公式 （6） 。 (5)代入公式(2)， 得到對數據的單位根和協整屬性的穩健性(見 Mantalos, 2000; Hatemi-J, 2002; Hacker and Hatemi-J, 2006; Balcilar et al., 2010)。除了使用漸 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

25、業跟蹤報告行業跟蹤報告 近的齊次分布外，我們還通過采用最初由 Efron（1979）提出的殘差抽樣引導方法 來獲得 Wald 統計量的引導分布。Nazlioglu 等人（2019）為了比較 Fourier TY 方 法與 TY 檢驗的規模和功率特性，進行了 Monte Carlo 模擬。結果顯示，隨著觀測 值數量的增加，雖然漸進分布和引導分布之間的差異消失了，但在因果關系分析 中考慮結構轉移的重要性變得更加明顯。此外，雖然 TY 檢驗在大樣本中具有嚴 重的規模失真，但 Fourier TY 檢驗具有良好的規模特性。 公式（4）和（6）都需要確定 Fourier 頻率成分的數量和滯后長度。我們按

26、照常見 的方法來確定因果關系分析中的最佳滯后數。 我們首先將 Fourier 頻率和滯后期的 數量設定為一個最大的標量，然后逐一縮小到 1，然后選擇使 Akaike 或 Schwarz 等信息準則最小的最佳頻率和滯后期組合。 2.2. 2.2. 檢驗結構性變化的波動性傳導檢驗結構性變化的波動性傳導 我們還通過采用 Hafner 和 Herwartz（2006）開發的拉格朗日乘數（LM）波動率溢 出檢驗來研究 REITs 和石油市場之間的波動率互動關系。特別是在分析國際市場 時，與 Cheung 和 Ng（1996）以及 Hong（2001）的方法相比，LM 檢驗提供了更 準確的結果 （Gorm

27、us， 2016） 。 為了得到 LM 檢驗， 對系列 i 和 j 進行 GARCH （1,1） 估計。i 的 GARCH（1,1）規格為 其中 xit 是外生變量，是表示實值信息的誤差項，2是條件方差。 0 , , 0是為了保證條件方差的非負性，同時, 1是為了保證有限方差。我 們對系列 i 的所有假設也適用于系列 j。 在對 i 和 j 的 GARCH（1,1）模型進行估計后，我們定義了 其中2是系列 i 的標準化殘差，2分別是系列 j 的平方干擾項和波動率。對無 波動性傳遞的零假設（H0 : = 0）與波動性傳遞的另一假設（H0: 0）進 行檢驗。LM 統計量被定義為 請務必閱讀正文之后

28、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 zjt 中的錯誤指定指標的數量會影響檢驗統計量的漸近分布，因此具有兩個自 由度的齊次分布。 公式(8)中的條件方差沒有任何結構性變化， 受到常數項， ARCH 項和 GARCH 項的影響。最近關于波動率建模的文獻表明，長期波動率過程也會受到結構變 化的影響（參見 Stric 和 Granger, 2005; Diebold 和 Inoue, 2001, Mikosch 和 Stric, 2004） 。 如果波動率過程有結構性變化， 那么傳統的 GARCH(1,1)模型可能 不足以模擬長期波動率。P

29、ascalau 等人（2011） ，Teterin 等人（2016）以及 Li 和 Enders（2018）最近表明，條件方差的結構性變化可以用 Fourier 近似法很好地近 似，這不需要關于方差變化的數量、日期和形式的先驗信息。此外，Fourier 近似 法可能更適合于金融數據，因為在一個長的金融序列中可能會出現幾個斷點，可 能難以識別（Li and Enders, 2018） 。 傳統的 GARCH 模型可以被重新定義，以包括條件方差水平的中斷（Pascalau 等 人，2011；Li 和 Enders，2018） ，具體如下： 其中i(t)現在取決于時間。為了捕捉波動過程中的任何變化，

30、i(t)被 Fourier 近 似，公式(8)被重新寫成 公式 （10） 中的檢驗統計量可以根據式 （12） 得到， 我們將其稱為 Fourier ()。 由于使用 Fourier 近似并不改變 zjt 中錯誤指定指標的數量，所以遵循一個具 有兩個自由度的漸近齊次分布。 公式（12）需要確定 Fourier 頻率成分的數量。正如 Pascalau 等人（2011）所討論 的， 人們可以從 Akaike 或 Schwarz 信息準則中獲益。 我們首先定義最大的 Fourier 頻率數，然后選擇最小化信息準則的最佳頻率。 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

31、 - 9 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 3. 數據和實證結果數據和實證結果 3.1. 3.1. 數據數據 我們的分析利用了十九個國家/地區（澳大利亞、比利時、加拿大、法國、德國、 中國香港、愛爾蘭、意大利、日本、馬來西亞、墨西哥、荷蘭、新西蘭、新加坡、 南非、西班牙、土耳其、英國和美國）的 REITs 指數的每日觀測值和油價。REITs 數據來源于 Thom-son Reuters 的數據流數據庫，不動產數據對應于每個國家/地區 的標準普爾 REITs 投資組合。至于石油價格，我們使用布倫特原油的每日價格， 因為它是全球石油采購的基準價格，并用于為全球三分之二的國際交易原油供應 定價。 數據來

32、自圣路易斯聯邦儲備銀行的弗雷德數據庫。 為避免匯率波動的影響， REITs 和石油價格數據均以美元計算。 圖 A1 中顯示了數據的圖形版本， 附錄部分 的表 A1 總結了描述性統計數據。 預計 REITs 數據的時間跨度因國家/地區而異 （詳 見表 A1） ，愛爾蘭的樣本最短（2013 年 12 月 24 日至 2019 年 3 月 11 日） ，美國 的樣本最長（1989 年 7 月 31 日至 2018 年 9 月 13 日） 。除了石油和 REITs 價格的 計量經濟學“非正態性” ，值得注意的是，在所考慮的數據樣本中，這些變量以一 致的方式經歷了多重制度變化。這一事實進一步支持了我們的

33、決策，即使用包含 各種結構性突破的模型分析價格和波動性傳導。 為了繼續進行 Granger-Type 價格傳導分析的 TY 方法，需要確定變量單位根的最 大積分數（d） 。為了實現這一點，我們對 Dickey 和 Fuller（1979）進行了增強的 Dickey 和 Fuller（ADF）測試，Zivot 和 Andrews（1992）開發了一個結構斷裂的 ADF 測試（ZA-ADF） ，Enders 和 Lee（2012b）開發了 Fourier 近似的 ADF 測試 （F-ADF） 。表 1 報告了這些單位根測試的結果。雖然單位根檢驗不能拒絕 1%顯 著性水平的石油價格水平單位根的無效假

34、設，但它們強烈支持關于石油價格第一 個差異平穩性的證據。REIT 系列也有類似的發現。因此，變量（d）的最大積分 等于 VAR（p+d）模型中的一。 3.2. 3.2. 主要結果主要結果 表 2 報告了價格傳遞分析的結果。為了確定 TY 測試中的最佳滯后以及 Fourier- TY 方法中的最佳 Fourier 頻率和滯后，我們將最大頻率數設置為 3，滯后設置為 5。通過最小化 Akaike 信息準則確定最佳頻率和滯后。 TY 檢驗的結果（見表 2 的 A 組）表明，根據 Bootstrap 分布，在九個國家/地區 （澳大利亞、中國香港、日本、新西蘭、新加坡、英國、愛爾蘭、意大利和馬來 西亞）

35、至少在 10%個顯著水平上拒絕了從石油價格到 REITs 的無價格傳遞的零假 設。這一結果意味著，在這些國家/地區，油價對 REIT 存在信息傳遞，因此具有 預測能力。TY 測試無法考慮 VAR 模型中可能的結構變化的作用。眾所周知， 2007/2008 年金融危機后， 石油價格呈現出不同的趨勢和波動動態。 為了考慮到這 種結構變化的作用，我們需要知道變化的日期、數量和形式，這在實踐中對應用 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 研究來說是一個挑戰。Fourier 近似能夠有效地解決這個問題，因為它不需要任何 斷點

36、的日期、數字和函數形式的知識。表 2 數據面板 B 中的 Fourier-TY 因果關系 分析結果與 TY 方法的結果基本相似，但有幾個重要的例外。具體而言，Fourier- TY 方法沒有提供證據證明在澳大利亞和英國存在從石油價格到 REIT 的價格傳 導，而傳統的 TY 方法表明存在這種傳導。 關于 REITs 向油價的價格傳遞， TY 檢驗表明， 五個國家 （即加拿大、 德國、 日本、 美國和西班牙）拒絕了無傳遞的零假設。當在估算中考慮到結構變化時，即使傳 輸結果適用于加拿大、 德國、 美國和西班牙， 但在日本的情況下， 它消失了。 Fourier- TY 方法進一步顯示了從 REITs

37、 到墨西哥石油價格的傳遞，而傳統的 TY 方法沒 有。 本質上， REITs 和石油市場之間的價格傳導主要集中在成熟市場， 盡管在愛爾蘭、 意大利、馬來西亞、墨西哥和西班牙等新興 REITs 市場發現了一些證據。根據匿 名推薦人的建議，這些結果的圖形摘要現已在本文附錄的圖 A2 中提供。 如果我們仔細觀察結果， 我們會發現， 對于擁有成熟和成熟的 REIT 市場 （以及一 般金融市場）的經濟體而言，從出口和進口兩方面來看，REIT 市場在石油市場中 也扮演著重要角色（例如，加拿大、德國、日本和美國） ，有證據表明，REIT 基 金部門與石油市場之間存在因果關系。不動產行業被視為宏觀經濟的領先指

38、標 （Stock 和 Watson，2003） ，因此其對產出的影響會滲透到石油市場，而石油市場 已知會受到經濟活動的影響（Gupta 和 Wohar，2017） 。對于石油市場參與者相對 較少但在一定程度上建立了 REIT 部門的國家/地區，或者對于馬來西亞和墨西哥 等即使有新興 REIT 也擁有國內石油儲備的經濟體， 從石油市場到 REIT 托部門都 存在因果關系。在這些情況下，石油市場可能通過石油價格對整個金融市場的影 響 （Balcilar 等人， 2015 年） 或對產出的影響 （甚至通脹和利率 （Gupta 和 Kotz， 2017 年） ）影響 REIT 基金市場，這反過來往往會

39、影響到金融市場的一個部門，如 REIT，尤其是當其成熟時，或通過石油收入確實在其收入中發揮重要作用的國家 /地區的經濟。 當我們考慮市場之間的信息傳遞時， 除了分析數據的水平 （平均價格傳遞） 之外， 我們還看風險轉移維度（波動傳遞） 。由于價格傳導分析的計量經濟學性質，確定 的相互作用可以解釋為一種長期現象。然而，波動傳遞分析與短期相關。該分析 尤其重要，因為套期保值策略不僅需要了解資產類別之間的波動溢出，而且在短 期內，風險相互作用的識別更為相關，因為風險感知可能會迅速變化（Nazlioglu 等人，2016） 。 Hafner 和 Herwartz （2006） 進行的波動性傳遞 LM

40、測試的結果如表 3 所示。 注意， 是基于方差公式（8）的波動傳遞測試，該公式不考慮結構斷裂，而是波 動傳遞 Fourier LM 基于方差公式（12）的測試，該公式解釋了 REIT 基金和石油 回報的條件方差中的結構性中斷。 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 - 11 - 行業跟蹤報告行業跟蹤報告 檢驗表明，在 13 個案例中（至少在 10%的顯著性水平上）拒絕了從油價到 REIT 的無波動傳輸的無效假設，但在 6 個案例中（新西蘭、愛爾蘭、意大利、馬 來西亞、墨西哥和西班牙）不能拒絕。這些結果也得到了的支持，但馬來西 亞的情況除外，該情況證明了石

41、油向 REIT 基金的顯著波動傳遞。關于 REIT 基金 向油價的波動傳遞，檢驗表明，只有在三種情況下英國、愛爾蘭和馬來西 亞不能拒絕無傳遞的無效假設。換句話說，REIT 基金市場的波動影響了 16 個國家石油市場的風險 （至少達到 10%的顯著水平） 。 即使我們控制波動過程的平 穩變化，這一證據仍然成立，因為檢驗得出了相同的結論。因此，這些發現 意味著， 有強有力的證據表明， 石油和 REIT 基金市場之間存在風險傳遞， 并且相 互作用似乎是雙向的， 正如 Nazlioglu 等人 （2016） 在美國的案例中所發現的那樣。 換句話說，石油市場和我們測試的大部分國際 REIT 之間存在風險

42、傳遞反饋。同 樣，與價格水平因果關系一樣，基于一位匿名仲裁人的建議，現在在本文附錄圖 A3 中提供了這些效用溢出結果的圖形摘要。 當我們一起解釋價格和波動傳遞測試的結果時，我們觀察到與價格互動相比， REIT 基金和石油市場之間風險傳遞的更有力證據 （無論不動產行業的發展水平如 何） 。 這兩個市場在兩個方向上相對較強的波動性或不確定性溢出的結果并不一定 令人驚訝。我們這樣說是因為，眾所周知，石油市場的波動會導致經濟不確定性 （Hailemariam 等人，2019） ，這反過來會影響 REIT 市場的波動性（Ajmi 等人， 2015） ，就像整體金融市場一樣（Chulia 等人，2017）

43、 。與此同時，不動產市場的 不確定性影響了整體宏觀經濟的不確定性（Gabauer 和 Gupta，2020） ，由于這些 經濟體中的每一個都與石油市場密切相關，作為主要出口國或進口國，總體宏觀 經濟的不確定性會波及到石油市場的波動性。 還請注意， 特定經濟體中的 REIT 基 金市場不確定性可能會溢出到其他經濟體的 REIT 基金和股權（Hoesli 和 Reka， 2015） ，并且，考慮到金融市場的相互關聯性，REIT 基金市場也處于不同的發展 階段（Bouri 等人，2019） ，考慮到商品市場的金融化，也會影響石油市場的不確 定性（Bonato，2019） 。換句話說，REIT 基金的

44、波動可以直接影響石油市場的波 動，或者通過其他 REIT 基金市場的國際溢出影響石油市場的波動。 3.3. 3.3. 穩健性檢查穩健性檢查 根據一位匿名仲裁人的建議，我們使用所有國家/地區的共同樣本，重復分析了 REIT 和石油市場之間的價格和波動溢出效應。同一樣本期（2013 年 12 月 24 日 至 2018 年 9 月 13 日）的 TY 因果關系測試結果見論文附錄中的表 A3。九個國家 （德國、日本、荷蘭、新西蘭、新加坡、英國、比利時、愛爾蘭和馬來西亞）至 少在 10%的顯著性水平上拒絕了油價向 REIT 基金傳遞價格的無效假設。Fourier- TY 因果關系分析的結果支持這些發現

45、，德國、荷蘭和新西蘭除外。關于 REIT 基 金對油價的價格傳遞，TY 檢驗表明，六個國家（即加拿大、法國、德國、日本、 墨西哥和西班牙）拒絕了無傳遞的零假設。這些發現（只有德國例外）也得到了 Fourier 變換方法的支持。同一樣本期的 TY 因果關系測試結果與表 2 中報告的特 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 定國家/地區樣本期的 TY 因果關系測試結果基本一致。從石油價格到 REIT 基金 的因果關系，只有少數例外是中國香港、比利時和意大利。具體而言，在 2013 年 12 月 24 日至 2018 年

46、 9 月 13 日期間，即使中國香港和意大利的因果聯系消失， 比利時也會出現。對于 REIT 基金與油價之間的因果關系，雖然法國存在因果關 系，但在 2013 年 12 月 24 日至 2018 年 9 月 13 日期間，美國的因果關系再次消 失。 同一樣本期（2013 年 12 月 24 日至 2018 年 9 月 13 日）的波動率傳遞測試結果見 本文件附錄中的表 A4。再次注意，檢驗不考慮結構性中斷，而檢驗考慮 了 REIT 和石油回報的條件方差中的結構性中斷。 檢驗表明， 九個案例 （法國、 德國、中國香港、日本、新加坡、美國、比利時、墨西哥和南非）的無波動傳遞 從油價到 REITs

47、的零假設至少在 10%的顯著水平上被拒絕。然而，檢驗僅在 三種情況下（日本、新加坡和美國）支持這一證據。對于從 REITs 到油價的波動 性傳遞，檢驗表明，僅在五個顯著水平的德國、中國香港、日本、美國和墨西 哥，拒絕傳輸的零假設僅被拒絕。但是，當我們考慮到方差變化時，這一證據仍 然只適用于日本和墨西哥。當我們將這些發現與表 3 中的結果進行比較時，2013 年 12 月 24 日至 2018 年 9 月 13 日期間，波動過程中結構變化的作用更為明顯， 這意味著石油和 REITs 市場之間的風險傳導機制可以以漸進的方差變化為特征。 鑒于這一時期石油市場的動蕩，這并不奇怪。但總體而言，我們確實傾

48、向于發現 證據表明，這兩個市場的波動溢出效應比價格水平因果關系更為重要。 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報告 4. 結論結論 近年來 REIT 基金的快速增長使其成為重要的投資組合選擇。此外，不動產業在 推動最近的金融危機中所起的作用也被廣泛接受。正如任何其他投資工具一樣， 隨著 REIT 市場規模和影響力的擴大，投資者和決策者了解影響該資產組動態的 外部驅動因素變得非常重要。隨著商品市場變得更加金融化（Henderson 等人， 2014；Adams 和 Glck，2015） ，它們傾向于與其他金融市場進一步互

49、動，從而改 變其投資組合和經濟影響。盡管能源市場是整個大宗商品市場的一部分，但許多 研究表明，能源市場對金融市場產生了強大的影響特別是石油。鑒于這些研 究的發現和 REIT 基金市場日益增長的影響， 評估 REIT 基金對石油市場波動的價 格和波動敏感性非常重要。 在本文中，我們評估了 19 個處于不同發展階段的國際 REITs 市場。此外，我們試 圖驗證任何建議與新開發的計量經濟技術相互作用的穩健性，以最小化可能的數 據和基于研究者的偏見。 在這一過程中， 我們的目標是增加只專注于美國 REIT 基 金的有限資金。 我們的研究結果表明，REIT 基金市場和石油市場之間存在雙向波動傳遞，這與

50、REIT 基金市場的演化狀態無關。相比之下，價格水平的傳輸較弱，主要局限于成 熟市場。對于波動性和價格傳導研究，對漸進結構變化的解釋表明，一些國家/地 區的結果不同，而另一些國家/地區的結果得到了證實。波動溢出比價格水平因果 關系更重要這一基本觀點在各國較短的共同樣本期內仍然成立。 這些發現對學術界、投資者和決策者具有重要意義。就學術研究人員而言，我們 表明，在分析 REIT 基金與石油市場之間的相互作用時，為了得出適當的統計推 斷，將漸進的結構變化納入模型框架至關重要。缺乏這種統計控制很容易產生錯 誤的推論特別是在第一時刻。從 REITs 投資者的角度來看，了解這些市場之 間的相互作用可以改