2010年5月第十三卷二期 • Vol. 13, No. 2, May 2010 台灣不動產投資信託報酬之異質性風險特性與經營績效衡量：考慮風險之指數自我迴歸條件異質變異模型之應用 吳明哲 王冠閔 李源明
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 1 台灣不動產投資信託報酬之異質性風險特性與經營績效衡量：考慮風險之指數自我迴歸條件異質變異模型之應用 吳明哲 王冠閔 李源明 摘要 考慮不動產投資信託 (Real Estate Investment Trust, REITs) 報酬具有異質性風險的特性，本文擴展傳統的CAPM模型為5因子的EGARCH-M模型，以台灣6檔REITs為樣本，比較其經營績效，檢驗其規模效果、淨值市價比效果、動能效果，並進一步檢驗風險效果、不對稱槓桿效果，研究期間為2005年3月至2007年1月的日資料。實證結果發現，在經營績效的檢定項目中，以國泰2號的表現最佳，而台灣6檔REITs均具有顯著的動能效果，另亦顯示多檔REITs具有正向的規模效果、負的淨值市價比效果。最後，對於REITs報酬風險的分析中，發現國泰2號、新光1號、以及三鼎不動產等3檔存在風險不對稱性，其中國泰2號以及三鼎不動產等2檔亦存在槓桿效果。 關鍵詞：不動產投資信託、異質性風險、5因子的EGARCH-M模型 JEL分類代號：C22, G14, L85 ___________________________________ 吳明哲 僑光科技大學金融與風險管理系 王冠閔 僑光科技大學財務金融系 李源明 南台科技大學財務金融系
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 2 研究動機與目的 不動產證券化在美國及澳洲等地已行之多年，而在亞洲國家如日本、新加坡、南韓等地，這幾年也有此類商品前仆後繼掛牌上市，顯見不動產證券化商品已逐漸在亞洲國家之投資市場嶄露頭角，儼然成為一個熱門新興金融商品。台灣於2003年7月23日發布實施「不動產證券化條例」，此條例主要參酌美國及日本的法制架構與實務經驗，引入「不動產投資信託」（Real Estate Investment Trusts, REITs）及「不動產資產信託」（Real Estate Asset Trusts, REATs）兩大制度，前者係指由受託機構以共同基金方式，發行不動產投資信託受益證券，向投資大眾募集資金，成立不動產投資信託基金後，用以投資不動產或其相關權利、或其他經主管機關核准投資標的；後者則是由委託人將其所持有之不動產或權利信託予受託機構，由其發行受益證券予投資人，以建構台灣不動產證券化法制。 台灣不動產投資信託基金 (以下簡稱T-REITs)，第一檔為富邦1號，於2005年3月10日掛牌上市至今，已有8檔T-REITs陸續上市；包括富邦1號、國泰1號、新光1號、富邦2號、三鼎不動產、國泰2號、基泰之星、與駿馬一號等。目前的文獻對於T-REITs的表現大部分只就其股價走勢來分析，鮮少以T-REITs為標的，進行資產報酬與風險相關性之研究，因此無法對T-REITs的基本特性與優勢做比較與分析，以提供投資人更多資訊，作為投資時之參考依據。因此為使得台灣不動產證券化市場能健全成長，本研究乃利用共同基金之績效衡量方式來做為T-REITs報酬與風險之評估。 一般對於共同基金績效衡量指標，多以資本資產訂價模式 (capital assets pricing model, CAPM) 為基礎架構，其項目有Sharp ratio、Treynor ratio、Jensen’s α、以及Appraisal ratio等測量方式，但受到許多爭議及批評，認為CAPM根本不是用來衡量投資組合之績效，相關實證研究指出，估計Beta係數並不能充分解釋資產的預期報酬。因此，Banz (1981) 提出規模效果 (size effect)，Rosenberg et al. (1985) 提出淨值市價比效果(book-to-market effect)，其後乃有Fama & French (1993) 所提出著名3因子模式。另外，Jegadeesh & Titman (1993) 與Chan et al. (1996) 等亦提出報酬動能 (momentum) 對資產之預期報酬有所影響，此皆顯示Beta以外的公司特性 (firm characteristics) 對於資產的報酬率亦有顯著的影響，誠如Karolyi & Sanders (1998) 所言，仍有某些重要之總體經濟風險溢酬在傳統的多重Beta資產訂價模型中尚未被找出來。因此，在評估T-REITs報酬與風險時，應將這些非Beta因素納入考量，以求正確評估影響T-REITs報酬與風險的各項因素。
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 3 長久以來共同基金績效之衡量工具皆以Sharp ratio、Treynor ratio、Jensen’s α以及Appraisal ratio為主，但對於基金績效的結果常出現互相矛盾的現象，Kothari & Warner (2001) 懷疑應用這些指標來衡量共同基金績效之正確性，此一現象亦使投資人茫然無所適從，亦常有肥了基金經理人瘦了投資人之現象發生。另外，基金為多種資產組合，隨著各種衍生性商品的創新，不只是預期報酬，資產組合形成的風險更是影響投資人的投資決策。一般而言，不論是股市、債券、期貨、或房地產價格，隨著市場商品的多樣性與複雜化，基金組合的風險更是多變與充滿不確定性，如何能正確預測進而掌握風險，為基金組合管理的一大重要議題。 本文乃擴展傳統的CAPM模型為多因子模型，建構T-REITs報酬與風險的5因子EGARCH-M模型1，除了考量規模效果、淨值市價比效果、及動能效果之外，我們亦考慮T-REITs報酬風險存在異質性的現象，並進一步檢驗T-REITs報酬風險是否存在不對稱的槓桿效果，希望對於T-REITs報酬與風險做更精準評估與說明，幫助投資人選定適當的投資指標，以促進台灣不動產證券化市場發展。 本文的研究架構共分為5節，第1節為前言，說明研究動機與研究目的；第2節對相關文獻進行回顧；第3節為研究模型設計；第4節說明實證結果與相關經濟分析；最後一節為本文之結論。 相關文獻回顧 資產報酬與風險的評估一般常用之方法係以CAPM為基礎，但有許多研究指出規模大小、淨值市價比及動能效果亦對資產報酬有很大之影響，以下針對此及REITs報酬與風險相關文獻作一回顧探討。 規模效果 (size effect) 之相關文獻 所謂「規模效果」係指上市股票之報酬率與其公司規模呈一定之關係，其關係大多呈反向。一般認為Banz (1981) 及 Reinganum (1981) 二人為最早提出規模效果者，二人發現小規模投資組合風險調整後 (risk-adjusted return) 顯著高於大規模投資組合風險調整後報酬。Chan & Chen (1991) 認為規模效果是公司營運困難度因素 (distressed-firm factor) 反應在股票報酬之結果。 1 EGARCH-M模型是EARCH in mean 的簡稱，此模型特別將EGARCH所衡量的隨時間變動風險(time varying risks) 納入均數方程式 (mean equation) 予以考量。
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 4 Malkiel & Xu (1997) 亦認為企業之規模大小比貣Beta是個更好之風險衡量因素。而Fama & French (1993) 更提出著名三因子模式，主張影響股票報酬之因素來自下列三種：市場因素、規模因素及淨值市價比因素(book-to-market related factor)。 至於在REITs方面，Allen & Sirmans (1987) 檢測REITs之價格效果，其有合併現象，而且發現正的價格效果是來自於較佳之資產利用結果，並建議REITs有潛在之規模經濟。Capozza & Lee (1995) 利用1985年至1992年的資料，測試REITs的規模大小與資產淨值之間的關係，實證結果發現規模小的REITs在其資產價值有被折價之情形，相反地，規模較大的REITs在投資於商業不動產資產為主時，則有被溢價計算之情況。Bers & Springer (1997)利用國際不動產投資信託協會 (NAREIT) 1992-1995年之資料來評估REITs之規模經濟，其結果顯著表示REITs存有規模經濟。Chen et al. (1998) 調查權益型REITs報酬之橫斷面變數，結果發現Beta是不能當作解釋報酬變數，規模大小為唯一解釋價格之符合因素。Anderson et al. (2002) 利用資料包絡法 (data envelopment analysis, DEA) 來分析REITs技術效率及規模經濟，結果發現REITs無技術效率，其原因來自於投入利用缺乏效率及在固定規模報酬下之失敗經營，至於在規模無效率方面，多數REITs都在規模報酬遞增下經營，建議REITs可藉由擴大規模來改善經營績效。但McIntosh et al. (1991, 1995) 實證上發現REITs無存在著規模經濟之現象。 淨值市價比效果 (book-to-market effect) 之相關文獻 所謂「淨值市價比」效果是指高淨值市價比的股票比低淨值市價比之股票有較高之報酬率，投資者可藉由買進高淨值市價比之股票而賣出低淨值市價比之股票來獲利。Fama & French (1993) 說明淨值市價比效應減低了規模效果與資產預期報酬之關係，但不能完全取代規模效果。Fant & Peterson (1995)指出淨值市價比對股票報酬具有顯著之正向解釋能力。Chen et al. (1986) 指出有5個總體變數可顯著解釋預期股票報酬，其5變數分別為非預期通貨膨脹率、預期通貨膨脹率、非預期結構改變、非預期風險貼水改變及非預期產業生產成長率變動，但Chen et al. (1998) 將規模大小及淨值市價比兩變數加入上述之模型中，以檢定此7變數與權益型REITs報酬之關係，結果發現無任何變數是顯著的，另Chen et al. (1998) 亦以Chen et al. (1986) 之5個總體變數來檢驗對權益型REITs報酬之影響，結果僅有非預期結構改變是顯著的。
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 5 動能效果 (momentum effect) 之相關文獻 所謂「動能效果」是指透過買進過去報酬表現相對較佳之股票，賣出過去表現相對較差之股票而從中獲利之現象。此效果從Jegadeesh & Titman (1993) 發現後，廣泛地引貣學者們之注意與討論，Chan et al. (1996) 亦探討股票市場之價格動能 (price momentum) 與盈餘動能 (earning momentum)，並指出動能策略之超額報酬只能持續3至12個月。動能效果的存在除了在美國股票市場進行實證之外，歐洲的12個證券市場 (Rouwenhorst, 1998) 與其他新興市場亦有實證得到類似之結果 (Rouwenhorst, 1999)。 至於在REITs方面，Ling & Ryngaert (1997) 認為因管理形式的改變及REIT結構之演進，使得1990年後期較1990年期前之估價更具不確定性，因而Chui et al. (2003) 比較REITs在1990年之前後期是否存在動能效果，實證結果發現1990年後期之動能效果優於1990年前期，甚至發現1990年前期未存在動能效果。 REITs報酬與風險之相關文獻 Chen et al. (1990) 探討REITs風險與報酬的關係，結果發現REITs的投資報酬高低受到非預期的通貨膨脹風險影響甚大，而不同REITs類型之間其避險程度也不同，但整體而言，REITs的投資風險，相較於其他股票投資則顯得較低，而REITs的投資報酬與風險，對於投資者而言是最基本的考量因素；Gyourko & Keim (1994) 指出在特別受到股票市場因素控制時，REITs報酬與不動產基本上是合併考量；Jacob & Zisler (1994) 由於不動產供給有限，而促使房租漲價此抵消因利率上揚而導致價值下跌之現象，說明不動產報酬與利率有正向關係存在。Mueller & Pauley (1995) 針對過去循環利率期間對REITs價格變動走勢之分析，結果顯示REITs價格走勢與利率變動關係不密切且較股票市場對利率變動更疏遠，故建議未來可利用其它總體因素如GDP、失業率及通貨膨脹率來探討與不動產市場之關係。 Li & Wang (1995) 則以過去的研究報告資料來分析REITs投資報酬率的預測能力，結果發現REITs的投資報酬率較其他資產的投資報酬預測能力較佳，且文中更進一步指出，在REITs市場要能正確的評估出不動產的價值必須仰賴證券市場的能力才行，顯示REITs市場與證券市場間存在著密切關係，而投資報酬率預測能力的精準度以及證券市場的未來狀況，對於投資者的投資決策也將有所影響。Glascock et al. (2000) REITs本身之特性類似股票，故在
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 6 股票市場中造成報酬波動之因素亦可能影響REITs的報酬。 Mull & Soenen (1997) 探討REITs產品於不同國家內作為投資組合工具的比重，研究結果發現，以美國地區為例，在1985~1990年之間，REITs及股票對於投資者而言，並不是一個重要的投資組合工具，且投資報酬也相對較低；但到了1990~1994年之間，投資者的投資組合當中，REITs的投資比例有明顯增加的趨勢，主張其在分散風險的功能逐漸受到重視，而其重要性受到投資者的肯定之後，此結果可從投資者對於REITs投資額度的增加看出端倪。 Karolyi & Sanders（1998）運用Beta的資產定價模型，檢定股票、債劵以及REITs三者報酬是否具有可測之成分，實證結果發現三者的可預測程度皆有不同。此外，研究指出大多數的報酬及使用資產模型的總體經濟變數有關聯，且股票市場之風險溢酬是非常重要的，為獲得股票投資組合方面可預期變數的重要因子，債劵市場的風險溢酬重心主要在債券投資組合方面獲得可預期變數之重要因子，股票和債劵市場風險溢酬兩者同時是所選取REITs投資組合報酬可預期變數之重要因子，研究者指出認為對REITs而言，有些總體經濟上的風險溢酬在傳統Beta資產定價模式中無法全數獲得。 Devaney (2001) 利用GARCH-M模型，檢驗影響REITs報酬之因素，結果得知利率及條件變異數對REITs報酬之影響是呈反向關係；但Mueller & Pauley (1995) 主張在解釋權益型REITs之報酬上，利率變動並不是重要因素，可是未檢測抵押型REITs。Lu & So（2001）透過VAR模型來探討REITs報酬與實質活動、貨幣政策與通貨膨脹間之關係，並探討是否能對抗通貨膨脹之現象，其所選取的總體經濟變數有：REITs報酬、CPI、聯邦基金利率以及IP，其研究結果指出總體經濟變數的加入，使得通貨膨脹與REITs報酬無因果關係。但若有貨幣政策與實質活動之變數加入，則REITs將能透過4個變數來影響通貨膨脹，故首先須經由貨幣政策與實質活動來推論，REITs才能透過4個變數影響通貨膨脹，聯邦基金利率與市場利率有密切的關係，與先前研究之實證結果一致。 Adrangi et al. (2004) 利用VECM模型，研究REITs報酬率、實質經濟活動、貨幣政策及通貨膨脹之間關係，檢測REITs報酬與通貨膨脹之間是否為負向關係，結果指出通貨膨脹與REITs報酬沒有因果關係。作者斷定出REITs報酬與通貨膨脹之間的負相關是一個抵換關係，而最主要的關係建構在於REITs報酬與其他總體經濟變數之間。Ewing & Payne (2005) 藉由一般化衝擊反應分析 (generalized impulse response analysis) 檢測1980-2000年之間
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 7 REITs報酬和總體經濟變數之關係，總體經濟變數包括：貨幣政策變數、違約風險貼水 (default risk premium)、實質產出成長率和通貨膨脹，檢驗結果發現，聯邦基金利率和違約風險貼水的變動是影響REITs報酬的重要因素，且貨幣政策變數、實質成長率和通貨膨脹會導致較低的預期報酬，而違約風險貼水時則會導致較高的預期報酬。 研究模型設計 由於過去分析基金績效的文獻，大多集中在均數方程式 (一階動差) 的討論，而忽略變異數方程式 (二階動差) 對基金報酬的影響，本文希望藉由分析REITs存在異質變異數的特性，擴展傳統的5因子模型，準確驗證REITs績效衡量，以下我們探討多因子模式衡量指標的發展，建構本文的5因子模型。 Fama-French之3因子模式及報酬動能 (Fama-French model and Momentum) 一般而言，由於CAPM存在理論上之缺失，Fama-French建構3因子模式為衡量之基準，即在考量REITs之預期報酬時，除市場因素外，亦同時考慮到規模因素及淨值市價比因素。將傳統衡量方式中的Jensen α進行修正。其Fama-French之3因子模式如 (1) 所示： Rpt R ft p∆s pSM pBΕ(tR hm (1) ptH MRL tf t)u t 其中，Rmt為市場投資組合報酬率，為無風險資產報酬率，SM為規模因RftB素，而為淨值市價比因素，而及tHMLsph則分別為pSM與之迴歸係B數項，ttHMLt p∆即為Fama-French的3因子模式下共同基金組合之績效表現。 除了Fama-French所提出之3因子模式外，Carhart (1997) 認為當共同基金上漲時，在無其他訊息的影響下，會引發下一波上漲的能量，因此擴充Fama-French的3因子模型，加入動能效果後，得到一個4因子模式。4因子模式仍然以截距項來衡量基金組合的績效，稱之為Carhart α，如下列 (2) 式所示： Rpt R ft p∆ sp SpΕM(RBmtt R hf tp)H M L(2 ) tm pMomentumt u t
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 8 其中，Momen能因素之迴歸係數項，此時tum為動能因素，而m則為動tp p∆則為4因子模式下REITs 之績效衡量。基本上，動能變數的衡量有多種估計方式，考量本文為日頻率資料，我們利用一次差分衡量REITs報酬的動能效果。 異質性風險與不對稱的效果 一般對金融資產價格的研究，均可發現價格波動具有群聚性 (cluster) 的現象。Engle et al. (1990) 指出市場好、壞訊息會影響條件變異數的波動程度，Nelson (1991) 認為市場好壞不同的訊息對條件變異數的影響程度不同，因此設立了EGARCH模型，用以解釋波動變動幅度不對稱的現象。然而，EGARCH模型大都在描述股價與匯率波動群聚現象，而本研究首先建構在REITs模型上。另外，為了驗證REITs價格波動對報酬調整過程的影響，本文建構EGARCH (1, 1) –M模型，我們稱之為具異質風險的5因子模式，設定如下： Rpt R ∆ Ε(R R ) s SMB h HML m Momentumftppmtftptptpt (3) ] 2ςq plog() ƒbu u tj1 pjt j tlog( 2ς) Ζ Ζ ut ς1 (4) Ζ ut 1 t01 2 ς Ζlog(23 t ς1 )t1t1式 (3) 我們稱為REITs報酬的均數方程式，式 (4) 稱為REITs報酬變異數方程式。式 (3) 式中，ut t ςtΗ， Η為服從帄均數為零而變異數為1的獨立常態的分配。為了區別先前的設定，令h為條件變異數。Nelson (1991) 建議在tEGARCH模型中將標準化殘差 Η設定為一般化誤差分配 (ganeralization error distribution) 機率密度函數如 (5) 式所示： ( )Η v e xpΟ[ (1/2)| /Η |Ο](5) f 2[( 1 )/] (1∗/v) (.∗)為gamma函數，而 Ο2(2 /v)為一v固定1/2(1/)值，v為一個 ↓→↑ ∗ ∗ v↵正的參數，(3/) 代表分配尾巴的厚度。當v 2 ， Ο1 時，(11)式為標準常態分配；當v 2 時，函數分配的尾巴較常態分配厚，而當v 2!時，則較常態分配細。 Η絕對值之期望值如 (6) 式所示：
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 9 E Η 2Ο( 1/ ∗) (2∗/v)(6) ||(1/v)在常態分配下，E| Η| 2/ 。Σ (3) 式相較傳統的多因子模型，在均數方程式中，我們增加了REITs報酬風險因子，取對數之變異數的影響，當估計係數log( 2tς分析風險對REITs報酬) p]顯著大於0時，風險對報酬的影響為正向；而顯著小於0時，風險與報酬的影響為負向；投資人可藉此判斷與擬定相關投資組合分配，增加預期報酬與減低風險。另外，我們考慮了移動帄均項ut j 於均數方程式中，消除殘差項可能存在水準項與帄方項的自我相關。2最後，在變異數方程式中，我們檢定估計係數 2Ζ是否顯著為負來判斷REITs報酬風險是否存在不對稱的槓桿效果，當槓桿效果存在時，表示REITs市場壞消息所引貣的市場波動會大於好消息所引發的波動。 EGARCH-M模型的配適檢定 EGARCH-M模型是否配適得當，對於最後的結論有很大的影響，因此本文採用Engle & Ng (1993) 所建議的符號偏誤檢定 (sign bias test)、負程度偏誤檢定 (negative size bias test)、以及正程度偏誤檢定 (positive size bias test)等方法，來檢定模型標準化殘差是否存在不對稱效果。檢定模型如 (15) 式所示： u♦2ˆ ♥♣tς ÷≠• Νc S 1t c (7) 2Stuˆt 1 c 3Stuˆt 1 tΛt其中 uˆ♦♦♥♣為t tς ÷÷≠•標準化殘差， tΛ為誤差項；S ，表示在 (S 為虛擬變數tt)uˆt 1 小於零 (大於零) 時等於1，否則等於零。若模型已配適得當，後續將進行係數顯著性檢定，分別是H0:ci 0 的虛無假設 (i =1~3)，以及H0:c1 c 2 c 的聯3 0 合檢定 (Joint test)。 2 我們亦加入遞延自我迴歸項 果並不顯著，因此方程式 (3) 中遞(Rpt i R ft i 進行分析，實證結)延自我迴歸項予以排除。
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 10 實證結果 資料來源與基本統計分析 由於台灣目前8家T-REITs中，基泰之星與駿馬一號等2家成立時間較短，樣本太少，不容易進行迴歸分析與比較，因此本文考慮了6檔T-REITs，由於各家成立時間不一，因此實證檢驗的時間也不同，最長的樣本期間自2005年3月10日至2007年1月4日，資料來源為時報資訊情報贏家之財經資料庫。表1的「基本介紹彙總表」，是以表列方式簡述本文的研究對象-其核准成立日期、樣本期間與資料庫代碼等相關資訊；其中，分別是富邦1號 (01001T) 與2號 (01004T)、國泰1號 (01002T) 與2號 (01007T)、新光1號 (01003T) 以及三鼎不動產 (01005T) 等6種，以台灣本土不動產為標的物所發行的REITs。6檔REITs成立日期前後有所差異，富邦1號最早 (觀察值數最多)，而國泰2號最晚。 圖1為各檔T-REITs價格的時間趨勢，除了成立日期前後有所差異外，6檔REITs價格變動的時間點相當一致，顯然台灣的T-REITs受大環境的影響所表現出來的時間趨勢特性，並不會因為設立發行的早晚或標的物不同而有太大的差異。除了各檔T-REITs報酬 (R) 之外，其他相關的外生變數，包括pT-REITs的淨值市價比 (HML)、加權股價指數的日報酬率 (Rm)、無風險利率 (R) 以貨幣次級市場90天買入和賣出利率之複利折現日帄均利率代f替、規模變數 (SMB) 則以各檔股票現值衡量。 表 2「基本統計量彙總表」，列示6檔T-REITs之日報酬的基本統計量。就報酬帄均值與標準差來說，均以國泰2號最高，而三鼎不動產則相對都是敬陪末座。由偏態係數值來看，富邦1號、三鼎不動產、以及國泰2號均為左偏分配，其餘3家為右偏分配。而峰態係數則顯示6檔T-REITs的日報酬都是高狹峰分配。最後，我們檢驗各檔T-REITs報酬是否存在水準項與帄方項的自我相關特性，結果發現，除了國泰2號之外，其他5檔T-REITs的日報酬多存在顯著的序列相關，表示具有變異數隨時間改變的異質現象。由於這兩種現象都會對於模型的估計結果造成干擾，可能導致偏誤係數的估計，因此本文擴展多因子的模型為EGARCH-M模型，分析風險因子對T-REITs的影響，以及檢定T-REITs報酬是否具不對稱的槓桿效果。 表2中我們利用了Treynor ratio、Sharpe ratio、以及Jensen’s ∆等3種指標對
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 11 6檔T-REITs進行初步的績效評估。根據Treynor ratio統計值，6檔T-REITs中，以富邦2號表現最佳，三鼎最差，國泰2號則因為簡單CAPM模型的Beta係數為負，使其值亦呈現負值。Sharpe ratio統計值顯示，以國泰2號表現最佳、三鼎最差，Jensen’s ∆ 統計值比較結果亦同。由基本統計特性以及3種簡單績效評估結果，整體而言以國泰二號的表現最佳，三鼎最差。不過，由於Treynor ratio中國泰二號的值為負，顯示簡單績效評估公式的不足性，需要更完整模型評估T-REITs基金組合績效。 EGARCH-M模型估計結果 由表2基本統計量結果可知，大多數T-REITs的日報酬具有顯著序列相關與變異數異質的特性，因此EGARCH-M模型的均數方程式，採取多期自我迴歸與移動帄均的遞延架構外，並將多個衡量基金績效的指標和報酬之變異數作為解釋變數，檢定其效果。變異數方程式的設計，重點在於補捉殘差隨時間改變的特性，而且還可以藉由特定係數 ( 2Ζ) 的顯著與否，來瞭解變異數是否具有不對稱的槓桿效果。有別於傳統的多因子模型，只考慮基金報酬的衡量，而忽略風險的表現與影響。本文所建構的5因子EGARCH-M模型可關注多種因素對報酬的影響，分別是T-REITs條件帄均報酬 (影響係數 p∆)、與市場關係或方向 (影響係數 pΕ)、風險效果 (影響係數 p])、規模效果 (影響係數)、淨值市價比效果 (影響係數以及變異sph)、動能效果 (影響係數pm)，p數不對稱性 (影響係數 2Ζ) 等。估計結果我們分別在表3中顯示。 為了確認EGARCH-M模型估計結果均配適得當，表3模型診斷性檢定結果，Q12(uh 1 2)和Q12(u2h 1 )的相關性檢定證明EGARCH-M所估計之標準化殘差水準項與帄方項不存在序列相關，而Engle & Ng (1993) 建議的符號偏誤檢定(SB)、負程度偏誤檢定 (NSB)、正程度偏誤檢定 (PSB)、以及聯合檢定 (Joint test) 結果，顯示標準化殘差均無殘存的不對稱效果，模型均配適得當。以下我們依序探討各因子對T-REITs報酬的影響效果。 由代表條件帄均報酬 (或績效) 以 p∆估計值可知，6檔T-REITs帄均報酬正負各半，以國泰2號正向報酬顯著且最大，表示經營績效最佳，其次為新光1號，而相對的三鼎不動產則是負向報酬顯著且最大者，其次為富邦2號。由 pΕ值的大小來決定與市場大盤的變動方向，以國泰2號與市場正向相關性最大，而富邦1號與三鼎不動產則與市場走勢相反，具有某種程度的避險效果，而
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 12 國泰1號與富邦2號的 pΕ係數並不顯著，無法表現出與市場之間的關聯性。 規模效果 () 的衡量，除新光1號之外，其他5檔T-REITs都具有顯著的影響sp效果，影響程度比例相當高。另外，此5檔中，富邦1號與國泰2號的結果與其他3檔相反，規模愈大並不帶來報酬的增加，反而造成報酬的減少。 淨值市價比的效果 (影響係數h) 較具一致性，除了三鼎不動產外，其餘5p檔其他5檔T-REITs的影響均為負向，雖國泰1號與富邦2號的結果不顯著，但此結果與傳統衡量基金組合淨值市價比的概念相反，淨值市價比的增加並不一定使報酬增加，為何有如此結果？可能原因在於日資料頻率較無法彰顯此一特性，因為淨值的效果可能無法有效衡量。而動能效果 (影響係數m) 對p於T-REITs的影響恰好與淨值市價比的效果相反，符合一般的觀點，都具有正向且顯著的動能效果，表示若以動能策略作為基金交易的準則，T-REITs的報酬將會越高。 就變異數是否會影響到報酬而言，由參數 p]的估計結果，富邦1號、新光1號、以及國泰2號的影響顯著為負；而三鼎不動產顯著為負。此顯示高風險的T-REITs比較不會受到市場投資人的青睞。最後，T-REITs面對好壞消息的衝擊，是否也具有槓桿效果，從表3結果可知，新光1號、三鼎不動產、以及國泰2號存在風險的不對稱性，而三鼎不動產及國泰2號存在槓桿效果。為了便於比較，我們將表3的結果彙整在表4。 分析經濟涵義，就績效的表現，以國泰2號最佳，就與市場方向而言，對於是否能以T-REITs進行投資避險或是做為資金的避風港，必須視T-REITs的特性而定。另外，從估計結果中發現，6檔T-REITs有高比例的正向規模效果，此結果與一般財務理論較為相符。至於，負向淨值市價比效果的現象，可能原因為本文樣本屬日頻率的資料，以及T-REITs本質上與一般基金組合仍有所差異性有導致。另外，最為一致的是動能效果， 6檔T-REITs的估計結果完全一致，均存在正向顯著的動能效果，顯示買賣T-REITs應該採用動能交易策略為交易準則，以獲得最佳的報酬。 從風險對T-REITs報酬的影響而言，風險效果中除了國泰1號、富邦2號、以及三鼎不動產之外，其餘都存在負向顯著的風險效果，代表著T-REITs的風險越高則其報酬就越低，不存在所謂的風險貼水或溢酬；換言之，若是某一T-REITs具有高風險性，將不會受投資人的青睞。最後在6檔T-REITs中，只
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 13 有三鼎不動產與國泰2號存在槓桿效果，表示此2種T-REITs報酬減少的負向消息所引發的波動顯著大於報酬增加的好消息所引發的波動，此點與股市有相同的特性。 結論與建議 本文以6檔台灣所發行之T-REITs為研究對象，並根據T-REITs日報酬的基本統計特性，建構5因子EGARCH-M模型進行相關的實證研究，為研究台灣T-REITs之濫觴。由實證結果發現，透過本文的模型架構，的確可以消除T-REITs之日報酬存在序列相關和殘差變異異質性的問題，為本文的主要貢獻之一。另外，針對T-REITs建構5因子EGARCH-M模型進行實證探討，不僅是台灣或國外的研究，均是較新的嘗試與創新。 雖然6檔T-REITs在上市發行的時間點有所不同，但是在特性上的表現卻許多雷同之處，如時間趨勢、動能效果、規模效果、以及淨值市價比效果等。6檔T-REITs當中多數具有正向的規模效果以及負向的淨值市價比效果。另外，多數T-REITs呈現負向的風險效果，換言之，多數T-REITs不具備高風險高報酬的特性，一旦T-REITs的波動性過高，則投資人獲取自T-REITs的報酬將會偏低。最後，投資人若能以所謂的「動能策略」作為T-REITs的交易準則， 則投資人將可因此而獲得較高的報酬。 由本文的實證結果發現，在台灣所發行的T-REITs其實都具備多項共同的特性，推論這樣的現象可能與6檔T-REITs之的標的物多數集中在大台北地區有關，換言之，若能將T-REITs的共通特點加以掌握與適當運用，則T-REITs將可成為投資人的另一種優良的投資工具，在投資組合中，達到降低風險提高投資報酬之境界。最近，由於美國次貸危機仍蔓延全球金融市場，而此危機對於T-REITs的影響，可以做為我們未來研究的方向。
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中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 18 圖 1： 6檔T-REITs基金的時間趨勢圖 註：縱軸標為基金的市場價格、橫軸標為資料筆數(西元年/月/日)：50(2005/5/20), 100(2005/8/1), 150(2005/10/13), 200(2005/12/22), 250(2006/3/13), 300(2006/5/24), 350(2006/8/3), 400(2006/10/16), 450(2006/12/25)。
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 19 表 1：T-REITs基本介紹彙總表 類別/ 標的物REITs (不動產及其相關權利/不動產相關有價證券) 大陸工程、頂創始機構 富邦建設 國泰人壽保新光人壽保富邦產物 好企業、誠品國泰人壽保(委託人) (富邦1號) 險(國泰1號) 險(新光1號) (富邦2號) 公司 險(國泰2號) (三鼎REITs) 資料庫代碼 01001T 01002T 01003T 01004T 01005T 01007T 核准年度(月 ) 核准/申報生效金額 113 38 72 2005/03/10 2005/10/13 2005/12/26 2006/04/13 2006/06/26 2006/10/13 研究期間 ~ ~ ~ ~ ~ ~ 2007/01/04 2007/01/04 2007/01/04 2007/01/04 2007/01/04 2007/01/04 資料來源：時報資訊情報贏家之財經資料庫。
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 20 表 2：基本統計量彙總表 統計特性 富邦1號 國泰1號 新光1號 富邦2號 三鼎不動產 國泰2號 帄均值 標準差 偏態 峰態 J-B值 *** *** *** *** *** *** LB(10) *** *** * LB2(10) *** *** *** *** *** N 456 314 255 185 135 59 Treynor ratio Sharp ratio Jensen’s α -05 註:J-B值Jarque-Bera常態分配檢定統計值。LB (10) 為落遲10天之資產報酬Ljung-Box統計值，LB2 (10) 為落遲10天之資產報酬帄方Ljung-Box統計值。*,**,以及***分別表示在10%, 5%, 以及1%水準下顯著。
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 21 表3：5因子EGARCH-M模型估計結果 Rpt R ∆ Ε(R R ) s SMB h HML m Momentum ]log( 2ς) Qftppmtftptptptptj ƒ1 bpjut j u tlog( 2ς) 0Ζ Ζ u1t ς1 u2Ζ t t ς1 3Ζlog( 2t ς1 )t1t1係數 富邦1號 國泰1號 新光1號 富邦2號 三鼎不動產 國泰2號 ∆*** * *** *** ** *** () () () () () () pΕ*** *** ** *** () () () () () () *** *** -05 *** *** *** sp() () () () () () *** h *** * *** p() () () () () () m *** *** *** *** *** *** p() () () () () () p] *** *** ** *** () () () () () () *** *** *** *** *** b p1() () () () () *** b p2 () Ζ0*** *** *** *** ** *** () () () () () () 1Ζ*** *** *** *** *** *** () () () () () () 2Ζ** *** ** *** () () () () () () 3Ζ *** *** *** *** *** () () () () () () Θ *** *** *** *** *** *** () () () () () () Q 12(uh 1 2)() () () () () () 12(u2h 1 ) () () () () () () 245 () () () () () () () () () () () () () () () () () () Joint () () () () () () LogL 註：Q12(uh 1 2)及Q12(u2h 1 )分別代表標準化殘差及其帄方項之Ljung-Box統計值 (12階)。LogL為最大概似函數值。SB, NSB以及PSB分別為Engle and Ng (1993) 建議的sign bias檢定, negative size bias檢定, 以及positive size bias檢定，表列為t檢定之p值，而Joint為聯合檢定，表列為卡方檢定之p值。*,**,以及***分別表示在10%, 5%, 以及1%水準下顯著。
中華管理評論國際學報‧第十三卷‧第二期 22 表4：結果彙整 影響效果影響參富邦一國泰一新光一富邦二三鼎不國泰二 數 號 號 號 號 動產 號 與市場方向 pΕ － (＋) ＋ (＋) － ＋ 規模效果 s－ ＋ (＋) ＋ ＋ － p淨值市價比效果 h － (－) － (－) ＋ － p動能效果 m ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ p風險效果 p] － (－) － (＋) ＋ － 槓桿效果 2Ζ ＋ (＋) ＋ (＋) － － 註：＋代表正向反應，－代表負向反應，( ) 代表係數不顯著。
