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MSc Portfolio： Distance Learning
Property Appraisal
ASSIGNMENT： Investment Essay
STUDENT： Student ID:
ASSESSMENT CRITERIA:
％
MARK
Background data:
Analysis and discussion:
Recommendations and conclusions:
Structure and presentation:
20
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100
CHECKLIST OF SPECIFIC ATTRIBUTES
Quality of analysis: Excellent Good Room for Improvement Fair
Clarity of argument: Excellent Good Room for Improvement Fair
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房产证券化定价模型的意义及其应用
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摘要：房地产证券化是现阶段我国主要的金融产品,其不仅可以能够为我国金融市场的繁荣、房地产市场的发展以及百姓的理财收入贡献相应的力量，更能够对盘活社会固定资产，，房地产证券化是未来一段时期内的发展重点。针对房地产证券的定价体系是现阶段的研究热点，其不仅决定了投资者的购买行为，更对于证券收益、投资规模、风险防范等一系列问题具有独特的贡献。在这样的背景下，本文以房地产证券化定价模型为研究对象，探究其构建与具体的应用。
关键词：定价模型；房地产证券化;应用分析
1 介绍 (Introduction）
所谓房地产证券化，就是将房地产投资直接转变成有价证券形式。房地产证券化把投资者对房地产的直接物权转变为持有证券性质的权益凭证,,房地产证券化是对传统房地产投资的变革。它的实现与发展，是因为房地产和有价证券可以有机结合。房地产证券化实质上是不同投资者获得房地产投资收益的一种权利分配，是以房地产这种有形资产做担保，、可转换债券、单位信托、受益凭证等（周颖颖，2009）.
定价模型:资本资产定价模型简称CAPM,是由威廉·夏普、约翰·林特纳一起创造发展的，旨在研究证券市场价格如何决定的模型。资本资产定价模型假设所有投资者都按马克维茨的资产选择理论进行投资，对期望收益、方差和协方差等的估计完全相同，投资人可以自由借贷（张国会，2009）。基于这样的假设，资本资产定价模型研究的重点在于探求风险资产收益与风险的数量关系,即为了补偿某一特定程度的风险，投资者应该获得多得的报酬率(宋琴琴，2012).
2 文献综述（Literature Review）
房地产证券化是盘活单位与个人固定资产的有效手段，也是金融机构开展金融活动中规避风险、丰富种类的有效途径（王刚，2011)。为此，针对该问题的研究相对较多,其中又以定价问题最关注，由于该问题与消费者(投资者）：
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第一，针对定价方法的研究。（吕彬彬，2015）此部分研究认为合理定价模型可以分为两大类，一种是运用收益率折现方法对进行定价,另一种是在前种方法的基础上运用期权以及动态利率模型进行定价的衍生定价方法。相比而言，衍生定价方法要较收益率折现方法要更为准确和客观。收益率折现法常见的定价方法有静态现金流折现法、利率期限结构曲线法、总回报率情景分析法等。
第二，针对定价模型的研究。定价模型（MBS)，它解释了MBS的特征。假设MBS在任意时刻都有提前偿付的可能性，并且依据宏观经济状况。通过部分公开的提前偿付数据，得出了假设提前偿付函数的最大似然估计。把估计的提前偿付函数与期权定价模型结合起来,得出的理论定价与市场上抵押支持证券的报酬率一致。这种定价模型也可应于剥离抵押支持证券,并且，也可对抵押支持证券套利进行研究。如果有完整的抵押支持证券价格数据，此定价模型还可对其进行实证检验（周延,汪伟，刘沁璐，2015）。
第三,，从理论上推导了一般债券定价的偏微分方程，分析了住房抵押贷款支持证券及其它四类债券定价的边界条件，利用隐形差分法求解了在CIR模型下的偏微分方程并获得了MBS的最优赎回利率,比较分析了和其它债券的价格关系等（乐源、费圣达，2015）。
3 提出理论或者构建模型(Model）
定价模型的应用过程是结合相关数据对于市场利率与收益率对比的充分考量而提出的一种数学拟合手段。在具体的模型构建方面主要分为如下几个步骤：
（一）模型假设与参数意义
构建房产证券化定价模型需要在假设总资产池内资金流动方式为一次性补充（定期发售），等额本息偿还模式，即按月规划收益（短期证券化理财产品的通常形式）。在具体的模型设定过程中,主要参数与意义如下：（1)B0:表示资金池的初始资金;（2)T:表示房地产证券的周期;（3）:CLRt：表示房地产等固定资产的平均理论加权值，单位为%;（4）入tD：表示单位时间内的违约率(李丹丹，2015）。
（二）公式构建
根据相关定义与MBS模型要求，定价模型满足如下公式：
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Bt= Bt-1-Bt-11-λtDrpt-1rptT-t-1-1-Bt-1λtD-Bt-2λt-1DλtPR=Bt-11-1-λtDrpt-1rptT-t-1-1-λtp-Bt-2λt-1DλtPR
（三）模型参数设定
根据上文的定义模型，其涉及的主要参数为周期、固定资产收益率、单位违约率。其中周期根据具体的产品设定来具体研究。根据我国的相关规定与实践操作经验，在房地产类证券化的过程中，投资周期往往分为14天、27天、36天、42天，其中以36天与42天为主，占到全体同类理财产品的总量约78％左右。固定资产收益率设定则按照同期银行固定资产类投资利率进行设定。以2015年12月到2016年3月之间的相关参数，%；单位违约率则根据相同产品上一周期内的违约率进行计算，或者根据同类产品的平均违约率进行计算。在本文研究的房产证券化体系中,其平均违约率为0。28％（侯颍哲、聂颖，2015)。
4 实证分析（Empirical Analysis）
为了进一步探究房产证券化定价模型的有效性,并对其展开具体应用,本文以建元2005—1为研究对象，：
第一，参数的设定与赋值。
根据上文的讨论与设定赋值定义,建元2005—1产品的相关参数设定如下：
表1 建元2005产品参数设定统计表
参数
设定值
单位
贷款人拟然比
6。23
%
平均资产收益
％
最大资产收益
%
购买系数
12。39
户/万户
标的均价
元/平方米
发售总量
300000
万元
通过表1 ，我们根据建元2005-1产品中的定价模型中的具体参数进行了设定。
第二，模型构建与拟合
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采用上文的MBS模型与表1中的相关参数,利用蒙特卡洛拟合方式进行模拟，其中主要特征结果如下：
（1）提前偿还率
图1 提前偿还率拟合示意图
在图1中，黑色区域为多次拟合的特定曲线;白色线条为平均拟合曲线；横轴表示定价规范(单位为万分之一）;，提前偿还作为一种风险来源,其数值越低越好(郝彬凯、辛政聪、马向阳等，2015）。从图1中我们可以清晰的看到,当定价规范(收益）在超过150/万点,%时，其提前偿还率处于较低水平,当此规范超过3%时，带来的提前偿还率可以忽略不计。上述指标说明现有定价（5。51%）不会造成提前偿还率的提升.
(2）票面利率的拟合度
票面利率是指在相关产品发售是通过合同等方式予以固定的收益率，通过对该指标的监控能够对固定收益部分进行适当的预判，具体结果如下:
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图2 建元2005-1票面理论模拟结果示意图
在图2中，横轴表示为拟合次数；纵轴表示为票面票面收益，单位为千分之一;点位越密集则代表了拟合结果越接近可行范围（郝彬凯、辛政聪、马向阳等,2015)。由图2拟合结果中我们尅看出,其票面收益（定价）％—5。4%之间,%的范围内。这说明通过上述的参数设定与定价模型拟合，现阶段的票面定价为4。5%左右较为适宜,能够在拥有一定客户遵从于选择的基础上，不造成系统风险与利益流失。
5 讨论（Discussion）
受限于本文的篇幅以及研究深度，部分拟合过程以及定价模型的变形与运算方式并没有给出。此外，该模型无法对宏观指标进行分析，包括层次分析法中的系统构建原则均无法得到有效表现。上述两方面问题需要在后续的研究中予以不断完善。
6 结论和建议（Conclusions & Suggestions)
（一)结论：（1）本文对房产证券化的理论基础以及相关的定价模型进行了具体的总结与介绍；(2）本文集合MBS定价模型构建了房产证券化定价模型，并对相关的参数进行了设定；（3）以建元2005-1为案例，对房产证券化定价模型进行具体应用，通过实证研究发现,其票面定价收益为4。5%左右时能够得到最大化收益，并在指导投资人行为、规避系统风险方面有较为突出的表现。
（二)建议:针对本文的研究结论与研究过程中的不足,本文认为，如下几个方面值得注意:（1）该定价模型不仅适宜于房产证券化商品，同样对于其他类似的金融产品定价具有一定的应用空间，在后续的企业分析以及机构投资过程中可以进行广泛的推广与应用;（2）本定价模型在应用的过程中应该同时配套系统分析等分析工具，进而弥补定价模型在宏观分析中的不足。
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参考文献
1. 周颖颖.（2009).。
2。 张国会.（2009）.。
3。 宋琴琴。（2012）。。
4。 王刚.（2011）。。
5. 吕彬彬。（2015）。。（3)，101—104。
6. 周延，汪伟,刘沁璐.（2015）.上海市住房反向抵押贷款养老保险问题研究——.（4），14-21.
7. 乐源,费圣达.（2015).我国住房抵押贷款证券化提前偿还风险分析与对策研究。华北金融.（5)，4-8+13.
8. 李丹丹。(2015）。影子银行、利率和房价波动对房地产价格的影响——基于EGARCH—M模型的实证分析。赤峰学院学报（自然科学版)。（11)，105—107.
9. 侯颍哲,聂颖.（2015）.。（23），246—247。
10。 郝彬凯,辛政聪,马向阳，闫杰,李敏悦。（2015）。武汉市以房养老保险投保意愿的量化研究—-。（29）,235-237。