FFO与NI作为REITs经营绩效衡量指标的比较分析
——以英国为例

2017-04-25 11:05张娟
关键词:股票价格收益变量

张娟

(广东金融学院,广东 广州 510521)

FFO与NI作为REITs经营绩效衡量指标的比较分析
——以英国为例

张娟

(广东金融学院,广东 广州 510521)

根据2011至2014年期间FTSE英国房地产投资信托基金(REITs)行业的数据样本,使用线性回归分析确定每股收益(EPS)、运营现金流(FFO)等多个变量参数与股票价格之间的关系,再进一步对价格模型,差价模型和多变量模型进行设计构建,从数据的集中趋势、偏差变化、平均值和图像形状中总结描述出相关数值信息特征。结果表明,NI、FFO都是重要的经营绩效衡量指标,然而在英国的REITs行业,没有证据表明FFO比NI更具代表性。EPS和FFO之间不存在共线性,也就是说两个指标同时予以参考更具价值,FFO只能作为NI的另一个补充指标,而不能取代NI,所以美国房地产投资信托行业协会(NAREIT)声称的FFO作为经营指标优于NI在英国的REITs行业无法获得支撑。

房地产投资信托(REITs);运营现金流(FFO);净利润(NI);每股收益(EPS)

一、引言

REITs(房地产投资信托基金)自1960年诞生于美国之后,迅速在英国、澳大利亚、日本、韩国、新加坡发展壮大起来,它是房地产和金融市场结合的一个创新性产品,能够很好地解决房地产行业的融资需求,又能够调动金融市场的资产配置,缓和房地产投资面临的投资额度高、周期长及投资风险高的问题。[1]REITs在资产配置、风险分散等方面发挥着日益重要作用,[2]因此,研究REITs的经营绩效具有重要作用。

二、文献综述

房地产投资信托基金通过发行基金收益凭证来募集有效资金,并由专业投资管理机构运作最终促进房地产产业项目推进,将投资综合收益按比例分配给投资者的一种信托基金。[3]REITs是国际上房地产基金的最典型、最主要,资金量也最大的形式。[4]2014年5月,我国证监会发布《关于进一步推进证券经营机构创新发展的意见》,明确提出要研究建立REITs的制度体系及相应的产品运作模式和方案,这意味着REITs将是未来中国房地产金融的重要发展方向之一。[5]在2015年的陆家嘴财富课题里,数据显示,截至 2014年 3月,全球共有783只REITs产品在27个国家的公开市场进行交易,其总市值已经超过1.3万亿美元,占全球上市房地产市值份额的45%和全球股票市值的2%。[6]严格来说REITs对促进房地产投资市场公平性方面是具有正向推动作用的。正是它的高流动性与小额投资理念让许多中小投资者也能从中受益,并且它可以将很大一部分投资信托资金税后收益返还给投资者,这也坚定了更多投资者选择REITs。[7]REITs因其具有高流动性、高收益性和相对低风险及低税赋的独特魅力,在全球有了重大突破性发展。[8]

由于权益型REITs经营范围的独特性,对于其盈利性的衡量和传统上市公司有一定差异。美国房地产投资信托行业协会(NAREIT)指出,房地产的价值通常不会随着时间的推移贬值,相反地,更有可能发生升值,因此,通用公认会计原则(GAAP)中的盈利指标净利润(NI)作为衡量标准,其主要缺点之一是折旧会歪曲房产价值,从而可能误导投资者。[9]1991年,NAREIT(美国房地产投资信托行业协会)给出了运营现金流(FFO)的定义,以其作为REITs一个补充的行业经营绩效指标。[10]FFO和NI两者的主要区别在于折旧和摊销占很大比重的权益型基金中反应较为显著,在以往的研究中,FFO和NI是许多学者在研究中经使用的重要分析指标,这两个指标都通过许多不同的方法和数据得到了验证。[11]

根据1994—1996年公开交易的138只REITs数据,Vincent(1999)提出对FFO相对于其他关于企业绩效的衡量指标,包括每股收益(EPS)、首席财务官(CFO)和税息折旧及摊销前利润(EBITDA)的信息内容和解释能力,进行综合分析,同时采用了衡量指标的水平测量和转换来做比较研究。他采用181只REITs的年度数据,发现每股的FFO与股票收益密切相关,而不是每股收益(EPS)。同时,又采用季度数据(N=每股850)做进一步研究,却发现是EPS与股票收益密切相关,而不是每股的FFO。[12]

Fields等人(1998)通过采用人工收集的1991—1995年201只REITs的年度数据中关于FFO的信息,对FFO和NI的效用进行了比较。他们发现,FFO能够更好地预测将来一年的FFO,而NI则可以解释将来一年的NI有明显的更大的变化。然而,FFO和NI就解释股票价格而言并没有什么不同。[13]

本文根据2011至2014年期间FTSE英国REITs行业的数据样本,使用线性回归分析确定EPS、FFO及其他相关变量参数,从而预测股票价格。从描述性统计和相关性分析结果,如数据中体现的集中趋势、偏差变化、平均值和图像形状,总结描述出EPS、FFO、折旧、出售的资本利得和股票价格之间的关系。然后,进一步建立价格模型、差价模型和多变量模型,探讨FFO、NI与股票价格及回报的关系,从而检验和比较FFO和NI对于REITs经营绩效衡量的有效性。

三、数据统计

本文以EVIEWS软件作为主要统计工具,选取16个英国REITs公司的EPS、房地产折旧费用、股票价格、售出的股份数、房地产出售的资本得利、年终总市值和账面市值数据。其他,FFO是由NAREIT的定义而计算得到:FFO=NI+房地产折旧费用——从房地产出售中的资本利得。样本数据均来自英国DataStream,[14]样本观察值选取时间段为从2011年1月延伸至2014年8月,共44个月时间,同时剔除了样本中的一些缺失数据。

四、模型设计与研究假设

(一)模型设计

关于FFO和NI作为REITs经营绩效衡量指标的比较,可以通过设置一个基准股票价格和价格回报进行评估,本文将对NI和FFO用于衡量REITs经营绩效的作用大小进行验证。关于两者较大的争论,主要表现在FFO 的优越性和NI对于资产折旧的处理方式,相比其他固定资产,如机械和设备,房地产物业的价值较少受到折旧费用的影响。事实上,房地产物业更多的是受到经济的影响。但在REITS公司的财务状况上,不动产超过了总资产的80%,则折旧费用对公司价值产生重大影响,相比较之下,不动产在非REITs公司中只达到了总资产的30%。在模型的指标选择中,主要采用的是FFO和EPS。FFO代表为每股运营资本,而检验NI所使用的是对应的每股收益,即普通股每股税后利润EPS。

在评估财务信息对股票表现的影响,将设定三个相关的模型:价格模型、差分价格模型和多变量模型:

其中

Pit:公司在t时的股票价格,i指样本数中第i个公司

Xit:对应公司股票价格下的FFO或EPS值

FFO:每股运营现金流

Dep:代表折旧费用

Gain:出售房地产的资本得利

LgMV::总市值的自然对数

BM:账面市值比

(二)研究假设

1.NI和FFO与REITs价值的相关性假设

NI和FFO作为测量绩效的财务信息可以以股价作为研究的基础。空值假设可以设计如下,以检验NI和FFO与股票价格间的相关性。

H3:NI和股票价格间不存在相关关系。

H4:NI和每股回报率间不存在相关关系。

H5:FFO和股票价格间不存在相关关系。

H6:FFO和每股回报率间不存在相关关系。

若要验证上述假设,Xt应定义为可变指标,即分别为FFO和NI。首先,我们可以分别检验NI和FFO对股票价格的解释力。通过估计其相关性和简单的线性回归方程,可以看出,如果系数值的t统计量和p值符合显著性,则该变量有价值且上述假设将被拒绝。

2.NI和FFO相对信息含量假设

对各类投资者和分析师,NI或FFO何者能说明更好的经营绩效至关重要。因此,通过检验NI和FFO的解释能力而来阐明至关重要。空值假设可以被设计如下:

H7:在股票价格上,FFO比NI解释能力弱

H8:在股价回报上,FFO比NI解释能力弱

显而易见,如果方程使用FFO得到较高的R2,则相较于NI使用FFO更有优势,则空值假设将被拒绝。

3.FFO的增量信息含量假设

即使NAREIT促使FFO在REITs行业的广泛采用,让FFO取代NI作为REITs行业中的主要经营绩效衡量是不可能的。大多数华尔街的分析师认为FFO仅仅作为是对NI的补充措施。为了评估这种说法,空值假设的设计如下:

H9:FFO不能比NI提供更多的增量信息。

H10:FFO和NI两者没有比单独的FFO或NI提供更多的增量信息。

其中Xt与价格模型中相同,仍分别代入为FFO和NI指标。系数为正,显著性更高和较高的R2代表增量信息含量高。

4.其他变量的假设

对在英国REITs行业上其他变量的股票价格回归值进行检验,基于空值假设:

H11:股票收益和折旧费用之间没有关联。

根据2002年NAREIT的定义,NI可以分解为FFO减去折旧费用加上物业出售资本利得,等式可以表示为α1=-α2+ α3.。[15][16]如果成立,NI应综合表示为经营措施对REITs的影响而使用在多变量模型中。LgMV和BM对该模型的超额回报有显著性的解释因而也被纳入模型中。对于H11,空值假设为α2等于零,这意味着折旧费用没有FFO所具有的解释力。

五、实证分析

本部分提出的描述性统计和相关性分析的案例观测由21个英国REITs公司中的16个组成,除了一些公司的部分丢失的数据,所有样本观测值按指标的每股分配计算。

表1:描述性统计

表1所示为对回归分析中的变量的描述性统计。所有的指标都具有显著性。EPS和FFO平均值是负的,这表明该行业面临低迷的状况。表格中出售房地产的资本利得为负暗示着市场经济的衰退。折旧费用的均值是EPS的10%,代表不用过多的维修费用足以保持租赁价格的稳定。然而,随着时间的推移,折旧费用增多会降低FFO值。在低折旧费用后面的另一个原因是按照英国REITs要求所需显示房地产价值为公允价值,即他们在报告所述的账户中的财产的市场价值。这个国际会计标准表明,没有折旧免税额以抵消对应纳税所得额,并且资产的值的改变是基于市场价而不会逐年贬值,这将使英国REITs的可分配利润更接近其现金流量。

表2:相关性分析

表2中线性回归模型包括了大部分的独立变量的皮尔逊相关系数。EPS、FFO、折旧费用分别和股票价格之间是显著正相关关系。尽管EPS及FFO与股票价格呈正相关,但一般情况下,更多折旧意味着较少的收入,所以折旧费用本不应该与EPS、FFO相同,与股票价格呈正相关关系。这可能是由抽样误差引起的。

折旧值与EPS和FFO两者都并不显著相关,EPS和FFO之间呈显著正相关,并且显著水平为0.00。这表明两者并不是有很大的不同,以及折旧费用对EPS和FFO值影响一致。EPS与物业出售资本利得呈正相关,这与EPS的定义也是一致的。但是,FFO也与物业出售资本利得呈正相关,这与FFO定义不一致。这可能是样本错误造成,也可能是大部分企业在数据检验期间已无该房地产出售项目的误差造成。

表3:价格模型检验

?

上述表3中反映了从2010年至2014年期间以EPS和FFO为解释变量的股票价格的回归结果。结果表明EPS和FFO经营绩效评估与股价显著相关。参数的系数分别为0.97和0.99。此外,这两个模型变量T统计量均超过1.96,p值显著。所有研究结果表明上述模型是正确的。因此,拒绝假设H3和H5,也即EPS,FFO和股票价格间存在相关性。每一个价格模型中调整后的可决系数如下所示:

FFO>EPS

调整后的可决系数:0.214361>0.208584

这证明了在解释股票价格上FFO解释能力比EPS更强。此外,由于EPS和FFO指标可能存在的时间序列上的自相关性,DW统计量通过计算表明不存在该情况。综上可看出FFO在解释REITs公司股票价格上的优势。因此,可以拒绝H7和H8。但是我们应该注意到简单的线性方程组排除了样本容量大小因素影响。滞后差价收益模型可以解决这一问题。

表4:滞后差价收益模型相对信息含量检验

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在滞后差价收益模型中,差分变量EPS和FFO与股票价格间存在回归关系。使用这种类型的好处是考虑到了样本容量大小影响。

上述的表4显示变量都具有显著的p值与T统计量,EPS和FFO系数与各自调整后的可决系数几乎相同且显著。因此,H4和H6可以拒绝,即FFO和EPS和每股回报率之间存在相关关系。此外,所有研究结果还表明,通过调整过后的回归模型可看出,FFO和EPS对股票每股回报率有相同的解释能力,这一结果不能评判出何者为更好的经营绩效衡量指标。因此,不能拒绝H7、H8、H9。

综上,通过对NI和FFO的模型检验可得,EPS和FFO都与股票价格和回报率显著相关。但从价格模型或滞后差价收益模型来看,似然估计值没有太大区别。因此,在绩效评估上,对于股票价格和回报率而言,何者解释力更强是不确定的。虽然在确定股价表现上FFO是相关的,但是这个结果没有有力的证据来支持FFO经营绩效评估可以取代NI。

表5:增量信息含量检验

?

表5显示,不管会计准则指标是否能独立提供信息,针对指标都能进行模型检验。如下所示为检查回归模型是否共线的计算结果。这两个模型的VIF_j大小都是小于5。因此,EPS和FFO之间不存在共线性。

在价格模型中,p值和T统计量这两个变量是显著的。根据调整后的可决系数计算结果可知,0.281356>0.208584(表3)以及0.281356>0.214361(表3),与单独的EPS或FFO建立的价格模型比较,EPS和FFO的联合价格模型可决系数值更大。因此,EPS与FFO联合比EPS或FFO单独提供增量信息更丰富,拒绝H10。然而AIC表明,滞后差价收益模型能更好地估计方程。而在滞后差价收益模型中,p值和T统计量这两个变量均不显著。在这种情况下可以忽视滞后差价收益模型的结果。

总之,对这两个变量的增量信息含量与个体变量的比较结果显示,EPS与FFO同时予以参考比单个指标更加有效。

表6:个体信息内容检验:REITs

2003年,NAREIT声称,在决定REITs公司的价值时,固定物业的买卖折旧费用、出售房地产的资本利得是不相关的会计信息。对单个变量的回归模型进行检测,调查各个指标的价值相关性。如果NI系数很大程度上偏离零,那么它是相关的。[9]

表4包括REITs的多变量模型参数估计值。显然,由显著的p值和T统计量可知,FFO的差分变量与两个行业的股票收益回报显著相关,包括REITs行业和非REITs行业。然而其余变量并不明显。折旧费用的p值为0.9838。因此,不能拒绝H11。同样,很少有证据表明,出售物业的资本利得与股票价格收益显著相关。这与以往的学者比如Fields(1998)[18]和Barth(2001)[19]研究结果相似。

对于REITs行业,EPS的定义=FFO-折旧+收益或损失,这意味着α1=-α2=α3的参数约束在REITs行业是接受的。然而,折旧费用和资本利得是微不足道的,因而这些因素无法确定股票收益。对于确定股票收益而言,FFO为正且能起较大作用。因此我们可以确定,FFO能更好地与股票收益率相关联,对投资者来说是一种性能优越的衡量方法。因此,不计折旧及资本利得,FFO可以避免一些包括NI在内的调整成分。

另外,房地产出售资本利得系数是为正但不显著偏离零。这些结果表明房地产出售资本利得与股票收益回报并非直接相关。它符合NAREIT对房地产出售所获资本利得的定义。[17]

五、结论与建议

本文结合试验证据的支撑,整合设计了价格模型、差价模型和多变量模型,对NI和FFO作为经营绩效统计指标的作用进行检验和对比,结果表明:(1)每股收益(EPS)与运营现金流(FFO)都与基于模型的股票价格和回报价值呈显著相关性;(2)验证了股票收益和FFO、房地产折旧费用,以及出售房地产的资本所得之间确实存在相关性,也即FFO的定义是成立的;(3)REITs的资产结构包括高达80%的固定资产,理论上应承担大量折旧和摊销费用。然而,本研究结果显示,相比于美国的REITs,英国REITs中折旧的权重较低,由于英国财务报告准则要求英国REITs报告折旧要基于标的资产的公允价值,所以折旧并非如预期那样大。这一会计准则符合现行国际会计准则,该结果导致英国REITs与美国相比较时,英国的折旧费用会小得多。这一发现与Baum和Devaney(2008)的结论是一致的。[20]

综上所述,NI和FFO都是重要的经营绩效衡量指标,然而在英国的REITs行业,没有证据表明FFO比NI更具代表性。EPS和FFO之间不存在共线性,也就是说两个指标同时予以参考更具价值,FFO只能作为NI的另一个补充指标,而不能取代NI,所以NAREIT声称的FFO作为经营指标优于NI在英国的REITs行业无法获得支持。

但是,本研究的数据样本统计有一定的局限性:首先英国REITs行业的历史相对较短,而长期的历史数据则可以提供一个相对更加具有代表性的结果。再次,本文数据样本采用年度数据用对FFO和NI解释能力的分析,而更详细的短期间数据也许能提供更准确的信息。

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[12]Vincent,L. ‘The information content of funds from operations (FFO)for real estate investment trusts(REITs)’,Journal of Accounting and Economics,1999,26(1):69-104.

[13][18]Fields,T.,Rangan,S.,and Thiagarajan,S.R. ‘An empirical evaluation of the usefulness of non-GAAP accounting measures in the real estate investment trust industry’,Review of AccountingStudies,1998,3(1-2):103-130.

[14]Datastream,accessed at 19/08/2015 in the University of Hull,2015.

[15]National Association of Real Estate Investment Trusts(1999), National Policy Bulletin, November 8, Washington, D.C.: NAREIT.

[16]National Association of Real Estate Investment Trusts(2002a), NAREIT National Accounting Alert,February 14.Washington, D.C.:NAREIT.

[17]National Association of Real Estate Investment Trusts(2002b), NAREIT White Paper on Funds from Operations,Washington, D.C.:NAREIT.

[19]Barth,M.E.,Cram,D.P.,and Nelson,K.K. ‘Accruals and the prediction of future cash flows’,The Accounting Review,2001,76(1):27-58.

[20]Baum,A.and Devaney,S. ‘Depreciation,income distribution and the UK REIT’,Journal of Property Investment and Finance,2008,26(3):195-209.

广东高校省级重点平台和重大科研项目(2015WQNCX103)

张娟(1982-),女,江西南昌人,广东金融学院讲师,硕士,主要从事产业金融研究。

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