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第二節 研究動機與目的
不動產投資信託基金讓投資人取得投資大規模不動產以及相關資產的機會，
至今其市場規模及重要性有了戲劇性的成長，針對 REITs 的文獻研究也越來越 多，過去研究 REITs 大多著重在其報酬與市場間的關聯，或是 REITs 價格變動 的特性，亦即 REITs 抗跌性與低風險的競爭優勢，鮮少學者針對其封閉型基金 的折溢價議題進行探討，故本文將從封閉型基金的角度切入，探討 REITs 的折 溢價行為與投資人恐慌指數的關聯性。
早期研究對於封閉型基金折溢價的問題，多著重在計算資產價值方法的誤差，
進而高估資產的真實價值，換句話說，計算 NAV 時所忽略的投資人交易成本，
會反映在封閉型基金的商品折價上，然而，此方法只能解釋大多封閉型基金為折 價交易的情形，折溢價的波動與溢價的情況並不在此限，故直至目前為止，仍然 以 Lee, Schleifer and Thaler (1991)的實證提出投資人情緒為主要研究方向。而 Clayton and MacKinnon（2001）則是少數將 REITs 與封閉型基金折溢價結合的研 究，其中即提到 REITs 折溢價的變動彼此間有共同因子驅動，並非只有該資產 本身的特性，故必須使用更綜合性的指標，例如投資人的情緒指標，作為考量因 子。Pontiff（1997）將封閉型基金折溢價拆解，分別以探討封閉型基金之報酬與 投資組合報酬間波動度是否存在差異，結果顯示封閉型基金不僅無法充分反映持 有資產之資訊（Underreact），其報酬相對資產組合報酬存在超額波動（Excess volatility）的現象，而超額波動大多屬於個別基金特有，受總體經濟變數的影響 不 大 。 Glascock et al. （ 2004 ） 指 出 REITs 具 有 低 風 險 與 防 禦 性 特 質 。 Agyei-Ampomah and Davies（2005）以英國的投資信託基金為例，指出基金的報 酬相對其資產淨值報酬，存在超額波動的現象，並仿照 Lee et al. （1991）以加 權的折價指數變化作為情緒指標，結果顯示情緒指標為主要的影響來源。
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即便瞭解投資人情緒會影響封閉型基金的折溢價，投資人情緒並不能直接觀 測，過去方法多使用小型股報酬與封閉型基金折溢價對照，此方法是由資產持有 人的結構做探討。機構投資人擁有較專業的分析能力與資訊管道，大多文獻皆稱 之為理性投資人，其持有小型股的比例較低，而雜訊交易者，在台灣稱為散戶，
其持有封閉型基金的比例較高，相較之下，雜訊交易者的情緒波動對於小型股的 影響力較高。Lee et al.（1991）蒐集 1960 年至 1986 年的資料，以市值將公司分 組，發現小型股的報酬與封閉型基金折溢價有很高的相關性，且統計資料上也顯 示其與封閉型基金的交易者組成結構非常相似，故過去文獻為了證實折溢價是受 到雜訊交易者情緒的影響，多以小型股報酬做為情緒的指標，輔以最小平方法回 歸分析。然而，最小平方估計法探討小型股報酬與折溢價的關聯有以下缺點。
一、投資人結構
Lee et al.（1991）使用小型股作為投資人情緒的指標，導因於小型股的非機 構投資人持有比例較低，但 1975 年至 1985 年的資料期間顯示機構投資人持有小 型股的比例有上升的趨勢，導致雜訊交易者對於小型股的影響力減小，且 Chen et al.（1993）針對以小型股報酬作為情緒指標的方法進行批判，認為 Lee et al.（1991）
的分組效果在加入其他控制變數後就不顯著，Gentry et al.（2004）指出 REITs 的持有結構與一般封閉型基金不同，持有人多為機構投資人，故 Lee et al.（1991）
的投資人情緒理論中所使用的小型股報酬並非好的情緒指標。
二、計量方法的誤差
過去文獻指出大多的經濟與財務的時間序列統計資料，大多都會高狹峰
（Leptokurtic）、厚尾（Fat tails）與波動叢集（Volatility clustering）的特性，使 用傳統非條件變異數（Non-conditional variance）的最小平方法，忽略資產相關 性會隨時間改變的可能，Bollerslev et al.（1983）認為 GARCH 模型能適切描述 這些特性，修正最小平方法造成的誤差。
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三、投資人恐慌情緒的特性
Whaley（2000）指出 VIX 指數對於報酬存在不對稱效果（Asymmetric effect），
當 VIX 指數上升，會導致報酬下跌，然而，VIX 指數下跌對於報酬上升卻無明 顯影響。此種效果並無法經由非條件相關係數所觀測，縱使 Anderson, Beard, Kim and Sterm（2011）以 GARCH 模型與 VIX 指數針對過去研究封閉型基金折溢價 與投資人情緒的方法做出改善，但忽略的不對稱效果可能會導致結果偏誤。蔡怡 純（2011）雖運用不對稱 GARCH 模型探討 REITs 的防禦性特質，但文中無挑 選適合的控制變數，且單變量 GARCH 模型並無法瞭解 REITs 與投資人情緒的 關聯，且無考量過去文獻指出的投資人情緒影響。
四、樣本處理
回顧過去文獻，REITs 自 1960 年發展迄今，國內外有關 REITs 風險研究，
多以單一或複數風險因子強調各個 REITs 與風險指標的關聯性研究，本文將台 灣 8 檔 REITs 以因素分析（Factor Analysis）方式，找出共同的變異的驅動因子，
做出更綜合性的解釋。
針對以上問題，本文採用 Engle（1982）為基礎發展出的多變量 GARCH 模 型（Multivariate GARCH，簡稱 MGARCH 模型），但本文只使用兩個變數，故 又稱為雙變量 GARCH 模型（Bivariate GARCH，簡稱 BGARCH 模型），並衍生 Anderson et al.（2011）運用條件變異數（Conditional variance）與共同因子
（Common factor）的概念，以期能對於在學術上有所貢獻：
一、衍生不動產投資信託基金為不動產相關資產之防禦性與低風險特性，以封閉 型基金的特點切入，改變過去文獻使用的報酬或價格。
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二、改良以各個不動產投資信託基金為變數的樣本型式，本文運用因素分析擷取 台灣 8 檔 REITs 的共同因子，不僅保留原變數的特性，更能精簡計量分析的 過程。
三、利用不同的 BGARCH 模型配適，以更多面向分析資料特性，探討當市場有 劇烈變動時，REITs 折溢價變化的特性，達到研究的周延性。
四、不僅探討 8 檔不動產投資信託基金之條件共變異數，本文納入 TVIX 恐慌指 數的不對稱效果，比較 BGARCH 模型與不對稱 BGARCH 模型的差異。
五、拆解 REITs 的折溢價，分別將價格與 NAV 作實證分析，區分不對稱效果之 來源，瞭解不動產投資信託基金價格相對於 NAV 是否有過度恐慌之情形。