房地产开发项目在黑天鹅测试下的风险与收益[Rendimento e rischio d ' investment inmobilitybbb20 prova del cigno nero]

Q1 Social Sciences
P. Rosato, Raul Berto, C. D’Alpaos
{"title":"房地产开发项目在黑天鹅测试下的风险与收益[Rendimento e rischio d ' investment inmobilitybbb20 prova del cigno nero]","authors":"P. Rosato, Raul Berto, C. D’Alpaos","doi":"10.48264/vvsiev-20223103","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"The real estate market is affected by great uncertainty due to the nexus of various factors: a) the specificity of the assets traded, which are illiquid, unique and very hetherogeneous from each other; b) the ‘structural disequilibrium’ of the market caused by the differences emerging in elasticity of supply with respect to demand; c) the non-competitiveness of the market, which often turns into a bilateral monopoly; d) the great variability of market prices. Since the subprime mortgage crisis that broke out at the end of 2006 in the United States, it has clearly emerged that, in a sector that represents about a third of world wealth, it is necessary, on the one hand, to implement proper and increasingly sophisticated valuation tools, to support the design of effective risk management strategies and, on the other hand, to improve the reliability of real estate data, in order to allow for a more robust verification of the hypotheses on the trend of the cash flows generated by the investment and a more accurate valuation of the investment risk and, consequently, of the project expected rate of return. The main objective of this work is to investigate the accuracy and robustness of the estimates of real estate investors of the expected returns on an urban development project in a medium-sized city representative of the North East of Italy. Using a simulation-based approach, the gap between the observed internal rate of return, estimated ex post on the basis of the actual trend of the parameters that influence investment returns, and the expected internal rate of return, calculated ex ante on the basis of the information available at the time of the investment decision. Firstly, we constructed the time series from 1995 to 2015 of the expected and observed internal rates of return of investments in the residential sector. We obtained the time series of the cash flows generated by the investment under investigation by implementing a simulation-based approach. Starting from the comparison between observed internal rate of return and expected internal rates of return, we identified ex post the risk implicitly assumed by the investor at the time of the decision to undertake the investment. Secondly, the effectiveness of the Capital Asset Pricing Model as a method for estimating the return on a property investment was verified, by comparing the project’s observed (ex post) internal rate of return with its ex ante rate of return, estimated through the Capital Asset Pricing Model. To carry out the above analyses, we constructed the time series of observed and expected internal rate of returns from 1995 to 2015 of investments in the residential sector. The time series of the internal rate of returns of real estate investments were obtained by implementing a simulation-based approach to determine the cash flows of real estate investments representative of the context under investigation and by adopting as model inputs the parameters usually adopted in ex-ante and ex-post real estate valuations. Starting from the comparison between observed and expected internal rate of returns, we identified ex-post the risk implicitly assumed by the developer at the time of the decision to undertake the investment. Finally, by investigating the determinants of the divergence between the investment’s observed and expected internal rate of return and cyclical variables, we identified the factors (i.e., the macroeconomic fundaments) which, in the period under investigation, affected investment risk and, consequently, investment return. Finally, by investigating the relationships that account for the difference between the observed and expected internal rate of return and the economic factors that can determine the current stage in economic cycles, we identified the determinants of invetment risk and returns. Il mercato immobiliare è affetto da grande incertezza dovuta a una concatenazione di diversi fattori: a) la specificità dei beni scambiati che sono illiquidi, unici e molto eterogenei tra loro; b) il “disequilibrio strutturale” del mercato causato dalla diversa elasticità del- l’offerta rispetto alla domanda; c) la non concorrenzialità del mercato che, assume spesso le caratteristiche del monopolio bilaterale; d) la grande variabilità dei prezzi di mercato. A partire dalla crisi dei mutui sub- prime scoppiata alla fine del 2006 negli Stati Uniti, è emerso chiaramente come, in un settore che rappresenta circa un terzo della ricchezza mondiale, sia necessario, da un lato, operare con strumenti valutativi adeguati e sempre più sofisticati, in grado di suppor- tare l’individuazione di strategie efficaci di gestione dei rischi e, dall’altro, migliorare l’affidabilità dei dati immobiliari, in modo da consentire una verifica più ro- busta delle ipotesi sull’andamento dei flussi di cassa generati e una stima più accurata del rischio e, conseguentemente, del tasso di rendimento atteso. Obiettivo principale del presente lavoro è di investigare l’accuratezza delle previsioni effettuate da un ipotetico operatore immobiliare sul rendimento di un investi- mento a sviluppo in una città di medie dimensioni rap- presentativa della provincia dell’Italia settentrionale. Attraverso un approccio basato sulla simulazione, è stato calcolato lo scarto fra il tasso interno di rendimento effettivo, stimato ex post in base all’andamento effettivo dei parametri influenti sul rendimento stesso, e il tasso interno di rendimento atteso, calcolato ex ante sulla base delle informazioni disponibili al mo- mento della decisione d’investimento. In primo luogo, è stata costruita la serie storica dal 1995 al 2015 dei tassi interni di rendimento attesi ed effettivi dell’investi- mento immobiliare residenziale a sviluppo. Le serie storiche sono state ottenute mediante la simulazione dei flussi di cassa di investimenti immobiliari rappresentativi della realtà indagata. A partire dal confronto fra tassi interni di rendimento effettivi e tassi interni di rendimento attesi è stato individuato, ex post, il rischio assunto implicitamente dall’investitore al momento della decisione di intraprendere l’investimento stesso. In secondo luogo, è stata verificata la bontà del Capital Asset Pricing Model come metodo di stima del rendi- mento di un investimento immobiliare a sviluppo, confrontando il tasso interno di rendimento effettivo e il tasso di rendimento ex ante stimato attraverso il Capi- tal Asset Pricing Model stesso. Infine, indagando sulle relazioni che intercorrono fra lo scarto fra tasso di rendimento interno effettivo e atteso e le variabili congiunturali, sono stati individuati i fattori che, nel periodo considerato, hanno maggiormente influito sul rischio al quale si è esposto l’investitore al momento di investire.","PeriodicalId":37741,"journal":{"name":"Valori e Valutazioni","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-02-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Risk and returns in real estate development projects at the black swan test [Rendimento e rischio d’investimento immobiliare alla prova del cigno nero]\",\"authors\":\"P. Rosato, Raul Berto, C. 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摘要

由于各种因素的联系,房地产市场受到很大的不确定性的影响:a)交易资产的特殊性,这些资产是非流动性的,独特的,彼此之间非常异质;B)市场的“结构性不平衡”是由供给弹性相对于需求的差异引起的;C)市场的非竞争性,这往往变成双边垄断;D)市场价格的巨大变化。自2006年底美国爆发次贷危机以来,人们清楚地认识到,在一个占世界财富约三分之一的行业,有必要一方面实施适当且日益复杂的估值工具,以支持设计有效的风险管理策略,另一方面提高房地产数据的可靠性。为了对投资产生的现金流趋势的假设进行更有力的验证,并对投资风险进行更准确的评估,从而对项目的预期回报率进行更准确的评估。这项工作的主要目的是调查房地产投资者对意大利东北部一个中等城市发展项目预期回报的估计的准确性和稳健性。利用基于模拟的方法,观察到的内部收益率(根据影响投资收益的参数的实际趋势事后估计)与预期的内部收益率(根据投资决策时可获得的信息事前计算)之间的差距。首先,我们构建了1995 - 2015年住宅领域投资预期收益率和实际收益率的时间序列。通过实施基于模拟的方法,我们获得了被调查投资产生的现金流的时间序列。从观察到的内部收益率和预期的内部收益率之间的比较开始,我们确定了投资者在决定进行投资时隐含承担的风险。其次,通过比较项目观察到的(事后)内部收益率与通过资本资产定价模型估计的事前收益率,验证了资本资产定价模型作为估算房地产投资回报方法的有效性。为了进行上述分析,我们构建了1995 - 2015年住宅领域投资的观察和预期内部收益率的时间序列。房地产投资内部收益率的时间序列是通过基于模拟的方法来确定代表所研究背景的房地产投资的现金流量,并采用通常用于房地产事前和事后估值的参数作为模型输入来获得的。从观察到的和预期的内部回报率之间的比较开始,我们确定了开发商在决定进行投资时隐含承担的风险。最后,通过调查投资的观察到的和预期的内部收益率和周期变量之间差异的决定因素,我们确定了在调查期间影响投资风险并因此影响投资回报的因素(即宏观经济基本面)。最后,通过研究观察到的和预期的内部收益率之间的差异以及决定经济周期当前阶段的经济因素之间的关系,我们确定了投资风险和回报的决定因素。1 .商业不流动è对经济大发展的影响:a)对经济发展的影响:经济发展的影响:经济发展的影响;B)将“结构性失衡”与“结构性失衡”相结合,导致“结构性失衡”与“弹性失衡”相结合,导致“结构性失衡”与“弹性失衡”相结合。(C)双边贸易不协调,假定双边垄断;D)大变异性(大变异性)。一个partire dalla crisi一些mutui子' scoppiata真主安拉细德尔2006年negli Stati Uniti, e emerso chiaramente来,在联合国settore格瓦拉rappresenta左右联合国terzo德拉ricchezza。新航necessario, da联合国lato operare con strumenti valutativi adeguati e自始至终稍sofisticati,级di suppor -皮重l 'individuazione di策略efficaci di gestione一些rischi e,达尔'altro, migliorare l 'affidabilita一些immobiliari达蒂,在modo数据一致性验证中più - busta delle ipotesi sulsuli和修正的dei flusissi在cassa中生成unestima più accurata del rischio e, conentemente, del tasso and rendimensionto ateso。 这项工作的主要目的是调查假设的房地产开发商对意大利北部一个具有代表性的中型城市发展投资回报的预测的准确性。通过计算模拟为基础的方法,是一个有效的内部回报率之间的偏差,事后估计参数的实际趋势的影响,内部收益率和预期回报率事前计算,根据现有的资料作出投资决定的。首先,从1995年到2015年,住宅开发房地产投资的国内预期和实际回报率的历史系列已经建立。历史序列是通过模拟代表调查现实的房地产投资现金流获得的。通过比较国内实际回报率和预期国内回报率,事后确定了投资者在决定进行投资时所隐含的风险。其次,通过比较国内有效收益率和通过资本定价模型估算的事前收益率,验证了资本资产定价模型作为一种评估开发房地产投资回报的方法的优点。最后,通过调查实际和预期内部收益率与周期变量之间的关系,确定了在本报告所述期间对投资者在投资时所面临的风险影响最大的因素。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Risk and returns in real estate development projects at the black swan test [Rendimento e rischio d’investimento immobiliare alla prova del cigno nero]
The real estate market is affected by great uncertainty due to the nexus of various factors: a) the specificity of the assets traded, which are illiquid, unique and very hetherogeneous from each other; b) the ‘structural disequilibrium’ of the market caused by the differences emerging in elasticity of supply with respect to demand; c) the non-competitiveness of the market, which often turns into a bilateral monopoly; d) the great variability of market prices. Since the subprime mortgage crisis that broke out at the end of 2006 in the United States, it has clearly emerged that, in a sector that represents about a third of world wealth, it is necessary, on the one hand, to implement proper and increasingly sophisticated valuation tools, to support the design of effective risk management strategies and, on the other hand, to improve the reliability of real estate data, in order to allow for a more robust verification of the hypotheses on the trend of the cash flows generated by the investment and a more accurate valuation of the investment risk and, consequently, of the project expected rate of return. The main objective of this work is to investigate the accuracy and robustness of the estimates of real estate investors of the expected returns on an urban development project in a medium-sized city representative of the North East of Italy. Using a simulation-based approach, the gap between the observed internal rate of return, estimated ex post on the basis of the actual trend of the parameters that influence investment returns, and the expected internal rate of return, calculated ex ante on the basis of the information available at the time of the investment decision. Firstly, we constructed the time series from 1995 to 2015 of the expected and observed internal rates of return of investments in the residential sector. We obtained the time series of the cash flows generated by the investment under investigation by implementing a simulation-based approach. Starting from the comparison between observed internal rate of return and expected internal rates of return, we identified ex post the risk implicitly assumed by the investor at the time of the decision to undertake the investment. Secondly, the effectiveness of the Capital Asset Pricing Model as a method for estimating the return on a property investment was verified, by comparing the project’s observed (ex post) internal rate of return with its ex ante rate of return, estimated through the Capital Asset Pricing Model. To carry out the above analyses, we constructed the time series of observed and expected internal rate of returns from 1995 to 2015 of investments in the residential sector. The time series of the internal rate of returns of real estate investments were obtained by implementing a simulation-based approach to determine the cash flows of real estate investments representative of the context under investigation and by adopting as model inputs the parameters usually adopted in ex-ante and ex-post real estate valuations. Starting from the comparison between observed and expected internal rate of returns, we identified ex-post the risk implicitly assumed by the developer at the time of the decision to undertake the investment. Finally, by investigating the determinants of the divergence between the investment’s observed and expected internal rate of return and cyclical variables, we identified the factors (i.e., the macroeconomic fundaments) which, in the period under investigation, affected investment risk and, consequently, investment return. Finally, by investigating the relationships that account for the difference between the observed and expected internal rate of return and the economic factors that can determine the current stage in economic cycles, we identified the determinants of invetment risk and returns. Il mercato immobiliare è affetto da grande incertezza dovuta a una concatenazione di diversi fattori: a) la specificità dei beni scambiati che sono illiquidi, unici e molto eterogenei tra loro; b) il “disequilibrio strutturale” del mercato causato dalla diversa elasticità del- l’offerta rispetto alla domanda; c) la non concorrenzialità del mercato che, assume spesso le caratteristiche del monopolio bilaterale; d) la grande variabilità dei prezzi di mercato. A partire dalla crisi dei mutui sub- prime scoppiata alla fine del 2006 negli Stati Uniti, è emerso chiaramente come, in un settore che rappresenta circa un terzo della ricchezza mondiale, sia necessario, da un lato, operare con strumenti valutativi adeguati e sempre più sofisticati, in grado di suppor- tare l’individuazione di strategie efficaci di gestione dei rischi e, dall’altro, migliorare l’affidabilità dei dati immobiliari, in modo da consentire una verifica più ro- busta delle ipotesi sull’andamento dei flussi di cassa generati e una stima più accurata del rischio e, conseguentemente, del tasso di rendimento atteso. Obiettivo principale del presente lavoro è di investigare l’accuratezza delle previsioni effettuate da un ipotetico operatore immobiliare sul rendimento di un investi- mento a sviluppo in una città di medie dimensioni rap- presentativa della provincia dell’Italia settentrionale. Attraverso un approccio basato sulla simulazione, è stato calcolato lo scarto fra il tasso interno di rendimento effettivo, stimato ex post in base all’andamento effettivo dei parametri influenti sul rendimento stesso, e il tasso interno di rendimento atteso, calcolato ex ante sulla base delle informazioni disponibili al mo- mento della decisione d’investimento. In primo luogo, è stata costruita la serie storica dal 1995 al 2015 dei tassi interni di rendimento attesi ed effettivi dell’investi- mento immobiliare residenziale a sviluppo. Le serie storiche sono state ottenute mediante la simulazione dei flussi di cassa di investimenti immobiliari rappresentativi della realtà indagata. A partire dal confronto fra tassi interni di rendimento effettivi e tassi interni di rendimento attesi è stato individuato, ex post, il rischio assunto implicitamente dall’investitore al momento della decisione di intraprendere l’investimento stesso. In secondo luogo, è stata verificata la bontà del Capital Asset Pricing Model come metodo di stima del rendi- mento di un investimento immobiliare a sviluppo, confrontando il tasso interno di rendimento effettivo e il tasso di rendimento ex ante stimato attraverso il Capi- tal Asset Pricing Model stesso. Infine, indagando sulle relazioni che intercorrono fra lo scarto fra tasso di rendimento interno effettivo e atteso e le variabili congiunturali, sono stati individuati i fattori che, nel periodo considerato, hanno maggiormente influito sul rischio al quale si è esposto l’investitore al momento di investire.
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Valori e Valutazioni
Valori e Valutazioni Social Sciences-Law
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期刊介绍: La rivista ufficiale della SIEV si intitola “Valori e Valutazioni. Teorie ed esperienze”/“Valori e Valutazioni” is the official journal of the Italian Society of Property Evaluation and Investment Decision (SIEV).La rivista si propone di diffondere la cultura della valutazione nei seguenti campi tematici: • architettura, ingegneria civile, edile, dell’ambiente e del territorio, • pianificazione territoriale, urbanistica e ambientale; • investimenti pubblici e privati di natura immobiliare e infrastrutturale; • mercato immobiliare e produzione edilizia; • tutela, valorizzazione e gestione dei beni culturali e ambientali; • finanza immobiliare. A tal fine analizza originali problemi valutativi ed espone applicazioni metodologiche avanzate, alimentando il dibattito scientifico-culturale. Data la multidisciplinarietà dei temi trattati, la rivista si rivolge ad un pubblico molto ampio ed eterogeneo costituito da studiosi e ricercatori, professionisti, imprenditori, tecnici e funzionari della Pubblica Amministrazione.
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