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2003年以来，房地产业经历了近十年的高速发展，在国民经济中起着越来越重要的作用，以2012年为例，我国房地产开发投资约为7.18万亿元，占全年GDP的13.82%，房地产业事实上已经成为中国位居第一的重要行业。与此同时，房地产业的发展给信托带来了巨大的发展机遇，2010至2013年，房地产信托余额分别为4323亿元、6882亿元和6880亿元，每年给信托行业创造的利润超过信托总利润的40%。
一、项目基本要素
1、信托计划名称：M集合资金信托计划（以下简称：M计划）。
2、房地产项目情况：M计划投资的房地产项目为商品房项目，项目总投17.62亿元，其中支付工程款5亿元；预计可销售面积为97971平方米；当前市场价预计为1.7万元，融资方预期销售房价为2.7万元，预期销售任务完成率为90%～100%。
3、信托计划类型：结构化资金信托。
4、信托计划规模：总规模11亿元，其中优先级信托资金6亿元，资金来源为向公众募集资金；次级信托委托人为房地产关联企业，以其债权+股权受益权的形式认购5亿份次级信托单位。
5、信托計划期限：18个月。
6、信托资金运用：受托人将6亿元优先级信托资金以股权形式对房地产企业进行增资。
7、信托预期收益率（年）：17%。
8、优先级投资者收益率：10%。
二、项目风险定量分析
从信托的项目资料中得出以下数据。其中，初始均价（price0）是参照当前市场价格（price1）、融资方预期售价（price2），取两者平均数计算出来的；未来预期销售任务完成率（percent）取预期销售任务完成率（percent1）区间的中间值；相关税费税率（tax）则是根据项目资料中的数据估算而出的。指标名称 变量名称 数值
信托总规模（亿元） size 11
其中：优先级（亿元） size1 6
次级（亿元） size2 5
信托期限（年） time 1.5
预期收益率（%） rate 17%
其中：优先级（%） rate1 10%
初始均价（万元/平方米） price0 2.2
其中：当前市场价格（万元/平方米） price1 1.7
融资方预期售价（万元/平方米） price2 2.7
可售面积（平方米） Area 97971
未来预期销售任务完成率（%） percent 95%
其中：预期销售任务完成率（%） percent1 90%～100%
工程款（亿元） project 5
相关税费税率（%） tax 20%
基于上述数据，本文开始计算项目收益率和次级收益率。首先，计算项目的预期收益：
E（return）=[E（price）×Area×E（percent）-project]×（1-tax）
上式说明，项目的预期收益等于预期的销售收入减去工程款，再扣除相应的税款。其对应的预期年化收益率为：
E（rate）=E（return）/（size×Time）
其次，计算优先级分配到的预期收益：
E（return1）=
size1×[1+E（rate1）×Time]， if
E（return）>size1[1+E（rate1）×Time]-size2
E（return）+size2， if
-size1-size2 上式说明，一般情况下，优先级分配到的预期收益等于其本金与事先约定的固定收益的总和。但是，如果项目的预期收益跌破了优先级本金与次级本金的差值，即使消耗完所有次级本金，也无法保证优先级能足够额分配到本金和事先约定的固定收益。这说明，在次级本金消耗完毕后，优先级也承担了部分损失。其对应的预期年化收益率为：
E（rate1）=E（return1）/（size1×Time）
最后，计算次级分配到的预期收益：
E（return2）=E（return）-E（return1）=
E（return）-size1×[1+E（rate1）×Time]，if
E（return）>size1[1+E（rate1）×Time]-size2
-size2，if
-size1-size2 上式表明，次级分配到的预期收益，始终等于项目的预期收益减去优先级分配到的预期收益。其对应的年化收益率为：
E（rate2）=E（return2）/（size2×Time）
不难看出，决定项目收益率，尤其是次级收益率的关键因素是房价。不妨设房价的对数收益率服从正态分布，即
r（pricet）=ln（pricet）-ln（pricet-1）～N（0，σ2price）
本文采用蒙特卡洛方法，通过N次模拟，模拟出未来的每周房价收益率的变化路径，再基于初始均价的对数计算出每条路径下的期末房价，再算出每条路径下的项目收益率和次级收益率。考虑到项目实际情况，模拟参数的取值情况如下：房价对数收益率的方差σ2price=（1%）2，初始房价的对数ln（price0）=ln（2.2），以上模拟过程通过Microsoft Excel实现，模拟次数N=100。项目收益率的描述统计 次级收益率的描述统计
期望值 1029% 期望值 1063%
标准差 895% 标准差 1969%
标准误差 090% 标准误差 197%
95%置信区间 [853%，1204%] 95%置信区间 [677%，1449%]
9973%置信区间 [760%，1297%] 9973%置信区间 [472%，1654%]
由上表可以看出，项目收益率的期望值为10.29%，标准差为8.95%，其99.73%置信区间为[7.60%，12.97%]，而次级收益率的期望值为10.63%，标准差为19.69%，其99.73%置信区间为[4.72%，16.54%]。与信托估算的收益率17%相比，本文由于在设置风险参数时较为谨慎，导致项目收益率的结果偏低。与其他同类信托产品相比，本信托项目的标准差和置信区间均处于正常水平，而信托公司在定价时考虑的房价高于本模型估计的房价水平，收益比估算值略高是正常的，因此该项目的信托收益处于合理区间。（作者单位：华南理工大学经贸学院）
一、项目基本要素
1、信托计划名称：M集合资金信托计划（以下简称：M计划）。
2、房地产项目情况：M计划投资的房地产项目为商品房项目，项目总投17.62亿元，其中支付工程款5亿元；预计可销售面积为97971平方米；当前市场价预计为1.7万元，融资方预期销售房价为2.7万元，预期销售任务完成率为90%～100%。
3、信托计划类型：结构化资金信托。
4、信托计划规模：总规模11亿元，其中优先级信托资金6亿元，资金来源为向公众募集资金；次级信托委托人为房地产关联企业，以其债权+股权受益权的形式认购5亿份次级信托单位。
5、信托計划期限：18个月。
6、信托资金运用：受托人将6亿元优先级信托资金以股权形式对房地产企业进行增资。
7、信托预期收益率（年）：17%。
8、优先级投资者收益率：10%。
二、项目风险定量分析
从信托的项目资料中得出以下数据。其中，初始均价（price0）是参照当前市场价格（price1）、融资方预期售价（price2），取两者平均数计算出来的；未来预期销售任务完成率（percent）取预期销售任务完成率（percent1）区间的中间值；相关税费税率（tax）则是根据项目资料中的数据估算而出的。指标名称 变量名称 数值
信托总规模（亿元） size 11
其中：优先级（亿元） size1 6
次级（亿元） size2 5
信托期限（年） time 1.5
预期收益率（%） rate 17%
其中：优先级（%） rate1 10%
初始均价（万元/平方米） price0 2.2
其中：当前市场价格（万元/平方米） price1 1.7
融资方预期售价（万元/平方米） price2 2.7
可售面积（平方米） Area 97971
未来预期销售任务完成率（%） percent 95%
其中：预期销售任务完成率（%） percent1 90%～100%
工程款（亿元） project 5
相关税费税率（%） tax 20%
基于上述数据，本文开始计算项目收益率和次级收益率。首先，计算项目的预期收益：
E（return）=[E（price）×Area×E（percent）-project]×（1-tax）
上式说明，项目的预期收益等于预期的销售收入减去工程款，再扣除相应的税款。其对应的预期年化收益率为：
E（rate）=E（return）/（size×Time）
其次，计算优先级分配到的预期收益：
E（return1）=
size1×[1+E（rate1）×Time]， if
E（return）>size1[1+E（rate1）×Time]-size2
E（return）+size2， if
-size1-size2 上式说明，一般情况下，优先级分配到的预期收益等于其本金与事先约定的固定收益的总和。但是，如果项目的预期收益跌破了优先级本金与次级本金的差值，即使消耗完所有次级本金，也无法保证优先级能足够额分配到本金和事先约定的固定收益。这说明，在次级本金消耗完毕后，优先级也承担了部分损失。其对应的预期年化收益率为：
E（rate1）=E（return1）/（size1×Time）
最后，计算次级分配到的预期收益：
E（return2）=E（return）-E（return1）=
E（return）-size1×[1+E（rate1）×Time]，if
E（return）>size1[1+E（rate1）×Time]-size2
-size2，if
-size1-size2 上式表明，次级分配到的预期收益，始终等于项目的预期收益减去优先级分配到的预期收益。其对应的年化收益率为：
E（rate2）=E（return2）/（size2×Time）
不难看出，决定项目收益率，尤其是次级收益率的关键因素是房价。不妨设房价的对数收益率服从正态分布，即
r（pricet）=ln（pricet）-ln（pricet-1）～N（0，σ2price）
本文采用蒙特卡洛方法，通过N次模拟，模拟出未来的每周房价收益率的变化路径，再基于初始均价的对数计算出每条路径下的期末房价，再算出每条路径下的项目收益率和次级收益率。考虑到项目实际情况，模拟参数的取值情况如下：房价对数收益率的方差σ2price=（1%）2，初始房价的对数ln（price0）=ln（2.2），以上模拟过程通过Microsoft Excel实现，模拟次数N=100。项目收益率的描述统计 次级收益率的描述统计
期望值 1029% 期望值 1063%
标准差 895% 标准差 1969%
标准误差 090% 标准误差 197%
95%置信区间 [853%，1204%] 95%置信区间 [677%，1449%]
9973%置信区间 [760%，1297%] 9973%置信区间 [472%，1654%]
由上表可以看出，项目收益率的期望值为10.29%，标准差为8.95%，其99.73%置信区间为[7.60%，12.97%]，而次级收益率的期望值为10.63%，标准差为19.69%，其99.73%置信区间为[4.72%，16.54%]。与信托估算的收益率17%相比，本文由于在设置风险参数时较为谨慎，导致项目收益率的结果偏低。与其他同类信托产品相比，本信托项目的标准差和置信区间均处于正常水平，而信托公司在定价时考虑的房价高于本模型估计的房价水平，收益比估算值略高是正常的，因此该项目的信托收益处于合理区间。（作者单位：华南理工大学经贸学院）