在我国基础设施建设飞速发展的潮流中,Wind数据显示,截止2020年,高新技术产业园中的物联网产业园就已占据较大规模,规模已突破7000亿元人民币。我国基础设施REITs不久前问世,没有足够的先例作为支撑,对于基础设施REITs的定价也没有足够的经验证据,因此如何为我国的基础设施REITs定价成为一个急需攻克的难题,我国国内基础设施通过REITs融资成为目前需要研究的重要课题。本文选取A市多元化智慧物联产业园作为案例进行研究,本文案例数据均为国内某建筑央企产业园项目调研获得的一手数据,经脱敏处理运用于本文。A市在四川省仅处于成都之后,是国家新型显示重点产业区域,且本文案例周边为物流海关相关机构,对跨境电商有正面辅助作用。本文内容主要包括:第一,通过参考国内首批发行9例公募REITs和当地市场调研报告,将数据通过因子分析进行降维处理,得到标准化数据,并进行主成分分析获取带有经济含义的三个主成分;第二,对三个主成分运用多元回归,得到租金增长率和主成分之间的关系并求出回归方程。对A市和智慧物联产业园相应数据得到的主成分进行分布模拟,得到主成分的分布函数和图像;第三,在回归方程的基础上代入三个主成分相应的分布进行蒙特卡罗模拟,最终得到租金增长率的分布函数和分布图像,从而预测未来20年智慧物联产业园的租金营收和现金流;第四,在现金流的基础上对智慧物联产业园基础设施REITs进行定价。通过敏感性分析选出敏感因子,在此基础上进行现金流压力测试评估该产业园的抗压能力。通过四个步骤为智慧物联产业园设计整套基础设施公募REITs融资方案。本文主要结论在于:第一,对于我国基础设施REITs,目前研究经验较少,市面上对于该类项目定价方法体系尚未完善,本文运用的PCA-蒙特卡罗模拟方法适用于刚在国内问世的基础设施REITs定价,且本文采取的方法能够适用于周期较长的项目,优于传统的营运现金流折现法和现金流折现法等方法。第二,本文设计的融资方案能够为目前提升国内大量基础设施存量资产的流动性提供参考。本文可能的创新点在于:第一,研究视角的创新,目前国内对于公募REITs课题具体案例研究资料较少,对以后类似企业发行基础设施公募REITs有参考意义;第二,数据的创新,本文所才用的项目数据均为一手调研数据,项目数据更加真实可靠;第三,方法的创新,将主成分分析法、蒙特卡罗模拟、多元回归进行综合运用,运用PCA-蒙特卡罗模拟算法对产业园基础设施REITs进行定价研究,以期得到产业园基础设施REITs产品的定价范式。本文的不足:基础数据年份不够充足,数据有限制,多年预测可能偏离,可能会导致一定的局限性。