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房地产市场传导机制探究
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一、引言与文献回顾

近几十年来, 学术界和中央银行都十分关注资产价格在货币政策传导机制中的作用。 在国外, 尤其是房地产市场相对成熟的发达国家, 无论是学术界还是央行都对货币政策传导机制中的房地产渠道相当重视, 其程度甚至高于股票市场, 且取得了可观的研究成果。 如 Kosuke Aok (2004) 等将 BGG模型 (Bernanke, Gertler 和 Gilchfist model, 1999 年正式称此模型为 BGG 模型) 引人了房地产部门经济, 研究了房地产在货币政策中的传导作用。 在该模型中住房既提供一定的消费流, 也是家庭借贷的抵押品, 在一定条件下, 金融加速器效应放大了货政策冲击在住房投资、 住房价格和消费中的作用。2000 年以来, 部分学者开始研究房地产市场在货币政策传导机制中的作用。 丁晨、 屠梅曾 (2007)在 理 论 分 析 基 础 上 , 运 用 向 量 误 差 修 正 模 型(VECM) 实证检验房价在货币政策传导机制中的作用, 分析结果表明: 房价在货币传导机制中的作用较为显著, 房价渠道的总体传导效率较高。 王松涛、刘洪玉 (2009) 构建结构向量自回归模型, 定量研究住房市场传导货币政策的效果, 实证分析表明,利率 1 标准方差正向结构冲击 (0.125%) 引发私人消费下降 1.09%, 经济总产出和价格总水平也相应降低, 房价则下降 0.47%; 房价 1 标准方差正向结构冲击 (1.17%) 引发私人消费上升 1.24%, 经济总产出和价格总水平也相应提高。 研究结果综合表明,房价解释货币政策下私人消费下降的45%, 进一步应用数值模拟分析得到 54%的结果, 从而证明住房市场是传导货币政策信号的重要载体。 高波、 王先柱(2009) 构建 5 个向量自回归模型, 运 2000~2007 年的相关指标通过协整检验和脉冲响应数分析, 探讨中国房地产市场货币政策传导机制的有效性。 货币渠道传导表明了货币供给量的增加刺激房地产投资和商品房销售额的增长, 导致房地产价格上涨; 信货渠道传导显示货币政策在房地产市场传导的特殊性, 提高利率对控制商业银行在整个国民经济中的货款供给是有效的, 但对抑制商业银行在房地产市场的货款供给效果不明显。

二、数据处理与研究方法

国内生产总值是描述宏观经济运行最佳的总量指标, 但是由于国内生产总值是季度数据, 缺乏月份数据, 因此采用工业增加值代表国内生产总值GDP, 用其表示 “经济增长”, 而用居民消费物价指数 CPI 代表物价总水平。 由于我国缺少比较完善的家庭消费统计数据, 因此采用社会消费品零售总额CUS 来表示 “私人消费” 水平。 本文研究房地产市场在货币政策传导机制中的作用, 以房价指数 HP为中介目标。 由于货币供应量、 工业增加值、 社会消费品零售总额数据较大, 而居民消费物价指数CPI、 房价指数 HP 数据小, 为了消除这种差异, 所有数据都取变化率。 样本数据的时间段是从 2006 年1 月到 2008 年 12 月 , 数据来源中国人民银行网 、国家统计局网站。

本文运用单位根检验、 协整分析、 格兰杰因果检验等计量方法先研究货币政策到房地产市场传导的有效性, 再分析房地产市场到最终目标 (实体经济) 传导的有效性。

三、从货币政策到房地产市场传导的有效性的实证分析

(一) 单位根检验

格兰杰指出当使用非平稳序列进行回归时, 会造成虚假回归, 并且当变量存在着单位根,即非平稳时, 传统的统计量, 如 t 值、 F 值、DW 值和 R 将出现偏差。 因此为了保证回归结果的无偏性、 有效性和最佳性, 我们利用扩展的迪基-富勒 (Augmented Dickey-Fuller, 简称 ADF) 检验方法来检验样本数据的时间序列特征, ADF 平稳性检验是基于以下回归方程:

由表 1 可知 ΔM2、 ΔM1、 ΔM0、 ΔHP 时间序列的ADF 的统计量大于 5%的显著性水平下的临界值 ,接受原假设, 时间序列含有单位根, 是非平稳序列;一阶差分序列 D (ΔM2)、 D (ΔM1) 和 D (ΔM0) 、D (ΔHP) 的 ADF 值小于 5%显著水平下的临界值,是平稳序列。

(二) 变量的协整检验

由于 ΔM2、 ΔM1、 ΔM0、 ΔHP 都是属于 I (1) 时间序列, 因此 ΔHP 与 M2、 ΔHP 与 ΔM1、 ΔHP 与ΔM0之间可能存在协整关系。 检验变量之间是否存在协整关系的常用方法是恩格尔-格兰杰 (Engel & Granger) 两阶段法, 但这种方法在处理有限样本时的估计具有偏差, 故采用 Johansen 检验法对各组变量进行协整检验。 JJ 检验法是基于动态分布滞后模型 (VAR) (公式 3)来估计模型的长期均衡关系, 以得出一个有效
无偏估计。

在检验之前, 必须首先确定 VAR 模型的结构。运用赤池信息准则 (AIC) 和施瓦茨准则 (SC) 选择滞后阶数, 本文中滞后二阶的 SC 值和 AIC 值最小, 故确定滞后阶数为二阶来构建 VAR 模型。 其检验方法是首先计算回归方程的迹, 然后逐一与不存在协整关系和存在一个协整关系等假设前提下的迹值进行比较, 当回归方程的迹值大于假设条件下的Johanson 临界分布值时 , 拒绝其前提假设 , 反之 ,接受其假设, 检验结果如表 2。

由表 2 的检验结果可以看出, 以检验水平 5%判断, 变量 ΔHP 与 ΔM2、 ΔHP 与 ΔM1、 ΔHP 与 ΔM0之间存在一个协整关系。 Granger 指出, 若变量之间存在协整关系, 则这些变量至少存在一个方向的Granger 因果关系。 因此, 下面进一步探讨上述各组变量之间是否具有统计上引起和被引起的关系, 以便与实际经济情况进行对照。

(三) 变量的 Granger 因果检验

英国经济学家格兰杰从预测的角度赋予因果关系新的含义, 他在考察序列 x 是否是序列 y 产生的原因时采用这样的方法: 先估计当前的 y 值被其自身滞后期取值所能解释的程度, 然后验证通过引入序列 x 的滞后期取值是否可以提高 y 的被解释程度。如果是, 则称序列 x 是 y 的格兰杰原因, 此时 x 的滞后期系数具有统计的显著性。 从以上的定义可以看出, 格兰杰因果关系检验需要估计以下两个回归方程:

为了检验此假设, 我们可以采用 F 检验。 如果拒绝前者而不拒绝后者, 则存在由 x 到 y 的单向因果关系, 反之相反; 如果两个假设都不拒绝, 则 x和 y 是两个独立的序列; 如果两个假设都拒绝, 则 x和 y 之间存在双向因果关系。 ΔM2与 ΔHP、 ΔM1 与ΔHP、 ΔM0与 ΔHP 的 Granger 因果检验结果见表 3。从表 3 可以得出, 在滞后 1 阶的情况下, 以 5%的显著性水平判断, ΔM2、 ΔM1是 ΔHP 变动的格兰杰原因; ΔM0不是 ΔHP 变动的格兰杰原因。

四、从房地产市场到最终目标(实体经济)的传导的有效性实证分析

(一) 单位根检验

对产出 ΔGDP 与居民消费物价指数 ΔCPI 和全社会消费品零售总额 ΔCUS 进行 ADF 检验。 由表 4中 的 数 据 可 知 ΔGDP、 ΔCPI、 ΔCUS 时 间 序 列 的ADF 的统计量大于 10%的显著性水平下的临界值, 接受原假设, 时间序列含有单位根, 是非平稳序列; 一阶差分序列 D (ΔGDP)、 D (ΔCPI 和 D (ΔCUS)、 的ADF 值小于 5%显著水平下的临界值, 是平稳序列。

(二) 变量的协整检验

变量 ΔGDP 与 ΔHP、 ΔCUS 与 ΔHP、 ΔCPI 与ΔHP 的协整关系的检验结果如表 5。 从检验结果可以看出, 以检验水平 5%判断, 变量 ΔGDP 与 ΔHP、ΔCUS 与 ΔHP、 ΔCPI 与 ΔHP 之间存在一个协整关系。

(三) 变量的 Granger 因果检验

在构建 VAR 模型的基础上进行 Granger 因果检验。 在检验之前, 必须首先确定 VAR 模型的结构,运用赤池信息准则 (AIC) 和施瓦茨准则 (SC) 选择滞后阶数, 本文中滞后二阶的 SC 值和 AIC 值最小, 故确定滞后阶数为二阶来构建 VAR 模型。 检验结果见表 6, 从表 6 可以得出, 在 1%显著性水平下, ΔHP 是 ΔGDP、 ΔCUS、 ΔCPI 变动的格兰杰原因;

五、计量结果分析

(一) 货币政策传导的第一阶段: 从货币政策到房地产市场

通过以上分析可以看出, 我国房价指数与货币供应量 ΔM0、 ΔM1和 ΔM2之间都存在协整关系。 在5%的显著性水平上 ΔM1和 ΔM2是房价指数 ΔHP 变化的 Grange 原因, ΔM0不是房价指数 ΔHP 变化的Granger 原因。 广义货币 M2是中央银行货币政策的主要工具, 并且其数量在金融中介机构的资产中占绝大部分 (约 80%~90%)。 M2不仅反映现实的购买力, 还反映潜在的购买力。 若 M2增速较快, 则投资和中间市场活跃, 计量检验结果也验证了这一点,ΔM2是房价指数 ΔHP 变化的 Granger 原因, M2的迅速增加导致房地产市场投资活跃, 从而引起房价指数 HP 变化。 狭义货币 M1反映经济中的现实购买力。 若 M1增速较快, 则消费和终端市场活跃; 从计量检验结果可知道, ΔM1是房价指数 ΔHP 变动的Granger 原因 , M1增速较快, 导致住宅消费活跃,引起房价指数 HP 变化。 M0是流通中现金, 主要是满足居民基本的生活需要, 与住宅消费投资关系不大, 所以 ΔM0不是房价指数 ΔHP 变化的 Granger 原因。M1、 M2通过多种途径对 HP 施加影响。 (1) 在价格水平不变的前提下, 名义货币的增加意味着实际货币余额的增加, 而实际货币余额是消费者实际净财富的一部分, 因而它的增加会使消费者比以前更富有, 从而增加消费支出, 最终导致住宅消费支出增加 (即货币的实际余额效应)。 (2) 货币供给还可以通过影响股票、 债券等金融资产的价格, 来影响消费者的实际净财富, 增加消费需求, 最终拉动住宅消费, 推动房价上涨。 托宾的 q 理论揭示货币供给增加, 使股票价格上涨, 企业市场价值上升,q 值增大 , 企业投资增加 , 从而拉动房地产投资 。2007 年 10 月 16 日 , 上 证 综 指 盘 中 最 高 冲 至6124.04 点, 涨幅超过最低点 998 点的 5 倍, 股市价值虚增, 导致企业投资尤其是房地产投资过热。(3) 货币供给的流动性效应会降低利率 , 货币供给的信贷可得性效应使住宅投资和消费都增加。 范东君 (2007) 通过时间序列分析得出结论: 认为货币供给的增加将引起银行流动性过剩、 信贷可得性增加、 利率降低。 流动性过剩会使商业银行增加放贷,而利率的降低不仅将引起房地产投资增加, 而且会引起对商品房的需求增加。

(二) 货币政策传导的第二阶段: 从房地产市场到最终目标 (实体经济)

变量 ΔGDP、 ΔCUS、 ΔCPI 与 ΔHP 之间都存在协整关系。 在 1%显著性水平下, ΔHP 是 ΔGDP、ΔCUS、 ΔCPI 变动的格兰杰原因。 房地产市场通过多种渠道影响实体经济。 (1) 房地产市场的 “财富效应”, 由于住房资产在家庭财富中比重较大, 根据莫迪利亚尼的全生命周期消费的财富效应理论, 家庭的消费支出也将随着财富的增加相应增长, 反之亦然。 当房价上升时, 居民财富水平上升, 在边际消费倾向不变的情况下, 居民的消费支出将增加,从而带动产出和物价上升。 (2) 房地产市场对私人消费的第二条重要作用渠道是 “资产负债表效应”。房价的上升将导致家庭抵押资产价值增长, 从而强化了其通过商业银行进行外部融资的能力, 并进而刺激其消费。 (3) 预期 (信心) 效应渠道。 房价波动对消费的影响可通过预期或信心效应进一步放大,繁荣的房地产市场可使消费者增加对未来经济发展的信心, 使其对未来收入情况抱有更乐观的态度。由于当前消费很大程度上依赖于消费者的预期和态度, 因此房价的上涨, 房地产市场的繁荣局面可以刺激消费增加 (Arnold 等, 2002)。 (4) Tobin’ Q效应渠道。 托宾的 Q 效应揭示了货币经由股票市场而作用于投资的一种可能, 反映了股票价格和投资支出的相互关系。 托宾的 Q 效应也适用于房地产市场。 Q 效应的重要性在于, 对每一项资本资产而言,它提供了一个存量市场估价与重置成本的对比度,从而对该资本资产的后续增量投资产生了直接的影响。 当 Q 上升时, 企业可以通过发行新股筹集资金进行投资, 投资支出增加; 当 Q 很低时, 企业可以通过购买其他企业而获得已经存在的资本, 从而用于新投资品的购买将会很少。 在房地产市场, Q 值可定义房屋当前市值与房屋重置成本的比值, 当 Q值升高且大于 1 时, 房屋的边际收益率的提将会吸引开发商建造更多的新房, 使得投资支出增加, 从而带动总需求的膨胀, 引致产出物价的上升。

房地产市场传导机制探究责任编辑:陈老师    阅读:人次