基于SVAR模型的房价波动与银行信贷实证分析

从近年来我国房价大幅波动以及政府出台的一系列为防止泡沫风险的不断累积的银行信贷政策着手,构建结构向量自回归模型(SVAR),并通过脉冲响应及方差分解进行实证分析,研究房价波动与银行信贷之间的关系.认为:无论长期还是短期,银行信贷规模与房价波动都是相互推动、互为因果的;利率通过对信贷规模的影响间接地影响房价;不同变量之间的影响存在时滞.因此,在实施信贷政策对房价进行调控时应注意时滞问题,并增加房地产行业的融资渠道以规避风险.     

中国房价有泡沫吗?

首先选取了房价收入比、房地产价格增长率/实际GDP增长率、房地产投资额/固定资产投资额、房地产开发贷款增长率/金融机构贷款总额增长率和房地产开发企业待开发土地面积/本年土地购置面积等5个测度指标进行分析;然后通过计算每年同比增长率,将历年数据进行直观对比。研究发现:中国房价收入比大大超过了国际公认的房价标准,中国房地产行业投资过热,中国房地产开发贷款增速较快,房地产开发企业“囤地”意图比较明显,中国房价泡沫比较明显;最后,从房产信贷政策、土地供给、遏制投机性购房、增加特殊房型供给税收政策调整等5个方面提出了抑制中国房价泡沫的政策建议。     

房价波动、收入水平与消费支出

房价波动对城镇居民消费的影响引起广泛关注。选取重庆市不同收入水平城镇居民的收入、消费面板数据,以及从重庆"一圈两翼"划分的区域消费差异进行比较,考察了房价波动对收入和消费的影响。引入反映宏观经济水平的人均GDP年度指数和储蓄额年度增长率作为控制变量,利用股票筹资额构造房屋销售价格的工具变量做实证研究。结果表明:房价波动下重庆市城镇居民人均可支配收入与消费支出间存在必然的因果关系,不同收入水平的城镇居民存在明显的消费差异。房价上涨对所有收入水平城镇居民的消费均有挤出效应,房屋财富效应则不明显,当期可支配收入是决定城镇居民房地产消费的最重要因素。提高居民收入水平、调整收入分配结构、加大民生工程投资,是增加消费支出的有效途径。     

房价波动、收入水平与消费支出

房价波动对城镇居民消费的影响引起广泛关注。选取重庆市不同收入水平城镇居民的收入、消费面板数据,以及从重庆“一圈两翼”划分的区域消费差异进行比较,考察了房价波动对收入和消费的影响。引入反映宏观经济水平的人均GDP年度指数和储蓄额年度增长率作为控制变量,利用股票筹资额构造房屋销售价格的工具变量做实证研究。结果表明：房价波动下重庆市城镇居民人均可支配收入与消费支出间存在必然的因果关系,不同收入水平的城镇居民存在明显的消费差异。房价上涨对所有收入水平城镇居民的消费均有挤出效应,房屋财富效应则不明显,当期可支配收入是决定城镇居民房地产消费的最重要因素。提高居民收入水平、调整收入分配结构、加大民生工程投资,是增加消费支出的有效途径。     

我国房地产市场税收调控政策的比较分析 ———基于个人房产保有环节与流转环节的税收政策比较

.文章对我国在个人房产保有环节与流转环节的税收调控政策（分别主要为房产税与房产转让个人所得税）的政策效应（包括房价调控效应、地方政府财政收入调节效应两方面）、法律依据及实际税收征管中的操作难点与障碍进行了比较分析,并对下一步我国以税收政策调控国内房地产市场的政策空间进行了合理预测.研究认为,只有在收入水平不变和住房需求结构不变的一般假设条件下,房产税与房产转让个人所得税才可能具有抑制房地产泡沫的作用,而事实上由于我国居民收入水平与住房刚性需求的上升,房产税与房产转让个人所得税并不能改变房产价格的上升趋势;另外,在我国现行的房产税税基下,其税收收入难以对地方政府的新增税收收入产生重大贡献,在规范合并当前的土地出让金政策之前,在地方政府层面缺乏推广房产税的动力与积极性.     

基于贝叶斯模型平均（BMA）方法的中国房地产价格影响因素分析

对可能影响中国房价的诸多因素的重要性问题进行识别和检验,基于模型不确定性的视角,使用中国30个省（区）2002~2013年面板数据,采用贝叶斯模型平均（BMA）方法进行模型设定与分析。研究认为,在可能对中国房价产生影响的19个指标中,信贷政策、心理预期、物价水平、房屋竣工面积和产业结构合理化等5个解释变量的后验概率大于90%,它们是影响现阶段中国房地产价格的决定因素;应通过差别化的信贷政策分区域控制房价,通过新闻媒体公开统计和发布房地产数据正确引导人们的心理预期,通过适宜的货币政策有效控制物价,通过保障性住房建设增加房地产供给,通过合理化的产业结构引导房价调控等,促进中国房地产市场的健康发展。     

工资、物价、货币供应与经济增长关系的实证分析

本文运用ARMA模型对我国工资指数、价格指数和货币增长率的时间序列进行建模分析，并在此基础上实证分析了三者与经济增长之间的相关性和GDP与这些名义变量的协同变动关系。通过分析，我们认为GDP增长与货币供给、工资指数和消费者价格指数之间的波动基本上是一致的，GDP的增长与居民消费价格指数和物价增长的波动表现为比较强的顺周期，而与M2的顺周期关系则比较弱。     

政策调控、杠杆率与区域房地产价格

杠杆率过高被认为是房价持续上涨的重要原因之一.杠杆效应表现为,杠杆率越高,房地产价格的波动越大,越有可能出现“价量齐升”的局面.我国三类城市的房地产价格波动都表现出“杠杆效应”,但各不相同.一线城市和二线城市的杠杆率均较高.其中,一线城市的高杠杆率主要表现为房地产开发商的贷款比重最高,二线城市的高杠杆率主要表现为个人消费者的个人贷款比例最高.由此可预期,政策调控对一线城市的房价影响最深,但是房价的表现并非单边的;对二线城市房价的单边影响最大,提高首付比例和贷款利率都将导致二线城市的房价有所下调;对三线城市的房价影响最小.     

房地产周期与银行信贷关系的实证研究——基于山东省2000—2013年的相关数据

改革开放以来,房地产行业表现出来的周期性波动引起了国内外学者的极大关注,运用各种方法对这种周期性进行描述,探讨周期性波动的形成原因及影响因素。在我国,大约70%的房地产开发资金来自于银行信贷,银行信贷与房地产周期波动之间有着紧密的联系,而且房地产行业的发展呈现出区域性、多元化的特点。运用VAR模型实证分析山东省房地产周期与银行信贷之间的关系,结果显示,银行信贷对房地产周期波动有滞后的正向影响,因而可以运用信贷政策适当控制房地产波动;相对来说,货币供应量的扩张或收缩对平抑房地产周期波动基本无效。     

货币供应量对房价调控效应的实证研究

通过建立一个数理模型从供求角度分析了货币供应量对房价的影响,运用向量误差纠正模型与脉冲响应等方法检验了货币供应量对我国房价的调控效应.研究发现,长期货币供应量推动了我国房价上涨,但脉冲响应和方差分解表明货币供应量对房价上涨的推动作用不大;VECM估计表明短期中存在着调整房价向其长期均衡水平回归的动态机制.     

房地产价格波动影响因素及我国的经验分析

房地产即是消费品又是投资品,其价格波动受贷款规模、市场预期、需求规模、土地投机等因素的影响。欧美经验表明:房地产价格是由当期和滞后的收入增长和实际利率所推动的。对我国的经验分析发现,房价与货币供给之间有强的正相关关系,那么对信贷规模的控制成为目前遏制房地产价格过快增长的重要措施之一。     

房地产宏观调控政策对财税取向的探讨

房地产业市场机制失灵,政府调控房价应在保持稳定的基础上,通过扩大社会保障性住房的覆盖面,调整结构性减税政策,降低房地产业税费在地方财政收入中的比重。政府应按照市场需求加大居住房供应量,控制购房信贷投放。相关政策实施后,必将使房价在平稳中下降,居民可支配收入与实际购房能力逐步相适应。     

基于BP神经网络模型的房价敏感性分析

为分析和测算房价,受供给和需求两方面相关指标的影响和敏感程度,本文采用BP神经网络,研究了供需相关指标的不确定性变动引起的房价变动趋势。研究表明：房价对银行贷款额度和国民经济增速最敏感,对当年施工面积和建材价格弱敏感,而对居民消费价格指数和人均可支配收入不敏感。对最敏感性指标,应从差别化信贷、拉动消费抑制投资入手;对弱敏感指标,应加大保障性住房的建设力度,完善土地市场体系,推进房地产税收改革,改善住房供应结构;对不敏感指标,应切实提高居民收入水平。本文根据房价对相关指标变动的敏感性程度,指导选择调控指标先后次序,用以提高管控的精度和住房市场供需要素调控的有效性,促进房地产市场健康运行。     

房地产价格膨胀对金融震荡的警示

从房地产业的发展与银行信贷以及金融震荡三者的关系出发,研究中国房地产价格的膨胀与银行信贷支持的相互影响后发现,中国房地产业的发展和市场表现在其各个环节上都依赖于银行资金,且在各种因素的交织作用下,中国城市的房价持续上涨,有些大城市房价过高,金融泡沫在积聚。以上海为例,采用购房年成本与实际租金比指数分析上海房地产价格,可以得出上海房地产泡沫积聚过多,房价即将趋于平稳或下跌的结论。如果国内众多城市的房价在高位时急剧下跌将有可能引发全国范围的信贷紧缩和泡沫破灭,进而造成金融动荡,因此,涉及房地产业的宏观调控要谨慎慢行,循序渐进。     

我国住宅销量和价格的主要影响因素——住宅市场宏观调控政策效果分析

结合10年来国家住宅市场宏观调控政策,采用单位根检验、联立方程模型和三阶段最小二乘法(3SLS),对我国2001年1季度至2010年4季度的宏观经济、住宅市场、土地市场数据进行了分析。结果发现,住宅销量的主要影响因素依次是住宅价格、广义货币供应量、土地供应量、城镇居民人均可支配收入、住宅竣工面积;住宅价格的主要影响因素依次是GDP、住宅土地价格、二手房价格;CPI不是推高房价的主要因素;行政手段和财政政策对住宅价格的调控是有效的,但效果不强(弹性-0.011),而货币政策对住宅销量的调控效果很强(弹性2.965)。建议住宅市场调控政策以货币政策为主,目标定位为区域住宅价格和销量增长率与区域GDP增长率相适应。     

福州房价与地价关系的实证研究

厘清福州房价与地价关系是地方政府精准调控房地产市场的基础。利用福州市1999至2010年的房屋销售价格指数和土地交易价格指数的季度数据,运用Granger因果检验法对福州市房价与地价关系进行了实证分析。结果显示:在短期内,福州市房价与地价相互影响;长期看,房价显著影响地价,而不是相反。由此给出的政策建议是:进一步加强福州市房地产市场监管和信息发布制度;继续调整福州市土地交易方式;土地出让收入纳入预算内进行管理和使用。     

从利率、周期、房价的变化看房地产走势

从利率变化、房地产周期的波动规律以及房价近几年的走向,分析和预测中国房地产市场的走势,结果表明:中国房地产仍将保持持续发展的态势,政府仍需采取强有力的宏观调控措施,有必要继续上调利率。     

房地产价格促进地方财政增收的实证研究

基于国家统计局2000~2019年的年度数据，从地方政府财政收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和CPI等几个层面来探讨商品房房价波动对于地方政府财政收入的影响。通过建立向量自回归模型，我们发现，房价对地方财政收入有显著影响，一定范围内房地产价格的上涨能够有效带动地方财政收入增长。据此，有针对性地提出相应政策建议，以缓解地方财政困难，实现房地产市场可持续发展。     

土地供应市场与房地产市场关系的研究

中国土地的基本国情和土地制度,决定了土地供应政策对房地产市场具有十分重大的影响。本文通过分析土地价格与房地产价格、土地供应量与房地产数量及土地供应量与房地产价格的关系,找出了土地供应市场与房地产市场的关系,为政府加强土地市场的宏观调控提供理论依据,并可以根据该理论衡量宏观政策的实施效果。