房股联动影响固定资产投资吗? ——来自中国资产市场的经验证据

房地产市场与股票市场之间的相关关系受到学者们的广泛关注,但两市场之间的联动效应是否会对实体经济产生影响还有待检验.从DCC-MGARCH模型中提取出房地产市场变量与股票市场变量的动态条件相关系数,以此来表征两市场的联动效应,发现房地产市场与股票市场的相关关系具有明显的时变特征,尤其是2014年中国经济进入"三期叠加"新阶段以后,由正向联动为主转为负向联动为主.进一步地,基于中国宏观经济2000—2018年的月度数据,运用自回归分布滞后模型和脉冲响应分析等方法,实证考察了两市场之间的联动效应对固定资产投资产生的影响,从新的视角对虚拟经济与实体经济的关系进行探究.结论是:房地产市场与股票市场的正向联动对于固定资产投资增长具有显著推动作用,而房价和股价的增长都抑制了固定资产投资增长.因此,深化资产市场体制改革,在进行政策调控时考虑对房地产市场与股票市场相关性的影响,促进房、股两市正向联动,有利于固定资产投资增长和经济的长远发展.     

时变视角下房价对制造业投资影响的再审视

在相对宽松的货币政策环境下,近些年房价飞速上涨。房价的快速上涨导致很多资金投向房地产业,而没有投向制造业,对制造业产生的这一影响是中国经济发展所面临的问题之一。在分析了相关影响路径后,使用带有随机波动项的时变参数向量自回归模型,针对房价波动对制造业投资的影响进行了实证分析。实证结果表明,房价上涨对制造业投资存在显著的负向影响,房价冲击带来的这一负向影响在1年左右达到最大,且随着时间的推移,房价波动越剧烈,这种负向影响越明显;企业在股票市场的融资并没有流入制造业,而是更多地去追逐房地产市场的高收益;扩张性货币政策带来的房价上涨导致货币政策对制造业投资的调节作用失效。基于研究结论,建议控制房价预期,减少经济增长对房地产的依赖,推动经济转型带动实体经济发展。     

金融市场与住房价格波动的联动关系——基于SVAR模型的实证分析

构建SVAR模型分析了金融市场与房价波动之间的联动关系。金融市场可以分解为信贷市场、股票市场、外汇市场等,实证结果表明:房价与信贷增额之间的反应最为显著,两者具有自我强化的循环作用;房价与股价、汇率、国际资本净流入、利差之间在短期内具有正向响应关系,在长期内影响则逐渐趋于平稳;信贷增额、股价、汇率对房价波动的贡献度较大,除自身影响外,房价波动是其他变量波动的最大贡献者。     

市场不确定性、购房者决策与房价

从代表性个人生命周期内的效用最大化出发,构建跨期最优化模型,说明影响购房者购房决策的预期因素。考虑到市场不确定性带来的预期冲击会影响购房决策,进一步以1999-2010年的省际面板数据进行实证分析,检验预期因素的不确定性对房价的影响。结论表明：收入不确定性与利率不确定性对房价没有显著影响;房价增长的不确定性对房价有影响,而且这种影响受信贷规模的限制,存在门限效应。因此要抑制房价过快上涨,一方面需要提高房地产市场的信息透明度,减轻市场不确定性的程度;另一方面需要适度控制信贷规模,减少不确定性对房价的促进作用。     

对中国房地产市场、股票市场和通货膨胀相关性问题的探讨

股市、房地产市场以及通货膨胀和居民的日常生活紧密相关，但很多人不了解他们之间有密切的关系。正确理解他们三者之间的关系，不仅有助于老百姓选择适合自己的投资方式，对国家层面的宏观调控也大有帮助。文章通过结合历史数据和相关性分析，可以看出三者之间存在明显的关联性，并进一步介绍了房地产行业和股票市场的发展可能引发的金融风险，以及相关金融风险对市场通货膨胀的影响机制，指出了对房地产行业和股票市场的理性调控有助于维稳市场，控制通货膨胀。     

房价上涨对实体企业债务融资的“挤出”与“挤入”效应

厘清房地产与实体企业债务融资的关系,对于促进房地产业与实体经济均衡发展有着重要意义。研究基于2005—2020年上市企业数据,利用多重中介效应模型和面板门槛模型,分别检验了房价上涨影响实体企业债务融资的作用机制与门槛效应。结果表明：房价上涨促使信贷资金以房地产贷款的形式汇集房地产业,对实体企业债务融资产生挤出效应,同时会提高实体企业的资产抵押价值,对实体企业债务融资产生挤入效应。然而,房价上涨影响实体企业债务融资的最终表现为挤出效应,并随房价持续上涨带来的融资约束缓解,呈现阶段性递减特征。进一步研究发现,房价上涨对非国有及中小型实体企业债务融资的挤出效应更强,对制造业企业和服务业企业债务融资成本的影响更大;中央政府抑制房价过度上涨和加强对实体经济信贷支持的政策,在缓解房地产企业挤占实体企业信贷资源方面取得了较好的成效。     

房价波动、银行信贷与产业升级——基于银行信贷中介效应检验及区域差异对比分析

房价波动是影响产业升级的重要因素。阐述房价暴涨通过银行信贷中介效应传导机制对产业升级产生抑制作用,并基于全国大中城市2007-2016年面板数据,采用动态面板模型系统GMM估计法检验房价波动通过银行信贷中介效应机制影响产业升级。研究结果表明:第一,大中城市的房价过快上涨对产业升级产生负效应;第二,大中城市的房价过快上涨会增加房地产银行信贷需求,挤出了支持技术创新、产业升级的银行资金,从而抑制产业升级;第三,通过区域差异对比分析,东部大中城市银行信贷对房价波动与高新产业关系发挥中介效应,房价上涨通过吸收银行信贷挤出高新产业发展资金;中部大中城市房价上涨通过吸收银行信贷挤出第三产业发展资金;银行信贷没有对西部城市的房价波动与产业升级发挥中介效应。     

基于灰色理论的房地产市场需求影响因素研究——以重庆市为例

目前,我国房地产领域出现了一系列问题:房价上涨速度惊人;政府以往每一轮的调控政策只能在短时间抑制房价,随后又伴随着更大一轮的疯长等.在竞争性较强的市场条件下,房价主要由市场供需决定.为此,对房地产市场需求因素以及各因素之间的相对重要程度进行研究,并引入灰色关联度模型对影响重庆市房地产市场需求的各因素进行实例分析,从而为促进房地产市场良性发展提供参考.     

我国房地产价格与股票价格指数的关联性研究

房地产价格和股票指数之间具有一定的关联性,通过构建VaR模型来分析1999-2011年房地产价格和股票价格指数之间的关系,可以得出这样几个结论:(1)国房景气指数和股票指数的相关性系数较小;(2)房地产价格自身滞后一期和股票价格指数滞后一期对房地产价格影响较大,股票价格指数自身滞后一期和房地产价格滞后二期对股指的影响更大;(3)短期内表现为房地产价格到上证A股指数、深证A股指数的单向Granger因果关系;(4)相对于房价而言,股票价格指数对冲击的反应更明显。无论是房价还是股票指数,对自身冲击的反应都较大,回复平稳所需的时间也相应较长;(5)房价几乎不受股价影响,而股价受房价的影响,但这种影响力度没有股票自身的影响大。由此建议:可通过大力征收房地产税抑制房价的不健康增长;适当控制房地产公司的上市融资行为;遏制非理性的投机行为;建立多元化的投资和融资渠道;审慎看待房市和股市的繁荣等。     

适应房地产市场调控政策 强化个人住房贷款管理

<正>随着输入性通货膨胀加剧,保持国民经济健康稳定发展,成为各国经济发展面临的难题,发展中各国面临任务更为艰巨。在我国,调整经济结构和发展模式,控制房价过快上涨已成当务之急,进入2011年,国家和地方政府房地产调控政策相继出台。一方面国家对房地产市场进行调控,抑制投资、投机     

资产价格影响中国通货膨胀的实证分析——兼论当前高物价的根源

文章建立了一个包括通货膨胀率、货币供应量、产出缺口、利率、汇率、房产价格和股票价格在内的7变量VAR模型,通过脉冲反应函数和5-差分解发现:通货膨胀率对自身以外的其余变量的冲击均存在一定时滞,中国通货膨胀率受M<,2>的累计影响较大,但滞后期较长;房价对通货膨胀的影响效应明显大于股价对通货膨胀的影响,最后得出本轮通货膨胀的根源可能在于近年流动性过剩导致的过多货币供应量冲击带来的滞后效应.     

中国宏观信息、货币政策对股票市场的影响

考察中国宏观经济信息、货币政策对股市的影响效果,结果发现：宏观经济变量对股票收益基本没有解释力;而且,2001年7月前,货币政策对股票收益影响微弱,2001年7月后,货币政策对股票收益影响非常显著,扩张性货币政策有助于股价上升,紧缩性政策促使股价下降。同时,行业股价指数分析表明货币政策对房地产、金融等新兴行业影响较大,对公用事业等传统行业影响较小。当前中国股市运行脱离了经济基本面,股市尚无国民经济“晴雨表”作用,但却与政策因素密切相关,表现出一种强烈的“政策市”。     

我国货币政策对股票市场影响的有效性分析

采用2002-2010年的月度数据,在VAR模型的基础上研究了货币政策对股票市场的影响。发现股价、货币供应量、利率和物价之间存在长期均衡关系;货币供应量的变化与股价变化同方向,而利率变化与股价变化反方向;货币供应量和利率虽然都能解释股价的变动,但其作用相对于股价本身来说显得微乎其微;货币供应量与股价之间存在双向Granger因果关系,利率与股价之间不存在Granger因果关系。因此得出货币政策难以有效影响股票市场的结论。     

政策漂移、猪肉价格波动与结构性通货膨胀研究——基于TVP-VAR模型

2018年以来的猪肉价格持续上涨引起社会普遍关注。猪肉作为与普通百姓息息相关且在CPI构成中权重最大的商品之一,价格变动不仅影响通胀水平,而且对通胀具有放大效应。本研究基于政策漂移影响、猪肉价格上涨导致结构性通货膨胀风险的现实,选取2011—2019年的月度数据,采用具有时变性质的向量自回归模型(TVP-VAR),对政策漂移、猪肉价格波动与结构性通货膨胀之间的时变关系进行实证研究。结果表明:政策漂移、猪肉价格波动以及结构性通货膨胀之间以中、短期效应为主,长期效应偏弱;政策漂移对我国生猪产业和生猪价格影响较大,进而影响猪肉价格。而猪肉价格上涨产生的直接效应和间接效应相叠加,推动CPI指数增大,结构性通货膨胀风险升高;同时,猪肉价格上涨与CPI水平的提升具有互动循环效应,这使得我国通货膨胀自我实现机制较强。因此,政策制定部门应当审慎调整与增加政策内容,协调配合政策实施;完善市场机制,确保与民生相关商品价格稳定,降低通货膨胀风险。     

机构投资者对股市流动性的影响研究——基于2012年沪市横截面数据的实证分析

选取2012年末上海股票交易所942个A股作为研究样本,运用Statal2、Excel软件,通过统计描述分析、截面数据多元回归法、虚拟变量回归法分析了机构投资者对股市流动性的影响。实证研究表明,以价格冲击指数、流动性指数、订单深度和买卖价差代表股市流动性,机构持股比例越高,股市流动性越差;个股流通市值越大,每股净资产越高,股市流动性越好;绩优股对股市流动性有明显的正面影响,而亏损股对流动性有明显的负面影响。     

金融状况指数的FAVAR模型构建及效用检验

目前多数研究均选用利率、汇率、房价和股价等指标构建金融状况指数,造成大量经济信息丢失,故通过建立FAVAR模型,选择利率类、汇率类、房价类及股价类等69个经济指标,采用广义脉冲响应函数构建金融状况指数,并分析金融状况指数对我国通货膨胀率的预测能力。结果表明：利用FAVAR模型编制的金融状况指数能有效预测未来5~8个月内的通货膨胀运行趋势,具有较强先导作用。建议政府机构定期编制金融状况指数,前瞻性地制定相关政策,为及时降低通胀水平提供帮助。     

融资融券、股价响应速度与异质性

融资融券制度借助融资融券交易提升股价对于市场信息的响应速度并增强异质性,从而提高股票的定价效率。基于所构建的计量检验模型,利用2010年3月31日至2019年12月31日A股市场的交易数据,分析了我国融资融券对于股价响应速度及其异质性的影响。结果发现：在总体上,两融交易的实施及其逐次扩容能够提升标的股票价格对于市场信息的响应速度,却不能使其异质性显著增强;分工具比较来看,牛市中融券交易对于股价响应速度及异质性的提升效果明显强于融资交易,而在熊市中两者对于股票价格异质性的提升作用均会消失;如果缓解非对称性约束,则尽管融券交易对于股价异质性提升没有帮助,却能进一步增强其响应速度。为此,应持续扩大两融标的范围,加强投资者教育,逐步缓解非对称性约束,从而提高股票市场效率。     

股票定价理论及其对我国股票定价模型设计的启示

股票定价理论经历了从传统定价理论向现代定价理论的转变。比较目前股票定价中各种不同的理论及其股票定价过程可知 ,CAPM不太适合我国目前的资本市场的现状 ,而相对估价法、因素模型、APT更符合我国实际情况。因此 ,在选择定价机制时 ,既要考虑 GNP、通货膨胀等公认风险要素 ,也应考虑我国政策、制度等方面的风险因素     

价格限制机制对股票价格波动及流动性的影响

分析了实行价格涨跌幅限制后股票价格的变化特征,研究了价格限制机制对股票价格波动的影响,并在考虑两阶段延续冲击效应因素的基础上,通过对投资者总成本的考察,研究价格限制机制对市场流动性的影响。进一步的仿真试验结果表明,股票价格涨跌幅限制机制的引入,将增加股票市场的波动性,并且会导致投资者心理所能承受的潜在收益、损失量减小,使投资者更加频繁地买卖股票,增加市场换手率．进而提高整个市场的流动性。     

通货膨胀幻觉与中国股市估值

上海A股市价格波动无法用红利与无风险利率的变化来解释。通过实证分析发现,跟传统理论相反,中国股价跟通货膨胀呈现反向关系。其原因在于Fed模型的拥护者将E/P跟名义利率进行比较来判断股市估值是否合理。文章证实了中国投资者中存在通货膨胀幻觉。通货膨胀幻觉假设在一定程度上能够解释上海A股市场价格变化,特别是该假设能解释1996—2001年的大牛市。