宏观经济对房价影响的实证分析

中国房地产市场自20世纪80年代末起步以来得到了飞速的发展,与此同时房价也节节攀升,宏观经济基本面对房价的影响也引起了关注。为了证实房价与宏观经济基本面之间的关系,选用货币供应量M1,和人均国内生产总值作为宏观经济的代表变量,通过计量模型对宏观经济与房价的关系进行了实证研究,结果表明,经济基本面的持续繁荣对资产价格尤其是住房价格有积极的影响,货币供应量M1对房价的影响也非常显著,并据此提出完善我国房地产市场调控的政策建议。     

房地产市场供给侧结构性调控——从产权到租赁

现行的房地产市场需求侧调控措施效果不明显,甚至引起一些城市房地产市场价格的反弹。同时由于房地产产权市场供给缺乏弹性,我国也很难通过直接提高住房供给来控制房价。因此,我们迫切需要将研究转向房地产租赁市场,希望通过调控租赁市场价格间接达到调控产权市场价格的目的。利用资本资产定价模型发现租赁市场价格可以看作房屋资产的全部收益,从而说明租赁市场价格的变化能影响产权市场价格,进而证明了租赁市场调控的可行性。为此建议:整合城市空置和库存住房资源成立物业租赁企业,以其为中介实现租赁市场的有效分配,降低产权市场价格,最终有效控制房地产产权市场价格。     

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.     

基于供求关系的房价波动分析

基于1999—2017年中国35个大中城市的面板数据,构建基于供求关系的面板回归模型,从国家和区域两个层面对造成房价波动的原因进行探究。结果表明:价格预期在全国和区域模型中均对房价有显著的正向影响,且在大多数地区,其影响力大于其他因素;人口对房价有正向影响,但只在北部沿海、东部沿海和南部沿海显著;收入对南部沿海、黄河中游和西南地区的房价均有显著的正向影响,而在北部沿海、东部沿海、长江中游、西北地区和东北地区,该因素对房价的影响并不显著;除全国和西南、西北地区外,房屋造价作为成本因素对绝大多数地区的房价有正向影响;信贷的可获得性作为政策因素对房价有正向影响,除南部沿海和黄河中游外,在其他区域均显著;住宅开发投资与住宅价格呈负相关关系,但其只在少数经济发达地区显著。因此,未来对房地产市场的调控应根据区域房价波动影响因素的不同区别对待,因地制宜。     

股市价格、货币供应量与货币政策——中国1993～2001年的实证分析

随着股票市场规模的日益扩大和越来越多的居民投资于股市 ,股市价格波动对货币政策的影响越来越引起学者关注。运用最新发展的处理非平稳时间序列的经济计量分析方法 ,对我国股市价格波动与作为货币政策重要中介目标的货币供应量之间的关系进行实证分析 ,发现二者之间存在着长期稳定的均衡关系 ,但股市价格波动明显领先于货币供应量 ,对货币供应结构的稳定性构成较强的正向冲击 ,从而加大中央银行货币调控的难度 ,削弱宏观需求管理的有效性。我国货币政策应密切关注股市价格波动因素的影响 ,将其纳入必要的监管范围 ,减少股市价格波动对货币政策有效性的冲击     

货币政策的城市房价传导异质性及房价溢出效应研究

将我国70个大中城市分为5个层级,基于2009年1月—2018年6月的数据并以2015年12月为界,运用GVAR模型研究房地产“去库存”政策实施前后,货币政策调整对城市房价的影响效应和房价溢出效应及其对货币政策冲击各城市房价直接效果的影响。结果表明：各级城市房价受货币供应量冲击后呈正向响应,利率冲击的影响效应则受“去库存”政策的影响由负转为正;较“去库存”政策实施前,城市房价对货币供应量和利率变动的响应强度更大、收敛速度更快。货币政策变动对不同城市房价具有异质性影响,城市发展等级越高,受货币政策冲击的反应幅度越高,且“去库存”政策使新一线、二线城市房价对货币政策变动的响应幅度超过一线城市。各级城市间房价溢出效应显著,总体上发展等级越高的城市房价溢出效应越大,溢出效应也加剧了城市间房价的分化情况。     

金融政策对房地产价格影响的实证分析

近几年来,我国房地产业出现了过热现象,房地产价格增长明显。为了稳定房地产价格,国家出台了一系列的宏观调控政策,包括金融政策。本文利用协整模型和脉冲响应分析方法,对金融政策对房地产价格影响进行了实证研究,结果表明,利率对抑制房地产价格效果不明显,而货币供应量对房地产价格有一定的影响作用。     

湖南省房地产市场价格影响因素实证研究

根据现有房地产价格影响因素的文献和理论以及湖南省房地产市场的实际情况,选取5年期以上贷款利率、货币供应量、湖南省人均居住面积、湖南省城市化率和湖南省商品房销售面积5个指标作为解释变量,运用双对数模型结合Shapley值和Roubens交互测度对湖南省房价进行分析。结果显示5年期以上贷款利率、货币供应量、湖南省人均居住面积和湖南省商品房销售面积对湖南省房价均有较大影响,且除了湖南省商品房销售面积外,其余变量两两间有不同的协同作用,这也表明国家宏观调控和市场供需共同影响湖南省房地产市场价格。引入Roubens交互测度与回归方程及Shapley值相结合,使结论更加全面、合理,可避免回归方程解释的单一性,同时也能为当地政府宏观政策的制定提供参考。     

货币政策工具对房地产价格影响的动态研究

采用1998年第1季度至2011年第4季度的数据,将存款准备金率、利率和货币供应量纳入到结构向量自回归模型(SVAR)中,分析了货币政策工具对房地产价格冲击的强度和时效。结果表明:存款准备金率对房地产价格的影响在中期为负,短期和长期为正;利率在短期和中期对房地产价格的影响为负,但在中期的调控效果比较显著;货币供应量对房地产价格的影响在短期和中期为正,长期为负;存款准备金率和货币供应量对房地产价格的影响比利率的影响更显著一些。提出央行可以将存款准备金率作为调控的重要手段,积极推进利率市场化,合理控制货币供应量的供给,同时增加货币政策决策的灵活性。     

我国房价波动与货币信贷政策调控研究

通过比较近年来我国房价名义增长率与GDP、居民收入增长率,发现房价增长率的波动明显大于GDP与居民收入增长率,并用HP滤波方法计算出我国的房价波动幅度;认为自2003年以来政府调控房地产的货币信贷政策主要是以调整存款准备金率与利率、调整开发项目资本金比例、限定贷款主体资格、差别化的住房信贷政策为主;认为货币信贷政策本身存在缺陷、地方政府与商业银行执行不力以及我国特殊的房地产业发展环境是制约货币信贷政策调控效果的主要因素,并提出了相应的政策建议以期为政府调控房地产市场提供参考.     

去杠杆背景下房地产信托对房价的影响研究

基于2006年1月—2017年12月的全国月度数据,运用SVAR模型、脉冲响应和反事实模拟检验了去杠杆背景下房地产信托对货币政策调控和房价的影响,并且基于2007年—2016年全国68家信托公司的集合类房地产信托数据分析了房地产信托对房价区域差异化的影响。结果发现：房地产信托规模的增加导致银行间借贷成本上升;房地产信托的增长弱化了房价和房地产投资对紧缩型货币政策的响应程度;房地产信托对房价有正向的作用,且在东部地区影响最为显著。因此,应有效平衡房地产金融风险防范与房地产金融创新,促进信托公司快速转型,使得信托公司做到真正服务实体经济。     

流动性失衡与物价和股价波动

笔者将近年来我国物价和股价波动与流动性扩张现象相联系,通过区分产品市场流动性和金融市场流动性,使用脉冲响应函数和Granger因果检验考察了流动性冲击对价格变动的影响.研究发现流动性配置的此消彼长现象导致了产品市场和金融市场货币供求的“双失衡”,并最终引发通货膨胀和资产价格泡沫,两个市场流动性对价格波动的影响呈非对称趋势,金融市场在对流动性传导渠道的影响中起主要作用.这就要求稳定价格的经济政策不应局限于单一市场价格,而要兼顾实体经济和虚拟经济两个部门,在最大限度控制货币供给量的同时,合理疏通流动性传导阻滞,使货币在市场中得到更合理的利用,提高资源配置效率以促进经济均衡发展.     

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.     

我国货币供应量增量对物价波动的影响——基于STR模型的实证分析

在对我国货币供应量对物价水平波动影响的研究中,往往忽略了货币供应量的非对称性,这种非对称性导致了两者并不是简单的线性关系;另外从交易方程式推导的函数可以看到,货币供应量增量才是影响物价波动的重要因素,而不是货币供应量本身。因此,本文采用1997—2013年的月度数据,以逻辑型函数为转换函数的STR模型对我国货币供应量增长率与物价波动的影响关系进行实证分析。结果表明,我国货币供应量增长和物价水平波动之间具有复杂的非线性关系,滞后期的货币供应量增量对物价波动的影响程度比当期货币供应量增量对物价波动的影响要大许多。同时,当货币供应量增量大于和小于某一临界值时,物价水平的波动呈现非对称性。     

地产政策的困境

房地产市场的继续调控不意味着房价还会下降,但是部分城市的房价涨幅继续回落是会的;房地产市场调控在2012年继续加强是不可能的,但继续实施原有房地产政策调控是肯定的。     

租售同权政策对房价的异质性影响研究

本文基于租售同权政策内涵,从供给和需求两个角度探讨了租售同权政策对房屋买卖价格和租赁价格的作用机理,以我国35个大中城市为样本,采用广义精确匹配对样本进行筛选,选取2016年1月至2020年6月的月度面板数据,利用双重差分模型,检验了其影响效应.结果表明,租售同权政策对房屋买卖价格和租赁价格都具有抑制作用,且对房屋买卖价格的抑制作用大于对房屋租赁价格的抑制作用.租售同权政策对房屋买卖价格的作用效果表现为:对新建房价格的抑制程度明显大于对二手房价格的抑制程度;对新建房而言,建筑面积越大,其抑制效果越强;对二手房而言,90～144平方米的抑制作用最明显.基于此,本文从扩大租赁住房房源和完善住房租赁市场法律法规两个方面提出对策建议.     

货币政策、经济波动与房地产价格的动态关系研究

利用我国相关月度数据构建半参数全局向量自回归模型,实证分析货币政策、经济波动与房地产价格之间的动态关系。研究发现:(1)货币供应量的增长和信贷规模的扩大对房地产价格和经济波动产生正向影响,且对高房价区域的房地产价格影响最大。(2)房地产价格的上涨对社会消费和社会固定资产投资产生正向影响,且对低房价区域的影响最大。(3)利率对房地产价格的影响呈显著的非线性关系。整体上,当银行间同业拆借利率处于较低区间时,提高利率并不能抑制房地产价格上涨;当银行间同业拆借利率处于较高区间时,提高利率能够显著抑制房地产价格上涨。     

后限购时代我国房地产市场风险分析

后危机时代,对房地产业的扶持政策被限购令等调控政策取代,也引发了人们对房地产市场风险的忧虑。交易量萎缩、房价下跌、房地产股票下跌、房地产信托违约风险提高等使房地产市场的风险突显。房地产业对消费、投资及其他产业的影响使得房地产市场成为一个政府和金融资本深度介入的市场。政府的政策导向自然成为决定房地产市场风险趋势的重要因素。政府对房地产业的调控意在推动市场整合,以城镇化带动中国经济发展的战略使房地产市场的商品性需求仍旧强劲,房价受通货膨胀支撑等因素使得中短期内房地产市场不存在系统性风险。然而,从长期看,应警惕汇率波动对房地产市场的冲击,警惕人口年龄结构变化对房地产业的影响。     

我国大米产业波动的来源及冲击路径

通过采用修正后的两变量结构向量自回归模型考察我国大米产业波动来源,并利用脉冲响应函数分析供求冲击对大米价格和产出的传导路径。结果发现:大米产业70%的价格波动来源于供给冲击的作用;短期内供给冲击占据产出波动的主导地位,而长期内需求冲击解释54%左右的价格波动;总体而言,供给冲击在中国大米价格波动中具有主导作用。因此,政府应对大米产业波动及时调控,防止由于政策调控的滞后效应,导致价格与产出波动放大的结果。     

基于新证据的中国货币政策对房价膨胀的影响研究

本文除采用以往文献广泛采用的广义货币供应量和利率作为变量解释货币政策对我国房价的影响之外,同时引入上证综指变量,建立VAR模型,实证结果表明,同以往研究存在相当程度的差异,相比货币供应量,在样本期间,上海同业拆借利率对我国房价的波动影响更大,同时其可以通过GRANGER因果检验。实证证明我国股票市场对房价的影响也是正向的。