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.     

外部冲击与中国宏观经济波动——基于SVAR模型的实证分析

基于1978—2010年时间序列数据,本文依据新经济增长理论与国际贸易理论构建结构向量自回归模型,分析了外部冲击对中国宏观经济波动的影响。检验结果表明:在所有预测期内,中国宏观经济波动的标准差不大,但有逐渐增加的趋势;短期内,出口的波动会加剧中国宏观经济的波动,而外商直接投资和进口波动的影响方向则相反;外部冲击对中国宏观经济稳定的影响较小,但随着滞后期的延长,解释力度有逐年增加的趋势,并且进口的贡献度最大,出口次之,FDI最小。     

我国影子银行扩张与金融监管 ——基于SVAR模型的实证分析

影子银行长期游离于监管体系之外,各国金融主管机构一直将遏制影子银行野蛮生长作为科学监管、防范金融风险的重要议题.综合国内外文献对影子银行的定义,通过SVAR模型,研究我国影子银行规模扩张对金融市场的冲击.研究发现:影子银行规模扩张拉动存款市场、货币供应市场扩大,两个市场又对影子银行的扩张起到加速作用,形成金融市场流动性泡沫;影子银行规模扩张对银行间市场影响十分有限,银行间拆借利率起到了一定的调节作用.基于研究结论,提出从政策层面科学监管、化解风险、合理发展影子银行的政策建议.     

外部冲击与中国宏观经济波动——基于SVAR模型的实证分析

基于1978—2010年时间序列数据,本文依据新经济增长理论与国际贸易理论构建结构向量自回归模型,分析了外部冲击对中国宏观经济波动的影响。检验结果表明：在所有预测期内,中国宏观经济波动的标准差不大,但有逐渐增加的趋势;短期内,出口的波动会加剧中国宏观经济的波动,而外商直接投资和进口波动的影响方向则相反;外部冲击对中国宏观经济稳定的影响较小,但随着滞后期的延长,解释力度有逐年增加的趋势,并且进口的贡献度最大,出口次之,FDI最小。     

金融市场波动模型化研究进展

金融风险的防范与规避是投资理论与投资实践的中心课题。文章阐述了金融市场波动的时变性及其高峰厚尾性、聚集性、杠杆效应、持续性、传导性等主要特征 ,并从 ARCH模型、SV模型的角度说明了国外模型化研究的进展情况 ,指出了目前与未来研究所面临的重要课题     

经济政策不确定性、宏观杠杆率与金融稳定性 ——基于SVAR模型和门限模型的实证研究

基于2007年1月至2020年6月的月度数据,运用结构向量自回归(SVAR)模型分析经济政策不确定性、宏观杠杆率和金融稳定性的动态关系,并运用门限模型分析经济政策不确定性和宏观杠杆率对金融稳定性的门限效应和非对称影响.实证研究发现:经济政策不确定性和宏观杠杆率是双向因果关系;经济政策不确定性是金融稳定性的格兰杰原因;经济政策不确定性的上升会显著提高宏观杠杆率,降低金融稳定性,宏观杠杆率的上升对金融稳定性产生负面影响;财政与货币政策不确定性的提高都会对金融稳定性造成不利的消极影响;经济政策不确定性和宏观杠杆率对金融稳定性具有显著的门限效应和非对称性影响.基于此中国应完善宏观调控跨周期设计和调节机制,加强经济政策的精准导向和资金运用监管,完善财政和货币政策对宏观经济的联合调控机制,实现稳定经济增长和防范系统性金融风险长期均衡.     

公开市场操作对股票价格有无影响?——一个基于 SVAR 模型的实证分析

公开市场操作已逐渐成为我国主要的货币政策工具之一.通过采用施加了短期约束的向量自回归(SVAR)模型、应用 Johanson 协整检验、Granger 因果检验、脉冲响应函数和方差分解等计量经济学手段,对公开市场操作之于我国股票价格影响的实证研究结果显示,公开市场操作对我国股票价格的影响并不显著,说明货币政策似乎尚未成为影响我国股票价格的主要因素.在我国,股票价格的货币政策传导效应并不明显,我国央行干预股市的能力仍较为有限.同时,股票投资者无法根据央行公开市场操作而获取超额收益,投资者在股票交易时无需过分关注央行的公开市场业务     

价格波动差异与我国货币政策调控效果：非递归 SVAR 分析

基于1998年1季度至2011年2季度数据,通过施加短期约束的向量自回归模型（SVAR）,关注了四类代表性的价格水平波动与货币政策调控效果之间的关系和特点。主要研究结论表明：不同货币政策对价格波动的调控作用表现出了明显的差异性。其中,货币供给政策对房地产和股票价格波动所体现的资产价格波动的调控和影响作用最显著;而利率政策则对能源和消费价格波动所体现的生产和消费领域的调控作用更明显。     

我国通货膨胀的成因——基于BQ分解方法的SVAR模型分析

笔者将2001年以来的通货膨胀产生的因素分解为输入型通胀冲击、超额货币供给冲击、产出缺口冲击和汇率冲击4个方面,并利用BQ长短期约束条件的SVAR模型进行了实证分析.短期来看,影响通货膨胀的主要因素是通货膨胀惯性,其他因素对通货膨胀的影响较小,紧缩货币政策对通货膨胀短期治理不明显,且具有滞后效应,滞后为3期左右;长期来看,影响通货膨胀的主要因素为超额货币供给和通货膨胀惯性,超额货币供给冲击对通货膨胀形成原因的解释高达48％,紧缩货币政策效果对通货膨胀的长期治理效果明显.     

金融市场发展与中国银行业竞争度——基于Panzar-Rosse模型的实证研究

文章从竞争效应和融合效应两个方面系统分析金融市场发展对我国银行业竞争度的影响机制,并采用Panzar-Rosse模型度量1998～2008年我国银行业的竞争度,在此基础上实证检验了金融市场发展对我国银行业竞争度的影响.结果表明,我国银行业市场基本处于垄断竞争格局,现阶段金融市场发展的竞争效应对银行业竞争的影响更显著,股票市场资产规模的扩大和流动性的增强都会对我国银行业的竞争起到显著的促进作用.     

中国住房价格与城市化水平的关系研究——动态面板和空间计量的实证分析

文章考虑了在住房价格的滞后影响下城市化对住房价格的影响。考虑到住房价格时间上的滞后效应,采用动态面板数据发现城市化对住房价格有推动作用,住房价格存在时滞性。通过纳入空间效应,采用空间滞后模型发现在考虑到住房价格的空间依赖性的情况下,城市化依然对住房价格有推动作用。地理加权回归结果显示不同省域城市化对住房价格的推动效应存在差异。中国城市化处于加速发展时期,因此需要协调房地产市场和城市化进程的互动发展关系。     

中国大中城市地价对房价影响的实证研究

随着中国市场经济的迅速发展,房地产行业已成为推动国民经济的重要力量,而近年来的高房价现象已引起了全社会的关注。笔者采用2000-2008年中国4个直辖市和西部大中城市为样本,基于Panel Data的无约束模型,并以重庆为例对比分析了地价对房价的影响。研究结果表明:从总体来看,地价对房价的影响具有一致性,但对各个城市而言,还存在着一定的差异。所以,应采取相应的措施以确保房地产市场健康和稳定地发展。     

中国房地产市场发展非均衡与商品房价格因素分析

本文从分析我国房地产市场的供求失衡出发,将我国房价构成要素进行分解,对我国房地产市场的非均衡与商品房价格偏高的原因进行了理论分析。结果发现:土地成本、税费、超额利润和过高的管理费用(主要指高管薪酬)是推动住房价格走高,造成房地产市场非均衡的主要因素。只有对以上四个方面的因素进行控制,才能降低并稳定房价。     

影响我国城市房屋价格的计量模型分析

一般来说,一个地区的商品房价格是由需求、供给及各种经济杠杆（如利率）等因素来决定的,但在资本组合投资日益多样化的现代社会。商品房的价格还会受到人们的收入、城市GDP以及地理位置等因素影响。本文对2011年影响我国北京、上海等15个城市的房屋价格的主要因素进行实证分析,选取的自变量为土地价格（元／平方米）、城市人年均收入（元／年）、城市GDP（亿元）、城市人口密度（人／平方米）、城市常住人口（万人）。通过建立多元线性回归模型。应用Eviews软件对模型进行了参数估计和检验。分析了影响房屋价格的主要因素和影响程度,并提出了相关的理论建议。     

一个基于供求两方面的房价决定模型

运用经济计量方法设立模型,同时从供给与需求两方面考虑影响房价的因素,研究是供给决定了房价,还是需求决定了房价,并且区分其影响的大小.结论是房价与房屋造价和存款余额同方向变化,而与房屋的竣工面积反方向变化.控制房价的关键在于抑制宏观调控过热的经济所造成的房屋造价上升和加大住房建设面积.     

市场细分与城市住宅特征价格分析

从住宅特征价格的视角,提出检验和分析住宅细分市场的方法,并进行实证研究.通过收集杭州市2 473套住宅样本数据和290个住宅小区的实地调查资料,按照建筑类型和产权性质对住宅市场进行细分,选择18个住宅特征作为模型的自变量,建立杭州市整体市场和细分市场的特征价格模型.Chow检验表明细分市场模型在统计上存在显著差异,说明这两种市场细分方法是合理可行的.同时发现,不同细分市场的影响因素有所差异,住宅特征对住宅价格的影响程度有所不同;8个住宅特征对整体市场和细分市场均有显著影响,建筑面积和西湖距离对住宅价格有最重要的影响,CBD距离比西湖距离的影响程度更小.     

中国股价与汇率动态关系的实证分析

通过协整检验、格兰杰因果检验和向量误差修正模型分析自汇率制度改革以来,股价与汇率之间的动态关系。研究发现虽然以上海综合指数和各行业指数为代表的股价与汇率之间都存在负相关关系,但在因果关系检验与协整检验关系中,不同行业指数与汇率之间关系却不同。汇率与上海综合指数、上海商业股指数、上海公共事业股指数和上证综合股指数之间都不存在因果关系,这意味着汇率的变动对这几个变量不产生影响。唯一例外的是上海地产股指数是汇率的格兰杰因果。汇率分别与上证综合指数、上证地产股指数、上证公共事业股指数以及上证综合股指数都存在长期协整关系,而与上证商业股指数之间不存在协整关系。即汇率与这几个变量之间存在长期均衡的趋势,但与上证商业股指数没有长期均衡关系。     

VEC模型下新疆棉价与国际棉价波动关系研究?

文章采用向量误差修正（VEC）模型等方法，细致深入的分析新疆328级皮棉价格与国际棉价之间的关系。结果表明，国际棉价对新疆棉价影响甚大，主要原因是我国对进口棉价的依赖性越来越高，国际棉价的波动导致棉花进口的波动，从而传导到新疆棉花市场，引起了新疆和其它主要产区棉价的波动，而国际棉价受国内和新疆棉价市场均衡关系的影响不显著。     

资产证券化与金融市场动态关系研究——基于美国CDO产品的证据

文章从产品市场链的视角出发,以美国代表性证券化产品CDO为例,从理论机理和实证检验两个方面研究了资产证券化与广义金融市场的动态关系。结果表明:资产证券化把房地产市场、信贷市场、债券市场和股票市场紧密联系在一起,形成一种独特的市场链结构,该市场链反映出证券化产品与各个金融市场之间的强弱关系以及风险传导顺序;短期内证券化产品与市场链上的远端市场关系很弱,长期内证券化产品与所有金融市场均保持一种稳定正向关系,说明证券化产品如若发生风险暴露,短期内风险只会在市场链的近端市场发生传导而不会影响到远端市场,但在长期,风险则会通过市场链传递给整个金融系统,最终可能引发市场动荡。