毕业论文(设计)房地产价格与通货膨胀 基于我国的实证研究.doc
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1、房地产价格与通货膨胀:基于我国的实证研究李亚培 作者简介:李亚培(),男,河南洛阳人,经济学硕士,现任职于中国人民银行海口中心支行。(中国人民银行海口中心支行金融研究处,海南,海口,570105)摘要:为更清楚地研究我国房地产价格与通货膨胀的关系,本文在总结已有理论经验和实证研究的基础之上,对我国2001年第1季度至2006年第3季度的季度统计数据进行实证检验,结果证明,我国的房地产价格与通货膨胀之间存在长期稳定的协整关系,这一结论的政策含义在于我国的货币政策应充分关注房地产价格。关键词:房地产价格 通货膨胀 货币政策 实证检验中图分类号:F830.33 文献标识码:A 文章编号:引 言199
2、8年住房货币化改革以来,在商业银行开办住房抵押贷款等业务的推动下,我国的房地产市场步入了新一轮的繁荣期,房地产投资的增长速度一直高于固定资产投资的增速,而房地产价格“突飞猛进”的上涨也引起了整个社会的关注。在国家宏观调控“紧锣密鼓”实施的2006年,房地产价格依然快速上涨,来自国家统计局的数据显示(2006),2006年前11个月商品住房销售价格同比上涨幅度在5%-8%之间,而一些大城市上涨的更高。在房地产价格上涨的同时,我国的居民消费价格指数却保持在较低的水平 以国际惯例,在CPI的编制过程中,由于考虑到房地产的投资性质,CPI并不能完全反映房地产价格的变化,这也是近年来我国房价大幅上涨而C
3、PI一直低位运行的一个原因。,表面上看,我国房地产价格与CPI之间关系不大,央行的货币政策可以不必关注房地产市场。事实是否如此呢?从理论上讲,资产价格隐含了未来的价格信息,而房地产作为一种资产其价格必然也会影响到未来的通货膨胀水平。为更清晰地研究我国房地产价格与通货膨胀的关系,本文在总结已有理论经验和实证研究的基础之上,对我国2001年第1季度至2006年第3季度的季度统计数据进行实证检验,力图更客观、真实地解析上述问题,进而为完善我国货币政策的提供参考和借鉴。一、文献回顾由于传统的通货膨胀指标CPI中并没有反映资产价格的波动,因此有关股票、房地产等资产价格是否应该引起央行的关注、关注的方式以
4、及应对的措施等一系列问题成为学术界和政策制定者不可回避的话题。美国经济学家欧文费雪在其货币的购买力(1911)就曾指出,政策制定者应致力于稳定包括资产价格(股票、债券和房地产)以及生产、消费和服务价格在内的广义的价格指数。根据弗里德曼(Friedman,1957)的恒久收入理论和弗朗克莫迪利亚尼(Franco Modigliani,1963)的生命周期理论,当期消费受到生命周期中各个阶段的预期收入和价格的影响,房地产价格的变化意味着预期资产回报的变化,导致消费需求的变化,这也就是庇古(Pigou,1930)提出的“庇古效应”,也被称为“财富效应”,而总需求的变化会在供给不变的情况下会影响到一般
5、价格水平的变化。Kent 和Love(1997)认为资产价格的膨胀会导致未来商品与服务价格上涨的预期。Smets(1997)构造了一个结构模型,指出包括房地产在内的资产价格强烈地受到未来预期回报的影响,而未来预期回报则分别受到未来经济景气、通货膨胀与货币政策预期的影响,非预期到的资产价格波动可以影响到通货膨胀预期。可见,房地产等资产价格的变化可能会通过财富效应来影响到即期的价格水平,也可能会影响到人们对未来的通货膨胀预期,房地产等资产价格里隐含着现在的或未来的价格水平信息。房地产价格的上升未必都会造成价格水平的上升,有关资产价格上涨的“替代效应”指出,房地产价格的上涨会影响居民对未来生活成本上
6、升的预期,因而会减少当期的消费,造成一般价格水平的降低。另一方面,根据费雪的交易方程式,如果在此方程式中纳入资产价格的话,可以转变为,表示用于资产交易的货币需求量,在货币供应量和货币流通速度一定的条件下,用于资产交易的货币需求的增多将会影响到一般商品的交易,在不变的条件下,一般价格水平会降低。在目前我国房地产投资快速增长、房价不断上涨的情况下,研究我国房地产市场价格与通货膨胀的关系也就显得非常有必要。已有不少国内学者对我国房地产市场与通货膨胀之间的关系进行了理论和实证的研究,但结论不尽相同。王维安等(2005)通过构建房地产均衡市场模型,对我国房地产市场进行了实证的研究,发现房地产预期收益率与
7、通货膨胀之间存在稳定的函数关系,建议把房地产价格纳入居民消费价格指数;而黄平(2006)的研究认为,我国房地产市场的“财富效应”微弱,房地产价格的大幅度变化对消费、产出进而对一般价格水平的影响十分有限,因而在当前及今后相当长的一段时间内货币政策不应该考虑房地产价格因素。经朝明等(2006)通过对1987-2005年上半年房地产市场价格与消费物价指数年度数据的计量分析认为,我国房地产价格与通货膨胀之间存在长短期均衡关系,但是它们之间是负相关的关系,即“替代效应”大于“财富效应”,房地产价格的上升造成一般物价水平的降低,这同之前的研究结论有很大的差异 笔者认为,这同样本数据的选择时期有关。因为在1
8、998年住房货币化改革以前,我国房地产市场市场化程度还不高,住房价格存在管制或人为的压低现象,而当时一般商品的价格已经放开,涨幅较大;而1998年之后,房地产价格快速增长,而一般商品由于买方市场的出现而一直低处于较低的水平。上述文献对本文所做的研究具有启发和借鉴意义,但对目前我国房地产价格与通货膨胀的关系还没有一个比较一致的看法,理论上的模糊或模棱两可必然会影响到实际部门的操作,最终影响到经济金融体系的稳定。本文力求有所突破,更加清晰地分析我国房地产价格与通货膨胀之间的关系。二、我国房地产价格与通货膨胀长期关系的协整研究(一)计量模型及数据说明1向量自回归模型本文的研究采用如下的K阶向量自回归
9、模型: 1k式中:,CPI表示消费物价指数,用以反映通货膨胀,RPI表示房屋销售价格指数,用以反映房地产价格,表示对相关变量取自然对数,1,k是22矩阵,et表示白噪声。使用VAR模型的好处是不但便于检验模型中各个变量长期之间是否存在稳定的关系,而且不必对模型中变量的内生性和外生性给出事先的假定。2数据说明本文采用的样本数据均为季度数据,考虑到数据的可得性和数据的可比性 2001年以来,我国CPI的编制方法和编制的范围都发生了较大的变化,详细情况请查看2002年中国统计年鉴。,我们选择样本期为2001年第1季度到2006年第3季度,样本数据均来源于中国经济景气月报,我们用房屋销售价格指数(RP
10、I)来代表房地产市场的价格,由于反映通货膨胀的核心指标CPI是月度数据,因此我们把该月度数据用算术平均法转化为季度数据。房屋销售价格指数和居民消费价格指数都是与上年同期相比的同比数据。为了熨平变量可能存在的长期趋势,我们对这两个变量都取自然对数。另外本文采用计量经济学软件EViews5.0对数据进行处理。(二)单整及协整检验传统的回归方法一般假定所使用的时间序列是平稳的,然而许多经济现象的时间序列都是非平稳的,倘若采取传统的普通最小二乘法,就会出现“伪”回归和“无意义”回归的现象。基于这一原因,恩格尔和格兰杰(Engle and Granger,1987)首先提出了一种处理非平稳序列的全新的研
11、究方法协整(co-integration)研究方法。这种方法的基本思想就是在两个或多个非平稳的变量之间寻找均衡关系。如果两个(或两个以上)的时间序列是非平稳的,但它们的某种线性组合却是平稳的,则这两个(或两个以上)的非平稳的时间序列之间存在长期的均衡关系(或协整关系)。在经济意义上,这种协整关系的存在意味着可以通过一个变量来影响另一个变量的变化,若变量之间没有协整关系,则不存在通过一个变量来影响另一个变量的基础。因此,通过对VAR模型中各个变量进行协整检验,是我们研究房地产市场价格与通货膨胀率之间是否存在长期均衡关系的基础。由于只有具有相同单整阶数的变量才可能存在协整关系,因此,我们首先必须对
12、上述两个变量之间进行单位根检验,即检验序列本身是非平稳的,但其一阶差分是平稳的。1单位根检验本文采用扩展的迪基富勒(Augmented Dickey-Fuller,ADF)方法进行序列单位根检验。ADF单位根检验是基于以下的回归方程:原假设H0:=1,备选假设H1:1。接受原假设意味着时间序列含有单位根。对变量的检验结果见表1。从表1的检验结果可知,对于两个变量,在1%和5%的显著性水平上存在单位根的原假设无法拒绝,一阶差分后,所有变量在1%和5%的显著水平上,可以拒绝非稳态的原假设。因而所有变量序列都是I(1),即均具有单位根。表1单位根ADF检验结果变量ADF检验临界值(1%)临界值(5%
13、)-1.3018-3.7695-3.0048-3.7898-3.7880-3.0123-1.5889-3.7695-3.0048-4.4215-3.7880-3.0123注:表示一阶差分,在ADF检验中的,我们选择有常数项的检验,同时由于采用的是季度数据,因此选择季度数据常用的滞后期4。2协整检验单位根检验的结果表明,VAR模型中的所有变量序列都是I(1),即它们具备构造协整方程组的必要条件。为此,对上述两个变量序列之间做长期的协整分析。就协整检验的方法而言,恩格尔和格兰杰提出用两步法估计协整向量,虽然由这种两步法得到的协整参数估计量具有超一致性和强有效性,但是在样本容量有限的条件下,这种估计
14、量是有偏差的,而且样本容量越小, 偏差越大。为了克服两步法参数估计的不足,本文采用多变量Johnsen协整检验方法对房地产价格与通货膨胀水平进行协整检验,采用的是带截距项的无确定趋势的模型,检验的结果如表2。表2 Johnsen协整检验结果特征根迹统计量临界值(5%)原假设0.585422.067920.2618不存在协整关系0.29206.21669.1645至多存在一个注:迹统计量大于临界值时,拒绝原假设;反之则接受原假设。表2的检验结果表明,在5%的显著水平上,房地产价格指数与消费物价指数具有一个唯一的协整关系,即房地产价格与通货膨胀之间存在一个长期稳定的关系。标准化后的协整向量的估计系
15、数矩阵为,即:。该协整方程表明,我国房地产价格指数与居民消费价格指数之间存在长期稳定的正向均衡关系,从长期来看,房地产价格指数每增加一个百分点会引起消费物价指数上涨0.6604个百分点。这说明2001年以来房地产市场的价格的上涨对一般物价水平的上涨起到推动作用,而非由于“替代效应”造成一般价格水平的下降。(三)房地产价格对通货膨胀的冲击效应本文使用的冲击理论模型是前文所述的VAR模型和脉冲响应函数(Impulse Response Function, IRF)。1VAR模型与脉冲响应函数经过前文的协整检验可知,VAR模型中的时间序列向Zt是协整的,也就是说此模型中的两个指标从长期来看具有均衡的
16、关系,但在短期里由于会受到随机干扰的影响,这些变量有可能偏离均衡值,但这种偏离是暂时的,最终会回到均衡状态,即所选指标适用于上述VAR模型。脉冲响应函数的意思是在扰动项上加一个标准差大小的冲击,对于内生变量当前值和未来值所带来的影响。对一个变量的冲击直接影响这个变量,并且通过VAR模型的动态结构传导给其他所有的内生变量。2房地产价格对通货膨胀冲击响应函数分析本模型的估计所采用的数据如前文所述,首先用EViews5.0软件对VAR模型的参数进行估计,经过检验,结果发现是显著的,说明本文使用的数据满足模型的假设条件。下面给房地产价格一个正的标准差大小的冲击,得到关于消费物价指数的脉冲响应函数图:图
17、1 房地产价格冲击引起的CPI变化图1说明中,横轴代表冲击作用的期间数(季度),纵轴表示CPI的变化幅度,曲线表示了CPI对房地产价格一个标准差冲击的相应函数。从图中可以看出,当在本期给房地产价格一个正向的冲击后,CPI在前3期内呈较快上浮趋势,到第3期达到最高点,第4期以后上浮程度逐渐下降,而随着时间的推移这种冲击的作用会变小,并趋于稳定。这表明,房地产价格的上涨立即引起CPI的上涨,并且在半年后对CPI产生最大的冲击,而后这种冲击效应会变小。三、结论和政策建议通过上述实证的分析,我们可以的可以得出结论:我国房地产价格与通货膨胀之间存在长期稳定的关系,而且这一关系是正向而非负向的,房地产价格
18、的上升会导致即期的和未来的一般价格水平上升。这意味着目前我国房地产市场的财富效用已经大于替代效应,而且房地产价格中也包含了对未来通货膨胀的预期,房地产价格的变化对于未来通货膨胀的预测具有重要意义。这可以解释为:随着我国居民财富的不断增加以及拥有住房的家庭的不断增多,住房消费虽然在居民消费中仍占有较大的比例,但是住房消费对其他商品消费的挤出效应减小,而拥有住房家庭的增多使得房价上升的财富效应更明显。既然房地产价格与通货膨胀之间存在稳定的关系,那么是否要把房地产价格纳入居民消费价格指数作为货币政策的目标呢?对这一问题,还没有一致的结论 把房地产价格纳入传统的物价水平的指标中,在理论和实践中也存在若
19、干难题,请参考郭田勇的资产价格、通货膨胀与中国货币政策体系的完善。,但是我们至少可以肯定的是目前我国的货币政策当局应该对房地产市场给予充分的关注,无论是对即期通货膨胀的控制还是对未来通货膨胀的预测都不能忽视房地产市场价格的变化。因此,人民银行的货币政策在“盯住”传统的物价水平指标CPI的同时,也要密切“关注”房地产、股市等资产市场的价格变化。而近期,随着房地产价格的不断攀升,人民银行也采取了一系列的调控措施,包括对商业银行房地产信贷的指导 人民银行早在2003年发布的121号文件就对商业银行发放的与房地产有关的贷款进行过审慎性的调控。、利率的调整等,但是由于各方面原因的制约,房价仍然没有放缓的
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