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摘要：本文利用上海2000年1月~2007年12月的实际发放的贷款总额，美元指数和房地产价格指数的月度数据建立VECM模型,使用Granger因果检验和方差分解分析等方法对我国的房地产价格和利率，汇率的关系进行实证检验。得出结论,全国贷款总额上升,实际贷款利率下降，房地产的价格会上升。房地产价格上涨吸引了外资的流入,外资的流入对上海的住房价格上涨产生了影响。在现阶段调控利率和控制外资过度流入房地产市场,有利于保持上海房地产价格的稳定。
关键词：房地产价格 利率 汇率
The impact of interest rate and exchange rate on the price of real estate——Based on the statistics of Shanghai
Yang Lina Li Yan
Abstract:In this paper,the authors establish VECM model using three kinds of month data including the real loan volume,US dollar index and the price of real estate ranging from the Jan.2000 to the Dec.2007,and analyze the relations between the price of real estate and the exchange rate,interest rate.The conclusion is that the price of real estate will go up as the national loan volume increase and the real loan interest rate decrease.The increase of the price of real estate attracts the foreign capital flowing into China,which in turn influence the real estate.The regulation of interest rate and control of overflow of foreign capital will facilitate the stability of price of real estate.
Keywords:The price of real estate Interest rate Exchange rate
【中图分类号】F832.61 【文献标识码】B【文章编号】1009-9646(2008)12-0144-04
1.引言
房地产作为一种特殊商品和基本的生产要素，由于房地产生产、经营的特点，使得房地产的发展不仅要依靠自身积累，而且要依靠社会集资。在进行房地产的开发与销售过程中，房地产商利用的自有资金只占总资金的30%左右，而其余70%左右的资金来源于金融系统的融资、外资以及消费者的预付款。而利率作为资金的价格，利率,汇率的变动必然影响房地产的供给与需求，进而影响房地产的价格。
综述国外学者的研究发现，大多数学者认为，利率的变动对房地产价格的变动呈负相关。Kau & Keenan(1980)认为利率与住房需求呈反比关系，提高利率将导致投资和住房价格同时下降。Agawal和Phillips(1984)认为，抵押贷款利率与房地产价格呈负向关系。Harris（1989）通过计量分析发现名义利率是影响住宅增值预期的主要变量，通过预期的影响，名义抵押贷款利率与住房价格呈反向关系。Reichert (1990)认为美国地区房价与抵押利率存在负向关系。国内学者也对利率与房地产价格基于不同的面板数据进行了经验研究。中国人民银行营业管理部课题组（2004）认为名义利率与房地产需求、供给都呈正相关，但对需求的作用较大。刘雪梅（2005）认为利率上涨并没有抑制房价上涨。刘明和刘斌（2005）认为利率对最优房价涨幅起决定作用。王家庭和张换兆（2006）认为，利率上涨，房地产的需求和供给下降。宋勃、高波（2007）年认为，短期而言，中央银行实际贷款利率、存款准备金实际利率、一年期存款利率和一年期商业贷款实际利率对房价存在负向影响，一年期商业贷款实际利率对地价存在负向影响；长期而言，一年期存款实际利率对房价存在负向影响，而一年期商业贷款实际利率对房价存在正向影响。
对于汇率对房地产的影响，大多数学者认为，汇率下降（直接标价法）会带动房地产价格的上涨，如刘红梅(2005)、仲大军(2006)、赵海成(2004)、以及刘铁军和屠梅曾(2005)等学者均认为本币升值与房地产价格上涨具有很强的关联性。洪曦(2005)、王志强(2006)等学者认为人民币汇率与房地产价格之间的关系是不确定的。
本文借鉴已有研究成果，选取上海地区为研究对象来考察利率、汇率的变动对上海市住宅价格的影响，利率、汇率采用全国金融机构发放的贷款总额(TD)和美元指数(USD)作为其代理变量，使得所采用的变量更能说明实际问题。
2.实证分析
2.1 建模与数据选择。
本文结合经济理论和相关研究结果，确定如下指标：
被解释变量：中房上海住宅指数（CI），该变量为国内学者在研究房地产价格变动时经常采用的指标（以100为单位）。
解释变量1：本文主要考察利率对住房价格的影响。因此将利率作为主要解释变量，但本文采用全国金融机构发放的贷款总额(TD)代替利率。其原因在于：①利率反映的是货币政策松紧对企业融资成本的影响，而我国采用的是有弹性的固定利率制度，央行根据市场走势决定利率涨幅，不能反映市场资金真实状况。②我国利率的阶段性变化使得利用差分方程进行计算时，由于前后月份利率相同，差分后大多数样本数据变为零，导致可用的样本数据太少，使得模型的回归不能说明现实问题。③我国银行间同业拆借利率虽然市场化程度较高，能较好地反映资本的需求，但不能真实地反映地产企业的融资成本。④利率是贷款的成本，其与贷款总额负相关，贷款总额反映了货币政策的松紧对企业融资成本的影响。
解释变量2：汇率。汇率作为影响利率的因素，放在解释变量中，减少误差。由于我国汇率直至2005年7月21日起才实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度，2005年7月之前的汇率不能反映其真实的市场变化，故采用美元指数(USD)作为其代理变量。美元指数显示的是美元的综合值，衡量各种货币强弱的指标。美元指数上升意味着美元升值，而外币贬值。本文所有的数据为上海市2000年1月到2007年12月的月度数据。中房上海住宅指数（CI）取自中房上海指数办室编制的发布在《上海市房地产估价师协会网站》的每月的中房上海住宅指数。美元指数来源于美联储，全国金融机构发放的贷款总额(TD)源于《中经网统计数据库》。
为了减少数据处理中的误差,尤其是异方差,也遵循惯例,对原始数据分别取自然对数,得到三个原始序列变量:房地产价格指数：LNCI和全国金融机构发放的贷款总额:LNTD和美元指数:LNUSD
2.2 相关性分析。
根据数据,对房地产价格指数（LNCI），全国金融机构发放的贷款总额（LNTD）和美元指数（LNUSD）之间进行相关性分析,得到的相关系数为:
由表1的相关系数我们可以看出房地产价格指数(CI)和全国金融机构发放的贷款总额(TD)之间有较强的正相关性,房地产价格指数(CI)和美元指数(USD) 之间有较强的负相关性，而全国金融机构发放的贷款总额(TD)和美元指数(USD)之间存在着很强的负相关性。利率和汇率的变化对中国的房地产价格可能起到一定的推动作用,或者房地产价格上涨导致中央银行调整贷款量和引起境外投资者增加对国内房地产市场的投资。
2.3 数据的平稳性检验。
利用EVIEWS 5.0先后对相关变量的取对数的原始序列和一阶差分序列进行ADF检验,检验结果如表所示:
*为了表示方便，用LNDCI表示D(LNCI)。
由表2可知,在5%的显著性水平下,LNCI序列是二阶平稳，LNTD，LNUSD序列是一阶平稳。因此,可以认为序列D（LNCI）即LNDCI均为一阶平稳过程,可以进行进一步的回归分析。
2.4 协整检验。
根据表中数据的平稳性检验结果,我们可以把三个变量视为一阶差分后的平稳序列。选取Johansen(1988) 和Kuselius(1990) 共同提出的一种基于向量自回归模型进行检验的Johansen检验方法进行检验,首先计算回归方程的迹,然后逐一与不存在协整关系、存在一个和存在两个协整关系等假设前提下的迹值进行比较,当回归方程的迹值大于假设条件下的Johanson临界分布值时,拒绝其前提假设;反之,接受其假设。根据协整滞后阶数检验，得到。
由表3的数据我们可以看出,检验结果表明,只有一个似然值大于5%水平的临界值,可以判定变量之间在5%置信水平上存在唯一的一个协整关系。
2.5 协整方程。
有了一阶协整关系的成立,则可测算出具体的协整方程,协整方程系数估计结果见表4,房地产价格指数（LNCI），全国金融机构发放的贷款总额（LNTD）和美元指数（LNUSD）间存在长期稳定的均衡关系,协整方程形式为:
LNDCIt - 1 = 0.162880 LNTDt - 1 + 0.601786 LNUSD t - 1-4.823910Ct
(4.11220) (3.67384)
协整方程解释
DCI与TD，USD长期是正向关系，TD上升1%，DCI上升0.16288%，USD上升1%。DCI上升0.601786%，表明TD和USD都会对DCI产生较大的影响。
2.6 VECM模型。
2.6.1 VECM估计。
注:括号［ ］中是t 统计量的值,D 表示差分。显示的是在5%水平下VECM的参数估计结果,不显著的没有列示。
从表5中,可以得到上海房地产价格指数的VECM的具体形式是:
ΔLNDCIt = -0.092752 ［0.162880 LNTDt - 1 + 0.601786 LNUSD t - 1-4.823910Ct］
［-2.31880］
-0.199881ΔLNDCIt – 1 +0.3739 LNTDt - 1 +0.169181 LNTDt - 2-0.1947 LNUSDt - 1-0.005863
［-1.78699］ ［ 3.29388］ ［ 1.40946］ ［-2.39647］ ［-3.06130］
R2=0.223120,AdjR2=0.158381,AIC =-6.666667,SC =-6.447381
2.6.2 VECM模型的诊断检验。
在根据VECM得出方差分解的结果之前,需要对之实施必要的诊断检验。残差的稳定性检验,表列示的结果有2个根为1 (因为VECM的模型设定包含2个单位根),落在单位圆上,其他的均在单位圆以内,因此VECM模型的稳定性条件得以满足。同时,LM自相关检验显示,LM1=12.30747,P值=0.1965;LM2 =3.311490,P值=0.9507,故不存在自相关。White 异方差(无交叉项) 检验显示,X2=102.8506,P值=0.0795,故不存在异方差。VECM模型效果良好。
2.6.3 VECM结果解释。
VECM模型刻画了房地产价格指数（LNCI），全国金融机构发放的贷款总额（LNTD）和美元指数（LNUSD）间复杂的联系,具体是:
2.6.3.1 R2和调整R2说明房地产价格指数变动的VECM中，汇率，利率变动对房地产价格变动能够有效解释20%
2.6.3.2 当上期上海房地产价格指数上升（下降）时，误差纠正机制促使本期价格指数变动-0.092752，短期作用大于长期作用，全国发放贷款总额对上海房地产价格指数产生正向的影响，而美元指数产生负向的影响。
2.6.3.3 在TD、USD的VECM模型中没有DCI的滞后项，说明TD，USD对DCI的变动没有直接反应。
2.7 基于VECM的Granger因果检验。
根据Granger定理(Engle & Granger,1987),必然可以建立多变量误差纠正模型(VECM),通过VECM模型来检验我国房地产价格变化与利率和汇率之间的是否有显著的Granger因果关系。
上表显示,LNTD有99.91%可能是Granger 引起LNDCI变化的原因，LNUSD有94.52%可能是Granger 引起LNDCI变化的原因，LNTD，LNUSD有99.94%可能是Granger 引起LNDCI变化的原因。
而LNDCI不是引起LNTD变化的原因，LNDCI不是引起LNUSD变化的原因。
2.8 方差分解分析。
另一种对VAR动态系统进行动态特性分析的工具是方差分解技术，Hasbrouck(1995)提出在考察VAR模型时可以采用预测方差分解方法研究模型的动态特征，其主要思想是把VAR系统中的均方误差分解成为各个变量冲击所作的贡献，即各个变量冲击的贡献占总贡献的比例。该方法可以定量地描述本文中三者之间相互作用与影响的情况。具体的结果见表7。
表7 是基于前述VECM和Monte Carlo模拟的预测方差分解结果。表7给出了长达100期的部分数据。从表7可以看出,在汇率后期走势的波动中,在短期,上海住宅房地产价格指数是最主要的贡献因素,3、6、9 个月对应的比率分别为 82.13%、74.62%、72.01%,中长期中,TD的贡献在上升,从3个月的10.82%上升到两年时的21.35%,同期的美国指数数据也有所上升,分别为:7.05%、9.8 %。分解结果表现出的政策意义在于:在中国的房地产价格形成机制中,调节价格本身的效果比调节利率可能要来的显著,汇率对价格的影响可以说是比较小一点。
3.结论与政策含义
本文运用上海市房地产市场2000年1月~2007年12月的月度数据,通过单位根检验、协整分析、Granger检验、方差分解分析等考察了全国贷款总额和美元指数对中房住宅价格指数的影响。根据回归结果得出以下结论和政策含义:
3.1 全国贷款总额是引起中房住宅价格指数变化的原因，全国贷款总额的波动会对房地产价格产生正向的影响，即全国贷款总额的增加会导致住房价格的上升。全国贷款总额上升,房地产商取得房产开发的贷款更容易，并且实际贷款利率下降，从而降低了开发商和贷款购房者的借贷成本，短期内增加房地产的供给，也增加了购房者的房地产的需求,需求上升的幅度大于供给上升的幅度,导致房屋价格上涨；长期来说对房地产的供给和需求的影响也是一样的。因此，政府可以加大公积金覆盖面,提高公积金贷款额度。公积金制度的实施降低了消费者的购房成本,对投机购房也有抑制作用。加大公积金覆盖面,提高公积金贷款额度将有利于真实购房需求的发展和房地产价格的稳定。
3.2 美元指数也是引起中房住宅价格指数变化的原因，美元指数的波动短期和长期都会对房地产价格产生负向的影响，即美元指数下降，住宅房的价格会上升。美元指数下降,美元贬值，相对而言人民币升值，从而外资流向中国房地产市场的,外资的流入推动了我国的住房价格上涨。这与理论上是相符的。从房地产行业对外资的准入政策来看,中国是目前全球为数不多的、对境外机构和个人投资开发和销售环节没有重大限制的国家。即使发达国家的房地产市场十分繁荣,但房地产市场的投机是会受到严格限制的。因此,我们一方面要充分利用外资对房地产开发建设的积极影响,另一方面也要考虑外资过度流入房地产市场和投机所带来的房地产泡沫的负面效应,防止泡沫的过度膨胀和破裂的风险。要加强同海关、外经贸、税务等部门的协作，密切关注和研究外贸增长方式转变、利用外资政策调整等落实情况，加强同银行、证券、保险等金融监管部门的信息交流和工作沟通。同时加强与房地产主管部门的沟通，切实规范外资流入房地产市场的管理。
参考文献
［1］ Agarwal,V.B.and Phillips,R.A.,1984.“Mortgage Rate Buy Downs Implications for Housing Price Indexes.”Social Science Quarterly,65,pp.868~875
［2］ Harris J.,1989.“The Effect of Real Rates of Interest on Housing Prices.”Journal of Real Estate Finance and Economics,2,pp.47~60
［3］ Kau,James B.and Keenan,Donald C.,1980.“The Theory of Housing and Interest Rates.”Journal of Financial and Quantitative Analysis,6(4),pp.833~847
［4］ Kenny,G.,1999.“Modeling the Demand and Supply Sides of the Housing Market Evidence from Ireland.”Economic Modeling,16,pp.389~409
［5］ 高铁梅.计量经济分析方法与建模Eviews应用及实例［M］.清华大学出社，2006
［6］ 刘学梅.我国房地产价格走势与理论、汇率机制改革［J］.经济问题探索,2005(5)
［7］ 刘明、刘斌.利率调控房价的效应分析［J］.上海金融,2005(11)
［8］ 王家庭、张换兆.利率变动对中国房地产市场影响的实证分析［J］.中央财经大学学报,2006(1)
［9］ 宋勃、高波.波利率冲击与房地产价格波动的理论与实证分析:1998~2006［J］.经济评论，2007(4)46~56
关键词：房地产价格 利率 汇率
The impact of interest rate and exchange rate on the price of real estate——Based on the statistics of Shanghai
Yang Lina Li Yan
Abstract:In this paper,the authors establish VECM model using three kinds of month data including the real loan volume,US dollar index and the price of real estate ranging from the Jan.2000 to the Dec.2007,and analyze the relations between the price of real estate and the exchange rate,interest rate.The conclusion is that the price of real estate will go up as the national loan volume increase and the real loan interest rate decrease.The increase of the price of real estate attracts the foreign capital flowing into China,which in turn influence the real estate.The regulation of interest rate and control of overflow of foreign capital will facilitate the stability of price of real estate.
Keywords:The price of real estate Interest rate Exchange rate
【中图分类号】F832.61 【文献标识码】B【文章编号】1009-9646(2008)12-0144-04
1.引言
房地产作为一种特殊商品和基本的生产要素，由于房地产生产、经营的特点，使得房地产的发展不仅要依靠自身积累，而且要依靠社会集资。在进行房地产的开发与销售过程中，房地产商利用的自有资金只占总资金的30%左右，而其余70%左右的资金来源于金融系统的融资、外资以及消费者的预付款。而利率作为资金的价格，利率,汇率的变动必然影响房地产的供给与需求，进而影响房地产的价格。
综述国外学者的研究发现，大多数学者认为，利率的变动对房地产价格的变动呈负相关。Kau & Keenan(1980)认为利率与住房需求呈反比关系，提高利率将导致投资和住房价格同时下降。Agawal和Phillips(1984)认为，抵押贷款利率与房地产价格呈负向关系。Harris（1989）通过计量分析发现名义利率是影响住宅增值预期的主要变量，通过预期的影响，名义抵押贷款利率与住房价格呈反向关系。Reichert (1990)认为美国地区房价与抵押利率存在负向关系。国内学者也对利率与房地产价格基于不同的面板数据进行了经验研究。中国人民银行营业管理部课题组（2004）认为名义利率与房地产需求、供给都呈正相关，但对需求的作用较大。刘雪梅（2005）认为利率上涨并没有抑制房价上涨。刘明和刘斌（2005）认为利率对最优房价涨幅起决定作用。王家庭和张换兆（2006）认为，利率上涨，房地产的需求和供给下降。宋勃、高波（2007）年认为，短期而言，中央银行实际贷款利率、存款准备金实际利率、一年期存款利率和一年期商业贷款实际利率对房价存在负向影响，一年期商业贷款实际利率对地价存在负向影响；长期而言，一年期存款实际利率对房价存在负向影响，而一年期商业贷款实际利率对房价存在正向影响。
对于汇率对房地产的影响，大多数学者认为，汇率下降（直接标价法）会带动房地产价格的上涨，如刘红梅(2005)、仲大军(2006)、赵海成(2004)、以及刘铁军和屠梅曾(2005)等学者均认为本币升值与房地产价格上涨具有很强的关联性。洪曦(2005)、王志强(2006)等学者认为人民币汇率与房地产价格之间的关系是不确定的。
本文借鉴已有研究成果，选取上海地区为研究对象来考察利率、汇率的变动对上海市住宅价格的影响，利率、汇率采用全国金融机构发放的贷款总额(TD)和美元指数(USD)作为其代理变量，使得所采用的变量更能说明实际问题。
2.实证分析
2.1 建模与数据选择。
本文结合经济理论和相关研究结果，确定如下指标：
被解释变量：中房上海住宅指数（CI），该变量为国内学者在研究房地产价格变动时经常采用的指标（以100为单位）。
解释变量1：本文主要考察利率对住房价格的影响。因此将利率作为主要解释变量，但本文采用全国金融机构发放的贷款总额(TD)代替利率。其原因在于：①利率反映的是货币政策松紧对企业融资成本的影响，而我国采用的是有弹性的固定利率制度，央行根据市场走势决定利率涨幅，不能反映市场资金真实状况。②我国利率的阶段性变化使得利用差分方程进行计算时，由于前后月份利率相同，差分后大多数样本数据变为零，导致可用的样本数据太少，使得模型的回归不能说明现实问题。③我国银行间同业拆借利率虽然市场化程度较高，能较好地反映资本的需求，但不能真实地反映地产企业的融资成本。④利率是贷款的成本，其与贷款总额负相关，贷款总额反映了货币政策的松紧对企业融资成本的影响。
解释变量2：汇率。汇率作为影响利率的因素，放在解释变量中，减少误差。由于我国汇率直至2005年7月21日起才实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度，2005年7月之前的汇率不能反映其真实的市场变化，故采用美元指数(USD)作为其代理变量。美元指数显示的是美元的综合值，衡量各种货币强弱的指标。美元指数上升意味着美元升值，而外币贬值。本文所有的数据为上海市2000年1月到2007年12月的月度数据。中房上海住宅指数（CI）取自中房上海指数办室编制的发布在《上海市房地产估价师协会网站》的每月的中房上海住宅指数。美元指数来源于美联储，全国金融机构发放的贷款总额(TD)源于《中经网统计数据库》。
为了减少数据处理中的误差,尤其是异方差,也遵循惯例,对原始数据分别取自然对数,得到三个原始序列变量:房地产价格指数：LNCI和全国金融机构发放的贷款总额:LNTD和美元指数:LNUSD
2.2 相关性分析。
根据数据,对房地产价格指数（LNCI），全国金融机构发放的贷款总额（LNTD）和美元指数（LNUSD）之间进行相关性分析,得到的相关系数为:
由表1的相关系数我们可以看出房地产价格指数(CI)和全国金融机构发放的贷款总额(TD)之间有较强的正相关性,房地产价格指数(CI)和美元指数(USD) 之间有较强的负相关性，而全国金融机构发放的贷款总额(TD)和美元指数(USD)之间存在着很强的负相关性。利率和汇率的变化对中国的房地产价格可能起到一定的推动作用,或者房地产价格上涨导致中央银行调整贷款量和引起境外投资者增加对国内房地产市场的投资。
2.3 数据的平稳性检验。
利用EVIEWS 5.0先后对相关变量的取对数的原始序列和一阶差分序列进行ADF检验,检验结果如表所示:
*为了表示方便，用LNDCI表示D(LNCI)。
由表2可知,在5%的显著性水平下,LNCI序列是二阶平稳，LNTD，LNUSD序列是一阶平稳。因此,可以认为序列D（LNCI）即LNDCI均为一阶平稳过程,可以进行进一步的回归分析。
2.4 协整检验。
根据表中数据的平稳性检验结果,我们可以把三个变量视为一阶差分后的平稳序列。选取Johansen(1988) 和Kuselius(1990) 共同提出的一种基于向量自回归模型进行检验的Johansen检验方法进行检验,首先计算回归方程的迹,然后逐一与不存在协整关系、存在一个和存在两个协整关系等假设前提下的迹值进行比较,当回归方程的迹值大于假设条件下的Johanson临界分布值时,拒绝其前提假设;反之,接受其假设。根据协整滞后阶数检验，得到。
由表3的数据我们可以看出,检验结果表明,只有一个似然值大于5%水平的临界值,可以判定变量之间在5%置信水平上存在唯一的一个协整关系。
2.5 协整方程。
有了一阶协整关系的成立,则可测算出具体的协整方程,协整方程系数估计结果见表4,房地产价格指数（LNCI），全国金融机构发放的贷款总额（LNTD）和美元指数（LNUSD）间存在长期稳定的均衡关系,协整方程形式为:
LNDCIt - 1 = 0.162880 LNTDt - 1 + 0.601786 LNUSD t - 1-4.823910Ct
(4.11220) (3.67384)
协整方程解释
DCI与TD，USD长期是正向关系，TD上升1%，DCI上升0.16288%，USD上升1%。DCI上升0.601786%，表明TD和USD都会对DCI产生较大的影响。
2.6 VECM模型。
2.6.1 VECM估计。
注:括号［ ］中是t 统计量的值,D 表示差分。显示的是在5%水平下VECM的参数估计结果,不显著的没有列示。
从表5中,可以得到上海房地产价格指数的VECM的具体形式是:
ΔLNDCIt = -0.092752 ［0.162880 LNTDt - 1 + 0.601786 LNUSD t - 1-4.823910Ct］
［-2.31880］
-0.199881ΔLNDCIt – 1 +0.3739 LNTDt - 1 +0.169181 LNTDt - 2-0.1947 LNUSDt - 1-0.005863
［-1.78699］ ［ 3.29388］ ［ 1.40946］ ［-2.39647］ ［-3.06130］
R2=0.223120,AdjR2=0.158381,AIC =-6.666667,SC =-6.447381
2.6.2 VECM模型的诊断检验。
在根据VECM得出方差分解的结果之前,需要对之实施必要的诊断检验。残差的稳定性检验,表列示的结果有2个根为1 (因为VECM的模型设定包含2个单位根),落在单位圆上,其他的均在单位圆以内,因此VECM模型的稳定性条件得以满足。同时,LM自相关检验显示,LM1=12.30747,P值=0.1965;LM2 =3.311490,P值=0.9507,故不存在自相关。White 异方差(无交叉项) 检验显示,X2=102.8506,P值=0.0795,故不存在异方差。VECM模型效果良好。
2.6.3 VECM结果解释。
VECM模型刻画了房地产价格指数（LNCI），全国金融机构发放的贷款总额（LNTD）和美元指数（LNUSD）间复杂的联系,具体是:
2.6.3.1 R2和调整R2说明房地产价格指数变动的VECM中，汇率，利率变动对房地产价格变动能够有效解释20%
2.6.3.2 当上期上海房地产价格指数上升（下降）时，误差纠正机制促使本期价格指数变动-0.092752，短期作用大于长期作用，全国发放贷款总额对上海房地产价格指数产生正向的影响，而美元指数产生负向的影响。
2.6.3.3 在TD、USD的VECM模型中没有DCI的滞后项，说明TD，USD对DCI的变动没有直接反应。
2.7 基于VECM的Granger因果检验。
根据Granger定理(Engle & Granger,1987),必然可以建立多变量误差纠正模型(VECM),通过VECM模型来检验我国房地产价格变化与利率和汇率之间的是否有显著的Granger因果关系。
上表显示,LNTD有99.91%可能是Granger 引起LNDCI变化的原因，LNUSD有94.52%可能是Granger 引起LNDCI变化的原因，LNTD，LNUSD有99.94%可能是Granger 引起LNDCI变化的原因。
而LNDCI不是引起LNTD变化的原因，LNDCI不是引起LNUSD变化的原因。
2.8 方差分解分析。
另一种对VAR动态系统进行动态特性分析的工具是方差分解技术，Hasbrouck(1995)提出在考察VAR模型时可以采用预测方差分解方法研究模型的动态特征，其主要思想是把VAR系统中的均方误差分解成为各个变量冲击所作的贡献，即各个变量冲击的贡献占总贡献的比例。该方法可以定量地描述本文中三者之间相互作用与影响的情况。具体的结果见表7。
表7 是基于前述VECM和Monte Carlo模拟的预测方差分解结果。表7给出了长达100期的部分数据。从表7可以看出,在汇率后期走势的波动中,在短期,上海住宅房地产价格指数是最主要的贡献因素,3、6、9 个月对应的比率分别为 82.13%、74.62%、72.01%,中长期中,TD的贡献在上升,从3个月的10.82%上升到两年时的21.35%,同期的美国指数数据也有所上升,分别为:7.05%、9.8 %。分解结果表现出的政策意义在于:在中国的房地产价格形成机制中,调节价格本身的效果比调节利率可能要来的显著,汇率对价格的影响可以说是比较小一点。
3.结论与政策含义
本文运用上海市房地产市场2000年1月~2007年12月的月度数据,通过单位根检验、协整分析、Granger检验、方差分解分析等考察了全国贷款总额和美元指数对中房住宅价格指数的影响。根据回归结果得出以下结论和政策含义:
3.1 全国贷款总额是引起中房住宅价格指数变化的原因，全国贷款总额的波动会对房地产价格产生正向的影响，即全国贷款总额的增加会导致住房价格的上升。全国贷款总额上升,房地产商取得房产开发的贷款更容易，并且实际贷款利率下降，从而降低了开发商和贷款购房者的借贷成本，短期内增加房地产的供给，也增加了购房者的房地产的需求,需求上升的幅度大于供给上升的幅度,导致房屋价格上涨；长期来说对房地产的供给和需求的影响也是一样的。因此，政府可以加大公积金覆盖面,提高公积金贷款额度。公积金制度的实施降低了消费者的购房成本,对投机购房也有抑制作用。加大公积金覆盖面,提高公积金贷款额度将有利于真实购房需求的发展和房地产价格的稳定。
3.2 美元指数也是引起中房住宅价格指数变化的原因，美元指数的波动短期和长期都会对房地产价格产生负向的影响，即美元指数下降，住宅房的价格会上升。美元指数下降,美元贬值，相对而言人民币升值，从而外资流向中国房地产市场的,外资的流入推动了我国的住房价格上涨。这与理论上是相符的。从房地产行业对外资的准入政策来看,中国是目前全球为数不多的、对境外机构和个人投资开发和销售环节没有重大限制的国家。即使发达国家的房地产市场十分繁荣,但房地产市场的投机是会受到严格限制的。因此,我们一方面要充分利用外资对房地产开发建设的积极影响,另一方面也要考虑外资过度流入房地产市场和投机所带来的房地产泡沫的负面效应,防止泡沫的过度膨胀和破裂的风险。要加强同海关、外经贸、税务等部门的协作，密切关注和研究外贸增长方式转变、利用外资政策调整等落实情况，加强同银行、证券、保险等金融监管部门的信息交流和工作沟通。同时加强与房地产主管部门的沟通，切实规范外资流入房地产市场的管理。
参考文献
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