论文部分内容阅读
摘要：本文实证分析了利率对房地产价格的影响。使用利率、国内生产总值同房地产价格、房地产国内贷款额、房地产实际完成投资额等房地产市场基本指标的季度数据建立VAR模型。用Granger因果关系检验、脉冲响应函数等方法对模型进行分析后得到利率对房地产市场影响显著，利率的上升会在短期内抑制房地产价格的上涨，减少房地产国内贷款额，并将对国内生产总值造成持续的负面影响。
关键词：利率 房地产价格 VAR模型
一、引言
2010年10月20日至今，央行已先后五次宣布上调金融机构人民币存贷款基准利率。对于开发商来说，增加的利息额会是一个不小的资金压力，特别是对于盲目流入楼市的“过热资金”会有一定抑制性。另一方面，受加息影响最直接的是那些具备刚性需求、对银行贷款依赖性较大的购房者，贷款成本支出的增加，将会抑制住相当部分购房者入市。其实，自我国住房制度改革以来，无论是推动房地产市场发展还是抑制房价过快增长，国家都会用到利率手段进行调控。因此，利率对房地产价格的影响特征需要进一步的研究与分析。
二、实证分析
1.变量选取
利率和房地产价格是该研究最重要的两个变量，也是研究的重点。可以直接得到的利率数据一般都是名义利率，即未经过物价指数调整的利率，但在研究中使用较多的是实际利率，实际利率是指名义利率经过物价水平调整之后的利率，本文使用的实际利率计算公式为,其中为实际利率，为名义利率，为居民消费价格指数。房地产价格可以获得的只有房地产销售价格同比和环比指数，在采用这一变量时一般都以第一期房地产价格为基期100，之后的数据根据同比和环比指数获得。此外，房地产国内贷款额、房地产实际完成投资额和国内生产总值也构成了利率对房地产价格影响的渠道，故本文在模型建立中加入了这些变量。本文的分析基于2001年3季度—2011年2季度的季度数据。
对以上变量的季度序列取对数，以将间距很大的数据转换为间距较小的数据，使序列平滑。经以上处理后的房地产价格、国内生产总值、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额、实际利率分别以LnHP、LnGDP、LnIn、LnLo、Rate表示。
2.平稳性检验
为了运用协整方法对各变量的长期关系进行检验，首先要对变量的平稳性进行检验，结果见表1。
表1平稳性检验结果
注：ΔLnHP、ΔLnGDP、ΔLnIn、ΔLnLo、ΔRate分别为原序列的一阶差分序列。（c，t，n）分别表示单位根检验中的常数项、趋势项和滞后阶数，0表示不含该项。滞后阶数根据AIC准则（Akaike Information Criterion）来确定。
表1显示，5个变量的时间序列在1%水平下均是非平稳序列，但其一阶差分序列均为平稳序列。
3.VAR模型滞后阶数p的确定
VAR模型滞后阶数p的确定十分重要，在选择时，需要综合考虑，既要有足够数目的滞后项，又要有足够数目的自由度。确定p值的方法与原则是在增加p值的过程中，使AIC和 SC值同时最小。当AIC与SC的最小值对应不同的p值时，只能用LR检验法。在p=3时，SC=-10.04062最小，p=4时，AIC=1.21e-12最小，相互矛盾不能确定p值，只能用拟然比LR确定p值。根据LR结果，滞后阶数=3的VAR模型是合适的。
4.协整关系检验
Johansen协整关系检验的主要原理是检验协整向量矩阵是否存在，以及存在几个非零特征根，若存在非零特征根，则说明存在协整关系。
通过检验统计量可以看出，LnHP、LnGDP、LnIn、LnLo、Rate存在4个协整关系，即他们存在长期稳定关系。
5.Granger因果关系检验
对建立的VAR模型进行Granger因果关系检验可以看到：
（1）利率分别对房价、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额存在单向的Granger因果关系，这一方面表明利率变化对房地产业的影响十分显著，与实际情况相吻合；另一方面，房价、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额不能Granger引起利率，因为利率不是依靠房地产市场来调节的。
（2）利率对GDP存在单向的Granger因果关系，一方面利率的提高会造成通货紧缩，从而抑制GDP，另一方面因为我国采用固定的利率制度，并不以市场来调节，所以GDP变化不会引起利率的变化。
（3）房价对GDP存在单向Granger因果关系，房价在5%显著性水平下能拉动GDP的增长，这与我国的实际情况相吻合；另一方面，GDP不能Granger引起房价，表明在我国GDP的增长并不是房价升高的主要原因。
6.脉冲响应函数分析
脉冲响应函数是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影像，利用上述建立的VAR模型对利率与房地产价格进行广义脉冲响应分析。
图1 利率冲击引起的响应函数
从图1中可以看出，当在本期给利率一个单位标准差的正冲击后，房地产价格在前三期会稳步下跌在第3期达到最低点，之后逐渐回升，这表明利率的上升会在一年内对房地产价格产生显著的抑制作用，但之后这种抑制作用会逐渐减弱。给利率一个单位标准差的正冲击同时也会导致房地产国内贷款额的在前3期出现萎缩，并在第2期达到最低点，但从第4期开始又会逐渐回升，随后逐渐稳定，这表明利率的上升会在短期内给房地产贷款额带来逆向冲击，但长期影响不大。给利率一个单位标准差的正冲击，房地产实际完成投资额在前5期逐渐上升，在经历小幅回落之后保持稳定，这表明利率对房地产实际完成投资额不会产生负面的影响。由以上可知，利率的某一冲击在约一年的时间里对房地产价格和房地产贷款额会产生比较显著的逆向影响，但长期来看并不会产生显著的影响。当在本期给利率一个单位标准差的正冲击后，对GDP会有一个持续的负的影响，并在第4期后基本保持稳定，这与经济理论也是相吻合的，一个紧缩的货币政策会对经济起负面效应。
三、结论
本文以房地产价格、国内生产总值、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额、实际利率的季度数据建立VAR模型，就利率对房地产市场的影响进行了研究，得到以下几点主要结论：
（1）变量间存在长期稳定的均衡关系
从全国房地产价格、国内生产总值、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额、实际利率的VAR模型协整结果来看，他们存在长期稳定的均衡关系。
（2）利率是房地产市场各变量变化的Granger因
利率分别对房地产价格、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额存在单向的Granger因果关系，这表明利率变化是房地产市场波动的原因；另一方面，房地产价格、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额不能Granger引起利率，这主要是因为我国的利率政策不是随市场调节，而是相对固定的，因此房地产市场的变化不是利率变化的Granger因。
（3）利率对房地产市场的影响在短期内尤为显著
通过分析VAR模型的脉冲响应函数发现，利率上升对于房地产价格的抑制作用在一年内将发挥很好的效果，房地产价格会因为利率的上升而显著下跌，但之后利率对房地产价格的影响会逐渐减弱，房地产价格又会恢复原来的上涨势头。类似的情况，利率上升也会导致房地产开发贷款额的短期萎缩，但也会在约一年的时间后逐渐回到原来的水平。
参考文献：
[29]刘明、刘斌.利率调控房价的效应分析[J].上海金融,2005(1):14-16.
[30]李進涛、谭术魁、郭志涛.利率调整与房地产市场波动关系的实证研究.南方金融,2007,12:17-19.
[31]李素霞、庞如超.谈利率变动对我国房地产价格的影响[J].商业时代,2008,20:77-78.
注：文章内所有公式及图表请以PDF形式查看。
关键词：利率 房地产价格 VAR模型
一、引言
2010年10月20日至今，央行已先后五次宣布上调金融机构人民币存贷款基准利率。对于开发商来说，增加的利息额会是一个不小的资金压力，特别是对于盲目流入楼市的“过热资金”会有一定抑制性。另一方面，受加息影响最直接的是那些具备刚性需求、对银行贷款依赖性较大的购房者，贷款成本支出的增加，将会抑制住相当部分购房者入市。其实，自我国住房制度改革以来，无论是推动房地产市场发展还是抑制房价过快增长，国家都会用到利率手段进行调控。因此，利率对房地产价格的影响特征需要进一步的研究与分析。
二、实证分析
1.变量选取
利率和房地产价格是该研究最重要的两个变量，也是研究的重点。可以直接得到的利率数据一般都是名义利率，即未经过物价指数调整的利率，但在研究中使用较多的是实际利率，实际利率是指名义利率经过物价水平调整之后的利率，本文使用的实际利率计算公式为,其中为实际利率，为名义利率，为居民消费价格指数。房地产价格可以获得的只有房地产销售价格同比和环比指数，在采用这一变量时一般都以第一期房地产价格为基期100，之后的数据根据同比和环比指数获得。此外，房地产国内贷款额、房地产实际完成投资额和国内生产总值也构成了利率对房地产价格影响的渠道，故本文在模型建立中加入了这些变量。本文的分析基于2001年3季度—2011年2季度的季度数据。
对以上变量的季度序列取对数，以将间距很大的数据转换为间距较小的数据，使序列平滑。经以上处理后的房地产价格、国内生产总值、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额、实际利率分别以LnHP、LnGDP、LnIn、LnLo、Rate表示。
2.平稳性检验
为了运用协整方法对各变量的长期关系进行检验，首先要对变量的平稳性进行检验，结果见表1。
表1平稳性检验结果
注：ΔLnHP、ΔLnGDP、ΔLnIn、ΔLnLo、ΔRate分别为原序列的一阶差分序列。（c，t，n）分别表示单位根检验中的常数项、趋势项和滞后阶数，0表示不含该项。滞后阶数根据AIC准则（Akaike Information Criterion）来确定。
表1显示，5个变量的时间序列在1%水平下均是非平稳序列，但其一阶差分序列均为平稳序列。
3.VAR模型滞后阶数p的确定
VAR模型滞后阶数p的确定十分重要，在选择时，需要综合考虑，既要有足够数目的滞后项，又要有足够数目的自由度。确定p值的方法与原则是在增加p值的过程中，使AIC和 SC值同时最小。当AIC与SC的最小值对应不同的p值时，只能用LR检验法。在p=3时，SC=-10.04062最小，p=4时，AIC=1.21e-12最小，相互矛盾不能确定p值，只能用拟然比LR确定p值。根据LR结果，滞后阶数=3的VAR模型是合适的。
4.协整关系检验
Johansen协整关系检验的主要原理是检验协整向量矩阵是否存在，以及存在几个非零特征根，若存在非零特征根，则说明存在协整关系。
通过检验统计量可以看出，LnHP、LnGDP、LnIn、LnLo、Rate存在4个协整关系，即他们存在长期稳定关系。
5.Granger因果关系检验
对建立的VAR模型进行Granger因果关系检验可以看到：
（1）利率分别对房价、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额存在单向的Granger因果关系，这一方面表明利率变化对房地产业的影响十分显著，与实际情况相吻合；另一方面，房价、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额不能Granger引起利率，因为利率不是依靠房地产市场来调节的。
（2）利率对GDP存在单向的Granger因果关系，一方面利率的提高会造成通货紧缩，从而抑制GDP，另一方面因为我国采用固定的利率制度，并不以市场来调节，所以GDP变化不会引起利率的变化。
（3）房价对GDP存在单向Granger因果关系，房价在5%显著性水平下能拉动GDP的增长，这与我国的实际情况相吻合；另一方面，GDP不能Granger引起房价，表明在我国GDP的增长并不是房价升高的主要原因。
6.脉冲响应函数分析
脉冲响应函数是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影像，利用上述建立的VAR模型对利率与房地产价格进行广义脉冲响应分析。
图1 利率冲击引起的响应函数
从图1中可以看出，当在本期给利率一个单位标准差的正冲击后，房地产价格在前三期会稳步下跌在第3期达到最低点，之后逐渐回升，这表明利率的上升会在一年内对房地产价格产生显著的抑制作用，但之后这种抑制作用会逐渐减弱。给利率一个单位标准差的正冲击同时也会导致房地产国内贷款额的在前3期出现萎缩，并在第2期达到最低点，但从第4期开始又会逐渐回升，随后逐渐稳定，这表明利率的上升会在短期内给房地产贷款额带来逆向冲击，但长期影响不大。给利率一个单位标准差的正冲击，房地产实际完成投资额在前5期逐渐上升，在经历小幅回落之后保持稳定，这表明利率对房地产实际完成投资额不会产生负面的影响。由以上可知，利率的某一冲击在约一年的时间里对房地产价格和房地产贷款额会产生比较显著的逆向影响，但长期来看并不会产生显著的影响。当在本期给利率一个单位标准差的正冲击后，对GDP会有一个持续的负的影响，并在第4期后基本保持稳定，这与经济理论也是相吻合的，一个紧缩的货币政策会对经济起负面效应。
三、结论
本文以房地产价格、国内生产总值、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额、实际利率的季度数据建立VAR模型，就利率对房地产市场的影响进行了研究，得到以下几点主要结论：
（1）变量间存在长期稳定的均衡关系
从全国房地产价格、国内生产总值、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额、实际利率的VAR模型协整结果来看，他们存在长期稳定的均衡关系。
（2）利率是房地产市场各变量变化的Granger因
利率分别对房地产价格、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额存在单向的Granger因果关系，这表明利率变化是房地产市场波动的原因；另一方面，房地产价格、房地产实际完成投资额、房地产国内贷款额不能Granger引起利率，这主要是因为我国的利率政策不是随市场调节，而是相对固定的，因此房地产市场的变化不是利率变化的Granger因。
（3）利率对房地产市场的影响在短期内尤为显著
通过分析VAR模型的脉冲响应函数发现，利率上升对于房地产价格的抑制作用在一年内将发挥很好的效果，房地产价格会因为利率的上升而显著下跌，但之后利率对房地产价格的影响会逐渐减弱，房地产价格又会恢复原来的上涨势头。类似的情况，利率上升也会导致房地产开发贷款额的短期萎缩，但也会在约一年的时间后逐渐回到原来的水平。
参考文献：
[29]刘明、刘斌.利率调控房价的效应分析[J].上海金融,2005(1):14-16.
[30]李進涛、谭术魁、郭志涛.利率调整与房地产市场波动关系的实证研究.南方金融,2007,12:17-19.
[31]李素霞、庞如超.谈利率变动对我国房地产价格的影响[J].商业时代,2008,20:77-78.
注：文章内所有公式及图表请以PDF形式查看。