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      利率對西安房地產(chǎn)市場的影響

      2016-12-05 14:16:02康衛(wèi)東
      時代金融 2016年29期
      關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)利率

      康衛(wèi)東

      【摘要】利率是中央銀行調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)的重要工具,經(jīng)常被用來調(diào)控房地產(chǎn)市場。經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為,提高利率是遏制房價上漲的有效措施。本文采用新建住宅價格指數(shù)和貸款基準(zhǔn)利率,通過VAR模型理論,分別進(jìn)行ADF單位根檢驗、建立VAR模型、AR根檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析,分析了基準(zhǔn)貸款利率對西安市房地產(chǎn)市場的影響效率。

      【關(guān)鍵詞】利率 ?房地產(chǎn) ?VAR

      一、引言

      利率作為貨幣政策重要的中介目標(biāo),對宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控具有十分重大的意義。當(dāng)前,世界各國頻繁運(yùn)用利率杠桿實(shí)施宏觀調(diào)控,利率政策已成為各國中央銀行調(diào)控貨幣供求,進(jìn)而調(diào)控經(jīng)濟(jì)的主要手段,利率政策在中央銀行貨幣政策中的地位越來越重要。

      凱恩斯認(rèn)為儲蓄和投資是兩個相互依賴的變量,而不是兩個獨(dú)立的變量。在他的理論中,貨幣供應(yīng)由中央銀行控制,是沒有利率彈性的外生變量。此時貨幣需求就取決于人們心中的“流動性偏好”。而后產(chǎn)生的可貸資金利率理論是新古典學(xué)派的利率理論,是為修正凱恩斯的“流動性偏好”利率理論而提出的。

      房地產(chǎn)市場是一國經(jīng)濟(jì)的“晴雨表”。易憲容(2007)在《房地產(chǎn)與金融市場》一書中指出,雖然完全依賴房地產(chǎn)市場會帶來巨大的風(fēng)險,但勿需質(zhì)疑的是,目前房地產(chǎn)市場是國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)。Adam(2008)通過對英國房地產(chǎn)價格進(jìn)行研究,通過VAR模型對短期和中期約束的貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行設(shè)定檢驗,證明房地產(chǎn)價格變化影響利率變動。馬俊(2013)在理論分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步運(yùn)用結(jié)構(gòu)自相量(SVAR)模型得出結(jié)論:銀行信貸與房地產(chǎn)價格之間不具有長期穩(wěn)定的關(guān)系,短期信貸對房價的影響占主導(dǎo)地位,反過來不成立。

      我國改革開放之后,房地產(chǎn)市場蓬勃發(fā)展,特別是2008年我國政府投入4萬億救世后,房價一路飆升。然而,這也給我國經(jīng)濟(jì)帶來了風(fēng)險,房地產(chǎn)市場的盲目擴(kuò)張,造成了局部市場上供大于求的現(xiàn)象,一些地方相繼出現(xiàn)鬼城,地方負(fù)債累累,房地產(chǎn)泡沫化嚴(yán)重。因此,如何有效地運(yùn)用利率手段來管理房地產(chǎn)市場,使之健康、平穩(wěn)地發(fā)展,就成了當(dāng)務(wù)之急。本文將側(cè)重于分析西安房地產(chǎn)市場對于利率的反應(yīng)敏感度。

      二、變量介紹及相關(guān)數(shù)據(jù)

      一年期貸款基準(zhǔn)利率(r),來源于中國人民銀行官網(wǎng)的最新數(shù)據(jù),因為我們需要研究利率的變動對于房價的影響,所以在一年內(nèi)存在數(shù)次利率調(diào)整時,我們采取當(dāng)年早期的利率水平,而房價等數(shù)據(jù)往往都在年末產(chǎn)生,這樣選擇數(shù)據(jù)會更合理。

      西安市新建住宅銷售價格指數(shù)(NHI)。新建住宅銷售價格指數(shù)是綜合反映住宅商品價格水平總體變化趨勢和變化幅度的相對數(shù)。西安市新建住宅銷售價格指數(shù)數(shù)據(jù)來源于《西安統(tǒng)計年鑒》。

      三、實(shí)證分析

      (一)ADF單位根檢驗

      對新建住宅銷售價格指數(shù)(NHI)做ADF檢驗,在5%的顯著性水平下,t統(tǒng)計值-3.69533小于臨界值-3.081002,即,在5%的顯著水平下,NHI為平穩(wěn)時間序列。同理,對基準(zhǔn)利率(r)做ADF檢驗,在5%的顯著性水平下,t統(tǒng)計值-3.824003小于臨界值-3.081002,即,在5%的顯著水平下,r也為平穩(wěn)時間序列。

      (二)VAR模型的建立

      在ADF檢驗結(jié)果的基礎(chǔ)上通過Eviews9.0建立VAR模型,剔除掉不顯著系數(shù)的變量,得到如下VAR模型:

      NHI=0.197222NHIt-1+0.187592NHIt-2-3.308074rt-1+2.192986rt-2 +70.27289+εt

      r=0.013457NHIt-1+0.029411NHIt-2+0.251093rt-1-0.171742rt-2 +0.946723+μt

      t=1,2,…,T (1)

      式(1)為VAR聯(lián)立方程組,T為樣本統(tǒng)計量。

      (三)廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)

      AR根檢驗表明建立的VAR模型是穩(wěn)定的。本文選擇建立廣義脈沖響應(yīng)函數(shù),這是因為脈沖響應(yīng)函數(shù)通常采用的Cholesky分解的會被變量次序影響其結(jié)果。

      廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果顯示,當(dāng)對NHI殘差一個標(biāo)準(zhǔn)沖擊,其自身的響應(yīng)值在第1期將達(dá)到最大值3.543847,隨后一路下降,在第2期達(dá)到最小值-0.195685,接著逐漸上升,最后趨于0;當(dāng)給r殘差一個標(biāo)準(zhǔn)沖擊,NHI的響應(yīng)值在第1期達(dá)到最大值1.398296,隨后經(jīng)過波動趨于0。當(dāng)對NHI殘差一個標(biāo)準(zhǔn)沖擊,r的響應(yīng)值在第1期達(dá)到最大值0.270432,隨后逐漸趨于0;當(dāng)對r殘差一個標(biāo)準(zhǔn)沖擊,r的響應(yīng)值在第1期達(dá)到最大值0.685384,隨后經(jīng)過波動,趨于0。

      (四)方差分解

      方差分解結(jié)果顯示,NHI對自身的貢獻(xiàn)率在前期經(jīng)過劇烈下降,平穩(wěn)時的值為74%,r變動對NHI的貢獻(xiàn)率在前期經(jīng)過快速上升,長期趨于26%;而NHI和r對r的貢獻(xiàn)率均在觀察期內(nèi)保持穩(wěn)定,NHI對r的貢獻(xiàn)率約為17.5,r對其自身的貢獻(xiàn)率約為82.5%。

      四、結(jié)論及分析

      我們通過VAR模型分析得到:西安市新建住宅銷售價格對貸款基準(zhǔn)利率沖擊的反應(yīng)程度,在短期內(nèi)比較敏感;利率變動對西安市新建住宅銷售價格變動的貢獻(xiàn)率水平偏低,僅為26%。

      究其原因,我認(rèn)為有三個:

      第一,貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制阻塞,利率無法真正有效快速地作用于西安市房地產(chǎn)市場,存在時滯性。我國雖然加快了利率市場化進(jìn)程,但目前的利率市場相較于金融市場發(fā)達(dá)國家來講,依然效率低下,嚴(yán)重影響了中央銀行通過利率來調(diào)控房地產(chǎn)市場的效果。

      第二,西安作為西北重鎮(zhèn),房地產(chǎn)市場剛需旺盛,弱化了利率對房地產(chǎn)市場的調(diào)控作用。

      第三,我們選取的數(shù)據(jù)分別來自中國人民銀行和西安統(tǒng)計局,由于某些區(qū)域統(tǒng)計方法可能存在差異,所獲得的信息也各有不同,使得用于實(shí)證研究的數(shù)據(jù)不夠準(zhǔn)確,這對本文的結(jié)論也產(chǎn)生了一定程度的影響。

      參考文獻(xiàn)

      [1]宋勃,高波.利率沖擊與房地產(chǎn)價格波動的理論與實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)評論.2007,(04):46-56.

      [2]Davis E,Zhu H.Bank lending and commercial property cycles:some cross-country evidence[J].Journal of International Money and Finance.2011,30(1):2-18.

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