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      基于SVAR模型的二手房與新房價格互動關(guān)系再研究

      2017-09-09 17:22:35湯玉周文平高明月劉永升
      中國市場 2017年26期
      關(guān)鍵詞:互動關(guān)系二手房新房

      湯玉++周文平++高明月++劉永升

      [摘要]隨著房地產(chǎn)市場進入“白銀時代”,存量房(二手房)銷量顯著上升,引起了社會各界的廣泛關(guān)注。文章利用上海市2011年1月至2017年2月新建商品住宅銷售價格指數(shù)和二手住宅銷售價格指數(shù)的月度數(shù)據(jù),通過SVAR模型對新房與二手房之間的互動關(guān)系進行實證分析。結(jié)果表明:新房與二手房之間存在長期的協(xié)整關(guān)系,脈沖響應(yīng)函數(shù)以及差方分解進一步表明了二手房在住宅市場中占主導(dǎo)地位。

      [關(guān)鍵詞]新房;二手房;互動關(guān)系;SVAR模型

      [DOI]1013939/jcnkizgsc201726014

      1引言

      自1998年由福利分房制度向住宅商品化轉(zhuǎn)變以來,上海市住宅兩級市場的聯(lián)動效應(yīng)不斷增強,逐漸形成“梯度”性的住房消費系統(tǒng),新房與二手房在價格以及銷量上不斷攀升。但2011年上海限購政策的實施,土地上市節(jié)奏緩慢,使得新房和二手房的聯(lián)動性發(fā)生了顯著的變化,據(jù)統(tǒng)計,2011年上海市二手房與新房的成交比為1∶1,2016年末比值增加到3∶1,由此可見二手房市場發(fā)展迅猛。在新形勢下,兩級市場具有何種互動關(guān)系?新房與二手房哪個占主導(dǎo)地位?值得探究。

      2文獻回顧

      Shiller(1989)提出由于投資者預(yù)期的上漲,城市中投資性住房消費增多,大量房屋被空置,這些二手房最終會在一個高的價格點被拋出。[1]由此可見,新房與二手房市場并非相互獨立,從需求方來說,新房與二手房具有替代效應(yīng);從供給方來說,二手房的供應(yīng)者是曾經(jīng)的新房購買者。因此,國內(nèi)外一些學(xué)者對新房與二手房的相關(guān)性進行了研究。Denise和William(1996)通過“四象限”分析法,也同樣證明了二手房價格的指導(dǎo)作用,并提出在市場成熟的情況下,二手房價格先于新房價格發(fā)生變化。[2]

      由于我國二手房市場起步較晚,劉友平(2003)第一次將住宅過濾理論用于中國市場,提出二手房交易是住宅市場上的常見現(xiàn)象。[3]2004年,我國政策第一次鼓勵二手房市場發(fā)展,越來越多的學(xué)者躋身于二手房市場的研究。但研究結(jié)論多有不同。張玉英和韓國棟(2004)通過對上海市2001—2003年新房與二手房價格指數(shù)進行研究,得出上海市新房價格與二手房價格不存在長期穩(wěn)定關(guān)系。[4]紀秉林、肖吉軍和陳軍(2004)通過對二手房進行經(jīng)濟學(xué)供求關(guān)系的理論分析,提出我國住宅市場將從商品房起決定性作用向二手房起主導(dǎo)作用轉(zhuǎn)變。[5]而此后,劉麗和劉愛松(2009)通過對2003—2007年廣州的月度數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)新房價格對二手房價格變動有顯著影響。[6]

      3基于SVAR模型的實證分析

      31數(shù)據(jù)來源與處理

      本文選取上海市2011年1月至2017年2月的同比月度新建商品住宅銷售價格指數(shù)和二手住宅銷售價格指數(shù)共148個統(tǒng)計數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。為增加分析的準確性,將名義價格指數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H價格指數(shù),以消除通貨膨脹的影響,此外,對實際價格指數(shù)取對數(shù),以消除可能存在的異方差。其中LNNCHP表示取對數(shù)的實際新建商品住宅銷售價格指數(shù),LNSHP表示取對數(shù)的實際二手住宅銷售價格指數(shù)。本文采用EVIEWS 90軟件進行實證操作。

      32平穩(wěn)性檢驗

      為了避免偽回歸的出現(xiàn),以及為接下來的協(xié)整檢驗提供條件,首先對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗,本文采用ADF單位根檢驗,從檢驗結(jié)果表1可以看出:經(jīng)過一階差后,dLNNCHP和dLNSHP均在1%顯著性水平下拒絕有單位根的假設(shè),均為平穩(wěn)序列。說明LNNCHP和LNSHP為同階單整I(1)過程。LNNCHP和LNSHP可能存在長期協(xié)整關(guān)系。

      33Johansen協(xié)整檢驗

      由于LNNCHP和LNSHP是一階單整,所以本文采用Johansen協(xié)整檢驗法,分析兩者是否具有長期協(xié)整關(guān)系。從檢驗結(jié)果表2可以看出:Trace和最大特征值統(tǒng)計量均表明LNNCHP和LNSHP之間存在1個長期的協(xié)整關(guān)系。

      34建立誤差修正VEC模型

      Engle和Granger 將協(xié)整與誤差修正模型相結(jié)合,建立向量誤差修正模型。

      CointEQ1=LNNCHP-1069722LNSHP+0312181

      35SVAR模型識別

      因LNNCHP和LNSHP之間存在長期協(xié)整關(guān)系,所以可以建立VAR模型。LR、FPE、AIC和HQ信息標準顯示最優(yōu)滯后期為4。因此可以構(gòu)造具有長期協(xié)整關(guān)系的VAR(4)模型。但是其缺點是不能刻畫變量之間的同期關(guān)系,而這種同期相關(guān)關(guān)系隱藏在擾動項變動中,因此對模型施加約束估計兩變量的SVAR(4)模型。

      Aεt=Bμt,t=1, 2, …, T

      采用極大似然法估計矩陣A、B進行參數(shù)估計:

      A=10C(1)1=10-07232781

      B=C(2)00C(3)=0010704000005631

      36脈沖響應(yīng)函數(shù)

      在 SVAR 模型中,給新房價格一個正向沖擊,二手房價格1~11期有正向的震動,在第6期有最大的正影響,然后開始逐漸減弱,到12期后為負的影響。給二手房價格一個正向沖擊,新房價格1~3期有正向影響,然后4~6期穩(wěn)定在18%左右,在7期后正影響不斷增大。這與經(jīng)濟理論相符:根據(jù)替代性原則,雖然新房價格的上漲,在一開始會使得二手房交易量增多,但隨著上海市土地供應(yīng)量的限制,住宅中二手房價格逐漸成為市場的主體,市場彈性增強,并不會造成二手房持續(xù)上漲的現(xiàn)象,而是隨著兩級市場的相互影響,將形成新的平衡,新房對二手房的影響減弱。LNNCHP沖擊對LNSHP的響應(yīng)函數(shù)見圖1和圖2。

      圖1LNNCHP沖擊對LNSHP的響應(yīng)函數(shù)(I)

      圖2LNSHP沖擊對LNNCHP的響應(yīng)函數(shù)(II)

      37差方分解endprint

      差方分解是通過分析每個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度,進一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。從檢驗結(jié)果表3可以看出:無論是新房還是二手房,其主要影響都來自二手房。新房在1~6期自身方差貢獻率持續(xù)升高,二手房的方差貢獻率持續(xù)下降,在7期后又有所反彈,基本保持自身貢獻率占35%,二手房貢獻率占65%左右。二手房1~8期自身貢獻率持續(xù)降低,最終保持自身貢獻率占90%,新房貢獻率占10%左右。

      4結(jié)論與政策建議

      通過對上海市2011年1月—2017 年2月的新房與二手房相關(guān)性進行實證分析,可以得出以下結(jié)論。

      第一,上海市新房與二手房之間存在一種長期協(xié)整關(guān)系。隨著上海市二級市場的不斷完善,在同樣位置的房源,消費者可以在新房與二手房之間任意抉擇,而價格成為了抉擇的關(guān)鍵。因此,在較完善的住宅市場上,新房與二手房存在長期協(xié)整關(guān)系。

      第二,在建立的SVAR模型中,脈沖響應(yīng)函數(shù)和差方分解進一步證實了二手房在住宅市場中的主導(dǎo)地位。2016年上海的房地產(chǎn)市場在“白銀時代”創(chuàng)造出了巨大的增長,住宅市場由“增量市場”向“存量市場”轉(zhuǎn)變。雖然2016年末的二手房與新房成交比為3∶1,但是距離發(fā)達國家6∶1的水平仍有一定的差距,因此,二手房發(fā)展仍有很大的空間?;诒疚牡难芯浚诜康禺a(chǎn)“白銀時代”,政策制定者要充分考慮二手房在住宅市場上的影響,從而制定更加完善的調(diào)控措施,促進住宅兩級市場之間的良性互動,使其協(xié)調(diào)發(fā)展。

      參考文獻:

      [1]Case K E, Shiller R JThe Efficiency of the Market for Single-family Homes[J].American Economic Review, 1989, 79(1): 125-137.

      [2]Denise Dipasquale,William C W.Urban Economics and Real Estate Market[M].Prentice Hall,1995:191-225.

      [3]劉友平住房市場過濾理論及其應(yīng)用研究[D].重慶:重慶大學(xué),2003

      [4]張玉英,韓國棟上海市住宅兩級市場之間價格關(guān)系的檢驗分析[J].土木工程與管理學(xué)報,2004,21(2):71-74

      [5]紀秉林,肖吉軍,陳軍二手房對商品房價格的影響[J].長安大學(xué)學(xué)報,2004,21(2):59-61

      [6]劉麗,劉愛松廣州市二手房價格變動影響因素研究[J].價格理論與實踐,2008(5):42-43

      [作者簡介]湯玉,女,云南財經(jīng)大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院研究生。研究方向:城市經(jīng)濟與房地產(chǎn);周文平,女,云南財經(jīng)大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院研究生。研究方向:城市經(jīng)濟與房地產(chǎn);高明月,女,云南財經(jīng)大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院研究生。研究方向:人口、資源與環(huán)境經(jīng)濟學(xué);劉永升,女,云南財經(jīng)大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院研究生。研究方向:區(qū)域經(jīng)濟學(xué)。endprint

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