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      房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的波動(dòng)溢出效應(yīng)研究

      2014-09-09 17:33:00江紅莉何建敏
      現(xiàn)代管理科學(xué) 2014年8期
      關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)業(yè)金融業(yè)

      江紅莉 何建敏

      摘要:文章基于MVGARCH-BEKK-t模型,結(jié)合Wald檢驗(yàn),實(shí)證研究了次貸危機(jī)前、后房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。通過(guò)分析得出:我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)收益率的波動(dòng)均受自身歷史波動(dòng)的影響,而且波動(dòng)具有聚集性和持久性,但次貸危機(jī)前波動(dòng)的持久性強(qiáng)于次貸危機(jī)后;次貸危機(jī)前,5%顯著水平下,房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)之間不存在波動(dòng)溢出效應(yīng);次貸危機(jī)后,房地產(chǎn)業(yè)對(duì)金融業(yè)存在單向的波動(dòng)溢出效應(yīng)。因此,后危機(jī)時(shí)代,政府要進(jìn)一步控制房地產(chǎn)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn),嚴(yán)防房地產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)向金融系統(tǒng)擴(kuò)散。

      關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)業(yè);金融業(yè);波動(dòng)溢出;MVGARCH-BEKK-t模型;Wald檢驗(yàn)

      一、 前言

      作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要的兩個(gè)產(chǎn)業(yè),房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)之間有著密切聯(lián)系。一方面,房地產(chǎn)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)需要巨額資金支持,除了主要來(lái)源于銀行信貸,還有一部分來(lái)源于上市融資、保險(xiǎn)、基金、信托、期貨等其它金融類產(chǎn)業(yè);另一方面,消費(fèi)者對(duì)房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的消費(fèi)也需要銀行的支持。因此,房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)間的相互影響不可小覷??v觀1997年?yáng)|南亞金融危機(jī)、2008年美國(guó)次貸危機(jī)等,房地產(chǎn)價(jià)格劇烈波動(dòng)幾乎總是與金融危機(jī)如影相隨。由于市場(chǎng)投機(jī)行為、寬松的貨幣政策等原因,我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的同時(shí)也集聚了一定的泡沫。如果房地產(chǎn)泡沫破滅,可能會(huì)導(dǎo)致金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā);金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)引爆,也可能會(huì)造成房地產(chǎn)業(yè)融資困難,資金鏈斷裂,引發(fā)房地產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。尤其在美國(guó)退出QE、我國(guó)銀根收緊的情境下,探討房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng),剖析兩個(gè)市場(chǎng)間信息傳遞效率,對(duì)制定房地產(chǎn)業(yè)的調(diào)控政策和金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控措施,保持房地產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展和維持金融業(yè)的穩(wěn)定,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

      本文以地產(chǎn)股和金融股為研究對(duì)象,采用雙變量MVGARCH-BEKK模型和Wald檢驗(yàn),探索房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng),為市場(chǎng)參與者、房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)的調(diào)控及風(fēng)險(xiǎn)管理提供科學(xué)依據(jù)。

      二、 BEKK模型及Wald檢驗(yàn)

      三、 房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)波動(dòng)溢出效應(yīng)檢驗(yàn)

      1. 數(shù)據(jù)選擇和描述性統(tǒng)計(jì)。選擇深圳地產(chǎn)指數(shù)和金融指數(shù)分別作為房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)的代表。樣本區(qū)間為2001年7月2日~2014年4月28日,共3 111個(gè)交易日數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來(lái)源于大智慧軟件。文中采用對(duì)數(shù)收益形式,日收益率為:Rt=ln(Pt/Pt-1),其中,Pt為房地產(chǎn)指數(shù)或金融指數(shù)第t日的收盤(pán)價(jià)。

      由表1可知,樣本觀察期間內(nèi),房地產(chǎn)業(yè)的平均收益為正,而金融業(yè)則為負(fù),但兩者標(biāo)準(zhǔn)差比較接近。峰度統(tǒng)計(jì)量和J-B檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均表明兩序列不服從正態(tài)分布。由ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)可知,兩序列都具有明顯的條件異方差性(滯后10階)。Ljung-Box Q統(tǒng)計(jì)量顯示,在5%的顯著水平下,兩序列均不具有自相關(guān)性(滯后10階)。單位根ADF檢驗(yàn)表明所有的序列都是平穩(wěn)的(1%的顯著水平)。即,房地產(chǎn)收益率和金融業(yè)收益率均具有高峰厚尾、條件異方差性,適合用GA-RCH模型建模。

      采用雙變量MVGARCH-BEKK-t模型對(duì)房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)建模,結(jié)合Wald方法檢驗(yàn)兩者之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。表2的第一欄是不對(duì)參數(shù)進(jìn)行任何約束的BEKK模型估計(jì)結(jié)果,第二欄是房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)間波動(dòng)溢出效應(yīng)Wald檢驗(yàn)結(jié)果。

      首先,基于2001年7月2日~2014年4月28日的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。由第一欄的第一列可知,矩陣A和B的對(duì)角線元素α11、α22、β11、β22均顯著異于零(1%的顯著水平),說(shuō)明房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)收益率的波動(dòng)均受自身歷史波動(dòng)的影響,而且波動(dòng)具有聚集性和持久性。元素α12、β12估計(jì)值比較小,且都不顯著,可粗略地判斷不存在從金融業(yè)到房地產(chǎn)業(yè)的波動(dòng)溢出效應(yīng);α21、β21的估計(jì)值均顯著地不等于零(1%的顯著水平),可以粗略地判斷存在從房地產(chǎn)業(yè)到金融業(yè)的波動(dòng)溢出效應(yīng)。由Wald檢驗(yàn)結(jié)果(第二欄的第一列)可知,1%的顯著水平下,拒絕假設(shè)1和假設(shè)2,接受假設(shè)3,即房地產(chǎn)業(yè)對(duì)金融業(yè)存在單向的波動(dòng)溢出效應(yīng),反之則不成立。

      為進(jìn)一步研究2008年次貸危機(jī)對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)波動(dòng)溢出關(guān)系的沖擊,將樣本分為兩個(gè)區(qū)間:2001年7月2日~2007年12月28日(次貸危機(jī)前)、2008年1月2日~2014年4月28日(次貸危機(jī)后),分別對(duì)這兩個(gè)樣本進(jìn)行建模。由表2第一欄的第二、三列可知,無(wú)論是次貸危機(jī)前還是后,房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)收益率的波動(dòng)均受自身歷史波動(dòng)的影響,而且波動(dòng)具有聚集性和持久性(對(duì)角元素α11、α22、β11、β22均顯著異于零)。但是次貸危機(jī)之后,房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)波動(dòng)的聚集性和持久性比危機(jī)之前有所下降。次貸危機(jī)之前,房地產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)波動(dòng)的聚集性和持久性分別為1.216 6(α11+β11)和1.233 4(α22+β22),危機(jī)之后分別為1.153 0和1.148 8??赡苁且?yàn)榇钨J危機(jī)后,受經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇不確定性、房地產(chǎn)業(yè)政策調(diào)控等的影響,市場(chǎng)參與者對(duì)這兩個(gè)市場(chǎng)持審慎的投資態(tài)度,對(duì)信息反應(yīng)敏捷,投資策略調(diào)整頻繁,波動(dòng)的聚集性和持久性下降。

      由表2第二欄的第二、三列可知,次貸危機(jī)前,元素α12、β12、α21、β21均較小且不顯著,可粗略判斷房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)之間不存在波動(dòng)溢出效應(yīng),Wald檢驗(yàn)在5%的顯著水平下接受了房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)間不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)的假設(shè),進(jìn)一步驗(yàn)證了兩者之間不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)。次貸危機(jī)后,元素α12、β12估計(jì)值比較小且都不顯著,但α21、β21的估計(jì)值均顯著地不等于零(1%的顯著水平),可以粗略地判斷存在房地產(chǎn)業(yè)到金融業(yè)單向的波動(dòng)溢出效應(yīng),Wald檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明,1%的顯著水平下,房地產(chǎn)業(yè)對(duì)金融業(yè)存在波動(dòng)溢出效應(yīng),但房地產(chǎn)業(yè)對(duì)金融業(yè)卻不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)。

      3. 結(jié)果分析?;?001年7月2日到2014年4月28日的樣本數(shù)據(jù)研究我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)間的波動(dòng)溢出效應(yīng),發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)對(duì)金融業(yè)存在單向的波動(dòng)溢出效應(yīng),并且這種效應(yīng)是2008年次貸危機(jī)后產(chǎn)生的,即次貸危機(jī)前(2001年7月2日~2007年12月28日)我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)間不存在波動(dòng)溢出效應(yīng),次貸危機(jī)后(2008年1月2日~2014年4月28日)房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)間存在單向的波動(dòng)溢出效應(yīng)。出現(xiàn)“次貸危機(jī)前房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)之間不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)”這種現(xiàn)象,一方面是我們選擇“地產(chǎn)指數(shù)”和“金融指數(shù)”代表房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè),但2001年到2005年,我國(guó)股市一直處于熊市,市場(chǎng)交易量不夠活躍,即便2006年我國(guó)基本完成了股權(quán)分置改革,恢復(fù)新股發(fā)行,但股市上“地產(chǎn)指數(shù)”和“金融指數(shù)”的信息傳遞效率仍然比較低;另一方面,次貸危機(jī)前,雖然我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,自住和投資性購(gòu)房所占比重較大,投機(jī)套利所占比重小,房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為健康;同時(shí),國(guó)有商業(yè)銀行在這個(gè)時(shí)期進(jìn)行了改革,剝離了銀行的不良資產(chǎn),銀行風(fēng)險(xiǎn)較低,故兩者之間沒(méi)有明顯的波動(dòng)溢出效應(yīng)。受次貸危機(jī)的影響,我國(guó)股市受重創(chuàng),房地產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)也被業(yè)界和政府重視,政府多次調(diào)整貸款基礎(chǔ)利率,并出臺(tái)房地產(chǎn)購(gòu)買(mǎi)政策,這些信息同時(shí)影響到股市上的房地產(chǎn)股和金融股,進(jìn)而影響到“房地產(chǎn)指數(shù)”和“金融指數(shù)”;同時(shí),房地產(chǎn)業(yè)是資本依賴性產(chǎn)業(yè),資金主要來(lái)源于上市融資或銀行貸款,保險(xiǎn)、基金、信托、期貨等其它金融類產(chǎn)業(yè),所以一旦房地產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn),比如房?jī)r(jià)暴跌,以房產(chǎn)等作為抵押物抵押在銀行的資產(chǎn),價(jià)值將下降,金融業(yè)尤其是銀行業(yè)將會(huì)受直接影響,2007年發(fā)生在美國(guó)的次貸危機(jī)就是一個(gè)典型案例。由于我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)受政策調(diào)控影響比較大,并且民間資本也具有較強(qiáng)的實(shí)力,當(dāng)金融業(yè)爆發(fā)風(fēng)險(xiǎn),房地產(chǎn)業(yè)雖然很難從銀行融資,但政府出臺(tái)一些有利于房地產(chǎn)業(yè)的政策,比如取消限購(gòu)、出臺(tái)買(mǎi)房落戶政策等“救市”,房地產(chǎn)業(yè)受金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響將很小,所以盡管理論上金融業(yè)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)可能存在波動(dòng)溢出效應(yīng),但本文實(shí)證結(jié)果卻不支持該理論。

      四、 結(jié)論

      本文采用MVGARCH-BEKK-t模型研究了我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)間的波動(dòng)溢出效應(yīng),發(fā)現(xiàn):(1)無(wú)論是次貸危機(jī)前(2001年7月2日~2007年12月28日)還是次貸危機(jī)后(2008年1月2日~2014年4月28日),我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)收益率的波動(dòng)均受自身歷史波動(dòng)的影響,而且波動(dòng)具有聚集性和持久性,但次貸危機(jī)前波動(dòng)的持久性強(qiáng)于次貸危機(jī)后;(2)次貸危機(jī)前,5%顯著水平下,房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)之間不存在波動(dòng)溢出效應(yīng);次貸危機(jī)后,房地產(chǎn)業(yè)對(duì)金融業(yè)存在波動(dòng)溢出效應(yīng),但金融業(yè)卻對(duì)房地產(chǎn)業(yè)不存在波動(dòng)溢出效應(yīng),反映出次貸危機(jī)后,房地產(chǎn)業(yè)對(duì)金融業(yè)存在單向的信息傳遞。這些實(shí)證結(jié)論一定程度上反映出我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)受政策影響很大,民間資本具有一定實(shí)力,當(dāng)金融業(yè)爆發(fā)風(fēng)險(xiǎn),若政策出臺(tái)一些"救市"政策,可能會(huì)阻斷金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)向房地產(chǎn)業(yè)的傳染。因此,對(duì)于政府來(lái)說(shuō),目前的重中之重是控制房地產(chǎn)業(yè)本身的風(fēng)險(xiǎn),抑制房地產(chǎn)市場(chǎng)的投機(jī),穩(wěn)定房地產(chǎn)價(jià)格,并通過(guò)市場(chǎng)手段引導(dǎo)其回歸到合理價(jià)格水平上,嚴(yán)防房地產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)向金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散。

      參考文獻(xiàn):

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      作者簡(jiǎn)介:何建敏,東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師;江紅莉,江蘇大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院講師,東南大學(xué)管理學(xué)博士,江蘇大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)博士后。

      收稿日期:2014-06-20。

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