基于VAR模型對我國房價波動因素的動態(tài)分析

鄧　寧　孫騰飛/中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)

基于VAR模型對我國房價波動因素的動態(tài)分析

鄧寧孫騰飛/中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)

為了說明影響房價波動的決定因素及其的動態(tài)影響，我們使用了季度數(shù)據(jù)建立的VAR模型對這些因素進(jìn)行動態(tài)分析得出以下結(jié)論：1、脈沖響應(yīng)分析揭示了短期內(nèi)城鎮(zhèn)居民可支配收入、通貨膨脹、抵押貸款率、國內(nèi)生產(chǎn)總值、與人口數(shù)量的上漲對于房地產(chǎn)價格都有一個正向的推動作用。2、方差分解表明了引起房價波動的最主要因素是其自身，這主要取決于人們的心理預(yù)期；通貨膨脹、人口增長與城鎮(zhèn)居民可支配收入對房價波動影響較大。

房價波動；動態(tài)影響；脈沖響應(yīng)分析；方差分解

一、引言

從宏觀經(jīng)濟(jì)的角度來看，房地產(chǎn)行業(yè)是大多數(shù)國家包括中國的一個重要組成部分。2014年我國房地產(chǎn)業(yè)占到了國內(nèi)生產(chǎn)總值的6.1％，房屋竣工價值達(dá)到了61754.86億元。居民對住房的支出也是他們?nèi)粘Ｉ畹淖畲笾С觥?/p>

住房有消費(fèi)和投資的雙重屬性，目前在中國房地產(chǎn)的交易比較活躍，流動性較大，有廣闊的市場。房屋價格的波動是做出住房投資決定的一個重要的因素，同時對波動的預(yù)測經(jīng)常被當(dāng)做世界上各種類型投資的定期風(fēng)險管理活動。因此，我們有必要知道：房地產(chǎn)價格的波動受哪些因素的影響及他們對房價影響的效用如何。

房地產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)鏈條非常長，房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展對其他行業(yè)如鋼鐵、運(yùn)輸、煤炭等行業(yè)有著巨大的促進(jìn)作用，會刺激一國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。同時，房產(chǎn)價格的波動也會顯著影響其他一些市場例如房產(chǎn)抵押市場、二手房交易市場、抵押貸款支持債券市場和耐用消費(fèi)品市場等與住房市場息息相關(guān)的市場。因此，房產(chǎn)價格波動研究對整個經(jīng)濟(jì)來說也是十分重要的。

正是由于房地產(chǎn)價格波動的影響巨大，國內(nèi)外學(xué)者對其做了深入的研究。Stern (1992)解釋了英國1971到1989這個時期影響房價的決定因素。他發(fā)現(xiàn)實(shí)際收入是影響房價的最重要的決定因素；住房供應(yīng)量比利率對住房價格有某些更好的影響。HabinZhu (2004)等以美國等17個國家為例,運(yùn)用VAR模型,分析了1970-2003年GDP、銀行信用、短期利率、通貨膨脹等因素對房價的影響,得出通貨膨脹和銀行信用對房價的增長有主要影響。DavidMiles和Vladimir Pillonca(2007)認(rèn)為影響房價上漲的因素有以下這些：利率的下降、實(shí)際收入的上漲、人口的上升、對未來的房價持上漲態(tài)度的樂觀情緒，但新的房屋供給抵消了一部分房價上漲的影響。周建軍(2009)以我國2000年至2007年每個季度的數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)，對影響我國住房價格波動的因素進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明居民可支配收入、土地價格與房價正相關(guān)，利率與房價負(fù)相關(guān)。梁云芳和高鐵梅(2007)通過將全國城市劃分為東部、中部和西部,運(yùn)用Panel Data模型和誤差修正模型對全國房價波動區(qū)域差異和影響因素進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)東部和西部住宅價格受信貸規(guī)模的影響較大,對其長期趨勢和短期波動具有不同程度的影響,但是對中部住宅價格影響不顯著。崔光燦(2009)的研究使用我國31個省、市、自治區(qū)自1995年至2006年的數(shù)據(jù),構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)研究,考察我國房地產(chǎn)價格與宏觀經(jīng)濟(jì)之間的互動關(guān)系。本文在建立平穩(wěn)VAR模型的基礎(chǔ)之上對中國2006年第一季度到2015年第二季度的數(shù)據(jù)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析和方差分解最后得出結(jié)論。

二、實(shí)證分析

本文使用的是中國2006年第一季度到2015年第二季度的數(shù)據(jù)，共38個樣本來研究這些影響房價波動因素對其的動態(tài)影響。房價升值率是采用簡單的時間加權(quán)計(jì)算出每季度的平均房價，進(jìn)而計(jì)算出房價相對于上一季度的升降情況。由于消費(fèi)者價格指數(shù)（CPI）是觀察通貨膨脹率的重要指標(biāo)，本文選取CPI作為模型的一個變量。存在許多種抵押貸款利率，在這項(xiàng)研究中，我們選取傳統(tǒng)的五年期抵押貸款利率。本文數(shù)據(jù)除抵押貸款率來自于中國人民銀行外，其他所有數(shù)據(jù)均來自于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。

由于房價波動可能受這些因素的影響，因此，在這篇文章中我們使用以下符號，時間為t，t時期內(nèi)國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率為GDPGt，通貨膨脹率為CPIGt，，人口增長率為POGt，房價升值率為HPAt，抵押貸款率MRTCt，城鎮(zhèn)人口可支配收入同比增速為INCOMEt。由于是同比數(shù)據(jù)，我們做了定基處理，以2006年第一季度作為基期；同時為了減小數(shù)據(jù)的異方差的影響，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行取對數(shù)化處理。GDPGt，CPIGt，POGt，HPAt，MRTCt，INCOMEGt，可以使用以下公式進(jìn)行計(jì)算，其結(jié)果可能是正的也可能是負(fù)的。

（一）VAR模型

為了檢驗(yàn)房價波動與各變量之間的動態(tài)關(guān)系，我們采用Sims1980年提出的VAR模型。這種模型采用多方程聯(lián)立的形式，之后利用模型中的內(nèi)生變量對其滯后值進(jìn)行回歸，從而研究它們的的動態(tài)關(guān)系。之后進(jìn)一步采用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析法來分析模型受到某一種沖擊時對房價波動的動態(tài)影響。以下是我們建立的

VAR模型：

（二）ADF檢驗(yàn)

由于VAR模型的建立需要在變量穩(wěn)定或者具有協(xié)整關(guān)系的基礎(chǔ)下進(jìn)行，否則會出現(xiàn)偽回歸的現(xiàn)象，因此我們首先要對變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。采用ADF檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果如下。

表1　ADF檢驗(yàn)結(jié)果

由ADF檢驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)只有CPIG平穩(wěn)，但是除HPAG所有的變量的一階差分都平穩(wěn)，HPAG的二階差分也平穩(wěn)。因此我們可以直接對變量之間關(guān)系建立VAR模型。同時，對數(shù)差分項(xiàng)近似表示該變量的增長率，具有明確的經(jīng)濟(jì)意義。

根據(jù)CPIG，D(GDPG), D[HPAG], D(INCOMEG), D(MRTC),D(POG),建立VAR模型。

（三）滯后期的確定

VAR模型中的一個重要的問題就是滯后期的確定。在確定滯后期k時，一方面想要使滯后期足夠大，以便能完整反映所構(gòu)造模型的動態(tài)特征。但是另一方面，滯后期越大，需要有足夠的滯后項(xiàng)，其自由度的數(shù)目又不夠。影響參數(shù)估計(jì)的有效性。

VAR滯后期判定表

圖1　

根據(jù)LR、FPE、AIC和SC、HQ準(zhǔn)則確定建立VAR（1）模型。

（四）脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)反映的是在隨機(jī)誤差項(xiàng)上施加一個標(biāo)準(zhǔn)差大的沖擊后對內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來值所帶來的影響。因此脈沖響應(yīng)函數(shù)顯示的是系統(tǒng)的動態(tài)影響。由于脈沖響應(yīng)函數(shù)對變量的順序很敏感，變量順序不同將會影響結(jié)果，因此，我們設(shè)置進(jìn)入VAR的順序?yàn)镈INCOMEG、DCPIG、DMRTC、DGDPG、DPOG?？紤]到居民可支配收入對房價波動影響顯著，因此將它放在第一位。

圖2　DINCOME對DHPAGG15期沖擊圖

圖3　DCPIG對DHPAG15期沖擊圖

圖3是城鎮(zhèn)居民可支配收入一個單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對房價升值率的影響，前三期居民可支配收入與房價升值率正相關(guān)，即居民可支配收入增加，房價也會隨之上漲；到第四期表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)，并于第五期之后逐漸趨于平穩(wěn)。這說明居民可支配收入的上漲短期內(nèi)推動了房價的上漲。

圖4是通貨膨脹率一個單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對房價升值率的影響，通貨膨脹上漲初期對于房價有一個推動作用，在第二期隨著膨脹的加劇，對于房價上漲有一個逆向作用，減緩了房價的上漲。第三期之后隨著膨脹的繼續(xù)，進(jìn)一步推動房價上漲，造成房地產(chǎn)價格虛高。

圖4　DMRTC對DHPAG15期沖擊圖

圖5是抵押貸款利率對于房價升值率的影響，表明短期內(nèi)抵押貸款率的上漲對于房價上漲有一個推動作用，并在第四期左右達(dá)到峰值，之后抵押貸款率的上漲對于房價的上漲有一個反作用。

圖5　DGDPG對DHPAG15期沖擊圖

圖6表明GDP對于房價的影響，GDP的一個正向沖擊會帶來房價升值率短期的上漲，并于第三期左右達(dá)到峰值，隨后正向影響逐步轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)向影響并最終趨于平穩(wěn)。

圖6　DPOG對DHPAG15期沖擊圖

圖7表明人口增長對于房價的影響，隨著人口的增長，房價也逐步上漲，2-3期人口增長減緩了房價上漲，之后隨著人口增加，房價在第四期達(dá)到最大值。之后效果逐步降低并在第13期左右趨于穩(wěn)定。

圖7　

（五）方差分解

為了確定影響房價變化的因素的相對重要程度，我們對模型進(jìn)行方差分解。由圖中可以看出影響房價波動的各因素在第八期趨于平穩(wěn)。其中對于房價波動影響最大的還是房價升值率的變化，這可能取決于人們的心理預(yù)期，隨著房價的不斷上漲，加劇了人們心理的恐慌，推動了觀望者的買房進(jìn)程，進(jìn)一步加劇了房價的上漲。年初一線城市房價瘋漲就很好的說明了這一點(diǎn)。通貨膨脹、人口增長與城鎮(zhèn)居民可支配收入對房價波動影響較大，分別占比7％、6.3％、5.1％。GDP與抵押貸款率對房價波動影響較小，分別占比2.4％和2.3％。

三、結(jié)論與啟示

本文對中國房地產(chǎn)市場2006年第一季度到2015年第二季度的數(shù)據(jù)采用VAR模型進(jìn)行了分析。分析了國內(nèi)生產(chǎn)總值、通貨膨脹、人口數(shù)量、抵押貸款率、城鎮(zhèn)居民可支配收入等因素的變動，對房價波動產(chǎn)生的動態(tài)影響。

第一、我們在建立平穩(wěn)的VAR模型的基礎(chǔ)之上對數(shù)據(jù)進(jìn)行了脈沖響應(yīng)分析，發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)城鎮(zhèn)居民可支配收入、通貨膨脹、抵押貸款率、國內(nèi)生產(chǎn)總值、與人口數(shù)量的上漲對于房地產(chǎn)價格都有一個正向的推動作用。

第二、通過方差分解我們知道房價自身是引起房價波動的最主要因素，這主要取決于人們的心理預(yù)期。房價的不斷上漲會迫使那些購房觀望者改變自己的觀望態(tài)度，加速自己的買房進(jìn)程，短期內(nèi)形成一個購房熱，進(jìn)一步推動了房價的上漲。通貨膨脹、人口增長與城鎮(zhèn)居民可支配收入對房價波動有一定的影響，但并不是主要原因；國內(nèi)生產(chǎn)總值與抵押貸款率對房價波動影響不太顯著。

住房支出作為居民支出的主要組成部分，對于居民生活水平具有顯著影響。維持房價的穩(wěn)定對于保障民生、維護(hù)社會穩(wěn)定也有重要意義。根據(jù)本文的研究，房價的波動會促進(jìn)房地產(chǎn)價格的上漲，同時通貨膨脹、城鎮(zhèn)居民可支配收入對于房價波動影響較大。因此我國應(yīng)當(dāng)在對房地產(chǎn)宏觀調(diào)控的基礎(chǔ)上，制定相應(yīng)的政策來抑制房價的不合理波動；采取穩(wěn)健的貨幣政策防范通貨膨脹，進(jìn)而促進(jìn)我國房地產(chǎn)市場健康穩(wěn)定的發(fā)展。

[1]崔光燦.房地產(chǎn)價格與宏觀經(jīng)濟(jì)互動關(guān)系實(shí)證研究——基于我國31個省份面板數(shù)據(jù)分析[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理,2009 (1): 14-25.

[2]梁云芳,高鐵梅. 中國房地產(chǎn)價格波動區(qū)域差異的實(shí)證分析[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2007,08:133-142.

[3]周建軍．我國房地產(chǎn)價格的影響因素及其合理性研究[J]．商業(yè)研究，2009(4)．

[4]Haibin Zhu. What Drives Housing Price Dynamics: Crosscountry Evidence [J].BIS Quarterly Review, 2004 (5) :65-78

[5]Miles，D．a(chǎn)nd V．Pillonca(2008)．Financial Innovation and European Housing and Mortgage Markets[J]．Oxford Review of Economic Policy，V01．24，No．1，2008，PP．145—175．

[6]Stern, D. (1992) Explaining UK house price inflation 1971-89, Applied Economics, 24, 1327-33.

孫騰飛 (1992-)性別：男籍貫：河南南陽，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 碩士研究生。

鄧寧 (1971-)男 ,廣東湛江人，講師，研究生導(dǎo)師，博士。