利率、匯率和房?jī)r(jià)誰是波動(dòng)的源頭？
——基于MGARCH模型的波動(dòng)溢出效應(yīng)研究

徐升艷 王睿智 周玉琴

一、引言

利率、匯率、房?jī)r(jià)穩(wěn)定與協(xié)調(diào)發(fā)展是金融穩(wěn)健運(yùn)行的重要一環(huán)。自2015年以來，利率、人民幣匯率和房?jī)r(jià)都經(jīng)歷了較大的波動(dòng)。在利率市場(chǎng)上，2016年第四季度以來，我國(guó)金融去杠桿和全球貨幣周期拐點(diǎn)，流動(dòng)性趨緊、美元加息帶動(dòng)中國(guó)利率上行，短期波動(dòng)飆升。根據(jù)中信證券研究所數(shù)據(jù)，3個(gè)月銀行間同業(yè)拆借加權(quán)利率波動(dòng)率最高達(dá)80.58%。在外匯市場(chǎng)上，2015年政策上推出了“8.11匯改”。改革之后，由于強(qiáng)勢(shì)美元的影響，人民幣不斷貶值，盡管央行也進(jìn)行了干預(yù)，人民幣兌美元即期匯率還是呈現(xiàn)較大的波動(dòng)。2016年人民幣兌美元下跌超6%。在2017年5月，調(diào)整人民幣匯率加入了逆周期因子后，人民幣匯率單邊上漲近6%。在房地產(chǎn)市場(chǎng)上，2015年以來中央推動(dòng)的去庫(kù)存政策導(dǎo)致一二三四線城市房?jī)r(jià)輪動(dòng)暴漲。2017年受利率上行，需求端限購(gòu)限貸，供給端發(fā)展住房租賃市場(chǎng)，限制房企融資等房地產(chǎn)調(diào)控政策，中央政府堅(jiān)持“房住不炒”政策導(dǎo)向，房地產(chǎn)開發(fā)投資回落，不同地區(qū)房?jī)r(jià)漲幅分化。我國(guó)的貨幣市場(chǎng)、外匯市場(chǎng)、房地產(chǎn)市場(chǎng)之間是否存在相互影響？如果存在相互影響，誰是波動(dòng)的源頭？影響路徑如何？相關(guān)政策改革是否使得三者之間的關(guān)系發(fā)生變化？近年來利率、匯率和房?jī)r(jià)三者波動(dòng)加劇，為研究上述問題提供了較好的條件。

波動(dòng)溢出效應(yīng)是指一個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)不僅對(duì)自身未來波動(dòng)有影響，還可能對(duì)其它市場(chǎng)未來的波動(dòng)產(chǎn)生影響（董秀良和曹鳳岐，2009）[1]。不少文獻(xiàn)對(duì)利率和匯率之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行了研究。較多學(xué)者證明了利率與匯率兩者存在雙向的波動(dòng)溢出關(guān)系，國(guó)內(nèi)與國(guó)外市場(chǎng)均是如此。So（2001）[2]發(fā)現(xiàn)美國(guó)金融市場(chǎng)存在利率與匯率間的波動(dòng)溢出。趙華（2007）[3]發(fā)現(xiàn)人民幣兌歐元、日元等匯率與人民幣利率之間具有雙向的波動(dòng)溢出效應(yīng)。雖然有波動(dòng)溢出效應(yīng)，但是人民幣匯率與利率之間的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)關(guān)系較小（趙勝民等，2013）[4]。波動(dòng)溢出效應(yīng)也不是一成不變的，在不同的匯率改革時(shí)點(diǎn)和金融危機(jī)前后，兩者的波動(dòng)溢出關(guān)系發(fā)生了顯著變化。趙天榮、李成（2010）[5]認(rèn)為2005年匯改前后，匯率與利率之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系發(fā)生了系統(tǒng)性的改變。陳守東、高艷（2012）[6]發(fā)現(xiàn)在金融危機(jī)前后由匯率影響利率的單向溢出效應(yīng)，變?yōu)殡p向溢出波動(dòng)效應(yīng)。雖然關(guān)于利率與匯率之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)研究的較多，但是對(duì)利率與房?jī)r(jià)、匯率與房?jī)r(jià)的波動(dòng)溢出效應(yīng)研究較少。在利率與房?jī)r(jià)波動(dòng)溢出方面，萬阿?。?015）[7]認(rèn)為房?jī)r(jià)與利率總體呈現(xiàn)負(fù)向的時(shí)變溢出效應(yīng)。譚政勛、王聰（2015）[8]認(rèn)為利率與貨幣供應(yīng)量對(duì)房?jī)r(jià)的波動(dòng)反應(yīng)不充分。鄭世剛（2018）[9]也發(fā)現(xiàn)利率和貨幣供應(yīng)量未對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)做出有效和顯著的反應(yīng)。關(guān)于匯率與房?jī)r(jià)波動(dòng)溢出效應(yīng)，韓鑫滔、劉星（2017）[10]發(fā)現(xiàn)人民幣匯率變化率對(duì)房?jī)r(jià)增速的直接波動(dòng)溢出效應(yīng)較低，但存在與貨幣供應(yīng)量聯(lián)合對(duì)房?jī)r(jià)的波動(dòng)溢出效應(yīng)。陳華、鄭曉亞（2019）[11]發(fā)現(xiàn)匯率波動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)存在顯著的影響，匯率變化對(duì)房?jī)r(jià)存在溢出效應(yīng)。

梳理文獻(xiàn)，學(xué)者們對(duì)利率與匯率之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行了較多的討論，對(duì)利率與房?jī)r(jià)、匯率與房?jī)r(jià)的波動(dòng)溢出效應(yīng)也有少量的研究。但是，關(guān)于三個(gè)變量間波動(dòng)溢出效應(yīng)的研究尚有不足，對(duì)利率與房?jī)r(jià)、匯率與房?jī)r(jià)的三者之間關(guān)系研究較少。

利率、匯率、房?jī)r(jià)之間存在相互聯(lián)系，需要將三者納入一個(gè)框架進(jìn)行分析。因此，本文利用2000年3月—2017年3月的月度數(shù)據(jù)，基于BEKKGARCH模型研究利率、匯率、房?jī)r(jià)三者的波動(dòng)溢出效應(yīng)，并進(jìn)一步基于DCC-GARCH模型研究利率、匯率、房?jī)r(jià)三者的波動(dòng)溢出效應(yīng)的動(dòng)態(tài)變化。這樣利用二階矩從波動(dòng)溢出層面研究三者之間的關(guān)系，可以彌補(bǔ)僅利用一階矩從均值角度分析的不足，并減少分析結(jié)果的偏誤。

本文可能的貢獻(xiàn)主要有兩點(diǎn)：第一，豐富了利率、匯率、房?jī)r(jià)三者聯(lián)動(dòng)關(guān)系的研究，探究了三者波動(dòng)溢出效應(yīng)的信息源頭和傳導(dǎo)路徑。第二，通過DCC-GARCH模型直觀地研究三者波動(dòng)溢出關(guān)系的動(dòng)態(tài)變動(dòng)，分析了利率、匯率市場(chǎng)化進(jìn)程中重要改革時(shí)點(diǎn)前后波動(dòng)溢出效應(yīng)的動(dòng)態(tài)變化。

二、理論分析與假設(shè)

（一）變量間影響路徑分析

1.利率與匯率的關(guān)系。根據(jù)利率平價(jià)理論和相對(duì)購(gòu)買力平價(jià)理論，利率對(duì)人民幣匯率影響為正。利率通過影響國(guó)際資本流動(dòng)和資本項(xiàng)目間接對(duì)匯率產(chǎn)生影響。高利率國(guó)家短期國(guó)際資本的流入將增加本幣需求，同時(shí)減小國(guó)際資本收支逆差，支持本國(guó)貨幣即期匯率升值。另外，匯率變動(dòng)的主要因素是不同國(guó)家相對(duì)物價(jià)水平的變化，而利率通過影響本國(guó)的物價(jià)水平和經(jīng)常項(xiàng)目，間接影響匯率。

匯率的變動(dòng)會(huì)快速地傳遞到物價(jià)和GDP統(tǒng)計(jì)的各個(gè)指標(biāo)上，引起利率的變動(dòng)（Nadal-De Sim?one&Razzak，1999）[12]。當(dāng)人民幣貶值時(shí)，帶來輸入的通貨膨脹，央行通常會(huì)通過提高利率調(diào)節(jié)CPI。另外，當(dāng)人民幣持續(xù)貶值致使短期國(guó)際資本外逃，央行會(huì)通過提高利率，以穩(wěn)定匯率。反之，當(dāng)人民幣持續(xù)升值導(dǎo)致大量熱錢涌入時(shí)，央行將降低利率。因此，通過CPI與熱錢流動(dòng)渠道，匯率對(duì)利率的沖擊為負(fù)相關(guān)。

2.利率與房?jī)r(jià)的關(guān)系。利率對(duì)房?jī)r(jià)的影響，需要區(qū)分房地產(chǎn)的流量市場(chǎng)和存量市場(chǎng)。在流量市場(chǎng)上，利率提高將沖擊房地產(chǎn)商的資金成本，減少房地產(chǎn)供給；同時(shí)利率提升，尤其是按揭貸款利率的提升將減少房地產(chǎn)的需求，因此，利率對(duì)房?jī)r(jià)的影響取決于房地產(chǎn)供給與需求的利率彈性大小。若供給的利率彈性較大，則利率對(duì)房?jī)r(jià)為正相關(guān)；反之，則為負(fù)相關(guān)。在存量房地產(chǎn)市場(chǎng)上，長(zhǎng)期利率的下調(diào)會(huì)降低投資者對(duì)房地產(chǎn)投資的收益要求，導(dǎo)致更多的資金涌入房地產(chǎn)市場(chǎng)，房地產(chǎn)的資產(chǎn)價(jià)格上升（王來福、郭峰，2007）[13]。我國(guó)大部分學(xué)者傾向于利率對(duì)房?jī)r(jià)的影響為負(fù)向，比如王來福、郭峰（2007）[13]、陳長(zhǎng)石、劉晨暉（2015）[14]等。

房?jī)r(jià)對(duì)利率的沖擊也可能存在多重效應(yīng)。央行的干預(yù)機(jī)制（Castro，2011）[15]表明，如果房?jī)r(jià)直接對(duì)CPI產(chǎn)生沖擊，央行通常會(huì)對(duì)利率進(jìn)行調(diào)整，提高利率壓制資產(chǎn)泡沫，這種效應(yīng)為正向。同樣為正向效應(yīng)的還有信貸需求拉動(dòng)機(jī)制，房?jī)r(jià)上漲將推動(dòng)貸款需求的上升，貨幣需求增大，推動(dòng)利率上漲。而流動(dòng)性供給機(jī)制（Tirole，2011）[16]指出房?jī)r(jià)對(duì)利率的沖擊存在負(fù)向效應(yīng)。房?jī)r(jià)上漲產(chǎn)生財(cái)富效應(yīng)，在一定程度上為市場(chǎng)提供流動(dòng)性，推動(dòng)利率的下降。因此，房?jī)r(jià)對(duì)利率的影響取決于何種機(jī)制占主導(dǎo)。萬阿?。?015）[7]認(rèn)為房?jī)r(jià)與利率總體呈現(xiàn)負(fù)向的時(shí)變溢出效應(yīng)，該觀點(diǎn)支持房?jī)r(jià)上漲帶來財(cái)富效應(yīng)的理論。

3.匯率與房?jī)r(jià)的關(guān)系。匯率對(duì)房?jī)r(jià)的影響存在國(guó)際資本流動(dòng)和國(guó)內(nèi)貨幣供給兩條渠道（李芳、李秋娟，2014）[17]。人民幣升值會(huì)吸引大量短期國(guó)際資本流入，房地產(chǎn)市場(chǎng)能吸納巨大體量的資金，因此推高了房地產(chǎn)價(jià)格。另外，匯率變動(dòng)會(huì)影響國(guó)內(nèi)貨幣供給。人民幣如果有持續(xù)升值的預(yù)期，央行可能通過擴(kuò)大人民幣供給、回籠外幣的手段在外匯市場(chǎng)上進(jìn)行干預(yù)，貨幣供給增加，推升資產(chǎn)泡沫，引起房?jī)r(jià)上漲。因此，人民幣匯率對(duì)房?jī)r(jià)的影響為正相關(guān)。同時(shí)，房地產(chǎn)通過關(guān)聯(lián)效應(yīng)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，推動(dòng)人民幣升值（馬君潞和呂劍，2008）[18]，李芳和李秋娟（2014）[17]認(rèn)為這種影響持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

本文利用圖1，總結(jié)了利率、匯率、房?jī)r(jià)之間相互影響關(guān)系。由圖1可見，利率、匯率、房?jī)r(jià)之間通過CPI、Ke（國(guó)際資本流動(dòng)）、M2等中介變量相互影響。M2在每條傳導(dǎo)渠道都發(fā)揮了重要的作用，因此本文在BEKK-GARCH模型中，加入M2作為中介變量，研究利率、匯率、房?jī)r(jià)三者的直接和間接波動(dòng)溢出效應(yīng)。

圖1 利率、匯率、房?jī)r(jià)傳導(dǎo)機(jī)制

（二）模型假設(shè)

結(jié)合文獻(xiàn)梳理，根據(jù)上文變量間的影響路徑分析和傳導(dǎo)機(jī)制，本文對(duì)利率、匯率、房?jī)r(jià)三者之間的作用機(jī)制和渠道提出如下三個(gè)假說：

H1：利率、匯率、房?jī)r(jià)三者之間存在波動(dòng)溢出效應(yīng)。

通過上文的分析，利率、匯率、房?jī)r(jià)通過貨幣供應(yīng)量或國(guó)際資本流動(dòng)等渠道而相互影響，已有文獻(xiàn)證明了利率與匯率存在雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)、匯率對(duì)房?jī)r(jià)存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，因此假設(shè)三者的波動(dòng)溢出效應(yīng)存在單向或者雙向影響。如果任意兩個(gè)不同變量對(duì)中介變量的作用大小不同，會(huì)造成兩個(gè)變量之間波動(dòng)溢出的大小不同，波動(dòng)溢出效應(yīng)會(huì)呈現(xiàn)非對(duì)稱特征。

H2：三者之間既存在直接波動(dòng)溢出效應(yīng)，也存在間接波動(dòng)溢出效應(yīng)。

實(shí)際有效匯率可能引起國(guó)際資本的跨國(guó)流動(dòng)，從而直接或通過實(shí)際利率間接導(dǎo)致房?jī)r(jià)變化（袁東等，2015）[19]，匯率可以通過利率間接作用于房?jī)r(jià)?；谠擁?xiàng)研究，本文假設(shè)利率、匯率、房地產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)除了受自身因素影響，還受到其他因素波動(dòng)的影響。波動(dòng)溢出效應(yīng)可能包括直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，比如利率對(duì)房?jī)r(jià)的波動(dòng)效應(yīng)，除了利率的直接波動(dòng)溢出效應(yīng)以外，還可能存在利率通過匯率作用于房?jī)r(jià)的間接波動(dòng)溢出效應(yīng)，或者與匯率等因素對(duì)房?jī)r(jià)的聯(lián)合波動(dòng)溢出效應(yīng)。

H3：利率、匯率、房?jī)r(jià)之間波動(dòng)溢出效應(yīng)并非常數(shù)，在利率、匯率市場(chǎng)化改革等重要時(shí)點(diǎn)前后，波動(dòng)溢出效應(yīng)會(huì)發(fā)生變動(dòng)。

趙天榮和李成（2010）[5]、陳守東和高艷（2012）[6]認(rèn)為在匯率改革、金融危機(jī)前后，利率與匯率之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)發(fā)生改變。王來福和郭峰（2007）[13]認(rèn)為貨幣政策與利率政策方向不同，會(huì)使得利率對(duì)房?jī)r(jià)的影響呈動(dòng)態(tài)變化。李芳和李秋娟（2014）[17]認(rèn)為在不同經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下，匯率與房?jī)r(jià)的影響關(guān)系不同。在不同時(shí)點(diǎn)上，由于制度環(huán)境的改變和主導(dǎo)效應(yīng)的不同，使得三者之間的影響方式會(huì)發(fā)生變化，波動(dòng)溢出效應(yīng)呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化。尤其在利率、匯率市場(chǎng)化進(jìn)程的重要改革時(shí)點(diǎn)前后，波動(dòng)溢出效應(yīng)的變化可能較大。

三、模型設(shè)計(jì)

（一）研究方法優(yōu)點(diǎn)

運(yùn)用VAR模型、協(xié)整分析、格蘭杰因果檢驗(yàn)研究可以較好地研究均值溢出效應(yīng)，但是這些方法研究在波動(dòng)溢出效應(yīng)時(shí)具有局限性。GARCH模型可以較好地刻畫波動(dòng)，但是單變量GARCH只能刻畫單一金融市場(chǎng)的縱向傳遞，而多元GARCH不僅能刻畫多個(gè)金融市場(chǎng)沿時(shí)間方向的波動(dòng)集聚效應(yīng)，還能捕捉不同金融市場(chǎng)之間風(fēng)險(xiǎn)交叉?zhèn)鬟f（李文君、尹康，2009）[20]，較為適合研究波動(dòng)溢出效應(yīng)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于GARCH模型的運(yùn)用，趙天榮和李成（2010）[5]采用的DVECH-GARCH，無法全面刻畫變量之間的波動(dòng)溢出方向。本文運(yùn)用多元GARCH中BEKK-GARCH模型能夠刻畫不同變量之間的雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)，運(yùn)用DCC-GARCH能夠反映變量間波動(dòng)溢出關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化。

（二）BEKK-GARCH模型

多元GARCH模型是在時(shí)間序列單因素ARCH和GARCH模型的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，用來研究多個(gè)市場(chǎng)價(jià)格或資產(chǎn)價(jià)格之間，一個(gè)序列的信息和波動(dòng)對(duì)其他序列的影響，這種影響被稱為多個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)。Engle和Kroner（1995）[21]等提出了BEKK形式的MVGARCH模型利用均值方程得出協(xié)方差矩陣，構(gòu)造非對(duì)稱的MVGARCH模型，可以在很弱的條件下保證協(xié)方差矩陣的正定性且估計(jì)的參數(shù)個(gè)數(shù)較少。

本文引入貨幣供應(yīng)量M2，與利率、匯率、房?jī)r(jià)建立四元VAR-BEKK-GARCH模型。均值方程采用VAR(n)形式。向量形式如式（1），其中y1,t、y2,t、y3,t、y4,t分別表示利率波動(dòng)、M2、匯率、房?jī)r(jià)在t時(shí)刻的變化率。α表示j變量滯后一期對(duì)i變量的線性溢出。β表示j變量滯后兩期對(duì)i變量的線性溢出。λ表示j變量滯后n期對(duì)i變量的線性溢出。c和εt分別表示常數(shù)項(xiàng)和殘差項(xiàng)。

對(duì)于方差方程設(shè)定為BEKK形式的多元GARCH模型，通常滯后一階的模型就有較好的效果，因此方差模型采用BEKK(1,1)的設(shè)定形式：

Ht表示t時(shí)刻的協(xié)方差矩陣，εt=Ht1/2γt，γt∈i.i.dN(O,I)。C為下三角常數(shù)矩陣。n×n矩陣A表示ARCH項(xiàng)系數(shù)矩陣，n×n矩陣B代表GARCH項(xiàng)系數(shù)矩陣。ARCH效應(yīng)表示對(duì)信息波動(dòng)的敏感度，衡量變量之間的短期關(guān)系，GARCH效應(yīng)指波動(dòng)持續(xù)較長(zhǎng)時(shí)間，衡量變量間的長(zhǎng)期關(guān)系。

假定條件殘差εt服從正態(tài)分布，通過極大似然估計(jì)的方法求解模型參數(shù)。對(duì)數(shù)似然函數(shù)為：

T為樣本總數(shù)，N為變量數(shù)量，θ表示待估參數(shù)變量，在估計(jì)的過程中采用BFGS算法。

將公式（4）展開后得到Ht對(duì)角線各元素的具體表示式：

采用WALD檢驗(yàn)法對(duì)變量之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)于i，j兩個(gè)變量，若i與j之間不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，原假設(shè)為H0:aji=bji=aij=bij=0。若不存在i變量對(duì)j變量的波動(dòng)溢出，原假設(shè)為H0:aji=bji=0。若不存在j變量對(duì)i變量的波動(dòng)溢出，原假設(shè)為H0:aij=bij=0。

（三）DCC-GARCH模型

DCC-GARCH模型是由Engle（2002）[22]提出動(dòng)態(tài)條件相關(guān)廣義自回歸條件異方差模型，用來刻畫不同變量間的條件相關(guān)系數(shù)的時(shí)變特征，以識(shí)別變量之間的波動(dòng)。DCC模型的估計(jì)分為兩個(gè)階段，第一階段對(duì)每個(gè)變量建立單因素GARCH模型得到條件波動(dòng)參數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化殘差；第二階段，利用標(biāo)準(zhǔn)化殘差估計(jì)變量之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)矩陣。具體的模型如下：

εt為獨(dú)立同分布的白噪聲過程，服從均值為0協(xié)方差矩陣為Ht的正態(tài)分布。It為t時(shí)刻yt的信息集。Dt為條件方差對(duì)角矩陣，Rt為條件相關(guān)系數(shù)矩陣。為標(biāo)準(zhǔn)化殘差向量。Qt為標(biāo)準(zhǔn)化殘差的條件協(xié)方差矩陣。R為標(biāo)準(zhǔn)化殘差的無條件協(xié)方差矩陣。λ1與λ2為DCC模型的估計(jì)參數(shù)，λ1與λ2非負(fù)，且滿足 0≤λ1+λ2＜1。利用最大似然估計(jì)，似然函數(shù)為：

（四）樣本選擇與數(shù)據(jù)處理

本文選取2000年3月至2017年3月利率、匯率、房?jī)r(jià)、貨幣供應(yīng)量月度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，共204個(gè)樣本。利率采用銀行間同業(yè)拆借7日利率（IBO007）加權(quán)平均值，IBO007交易最為活躍，是基準(zhǔn)利率的較好代理變量（趙勝民等，2013）[4]。匯率數(shù)據(jù)以人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)(RE)為代表，人民幣有效匯率指數(shù)上漲表示人民幣升值，下跌表示貶值。對(duì)于房?jī)r(jià)，用銷售額/銷售面積求得，采用線性插值法補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)。貨幣供應(yīng)量以M2為代表。所有數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)均采用實(shí)際數(shù)據(jù)，用CPI（以2000年3月定基處理）去除價(jià)格因素得到實(shí)際值。實(shí)際房?jī)r(jià)RHP=HP/CPI，實(shí)際利率RI=I-CPI環(huán)比，實(shí)際M2=M2/CPI，匯率本身為實(shí)際匯率。為了消除異方差和保證變量平穩(wěn)性，對(duì)匯率、房?jī)r(jià)和M2進(jìn)行對(duì)數(shù)差分處理，利率進(jìn)行差分處理。另外，所有數(shù)據(jù)均運(yùn)用Census X12法進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，以消除季節(jié)因素。指標(biāo)分別采用利率波動(dòng)y1,t=RIt-RIt-1，M2、匯率、房?jī)r(jià)變化率度量，單位均為%。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)2000年4月到2017年3月的利率、M2、匯率、房?jī)r(jià)變化率進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，見表1。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)標(biāo)準(zhǔn)差為5.557，波動(dòng)最為劇烈。利率波動(dòng)的均值接近0，標(biāo)準(zhǔn)差最小，波動(dòng)最為平穩(wěn)。M2變化率的均值最大，波動(dòng)較為平穩(wěn)。從偏度和峰度來看，利率波動(dòng)、M2變化率和房?jī)r(jià)變化率呈現(xiàn)尖峰有偏態(tài)。利率波動(dòng)、M2變化率右偏的程度較大，表明利率和M2上漲的極端事件較多。而房?jī)r(jià)變化率呈現(xiàn)尖峰左偏態(tài)，說明房?jī)r(jià)下跌的極端事件較多。匯率變化率概率分布較為對(duì)稱，接近正態(tài)分布。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表2 數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

（二）平穩(wěn)性與ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)

利用ADF檢驗(yàn)變量平穩(wěn)性，四個(gè)變量均平穩(wěn)，避免了偽回歸。利用LM檢驗(yàn)法檢驗(yàn)ARCH效應(yīng)，利率波動(dòng)、匯率變化率與房?jī)r(jià)變化率存在明顯的ARCH效應(yīng)，M2不存在明顯的ARCH效應(yīng)。除匯率變化率以外，其他變量JB統(tǒng)計(jì)量均顯著拒絕服從正態(tài)分布的原假設(shè)，因此BEKK模型假設(shè)殘差服從T分布。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

1.波動(dòng)溢出傳導(dǎo)分析。均值方程的選擇與模型檢驗(yàn)。運(yùn)用BEKK-GARCH模型的均值方程建立VAR3過程。VAR系統(tǒng)穩(wěn)定，特征根均在單位圓中。運(yùn)用Ljung-Box Q對(duì)模型的標(biāo)準(zhǔn)化殘差進(jìn)行自回歸和ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)，標(biāo)準(zhǔn)化殘差不存在自相關(guān)和ARCH效應(yīng)，說明模型設(shè)定合理。因此，本文運(yùn)用方差方程建立BEKK形式的GARCH方程，估計(jì)變量間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。為了避免估計(jì)方法和函數(shù)形式不同對(duì)參數(shù)產(chǎn)生較大影響，采用穩(wěn)健估計(jì)。具體將某一個(gè)變量作為信息波動(dòng)的接受者，分別估計(jì)其他三個(gè)變量對(duì)該變量的波動(dòng)溢出傳導(dǎo)的影響，結(jié)果見表3。

（1）向利率傳導(dǎo)的波動(dòng)溢出效應(yīng)。a11和b11在99%的置信水平下顯著，說明利率波動(dòng)自身存在顯著的ARCH和GARCH效應(yīng)。M2對(duì)利率的波動(dòng)溢出效應(yīng)存在ARCH效應(yīng)和GARCH效應(yīng)（a12和b12均顯著）。利率波動(dòng)對(duì)M2變化率的波動(dòng)溢出大小為0.10，即M2變化率波動(dòng)增加1%，利率波動(dòng)增加0.10%。b13顯著而a13不顯著，說明匯率變化率對(duì)利率波動(dòng)僅存在GARCH效應(yīng)。利率對(duì)匯率變化率的波動(dòng)溢出大小為0.02，即匯率變化率波動(dòng)提高1%，利率波動(dòng)增加0.02%，其對(duì)利率波動(dòng)的影響低于M2變化率波動(dòng)對(duì)利率波動(dòng)的影響。房?jī)r(jià)變化率對(duì)利率波動(dòng)不存在ARCH效應(yīng)也不存在GARCH效應(yīng)，即房?jī)r(jià)變化率對(duì)利率波動(dòng)不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)。因此，相比較之下，M2波動(dòng)對(duì)利率波動(dòng)的波動(dòng)溢出作用最大。

（2）向匯率傳導(dǎo)的波動(dòng)溢出效應(yīng)。匯率變化率僅存在自身GARCH效應(yīng)。a31在90%的顯著性水平下顯著，b31不顯著，表明利率對(duì)匯率的影響僅存在ARCH效應(yīng)，并且對(duì)匯率波動(dòng)溢出效應(yīng)較小，為0.02。因此，利率與匯率之間存在雙向的波動(dòng)溢出效應(yīng)。在利率、匯率市場(chǎng)化進(jìn)程中，利率市場(chǎng)向匯率市場(chǎng)傳導(dǎo)受阻，聯(lián)動(dòng)性程度較低。與陳創(chuàng)練（2017）[23]研究結(jié)果一致，其也認(rèn)為利率對(duì)匯率的傳導(dǎo)渠道相對(duì)有限，利率渠道最不順暢。主要原因是利率平價(jià)理論在中國(guó)不成立，資本管制、外匯干預(yù)、短期資本流動(dòng)和貿(mào)易開放程度是造成利率平價(jià)偏離的主要因素（譚小芬和高志鵬，2017）[24]。另外，匯率日波動(dòng)受限，也削弱了利率對(duì)匯率波動(dòng)的傳導(dǎo)效應(yīng)（陳創(chuàng)練等，2017）[23]。M2變化率對(duì)匯率變化率的波動(dòng)既不存在ARCH效應(yīng)也不存在GARCH效應(yīng)（a32、b32均不顯著）。房?jī)r(jià)變化率對(duì)匯率影響較大，存在ARCH與GARCH效應(yīng)，波動(dòng)溢出大小為1.58。由于a32和a34均顯著，因此，利率和房?jī)r(jià)變化率的聯(lián)合波動(dòng)對(duì)匯率變化率存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，大小為0.21，表明利率與房?jī)r(jià)的聯(lián)合波動(dòng)會(huì)增大匯率波動(dòng)。

（3）向房?jī)r(jià)傳導(dǎo)的波動(dòng)溢出效應(yīng)。a44和b44系數(shù)顯著，說明房?jī)r(jià)變化率存在自身的ARCH與GARCH效應(yīng)。利率波動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)存在ARCH，波動(dòng)溢出大小為0.001。M2變化率對(duì)房?jī)r(jià)變化率存在ARCH和GARCH效應(yīng)，波動(dòng)溢出大小為0.003。匯率變化率對(duì)房?jī)r(jià)變化率存在GARCH效應(yīng)，波動(dòng)溢出大小為0.004?？傮w來看，利率、M2、匯率變化率對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)溢出效應(yīng)均較小，房?jī)r(jià)變化率受自身前期波動(dòng)影響較大。另外，a41、a42和b42、b43顯著，表明利率與M2變化率、M2與匯率變化率的聯(lián)合波動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)變化率存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，大小分別為0.001、-0.006，其聯(lián)合波動(dòng)均分別會(huì)增加和降低房?jī)r(jià)的波動(dòng)。因此，在穩(wěn)定房?jī)r(jià)時(shí)應(yīng)協(xié)調(diào)好利率政策、貨幣政策與匯率政策，打好組合拳，避免政策的協(xié)調(diào)偏差。

表3 BEKK-GARCH模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

（4）向M2傳導(dǎo)的波動(dòng)溢出。M2存在自身前期的ARCH與GARCH效應(yīng)。房?jī)r(jià)變化率對(duì)M2變化率的波動(dòng)溢出效應(yīng)較大，波動(dòng)溢出效應(yīng)的大小為3.89，即房?jī)r(jià)變化率波動(dòng)增加1%，M2變化率波動(dòng)增加3.89%。利率波動(dòng)與匯率變化率對(duì)M2的波動(dòng)溢出作用不顯著。

2.波動(dòng)溢出效應(yīng)檢驗(yàn)。通過WALD檢驗(yàn)方法對(duì)兩個(gè)變量間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，每一對(duì)變量間都有三個(gè)原假設(shè)，結(jié)果見表4。

原假設(shè)一：i與j變量不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)（H0:aij=bij=aji=bji=0）

原假設(shè)二：i對(duì)j變量存在波動(dòng)溢出效應(yīng)（H0:aji=bji=0）

原假設(shè)三：j對(duì)i變量存在波動(dòng)溢出效應(yīng)（H0:aij=bij=0）

M2和房?jī)r(jià)之間波動(dòng)溢出效應(yīng)WALD檢驗(yàn)的三個(gè)原假設(shè)均顯著被拒絕。因此，M2變化率與房?jī)r(jià)變化率之間存在顯著的雙向直接波動(dòng)溢出效應(yīng)。同樣的，匯率與房?jī)r(jià)之間均存在顯著的雙向直接波動(dòng)溢出效應(yīng)。利率與M2拒絕了不存在波動(dòng)溢出的原假設(shè)一和M2對(duì)利率不存在波動(dòng)溢出的原假設(shè)三，接受原假設(shè)二，因此，利率與M2之間僅存在M2變化率對(duì)利率的單向波動(dòng)溢出效應(yīng)。利率與匯率之間僅存在利率波動(dòng)對(duì)匯率變化率的單向波動(dòng)溢出效應(yīng)，而利率與房?jī)r(jià)之間存在利率波動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)的單向波動(dòng)溢出效應(yīng)。M2與匯率之間三個(gè)原假設(shè)均接受，因此，M2變化率與匯率變化率不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)。結(jié)合波動(dòng)溢出效應(yīng)的方向與大小，可以得出利率、M2、匯率、房?jī)r(jià)波動(dòng)傳導(dǎo)的路徑，繪成圖2。值得注意的是，根據(jù)表3的結(jié)果存在匯率變化率對(duì)利率波動(dòng)的GARCH效應(yīng)，但是WALD檢驗(yàn)效應(yīng)不存在。

綜合來看，利率波動(dòng)、匯率變化率與房?jī)r(jià)變化率之間存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，并且三者之間波動(dòng)溢出的方向既有單向又有雙向，雙向之間波動(dòng)溢出的大小不同，波動(dòng)溢出效應(yīng)存在非對(duì)稱性特征，因此假設(shè)H1得證。除了直接效應(yīng)以外，還存在房?jī)r(jià)變化率通過M2變化率對(duì)利率波動(dòng)的間接溢出效應(yīng)，因此假設(shè)H2得證。

表4 變量之間波動(dòng)溢出效應(yīng)檢驗(yàn)

根據(jù)利率波動(dòng)、匯率變化率與房?jī)r(jià)變化率之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)聯(lián)系繪制圖2。由圖2變量間波動(dòng)溢出傳導(dǎo)路徑圖可見，房地產(chǎn)市場(chǎng)是信息波動(dòng)的源頭。利率對(duì)匯率存在直接波動(dòng)溢出，波動(dòng)溢出效應(yīng)相對(duì)較小。房?jī)r(jià)對(duì)匯率存在較大的直接波動(dòng)溢出效應(yīng)。房?jī)r(jià)雖然對(duì)利率沒有直接的波動(dòng)溢出效應(yīng)，但存在通過M2對(duì)利率的間接波動(dòng)溢出效應(yīng)，波動(dòng)溢出效應(yīng)較大。利率、匯率、M2對(duì)房?jī)r(jià)存在直接波動(dòng)溢出效應(yīng)，但其波動(dòng)溢出效應(yīng)均較小。由此可見，房地產(chǎn)市場(chǎng)是信息波動(dòng)的源頭，房?jī)r(jià)的波動(dòng)將傳導(dǎo)至貨幣市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)，造成利率、M2與匯率的較大波動(dòng)。此外，利率與房?jī)r(jià)的波動(dòng)均會(huì)傳導(dǎo)到外匯市場(chǎng)，而外匯市場(chǎng)向外信息傳遞的作用有限。因此，穩(wěn)定房?jī)r(jià)對(duì)于穩(wěn)定利率與匯率波動(dòng)都十分重要。

圖2 變量間波動(dòng)溢出傳導(dǎo)路徑圖

3.2005年匯改前后的波動(dòng)溢出效應(yīng)變化。用相同方法，根據(jù)匯改前后BEKK波動(dòng)溢出效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果，描繪出變量波動(dòng)溢出效應(yīng)的傳導(dǎo)路徑圖，見圖3、圖4。根據(jù)模型的收斂性，2005年匯改前的BEKK模型的均值方程采用AR（1）的形式，2005年匯改后的BEKK模型的均值方程采用VAR3的形式，這說明匯改前后波動(dòng)溢出效應(yīng)有顯著的變化。具體而言，部分波動(dòng)溢出效應(yīng)的大小和方向發(fā)生了改變。在效應(yīng)的大小上，匯改后利率和M2變化率對(duì)匯率的波動(dòng)溢出效應(yīng)增強(qiáng)，利率波動(dòng)對(duì)M2變化率的波動(dòng)溢出效應(yīng)由0.1增加到0.22，房?jī)r(jià)變化率對(duì)M2的波動(dòng)溢出效應(yīng)大幅降低。在效應(yīng)的方向上，有雙向波動(dòng)溢出變?yōu)閱蜗颍缋什▌?dòng)與M2變化率、房?jī)r(jià)變化率與匯率變化率；也有單向波動(dòng)溢出效應(yīng)變?yōu)殡p向，例如利率波動(dòng)與匯率變化率、M2變化率與匯率變化率；還有利率波動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)變化率的波動(dòng)溢出效應(yīng)消失。在匯改前，利率波動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)的效應(yīng)也較小，低于0.001。

2005年匯改前后，房?jī)r(jià)都是波動(dòng)傳導(dǎo)的源頭，但是存在細(xì)微差異。匯改后，房?jī)r(jià)變化率對(duì)M2變化率的波動(dòng)溢出效應(yīng)減弱，大小由36.36降至4.19。房?jī)r(jià)對(duì)匯率的波動(dòng)溢出效應(yīng)略微增加，由0.64增至0.88。匯改后，M2成為波動(dòng)信息的接受者，利率波動(dòng)、匯率和房?jī)r(jià)變化率的波動(dòng)都會(huì)傳導(dǎo)到M2上。

另外，匯改后，利率、M2變化率對(duì)匯率變化率單向的波動(dòng)溢出效應(yīng)變?yōu)閮蓛芍g的雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)。也就是說，匯改后在短期內(nèi)匯率成為波動(dòng)信息的來源。匯率變化率對(duì)利率、M2的波動(dòng)溢出效應(yīng)分別為0.26和0.27。

4.動(dòng)態(tài)波動(dòng)溢出效應(yīng)。本文通過BEKK模型分析變量之間的波動(dòng)溢出方向和大小，發(fā)現(xiàn)波動(dòng)溢出效應(yīng)不是固定不變的。制度環(huán)境的改變，會(huì)使變量之間的影響發(fā)生改變。例如，在匯改前后，波動(dòng)溢出效應(yīng)發(fā)生了變化。因此，本文進(jìn)一步基于動(dòng)態(tài)條件自相關(guān)DCC-GARCH模型，研究波動(dòng)溢出的動(dòng)態(tài)變化，結(jié)果如圖5～8。

（1）利率與匯率的關(guān)系。從圖5利率與匯率的相關(guān)系數(shù)圖中看出，利率波動(dòng)與匯率波動(dòng)總體為負(fù)相關(guān)。利率擴(kuò)張?jiān)鏊偬岣?，人民幣升值增速降低。?005年匯改前，相關(guān)系數(shù)均值為-0.113，之后相關(guān)系數(shù)均值為-0.097，波動(dòng)溢出效應(yīng)有所下降。這表明匯率波動(dòng)彈性的擴(kuò)大降低了利率對(duì)匯率的波動(dòng)溢出效應(yīng)。在2007—2009年金融危機(jī)期間，波動(dòng)溢出效應(yīng)波動(dòng)較為劇烈。在金融危機(jī)發(fā)生時(shí)，利率與人民幣幣值出現(xiàn)了異常較大的正相關(guān)關(guān)系，且波動(dòng)溢出效應(yīng)較大。2012年6月7日的利率市場(chǎng)化改革，下調(diào)了人民幣存貸款基準(zhǔn)利率和擴(kuò)大存貸款利率的浮動(dòng)區(qū)間之后，波動(dòng)溢出效應(yīng)呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)。這表明擴(kuò)大利率波動(dòng)區(qū)間，會(huì)降低利率對(duì)匯率的波動(dòng)溢出效應(yīng)，有利于增強(qiáng)外匯市場(chǎng)的穩(wěn)定。2015年“8.11匯改”后，波動(dòng)溢出效應(yīng)短期波動(dòng)明顯增大，之后趨于穩(wěn)定。

（2）M2、利率與房?jī)r(jià)的關(guān)系。M2變化率與房?jī)r(jià)變化率總體為正相關(guān)。M2增速下降，房?jī)r(jià)增速下降。2016年8月至2017年11月M2增速逐步回落，2017年5月～11月保持個(gè)位數(shù)的增速，低M2增速已成為新常態(tài)。2005～2012年M2變化率與房?jī)r(jià)變化率的波動(dòng)溢出效應(yīng)波動(dòng)較大。在2012年利率改革以后，波動(dòng)較為穩(wěn)定。但是，利率波動(dòng)與房?jī)r(jià)變化率的相關(guān)關(guān)系有正有負(fù)。在金融危機(jī)發(fā)生前后，利率對(duì)房?jī)r(jià)的波動(dòng)溢出效應(yīng)的波動(dòng)較大，由較強(qiáng)的正相關(guān)變?yōu)檩^強(qiáng)的負(fù)相關(guān)?？傮w上，M2與房?jī)r(jià)的相關(guān)系數(shù)0.16高于利率與房?jī)r(jià)的相關(guān)系數(shù)0.01，這表明采用貨幣供應(yīng)量的數(shù)量工具比利率的價(jià)格工具對(duì)房?jī)r(jià)的調(diào)控更有效。

圖3 2005年匯改前的波動(dòng)溢出效應(yīng)

圖4 2005年匯改后的波動(dòng)溢出效應(yīng)

圖5 利率波動(dòng)與匯率變化率的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)

（3）匯率與房?jī)r(jià)的關(guān)系。匯率變化率與房?jī)r(jià)變化率總體成負(fù)相關(guān)。人民幣升值增速提高，房?jī)r(jià)上漲增速下降，反之則反。當(dāng)人民幣升值增速持續(xù)提高，外資可能將獲利出逃，將資金撤離房地產(chǎn)市場(chǎng)，引起房?jī)r(jià)增速下降。在2001年底、2005年匯改以及金融危機(jī)發(fā)生的期間，匯率與房?jī)r(jià)的波動(dòng)出現(xiàn)異常，相關(guān)系數(shù)為正，但是持續(xù)時(shí)間不長(zhǎng)，隨后恢復(fù)負(fù)相關(guān)關(guān)系。2010年6.18匯改推進(jìn)人民幣匯率形成機(jī)制改革，增強(qiáng)人民幣匯率彈性后，匯率與房?jī)r(jià)的波動(dòng)溢出效應(yīng)比匯改前穩(wěn)定。這說明增強(qiáng)匯率波動(dòng)彈性有利于穩(wěn)定匯率市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，有利于穩(wěn)定匯率與房?jī)r(jià)。鄧永亮（2010）[25]也發(fā)現(xiàn)類似的規(guī)律。另外，2015年“8.11匯改”后短期波動(dòng)加劇，長(zhǎng)期波動(dòng)又逐漸趨于平緩，并有降低趨勢(shì)。

綜上所述，利率、匯率、房?jī)r(jià)變化率的波動(dòng)溢出效應(yīng)并非常數(shù)，呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化。在利率、匯率改革和金融危機(jī)前后，波動(dòng)溢出效應(yīng)會(huì)發(fā)生較大變化，假設(shè)H3得證。同時(shí)，我們還發(fā)現(xiàn)，在長(zhǎng)期，利率與匯率改革會(huì)降低或者穩(wěn)定利率、匯率、房?jī)r(jià)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。

五、結(jié)論建議

本文基于BEKK和DCC-GARCH模型，并加入M2作為中介變量研究利率、匯率、房?jī)r(jià)三者的波動(dòng)溢出效應(yīng)，探究了波動(dòng)溢出的大小和方向，以及波動(dòng)溢出傳導(dǎo)路徑。通過DCC模型研究了波動(dòng)溢出效應(yīng)的動(dòng)態(tài)變化，分析了在利率、匯率改革等重要時(shí)點(diǎn)前后的波動(dòng)溢出效應(yīng)變化，主要得出以下結(jié)論。

第一，變量之間存在溢出效應(yīng)，但是波動(dòng)溢出效應(yīng)存在非對(duì)稱性，波動(dòng)溢出效應(yīng)包括直接效應(yīng)與間接效應(yīng)。房?jī)r(jià)與匯率之間存在雙向的波動(dòng)溢出效應(yīng)，房?jī)r(jià)對(duì)匯率大于匯率對(duì)房?jī)r(jià)的波動(dòng)溢出效應(yīng)。匯率對(duì)利率大于利率對(duì)匯率的波動(dòng)溢出效應(yīng)。房?jī)r(jià)與利率之間存在微弱的直接波動(dòng)溢出效應(yīng)，但是房?jī)r(jià)通過M2對(duì)利率有間接溢出效應(yīng)，該效應(yīng)較大。

第二，從波動(dòng)信息傳導(dǎo)路徑上看，房?jī)r(jià)變化率波動(dòng)是信息波動(dòng)的源頭。房?jī)r(jià)的波動(dòng)將傳導(dǎo)至貨幣市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)，造成利率、M2與匯率的較大波動(dòng)。利率與房?jī)r(jià)的波動(dòng)均會(huì)傳導(dǎo)到外匯市場(chǎng)，但外匯市場(chǎng)向外信息傳遞的作用有限。因此，穩(wěn)定房?jī)r(jià)對(duì)于穩(wěn)定利率與匯率波動(dòng)都十分重要。

第三，利率、匯率、房?jī)r(jià)三變量間的波動(dòng)溢出效應(yīng)并非一成不變，呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化。在利率、匯率改革和金融危機(jī)前后，變量間的波動(dòng)溢出效應(yīng)會(huì)發(fā)生較大變化。利率、匯率改革短期會(huì)造成異常的波動(dòng)，但長(zhǎng)期有利于利率、匯率市場(chǎng)的穩(wěn)定。擴(kuò)大匯率波動(dòng)彈性有利于穩(wěn)定房?jī)r(jià)對(duì)匯率的波動(dòng)溢出效應(yīng)，也會(huì)降低利率對(duì)匯率的波動(dòng)溢出效應(yīng)。

圖6 M2變化率與房?jī)r(jià)變化率的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)

圖7 利率波動(dòng)與房?jī)r(jià)變化率的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)

由于房地產(chǎn)市場(chǎng)是信息波動(dòng)的源頭，穩(wěn)定房?jī)r(jià)對(duì)于穩(wěn)定利率和匯率具有重要作用。因此，本文提出幾點(diǎn)建議：繼續(xù)落實(shí)“房子是用來住的，不是用來炒的”政策，促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)穩(wěn)定，避免房?jī)r(jià)的大幅波動(dòng)造成貨幣和匯率市場(chǎng)的大幅波動(dòng)。根據(jù)波動(dòng)溢出效應(yīng)，M2與房?jī)r(jià)的相關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于利率與房?jī)r(jià)的相關(guān)系數(shù)，采用貨幣供應(yīng)量的數(shù)量工具比利率的價(jià)格工具對(duì)房?jī)r(jià)的調(diào)控更有效。因此，建議更多通過控制M2調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)。研究也發(fā)現(xiàn)，利率、匯率改革短期會(huì)加劇波動(dòng)，但長(zhǎng)期有利于利率、匯率和房地產(chǎn)市場(chǎng)的穩(wěn)定。當(dāng)房?jī)r(jià)相對(duì)穩(wěn)定進(jìn)入調(diào)整的階段，應(yīng)抓住這一機(jī)遇期，繼續(xù)深化利率與匯率市場(chǎng)化體制改革。提高利率、匯率市場(chǎng)化水平，以完善我國(guó)穩(wěn)健的金融運(yùn)行體系。同時(shí)，在改革過程中，短期內(nèi)也應(yīng)防范利率與匯率短期的異常波動(dòng)，保障金融體系平穩(wěn)健康發(fā)展。

圖8 匯率變化率與房?jī)r(jià)變化率的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)