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    房地產價格與貨幣供應量的分位數Granger因果關系

    2020-05-18 08:34:32王鈺惠
    經濟視野 2020年5期
    關鍵詞:供應量位數因果關系

    文| 王鈺惠

    引言

    一直以來,房地產市場在我國經濟發(fā)展中占據重要的地位,住宅房商品化改革并沒有遏制住房地產價格持續(xù)大幅上漲的局面,各線城市房價出現了不同幅度的上漲,如何有效地控制房地產價格,成為越來越多的相關學者關心的課題。

    本文將通過對一、二、三線城市的房地產價格和廣義貨幣供給之間的因果關系,由此得出富有啟發(fā)意義的結論。

    研究方法

    本文利用分位數Granger因果檢驗來檢驗中國一、二、三線城市房價和M2之間的分位數因果關系。記各線城市房價為Pt,貨幣供應量為mt,在θ分位數上貨幣供應量mt不能夠Granger引起各線城市房價Pt的原假設意味著:

    Jeong et al. (2012)使用距離測量

    在假設下,J=0,Jeong et al. (2012)基于可行核的測試統(tǒng)計量,將J轉化成以下形式:其中,K(·)是寬度h的內核函數,T為樣本大小,P'為滯后階數,是未知回歸誤差的估計,,是在θ條件分位數上對Pt的估計。

    然后,參考非參數Granger分位數因果檢驗的方法。假設:

    采用最小二乘交叉驗證來選擇寬度h,根據包含生產價格指數和居民消費價格指數的VAR下施瓦茨信息準則(SIC)確定滯后階數P',而K(·)和L(·)的分布使用了高斯型的內核。

    數據說明

    本文選取廣義貨幣供應量從2005年1月至2019年3月的歷史數據,同時查找54所一、二、三線城市同時期的房地產價格數據,包括4所一線城市,21所二線城市,29所三線城市。

    對各線城市的房價以及M2的歷史數據分別進行ADF檢驗,發(fā)現均為非平穩(wěn)的過程,基于非參數Granger因果檢驗的數據的平穩(wěn)性條件,對房地產價格數據以及M2數據進行Horick-Prescott濾波過濾,得到處理過后的數據均為平穩(wěn)序列。

    實證分析

    本文基于各線城市房價,采用分位數因果檢驗的方法探究中國城市房價和貨幣供應量之間的因果關系,得到檢驗結果。

    在5%的顯著性水平下,在均值水平上,M2能夠Granger引起各線城市房價的變化。

    在方差水平上,M2對一、二、三線城市房價的影響隨著分位數水平的變化而變化。此外,除[0.25,0.7]的分位數區(qū)間,在方差水平上,M2是一線城市房價的Granger原因。總體比較,貨幣供應量對一線城市的房價在較多分位數段上存在著顯著的Granger因果關系。

    各線城市房價對M2的Granger影響和M2對各線城市的房價的Granger影響有相同的地方,同時也存在著不同的地方。各線城市房價對M2的Granger影響都是顯著的。

    而在方差水平上,5%的顯著性水平下,各線城市的房價是貨幣供應量的Granger原因的原價的的拒絕域是不同的。在[0.23,0.92]的分位數區(qū)間內,一線城市房價不能Granger影響M2的變化。

    結論與政策建議

    綜合看來,分位數Granger因果關系大多發(fā)生在極端分位數區(qū)間上,說明貨幣供應量對房價的預測能力有較強的限制條件,只有在M2發(fā)生劇烈的波動時,才會對房地產價格有較大的影響,也只有當房價發(fā)生劇烈波動時,才會對貨幣供應量產生巨大影響。

    房價的漲跌是構建和諧社會必須要解決的重要問題。單一運用貨幣供應量實現對房地產價格的調控其效果是有限的,綜合運用貨幣供應量、利率等各種貨幣政策,根據具體出現的問題以及國家經濟總體運行的狀況進行調控。

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