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    基于VAR模型的我國房地產(chǎn)價格影響因素分析

    2020-08-07 05:35:31陳楠
    價值工程 2020年22期
    關(guān)鍵詞:VAR模型

    摘要:近年來,我國房地產(chǎn)普遍存在房價上漲過快的問題,要解決這個問題就要知道哪些因素對房地產(chǎn)價格造成影響,以及影響程度。本文結(jié)合了國內(nèi)外學(xué)者對于房地產(chǎn)價格影響因素研究,從合肥市房地產(chǎn)發(fā)展現(xiàn)狀著手,以合肥市的房地產(chǎn)價格為研究對象,選擇2005-2019年的相關(guān)指標,建立VAR模型,對合肥房價上漲因素進行深入分析。

    Abstract: In recent years, there has been a problem of excessively rapid housing price rises in China's real estate. To solve this problem, we need to know which factors have an impact on real estate prices and the degree of influence. This article combines domestic and foreign scholars' research on the influencing factors of real estate prices, starts with the current status of real estate development in Hefei, takes the real estate prices in Hefei as the research object, selects relevant indicators from 2005 to 2019, establishes a VAR model, and conducts an in-depth analysis of the factors of rising housing prices in Hefei.

    關(guān)鍵詞:房價影響因素;GDP;PI;VAR模型

    Key words: house price influencing factors;GDP;PI;VAR model

    中圖分類號:F224;F293.3? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1006-4311(2020)22-0046-04

    1? 研究背景及意義

    1998年,中國剛剛挺過了亞洲金融危機。為了緩解住房緊張問題和住房供應(yīng)量滯化問題,加大市場供應(yīng),國家實行了房地產(chǎn)業(yè)體制改革[1]。從一定意義講,此次改革可算作中國房地產(chǎn)的開始。但從08年后房價開始呈現(xiàn)泡沫化特征,房價的快速上漲引來了諸多問題。比如市場上大部分資金集中于房地產(chǎn),使得資金結(jié)構(gòu)不合理。特別是隨著2016年物價上漲,居民部門杠桿率提高,這給國家金融穩(wěn)定帶來了巨大風(fēng)險。

    文章在大量閱讀文獻前提下,認真研究房價相關(guān)理論,找出影響合肥房價的影響因素,通過收集相關(guān)數(shù)據(jù)分析并得出結(jié)論。不僅可以給相關(guān)部門提供理論參考,還可幫助消費者更好地做出投資決策。

    2? 合肥市房地產(chǎn)發(fā)展現(xiàn)狀分析

    2.1 房地產(chǎn)市場發(fā)展

    由于前兩年房價飛漲,合肥房地產(chǎn)市場達到了頂峰期,限購令的出臺更是加劇了該現(xiàn)狀,房地產(chǎn)的股價也應(yīng)聲下跌,該趨勢在2018年尤為凸顯。但合肥房價仍舊偏高。從當(dāng)前形式來看一線城市購房需求雖然已經(jīng)達到相對飽和,但以二三線為主的城市購房需求正在飛速上漲。且近年來二三線城市的人口流入量也一直增長,加大了購房熱。

    2.2 房價上漲

    隨著現(xiàn)代化的發(fā)展,人們的購房意識不斷成熟,加大了人們對購房的需求,對住房環(huán)境和質(zhì)量要求越來越高。但合肥市居民的收入明顯低于房價上漲水平,人們的購房壓力大,雖然有大量二手房存在,仍無法解決人們購房需求。且居民也難以接受過高的房價,這種炒房熱最終會對整個房地產(chǎn)市場造成巨大不利影響,需要提出解決方案加以控制[2]。(圖1)

    2.3 各區(qū)域房價狀況

    房價受地理位置影響較大,靠近市區(qū)一二環(huán)的地區(qū)房價較高,在東南、西區(qū)和新站板塊的房價已經(jīng)較成熟,房價相對較高,而在東區(qū)和南區(qū)這些較偏遠地區(qū)房價較低。合肥屬于江淮經(jīng)濟帶,未來經(jīng)濟發(fā)展和房價的上漲是不可避免的,但其中一個問題就是房價上漲與當(dāng)?shù)鼐用窆べY水平脫節(jié),需政府加大重視予以解決。

    3? 房地產(chǎn)價格的影響因素

    3.1 土地因素

    房價構(gòu)成基礎(chǔ)是土地價格,隨著土地資源的稀缺,土地購置費不斷上漲,導(dǎo)致土地成本增加,勢必會導(dǎo)致房價的上漲。兩者存在正相關(guān)性,是房價影響因素中固定價值的代表。

    3.2 人口因素

    城市常住人口數(shù)、人口年齡分布、家庭結(jié)構(gòu)、受教育程度等也會對房價有所影響。人口越多,房屋需求越多,供<需,房價必然不會降低。同時,核心家庭數(shù)量增加、離婚率提高等都會使家庭戶數(shù)增加,也會導(dǎo)致人們對住宅需求增加,這也是房價上漲的重要因素之一。

    3.3 環(huán)境因素

    指房地產(chǎn)周圍居住狀況,是影響房價的外部因素。住宅環(huán)境越好,市政設(shè)施和公共配套設(shè)施越完善,周邊交通越便利,周邊地區(qū)越發(fā)達,房價自然就越高。相反,房價就會稍低。

    3.4 經(jīng)濟因素

    經(jīng)濟因素對房價影響十分大,比如GDP、房地產(chǎn)投資額、PI、CPI、利率等,房地產(chǎn)業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟相互影響,隨著房地產(chǎn)業(yè)成為經(jīng)濟發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè),對房價的分析也越重要。

    3.5 政策因素

    20世紀90年代末頒布的住宅商品化政策以來,房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展備受各界關(guān)注,其影響越來越重要。20年來政府陸續(xù)出臺了多次樓市調(diào)整政策,有稅收政策、城市發(fā)展戰(zhàn)略、金融政策、住房改革、土地政策、行政隸屬變更、特殊政策等。各項政策在一定程度上會影響商品房的價格,但從定量分析的角度,研究其對房價影響比較不易。

    4? 實證分析

    4.1 VAR模型實證檢驗

    VAR 模型可以用來預(yù)測相關(guān)的經(jīng)濟時間序列系統(tǒng),并分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊,解釋經(jīng)濟沖擊后對變量所產(chǎn)生的影響。P階VAR模型表達式:

    yt=Φ1yt-1+…+ypΦt-p+Hxt+εt,t=1,2,…,T

    4.2 變量的預(yù)處理

    文章選取四組數(shù)據(jù)(合肥房價P、合肥國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、合肥人均可支配收入PI、合肥房地產(chǎn)開發(fā)投資總額IA),從2005-2019年14年的時間序列數(shù)據(jù),使用Eviews8.0 對 P、GDP、PI、IA 進行歷史趨勢圖分析。

    由圖2可知,P、GDP、PI、IA都呈現(xiàn)出上升態(tài)勢,說明該時間序列是非平穩(wěn)的,其數(shù)字特征是隨著時間變化而變化的。而且,為了避免異方差,對上述變量進行取對數(shù)處理。

    4.3 VAR模型的建立與檢驗

    4.3.1 ADF 平穩(wěn)性檢驗

    要建立VAR模型,首要的是數(shù)據(jù)必須平穩(wěn)。由前面可知該數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的,所以要使用ADF檢驗,由此來得出它們的短時間的和長時間的聯(lián)動關(guān)系。

    對原變量進行單位根檢驗后,ln IA 變成平穩(wěn)序列;ln P、ln GDP、ln PI 二階差分后變成平穩(wěn)序列。由于只有同階平穩(wěn)才可防止偽回歸,所以把ln IA 做二階差分(結(jié)果見表2)。在VAR模型中,確定滯后階數(shù)是非常重要的。滯后階數(shù)需滿足兩點:一是自由度要足夠多,二是滯后項數(shù)目要足夠。在檢驗中,由Logl、LR、FPE、AIC、SC、HQ 六種法則綜合判斷,確定最優(yōu)滯后階數(shù)是一階。

    4.3.2 Granger 因果檢驗

    由格蘭杰因果檢驗可得:

    ①合肥房價與和GDP之間有著單向因果關(guān)系,即房價是GDP的格蘭杰原因,就是房價變化會致使GDP變化,但是GDP變化不會讓房價變化。

    ②合肥GDP和房地產(chǎn)投開發(fā)資總額有著單向因果關(guān)系,即GDP變化會致使房地產(chǎn)投資開發(fā)總額變化,但是房地產(chǎn)投資開發(fā)總額變化不會讓GDP變化。

    基于上述對房價P、GDP、IA、PI使用了VAR模型估計。利用單位根對模型的穩(wěn)定性進行檢驗。若所有AR根模都<1,J即推模型穩(wěn)定,反之,若所有AR根模都>1,即推模型不穩(wěn)定。由圖4可看出,因為所有AR根都在單位圓內(nèi),即模長都<1,所以本次建立的模型是穩(wěn)定的,即本次實證結(jié)果是有效的。

    4.3.3 脈沖效應(yīng)分析

    上述分析的假設(shè)條件是:經(jīng)濟體外部環(huán)境處于穩(wěn)定狀態(tài)。當(dāng)然如果經(jīng)濟體外部環(huán)境動蕩時,我們就需要借助脈沖響應(yīng)函數(shù)對房價影響因素的動態(tài)變化進行分析。在脈沖響應(yīng)函數(shù)中,橫坐標表示沖擊作用的滯后期間數(shù),縱坐標表示合肥市房價的響應(yīng)。

    由圖5可知:

    ①PI在前期對房價沖擊最大,后期則趨向穩(wěn)定。

    ②IA對房價雖然有正面沖擊,但是沖擊作用較小。

    ③本期,如果給GDP 1個正向沖擊后,房價在前1期下降速度較小,在第2期到第5期是先上升后下降,最后趨向穩(wěn)定。

    4.3.4 方差分解

    文章利用方差分解的思想分析個變量對房地產(chǎn)價格變動的貢獻程度,得到如圖6所示,橫軸為滯后期數(shù),縱軸為各影響因素對房地產(chǎn)價格變化的貢獻率。由分析知,合肥的PI、GDP對房價有正向影響。且隨著時間延續(xù),合肥的PI、GDP、房地產(chǎn)開發(fā)投資額,對房價影響效果為正向。

    5? 結(jié)論分析與建議

    5.1 結(jié)論分析

    綜上,可有如下結(jié)論:

    ①合肥GDP和房價有單向的正向影響關(guān)系,即房價會引起合肥GDP變化,且其影響為正向。②合肥GDP和房地產(chǎn)開發(fā)投資總額有單向影響關(guān)系。③如果給合肥GDP 1個正向沖擊后,合肥房價會在一定時期內(nèi)下降,即該次沖擊對房價有負影響。但是長時間來看趨向平穩(wěn)。反之如果給合肥市的PI 1個正沖擊后,較短時間內(nèi)合肥房價會快速上漲且會達到最大值。但是,一段時間后,該波動又會趨向平穩(wěn)。同時房地產(chǎn)開發(fā)投資總額對房價也有正向沖擊影響,但是這種影響趨向于0。

    5.2 政策建議

    5.2.1 調(diào)控加強有關(guān)稅收策略,著手稅務(wù)監(jiān)察

    調(diào)控私人轉(zhuǎn)手住宅的征稅政策,首先加快速度完善當(dāng)?shù)氐乃饺俗》啃畔⒔y(tǒng)計,對于個人名下購買的住宅未到三年就出手買賣的,全部按照買賣所得差價進行全額征收個人所得稅。對部分房價大幅定價高于自身周邊房價的房地產(chǎn)開發(fā)項目,加大對土地的增值稅務(wù)征收管理的監(jiān)管監(jiān)察力度。

    5.2.2 加強二套住房購買把關(guān)

    對于使用貸款購買第二套住宅的個人,努力在源頭做好把關(guān),在首付比例上提高購房門檻。當(dāng)?shù)氐娜嗣胥y行可以依據(jù)考察當(dāng)?shù)氐淖》績r格水平進行確定以此控制細則和具體條件,以國家的信貸條款為基石,加高個人購買第二套住房的首付數(shù)額并且提高所貸款金額的利息。

    5.2.3 加強政府的市場管制力度

    政府應(yīng)重視房地產(chǎn)價格變化引起的市場波動,嚴防打擊房地產(chǎn)企業(yè)和中介機構(gòu)的違法違規(guī)行為,加強對房地產(chǎn)市場的監(jiān)管,督促房地產(chǎn)價格與市場價格相一致,確保房地產(chǎn)市場穩(wěn)定的調(diào)控,促進房地產(chǎn)長期健康穩(wěn)定發(fā)展。加強房屋貸款制度,提高貸款利率,限制過度購房貸款,同時加快財稅體制改革,可以對售房利潤進行征稅,抑制房地產(chǎn)投機,降低泡沫風(fēng)險,建立長效機制,保持房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展。

    參考文獻:

    [1]翟洪濤.我國房地產(chǎn)價格影響因素分析[J].科技與管理,2011,13(04):81-83.

    [2]鞏惠,吳俊清.合肥市房地產(chǎn)需求因素分析[J].山西農(nóng)經(jīng),2017(15):120-121.

    [3]王毅.土地財政下的房地產(chǎn)管理缺失分析[J].中國市場,2018(6):36.

    [4]王玉波.我國土地財政供給類型與調(diào)控對策[J].經(jīng)濟地理,2018(1):142-151.

    作者簡介:陳楠(1994-),女,安徽六安人,全日制碩士研究生。

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