美国QE对中国房地产市场影响,这是一篇与房地产论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
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摘 要：随着经济全球化进程的不断推进,中国已成为美国的最大债权国和重要贸易伙伴背景下,美国的QR政策通过各种传导途径对国内房地产市场产生外溢效应.基于此,文章选取了2008年11月到2015年10月的样本数据,通过构建FAR模型研究美国QE对中国房地产市场外溢效应,以期探讨中国如何才更好应对美国QE实施及退出所带来的一系列影响.
关键词：美国QE;中国房地产市场;FAR模型
一、 引言
自2007年美国次贷危机爆发以来,中国的房地产市场泡沫不断膨胀,虽然央行也曾试图通过货币政策工具调控房地产,以促进国内投资与消费的合理化.但是国内房价并未因货币政策的实施得到有效的控制,反而出现“越调越高”的现象,利率的提高并未有效抑制房价的上涨.房地产和货币政策之间的内在关联再次成为各国管理当局、专家学者研究的热点领域之一.他们将利率和房价之间不断负向弱化甚至出现正向关系的现象称之为“房价之谜”.纵观近年在一系列政策调控下仍然逆势上涨的中国房地产市场发展规律似乎也验证了这一观点.
理论界对于2008年美国次贷危机后所实施的一系列宽松货币政策是否是房地产市场及危机的导火索存在一定的争议.众多学者从各自研究的视角探讨了货币政策与房地产市场的关系.Bernanke和Greenspan均认为现有的跨国相关证据不足以说明美国货币政策与其他国家房地产之间存在显著的相互联系.但也有不少学者的研究结论认为美联储的货币政策是导致房地产市场泡沫过度的直接原因（Del Negro et al.,2007;Taylor,2007/2009;Jarocinski et al.,2007;Wheaton et al.,2008;Bjornland et al.,2010;Lastrapes,2002;Collyns et al.,2002）.还有部分学者在对货币政策与房地产市场相互关系研究结论存在较大的差异,如Abraham 等（1996）认为货币政策对房地产市场产生了显著的负面影响.另外,一些学者的研究结论与前述结论截然相反,认为利率的上升导致了房地产市场的上升（Gupta,1998; Kenny,1999;Kim,2006;Marco et al.,2007）.
国内对于货币政策与房地产的相关研究起步较晚,就目前已有的研究成果来看,国内研究更多把关注的侧重点放在研究本国货币政策对国内房地产所产生的效应,如丁晨等（2007）、戴国强等（2009）和盛松成（2003）的研究结论认为我国的房地产市场存在着著名的“房价之谜”,即利率与房地产呈正相关关系.而李树丞等（2008）、黄飞雪等（2010）和沈悦等（2011）的研究结论认为中国并不存在所谓的“房价之谜”,货币政策和房地产实际上呈现负相关关系.
综上所述,已有文献对货币政策影响房地产市场有效性的研究较为丰富,部分学者的实证及理论研究结论存在一定差异,但绝大多数的研究结论均认为房地产市场和货币政策之间存在着某种相互关联.自2008年金融危机后,对于美国QE对中国房地产市场的外溢效应,特别QE实施和退出对中国房地产市场造成的新变化进行定量和定性分析研究较为匮乏.因此,本文的研究将有助于弥补这一研究空白,以更好厘清美国QE和国内房地产市场的关系.
二、 实证研究过程
1. 研究方法.FAR模型较好的弥补了VAR模型信息不足和过度参数化的问题,可以较好的利用更多的宏观经济数据,丰富指标构成,通过提取主成分之后再进行传统的VAR分析.故本文选取了2008年11月到2015年10月期间的样本数据,通过构建FAR模型研究美国QE对中国房地产市场整体外溢效应,以期探讨中国如何才能更好应对美国QE实施及退出所带来的一系列影响.
对于中国房地产市场发展的衡量指标,本文共选取了18个房地产市场变量,其中包括城镇居民家庭人均可支配收入、房地产开发企业商品房销售面积、房地产开发企业商品房销售额、房地产开发企业投资完成额、房地产开发企业计划总投资、房地产开发企业新增固定资产、房地产开发企业购置土地面积、房地产开发企业土地成交价款、房地产开发企业实际到位国内贷款资金、房地产开发企业实际到位银行贷款、70个大中城市二手住宅指数、70个大中城市新建住宅指数、中长期贷款利率等指标.笔者将以上指标大致分为四种类型：（1）房地产市场需求变量;（2）房地产市场供给变量;（3）房地产资金成本变量;（4）房价变量.
根据研究目的和数据的可得性,笔者选取了2008年11月～2015年10月间中美相关指标的月度数据研究美国QE对中国房地产市场动态影响,此部分主要目的在于验证美国QE对中国的房地产市场是否有显著的影响.
全文相关数据均来源于wind金融数据库.
3. 模型回归结果.
（1）模型的建立与检验.在构建FAR模型前需要确定所选取变量公共因子的数量和VAR模型的滞后阶数.本文从模型稳定性和公共因子解释力角度权衡,并根据迭代法分析的结果,最终确定了四个中国房地产市场的主因子和一个美国QE政策主因子建立FEAR模型.如表1所示,根据AIC和SC准则将模型的最佳滞后阶数确定为2时效果最佳,该模型的AR特征多项式根的倒数也均是落在单位圆内,说明模型的稳定系较好.
以上的各变量取对数之后均在1%的显著性水平下拒绝了单位根假设,满足了Johansen协整检验的平稳性要求.具体的检验过程由于篇幅原因不予一一列出.
（2）实证结果分析.根据中国房地产市场因子受到美国国债期限利差一个标准差的正向冲击的脉冲响应图（如图1、图2、图3和图4所示）,从整体来看,中国房地产、房地产市场的供需及房地產开发资金成本在脉冲响应的形态呈现出一定的规律：房地产市场供需在形态上十分相似,美国国债期限利差都对这两个变量产生反方向的剧烈冲击.而美国国债期限利差对中国的房地产和开发资金成本的影响呈现出负向的形态,对开发房地产开发资金成本变量冲击效应更为明显,具体分析如下：
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