货币政策的实施对房地产市场影响的实证分析(
2015-10-29 01:22
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1998年以来，我国房地产市场进入了新一轮的快速发展期，房地产
1998年以来，我国房地产市场进入了新一轮的快速发展期，房地产投资和房地产价格持续上涨，房地产业已经成为带动我国经济发展的支柱产业，其快速发展有力推动了整个国民经济的增长。但同时，不断攀高的房地产价格可能导致房地产市场泡沫的出现，危害我国房地产市场以及整个国民经济的健康发展。针对房地产市场持续过热的状况，自2004年起，国务院相继出台了多个引导和调控房地产市场发展的文件，并通过多次加息及提高存款准备金率紧缩银根，以减少流入房地产市场的资金量，抑制房地产市场过热的势头。那么，这些措施对我国房地产市场的调控是否有效呢？本文选取了2004年1月到2006年11月的数据进行实证研究，以期得出可供参考的结论。 一、实证检验模型 （一）数据说明 本文数据均来自WIND数据库，数据处理使用Eviews5.1软件。文章旨在检验我国货币政策的实施对房地产市场的影响，因此，在货币政策方面，选用了不同层次的货币供给量M0、M1、M2作为研究对象；在房地产市场方面，选用了房地产投资额Y作为研究对象。 （二）数据平稳性检验—ADF检验 为避免非平稳的经济变量在回归分析时带来的伪回归问题，本文对上述经济变量采取ADF检验，分析各个变量是否具有平稳性，ADF的回归方程式为：
其中，△Yt为变量的一阶差分，t是时间变量，△Yt-i用以消除变量自相关的影响。 （三）Engle—Granger协整检验模型 对于非平稳的时间序列，如果以差分方法使其变为平稳，会使隐含在其中的长期信息丢失，回归分析会失效或降低价值，协整检验提供了一种检验变量间是否有长期均衡稳定关系的方法。对双变量进行协整检验时，一般采用的是Engel和Granger的二阶段分析法。 首先用OLS方法估计下列方程：
然后用ADF检验εt的平稳性，如果为平稳序列，则YtXt是（1，1）阶协整的，如果是一阶单整，则YtXt是（2，1）阶协整的，以此类推。 （四）误差修正模型 根据Granger定理，有协整关系的变量之间一定存在误差修正模型，它反映了变量之间的短期动态影响关系。通过差分把非平稳序列变换为平稳序列时，不仅经济变量关系的长期信息会丧失，还会导致回归模型的序列相关性，使回归分析失效。而误差修正模型则可以克服这些问题，不仅能够保留变量关系的长期动态信息，而且能够保证回归分析的有效性。 对于一个ARDL（1，1）模型：
代表的是两个变量之间关系对长期均衡的偏离或误差，是“误差修正项”；a=β2-1是修正系数，反映Y对均衡偏离的修正速度；△Yt代表被解释变量的短期波动，△Xt为解释变量的短期波动，该模型意味着，被解释变量Y的短期波动可以由解释变量X的短期波动和两个变量长期均衡的误差et-1两部分来解释。通常β2是小于1的，因此修正系数a通常小于0，这就意味着当前一期X对Y解释不足，有正的误差时，et-1会减少Y的正向波动或增加负向波动，反之如有负的误差时，et-1会增加Y的正向波动或减少负向波动，可以看出，该模型有一种对前期误差的自动修正作用。同时，如果修正系数 在统计上是显著的，我们就可以知道Y在一个时期里的失衡有多大的比例可以在下一期得到纠正。 （五）Granger因果关系检验模型 本文采用Granger双变量因果关系检验法，建立二元变量自回归模型以分别探讨我国不同层次货币供应量与房地产投资额之间的因果关系。Granger检验假定有关Y和X每一变量预测的信息全部包含在这些变量的时间序列中，要求估计以下的回归：
其中，X和Y分别表示两个不同的变量，在模型（1）中，假定Y与其自身以及X的过去值有关，如果X的系数
显著异于零，则说明有X到Y的单向因果关系，即变量X引致Y，同样的道理，在模型（2）中，若Y的系数显著异于零，说明有Y到X的单向因果关系，如果两者都显著异于零，则说明变量Y、X有双向因果关系。
