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住房市场上货币政策调控效果的实证分析

来源:学术堂 作者:韩老师
发布于:2016-04-10 共4499字

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  【题目】中国住房市场货币调控问题探究
  【第一章】房地产市场货币政策效果探析绪论
  【第二章】政府对住房市场进行货币调控的理论依据
  【3.1】我国住房市场货币调控政策历史回顾
  【3.2】我国货币政策对于住房市场的调控效果
  【3.3】住房市场货币政策效果评价以及影响因素分析
  【第四章】住房市场上货币政策调控效果的实证分析
  【第五章  参考文献】提升住房市场货币政策调控效果的建议及参考文献
  
   
  4 住房市场上货币政策调控效果的实证分析
 
  4.1 实证分析准备

  4.1.1计量模型的选择

  原因一:一般的计量模型要求变量必须是平稳序列,但是协整使得变量之间具有协整关系就可以直接建立相关变量之间的误差修正模型。这是一种非理论性模型,并不需要很多先验性约束条件。

  原因二:考虑的货币政策可能对住房市场的影响可能存在滞后,为了分析他们之间是否存在因果关系以及影响期数和程度,因此实证分析中还利用了格兰杰因果关系检验以及脉冲响应分析。

  4.1.2相关指标和数据的选择

  本文将货币政策工具分为价格型以及数量型:利用货币供给量、贷款利率作为价格型代表建立模型一,分析价格型货币政策对住房市场的作用程度;利用房地产开发贷款以及个人购房贷款为代表建立模型二,分析数量型货币政策对于住房市场的影响程度。

  模型一数据的选择:鉴于数据的可得性以及房地产市场对于货币政策的敏感性,选取了1999年2月至2014年12月的月度数据作为实证模型的样本。因为存款准备金率最终通过货币乘数调节的是货币供应量,继而通过货币供给量作用于住房市场的各参与主体,因此广义货币供应量M2其中一个货币政策的代表指标是。住房市场对于信贷的依赖程度高,开发商和消费者对于贷款利率都很敏感,因此以一年期贷款基准利率作为价格型货币政策的另一个代表指标。以商品房销售面积作为成交量的代表指标,销售均价作为成交价的代表指标。

  模型二数据的选择:数量型货币政策工具多表现为选择性,以房地产开发贷款余额,个人购房贷款余额作为数量型货币政策代表。此类指标从2006年开始统计,因此本节整理了2006年至2014年房地产开发贷款余额以及个人贷款余额作为货币政策代表,分析对于房地产开发面积以及销售面积的影响程度。下表4.1是本章模型中所用到的变量以及数据来源。
  
  4.2 实证分析过程

  4.2.1格兰杰因果关系检验

  Granger因果检验是揭示变量间是否具有统计上的因果关系,一个变量如果受到其他变量的滞后影响,则称他们具有Granger因果关系。为了验证货币政策与住房市场的关系进行了格兰杰因果关系检验。

  (1)模型一检验结果:从表4.2的检验结果可以看出:

  销售量、贷款利率水平、以及货币供给量都能格兰杰引起销售价格的变化;销售对于货币政策反映较为灵感。

  销售价格、贷款利率水平、货币供给量都不能格兰杰引起销售量的变动;从格兰杰检验结果角度看,销售量的变动对于货币政策并不敏感。出现这种结果的原因可能是:

  住房销售面积是伴随经济发展持续上升的,而且销售面积相对于其他变量而言是非常大的数据,在计量模型中受到货币政策影响不明显。

  销售量、销售价格不能格兰杰引起贷款基准利率水平的变动。从这个角度分析,货币政策可以单向影响住房市场,但是住房市场不能影响贷款利率水平变动。

  (2)模型二检验结果:从表4.4的检验结果可以看出从格兰杰因果关系的角度看,开发商贷款余额以及个人购房贷款余额不能格兰杰引起房地产的开发面积以及销售面积的变化。

  4.2.2平稳性检验

  (1)模型一检验结果:ADF检验得到四个序列本身都是不平稳的,但是差分后具有了平稳性,其中lnM2是二阶差分后平稳,R、lnXL以及lnXJ都是一阶差分后平稳。因此,可以确定货币供给量M2不能与其他变量构成协整关系。但是同时一阶单整的R、lnXL以及lnXJ是否具有协整关系,需再次通过模型验证。

  (2)模型二检验结果:通过ADF单位根检验发现lnDA、lnCL以及lnPL一阶差分后是平稳,但之间是否具有协整关系,需再次通过模型验证。

  4.2.3协整检验

  (1)模型一检验结果:因为R、lnXL以及lnXJ是同阶单整的,所以再次检验三者是否存在协整关系。先对三者利用LeastSquares方法进行估计,由此生成残差项用CC1表示。根据协整理论如果残差项CC1是平稳的那么三者之间存在协整关系。从表4.6可以得出结论,P值是0.0771,基本上可以算作是平稳序列。据此得出结论R、lnXL以及lnXJ之间是存在协整关系的,可以尝试建立误差修正模型。首先建立三者的长期均衡方式进行估计,结果如下表4.7所示,然后根据残差项建立误差修正模型。首先,建立销售价格与其他变量之间的长期均衡方程,回归估计后得到:LNXJ=0.198868LNXL+0.20128R+5.722760+CC1然后,将残差项CC1作为误差修正项,建立误差修正模型回归估计得到:D(LNXJ)=0.007759+0.049728D(LNXL)+0.007306D(R)+0.00029CC1从长期均衡方程以及误差修正模型看出:贷款利率水平与销售价格是正相关的,长期均衡方程中贷款利率的系数是0.20128,说明有一定程度影响;销售量与销售价格在某种程度上也存在一定相关性,随着销售数量的增加销售价格也在增加,这源于住房市场的场的上行发展趋势,而且由于预期的存在其价格并不是像一般商品一样量增价减。

  (2)模型二检验结果:因为lnDA、lnCL以及lnPL是同阶单整的,所以再次检验三者是否存在协整关系。先对三者利用LeastSquares方法进行估计,由此生成残差项用CC2表示。根据表4.8残差项平稳性可以判断,在0.08置信水平下lnDA、lnCL以及lnPL三者时间是存在协整关系的。回归结果如下:从表4.9可以看出变量LNPL对于LNDA的P值是不显着的,因此去掉该变量重新建立开发商贷款余额与房地产开发面积的回归方程,结果如下首先,建立房地产开发面积与开发商贷款余额的的长期均衡方程,回归估计后得到:LNDA=1.184516LNCL+CC2然后,将残差项CC2作为误差修正项,建立误差修正模型回归估计得到:

  D(LNDA)=0.049728D(LNCL)+1.113675CC2从均衡方程可以看出房地产贷款余额与房地产开发面积是正相关的,长期均衡方程中房地产贷款余额的系数是1.184516,对于房地产开发的面积作用显着。
  
  4.2.4脉冲分析

  (1)模型一脉冲分析结果:通过脉冲响应函数来分析货币政策对于住房市场成交量以及成交价格的影响程度以及持续期间。以上两个图是分别为货币供应量、贷款利率变化冲击对商品房销售价格以及销售面积的的脉冲响应函数图。当给货币供给量一个正的冲击之后,对销售价格有一个正的影响,而对于销售量是负的影响,但这种影响都是先增强后减弱,但一直持续到之后的几期;当给贷款利率一个正的冲击之后,对销售价格形成一个正的影响,对销售量是负的影响。

  (2)模型二脉冲分析结果:当给个人贷款余额和房地产开发贷款余额一个正的冲击之后,对房地产开发面积以及销售面积影响程度很深,可以一直持续五六期。

  4.3 模型结论分析

  4.3.1模型一结论

  通过协整检验发现贷款利率、销量面积以及销售价格之间存在长期的稳定的均衡关系,贷款利率对于销售价格有一定程度的影响;货币供给量与其他变量并不存在长期稳定均衡关系。根据格兰杰因果关系检验结果发现货币政策对于房地产市场销售量以及销售价格的影响是不同的,销售价格对于货币政策更敏感,销售量不是很明显。通过脉冲分析可以得出货币政策对于房地产市场的作用会向后持续三四期,具有一定的滞后性。

  总体来说实证结果证明价格型货币政策工具对于住房市场是有一定调控效果的,相对于存款准备金率,贷款基准利率水平对住房市场的影响更为显着,二者存在长期均衡的平稳关系。这可能是因为住房市场的两大主体开发商和购房者都需要大量的信贷支持,对于利率水平较为敏感。

  而货币供给量作用不明显的原因:一方面,可能与实证所选取的指标数据有关;另一方面,货币供给量作用于住房市场的过程受到多种因素的阻碍,比如政策时滞、不完善的金融市场、市场主体预期以及行为偏差等。

  4.3.2模型二结论

  虽然在格兰杰因果关系分析中,数量型货币政策工具不能格兰杰引起住房市场的变化。但是,通过协整检验发现开发商贷款余额、个人购房贷款余额与房地产开发面积之间是存在长期的稳定的均衡关系。通过脉冲分析可以得出房地产开发贷款余额以及个人购房贷款余额对于住房市场的作用会向后持续五六期。

  总体来说数量型货币政策工具也可以起到调控住房市场的作用。而且根据脉冲响应图可以看出,相对于房地产开发贷款而言,购房贷款对于住房市场的作用更为明显。原因可能是:一方面随着金融市场包括民间借贷市场的开展,房地产开发融资渠道开始增多,房地产开发商对于数量型货币政策稍显迟钝;另一方面居民个人融资渠道少,需要银行信贷大力支持,对于数量型货币政策反映较为灵敏。

  4.3.3模型对比分析

  模型一中贷款利率水平与销售价格是正相关的,长期均衡方程中贷款利率的系数是0.20128,贷款基准利率变动一个单位只能带来销售价格0.20128个单位的变化;模型二中房地产贷款余额与房地产开发面积是正相关的,长期均衡方程中房地产贷款余额的系数是1.184516,说明房地产开发贷款余额变动一个单位带来房地产开发面积1.184516个单位程度的变化。这说明房地产开发贷款余额对于住房市场的影响程度是贷款利率水平的多倍。原因可能在在于几个方面:一是价格型货币政策利率的调控作用更为温和,而数量型工具的调控作用更为直接;二是因为模型二中的房地产贷款余额涵盖了多种货币政策综合作用的结果,因为不论是贷款利率还是其他数量限制条件最终都会在房地产贷款余额上体现出来。

  通过两个模型的差异对比可以发现,模型二格兰杰因果检验中,数量型货币政策不能格兰杰引起住房市场变量的变化,模型结果跟现实有些不符。原因可能在于两方面:一是两个模型选择的数据时间段不同,模型二中数据是从2006年开始的,货币政策使用频繁过于频繁,公众的预期削弱部分货币政策的效果;二是格兰杰检验本身以及数据的处理上存在客观缺陷。

  4.4 对住房市场货币政策工具选择的启示

  货币政策通过调节需求和供给两个角度调控住房市场,但无论是对需求还是对供给的调控,货币政策最终表现为数量型和价格型工具两个大类。综合第三章描述性分析以及第四章实证分析,我们发现价格型与数量型工具的作用渠道以及作用效果是存在差别的。

  数量型货币政策工具,例如限制发放住房开发贷款、提高住房抵押贷款限制条件等,可以在短期内迅速起到抑制房价格的作用。但是这种限制政策阻碍了市场作用的发挥,可能导致成交价格和成交量的同时下降。一般短期内,居民的住房需求和开发商的供给可能会受到贷款因素制约,但对于居民切实的刚性住房需求而言是无效率的。因此,数量型货币政策工具对于住房市场的限制在短期非常有效,但是无法调节长期宏观经济的发展走势。过度使用数量型货币政策工具还有可能拖累宏观经济发展并加剧住房市场波动。价格型货币政策工具,例如提高贷款基准利率、提高商业银行住房贷款利率下浮比例,可以实现对住房市场的长期平稳调控。

  总体而言,价格型货币政策工具作用更温和,如果金融市场完善程度较高可以充分发挥市场的作用,长期内用价格型货币政策工具调控住房市场是很好的选择;数量型货币政策工具作用更显着,尤其是在我国金融市场还不够完善的条件,对于短期的住房市场过热可以使用数量型工具调节,具有作用直接有效的特点。

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