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基于VAR模型江苏省房地产价格与银行信贷实证研究
基于VAR模型江苏省房地产价格与银行信贷实证研究
【摘要】本文从理论上研究了银行信贷与房地产价格的关系。在此基础上,根据2000年至2011年的年度数据,运用多变量协整分析技术以及向量自回归模型实证分析江苏省房地产价格影响银行信贷的关系。研究结果表明,房地产价格和银行信贷之间在长期内存在长期均衡关系,银行贷款是房地产价格的单向格兰杰原因。最后,在此研究基础上提出相应的对策建议。
【关键词】房地产价格 银行信贷 多变量协整 VAR模型
一、引言
随着我国城镇化的建设和扩展,房地产业逐步成为国民经济的支柱性产业。房地产具有实物资产和虚拟资产的双重特征,房地产价格关系到老百姓的生活安居,也关系到地方城市发展的潜力,更关系到国家各项宏观调控政策。近年来,各地加大了房地产市场投资力度,使得房地产市场成为投资的热点,商品房价格持续高升。而针对房地产局部过热迹象,中央以及地方政府出台多项经济货币政策来稳定房地产市场,包括调整银行贷款利率、提高房地产抵押贷款首付比例、限制购房套数、征收房产税等,但是中国的房地产价格总体上处于一直持续快速上涨的水平。从世界范围内看,特别是2007年美国次债危机之后,房地产市场的泡沫形成、伴随着资产价格的破灭,加剧了经济的不稳定性。因此,对房地产价格与银行信贷的影响理论分析和实证检验具有重要的意义。
二、文献综述
房地产价格的波动通过影响银行信贷需求和银行信贷供给,从而影响到银行信贷扩张总量。利率通过房地产市场的传导,影响房地产的价格。从房地产价格影响银行信贷需求的角度来看,房地产价格的波动会对居民和企业的信贷需求产生影响。房地产的开发建设工程量大,前期要投入大量资金,才有可能进行资本的增值以及获得投资收益。而在房地产流通以及消费环节,商品住房价值高,大部分消费者选择负债消费,即向银行等金融机构贷款购买住房。房地产市场自身的这些特点决定了其发展需要金融市场的支持,即无论房地产市场的需求者还是供给者,都离不开银行的信贷支持。金融市场对房地产市场提供房屋抵押贷款的同时,金融资本就会获得保值增值的机会。
Davis、Haibin Zhu(2004)利用17个国家的跨国数据对银行贷款和商用房地产价格之间的关系进行了实证分析,结论是,房地产价格的上涨导致了银行信贷的扩张,而不是过度的银行信贷扩张导致了房地产价格的上涨。Gerlach、Peng(2005)利用香港1982年1季度至2001年4季度的季度数据,实证分析了银行贷款、房地产价格、GDP等变量之间的长期均衡与短期波动关系,结论是,房地产价格的波动影响银行的信贷扩张,而银行的贷款却不影响房地产价格。Chen、Wang(2006)使用台湾1991~2001年之间的台湾交易数据,研究表明可抵押资产的价值对地产抵押贷款的规模存在正向和显著的影响,同时,抵押物的杠杆效应对资产价格波动是顺周期的。武康平、皮舜等(2004)建立了房地产市场与信贷市场的一般均衡模型,通过对均衡解的比较静态分析,其研究结论认为房地产价格的上涨导致了银行信贷的增加,银行信贷供给增加导致房地产价格的上涨,二者之间存在正反馈的作用机制。李健飞、史晨昱(2005)采用协整分析方法,利用1998年1月至2004年9月之间的季度数据,对我国房地产价格波动和银行信贷之间的关系进行了实证研究,结论是,银行的过度放贷并不是目前房地产价格上涨的根源,而房地产价格上涨对银行信贷扩张的作用却不能忽视。张涛、龚六堂、卜永祥(2006)对中国房地产价格与房地产贷款的关系进行了实证分析,结果表明中国房地产价格水平与银行房地产贷款有较强的正相关关系。段忠东,曾令华,黄泽先(2007)运用多变量协整分析技术对房地产价格与银行信贷之间的长期均衡和短期动态关系进行检验。结果显示,在长期均衡水平上,房地产价格和银行贷款之间存在双向因果关系;在短期内,房地产价格波动不是短期银行信贷增长的直接Granger原因,而是通过协整关系成为短期银行信贷增长的Granger原因。
本文在已有研究的基础上,运用多变量协整分析技术对房地产价格与银行信贷之间的长期均衡和短期动态关系进行检验。本文实证研究最新的时间序列区域样本,利用并且在计量模型中加入城乡居民储蓄存款年底余额、贷款利率变量,从而使检验结论更有针对性。
三、VAR实证模型的建立
(一)数据来源与变量定义
本文利用2000年至2011年的江苏省商品房平均销售价格、银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额与银行贷款利率的年度数据,来对房地产价格波动与银行信贷之间的关系进行实证检验。其中,银行贷款数据是用金融机构各项贷款来表示,银行贷款利率用5年期以上的银行贷款利率表示。将除银行贷款利率以外的其他数据实际值取自然对数,避免数据的剧烈波动以消
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