（金融学专业论文）中国股票市场与房地产市场关系研究——基于计量模型的实证分析.pdf

摘要 股票市场和房地产市场是一国经济的两个重要组成部分。从理论上来讲，成 熟的股票市场应当是宏观经济的晴雨表；而房地产业由于上下游企业众多，对宏 观经济起着牵一发而动全身的作用。国外以往研究表明，由于相互之间存在着财 富效应、替代效应和投资组合效应，多数发达国家或地区的房地产市场和股票市 场是存在联动性的。 本文应用协整检验和误差纠正模型，验证了1 9 9 8 年2 0 0 8 年间上海综合 指数和房地产价格指数的联动性，其目的是考察中国的房地产市场与股票市场相 关关系是否成立。本文的创新之处，在于引入了反映经济基本面的国民收入和货 币余额变量，通过分别分析房价、股价与经济基本面的关联程度来导出房地产市 场和股票市场的关系。另外，本文采用了更能反映市场波动情况的季度数据而非 以往研究多采用的年度数据。 首先，在验证各变量差分的平稳性之后，多变量协整检验结果表明股价与房 价之间的关联性不明显。笔者进一步分别检验了房价、股价与经济基本面的关联 性，得出结论房价与收入、货币余额间存在长期稳定的协整关系而股价不存在。 误差纠正模型的结果进一步表明，房价的短期波动主要受收入、货币余额而非股 价的波动影响：股价对收入、货币余额及房价波动的反映都不显著。因此可以得 出结论：房价和股价没有互相引致的证明，中国的房地产市场和股票市场不存在 明显的联动作用。 本文进一步分析了股价房价联动不显著的原因。第一，中国的股票市场发展 不完善，从根本上来说仍是“政策市”，大小非解禁压力也使得股市无法反映宏 观经济的基本走向。第二，在现阶段，住房对国人来说更多是一种消费而非投资 品。我国尚处于快速城市化的阶段，房地产存在刚性需求。第三，由于特殊的土 地财政政策，房地产商和地方政府结成了利益共同体，地方性的行业垄断导致了 在现阶段，供需状况并不能成为房价的决定性因素。 关键词：财富效虑，替代效应，单f 囊根检验，协整检验，误筹纠正模型 a b s t r a c t t h es t o c km a r k e ta n dr e a le s t a t em a r k e ta r et w oe s s e n t i a lc o m p o n e n t so fac o u n t r y s e c o n o m y t h e o r e t i c a l l ys p e a k i n g ，aw e l l d e v e l o p e ds t o c km a r k e ti st h e “b a r o m e t e r o ft h em a c r o e c o n o m y w i t hal o to fr e l e v a n ti n d u s t r i e s t h er e a le s t a t em a r k e ta l s o p l a y sav e r yi m p o r t a n tr o l ei nt h ee c o n o mv p r e v i o u ss t u d i e sh a v es h o w nt h a tb e c a u s e o ft h ew e a l t he f f e c t ，s u b s t i t u t i o ne f f e c t sa n dp o r t f o l i oe f f e c t sb e t w e e nt h e m ，t h er e a l e s t a t em a r k e ta n ds t o c km a r k e ta r el i n k e di nm o s tc i v i l i z e dc o u n t r i e s t h i sp a p e ru s e su n i tr o o tt e s t ，c o - i n t e g r a t i o nt e s ta n de r r o rc o r r e c t i o nm o d e lt oa n a l y z e c o i n t e g r a t i o nr e l a t i o n s h i pa n dl o n gn l ne q u i l i b r i u mb e t w e e ns h a n g h a ic o m p o s i t e i n d e xa n dt h er e a le s t a t ep r i c ei n d e x ，f r o m1 9 9 8t o2 0 0 8 a n di t sp u r p o s ei st of i n d o u tw h e t h e rt h e r ee x i s t st h ec o m o v e m e n tb e t w e e nr e a le s t a t em a r k e ta n ds t o c k m a r k e ti nc h i n a o n eo ft h ei n n o v a t i o n so ft h i sa r t i c l ei st h ei n t r o d u c t i o no ft h en a t i o n a li n c o m ea n d m o n e yt or e f l e c te c o n o m i cf u n d a m e n t a l s a n o t h e ri n n o v a t i o ni st h a tt h i sa r t i c l eu s e s q u a r t e r l yd a t ar a t h e rt h a na n n u a ld a t au s e db ym a n yp r e v i o u ss t u d i e s ，t or e f l e c tp r i c e f l u c t u a t i o n sb e t t e r f i r s to fa l l ，a f t e rv e r i f yt h es t a t i o n a r i t yo fe a c hv a r i a b l e ，c o i n t e g r a t i o nt e s tr e s u l t s s h o wt h a tt h ec o m o v e m e n to fs t o c ka n dh o u s ep r i c ei sn o ts i g n i f i c a n t t h e r e f o r e t h e w r i t e rr e m o v e st h et w ov a r i a b l e ss e p a r a t e l y , t e s tt h er e l e v a n c eb e t w e e nh o u s ep r i c e ， s t o c kp r i c ea n de c o n o m i cf u n d a m e n t a l sr e s p e c t i v e l y i na d d i t i o n t h ee r r o rc o r r e c t i o nm o d e ls h o w e dt h a ts h o r t t e r mf l u c t u a t i o n si nh o u s e p r i c ei sm a i n l ya f f e c t e db yi n c o m ea n dm o n e yr a t h e rt h a ns t o c kp r i c e ，o nt h eo t h e r h a n d ，t h ef l u c t u a t i o no fh o u s ep r i c e ，i n c o m ea n dm o n e yc a n n o ta f f e c tt h es t o c kp r i c e t h e r e f o r ei tc a nb ec o n c l u d e dt h a t ：h o u s ep r i c e sa n ds t o c kp r i c e sa r en o tc a u s e db y e a c ho t h e r , w h i c hp r o v et h a tt h e r ei sn os i g n i f i c a n tc o m o v e m e n tb e t w e e nc h i n a sr e a l e s t a t em a r k e ta n dt h es t o c km a r k e t t h er e a s o n so ft h ea b s e n c eo ft h ec o m o v e m e n ta r ea sf o l l o w s ：f i r s t ，t h ed e v e l o p m e n t o fc h i n a ss t o c km a r k e t si si m p e r f e c t t h es t o c km a r k e ti nc h i n ai ss t i l la ”p o l i c y m a r k e t ”t h es t r e s so fs t a t e o w n e ds t o c k sp r o b l e ma l s om a k e st h es t o c km a r k e tu n a b l e t or e f l e c tt h eb a s i ct r e n do ft h em a c r oe c o n o m y s e c o n d l y ，a tt h i ss t a g e ，f o rm o s t p e o p l ei nc h i n a r e a le s t a t ei ss t i l lak i n do fc o n s u m p t i o nr a t h e rt h a ni n v e s t m e n t o u r c o u n t r yi ss t i l li nt i m eo fr a p i du r b a n i z a t i o n w h i c hi c a d st h ed e m a n df o rr e a le s t a t e t h i r d l y , b e c a u s eo ft h es p e c i a l “l a n df i n a n c i a l p o l i c y , r e a le s t a t ed e v e l o p e r sa n dl o c a l g o v e r n m e n t sf o r m e dac o m m u n i t yo fi n t e r e s t s w h i c hl e a dt o aw e i r ds i t u a t i o n ： d e m a n da n ds u p p l yf o r c e sc a n n o tb e c o m et h ed e c i s i v ef a c t o ro ft h er e a le s t a t e p r i c i n g k e y w o r d s ： w e l f a r ee f f e c t ，s u b s t i t u t i o ne f f e c t ，u n i tr o o tt e s t ，c o - i n t e g r a t i o nt e s t e c mm o d e l 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容 外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成 果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已 在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本 人承担。 特此声明 学位论文作者签名：怕勘 抄7 年f 月7 日 学位论文版权使用授权书 本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位 论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的 印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版， 并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有 权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学 校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文；在以不 以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内 容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守此规定。 学位论文作者签名： 导师签名： 日多 广、 (帅谚 月月 s f 锄， b 砷 一毋 蜘勺 中国股票市场与房地产市场关系研究 基于计量模型的实证分析 一、绪论 1 1 研究背景、意义 自上世纪末以来，伴随着股票交易市场的建立和住房分配制度的改革，中国 的房地产业和股票市场从无到有、取得了长足的发展。据统计，截止2 0 0 9 年3 月2 日，沪、深两市共有上市公司1 6 0 4 家，发行总股本1 8 8 9 3 7 亿股，流通市 值达到5 7 0 8 6 3 亿元1 ；房地产行业经营性总收入2 在2 0 0 7 年达到了2 3 万亿元， 为1 9 9 7 年该数字的十倍以上。 2 0 0 5 年7 月人民币汇率制度改革之后，大量海外游资在人民币升值的预期 下涌入中国，与入世以来积累的巨额贸易顺差共同作用，引致国内流动性的泛滥。 由于国内长期的实际负利率和其他投资渠道的缺乏，房地产市场和股市的“共同 进退”的特征似乎越来越明显。与此同时，房地产业和股票市场存在一系列问题 和隐患也开始显现，如楼市投资增速过快、供求结构矛盾突出、股票市场对调控 政策表现出的“免疫力”等等。一方面，群众为高房价所累，很多人为住房背上 了沉重的还贷包袱。2 0 0 8 年底我国房地产价格虽已趋稳，但很多大城市如北京、 上海等地的房价收入比3 仍然突破了十倍，远高于欧美五六倍的水平。另一方面， 股票市场近年来的大起大落也使很多人损失惨重。可以说在步入新千年以来，在 中国，还没有哪个市场能像房地产和股票市场这样吸引人的眼球。 从理论上来讲，一国股市应该是其宏观经济的晴雨表，其走势应符合本国经 济发展的状况，而房地产行业由于上下游关联企业众多，其发展态势以及房价涨 跌又会对宏观经济产生重大影响。如此分析，房地产市场与股票市场应当是息息 相关的即股价和楼价应当存在联动，西方发达国家的经验证据也表明确实如 此。 那么，中国的股票市场与房地产市场也是密切相关的吗? 中国的楼价与股价 真如很多人感觉的那样紧密的关联在一起吗? 如果关联关系确实存在，是股市拉 动楼市? 楼市拉动股市? 还是存在相互拉扯的作用呢? 如果存在联动，我们应该 如何防范其中的风险? 如果不存在这种关联，又是什么阻隔了房地产市场和股票 1 根据当同 ：交所，b 深交所网站披露数据整理 2 房地产经营性收入= 十地转- 止收入+ 商品穷星销售收入+ 房屋f 乜租收入+ 其他收入 3 房价收入比足指件虏价格勺城市居民客庭年收入之比。h 前比较通行的说法认为，房价收入比 4 i3 - - - 6 倍之间为台埋k 问如志虑件怫贷款素，件窃消费占居民收入的比蕈膨低十3 0 ( 最早 见十1 9 9 0 年吐上界银行a n dr e wh a m e r 的州究) l 市场的相互作用? 这些阻碍因素是暂时的还是长期存在的呢? 在我国金融市场逐步开放的大背景下，研究房地产市场与股市波动的相关关 系，无论从微观角度来说对投资者建立有效投资组合时如何选择资产，还是从宏 观角度来说对金融风险的规避和政策的制定，都具有非常重要的现实意义。 笔者带着对上述问题的思考，对中国内地股票市场和房地产市场联动性做了 进一步探讨，也期望能对未来的研究提供研究方法及理论上的参考。 1 2 股市与房地产市联动关系的传统经济学解释 1 2 1 地产股与大盘指数的关系 股票市场与房地产市场的联动关系，可以从地产股在大盘指数中的地位直接 推出。地产在各国股市中都属权重较大的板块，对大盘指数有着不可忽视的影响 力。具有“投资”和“需求 双重意义的房地产业、对经济的发展可谓举足轻重、 牵一发而动全身，因此地产业对国民经济具有了极大的话语权。据有关资料分析， 我国每年钢材产量的2 5 、水泥的7 0 、木材的4 0 、玻璃的7 0 和塑料制品 产量的2 5 都用于房地产开发建设中。近十年来，房地产投资平均能占到固定资 产投资的四成以上4 。当房价上涨时，房地产企业经营业绩看好，地产股会受追 捧而股价提升，房地产市场的繁荣同时往往也会带动一大批金融、建材、运输、 基建等板块受益，从而推动大盘指数上涨。同样的道理，当房价上涨趋缓或下跌 时，地产商盈利能力看低，地产板块首先下挫，关联板块随之受影响，大盘指数 也会承受下行的压力。 1 2 2 财富效应、替代效应和资产组合效应 首先，房地产作为消费品，与股票之间存在财富效应。根据新帕尔格雷夫经 济学大辞典( 1 9 9 2 ) 的解释，财富效应是指“货币余额的变化，假如其他条件相 通，将会在总消费开支方面引起变动，这样的财富效应常被称作庇古效应或实际 余额效应 5 。反过来，作为居民持有的资产，股票价格上涨增加国民财富，也 可以拉动房地产消费。根据财富效应作用渠道的不同，股市的财富效应又可分为 直接和间接两类。直接财富效应指在其他条件不变的情况下，股市繁荣增加资本 收入从而促进消费。间接财富效应是指由于股价上升，人们对未来经济发展的看 好、消费者信心增强，从而增加消费支出即股市的繁荣促使边际消费倾向增 加。 其次、房地产本身也是重要投资品。股票与房地产之间存在替代效应和资产 组合效应。根据马克维茨的资产组合理论，股价上涨将导致投资者总财富增加， 4 据住房和城乡建设鲁l ；网站披露数据整理 5 伊特书尔新帕尔恪雷人，经济学人辞典f 第l 卷) ，北京：经济 ： 学比舨礼，t 9 9 2 同时资产组合中的股票价值l l i 歹, j 上升。投资者为重新平衡其资产组合，将会卖掉 一部分股票而购买其他资产，从而推动房地产投资。如果其他条件不变，当资产 相对收益发生变化时，还将产生资产的相互替代，即资金从相对收益低的资产 转移到相对收益高的资产，此时即出现所谓的替代效应。股票市价普遍上涨时， 大量资金从其他市场流向处于高度繁荣的股票市场，减缓房地产投资。反之，股 票资产价格的迅速下跌，将导致资金从这个市场大量流出，从而推动房地产市场。 综上所述，财富效应( 间接或直接) 使得楼价和股价相互带动，而替代效应 和资产组合效应又使得两者相互制约。比较财富效应和替代效应的大小，若财富 效应大于替代效应，房价与股价就具备了正相关的联系；若替代效应大于财富效 应，则房价与股价之间存在负相关。 1 3国内外相关文献回顾 1 9 8 2 年诺贝尔获得者g r a n g e r 提出了协整理论，即不平稳的序列之间可能 存在均衡的长期关系。基于他的研究成果，研究者们随后根据该理论对正在一体 化发展的世界资本市场及各国之间的市场变化的趋同现象进行分析。 现有研究文献主要针对发达国家股票市场之间的联动性研究，以及对新兴市 场发展中国家股票市场之间的联动性研究。不同证券市场联动性的研究己相对成 熟，例如a 股、h 股及美股之间相关性的研究等，但针对股票市场和房地产市场 间的联动性研究文献则相对缺乏。 2 0 0 4 年剑桥大学的n i n g j u nz h a n g ，l i ip e i r c h y i ，和y i - s u n gh u a n g 以台湾的房地产与股票市场做研究对象，验证得出台湾的房地产市场和股票市场 之间是存在联动性的。暨南大学经济学院的詹晓婷、李晓菊针对香港2 0 0 0 年一 一2 0 0 4 年的私人住宅价格指数和月末恒生数据做了基于计量模型的相关性检 验，得出香港股市对楼市的带动作用更为明显的结论。她们把原因归咎为以下两 点：其一，房地产业的发展，需要花大量的资金，因此，地产发展和地产投资需 要借助金融市场进行融资( 包括银行、股票市场) 。从2 0 世纪7 0 年代初期，许 多地产公司纷纷上市这一方是较银行贷款筹资更快速。所以当股市攀升时， 上市的大地产公司趁机通过发新股、认股权证等方法筹集资金，资金由此大量流 向房地产公司，带动房地产市场发展；反之，股市熊市到来时，地产公司盈利渐 少，而且易出现抛售楼宇的风潮，楼价急剧下跌。其二，香港的股市与香港经济 整体密不可分。因此恒生指数走势往往成为香港经济的晴雨表而受到全港市民的 重视，而且股市和房地产市场发展与投资者对市场未来的预期关系十分紧密。当 股市攀升时，代表经济繁荣，市民对经济日玎景充满信心，相应地对楼市前景也充 满信心，需求增加，带动房地产市场向好。 然而g a i y a nz h a n g ，h u n g g a yf u n g 在2 0 0 6 年的经验研究表明，中国大陆 的股票价格指数和房地产价格指数是负相关的，并把原因归结为两市场间资金流 动。他们指出股指可以成为房地产价格指数的重要解释变量，其他因素如通胀率、 热钱流入量也对股指有影响。另外，重庆大学的魏锋应用马可维兹的投资组合理 论，从财富效应和收入效应出发分析了大陆股市和楼市的相对关系。 暨南大学的张跃龙、吴江将历史数据分为了三个时间段来研究。他们指出， 在房地产市场成为国民经济的支柱产业、股票市场由弱势有效市场转化为半强势 有效市场后，房地产和股票开始成为了投资者财产组合中非常重要的两种资产。 在这样的背景下，房地产市场与股票市场势必会呈现出一定的相关性。他们同时 认为，与国外楼市与股市相关性研究的结果不同，我国楼市与股市存在阶段性相 关的特点。，不存在稳定的单一正向或负向的联系。然而另一方面，其研究也指 出0 5 年6 月以后，房地产市场与股票市场的相关关系被打破，“这一时期房地产 价格指数较为稳定而股票价格指数则呈现出快速上涨的趋势”，6 且他们的实 证未包涵0 7 年1 月以后的数据。 笔者认为，就我国股票市场和房地产市场关系的研究而言，目前的研究尚存 在以下不足：从时间段上看，多数关于股票市场和房地产市场的研究在时间范围 上过于狭窄，或多研究年度数据，而且对房地产市场和股票市场的相互关系还停 留在感性认识和分析的层面。从研究的范围来看，有关房地产市场和股票市场关 系的研究文献较少，更少有学者就两市场的关系结合经济基本层面来进行分析和 研究。 1 4 本文的研究特色和创新之处 本文应用平稳性和协整理论等统计相关知识，采用多种统计方法，对我国股 市和楼市的联动性进行了探讨。与国内以往的研究相比，本文有以下几点进展： 第一，在以往的研究中，学者们经常用年度数据分析股票市场以及房地产市 场的运行状况，但股票和房地产作为一种投资品，其价格在一年内将发生显著变 化，对于我国发展不完善的市场来说更是如此。因此仅用年度数据难以反映这种 变化，应尽量使用月度或者季度数据。 第二，现有研究往往只考虑房地产价格指数( h ) 及股票价格指数( s ) 两个变 量，有遗漏重要变量的可能性。本文试图在模型之中引进代表经济基本面的货币 发行量( m 1 ) 及人均国民收入( y ) 收入两变量，通过分别探讨房价、股价与 经济基本面的关系，来考量房地产价格指数和股票价格指数之间关系的紧密程 度。 6 张跃龙、吴江，中固穷地产市场和股票订j 场波动的阶段件州究 4 第三，本文使用j o h a n s e n 检验法作为检验数据之间协整关系的统计方法， 因为该检验方法对变量的特性没有要求，所以避免了使用其它传统方法而可能产 生的计算过程过于复杂、易产生误差等弊端。 最后，在研究方法上，本文采用了单位根检验、协整检验、误差修正模型等 多种技术方法，全面综合分析了内地股市与楼市之间短期和长期的联动性，为未 来进行的相关研究提供了借鉴之处。 1 5本文框架 本文将运用计量方法，对中国房地产价格指数和股指的季度数据进行实证分 析，旨在得出二者之间的关系。本文具体拟分为四部分： 第一部分：绪论。首先介绍中国房地产市场和股票市场的发展概况和问题， 指明本文研究的方向。简要阐述股价和房价联动性的基本理论，回顾国内外针对 联动性的研究方法和历史，指出现有研究的不足之处及本文的创新之处。介绍本 文研究方法，进而列出本文的结构框架。 第二部分：实证框架。介绍平稳性、协整、误差修正模型、单位根和协整检 验等本文所使用的数据分析概念和模型。说明本文采用数据的来源及处理方式。 第三部分：实证分析。基于股票市场和房地产市场发展的历史数据，综合利 用统计方法，判断分析中国内地股市与楼市之间的联动性是否存在，如何作用。 第四部分：原因分析。就本文计量研究的结果做分析。点明股票市场的症结 所在，分别从供给和需求两方面找出房价高企的内在原因，指出阻碍房地产市场 和股票市场相互作用的因子。 第五部分：结论及预测。对全文的研究结果做出结论、提出政策建议、并对 未来情况做出预测。 二、实证框架 2 1实证分析步骤 为了验证我国房地产市场与股票市场是否存在关联，我们采用实证的方法， 考察房价与股价的联动性以房价和股价代表两市的走势是合乎情理的。本文 实证分析部分采用的计量模型主要是多变量协整检验( c o i n t e g r a t i o nt e s t ) 及误差 纠正模型( e r r o rc o r r e c t i o nm o d e l ) 。 协整分析是对具有随即趋势特征的时间序列，是否存在统计上的长期均衡关 系的检验。按照常规，为避免谬误回归，我们先对每个变量做单位根检验，看各 时间序列是否是平稳序列。若各个变量均为非平稳序列，但拥有k 阶积整的特性， 应对所有变量对其作协整检验，从而探测它们之间是否存在长期稳定关系。协整 关系检验有许多种方法，本文采取e n # e 和g r a n g e r 于1 9 8 7 年提出的两变量检 验法，也称e g 检验。其具体检验步骤如下： ( 1 ) 各时间序列的平稳性进行单位根检验，单位根检验的滞后阶数采取a i c 准 则或者s c 准则等方法确定，通过检验确定各时间是否都是同阶单整的，为下一 步检验做准备。 ( 2 ) 若变量皆为同阶单整，则采用o l s 办法估计长期均衡方程，并用起残差序 列作为均衡误差序列的估计值。 ( 3 ) 对残差序列进行平稳性检验，如果平稳则可得出时间序列是协整的。 误差纠正模型实际上描述了变量向长期均衡状态调整的非均衡动态调整过 程，其主要形式是由d a v i d s o n 、h e n d r y 、s r b a 和y e o 于1 9 7 8 年提出的。如果变 量之间存在协整关系，接下来根据向量自回归模型( v a r ) 作误差纠正检验。如果 不能拒绝相关变量在向量自回归模型中有零约束，则认为该变量不是被解释变量 的格兰杰原因。误差修正模型由于综合使用了变量的原始值和变量的差分值，所 以充分利用了两者的信息，可以分离出短期变量变动的影响和长期偏离均衡状态 的影响。该模型实际是在t + 1 期修正了t 期时模型中不均衡的部分，从而分离 出由协整关系带来的内生变量之间的长期行为和变量的短期动态特性。 2 2样本选取和数据来源 我国统计部门自1 9 9 8 年起彳。丌始发布官方的房地产价格指数。该年也正是 标志我国住房制度改革的元年在这一年，我国正式结束福利分房、实行住房 分配货币化，真正意义上的房地产市场正式形成。同年，随着证券法的正式 出台，我国股票市场正进行着f 规化的积极尝试。基于以上原因，样本选取起始 点可定为1 9 9 8 年初，最后结合数据的可得性方面的考虑，笔者选取1 9 9 8 2 0 0 8 年的季度数据作为研究样本。样本区间自1 9 9 8 年一季度到2 0 0 8 年四季度截止， 合计4 4 个样本点。 2 3 数据处理说明 笔者用季度数据做实证研究，研究的变量为上证综合指数7 、狭义货币( m 1 ) 季末余额8 ( 单位：百亿元) 、城镇居民可支配收入( 单位：元) 、房地产价格指 数。 本文用来作为研究的上证指数季度数据，是由该季度上证综指的每个交易日 收盘指数平均而得的。虽然我国内地股市由上海与深圳两市场构成，但考虑到上 证指数与深证指数多年来走势的高度一致性，上证指数可以在很大程度上代笔者 认为表深成指数的特性，因此用上证指数来说明我国股票市场走势是合理可行 的。由于得到的房地产价格指数体系的编制是以上年同季度指数为1 0 0 的本季度 同比指数，各季度都有不同的基期，因此笔者对数据进行以下调整：首先以1 9 9 8 年一季度为基数1 0 0 0 ，然后将各季度数据按环比指数与定基指数的关系进行转 换。这样也可以更直观的看出房价的整体走势。经过上述处理后的样本数据如下 页表2 1 ： ? 上证综指：样本股是住卜海证券交易所j j 市的全部股票( a 股和b 股) 以1 9 9 0 年1 2 月1 9 日为基 1 ，以 该【j 所何股票的市价综指为摹期，基点指数为1 0 0 点，自1 9 9 1 年7 月1 5 起正式发布。 8 根括中困人民银行的定义f 1 9 9 7 p 4 1 ) m o 指流通中的现钞，m l 定义为m 0l h j j ：企业、组织、政府机构、社 会团体、军队、农村合作社、农村地区集体拥角及j e 他彤的活期仔移。 表2 1 样本数据( 1 9 9 8 年- 2 0 0 8 年) ，一_ 一_ - _ 一 k 房嚣格徽臀贪需上潞数季度房罐格徽臀费错麟散 1 9 9 8 - 1 1 9 9 8 - 2 1 9 9 8 - 3 1 9 9 8 - 4 1 9 9 9 - 1 19 9 c i - 2 1 9 9 9 - 3 1 9 9 9 - 4 2 0 0 0 - 1 2 0 0 0 - 2 2 0 0 0 - 3 2 0 0 0 - 4 2 0 0 1 - 1 2 0 0 1 - 2 ：2 0 0 1 - 3 2 0 0 1 - 4 2 0 0 2 - i 2 0 0 2 - 2 ；2 0 0 2 - 3 2 0 0 2 - 4 2 0 0 3 - i 2 0 0 3 - 2 1 0 0 0 1 5 3 3 03 3 1 1 01 2 1 2 82 0 0 3 - 31 1 4 9 1 0 1 5 1 2 6 6 03 3 7 7 61 3 5 3 32 0 0 3 - 41 1 5 3 1 0 1 9 1 2 6 6 03 6 5 0 11 2 4 2 42 0 0 4 - i1 2 0 4 1 0 2 21 3 6 0 13 8 9 5 41 2 2 7 22 0 0 4 - 2 1 2 3 4 9 9 71 6 3 2 13 8 0 5 41 1 4 1 8 2 0 0 4 - 31 2 6 3 1 0 1 11 3 1 9 63 8 8 2 21 2 6 1 52 0 0 4 - 4 1 2 7 8 1 0 1 81 4 0 1 14 1 9 1 41 6 0 0 92 0 0 5 一l 1 3 2 2 1 0 2 91 5 0 1 24 5 8 3 71 4 5 2 52 0 0 5 2 1 3 3 2 1 0 0 41 1 5 2 64 5 1 5 81 6 1 1 82 0 0 5 - 3 1 3 4 0 1 0 2 21 4 5 5 64 8 0 2 41 8 5 2 82 0 0 5 - 4 1 3 6 1 1 0 3 31 5 1 0 55 0 6 1 71 9 9 5 12 0 0 6 - 1 1 3 9 5 1 0 4 21 5 6 1 35 3 1 4 72 0 2 6 3 2 0 0 6 - 21 4 0 8 1 0 2 31 8 4 5 05 3 0 3 。32 0 2 3 。1 2 0 0 6 31 4 1 3 1 0 4 81 5 7 8 05 5 1 8 72 1 7 7 8 2 0 0 6 - 41 4 3 3 1 0 6 11 6 8 4 2 5 6 8 2 31 9 5 8 82 0 0 7 11 4 7 3 1 0 6 01 7 5 2 4 5 9 8 7 21 6 7 6 12 0 0 7 - 21 4 9 7 1 0 6 7 2 1 2 5 55 9 4 7 51 5 4 4 72 0 0 7 31 5 2 9 1 0 7 71 8 1 6 9 6 3 1 4 41 5 9 4 22 0 0 7 - 41 6 0 5 1 1 0 4 1 8 5 0 66 6 8 0 01 6 6 0 42 0 0 8 11 6 1 8 1 0 9 7 1 9 0 9 87 0 8 8 21 4 6 0 22 0 0 8 - 21 6 2 3 1 1 1 8 2 3 5 4 57 1 4 3 91 4 6 8 32 0 0 8 - 3 1 6 2 6 1 1 3 1 1 9 4 6 47 5 9 2 31 5 4 5 62 0 0 8 - 4 1 6 2 8 2 0 4 6 0 2 1 2 5 3 2 6 3 8 8 2 1 1 5 8 2 2 5 7 4 2 3 4 9 6 2 9 3 7 8 2 4 3 6 2 2 5 2 8 0 2 5 9 1 0 3 2 9 3 0 2 7 0 4 0 2 8 0 2 0 2 9 6 0 0 3 9 3 4 9 3 1 1 7 i 3 2 9 4 0 3 4 4 0 0 4 3 8 5 6 3 6 7 9 3 3 8 0 0 1 4 0 1 2 3 7 9 1 6 4 8 4 1 1 9 8 5 8 1 6 8 8 6 2 7 9 0 4 3 9 9 5 9 7 1 9 4 7 4 3 9 8 6 0 1 1 0 0 9 6 4 1 0 7 2 7 9 1 0 6 7 3 7 1 1 2 3 4 2 1 1 6 8 1 4 1 2 6 0 2 8 1 2 7 8 8 1 1 3 5 8 4 7 1 4 2 5 9 。2 1 5 2 5 1 9 1 5 0 8 6 7 1 5 4 8 2 0 1 5 5 7 4 9 1 6 6 2 1 7 1 4 5 5 5 1 4 0 6 4 1 6 7 1 2 1 5 7 2 1 1 3 8 3 7 1 3 2 9 4 1 2 5 1 7 1 1 2 6 8 1 1 2 7 2 1 1 1 7 6 1 2 6 6 4 1 5 3 0 3 1 6 6 3 7 2 0 3 2 3 4 2 3 7 7 3 8 6 7 4 4 7 2 4 2 5 3 6 1 8 4 0 6 8 2 3 2 8 7 5 2 4 8 8 9 1 8 0 6 9 数据来源说明：1 9 9 7 年一2 0 0 7 年各变量数据取自r e s s e t 高标准金融研究数据库。2 0 0 8 年货币发行量数据来自央行数据库，2 0 0 8 年房地产价格指数、城镇居民可支配收入、货 币发行量等来自国研网统计数据库。城镇居民可支配收入已剔除通胀因素。 8 三、实证分析 本文中的计量分析部分使用的是e v i e w s 5 0 软件。为方便计算，先分别记p d i = 人均可支配收入( p e r s o n a ld e p o s a b l ei n c o m e ) ，h o u s e p = 房地产价格指数( h o u s e p r i c e ) ，s h i n d = i - i , i e 指n 数( s h a n g h a ii n d e x ) ，m l = 狭义货币发行量。 图3 1 各变量走势图 一i o j 也，价冰撕数 + 一旋 厅芘i1 ：i “( m 1 ) 一城：! ：i 弋；i j 芝1 1 l 1 1 i 入 + 一i ? i ： 淅 3 1 描述性分析 图3 1 描述了房地产价格指数、城镇居民可支配收入、货币发行量、上证综 指1 9 9 8 2 0 0 8 年季度数据的波动情况。通过直接对比可以发现，样本区间可以大 致分为以下几个时间段： ( 1 ) 1 9 9 8 年1 季- 2 0 0 1 年2 季。在亚洲金融危机后，我国经济成功实现“软 着陆”，上证指数先震荡整理随后在两年的时间内翻倍。住房分配制度改革起步， 各种分配办法并存，同期房地产价格指数基本保持平稳，在三年多时间累计只上 涨了6 左右。 ( 2 ) 2 0 0 1 年3 季2 0 0 5 年2 季。2 0 0 1 年加入w t o 后，我国经济发展迎来 了又一个黄金时期，实体经济年均增长9 以上，而中国股市从2 0 0 1 年起却逆势 下跌，与宏观基本面形势完全脱离，投融资功能亦丧失殆尽。上证指数在这一阶 段缓慢下行，0 5 年6 月创下十年最低的9 9 8 点；同期房地产市场逐步启动，价 格指数涨速略升，在近四年时间里上涨超过2 5 ，年均涨幅在5 以上。 ( 3 ) 2 0 0 5 年3 季2 0 0 8 年4 季。上证指数先是暴涨，仅两年时间上证指数 翻了两番，至2 0 0 7 年1 0 月创下史上最高点；同期房地产价格指数涨幅2 0 ，年 均近1 0 。政府为防止经济过热，出台一系列限制措施，随后外部环境发生变化、 股市趋势也随之反转，上证指数跌去了三分之二，同期房地产价格的涨幅也有一 定的回落。 在上述三阶段，货币发行量和城镇居民可支配收入均呈上扬趋势，走势与房 价大致相同。在第一和第二阶段，股价和房价似乎在按各自轨迹独立行进，股价 和房价运行并未同步，只是在第三阶段股价和房价似乎表现出一定的同涨同跌的 趋势。 3 2 单位根检验 为避免可能存在的异方差和减小波动，对s h i n d ，m l ，p d i 和h o u s e p 分别取 对数记做h = l n ( h o u s e p ) ，y = l n ( p d l ) m = l n ( m 1 ) s = l n ( s h i n d ) 。 由于本文的研究目的是检验房价和股价是否存在共同趋势，房地产市场和股 票市场彼此之间是否有联动性，所以将在下面的分析中对非平稳变量进行协整分 析。在进行协整分析前应首先对数据的平稳性进行检验。平稳性检验笔者采用的 是扩展迪基富勒( a d f ) 检验。检验的零假设都是n o ：变量含有单位根， 即 序列是非平稳时间序列。检验结果如下表： 表3 1 单位根检验结果 各变量的单位根检验结果 变量a d f 值临界值( 5 )结论 h一2 0 0 7 2 9 83 5 1 8 0 9 非平稳 a h 一6 7 7 7 6 0 4- 3 5 2 0 7 8 7平稳 m0 0 7 1 9 5 62 9 5 7 11 非平稳 a m5 0 4 7 4 5 43 5 4 0 3 2 8平稳 y 0 6 5 5 8 4 1- 3 5 4 0 3 2 8 非平稳 y 3 9 9 0 7 5 53 5 2 9 7 5 8平稳 s一2 3 3 6 4 8 3- 2 9 4 5 8 4 2 非平稳 s 5 2 9 2 6 6 72 9 4 11 4 5平稳 由表可以看出，未经差分处理的各变量都存在单位根，而经过一阶差分处理 之后则彳i 存在单位根问题，因此h 、m 、y 、s 都是一阶单整即l ( 1 ) 的。且当滞 1 0 后期= 1 时，a i c 和s c 值都达到最小，故各变量均满足协整检验的条件。 3 3协整检验 3 3 1 四变量协整 首先建立包含h 、m 、y 、s 的向量自回归( v a r ) 模型，随后对其进行j o h a n s e n 方法检验。根据协整方程是否包含截距与确定性趋势来确定长期均衡关系的形 式，因此在做检验时设定协整项含有截距项、检验模型无时间趋势。 表3 2 四变量j o h a n s e n 协整检验结果 迹检验结果表明5 的显著性水平下存在一个协整方程 表示在5 的置信水平下拒绝原假设 竹为麦金农( 1 9 9 9 ) p 值 标准化协整系数( 括号内为t 统计量) hmy 1 0 0 0 0 0 03 4 4 2 2 6 3- 2 5 8 3 5 3 2 ( 2 7 10 4 6 )( 2 3 112 5 ) s 0 1 6 3 8 2 3 ( 0 0 4 5 5 9 ) c 3 0 3 0 4 8 8 后三个特征值的迹统计量均小于1 显著水平下的临界值，因此只有第一个原 假设被拒绝，该v a r 模型变量间有且仅有一个协整方程存在。 提取协整方程式的结果( 括号内为t 统计量) 为： l n ( h o u s e p ) = 3 0 3 0 4 8 8 + 3 2 4 4 2 3 l n ( m 1 ) 、，1 0 4 6 ) - i - 2 ，5 8 3 5 ，z ( p d i ) - 0 ，1 6 3 8 l n ( s h i n d ) + e ( 3 1 ) ( 2 3 1 1 2 5 ) 一 ( 0 0 4 5 5 9 ) 。 、 其中e 是协整误差项。从( 3 1 ) 式子中我们可以看到，房价与股价的相关性 并不显著。因此我们分别剔除股价、房价，进一步研究( 房价、收入、货币余额) ， 及( 股价收入、货币余额) 之间是否存在使它们之间