（管理科学与工程专业论文）我国货币政策对房地产市场影响的实证分析.pdf

摘要 近几年来，我国房地产投资过热、房地产价格增长过快引起了 全社会的关注。与此同时，央行出台多项货币政策以实现经济的总 量平衡。本文以货币政策与房地产市场之间的关系为研究对象，主 要运用向量自回归( v a r ) 的方法，在货币政策影响房地产市场理论 途径的分析基础上进行实证，以房地产价格和房地产投资两个变量 来代表房地产市场，分别对货币政策对房地产价格和房地产投资的 影响进行实证分析，以期研究货币政策对房地产市场影响的速度及 程度。根据实证结果分析影响货币政策效应的主要因素，并给出相 关的政策建议。 对货币政策与房地产市场之间的实证结果说明，货币政策对房 地产市场存在着一定影响，但是影响程度有限。公众预期、货币政 策调控方式的转变以及房地产市场本身存在的问题影响着货币政策 的调控效果。为了提高货币政策对房地产市场的作用效果，一方面 要引导公众的合理预期；另一方面大力发展金融市场、稳步推动利 率、汇率制度的改革以提高货币政策传导效力；同时也要加强与其 他政策的配合以及房地产市场调控政策环境的完善。 关键词：货币政策，房地产市场，向量自回归模型( v a r ) a b s t r a c t r e c e n t l yy e a r s ，t h ef a s tr i s i n go fp r i c ea n dt h eo v e r - d e v e l o p m e n to f i n v e s t m e n to fy e a le s t a t em a r k e th a v ea t t r a c t e dm u c ha t t e n t i o n t h e c e n t r a lb a n ko fc h i n am a d eas e r i e so fm e a s u r e st oc o n t r o lt h em a r k e tt o c o m et r u et h ee q u i l i b r i u mo fg r o s s t h i sd i s s e r t a t i o nm a i n l ys t u d i e st h e e f f e c t so fm o n e t a r y p o l i c y o nr e a le s t a t em a r k e t t h r o u g h t h e e s t a b l i s h m e n to fv a r ( a e c t o ra u t o r e g r e s s i o n ) g r o u n do nt h et h e o r yo f m o n e t a r yp o l i c yt r a n s m i s s i o n t or e a le s t a t em a r k e ti nc h i n a t h e d e m o n s t r a t i o nc o n t a i nt w op a r t s o n ei sm o n e t a r y p o l i c y si m p a c to n t h e p r i c eo fr e a le s t a t e ，t h eo t h e ri sm o n e t a r yp o l i c y si m p a c to nt h e i n v e s t m e n to fr e a le s t a t e t h ed e m o n s t r a t i o np r o v e st h a tt h em o n e t a r yp o l i c yc a ne f f e c tt h e e s t a t em a r k e tm i l d l y t h ee f f e c to fm o n e t a r yp o l i c yi si n f l u e n c e db y a n t i c i p a t i o n ，t h em a n n e ro fm 优砖t a 巧p o l i c y , t h ew o r ki nw i t ho t h e r c o n t r o lm e a s u r e sa n ds oo n f o ri m p r o v i n gt h ee f f e c t ，o n es i d ew e s h o u l ds t e e rt h ea n t i c i p a t i o no fp e o p l e ，o nt h eo t h e rh a n dw es h o u l d d e v e l o pt h ef m a n c em a r k e ta n dk e 印o nt h ei n t e r e s tr a t ea n de x c h a n g e r a t er e f o r m a t i o n a tt h es a m et i m e ，w es h o u l di m p r o v et h ec o o p e r a t i o n w i t ho t h e rm e a s u r e sa n dt h es e t t i n go fm a r k e t k e yw o r d s ：m o n e t a r yp o l i c y , r e a le s t a t em a r k e t ，a e c t o ra u t o r e g r e s s i o n ( v a r ) 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确的说明。 作者签名：奎尘送 日期：! 亚年卫月搿日 关于学位论文使用授权说明 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位 论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论 文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。 硕士学位论文 第1 章一序论 1 1 研究背景 第1 章序论 1 9 9 6 年中国宏观经济实现“软着陆”后，1 9 9 7 年开始陷入通货紧缩。房 地产业因其产业链长、波及面广、带动作用明显，被许多地区选作拉动经济增 长、摆脱通货紧缩的“救命稻草”。经过四年( 1 9 9 9 2 0 0 2 ) 的培育，房地产业 果然不负众望，它的快速发展不但改善了居民住房条件，同时也带动了钢铁、 水泥、建材等数十个产业的发展，提高了就业率。中国人民银行货币政策分析 小组曾指出：“2 0 0 1 年房地产开发投资对中国g d p 的直接贡献率为i 3 个百分 点间接贡献率为0 6 到1 2 个百分点，两者相加共计1 9 到2 5 个百分点。”发 达国家经济发展亦表明，房地产业的产值每增加l ，就能是相关的产值增加1 5 到2 。世界银行研究报告也显示，发展中国房地产投资对相关产业乘数效应为2 倍以上。可以说，房地产业对宏观经济增长功不可没。 然而，随着中国宏观经济的整体复苏，房地产市场也愈发狂热。这种狂热 首先表现在房价上。根据中国统计局统计结果显示：2 0 0 4 年，全国房屋销售价 格指数为1 0 9 7 ，创历史最高纪录。2 0 0 5 年的全国房屋销售价格指数1 0 7 6 ，而 2 0 0 6 年延续这种上涨趋势，全国房屋销售价格指数亦达到了1 0 5 5 ，从图1 - 1 可以清楚的看到这种趋势。而在2 0 0 7 年的上半年，在诸多的调控政策下，房价 继续步步高攀。2 0 0 7 年6 月份，7 0 个城市房屋销售价格同比上涨7 1 ，涨幅 比上月高0 7 个百分点。其中，深圳已连续1 7 个月同比涨幅超过1 0 ，其中2 0 0 7 年6 月份达1 5 9 ；北京已连续1 4 个月同比涨幅超过8 ，其中6 月份达9 5 。 酽獬霉? 獬嬲譬鬻黟”嬲碍”俐秽弼戮穗 爹 、j 一房价指数f 鬻 i ，、i 一弱 4 i 瓢。二，囊 2 0 0 12 0 0 2 2 0 0 32 0 0 42 0 0 52 0 0 6 年份 图l l 20 0 1 2 0 0 6 年的房价指数变化图 数据来源：中国房地产信息网 挖m懈毗乏j嬲 l 1 l 1 1 l l 硕士学位论文第1 章序论 房地产市场的狂热的另一个则表现在房地产业的投资上。2 0 0 6 年，我国房 地产开发投资为1 9 4 万亿元，占当年全社会固定资产投资的1 7 6 ，占当年 g d p 的9 2 6 ，远远高于国际公认的房地产开发投资占g d p 比重5 的合理水 平如果具体到某一地区，情况可能更为严重。2 0 0 3 年一2 0 0 5 年，北京市的房 地产开发投资占固定资产投资比重连续3 年都超过5 3 ，位列全国第一。在2 0 0 0 年至2 0 0 3 年间，北京的平均房价上涨不到1 ，但到2 0 0 4 年情况突变，北京房 价当年涨幅达到6 7 ，2 0 0 5 年则上涨了2 0 。2 0 0 6 年和2 0 0 7 年，伴随着房地 产投资规模的扩大，房价以更快的速度上涨。北京房价涨幅与其房地产开发投 资占固定资产投资比重一起，在多个月份双双位居全国第一。 房地产市场的狂热状况引起了国家有关部门的关注重视。货币政策作为宏 观调控的重要工具，在调控房地产市场中作为主要调控政策之一，其政策措施 接二连三的出台，在社会各界都产生了很大的影响。2 0 0 2 年针对局部地区出现 的房地产投资增幅过大、土地供应过量等闯题，中国人民银行与其他相关部门 联合发出了 d ( l m 2 )90 0 0 0 6 0 5l0 9 8 0 4 接受l i d ( l m 2 ) = ，d ( r r ) 1 0 0 0 4 3 3 1 8 10 8 3 5 1 接受h d ( r r ) j d ( l l o a n )1 l2 0 1 8 9 6 3l0 1 5 5 3 接受i i d ( l l o a n ) = ，d ( r r ) 1 25 7 9 9 3 0 1l o 0 1 6 0拒绝凰 从表3 - 5 中可以看出，在9 5 的置信度下，l 号检验的接受和2 号检验的 拒绝说明在短期上贷款额l l o a n 是房地产价格l h p 的g i 锄g c r 因果关系，而 房地产价格l h p 不会c j r a n g e r 引起贷款l l o a n ，即短期上房地产价格不受贷 款额的增加或减少的影响，而房地产价格的上涨与下跌则或导致贷款额的增加 或减少；3 号检验和4 号检验的接受说明短期上货币供应量与房地产价格没有 任何的g r a n g e r 因果关系，货币供应量的高低对房地产价格并没有促进或抑制 作用；对5 号检验的拒绝和6 号检验的接受，说明短期上房地产价格受实际利 率的影响。而l o 号检验的接受说明货币供应量l m 2 也没有通过利率来影响房 地产市场。 3 2 5 脉冲响应函数与方差分解 g r a n g e r 因果检验证实了货币政策变量对房地产价格有一定的影响作用，但 它并没有对二者见的相对重要性以及这种作用的动态特征提供更多明确的信 硕士学位论文第3 章货币政策对房地产价格影响的实证分析 息。引入脉冲响应函数和误差分解技术会有助与该问题的解决。脉冲响应函数 用来描述系统对某个内生变量的冲击或新生所做出的反应；而方差分解则是将 这种反应分解成系统中各个变量所做冲击的贡献。因此，他们得出的结论应是 互相对应互为补充的。 基于v a r ( 2 ) 模型，下面分别给出各货币政策变量( l m 2 、l l o a b 、r r ) 一个标准差大小的冲击，进行脉冲响应，得到了关于l h p 的脉冲响应函数，用 图4 2 进行刻画。 r 髓p o n 始t oc h o l k yo n es d i n n o v a u o n s 土2s e r e s p o n s eo fl h p ol h p r e s p o n s eo fl h p1 1 0l m 2 ，| 心 八 多八、一一 二 r e s p o n s eo fl h p 佃l l o a n 黜s p o n o f l 咿b 豫 ，、 ：夕一一 图3 - 2 货币政策变量对房地产价格的响应函数 从图牟2 中可以看出，当在本期给货币供应量l m 2 一个正冲击后，房地产 价格l 肿在第2 期达到最高点，从第7 期以后开始稳定的增长。这表明货币供 应量受外部条件的某一冲击后，经市场传递给房地产行业，给房地产行业带来 同一方向的冲击，而且这一冲击具有较为显著的促进作用和较长的持续效应。 从l l o a n 对l h p 的脉冲响应来看，当本期给l l o a n 一个正冲击后，房地产 价格会在前4 期内上下波动，在第4 期以后开始起负向的作用。并且，随着时 序的拉长，这种作用会逐渐减弱，直至消失。从实际利率r r 对房地产价格的 脉冲响应来看，实际利率的正向冲击经市场传递后会给房地产价格带来负面的 影响，这种影响在第3 期达到最大，在4 期以后开始逐步减弱，到第9 期的时 候其影响相当微弱，这一点与g r a n g e r 分析的结果一致，短期上，房地产价格 2 4 硕士学位论文第3 章货币政策对房地产价格影响的实证分析 对利率具有敏感性。 脉冲响应函数描述了一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响， 而方差分解可以通过分析每个结构冲击对内生变量变化( 通常用方差来度量) 的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，利用方差分解来分析各 个货币政策变量对房地产价格的贡献程度，其结果见图3 3 。 v a r i a n c ed e c o m p o s i t i o n p e r c e n tl i - i pw a d a n c ed u et ol h pf f o - 憎pv a r l l a n c eduet ol l o a n p e c e n tl h pv l l r l a n c ed u t ol p e r c e n tt j - i pv b n a n c d u t or r 图3 - 3 货币政策变量对房地产价格的贡献率 从图3 3 中可以看出，在1 5 期内，金融机构的建筑业贷款额对房地产价格 的贡献率达到7 8 0 ，而货币供应量对房地产价格的贡献率最大也没有超过5 ( r v c 0 5 ) = 4 6 5 ) ，而利率对其的贡献率最大仅为3 6 2 ( r v c ( 8 ) = 3 6 2 ) ，货币供应量与利率对房地产价格的贡献度均不大。 3 3 小结 本章通过选用货币供应量l m 2 、贷款额l l o a n 及一年期贷款实际利率r r 代表货币政策变量，与房地产价格建立v a r 模型和v e c 模型，通过实证来分 析货币政策与房地产价格之间的关系。其实证结果如下： 第一：货币政策是影响房地产价格的原因。货币政策能够影响房地产价格， 可以通过实施货币政策来调控房地产价格。 第二，货币供应量长期对房地产价格具有正向影响，扩大货币供应量将导 致房地产价格的长期上涨，在7 个月后趋于稳定；短期中货币供应量的增加或 硕士学位论文 第3 章货币政策对房地产价格影响的实证分析 减少对房地产价格的影响作用不明显。相比之下，货币供应量对房地产价格的 影响力大于利率和贷款额的影响力。 利率的变动能够对房地产价格产生影响，从短期来看，房地产价格对利率 具有敏感性。实际利率的正向冲击会给房地产价格带来负的影响，但在9 个月 后，其影响趋于零。 建筑业贷款额对房地产价格的影响不大，从长期上来看，房地产价格的增 长先于建筑业贷款额的增长。 第三，货币政策对房地产价格具有调控作用，但是其调控效果有限。前期 的房地产价格对后期价格的影响远远超过了货币政策变量对其的影响，这主要 是公众预期起着主导作用。 硕士学位论文 第4 章货币政策对房地产投资影响的实证分析 第4 章我国货币政策对房地产投资影响的实证分析 4 1 房地产投资的现状分析 4 1 1 房地产投资的基本走势 从近几年的数据比较来看，我国房地产投资年平均增长速度为2 4 5 1 ，远 高于同期固定资产投资年平均增长率2 0 5 3 的速度，也远高于g d p 的增长速 度。( 见图2 1 ) 乍) 7j 一，x 一一二。一舻一* 一一箕一。x 一，一一。 。 tvv v t t 2 0 0 02 0 012 0 0 22 0 0 32 0 0 42 0 0 5 2 0 0 6 年份 图4 - i2 0 0 0 - 2 0 0 6 年g d p 增长率，固定投资增长率，房地产投资增长率 数据来源：中国统计局 从图4 1 中可以看出，2 0 0 0 年一2 0 0 4 年房地产开发投资增长率均高于固定 资产投资增长率。在众多的调控措施下，2 0 0 5 年房地产开发投资增长率下降到 1 9 8 ，2 0 0 6 年全国房地产投资完成投资1 9 3 8 2 亿元，比上年增长2 1 8 ，仅 低于全社会固定资产投资增长率2 2 个百分点，房地产投资占全社会固定资产 投资额的1 7 6 。根据中国统计局公布的数据，2 0 0 7 年上半年，全国完成房地 产开发投资9 8 8 7 亿元，同比增长2 8 5 ，比去年同期提高4 3 个百分点，高于 同期固定资产投资增速2 6 个百分点。 ， 4 1 2 房地产投资姿金的主要来源 在开发资金方面，目前中国房地产开发资金来源主要分为：国家预算内资 金、国内贷款、债券、外资、自筹资金和其他资金。2 0 0 6 年房地产开放资金中， 国内贷款占1 9 6 ，同比上升1 5 个百分点；自筹资金占3 1 9 ，同比下降1 3 藉衢加坫加5 o 硕十学位论文第4 章货币政策对房地产投资影响的实证分析 各百分点；利用外资占1 5 ，同比上升0 2 个百分点；其他资金( 定金及预付 款、个人购房按揭贷款) 占4 7 0 ，同比下降o 4 个百分点。2 0 0 7 年上半年， 全国房地产开发企业本年到位资金为1 5 6 1 8 亿元，同比增长2 7 8 。其中，国 内贷款为3 4 5 5 亿元，增长2 5 9 ；利用外资2 8 2 亿元，增长6 8 7 ；企业自筹 资金5 3 0 1 亿元，增长2 8 4 ；其他资金6 5 8 0 亿元，增长2 6 9 。其中，个人 按揭贷款1 7 0 2 亿元，增长5 6 6 。 一直以来，房地产业对银行贷款依赖性很重。尽管从2 0 0 4 年开始，我国国 内信贷在房地产开发资金来源中的比重明显下降( 见图4 2 ) ，金融调控的一系 列政策和措施效果明显。但是，在房地产开发资金来源的“其他资金”中，8 0 左右是购房者的定金和预付款，而购房者的这部分资金主要来自于个人住房 消费信贷。因此，在房地产开发资金来源中，银行信贷仍然是主要渠道。这种 以间接融资为主的方式，既与我国融资主渠道吻合，也与我国金融市场不健全 以及房地产金融发育不良有关。由此可以看出，减少银行贷款份额，降低房地 产业对银行信贷的以来程度，实现房地产开发融资渠道多元化目标，还需要较 长的时间1 3 5 1 。 图4 - 22 0 0 3 2 0 0 6 年全国房地产投资资金构成比较 数据来源：中国房地产信息网 当然，随着房地产企业规模的扩大，有时企业大部推进跨区域经营，证券 市场正在成为房地产业重要的资金来源。2 0 0 6 年末，全国境内上市企业( a 、 硕士学位论文 第4 章货币政策对房地产投资影响的实证分析 b 股) 达到1 4 3 4 家，其中房地产企业8 0 家，占5 6 9 ；上市房地产企业总市 值5 0 1 0 亿元，占境内上市企业总市值的5 6 9 ，房地产企业的融资能力有所加 强。而外资的流入，也构成了房地产投资资金的一个重要来源。2 0 0 6 - 2 0 0 7 年， 尽管外资进入房地产开发资金所占的比重仍然十分小( 1 6 ) ，但是在近两年的 时问里外资加快了进入中国房地产业的步伐。根据国家统计局的数据，2 0 0 6 年 外资进入国内房地产开发的资金达到3 9 4 亿元，同比增长5 3 ：2 0 0 7 年l 一6 月 份，外资进入房地产的资金为2 8 2 亿，同比增长6 8 7 。如果加上外国企业及 个人商品房的投资，外资进入中国房地产的资金的比重应该比这要高得多。比 如说，2 0 0 7 年深圳的住房有1 0 为香港居民购买。不过，这仅是政府统计机构 公布的数据，大量外资正在以各种各样的方式进入中国房地产市场嘶1 。 4 2 货币政策与房地产投资的向量自回归模型 4 2 1 研究变量的数据描述及处理 本章中数据的样本空间与3 2 节中的数据的样本空间是一样的，都是从2 0 0 年1 月到2 0 0 7 年5 月。研究变量的货币政策变量与3 2 节的货币政策变量亦相 同。本节中的房地产市场变量则为房地产投资( h i ) ，这与3 2 节中的房地产价 格( h p ) 不同。其他的数据处理过程亦与3 2 节相同，此处不再赘述。图4 3 为经处理后的u 的图形。 仁三j 卫 圈4 - 3 经处理后的l i 的图形 4 2 2 数据平稳性检验 采用a d f ( a u g m e n t e dd i c k e y - f u l l e r ) 单位根检验方法对上述时间序列进 行平稳性检验，其结果见表4 1 ( 与l m 2 、l l o a n 以及r r 有关的a d f 检验 硕士学位论文第4 章货币政策对房地产投资影响的实证分析 在表3 - 1 中以列出，表4 1 仅列出与l i 有关的a d f 检验结果) 。 从表4 - 1 中可以看出，l h i 在1 的显著性水平下，以较高的概率接受原 假设，即存在单位根的结论，为非平稳序列。a l h i 在l 的显著水平下，拒绝 原假设，接受不存在单位根的结论，即l h i 为l 阶单整序列。 表4 - 1 单位根检验 变量 滞后阶数a d f 统计量 p r o b 临界值1 结论 l h i1 l - 0 8 9 5 5 7 3 0 9 5 0 8- 4 0 8 1 6 6 6 非平稳 a l h i1 0一1 2 4 5 2 0 4 0 0 0 0 1 4 0 8 1 6 6 6 平稳 4 2 3 协整检验与误差修正模型 构建l h i 、l m 2 、l l o a n 和r r 四变量的v a r 模型，得出各种标准计算出来 的滞后阶数检验值，如表4 屯 表4 - 2l i t i ，l m 2 ，l l o a n ，r r 建立的v a r a - 程滞后阶数确定检验值 l a gl o g l l rf p ea i cs c h q 01 2 2 5 1 l ln a5 4 1 e - 0 7- 3 0 7 8 2 1 1- 2 9 5 6 4 5 5- 3 0 2 9 5 1 0 15 1 0 5 2 0 67 2 5 6 2 8 l3 4 4 e - 1 1 - 1 2 7 4 0 8 0 一1 2 1 3 2 0 1 - 1 2 4 9 7 2 9 * 2 5 2 7 1 6 3 32 9 3 9 4 9 5 3 4 0 e - 1 1 - 1 2 7 5 7 4 9- 1 1 6 6 1 6 8- 1 2 3 1 9 1 8 35 3 6 0 8 6 51 4 8 3 3 3 64 1 2 e - 1 1 - 1 2 5 7 3 6 8- 1 0 9 9 0 8 5- 1 1 9 4 0 5 6 45 4 6 0 6 0 71 5 5 4 4 1 64 9 0 e - 1 1 - 1 2 4 1 7 1 6- 1 0 3 4 7 3 11 1 5 8 9 2 4 55 6 6 6 1 9 12 9 9 0 3 0 64 4 7 e - 1 1- 1 2 5 3 5 5 6- 9 9 7 8 6 8 2 一1 1 5 1 2 8 3 6 5 8 7 9 0 3 82 8 7 4 8 2 34 0 6 e - i l - 1 2 6 7 2 8 3- 9 6 2 8 9 2 3- 1 1 4 5 5 2 9 76 0 0 4 9 1 11 5 6 9 3 2 84 7 l e - 1 1- 1 2 5 8 4 1 9 - 9 0 5 3 2 5 8 一1 1 1 7 1 8 5 8 6 2 2 4 1 8 32 5 0 5 9 6 34 3 7 e - l l 1 2 7 3 8 1 48 7 2 0 1 8 6一1 1 1 3 0 9 9 96 3 5 3 1 0 71 3 3 9 4 6 85 2 8 e - l l一1 2 6 5 7 4 2- 8 1 5 2 4 4 4一1 0 8 5 5 4 7 1 06 5 3 3 7 9 91 6 8 9 5 8 85 7 8 e 一1 1 一1 2 7 1 1 1 77 7 1 9 1 6 51 0 7 1 4 4 1 1 l6 7 9 5 6 2 12 1 7 6 1 8 55 3 6 e - l l- 1 2 9 7 5 6 4- 7 4 9 6 6 1 4- 1 0 7 8 4 0 8 1 27 2 0 2 9 2 42 9 6 2 2 0 2 *3 6 1 e - 1 1一1 3 6 1 7 9 8 *一7 6 5 1 9 3 4 1 1 2 3 1 6 2 注：加“”表示根据检验标准选出的最佳滞后阶数 从表4 6 中可以看出，根据a i c 准则选出的最佳滞后阶数与s c 准则选出的 滞后阶数不一致。由于滞后阶对协整的存在比较敏感，故用l r 检验进行取舍。 硕士学位论文第4 章货币政策对房地产投资影响的实证分析 原假设日。：在滞后期2 时，系数矩阵彳：的元素均为0 。 l r = _ 2 ( l o g l i l o g l 2 ) = 2 ( 5 1 0 5 2 0 6 - 5 2 7 1 6 3 3 ) = 3 3 2 9 2 6 3 0 = z 0 2 0 5 ( 1 6 ) 统计量显著，拒绝原假设，系数矩阵以的元素至少有一个不为0 ，即表示增加 滞后值能够显著增大极大似然的估计值。增加一个滞后阶数，继续进行检验p = 3 ： l r = - 2 ( l o g l 2 一l o g l 3 ) = - 2 ( 5 2 7 1 6 3 3 5 3 6 0 8 6 5 ) = 1 7 8 5 2 6 3 0 = z o0 5 ( 1 6 ) 接受原假设，即表示增加滞后值不能显著增大极大似然的估计值，故最佳阶数 p = 3 。 应用j o h a n s e n 协整检验对4 变量进行协整检验，其结果如表4 3 。 4 - 3l h i ，l m 2 ，l l o a n ，r r 的i o h a n s e n 协整检验的结果 u n r e s t r i c t e dc o i n t e g r a t i o nr a n kt e s t ( t r a c e ) h y p o t h e si z e d t r a c e0 0 5 n o o fc e ( s ) e i g e n v a l u e s t a ti s t i ec r i t i c a lv a l u ep r o b n o n e 0 4 0 6 1 8 27 9 4 4 9 8 64 7 8 5 6 l30 0 0 0 0 一 a tm o $ t1 o 2 7 1 2 3 83 4 6 2 8 2 02 9 7 9 7 0 7 0 0 1 2 9 a tm o $ t20 0 7 6 8 5 17 4 1 7 1 2 71 5 4 9 4 7 1 0 5 2 9 7 ， a ti n o $ t30 0 0 6 2 6 20 5 4 0 2 0 83 8 4 1 4 6 60 4 6 2 3 注：加。”表明在5 的显著性水平下拒绝原假设 从表4 7 中可以看出，房地产投资l h i 与货币供应量l m 2 、贷款额l l o a n , 实际利率r r 之间存在协整关系，其协整向量r = 2 。 证明了房地产投资l i 与货币供应量l m 2 、贷款额l l o a n 、实际利率r r 之间 存在协整关系，因此，建立向量误差修正模型c ，以进一步揭示它们之间的 动态关系，其v e c 模型如式( 4 1 ) 。 爿l = _ 0 4 5 e c m , 一l 一0 4 3 i j 皿1 0 2 6 a ，h i , 一2 1 0 4 a l m 2 ，一l 一2 1 3 a l m 2 ，- 2 ( 0 1 4 )( o 1 4 ) ( o 1d ( 2 1 3 )( 2 0 5 ) - 3 1 8 】 - 1 8 7 】 - 2 3 5 - o 4 9 - 1 0 4 式( 4 1 ) 一o 0 4 a l l o a n t - i - 0 31 a l l o a n t 一2 0 ol 啦- i - 0 0 8 a r r , 一2 + 0 0 6 ( o 3 s )( o 3 8 ) ( o 0 5 ) ( o 0 3 )( 0 0 4 ) - 0 0 9 】【- 0 8 3 - 2 1 7 1 - 2 3 4 【1 6 7 】 r 2 = 0 4 0f s t a t i s t i c = 5 7 0 式( 4 1 ) 中，e c m 的t 统计量值为3 1 8 ，其绝对值大于临界值1 9 9 ，能通 过检验，表明误差修正项e c m 对缸册有显著的影响，当短期波动偏离长期均 衡时，将以0 4 5 的调整力度将非均衡拉回到均衡状态。其他的差分项反映的短 3 l 硕士学位论文第4 章货币政策对房地产投资影响的实证分析 期波动的影响。 该v e c 模型中的协整方程如式( 4 2 ) e c m 。一i = l h i 。一l 一1 4 4 肼2 ，1 一o 2 2 l l o a nl l o 4 6 r r ，一l + 1 2 8 3 ( 0 1 0 )( o 1 2 )( 0 0 7 ) 式( 4 - 2 ) 卜1 5 i i 】卜i 8 8 【一6 5 9 协整方程反映了各变量之间的长期稳定关系，房地产投资l i 对货币供应量 l m 2 的弹性约为1 “，对贷款额的弹性约为0 2 2 ，对利率的弹性为0 4 6 。 4 2 4 g r a n g e r 因果检验 对房地产投资与货币政策变量之间的g r a n g e r 因果关系从长期和短期两方 面进行检验。首先，对房地产投资与货币政策变量进行长期的g r a n g e r 因果检 验，其检验结果如表。 表h 房地产价格与货币政策变量之问的长期g r a n g e r 因果检验 n u l1 h y p o t h e si s ： o b s f - s t a t i s t i c p r o b a b i1i t y 结论 l m 2d o e sn o tg r a n g e rc a u s el h i 8 61 1 0 6 2 93 9 e - 0 6拒绝h l h id o e sn o tg r a n g e rc a u s el m 2 8 60 2 6 6 2 10 8 4 9 5 5 接受h l l o a nd o e sn o tg r a n g e rc a u s el h i8 61 2 7 3 2 80 2 8 9 3 1 接受h l h id o e sn o tg r a n g e rc a u s el l o a n8 6o 2 2 2 7 60 8 8 0 3 2 接受珏 r rd o e sn o tg r a n g e rc a u s el h i8 6o 8 9 9 8 70 4 4 5 1 5 接受h o l h id o e sn o tg r a n g e rc a u s er r8 6 4 6 5 8 2 60 0 0 4 7 5拒绝h 0 从表中“可以看出，在长期的因果关系上，检验以较小的概率接受了货 币供应量l l v l 2 是房地产投资l i 的g r a n g e r 因果关系：而贷款额l l o a n 与实际 利率r r 都不是房地产投资l i 的g r a n g e r 因果关系，贷款额与利率仅存在协整 关系。 基于v e c 模型的因果关系反映的各变量之间的短期因果关系，其检验结果 如表4 - 9 。 表4 -