我国货币政策对西安市房地产价格的影响研究.doc

西安工业大学北方信息工程学院本科毕业设计(论文) 题目：我国货币政策对西安市房地产价格 的影响研究 系 别： 经贸系 专 业： 经济学 班 级： B080406 学 生： 査新宇 学 号： B08040613 指导教师： 党佩英 2012年05月西安工业大学北方信息工程学院本科毕业设计(论文) 题目：我国货币政策对西安市房地产价格 的影响研究 系 别： 经贸系 专 业： 经济学 班 级： B080406 学 生： 査新宇 学 号： B08040613 指导教师： 党佩英 2012年05月毕业设计（论文）任务书系（部）经济与贸易系 专业 经济学 班 姓名 查新宇 学号 B08040613 1.毕业设计（论文）题目： 我国货币政策对西安市房地产价格的影响因素研究 2.题目背景和意义：近年来西安市房地产价格增幅较快，而房地产价格的变动会影响消费者观念的变化，进而导致消费者变更其消费和投资计划。本文将通过分析利率、准备金率和差别化信贷等货币政策来构造货币政策指标与西安市房地产价格的多元线性回归模型，分析货币政策对西安市房地产市场价格的影响。3.设计(论文)的主要内容（理工科含技术指标）： 进行调研，收集货币政策的数据； 对利率、存款准备金率和信贷政策等对房地产价格的影响进行实际分析；建立多元回归模型，对各货币政策对房地产价格的影响进行实证检验； 在问题分析时，要用统计分析的方法的出结论，用实际数据支撑相关观点。 4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）： 本着严谨端正的研究态度，理论联系实际，能按时按质按量完成毕业设计各阶段任务，与指导老师的沟通、论文的监督与修订贯穿于整个课题研究的过程中。进度安排：2011年11月9日12月6日 查阅文献完成开题报告； 2011年12月7日2012年3月1日 完成论文初稿，中期报告； 2012年3月2日 2012年3月25日 完成论文二稿， 2012年3月26日 2012年4月18日 完成论文终稿， 2012年4月29日2012年5月10日 准备论文答辩。 5.毕业设计（论文）的工作量要求 论文字数10000字以上。 实验（时数）*或实习（天数）： 图纸（幅面和张数）*： 其他要求：外文翻译字数不少于3000字；参考文献篇数不少于15篇，其中外文文献不少于3篇 。 指导教师签名： 年 月 日 学生签名： 年 月 日 系（教研室）主任审批： 年 月 日说明：1本表一式二份，一份由学生装订入附件册，一份教师自留。2 带*项可根据学科特点选填我国货币政策对西安市房地产价格的影响研究摘 要房地产产业是拉动经济增长的重要力量，西安市房地产业对本地的经济运行和居民生活具有重要影响。近年来西安市房地产价格增幅较快，为控制房地产价格高涨的形势，2011年我国出台了一系列房地产调控政策，来遏制房地产价格过快增长等行为。本文将通过分析利率、存款准备金率和差别化信贷等货币政策来构造货币政策指标与西安市房地产价格的多元线性回归模型，分析货币政策对西安市房地产价格的影响。 关键词：货币政策；房地产价格；影响因素；二元线性回归模型Research on the Impact of Chinas Monetary Policy on Housing Prices in XianAbstractThe real estate industry is a major force to drive economic growth. As for Xian， it has a significant impact on the economy and residents life. In recent years， Xian has seen a relatively rapid increase of housing prices. In 2011， our country published a series of control policies on real estate to curb the too-rapid increase of housing prices and other related activities. By analyzing the monetary policies such as interest rates， the reserve requirement ratio and differentiated credit， this paper forms a multiple linear regression model of monetary policy indicators and the housing prices in Xian to make an analysis of the impact of monetary policy on the housing prices in Xian. Key Words : Monetary policy; real estate prices; influencing factors; binary regression model. 0目 录1 绪论1 1.1 研究背景和研究意义1 1.2 国内外研究综述1 1.2.1 国外研究现状2 1.2.2 国内研究现状2 1.3 研究思路及方法32 货币政策与房地产价格的相关概念4 2.1 货币政策4 2.2 房地产及房地产价格5 2.2.1 房地产含义5 2.2.2 房地产价格含义5 2.2.3 房地产价格的组成部分6 2.3 西安市房地产现状63 主要货币政策及其效果分析9 3.1 利率调控政策与西安市房地产价格的关系9 3.1.1 利率调整对房地产价格的影响9 3.1.2 2011年内利率调整对西安市房地产价格的影响10 3.2 法定准备金率的调整与西安市房地产价格的关系11 3.2.1 法定准备金率对房地产价格的影响12 3.2.2 2011年内以来法定存款准备率调整与西安市房地产价格变动关系12 3.3 信贷调控政策与西安市房地产价格的关系134 货币政策与西安市房地产价格关系的实证检验14 4.1 多元回归预测理论14 4.2 模型建立14 4.3 对建立的模型进行检验155 结束语20参考文献21致 谢22毕业设计（论文）知识产权声明23毕业设计（论文）独创性声明24 1 绪论 1 绪论1.1 研究背景和研究意义 随着西安国际化大都市建设如火如荼的进行，西安陆续出现了交通拥挤，人口密集，住房紧缺的现象，而住房已成为人类生活中的头等大事。近年来西安市房地产价格增幅较快，而房地产价格的变动会影响消费者观念的变化，进而导致消费者变更其消费和投资计划。当价格上升时，房地产作为抵押资产可使消费者的信贷配给约束得到缓解，从而导致消费者通过抵押权益赎回增加消费，价格上涨可以增加房地产供给，从而增加社会产出；同时，房地产作为国民经济中的支柱产业，可以通过一系列的关联效用对实体经济产生重大影响。西安市房地产业对本地的经济运行和居民生活具有重要影响。房地产业是拉动经济增长的重要力量，但房地产价格一直高速增长，西安市房地产价格从1998年到2010年高居不下。为控制房地产价格高涨的形势，人民银行相继出台了许多货币政策，如提高准备金率，提高利率，和差别化信贷政策等，众多货币政策来控制房地产价格，但日前，在诸如“新国八条”、限购、限价的严厉政策调控下，普通老百姓依旧没有感受到西安市房地产价格理性回落，西安市未来房地产市场价格会是怎样的走势，这将成为当地政府、房地产商以及消费者们共同关注与期待的话题。房地产价格的上涨是经济过热或通货膨胀的先行指示器。而作为我国的支柱性产业，房地产行业与经济的增长和通货膨胀尤为显著。因此，货币政策必须关注西安市房地产价格。加强对当地房地产价格的调控。本文将通过分析利率、准备金率和差别化信贷等货币政策来构造货币政策指标与西安市房地产价格的多元线性回归模型，分析货币政策对西安市房地产行业发展的影响。深入研究我国货币政策的运行过程，有助于进一步深化对西安市房地产行业运行规律的认识，有助于提高货币政策的制定、执行和评估的科学性与合理性。1.2 国内外研究综述西安市房地产行业起步较晚、发展时间较短、市场化程度不完善，在货币政 西安工业大学北方信息工程学院毕业设计（论文） 策如何对本地房地产价格作出反应，国内观点不够完善且存在分歧。目前对于货币政策和房地产市场之间的影响关系研究大致可以分为三个方面：第一个方面是主要研究利率对房地产价格的影响；第二个方面是同时研究贷款及利率和房地产价格的关系；第三个方面是较为全面的研究货币政策和房地产价格的关系，而国外学者们的观点则是多层次的。1.2.1 国外研究现状货币政策对房地产价格的调控问题一直是国外学者研究的课题，国外有很多学者从不同的层面进行理论阐述和分析。如：Adrian Cooper1 Adrian Cooper， Christopher. The Oregon ExperimentM. New York: Oxford University Press.2004，11-11(2004)认为，近期英国房地产价格持续上升的主要原因就是利率机制导致。Feng Goua， Ying Sophie Huang(2010)研究了货币供给与房地产和股市之间的关系。两位学者认为以热钱为代表的货币供给在一定程度上导致了房地产价格的上涨的显著性。Bernanke和Gertler(1989)把这个思想纳入一般均衡的框架下进行分析。之后，较多学者沿用一般均衡分析框架下，分析房地产价格信贷和宏观经济的互动影响，最具代表性的文献是Kiyotaki和Moore(1997)。Benito2 Benito. Urban renewal theory and practiceM. Macmillan Education Ltd. 2006，:23-24(2006)认为信贷约束是理解房地产价格和房地产市场的重要视角。另外，国外还有很多学者结合自己国内的具体情况实证分析了利率同房地产价格的关系。Lastrapes3 Mishkin LastrapesThe Economics of Money，Banking and Fi-nancial Markets .Pearson Intl Ed， 2007，8-9（2004）假定货币长期保持中性，则货币供应量的正向引起真实房地产价格与销售额的上涨。货币供给通过影响实际资本收益率进而影响使用者成本并改变住房需求。1.2.2 国内研究现状 国内学者对我国货币政策对房地产价格的影响大多是从某一个方面展开的，如盛松成（2003）认为，中国人民银行通过房地产金融调控房地产价格的作用有限，且调控效果不确定。而更多的学者则认为货币政策能影响房地产价格，但在不同的货币政策工具对房地产价格的影响程度和生效时间上有不同的观点:徐会军、唐志军、巴曙松（2010）认为，利率对房地产价格波动的影响最大，其次是货币供应量的变动率；刘传哲4 刘传哲.：货币政策与房地产市场，中国金融出版社，2006年版，第20-22页。（2006）认为，1998年后货币政策各变量与房地产价格表现出了较强的相关性，其中利率影响最大。闫燕、郭科5 闫燕：西安市住宅房地产市场价格预测研究，陕西师范大学学报，2011年版，第22-23页。(2007)认为，利率对西安市房地产价格变化的影响力更强。张佩、冯璐、田秋梅（2009）认为，货币政策能够影响西安市房地产价格，长期内利率调整对房地产价格的冲击比货币供应量更为显著。另有观点则认为货币供应量对房地产价格的影响更明显。如谷云波1 谷云波：货币政策调控对房地产市场的影响研究，西南财经大学出版社，2011年版，第46-51页。 （2009）认为，通过改变货币供给量更能直接影响西安市房地产市场。张佩，冯璐2 张佩，冯璐：西安房地产市场分析预测网络技术应用研究，科技经济出版社，2009年版，第32-33页。（2010）认为货币供应量的膨胀是催生西安市房地产价格上涨的重要原因。刘传哲和何凌云(2006)认为货币供应量的变动是在房地产宏观调控政策频出的背景下，以刚性需求为主的房地产市场发展是相对稳定的。综上所述，国内学者在研究货币政策与房地产价格的关系时，大多数是在理论上单一的从某一个方面分析房地产价格在中央银行的各项货币政策下产生何种的反应，或者是货币政策制定对于房地产价格的重要影响进行了阐述，而相关的数量实证研究较少，只是从理论上根据事后的数据进行说明，从而在说服力上有所欠缺。1.3 研究思路及方法 我国房地产的发展，虽然历史悠久，但是真正与现代市场经济联系在一起却比较晚。本文试图将我国的货币政策理论与西安市房地产价格现状分析结合起来，重点分析我国的货币政策对西安市房地产价格的影响。为了进一步量化利率以及存款准备金率、贷款等货币政策对西安房地产价格的影响，本文将以货币政策变量与西安市房地产价格的关系，建立多元线性回归模型，进行分析。论文主要分为五个部分，具体内容如下： 第一部分，介绍选题的目的及意义，对国内外文献进行综述，了解本课题的必要性，以及提出研究的思路及创新之处。 第二部分，概况货币政策与房地产价格的相关概念。通过统计年鉴相关数据分析西安市房地产现状。 第三部分，对主要货币政策及其效果进行分析，其中包括：利率调控政策与西安市房地产价格的关系、利率调整对房地产价格的影响，并且分析2011年一年来利率调整对西安市房地产价格的影响。以及法定准备金率的调整与西安市房地产价格的关系和信贷调控政策与西安市房地产价格的关系。第四部分，对货币政策与西安市房地产价格关系进行实证检验，并进行分析。 第五部分是对全文的总结，展望2012年西安市房地产价格，并提出对策。 2 货币政策与房地产价格的相关概念 2 货币政策与房地产价格的相关概念2.1 货币政策货币政策1荆国勇：货币政策对房地产价格影响的分析，中国人民大学出版社，2011年版，第18-19页。(Monetary Policy)是通过政府对国家的货币、信贷及银行体制的管理来实施的。货币政策的性质（中央银行控制货币供应，以及货币、产出和通货膨胀三者之间联系的方式）是宏观经济学中最吸引人、最重要、也最富争议的领域之一，一国政府拥有多种政策工具可用来实现其宏观经济目标。 货币政策分为广义和狭义之分，广义货币政策，指政府、中央银行和其他有关部门所有有关货币方面的规定和采取的影响金融变量的一切措施。狭义货币政策：指中央银行为实现既定的经济目标（稳定物价，促进经济增长，实现充分就业和平衡国际收支）运用各种工具调节货币供应量和利率，进而影响宏观经济的方针和措施的总合。我国的货币政策工具是中央银行为达到货币政策目标而采取的手段。货币政策工具分为一般性工具和选择性工具。现阶段，中国的货币政策工具主要有:1. 公开市场操作，它是运用国债、政策性金融债券等作为交易品种，主要包括回购交易、现券交易和发行中央银行票据，调剂金融机构的信贷资金需求。2.存款准备金，是通过调整存款准备金率，影响金融机构的信贷资金供应能力，从而间接调控货币供应量。3.再贷款与再贴现，运用再贷款政策、再贴现政策调剂金融机构的信贷资金需求，影响金融机构的信贷资金供应能力。4.利率政策，根据货币政策实施的需要，适时的运用利率工具，对利率水平和利率结构进行调整，进而影响社会资金供求状况，实现货币政策的既定目标。 5.汇率政策，通过汇率变动影响国际贸易，平衡国际收支。 西安工业大学北方信息工程学院毕业设计（论文） 2.2 房地产及房地产价格2.2.1 房地产含义所谓房地产是指土地、建筑物及固着在土地、建筑物上不可分离的部分及其附带的各种权益。房地产含义有广义和狭义之分。狭义的房地产是指土地及其之上的建筑物与其衍生权益；广义的房地产是土地与其之上的建筑与其衍生权益，包括森林、水源和矿藏等自然资源。房地产由于其自己的特点即位置的固定性和不可移动性，在经济学上又被称为不动产。它具有以下特点：位置的固定性和不可移动性、使用的长期性、影响因素多样性、价值大量性、保值增值性、行业相关性。2.2.2 房地产价格含义房地产价格1王华：中国城市房地产价格的基本构成要素，中国财经出版社，2008年版，第34页。是指建筑物连同其占用土地的价格，即房地产价格=土地价格+建筑物价格，是房地产经济运行和资源配置最重要的调节机制。房地产价值是房屋建筑物价值和土地自然资源价值及土地中投入劳动所形成的价值的统一，房地产价格就是这种综合性特殊价值的货币表现，由于房屋建筑物价值和土地中投入的劳动形成的价值占了主要部分，因此可以说房地产价格基本上是房地产价值的货币表现。房地产价格有以下几种特点： a. 房地产价格具有明显的权利价格特征。由于房地产本身空间的固定性和不可移动性，不像其他商品一样通过买卖可以转移到任何地点使用，而是一种权利关系的转移，因而房地产价格实质上是权利价格。 b. 作为房地产价格基础的价值具有特殊性。房地产的物质构成中包含土地在内，原始土地本身是非劳动产品，其价格是地租的资本化，只有加工在土地上的劳动才能以社会必要劳动时间来计量，因此，房地产不完全是劳动产品，房地产价格也不完全是社会必要劳动时间决定的。 c. 房地产价格具有特殊的形成机制。房地产价格受到房地产需求量变动的影响特别大。一方面任何一宗房地产的供给都是缺乏弹性的；另一方面，房地产均衡价格（指市场供给和市场需求相平衡时的价格）的形成主要是由需求量的变动所决定的。当需求量增加，供给量不能相应增加时，房地产价格便呈现出上升趋势。同时，房地产价格受到房地产效用及其长期发展趋势的影响也特别明显，购房者投资置业，总是希望所购置的房地产能保值增值，因此，在购房时不只是考虑当前，而是更多地考虑未来的房地产发展趋势，因而价格预期的心理因素，就成为影响房地产价格长期走势的一个不可忽视的因素。d. 房地产价格具有显著的个别性。这里所说的个别性是指每宗房地产都有其不同于其他房地产的价格。其原因主要是由房地产物质实体的个别性所造成的，由于房地产空间的固定性、不可移动性，房地产实际的价值和使用价值是各不相同的，因而其价格也具有个别性。e. 房地产价格具有多种表现方式。房地产是价值量大的超耐用品，交易方式多种多样，其中房地产买卖和租赁在交易量和市场范围方面占主要地位，此外还有抵押、典当、作价入股等。在这些不同的交易方式中，房地产价格也有不同的表现方式，如售卖价、租赁价、抵押价、典当价等等。f.房地产价格总水平具有上升趋势。一个城市或地区的房地产价格总水平，虽然受供求关系影响会出现周期性上下起伏，但从一个较长时期看却呈现出上升趋势。主要是因为土地的稀缺性和供应量的有限性、经济发展和收入水平的提高，房屋的内在品质和外部环境不断改善等，使房地产价格相应上升。从长期发展趋势看房地产价格总水平趋于上升，这是同一般商品价格所不同之处。2.2.3 房地产价格的组成部分房地产价格受多种因素影响，且随时间、地区不同存在较大差异，主要可以分为两大因素，即成本因素和供求因素。成本因素涉及房地产开发商在开发经营过程中所投入的总费用，包括地租、征地和拆迁补偿费、前期工程费、房屋建筑安装费、基础设施建设费、管理费、贷款利息、税金和利润等，这是房地产价格的主要决定因素。供求因素是指市场上的总供给和总需求状况，供大于求，价格下跌；供不应求，价格上升。供求因素又受到经济因素、社会因素、政治因素和竞争者行为等因素的影响。一般来说，经济增长、金融景气、政治稳定时期，社会总投资增加，土地需求也会相应增加，致使地价房地产价格上涨，反之就会造成房地产价格的下降。2.3 西安市房地产现状 2011年作为“十二五”开局之年，也是房地产行业发展的重要转型年，这一年房地产行业经历了史上最严厉的调控，同时也是行业向商品房与保障房双轨制迈向的重要年份，在这样重大机遇与重大挑战并存的年份里，西安房地产市场从供应的角度来看，2011年，西安市商品房新批预售面积为1456.64万平米，相比去年同期下滑10.90%，其中，普通住宅累计新批准预售面积1125.39万平方米，同比去年下降15.31%1 数据来源：华商楼市通指数。自2011年1月底新国八条后，各地方版“限购令”、商品房明码标价规定、央行三次加息、六次上调了存款准备金率，楼市政策调控在不断升级，金融市场也持续收紧，造成西安房产市场观望氛围日趋浓烈;同时，伴随着通胀压力的日益增大、银行信贷能力的萎缩，开发企业资金压力趋紧，在日渐趋紧的政策调控的背景下，房企对于市场后期的开发信心已明显不足，开发企业供应能力呈现出下滑态势。2011年，西安房地产市场供应各项指标总体表现为走低的态势：从交易情况来看，2011年，西安商品房销售量为1092.23万平方米，相比去年同期下滑23.55%，其中，普通住宅销售面积913.75万平方米，同比去年同期下滑28.112 数据来源：21世纪不动产西安市统计部的统计数据。%。1、2月，在对限购令即将出台的强烈预期下，抢签备案迅速占据了市场，楼市在前2个月呈现出了大规模交易的现象，相比同期前2个月，商品房市场销量较去年同期增85.01%，普通住宅市场销量增长99.27%;2月25日西安限购后，3月份楼市交易量环比锐减近7成;7月至12月连续六个月交易量持续直线下滑，商品房市场销量相比去年同期下跌39.25%，普通住宅市场销量相比去年同期下跌43.883 数据来源：21世纪不动产西安市统计部的统计数据、华商楼市通指数。%。2011年西安市房地产价格走势从整体来看（如图2.1所示）：图2.1 2011年西安市房地产价格走势说明：数据来源于西安市统计年鉴、西安市房地产信息专刊。 在2011年里，房地产价格呈现出微扬、反复波动和掉头向下的趋势。从房地产价格走势来看，2011年西安的房地产价格(为报价，区别于成交均价)整体呈现出“热出冷收”的态势。在前4个月里一直呈上涨趋势，期间从2月开始，涨幅逐渐下跌。从图2.1显示，楼市指数于5月份首次跌破100，指数仅为98.67，这意味着房地产价格在5月份首次出现了环比下跌的情况，并在接下来的58月呈现出反复波动，其中5、7月下跌，6、8月上涨。从9月一直到12月，房地产价格均呈现出下跌态势。其中，涨幅最大的为2月，环比上涨5.66个百分点，另外1、3月的涨幅也比较大；而在房地产价格下跌的月份中，跌幅度最大的为7月，环比下跌1.45个百分点，其次是5月和11月。为了防止经济全面过热，以调控房地产市场为首要目标，央行在2011年内出台了一系列调控措施，银根紧缩限贷、提高准备金率、加息多管齐下。毫无疑问，各举措目的在于实现房价稳中有降，抑制房地产过热。那么，货币政策实施的效果如何呢? 本文接下来以西安市房地产价格的变化为例进行分析和实证。 3 主要货币政策及其效果分析 3 主要货币政策及其效果分析3.1 利率调控政策与西安市房地产价格的关系 所谓货币政策调控房地产价格1 本文所指的房地产价格是房地产市场的销售价格。指的是中央银行运用货币政策工具影响房地产价格从而实现政策目标的整个作用过程，即货币政策各项措施的实施，如何通过房地产价格引发实体经济中各种经济变量的一系列变化，从而影响整个社会经济活动。货币政策对房地产价格的影响实际上包含前后两个相互联系的环节，即货币政策怎样影响房地产价格和房地产价格怎样将货币政策的信息反映到实体经济中。利率政策是中央银行银行货币政策中最常见的、最重要的工具，其作为借贷资金的价格，是调节经济的重要杠杆之一。利率能够反映市场资金供求状况、变动灵活的利率。它是影响社会的货币需求与货币供给、银行信贷总量的一个重要指标，也是中央银行用以控制货币供应量、调节市场货币供求、实现货币政策目标的一个重要的政策性指标，因此利率政策作为一项重要的货币调控方式，毫无疑问也就成为政府对房地产市场进行调控的重要手段。3.1.1 利率调整对房地产价格的影响 利率是凯恩斯主义所坚持的货币政策的中介目标2 美 大卫.H 弗里德曼：货币与银行，中国计划出版社，2001年版，第45-46页。2。利率政策是我国货币政策的重要组成部分，也是货币政策实施的主要手段之一。中国人民银行根据货币政策实施的需要，适时的运用利率工具，对利率水平和利率结构进行调整，进而影响房地产市场供求状况，实现调控房地产价格的目标。 由于房地产是一种价格较高的特殊商品，大多数消费者缺乏一次性付款购买的能力，而多采用抵押贷款的方式进行购买，即消费者以所购房产作为抵押物，向住房公积金管理机构或金融机构申请购房贷款，并在一定的期限内按贷款合同偿还本金和利息。2011年以来，我国实行积极的财政政策和稳健的货币政策，央行的货币政策多次调整，从年初的中国人民银行宣布上调存款准备金率0.5个百分点开始，九个月内央行连续三次上调存款准备金率，大型金融机构存款准备金率已达到22.5%；并几次提高存贷款基准利率。一系列货币政策的调整，增加 西安工业大学北方信息工程学院毕业设计（论文） 了房地产开发企业融资的难度。贷款利率提高，增加了房地产开发商的资金成本，也增加了房屋消费者的购房成本，抑制了购房需求。利率的变化会直接影响消费者的还贷额，如果利率提高，消费者的还款额增加，购房成本上升，一部分消费者就会退出房地产市场，需求的下降将导致房地产价格下跌。反之，如果利率降低，消费者的还贷额减少，购房成本降低，一部分潜在消费者就会进入房地产市场， 需求的增加将导致房地产价格的上涨。上述理论可以表述为：利率还贷额购房成本房地产需求房地产价格 由此可见利率的变化影响居民的需求，对房地产开发商来说，利率变化会影响其融资成本提高利率将促使房地产行业开发成本的增加，资金成本的增加会直接导致房地产价格上涨，会使得房地产的供给下降，利率的调整对房地产价格的影响将取决于需求和供给方面的力量对比。3.1.2 2011年内利率调整对西安市房地产价格的影响表3.1 2011年金融机构人民币贷款利率说明：数据来源于西安市统计年鉴、西安市房地产信息专刊。调整时间六个月以内（含六个月）六个月至一年（含一年）一至三年（含三年）三至五年（含五年）五年以上2011.02.095.606.066.106.456.602011.04.065.586.316.406.656.802011.07.076.106.566.656.907.05 随着2011年7月央行对利率的调整，导致首套房贷首付三成提至四成，个别银行甚至提至5成以上。据数据显示（图3.1示）： 图3.1 2011年4-7月西安市房地产价格走势 说明：通过对西安市房地产信息专刊相关数据整理。 西安市的房地产价格7月均比4月、5月的低，7月环比6月，平均价格下跌69元，但是平均价格涨幅为0.03%。据统计，在9个区域中，曲江等6个区域的楼盘价格环比下跌，城南和浐灞2个区域的价格有不同程度上涨。其中涨幅最大的是浐灞，指数达113.11，下跌幅度最大的是曲江，指数达94.58。由此可见， 利率的上调对西安市房地产价格有一定的影响，但是效果并非那么显著。西安市房地产价格在短期内受利率的影响较小，但未来房地产价格增长将趋于平缓。宏观金融政策本身的性质决定了其真正凸现于经济发展的成效上需要相当长的一段时间，而且这种状态还将继续维持一段时间。虽然利率调整并不能直接决定房地产价格，但却可以通过控制房地产的需求和供给从而影响房地产价格。上调利率对于购房者来说意味着购房支出的增加，这实际上是央行在削减对贷款购房者的支持力度，降低其购买力，而购买力的降低必然会减少对房地产需求，这种对需求的抑制作用将最终决定供给，从而控制过高的房地产价格，产生积极的降温作用，使房地产价格回归理性。 综上所述，上调利率对抑制需求，平稳西安市房地产价格会起到积极作用。虽然央行每次上调利率的幅度都不大，但是央行采取这种频繁的利率上调，表明利率再度上调的几率非常大，从而让消费者产生对后期成本明显增加的预期。这样，在某种程度上是会抑制一部分普通消费者的房产需求。利率的上调，对房产需求者的心理产生影响，市场将出现短暂的观望态势。3.2 法定准备金率的调整与西安市房地产价格的关系 随着金融制度的发展，存款准备金逐步演变为重要的货币政策工具。法定准备金率是指一国中央银行规定的商业银行和存款金融机构必须缴存中央银行的法定准备金占其存款总额的比率。 当中央银行降低存款准备金率时，金融机构可用于贷款的资金增加，社会的贷款总量和货币供应量也相应增加；反之，社会的贷款总量和货币供应量将相应减少。央行提高存款准备金率是对货币政策的宏观调控，是为了防止货币信贷过快增长。我国经济近年来快速增长，但在此过程中的突出矛盾也进一步凸显，投资增长过快的势头不减。而投资增长过快的主要原因之一就是货币信贷增长过快而提高存款准备金率可以相应地减缓货币信贷增长，保持国民经济持续快速协调健康发展。3.2.1 法定准备金率对房地产价格的影响 法定准备率一直被视作央行重要的货币政策手段之一。中央银行调整法定准备率对金融机构以及社会信用总量的影响较大。从直观上看，上调存款准备金率对商业银行冲击最大。直接影响商业银行对房企贷款和对购房者的按揭贷款。央行上调法定准备率，商业银行等上缴的存款准备金就越多，其可运用的资金就越少，从而导致社会信贷总量减少，银行发放贷款能力就降低，减少住房消费贷款， 从而减小了房地产的有效需求，导致房地产价格下降。但是另一方面上调法定存款准备金率，商业银行银行发放贷款的能力降低，减小房地产开发贷款，从而减少房屋的有效供给，房地产价格反而上升。 反之，如果中央银行规定的法定准备率低，商业银行等上缴的存款准备金就少，其可运用的资金来源就多，从而导致社会信贷量增大。房地产贷款就会增加，这样就扩大了房地产的有效需求，导致房地产的价格上升。3.2.2 2011年内以来法定存款准备率调整与西安市房地产价格变动关系2011年以来，央行以每月一次的高频率，连续四次上调存款准备金率。2011年6月14日，央行再次宣布上调存款准备金率0.5个百分点。这也是央行年内第六次上调存款准备金率。（此前的五次日期分别为1月20日、2月24日、3月25日、4月21日和5月18日）从整个楼市调控的政策取向看，高频率的上调存款准备金率，对西安市房地产价格起到了一定的抑制作用。从图2.1显示，11年5月份首次跌破100，指数仅为98.67，这表示西安市房地产价格在在5月份首次出现了环比下跌的情况，并在接下来的58月呈现出反复波动。从9月一直到12月，房地产价格均呈现出下跌态势。央行11月30日宣布下调金融机构存款准备金率0.5个百分点，将中国货币政策再度推向关注的风口浪尖。按照11年10月末中国金融机构人民币存款余额79.21万亿元计算，此次下调将释放出约4000亿元人民币流动性。从2011年12月5日起，央行宣布下调存款准备金率0.5个百分点。此次下调后有利于改善资金面紧张局面，银行在放贷额度增加后，将更加支持自住房贷，尤其是首套贷利率将由基准逐步回落至九折水平。不过，在影响房地产价格三要素（政策、资金、存货）中，当前政策从紧、存货压力大，下调存准率仅代表资金面渐松，由此对西安市房地产价格影响非常小。3.3 信贷调控政策与西安市房地产价格的关系 在二级银行体制下，我国房地产信贷控制实施的是双重控制，不仅控制需求，还控制供给。中央银行通过运用公开市场操作、再贴现、再贷款和法定存款准备金等货币政策工具来改变货币供应量，这会改变商业银行的准备金和存款，进而影响其贷款供给能力。银行贷款能力的变化会影响房地产贷款的可获得性，从而增加或减少房地产需求，引致其价格的相应变化。如果央行采取扩张性的货币政策，如买入有价证券、增加再贷款、降低再贴现率和法定存款准备金率，来增加货币供应量，商业银行的准备金和存款增加，其发放贷款的能力提高，房地产贷款随之增加，从而扩大了房地产的有效需求，导致房地产价格上升；反之，如果央行采取紧缩性货币政策，如卖出有价证券、减少再贷款、提高再贴现率和存款准备金率，来减少货币供应量，商业银行的准备金和存款减少，其贷款能力降低，房地产贷款被削减，从而减少了房地产的有效需求，导致房地产价格下跌。这一传导过程可以概述为：货币供应量房地产贷款房地产需求房地产价格 西安市房地产行业的健康良性发展离不开信贷政策的支持。央行的调控中，信贷政策应该发挥重要的作用，把好信贷这个闸门，抓住市场要害，迅速将房地产价格稳定下来，并逐步解决房地产行业中存在的其他问题。 4 货币政策与西安市房地产价格关系的实证检验 4 货币政策与西安市房地产价格关系的实证检验4.1 多元回归预测理论 回归分析预测法1弗里德曼(David A.Freedman) ：统计学原理，机械工业出版社，2010版，第57-62页。，是指在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，因此，回归分析预测法是一种重要的市场预测方法，当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时，如果能将影响市场预测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资料，就可以采用回归分析预测法进行预测。它是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法。 回归分析预测法有多种类型。依据相关关系中自变量的个数不同分类，可分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法。在一元回归分析预测法中，自变量只有一个，而在多元回归分析预测法中，自变量有两个以上。依据自变量和因变量之间的相关关系不同，可分为线性回归预测和非线性回归预测。 回归分析预测法的步骤： 1根据预测目标，确定自变量和因变量2建立回归预测模型3进行相关分析4检验回归预测模型，计算预测误差5计算并确定预测值 多元回归分析预测法，是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。4.2 模型建立为了量化贷款利率以及存款准备金率货币政策对西安市房地产价格的影响，构建了如下多元线性回归模型:Y=0+11+22， 由于数据的可得性以及代表性，采用二元线性回归 西安工业大学北方信息工程学院毕业设计（论文） 模型中， 本文主要用西安市的房屋销售价格指数1 说明：房屋销售价格指数是反映一定时期房屋销售价格变动程度和趋势的相对数，它是通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度。将西安市房地产价格的变动（Y），作为因变量。在自变量的选择方面， 将贷款基准利率(1)以及法定存款准备金率(2)这两个货币政策定量变量作为主要自变量 ， 并且主要选择一年期贷款基准利率(1)代表利率因素。4.3 对建立的模型进行检验 表4.1 2011年1月-2012年1月西安市房屋售价指数及一年期贷款基准利率和存款准备金说明：数据来源于中国人民银行网站，国研网、西安市统计信息网、西安市统计局网站数据或经过相关数据整理。月份房屋销售价格指数（%）一年期贷款基准利率（%）存款准备金率（%）2011.01102.235.8119.002011.02105.316.0619.502011.03102.876.0620.002011.04101.136.3120.502011.0598.676.3121.002011.06100.106.3121.502011.0798.566.5621.502011.08100.126.5621.502011.0999.766.5621.502011.1099.736.5621.502011.1198.916.5621.002011.1299.746.5621.002012.0199.336.5621.00应用excel“数据分析”功能求多元线性回归的有关参数如表4.2所示：表4.2 二元线性回归问题EXCEL输出SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.80677R Square0.650878Adjusted R Square0.581054标准误差1.255845观测值13方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析229.4032114.701619.3216480.005187残差1015.771471.577147总计1245.17468Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept140.5629.34631415.03933.41E-08119.7371161.3869119.7371161.3869一年期贷款利率-1.682143.280953-0.51270.619295-8.992565.628276-8.992565.628276法定存款准备金率-1.410711.000681-1.409750.188947-3.640370.818942-3.640370.818942 “回归统计”中Multiple R为复相关系数；R Square为可决系数 R2 ；Adjusted为修正的可决系数；“标准误差”为的点估计值。方差分析表中Singnificance F为对回归方程检验所达到的临界显著性水平，即 P值；SS为平方和；MS表示均方；df是自由度；P