【毕业学位论文】（Word原稿）房地产市场和金融市场关系的实证研究——基于协整理论和偏最小二乘法-统计教育学

1 房地产市场和金融市场关系的实证研究 基于协整理论和偏最小二乘法 四川大学 摘 要 房地产市场和金融市场在现代经济中具有独特的地位和作用，两个市场的发展存在着密切的联系。研究房地产市场与金融市场的互动关系，对于推进两者的共同发展具有十分重要的现实意义。本文采用 1994 年到 2009 年房地产市场与金融市场的相关统计数据，通过协整分析发现金融市场与房地产市场存在长期的均衡关系，利用格兰杰因果检验判断两者之间的因果关系。采用主成分分析法获得金融指标交互组合形成因子，构建偏最小二乘法模型分析形成因子对房地产 市场的影响，并使用协整检验验证回归的有效性，得到形成因子与房地产市场的误差修正模型。最后根据本文的研究结论提出相应的对策建议。 关键字 ：房地产市场 ； 金融市场 ； 协整理论 ； 偏最小二乘法 on a in is a of on in of of 994 009. By a by by a to of to 2 to of LS an of 问题描述 房地产业的发展带动着多个产业发展，对国民经济起着举足轻重的作用。2003 年国务院下发国务院关于促进房地产市场持续健康发展的通知 ，其中明确指出：“房地产行业关联度高，带动力强，已经成为国民经济的支柱产业。” 1近年来我国房地产市场投资增速迅猛。 1995 ，我国房地产业固定资产投资额逐年攀升（见图 1特别是 1998 年 实行住房市场化 以后，一直维持着 10%以上的增长率。 2009 年，房地产业投资规模突破 元，投资额增长率维持在 22%的高位，房地产业投资额占总固定资产投资的比重超过 1/5。 1998 年以后，房地产业投资额占 重亦逐年增加（见图 1 2009 年已 经 达到 14%。随着房地产市场规模的不断扩大，保证其 持续健康发展也 就显得 越来越重要。 图 1地产业投资情况图 图 1地产业投资额占 重 资料来源：中国统 计年鉴 19962010 同时， 房地产业属于资金密集型产业，其投资规模大、周转时间长、商品价值大等特点，注定了房 地产业与金融业之间有着密切的联系。一般而言，房地产市场的繁荣，离不开金融市场的参与和支持，同时房地产市场的繁荣也促进金融市场的发展。然而一个市场的衰退也会影响到另一个市场的发展。 2007 年初爆 3 发的美国次 贷危机引发的 全球金融市场的持续动荡，汇市大幅波动，股市大量抛盘，黄金、原油、铜等大宗商品抛售就是 一个实例 。 房地产业是国民经济的支柱产业，而随着中国经济快速持续发展，金融的重要性也同样越来越突出，良好的金融市场可以成为经济发展的重要推动因素，对经济产生持续推动力并提高整个经济的发展效率 2。因此研究房地产市 场与金融市场的相互关系，推进两者共同发展就具有十分重要的意义。 我国房地产业的发展历史只有 20 年，真正实行 市场化的历程只有 13 年 ，无论是对房地产经济的实证研究还是理论研究都存在着许多空白和不足之处。那么，具体到中国这样一个处于转轨过程、市场经济体制还不完善的国家，金融市场与房地产市场的这种互动关系能否得到实证检验呢？ 本文以此为出发点，旨在 对当前中国金融与房地产两个市场的发展关系进行实证研究，分析金融市场中的重要因素对房地产市场的作用，以及各因素交互作用对房地产市场的影响，从而为我国房地产业与金融体系的稳健 运行提出有效的对策。 2 国内外研究现状 外研究现状 从 20 世纪 30 年代开始，欧美国家就已经有学者从房地产市场与金融市场关系的视角展开了研究。 80 年代以来，在西方金融创新热潮和东方经济转型的推动下，房地产市场与金融市场的关系研究得到了进一步的发展并达到了较高的水平。 1971）证明了用于选择和评估普通股票投资组合的数理模型同样适用于房地产市场的投资，这种投资组合的对象选择可以同时涵盖股票和房地产领域 3。 1971）在 基础上提出与股票、债券等其他资产相 比，房地产投资的风险度量、投资回报与资产持有的变现性应受到更大的重视 4。1990）构建了一个土地价格模型，来研究房地产的繁荣与金融参与的关系，并对房地产周期性波动给出了解释 5。 1996）研究指出房价上涨通过财富效应促使信贷扩张，信贷扩张通过金融加速器效应促使房价攀升 6。 1996）运用美国、英国、法国、德国等 17 个国家主要城 4 市面板数据，对房地产价值、股票收益、租金关系进行实证研究，结果显示各个国家股票收益、房地产价值和 租金之间存在紧密的联系 7。 1997）对美国房地产市场和股票市场进行非线性回归分析，发现股票市场与房地产市场存在一定的非线性关系 8。 1999）采用非线性回归分析，发现美国商业房地产业与股票市场相互融合，尤其在在 20 世纪 90 年代，两者相互影响的程度更加显著 9。 2005）采用香港 1982 年一季度至 2001 年四季度的房地产价格、银行贷款、 变量进行研究得出，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 10。 内研究现状 国内学者对于房地产市场与金融市场关系的研究起步较晚，随着房地产业与金融市场关系的日益紧密，金融市场对房地产业的影响因素分析成为研究主题。武康平、皮舜和鲁桂华（ 2004）通过构建基于中国制度背景的一般均衡模型，揭示中国房地产市场与金融市场共生关系形成的机理 11。高波、王先柱（ 2009）通过运用 2002的相关数据建立向量自回归模型，分析得出货币供给量的增加刺激了房地产投资与商品房销售额的增长，导致房地产价格上涨 12。吴江、韩鑫韬（ 2009）基于 型和 型对中国房地产价格与货币供应量的波动溢出效应进行分析得出：房地产价格与货币供应量之间不存在显著的动态相关性，也不存在显著的波动溢出效应，央行没有必要用货币政策去直接调控房地产价格 13。李宏瑾（ 2005）用面板数据对房地产市场、银行信贷与经济增长之间的关系进行了实证研究，指出银行信贷资金是决定房地产市场供给与需求的最直接和最根本的原因 14。盛松成，李安定，刘惠娜等（ 2005）对上海房地产市场发展周期与金融运行关系进行了实证研究，分析认为上海房地产市场周期受宏观经济周期、金融政策影响颇深，对实际利率 较为敏感，房地产业对银行信贷高度依赖15。刘水杏（ 2004）借助投入产出模型对我国及美、日、英、澳四个发达国家房地产业和与其密切关联产业的关联度进行了不同层面量化研究，发现我国部分地区房地产业与金融保险业的关联度偏高 16。邢文雯（ 2007）从金融支持过度的角度来探索房地产价格与货币供应量和股票价格的关系，得出结论认为货币供应量和股票价格与房地产价格有正的相关关系 17。高晓晖、李婧（ 2009）通过对上海 5 1999上证综合指数和上证地产股指数之间波动关系的实证分析表明，上海房地产市场与股票市场之 间存在一定相关性，且股票市场对房地产市场的带动作用更明显 18。巴曙松、覃川桃、朱元倩（ 2009）通过对中国股票市场与房地产市场的联动关系研究表明，长期内，房地产市场和股票市场不存在线性协整关系，但是在短期内，股市是房市的线性 因，房市是股市的非线性 因 19。 综上所述，目前国内外文献主要从货币供应量、信贷、股票、债券和 保险等金融 领域， 着重从技术上、操作上、微观行为上分析房地产市场与金融市场的关系， 鲜有文章综合考量这些因素对房地产市场的影响 。国内学者研究工作多限于对房地产市场与 金融市场出现的具体问题的一般描述和措施分析，能真正令人信服地说明房地产市场与金融市场关系的成功之作还较少见 20。本文从中国房地产市场与金融市场的内在关系出发 ，综合考量金融市场中的货币供应量、信贷、股票、债券和金融保险等因素，通过 果关系 分析两个市场的相互作用，且综合考量了这些因素对金融市场的影响，并对 房地产业与金融体系的稳健运行提出有效的对策和建议。 3 房地产市场与金融市场相关理论 地产市场及其主要特征 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。 房地产由于其自身的特点，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。房地产市场作为从事房产、土地的出售、租赁、买卖、抵押等交易活动的场所或领域，具有以下主要特征： （ 1）交易对象和交易方式的多样性 房地产市场上进行交易的商品不仅有各种各样的、不同用途的建筑物，还包括与其相关的各种权利和义务关系的交易。交易方式不仅有买卖、租赁，还有抵押、典当及其他的让渡方式。 （ 2）消费和投资的双重特性 由于房地产可以保值、增值，有良好的吸纳通货膨胀的能力，因而作为消费 6 品的同时也可用作投资品。房产的投资性将随着收 入的提高得到进一步的拓展。 （ 3）供给和需求的不平衡性 房地产市场供求关系的不平衡状态是经常会发生的。虽然价格和供求等市场机制会产生调整供求之间的非均衡态的作用，但随着诸多市场因素的发展变化，原有的均衡态将不断被打破，因此，房地产市场供求之间的不平衡性将长时期存在，而均衡始终只能是相对的。 融市场及其主要特征 金融市场是指资金供应者和资金需求者双方通过信用工具进行交易、融通资金的市场，是实现货币借贷和资金融通、办理各种票据和有价证券交易活动的市场。金融市场具有如下主要特征： （ 1）金融市场的非物质 化，金融交易往往不伴随实物的转手。例如，股票等证券的转手一般不涉及发行企业相应份额资产的变动，金融交易常常表现为结算和保管中心有关双方账户上的证券数量和现金储备额的变动。金融市场产品交易的非物质化使得金融交易可以完全凭空进行，买空卖空活动在金融市场上司空见惯。这种物质化的特征，一方面加大了金融市场上的投机性，容易造成金融市场的波动。另一方面，它加速了金融产品的流动性，而这正是金融市场的生命力旺盛的原因之一。 （ 2）现代金融市场是信息市场，信息的发布、传递、收集、处理和运用成为现代金融市场上所有参与者都不能回 避的竞争焦点。信息在金融市场上的特殊地位，不仅局限于对已经发生的事实的信息，而且更体现在对还没有发生、未来的、甚至不知道会不会发生的事件上的预期信息。 （ 3）金融市场是一个自由竞争市场。在金融市场上对各种不同的金融产品的供给与需求在很大程度上是相通的，它们之间具有很强的竞争性。 7 4 模型方法的简要介绍 位根检验 广泛的说，如果一个随机时间序列的均值和方差在时间上保持常数，并且在任何两时期之间的协方差值仅依赖于该两时期间的距离或滞后， 而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它为平稳的。比如，设有一列 随机 时间序列，如果： （ 1） 均值 )(与时间无关。 （ 2） 方差 22)()( a （ 3） 协方差 )(),( o 只与间隔期 k 有关而与时 间 t 无关，称这样的协方差为滞后 k 的自协方差，也就是相隔 k 期的两个 Y 值之间的协方差。如果 0k 就得到0r，这无非就是 Y 的方差是时不变（ 2 ）；如果1k ， 1r 就是 Y 的两相邻值之间的协方差。 则 称这样的随 机时间序列为平稳的时间序列。 所谓时间序列的非平稳性，是指时间序列的统计规律随时间的位移而发生变化，即生成变量的时间序列数据的随机过 程的特征随时间而变化。只要上面的三个条件不全满足，则该时间序列是 非平稳的。 对于检验时间序列的平稳性，这里我们采用 法，进行如下回归： 0 1 2 1 31kt t i t i t x x 式中变量的一阶差分 t 是时间变量，用以消除变量自相关影响 , 待定系数 白噪声 序列 假设检验： 0:20 H； 0: 21 H ，如果接受假设0H，而拒绝假设 1H ，则表明 8 序列序列是非平稳的；否则，表明序列序列是平稳的。方程中加入 k 个滞后项是为了使残差项为白噪声 序列 。 整检验 协整 (论是格兰杰 (恩格尔 ( 20 世纪 80 年代末正式提出的，随后在国际上得到了广泛的应用。 通俗的讲，协整关系意味着变量之间存在着长期的均衡关系，从经济意义上说，这种协整关系的存在表明 可以通过其他变量的变化来影响另一变量的变化。如果所涉及的变量是同阶差分平稳的，且这些变量的某种线性组合是平稳的，则称这些量之间存在协整关系，即： 如果序列, 21都是 d 阶单整，存在一个向量 ),(21 k ，使得)( ，其中， ),(,0 21 ，则认为序列 , 21 是),( 协整 （ ，记为 ),( 一般来说，协整检验有 步法和 法，本文采用 ，适用于多个协整关系的估计和检验。 1990）建议运用迹（ 验和极大特征根（ 种检验方法检验可能存在的协整关系。当两种检验方法都成立时，才认为存在协整关系。 特征根迹检验和极大特征根检验原理类似，由 r 个极大特征根可以得到 r 个协整向量，对于其余 r 1 k ， ，应该为 0。原假设0100： ，不存在协整关系；备选假设11 0 0 1 - 1rH r k ： ， （ ， ， ， ），存在协整关系。统计量为： 1l n (1 ) 0 , 1 , , 1t k r k ， （ ） 依次检验这一系列统计量的显著性直到接受原假设为止。 极大特征值检验的原假设 r+1 0，备选假设 r+10，基于最大特征值的形式为： 9 l n (1 ) 0 , 1 , . . . , 1r k ， （ ） 果关系检验 果关系检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中。一个变量如果受到其他变量的滞后影响，则称它们具有 一个二元 P 阶的 型中： 221110 1 1 1 2 1 2 11 1 1 2 1 1 1 2221120 1 2 22 1 2 22 1 2 2 2 1 2 2pp t t t a a a ay 当且仅当系数矩阵的系数 部为 0 时，变量 x 不能 起 y，等价于变量 x 外生于变量 y。这时，判断 因的直接方法是利用 0 1 2: 0 , 1 , 2 , 3 , ,qH a q p； 1 1 2:0qH q a 至 少 存 在 一 个 使 得 其统计量为 : 0111/ , 2 1/ 2 1R S S R S S p T S T p 服从 F 分布。如果1 的临界值，则拒绝原假设；否则接受原假设： x 不能起 y。其中1型 中 y 方程的残差平方和： 2111T 0x 的滞后变量（即 q 2,1,012 ），如下 1 21 0 1 1 1 1 1 2 1 1 1pt t t t p ty a a y a y a y 则有， 2011 在满足高斯分布的假定下，检验统计量1 分布。如果回归模型形式是 上述 型，一个渐进等价检验可由下式给出： 10 01 221T R S S R S S 注意，1 的 2 分布。如果2 的临界值，则拒绝原假设；否则接受原假设： x 不能 起 y。 最小二乘法 设两组变量 X 和 Y ,其中 X 是自变量 , 12, , , pX x x x (p 为自变量的个数 )， Y 是因变量，12, , , qY y y y (q 为自变量的个数 )。对就矩阵分别为12, , , p x x x 和12, , , q y y y 。为使不同量纲和数量级的数据在一起比较先对数据进行标准化处理，并将X ， Y 经标准化数据矩阵记为 0E , 0F ，标准化公式为： * ij ， 1, 2 , ,1, 2 , *0 ij ， 0 iy ， 1, 2, 式中：i 个样本，第 j 个指标的原始数据；11 nj 为第 j 个指标原始数据的标准差； y 和y 的平均值和标准差。 在 X ， Y 中提取成分1, , px x , , qy y 从0 1 0 1t E w式中1是一单位向量，即1 1w 。 从0 1 0 1u 中1是一单位向量，即1 1c 。 11 成分提取过程中 ,应满足1且1主成分分析原理和典型相关分析，也就是要求1下式最大化： 1 1 1 1 1 1c o v , v a r v a r ,t u t u r t u 对于标准化数据，它的协方差矩阵等于它的相关系数矩阵，1此1化数学表达为 110 1 0 1,1111m a x ,w F 式中：0 1 0 1m a x ,E w F 采用 法 ,优化求解1学表达为 20 0 0 0 1 1 120 0 0 0 1 1 1E F F E w F E c c 式中：1 0 0 1E F F E w和0 0 0 0 1E F F E c最大特征值 2 的单位特征向量。 求解轴1可得到成分1 0 1t E w，1 0 1u 然后可分别求得0学表达为 0 1 1 1*0 1 1 10 1 1E t p EF u q FF t r F 式中：01 211t，01 211u，01 211t，1E、 *1F、1 个方程的残差矩阵。当不能满足精度要求时，对残差数据表进行同样的成分提取 ， 直到满足要求为止。 使用偏最小二乘法建模时 ,并不需要选用全部的成分来回归建模 ,第一个主成分最重要，随着主成分数量的增加，重要程度依次降低，因此必须考虑主成分选 12 取的个数。本文采用交叉有效性原则评价主成分个数的选取。 假设提取主成分的个数为 h ,首先除去第 i 个样本点，余下的样本点 用 h 个主成分拟合一回归方程，再把第 i 个样本点带入所求得的回归方程，得到 y 在第 i 个样本点的拟合值。对于每个 1, 2, 3,，重复上述过程 ,有： 11211nS h i h S S h i S S y yP y 当 2 时，引进的新的成分这就是交叉有效性原则。 差修正模型 协整关系只是一种长期稳定的关系，不能反映短期的变化，但短期失衡不会持续很久，所以两者之间的误差最终会向长期均衡发展。误差修正模型的基本形式是在 1978 年由戴维德逊（ 亨得瑞（ 瑟巴（ 也欧（ 提出的，后经恩格尔和格兰杰进一步完善，他建立模型来描述上述行为，以便将变量的短期行为和长期趋势联系 起来。误差修正项的一般形式为： 11 21 10式中1 协整方程的一阶滞后残差 t 新残差 最常用的 型的估计方法是 1981）两步法其基本思想如下： 第一步是求模型： 1t t ty k x u， 1, 2 , 的 计，又称协整回归，得到1 13 1t t tu y k x， 1, 2 , 第二步是用1换 原来 式中1即对 0 1 2t t t ty u x 再用 法估计其参数。 误差修正模型不再单纯地使用变量的水平值（指变量的原始值）或变量的差分建模，而是把两者有机的结合在一起，充分利用这两者所提供的信息。从短期看，解释变 量的变动是由较稳定的长期趋势和短期波动所决定的，短期内系统对于均衡状态的偏离程度的大小直接导致波动振幅的大小。从长期看，协整关系式起到引力线的作用，将非均衡状态拉回到均衡状态。 5 建模前的准备 干假设 本文从研究背景出发，提出以下假设： 假设一： 房地产市场对金融市场的依赖性 一方面，在市场经济条件下，房地产在生产、流通、交换和消费各个环节中，必须进行各种各样的物化劳动和活劳动交易，这些交易的实现，是以货币工具的存在和运用为条件的。而金融机构恰恰是专门经营和管理货币这种作为一般等价物的特殊商品的，因 此，房地产再生产的运行不可能离开金融的支持与配合，而且，金融市场的运行状况，直接关系到货币工具在房地产再生产中的运用程度。 另一方面，房地产开发具有投资规模大、周转时间长、商品价值大等特点，需要开发商先垫付资本，而房地产开发商能够或者愿意垫付的自有资本却是很有限的，而金融市场通过信贷、股票、债券、保险、信托等途径融入资金，能很好地帮助开发商解决房地产开发的资金问题。最后，住房商品的高价格与住房消费者现期的低支付能力之间存在矛盾，需要在住房消费领域推行住房抵押信贷机制。而住房负债消费，尤其是住房抵押信贷机制的 推行，只有在金融业特别是银行业的介入下才可能实现。 假设二： 房地产市场对金融市场的吸引力 14 在房地产再生产强烈依赖金融市场的同时，对金融市场也具有较强的吸引力。一方面，由于房地产商品具有较好的保值增值性，因此将金融资本服务于房地产实体经济，有利于提高金融资本的增值能力。另一方面，房地产市场的参与者广泛，市场组织形式 多样，金融资本介入房地产业，可以获得提高其市场占有率的诸多机会， 从而有利于增强金融资本的市场渗透力 20。 量选择 本文旨在分析 金融市场中的货币供应量、中长期信贷、股票、债券以及保险等因 素 与房地产市场之间关系的基础上，研究各金融因素交互组合对房地产市场的影响。因此本文变量选择如下： （ 1）房地产市场相关变量选择 商品房销售额：房地产市场是房地产商品交换的场所和领域，也是房地产商品交换或流通关系的总和。根据这个定义，本文选择我国商品房的销售额来表征房地产市场的发展。 （ 2）金融市场相关变量选择 金融市场是指资金供应者和资金需求者双方通过信用工具进行交易、融通资金的场所，是实现货币借贷和资金融通、办理各种票据和有价证券交易活动的市场。根据金融市场的定义及已有相关研究，本文对金融市场的衡量将采用 如下指标： 中长期贷款额：中长期贷款一般时间长，具有较大的信贷风险。房地产企业开发的部分资金以及消费者住房抵押贷款都涉及中长期贷款。 广义货币供应量（ 以下 记为 这一指标是分布在居民手中、信贷系统、企事业单位金库中的货币总计，是影响宏观经济的一个重要变量。 股票流通市值：股票市场已经成为我国除银行外的主要融资场所，而且对整个金融体系的波动产生重要的影响。我国股票市场是在经济体制转轨的特殊时期发展起来的，公司国有股和法人股不能在证券交易所上市流通，真正在市场上流通的股票只是发行股本的一部分，称为流通股本， 把这一部分股本的数量乘上股价，就得到上市公司在股市上的流通市值。 债券发行额：债券市场是发行和买卖债券的场所，是金融市场的一个重要组 15 成部分。债券发行是证券发行的重要形式之一， 是以债券形式筹措资金的行为过程。 在我国，国债发行额与企业债发行额的总和占据债券发行额的大部分，本文中的债券发行额即以上述两者的总和计算。 保 险 费：保险市场是金融市场的一个组成部分 。保险费 是投保人为取得保险保障，按保险合同约定向保险人支付的费用。是代表保险公司业务经济技术的一个重要指标。 以上变量表示如下：商品房销售额： Y，保险费：1X， 股票流通市值：2X，广义货币供应量 3X，中长期贷款：4X，债券发行额：5X。 据来源 由于我国消费者对住房的购买习惯，造成一年中商品房销售额呈周期性变化，即 1间销售情况冷淡，而随着月份的推移，销售情况逐渐好转，大多数情况以 12 月份会达到销售额的峰值。 所以为避免使用月度数据拟合带来的偏差和不妥，本文选择 1994的商品房交易额、广义货币供应量、中长期贷款、保险费、股票流通市值和债券发行额的年度指标作为分析数据，所有原始数据来源于中国统计年鉴 19962010 和中国金融年鉴 19952010 。本文实证分析所用的数据分析处理软件为 6 模型的构建与分析 整与 验 位根检验 在对所有数据进行 法分析之前，应对 统所包含的数据进行单位根检验。本文采用 验 ( 商品房交易额、保险费、股票流通市值 、 长期贷款和债券发行额取 自然对数平稳性进行了检验，通过比较检验值和不同显著性下的临界值来判断是否存在单位根。若存在单位根，则不平稳；若不存在单位根，则平稳。为了减少数据的剧烈波动以及减少原 16 始数据误差对最终结果的影响，所有的数据均取自然对数 验结果如表 6 表 6位根检验结果 变量 t 值 对应 P 值 在 5%水平是否平稳 稳定 稳定 稳定 稳定 稳定 稳定 定 1定 2定 3定 4定 5定 从表 6知，商品房交易额、保险费、 股票流通市值 、 长期贷款和债券发行额取自然对数后，其 位根检验的结果均是不平稳序列，所以不能直接用简单的回归去分析，但它们的一阶差分序列在 5%显著水平下是平稳的，即 I 1 、 1 I 1、 2 I 1、 3 I 1、 4 I 1和 5 I 1 ，满足协整检验的前提，所以可以继续考察各个变量之间是否存在协整关系。 17 整检验 时间序列1 2 3 4L N Y L N X L N X L N X L N X、 、 、 、和5满足协整检验的条件， 它们可能存在某种平稳的线性组合。 这里同时 使用995)的特 征根迹检验和最大特征值检验 法对多变量时间序列进行协整检验。 整检验是一种基于向量自回归（ 型 的检验方法，在进行协整检验之前，必须先确定 型的结构。 向量自回归模型的建立 ， 同样也涉及到最大滞后阶 p 的确定。 为了保持合理的自由度，使模型参数具有较强的解释能力 , 同时又要消除误差项的自相关 ,本文使用 则选择最优滞后阶数的检验标准。经过反复试验，当 时， 最小。由于无约束 型的最佳滞后阶数分别为 1 阶。协整检验结果如表 66示。 表 6征根迹检验结果 协整方程个数 特征值 迹统计量 5%临界值 P 值 t t t t t 6大特征值检验结果 协整方程个数 特征值 最大特征值统计量 5%临界值 P 值 t t t t t ： *表示在 5%的显著水平下拒绝原假设 18 从表 5表 5数据显示的结果可知，商品房交易额、保险费、 股票流通市值 、 长期贷款和债券发行额指标在 5%的显著水平下不存在协整关系的假设被拒绝，即各个变量之间存在协整关系，并且有结果显示可以看出，协整方程的个数为 1 个。并且可以得到表示该长期关系的协整方程： 1 2 3 4 55 . 3 8 0 3 1 0 1 . 1 0 6 3 0 3 7 . 2 6 0 0 3 0 1 0 . 1 5 3 5 1 3 . 7 9 2 1 1 2 6L N Y L N X X X X X 1（ 式 ）( ( ( ( ( 上述方程表明，从长期趋势来看，商品房交易额与中长期贷款额及债券发行量成正相关关系，与保险费、 股票流通市值 和 负相关关系。其中，商品房交易额与中长期贷款额之间的弹性系数是 中长期贷款额每增加 1%，商品房交易额将平均增长 商品房交易额与债券发行额之间的弹性系数是 债券发行额每增加 1%，商品房交易额将平 均增长 商品房交易额与保险总额之间的弹性系数是 保险总额每增加 1%，商品房交易额将平均减少 商品房交易额与 股票流通市值 股票流通市值 每增加 1%，商品房交易额将平均减少 商品房交易额与 间的弹性系数是 增加 1%，商品房交易额将平均减少 由上可知，我国房地产业与金融市场之间存在一种长期均衡关系。房地产企业开发的部分资金以及消费者住房抵押贷款都涉及中长期贷款，中长期贷款额对商品房销售额的正向影响 最大。随着我国资本市场结构的不断优化，债券作为一种中长期融资方式已经有了很大的发展，债券发行额的增加扩充了房地产市场的资金来源，有利于商品房销售额的增加。房地产与股票作为两种主要投资产品，根据马克维茨的资产投资理论，一个最优资产组合是在既定的方差水平上有最大的收益率或在既定的收益水平上有最小的方差，所以作为投资产品的房地产和股票之间会存在一种替代效应。替代效应导致商品房交易额与 股票流通市值 呈负相关关系。保险作为一种投资产品，与房地产之间同样存在着替代效应。广义货币供应量是影响宏观经济的一个重要变量，反映的是 社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况。广义货币量短时间的增加会带来通货膨胀，从而造成物价上升，房地产价格上升，因而在一定程度上抑制了商品房的销售。 19 果检验 基于上述的分析可知， 商品房交易额与金融市场 的各个指标数据之间存在性相关关系，为了进一步研究变量之间的因果关系，采用 果关系检验分别对上述变量进行检验。 果关系检验得到了广泛的应用和发展，其中最好的方法是格韦克、米 斯和登特（ 1983） 提出的一个最简单最直接的基于蒙特卡罗模拟的检验方法。但是 果检验的任何一种检验结果都是和滞后长 度 P 的 选择有关， 根据小准则，选取 P=1 。 果关系检验结果如 表 6 示： 表 6果关系检验结果（ 5%置信水平） 0 假设 P 值 拒绝或接受原假设 果关系 5受 否 绝 是 4绝 是 受 否 3绝 是 受 否 2受 否 受 否 1受 否 受 否 根据检验结果，在 5%的置信水平下，中长期贷款和 商品房交易额的因，然而保险总额、 股票流通市值 和债券发行额不是商品房交易额的因，但商品房交易额是债券发行额的 因。因此，由于商品房交易额巨大，一般消费者住房抵押贷款都涉及中长期贷款，需要银行等金融主 20 体参与的金融市场给予资金融通，才能顺利完成交易。广义货币量的增多一方面促使存款转化为贷款作用于房地产业。另一方面，广义货币量短时间的增加会带来通货膨胀，从而造成物价上 升，房地产价格上升。这种因果关系表明房地产贷款一旦发生风险，就会带来金融系统流动性风险的增加。房地产市场与股票市场、保险市场不存在因果关系，而与债券市场只存在单向因果关系，具体表现为，商品房交易额显著影响债券发行额，反之不成立。这表明由于一方面我国资本市场制度的不健全和由此带来的过高投资风险，我国资本市场存在波动幅度较大，投机性强的特点。另一方面，房地产业存在大量的刚性需求，并且在房地产业蓬勃发展的背景下，房地产作为不动产的投资优势对于投资者的吸引大于股票市场及保险市场，从而房地产发展对股票市场及保险市场没 有呈现显著的因果关系。 于偏最小乘法的模型构建与分析 最小二乘法回归分析 通过前部分的协整检验和 果关系检验可知，房地产市场与金融市场存在一种长期稳定关系。由于金融市场各指标之间也存在较强的相互作用，有较强的关联性，相关性如表 6示： 表 6关矩阵 3X 2X 4X 5X 1X 931 977 922 917 922 973 964 963 917 963 上表可知，金融市场中保险费、 股票流通市值 、 长期贷款和债券 21 发行额之间相关性极强，相关度基本都超过 明金融市场各指标之间存在较强的相互作用。在对保险费、 股票流通市值 、