【《基于var模型的我国房价影响因素的实证研究》11000字（论文）】

PAGE21基于var模型的我国房价影响因素的实证研究摘要：我国的房地产市场经过一系列商业化改革之后便获得飞速发展。房地产市场作为我国经济的新增长点和消费点，其快速发展不仅带动了其他行业的发展，而且对拉动国民经济的增长。近几年来房地产的发展使得它的主导和支柱地位逐步确立。随着我国房地产市场的快速发展，房价也不断上涨，出现了过度上涨的现象。特别是近年来，房价的快速上涨引起了社会各界人士的关注。在分析了2010-2019年相关因素（如货币供应量、中长期利率、房地产投资完成额）后，得出我国房价在近些年中存在上涨过快的现象。本文通过对近年来我国房地产市场波动和国内外环境变化的理论分析，列出了近年来影响我国房价上涨的几个主要因素:房地产投资额、利率、收入、货币供应量等。主要采用var模型对选取数据进行格兰杰因果检验、脉冲响应函数分析和方差分解等方法，对2010-2019年房价、地价、中长期利率、收入和货币供应量的季度数据进行了详细研究，得出了近年来影响房价快速上涨主要与利率和货币供应量等因素有关。最后，根据实证结果，提出了调控我国房价过快上涨的相关政策建议。关键词：房价；地价；影响因素；利率；var目录摘要 IAbstract II一、引言 11.1国内外学者的理论回顾 2二、房地产价格现状及价格构成分析 32.1我国房地产现状 32.2我国房地发展中产存在的问题 32.3房地产价格构成 4三、我国房地产价格的影响因素（需求供给角度分析） 43.1影响房地产价格的需求因素 43.1.1人口数量 43.1.2居民消费价格指数(CPI) 43.1.3国内生产总值（GDP） 53.2影响房地产价格的供给因素 53.2.1房地产供给 53.2.2货款利率 5四、实证研究 64.基于var模型的房地产价格影响因素分析 64.1序列平稳性检验 64.2序列协整检验 74.3滞后阶数的确定 74.4模型参数估计 84.5模型检验 94.6格兰杰因果检验 104.7脉冲响应 114.8方差分解 13五、结论与建议 145.1保障房的财政支出比例 145.2适度运用货币政策手段 14参考文献 15一、引言房地产作为中国经济的基础产业，在国民经济正常运行中发挥着重要作用。房地产开发过热将导致房价大幅上涨，房地产市场供需失衡，房地产积压严重，居民购买力下降。其结果是资本的异常流动和国民经济的异常发展。发展房地产市场萎缩时,它将影响市场发展等相关的建材市场、金融市场、劳动力市场等等,从而缺乏运动的各种资源并不能发挥作用,促进国民经济的增长。很明显，房地产行业的过热和收缩不利于国民经济的发展，不利于经济的稳定增长。因此，本研究的目的是系统地分析导致房价变化的因素，然后分析各种因素与房价变化之间的定量关系，并解释这些原因和可能的后果。重要的是要根据当地情况制定对策，为进一步完善城市住房制度和加强房地产宏观调控提供更坚实的理论和经验基础，促进房地产行业的可持续健康发展。二、文献综述从国内文献来看，对房地产价格的主要影响因素有很多种，不同的角度有不同的分析方法。李文谦,张涛在基于STATA的房产价格影响因素分析中运用Stata软件，用计量分析法建立回归模型讨论我国房价影响因素，并且对未来市场行情做出了展预测。在回归模型中，把商品房平均销售价格为被解释变量，选择城镇人口、房地产开发企业土地购置价格、住宅商品房销售面积以及商品住宅房竣工面积四种因素作为解释变量进行回归分析。运用OLS最小二乘法分析出房地产开发企业土地购置价格是影响全国住宅商品房平均销售价格的最主要因素。赵廷翰在基于多元回归模型分析影响房价的因素中运用多元线性回归模型得出交易日期、房屋周围便利店数、纬度与房屋价格之间均呈正相关关系。房屋年龄与房屋价格呈显著负相关关系。李恩源,朱恩伟,刘洪玉在住房价格与经济基本面偏离度研究——基于我国35个大中城市相关数据的分析中利用指标法和回归分析法，重新剖析了城市住房价格和经济基本面之间的关系。结果显示，大多数城市房价的上涨是由于经济基本面的支撑；但部分城市不能被基本面因素充分反映，尤其是一线城市和厦门为代表另外，福州、合肥、兰州等城市经济发展水平一般、住房价格却偏离较大，这应该引起地方政府的关注，其背后可能蕴藏巨大风险。白福周在房价上涨影响因素实证分析中提出，地价、利率、收入、货币供应量等是影响我国房地产价格的重要因素，并且运用VAR模型的Granger因果检验、脉冲响应函数分析、方差分解等方法,分析1999年至2007年以来的房价、地价、利率、收入、货币供应量的季度数据,得出影响我国近几年房价过快上涨的主要因素是地价、利率和货币供应量,而居民收入并不是主要影响因素，也对我国房价问题提出了相关的建议。GeoffreyMeen和MarkAndrew(1998)从理论和实证的角度进行研究，他们认为，覆盖空间维度的住宅价格理论中是没有依据的。相关研究指出，对房地产价格进行研究一般有两种方法，从宏观经济角度或金融经济框架出发建模;另一种是从城市经济发展的角度出发建模。Bartik(1991)是最早对这一命题进行研究和总结的学者，他的实证研究表明了住宅价格上涨的最大影响因素是人口和就业增长，但这些因素对住宅价格的影响是不同的程度。Abranham和Hendershott(1996)开发了一个考虑滞后过程在内的住宅价格变化模型，模型指出住宅价格的上涨与住宅建设成本、就业率和收入有直接关系，住宅价格的变化和利率的变化成负相关关系。目前来看针对房地产的研究课题越来越多，大部分的研究主要针对导致房地产市场供需失衡的个别问题展开，比如从经济发展、货币总量、政策措施、供给结构、信贷税收以及汇率和股票市场影响等各种具体角度展开，系统化研究城市房地产市场的文献目前仍数量较少，这使得研究缺少了说服力，房地产市场是一个非常复杂的系统，不能从单一角度来研究如此庞大的市场，应运用多元化的方法。三、房地产价格现状及价格构成分析3.1我国房地产现状在我国经济高速发展过程中，房地产业一直扮演着十分重要的角色，房地产业的发展不仅影响了经济的运行，也影响着其他行业的发展，可以说是牵一发而动全身，所以，我们必须重视房地产业，完善房地产业相关管理与监督使其健康发展。我国房地产业的快速发展与我国广阔的地域、众多的人口还有还有其他外部因素有关，据统计，我国房地产业发展已经达到甚至超过了西方发达国家三倍的成就，2015新建商品住宅销售总额约12万亿元，同比增长22.4%；2017年，我国新建商品房销售额突破13万亿元，同比增长7.7%。2018年，我国新建商品房销售额15万亿元，同比增长12.2%；从中国房地产经济总量占GDP的比重来看，虽然近年来增速有所放缓，但中国房地产经济总量已经超过7%，有的年份甚至达到12%。这说明了中国房地产业在过去几年内呈现飞速发展的态势，从上述信息中看出房地产经济不仅在我国GDP中占相当大的比重，而且从另一方面拉动其他行业的发展如建材、水泥等，房地产既解决了住房问题，又提供大量就业机会，提高国民收入，而在我们眼中，房子是一个人成家立业必不可少的条件之一，有一套好的房产甚至是很多人的理想，所以房地产业的发展不是直接解决住房问题，而是为人们提供更多优质的住房资源，当国民住房环境改善了，生活水平也会随之提高。房地产业的发展不仅只是房地产本身，更多的体现在其他行业，为人们提供更多就业机会，增加收入，根据统计，与2004年末相比，2018年末房地产直接提供的就业机会增长39.6%，其中房地产开发就业机会207.7万人，物业管理就业机会250.1万人，中介机构就业机会37.4万人，分别增加49.2万人、106.7万人、139人，与2014年底相比，分别为1000人。可见房地产业对提高就业、增加国民收入具有重要作用。3.2我国房地发展中产存在的问题（一）房地产价格上涨过快从2008年开始，我国房地产价格开始全面的上涨和泡沫化，这也使得房地产供应量大幅增长，供过于求，导致大量存货积累。目前，房地产价格依然居高不下，以北上广等一线城市举例，高达几万元每平米的价格让绝大部分人望而却步，即便是在中型城市，也需要有足够的积蓄去付首付，接下来还要面对长期还贷压力，这种状况对普通人是极大的压力与打击，而有些人则利用房价上涨来进行投机，使得房产空置率持续走高，所以这种状况实质上很不利于我国房地产经济的发展，让真正需要住房的群体失去消费的能力，房地产市场就不可能实现真正的健康发展，只有让大多数人都能有选择购房的机会，房地产经济的市场才能健康、稳定的发展下去。（二）房地产需求稳定性不足在我国房地产行业的快速发展程中，越来越多的人把房地产作为一种投资工具，房产不再是房产，成为了赚钱工具，房价的快速攀升使得炒房团大量出现，他们大量购买房产，运用各种手段增加供给，抬高房价进而转手获利，从中赚取巨额利润，这及其影响我国房地产市场的供求平衡，也是我国房地产市场主要问题之一。房产归根结底是为人们提供住所的，而不是炒作投机的标的，但目前仍有许多人出于其他原因购买房产，面对这种现象，国家高度重视并多次强调“房住不炒”的政策，解决城市住房问题关系人民福祉，要坚持房子是用来住的不是用来炒的定位，因地制宜，多策并举促进房地产业健康发展。(三)市场发展不健全在我国房地产市场发展过程中也有很多细节被忽略，使得市场发展并不全面，土地供求矛盾是其中之一，房地产商与政府之间仍存在诸多问题，另一方面房地产建设过程中对环境也有较大影响，在建设过程中难免对环境造成危害，企业应该妥善解决。3.3房地产价格构成房地产价格由土地价格和建筑价格构成。根据我国相关法律规定，个人和单位只有土地使用权，政府拥有土地所有权，而使用权的转让是有期限的转让，住宅使用期限70年，目前土地转让方式是公开招标，通过公开招标来行使土地使用权，公开招标使用土地的方式有拍卖，挂牌等。利润、成本、费用构成了房地产的价格。房地产开发中的成本又包含土地成本，如土地出让金、土地征用费、工程费、建筑工程安装费等等，市政公用设施成本，如管理费、贷款利息、税费等，由于我国经济发展的区域差异和人口结构、地理环境等因素的影响，经济结构呈现二元结构特征，这也使得我国房地产市场体系并不完整，形成中国特色的房地产市场，这主要由于政府的管制。成本在房地产价格的构成中占有很大比重，从目前的价格构成来看，控制房产价格的关键在于调整各方的成本，尤其是土地成本。四、我国房地产价格的影响因素（需求供给角度分析）房地产的本质是一种受供求关系影响的商品。从我国房地产调控来看，政府通过控制土地供给、行政手段调控居民住房需求，通过调整利率综合影响供给和需求，这三个主要方式深刻影响我国房地产行业的发展和房地产价格的走势，但是造成我国的房地产价格供给和需求不均衡的原因也很复杂，不仅仅由这三个因素决定，还由其他因素的共同作用决定。4.1影响房地产价格的需求因素4.1.1人口数量人口数量是影响房地产的间接因素之一，房地产的所有者是人，最终需求是由人决定的，所以地区人口数量的多少影响着该地区的房产数量。人口可从多方面影响房地产市场，，从城市人口结构，人口流动比例，常驻人口等相关信息可看出，人口越多的城市、地区往往经济较为发达，商业和服务业也有较好发展，这刺激了房地产需求使促房产价格上涨，但从另一方面来看，人口增加也带来环境和交通的一系列问题，是土地负担加重，拉大了不同地区之间的房价，所以政府有关部门应出台相关政策，把控人口数量，确保人口稳定。4.1.2居民消费价格指数(CPI)居民消费价格指数(CPI)是反映居民普遍消费价格水平变化的宏观经济指数。研究表明，居民消费价格涨幅在2%-3%是可以接受的。当一个国家的cpi增长率高于该国国民收入增长率时，这个国家的经济发展就存在严重问题。房地产是一种特殊商品，它的价格也会随经济形势的波动而进行变化。一般来说,工资水平的增长率和通货膨胀率都高于房地产价格的上升速度,但在现实中,房地产成本的变化率不同步后的总结,和房地产价格的上升速率大于工资水平的增长率和通货膨胀率。情感会让他们选择一种更稳定的投资，房地产。当供给确定时，需求就会增加，价格就会上涨。通货膨胀对房地产的影响主要有两方面，首先，通货膨胀与房地产价格通常有着正向相关关系，通货膨胀使物价上涨，房地产价格也会随之上涨，物价的上涨使生活成本上升，然后导致劳动成本也开始上涨，所以通货膨胀引起一系列连锁反应，也称为价格传导机制，在这种机制作用下，房地产开发的成本上涨，房地产价格也会上涨。其次，通货膨胀也会引起CPI的增加，人们为了避免通货膨胀的风险，会去选择投资更安全的房地产（风险厌恶理论），那么在供给不变的条件下，需求增加引起房地产价格上涨。4.1.3国内生产总值（GDP）国内生产总值是衡量一个国家经济发展水平的全面指标，我国GDP近十年来增长迅速，反映我国经济形势长期向好，国民收入水平的提高是经济增长的根本，收入代表着消费能力也从侧面反映房地产市场的需求。随着人们的可支配收入越来越高，住房需求必然也会提高，收入的提高同样影响购买力水平的提高，那么房地产商品的需求也会越来越多。当供给不变，需求将与房地产价格呈正相关关系，当人均可支配收入增长，国内生产总值也会增长，带来的是一系列正向反馈，工业、商业、基础设施等房产需求的增加使得房产价格上涨，同时，居民的住房改善需求日益高涨，内需推动的房价上涨，人均可支配收入增加除了带来消费需求的增加外，也扩大了投资需求，但是从我国目前的投资局势看，投资类型较为单一，股票市场和房地产市场占据半壁江山，而近几年上证指数的持续低迷，波动幅度大，这给投资者带来了不小压力，我国证券市场中个人投资者占多数，而个人投资者又缺乏相应专业知识及经验，所以相比之下，房地产市场是一个相对较好的选择，在基本住房需求满足后，房地产可以买卖、出租，对投资者而言并不需要太高的难度，房地产在近年来逐渐成为主流投资品使得房地产需求增加也是导致房地产价格上涨的因素之一。4.2影响房地产价格的供给因素4.2.1房地产供给房地产竣工面积是指房地产施工完成的面积，是衡量房地产供给的重要指标之一，竣工面积的多少决定了房产的价格。当竣工面积增大时，供给增多，在需求一定情况下，房地产价格会下降，相反，竣工面积下降，市场上商品房相应减少，供应减少，需求一定，会造成房地产价格上涨。近年来，房屋空置率高居不下，首要解决方法就是供给侧改革，从供给侧控制房价快速上涨，同时进行去库存化。房地产投资完成额也是房地产供给的一个指标，房地产投资完成额增大，房地产竣工率提高，房地产供给也就会增加，减少则相反。4.2.2货款利率利率是指贷款、存款或借款的金额，包括在每个时期应付的利息中。影响因素主要是由资金供求、国家政策等,在需求端，房价增长率高于居民收入增长率,所以居民增加杠杆贷款买房。其次，贷款利率会影响购房者的购买成本，进而影响购房者的购买需求。在供应方面，房地产是属于资本密集型的产业，需要大量的资金支撑。一般来说，房地产商将自己的部分资金用于投资建设，大部分资金向金融机构贷款获得。贷款占总资产可以达到40-75%，所以贷款金额巨大，随之而来的也是巨大的风险，贷款利率水平对房地产企业的影响至关重要，直接影响房地产商的资金链、利润，更是影响房地产市场的供给。利率同时作为货币政策调整的工具，具有乘数效应，降低利率，释放资本，增加流动性，刺激房价上涨，而降低利率，减少供给，控制流动性，稳定市场，可见调整利率会对房地产市场有较大影响。五、实证研究5.基于var模型的房地产价格影响因素分析变量选取货币供给量M2（X1）、金融机构各项存款余额（X2）、房地产开发投资完成额（X3）、中长期贷款利率（X4）和国内生产总值（X5），利用VAR模型研究这5个因素对房地产价格的动态关系。其中数据来源于国家统计局，中经统计库和一些网站相关数据等，运用stata统计软件对数据进行序列平稳检验，序列协整检验，格兰杰因果检验，滞后阶数确定，模型参数估计，脉冲分解以及方差分解。5.1序列平稳性检验由于所选变量具有季节周期变化，会对结论稳定性造成影响，所以要进行季节性调整减小影响，是数据分析呈现一定的规律，这里选用census12来调整以上指标。首先进ADF检验，目的是让变量更好的拟合模型，得到下表所示。表1ADF单位根检验结果表变量ADF值1%临界值5%临界值10%临界值是否平稳Y-0.478149-3.507394-2.895109-2.584738否D(Y)-9.810187-3.508326-2.895512-2.584052是X11.295006-3.506484-2.894716-2.584529否D(X1)-9.844463-3.507394-2.895109-2.584738是X21.374712-3.506484-2.894716-2.584529否D(X2)-10.91201-3.507394-2.895109-2.584738是X3-1.625611-3.509281-2.895924-2.585172否D(X3)-9.005697-3.509281-2.895924-2.585172是X4-1.206323-3.509281-2.895924-2.585172否D(X4)-11.62911-3.509281-2.895924-2.585172是X50.031165-3.506484-2.894716-2.584529否D(X5)-8.164726-3.507394-2.895109-2.584738是上表中Y，X1，X2，X3，X4，X5表示原始水平序列，D(Y)，D(X1)，D(X2)，D(X3)，D(X4)，D(X5)表示取了一阶差分后的序列。从表中的数据可以看出所有变量的原始序列的ADF值均不在5%临界值的范围内，说明在0.05的显著水平下模型的变量均不显著，即变量水平序列均为不平稳序列。对上述变量进行一阶差分后，变量的ADF值均在10%临界范围内，说明一阶差分后的变量均为平稳序列，为一阶单整序列，适合做协整检验。5.2序列协整检验由ADF单位根检验结果看出，通过差分后的变量序列较为为平稳，所以可进行协整检验。协整检验是为了排除模型存在伪回归的情况，提高模型的可靠性和准确性。这里用杰汉森协整检验，得到最优阶数，然后进行协整检验。结果如下：表2协整检验表No.ofCE(s)None*Atmost1*Atmost2*Atmost3*Atmost4*Atmost5HypothesizedEigenvalue0.6531150.5970450.5239420.5176340.4469340.236354Max-EigenStatistic88.9360676.3501462.3460461.2403449.751322.650690.05CriticalValue40.0775733.8768727.5843421.1316214.26463.841466Prob**0000000.1204从结果中可以看出，相应的P值小于0.05，表明该原假设被拒绝。变量之间存在协整关系。这表明存在房地产价格和各种因素变量之间的长期有效稳定的关系，VAR模型是非常稳定的。5.3滞后阶数的确定向量自回归模型的阶数选择需要参考相应的准则，下面为模型滞后阶数选择结果。表3最优滞后阶数确定Lag0123456LogL-3545.845-3439.111-3385.69-3354.582-3314.783-3275.764-3235.515LRNA195.02189.694947.6223455.0301748.1718543.72728FPE4.93E+308.62E+295.68e+29*6.65E+296.51E+296.82E+297.43E+29AIC87.6998985.9533685.523285.6439985.550285.4756585.37074*SC87.8772587.19492*87.8289789.0139689.9843690.9740191.9333HQ87.7710586.4514986.44831*86.9960687.3292487.6816788.00372根据AIC和SC的最小值原理来确定最佳滞后阶数。最优滞后阶数对应的aic和sc的最小阶数应该相同的，当AIC和SC最小阶数不一样时，最小LR的阶数取为最优滞后阶数。所以由上表可知，AIC在最优滞后阶顺序和SC最小是不同的，根据原则最终选择最优滞后阶被选择为2。5.4模型参数估计选取了最优滞后阶数2，进行模型的拟合。拟合结果如下：表4VAR模型估计参数表1阶滞后项系数标准误差t统计量2阶滞后项系数标准误差t统计量外生变量系数标准误差t统计量修正拟合优度D(Y)-0.016698-0.10969[-0.1522]-0.063568-0.10499[-0.6054]-0.542326-3.93034[-0.1379]0.728697D(X1)0.001049-0.00059[1.76703]0.00121-0.0006[2.00962]D(X2)0.000165-0.00036[0.46091]-0.000176-0.00037[-0.47985]D(X3)0.012309-0.00712[1.72855]0.001538-0.00721[0.21348]D(X4)40.16808-48.7217[0.82444]-29.40043-47.3666[-0.62070]D(X5)0.000636-0.00103[0.6154]0.000275-0.00101[0.27261]上述估计系数均为初步估计结果，向量自回归模型的估计系数并不能像经典回归模一样直接分析，而是根据需要对模型进行模型检验，格兰杰检验，脉冲响应和方差分解。5.5模型检验在模型检验中，单位根检验难以逐个检验每个阶数是由于序列中存在高阶自相关性，所以不能判断每个序列是否具有轻微倾向。当单位根对序列进行检测时可能出现无法确定序列的现象，所以要进行平稳性验证，var平稳性检验用于检验整个var系统，有变量构建多项式估计系数，也就是特征根倒数来获得。在平稳状态下，通过var模型测试系统的稳定性。表5AR特征多项式系数Root-0.557763-0.407425i-0.557763+0.407425i-0.382205-0.572478i-0.382205+0.572478i-0.588989-0.330488i-0.588989+0.330488i-0.183193-0.578582i-0.183193+0.578582i-0.363461-0.354984i-0.363461+0.354984i0.095743-0.389601i0.095743+0.389601iModulus0.690720.690720.688340.688340.6753740.6753740.6068910.6068910.5080530.5080530.4011920.401192从表5估计的结果可知，所有根的模的倒数都小于1，因此估计的VAR系统满足稳定条件，为了更加直观的所有根的模的倒数在单位圆中的位置，我们根据AR根图来判断VAR系统的稳定性。见图1。图1VAR系统平稳性检验图根据图可知，所有AR根的模的倒数都位于单位圆内，由此可以判断VAR系统是稳定的。5.6格兰杰因果检验由于影响房地产价格的因素存在的长期均衡关系有可能是单向的，也有可能是双向的，因此需要通过格兰杰检验来检验这些变量之间的关系，该种方法主要的判定标准为F值和显著性P值，如果显著性P值小于0.05，则拒绝原假设，即不是格兰杰因果关系。接下来为了深入了解房地产价格的影响因素，要通过两两变量之间进行比较，检验是否存在格兰杰因果关系。表6格兰杰因果检验表NullHypothesis:D(Y)doesnotGrangerCauseD(X1)D(X1)doesnotGrangerCauseD(Y)D(Y)doesnotGrangerCauseD(X2)D(X2)doesnotGrangerCauseD(Y)D(Y)doesnotGrangerCauseD(X3)D(X3)doesnotGrangerCauseD(Y)D(Y)doesnotGrangerCauseD(X4)D(X4)doesnotGrangerCauseD(Y)D(Y)doesnotGrangerCauseD(X5)D(X5)doesnotGrangerCauseD(Y)Prob.0.09220.02270.09280.08680.07460.00140.03930.01240.03280.0878结论拒绝拒绝拒绝拒绝拒绝拒绝拒绝拒绝拒绝拒绝由上述结果可知，在10%的置信水平下，p值小于0.1，表示拒绝原假设，货币供给量M2、金融机构各项存款余额、房地产开发投资完成额、中长期贷款利率和国内生产总值GDP与房地产价格互为格兰杰因果关系。5.7脉冲响应图2脉冲响应图脉冲函数通过描述相关影响因素的踪迹来确定一个变量如何影响其他变量的，本实验采用脉冲响应函数来更详细的描述各个变量在受冲击时，房地产价格是如何变化的。从图中可看出，房地产价格的扰动影响随着时间逐渐变弱，房地产价格扰动会对当期造成很大影响，但是这种影响是在滞后2期出现，之后随时间推移，影响越来越微弱直至零。货币供应量图表中可看出，房地产价格对货币供应量的冲击是反应迅速的，在图中表现为1-2.5期房地产价格由上涨转为下降，3.5期降至最低，之后又开始上升，在5.5期达到峰值，呈现周期性影响，具体表现为先增长后降低，但波动幅度逐渐减小。当在短期内增加货币供应量，使市场流动资金增大，消费者的投资规模将随之扩大，房地产将是人们投资的一大选择之一，这会导致房地产价格上涨。而从开发商角度来看，房地产的需求增大，为了达到利益的最大化也会增大供给，经过一段时间后，房地产价格会慢慢回落，这一结果与脉冲响应中的结果一致。在金融机构各项存款余额中，当期的正向效应随时间增长逐渐下降，在2.5期时出现最大的负向效应，随后又开始呈现增长趋势，3.5期时从图中可看出正向效应影响变得微弱，当4.5期时效应下降，负面效应增多。从整个变化过程看，金融机构各项存款余额对房地产价格有负向效应，当余额较大时，过多流动资金在银行存储，流动性降低，间接导致房地产需求降低引起房产价格下降。房地产开发投资完成额在图表中表现为正向冲击，2.5期达到最大值，之后开始缓慢减弱，3.5期负向效果最弱并开始增强，4.5期达到峰值，随后效果逐渐平稳。从图中看出，房地产开发投资完成额实际上对房地产需求并没有产生过大影响，只是增加人们的心里预期，当供给增加，各个房地产商之间竞争会变得激烈，使得潜在需求转化为有效需求，转而影响到房地产价格。中长期贷款利率，可看出起点较高，2.5期到达最高点，中长期贷款变化相对较慢，2.5期开始迅速下降，之后随时间在0上下波动，从整体来看中长期贷款对房地产价格存在正向效应，当利率提高，房地产商成本变高，房地产价格也会上涨。GDP在1到3.5期表现出正向影响，3.5期后开始缓慢下降最后趋于稳定。整体而言，GDP对于房地产价格的影响是正向的。经济发展是全行业、全社会的发展，房地产业的发展更是有目共睹，在经济发展过程中通货膨胀不可避免，而建造房子需要的钢筋水泥等原材料价格也会处于上涨状态，人力物力等成本的提高使得房地产成本提高，导致房地产价格上涨。另一方面，经济的发展使人民的生活水平提高，物质需求也会加大，房地产市场需求增大，导致房地产的价格上涨。5.8方差分解脉冲响应主要分析变量的动态影响过程，而方差分解通过预测误差的方差构成来研究房地产价格的变动因素，对比脉冲响应能够更清析的看出各个部分在房价波动中所占比重。表7方差分解表Period12345678910S.E.36.1967637.7432839.000839.465739.5669139.61139.6241639.6295639.6352439.63744D(Y)10092.1093886.2846284.4473384.0199483.8331883.7778383.7551583.731483.72211D(X1)04.0190384.1418574.9194284.9983154.991574.9910454.9991325.0003254.99977D(X2)00.0064640.0214460.1808860.456850.4609210.4882450.4884430.5045790.51258D(X3)02.9524685.3082255.5208045.5023425.5554745.5783875.5830075.5851525.587279D(X4)00.5738453.8732794.5664314.5569954.5478174.5467714.5479594.5477414.547441D(X5)00.3388020.3705760.3651230.4655590.6110330.6177230.6263060.6308010.630821从图表中看出，房地产价格在一期只受自身影响，第二期其他变量的贡献度才开始出现，第六期逐渐平稳。M2，GDP，中长期贷款利率，房地产开发投资完成额对房价的影响上升。六、结论与建议通过上文的分析和研究发现，我国房地产价格主要受贷款利率、房地产投资额、货币供应量等的影响，这些因素对房地产价格均为显著，从房地产价格长期稳定增长的角度提出以下建议：6.1土地供给政策土地直接影响房地产的供给，土地价格波动的同时也会引起房地产价格的波动，由于我国的土地归政府所有，那么政府可以调整土地的供应来影响房地产市场，达到控制房价的目的。控制土地的关键，在于如何节约、高效利用土地资源，通过增加供应和盘活存量的方法增加土地供给，消费者心理预期也会受土地供应的影响，土地供应量不足引起消费者心理预期提前，易造成恐慌局面，使得房地产供需不平衡导致房价上涨。所以扩大住房用地就可以很好的缓解供需紧张的情况，也起到抑制房价上涨的作用。与此同时，将土地市场公开化、有形化可以防止大量土地资源的囤积，提高土地利用率，政府应出台政策打击囤积土地的行为，对闲置土地进行清理。此外，政府应根据房地产市场的变化调整土地供应结构，降低大型套房、别墅等供应，转而增加普通商品房和经济适用房的供应量，完善加强土地管理，对不符合法律规定的房地产项目进行严厉打击。6.2流动性调整政策我国货币流动性存在过剩产生的现象，造成这一现象的原因主要有外汇、国际资本流入、投资不合理因素等。货币流动性过剩是造成货币流通速度变化的主要原因，从理论上看，货币流动性的影响因素主要有两个，基础货币供应量和货币乘数。当基础货币增长量确定，货币乘数的变化将导致货币流动性过剩压力。近年来由于我国的低利率水平和资产价格上涨使我国货币乘数效应增大，这种乘数效应是投资者在信贷市场获得更多投资额度，使资产价格快速膨胀，流动性过剩风险也将增大。抑制流动性过剩主要有加强外汇监管（在全球流动性过剩背景下，新兴国家成为外国资本的投资对象，尤其是中国。外国资金大量涌入使得相关资产暴涨暴跌，快速膨胀，外资却从中获利，所以必须加强外汇监管）、发挥央行作用（中央银行通过提高存款准备金、公开市场操作等货币政策来缓解流行性过剩压力）、拓宽投资渠道等（流动性问题的根本还是进行流动性疏导，目前国内主要投资市场有股市和楼市，过多资金流向这两个市场易造成泡沫，资产价格虚高。所以应发展新型市场，通过金融产品创新等拓宽投资渠道）。参考文献[1]成倩.房价变动影响因素分析——以北京市为例[J].现代商业,2020(31):32-34.[2]常知易.浅谈中国房价的影响因素和未来发展[J].经济管理文摘,2020(21):35-36.[3]陈金星,陈文裕.基于多源数据的惠州商品住宅房价分布及影响因素研究[J].地理信息世界,2020,27(05):70-77