【《货币政策调控房地产企业的理论模型分析》8100字】

货币政策调控房地产企业的理论模型分析目录TOC\o"1-3"\h\u28328货币政策调控房地产企业的理论模型分析 1160461.1引言 138041.2理论模型 3226531.2.1家庭 472431.2.2消费品部门 4167011.2.3房地产部门 5189531.2.4资本品生产商 6119551.2.5中央银行和政府 745391.2.5市场出清 7191971.3参数校准 8306751.4贝叶斯估计 8103521.1.1贝叶斯估计原理 8282701.1.2数据处理 10239031.1.3先验分布假设及结果 10134371.5脉冲分析 11202851.5.1货币政策对房企影响的传导路径 11150731.5.2其他各类冲击对房地产企业的影响 13122171.5.3不同融资约束程度对房地产企业的影响 151.1引言正如第二章中所述，货币政策对企业影响已经得到了很多研究的验证。对于我国的房地产企业来说，资金是生命线，货币政策的走向对企业发展起到关键性作用。而在目前以银行为主体的金融体制下，我们不可避免地需要观察金融摩擦在其中所起地作用。本章重点利用DSGE模型来分析从货币政策冲击影响房地产企业的反应链条，从而理清货币政策在房地产供给端的传导机制。在模型选择上，本章在BGG模型的基础上，结合中等规模DSGE的经典设定，引入垄断竞争、价格粘性等ADDINNE.Ref.{0F644119-7179-4E75-A9AC}（Christianoetal.，2005；Smetsetal.，2007），将模型拓展至包括房地产和消费品的两部门模型。同时，考虑我国房地产企业的资本密集型特点，将金融摩擦因素引入到房地产部门，从而考察金融市场不完善对房地产企业的影响。在模型的设定上，很多学者在房地产市场的研究中都观察到了金融摩擦带来的微观异质性，进而分析对市场的影响。IacovielloADDINNE.Ref.{8C831D6E-774B-4F1B-8F51-2A6D37F1DEE8}（2005）开发了货币商业周期的一般均衡模型，其中名义贷款、抵押约束和房屋价值相联系，开创性的将家庭分为存款人和借款人，来分析房屋抵押不同对家庭消费的影响。Kannan等ADDINNE.Ref.{10A09C2F-788E-4AC1-8006-8DB65C6E117E}（2012）沿用了Iacoviello的家庭设定，鉴于房屋在家庭财富中所起的重要作用，对比三种不同货币政策规则的不同作用，研究房价波动对家庭的影响。司登奎等ADDINNE.Ref.{DBFC5839-0CB0-4555-B971-5272AE163C24}（2019）构建异质性家庭在金融摩擦影响下，考察房价波动对金融市场的冲击，发现金融摩擦会放大房价的冲击作用。可以看到之前的国内外文章里房地产的出现通常都在家庭效用或者企业抵押品里，而没有房地产的生产端，意味着仅仅是房地产存量市场的交易ADDINNE.Ref.{2747333D-F44C-4A83-B3A5-68F009134963}（侯成琪等，2014）16，这显然与我国实际情况不符。对于金融摩擦的分析通常在消费品部门或者家庭部门引入，没有完全考虑到房地产企业的资本密集属性，房地产企业同样会受到金融摩擦的影响，会导致其出现异质性反应。本章重点关注房地产开发企业的行为反应，因此在DSGE模型重点刻画房地产企业的特点。近年来，不少学者都尝试在DSGE模型中引入房地产部门，陈诗一等ADDINNE.Ref.{5DB9C439-15FF-4E36-ABF9-1A463647420F}（2016）7认为房地产开发企业使用劳动力，并使用生产技术来生产房屋，房屋用于家庭居住和企业生产；梅冬州等ADDINNE.Ref.{3DF42740-B3AA-4115-A012-17229D95B478}（2018）39以及更多的学者认为是房地产的生产是土地、资本和劳动的结合，本章同样采用了包含土地、资本和劳动的要素结合方式。在理论方面，货币政策传导理论是指货币政策变动发生的冲击，对各类经济体产生影响的渠道和过程。如第二章2.1.2小节所讨论的，货币学派、凯恩斯学派等都对此从利率、信贷、资产价格、资产负债表汇率等角度进行了大量的探讨。本章通过搭建模型来分析货币政策对房地产生产供给的影响以及相应的渠道。金融加速器理论是Bernanke提出的，最初是为了解释经济周期波动加大的原因，具体指由于市场的不完善，存在了外部融资的监管成本，导致了外部融资成本高于内部融资，使得资金产生了无效率的分配，进而影响投资和产出。由于其机制广泛存在于实体经济活动中，因此很多关于信贷摩擦的研究采用了该理论来分析ADDINNE.Ref.{83D63C15-EA1D-4644-BD85-C91ECF60B73B}（侯成琪等，2020；林东杰等，2019；Carlstrometal.，2016；Christianoetal.，2010）。本章的主要贡献有以下几点。首先，从现有研究来看，针对货币政策与房地产的研究多是把房地产当成一个行业来研究，且更多的关注房地产价格，而针对房地产企业以及企业的生产一般都不是研究重点，沿着既有房地产市场研究框架，本章将关注重点放在供给侧，聚焦于房地产企业，侧重分析货币政策对房企生产的影响路径。其次，研究分析信贷摩擦造成房地产企业异质反应的原理，在房地产部门引进金融加速器机制，来模拟不同程度的金融摩擦给房地产企业生产带来的影响，从而解释不同融资约束企业的异质性反应原理。最后，本文利用宏观经济数据，通过贝叶斯估计进行参数校准，得出模型可以分析出货币政策对房地产企业影响存在时滞效应的原因。本章内容安排如下：第2节构建基于新凯恩斯主义结构的动态一般均衡模型，探究理论依据，第3节进行模型部分参数校准，第4节利用经济数据对另外一部分参数进行贝叶斯估计，第5节对模型各项冲击的脉冲响应图进行分析，最后第6节得出结论。1.2理论模型本文基于BGG模型通过构建基于新凯恩斯的动态一般均衡模型，包括家庭、银行、房地产企业、中间品生产商、最终品生产商以及货币政策当局等主体，具体各主体间的关系可以由图1.1来表示。把房地产生产作为重要分析对象，并在房地产部门引入金融加速器机制进行金融摩擦分析，通过刻画稳态下房地产企业生产对货币政策的反应，来分析货币政策的影响。同时，在消费品部门分为中间品厂商和最终品产商，并在中间品生产环节引入了粘性价格机制。家家庭房地产开发商资本品生产商中间品生产商最终品生产商金融中介货币当局房地产劳动劳动中间品消费品信贷资金宏观调控资本品消费品货币注入资本品1.2.1家庭家庭向消费品部门和房地产部门提供劳动以获得收入，同时每期持有一定量的货币和债券，并且向市场购买消费品和房产。因此，家庭的效用最优化问题为：（4-1）其中为家庭每期在消费品的花费，σ为相对风险厌恶系数。家庭每期持有的房产为，其系数为需求偏好，变化反映了住房需求冲击。为家庭持有的实际货币余额，为家庭提供的劳动供给，η表示劳动供给弹性。家庭面临的预算约束方程为：（4-2）其中为实际房屋价格，为房屋折旧率，为家庭劳动获得的实际工资，为家庭缴纳的税收，为家庭储蓄，为实际利率，为家庭持有公司的分红。在家庭约束机制的作用下，效用最大化可得到一阶条件具体推导见附录A，下同。为：具体推导见附录A，下同。（4-3）（4-4）（4-5）（4-6）家庭劳动供给提供给两个部门使用，因此。1.2.2消费品部门根据经典假设，消费品部门分为完全竞争的中间品厂商和垄断竞争的最终品产商，其中代表性中间品产商z，利用资本生产商提供的资本和家庭部提供的劳动生产出中间品。（4-7）其中，为消费品生产技术扰动，资本要素在消费品生产所占比例。中间品厂商将产品以价格卖给最终品产商，最终品厂商通过打包中间品生产出最终产品，并以价格销售。因此，中间品产商和最终品厂商的关系为：（4-8）（4-9）（4-10）（4-11）其中，为最终产品生产量，ε为消费品的需求价格弹性，为价格加成。参考CalvoADDINNE.Ref.{9A33D12B-DC4B-4EEC-BE1B-B3C817A7C552}（1983）的设定，在中间品厂商引入价格粘性机制，假设1-θ的中间品厂商可以调整价格，从而推导出菲利普斯公式为（4-12）其中：1.2.3房地产部门参照BGG模型对企业家的设定，鉴于房地产开发商的资本密集属性，本文假定房地产开发商受到信贷市场摩擦影响。房地产开发商是住宅的生产者，每期需要以价格购买一定量的资本去参与生产。但开发商的净资本不足以支付，因此需要向银行等金融机构借贷。（4-13）令，代表资本预期贴现回报，则须大于1，否则房地产开发商不会购买资本用于生产。对于房地产开发商而言，在银行零利润条件约束下，最优化其资本收益，可得下式：（4-14）（4-15）其中，。（4-14）式意味着每个房地产开发商的资本支出与其净资产规模成正比，且当资本预期贴现回报增加时，减少了违约概率，房地产开发商可以通多承担更多债务，来扩展规模。对（4-14）式求反函数，即得（4-15）式。房地产开发商利用资本、土地和家庭部门提供在房地产部门的劳动，在生产技术的情况下，每期生产出住宅，即：（4-16）其中，和分别为房地产生产中资本和劳动所占的比例，本文参照王云清等ADDINNE.Ref.{6A801E9F-C5A4-478F-BF36-1C917C577AFA}（2013）106和Favilukis等ADDINNE.Ref.{DF0D5CA9-1AD7-453C-B53D-9C652CA7971C}（2016）154的设定，假设每期土地供应充足并正规化为1，即。房地产开发商开发的住宅，在市场售卖。与国外研究多假设房地产为存量市场不同，结合我国的国情，以及本文研究对象主要是住宅，因此本文假设购买对象为家庭。房地产开发商在t+1期，以销售了的房产，因此，房地产开发商投资建设房地产回报为：（4-17）对于房地产开发商来说，其净财富由两部分组成，很大一部分是经营企业后的留存，假设企业每期价值为,γ为房地产开发商持有企业比例；另一部分就是企业家工作报酬。因此，每期房地产开发商的净财富为：（4-18）（4-19）1.2.4资本品生产商假设t期的资本存量为，资本品生产商每期选择总投入来生产新的资本品，并假设资本生产过程中边际调整成本增加，利用总投入可以生产出的新资本品，为增函数且，因此总资本存量的变化关系如下：（4-20）其中为资本折旧率。资本生产商每期将新增资本以价格出售消费品厂商和房地产开发商，成本为总投入，因此资本品生产商选择最优的总投入来使其利润最大化，一阶条件即可得：（4-21）1.2.5中央银行和政府中央政府发行货币和收缴税收，并将收入全部用于政府购买，每期保持预算平衡。（4-22）中央银行制定货币政策，假设按照Taylor规则，货币政策利率综合考虑上一期利率、通货膨胀和增长率来制定本期利率。（4-23）其中，、、代表名义利率、通货膨胀和的稳态值，、、分别是名义利率、通货膨胀和对货币政策的反应系数。代表货币政策冲击。1.2.5市场出清在每一期，市场均达到均衡，意味着商品市场、劳动市场、资本市场和房地产市场均达到了均衡，所有市场出清。（4-24）（4-25）（4-26）（4-27）由消费品部门和房地产部门两部门的生产共同组成。（4-28）本章引入5个冲击，分别是家庭的房地产需求冲击、消费品部门的生产技术冲击、房地产部门的生产技术冲击、政府购买冲击和货币政策冲击。各冲击均满足一阶自回归过程。在对上述模型进行线性对数化处理后线性对数化结果见附录B。线性对数化结果见附录B。1.3参数校准本文的参数设定分为三类，一类是常见的模型参数，采用直接校准，借鉴国内外成熟研究采用的数据值；第二类是结构参数，主要表征各类经济体所占比例，根据国内实际平均数据得出；第三类是缺乏实证经验的数据，采用贝叶斯方法进行估计。本节主要对前两类参数进行校准和计算。β是家庭的消费主观贴现因子，参照经典设定为0.99，对应可计算出季度利率为1%，年度利率为4%；、分别是资本要素在两部门生产中在各类要素中所占的比例，考虑到房地产部门的资本密集度较高，因此应当较大一些，参考梅冬州等ADDINNE.Ref.{3AAF9686-0864-4FEF-B3BD-6626ADE33297}（2018）42的设定，、分别设为0.3和0.4；、分别为房屋和资本的折旧率，考虑到房屋的折旧年限较长，参考Iacoviello等ADDINNE.Ref.{0FD2EA1B-174E-47F8-A1D0-61F1CFCFEE2E}（2010）的设定，分别设为0.0125和0.025，对应年折旧率为5%和10%；τ参考王云清等ADDINNE.Ref.{4CBD5E68-C2D8-4F93-BB3A-8D0BE9B0831F}（2013）107设定为0.1；x反映厂商价格加成，参照陈诗一等ADDINNE.Ref.{2FA0C574-E6A7-41C4-AC64-3F07B940609E}（2016）8设定为1.15。对于结构性参数，考虑到与本文封闭模型匹配，本文利用国家统计局网站的数据，计算近10年的平均数据，并在GDP数据中扣除净出口和房地产建筑业增加值，得出各结构性参数。其中，消费占产出比例为0.426，政府支出占比为0.184，投资占比0.39。而对于家庭劳动人口在两部门的占比，同样根据实际数据，得出房地产部门劳动比例为0.164。对于房地产开发商稳态下的杠杆率，参考Bernanke等ADDINNE.Ref.{966B8D98-AA36-4602-A0C8-FA1BEBF58EF9}（1999）33和林东杰等ADDINNE.Ref.{43BFA9AB-03B2-45A8-9CAC-867412348422}（2019）27的取值，设定为2。1.4贝叶斯估计1.1.1贝叶斯估计原理DSGE模型的决定要素除了模型设定之外，还有模型的各变量前的参数，我们统称为。在DSGE发展的初期多使用直接校准，但存在经验问题。为了更加契合现实宏观经济运行情况，发展出了估计模型系数的各种方法，包括广义矩估计（GMM）、极大似然估计（ML）和贝叶斯估计方法等。目前，在DSGE模型的系数估计中，贝叶斯方法使用最为广泛，因此本节使用贝叶斯估计方法对上文中所述的第三类参数进行估计。首先，我们来看贝叶斯估计的基本原理，假设能得到的实际宏观经济变量的实际运行数据的样本统称为Y，包括国内生产总值、居民消费价格指数等数据。使用表示联合分布，为参数的先验分布，为样本似然函数。则，当给出参数的先验分布时，我们就可以计算出参数的后验分布，即贝叶斯定理：（4-29）后验分布与先验分布和样本似然函数的乘积成正比。其中分母部分，我们称为样本的边际密度，可以定义为：（4-30）因此，我们可以看出贝叶斯估计实际是上刻画了后验分布的性质。因此在贝叶斯框架下，参数是随机的，而样本数据是固定的。通过估计出后验分布的均值和模就是参数的点估计值，而后验标准差给出了估计中存在的不确定性。由于在复杂的样本似然函数下可能不具备解析解。因此需要采用抽样方法来模拟计算，在条件分布未知的情形下，DSGE模型常用的方法为MH算法（MetropolisHastings）抽样。假设我们要从中抽样，因为是后验分布，不能直接抽样，我们需要MH算法做以下处理：1、申明一个候选密度函数，其中i为1到N的整数；2、计算的接受概率（4-31）如果概率处于接受范围内，则保留，否则保留。3、重复上述步骤，直到保留一定数量的抽样结果来进行推断。对于候选密度函数的形式如何定义，目前使用最多的是随机游走MH（RWMH）算法，其假设密度函数为一个随机游走过程，即，其中服从均值为0的正态分布，即。则上述接受概率可以简化为：（4-32）其中，的设定影响接受率，通常选用合适的数值来确保一定的接受率。总结下来，我们可以看出使用贝叶斯估计来估计参数值时，除了提供实际宏观经济运行数据以外，我们还需要对先验分布和先验均值做出假设，具体的假设我们会在1.1.3小节中进一步阐述。1.1.2数据处理鉴于本文模型引入了5个外生冲击，贝叶斯估计方法要求实际数据的变量数不超过外生冲击数，因此我们引入5个实体经济数据。采用的数据是2007年第一季度到2019年第四季度的宏观经济数据，利率数据来源为中国人民银行，其他数据来自国家统计局，使用的数据包括国内生产总值、社会消费品零售额总额、房地产业增加值、居民消费价格指数和一年期基准贷款利率。对于国内生产总值、社会消费品零售额总额、房地产业增加值的数据采用GDP平减指数去除价格因素，并且因为是季度数据，采用单侧HP滤波对其进行处理，从而得到最终数据。1.1.3先验分布假设及结果本文通过贝叶斯估计的参数主要包括各类冲击的自回归系数和标准差，以及缺乏实证经验的一些系数。对于先验分布，根据参数的定义值域并参考之前学者的设定，总的原则是对于各类冲击的标准差采用逆伽马分布（invg），介于0和1之间的参数采用贝塔分布（beta），其他参数采用正态分布（norm）。本章采用MH算法（Metropolis-Hastings算法）进行估计，并设定MCMC的重复迭代率为2000次，在一定接受率的条件下逐步逼近求解出后验分布，贝叶斯估计结果如表1.1所示。表STYLEREF1\s4SEQ表\*ARABIC\s11贝叶斯估计参数结果表参数含义先验均值先验分布后验均值后验方差90%置信区间σ家庭相对风险厌恶系数0.4beta0.372610.37260.3727η劳动供给弹性6norm6.515716.50796.5236ν外部融资溢价弹性0.05norm0.06420.050.06370.0647φ资本价格相对投资弹性0.25beta0.28310.10.28270.2834𝜌R货币政策冲击平滑系数0.7beta0.90810.20.9080.9083𝜌𝜋通货膨胀反应系数1.6norm1.56190.21.561.5638𝜌Gdp产出反应系数0.1beta0.08660.20.08650.0866𝜌j住房需求冲击平滑系数0.5beta0.99960.20.99940.9998𝜌ac消费品生产技术冲击平滑系数0.5beta0.99820.20.9980.9985𝜌ah房地产生产技术冲击平滑系数0.5beta0.85670.20.85640.857𝜌g政府购买冲击平滑系数0.5beta0.94760.20.94750.9476𝜀ac消费品生产技术冲击标准差0.1invg0.083920.07720.0905𝜀ah房地产生产技术冲击标准差0.1invg0.230120.2240.2362𝜀g政府购买冲击标准差0.1invg0.57320.56860.5774𝜀rn货币政策冲击标准差0.1invg0.014320.0140.0145𝜀j住房需求冲击标准差0.1invg0.319320.31390.32471.5脉冲分析1.5.1货币政策对房企影响的传导路径为了研究货币政策对房地产企业影响的效果和路径，我们可以通过模型的货币政策冲击脉冲分析图来分析，具体结果如图1.2来分析。如图中所示，一单位正向的宽松货币政策冲击，可以带来各变量的响应：首先，市场的实际利率和名义利率受冲击影响，均出现下降，利率的下降刺激了投资的增加，资本生产商加大了总投资，供应了更多的资本，从而为消费品部门和房地产部门扩大生产提供了条件。其次，由于扩大生产规模，劳动需求也会相应增长，从而相应的带来劳动工资的增加，从图中可以看出劳动需求和劳动工资分别增加了0.02和0.15个单位。再次，聚焦到房地产部门的投资，我们可以看到在房地产投资出现短暂下滑后，就持续增加并形成了总体增加的态势，房地产部门的投资收益率也出现了短期上升，并最终回归原处，这与房地产企业是完全竞争的假设是有关的。同时房地产部门的资本价格也除了上升后回归原值。图STYLEREF1\s4.SEQ图\*ARABIC\s12货币政策冲击对房地产企业冲击影响最后，基于上述分析，对于房地产开发商的生产供给来看，在初期短暂下降后，由于货币政策宽松的影响最终促进了房地产开发商企业的生产，说明了宽松货币政策对房地产部门的刺激存在一定的长期效应，说明了货币政策调控的过程性。在这其中房地产开发商受益于宽松的货币政策，净值得到了提升，而房价由于供给的增加最终降低了价格。在上述分析和图1.2中，我们注意到了一个现象，即对于房地产部门来说，无论是投资还是最终的生产，都存在了一个先反向下降再上升的阶段，最终形成了货币政策效果的延迟。为了进一步分析其中的原因，我们把家庭和消费品部门的反应纳入进来，综合考虑各经济主体间的影响。如图1.3所示，在正向货币冲击后，家庭会扩大支出，但相对于房地产需求，家庭首选是提高消费品的使用，之后才过渡到住房需求上。因此在货币政策刺激下，通货膨胀也会有短期的上涨，在图中我们可以看到有约0.03个单位上升。而由于劳动工资的提高，家庭对于劳动的供给也会增加。图STYLEREF1\s4.SEQ图\*ARABIC\s13货币政策冲击对消费品部门影响对于消费品部门来说，同样受到正向货币政策的刺激，因此会扩大投资增加产出。由于家庭首先提高消费品的使用，消费品部门的调整更快，如上图所示，前期的资本和劳动都集中在消费品部门，房地产部门的劳动和资本都会先下降。因此我们可以得出结论，在正向货币政策刺激下，调整更快的消费品部门会挤占房地产部门的资本和劳动，存在短期挤出效应。而后期，随着房地产部门受政策影响，逐步扩大生产，资本和劳动会逐步倾斜至房地产部门。两部门构成的GDP会有明显的增长，如图中越增长0.06个单位，意味着宽松货币政策冲击会刺激经济增长。1.5.2其他各类冲击对房地产企业的影响图1.4报告的是本章模型里另外的4个冲击对房地产企业的影响，分别是家庭住房需求冲击、政府购买冲击、房地产部门技术冲击和消费品部门技术冲击。总的来看，家庭住房需求和房地产部门的正向冲击均促进了房地产企业的生产，而政府购买冲击和消费品技术的正向冲击则相反。分开来看，当家庭增加住房需求时，会刺激房价的上升，如上图所示一单位的住房需求冲击带来房价增加了约0.24个单位。房价的上涨增加了房地产开发商的投资收益，从