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货币政策对房地产价格影响的分析

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货币政策对房地产价格影响的分析 热 点 关 注FINANCE & ECONOMY 金融经济 摘要: 本文从理论角度分析了货币政策对房地产价格调控的渠 道,从实证角度对数据进行相关分析和因果性检验,发现货币供应量M1 对房地产价格具有调控作用,但对高档住宅价格的调控作用不明显。 关键词:货币供应量;货币政策传导机制;房地产价格 一、引言 随着我国住房改革的深入, 房地产问题已成为全社会最为 关注的热点问题之一, 从 2001年政府工作报告中提出的“要发展 面向居民的住房产业, 以及大力发展经济适用房和建立廉租房供 应保障体系”,到 200...

货币政策对房地产价格影响的分析
热 点 关 注FINANCE & ECONOMY 金融经济 摘要: 本文从理论角度 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 了货币政策对房地产价格调控的渠 道,从实证角度对数据进行相关分析和因果性检验,发现货币供应量M1 对房地产价格具有调控作用,但对高档住宅价格的调控作用不明显。 关键词:货币供应量;货币政策传导机制;房地产价格 一、引言 随着我国住房改革的深入, 房地产问题已成为全社会最为 关注的热点问题之一, 从 2001年政府工作报告中提出的“要发展 面向居民的住房产业, 以及大力发展经济适用房和建立廉租房供 应保障体系”,到 2009年政府工作报告中提到的“要促进房地产市 场平稳健康发展,要坚决遏制部分城市房价过快上涨势头,满足人 民群众的基本住房需求”,期间连续 9 年,住房问题都在政府工作 报告中得以体现, 这都说明了房地产问题在民生问题中成为当之 无愧的重要角色,房地产的价格问题也自然成为关注焦点。而货币 政策的四大经济目标之一是稳定物价,房地产价格应包含在内,但 货币政策操作目标以及效果指标的改变能否对房地产价格产生影 响是值得探讨的问题, 比如中国人民银行自 2006 年 7 月 5 日至 2008 年 6 月 7 日连续上调存款类金融机构人民币存款准备金率, 从 8%上调至 17.5%, 自 2008 年 9 月 15 日开始下调该准备金率, 这一操作目标的变化是否能通过影响效果指标货币供应量进而影 响房地产价格,再如,中国人民银行对商业性个人住房贷款利率以 及个人住房公积金贷款利率的直接调整能否通过影响货币供应量 进而影响房地产价格,这些问题都值得研究。本文将从理论分析和 实证分析两个角度研究货币政策对房地产价格的影响问题。 二、文献综述 针对我国货币政策对房地产价格的影响问题,一些学者分别 进行了不同角度的理论研究和实证研究,现将部分具代 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 性的研 究成果归纳如下: 盛成松(2003)认为货币政策对房地产市场的调控面临以下 难点:房地产周期与一般经济周期存在较大差异、货币政策在土 地交易价格等的调整中作用有限以及人民银行目前缺乏完善的 房地产市场信息数据和分析研究,因此应通过建立合理的调控机 制来完善货币政策的调控作用。 刘传哲和何凌云(2006)通过对 1998-2005年货币供应量、金融机 构一年期贷款利率、房地产价格指数等数据进行序列平稳性及因果关系 检验,得出货币供应量的变动能迅速作用于房地产市场,而利率与房地 产价格之间没有联动性,且房价的变动还受其他因素影响的结论。 郭科(2007)认为货币政策通过利率途径、信贷途径、资产组 合途径等影响房地产价格,以 1998-2005 为样本期,选取利率和 货币供应量作为货币政策传导变量,用多元回归分析得出利率对 房地产价格变化的影响力更强的结论。 刘也(2009)认为货币政策调控房地产价格有两个路径:利率路径 和信贷路径,在实证研究中他按照用途将房地产市场分类,用 M2的 月度增速和一年期贷款基准利率 R 作为货币政策变量, 通过对 1998-2008年的数据进行单位根检验和格兰杰因果检验,得出货币政 策对商业营业用房、办公楼、住宅市场的调节存在很大差异的结论[4]。 三、货币政策影响房地产价格传导机制的理论分析 3.1 利率渠道 如果居民以贷款的形式购买住房, 则利率的高低直接影响购房 者的贷款成本,若当局采取扩张性的货币政策,增加货币供给量,导 致利率下降,一方面,居民的贷款成本下降,使得一部分潜在消费者 产生购房意愿,提高了对房地产的需求,引起房价上升。 另一方面,随 着利率的下降,储蓄所获利息下降,居民储蓄意愿减弱,多余的资金 也会对房地产需求的增加产生一定促进作用,从而提高房地产价格。 3.2 资产价格渠道 货币学派认为货币供应量影响包含利率在内的众多资产价 格,从而通过相关资产价格及真实财富的渠道影响经济。 其中比 较重要的资产价格有汇率和股票价格,分析如下: 3.2.1 汇率渠道 当局采取扩张性货币政策时,使用一系列政策工具使货币供 应量增加,导致利率下降,国内本币存款的收益吸引力低于用外 币计价的存款收益,本币的相对价值下降,即本币贬值,国内房地 产价格相对于国外房地产价格下降, 国外资金涌入购买国内房 产,增加了对国内房地产的需求,致使国内房地产价格上升。 3.2.2 股票价格渠道 仍以货币供应量增加为例, 货币供应量的增加使居民持有更多 的货币,居民通过对股票的投资来减少手中货币持有量,对股票需求 的增加提高了股票价格,由于财富效应的存在,居民持有的金融资产 (股票)价值上升,消费者毕生财富量增加,于是增加消费,房地产消费 作为居民消费的一部分,对房地产需求增加,导致房地产的价格上升。 3.3 信贷渠道 在居民对房地产的消费中,通过贷款购买房地产是一种主要模式, 这是由于对房地产的消费占居民毕生消费的很大比例,居民缺乏一次性 付款购买房地产的能力,需要通过个人住房委托贷款、个人住房自营贷 款、个人住房组合贷款等信贷方式来实现对房地产的消费,因此货币政 策的信贷渠道是影响房地产消费、进而影响房地产价格的重要渠道。 3.3.1 银行贷款渠道 当局如果采取扩张性货币政策, 如减少银行法定存款准备金比 率,由于银行超额准备金和存款数量的增加,银行可贷资金的规模也 随之增加,会产生相对优惠的贷款政策,使潜在的房地产购买者产生 贷款购房的意愿,增加对房地产的需求,从而导致房地产价格上升。 3.3.2 资产负债表渠道 若当局采取扩张的货币政策,增加货币供应量,使得利率下 降,居民手持现金流增加,家庭资产负债表状况良好,道德风险降 低,逆向选择发生概率减小,银行放松贷款规模,居民可获贷款数 量增加,从而房地产的潜在购买者获得信贷来源,对房地产的需 求增加,进而提高房地产价格。 四、货币政策影响房地产价格的实证分析 1、货币供应量与房地产价格表征数据的选取 本文选取 1997-2008年货币政策的效果指标之一-货币供应量以 及商品房屋平均销售价格作为两组原始数据进行实证分析。 我国的货 币供应量划分层次为:第一层次M0:流通中的现金;第二层次:M1:M0+可 开支票进行支付的单位活期存款; 第三层次:M2:M1+居民储蓄存款+单 位定期存款+单位其他存款+证券公司客户保证金。 有关数据如下: 货币政策对房地产价格影响的分析 □ 王 璇 肖 楠 3 FINANCE & ECONOMY 金融经济 (数据来源:2009 中国统计年鉴) 在选择商品房屋平均销售价格时,由于本文主要考虑居民购 房问题,因此将经济适用房屋平均销售价格以及别墅、高档公寓 平均销售价格从商品房平均销售价格中单独分列出来以便重点 考察。 有关数据如下: (数据来源:2009 中国统计年鉴) 2、货币供应量与房地产价格的相关性分析 用 EViews3.1 软件得出相关系数如下: 以上数据表明:经济适用房屋平均销售价格(JS)、商品房屋平均 销售价格(SPF)与三个层次的货币供应量相关系数接近 1,证明了其 极强的正相关关系,而别墅、高档公寓平均销售价格(BG)与三个层次 的货币供应量的相关关系虽然不及以上二者,但也具有接近 0.9的相 关系数,也可证明其存在强烈的正相关。 后者不如前者相关程度大的 原因是,别墅、高档公寓等房地产类别的需求者是资金较为充裕的居 民, 货币政策的传导渠道对于资金充裕的居民作用较为不显著,例 如,资金充裕的居民不需要通过贷款途径购房,因此前文所述的银行 贷款渠道的几乎不对此类居民产生作用,所以别墅、高档公寓平均销 售价格(BG)与三个层次的货币供应量的相关关系较低。 3、货币供应量与房地产价格的格兰杰因果关系检验 相关分析仅证明了货币供应量与房地产价格的正相关关系 并测度了二者的相关程度,但未考察二者间的因果关系,即不能 确定二者的影响方向,不能说明是否由于货币供应量的变化导致 房地产价格产生变化,所以要进一步进行格兰杰因果性分析。 我们选取我国货币供应量中流动性层次居中的 M1作为货币 供应量的代表性数据与上文提到的经济适用房屋平均销售价格 (JS)、别墅、高档公寓平均销售价格(BG)、商品房屋平均销售价格 (SPF)进行格兰杰因果关系检验。 4.3.1 原假设“M1不是 JS 的格兰杰原因”,使用 EViews3.1 得 到结果如下: 由相伴概率知,在 10%的显著性水平下,拒绝“M1 不是 JS 的 格兰杰原因”, 因此从 2 阶滞后的情况看,M1 是经济适用房屋平 均销售价格增长的原因。 4.3.2 原假设 “M1不是 BG 的格兰杰原因”, 使用 EViews3.1 得到结果如下: 由相伴概率知,在 10%的显著性水平下,不能拒绝“M1 不是 BG 的格兰杰原因”,因此从 2 阶滞后的情况看,不能确定 M1是别 墅、高档公寓销售价格增长的原因。 这也进一步验证了在上文中 提到的结论。 4.3.3 原假设“M1 不是 SPF 的格兰杰原因”,使用 EViews3.1 得到结果如下: 由相伴概率知,在 10%的显著性水平下,拒绝“M1 不是 SPF 的格兰杰原因”, 因此从 2 阶滞后的情况看, M1是商品房屋平均 销售价格增长的原因。 综合以上三个格兰杰因果关系检验结果, 以 M1表征的货币 供应量是经济适用房屋平均销售价格、商品房平均销售价格变动 的原因,但不能确定是别墅、高档公寓平均销售价格变化的原因。 五、结论及建议 由上述实证检验可以得出结论: 货币供应量的变化是导致房地 产(经济适用房屋)价格变化的原因,并且二者成正相关关系,但需要 指出的是这一关系在货币供应量与别墅、 高档公寓价格之间并不能完 全体现。 这一结论可提示有关部门在对经济适用房屋的价格进行调整 时可使用货币政策工具,但对高档住房价格调整则需考虑其他政策。 值得注意的是在政策调整过程中,应先充分考虑存款准备金 政策、再贴现政策及公开市场业务等工具对货币供应量调整的有 效性及货币政策的作用时滞问题,才能进而达到调整房地产价格 的目的。不可忽略的是,由于房地产产业的特殊性,其价格还受到 多种因素的复杂影响,因此应将货币政策与其他政策措施结合运 用才能达到理想效果, 比如大力整顿和 规范 编程规范下载gsp规范下载钢格栅规范下载警徽规范下载建设厅规范下载 房地产市场秩序、完 善土地收入管理使用办法、抑制土地价格过快上涨等。 参考文献: [1]盛成松 .货币政策能否调控房地产价格 [J].银行家 ,2003,(9). [2] 刘传哲,何凌云.我国货币政策房地产传导渠道效率检验[J].南方 金融,2006,(7). [3]郭科.我国货币政策房地产价格传导机制的实证研究[J].金融与 经济,2007,(9). [4]刘也.货币政策调控房地产分类市场的有效性研究[J].理论与实 践,2009,(12). [5]巴曙松.货币政策对房地产市场日趋敏感[J].中国产业经济动态, 2005,(9). [6]Mishkin Frederic.The Transmission Mechanism and Role of Asset Prices in Monetary Police[J].NBER,Working Paper 8617(Cambridge Massachusetts:National Bulean of Economic Research),2001 (作者单位:南开大学经济学院) 年份 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 表 1 1997-2008 货币供应量(年底余额) 单位:亿元 M0 10177.6 11204.2 13455.5 14652.7 15688.8 17278 19746 21468.3 24031.7 27072.62 30375.2 34218.96 M1 34826.3 38953.7 45837.2 53147.2 59871.6 70881.8 84118.6 95969.7 107278.8 126035.1 152560.1 166217.1 M2 90995.3 104498.5 119897.9 134610.3 158301.9 185007 221222.8 254107 298755.7 345603.6 403442.2 475166.6 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 表 2 1997-2008 按用途分商品房屋平均销售价格 单位:元/平方米 1997 2063 2053 2112 2170 2250 2359 2778 3168 3367 3864 3800 1097 1035 1093 1202 1240 1283 1380 1482 1655 1729 1754 1929 5382 4596 4503 4288 4348 4154 4145 5576 5834 6585 7471 7801 年份 商品房 平均销售价格(SPF) 经济适用房屋 平均销售价格(JS) 别墅、高档公寓 平均销售价格(BG) JS BG SPF M0 0.987171 0.849051 0.970046 M1 0.983931 0.868887 0.978936 M2 0.986464 0.876984 0.977314 Null Hypothesis: JS does not Granger Cause M1 M1 does not Granger Cause JS Obs 10 F-Statistic 12.2466 17.9374 Probability 0.01183 0.00523 Null Hypothesis: BG does not Granger Cause M1 M1 does not Granger Cause BG Obs 10 F-Statistic 0.31189 3.25429 Probability 0.74534 0.12441 Null Hypothesis: SPF does not Granger Cause M1 M1 does not Granger Cause SPF Obs 10 F-Statistic 13.4417 4.03694 Probability 0.00974 0.09045 4
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