文档介绍：房地产信贷波动与房价波动相互关系研究
钟诚
一、房地产信贷波动与房价波动相互关系概述
(一)银行信贷加速房价上涨的机制分析
根据静态和适应性预期理论,房地产市场的各种参与者包括银行等金融机构和消费者在预期后续房价还会上升的情况下,银行会放松贷款条件,增加房地产信贷额度。在获得贷款条件放松和预期房价上涨的情况下,除了原有的房地产参与者获得更多贷款外,由于“羊群效应”,大量的投资者、投机者和新的消费者、开发商参与进来,而房地产产品作为一种商品,其价格也是由需求和供给双方的力量相互作用形成的,从供给的角度看,开发商获得大量信贷资金必然会进行后续的项目购置和开发,大量的理论和实践表明,短期内地价受房价影响,由于房价的上升或预期上升,地价也随之上升,在我国地价是房地产成本构成的主要部分,因此房价必将随地价的上涨而上涨。从需求的角度分析,随着参与其中的投机者不断增加,需求人数会急剧上升,在房地产供给增加不多甚至减少的情况下,房价也会被推高。因此,供给和需求的相互作用致使房价不断上涨。另一方面,房价的上升不仅会提高银行自有房产的价值,还会提升银行贷款的质量,促使银行减少储备,进一步增加信贷数量。以上两方面相互作用必然会导致“银行贷款增加——房地产价格上升——银行贷款增加”的螺旋式上升结果。在房价拐点未来临之前,大量投机者的存在及银行信贷的支持,使得房地产价格日益脱离实际的均衡价格和基础的价值,导致房地产泡沫的产生并不断膨胀。
(二)银行信贷加速房价下跌的机制分析
房地产信贷不仅在房地产上升周期中对房价影响很大,在房地产周期性波动中的下降阶段也扮演了同样重要的角色。
在宏观经济环境发生逆转,房地产行业步入下行通道时,一方面,用于发放房地产信贷的抵押品价格大幅下降,而信贷的需求者会由于经济条件的改变而产生违约的可能,致使银行资产质量下降;另一方面,房价的下降直接降低银行所拥有的房地产资产的价值,导致银行资产大规模缩水等。所有这些因素都会促使银行减少房地产信贷规模,而房地产业是个资金密集型产业,一旦投入资金的减少和基于价格下降的预期导致有效需求减少势必会造成房价下行的压力。为了应对不利局面,监管者可能执行更为严格的监管措施以缩减房地产信贷的投放,致使房价进一步下降。
二、房地产信贷波动与房价波动相互关系分析的理论模型及实证
(一) 指标、数据的选择
反映房地产信贷主要有两个指标,即房地产开发资金来源中的国内贷款部分和个人住房抵押贷款。但是个人住房抵押贷款数据在国内不属于公开数据,无从查起,所以在实证分析中将其剔除,只选取国内贷款的数据。反映房地产价格波动的综合指标是房地产销售价格指数,数据容易获得。
本文模型选取从1999年1月份到2008年12月份共40个季度的数据进行整理。数据来源于中经网统计数据库,其中国内贷款部分为月度累计值,经过简单的处理,换算成季度累计值。房地产销售价格指数为当季值,并以上年=100来衡量,为了使价格水平具有可比性,选取1998年销售价格指数为100,计算每年各个季度在1998年的基础上累计价格指数值,并进一步计算出每个季度的指数增量值,以反映出价格的变化水平。为了使因变量与解释变量之间具有可比性,信贷资金量选取每个季度的新增量。
(二)银行房地产信贷与房价关系的实证分析
1、模型设定。
选取房地产价格指数HP作为因变量,银行房地产信贷资金L为自变量。模型的具体形式如下:
(1)
为了使方程的回归系数更有实际,这里采用了对数的形式。式中为常数项,为随机扰动项。
2、误差修正模型(ECM)。
。
在实践中遇到的经济和金融数据大多是非平稳的时间序列。如果直接用非平稳的时间序列进行回归建模,即使模型本身拟合得很好,但是它的残差序列是一个非平稳序列,残差序列是一个非平稳序列的回归称为伪回归。因此必须对时间序列进行平稳性检验。通常的方法有法和法,本文主要采用法进行检验,检验的结果如下表:
表1 各时间序列变量的单位根检验结果
变量 ADF值 1%的临界值 5%的临界值 10%的临界值检验结果
- - - - 不平稳
- - - - 不平稳
- - - - 平稳
- - - - 平稳
注:表示一阶差分。
从表1中可以看出,各变量的值都大于10%的临界值,表明变量的时间序列都不是平稳的,而各变量经过一阶差分后, 在1%的水平下显著,在5%的水平下显著,因此两个时间序列都是一阶单整,即为。
。
协整检验是对回归方程的残差进行单位根检验。如