房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)關(guān)系的研究

1、房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)關(guān)系的研究基于我國(guó)數(shù)據(jù)的實(shí)證摘要：房地產(chǎn)和股票是人們重要的投資去向，兩個(gè)市場(chǎng)的情況也頗受大眾關(guān)注。本文緊緊圍繞房市和股市的波動(dòng)關(guān)系，從理論分析出發(fā)，提出了財(cái)富效應(yīng)、信貸擴(kuò)張效應(yīng)等，并進(jìn)一步采用1998年-2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)證運(yùn)用了協(xié)整檢驗(yàn)、VAR模型、Granger因果檢驗(yàn)等方法，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，股票市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)是房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的Granger原因，房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)不是股票市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的Granger原因，且兩個(gè)市場(chǎng)受自身滯后期的影響都比較明顯。關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)價(jià)格；股票價(jià)格；波動(dòng)關(guān)系目 錄1 緒論1.1 研究背景與意義1.2 文獻(xiàn)研究簡(jiǎn)要回顧 1.2.

2、1 國(guó)外文獻(xiàn)綜述 1.2.2 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述 1.2.3 文獻(xiàn)評(píng)述1.3 研究思路及框架結(jié)構(gòu)1.4 本文創(chuàng)新點(diǎn)與不足2 房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)關(guān)系的理論分析2.1 房地產(chǎn)和股票的相關(guān)概念及其特性 2.1.1 房地產(chǎn)的相關(guān)概念及特性 2.1.2 股票的相關(guān)概念及特性 2.2 房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格的相互作用機(jī)制 2.2.1 財(cái)富效應(yīng)2.2.2 信貸擴(kuò)張效應(yīng)2.2.3 資產(chǎn)替代效應(yīng)2.2.4 宏觀經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)效應(yīng)3 我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)關(guān)系的實(shí)證分析 3.1 數(shù)據(jù)選取與樣本描述3.1.1 數(shù)據(jù)選取3.1.2 樣本描述 3.2 協(xié)整檢驗(yàn)3.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)3.2.2 協(xié)整檢驗(yàn) 3.3 構(gòu)建VA

3、R模型 3.4 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn) 3.5 脈沖響應(yīng)分析 3.6 實(shí)證結(jié)果分析4 結(jié)論與政策建議 4.1 結(jié)論 4.2 政策建議參考文獻(xiàn)：附錄1 主要英文參考文獻(xiàn)原文：附錄2 主要英文參考文獻(xiàn)譯文：致謝1 緒論1.1 研究背景與意義1998年7月，國(guó)務(wù)院發(fā)布了關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革加快住房建設(shè)的通知，通知要求穩(wěn)步推進(jìn)住房商品化、社會(huì)化，同時(shí)停止住房實(shí)物分配，該通知的發(fā)布標(biāo)志著住房貨幣化改革的開(kāi)始。在此之后，我國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)得到了極大繁榮。1998年至2006年間，我國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)的交易額以每年20%-30%的速度增長(zhǎng)，2013年的房地產(chǎn)投資額在國(guó)民生產(chǎn)總值中所占的比重達(dá)13.6

4、1%，并且房地產(chǎn)行業(yè)對(duì)諸如鋼鐵、建材、家電、家居等關(guān)聯(lián)行業(yè)的帶動(dòng)作用也很明顯，所以房地產(chǎn)行業(yè)已是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱性產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)市場(chǎng)的有序健康發(fā)展對(duì)我國(guó)深化改革和經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要影響和意義。我國(guó)股票市場(chǎng)經(jīng)歷了20多年的發(fā)展，不斷發(fā)展壯大，滬深兩市的公司已擁有相當(dāng)?shù)氖兄怠９墒幸惨恢北蛔u(yù)為金融市場(chǎng)乃至國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的“晴雨表”，足見(jiàn)其意義重大。當(dāng)然，股市也一直是人們投資的重要去向。股市與房地產(chǎn)以成為近年來(lái)人們投資的兩大去向。但是，綜觀房市和股市的發(fā)展，我們可以發(fā)現(xiàn)，兩者的發(fā)展都有較大的波動(dòng)。讓人印象特別深刻的是近年來(lái)房?jī)r(jià)的飛漲與股市07年的大漲與08年的大跌。從2002年下半年開(kāi)始，我國(guó)主要大中型城

5、市的房地產(chǎn)市場(chǎng)步入了一個(gè)價(jià)格快速上升和投資大幅增加的通道。還不到十年,各地房地產(chǎn)就價(jià)格普遍翻了一番，并不時(shí)創(chuàng)出新的所謂“地王”、“標(biāo)王”。有些地方的漲幅甚至更大。這幾年來(lái)在國(guó)家的強(qiáng)力的宏觀調(diào)控之下，房?jī)r(jià)上漲的猛勢(shì)才漸漸回落。至于股票市場(chǎng)，在2005年6月6日，上證指數(shù)探底于998點(diǎn)，隨后股價(jià)一路上揚(yáng)，屢創(chuàng)新高，在2007年10月16日達(dá)到了6124點(diǎn)的歷史最高水平，此后大盤(pán)開(kāi)始一路下挫，由牛轉(zhuǎn)熊，直到2008年10月28日，上證指數(shù)跌至此番熊市的最低點(diǎn)1664點(diǎn)。可見(jiàn)股票市場(chǎng)的波動(dòng)是非常之大的。探討如何才能實(shí)現(xiàn)資本市場(chǎng)的持續(xù)健康發(fā)展一直是經(jīng)濟(jì)界的熱門(mén)論題,而研究房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)特別是股票市

6、場(chǎng)的相關(guān)關(guān)系則已成為國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界研究的新興的重要領(lǐng)域。目前，我國(guó)正處于深化改革的重要時(shí)期，作為消費(fèi)和投資的重要領(lǐng)域，房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中都發(fā)揮著舉足輕重的影響。因此，對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與股票市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)之間存在的相關(guān)性進(jìn)行深入研究，不論從宏觀還是微觀角度，不論從理論探討還是實(shí)際效用來(lái)講，都具有重要意義。1.2 文獻(xiàn)研究簡(jiǎn)要回顧1.2.1 國(guó)外文獻(xiàn)綜述國(guó)外學(xué)者在關(guān)于房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格與股票市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的相關(guān)關(guān)系上的研究開(kāi)始得還是比較早的，從上世紀(jì)80年代便有學(xué)者涉足。其后，又有眾多學(xué)者進(jìn)行了大量的研究。其中，利用面板數(shù)據(jù)來(lái)分析的比較少，而利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析的則比較多。利用面板數(shù)

7、據(jù)進(jìn)行分析Daniel C. Quan和Sheridan Titman(1996)通過(guò)對(duì)1977-1994年間美國(guó)、加拿大、法國(guó)、英國(guó)、德國(guó)等17個(gè)國(guó)家主要城市14年的年度數(shù)據(jù)，對(duì)房?jī)r(jià)指數(shù)、房租指數(shù)與本國(guó)對(duì)應(yīng)的股票收益數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行了截面數(shù)據(jù)回歸分析，發(fā)現(xiàn)除了美國(guó)以外，其他的16國(guó)中，房地產(chǎn)的租售價(jià)值與股票價(jià)格之間存在著非常顯著的正相關(guān)關(guān)系，并且在亞太地區(qū)中，這種正相關(guān)性尤顯強(qiáng)烈。Case ，Quigley和Shi11er(2001)利用美國(guó)、丹麥、法國(guó)、西班牙、芬蘭等發(fā)達(dá)國(guó)家年度數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)支出、收入、股票財(cái)富、住宅財(cái)富之間的關(guān)系進(jìn)行計(jì)量分析，發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)的財(cái)富效應(yīng)較弱，而房地產(chǎn)市場(chǎng)卻具較強(qiáng)的財(cái)

8、富效應(yīng)。同時(shí)在這些發(fā)達(dá)國(guó)家中，房地產(chǎn)市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)對(duì)國(guó)民總消費(fèi)的沖擊更加強(qiáng)烈，然而股價(jià)波動(dòng)所能起到的這方面的影響作用則略顯微弱。利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析Summers(1981)利用美國(guó)季度數(shù)據(jù)對(duì)通貨膨脹率、可支配收入、住宅需求與股票價(jià)格、住宅價(jià)格關(guān)系進(jìn)行研究，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)通貨膨脹將增加自住房地產(chǎn)價(jià)值，降低股票市場(chǎng)價(jià)，,進(jìn)而對(duì)投資決策產(chǎn)生影響。Stone和Ziemba(1990，1992，1993)利用日本年度數(shù)據(jù)對(duì)土地價(jià)格、土地收益率與股票價(jià)格指數(shù)、股票市場(chǎng)收益率的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)發(fā)現(xiàn)，土地價(jià)格與股票價(jià)格之間存在正向變動(dòng)趨勢(shì)；股票市場(chǎng)與商業(yè)用地價(jià)格關(guān)系更加緊密。Okunev和Wilson(

9、1997)通過(guò)對(duì)美國(guó)月度數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)及非線性回歸，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間存在有非線性關(guān)系，但不太顯著。Ling和 Naranjo(1999)利用了美國(guó)季度數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性回歸分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)商業(yè)房地產(chǎn)市場(chǎng)與股票市場(chǎng)相互融合，且在20世紀(jì)90年代兩者相互影響的程度更為明顯。Nan-Kuang Chen(2001)通過(guò)對(duì)1973年至1992年臺(tái)灣地區(qū)股票價(jià)格與房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)進(jìn)行實(shí)證，得出股票價(jià)格是房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)的Granger原因，并且他還從信貸機(jī)制的角度予以了解釋。Raymond Y. C. Tse(2001)研究了香港股票市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)，他發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)是股價(jià)波動(dòng)的決定性

10、因素。他還使用了脈沖響應(yīng)函數(shù)和VAR方差分解等方法，發(fā)現(xiàn)非預(yù)期的房地產(chǎn)價(jià)格變化直接影響著股價(jià)的波動(dòng)，且兩者之間是協(xié)整的。此外，他用勞動(dòng)生產(chǎn)率機(jī)制來(lái)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格的負(fù)相關(guān)性做了解釋。John Okunev，Wi1Son和Ralf Zurbrueg(2002)研究了澳大利亞1980年至1999年的房地產(chǎn)與股票市場(chǎng)，發(fā)現(xiàn)由于某種結(jié)構(gòu)性變化進(jìn)而使得股市與樓市表現(xiàn)出不穩(wěn)定的線性關(guān)系，同時(shí)股市對(duì)樓市表現(xiàn)出顯著的非線性因果關(guān)系。Liow(2004)通過(guò)對(duì)至少擁有自身20%股權(quán)的新加坡非房地產(chǎn)上市公司，在19972001年間的業(yè)績(jī)情況做研究。研究結(jié)果顯示，房地產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)會(huì)影響股權(quán)密集型的非房地產(chǎn)上市

11、公司的收益水平，進(jìn)而影響其在股票市場(chǎng)中的表現(xiàn)。他還運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)收益理論對(duì)此現(xiàn)象進(jìn)行了解釋。Apergis（2012）通過(guò)使用一般自回歸條件異方差模型進(jìn)行實(shí)證，研究了希臘銀行系統(tǒng)中股票平均回報(bào)率和房地產(chǎn)投資信托基金之間的關(guān)系和波動(dòng)性，實(shí)證研究表明房地產(chǎn)投資信托基金的回報(bào)率影響銀行股票收益，并且該現(xiàn)象在國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)后影響更加強(qiáng)烈。1.2.2國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述我國(guó)學(xué)者對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)研究的起步要晚一些。但隨著我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)的發(fā)展繁榮，許多學(xué)者也對(duì)這方面的問(wèn)題進(jìn)行了較為廣泛的研究。房地產(chǎn)市場(chǎng)與宏觀經(jīng)濟(jì)的相關(guān)關(guān)系余曉(1996)從對(duì)國(guó)家的貨幣與財(cái)政政策和行政手段、經(jīng)濟(jì)周期以及居民收入等因素

12、出發(fā)，分析了房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)規(guī)律，認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)各因素可直接或間接地影響房地產(chǎn)市場(chǎng)的供給與需求水平，并進(jìn)而影響房地產(chǎn)價(jià)格變化。同時(shí)提出要調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)合理發(fā)展，使其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的快慢相適應(yīng)的觀點(diǎn)。李立、李永輝（2002)認(rèn)為房地產(chǎn)價(jià)格受到宏微觀多重因素影響，這里面既包含土地費(fèi)等各項(xiàng)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)費(fèi)用因素，又包含國(guó)家的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)政策、稅收、國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和居民收入水平等宏觀經(jīng)濟(jì)因素。沈悅和劉洪玉(2002)通過(guò)我國(guó)的房地產(chǎn)價(jià)格與一系列宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行了的研究，認(rèn)為房地產(chǎn)價(jià)格不僅會(huì)受到宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，同時(shí)房地產(chǎn)也會(huì)反作用于宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展。房地產(chǎn)價(jià)格在合理范圍內(nèi)的上漲可以在一定程度上刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而過(guò)快

13、或過(guò)慢的房地產(chǎn)價(jià)格上漲速度，或者是不合理的房地產(chǎn)價(jià)格下跌，則會(huì)給國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來(lái)非常嚴(yán)重的不良后果。皮舜和武康平（2004）利用我國(guó) 1994-2002 年的數(shù)據(jù)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與區(qū)域房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行了格蘭杰因果檢驗(yàn)，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩者之間存在雙向格蘭杰原因。股票市場(chǎng)與宏觀經(jīng)濟(jì)的相關(guān)關(guān)系談儒勇(1999)利用了1994-1998年間中國(guó)股票市場(chǎng)總市值、總成交金額以及GDP的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸分析，得出了我國(guó)股票市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并沒(méi)有起到相互促進(jìn)作用這一結(jié)論。殷醒民和謝潔(2001)構(gòu)建了我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)以及金融深化指標(biāo),并基于1993-1999年間的數(shù)據(jù)，進(jìn)行了回歸

14、分析，得出我國(guó)股票市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)確實(shí)有促進(jìn)作用。劉勇(2004)對(duì)1994-2002年間我國(guó)GDP、貨幣供應(yīng)量和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)等宏觀經(jīng)濟(jì)變量與上證指數(shù)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)以上各宏觀經(jīng)濟(jì)變量均能對(duì)我國(guó)股市發(fā)展產(chǎn)生顯著影響。陳怡(2009)基于我國(guó)1993-2007年間的數(shù)據(jù)，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)與Granger因果檢驗(yàn)對(duì)股票市場(chǎng)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相互作用關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)我國(guó)股市發(fā)展有著顯著的影響作用，而股市發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用卻比較弱。房地產(chǎn)市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的相關(guān)關(guān)系羅來(lái)東、侯玉玲(2005)對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)、股票市場(chǎng)以及貨幣供給市場(chǎng)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了研究，得出了當(dāng)前

15、我國(guó)這三個(gè)市場(chǎng)的發(fā)展存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，并且房地產(chǎn)市場(chǎng)與貨幣市場(chǎng)的關(guān)系更加緊密的結(jié)論。盛松成、李安定、劉惠娜（2005）通過(guò)對(duì)我國(guó)上海房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)和上證綜指之間的波動(dòng)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者之間幾乎不存在相關(guān)關(guān)系。并認(rèn)為中國(guó)的房地產(chǎn)金融產(chǎn)品較少是導(dǎo)致這一現(xiàn)象的主要原因。周京奎（2006）利用了1998年-2005年間的數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)狀況進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)將導(dǎo)致股票價(jià)格產(chǎn)生波動(dòng)，但僅能從房地產(chǎn)市場(chǎng)傳遞到股票市場(chǎng)。并且他認(rèn)為貨幣政策能有效地影響資產(chǎn)價(jià)格。高波和洪濤(2007)指出，在2001-2005間，中國(guó)的房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，并認(rèn)為這是由于

16、中國(guó)股票市場(chǎng)的財(cái)富效應(yīng)很微弱，同時(shí)由于國(guó)內(nèi)缺乏多元化的投資渠道，導(dǎo)致替代效應(yīng)相對(duì)較強(qiáng)而造成的。張炯、張兵和賈仁甫(2009)利用我國(guó)2001-2008年的信貸市場(chǎng)、房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行了關(guān)聯(lián)性分析，指出我國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)與貨幣和信貸市場(chǎng)呈現(xiàn)正相關(guān)，而房地產(chǎn)市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的相互作用關(guān)系具有階段性特點(diǎn)，在2001-2005年間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，在2006-2008年間則表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系。1.2.3 文獻(xiàn)評(píng)述早期的學(xué)者從定性的角度來(lái)分析房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)的關(guān)系要多一些，后面的學(xué)者們則更多是通過(guò)做實(shí)證來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)，并且多是處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)用的比較多的計(jì)量方法是協(xié)整檢驗(yàn)和Granger

17、因果關(guān)系檢驗(yàn)等。他們選取的數(shù)據(jù)不一樣，做出的結(jié)果也有同有異。后面做實(shí)證的學(xué)者多是對(duì)原有理論進(jìn)行數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，并無(wú)太多創(chuàng)新之處。雖然有些學(xué)者在實(shí)證之后對(duì)結(jié)果進(jìn)行了解釋?zhuān)@些解釋多是自圓其說(shuō)的表層說(shuō)法，并沒(méi)能從理論的高度給出很好的說(shuō)明。而且有些學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)的處理方式或許還有一些值得商榷的地方，比如有的文章中做Granger檢驗(yàn)時(shí)用的是一階單整的序列，且這些序列不是協(xié)整的，這明顯是不合適的。綜觀國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的研究成果，對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)的關(guān)系，一直以來(lái)并沒(méi)能形成一個(gè)統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)。學(xué)者們的結(jié)論可以概括為三方面：（1）房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格呈正相關(guān)；（2）房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格呈負(fù)相關(guān)；（3）房地產(chǎn)

18、價(jià)格與股票價(jià)格無(wú)相關(guān)關(guān)系。這樣的研究現(xiàn)狀顯然是無(wú)法讓人感到滿(mǎn)意的。由此可見(jiàn)，對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)關(guān)系的研究還比較淺，不夠深入，特別是目前還沒(méi)有學(xué)者在這一領(lǐng)域做過(guò)系統(tǒng)性的研究并得出讓人信服的結(jié)論。所以，繼續(xù)在這一領(lǐng)域進(jìn)行研究特別是系統(tǒng)的研究仍是非常必要且有意義的。今后的研究宜在系統(tǒng)學(xué)習(xí)梳理前人研究成果的基礎(chǔ)之上，進(jìn)一步系統(tǒng)化和深入化。可采用一些現(xiàn)代的計(jì)量方法尤其是時(shí)間序列的處理方法進(jìn)行實(shí)證，但不能僅停留于實(shí)證，畢竟要有合理的理論解釋出來(lái)后才算完成研究。進(jìn)行這一研究不僅理論意義重大，并且能為我們科學(xué)合理地處置房地產(chǎn)和股票提供建議和參考。1.3 研究思路及框架結(jié)構(gòu)本文采用理論分析與實(shí)證分析相結(jié)

19、合，兼顧定性分析與定量分析的方式，緊緊圍繞“房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)關(guān)系”這一中心問(wèn)題，從理論、實(shí)證兩個(gè)維度來(lái)進(jìn)行分析，房地產(chǎn)價(jià)格和股票價(jià)格的互動(dòng)關(guān)系是本文研究的核心。本文共分為五章。第一章為緒論。緒論先介紹了本文的研究背景與意義作為開(kāi)端，隨后對(duì)國(guó)內(nèi)外的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理，接下來(lái)介紹了本文的研究思路及框架結(jié)構(gòu)，最后指出了本文的創(chuàng)新之處與不足之處。第二章對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)關(guān)系進(jìn)行了理論分析。筆者從財(cái)富效應(yīng)、信貸擴(kuò)張效應(yīng)、替代效應(yīng)和宏觀經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)效應(yīng)四個(gè)方面來(lái)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了分析，并結(jié)合我國(guó)的具體情況和一些現(xiàn)象作了相應(yīng)的分析與解釋?zhuān)@是本文的核心，同時(shí)也是本文的創(chuàng)新點(diǎn)

20、之一。第三章運(yùn)用時(shí)間序列的處理方法，選取了1998年1月至2014年12月房市和股市 的數(shù)據(jù)，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)、VAR模型、Granger檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)幾種分析方法來(lái)對(duì)我國(guó)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，并對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行了解釋?zhuān)@也是本文的創(chuàng)新之處。第四章是本文的結(jié)尾，對(duì)本文的研究成果進(jìn)行了概況和總結(jié)，同時(shí)給出了一些政策建議，提出了相關(guān)思考。1.4 本文創(chuàng)新點(diǎn)與不足本文的創(chuàng)新之處在于從理論分析、實(shí)證分析兩個(gè)維度較為全面地對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)關(guān)系做了探討并聯(lián)系我國(guó)實(shí)際進(jìn)行分析，同時(shí)使用了較新的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證，而且是用了兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量房地產(chǎn)市場(chǎng)，以得出更加廣泛和更符合現(xiàn)實(shí)的結(jié)論。本文的確也存在一些不足之處。

21、由于本人學(xué)識(shí)所限和時(shí)間關(guān)系，再加上對(duì)這一問(wèn)題的研究時(shí)間并不長(zhǎng)，所以在理論認(rèn)識(shí)上可能會(huì)有一些偏差，在實(shí)證過(guò)程中可能有一些不夠規(guī)范的地方，在做相應(yīng)的解釋時(shí)也并不能很讓人信服。2房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)關(guān)系的理論分析2.1房地產(chǎn)和股票的相關(guān)概念及其特性2.1.1 房地產(chǎn)的相關(guān)概念及特性房地產(chǎn)是指房產(chǎn)和地產(chǎn)的結(jié)合體及其衍生的權(quán)利關(guān)系的綜合。包括三個(gè)方面：（1）從實(shí)物形態(tài)上說(shuō)，房地產(chǎn)是房產(chǎn)和地產(chǎn)相結(jié)合的統(tǒng)一物；（2）從價(jià)值形態(tài)上說(shuō)，房地產(chǎn)作為商品是使用價(jià)值和價(jià)值的統(tǒng)一體；（3）從產(chǎn)權(quán)關(guān)系來(lái)說(shuō)，房地產(chǎn)作為社會(huì)財(cái)富，又是一種資產(chǎn)，反映一定的經(jīng)濟(jì)權(quán)利關(guān)系。房地產(chǎn)有以下經(jīng)濟(jì)特性：（1）內(nèi)涵的統(tǒng)一性。房地產(chǎn)的整體

22、概念包含了房屋建筑物、建筑地塊、經(jīng)濟(jì)權(quán)利等方面，它們不是孤立存在的，是由“房”、“地”、“產(chǎn)”三者有機(jī)結(jié)合形成的統(tǒng)一體；（2）價(jià)值的雙源性。房地產(chǎn)價(jià)值的雙源性，主要是指房地產(chǎn)商品價(jià)值中，土地價(jià)值的形成既源自土地所有者權(quán)的收益，又源自在土地上的人類(lèi)勞動(dòng)的凝結(jié)；（3）空間的固定性；（4）需求的普遍性；（5）效用的長(zhǎng)期性。2.1.2 股票的相關(guān)概念及特性 股票是投資者向股份有限公司投資人入股提供資金的權(quán)益合同憑證，是投資者借以取得股息紅利收益的一種有價(jià)證券。股票是股份公司資本的構(gòu)成部分，可以轉(zhuǎn)讓、買(mǎi)賣(mài)或作價(jià)抵押，是資金市場(chǎng)的主要長(zhǎng)期信用工具。 股票具有的主要基本特性：（1）權(quán)利性和責(zé)任性；（2）不可

23、返還性；（3）流通性；（4）收益性；（5）風(fēng)險(xiǎn)性。2.2房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格的相互作用機(jī)制2.2.1 財(cái)富效應(yīng)財(cái)富效應(yīng)可分為直接財(cái)富效應(yīng)和間接財(cái)富效應(yīng)。直接財(cái)富效應(yīng)是指在保證其它條件不變的情況下，由于貨幣余額的變化，會(huì)引起總消費(fèi)支出的變化。股價(jià)上升，投資者個(gè)人財(cái)富增加，他對(duì)于房地產(chǎn)的消費(fèi)和投資可能會(huì)增加（對(duì)于群體而言一定有這種增加的對(duì)房地產(chǎn)的消費(fèi)和投資存在），這樣房?jī)r(jià)就會(huì)上升。間接財(cái)富效應(yīng)是指由于股價(jià)上升，會(huì)使投資者對(duì)未來(lái)財(cái)富的預(yù)期增加，進(jìn)而更多地投資房地產(chǎn)，使房地產(chǎn)價(jià)格上升。對(duì)于房?jī)r(jià)對(duì)股價(jià)的影響，直接財(cái)富效應(yīng)和間接財(cái)富效應(yīng)作用的路徑也是相同的。投資者實(shí)際財(cái)富水平上升投資者消費(fèi)支出、投資支出增

24、加投資者實(shí)際財(cái)富水平上升投資者消費(fèi)支出、投資支出增加房地產(chǎn)價(jià)格、股票價(jià)格上漲房地產(chǎn)價(jià)格、股票價(jià)格上漲 投資者信心增強(qiáng) 投資者信心增強(qiáng)圖2-1 財(cái)富效應(yīng)說(shuō)明圖2.2.2 信貸擴(kuò)張效應(yīng)本文在討論信貸擴(kuò)張效應(yīng)時(shí)從兩個(gè)角度進(jìn)行探討。一是從企業(yè)即資金需求方的角度考慮。房?jī)r(jià)或股價(jià)上漲，由于企業(yè)一般都擁有一定量的房地產(chǎn)，使得企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值增加；并且由于房市和股市的異常收益率使得企業(yè)把更多資金用于這方面的投資，進(jìn)而非主營(yíng)業(yè)務(wù)收入大幅增加，企業(yè)現(xiàn)金流狀況得到改善，資產(chǎn)負(fù)債表狀況也得到相應(yīng)改善，企業(yè)的借債能力增強(qiáng)。前面的兩點(diǎn)都可導(dǎo)致企業(yè)借債能力增加，進(jìn)而獲得更多資金，投入房市和股市，自然會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)房地產(chǎn)價(jià)格和股

25、票價(jià)格的上漲。圖2-2更加直觀地反映了這一作用過(guò)程。 企業(yè)現(xiàn)金流改善房?jī)r(jià)和股價(jià)上漲 企業(yè)現(xiàn)金流改善房?jī)r(jià)和股價(jià)上漲 企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表改善 商業(yè)銀行信貸增加 投資于資本市場(chǎng) 企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表改善 商業(yè)銀行信貸增加 投資于資本市場(chǎng)圖2-2 信貸擴(kuò)張效應(yīng)圖示（企業(yè)）二是從金融機(jī)構(gòu)即資金的提供方的角度考慮。在經(jīng)濟(jì)高漲階段，當(dāng)房地產(chǎn)價(jià)格和股票價(jià)格上升時(shí)，銀行資產(chǎn)負(fù)債情況該善，信貸增加，市場(chǎng)利率降低，取得資金的成本降低了，自然會(huì)推動(dòng)房市和股市價(jià)格的進(jìn)一步上漲，這就形成了一種正向的反饋機(jī)制。圖2-3更加直觀地說(shuō)明了這一過(guò)程。金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債狀況改善 房?jī)r(jià)和股價(jià)上漲金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債狀況改善 房?jī)r(jià)和股價(jià)上漲 以股票和

26、房產(chǎn)為抵押的貸款投放增加 金融機(jī)構(gòu)放貸能力增強(qiáng) 以股票和房產(chǎn)為抵押的貸款投放增加 金融機(jī)構(gòu)放貸能力增強(qiáng)圖2-3 信貸擴(kuò)張效應(yīng)圖示（金融機(jī)構(gòu)）2.2.3 資產(chǎn)替代效應(yīng)現(xiàn)代金融的開(kāi)創(chuàng)者馬科維茨（Markowitz)在上世紀(jì)50年代的一篇文章中提出了投資組合的理論?，F(xiàn)在筆者要借助這一理論來(lái)考察房地產(chǎn)價(jià)格和股票價(jià)格波動(dòng)的相關(guān)關(guān)系。房地產(chǎn)和股票是人們生活中兩種非常重要的投資品種。現(xiàn)假設(shè)有兩種可供投資的資產(chǎn)：房地產(chǎn)（記為1）、股票（記為2）。投資組合為P，1、2的期望收益率分別為E(r1)、E(r2)；投資的風(fēng)險(xiǎn)用標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)表示，分別記為1、2、P，投資1、2的比例分別為1、1,相關(guān)系數(shù)記為則有： E(rP

27、)=1E(r1)+2E(r2) P2=1212+21212+2222另外，還有1+2=1。根據(jù)馬科維茨的理論，投資者應(yīng)選擇合適的1和1即最優(yōu)的投資組合，使得組合風(fēng)險(xiǎn)一定的情況下收益最大或者是收益一定的情況下風(fēng)險(xiǎn)最小。由此可見(jiàn)，在房地產(chǎn)或股票的期望收益率發(fā)生變化時(shí)，投資組合中的房地產(chǎn)和股票投資分配比例會(huì)發(fā)生變化，即產(chǎn)生相互之間的資產(chǎn)替代效應(yīng)。作用機(jī)制是這樣的：首先是股價(jià)的迅速下跌，然后就會(huì)有投資者的恐慌性拋售，再然后有大量資金撤離股市，這些資金有相當(dāng)?shù)牟糠謺?huì)流入房地產(chǎn)市場(chǎng)，這就會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格的上漲，又吸引更多的資金進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)，這樣股市的資金就又減少，使得股價(jià)進(jìn)一步下跌。在這樣的作用機(jī)制下，

28、股票市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)就不再是發(fā)生前面的那種“共榮”,而是一上一下，“蹺蹺板”形式。圖2-4比較直觀的說(shuō)明了這一作用機(jī)制。 大量資金撤離股市 股價(jià)下跌 投資者恐慌性拋售 大量資金撤離股市 股價(jià)下跌 投資者恐慌性拋售更多資金進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng) 房地產(chǎn)價(jià)格上漲資金流入房市更多資金進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng) 房地產(chǎn)價(jià)格上漲資金流入房市圖2-4 資產(chǎn)替代效應(yīng)圖示2.2.4 宏觀經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)效應(yīng) 從本文前面的文獻(xiàn)綜述來(lái)看，宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)都會(huì)產(chǎn)生影響，很多學(xué)者的實(shí)證結(jié)果也表明了這一點(diǎn)。在這里，本文從理論上來(lái)闡釋宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)于房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)的傳導(dǎo)效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)會(huì)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)的繁榮，當(dāng)經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，市場(chǎng)上的情況就

29、會(huì)有所變化。這時(shí)貨幣的供應(yīng)量會(huì)增加，市場(chǎng)利率會(huì)相應(yīng)地下降，資金的量多了，取得資金的成本也降低了，這時(shí)更多資金就會(huì)流入到房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)，使得房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)變得活躍。同時(shí)，在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，一般會(huì)伴隨著一定程度的通貨膨脹，通貨膨脹使得人們對(duì)持有貨幣的意愿降低，進(jìn)而會(huì)有更多的資金流向股市和房市，這樣也會(huì)使房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)變得更為活躍。房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)的活躍會(huì)使得房地產(chǎn)價(jià)格和股票價(jià)格的上漲，而在信貸擴(kuò)張效應(yīng)和財(cái)富效應(yīng)的作用下，社會(huì)總投資會(huì)增加，進(jìn)而會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，使經(jīng)濟(jì)繁榮。這樣又進(jìn)入下一個(gè)這樣的循環(huán)。此外，根據(jù)托賓的Q理論，（房地產(chǎn)中，托賓的Q=房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值/房地產(chǎn)建造成本），當(dāng)

30、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí)，Q會(huì)增加，當(dāng)Q1時(shí)，建房就變得有力可圖，Q越大，利潤(rùn)空間就越大，企業(yè)便會(huì)加大對(duì)房地產(chǎn)的開(kāi)發(fā)力度，從而由于房地產(chǎn)強(qiáng)大的帶動(dòng)作用，使得社會(huì)總投資的增加，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)效應(yīng)，可以用圖2-5更為直觀簡(jiǎn)潔地表示。 利率下降 利率下降房地產(chǎn)（股票）市場(chǎng)活躍 貨幣供應(yīng)量增加經(jīng)濟(jì)繁榮房地產(chǎn)（股票）市場(chǎng)活躍 貨幣供應(yīng)量增加經(jīng)濟(jì)繁榮一定程度的通貨膨脹一定程度的通貨膨脹經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)房地產(chǎn)（股票）價(jià)格上漲房地產(chǎn)（股票）價(jià)格上漲信貸擴(kuò)張Q值增加財(cái)富效應(yīng)信貸擴(kuò)張Q值增加財(cái)富效應(yīng) 社會(huì)總投資增加 社會(huì)總投資增加圖2-5 宏觀經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)效應(yīng)圖示3 我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與股票價(jià)格波動(dòng)關(guān)系的實(shí)證分析3

31、.1 數(shù)據(jù)選取與樣本描述3.1.1 數(shù)據(jù)選取對(duì)于研究房地產(chǎn)價(jià)格和股票價(jià)格波動(dòng)的相關(guān)關(guān)系這一問(wèn)題，很多文章是選用的“國(guó)房景氣指數(shù)”中的“全國(guó)商品房銷(xiāo)售價(jià)格分類(lèi)指數(shù)”作為衡量房地產(chǎn)價(jià)格與房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮程度的指標(biāo)，故本文在衡量房地產(chǎn)市場(chǎng)是同樣選取了這一指標(biāo)。但這一指標(biāo)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局在2012年之后不再發(fā)布，所以本文選取了1998年1月-2011年12月的“全國(guó)商品房銷(xiāo)售價(jià)格分類(lèi)指數(shù)”（記為PI） 數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind資訊。月度數(shù)據(jù)作為衡量房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的指標(biāo)。為了彌補(bǔ)數(shù)據(jù)的較為陳舊這一問(wèn)題，同時(shí)從另一維度來(lái)更好的研究本文的問(wèn)題，本文還選取了1998年1月-2014年12月的“國(guó)房景氣指數(shù)”(記為DI） 數(shù)

32、據(jù)來(lái)源：Wind資訊。作為房市情況的衡量指標(biāo)。前面的兩個(gè)指數(shù)是反映一定時(shí)期內(nèi)房屋銷(xiāo)售價(jià)格變動(dòng)程度和趨勢(shì)的相對(duì)數(shù)，它通過(guò)百分?jǐn)?shù)的形式來(lái)反映房?jī)r(jià)在不同時(shí)期里的漲跌幅度，在眾多指數(shù)中具有代表性。由于其是國(guó)家統(tǒng)計(jì)局制定和統(tǒng)計(jì)的，也具有權(quán)威性。對(duì)于股票市場(chǎng)，選取了上證綜指的每月末日收盤(pán)指數(shù)（記為SHZ） 數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind資訊。 數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind資訊。 數(shù)據(jù)來(lái)自華西證券客戶(hù)端軟件。本文用作實(shí)證分析的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)均為月度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集區(qū)間為1998年1月至2014年12月。因2009年-2011年間1月的全國(guó)商品房銷(xiāo)售價(jià)格指數(shù)缺失,在此取各自前后相鄰的兩個(gè)數(shù)值的平均值作為補(bǔ)充。2009年-2014年間1

33、月的國(guó)房景氣指數(shù)缺失,在此也取各自前后相鄰的兩個(gè)數(shù)值的平均值作為補(bǔ)充。本章節(jié)的統(tǒng)計(jì)分析均使用Eviews6.0軟件進(jìn)行。3.1.2 樣本描述1998-2014年間，我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)經(jīng)歷了多次起伏。房?jī)r(jià)在1998-2003年間波動(dòng)較為頻繁，在2004年到2007年上半年房?jī)r(jià)迅速上升，2007年之后由于受宏觀調(diào)控影響房?jī)r(jià)短暫下跌，2009年之后又大幅上漲，2010年之后振蕩下跌。股票市場(chǎng)整體是上升的，但波動(dòng)非常之大。2007年開(kāi)始迅速上升，之后又大幅下挫。如圖3-1所示。就圖而言，兩個(gè)市場(chǎng)的關(guān)系不是十分明顯，有待本文后面的進(jìn)一步檢驗(yàn)?，F(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的描述性統(tǒng)計(jì)，得到表3-1。由表易知，上

34、證指數(shù)（SHZ）的標(biāo)準(zhǔn)差最大，可知股票市場(chǎng)的波動(dòng)更為劇烈。PI的JB值的概率接近1，PI為正態(tài)分布的可能性較大，從其S值與K值也能得出大致相同的結(jié)論。DI和SHZ都不是正態(tài)分布，DI的S0，K0，K3，與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布相比，是右偏，長(zhǎng)尾巴在右面，尖頂峰。圖3-1 1998-2014年中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)與股票市場(chǎng)走勢(shì)表3-1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征PIDISHZMean101.5231101.93472111.376Median101.7300102.93501985.390Maximum115.2000109.14005954.770Minimum86.1500093.930001060.740Std. De

35、v.5.9203673.666788874.0686Skewness0.084628-0.6295111.664853Kurtosis2.8313102.4165056.664131Jarque-Bera0.39972816.36762208.3588Probability0.8188420.0002790.000000Observations1682042043.2 協(xié)整檢驗(yàn)協(xié)整是20世紀(jì)80年代以來(lái)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型建模理論的一個(gè)重大發(fā)展。協(xié)整的經(jīng)濟(jì)意義在于：兩個(gè)變量，雖然它們具有各自的長(zhǎng)期波動(dòng)規(guī)律，但是如果它們是協(xié)整的，則它們之間存在著一個(gè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的比例關(guān)系。反過(guò)來(lái)說(shuō)，如果兩個(gè)變量具有各自的

36、長(zhǎng)期波動(dòng)規(guī)律，但是它們不是協(xié)整的，則它們之間就不存在一個(gè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的比例關(guān)系。3.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)在對(duì)序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)之前，先要判斷它們單整的階數(shù)，故要先做平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為了減小序列的數(shù)據(jù)波動(dòng)，縮小數(shù)據(jù)分布范圍以及減弱模型可能出現(xiàn)的異方差問(wèn)題，將三組數(shù)據(jù)分別取對(duì)數(shù)，然后分別記為L(zhǎng)NPI、LNDI、LNSHZ。為了配合全國(guó)商品房?jī)r(jià)格分類(lèi)指數(shù)（PI）的數(shù)據(jù)的時(shí)間段，在上證指數(shù)(SHZ)中截取和PI相同時(shí)間的序列，記為SSHZ，取對(duì)數(shù)記為L(zhǎng)NSSHZ。至此，本文后面的檢驗(yàn)都有兩部分，一是PI和SSHZ之間的，二是DI和SHZ之間的。現(xiàn)利用單位根檢驗(yàn)（ADF檢驗(yàn)）的方法進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示

37、。表3-2 變量單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量水平檢驗(yàn)一階差分檢驗(yàn)t值5%臨界值結(jié)論t值5%臨界值結(jié)論LNPI-2.327392-2.878829非平穩(wěn)-11.21544-2.878829平穩(wěn)LNSSHZ-1.569436-2.878723非平穩(wěn)-7.026823-2.878937平穩(wěn)LNDI-1.547386-2.87568非平穩(wěn)-9.247872-2.87568平穩(wěn)LNSHZ-1.529046-2.875608非平穩(wěn)-7.765945-2.875752平穩(wěn)從表3-2中的檢驗(yàn)結(jié)果可知，LNPI的t值為-2.327392，大于5%顯著性水平下的臨界值-2.878829，接受原假設(shè)，故存在單位根，序列非平穩(wěn)

38、。將序列LNPI一階差分后，ADF檢驗(yàn)得其t值為-11.21544，小于5%顯著性水平下的臨界值-2.878829，則拒絕原假設(shè)，不存在單位根，序列平穩(wěn)。對(duì)于其它三個(gè)序列，亦可用同樣的方法判斷其水平序列和一階差分序列的平穩(wěn)性。最終的結(jié)果表4-2中已給出，LNPI、LNSSHZ、LNDI、LNSHZ都是一階單整的序列。3.2.2 協(xié)整檢驗(yàn)為考察以上變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，現(xiàn)采用Engle-Granger檢驗(yàn)方法對(duì)相關(guān)序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。前面的ADF檢驗(yàn)表明，四個(gè)序列都是一階單整的，符合進(jìn)行協(xié)整分析的前提條件。先來(lái)考察LNPI和LNSSHZ的情況。首先對(duì)LNPI和LNSSHZ用OLS進(jìn)行回歸，得到如

39、下結(jié)果：LNPI=4.160157+0.060650LNSSHZ+e（R2=0.17，P值都為0）然后對(duì)殘差序列e進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表3-3所示。從表中可以看出，在不同的顯著性水平下，殘差序列e的平穩(wěn)性在不同置信度水平下結(jié)果不同，在1%下序列e存在單位根，在5%和10%的顯著性水平下，可拒絕原假設(shè)，即序列e不存在單位根，是平穩(wěn)的。這樣的結(jié)果顯示LNPI和LNSSHZ之間并不存在很好的協(xié)整關(guān)系，但為了本文后面繼續(xù)考察的方便，在后面對(duì)著兩個(gè)序列進(jìn)行進(jìn)一步的考察時(shí)不妨放寬一點(diǎn)條件，將這里的置信度取5%或10%，姑且認(rèn)為L(zhǎng)NPI，LNSSHZCI（1，1）。協(xié)整說(shuō)明LNPI與LNSSHZ即全國(guó)商品

40、房銷(xiāo)售價(jià)格分類(lèi)指數(shù)與上證指數(shù)之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。表3-3 殘差序列單位根檢驗(yàn)結(jié)果（一）t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-2.0518310.0389Test critical values:1% level-2.5788835% level-1.94274510% level-1.615438再來(lái)對(duì)LNDI和LNSHZ做和上面相同的事。還是先對(duì)LNDI和LNSHZ用OLS進(jìn)行回歸，得到如下結(jié)果：LNDI=4.711206-0.011541LNSHZ+e(R2=0.013488，C(1)P值為0，C(2)P值為0.

41、0981）然后對(duì)殘差序列e進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。結(jié)果如表3-4所示。從表中可看出，在10%置信度下，序列e是平穩(wěn)的；1%或5%置信度下，序列e是非平穩(wěn)的。只在取置信度為10%時(shí)，LNDI，LNSHZCI（1，1）。實(shí)際來(lái)說(shuō)，LNDI與SHZ之間更偏向于不存在協(xié)整關(guān)系。這樣，國(guó)房景氣指數(shù)與上證指數(shù)之間便長(zhǎng)期均衡關(guān)系不是很明顯。表3-4 殘差序列單位根檢驗(yàn)結(jié)果(二）t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-1.7896420.0700Test critical values:1% level-2.5764605% level-1.94

42、240710% level-1.615654總的說(shuō)來(lái)，用不同的數(shù)據(jù)做出來(lái)的協(xié)整結(jié)果有些差異，不過(guò)房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)之間應(yīng)該認(rèn)為是存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系的，并且它們之間的關(guān)系可能還不是很容易描述。3.3 構(gòu)建VAR模型由本文前面協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果可知，雖說(shuō)LNPI和LNSSHZ之間存在協(xié)整關(guān)系，但序列LNDI與LNSHZ之間并不存在協(xié)整關(guān)系，所以對(duì)于第二組序列來(lái)說(shuō)使用ECM模型（誤差修正模型）來(lái)進(jìn)行分析是不可取的，為了方便起見(jiàn)，對(duì)兩組序列都采用VAR模型（向量自回歸模型）進(jìn)行分析。要使用向量自回歸模型，得滿(mǎn)足序列是平穩(wěn)序列的前提條件，故對(duì)序列LNPI、LNSSHZ、LNDI、LNSHZ進(jìn)行差分，一階差分

43、后的序列記為DLNPI、DLNSSHZ、DLNDI、DLNSHZ，這些差分后的序列都是平穩(wěn)的。先對(duì)DLNPI與DLNSSHZ進(jìn)行分析。首先需要選擇模型的滯后階數(shù)。各準(zhǔn)則的判定結(jié)果如下：表3-5 向量自回歸模型滯后階數(shù)的判定（一）LagLogLLRFPEAICSCHQ0603.6311NA2.04e-06-7.427544-7.389426*-7.4120671610.555713.592741.97e-06-7.463650-7.349295-7.4172202618.144714.70958*1.88e-06*-7.507959*-7.317367-7.430576*3618.69861.0

44、600181.96e-06-7.465415-7.198586-7.3570784622.30926.8198891.97e-06-7.460607-7.117541-7.3213175623.39472.0237382.05e-06-7.424626-7.005323-7.254383* indicates lag order selected by the criterionLR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)FPE: Final prediction errorAIC: Akaike infor

45、mation criterionSC: Schwarz information criterionHQ: Hannan-Quinn information criterion 從表3-5中，可以很方便的看出，4個(gè)準(zhǔn)則都選擇了滯后階數(shù)為2，故應(yīng)選擇滯后階數(shù)為2。這樣一來(lái)可以得到如表4-6所示結(jié)果。表3-6 向量自回歸結(jié)果(一）DLNPIDLNSSHZDLNPI(-1)0.075714-0.453273(0.07741)(0.38306) 0.97803-1.18328DLNPI(-2)0.063082-0.501463(0.07532)(0.37272) 0.83747-1.34542DLNSS

46、HZ(-1)0.0415560.082485(0.01596)(0.07898) 2.60341 1.04433DLNSSHZ(-2)0.0349180.240730(0.01625)(0.08040) 2.14906 2.99418C-0.0004970.002169(0.00129)(0.00639)-0.38502 0.33955現(xiàn)在，可以很方便地給出回歸方程：DLNPI=-0.000497+ 0.075714DLNPI（-1）+ 0.063082DLNPI（-2）+ 0.041556DLNSSHZ （-1）+ 0.034918DLNSSHZ(-2)DLNSSHZ= 0.002169-0

47、.453273DLNPI（-1）-0.501463DLNPI（-2）+ 0.082485DLNSSHZ （-1）+ 0.240730DLNSSHZ(-2)當(dāng)t值大于1. 96時(shí)，系數(shù)具有顯著性，方程DLNPI中有兩個(gè)解釋變量系數(shù)顯著，滯后一期和滯后二期的股票市場(chǎng)價(jià)格都會(huì)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格產(chǎn)生顯著影響；方程DLNSSHZ中僅有一個(gè)解釋變量系數(shù)顯著，滯后2期的股票市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)會(huì)對(duì)其自身產(chǎn)生較為明顯的影響。由此可見(jiàn)，我國(guó)股票市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格產(chǎn)生的影響更為明顯。最后再檢驗(yàn)一下VAR模型的穩(wěn)定性，結(jié)果AR特征多項(xiàng)式的根的倒數(shù)都在單位圓內(nèi)，表明VAR滿(mǎn)足穩(wěn)定性條件。圖 3-2 VAR穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)

48、果（一） 對(duì)于另外一組數(shù)據(jù)，DLNDI和DLNSHZ，重復(fù)相同的工作。如表3-7所示，選擇滯后階數(shù)為4。然后再由表3-8可寫(xiě)出方程。這里滯后階數(shù)較多，寫(xiě)出來(lái)并不直觀，故省略。表3-7 向量自回歸模型滯后階數(shù)的判定（二）LagLogLLRFPEAICSCHQ0925.2342NA3.05e-07-9.325598-9.292383-9.3121541943.504735.987382.64e-07-9.469745-9.370100*-9.429412*2947.62908.0401642.64e-07-9.471000-9.304926-9.4037783950.71135.9466552.6

49、7e-07-9.461730-9.229226-9.3676204956.630811.30095*2.62e-07*-9.481119*-9.182186-9.3601215957.48761.6183702.70e-07-9.449370-9.084007-9.301483* indicates lag order selected by the criterionLR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)FPE: Final prediction errorAIC: Akaike informatio

50、n criterionSC: Schwarz information criterionHQ: Hannan-Quinn information criterion表3-8 向量自回歸結(jié)果(二）DLNDIDLNSHZDLNDI(-1)0.326300-0.014930(0.07164)(0.91713) 4.55442-0.01628DLNDI(-2)-0.025545-0.538755(0.07355)(0.94149)-0.34732-0.57224DLNDI(-3)0.1396490.150192(0.07323)(0.93742) 1.90700 0.16022DLNDI(-4)-0.

51、010734-0.607338(0.06927)(0.88676)-0.15496-0.68489DLNSHZ(-1)0.0088470.064777(0.00568)(0.07266) 1.55865 0.89155DLNSHZ(-2)0.0067880.151682(0.00573)(0.07340) 1.18380 2.06652DLNSHZ(-3)0.0026010.021928(0.00578)(0.07397) 0.45008 0.29645DLNSHZ(-4)0.0148140.168840(0.00578)(0.07395) 2.56423 2.28308C-0.0003720

52、.002644(0.00044)(0.00565)-0.84301 0.46769 從表3-8的t值可見(jiàn)，方程DLNPI中有兩個(gè)解釋變量系數(shù)顯著，滯后一期的自身和滯后二期的股票市場(chǎng)價(jià)格都會(huì)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格產(chǎn)生顯著影響；方程DLNSSHZ中有二個(gè)解釋變量系數(shù)顯著，滯后2期和4期的股票市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)會(huì)對(duì)其自身產(chǎn)生較為明顯的影響。由此可見(jiàn)，我國(guó)股票市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格產(chǎn)生的影響更為明顯。最后還是再檢驗(yàn)一下VAR模型的穩(wěn)定性，結(jié)果AR特征多項(xiàng)式的根的倒數(shù)都在單位圓內(nèi)，表明VAR滿(mǎn)足穩(wěn)定性條件。圖3-3 VAR穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果（二）從對(duì)兩組數(shù)據(jù)的VAR分析大致可以看出：股票市場(chǎng)會(huì)受自身歷史價(jià)格情況的

53、影響，基本不受房地產(chǎn)市場(chǎng)影響；而房地產(chǎn)市場(chǎng)既受自身滯后期影響，又受股票市場(chǎng)的影響。3.4 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn) Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)是檢驗(yàn)兩個(gè)變量之間因果關(guān)系的常用方法之一，是于1969年由Granger提出，70年代中Hendry和Richard等加以發(fā)展而來(lái)的?，F(xiàn)先簡(jiǎn)單敘述其原理：Granger因果性檢驗(yàn)假定，有關(guān)X和Y每一變量的預(yù)測(cè)信息全部包含在這些變量的時(shí)間序列之中。檢驗(yàn)要求估計(jì)以下的回歸：Xt=+1tYt=+2t其中白噪聲1t和2t假定為不相關(guān)的。分四種情況討論：如果i=0（i=1,2,.，n），j=0（j=1,2,.,m),則Xt、Yt互相獨(dú)立；如果i=0（i=1,2,

54、.，n），j0（j=1,2,.,m),則Xt為Yt的原因；如果i0（i=1,2,.，n），j=0（j=1,2,.,m),則Yt為Xt的原因；如果i0（i=1,2,.，n），j0（j=1,2,.,m),則Xt、Yt互為因果。Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)只能建立在平穩(wěn)變量之間或是存在協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)變量之間，本文基于VAR模型做Granger因果檢驗(yàn)，故取平穩(wěn)序列即一階差分后的序列。滯后階數(shù)取VAR模型的最佳滯后階數(shù)。對(duì)DLNPI和DLNSSHZ的檢驗(yàn)結(jié)果如下表3-9所示。可以看到，原假設(shè)“ DLNSSHZ does not Granger Cause DLNPI”的概率為0.0031，接近0，不接

55、受原假設(shè)，選擇備擇假設(shè)即DLNSSHZ是DLNPI的Granger原因；“ DLNPI does not Granger Cause DLNSSHZ”的概率為0.1682，不能否定原假設(shè)。所以，股票市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)是房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的Granger原因，房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)不是股票市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的Granger原因。和前面VAR的結(jié)果是基本一致的。表3-9 Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果（一）Pairwise Granger Causality TestsDate: 04/26/15 Time: 10:07Sample: 1998M01 2011M12Lags: 2Null Hypothesis:O

56、bsF-StatisticProb.DLNSSHZ does not Granger Cause DLNPI1655.982630.0031DLNPI does not Granger Cause DLNSSHZ1.802760.1682對(duì)DLNDI和DLNSHZ的檢驗(yàn)結(jié)果如下表3-10所示?？梢钥吹?，原假設(shè)“ DLNSHZ does not Granger Cause DLNDI”的概率為0.0157，否定原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，DLNSHZ是DLNDI的Granger原因；“ DLNDI does not Granger Cause DLNSHZ”的概率為0.9035，已接近1，接受原假設(shè)，

57、DLNDI不是DLNSHZ的Granger原因。所以，股票市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)是房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的Granger原因，房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)不是股票市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的Granger原因。這和前面VAR的結(jié)果也是基本一致的。表3-10 Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果（二）Pairwise Granger Causality TestsDate: 04/26/15 Time: 10:29Sample: 1998M01 2014M12Lags: 4Null Hypothesis:ObsF-StatisticProb.DLNSHZ does not Granger Cause DLNDI1993.143830.01

58、57DLNDI does not Granger Cause DLNSHZ0.259550.9035 綜合上面的兩組檢驗(yàn)，可以清晰地看出：股票市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)是單向的Granger因果關(guān)系。股票市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)是房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的Granger原因，而房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)不是股票市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的Granger原因。3.5 脈沖響應(yīng)分析對(duì)DLNPI與DLNSSHZ做脈沖響應(yīng)分析，結(jié)果如圖3-4所示。圖3-4上面兩幅圖表現(xiàn)的是一單位標(biāo)準(zhǔn)差DLNPI的沖擊對(duì)DLNPI和DLNSSHZ的影響曲線。其中DLNPI對(duì)自身的影響非常明顯，前三期均為正向影響，且影響都很顯著，但在迅速減弱，4-6期為負(fù)向影響，但

59、已經(jīng)很微弱，第7期之后基本無(wú)影響；DLNPI對(duì)DLNSSHZ的影響皆為正向，第1期無(wú)影響，第2-3影響增強(qiáng)，且第2期和第3期影響相同，后面影響逐漸減弱，第7期及以后基本無(wú)影響。圖3-4下面兩幅圖表現(xiàn)的是一單位標(biāo)準(zhǔn)差DLNSSHZ的沖擊對(duì)DLNPI和DLNSSHZ的影響曲線。其中DLNSSHZ對(duì)DLNPI的影響除第1期為正以外，第2-6期皆為負(fù)向影響，逐漸減弱，第7期以后基本無(wú)影響；DLNSSHZ對(duì)自身的影響很顯著，皆為正向，振蕩減弱，第7期以后基本無(wú)影響。對(duì)DLNDI和DLNSHZ做脈沖響應(yīng)分析，結(jié)果如圖3-5所示。這一組數(shù)據(jù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)的情況更為復(fù)雜一些,所以這里的期數(shù)也取為了15期。圖3

60、-5上面兩幅圖反映的是一單位標(biāo)準(zhǔn)差DLNDI的沖擊對(duì)DLNDI和DLNSHZ的影響曲線。其中DLNDI對(duì)自身的影響也是比較顯著的。第一期影響很顯著，隨后迅速減弱，到第四期波動(dòng)上升，之后一直減弱，第九期以后基本無(wú)影響；DLNDI對(duì)DLNSHZ的影響先是波動(dòng)上升，到第五期達(dá)到最高點(diǎn)，隨后影響逐漸緩慢的減弱，這里值得注意的是，影響持續(xù)的期數(shù)比較長(zhǎng)，一直到第14期以后才開(kāi)始基本沒(méi)有影響。圖3-5下面的兩幅圖反映的是一單位標(biāo)準(zhǔn)差DLNSHZ的沖擊對(duì)DLNDI和DLNSHZ的影響曲線。其中DLNSHZ對(duì)DLNDI的影響是比較小的，第一期為正，第二期為0，第三期為負(fù)，第四期為0，第五期為負(fù)，隨后一直為負(fù)但影