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时间:2018-11-19
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1、浅谈房地产市场与金融市场关系的实证研究论文.freelmary):表示相关系数(R)=0.891,判定系数(RSquare,R2)=0.793,调整后判定系数(AdjustedRSquare)=0.752。由此可得出该模型的拟合度高达75.2%,即运用该曲线模型,自变量X(贷款合计)可以解释因变量Y(销售总额)变化的75.2%。因此通过拟和度数值证明该模型是可行的。方差分析(ANOVA):表示回归的均方差(RegressionmeanSquare)=3.591,剩余的均方差(ResidualMeanSquare)=
2、0.187,F=19.213,P=0.007。其中重要的数据分析为F值所对应的P值的大小。由于P=0.0071%,近似于P=0,所以可认拒绝原假设,即变量X和Y之间曲线相关关系显着。回归分析系数分析(Coefficients):表示常数项(Constant)=3.132E-5、回归系数(B)=1,回归系数的标准误差(Std.Error)=0,标准化回归系数(Beta)=0.410,t检验的t值=2.426E7,P=0.000。其中重要的数据分析为自变量X(贷款合计)的t值所对应的P值的大小。由于P=0,所以可认为回
3、归系数有显着意义,即X的变化可引起Y的变化,且变化显着。图2-2贷款合计与销售总额拟合曲线图根据上述数据分析可运用SPSS进行曲线回归分析得到曲线拟合图2-2。3研究结果通过实证分析,我们发现沈阳市房地产市场与金融市场的发展关系具有显着影响性。从具体系数上看,销售总额与贷款合计与类指数曲线拟合度达75.2%,销售总额变动的75.2%可运用曲线的自变量的变动解释;F检验与T检验的数据同样表明无论是从整个模型方程的角度,还是从自变量的角度,都是高度显着的。从模型拟合图斜率角度来看,由于其图形斜率大于零且呈递增性,即曲线
4、的凹凸性为凹,因此因变量会随着自变量等单位的增加而呈现出加速上升,即随着自变量的增加,因变量的上升速度要快于自变量的上升速度。通过基于沈阳市房地产市场与金融市场2003-2009年的数据实证分析,我们看到代表房地产市场的销售总额与代表金融市场的贷款合计随着时间的发展呈现出上升趋势,并且该趋势符合类似指数曲线的波动走向。这表明即使金融机构贷款变动幅度较小,其变动也对房地产销售造成巨大的波动。从指标的代表的市场角度出发,不仅直接表明房地产市场与金融市场之间存在关系且呈现强显着相关,而且从侧面反映出房地产市场对金融市场的
5、强烈依赖性。证实了第一部分的理论研究结论。4结论与建议本文通过对房地产市场与金融市场关系的实证分析。揭示出房地产市场与金融市场具有一定程度上的相关性。这是因为,房地产市成是资金密集型市场,交易额巨大,因而不论是房地产的直接使用者还是经营者都是难以承担的,因此都需要银行等金融主体参与的金融市场给予资金融通,才能顺利完成交易。另一方面,由于房地产具有保值性、增值性等特点,使得金融市场特别青睐房地产市场,特别愿意以房地产金融资产作为资产组合的重要构成部分。因此可见,中国房地产市场与金融市场在某种程度上是“一体”的。为了降
6、低房地产金融风险以及促进房地产市场与金融市场在未来的协调发展,针对本文所得到的房地产市场与金融市场的关系结论提出如下建议:第一、积极鼓励监管金融机构贷款。由于房地产市场与金融市场的类指数曲线关系,使得金融机构贷款变动对房地产业产生巨大影响,因此,在面临房地产市场日益膨胀的背景下,对房地产市场的调控要究其根源性主要因素,加大对金融机构贷款批准的审核力度,加强房地产业的信贷管理,严肃查处房地产信贷中的违规问题,加强房地产信贷风险的防范和管理,完善个人征信管理体制,建立和完善房地产市场的预警体系、房地产统计指标体系和信息
7、披露制度等。通过调控金融机构相关贷款来有效的指导房地产业的健康稳定发展。第二、发展房地产融资渠道多元化。由于目前的房地产金融融资主要依赖于银行体系,而房地产业是资金密集型行业,这样无形中将房地产市场发展的风险转化为银行体系的风险甚至导致金融危机。应该加强多元化的融资渠道,发展资金、证券等要素市场。第三、建立住房抵押贷款次级市场促进住房抵押贷款证券化。住房抵押贷款证券化是指将住房抵押贷款直接转化为股票、债券、投资基金等证券形态,是资产证券化的一种形式。其主要功能在于通过证券形式将房地产市场与资本市场联系起来,积聚社会
8、闲散资金,促进个人储蓄向房地产投资转化,并有助于提高银行长期信贷资产的流动性,建立起不动产抵押贷款的次级市场。对于放贷金融机构而言,房地产抵押贷款证券化能有效降低放贷风险和拓宽房地产资金来源,有效地把贷款风险向证券市场转移,把风险分散给广大投资者。对于投资者来说,房贷证券化为其提供新的投资工具,因房贷信用程度较高,投资者风险系数较小,可谓是一种风险小、收益高
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