股票市场与房地产市场的相关性分析 (1)

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1、万方数据F0魏瑟男魏0黝了÷；幽?。÷辩h；自。∞÷㈣i岛黜备IⅪ船盛蹦醛赫；潞砌础捌僦鼢}拱№；础f；瓣§西断

2、格“；．{g旃凶；菇0潮$g钌§蝴40j"咖；Z“赫0j；如07p§；#以h#^秘l∥i一嘲氟。?g加瓣，股票市场与房地产市场的相关性分析■李晓欢冯秀娟吉林大学经济学院中图分类号：F293．3文献标识：A文章编号：1006．7833(2010)03．004．02∥摘要本文选取了1998年到2009牟房地产销售’价格指数的季度数据，通过Engle-Granger两步法协整分析，建立VAR模型验证股价与房地产价格之阎存在的

3、财富效应和替代效应，并用格兰杰因果检验分析两者之闻的相互作用。结果表明：房地产价格与股票价格乏阃互为格兰杰因果关系，且替代效应强于财富效应。冀敬擀关键词房地产、股氟，v娥。饥耐。成。鼢．胁。渊一、引言随着中国在国际中的崛起，中国成了世界炙手可热的市场。股票市场和房地产市场分别是虚拟经济和实体经济的代表，两者历来都积聚着重大风险。国内外数次经验表明，房地产价格泡沫和股市的剧烈动荡之间存在着很大的联系。到底两者关系如何，我们通过实证分析。二、实证分析(一)样本选取与数据说明本文选取1998年第一季度到2009年第三季度的房地产销售价格

4、指数(HSPI)和上证A股指数(SHA)作为研究对象，数据分别来源于锐思数据库和雅虎财经网站。上证A股指数采取的是收盘价。为减少数据的剧烈波动，减少原数据可能存在的异方差性，我们对两个变量取对数，得到最终序列分别为LNHSPI，LNSHA。(二)单位根检验涉及时间序列数据问题容易出现伪回归现象，因此对时间序列数据一个重要的步骤就是要进行平稳性分析。单位根检验是统计中普遍应用的一种检验方法(李子奈，2005)。用Evi∞vs5．0软件对样本数据进行单位根检验，检验结果如下：表1ADF检验结果检验形式是否变量ADF值1％临界值5％临界

5、值(C，T，K)平穗LNHSPI(C，O，1)．2．507826．3．584743．2．928142否DLNHSPI(C，T，2)．4．990679—4．186481．3．518090是LNSHA(C，0，1)．1．943189．3．584743．2．928142否DLNSHA(C，T，0)．5．066651．4．175640．3．513075是注：其中检验形式(C．T．K)分别表示单位根检验方程包括常数项。时间趋势和滞后阶数。根据ADF检验可以看出，LNSHA和LNHSPI均为不平稳序列，对其取一阶差分，分别为DLNSHA和DL

6、NHSPI，4由上表可知，一阶差分通过ADF检验，序列DLNSHA和DLNHSPI为平稳序列。(三)协整检验由ADF检验得出序列LNSHA和LNHSPI都是一阶单整，如果它们之间协整，则说明上证A股指数与房地产销售价格指数之间存在着一个长期稳定的比例关系，此时，就算原序列LNSHA和LNHSPI不是平稳序列，也可以直接对其进行经典回归的因果分析。鉴于模型中只有两个变量，我们根据Engle和Granger于1987年提出的两步检验法进行协整检验。首先对变量用OLS法进行回归，其次检验残差的单整性，如果残差项是平稳序列，我们就说原序列

7、LNSHA和LNHSPI是协整的。我们仍然使用ADF检验，结果显示残差序列是非平稳序列，即原序列LNSHA和LNHSPI之间不存在长期的协整关系，这与很多其他人的检验结果不同。分析原因，可能是样本数据选取的偏差，还有可能是EG检验的局限性引起的偏差。为进一步讨论，我们假设以上分析是正确的。因此，无法运用误差修正模型来分析两者之间的关系，下面我们将用VAR模型来进一步进行研究。(四)VAK模型分析前面已经确认序列LNSHA和LNHSPI为一阶单整，VAR模型的变量要求是平稳的，因此对序列LNSHA和LNHSPI的一阶差分形式DLNS

8、HA和DLNHSPI进行估计。要建立VAR模型，首先要确定滞后期数，在实际应用中往往根据AIC准则、SC准则进行滞后阶数的选择。经过多次试验，综合考虑，我们最终选定滞后阶数为3。模型估计如下：DLNSHA=0．1450553459*DLNSHA(．1)．0．04002484415"DLNSHA(．2)+0．4856852374+DLNSHA(．3)．2．929587058*DUqHSPI(．1)-4．028867224*DLNHSPI(．2)．3．205940135‘DLNHSPI(-3)+o．00908788832DLNHSPI

9、=0．02797562525‘DLNSHA(．1)+0．000661497527铲DLNSHA(．2)+0．02110355055*DLNSHA(-3)+0．2836698717"DU、『HSPI(．1)+0．1629931115‘DU叮HSPI(