我国货币政策在房地产市场调控的效率评价

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1、密级:学校代码:10075分类号:学号:20110145经济学硕士学位论文我国货币政策在房地产市场调控的效率评价学位申请人:陈博飞指导教师:顾六宝教授学位类别:经济学硕士学科专业:统计学授予单位:河北大学答辩日期:二○一三年六月ClassifiedIndex:CODE:10075U.D.C.:NO:20110145ADissertationfortheDegreeofM.EconomicsTheEvaluationofRegulationEfficiencyofMonetaryPolicyonRealEstateMarketinChinaCandidate:ChenBofeiSuperviso

2、r:Prof.GuLiubaoAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEconomicsSpecialty:StatisticsUniversity:HebeiUniversityDateofOralExamination:June,2013摘要摘要本文在对我国今年房地产市场的货币政策调控效率评价的基础上,通过对不同城市数据的分析,将货币政策对一二线城市房地产市场调控的不同效果进行对比。重点使用数据包络分析和VAR模型实证分析法,对不同城市房地产市场的货币政策效率进行对比,并分析造成差异的原因。在实证分析的基础上提炼出提高我国房地产市场调控的货币政策效率的政策建议。实

3、证证明我国房地产市场货币政策调控总体是有效率的,但是也存在一、二线城市的效率差异:即货币政策对于二线城市房地产市场的调控效率要高于一线城市。房地产开发投资方面,货币存量指标对于一线城市的影响大于二线城市;贷款规模则在二线城市影响更大。房地产价格方面,一线城市房地产价格对于货币供应量的改变更加敏感;二线城市则对于利率的改变更加敏感。最后提出如下政策建议:第一,调整货币政策工具,加快利率市场化,稳定货币供应量,在制定与执行货币政策是应考虑到不同地区的房地产市场发展层次与特点,在发展程度较低的地区应该适度增加政策倾斜,避免由于过于严厉的货币政策造成房地产市场的剧烈波动。第二,根据不同城市的货币政策的

4、房地产市场调控特点实行差别化的信贷政策。第三,建立各地房地产市场监控机制,完善房地产市场调控体系。第四,在政策制定和执行过程中针对不同地区房地产市场特点以及民生情况进行考虑。关键词货币政策房地产市场数据包络分析VAR模型IAbstractAbstractThepapercomparedtheregulationeffectofmonetarypolicyonfirst-tierandsecond-tiercities’realestatemarketwhichbasedontheevaluationofthemonetarypolicy’sefficiency.Usedataenvelopme

5、ntanalysisandvectorautoregressivemodeltocomparetheregulationeffectofmonetarypolicyonfirst-tierandsecond-tiercities’realestatemarketwhichbasedontheevaluationofthemonetarypolicy’sefficiency,andanalyzethereasonofthedifferences.Then,presentthepolicysuggestionbasedontheempiricalanalysis.Theempiricalanaly

6、sisprovedthatthemonetarypolicyiseffectiveonrealestatemarket,andtheexistenceofdifferenceofmonetarypolicy’sefficiencybetweenfirst-tierandsecond-tiercities’realestatemarket:theefficiencyofmonetarypolicyonfirst-tiercitiesishigherthansecond-tiercities.Intherespectofrealestateinvestment,themoneystockindex

7、hasagreaterinfluenceonfirst-tiercitiesthansecond-tiercities;whilethescaleofloanhasagreaterimpactinsecond-tiercities.Intherespectofrealestate’sprices,first-tiercities’aremoresensitivetochangesinthemone

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