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1、大城市住房价格影响因素的动态分析陈燕(南京市社会科学院经济研究所副研究员、博士南京210018)摘要:本文以状态空间的可变参数模型为分析视角,对1998-2010年南京市住房价格变动的影响因素进行实证分析。在多变量分析框架下,根据Kalman滤波法,运用样本空间为13年的时间序列数据对参数进行连续地估计,并对其波动进行了阶段性动态分析。实证结果显示:从空间状态模型来看,市场环境的改变,如城市地区生产总值、城镇居民可支配收入、房地产开发投资额、金融机构存款余额、利率的变化、预期的转变等,住房销售价格都会通过供给与需求的后续调整来得到表现。最后,本文针对实证分析结果提出了若干
2、建议。关键词:住房价格;状态空间模型;可变参数中图分类号:F293.344文献标识码:A文章编号:1001-8263(2011)12-0150-07地产市场还远未达到成熟的发展阶段,城市化的一、研究思路快速推进、产业结构的优化升级、国际国内金融环随着我国城市经济的持续发展和城市化进程境的变化、住房制度的变迁完善、城市住房消费观的快速推进,住房需求不断增加,房地产投资快速念的变化都会外生地改变各种变量间的相关系增长,住房价格呈现不断上升的趋势。城市住房数。以往的实证分析时间跨度短,不具有很强的价格由住房市场供求相互作用形成,住房销售价代表性。因此,为了能够动态反映城市住房价
3、格格高低受诸多因素的制约和影响,包括社会因素、的影响因素,本文采用南京1998-2010年间的时经济因素、政策因素和成本因素等。影响住房市序数据,建立状态空间的可变参数模型,利用协整场需求总量的因素有商品房的价格、消费者的收分析方法考察南京市住房价格变化的动态特征,入水平、消费者使用资金的成本、一般商品的价格以期对取消住房实物分配以来的中国的大城市住等等;影响住房市场的供给因素有经济增长水平、房价格变动影响因素有借鉴意义。货币供应量、资金的使用成本等等。目前理论界关于城市住房价格变动研究的主流思路大多基于固定参数模型考察各种经济变量在样本期间内的平均影响关系,所得到的回归
4、系数与时间变化无关。然而实证结果表明,固定参数模型不能很好地描述和分析中国城市住房价格影响因素的动态变化,城市住房价格与各影响因素之间不可能是一种长期稳定的线性均衡关系,因此现有的采用固定参数模型的分析不适合反映图11998-2010年南京市住宅销售价格变化图这种相关关系,本文采用的变参数模型能更好地与现有文献在研究中使用截面数据进行静态模拟这种关系。分析不同,本文分析了南京市住房价格影响因素的动态变化。本文将在第二、三部分建立基于状中国作为一个处于转型期的发展中国家,房150大城市住房价格影响因素的动态分析态空间模型的南京市住房价格影响因素的变参数就不再进入研究。本文变
5、量选取期限起至1998模型,并对变量的平稳性和协整性进行检验,同时年,因为我国从1998年开始停止住房实物分配,对其波动和大小进行分析。最后在本文的第四部逐步从福利分房制度向实行货币化分房转变,住分得出相关结论并提出若干建议。房市场逐渐发展繁荣,住房价格成为社会普遍关注问题,所以1998年以后的数据是有效的。本文二、分析框架采用1998-2010年的南京市住房销售价格进行(一)状态空间模型分析方法研究,总共利用了13年间的系列数据,样本丰富,在计量经济学中,状态空间模型(StateSpace满足可变状态模型的建模要求。Model)作为研究经济系统的一种有效的建模工2.数据
6、来源具,其应用范围越来越广。我们比较一般的回归本文基础数据来源于1998-2010年5南京统模型和状态空间模型发现,一般的回归模型通常计年鉴6,2010年数据来自于52011年南京市政府假设变量的弹性系数在时间序列内保持不变,即工作报告6,数据覆盖13年。其中因变量南京市估计一个平均值,然而随着制度等外部环境的变住宅销售均价通过当年住宅销售额比上住宅销售化,有些变量系数往往会在样本区间内发生变化,面积计算获得。贷款利率是3-5年期的长期贷特别是对制度等有待完善的转型期的国家来说,款利率各个季度的加权平均数。考虑到样本期间制度变迁、产业结构升级、社会观念的改变等都会较长,其
7、他相关数据为了保证可比性,对其除以当外生地改变各种变量间的回归系数。相比较而年城市商品零售价格指数(CP)获得。在进行脉言,基于状态空间的可变参数模型表示动态影响冲分析和方差分解时,同时对数据进行了处理,即有以下优点:一是其可以用来估计不可观测的时以1997年为基期,其后各期分别除以上一期数据间变量,如理性预期、测量误差、长期收入和不可再乘以100得到。同时为了保证数据的可比性和观测因素、经济危机、趋势和循环因素等,状态空容易得到平稳序列,同时削弱可能的异方差,提高间模型将不可观测的变量并入可观测模型,并估模型精度,对数据取自
