信贷规模和房地产价格动态关系探究

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1、信贷规模和房地产价格动态关系探究　　【摘要】我国近年来，房地产业持续升温，直至引发目前新一轮房地产业是否过热的争论。与此同时，我国银行贷款的增长幅度也呈现出扩张的势头。本文利用2000年1月至2010年12月的月度数据，运用修正VAR模型分析四川地区房地产价格变动与信贷规模变动的动态关系。研究结果表明，四川地区房地产价格和银行信贷之间存在互为因果关系，房地产价格波动在短期对银行信贷发放的直接影响十分有限，主要是在长期内对信贷规模变动产生影响；而信贷规模变动通过协整关系成为房地产价格短期波动的Granger原因。【关键词】信贷规模，房地

2、产价格，动态关系，VAR模型一、引言1998年住房货币化改革以来，我国房地产市场经历着从无到有的发展过程。62000年以来，四川地区房地产市场呈现量增价升、供需两旺的繁荣景象。房地产价格上涨过快，房地产市场供需结构不合理等问题成为当前四川地区房地产市场关注的焦点。中央政府与四川地方政府出台了一系列的宏观调控措施，然而调控的效果并不是很理想。2005—2007价年，四川地区房地产市场出现大幅上涨，房地产投资额一路攀升，房地产投资年平均增长率达35%以上，住宅投资年平均增长率达40%以上。2008年，面对“5.12”汶川特大地震带来的不利

3、影响和“全球金融危机”的强力冲击，虽有小幅回落，但在2010年适度宽松的货币政策下，其房地产价格又处于高位运行状态。新政策所希望达到的抑制房价过快上涨的效果并不明显。这就让许多学者提出问题，信贷规模与房地产价格关系究竟怎样？针对上述问题，本文建立VAR模型，结合四川地区数据对我国信贷规模与房地产价格的动态关心进行研究。二、文献综述关于房地产价格与信贷规模的动态关系，目前学术界有三种观点：（1）信贷规模会影响房地产价格。崔光灿（2009）对我国2000年以来上海市数据进行的分析表明，房地产信贷增长对房地产价格和房地产销售量增长有显著的促

4、进作用。何静、李村璞、邱长溶（2011）研究发现我国信贷规模变动是房地产价格变动的格兰杰原因，且通过四个直辖市的数据研究表明，天津和重庆能够通过信贷政策较好的控制房地产价格，而北京较难。（2）房地产价格变动会影响信贷规模。BorisHofmann（2004）使用VAR模型分析了16个工业化国家私人非金融部门银行贷款的决定因素，6研究表明房地产价格是私人部门长期借贷能力的很重要的决定因素。Davis和Zhu（2004）在样本更大的工业化国家研究了信贷和商业房地产价格的关系，得出了同样的结论。（3）房地产价格与信贷规模之间存在相互因果关系

5、。Oikarinen（2009）应用时间序列模型研究了芬兰从20世纪80年代末金融自由化开始以来房地产价格和房地产信贷存量的相互作用。在金融自由化之前，两者的关系是很微弱的，20世纪80年代末开始金融自由化进程之后这种关系已经呈现出很强的双向因果关系。段忠东等（2007）对我国月度数据进行研究，发现房地产价格和银行信贷之间在长期内存在互为因果关系，房地产价格波动在短期对银行信贷发放的直接影响十分有限，主要是在长期内对银行信贷增长产生影响。综上所述，关于房地产信贷和房地产价格关系的研究，不同的研究者得出了不同的结论。本文拟使用VAR模型

6、，选择四川作用分析样本，剖析上述两个地区信贷规模与房地产价格的动态关系。三、四川地区信贷规模与房地产价格动态关系的实证分析3.1数据说明本文中的房地产价格的代理变量为四川2001年16月至2010年12月各月住宅房屋销售额除以销售面积，DHP表示该序列的差分序列；信贷规模的代理变量为四川2001年1月至2010年12月各住宅房屋投资来源中属于国内贷款部分。这里需要说明的是房地产行业的数据每年都缺失一月份的数据，由于数据频率相同，本文未对缺失数据补齐。为消除异方差的影响，我们对数据做了对数处理，记为LNHP和LNLOAN。3.2统计检验

7、3.2.1ADF检验3.2.2Johanson协整检验3.2.3Granger因果检验从上表可以看出，在10%的显著性水平下，四川信贷规模变动均不构成房价变动的格兰杰原因，然而在滞后4期的条件下，房价变动构成信贷规模变动的格兰杰原因.由此可见，在短期内，四川地区信贷规模变动对房地产价格影响不大，相反是房地产价格变动对信贷规模有显著正向影响。3.3VAR模型分析本文运用SC与AIC准则来确定其变量的滞后阶，四川地区数据滞后阶数为1。前文已经指出，四川地区信贷规模与房地产价格存在协整关系，因此，本文运用修正的VAR模型，实证分析如下表：6

8、上述四川地区房地产价格变动与信贷规模的修正VAR模型中，长期来看，信贷规模的变动构成房地产价格变动的原因，且显著性较好，然而长期中房地产价格变动不构成信贷规模变动的原因，这与前文格兰杰因果关系检验呈相反趋势，表明四川地区