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        浙江省個人住房貸款增長與住房需求、住房價格關系的實證研究

        2017-09-14 10:17:46鄭一陽
        法制與社會 2017年25期
        關鍵詞:住房價格住房貸款VAR模型

        摘 要 近年來,浙江省內住房市場價格和住房需求均保持在高位,而銀行業(yè)大量投放住房貸款,這些引起了住房貸款增長和住房需求、住房價格之間內部關系的變動。本文選取浙江省2015年1月-2016年2月數(shù)據(jù)建立VAR模型,研究浙江省個人住房貸款增長與住房需求、住房價格之間的關系,實證表明在目前浙江省的房地產(chǎn)市場上住房貸款與住房需求、住房價格之間存在均衡關系。

        關鍵詞 住房貸款 住房需求 住房價格 VAR模型

        作者簡介:鄭一陽,浙江工商大學公共管理學院。

        中圖分類號:C913 文獻標識碼:A DOI:10.19387/j.cnki.1009-0592.2017.09.068

        一、引言

        房地產(chǎn)作為資金密集型的行業(yè),發(fā)展需要大量的資金作為支持。而與國外很多發(fā)達國家的具有多種融資渠道的房地產(chǎn)業(yè)相比較,我們國家現(xiàn)今房地產(chǎn)雖然也有通過上市、債券、信托等方式獲取資金,但主要渠道仍然是銀行信貸。近年來,為了嚴控房地產(chǎn)業(yè)的過熱,大多數(shù)銀行對房地產(chǎn)企業(yè)實行了白名單制度。只有在名單上的房地產(chǎn)企業(yè),才能從該銀行處得到房地產(chǎn)開發(fā)貸款。但是,無論是否在白名單上,只要得到預售證以后,則一般都可以在銀行處得到住房貸款的合作。而銀行業(yè)將住房貸款視為一種安全系數(shù)較高的貸款,在現(xiàn)今中小企業(yè)貸款不良率日漸走高,銀行業(yè)利潤逐年走低的情況下,將住房貸款作為一種優(yōu)質貸款大力倡導。一個自然的問題是,是因為銀行規(guī)避風險加強住房貸款供給導致了住房貸款增長,還是因為住房需求、住房價格導致了住房貸款增長?

        王經(jīng)政,秦小麗運用向量自回歸模型(VAR模型)檢驗分析商品房供需變化對銀行信貸的具體影響,認為由投機性需求引起的房地產(chǎn)供需比下降會導致銀行信貸規(guī)模的擴張 。周建平,孫玉昕深入研究了深圳市住房貸款與住房價格的相互關系,構建了以住房價格對數(shù)、住房貸款對數(shù)為內生變量的VECM模型,通過協(xié)整檢驗表明深圳住房貸款與住房價格之間存在長期均衡關系,同時檢測出深圳市住房價格長期貸款彈性指數(shù)為0.41 。

        本文擬根據(jù)浙江省內情況構建向量自回歸模型,目的是探討研究浙江省內個人住房貸款與住房成交面積、住房成交價格之間的相互關系。

        二、浙江省內住房貸款與成交面積、住房價格的實證研究

        (一)數(shù)據(jù)來源及說明

        文中浙江省2015年1月至2016年2月個人住房貸款余額數(shù)據(jù)來源自中國人民銀行杭州市中心支行網(wǎng)站2015年1月至2016年2月的《浙江省金融機構本外幣存貸款數(shù)據(jù)表》。一般來說,個人中長期消費貸款的用途為住房貸款。因此本文使用中長期消費貸款余額來替代浙江省個人住房貸款余額。浙江省新建商品房成交面積以及成交均價數(shù)據(jù)來源自浙江省住房信息網(wǎng)2015年1月至2016年2月的《全省商品房運行情況》,本文通過選取浙江省新建商品房成交面積來建立住房需求指數(shù),成交均價來建立住房價格指數(shù)。

        圖1繪制了2015年1月至2016年2月浙江省住房成交均價對數(shù)、新建商品住房成交面積對數(shù)、個人住房貸款余額對數(shù)的折線圖。由圖1可以看出,浙江省住房成交量從15年1月至3月上漲,之后持續(xù)保持平穩(wěn),9月小幅上漲后,持續(xù)下降。至今16年2月才有所回升。而浙江省住房貸款波動較小。比較住房成交均價對數(shù)與個人住房貸款余額對數(shù),兩者存在高度相關性。而新建商品住房成交面積對數(shù)與個人住房貸款余額對數(shù)相關度并不高。

        圖1:浙江省住房價格對數(shù)、住房成交面積對數(shù)、住房貸款對數(shù)折線圖

        (二)基于VAR模型的住房貸款與住房成交面積、住房價格關系分析

        1.VAR模型構建

        向量自回歸模型(vector autoregressive model,VAR 模型)的一般表達式為:

        Yt=A1yt-1+...+Apyt-p+Bxt+ t +C,t=1,2,....,N,

        其中:yt是K*1階時間序列內生變量;xt是D*1階時間序列外生變量;A1,A2,A3,...,Ap是K*K階待估計參數(shù)矩陣,B為K*D階待估計參數(shù)矩陣;p是模型選擇滯后的階數(shù);N是模型樣本的個數(shù), t~i.i.d(0,∏),∏為K*1階隨機誤差向量。

        2.VAR 模型估計

        根據(jù)上文對模型的,本文構建一個向量自回歸VAR模型,模型使用個人貸款對數(shù)序列DK ,住房需求對數(shù)序列GX ,住房價格對數(shù)序列GP作為分析對象。樣本期為2015年1月至2016年2月。經(jīng) ADF 檢驗,DK、GX一階差分后,GP二階差分后,在5%的水平上為平穩(wěn)序列。

        VAR模型滯后階數(shù)的一般根據(jù)AIC準則和SC準則取值最小來確定。本文通過EVIEWS7.0軟件來選取滯后階數(shù),VAR模型滯后期選擇結果見表1。LR、FPE、AIC、SC、HQ這五個評價指標中有3個認定建立滯后階數(shù)為一階的向量自回歸VAR模型,由此構建本文的向量自回歸 VAR(1)模型,估計結果見表 2。

        3.VAR模型的單位根穩(wěn)定性檢驗

        VAR模型的單位根穩(wěn)定性檢驗基于這樣一個準則:如果模型單位根的倒數(shù)都在單位圓內,即模量小于1,所建立的VAR模型是穩(wěn)定的;如果模型單位根倒數(shù)處于單位圓外,即模量大于1,則所建立的VAR模型是不穩(wěn)定的,不穩(wěn)定的VAR模型不應當用于建立脈沖響應函數(shù)。

        本文所建立的VAR模型包含3個內生變量GP、GX、DK,以及一個外生變量C,同時最大滯后階數(shù)為1,因此模型存在6個根。如表3所示,單位根模量均小于1;同時圖2的AR根圖所示,所有根都在單位圓之內,所以本文所建立的VAR模型是穩(wěn)定的,可以用于建立脈沖響應函數(shù)。

        (三)基于VAR模型的脈沖響應函數(shù)

        圖 3、 圖 4 表示浙江省住房價格和住房需求沖擊對住房貸款增長的影響,圖 5、圖 6 表征浙江省住房貸款增長沖擊對住房需求和住房價格的影響。endprint

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