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        影響我國房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的因素研究

        2019-01-03 09:19:34
        時(shí)代金融 2018年35期
        關(guān)鍵詞:共線性價(jià)格指數(shù)波動(dòng)

        宋 悅

        (首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院,北京 100070)

        一、現(xiàn)狀分析

        房地產(chǎn)在拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí),房地產(chǎn)需求和供給的匹配嚴(yán)重失衡,房地產(chǎn)價(jià)格飆升,房價(jià)收入比嚴(yán)重失衡等現(xiàn)象層出不窮,房地產(chǎn)投機(jī)行為大量出現(xiàn),影響了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展和人民生活水平的提升。2017年“房子是用來住的,不是用來炒的”的提出,給我國房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展帶來了正確的定位;2018年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議明確指出防控金融風(fēng)險(xiǎn)是未來三大攻堅(jiān)戰(zhàn)之一。因此,位于我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的重要時(shí)期,對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響因素進(jìn)行研究,有助于金融市場的穩(wěn)定和人民生活質(zhì)量的提高。

        二、理論基礎(chǔ)

        在影響房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的經(jīng)濟(jì)因素中,GDP對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的衡量最為重要。GDP增長能帶動(dòng)許多行業(yè)的發(fā)展,同時(shí)也會(huì)因?yàn)槠渌袠I(yè)的發(fā)展對(duì)房地產(chǎn)起到一定的作用;購房者的意愿和購房需求受收入水平的制約,其中房價(jià)收入比這一指標(biāo)是衡量一國房地產(chǎn)市場發(fā)展是否健康的重要參考;物價(jià)水平影響房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)主要通過居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)來反映,同時(shí)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)也在某種程度上反映通貨膨脹率;大部分居民都會(huì)通過住房貸款和個(gè)人公積金貸款等來實(shí)現(xiàn)自己對(duì)住房的需求,因此對(duì)購房的行為會(huì)受到其中的首付款、利率和期限的影響,其中這也會(huì)涉及國家政策的影響;房地產(chǎn)的供給受到土地供給和房地產(chǎn)開發(fā)等土地政策的影響,土地供給會(huì)體現(xiàn)在房地產(chǎn)行業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié),比如土地供給的減少會(huì)造成住房市場供給短缺,從而造成供給和需求的不匹配,在某種程度上會(huì)增加房地產(chǎn)的開發(fā)成本和房地產(chǎn)價(jià)格的不斷上升;人口數(shù)量的增加推動(dòng)了房價(jià)上漲。一般說來,人口越多對(duì)房屋的需求也就越大,在某種程度上推動(dòng)了房價(jià)的上漲。

        從上面的分析得出,我們可以選取人均GDP、居民收入水平、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、貸款利率水平、土地價(jià)格和年末總?cè)丝跀?shù)量來作為定量分析的基礎(chǔ)。

        三、模型構(gòu)建

        影響房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)的決定性因素是房地產(chǎn)的需求和供給。本文從供給和需求兩個(gè)不同的角度來找出影響房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的因素,在閱讀大量參考文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上得出了房地產(chǎn)價(jià)格在供給和需求的均衡狀態(tài)的理論模型∶

        在這個(gè)公式中,HPe代表的是房地產(chǎn)的價(jià)格,QS代表影響房地產(chǎn)供給的因素,QD代表影響房地產(chǎn)需求的因素。

        在大量閱讀文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,得出影響房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)供給的主要因素是人均GDP、土地價(jià)格、物價(jià)水平等,影響房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)需求的主要因素是人口數(shù)量、收入水平和貸款利率等。

        綜上,得出影響房地產(chǎn)價(jià)格的公式:

        HPe=f(GDP,Land,CPI,People,Income,Interest)

        四、實(shí)證分析

        (一)變量的選取

        由于涉及的解釋變量較多和年度數(shù)據(jù)公布較為全面、及時(shí)、權(quán)威,本文選取了2000-2016年全國的數(shù)據(jù),其中數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。選取商品房銷售價(jià)格、人均GDP、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資、貸款利率、年末人口總數(shù)、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)土地購置費(fèi)用作為可量化指標(biāo)進(jìn)行處理。

        (二)模型檢驗(yàn)與實(shí)證分析

        1.多重共線性檢驗(yàn)。從表中可以看出,房地產(chǎn)價(jià)格和變量之間存在著高度相關(guān)的關(guān)系,因此有很好的解釋力度,除此之外,變量之間的相關(guān)系數(shù)有的達(dá)到0.95以上,因此說明具有多重共線性。

        表一 相關(guān)系數(shù)

        2.解決共線性、異方差問題并剔除截距項(xiàng)。采用逐步回歸的方法,消除共線性問題。并通過對(duì)上述變量取對(duì)數(shù)來消除異方差問題。P1=log (hp),P2=log (cpi),P3=log (interest),P4=log (land),P5=log(people)

        表二 剔除截距項(xiàng)的回歸結(jié)果

        根據(jù)以上分析建立多元線性回歸模型,具體的回歸方程為:

        HP=-2.767675CPI+0.760250interest+0.378878land+1.403792 people

        其中R2=0.983087 D.W.=1.676374

        此時(shí),變量的解釋力度不錯(cuò),各個(gè)變量在5%或10%的水平下均是顯著的。

        五、結(jié)論

        首先,雖然人口數(shù)量和土地價(jià)格與房地產(chǎn)價(jià)格呈正相關(guān)關(guān)系,但是因?yàn)榛鶖?shù)大,因此并不能直接顯示其影響程度的大?。毁J款利率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響為正,說明雖然貸款利率上升會(huì)影響購房需求和意愿,但是從整體上來說并不能抑制人們買房的需求。最后物價(jià)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響為負(fù),這說明物價(jià)上升人們通常選擇買生活必需品。

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