任慧

摘 要：本文收集了從2005年第一季度至2017年第四季度的我國銀行中長期信貸數(shù)據(jù)和我國房地產(chǎn)銷售平均價格、GDP、CPI及利率的季度數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，本文對數(shù)據(jù)差分處理后，利用協(xié)整檢驗的方法從整體上判斷銀行信貸與房地產(chǎn)價格之間的變動是否存在長期均衡，建立VEC模型和運用Granger檢驗分析兩者變動的因果聯(lián)系。運用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分析，得出二者之間當(dāng)前和未來去職的影響變動軌跡，得到二者長期中不具恒定關(guān)系，短期內(nèi)銀行信貸對房價的影響占主導(dǎo)地位，反之不成立。

關(guān)鍵詞：我國銀行信貸;房地產(chǎn)價格;協(xié)整檢驗;VEC模型;Granger檢驗

0 前言

近年來，我國房地產(chǎn)投資和房地產(chǎn)價格不斷攀升，房地產(chǎn)市場出現(xiàn)過熱的勢頭。在國內(nèi)貸款迅速發(fā)展，如房地產(chǎn)開發(fā)貸款、住房抵押貸款等等，就目前來說，房地產(chǎn)價格的快速上漲并不能代表房地產(chǎn)泡沫和銀行可能會出現(xiàn)的信貸危機(jī)[1]。在信貸市場上，房子常會被用作抵押品，因此在某些方面，房地產(chǎn)價格變化影響了銀行的資本[2]。銀行信貸還能夠通過多個方面影響房地產(chǎn)價格。故而在理論層面上，銀行信貸與房價之間的雙向因果關(guān)系能夠加強(qiáng)信貸市場和房地產(chǎn)市場的循環(huán)周期。本研究對我國避免出現(xiàn)銀行業(yè)危機(jī)和確保房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展具有重要的實踐價值。

1 VEC模型的概述

VEC矢量誤差修正模型，是在差分序列建立的VAR模型中加入一個誤差修正項。VEC模型的具體表達(dá)式為：

在上式中，ECM表示根據(jù)協(xié)整方差算得的誤差修正項，誤差修正項可以反映出變量之間偏離長期均衡關(guān)系的非均衡誤差，ECM前的系數(shù)為調(diào)整參數(shù)，可以反映出變量當(dāng)期的變化回歸到長期均衡關(guān)系或者消除非均衡誤差的速度[3]。

誤差修正模型僅用在存在協(xié)整變量的變量序列，Johansen協(xié)整檢驗的結(jié)果必須存在一個協(xié)整關(guān)系后才建立VEC模型;假如Johansen協(xié)整檢驗的結(jié)果顯示不存在協(xié)整關(guān)系，那么就不能建立VEC模型[4]。

2 VEC模型的建立

2.1 單位根檢驗

文中選取了2005年第一季度至2017年第四季度的我國銀行中長期信貸數(shù)據(jù)和我國房地產(chǎn)銷售平均價格、GDP、CPI及利率的季度數(shù)據(jù)。為消除原始變量的異方差性影響，首先對所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理，而后我們對序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，如序列為平穩(wěn)序列，繼續(xù)建模;如果序列為非平穩(wěn)序列，需要進(jìn)行差分處理或者協(xié)整分析。如表1所示的單位根檢驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，原序列的ADF值都大于5%的臨界值且概率P值都大于0.05，拒絕了不存在單位根的原假設(shè)，認(rèn)為原序列都存在單位根，從而序列HP、LOAN、GDP、COI、R均為非平穩(wěn)序列。

2.2 Lnhp和Lnloan的協(xié)整檢驗

2.3 模型的建立

2.4 模型穩(wěn)定性檢驗

由于脈沖響應(yīng)和方差分析要求模型穩(wěn)定，因此在脈沖響應(yīng)分析和方差分析之前需要做模型穩(wěn)定性檢驗，文章采用AR圖來反應(yīng)模型的穩(wěn)定性[7]。圖1是對銀行信貸額增長率（DLOAN）和實際房價的增長率（DHP）的AR特征根的倒數(shù)的模的單位圓視圖：

因為這些點都落在單位圓內(nèi)，由此可知由銀行信貸額增長率（DLOAN）和實際房價的增長率（DHP）建立的VAR模型是平穩(wěn)的[8]。

2.5 格蘭杰因果檢驗

2.6 脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)可以用來衡量來自隨機(jī)擾動的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，能夠直觀地刻畫出變量之間的動態(tài)交互作用及其效應(yīng)。圖2為上文建立的VEC模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)，將刻畫出信貸余額與房地產(chǎn)價格之間的脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF），進(jìn)一步分析二者之間的短期動態(tài)關(guān)系。

從圖2右上角的脈沖響應(yīng)值的軌跡可以看出房價增長率受到信貸增長率的一個正的沖擊后，第一季度為正，但緊接著開始波動下行為負(fù)值，第三季度繼續(xù)下降至最低點，然后開始增長至正值，在第四期達(dá)到頂峰，然后開始繞0圈擺動，最終效果趨于消失。

通過軌跡圖可以看出，受到信貸增長率正向沖擊，實際房價增長率在前3個季度為下行且為負(fù)值。

從圖中第二部分的脈沖響應(yīng)值的軌跡可以看出，在房價的實際增長率對貸款的實際增長率產(chǎn)生積極影響后，貸款的實際增長率不會從第一期到第三期達(dá)到最大值然后開始下降后發(fā)生顯著變化，大多數(shù)在零附近有小幅波動。

本文在這里運用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分析，得出二者之間當(dāng)前和未來去職的影響變動軌跡，得到二者長期中不具恒定關(guān)系，短期內(nèi)銀行信貸對房價的影響占主導(dǎo)地位，反之不成立

2.7 方差分解

部分顯示的是銀行貸款LNLOAN變動方差由自身變動導(dǎo)致的部分，“percent LNLOAN variance due to LNHP”部分顯示的是銀行貸款LNLOAN變動方差由房價LNHP變動導(dǎo)致的部分，從上圖我們可以看出二者之間的相互影響關(guān)系。

3 結(jié)論與對策建議

跟發(fā)達(dá)國家相比較，中國銀行信貸和房地產(chǎn)市場之間的關(guān)系有一定的特殊性，本文研究得出：實際房地產(chǎn)價格與實際銀行貸款之間的因果關(guān)系和解釋力與貸款的實際增長率和房價的實際增長率有關(guān)，反向則不成立。銀行信貸具有政策性，許多因素影響銀行貸款的增長，包括國民經(jīng)濟(jì)的各個部門，所以本文控制利率和國家生產(chǎn)總值，在總成本等變量之后，很難找到影響銀行貸款實際增長率的實際價格增長率。

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