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        基于PVAR模型的商品房價格影響因素分析

        2019-07-25 10:16:50王燁
        大經貿 2019年5期
        關鍵詞:脈沖響應函數面板數據

        王燁

        【摘 要】 近年來,我國房地產市場的分化愈加明顯,一二線城市居民的住房需求仍然旺盛,三四線城市房地產庫存高企,供銷失衡。因此,本文通過現代資產定價理論和供求理論,對商品房價格的歷史數據進行深入分析,構建房價影響因素模型。運用PVAR模型和脈沖響應函數進行實證分析,結果表明:房價與施工面積正相關,房價與銷售面積負相關,房價與年末總人口正相關。

        【關鍵詞】 商品房價格 面板數據 PVAR模型 脈沖響應函數

        一.引言

        近年來,隨著我國經濟的快速發(fā)展,房地產去庫存成為二三線城市首要面臨的問題。在2018年年初各大城市的“搶人才大戰(zhàn)”,實行人才住房以及購房補貼等優(yōu)惠政策,導致大量人口流入二線城市,而在這一系列政策的帶動下,二線有些城市的房價較大幅度回升的勢頭。因此,本文就深層次分析我國商品住房價格的影響因素,作相關實證分析,得出結論。影響商品房價格的因素有很多,本文主要是從供給和需求的角度分別做出分析,選取與當前我國最新經濟政策環(huán)境下以及城鎮(zhèn)化建設發(fā)展密切相關的因素進行分析。

        二.PVAR模型介紹及構建

        (一) PVAR模型介紹

        PVAR模型是指在面板數據的基礎上建立VAR模型的方法,即面板向量自回歸模型。PVAR模型在設定過程中引入了固定效應,一般表達式如下:

        (1)

        (i=1.2,3...N;t=1,2,3...T)

        其中,,為的待估系數矩陣,表示個體不可觀測的個體固定效應矩陣。為隨機誤差項,服從正態(tài)分布。

        (二) PVAR模型構建

        本文基于收集的全國35個大中城市的面板數據,構建PVAR模型來估計房地產各變量指標對我國商品住房價格的影響。PVAR估計的步驟為:(1)采用GMM估計方法得出模型參數;(2)脈沖響應函數分析;(3)預測誤差方差分解。本文建立的PVAR模型如下:

        (2)

        其中,i表示樣本城市(i=1,2,3...35),t表示時間(t=1,2,3,...,15),其中,分別表示房價,商品房施工面積,竣工面積,銷售面積,城市年末總人口數;為代表個體效應的列向量,代表時間效應的列向量,是一個系數矩陣,j為滯后階數,為隨機誤差項。

        三.實證分析

        本文數據均選取自國泰安數據庫和國家統(tǒng)計局官方網站公布的2002年到2016年全國35個主要大中城市的年度數據。

        (一) 單位根檢驗

        采用LLC和HT方法進行面板數據的單位根檢驗,結果顯示,商品房銷售價格(fj)、房屋施工面積(sg)以及房屋銷售面積(xs)是一階差分平穩(wěn)序列,商品房竣工面積(jg)和年末總人口(rk)是平穩(wěn)序列。

        (二)面板協(xié)整檢驗

        統(tǒng)計結果顯示,Panel v 和 Panel rho 接受不存在協(xié)整的原假設,Group rho 接受不存在協(xié)整的原假設;而 Panel PP 和 ADF 檢驗結果都拒絕不存在協(xié)整關系的原假設,組間 PP 和 ADF檢驗結果都表明存在協(xié)整關系。說明變量房價與人口、銷售面積、竣工面積存在協(xié)整關系。

        (三)PVAR模型最優(yōu)滯后期的確定及模型參數的估計結果

        在Stata軟件中通過AIC、BIC和 HQIC準則對模型的最優(yōu)滯后期數進行了檢驗,結果顯示模型的最優(yōu)滯后階數為2階。然后對35個大中城市分別進行了 PVAR 模型的建立。

        根據不同級別城市的系數對比可知:施工面積的系數中,三線城市的系數最大;銷售面積的系數中,二線城市的系數最大;年末總人口的系數中,一線城市的系數最大。

        (四)脈沖響應分析

        從脈沖響應函數分析中可以得出結論:施工面積與年末總人口對房價具有正向沖擊作用,而銷售面積對房價具有反向作用。對于一二線城市來說,人口總數對房價的沖擊作用可能更大一些。人口數量的增加,對三線城市房價的影響效果滯后且不顯著。在房地產市場比較活躍的一線和二線城市,年末人口總數的增加能達到一個比較好的效果。

        (五) 模型預測誤差方差分解結果

        預測誤差方差分解結果顯示房價受自身影響最為顯著,除此之外,房價受年末人口總數的影響最大。城市人口總數越大,那么其商品住房價格受人口和政策影響也更大。通過比較,本文發(fā)現房地產市場的商品住房價格主要還是受市場內部變量的影響,以及一個城市的房屋施工面積和年末人口總數。

        四.結論

        通過PVAR模型和脈沖響應函數對我國35個大中城市的房地產行業(yè)數據進行分析,得出如下結論:(1)在影響商品房價格的眾多因素中,房屋施工面積。銷售面積以及人口因素對其影響最為顯著;(2)在一二線城市中人口是推動房價上漲的最重要因素。從整體來看,房價與施工面積和年末總人口都是正相關;房價與銷售面積負相關。從脈沖響應函數來看,人口的沖擊對房價帶來的影響最大,施工面積和銷售面積給房價幾乎沒有沖擊作用。

        【參考文獻】

        [1] 王來福,郭峰.貨幣政策對房地產價格的動態(tài)影響研究——基于 VAR 模型的實證[J].財經問題研究,2007,(11):15-19.

        [2] 梁云芳,高鐵梅.中國房地產價格波動區(qū)域差異的實證分析[J].經濟研究,2007,(8):133-142.

        [3] 張紅,李洋.房地產市場對貨幣政策傳導效應的區(qū)域差異研究—基于GVAR 模型的實證分析[J].金融研究,2013,(2):114-128.

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