區(qū)域經(jīng)濟(jì)周期和房地產(chǎn)周期分析【外文翻譯】-wenkub
2023-05-18 12:24:49 本頁面
【正文】 ational business cycle with the national real estate cycle. We use business cycle phases (., recession and expansion) for our parison. In the following figures, vertical lines represent national recessions dated by the NBER. Recessionary states are measured in 0 to 1 scale, where 0 represents zero probability of recession, and 1 represents full probability of recession. Therefore if the cycles are under probability scale we called these the state expansion。房地產(chǎn)市場(chǎng)的證券化是一個(gè)重要的趨勢(shì)，吸引了許多投資者進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域。 相關(guān) 研究很少，但是，比較和分析了國家和區(qū)域房地產(chǎn)周期 和 國家和省級(jí)層面的商業(yè)周期 ， 這 個(gè)顯得比 較 重要，至少有三個(gè)原因：第一，關(guān)于民族和國家水準(zhǔn)的清晰的概念 ， 房地產(chǎn)周期將幫助業(yè)主和房地產(chǎn)投資者將損失減到最低。因此，這項(xiàng)研究有三個(gè)主要目標(biāo)。首先，我們討論相關(guān)文獻(xiàn)，第二我們解釋數(shù)據(jù)，第三，我們提供模型和方法， 第四 我們給 出 數(shù)據(jù)描述，第五 根據(jù) 我們國家的經(jīng)濟(jì)周期和房地產(chǎn)周期比較的結(jié)果，此分類取決于國家的房地產(chǎn)形成周期。漢 密爾頓的估計(jì)日期恰逢由國家經(jīng)濟(jì)研究局證實(shí)了馬可夫轉(zhuǎn)換估計(jì)技術(shù)的衡量商業(yè)周期的轉(zhuǎn)折點(diǎn)所提供的日期 的有效性 。 這兩項(xiàng)研究表明，美國州一級(jí)的商業(yè)周期并不一定配合國家商業(yè)周期。 薩切爾和達(dá)科 [24]發(fā)現(xiàn)，狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型給出了更準(zhǔn)確的房地產(chǎn)市場(chǎng)不是簡單的線性模型的表現(xiàn)情況。他們發(fā)現(xiàn)美國和英國的房地 產(chǎn)制度 的不同，因此，他們得出結(jié)論，實(shí)際利率發(fā)揮了作為房地產(chǎn)性能指標(biāo)在這兩個(gè)國家重要的作用，即在高利率樓價(jià)下跌急劇制度 ， 相反 情況 發(fā)生在較低的利率制度。他們發(fā)現(xiàn)，在住房市場(chǎng)需求狀況和投機(jī) ， 房地產(chǎn)周期發(fā)揮 了 重要作用 。 2）對(duì)美國 50 個(gè)州和全國住房價(jià)格指數(shù)， 3）國家商業(yè)周期循環(huán)的日期。這四個(gè)變量有：非農(nóng)業(yè)就業(yè)總數(shù)的機(jī)構(gòu)，制造業(yè)平均每周工時(shí)，失業(yè)率，實(shí)際工資和薪金支出。 在這項(xiàng)研究中所使用的房屋價(jià)格指數(shù)（ HPI）數(shù)據(jù)是由聯(lián)邦住房企業(yè)監(jiān)督（ OFHEO 的） 8 辦公室公布 的 。對(duì)于全國房地產(chǎn)周期分析，我們還利用 HPI 的數(shù)據(jù)，每季度由美國 OFHEO 的提供。在下面的數(shù)字，垂直線代表由國家經(jīng)濟(jì)研究局日期國家經(jīng)濟(jì)衰退。根據(jù)下面的數(shù)字，美國經(jīng)歷了四個(gè)主要 的國家 再 1979 年經(jīng)歷了經(jīng)濟(jì)衰退 。一開始在 1981 年 IIQ和 1985 年結(jié)束： IQ,，而第二個(gè)在 1989 年開始： IVQ 并持續(xù)到 1999 年： IIIQ。不過，剛剛從圖 單，我們無法證實(shí)，房地產(chǎn)是兩個(gè) the1980s和 90 年代國家經(jīng)濟(jì)衰退的唯一原因。 本文還發(fā)現(xiàn)，有二十二個(gè)國 家級(jí)房地產(chǎn)周期模式類似于國家。在圖 ：馬里蘭州，我們觀察了 1981， 1990 年代和 2020 馬里蘭州的房地產(chǎn)周期，不僅遵循了國家級(jí)商業(yè)周期模式 ，它也遵循了國家具有滯后房地產(chǎn)周期的模式。這組狀態(tài)有時(shí)面臨著領(lǐng)先的房地產(chǎn)周期，有時(shí)甚至面臨著落后的房地產(chǎn)周期相比，這些國家的商業(yè)周期。 20世紀(jì) 80年代在美國緬因州最大的房地產(chǎn) 衰退六個(gè)季度在國家級(jí)經(jīng)濟(jì)衰退是四分之二十零 。在圖 ：緬因州，我們觀察到，在 80 年代和本世紀(jì)初 39。在所有三種情況下，紅色實(shí)線后面國家和省級(jí)層面的房地產(chǎn)周期的標(biāo)志是綠色和藍(lán)色的虛線 。然而，循環(huán)模式不是為 了 解釋變量，同類房地產(chǎn)的背后，除了房地產(chǎn)以外的充分條件，更適合國家級(jí)經(jīng)濟(jì)周期的形成，這可能最終影響到這些國家房地產(chǎn)領(lǐng)域的投資。在房地產(chǎn)不景氣， 2020 年： IIIQ 發(fā)生在國家一級(jí)和在大約四五美國五十州中（附錄 ）國家的水平。 結(jié)果表明，盡管房地產(chǎn)是在美國最大的產(chǎn)業(yè)之一，但并非所 有國家的經(jīng)濟(jì)衰退是由于房地產(chǎn)行業(yè)的波動(dòng)。 房地產(chǎn)衰退的標(biāo)志是固體（曲線），如圖 線。因此，如果在 概率的周期，我們稱 為 規(guī)模擴(kuò)張狀態(tài) 。 首先，我們比較了與全國房地產(chǎn)周期的國家的商業(yè)周期。主要的房屋數(shù)據(jù)的收集和 由 房利美和房地美提供給 OFHEO的。這項(xiàng)研究使用國家級(jí)一致指數(shù)的原因是，沒有 月得 州生產(chǎn)總值（ GSP）的數(shù)據(jù) 對(duì)全 美國 可用 。 美國五十個(gè)州每月的一致指數(shù)是由聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行從 1979:IQ . 2020:IIIQ。觀察到投機(jī)的最大影響 是 供給缺乏彈性。在建筑，房屋，基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)或房地產(chǎn)專業(yè)的地區(qū)相比，制造或服務(wù)為主的產(chǎn)業(yè)區(qū)域得到的影響不同。為了衡量美國房地產(chǎn)市場(chǎng)表現(xiàn) ， 作者使用從 1972 年 12 月 1995 年 3 月的房地產(chǎn)投資信托基金（ REIT）月度數(shù)據(jù) 。他的研究結(jié)論是擴(kuò)散指數(shù)數(shù)據(jù)集，以更好地跟蹤預(yù)測(cè)區(qū)域或商業(yè)周期的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。他總結(jié)說， 基于 卡爾曼濾波算法和交換 [20]估計(jì)技術(shù)漢密爾頓的馬爾可夫 的 股票和沃森的 [20]， [20]實(shí)驗(yàn)商業(yè)周期指標(biāo) ， 優(yōu)于所有其他商業(yè)周期測(cè)年法。 在美國 ， 全國商業(yè)周期，由國家經(jīng)濟(jì)研究局（ NBER）日期計(jì)算。二，關(guān)于國家一級(jí)房地產(chǎn)周期形成的不同，此研究歸類不同的 國家 ， nally 分析了國家一級(jí)房地產(chǎn)周期的嚴(yán)重性。三，未來研究人員將 對(duì) 各國的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu) 產(chǎn)生 生動(dòng)的了解和較好的房地產(chǎn)周期行為的理解。然而，近幾十年來，世界經(jīng)歷了全球性房地產(chǎn)，包括近期美國房地產(chǎn)危機(jī)波動(dòng) ， 這使得研究人員和投資者 好奇 房地產(chǎn)周期和結(jié)構(gòu) 和 他們是 怎樣與 國家相關(guān)以及遍布世界各地的其他經(jīng)濟(jì)活動(dòng) 產(chǎn)生關(guān)聯(lián) 。 the span of recession, however, varied throughout the states. Nevertheless, the pattern of the cycle is not a sufficient condition for explaining the reasons behind similar real estate variables, other than real estates, are more responsible for the formation of the state level business cycle, which might eventually affect those states’ real estate sectors. In total, six states Alabama, Delaware, Maryland, New Mexico, Texas, and Washington fall into this category of states. In Figure : Maryland, we observe how the 1981s, the 1990s and the 2020s Maryland’s real estate cycles not only followed the state’s state level business cycle patterns with lags, but it also followed the pattern of the national real estate cycle with
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