【正文】 考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本節(jié)選擇的經(jīng)濟基本面變量包括居民收入、財富、建筑成 本以及住房抵押貸款利率四個指標。Peterba(1984)的研究為克服這一困難提供了依據(jù)。本節(jié)結(jié)論與國內(nèi)其它研究住宅自住者價格泡沫的文獻存在一定區(qū)別，如袁志剛和樊瀟彥〔2003〕、周京奎〔2004〕。假設(shè)代表性居民的生命過程可分為三期，t=0，1，2。在每個時期1，存在青年、老年 兩代居民。這表明在一個以投資為主體的住宅市場， 住宅價格泡沫與居民收入是無關(guān)的，也就是說在收入越高的城市或地區(qū)內(nèi)，其住宅市場價格泡沫程度并非越大④。也就是說，在其它條件不變時，無論貸款利率是增加還是減少，住宅價格泡沫的程度是一樣的。在均衡時，銀行信貸規(guī)模3使得企業(yè)資金需求等于資金供給總量，即：在均衡時，住宅需求等于住宅供給，則住宅均衡價格應(yīng)滿足：若，即投資者不會違約，此時投資風險完全由投資者自己承擔， 此時住宅市場形成的均衡價格可以看作住宅基本價格amp。 在利率給定的條件下，投資者能夠從銀行借到他們所需的資金，即銀行對住宅投資完 全支持。考慮到這一問題，本節(jié)將對上述模型進行 擴展，將住宅投資者的按揭貸款比例內(nèi)生化，即將投資者的按揭貸款比例納入其最優(yōu) 決策問題，以此建立住宅投資者理性泡沫模型，并分析各種因素對泡沫的影響。為簡單起見，在下文的兩個 模型中，住宅供給均被假設(shè)為一常量。兩類預警模型無須憑主觀經(jīng)驗或 專家意見確定各因素的權(quán)重，排序選擇模型甚至可以自動估計出發(fā)生不同級別警情 的臨界值，因而無論從理論研究角度還是預警系統(tǒng)應(yīng)用的實踐角度來看，都具有相 當?shù)南冗M性。研究結(jié)果對認清房地產(chǎn)市場的深層次特征提供了幫助。但是，由于我國房地產(chǎn)市場 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的樣本長度不足，缺乏多指標的月度數(shù)據(jù)，這一現(xiàn)實情況給綜合模擬法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的應(yīng)用帶來了不小的挑戰(zhàn)。他認 為，：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)預警的應(yīng)用重在評價市場的冷熱程度，而RBF網(wǎng)絡(luò)需與相 關(guān)預警區(qū)間的劃分或評價標準相結(jié)合，功能重在預測。景氣指數(shù)法方面，胡鵬、姚長學、鐘叔平(2003)以銷售率為基準循環(huán)指標，利用時差相關(guān)分析獲得與基準循環(huán)指標相關(guān)且先行的指標，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了房地產(chǎn)先行擴散指數(shù)預警系統(tǒng)，該系統(tǒng)將房地產(chǎn)市場擴散指數(shù)循環(huán)波動分為擴張、熱度上升、 降溫、全面收縮四個階段；余曉紅、盛承懋(2004)根據(jù)蘇州房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點和實際情況，依據(jù)“國房指數(shù)”的編制方法，建立了蘇州房地產(chǎn)景氣指數(shù)預警系統(tǒng)；李斌、丁烈云、葉艷兵(2003)在運用景氣指數(shù)對房地產(chǎn)進行預警時，針對計算擴散指數(shù)DI和合成指數(shù)CI可能出現(xiàn)的警兆不一致并導致警情失真等弊端，對傳統(tǒng)DI計算方法進行了改進，引入精度比較的概念，選擇精度更高的指數(shù)來進行景氣評價，有效地消除了兩指數(shù)間的矛盾沖突。梁運斌〔1995〕從研究房地產(chǎn)周期波動 的不同角度考慮，將房地產(chǎn)景氣指標分為靜態(tài)和動態(tài)兩方面。史永東和陳日清〔2006〕在Chari and Kehoe(2003) 對熱錢研究所采用的決策博弈模型的基礎(chǔ)上，在信息不對稱的條件下，考察了房地產(chǎn)市場 中羊群行為的生成機制，并分析了羊群行為如何導致房地產(chǎn)泡沫的生成。Garino and Sarno(2004)運用這一方法檢驗英國住宅價格是否存在泡沫，發(fā)現(xiàn)在19832002年的樣本區(qū)間中存在價格泡沫。這一方法稱為“單位根與協(xié)整檢驗法”，它在房地產(chǎn)泡沫的研究中得到了廣泛的應(yīng)用。他們發(fā)現(xiàn)這兩個代理變量對解釋西部住宅實際價格較大的周期性波動非常有用。Krugman(1999)認為，房地產(chǎn)市 場中的所有泡沫都是由銀行融資而產(chǎn)生的?！袄硇耘菽笔侵冈诶硇灶A期的框架內(nèi)， 市場價格相對于資產(chǎn)未來各期收益現(xiàn)金流的折現(xiàn)值(即理論價格，也稱基本價值)的偏離。早 期的著名案例有16341637年間在荷蘭發(fā)生的郁金香泡沫、19191920年的法國密西 西比股票泡沫、1920的英國南海公司的股票泡沫、19291933年美國股票泡沫。近年來，全國商品住宅銷售價格從2002年開始逐步上漲，2002年上漲了 %， 2003年上漲了 %,2004年上漲了 %,2005年上漲了 %,2006年上漲了 %。論文的主體分為四個部分：第一部分分析住宅市場價格泡沫的形成機制；第二部 分以上海住宅市場為例，對泡沫的存在性及泡沫類型進行實證研究，得到了上海住宅 市場不存在長期性泡沫但存在短期性區(qū)制轉(zhuǎn)移型泡沫的結(jié)論；第三部分運用二元選擇 模型及排序選擇模型，建立了上海住宅市場預警監(jiān)測系統(tǒng)；第四部分在前文研究結(jié)果 的基礎(chǔ)上提出了調(diào)控住宅市場的一些政策建議。分類號學校代碼 10487學號 2005513100030博士學位論文住宅市場價格泡沫及預警機制研究學位申請人：王春雷學科專業(yè):數(shù)量經(jīng)濟學指導教師:張宗成教授獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的 研究成果。為分析住宅市場價格泡沫的形成機制，本文利用Case(2003)對住宅市場購買主體 的劃分，將購房者分為投資者與自住者兩類。 據(jù)統(tǒng)計，國內(nèi)不少城市的房價收入比甚至超過一些發(fā)達國家的水平。近期 的典型案例有20世紀80年代末90年代初日本的股市泡沫及房地產(chǎn)泡沫、1997年的 亞洲金融危機、2001年的美國納斯達克股票泡沫。自從Blanchard（1979)、Blanchard and Weston(1982)最先提出理性預期泡沫以來， 經(jīng)濟學界在理性預期理論的基礎(chǔ)上提出了很多重要的理性泡沫模型，如確定性泡沫 (determinisitic bubbles)、隨機性泡沫 (stochastic bubbles)、周期性破裂泡沫(periodically collapsiong bubbles)等。Garino and Sarno(2004)建立了一個3期代際交疊模型，說明房地產(chǎn)購買者對未來價格的預期為何會導致價格泡沫。levin and Wright(1997)描述為什么住宅市 場會發(fā)生投機行為的三種機制，建立了包含投機因素的住宅價格模型，并利用英國 1969—2005年的時間序列數(shù)據(jù)檢驗投機行為的存在性①。Kim and Lee〔2000〕采用了這一方法研究韓國房地產(chǎn)價格泡沫的存 在性，其結(jié)果表明：在長期內(nèi)，名義及實際土地價格與市場基本面存在協(xié)整關(guān)系，而 在短期內(nèi)這樣的協(xié)整關(guān)系并不存在，進而推出房地產(chǎn)泡沫具有周期性破裂的特征。(3)房地產(chǎn)市場預警國外最早開始進行預警監(jiān)測是在宏觀經(jīng)濟領(lǐng)域。對于我國房地產(chǎn)市場是否存在泡沫這一經(jīng)驗問題，從2004年以來經(jīng)濟理論界的 爭論就比較激烈，至今仍無定論。顯然，這一時期對房地 產(chǎn)預警指標的研究方法還比較簡單，指標選取的依據(jù)也多為對國外實踐經(jīng)驗、專家意 見的直接借鑒以及作者本人的主觀設(shè)想。趙黎明、賈永飛、錢偉榮(1999)認為，景氣指數(shù)法單純用合成后的綜合指數(shù)的波動來分析經(jīng)濟形勢變化缺乏成熟的理論基礎(chǔ)支持，而且在預警分析中有時難以分清合 成指數(shù)的變化到底是由哪些經(jīng)濟指標引起的，不利于針對具體的經(jīng)濟變量進行調(diào)控。(3)簡評在理論模型方面，國內(nèi)學者借鑒Tirole、Allen and Gale等西方學者的研究成果對 房地產(chǎn)泡沫的形成機制進行了大量的探討，但幾乎所有文獻均假設(shè)房地產(chǎn)市場的參與 個體是同質(zhì)的，這顯然與現(xiàn)實存在較大差距。對比傳統(tǒng)預警方法，本文認為在房地產(chǎn)預警研究當中，二元選擇模型以及能夠輸 出多級預警信號的排序選擇模型尚未得到足夠的重視和深入的研究。為防止住宅市場價格泡沫對國民經(jīng)濟的發(fā)展造成重大影響，本文在第5章構(gòu)建住 宅市場預警監(jiān)測系統(tǒng)。兩類預警模型采用“房價收入比”作為核心預警指標，判別正確率均達 到70%以上。住宅市場是均衡的，價格調(diào)整使得人們愿意持 有的住宅數(shù)量等于市場總量，住宅價格的變化主要取決于需求的變化。與Allen and Gale〔2000〕及許承明和王安興〔2006〕一樣，考慮一個兩期模型，T=1，2。在信貸市場達到均衡的時候，一單位銀行貸款的總收益r(等于1+貸款利率)必須等于無風險資產(chǎn)的回報率Rs。根據(jù)式〔〉可得：若，即投資者存在違約可能性，投資者通過銀行抵押貸款進行住 宅投資，將風險轉(zhuǎn)嫁給銀行，那么投資者會為住宅支付更高的價格③，市場均衡價格 將會偏離基本價格，即住宅市場存在價格泡沫。同樣，投資者違約概率也保持不變。:根據(jù)本節(jié)的上述分析，當住宅市場只存在投資者一種購買主體時，價格泡沫的產(chǎn) 生主要與投資者的風險轉(zhuǎn)移行為有關(guān)：當投資者利用貸款進行投資決策時，由于他們 只在意可能獲得的高收益而忽略投資損失的可能〔即常說的“賺了算自己的，賠了算 銀行的”〕，因此他們會盡可能多地向銀行借款，并會為住宅支付過高的價錢，住宅價 格泡沫隨之產(chǎn)生。對于代表性居民而言，在青年時期他可以通過工作獲得勞動收入，并從老年居民手中以價格購買住宅，數(shù)量為h0，進行一般性消費c0 (一般消費品的價格設(shè)為1)。在每個時期1，存在青年、 中年、老年三代居民。在這兩篇文獻中，由于作者僅將住宅當作一種純粹 的消費品進行分析，這就導致需要利用“住宅自住者存在違約可能”這一條件來“制造” 泡沫。Peterba(1984)的模 型發(fā)現(xiàn)，住宅租金與居民收入、就業(yè)人口等經(jīng)濟基本因素有關(guān)。根據(jù)一般經(jīng)濟理論，當居民收入或財富增加時， 對住宅這一正常品的需求相應(yīng)增加，這會推動住宅均衡價格上升；當建筑成本增加時， 成本會在銷售價格中得到反映，住宅價格同樣會上升；當住房抵押貸款利率上升時， 居民貸款購房的成本增加，需求減少，這會造成住宅價格下降。例如，Levin and Wright〔1997〕選取實際收入和實際利率來對基本價格進行建模；Roche(2001)采用實際可支配收入、實際利率和凈移民等指標反 映經(jīng)濟的基本層面。然而，研究者在對住宅價格與租金收入進行協(xié)整分析時往往會遇到數(shù)據(jù)采集方面 的困難，這是由于多數(shù)住宅是所有者自己居住而非出租，即使是出租的住宅，租金也難以直接觀測。因此，泡沫存在的前提條件是自住者預期泡沫會隨時間逐漸增大?？紤]到這一因素，本文對兩期模型進行簡單擴展。假設(shè)代表性居民的生命過程分為兩期，t=0，1。因此，在其它因 素保持不變的情況下，居民收入的增加只會擠出同等數(shù)量的銀行貸款，對住宅市場均 衡價格、泡沫程度以及違約概率均沒有影響。由于Rp保持不變，p/pf也為一常數(shù)。將〔〕式以及k=Kh帶入式〔〕得：根據(jù)上式解出p，得到投資者住宅投資需求函數(shù)為：根據(jù)式〔〕，投資者無風險投資需求為： 〔〉投資者向企業(yè)投資的資金（購買無風險債券或〉為7―〔1 ―‘乂X？，銀行通過調(diào)22整信貸規(guī)模3使得投資于企業(yè)的可貸資金為(已化具〉，兩者之和共同滿足企業(yè)的 資金需求。假設(shè)銀行僅對貸款利率進行控制，而對投資者的貸款規(guī)模不施加任何限制條件②。在現(xiàn)實生活中，央行一般只對銀行按揭貸款比 例的上限進行規(guī)定，而不直接確定該比例，也就是說，投資者可以按其意愿在某一范圍內(nèi)自由選擇向銀行借入多少比例的貸款。由上述兩點來看，供 給條件的改變不太可能是住宅價格發(fā)生變化的主要原因。Logistic及Probit漲式的二元選擇模型以及能夠輸出多級預警信號 的排序選擇模型建立上海住宅市場預警監(jiān)測系統(tǒng)。住宅市場上非理性 的狂熱跟風行為并不是這種泡沫的形成原因，它由人們對未來住宅投資收益的理性預 期引發(fā)，是一種理性泡沫。綜合模擬法當在目前的房地產(chǎn)預警實踐中使用較多，采用人工神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)方法建立的預警模型近年來也受到不少研究者的矚目。楊佃輝〔2005〕采用 BP與RBF兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別運用不同的思路實現(xiàn)了上海房地產(chǎn)的監(jiān)測預警。隨著1998年以來房地產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，有關(guān)我國房地產(chǎn)市場監(jiān)測和預警系統(tǒng)的研 究也不斷涌現(xiàn)，景氣指數(shù)法、綜合模擬法以及經(jīng)濟計量模型等方法被大量運用到研究與實踐當中。袁賢禎〔1998〕把所 選取的基本指標分為同步指標、先行指標和滯后指標三類，并通過簡單加權(quán)得出了土地供應(yīng)指數(shù)等7個反映房地產(chǎn)景氣的綜合指數(shù)。許承明和王安興〔2006〕在Allen and Gale(2000)的基礎(chǔ)上，分析了房地產(chǎn)投資者以按揭貸款方式進行投資時房 地產(chǎn)的均衡價格及泡沫，并模擬分析了利率政策、按揭比例和交易成本等因素對房地 產(chǎn)價格泡沫的影響程度。然而這一方法需要利用模擬技術(shù)獲得檢驗的臨界 值，實際上較難操作。Meese〔1986〕和Diba and Grossman〔1988〕等人在論文中強調(diào)，為了更準確地判斷泡沫是否存在，除了進行單位根檢驗外， 還應(yīng)進行協(xié)整檢驗。他們在模型中包含兩個代理變量，一個衡量泡 沫破裂的趨勢，一個衡量泡沫繼續(xù)存在的趨勢。Bertrand(1996)在對19861994年全球房地產(chǎn)周期的研究中發(fā) 現(xiàn)，在金融自由化和放松金融管制的情況下，金融機構(gòu)違規(guī)借貸以及金融風險的累積， 加速了房地產(chǎn)周期波動和房地產(chǎn)泡沫的形成與破裂。 泡沫理論研究對泡沫現(xiàn)象進行系統(tǒng)而富有成果的研究始于20世紀70年代所謂“理性泡沫”的研究，即在理性預期的框架內(nèi)研究資產(chǎn)價格泡沫。在歷史上由于資產(chǎn)價格泡沫破裂引發(fā)的金融危機或經(jīng)濟衰退的典型案例很多。近十年來，住宅投資額及銷售額迅速增加，國內(nèi)商品房價格不斷上升，房地產(chǎn)企業(yè)利潤快速增長，造就了我國住宅市場的繁榮。本文采用理論模型和經(jīng)驗分析相結(jié)合的方法，對住宅價格泡沫的形成機制進行分 析，從實證的角度提供檢驗泡沫存在性及泡沫類型的方法，并系統(tǒng)研究住宅市場泡沫 的預警技術(shù)，研究結(jié)果可以為政府調(diào)控住宅市場提供重要參考。盡我所知，除文中已經(jīng)標明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或 集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。理論模型結(jié)果表明，當住宅市場只存在 投資者時，價格泡沫的產(chǎn)生主要與投資者向銀行的風險轉(zhuǎn)移行為有關(guān)，泡沫出現(xiàn)的前 提條件是投資者存在違約可能；當住宅市場上只存在自住者時，自住者對住宅價格的 預期對于泡沫的形成起到了至關(guān)重要的作用，泡沫存在的前提條件是自住者預期泡沫 會隨時間逐漸增大。例如，從1995 年開始，上海市房價收入比就一直在10以上，遠遠超