北京房地產(chǎn)市場供求規(guī)律和價(jià)格機(jī)制作用的實(shí)證研究(編輯修改稿)
2025-07-25 09:22 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 三者均為一階單整序列，可以對(duì)這三個(gè)序列做協(xié)整分析。采用Johansen方法對(duì)三個(gè)序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了所有的原假設(shè)，說明三個(gè)序列之間存在協(xié)整關(guān)系，表明模型選取的三個(gè)變量之間存在著長期均衡的關(guān)系。在Eviews中定義狀態(tài)空間模型，用文本表示如下：@signal inv = c(1) + sv1*rate + sv2*priceh+ [var = exp(c(2))]@state sv1 = sv1(1)@state sv2 = sv2(1)模型估計(jì)結(jié)果如表1所示。表1 北京房地產(chǎn)供給函數(shù)變參數(shù)模型估計(jì)結(jié)果CoefficientStd. ErrorzStatisticProb.C(1)C(2)Final StateRoot MSEzStatisticProb.SV1SV2Log likelihoodAkaike info criterionParameters2Schwarz criterionDiffuse priors2HannanQuinn criter.得到相應(yīng)狀態(tài)空間模型： （4’）μt = μt1 （5’）λt = λt1 （6’）（1）北京房地產(chǎn)供給利率彈性的動(dòng)態(tài)變化分析在狀態(tài)空間模型中通過濾波產(chǎn)生狀態(tài)序列，μt為變參數(shù)序列，代表貸款利率的彈性。貸款利率對(duì)數(shù)的曲線圖1描述了房地產(chǎn)供給利率彈性動(dòng)態(tài)變化?？傮w來看，利率彈性在1左右，即上調(diào)或下調(diào)利率1%，房地產(chǎn)開發(fā)商會(huì)減少或增加1%的投資總額。在1997年以前，房地產(chǎn)供給的利率彈性波動(dòng)較大，而后波動(dòng)的幅度一直較小。圖1顯示，1992年和1993年的利率彈性較大，主要因?yàn)榉康禺a(chǎn)業(yè)處于起步階段，所以房地產(chǎn)供給對(duì)利率變化相對(duì)敏感。1995年利率彈性最小，表明該年北京房地產(chǎn)供給對(duì)利率最不敏感。%，北京市房地產(chǎn)投資總額同比卻增加了2倍多。1994年中國出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)過熱，通貨膨脹明顯，政府采用加息抑制生產(chǎn)活動(dòng)，使得當(dāng)年的通貨膨脹率有所回落，加之1995年的利率是多年以來最高的一年，利率上調(diào)空間有限，所以房地產(chǎn)開發(fā)商對(duì)利率下調(diào)的預(yù)期使得房地產(chǎn)投資總額增加。其次，商品房銷售均價(jià)經(jīng)過調(diào)整后又顯現(xiàn)出上升趨勢，房地產(chǎn)投資總額增加也跟房地產(chǎn)開發(fā)商對(duì)未來房價(jià)預(yù)期樂觀態(tài)度有很大關(guān)系。1996年的利率彈性最大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于臨近幾年。實(shí)際上，這一年利率下調(diào)和房價(jià)上漲幅度都不小，按理房地產(chǎn)供給應(yīng)該大幅增加，但真實(shí)數(shù)據(jù)并不支持這一點(diǎn)，所以我們判斷模型得出的這一年利率彈性可能失真，主要原因是因?yàn)?995年房地產(chǎn)投資同比上期大幅增加，需要此后的幾年進(jìn)行消化，從房地產(chǎn)投資走勢圖可以看出1996年和1997年房地產(chǎn)投資總額比1995年有所下降。1997年至1999年，利率彈性較小，房地產(chǎn)供給對(duì)利率變動(dòng)不敏感，雖然經(jīng)過幾次下調(diào)利率，但房地產(chǎn)投資相對(duì)平穩(wěn)，主要原因有二，一是1997年亞洲金融危機(jī)，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)雖然沒有受到太大影響，但貨幣政策作用大打折扣，二是這幾年北京房地產(chǎn)價(jià)格較高，房地產(chǎn)開發(fā)商的預(yù)期收益下降。圖1 供給函數(shù)中利率彈性曲線 圖2 供給函數(shù)中價(jià)格彈性曲線（2）北京房地產(chǎn)供給價(jià)格彈性的動(dòng)態(tài)變化分析變參數(shù)序列λt代表房屋銷售價(jià)格對(duì)數(shù)的曲線如圖2所示，刻畫了供給函數(shù)中價(jià)格彈性的動(dòng)態(tài)變化。結(jié)果表明價(jià)格彈性相比利率彈性大，說明房價(jià)是影響房地產(chǎn)開發(fā)商是否增加投資的主要因素。只要價(jià)格高，利潤空間大，房地產(chǎn)商就愿意擴(kuò)大投資規(guī)模，增加房地產(chǎn)供給。在當(dāng)前商品房價(jià)格偏高的經(jīng)濟(jì)背景下，較大的價(jià)格彈性也會(huì)帶來很多的問題，會(huì)驅(qū)使大批投資涌入房地產(chǎn)市場；預(yù)期房屋價(jià)格上升的投機(jī)者進(jìn)行投資性購房，炒買炒賣使得房價(jià)進(jìn)一步攀升，最終必然形成房地產(chǎn)泡沫。由于中低收入水平的居民很難支付目前的高價(jià)格，而高收入者逐漸擁有了住房，有效需求將減少，加上存在數(shù)以億計(jì)平方米積壓商品房，房地產(chǎn)市場“有價(jià)無市”必然導(dǎo)致房屋價(jià)格向真實(shí)價(jià)值回，擠壓泡沫。但壓縮泡沫可能并不會(huì)帶來房地產(chǎn)市場的衰退，相反，價(jià)格的回落將使得潛在需求轉(zhuǎn)變?yōu)橛行枨?。然而，如果現(xiàn)階段開發(fā)商不注重供求結(jié)構(gòu)，不切實(shí)際地大量建造高檔住宅，將會(huì)出現(xiàn)另外的情況。由此可見，只有調(diào)整供給結(jié)構(gòu)，提供人們需要的商品住宅，并將價(jià)格調(diào)控在合理的區(qū)間，才能創(chuàng)造出巨大有效需求，使房地產(chǎn)業(yè)蓬勃地健康發(fā)展，避免產(chǎn)生泡沫和浪費(fèi)資源，為國民經(jīng)濟(jì)快速、穩(wěn)定增長貢獻(xiàn)力量，最終提高人民的生活質(zhì)量。168。 北京房地產(chǎn)需求函數(shù)的可變參數(shù)模型估計(jì)結(jié)果及分析通過協(xié)整分析來檢驗(yàn)變量之間是否存在長期均衡關(guān)系。單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明利率對(duì)數(shù)序列、商品房均價(jià)對(duì)數(shù)序列、商品房銷售面積和居民可支配收入四個(gè)變量均為一階單整序列，滿足協(xié)整分析的條件。同樣使用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法，檢驗(yàn)結(jié)果表明，四個(gè)變量存在協(xié)整關(guān)系，說明模型的變量之間存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。在Eviews中定義狀態(tài)空間模型，用文本表示如下：@signal sales = c(1) + sv1*rate + sv2*priceh + sv3*inc + [var = exp(c(2))]@state sv1 = sv1(1)@state sv2 = sv2(1)@state sv3 = sv3(1)模型估計(jì)結(jié)果如表2所示。表2 北京房地產(chǎn)需求函數(shù)變參數(shù)模型估計(jì)結(jié)果CoefficientStd. ErrorzStatisticProb.C(1)C(2)Final Stat
規(guī)章制度相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1