电大金融学本科毕业论文定稿.docx

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电大金融学本科毕业论文定稿

陕西广播电视大学

毕业论文

题目关于我国房地产价格与通货膨胀

相关性的实证研究

【摘要】：

自1978年市场经济改革以来，我国房地产业经历了从无到有的飞跃，1998年的住房市场化改革更是促进了我国房地产业的进一步发展，将房地产业培育成我国经济的支柱产业。

在房地产业飞速发展的同时，我国的通货膨胀也呈现出了逐渐上升的趋势。

本文以理论分析房地产价格的决定因素入手，分析房地产业受相关因素的影响机制并讨论房地产业对我国整体经济的重要性。

同时回顾我国房地产业发展的历史变迁，分析房地产价格如何收宏观因素影响，进而得出房地产价格与通货膨胀的联系。

最后，为了检验我国房地产价格是否包含了通货膨胀的因素，本文搜集了2001年至2010年我国消费者价格指数和房屋销售价格指数，对其进行协整分析，并建立误差修正模型，分析我国房地产价格与通货膨胀是否存在稳定的联系。

【关键词】：

通货膨胀；房地产价格；支柱产业；货币增长

一、文献综述

1.1国外研究：

国外对房地产相关的研究主要分为两条思路：

一条思路将房地产价格（或者资产价格）加入到通货膨胀的测算中去，探讨房地产价格（资产价格）在通货膨胀中所占比重的大小：

最早研究资产价格和通货膨胀关系的是Fisher（1911），他指出首先是反映在资产（股票、债券、房地产等）价格上的，然后再通过物价反映出来，因此，政策制定者应致力于包括资产价格在内的广义价格。

AlchianKlein（1973）认为通常的CPI指数和GDP平减指数并不能完全反映通货膨胀的实际情况。

作为追求效用最大化的理性人，会关注一生的生活成本，因此会对未来的生活价格变化做出调整，而资产（股票、债券、房地产等）价格是对未来生活价格很好的一种衡量标准，因此在测度通货膨胀时应该考虑资产价格对其的影响。

Shibuya（1992）对普通通货膨胀指数与资产价格的加权平均，构建了动态均衡价格指数。

而Shiratsuka（1999）通过日本数据建立了动态均衡价格指数，以检验AlchianKlein的理论。

Goodhart和Hofman（2001）则将MCI（货币状况指数）扩展为FCI（金融状况指数），加入资产价格的因素。

另一条思路则从房地产价格（资产价格）对通货膨胀的影响入手，探讨房地产价格（资产价格）与通货膨胀的稳定关系：

Kent和Love（1997）认为资产价格的膨胀会导致未来商品价格上涨的预期。

Smets（1997）构造了一个结构模型，指出包括房地产在内的资产价格强烈地受到未来预期回报的影响，而未来预期回报则分别受到未来经济景气、通货膨胀与货币政策预期的影响，非预期到的资产价格波动可以影响到通货膨胀预期。

Filardo（2000）发现房地产价格能够影响未来的商品价格变化预期。

GoodhartHofmann（2000）则进一步指出房地产价格在两年水平上是通货膨胀有用的指示器。

KontonikasMontagnoli（2002）则估计了房地产对通货膨胀的影响，发现房地产价格与通货膨胀具有显著的正相关性。

Tkacz和Wilkins（2006）利用加拿大的数据分别检验了房地产价格和股票价格对通货膨胀的影响，发现发地产价格和通货膨胀具有显著的关系。

1.2国内研究：

国内对于房地产价格和通货膨胀关系的实证研究较少，不同学者对不同的数据检验得到主要三种不同结论。

结论一：

房地产价格与通货膨胀存在稳定的正向关系。

王维安（2005）对我国房地产市场进行了实证分析，通过构建房地产市场均衡模型，发现房地产预期收益率与通货膨胀存在稳定的函数关系。

因此，房地产价格能为中央政府对通货膨胀的预期提供有效的信息。

结论二：

房地产价格与通货膨胀不存在稳定关系，制定货币政策时不应作为参考

黄平（2006）认为我国房地产市场的“财富效应”微弱，房地产价格的大幅度变化对消费、产出进而对一般价格水平的影响十分有限，所以在相当长的一段时间内不应将房地产价格作为制定货币政策时的参考。

结论三：

房地产价格与通货膨胀存在稳定的负向关系

经朝明等（2006）对我国1985-2005年的数据进行实证分析，发现房地产价格与通货膨胀存在稳定的关系，但这种关系是反向的。

1.3本文研究方法

本文的研究方法为通过对我国2001年至2010年的房屋销售价格指数与居民消费价格指数进行协整分析，进一步建立误差修正模型，并通过格兰杰因果检验，以探讨房地产价格与通货膨胀是否存在稳定的关系。

二、房地产价格的决定因素及其对相关产业的影响

2.1房地产价格决定理论

由于房地产行业的特殊性，房地产具有两方面的属性：

一个是针对其使用价值的生产和生活资料属性；另一个则是作为一种投资对象，房地产具有资产属性。

因此，在实际操作中，房地产的定价并非像普通商品那样简单，其定价需要考虑多方面复杂因素。

本文在讨论房地产价格决定理论时只取两种较为简单的方法，在实际中则需要综合考虑这些理论。

从房地产作为一种生产和生活资料的角度来看，其本身具有使用价值，是属于商品的范畴。

在市场经济下，商品的价格是由供给和需求两方面共同决定的。

房地产的价格标的往往是通过租金来体现的，且其需求与租金成负相关，供给与租金成正相关。

设R为租金，i为贴现率，则房地产价格为：

，需求为：

，供给为：

，其中

、

为参数。

将上述三式联立求得：

。

该式简单的描述了房地产作为商品的定价决定因素，房地产价格与资本贴现率成反比，而系数

则反应了市场中对房地产的供需关系。

从宏观经济学的理论角度来看，通货膨胀往往是货币的供给大于需求，无论是货币供给增大还是需求减少，都会导致市场利率的下降，则会使公式中贴现率的下降，从而提高房地产的市场价格。

因此，公式中简单地反映了通货膨胀与房地产市场价格的上升具有正向的关系。

从房地产的资产属性来考虑，房地产的价格不仅与租金、贴现率有关，还收市场对其的预期价格变化有关，以

表示现价段房地产的价格，

表示市场预期的价格变动，则

，其中

，

表示市场对资产的未来价格预期值，最终得到，

。

该公式在决定房地产价格时，加入了未来预期这一因素，当市场处于通货膨胀时，往往过于乐观，对于资产的价格评估是高估的，使得其对房地产的价格预期偏高，从而进一步拉高了房地产的价格。

该式更进一步的说明了通货膨胀与房地产价格的关系是正向的。

以上两种分析简单的说明了房地产价格主要受以下几方面的影响：

市场利率、市场预期及市场的供需关系。

而市场利率和市场预期的影响能在理论上初步说明通货膨胀和房地产价格的关系。

2.2房地产价格对相关产业的影响

房地产业具有产业链长的特征，涉及到方方面面的产业。

由于其与相关产业的供给和需求关联，房地产业的发展可以带动相关产业的发展。

根据投入产出的相关理论，一方面，房地产业的发展需要相关产业的产品或服务投入，发展房地产业对这些提供支持的相关产业具有拉动效应；另一方面，房地产业提供的产品或服务也投入到了其他产业，对这些产业起到了一定的推动作用。

因此，房地产价格的变化势必会影响到相关产业的价格。

三、我国房地产发展状况分析

（一）我国房地产发展的历史回顾

自1978年经济体制改革以来，我国房地产业从无到有，从不完善到趋于成熟，经历了四个阶段的发展。

第一阶段（1978年-1991年）：

起步阶段（准备阶段）

1978年，我国经历了经济体制改革，还处于萌芽状态的房地产业（建筑业）以此为契机，在不断探索中寻求发展之路。

1980年邓小平发表关于建筑业和住宅问题的谈话，提出“出售公房，调整租金，提倡个人建房买方”的设想，自此，全国各地开展了对城镇住房制度改革的探索。

1982年4月，国务院批准以郑州、沙市、常州、四平四城市为试点,试行新建住房补贴出售。

1987年12月1日，中国首次以公开拍卖的方式有偿转让国有土地使用权。

第二年4月，《中华人民共和国宪法》规定，土地使用权可以依法转让，这让市场中转让土地使用权有法可依。

1990年5月，国务院又相继发布了《城镇国有土地使用权出让和转让暂行条例》和《外商投资开发经营成片土地暂行管理办法》，进一步完善了我国房地产的市场环境。

这一阶段的准备为接下来房地产业的迅速发展打下了深厚的基础。

第二阶段（1992年-1997年）：

非理性快速发展与调整阶段

1992年邓小平南巡讲话之后，上海率先建立住房公积金制度，我国房地产业在前期的准备后进入了爆发式的发展。

“在这一年中，房地产业在有利的政治、经济环境下得到了迅速发展，房地产市场兴起，交易活跃，全年完成房地产开发投资731亿元，比1991年增长117%，土地开发面积2.334万公顷，比1991年增长175%，施工商品房屋18969.75万平方米，比1991年增长57.75%；其中新开工商品房屋11460万平方米，比1991年增长78.1%；竣工商品房屋面积7144万平方米，增长36%；销售房屋面积4288.86万平方米，增长40.4%；利用外资71044万美元，比1991年增长228%，全年商品房销售额比1991年增长80%，房地产公司增加2倍。

”

图一1991年至1997年我国房屋销售情况

图二1991年至1997年我国商品房屋销售增长率

1992年房地产业的快速发展的同时，也蕴藏着一些非理性因素，部分地区房地产炒作严重，如海南、北海、大亚湾，大量房地产公司、金融机构纷纷入驻海南炒房。

第二年，被炒作起来的房地产泡沫达到了顶峰，瞬间破裂，海南各地是烂尾楼，之后几年是我国房地产业的低谷期。

政府意识到这种非理性的快速发展对经济的危害性，于同年7月，加强了对房地产业的宏观调控。

国务院又在1994年下发了《关于深化城镇住宅制度改革的决定》，全面推行住房公积金制度。

1995年1月20日，国家正式全面启动“安居工程”。

1996年，国务院加强国有住房出售收入管理。

我国房地产制度在不断调整中逐渐建立和完善起来。

在这一阶段，我国房地产业经历了大起大落，在挫败和打击中成长起来了。

第三阶段（1998年-2002年）：

市场化改革阶段

在这五年时间里，我国迅速推动了房地产市场化改革，到2002年，我国商品房市场已经较为完善。

1998年，在政府先后颁布《个人住房贷款管理办法》和《中央国家机关个人住房组合贷款管理暂行规定》后，与7月3日，下发了《国务院关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》，停止了住房实物分配，由此正式拉开房地产业市场化的大幕。

随机在1999年国务院又发布了《住房公积金管理条例》，到2000年，住房实物分配在全国全部停止。

2001年我国又通过了《商品房销售管理办法》，商品房销售制度进一步完善。

表一1998年至2002年我国商品房销售情况

年份

销售商品房屋面积增长率

商品房销售额增长率

1998

35.2%

39.7%

1999

19.5%

18.9%

2000

28.0%

31.7%

2001

20.3%

23.6%

2002

19.6%

24.1%

在住房市场化改革后，房地产业迅速活跃起来，保持高速的增长势头。

第四阶段（2003年至今）：

持续上扬阶段

在房地产市场化改革后几年内，房地产投资过热的现象引起了政府的关注，因此，在接下来的几年内，政府通过不断的宏观调控来引导房地产业合理的发展。

2003年，中国人民银行提高了进入房地产的进入门槛，个人首次置业必须首付20%，并且提高购买第二套房的首付比率，个人商业用房贷款的抵借比不得超过60%，期限不超过10年；开发商开发项目必须具备自有资金30%以上，提地抵押贷款额度为评估值的70%，期限不超过2年。

2006年，中央常委会议颁布了“国六条”，促进房地产业健康发展。

同年，九部委又联合发布规定：

90平方米的住房必须占开发房的70%；项目资金比例门槛提高到35%；空置3年以上的商品房不能作为贷款抵押；首付提高到30%。

而在2007年，央行连续6次提高贷款基准率，连续13次提高存款准备金率，连续6次提高公积金贷款利率，以限制房地产的投资过热。

在2007、2008年美国次贷危机时期，央行先后两次下调贷款基准利率和住房公积金贷款利率，适当的放松政策。

在这一阶段，我国房价在宏观调控下呈持续上扬趋势，在2011年，政府又发布了限购令，限制房价过高现象，房价又有所回落。

（二）宏观经济因素对我国房地产的影响

在我国，房地产业是国家宏观调控的重要对象，政府通过调节宏观经济因素来影响房地产价格，比如，从去年开始的房屋限购政策已经在一定程度上抑制了房价快速上扬的趋势。

前文提到，利率等宏观因素对房价有一定的影响，这部分将详细分析收入与利率如何影响房地产价格的。

3.1收入对房地产价格的影响

居民对房屋的需求主要分为两方面：

消费和投资。

对于之前没有房产的家庭来说，购买一套房子的需求主要是消费层次的，其需求是刚性需求；而对于那些已持有一项或多项房地产相关资产的家庭来说，继续购买房产则更偏向于对投资的需求。

收入对房地产价格的影响也主要是通过以上两方面。

当居民收入增加的时候，对于低收入水平家庭来说，拥有更多的可支配资金，这部分可支配资金的增多会促使这些家庭去购买一套房产，对房子的需求增加，由此使得房地产价格上涨。

而对于高收入水平的家庭来讲，收入增加对消费的边际效应较弱，而更偏向于将这些多出来的资金用来投资。

这些投资就有可能是通过购买更多的房产，或者参加房地产信托计划，或者是持有房地产相关有价证券等等来投资房地产，也增加了对房地产的额需求，从而使得房地产价格上涨。

同理，当居民收入减少时，房地产价格会随之降低。

3.2利率对房地产价格的影响

根据2.1的讨论，房地产价格与利率存在反向的关系，从宏观经济的联系，这里进一步分析利率对房地产价格的影响路径。

具体思路从以下三方面展开：

首先，利率同样可以通过影响居民对房地产的投资和消费。

一方面，利率上升，人们把更多的现金存入银行，储蓄的增加减少了人们对消费的需求，对于那部分处于消费目的而购买房产的家庭而言，对房地产的购买意愿下降，从而降低房地产价格；另一方面，根据托宾Q理论，人们持有的资产主要有三部分组成：

货币资金，有价证券和房地产。

当利率上升时，人们更愿意持有货币资金，从而减少对房地产的持有，使得房地产的价格下降。

其次，利率的变化可以影响购房贷款利率。

购房贷款利率上升，以为着人们在购房时需要承担更多的成本，因此，降低了对房地产的需求，进而促使房地产价格下降。

最后，利率也可以影响开发商在最初建造房地产时的成本。

开发商在开展一个项目的施工建设时，一般是通过银行贷款来运作的，通过后期的房屋售出或持有经营所得而收回资金。

因此，贷款利率对于房地产开发商而言是一项重要的成本，利率的上升会增加这部分成本的开支，从而限制开发商的开发行为，降低对房地产的供给，从而提升房地产价格。

因此，利率对于房地产价格的影响是复杂而多方面的，有正向的关系，也有反向的关系，而在考虑利率对房地产的影响时，我们应综合分析，具体考虑，重点把握主导因素。

3.3通货膨胀对房地产价格的影响

在实际观察中可以发现，通货膨胀的加剧对房地产价格的上升有一定的联系，其影响机制可以从三方面分析。

首先，导致房价上升的直接原因是房屋建造成本的上涨。

一方面物价上涨会使得房屋的建造原材料（如钢筋、水泥）价格的上涨；另一方面，土地价格也会上涨；同时，建筑工人工资、人力成本以及相关的管理费用都会相应的上涨。

房屋建造和管理成本的上涨直接导致了房地产价格的上涨。

其次，通货膨胀的加剧会使得人们的名义收入上升，从而影响房地产的供求关系。

通货膨胀的加剧，人们的名义收入也相应的提高了，而根据3.1的分析，居民收入的上升会增加对房地产的需求。

另外，随着我国城镇化的不断加深，城镇人口不断增长，更是增长了对房地产的需求。

于是，通过供求机制，房地产价格的不断上涨。

再次，通货膨胀的加剧会促进资金流入房地产市场。

通货膨胀加剧，而人们的存款利率又跟不上通货膨胀的上涨，信贷途径的理财方式使得人们的资产不断贬值，因此促使大量资金进入收益较高的其他资本市场，如股票市场，债券市场和房地产市场。

其中，房产投资是一种很好的抵御通货膨胀的保值投资方式，许多转移资金流入了房地产市场，更进一步促进了房地产业的发展，从而导致了房地产价格的上涨。

综上，通货膨胀与房地产价格在实际中存在一种正向的关系，通货膨胀的上涨能够带动房地产价格的上涨。

五、实证分析我国房地产价格与通货膨胀的关系

4.1数据选取和处理说明：

根据上一节的介绍，我国真正意义上的房地产市场是在1998-2002年房地产市场化改革阶段建立起来的。

但是该阶段前几年受到土地市场滞后的约束，房地产业还没有实现完全的市场化，我国房地产市场真正完善起来还是在2000以后，因此，本文数据的时间跨度选择为2000之后。

另外，因所需数据的可获得性有限，最终将时间区间确定为2001年至2010年的十年。

在时间频率上，若选取年为时间单位，则只有十组数据，对所得结论的解释度不足，难以支撑本文观点；若选取月或周为单位，虽然数据量大，足以支撑最终结论，但是难以获得完整的十年数据。

因此，结合数据量和数据可获得性方面的考虑，本文以季度为时间单位。

在指标选取上，根据我国宏观统计的实际，本文以居民消费价格指数（CPI）作为我国通货膨胀的衡量指标，以房屋销售价格指数（HPI）作为我国房地产价格的衡量指标。

（数据来自国研网数据库及国泰安数据库）

由于所获得的居民消费价格指数只有月度数据，首先对月度数据转化为季度数据，本文选取季度内三个月的CPI指数的算术平均值作为该季度CPI值。

同时，为了消除数据序列可能存在的长期趋势及异方差现象，对HPI及处理后的CPI值取自然对数（见附录三）。

最终得到如下数据序列：

图三2001-2010年ln（HPI）、ln（CPI）序列图

从图中可以发现，ln（HPI）序列与ln（CPI）序列的在波动趋势上基本一致，同涨同跌，初步判断两组数据可能存在一定的联系。

4.2平稳性分析（单位根检验）

本文使用ADF单位根检验对ln（HPI）序列与ln（CPI）序列进行平稳性分析，根据SIC准则确定滞后阶数，以ADF统计量值与临界值进行比较确定序列是否平稳。

检验结果如下表所示：

表二单位根检验结果

变量

滞后阶数

ADF统计量值

临界值（1%）

临界值（5%）

临界值（10%）

是否平稳

hpi

0.439041

-2.634731

-1.951000

-1.610907

否

dhpi

-5.451242

-2.634731

-1.951000

-1.610907

是

cpi

1.277241

-2.641672

-1.952066

-1.610400

否

dcpi

-4.989779

-2.641672

-1.952066

-1.610400

是

注：

表格中变量hpi和cpi分别表示房屋销售价格指数和居民消费价格指数的自然对数，即文中所对应的ln（HPI）和ln（CPI）。

而dhpi和dcpi则表示ln（HPI）和ln（CPI）的一阶差分，及Δln（HPI）和Δln（CPI）。

根据单位根检验分析结果，ln（HPI）与ln（CPI）的ADF统计量值都比三个水平的临界值大，所以ln（HPI）与ln（CPI）是不平稳的；而Δln（HPI）和Δln（CPI）的ADF统计量值均比三个水平临界值小，即Δln（HPI）和Δln（CPI）是平稳的。

因此，ln（HPI）与ln（CPI）序列都是一阶单整的，两个变量可能存在协整关系。

4.3协整分析

对ln（HPI）和ln（CPI）进行协整分析，回归模型为：

协整分析结果如下表：

表三协整分析

（一）

变量

系数

标准误差

t统计量

不显著概率

常数

0.060515

0.712885

0.084887

0.9328

ln（CPI）

0.994420

0.154093

6.453379

0.0000

调整

F统计量

F统计量p

D.W.值

0.522889

0.510334

41.64609

0.000000

0.449614

取模型中残差

的序列，对该序列进行单位根检验，检验结果如下：

表四

滞后阶数

ADF统计量值

临界值（1%）

临界值（5%）

临界值（10%）

是否平稳

-3.255632

-2.627238

-1.949856

-1.611469

是

由此可知，残差的ADF检验值均小于1%、5%、10%三个水平的临界值，序列平稳，所以ln（HPI）和ln（CPI）确实存在协整关系。

回归公式为:

（1）

但是回归结果显示，常数项系数为不显著，D.W.值为0.449614，ln（HPI）存在自相关，调整

为0.510334，模型拟合的并不是很理想。

因此，在模型中再加入ln（HPI）的自回归，回归因变量设定为ln（HPI）的滞后一阶序列到三阶序列和ln（CPI）。

再次回归结果为：

表五协整分析

（二）

变量

系数

标准误差

t统计量

不显著概率

常数

0.983434

0.460496

2.135596

0.0405

ln（CPI）

0.253819

0.136644

1.857519

0.0725

1.282994

0.191250

6.708464

0.0000

-0.744445

0.266609

-2.792273

0.0088

-0.001420

0.171661

-0.008271

0.9935

调整

F统计量

F统计量p

D.W.值

0.867195

0.850594

52.23871

0.000000

1.901526

重新拟合后，常数项、ln（CPI）、

、

都是显著的，回归公式为：

（2）

D.W.值接近2，且调整

变为0.85，拟合程度较好，公式

（2）更能反映房屋销售价格指数与居民消费价格指数的关系。

对公式

（2）的残差进行单位根检验，

表六:

滞后阶数

ADF统计量值

临界值（1%）

临界值（

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