房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)論文2篇范文

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第一篇

一、實(shí)證分析

1.數(shù)據(jù)分析為了考察房?jī)r(jià)與消費(fèi)之間的關(guān)系，本部分首先對(duì)房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率與消費(fèi)增長(zhǎng)率作一個(gè)描述性統(tǒng)計(jì)，以直觀地了解房?jī)r(jià)是否對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生財(cái)富效應(yīng)。筆者統(tǒng)計(jì)并計(jì)算了我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)在不同階段的房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率和消費(fèi)增長(zhǎng)率，結(jié)果如表1所示。其中時(shí)段1指2007年第2季度—2008年第3季度，時(shí)段2指2008年第4季度—2009年第4季度，時(shí)段3是2010年第1季度—2013年第3季度。由上一部分的分析可知，時(shí)間段2實(shí)行的是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的房地產(chǎn)調(diào)控政策，而時(shí)間段1和時(shí)間段3實(shí)行的都是抑制房?jī)r(jià)的調(diào)控政策，但是從房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率的“平均值”來(lái)看，時(shí)間段3比時(shí)間段2增長(zhǎng)了比較大的幅度，消費(fèi)增長(zhǎng)率的“平均值”也有類似的變化。在房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率這一欄，除了“最小值”外，其他統(tǒng)計(jì)量隨區(qū)間遞增。時(shí)間段3的“最大值”和“最小值”是這3個(gè)時(shí)間段里面最大和最小的，說(shuō)明嚴(yán)厲的房地產(chǎn)調(diào)控政策下，一些省份的房?jī)r(jià)出現(xiàn)較大幅度下跌，同時(shí)一些省份出現(xiàn)大幅上漲。而在消費(fèi)增長(zhǎng)率這一欄，除了“最大值”外，其他統(tǒng)計(jì)量都隨區(qū)間遞增。因此，總體來(lái)看，房?jī)r(jià)與消費(fèi)的變化似乎具有一致性，但二者的關(guān)系具體如何，需要通過(guò)實(shí)證進(jìn)行檢驗(yàn)。

2.模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說(shuō)明根據(jù)持久收入假說(shuō)或生命周期理論，消費(fèi)由收入和財(cái)富決定，同時(shí)考慮到居民的消費(fèi)行為有一定慣性，因此本文構(gòu)建模型如下：Cons=α+βCons(-1)+γI+ηH+δCPI+ε，其中Cons表示消費(fèi)，Cons(-1)表示前一期的消費(fèi)，以城鎮(zhèn)居民消費(fèi)性支出作為變量；I表示收入，用城鎮(zhèn)居民可支配收入表示；H表示房地產(chǎn)價(jià)格，以商品房銷售價(jià)格（由商品房銷售面積和商品房銷售額計(jì)算得到）表示。商品房銷售價(jià)格由于是月度數(shù)據(jù)，因此通過(guò)算術(shù)平均計(jì)算得到季度數(shù)據(jù)。為了得到前期消費(fèi)與當(dāng)期消費(fèi)的準(zhǔn)確關(guān)系，引入環(huán)比CPI作為控制變量，同樣通過(guò)算術(shù)平均計(jì)算得到季度數(shù)據(jù)。為了克服時(shí)間跨度短、數(shù)據(jù)量少的問(wèn)題，并考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文收集了2007年第二季度—2012年第三季度全國(guó)各省、直轄市、自治區(qū)的數(shù)據(jù)（不包含西藏）。城鎮(zhèn)居民消費(fèi)性支出和城鎮(zhèn)居民可支配收入數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)研網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，商品房銷售數(shù)據(jù)來(lái)源于中宏產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，CPI數(shù)據(jù)來(lái)源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。為了消除異方差性，對(duì)各變量取對(duì)數(shù)，得到的基本模型如下。3.平穩(wěn)性檢驗(yàn)面板模型在進(jìn)行回歸分析之前要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，否則可能出現(xiàn)偽回歸問(wèn)題。采用ADF—fisher法對(duì)各變量進(jìn)行平穩(wěn)性分析，由表2可知，各序列均為平穩(wěn)序列，因此可以直接建立回歸模型。

二、實(shí)證結(jié)果

本文分3個(gè)時(shí)間段建立回歸模型，以考察房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)消費(fèi)的動(dòng)態(tài)影響。三個(gè)時(shí)間段分別為：2007年第2季度—2008年第3季度，2008年第4季度—2009年第4季度，2010年第1季度—2013年第3季度。

考慮到影響消費(fèi)的因素眾多，因此模型誤差項(xiàng)可能存在異方差和序列相關(guān)，而廣義矩估計(jì)（GMM）不需要知道隨機(jī)誤差項(xiàng)的準(zhǔn)確分布信息，因而所得到的參數(shù)估計(jì)量將比其他參數(shù)估計(jì)方法更有效。但為了增加說(shuō)服力，表3同時(shí)列出了GMM模型和固定效應(yīng)模型（FEM）①的估計(jì)結(jié)果，以便進(jìn)行對(duì)比。GMM模型的Sargan檢驗(yàn)結(jié)果表明拒絕原假設(shè)，即模型工具變量的選取是有效的，各解釋變量對(duì)消費(fèi)的聯(lián)合作用顯著。從GMM和FEM的估計(jì)結(jié)果可以看到，除了第三期房?jī)r(jià)系數(shù)的正負(fù)值不一致外，其余變量在各期的系數(shù)符號(hào)均一致，但是第三期的房?jī)r(jià)系數(shù)均沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。基于GMM模型的普遍適用性，本文更傾向于用該方法得到的估計(jì)結(jié)果。比較各個(gè)時(shí)間段模型的回歸結(jié)果，可以看到收入對(duì)消費(fèi)的影響一直都是比較大的，但是在時(shí)間段3，即2010年以來(lái)，居民收入對(duì)消費(fèi)的影響有了一個(gè)比較大的降幅。房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)的影響，在時(shí)間段1是顯著為負(fù)的，說(shuō)明房?jī)r(jià)上漲對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生了抑制效應(yīng)。在時(shí)間段2，即實(shí)施拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的房地產(chǎn)政策時(shí)期，房?jī)r(jià)上漲對(duì)消費(fèi)的影響顯著為正，在保持收入、前期消費(fèi)和CPI不變的情況下，房?jī)r(jià)每增長(zhǎng)1%，消費(fèi)平均增長(zhǎng)0.28%。到了時(shí)間段3，房?jī)r(jià)系數(shù)雖然沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但是也為負(fù)，說(shuō)明這一時(shí)期房?jī)r(jià)上漲不存在財(cái)富效應(yīng)。

三、計(jì)量結(jié)果分析與政策建議

本文實(shí)證檢驗(yàn)了2007年第2季度以來(lái)，房?jī)r(jià)變動(dòng)對(duì)消費(fèi)的影響。房地產(chǎn)調(diào)控政策的目標(biāo)主要是保持房地產(chǎn)市場(chǎng)穩(wěn)定健康發(fā)展、促進(jìn)消費(fèi)。但是從實(shí)證的結(jié)果來(lái)看，刺激消費(fèi)的目標(biāo)并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)，即使在存在財(cái)富效應(yīng)的時(shí)間段2，房?jī)r(jià)上漲對(duì)消費(fèi)的拉動(dòng)作用也非常有限。2003年，中央政府就開(kāi)始采取措施抑制房地產(chǎn)市場(chǎng)的過(guò)熱發(fā)展，但同年8月，中央又出臺(tái)文件②，提出對(duì)符合條件的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)和房地產(chǎn)項(xiàng)目要繼續(xù)加大信貸支持力度。兩份意見(jiàn)相左的文件相繼出臺(tái)，無(wú)疑削弱了抑制措施的效果。這一矛盾心態(tài)實(shí)際上在很多地方政府中都存在，他們以房地產(chǎn)業(yè)作為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)，導(dǎo)致房?jī)r(jià)一直維持在高位。總的來(lái)說(shuō)，在2007年第2季度到2008年第3季度期間，房?jī)r(jià)上漲的預(yù)算約束效應(yīng)和替代效應(yīng)超過(guò)了其他效應(yīng)，因此房?jī)r(jià)上漲對(duì)消費(fèi)的影響是負(fù)的。金融危機(jī)期間，政府出臺(tái)了一系列的房地產(chǎn)調(diào)控政策。其中，寬松的貨幣政策擴(kuò)大了房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)的資金來(lái)源，進(jìn)而促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的供給。由于住房支出是消費(fèi)性支出的組成部分，居民購(gòu)買住房又會(huì)引致諸如裝修等方面的支出，因此在2008年第4季度到2009年第4季度期間，房?jī)r(jià)的快速上漲對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生了正的影響，但應(yīng)該看到在增加的消費(fèi)支出中，一部分是由住房支出構(gòu)成，其他消費(fèi)支出的增長(zhǎng)是十分有限的。

進(jìn)入2010年，國(guó)家加大了房地產(chǎn)的調(diào)控力度，隨著政策的收緊，銀行總體信貸規(guī)模在縮小，影響到房地產(chǎn)市場(chǎng)的供給。而二套房貸政策的執(zhí)行，也在一定程度上抑制了投機(jī)需求。從房?jī)r(jià)的描述性統(tǒng)計(jì)中可以看到，房?jī)r(jià)總體上仍然在快速增長(zhǎng)，但是一些房?jī)r(jià)較高的省市，如北京、上海、廣東、海南、天津，房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率都在平均值以下，分別為4.74%、0.7%、12.95%、-15.36%、14.36%；而一些房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率較高的省市，房?jī)r(jià)基本尚在合理范圍內(nèi)，如江西、河北、山西、山東、湖南，房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率達(dá)到75.59%、36.74%、36.42%、33.05%、32.12%，但房?jī)r(jià)分別只有4693.4元、4455.99元、3895.42元、4747.3元、4125.1元（2013年第三季度數(shù)據(jù)）。因此房?jī)r(jià)調(diào)控政策的效果對(duì)于房?jī)r(jià)高企的省市來(lái)說(shuō)是較為顯著的。但是實(shí)證結(jié)果表明房?jī)r(jià)對(duì)消費(fèi)不存在財(cái)富效應(yīng)，甚至可能存在抑制效應(yīng)。從實(shí)證結(jié)果中可以看到，收入對(duì)消費(fèi)的影響在下降，這是因?yàn)楫?dāng)前物價(jià)過(guò)快增長(zhǎng)，而居民收入沒(méi)有同比例增長(zhǎng)，這強(qiáng)化了居民的儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)，削弱了消費(fèi)意愿。（2）帶*號(hào)表示在5%的顯著性水平下，變量沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)。

目前國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)處于轉(zhuǎn)型時(shí)期，城市化速度不斷加快，未來(lái)樓市仍會(huì)存在大量剛性需求，這些需求的存在將會(huì)帶來(lái)較大的預(yù)算約束效應(yīng)和替代效應(yīng)，從而房?jī)r(jià)上漲的財(cái)富效應(yīng)難以實(shí)現(xiàn)。因此應(yīng)加大中低價(jià)位、中小套型普通商品房的供給，這就要求在土地審批環(huán)節(jié)要適當(dāng)增加這類住房的土地供應(yīng)，相應(yīng)減少高檔房的土地供應(yīng)。此外，為保證中低收入群體的居住需求，必須加大保障房建設(shè)力度，同時(shí)防止這些保障房被非中低收入群體非法占有。拓寬居民的投資渠道，健全房地產(chǎn)金融體系，也是抑制投機(jī)行為的重要舉措，同時(shí)可嘗試學(xué)習(xí)西方國(guó)家的住房增值貸款。最后，房地產(chǎn)政策應(yīng)保持一定的連貫性，并實(shí)施到位，過(guò)于頻繁的調(diào)控政策不利于居民形成穩(wěn)定的預(yù)期，對(duì)未來(lái)房?jī)r(jià)的走向也難以把握，從而不利于信心效應(yīng)的發(fā)揮。

作者：梅元比單位：中國(guó)建設(shè)銀行增城支行

第二篇

1房?jī)r(jià)決定因素模型建立

鑒于上文分析,我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的預(yù)期是一種理性預(yù)期與非理性預(yù)期共存的混合預(yù)期模式,我們可以借鑒行為金融學(xué)中的噪聲交易者模型來(lái)輔助分析房地產(chǎn)市場(chǎng).噪聲交易者模型是DelongJB、ShleiferA、SummersLH和Waldman在1990年提出的(簡(jiǎn)稱DSSW模型),模型中存在兩類投資者:一類是理性交易者R(RationalArbitrager),另一類是噪聲交易者N(NoiseTrader).由于市場(chǎng)中存在虛假或誤判的信息(即噪聲),使噪聲交易者的行為具有隨機(jī)性和不可預(yù)測(cè)性,但他們也可能因承擔(dān)自己創(chuàng)造的風(fēng)險(xiǎn)而賺取比理性投資更高的回報(bào).當(dāng)然,DSSW模型是基于證券市場(chǎng)建立的,與房地產(chǎn)市場(chǎng)的實(shí)際情況不一定吻合,所以筆者在此對(duì)原模型進(jìn)行一些修正和完善,使之更加符合房地產(chǎn)市場(chǎng)的特點(diǎn)[6-7].

1.1模型假設(shè)假設(shè)一:假設(shè)市場(chǎng)上兩類交易者的數(shù)量之和為Z,其中理性套利者R和噪聲交易者N所占比例分別為u和1−u,兩類參與者中每個(gè)個(gè)體購(gòu)買房地產(chǎn)的數(shù)量分別為Rq和Nq.噪聲交易者主要根據(jù)經(jīng)濟(jì)基本面、房?jī)r(jià)的歷史動(dòng)量以及市場(chǎng)中存在的噪聲信息來(lái)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)進(jìn)行定價(jià).假設(shè)二:假設(shè)市場(chǎng)中有兩種資產(chǎn)可供選擇:一種是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),它按照固定的收益率rt支付紅利,這種資產(chǎn)的供給有完全彈性,能夠隨時(shí)被創(chuàng)造出來(lái);另一種是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),不具備完全彈性,供給數(shù)量在一定時(shí)期內(nèi)是固定的.其中,這里的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)代表的是儲(chǔ)蓄,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)代表的是房地產(chǎn)產(chǎn)品,并且市場(chǎng)參與者只對(duì)這兩種資產(chǎn)進(jìn)行投資.假設(shè)三:假設(shè)投資者的生命周期分為兩個(gè)階段—–年輕時(shí)期和年老時(shí)期.在年輕時(shí)期,市場(chǎng)參與者提供勞動(dòng)獲得報(bào)酬,取得初始財(cái)富,并對(duì)兩種資產(chǎn)進(jìn)行組合投資;在年老時(shí)期,市場(chǎng)參與者將資產(chǎn)賣出,獲得回報(bào),進(jìn)行消費(fèi).假設(shè)四:假設(shè)兩類參與者具有相同的風(fēng)險(xiǎn)偏好,他們的效用函數(shù)都是恒常絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避函數(shù),其中絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)為γ.

1.2效用函數(shù)構(gòu)建由假設(shè)條件,筆者將市場(chǎng)參與者的生命周期簡(jiǎn)化成兩個(gè)時(shí)期—–年輕時(shí)期和年老時(shí)期.首先,在年輕時(shí)期,市場(chǎng)參與者提供勞動(dòng),獲得報(bào)酬Wi,以單價(jià)Pt購(gòu)買房地產(chǎn)商品的數(shù)量iq,而剩余的收入則進(jìn)行儲(chǔ)蓄Si,其中,i表示兩類投資者,則投資約束方程可以表示為。到了年老時(shí)期,房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)隨之變化,市場(chǎng)參與者期望以單價(jià)t1,eP+將其房地產(chǎn)商品賣給年輕一代,收取回報(bào),進(jìn)行消費(fèi).則消費(fèi)約束方程可以表示為。

1.3市場(chǎng)均衡價(jià)格求解由(4)式可以看出,由于兩類不同的投資者獲取信息和處理方式的差異,其對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的預(yù)期t1,eP+必然也不相同,因此每類投資者為了實(shí)現(xiàn)效用最大化所進(jìn)行的投資決策也是有差異的.首先,對(duì)于理性套利者R,他們會(huì)充分有效地利用所有可得的信息來(lái)形成一個(gè)無(wú)系統(tǒng)性偏誤的預(yù)期,但是并不意味著與客觀實(shí)際完全一致,實(shí)際中總存在一些不可避免的隨機(jī)干擾,因此,理性套利者的預(yù)期價(jià)格可以表示。

2房?jī)r(jià)波動(dòng)因素實(shí)證分析

2.1實(shí)證模型建立(10)式是由理性套利者和噪聲交易者這兩類市場(chǎng)參與者共同決定的房地產(chǎn)均衡價(jià)格,但是該表達(dá)式過(guò)于復(fù)雜,不能夠直觀表達(dá)出各變量之間的相互關(guān)系.為了便于實(shí)證分析房地產(chǎn)價(jià)格的驅(qū)動(dòng)因素,可以將(10)式轉(zhuǎn)化成以下形式

2.2數(shù)據(jù)及指標(biāo)說(shuō)明筆者選取全國(guó)35個(gè)大中城市(北京、天津、上海、重慶、石家莊、太原、呼和浩特、沈陽(yáng)、大連、長(zhǎng)春、哈爾濱、南京、杭州、寧波、合肥、福州、廈門、南昌、濟(jì)南、青島、鄭州、武漢、長(zhǎng)沙、廣州、深圳、南寧、海口、成都、貴陽(yáng)、昆明、西安、蘭州、西寧、銀川、烏魯木齊)2002~2012年的房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象.其中,tP和tQ采用的是某個(gè)城市第t期商品房平均銷售價(jià)格和商品房銷售面積,這兩組數(shù)據(jù)均來(lái)自于2003~2013年度中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒.由于商品房市場(chǎng)基本上都存在于各地區(qū)的城鎮(zhèn)之中,所以交易者數(shù)量Z采用的是該城市的年末城鎮(zhèn)人口數(shù)量作為替代,其數(shù)據(jù)來(lái)源于各城市的統(tǒng)計(jì)年鑒及年度統(tǒng)計(jì)公報(bào).利率tr數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行人民幣貸款五年期基準(zhǔn)利率.這幾組數(shù)據(jù)都經(jīng)過(guò)以2001年為基期的不變價(jià)格指數(shù)進(jìn)行調(diào)整,使其轉(zhuǎn)化成可比的真實(shí)經(jīng)濟(jì)變量.由于理性預(yù)期者能夠準(zhǔn)確預(yù)期房?jī)r(jià)的走勢(shì),所以他們對(duì)下一期房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率的預(yù)期可以利用理性預(yù)期測(cè)算公式計(jì)算出來(lái);而噪聲交易者由于對(duì)房地產(chǎn)信息掌握不完全,他們?cè)诤艽蟪潭壬蠒?huì)根據(jù)價(jià)格的歷史變化趨勢(shì)形成對(duì)未來(lái)的預(yù)期,對(duì)下一期房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率的預(yù)測(cè)也會(huì)產(chǎn)生一定的偏差,所以噪聲交易者的房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率預(yù)期測(cè)算公式可以表示為:,這里我們假設(shè)噪聲交易者只考慮前兩期的情形[8].

2.3平穩(wěn)性檢驗(yàn)為了避免序列不平穩(wěn)而造成的“偽回歸”問(wèn)題,首先需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn).面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)方法有很多,可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher、PP-Fisher這5種方法進(jìn)行檢驗(yàn).為了增強(qiáng)結(jié)果的穩(wěn)健性以提高結(jié)論的可信度,筆者采用兩種最具代表性的檢驗(yàn)方法進(jìn)行檢驗(yàn)—–相同單位根檢驗(yàn)方法LLC和不同單位根檢驗(yàn)方法ADF-Fisher,檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1,所有變量在10%的顯著性水平下均是平穩(wěn)的,符合文中實(shí)證分析模型的建模要求.

2.4格蘭杰因果檢驗(yàn)由前文理論分析可知,參與者的預(yù)期與房?jī)r(jià)的波動(dòng)相互影響,為驗(yàn)證理論分析的結(jié)論,筆者對(duì)預(yù)期和房?jī)r(jià)作格蘭杰因果檢驗(yàn).筆者采用EViews8.0,選取Panelcausality中的Stackedtest(commoncoefficient)檢驗(yàn)方法對(duì)預(yù)期和房?jī)r(jià)進(jìn)行因果檢驗(yàn),其中假設(shè)所有截面(即35個(gè)城市)的影響系數(shù)是相同的,檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2.由表2的檢驗(yàn)結(jié)果可知,一方面,在5%的顯著性水平下,滯后1期或2期時(shí),理性預(yù)期與房?jī)r(jià)之間互為格蘭杰因果關(guān)系,這就很好地說(shuō)明了理性預(yù)期者能夠根據(jù)市場(chǎng)上房?jī)r(jià)的變化以及政府出臺(tái)的一系列政策對(duì)下一期的房?jī)r(jià)做出準(zhǔn)確判斷,而他們的預(yù)期也影響了日后房?jī)r(jià)的變化;另一方面,在5%的顯著性水平下,滯后1期或2期時(shí),噪聲交易者預(yù)期是房?jī)r(jià)的格蘭杰原因,而房?jī)r(jià)不是噪聲交易者預(yù)期的格蘭杰原因,這就表明這一類參與者雖然沒(méi)有能夠準(zhǔn)確預(yù)期房?jī)r(jià)的變化,但是他們的預(yù)期對(duì)房?jī)r(jià)的波動(dòng)產(chǎn)生了一定的影響.

2.5實(shí)證結(jié)果及分析在面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行估計(jì)前,先利用Hausman檢驗(yàn)來(lái)確定模型的形式,檢驗(yàn)結(jié)果表明,在1%的顯著性水平下,拒絕隨機(jī)影響模型,接受固定影響模型,因此,應(yīng)當(dāng)采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì).由于筆者選取35個(gè)大中城市的數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,各城市間的房?jī)r(jià)存在較大差距,為了克服異方差,在GLS權(quán)重中選取Cross-sectionweight進(jìn)行加權(quán),其模型最終估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3.從表3估計(jì)結(jié)果可知,一方面,模型的擬合優(yōu)度值為0.793,并且在5%的顯著性水平下,除了利率r不能通過(guò)檢驗(yàn)外,其余各變量的t值均能通過(guò)顯著性檢驗(yàn),由此說(shuō)明模型及各相關(guān)變量對(duì)房?jī)r(jià)具有解釋能力;另一方面,從解釋變量的系數(shù)來(lái)看,RE對(duì)房?jī)r(jià)存在負(fù)向效應(yīng),而NE對(duì)房?jī)r(jià)存在正向效應(yīng),這說(shuō)明理性預(yù)期能夠?qū)Ψ績(jī)r(jià)上漲產(chǎn)生抑制作用,而噪聲交易者預(yù)期則會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)房?jī)r(jià)上升.市場(chǎng)交易者數(shù)量Z和房地產(chǎn)市場(chǎng)交易數(shù)量Q的系數(shù)為正數(shù),這也很好地說(shuō)明了房?jī)r(jià)與房地產(chǎn)市場(chǎng)需求存在正相關(guān)關(guān)系,而利率r的系數(shù)表明金融機(jī)構(gòu)的貸款利率升高能夠在一定程度上抑制房?jī)r(jià)的上漲.

3結(jié)論與建議

筆者基于行為金融學(xué)中的噪聲交易模型,建立了包含理性預(yù)期和噪聲交易者預(yù)期的房?jī)r(jià)決定模型,并對(duì)35個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,得出如下結(jié)論:(1)從理論分析部分可知,現(xiàn)階段我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)參與者的預(yù)期是一種理性預(yù)期與非理性預(yù)期共存的混合預(yù)期模式;(2)從建模分析中可以看出,房?jī)r(jià)是由房地產(chǎn)市場(chǎng)參與者預(yù)期、參與者數(shù)量、房地產(chǎn)交易量以及金融機(jī)構(gòu)貸款利率共同決定;(3)從實(shí)證部分可知,理性預(yù)期和噪聲交易者預(yù)期都會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生影響,理性預(yù)期能夠在一定程度上減緩價(jià)格波動(dòng)，而噪聲交易者預(yù)期則會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)房?jī)r(jià)的上漲.針對(duì)以上主要結(jié)論,筆者給出如下政策建議:首先,政府應(yīng)建立房?jī)r(jià)調(diào)控的長(zhǎng)效機(jī)制,保證政策的穩(wěn)定性、連續(xù)性和有效性,避免政策的大起大落,給予市場(chǎng)主體信心;其次,政府應(yīng)完善房地產(chǎn)市場(chǎng)信息公開(kāi)制度,加強(qiáng)信息的及時(shí)性、完整性和準(zhǔn)確性,減少市場(chǎng)中信息分布不對(duì)稱現(xiàn)象,使市場(chǎng)主體充分了解市場(chǎng),從而形成理性預(yù)期;最后,政府應(yīng)對(duì)投資者行為進(jìn)行規(guī)范,并發(fā)揮主管部門、新聞媒體等機(jī)構(gòu)的作用,對(duì)市場(chǎng)上的投機(jī)行為和投機(jī)心理加以正確引導(dǎo),提高市場(chǎng)主體行為的理性程度。

作者：王志勇 張聰群?jiǎn)挝唬簩幉ù髮W(xué)商學(xué)院