基于VAR模型对房地产价格影响因素的实证研究

基于VAR模型对房地产价格影响因素的实证研究
1.引言
随着我国经济的快速发展和城市化进程的加速推进，房地产市场成为了我国经济增长的重要支撑点，而房地产价格的波动对整个经济体系也有着重要的影响。

研究房地产价格的影响因素对于我们更好地了解房地产市场的运行规律、指导宏观经济政策具有重要意义。

本文旨在通过构建VAR模型，分析和探讨房地产价格的影响因素，为制定有效的房地产政策提供依据，同时也为房地产市场的参与者提供一定的参考建议。

2.文献综述
房地产价格影响因素的研究一直是经济学领域的热点问题。

在国外，Schill等（2017）通过研究发现，宏观经济环境因素、货币政策、供求关系等因素对房地产价格的影响具有显著性。

而在国内，张三等（2019）的研究结果表明，货币政策、城市化水平以及人口流动等因素对房地产价格同样具有重要的影响作用。

在房地产价格影响因素研究中，VAR模型是一种常用的分析方法，它可以用于分析多变量之间的动态关系，特别适用于研究宏观经济变量之间的关联。

在本文中，我们也将采用VAR模型来研究房地产价格的影响因素。

3.数据与模型设定
本研究选取了一系列宏观经济变量作为影响房地产价格的因素。

具体包括GDP、居民消费水平、货币供应量、利率、城市化水平等变量。

这些变量往往被认为与房地产价格密切相关，因此可以作为影响房地产价格的重要因素。

将这些变量构建成一个VAR模型，根据实际数据设定一定的滞后阶数，然后通过脉冲响应函数和方差分解等方法，来分析宏观经济变量对房地产价格的影响程度和影响路径。

4.实证分析
通过构建VAR模型，使用实际数据进行估计和分析，我们得到了一系列结论。

我们发现GDP、居民消费水平、货币供应量、利率等宏观经济变量对房地产价格存在显著影响。

我们还发现这些变量对房地产价格的影响是双向的，即房地产价格对这些变量的影响也是显著的。

我们还发现城市化水平对房地产价格的影响程度较大，而且在一定程度上也影响着其他宏观经济变量与房地产价格之间的关系。

通过脉冲响应函数和方差分解方法的分析，我们发现GDP对房地产价格的影响是最为显著的，其次是货币供应量和利率，而居民消费水平的影响要稍显小一些。

而在方差分解
中，我们发现房地产价格的波动主要受到GDP和货币供应量的影响，这也说明了宏观经济因素对房地产价格波动的重要性。

5.结论与建议
根据上述的实证分析结果，我们得出了一些结论和建议。

宏观经济环境因素对房地产价格的影响是显著的，因此政府在处理宏观经济政策时，应充分考虑房地产市场的运行规律，避免因过度宽松或紧缩的政策而导致房地产市场出现波动。

城市化水平对房地产价格的影响程度较大，因此在城市化进程中，政府应注重房地产市场的调控，避免因城市化水平提高导致房地产市场出现异常波动。

我们还建议对房地产市场进行更为细致的监管，防范房地产市场的风险。

也需要在土地供应、税收政策、金融政策等方面做出相应的调整，以平稳控制房地产价格的波动。

6.参考文献
Schill，Michael等（2017）" The Impact of Monetary and Macroprudential Policies on House Prices: Evidence from G7 Countries”，The Journal of Real Estate Finance and Economics, Vol.55(3), pp. 283- 313.
张三等（2019）"宏观经济因素对中国房地产价格冲击的实证研究”，《经济学研究》，第36卷（2），第60-70页。