房地产价格与汇率的联动关系研究--基于分位数Granger因果检验法
房地产价格与货币因素的关联性分析下
房地产价格与货币因素的关联性分析(下)傅建源2013-03-04 09:54:31 来源：《商业时代》2012年第32期实证检验分析(一)单位根检验为确保所建模型的稳定性和参数估计的有效性，我们应先检验模型的每个变量的平稳性。
本文用ADF方法检验数据的单位根，具体结果如表1所示。
可见，在5%的显著水平上，原变量均为非平稳时间序列，而它们的一阶差分序列则均为平稳序列，因此它们都属于1阶单整序列，可用其一阶差分项构建VAR模型。
(二)VAR模型的构建与稳定性检验对DLNHPI、DLNM2、DLNNCR、DLNNEER构建VAR模型，根据AIC标准，模型的最佳滞后阶数是2，而根据SIC标准，模型的最佳滞后阶数是1，参考最大似然值LR及其对数值来确定滞后期，经比较，选择VAR(2)作为后续分析的基础。
因为要进行脉冲分析和差方分析，就必须确保所建立的VAR模型是稳定的，为此，我们对所建立的VAR(2)模型的稳定性进行AR根检验，结果显示，VAR模型所有特征方程的根的倒数均小于1，即均位于单位圆内，说明该模型是稳定的。
表3 迹统计分析结果表4 最大特征值分析结果(三)Granger因果分析Granger因果分析可以检验变量之间统计意义上的因果关系，正如G ranger 本人所提出的，“欲判断×是否引起Y，则观察Y的当前值在多大程度上可以由Y的过去值解释，然后考察加入×的滞后值之后是否能改善自由度。
如果×的滞后值有助于改善对Y的解释，则认为×是Y的格兰杰原因”。
由于该检验的前提是时间序列必须为平稳的时间序列。
因此，笔者对VAR模型中的DLNHPI、DLNM2、DLNNCR、DLNNEER进行Granger因果分析，结果如表2所示。
从以上分析可见，LNM2和LNNEER的一阶差分序列都是LNHPI一阶差分序列的G ranger原因，而LNHPI一阶差分序列反过来并不是LNM2或LNNEER的一阶差分序列的G range r原因。
我国房地产价格与汇率关系问题研究
必然 的联系 。宏观经济运 行往往 同时受多种要 素共 同
影 响 ，各 种要 素之 间的关 系 也千变 万 化 ，在 不 同时 间、不 同国家 、不 同组合 以及不 同市场预期 下会产 生 不 同的结果 。
面对汇率贬值 预期和房地产市场泡沫风险加剧 的
资产投资 同 比增长８ ． １ ％ ，为 １ ９ ９ ９ 年ｌ ２ 月 （ ６ ． ３ ％ ）以来
其 次 ，最弱且不稳 定的是德 国。这 一顺序与金融 市场 最 低值 ， １ —１ １ 月 同比增长８ ． ３ ％ ，略有提 高 。而 同期
中 国住 房贷 款 新增 ５ 万 亿元 ，同 比增 幅高 达５ ３ ． １ ％ 。
形成机制 改革后 ，人 民币汇 率转为贬值趋 势 ，房地产 值 ， 同时 ，房 地产 价格 大 幅上涨 。正是 因为 房价 暴
市场泡沫破 裂风险也在 不断 。在此背景 下，有观点认 涨 ，人 民 币国内购买力—— 即人 民 币国 内币值贬值 ，
发
为我 国 目前与上世纪９ ０ 年代 的 日本和２ ０ １ ４ 年的俄罗斯 但人 民 币对外贬值有 限，进 一步 扩大 了人 民币国际价
的关系 ，汇 率 和房 地 产价 格 也并 非是 政府 的有 意选 从单边升 值趋势逐渐转变为双 向波动 。汇率形成机制
择。
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一
改革后 ，人民 币进入贬值通道 ，人 民币兑美元 汇率从 ２ ０ １ ４ 年初 的６ ． ｏ － Ｖ 跌到汇 改前 的６ ． ２ ，２ ０ １ ６ 年１ ２ 月末跌
发 展 创新
Ｉ ） ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐｉ ｎｅ ￡＆ ｊ 拍ｎ （ Ｖ ａ ｔ ： ｉ ｏｎ
基于Granger因果检验的地价与房价关系
ｈ ｕ ｉｇ ｐ ｉｅ ｎＪ ｐ ｅｅ ｔ ｅｒ ａ ｅｔｔ ｒ ｅ ｂ ｏ ｍａ ，ｈ ｕ ｉｇ ｐ ｉｅ ｄ ｔｒ ｉｅ ｈ ａ ｄ ｏ ｓｎ ｒｃ ；ｉ ａ ａ ｗｈ ｒ ｈ ｅ ｌｓ ａｅｍａ ｋ ｔｉ ａ ｎ ｒ ｌ ｏ ｓｎ ｒｃ ｅｅ ｎ ｓｔ ｅｌ ｎ ｓ ｍ ｎ
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段 ， 可 一概 而论 ． 不
关键词 ： 地价 ；房价 ； 互动关 系 ； ｒ ｇｒ Ｇ ａ ｅ 因果关 系 ； ｎ 实证研究 中图分类号 ： ９ ． Ｆ２ ３ ２ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ： ２ ３—３ ４ ２ ０ ）８ １８ ５ ０５ ７ Ｘ（０ ８ ０ —１４ —０
Ｇ ｒ ｇ ｕ ａ ｙ Ｔｅ ｔＢａ ｅ ｓ ａｒ ｈ ｏ ｎ ｅｒｒ Ｉ ｔＯ ｓ ｉ ａｎ ｅｒＣａ ｓ ｌ ｓ － ｓ ｄ Ｒｅ ｅ ｃ ｎ Ｉｔ —ｅ ａ ｉｎ ｈ ｐ ｉ ｔ Ｂｅ ｗｅ ｕ ｉｇ Ｐｒｃ ｎ ｎ ｉｅ ｔ ｅｎ Ｈｏ ｓ ｎ ｉｅ ａ ｄ Ｌａ ｄ Ｐｒｃ
Ａ ｓｒｃ ： ｉ ｓｕ ｙ ａｍｓｔ ｎ ｅｔ ａｅｔ ｅｉ ｔｒｒｌｔ ｎ ｈｐ ｂ ｔ ｅ ａ ｄ ｐ ｉｅａ ｄ ｈ ｕ ｉｇ ｐ ｉｅｉ ｂ ｔａ ｔＴｈｓ ｔ ｄ ｉ ｏ ｉｖ ｓｉ ｔ ｈ ｅ－ｅａｉ ｓ ｉ ｅｗｅ ｎ ｌｎ ｒｃ ｏ ｓｎ ｒｃ ｎ ｇ ｎ ｏ ｎ ｄｆｅｅ ｔｄ ｖ ｌｐｎ ｈ ｓ ｓ ｆｒａ ｅｔｔ ｒ ｅ ｎ ｔ ｅｂ ｓｓｏ ａ ｇ ｒｃｕ ａｉ ｅｔ Ｂａｅ ｎｔ ｅｉ— ｉ ｒｎ ｅ ｅ ｉｇｐ ａｅ ｅ ｌ ｓａｅｍａｋ ｔ ｈ ａ ｉ ｆ ｆ ｏ ｏ ｏ Ｇｒ ｎ ｅ ａ ｓｌ ｙｔ ． ｓｄｏ ｔ ｓ ｈ ｎ
利率、汇率调整对房地产价格的影响——基于理论与经验的研究
【 理论探索 】
利率 、 汇率调整妁房地产价格晌影响
基于理论与经验 的研究
周 京 奎
（ 南开大 学 经济研 究所 ， 津 ３ ０ ７ ） 天 ０ ０ １
摘要 ： 本文 首 先 构 建 了适 合 我 国国情 的 房 地产 价 格 与 利 率 、 率 关 系模 型 ， 汇 然后 利 用该 模 型 对我 国
ｌ ２个城 市房 地 产价 格 与利 率 、 汇率 的 关 系进行 实证研 究。研 究结 果显 示 ， 率 与 房地 产价 格 呈 负向 利
关系； 汇率 与房 地产 价格 之 间具有 相 同的 变化 趋势 ， 与理 论分 析有 较 大差 异 ， 明我 国金 融制 度 仍存 表
在 缺 陷 ， 步 完善金 融 市场 才能 更好地 发挥 利 率和 汇率调 节经济 的功 能 。因此 ， 逐 我们 认 为房地 产 价格
中图分 类号 ：８ ０ ３ Ｆ３． ７
文献 标识 码 ： Ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔＴ ｉ ｐ ｐ ｒ ｆ ｓ ｙ ｐ ｅ ｅ ｔ ａ ｍｏ ｅ ｓ ｏ ｎ ｈ ｅａ ｉ ｎ ｍｏ ｇ ｒ ａ ｓａｅ ｐ ｃ ， ｉ ｔｒ ｓ ｓ ｒ ｃ ： ｈ ｓ ａ ｅ ｒｔ ｒ ｓ ｎ ｓ ｄ ｌ ｈ ｗｉ ｇ ｔ ｅ ｒ ｌ ｔ ｓ ａ ｎ ｅ ｌ ｅ ｔｔ ｒ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉ ｎ ｅｅｔ ｒ ｔ ａ ｄ ｘ ｈ ｎ ｅ ａ ｅ ａ ｅ ｎ ｅ ｃ ａ ｇ ｒ ｔ ． Ｔ ｅ ｉ ｏ ｄ ｃ ｓ ａ ｅ ｉ ｃ ｌ ｔ ｄ ｏ ｈ ｒ ｌ ｔ ｎ ａ ｎ ｒ ａ ｅ ｔ ｔ ｈ ｎ ｔ ｎ ｕ ｔ ｎ ｍｐ ｒ ａ ｓ ｙ ｆ ｔ ｅ ｅ ａ ｉ ｓ ｍｏ ｇ ｅ ｌ ｓａ ｅ ｃ ｉ ｕ ｏ
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人民币实际有效汇率、汇率波动与房价关系分析
人民币实际有效汇率、汇率波动与房价关系分析作者：于志超来源：《经营者》2017年第01期摘要本文通过分析汇率影响房价的机制，利用人民币的实际有效汇率指数和房价共116个数据（2012.01～2016.10），运用PARCH模型求出人民币汇率波动的度量，建立向量自回归模型（VAR），并使用协整、Granger因果检验、脉冲响应进行分析。
研究结果表明：第一，人民币升值会促进房价上涨；第二，房价上涨会抑制人民币升值；第三，扩大人民币汇率波动幅度短期内使得房价下降，长期内使得房价上涨。
关键词房价汇率 VAR模型 PARCH模型协整格兰杰因果检验一、引言一路飙升的房价，特别是一、二线城市的房价一直是大家讨论的热点问题。
从2012年1月以后的数据来看，人民币实际有效汇率确实在不断升高，但是中国也采取了相应的政策进行反击，从而稳定汇率。
我国外有人民币升值的压力，内有房价不断走高的逼迫，如何有效并且快速地处理二者之间的关系显得尤为重要，本文对于人民币汇率和房价的关系的研究具有一定的指导意义。
二、文献综述就汇率和房价的关系问题，国内外学者也做出了许多贡献。
Benson等（1997）运用多元线性回归方法，利用房价指数数据发现，加元对美元的汇率和温哥华附近的市场条件对罗伯茨地区的居民住宅价格影响非常显著。
Earl D. Benson等（1999）利用ARMA的方法，利用美国1984～1994年的汇率数据对美国Bellingham的累计房价指数进行检测，结果发现：美元汇率每上涨1%，在3～6个月后房价指数上涨0.77%。
赵晓丹（2007）采用2000～2005年的季度房价、人民币实际有效汇率、GDP、城镇居民平均可支配收入建立了时间序列模型，结果显示人民币实际有效汇率与房价存在负相关，即人民币实际有效汇率每下降1%，房价约上升1%。
由此可见，不同的学者通过建立不同的模型，运用不同的数据得到了不同的结论，这也反映出了房价和汇率之间关系的复杂性。
人民币汇率与房地产价格的关联性研究
人民币汇率与房地产价格的关联性研究本文选取我国1998年7月～2008年底的人民币汇率和房地产价格的月度数据,以汇改时间作为突变点,对两者之间关系的变化进行计量分析,分析结果表明:汇改后,人民币汇率与房地产价格的关联性明显增强;且两者在一定程度上存在长期均衡关系。
标签：人民币汇率房地产价格汇率制度2005年人民币汇率制度改革以来,人民币对美元汇率不断创出新高。
截至2008年底人民币对美元汇率为6.83:1,全年累计升值达到6.4%。
与此同时,包括中国房地产在内的资产价格也在不断攀升。
虽然2008年在国际金融市场动荡、国内经济增速放缓的背景下,国家宏观调控政策作用显现,房地产价格的上涨幅度有所放缓,但今年以来,房地产价格再次大幅上涨,一些地区接近甚至超过了2007年的水平。
一般来讲,汇率作为资金的价格,汇率的变动在很大程度上将影响房地产的供给与需求,进而影响房地产的价格。
本文基于1998年7月～2008年12月的相关数据分析,对人民币汇率和房地产价格两者之间的关系,以及汇率变动对房地产价格的影响进行了探讨。
一、人民币汇率与房地产价格关系的实证研究1.变量选择与数据处理说明以往的研究中,学者们多用年度或季度数据分析我国汇率和房地产价格的关系,而房地产作为一种特殊商品和投资品,价格变动较为频繁,仅用年度或季度数据难以反映房价在其间发生的显著变化,因此本文采用月度数据进行计量分析;另外,由于我国在1998年7月正式实现了住房市场化的改革,在2005年7月人民币进行了汇率改革,所以,本文选取1998年7月～2008年12月人民币汇率和房地产价格的月度数据,并以汇改时间作为突变点,对两者之间的关系及变化影响进行分析。
被解释变量:中国商品房销售价格指数(HP),该变量由商品房销售价格除以商品房销售面积,并通过指数化得到(以2005年平均销售价格为基数)。
所需数据来源于中国经济信息网数据库,由于1月份没有统计数据,我们用线性回归方法进行了拟和补充。
货币政策与西安市房地产价格指数波动——基于Granger因果检验的数据分析
1引言自20世纪90年代的住房分配体制改革以来，城乡居民的住房供给系统逐渐由分配制转向商品制，房地产供需关系由计划模式逐渐转向市场配置。
在中国城市化快速推进的情况下，大量农村人口涌入城市，房地产行业得到迅速的发展，逐渐地成为国民经济重要的基础性行业，房地产行业的健康发展关系到系统性金融风险的防范和宏观经济的增长。
房地产行业快速发展的同时，房地产市场价格也经历了迅速的上升阶段。
2019年，全国房屋平均售价达到8175元/m 2，相较于1998年时的2063元/m 2上涨了将近300%。
需要关注的是，过快上涨的房地产价格可能会对经济的可持续增长带来不利影响。
首先，快速上涨的房地产价格可能会增加居民杠杆率，进而导致居民生活负担增加，对消费产业带来不利影响。
其次，过度上涨的房地产价格可能会吸引有限的金融资本，对实体经济融资带来不利影响。
此外，房地产价格与地方债务压力高度捆绑会对金融体系带来潜在的不稳定因素。
对此，习总书记在十九届全国代表大会上发表讲话称：“房子是用来住的，不是用来炒的。
”，确定了当前中国房地产市场发展的基本路线，为调控政策的制定和实施提供了重要参考。
货币政策作为最重要的宏观调控方式之一，对资产价格具有重要的影响。
已有研究主要关注货币政策对中国房地产市场整体的影响，对各地区的异质性探讨较少，在揭示统一政策影响细分板块方面存在一定的局限性。
由此，本文以2005年7月~2017年12月的西安市房地产价格指数为例，基于Granger 因果检验对货币政策在西安市房地产市场的数量型和价格型效应进行检验，为房地产市场的分类调控提供数据支持，并在此基础上提出政策性建议。
本文的研究创新主要体现在：①检验了统一政策对细分市场的作用效果，为分类调控的政策逻辑提供了数据支持；②检验了货币政策数量型和价格型效应在西安市房地产市场的体现，为房地产市场政策效果检验提供了有益的经验证据。
2文献综述目前为止，在货币政策影响我国房地产市场价格的机制和效果研究中，学者们主要讨论货币政策对市场整体的影响，研究方法上包含了理论分析、规范分析和实证分析等方法，得出了不一致的研究结论。
利率、汇率调整对房地产价格的影响基于理论与经验的研究
利率、汇率调整对房地产价格的影响基于理论与经验的研究一、概述房地产市场作为国民经济的重要支柱，其价格波动不仅影响消费者的购房决策，更直接关系到金融稳定和经济发展。
在这一过程中，利率和汇率作为货币政策与财政政策的重要工具，对房地产市场的资金流动、市场需求和供给产生深远影响。
本文旨在全面而深入地探讨利率和汇率调整对房地产价格的影响机制及效果，以期为政策制定和市场参与者提供有益的参考。
理论上，利率和汇率的变动会通过影响资金成本、市场预期和国际资本流动等多个方面，进而对房地产价格产生影响。
例如，利率上升会导致购房贷款成本增加，从而降低购房需求汇率升值则可能吸引更多的外资流入房地产市场，推动价格上涨。
这些影响并非单向且线性的，而是受到多种因素的共同作用和制约。
在经验研究方面，本文采用多种方法，包括时间序列分析、面板数据模型等，对利率和汇率调整与房地产价格之间的关系进行了实证检验。
通过对不同国家、不同时期的数据进行对比分析，我们发现利率和汇率调整对房地产价格的影响具有显著性和异质性。
具体而言，不同国家由于其经济基本面、政策环境和市场结构的差异，对利率和汇率调整的反应程度和速度也有所不同。
本文的贡献在于，既从理论上分析了利率和汇率调整对房地产价格的影响机制，又通过经验研究验证了这些理论假设。
同时，本文还关注了不同国家、不同时期的差异性，使得研究结果更加贴近现实，更具政策参考价值。
房地产市场受到的影响因素众多，本文的研究仅涉及其中一部分，未来仍有待进一步拓展和深化。
1. 背景介绍：利率、汇率与房地产市场的紧密关系在现代经济体系中，房地产市场与金融市场相互交织，形成了一种复杂的互动关系。
利率和汇率作为金融市场的重要变量，对房地产市场的运行和价格走势产生了深远影响。
利率作为货币政策的主要工具之一，对房地产市场的融资成本和需求产生直接影响。
在房地产市场，购房者和开发商往往需要借助银行贷款等金融手段来实现资金的筹措和运作。
我国商业地产与宏观经济的联动研究——基于HP滤波技术与Grange因果检验
一、前言商业地产经济与宏观经济发展相同，在其不断地增长中也会出现波动，这种波动将以经济增长率、房价水平、商业地产消费水平和商业地产就业水平等要素形式得到表现。
虽然从长期发展角度来看，商业地产经济是向上发展的，但是在发展过程中也会随着商业地产价值的改变而出现上下波动。
通过本文的研究可以发现，商业地产经济的这种波动与宏观经济的波动是存在一定关联的。
这种关联不但能够反映出商业地产经济发展所受外界因素和自身规律的影响，而且也能够表现出商业地产经济与国家经济发展水平间的内在关系。
在过去的几十年里，西方国家出现很多次的金融危机，很大程度上是受到了时快时慢的商业地产经济波动的影响。
所以为了确保我国宏观经济的健康发展，我们要不断加深对商业地产经济波动的研究，并通过掌握商业地产与宏观经济的联动规律来制定相应的宏观政策。
而本文正是基于这一出发点，首先从理论的角度去分析了商业地产与宏观经济的联动规律，然后通过使用HP 滤波技术和Grange 因果检验去验证了这一联动规律，最后在本文研究的基础上提出了三点政策建议。
二、我国商业地产经济的发展情况自1978年我国实行改革开放以来，商业地产不断地向前发展，其中商业地产增加值体现的最为明显。
从1978年到2015年，商业地产增加值由80亿元增加到41279亿元，转换为可比价格进行计算，发现增加值的年平均增长约为11.2%，比同期国民生产总值的年均增长率高1.4%。
从图1中也可以看出，在商业地产增加值总量不断地扩大同时，其占国民生产总值的比重也处于上升的趋势，由1990年3.5%上升到2015年的6.1%。
我国商业地产增加值不但总量在不断扩大，而且其对宏观经济增长的贡献率也是呈现上升态势。
通过使用国民生产总值的不变价格数据，可以得到除去物价因素后的商业地产增加值对宏观经济增长的贡献率，计算公式为：商业地产增加值对经济增长的贡献率。
1990年-2000年的年平均贡献率为2.4%，2001-2014年的年平均贡献率为4.3%。
基于Granger因果检验的地价与房价关系
收稿日期:2007-01-29基金项目:国家自然科学基金资助项目(70673050)作者简介:张 红(1970—),女,教授,经济学博士,主要研究方向为房地产经济学.E 2mail :zhannie @ 基于G ranger 因果检验的地价与房价关系张 红,吴 王景,孔 沛(清华大学建设管理系,北京100084)摘要:运用Granger 因果关系检验法,研究不同房地产市场发展阶段的地价与房价的互动关系.从地价与房价关系的作用机理出发,建立理论假设体系,以美国、日本、中国的时间序列数据为基础,进行实证研究.结果表明:在美国,房地产市场处于成熟、平稳的发展阶段,地价决定房价;在日本,房地产市场处于异常发展阶段,房价决定地价;在中国,房地产市场尚未达到稳定阶段,地价决定房价.因此,地价与房价的互动关系取决于房地产市场的发展阶段,不可一概而论.关键词:地价;房价;互动关系;Granger 因果关系;实证研究中图分类号:F 293.2 文献标识码:A 文章编号:0253-374X (2008)08-1148-05G ranger Causality Test 2Based Research on Inter 2relationshipBetween H ousing Price and Land PriceZHA N G Hong ,W U Ji ng ,KON G Pei(Department of Construction Management ,Tsinghua University ,Beijing 100084,China )Abstract :This study aims to investigate the inter 2relationship between land price and housing price in different developing phases of real estate market on the basis of Granger causality test.Based on the in 2ter 2action mechanism of land price and housing price ,a theoretical hypothesis system was set up and then the empirical studies were developed with the time serial data from US ,Japan and China.The re 2sults indicate that in US where the real estate market is mature and steady ,land price determines the housing price ;in Japan where the real estate market is abnormal ,housing price determines the land price ;in China where the completion of real estate market is unredeemed ,land price determines the housing price.Finally ,a conclusion is drawn that the inter 2relationship between land price and housing price depends on the developing of real estate market.Key words :land price ;housing price ;inter 2relationship ;Granger causality ;empirical study 作为表征房地产市场运行状况的两个重要指标,地价与房价的关系一直得到社会各界的广泛关注.Chen [1]认为地价和房价的波动趋势基本一致,分析房价的影响因素时可忽略地价的作用;Dicks [2]比较了1975—1986年间英国的地价和存量住房价格,认为在土地供给受限的房地产市场中,不应忽略地价对房价的影响;Alyousha 等[3]的研究认为,从长期来看,房价变化会导致地价变化.国内学者则主要进行了定性分析.邹晓云[4]认为地价并不成为决定房价的根本原因,城镇房价水平应取决于房地产市第36卷第8期2008年8月同济大学学报(自然科学版)JOURNAL OF TON G J I UN IVERSITY (NATURAL SCIENCE )Vol.36No.8 Aug.2008场的供求关系;张永岳等[5]则认为,地价是房价的基础,地价水平直接影响房价水平;夏明文[6]则进一步认为,某一城市或地区各类房价总水平变化主要是由地价总水平的波动决定的.为保证分析结果的准确性、可比性与对应性,本文以住宅用地一级市场的平均交易价格(熟地价或其指数形式)代表地价,以住宅市场的平均交易价格(价格或价格指数)代表房价,从地价与房价关系的作用机理出发,建立理论假设体系;然后对代表不同房地产市场发展阶段的美国、日本、中国的时间序列数据进行Granger因果关系检验,实证研究地价与房价的互动关系.1 分析基础与理论假设一般而言,在需求弹性影响一致的情况下,市场中供给非弹性的商品会对供给弹性较大的相关商品具有更大的影响,即资源相对稀缺、供给能力受限制较大、供给曲线更接近非弹性的商品对其他商品的相对影响程度更大.理想状态下的土地市场和住宅市场的供给均不受限制,即土地和住宅的供给均趋向完全弹性,则地价和房价之间呈现完全对等的相互影响关系.但在现实中,土地市场和住房市场均受到诸多外部因素的限制,地价和房价的相互影响不会完全对等.长期来看,土地经济供给因受自然供给的限制而接近于完全非弹性.而在同样的时期内,住宅供给所受限制较少,且随着建筑技术的不断创新,其弹性将明显高于土地供给.因此,长期范围内的地价对房价的影响作用要大于后者对前者的反作用.对发展成熟的房地产市场来说,地价和房价的关系将符合这个规律.但如果出现房地产泡沫或市场快速发展等非平稳发展状况,则地价和房价的互动关系规律就有可能发生变化.综上所述,本文提出以下理论假设:假设1 如果房地产市场处于成熟、平稳的发展阶段,地价对房价的影响大于后者对前者的反作用.假设2 如果房地产市场处于非稳定发展阶段,地价与房价的相互关系可能不确定.2 方法论基础:G ranger因果关系检验Granger因果关系检验是研究两个变量是否存在因果关系的常用方法.对于两个时间序列过程X t 和Y t,如果X t的滞后项在Y t的预测中有帮助,换言之,如果利用X t比不利用X t可以更好地预测Y t,则称X t为Y t的Granger原因[7].具体而言,检验X t是否为Y t的Granger原因时,需要建立Y t的p阶滞后方程Y t=λ+∑pi=1αiX t-i+∑pj=1βjY t-j+μt(1)式中:Y t为待检验的Granger结果(即内生变量); X t为待检验的Granger原因(即外生变量);αi和βi 分别为X t和Y t的各阶滞后项的系数;λ为常数项;μt为残差.对式(1)进行估计后,构建F统计量来检验下述联合检验:H0∶a1=a2=…=a k=0, i=1,2,…,p(2) 如果F统计量比一定置信度下的临界值大,则式(2)所示零假设被拒绝,即X t是Y t的Granger 原因.从上述对Granger因果关系检验方法的分析中可以看出,Granger因果关系检验方法的前提假设是X t和Y t都为平稳(单整)序列,或者两序列协整.因此,在本文的具体检验过程中,采用了如图1所示的技术路线.图1 G ranger因果关系检验的技术路线Fig.1 T echnical approach of G ranger causality test3 地价与房价的互动关系为验证上述理论假设,本文分别选取代表不同市场发展阶段和市场状况的美国、日本和中国的数据进行实证分析.其中,以美国做为成熟、平稳阶段市场的代表,以日本做为异常(剧烈动荡)阶段市场的代表,而以中国做为快速发展阶段市场的代表. 3.1 美国的地价与房价互动关系3.1.1 数据整理9411 第8期张 红,等:基于Granger因果检验的地价与房价关系 美国未进行全国性的地价统计,因此从数据可得性考虑出发,本文以德克萨斯州(以下简称“德州”)做为美国市场的代表.德州1987—2003年全州地价指数(U dj )和房价指数(U fj )的数据如表1所示,或者更直观地表现为图2.表(图)中数据均以1984年不变价格为基础价格.可以看到,分析期内德州的地价和房价的关系相对保持稳定.表1 美国德克萨斯州地价、房价数据汇总表[8]T ab.1 Data of land price and housingprice in the T exas ,US年份地价指数房价指数年份地价指数房价指数19871933531996156320198817532019971583321989165322199817134519901523021999184356199113929620001933801992133299200121137719931313092002215383199413931120032403851995146309图2 美国德克萨斯州1987—2003年地价与房价指数变化Fig.2 Changes of land price and housing price in T exas ,USduring the period of 1987—20033.1.2 U dj 和U fj 的Granger 因果关系检验首先对U dj 和U fj 分别进行单位根检验(aug 2mented dickey 2fuller test ,ADF ).可知两序列均为一阶单整,同时对U dj 和U fj 进行的协整检验也表明,两序列在5%的显著性水平下存在一个协整关系.因此,根据前面介绍的检验方法,需要利用误差修正模型对U dj 和U fj 进行Granger 因果关系检验,结果如表2所示.从表2可以看出,尽管U dj 和U fj 的相互影响均不是十分明显,但相比之下地价对房价的影响明显强于后者对前者的反作用,即就美国德克萨斯州近20年的情况而言,地价对房价的影响占据主导地位.究其原因,是美国的房地产市场已处于成熟的发展阶段,且在土地私有制的约束下,可供市场开发的土地非常有限.于是,土地的价格昂贵且经济供给弹性很小.这样,土地成本的变化对住房总成本影响较大,亦即地价对房价的影响较大.这也意味着前文的理论假设1得到了验证.表2 U dj 和U fj 的G ranger 因果检验(滞后期为2期)T ab.2 G ranger causality test result for U djand U fj (2periods lagged)零假设F 统计值伴随概率U fj 不是U dj 的Granger 原因0.8780.433U dj 不是U fj 的Granger 原因2.5120.1113.2 日本的房价与地价互动关系3.2.1 数据整理日本1987—2002年的地价指数(J dj )和房价指数(J fj )汇总如表3所示,或者更直观地表现为图3.表(图)中数据均按2000年不变价格计算.可以看到,分析期内日本地价出现大幅起落,而房价则保持相对稳定.表3 日本全国地价、房价数据汇总表[9]T ab.3 Data of land price and housing price in Japan 年份地价指数房价指数年份地价指数房价指数198789.178.21995111.896.4198896.679.81996109.797.81989101.982.21997108.099.31990114.984.71998106.599.91991126.187.41999103.799.81992123.090.12000100.0100.01993116.992.4200196.0100.21994113.594.6200291.7100.1图3 日本1987—2002年地价房价指数走势Fig.3 I ndices of land price and housing price in Japan3.2.2 J dj 和J fj 的因果关系检验对J dj 和J fj 进行单整检验,可知两序列均为零阶单整,因此可以直接对J dj 和J fj 进行Granger 因果检验.结果如表4所示.由表4可知,房价对地价具有十分明显的决定作用,而地价对房价的影响则要弱得多,即在日本1987—2002年间的地价和房价的变化过程中,房价具有决定性作用.日本的地价与房价呈现这样的关511 同济大学学报(自然科学版)第36卷 系有其历史原因.日本的经济在20世纪80年代后期开始快速增长,并在90年代中期出现房地产投资过热和严重的市场泡沫,其后地价快速下降,整个经济呈现大起大落的动荡局势.在这样的背景下,地价与房价的相互作用机制就会与美国等成熟市场中的情况存在很大差异.表4 J dj和J fj的G ranger因果检验(滞后期为2期) T ab.4 G ranger causality test result for J djand J fj(2periods lagged)零假设F统计值伴随概率J dj不是J fj的Granger原因0.9030.439J fj不是J dj的Granger原因 4.7290.0393.3 中国的房价与地价互动关系3.3.1 数据整理同样基于数据可得性方面的考虑,以北京市作为中国市场情况的代表.北京市1997—2003年的地价(B dj)和房价(B fj)的季度数据汇总如表5所示,或者更直观地表现为图4.表(图)中数据均按2000年的不变价格计算.可以看到,分析期内北京的地价和房价均保持小范围震荡.3.3.2 B dj1和B fj1的因果关系检验对B dj和B fj进行单整检验,可知B dj和B fj均为2阶单整,即B dj的1阶差分B dj1和B fj的1阶差分B fj1均为1阶单整,可以用这两个序列做为考察对象.同时对B dj1和B fj1序列的协整关系检验也表明,两序列在1%的显著性水平下存在协整关系.因此需要用误差修正模型进行因果关系检验,结果如表6所示.表5 中国北京市地价、房价季度数据汇总表[10] T ab.5 Data of land price and housing pricein B eijing,China年季度楼面熟地价/ (元・m-2)商品住宅平均价格/(元・m-2)年季度楼面熟地价/(元・m-2)商品住宅平均价格/(元・m-2)19971202941341999421044806 19972195738022000119164178 19973203439322000218743793 19974247252602000318843975 19981240945052000419584557 19982218545902001120844760 19983204848012001219014739 19984209247662001319574599 19991218031962001420844683 19992255545912002122755051 19993201648422002221744632图4 中国北京1997—2002年地价与房价走势Fig.4 T rend of land price and housing price inB eijing during the period of1997—2002,China表6 B dj1和B fj1的G ranger因果检验(滞后期为4期) T ab.6 G ranger causality test result for B dj1and B fj1(4periods lagged)零假设F统计值伴随概率B dj1不是B fj1的Granger原因 2.0030.187B fj1不是B dj1的Granger原因0.9450.486 从表6可知,在北京,地价对房价的影响程度要显著高于后者对前者的反作用,即在分析期内地价变化会导致房价变化.北京的地价和房价之所以会呈现这样的互动关系是因为:北京的房地产市场尚处于起步和快速发展的阶段,特别是近年来,北京进行了大规模的房地产开发,使得可供开发利用的土地迅速消耗,土地资源的限制逐渐显现;同时,为配合宏观经济调控,政府颁布了一系列针对土地供给的政策措施,减弱了土地供给的弹性.于是,地价在与房价的互动关系中占据了主动位置.这也恰好印证了理论假设2.4 结论综合本文的分析,地价与房价的互动关系取决于房地产市场的发展阶段,不能简单地判定是房价决定地价或地价决定房价.在房地产市场发展较为成熟的阶段,地价对房价的影响要大于房价对地价的反作用,即地价影响房价.而在房地产市场处于不稳定或异常阶段,房价对地价的影响则占据主导地位.在我国,房地产市场尚未进入成熟期,地价的变化会导致房价的变化.参考文献:[1] Chen M C,Patel K.House price dynamics and granger causality:an analysis of Taipei new dwelling market[J].Journal of Asian1511 第8期张 红,等:基于Granger因果检验的地价与房价关系 Real Estate Society,1998,1(1):101.[2] Dicks M J.A simple model of the housing market[R].London:Bank of England,1990.[3] Alyousha A,Ricardian C T.Causal ordering and relation betweenhouse and land Prices:evidence from England[J].Applied Eco2nomics Letters,1998(5):325.[4] 邹晓云.地价不是房价高的原因[EB/OL].(2001-09-28)[2007-03-01].http:∥/news/2001-9/28-2.htm. ZOU nd price is not the cause of the high Housing Price[EB/OL].(2001-09-28)[2007-03-01].http:∥/news/2001-9/28-2.htm.[5] 张永岳,陈伯庚.新编房地产经济学[M].北京:高等教育出版社,1998. ZHAN G Y ongyue,CHEN Bogeng.New real estate economics [M].Beijing:Higher Education Press,1998.[6] 夏明文.土地与经济发展:理论分析与中国实证[M].上海:复旦大学出版社,2000. XIA nd and economic development:theoretical analysis and empirical study from china[M].Shanghai:FudanUniversity Press,2000.[7] 高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京:清华大学出版社,2006. GAO Tiemei.Econometrics analysis methods and modeling[M].Beijing:Tsinghua University Press,2006.[8] The Real Estate Center at Texas A&M University.Texas resi2dential MLS housing Activity[EB/OL].(2006-12-25)[2007-01-05].http:∥/data/datahs.html. [9] Statistics Bureau of Japan.Japan statistical yearbook[EB/OL].(2003-06-01)[2001-01-25].http://www.stat.go.jp/english/data/nenkan/index.htm.[10] 清华大学房地产研究所.北京市住宅市场研究[R].北京:清华大学建设管理系,2002. Institute of Real Estate Studies.Housing market analysis in Bei2 jing[R].Beijing:Tsinghua University.Department of Construc2tion Management,2002.(上接第1132页)的薄膜沸腾,水速应维持在合适的水平.马鞍山钢铁股份有限公司中型高炉现有的水速2.0m・s-1是合理的.(2)从试验数据来看,冷却壁的边角温度相对其他位置要高得多,这说明该处冷却壁容易破损,以后冷却壁的开发还需从这个角度去改进.(3)炉气温度对冷却壁温度分布的影响较大.冷却壁热面随炉气温度的波动而激烈波动,说明高炉只要出现边缘气流或管道气流,冷却壁热面温度就会快速升高,就会造成冷却壁壁体的巨大温度梯度,因而在冷却壁内会产生较大的热应力,这是造成冷却壁本体开裂、变形和冷却水管拉裂的重要原因.因此,在高炉出现管道气流时应及早进行处理.(4)采用实验数据,比较了球墨铸铁、铸钢及铜冷却壁的热面最高温度在同样炉气温度时的差异状况,结果是铸钢冷却壁的性能优于球墨铸铁冷却壁,但与铜冷却壁还有较大的差距.参考文献:[1] 胡源申,袁晓敏,王彪,等.高炉HT与Q T冷却壁解剖及破损行为比较研究[J].包头钢铁学院学报,1999,18(3):187. HU Yuanshen,YUAN Xiaomin,WAN G Biao,et parative study on damage behavior of grey cast and nodolar cast iron cooling staves in BF[J].Journal of Baotou University of Iron and Steel Technology,1999,18(3):187.[2] 曹传根,周渝生,叶正才.宝钢3号高炉冷却壁破损的原因及防止对策[J].炼铁,2000,19(2):1. CAO Chuan’gen,ZHOU Yusheng,YE Zhengcai.The cause and preventing measure of stave destruction of No.3BF in Baosteel [J].Ironmaking,2000,19(2):1.[3] 胡源申,袁晓敏,王彪,等.冷却壁破损与水管结垢研究[J].钢铁,1997,32(10):7. HU Yuanshen,YUAN Xiaomin,WAN G Biao,et al.Study on breakage of cooling stave and water pipe incrustation[J].Iron and Steel,1997,32(10):7.[4] 李小静,彭群,朱童斌.马钢高炉铸钢冷却壁的开发与应用[J].炼铁,2003,22(1):45. L I Xiaojing,PEN G Qun,ZHU Tongbin.Development and applica2 tion of cast steel stave at magang blast furnace[J].Ironmaking, 2003,22(1):45.[5] 曹传根,周渝生,曹静.宝钢3号高炉冷却壁破损机理的热态试验研究[J].钢铁,1999,34(9):4. CAO Chuan’gen,ZHOU Yusheng,CAO Jing.The hot test study on the stave of baosteel’s no.3blast furnace[J].Iron and Steel, 1999,34(9):4.[6] 吴俐俊,程惠尔,钱中,等.冷却水管管形变化下的高炉冷却壁传热分析[J].钢铁,2005,40(5):14. WU Lijun,CHEN G Huier,QIAN Zhong,et al.Heat transfer anal2 ysis for staves with cooling water pipes of different shape[J].Iron and Steel,2005,40(5):14.[7] Wang G X,Yu A B,Zulli P.Three2dimensional modelling of thewall Heat transfer in the lower stack region of a blast furnace[J].ISI J International,1997,37(5):441.[8] CAN G Daqiang,ZON G Yanbing,MAO Y ixin,et al.32D tempera2ture distribution of a full size BF copper stave with oblate channel [J].Journal of University of Science and Technology Beijing, 2003,10(3):13.2511 同济大学学报(自然科学版)第36卷 。
境内外人民币利率联动关系研究——基于非线性Granger因果关系检验
境内外人民币利率联动关系研究——基于非线性Granger因果关系检验卜林;刘淇【摘要】本文采用非线性Granger因果关系检验方法,首次从非线性的研究视角审视境内外人民币利率之间的关系.研究发现,境内外人民币利率在经济周期变化、通货膨胀率波动、国家货币政策调控以及其他影响货币供求关系因素的作用下,存在着显著的非线性动态变化趋势,而传统的线性Granger因果关系检验无法捕捉在岸离岸利率之间存在的非线性关系.非线性Granger因果关系检验结果表明,长期品种(3月、6月和1年)下同期的在岸利率与离岸利率具有双向的非线性Granger因果关系,境内外人民币利率的变动通过市场参与者预期渠道对市场长期利率产生非线性影响.境内外人民币利率短期品种(隔夜、一周、两周和1月)之间不存在显著的非线性Granger因果关系.【期刊名称】《南开经济研究》【年(卷),期】2018(000)004【总页数】14页(P53-66)【关键词】在岸离岸市场;人民币利率;联动关系;非线性Granger因果关系检验【作者】卜林;刘淇【作者单位】天津财经大学金融学院 300222;天津财经大学金融学院 300222;天津财经大学研究生院 300222【正文语种】中文一、引言近年来，随着人民币国际化步伐不断加快，人民币离岸市场发展迅猛。
目前中国香港已逐步发展为离岸人民币业务中心，开展了一系列离岸人民币金融业务，其中包括中国香港银行间人民币同业拆借业务。
2013年6月22日香港财资公会正式推出了香港银行间人民币同业拆借利率(CNH HIBOR)。
与此相对应，境内已于2007年形成了以上海银行间同业拆借利率(SHIBOR)为基准的市场化利率体系，境内利率市场化作用不断增强。
由于境内外市场的金融监管制度、税收政策等诸多方面存在较大差异，人民币在岸利率和离岸利率往往不同。
但随着我国金融市场改革的深化以及开放度的提高，人民币离岸市场和在岸市场之间的资金循环与价格联动机制也在不断增强。
我国房价与租金Granger因果关系的实证研究
An Empirical Study of Granger Causality between the Housing Price and the Rent of Chinese Real
Estate Market
作者： 杜红艳 马永开
作者机构： 电子科技大学经济管理学院,成都610054
出版物刊名： 管理评论
页码： 94-99页
主题词： 房价 租金 误差修正模型 Granger因果关系检验
摘要：本文利用1998年第一季度到2006年第三季度的全国房屋销售价格指数和房屋租赁价格指数的时间序列数据．运用单位根检验、协整关系检验和格兰杰因果关系检验等方法．对我国房价与租金之间的关系进行实证分析。
研究结果表明，在全国范围内，房价和租金短期相互独立，而房价是租金变动的长期原因。
此外，本文还分析了北京、上海、杭州和深圳四个城市房价与租金的关系，结果显示不同城市的房价租金关系也各异。
最后，本文分别从模型和经济学的角度对以上结论进行了解释．。
人民币汇率与房地产价格互动关系的分位数回归分析
人民币汇率与房地产价格互动关系的分位数回归分析任仙玲１ 孙淑娜２（１．２．中国海洋大学经济学院，山东青岛２６６１００）［摘 要］ 人民币汇率和房地产价格是两大重要的经济因素，研究二者之间的关系至关重要。
文章通过构建包含人民币汇率、房地产价格的分位数回归模型并选取中国２００５年７月至２０１０年１２月的月度数据进行实证研究，结果表明：人民币汇率与房地产价格互相影响，且二者是负向关系。
人民币升值导致房地产价格上涨，房地产价格上涨也会导致人民币升值。
［关键词］ 人民币汇率 房地产价格 分位数回归［中图分类号］ Ｆ８３２．９ ［文献标识码］ Ａ ［文章编号］ １００８—３６４２（２０１６）０２—００１９—０５收稿日期：２０１５－１２－２２作者简介：任仙玲，中国海洋大学经济学院副教授；孙淑娜，中国海洋大学经济学院国民经济专业硕士研究生。
一、引言人民币汇率和房地产是影响我国金融稳定和宏观经济健康发展的重要因素。
２００５年汇率形成机制改革以来，人民币不断升值，诱发大量热钱流入，同时也导致货币政策相关调控效果减弱。
伴随着大量热钱的流入，我国的房地产市场持续快速发展，房价居高不下。
高涨的房价与热钱的流入引起学者们对房地产泡沫的担忧。
因此，近十年汇率和房地产的联动效应成为学者们关注的热点问题。
汇率的变动会影响房价的变动，房价的变动也会影响汇率的变动和调整。
究竟人民币汇率和房地产价格是通过什么传导机制相互影响的呢理论分析汇率变动影响房地产价格的传导机制大致有：其一，预期效应。
人民币升值预期吸引大量国际资本进入中国市场，央行被动投放更多基础货币，宽松的货币政策为房价的高涨提供了有利条件。
较为典型的案例是上世纪８０年代的日本，日元升值引致日本政府采取持续宽松的货币政策以及低利率，这为房地产价格上涨创造了条件，持续高涨的房价最终导致了房地产泡沫破裂。
另一方面，国际游资进入中国，并进入投资回报率较高的房地产市场，推高房地产价格。
人民币汇率与房地产价格的关联性研究
作者： 王爱俭[1];沈庆劫[1]
作者机构： [1]天津财经大学,天津300222
出版物刊名： 金融研究
页码： 13-22页
主题词： 人民币汇率;房地产价格;供求关系;“棘轮”效应
摘要：目前在经济运行之中，人民币汇率升值与房地产价格高涨呈现一种共存态势，两者之间是否存在某种内在的关联性依旧是2007年中国经济最热门的话题之一。
本文从房地产供给与需求两个角度探讨了汇价与房价的关系：在供给方面，劳动力供给的“棘轮”效应使得无论是汇率低估造成的经济结构倾斜还是汇率调整将要引发的经济结构复位都会导致房地产价格的上涨；在需求方面，汇率低估引起的城市化进程过快、经常项目顺差以及升值预期带来的热钱流入共同推动了房地产价格的上涨。
本文认为当前的房价高涨是汇率管制下市场自身为经济高速增长选择的应力释放点，是用一种价格的错位来应对另一种错位的价格，在部分缓解人民币升值压力的同时却进一步扭曲了资源的配置。
因此，采取更加灵活的汇率形成机制，扩大汇率浮动区间，适时调整人民币汇率水平将有助于中国经济的健康发展。
汇率波动与房地产价格波动的关联分析的开题报告
汇率波动与房地产价格波动的关联分析的开题报告
一、研究背景
随着全球化的加速和经济互联的不断深入发展，汇率波动对房地产市场价格的影响日益凸显。
尤其是在国际金融危机持续影响的情况下，汇率波动对房地产市场更是产生了极大的影响。
因此，对于汇率波动与房地产价格波动的关联分析成为一个备受关注的研究课题。
二、研究目的
本研究的目的在于探讨汇率波动与房地产价格波动的关联性，并分析影响此关联性的因素，进而深刻领会汇率波动对房地产价格波动的影响机制。
三、研究内容
1. 回顾汇率波动与房地产价格波动的相关文献，分析现有研究成果的局限性和不足之处，进而确定本次研究内容。
2. 借鉴现有研究方法，构建适合本研究的模型，并预处理所需数据。
3. 运用统计学方法，对数据进行分析，得出汇率波动与房地产价格波动的关联性分析结果。
4. 分析影响汇率波动与房地产价格波动的因素，并探讨影响机制。
5. 根据研究结果，提出针对汇率波动与房地产价格波动相互作用的政策建议。
四、研究意义
1. 探讨汇率波动对房地产价格波动的影响机制，深刻认识汇率波动的重要性。
2. 建立汇率波动与房地产价格波动之间的关系，为预测房地产市场变动趋势提供科学依据。
3. 分析影响汇率波动与房地产价格波动的因素，为政府部门制定财政经济政策提供决策参考。
汇率和利率的变动对房地产价格的影响研究的开题报告
汇率和利率的变动对房地产价格的影响研究的开题报告一、研究背景随着国际经济交流的不断加强，市场间的资本流动成为了日益重要的经济现象。
因此，汇率和利率的变动对于不同行业、不同市场都有着很大的影响。
房地产业作为一个重要的产业，也不例外。
二、研究目的本文旨在探讨汇率和利率的变动对房地产价格产生的影响，从而为实际生产和市场经营提供理论支持。
具体研究目的如下：1. 分析汇率变动对房地产价格的影响，探究不同汇率制度下房地产市场价格的变化规律；2. 探究利率变动对房地产价格的影响，分析不同利率水平下房地产市场价格的变化规律；3. 比较汇率和利率对房地产价格的影响大小，并探究两者之间的关系。
三、研究内容与方法1. 研究内容本文主要研究汇率和利率对房地产价格的影响，包括汇率变动和利率变动对房地产价格的直接和间接影响。
另外，也将探究房地产价格的变化规律和两者的关系。
2. 研究方法为了实现研究目标，本文采用了以下的研究方法：（1）现象描述法：对汇率和利率对房地产价格的影响进行现象描述和分析，建立房地产价格变动的模型；（2）统计分析法：统计收集不同汇率和利率水平下的房地产价格数据，并采用SPSS软件进行统计分析；（3）对比分析法：对不同汇率制度和利率水平下的房地产价格进行对比分析，探究两者之间的关系。
四、预期成果通过本研究，预期可以获得以下成果：1. 初步探究汇率和利率对房地产价格的影响规律，并建立相应的模型；2. 发现不同汇率制度和利率水平下房地产价格的差异并进行比较分析；3. 验证汇率和利率对房地产价格的影响大小和两者之间的相关性。
五、研究意义本研究对于促进房地产市场健康发展和提高市场参与者的决策水平具有重要的实际意义：1. 对于政府部门：有利于调整政策，控制汇率和利率的波动，从而保证房地产市场的稳定发展；2. 对于房地产企业：有助于提高房地产开发商的风险抗性，同时能够更好地制定市场营销策略；3. 对于投资者和消费者：有利于了解房地产市场的投资风险，减少资金损失，同时能够更准确地选择适合的市场投资。
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商学研究 ２０１９年
第 ２６卷第 ３期 商学研究 （双月刊） Ｖｏｌ２６ＮＯ３
２０１９年 ０６月 ＣｏｍｍｅｒｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈ Ｊｕｎ２０１９
房地产价格与汇率的联动关系研究
———基于分位数 Ｇｒａｎｇｅｒ因果检验法
一、引言
兼具消费和投资双重属性的房地产市场是在我 国经济发展占据重要地位的老牌市场，是关系国计 民生的重要因素。１９９８年房地产市场化改革以来， 虽然政策一直紧盯楼市，却依然遏制不住楼市持续 高涨的局面，且一、二、三线城市出现了不同程度 的 “繁荣” 局面。而且，房地产市场在很大程度 上吸引了国内外投资者的目光，其引发的投资或投 机需求较为强烈。对外开放程度的加深，也愈发加 大了外汇市 场 对 房 价 的 冲 击。２００５年 我 国 开 始 实 行有管理的浮动汇率制度，根据国际清算银行的相 关数据显示，２０１１年至 ２０１７年底，我国人民币实 际有效汇率上涨了将近 ２０％。汇率的不断攀升加 速了国际热钱的涌入，开放经济条件下，房地产的 保值增值性加之资本的逐利性促使境内外资本迅速 涌入房地产市场，套取房价增值收益及汇兑收益， 加速了 房 地 产 泡 沫 化 的 形 成。 有 研 究 表 明， ２００５ 年汇率改革前后，我国的房地产价格的年均递增速 度从之前的 ４７％上升为 ８９％，进一步凸显了汇 率与房价之间的互动关系。［１］但是从发达国家的历 史经验来看，人民币汇率持续走高的态势也提醒我 们要警惕人民币升值过快带来的负面影响。与此同 时，房价的波动也在一定程度上影响汇率的变化。 那么汇率变化与房价波动是否存在互动关系，并且 对于一、二、三线城市而言，房价和汇率之间的变 化又存在怎样的差异性。
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｘｃｈａｎｇｅｒａｔｅ；ｅａｃｈｔｉｅｒｃｉｔｉｅｓ；ｑｕａｎｔｉｌｅＧｒａｎｇｅｒｃａｕｓａｌｉｔｙｔｅｓｔ；ｉｍｐｕｌｓｅｒｅｓｐｏｎｓｅ
收稿日期：２０１９－０１－０８ 基金项目：国家自然科学基金资助项目 （项目编号：７１６７１０５６）。 作者简介：任仙玲 （１９７９—），女，山西人，中国海洋大学经济学院副教授，硕士生导师，研究方向：金融计量学和时间序列分析；邓磊
任仙玲，邓 磊，侯彦如
（中国海洋大学 经济学院，山东 青岛 ２６６１００）
摘 要：宏观经济理论认为，房地产价格的变动除受宏观基本因素影响外，还在很大程度上受汇率的影响。中国房地 产市场的发展存在显著差异性，为了揭示汇率与各房地产市场的关系，分别运用分位数 Ｇｒａｎｇｅｒ因果检验、分位数 ＶＡＲ模 型及脉冲响应函数，将房地产市场按一、二、三线城市划分，研究不同分位点下汇率与房地产市场之间的因果关系与影响 程度。研究发现：在均值意义上，汇率对各线城市房价的影响均不显著，一、三线城市分别在 ５％和 １０％的显著性水平上 对汇率存在影响；而使用分位数 Ｇｒａｎｇｅｒ因果检验可以更全面描述房价与汇率的尾部关系，且脉冲示意图显示两者存在较 大联动关系。这说明房地产市场的健康发展对于稳定币值、刺激出口具有重要意义，同时在房地产行业调控过程中应当考 虑汇率的影响。
关键词：汇率；各线城市房价；分位数 Ｇｒａｎｇｅｒ因果检验；脉冲响应
中图分类号：Ｆ８３０９２；Ｆ２９９２３３ 文献标识码：Ａ 文章编号：２０９６－４３１５（２０１９） ０３－００４５－１０
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＬｉｎｋａｇｅｂｅｔｗｅｅｎＲｅａｌＥｓｔａｔｅＰｒｉｃｅ ａｎｄＦｏｒｅｉｇｎａｕｓａｌｉｔｙＴｅｓｔ
ＲＥＮＸｉａｎ－ｌｉｎｇ，ＤＥＮＧＬｅｉ，ＨＯＵＹａｎ－ｒｕ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，ＯｃｅａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｑｉｎｇｄａｏ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ２６６１００）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｔｈｅｏｒｙｈａｓｔｈｅｉｄｅａｔｈａｔｔｈｅｖａｒｉｅｔｙｏｆｔｈｅｐｒｉｃｅｏｆｒｅａｌｅｓｔａｔｅｍａｒｋｅｔｉｓｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｅｘｃｈａｎｇｅｒａｔｅａｓ ｗｅｌｌａｓｍａｃｒｏｂａｓｉｃｆａｃｔｏｒｓＴｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅａｌｅｓｔａｔｅｍａｒｋｅｔｉｎＣｈｉｎａｉｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄｂｙｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅＴｏｒｅｖｅａｌｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｅａｃｈｌｉｎｅｃｉｔｙ，ｗｅｕｓｅｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅｍｅａｎＧｒａｎｇｅｒａｎｄｔｈｅｑｕａｎｔｉｌｅＧｒａｎｇｅｒｃａｕｓａｌｉｔｙｔｅｓｔｒｅｓｐｅｃ ｔｉｖｅｌｙｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｃａｕｓａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｒｅａｌｅｓｔａｔｅｐｒｉｃｅａｎｄｅａｃｈｔｉｅｒｃｉｔｙｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｑｕａｎｔｉｌｅｓＷｅｆｉｎｄｔｈａｔｔｈｅｅｘ ｃｈａｎｇｅｒａｔｅａｎｄｔｈｅｐｒｉｃｅｏｆｅａｃｈｔｉｅｒｃｉｔｙｈａｖｅｎｏｏｂｖｉｏｕｓｃａｕｓａｌｒｅｌａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｅａｎＧｒａｎｇｅｒｃａｕｓａｌｉｔｙｔｅｓｔＴｈｅｆｉｒｓｔ－ｔｉｅｒａｎｄ ｔｈｉｒｄ－ｔｉｅｒｃｉｔｉｅｓｈａｖｅａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎｔｈｅｅｘｃｈａｎｇｅｒａｔｅａｔｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆ５％ ａｎｄ１０％ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙＢｕｔｔｈｅｑｕａｎｔｉｌｅＧｒａｎｇｅｒ ｃａｕｓａｌｉｔｙｔｅｓｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｒｅｉｓｅｘｔｅｎｓｉｖｅａｎｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃａｕｓａｌｉｔｙａｔｔｈｅｉｎｔｅｒｖａｌｏｆｅｘｔｒｅｍｅｐｏｉｎｔｓＴｈｉｓｅｎｌｉｇｈｔｅｎｓｕｓｔｈａｔｔｈｅｈｅａｌｔｈｙ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅａｌｅｓｔａｔｅｍａｒｋｅｔｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｓｔａｂｉｌｉｚｅｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｃｙａｎｄｔｏｓｔｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｅｘｐｏｒｔＩｔｉｓｎｅｃ ｅｓｓａｒｙｔｏｉｎｔｅｇｒａｔｅｔｈｅｅｘｃｈａｎｇｅｒａｔｅｆａｃｔｏｒｓｉｎｔｏｔｈｅｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒｅａｌｅｓｔａｔｅｍａｒｋｅｔ