房地产行业与政府行为的互动关系

财政政策的一部分。
政府财政收入（IN）：中央政府的财政收入，是政府的
财政政策的一部分。
1.2.2 VAR 模型介绍
VAR 模型是自回归模型的联立形式，称为向量自回
归模型。假设 y1t，y2t 之间存在关系，如果分别建立两个
自回归模型
Y1,t = f (Y1,t - 1, Y1,t - 2, ...) Y2,t = f (Y2,t - 1, Y2,t - 2, ...)
Y2,t = c2 + π21.1Y1,t - 1 + π22.1Y2,t - 1 + u2t
（3）
其中u1t, u2t ~IID (0,s2), Cov(u1t, u2t) = 0
因 VAR 模型中每个方程的右侧只含有内生变量的滞
后项，他们与 ut 是渐近不相关的，所以可以用 OLS 法依次
估计每一个方程，得到的参数估计量都具有一致性。
财经纵横
房地产行业与政府行为的互动关系研究
林 辉，陈 焕
（南京大学 商学院金融学系，南京 210093）
摘 要：文章从新的角度，提出“中国的房地产行业是政府主导的政策性市场”的大胆假设，通过建立向量
自回归 VAR 模型来研究房价与政府行为的互动关系，模型表明，我国的房地产行业确实较大程度地受到政府
经济政策的影响，佐证了模型的假设。
, μ = πππππ3152455555,,,,,iiiiiùûúúúúúúúú
t
éμ1tù ëêêêêêêêêμμμμ5324ttttûúúúúúúúú
（4）
∏ Yt = c + i*Yt - i + μt，μt ~IID(0,Ω)
2 模型求解与分析
2.1 数据处理和 VAR 模型建立
通过建立上述 VAR 模型，可以对变量间的动态关系
（1） （2）
则无法捕捉两个变量之间的关系。如果采用联立的
形式，就可以建立起两个变量之间的关系。VAR 模型的
结构与两个参数有关。一个是所含变量个数 N，一个是最
大滞后阶数 k。
以两个变量 y1t，y2t 滞后 1 期的 VAR 模型为例，
{Y1,t = c1 + π11.1Y1,t - 1 + π12.1Y2,t - 1 + u1t
进行描述，而不需要区分这些变量是内生的或是外生的。
此外，利用 VAR 的脉冲响应函数和方差分解，可分析变量
间波动的动态影响。基于模型的要求以及数据的可得性，
我们选用 1999 年 2 月到 2011 年 7 月间的月度数据作为样
本。Βιβλιοθήκη 2.1.1 数据预处理由于商品房销售数据与工业增加值数据具有较强的
季节性，考虑使用同比增长率替代原始数据。这样，可以
=
éëêêêêêêêêccccc15324ùûúúúúúúúú,
=i
éëêêêêêêêêπππππ3152411111,,,,,iiiii
π12, i π22, i π32, i π 42, i π52, i
π13, i π23, i π33, i π 43, i π53, i
π14, i π24, i π34, i π 44, i π54, i
1 房价与政府行为互动模型建立
由于我国的房地产行业很大程度上受到政府行为的 影响，因此，探讨房价与政府行为的互动关系成为关键问 题。 1.1 模型假设
假设 1，中国的房地产市场已脱离经济基本面，累积 了大量泡沫，即：脱离了传统的供给需求理论的范畴。 假设 2，中国的房地产市场的非理性增长与政府的行为具 有很大的相关性，即：政府的政策缺位和越位直接或间接 了导致房价的虚高。 1.2 变量选取与 VAR 模型介绍 1.2.1 根据模型假设，选取以下变量：
1.3 模型建立
为分析财政和货币政策在我国的房地产市场中的传
导作用，采用向量自回归(VAR)模型，VAR 方法是分析宏
观政策对宏观经济变量的影响时的一个普遍应用的工具。
作者简介：林 辉（1972-），男，福建闽侯人，博士，教授，研究方向：金融工程与金融风险管理。 陈 焕（1988-），男，湖北英山人，硕士研究生，研究方向:金融工程与公司金融。
工业增加值（IND）：代表宏观经济的走势和中国的整
体经济状况。
房地产价格（P）：以商品房销售额代表房价。
广义货币供应量（M2）：代表政府的货币政策，中国的
中央银行缺少独立性，因此货币政策仍视为政府行为，其
中，三大货币政策：再贴现政策、公开市场操作、存款准备
金率都将传导至市场的货币供应量 M2。
政府财政支出（EX）：中央政府的财政支出，是政府的
因而，从系统的高度认清当前房地产行业的影响因 素、发展态势、并且从定量角度把握各指标之间的数量关 系、研究政府宏观调控对房地产业的定量影响，不仅可以 为帮助市场参与者科学认清我国住宅商品房市场的形势， 以便市场主体更好地做出投资决策，还对政府政策的制定 具有一定的借鉴意义。对房地产市场的定量研究，有助于 我们从数量上对完善市场体系，平衡市场行为和政府干 预，保持政策的连贯性等做出更好的决策。
统计与决策２０1 2 年第 24 期·总第 372 期 159
财经纵横
通过上述的分析，本文认为财政支出 EX、财政收入 IN、广
义货币供应量 M2、房地产价格 P 和工业增加值 IND 存在
相互影响的关系，从而构建滞后 p 期的 VAR 模型：
∏ Yt
=
éPt ù
ëêêêêêêêêEIIMNNX2Dt tt tûúúúúúúúú, c
关键词：向量自回归 VAR 模型；房地产价格与政府行为；互动模型
中图分类号：F224.9
文献标识码：A
文章编号：1002-6487（2012）24-0159-03
0 引言
近年来，房地产业也面临较为严峻的问题和挑战，引 起诸多争议。经过 2007 年的疯涨后，2008 年底随着美国 金融危机对中国的冲击，中国的房地产市场尤其是住宅市 场开始趋冷。然而，2009 年开始住房价格再次进入上升 通道，一些城市的房价不断创出新高，大大超出了普通居 民的承受能力，对国民经济的健康稳定造成了潜在威胁。 高房价，住房难已经成为政府和社会关注的焦点。
消除季节性，数据也更为稳定。
2.1.2 相关性分析
对选取变量进行相关性检验，得到相关系数矩阵如
下：
表1
相关系数矩阵
IN
EX
IND
M2
P
IN
1.0000
-0.0024
0.5339