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1、计量经济学模型论文数学模型论文基于动态计量经济学模型的城市房价影响因素研究基于动态计量经济学模型的城市房价影响因素研究摘要:以西安市商品房价格研究为例,通过建立动态计量经济学模型,分析城市住房价格影响因素,指出住房价格和影响住房供求的变量之间的长期均衡关系;通过分析影响西安住房价格的最主要因素,提出稳定住房价格的具体建议,同时指出住房实际价格偏离均衡价格的变化趋势。 关键词:住房均衡价格;动态计量经济学模型;影响因素 Influence Factor Research on Real Estate Price Based on Dynamic Econometrics Model GUO Bi
2、n ,WANG Ying (School of Management,Xian University of Architecture and Technology,Xian 710055,China) Abstract:This article analyzes the influence factor of real estate price through dynamic econometrics model by taking Xian commercial housing price research as regularly empirical analysis. It points
3、 out the long-term balanced relations between the variable of the home price and its influence factor. Once more, through analyzing the most primary factors affecting the Xian home price ,it gives the concrete proposal to stabilize home price. Simultaneously it points out the change tendency of devi
4、ation between housing actual price and equilibrium price. Key words: housing equilibrium price;dynamic econometrics model;influence factor 伴随着房地产市场的高速发展,住房及房地产业已经成为国家的支柱产业。一方面,城市住房价格也在持续增长,其增长速度已经远高于居民收入的增长速度,易引发一系列社会问题;另一方面,因为其价值量大的特性,住房价格的过高或过低,不仅影响到国家经济的稳定,而且还会动摇社会的稳定。在这样的背景之下,依据住房实际价格围绕均衡价格的变化趋势
5、特征,需要有关部门准确地掌握住房的合理、均衡价格,通过与其实际价格的分析比较,不仅有助于把握住房实际价格的变动情况,同时也能够有效地预测住房价格的发展趋势,通过政策的调整来保障住房市场的稳定发展。 本文采用动态计量经济学模型的分析方法,研究城市住房价格影响因素,并以西安市商品房价格的形成为例,实证分析这一理论。首先,通过建立长期均衡方程,指出住房价格及影响住房供求的变量之间的长期均衡关系;其次,通过计算住房价格误差修正(ecm)序列,加入影响住房价格的非均衡因素所引起的短期波动,建立误差修正模型,最终确定住房价格的形成机制模型;最后,结合上述建立的模型,通过分析影响住房实际价格的因素,给出稳定
6、住房价格的有效建议,并同时指出了住房实际价格偏离均衡价格的变化趋势。 一、理论基础 (一)住房均衡价格理论 根据供求理论,普通商品的均衡价格出现在市场供求量相等的状态下,此时供求双方的意欲都得到满足。影响供给的因素主要有城市化水平、开发建造成本等,而影响需求的因素有居民收入水平、人均居住面积、购房过程中发生的融资成本等。研究这些因素对住房价格的解释能力与解释程度,可以判断住房的均衡价格。此外,由于住房价格趋势性运动的特征,当期的变化受到前期发展趋势的影响,也就是住房价格的滞后性。因此,住房价格在上述因素的影响下呈现出长期均衡的发展态势。在现实中,住房实际价格由于受到以下两方面的影响围绕均衡价格
7、上下波动:首先是由于政府的宏观调控政策的变化而引起的住房实际价格的偏离;其次是非供求因素的变化所导致的住房价格的偏离,如房地产投机因素等。这些因素使得住房价格偏离均衡价格上下波动,并呈现出一定的发展趋势。 (二)动态计量经济学建模理论 这一理论最早是由著名经济学家 Hendry 提出的,他认为建模的过程应该首先建立一个代表数据生成的自回归滞后模型,然后对模型中包含的变量进行单整和协整检验、逐步回归,提出明显不显著的变量,得到简化的模型,将简化后的模型写成误差修正模型形式,就得到了包含变量间长期均衡关系和短期变动影响的简单的模型。在建模的过程中,他不仅关注数据间关系所反映的经济学原理,也能够同时
8、发掘数据生成过程中所暗含的经济含义。该理论认为由于人们认识的局限性,使得人们不可能列清全部影响的因素,而依据此所建立的数据分析模型所反映的经济含义也必将存在疑问。动态经济学模型能够在保证准确性的前提下,简化模型的形式。该模型建模的出发点是认为所有的模型都可能存在缺陷,因此在最终应用时应当进行全面的检验,从而保证模型的经济含义。 二、实证分析 在上述分析的基础上,现通过对西安市商品房价格的研究来进行实证分析。(一)变量的选择与前提假设 在变量的选取上,我们选择投资额(I)、人均 GDP 值(G)、财政收入(R)、销售额(E)、居民消费价格指数(S)来作为反映住房供求关系的变量来作为此次影响住房价
9、格的变量。当然,这些变量在应用到模型中前还需要做一些前提假设:(1)投资额(I)、财政收入(R) 、销售额(E)的增加表示住房市场发展较好,会推动房价的上升;(2)人均 GDP 值(G)的增长代表整体产值的升高,增加住房供给量,反而会抑制房价;(3)居民消费价格指数(S)的升高代表整体物价的上升,势必会影响到房价的上升。 (二)基础数据 西安市 1995-2008 年商品房价格发展基础数据见表 1。由于在经济变量建立的模型中往往存在边际效用递减的情况,因此选用对数模型进行计算,上述的数据也将相应转变为对数进行计算,转变结果此处不再赘述。 三、模型的构建 (一)确定变量滞后阶数 根据经验以及以往
10、房地产开发建设的周期在 1-2 年间,将滞后阶数定位(p,q)=(1,1),由此建立初步自回归滞后模型: (二)变量的单整检验 根据协整理论, 只有当变量之间存在一个长期稳定的比例关系时, 模型中的随机误差项才可以忽略,即所估计的各项参数才有真正的经济意义。这就需要进行多重协整检验,而多重协整检验的前提是单整检验。运用 ADF 检验对模型的变量进行单整检验,结果见表 2。由表 2 可知, 进入模型的变量单整序列,说明变量之间可能存在着协整关系,也就是说有可能存在长期均衡关系,符合以向量自回归模型为基础的多重协整检验条件。 (三)多重协整检验 采用 JJ 检验法中的最大特征值检验进行多重协整检验
11、,具体过程在此不详细赘述,结果表明模型变量存在多重协整关系。 (四)估计长期均衡方程 在上述检验中,证明变量间存在多重协整关系,因此它们之间存在稳定的均衡关系。可以对以下方程进行估计: Ln(P)t=+1Ln(I)t+2Ln(G)t+3Ln(R)t+4Ln(E)t+5Ln(S)t 得到长期均衡方程: Ln(P)t=20.9138+0.0904Ln(I)t0.5561+Ln(G)t0.2292Ln(R)t+0.1424Ln(E)t-2.0557Ln(S)t (五)估计误差修正模型 将上面得到的长期均衡方程的残差作为误差修正项(ecm),就可以构建误差修正模型,其中: 四、模型应用及含义 (一)变
12、量系数的经济意义分析 1.正、负号代表的经济意义。从式(2)中变量当期系数所反映的结果来看,投资(I)会对房价产生正面影响,人均 GDP 值(G)的提高会帮助抑制房价的升高,财政收入(R)则会对房价产生正面影响,而销售额(E)的提高却会提升房价,居民消费价格指数(S)对房价也是起到了助推的作用。这些与之前的假设相一致,也与一般研究房价与其供求关系的结论相一致。另外,式(2)中投资的一阶滞后项系数为负,表明投资的稳步提高不一定引起房价的上涨,从长远来看会使得住房的供给增加,从而抑制房价。但是,由于投资的当期值会对房价产生正面的影响,这种滞后影响在短期内还不太明显,而其他因素的影响趋势较稳定,短期
13、与长期影响趋势趋同。 2.绝对值大小代表的经济意义。从式(2)中变量系数的绝对值我们可以看出,影响房价的最主要因素为居民消费价格指数,这就表明政府应当规范消费市场,使其有序性、合理性地健康发展,使 CPI 保持一定水平的稳定才能有效地控制房价。此外,稳步发展地方经济,增加地方财政收入、提高人民生活水平、政策性引导住房市场的合理发展也会对房价起到稳定的作用。 (二)住房价格误差修正(ecm)序列的预测意义 从上面建模的过程可以看出,住房价格 ecm 序列反映的是住房实际价格与长期均衡价格之间的差额,那么它的变化就可以用来反映住房实际价格的变动趋势,详细变化见图 1。从图 1 所显示的发展趋势可以
14、看到,住房价格虽然在近几年发展较快,但是抛开均衡因素的影响,其实际价格反而呈现下降趋势,说明房地产市场正在理性回归阶段,以往投机的因素正在渐渐减少。 五、结论及建议 (一)结论 本文所采用的动态计量经济学模型在分析住房价格的形成时,首先验证了变量之间存在先前所假设的稳定的数量关系,为模型的经济意义奠定良好基础,其次有效区分影响住房价格的长期均衡因素和非均衡因素,得到了住房实际价格的形成机制模型,并为今后预测、把握住房价格以及房地产市场的发展状况提供了很好的研究方法。 (二)建议 本文在对住房价格的分析时未单独剔除通货膨胀因素的影响,对据此可能存在的误差有所忽略。但是,由于通货膨胀因素在已选取的
15、居民消费价格指数上有所反映,可以认为在一定程度上已经考虑到这方面的因素。不过,今后在分析住房价格时还是应当加入通货膨胀因素的影响分析。 参考文献: 1 Abraham J M,Hendershott P H. Bubbles in metropolitan housing marketsJ.Journal of Housing Research,1996,7(2):191-207. 2 张红,翁少群.基于均衡价格形成机制的住宅价格变化特征研究J.土木工程学报,2007(8) :100-105. 3 王勇,龙奋杰.中国城市住宅价格供需关系模型极其应用J.土木工程学报,2002(2):102-108. 4 严杰,张万江.基于 ARMA 模型的我国商品房屋价格的分析J.财经纵横,2007(7):156. 5 伍涛.基于 VEC 模型的城市住宅市场价格的影响因素研究J.统计与决策,2009(17):96-98.
