利率變動對我國房地產公司股價影響的實證研究

利率變動對我國房地產公司股價影響的實證研究

文/胡玉陽，上海大學經濟學院

本文在已有研究的基礎上，研究利率對我國房地產公司股價的影響，使用 2012-2017年 上海銀行間隔夜拆借利率與上證房地產指數的交易日數據進行研究分析，利用 VAR 模型，Johansen協整檢驗以及脈沖響應分析，對利率變動與房地產上市公司股價長期的影響進行驗證分析，通過實證檢驗的結果得出相關結論，并提出政策建議

利率變動；房地產；股價影響；實證研究

1 本文的研究思路

本文將使用2012年到2017年上海銀行間隔夜拆借利率與上證房地產指數的交易日數據，借助于 VAR 模型、Johansen協整檢驗以及脈沖響應分析，研究利率波動對房地產上市公司股價的長期影響。

2 實證分析

2.1 數據的選取與處理

選用上證房地產指數表示房地產上市公司股價的波動，上證房地產地產指數包括20家房地產公司，它是上海證券交易所1993年編制的五大行業數據之一。另外選擇上海銀行間隔夜拆借利率表示利率的波動，現在的上海銀行間隔夜拆借利率上海銀行間隔夜拆借利率主要有隔夜、1周、2周、1個月、3個月、6個月、9個月及1年。上海同業拆借利率是現在市場化程度最高的利率指標之一,最能反應資金的供求意愿，因此選擇shibor利率是最合適的。

2.2 數據的調整

在經濟研究分析中,對數據調整非常重要，一些不規則的因素會使得我們難以準確地研究變量的趨勢和狀態。所以我們一般對變量取對數，消除數據的異方差，也可以減少數據的波動，有助于研究經濟變量的客觀變化。因此我們對上證房地產指數,以及上海同業隔夜拆借率Shibor 取對數,調整后的數據利用計量軟件 Eviews8.0進行檢測，得到以下結論，在5年內，對變量取對數后，數據基本平穩，沒有產生較大的波動。

2.3 樣本數據的時間序列平穩性檢驗

使用VAR模型時，所考察的時間序列必須是平穩的，否則將會出現偽回歸。利用Eviews對本文的上海銀行間隔夜拆借率與房地產上市公司股價的時間序列進行平穩性檢驗，gz代表上證房地產指數，int代表上海銀行間同業拆借率。用ADF平穩性檢驗結果如下：

gz的一階差分項有趨勢項，有滯后項，t統計量的值為-32.9930，P值為0，檢驗下來顯著；int的一階差分項有趨勢項，有滯后項，t統計量的值為-31.2018，P值為0，檢驗下來顯著。

所以可以看出地產指數與利率的原時間序列是不平穩的，但經過一階差分后都變成平穩的時間序列

2.4 協整分析

本文用Johansen檢驗判斷變量間是否存在長期的協整關系，Joh anson檢驗不是一次能完成的獨立檢驗，而是一種針對不同取值的連續檢驗過程。結果如下：

當原假設為無協整關系時，特征值為30.22023，0.05的顯著性水平為15.49471，P值為0.0002；

當原假設為至多存在一組協整關系時，特征值為0.927064,0.05的顯著性水平為3.841.P值為0.3356。

可見地產指數與利率不存在協整關系的概率為0.0002，所以可以拒絕原假設，兩者之間存在長期穩定的協整關系

2.5 建立VAR模型

經過平穩性檢驗和和協整檢驗，顯示房地產指數與利率經過一階差分后都是平穩的時間序列，并且兩者之間存在穩定的長期均衡關系。從而可以建立VAR模型。

2.5.1 首先根據AIC準則和SIC準則選擇最優滯后階數，實證結果根據Eviews8.0，當滯后階數為2時，可供選擇的指標都是最優的。由此對gz，int選擇的滯后階數為2。

2.5.2 VAR模型的穩定性檢驗

運用Eviews進行穩定性檢驗，得到結果VAR所有的特征根都落在單位圓內，所以建立的VAR模型是穩定的。可以用來分析研究。

2.5.3 建立VAR模型

兩個序列都為同階協整,所以可以建立VAR模型進行分析,以便后來的脈沖分析以及方差分解,我們選擇的滯后階數為兩階,建立V AR模型。

用Eviews進行檢驗結果可得，lngz對lngz和lnint的二階滯后項進行回歸，R平方為0.9957，調整的R平方為0.995685。系數分別為1.053949，-0.056138

0.003120 ，-0.003559,0.019307。

Lnint對lngz和lnint的二階滯后項進行回歸，R平方為0.950488，調整的R平方為0.950324。系數分別為-0.085959,0.061130,1.085928，-0.130227，

0.247487

由此可以看出，模型的擬合度很好，R平方很高。

2.5.4 脈沖響應分析

脈沖響應函數主要是刻畫內內變量對誤差變化的反應，本文建立的VAR 模型包含兩個變量，所以共有四個脈沖響應函數。運用e views8.0做出的脈沖響應得到以下結果：

地產指數的變動對自身的正向影響從開始急速在第 2 期下降，隨后第3期后趨近零；對利率的影響較小，在第 5 期后趨近零。在當前我國利率市場化仍在建設階段的背景下，我國的基準利率水平主要由央行來決定，市場不能對利率水平其主導的決定性作用，股市收益率的變動很難影響到我國利率變動。來自 DI 的隨機沖擊對地產指數的沖擊在開始時反向反應，從第 4 期這種沖擊開始逐漸減小，隨后逐漸為零；對自身的沖擊在開始至第 2 期急速下降，到第 3 期為負，到第 6期后逐漸趨向于零。

2.6 實證分析結果總結

通過ADF時間序列平穩性檢驗，得到地產指數和同業拆借率都是單整序列。從而可以進行協整檢驗，協整檢驗的結果表明兩者存在穩定長期的相關關系。之后確定VAR模型的滯后階數為2階，并進行參數估計，從而估計上證房地產指數與利率的滯后存在負相關關系，指數與滯后一期利率的，滯后兩期利率的相關系數為，-0.0 031，-0.0035。估計值顯著且都很小，說明同業拆借率的變動對上證地產指數的貢獻比較小，模型還有很多改進的地方，如改進利率的期限，增加模型中的解釋變量等。

3 結論我們通過使用2012年3月1日到2017年的數據建立var模型分析得到： 利率變動對上證房地產指數變化的貢獻比較低。可能存在以下兩個原因：

第一，模型設定有偏差，利率只是影響上證地產指數的一個變量而已，房地產還受政府政策以及居民收入等等其他變量的影響。

第二，我們選取的數據分別來自于wind數據庫和中國人民銀行的官方統計，由于統計過程中也可能存在一定的誤差，這就使得實證分析的結果存在一定的誤差，對研究結論產生一定的影響。

4 政策建議

在實施了住房制度改革之后，我國的房地產市場取得了飛速的發展。房地產上市公司的業績也越來越受到國家政策的影響，因此政府在制定貨幣政策時，需要房地產行業作為其中的考慮因素。對此，有如下幾點政策建議：

1)使用好貨幣政策工具中的利率政策工具。根據上述實證分析，利率的波動反向影響上證房地產價格指數，即利率的變動對房地產上市公司的股價存在長期的反向影響。從這些年看，央行近年來通過調整存款準備金率和存貸款基準利率調控宏觀經濟，并且在調整之后，房地產板塊的公司股價都會有一定的波動。通過利率實際調整后的影響以及本文的實證分析，利率的波動影響了房地產價格指數。所以政府可以充分利用貨幣政策中的利率政策影響房地產行業的長期發展。

2）審慎使用貨幣供應量政策調節房地產行業的發展。如果貨幣供應量發生變動，宏觀經濟中的各個變量都會產生影響。有研究發現，房地產價格指數不斷下跌時，央行可以增加貨幣供應量，間接影響房地產市場，促使房地產價格指數上漲；相反，房地產價格指數不斷上漲時，央行可以減少貨幣供應量，使房地產價格指數回落；但是貨幣供應量的增加或減少，不僅會影響到證券市場，還會影響實體經濟的發展，另外貨幣供應量政策是一種非常強的貨幣政策工具，貨幣供應量的過多過少都不利于經濟的長期健康穩定的發展。因此在使用貨幣供應量這個政策工具時，應考慮到多方面的影響，謹慎使用。

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