基于SVAR模型對房價因素進行分析

虎強

[摘要]運用SVAR模型對影響上海市房地產價格的各宏觀因素進行分析，建立了影響房地產價格因素的SVAR模型。選取上海2001～2015年的年數據為樣本，定量描述了各因素對上海市房地產價格的影響程度，并利用脈沖響應函數分析各個因素對房地產價格的影響時滯、持續時間和作用強度。

[關鍵詞]房地產 SVAR模型 定量 脈沖響應函數

一、引言

從2002年起至2010年，我國的房屋銷售均價上漲了將近1.5倍。我國政府為了抑制房地產價格快速上漲形成較大的泡沫而危害實體經濟不斷地采取積極措施抑制房地產價格過快上漲。

上海作為我國的經濟、金融中心，房地產價格不斷地在上漲。在上海房地產價格上漲的過程中，上海的宏觀經濟是否起作用？如何起作用？起多大的作用？本論文根據影響上海市住宅價格的因素選出四個指標作為解釋變量，將上海市的商品住宅價格作為被解釋變量建立模型，根據實證果進行分析總結，并提出相關的意見建議。

二、文獻綜述

許多學者對房地產價格的影響因素進行了很多的分析。Bramley（1993）定義了房地產價格的函數。Abraham（1994）認為房地產價格由實際建筑成本、居民收入的增長率、就業率及稅后實際利率決定。我國學者也從很多角度對房地產價格影響因素進行了研究分析，周京奎（2005）的實證研究得出貨幣政策是決定房地產價格的重要因素。梁云芳和高鐵梅（2006）發現土地價格、上一期住宅價格以及利率的波動對住宅價格有較大影響。以上著作大都是從經濟因素或是微觀層面分析房地產價格影響因素，本文運用SVAR模型，從實證角度出發，定量分析影響上海市房地產價格波動的一些因素，希望得出的結論能為上海市制定相關政策提供依據。

三、上海房地產價格影響因素的SVAR模型構建

（一）SVAR模型簡介

K個變量，p階結構向量自回歸模型SVAR為

在使用SVAR模型前還需確定滯后階數p。VAR模型確定滯后階數有兩種方法：LR（似然比）檢驗法和AIC信息準則。

VAR模型建立完成后要進行模型滯后結構穩定性檢驗，本文采用格蘭杰檢驗法和AR根法。VAR模型是一種實證模型，通過脈沖響應函數來分析模型。

（二）上海市房地產價格影響因素的SVAR模型建立

影響房地產價格的因素很多，房地產價格的指數可以很好的反映全國房地產價格情況，所以我們選取它來作為房地產價格的描述。根據文獻資料，我們選取城鎮居民可支配的收入（INC）、房地產投資（IA）、城市居民消費價格指數（CPI）、住房竣工面積（CA）為自變量。

四、實證分析

（一）數據的選取與預處理

本文選取2001年至2014年上海的數據，共15個樣本來研究解釋變量和被解釋變量之間長期的關系。首先需對原始數據進行處理，選擇2000年為基期（為100）。而且，在實際檢驗前需要對一些變量取對數。

（二）模型的求解

1.樣本數據的平穩性檢驗。本文采用ADF檢驗法檢驗時間序列的平穩性，如下所示：

（三）VAR模型滯后期的選擇

通過計算各個統計量，由此得到的滯后階數的結果如下表所示，由此可知，6個變量中有5個表明VAR（]）模型更加適合，所以我們建立VAR（1）模型。

（四）SVAR模型的運行結果

經過上文的各種檢驗以及處理后，運用matlab中的進行自回歸分析，得到SVAR（1）中的系數如下所示：

以上便是SVAR模型回歸方程的參數估計的結果。從上面可以看出各個變量以及其滯后階數對房地產價格影響。

（五）脈沖響應函數分析

對上述的各種變量做脈沖響應函數分析，可以得到如下結論：第一，消費者指數對其的沖擊比較大，但是在二十期之后又變得較為平穩。第二，住房竣工面積對房價指數的沖擊相對而言比較小，在十五期之后變得較為平衡。剩下的幾個變量的影響則比較小，而且滯后期數也較小。

（六）格蘭杰的因果關系檢驗

Granger的因果關系檢驗是分析一個變量的滯后項能否對于其他變量產生影響，如果有一個變量受到了其他變量滯后項的影響，我們稱它們之間存在著Granger的因果關系。表3列出SVAR模型的房地產價格與其它變量的Granger因果關系檢驗結果。

從表2我們可以得到一些結論：第一，房地產價格指數和城鎮居民可支配收入之間存在著Granger因果關系；第二，房價指數和房地產投資總額之間亦存在單向的Granger的因果關系檢驗；第三，房價指數與城市居民居住消費價格指數存在單向的Granger因果關系檢驗。

五、結論

通過建立SVAR模型以及運用脈沖響應函數，從各個方面分析了各個宏觀變量對房地產價格的影響，由此得到了各個變量的影響大小和影響方式，并且有了以下結論。第一，房地產價格受過往價格的影響相對而言比較大，而受滯后一期的貸款利率對其的影響相對而言較小。即房地產價格一般不會突變。第二，房價會很大因素的影響居民的可支配收入，房價越高，則居民的可支配收入越少。第三，房價與貸款利率存在著雙向的影響關系，貸款利率的上升會抑制房價的上漲，因此通過緊縮的貨幣政策或嚴格的房地產信貸政策，可以實現對房地產市場價格的抑制與調控。