我國居民消費與房地產價格浮動的關聯分析

1 量化分析數據的模型建立

1.1 量化分析模型的選擇

在持久收入假說當中，把人們對未來的收入預期納入影響消費的主要范疇，擁有住房的居民來說，房地產價格上漲會使其把這種收益的增加當成是一種持久性的收入，因此，會提高居民的消費信心，進而提高其現期的消費，因此可以建設，居民的消費水平與房地產價格之間有著關聯性。在本文的量化分析當中，將居民的家庭財富水平作為居民消費水平的解釋變量之一，而房地產資產在我國國民的的財富形態中占有較高的比重，能有效地反映居民擁有的財富的實際情況。因此，本文在數據的選擇與處理上，以生命周期理論為基礎，建立量化分析模型，具體如下：Ct=αPHt+βYt+ε，其中Ct表示當期的居民消費數據,PHt表示當期房地產價格，Yt表示當期居民收入,α、β分別表示房價與當期收入的邊際消費傾向，通過分析房地產價格浮動的時候，居民的消費水平會反映出相應的數據變化。

1.2 相關數據的選擇與處理

在開展量化分析之前，通過對我國居民消費數據與房地產價格的變化數據進行收集整理，選擇近三年來以我國一線城市為主要的數據來源，對上海、深圳、廣州等一線城市、同時為了保證數據的可信程度，在新一線城市上選擇武漢、長沙、成都等城市為數據來源，對于房地產價格的浮動變化數據，本文選取六個城市的近三年來的商品房平均銷售價格來進行分析。而對于居民的消費水平變化，則是采用了社會消費品零售總額來衡量，由于在數據上體現了社會生產產品的銷售情況，能夠較為綜合地反映居民消費力水平。最后，對于居民有重要影響的因素是收入，而城鎮居民是住房消費的主體，因此本文將選取城鎮居民可支配收入來衡量，以此提升本文量化分析結果的準確性。

在數據的進一步處理上，由于同方差性是建立線性回歸模型的基本假設條件之一，其隨機誤差具有不同的方差，即說明出現了異方差性。在計量經濟模型中用最小二乘法估計參數模型時，若數據出現異方差，會使回歸分析所得到的參數估計非有效，而最小二乘法估計的隨機干擾項的方差也不再是無偏的，因此在進行回歸分析前應先消除數據的異方差性。傳統計量經濟模型消除異方差性的有效方法是對變量數據取對數，因為其可以在不改變數據的原有性質的基礎上使變量趨勢線性化。因此，本文在進行量化分析的過程將回歸模型進一步表示為：LnCt=C+αLn PHt+βLn Yt+ε,以使得本文的量化分析的結果能夠更加真實。

2 量化模式的實證分析

2.1 單位根檢驗

在本文的模型分析當中，采用 ADF單位根檢驗方法對數據進行檢驗，以證明時間序列數據是否平穩。檢驗結果如下表所示：

表1 時間序列的ADF單位根檢驗結果

單位根檢驗結果顯示一階差分DLnCt、DLnYt以及DLPHt均為平穩序列。因此DLnCt、DLnYt以及DLnPHt服從一階單整過程，可以進行協整檢驗。

2.2 協整檢驗

對變量進行回歸分析,得到結果如下:

樣本修正的決定系數R2為0.986567，表明模型擬合優度較好；且D.W.統計量取值為1.81458，查看D.W.檢驗表，當樣本容量為n=15，自變量個數為 K=2 時，dl=0.95,du=1.54,此時，du＜D.W.＜4-du,即表明模型不存在自相關性。

2.3 殘差分析

對模型的殘差序列進行 ADF檢驗，以判斷殘差序列是否存在單位根，檢驗結果發現在5%的顯著水平下,t檢驗統計量值為-4.61 3596,小于相應臨界值,從而拒絕 H0,表明殘差序列不存在單位根是平穩序列,說明兩者之間存在協整關系。

2.4 格蘭杰檢驗

進行對數化后的三組變量是一階單整的平穩序列，滿足了進行格蘭杰因果檢驗的前提條件。下面，我們將運用格蘭杰因果檢驗方法對三組經濟變量進行因果關系的考察。檢驗結果發現，格蘭杰因果檢驗結果中Null Hypothesis的F-Statistic分別為4.14119、4.8612 0、0.86492、1.61014、17.8303、4.02704，而其對應的Prob則分別為 0.1565、0.1901、0.5390、0.3628、0.0293、0.1814。

2.5 量化分析結果

經過格蘭杰因果檢驗，從相關的量化模型數據分析當中可以發現，我國一線城市與新一線城市的房地產價格浮動與居民消費之間有著較為的顯著性關系。同時，因果檢驗的結果表明，當數據設置滯后時，商品房平均銷售價格才是我國社會消費品零售總額的格蘭杰原因，該實證分析結果證明當前我國的居民消費與房地產價格之間存在關聯性，居民消費水平的上漲帶動了我國房地產平均價格的上漲，但居民消費水平下降的時候，我國的房地產市場也會遭遇相應的增長緩慢，但是就總體水平而言，我國的房地產水平一直處于穩步上漲的總體態勢中與我國居民日益增長的消費水平有著直接的關系，當居民消費中將房地產作為一項長期的投資進行消費的時候，無疑進一步推動了房價的上漲，因此，我國的居民消費水平與房地產價格的浮動之間的關系應該相輔相成，相互促進，共同構成了我國的經濟發展現狀。

3 當前房地產價格變化下的市場穩定性應對措施

為了確保社會經濟的穩定發展，保持房地產市場的穩定性有著極為重要的意義，本文認為可以從以下幾個方面來應對：

3.1 建立實用、準確、標準化的統計形式和預警系統

平穩房地產市場的基礎性工作就是必須判斷市場處于哪個階段，對于房地產市場過熱情況，即是否出現嚴重的供過于求，可以參照空置率，房地產投資占總投資的比重等等。但是必須針對不同地段、空間、城市、配套設施進行細分指標，進而建立較為完善的統計辦法。而預警系統是以收集、整理的統計信息基礎上建立，為了反映房地產市場價格周期波動的情況，進行相應的預測，為政策的實施提供方向標。

3.2 轉變政府考核指標，減低政府引發的潛在風險

轉變各地政府的考核指標，使其不僅僅只考慮財政收入，生產總值。而是綜合的探索本地經濟的和諧發展，人文和諧發展。因此可以考慮從綠色 GDP來考察，并且由于政府經常為了配合擴大內需采取加大基礎設施建設，為相關項目的貸款給予政府擔保。一旦該項目發生問題而導致無法還款，政府擔保引發出來的銀行壞賬會加大風險。并且市場上的購房意愿者會遭受損失，導致房地產價格產生連鎖性的波動。所以必須嚴格審核住房開發貸款，抑制過度投資，防范投機行為。可以提高資產負債率的嚴格規定，或者針對投機獲利行為設置高額稅收。

3.3 保持宏觀經濟穩定發展，提高居民可支配收入

宏觀經濟發展與房地產市場發展緊密相關，為穩定房地產市場，就必須從宏觀上保持經濟的持續、健康的發展。 否則遇到市場拐點或者金融危機，房地產市場的劇烈波動會導致經濟形勢更為糟糕。從而我們可以引導房地產市場的走勢與經濟形勢相匹配，使兩者相得益彰。并且可以適度的對于房地產市場信息和輿論進行加強引導，模糊未來價格預期的走向，從而穩定市場發展。合理地分配收入，完善社保、養老、住房公積金方面的制度，從而使國民在面對房地產市場波動時具有相應的保障和底氣。從我國保障房供給增加，可以看出政府正在以多渠道去解決群眾住房問題。完善住房供應結構，對保障性住房進行完善，提高其使用效率。