学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

中国信贷扩张与房地产价格泡沫

作　者: 张朝洋
导　师: 胡援成
学　校: 江西财经大学
专　业: 金融学
关键词: 房地产泡沫信贷扩张状态空间模型结构向量自回归模型面板数据模型
分类号: F293.3;F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 667次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

从目前的泡沫案例来看,在房地产泡沫生成过程中,信贷扩张与房地产泡沫之间均呈现高度的相关性,即伴随着房地产价格的持续快速上涨,金融部门对房地产部门的信贷投放也会大幅增加；无独有偶,随着金融部门对房地产部门的信贷扩张,房地产价格也会急剧飙升。虽然诸多泡沫案例的历史背景和经济后果不尽相同,然而信贷扩张与房地产泡沫之间的高度正相关现象却已是典型事实(stylized facts)。基于这样的典型事实,本文提出紧密相关的三个问题,并以此为逻辑主线勾勒演绎出整个研究框架。第一个问题是,信贷扩张对房地产价格的影响效应如何?本文以文献研究和理论分析为视角,分别从房地产周期和信贷周期的关系,政府、地产商和银行的博弈机制,以及货币政策对房地产市场的影响机制三个方面提出本文的研究假设,利用1995-2010年的季度数据,通过建立结构向量自回归模型(SVAR)对中国的信贷扩张(货币供给,信贷,利率)与房地产价格的动态关系和相互影响进行了实证研究。研究表明：货币供给扩张和利率紧缩都对房价产生稳定的长期拉动效应,但是房价上涨对货币供给的影响侧重于短期的收缩效应,而对利率紧缩的影响则偏重于长期的拉动作用；信贷扩张对房价存在为长期的推动作用,而房价上涨对信贷同时存在短期的拉动效应和长期的推动作用。基于此,本文认为货币供给工具和信贷工具以盯住房价为目标是可行的,而利率工具不宜盯住房价。第二个问题是,信贷扩张与全国性房地产泡沫的关系如何?本文从信贷扩张与全国房地产市场的态势分析得出本文的研究假设,将房地产基础价值视为状态变量,利用1995-2010年的季度数据,通过建立状态空间模型(Sspace)并借助卡尔曼滤波对中国的全国性房地产基础价值进行估计。结果显示,中国房地产泡沫变动呈现显著的阶段性攀升特征。第一阶段(1995Q1-1996Q4),泡沫比率均值为-9.62%,该阶段不存在房地产泡沫。第二阶段(1997Q1-2000Q3),房地产泡沫开始显现,泡沫比率平均为6.85%。第三阶段(2000Q4-2004Q1),泡沫呈现放大趋势,均值达到11.16%。第四阶段(2004Q2-2010Q1),泡沫加速膨胀,平均高达16.95%。基于此,本文认为中国的全国性房地产泡沫已经出现,其主要诱因在于实际利率的持续放松、信贷投放的过快过猛、货币供给的不断扩张以及国民经济的快速增长,尤其是近年来信贷投放和货币供给的过快过猛支撑了中国房地产价格的攀升和膨胀及房地产泡沫的形成和放大。第三个问题是,信贷扩张与区域性房地产泡沫的关系如何?本文从信贷扩张与区域性房地产市场的态势分析得出本文的研究假设,利用中国代表性12个城市1999-2008的年度数据,通过建立面板数据模型对中国的区域性房地产泡沫进行估计。结果显示,在区域房地产价格较高的城市,泡沫比率通常也较高。总体而言,一线城市的泡沫比率最高(14.57%),二线城市次之(7.78%),最后是三线城市(4.72%),并且各线城市的泡沫程度有逐步放大的趋势。对泡沫比率的面板回归结果认为,利率上升在抬高房价的同时也会放大泡沫。基于此,本文认为,针对房价上涨过快过猛的利率调控几乎失效。同时,市场总体向上走势和适应性预期是当前中国大中城市出现显著房地产泡沫的最主要原因。本文的政策建议在于：第一,信贷政策必须与土地政策、税收政策和财政政策相配套,要不断推进我国房地产金融市场发展和利率市场化改革,以便将来借助利率工具对房价进行有效调控。第二,必须运用专项的货币政策工具对房地产价格进行调控,如专项房地产信贷调控等。同时,针对房地产价格的调控要统筹国民经济发展和国内民生建设。第三,对各线城市的房地产泡沫进行调控须因时而异与因地而异,不能千篇一律。比较可行的做法是,通过健全和完善房地产市场政策传导机制来对房地产市场参与者的未来预期进行合理引导。本文的创新点为,在理论分析和现实考察的基础上,重点突出了实证研究。在分析了信贷扩张对房地产价格的影响效应后,本文同时以全国市场和区域市场为视角,分别估计出全国性房地产泡沫和区域性房地产泡沫,在此基础上来研究信贷扩张对全国性泡沫和区域性泡沫的影响以及货币政策(货币供给,信贷,利率)对房地产泡沫的调控效果。这在一定程度上弥补了国内研究的不足。

全文目录

摘要  8-10
Abstract  10-13
1. 绪论  13-26
  1.1 选题背景与研究意义  13-15
    1.1.1 选题背景  13-14
    1.1.2 研究意义  14-15
  1.2 国内外文献评述  15-21
    1.2.1 信贷扩张与房地产价格波动  15-18
    1.2.2 全国性房地产泡沫识别的基本方法  18-20
    1.2.3 区域性房地产泡沫识别的基本方法  20-21
  1.3 研究框架  21-24
    1.3.1 研究思路  21-22
    1.3.2 结构安排  22-24
  1.4 本文的创新与不足  24-26
    1.4.1 本文的创新  24-25
    1.4.2 本文的不足  25-26
2. 理论基础:信贷扩张与房地产泡沫  26-33
  2.1 传统理论框架  26-30
    2.1.1 房地产与信贷周期的理论逻辑  26-27
    2.1.2 政府、地产商和银行的博弈机制  27
    2.1.3 货币政策到房地产价格的传导渠道  27-28
    2.1.4 房地产价格到货币政策的传导渠道  28-30
  2.2 计量分析思路  30-33
    2.2.1 信贷扩张与房地产价格的理论分析及SVAR模型  30
    2.2.2 全国性房地产泡沫的形成机理分析及Sspace模型  30-31
    2.2.3 区域性房地产泡沫的形成机理分析及面板数据模型  31-33
3. 研究假设:信贷扩张与房地产泡沫  33-37
  3.1 信贷扩张与房地产价格波动分析及研究假设  33-34
  3.2 信贷扩张与全国房地产市场分析及研究假设  34-35
  3.3 信贷扩张与区域房地产市场分析及研究假设  35-37
4. 信贷扩张与房地产价格波动——基于SVAR模型的实证研究  37-47
  4.1 变量选取与数据处理  37-38
  4.2 模型设定与估计方法  38-40
  4.3 信贷扩张与房地产价格波动的估计结果与实证分析  40-45
    4.3.1 信贷扩张与房地产价格波动的估计结果分析  40-41
    4.3.2 房价对于收入、利率、货币和信贷冲击的响应与方差分解  41-42
    4.3.3 收入、利率、货币和信贷对于房价冲击的响应与方差分解  42-44
    4.3.4 收入和房价对于利率、货币和信贷冲击的响应  44-45
  4.4 小结  45-47
5. 信贷扩张与全国性房地产泡沫——基于Sspace模型的实证研究  47-57
  5.1 变量选取与数据处理  47-48
  5.2 模型设定与估计方法  48-50
  5.3 全国性房地产泡沫的估计结果与实证分析  50-55
    5.3.1 全国性房地产供给与房地产需求的时变弹性分析  50-52
    5.3.2 全国性房地产基础价值与泡沫比率的估计结果分析  52-53
    5.3.3 全国性房地产泡沫的Granger因果分析  53-54
    5.3.4 全国性房地产泡沫的时变弹性分析  54-55
  5.4 小结  55-57
6. 信贷扩张与区域性房地产泡沫——基于面板数据模型的实证研究  57-66
  6.1 变量选取与数据处理  57-58
  6.2 模型设定与估计方法  58-59
  6.3 区域性房地产泡沫的估计结果与实证分析  59-64
    6.3.1 区域性房地产泡沫的模型比较分析  59-60
    6.3.2 区域性房地产泡沫的测度结果分析  60-61
    6.3.3 区域性房地产泡沫的Granger因果分析  61-63
    6.3.4 区域性房地产泡沫的统计检验分析  63-64
    6.3.5 区域性房地产泡沫的利率政策分析  64
  6.4 小结  64-66
7. 结论与政策建议  66-69
参考文献  69-74
致谢  74

中国信贷扩张与房地产价格泡沫

内容摘要

全文目录

相似论文