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财富效应的协整分析和误差修正模型图文
2007年11月系统工程理论与实践第¨期文章编号:
1000—6788(2007)114)001—06
中国房地产财富效应的协整分析和误差修正模型
李亚明,佟仁城
(中国科学院研究生院管理学院,北京100080)
摘要:
为了揭示中国房地产价格与居民消费的关系,在论述财富效应理论对中国适用性的基础上,引
用了持久收人假说与生命周期理论下的财富效应模型,并以该模型为基础构建了协整分析与误差修正
模型同时,选取上海市数据为样本进行宴证的分析,验证中国房地产财富效应的存在性.此外,进一步
选取北京、天津、深圳、重庆市数据为样本进行扩展的宴征研究,并进行比较.研究表明中国房地产财富
效应在一定范围内存在.长期的房地产财富效应基本是正向的。
而短期的房地产财富教麻的发挥形式存
在一定的差异.
关键词:
房地产财富效应;协整分析;误差修正模型
中圄分类号:
砣93.3文献标志码:
A
CointegrationAnalysisandErrorCorrectionModelofReal
EstateWealthEfkctinChina
LIYa—ming,TONGRen—cheng
(sch00lofManagemell|ofGraduateUnive琳脚oftheChineseAcademyofSciences,Beijlng,100080,China)
Abstract:
Based∞applicabilityofweMtheffecttheoryinCitina.Igmrmanentincomehypothesisandlifecycle
hypothesisisintroducedtoanalyzewealthea。
Eeet,whichcointegrationanalysisanderrorcorrectionmodelisconstructed
correspondingto.Fummmote,realestatewealtheffectisdemomtratedandcontrastedthrougllexperimentalanalysis
inShanghai,Beijing,Tisnjisg,ShenzhenandChongqing.ItisshowedthatrealeAmtewealtheffectisexistedinfb43111e
al-eagImng-termrealestatewealtheffectispositive,whereastheshon-termoneisdiffeTml_tfromeachother.
Keywords:
realestatewealtheffect;cointegrationanalysis;目mreorrectionmodel
l引言
在美国、英国,宏观经济的变动通常与房地产价格相互关联.Miles(1994),MuellbauerandMurphy(1997)也说明了在20世纪80年代房地产财富的增加对消费的繁荣起到了很重要的作用….在我国,自1990年土地使用制度市场化以来,尤其是近几年,我国房地产价格持续攀升,以上海为中心的长江中下游地区房地产价格上涨幅度尤为惊人.房地产价格的大幅度上涨已经引起了各方关注,与之相关的问题也成为社会的热点,如调控、泡沫等等.此外,国家统计局城调队2002年对中国城市居民家庭财产的首次调查表明:
在城市家庭财产的构成中,家庭金融占家庭财产的34.9%;房产占家庭财产的47.9%;家庭主要耐用消费品占家庭财产的5%;家庭经营资产占家庭财产的12.2%”o.显而易见,房产已经成为城市居民家庭财产中最重要的一部分.针对这种影响在理论上的研究较成熟的是财富效应理论.在国外针对很多国家的实证研究有很多,包括Case。
eta1.”“1(2001,2005),LudwigandSlok”1(2002),Aoki,etal,【61(2002),DvomakandKohlert74(2003),andEdelsteina,eta1.…(2004).尽瞥程度不同,但多数国家都证实了财富效应的存在’|生,进而揭示了房地产价格对消费的影响.而在国内,由于种种条件的限制,尽管对于财富效应的理论和定性的分析有所涉猎.但实证部分的探讨却仅限于股票市场价格对消费影响的讨论(股票市场财富效应).对于房地产财富效应的研究仅仅停留在定性讨论的阶段.如唐建伟”3(2004)从比较不同的资产类型财富效应相
收稿13期:
2006—09-21作者简介:
李亚龋(1981一),女,内蒙古鱼治区宁城县人,中国科学院研究生院管理学院博士
2系统工程理论与实践2007年11月关问题的角度,比较了股票和房地产价格影响消费的渠道.刘建江”’等人(2005)从消费函数理论探讨了房地产财富效应的作用机制,对国外财富效应理论的阐述的基础上,归纳房地产财富效应的作用机制.
由此可见,房地产价格对消费影响研究面临如下几个问题:
一、数据的不完善使得房地产财富效应的实证研究举步维艰,大多数研究仅有定性的探讨.缺乏实证的支持.二、西方经济理论的适用性.中国与西方国家在很多方面有着明显的差异,正如许多经济领域其他方面的研究一样,适用性电是不得不考虑的问题,在目前中国财富效应的有关研究中也疏于思考.三是以西方理论假定为指导,表现在实证方法上多试验性的给出相关变量,然后运用回归分析方法,即得出变量的系数,并对回归结果进行系统的检验,根据检验结果对模型进行调整,直到得到令人们满意的结果为止.如此忽视了变量的平稳性,可能导致伪回归.
为了更深入地研究中国房地产价格对消费的影响,并给出相应的实证验证,本文以消费函数的视角,分析房地产价格对消费影响的理论基础,即房地产财富效应.考虑到适用性问题,选用适当的模型.采用防整分析与误差修正模型的方法进行实证研究.内容安排如下:
第二部分是理论研究的部分,第三部分是雌上海市的数据为样本的实证分析,第四部分足进一步以北京、天津、深圳、重庆四个城市为对象进行比较的实证分析,第五部分对分析结果进行总结并进行相应的讨论.
2理论模型
哈伯勒(Haberler,1939)、庇占(Pigou,1943)认为如果人们手中所持有的货币及公债等资产的实际价值增加而导致财富增加,人们更加富裕.就会增加消费支出,因而将进一步增加消费品的牛产和增加就业“….根据他们的分析,叟¨果人们手中所持有的资产价格上涨而导致财富增加,则将产生同样的效果,这就是所谓的财富效应,从消费视角分析,所谓房地产财富效应,是指由于房产价格上涨(或下跌),导致房产所有者财富的增长(或减少),其资产组合价值增加(或减少),进而产生增加(或减少)消费,影响短期边际消费倾向,促进(或抑制)经济增长的效应”1,财富效应也逐步运用于分析居民资产价格(尤其是殷价与房地产价格)变动对消费的影响,并成为其理论基础.
财富对于消费的影响效应一直以来都是在持久收入假说或生命周期理论的传统分析框架下进行的(Friedman,1957),在这一框架下,消费水平是根据家庭的当期收入和预期未来收入的现金流,加上他们已经拥有的财富存量来决定的,R.霍尔和M.费莱文(RobertE.Hall,1978;MmjorierFlavin,1981)集中探讨了理性预期理论和生命周期理论以及持久收入理论的综合性内涵.他们的研究成果构成了Lc—PlH模型,把持久收入理论对未来预期的强调和生命周期理论对财富和人口统计变量的强调结合起来,把财富当作总消费最重要的次定因素.持久收入假说或生命周期理论,作为研究居民消费问题的主要框架,近年来成为主流的消费函数理论.这就使得消费函数理论与财富效应研究有着不可分割的联系.臧旭恒”1‘(1994)针对中国消费函数进行了深入地研究,他认为1978年以后持久收入假说与生命周期理论对于中国的适用性逐渐增强,并通过了实汪的验证.本文认为由于近年来中国市场经济体制的逐渐完善,居民储蓄存量的增加及结构的变化,持久收入假说与生命周期理论已经具备r较强的适用性,以此为分析框架的财富效应理论与中国目前的情况有较好适用性.持久收入假说与牛命周期理论下的财富效应模碰见式(1).
C=n+口Ⅳ+yy,(1)
其中:
c代表消费,舻代表财富,而y代表收入.
传统的消费理论在估计财富对消费的影响过程存在一定的问题:
它无法证明涉及c、妒、l,的时间序列特征,因为在这些变量中至少每一个都可能包含随机的趋势成分,那么传统的消费理论所完成的常规分析并未考虑这种随机趋势的经济计量含义““.Davidson,etal“”(1978)提出消费由于当期的财富变动能够主动地“纠正”早期的误差,而如果消费显出这种“纠正”趋势,作为误差校正项列出,短期财富效应看起来应该与那些基于较长时期的财富效应所得出的估计结果很不同.Tinsley(1993)正式征明了扩展的生命周期理论,认为在对经济信息发生反应中包含相应的缓慢改变着的家庭消费习惯和校正时滞”“.
遵循这种思路。
本文认为:
以式(1)为基础,对消费、财富和收入序列进行协整分析,进而建立卡H应的误差修正模型,这是一个对于房地产财富效应实证分析的有效途径.协整是指尽管两个变量屉非平稳的,但二者之间的关系(即某个现行组合)却可能是平稳的.协整反映了序列之间的一种艮期动态均衡,组合的结
第ll期中国房地产财富效应的协整分析和误差修正模型3果就是这些序列与均衡之间的误差,称为均衡误差.在模型中包含协整关系,即是用协整组合的均衡误差对模型进行修正,这类模型成为误差修正模型(error
模型见式(2).
Vc。
=P+a1vcorrectionmodel,ECM).以式(1)为基础构建误差修正(2)cJ.J+且v职+&vE—l+yIVE+y2V一.I+),ecru川
误差修正模型的优点在于把解释消费变量的长期与短期作用分离开来,并特别把长期作用的动态均衡机制显示出来.具体地,式(2)右端的v项表示说明变量短期波动的影响机制,而ecm项则表示长期均衡机制.
3上海市的实证分析
3.1变量选择及数据来源
为了研究房地产价格对消费的影响,本文以房地产财富效应理论为基础进行实证分析.本部分以上海市为典型对象,进行单位根检验、协整检验及长期协整方程的估计、相应的误差修正模型的估计.以式(1)的模型为基础,消费变量为上海市城镇居民社会消费品零售总额(数据来源:
上海统计信息网http:
//www.制s—sh.gov.ca);收入变量为上海市城镇居民Ⅱ丁支配收入(数据来源:
中国经济统计快报http:
//www.bjlnfobank.com/lrisBin);此处的财富变量将其简化为房地产价格指数,因此选取了中国房地产价格指数系统的中房上海住宅指数(来源:
上海房地产估价师协会http:
//www.valuer.org,cn/sej—index.php3).以房地产价格指数的涨跌代表一段时期内居民的房地产财富的变化,以社会消费品零售总额代表消费者消费支出水乎,并且考虑以可支配收入为代表的收入变量,通过协整及误差修正模型分析长期和短期内财富效应的存在性.为了扩大样本量,本文选取的数据为月度数据,时间跨度从2001年2月至2006年10月,样本量为63.所取得的收入、消费及房地产价格指数均为名义数据,需要将其折算为真实值,因此运用2001年1月的定基居民消费价格指数进行折算得到各个指标的真实值.在经济分析中,对含有季节性因素的经济变量,往往需要季节性调整.但是,如果季节波动恰足这个系统变动规律的重要来源,积极凋整就可能造成经济变量的季节性行为所提供的有效信息损失…o.本文直接对未经调整的数据进行分析.此外还采用了对经济数据回归是常用的处理方法,对各个数据进行了取自然对数的处理,以避免异方差的影响.
3.2单位根检验
为了对调整之后消费、收入和房地产价格时间序列进行协整分析,首先要对各个时间序列进行平稳性检验,本文采用了ADF检验确定各时问序列的单整性,结果如表1所示.
ADF检验结果表明:
调整后的消费和房地产价
格指数时间序列,在有截距项而元时间趋势的模式
下,不能拒绝原假设,即存在单位根.而收入时间序
列,在既没有截距项也没有时间趋势的模式下,同样
不能拒绝原假设,存在单位根.而这三个时问序列的
差分序列则接受了原假没,即不存在单位根,说明他
们是平稳的.由此可以确定调整之后消费、收入和房
地产价格指数时间序列均是一阶单整变量,使得它
们之间的西整关系成为可能.
3.3协整检验
调整之后消费、收入和房地产价格指数时间序
列的|办整检验通过EG检验米进行,首先建立序列
之间的回归模型,采用普通最小二乘法进行估计.然
后对回归的残差序列进行平稳性检验,如果残差序
列是平稳的,则说明他们之间存在一种长期的趋势,
即存在协整关系,而非伪回归.具体的结果如下:
第一步:
协整方程口ln柚VInaclnnvInat表1消费、收入和房地产价格指数时间序列的ADF检验变量类型(c,t,n)(c,0,O)(c,0,”r统计量一0.60—055一1.73—167pr<rO.85730.87360.4132OOInah(c,0.0)(c,0.1)(0,0,0)∞,0,1)(c,0,O)(c,O,I)(c,0,O)(c,0,1)441869850.1360.2S一10.55—9.68一3.52—317O.764t0.01301000010010400266叮lIl吖(c,0,O)(c,0,1)一9.7l一953O.O∞100001注:
1)inac、lnah、lnay分别表示取对数之后消费、房地产价格指数与可支配收入值,v代表差分;2)c,t,n分别表示常数项,趋势项和滞后阶毁.
4系统工程理论与实践2007年11月
Inac=一1.09+o.53lnah+0.21Inny(3)
t(~10.69)t11.8l,(3.63)
Pr>I£l<0.0001<0.00010.0006
调整R一曲=O,8776,其中lnac,lnah,lnay分别表示取对数之后消费、房地产价格指数与可支配收入.
第二步:
残差的平稳性检验
从表2可以看出残差序列是平稳的.由此我们可以表2残差序列的ADF检验
说涮整之后消费、收人和房地产价格指数时问序列之问变量类型(c,t,n)r统计量pr<r具有长期稳定的趋势,存在协整关系.从协整回归方程,一332O.00l可以认为:
长期来看,房地产价格指数每变动1%将会引残差(0,0,0)
(0,0,1)—1.93005
起消费变动0.53%,而町支配收入每变动1%将会引起注:
c,l,11分别表示常数项,趋势项和滞后阶数消费变动0.21%.
3.4误差修正模型
根据格兰杰定理+一组具有协整关系的变量一定具有误差修正模型的表达模型存在,这一模型可以揭示变量之间的动态的关系.同时也是动态模型的一种.依据协整回归方程,同时考虑到消费函数的机制,确定一个误差修正模型形式,见式(4).
VInac。
=0.01—0.13Vlnacl-I+0.09VInay,+0.03VInay川一0,77Vlnah。
一0.59VInah卜I—
f(2.33)(一0.98)(2.78)(0.97)(一0.24)(一1.67)
Pr>Itl0.020.330.0070.340.810,1
0.34ecm¨(4)
(一2.91)
0.005
调整的R一曲:
0.2239,DW=2.21.
陵式是以上海市数据为样本对式(2)的一个OLS估计的结果,其中考虑r消费自身的滞后影响,收入和房地产价格的本期及滞后一期的影响,误差项滞后一期的影响,然而有很多项存在统计尚不能通过检验.而且系数的符号不合弹等等情况.因此对模型进行调整得到了如F的结果,见式(5).
Vlnac。
=0.Ol+0.08VInay。
一0.71Vlnah¨一0.40ecruc_1(5)
t(2.42)(2.78)(一217)(一4.14)
Pr>Itl0.0180.0730.0340.0001
调整的R—Sq=0.2445,DW=2.359.
式(5)各项系数显著通过检验,误差修正项系数为负,符合反向修正机制.但是模型(4)和(5)的修正r2偏小,这说明模型的标准误差较大,这也说明了还有一些因素影响了消费的波动,比如利率等.此外,就在于由于数据的限制本文将房地产财富简化为房地产价格这一单一因素也使得解释变量对于囚变量的解释不足.鉴于目前中国的现状,这种处理方法具有一定的适应性,而且本研究主要关注的是财富效应是否存在,以及影响是正向还是负向,而并非用于预测,因此较低的修正r2在该研究证实是可以接受的.
4中国五个城市实证研究的比较
为了深入探讨中国财富效应的存在性,本文将进一步将实证研究扩展到包括北京、天津、深圳、重庆四个城市.并且与上海的结果进行比较,本部分的实证研究栗用与上海市实汪研究相同的步骤.而且变量的选择也同上海部分的实证研究.蹦(1)式为基础的长期胁档模型的估计结果如表3所示,而短期误差修正模型则以式(2)为基础,估计结果如表4所示.
表3的结果说明了,对干上海、北京、天津、深圳、重庆五个城市,凋整之后消费、收入和房地产价格指数时间序列之间具有长期稳定的趋势,存在枷整关系.此外,从长期协整方程的估i十结果,可以认为:
长期看来,五个城市的房地产价格的变动对消费的影响在统计h是显著的.比较看来,房地产价格每变动1%,深圳市的消费变动幅度最大达到了1.01%;北京市的消费变动次之达到0.71%;而上海市和天津市的消费变动幅度较为相似,分别是0.53%和0.51%;重庆市的消费变动幅度为0.41%.除了重庆市外,其他四
第11期中国房地产财富效应的协整分析和误差修正模型5
表3五城市长期协整模型估计结果
上海北京天津深堋重庆
一1.09’。
。
一1.17’’。
一1.53…一413…
Interee-pt(一107)(一297)(一491)(一582)
053’。
。
071’’。
051‘’’1.0l一041’1
Inah
(11.8)(5.15)(395)(723)(一231)
0.21…0.0l017。
。
0.48‘。
034‘。
lnay(3.6)(O83)(2.37)(2.54)(208)
Xdj月一曲0.880.60540.73O1l
时间跨度Ol:
2—06:
405:
1—06:
1005:
I一06:
905:
1—06:
1005:
1—06:
9
协整检验5%1%1%1%8%
(0,0,1)
注:
1)变量岔义与上文所指含义同.
2)(O,0,1)表示残差协整检验形式为无常数项和趋势项.滞后阶数为1.
4)数据米源:
中国房地产指数系统(cREls)(http:
,,www.80ufun.coral),中国经济统计快报(http:
,,㈣biinfob肌k.3)…、**、*分别表示临界水平分别为1%、10%、15%时,系数在统计上是显著的tom)、国家统计局(http:
,,…组Ⅱ.goven/)、天津统汁信息网(http:
//删.s诅睁q.gov.cTl,)、重庆统计信息网
(http:
,,州w。
qq.govon/),深圳统计信息网(http:
Ilww',v.szO.eom/pub/sdjpublic/).
表4五城市短期误差修正模型估计结果
上海北京天津深圳重庆
001’。
0.01
Intercept(2.42)(0.77)
VIn删川一046。
’034’’一006一001
(一1.97)(169)(一011)(一0.03)
008一048…0070.34011
VlnayJ(278)(3.05)(128)(070)(085)
0.070.02
Vlnay;一1(032)(0.19)
VlII吐。
081’0.45‘079一0I)6
(1.67)(1.49)(0.64)(一024)
一0711。
002
Vln以卜l一048+。
(一217)(002)(一198)
.040’’。
一090’’。
一109…一060一015
托ml—J(一4.14)(一3.31)(一471)(一1.08)(一0.79)
AdjR—sq0.24054O5l0.150.37
DW2.362291.1620l143
时间跨度01:
2—06:
405:
1—06:
1005:
1—06:
905:
1—06:
1005:
1—06:
9
注:
1)变量古义与t文所指含义同.2)…、**、*分别表示临界水平分别为I%、10%、15%时,系数在统计上是显著的.
3)数据来源同表3的注释4.
个城市的长期财富效应都是正向的.进一步分析表4的结果,首先各个城市误差修正模型的形式各不相同,系数的显著性如表所示.对于误差修正的系数而言,各个模型都是负的,符合误差修正机制,然而在深圳市和重庆市的模型中该值是不显著的,也就是蜕这两个城市财富效应的短期误差修正模型在统计上不显著,因此可蹦说这两个城市的短期财富效应在统计上不能显著证实其存在.而埘于重庆市的结果中,滞后一期的房地产价格的波动对于消费波动的影响又是显著为负的.对于上海市来说.调整后的当期消费序列的短期波动不仅受到阋整后当期可支配收入序列和上一期调整后房地产价格序列波动的影响,还要受到上一期对长期趋势偏离程度的影响;而对于北京市来说,调整后的当期消费序列的短期波动则是受到滞
6系统工程理论与宴践2007年11月后一期消费波动和可支配收入波动以及房地产价格波动的影响;对于天津市来说,影响调整后的当期消费序列的短期波动的因素与北京的相同,然而可支配收人的波动对于消费的影响在统计上不显著.至于长短期模型修正r2偏低的解释如同上文提到的那样,在本文的研究目的下是可以接受的.5结果分析及讨论从实证分析可知:
协整分析的结果表明,对上海、北京、天津、深圳、重庆五大城市消费、收入和房地产价格之间存在长期的均衡关系.由协整方程(3)的系数可以看出,上海市房地产价格与消费之间是正向的关系,而且在统计上显著通过检验,也就是说长期来说房地产财富效应是存在的.房地产价格每变动1%,则从长期来看消费将变动O.53%,而可支配收入每变动1%将会引起消费变动0.2l%.而由表3五个城市长期协整方程的比较也可以看出,除了重庆市,其他四个城市房地产价格与消费之间是正向的关系,而且在统计上显著通过检验.房地产价格每变动1%,则从长期来看消费的变动幅度,深圳市最大达到了1.01%;北京市次之达到O.71%;而与上海市相似,天津市达到0.51%;重庆市的消费变动幅度为0.41%且是负向的,可以说长期来说,房地产价格的波动对居民消费有显著的影响.在误差修正模型(5)中,各差分项反应了短期波动的影响,而ecnl误差项则表示长期均衡机制.各项系数显著通过检验,此外误差项的系数为负,符合反向修正机制.调整后的当期消费序列的短期波动不仅受到调整后当期可支配收入序列和上一期调整后房地产价格序列波动的影响,还要受到上一期对长期趋势偏离程度的影响.当期可支配收入波动对于当期消费的波动是正向的影响,而上一期房地产价格的波动则是负向的影响,而且其影响的力度也大于前者的影响力度.上一期消费与收人和房地产价格的非均衡误差以0.40的比率对当期的消费波动进行调整.而由表4五个城市短期误差修正模型的比较可以看出:
深圳市和重庆市两个城市误差修正模型不显著,因此认为对于这两个城市的短期财富效应的存在性,在统计上不显著.而其他城市的误差修正模型的形式各不相同,对于北京市和天津市,调整后的当期消费序列的短期波动则是受到滞后一期消费波动和可支配收入波动以及房地产价格波动的影响,而且当期房地产价格波动对于消费波动的影响是正向:
综合实证的结果,可以发现中国的财富效应在一定范围内是存在的,长期的房地产财富效应多数是正向的。
也就是说房地产价格的上升将会增加居民的消费,而短期的房地产财富效应的存在形式则有明显的不同,有些城市是负向的,而且有时滞因
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