金融安全背景下货币政策对房价的影响研究【字数:16488】
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
引言2
一、国内外研究现状2
(一)国外研究现状2
(二)国内研究现状2
(三)国内外研究现状总结3二、货币政策对房价影响的传导机制3
(一)利率渠道3
(二)货币供应渠道4
(三)信贷渠道4
三、货币政策调控房地产市场历程分析5
(一)货币政策参与房地产市场调控的历程5
1.1998年2002年:宽松积极的货币政策5
2.2003年2008年上半年:紧缩的货币政策,多次加息5
3.2008下半年2009年:次贷危机导致扩张性降息6
4.2010年2011年:全面严格管控阶段6
5.2012年2015年:稳中趋宽的货币政策6
6.2016年至今:金融安全背景下管控房地产的新形势6
(二)货币政策对全国和南京市房地产市场调控作用的比较分析6
1.全国和南京市房价增长率变化比较分析 6
2.货币政策对全国和南京市调控作用的分析 7四、货币政策对房价影响的实证分析——以南京市商品住宅价格为例7
(一)变量选取及数据处理7
1.变量选取7
2. 数据处理8
(二)货币政策对房价影响的实证检验8
1.时序图 8
2.平稳性检验 8
3.协整检验 9
4.VEC向量误差模型 10
5.脉冲响应函数 11< *景先生毕设|www.jxszl.com +Q: ^351916072^
br /> 6.方差分解分析 13
(三)实证结果分析13
五、对策建议14
(一)考虑货币政策的时滞性,增强货币政策实施效力 14
(二)考虑市场对经济数据的心理预期 14
(三)推进利率市场化 14
(四)区别设置信贷条件,控制信贷总额,构筑金融安全环境 14
(五)寻找金融安全背景下新的融资形式 14
致谢15
参考文献15
附录A24
附录B24
图21 货币政策传导机制图3
图22 货币政策对房地产价格作用传导机制图3
图23 利率渠道对房价影响的传导机制图4
图24 货币供应渠道对房价影响的传导机制图4
图25 信贷渠道对房价影响的传导机制图5
图31 全国和南京市房价增长率的变化趋势图6
图32 利率、存款准备金率与全国及房价增长率变化趋势图7
图41 VAR模型最优滞后期的确定检验值9
图42 Johansen协整检验结果10
图43 LNHPI_SA对LNLA_SA的脉冲响应图11图44 LNHPI_SA对RE的脉冲响应图12图45 LNHPI_SA对R1的脉冲响应图12图46 LNHPI_SA对R2的脉冲响应图13
表41 ADF检验结果9
表42 VEC模型结果 10表43 LNHPI_SA波动的方差分解分析结果 13金融安全背景下货币政策对房价的影响研究以南京市为例
引言
引言:近年来,我国房地产市场热度有增无减,人们对房地产业的投资热情日益高涨,而投资过多倾向于虚拟经济势必会影响由成本和技术定价的实体经济的发展,引发泡沫经济,阻碍中国未来金融市场持续稳定发展。另一方面,据统计,目前经营状况有能力支付其债务的企业数量占比由28%下降至11%,银行坏帐问题也成为了影响未来经济发展的潜在不安定因素。回顾历史,房地产市场的非理性繁荣曾多次导致金融危机的产生。上世纪80年代,日本经济指标一路高涨,而虚高的资产价格由于缺乏实业的支撑,在最高峰时进经济泡沫破裂,日本至此陷入了长达十年的经济大萧条。20年后,美国贷款机构过度增发次级贷款,再一次造成经济繁荣的假象。之后大量因无力偿还贷款而被没收的房产投入市场,导致美国房价的剧烈下跌,房地产资产价格破灭带来美国及全球金融市场的巨大震荡。
为了防范如房地产泡沫、次贷危机等金融风险,构建金融安全环境。国家近年来加强金融严监管,货币供应量增速持续放缓,经济整体杠杆率开始下降。货币政策作为影响国家宏观经济活动的金融策略,在调控房地产市场的过程中能及时地根据经济形式进行相反操作,手段较行政干预更加温和有效且灵活。因此,新形势下货币政策对房地产市场的调控方式研究成为新一热点。
由于货币政策是宏观经济策略,目前的研究仍集中于国家整体层面,然而政策传导到各子区域的调控效果存在差异。因此本文着重研究在国家宏观调控背景下,货币政策对南京市房地产市场影响的传导机制,有助于引导政策制定与投资行为,维护区域金融安全环境,也为以后的货币政策区域性研究提供参考。
一、国内外研究现状
1. 国外研究现状
国外学者对于货币政策对房地产价格传导机制的影响的研究大多从利率和货币供应渠道出发。Taylor,John和Houston[1]指出2001年到2004年期间美国连续降息行为直接引发了房地产泡沫。Deokho,Ma[2]也深入探究了利率对房价的影响,他借助VAR模型对它们之间的长期关系进行多变量的协整检验,结论证明利率变动反向作用于房价。Michael Berlemann,Julia Freese[3]同样借助VAR模型,将瑞士房地产市场进一步细化,分为一般性房屋、公寓性房屋以及商业性房屋。结果发现利率工具对商业性房屋价格调控无效,而与一般性与公寓性房屋价格呈负相关。Lastrapes[4]通过脉冲响应函数证明了货币供给量冲击只能在初期对美国商品房价格与销售量产生正向作用。
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