于志超

摘 要 本文通過分析匯率影響房價的機(jī)制，利用人民幣的實(shí)際有效匯率指數(shù)和房價共116個數(shù)據(jù)（2012.01～2016.10），運(yùn)用PARCH模型求出人民幣匯率波動的度量，建立向量自回歸模型（VAR），并使用協(xié)整、Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明：第一，人民幣升值會促進(jìn)房價上漲；第二，房價上漲會抑制人民幣升值；第三，擴(kuò)大人民幣匯率波動幅度短期內(nèi)使得房價下降，長期內(nèi)使得房價上漲。

關(guān)鍵詞 房價 匯率 VAR模型 PARCH模型 協(xié)整 格蘭杰因果檢驗(yàn)

一、引言

一路飆升的房價，特別是一、二線城市的房價一直是大家討論的熱點(diǎn)問題。從2012年1月以后的數(shù)據(jù)來看，人民幣實(shí)際有效匯率確實(shí)在不斷升高，但是中國也采取了相應(yīng)的政策進(jìn)行反擊，從而穩(wěn)定匯率。

我國外有人民幣升值的壓力，內(nèi)有房價不斷走高的逼迫，如何有效并且快速地處理二者之間的關(guān)系顯得尤為重要，本文對于人民幣匯率和房價的關(guān)系的研究具有一定的指導(dǎo)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

就匯率和房價的關(guān)系問題，國內(nèi)外學(xué)者也做出了許多貢獻(xiàn)。Benson等（1997）運(yùn)用多元線性回歸方法，利用房價指數(shù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，加元對美元的匯率和溫哥華附近的市場條件對羅伯茨地區(qū)的居民住宅價格影響非常顯著。Earl D. Benson等（1999）利用ARMA的方法，利用美國1984～1994年的匯率數(shù)據(jù)對美國Bellingham的累計(jì)房價指數(shù)進(jìn)行檢測，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：美元匯率每上漲1%，在3～6個月后房價指數(shù)上漲0.77%。

趙曉丹（2007）采用2000～2005年的季度房價、人民幣實(shí)際有效匯率、GDP、城鎮(zhèn)居民平均可支配收入建立了時間序列模型，結(jié)果顯示人民幣實(shí)際有效匯率與房價存在負(fù)相關(guān)，即人民幣實(shí)際有效匯率每下降1%，房價約上升1%。

由此可見，不同的學(xué)者通過建立不同的模型，運(yùn)用不同的數(shù)據(jù)得到了不同的結(jié)論，這也反映出了房價和匯率之間關(guān)系的復(fù)雜性。而本文的目的在于通過運(yùn)用最新數(shù)據(jù)，分析我國匯率改革和成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體后，近幾年的人民幣實(shí)際有效匯率和房價的關(guān)系。2016年10月1日，人民幣加入SDR，使得人民幣幣值變化更加撲朔迷離。

三、理論假說

新開放宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為資本市場和外匯市場具有互動關(guān)系，外部沖擊會通過外匯市場的傳導(dǎo)引發(fā)資產(chǎn)價格的變動。一般而言，人民幣幣值的變動會通過流動性效應(yīng)、預(yù)期效應(yīng)、避險效應(yīng)影響房價。

（一）流動性效應(yīng)

主要表現(xiàn)在境外資金對本國房地產(chǎn)市場的投機(jī)活動。當(dāng)本國貨幣有升值預(yù)期或持續(xù)升值時，外國投機(jī)資本將流入本國，期望獲得本國貨幣升值和房地產(chǎn)價格上升帶來的雙重利潤。

（二）預(yù)期效應(yīng)

在此將外國人購買中國房地產(chǎn)視為投機(jī)活動，當(dāng)房地產(chǎn)價格上升至一定高度時，與股市類似，外國投機(jī)資本會撤離，從而使得人民幣貶值，而房地產(chǎn)價格由于慣性可能會繼續(xù)走高。

（三）避險效應(yīng)

當(dāng)人民幣幣值波動幅度加大時，東道國房價在短期內(nèi)下降；但從長期來看，房價會上升。

通過以上效應(yīng)，我們可以得到以下假說：

假說1：人民幣升值會引起房價上升。

假說2：房價上升會抑制人民幣升值。

假說3：擴(kuò)大人民幣匯率波動幅度在短期內(nèi)會降低房價，在長期內(nèi)會使房價升高。

四、實(shí)證分析

（一）變量選取與數(shù)據(jù)處理

基于上述理論，本文對人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)和匯率波動對于我國房價的影響進(jìn)行實(shí)證分析，并檢驗(yàn)以上觀點(diǎn)的可行性。變量有：人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)（CEER）、人民幣匯率波動（VARI）、房價（HP）。其中，人民幣實(shí)際有效匯率的數(shù)據(jù)來源于中國金融信息網(wǎng)；人民幣匯率波動是通過對CEER進(jìn)行PARCH處理而獲得；對于房價，本文將其視作商品房銷售額和商品房銷售面積的比值（房價=商品房銷售額/商品房銷售面積），商品房銷售面積和商品房銷售額的數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。對于每年一月份不進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，按照線性插值法補(bǔ)上。

本文選取的樣本時間區(qū)間為2012年1月至2016年10月，共58個樣本數(shù)據(jù)。對于房價，通過取其自然對數(shù)使其更加線性化，并且不會改變原有的協(xié)整關(guān)系。而對于人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)，則不能取自然對數(shù)，因?yàn)檫@將會對它的異方差產(chǎn)生干擾，從而影響對人民幣匯率波動這一變量的取值。因此，處理后的三個變量分別為：LnHP，VARI，CEER。

本文采用的計(jì)量軟件為EViews9.0。

（二）人民幣匯率波動指標(biāo)的求取

由于人民幣匯率波動特征無法直接獲得，本文將通過計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型對其進(jìn)行顯示。目前常用的估測匯率波動的計(jì)量模型有：第一，隨機(jī)游走模型；第二，AR模型；第三，GARCH及其拓展模型。經(jīng)過多次比較，本文采用PARCH模型。

由于線性回歸模型一般有擾動項(xiàng)零均值、同方差的假定，這對于匯率的時間序列變動的參考意義不大。為了解決這個問題，Engle（1982）提出的自回歸條件異方差（ARCH）模型對于描述匯率的時間序列很有用。Bollerslev（1986）在ARCH模型中增加了自回歸項(xiàng)，對ARCH模型的條件方差函數(shù)進(jìn)行拓展，得到GARCH模型。但是，GARCH模型未能充分捕獲高頻匯率序列高峰厚尾的特征，為此，本文使用PARCH模型。條件方差函數(shù)用PARCH（p，q）模型表達(dá)如下：

本文采用PARCH（1，1）模型分別對條件方差的滯后值和擾動項(xiàng)平方的滯后值進(jìn)行估值，并把以此求得的方差作為人民幣匯率波動的度量。結(jié)果如方程（2）、方程（3）。

（三）變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

時間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)是模型分析的開始，因?yàn)橹挥挟?dāng)階數(shù)相同時，才能進(jìn)行各個變量之間的關(guān)系的相關(guān)分析。下面采用ADF單位根檢驗(yàn)來檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性。檢驗(yàn)結(jié)果如表1。

ADF檢驗(yàn)結(jié)果表明，變量序列LnHP、REER、VARI都在10%的顯著性水平上，存在單位根，即為非平穩(wěn)序列。而它們的一階差分序列均在1%的顯著水平上，為平穩(wěn)序列。在單整基礎(chǔ)上，再對變量做協(xié)整檢驗(yàn)。

對協(xié)整變量正規(guī)化，得到：（1，-0.0107，0.0256），其對應(yīng)的協(xié)整關(guān)系為：

Ln HP =0.0107REER-0.0256VARI+7.5734 （4）

（8.7375） （-4.5184） （54.7175）

從（4）式可以看出各系數(shù)均通過顯著性為1%的T檢驗(yàn)。在長期關(guān)系中，人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)、房價、人民幣波動存在穩(wěn)定關(guān)系。

當(dāng)人民幣有效匯率每上升1個百分點(diǎn)，房價將上升0.1076個百分點(diǎn)；當(dāng)人民幣匯率波動幅度擴(kuò)大1個百分點(diǎn)，房價將下降0.0259個百分點(diǎn)。

由于該模型的P值較小，因此本文不對此模型進(jìn)行誤差修正處理。

（四）變量間格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

由于格蘭杰因果檢驗(yàn)要求同階單整滿足協(xié)整關(guān)系，對Ln HP和VARI，Ln HP和REEP的一階差分序列進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)，即對DLn HP、DVARI、DLn HP、DREEP進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)，結(jié)果如表2。

由表2可知：第一，房價（HP）的變動量與人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)（REER）的變化量有雙向因果關(guān)系，人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)（REER）的變化將有超過90%的可能影響房價（HP）的變化，房價（HP）的變化也將有超過90%的可能影響人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)（REER）的變化；第二，房價（HP）的變動量與人民幣匯率波動（VARI）的變化量有單向因果關(guān)系，人民幣匯率波動（VARI）的變化將有超過90%的影響房價（HP）的變化，反之則不然。

（五）脈沖響應(yīng)

在VAR模型的標(biāo)準(zhǔn)式中，擾動項(xiàng)也稱為信息，脈沖響應(yīng)函數(shù)描述了任意一個變量的擾動如何通過模型影響其他變量，最終又反饋到自身的過程。以下為運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)來分析房價自身、房價和人民幣有效匯率指數(shù)、房價和人民幣匯率波動的短期動態(tài)關(guān)系。脈沖響應(yīng)圖像如圖1、圖2、圖3所示，其中實(shí)線部分為計(jì)算值，表示脈沖響應(yīng)函數(shù)；虛線部分為脈沖響應(yīng)函數(shù)加減兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信帶；橫軸表示沖擊作用的滯后月數(shù)，縱軸表示各自的時序指數(shù)。

由圖1知，房價在開始階段受到來自人民幣有效匯率指數(shù)的一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時，沒有馬上上升，而是滯后1.5個月后才開始上升，上升至2.5個月后，上漲趨勢會出現(xiàn)變緩趨勢，最后穩(wěn)定在2.1個百分點(diǎn)左右，即房價受到來自人民幣有效匯率指數(shù)的正向沖擊，房價會上升2.1個百分點(diǎn)。顯然，假說1是成立的。

由圖2知，人民幣有效匯率指數(shù)在開始階段受到來自房價的一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時，沒有馬上下降，而是在1.5個月后開始下降，在5個月后穩(wěn)定在-1.1個百分點(diǎn)，即人民幣有效匯率指數(shù)受到房價一個百分點(diǎn)的正向沖擊，人民幣有效匯率指數(shù)會下降1.1個百分點(diǎn)。顯然，假說2是成立的。

由圖3知，房價在開始階段受到來自人民幣匯率波動幅度一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時，沒有馬上上升，而是在1.5個月后開始下降，下降至2.5個月后開始上升，至第4個月為0，最后穩(wěn)定在0.8個百分點(diǎn)。從長期來看，人民幣匯率波動會導(dǎo)致房價的上升。顯然，假說3是成立的。

（作者單位為山東科技大學(xué)經(jīng)管學(xué)院）

參考文獻(xiàn)

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