薛亞楠,徐弘,楊燦
(西安財經(jīng)學院,陜西西安710100)
金融市場和房地產(chǎn)市場作為密切相關(guān)的兩個市場,金融穩(wěn)定會對房地產(chǎn)周期產(chǎn)生直接性影響,金融體制穩(wěn)定政策對于平滑房地產(chǎn)周期波動也有著重要的積極作用,利用金融穩(wěn)定政策平滑房地產(chǎn)周期波動,不但可以很好的推動房地產(chǎn)業(yè)平穩(wěn)發(fā)展,而且也有利于減少金融體系的潛在風險。董曉玉,李星野(2014)在對以往有關(guān)房地產(chǎn)周期性波動和金融穩(wěn)定相關(guān)性研究的基礎(chǔ)上,再把中國房地產(chǎn)周期波動性和金融穩(wěn)定的關(guān)系進行描述性分析后,通過建立VAR模型對金融穩(wěn)定和房地產(chǎn)周期波動進行定量的分析,發(fā)現(xiàn)兩者之前有相關(guān)關(guān)系[1]。
在房地產(chǎn)經(jīng)濟運行過程中,把圍繞著長期增長趨勢線上下起伏波動過程中所呈現(xiàn)的擴張和收縮交替反復運動的過程,稱之為房地產(chǎn)周期。主要表現(xiàn)就是在房地產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟運行過程中所出現(xiàn)的擴張和收縮這兩個階段的一種交替現(xiàn)象。
根據(jù)金融穩(wěn)定性對房地產(chǎn)周期波動的影響因素指標,可以建立以下模型:
為了使參數(shù)估計量具有良好的統(tǒng)計性質(zhì),本文所建立的模型做出幾點基本假設(shè)。假設(shè)1:回歸模型是正確設(shè)定的;假設(shè)2:解釋變量X1,X2,...,Xk之間沒有完全的線性關(guān)系;假設(shè)3:各解釋變量在所抽取的樣本中具有變異性,而且隨著樣本容量的無限增加,各解釋變量的樣本方差趨于一個非零的有限常數(shù);假設(shè)4:隨機誤差項具有條件零均值、同方差及不序列相關(guān)性;假設(shè)5:解釋變量與隨機項不相關(guān)。
表1 逐步回歸
本文選取GDP增長率、M2增長率、不良貸款率、外債負債率、外債償債率以及商品房平均銷售價格作為指標。建立模型并修正,根據(jù)R的最大值原理,把X3作為解釋變量的回歸模型,根據(jù)逐步回歸,結(jié)果如表所示。
經(jīng)比較發(fā)現(xiàn),當加入X1時,修正的判別系數(shù),從R2=0.78增加到R2=0.81,所以保留X1。然后添加新變量逐步回歸,加入X2時,R2=0.85,t檢驗值顯著;加入X4、X5后,其系數(shù)的值與期望相反且t檢驗不顯著,這說明因為X3和X4、X5引起了多重共線性,所以應(yīng)該剔除解釋變量X4和X5,即去掉國家外債負債率、國家外債償債率這兩個指標。
因此,模型的最佳擬合方程是:
然后,在對回歸模型進行異方差性檢驗。
在給定顯著性水平0.05,Obs*R-squared對應(yīng)的p=0.5267>0.05,故原模型不存在異方差。通過對回歸模型的多重共線性檢驗、異方差檢驗,說明Y與解釋變量X1,X2,X3構(gòu)建的回歸方程是最優(yōu)的回歸模型,故而本文最終確定金融穩(wěn)定影響房地產(chǎn)周期波動的回歸模型為:
通過多元回歸模型的實證分析,結(jié)果表明:當X2,X3一定時,X1每當增加1%,Y就會增加0.45%;當X1,X3一定時,X2每當增加1%,Y就會增加0.32%;當X1,X1一定時,X3每當增加1%,Y就會增加0.33%。由上述金融穩(wěn)定性對房地產(chǎn)周期波動的影響研究來看,在所選金融穩(wěn)定的三個指標中,GDP增長率、M2增長率、不良貸款率對商品房平均銷售價格的影響最高。就本文而言,在不考慮其他因素的條件下,說明金融穩(wěn)定性對房地產(chǎn)周期波動的影響因素主要是GDP增長率、不良貸款率和M2增長率,說明這三個指標對房地產(chǎn)周期波動有較高程度地影響。