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随着房地产市场和股票市场的快速发展,我国房地产和股票成为了投资者最重要的投资对象,因此房地产市场和股票市场之间的关系成为了研究的热点,研究两个市场之间的关系不仅有利于帮助投资者建立合理的投资组合,还有助于制定经济政策,防止房地产市场和股票市场的风险积累和风险传递,预防股票价格和房地产价格出现盲目互相推动,造成房地产泡沫和股市泡沫的现象出现。
2011年,为了抑制房地产泡沫,减少房地产市场投机的现象,我国房地产市场出台了限购政策,房地产市场交易量有了明显下降,全国主要城市的房地产价格均有下降趋势,许多房地产需求者都处于观望期,房地产市场低迷。而股市受到经济危机的影响,一直低迷不振,上证指数在3000点左右徘徊,因此房地产市场和股票市场均处于低迷期。从历史数据可以看出,房地产价格和股票价格之间有相同的变化趋势,也有相关的变化趋势,那么房地产价格和股票价格之间存在什么样的关系呢?本文主要围绕房地产市场和股票市场之间的关系展开研究,采用了理论联系实际的方法,以商品房销售价格指数代表房地产价格,以上证指数代表股票价格,利用平滑转换回归模型(STR)建立了房地产价格和股票价格的非线性模型。本文总共分为五部分。
第一部分,阐述了对房地产市场和股票市场之间关系的研究背景和意义、研究思路和方法进行叙述,并对国内外相关研究做一个比较完整的研究综述,从前人研究的文献中发现研究中的不足。通过对文献的阅读发现,对房地产价格和股票价格的研究文献比较多,但是观点不一,主要有两个市场间存在正相关关系、负相关关系、不存在相关关系三种观点,并且对房地产价格和股票价格之间关系的研究还主要停留在理论层面,运用的计量经济模型大多基于协整检验、格兰杰因果检验和向量自回归(VAR)等线性模型,应用非线性模型对房地产市场和股票市场之间关系研究比较少,显有学者应用平滑转换回归模型(STR)对房地产价格和股票价格之间的关系进行研究。
第二部分,对房地产市场和股票市场之间关系的相关理论进行了分析,从房地产和股票的财富效应、资产替代效应、宏观经济传导效应三个方面进行了分析。房地产价格和股票价格的变动有同向、反向、双双暴跌的变动形式,由于房地产和股票都具有财富效应、信贷扩张效应,因此房地产和股票价格的上涨都能带动另一种资产价格的上涨,互相推动;然而作为具有同质性的资产,在总资产水平一定的情况下,房地产和股票的投资存在替代性,这种替代是不完全的;在宏观经济水平和宏观经济政策作用下,房地产价格和股票价格同向变动,当出现房地产泡沫和股市泡沫破灭时,房地产价格和股票价格将双双暴跌。
第三部分,对平滑转换回归模型(STR)进行了描述。平滑转换回归模型(STR)认为研究对象之间的关系不是一成不变的,而是随着时间推移,变量的变化呈现出多种变化机制,而这些变化机制之间的转换不是瞬间跳跃而是平滑转换的。STR模型估计的步骤主要有:进行非线性检验、选择最优转化变量、选择最优转换函数、模型参数估计。
第四部分,对房地产价格和股票价格之间的关系进行实证分析,建立STR模型,建立的模型结果表明房地产价格和股票价格之间的关系是非线性的,并且是非对称的。转换速度 r为41,说明模型在高机制和低机制之间的转换速度比较快。转换变量为滞后一期的商品房销售价格指数循环波动序列,模型高机制和低机制之间临界值为-0.01668,当转换变量小于-0.01668时,转换函数处于低机制;当转换变量大于-0.01668时,转换函数处于高机制。当转换变量远远小于-0.01668,即模型处于低机制时,商品房销售价格指数主要取决于商品房销售价格指数的滞后1个月循环波动序列、上证指数的当期、上证指数的滞后1个月、滞后2个月的循环波动序列。当转换变量远远大于-0.01668,即模型处于高机制时,商品房销售价格指数主要取决于商品销售价格指数滞后1个月的循环波动序列、上证指数的当期、滞后1个月、滞后2个月、滞后4个月的循环波动序列,与低机制相比,商品房销售价格指数滞后1个月循环波动序列对商品房销售价格指数的影响有所加强,上证指数的当期和滞后1个月的循环波动序列对商品房销售价格指数的影响有所减弱,而上证指数滞后2个月的循环波动序列对商品房销售价格指数的负的影响有所降低。非线性平滑转换回归模型对现实经济的模拟能力和预测能力,都比线性模型更有效。
第五部分为结论部分,对全文的研究结论作了总结,并根据分析得出的房地产市场和股票市场的之间关系,为我国投资市场的监管、宏观经济政策的制定、投资决策实施提出一些建议。
本文的创新点是:
第一,在研究方法上进行了创新。本文采用了非线性的方法对房地产价格和股票价格之间的关系进行了研究,对于房地产价格和股票价格之间的研究普遍采用线性方法,本文将平滑转换自回归模型运用到房地产价格和股票价格之间关系的分析中,考察我国房地产价格和股票价格之间的非线性关系,从机制转换的角度分析房地产价格和股票价格之间的关系是否具有不对称性,从而更好地理解房地产市场和股票市场之间的内在关系。
第二,在数据的处理上,本文将采用Hodrrick-Prescott方法对数据进行处理,将原始数据的长期趋势去除,对数据处理后的循环波动序列进行研究,从而避免采用差分等方法对原始序列进行处理而损失信息。