房地产价格银行信贷论文

2022-07-03

摘要:1998年住房市场化改革掀开了房地产业神秘的面纱,房地产业从此开始腾飞。然而面对市场上不断增加的投资过热现象,房地产价格也在不断攀升,使得一方面有许多人无钱购房出现几代同室的现象;另一方面又有大量的商品房空置,空城、鬼城屡见报端。“房地产泡沫”呼之欲出,银行信贷成了罪魁祸首。今天小编为大家推荐《房地产价格银行信贷论文(精选3篇)》,仅供参考,大家一起来看看吧。

房地产价格银行信贷论文 篇1:

基于VAR模型的江苏省房地产价格与银行信贷的实证研究

【摘要】本文从理论上研究了银行信贷与房地产价格的关系。在此基础上,根据2000年至2011年的年度数据,运用多变量协整分析技术以及向量自回归模型实证分析江苏省房地产价格影响银行信贷的关系。研究结果表明,房地产价格和银行信贷之间在长期内存在长期均衡关系,银行贷款是房地产价格的单向格兰杰原因。最后,在此研究基础上提出相应的对策建议。

【关键词】房地产价格 银行信贷 多变量协整 VAR模型

一、引言

随着我国城镇化的建设和扩展,房地产业逐步成为国民经济的支柱性产业。房地产具有实物资产和虚拟资产的双重特征,房地产价格关系到老百姓的生活安居,也关系到地方城市发展的潜力,更关系到国家各项宏观调控政策。近年来,各地加大了房地产市场投资力度,使得房地产市场成为投资的热点,商品房价格持续高升。而针对房地产局部过热迹象,中央以及地方政府出台多项经济货币政策来稳定房地产市场,包括调整银行贷款利率、提高房地产抵押贷款首付比例、限制购房套数、征收房产税等,但是中国的房地产价格总体上处于一直持续快速上涨的水平。从世界范围内看,特别是2007年美国次债危机之后,房地产市场的泡沫形成、伴随着资产价格的破灭,加剧了经济的不稳定性。因此,对房地产价格与银行信贷的影响理论分析和实证检验具有重要的意义。

二、文献综述

房地产价格的波动通过影响银行信贷需求和银行信贷供给,从而影响到银行信贷扩张总量。利率通过房地产市场的传导,影响房地产的价格。从房地产价格影响银行信贷需求的角度来看,房地产价格的波动会对居民和企业的信贷需求产生影响。房地产的开发建设工程量大,前期要投入大量资金,才有可能进行资本的增值以及获得投资收益。而在房地产流通以及消费环节,商品住房价值高,大部分消费者选择负债消费,即向银行等金融机构贷款购买住房。房地产市场自身的这些特点决定了其发展需要金融市场的支持,即无论房地产市场的需求者还是供给者,都离不开银行的信贷支持。金融市场对房地产市场提供房屋抵押贷款的同时,金融资本就会获得保值增值的机会。

Davis、Haibin Zhu(2004)利用17个国家的跨国数据对银行贷款和商用房地产价格之间的关系进行了实证分析,结论是,房地产价格的上涨导致了银行信贷的扩张,而不是过度的银行信贷扩张导致了房地产价格的上涨。Gerlach、Peng(2005)利用香港1982年1季度至2001年4季度的季度数据,实证分析了银行贷款、房地产价格、GDP等变量之间的长期均衡与短期波动关系,结论是,房地产价格的波动影响银行的信贷扩张,而银行的贷款却不影响房地产价格。Chen、Wang(2006)使用台湾1991~2001年之间的台湾交易数据,研究表明可抵押资产的价值对地产抵押贷款的规模存在正向和显著的影响,同时,抵押物的杠杆效应对资产价格波动是顺周期的。武康平、皮舜等(2004)建立了房地产市场与信贷市场的一般均衡模型,通过对均衡解的比较静态分析,其研究结论认为房地产价格的上涨导致了银行信贷的增加,银行信贷供给增加导致房地产价格的上涨,二者之间存在正反馈的作用机制。李健飞、史晨昱(2005)采用协整分析方法,利用1998年1月至2004年9月之间的季度数据,对我国房地产价格波动和银行信贷之间的关系进行了实证研究,结论是,银行的过度放贷并不是目前房地产价格上涨的根源,而房地产价格上涨对银行信贷扩张的作用却不能忽视。张涛、龚六堂、卜永祥(2006)对中国房地产价格与房地产贷款的关系进行了实证分析,结果表明中国房地产价格水平与银行房地产贷款有较强的正相关关系。段忠东,曾令华,黄泽先(2007)运用多变量协整分析技术对房地产价格与银行信贷之间的长期均衡和短期动态关系进行检验。结果显示,在长期均衡水平上,房地产价格和银行贷款之间存在双向因果关系;在短期内,房地产价格波动不是短期银行信贷增长的直接Granger原因,而是通过协整关系成为短期银行信贷增长的Granger原因。

本文在已有研究的基础上,运用多变量协整分析技术对房地产价格与银行信贷之间的长期均衡和短期动态关系进行检验。本文实证研究最新的时间序列区域样本,利用并且在计量模型中加入城乡居民储蓄存款年底余额、贷款利率变量,从而使检验结论更有针对性。

三、VAR实证模型的建立

(一)数据来源与变量定义

本文利用2000年至2011年的江苏省商品房平均销售价格、银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额与银行贷款利率的年度数据,来对房地产价格波动与银行信贷之间的关系进行实证检验。其中,银行贷款数据是用金融机构各项贷款来表示,银行贷款利率用5年期以上的银行贷款利率表示。将除银行贷款利率以外的其他数据实际值取自然对数,避免数据的剧烈波动以消除异方差的影响。将商品房平均销售价格、银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额、银行贷款利率分别用变量HP、L、SD和LI表示,而将前三个变量相应的对数值分别用LHP、LL、LSD表示。所有原始数据均来自各期的《中经网统计数据库》、《江苏省统计年鉴》和《中国人民银行统计年鉴》。

(二)单位根检验

为对各变量之间的长期关系进行协整检验,首先要对各变量时间序列的平稳性进行检验。本文运用ADF方法对各个变量的平整性进行单位根检验。对LHP、LL、LSD、LI等变量单位根的检验结果见表1。

注:(ctn)分别表示单位根检验中的截距项、时间趋势项和滞后阶数。滞后项阶数的选取是根据AIC原则,所选择的滞后阶数是使AIC统计量为最小。以上所有数据分析是根据Eviews6.0软件进行。 由以上的单位根检验结果可以看出,原时间序列变量ADF统计量的绝对值均高于5%临界值,序列在5%的显著性水平上均接受零假设H0=0,因此,原时间序列都是不平稳的。4个变量在经过一阶差分后,所有变量的ADF统计量都在5%的水平上显著,这说明这四个一阶差分序列在5%的显著性水平是平稳的,由此可以判定LHP、LL、LSD、LI都是一阶单整序列,即I(1),满足协整检验前提。

(三)协整关系检验

本文运用多变量协整关系的检验—扩展的E-G检验来对多变量系统进行检验。用变量LL对LHP、LSD、LI进行普通最小二乘回归。并对该模型估计残差序列E做单位根检验,ADF检验结果见表2。

由于检验统计量为-4.287794,小于显著性水平0.01时的临界值-2.816740,可认为估计残差序列E为平稳序列,进而得出序列LL和LHP、LSD、LI具有协整关系。该协整关系可以表示为:

LL=-1.554+0.151*LHP+2.473*LSD+0.0112*LI

(0.277) (0.489) (0.037)

以上四变量之间的协整关系式表明了银行贷款、房地产价格、城乡居民储蓄存款年底余额和贷款利率之间的长期均衡关系,括号内的数字为协整方程系数的标准差。可见,各系数的t统计量十分显著。其中,银行贷款对房地产价格的长期均衡弹性为0.151,即长期看来,房地产价格每上涨1%,银行贷款相应增加0.151%,银行贷款对城乡居民储蓄存款年底余额的长期均衡弹性最大,对利率的长期均衡弹性不是很明显。可见,房地产价格在长期内对银行贷款的正面作用有一定的影响。

(四)长期因果关系检验

向量自回归(VAR)模型常用于多变量时间序列系统的预测和描述随机扰动对变量系统的动态影响。本文选取自回归滞后阶数分别为1和2,对各变量的因果关系检验结果见表3。

表3 各变量之间的长期因果关系检验结果

从上面的长期因果性检验结果可以得出,在10%的显著性水平上,在江苏省内,存在从银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额到房地产价格的Granger单向因果关系,可以解释为银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额是房地产价格的变化的原因;在5%的显著性水平上,房地产价格的变化不是银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额变动的原因。在10%的显著性水平上,银行贷款利率不是房地产价格的Granger原因,房地产价格是银行利率的Granger单向因果关系,在滞后2期的基础上。因此可以判断,在长期均衡水平上,房地产价格与银行贷款之间存在单向因果关系,而城乡居民储蓄存款年底余额的提高会推动房地产价格。

四、结论和政策建议

从以上的实证检验可以得出关于我国房地产价格波动影响银行信贷增长的主要结论有:房地产价格与银行信贷之间具有长期均衡稳定关系。房地产价格在长期内对银行贷款有一定的正向影响,从长期看来,房地产价格每上涨1%,银行贷款相应增加0.151%。而银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额构成房地产价格的Granger单向因果关系。在此基础上,我们提出如下政策建议:

一方面,合理控制房地产消费的信贷规模,加强信贷审核,提高信贷质量,尤其要严格控制对房地产投机的信贷,引导房地产投资合理化发展。作为抵押品的房地产通过价格的波动影响信贷市场。信贷的扩张反过来又增加房价。为了防止房地产市场泡沫和尽量减少房地产价格下跌对银行业绩的不利影响,银行需要更严格的贷款管理。更确切地说,作为银行要强制执行风险管理策略,控制投资组合限定在房价方面的直接或间接的风险暴露。银行对房地产开发商和个人住房贷款的信用评估,以及充足的资本储备是必要的,有助于积极防范信贷风险。

另一方面,政府当局制定更加合理的利率政策,使得名义利率更加真实地反映市场资金的供需状况,实行对购房者差别化的信贷政策,积极引导居民的房地产消费需求,保持货币信贷总量和社会融资规模平稳适度增长。同时调整房地产供给结构,加大经济适用房、廉租房等保障房的建设,抑制房地产价格过快上涨,使之回归到合理水平。加强对房地产市场和金融市场的有效监管,有助于促进经济的稳定和满足居民自住和改善性需求。

参考文献

[1]Gerlach,Stefan and Wensheng Peng,2005.Bank lending and property prices in Hong Kong[J].Journal of Banking & Finance,(29):461-481.

[2]Davis,Philip and Haibin Zhu·Bank lending and commercial property cycles:some cross-country evidence [Z]·BIS Working Papers,No 150,2004.

[3]Chen and Wang,2006.The Procyclical Leverage Effect of Collateral Value on Bank Loans - Evidence from the Transaction Data of Taiwan[J/OL].

[4]武康平,皮舜,鲁桂华.中国房地产市场与金融市场共生性的一般均衡分析[J].数量经济技术经济研究,2004(10):24-32.

[5]李健飞,史晨昱,我国银行信贷对房地产价格波动的影响[J].上海财经大学学报,2005(4):26-32.

[6]张涛,龚六堂,卜永祥.资产回报、住房按揭贷款与房地产均衡价格[J].金融研究,2006(2):1-11.

[7]段忠东,曾令华,黄泽先.房地产价格波动与银行信贷增长的实证研究[J].金融论坛,2007(2):40-45.

作者简介:王晓芹(1984-),女,江苏阜宁人,南京师范大学商学院硕士研究生,研究方向为金融理论与政策研究。

作者:王晓芹

房地产价格银行信贷论文 篇2:

从供求角度看房地产价格与银行信贷关系

摘 要:1998年住房市场化改革掀开了房地产业神秘的面纱,房地产业从此开始腾飞。然而面对市场上不断增加的投资过热现象,房地产价格也在不断攀升,使得一方面有许多人无钱购房出现几代同室的现象;另一方面又有大量的商品房空置,空城、鬼城屡见报端。“房地产泡沫”呼之欲出,银行信贷成了罪魁祸首。本文从供求角度出发,分析房地产价格与银行信贷中的供给信贷支持和需求信贷支持之间关系,从而对我国房地产市场的健康发展给出相关的建议。

关键词:房地产价格 银行信贷 供求角度 关系分析

1、研究背景

近几年,在金融全球化和经济自由化的背景下,世界各国相继发生金融危机,如日本的地产泡沫,东南亚的金融危机以及美国的次贷危机,这些危机的一个共同特点就是房地产价格的大幅度波动。我国自2003年起,在新一轮经济周期的推动下,加之银行信贷资金的大力支持下,房地产业迎来了长达十年之久的繁荣时期。房地产业的快速发展极大的推动了我国经济的进步,但同时,居高不下的房价也严重影响了我国房地产业的健康发展。房价的不断攀升,银行信贷资金被认为是主要推动因素。因此,本文尝试从供求视角分析房地产价格与银行信贷关系,以期对此领域的研究有所帮助。

2、房地产价格与银行信贷关系基于供求视角的分析

纵观世界各国的房地产市场发展历程,我们发现银行信贷的扩张对房地产价格的影响不可小觑。每一次房地产价格的上涨都伴随银行房地产信贷的大规模扩张,而银行房地产信贷的大规模扩张又引起房地产价格的进一步上升,房地产价格就在这循环往复中螺旋上升。

2.1、银行信贷对房地产价格的影响

而银行信贷影响房地产价格主要从两个方面,一方面是基于供给角度的房地产开发信贷;另一方面是基于需求角度的个人购房按揭信贷。首先,房地产开发信贷对房地产价格的影响主要通过影响开发投资。我国的房地产开发商主要是通过银行的信贷资金作为前期的投入资金,以此撬动整个房地产项目。因此银行给予开发商的信贷额度会在很大程度上影响开发商的开发投资。同时,贷款利率也会影响房地产商的开发投资,房地产业作为资金密集型产业,资金成本对房地产开发商来说影响很大,较低的资金成本对提高房地产开发商的积极性具有明显的作用。其次,房地产需求信贷对房地产价格的影响主要通过影响消费者的购买能力。房价的不断上涨使得银行基于商品房抵押物价值的不断上升而加大对个人购房的信贷额度,这极大的增加了个人的购买能力,使得房地产市场出现了需求过热的现象。同时,低贷款利率一方面减少了消费者的购房成本,另一方面由于预期房地产价格增长率超过信贷利率使得消费者更愿意通过贷款购房,从而获得收益。

2.2、房地产价格对银行信贷的影响

房价上涨使得更多银行资金进入。首先,从需求角度分析,房地产价格上涨会提高居民对银行信贷的需求;作为居民所持有的最重要的资产,房地产在居民财富结构中占有很大一部分的比例,因此一旦房价上涨,居民的财富将随之增加,根据传统的财富效应理论,居民的财富增加会导致居民消费支出的增加。由于房地产价格的持续上涨,基于房地产价格继续走高的良好预期,使得消费者会继续以住房抵押贷款的方式进行购房投资。其次,从供给角度看,房地产价格上涨影响房地产商的开发投资;当市场中房地产价格发生波动,那么房地产开发商的投资行为将受到影响,根据传统的托宾Q理论,如果市场中的房地产价格高于房屋的重置成本,那么房地产开发商会积极增加对房地产的投资,同时,由于房地产开发投资高额的投资回报率,使得房地产商会继续加大对房地产市场的投资,而此时银行中的房地产抵押物的价值也会随之高涨,房地产开发企业获取银行贷款能力相对增强,从而银行的开发贷款也会增多。

3、针对理论分析的政策建议

我国现阶段金融结构和体系发展尚不健全,而房地产市场的过热现象与银行信贷资金的扩张程度保持着高度的一致性。我国的房地产业高度依赖银行的信贷资金,使得房地产金融风险高度集中于银行机构。因此,如经济逆转,危机降临,首当其冲的就是银行部门。针对以上的分析,给出如下建议:

第一,注重调控政策内容以及时间上的协调性。我国的房地产价格从需求市场传到供给市场会经过一定的时间间隔,因此政府出台的政策应充分考虑到供需方时间上的不一致性,才能防止前期资金流向过多,以及后期的资金支持不足。真正从抑制投机需求、增加供给上控制房地产价格虚高,使得价格回归合理水平。

第二,调整信贷结构,合理配置资金流向。目前我国商业银行针对房地产市场的贷款支持普遍存在着严重的存贷款期限不匹配问题。我国的个人购房按揭贷款的贷款期限一般是15-20年,很多甚至都达30年,而银行存款以5年以下短期存款为主。因此,对于发放个人购房按揭贷款的银行而言,短存长贷是其面临的一个重要问题,而这个问题严重威胁到银行信贷资金的稳健运行。因此,我国商业银行应该充分调整信贷结构,合理配置资金流向,避免资金流向高风险的领域、催生泡沫。

第三,拓宽房地产融资渠道,更大程度上分散银行风险。由于我国房地产企业高度依赖银行信贷,而银行信贷中也有很大一部分是房地产信贷,因此房地产市场的风险很大一部分积聚在银行部门,一旦房地产价格大幅下跌,首当其冲的是银行部门,银行部门承担着房地产市场大部分的风险。在此背景下,我国应积极倡导房地产融资渠道的多样化,分散房地产金融风险。

参考文献:

[1]李瑾.房地产价格变动与银行信贷风险的相关性研究——基于个人住房贷款的定量分析[J].经济师,2011(12):74-78.

[2]项卫星,李宏瑾,白大范.银行信贷扩张与房地产泡沫.美国,日本及东亚各国和地区的教训[J].国际金融研究,2007(3):54-60.

[3]王艳楠.银行信贷对房地产泡沫生成的影响分析[D].[硕士学位论文].山东.中国海洋大学,2011.

作者简介:

林玲(1988-),女,汉族.福建莆田人.学生.在读硕士.单位:江西财经大学金融学专业.研究方向:资本市场与风险管理。

作者:林玲

房地产价格银行信贷论文 篇3:

我国房地产价格波动与银行信贷增长关系的协整检验与误差修正模型

[摘 要] 本文利用2002 年1 月至2007 年 9 月的月度数据, 运用协整理论对我国房地产价格影响银行信贷的效应进行实证分析。结果表明, 房地产价格和银行贷款之间存在单向因果关系,银行贷款是房地产价格的原因, 房地产价格波动在短期对银行信贷发放的直接影响十分有限, 主要是在长期内对银行信贷增长产生影响。而银行信贷也是房地产价格短期波动的格兰杰原因。

[關键词] 房地产价格 银行信贷格兰杰检验 误差修正模型

在我国的房地产业的投资中,大部分资金来自银行贷款,大约70%的房地产开发资金来源于银行贷款。房地产价格的波动通过影响银行信贷从而对产出和宏观经济因素的波动产生深刻影响。我国银行贷款的增长幅度也呈现出时而扩张、时而紧缩的势头。这与房地产价格波动出现惊人的一致 。 研究房地产价格与银行信贷增长的关系具有重要的理论意义和现实意义。

一、我国房地产价格波动与银行信贷增长的协整分析

1.数据的来源及处理

本文选用2002 年1 月至2007 年9月期间的月度数据。选取的变量为我国房地产价格(HP)、银行贷款(L)、经济增长(Y)与银行贷款利率(LI)。为了消除统计数据中价格因素的影响, 以变量实际值进行计量检验, 故对相关数据进行了处理:因为没有月度的GDP数据,故用工业增加值代替。对选取的数据用消费指数进行指数平减,以消除通货膨胀因素的影响。将银行贷款以外的其他数据取自然对数,消除异方差的影响得到的房地产价格(LHP)、银行贷款(LL)、经济增长(LY)、利率(LI)。所有原始数据均来自《中国统计月报》各期。

2.单位根检验

在分析是否具有协整关系之前要对各变量之间进行平稳性进行检验。本文运用ADF 方法对原序列LL、LHP、LY、LI和差分序列DLL、DLHP、DLY、DLI平整性进行单位根检验。

注:其中DLL、DLHP、DLY、DLI分别表示原序列的一阶差分序列,(c,t,n)分别表示单位根检验模型中的截距项、时间趋势项和滞后阶数。**表示在1%水平显著。滞后阶数的选取根据AIC准则,所选的滞后阶数使得AIC统计量为最小。

从上面的结果可以看出,LL、LHP、LY、LI都是一阶单整序列。

3.Johansen协整检验

本文根据Johansen的最大似然方法来检验LL、LHP、LY、LI之间的协整关系,其中最优滞后期的选择,是根据AIC 信息准则,将VAR 模型中的自回归滞后阶数取为6, 另外, 由于各个变量具有明显的确定性趋势, 因此将协整方程设定为含截距项。

从以上的检验结果可以看出, 在5%的显著性水平上已经被拒绝, 所以四个变量之间存在一个协整关系。该协整关系可以表示为:

LL=2.283+1.368LHP-0.175LI-0.100LY

(1.199)(0.171)(0.593)

以上的式子表明了银行贷款、房地产价格、经济增长和贷款利率之间的长期均衡关系。其中, 房地产价格对银行贷款具有正面作用,房地产价格对银行贷款的长期均衡弹性为1.368。

4.Granger因果检验

从Granger长期因果性检验结果可以得到, 在10%的显著性水平上,房地产价格和银行贷款之间存在单向因果关系,银行贷款是房地产价格的原因。工业增加值和银行贷款之间存在双向因果关系,银行贷款与工业增加有着互相推动作用。 此外,房地产价格与工业增加值和利率都具有互为因果关系。

二、 基于误差修正模型的短期动态关系检验

误差修正模型可以反映变量之间的长期均衡关系对短期波动的影响, 并反映变量之间的短期动态关系, 因此本文在协整关系检验的基础上进一步建立起向量误差修正模型。四个变量之间的协整关系可以误差修正项形式表示为:

ECM=LL-2.828-1.368LHP+0.175LI+0.100LY

关于房地产价格的短期动态关系方程可以表示为:

DLHP=0.370ECM-1.740DLL(-3)-0.339DLHP(-1)-0.184DLHP(-4)-

(3.707)(-1.725)(-2.262)(-1.110)

0.406DLHP(-5)-0.328DLY(-1)-0.450DLY(-2)+0.257DLY(-5)

(-2.940)(-1.728)(-2.142)(1.980)

-0.040DLI(-1)-0.073DLI(-2)-0.175DLI(-3)-0.127DLI(-4)

(-1.070)(-1.708)(-3.517)(-2.332)

-0.053DLI(-5)+0.052

(-1.217)(1.994)

R2=0.95AIC=-6.64SC=-5.89

1.在短期,就房地产价格本身而言,房地产价格的滞后一期、滞后四期和五期的系数为负,说明有反向调节作用,说明在短期内房地产价格的变化趋势具有回归正常水平的趋势,而协整方程的误差修正项系数为正,是0.370,所以误差修正机制对房地产价格的上升时有促进作用。

2.银行贷款变动在短期内的对房地产价格有反向调节作用,对房地产价格有降低作用,随着房地产价格的增加会降低银行贷款的上升。

3.利率的也对房地产价格有着反向作用。

三、结论

通过上述的实证检验,可以得出如下主要检验结论:

1.银行信贷与房地产价格的长期均衡关系来看, 房地产价格与银行信贷的弹性系数为1.368, 即长期内房地产价格增长1个单位,银行贷款也会同向增加1.368个单位。

2.从长期看,银行信贷是房地产价格的格兰杰原因, 即房地产信贷会在长期内影响房地产价格。

3.房地产价格变动在短期内的对银行贷款有反向调节作用,对银行贷款有降低作用,随着房地产价格的增加会减少银行贷款的上升。

 

参考文献:

[1]闫之博:GDP与FDI 对中国房地产价格影响效果的实证分析 [J].经济研究导刑,2007(1)

[2]肖本华:我国的信贷扩张与房地产价格[J].山西财经大学学报,2008(1)

[3]Davis,Philip and Haibin Zhu, Bank lending and commercial property cycles:some cross-country evidence[R]. 2004,BIS Working Papers, No 150

作者:涂序平 程国雄