中国房地产开发投资与GDP的互动关系.pdf
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1、!#$%&%()#$&*+,#清华大学学报-自然科学版./0 1 2 3 4 5 6 783 2 9-:2;0 期*%(=?A B(=#B$,+C$*%&$*%D中国房地产开发投资与E F G的互动关系沈悦=刘洪玉-清华大学 建设管理系=北京$%D(.收稿日期H*%+&%I&+%基金项目H国家自然科学基金重点项目-I +%.作者简介H沈悦-$I C&.=男-汉.=江苏=博士研究生J通讯联系人H刘洪玉=教授=K&L7 2 A HA 2 6 5 M NO 1 2 3 4 5 6 7 B&$*%&%(S T U V W X Y Z X T W _ T T Z T V U T W V W Ta T b
2、 T U Y cT Z W X Z b T W cT Z W V Z aE F GX Zd X Z Ve f g hi j k=l m nf o p q r j-F T V W cT Z W Y s d Y Z W t u W X Y ZvV Z V w T cT Z W=x X Z w t Vy Z X b T X W z=T X|X Z w !=d X Z V.#W V u W HR$O%O 5 I=:A 1%7 O O 3 O 2 3&7 1$:6 1 P 3 (2 3 475 7 A O 5 M%A 7 O 2 31 5 2()O&3%7 A 1 O 7 O P 9 A (L 3 O2
3、 3 9 1 O L 3 O7 3 P O 5 *+,2 3)5 2 3 7 B 0 5 *%7 3 4%:7 6 1 7 A 2 O MO 1 O=4 3%7 A 2-P2 L(6 A 1%1(3 1$6 3:O 2 3=7 3 P9 7%2 7 3:P :L(1 2 O 2 37 3 7 A M 1 2 1&%6 1 PO 1 O 6 P MO 5%A 7 O 2 3)O&3%7 A 1 O 7 O P 9 A (L 3 O 2 3 9 1 O L 3 O 7 3 PO 5*+,2 3)5 2 3 7 B0 5*%7 3 4%:7 6 1 7 A 2 O M O 1 O1 5&1O 5 7
4、 OO 5%2 1 3&7 M%L7%7)A*%7 3 4%:7 6 1 7 A 2 O M%A 7 O 2 3 1 5 2($%L*+,O%7 A 1 O 7 O P 9 A (L 3 O2 3 9 1 O L 3 O B 0 5 4 3%7 A 2-P 2 L(6 A 1%1(3 1 7 3 P 9 7%2 7 3:P :L(1 2 O 2 37 3 7 A M 1 2 12 3 P 2:7 O O 5 7 OO 5 2 L(7:O$O 5*+,3%7 A 1 O 7 O P 9 A (L 3 O 2 3 9 1 O L 3 O 2 1 L6:5A 7%4%O 5 7 3O 5 7 O$%
5、7 A 1 O 7 O 2 3 9 1 O L 3 O 3O 5*+,B0 5%$%=O 5%1 6 A O 11 5&O 5 7 O*+,1 O%3 4 A M7$:O 1%7 A 1 O 7 O P 9 A (L 3 O2 3 9 1 O L 3 O7 3 PO 5*+,(3 O 5O%7 P 11 O%3 4 A M7$:OO 5 P 9 A (L 3 O$O 5%7 A 1 O 7 O 2 3 P 6 1 O%M B.T z_ Y a H%7 A 1 O 7 O P 9 A (L 3 O2 3 9 1 O L 3 O/*+,/*%7 3 4%:7 6 1 7 A 2 O MO 1 O/
6、4 3%7 A 2-P2 L(6 A 1%1(3 1$6 3:O 2 3/9 7%2 7 3:P I年东南亚金融危机后=如何保证房地产业和宏观经济发展的良性互动日益受到关注1$2J其中一个重要问题就是研究当前阶段=房地产开发投资和*+,之间到底存在一个什么样的互动关系J本文通过*%7 3 4%因果检验3脉冲响应函数和方差分解等计量经济学工具=对当前中国房地产开发投资和*+,之间的互动关系进行实证研究J基础方法与数据 B E V Z w T 因果关系检验*%7 3 4%首先提出因果关系的计量经济学定义H如果4能用于估计另一个变量5=就可以认为4可以*%7 3 4%引起51*2J对于变量5和4的平
7、稳序列=若变量5和4之间不存在着协整关系=直接使用向量自回归?R6-9 :O%7 6 O&%4%1 1 2 9 .模型来检验*%7 3 4%因果关系/若两者之间存在协整关系=则 要 使 用 向 量 误 差 修 正?K)-9 :O%:%:O 2 3.模 型 来 检 验 两 者 的*%7 3 4%因 果 关系1+2J只有当检验结果对滞后长度具有较低的敏感性时=所得的关于*%7 3 4%因果检验的结论才有较高的可信度=所以检验时一般需要选择不同的滞后阶数进行检验=以考察检验结果的敏感性1(2J B 7脉冲响应函数在向量自回归模型中=某一变量8时刻发生扰动后=通过变量之间的动态联系=对8时刻以后的各
8、万方数据变量将产生一连串的连锁变动效应!脉冲响应函数可以描述系统对于单位冲击的动态反应判断变量间存在的互动关系!将#$%模型改写成向量移动平均模型即&()*+*,-+.-*,/+./*0()*123(4,3+.3其中53为系数矩阵3(-/0 2含义为6&*76+8(,7!系数矩阵57的第3行9第:列元素6;3 *76 和惟一一个主对角线元素为正的全对角矩阵?使得=(?8(?-/?-/8(A A 8!利用这个分解可以将原误差向量+变成标准的向量白噪声B即&()*123(4,3+.3()*123(4C,3A D C A.-+.3D()*123(4C,3A D B.3E53A的第3行第:列元素表示系
9、统中第3个变量对第:个变量的一个标准误差的正交化冲击的3期脉冲响应!由此可计算出系统中一个变量对另一个变量的脉冲响应函数比较其不同滞后期的脉冲响应可以判断不同变量受到冲击效果的大小!一般的脉冲响应函数的缺点在于#$%模型中变量顺序的不同会导致分析结果出现较大的差异!利用广义脉冲响应函数分析得到的结果跟#$%模型中变量的顺序无关F G H!如果变量之间存在着协整关系应当使用#I J模型来进行脉冲响应分析!K E L方差分解方差分解是将系统的预测均方误差分解成系统中各变量冲击所做的贡献F M H!考察#$%系统中任意一个内生变量的预测均方误差的分解N#O PF&*7.Q C&*7R&.-&./0D
10、 H(+*7*,-+*7.-*,/+*7./*0*,7.-+*-其均方误差ST IC UV O WX Y Z O P V V P P P D为ST I(=*,-=,8-*0*,7.-=,87.-(A A 8*,-A A 8,8-*0*,7.-A A,87.-(1:(-C A:A8:*,-A:A8:,8-*0*,7.-A:A8:,87.-D 其中A:是矩阵A的第:列向量括号内的表达式表示第:个正交化冲击对7步预测均方误差的贡献!因此可以将任意一个内生变量的预测均方误差分解成系统中各变量的随机冲击所做的贡献计算出每一个变量冲击的相对重要性!通过比较不同变量贡献百分比的大小就可以估计出各变量效应的大
11、小根据贡献百分比随时间的变化可以确定一个变量对另一个变量的作用时滞!如果变量间存在着协整关系则需要使用#I J模型来进行方差分解分析!K E _基础数据研 究所选取的数据均来自历年中国统计年鉴a 房地产开发投资C%I b c#D和d e f的时间序列跨 度 均 为-g h M i/4 4/年分 别 使 用J f b指 数 和d e f缩减指数进行了修正!如图-所示这/个变量取自然对数后的序列并非稳定序列!表-显示两者均为/阶单整!这些变量都是/阶单整的主要原因在于中国自/4世纪h 4年代始宏观经济一直处于高速增长期房地产业也得到了快速的发展!图K K j k l im n n m年中国房地产开
12、发投资与o p q的走势数据来源N中国统计年鉴!表K q r s t t s u v w q x y y z 单整检验变量单位取自然对数后单整检验显著性|-4 4%I b c#亿元 C/D-d e f亿元 C/DGm房地产开发投资与o p q的互动关系m E K!#$与o p q之间 的o y%&x y因 果 关 系检验%I b c#和d e f这两个变量取自然对数后都M4/-清 华 大 学 学 报C自 然 科 学 版D/4 4 C g D 万方数据是!阶单整序列因此取一阶差分后进行#$%&()协整检验结果如表!所示*鉴于这两个变量之间存在着协整关系需要建立+,-模型进行./&0)/因果检验并
13、选择不同的滞后阶数以考察检验结果的敏感性结果如表1所示*以2 3 2 4为 临 界 概 率 值基 于+,-模 型 的./&0)/因果检验的结论表明5.6 7对8,9:+存在着显著可信的单向因果关系也就是说研究.6 7的波动有助于对8,9:+的波动进行预测反之则不成立*表;?与A B C的协整关系检验变量模型形式滞后阶数协整关系个数6D 8,9:+E6D .6 7截距无趋势14表F?与A B C的A G H I J K G因果检验L基于=M模型N变量组零假设O!检验滞后阶数P4滞后阶数P!滞后阶数P16D 8,9:+E6D .6 76D .6 7不是6D 8,9:+的./&0)/原因6D 8,9
14、:+不是6D .6 7的./&0)/原因2 3 2 22 3 Q!2 3 2 22 3 1 R2 3 2 22 3 S 2;3;?与A B C之间的广义脉冲响应分析由于8,9:+和.6 7一阶差分后的序列之间存在着协整关系因此进行脉冲响应函分析的前提是建立+,-模型*根据T9-最小原则建立滞后为!U不带有常数向量的两变量+,-模型如表V所示*可以看到误差修正项与两个变量各滞后项的组合对于8,9:+的解释能力较强而对于.6 7的解释能力较弱说明8,9:+在很大程度上取决于人们对于经济增长的期望以及前期8,9:+.6 7的增长则不能仅用8,9:+和前期.6 7的增长来解释*为了详细分析8,9:+和
15、.6 7之间的互动关系对.6 7和8,9:+对于4个标准新生信息的广义脉冲响应利用表V中的+,-模型分别进行计算和分析*表W?与A B C的=M模型被解释变量,-X6!.6 7Y E46!.6 7Y E!6!8,9:+Y E46!8,9:+Y Z!T 3!6!D.6 7Y2 3 2 2 VL 2 3 2!S N2 3 4 L 2 3 Q 2 NE2 3 Q _L E4 3 _!N2 3 2 1L 4 3 1 1 N2 3 2 4L 2 3 Q Q N2 3 V 26!D 8,9:+YE_ 3!2L E_ 3 S 4 N4 4 3!1L Q 3 V 4 N_ 3 S QL!3!2 NE2 3 4
16、 2L E2 3 4 NE2 3 2 VL E2 3 1 1 N2 3 S 注54 N,-X为 误 差 修 正 项,-XP 6.6 7Y E4 2 3!4 6 8,9:+Y E4E2 3 4 1 Q a!N括号中为b检验量的值a1 NT 3!为调整后的拟合优度的平方*图!U图1纵 轴 上 的c值 分 别 表 示.6 7和8,9:+对4个标准新生信息的脉冲响应*图!显示.6 7本身对.6 7标准新生信息的脉冲响应在第!年达到最大值!3 2 4 d随后快速下降到第_年降至2 3 Q d其后基本维持在2 3 2 4 d的水平a.6 7对8,9:+标准新生信息的脉冲响应整个走势与.6 7对本身标准新生
17、信息的脉冲响应特性相似在第!年达到最大值2 3 R S d随后快速下降第V年影响基本消失达到最低点2 3 4 _ d其后维持在2 3 1 _ d左右*图1中8,9:+通过上述房地产对自身产生的标准新生信息的脉冲响应在第4年就达到最大值4 2 3!d第!年即迅速降至4 3 4 S d随后基本维持在E4 3 2 d左右a8,9:+对.6 7的标准新生信息的脉冲响应在第!年达到正的最大值R 3 2 d第1年降至4 3 _ d第V年降至负的最小值E4!3 Q d随后保持在E_ d左右*图F?对e个标准新生信息的脉冲响应图;A B C对e个标准新生信息的脉冲响应通过上述房地产开发投资和.6 7新生信息对
18、系统的脉冲响应分别进行的分析可以得到两点基本结论5一是房地产开发投资对标准新生信息的脉冲响应要远远大于.6 7 a二是房地产开发投资对2!4沈悦等5中国房地产开发投资与.6 7的互动关系 万方数据!#标准新生信息的脉冲响应波动性比较大$以上结论说明房地产开发投资的走向对!#的变化更加敏感%受!#的影响远远大于!#对房地产开发投资的影响$&()*+,-与./0之间的预测均方误差分解由于预测均方误差分解对变量的顺序比较敏感%因此分别变换!#和1 2 3 45的顺序%利用表6中的52 7模型进行两者的预测均方误差分解$如表8所示%按照先!#9后1 2 3 45的 顺 序 进 行!#的预测均方误差分解
19、%到第:;年时!#本身的贡献高达%1 2 3 45的贡献只占;?;1 2 3 45的预测均方误差分解中%!#的贡献高达?;:%1 2 3 45自身的贡献为:?$如果按照先1 2 3 459后!#的顺序进行预测均方误差分解%在!#的 预 测 均 方 误 差 分 解 中%第:;年 时!#自身的贡献为?A B?%而1 2 3 45的贡献比例是:B A=1 2 3 45的预测均方误差分解中%!#的 贡 献 为B 8 8%1 2 3 45本 身 的 贡 献 为A 6 6:$预测均方误差分解的分析验证了脉冲响应分析的结论C!#对1 2 3 45的影响要远大于后者对前者的影响$表D预测均方误差分解E F G
20、!#H 1 2 3 451 2 3 45H!#!#I J1 2 3 45I J!#I J1 2 3 45I JK L!#K L 1 2 3 45K L!#K L 1 2 3 45K L!#K L 1 2 3 45K L!#K L 1 2 3 45:;:=B 8?M A 8?M A 8:=B 8;:;=?6:B6 6=8;8?;B:;66 6 :88 8?8A?M:A6?=?8:M=?;M M:=A6=:?8 M?=6?=:?M;=;?:B B:?A 68 B;6;6;8?;:=;M B?6=A :B?=A:M M MB:8 A?6:B?M:AM?=8=:M 8?=M:M =B A :8A B?
21、8M?:;=M?8;=:8;?A ;M:B AB A M:A B =?;M;AM?8=:6:?A =:B M B A AA B ;M :6;?BM ;6=;B?A 6:B 8 B 6 8 BA 8 6 6:;=;?;?;:?A B?:B A=B 8 8 A 6 6:(小结本文使用!N G L O P N因果检验9广义脉冲响应分析和预测均方误差分解这A个计量经济学工具%对中国房地产开发投资和!#的互动关系进行了研究$!N G L O P N因果关系的分析显示%!#对房地产开发投资存在单向的显著可信的!N G L O P N因果关系%即研究!#的波动性有助于预测房地产开发投资的走势%反之则不成立$
22、从脉冲响应的大小和预测均方误差的贡献百分比来看%房地产开发投资对!#脉冲的响应远远大于后者对房地产开发投资脉冲的响应%无论是房地产开发投资还是!#的预测均方误差分解%!#的贡献都占主导地位$以上结果表明%!#对于房地产开发投资有着显著的单向作用%当前!#的走势对于房地产业的发展有着决定性的影响%根据!#的波动性可以很好的预测房地产开发投资的走势$!#的波动会引起房地产开发投资更加剧烈的波动%一旦!#出现下滑趋势%将给房地产开发投资带来巨大的负面影响而!#的持续上涨%会给房地产开发投资的增加带来持续的信心$参考文献I)Q R Q S Q T U Q V JW:X YZ O K P 1 P G K
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- 中国房地产 开发 投资 GDP 互动关系
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