房地产金融外源融资对经济发展的作用分析,宏观经济学论文.docx
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1、房地产金融外源融资对经济发展的作用分析,宏观经济学论文根据美国经济学家格利和爱德华肖的划分,融资方式能够分为内源融资和外源融资。 内源融资是企业生产运营和原始资本积累经过中剩余价值的资本化,外源融资又分为间接融资和直接融资。 间接融资主要是从银行等金融机构获取资金,解决房地产开发中短期的资金需求。 直接融资主要是从资本市场获取资金, 一般用于长期性投资,包括股票融资、债券融资、房地产证券化和房地产投资基金等多种融资方式。 外源融资由于不受单个企业本身积累能力的限制,能够迅速地、大规模地实现资本集中,融资效率高,因此成为企业较多采用的一种融资方式。 本文主要从融资方式的视角分析我们国家房地产融资
2、构造对经济增长的影响,进而选择更适宜的房地产外源性融资方式。 一、房地产融资方式分析 20 世纪 90 年代末以来, 我们国家的房地产业随着经济发展、城市化进程的加快、居民收入水平的提高以及扩大内需政策的启动而快速发展,已经成我们国家国民经济发展中的基础产业和支柱产业。 不过由于种种原因,我们国家房地产融资仍困难重重,融资渠道虽多,融资方式仍显单一。 总体上,我们国家房地产融资方式呈如下特点: 1. 以银行贷款为主,受宏观政策影响较大。 2003 年第一季度至 2018 年第四季度到达最高位 34 492.25 亿元,我们国家房地产银行信贷规模呈逐步上升的态势。 但是受宏观政策影响,2020
3、年第一季度开场,银行信贷规模急剧下降,由2018 年第四季度的 34 492.25 亿元下降到 2020 年第一季度的 7 424.74 亿元,降幅高达 78.47%,此后虽有所上升,但截至 2020 年第三季度仍然只要 11 433.24 亿元。 很明显, 房地产金融中银行信贷规模宏观政策的影响比拟大。 经过 X12 方式方法调整后能够看到,房地产信贷受政策因素影响在 2018 年、2005 年到 2006 年间、尤其是 2020 年以来最为明显。 2. 房地产信托资金迅速发展,成为我们国家信托资金投放最多的领域。 2003 年以来,我们国家房地产信托资金的规模不断扩大,尤其是 2018 年
4、2018 年间增长极为明显,然而自2020 年第一季度开场,房地产信托资金由于遭到国家相关调控房地产业政策的影响,开场较大幅度下降,截至 2020年第三季度,房地产信托资金仅为 2 138.77 亿元,较 2020年第一季度的 2 883.71 亿元,降幅高达 26%. 从信托资金投放的领域看,房地产信托资金占全部信托资金的比重自2003 年第一季度开场逐年增加,由 2003 年第一季度的 6%增加到 2018 年第二季度的 68.6%,此后虽由于政策等方面因素的影响有所回落,但房地产行业始终是信托资金投放最多的领域。 二、我们国家房地产金融外源融资对经济发展影响的理论分析 1. 从购房人角度
5、看,信托业繁荣及信贷扩张可能导致房价大幅波动。 房价的正反应效应是房地产市场的重要特点。 当房价构成上涨预期的时候,各种投机资金入市将推动房价快速单边上涨;当房价超出老百姓的承受能力的时候泡沫就构成了,而泡沫膨胀将触发宏观审慎机制,假如宏观调控戳破泡沫,房地产市场反向正反应效应启动将导致房价单边下跌。 2. 从开发商角度看,信贷扩张及信托业繁荣将扩大投资规模导致供大于求而平抑房价;而资金流动性加强也却使开发商能够高价竞拍土地而构成房价上涨预期,带动投机投资者入市购房,进而推高房价。 那么最终房价上涨还是下跌,将取决于市场的特殊性。 总的来看,房改以来市场还是以推高房价为主。 正是由于信贷扩张和
6、信托繁荣对房价影响的这种波动性,导致房价对经济的影响也将存在两面性。 房价上行一方面会构成财富效应, 通过消费和投资推动经济繁荣;在房价单边下跌的经过中,无论是投机还是投资性购房都将迅速减少,加上房地产开发投资猛烈下降构成大量房地产烂尾工程, 综合导致大量银行贷款坏账和信托投资损失,进而进一步刺激金融业审慎经营,引致各类贷款和投资持续、急剧下降,进而严重阻碍经济发展。 三、实证分析 本文将以银行贷款代表房地产业间接融资,以房地产信托资金代表直接融资进行实证比拟分析。 1. 变量选择 1银行贷款。 观察 2003 年 2020 年间银行贷款的变化情况,其呈现出较为明显的季度循环变动及波动性,各季
7、度的波动规律大致一样,且变化幅度越来越大。 由于季节性变动掩盖了经济发展的客观规律, 因而我们在利用季度时间序列进行计量分析之前,需要对时间序列进行季节调整。 2房地产信托资金。2003 年第一季度以来,房地产信托资金 呈逐年上涨的趋势, 而不同于银行贷款具有较为明显的季节变化规律,因而房地产信托资金无需做季节调整。 为了尽量消除各变量本身的波动性,以各变量对数化后的时间序列作为模型中的变量。 2. 模型建立 1银行信贷、房地产信托与经济增长模型。 为了尽可能地具体表现出出每个变量在模型中的作用,以及各变量对经济增长的影响,我们逐步将各变量参加到模型中。 采用 Eviews8.0 进行相关估计
8、和分析表示清楚, 在不断参加控制变量后,模型整体的评价效果更优。 这表示清楚,一方面各变量之间存在较为密切的联络,另一方面,部分变量的参加能改变模型整体评价能力,因而,该模型需要考虑季节变化、政策调控以及其他各方面的因素。 2银行信贷的季节调整状态空间模型。状态空间模型。 银行信贷 XD 的数据为季度时间序列, 区间范围从 1999 年第一季度到 2020 年第四季度,对其做季节调整的状态空间模型分析。 其模型形式如下: 【公式1】 华而不实, t, t, t, t均为干扰项, 表示取整。由于季节变动要素 SFt是以年为周期的季节变化, 在这里使用三角函数进行拟合,s 表示季节数,考虑到XDt
9、为季度数据,s 取 4. 模型估计结果分析。 a1999 年第一季度至 2020 年第四季度,我们国家房地产银行信贷逐年上升的发展趋势,但是银行信贷长期上升的发展趋势,还是无法掩盖其短期波动,且部分年份波动较大的事实,且自 2008 年第四季度开场,这种波动的幅度也越来越大,周期也越来越长。 这与 2008 年底发生的国际金融危机以及 2018 年以来我们国家较为严厉的控制房地产业的措施出台有关。 b在剔除趋势循环因素后发现历年来我们国家房地产业银行信贷的季节特征非常明显。 从长期来看,这种增长趋势在逐步减弱;但从另外的角度看,我们国家居民的购房需求第四季度中最为旺盛。 这也恰好与我们国家居民
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