中国信贷支持与房地产价格波动——基于SVAR模型的实证研究

本文利用1995-2010年的季度数据,通过建立结构向量自回归模型(SVAR)对中国的信贷支持(货币供给,信贷,利率)与房地产价格的动态关系和相互影响进行了实证研究。研究表明：货币供给扩张和利率紧缩都对房价产生稳定的长期拉动效应,但是房价上涨对货币供给的影响侧重于短期的收缩效应,而对利率的影响则偏重于长期的拉动作用;信贷扩张对房价存在为长期的推动作用,而房价上涨对信贷

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中国信贷支持与房地产价格波动——

基于 S A V R模型的实证研究张朝洋

(西财经大学金融与统计学院，江西南昌 3 0 1 )江 3 03

摘要：本文利用 1 9— 0 0年的季度数据，通过建立结构向量自回归模型 (V R)对中国的信贷支 95 2 1 SA持 (币供给，信贷，利率 )与房地产价格的动态关系和相互影响进行了实证研究。研究表明：货币供给扩货张和利率紧缩都对房价产生稳定的长期拉动效应，但是房价上涨对货币供给的影响侧重于短期的收缩效应，

而对利率的影响则偏重于长期的拉动作用；信贷扩张对房价存在为长期的推动作用，而房价上涨对信贷同时存在短期的拉动效应和长期的推动作用。基于此，本文认为货币供给工具和信贷工具以盯住房价为目标是可行的，而利率工具不宜盯住房价。

关键词：房地产价格；信贷支持；结构向量自回归模型；S AR V

中图分类号：F 3 .7 805 2一

文献标识码：A

文章编号：17— 47 (0 0 07— 6 6 4 57 2 1 )l- 0 50 1金融机构信贷状况和货币供给量三个方面综合反映的资金供给状况，通过建立 S A V R模型对中国信贷支持与房地产价格的动态关系进行实证检验。

、

导言

目前 .已有很多文献对银行信贷或货币政策与房价的影响机制和传导机制进行了研究。其中以理论分析居多。并且实证分析方法主要局限于协整分

二、结构向量自回归模型 ( V S AR)( )型与变量的选取一模

析、因果关系检验、简单回归方法和 V R模型 ( A或 V C模型 ) E,存在理论基础薄弱和模型内在缺陷等问题，模型设定能否反映我国特殊的货币环境以及估计结果是否可靠都需要商榷。与普通的 V R模型相 A比，S A V R模型可以对变量问的同期相关性作出解释，并且通过对其施加基于经济理论和经验证据的

本文构建一个 5变量 S A V R模型

来研究信贷支持 (义货币供应量 M2广、金融机构中长期贷款 L a、金融机构中长期贷款基准利率 R t、城镇家 on a e庭人均可支配收入 Icme no、房地产价格 H ) P。基于

货币中性的假设，信贷支持与房地产价格主要表现为短期关系，本文通过对 S A V R模型施加短期约束，即建立短期 S A V R模型来研究房地产价格与宏观经济、信贷支持的动态关系，重点关注信贷支持与房

约束条件可以分析模型对变量的结构性冲击的动态响应。因此，S AR模型被广泛运用于宏观经济波 V动、货币政策、财政政策的动态效应等相关宏观问

题的实证分析 (张海星，2 0 ) 0 4,通过 S A V R模型得出的估计结果更具有效性和可靠性。

地产价格的动态效应和相互影响。本文选取 19 9 5年 l季度一 0 0年 1季度数据 . 21

基于此，本文将信贷支持定义为由利率水平、

数据来源于中经网统计数据库和中国人民银行统计

收稿日期：2 1— 7 3 00 0— l

作者简介：张朝洋，男，江苏无锡人，江西财经大学金融与统计学院硕士研究生，主要研究方向为房地产金融理论与政策。一

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