2023年基于VAR模型的我国房地产价格影响因素分析.docx

基于VAR模型的我国房地产价格影响因素分析 ：近年来，我国房地产普遍存在房价上涨过快的问题，要解决这个问题就要知道哪些因素对房地产价格造成影响，以及影响程度。本文结合了国内外学者对于房地产价格影响因素研究，从合肥市房地产开展现状着手，以合肥市的房地产价格为研究对象，选择2022-2023年的相关指标，建立VAR模型，对合肥房价上涨因素进行深入分析。 Abstract： In recent years， there has been a problem of excessively rapid housing price rises in China"s real estate. To solve this problem， we need to know which factors have an impact on real estate prices and the degree of influence. This article combines domestic and foreign scholars" research on the influencing factors of real estate prices， starts with the current status of real estate development in Hefei， takes the real estate prices in Hefei as the research object， selects relevant indicators from 2022 to 2023， establishes a VAR model， and conducts an in-depth analysis of the factors of rising housing prices in Hefei. 关键词：房价影响因素;GDP;PI;VAR模型 Key words： house price influencing factors;GDP;PI;VAR model 中图分类号：F224;F293.3                              文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311〔2023〕22-0046-04 1  研究背景及意义 1998年，中国刚刚挺过了亚洲金融危机。为了缓解住房紧张问题和住房供给量滞化问题，加大市场供给，国家实行了房地产业体制改革[1]。从一定意义讲，此次改革可算作中国房地产的开始。但从08年后房价开始呈现泡沫化特征，房价的快速上涨引来了诸多问题。比方市场上大局部资金集中于房地产，使得资金结构不合理。特别是随着2023年物价上涨，居民部门杠杆率提高，这给国家金融稳定带来了巨大风险。 文章在大量阅读文献前提下，认真研究房价相关理论，找出影响合肥房价的影响因素，通过收集相关数据分析并得出结论。不仅可以给相关部门提供理论参考，还可帮助消费者更好地做出投资决策。 2  合肥市房地产开展现状分析 2.1 房地产市场开展 由于前两年房价飞涨，合肥房地产市场到达了顶峰期，限购令的出台更是加剧了该现状，房地产的股价也应声下跌，该趋势在2023年尤为凸显。但合肥房价仍旧偏高。从当前形式来看一线城市购房需求虽然已经到达相对饱和，但以二三线为主的城市购房需求正在飞速上涨。且近年来二三线城市的人口流入量也一直增长，加大了购房热。 2.2 房价上涨 随着现代化的开展，人们的购房意识不断成熟，加大了人们对购房的需求，对住房环境和质量要求越来越高。但合肥市居民的收入明显低于房价上涨水平，人们的购房压力大，虽然有大量二手房存在，仍无法解决人们购房需求。且居民也难以接受过高的房价，这种炒房热最终会对整个房地产市场造成巨大不利影响，需要提出解决方案加以控制[2]。〔图1〕 2.3 各区域房价状况 房价受地理位置影响较大，靠近市区一二环的地区房价较高，在东南、西区和新站板块的房价已经较成熟，房价相对较高，而在东区和南区这些较偏远地区房价较低。合肥属于江淮经济带，未来经济开展和房价的上涨是不可防止的，但其中一个问题就是房价上涨与当地居民工资水平脱节，需政府加大重视予以解决。 3  房地产价格的影响因素 3.1 土地因素 房价构成根底是土地价格，随着土地资源的稀缺，土地购置费不断上涨，导致土地本钱增加，势必会导致房价的上涨。两者存在正相关性，是房价影响因素中固定价值的代表。 3.2 人口因素 城市常住人口数、人口年龄分布、家庭结构、受教育程度等也会对房价有所影響。人口越多，房屋需求越多，供<需，房价必然不会降低。同时，核心家庭数量增加、离婚率提高等都会使家庭户数增加，也会导致人们对住宅需求增加，这也是房价上涨的重要因素之一。 3.3 环境因素 指房地产周围居住状况，是影响房价的外部因素。住宅环境越好，市政设施和公共配套设施越完善，周边交通越便利，周边地区越兴旺，房价自然就越高。相反，房价就会稍低。 3.4 经济因素 经济因素对房价影响十分大，比方GDP、房地产投资额、PI、CPI、利率等，房地产业与地区经济相互影响，随着房地产业成为经济开展的支柱产业，对房价的分析也越重要。 3.5 政策因素 20世纪90年代末公布的住宅商品化政策以来，房地产业开展备受各界关注，其影响越来越重要。20年来政府陆续出台了屡次楼市调整政策，有税收政策、城市开展战略、金融政策、住房改革、土地政策、行政隶属变更、特殊政策等。各项政策在一定程度上會影响商品房的价格，但从定量分析的角度，研究其对房价影响比拟不易。 4  实证分析 4.1 VAR模型实证检验 VAR 模型可以用来预测相关的经济时间序列系统，并分析随机扰动对变量系统的动态冲击，解释经济冲击后对变量所产生的影响。P阶VAR模型表达式： yt=Φ1yt-1+…+ypΦt-p+Hxt+εt，t=1，2，…，T 4.2 变量的预处理 文章选取四组数据〔合肥房价P、合肥国内生产总值GDP、合肥人均可支配收入PI、合肥房地产开发投资总额IA〕，从2022-2023年14年的时间序列数据，使用Eviews8.0 对 P、GDP、PI、IA 进行历史趋势图分析。 由图2可知，P、GDP、PI、IA都呈现出上升态势，说明该时间序列是非平稳的，其数字特征是随着时间变化而变化的。而且，为了防止异方差，对上述变量进行取对数处理。 4.3 VAR模型的建立与检验 4.3.1 ADF 平稳性检验 要建立VAR模型，首要的是数据必须平稳。由前面可知该数据是非平稳的，所以要使用ADF检验，由此来得出它们的短时间的和长时间的联动关系。 对原变量进行单位根检验后，ln IA 变成平稳序列;ln P、ln GDP、ln PI 二阶差分后变成平稳序列。由于只有同阶平稳才可防止伪回归，所以把ln IA 做二阶差分〔结果见表2〕。在VAR模型中，确定滞后阶数是非常重要的。滞后阶数需满足两点：一是自由度要足够多，二是滞后项数目要足够。在检验中，由Logl、LR、FPE、AIC、SC、HQ 六种法那么综合判断，确定最优滞后阶数是一阶。 4.3.2 Granger 因果检验 由格兰杰因果检验可得： ①合肥房价与和GDP之间有着单向因果关系，即房价是GDP的格兰杰原因，就是房价变化会致使GDP变化，但是GDP变化不会让房价变化。 ②合肥GDP和房地产投开发资总额有着单向因果关系，即GDP变化会致使房地产投资开发总额变化，但是房地产投资开发总额变化不会让GDP变化。 基于上述对房价P、GDP、IA、PI使用了VAR模型估计。利用单位根对模型的稳定性进行检验。假设所有AR根模都<1，J即推模型稳定，反之，假设所有AR根模都>1，即推模型不稳定。由图4可看出，因为所有AR根都在单位圆内，即模长都<1，所以本次建立的模型是稳定的，即本次实证结果是有效的。 4.3.3 脉冲效应分析 上述分析的假设条件是：经济体外部环境处于稳定状态。当然如果经济体外部环境动乱时，我们就需要借助脉冲响应函数对房价影响因素的动态变化进行分析。在脉冲响应函数中，横坐标表示冲击作用的滞后期间数，纵坐标表示合肥市房价的响应。 由图5可知： ①PI在前期对房价冲击最大，后期那么趋向稳定。 ②IA对房价虽然有正面冲击，但是冲击作用较小。 ③本期，如果给GDP 1个正向冲击后，房价在前1期下降速度较小，在第2期到第5期是先上升后下降，最后趋向稳定。 4.3.4 方差分解 文章利用方差分解的思想分析个变量对房地产价格变动的奉献程度，得到如图6所示，横轴为滞后期数，纵轴为各影响因素对房地产价格变化的奉献率。由分析知，合肥的PI、GDP对房价有正向影响。且随着时间延续，合肥的PI、GDP、房地产开发投资额，对房价影响效果为正向。 5  结论分析与建议 5.1 结论分析 综上，可有如下结论： ①合肥GDP和房价有单向的正向影响关系，即房价会引起合肥GDP变化，且其影响为正向。②合肥GDP和房地产开发投资总额有单向影响关系。③如果给合肥GDP 1个正向冲击后，合肥房价会在一定时期内下降，即该次冲击对房价有负影响。但是长时间来看趋向平稳。反之如果给合肥市的PI 1个正冲击后，较短时间内合肥房价会快速上涨且会到达最大值。但是，一段时间后，该波动又会趋向平稳。同时房地产开发投资总额对房价也有正向冲击影响，但是这种影响趋向于0。 5.2 政策建议 5.2.1 调控加强有关税收策略，着手税务监察 调控私人转手住宅的征税政策，首先加快速度完善当地的私人住房信息统计，对于个人名下购置的住宅未到三年就出手买卖的，全部按照买卖所得差价进行全额征收个人所得税。对局部房价大幅定价高于自身周边房价的房地产开发工程，加大对土地的增值税务征收管理的监管监察力度。 5.2.2 加强二套住房购置把关 对于使用贷款购置第二套住宅的个人，努力在源头做好把关，在首付比例上提高购房门槛。当地的人民银行可以依据考察当地的住房价格水平进行确定以此控制细那么和具体条件，以国家的信贷条款为基石，加高个人购置第二套住房的首付数额并且提高所贷款金额的利息。 5.2.3 加强政府的市场管制力度 政府应重视房地产价格变化引起的市场波动，严防打击房地产企业和中介机构的违法违规行为，加强对房地产市场的监管，催促房地产价格与市场价格相一致，确保房地产市场稳定的调控，促进房地产长期健康稳定开展。加强房屋贷款制度，提高贷款利率，限制过度购房贷款，同时加快财税体制改革，可以对售房利润进行征税，抑制房地产投机，降低泡沫风险，建立长效机制，保持房地产市场平稳健康开展。 参考文献： [1]翟洪涛.我国房地产价格影响因素分析[J].科技与管理，2023，13〔04〕：81-83. [2]巩惠，吴俊清.合肥市房地产需求因素分析[J].山西农经，2023〔15〕：120-121. [3]王毅.土地财政下的房地产管理缺失分析[J].中国市场，2023〔6〕：36. [4]王玉波.我国土地财政供给类型与调控对策[J].经济地理，2023〔1〕：142-151. 作者简介：陈楠〔1994-〕，女，安徽六安人，全日制硕士研究生。