【摘要】：筆者為了解釋房地產(chǎn)價格與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出波動之間所表現(xiàn)出的時而一致時而背離的中國經(jīng)濟(jì)事實,采用頻域方法實證分析了中國房地產(chǎn)價格周期、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出周期的波動特征以及兩者之間的譜相關(guān)性。結(jié)果表明:房地產(chǎn)價格與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出周期相近,且波動形態(tài)比較吻合,存在"共振"關(guān)系,但兩者波動并不完全重合;經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出變化引起的房地產(chǎn)需求的改變是推動房地產(chǎn)價格波動的重要因素,實際經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的變化可以作為房地產(chǎn)價格變化的先行指標(biāo)。因此,相關(guān)部門在制定調(diào)控政策時,需要注意房地產(chǎn)周期與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出周期之間的協(xié)調(diào),把握不同階段的調(diào)控力度;房地產(chǎn)企業(yè)在規(guī)劃開發(fā)進(jìn)度時應(yīng)利用價格周期規(guī)律,實現(xiàn)利潤最大化,投資者投資房地產(chǎn)時也應(yīng)當(dāng)觀察宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境,選擇最佳購買時機(jī)。
【圖文】：

·理論經(jīng)濟(jì)·中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報2014年第10期圖1剔除季節(jié)效應(yīng)的定基增長率進(jìn)一步展開研究前，還需要使數(shù)據(jù)平穩(wěn)化�？紤]到本文研究對象是兩個序列的周期性波動，Hodrick-Prescott濾波相比于常見的差分平穩(wěn)或?qū)?shù)差分平穩(wěn)方法具備明顯優(yōu)勢:一方面可以將原序列分解為趨勢序列和波動序列，而后者正是本文的研究對象;另一方面，H－P濾波過濾后的波動序列滿足協(xié)方差平穩(wěn)要求。對月度數(shù)據(jù)，H－P濾波的參數(shù)一般選擇14400。圖2描繪了經(jīng)H－P濾波之后經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長率和房地產(chǎn)價格增長率序列的周期性波動部分，容易看出兩者波動存在某種相似和關(guān)聯(lián)性，下面我們通過單變量序列譜分析和兩變量交叉譜分析來進(jìn)行細(xì)致研究。圖2Hodrick-Prescott濾波后序列的波動部分經(jīng)過H－P濾波過濾后得到房地產(chǎn)價格增長率和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長率序列的樣本周期圖(Perio-dogram)，為了估計兩序列的總體譜，需要選擇合適的窗函數(shù)在考察的頻率附近進(jìn)行加權(quán)平滑。由于譜SY本身可以看作一個傅里葉級數(shù)，因此在實際計算過程中可運用快速傅里葉變換(FastFourierTransform，簡稱FFT)進(jìn)行簡化:Ij(f)=T×dj(f)×dj(f)式中，Ij(f)為序列j的樣本周期圖;j=1，2分別表示經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長率和房地產(chǎn)價格增長率;T為序列長度;dj(f)代表序列j的傅里葉轉(zhuǎn)換。由于樣本觀測值有252個，故計算過程中用到的傅里葉頻率共256=28個。圖3給出了兩個序列的樣本周期圖估計值，從圖上可以看出經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長率的樣本周期圖在頻率0.0234處出現(xiàn)了主譜峰，這表明經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出存在長度為42.7個月的主周期波動;在頻率0.0352和頻率0.0117處出現(xiàn)兩個次譜峰，分別代表周期為28.4個月和85.5個月的次周期波動。房地產(chǎn)價格增長率的樣本周期圖在頻率0.0352出現(xiàn)第一譜峰，在頻率0.0195、

，還需要使數(shù)據(jù)平穩(wěn)化�？紤]到本文研究對象是兩個序列的周期性波動，Hodrick-Prescott濾波相比于常見的差分平穩(wěn)或?qū)?shù)差分平穩(wěn)方法具備明顯優(yōu)勢:一方面可以將原序列分解為趨勢序列和波動序列，而后者正是本文的研究對象;另一方面，H－P濾波過濾后的波動序列滿足協(xié)方差平穩(wěn)要求。對月度數(shù)據(jù)，H－P濾波的參數(shù)一般選擇14400。圖2描繪了經(jīng)H－P濾波之后經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長率和房地產(chǎn)價格增長率序列的周期性波動部分，容易看出兩者波動存在某種相似和關(guān)聯(lián)性，下面我們通過單變量序列譜分析和兩變量交叉譜分析來進(jìn)行細(xì)致研究。圖2Hodrick-Prescott濾波后序列的波動部分經(jīng)過H－P濾波過濾后得到房地產(chǎn)價格增長率和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長率序列的樣本周期圖(Perio-dogram)，為了估計兩序列的總體譜，需要選擇合適的窗函數(shù)在考察的頻率附近進(jìn)行加權(quán)平滑。由于譜SY本身可以看作一個傅里葉級數(shù)，因此在實際計算過程中可運用快速傅里葉變換(FastFourierTransform，簡稱FFT)進(jìn)行簡化:Ij(f)=T×dj(f)×dj(f)式中，Ij(f)為序列j的樣本周期圖;j=1，2分別表示經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長率和房地產(chǎn)價格增長率;T為序列長度;dj(f)代表序列j的傅里葉轉(zhuǎn)換。由于樣本觀測值有252個，故計算過程中用到的傅里葉頻率共256=28個。圖3給出了兩個序列的樣本周期圖估計值，從圖上可以看出經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長率的樣本周期圖在頻率0.0234處出現(xiàn)了主譜峰，這表明經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出存在長度為42.7個月的主周期波動;在頻率0.0352和頻率0.0117處出現(xiàn)兩個次譜峰，分別代表周期為28.4個月和85.5個月的次周期波動。房地產(chǎn)價格增長率的樣本周期圖在頻率0.0352出現(xiàn)第一譜峰，在頻率0.0195、0.0508和0.0664三處出現(xiàn)次譜峰，依次代表了周期為28.4個月、51.3個月、19.7個月、15.1個?

增長率和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長率序列的樣本周期圖(Perio-dogram)，為了估計兩序列的總體譜，需要選擇合適的窗函數(shù)在考察的頻率附近進(jìn)行加權(quán)平滑。由于譜SY本身可以看作一個傅里葉級數(shù)，因此在實際計算過程中可運用快速傅里葉變換(FastFourierTransform，簡稱FFT)進(jìn)行簡化:Ij(f)=T×dj(f)×dj(f)式中，Ij(f)為序列j的樣本周期圖;j=1，2分別表示經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長率和房地產(chǎn)價格增長率;T為序列長度;dj(f)代表序列j的傅里葉轉(zhuǎn)換。由于樣本觀測值有252個，故計算過程中用到的傅里葉頻率共256=28個。圖3給出了兩個序列的樣本周期圖估計值，從圖上可以看出經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長率的樣本周期圖在頻率0.0234處出現(xiàn)了主譜峰，這表明經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出存在長度為42.7個月的主周期波動;在頻率0.0352和頻率0.0117處出現(xiàn)兩個次譜峰，分別代表周期為28.4個月和85.5個月的次周期波動。房地產(chǎn)價格增長率的樣本周期圖在頻率0.0352出現(xiàn)第一譜峰，在頻率0.0195、0.0508和0.0664三處出現(xiàn)次譜峰，依次代表了周期為28.4個月、51.3個月、19.7個月、15.1個月的周期波動。由于四個譜峰的譜密度相差不大，這對于判斷序列波動主周期不利，因此考慮通過對樣本譜進(jìn)行加窗平滑來減少總體譜的估計誤差。圖3經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長率和房地產(chǎn)價格增長率的樣本周期圖選擇譜窗函數(shù)時需要考慮四個重要因素:分辨80

【參考文獻(xiàn)】

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6 人民銀行鄭州中心支行行長 計承江;房地產(chǎn)價格過快上漲成因及抑制對策[N];金融時報;2011年

7 本報記者 錢杰;龔方雄：明年房地產(chǎn)價格難以大漲[N];中國證券報;2009年

8 羅永林;安徽房地產(chǎn)價格漲幅下半年將回落[N];安徽經(jīng)濟(jì)報;2005年

9 張敏;省會房地產(chǎn)價格漲勢趨緩[N];河北經(jīng)濟(jì)日報;2003年

10 本報記者 劉長杰;房地產(chǎn)價格成謎 國家統(tǒng)計局圖解[N];經(jīng)濟(jì)觀察報;2005年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 孟彩云;中國房地產(chǎn)價格對產(chǎn)出和消費物價的影響[D];暨南大學(xué);2012年

2 薩秋榮;房地產(chǎn)價格波動與銀行信貸關(guān)系研究[D];南開大學(xué);2011年

3 王文成;我國房地產(chǎn)價格演化機(jī)理及其相關(guān)調(diào)控政策的計量分析[D];吉林大學(xué);2008年

4 王文斌;我國房地產(chǎn)價格波動形成機(jī)制及影響因素研究[D];南開大學(xué);2010年

5 黃忠華;信貸約束、房地產(chǎn)價格與宏觀經(jīng)濟(jì)的互動機(jī)理與實證分析[D];浙江大學(xué);2009年

6 原鵬飛;房地產(chǎn)價格波動對宏觀經(jīng)濟(jì)影響的一般均衡分析[D];廈門大學(xué);2009年

7 李勇;房地產(chǎn)價格波動與金融穩(wěn)定研究[D];蘇州大學(xué);2012年

8 譚曉紅;我國房地產(chǎn)價格波動與金融風(fēng)險研究[D];西南財經(jīng)大學(xué);2012年

9 郭春風(fēng);房地產(chǎn)價格波動對金融穩(wěn)定的影響研究[D];武漢理工大學(xué);2013年

10 黃靜;中國房地產(chǎn)價格上漲的廣義財富效應(yīng)研究[D];上海交通大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 歐雪梅;淺析房地產(chǎn)價格非理性上漲的原因及調(diào)控法律對策[D];廈門大學(xué);2009年

2 馬琳;投機(jī)預(yù)期角度下的房地產(chǎn)價格及預(yù)警研究[D];西安理工大學(xué);2010年

3 師曉娜;房地產(chǎn)價格波動下的金融風(fēng)險問題研究[D];河北大學(xué);2008年

4 王少怡;房地產(chǎn)價格與地方發(fā)展關(guān)系研究[D];陜西師范大學(xué);2011年

5 徐凱;房地產(chǎn)價格波動與貨幣政策互動機(jī)理研究[D];寧波大學(xué);2011年

6 謝文佩;內(nèi)蒙古地級市所在地房地產(chǎn)價格結(jié)構(gòu)分析[D];內(nèi)蒙古師范大學(xué);2011年

7 趙兵;房地產(chǎn)價格宏觀影響因素的定量分析研究[D];電子科技大學(xué);2005年

8 徼錕;我國房地產(chǎn)價格變化的影響因素分析[D];天津財經(jīng)大學(xué);2007年

9 吳寶申;房地產(chǎn)價格波動與宏觀經(jīng)濟(jì)基本面的互動機(jī)制研究[D];浙江大學(xué);2007年

10 韓雨芳;房地產(chǎn)價格波動與通貨膨脹互動關(guān)系研究[D];南京大學(xué);2012年

本文編號：2754141