本文通過構(gòu)建含有金融摩擦的異質(zhì)性多部門動態(tài)隨機一般均衡模型深入探討了房價波動對銀行風(fēng)險承擔(dān)的動態(tài)傳導(dǎo)機制,結(jié)果發(fā)現(xiàn),房價上漲會增加銀行風(fēng)險承擔(dān)并對金融穩(wěn)定產(chǎn)生不利沖擊,金融摩擦不僅會收緊銀行的流動性約束,并通過資產(chǎn)負(fù)債表渠道影響銀行風(fēng)險承擔(dān),而且還會放大房地產(chǎn)市場波動向金融市場的動態(tài)傳導(dǎo)效應(yīng)。本文進一步選取TVP-SV-BVAR模型分別基于不同時點和不同時期進行實證分析。結(jié)果表明,房價波動對銀行風(fēng)險承擔(dān)的動態(tài)傳導(dǎo)及反饋效應(yīng)在不同時點及不同時期下呈現(xiàn)非一致情形,致使房地產(chǎn)與金融市場之間的聯(lián)動效應(yīng)具有時變性特征。本文不僅能為厘清房價波動影響銀行風(fēng)險承擔(dān)的傳導(dǎo)機制提供規(guī)范的分析框架,而且能為相關(guān)部門在不同的經(jīng)濟背景下選取合適的政策以有效降低房地產(chǎn)市場波動及維護金融市場穩(wěn)定提供啟示。 

【文章來源】：統(tǒng)計研究. 2019,36(12)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

住房偏好正向沖擊下的脈沖響應(yīng)

為檢驗上述理論分析的有效性，本文借鑒Primiceri(2005)[27]、Franta等(2014)[28]的研究，進一步采用TVP-SV-BVAR模型從動態(tài)演進視角刻畫房價波動對銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響，參數(shù)回歸及估計結(jié)果分別見表2和圖2。從圖2中不難發(fā)現(xiàn)，在包含預(yù)燒期之后的樣本中，其自相關(guān)性下降，取值路徑相對平穩(wěn)，意味著采用TVP-SV-BVAR模型抽樣之后所產(chǎn)生的樣本具有一定的有效性。同時從表2中可以發(fā)現(xiàn)，CD統(tǒng)計量均能夠在既定的顯著性水平下拒絕“趨于后驗分布”的原假設(shè)，表明抽樣之后的馬爾科夫鏈趨于集中，同時從非有效性的回歸結(jié)果中也可看出，模型中的樣本對于參數(shù)估計具有較高的有效性。此外，由于所估參數(shù)在95%的置信水平下顯著，表明房價波動與銀行風(fēng)險承擔(dān)所形成的系統(tǒng)相對穩(wěn)定，同時也體現(xiàn)了采用TVP-SV-BVAR模型分析房價波動對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響具有一定的合理性。圖3顯示了不同時點下的時變脈沖響應(yīng)走勢，從中不難發(fā)現(xiàn):

圖3顯示了不同時點下的時變脈沖響應(yīng)走勢，從中不難發(fā)現(xiàn):第一，房價對住房投資的沖擊效應(yīng)(εHPI↑→INVE)表明，該沖擊效應(yīng)在不同時點上基本保持一致或相似的動態(tài)走勢，沖擊程度始終為正且隨著時期的增加而呈現(xiàn)下降趨勢，并于第16期衰減至穩(wěn)態(tài)。該結(jié)果隱含著房價上漲能夠促進住房投資，且沖擊效應(yīng)相對穩(wěn)定。同時也體現(xiàn)了房價波動對住房投資的影響具有一定的持續(xù)性。需要強調(diào)的是，由于住房作為重要的抵押資產(chǎn)，房價上漲會通過提高居民財富及弱化其預(yù)算約束而刺激住房貸款需求，這一結(jié)果背后所隱含的潛在機制也在房價波動對住房貸款的沖擊中(εHPI↑→LOAN)得到較好的印證。與此同時，對于商業(yè)銀行而言，住房貸款需求增加傾向于提高銀行的邊際利差，因而持有樂觀情緒的銀行會進一步增加貸款，進而呈現(xiàn)銀行杠桿率上升的情形，即房價上升對銀行杠桿率的沖擊效應(yīng)(εHPI↑→LEVER)為正。從這一角度來講，房價上漲傾向于加劇銀行風(fēng)險承擔(dān)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3339156