基于時-頻域動態(tài)視角采用小波分析模型,文章結(jié)合高頻序列和低頻數(shù)據(jù)在同一框架內(nèi)研究總量貨幣政策、結(jié)構(gòu)性信貸政策和房價波動三者之間不同時期的動態(tài)影響關(guān)系,并進(jìn)一步甄別供需調(diào)控對房價的異質(zhì)性影響。實(shí)證發(fā)現(xiàn),作為房價調(diào)控的手段,結(jié)構(gòu)性信貸要優(yōu)于總量貨幣政策,而結(jié)構(gòu)性信貸的影響機(jī)制是,中期時供給端調(diào)控存在非對稱性,長期和超長期需求端優(yōu)于供給端調(diào)控,這表明需求結(jié)構(gòu)性信貸政策+總量貨幣政策工具的調(diào)控效果更佳。因此,應(yīng)用價值體現(xiàn)在遏制房價的過程中,政府應(yīng)該讓"大水漫灌"式的總量貨幣政策用于"事前預(yù)防",而讓"精準(zhǔn)滴灌"式的結(jié)構(gòu)性信貸政策用于"事后控制",在不同的時-頻域中以前者為輔后者為主交替或協(xié)調(diào)使用,以此防止房地產(chǎn)市場泡沫累積而爆發(fā)風(fēng)險。 

【文章來源】：南方經(jīng)濟(jì). 2020,(06)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：18 頁

【部分圖文】：

相位差圖

圖2刻畫了M2和房地產(chǎn)信貸同比增長率的時間趨勢圖。房地產(chǎn)信貸增長率波動大于M2,2009年至2011年貨幣量和信貸都有一個高峰波動，且房貸滯后于M2，說明貨幣供應(yīng)量的增長推動了房貸的攀升。但是，此次波動之后，M2增速震蕩下行，而信貸增速在劇烈波動之后卻出現(xiàn)小幅波動上升，直至2016年增速才開始下降�？梢�，結(jié)構(gòu)性信貸政策與貨幣供給量呈相反作用，信貸實(shí)施的針對性愈加精準(zhǔn)，力度在2016年之后逐漸加強(qiáng)以抑制房價過快的增長。圖3分別是房價水平值和同比增長率的時間趨勢圖。從房價水平值可以看到，樣本期間內(nèi)房價震蕩上行，從2006年1月的接近3000元/每平方米增長到2019年3月末的9000元/每平方米，上升了近3倍，形成了房價只漲不跌的未來預(yù)期。預(yù)期是影響市場行為的重要因素之一，由于對房地產(chǎn)的過于樂觀預(yù)期促使房價保持了持續(xù)攀升。在房價同比增速趨勢圖中，房價同比增速整體在0值之上的區(qū)域上下波動，雖然整體趨勢波動較平穩(wěn)，但是實(shí)際值波動較為顯著，尤其是2012年之前，其后波動幅度減少，這與上述政策實(shí)施力度改變相吻合。

圖3分別是房價水平值和同比增長率的時間趨勢圖。從房價水平值可以看到，樣本期間內(nèi)房價震蕩上行，從2006年1月的接近3000元/每平方米增長到2019年3月末的9000元/每平方米，上升了近3倍，形成了房價只漲不跌的未來預(yù)期。預(yù)期是影響市場行為的重要因素之一，由于對房地產(chǎn)的過于樂觀預(yù)期促使房價保持了持續(xù)攀升。在房價同比增速趨勢圖中，房價同比增速整體在0值之上的區(qū)域上下波動，雖然整體趨勢波動較平穩(wěn)，但是實(shí)際值波動較為顯著，尤其是2012年之前，其后波動幅度減少，這與上述政策實(shí)施力度改變相吻合。在對變量進(jìn)行實(shí)證分析之前，首先采用ADF檢驗(yàn)方法對變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3024211