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行為金融學(xué)下房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)分析

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行為金融學(xué)下房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)分析

[摘要]房地產(chǎn)行業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)及人民生活息息相關(guān),對居民家庭生活質(zhì)量有很大影響。文章選取2002—2018年安徽省合肥市房產(chǎn)均價(jià)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和年末常住人口的年度數(shù)據(jù),通過向量自回歸(VectorAutoregression,VAR)模型建立長期協(xié)整關(guān)系,并結(jié)合行為金融學(xué)理論對房價(jià)波動(dòng)進(jìn)行解釋,在此基礎(chǔ)上尋求相應(yīng)的對策建議,以促進(jìn)合肥市房地產(chǎn)市場健康規(guī)范發(fā)展,加速推進(jìn)合肥融入長三角一體化。

[關(guān)鍵詞]行為金融學(xué);協(xié)整關(guān)系;房價(jià)波動(dòng)

0引言

2020年7月30日,中共中央政治局會(huì)議指出,要加快形成以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局。在這種經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢下,如何妥善處理房地產(chǎn)問題變得十分緊要。安徽省合肥市作為長三角一體化發(fā)展的重要城市,房價(jià)波動(dòng)起伏備受關(guān)注,因此研究合肥市房價(jià)波動(dòng)、合理地分析波動(dòng)產(chǎn)生的各種因素是非常重要的。現(xiàn)階段,大多數(shù)學(xué)者是從“理性人”的這個(gè)假設(shè)角度探討房地產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng),但隨著市場經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,房地產(chǎn)價(jià)格的形成因素也日趨復(fù)雜,以往從“理性人”角度做出的假設(shè)已經(jīng)無法很好地解釋房地產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng),經(jīng)濟(jì)人的“有限理性”得到了越來越多人的認(rèn)可。鑒于此,文章在實(shí)證的基礎(chǔ)上加入了行為金融學(xué)的相關(guān)理論解釋房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)。

1房地產(chǎn)價(jià)格影響因素

研究影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素是近年來社會(huì)各界比較關(guān)心的一個(gè)話題。先對房地產(chǎn)行業(yè)指標(biāo)體系進(jìn)行多元分析,再使用不同的分析方法來分析房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素是比較常用的一種研究方法。吳之鋒等人運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法和模型構(gòu)建法,選取國內(nèi)生產(chǎn)總值(GrossDomesticProduct,GDP)、總?cè)丝跀?shù)、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)竣工房屋面積等5個(gè)系統(tǒng)指標(biāo)來分析影響因素,結(jié)果表明影響房地產(chǎn)價(jià)格的主要因素為國內(nèi)生產(chǎn)總值和房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)房屋竣工面積[1]。張夢、施同兵建立向量自回歸(VectorAutoRegression,VAR)模型分析7種因素對房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的動(dòng)態(tài)影響,結(jié)果表明存款準(zhǔn)備金率、貸款基準(zhǔn)利率、土地價(jià)格、貨幣供應(yīng)量對房價(jià)的影響較大[2]。吳亮從供給端與需求端出發(fā),選取相關(guān)變量,通過歷年因素走勢對比圖,發(fā)現(xiàn)個(gè)人住房貸款是影響房價(jià)的最主要因素[3]。在運(yùn)用行為金融學(xué)方面,黃靜等人運(yùn)用適應(yīng)性預(yù)期理論和前景理論,認(rèn)為房價(jià)預(yù)期對地價(jià)的作用具有動(dòng)態(tài)性和非對稱性[4]。綜合以上研究文獻(xiàn)可知,房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的研究大多集中在宏觀層面,而從行為金融學(xué)這個(gè)角度研究的文章相對比較少。基于此,本文嘗試使用EViews軟件,運(yùn)用VAR模型來構(gòu)建長期協(xié)整關(guān)系,實(shí)證研究價(jià)格預(yù)期和人口這兩個(gè)因素對房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的重要性,再結(jié)合行為金融學(xué)的相關(guān)理論對價(jià)格預(yù)期引起的非理性價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行解釋,最后給出相應(yīng)的結(jié)論和對策建議。

2合肥市房價(jià)波動(dòng)數(shù)據(jù)分析

2.1指標(biāo)選用

房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響因素有很多,既存在客觀因素,也存在主觀因素,其中客觀因素主要包括人口變量和人均可支配收入等[5];而房地產(chǎn)市場交易中的主觀因素是投資者心理預(yù)期。從這個(gè)角度出發(fā),文章選用3個(gè)重要參數(shù)構(gòu)建指標(biāo)體系分析解釋合肥市房價(jià)波動(dòng)中的非理性因素,記Y=商品房平均銷售價(jià)格(元/平方米);X=全市年末總?cè)丝冢ㄈf人);Z=城鎮(zhèn)居民可支配人均收入(元)。通過這3個(gè)指標(biāo)構(gòu)造向量自回歸模型和長期協(xié)整關(guān)系。

2.2平穩(wěn)性檢驗(yàn)

文章使用EViews軟件對變量進(jìn)行ADF檢驗(yàn),以確定研究對象的平穩(wěn)性,然后分別對Y、X和Z取對數(shù),最后進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果如表1所示。結(jié)果表明:在5%和10%的置信水平下,LNX、LNY、LNZ變量都不能拒絕原假設(shè),為非平穩(wěn)時(shí)間序列。一階差分后,在5%置信水平下,LNY、LNZ變量均拒絕原假設(shè),而LNX則在二階5%置信水平下拒絕原假設(shè)。因此,文章選取的原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)均為非同階差分平穩(wěn)序列。

2.3協(xié)整分析

經(jīng)過單位根檢驗(yàn)之后,得到的上述變量都是單整的。因此,為研究對象序列值的長期均衡關(guān)系,接下來對其進(jìn)行協(xié)整分析。構(gòu)建LNY、LNX和LNZ的向量自回歸模型VAR,根據(jù)AIC等信息準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后期為2階,然后進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),結(jié)果表明構(gòu)建的VAR滯后2階的模型是平穩(wěn)的。經(jīng)過協(xié)整檢驗(yàn)得到LNY、LNX和LNZ之間存在長期的均衡關(guān)系,長期協(xié)整關(guān)系可表示為式(1):LNYt=0.47*LNXt-1+0.02*LNXt-2+0.75*LNYt-1-0.19*LNYt-2-0.3*LNZt-1+0.15LNZt-2+1.179(1)式(1)中,t是滯后期數(shù),t-1是指滯后一期,t-2是指滯后兩期。從式(1)中不難看出上期價(jià)格和人口規(guī)模的變動(dòng)幅度是影響合肥市房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)的兩個(gè)主要因素。一方面,當(dāng)上期價(jià)格變動(dòng)1個(gè)單位,當(dāng)期價(jià)格隨著變動(dòng)0.75個(gè)單位,可知購房者對房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)期因素可引起商品房價(jià)格顯著變動(dòng),這表明人們的心理預(yù)期在價(jià)格波動(dòng)中起到了關(guān)鍵作用;另一方面,當(dāng)人口數(shù)變動(dòng)1個(gè)單位,當(dāng)期價(jià)格隨著變動(dòng)0.47個(gè)單位,可知人口對房價(jià)也起到了重要的推動(dòng)作用。

3房價(jià)波動(dòng)中的行為金融學(xué)因素

3.1羊群效應(yīng)

羊群效應(yīng)也被稱為從眾行為,它表現(xiàn)出了人們共有的一種從眾心理。羊群效應(yīng)在投資領(lǐng)域指的是投資者在信息環(huán)境不確定的情況下,拋棄自己的個(gè)人信息而盲從他人所做的投資決策。在房地產(chǎn)市場中,羊群效應(yīng)表現(xiàn)為房地產(chǎn)投資者不能理性決策,往往模仿跟隨其他投資者的決策進(jìn)行投資購房。因此,當(dāng)出現(xiàn)利好的信息時(shí),房地產(chǎn)出現(xiàn)超額的需求,價(jià)格被反復(fù)拉高,促進(jìn)房地產(chǎn)市場繁榮;當(dāng)出現(xiàn)利空的消息時(shí),房地產(chǎn)業(yè)則會(huì)加速泡沫破裂的速度。市場過“熱”或過“冷”的羊群效應(yīng)直接削弱了市場基本面因素對未來價(jià)格走勢的影響。

3.2處置效應(yīng)

逃避遺憾和追求自豪是人們普遍的一種心理傾向。在這種心理傾向的影響下,投資者在進(jìn)行投資決策時(shí),為追求自豪感會(huì)傾向于過早賣出盈利的股票;相反,為逃避遺憾則會(huì)長期持有虧損的股票,這表明投資者處于盈利的情況下是風(fēng)險(xiǎn)的回避者,而處于虧損的情況下則變成了風(fēng)險(xiǎn)的偏好者,這種現(xiàn)象被稱為處置效應(yīng)。處置效應(yīng)在房地產(chǎn)市場的表現(xiàn)為:當(dāng)房地產(chǎn)價(jià)格在上漲階段時(shí),交易十分頻繁,換手率高,價(jià)格也會(huì)被進(jìn)一步推升,導(dǎo)致投機(jī)膨脹,出現(xiàn)泡沫;相反,當(dāng)房地產(chǎn)價(jià)格在下跌階段時(shí),房屋買賣的交易量也相應(yīng)減少,房價(jià)會(huì)下跌這一心理預(yù)期會(huì)不斷被放大,使得房地產(chǎn)價(jià)格繼續(xù)下跌。這種反饋與觀念、事實(shí)的傳播互相作用,從心理上放大了人們對未來房價(jià)的預(yù)期,導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)。

4房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的對策

4.1提高信息平臺(tái)開放透明度,減少信息不對稱現(xiàn)象

普通購房者受自身認(rèn)知偏差和房地產(chǎn)市場信息不對稱的影響,容易在市場中形成羊群效應(yīng),因而政府應(yīng)在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上讓房地產(chǎn)市場信息平臺(tái)更加公開、透明、高效,同時(shí)完善房地產(chǎn)市場的信息發(fā)布機(jī)制和交易機(jī)制,在保持客觀的情況下,對媒體、專家和學(xué)者的觀點(diǎn)進(jìn)行合理引導(dǎo),嚴(yán)厲打擊抱團(tuán)發(fā)布虛假信息、制造房價(jià)恐慌心理的不良媒體和中介,降低房地產(chǎn)市場上由于信息不對稱造成的影響。

4.2完善金融監(jiān)管,打擊投機(jī)行為

要不斷完善個(gè)人貸款審查的標(biāo)準(zhǔn)與程序,實(shí)行差別化信貸,加大稅收政策執(zhí)行力度。對于無力償還抵押貸款的中低收入階層,政府應(yīng)降低他們擔(dān)負(fù)的抵押貸款額度,避免這個(gè)群體退化成影響市場信心和經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的不良因素。針對房地產(chǎn)市場上的狂熱投機(jī)分子,政府應(yīng)降低其資金杠桿程度,在合適的時(shí)機(jī)果斷采取經(jīng)濟(jì)措施和行政措施增加投機(jī)的風(fēng)險(xiǎn),從而遏制房地產(chǎn)市場中各種瘋狂投機(jī)行為,減緩對房地產(chǎn)市場造成的價(jià)格波動(dòng)沖擊,減少市場中的噪聲交易行為。

參考文獻(xiàn)

[1]吳之鋒,余新宏,郝洋,等.合肥市房地產(chǎn)價(jià)格影響因素實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊,2020(12):141-142.

[2]張夢,施同兵.基于VAR模型對房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的實(shí)證研究[J].中國集體經(jīng)濟(jì),2020(5):83-85.

[3]吳亮.武漢市房地產(chǎn)價(jià)格影響因素[J].價(jià)值工程,2020(4):121-122.

[4]黃靜,王洪衛(wèi),柯昇沛.基于行為金融學(xué)的房價(jià)預(yù)期對地價(jià)的動(dòng)態(tài)作用機(jī)制研究[J].財(cái)經(jīng)研究,2013(7):134-144.

[5]李斌.預(yù)期對中國商品住宅市場的影響研究[D].太原:山西財(cái)經(jīng)大學(xué),2013:26.

作者:柴政 單位:安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院