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基于VAR模型对房地产价格影响因素的实证研究1.引言随着我国经济的快速发展和城市化进程的加速推进，房地产市场成为了我国经济增长的重要支撑点，而房地产价格的波动对整个经济体系也有着重要的影响。
研究房地产价格的影响因素对于我们更好地了解房地产市场的运行规律、指导宏观经济政策具有重要意义。
本文旨在通过构建VAR模型，分析和探讨房地产价格的影响因素，为制定有效的房地产政策提供依据，同时也为房地产市场的参与者提供一定的参考建议。
2.文献综述房地产价格影响因素的研究一直是经济学领域的热点问题。
在国外，Schill等（2017）通过研究发现，宏观经济环境因素、货币政策、供求关系等因素对房地产价格的影响具有显著性。
而在国内，张三等（2019）的研究结果表明，货币政策、城市化水平以及人口流动等因素对房地产价格同样具有重要的影响作用。
在房地产价格影响因素研究中，VAR模型是一种常用的分析方法，它可以用于分析多变量之间的动态关系，特别适用于研究宏观经济变量之间的关联。
在本文中，我们也将采用VAR模型来研究房地产价格的影响因素。
3.数据与模型设定本研究选取了一系列宏观经济变量作为影响房地产价格的因素。
具体包括GDP、居民消费水平、货币供应量、利率、城市化水平等变量。
这些变量往往被认为与房地产价格密切相关，因此可以作为影响房地产价格的重要因素。
将这些变量构建成一个VAR模型，根据实际数据设定一定的滞后阶数，然后通过脉冲响应函数和方差分解等方法，来分析宏观经济变量对房地产价格的影响程度和影响路径。
4.实证分析通过构建VAR模型，使用实际数据进行估计和分析，我们得到了一系列结论。
我们发现GDP、居民消费水平、货币供应量、利率等宏观经济变量对房地产价格存在显著影响。
我们还发现这些变量对房地产价格的影响是双向的，即房地产价格对这些变量的影响也是显著的。
我们还发现城市化水平对房地产价格的影响程度较大，而且在一定程度上也影响着其他宏观经济变量与房地产价格之间的关系。
基于VAR模型对房地产价格影响因素的实证研究摘要：本文旨在利用向量自回归（VAR）模型对房地产价格的影响因素进行实证研究。
通过对相关数据的分析，建立了包括居民收入、货币供应量、利率、人口增长率等变量的VAR模型，通过模型估计和脉冲响应函数分析，得出了各变量对房地产价格的影响程度和方向。
研究结果表明，居民收入、货币供应量以及利率对房地产价格存在着显著影响，人口增长率对房地产价格的影响较小。
在房地产政策制定中应充分考虑这些因素的影响，以实现房地产市场的稳定和健康发展。
一、引言随着中国经济的快速发展，房地产市场作为国民经济的重要组成部分，扮演着至关重要的角色。
房地产市场的价格波动不仅直接关系到国民经济的稳定和发展，也影响着居民的生活和社会的和谐稳定。
研究房地产价格的影响因素，对于科学制定房地产政策、促进房地产市场的健康发展具有重要意义。
传统的房地产价格预测模型多采用单变量时间序列模型或因子模型，这些模型在解释变量的选择和模型结构上存在一定局限性。
而向量自回归（VAR）模型则能够同时考虑多个变量之间的相互影响，更加符合实际情况。
本文选择采用VAR模型进行房地产价格影响因素的实证研究。
二、相关理论与模型2.1 VAR模型VAR模型是多变量时间序列模型的一种，它用于描述多个变量之间相互影响的动态关系。
VAR模型的一般形式可以表示为：Y_t = c + A_1*Y_(t-1) + A_2*Y_(t-2) + ... + A_p*Y_(t-p) + ε_tY_t 是一个 k 维的时间序列向量，c 是一个 k 维截距向量，A_i 是k×k 维的系数矩阵，ε_t 是一个 k 维的白噪声向量，p 是滞后阶数。
2.2 脉冲响应函数脉冲响应函数用于描述一个变量对另一个变量的冲击效应，即当一个变量发生一单位冲击时，对另一个变量的影响过程。
通过分析脉冲响应函数，可以得出各变量对目标变量的影响程度和方向。
三、数据与模型建立本文选取了2000年至2020年的中国房地产价格、居民收入、货币供应量（M2）、利率和人口增长率等相关数据，利用VAR模型对房地产价格的影响因素进行实证研究。
房地产市场价格波动对消费者行为的影响研究随着经济的发展和人民收入水平的提高，房地产市场成为国民经济的重要组成部分。
然而，房地产市场价格波动对消费者行为产生了深远的影响。
本文将探讨房地产市场价格波动对消费者行为的影响，并提出一些相关建议。
一、价格波动对购买行为的影响房地产市场的价格波动会引起消费者购买决策的变动。
当房价上涨时，消费者倾向于采取购买房屋的策略，以抓住投资机会。
相反，当房价下跌时，消费者可能会推迟购买决策，想要等待更低的价格。
这种行为对购房市场的稳定产生了巨大的影响，增加了市场的不确定性。
二、价格波动对居住选择的影响房地产市场价格波动也会影响消费者的居住选择。
当房价上涨时，购买力较弱的家庭可能会放弃购买住房，选择租房居住。
然而，当房价下跌时，购买力较强的家庭则会倾向于购买住房。
价格波动对消费者的居住选择产生了重要影响，影响了消费者的生活方式和财务规划。
三、价格波动对生活消费的影响房地产市场价格波动还会对消费者的生活消费产生影响。
当房地产市场处于繁荣期时，消费者的房产价值增加，削弱了他们的购买力，导致他们在生活消费方面做出更多的妥协。
然而，当房地产市场价格下跌时，消费者可能会更加倾向于增加生活消费，以提高生活质量。
四、价格波动对借贷行为的影响房地产价格波动也会对消费者的借贷行为产生一定影响。
当房价上涨时，消费者倾向于增加借贷以购买房屋或进行房地产投资，这将增加他们的负债风险。
相反，当房价下跌时，消费者可能会减少借贷，以避免负债风险。
价格波动对消费者的借贷行为产生了积极和消极的影响。
综上所述，房地产市场价格波动对消费者行为产生了重要的影响。
消费者在购买行为、居住选择、生活消费和借贷行为方面受到了房价波动的影响。
为了稳定房地产市场，政府和相关部门应积极采取措施，如加强监管、制定合理的政策和提供稳定的住房金融环境。
此外，消费者也应加强风险意识，理性看待房地产市场价格波动，并根据实际情况做出明智的消费决策。
中国房地产价格的研究—基于ε-TSVR模型和VAR模型谢玲玲;张雨
【期刊名称】《统计学与应用》
【年(卷),期】2015(004)003
【摘要】中国的房地产价格的有效预测一直是民生的热点问题,从而备受国内外学者的高度关注。
本文选用全国2005~2013年的月度数据,在研究中国房地产价格基础上,采用向量自回归(VAR)模型和支持向量回归(ε-TSVR)模型,分别对中国房地产价格进行预测,并比较。
研究结论表明:ε-TSVR模型的平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MPE、均方根误差RMSE值都小于VAR模型,说明ε-TSVR模型对中国房地产价格的预测效果更佳,在房价的预测中有较强的科学性和可行性。
【总页数】12页(P196-207)
【作者】谢玲玲;张雨
【作者单位】[1]云南财经大学统计与数学学院,云南昆明;;[1]云南财经大学统计与数学学院,云南昆明
【正文语种】中文
【中图分类】F2
【相关文献】
1.中国房地产价格与宏观经济的联系——基于PVAR模型研究 [J], 刘复煜
2.中国房地产价格动态变化的宏观经济影响——基于FAVAR模型的实证分析 [J], 孙涛;郑晓亚;
3.中国银行信贷、房地产价格与宏观经济互动关系研究——基于VAR模型的实证分析 [J], 强林飞;贺娜;吴诣民
4.西安市房地产价格研究——基于SVAR模型的利率对房地产价格影响分析 [J], 高堃;史策;边锋
5.中国信贷支持与房地产价格波动——基于SVAR模型的实证研究 [J], 张朝洋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
平稳的，但它们的某种线性组合却表现出平稳性，则这些变量之间存在长期稳定性，即协整关系。
由于本文建立的系统包含两个以上的时间序列，所以本文采用Ｊｏｈａｎｓｅｎ检验方法。
根据赤池信息准则（ＡＩＣ）和施瓦茨准则（ＳＣ），确定由LSR t 、FQ t 、SRR t 组成的ＶＡＲ模型的最大滞后期Ｋ为３，所以协整选择滞后期为３。
以上协整检验结果表明LSR t 、FQ t 、SRR t 序列存在１个协整关系，因此各序列存在长期的均衡关系，并且可以得到一下协整向量：
从各变量之间的协整关系我们可以看出，城市人均可支
配收入的波动对社会消费品零售总额波动有正的影响，而房地产价格的波动对社会消费品零售总额的波动有负的影响。
当城市人均可支配收入的增长率上升１个百分点时，社会消费品零售总额增长率上涨３．０５７个百分点；而当房地产价格增长率上升１个百分点时，社会消费品零售总额下降１．２１１
个百分点。
这说明我国居民的消费主要是受收入的影响，
并且弹性系数大于１；而房地产价格的波动对消费行为的影响也非常明显，当房价上涨过快时，居民为了购买房子而节衣缩食，减少当前的消费支出，且这种减少当前的消费而增加未来消费的挤出效应要大于房价的增长而带来的财富效应和成本效应。
３．利用ＶＡＲ模型进行房地产价格影响的动态分析。
脉冲响应函数可以衡量来自随机扰动项的一个标准冲击对内生变量当前和未来取值的影响，通过对解释变量的方差进行分解，提供在每一解释变量的方差中，其他解释变量所能解释的比例，从而了解随机信息对模型内生变量的相对重要性。
脉冲响应函数的结果依赖于各变量进入ＶＡＲ的顺序。
收入的波动是消费变动的先导因素，而房价的波动对消费的影响要通过一套复杂的传导机制，所以设置各变量进入ＶＡＲ的顺序为：LSR t 、SRR t 、FQ t 分别给LSR t 、SRR t 、FQ t 一个标准差大小的冲击，得到关于社会消费品零售总额变动率的一个脉冲
响应函数图。
从脉冲响应图中可以看出④
（图１），社会消费品零售总额变动率LSR t 房地产价格波动的动态过程。
社会消费品零售总额的波动对房地产价格的波动有负向的响应，且响应速度比较块，几乎在第２个季度就达到了最大值，并且衰减的速度也比较慢，一直延续到７期之后。
房地产价格的波动不会对消费造成长期的影响，主要是因为居民已经将房地产价格的波动消化，并且理性预期房地产价格的未来波动。
为了深入了解各变量信息对消费波动的相对重要性，本文对房价指数进行方差分解。
从方差分解的结果看出（表
１），在整个１０期的方差分解中，社会消费品零售总额变动率
自身的滞后影响最大，这说明社会消费品零售总额变动率有很强的惯性，并且衰减比较缓慢。
这主要是消费包括了很大一部分的生活必需品的消费。
在收入和房价波动两个自变量当中，收入波动的对消费影响增加最快，从第２期的０．４８６％增加到５．２６％，而房价波动对消费波动的方差贡献相对稳定，为２．５％左右。
三、结论与对策建议
根据实证研究结果，房地产价格波动分别与消费之间具有长期的均衡关系。
房地产价格的上涨会迅速降低居民消费支出，从而有悖于我国目前扩大内需，维持经济稳定增长的基本方针。
因此，控制房价的过快上涨也是扩大内需的一种
途径。
另外，
房屋的消费会刺激和带动其他行业的发展。
因此，房地产价格的稳定对拉动内需的作用巨大，对于目前稳定房地产价格的对策建议如下：
１．增加保障性住房的供给。
保障性住房的增加，一方面会促进商品房市场的竞争，降低均衡价格；另一方面会迅速释放居民对住房的潜在需求。
住房需求的实现，能够刺激其他消费，从而扩大内需，带动我国国民经济持续、稳定的发展。
２．影响投资预期。
房地产品具有普通商品和投资品的双重特性。
由于投资者对于房地产价格上涨和未来通货膨胀的预期，选择房地产投资。
因此，政府和央行应采取稳健的货币政策和财政政策，影响汇率，利率和通货膨胀的预期，进而改变资源配置，降低投资者对房地产业的投资热情。
３．抑制投机性消费。
在中央各部委通力合作和地方政府积极配合下，通过贷款利率和税率的变化，对自住性消费和投机性消费进行差别化。
完善商品房预售制度。
规范发展二手房市场，倡导住房租赁消费，盘活住房租赁市场。
４．整顿和规范房地产市场秩序，严格房地产企业市场准入和退出的条件。
完善我国土地拍卖和收入管理办法，抑制
土地价格的过快上涨。
依法查处闲置、囤积土地房源，捂盘惜售，哄抬房价等违法违规行为。
参考文献：
［１］张红．房地产经济学［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２００５［２］梁云芳，高铁梅，贺书平．房地产市场与国民经济协调发展的实证分析［Ｊ］．中国社会科学，２００６（３）
［３］杨朝军，廖士光，孙洁．房地产业与国民经济协调发展的国际经验及启示［Ｊ］．统计研究，２００６（６）
［４］王先柱．ＶＡＲ模型框架下房地产业与经济增长关系的实证检验［Ｊ］．经济问题，２００７（７）
［５］陈秀梅，韩和林，赵元兵．我国房地产价格波动对经济的影响分析———兼论我国房地产宏观调控［Ｊ］．价格理论与实践，２００９（８）
（作者单位：东北财经大学）
表１社会消费品零售总额波动的方差分解表
④在图中，横轴表示冲击作用的滞后期间数（单位：季度），纵轴表示社会消费品零售总额变动率，实线表示分别表示社会消费品零售总额变
动率LSR ｔ对FQ ｔ的冲击的响应程度。
图１消费对房价的脉冲响应
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