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注 : 1)ΔX ( - i)表示 X的房价一阶差分的 i期滞后项 ; 2)括号中为分别为标准误和 t统计量 ; 3) C为常数项 。 表 5中的三方程中所估计的系数大部分在统计 著的 。接着依据 VAR 模型 ,并经过 1000 次 Monto 上均是显著的 ,只有个别的不甚显著 ,这是因为一个 carlo模拟分别对 SH , ZJ 和 JS进行方差分解 ,来描 方程有同样变量的多个滞后值产生了多重共线性 , 述冲击在上海 、浙江和江苏的房价指数的动态变化 但是整体来看 ,这些系数在标准检验的基础上是显 中的相对重要性 ,分解结果见图 2。
被解释变量 ΔSH ( - 1) ΔSH ( - 2)
表 5 SH、ZJ与 JS的 VAR模型 ΔZJ ( - 1) ΔZJ ( - 2) ΔJS ( - 1)
ΔJS ( - 2)
C
调整后的 R2
0. 846
0. 0830
0. 0551
- 0. 514
0. 492
0. 186
10. 146
SH
(0. 258)
共同趋势的序列之间有 r个 ( 0 < r < n - 1)个协整关
系 ,受 n - r个共同冲击的影响 , 且其协整向量的形
式为 [ 1, - a ]。研究地区间房价增长的收敛性关键
在于确定这些地区房价序列的协整关系 。当房价序
列协整关系的个数 r = n - 1时 , 各地区间的房价增
长有收敛趋势 ,当房价序列的协整关系个数 r < n -
关键词 :房价 ;趋同性 ;协整检验 ;格兰杰因果关系
中图分类号 : F293. 3 文献标识码 : A 文章编号 : 1001 - 4608 (2007) 03 - 0043 - 06
长三角地区是我国人口最稠密 、经济最发达 、人 民生活最富裕的经济区域之一 。随着房地产业在该 地区 GDP中的比重日益提高 ,许多有关长三角房地 产市场的研究文献也相继出现 ,但是 ,研究长三角地 区不同行政区域的房地产市场之间交互影响的文献 还未见到 。本文拟从这个角度来分析长三角地区不 同行政区域之间的房价在累积效应和溢出效应的作 用下 ,是否会表现出动态一致性 ,不同行政区之间房 价溢出效应的影响程度有多大 ,为我国区域住宅销 售价格的变动趋势提供一个比较完整的分析视角 , 为预测区域内部不同行政区之间房价变动趋势提供 一个新的思路 。
本文运用 Johansen (1995)多变量系统极大似然 — 44 —
估计进行协整检验 [ 4 ] ,滞后阶数依据 A IC准则确定 为 2,经过分析认为有截距项和时间趋势项的模型 为最合适的协整检验模型 ,协整检验结果如表 3 所示 。
表 3 上海 、浙江 、江苏房价的协整关系检验
特征根 迹检验统计量 5%显著水平 1%显著水平 假设值
收稿日期 : 2006 - 10 - 18 作者简介 :位志宇 (1978—) ,男 ,上海交通大学管理学院博士生 ;杨忠直 ( 1947—) ,男 ,上海交通大学管理学院教授 ,博士 生导师 。
— 43 —
积 ,将上海 ( SH ) 、江苏 ( JS)和浙江 ( ZJ )的所辖城市 的销售额以及对应的销售面积累加起来 ,然后分别 计算出分属三个省 (市 )的房地产销售平均价格 ,在 本文中以构建的房价为研究对象 ,时间序列跨度均 为 1999年 2月至 2006年 11月 。
93 0. 122 0. 728 2. 694 0. 100333
93 3. 442 0. 067333 1. 157 0. 285
注 : 3 3 3 ( 3 3 , 3 )表示在 10% ( 5% , 1% )显著水平
上拒绝原假设 。
上海 、浙江和江苏之间的房价均存在显著可信 的单向因果关系 ,上海是江苏和浙江的房价变化的 Granger原因 ,上海的房价走势影响着浙江和江苏的 房价的变化 ,也就是说上海的房价波动有助于对江 苏房价的波动进行预测 。另外 ,江苏对浙江的房价 也存在着显著可信的单向因果关系 。
一 、房价变化的一致性模型
本文借鉴 B ernand和 Durlarf ( 1994, 1995)提出
的确定各国经济增长的收敛性和共同趋势分析方
法 [ 1, 2 ] ,来验证长三角房价的共同趋势 ,下边给出了
收敛和共同趋势的定义 :
收敛 :对于不同区域 i = 1, 2 …, n的房价序列
yit ,若
AD F 检验值
各显著水平下的临界值 1% 5% 10%
检验 结果
SH (C, 0, 2) - 1. 6334 - 3. 5031 - 2. 8932 - 2. 5834 非平稳 3 JS (C, 0, 2) - 1. 6753 - 3. 5031 - 2. 8932 - 2. 5834 非平稳 3 ZJ (C, 0, 2) - 1. 7224 - 3. 5031 - 2. 8932 - 2. 5834 非平稳 3 ΔSH (C, 0, 1) - 3. 3744 - 3. 5031 - 2. 8932 - 2. 5834 平稳 33 ΔJS (0, 0, 1) - 2. 8950 - 2. 5886 - 1. 9437 - 1. 6176 平稳 3 ΔZJ (0, 0, 1) - 2. 5252 - 2. 5886 - 1. 9437 - 1. 6176 平稳 33
注 :表中 Δ表示一阶差分 ;检验形式 ( C, T, K)中的 C、
T、K分别表示单位根检验方程包括常数项 、时间趋势项和滞 后阶数 ; 0指检验方程不包括常数项或时间趋势项 ; 3 , 3 3 分别表示 1% , 5%的显著性水平 。
单位根检验结果表明 , SH、ZJ、JS均为非平稳序 列 ,在经过一阶差分后均为平稳过程 ,所以 , SH、ZJ、 JS均为一阶单整 。
的时间趋势 。
共同趋势 :对于不同区域 i = 1, 2 …, n 的房价
序列 yit ,若
lim
t→∞
E
(
y1,
t+k
- α′i yi, t+k
|
It )
=0
(2)
其中 yt = [ y2, t , …yi, t ], It 为 t时刻的信息集 , 则称
这 n个地区房价增长具有共同趋势 。技术上 , 具有
表 4 房价 Granger因果关系检验
原假设
变量 F统计量 概率
浙江不是上海的 Granger原因 上海不是浙江的 Granger原因 江苏不是上海的 Granger原因 上海不是江苏的 Granger原因 江苏不是浙江的 Granger原因 浙江不是江苏的 Granger原因
93 1. 358 0. 225 4. 571 0. 03533
2007年 5月 第 3期
南京师大学报 (社会科学版 ) Journal of Nanjing Normal University ( Social Science)
M ay, 2007 No. 3
长三角房价走势的趋同性研究
位志宇 ,杨忠直
(上海交通大学 安泰管理学院 ,上海 200052)
摘 要 :本文运用相关的研究方法 ,结合长三角地区不同行政区域房价的月度数据 ,对上海 、江 苏和浙江这三个区域的房价及其关联性进行了分析和验证 。结果表明 :上海通过自身“累计效应 ” 不仅带动了上海房价的上升 ,而且产生了较大的“溢出效应 ”,带动了浙江和江苏房价的增长 ;江苏 对浙江房价也有较强的溢出效应 ;而江苏和浙江对上海房价上涨的贡献度均相对较弱 。由此说明 , 上海 、江苏和浙江可以依据其他地区房价的变动及对自己的贡献度来预估本地的房价走势 。
lim
t→∞
E
(
y1,
t+k
-
yi, t+k
|
It )
= 0,
Π i≠1
(1)
其中 It 为 t时刻的信息集 , 这时称这 i个地区房价
变动趋势收敛 。在技术上 , 收敛要求 n 个时间序列
具有 n - 1 个协整向量的形式为 [ 1, - 1 ]的协整关
系 。如果房价序列为趋势平稳 , 则每个地区有相同
(三 ) 上海 、浙江和江苏房价变化的交互作用 分析
Johan sen协整检验和格兰杰因果关系检验仅能 说明变量之间的关系 ,但不能说明这种关系的强度 。 为了进一步说明长三角房价之间的影响强度 ,本文 利用 VAR模型进行方差分解分析 。上海 、浙江和江 苏三个城市的房价分别被表述成该省 (市 )和其它 省 (市 )过去的的房价指数线性函数 ,根据 A IC最小 原则 ,建立滞后项为 2、带有常数向量三变量 VAR 模型 ,经过回归可得方程如表 5所示 。
0. 0747
0. 112
0. 0745
- 0. 236
0. 819
- 0. 0749 197. 799
JS
(0. 121)
(0. 123)
(0. 252)
(0. 256)
(0. 337)
(0. 337) (215. 953) 0. 894
(0. 615)
(0. 910)
(0. 296) ( - 0. 921) (2. 433) ( - 0. 222) (0. 920)
图 2 方差分解图
1. 累计效应分析 从图 2可以看到 ,上海房价的波动主要是受到 自身的影响比较大 ,其过去的房价变化对未来的房 价贡献度在第 1 期以后达到了 100% ,在稳定以后 也保持在 80%以上 ;浙江的房价对自身预测误差的 贡献度在前 8期比较大 ,之后自我累积效应有所下 降 ,稳定在 10%左右 ;与浙江相比 ,江苏的房价对自 身价格波动的贡献度相对稳定 ,一直保持在 10%的 水平 。由此可知上海表现出的自我累积效应最强 , 浙江和江苏相当 。 2. 溢出效应分析 就上海而言 ,浙江和江苏的房价上升对上海房 价的贡献度在第 7期以后分别稳定在 7%和 4%左 右 。上海对浙江房价的贡献率在第 8期以后超过了 浙江自身的累积效应 ,达到了 80%以上 ,上海对江 苏的房价贡献度更是高达 85% ,可知 ,上海房价的 上升对 浙 江 和 江 苏 房 价 上 升 的 贡 献 度 分 别 高 达 80%和 85%。江苏对浙江房价上升的贡献度仅达