宏观经济因素影响下的房价分析宏观经济因素影响下的房价分析［摘要］房地产产业已经日趋成为我国的支柱产业，它和宏观经济中的许多因素都有紧密的联系，因此本文利用stata软件建立VAR回归模型，旨在研究货币供给量、汇率、通货膨胀率和人口这几个因素对房地产价格的影响，分析这几个因素影响房价的贡献分别是多大,从而提出对控制房产价格的政策建议。［关键词］房产价格；货币供给量；汇率；通货膨胀率；人口［中图分类号］F2933［文献标识码］A［文章编号11005-6432(2013)24-0076-031引言自从20世纪90年代的亚洲金融危机之后，我国开始逐步从住房分配到商品房的过渡，通过扩大内需来拉动经济的增长，摆脱对外需的过度需求。如今20多年过去了，房地产产业对于GDP的增长越发显得重要，2005到2011年，房地产投资力度一直在不断加大，从159092万亿元增长到617969万亿元，房地产投资占GDP的比重从2005年的86%增长到2011年的1306%,虽然2008年金融危机席卷全球，但是房地产投资的比重仍在增长。数据来自国家统计局。房地产投资的增长固然是好消息，至少说明我国在转变消费的方式上边进了一大步，逐步转型为内需型消费。因为房地产业带动了钢铁、水泥、木材、家具等等行业的发展。但是这同时也带来了很多弊端，其中高房价就是无法忽视的问题，许多城市的房价远远超出了工资收入比例，“房奴”也已经不是新鲜的词汇，多少人就为了房子奋斗终生。但是房价的提高和宏观政策也有分不开的联系。因此，本文就宏观经济中各因索对房价的影响进行分析，从而找出控制房价上涨的因素，提出相关政策建议。2模型建立本文采用VAR模型，研究房价在人民币汇率、通货膨胀率、货币供给量以及人口因素的影响下是如何进行变化的。选取数据为年度数据，吋间为2002—2011年。对所有的变量都取对数，令lprice表示房价，lpop表示人口，1M2表示货币供给量，Irate表示汇率，lflo表示通胀率。21选择滞后阶数由于采用VAR模型，因为时间序列数据往往具有趋势性，表现为非平稳性，为了避免产生伪回归现象，必须要对数据进行检验。首先要进行滞后阶数的选择，通过运行Stata软件得到表1,由此可知AIC信息准则确定的是最佳滞后阶数为3,而根据HQIC信息准则和SBIC确定的最佳阶数也都是3,因此3阶为最佳阶数选择。22平稳性检验其次，进行ADF单位根的检验，经检验发现3阶滞后是不平稳的，有点落在单位圆之外，因此选择滞后一阶，经检验发现一阶滞后是平稳的，所有点都落在单位圆之内，因此VAR(1)是平稳的，如图1所示。23granger因果检验granger因果检验的本质其实就是VAR模型，主要是用来检验一个内生变量是否可以作为外生变量来对待。要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列，如果序列不平稳或者不协整很可能会产生伪回归问题。在前文中已经确定滞后一阶是平稳的，建立VAR(1)模型对各变量因果关系的方向进行判断。可以得到，在F检验中5%的置信水平区间下，人口的F值大于其临界值，因此对房价有显著影响，对人口而言，货币供给量和通胀率有显著影响，对于汇率而言，由于4个变量F值都在临界值以内,因此对其的影响不显著，而人口、汇率和通胀率都会影响到货币供给量，其中人口和汇率的影响非常显著，对于通胀率而言，4个因素的影响同样也是不显著。如表2所示。表2granger因果检验24方差分解分析方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通常用方差來度量)的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。本文中选取了10步，应用方差分析可以看出(表3),价格自身的影响在第二步跳跃之后就一直趋于水平，变化不大，也就是说房价受自身的影响很小。而人口对于房价的影响在第二步增大之后趋于稳定在第五步又有一个跳跃。通胀率对于房价的影响一直比较平稳同时力度也比较小，趋于一条水平线。而汇率对于房价的影响有上下的波动，如图2所示。3结论综上所述，房价最主要的影响因素是人口因素，特别是20世纪80年代生育高峰吋期出生的人口正是如今房了的需求者，因此都属于刚性需求，虽然我国在计划生育的政策下已经控制了人口数量，但是由于我国人口基数大，协调人口数量和老龄化之间的矛盾仍然迫在眉睫。木文认为，生育政...