基于FAVAR模型的房地产市场调控政策有效性研究

发布时间：2018-04-26 12:03

  本文选题：房地产市场调控 + 信贷政策　； 参考：《金融理论与实践》2015年07期

【摘要】：通过建立因子增广向量的自回归模型(FAVAR)体系,选择涵盖了信贷政策、利率政策、土地政策三方面因素共计156个变量指标,对我国住宅价格指数影响进行了多视角的实证研究。结果表明:我国住宅价格指数受信贷、利率、土地三方面政策调控的影响较为显著,且均存在着滞后效应。减少信贷供给特别是房地产业的信贷供给,能有效抑制房地产价格过快上涨;提高利率能紧缩流动性从而抑制投资性购房需求,而这种效果会在滞后三期、四期中体现;土地量价齐升是导致房地产价格快速上涨的最主要因素。
[Abstract]:Through the establishment of an autoregressive model of factor augmentation vector (FAVARR) system, this paper selects 156 variables including credit policy, interest rate policy and land policy, and makes a multi-perspective empirical study on the impact of housing price index in China. The results show that the housing price index in China is influenced by credit, interest rate and land policy, and there is a lag effect. Reducing the credit supply, especially the credit supply of the real estate industry, can effectively restrain the excessive rise of the real estate price, increase the interest rate can tighten the liquidity, thus restrain the demand for investment purchase house, and this effect will be reflected in the three, four periods. Land price rise is the most important factor leading to the rapid rise in real estate prices.
【作者单位】： 东北大学工商管理学院;中国人民银行海口中心支行;
【基金】：国家自然科学基金项目(71301166) 教育部人文社会科学青年项目(13YJC910007) 中国博士后科学基金项目(2013M540623)
【分类号】：F299.23;F224

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