货币政策、影子银行对房价的影响

发布时间：2021-03-16 06:44

　　从1998年我国实行房改以来,我国房价不断上涨,从2000年的2112元/平方米的销售均价涨至2017年的7892元/平方米,在这17年期间房价涨幅达273.67%。面对如此快的房价增长幅度既不利于经济发展,也不利于民生保障,因而习总书记在十九大报告中提出“坚持房子是用来住的,不是用来炒的”,说明让房价“降温”已经成为我国当前急需解决的问题之一。截至目前大部分学者仅仅研究货币政策对房价的影响,主要通过利率、信贷和货币供应量这三个渠道进行分析,很少考虑影子银行通过信用创造功能影响货币政策对房价的调控效果,因此本文在研究货币政策对房价的影响时会把这个因素考虑进去。房地产需求量和供给量的变动会引起房价变动,当利率、银行信贷和货币供应量变动时,对于房地产需求方而言,会影响购房者买房成本从而引起房产需求量变化,最终致使房价发生变化;对于房产供求方而言,会引起开发商成本变化从而引起供给量变动,最终引起房价变化。而影子银行体系的存在会通过信用创功能造影响货币供应量、改变银行信贷和利率的调控效果、弱化商业银行和利率对金融市场的影响力度,从而冲击货币政策对房价的调控效果。文中实证分析包括两部分,第一部分... 

【文章来源】：南京大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３－１?２０００年－２０１７年全国房价及年增长率??数据来源：国家统计年鉴??

图３－２?２０００—２０１７年发达地区房价??数据来源：国家统计年鉴??从图３－２?

图３－３?２００（＾２０１７年次发达地区房价??数据来源：国家统计年鉴??

【参考文献】：
期刊论文
[1]影子银行、房价波动与金融稳定性的动态研究——基于SVAR模型的实证分析[J]. 张辉.  中国房地产. 2019(09)
[2]货币政策、影子银行和银行间市场利率[J]. 吕思聪,赵栋.  国际金融研究. 2019(02)
[3]货币政策、行政管制与房地产价格变动——基于百城住宅数据的经验分析[J]. 李成,李一帆.  云南财经大学学报. 2019(01)
[4]货币政策冲击与房价波动:基于PVAR模型的量化分析[J]. 巴曙松,武阳,邸超伦.  未来与发展. 2019(01)
[5]金融产业集聚、技术创新与区域经济增长——基于中国省级面板数据的PVAR模型分析[J]. 严圣艳,徐小君.  北京理工大学学报(社会科学版). 2019(01)
[6]企业影子银行化与货币政策信贷渠道传导——基于DSGE模型的分析[J]. 毛泽盛,周舒舒.  财经问题研究. 2019(01)
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[8]信贷约束、影子银行与货币政策传导[J]. 高然,陈忱,曾辉,龚六堂.  经济研究. 2018(12)
[9]货币政策协调、汇率波动与亚太经济周期协动性——基于PVAR模型的实证研究[J]. 郭卫军,黄繁华.  亚太经济. 2018(06)
[10]影子银行、宏观审慎政策和金融监管[J]. 胡利琴,王安东,常月.  金融经济学研究. 2018(06)

硕士论文
[1]影子银行、货币政策与房地产调控研究[D]. 左波平.湖南大学 2017
[2]货币政策的房地产市场传导机制研究[D]. 胡钰蕾.南京大学 2012



本文编号：3085595