導語：定量分析股市房市相關關系論文一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

編者按：本文主要從變量的選??；協(xié)整模型建立；實證結果進行論述。其中，主要包括：股市與房市是否存在相關關系,沒有一致的看法、股市與房市表現(xiàn)出蹺蹺板的現(xiàn)象、股市的波動,是因為市場預期、以及政策體制原因、上證綜合指數(shù)(ps)為指標說明股票市場價格的狀況、反應不同時期房地產(chǎn)市場價格水平的變化趨勢和程度的相對數(shù)量指標、協(xié)整模型建立、檢驗殘差序列是否平穩(wěn),即檢驗殘差序列是否含有單位根、單位根檢驗、上證綜合指數(shù)一階差分數(shù)據(jù)序列對時間趨勢估計存在異方差和自相關、協(xié)整檢驗、對殘差序列進行單位根檢驗、股票市場長期波動1%,會引起房地產(chǎn)價格指數(shù)0.00142%的波動等，具體請詳見。

摘要:首先概述了股市與房市的現(xiàn)狀,選取上證綜合指數(shù)與房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)為指標,分別用于描述兩個市場的價格狀況,運用計量的實證方法進行檢驗二者之間的關系。研究結果為,二者之間存在相關關系,并且它們的波動趨于一致。在此基礎上,還進一步分析了二者關系的短期傾向和長期傾向,得出二者相關關系的定量分析結果。

關鍵詞:股市;房市;單位根檢驗;協(xié)積

股市與房市是否存在相關關系,沒有一致的看法。如果存在相關關系,是否表現(xiàn)為替代關系,也沒有一致看法。正是股市出現(xiàn)高漲的時期06-07年房市出現(xiàn)暫時的冷卻,這使得有些學者認為二者之間存在替代關系,股市與房市表現(xiàn)出蹺蹺板的現(xiàn)象。而有些學者否認這種觀點,Greenspan認為,股市價格上漲與房地產(chǎn)價格的上漲是相互聯(lián)系的。還有學者認為,不同的投資特點使二者很難相互聯(lián)系。房市投資屬于長期投資,而股市投資傾向于短期暴利性。股市的波動,是因為市場預期、以及政策體制原因;而房市活躍的更多的是我國經(jīng)濟發(fā)展與消費升級帶來的結果。

目前也有學者對房市股市關系進行一些分析討論,但是大部分僅限于理論的定性分析。而本文則是用經(jīng)濟計量的方法對房市與股市進行實證分析,試圖得出更加直觀的結果。下圖為98.5-08.4上證綜合指數(shù)(ps)與房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)(ph)的波動圖。

1變量的選取

本文選取房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)(ph)為指標考察房地產(chǎn)市場的狀況,上證綜合指數(shù)(ps)為指標說明股票市場價格的狀況。房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)是我國住房價格指數(shù)很有代表性的指標,并不是房地產(chǎn)的絕對價格,而關注的是價格的變動情況,即價格走勢,反應不同時期房地產(chǎn)市場價格水平的變化趨勢和程度的相對數(shù)量指標。理論上來說,它只反應由市場因素引起的房地產(chǎn)價格波動。同樣的,上證綜合指數(shù)也是我國股票市場具有代表性的指標。選取這兩個指標為變量,足以在一定程度上衡量這兩個市場各自的波動情況。數(shù)據(jù)選取期間為98年5月到08年4月的月度數(shù)據(jù)。

2協(xié)整模型建立

協(xié)整也稱為協(xié)積,由Engle和Granger(1987)正式提出的。恩格爾-葛蘭杰兩步法(Engle-Grangertwo-stepprocedure)的主要步驟為:第一歩,如果k個序列y1t,y2t,…,ykt都是一階單整序列,建立I(1)序列的回歸方程:y1t=β2y2t+β3y3t+…+βkykt+ut(1)模型的估計的殘差為:t=y1t-2y2t3y3t-…-kykt(2)

第二歩,檢驗殘差序列是否平穩(wěn),即檢驗殘差序列是否含有單位根。如果殘差序列是平穩(wěn)的,則存在協(xié)整關系。

如果y和x是協(xié)整的,可以通過誤差修正模型對模型進行修正,從而可以得到y(tǒng)和x之間的短期動態(tài)關系。如果y和x之間不存在協(xié)整關系的話,我們可以通過估計差分的一個動態(tài)模型——有理分布滯后模型,來估計出長期趨勢傾向、短期趨勢傾向等關系。

3實證結果

3.1單位根檢驗

對一階差分的時間趨勢估計進行異方差和自相關檢驗,Eviews給出LM檢驗的統(tǒng)計量有F統(tǒng)

結果說明,上證綜合指數(shù)一階差分數(shù)據(jù)序列對時間趨勢估計存在異方差和自相關,房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)一階差分對時間趨勢估計沒有異方差存在自相關。因此,對于不能明確異方差和自相關形式的情況下,可以用Newey-WestHAC估計進行修正。修正后的估計結果,都顯示對時間趨勢的所有系數(shù)估計不顯著,截距項也不顯著,說明考慮異方差和自相關的方差穩(wěn)定性估計結果表明一階差分的均值為零,沒有時間趨勢,因此,進行單位根檢驗時,檢驗方程應該選取DT1設定,即數(shù)據(jù)生成過程沒有包含時間趨勢。用設定為DGP1的NP檢驗檢驗兩列一階差分數(shù)據(jù)的結果如下表:

NP檢驗的結果,顯示兩列一階差分數(shù)據(jù)序列都明顯拒絕單位根,也就是說都是過程。如果懷疑數(shù)據(jù)序列包含有季節(jié)趨勢,可以對其進行檢驗。但是,經(jīng)濟直覺認為,股票價格與房地產(chǎn)價格不應該具有季節(jié)趨勢,沒有必要進行相關檢驗。因此,實證檢驗結果是,通過對上證指數(shù)(ps)和房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)(ph)的數(shù)據(jù)生成過程的統(tǒng)計檢驗識別確定兩列數(shù)據(jù)序列均為DGP1,NP檢驗結果顯示都為一階單整。

3.2協(xié)整檢驗

首先,建立I(1)序列的回歸方程:pht=β0+β1pst+ut,得到估計結果和殘差序列。對殘差序列進行單位根檢驗,結果如下表:

由上表可知沒有拒絕單位根的存在。也就是說,兩個I(1)序列沒有協(xié)整關系。設定有理分布滯后模型來估計模型,并且采用AR模型來修正回歸方程的擾動項序列相關性,從而得到估計結果,并分析其長期趨勢傾向、短期趨勢傾向等關系。設定模型為:

pht=β0+β1pst-1+β2pst-2+ut(3)

ut=1ut-1+εt

估計結果為:

pht=97.33+0.00068pst-1+0.00074pst-2+ut

t=(17.28)(2.19)(2.24)

ut=0.98ut-1+εt

t=(53.21)

n=117R2=0.964

從上式估計結果來看,擬合系數(shù)R2=0.964,調整的擬合系數(shù)R2=0.963,各變量t檢驗值都能通過5%的顯著水平,表明各變量之間存在相關關系是顯著的。

短期傾向:當上證指數(shù)一階滯后上升1%時候,房地產(chǎn)價格指數(shù)上升0.00068%,而其二階滯后上升1%,上地產(chǎn)價格指數(shù)上升0.00074%。長期趨勢分析:對方程(3)兩邊分別取各變量的期望值,記ph*=E(pht),ps*=E(pst-1)=E(pst-2)而E(ut)=0,則長期傾向(LRP)為:LRP=β1+β2=0.00068+0.00074=0.00142表明股票市場長期波動1%,會引起房地產(chǎn)價格指數(shù)0.00142%的波動。

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