利率变动对我国房地产公司股价影响的实证研究

利率变动对我国房地产公司股价影响的实证研究

文/胡玉阳，上海大学经济学院

本文在已有研究的基础上，研究利率对我国房地产公司股价的影响，使用 2012-2017年 上海银行间隔夜拆借利率与上证房地产指数的交易日数据进行研究分析，利用 VAR 模型，Johansen协整检验以及脉冲响应分析，对利率变动与房地产上市公司股价长期的影响进行验证分析，通过实证检验的结果得出相关结论，并提出政策建议

利率变动；房地产；股价影响；实证研究

1 本文的研究思路

本文将使用2012年到2017年上海银行间隔夜拆借利率与上证房地产指数的交易日数据，借助于 VAR 模型、Johansen协整检验以及脉冲响应分析，研究利率波动对房地产上市公司股价的长期影响。

2 实证分析

2.1 数据的选取与处理

选用上证房地产指数表示房地产上市公司股价的波动，上证房地产地产指数包括20家房地产公司，它是上海证券交易所1993年编制的五大行业数据之一。另外选择上海银行间隔夜拆借利率表示利率的波动，现在的上海银行间隔夜拆借利率上海银行间隔夜拆借利率主要有隔夜、1周、2周、1个月、3个月、6个月、9个月及1年。上海同业拆借利率是现在市场化程度最高的利率指标之一,最能反应资金的供求意愿，因此选择shibor利率是最合适的。

2.2 数据的调整

在经济研究分析中,对数据调整非常重要，一些不规则的因素会使得我们难以准确地研究变量的趋势和状态。所以我们一般对变量取对数，消除数据的异方差，也可以减少数据的波动，有助于研究经济变量的客观变化。因此我们对上证房地产指数,以及上海同业隔夜拆借率Shibor 取对数,调整后的数据利用计量软件 Eviews8.0进行检测，得到以下结论，在5年内，对变量取对数后，数据基本平稳，没有产生较大的波动。

2.3 样本数据的时间序列平稳性检验

使用VAR模型时，所考察的时间序列必须是平稳的，否则将会出现伪回归。利用Eviews对本文的上海银行间隔夜拆借率与房地产上市公司股价的时间序列进行平稳性检验，gz代表上证房地产指数，int代表上海银行间同业拆借率。用ADF平稳性检验结果如下：

gz的一阶差分项有趋势项，有滞后项，t统计量的值为-32.9930，P值为0，检验下来显著；int的一阶差分项有趋势项，有滞后项，t统计量的值为-31.2018，P值为0，检验下来显著。

所以可以看出地产指数与利率的原时间序列是不平稳的，但经过一阶差分后都变成平稳的时间序列

2.4 协整分析

本文用Johansen检验判断变量间是否存在长期的协整关系，Joh anson检验不是一次能完成的独立检验，而是一种针对不同取值的连续检验过程。结果如下：

当原假设为无协整关系时，特征值为30.22023，0.05的显著性水平为15.49471，P值为0.0002；

当原假设为至多存在一组协整关系时，特征值为0.927064,0.05的显著性水平为3.841.P值为0.3356。

可见地产指数与利率不存在协整关系的概率为0.0002，所以可以拒绝原假设，两者之间存在长期稳定的协整关系

2.5 建立VAR模型

经过平稳性检验和和协整检验，显示房地产指数与利率经过一阶差分后都是平稳的时间序列，并且两者之间存在稳定的长期均衡关系。从而可以建立VAR模型。

2.5.1 首先根据AIC准则和SIC准则选择最优滞后阶数，实证结果根据Eviews8.0，当滞后阶数为2时，可供选择的指标都是最优的。由此对gz，int选择的滞后阶数为2。

2.5.2 VAR模型的稳定性检验

运用Eviews进行稳定性检验，得到结果VAR所有的特征根都落在单位圆内，所以建立的VAR模型是稳定的。可以用来分析研究。

2.5.3 建立VAR模型

两个序列都为同阶协整,所以可以建立VAR模型进行分析,以便后来的脉冲分析以及方差分解,我们选择的滞后阶数为两阶,建立V AR模型。

用Eviews进行检验结果可得，lngz对lngz和lnint的二阶滞后项进行回归，R平方为0.9957，调整的R平方为0.995685。系数分别为1.053949，-0.056138

0.003120 ，-0.003559,0.019307。

Lnint对lngz和lnint的二阶滞后项进行回归，R平方为0.950488，调整的R平方为0.950324。系数分别为-0.085959,0.061130,1.085928，-0.130227，

0.247487

由此可以看出，模型的拟合度很好，R平方很高。

2.5.4 脉冲响应分析

脉冲响应函数主要是刻画内内变量对误差变化的反应，本文建立的VAR 模型包含两个变量，所以共有四个脉冲响应函数。运用e views8.0做出的脉冲响应得到以下结果：

地产指数的变动对自身的正向影响从开始急速在第 2 期下降，随后第3期后趋近零；对利率的影响较小，在第 5 期后趋近零。在当前我国利率市场化仍在建设阶段的背景下，我国的基准利率水平主要由央行来决定，市场不能对利率水平其主导的决定性作用，股市收益率的变动很难影响到我国利率变动。来自 DI 的随机冲击对地产指数的冲击在开始时反向反应，从第 4 期这种冲击开始逐渐减小，随后逐渐为零；对自身的冲击在开始至第 2 期急速下降，到第 3 期为负，到第 6期后逐渐趋向于零。

2.6 实证分析结果总结

通过ADF时间序列平稳性检验，得到地产指数和同业拆借率都是单整序列。从而可以进行协整检验，协整检验的结果表明两者存在稳定长期的相关关系。之后确定VAR模型的滞后阶数为2阶，并进行参数估计，从而估计上证房地产指数与利率的滞后存在负相关关系，指数与滞后一期利率的，滞后两期利率的相关系数为，-0.0 031，-0.0035。估计值显著且都很小，说明同业拆借率的变动对上证地产指数的贡献比较小，模型还有很多改进的地方，如改进利率的期限，增加模型中的解释变量等。

3 结论我们通过使用2012年3月1日到2017年的数据建立var模型分析得到： 利率变动对上证房地产指数变化的贡献比较低。可能存在以下两个原因：

第一，模型设定有偏差，利率只是影响上证地产指数的一个变量而已，房地产还受政府政策以及居民收入等等其他变量的影响。

第二，我们选取的数据分别来自于wind数据库和中国人民银行的官方统计，由于统计过程中也可能存在一定的误差，这就使得实证分析的结果存在一定的误差，对研究结论产生一定的影响。

4 政策建议

在实施了住房制度改革之后，我国的房地产市场取得了飞速的发展。房地产上市公司的业绩也越来越受到国家政策的影响，因此政府在制定货币政策时，需要房地产行业作为其中的考虑因素。对此，有如下几点政策建议：

1)使用好货币政策工具中的利率政策工具。根据上述实证分析，利率的波动反向影响上证房地产价格指数，即利率的变动对房地产上市公司的股价存在长期的反向影响。从这些年看，央行近年来通过调整存款准备金率和存贷款基准利率调控宏观经济，并且在调整之后，房地产板块的公司股价都会有一定的波动。通过利率实际调整后的影响以及本文的实证分析，利率的波动影响了房地产价格指数。所以政府可以充分利用货币政策中的利率政策影响房地产行业的长期发展。

2）审慎使用货币供应量政策调节房地产行业的发展。如果货币供应量发生变动，宏观经济中的各个变量都会产生影响。有研究发现，房地产价格指数不断下跌时，央行可以增加货币供应量，间接影响房地产市场，促使房地产价格指数上涨；相反，房地产价格指数不断上涨时，央行可以减少货币供应量，使房地产价格指数回落；但是货币供应量的增加或减少，不仅会影响到证券市场，还会影响实体经济的发展，另外货币供应量政策是一种非常强的货币政策工具，货币供应量的过多过少都不利于经济的长期健康稳定的发展。因此在使用货币供应量这个政策工具时，应考虑到多方面的影响，谨慎使用。

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