房地产和股票市场投资者情绪与收益的交叉效应研究

黄华继， 孙黎娜

(安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233000)

2019年4月,国家提出“房住不炒”政策，2020年年中重申“房住不炒”，住房政策再次收紧。随后“三条红线”政策出台，国家监管部门首次明确房企举债的标准，对信托、资管产品和海外融资进行全方位监管，这对构建一个稳健发展的房地产市场和规范透明的股票市场都有着不可替代的作用。我国房地产市场和股票市场的起步时间较晚，目前发展尚不完善，股价与房价的高波动性对市场稳健发展造成了不良影响。理性人假说已经不能有效地解释市场异象，为此，一些学者将行为金融理论引入股市研究，发现投资者的心理和情绪能够很好地解释股价的暴涨暴跌现象[1-4]。Baker等进一步地运用封闭式基金折价率等六个情绪指标作为代理指标[5]，马若微等使用上证A股月度IPO首日平均收益等指标作为衡量投资者情绪的代理变量[6]，发现综合情绪指标能更有效地解释股市异象。

在此基础上，一些学者借鉴股市投资者情绪对股价波动的解释，将行为金融理论引入房地产市场研究。运用房地产市场情绪对房价波动进行解释，取得了有效的成果[7-9]。廖娟选取新开工建筑面积比率、投资住宅比率和销售比率三个情绪代理变量构建购房者情绪指数，发现购房者情绪与羊群效应互为联动反馈关系[10]。黄燕芬从供需两个角度选取商品房成交量、二手房成交量、商品房新开工面积、楼面地价、土地溢价率和百度指数六个变量构建情绪指数，发现市场情绪与房价有着显著的正向影响关系[11]。台玉红从购买热度、消费者信心、宏观经济、购买者意愿和关注度角度选取五个二级指标建立情绪指数，发现房地产市场情绪与商品住宅价格之间存在紧密的相关性,且区域异质性显著存在[12]。因此,行为金融理论也能够很好地解释房价的波动现象。

目前，学者在两个市场结合方面的研究多为房地产和股票市场价格的动态相关性研究，对两个市场情绪溢出效应研究较少。例如，蒋彧探究股市与房市关系的动态变化及其驱动因素，发现GDP增速、货币供应量、利率变化和新常态等宏观经济因素，房地产调控政策等市场因素，以及金融危机等外部因素，对两个市场间的动态相关性有显著影响[13]。Das等创新地将美国股票市场、住宅市场与商业地产结合起来探究投资者情绪与收益之间的关联性，发现三个市场投资者情绪与收益之间具有明显的交叉效应[14]。通过以往学者的研究成果可以发现，股票市场情绪研究成果丰富，房地产市场情绪的研究起步较晚还需要继续探究，且将房地产与股票市场情绪结合起来研究的成果较少。因此，本文将对我国的股票市场与房地产市场进行探究，尝试建立两者情绪与收益之间的传导机制。

一、数据处理与模型建立

(一)数据选取与处理

上证50指数作为股市晴雨表，能够反映股票市场的经济运行和股价波动状况，用上证50指数的收盘价代表股票市场的价格，并取其对数收益率作为股票市场的收益。易志高等借鉴BW方法构建的投资者情绪指标CSSIC，涵盖了消费者信心指数等六个能够反映股票市场的情绪变量，用其代表股市情绪[15]。房地产价格指数编制综合了多个城市的商品房销售价格情况，能够反映房地产市场的经济运行和房价涨跌状况，用商品房价格指数代表房地产市场的价格，并取其对数收益率代表房地产的收益。

考虑到房地产市场情绪指标的构建尚不成熟，没有直接数据参考，所以应选取合适的情绪代理变量进而拟合成房市情绪指数。商品房成交面积能够反映投资者的购买热度，商品房新开工面积能够反映市场的供需情况和投资热度。廖娟运用商品房的销售比率、新开工建筑面积比率，黄燕芬使用商品房成交面积、商品房新开工面积作为情绪代理变量来构建情绪指标，从而很好地反映房市情绪，因此，商品房成交面积和商品房新开工面积可以作为构建情绪指数的代理变量[10-12]。消费者购房意愿能够反映购买者的意愿，购房意愿越高投资者对房市的关注度越高，因而可以反映市场情绪[12]。土地购置费和金融贷款余额可以反映消费者信心指数以及投资者对市场环境的乐观程度，黄燕芬使用楼面地价和土地溢价率很好地拟合了房市情绪，因此土地购置费和金融贷款余额可以作为情绪代理变量[10]。

上证50指数收盘价和商品房成交面积c、消费者购房意愿y、商品房新开工面积x、土地购置费g、金融贷款余额e、国内生产总值GDP、工业生产者购进价格指数I、居民消费价格指数CPI 均来自iFinD数据库，投资者情绪代理指标CSSIC 来自国泰安数据库，商品房价格指数来自CREIS中指数据库。由于商品房成交面积和消费者购房意愿数据选取2010年1月至2020年8月的数据为研究对象。

(二)时变参数的向量自回归模型

时变参数的向量自回归模型(TVP-VAR)是在VAR和SVAR模型的基础上发展而来，TVP-VAR模型与前两个模型的不同之处在于模型假定中没有同方差的假定，这种非同方差的假定比较符合实际情况。时变参数假定随机波动率，更能捕捉到经济变量在不同的时代背景下所具有的关系和特征(时变影响)。将随机波动性纳入TVP估算中可以显著提高估算性能，在VAR模型中，假设所有参数遵循一阶游走过程。使用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法在贝叶斯推断中来估计模型[16]。

二、实证结果与分析

(一)房地产市场情绪的估计

选取商品房成交面积、消费者购房意愿、商品房新开工面积、土地购置费、金融贷款余额五个代理变量，使用主成分分析法构建房地产市场情绪代理指标。为剔除宏观经济变量的影响，借鉴BW方法将五个代理变量分别与国内生产总值GDP (由于GDP 没有月度数据，因此使用变频工具将季度GDP 转换为月度GDP )、工业生产者购进价格指数I、居民消费价格指数CPI 进行OLS回归，并取其残差作为主成分分析的成分。将非理性残差成分进行主成分分析，前四个主成分的累计方差达到94.45%，包含了原始变量尽可能多的信息。因此选取前四个成分进行情绪指标构建。首先将这四个主成分按成分矩阵计算出具体的成分序列Z1、Z2、Z3、Z4，再将主成分降维成一个综合指标。

对构建的变量进行描述性统计，结果如表1所示。从表 1 可以看出，数据基本符合正态分布特征，都通过平稳性检验，符合TVP-VAR模型条件，可以进行下一步检验。

表1 描述性统计

(二)TVP-VAR参数估计结果

根据AIC、FPE信息准则，选取最优滞后阶数为2。从表2中可以看出，后验分布的均值都在95%的置信区间内。CD统计量的值最大为0.581，小于CD 统计量5%显著性水平下的临界值1.96，表明模拟效果较好。无效因子最大为100.15，表明有足够的样本进行抽样。

表2 参数估计结果

(三)时变脉冲响应分析

通过运用MCMC算法对房地产和股票市场情绪与收益数据进行抽样，抽样结果显示可以进行TVP-VAR模型检验。TVP-VAR模型具有两种脉冲响应函数：等间隔脉冲响应函数衡量不同间隔的脉冲响应，时点脉冲函数衡量不同时点的脉冲响应。若A市场的情绪或收益变化是由B市场的收益或情绪变化引起的，则两市场间存在溢出效应。

1.等间隔脉冲响应分析

对等间隔脉冲响应分析，衡量不同间隔的脉冲响应。随时间变化，不同时期的冲击程度不同，选择不同的滞后期分析前期事件的冲击对当期事件的冲击程度。以提前3期、提前6期、提前12期表示短期、中期、长期动态脉冲响应的结果。

(1)情绪溢出效应

从情绪变量之间的脉冲结果来看，房地产市场情绪对股票市场情绪短期呈负向冲击、中长期呈正向冲击，随时间推移冲击力度逐渐增强，这说明股票市场情绪受房地产市场情绪的影响逐渐变大。股票市场情绪对房地产市场情绪的冲击，短期强于中期、长期最强，且均呈正向，这说明股票市场情绪对房地产市场情绪有着稳定的促进关系。由此可见，房市与股市之间存在双向情绪溢出效应。

(2)收益溢出效应

从收益变量之间的脉冲结果来看，房地产市场收益对股票市场收益冲击短期呈正向，中、长期冲击呈负向，这说明房地产对股票市场收益短期有稳定的强促进关系、中长期有稳定的弱抑制关系。股票市场收益对房地产市场收益短、中期冲击随时间波动较为复杂，长期冲击由正转负但波动不大。2012年6月，股市大跌之前冲击较为稳定，之后冲击强度随股市环境沿横轴上下波动。这说明股票市场收益对房地产市场收益的影响是随经济环境变化的。由此可见，房市与股市之间存在双向收益溢出效应。

(3)交叉溢出效应

从情绪与收益变量之间交叉冲击的脉冲结果来看，房地产市场情绪对股票市场收益短期呈正向冲击并随时间冲击力度不断衰减，中期呈负向冲击且程度逐渐加深，长期冲击较小且较为稳定。股票市场收益对房地产市场情绪冲击，短期最弱、中期次之、长期最强，并呈正向稳定变化关系。股票市场情绪对房地产市场收益的冲击在2012年6月股市大跌之前较为稳定，之后随股市环境变化沿横轴上下震荡，在2018年6月股灾发生之后冲击呈负向且程度逐渐加深。房地产市场收益对股票市场情绪冲击短期强于中期、长期最强，且均呈正向稳定变化关系。这说明市场情绪对收益的影响是复杂的，并受市场环境影响，而收益对情绪会产生正面稳定影响。由此可见，房市与股市之间存在双向交叉溢出效应。

2.时点脉冲响应分析

对时点脉冲效应进行分析，衡量不同时点的脉冲响应。2015年股市出现暴涨暴跌、千股跌停的现象，选取2015年7月作为一个观察时点；2018年年初中美贸易战打响，年中股市大跌，信用风险全面爆发，选取2018年6月作为一个观察时点；2020年1月新冠疫情首先在中国暴发，各行各业均受严重影响，选取2020年1月作为一个观察时点。因此，以2015年7月、2018年6月、2020年1月三个观察时点进行时点脉冲响应。

(1)情绪溢出效应

从情绪变量之间的时点脉冲结果来看，三个时点冲击是同步的，房地产对股票市场情绪的影响是负向的且在当期达到最大随后逐渐消退。股票对房地产市场情绪的影响是正向的，在第一期达到最大。这说明股市情绪的传播速度快于房市的传播速度，且股市利好会对房市产生积极影响，而房市利好对股市有消极替代作用。由此可见，房市与股市之间存在双向情绪溢出效应。

(2)收益溢出效应

从收益变量之间的时点脉冲结果来看，房市对股市收益三个时点冲击是同步的，且在第二期达到峰值后直线下降。股市对房市收益冲击的三个时点具有明显的差异性，2015年7月冲击在第二期达到峰值；2018年6月在当期达到峰值；2020年1月在第一期达到峰值，随后都逐渐趋于零。这说明股市对房市收益的影响程度取决于具体的经济环境。由此可见，房市与股市之间存在双向收益溢出效应。

(3)交叉溢出效应

从情绪与收益变量之间的时点脉冲结果来看，房市情绪对股市收益的冲击在三个时点上是同步的，在第一期达到峰值之后趋于零。股市收益对房市情绪在当期达到峰值，在第二期又有一波小高峰后趋于零。股市情绪对房市收益三个时点影响程度有所不同但趋势相同，都是在第一期达到峰值后迅速下降，在第二期达到谷底随后趋于零。房市收益对股市情绪在第三期达到峰值，之后缓慢下降最终趋于零。这说明收益对情绪的交叉影响比情绪对收益的影响深远，房市收益受股市情绪和收益影响程度与具体经济环境有关。由此可见，房市与股市之间存在双向交叉溢出效应。

三、结论与建议

(一)结论

通过构建TVP-VAR模型对股市与房市情绪、收益进行动态时变关系研究，得出以下结论。股市与房市之间存在情绪溢出效应、收益溢出效应及情绪与收益的交叉溢出效应。具体来讲，股市与房市之间情绪溢出效应是双向的，股市情绪受房市情绪的影响逐渐变大，股市情绪对房市情绪有着稳定的促进关系。股市与房市收益溢出效应也是双向的，房市对股市收益短期有着稳定的强促进关系、中长期有着稳定的弱抑制关系，股市收益对房市收益影响与经济环境有关。股市与房市交叉溢出效应方面，市场情绪对收益的影响是复杂的，收益对情绪产生正面稳定影响。收益对情绪的交叉影响比情绪对收益的影响深远，房市收益受股市情绪和收益影响程度与具体经济环境有关。

(二)建议

由于房市与股市之间具有双向溢出效应，投资者进行投资决策时首先需要考虑市场环境是否适合投资，其次需要对市场情绪和收益进行判断，从而选择合适的市场，并从经济环境情况具体分析投资标的。针对两个市场的交叉溢出情况，监管部门应从以下三个方面加以引导，以保证金融市场的稳健发展。

一是房地产市场情绪与股票市场情绪之间相互影响，存在相互引导情绪产生风险传染的可能，因此监管部门需要对两个市场的情绪进行关注并适时引导，谨防市场情绪崩塌引起的金融危机。二是房价与股价之间短期、中期波动相互影响，监管部门需要对资产价格进行调控，预防国内资产价格的极端震荡引发系统性风险。三是房地产市场情绪与股价之间、股票市场情绪与房价之间相互影响，监管部门需要根据市场环境进行适时引导，避免股市暴涨暴跌及房市价格飞涨现象的产生。