我国房价泡沫甄别方法及其判断――基于随机贴现因子定价理论的研究
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　来源：价格理论与实践1306
我国房地产价格是否出现泡沫，理论界一直存在争论。争论的焦点在于如何衡量房地产价格的泡沫。截至目前，理论界尚未找到比较理想的解决方法。笔者基于随机贴现因子定价理论，提出一个用于衡量房地产价格泡沫的新方法，通过比较特定空间零贝塔收益和房地产回报空间零贝塔收益间的差值来判断是否存在房地产泡沫。这种方法既基于金融经济学理论，又能够有效弥补传统甄别方法的缺陷。
自1998 年我国房地产制度改革以来，我国房地产业得到快速发展，并逐渐在扩大就业、扩张内需和促进经济增长等方面起到了重要作用。伴随着房地产业的发展，各地房地产价格呈现出持续高速上涨的态势。图1 描述的是 年期间我国商品房价格指数的变化趋势。
从图1 可以清楚地看出：在 年期间，我国商品房价格指数一直在沿着一个固定的趋势稳步走高。在此期间，我国商品房价格指数由54.89 涨至146.61，几乎上涨了3倍。我国房价如此快速上涨很容易使人联想起前几年刚刚破裂的美国房地产价格泡沫。我国房地产价格是否也出现了泡沫呢？关于这个问题，我国理论界已经进行了很长时间的讨论。在这个大讨论中出现了两种截然不同的观点：大部分学者认为，我国房地产市场已经出现严重的泡沫；另一些学者则认为，目前房地产价格上涨是由工业化导致的城市化加速、需求拉动和良好经济支撑的结果，是一种理性繁荣。从本质上讲，争论的焦点在于如何衡量房地产价格的泡沫。
一、对传统房价泡沫甄别方法的评价
根据《新帕尔格雷夫经济学大辞典》对“泡沫”的定义，我们可以将房价严重偏离房屋基本价值的现象定义为房地产泡沫。然而，基于这条定义很难对房价泡沫做出准确判断，因为房屋的基本价值是不可观测的。在实践中，学术界普遍采用的判定房价泡沫的方法无外乎两种：其一，看目标房价是否高于某一基期的房价；其二，看目标房价是否高于房屋的潜在租值。相关学者也基于此做了许多研究，如林榕（2013）认为，房地产泡沫不同于一般的经济泡沫，它具有以实业为基础来支撑这一特殊性质，并利用理论价格法测度了北京市房地产泡沫。刘蕾（2013）认为，用传统的宏观和微观方法建立的房价泡沫测度模型，存在着变量选择随机性和参数估计有偏的缺陷，她将动态最优化模型与状态空间模型结合起来，通过构建一个动态最优局部均衡模型来描绘排除了投机因素的房地产市场供求关系，给出决定基本房价的状态空间模型，并用该模型实证分析了武汉房地产市场泡沫。然而，如果采用第一种方法，则会面临无法准确评估和剔出通货膨胀和其它因素对房价的影响的问题。一般认为，通货膨胀对房屋价格和房屋基本价值具有大致对称的影响，因而在评估具有泡沫化倾向的房价上涨部分时，需要从房价上涨的总幅度中扣除通货膨胀所引致的房价部分。那么到底该扣除多少呢？
通常的做法是扣除消费物价指数（CPI）增长率。但是，这样做存在问题，因为通货膨胀对不同产业的影响往往是不平衡的（陈彦斌,2008），即通货膨胀给不同产业带来的涨价幅度通常是不一样的。如果采用第二种方法，会出现难以对房屋潜在租值进行准确估计的问题。由于房屋潜在租值是一个随机变量，对其估计涉及到主观推断和先验概率等因素的影响，应该进行统计推断，而样本的不可重复取得性又严重限制了统计推断方法的采用。
二、基于随机贴现因子定价理论的房价泡沫甄别方法
同金融资产一样，房地产带来的收益也可被视为一串未来回报的现金流，其现金流要么表现为销售回款，要么表现为租金流。然而，房地产又有区别于金融资产的地方，即其流动性相对较差。基于上述认识，我们可以在房地产回报前面乘上一个折扣因子来表示房地产流动性不足的问题，用数学表达式表示就是θy：其中，y 为任意一个房地产的回报；θ 为流动性折扣因子，是一个随机变量，当θ=0 时，表明该房地产的回报完全无法实现，当θ=1 时，表明房地产的回报得到了即时且无成本的实现，在现实情形下，θ 一般会在区间[0,1]中取值；我们将θy 称作该房地产的流动性调整后回报。需要指出的是，由于金融资产的回报在实现时不需要付出由流动性不足所带来的代价，因而其回报同其流动性调整后的回报是完全一样的。
接着，我们用金融资产回报空间和房地产回报空间共同张成一个新的空间，不妨将这个新的空间记为z 空间，再将关
（作者：彭宜钟）
电话:010-58133 传真:　E_mail:#以供求理论浅析我国房地产价格攀升的原因和对策# 手机:/ArticleContentNew.aspx?type=3&titleid=kjzi
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140发表长微博我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究--《吉林大学》2012年博士论文
我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究
【摘要】：1998年住房改革以来，我国房地产市场经历了高速的发展，这对拉动国民经济增长和提高人民生活水平做出了突出的贡献。然而我国房地产市场发展过程中暴露出来的一系列问题，不仅不利于我国宏观经济的健康平稳发展，而且可能对整个社会的安定和谐产生负面影响。因此，我国房地产市场特别是价格问题一直是社会各界关注的焦点，也是学者们致力研究的重要课题。
在2007年美国次贷危机以来，我国在保持房地产业自身快速稳定增长的同时，积极采取了各种相应措施以应对这场全球性金融危机的冲击。例如我国房地产的深度改革也不断提上日程，政府逐步加强对我国房地产市场的调控，央行逐渐提高银行贷款利率以减少投机性贷款买房，实行一系列限售政策如提高首套和二套房首付款的支付比例等等。这些举措一方面反映了我国对房地产市场的调控逐步加深并趋于多元化，但另一方面也反映出我国房地产市场发展不完善，存在的问题多且复杂，客观上加大了宏观调控的难度且对调控效果提出了更高的要求。因此，研究我国房地产价格变动的特征，探寻影响房价变动的各主要因素，不仅有助于进一步理解我国房地产业乃至整个宏观经济结构的运行规律，而且对于提高我国宏观经济政策对房地产市场的调控效果、保持我国房地产市场持续健康稳定的发展，加快推进社会主义现代化建设具有十分重要的意义。
为了深入研究房地产市场价格的波动特征及其影响因素，本文首先对有关房地产价格变动特征及其影响因素分析的文献进行了回顾和梳理。在已有研究成果的基础上，结合我国房地产业的实际情况，通过综合运用马尔科夫区制转移模型、谱分析、误差修正模型、向量自回归、面板数据模型和离散选择模型等多种且收缩阶段要远快于扩张阶段；相比于GDP增长率周期波动，房屋价格指数具有2个季经济计量模型和时间序列方法，重点对我国房地产价格的变动特征、我国房地产价格的主要影响因素以及货币政策对房地产价格的调控效果三方面问题进行深入研究，以其作为现有研究工作的有益补充，并为我国房地产市场的改革发展提供有用的经验依据和政策建议。
在第3章和第4章中，本文依次采用马尔科夫区制转移模型和谱分析方法对我国房地产价格变动的周期性和非对称性等特征进行了检验和分析。研究发现，近年来我国房地产价格变动过程中存在着7.4个季度和13.3个季度的周期，并且有滞后特征。而从频域序列的角度可以看出，我国房地产价格周期和宏观经济周期不仅仅具有协动性，而且协动性体现在长期及它们的主要周期上。
第5章中，本文运用协整理论和误差修正模型，依次对日本和我国房地产价格的长期和短期影响因素进行了分析。研究的结果表明：长期而言，年间我国住房价格与家庭平均可支配收入和实际建筑成本之间存在长期稳定的均衡关系，即需求和供给方因素共同影响了我国住房价格的涨跌，我国住房价格的长期收入弹性为0.58，长期建筑成本弹性为0.55。相比而言，日本住宅地价的长期收入弹性更高。短期来看，房地产价格波动的滞后一期序列、实际家庭收入增长以及实际家庭财富等因素对中日两国房地产价格的短期波动具有不同的影响。另外，我国住房价格的波动性比日本1960年以来的任何时期都要高。因此在我国房地产调控政策的制定过程中应尤其注重控制我国住房价格的短期波动风险。
本文第6章就我国货币政策对房地产市场的调控效果进行了系列分析和评价。首先，通过脉冲响应函数，验证了当房地产市场价格上升时，央行能够对此作出正确的反应，即实施从紧的货币政策。但是无论从货币政策对房地产市场的响应还是从货币政策对房地产市场的调控起效两个方面来看，都存在一定的时滞性。其次，利用面板数据模型对我国货币政策对各地区房地产市场的调控效果进行了比较分析，结果表明，我国房地产价格的主要影响因素是人均可支配收入水平和货币政策，二者对于房地产价格的影响是同向且显著的。相比之下，地区人口数目虽然反映了房地产市场的需求群体，但对房地产价格的影响并不显著。另外，本年商品房竣工面积作为表现房地产市场供给状况的因素对房地产的影响也不稳定，这是因为我国居民购买房产考虑更多的是自身的承受能力，而非市场的供求状况。最后，通过二元离散选择模型对货币供应量与金融机构贷款增长率这两个政策工具的调控效果进行了比较。结果表明，紧缩型货币政策能够有效抑制高涨的房地产价格，但不同政策工具的运用对房地产市场调控产生的效果存在显著性差异，具体而言，金融机构各项贷款的调整相对于货币供应量而言，能够直接影响居民的购房需求，起到更好的调控效果。
最后，本文就我国房地产市场的政策调控实践进行了回顾和评价，从财政政策和货币政策两方面对房地产市场的调控实践进行分析，并对房地产市场的调控提出政策建议。尽管我国近年来对房地产市场的调控实践并不十分理想，但货币政策和财政政策作为我国宏观调控的主要经济手段，对我国房地产市场的调控仍然起到了至关重要的作用，有助于为我国房地产的持续健康发展创造良好的经济环境。
尽管本文的研究仅仅考察了影响房地产价格的主要经济因素，对于社会因素等问题并未进行相关讨论，但本文得到的研究结果仍然有助于进一步理解我国房地产市场价格的变动特征及其影响因素，对于正确把握我国房地产市场的运行规律，提高房地产市场的宏观调控效果、促进我国房地产市场的健康平稳发展具有重要的借鉴意义。
【关键词】：
【学位授予单位】：吉林大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2012【分类号】：F224;F293.3【目录】：
中文摘要4-7Abstract7-13第1章 绪论13-19 1.1 选题背景13-14 1.2 选题意义14-16 1.3 论文的研究方法和拟解决问题16 1.4 论文的结构安排16-17 1.5 论文的创新点和不足17-19第2章 房地产价格相关概念、特征及国内外研究现状19-37 2.1 房地产和房地产价格的相关概念及特征19-25 2.2 国外研究状况25-30 2.3 国内研究状况30-37第3章 我国房地产价格变动的周期性特征分析37-48 3.1 马尔科夫区制转移模型概述37-40 3.2 我国房地产价格的周期性特征40-45 3.3 我国房地产价格周期与经济周期之间的关联性分析45-47 3.4 本章小结47-48第4章 我国房地产价格变动特征的频谱分析48-59 4.1 数据的选取和处理48 4.2 理论和模型建立48-52 4.3 我国房地产周期频率特征分析52-54 4.4 我国宏观经济周期波动的频率特征54-56 4.5 我国房地产周期和宏观经济周期的协动性56-58 4.6 本章小结58-59第5章 中日两国房地产价格主要影响因素的比较分析59-84 5.1 房地产价格影响因素研究的文献综述59-61 5.2 生命周期理论框架下的房价影响因素61-62 5.3 单位根检验、协整检验和误差修正模型原理62-69 5.4 日本住宅地价的实证分析模型69-77 5.5 中国住宅地价的实证分析模型77-82 5.6 本章小结82-84第6章 我国货币政策对房地产市场的影响84-104 6.1 我国货币政策对房地产价格调控的有效性检验84-90 6.2 我国货币政策对各地区房地产价格的影响90-95 6.3 不同货币政策对我国房地产价格调控效果的比较95-102 6.4 本章小结102-104第7章 对我国房地产市场调控政策的评价与政策建议104-115 7.1 我国财政政策对房地产市场的调控实践104-109 7.2 我国货币政策对房地产市场的调控实践109-112 7.3 政策建议112-115结论115-117参考文献117-127作者简介及在学期间所取得的科研成果127-128后记128
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京公网安备74号中国房地产有泡沫吗？ - 评论 - FT中文网
中国房地产有泡沫吗？
美国普林斯顿大学经济学教授
为英国《金融时报》中文网撰稿
媒体常有关于中国城市房地产泡沫的言论。近年我对这个问题感兴趣，与厦门大学王亚南经济研究院的牛霖琳教授共同研究。今年二月写了一篇文章，题为“供求决定的中国城市房产价格”，用经济学的基本原理解释了二十多年来中国城市房地产总体价格的大幅上升，而没有发现泡沫的影响。现在向大家报告。
先看理论。房产是人们需要用的耐用消费品。每年消费量是所有房子的使用量，而不是当年购买房子的数量。根据经济理论，消费量的需求q是由居民的收入y与房子的价格p来决定的。y的影响是正的，p的影响是负的。这里用的y与p是经过消费者价格指数调整后的实际收入和相对价格。如果只有通货膨胀发生，我们用的y与p不会增加来影响q。房屋的供应量等于它的消费量q。我们研究的城镇住宅是人均消费总量。供应是由建筑成本c与房屋价格p决定的。c的影响是负的，成本增加会减少供应；p的影响是正的，价格提高会增加供应。用简单的数学语言来描述，需求方程用y与p来解释q；供给方程用c与p来解释q。假定y与c是已知，这两个方程可以用来解释两个变量p与q。得到的结果p与q都是由y与c决定的。也可以说得到的结果是两个方程式：第一个用y与c解释p，第二个用y与c解释q。
第一个方程可以用来说明中国城市房价p为什么增加得那么快。p的增加大部分是y的影响。中国经济发展很快，城市居民的收入y也增加得快，y这样快的增长大大提升了房价p。换句话说，y的增加提高了房产需求。与此同时，供应的增加却没有那么快，因为城市房产的总数量是每年新增房产量的十几倍。每年新房可能增加得快，但房地产总量增速有限。当需求大大提高而供应增加不足的时候，价格就会升高。这便是中国房地产价格十多年来快速上升的主要原因。虽然上面的经济理论可以解释房价的大增，但是解释了多少，是不是还需要用其他的因素如地产泡沫来解释，我们要用数据来回答这个问题。
其次看数据。我们研究的范围是中国全国城镇住宅，房价是各地平均的价格。某时某地的价格可能发生局部泡沫，是我们的研究不能判断的。我们的数据样本是从1987年到2012年。1987年以前住宅大多是由各单位拥有和分配，价格不是由市场的供求决定的。原始数据是从中国统计年鉴和国家统计局公报获得并进行计算整理的。p是房屋每平方米的平均销售价格。q是平均每人拥有的面积。y是城市居民的平均实际收入。c是经消费者物价指数调整的建筑材料工业价格指数，从中经网（CEInet）取得。拿到数据以后，我们用计量经济学的方法，把每个方程式的参数估计出来。好比在用y与c来解释p的方程里，有一个参数衡量y的影响有多大，另有一个参数衡量c的影响有多大。以后我们还要衡量上面的方程能否满意地解释了p，是不是还需要其他的解释，如用房地产泡沫的理论。
研究结果显示，我们估计了每个方程的重要参数。比如，收入对房产需求的弹性（收入增加了1%，需求会增加多少个百分点）大约是0.92。价格对房产需求的弹性是-0.78。前哈佛大学教授H.S. Houthakker在1957年的Econometrica期刊发表了一篇重要的文章，报告与分析了世界三十五个国家或地区居民收入对各种消费品的弹性，其中有北京在1927年和上海在1929年的居民收入对房产需求的弹性，分别为0.940 与0.714，和我们估计的0.92接近。最重要的结果是，我们用来解释房价的方程能够解释从1988年到2012年城市房价的大部分变化，从头到尾的误差较小。
结论是什么？根据经济学的理论，我们可以利用需求与供给的因素来解释为什么中国城市房产的相对价格（经消费物价指数调整的价格）从1987年到2012年快速增长了2.3倍，不需要用什么泡沫的理论来解释。读者如果怀疑这个结论，可以先假定一个具体的泡沫理论，找出数据，用计量方法来实证，看它是否比我们的解释更好。
（注：本文仅代表作者观点，详细内容请参考Gregory C Chow and Linlin Niu,"Housing price in urban China as determined by demand and supply",载于邹至庄教授
本文责任编辑 徐瑾 jin.
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