会计房价与经济波动区制转移

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[内容]运用平滑转移自回归(STAR)系列模型定量浅析【会计论文】了1998-2010年间我国经济波动区制转移(Regime Transition)及房价波动在其作用。研究结果,我国经济在受到外生刺激时会产生跳跃冲动,但能否出现区制转移现象取决于外生刺激的持续性,单纯依靠以往经济的表现地解释现象;房价外生变量地解释了经济波动中的动态转移,这房价波动中着先行信息并可用于预测未来经济走向。,经济波动转移并非逆转,的反向推动力扭转经济势头,这使得政策干预可能。
[会计论文范文词]房价波动;经济波动;区制平滑转移;非线性模型
作者简介:唐(1986—),男,西安交通大学经济与金融学院(西安,710061),博士生。研究方向:经济波动与经济周期。严明义(1963—),男,西安交通大学经济与金融学院(西安,710061),教授。研究方向:数量经济浅析【会计论文】策略会计专业论文与应用。

一、引 言

近年来我国经济波动出现并保持了一种新的态势,即经济波动率的波动峰位降低、谷位上升和波幅缩小(刘树成,2006)。[1](42-46)新的经济波动态势还表现出一种阶段性不对称的特点【会计论文范文】,表现为波峰和波谷的峰度和深度不一致,在阶段平均增长速度也不一致,并具有明确的阶段内部波动特点【会计论文范文】等,即经济波动呈现出“阶段区制性”特点。同时,不同间也转换的现象,即区制间着平滑转移。这经济受到了一定外部因素的持续推动,从而脱离的波动常态新的波动区间。经济波动新的态势使得依赖以往经济表现来预测未来经济走向的策略会计专业论文遇到挑战,即使是经济论文格式范文一片大好的形势下依然有迅速转向的可能,这一点在经济危机爆发初期表现得尤为。因此,经济波动的研究拓展考察并应用新的研究策略会计专业论文,从而对经济波动更为准确地预测并为政策干预留下空间。
诸多研究,资产的房价波动对于未来经济走向与通胀预期都有很强的信号作用(Bernanke等,2005;[2](387-442)Hwang 和 Quigley,2009[3](3-23))。在我国房地产市场的迅速发展,市场供给和需求都激发,并在短短数年间使得房地产我国的支柱产业,持续地推动我国经济的增长。但近年来房价不断高企,并伴政策调控和经济危机等因素所导致的波动幅度不断加大等【会计论文】。这了社会的广泛,并引发了房价波动能否解释,预测甚 【论文格式范文】 至影响经济波动的疑问。那么,近年来我国房价变化与经济波动的区制性转移之间有无联系?有,关系如何?在我国经济波动呈现出区制性特点的背景下考虑房价波动在经济波动作用具有的理论和现实意义。
以房价和股价等为代表的资产波动论文格式范文对未来经济活动的预判信息在理论上已了广泛地讨论,测定策略会计专业论文和国别的差异,学者们的论文范文并不一致。理论上资产的是未来分红或房租收益的折现值,但信息不对称及成本效应等使得资产并不总是能代表对未来收益的理性估计。
资产波动的实证研究都资产所的先行预测信息不稳定。,Kontonikas和Ioannidis(2005)[4](1105-1121)理性预期下开放经济模型浅析【会计论文】了资产和总需求之间的关系,在确定通胀和标准泰勒准则两种货币政策下模拟,研究结果在确定利率时考虑资产波动有助于降低整体经济波动的风险;Stock和Watson(2003)[5](788-829)用线性模型浅析【会计论文】了7个发达的38个指标,结果资产对产出增长和通货膨胀的预测能力会随国别和时间的变化而出现不稳定的论文格式范文。对于为论文范文会出现对资产预测的不稳定,可能的理由是线性模型捕捉到资产波动和实体经济之间的潜在非线性关系,是当资产的波动超出经济面解释的时候,比如泡沫时期的预期是外延式的,而非泡沫时期则表现出均值回归的性质(Shiller,2003)。[6](35-40)
近年来国内学者也开始资产与宏观经济的关系,并了相应的实证检验。,邓遷和杨朝军(2008)[7](1797-1801)构建了股价波动、房价波动与经济周期之间的统一框架,股价是宏观经济的领先指标,房价与gdp、利率和CPI 具有紧密的正向关系,房价波动与经济周期同步。段忠东(2007)[8](127-139)对我国房地产与通货膨胀、产出的关系了实证检验,短期内房价对通货膨胀与产出的影响十分有限,但长期内则具有影响,同时在房价与通货膨胀、产出之间正反馈作用机制。
从现有研究来看,国内外学者对于经济波动和资产波动之间关系的实证检验比较笼统。研究结果不意义,但并否定资产预测能力的国别差异,如经济波动的阶段性特点【会计论文范文】代表性资产的选择等因素都会影响到研究的结果。是现有研究忽略了经济波动所表现出的区制性特点,这就可能导致研究论文范文与现实生活不一致的现象出现。现实中经济波动的转换是连续的,区制间的变化速度也不一样,常见的非线性模型在模型设计中区制划分,如李庆华(2008)[9](106-115)和刘金全,李庆华(2009)[10](85-90)Markov模型对我国经济周期了阶段性划分,但类似的模型考量区制间转移的动态等情况。王成勇和艾春荣(2010)[11](78-90)首次STAR模型对我国革新开放以来经济周期的阶段性划分,并浅析【会计论文】了波动阶段间的转换机理及我国经济“陡升缓降”的特点。但实际上从90年始我国经济的周期性并未呈现出非常的周期性,并且经济表现出陡升的态势持续性但并却缓降的出现,实际上经济增速一直维持在一定的上并保持了跳跃性的冲动。这我国经济不断受到外部力量的刺激,因此要浅析【会计论文】并预测经济波动必须要纳入外生变量,而资产则是相对合理的。代表性资产的选择实际上考虑该市场自身的发展论文格式范文与整体经济发展论文格式范文匹配,相比之下,我国房地产市场发展迅速,因此,将房价具有一定的合理性。
总之,在综合考虑以往研究成果的上拟运用合理解决上述【会计论文】的平滑转移自回归(STAR)系列模型对经济波动的非线性特点【会计论文范文】,房价波动对细化经济波动区制划分及解释经济波动区制转移的作用研究。

二、STAR系列模型的设定

(一)STAR和MRSTAR模型

STAR系列模型是在门限自回归模型(Threshold Autoregressive Model,TAR)的上发展的。传统的TAR模型在门限值处会出现不连续的情况,Luukkonen,Saikkonen,和Terasvirta(1988),[12](491-499) Terasvirta和Anderson(1992)[13]了改善,引入转移函数平滑了区制间的转移,从而开创了新的STAR模型。STAR模型按转移函数的数量划分为二区制由van Dijk和Franses(1999)[14](311-340)拓展开的多区制模型。



1.STAR模型。单变量时间序列的STAR模型表示为:

yt=α0+∑pi=1αiyt-i+∑pi=1β1,iyt-iF(zt-d)+vt
这里的转移函数为F(zt-d),转移变量为z。转移变量滞后阶数的测定和转移函数的选择是依照Terasvirta和Anderson(1992)[13]的策略会计专业论文。转移函数有两种常用的形式,即对数函数和指数函数,进而STAR模型分为LSTAR(Logistic)和ESTAR(Exponential)两种(两类模型的比较见王俊和孔令夷,2006)。[15](77-85)
2.STAR模型的拓展。在的STAR模型中,转移变量通常只能确定门限值,从而分为两个区制。实际情况可能更为复杂,是两区制模型完全抓住数据动态波动的多区制特点【会计论文范文】。为硕士论文决这一【会计论文】,van Dijk和Franses(1999)[14]了更为合理的MRSTAR模型。MRSTAR模型允个转移变量和平滑函数的,解决估计STAR模型依然的非线性【会计论文】。拟MRSTAR模型,并试图实证检验房价对经济波动的影响来判断这一模型的适用性。
yt=α0+∑pi=1αiyt-i+∑pi=1β1,iyt-iF1(z1,t-d)+∑pi=1β2,iyt-iF2(z2,t-d)+∑pi=1β3,iyt-iF1(z1,t-d)F2(z2,t-d)+vt
z1和z2为转移变量。转移函数的取值,的MRSTAR模型中最多划分4个区制。
(二)数据
房屋销售指数(以hp表示)是一定时期房屋销售变动和趋势的相对数,它是百分数的形式来房价在不同时期的涨跌幅度。考虑到我国于1998年取消住房实物分配并逐步市场化革新的背景,的样本区间便选取为1998年季度至2010年季度。季度gdp数据也取同样的时间段,所用数据均取自统计局网站,增长率走势见图1。
了H-P滤波策略会计专业论文分离出gdp和房价的趋势成份和周期成份(表示为trgdp和cgdp,trhp和chp,见图2),前者被是长期趋势,后者则可看做短期波动幅度,并被列入模型转移变量的。F1和F2为STAR模型转移函数,波动范围为0-1。图2对转移函数值右移1和4个单位来对应真实经济走势,这样既对比两个转移变量在同一时刻的变化差异又判定转移变量对经济波动的指示效果。图2 gdp滤波成份及转移函数走势图

(三) STAR系列模型拟合

1.经济波动LSTAR模型。确定线性AR模型中自变量的滞后阶数。AIC准则判断出gdp的一阶滞后最为合适。接下来线性测试,围绕γ= 0的泰勒展开辅助回归式线性测试如下:
yt=α0+∑pi=1αiyt-i+∑pi=1β1,iyt-izt-d+∑pi=1β2,iyt-iz2t-d+∑pi=1β3,iyt-iz3t-d+εt
滞后期p在步已经确定。应用STAR模型的实证检验里单变量的,里面的转移变量z只是因变量y的滞后值。在这也同样的策略会计专业论文,但同时将另外的转移变量纳入模型中去。因为考虑的是房价波动对经济波动的影响,所以房价也会模型转移变量出现。d值表示转移变量的位置取值(这里取1-4),对d赋予不同的值来估计辅助回归式非线性检验进而确定合适的d值。滞后值d的备选范围为1-4,不同d值所得的F检验值如下表1所示。线性测试中所选择的转移变量通常为滞后几期的因变量,因为考量的是短期经济波动,所以在将gdp的波动成份cgdp同样列为备选转移变量。从表中结果可知,当cgdp的d=1时,F检验值最小,因此,选择cgdpt-1STAR模型的转移变量。
Terasvirta和Anderson(1992)[13]了选择LSTAR和ESTAR的一系列假设检验:
H0,1:β3i=0,
H0,2:β2i=0︱β3i=0,
H0,3:β1i=0︱β2i=β3i=0,
(1)H0,1被拒绝,则选择LSTAR模型。
(2)H0,1没被拒绝而H0,2被拒绝,则选择ESTAR模型。
(3)H0,1没被拒绝H0,2也没被拒绝,H0,3被拒绝,则选择LSTAR模型。
对于gdp模型,结果拒绝了H0,1,即β3 不为零,从而确定STAR模型为LSTAR。检验结果见表2。LSTAR模型中转移函数F(zt-d)的形式为:F(zt-d)=[1-e-γ(zt-d-c)]-1
所以确定的模型为以gdp为因变量,gdp(-1)为自变量,cgdp(-1)为转移变量的LSTAR模型。估计结果见表4,列为线性自回归模型的估计结果,列为LSTAR模型的估计结果。,转移函数门限值c为-0.5198,表示当cgdp=-0.5198时,转移函数的值为1/2。过度参数γ①为正很大,cgdp在两个不同制度之间的转换是非常快的,并且大于区制,即转移函数F=1时。但在c<-0.5184时的观测数据较少,所以γ的估计值数据的验证,统计上表现得非常不。
估计STAR模型时通常都会却不的γ值,以往实证都证明了这一点。至于为何难于准确的估计值,是因为转移函数在c处是不连续的。为了使估计的准确性提高,很大的观测数据使得zt-d趋近或是等于c。当γ值很大时,转移函数F相对来说太受到zt-d波动的影响。这表示趋近最优估计的很,γ的点估计值很大时其标准差通常也会很大。因此,并不的γ估计值并被是区制转移的不(Van Dijk和Franses,1999)。[14]
2.房价波动外生转移变量。考量的是房价波动与经济波动之间的关系,所以在考量所作检验的结果——LSTAR模型论文格式范文还非线性关系时,将房价的短期波动chp个转移变量LMMR检验,结果见表3。LMMR检验假设LSTAR模型的减少变量间的非线性关系,备择假设是有个转移变量chpt-d的MRSTAR模型。检验结果在10%的置信下,在滞后值为4时转移变量chp的结果,即拒绝了原假设,从而模型加入新的转移变量才能更好的减少非线性【会计论文】。检验模型论文格式范文还非线性,即在γ2=0处泰勒展开式辅助回归式线性测试,如下:
(1)估计LSTAR模型残差平方和SSR0=∑t 。
(2)将残差序列因变量回归,一系列变量自变量:y(p),y(p)F1(zt-d),∑βiyt-iF1/γ,∑βiyt-iF1/c,y(p)(zt-d)2,y(p)(zt-d)3,y(p)F(z)z2,t-d,y(p)F(z)(z2,t-d)2,y(p)F(z)(z2,t-d)3

[1]

回归残差平方和SSR1。
(3)计算LM检验统计值
LMMR=(SSR0-SSR1)/6(p+1)SSR1/[T-6(p+1)-2(p+1)]
这里T表示样本数量,p为线性模型中解释变量的滞后阶数。在零假设条件下,LMMR服从F分布。
加入了新的转移变量,在原有的LSTAR模型的上对模型重新估计MRSTAR模型,结果见表4。MRSTAR模型里转移函数F(cgdpt-1)的过度参数γ和门限值c都发生的变化,这了经济波动发生区制转移的是经济论文格式范文的客观并在超过门限值时自动触发,突论文范文且迅速。房价波动转移变量滞后4期,揭示了经济波动即将发生的转移。而回归项gdpt-1*F1(cgdpt-1)的系数从-0.0464变为-0.1949,较为,其对于未来短期经济波动预测失效成份,即低估了当期经济波动的负效应。前期经济波动负效应的加大,扭转区制转移的正向推动力。这与经济增长惯性并不矛盾,因为区制转移的发生也会受到外部的影响。但这一点在AR和LSTAR模型中都。个转移函数F(chpt-4)的系数和门限值,了房价波动对于揭示短期经济波动具有解释力。模型估计中转移速度参数γ较小,了chp在门限值附近的变化是逐渐的,与cgdp的迅速变化恰恰相反。
MRSTAR模型了转移变量的两个门限值,从而将样本数据划分为4个不同的区制。当c1<-0.5184且c2-0.5184且c2<-1.2072时为区制B;当c1-1.2072时为区制C;当 c1>-0.5184且c2>-1.2072时为区制D。但落在区制A和C数据非常少,这硕士论文导致过度函数γ不的理由。样本数据多落在区制B和D中,且以D为最多,这表示cgdp和chp同时门限值右侧时解释力度最大,表现为F1(cgdpt-1)*F2(chpt-4)项的系数较为。转移函数的系数和在四个区制下为0,-0.19,0.16和0.14,意味着当房价波动趋于高区制时,未来经济增长会有相对的提高;当经济波动高区制时,经济增速会有下降倾向;二者同时趋于高区制时,经济增速也会有一定的提高。
表4模型估计结果ARLSTAR(cgdpt-1)MRSTAR(cgdpt-1,chpt-4)A1.6316(2.14)1.3222(1.59)1.5969(1.52)gdpt-10.8382(10.79)0.9059(9.09)0.8586(7.01)gdpt-1*F1(cgdpt-1)-0.0464(-1.22)-0.1949(-1.59)γ199.9647(0.1482)105.6403(0.06)c1-0.5198(-5.64)-0.5184(-2.31)gdpt-1*F2(chpt-4)0.1612(1.64)γ2-24.0286(-0.81)c2-1.2072(-7.83)gdpt-1*F1(cgdpt-1)*F2(chpt-4)0.1757(1.56)R20.72150.73280.7308S.E. of regression0.88930.90160.9262Sum squared resid35.588134.143330.0241Log likelihood-62.4334-5

6.6284-54.0251

注:括号内为t值。

三、经济波动实际情况的浅析【会计论文】

(一)经济的外生刺激与区制转移

gdp走势,转移函数F1(cgdpt-1)在数据考察阶段经常高区制且系数为负,这出经济内在的跳跃冲动。但由模型结果可知,外生刺激并不具有持续性,经济在经受单次刺激后则着回调倾向,因此跳跃冲动实际上推动经济增长出现区制转移。多重外生因素逐一刺激可能是导致经济波动成份长期高区制但并区制转移的理由。雎国余和蓝一(2005)[16](60-68)的研究国有企业预算约束硬化和稀缺资源在国有与非国有部门之间的优化配置推动着我国经济从转轨型波动逐步转变为“以生产过剩为内容”的市场经济波动。单从政府投资的角度看,我国地方政府依然持续的投资冲动,但受到政府预算约束硬化及政府倡导的消除产能过剩等的限制,投资推动效应但并不具有持续性。但投资限制仅仅存局部工业领域,相对于更大范围内于社会发展的投资,如城市化投资等,各级政府的态度是一致的。实际上,我国近年来以房地产市场为代表的城市化投资逐步加大也了这一点。那么由城市化进程加速来推动我国经济增长就看做经济波动从跳跃冲动到区制转移的持续外生刺激因素。
当外生刺激持续发生时,波动成份取值逐渐变小直到低于门限值-0.52前都会对经济增速有负面效果。也说我国经济发展模式下缺乏一种持续的推动力来维持经济增速在2006-2007年间的高,即使经济危机的爆发,增速也将的回落到长期趋势线附近。经济危机另一种外生刺激,了经济增速回落的,对经济波动的影响取决于危机能否持续。但经济危机更为的效果是降低了对于经济发展模式下经济长期的,对未来经济发展方向的选择。从一种经济发展模式到另一种发展模式的过度中着不确定性,但从别国经济发展的经验可知,经济增速长期的下降或许是必定要面对的,这可能使得趋势成份也影响经济波动的因素。②同时,十二五期间我国将经济转型的步伐,经济结构调整的中可能会新的经济刺激因素。因此,对于未来经济增速波动特点【会计论文范文】的研究还要扩大考察范围。

(二)房价与经济波动的区制转移

从经济增速在2001-2002年和2005-2006年两次绝对的提高来看,加入了房价波动的模型了这一点。背后的理由可能是我国房地产市场扩大投资拉动了经济的不断增长,这使得房地产市场指标的房价解释近年来经济增速发生阶段性增长因素。模型中转移函数F2(chpt-4)转移变量是滞后4期的短期房价的波动成份,系数为正,即房价波动决定的gdp对经济的影响是正向的。,在2005-2006年间,gdp逐步了高速增长阶段,而转移函数F2(chpt-4)则在2004-2005年间就已经出现区制间不断变化的情况。
2005和2006年房地产市场的“国八条”、“国六条”相继出台,抑制了房价高速上涨的势头并促使其步入低速增长阶段。这在一定上影响了房价波动自身的规律,并使得房价的调整周期提前,但房地产市场在政策打压后于2007年出现了一波补涨。房地产市场的政策性调整使得房价的指示效果出现了一定的偏离,但这并不会否定房价波动对于经济波动区制转移中的作用。此时转移函数F2(chpt-4)已经高区制并持续一年之久,同时经济短期波动的转移函数F1(cgdpt-1)同样高区制,但回归项gdpt-1*F1(cgdpt-1)的系数为负,所以二者的影响抵消,但二者交叉项影响的使得经济增速维持在高位。其后,F2(chpt-4)低区制,F1(cgdpt-1)保持高位,导致经济波动出现了的增速下降情况,并带动房价增速迅速下调甚 【论文格式范文】 至一度出现负增长。

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