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摘要金融市场的历史和现实经验表明资产价格泡沫的膨胀与过剩的流动性和正向的经济预期有密切的关系。本文通过设置四组不同流动性条件、分红条件的实验室资本市场,利用实验数据检验了流动性过剩和高分红预期对资产价格泡沫膨胀的影响。实验结果表明,在其他条件不变的前提下,流动性过剩和高分红预期是推动资产价格泡沫膨胀的两大要素,但流动性因素对价格泡沫的影响更具有独立性和主导性:无论分红预期高还是低,流动性过剩都会带来显著的价格泡沫。此外,在流动性不足和低分红预期的条件下市场会出现负泡沫。结合行为金融理论,我们认为价格泡沫的膨胀来源于交易者固有的认知偏差,流动性过剩为认知偏差转化为市场定价偏差提供了条件,而高分红预期可能会进一步激发过度乐观这类认知偏差。
一、引言
从18世纪的南海公司泡沫,到2000年的网络泡沫,到2008年席卷全球的金融危机,资产价格泡沫的膨胀及其破灭一直是金融领域关注的主要问题。然而,资产价格泡沫通常是难以进行事前预测的,人们只有在泡沫破灭之后才认识到泡沫的存在。Kindle2berger(2000)曾对金融历史上的泡沫事件进行总结,他指出这种大众性的癫狂是不能预测的,但是两种因素会使泡沫形成的可能性增大,第一种因素是正的经济预期,第二种是放大的流动性。回顾2006年至2007年的中国股市,中国经济持续增长和上市公司股权分置改革给投资者带来的乐观预期成为股价上涨的动力,而经济系统的流动性过剩将股价的膨胀进一步放大。流动性过剩不仅出现在2007年的中国,研究者认为当时出现了全球性的流动性过剩,而且这样的流动性过剩很可能导致了美国、英国以及新兴市场国家资本市场的过热(Becker,2007;GieseandTuxen,2007)。2007年10月美国道琼斯指数创下历史最高收盘价———14164.93点;中国上证综合指数也一举突破了6000点大关。然而,在随后爆发的金融危机中,市场银根收紧、世界经济增长下滑的预期使投资者信心受到沉重打击,包括中国、美国股市在内的全球股市大幅回落。2009年,在宽松货币政策带来的流动性和经济复苏预期的影响下,我国股票市场又开始走出低迷的局面。金融市场的动荡再次证明了流动性条件、经济预期与资产价格密切相关。
流动性对资产价格影响通常是通过两个途径来实现的,第一是资产组合的途径,流动性的变化意味着市场资金供需结构的变化,也意味着市场利率的变化,而利率的变化会影响资产的相对价格,引发投资者对资产组合的调整,从而影响资产价格;第二,流动性的变化通过利率、通货膨胀率等宏观经济指标对实体经济的运行产生影响,资产价格是对实体经济运行情况的反应,当实体经济发生变化时,资产价格也相应地发生变化。从投资者心理来看,经济预期是对实体经济发展前景的判断,因此经济预期对资产价格也存在密切的影响。传统的金融学、货币学理论探究了流动性条件、经济预期与资产价格之间的传导机制,能够解释当流动性过剩、经济预期高涨时资产价格合理上涨的部分,却无法解释资产价格中的泡沫成分,也就是资产价格对实体经济决定的基础价值的非理性偏离。实验经济学和行为经济学的方法为我们认识资产价格泡沫提供了一个简单而有效的途径。
本文的研究旨在资产实验中引入“流动性”与“预期”两个因素,检验在高分红预期和低分红预期两种不同的情况下,流动性水平对资产价格泡沫的影响;以及在高流动性和低流动性两种不同的情况下,分红预期对资产价格泡沫的影响,实验设计的目的是使实验市场价格泡沫的膨胀条件与现实更具有一致性。研究的意义在于分析流动性和预期对市场泡沫形成的影响机理,由此对货币政策的制定提供依据。例如,如果实验表明在高经济预期的条件下,流动性是否过剩对资产泡沫没有影响,那么当经济预期高涨时,通过货币政策调节流动性是无法达到控制泡沫的目的的。
本文的结构包括六部分,第二部分是对文献的简单回顾,第三部分介绍理论假设和实验设计,第四部分是实验结果及其分析,第五部分是对实验结果的行为金融学解释,最后是结论和进一步的讨论。
二、文献回顾
对资产价格泡沫问题研究至少可以追溯到20世纪60年代,至今仍然方兴未艾。我们认为有关泡沫问题的理论研究大致是沿循着三个方向进行的①:第一是理性泡沫理论,理性泡沫的概念出现于20世纪70年代的理性预期理论之中,是在标准金融理论的框架内证明人的理也会产生泡沫。例如,Blanchard和Watson(1989),Diba和Grossman(1988)都是通过建立投资者最优投资行为模型,证明了局部均衡和一般均衡框架内理性泡沫存在的可能性。第二是非理性泡沫理论,非理性泡沫理论认为泡沫产生的原因是某些交易者的非理,例如,DeLong等(1990)建立的噪声交易模型中存在理性和噪声两种不同类型的交易者,解释了为什么交易者不能或者不愿意通过交易把价格回归到基础价值。近年来,非理性泡沫理论更多地从研究个体心理决策过程出发,用投资者学习过程、投资者情绪等因素来解释泡沫问题,构成了新兴的学科———行为金融学的主要内容之一。第三是泡沫产生的外部因素即市场环境理论,主要关注于市场结构、制度、文化、市场流动性、宏观经济预期等导致泡沫产生的因素。在这个领域的研究中,研究者普遍认为信息不对称的市场结构是导致价格泡沫的一个重要原因。Allen和Gorton(1993)通过构建模型指出在不允许卖空的条件下,交易者之间的信息不对称将会导致泡沫的出现。目前,更多的研究是将第二和第三方面的理论结合起来,讨论外部因素如何通过影响非理性投资者的行为从而导致市场的价格泡沫。例如,宾斯维杰(2003)指出在非理性决策的框架内,流动性或金融约束的放松对创造“可持续性泡沫经济”提供了必要条件。Shiller(2001)则以美国新经济为例,认为在“将来比过去更有前景”这样的经济预期下,非理性投资者的行为刺激了投机性泡沫的产生。
在资本市场泡沫理论不断发展的同时,如何对理论进行检验得到了持续的探索。从20世纪80年代起实验经济学方法成为检验市场泡沫理论的一种重要工具,研究者已经进行了无数次有关资产价格泡沫的实验。在这样的实验市场中实验参与人通过联网的计算机参加模拟的资产市场交易,参与人持有的资产在每个周期都可以得到分红,分红的大小是按照实验者事先给定的分布概率随机决定的,实验的目的在于检验泡沫会在什么情况下产生(例如:Sunder,1995;Sonnemansetal.,2004;Hommesetal.,2005)。在这些研究中,Caginalp等(1998,2001)对流动性与资产价格之间的关系进行了一系列的实验,实验结果表明现金充裕的市场证券价格显著地高于现金匮乏的市场。Caginalp和Ilieva(2008)继续采用类似的实验设计方法,研究了实验中的个体行为,他们把实验参与人分成基于动量的交易者和基于基础价值的交易者,实验结果表明动量交易者现金的增加是资产泡沫膨胀的原因。在国内的研究中,高鸿桢和林嘉永(2005)利用实验方法证明了信息不对称可能引起市场操纵行为,从而导致价格泡沫的形成。金雪军和杨晓兰(2006)进行了流动性与资产价格泡沫之间关系的实验检验,结论表明代表市场资金约束状况的流动性价值与证券价格泡沫存在显著的正向相关关系。关于经济预期与资产价格泡沫之间的关系,Ackert等(2002)设计了一组实验,包含了两种不同类型的证券,它们的分红预期期望值相同,但分红预期的方差存在差异,方差大的证券称为彩票式证券(有较小的概率获得较大的收益),方差小的称为标准式证券(有较大的概率获得较小的收益)。实验结果表明,即使这两种证券具有相同的基础价值,投资者愿意为彩票式证券支付更高的价格,彩票式证券的泡沫量和泡沫持续时间都超过标准证券。
真实资本市场历史数据表明,在其他条件不变的情况下,上市公司高的分红预期必然带来更高的资产价格,然而这种高分红预期会带来更大的定价偏差,导致市场更多的价格泡沫吗?在作者所了解的文献中,现有的实验研究尚没有将这种因素纳入对价格泡沫成因的考虑。有鉴于此,本文在经典的资本市场实验研究框架下,同时在市场中引入了流动性因素和分红预期因素,通过观察真实交易者的决策行为,检验这两种因素对交易者定价偏差的影响,分析价格泡沫形成的内在机理。
三、实验设计
根据标准金融理论,在信息完全对称和交易者完全理性的假设前提下,交易者能够形成一致的预期,某个资产的均衡价格即基本价值,是其未来收益流的贴现值。若rt和dt分别表示t时的实际利率和资产的收入现金流(一般是指资产的红利),那么t时基础价值的计算公式是:由于资产持有人在未来可以获得的分红往往是不确定的,因此这里的dt是指证券的期望收益。在标准金融理论的框架内,假设投资者是风险中性的,资产价格将收敛于期望红利决定的基础价值,市场流动性的高低不会影响人们对资产价格的评价。然而,在真实的市场中,资产价格会出现偏离基础价值的泡沫现象,资产价格的持续膨胀影响了资源配置的有效性,并可能影响金融市场运行的稳定性。基于Kindleberger(2000)对金融历史上的泡沫事件进行的考察和总结,本文关注于两类导致泡沫产生的因素:流动性与分红预期,将利用实验方法对这两种因素在资产价格泡沫形成中的作用进行检验。
本文的实验设计遵循经典的资产价格泡沫实验(参加Smith等,1988)。实验市场中,我们没有考虑利率市场和实体经济,流动性的变化不会影响资产的基本价值,仅会通过影响参与人的行为和心理来作用于资产价格。每次实验都是一个独立的市场,由5人组成,市场参与人全部来自浙江大学经济学院的研究生和本科生①。实验过程应用了浙江大学经济学院开发的实验经济学计算机模拟系统,实验参与人在信息完全对称的条件下通过联网的计算机发出买卖证券的报价指令,实验系统按照“双向拍卖”的原则自动撮合成交。实验开始时赋予每个参与人一定数量的初始现金和10个单位的资产,这些现金和资产都是虚拟的。每次实验持续10个交易周期,每个周期持续3分钟。每个周期结束时,资产可以获得分红。例如在实验中,我们事先告诉参与人每单位的资产在每个交易周期结束时有80%的概率获得50元虚拟货币(下文中我们直接用“元”来代表实验虚拟货币的单位)的分红,20%的概率获得10元分红,具体分红的数额由计算机按照该概率分布随机决定,并在交易周期结束时通过计算机告知每位参与人,同时将分红计入参与人的账户中。市场的贴现率为零,交易者在各期因持有资产而获得的分红累计计入最后的总资产。在第10个交易周期结束,资产获得分红之后,资产的赎回价值为零。参与人的收益来源于两方面,一是持有资产获得的分红,二是买卖资产的价差收益。实验结束后参与人在实验中获得的虚拟收益按照一定比率折算成真实的货币报酬。根据实验结果,最终平均每位参与人获得的实际货币收入是14.64元人民币,最高为38.94元人民币。大部分实验经济学家把每小时报酬的平均水平设定在超过校园每小时平均工资的50%—100%(Friedman,Sunder,1994)。浙江大学学生勤工俭学的每小时报酬是10元,学生参加一次本文的实验需要45分钟左右,本文设计的激励方案是基本有效的。
根据本文的研究目的,我们设计了四组实验设置(treatment),这四组实验的流动性水平和预期分红水平如表1所示,我们用HL和HE分别表示高流动性和高分红预期的实验条件,相应地,用LL和LE分别表示低流动性和低分红预期。为了提高实验数据的有效性,同样的环境下每组实验重复3次进行。
根据公式(1)我们可以计算出在不考虑贴现率且风险中性情况下每个交易周期资产的基础价值。在高分红预期条件下(实验1和实验2),第一周期可以获得未来10次分红,基础价值为420元((50×80%+10×20%)×10);第二周期可以获得未来的9次分红,基础价值为378元((50×80%+10×20%)×9),第十周期的基础价值为42元。同理,在低分红预期条件下(实验3和实验4),第一周期的基础价值是180元,第二周期为162元,第十周期为18元。可见,基础价值是一条随着交易周期逐步递减的折线。如果实验市场的成交结果高于按红利分布计算的基础价值,我们就认为市场中存在泡沫,而且这种泡沫不是理性泡沫,因为我们设计的是一个有期限、参与人数目有限的证券市场①。高分红预期组与低分红预期组的资产虽然拥有不同水平的红利期望值,但是红利的分布方差,也就是资产的风险程度是相同的,由此可以排除风险偏好差异对两组实验结果的影响。
在真实的经济体系中流动性过剩通常被定义为流通中的货币超过了经济交易所需要的货币,一些研究者用货币供应量的增长率与GDP增长率之间的差额作为衡量流动性过剩的指标。在我们的实验市场中,资产是唯一的交易对象,因而流动性被定义为参与人拥有的初始现金与市场中资产的价值之间的比较。在高流动性的实验组中,每位交易者拥有的初始现金是其拥有的初始资产价值的2倍。实验1中,每位交易者拥有初始现金8400元,其拥有的10个资产在第一周期的基础价值之和为4200元(420×10);实验3中,每位交易者拥有的初始现金为3600元,其拥有的所有资产在第一周期的基础价值为1800元(180×10),这两组实验都被定义为流动性过剩组。相应的,实验2每位交易者拥有现金2100元,实验4每位交易者拥有现金900元,这两组实验被定义为流动性不足组。
资产价格泡沫的形成受到多方面因素的综合影响,在文献回顾部分我们对此进行了讨论。我们设计的四组实验排除了理性泡沫的存在,检验在两个外部因素———流动性和分红预期的影响下,投资者是否会出现非理,从而导致市场价格泡沫的出现。根据本文的研究目的,我们将流动性和分红预期作为处理变量,检验由于这两个因素的变化对实验结果产生的影响。除此之外,把其他可能对市场价格泡沫产生影响的外部因素,如信息结构、交易机制等作为常数,也就是在实验过程中保持不变。由于其他市场环境是完全相同的,通过对实验数据的计量检验,我们可以将四组实验结果的差异归结为流动性和分红预期的差异。在错综复杂的真实市场中,我们往往难以将这两个因素和其他因素区别开,这就是实验研究在可控制性方面的优势。
四、实验结果
在考察结果之前,我们先引入衡量实验室资产价格泡沫程度的指标———每周期价格泡沫和累积价格泡沫。每周期价格泡沫计算方法为:
Pt指第t周期市场平均成交价格,P3t指第t周期的基础价值。
累积价格泡沫是对每周期价格泡沫的加总,衡量了市场平均价格偏离基础价值的总体规模,如果实验持续n个交易周期,那么累积价格泡沫的计算方法为:
(一)实验结果的总体描述
4组实验每组重复进行了3次,我们共获得了120个每周期价格泡沫数据和12次累积价格泡沫数据。12次实验在每个交易周期的平均价格泡沫我们用图1表示出来了,当泡沫为零时,表明成交价格等于理性预期的均衡价格,即资产的基础价值。从图中可以看到,在交易的前三个周期,资产的价格远远低于基础价值,出现了显著的负泡沫;从第四个交易周期起,资产价格泡沫开始膨胀,直至最后的交易周期,价格才收敛于理性预期的均衡价格水平。
表2列出了12个实验市场的价格泡沫情况。表2显示,虽然处于不同的流动性和分红预期条件下,每个实验市场都出现了正的价格泡沫现象,其中实验1.1和实验3.2在10个交易周期中有8个周期都出现了价格泡沫,而实验4.3仅出现了一次。由于本文关注的重点是流动性和分红预期对价格泡沫的影响,因此我们取实验中价格泡沫比较频繁的第4至第10个周期的数据作为研究的主要对象。表2显示第4至10周期累积价格泡沫的最大值出现在实验1.2,最小值出现在实验4.3。从平均水平看,流动性过剩且分红预期高的第一组实验的价格泡沫远远高于流动性不足且分红预期低的第四组实验。
图2显示了在不同的流动性水平(市场人均初始现金)和期望分红条件下(每周期单位股票分红的数学期望值)市场累积泡沫(第4至10周期)的大小,表明了高市场流动性和高期望分红对价格泡沫的正向影响。我们将通过进一步的计量检验来分析这种正向影响。
(二)市场价格泡沫比较的非参数检验
在本文的实验设计中,我们引入了流动性和预期两个因素,将其对实验市场价格泡沫的影响分别称为流动性效应和预期效应。在计量分析中,我们以每次实验4—10周期的价格泡沫作为研究对象,并且将流动性高低和分红预期高低作为分组标志,用非参数检验的方法比较不同实验条件对实验结果的影响。首先,我们将12次实验按流动性过剩和流动性不足分为两组,两组市场第4—10周期的累积价格泡沫平均值分别显示在图3。利用Mann-Whitney检验,对两组市场(共12个市场)第4至第10周期价格泡沫的序列进行检验,可以得到z=-2.841,p=0.005(N1=42,N2=42)。在1%的显著水平下,流动性过剩组的资产价格泡沫显著地高于流动性不足组。
然后,我们按照分红预期的高低,所有实验市场可以分成高分红预期和低分红预期两组,两组市场第4—10周期的累积价格泡沫平均值分别显示在图4。利用Mann2Whit2ney检验,对两组市场第4至第10周期各组价格泡沫的序列进行检验,可以得z=-2.979,p=0.003(N1=42,N2=42)。在1%的显著水平下,两组市场的资产价格泡沫有显著差异。
接下来我们将对四组实验数据进行两两比较,进一步考察流动性和分红预期对价格泡沫的影响。表3列出了对四组实验市场4—10各个周期价格泡沫进行两两比较,Mann-Whitney检验的结果。表3的分析结果进一步表明,在其他条件不变的前提下,流动性过剩和高分红预期是资产价格泡沫膨胀的两大重要因素。当流动性过剩和高分红预期同时作用于市场时,市场的价格泡沫非常显著,而在流动性不足和低分红预期的情况下,市场价格有一定程度的低估。更为重要的是,当市场处于流动性不足的情况下,高分红预期比低分红预期能带来更多的市场泡沫;然而当市场处于流动性过剩时,无论分红预期高还是低,市场价格泡沫程度没有显著差异。这表明流动性过剩对价格泡沫的影响是独立于分红预期的,而且具有主导型作用,只要市场存在流动性过剩的情况,即使市场分红预期较低,仍然会出现价格泡沫膨胀的局面。
五、对实验结果的行为金融学解释
本文的实验结果表明,在其他条件不变的前提下,流动性过剩和高分红预期是推动资产价格泡沫膨胀的两大要素;此外,无论分红预期高还是低,流动性过剩都会带来显著的价格泡沫。在实验室资本市场中,资产的分红具有不确定性,实验参与人面临的是和真实市场类似的不确定性条件下的选择问题。按照标准金融理论,实验参与人具有完全的理性计算能力,市场价格将与资产的基础价值保持一致。然而,实验结果却显示在流动性过剩和高分红预期的刺激作用下,出现了市场价格持续偏离基础价值的泡沫现象。这表明实验参与人并不是完全理性的经济人,在决策过程中存在锚定、过度交易、羊群行为等认知偏差,从而导致对资产价格的定价偏差,而高流动性为这种定价偏差的实现提供了条件,并在正反馈机制的作用下,进一步推动市场价格偏离基础价值①。在这个过程中,高分红预期的资产市场激发了参与人更多的乐观情绪,相应地导致市场价格偏离基础价值。具体而言,我们将实验市场中的认知偏差总结为以下几个方面。
(一)锚定效应
所谓锚定效应(anchoringeffect),是指当事人过于依赖旧信息,对新信息反应不足,以至于确定一个特定的初始值进行估计和调整,并将其作为决策的依据。在真实的资产市场中,大多数泡沫具有的典型特征是在最后一个阶段到来前,价格和增值效应通常都会延续相当长时间,这使得投资者改变了预期,认为高价格是合理的。由资产定价偏差产生的锚定效应,反过来影响投资者对资产价值的判断,产生进一步的认知与行为偏差,形成一种反馈机制。在我们设计的实验市场中,由于对市场情况尚不熟悉,在交易周期的前几个阶段,市场价格显著低于基础价值。而在学习效应的作用下,参与人对资产的估值逐步收敛于基础价值,此时的市场价格成为后面几个交易周期的初始锚值,导致了价格泡沫的持续膨胀。以实验1.2为例,图5显示了每个交易周期平均成交价格的走势,市场价格在第3个交易周期已经非常接近基础价值,但是从第4个交易周期开始,市场价格并没有随基础价值的变化而充分调整,出现了持续的价格泡沫,直至最后的交易周期,价格从重新收敛到基础价值。对高成交价格的锚定成为实验室市场价格泡沫存在的一个不可忽视的因素。
(二)过度交易
过度交易是投资者非理的典型表现之一。在后悔厌恶的心理偏差下,投资者总是担心错过了赚钱的机会,他们希望永远持有仓位,随时都准备进场。只要有钱,就会尽量运用。在实验室资产市场中,资产是唯一可以进行交易的对象,充裕的初始现金激发了参与人更大的交易热情。如图6所示,我们统计了在四组不同的实验条件下,每次实验平均的成交量。流动性过剩的两组实验———实验1和实验3的成交量高于流动性不足的实验2和实验4。
(三)过度乐观
Kahneman和Tversky(1979)曾经通过心理学实验提出了前景理论,他们认为当人们面临不确定性问题的选择时,除了个人主观认定的事件发生的可能性之外,决策权重通常还会受到与事件相关的其他因素以及投资者情绪的影响。因此当投资者处于乐观情绪时,很可能忽视利好的客观概率,而是对利好进行高估,从而导致定价偏差。在高分红预期的实验市场中,每单位资产在每个交易周期获得50元分红的概率是80%,获得20元分红的概率是20%。这种高分红预期很容易引发交易者的乐观情绪,使其为分红50元赋予更高的决策权重,相应地,资产的价格会偏离由客观概率决定的基础价值。
结合实验结果和行为金融学原理,我们可以将实验市场中价格泡沫的形成路径简单地用图7表示出来。在这个过程中,认知偏差是参与人固有的,流动性过剩为认知偏差转化为定价偏差提供了条件,最终在正反馈机制的作用下引发了价格泡沫的持续膨胀。因此,无论分红预期高还是低,流动性过剩都容易引发价格泡沫。高分红预期很可能会激发过度乐观这样的认知偏差,若高分红预期与流动性过剩同时存在,市场价格泡沫的程度会更为显著。Kindleberger(2000)记载的人类历史上著名的金融泡沫事件大多来源于流动性过剩和正向经济预期的双重作用,实验室市场为此提供了证据。
六、结论
论文关键词:房地产泡沫,需求因素法,房地产理论价格
引言:在2007年9月份爆发的次贷危机中,美国出现了房地产泡沫,并且一发不可收拾,进而由此引发金融危机造成了美国经济的衰退,房地产泡沫如何形成以及为了更好的发展我国经济,有必要对房地产市场的运行情况进行泡沫检测分析有助于政策制定者了解市场行情并提出相应的预防建议,我们这里以天津为例对其房地产市场进行预测分析。
1 房地产泡沫定义及天津发展近况
房地产泡沫本质上就是一种资产或者是一系列资产脱离了其自身的基本理论价值,而出现过度波动的经济现象。国外像著名经济学者金德尔伯格就认为“泡沫其实是一系列资产价格不断的上涨,并且这种上涨会造成人们认为其还会继续上涨的预期,形成一种“恶性”循环,最后有可能造成价格暴跌,或者被市场所容纳而趋于消退”[1]另一种泡沫的理解是:资产价格相对于实体经济内在价值相背离的不断膨胀的过程,日本学者普遍对这个观点持一致态度。
在国外学者研究的基础上,中国的诸多学者主要从泡沫资产价格偏离其内在经济基础理解泡沫的经济含义。王子明将泡沫定义为某种价格水平相对于经济基础因素决定的理论价格(一般均衡稳定状态价格)的非平稳性向上偏移的过程[2]而黄名坤博士把现有的实体运行经济与想象的虚拟经济相联系,认为资产的基本理论价值来源于现行的实体经济,并认为理论价格是实体经济体系达到最优动态均衡时的价格[3]。
天津市位于海河下游房地产理论价格,同时又是连接东北、西北及华北三地区的交通枢纽,并且拥有天津港——北方最大的人工港的天津,地理位置的优越性带给了天津很大的发展机遇。2009年天津市生产总值达到了7500亿元,比2008年增长了11.5%,保持了良好的经济增长势头,下图是天津近十年GDP的发展情况。
图1-1 天津市1998年—2009年GDP发展状况[4]
在上图中我们发现天津市全民生产总值总体上呈现稳健上升的趋势。但是从近十年来GDP增长率上我们发现,天津市在2005年以及2008年GDP的增长势头强势,尤其是2008年增长达到了近些年的顶峰,但是在2009年,虽然总体势头很好,但是GDP的增长趋势有所回落。
在居民生活水平上,2009年的消费价格及生产价格都有所回落,但是房屋的销售价格、二手房销售价格以及租赁价格处于一直上涨的趋势,其中新建房价格上涨的速度最快,同比去年上涨了3.5%。市固定资产投资表现出了强劲的增长趋势。全市的固定资产投资达到了5006亿元,在这个投资中城镇投资占据了大量的比例。其中,房地产开发投资同比去年增长12.5%,2009年的交易面积和交易金额都呈现了大幅度的增长,分别为去年水平的1.7倍和2倍。天津市不断的采用各种政策支出该行业的发展,天津市房地产市场的发展是否健康稳健,对此我们应用需求因素法对天津市的房地产发展情况作一个理论分析。
2天津泡沫测度分析
房地产价格可以由两部分组成,即理论价值和“收益价值”,理论价值又可以称之为本身固有的价值,即一项不动产的最原始的建造价值,而“收益价值”可以说是它的“投机价值”,这里的“投机”指的是房屋的价格过度上涨的价值。也正是这种“投机价值”可能造成市场房地产泡沫。
我们可以认为人均收入、贷款利率、某一大中城市的人口规模与房地产理论价格有关。做这样的假设之后我们建立回归模型对这些因素作显著性分析。一般说来与家庭人均收入及所在城市人口规模成正相关,与贷款利率负相关。当人均收入增加时,人们有更多的资金可以投资房地产,不管出于住房需求还是改善住房条件甚至是投资房产,更有甚者就是在房地产市场进行投机活动用于赚取差价,种种因素都会造成房地产价格的上升,并且这种情况在一线城市尤为显著,比如北京、上海、广州和上海站。但是如果贷款利率上升的话房地产理论价格,就会加大消费者购房成本,也就是说购房者的月供增加,那么潜在购房者会根据自己的情况可能进入观望阶段,等到利率下降再购置房屋,市场需求就会减少,这样一来,房价就会随之下降。在中国大步向城市化的发展过程中,城市人口会越来越多,外来的打工者,毕业的大学生等等都有购买房子的需求,一般认为城市人口越多,需求越大,房价越高,但是从另一方面来说,人口多并不等于有能力购置房屋。但是房产的价格会在这种因素的驱动下价格不断上升,这样两者之间的关系是正相关。
那么房产t期的基本理论价格可以由以下公式表示:
⑴
也可以表示为:
⑵
其中表示房产基本理论价格,人均收入是t期的家庭人均可支配收入,贷款利率为短期贷款利率(将房价与利率的关系描述成幂指数的关系进行研究)。
房地产t期的“收益价值”可以表示如下:
⑶
其中表示收益价值部分,表示t期预期收益。上述公式房地产收益价值的内在意义为房产的下一期收益在一定利率下折现的现值。这个是房地产价格预期价格变动将导致不动产收益的上下波动,所以说他是房产价格的投机部分。
这个预期的价格由于数据很难收集,并且收集来的数据又具有很大的不确定性,这里根据投资者对前一期看好房产价格上涨的预期心理,认为它与上一期的房产价格增长率有关,设这个增长率用表示那么上式可以表示如下:
⑷
整体来讲房地产的价格可以用以下公式表示:
⑸
即也可以为:
++ ⑹
其中表示随即误差项,以下是天津市基本数据:
表2-1 天津市有关参数
参数
年份
天津商品房平均销售价格P
(元/平方米)
房地产价格
实际增长率G
1999
2251
0.017275
2000
2328
0.004994
2001
2375
0.002947
2002
2487
0.007474
2003
2518
0.001975
2004
3115
0.036032
2005
4055
0.045861
2006
4774
0.025385
2007
5811
0.027392
2008
6015
0.004785
2009
6886
0.121856
(注:1999年的房地价格增长率是由1998年估算的天津商品房平均销售价格(2012.82元/平方米)为基础计算而来)
表2-2 天津市房地产泡沫测度有关参数
参数
年份
天津人均可支配收入Y(元)
住房贷款利率I
(%)
人口规模(万人)
1999
7649.83
5.85
910.17
2000
8140.55
5.85
912
2001
8958.7
5.85
913.98
2002
9337.54
5.31
919.05
2003
10312.91
5.31
926
2004
11467.16
5.58
932.55
2005
12638.55
5.58
939.31
2006
14283.09
5.99
948.89
2007
16357.35
6.93
959.1
2008
19422.53
6.34
968.87
2009
21402.01
5.31
979.84
将各期商品房平均销售价格,房地产价格实际增长率,天津人均可支配收入,住房贷款利率及人口规模利用模型⑹进行回归分析我们发现:
表2-3 回归结果数据分析
变量
回归系数
t统计值
伴随概率
C
-29523.21
-1.3692
0.2200
Y
0.1157
0.9271
0.3896
I
-23520.64
-4.044
0.0068
38.1936
1.5637
0.1689
G
7510.889
2.6277
0.0392
各个系数符号与我们预测相符但是显著性不明显,尤其是人口规模这个变量,我们将这一变量从中剔除再次做回归,有以下检验效果:
表2-4 回归结果二次分析
变量
回归系数
t统计值
伴随概率
C
4148.28
3.411
0.0113
Y
0.3082
13.4947
0.0000
I
-25502.52
-4.0907
0.0046
G
8249.799
2.6643
0.0323
其中=0.9856,模型拟合度很高。经过这次的回归我们发现各个变量的都通过显著性检验(以10%为显著检验临界点),那么房产的基本理论价格由人均可支配收入及贷款利率主要决定。城市人口规模增多可以是房价上涨的一个因素房地产理论价格,但是具有购房能力的年龄阶段一般在中老年这个年龄阶层,而在我国大中城市中人口增长的过程中都是青少年,中老年这个年龄阶段对这个数据的影响不大,所以它对最后房价的影响不是很显著。
将回归系数以及各期的人均可支配收入及各期利率代入模型剔除了变量人口规模的⑵可以得出房地产价格的基本理论价值。经过计算天津1999年到2009年房屋基本理论价格为:
表2-5 天津市近十年商品房理论价格(元/平方米)
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2075.65
2230.08
2487.55
2200.12
2507.07
3083.48
3645.60
4253.34
5439.09
6087.24
5941.65
我们将市场房屋销售价格与房屋的基本理论价格之比称作泡沫测度系数I。
I=市场房屋销售价格/基本理论价格,那么从1999—2009年的泡沫测度系数:
表2-6 天津市房地产泡沫测度系数
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
1.05
1.01
0.93
1.12
1.00
1.01
1.10
1.12
1.05
0.98
1.16
从结果中我们可以发现2002年、2006年以及2009年,尤其是2009年房地产泡沫测度系数偏高。对于商品房的理论价格与实际价格之比,这个只能借鉴日本的研究结果。一般认为当两者之差(即实际价与理论价格之差)大于等于2时,就认为非常危险[5]。这么计算的话,取3作为严重危险的区域的临界关键值。表2-7 泡沫测度系数临界区间
<1
[1,2)
[2,3)
≥3
安全区间
警戒区
危险区
严重危险区
根据以上表2-7发现,天津市房地产市场近十年的运行情况总体上属于正常偏热的状态。针对天津市的房地产市场发展,建议主要改变现有的住房供给结构增加经济适用房和限价房,加大对土地和房屋投机力度以及金融监管力度,避免不良贷款的产生。
房地产行业的发展关联众多行业的发展,像金融业,建筑业等等。并且这些行业的健康稳健的发展有助于我国国民经济的持续稳健发展,关注房地产发展动态,及时制止不良势头,对促进我国经济增长及改善百姓住房环境提高生活质量至关重要。
参考文献
[1.]kindleberger.C.P.min.“Manias,Panics and Crashes:A histoy of FinancialCrisis.NewYork.Basic Books.1978
[2.]王子明.泡沫与泡沫经济非均衡分析[M].北京:北京大学出版社,2002.
[3.]黄名坤.泡沫经济理论与实证研究[R].南开大学博士论文,2002
[4.]天津统计局编.2010天津统计年鉴[M]. 北京:中国统计出版社,2010.8
论文关键词:房地产泡沫,需求因素法,房地产理论价格
引言:在2007年9月份爆发的次贷危机中,美国出现了房地产泡沫,并且一发不可收拾,进而由此引发金融危机造成了美国经济的衰退,房地产泡沫如何形成以及为了更好的发展我国经济,有必要对房地产市场的运行情况进行泡沫检测分析有助于政策制定者了解市场行情并提出相应的预防建议,我们这里以天津为例对其房地产市场进行预测分析。
1 房地产泡沫定义及天津发展近况
房地产泡沫本质上就是一种资产或者是一系列资产脱离了其自身的基本理论价值,而出现过度波动的经济现象。国外像著名经济学者金德尔伯格就认为“泡沫其实是一系列资产价格不断的上涨,并且这种上涨会造成人们认为其还会继续上涨的预期,形成一种“恶性”循环,最后有可能造成价格暴跌,或者被市场所容纳而趋于消退”[1]另一种泡沫的理解是:资产价格相对于实体经济内在价值相背离的不断膨胀的过程,日本学者普遍对这个观点持一致态度。
在国外学者研究的基础上,中国的诸多学者主要从泡沫资产价格偏离其内在经济基础理解泡沫的经济含义。王子明将泡沫定义为某种价格水平相对于经济基础因素决定的理论价格(一般均衡稳定状态价格)的非平稳性向上偏移的过程[2]而黄名坤博士把现有的实体运行经济与想象的虚拟经济相联系,认为资产的基本理论价值来源于现行的实体经济,并认为理论价格是实体经济体系达到最优动态均衡时的价格[3]。
天津市位于海河下游房地产理论价格,同时又是连接东北、西北及华北三地区的交通枢纽,并且拥有天津港——北方最大的人工港的天津,地理位置的优越性带给了天津很大的发展机遇。2009年天津市生产总值达到了7500亿元,比2008年增长了11.5%,保持了良好的经济增长势头,下图是天津近十年GDP的发展情况。
图1-1 天津市1998年—2009年GDP发展状况[4]
在上图中我们发现天津市全民生产总值总体上呈现稳健上升的趋势。但是从近十年来GDP增长率上我们发现,天津市在2005年以及2008年GDP的增长势头强势,尤其是2008年增长达到了近些年的顶峰,但是在2009年,虽然总体势头很好,但是GDP的增长趋势有所回落。
在居民生活水平上,2009年的消费价格及生产价格都有所回落,但是房屋的销售价格、二手房销售价格以及租赁价格处于一直上涨的趋势,其中新建房价格上涨的速度最快,同比去年上涨了3.5%。市固定资产投资表现出了强劲的增长趋势。全市的固定资产投资达到了5006亿元,在这个投资中城镇投资占据了大量的比例。其中,房地产开发投资同比去年增长12.5%,2009年的交易面积和交易金额都呈现了大幅度的增长,分别为去年水平的1.7倍和2倍。天津市不断的采用各种政策支出该行业的发展,天津市房地产市场的发展是否健康稳健,对此我们应用需求因素法对天津市的房地产发展情况作一个理论分析。
2天津泡沫测度分析
房地产价格可以由两部分组成,即理论价值和“收益价值”,理论价值又可以称之为本身固有的价值,即一项不动产的最原始的建造价值,而“收益价值”可以说是它的“投机价值”,这里的“投机”指的是房屋的价格过度上涨的价值。也正是这种“投机价值”可能造成市场房地产泡沫。
我们可以认为人均收入、贷款利率、某一大中城市的人口规模与房地产理论价格有关。做这样的假设之后我们建立回归模型对这些因素作显著性分析。一般说来与家庭人均收入及所在城市人口规模成正相关,与贷款利率负相关。当人均收入增加时,人们有更多的资金可以投资房地产,不管出于住房需求还是改善住房条件甚至是投资房产,更有甚者就是在房地产市场进行投机活动用于赚取差价,种种因素都会造成房地产价格的上升,并且这种情况在一线城市尤为显著,比如北京、上海、广州和上海站。但是如果贷款利率上升的话房地产理论价格,就会加大消费者购房成本,也就是说购房者的月供增加,那么潜在购房者会根据自己的情况可能进入观望阶段,等到利率下降再购置房屋,市场需求就会减少,这样一来,房价就会随之下降。在中国大步向城市化的发展过程中,城市人口会越来越多,外来的打工者,毕业的大学生等等都有购买房子的需求,一般认为城市人口越多,需求越大,房价越高,但是从另一方面来说,人口多并不等于有能力购置房屋。但是房产的价格会在这种因素的驱动下价格不断上升,这样两者之间的关系是正相关。
那么房产t期的基本理论价格可以由以下公式表示:
⑴
也可以表示为:
⑵
其中表示房产基本理论价格,人均收入是t期的家庭人均可支配收入,贷款利率为短期贷款利率(将房价与利率的关系描述成幂指数的关系进行研究)。
房地产t期的“收益价值”可以表示如下:
⑶
其中表示收益价值部分,表示t期预期收益。上述公式房地产收益价值的内在意义为房产的下一期收益在一定利率下折现的现值。这个是房地产价格预期价格变动将导致不动产收益的上下波动,所以说他是房产价格的投机部分。
这个预期的价格由于数据很难收集,并且收集来的数据又具有很大的不确定性,这里根据投资者对前一期看好房产价格上涨的预期心理,认为它与上一期的房产价格增长率有关,设这个增长率用表示那么上式可以表示如下:
⑷
整体来讲房地产的价格可以用以下公式表示:
⑸
即也可以为:
++ ⑹
其中表示随即误差项,以下是天津市基本数据:
表2-1 天津市有关参数
参数
年份
天津商品房平均销售价格P
(元/平方米)
房地产价格
实际增长率G
1999
2251
0.017275
2000
2328
0.004994
2001
2375
0.002947
2002
2487
0.007474
2003
2518
0.001975
2004
3115
0.036032
2005
4055
0.045861
2006
4774
0.025385
2007
5811
0.027392
2008
6015
0.004785
2009
中国是个“论文大国”,资料显示:2008年度中国SCI(科学引文索引)论文数突破10万篇,总数11.67万篇,占世界份额9.8%,仅次美国;但名不副实——从引用情况看,我国科技人员作为第一作者的论文,平均每篇被引用5.2次,与世界平均值10.06次相比,只有一半——盛产“泡沫”。
作为一个卖文为生者,我的邮箱里间或也收到某某刊物“学术版”的信函,谓多少篇幅须交多少版面费云云,一概列入“拒收黑名单”,置之不理,自也不去作那什么“论文”!
1931年,后成明史专家的以数学零分、文史满分的成绩被清华破格录取,传为佳话;但吴本清寒,从浙江北上资费从何而来?即因经介绍论文《西汉的经济状况》卖给大东书局,得款80元;据陈明远先生考证:“按照实际购买力计算……根据历史资料换算……1927年1圆‘国币’约合人民币35元;1936年1圆法币约合今人民币30元。”(《何以为生:文化名人的经济背景》),也就是大略相当于现在的2500元。
而今却是反过来,据报道,曾有研究生为交版面费而去卖血的!(2006年11月2日《法制早报》)
在我这等俗人看来:赔本的买卖,哪个乐意去做?!
而在不俗、以学术研究为志业者,如国学大师章太炎即曾称:“学以求真,不在致用”,恐怕如要求在某特定刊物,也是会全当无此必要的。
那么,唯一的解释,论文形成买卖销售额近10亿元,“产业”规模急剧膨胀,即在于论文成了“升官”“发财”“敲门砖”,才有人舍得或被逼不得不去下本钱!90多年前,中国现代大学制度奠基人在《就任北大校长之演说》中曾说:“大学者,研究高深学问者也……外人每指摘本校之腐败,以求学于此者,皆有做官发财思想……诸君须抱定宗旨,为求学而来……”论文自当是“研究高深学问”的产物;而很不幸,今日形成“产业”并急速膨胀,所印证的,正是蔡先生当年的指摘演化成了现实。
管理通货膨胀预期,是我国目前和今后面临的紧迫任务。通胀直接影响是货币贬值,人们的购买力下降。释放通货膨胀的压力,会对我国的金融经济产生负面影响。这时积极采取科学合理的金融经济应对策略显得尤为重要。先是根据通货膨胀发生的原因,提出了通胀时期应当采取的金融应当策略。
【关键词】
通货膨胀;金融;研究
我国经济的重要支柱是金融行业,由通货膨胀引起的金融问题对金融行业产生巨大的压力。充分认清通货膨胀产生的原因,为解决通货膨胀带来的问题提供了帮助。下面就浅要分析了通货膨胀产生的原因。
1通货膨胀产生的原因
1.1货币供给因素
中国通货膨胀产生的重要原因是国家货币供给太多,过多的货币并没有均匀的分散到各个行业,而是流入某些特殊行业,使这些行业的物价水平提高,带动收入水平提高,又带动了投资水平的提高,使这些行业所需物的价格升高。近几年来,银行对外贷款和国家外汇储备增长迅速,增加了金融市场上货币的流通量。货币流通量过大时,开始转入房地产行业,使房地产市价升高。股市发展壮大时,货币又流入股市,加大了股市泡沫。如此造成了通货膨胀的发生。
1.2资源紧缺拉升需求
众所周知,我国人口基数大,资源人均占有量少,在资源发生供小于求的情况时,造成产品的价格上涨。这一点在自然资源产品上表现的尤为突出。产品价格上涨可以反映出产品的原材料成本上涨,初级产品和中级产品价格上涨导致了成品最终价格的上涨。企业对于产品原材料成本上涨采取的策略是提高产品的销售价格,消费者就间接的成为原材料成本上涨的买单者。由此可见通货膨胀可由资源紧缺或产品成本改变引起。
1.3受国际环境影响
改革开放以来,我国对外积极发展经济,对于外部国际市场的依赖远远高于发达国家和发展中国家,多项对外金融指标过高。我国和欧盟贸易额并列世界第一,表面我国在经济上高度的对外依赖性。这种依赖性导致我国受贸易国经济影响越来越大,越来越敏感,贸易国一旦发生通货膨胀也会牵连到我国经济金融秩序。汇改后,人民币对外升值速度加快,人民币升值会导致通货紧缩现象,但国际上的热钱对人民币升值预期较大,大量涌入中国,还有贸易顺差都对国内金融市场带来了较大的波动性。在此环境下美元进行主动性贬值,国际上美元标记物价格大大提高,比如原油、金属和粮食等。
2通胀时采取的策略
2.1加强宏观调控
固定资产投资过高导致GDP处于高位增长。避免我国金融市场过热发展的首要任务要靠国际的宏观调控,减低固定资产投资发展速度。近几年我国陆续出台了针对性调控的措施,比如加强土地管理、清查投资项目、控制信贷增长速度等。再取得了相应的政策效果同时还应进一步加强落实力度。要归结经济和法律手段,加大对耗能高产业的结构调整,升高市场标准,在出口上严格坚持两高一资原则不动摇。不能放松对资源和环境的保护力度,研究资源环境相关保护法规。充分调动资源在金融市场上的分配,鼓励促进企业进行产业优化调整活动。
2.2防止资产泡沫
目前我国供过于求问题十分突出,流动性泛滥严重。国际收支上国家间顺差现场持续增加、货币创造量变大,导致流动性还会升高。资料表明,流动性过大导致过量的资金流入短期内高回报的金融市场,引起产品价格升高,加大了经济泡沫,严重时还会导致金融危机的发生。比如这几年发生的热钱流入房地产行业,带动了房价的升高,热钱流入股市,加大了股市的资产泡沫。金融危机的爆发使全球金融风险加大,国际游资在寻找新的投资途径时会首先考虑中国金融市场,中国人民币的升值又加大了对国际游资的吸引力。对此要加大资本管理力度,防止国际游资大量涌入,加大反洗钱工作力度,严格防范银行信贷存在的安全隐患,防止资产泡沫不断的扩大。
2.3减少市场货币量
采用货币紧缩的财政政策来减少市场上货币的流通量,使供过于求的市场压力降低,进而减低通货膨胀压力。对于市场上过多的货币量,央行要上调存款准备金率、存贷款基准率,目的是缩紧银根。存款准备金率的上调可以让银行的可贷资金减少,使人们的投资行为减少。单一调高存款准备金率、存贷款基准率,对CPI指数影响不大,加息政策对股市影响不大。在加息的同时公开市场操作,加强对外汇的监管,保证汇率水平在一定的范围内波动。为了防止国际游资大量的涌入中国经济市场,对经济市场造成恶劣的影响,还要做的加大短期投资的管理和外债的管理,鼓励境外集团使用国内资金,扶持国内机构对境外的金融投资。
2.4信息制度公开化
阻止通胀预期最好的办法是公开现在控制通胀的实际效果。央行进行宏观调控时注意人们的就业情况,要根据已有的资金储蓄流向情况预测通胀趋势。政府在处理通胀问题时要公开操作的透明度、政策的透明度,让公众产生反通胀政策产生良好效果的信心。
2.5完善住房系统
住房需要是每个公民的基本需求,房价问题是很重要的民生问题,房地产价格的上升导致了水泥、钢筋、建材等相应原材料产品价格的上升,引起消费指数上升。通过对房地产的宏观调控,建造保障公民基本需求的安居工程,改造县镇乡村危房工程,使公民的住房资金、土地政策按照法律条文落实到位。
3总结
金融经济作为我国经济的支柱产业,在阻止通胀预期时需要采用多种经济策略。根据通货膨胀形成的具体原因,从根源上解决通胀问题,做到标本兼治。
参考文献:
[1]纪宏,王瑞泽.动态不一致性理论与当前中国汇率政策[A].北京市第十三次统计科学讨论会论文选编[C].2006
[2]孙玉栋,谭云.国债规模对通货膨胀的作用机制[A].第二届中国公共预算研究全国学术研讨会论文集[C].2008
[3]王彦超,陈旭,纪宇,宋春雷.通货膨胀、经营周期与现金持有量[A].中国会计学会2011学术年会论文集[C].2011
[4]王互根.货币政策与股票市场的关联效应:基于SVAR框架下的实证研究[A].第六届(2011)中国管理学年会――金融分会场论文集[C].2011