热钱_房地产价格波动与金融体系稳定_基于SVAR模型的实证分析_何淑兰

2013年1月第27卷第1期

经济与管理

EconomyandManagementJan.，2013Vol.27No.1

●房地产经济

热钱、房地产价格波动与金融体系稳定

———基于SVAR模型的实证分析

何淑兰

（广东工业大学经贸学院，广东广州510090）

摘要：热钱、房地产价格波动、银行信贷三者之间存在着一种自我强化的互馈机制，呈顺周期运行特征，会导致金融通过使用SVAR模型对我国房地产市场进行实证分析，结果发现：热钱推高了房体系的不稳定,进而影响宏观经济。

若进一步考虑货币供应量导致银行信贷扩张这价并且加剧了房价的波动，至少可以直接解释25%左右的房价波动，一间接机制，其效果将更为可观。因此，要提高房地产调控政策的有效性、稳定金融市场，就必须加强对短期资本流动的监控，合理引导我国房地产市场的发展以及加速发展我国房地产金融体系，以达到控制和分散金融风险的目的。关键词：热钱；房地产价格波动；金融稳定；SVAR模型中图分类号：F293.3

文献标识码：A

文章编号：1003-3890（2013）01-0025-07

一、引言

自1980年代以来，金融自由化浪潮席卷全球，无论是发达国家，还是发展中国家，均日益放松资本管制、实施金融自由化改革，跨国资本流动已成为

当代全球经济的一个典型特征，尤其是短期投机资本（俗称“热钱”）在国与国之间流动更为频繁。一般而言，大规模的热钱流入某一市场会带来该市场资产价格飙升，羊群效应和财富示范效应会促使该市场的投机行为高涨，泡沫迅速膨胀；而一旦热钱大规模流出，则会导致该市场的资产价格暴跌，泡沫迅速破灭。

房地产市场是一个国家最重要的资产市场，也是热钱进入的最主要目标市场，热钱的进出加剧了房地产价格的波动。随着金融机构参与房地产市场程度的加深，房地产市场与金融市场越来越密切的交织在一起。很多学者把引起金融系统性风险，造成金融不稳定的内生原因归结为资产价格波动尤其是房地产价格波动（Kiyotaki&Moore，2002；Borio

[1][2][3]&Philip，2002；Danelesson&Zigrand，2008）。

着热钱和信贷资金大规模流入房地产市场过度投机，房地产价格飙升，泡沫化趋势明显；危机爆发后

则大量资金流出该市场，房地产价格暴跌。历史经验表明：热钱、房地产价格波动以及金融稳定三者之间具有高度相关性。

我国自2003年以来，国际收支一直处于巨额的双顺差状态，基于人民币强烈的升值预期、中美利差以及房地产行业的暴利，大量热钱通过各种渠道进

套利和套价，以获得汇入中国房地产市场进行套汇、

率升值、利差以及房价上涨带来的价差三重收益（张

[4]

谊浩、裴平、方先明，2007）。2008年后，美国次贷危

机爆发并升级，大量国际短期资本出现回流，人民币一度出现贬值预期，井喷的房价出现了暂时回调。进伴随欧美国家的量化宽松政策，国际入2009年后，

流动性泛滥，而相对于其他国家，我国的经济形势较好，中国经历了历史上最大一次规模的热钱冲击，大量热钱再次选择进入中国房地产市场，房地产价格进一步飙升。

从长期来看，我国外部失衡的国际收支双顺差状态具有不可持续性，热钱不大可能持续大规模流入，未来某一时刻可能出现反转。一旦热钱撤出，对我国房地产市场影响几何？房地产与金融业关联度极高，其风险很容易波及到金融市场，房地产价格波动如何传递金融系统性风险，会不会影响整个金融

从历史上看，几乎每一次金融危机如1980年代美国储贷协会危机、1990年代日本房地产泡沫经济破

灭、1997年亚洲金融危机以及2007年爆发的美国次贷危机等等都有一个共同特点：即危机前都伴随

收稿日期：2012-10-29

基金项目：广东工业大学青年基金112028（405115057）

作者简介：何淑兰（1979-），女，江西抚州人，广东工业大学经贸学院讲师，博士，研究方向为金融、国际金融。

·25·

经济与管理（月刊）2013年第1期

稳定性？深入研究热钱对房地产价格的影响并进行科学测度，探究房地产价格波动对金融稳定性影响的渠道，对维护金融和宏观经济稳定具有重要的现实意义，本文试图回答上述问题。

型，上述模型研究结果均发现资产价格波动是引发造成金融不稳定的重要原因。金融系统性风险、

Mishkin（1999）从信息不对称的角度来解释资产价格与金融不稳定性的关系。他认为，房地产价格在稳定或者上涨情况下，以房地产作为抵押品，企业净资产稳定甚至改善，会大大降低逆向选择和道德风险；而当房地产价格大幅度下降时则会加剧金融市场上的信息不对称，逆向选择和道德风险更加严重，若严重到金融市场不能有效进行资金融通时，就会造成金融体系的不稳定甚至引发金融危机[14]。

Herring和Wachter（1999）从国际视角来研究房地产繁荣与银行危机关系，指出无论是发达国家，还是发展中国家，两者都有着显著的关联性，提出了危机短视、数据不充分与脆弱分析、不正当激励三个假说来解释金融系统中的银行愿意低估房地产借贷的风险，助长房地产繁荣而酝酿金融风险，并用该假说来解释瑞典银行危机、美国银行危机、日本银行危机和泰国银行危机[15]。

武康平、皮舜、鲁桂华（2004）通过对房地产市场和信贷市场两个风险聚积载体的共生性进行一般均衡分析，认为制度缺陷将导致两个市场的风险相互正向累积，存在共生关系。银行经理人倾向于向房地产市场过度供给贷款，从而导致房地产价格系统性地被高估[16]。

上述文献对于本文有较深刻的启发和借鉴意义，但是归纳起来存在三个问题：（1）热钱的估算方法值得商榷，有些以基础货币或外汇占款来替代热钱规模，存在较大误差；（2）对热钱、房地产价格波动、金融体系稳定三者的作用机制尤其是传递渠道缺乏系统性的理论阐述；（3）绝大多数实证研究采用传统VAR模型，由于传统VAR模型经济理论基础深度不够，VAR模型的“新息（Innovation）”之间存在较强的相关性，不能识别内在的结构误差，导致脉冲

[17]响应函数的经济含义模糊不清（Enders，2004）。

二、文献综述

（一）关于热钱对资产价格影响的文献综述Edison&Carmen（2001）通过构建一个资本流动引起资产价格波动的模型，表明在资本管制情形下，资本流动的变化对资产市场的影响往往更多地

通过价格调整这一渠道而非总量调整，即引起了价格波动幅度的加大。国内不少学者对我国的房地产价格和国际资本流动的关系进行实证检验[5]。宋勃、高波（2007），邓永亮（2010）使用Granger因果检验认为，短期而言，房地产价格上涨吸引了外资的流入；长期来说，外资的流入对我国的住房价格上涨产生了影响[6][7]。刘莉亚（2008）构建了热钱与国内资产价格之间存在内生关系的理论模型，并在此基础上结果发现，住宅价格采用VAR模型进行实证分析，

指数变化率的波动中有约20%是由于境外热钱发生异动所致[8]。陈浪南、陈云（2009）运用ARDL-ECM模型，朱孟楠、刘林（2010）运用VAR模型分别检验了国际资本流动、人民币汇率和资产价格的关系，但陈云认为，人民两者的结论却完全不一致。陈浪南、币汇率水平、国内股市收益率和房地产收益率并未对短期国际资本流动产生显著影响[9]；而朱孟楠、刘林实股价上涨都证结果却是：人民币升值以及升值预期、

会造成短期国际资本流入，而国际资本流入会导致股价和房价上涨。同时，他们在股价和房价的关系上得出的观点较为独特：即认为股价上涨会导致房价上涨，但房价上涨会导致资本流出、股价下跌[10]。赵文胜、张屹山、赵杨（2011）利用HP滤波方法将房价上涨分解成趋势成分和波动成分，研究结果表明：房价上涨的趋势引起热钱流入，而热钱流入引起房价上涨的波动[11]。赵琼（2011）通过建立协整和误差修正模型以及向量自回归模型进行实证，结果表明，进入我国房地产市场的外商直接投资主要流向了房地产土地交易市场，流入房地产业的热钱则主要流向了房屋销售方面[12]。

（二）房地产价格波动与金融稳定研究综述

不少学者将资产价格波动纳入模型来考察房地产价格波动与金融稳定之间的关系。例如，Kiyotaki&Moore（2002）设计了代际交叠模型，Goetz（2004）将银行和资产价格纳入到宏观经济学模型[13]，Dane－lesson&Zigrand（2008）建立了多资产价格均衡模·26·

基于以上几点，本文选取2005年7月（汇改之后）—2010年4月（房产限购之前）的月度数据，共58个样本作为分析样本，重新估算热钱规模，采用结构向量自回归模型（StructuralVectorAutoRe－gression，SVAR）进行实证分析，对VAR模型进行结构约束，从而分解出脉冲响应函数的明确经济含义，来探讨热钱流动与我国房价变动的结构影响，并深入阐述热钱、房地产价格波动以及金融稳定之间相

互作用机制，期望对防范国际热钱流入，提高房地产政策调控效率以及维护我国金融的稳定提供一些参考建议。

房地产经济何淑兰热钱、房地产价格波动与金融体系稳定

三、热钱、房地产价格波动与金融稳定之间的作用机制和渠道

（一）热钱加剧房地产价格波动的作用机制第一种机制是直接效应，即热钱直接进入或撤出房地产，通过影响房地产的供求市场，从而影响房地产价格。当前，这些国际投机资本在我国房地产市场主要是进行高档楼盘的开发和购买，抬高了高档楼盘的价格，而高端物业项目价格对整个房地产市场具有标杆作用，继而拉动了中低档住宅价格的上涨，加剧了我国房地产市场的供求结构性失衡。另一方面，国际资本在市场中大规模的投资或投机等交易活动本身就向市场传递了继续看涨的信号，从而影响到国内房地产市场参与者的信心和房价调控效果。

第二种机制是间接效应，即热钱进出导致通过货币供应量被迫增加或减少，进而银行信用扩张或收缩，以此间接影响房地产价格。2003年以来，我国国际收支处于巨额“双顺差”的局面，人民币有强烈2005年7月21日，我国实施汇率制度的升值压力。重大改革，当日人民币兑美元升值2%，自此人民币开始进入连续小幅升值通道，截至2012年9月，人民币兑美元累计升值约23%。人民币持续升值进一步刺激热钱流入，而热钱流入又会加剧人民币升值，相互强化循环。央行为了避免人民币短期大幅升值打击我国出口，积极干预外汇市场，外汇储备不断攀升，外汇占款近几年已演变成我国基础货币投放的最主要渠道。今年9月，金融机构外汇占款已经高达25.77万亿元人民币，外汇占款月度环比激增1300多亿美元，直接创下八个月来的新高。中国人民银行也因此称为世界第一大央行，我国货币政策的独立性受到严重影响，国内货币供给被迫增加，流动性过剩的压力增强。房地产业的巨额利润又进一步吸引银行信贷资金流入，银行信贷的过度扩张助长了房地产价格的节节攀升，从而提高了银行的信贷

[18]

风险（Allen和Gale，1998），两者又再次出现自我强化循环。

（二）房地产价格波动引发金融不稳定的三大渠道

1.通过抵押品价值渠道造成金融不稳定。房地产既是资本品又是抵押品，房地产抵押贷款是企业融资的主要方式之一。当房地产价格攀升时，借款企业抵押品价值上升，银行和企业资产负债表项目双双改善，财富幻觉使得投资者对未来充满信心，信贷规模扩张，加速了风险的累积。而当房地产价格转而下

跌时，资产负债表情况恶化，企业筹资成本增加，甚至难以获得贷款，财富幻觉使得投资者对未来缺乏

信心，信贷紧缩，企业投资下降；尤其是当房地产下跌幅度较大时，借款人选择违约，放弃抵押物，银行就会出现大量不良资产。由此可见，房地产价格通过抵押品渠道会严重影响银行信贷的规模和质量。

2.通过资本金渠道造成金融不稳定。房地产业是资金密集型行业，在我国，房地产金融单一，房地产企业负债率高，主要依赖商业银行贷款，房地产开发贷款占到银行全部信贷资产的近1/5。一旦房地产价格预期下跌，投资性需求锐减，刚需推迟购房，大量烂尾楼出现或空置率上升，房地产开发企业资金链条断裂直接造成银行大量的呆坏账。即便是非房地产企业或一般居民，也由于房地产价格下跌，资产负债状况恶化，导致投资和消费下降，经济加速进入通货紧缩，企业因经营失败和居民因收入下降而违约的概率将会显著上升。当贷款损失侵蚀银行资本金较多时，一旦触及资本充足率约束下限（要求8%以上），银行就不得不出卖资产，缩减信贷供给和提高利率，而这又会造成房地产价格进一步下跌，两者互相强化，并且加剧预期中可能损失的提前实现，金融系统性风险持续蔓延。

3.通过流动性渠道造成金融不稳定。当银行面临流动性风险时，银行可通过出售一些非流动性资但是，产来满足存款者取现或正常合理的贷款需求。当资产价格大幅度下跌时，银行难以迅速或者说难

以合理价格将非流动性资产在金融市场中变现，从而导致偿付能力下降，出现流动性危机。在此次次贷危机中，通过流动性渠道造成金融不稳定表现得十分明显。由于房地产价格下跌，房地产抵押贷款证券（MBS）价格以及以此为基础上再次衍生出的一系列金融创新产品的价格暴跌，金融创新和杠杆效应使得风险损失成倍放大，直接导致金融市场上流动性冻结、违约、信贷紧缩和大量金融机构倒闭，金融危机随即爆发了。

综上所述，热钱，房地产价格、银行信贷之间存在着一种自我强化的互馈机制，并且呈现顺周期运行特征：即当经济处于繁荣时期，人民币预期升值，热钱持续流入，房地产价格上涨，银行信贷扩张与投资增长相互促进，金融加速因子（financialaccelera－tor）加快经济增长，形成一种正向互动，同时也酝酿风险；反之，当经济处于萧条时期，人民币升值预期下降，热钱流出，房地产价格下跌、银行信贷收缩与投资下降相互强化，金融加速因子加剧经济衰退，进入通货紧缩状态。

·27·

经济与管理（月刊）

货币政策独立性

热钱流入或流出

互相强化机制

（预期）升值或贬值

金融不

稳定

三大渠道

进入或流出房地产市场，房价波动加剧

间接机制

银行信贷增加

或减少央行干预，基础货币投放被迫相应增

加或减少

4000300020001000

0-1000-2000-3000-4000

“热钱规模”

2013年第1期

1161151141131121111101091081071061051041031021011009998979695

直接机制

图1热钱、房地产价格波动与金融稳定之间的

作用机制和渠道

四、热钱对我国房地产价格变动的实证

分析

（一）变量选取、数据处理及来源

本文选取热钱、货币供应量、房屋销售价格和汇率等指标进行分析：

1.热钱（HM）。热钱具有隐蔽性，甄别热钱并确定规模并非易事。首先，采用不同的方法估算出不同的数值；其次，热钱并非一成不变，一些长期资本在一定情况下可以转化为短期投机资本即热钱，短期投机资本也可以转化为长期投资，这些因素都为准确掌握热钱规模带来难度。

学界主要采用以下几种方法对热钱规模进行估计：谢国忠（2005）以外汇增量和贸易顺差的差额国际统计局统计信息中心作为我国热钱的度量[19]；（2006）采用“热钱=外汇储备的增加量—FDI—贸易这一公式进行估计[20]。上述两种估算方法假定顺差”

外商直接投资FDI和贸易差额都是真实的，没有考虑到虚假贸易和非法流入的短期资本，另外也没有考虑到汇率变动引起资本损益的变化和外汇储备的投资收益导致外汇储备的变化。刘莉亚（2008）采用公式“热钱=超额贸易顺差+超额经常转移+错误与遗漏项”来计算热钱规模，这种方法考虑的非常全面，但超额贸易顺差和超额经常转移中的“超额”部分复杂且难以精确界定；张谊浩、沈晓华（2008）通过公式：“热钱=外汇储备增量—（FDI+正常贸易顺差）”对热钱进行测算[21]，兼顾了数据的可得性和精确性，故本文选取张谊浩、沈晓华（2008）的估算方法。其中，“正常贸易顺差”采用含本月的前48个月的贸易顺差平均值进行衡量。图2是本文估算的热钱流入规模与房价走势图，从图2中可以看到热钱流动的数量变化较大，特别是2008—2009年，受国际金融危机影响，热钱变动更为突出；同时热钱流动方向与房价变动趋势基本吻合，即大规模热钱流入，房价上涨；大规模热钱流出，房价出现回调，但存在一定的时滞。·28·

2.房价（HP）、货币供应量（M2）和汇率（E）。本文采用房屋销售价格指数作为房价的衡量指标；货

币供应量采用广义货币指标M2进行衡量；汇率采用人民币对美元的期末汇率。以上数据均来源于中经网统计数据库。

本文截取2005年7月—2010年4月的月度数据作为分析样本，共58个样本。样本数据的截取是）2005年7月21日我国实施基于以下几点考虑：（1汇改后，才开始实施有管理的浮动汇率制度，在此之前采取的是事实上的固定的单一盯住美元的汇率制度，并不能反映真实的外汇市场供给和需求。（2）2010年4月17日，国务院出台了“新国十条”，以限购作为主要的调控手段，被称为史无前例的最严厉的政策调控。为剔除这一政策因素对房价的巨大影响，把时间点截至到此时，可以更好地考量热钱对房价的真实影响。（3）所有数据采用月度数据，而非季度或年度数据，这样可以减少误差，更有解释力。在纳入模型分析前，所有数据已进行了价格调整，考虑到月度数据的波动，本文同时还对数据进行了相关季节调整。采用的分析软件为Eviews6.0和Sta－ta12.1。

（二）模型设定

本文选取结构向量自回归模型（StructuralVectorAutoregression，SVAR）进行实证分析。SVAR模型首先需要正确设定滞后阶数，以准确反映变量之间的动态关系。本文根据AIC、SIC等信息准则，将滞后阶数设定为2，故本文将实证模型设定为SVAR（2）：

BYt=Γ0+Γ1Yt-1+Γ2Yt-2+μt其中：

HMtM2t

Yt=，Γi=

EtHPt

!######"######$

%######&######’

())))))))))))*

Oct0Jan6AprJul06Oct06Jan07Apr07Jul07Oct07Jan0Ap8ulApr0Oct09J房屋销售价格指数

图2“热钱”流动与房价走势

（1）

(i)

γ13(i)γ23(i)γ33(i)γ43

(i)γ14(i)γ24

，i=1，2，ut=(i)γ34(i)γ44

+,,,,,,,,,,,,-.))))))))))))*

(i)γ11(i)γ21(i)γ31(i)γ41(i)γ12(i)γ22(i)γ32(i)γ42u1tu2tu3tu4t+,,,,,,,,,,,,-

如果矩阵B可逆，则可将SVAR转化为非限制

房地产经济何淑兰热钱、房地产价格波动与金融体系稳定

性VAR：

Yt=B-1Γ0+B-1Γ1Yt-1+B-1Γ2Yt-2+B-1εt

（2）

根据等式μt=B-1εt，可利用简化式VAR对结构式VAR进行估计，但需要施加参数限制才能识别出结构冲击，对于n元p阶SVAR模型，需要施加n（n-1）/2个限制。本文的模型中包含了4个变量，则（4-1）/2=6个约束条件。本文根据经济理论，需要4

施加如下约束条件：①货币供应量的变动会导致国

内利率、汇率以及房价的变动；当期的利率、汇率水平变动会引起人民币汇率预期的调整，进而影响国际短期资本的流动，但这一调整过程存在时滞，所以本文设定货币供应量的变化和汇率变动不会当期影响国际短期资本流动，即设定矩阵B的元素b12=0、b13=0；同理，房地产价格的变动也是通过影响房价的预期发生作用，因此，房价变化对国际短期资本流动的传导过程需要一定时间，可设定房价变化不会当期改变国际短期资本的流动，即设定b14=0。②汇率变动不会影响当期货币供应；资产价格变动也不会成为货币政策的目标，这符合传统的货币政策理念（张晓慧，2009），故可设定b23=0，b24=0。③如约束条件1所示，房价的变动可能滞后地引起国际短期资本流动的变化，而国际短期资本的流动会改变外汇市场的供求状况，导致汇率的变动。由于传导过程漫长，房价变动不会影响当期的汇率水平，故本文设定b34=0。

（三）实证分析

1.平稳性检验。为确定数据的平稳性，本文使用ADF方法进行单位根检验，检验结果如表1所示。在5%的显著性水下，汇率（E）、热钱规模（HM）和货币供应量（M2）都是平稳序列，而房价（HP）是不平稳的过程。考虑到样本区间包括了国际金融危机这一外生冲击，很可能造成结构突变，本文使用Zivot和Andrews（1992）提出的包含结构突变的单位根检验方法进行分析[22]，其检验t值为-4.863，在5%的显著性水平下可以拒绝存在单位根的原假设，故本文认为房价（HP）也是平稳序列。Zivot和Andrews检验显示：房价序列的2009年7月这一时点存在结构突变，故本文设定2009年7月及以后为1的虚拟

表1

变量EHMM2HP

变量对结构突变进行刻画，后文的SVAR（2）模型中，也将这一虚拟变量作为外生变量引入，以提高模型

的解释能力。

2.Granger因果关系检验。接下来，本文使用Granger因果关系检验变量之间的Granger因果关系。表2列示了Granger因果检验结果，从表中可以）的增加在1%的显著性水下能看到，货币供应（M2Granger引起房价的上涨，这与经济理论相符，宽松的货币政策往往助推房价上涨。在6%的显著性水）能够Granger引起房价（HP）变动，平下，热钱（HM说明热钱的确进入了楼市，以期通过炒作房产获利。

另一方面，在14%的显著性水平下，热钱流入能够Granger引起货币供应（M2）的增加，这说明央行会通过增加货币供给等方式冲销流入的短期国际资总结起来，我们发现，一方面，热钱通过直接进入本。

楼市，从而推高房价；另一方面，热钱会引起货币供给的增加，从而间接助推楼市。

表2

原假设

HM不能Granger引起HPM2不能Granger引起HPHM不能Granger引起M2

Granger因果关系检验结果

滞后阶数

222

X2统计量5.8207.9523.976

P值0.0540.0190.137

3.脉冲响应函数。图3是房价变动对热钱冲击的响应函数，正向的热钱冲击（如热钱突然大量涌入国内）使房价开始上升，到第3个月达到最大，此后效果逐渐降低，其持续期较长。这进一步验证了Granger因果关系检验的结论，即热钱流入是房价上涨的重要因素。热钱的增加使市场上外汇增多，央行通过增加货币供给的方式冲销过多的外汇，这导致货币供给的突然上升，表现为图4货币供给变动对热钱的响应函数中，前5期货币供给上升，此后货币供给基本保持不变。图5是房价变动对货币供给冲击的响应函数，在前7期，货币供应给推高房价，但此后冲击效应递减。结合图4和图5可以发现，热钱流入可以通过增加货币供给，进而间接推高房价。

2

变量ADF单位根检验结果

ADF统计量-2.980-5.341-6.325-1.723

5%临界值-1.947-3.489-3.489-2.913

是否平稳平稳平稳平稳不平稳

检验形式0，1）（0，（C，T，0）（C，T，1）（C，0，1）

1

-1

注：检验形式（C，T，N）分别表示常数项、趋势项、滞后阶数；滞后阶数的确定采用SIC标准。

05101520

图3房价变动对“热钱”冲击的响应函数

·29·

经济与管理（月刊）

150010005000-500

5

10

15

20

2013年第1期

热钱（HM）大规模流入能够更加快速的推动房价上其贡献就达到25%，之后略微有所下涨，在第6期，

降，也是房价变动的重要因素。

五、政策建议

1.加强对热钱的监管。首先，要建立短期资本流

“监控网”，建立起高效的跨动的监测预警机制，完善境资金数据采集、监测、分析和预警体系，对热钱能做到“说得清、管得住”。其次，要运用各种税收手段，增加“热钱”套利成本，挤压其获利空间。从长期看，要加快推进经济结构的调整，要审慎开放资本账户，加快利率自由化改革，进一步完善人民币汇率形成

合理引导外资流向生机制，对热钱堵疏并用。最后，产性行业，使热钱转化为中长期资本，避免经济“空，达到真正合理利用外资的目的。心化”

2.要正确引导房地产市场的发展。鼓励自住需

5

10

15

20

图4货币供给变动对“热钱”冲击的响应函数

1

0.5

-0.5

图5房价变动对货币供给冲击的响应函数

求，引导投资需求，打击投机需求。大量建设廉租房，

并制定相关配套政策，采取差别政策对待不同购房对象，稳定市场需求；稳步推行物业税，将现行房产税、土地增值税以及土地出让金等收费合并，转化为房产保有阶段统一收取，降低房地产买卖收益率，打击投机者房价上涨的心理预期，减少投机者的“资产，使其自动退出市场，也以此抑制境外热钱流利得”

入房地产的动力[23]。

3.加速发展我国房地产金融体系。首先，要培育多元化的融资工具，如房地产信托投资基金、企业上市融资、企业债券等，减少房地产企业对外资和银行信贷资金的依赖；支持建立住房抵押贷款证券化，将市场风险和信用风险有效地分散到整个金融市场的各种投资者中，而不是集中在银行领域。其次，加快修订和制定有关房地产金融方面的法律法规，控制房地产金融风险，为房地产金融的发展提供有力的法律保障；加强房地产金融风险防范的制度环境建设，建立起包括央行、银监会、审计、房管、行业协会在内，多元化、全方位的房地产金融监管体系。再者，建立起一套包括信用档案制度、信用账户制度、信用调查制度、信用监控和评估制度等个人及房地产企业的信用制度，有效防止“道德风险”；加强对房地产开发贷款、房地产抵押贷款，住房公积金等住房金融市场的运作管理，加强风险意识，最终建立起多层次、多方位的安全的房地产金融市场体系。参考文献：

4.方差分解。脉冲响应函数描述的是SVAR模型中变量的结构冲击对其他变量所产生的影响，方差分解通过分析每一结构冲击对内生变量变化的贡献度（通常以方差衡量）来评价不同冲击的重要程度的。

图6给出了热钱（HM）、货币供给（M2）对房价变动的贡献程度。从图中可以看到，房价变动的主要波动由自身冲击所导致，特别是在前10期中，房价自身的冲击占据绝大部分，在第10期之后，房价是第一大影响因冲击趋于稳定，贡献率趋于40%，素，说明房价水平自身持续性较强，与我国现实相吻

就货币供给M2而言，在第1-12期中，其贡献不合。

断增大，12期之后趋于稳定状态，能够解释房价波是房价变动的第二大影响因素，说明货动的25%，

币供应量增加，流动性增强将强力助推房价上升，而我国房价上涨就是在流动性过剩的背景下产生的。

100806040200

M2

HPHME

2468101214161820

［1］Kiyotaki，N.，Moore，J.Balance-sheetContagion［J］.The

AmericanEconomicReview，2002，（92）：46-50.

图6房价变动的的方差分解

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房地产经济

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责任编辑、校对：关华

HotMoney,theFluctuationofRealEstatePriceandFinancialStability

———BasedontheSVARModel

HeShuLan

（SchoolofEconomicsandCommerce,GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou510090,China）

Abstract:Therearetheexistenceofaself-reinforcingfeedbackmechanismamongthehotmoney,pricesofrealestateandbankcredit,whichshowacyclicaloperationcharacteristics,willleadtothestabilityoffinancialsystemandaffectthemacroeconomy.ByusingtheempiricalanalysisofSVARmodelinChina'srealestatemarket,itwasfoundthathotmoneyhaspusheduppricesandincreasedpricesfluctuations,atleastdirectlyexplainsabout25%ofthepricefluctuations,weconsiderthemoneysupplycausesthebankcreditexpansiontothisindirectmechanisms,theeffectwillbeevenmoreimpressive.Therefore,toimprovetheeffectivenessofthepolicyofestateadjustingcontrol,stabilizethefinancialmarket,wemuststrengthentheshort-termcapitalflowcontrol,reasonableguidingthedevelopmentofourrealestatemarketandspeedupthedevelopmentofChina'srealestatefinancialsystem,inordertoachievecontrolanddecentralizedfinancialrisk.Keywords：Hotmoney;Realestateprice;Financialstability;SVARmodel

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