信貸擴張、房價波動與銀行系統(tǒng)性風險——基于SVAR的實證分析

■高文涵，童中文

一、引言

2007年因為房地產(chǎn)市場與金融市場互相推動且過度投機、資產(chǎn)泡沫的破滅引起了世界性的金融危機，對國際金融和實體經(jīng)濟造成了極大的打擊和破壞，這給各界人士敲響了警鐘。近以來，央行一直以寬松的貨幣政策為主，信貸規(guī)模持續(xù)擴張。在2013年底國內(nèi)信貸余額達到了92.7萬億人民幣，新增貸款為12.15萬億人民幣。在總體經(jīng)濟局勢不明朗、實體經(jīng)濟未恢復的情況下，信貸持續(xù)擴張將會對資產(chǎn)價格以及銀行體系產(chǎn)生何種影響？本文基于2002年1月至2014年12月的月度數(shù)據(jù)對我國信貸、房地產(chǎn)價格以及銀行系統(tǒng)性穩(wěn)健性三者之間的關(guān)系進行研究。

現(xiàn)有文獻大多都只考慮信貸規(guī)模與房價波動之間的關(guān)系或者是房價波動對銀行業(yè)穩(wěn)健性的影響，甚少學者對信貸、房價與銀行系統(tǒng)性危機三者之間的關(guān)系及傳導路徑進行研究。本文的理論貢獻在于，一是總結(jié)國內(nèi)外銀行系統(tǒng)性風險測度方法后發(fā)現(xiàn)，三個月同業(yè)拆借利率與隔夜指數(shù)掉期利率之差（LIBOR－OIS利差）是反映銀行系統(tǒng)性風險狀況的風向標，適宜將該指標作為系統(tǒng)性風險替代變量；二是本文將信貸規(guī)模、房價波動與銀行系統(tǒng)性危機聯(lián)系起來，在闡釋三者之間的理論聯(lián)系的基礎(chǔ)上，建立結(jié)構(gòu)化向量自回歸模型（SVAR）對信貸規(guī)模、房價波動與銀行系統(tǒng)性風險的內(nèi)在傳導機制進行實證研究。

二、文獻綜述

研究信貸規(guī)模、房價波動以及銀行系統(tǒng)性風險三者的關(guān)系，首先要厘清信貸規(guī)模與房價波動兩者之間的關(guān)系。國內(nèi)外學者對于這兩者之間關(guān)聯(lián)的觀點基本可以分為三類：第一類觀點認為信貸規(guī)模與房價波動之間存在雙向影響機制。謝國忠（2010）認為信貸與房地產(chǎn)價格兩者相互刺激相互推動，構(gòu)成循環(huán)回路。 Agnello and Schuknecht（2011）選取 18 個發(fā)達國家作為樣本，基于1980～2007年的數(shù)據(jù)分析了房地產(chǎn)價格與信貸之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)信貸規(guī)模擴張與資產(chǎn)泡沫的形成兩者之間具有顯著性的雙向影響。秦嶺（2012）運用精確的數(shù)據(jù)建立VAR模型，對銀行信貸和房地產(chǎn)價格之間的關(guān)系進行了研究，得到結(jié)論：信貸與房地產(chǎn)價格之間相互推動相互加強的作用十分顯著。第二類觀點認為房價對銀行信貸的影響是單向的，這一觀點強調(diào)房價的上漲是刺激信貸規(guī)模持續(xù)擴張的幕后推手。Gerlach and Peng（2005）以香港為樣本對房價和信貸的關(guān)系進行研究，研究表明：信貸與房價具有顯著的同步關(guān)系，影響方向從房價到信貸，而不是相反的。第三類觀點認為信貸對房價存在單向的影響機制。該觀點理論依據(jù)是在金融危機發(fā)生及傳染過程中，信貸是房價攀升和銀行倒閉的根源。段軍山（2008）對信貸擴張、房地產(chǎn)價格波動進行了理論及經(jīng)驗分析，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價格的膨脹很大程度上是由于金融支持過度。劉朝陽（2012）基于44個國家及地區(qū)的數(shù)據(jù)對信貸擴張、股票市場價格波動與系統(tǒng)性銀行危機之間的關(guān)系進行研究，得出系統(tǒng)性危機發(fā)生過程：寬松的貨幣政策與金融自由化——信貸規(guī)模不斷增加——資產(chǎn)價格波動——系統(tǒng)性銀行危機發(fā)生。

理論和實踐皆表明，信貸擴張、資產(chǎn)價格波動與銀行體系穩(wěn)健性之間存在著復雜的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，無論是發(fā)達國家還是發(fā)展中國家，嚴重的銀行危機都是與資產(chǎn)價格的劇烈波動緊密相關(guān)的。Collyns(2002)以東亞國家為樣本，對信貸擴張、資產(chǎn)價格以及亞洲金融危機三者的內(nèi)在聯(lián)系進行研究，理論和實證數(shù)據(jù)都證明了信貸擴張是資產(chǎn)價格膨脹的強力推手。Goodhart(2008)對工業(yè)化國家近30年的信貸、房價與金融活動之間的相互關(guān)系進行研究，建立固定效應(yīng)面板VAR模型分析貨幣供應(yīng)量變動對房價的影響。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)信貸擴張對房價上漲具有明顯的推動作用，且房價與經(jīng)濟增長之間有顯著正相關(guān)關(guān)系。國內(nèi)學者丁晨、屠梅曾(2008)基于貨幣供應(yīng)的內(nèi)生性視角，研究房地產(chǎn)價格波動與銀行信貸之間的作用機制，結(jié)果顯示房地產(chǎn)價格的上漲會通過資產(chǎn)抵押物渠道驅(qū)動商業(yè)銀行進一步擴張其信貸規(guī)模。譚政勛（2010）認為信貸的順周期性將會加速房價上升或下跌的幅度，因此信貸規(guī)模變動將會直接造成房價波動，若波動到一定程度，貸款損失不斷增加極易引發(fā)銀行破產(chǎn)和金融危機。趙勝民、方意等（2011）的分析發(fā)現(xiàn)金融信貸對我國房地產(chǎn)價格影響有限，對股票價格影響較大。馬亞明（2012）建立VECM模型對我國信貸與資產(chǎn)價格波動之間的關(guān)聯(lián)性進行了理論分析，研究發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)股票價格上漲導致銀行增加放貸，銀行信貸擴張進一步促進資產(chǎn)價格上升。王?。?012）構(gòu)建了一般均衡模型對房地產(chǎn)市場和銀行信貸之間的關(guān)系進行數(shù)理推導，經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)房價波動、信貸波動以及二者聯(lián)合波動是我國銀行穩(wěn)定的重要因素。彭建剛（2013）研究了房價與銀行系統(tǒng)性危機之間的關(guān)聯(lián)性，認為房價是引發(fā)系統(tǒng)性風險爆發(fā)的重要因素，對信貸進行有效控制可以有效防范系統(tǒng)性銀行危機。陳志英（2013）認為資產(chǎn)價格劇烈波動是系統(tǒng)性銀行危機的直接原因，而信貸持續(xù)性擴張是銀行危機發(fā)生的深層次誘因。

相比VAR模型而言，SVAR模型不僅可以解釋變量滯后期和當期的動態(tài)關(guān)系，還可以對變量間的同期相關(guān)性做出解釋，基于經(jīng)濟理論和經(jīng)驗證據(jù)對SVAR施加約束條件，可以分析模型對變量結(jié)構(gòu)性沖擊的動態(tài)響應(yīng)。為了研究信貸規(guī)模、房地產(chǎn)價格與銀行體系穩(wěn)定之間的相關(guān)性及傳導路徑，本文構(gòu)建一個3變量的結(jié)構(gòu)化的向量自回歸模型。

三、指標選取與數(shù)據(jù)分析

（一）指標選取及說明

1.銀行系統(tǒng)性風險替代變量。Rodriguez（2012）在其文章中總結(jié)了系統(tǒng)性風險的度量方法，認為三個月同業(yè)拆借利率與隔夜指數(shù)掉期利率之間的利差是反映銀行系統(tǒng)性風險最簡單的指標。LIBOROIS利差反映全球銀行體系的信貸壓力，若該數(shù)值增加，則說明銀行同業(yè)拆借的成本較高，銀行業(yè)同業(yè)拆借的意愿較低，銀行信貸風險增加。當系統(tǒng)內(nèi)某家銀行出現(xiàn)危機時，難以依靠同業(yè)拆借緩解危機。鑒于我國金融市場欠完善，隔夜指數(shù)掉期利率難以獲得，因此假設(shè)OIS利率為零，選取三個月銀行同業(yè)拆借利率反映銀行系統(tǒng)性風險水平。從我國同業(yè)拆借市場發(fā)展來看，我國商業(yè)銀行在同業(yè)拆借平臺上的交易頻率較高、交易份額巨大，許多學者認為同業(yè)拆借已經(jīng)成為我國系統(tǒng)性金融風險的主要結(jié)點，同業(yè)拆借市場規(guī)模持續(xù)膨脹，風險隱患也在不斷加大，因此本文選取3個月銀行同業(yè)拆借利率作為系統(tǒng)性風險的指標具有一定的理論依據(jù)。數(shù)據(jù)源于Wind資訊。

2.房地產(chǎn)價格。房地產(chǎn)價格的衡量指標目前沒有定論，考慮到涉及房地產(chǎn)月度數(shù)據(jù)的指標一月免報，導致所有數(shù)據(jù)一月二月都為累計值，難以拆分，因此本文選取國房景氣指數(shù)作為房地產(chǎn)價格的替代變量，該指數(shù)為綜合指標，包含房地產(chǎn)開發(fā)投資、本年資金來源、每平方平均銷售價格等六個分類指數(shù)。該指數(shù)以100為臨界值，高于100說明房價房地產(chǎn)市場利好，低于100說明房地產(chǎn)市場不景氣。數(shù)據(jù)源于中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。

3.信貸規(guī)模。由于涉及住房貸款的數(shù)據(jù)在我國目前還沒有公開數(shù)據(jù)，因此選取全國信貸的月度數(shù)據(jù)作為信貸規(guī)模的替代變量，數(shù)據(jù)源于Wind資訊。

本文選取2002年1月至2014年12月的月度數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)都經(jīng)過季節(jié)調(diào)整，剔除季節(jié)因素帶來的影響，涉及到金額的數(shù)據(jù)使用CPI定基指數(shù)進行平減化處理，從而獲得房價和信貸規(guī)模波動率數(shù)據(jù)。為簡便起見，分別記三個月同業(yè)拆借利率、房價波動率與信貸增長率數(shù)據(jù)為SHIBOR、HP、CREDIT。在進行計量分析之前，首先進行數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析。

（二）描述性統(tǒng)計

表 1 SHIBOR、HP、CREDIT的統(tǒng)計描述

從表1可知，同業(yè)拆借利率、房價以及信貸三者的波動率較小，基本維持在－2%～5%區(qū)間內(nèi)。SHIBOR總體上不服從正態(tài)分布，其分布形態(tài)為左偏分布，且具有左側(cè)厚尾特征，峰度為2，呈現(xiàn)出尖峰的態(tài)勢；HP總體上呈現(xiàn)出右偏分布，峰度為7，尖峰；CREDIT總體上服從正態(tài)分布，偏度接近于0，左右基本上對稱，且峰度為2.5，呈現(xiàn)尖峰的特征。

（三）數(shù)據(jù)初步分析

1.平穩(wěn)性檢驗

在進行實證分析之前，需要對所有變量做ADF檢驗，處理軟件為eviews6.0，檢驗結(jié)果見表2。根據(jù)表2中的ADF檢驗結(jié)果可以看出，在10%的置信水平下，同業(yè)拆借利率都不能接受原假設(shè)，說明SHIBOR是非平穩(wěn)序列，經(jīng)過一階差分后平穩(wěn)。房地產(chǎn)價格波動率與信貸增長率序列都是平穩(wěn)的。

表2 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

2.格蘭杰因果檢驗

在以往研究中，很多變量之間幾乎沒有經(jīng)濟意義上的聯(lián)系，然而卻可能計算出較大的相關(guān)系數(shù)，因此需要對變量進行格蘭杰因果檢驗，以驗證哪些變量間有相互作用，并且確定各變量之間相互影響的可能的滯后階數(shù)。上文已經(jīng)對數(shù)據(jù)平穩(wěn)性進行檢驗，房價波動率與信貸規(guī)模增長率為平穩(wěn)序列，系統(tǒng)性風險序列不平穩(wěn)，然而一階平穩(wěn)。此處用銀行系統(tǒng)性風險指標的一階差分、房價波動率以及信貸增長率進行格蘭杰因果檢驗，為簡便起見，下文直接用SHIBOR表示三個月同業(yè)拆借利率的一階差分序列。根據(jù)表3可知，在5%的置信水平下，房地產(chǎn)價格波動是銀行系統(tǒng)性風險變動的格蘭杰原因，信貸規(guī)模是房地產(chǎn)價格波動的格蘭杰原因，在10%的置信水平下，銀行體系的穩(wěn)健性是信貸規(guī)模波動的格蘭杰原因。格蘭杰因果檢驗的結(jié)果基本與現(xiàn)實相符：房價波動過度將會降低銀行資產(chǎn)質(zhì)量，增加不良貸款，可能會引發(fā)銀行系統(tǒng)性風險；信貸擴張使得消費者可獲得足夠的按揭貸款購買房產(chǎn)，將進一步刺激房地產(chǎn)價格波動；同業(yè)拆借利率是影響國內(nèi)信貸的重要因素，同業(yè)拆借利率越高，表明同業(yè)借貸的意愿越低，系統(tǒng)性風險越高。根據(jù)格蘭杰因果檢驗的結(jié)果可知，本文可構(gòu)造SVAR結(jié)構(gòu)向量自回歸模型對信貸規(guī)模、房價波動以及銀行系統(tǒng)性風險三者之間的關(guān)聯(lián)及傳導方向進行研究。

表3 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

四、模型設(shè)定及實證結(jié)果分析

（一）模型設(shè)定

向量自回歸模型（VAR）刻畫了多個經(jīng)濟變量之間相互變動關(guān)系的動態(tài)研究，無約束VAR模型不設(shè)置任何約束條件，單純從數(shù)據(jù)上反映各變量之間動態(tài)統(tǒng)計關(guān)系，不能說明變量之間理論上的聯(lián)系，在一定程度上忽視了變量之間隱含的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)以及變量同期影響關(guān)系，為克服VAR這一缺點，結(jié)構(gòu)向量自回歸模型（SVAR）引入了變量之間的作用與反饋作用。因此本文選取結(jié)構(gòu)向量自回歸模型（SVAR）來研究信貸規(guī)模、房價波動以及銀行系統(tǒng)性風險之間的動態(tài)關(guān)系。VAR模型表示為：

其中yt為k階內(nèi)生向量矩陣，xt為d維外生向量矩陣，p為滯后階數(shù)，et為k維擾動項，且相互獨立。

為研究變量之間當期的相關(guān)關(guān)系，在簡化式VAR模型的基礎(chǔ)上，基于經(jīng)濟理論引入變量之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系，其次再根據(jù)模型估計的結(jié)果與識別約束，結(jié)合經(jīng)濟常識建立SVAR的系數(shù)向量及約束條件。SVAR模型表達式為：

在（1）式兩邊同乘以A，可以得到相應(yīng)的簡化式向量自回歸模型：

對比式（2）與式（3）可得：

式（5）稱為 AB 型 SVAR 模型，其中 E（utut′）=I，為了識別SVAR模型的結(jié)構(gòu)，需要對同期相關(guān)聯(lián)矩陣施加約束條件。對于具有k個內(nèi)生變量的AB型SVAR模型，需要對矩陣施加k(k-1)/2個約束條件，因此本文需要添加3個約束條件。

對SVAR模型施加約束的方法可以分為短期約束和長期約束兩種。短期約束允許研究者根據(jù)實際經(jīng)濟理論對模型施加約束，因此本文選擇施加短期約束。根據(jù)格蘭杰因果檢驗的結(jié)果，短期約束的具體約束條件設(shè)定如下：首先，系統(tǒng)性風險指標受到房價波動率及其滯后項的影響；其次，房價波動率受到信貸規(guī)模變動率及其滯后項的影響；最后，信貸規(guī)模受到銀行同業(yè)拆借率及其滯后項的影響。寫成矩陣形式如下：

（二）實證結(jié)果

1.SVAR模型滯后階數(shù)及模型的穩(wěn)定性

SVAR模型的滯后階數(shù)是由相應(yīng)的VAR模型確定的滯后階數(shù)決定的。表4顯示了0-5階VAR模型的LR、AIC等準則的篩選結(jié)果，“*”顯示出相應(yīng)準則選擇的滯后階數(shù)。根據(jù)表4可知超過半數(shù)的篩選準則顯示滯后三階為最優(yōu)滯后階數(shù)，因此構(gòu)造SVAR(3)模型。圖1顯示，無特征根在圓外，表明本模型是平穩(wěn)的。

表4 滯后階數(shù)判斷結(jié)果

圖1 SVAR的單位根檢驗圖

2.脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)可以刻畫內(nèi)生變量的變動對其自身及其其他所有變量產(chǎn)生的影響作用，某內(nèi)生變量的一個沖擊不僅直接影響其變量自身，還可以通過VAR模型的動態(tài)結(jié)構(gòu)傳遞給其他的內(nèi)生變量，脈沖響應(yīng)揭示了這種響應(yīng)的軌跡。在建立穩(wěn)定的VAR模型的基礎(chǔ)上，通過施加式（5）中的短期約束條件，可以獲得本文SVAR(3)模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)。

圖2分別顯示了HP對CREDIT、SHIBOR對HP以及CREDIT對SHIBOR的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，從左到右分別記為圖2(a)、圖2(b)、圖2(c)。 圖2(a)顯示了房價對信貸規(guī)模的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，當給信貸一個正的沖擊，房地產(chǎn)價格當期也不會產(chǎn)生變化，然而從第1期開始出現(xiàn)正的變化，在第六期達到最高點，隨后開始緩慢降低，到第十期時信貸對房地產(chǎn)價格依然有沖擊效應(yīng)，其沖擊力約為0.05。圖2(b)為系統(tǒng)性風險指數(shù)對房價變動的脈沖響應(yīng)圖，當給房價一個正的沖擊后，系統(tǒng)性風險指標當期增長為0，然而從第1期開始不斷增長，在第4期達到最高點 （小于0.1）后開始下降，第7期時，沖擊效應(yīng)減少了約60%左右，在第9期及以后沖擊效應(yīng)基本消失。圖2（c）顯示了信貸對于銀行系統(tǒng)性風險的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，當給銀行同業(yè)拆借利率一個正的沖擊時，信貸當期就出現(xiàn)負的響應(yīng)，且沖擊效應(yīng)約為0.1，在第4期時沖擊效應(yīng)達到最大（－0.17），從第6期以后沖擊逐漸減弱，第10期時沖擊效應(yīng)幾乎為0。

圖2 房價對信貸、系統(tǒng)性風險對房價、信貸對系統(tǒng)性風險的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

3.方差分解分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述了SVAR模型中內(nèi)生變量的沖擊對其他內(nèi)生變量造成的影響，方差分解分析每個沖擊對內(nèi)生變量的貢獻率，從而可以得知各變量的重要程度。表5顯示了對SHIBOR進行分解的結(jié)果，從表中可知，系統(tǒng)性風險指數(shù)主要受其自身的影響，除了自身的貢獻率之外，房地產(chǎn)價格對系統(tǒng)性風險指數(shù)影響約為4%，信貸波動對系統(tǒng)性風險水平的沖擊力為3%，從第4期開始趨于穩(wěn)定。房地產(chǎn)價格與信貸波動對系統(tǒng)性風險的貢獻率較低，主要原因是同業(yè)拆借率是一個金融序列，其波動的隨機性較強。

五、結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

表5 SHIBOR方差結(jié)構(gòu)性分解

通過結(jié)構(gòu)向量自回歸模型（SVAR）對中國信貸擴張、房地產(chǎn)價格波動以及系統(tǒng)性風險三者之間的傳導機制及脈沖響應(yīng)圖來看，可以得到以下結(jié)論：

1.從本文研究發(fā)現(xiàn)，從2002～2014年的月度數(shù)據(jù)來看，我國信貸、房價以及銀行系統(tǒng)性水平的波動幅度較小且波動頻繁，這三者之間的傳導機制如下：信貸規(guī)模的波動導致房價不斷波動，房價波動幅度超過安全邊界將會導致銀行體系危機發(fā)生的可能性增大。當銀行從種種跡象中發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性風險水平不斷增加時，銀行同業(yè)貸款意愿降低，信貸規(guī)模將會受到一定程度的限制。

2.信貸擴張是房地產(chǎn)價格上漲的格蘭杰原因。從脈沖響應(yīng)函數(shù)圖可以發(fā)現(xiàn)，信貸規(guī)模正向沖擊時，房地產(chǎn)價格當期不會出現(xiàn)變化，然而從第1期開始出現(xiàn)正的增加，在第3期信貸規(guī)模擴張對房地產(chǎn)價格的影響達到最大。此時一個標準差的信貸正向沖擊將會導致房價在3期內(nèi)增加8%，在第9期之后，信貸對房價依然有正向沖擊作用，且沖擊力下降為4%，說明信貸擴張對房價的影響至少可以持續(xù)到第10期。

3.房價上升是銀行系統(tǒng)性風險增加的格蘭杰原因。當房價上升時，同業(yè)拆借利率當期不出現(xiàn)變化，然而第1期開始同業(yè)拆借利率開始上升，說明此時銀行業(yè)信貸壓力增大，同業(yè)拆借意愿降低，銀行體系風險上升。在第4期房價對銀行體系穩(wěn)健型的沖擊力最大達到了最高點8%，從第4期開始房價對銀行業(yè)穩(wěn)健性的沖擊力逐漸下降，在第10期時，房價對銀行業(yè)的沖擊幾乎為0。

4.銀行體系風險增加是信貸收縮的格蘭杰原因。從脈沖響應(yīng)圖可以看到，當同業(yè)拆借利率出現(xiàn)一個正向的沖擊時，信貸規(guī)模當期就會出現(xiàn)負向的變化，且在第4期時沖擊力達到0.15，從第4期起系統(tǒng)性風險的增加對信貸規(guī)模的影響越來越小，在第10個月時影響幾乎為0。說明當銀行系統(tǒng)性風險不斷增加，同業(yè)拆借意愿較低，系統(tǒng)性風險增加，導致信貸緊縮。

（二）政策建議

1.據(jù)本文研究可知，信貸規(guī)模、房價波動和銀行系統(tǒng)性風險三者的傳導機制是一種循環(huán)回路，金融活動之間本身就可能存在相互牽制，形成金融體系內(nèi)的一種內(nèi)在穩(wěn)定機制。信貸規(guī)模是房價波動的格蘭杰原因，房價波動又是引發(fā)銀行系統(tǒng)性風險的格蘭杰原因。調(diào)控信貸規(guī)模、降低銀行體系風險的關(guān)鍵就是調(diào)控房地產(chǎn)價格?？v觀金融危機的發(fā)生過程，信貸過度擴張引發(fā)資產(chǎn)價格泡沫，虛增的資產(chǎn)價格極易導致單個銀行面臨風險，從而引發(fā)銀行業(yè)的風險。因此，貨幣供給工具和信貸工具可以將房價作為中介目標，在房地產(chǎn)市場過熱時采取緊縮政策來調(diào)控房地產(chǎn)價格。當前我國政府對房地產(chǎn)價格的限制主要依靠住房限購令等行政干預(yù)政策，往往治標不治本，反而有些行政政策一出臺就刺激房價進一步虛高。因此應(yīng)當運用經(jīng)濟學方法，充分利用這三者之間的關(guān)系，在進行宏觀調(diào)控時注意不同金融工具之間的政策搭配，有效預(yù)防銀行系統(tǒng)性危機。

2.本文研究結(jié)論顯示，信貸規(guī)模的變動對房地產(chǎn)價格產(chǎn)生影響的時滯約為1個月，在第4個月信貸規(guī)模對房地產(chǎn)價格產(chǎn)生的影響最大，并且這種影響的時間約為1年。房價波動造成銀行系統(tǒng)性風險增加的時滯為1個月，在第4個月影響達到最大，持續(xù)時間約為10個月。銀行體系的風險增加，信貸規(guī)模顯著降低，這種影響沒有時滯，且影響的時間約為10個月。根據(jù)這一結(jié)論可發(fā)現(xiàn)，信貸、房地產(chǎn)以及銀行系統(tǒng)性風險三者的相互影響在第4個月達到最大，因此在實施貨幣政策對房價進行調(diào)控時，對房地產(chǎn)價格進行限制以防資產(chǎn)泡沫，應(yīng)當逆向調(diào)節(jié)，且注意時滯、調(diào)控效果和影響期限。

3.房價劇烈波動會引發(fā)銀行系統(tǒng)性風險，主要是因為我國房地產(chǎn)金融市場欠發(fā)達，房地產(chǎn)融資渠道較為單一，資金來源主要以銀行貸款為主，銀行融資約占房地產(chǎn)開發(fā)資金總和的80%。一旦房地產(chǎn)市場出現(xiàn)動蕩，銀行必然會受到牽連。因此實現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)融資渠道的多元化，將單一的銀行信貸轉(zhuǎn)變?yōu)殂y行信貸、房地產(chǎn)公司債券、房地產(chǎn)投資基金等多元化的融資渠道，可有效地分散銀行系統(tǒng)的房地產(chǎn)市場信貸風險。

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