基于PVAR模型的商品房價格影響因素分析

王燁

【摘 要】 近年來，我國房地產(chǎn)市場的分化愈加明顯，一二線城市居民的住房需求仍然旺盛，三四線城市房地產(chǎn)庫存高企，供銷失衡。因此，本文通過現(xiàn)代資產(chǎn)定價理論和供求理論，對商品房價格的歷史數(shù)據(jù)進行深入分析，構建房價影響因素模型。運用PVAR模型和脈沖響應函數(shù)進行實證分析，結果表明：房價與施工面積正相關，房價與銷售面積負相關，房價與年末總人口正相關。

【關鍵詞】 商品房價格 面板數(shù)據(jù) PVAR模型 脈沖響應函數(shù)

一.引言

近年來，隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，房地產(chǎn)去庫存成為二三線城市首要面臨的問題。在2018年年初各大城市的“搶人才大戰(zhàn)”，實行人才住房以及購房補貼等優(yōu)惠政策，導致大量人口流入二線城市，而在這一系列政策的帶動下，二線有些城市的房價較大幅度回升的勢頭。因此，本文就深層次分析我國商品住房價格的影響因素，作相關實證分析，得出結論。影響商品房價格的因素有很多，本文主要是從供給和需求的角度分別做出分析，選取與當前我國最新經(jīng)濟政策環(huán)境下以及城鎮(zhèn)化建設發(fā)展密切相關的因素進行分析。

二.PVAR模型介紹及構建

（一） PVAR模型介紹

PVAR模型是指在面板數(shù)據(jù)的基礎上建立VAR模型的方法，即面板向量自回歸模型。PVAR模型在設定過程中引入了固定效應，一般表達式如下：

（1）

（i=1.2，3...N;t=1，2，3...T）

其中，，為的待估系數(shù)矩陣，表示個體不可觀測的個體固定效應矩陣。為隨機誤差項，服從正態(tài)分布。

（二） PVAR模型構建

本文基于收集的全國35個大中城市的面板數(shù)據(jù)，構建PVAR模型來估計房地產(chǎn)各變量指標對我國商品住房價格的影響。PVAR估計的步驟為：（1）采用GMM估計方法得出模型參數(shù);（2）脈沖響應函數(shù)分析;（3）預測誤差方差分解。本文建立的PVAR模型如下：

（2）

其中，i表示樣本城市（i=1，2，3...35），t表示時間（t=1，2，3，...，15），其中，分別表示房價，商品房施工面積，竣工面積，銷售面積，城市年末總人口數(shù);為代表個體效應的列向量，代表時間效應的列向量，是一個系數(shù)矩陣，j為滯后階數(shù)，為隨機誤差項。

三.實證分析

本文數(shù)據(jù)均選取自國泰安數(shù)據(jù)庫和國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站公布的2002年到2016年全國35個主要大中城市的年度數(shù)據(jù)。

（一） 單位根檢驗

采用LLC和HT方法進行面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗，結果顯示，商品房銷售價格（fj）、房屋施工面積（sg）以及房屋銷售面積（xs）是一階差分平穩(wěn)序列，商品房竣工面積（jg）和年末總人口（rk）是平穩(wěn)序列。

（二）面板協(xié)整檢驗

統(tǒng)計結果顯示，Panel v 和 Panel rho 接受不存在協(xié)整的原假設，Group rho 接受不存在協(xié)整的原假設;而 Panel PP 和 ADF 檢驗結果都拒絕不存在協(xié)整關系的原假設，組間 PP 和 ADF檢驗結果都表明存在協(xié)整關系。說明變量房價與人口、銷售面積、竣工面積存在協(xié)整關系。

（三）PVAR模型最優(yōu)滯后期的確定及模型參數(shù)的估計結果

在Stata軟件中通過AIC、BIC和 HQIC準則對模型的最優(yōu)滯后期數(shù)進行了檢驗，結果顯示模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2階。然后對35個大中城市分別進行了 PVAR 模型的建立。

根據(jù)不同級別城市的系數(shù)對比可知：施工面積的系數(shù)中，三線城市的系數(shù)最大;銷售面積的系數(shù)中，二線城市的系數(shù)最大;年末總人口的系數(shù)中，一線城市的系數(shù)最大。

（四）脈沖響應分析

從脈沖響應函數(shù)分析中可以得出結論：施工面積與年末總人口對房價具有正向沖擊作用，而銷售面積對房價具有反向作用。對于一二線城市來說，人口總數(shù)對房價的沖擊作用可能更大一些。人口數(shù)量的增加，對三線城市房價的影響效果滯后且不顯著。在房地產(chǎn)市場比較活躍的一線和二線城市，年末人口總數(shù)的增加能達到一個比較好的效果。

（五） 模型預測誤差方差分解結果

預測誤差方差分解結果顯示房價受自身影響最為顯著，除此之外，房價受年末人口總數(shù)的影響最大。城市人口總數(shù)越大，那么其商品住房價格受人口和政策影響也更大。通過比較，本文發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)市場的商品住房價格主要還是受市場內(nèi)部變量的影響，以及一個城市的房屋施工面積和年末人口總數(shù)。

四.結論

通過PVAR模型和脈沖響應函數(shù)對我國35個大中城市的房地產(chǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)進行分析，得出如下結論：（1）在影響商品房價格的眾多因素中，房屋施工面積。銷售面積以及人口因素對其影響最為顯著;（2）在一二線城市中人口是推動房價上漲的最重要因素。從整體來看，房價與施工面積和年末總人口都是正相關;房價與銷售面積負相關。從脈沖響應函數(shù)來看，人口的沖擊對房價帶來的影響最大，施工面積和銷售面積給房價幾乎沒有沖擊作用。

【參考文獻】

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