影子银行规模与房地产价格关系的实证检验
发布时间：2020-12-17 18:51
文章基于信贷影响实体经济的传导机制理论构建影子银行规模与房地产价格互动关系的理论模型,在此基础上,通过结构向量自回归模型(SVAR)对影子银行规模与房地产价格的互动关系进行实证分析。结果显示:影子银行规模与房价之间确实存在互动机制。2008年之前,在房地产市场投资火热的情况下,影子银行规模的扩张助推了房价的上升,房价的上涨会使得影子银行规模下降;2008年以后,影子银行规模对房地产价格产生短暂的负向影响,但影子银行的规模受房价变动的影响不再显著,而是更多地受到利率等其他因素的影响。
【文章来源】：统计与决策. 2019年10期 北大核心CSSCI
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
所示，在2002—2007年度，给予房价一个正向的冲击，影子银行规模下降，4期之后负效应逐渐减弱
白右?械墓婺２??合蛴跋欤?2008—2016年间，房价的上升会对影子银行的规模的发展有微弱的正效应。究其原因，2008年以前国家并未出台严厉的调控措施，房地产市场向好，企业融资渠道较多，房价上升，房地产企业更倾向于选择成本较低的其他融资方式而非影子银行。2008年房地产市场调控以来，房地产企业向传统银行的贷款难度加大，因而转向影子银行，使得影子银行规模上升。2.5方差分解分析01234567891011121314151617181920inpcpirsbhpinv0.80000.70000.60000.50000.40000.30000.20000.10000.0000图6房价的方差分解（2002—2007年）012345678910111213141516171819201.00000.90000.80000.70000.60000.50000.40000.30000.20000.10000.0000inpcpirsbhpinv图7房价的方差分解（2008—2016年）如图6所示，在2002—2007年间，房价自身因素和房地产投资额对房价变动的贡献度较大，房价自身因素的影响力逐渐下降，房地产投资额的贡献度逐渐上升并趋于稳定，稳定后约占30%；物价指数、利率、影子银行规模的贡献度为10%左右，工业增加值的贡献度较小，大约占4%左右。如图7所示，在2008—2016年间，房价自身因素的影响力逐渐下降，14期之后大约稳定在15%左右；工业产值的影响力先上升后下降，在7期达到最大值，并在12期之后稳定在10%左右；影子银行规模的影响力逐渐上升，在10期之后大约稳定在30%；投资额的影响力有一定的滞后性，在9期之后逐步上升，并在16期之后稳定在20%左右；利率的影响力先随时间推移而上升，在5期达到最大值，0.20.10-0.1q,dlqrsb,dphindexstep05101520图2影子银行对房价的冲击(2002—2007年)step05101520420-2
方式而非影子银行。2008年房地产市场调控以来，房地产企业向传统银行的贷款难度加大，因而转向影子银行，使得影子银行规模上升。2.5方差分解分析01234567891011121314151617181920inpcpirsbhpinv0.80000.70000.60000.50000.40000.30000.20000.10000.0000图6房价的方差分解（2002—2007年）012345678910111213141516171819201.00000.90000.80000.70000.60000.50000.40000.30000.20000.10000.0000inpcpirsbhpinv图7房价的方差分解（2008—2016年）如图6所示，在2002—2007年间，房价自身因素和房地产投资额对房价变动的贡献度较大，房价自身因素的影响力逐渐下降，房地产投资额的贡献度逐渐上升并趋于稳定，稳定后约占30%；物价指数、利率、影子银行规模的贡献度为10%左右，工业增加值的贡献度较小，大约占4%左右。如图7所示，在2008—2016年间，房价自身因素的影响力逐渐下降，14期之后大约稳定在15%左右；工业产值的影响力先上升后下降，在7期达到最大值，并在12期之后稳定在10%左右；影子银行规模的影响力逐渐上升，在10期之后大约稳定在30%；投资额的影响力有一定的滞后性，在9期之后逐步上升，并在16期之后稳定在20%左右；利率的影响力先随时间推移而上升，在5期达到最大值，0.20.10-0.1q,dlqrsb,dphindexstep05101520图2影子银行对房价的冲击(2002—2007年)step05101520420-2q,dlqrsb,dphindex图3影子银行对房价的冲击（2008—2016年）财经纵横155
【参考文献】：
期刊论文
[1]影子银行对我国经济发展的影响——基于2000—2011年季度数据的实证分析[J]. 陈剑,张晓龙. 财经问题研究. 2012(08)
[2]论影子银行体系国际监管的进展、不足、出路[J]. 周莉萍. 国际金融研究. 2012(01)
[3]我国房价在货币政策信贷传导渠道中的作用研究——基于SVAR模型的实证分析[J]. 王晓芳,毛彦军,徐文成. 中央财经大学学报. 2011(06)
[4]美国次贷危机的流动性传导机制的金融分析[J]. 易宪容,王国刚. 金融研究. 2010(05)
[5]以住房市场为载体的货币政策传导机制研究——SVAR模型的一个应用[J]. 王松涛,刘洪玉. 数量经济技术经济研究. 2009(10)
本文编号：2922515
【文章来源】：统计与决策. 2019年10期 北大核心CSSCI
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
所示，在2002—2007年度，给予房价一个正向的冲击，影子银行规模下降，4期之后负效应逐渐减弱
白右?械墓婺２??合蛴跋欤?2008—2016年间，房价的上升会对影子银行的规模的发展有微弱的正效应。究其原因，2008年以前国家并未出台严厉的调控措施，房地产市场向好，企业融资渠道较多，房价上升，房地产企业更倾向于选择成本较低的其他融资方式而非影子银行。2008年房地产市场调控以来，房地产企业向传统银行的贷款难度加大，因而转向影子银行，使得影子银行规模上升。2.5方差分解分析01234567891011121314151617181920inpcpirsbhpinv0.80000.70000.60000.50000.40000.30000.20000.10000.0000图6房价的方差分解（2002—2007年）012345678910111213141516171819201.00000.90000.80000.70000.60000.50000.40000.30000.20000.10000.0000inpcpirsbhpinv图7房价的方差分解（2008—2016年）如图6所示，在2002—2007年间，房价自身因素和房地产投资额对房价变动的贡献度较大，房价自身因素的影响力逐渐下降，房地产投资额的贡献度逐渐上升并趋于稳定，稳定后约占30%；物价指数、利率、影子银行规模的贡献度为10%左右，工业增加值的贡献度较小，大约占4%左右。如图7所示，在2008—2016年间，房价自身因素的影响力逐渐下降，14期之后大约稳定在15%左右；工业产值的影响力先上升后下降，在7期达到最大值，并在12期之后稳定在10%左右；影子银行规模的影响力逐渐上升，在10期之后大约稳定在30%；投资额的影响力有一定的滞后性，在9期之后逐步上升，并在16期之后稳定在20%左右；利率的影响力先随时间推移而上升，在5期达到最大值，0.20.10-0.1q,dlqrsb,dphindexstep05101520图2影子银行对房价的冲击(2002—2007年)step05101520420-2
方式而非影子银行。2008年房地产市场调控以来，房地产企业向传统银行的贷款难度加大，因而转向影子银行，使得影子银行规模上升。2.5方差分解分析01234567891011121314151617181920inpcpirsbhpinv0.80000.70000.60000.50000.40000.30000.20000.10000.0000图6房价的方差分解（2002—2007年）012345678910111213141516171819201.00000.90000.80000.70000.60000.50000.40000.30000.20000.10000.0000inpcpirsbhpinv图7房价的方差分解（2008—2016年）如图6所示，在2002—2007年间，房价自身因素和房地产投资额对房价变动的贡献度较大，房价自身因素的影响力逐渐下降，房地产投资额的贡献度逐渐上升并趋于稳定，稳定后约占30%；物价指数、利率、影子银行规模的贡献度为10%左右，工业增加值的贡献度较小，大约占4%左右。如图7所示，在2008—2016年间，房价自身因素的影响力逐渐下降，14期之后大约稳定在15%左右；工业产值的影响力先上升后下降，在7期达到最大值，并在12期之后稳定在10%左右；影子银行规模的影响力逐渐上升，在10期之后大约稳定在30%；投资额的影响力有一定的滞后性，在9期之后逐步上升，并在16期之后稳定在20%左右；利率的影响力先随时间推移而上升，在5期达到最大值，0.20.10-0.1q,dlqrsb,dphindexstep05101520图2影子银行对房价的冲击(2002—2007年)step05101520420-2q,dlqrsb,dphindex图3影子银行对房价的冲击（2008—2016年）财经纵横155
【参考文献】：
期刊论文
[1]影子银行对我国经济发展的影响——基于2000—2011年季度数据的实证分析[J]. 陈剑,张晓龙. 财经问题研究. 2012(08)
[2]论影子银行体系国际监管的进展、不足、出路[J]. 周莉萍. 国际金融研究. 2012(01)
[3]我国房价在货币政策信贷传导渠道中的作用研究——基于SVAR模型的实证分析[J]. 王晓芳,毛彦军,徐文成. 中央财经大学学报. 2011(06)
[4]美国次贷危机的流动性传导机制的金融分析[J]. 易宪容,王国刚. 金融研究. 2010(05)
[5]以住房市场为载体的货币政策传导机制研究——SVAR模型的一个应用[J]. 王松涛,刘洪玉. 数量经济技术经济研究. 2009(10)
本文编号：2922515
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