杠杆对资产价格泡沫的非对称效应研究

已有系列金融危机表明,虽然适度的杠杆有利于促进经济发展,但杠杆过度往往引起资产价格泡沫,诱发系统性风险,对金融部门和实体经济产生负面冲击。本文建立了基于杠杆的资产价格泡沫模型,揭示了杠杆和资产价格泡沫的内在逻辑关系,以股价泡沫和房价泡沫代表资产价格泡沫,运用分位数方法,从宏观杠杆、金融部门杠杆、非金融部门杠杆和政府部门杠杆四个维度深入研究了杠杆对资产价格泡沫影响的非线性性和非对称效应,发现不同杠杆对资产价格泡沫的影响在大小和方向上随着经济发展阶段、泡沫演化程度和杠杆水平的变化而变化,相同水平的杠杆在泡沫不同阶段对资产价格泡沫的影响亦不相同。因此,相关监管部门需要结合杠杆对资产价格泡沫的影响机制,区分泡沫程度,优化杠杆结构,维持合理杠杆水平,避免资产价格泡沫引发系统性金融风险。     

推动房价上涨的货币因素研究——基于美国、日本、中国泡沫积聚时期的实证比较分析

本文从理论上探究了货币量与房价之间的双向联系,分析了不同渠道下两者之间的动态加速器机制。从货币结构的视角选用了准货币作为考察货币与房价关系的主要变量进行论证。在此基础上,采用协整VAR模型的框架在货币、资产价格、宏观经济之间建立多变量关系,同时针对美国、日本、中国三个国家的典型房价泡沫积聚时期的数据进行实证比较分析。结果表明三个国家中货币量与房价之间都存在长期均衡关系,巨额货币存量推动房价上涨的力量比较强大而且明显。在资产泡沫积聚时期,推动房价上涨的实体因素不足,最重要的还是货币因素推动。因此,要控制房价过快增长,需要中央银行调整货币政策框架及通胀目标,关注资产价格变化并有效控制货币量。     

房地产泡沫度量的另一种思路

自1998年国家住房制度改革以来,我国房地产业快速发展,房地产价格出现了持续上涨势头,特别是从03年开始,房价进入快速上涨阶段。2003年到2009年,我国商品房价格年均增长率高达15.21%,远超同期GDP的增长率。针对我国房价的快速上涨,众多学者从不同角度出发,通过分析研究,大都认为我国房价增长过快,房价过高,存在相当程度的泡沫。本文从将房地产作为长期资产的角度出发,去解读我国当前房价高速增长及是否存在房地产泡沫的问题。     

货币政策、房价波动与经济冲击:日本案例

二战之后,日本专心致力于国内经济建设,国民经济得到长足发展,对美贸易顺差不断增加。在"广场协议"之后,日元不断升值,日本通过宽松货币政策和增加公共投资来应对日元升值的不良影响,房地产价格直线飙升。面对资产泡沫,日本货币政策从宽松转为从紧,日本财务省也出台措施限制房地产贷款,双重打击导致资产价格一路下跌,日本随后步入了"失去的十年"。为了厘清货币政策、房价下跌与经济波动之间的关系,本文分析了货币政策在日本资产泡沫形成与破灭中所起的作用,基于政府干预的视角对比了日本房价下跌前后的经济形势,并总结了来自日本的经验与教训。     

我国资产价格泡沫与货币政策

研究资产价格与货币政策的关系是一个重大研究课题。本文试图对资产价格泡沫现状与危害、资产价格泡沫形成原因及在资产泡沫下的货币政策操作问题作一探讨。     

中国房地产价格泡沫研究--基于马氏域变模型的实证分析北大核心CSSCISSCI

本文利用马氏域变模型,对我国房地产价格泡沫进行了研究。本文首先从资产泡沫间接度量角度出发,参考前人研究建立理论模型,确定了房地产的基础价格;然后,采用协整分析方法从房地产实际价格中剔除基础价格,并利用马氏域变模型对残差部分进行分析,对我国房价泡沫进行了检验和度量;最后,对我国房价泡沫产生的背景及原因进行了解释,并提出相应的政策建议。研究发现,我国房地产价格泡沫状态主要集中于四个阶段:一是2003年到2004年第一季度,由我国住房货币化改革催生;二是2007年第二季度到2008年上半年,为第一阶段的延续,并由该阶段经济快速增长催生;三是从2009年初到2010年底,源于金融危机期间采取的宽松货币政策以及鼓励购房政策;四是2013年全年,源于2012货币政策的预调微调;五是2015年到2016年,更多的体现为经济"换挡期"过程中的结构性行情。     

杠杆比率、资产价格泡沫和银行信贷风险

本文引入杠杆比率对Allen和Gale(2000)基于信贷扩张资产价格泡沫模型进行了拓展,分析了杠杆比率与资产价格泡沫、银行信贷风险的关系。分析表明杠杆比率是资产价格泡沫和银行信贷风险产生的关键因素。中央银行在应对资产价格波动时,要采取信贷规模控制手段,重视信贷中杠杆比率的大小。     

通货膨胀、货币供给与房地产市场关系的实证研究——基于后危机时代数据的考察

我国在2009年底推出的经济政策导致房价和物价不断攀升,央行虽然采取紧缩措施进行应对,但物价和房价仍处高位。对我国货币供给、通货膨胀及房地产之间关系进行理论和实证分析的结果显示:货币供给增加能引起物价和房价上涨;房价上涨能引起物价上涨等。因此,为了更好地应对物价波动,货币政策需关注资产价格,同时应谨慎使用货币政策应对资产泡沫,并密切注意货币流动结构,维持货币供给流向与实体经济发展相适应。     

货币政策、宏观审慎政策与资产价格

长期以来,主要发达国家的货币政策在对待资产价格泡沫的问题上一直是"善意忽视",而此次国际金融危机后,资产价格泡沫崩溃带来的严重后果令危机的发源地美国开始重新审视货币政策与资产价格的关系,采取货币政策抑制资产价格泡沫逐渐形成新的主流共识。但由于货币政策在应对资产价格泡沫上存在着诸多限制,因此,越来越多的经济学家提倡货币政策联合宏观审慎政策协调应对资产价格泡沫。那么,货币政策与宏观审慎政策的协调能够更好地应对资产价格泡沫吗?二者在应对资产价格泡沫上需要哪些合作机制?效果又会如何?本文将对这些问题进行探讨。     

外刊扫描

亚洲房市泡沫风险浮现不到十个月前,亚洲房市在金融风暴吹袭下草木皆兵,如今投资人受到经济复苏迹象的鼓舞,以惊人速度勇敢入市,亚洲各地房价吹起涨风,但经济学家警告,资产价格的"泡沫"再度     

中国房地产的长期前景和短期风险

2013年美国耶鲁大学金融学教授席勒博士凭借他长期对资产泡沫的研究而获得了诺贝尔经济学奖。获奖后,席勒曾警告中国的房地产市场泡沫。实际上,这已经不是他第一次警告中国的房地产市场了。2009年席勒教授到上海讲学时就指出,上海的房价是普通家庭收入的几十甚至上百倍,这么高的房价是资产泡沫的表现,长期而言不能持续。     

货币政策对资产价格的冲击——基于我国利率、房价和股价互动关系的经验研究

近年来货币政策与资产价格的关系受到了很多学者的关注。本文在研究我国利率、房价和股价互动关系的基础上,分析了货币政策对资产价格的冲击效应。结果表明我国的利率货币政策对房价和股价两大资产价格的冲击并不显著,同时支持我国货币政策应关注通货膨胀而不是资产价格的国际主流观点。     

资产价格泡沫与金融稳定

全球20年来的发展历程,见证了资产价格泡沫对有关国家经济金融带来的巨大危害。20世纪80年代末期,日本、中国台湾地区发生了严重的资产价格泡沫,并最终影响金融稳定。当前我国正处在与当年日本、中国台湾地区泡沫经济时期几乎相同的宏观经济环境,资产价格的走势日益成为社会各界争论的一个焦点问题。本文所要研究的问题是资产价格泡沫与金融稳定之间的影响机制,我国资产价格的泡沫程度,以及防范和化解资产价格风险的政策建议。本文主要的研究方法：案例分析、国际比较、实证分析。由于股票价格和房地产价格的波动对宏观经济金融的影响较大,因此本文所讨论的资产价格主要限于股票和房地产价格。     

资产价格泡沫与我国货币政策传导效应的非对称性研究

本文通过构造含有资产价格泡沫的经济系统,使用结构向量自回归模型与脉冲响应函数分析了我国货币政策对资产泡沫的影响和资产价格泡沫与其它变量之间的关系。结果表明,我国货币政策的资产价格传导渠道效应显著存在,但货币政策的资产价格效应对于不同资产类型具有非对称性,货币政策对股票市场的影响要远远大于对房地产市场的影响;资产价格泡沫的正向冲击对通货膨胀呈现出倒U型影响,并且不同资产类型对通货膨胀具有非对称性,股票市场对通货膨胀的影响要远远大于房地产市场;资产价格泡沫对产出具有正向效应,但不同资产价格类型对于产出冲击也存在非对称性,股票资产价格对产出的影响要小于房地产对产出的影响。     

货币政策对资产价格的冲击——基于我国利率、房价和股价互动关系的经验研究

近年来货币政策与资产价格的关系受到了很多学者的关注.本文在研究我国利率、房价和股价互动关系的基础上,分析了货币政策对资产价格的冲击效应.结果表明我国的利率货币政策对房价和股价两大资产价格的冲击并不显著,同时支持我国货币政策应关注通货膨胀而不是资产价格的国际主流观点.     

中国房地产市场价格泡沫与空间传染效应

本文使用对数周期性幂律(Log Period Power Law, LPPL)模型对房地产市场价格泡沫进行测度,运用空间计量模型对我国房地产市场价格泡沫和空间传染效应进行研究。LPPL模型认为由价格泡沫产生并最终破裂的金融市场与地震系统具有很多相似之处,即金融资产的价格呈周期性变化规律,价格持续上涨到临界状态直至反转。本文采用2010年6月至2017年11月间我国100个城市的房地产市场数据对各城市房地产价格泡沫进行测度和物理/经济空间传染效应研究。研究发现,LPPL模型能够对我国100个城市房地产价格泡沫进行甄别且主要存在两种泡沫状态:正向泡沫(房价持续上升)和反转泡沫(房价整体下降却存在反转点)。各个城市(地区)房地产价格具有较强的空间传染性;存在正向泡沫区域的空间传染性相较反转泡沫区域更为明显,在考虑经济空间测度而不是物理空间测度的情况下,各城市间的空间传染性更强。与现有文献不同,我们发现反转泡沫区域的新房价格指数特别是二手房价格指数的上升对周边城市的房地产价格指数存在强烈的正向推高影响。最后,本文发现城市的房地产调控政策在一定程度上抑制了房价传统影响(比如信贷、新房、二手房价等)因素的推高影响,但各城市房地产价格之间的联动变化特征应该引起监管部门的注意。     

货币供应、银行信贷与我国的房地产价格泡沫——基于面板数据动态GMM法的实证检验

近年我国房价急剧上涨所形成的泡沫问题已成为可能诱发系统性金融风险的重要因素。以房价收入比作为衡量房地产价格泡沫的评价指标,基于2006—2015年我国35个大中城市的面板数据,运用动态GMM法实证检验了货币供应、银行信贷对房地产价格泡沫的影响作用。结果表明:我国房地产价格泡沫存在跨期动态传递效应,货币供应量和银行信贷对房地产价格泡沫有显著的正向影响,固定资产投资、产业结构、城市化等亦对房地产价格泡沫产生不同程度影响,而上述因素的作用效应在房地产价格不同泡沫程度区域呈现异质性特征。鉴于此,中央政府有必要调整相对宽松的货币政策和房地产信贷政策,采取"因城施策"的差异化调控机制,有效抑制房地产泡沫。     

我国资产价格泡沫与货币政策关系分析

研究资产价格与货币政策的关系是一个重大研究课题。本文试图从资产价格泡沫现状与危害,资产价格泡沫形成原因,及在资产泡沫下的货币政策操作问题进行探讨。     

哪来的房价泡沫？

即便全球多数一线城市房价已回到危机前水平,但在仲量联行总裁兼首席执行官戴柯凌（ColinDyer）看来,全球房地产市场并不存在资产泡沫,价格只是回归到了供求平衡的水平。本轮房地产周期还有三至四年,因此价格在这段时间内很可能会继续走高。     

城市间房价相关性与系统性金融风险防范

我国城市间房价呈现较强的相关性,房价泡沫有可能通过城市间价格相关性产生风险传染效应,进而引发房地产行业系统性金融风险。空间滞后模型实证分析表明,周边区域房价、人均GDP和房地产贷款量对我国房价泡沫有显著影响,其中周边区域房价指标影响最稳定,单位房贷比例指标变动对房价影响最大。