基于DAG模型对我国银行信贷与房地产价格的动态关系研究
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摘 要
随着 1998 年住房分配货币化在我国的实行，我 国房地产在市场化道路上一路
快速成长，不仅大大提高了城镇居民的居住环境，使其生活水平得到质的提高而
且拉动整个社会经济的高速发展，成为我国国民经济快速发展的支柱型产业之一。
房地产市场从开发到销售的整个较长的运转周期中都与商业银行提供的信贷资金
紧密相连。银行信贷是房地产市场融资的主要途径，房地产贷款亦是银行信贷的
主要构成部分之一。近几年房地产贷款利息已成为银行收入的重要来源。然而，
房地产市场作为一把“双刃剑”，在积极发展的同时也带来一些问题。比如我国
房地产价格一路上涨，远远超过城镇居民在现今阶段可负荷的水平等。银行信贷
规模的扩大在拉动房地产价格水平上涨的同时，也加大自身面临的信贷风险。基
于此，本文希望对银行贷款与房价水平间的动态关系进行理论分析和实证探究，
以探寻可以有效调控房价水平的金融措施，同时也希望可以为银行降低信贷风险
提供一些思路。这对我国房地产市场与金融市场的稳定发展具有重要意义。
在这一背景下，本文首先对国内外相关学者的研究现状进行总结，并提出文
章的研究思路和结论、文章的创新点以及不足之处。第二章系统描述了我国房地
产市场和银行信贷市场的发展历程和发展现状，并指出两个市场目前存在的风险
以及二者在整个发展过程中的互动关系。第三章中理论分析了存在于二者之间的
共生性传导机制以及相互作用机制。第四章选取了 2000 年1季度至 2014 年3季
度的季度经济数据作为样本，通过有限无环图(DAG)技术识别结构向量自回归
(SVAR)模型，并在此基础上进行脉冲响应分析和方差分解分析实证检验银行信贷
规模与房地产价格的之间的动态关系。研究结果表明，房地产价格波动对银行信
贷规模存在同期因果关系；在长期二者互相影响，但房地产价格的波动更多是来
自自身的冲击。第五章总结了本文的研究成果并提出促进现阶段房地产市场与银
行信贷市场稳定发展的政策建议。如优化银行房地产信贷结构、促进房地产融资
多元化、加强市场机制在资源配置中的作用等。
关键词：银行信贷 房地产价格 DAG SVAR
ABSTRACT
As the implementation of the monetization of housing distribution in China in
1998.China’s real estate market grows fast on the marketability market, not only
improve residents’ living environment, but also boost the overall socio-economic
development, becoming one of the pillar industries in China. Real estate market is
closely tied to the credit funds provided by commercial bank from construction to final
selling. So bank credit is the main financing means of the real estate market. Also, real
estate loan is one of the main components of bank credit. In recent years, real estate
loan interest has become the main bank income resource. However, as a double edged
sword, real estate market also brings some problems. For instance, urban residents can
not afford to buy the living house because of the fast-growing housing price. The
expansion of bank credit has driven real estate prices rose. At the same time, it
increases the credit risk. Based on this, this paper hopes to study the dynamic
relationship between the bank loans and estate prices in order to find some financial
measures to regulate estate prices and support some suggestions for commercial bank
to avoid credit risk of banks. It is very important for the stable development of China’s
real estate market and finance market.
In this background, this paper first summarizes the related research of scholars at
home and abroad, and points out the purpose, conclusions, innovation and
shortcomings of the article. In the second chapter, the paper describes the development
process and status quo of China’s real estate market and bank credit market. Then
Chapter II points out the risk existed in the two markets and their interaction
throughout the development process. The third chapter theoretical analyses the
transmission mechanism of the symbiosis and the mutual influence between real estate
market and bank credit market by the model of Carey, PW, Financial Accelerator and
so on. The fourth chapter selects quarter economic date from 2000-2014 as the sample
and indentify the structural vector autoregression (SVAR) model based on the Directed
Acyclic Graph (DAG), which is used to find the causal relationship in the same period.
Then empirical tests the dynamical relationship between the property prices and bank
lending by impluse response and variance decomposition based on SVAR. Results
show that, there exists single-direction corresponding period causal relationship
between property price and bank lending In the long run, the two markets influence
each other. But the fluctuation of property price is more caused by itself. The fifth
chapter summarizes the research results and put forwards some suggestions to promote
the stable development of current real estate market and the credit market, such as
optimizing the structure of bank credit, promoting the diversification of real estate
financing, strengthening the role of market mechanism in the allocation of resources.
Key Word: Bank Lending, Real Estate Price DAG, SVAR
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论 ..................................................... 1
1.1 选题背景及意义 ............................................. 1
1.1.1 选题背景 ............................................... 1
1.1.2 选题意义 ............................................... 2
1.2 文献综述 ................................................... 3
1.2.1 国外相关研究 ........................................... 3
1.2.2 国内相关研究 ........................................... 5
1.2.3 国内外相关研究简评 ..................................... 7
1.3 论文研究思路和内容 ......................................... 8
1.3.1 论文研究思路 ........................................... 8
1.3.2 论文内容安排 ........................................... 9
1.4 论文可能的创新点与不足 .................................... 10
1.4.1 研究可能的创新点 ...................................... 10
1.4.2 研究存在的不足 ........................................ 10
第二章 我国房地产市场与银行信贷的发展现状分析 ................... 12
2.1 我国房地产市场的发展现状 .................................. 12
2.1.1 我国房地产市场的主要发展历程 .......................... 12
2.1.2 我国房地产市场的发展现状 .............................. 13
2.1.3 我国房地产市场存在的问题 .............................. 17
2.2 我国银行信贷的发展现状 .................................... 18
2.2.1 我国房地产信贷的主要发展历程 .......................... 18
2.2.2 我国房地产信贷的发展现状 .............................. 20
2.2.3 我国银行信贷市场存在的风险 ............................ 23
2.3 银行信贷与房地产市场销售环节的互动 ........................ 24
第三章 房地产市场与银行信贷市场关系的理论分析 ................... 26
3.1 房地产市场和银行信贷市场的共生性分析 ...................... 26
3.2 银行信贷对房地产市场影响的理论分析 ........................ 27
3.2.1 基于 Carey 模型的银行信贷模型 ........................... 27
3.2.2 基于 PW 模型下银行信贷对房地产价格水平的作用机制 ...... 28
3.3 房地产市场对银行信贷影响机制的理论分析 .................... 30
3.3.1 金融加速器理论 ......................................... 30
3.3.2 基于不完全信息博弈模型的房地产市场对银行的影响机制 .... 31
3.4 本章小结 .................................................. 33
第四章 银行信贷与房地产价格动态关系的实证分析 ................... 34
4.1 数据选取与处理 ............................................ 34
4.2 实证方法与模型建立 ........................................ 34
4.2.1 向量自回归 VAR 模型 ................................... 34
4.2.2 向量误差修正 VECM 模型 ................................ 35
4.2.3 结构性向量自回归 SVAR 模型 ............................ 35
4.2.4 有向无环图 DAG 技术 .................................... 36
4.3 银行信贷与房地产价格动态关系的实证分析 .................... 37
4.3.1 单位根检验 ............................................ 37
4.3.2 VAR 模型估计 .......................................... 38
4.3.3 Johansen 协整检验 ...................................... 38
4.3.4 基于 VECM 模型的 DAG 分析 ............................ 39
4.3.5 基于 SVAR 模型的脉冲响应函数分析 ...................... 41
4.3.6 基于 SVAR 模型的方差分解分析 .......................... 42
4.4 本章小结 .................................................. 43
第五章 结论与政策建议 ........................................... 44
5.1 本文结论 .................................................. 44
5.2 政策建议 .................................................. 45
附录 ............................................................ 48
参考文献 ........................................................ 50
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .................. 53
致 谢 .......................................................... 54
第一章 绪论
1
第一章 绪 论
1.1 选题背景及意义
1.1.1 选题背景
在市场经济蓬勃发展的今天，房地产不仅作为居民和企业的住宅、办公场所
或厂房而具有传统经济的实物资产属性，而且逐步演变成一种投资工具、投资对
象或抵押资产来源使其虚拟资产属性越来越明显[1]。与实物资产相比，虚拟资产
的价格波动性更为显著。一些金融危机的爆发正是由于这种强烈的波动性。据美
国经济学家金德尔伯格对世界金融危机的统计，从 17 世纪到 20 世纪的 90 年代初，
全球经济体共计发生过 42 次影响较为强烈的金融危机，其中因房地产市场过度投
机引发的有 21 次[2]。20 世纪 80 年代日本经济泡沫导致的长达 10 年的国民经济
萧条、20 世纪 90 年代拉美地区爆发的三次金融危机和由此引发的东南亚金融危
机、2008 年美国次贷危机引发的全球金融危机和经济震荡都与房地产价格的波动
有关。
房地产市场泡沫的出现以及由此导致的金融危机都与银行信贷存在密不可分
的关系。以 2008 年爆发的美国次贷危机为例，为恢复国民经济，改变由互联网泡
沫和 911 恐怖袭击事件所造成的国内经济衰退现象，美联储实施了宽松的货币政
策。在购房抵押市场上，30 年期固定住房按揭贷款利率在 2000 年底至 2003 年期
间，由 8.1%下降至 5.8%；一年期的可调整利息抵押贷款利率在 2001 年底至 2003
年期间，由 7.0%下降至 3.8%。因此，大量资金开始流入房地产市场，全国商品
房的成交量大大提升，房价不断上涨，房地产市场一片繁荣景象。然而，长期宽
松的货币政策引发了通货膨胀等问题。为控制通货膨胀形势避免再度恶化，美国
政府在 2004 年6月到 2006 年6月期间，将贷款利率连续上调 17 次，一度从 1%
上升至 5.25%。利率的上涨，造成房地产市场强烈震荡。次级抵押的借款者还款
负担加重，而购房者也很难将房屋抵押或出售以获得融资。许多次贷机构因借款
人未能及时还款，出现资金产缩水、资金周转不灵等问题而纷纷宣告破产。金融
危机由此全面爆发[3]。此次次贷金融危机的爆发不仅使得美国经济衰退，对全球
的金融经济形势也产生非常大的影响。在学术研究上，此次爆发的次贷危机是世
界各地经济学家广泛关注和研究的焦点。从金融危机爆发的整个过程可以看出，
银行信贷是推进房地产市场繁荣发展的最原始动力，同时也是引发房地产泡沫的
破灭和金融危机的爆发的重要影响因素之一。
随着 1998 年住房分配货币化的改革征程的启动，我 国房地产在市场化道路上一
路快速成长，不仅大大提高了城镇居民的居住环境，使其生活水平得到质的提高
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作者：侯斌
分类：高等教育资料
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时间：2025-01-09
