導(dǎo)語：房地產(chǎn)市場對股債兩市的傳導(dǎo)效應(yīng)一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

目前我國存在住房過熱，金融市場發(fā)展不良的情況。本文測算了2004年-2020年我國股債兩市的流動性數(shù)據(jù)，使用GARCH-MIDAS模型，實證檢驗了我國房價波動對以股市和債市為代表的不同金融市場的傳導(dǎo)效應(yīng)。同時在對比單因素GARCH-MIDAS模型和雙因素GARCH-MIDAS模型時發(fā)現(xiàn)，加入宏觀經(jīng)濟(jì)變量的雙因素模型擁有更好的參數(shù)估計結(jié)果。結(jié)果表明：在長期層面中，房市在股市和債市中呈現(xiàn)負(fù)向傳導(dǎo)效應(yīng)，但在股市中，這種擠出作用在2015年政府調(diào)控作用下，逐漸下降；在信息異質(zhì)性層面，房價走高信息對債市的正向沖擊遠(yuǎn)大于股市。

1引言

我國房地產(chǎn)市場和金融市場一直以來就是我國風(fēng)險累積的兩個重要場所，有直接和間接的關(guān)聯(lián)作用，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中存在明顯相互傳導(dǎo)的關(guān)系[1-2]。房價的異常波動會對金融業(yè)的造成很大影響，資產(chǎn)價格的變化會促使社會財富的再分配，其中，房價的波動，導(dǎo)致可貸款的資金變多，對市場流動性造成不確定性的影響[3]，同時高房價粘性進(jìn)一步提高了系統(tǒng)性金融風(fēng)險；房價下降，提高金融風(fēng)險，容易造成風(fēng)險溢價[4]。學(xué)者針對房地產(chǎn)市場對股票市場的傳導(dǎo)效應(yīng)進(jìn)行研究。一種觀點是發(fā)現(xiàn)住房價格上漲會顯著促進(jìn)股票價格上升[5]，另一種觀點是房價的正向沖擊對股價有負(fù)向影響，逐漸增強并達(dá)到最大，隨后又逐漸減弱[6]。由于中國金融市場尚處于發(fā)展階段，中國房地產(chǎn)對金融市場的研究大多集中在房地產(chǎn)與股票市場的因果推論，忽略了債券市場的存在。但實際，房價波動對債券市場和股票市場的作用影響并不同[7]，同時最近幾年債券市場發(fā)展迅速，已經(jīng)成為了低風(fēng)險投資的首選產(chǎn)品，其作用程度不可忽視。2021年9月2日，北京證券交易所正式成立，標(biāo)志著我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)重點將從樓市經(jīng)濟(jì)開始轉(zhuǎn)向以資本經(jīng)濟(jì)為主的格局變化。在目前國家經(jīng)濟(jì)中心向金融市場發(fā)展的導(dǎo)向下，研究房地產(chǎn)對不同金融市場的傳導(dǎo)機(jī)制，有助于深化市場體制改革，符合當(dāng)前經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)化的大環(huán)境。在模型使用上，為遠(yuǎn)離信息損失帶來的參數(shù)估計失誤，本文采用GARCH-MIDAS模型測算房地產(chǎn)市場對單個資本市場的波動影響。在模型設(shè)定上，采取了兩點變形：首先，由于股市和債市的信息異質(zhì)性的原因，在條件方差方程中引入GJR項，實現(xiàn)股債兩市對房市的非對稱效應(yīng)的捕捉；其次，針對房市低迷，在2015年資金不斷流入股票市場，股市和房市之間發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化，在研究房市對股市沖擊時，在模型中引入啞變量與房價的交互項，保證參數(shù)估計結(jié)果的可靠性。

2GARCH-MIDA模型構(gòu)建

本文基礎(chǔ)模型構(gòu)建，是通過描述條件方差，分析房市對股債兩市的長期波動成分和短期波動成分，進(jìn)而分析其傳導(dǎo)效應(yīng)。GARCH-MIDAS模型是Engle提出針對于宏觀低頻變量對高頻變量的影響，適用于不同頻率時間序列數(shù)據(jù)之間的分析。模型首先假設(shè)表示為股市和債市流動性的返回向量，即ri,t=[r1,t,r2,t]’，主要方程如下所示，gi和mi分別代表短期方差分量和長期方差分量。其中，μi，t表示在t時刻股市和債市流動性對數(shù)收益率的均值方程，下標(biāo)t是固定窗寬，選擇固定窗寬為一天。短期方差分量中，相對于GARCH(1,1)過程，GJR-GARCH狀態(tài)描述更符合居民對風(fēng)險資產(chǎn)的避險態(tài)度：其中Ii-1,t這一示性函數(shù)刻畫了杠桿效應(yīng)。式（3）為基于資產(chǎn)已實現(xiàn)波動計算的長期波動率的公式。其中，已實現(xiàn)波動率(RV)為每月全市場流動性的平方和，的加權(quán)方式為Beta加權(quán)的方式，同時設(shè)定ω1的值為1，在公式中表現(xiàn)為。式（4）為引入房價后長期波動率的變化：考慮在2015年前后房價波動對股票流動性波動的影響發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化，加入啞變量與房市的交互項，當(dāng)t小于2015年時，It取值為0，大于等于時，則取1。

3數(shù)據(jù)處理

本文股市和債市的數(shù)據(jù)來源于Choice金融終端，房價采用國家統(tǒng)計局公布的全國商品房銷售額除銷售面積作為房地產(chǎn)市場代理指標(biāo)。其中股票數(shù)據(jù)采用上交所、深交所全部A股，債券數(shù)據(jù)為交易所市場和銀行間市場全部國債、金融機(jī)構(gòu)債和非金融機(jī)構(gòu)債。在剔除非正常交易狀態(tài)股票的觀測值后，采取Amihud(2002)的非流動性比率并進(jìn)行一定的變形，選擇算數(shù)加總的方式對個股和個債流動性（交易額/收益率）加總計算得出[8]?，F(xiàn)將股市和債市的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。檢驗的方法是ADF單位根檢驗。發(fā)現(xiàn)股市（-4.918652***）和債市（-29.01014***）的流動性序列均在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，即不存在單位根，兩序列均平穩(wěn)，可以進(jìn)行進(jìn)一步處理。

4房地產(chǎn)對股債兩市傳導(dǎo)機(jī)制實證分析

相較于單因子混頻波動率模型，包含宏觀經(jīng)濟(jì)變量的多因子混頻波動率模型所刻畫的長期成分可以更好地識別市場波動趨勢。因此，為了更好地研究中國房地產(chǎn)市場對股債市場的影響，本文選用了單因子和雙因子GARCH-MIDAS模型進(jìn)行對比，其中兩組數(shù)據(jù)的長期波動率（RV）為月度已實現(xiàn)波動率的加權(quán)平均。表1是研究單個外生解釋變量對股市流動性波動的作用，選用股市月度已實現(xiàn)波動率和房價月度波動構(gòu)建單因子GARCH-MIDAS混頻模型和基于宏觀經(jīng)濟(jì)外生變量的雙因子GARCH-MIDAS混頻模型。在引入房地產(chǎn)市場構(gòu)建雙因素GARCH-MIDAS模型，參數(shù)估計結(jié)果顯著提高，說明雙因素模型在模型構(gòu)建上的適用性。通過表1中，單因素模型θ系數(shù)的對比可以發(fā)現(xiàn)，在長期層面，股市已實現(xiàn)波動率對股市流動性為正相關(guān)，意味著股市流動性具有一定的短期持續(xù)性，既往波動對當(dāng)期影響具有正向傳導(dǎo)作用；而房價波動對股市流動性的影響存在負(fù)向傳遞作用。具體體現(xiàn)為，在2015年前負(fù)向沖擊（-0.5109）遠(yuǎn)高于2015年后（-0.1304）。加入房地產(chǎn)市場之后，短期波動的持續(xù)性減少（0.979→0.9502），說明房市走高會增加居民顯性資產(chǎn)，大環(huán)境的改變，促進(jìn)居民投資更多的資產(chǎn)到股市，使股市流動性增加；其次針對非對稱效應(yīng)系數(shù)而言，γ的值顯著小于0，說明股市在短期成分計算中能夠捕捉到房價波動下的非對稱性，房價走高對投資者產(chǎn)生的影響比房市走低更大。表2為引入房地產(chǎn)市場前后對債券市場流動性波動影響對比。通過單因素GARCH-MIDAS模型對比發(fā)現(xiàn)，債券市場和股票市場相同，具有一定的短期持續(xù)性，且房地產(chǎn)市場對債券市場呈現(xiàn)負(fù)向傳遞。當(dāng)房價升高，對債市具有顯著的擠出作用，原因是：債券是一種長期持有的資產(chǎn)，風(fēng)險較低，在中國當(dāng)前的金融形勢下，住房更適合長期持有，且由于房地產(chǎn)目前“穩(wěn)賺不賠”這一觀念深入中國居民心理，由此易對債券市場產(chǎn)生資產(chǎn)替代效應(yīng)。在雙因素GARCH-MIDAS模型下，針對非對稱效應(yīng)系數(shù)而言，債市流動性的值顯著小于0，說明對債市而言，正面情緒相比負(fù)面情緒產(chǎn)生更大的波動，這種差異大小在股債兩市中不同，原因是因為，兩個市場的異質(zhì)性造成的，股市風(fēng)險收益遠(yuǎn)大于債市，債市更多的受到家庭主體財富和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響。

5小結(jié)

本文通過構(gòu)建單雙因素GARCH-MIDAS模型，分別分析房價波動對股票市場流動性和債券市場流動性造成的影響。在研究房價波動對股市流動性的影響時候發(fā)現(xiàn)，股市具有短期持續(xù)性，在短期內(nèi)受到正向信息傳遞。房價波動對股市流動性的影響，具體體現(xiàn)在，2015年前，中國房地產(chǎn)市場對股市產(chǎn)生擠出效應(yīng)，這種擠出效應(yīng)在2015年后，因為政策引導(dǎo)，逐漸減弱，轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)替代效應(yīng)；同時發(fā)現(xiàn)，房價上升對股市流動性的正向沖擊大于負(fù)向信息沖擊，信息異質(zhì)性沒有債券市場明顯。在研究房波動對債市流動性的影響發(fā)現(xiàn)，債市同樣具有短期持續(xù)性，在短期內(nèi)會受到已實現(xiàn)波動率的正向傳遞。與股市流動性不同的是，中國房地產(chǎn)市場對債市產(chǎn)生持續(xù)性的擠出效應(yīng)，這種擠出作用隨著債市的發(fā)展在不斷下降。依據(jù)以上結(jié)論，提出本文的幾點政策建議：一是制定維護(hù)金融市場穩(wěn)定發(fā)展的長效機(jī)制，主要從保證金融市場投資的多主體供應(yīng)、多渠道保障，優(yōu)化風(fēng)險資產(chǎn)配置兩方面入手；二是積極尋求房地產(chǎn)投資的替代品，加快建設(shè)REITs等相關(guān)房地產(chǎn)金融產(chǎn)品市場，剝離出的房地產(chǎn)投資屬性，回歸消費屬性；三是應(yīng)該制定預(yù)警方案，既要加強對房市、股市、債市的風(fēng)險監(jiān)管，根據(jù)房地產(chǎn)市場對股市和債市等不同金融產(chǎn)品傳遞的沖擊響應(yīng)、風(fēng)險敏感性差異等特點來構(gòu)建穩(wěn)定的轉(zhuǎn)移機(jī)制。

作者：趙雨晨 王愛銀