关键词：房地产业；周期波动；发展方向
一、 房地产业周期波动研究的理论基础
1． 凯恩斯主义宏观经济学。在凯恩斯主义宏观经济学的框架下，经济波动通常有许多潜在的原因：如货币和财政政策的改变，对投资需求的冲击、货币需求函数的变化等等，并且还包括对总供给的各项扰动因素。经济周期的主要传导机制为经济变量的刚性或者粘性。根据这些分析，凯恩斯提出了反周期的相机抉择政策，认为政府在经济波动的过程当中，应当积极采取宏观调控的财政政策。
萨缪尔森于1939年最先对凯恩斯周期波动理论进行了动态化的完善和调整，引入了收入和消费变动对投资的加速作用，分析了外部扰动通过投资乘数和加速数的传导过程。在此之后的凯恩斯主义波动理论有多方面的发展，包括卡尔多的非线性动态增长周期模型、哈罗德—多马德动态增长周期模型、希克斯的非线性乘数—加速数模型，但对引起经济波动的外部冲击和对冲击进行强化的内部传导机制的认识没有显著变化。
2． 新古典宏观经济学。新古典宏观经济学的发展起源于对凯恩斯主义宏观经济学进行批判的过程中，并引导了为宏观经济学寻找微观基础的潮流。理性预期和市场出清是新古典宏观经济学的起点，卢卡斯在这个基础上试图解释宏观经济波动，他的周期模型主要试图阐明两个问题：经济波动的初始根源是什么？波动的传导机制又是什么？卢卡斯认为，货币因素是波动的初始根源，货币供给的冲击引起经济波动。波动的传导机制是信息不完全，由于当事人无法获得完全信息，不能准确判断价格变化的实际情况，从而导致了产量的波动。
自20世纪80年代以来，新古典宏观经济学派的学者们转向经济中的实际因素，用实际因素去解释宏观经济波动，这就是所谓的真实经济周期理论。他们认为波动的根源是经济中的实际因素，其中特别值得注意的是技术冲击。至于传导机制并不唯一，主要包括消费者的跨期闲暇替代和卢卡斯所提出的信息不完全。
3． 新凯恩斯主义宏观经济学。新凯恩斯主义经济学与凯恩斯主义经济学的共通之处在于：缓慢的名义量调整是被事先假定的，而不是推导出来的。但是它的发展在于强调了宏观经济学的微观基础，从一些名义变量不完美性的源头出发进行分析，使得分析的结论更加具有说服力。
在20世纪90年代，新凯恩斯主义经济学主要关注名义冲击的真实效应，并认为如果名义不完美性对于总量波动是重要的，那么必然是微观经济层次上的小的名义不完美性对宏观经济有大的影响。关于名义刚性的微观基础的许多研究都是围绕着这个问题展开的。
新凯恩斯主义宏观经济波动理论虽然对凯恩斯主义的理论进行了多方面的拓展，但是关于引起经济波动的外部冲击并没有多大变化，凡是引起总需求或者总供给变化的因素都有可能通过经济系统内部的传导机制进行强化。不同之处在于，传导机制从名义变量刚性细化成为更加根源的因素，主要是市场的不完全竞争。
二、 房地产业周期波动研究现状
随着西方经济学基础理论的迅速发展，一些新的研究成果不断的被应用到房地产业周期波动的研究当中，尤其伴随着为宏观经济学寻找微观基础的研究浪潮中，为房地产周期波动寻找微观动力的研究也迅速发展。例如Peter Chinloy（1996）在模型中加入了预期的因子，着重分析了预期在形成房地产业周期波动中的作用。Chatterjee（1999）利用动态经济理论分析了反周期货币政策对房地产业周期波动的影响，并得出结论认为宏观经济政策对平稳房地产业周期波动效果并不明显。
在 中国 ，对房地产业周期波动的研究开始于20世纪90年代中期。张元端（1995）分析了中国的房地产业周期波动现象，他通过比较国民经济增长率和全国商品房销售额增长率，认为中国房地产业的周期与国民经济周期基本吻合。相对而言，梁桂（1996）从房地产供求的周期性波动来定义不动产经济的周期波动，并采用年商品房销售面积指标，分析了从1986年~1995年中国不动产经济的周期性波动及其特性。何国钊等（1996）利用商品房价格等8项指标，在按环比增长率得出单项指标的周期波动后，再利用景气循环法等 方法 ，分析1981年~1994年的中国房地产业周期波动现象及其特点。在此基础上，作者们着重探讨了中国房地产业周期与宏观经济周期在不同周期阶段的相互关系，并选择投资与政策两个因素，分析了中国房地产业周期的原因。谭刚（2001）在分析中国房地产业周期波动的基础上，选择总量、投资、生产、交易、 金融 及价格等6类共16项指标，利用扩散指数方法分析了深圳房地产业周期波动特征。中国 社会 科学 院财贸经济研究所“房地产业周期波动研究”课题组（2004）利用中国1979年~2002年的数据进行，对房地产行业的运行轨迹和特征进行分析，并在此基础上分析了影响中国房地产业周期波动的经济因素。
三、 亟待解决的问题
现有的研究尤其是中国的房地产业周期研究无论在理论上还是在实践上都存在很多不足之处，至少需要在以下方面进行扩展：
1．结合产业与产品独特性的房地产业周期波动研究尚需加强。房地产作为一种独特的产品，具有如下特征：必需品、重要性、耐久性、空间固定性、不可分割性、复杂和多重异质性、市场的分散性、生产的非凸性、信息的非对称的重要性、交易成本的重要性、缺乏相关的保险及期货市场。这些特征很多都对房地产业周期波动有着重大影响，但现有研究基本上套用经济周期理论或做一些变形，没有体现出房地产产业和产品的独特性。这些独特的特征对周期波动的影响如何并没有得到足够的重视。如市场的分散性和空间固定性造成了房地产业区域垄断的市场结构，这种市场结构对房地产业周期有怎样的影响几乎没有理论涉及。
2．应进一步深入考察房地产业周期波动的微观影响及对策分析。房地产业周期波动对宏观经济包括相关产业的影响已经有大量理论及实证的 文献 ，但其微观效应还没有得到充分的 发展 。对此应主要从房地产业周期对开发 企业 战略规划和投资者的投资策略的角度出发，研究在房地产业周期的不同阶段，开发企业以及投资者应该采取什么样的措施来应对，这个研究主题在国外近几年才刚刚出现的，而在中国几乎是一片空白。
3．应进一步加强对中国区域性房地产市场周期波动的研究。房地产业具有显著的区域性特征，不同城市之间的房地产业发展可能具有巨大的差异性。从总体上研究中国的房地产市场可能低估一些问题的严重性。例如总整体上分析，中国的房地产市场在大多数情况下是不可能出现严重的泡沫的，但在某些区域性市场是可能存在的。 目前 中国几篇具有代表性的文献大多是对中国整体房地产业的周期波动进行实证分析，其中只有谭刚（2001）研究了深圳市1987年~1998年间房地产业周期式发展历程。可以看出，中国的房地产业周期研究很少对区域市场尤其是城市的数据进行分析的，尤其对不同城市之间周期的形态、成因等进行分析及比较的文献几乎没有。
参考 文献： 2．梁桂．中国不动产经济波动与周期的实证研究．经济研究，1996，（7）．
3．谭刚．房地产业周期波动——理论、实证与政策分析．北京：经济管理出版社，2001．
1.1 研究背景及意义
2012年,全国房地产业总产值 122473.57 亿元,环比 2011 年增长 4.62%。中国房地产业表面的繁荣却难以掩饰其深层次的问题,如供求不平衡,商品房空置率居高不下,公房入市困难,租赁市场不规范,住房金融市场不健全,二、三线市场发展不健康等等。最为直接也是广大人民群众最为关心的就是房地产价格,持续上涨的房地产价格加大了购房者的负担,增加了中低收入群众的生活压力,进一步拉大了社会贫富差距。房地产价格受到多种因素的影响,它们共同的作用导致了房地产价格的起伏波动。从长期来看,不断增加的房地产需求会引起房地产供给的增加,使其呈现不断增长的趋势。在短期内,则由于房地产供给的周期性约束使得短期房地产需求和供给产生不平衡,因而导致短期内房地产价格的波动。再加之一些突发灾害、政策性调整等不可预期因素的干扰,使得房地产波动复杂多变。
国外已经有很多专家学者针对房地产波动进行了研究,由于我国房地产业起步较晚,房地产波动方面的研究还处于初始阶段,专家们更多的是对波动的概念、原理、影响因素等进行分析,系统完善的理论体系还没有建立。房地产业的好坏仅从表现上难以一言断定,我们需要科学客观的分析房地产发展的全过程,找出其内在的本质规律,才能利用好房地产业为国家为民众造福服务。
房地产业在实际运行过程中受到多种因素影响制约,发展过程会出现缓慢发展和高速发展等不同的阶段,这些波动阶段是根据房地产业相关数据定量分析得到的,将它们组合起来就成为房地产业的波动特点。如何来描述这种波动特点,能否根据这种波动特点对今后的房地产业进行行业规制,保证房地产业平稳健康的发展呢?本文以河北省房地产业为研究对象开展实证分析,一方面意在探究河北省房地产内在波动特点,寻找其发展的影响因素;另一方面通过对河北省房地产业波动特点的描述分析和影响因素的定量研究,提出宏观调控的措施和对策。
1.2 国内外研究现状
1929 年大萧条过后,伴随着经济复苏,国外很多学者开始对房地产周期进行研究。刚开始时,其主要研究对象仍为建筑周期问题,没有融合经济学基本原理。而随着西方经济学理论的快速发展,房地产周期波动研究中越来越多的使用经济学理论进行分析。
近年来,国内学者们更多的关注房地产波动的影响因素,以及房地产波动内在规律机制。
梁斌、李庆云(2011)基于贝叶斯估计构造了一个动态随机均衡模型来反映宏观经济影响因素的变动对房地产价格的影响机制,发现房地产成本变动是我国房地产价格波动的主要原因。
原鹏飞、魏巍贤(2012)从一般均衡视角出发,考察了我国房地产波动对整体经济的影响,发现房地产价格上涨对经济增长的带动效应较大,但相同幅度价格下跌的负面冲击更大。
马崇明(2013)将资产价格因子纳入广义价格水平指数中,构建新的 GPI 指数,并将GPI 指数与传统 CPI 指数进行对比实证研究,从影响渠道和效应角度对房地产价格波动进行解释。
黄义(2014)通过建立 DCC-MGARCH 模型对股票市场与房地产市场进行研究,并采用VAR(p)-MGARCH(1,1)-BEKK 模型考察两者的动态波动溢出效应,证实两者波动具有 ARCH 效应,存在双向波动溢出效应。
综上所述,随着我国经济的快速发展,房地产周期性波动与宏观经济之间的相互作用越来越强,系统分析河北省房地产波动特点,对于掌握河北省房地产业与宏观经济、房地产业与区域经济的关系,为政府提供科学有效的调控依据具有重要理论价值和现实意义。
2 房地产波动的相关理论
2.1 房地产波动的涵义
虽然国内外学者对房地产波动进行了大量、卓有成效的研究工作,但在学术界中,目前还没有形成统一的关于房地产波动的概念,地产波动的概念仍在不断发展变化着,当今对于房地产波动的认识主要存在两种观点。一种是狭义上的房地产波动,认为房地产经济从长期视角来看,呈现指数型平滑上升的趋势,而房地产波动则是围绕着房地产经济总量上下震荡形成的经济发展运行形态。另一种是广义上的房地产波动,从时间序列角度出发,认为房地产波动就是房地产经济发展运行所呈现出的上下震荡形态,强调房地产经济的水平波动。作为一种现实经济系统中的一种经济现象,房地产波动关联着房地产经济的每一方面,如房地产消费水平、房地产就业水平、房地产经济增长率、房地产产业结构以及房地产价格水平等方方面面的波动,因此,本文更认同后一种广义上的房地产波动观点,即认为房地产波动就是指房地产经济在其运行过程中所呈现出的起伏震荡现象。
2.2 房地产周期理论
2.2.1 房地产经济周期的涵义
房地产周期源自于经济周期理论。某一国家或地区的整体国民经济活动跟随时间发展变化而显现出扩张和收缩交替反复的发展变动过程称之为经济周期。早在 1946 年韦斯利·C·米切尔和亚瑟·F·伯恩斯就已经提出了经济周期的定义:“它是某些国家总量经济活动中可以发现的一种波动,在这些国家中,经济工作主要以实业企业的形式来组织:一个周期包括同时发生在许多经济活动中的扩张,接下来是同样一般性的衰退、紧缩和复苏,复苏又融入下一周期的扩张之中,这一系列的变化是周期性的但并不是定期的。在持续时间上各周期不同,从多于一年到十年和十二年,他们不能再分为更短的与具有相同特征的周期”。
经济学家一般将经济周期划分为“古典经济周期”和“增长型周期”两种类型。其中,“古典经济周期”是从国民经济绝对值变动角度出发,来对宏观总体经济运行状况加以考察的,在实际经济发展过程中,西方经济学家往往把出现负增长的经济周期称作“古典周期”。“增长型周期”(或称“离散型周期”)是从国民经济相对值变动角度出发,来对宏观总体经济运行状况加以考察的,即在增长型周期内国民经济活动水平绝对值并未发生下降,而只是经济增长率相交前期或前几期增长水平发生波动变化,在当今全球经济形势大好的前提下,“增长型周期”是现代周期理论的主要研究对象。
纵观世界范围内房地产业发展的历程,我们可以看到诸多因素,如宏观经济、人口、政治、法律、社会、文化等,都显着影响着房地产业的发展,房地产业在这些影响因素的作用下,会出现高峰期和低谷期,这就是房地产业发展的周期性波动规律。更严谨的表述为,房地产经济周期就是指房地产业跟随时间序列变化所呈现出的扩张与收缩交替反复的经济 现象运动过程。房地产经济周期一方面与全球层面的宏观经济形势紧密相关,另一方面又与相关产业的微观企业密切相连,例如房地产业的过度发展,短期内会增加国民经济总产值,但长期来看会造成房地产商品供大于求,将会在一段时期内出现房地产商品停滞消化的现象。房地产经济周期一般是从宏观角度来分析房地产经济循环变动的,经常采
用产业增长率、投资量增减、交易数量和商品房价格涨落等指标测度房地产业运行所处的时期。 3 河北省房地产波动的系统分析........ 25
3.1 河北省房地产发展状况........ 25
3.1.1 河北省社会经济发展概况.......... 25
3.1.2 河北省房地产市场发展概况......... 26
4 河北省房地产波动影响因素实证分析....... 35
4.1 模型的建立与假设....... 35
4.2 数据资料的搜集.......... 35
4.3 相关性分析.............. 36
5 对策建议.......... 43
5 对策建议
通过前面的分析研究我们可以发现波动时房地产经济运行过程中必然发生的经济现象,如何促进房地产经济长期稳定持续地增长是一个重要的问题。因为房地产业是一个关联度很高的产业,房地产业的持续低迷不振会带动其他关联产业一同低迷,从而加剧河北省内需求不足的矛盾,使全省经济增长失去活力,影响金融行业的发展和收益,严重损害社会生产力;但如果房地产经济过度扩张,又会过度消耗社会财力、物力和人力等资源,使大量投资者和投机者进入房地产业,增长房地产泡沫,对河北省原本就不成熟的金融体系造成很大的负担,影响人民群众安居乐业,加大了社会的不稳定因素。因此,抑制房地产业的剧烈波动不仅有利于房地产业持续、稳定和健康地发展,而且能够促进河北省宏观经济健康持续的发展,保证社会安定和谐氛围的构造。结合前文的分析,认为房地产波动主要由长期波动和周期性波动构成,构成机制主要是外部冲击机制和内部传导机制共同作用的结果,因此,要降低房地产波动的幅度也必须从内外两方面着手:一方面是对于外在冲击影响的削弱;另一方面是要对内在传导机制的性能进行优化和提高。
(1)削弱房地产业外在冲击影响
1)调整房地产投资政策
投资是推动经济事物发展的最重要外在因素之一,对于房地产波动也不例外,投资的波动会引起房地产的波动。改革开放前我国是计划经济体制,这就决定了投资往往是政府行为,于是投资总是在尽可能大的扩大生产规模,在这种惯性影响下,当前投资也往往扩张冲动性强,投资增长率年年以惊人的速度上升,这样会造成投资结构不合理,结果是导致房地产商品结构不合理,严重影响了房地产的发展。为此,河北省有关部门要密切注视房地产投资规模和房地产机构的变动,务必打造与河北省宏观经济规模和结构相适应的房地产投资规模和结构,坚决不能脱离河北省宏观经济基本面的保障支持,保证河北省房地产投资增长率与固定投资增长率相协调,防止房地产投资增长率增长速度过快。
结论
(1)通过单项指标来描述河北省房地产波动可以看到,房地产业总产值、房地产完成投资额、商品房销售面积以及商品房平均售价四个单项指标都是逐渐增加的,增加的比率都要比河北省同期同类指标的增长率高出很多。河北省房地产业是河北省经济的重要带动产业之一。
(2)通过构建合成指数来描述河北省房地产波动可以看到,河北省合成指数均为正值,除 2012年且增长速度一直保持在 20%左右。合成指数呈现明显的周期波动趋势,但没有出现较大起伏,这说明河北省房地产业发展健康,持续带动全省经济快速增长。
(3)通过构建扩散指数来描述河北省房地产波动可以看到,除 2005 年外,河北省房地产业一直处于景气空间中,整个产业总是保持上升发展状态。
【关键词】 房地产；周期波动；货币政策；影响
近些年来，我国房地产业取得了突飞猛进的发展，房地产业作为国民经济重要支柱产业在带动投资和经济增长方面发挥了重要作用。根据以往数据的测算，近几年房地产业对国民经济增长的贡献平均达到6%以上，以房地产业为中心形成了一个涵盖50多个行业的庞大产业体系。但是在房地产业快速发展的历程中也暴露了不少问题，如房价收入比偏高、阶梯房价不明显、投资性购房比例偏大等。在国家不断加大房地产市场调控力度的情况下，近几年房地产市场的变化可谓一波三折。2008年房价开始在高位盘整，同时在金融危机的渐进式影响下，我国房地产市场发生了逆转，并进入了低迷的阶段。但伴随国家扩内需保增长的一系列宏观经济政策效应逐步显现，2009年房地产市场又开始了新一轮的增长。2010年以来，针对房地产价格上涨过快的情况，一系列“房产新政”密集出台，房地产市场的投资热骤然降温，房地产成交量迅速萎缩。因此，分析我国房地产周期具有十分重要的理论和现实意义。
货币政策是与房地产周期休戚相关的重要政策面因素。本文从中国房地产周期切入，分析形成房地产周期的各类驱动因素，同时基于我国房地产企业对银行信贷的高度依赖性，着重从理论角度分析货币政策对房地产业的影响，在此基础上探讨新一轮房地产周期下加强房地产信贷管理，推动房地产金融持续健康发展的政策建议。
一、中国房地产周期的划分：基于房地产投资增长率的界定
对于房地产周期这个概念，在不同的文献资料中都有不同的理解和衡量指标，如房地产的投资率、房屋空置率、房地产的市场价格、房地产的投资回报率等这些概念性的指标。本文主要是从房地产投资增长率的发展情况来衡量中国房地产周期。
对于房地产的投资变化，我们从改革开放以来说起，中国的房地产市场经历了三个周期：
第一周期：1978―1991年。在这几十年里，中国的房地产产业从无到有，逐步的形成规模。在1985年，随着城市经济体制的改革，房地产业也逐步走上了正轨。随着社会的发展，在1989年开始，随着国家宏观调控，实行紧缩银根、压缩开支，房地产业的发展受到冲击。
第二周期：在1992―1997年这五年的时间里，房地产业的发展经历了过热发展和调整的两个阶段。1992年，在邓小平南巡讲话和党的十四大召开的同时，国民经济快速发展的社会背景下，沿海地区大中城市的房地产业的发展成这一产业发展的领头羊。从1992年起，中国人民银行每年都会从社会信贷计划中安排一部分作为银行房地产信贷部的委托贷款，在某种程度上，对当时的“圈地热”、“开发热”都提供给大规模的商贷，在1993年，这种商业贷款形式对于圈地和炒地的行为达到了顶峰。在1993年的下半年，经济的过热发展导致了通货膨胀出现，国家开始实施适度的货币调整政策，房地产成为了重要的调控重点。严格收缩银根，规定房地产公司不得上市融资，银行出现大量不良资产。1996年，房地产投资增速仅为2.14%，1997年到达谷底，房地产投资出现负增长（-1.18%）。
第三周期（即新一轮房地产周期）：1998年至今。在国家住房制度改革、商业银行开办住房抵押贷款等业务的推动下，1998年开始，房地产投资增长率开始回升，且每年保持以两位数的增速增长。
二、新一轮房地产周期的驱动因素：政策、需求与投资拉动
由于房地产兼有实物资产与金融资产的双重特点，因此对房地产周期的解释较一般资产更为复杂。而且，房地产周期的驱动因素在不同经济体中也会有所差别。例如，在发达经济体中，房价的迅速上涨主要来自富余资金的投资需求，这种驱动可以看作是一种“投资组合效应”。而同发达国家相比，一般认为亚洲一些发展中国家的房价上涨则是政策刺激、需求增长与投资拉动等多种因素混合的结果。
结合中国新一轮房地产周期，我们认为驱动因素可以归纳为经济增长因素、宏观政策因素和投资拉动因素三个方面。
1、增长面因素――城镇化、收入水平提高、住房需求加大作为支撑我国房地产市场繁荣的三大根基仍然牢固
增长面因素，就是中国经济增长本身对房地产市场的影响。一是城镇化作为增长的引擎推动房地产业迅速发展。1996年以来，中国城镇化呈现加速发展的态势。1995年，中国城镇化率为29.04%，1996年达到30.48%，到2008年城镇化率达到45.68%。城市人口的急剧增长带来了巨大的住房需求，从而推动了房地产业的发展。二是居民收入的快速提高奠定了房地产业发展的基础。伴随国内经济的快速增长，居民收入水平显著提高，2008年人均GDP突破3000美元大关，新一轮的扩大内需政策正式启动，更加注重消费需求对经济的拉动作用。个人的可支配收入上升以及恩格尔系数的下降，意味着住房需求的上升与住房支出的增长；加之住房消费信贷的支持，住房需求才得以成为真正的有效需求。
关键词：ARMA模型；成交量；预测；苏州
中图分类号：F293.3 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）24-0241-02
引言
房地产是城市经济发展的主导产业 [1]。近几年，苏州市房地产业已经成为苏州市国民经济的支柱产业之一，苏州市房产交易的变化情况是大众关注的焦点。目前国内对房产的统计研究文献已有很多的，例如，用ARIMA模型对商品住房价格指数进行拟合预测并给出未来价格指数的变化趋势[2]；基于BP神经网络的时间序列对房价进行拟合预测[3]；运用GM（1，1）模型对房地产价格指数在房产新政情况下未来走势的预测和对比分析[4]；建立房屋销售价格指数和深交所地产指数的协整关系并做Granger因果检验[5]；对上海基础房价相关指标进行分析，运用主成分分析回归拟合房价，并运用核估计方法预测房价[6]。
我们注意到很少有文献讨论房产成交量的建模问题，本文在这方面进行了尝试。基于从搜房网和365地产家居网等网络媒体以及苏州本地报刊搜集的苏州市2009年1月至2013年4月的每周房产成交量数据，我们用ARMA模型对每4周的数据进行了拟合，分析显示，AR（1）模型与实际房产成交量数据拟合较好，且短期预测结果与实际结果误差也较小。从该模型来看，限购令前后这四年来苏州房产成交量总体保持了平稳趋势，且有短期的正相关性。这反映出苏州市政府出台的房产政策是有明显效果的，稳定住了苏州的房产市场。
一、ARMA模型[7]简介
二、成交量的ARMA模型
我们从搜房网和365地产家居网等网络媒体以及苏州本地报刊搜集了苏州市2009年1月至2013年4月的每周房产成交量数据。考虑到每年春节、国庆时期房产相关数据波动剧烈，因此我们将这些数据定义为异常值。又由于搜集时2009年1月19日至2月21日、3月2—8日这三周数据缺失，因此将这些数据定义为缺失值。我们选取了2009年1月5日至2012年12月2日的每四周成交量，用Xt表示。对此成交量数据尝试用ARMA模型进行拟合。下面给出建模过程的序列平稳性检验、非白噪声检验、模型识别、参数估计、模型检验和短期预测的相应结果。
3.模型检验。对模型进行检验，即检验残差序列是否是白噪声序列，由sas程序运行结果可知（见表3），各阶延迟下P值均大于0.05，所以该拟合模型显著成立。
4.成交量预测。由2009年1月5日至2012年12月02日的每四周成交量的数据拟合得到的模型，向后做3期预测，预测结果如下，由表4可知，向后预测的2期误差百分比前两期均在10%以内，而第三期因为包含春节的关系，所以预测效果不好，因此排除特殊节日异常值的关系，预测效果还算好。
结论
以往文献主要讨论房产价格，但关于房产成交量建模的文献很少，本文尝试对房产成交量建模进行了的研究.本文对苏州房产市场2009—2013年每四周的成交量数据拟合建立了AR（1）模型：xt=4 796.7+。
从此拟合结果来看，这四年来苏州房产成交量保持着平稳趋势，且有短期的正相关性。具体分析其原因，我们认为主要是苏州市政府的房产政策干预的结果。从时间上看，2009—2011年初房产成交量有一定的上涨的趋势，但后期受到政府限购与保障房等政策的干预，成交量有所下滑与震荡，因此这四年来苏州房产成交量整体上显示出平稳趋势，这从侧面反映出政府的介入干预是有效的，达到了稳定房产市场的效果。
参考文献：
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[2] 尤梅芳，黄敏，程立.ARIMA模型在房价预测中的应用：四川省商品住房价格指数未来走势的实证分析[J].中国物价，2009，（6）：38-40.
[3] 陈基纯，王枫.房地产价格时间序列预测的BP神经网络方法[J].统计与决策，2008，（14）：42-43.
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[5] 李运蒙.房屋销售价格指数与地产指数关系的协整分析[J].数学的实践与认识，2010，（20）：38-41.
[6] 袁珊珊，陆余楚.上海基础房价相关指标及走势的分析与研究[J].应用数学与计算数学学报，2006，（2）：71-76.
[关键词] 当前宏观经济 经济周期 房地产
我国房地产从2000年前所未有的繁荣阶段,到2005年、2006年通过宏观调控抑制房地产的价格上涨过快,随后2007年价格再次较快上涨,再到由于金融危机的影响带来的2008年价格开始明显下降,都显示出房地产经济周期与宏观经济波动的关系日益紧密。
因此,进一步研究我国房地产经济周期波动主要由哪些因素影响,房地产价格波动对宏观经济中的社会总消费与总投资有什么影响,应如何进行宏观调控,具有一定的现实意义与理论价值。
一、20世纪90年代以来中国宏观经济调控的阶段分析
20世纪90年代以来,中国宏观经济出现了三次较大起伏,随之经历了三次时间集中、规模和力度较大的宏观调控,这三轮宏观调控都比较主动地采用了间接的经济手段。
1.1993年～1996年的紧缩性宏观调控
针对1992年的经济过热,从1993年起实施的紧缩性的宏观调控,在初期采取较多直接行政操作方式,以治理当时混乱的金融秩序。
2.1998年～2002年以扩大内需为主的扩张性宏观调控
针对1997年经济偏冷,从1998年开始实施扩张性的宏观调控,更多地采取扩张性的积极财政政策和稳健的货币政策,同时采取了必要的行政手段和组织措施,解决了扩大社会总需求的问题。
3.2003年以来的中性宏观调控
针对2003年经济运行中又出现的一些新的不稳定、不健康因素,从2004年开始实施的中性宏观调控,政府果断做出了加强和改善宏观调控的决策,在手段的运用上讲究综合性,动手早,见效快,未雨绸缪。
二、当前中国宏观经济形势分析
自2002年以来,中国一直处于经济周期的上升阶段,并且经历了持续六年的经济繁荣期。2002年至2007年,中国的GDP增长率分别为9.1%、10%、10.1%、10.4%、11.1%和11.4%,年度间的平均波幅很小。2007年,中国GDP达到24.66万亿元,比2002年增长65.5%,从世界第六位上升到第四位,但这种经济持续快速增长的背后也存在着一些隐忧。
1.物价总水平逐步摆脱了20世纪90年代末以来保持低速增长的趋势,出现了较大幅度的反弹和上升
2002年至2006年,居民消费物价指数(CPI)分别为-0.8%、1.2%、3.9%、1.8%、1.5%,而到2007年,CPI上升幅度达到4.8%。进入2008年,CPI进一步创新高,由农产品和食品引发的价格上涨,逐渐向其他商品和生产资料领域扩散,以致许多学者作出这样的判断:中国存在着由结构性价格上涨走向全面通货膨胀的巨大风险。
2.投资增长持续偏快,推动中国经济过热增长
2002年至2006年,全社会固定资产投资增长速度分别达到16.9%、27.7%、26.6%、23.9%、24.8%。对宏观经济而言,投资需求是一把“双刃剑”,一方面有助于拉动经济走出萧条实现持续增长;另一方面,过度的投资冲动也很容易推动经济走向过热。
3.信贷规模扩张,流动性过剩问题突出
与经济高速增长,与投资扩张相伴生的,则是不断扩张的信贷规模及日益突出的流动性过剩问题。从中国的信用扩张周期来看,2000年以后,银行信用系统逐步摆脱了1997年金融危机所造成的紧缩局面,而处于一个持续扩张的时期。2000年,代表社会信用总量的广义货币M2增长率为10%,此后M2的增速不断加快,到2005年上升至21.1%。尽管近年来,M2增速有所放缓,但仍处于高位运行状态。
4.房地产和资产价格上涨孕育了巨大的经济泡沫与经济风险
房地产与股票价格膨胀产生的偏离经济基本面的资产泡沫,导致居民存款从银行搬家,流入房市和股市,不仅增加了货币供应量,吹大了资产泡沫,加重了通货膨胀,而且孕育了资产泡沫崩溃后经济剧烈收缩重组的巨大风险。
5.来自国际收支双顺差的压力与困境
近年来,中国的国际收支顺差以每年约2000亿美元的速度增加,到2007年底,外汇储备已经超过1.5万亿美元。长期的国际收支双顺差对中国的宏观经济带来了一些不利影响,如中国日益成为贸易保护主义和反倾销实施的对象;人民币升值的压力不断增大;大量国际投机性资本流入中国的资本市场和房地产市场等。这些都对经济过热和结构失衡,起到推波助澜的作用。
6.国际经济风险对中国宏观经济运行的不利影响逐步显现
除了国际原油、农产品价格持续走高推动国内生产成本和物价上涨外,2007年3月美国发生的次贷危机逐步拉开了美国经济衰退的序幕。国际经济环境恶化不仅对中国未来的出口贸易产生不利影响,而且也在一定程度上削弱了中国宏观调控政策的独立性与有效性,特别是美国为刺激经济所采取的扩张性宏观经济政策,有可能部分抵消或削弱中国紧缩性宏观经济政策的逆周期调节效应。
三、我国房地产经济周期的波动和影响因素
事实证明,由于宏观经济发展波动性以及房地产业内在的多种经济因素的影响,房地产业的发展呈现出周期性的特征。从第一次经济危机开始,到第二次经济危机爆发之间,定义为一个经济周期。每个经济周期都会经历繁荣、衰退、萧条和复苏四个阶段。
1.我国房地产经济周期的波动
我国房地产业发展经历了一个从萌芽起步到不断发展壮大的过程,这个增长过程不是平稳的而是波动性的,发展至今,大致经历了四个周期:1981～1983年的第一轮周期;1984～1990年的第二轮周期;1991～1996年的第三轮周期;1997年开始至今的第四轮周期。
比较这四轮周期可以发现中国房地产周期的表现形式在发生着明显的变化:周期的长度在增加,波动幅度在减小,衰退与扩张的时间比在减少。可以判断,未来中国房地产周期除了延续这一趋势外,还将表现为周期每一阶段的变动将呈波浪式,且变化越来越无规律性。中国房地产业的发展是改革开放和市场经济发展的产物,尤其是住房制度体制改革推动的结果。
从20世纪80年代初开始,我国房地产业发展已经经历了三个周期,目前正处在第四个周期。房地产业的快速发展引发了不少经济和社会问题,出于对房地产发展过热的担心,国家为此出台了一系列宏观调控政策。房地产业发展中出现的过热现象,实际是其发展周期波动规律的表现。研究导致房地产周期波动的原因及政府应采取的宏观调控措施,对于房地产业可持续发展意义重大。
2.影响房地产周期波动的因素
分为内生因素和外生因素,内生因素在本质上决定着房地产周期波动的周期性和持续性,外生因素则是波动的初始原因或初始推动力。
(1)内生因素主要包括房地产供求和房地产投资。房地产需求与供给。价格、收入、政策以及预期的变动都会使房地产需求总量受到影响继而发生变化与此同时,房地产供给总量也会在技术、劳动、资金管理等条件变化的影响下不断发生扩张或收缩的变化。只有房地产供给和需求在总量和结构同时平衡的情况下,房地产经济才能持续快速发展;供求总量和结构任何一方面出现严重失衡,房地产经济就需要进行调整,继而引发房地产经济的波动。
房地产投资。进行房地产投资决策时,房地产投资利润率是需要被考虑的重要指标。利润率通过引导房地产的投资走向扩张或收缩,对房地产周期的波动产生重要影响。房地产投资波动常被看作是房地产周期的引擎。
(2)外生因素包括有直接影响的政策因素、有间接影响的社会经济与技术因素。有直接影响的政策因素。指与房地产业密切相关、敏感程度较大的财政政策、货币政策、投资政策、产业政策、经济体制改革政策等。这些具有明显周期性质的宏观政策因素,在短期内对房地产经济运行状况的影响是较为显著的。
有间接影响的社会经济与技术因素。房地产业发展水平与国民经济增长率高度正相关,宏观经济增长率越高,房地产业发展速度越快;在经济发展的不同阶段,房地产业的发展水平有所区别。此外,技术革命、产业结构变化、体制变迁等都会对房地产业的发展造成冲击,影响房地产周期波动。
(3)随机因素,指地震、洪水等自然灾害,战争、等社会突发因素,以及不可预测的因素如科学技术的根本变革等。这些因素对房地产波动有突然、直接、猛烈的影响,这些影响一般是短期的,但有时也会持续很长时间。
3.对我国房地产业宏观调控的建议
目前关于我国房地产业发展周期所处阶段的看法主要存在以下两种观点:未到波峰或者没有过热、已到波峰或者已经过热。笔者认为这两种观点都有失偏颇,房地产业发展长周期还包含一些短周期,我国的城市化进程还远远没有结束,房地产业在发展过程中周期性波动是很自然的经济现象,这些周期性波动都在可控的范围。政府可以采取措施对房地产业进行宏观调控,防止房地产业出现大幅度波动。
(1)在加强周期性规律研究的基础上,正确判断房地产业发展周期所处阶段。在现实经济生活中,一般可以通过房地产投资量的增减、产业增长率的高低、房价的涨跌和市场交易的旺盛等主要指标来分析和衡量房地产业的周期波动,评判房地产业发展周期所处阶段。为此,应加强房地产周期的研究,积累经验,建立房地产周期运行的监控指标体系,为正确评判房地产业发展周期所处阶段提供科学的依据。判断正确与否,是实施反周期策略的前提。
(2)采取反周期策略,预先采取措施,避免大起大落引起的强烈震荡。当前,房地产业在我国经济发展中的作用越来越大。未来几年,扩大内需仍是我国一项基本国策,如果没有房地产市场的活跃,扩大内需就会缺少活力,经济发展也将缺少动力。因此,宏观调控政策首先要立足于保持房地产业的健康发展。一方面,根据国民经济的发展状况,力求与之相适应,防止房地产业过热或过冷;另一方面,也要充分发挥房地产业的新经济增长点作用,积极促进国民经济的发展,延缓周期波动,缩小波幅,实现可持续发展。
(3)要处理好我国各地房地产业发展周期的差异性与宏观调控政策统一性的矛盾。我国各个地区经济发展的程度不一样,东、中、西部差距很大。因此各地房地产业发展程度不一,且房地产业具有明显的区域性特点,这就决定了房地产周期既有全国性的周期,也有各地的发展周期。因此,房地产宏观调控既要避免“一刀切”,又要保证地方政府有效执行。宏观调控政策更应是指导性政策,由各个地方结合本地实际情况参照实行,用科学的发展观去调控我国的房地产市场。
参考文献:
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[3]田成诗. 我国房地产价格与宏观经济景气关系实证分析[J]. 价格理论与实践,2009(7)
关键词：房价；趋势分析；因素分析
一、中国房地产价格发展趋势历史回顾
近十年来，中国房地产价格一路走高。本文对1998-2011年北京、上海、武汉三地的年商品房住宅成交均价进行分析，得出13年间房价上涨的三个阶段：第一阶段，1998-2002年房价基本处于平稳上升阶段，4年平均涨幅未超过3%。第二阶段，随着2000年新一轮的大规模房地产投资热潮的掀起，到2004年，全国房地产投资总额14480.75亿元，占社会总投资58620.28亿元的24.7%，各地房价随之上涨迅速，2007年较之2003年上海、北京、武汉三地房价涨幅均超过80%。第三阶段，到了2008年，全球金融危机到来，在多重原因的影响下，房价进入一个高速上涨的时期，上海、北京两地2008年同2007年相比增长75%，而2010年较之2007年上涨则均超过180%，与2000年房价水平相比增幅高达6倍。与此同时，武汉等全国大多数城市13年间涨幅均在4倍左右。
二、影响房地产住宅价格因素分析
住宅是一种商品，决定其价格的基本因素是供求关系。
（一）需求因素
住房的需求价格是指在特定时间内对一定数量的住房所愿意支付的最高价格。城市的全部家庭对住房的需求体现在两个方面：一是获得或提高住房水平的愿望；二是实现该愿望的支付能力，两者综合起来就构成了住房的有效需求。本文选取了北京市1998-2010年城镇人均住房使用面积面积增长率和人均可支配收入增长比率，如表1所示。
由表1数据可知，在2000年、2007年、2008年前后，北京城镇人均住宅使用面积增长率波动有较大起伏。在2001-2006年间该数据一直处于平稳增长态势，而人均可支配收入在这六年间也快速增长，因而形成了有效需求，这种需求态势在2007年、2008年达到顶峰并在之后大幅下降，而这两年正是房地产价格增速最快的两年。
（二）供给因素
住房的供给价格是指在特定的时间内，房地产开发商在住房开发成本价格影响下对一定数量的住房出售所能承受的最低价格。住房开发成本当中包括了土地成本、建筑原材料成本、财务管理成本以及在住房建造过程当中的地方各级政府的摊派费用、拆迁安置费用和各种损耗成本。而住房开发成本和房地产开发商投资回报比率结合起来就形成了住房供给价格。本文仍以北京市为例，利用该市2000-2010年居住用土地交易价格指数和建筑原材料价格指数两项主要指标制成表2（两项指数均以上年为100）。
由表2分析得出，构成房地产开发成本最重要的两项成本――土地价格和建筑原材料价格在2001-2006年间或有小幅波动但整体处于上升趋势。而在2007年、2008年，上升幅度创14年来历史最高，随后大幅下降。即使是在其他成本费用不变的情况下，2007年、2008年的房地产开发成本也会大幅上涨。再加上50%-100%的高额投资回报率，住房供给价格必然连年走高。
影响房价的其他因素有政府和银行政策因素、经济因素、人口因素、城市化因素。近几年，我国CPI指数长期处于5%以上，远远高于3%的国际标准，长期的通货膨胀导致了物价（特别是建材原材料价格）的上涨，造成了住宅供给价格也随之上涨。随着经济形势的不断改变，国家宏观经济政策和银行货币政策也在不断摇摆，不断影响着房价的上涨速度。城市化的快速推进、地方经济发展的内在要求以及人口的城市化流动都拉动了房地产市场的刚性需求，进而推动房地产价格的上涨。
三、房价的未来趋势分析
笔者于2011年10月对某一线城市和河南某三线城市的数家房企和100位适龄购房者（其中50为有购房能力者）分别进行了调查。对房企的调查内容为是否认为房价市场需求还会加大和对未来房价的预期。对适龄购房者的调查内容分为两项：一项是对近期房价下跌的观点调查，另一项是针对有购房能力者是否在近期会考虑买房进行调查。
调查分析结果显示：
房企：调查范围内的房地产企业除了1家大型房企的态度模糊之外，其他数家中小型房企纷纷表示近期房屋成交量连连下滑，市场需求减少，近期需求加大的迹象不明显。而以供给方的角度来说，对未来5年内的房价都不看好。
适龄购房者：第一项调查中，17%的人认为房价并未触底还会下跌，23%的人者表示认为房价还会反弹，60%的人表示暂时观望。而根据第二项调查结果显示，在观望的人当中2/3的人为有购房能力者。
结合前文表1、表2分析得出， 2008年之后市场有效需求已经大幅度减少，而供给方价格也在2008年原基础上小幅波动，未出现大幅上涨情况。近期房价大幅下调是供需平衡改变的体现，也就是说由市场供需平衡改变传导到房价上表现出来，需要1-2年时间。那么根据前文数据研究显示，在本次降价潮结束之后重新稳定的供需平衡再次改变需要3-5年时间，再由供需平衡改变传导到房价体现上则需要2年时间，那么最少在未来的5-7年间，房价再次发生大的波动的可能性微乎其微。
四、结论
综上所述可以得出结论：短期内房价再次大幅度上涨是不可实现的。在这样的大背景之下，则会出现两种情况：一是如果国家继续坚持调控房价和引导社会消费趋向，那么在市场供需平衡和其他因素的影响下，一线、二线城市降幅会继续加大，三线城市在明年春节前后也会逐渐下跌，并在未来5年内会在这个水平上下波动；二是如果消费者在降价潮中大批量进入楼市，房价则会在短期内小幅度的波动，但涨幅不大。
当然，同经济危机周期理论一样，房地产市场随着未来十年的发展，适龄购房人员再次增多，人民财富也到达了可以担负这些购房需求的时候，会因为国家政策、市场供需平衡改变等种种未知的原因再次引起房地产行业的蓬勃发展。只不过同经济危机周期理论不一样的地方在于，房地产行业的危机会从单一的房地产泡沫逐渐演变成通过房地产行业使诸如金融证券市场等其他行业造成巨大的影响从而演变为范围性的经济危机。
参考文献：
1.陈源.论我国房地产市场调控失调的原因及建议[J].中国房地产业,2011(12).
2.王晓云,张雪梅,王胜强.房地产供求均衡关系及发展策略分析[J].商业时代,2010(26).
3.李定安,周健波.成本和需求的变动对商品房价格影响分析[J].江西价格月刊,2007(11).
【关键词】 房地产;预警系统
房地产市场预警,属于经济预警的范畴,指通过定性及定量的手段,对房地产市场当前运行态势进行分析、测度和判断,并对未来的发展状况进行预测和预报,以便及时采取适当的调控措施,促进市场的健康和可持续发展。随着国内市场经济体制改革的深入发展,要想在实践中对房地产市场宏观管理的方式进行大的变革,作为调控决策基础的房地产统计分析信息的配合是必不可少的。我国在房地产市场监控、预警方面已有了一定的经验,但由于房地产市场具有很强的区域差异性,至今还没成一套公认的房地产市场风险预警系统。将重点论述归纳不同的预警方法,并且对国内房地产预警的研究分别加以归纳、介绍及评价。
一、房地产预警系统方法
(一)景气指数法
景气指数法通过一组对房地产市场变动敏感性强的指标的变动情况,来反映当前和未来市场景气变动情况。景气指数法的出发点是:经济周期波动是通过一系列经济活动来传递和扩散,任何一个经济变量本身的波动都不足以代表经济整体的波动过程。为了正确预测房地产市场的波动过程,必须综合考虑投资、生产、消费等各个领域的景气变动情况及其相互关系。各个领域的周期波动并不是同时发生,有的领域有的指标的变动将领先于整个房地产经济实体的波动,有的和整个经济波动相一致,有的还滞后于整个经济的波动。从各个领域选取对变动敏感性高,并具有代表性的经济指标,先将这些指标按照与整个经济波动前后关系分类,然后分别合成为一组景气指数,从不同角度对整个房地产市场波动的时间和强度进行反映。景气指数法主要是通过编制扩散指数和合成指数来实现。两种指数编制的原理不一样,所反映的信息和具有功能也有很大差异,一般分别编制这两种指数,相互验证,提高准确度。
(二)综合模拟法
又称统计预警法,它采用类似于交通管制信号系统的方法来反映房地产业的综合变化状况与变化趋势。该方法首先选定若干项监测指标,每项指标根据其变化幅度大小设定一定的分值,某一时期各监测指标分值的加权平均值就是对这一时期房地产业综合景气状况的数量评价,再根据综合景气评分高低设立若干定性区间,例如分值落在3附近时认为市场处于正常状态:当分值偏小或偏大,认为市场过冷或过热。
(三)判别分析法
判别分析法是对研究对象所属类别进行判别的一种多元统计分析方法。进行判别分析必须已知观测对象的分类和一些若干表明观测对象特征的变量值。判别分析就是从中筛选出能提供较多信息的的变量并建立判别函数,使推导出的判别函数对观测样本分类时错判率最小。判别函数一般为。其中Z为判别值,……是反映研究研究对象的特征变量,……为各变量的判别系数。判别分析模型运用于预警系统的一般思路为:首先从历史数据筛选出原始样本,进行(0、1)分类,然后选择较多的预警指标进行判别分析,最终的判别函数可能只包含这些指标的一部分;在对判别函数进行F检验通过后,就可以计算Z值并找出临界值进行预警。
(四)人工神经网络(ANN)方法
人工神经网络是一种平行分散处理模式,人工神经网络在经济预警系统中的应用,解决了传统预警模型难以处理的高度非线性模型、偏重定量指标、难以处理定性指标的问题。ANN预警方法的实质是利用神经网络的预测功能实现经济预警。此方法除了具备较好的模式识别能力外,还可以克服统计预警等方法的限制,因为它具备容错能力,对数据的分布要求不严格,具备处理资料遗漏或错误的能力,最可贵的是它具有学习能力,可以随时依据新资料进行自我学习、训练、调整其内部的存储权重参数以应对多变的经济环境。
(五)经济计量模型法
又称预警信号法,从模型选择上看,多采用被解释变量为0或1的二元选择模型、决策树模型以及人工神经网络模型等。同前两种方法相比,该方法的突出特点是与经济波动分析基本没有方法上的联系。
(六)自回归条件异方差模型(ARCH)和自回归滑动平均模(ARMA)ARCH模型(Engle教授于1982年首次提出)
即自回归条件异方差模型,它从统计上提供了用过去误差解释未来预测误差的一种法,即应用ARCH建立预测模型,模型条件异方差的特性,确定具有ARCH特征的警限,从而使预警的结果比较真实地反映实际经济运行状况。ARMA模型是由美国统计学家Box和英国统计学家Jenkins于1968年提出的时序分析模型,用此模型所作的时间序列预测方法也称为博克斯―詹金斯(B-J)法。这是一种准确度比较高的短期预测方法,它适用于各种类型的时间序列,由于它的研究对象是平稳时间序列,在使用时需要对非平稳时间序列作差分或预处理。王慧敏总结认为ARCH模型应用于宏观经济预警具有一些优势,进一步研究了ARCH的应用前提,即通过关联积分与关联维数、BDS统计来判断预警对象是否为非线性结构,如果是非线性,则采用ARCH模型,如果是线性,则采用AR-MA模型。
二、房地产预警国内研究现状
国内房地产预警的研究起步于20世纪80年代初期,一些专家和学者利用宏观经济预警的原理和方法,结合房地产业本身所特有的特点,形成了一些研究观点、看法,中房预警系统和国房预警系统是国内最早付诸实施的房地产预警系统的雏形。发展过程基本可以分为两个阶段:1988年以前为第一阶段(以引入西方的经济发展理论和波动的周期理论为主,并对我国的经济波动及其动因进行了分析),顾海兵(中国人民大学)对此作了大量的研究,刘志强(湖南工业大学)曾总结过国外预警金融危机的四种方法:1988年开始为第二阶段(主要是寻找我国经济波动的先行指标,从研究经济形态的长期波动转向短期波动),袁兴林、黄运城(1988)运用CI和DI方法计算了我国工业生产景气循环的基准日期,毕大川、刘树成(中国科学院)(1990)主编了针对我国宏观经济周期波动问题的第一部专著《经济周期与预警系统》,顾海兵(1992)等人开始了粮食系统预警系统研究,并对预警理论进行了新的探索和发展。
陈健容(住宅与房地产业司)提出房地产监测体系应包含宏观监测与微观监测,并对宏观监测与微观监测应涉及的内容提出建议;梁运斌(中国房地产开发集团)在综合分析了发达国家房地产周期波动的研究成果的基础上,给出了将房地产业预警预报系统分为景气分析系统、预警信号系统、行业监测系统和景气调查系统四个部分的构想;张汉铭就房地产市场监测预报的背景、技术要求、监测预报与景气调查、现有统计体系的关系以及监测预报的指标体系、综合评价、预报的时间跨度和监测预报的机构提出建议。国家统计局(1997)建立国房景气指数是反映全国房地产业发展景气状况的综合指数,其根据经济周期波动理论和景气指数原理,选择8个具有代表性的统计指标进行分类指数测算,加权得合成指数,以显示全国房地产业基本运行状况及波动幅度,预测未来趋势,为国家宏观调控提供预警机制。
赵黎明(1999)等在对经济预警的各种方法进行了比较分析的基础上,选择了统计预警方法进行房地产预警。通过时差相关分析法选择警兆指标,结合统计数据确定预警界限,采用模糊评价方法进行警情预报,最后开展警情分析。徐泽清(2000)将计算机信息系统建模技术引入到城市房地产经济预警领域,确定了将统计预警方法作为房地产预警系统设计的基础。张元瑞(中国房地产及住宅研究会)(1996)分析了中国的房地产周期波动现象。他通过比较国民经济增长率与全国商品房销售增长率,认为中国房地产业的周期与国民经济周期基本吻合。梁桂(1996)从房地产供求的周期性波动来定义不动产经济的周期波动,并采用年商品房销售面积指标,分析了从1986～1995年中国不动产经济的周期性波动及其特性。以此为基础,他还简要分析了不动产周期与通货膨胀周期、总体经济波动周期之间的相互关系。何国钊、曹振良、李晟利用商品房价格等8项指标,在按环比增长率得出单项指标的周期波动后,再利用景气循环法等方法,分析了1981～1994年中国房地产周期波动现象及特点。
三、存在的问题
通过上述论述,现有的房地产预警系统还存在着一些缺陷,大部分学者的理论研究都局限于宏观调整。经过深入分析,总结出目前房地产预警系统研究存在以下问题:(1)现有的房地产预警系统指标体系的选择不够全面。从现有的研究水平来看,大多数理论研究者都把重点放在指标体系建立。鉴于这些指标主要采用的定性,以至于对于客观反映房地产行业动态还有许多不足的方面,实际研究中,许多指标数据根本很难获取,很难定性分析预警结果。有些指标体系忽略了房地产业的基础性、先导性的地位;有的指标体系中因指标间的相关性而显得过分复杂;有的指标体系过分强调了时序性而忽略了指标的经济意义,无法反映房地产业的客观运行规律。(2)区域的差异影响预警系统。对于不同的区域适用于不同的城市,并不能把所有的系统都生搬硬套,各地必须根据各地的实际情况建立独立的房地产预警预报系统。(3)现有的房地产预警系统推广不了,由于其专业性较强。已经公开的房地产预警系统,在数据表现方面,基本上以二维图表为主,看懂二维图表,对于专业素养较高的学者而言不存在问题,面向政府部门管理者、房地产开发商乃至于普通业主,晦涩难懂的数据表现方式不利于房地产业行情的正确把握。
从研究和实践成果来看,现有的房地产预警体系的研究已经取得了可观的成果,初步的框架已经形成,总体来说,我国对房地产市场的监测、预警的研究和运用处于探索和起步阶段,在方法理论研究方面处于借鉴阶段,建立可行的预警应用计算机模型已渐渐进入实施阶段。目前,预警系统的研究方向朝着三个方向发展:(1)房地产经济周期波动机理的研究;(2)计算机技术在房地产预警中的应用研究; (3)房地产经济预警的理论和方法研究。
参考文献
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[2]顾海兵.宏观经济预警研究理论、方法.经济理论与经济管理.1998(4)
[3]黄继鸿,雷战波,凌越.经济预警法研究综述.系统工程.2003:63～65
[4]赵黎明,贾永飞,钱伟荣.房地产预警系统研究.天津大学学报.社会科学.1999(4)
关键词：住房抵押贷款；风险；措施
1 住房抵押贷款存在的风险
住房抵押贷款是指借款人以所购住房和其他具有所有权的财产作为抵押或质押，或由第三人为其贷款提供保证并承担连带责任的贷款。它是由住房买卖合同、住房按揭协议、住房按揭贷款合同连接起来的三角关系。住房抵押贷款的风险主要有以下几种：
1.1 违约风险
违约风险包括被迫违约和理性违约。被迫违约是指借款人的被动行为，支付能力理论认为导致被迫违约是因为支付能力不足。这说明借款人有还款的意愿，但无还款的能力。理性违约是指借款人主动违约，权益理论认为在完善的资本市场上借款人可仅通过比较其住房中特有的权益与抵押贷款债务的大小，作出违约与否的决策。当房地产市场价格上升时，借款人可以转让房屋还清贷款，收回成本并能挣取一定的利润；当房地产市场价格下降时，借款人为了转嫁损失，即使他有偿还能力，他也主动违约拒绝还款。
1.2 流动性风险
流动性风险是指资金短存长贷难于变现的风险，流动性是银行保证资产质量的一条重要原则。现如今流动性风险体现在两个方面，一是目前我国的住房贷款主要来源于公积金和储蓄存款，银行吸纳的储蓄存款属于短期存款，一般只有三五年，而住房抵押贷款却属于长期贷款。这种短存长贷的行为使银行的流动性非常低，继而带来流动性风险。二是银行持有的资产债权不易变现，极易导致流动性风险。造成银行可能丧失在金融市场更有利的投资机会，增加机会成本带来的损失。
1.3 经济周期风险
经济周期风险是指在国民经济整体水平周而复始的波动过程中产生的风险，相比其他产业，房地产业对于经济周期具有更高的敏感性。经济扩张时，居民收入水平提高，市场对房地产的需求量增大，房屋的变现不成问题，银行与个人都对未来充满乐观的预期，银行发放的住房抵押贷款数量也急剧增加。经济萧条时，失业率上升，居民的收入急剧下降，大量贷款无力偿还，即使已将房屋抵押给银行，也因为房地产业的疲软无法变现。这时抵押风险转变为银行的不良债权和损失，银行则面临大量的“呆坏账”，极易导致银行的信用危机甚至破产。
1.4 利率风险
利率风险是指利率水平的变动给银行资产价值带来的风险，它是由其业务短存长贷的资本结构所决定的，利率的波动无论是涨还是跌对银行都会带来损失。如果利率上涨，住房抵押贷款的利率也随着上调，就可能增加借款人的偿贷压力，借款额度越高，借款期限越长，其影响程度也就越大，从而增加了违约风险。如果利率下降，借款人又有可能从当前资本市场融资或以低利率重新借款来提前偿还贷款，给银行带来风险，主要表现在，提前贷款的发生使得住房贷款的现金流量发生不确定性，给银行的集约化资产负债带来一定的困难。
2 住房抵押贷款风险防范
针对上面所述的这些风险，本文从以下几个角度出发，提出一些防范的措施，使房抵押贷款在为民众有效服务的同时所带来的风险尽量最小化。
2.1 违约风险的控制
针对购房者存在违约可能性，我们应从以下两点入手：一是银行在接到购房者的贷款申请后，需要对购房者的基本情况（如收入情况、资产负债情况、月供占家庭月收入的比重、购买房屋的用途等）进行详细调查，并根据调查的结果决定贷款与否及合同条款的拟定。二是对置业者的资信进行审核。审核的指标主要有：置业者的家庭总收入及储蓄证明：家庭人口、人均月收入；月供占月收入的比例。
2.2 流动性风险的控制
住房抵押贷款期限长，而用于贷款的资金来源主要是银行存款及住房公积金，银行存款已处于一个基本稳定的状态。但现有住房公积金制度尚存在需要完善的地方，比如：覆盖率低，来自建设部的数据显示，2007年实际缴存公积金的职工人数仅有7187.91万；公积金存在应建未建的现象，如一些民营企业还未创建住房公积金制度；归集的公积金较少，普及面不广。针对这些问题，我们应该着手完善住房公积金制度，让住房公积金切实地满足消费者实现住房融资需求，降低流动性风险。
2.3 经济周期风险的控制
房地产业与经济周期密切相关，应建立个人住房抵押
贷款风险预警系统，防范市场和政策风险。一是建立风险预警的数据库，从各个方面取得数据，不断积累和完善数据的收集整理，为模型开发打下坚实的基础；二是开发合适的风险预警模型，对预警区间、警戒线以及指标权重、概率密度函数等设置合理参数；三是建立快速反应和预控机制，对风险预警系统显示的潜在风险进行及时处理和化解，最大程度地降低经济周期给住房抵押贷款带来的风险。
2.4 利率风险的控制
针对利率变动带来的风险，银行可以采取以下措施：一是开发可调整利率抵押贷款，其利率根据市场利率不断变化而作周期性调整。与我国现行的浮动利率相比，它的不同之处在于这种周期性的利率调整将有助于改善银行存贷款期限的匹配状况，可将银行承担的利率上升风险转嫁给借款人，同时借款人承担的利率下降风险也可转嫁给银行。二是开发固定利率抵押贷款，它是指在抵押贷款合同所规定的还贷期限内，贷款利率固定不变的抵押贷款方式。在这种模式下，银行承担了大部分的利率风险，如果银行能够通过获得固定利率资金来源与贷款相匹配（如发行固定利率债券等），可以避免相应的利率错配和流动性风险。
3 结论
住房抵押贷款涉及到置业者、银行以及开发商三方的利益，要使其带来的风险降低到最小化，上面所述的防范措施只是其中一部分，我们应该不断完善。总之，三方都应正确处理好业务发展与风险防范的关系，在贷款产品的设计中充分考虑风险因素，强化风险控制，完善个人住房抵押贷款的品种，使其适合不同的住房需求者，最大限度的确保住房抵押贷款的安全，推动住房抵押贷款业务的良性、健康发展。
参考文献
［1］许辉．关于个人住房抵押贷款风险及防范策略的研究［j］．物流科技，2004，（6）．
［2］金宁．浅谈个人住房抵押贷款的风险与防范［j］.辽宁广播电视大学学报，2006，（1）．
［3］胡红星．我国商业银行个人住房抵押贷款风险与防范［j］．经济师，2007，（6）.
［4］邱娟华．个人住房抵押贷款的风险与防范［j］．中山大学学报论丛，2007，（10）．
摘要：从住房抵押贷款中存在的三角关系出发，对现今住房抵押贷款所面临的各种风险进行系统分析，存在违约风险、流动性风险、经济周期风险和利率风险。根据风险分析的结论提出风险控制的具体措施。关键词：住房抵押贷款；风险；措施1住房抵押贷款存在的风险住房抵押贷款是指借款人以所购住房和其他具有所有权的财产作为抵押或质押，或由第三人为其贷款提供保证并承担连带责任的贷款。它是由住房买卖合同、住房按揭协议、住房按揭贷款合同连接起来的三角关系。住房抵押贷款的风险主要有以下几种：1.1违约风险违约风险包括被迫违约和理性违约。被迫违约是指借款人的被动行为，支付能力理论认为导致被迫违约是因为支付能力不足。这说明借款人有还款的意愿，但无还款的能力。理性违约是指借款人主动违约，权益理论认为在完善的资本市场上借款人可仅通过比较其住房有的权益与抵押贷款债务的大小，作出违约与否的决策。当房地产市场价格上升时，借款人可以转让房屋还清贷款，收回成本并能挣取一定的利润；当房地产市场价格下降时，借款人为了转嫁损失，即使他有偿还能力，他也主动违约拒绝还款。1.2流动性风险流动性风险是指资金短存长贷难于变现的风险，流动性是银行保证资产质量的一条重要原则。现如今流动性风险体现在两个方面，一是目前我国的住房贷款主要来源于公积金和储蓄存款，银行吸纳的储蓄存款属于短期存款，一般只有三五年，而住房抵押贷款却属于长期贷款。这种短存长贷的行为使银行的流动性非常低，继而带来流动性风险。二是银行持有的资产债权不易变现，极易导致流动性风险。造成银行可能丧失在金融市场更有利的投资机会，增加机会成本带来的损失。1.3经济周期风险经济周期风险是指在国民经济整体水平周而复始的波动过程中产生的风险，相比其他产业，房地产业对于经济周期具有更高的敏感性。经济扩张时，居民收入水平提高，市场对房地产的需求量增大，房屋的变现不成问题，银行与个人都对未来充满乐观的预期，银行发放的住房抵押贷款数量也急剧增加。经济萧条时，失业率上升，居民的收入急剧下降，大量贷款无力偿还，即使已将房屋抵押给银行，也因为房地产业的疲软无法变现。这时抵押风险转变为银行的不良债权和损失，银行则面临大量的“呆坏账”，极易导致银行的信用危机甚至破产。1.4利率风险利率风险是指利率水平的变动给银行资产价值带来的风险，它是由其业务短存长贷的资本结构所决定的，利率的波动无论是涨还是跌对银行都会带来损失。如果利率上涨，住房抵押贷款的利率也随着上调，就可能增加借款人的偿贷压力，借款额度越高，借款期限越长，其影响程度也就越大，从而增加了违约风险。如果利率下降，借款人又有可能从当前资本市场融资或以低利率重新借款来提前偿还贷款，给银行带来风险，主要表现在，提前贷款的发生使得住房贷款的现金流量发生不确定性，给银行的集约化资产负债带来一定的困难。2住房抵押贷款风险防范针对上面所述的这些风险，本文从以下几个角度出发，提出一些防范的措施，使房抵押贷款在为民众有效服务的同时所带来的风险尽量最小化。2.1违约风险的控制针对购房者存在违约可能性，我们应从以下两点入手：一是银行在接到购房者的贷款申请后，需要对购房者的基本情况（如收入情况、资产负债情况、月供占家庭月收入的比重、购买房屋的用途等）进行详细调查，并根据调查的结果决定贷款与否及合同条款的拟定。二是对置业者的资信进行审核。审核的指标主要有：置业者的家庭总收入及储蓄证明：家庭人口、人均月收入；月供占月收入的比例。2.2流动性风险的控制住房抵押贷款期限长，而用于贷款的资金来源主要是银行存款及住房公积金，银行存款已处于一个基本稳定的状态。但现有住房公积金制度尚存在需要完善的地方，比如：覆盖率低，来自建设部的数据显示，2007年实际缴存公积金的职工人数仅有7187.91万；公积金存在应建未建的现象，如一些民营企业还未创建住房公积金制度；归集的公积金较少，普及面不广。针对这些问题，我们应该着手完善住房公积金制度，让住房公积金切实地满足消费者实现住房融资需求，降低流动性风险。2.3经济周期风险的控制房地产业与经济周期密切相关，应建立个人住房抵押贷款风险预警系统，防范市场和政策风险。一是建立风险预警的数据库，从各个方面取得数据，不断积累和完善数据的收集整理，为模型开发打下坚实的基础；二是开发合适的风险预警模型，对预警区间、警戒线以及指标权重、概率密度函数等设置合理参数；三是建立快速反应和预控机制，对风险预警系统显示的潜在风险进行及时处理和化解，最大程度地降低经济周期给住房抵押贷款带来的风险。2.4利率风险的控制针对利率变动带来的风险，银行可以采取以下措施：一是开发可调整利率抵押贷款，其利率根据市场利率不断变化而作周期性调整。与我国现行的浮动利率相比，它的不同之处在于这种周期性的利率调整将有助于改善银行存贷款期限的匹配状况，可将银行承担的利率上升风险转嫁给借款人，同时借款人承担的利率下降风险也可转嫁给银行。二是开发固定利率抵押贷款，它是指在抵押贷款合同所规定的还贷期限内，贷款利率固定不变的抵押贷款方式。在这种模式下，银行承担了大部分的利率风险，如果银行能够通过获得固定利率资金来源与贷款相匹配（如发行固定利率债券等），可以避免相应的利率错配和流动性风险。3结论住房抵押贷款涉及到置业者、银行以及开发商三方的利益，要使其带来的风险降低到最小化，上面所述的防范措施只是其中一部分，我们应该不断完善。总之，三方都应正确处理好业务发展与风险防范的关系，在贷款产品的设计中充分考虑风险因素，强化风险控制，完善个人住房抵押贷款的品种，使其适合不同的住房需求者，最大限度的确保住房抵押贷款的安全，推动住房抵押贷款业务的良性、健康发展。参考文献［1］许辉．关于个人住房抵押贷款风险及防范策略的研究［J］．物流科技，2004，（6）．［2］金宁．浅谈个人住房抵押贷款的风险与防范［J］.辽宁广播电视大学学报，2006，（1）．［3］胡红星．我国商业银行个人住房抵押贷款风险与防范［J］．经济师，2007，（6）.［4］邱娟华．个人住房抵押贷款的风险与防范［J］．中山大学学报论丛，2007，（10）．［5］尚耀华，万威武．个人住房抵押贷款的风险与控制［J］．财经论坛，2006，（1）．［6］雁，李云飞．住房抵押贷款风险分析［J］．燕山大学学报，2005，（11）．
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