房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響實(shí)證分析報(bào)告目錄TOC\o"1-2"\h\u27380一、緒論 119299（一）研究背景 17393（二）研究意義 210035（三）國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 317995二、福州房?jī)r(jià)及金融市場(chǎng)現(xiàn)狀分析 516269（一）福州房?jī)r(jià)現(xiàn)狀 524087（二）福州房地產(chǎn)貸款現(xiàn)狀 531161（三）金融市場(chǎng)現(xiàn)狀分析 628877三、房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響的研究 816618（一）變量選取和數(shù)據(jù)說明 88390（二）平穩(wěn)性檢驗(yàn) 916652（三）Johansen協(xié)整檢驗(yàn) 1020310（四）VEC模型 112837四、結(jié)論及建議 1518486（一）結(jié)論 154904（二）建議 16摘要:近年來，福州房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展擴(kuò)張趨勢(shì)明顯，銀行業(yè)是福州房地產(chǎn)市場(chǎng)的主要資金提供方，房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展會(huì)拉動(dòng)銀行業(yè)加大發(fā)放房地產(chǎn)貸款的規(guī)模，造成銀行信貸擴(kuò)張，隨著房市發(fā)展，兩者間聯(lián)系變得日益緊密。而房地產(chǎn)資產(chǎn)仍是福州的重要投資品，房地產(chǎn)投資需求拉動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)上漲，房?jī)r(jià)上漲雖然在一定程度上會(huì)通過影響房地產(chǎn)資產(chǎn)價(jià)值和抵押品價(jià)值降低金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，但如果房地產(chǎn)價(jià)格上漲到非理性繁榮的層面，房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫化迅速積累，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)則會(huì)持續(xù)上升，一旦房地產(chǎn)泡沫破裂，房?jī)r(jià)猛跌不止，此時(shí)極易引發(fā)銀行業(yè)危機(jī)，并會(huì)因房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)至其他行業(yè)，乃至整個(gè)金融系統(tǒng)，最終演變?yōu)橐粓?chǎng)金融危機(jī)。因此選擇這個(gè)課題，旨在通過自己對(duì)于福州房地產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng)對(duì)金融市場(chǎng)的影響研究，結(jié)合國(guó)內(nèi)外的專家研究能夠摸清福州金融市場(chǎng)的現(xiàn)狀、存在的問題、風(fēng)險(xiǎn)以及對(duì)策，并對(duì)今后的金融市場(chǎng)發(fā)展進(jìn)行探討。關(guān)鍵詞:房?jī)r(jià)波動(dòng)；金融市場(chǎng)；影響；應(yīng)對(duì)策略一、緒論（一）研究背景2007年8月，次貸危機(jī)在美國(guó)爆發(fā)，使得整個(gè)國(guó)家乃至國(guó)際經(jīng)濟(jì)秩序受到嚴(yán)重沖擊，以致除了中國(guó)等幾個(gè)少數(shù)國(guó)家外，全球?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)陷入衰退。此次金融危機(jī)恰是由房?jī)r(jià)波動(dòng)引起的風(fēng)險(xiǎn)傳染至銀行系統(tǒng)，引起銀行業(yè)危機(jī)，并最終傳染至其他行業(yè)，金融危機(jī)由此發(fā)生。正是因?yàn)榇舜挝C(jī)為全球?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)造成了不可估量的損失，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)才開始逐漸受學(xué)界重視起來，房?jī)r(jià)波動(dòng)作為金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)重要的波動(dòng)源也隨之得到學(xué)者們?cè)絹碓蕉嗟年P(guān)注。近年來，福州房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展擴(kuò)張趨勢(shì)明顯，銀行業(yè)是福州房地產(chǎn)市場(chǎng)的主要資金提供方，房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展會(huì)拉動(dòng)銀行業(yè)加大發(fā)放房地產(chǎn)貸款的規(guī)模，造成銀行信貸擴(kuò)張，隨著房市發(fā)展，兩者間聯(lián)系變得日益緊密。而房地產(chǎn)資產(chǎn)仍是福州的重要投資品，房地產(chǎn)投資需求拉動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)上漲，房?jī)r(jià)上漲雖然在一定程度上會(huì)通過影響房地產(chǎn)資產(chǎn)價(jià)值和抵押品價(jià)值降低金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，但如果房地產(chǎn)價(jià)格上漲到非理性繁榮的層面，房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫化迅速積累，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)則會(huì)持續(xù)上升，一旦房地產(chǎn)泡沫破裂，房?jī)r(jià)猛跌不止，此時(shí)極易引發(fā)銀行業(yè)危機(jī)，并會(huì)因房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)至其他行業(yè)，乃至整個(gè)金融系統(tǒng)，最終演變?yōu)橐粓?chǎng)金融危機(jī)。因此，本文研究房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響，最終給金融市場(chǎng)造成一定的影響。（二）研究意義1、理論意義國(guó)內(nèi)學(xué)者早在2005年就關(guān)注著福州金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)問題的研究，但是遺憾的是，國(guó)內(nèi)研究缺少?gòu)馁Y產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)金融體系影響的視角。直到2007年受美國(guó)次貸危機(jī)的影響，學(xué)者們開始重視研究資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響，一時(shí)間，有關(guān)從資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系角度出發(fā)的研究大量展開。目前對(duì)這種關(guān)系的理論研究表明，當(dāng)金融市場(chǎng)發(fā)展不成熟時(shí)，由于資產(chǎn)價(jià)值總體體量較小，此時(shí)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)不足以破壞宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性。隨著金融市場(chǎng)愈趨成熟，金融市場(chǎng)會(huì)逐漸獨(dú)立于實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，從而資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)可能會(huì)導(dǎo)致金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。因此，房地產(chǎn)資產(chǎn)作為福州市場(chǎng)上重要的資產(chǎn)之一，研究房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)金融市場(chǎng)的影響具有重要理論意義。2、實(shí)踐意義福州銀行業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)關(guān)系緊密，銀行業(yè)是房地產(chǎn)業(yè)主要資金提供方，福州房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展離不開銀行信貸的支持。同時(shí)，房地產(chǎn)企業(yè)作為銀行主要的貸款接收者，是銀行的重要客戶，銀行每年都會(huì)從房地產(chǎn)貸款中獲得可觀的利息收入。在經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)中，早期房?jī)r(jià)上漲會(huì)使雙方均在一定程度上獲益，利潤(rùn)增加，雙方資產(chǎn)負(fù)債表擴(kuò)列。但是房地產(chǎn)價(jià)格過度上漲到一定程度，一旦出現(xiàn)增速趨緩并開始暴跌時(shí)，房?jī)r(jià)的異常波動(dòng)會(huì)為銀行體系帶來過大負(fù)擔(dān)，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)上升，又由于福州銀行同業(yè)業(yè)務(wù)高度集中，這使得銀行與房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的聯(lián)系會(huì)破壞銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定，甚至造成巨大的金融危機(jī)。因此，研究房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)金融市場(chǎng)的影響具有重要現(xiàn)實(shí)意義。（三）國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1、房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素現(xiàn)有的關(guān)于房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的研究文獻(xiàn)主要集中在宏觀層面和微觀層面上。宏觀方面主要從經(jīng)濟(jì)因素和政策因素等層面展開相關(guān)研究，微觀方面則主要通過對(duì)稅收、土地價(jià)格、消費(fèi)者預(yù)期等因素來考察房?jī)r(jià)波動(dòng)。在宏觀方面的研究中，張世涵總結(jié)現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、居民收入、人口、城鎮(zhèn)化、利率、貨幣供應(yīng)量等指標(biāo)水平越高，房?jī)r(jià)相對(duì)會(huì)越高。Finocchiaro和Heideken、馮濤、楊達(dá)和張蕾將商業(yè)銀行納入研究對(duì)象，運(yùn)用DSGE模型研究房?jī)r(jià)、貨幣政策和商業(yè)銀行宏觀審慎政策三者之間的關(guān)系，得出相關(guān)機(jī)構(gòu)合理地利用貨幣政策和信貸政策干預(yù)房?jī)r(jià)是必要的，并且應(yīng)該綜合各工具手段以實(shí)現(xiàn)在不同時(shí)期時(shí)，總量調(diào)控與價(jià)格控制能協(xié)調(diào)配合。在微觀影響因素方面上，陳冠南和陳少暉通過收集多個(gè)OECD國(guó)家的房地產(chǎn)業(yè)樣本，以實(shí)證分析的方式探索房地產(chǎn)稅和房?jī)r(jià)之間關(guān)系，最終得出房地產(chǎn)稅僅在短期內(nèi)會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生影響，而房地產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)的改變不存在長(zhǎng)期效應(yīng)。Eve和Hannah兩篇文獻(xiàn)均研究土地價(jià)格對(duì)房?jī)r(jià)影響。分別發(fā)現(xiàn)無論是在英國(guó)還是韓國(guó)，部分房地產(chǎn)價(jià)格上漲源于土地供給的不足。受到經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)典的理性預(yù)期資產(chǎn)定價(jià)理論啟發(fā)，Hua以實(shí)證的方式檢驗(yàn)并驗(yàn)證出房產(chǎn)的預(yù)期未來價(jià)值決定當(dāng)前房產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值的假設(shè)。2、金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)情況，常用金融市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量方法大體有兩種：指數(shù)法和模型法。學(xué)者們?cè)谘芯吭缙诔２捎弥笖?shù)法研究金融市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)，ling和Liu以一項(xiàng)加拿大銀行的內(nèi)部調(diào)查為依據(jù)，分別在加拿大銀行、外匯市場(chǎng)、債券市場(chǎng)、股票市場(chǎng)中選取合適的指標(biāo)最終構(gòu)建出一個(gè)比傳統(tǒng)方法更能準(zhǔn)確描述加拿大金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的FSI，以期達(dá)到金融危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的效果。國(guó)內(nèi)學(xué)者賴娟和呂江林借鑒Illing和Liu等人關(guān)于金融壓力指數(shù)的研究方法并將其與中國(guó)實(shí)際國(guó)情結(jié)合，構(gòu)建出了一個(gè)適合中國(guó)的金融壓力指數(shù)且該指數(shù)對(duì)2002-2009年期間中國(guó)金融的現(xiàn)實(shí)歷史情況擬合良好。指數(shù)法相對(duì)較便捷，但是此方法由于主觀選取權(quán)重且會(huì)計(jì)信息滯后等缺陷因此也存在局限性。為此學(xué)者們采用構(gòu)建模型來提高準(zhǔn)確性。模型法多采用大量公開的市場(chǎng)數(shù)據(jù)來測(cè)度系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。其中，Adrian和Brunnermeier在對(duì)VaR模型進(jìn)行優(yōu)化后提出運(yùn)用ΔcoVaR度量風(fēng)險(xiǎn)。后國(guó)內(nèi)學(xué)者白雪梅和石大龍將CoVaR用于測(cè)量福州金融市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)證實(shí)效果良好。Grayetal.（2007）開創(chuàng)性地綜合利用公開的市場(chǎng)數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)會(huì)計(jì)信息創(chuàng)造出新的CCA模型法，研究出一套指標(biāo)來衡量系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。王擎又基于CCA方法，再結(jié)合POT-Coupla方法對(duì)福州金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)作實(shí)證分析。3、房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)金融市場(chǎng)的影響目前學(xué)界關(guān)于房?jī)r(jià)波動(dòng)影響金融市場(chǎng)的研究大體可分為兩個(gè)方面：一方面，現(xiàn)有研究表明，房?jī)r(jià)波動(dòng)是金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)變化的原因之一。Reinhart和Rogoff認(rèn)為房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)相似的行為模式。王璐和童中文分析了多種引發(fā)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的因素，得出房?jī)r(jià)過度上漲易引發(fā)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。彭建剛和童磊實(shí)證分析得出引起福州金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的最主要的因素是房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)。徐榮等基于有向無環(huán)圖分析得出房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)具有同期影響關(guān)系。彭俊華和許桂華在研究異常房?jī)r(jià)波動(dòng)是如何影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的過程中，運(yùn)用VAR模型得出，房?jī)r(jià)在杠桿效應(yīng)、擠出效應(yīng)催化的情況下會(huì)通過銀行信貸引發(fā)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。宋凌峰等在資產(chǎn)和負(fù)債兩個(gè)層面展開房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)影響金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)理，運(yùn)用TVP-VAR模型最終得出房地產(chǎn)市場(chǎng)衰退會(huì)非線性地加速惡化銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。曹曉飛、趙芬芬和萬月亮通過改良的CoVaR模型測(cè)度系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)后，通過實(shí)證說明房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)存在正向相依關(guān)系，即房?jī)r(jià)波動(dòng)影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，也極易引發(fā)金融市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)。王文和蘆哲分別探討了美國(guó)、日本、德國(guó)和中國(guó)房地產(chǎn)泡沫情況，總結(jié)了美國(guó)和日本的房地產(chǎn)泡沫破裂后所引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵原因在于泡沫破裂后的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的升高。最后實(shí)證分析表明福州目前房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響還相對(duì)可控。另一方面，學(xué)者們從影響路徑角度出發(fā)，Gerlach和Peng認(rèn)為房地產(chǎn)價(jià)格影響金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的主要傳導(dǎo)渠道是盲目擴(kuò)張的銀行信貸。Tajiketal.認(rèn)為房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展會(huì)造成一定程度的房地產(chǎn)價(jià)格泡沫，但是一旦泡沫破裂會(huì)通過不良貸款給銀行業(yè)帶來巨大壓力，且影響會(huì)隨不同房地產(chǎn)貸款類型和銀行類別不同而有所區(qū)別。唐建偉認(rèn)為房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)通過信貸風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)收入等不同渠道傳導(dǎo)至銀行業(yè)。鄒靜等總結(jié)到，房?jī)r(jià)易通過引發(fā)資產(chǎn)價(jià)格泡沫的方式從而引起金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)上升。二、福州房?jī)r(jià)及金融市場(chǎng)現(xiàn)狀分析（一）福州房?jī)r(jià)現(xiàn)狀如圖3-1所示，近年來福州房?jī)r(jià)總體上呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢(shì)，僅在2008年受全球金融危機(jī)的影響出現(xiàn)過一次微跌。截至2019年，全國(guó)房?jī)r(jià)從2007年的3864元/平方米一直漲到9310元/平方米，增幅達(dá)到140.9%之高。這十三年來福州房?jī)r(jià)增速在2008-2010年間波動(dòng)較大。此后的十年里福州房?jī)r(jià)逐漸呈現(xiàn)出平穩(wěn)上漲趨勢(shì)，增速大體保持在5-10%水平。水平。圖2-12007-2019年福州商品房平均銷售價(jià)格及其增長(zhǎng)率（二）福州房地產(chǎn)貸款現(xiàn)狀表2-1為福州房地產(chǎn)企業(yè)獲取資金的主要渠道的概況，可以看出，福州房地產(chǎn)貸款規(guī)模逐年上升，2007年福州房地產(chǎn)貸款規(guī)模僅為37478億元，到2020年存量已漲至198307億元。在各項(xiàng)融資渠道中，其他項(xiàng)主要包括預(yù)付款、個(gè)人按揭貸款及定金等，在四項(xiàng)融資渠道里占比最高，其次是自籌資金，由此可以看出福州房地產(chǎn)開發(fā)資金來源較依賴銀行貸款。表2-12007-2020年福州房地產(chǎn)開發(fā)資金來源及占比年份小計(jì)（億元）其他（億元）占比（%）貸款（億元）占比（%）自籌資金（億元）占比（%）2007374781804948.16701618.721177331.412008396191597340.32760619.201531238.652009577992800648.451136519.661794931.052010729443295245.171256417.222663736.522011856893684243.001305715.243500540.852012965384227543.791477815.313908340.4820131221225449144.621967316.114742538.8320141219924969040.732124317.415042041.3320151252035565544.452021416.154903839.1720161442137342850.922151214.924913334.0720171560537977051.122524216.185087232.6020181712199127653.312400514.025583132.61201918459010102754.732522913.675815831.51202019830711015555.552667613.456130530.91（三）金融市場(chǎng)現(xiàn)狀分析金融系統(tǒng)的脆弱性導(dǎo)致個(gè)別銀行風(fēng)險(xiǎn)傳染至整個(gè)行業(yè)，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)具有負(fù)外部性、累積性、傳染性等特征。1、不良貸款率圖2-2結(jié)果顯示，福州銀行不良貸款率在前兩年比較差，2006年和2007年分別為7.5%和6.1%，但從2008年開始已明顯好轉(zhuǎn)，不良貸款率下降至2.4%，并從此長(zhǎng)年保持著1-2%水平，其原因可能是福州銀行業(yè)的貸款結(jié)構(gòu)。但是需要說明的是，2008年以來較低的不良貸款率不能支持福州銀行具有良好資產(chǎn)質(zhì)量狀況的結(jié)論，因?yàn)閿?shù)值較低的不良貸款率在福州通常是國(guó)家政策性調(diào)節(jié)的結(jié)果，不來自商業(yè)銀行內(nèi)部經(jīng)營(yíng)管理水平。因此，從長(zhǎng)期來看，商業(yè)銀行在面臨外部風(fēng)險(xiǎn)沖擊時(shí)不良貸款率可能會(huì)迅速回升，福州銀行業(yè)仍面臨著潛在的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。圖2-22006-2017年福州商業(yè)銀行不良貸款率2、金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)本文金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量根據(jù)陳守東，馬輝，穆春舟構(gòu)建銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)時(shí)，采用存貸比例RLD監(jiān)測(cè)過度信貸風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)際利率RIR衡量利率變化帶來的風(fēng)險(xiǎn)、貨幣供應(yīng)量MS測(cè)量貨幣供給失衡風(fēng)險(xiǎn)，以此來確定金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。存貸款比例RLD為存款與貸款比值，該比例越高證明商業(yè)銀行的流動(dòng)性越差，會(huì)增加銀行危機(jī)；實(shí)際利率RIR高低會(huì)影響宏觀經(jīng)濟(jì)的儲(chǔ)蓄與投資，本文選取6個(gè)月至1年（含）作為代理變量；貨幣供應(yīng)量MS為M2與GDP比值，值越高說明金融危機(jī)的可能性越高。金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)BRI公式為：BRI其中，w注：i分別為RLD、RIR、MS金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)值越大對(duì)應(yīng)地銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)越大。由圖2-3我們可以看出，2014年初，2020年初這些時(shí)間點(diǎn)上，福州銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)處于風(fēng)險(xiǎn)高峰時(shí)期。金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)如圖：圖2-32008-2020年福州銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)三、房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響的研究（一）變量選取和數(shù)據(jù)說明本文研究房?jī)r(jià)對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的影響，將金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)作為因變量，選取商品房平均銷售價(jià)格作為自變量，同時(shí)將通貨膨脹率（CPI）、人民幣3-5年中長(zhǎng)期貸款利率（LIR）、A股上證指數(shù)（GA）三個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為控制變量，選取2008年第一季度至2020年第四季度共計(jì)52個(gè)樣本，分析福州房地產(chǎn)價(jià)格與金融市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。本文涉及的變量及變量解釋如表3-1。表3-1變量、指標(biāo)與標(biāo)識(shí)變量指標(biāo)標(biāo)識(shí)被解釋變量金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)Y解釋變量房地產(chǎn)價(jià)格商品房平均銷售價(jià)格LNHPI控制變量宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)通貨膨脹率LNCPI人民幣3-5年中長(zhǎng)期貸款利率LIRA股上證指數(shù)LNGA1、被解釋變量本文根據(jù)第三章算出的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)作為金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的代理指標(biāo)。由于該指數(shù)具有正負(fù)波動(dòng)特點(diǎn)，為消除此特性且保持其單調(diào)性，本文將其進(jìn)行sigmoid變換以方便分析。圖3-2金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)sigmoid轉(zhuǎn)換2、解釋變量本文主要研究房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響，故選取房地產(chǎn)價(jià)格作為解釋變量。但是，目前無法直接獲取有關(guān)福州房地產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)，故本文選取商品房平均銷售價(jià)格作為房?jī)r(jià)的代理指標(biāo)，即商品房銷售總額與商品房銷售面積的比值，并進(jìn)行季度頻率轉(zhuǎn)換、取對(duì)數(shù)處理。3、控制變量通貨膨脹率包含宏觀經(jīng)濟(jì)價(jià)格變動(dòng)的經(jīng)濟(jì)信息，本文用消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)來衡量通貨膨脹率，并對(duì)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)做對(duì)數(shù)處理。根據(jù)前文房?jī)r(jià)對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制的理論分析，貸款利率降低會(huì)使銀行營(yíng)收減少，從而銀行持有高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)升高。又因?yàn)榉康禺a(chǎn)開發(fā)過程周期長(zhǎng)的特點(diǎn)，本文選用人民幣3-5年中長(zhǎng)期貸款利率作為控制變量。A股上證指數(shù)會(huì)綜合反映出股價(jià)整體水平，因此將其作為控制變量加入到模型中，同時(shí)對(duì)其進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。（二）平穩(wěn)性檢驗(yàn)如果對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列構(gòu)建VEC模型，可能會(huì)出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，即實(shí)際上沒有經(jīng)濟(jì)意義關(guān)系的變量卻在統(tǒng)計(jì)意義上存在回歸關(guān)系。因此，本文利用Eviews10對(duì)序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，如果序列為同階單整時(shí)，方可進(jìn)行后續(xù)的實(shí)證分析。結(jié)果如下：表3-2ADF檢驗(yàn)結(jié)果變量檢驗(yàn)形式ADF檢驗(yàn)值5%顯著性水平上的檢驗(yàn)值P值檢驗(yàn)結(jié)果Y(C,0,7)-2.032287

-2.9314040.2725不平穩(wěn)D(Y)(0,0,6)-4.698640-1.9486860.0000平穩(wěn)LIR(C,0,1)-2.446555-2.9211750.1346不平穩(wěn)D(LIR)(0,0,0)-4.312046-1.9475200.0001平穩(wěn)HPI(0,0,8)2.653598-1.9486860.9976不平穩(wěn)D(HPI)(C,0,7)-3.227950-2.9314040.0251平穩(wěn)GA(C,0,0)-2.666840-2.9199520.0868不平穩(wěn)D(GA)(0,0,0)-7.141532-1.9475200.0000平穩(wěn)CPI(0,0,8)-0.358362-1.9486860.5498不平穩(wěn)D(CPI)(0,0,7)-4.814130-1.9486860.0000平穩(wěn)注：c,t,k分別表示是否含有常數(shù)項(xiàng)、是否含有趨勢(shì)項(xiàng)以及滯后階數(shù)ADF檢驗(yàn)結(jié)果如表3-2所示，在5%顯著水平下，原序列數(shù)據(jù)皆不拒絕原假設(shè)，但一階差分序列顯著，皆為平穩(wěn)序列。因此序列具有一階單整性，但是為了建立VEC模型，還需要進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。（三）Johansen協(xié)整檢驗(yàn)對(duì)于非平穩(wěn)時(shí)間序列，需要檢驗(yàn)變量間是否存在協(xié)整關(guān)系，如果存在才使建立VEC模型具有實(shí)際經(jīng)濟(jì)意義。本文采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)的跡檢驗(yàn)法和最大特征根檢驗(yàn)法兩種方法，利用Eviews10檢驗(yàn)變量之間的協(xié)整關(guān)系。根據(jù)AIC、SC信息準(zhǔn)則，最佳滯后期為2期，故選擇1期滯后階數(shù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)以及后續(xù)建立VEC。Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表3-3、3-4所示：表3-3跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果零假設(shè)H0特征根Trace統(tǒng)計(jì)量5%臨界值P值None0.634006122.260576.972770.0000Atmost10.57210872.0036654.079040.0006Atmost20.34479929.5594435.192750.1784Atmost30.1233728.41877820.261840.7889Atmost40.0360381.8351489.1645460.8103表3-4最大特征根檢驗(yàn)結(jié)果零假設(shè)H0特征根Max統(tǒng)計(jì)量5%臨界值P值None0.63400650.2568634.805870.0004Atmost10.57210842.4442228.588080.0005Atmost20.34479921.1406622.299620.0720Atmost30.1233726.58363115.892100.7200Atmost40.0360381.8351489.1645460.8103結(jié)果顯示，在5%顯著性水平下，跡統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和最大特征根檢驗(yàn)均拒絕變量間不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，即銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、商品房平均銷售價(jià)格、A股上證指數(shù)、通貨膨脹和人民幣中長(zhǎng)期貸款利率間具有長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系，因此標(biāo)準(zhǔn)化處理協(xié)整關(guān)系方程后，得到協(xié)整方程為：Y=0.00039?LNHPI?0.00064?LNGA+0.00401?LNCPI?0.01976?LIR#(4.1)由方程可知，LNHPI升高1%時(shí)，Y也會(huì)隨之上升0.0004%，對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)中的經(jīng)濟(jì)意義是房地產(chǎn)價(jià)格與金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)存在正向相關(guān)關(guān)系，房地產(chǎn)價(jià)格上漲會(huì)引起金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)升高，與實(shí)際較符合。但是，當(dāng)變量短期偏離動(dòng)態(tài)均衡狀態(tài)后是如何修復(fù)的，以及這種修復(fù)的速度和方向等問題需要進(jìn)一步通過建立VEC模型來確定。（四）VEC模型根據(jù)上節(jié)可知，本文序列具有一階單整性，且變量間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系，因此可以建立VEC模型，故通過Eviews10構(gòu)建VEC模型，得到回歸結(jié)果如下：表3-5VEC回歸結(jié)果CointegratingEq:

CointEq1Y(-1)

1.000000LNHPI(-1)-0.000390

(0.00049)[-0.80328]LNGA(-1)

0.000642

(0.00048)[1.34171]LNCPI(-1)-0.004012

(0.00464)[-0.86511]LIR(-1)

0.019757

(0.01672)[1.18129]C-0.484968

(0.02016)[-24.0528]

續(xù)表3-5VEC回歸結(jié)果ErrorCorrection:D(Y)D(LNHPI1)D(LNGA)D(LNCPI)CointEq1-2.286982

12.52003-8.847521-1.123011

(0.27705)

(9.59974)

(29.2018)

(2.05229)[-8.25473][1.30421][-0.30298][-0.54720]D(Y(-1))

0.617655-18.76110

6.397739-0.191092

(0.16129)

(5.58851)

(16.9999)

(1.19474)[3.82956][-3.35708][0.37634][-0.15994]D(LNHPI(-1))-0.020748

0.014774

0.183987

0.016996

(0.00454)

(0.15748)

(0.47903)

(0.03367)[-4.56529][0.09382][0.38408][0.50483]D(LNGA(-1))

0.001161-0.024360-0.020435

0.029346

(0.00151)

(0.05239)

(0.15937)

(0.01120)[0.76814][-0.46496][-0.12822][2.62008]D(LNCPI(-1))-0.000667-0.005757-2.125416

0.387144

(0.02216)

(0.76783)

(2.33570)

(0.16415)[-0.03012][-0.00750][-0.90997][2.35845]D(LIR(-1))

0.168969-4.172133-7.943122

1.326377

(0.10354)

(3.58749)

(10.9129)

(0.76695)[1.63199][-1.16297][-0.72787][1.72941]在對(duì)協(xié)整方程標(biāo)準(zhǔn)化處理后，本文得出向量誤差修正項(xiàng)為：E+0.01976?LIR?0.48497#通過方程可以看出，向量誤差修正項(xiàng)與協(xié)整方程唯一區(qū)別在于常數(shù)項(xiàng)，這表明建立的VEC模型具有良好的修正機(jī)制?；谏鲜龇治?，建立向量誤差修正模型如下：Δ從向量誤差修正模型可以得出，當(dāng)房地產(chǎn)價(jià)格在短期內(nèi)偏離均值時(shí)，會(huì)以2%速度進(jìn)行修正，短期內(nèi)房地產(chǎn)價(jià)格與金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系，這說明房?jī)r(jià)在短期起步階段內(nèi)上漲有利于降低金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，這與第二章理論分析相符，短期內(nèi)房?jī)r(jià)上漲使銀行業(yè)利潤(rùn)上升，同時(shí)違約貸款減少，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)下降。1、脈沖響應(yīng)分析脈沖響應(yīng)分析刻畫各個(gè)變量間動(dòng)態(tài)關(guān)系以及內(nèi)生變量對(duì)誤差變化大小的反應(yīng)。房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)其它各變量脈沖響應(yīng)如圖3-3：圖3-3脈沖響應(yīng)圖從第一行左圖可以看出，房?jī)r(jià)對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)從整體來看沖擊為正，整個(gè)過程呈現(xiàn)先下降后增強(qiáng)的趨勢(shì)，在第3期達(dá)到最低值-0.00003后又逐漸上升，這與第二章理論分析相符，即房?jī)r(jià)短暫上漲會(huì)促進(jìn)實(shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展，從而金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)能在一定程度上減小。但是，當(dāng)房?jī)r(jià)過度上漲時(shí)會(huì)破壞銀行體系穩(wěn)定性，且會(huì)持續(xù)使得金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)升高。第一行右圖顯示，房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)自身的沖擊影響最大且為正向影響，當(dāng)房?jī)r(jià)受到自身的一個(gè)沖擊后，正向響應(yīng)會(huì)逐期減弱地持續(xù)下去，這與福州房?jī)r(jià)走勢(shì)現(xiàn)狀基本保持一致，福州房?jī)r(jià)近幾年雖然增速放緩，但仍處于上漲狀態(tài)。第二行左圖里，房?jī)r(jià)期初給上證指數(shù)一個(gè)正向沖擊后，上證指數(shù)會(huì)首先受到正向影響，但在滯后1期后變?yōu)樨?fù)向影響,最終穩(wěn)定在-0.02水平。這說明，房?jī)r(jià)升高，投資情緒高漲，人們對(duì)未來的預(yù)期較為樂觀，這會(huì)在初期帶動(dòng)股價(jià)上漲，但是，一旦房?jī)r(jià)過度上升，可能受房地產(chǎn)泡沫破裂影響，股市會(huì)低迷不振。第二行右圖，房地產(chǎn)價(jià)格在期初對(duì)中長(zhǎng)期貸款利率施加正向沖擊，后緩慢上升至5期以后逐漸平穩(wěn)，這說明，房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)中長(zhǎng)期貸款利率的沖擊反應(yīng)比較遲鈍，且在長(zhǎng)期會(huì)拉高利率水平。2、方差分解分析本文利用方差分解探究得出每個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量改變的影響。在房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響關(guān)系中，需要通過方差分解得出兩者之間的貢獻(xiàn)程度，結(jié)果如圖所示：表3-6金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的方差分解

PeriodS.E.YLNHPILNGALNCPILIR

1

0.001567

100.0000

0.000000

0.000000

0.000000

0.000000

2

0.002058

59.11234

22.47729

0.030624

5.892009

12.48774

3

0.002268

56.52492

22.17842

4.122321

5.237903

11.93643

4

0.002446

54.76618

22.98207

3.986812

7.051476

11.21346

5

0.002636

51.80551

25.41994

4.088164

8.032138

10.65425

6

0.002805

50.03046

27.22854

3.970875

8.339528

10.43059

7

0.002967

48.59042

28.66945

3.909752

8.374951

10.45542

8

0.003119

47.15351

30.01850

3.887976

8.272279

10.66774

9

0.003262

45.88150

31.17152

3.920162

8.108936

10.91788

10

0.003399

44.71227

32.16069

4.045016

7.941474

11.14055由表3-6結(jié)果可以看出，房?jī)r(jià)對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的方差貢獻(xiàn)度逐漸上升，最終占比32%，而其他變量貢獻(xiàn)度均在10%以下，這表明近年來房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展較為快速，房?jī)r(jià)上漲給銀行帶來明顯的風(fēng)險(xiǎn)提升。四、結(jié)論及建議（一）結(jié)論本文基于福州房市和房?jī)r(jià)的現(xiàn)實(shí)情況，選取金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、商品房平均銷售價(jià)格、人民幣中長(zhǎng)期貸款利率、通貨膨脹率、A股上證指數(shù)，基于向量誤差修正（VEC）模型，研究房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響，得出以下結(jié)論：通過現(xiàn)狀分析，現(xiàn)有房?jī)r(jià)年度數(shù)據(jù)顯示，從2007年到2019年，福州房?jī)r(jià)從3864元/平方米漲到9310元/平方米，近5年增速一直保持在5-10%。可得出福州房地產(chǎn)市場(chǎng)仍處于持續(xù)發(fā)展的狀態(tài)，房?jī)r(jià)增速雖然平穩(wěn)但仍處于過高水平，表明福州仍存在潛在的房地產(chǎn)泡沫破裂的風(fēng)險(xiǎn)。2006年商業(yè)銀行不良貸款率還在7.5%，但2008年以后已降至1-2%水平。這表明福州銀行業(yè)整體資產(chǎn)質(zhì)量雖然在近十年有所好轉(zhuǎn)，但由于多變的國(guó)際經(jīng)濟(jì)形式以及有限的管理水平，未來福州銀行業(yè)關(guān)于防范金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)仍然需要應(yīng)對(duì)新環(huán)境的挑戰(zhàn)。通過Johansen協(xié)整檢驗(yàn)和VEC模型可得出：房地產(chǎn)價(jià)格、通貨膨脹率、上證指數(shù)、中長(zhǎng)期貸款利率和金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)之間存在長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系，且房?jī)r(jià)與金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)成正向相關(guān)關(guān)系，長(zhǎng)期來看房?jī)r(jià)每上漲1%時(shí)，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之上升0.0004%，而短期內(nèi)房?jī)r(jià)與金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)成負(fù)向關(guān)系，房?jī)r(jià)短期偏離時(shí)會(huì)以2%速度修正回來。通過脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果分析，可得出福州房地產(chǎn)價(jià)格的快速上漲會(huì)使金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)先下降后持續(xù)上升，因此房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)銀行穩(wěn)定性起著至關(guān)重要的影響作用。方差分解結(jié)果顯示，相對(duì)于通貨膨脹率、股票價(jià)格、人民幣中長(zhǎng)期貸款利率等宏觀經(jīng)濟(jì)因素，房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)解釋金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度占比32%，是最顯著影響金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的因素。因此，要維護(hù)銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定，促進(jìn)金融行業(yè)的健康發(fā)展，需要重視對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的監(jiān)管和控制。（二）建議基于本文第二章理論分析和第四章實(shí)證分析，房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)會(huì)在一定程度上影響金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，而商業(yè)銀行一旦出現(xiàn)危機(jī)，整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)急劇上升。為了防范金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)，保證國(guó)民經(jīng)濟(jì)健康平穩(wěn)發(fā)展，本文從監(jiān)管、房地產(chǎn)業(yè)和銀行業(yè)三個(gè)層面提出以下政策建議。1、監(jiān)管層面央行和監(jiān)管部門應(yīng)該選用科學(xué)合理的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量工具。一方面，綜合指數(shù)法結(jié)合國(guó)內(nèi)各項(xiàng)宏觀經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，可以全面反映一國(guó)的銀行風(fēng)險(xiǎn)情況，更加貼合福州金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)實(shí)情況。另一方面，綜合指數(shù)法便于計(jì)算，使得監(jiān)管部門度量更加靈活機(jī)敏，一旦福州商業(yè)銀行出現(xiàn)異常情況，監(jiān)管部門得以利用綜合指數(shù)法及時(shí)地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。此外，監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)著重關(guān)注房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，在第三章分析中，通過對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行方差分解分析，我們得出只有房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響相較于其他變量逐年遞增，最終占比32%，顯著高于其他變量。說明房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)是造成金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的主要原因。因此，相關(guān)監(jiān)管部門應(yīng)堅(jiān)持將調(diào)控房?jī)r(jià)作為防范金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的重心。通過持續(xù)監(jiān)測(cè)預(yù)警房地產(chǎn)泡沫，判斷房地產(chǎn)市場(chǎng)是否平穩(wěn)發(fā)展。此外，相關(guān)監(jiān)管部