房地产风险评估传染机制及其动态效应研究

房地产风险评估传染机制及其动态效应研究房地产风险评估传染机制及其动态效应研究房地产风险评估传染机制及其动态效应研究中文摘要本文以房地产风险传染为研究对象，基于国内外相关文献研究以及房地产风险传染造成的现实影响两个层面，概括了房地产风险传染的本质及其特征，系统地分析了房地产风险在金融体系、宏观经济中传染的渠道、过程和机制。在此基础上，一方面使用VAR-MVGARCH-Asymmetric-BEKK模型，从溢出效应视角验证了我国房地产市场价格和银行信贷之间的联动关系以及我国房地产风险在银行体系的传染效应；另一方面采用结构化向量自回归模型、ABEK模型对房地产风险在宏观部门的传染机制以及房地产风险传染的直接效应和间接效应进行了验证。通过上述研究，论文得出的基本结论是：第一，房地产风险传染的本质是房地产市场风险带来的冲击对金融体系及宏观经济的稳定产生影响从而导致系统性风险爆发的过程，或者说是指房地产行业由于价格波动导致的风险对于其它行业或者部门以及宏观经济产生的溢出效应。第二，房地产风险传染的主要领域是与之密切联系的金融体系和宏观部门。房地产风险在金融体系中的传染主要是通过影响银行体系的流动性而对银行信贷体系的稳定性形成冲击，同时房地产价格波动通过加剧信息不对称以及传递未来信息变化而影响金融体系的稳定性；其在金融体系中的传染过程大致上可以分为在个别金融机构间的传染、在银行体系间的传染以及在金融体系间的传染三个阶段；房地产风险在金融体系中的传染机制表现为房地产泡沫的生成、膨胀和破灭对金融体系的影响。房地产风险在宏观部门间的传染主要是通过影响消费、投资和产出、就业、通货膨胀和货币存量等因素而影响宏观经济；这一过程可以分为三个阶段：房地产风险在直接相关产业间的传染、在间接相关产业间的传染、在整个国民经济体系中的传染；房地产风险在宏观部门中的传染机制表现为房地产价格波动在托宾Q效应主导下的由行业风险向宏观经济系统性风险的转变。第三，从房地产风险在金融体系中的传染来看，房地产市场价格波动与银行信贷规模二者之间在均值和波动两个层面存在广泛且显著的关联性，房地产风险能够同时通过均值、波动两个层面对银行信贷稳定构成影响和冲击。此外，对非对称效应的考察结果表明，房地产市场处于价格下降通道时，房地产风险更容易积聚放大，其对银行信贷稳定的影响也最为明显。第四，从房地产风险在宏观部门中的传染来看，房地产风险在宏观经济部门之间的传染是基于财富效应和资产负债表效应。但是财富效应与资产负债表效应在家庭和中间品生产部门中的差异导致二者会对宏观经济产生不同的影响，即房地产风险具有很强的部门属性。由不同部门所造成的房地产价格的波动会在宏观经济各部门中有不同的传染机制和不同的影响程度。其中，房地产市场的托宾Q效应主导了房地产价格波动在宏观经济中的传染过程，且房地产市场容易因企业部门突变的投资行为而造成房地产风险的累积与爆发。同时，房地产市场与宏观经济之间相关性较强，波动性较大，但这种相关性并未在过去十多年间发生显著的突变。论文可能的创新之处：一是同时从均值和波动两个层面来检验房地产市场价格和银行信贷二者之间的联动关系，将房地产市场价格上升或下降、银行信贷扩张或收缩所引起的非对称效应引入均值波动模型，并对其进行相关性分析。不仅能够有效地反映房地产市场风险变化、银行信贷变化所带来的差异化效应，而且能够更加深入和全面地理解房地产风险传染对金融体系的影响。二是构造了用于分析房地产风险在宏观经济部门之间传染的完整分析框架。论文构建了包含房地产部门在内的新凯恩斯动态随机一般均衡理论模型，利用参数校准方法分析了房地产风险对宏观经济的动态影响特征和作用传染机制。此外，本文还使用结构化向量自回归模型(StructuralVectorAutoRegression)、波动溢出模型分析了房地产部门和宏观经济之间的关联关系。这些模型分别研究了房地产风险在均值和波动层面的传染特征，从不同角度分析了房地产风险在宏观经济中的传染效应与联动关系。关键词：房地产风险传染，资产价格波动，金融体系，宏观经济稳定性AbstractTheresearchfocusesonrealestateriskinfection，onthebasisofthereviewonrelevantliterature,definestheessenceandfeatureofrealestateriskinfection.Besides,thepapersystematicallydescribestheprocess,channelsandmechanismoftheformationofrealestateriskandtheinfectioninfinancesystemandmacrosectors.Specifically,ontheonehand,byemployingVAR-MVGARCH-Asymmetric-BEKKmodel,teststhecorrelationbetweenrealestatemarketpriceandbankcreditofChinafromtheperspectiveofspillovereffects,alsotheinfectioneffectsofrealestateriskinbanksystem.Ontheotherhand,byemployingSVARandABEKmodel，thepaperteststheinfectionmechanismofrealestateriskinmacrosectors,alsothedirectandindirecteffectsofrealestateriskinfection.Thebasicconclusionoftheresearchisasfollows:Firstly,theessenceofrealestateriskinfectionistheriskandprobabilityofimpactswithwhichthewholeeconomicsystemisconfrontedduetotheinfluenceofsingle-sectormarketriskofrealestate.Thecorrelationsbetweendifferentsectionsofeconomicsystemleadtotheexplosionofsystematicalriskoftheeconomy，thatis,theprobabilitywhichpricefluctuationofrealestateindustryarousesaseriesoflossinindustriesandsystemcomposedofindustries.Actually,realestateriskinfectionistheprocessoftheformation,swellandevaporationofrealestatebubble.Theessentialfeaturesaremanifestedasrandomnessandabruptness,wealtheffect,balancesheeteffect,currencyeffect,andexternaleffect.Realestateriskinfectionisdefinedasthespillovereffectsofmarketriskgeneratedfromrealestateindustryrelativetootherindustries,orsectors,andmacroeconomy.Secondly，theprimaryfieldsofrealestateriskinfectionarerelevantfinancesystemandmacrosectors.Thechannelviawhichrealestateriskinfectsfinancesystemisinfluencingstabilityofbankcreditsystemthroughcreditexpansionofbanksystemandliquidity,meantime,influencingstabilityoffinancesystemthroughinformationasymmetrycausedbyrealestatepricefluctuationandtransmissionoffutureinformationvariation.Theprocessofrealestateriskinfectioninfinancesystemishaplydividedintothreestages，thatis,infectionamongindividualfinancialinstitutions,banksystemsandfinancesystems.Themechanismofrealestateriskinfectioninfinancesystemismanifestedasimpactingonfinanceindustryowingtoevaporationofpricebubbleofrealestateassets,orinfectionmechanismofriskresultfromrealestatepricefluctuationinbanksystem.Realestateriskinfectionamongmacrosectorsinfluencesmacroeconomymainlybyinfluencingconsumption,investment,output，employment,priceinflationandmoneystock.Theprocessoftheinfluenceofassetspricebubbleoneconomicstabilitycanbedividedintothreestages,thatis，realestateriskinfectionamongdirectlyrelatedindustries,indirectlyrelatedindustries,andthewholeeconomicsystem.Thirdly,seenfromrealestateriskinfectioninfinancesystem,thereiscomprehensiveandsignificantcorrelationbetweenrealestatemarketfluctuationandbankcreditscaleonmeanandfluctuation,realestateriskhasimpactsonbankcreditstabilitythroughmeanandfluctuationsimultaneously.Inaddition,observationonasymmetricaleffectshowsthat,whenrealestatemarketpriceisdownward,realestateriskismorelikelytoaccumulateandmagnify，theimpactonbankcreditstabilityisthemostsignificantatthismoment.Fourthly,seenfromrealestateriskinfectionamongmacrosectors,basedontheanalysisofgeneralequilibriummodelofNewKeynesiandynamicrandom,realestateriskinfectionamongmacroeconomicsectorsisbasedoneffectofwealthandbalancesheet.Whereas，whenthedifferenceofeffectofwealthandbalancesheetbetweenfamiliesandmiddlesectorsresultsinthatrealestateriskoriginatesindifferentsectors，theimpactonmacroeconomyisdiverse,namelythatrealestateriskhasstrongattributeofsector.Realestatepricefluctuationsresultfromsectordifferencegiverisetodiverseinfectionmechanismandaffectiondegreeinmacroeconomicsectors.Tobin'sQeffectplaysapivotalroleintheinfectionprocessofrealestatepricefluctuationinmacroeconomy;moreover,enterprises'choppyinvestmentsonrealestatemarketarelikelytoresultinaccumulationandexplosionofrealestaterisk.Meanwhile,thereisstrongcorrelationbetweenrealestatemarketandmacroeconomy,whichisusuallyfluctuant,yethasnotobservablyvariedduringthepastdecade.Theresearchhasthreeinnovativepoints.Firstly,teststhecorrelationbetweenrealestatemarketpriceandbankcreditonlevelofmeanandfluctuationsimultaneously.Particularlyintroducesasymmetriceffect，causedbyriseordeclineofrealestatemarketpriceandexpansionorcontractionofbankcredit,intomean-fluctuationmodel,andthentakescorrelationanalysisontheeffect.Thatcannotonlyeffectivelyreflectthedifferentiationeffectasaresultofvariationsofrealestatemarketriskandbankcredit,butalsothoroughlyandcomprehensivelyrevealtheinfluenceofrealestateriskinfectionoilfinancesystem.Secondly,structuresacompleteanalyticalframeworkonanalyzingrealestateriskinfectionamongmacroeconomicsectors.ConstructsgeneralequilibriummodelofNewKeynesiandynamicrandomembracingrealestatewithmicrocosmicbasis，inwhichanalyzesfeaturesofdynamiceffectandinfectionmechanismofimpactofrealestatesectorvariationsonmacroeconomyutilizingparametercalibrationmethod.Thirdly,ItanalyzesthecorrelationbetweenrealestatesectorandmacroeconomyemployingSVARandfluctuation-spillovermodel,bywhichresearchesinfectioncharacteristicsonlayerofmeanandfluctuationrespectively，andalsoanalyzesinfectioneffectsandcorrelationsofrealestateriskinmacroeconomyfromdifferentperspectives.KeyWords:RealEstateRiskInfection,AssetPriceFluctuation,FinanceSystem,StabilityofMacroEconomy中文摘要Abstract@ 第一章绪论1.1选题背景与研究意义1.1.1选题背景1.1.2研究意义1.2研究对象与研究方法1.2.1研究对象1.2.2研究方法1.3研究思路与框架结构1.3.1研究思路1.3.2框架结构1.4可能的创新之处第二章房地产风险传染相关文献综述2.1房地产风险传染的原因及机制2.2房地产风险在金融体系中的传染2.2.1房地产风险导致的银行挤兑行为2.2.2房地产风险导致的银行系统危机2.3房地产风险在宏观部门间的传染2.3.1房地产风险对消费与投资的影响2.3.2房地产风险与银行信贷增长2.3.3房地产风险对利率、通货膨胀及经济增长的影响2.4简要述评第三章房地产风险传染的理论分析3.1房地产风险的内涵及形成3.1.1房地产风险的内涵和特征3.1.2房地产风险的形成原因3.1.3房地产风险的形成过程和阶段 253.2房地产风险传染的内涵及影响因素 273.2.1房地产风险传染的内涵 273.2.2房地产风险传染的影响因素 283.3房地产风险传染的渠道 303.3.1房地产风险在金融体系中的传染渠道 303.3.2房地产风险在宏观部门间的传染渠道 323.4 34第四章房地产风险的传染机制 364.1房地产风险在金融体系中的传染机制 364.1.1房地产风险在金融体系中的传染过程 36?4.1.2房地产风险在金融体系中的传染机制一理论模型分析 374.2房地产风险在宏观部门间的传染机制 424.2.1房地产风险在宏观部门间的传染过程 424.2.2房地产风险在宏观部门间的传染机制一理论模型与模拟分析 434.3^ 57第五章房地产风险在金融体系中的传染效应 585.1房地产风险传染与银行信贷规模的理论分析 585.1.1房地产风险与银行信贷规模的关系 585.1.2房地产风险传染与银行信贷规模变化 605.2房地产风险在金融体系中传染效应的实证检验一来自均值波动两个层面的证据615.2.1VAR-MVGARCH-Asymmetric-BEKK模型的分析框架 635.2.2均值波动溢出效应的检验方法 645.2.3数据的选取与描述 655.2.4均值波动模型的估计结果 665.3補 71第六章房地产风险在宏观部门间的传染效应 726.1房地产风险在宏观部门间传染效应的实证检验与分析 726.1.1SVAR计量模型的建立 726.1.2数据的选择与描述性统计 746.1.3模型的估计结果 756.1.4房地产风险在宏观部门间传染效应分析 766.2房地产市场与宏观经济部门的联动效应分析——基于波动模型的再检验 76.2.1BEKK计量经济模型的建立 76.2.2模型估计结果 76.2.3房地产市场与宏观经济之间的联动性刻画与讨论 76.3^ 8第七章房地产风险传染旳防范及控制 87.1通过超前调控避免房地产泡沫的形成与非理性膨胀 87.2通过加强金融监管控制房地产风险向金融体系传染 87.3通过国家宏观政策防止房地产风险向宏观部门传染 8 8#=考3? 8viii 西北大学博士学位论文第一章绪论1.1选题背景与研究意义1.1.1选题背景20世纪70年代末以来，随着金融自由化和资本市场全球化程度的不断深入，工业化国家经历了明显的资产价格上涨趋势。资本市场的完善以及国际资本市场联动性的增强，包括股票市场、房地产市场、债券市场、外汇市场等在内的资产市场出现了较大幅度和频繁的波动。这种波动被证明对金融系统及宏观经济具有显著的影响效应，特别是房地产市场在资产价格膨胀与崩馈的循环过程中通常伴随着金融危机和宏观经济的不稳定，使得资产价格波动对金融体系、宏观经济以及宏观经济政策的影响逐渐为学术界和各国政策当局所关注。日本在20世纪后半段经历了以房地产和股票为主的资产价格波动，由此引发的泡沫经济以及泡沫破灭后的信贷紧缩与经济衰退，使得日本经济一直处于持续的低迷状态当中。同样发生在挪威和瑞典等国家的资产价格波动也给欧洲经济带来严重的后果。20世纪末发生的亚洲金融危机使亚洲新兴市场国家的经济发展遭受了前所未有的破坏并且引发了社会和政治的动荡。特别是2008年美国房地产价格泡沫破裂引发的次贷危机及金融危机，不但对全球金融市场造成了巨大的冲击，而且对全球经济的稳定产生了巨大的影响。房地产价格波动与金融体系以及宏观经济稳定性之间的关系再次成为关注的焦点。毫无疑问，资产价格波动尤其是资产价格泡沫的形成、膨胀和破灭正在成为新的宏观经济波动的重要原因，使得各国研究者们和宏观经济政策制定者们开始深入研究其所传达的信息，并思考应对之道。从中国国内来看，受全球金融市场一体化和贸易一体化的影响，中国同样面临着资产价格波动，特别是房地产价格波动导致的风险对实体经济和宏观经济稳定性的影响。自从2003年以来，随着经济的复苏、繁荣，房地产业的资产价格也一路飙升，尽管中央政府进行了一系列严厉的调控，但房价越调越高，而自2010年以来的持续不断的调控，使得房价逐渐回落，房价拐点已初现端悅。在房地产调控过程中，关于房价下跌带来的恐慌性抛售和连锁反应、房地产泡沫破灭对相关行业、金融体系以及宏观部门的冲击成为决策部门所关注的重点所在?。根据中金公司公布的针对房地产信托业的研究报告,7000亿元房地产信托还款期将集中在今后三年,其中2012年预计到期信托规模2234?http://money.163.eom/ll/1203/04/7KASMP2J00253B0H.html1 第一章绪论亿元，总还款额约2500亿元，而2013年预计到期规模近2816亿元?。国际货币基金组织(IMF)对中国金融部门进行的“金融部门评估规划”（FSAP)检查②评估中指出，中国的金融体系总体稳健，但脆弱性在逐渐增加。特别是金融体系复杂程度的提高以及全球经济面临的不确定性带来的风险，使得房地产业快速信贷扩张导致贷款质量恶化、以及资本配置不当和产生资产价格泡沫。国际货币基金组织与中国当局联合对中国最大的17家商业银行开展的压力测试表明，多数银行似乎有能力抵御单独出现的资产质量大幅恶化(包括房地产市场的调整）、收益率曲线的移动以及汇率变化带来的冲击，但如果几个风险同时发生，银行体系可能受到严重影响（国际货币基金组织，2011)③。而且，房地产价格的大幅下跌会导致投资规模的缩减以及相关上下游行业经营的萎缩，从而造成固定资产投资快速下降，进而引起经济减速、经济波动幅度过大的局面。从理论上来看，对于房地产价格波动导致的风险在金融体系以及宏观部门间的传染已经进行了广泛的研究。国外已有研究的基本结论是：第一，随着金融体系的发展尤其是资本市场的深化，财富效应、托宾Q效应在多数国家呈现上升趋势；第二，以房地产价格为主的资产价格波动对于理解经济周期性变化具有重要的作用，当资产价格上涨时，使企业担保资产净值上升，有利于推动投资和产出增长，当资产价格下跌时作用则相反，并且这种效应是不对称的，资产价格的下跌则可能引起经济的持续衰退(IMF-200;Bemanke,GertleandGilehrist,1999;KiyotakiandMoore,1997,2001)。因此，要把握房地产价格波动导致的风险对金融体系以及宏观经济稳定性的影响，就需要考察其风险与银行信贷、消费、投资、通货膨胀等宏观经济变量之间的联系及其影响强弱和大小。同时，宏观经济政策要充分利用房地产价格波动中所包含的信息，正确应对房地产价格波动所带来的影响，就需要深入分析房地产价格波动和泡沫形成、膨胀以及破灭的宏观机制，特别是需要深入考察房地产价格波动导致的风险与通货膨胀之间的关系。基于以上现实和理论背景，有待于验证的问题是：第一，房地产价格波动导致的风险与银行信贷之间具有什么样的联动关系，如何反映房地产市场风险变化、银行信贷变化所带来的差异化效应。第二，房地产风险变化对宏观经济的动态影响特征和作用传染机制是怎么样的，如何从不同角度更加全面地反映房地产风险在宏观经济中的传染效应与联动关系。本论文试图在己有研究的基础上，重点就以上两个问题进行初步的研究。/20120221/n335309419.shtmlA基金组织对中国幵展的首次“金融部门评估规划”(FSAP)检査是与世界银行合作进行的。25个具有系统重要性的经济体同意至少每隔五年接受一次强制性评估，中国是其中之一。FSAP是基金组织金融监督工作和国际货币体系监测活动的一部分。*国际货币基金组织：中国金融体系脆弱性增加面临房价下跌风险./extemal/chinese/2 西北大学博士学位论文1.1.2研究意义房地产风险在金融体系与宏观经济部门中的传染对金融体系以及宏观经济的稳定造成冲击已为理论研究和实践所强调。研究并验证房地产价格波动与金融体系以及宏观经济稳定之间的关系及相互影响，显然具有重要的理论意义和现实意义。(1)理论意义。国内外现有文献对房地产风险的研究对象多集中在市场经济成熟的发达国家，房地产风险防范策略也大多是针对发达国家的国情提出的。房地产风险的形成机制与影响因素在不同历史时期、不同国家，其特点是不一样的。中国作为一个正处在变革和转轨中的新兴市场大国，其房地产风险的传染具有一定的特点和代表性，对中国房地产风险传染的理论和实证分析可以进一步丰富系统性风险的理论体系。如何防范和化解由房地产风险引致的金融体系和宏观经济中的系统性风险在中国爆发，也是系统性风险防范研究领域的新问题。(2)现实意义。虽然美国次贷危机已经慢慢褪去，各国金融业和宏观经济也已从次贷危机的冲击中逐渐恢复，但新的危机或许正在潜伏，必须在彻底剖析房地产风险如何产生的基础上准确把握其风险传染的机制，才可以在风险到来时根据其传染机制的特质来制定有的放矢的宏观经济、金融政策，保持金融系统和实体经济的稳定性。论文通过理论模型和计量实证，全面地分析了房地产风险对金融体系以及宏观经济部门的冲击和影响，有助于制定更行之有效的系统性风险预警系统，提升金融监管水平，保护宏观经济安全，对于中国当前“调结构、转方式”宏观目标的实现具有较强的现实意义。1.2研究对象与研究方法1.2.1研究对象从国内外经济发展实践来看，房地产业与其他行业的密切联系使得房地产价格波动会对金融体系、宏观经济产生较大的影响。本文主要对房地产价格波动导致的风险在金融体系以及宏观部门中的传染机制和传染效应进行系统的研究，考察房地产风险传染与金融体系和宏观经济稳定性之间的关系及相互影响。1.2.2研究方法论文综合运用规范分析与实证分析、定性分析与定量分析进行理论探讨和实证检验。3 第一章绪论(1)模型推演和演绎方法。理论分析主要使用模型推演和演绎方法。一是借鉴已有资产价格波动理论模型以及动态随机一般均衡模型，并结合定性分析，模型化房地产风险传染的客观运行规律；二是针对数理模型的局限性，结合中国经济的现实特征，使用演择方法进行全面分析。(2)统计计量检验方法。经验检验过程中主要运用VAR-MVGARCH-Asymmetric-BEKK模型、结构化向量自回归模型和ABEK计量模型检验房地产风险传染与金融体系和宏观经济稳定性之间的关系及相互影响。1.3研究思路与框架结构1.3.1研究思路对房地产风险传染机制及动态效应进行研究的目的是：一是从理论角度系统地阐述房地产风险形成和传染过程及其具体发生机制，并从资产价格波动角度分析房地产风险在金融体系以及宏观部门的传染，进而考察房地产风险传染对金融体系以及宏观经济稳定性的影响；二是对我国房地产市场价格和银行信贷之间的联动关系、我国房地产风险在金融体系的传染效应，以及房地产风险在宏观部门传染的直接效应和间接效应进行验证。按照上述研究目的，本论文的基本思路是：首先，从现实中房地产风险传染的防范控制以及政策实施方面所面临的争议出发，在回顾和梳理国内外房地产风险传染研究的相关文献基础上，确定论文的研究思路和研究的方法。其次，从资产价格波动角度分析房地产风险在金融体系以及宏观部门的传染渠道、过程和机制，考察房地产风险传染对金融体系和宏观经济稳定性的影响。再次，基于VAR-MVGARCH-Asymmetric-BEKX模型，从溢出效应视角验证我国房地产市场价格和银行信贷之间的联动关系以及我国房地产风险在银行体系的传染效应。选择包含房地产部门的新凯恩斯动态随机一般均衡模型(New-KeyesianDynamicStochasticGeneralEquilibriumModel,NK-DSGE)从理论层面刻画房地产风险传染的机制，并采用结构化向量自回归模型、ABEK模型对房地产风险在宏观部门传染的直接效应和间接效应进行验证。最后，从整体的宏观经济稳定层面出发，分析资产价格泡沫对金融体系及宏观经济稳定的影响及其政策含义，并提出防范控制房地产风险传染的相应政策建议。1.3.2框架结构按照上述研究思路，论文共包括八个部分：第一部分为绪论。主要包括选题背景和研究意义、研究对象和研究方法、研究思路以及论文可能的创新之处。阐述房地产风险传染机制和动态效应研究的理论和现实背景，进而介绍从资产价格波动角度研究房地产风险传染的重要理论意义和现实意义，最后指出论文研究的对象及研究方法等内容。第二部分是文献述评。一是对房地产风险传染的原因和机制的相关研究进行比较全面的综述；二是对房地产风险在金融体系中的传染进行回顾，具体从房地产价格波动导致的风险引发银行挤兑及银行系统危机两个方面进行综述；三是从房地产风险对消费与投资的影响、以及对银行信贷增长、利率、通货膨胀与经济增长的影响几个方面对其在宏观部门的传染效应进行述评；最后，在相关文献回顾的基础上对已有研究成果进行评论，并指出本论文有待研究的问题和研究过程中所使用的方法。第三部分是房地产风险传染的理论分析。首先，在对房地产风险的内涵、形成原因及形成过程分析的基础上界定了房地产风险传染的内涵，并对影响房地产风险传染的因素进行了概括。其次，从银行体系的信贷规模、信息不对称以及对未来信息变化的传递三个方面分析了房地产风险在金融体系中的传染渠道，从消费、投资、就业、产出、通货膨胀以及货币体系等方面分析了房地产风险在宏观经济中的传染渠道。第四部分是房地产风险传染机制的分析。首先，从房地产业与金融体系的关联性出发分析了房地产风险在个别金融机构间的传染、在银行体系间的传染以及在金融体系间传染的过程，然后在AnenandGale(1998)关于资产价格泡沫和银行信贷风险模型基础上，从银行贷款角度分析资产价格泡沫破灭导致的风险对金融体系的影响，阐述房地产风险在金融体系中的传染机制。其次，从房地产风险在直接相关产业间的传染、在间接相关产业间的传染、在整个国民经济体系中的传染三个阶段分析了其传染过程，并使用包含房地产部门的新凯恩斯动态随机一般均衡模型(New-KeyesianDynamicStochasticGeneralEquilibriumModel,NK-DSGE)从理论层面描述了房地产风险在宏观部门间的传染机制。第五部分基于VAR-MVGARCH-Asymmetric-BEKK模型，从溢出效应视角验证了我国房地产市场价格和银行信贷之间的联动关系以及我国房地产风险在金融体系的传染效应。第六部分采用结构化向量自回归模型、ABEK模型对房地产风险在宏观部门间传染5 第一章绪论的机制以及房地产风险传染的直接效应和间接效应进行验证。第七部分是房地产风险传染的防范与控制。从房地产泡沫导致的风险形成、膨胀与破灭三个阶段分别提出了房地产风险传染防范与控制的思路：一是通过超前调控来避免房地产泡沫的形成与非理性膨胀，二是通过加强金融体系监管控制房地产风险向金融体系的传染，三是通过宏观调控政策防止房地产风险向宏观部门传染。第八部分是结论及有待进一步研究的问题。1.4可能的创新之处本文主要对房地产价格波动导致的风险对金融体系以及宏观部门的影响进行了研究，论文可能的创新包括两个方面：一是同时从均值和波动两个层面来检验房地产市场价格和银行信贷二者之间的联动关系，将房地产市场价格上升或下降、银行信贷扩张或收缩所引起的非对称效应引入均值波动模型，并对其进行相关性分析。国内外已有相关研究往往多是从单个的均值或者波动层面来理解房地产市场价格和银行信贷之间的联动关系。论文基于整体框架考察了房地产风险和银行信贷之间在不同层面上的联动关系，不仅能够有效地反映房地产市场风险变化、银行信贷变化所带来的差异化效应，而且能够更加深入和全面地理解房地产风险传染对金融体系的影响。二是构造了用于分析房地产风险在宏观经济部门之间传染的完整分析框架。论文构建了包含房地产部门在内的新凯恩斯动态随机一般均衡理论模型，利用参数校准方法分析了房地产部门变化对宏观经济的动态影响特征和作用传染机制。此外，论文还结合结构化向量自回归模型(StructuralVectorAutoRegression)、波动溢出模型分析了房地产部门和宏观经济之间的关联关系。这些模型分别研究了均值和波动层面的传染特征，从不同角度分析了房地产风险在宏观经济中传染效应与联动关系。既从理论层面刻画房地产风险传染的机制，又从经验分析角度对此进行验证，既包含一阶层面(均值层面)上房地产风险传染的直接效应，又包含了高阶层面(主要是二阶，即波动率)上房地产风险传染的间接效应。第二章房地产风险传染相关文献综述国内外对房地产风险传染进行了广泛的研究，逐渐形成了较为完善的房地产风险传染的分析框架。根据已有研究和论文研究主题，本部分主要从房地产风险传染的原因及机制、房地产风险在金融体系中的传染、房地产风险在宏观部门间的传染三个方面进行回顾和综述。2.1房地产风险传染原因及机制房地产风险传染的领域主要包括两个：一是房地产风险在金融体系中的传染，二是房地产风险在宏观部门间的传染。己有文献对房地产风险传染的原因和机制的研究大体分为三类：第一类是信息不对称。这类研究主要从房地产风险如何传染到银行体系使得贷款风险增大的角度进行分析。Minsky(1982)认为银行客户通常可以分为高风险和低风险等不同类型，其中高风险客户可能给银行形成不稳定因素。在经济周期的不同阶段两类客户会有不同的表现。低风险客户在经济衰退时仍能按期偿还贷款，但高风险的客户则不能按期还贷。也就是说，银行机构如果拥有更多的高风险客户，但是由于信息不对称，银行很难理解高风险客户的行为特征，高风险客户在经济衰退时期发生较大规模的违约，由此导致银行面临较大的风险。Kxegal(1997)则认为银行在考核客户信用资料时忽视对未来因素的考虑而主要关注过去的资料，使得银行与客户之间的信息不对称会加剧。在经济上升时期对客户信用资质的审核难以完整地反映客户的真实信息，从而会提高银行对其的贷款额度，提高了违约的可能以及发生系统性风险的概率。段军山和苏国强(2007)认为，商业银行存在“预见性偏差”和“临界点直觉”等问题，从而产生了“危机短视症”，并导致其识别风险的能力下降，由此承担了较高的风险。平新乔和杨慕云(2009)就信息不对称对信贷违约、客户质量、抵押、事后违约率影响的研究显示，信贷违约主要是由事后的信息不对称因素引起的。Sheldon(1998)认为风险传染的重要原因是公众对未来的悲观预期引发流动性危机，从而使整个银行体系崩馈。GaryGorton(2010)指出，消费者在非危机时刻的行为可以解释银行危机与宏观经济的关系。当风险预警指标接近临界值时，存款者由于难以获得充分的信息以有效地区分银行间的风险，只能通过加总的统计信息来衡量风险，这会造成存款者过度高估风险并降低对银行的信心。当宏观经济陷入衰退时，存款者预期银行可能会倒闭，为避免损失而从银行提取存款，而大量提8 西北大学博士学位论文取存款又会引发挤兑，最终导致银行倒闭。MichaelManz(2010)从信息角度分析了风险的传染效应，认为风险传染效应是投资者的理性反应。在信息不对称的情况下，投资者出于不确定性及对自身遭受风险的担心而采取谨慎的行为，从而在获取银行风险的信息后转移在银行的资产。特别是在信息搜集非常困难的情况下，投资者对市场噪音信息会做出过度反应。也就是说，每个投资者都是理性的，但由于信息不对称导致集体的不理性，特别是通过高杠杆和信息不对称渠道使资产投资项目的融资风险也转嫁给了银行。第二类是银行体系的脆弱性。这类研究关注房地产风险如何导致金融体系风险，主要从金融体系自身的脆弱性角度来分析银行间市场渠道导致的系统性风险。K:aiifman(1995)认为，银行间市场的关联度、支付清算系统以及机构资产组合结构、市场信息的有效度等因素都是促使风险传染的重要因素。GaryGorton(1988)认为，银行体系的脆弱性是与经济周期有关联的，其原因在于经济波动周期性与企业违约周期性之间有联系。银行体系通过同业拆借等渠道使某一个银行的经营困难通过信贷链而传染到其他银行。AnenandGale(2000)构造的两地区三期模型表明，两地区银行通过同业拆借来保持流动性，但是同业拆借只能够调整期限，并不增加银行的总资产。所以，这种安排非常脆弱，流动偏好冲击等会通过这种缓冲系统传染扩散到其他银行。金融机构高负债经营的行业特点决定了金融业存在潜伏的系统性风险发生的可能，风险积累和传染一旦达到临界值，微小的冲击对少数金融机构产生的影响有可能因为金融体系自身的脆弱性导致其迅速传染扩散到整个体系当中。金融业本身负债过多、安全性降低，很难承受市场波动的冲击。也就是说，当金融脆弱性处于高水平时即使一个很小的冲击也会触发导致严重的结果（谷小青，2004)。第三类是金融体系与实体经济联系紧密程度。这类研究主要对银行与企业之间的风险传染进行了分析。企业间因业务往来、互相借贷或投资公司债券而导致企业的效益和风险相互联系，银行与企业通过借贷款而成为风险传染的主要渠道。CarlingandLundberg(2004)就企业和银行间的距离对贷款企业的违约率之间的联系进行了分析。UlrichHoIst(2007)认为，如果金融体系与实体经济联系紧密程度较高的话，那么风险冲击对金融体系的影响有可能进一步通过金融体系而波及到实体经济。范小云（2005)通过对传染渠道的分析认为，如果中国银行业存在系统性风险，银行间的实际业务传染应为重要的渠道。该研究通过矩阵法对中国银行间市场的资本结构和风险传染特征分析的结果表明，在不考虑金融安全网的情况下，银行间市场中风险传染的波及程度主要取决于诱导因素的种类、损失率的变化及银行间的相互联系。9 第二章房地产风险传染相关文献综述2.2房地产风险在金融体系中的传染房地产行业是资金密集型行业，房地产业与金融行业二者之间相互联系、相互依存、相互影响和相互制约。房地产价格波动导致的风险易于传染到银行体系和金融体系，具有较大的破坏性。房地产风险在金融体系中传染的研究主要集中在房地产贷款风险对银行体系稳定性的外部冲击。按照房地产风险在银行体系传染渠道的不同，主要分为封闭银行体系内风险的传染与银行间系统性风险的传染。2.2.1房地产风险导致的银行挤兑行为银行挤兑理论假定存款人可以随机取款但投资缺乏流动性。由于银行存款的过度支取，导致银行需要支出较高的成本以保证日常运营的流动性。如果某一个存款者受噪音信息的影响而改变其预期，他预期其他存款者会去银行提取现金，出于风险的规避同样会去取款，从而导致银行出现挤兑。银行挤兑的原因在于人们预期的改变，而人们预期的转变与银行体系本身没有任何关系（PostlewaiteandVives，1987)。EhariandJagannan(1955)和Gorton(1955)进一步考虑了投资的风险因素。当银行与存款者之间存在信息不对称时，只有部分存款者获得关于未来贷款的信息，其他存款者则不知道真正原因。如果后者担心银行的偿付能力，则会同样大量提取现金从而引发挤兑并导致银行倒闭。Chen(1999)将单银行挤兑模型扩展为多银行体系，并与理性的“羊群效应”文献结合起来，通过两种外部性而导致银行被传染进而发生倒闭行为。包全永(2005)对封闭银行系统以及银行间市场系统性风险传染机理的研究显示，银行系统性风险具有传染、扩散效应并且这种效应具有自放大性特征，由于这种效应的存在导致银行系统有可能丧失其基本功能和作用。万阳松等(2007)认为，在银行间市场中，债权银行与债务银行之间通过信用连接而构成了一种复杂的网络结构关系，使用双幕律银行网络结构对银行风险传染机制进行了研究。董青马(2008)通过构建从微观到宏观的系统性风险分析模型，分别从个体银行风险形成、银行系统性风险生成、金融安全网下的银行系统性风险变迁三个方面研究了系统性风险的传染，分析了不同环境下微观风险触发与个体银行失败、个体银行失败与系统性风险的形成机理。2.2.2房地产风险导致的银行系统危机银行系统危机传染的网络模型则较好地刻画了少数银行遭受的外部冲击扩散到金融体系的传染机制。根据造成银行危机传染原因的不同，银行系统危机传染的网络模型10 西北大学博士学位论文大致可以分为外生流动性冲击导致的银行危机传染的网络模型和内生流动性冲击造成的银行危机传染的网络模型。一是外生流动性冲击与银行危机传染的网络模型。AllenandGale(2000)基于D-D模型的分析显示，银行网络能够为具有不同流动性程度的银行提供保险功能。当贷出方银行由于借入方银行破产而发生资本损失时且该溢出效应超过自身资本缓冲额度时，在二者之间就会发生传染效应并最终导致整个体系的崩馈。其中，提前清算长期资产会加剧二者之间的传染效应并加速相互交叉存款具有的相互保险功能的丧失。Frdxasetal.(2000)指出，银行体系提供的流动性保险功能尽管可以降低某个银行遭受冲击时面临的损失，但这种稳定性带来的好处是以该银行的继续运营为代价的。银行体系联结程度越高，危机传染发生的概率越会大大减少，但导致的负面结果是该银行更容易遭受挤兑。Nguyen(2003)针对比利时银行间市场的结构特征及其对银行风险传染影响的研究表明，比利时银行间市场贷款主要用来满足短期流动性需求且该银行间市场有很高的集中度。进一步分析表明，比利时银行间市场的规模(MarketSize)和银行间市场的存贷结构均对银行风险传染有影响。UpperandWorms(;2004)对德国银行间市场的结构和风险传染特征的研究显示，在没有安全网的情况下，单个银行的失败具有很强的潜在传染效应；在存在安全网的情况下，银行失败也有可能对该银行系统带来较大冲击。只要银行间借贷的违约损失率超过40%,大规模银行风险传染就会发生。LelyveldandLiedorp(2004)就荷兰银行间市场结构对银行风险传染的影响研究发现，一个规模较大的银行失败后可能会对银行间市场产生很大的冲击，不过通常只对少数一些银行有影响且资产损失很低。对外资银行的风险暴露也是产生大规模银行风险传染的潜在来源，但是大银行之间的信用连接以及这些大银行与外资银行之间的信用连接可以在一定程度上缓解传染性银行风险对荷兰银行间市场的冲击。总之，这类文献认为，未预期的流动性冲击破坏了银行间交叉存款形成的保险机制，迫使经受初始冲击的借入方银行清算长期资产而破产，从而导致贷出方银行遭受资产损失而破产，最终发生了银行系统内的危机传染。二是内生流动性冲击与银行危机传染的网络模型。Allen-Gale(2000)的分析表明，通过信息不对称、道德风险等机制可以将流动性冲击内生化。银行风险传染是一种均衡现象，在完全的银行间市场结构下该系统可以实现最优风险分担；在非完全市场结构下，该系统也可以实现最优风险分担，但该市场结构在面临流动性冲击时表现得更脆弱，从而更易导致风险在银行间的传染。Dasgupta(2004)的研究表明，借入方银行的倒闭不仅会减少贷出方银行的资产，而且会导致贷出方银行发生挤兑并产生风险传染。风险传染11 第二章房地产风险传染相关文献综述主要由不利信息和银行间的资产负债联系等因素导致。lori,JafareyandPadilla(2006)使用随机网络结构模型研究了意大利银行初始规模在同质和异质的不同情况下风险对银行体系的冲击差异。研究结果显示，同质性的银行间市场结构下，银行系统接受风险冲击和传染的能力更强；而异质性的银行间市场结构下，银行系统接受风险冲击和传染的能力相对较弱。HasmanandSamartin(2008)进一步研究了经济基本面、存款者信息不对称和不完全市场结构所导致的银行危机传染效应。研究发现，完全市场结构能够抵御外部的冲击；市场结构不完全时，银行市场结构越不完全，危机传染越不容易发生。BmscoandCastiglionesl(2007)分析表明，银行间市场的流动性保险机制使流动性不好的长期资产更具吸引力，银行会投资更多长期资产而承担过多风险，因此破产和危机传染的概率非常高。当发生较高的流动性冲击时，风险项目失败就会发生危机传染。银行财务状况恶化会导致其他银行出现融资困境,从而形成风险在银行间的传染。但是PeydroandIyer(2005)的分析表明，经济基本面状况不好时，贷出方银行对市场中流动性预期的变化会导致初始冲击给银行形成极大的负面影响，也就是说银行网络在特定的时刻反而具有放大初始冲击危害的作用。2.3房地产风险在宏观部门间的传染从国民经济体系运行来看，房地产业具有产业链长、关联度较高、带动作用显著等特点。房地产价格波动及行业周期变化会对关联产业产生较大的冲击，从而对宏观经济的稳定性产生影响。己有关于房地产价格波动产生的风险对宏观部门影响的研究，主要涉及房地产价格波动对总消费、总投资、银行信贷、利率、通货膨胀以及经济增长等的影响，本部分主要从上述几个方面进行综述。2.3.1房地产风险对消费与投资的影响(1)房地产风险对消费的影响房地产价格波动形成的风险对社会总消费支出的影响主要集中在“财富效应”分析上，而“财富效应”的分析基于弗里德曼(1957)的持久收入假说和莫迪利安尼(1954,1979)提出的生命周期假说。按照弗里德曼的持久收入假说观点，房地产价格上涨所带来的收益比较稳定且房地产价格上涨的长期趋势比较确定，因此，房地产价格上涨所带来的财富增加可以看做是长期的或持久的收入，进而会增加持久消费。按照莫迪利安尼的生命周期假说观点，房地产本身的增值保值功能以及供给的相对稳定性会使人们形成房价持12 西北大学博士学位论文续上涨的预期。所以，当房地产价格发生波动时会影响财富水平及消费水平。房地产价格波动主要通过直接渠道和间接渠道对消费支出产生影响。直接渠道是指财富效应渠道，也即房价的财富效应要大于金融资产的财富效应(Chirinko,2004;SierminskaandTakhtamanova,2007)。罗文波、张祖国和苏多永(2009)认为短期中资产价格波动并不是消费变化的格兰杰原因，但两者存在着微弱的协整关系，说明存在着财富效应，同时认为短期股价变化的财富效应要大于房地产，但长期后者要大一些。高宏霞、张燕和张宁华(2009)研究认为资产价格与我国实体经济存在着长期稳定的关系，房价变动是消费和投资变动的格兰杰原因。崔光灿(2009)通过回归分析发现，房地产价格波动显著地影响宏观经济稳定。当房价上涨时，房地产投资通过“财富效应”对消费的影响以及对投资的影响均比较显著。二是间接渠道即信贷效应渠道，即房价变化通过房地产信贷而对消费产生影响。Iacoviello(2004)认为，当房价上升时房地产资产抵押价值也相应上升，引起房地产持有者获得信贷的数量和获得信贷的能力增加，从而增加消费需求。第一类观点认为房地产市场价格波动存在财富效应?。YoshikawaandOhtake(1989)研究表明，日本房地产价格上涨具有明显的财富效应，其净效应将同时增加自有房屋者和租赁者的消费。GirouardandBlondal(2001)等的分析表明，美国房地产市场的财富效应估值范围在0.03-0.05之间，英国在0.02-0.08之间。LudwiingandSlok(2002)认为，房价上涨既可以通过兑现的财富效应、未兑现的财富效应、流动性约束效应以及信心效应促进消费，也可以通过预算约束效应和替代效应抑制居民消费。CampbellandCocc(2004)对英国的研究表明房价波动带来的“财富效应”对不同年龄群体的影响不尽相同。其中，房价上涨对年老者的消费影响很大，但对年轻群体影响有限。Attanasio,Orazio等(2009)利用美国近25年的数据对房价和消费增长的一致性检验中发现这种协同性在年轻消费者群体中表现得更加突出。Chen(2006)使用VECM协整模型和PT变量分解方法对瑞典的经验分析表明，总消费、可支配收入和房地产财富以及金融财富之间存在很强的统计关系，持续的房地产价格上涨对居民消费具有显著的正效应。Raymond等(2007)的研究表明，香港地区1983-2005年间的房地产财富的消费弹性较小，其区间大致分布在0.10-0.15。lacovielloandMinetti(2006)的研究表明，房地产价格的变动产生的财富效应对消费有显著的影响。Kimberiy,SylvieandKolet(2008)对房价和居民消费的关系的研究显不，发达国家存在着明显的房价局估，尚估的房价一■旦下跌将会引起消费和总体经济的下滑；房价通过财富效应和抵押渠道影响消费，以更低首付率为代表的抵押市场越发达，平均抵押率越高，抵押的证券化程度越深，房价变动的财富效应就越强。刘建江、杨玉娟、袁冬梅(2005)运用LC-PIH模型对房地产财富效应的研究显示，持续上涨的房价不仅能够增加公众财富，而且能够增强市场信心，二者共同作用最终引起短期边际消费倾向上升。宋勃(2007)的研究表明，短期内房地产价格和居民消费存在Granger因果关系，长期中房价上涨是居民消费增加的主要原因，房地产价格对居民消费存在正效应。王子龙、许萧迪、徐浩然(2008)认为，中国房地产价格变化是居民消费增加的原因，且无论在长期还是短期，房价变动都会对居民消费产生财富效应。黄静、屠梅曾(2009)利用家庭微观调查数据对我国居民房地产财富与消费之间关系的研究表明，房地产财富对居民消费有显著的促进作用，但房价上涨并没有使我国房地产财富效应增强。原鹏飞、魏魏贤(2010)的研究显示，房地产价格波动使所有居民的收入都下降，但城镇居民中各收入等级受到的影响并不相同，其中政府和企业的收入与房地产价格变动的方向一致。唐志军、徐会军、巴曙松（2010)通过协整和VAR分析得出，房地产价格波动对社会消费品零售总额的波动有显著的负影响，且房价波动对消费波动的方差贡献都大于2.5%。第二类观点认为房地产市场不存在财富效应。Ellitt(1980)的研究认为，房地产等非金融财富对居民消费需求增加有限。Levin(1995)同样发现住房市场的财富效应不显著。Traeys,ChneiderandEhan(1999)研究发现，房价非预期增长的财富效应主要取决于居民持有住房的自住时间。对于短期自住的居民，房价非预期增长具有显著的正财富效应，但对于长期自住者，房价上升带来的正财富效应大部分被购买住房成本的增加而抵消。张存涛(2007)使用1987-2005年的数据对中国房地产财富效应的研究显示，房地产价格对社会消费有负向抑制作用，财富效应尚未显现。李成武(2010)对中国各地区房地产财富效应的研究表明，经济越发达地区，房地产负向财富效应影响系数越大，4个直辖市、东北和东部地区存在显著的负向财富效应，中西部地区的财富效应不显著。(2)房地产风险对投资的影晌房地产价格波动对投资的影响，主要通过“资产负债表效应”和“托宾Q效应”而影响投资。其中，资产负债表效应是指房价波动会影响家庭和企业的资产负债情况，进而影响其从银行获得信贷的数量及能力而最终影响投资。托宾Q效应主要阐述资产价格与实际投资之间的联系机制。当利率下降，股票投资活跃，企业市值增加会推动扩大生产投资。BemankeandLown(1991)、HigginsandOsler(1997)等认为，当房价下降时，借贷者的净财富降低，导致获得信贷的能力减少及投资的减少。GirouardandBlandal(2001)14 西北大学博士学位论文发现1980-1999年期间比利时和西班牙的住房投资与实际住房价格间存在强的相关关系，而对于美国、日本、法国和挪威这类国家则这种相关关系非常弱，但是托宾Q效应与私人住房投资的长期关系在德国没有得到验证。Barot,B.andZ.Yang(2002)分析了瑞典和英国的住房价格和住房投资，结果证明托宾Q效应是住房投资的Granger原因，然后进一步在误差修正模型的基础上对1970-1998的样本研究发现,托宾Q效应仅在英国短期是显著的，长期则在两国均是显著的。TopelandRosen(1988)、BarotandYang(2002)认为存在房地产投资托宾Q效应，但Hubbard等（1995)、Oliner等(1995)的研究没有发现显著的托宾Q效应。2.3.2房地产风险与银行信贷增长对房地产价格波动与银行信贷相互关系这一论题的探讨，国内外学者展幵了大量的研究工作。关于房价与银行信贷关系的文献中，Case,SchillerandWeiss(1995)研究了1975到1993年美国房地产价格与银行按揭贷款风险之间的关系。结果显示，房地产价格处于上涨阶段时，银行的住房按揭贷款风险较低，甚至可以忽略，然而当房地产价格增长放缓，价格处于停滞阶段时，按揭贷款风险则会加大，特别是当价格出现下降时，贷款风险则更为突出。DavisandZhu(2004)对多个国家的房地产价格和银行信贷之间的关系进行考察后认为，在推动银行信贷增长方面，房地产价格是其中显著的推动因素，然而银行体系的信贷增加则并不必然带动房地产价格的上升。GerlachandPeng(2004)在研究香港地区近20年的相关数据发现，银行信贷和房地产价格之间确实存在同期的相关关系，但影响是单向的，即房地产价格对银行信贷规模具有单向影响。此外，Hofmann(2003)考察了20个国家银行信贷与房地产价格在不同时期内的关系发现，银行信贷和房地产价格相互影响关系仅在短期内比较显著，长期中房地产价格对银行信贷仅存在单向影响。ChenandWang(2006)研究了台湾1991-2001年间资产价格周期中公司抵押物价值和房地产抵押贷款的经验关系。研究结果显示，可抵押资产的价值对房地产抵押贷款的规模存在正向和显著的影响，而且抵押物的杠杆效应对资产价格波动是顺周期的。DavisandHaibinZhu(2004)和GerlachandPeng(2005)使用17个国家的跨国数据以及香港1982年至2001年的季度数据对银行贷款、房地产价格、GDP等变量之间的波动关系研究显示，房地产价格的波动影响银行的信贷扩张，而银行的贷款却不影响房地产价格。国内学者运用相关方法对中国房地产价格波动与银行信贷之间的关系进行了验证。15 第二章房地产风险传染相关文献综述武康平、皮舜、鲁桂华(2004)使用房地产与银行信贷市场的一般均衡模型研究显示，银行经理人倾向于向房地产市场过度提供贷款，导致房地产价格被系统性高估。房地产价格与银行信贷之间存在的正反馈作用机制使房地产信贷规模膨胀，增加了金融信贷的风险。张晓晶、孙涛(2006)对1992-2004年人民币汇率、利率、银行贷款与房地产投资之间的关系的研究表明，实际有效汇率的降低与房地产贷款占整个信贷比率的提高都会导致房地产投资增加，而实际贷款利率与房地产投资变动方向相同。李健飞、史晨星(2005)釆用协整分析方法对我国房地产价格波动和银行信贷之间关系的研究显示，房地产价格上涨对银行信贷扩张具有重要的作用。段忠东、曾令华、黄泽先（2007)运用多变量协整分析技术对房地产价格与银行信贷之间的长期均衡和短期动态关系进行了检验。丁晨、屠梅曾(2007)运用向量误差修正模型(VECM)对房价在货币政策传染机制中的作用的实证检验表明，房价与货币政策、实体经济、货币政策目标三个层面的变量均存在长期稳定的均衡关系，房价在货币传染机制中的作用较为显著，房价渠道的总体传染效率较高。江般(2007)的研究也表明房地产价格对银行信贷影响存在单向均衡关系，反之则关系不存在。2.3.3房地产风险对利率、通货膨胀及经济增长的影响房地产风险除了易于传染至与其紧密联系的金融体系外，还会传染至与其相关的产业以及整个宏观经济，特别是会对利率、通货膨胀以及经济增长产生较大的影响，从而使房地产行业的风险向宏观部门传染。(1)房地产风险对利率的影响大量文献对房地产价格波动与利率关系的研究发现，房价水平变动与名义利率呈负向相关关系（Harris,1989;Cooper,2004)。但一些学者研究发现，随着金融工具的创新，利率与房价之间的负向相关关系已经减弱。例如，Kenny(1999)研究发现房价与利率之间不是存在负向相关关系而是存在正向相关关系。Demary(2009)利用结构向量自回归(StructuralVectorAutoRegressive，SVAR)模型研究了10个OECD国家房地产价格与通货膨胀率、产出及利率的关系后得出，货币冲击与产出冲击对房地产价格有影响，房地产价格冲击对宏观经济主要变量也有影响。McquirmandRemy(2007)使用16个OECD国家1980-2005年的面板数据，通过面板协整检验发现房地产价格、收入与利率存在长期协整关系。lacovielloandNeri(2009)研究发现需求冲击与供给冲击对房地产价格波动的贡献率是25%，而货币因素的贡献率是20%。BharatandZan(2002)研究发现在瑞典和英国房16 西北大学博士学位论文地产价格、收入和利率之间存在长期稳定的关系。Baffoe-Bonnie(1998)利用向量自回归(VAR)模型的研究表明，那些对宏观变量产生影响的冲击同时导致房价的周期波动，而且房地产市场对就业和房屋贷款利率非常敏感。TsatsaronisandZhu(2004)应用包含经过价格调整的房地产实际价格、居民消费价格指数、国内生产总值增长率与实际短期利率等变量建立VAR模型，研究结果表明通货膨胀是房地产实际价格的主要影响因素，而收入对房地产价格的影响则非常有限。崔光灿(2009)基于我国省际面板数据分析发现，我国房地产价格对消费和投资进而对宏观经济具有显著影响，而同时房地产价格又受利率和通货膨胀率的影响。黄忠华等(2008)对台湾房价与宏观经济关系的研究显示，GDP、利率、货币供应、通货膨胀率变量对房价存在显著的影响，房价波动有助于预测GDP、利率、通货膨胀率。(2)房地产风险对通货膨胀的影响通货膨胀作为衡量经济稳定的重要指标，是宏观经济政策的主要关注对象。资产价格作为对未来收益的当期贴现，其波动本身可能包含了对未来经济预期的信息，资产价格波动能够反映其对未来通货膨胀与产出的影响。Filardo(2000)发现住房价格波动对预测未来消费价格波动能提供有益的参考信息。GoodhartandHofmann(2000)发现房价对产出具有高度显著的影响，并且房价是物价膨胀的有用指示器。KontonikasandMontagnoli(2002)就房价对总需求和通货膨胀影响的估计结果表明，房价对总需求具有重要的影响并且住房价格波动与未来的消费价格膨胀之间具有高度的正相关性。TkaczandWilkins(2006)分别检验了股价与房价对加拿大国内生产总值和通货膨胀的预测能力，证实了房价帮助预测未来产出与通货膨胀的有效性。SimonStevenson(2000)运用OLS模型和复合因果关系模型，对英国不同地区的房地产市场30年期间通货膨胀与住宅产业之间关系进行了检验，研究显示房地产业会导致通货膨胀。从国内研究来看，大部分研究都认为房地产价格对未来通货膨胀有着较大的影响。王维安等(2005)的实证研究发现房地产预期收益率与通货膨胀预期之间存在稳定的函数关系。段忠东（2007)对房地产价格影响通货膨胀与产出机制的研究发现，房地产价格通过影响总需求而对物价水平产生压力，其中，房价对储蓄的边际影响十分重要。对我国房地产价格与通货膨胀、产出之间关系的经验检验发现，房地产价格对通货膨胀与产出的影响在短期和长期具有不同的表现。短期内房地产价格对通货膨胀与产出的影响有限，长期内则对通货膨胀与产出产生重要的影响，而且房价与通货膨胀、产出之间存在正反馈作用机制。17 第二章房地产风险传染相关文献综述(3)房地产风险对经济增长的影响房地产业与其他相关产业间的紧密关联关系，使得房地产价格波动会引起其他相关产业价格波动并波及宏观经济的稳定。IaeovielloandMinetti(2003)就房地产市场对货币政策影响的研究显示，货币政策通过影响房地产价格进而引起宏观经济波动。IaCoVielfo(2005)在一般均衡分析框架下分析了信贷约束、房地产价格和经济周期的互动影响。结果显示，信贷约束和房地产价格的互动反馈使冲击的影响被不断放大和扩散。PintusandWen(2008)在借贷者效用函数中消费具有习惯偏好的假定下，运用一般均衡分析框架的分析表明，过度需求与过度信贷相互作用的乘数加速机制将放大冲击对宏观经济的影响。IaeovielloandNeri(2009)在借贷者效用函数中消费具有习惯偏好的假定下，运用DSGE模型分析得出房地产需求、房地产生产部门技术进步缓慢、货币因素是影响美国房地产价格波动的重要因素。原鹏飞（2009)运用可计算一般均衡模型对房地产价格变动对宏观经济部门影响的估算表明，房地产价格波动不仅使得房地产业自身及其他行业的产出都相应出现波动，而且会引起总产出、GDP、就业、投资、消费者价格指数以及进出口等宏观经济变量相应地出现波动，房地产价格下跌带来的负面冲击大于房价上涨对国民经济带来的正面冲击。赵昕东(2010)利用1999年1季度至2009年2季度的居民消费价格指数、国内生产总值、货币供给与住宅价格指数的季度数据，运用结构向量自回归模型估计了供给冲击、需求冲击与货币政策冲击对中国房地产价格变动的动