1、宏觀調控政策對房地產價格指數波動影響的實證分析 常熟理工學院 李娜、胥青青、代無嬌 摘要：為了保障我國房地產市場的健康發展， 國務院頒布了一系列宏觀調控政策進行調 控，試圖通過政府的十預和不斷調整來完成資源的優化配置， 實現社會和諧。本文以全國 2009 年 1 月至 2011 年 4月新建住宅價格指數的月度數據作為研究對象，以“新國十條”為首的宏 觀調控政策的實施為十預事件，運用十預分析模型進行分析和預測，進而剖析我國宏觀調控 政策對房地產價格指數波動影響的有效性，并提供了一些有價值的建議。 關鍵詞：宏觀調控政策房地產價格指數十預分析 1.引言 1.1研究背景 “房地產”這三個字對于現今的人

2、們來說都不再陌生，甚至非常敏感。從 1998 年住房 制度改革到現在，它已經走過了近三十載風風雨雨的歷程。在這段漫長的時間里，為了深化 經濟體制改革和應對業洲金融危機對我國的沖擊，國家從供求兩方面對房地產業發展給予了 政策支持，巨大的市場需求、較好的經濟環境、政策支持和市場預期，使該行業飛速成長為 國家的一大支柱產業。 然而近年來，我國城市房價一直呈現顯著的上漲態勢，其中一線城市房價上攻勢頭更為 迅猛。隨著中國經濟和各大城市的不斷發展，房價有一定漲幅是無可非議的，但問題的關鍵 在于房價的漲幅已經遠遠超過人們的承受范圍，其價格與價值嚴重背離。部分城市的房地產 市場過熱，價格不合理上漲、房地產投機

3、炒作等等這些問題的存在，不僅嚴重影響房地產業 的健康發展，同時也引發諸多社會矛盾。如何遏制房價過快上漲的勢頭，維護好普通民眾的 住房權益，已成為擺在政府面前一項刻不容緩的重任。 2010 年 1 月，國務院總理溫家寶召開工作會議，研究部署遏制部分城市房價過快上漲 的政策措施，并于 2010年 1 月 10日下發了國務院辦公廳關于促進房地產市場平穩健康 發展的通知。但是，在接下來的 3個月里，房價依舊飛速上漲，平均漲幅高達 10.63%。終 于，2010 年4 月 17日國務院乂出臺了國務院關于堅決遏制部分城市房價過快上漲的通知 （簡稱“新國十條”），在穩定房價、保障住房和加強監管等方面提出了政

4、策性的指導意見， 并且明確提高二套房及三套房以上的首付和房貸利率的手段。這是自 1998年房改以來，出 臺政策力度最大、影響最深遠的一次調控，被媒體冠以“史上最嚴厲”的房地產調控政策。 “新國十條”出臺后不到一個月的時間內，國內多個城市出現了房屋交易量大幅下跌， 房價停漲的現象，甚至有一部分城市房價出現了小幅的下跌。房地產市場形成了強烈的價格 下跌預期，甚至有預測表明一線城市的房價可能會下跌 30%以上。然而出人意料的是，購房 者并未等來預期中的房價下跌 15 恕至 30%而是盤整之后的繼續攀升：9 月上旬深圳一手房 市場成交量環比上升 5.1%，成交均價環比上漲 12.8%;上海商品住宅成交

5、均價為 22366 元/ 平方米，環比前周上漲 5%連續三周呈上漲趨勢1。 國家的政策需要落實才能真正起到作用。國務院出臺“新國十條”后，許多地方都出臺 了實施細則，其中以“限購令”最為奏效，也是 2010年樓市調控的一大亮點。先是北京在 4 月 30 日出臺的“國十條實施細則”中明確提出： 5 月 1 日起北京家庭只能新購一套商品房。 北京的開山之舉旨在對投資投機性購房需求實施更為嚴厲的打壓，隨后，上海、深圳、廈門 紛紛效仿，直到 9月 29日，國家有關部委出臺“新國五條”，“限購令”蔓延全國。 2011年 1 月 26日，國務院常務會議再度推出八條房地產市場調控措施 （簡稱“新國八 條”）

6、，要求強化差別化住房信貸政策，對貸款購買第二套住房的家庭，首付款比例不低于 60%, 貸款利率不低于基準利率的 1.1倍。新國八條從各個層面做出了限制，“限制”成為 2011年 房地產市場的主基調。與 2010年“限購令”相比較，不僅限購的城市范圍擴大，購房的門檻 也被提高，這些都對住房需求、投資性需求產生了較大影響。 隨后，北京于 2011 年 2 月 16 日正式公布了關于貫徹“國八條”的通知， 35 個重點城市 相繼實施限購細則。如此趨緊的房地產行業調控政策下，購房者的觀望情緒加劇，根據數據 顯示，1 月份主要城市土地成交情況及住宅成交量明顯下降，北京成交面積環比下降 86%, 住宅成交

7、量環比下降 27%深圳成交面積環比下降 27%，成交量環比下降 12%。 1.2研究意義 經濟學領域所講的宏觀調控是宏觀經濟調控的總稱，是指國家對國民經濟總體運行的調 節與控制。政府實施宏觀調控的目的在于糾正市場失靈所帶來的“負外部性” 。具體到房地產 業來說，房地產業宏觀調控，是政府采取金融、財稅、土地、法律、規劃和市場準入等經濟、 法律和行政手段，通過調節住房生產要素（土地、資金）投入的價格和總量，影響住房價格、 住房供應結構、供應數量、供應節奏，從而影響住房總需求和總供給，最終實現“居者有其 屋”和國民經濟平穩、健康、較快發展的目標。 從國外的經驗來看，美國四十年代發生的經濟大蕭條和 2

8、007 年出現的次貸危機已經證明 了政府對自由市場適度十預和調整的必要性。但在現實中，政府所采取的政策引導和金融調 整所能起到的作用并不明顯。可以說，中國房地產業從無到有，從小到強的幾十年來，可以 說價格在十預中一路飆升。 2010年起我國對房地產業實行宏觀調控的一系列緊鑼密鼓的調整，顯示了高度的重視和 決心，同時乂表明房地產業出現問題，形勢嚴峻，對房地產市場的宏觀調控已刻不容緩。這 一系列政策的實施不僅有其經濟目標一一穩定房價，防止房地產泡沫產生，防止資金和信貸 過度集中于房地產業等；更有其社會目標一一為廣大中低收入者提供適用房， 緩解社會矛盾, 構建社會主義和諧社會。 對于我國房地產市場宏

9、觀調控政策的評價，理論界褒貶不一，一種觀點認為我國政府十 預市場的作用強大，在對房地產市場的宏觀調控中能有效地發揮行政作用十預和調整市場， 調控效果明顯；一種觀點認為房地產交易是一種市場行為，應該完全靠市場自行調節，我國 政府對房地產市場的十預過大，之所以房價越調越高，就是因為調控過度，沒有依靠市場自 身實現供求平衡。 由于社會各界的研究者都是基于不同的出發點發表各自的意見，所有這些論點因各自的 立場不同，而關注的角度也不盡相同。因此，對中國房地產市場的宏觀調控政策進行全面分 析依然具有重要的研究意義，對理解宏觀調控政策的有效性提供重要理論依據，同時也為更 好的實施房地產調控政策提供了 一些政

10、策啟迪。2. 國內外文獻研究綜述 2.1國外研究 國外文獻主要集中在貨幣政策對房價的影響。 Fratantoni和 Schuh (2003)運用美國 1986-199祁數據，采用異質代理人矢量自回歸模型考察了區域性住房市場與貨幣政策之間的 關系。研究發現，利率與住房投資和住房升值呈負相關關系。Kim (2006)使用美國 1972-2003 年季度數據，運用協整檢驗，考察了擴張性貨幣政策對新增住房市場和存量住房市場的影響。 實證結果顯示，擴張性貨幣政策對新增住房市場和存量市場均產生了正的影響，但擴張性貨 幣政策對存量住房市場的影響大于新增住房市場。 Kauko (2003)認為土地政策與土地市

11、場完善 有直接關系，同時住宅價格和住宅質量也與土地政策有關，當總的土地沒有出現限量供給時 ， 土地規劃等政策將對住宅價格產生深刻影響。 J.E.Richard( 1982) , Wheaton(1993)和 Stephen Malpezzi(2002)等學者運用宏觀經濟學理論探討了政府在房地產市場中的職能、 政府十預的效 率等相關問題，認為過度或不適宜的管制將導致“供給不暢”并導致房地產價格上升，在更 為嚴格的管制條件下，房地產市場波動更為劇烈，供給是決定是否發生泡沫的關鍵因素。 2.2國內研究 國內學者近年來對于房價也有諸多研究，在對于房地產市場的宏觀調控問題上，崔光燦 (2006)從銀行信

12、貸、利率、匯率三方面闡述了貨幣政策對房地產價格的影響，認為利率是最 有效的手段，與之相應的是對房地產信貸數量的控制，多數情況下通過提高利率和壓縮信貸 可以適當抑制房價上漲。周臻怡(2009)從土地政策、貨幣金融政策和住房保障政策三個方 面對現行的宏觀政策和它對杭州房地產價格產生的效果進行了分析，認為土地政策實施力度 不夠、積極的貨幣金融政策將會擴大需求，導致房價上漲，而住房保障政策雖將使房價有所 回落，但影響不會很大。蕭薇，唐篆(2009)通過對上海市房地產價格指數的影響因素建立 了回歸模型，認為房地產政策對房地產價格確實起到了實質性的作用，不同時期的房地產政 策目標和力度不同，對房地產價格的

13、影響效果也不盡相同。國家對房地產市場進行的宏觀調 控是有效的也是必要的，是穩定房地產市場非常重要的一個因素。 對于“新國十條”的實施效果，孫云云、李智(2010)經過思考探討，認為“新國十條” 在房價調控層面卓有成效毋庸質疑，但并沒有在真正意義上有效緩解城市居民購房難的現實 矛盾。如果對政策效應進行中長期的延伸分析，還會發現一系列潛在的市場隱患和負面的連 帶效應。欒斌、張雪占（2010）則通過構建投機者的效用函數并對影響投機的因素進行分析， 提出減少房產交易中的投機行為政策措施，達到穩定房價增長速度的目的。 2.3本文研究思路 雖然國內外學者對關于房地產價格指數影響的研究數量非常多、范圍廣泛。

14、但是，房地 產宏觀政策調控，是從經濟角度，運用貨幣政策、財政政策、稅收政策與土地政策等措施對 市場行為進行經濟性約束，多數文獻只是就單個或幾個變量進行研究，對于近期政府正在采 取的一系列宏調控觀政策，缺乏定量的、系統的、全面的分析。房地產調控政策的有效性及 其影響程度依然值得分析探討。 因此，本文通過對新一輪國家房地產宏觀調控背景的解讀和分析， 嘗試從實證分析出發, 通過對收集到的資料進行歸納、處理、調整，選擇適當的數學模型，評價調控政策對住宅市 場的影響效果。文章期望通過這樣一個角度的分析，對房地產市場宏觀調控機制的現狀和問 題有較深層次的了解，對宏觀政策在住宅市場上的微觀實施效果作一定量的

15、分析和預測。 基于上述研究思路，本文結構安排如下，共分四章對房地產調控政策的有效性進行分析 研究： 第一章引言，主要介紹了選題的背景及研究意義。 第二章簡單列舉了國內外研究動態及研究方法，提出問題，介紹了論文結構安排及主要 內容。 第三章是利用全國 2009 1月至 2011年 4月新建住宅價格指數的月度數據，運用趨勢外推 法、十預分析模型等定量分析的方法對價格指數的運行軌跡進行論述，得出研究結論 第四章針對前面的分析進行了總結，并提出了相應的政策建議。3. 實證分析 3.1指標的選擇 國家統計局 2011年之前發布的關于房地產價格指數的指標包括房屋銷售價格指數、 新建 住宅價格指數、二手住宅

16、價格指數。從 2011 年 1月份起，國家統計局開始實施住宅銷售價 格統計調查方案（簡稱新方案），對指標設置、計算方法等影響價格指數計算的主要因素 都進行了相當大的調整。在指標設置方面，新增新建商品住宅價格指數，取消房屋銷售價格 指數。另據官方房地產數據顯示，二手住宅成交量普遍低于新建住宅成交量。因此，為了使 數據具有可比性，本文選擇了新建住宅價格指數進行分析，更廣泛更全面。 此外，由于環比是本期與上期相比而得出的指數，而同比是根據報告期的定基指數除以 上年同期的定基指數取得的，同比指標剔除了季節變動因素的影響，更有利于分析宏觀調控 政策這個單方面的影響因素，因此本文選擇了同比指標進行研究。

17、3.2數據來源與說明 由于 2008年美國次級抵押貸款危機金融領域傳染到實體經濟領域， 由美國國內蔓延到全 球，致使全球經濟急劇惡化，中國經濟同樣受到巨大沖擊， GDP 快速下行，尤其在房地產市 場曾一度出現拐點，各個城市房價都出現了不同程度的下降。購房者觀望情緒嚴重，房地產 市場成交量大幅萎縮，商品房空置率大幅上漲。為了不使金融危機這個特殊的影響因素十擾 我們對于 2010 年一系列房地產宏觀調控政策效果的分析，本文選取了中國 2009年 1月至 2011 年 4 月全國新建住宅價格指數的月度數據來分析宏觀調控政策對房地產價格指數波動的影 響。 另外，由于 2011年開始，國家統計局開始實施

18、新方案，七十個房屋銷售價格指數的 公布發生變動，取消全國的房屋銷售價格指數，新增新建商品住宅價格指數。考慮到此次宏 觀調控政策調控的重點在于一線經濟較發達的城市和東部市場經濟較活躍的地價上漲幅度較 大的城市，所以 2011年起的數據選擇 35個大中型城市的數據進行分析更具有廣泛的代表性。 理論上應使用拉式加權平均的方法來計算新建住宅價格指數， 但是因為難以找到 35 個大中城 市權威的房屋成交量的數據，本文選擇了簡單平均的方法計算。 3.3模型的建立 為了考察宏觀經濟調控政策對房地產價格的影響，本文欲利用 2009年 1月至 2011年 4 月全國新建住宅價格指數的月度數據，采用十預分析法對宏

19、觀經濟調控效果進行評價，進一 步對房地產價格未來走勢做出合理的預測，為下一步的宏觀調控提供理論依據，具體實證過 程如下： 2010年 4 月 17 日國務院出臺了國務院關于堅決遏制部分城市房價過快上漲的通知 （簡稱“新國十條”），拉開了本輪房價調控的序幕，因此本文以 2010年 4 月 17日為十預事 件的發生時刻，將 2009 年 1月至 2011 年 4月的新建住宅價格指數分為兩個時期：第一個時 期為調控前，即 2009年 1 月到 2010 年 3月；第二個時期為調控后，即 2010 年 4 月到 2011 年 4月。 首先根據十預影響產生前 2009 年 1 月至 2010 年 3 月

20、的新建住宅價格指數建立趨勢外推 模型，利用此模型進行外推預測，得到 2010年 4月至 2011年 4 月的新建住宅價格指數，作 為不受十預影響的數值。其次，將實際值減去預測值，得到受宏觀調控政策十預影響的具體 結果，利用這些結果得出十預模型。然后，利用排除十預影響后的凈化序列，識別與估計出 一個單變量的時間序列模型。最后，將之前估計出的時間序列模型與十預模型相結合，求出 總的十預分析模型，從而可以從定量分析的角度來評估政策十預對房地產市場的具體影響以 及影響的程度。值得說明的是，本文之所以選擇十預分析模型是因為一般的時間序列模型難 以對像“政策十預”這樣具有“突變性”的時間序列進行模擬化處理

21、，而十預分析模型將十 預因素體現在了十預變量中，可以較好的解決這一問題。 3.3.1 選擇趨勢外推模型 首先，對 2009 年 1月至 2010 年 3月新建住宅價格指數繪制散點圖（圖 3.3.1 ）。對樣本 數據進行基本統計分析可以得到：該序列共有 15 個觀測值，其中最大值為 114.2,最小值為 98.1，平均值為 103.57，標準差為 5.778,方差為 33.385。 從新建住宅價格指數趨勢圖可以看到，數據呈上行趨勢，表明數據是非平穩的。由于模 型種類較多且部分圖形接近，難以根據圖形準確確定哪種模型更適宜，我們采用差分法對模 型的選擇做進一步的分析。 新建住宅價格指數新建住宅價格指

22、數 圖3.3.1新建住宅價格指數趨勢圖 在使用差分法進行分析的過程中，對一階差分、二階差分、三階差分的計算所得的數據 進行判斷，發現各期數值只有三階差分大致相等，進一步運用 ADF 檢驗分別對一、二、三階 差分序歹 0 進行檢驗，檢驗結果（見表 3.3.1 ）顯小，t 值為-3.529358，小丁 5%勺顯著性水平 下的臨界值-3.212696，大丁 1咖著性水平下的臨界值-4.297073。因此，差分序列以 5%勺顯 著性水平下拒絕原假設，即接受不存在單位根的零假設，即新建住宅價格指數的三階差分序 列平穩。 表 3.3.1 各差分序列的 ADF 檢驗結果 Prob. * t-Statisti

23、c Test critical values DY 0. 358 -1. 810921 1% level -4. 12199 5% level -3, 14492 10X level -2. 713751 DY2 0. 37 -L 782654 1% level -4. 12199 5% level -3.14492 10% level -2. 713751 DY3 0.0311 -3. 529358 1% level -4. 297073 5% level -3.212696 10% level -2.747676 因此，選擇三次多項式曲線外推模型 ?t =b +3 +b2t2 +豚3 （1

24、） 3.3.2 三次多項式曲線外推模型的參數估計 利用 eviews 對三次多項式曲線外推模型進行擬合，為了盡可能好的擬合樣本數據，我們 選擇最小二乘法（LS）對參數進行估計，估計結果如表 3.3.2。 表 3.3.2 三次多項式曲線外推模型的估計結果 Dependent Variable: Y Method Least Squares Date. 04/12/11 Time 12.40 Sample: 2009M01 2010L103 Included observations 15 Variable Coefficient Std. Error t，Statistic Prob C 99

25、84989 0.629163 158 7027 0.0000 T -1 2475U 0 329565 -3 705422 0 0030 TA2 0 220289 Q 047074 4 679685 0 0007 TA3 0004695 0 001938 -2 422161 0.0339 R-squared 0 994936 Mean dependent var 103.5733 Adjusted R-squared 0.993555 S D dependent var 5.778219 S E of regression 0 463881 Akaike info criterion 1 524

26、800 Sum squared resid 2 367039 Schwarz criterion 1.713613 Log likelihood -7436000 F-statistic 720.4057 Durbin-Watson stat 1 058392 Prob(F-statistic) 0 000000 從而三次多項式曲線外推模型的估計方程為: ?t=99.84989-1.247544 t+0.22028912-0.004695 t3 (0.6292 ) (0.3296 )(0.0471 ) (0.0019) t= (158.7027) (-3.7854 ) (4.6798) (-2

27、.4222 ) R2=0.9949 DW=1.0584 F =720.4057 從估計的結果看，可決系數 R2 =0.9949,表明所建模型在整體上對樣本數據擬合非常好， 即解釋變量“時間”對被解釋變量“新建住宅價格指數”的絕大部分差異做出了解釋，可以 進行進一步的干預分析。 3.3.3 干預模型的識別與建立 從宏觀經濟政策影響的形式來看，以“新十條”為首的一系列宏觀調控政策的實施，并 不能立刻對房地產市場產生完全的影響，而是隨著時間的不斷推移，政策執行等各方面達到 完善，逐漸感到這種影響的存在，并且長期持續下去。因此我們選擇干預事件的模型形式為： B _T 一、 Xt = St ,06 1

28、3 1 - B 其中， T 0,2010年 4月以前（t 16） J,2010年 4月及以后（t 芝 16） 運用三次多項式曲線外推模型（2）進行外推預測 2010 年 4 月到 2011 年 4月的指數預測 值？t,作為不受宏觀調控政策干預影響的數值，然后用實際的新建住宅價格指數減去預測值 ?t,得到的差值即為干預事件產生的效益值與隨機干擾因素的綜合值，記為 et （具體數值見 附表 1）。利用 R序歹 0 對模型（3）的參數進行估計，估計結果見表 3.3.3 o 表 3.3.3 回歸方程參數估計 Dependent Variable: Z Method Least Squares Date

29、: 05/23/11 Time: 11:00 Sample （adjusted）: 2 13 Included observations- 12 after adjustments Variable Coefficient Std Error t*Statistic Prob. C -3.420864 0.340119 -10 05786 0.0000 Z2 0 937553 0 017903 52.36791 0 0000 R-squared 0.996367 Mean dependent var -19.10580 Adjusted R-squared 0.996003 S D depen

30、dent var 8.330826 S.E. of regression 0.558267 Akaike info criterion 1 823053 Sum squared resid 3,116622 Schwarz cnterion 1.903871 Log likelihood -8.938320 F-statistic 2742 398 Durbin-Watson stat 0.948599 Prob(F-statistic) 0.000000 (2) 即，干預模型的估計方程為： 忐=-3.421, = 0.938 一、 （4） Zt =0.938Zt3.421 J 其中，R2=0

31、.9964 , F =2742.398 （P=0.000高度顯著），模型系數的 t 檢驗也是高度顯著， 說明模型擬合較好。 利用干預模型（4）對 2010年 5月到 2011年 4月的新建住宅價格指數進行預測，記為 即為干預事件產生的效益值，預測結果見表 3.3.4。 表 3.3.4 效益值 t 2010. 4 2010. 5 2010. 6 2009. 7 2010. 8 2010. 9 2010. 10 L -1.65245 -4 97012 -8.08062 -IO. 9969 -13.731 -16- 2944 -18.6977 t 2010. 11 2010. 12 2011.1 2

32、011.2 2011. 3 2011. 4 -20. 951 -23. 0635 -25. 0441 -26.9011 -28. 642 -30. 2743 模型（4）及其預測結果表明，作為干預事件的宏觀調控政策對時間序列產生了負的效益, 且效益值不斷增大。即，以“新十條”為首的一系列宏觀調控政策對房地產價格指數的影響 在統計上顯著，并且政府干預的作用效果不斷加強 3.3.4 組建干預分析模型 新建住宅價格指數的真實值減去干預影響值 Z得到新建住宅價格指數的凈化序列，記為 Y；(具體數據見附表 2),該序列消除了干預影響，是新建住宅價格指數趨勢變動與隨機擾動 因素共同作用的結果。利用 2008

33、 年 12月至 2011年 3 月凈化序列 Yt對模型(1)的參數進行 重新估計，估計結果如表 3.3.5所示。 表 3.3.5 凈化序列的三次多項式曲線外推模型估計結果 Dependent Variable: Y Method Least Squares Date: Q5/23/11 Time 11 15 Sample: 2009M01 2011M04 Included observations 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Pro b 一 C 9977590 0.477421 208 9893 0.0000 T 1 24136

34、3 D. 140080 -8.865387 0.0000 P2 0 222842 0 011120 20 03945 0 0000 P3 -0 004826 0 000252 -19 12415 0.0000 R*squared 0 996516 Mean dependent sar 1147529 Adjusted R-squared 0 998331 S 0 dependent var 13 43647 8 E. of regression 0 548982 Aka ike info criterion 1.770061 Sum squared resid 7 233145 Schwarz

35、 criterion 1.960376 Log likelihood -20 76085 F-statistic 5383 346 Durbin Watson stat 。一889184 Prob(F-statistic) 0.000D00 從而，得到三次多項式曲線外推模型的最終模型為 ?t=99.7759-1.241863 t+0.222842 12-0.004826 t3 (5) (0.4774 ) (0.1401 )(0.0111 ) (0.0003) t= (208.9893) (-8.8654 ) (20.0395) (-19.1241 ) R2=0.9985 DW=0.8892 F

36、 =5383.346 其中，可決系數 R2=0.9985,說明所建模型整體上對數據擬合較好，即解釋變量“時間” 對被解釋變量“凈化的新建住宅價格指數”的絕大部分差異作出了解釋，此外， F =5383.346 (P=0.000 高度顯著)，模型系數的 t 檢驗也是高度顯著，均說明模型擬合較好。 利用最終三次多項式曲線趨勢外推模型對 2009年 1月到 2011年 4 月的新建住宅價格指 數進行預測，該預測值即為新建住宅價格指數在該段時期內的趨勢變動值，在不受隨機干擾 和政策干預下，新建住宅價格指數將沿該趨勢變動，具體預測結果見表 3.3.6。 表 3.3.6 新建住宅價格指數預測結果 t 200

37、9.1 2009.2 2009. 3 2009. 4 2009.5 2009.6 2009. 7 A 98. 7521 98. 1449 97. 9256 98. 0651 98. 5344 99. 3046 100. 3168 t 2009. 8 2009,9 200910 2009? 11 2009. 12 2010. 1 2010, 2 如 101. 6320 103. 1312 104. 8155 106. 6559 108. 6235 110. 6393 112. 8243 X 2010.3 2010.4 2010. 5 2010. 6 2010.7 2010. B 2010.9 1

38、14.9997 117. 1863 119. 3554 121. 4779 123,5249 125. 4674 127. 2765 t 2010.10 2010. 11 2010,12 2011.1 2011.2 2011,3 2011.4 Yt 128. 9232 130. 3785 131. 613fi 132. 5993 133. 3069 133. 7078 133. 7715 結合 y/勺擬合模型與干預參數。,5 的估計值，可以得到干預分析總模型： 2 3 -3.421 T xt =99.7759 1.241863t 十 0.222842t -0.004826t + - 5 （6）

39、 1 -0.938B 其中： T 0,2010 年 4 月以前（t 16） S = _ _ 12010 年 4月及以后（t 216） 利用干預分析總模型計算出預測值 貿，并與原始指數值比較，如表 3.3.7所示 t 1 2 3 4 5 6 7 98. B 98. 2 98. 1 98. 3 98. 7 99. 4 100. 3 免 93. 7521 98. 1449 97. 9256 98. 0651 93. 5344 99.3046 100, 3468 t 8 9 10 11 12 13 14 XT 101. 5 102. 7 104 1Q6.2 109.1 111, 3 113 幻 101

40、. 6320 103.1312 104. 8155 106. 6559 108. 6235 110. 6893 112. 8243 t 15 16 17 18 19 20 21 114. 2 115. 4 115. 1 114.1 112, 9 111. 7 111. 3 盅 114. 9997 115. 5339 114. 3953 113. 3973 112. 5281 111. 7364 110. 9821 t 22 23 24 25 26 27 28 110. 6 109. 3 r 107,6 106. 41714 105. 96286 105. 40857 104. 39429 11

41、02254 109. 4275 1QS+ 5500 107. 5552 W6. 4O5S 105. 0652 103. 4972 表 3.3.7 原始指數與預測指數的比較 從圖 3.3.2可以看出，兩個序列重合度很高，說明干預模型在這里取得了不錯的效果 14Q 135 130 125 120 115 110 105 100 95 9Q i gss 寸一2窩 SS 京昌 3S 募n !, T t的預刪的預刪 值值 的預瑚的預瑚 值 fXI原始值原始值 圖3.3.2 干預模型預測效果圖為了進一步檢驗模型的適應性，從定量角度來分析，我們對原始值 &減去預測值義的差 值進行單位根檢驗，ADF檢

42、驗結果如表 3.3.8。 表 3.3.8 差值的 ADF檢驗結果 Null Hypothesis. E has a unit root Exogenous Constant Lag Length 1 (Automatic based on SIC MAXLAG=6) t-Statistic Prob 1 ALiQmented 卯屈 v-FulleteS statistic -5 447421 00001 Test critical values： 1% level -3.711457 5% level -2 981033 10% level -2629906 檢驗的 t統計量的值為-5.447

43、4 ,小丁 0.01的顯著水平下的臨界值-3.7115 ,表明殘差序 列在 1 咖著水平下拒絕原假設，接受不存在單位根的結論，因此可以認為殘差序列為平穩序 列，說明了干預分析總模型有較好的適應性。 從預測結果來看，總體上新建住宅價格指數還是上漲的。但對比預測的 2010 年 4月至 2011年 4月，實際值是呈下降趨勢的。這種現象說明，國務院出臺的，以“新十條”為首的 一系列抑制房價過快上漲的宏觀調控政策已經取得成效，并且效果顯著。 3.3.5 預測 利用干預總模型(6)對新建住房價格指數進行外推預測，外推預測 8 期，即 2011年 5 月至 2011年 12月的結果如圖 3.3.3所示 1

44、05 圖3.3.3 新建住宅價格指數預測圖 從預測結果來看，理論上如果一系列宏觀調控政策保持現有的調控力度，調控效果將是 非常顯著的，新建住宅價格指數在 2011年下半年將有大幅度下降 4. 結論及對策建議 4.1結論 本文以全國 2009年 1月至 2011年 4月新建住宅價格指數的月度數據作為研究對象，以 “新國十條”為首的宏觀調控政策的實施為十預事件，運用趨勢外推法、十預分析模型等， 進行分析和預測。從實證分析結果來看，“新國十條”等一系列宏觀調控政策在房價調控層面 的影響卓有成效，并且政府十預的作用效果不斷加強。從 “國十條”到“ 9 29 新政”及后 期出臺的限貸、限購措施，如此趨緊

45、的房地產行業調控，使得房地產市場出現積極變化，全 國大中城市房價有所下降，房價過快上漲勢頭得到初步遏制，房地產市場投機現象得到抑制， 市場重新回歸理性。 本文不足之處在于，首先由于房地產業在我國發展還不成熟， 還沒有建立產值指標體系， 在指標選取上帶有主觀性，缺乏同一的標準，數據的質量導致實證研究可能會存在一些問題。 另外，對房地產價格指數影響的因素不僅包括政府十預類，還包括非政府十預類。由于超越 了本人現階段的學識，對此問題只能做出初步的探索，并沒有在十預影響因素中剔除非政府 十預類的影響，可能導致的結果是在分析宏觀調控政策對房地產價格指數影響的效果方面存 在偏差。最后，是否可以采用更有針對

46、性的模型，尋找更為有效的方法來預測房地產價格， 這些都是有待進一步研究的問題。 4.2政策建議 鑒于房地產業已經成為我國的支柱產業，促進我國房地產市場的健康穩定發展包括房價 的穩定一直是上至中央政府下至升斗小民都分外關注的事情。那么，國家宏觀調控政策在治 理房價促進房地產市場健康穩定發展中應做出怎樣的效能呢？是否有必要進一步加強調控 呢？本文結合已有的實證研究分析總結歸納，特提出以下一些政策建議。 國家進行對房地產市場進行的宏觀調控是必要的，是穩定房地產市場非常重要的一個因 素。從 2011年政策實施來看，國家正在不斷彌補房地產宏觀調控政策的不足。開始重視對宏 觀調控效果評價，制定更加準確有效的宏觀經濟政策，解決政策失靈問題，并且加大了宏觀 調控政策配套措施，提升宏觀調控執行力。現階段政策調控的目標是減緩房價上漲的速度， 并且也已取得了成效。從預測結果來看，如果保持現有調控力度，新建住宅價格指數在 2011 年下半年將有大幅度下降。然而政府對房價的調控的目