基于VAR模型的人民幣匯率與房地產價格相關性文獻綜述研究

駱澤深　鄭馨婷　江焯嫻　黃少杰　肖浩芳　劉霈霈

摘要：隨著中國房地產價格的上漲，學者對于房地產價格影響因素的研究日益增加，其中人民幣匯率與房地產價格相關性尤為明顯。本文在系統查閱相關文獻的基礎上，從研究歷程、方法和結果出發，對基于VAR模型來研究人民幣匯率和房地產關系的相關論文進行了綜述，希望通過本文的介紹，能夠對該研究主題下的研究方向、思路以及得出的結論形成基本輪廓并從中得到相關的啟示。因此，本文將從兩大板塊出發，第一部分是對基于人民幣匯率和房地產關系研究下的VAR模型進行簡要的介紹分析，同時對各文獻研究的方向和思路進行綜述；第二部分則是對基于VAIL模型研究下人民幣匯率和房地產關系的研究結論進行分類綜述。

關鍵詞：人民幣匯率；房地產；VAR模型

引言

人民幣匯率和房地產價格的變動對于我國經濟發展具有重要的意義，特別是在全球經濟一體化的現今，人民幣匯率和房地產價格的改變所帶來的影響更為舉足輕重，房價與匯率的研究是當前中國經濟形勢的熱點，自2005年的匯改以來，人民幣持續小幅升值。據國家外匯管理局公布，2005年7月美元對人民幣折算率為8.28，而2016年7月為6.65，下降了19.7%。與此同時，我國房地產產業發展十分繁榮，十余年來房價雖有所波動，但總體上漲的趨勢并未被掩蓋，持續高漲。在當今經濟金融一體化趨勢下，資產價格與匯率的關系愈發密切，學術界開始關注人民幣匯率與房地產價格之間的互動關系，該研究對于防范風險以及穩定金融體系有著非常重要的理論及現實意義。但在復雜的經濟條件下，房地產價格與人民幣匯率間極有可能存在非線性關系，因而經濟學者們在研究該問題時經常會選擇使用一種計量經濟模型。1980年由克里斯托弗·西姆斯（1980）提出的向量自回歸模型（簡稱VAR模型）。VAR模型簡而言之，便是把系統數據中每一個的內生變量都作為系統所有內生變量的滯后值的函數所構建出的模型，早期的VAR模型是由Sims提出的簡約式的VAR模型，隨著經濟學研究的需要，VAR模型逐漸演變發展出MS-VAR模型、PVAR模型和FA-VAR模型等等。對于人民幣匯率和房地產關系的研究，很多經濟學者都選擇使用不同的VAR模型作為工具達到不同的研究目的，可以是用于考慮與實際經濟情況相吻合，也可以是為了克服數據限制，甚至是用于作為數據分析預測的基礎，不同的研究目的和研究思路對于VAR模型的使用方式不同，本文通過對使用了VAR模型來研究人民幣匯率和房地產關系的文獻進行綜述，整理了基于該研究課題下，各種VAR模型在經濟學者使用下的不同研究方向、思路和不同結論，希望通過兩大部分的文獻綜述，能夠對使用VAR模型來研究該課題的研究文獻的思路和進程有了解和啟發。

一、基于匯率和房地產關系研究下的VAR模型綜述

為克服傳統的經濟計量方法的估計和推斷的不可靠性，Sims（1980）提出回歸系統中內生變量的滯后值，估計內生變量動態關系的VAR模型。然而VAR模型不考慮結構性的經濟沖擊，因此Blanchard和Quah（1990）加入了內生變量的當期值的SVAR模型，使之更符合實際情況。非線性科學理論的發展促進Hamilton（1990）提出MS-VAR模型，用于描述經濟周期的不同特征和規律。因VAR模型在數據量上有限制性，其空間個體也有異質性，Pesaran和Smith（1995）擴展了基于面板數據，運用面板分析并向空間計量擴展的PVAR模型。VAR模型不能處理較多的經濟變量，而現如今需要考慮的經濟因素越來越多，原有的VAR模型不足以反映經濟政策在經濟發展以及推動經濟系統的真實效果，Bernanke（2005）構建出FAVAR模型，通過多變量和大數據，有利于全面反映真實的經濟情況和變量之間相互影響的動態關系。VAR模型的參數隨著時間的推移而變化，但傳統的VAR模型在描述多變量之間的互相作用有較大限制，帶有隨機波動的時變參數的TVP-VAR模型也由此產生。

總而言之，VAR模型自提出后便不斷被探索、質疑和創新，越來越貼近真實的經濟發展狀況，在處理非線性、多變量以及空間計量方面有了較大的改進。

而在研究匯率與房地產價格關系時，構建VAR模型可以提高實證研究的有效性，運用協整、格蘭杰因果檢驗能夠對房價和匯率之間的關系進行分析。SVAR模型能夠區分不同沖擊的影響，構建SAVR模型能夠精確地查找到模型系統各個變量的結構關系。因為匯率與房地產價格的波動具有非線性特征，因而在研究匯率與房地產價格關系時，構建MS-VAR模型能夠表現出不同時期匯率與房地產價格波動的特征。由于匯率與房地產價格兩個變量具有時效性，構建PVAR模型能夠把兩個變量看成一個內生系統，真實地反映變量之間的互動關系，并能分析出匯率與房地產價格的關系和影響程度。由于VAR模型變量處理少，信息量有限，而選取FAVSR模型能夠分析房地產價格與匯率之間的傳導機制，更好地得出實證分析的結果。考慮到匯率與房地產價格兩個變量的時變性，構建TVP-VAR模型能夠分析匯率與房地產價格兩個變量的持續變化過程，從而更加靈活而顯著地觀察到相關變量間的時變性。下文中，我們將對相關文獻進行分類綜述，由此能夠更好的了解經濟學者們在研究人民幣匯率和房地產價格關系時，對于使用各種不同的VAR模型的研究方向，研究思路以及研究過程。

（一）VAR模型

該部分所綜述的被學者用于研究匯率和房地產價格的VAR模型是1980年由克里斯托弗·西姆斯提出的簡約式的VAR模型，國內很多學者在研究該問題時會選擇使用簡約式的VAR模型，研究過程較為簡便，重點在于建立VAR模型前必須進行平穩性檢驗或者數據調整確定研究數據為一組平穩的數據，以及選擇確定出最優的滯后階數。

陳香蓮（2009）利用VAR模型對上海和深圳的地產指數與人民幣名義匯率的關系進行了實證檢驗分析，特別的，她選取了2001年9月到2009年2月股市和匯市的共873組日數據作為樣本進行分析，她對選取的樣本數據以此進行了單位根檢驗，協整檢驗以及格蘭杰因果檢驗并采用了AIC和SC值最小作為標準，得出最佳滯后期為2，由此建立了VAR（2）模型進行脈沖響應函數分析對匯改前后的匯率與上海和深圳的房地產指數關系進行了實證研究。

陳婕，路靜，高鵬和董紀昌（2009）為分析自匯率改革以來，中國的房價與匯率之間的關系，選擇采用了2005年7月到2007年12月間共30組的樣本數據，同時考慮到雙邊匯率僅能反應一個國家的經濟關系，他們選擇采用實際有效匯率進行分析，基于無約束的VAR模型基礎上，同樣是通過了平穩性檢驗，協整檢驗和格蘭杰因果檢驗確定了最優滯后階數3，再進行脈沖響應分析得出相關結論。

呂光明和徐曼（2012）希望采用VAR模型對影響我國短期國際資本流動的因素進行分析，其中他們提出影響我國短期國際資本流動的三個重要因素分別為利率，匯率和資產價格；在研究匯率時，他們選擇了人民幣匯率變動率和人民幣匯率預期變動率作為VAR模型中的其中兩個變量，同時選擇了2002年1月到2011年6月的月度數據作為樣本，首先進行了模型變量的單位根檢驗，確保變量是平穩的序列，緊接著根據Granger因果關系檢驗確定Choleskv分解順序，同時采用滯后結構檢驗得出滯后階數3，并對得出的VAR模型結果進行分析，包括脈沖響應函數分析和短期國際資本流動變化的方差分解，得知各變量在受到1各單位正向沖擊時的變化情況以及對短期國際資本流動變化的影響比率，由此推導出三種因素中哪種因素的驅動影響最大。

鐘晨（2015）把外商直接投資房地產（簡稱FDI）作為一個中間變量來考察人民幣匯率與房地產價格間的關系，出于對中國經濟發展不平衡的考量，他將房地產價格分為兩個指標：全國指標（即全國平均房價）和分類指標（東部加權平均房價，中部加權平均房價以及西部加權平均房價），同時匯率選擇采用2004年12月到2014年12月人民幣兌美元直接有限匯率的月度數據，并將其分為兩組其中一組代表了外商直接投資；首先對兩組數據進行了相關性系數分析，得出了兩組數據與匯率間皆存在正相關關系，接著對第一組數據進行平穩性檢驗，確定其為平穩序列后再進行Johansen協整檢驗和Granger因果檢驗，得出滯后階數為1后建立VAR模型進行相關分析，第二組數據作為第一組數據的對比分析，最終得出基于外商直接投資房地產的條件下，人民幣匯率與房地產價格間的關系。

李欣欣和劉海龍（2015）從國際資本流動對國內市場價格影響渠道的角度出發，研究匯率與房地產價格的關系，他們將國際資本流動的影響渠道分為：流動性渠道、貨幣政策渠道以及財富效應渠道，同時通過理論和實證分析分別研究三個渠道的影響程度，除此之外更考慮了經濟周期、巴拉薩一薩繆爾森效應、城市化進程等影響因素；為得出平穩的樣本數據，他們首先進行了Census X12的季節性調整，再選擇建立VAR（1）模型進行估計，基于VAR模型的基礎上進行Granger因果檢驗，另一反面，他們分別對三個渠道進行穩健性檢驗，觀察其變化程度，綜合兩方面的分析結果，得出相關的結論。

（二）SVAR模型

SVAR模型是在簡約式VAR模型的基礎上，考慮到結構性的經濟沖擊，為與實際經濟情況一致，Blanehard和Quah在1990年通過對簡約式的VAR模型進行修正而提出的結構性VAR模型，使用SVAR模型研究匯率與房地產的關系比簡約式的VAR模型更能夠與實際的經濟情況相結合。

Orjan Robstad（2014）在研究挪威的貨幣政策對房地產價格的影響時使用到了貝葉斯結構向量自回歸模型，先在基本的VAR模型基礎上，將參數使用最小二乘法進行估算，基于BIC、HQ和AIC測試，作者最終選擇了第二優的滯后階數為2，同時，參考了Sims的簡約式VAR模型和還原形式的貝葉斯VAR模型后，作者希望使用三種不同的鑒定程序來確定貨幣政策的沖擊，因此他選擇基于貝葉斯向量自回歸模型（即BVAR模型）和結構向量自回歸模型（即SVAR模型）構建幾種結構性的貝葉斯向量自回歸模型；同時，他也像Uhlig（2005）一樣使用了標志限制來識別貨幣政策的沖擊，這相當于將一些變量受到結構沖擊導致的脈沖響應同期效果的標志上放上限制，由此進行分析。

（三）PVAR模型

PVAR模型是在傳統的VAR模型基礎上，為解決VAR模型對于數據的限制以及數據的差異化的缺陷，由計量經濟學家們進行改進提出的，在研究匯率與房地產關系時選擇使用PVAR模型能夠降低對數據的強度要求，同時控制差異個體，為研究分析提供一個較為靈活的框架。

CW Calomiris，SD Longhofer和w Mile（2012）為研究美國的喪失抵押品贖回權房產的價格及其在經濟上的重要性構建了PVAR模型。他們選取了1989-2009年的美國房地產價格季度數據以及止贖方程的五個變量，匯率是其中的變量之一，然后他們運用了Choleski分解法產生脈沖響應和方差分解，得出模型的平均擬合優度，從而分析各經濟變量對房地產價格的影響。最后他們對結果進行穩健性檢查，考慮各個變量對結果的影響，從而證明結果的穩健性和可靠性。

為探索全球資產流動性，房地產價格與宏觀經濟的關系，ACesa-Bianchi，LF Cespedes和A Rebueei（2015）比較了房地產價格在發達國家和新興經濟體在商業周期中的表現。

首先他們比較了1990-2012年的無條件時刻，以及在小部分宏觀經濟和金融變量的交叉相關。接著他們探討特定沖擊下的資本流動。然后運用外部工具變量法，對Watson（2012），Mertens和Ravn（2013）在PVAR模型中，新興經濟體以及發達國家之間的這種沖擊進行分析。最后他們將兩個可能與金融摩擦和探索它們的相關性的全球性流通手段的傳動機制聯合起來，分析沖擊效應，得出全球性流通沖擊在發達國家和新興經濟體中，對房地產價格和消費的不同影響，以及匯率在房地產價格中的影響。

（四）MS-VAR模型

MS-VAR模型是非線性動態VAR模型的一種，最早由Hamihon（1990）提出，對于經濟研究，能夠更好的表現出經濟周期的不同特征和規律，如不同時期的匯率與房地產價格波動的特征。

劉杰、王定祥（2014）為分析人民幣匯率、資產價格與利率規則的區制轉換效應，構建了包括利率、產品缺口、通脹缺口、房價缺口以及匯率缺口的MS-VAR模型。

他們以2000年1月至2012年12月（月度數據）作為樣本空間，利用“三次樣條插值法”得到月度GDP，再用X12法排除掉季節因素并取自然對數；用同比居民消費價格指數代表通貨膨脹水平；用人民幣有效匯率代表匯率指標；用同比國房景氣指數代表房地產價格（以替代資產價格）；最后利用HP濾波得到產品、通脹、房價、匯率缺口。并以7天期銀行間同業拆借利率代表我國的市場基準利率。在數據基礎上，采用AIC、sc、HQ與對數似然值準則確定該VAR模型的最優滯后階數為5階，區制個數為2，并根據檢驗結果選擇MSIH（2）-VAR（5）模型進行估計。除此之外又在不同區制下分別給四個缺口變量一個正向沖擊，分析了20個月內利率的累積脈沖響應。

李芳、李秋娟（2014）則建立了包括匯率、房價、以及國際資本流動這三個變量的MS-VAR模型。以2005年7月-2012年12月的月度數據為樣本，以即期人民幣兌美元匯率月度平均值為匯率；以月度環比的全國商品房平均銷售價格分類指數為房價；采用簡化的間接法估算短期國際資本流動量，取月末值，作為短期國際資本流動凈額。并利用ADF檢驗確定三個變量的平穩性。進而采用Eview6.0軟件，并比較模型參數，確定MSH（2）-VAR（3）模型能去的最佳擬合效果。

基于該模型，采用Krolzig的OX-MSVAR包，在Givewin平臺進行模型參數估計，又利用Oxmetrics軟件劃分出兩區制并進行對比分析。最后利用脈沖響應考察系統內三個變量之間的短期動態沖擊關系。

王申、陶士貴（2015）考慮到由于央行對外匯市場的干預會影響國內流動性，所以貨幣供應量也應引入實證研究。因此，他們構建MS-VAR模型，以探討房價、匯率以及貨幣供應量三者間的非線性關系。

研究時他們選取了從2005年7月到2013年12月的102個月度數據作為樣本。房價變量為國內70個大中城市的新建住宅價格指數，匯率變量為美元兌人民幣的月平均匯率，貨幣供應變量為廣義貨幣供應量的同比增長。然后通過ADF單位根檢驗法檢驗通過了各個變量的平穩性。

在模型選取時，根據SC、AC等信息準則，確定了該VAR模型的滯后階數為2階，區制個數為2。并在依據對所有滯后2階、2區制的MS-VAR模型的指標信息的進一步分析，確定了MSIH（2）-VAR（2）模型具有最優的擬合效果。

選擇該模型之后，在GiveWin這一軟件平臺運用Krolzig（1998）的OX-MSVAR包進行了模型估計。在分析模型結果基礎上，又對比了兩個區制的波動情況，并且利用脈沖響應，分別給三個變量一個標準差的沖擊，比較了在兩個區制下響應的差異性。

（五）TVP-VAR模型

TVP-VAR模型是時變參數的向量自回歸模型，在研究經濟學問題時，能夠很好的克服隨著時間的推移，各種影響因素的改變，模型參數也會隨之改變的缺陷，能夠更好的觀察變量間持續變化的過程。

V Peretti，R Gupta和R lnglesi-Lotz（2012）為研究南非的房地產價格是否會影響消費和利率，其中包括研究房價沖突對貨幣政策帶來的影響時，選擇構建了TVP-VAR模型。他們選取了1966年1月到2011年2月各季度的樣本數據，然后分析包括實際消費增速，名義三月短期國庫券利率與實際房價的增長速度之間的宏觀經濟動態，并運用MCCM方法，得出隨機波動的TVP-VAR模型結果，由此進行分析。

Guangxi Cao（2014）為了研究利率和人民幣匯率對中國股市的影響，將TVP-VAR模型和TVP-P模型拓展為LTVP-VAR模型和LTVP-P模型。他選取了2005年7月22日到2012年1月13日的樣本數據，分析股票市場，利率市場和人民幣外匯市場的相關性。然后估計長期參數，檢驗LTVP-VAR模型的收斂性。接著實證分析股票市場的時變脈沖響應，長期時變均衡關系。最后他討論了移除金融時間序列的長期性的問題，分析長期反映波動依賴的趨勢。

周德才、馮婷、鄧姝姝（2015）在研究我國靈活金融狀態指數時，為打破目前的研究缺乏靈活動態性，決定構建MI-TVP-SV-VAR模型作為預測我國通貨膨脹的研究。由于2001年后我國經濟迎來新發展，因而他們選取2001年1月-2014年6月共162個樣本點的月度數據，以貨幣供應量、利率、匯率、房地產價格和股票價格等五個變量為金融狀況變量，分析這五個金融狀況變量與通貨膨脹的關系。

在進行模型估計前，他們運用ADF方法對數列的平穩性進行檢驗，得出它們都是平穩時間序列的結論，從而能夠用于構建模型。然后，他們運用格蘭杰因果檢驗證明五個金融狀況變量用于構建金融狀況指數的合理性。最后，使用VAR模型中的Lag OrderSelection Criteria進行檢驗，確定此MI-TVP-SV-VAR模型滯后階數。

在他們具體測算我國靈活動態金融狀況指數時，經過實證分析，得出MI-TVP-SV-VAR模型靈活動態的參數演進特征，分析通貨膨脹對五種實際變量缺口的單位沖擊脈沖響應函數值，得出五個金融變量的靈活動態權重。為得出我國靈活動態金融狀況指數與通貨膨脹的關系，他們比較FDFCI與IR的相關性圖形，檢驗FDFCI與IR的跨期相關性及領先滯后關系，研究FDFCI與IR的因果關系，檢測FDFCI與IR的預測能力，并比較分析了FDFCI對通貨膨脹解釋力度。

（六）FAVAR模型

為了更好的使用多變量、大規模數據研究變量對系統的沖擊，從而真實的反應變量間的動態關系，可以選擇使用Bernanke（2005）對VAR模型進行改進后提出的FAVAR模型進行相關研究分析。

喻開志，董賾文，陳翔（2015）認為匯率對經濟發展有著重要作用，因此他們通過構建基于IS-LM-BP框架的FAVAR模型，進而分析美元、日元兌人民幣匯率對中國經濟的影響以及匯率與房地產價格的關系。

根據實際情況，考慮到2005年以后中國的匯率政策有了重大改革以及匯率對經濟各方面的影響，因而選取2005年1月到2013年9月的數據作為樣本，以及包括房地產在內的五個經濟領域作為變量。經過初始變量選擇和主成分的提取并進行單位根檢驗和JJ協整檢驗，發現各變量間存在協整關系，符合平穩性的要求。

他們運用Choleskv分解構建FAVAR模型，得出模型的平均擬合優度，從而分析各經濟變量的脈沖響應分析，最終得出中國各經濟變量受到美元兌人民幣和日元兌人民幣匯率在結構上具有相似性，在程度上又有明顯差異的結論。而為了檢驗這個結果是否穩健而不是隨機或不可控的，他們又采用2006-2014年的數據構建模型，得出了相似的結果，證明了數據的穩健性。

二、基于VAR模型人民幣匯率和房地產關系的研究結果綜述

（一）房地產價格與人民幣匯率呈正相關關系

陳婕、路靜、高鵬和董紀昌（2009），朱孟楠、劉林和倪玉娟（2011），蔡彤娟和馬冠男（2016）皆通過VAR模型研究分析得出，匯率、房價以及利率存在著長期的均衡關系，人民幣匯率與我國房地產價格呈正相關關系。由于人民幣升值，吸引了境外資本流入我國，同時房地產具有高回報的特征，因此這些境外資本流向了我國的房地產市場，從而推動了我國房價的上漲，但是該現象具有滯后效應。

與此同時，李芳和李秋娟（2014），王申和陶士貴（2015）則根據VAR模型研究分別發現，滯后1到3期與滯后1期的實際房價變化對當期匯率有明顯的負向作用，簡而言之，便是實際的房價上升會帶來當期實際匯率的升值。

A Cesa-Bianchi、LF Cespedes和A Rebucci（2015）根據構建PVAR模型研究全球流動性過剩、房價與宏觀經濟時，認為在應對全球流動性沖擊，與AEs的房價相比，新興經濟體的房價似乎與資本流動更為密切相關，同時房價增長也更快更穩定。

（二）房地產價格與人民幣匯率呈負相關關系

朱孟楠、劉林和倪玉娟（2011）使用非線性MS-VAR模型研究房地產價格和匯率間關系時，根據非線性模型的脈沖響應函數分析，發現對于實際的匯率和實際的房地產價格，在區制1的條件下，實際的匯率升值不能夠導致實際的房地產價格上漲，反而會使實際的房地產價格下降。

Guangxi Cao（2014）在研究利率和匯率對中國股票市場的影響時，認為就長期而言，中國股票回報率和利率與匯率呈負相關關系，并提出中國股市對由利率市場引起的短期震蕩和由人民幣匯率市場引起的脈沖響應將持續約6天的時間，隨后反應將消失。同時，國內的李芳和李秋娟（2014）也認為在開放經濟的條件下，匯率與房地產價格之間相互促進的關系只能在短期內維持，對于長期，當匯率升值到一定程度時，短期內國際資本流出從而會導致房價下降。

三、結語

本文系統的整理了使用VAR模型研究人民幣匯率與房地產價格關系的相關文獻，分類綜述了國內外文獻中基于匯率與房地產價格關系課題的研究下，使用VAR模型的研究方向和思路，以及該研究方法下得出的相關結論；綜合兩大部分的內容，我們可以得出以下的結論：

對于選擇使用VAR模型研究該課題，首先需要確定該課題的具體的研究方向，例如，是結構性的研究匯率影響房地產價格的相關因素，還是時效性的研究匯率影響房地產價格的變化進程等等。確定了具體的研究方向后，便需要選擇采用的樣本數據和研究的VAR模型種類，根據獲得數據的特征以及該VAR模型種類的限制，選擇是否需要進行平穩性檢驗或者構建平穩序列；同時，根據研究課題的方向，確定最佳的滯后階數或者所研究的滯后期，從而成功構建VAR模型；基于各種不同的研究方向，我們還可以選擇使用Johansen協整檢驗、Granger因果檢驗、脈沖響應函數和方差分解等檢驗分析方法，研究分析基于VAR模型下，數據間的各種相關關系，在得出最終結論后，還能夠檢驗該結論的穩健性。

在當前經濟快速發展的前提下，房地產價格深刻影響著廣大人民群眾，對各國政府有著重要的決策地位。當國際社會對某一國的貨幣存在升值預期時，該國資產，尤其是不動產便會有不同程度的升值。在1985年“廣場協議”之后，日元開始大幅地升值，這一現象引起的進口擴張帶動一般消費品價格的下降，因此，就有大量資本流進了房地產市場。由于投機，造成了日本的房地產泡沫，嚴重影響了當時的經濟，并且導致了長期的經濟蕭條以及一系列的金融問題。而在臺灣，從1986年開始，新臺幣不斷升值，臺灣當局為了穩定新臺幣而采取的政策導致貨幣過多投放，因而使得房價過度膨脹，使臺灣經濟受到嚴重影響。這些經驗都表明，匯率與房價之間存在密不可分的聯系，政策制定者對此必須特別警惕。研究房地產價格與人民幣匯率之間的關系，有利于維持匯率與房地產價格的穩定進而穩定金融體系乃至整個經濟體系。對于保障國家經濟的平穩發展，社會的安定和諧，以及對人民生活水平的逐步提升有著深遠的意義。

在上文中，我們綜述了各文獻中匯率對房地產價格影響關系的相關結論，得知匯率對房地產價格有著深刻的影響，同時，房地產價格對匯率也存在負向作用。因此，決策者可以更多的關注匯率對房地產價格的影響，這有利于決策更加合理有效。對于外匯市場，決策者可以適當的加強對國際短期資本流動的監控，改革外匯沖銷干預手段，加快匯率體制改革。而對于房地產市場，決策者可以適當抑制國內外資本投機性購房需求，加強對房地產價格的預期引導，并根據市場需求合理調整房地產結構。

在未來，匯率對房地產價格影響的研究將不斷的繼續和發展，對于未來的研究，其研究的方向可以從更多的角度出發，進行探討，在運用理論分析時，更加與實際情況相結合；還可以選擇繼續拓展修正VAR模型及其拓展式，以更好地貼近實際需求并分析；同時也可以選擇更加深入的分析匯率影響房地產價格的渠道，或者是長期匯率與房地產價格關系的變化情況等等，使該課題得出的結論更為清晰及與實際情況更為相符。