基于PVAR模型的商品房價格影響因素分析

王燁

【摘 要】 近年來，我國房地產市場的分化愈加明顯，一二線城市居民的住房需求仍然旺盛，三四線城市房地產庫存高企，供銷失衡。因此，本文通過現代資產定價理論和供求理論，對商品房價格的歷史數據進行深入分析，構建房價影響因素模型。運用PVAR模型和脈沖響應函數進行實證分析，結果表明：房價與施工面積正相關，房價與銷售面積負相關，房價與年末總人口正相關。

【關鍵詞】 商品房價格 面板數據 PVAR模型 脈沖響應函數

一.引言

近年來，隨著我國經濟的快速發展，房地產去庫存成為二三線城市首要面臨的問題。在2018年年初各大城市的“搶人才大戰”，實行人才住房以及購房補貼等優惠政策，導致大量人口流入二線城市，而在這一系列政策的帶動下，二線有些城市的房價較大幅度回升的勢頭。因此，本文就深層次分析我國商品住房價格的影響因素，作相關實證分析，得出結論。影響商品房價格的因素有很多，本文主要是從供給和需求的角度分別做出分析，選取與當前我國最新經濟政策環境下以及城鎮化建設發展密切相關的因素進行分析。

二.PVAR模型介紹及構建

（一） PVAR模型介紹

PVAR模型是指在面板數據的基礎上建立VAR模型的方法，即面板向量自回歸模型。PVAR模型在設定過程中引入了固定效應，一般表達式如下：

（1）

（i=1.2，3...N;t=1，2，3...T）

其中，，為的待估系數矩陣，表示個體不可觀測的個體固定效應矩陣。為隨機誤差項，服從正態分布。

（二） PVAR模型構建

本文基于收集的全國35個大中城市的面板數據，構建PVAR模型來估計房地產各變量指標對我國商品住房價格的影響。PVAR估計的步驟為：（1）采用GMM估計方法得出模型參數;（2）脈沖響應函數分析;（3）預測誤差方差分解。本文建立的PVAR模型如下：

（2）

其中，i表示樣本城市（i=1，2，3...35），t表示時間（t=1，2，3，...，15），其中，分別表示房價，商品房施工面積，竣工面積，銷售面積，城市年末總人口數;為代表個體效應的列向量，代表時間效應的列向量，是一個系數矩陣，j為滯后階數，為隨機誤差項。

三.實證分析

本文數據均選取自國泰安數據庫和國家統計局官方網站公布的2002年到2016年全國35個主要大中城市的年度數據。

（一） 單位根檢驗

采用LLC和HT方法進行面板數據的單位根檢驗，結果顯示，商品房銷售價格（fj）、房屋施工面積（sg）以及房屋銷售面積（xs）是一階差分平穩序列，商品房竣工面積（jg）和年末總人口（rk）是平穩序列。

（二）面板協整檢驗

統計結果顯示，Panel v 和 Panel rho 接受不存在協整的原假設，Group rho 接受不存在協整的原假設;而 Panel PP 和 ADF 檢驗結果都拒絕不存在協整關系的原假設，組間 PP 和 ADF檢驗結果都表明存在協整關系。說明變量房價與人口、銷售面積、竣工面積存在協整關系。

（三）PVAR模型最優滯后期的確定及模型參數的估計結果

在Stata軟件中通過AIC、BIC和 HQIC準則對模型的最優滯后期數進行了檢驗，結果顯示模型的最優滯后階數為2階。然后對35個大中城市分別進行了 PVAR 模型的建立。

根據不同級別城市的系數對比可知：施工面積的系數中，三線城市的系數最大;銷售面積的系數中，二線城市的系數最大;年末總人口的系數中，一線城市的系數最大。

（四）脈沖響應分析

從脈沖響應函數分析中可以得出結論：施工面積與年末總人口對房價具有正向沖擊作用，而銷售面積對房價具有反向作用。對于一二線城市來說，人口總數對房價的沖擊作用可能更大一些。人口數量的增加，對三線城市房價的影響效果滯后且不顯著。在房地產市場比較活躍的一線和二線城市，年末人口總數的增加能達到一個比較好的效果。

（五） 模型預測誤差方差分解結果

預測誤差方差分解結果顯示房價受自身影響最為顯著，除此之外，房價受年末人口總數的影響最大。城市人口總數越大，那么其商品住房價格受人口和政策影響也更大。通過比較，本文發現房地產市場的商品住房價格主要還是受市場內部變量的影響，以及一個城市的房屋施工面積和年末人口總數。

四.結論

通過PVAR模型和脈沖響應函數對我國35個大中城市的房地產行業數據進行分析，得出如下結論：（1）在影響商品房價格的眾多因素中，房屋施工面積。銷售面積以及人口因素對其影響最為顯著;（2）在一二線城市中人口是推動房價上漲的最重要因素。從整體來看，房價與施工面積和年末總人口都是正相關;房價與銷售面積負相關。從脈沖響應函數來看，人口的沖擊對房價帶來的影響最大，施工面積和銷售面積給房價幾乎沒有沖擊作用。

【參考文獻】

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