房地产泡沫分析论文篇（1）

人民币升值以来，我国房地产市场泡沫的产生，特别是进入2008年后房地产市场陷入低迷，前几年聚集起来的房地产泡沫进入破灭期。本文将立足人民币升值和房地产市场现状采用2005年7月～2008年9月的最新数据实证分析人民币升值预期对房地产泡沫的影响。

在中国走向对外开放的背景下，投资者将有一个全球的投资组合视野，使国内资产价格产生相对于汇率变动的贴水和升水，一国货币的汇率变动将成为其国内资产价格变动的重要影响因素。本文认为房地产泡沫的产生受人民币汇率变动和热钱因素的影响，若以ER、HP、HM分别表示人民币实际有效汇率、房屋销售价格指数和热钱（用外汇储备代替）。人民币升值预期和房地产泡沫之间的VAR关系模型可以表示为：

αi为方程的系数，μ是白噪声误差项，t表示时间，i表示滞后阶数。

作ADF平稳性单位根检验可知，变量本身并不是平稳的，在经过一阶差分以后变成平稳时间序列。变量同阶平稳通过ADF单位根检验，说明变量之间存在着协整关系，可以进行协整检验。根据AIC和SC值进行判断决定用滞后一阶，即选用VAR（1）模型。本文基于VAR方法的协整系统检验，检验结果如表1：

注：*表示在5%的水平上拒绝原假设。

协整检验结果表明，实际有效汇率、房屋价格指数和外汇储备之间存在着长期的均衡关系，协整方程为：

㏑HP=-0.048339㏑ER+0.003009㏑HM+4.803418+μ

（-1.661745）（2.742939）(46.86884)

则白噪声误差项μ=㏑HP+0.048339㏑ER-0.003009㏑HM-4.803418

对白噪声误差项μ进行根检验，则

说明残差本身是平稳的，所以存在协整，远期是均衡的。建立VAR动态模型：

㏑HP=5.30207-0.000286㏑ER(t-1)+0.856916㏑HP(t-1)-

0.001546㏑HM(t-1)

实际有效汇率、热钱对房地产价格有一个负的影响，即实际有效汇率的增长会导致房地产价格的下降，这似乎与人们的直觉相悖，然而由于人们对人民币升值空间存在一个理性区间，当人民币升值到一定程度时，人们对人民币升值预期减少，中国房地产预期收益度相应上升，人们开始抛售，房地产价格应声下跌。以上分析是一种长期均衡，更加深入的分析需要通过误差修正模型来进行。在VAR系统的基础上，相应的误差修正模型（VEC）为：

㏑HP=-0.022919ECMt-1-0.139649ECMt-2+0.341095㏑HPt-1+0.02837㏑HMt-1+0.027381㏑ERt-1-0.001003

误差修正模型系数项为负，说明房地产价格对长期趋势的偏离不能在短期内得到纠正，另上一期的房地产价格对当期房地产价格在短期内的影响也很显著。

根据房地产价格对人民币实际有效汇率和外汇储备的冲击的响应，在第一期给人民币实际有效汇率一个正冲击后，房地产价格先上升后下降，在第五期达到低点后上升，在第九期达到最高点，总体而言人民币升值对房地产价格的增长是正的影响。第一期给外汇储备一个正的冲击后，房地产价格随即开始逐渐增加，在第四期达到最高后回落。这表明房地产价格受到热钱冲击后随即产生影响，而且这个影响有逐渐上升的趋势。

泡沫对一国金融安全的威胁来源于泡沫膨胀期间不断积累的金融风险，泡沫破裂后金融危机的爆发不过是已有风险的释放。本文在此背景下得到如下结论:

1.在泡沫和金融不安全传递过程中，制度变迁提供了制度环境，宏观经济政策的变化起着助推作用，预期发挥着动力作用，而经济主体的行为变异则最终促成泡沫经济和金融不安全相互传递的实现。

2.保持外汇储备的适当规模，保证储备资产的多元化以减少在本币升值过程中对冲美元贬值的损失；对在利益驱使下通过各种渠道渗入我国进行套利、套汇的国际游资进行防范与控制，完善国际游资投机目标市场的监管，减少投机获利区间，利用税收措施抑制国际游资的大进大出。

3提高宏观调控预期性和有效性，真正提高宏观调控的质量。从根本上转变宏观调控方式和宏观调控指导思想。对宏观调控措施更多地采用适时适度微调，灵活多次“点刹”，把握好调控节奏和力度，提高宏观调控的技巧性以有效解决经济运行中的矛盾和问题。

4.从全球视野的角度，全面调整中国宏观经济调控政策的战略定位和工具选择；强化货币政策的国际协调，防止单边调整带来的巨大宏观经济风险，积极通过双边和多边体系进行汇率协调和资本监管协调；在金融交易展开相应的国际价格形成机制的干预。

房地产泡沫分析论文篇（2）

迄今为止，经济学界对于银行信贷与房地产泡沫关系进行了持续的研究，取得了不少成果，有必要在此进行回顾，这有利于我们进一步研究此问题。

一、国外银行信贷与房地产泡沫关系的研究

西方发达国家多次遭受泡沫经济破灭的影响，导致严重的经济危机。这些经济危机的发生多是由房地产泡沫破灭引起，由于金融业与房地产业存在密切联系，银行信贷与房地产泡沫关系逐渐成为学术探讨的热点。

（一）国外银行信贷与房地产泡沫关系的理论研究

关于银行信贷与房地产泡沫关系的问题大都是从房地产行业的特点出发的。Panl Hilbers（2001）指出房地产的特点包括：供给缺乏弹性；交易不频繁且成本较高；房屋可以当作贷款抵押品。正是这些特殊属性，使得银行信贷更易集中于房地产市场，银行信贷与房地产泡沫的关系呈现出日趋紧密的事态。Minsky（1982）从金融自由化角度阐述银行信贷与房地产泡沫关系，提出“金融不稳定假说”，认为：在经济繁荣时期，资产价格上涨会使得银行过于乐观而放松贷款条件。房地产价格不断上涨的同时，银行信贷规模随之扩张。但是，当房地产泡沫破裂，房地产价格就会迅速下降，银行产生大量不良资产，给银行等金融行业带来危机。

（二）国外银行信贷与房地产泡沫关系的实证研究

在实证分析方面，国外大部分学者是从银行信贷与房地产价格关系入手对银行信贷与房地产泡沫关系进行分析。Goodhart（2008）为了研究货币、银行房地产信贷和房地产价格之间的关系，通过VAR模型，利用17个工业国家的1970-2006年间的数据进行实证分析，指出，房地产价格和银行房地产信贷之间存在明显的双向联系，进而认为银行信贷与房地产泡沫之间存在紧密的关系。

二、国内银行信贷与房地产泡沫关系的研究

与国外相比，我国对房地产泡沫的研究起步较晚。1998年住房改革以后，国内学者对房地产方面的研究逐渐增多，并且对银行信贷与房地产泡沫关系的研究取得了丰盛成果。

（一）国内银行信贷与房地产泡沫关系的理论研究

房地产业与银行业存在紧密的联系：土地开发商、房地产开发商、个人买房等可在银行取得贷款。陈梦璇（2010）认为，我国房地产企业融资来源单一，银行贷款在整个融资中占有很大比例，因而银行贷款与房地产泡沫存在紧密联系。

多数学者从房地产泡沫形成原因的角度探讨了银行信贷与房地产泡沫的关系。葛杨等（2008）分析了我国信贷环境对房地产泡沫关系，指出我国宽松的信贷环境对房地产价格泡沫化的推动表现尤为突出。曹景林等（2011）指出我国目前确实存在房地产泡沫现象，其主要原因是土地价格上涨引起的成本推动的房地产泡沫、居民购房贷款增加引起的需求拉动的房地产泡沫和投机心理导致的房地产泡沫。

（二）国内银行信贷与房地产泡沫关系的实证研究

国内关于银行信贷与房地产泡沫关系问题的研究大多引用国外的研究方法来探讨。

一部分学者认为房价高必然导致房地产泡沫的产生，因而从银行信贷与房地产价格关系层面间接推断出银行信贷与房地产泡沫关系。魏文轩（2013）利用1997-2011年银行信贷与房地产价格相关数据，采用协整分析方法，实证分析出银行信贷与房地产价格波动间存在着较显著的正相关性，并给出抑制房地产泡沫继续膨胀的建议。

另有学者直接对银行信贷与房地产泡沫关系进行了实证分析。李成等（2009）发展了Allen-Gale 模型，并将其应用于对美国次贷危机生产机理的理论分析，实证检验得出银行房地产信贷非理性扩张激励投资者投资风险资产，并引发房地产泡沫，一旦经济放缓或是外部因素的冲击使得泡沫破裂，就会通过连锁反应引发大范围的金融危机。

总结

纵观以上国内外学者的研究，从总体来看，国外学者对于银行信贷与房地产泡沫关系的研究起步较早。近年来，我国学者通过借鉴国外研究成果，结合国内实际情况，逐步从理论研究及实践应用上进行了探索。但是，还存在不足之处，需要进一步完善，具体表现在两方面：一是现有的实证研究大多是从银行信贷与房地产价格关系间接分析银行信贷与房地产泡沫关系，然而房地产价格并不能代表房地产泡沫，房价上涨到一定程度才可能引发房地产泡沫；二是很多学者在对我国房地产市场进行实证分析时，往往采用国家层面数据作为样本，但国家平均房价往往会被小城市房价拉低，从而掩盖了大中城市房价中可能存在的泡沫。

参考文献：

[1]Minsky H P，Minsky H P.Can“it” happen again？：essays on instability and finance[M].Armonk，NY：ME Sharpe，1984.

[2]Goodhart Hofmann.Asset Prices and the Conduct of Monetary Policy.University of warwick，2001，(03)：141-150.

[3]Goodhart C，Hofmann B.House prices，money，credit，and the macroeconomy[J].Oxford Review of Economic Policy，2008，24(1)：180-205.

[4]陈梦璇．我国房地产泡沫与银行信贷扩张关联分析[J]．中国商界2010(3)：201．

[5]葛扬，陈孝强．经济转型条件下银行信贷与房地产价格泡沫化互动机理分析[J]．金融与保险，2008(03)：23-26．

房地产泡沫分析论文篇（3）

一、问题的提出

观察2000年以来厦门房价发展趋势，2000年至2003年期间，房价温和上升；2003年至2006年，房价快速增长；2006底至2007年上半年，房价疯狂拉升；2007年10月之后，房价开始显著回落。直观看来，厦门房价走势呈现显著的泡沫孕育、泡沫增大、泡沫膨胀和泡沫初步崩溃的明显特征。而厦门是否真正存在房价泡沫，房价泡沫是否演变成泡沫房价，泡沫房价是否正在崩溃，就须要利用相关科学理论、模型、方法进行进一步的展开分析。

二、研究设计

指标评价法：房地产泡沫的评价体系由价格、供给、需求三类指标构成。比起许多经济理论和模型来说，这些指标具有直观、易理解的优点。然而，相关泡沫标准未统一，不同机构给出的标准有很大差异；同时由于某些指标数据采集的困难，数据真实性欠佳，国际间的可比性较差等原因，降低了这些指标的可靠性。但是，如果同一国家的不同城市或者同一城市的不同时期，这些指标出现系统性的持续高企；如果一个城市的指标普遍高于另一个城市，则有理由认为该城市的房价泡沫迹象是显著的。见表1：

本文将采用这个指标体系对厦门房地产相关数据进行实证检验，判断厦门房地产泡沫的发展程度和速度。

本文选择中国、上海、重庆三个对象作为厦门的参照系。中国表示全国房地产业发展的总体水准，上海表示全国房地产业发展的发达水准，重庆表示全国房地产业发展的欠发达水准。从而可以根据三个参照系的房价泡沫指标情况与厦门房价泡沫指标所处区间的对比来衡量厦门房价泡沫发展的程度和速度。

三、结果与分析

1.价格指标

房价收入比：房价收入比是住房总价与居民家庭年收入的比值，用于判断居民住房消费需求的可持续性，能较准确地判断某地区居民的购房能力。通过对数十个经济发展水平不同的国家和地区主要城市居民住房房价的多年考察，世界银行和联合国人居中心分别得出“合理的住房价格”的房价收入比应该为3-6。当一个地方房价收入比超过5的时候，国际惯例就认为该城市房屋购买力“极低”；当一个地方房价收入比超过6的时候，就会被国际上公认为属于房地产泡沫区；当一个地方房价收入比超过7以后，就会被国际上公认为“国际房价最难承受地区”。

根据人均住房使用面积（建筑面积）的国际标准：发达水准60平方米/人和宜居水准30平方米/人，以及样本当前水准，测算出三个房价收入比水平，分别对应为表3的“房价收入比60”、“房价收入比30”、“房价收入比当前”。通过对中国总体及样本城市的房价收入比的对比分析可见：

（1）无论采取何种口径计算，中国总体及所有样本城市2005年的房价收入比均偏高，样本城市的主流指标“房价收入比30”均超过7的国际警戒标准，均属于国际房价最难承受的城市。而情况最严重的是上海。

（2）有数据显示，到目前为止，各样本城市的住宅平均单价增速远超过家庭年均可支配收入增速。因此可以断定：到目前为止，各样本城市的房价收入比仍然呈扩大的态势。

（3）根据该指标可以判断厦门房价存在显著泡沫。

房价增长率／GDP增长率：这个指标主要用来测量房地产行业相对国民经济的增长速度，一般指标值在1以内属于合理范围，即房价（土地价格）增长率与GDP同步；1-2泡沫预警；2以上房价虚涨泡沫显著。以2003年至2006年4年间的平均GDP增长速度数据和平均房价增长速度数据，对各样本城市的该指标测算，结论如下：

（1）2003-2006年间，中国房价年均增幅是低于GDP年均增幅的，说明中国房价上涨仍然处于可以接受的范围。

（2）厦门的房价增长显著超过GDP增长，比值已超过国际警戒值。说明厦门房价存在明显泡沫。

房价增长率/CPI：在中国，由于投资渠道单一，居民把商品房屋作为对抗通胀的重要的投资品之一。因此将房价增长率与CPI进行比较，可以看出商品房屋对抗通胀的程度。但若该指标持续不断地上涨，就有可能反映出房价已产生泡沫。日本1988-1991年房地产泡沫膨胀时期，该指标的平均值为4.3。但由于我国CPI的波动率很大，如果仅仅使用该指标，可能对房价泡沫产生误判。因此，本文基于谨慎原则再设定两个前提条件：一是住宅价格平均年增长率超过名义GDP增长率，二是该指标持续超过4。采用2003-2006年数据进行测算，结论如下：

（1）总体来说，2003-2006年间，中国房价年均增幅是低于GDP年均增幅的，说明中国房价上涨仍然处于可以接受的范围。除厦门外，其余样本城市的房价年均增长率多低于GDP年均增长率，不能确定是否存在房价泡沫。

（2）令人不情愿看到的是，即使在谨慎原则前提检验下，厦门的该项指标仍然持续超过4。说明厦门房价存在明显泡沫。

购租比：购租比是指每平方米建筑面积房价与每平方米使用面积的月租金之间的比值。从理论上说，购租比能够比较客观地反映当地房地产市场的供求状况。

该指标中平均住房租金的确定是一个令人头疼的问题。中国各地统计机构或房地产主管机关从来没有公布过有关住房租金的官方汇总信息。厦门国土资源局则以抽样方式公布，由于样本量太少，无法满足该指标测算的需要。为了使该指标测算能够进行下去，本文只好进行常识性假设。比如瑞景新村的住房，按大家的心理感觉可以认为代表厦门中等水平住房。80平方米普装的两居室房屋，按2006年的行情，平均月租不会超过1500元/平方米，即18.75元/平方米.月。为了进一步加强分析结论的可靠性，本文采取更保守的策略，把厦门的住宅平均租金提高至22元/平方米.月。根据各地房屋租赁信息，本文用同样的方法确定其它城市的住宅平均租金。另外，考虑到数据的可得性，租金增长率则近似地认为是CPI中居住类指标的增长率。

现在以2006年数据为例，对各样本的购租比分析结论如下：

（1）由于无法确定总体数据的准确性，该指标放弃计算中国总体情况。考虑到中国经济及房地产发展的区域不平衡性，可以近似地认为重庆代表中国总体水平。可见，2006年除重庆外，其他样本城市的购租比均接近或超过240的国际警戒线。同时除重庆外各样本城市住房PEG也显著偏大，显示大部分城市的住宅真实需求并不能支撑相应的房价。

（2）厦门市的指标显著超过了国际警戒线，说明存在显著的房价泡沫。

房价增长率/租金增长率：租金是房屋投资收益率的直接表现，也是决定房产投资未来现金流的重要指标。只有租金与房价同比例增长，房价上涨才合理。根据国际经验，这个指标超过2进入泡沫区，超过5进入泡沫警戒区。这个指标是非常直观易于理解的，本文不再做进一步的阐释。采用2003-2006年数据进行测算，分析结论如下：

（1）从中国总体情况来看，该指标虽然进入泡沫期，但近年的表现较稳定，可以认为中国总体房价并没有产生严重泡沫。

（2）厦门该指标表现稳定，普遍超过国际警戒线。说明厦门房价存在显著泡沫。

2.需求指标

房屋销售额增长率/消费品零售额增长率：房屋销售额直接体现了年度房屋需求总量。在我国工业化进程加快，城市化进程迅速推进的过程中，房屋销售额增长率高于消费品零售额增长率是正常的。但是，如果前者长期明显快于后者的增长，则说明房屋销售增长脱离了经济增长与居民消费增长的实际，可能产生房价泡沫。现采用2003-2006年数据对该指标测算，结论如下：

（1）该指标表现非常不稳定。从中国总体情况来看，该指标显示中国房地产并未产生严重泡沫。

（2）厦门该指标表现稳定，说明该指标反映的事实置信度较高。2004年以来厦门房价已处于泡沫区，2006年指标更是超过国际警戒线，说明存在显著房价泡沫。

投资性购房比例：目前国内并没有权威的数据来统计这类购房者。基于厦门的情况，本文认为可以把外地购买者近似地定义为投资性购房者。厦门居住用房的外地购买者比例超过40%，远远超过国际警戒线。因此该指标表征厦门房价存在严重泡沫。

3.供给指标

房地产投资增长率/GDP增长率：这个指标反映宏观经济的承受能力和房屋的潜在购买力。在一定的经济总量的前提下，宏观经济对房地产投资的承受力和公众的购买潜力是有限的。房地产投资增长长期快于GDP增长，就会出现潜在需求无法拖动供给的局面，必然导致房价泡沫。根据国际经验，该指标在2-3之间将产生轻微泡沫，超过3就存在严重的房价泡沫。数据分析结论如下：

（1）从中国总体情况来看，该指标显示中国房地产并未产生严重泡沫。

（2）由于近年来各地经济发展态势良好，对住房投资增长形成一定支撑。

（3）厦门06年指标严重超过了国际警戒线，主因是住宅投资总额增长太快。但该指标表现不稳定，不能确定厦门房价是否存在显著泡沫。

房地产投资占总投资比例：这个指标反映社会投资资金在房地产业上的集中程度。在房地产泡沫的诱导下，社会投资资金更愿意集中到房地产业上来投资，这一方面会导致房地产业本身供给过剩，另一方面因为削弱了其他产业的发展，导致其他产业人员的购买力降低，从而导致房地产业需求不足。当供需失衡发展到一定程度，就会导致房地产泡沫的破灭。根据国际经验，这个指标超过20%就表示房地产业进入泡沫期，超过25%就存在严重的泡沫现象。数据分析结论如下：

（1）从中国总体情况来看，该指标显示中国房地产并未产生严重泡沫。

（2）各样本城市均显示出严重的泡沫迹象。重庆程度稍轻。

（3）厦门的该指标已超过了国际警戒线，说明厦门房价存在显著泡沫。

国内贷款占房地产企业资金来源比重：这个指标反映了房地产企业的信贷规模，体现了房地产企业对贷款的依赖程度，超过20%显示泡沫情况严重。分析结论如下：

（1）从中国总体情况来看，该指标显示中国房地产并未产生严重泡沫。

（2）各样本城市均显示出泡沫迹象。重庆程度稍轻。

（3）近年来，厦门的该指标已超过了国际警戒线，且呈现显著的扩大趋势，说明存在房价泡沫。

四、结论与讨论

现将以上各指标的分析结论汇总如下：

表2是对厦门房价泡沫的综合评价，由表2可见：

（1）从总体情况来看，指标体系显示中国房地产并未产生严重的泡沫迹象。

（2）厦门指标呈现系统性的偏高（最近年份的评价指数没有一个低于最高国际警戒值），说明厦门房价泡沫的程度较深，速度较快。可以判定厦门存在泡沫房价。

参考文献：

[1]曼斯费尔德.微观经济学[M].北京：中国人民大学出版社，2002.

[2]李仲生.人口经济学[M].北京：清华大学出版社，2006.

[3]徐璋勇.虚拟资本积累与经济增长[M].北京：中国经济出版社，2006.

[4]国家统计局中国指数研究院.中国房地产统计年鉴2007[R].北京：中国统计出版社，2007.

[5]国家统计局.中国统计年鉴(2007年光盘版)[R].北京：北京数通电子出版社，2007.

[6]徐滇庆.房价与泡沫经济[M].北京：机械工业出版社，2007.

房地产泡沫分析论文篇（4）

一、引言及文献回顾

1998年我国实行住房分配市场化以来，房地产市场迅速发展，房价高速增长，投资性购房大量增加。2009年以来国家出台一系列调控政策，从“国十一条”、“国十条”、“国五条”，再到2011年的“国八条”，密集的调控下，房价过快上涨的趋势有所减缓。但是房地产市场是否存在泡沫依然是争议的焦点。本文旨在通过计量经济学方法对统计数据加以分析，检验房地产市场是否存在泡沫。

“泡沫”一词是对某种资产的价格经过迅速繁荣后又急剧下滑，最后像肥皂泡一样破灭的生动描绘。对泡沫现象系统的研究始于理性预期学派，他们较规范地剖析了理性泡沫形成和运行的原理。20世纪90年代以来金融市场出现的异常现象使学者们意识到仅靠理性预期理论难以解释泡沫的发生(Adamand Szafarz，1992)，对此，非理性泡沫理论解释了那些由于非理性因素导致的泡沫现象。随后兴起的信息泡沫理论认为投机泡沫产生的根本原因是非对称信息。

国内对泡沫的研究起步较晚，主要开始于20世纪80年代末。发表的文献主要有两条研究路径：一条是从虚拟经济理论出发，从资本形态上分析泡沫产生的原因及其影响，如刘俊民的《从虚拟资本到虚拟经济》，李方的《金融泡沫论》等；另一条路径是介绍国外泡沫数学模型，并用来分析国内证券市场的泡沫，如周爱民，陈江生。国内对房地产泡沫的研究较少，主要集中在理论分析及比较研究。谢经荣等通过一个包括地产商和银行两方的资本市场局部均衡模型说明，资产回报的不确定性将导致资产泡沫的产生。袁志刚和樊潇彦构造了一个房地产市场的局部均衡模型，讨论房地产市场的均衡价格中是否存在理性泡沫。

二、房地产市场泡沫检验

房地产市场有很强的地域特性，若分析全国平均数据，不易发现市场内在规律。本文聚焦在我国一线城市的典型代表――北京市和上海市，通过动态自回归检验方法，对其房地产市场进行实证研究，以判断其房地产市场是否存在泡沫。

泡沫检验的动态自回归方法由南开大学周爱民教授在《股市泡沫及其检验方法》一文中提出，他对上证综指、深证综指和香港恒生指数进行了动态自回归检验，并将结果与希勒的超常易变性泡沫检验法进行对照，发现自回归动态检验方法的优点在于接受检验的结论性较强，即检验出泡沫的地方肯定有泡沫。

动态自回归检验方法的主要原理是，检验方程P1＝λPt－1＋εt，即中自回归系数λ的大小。如果λ＞1，则价格指数发散，说明市场可能存在泡沫。判断存在泡沫的关键在于将与判断泡沫的临界值相比较。根据宋忠敏和高风的研究成果，存在泡沫的临界值为1.018，即当λ＞1.018时可认为泡沫存在。

本文将这一方法应用于房地产市场泡沫的检验，采用中房北京综合指数、中房北京住宅价格指数和中房上海指数作为衡量房价的指标，采集了2006年1月至2011年4月的三项指标的月度数据进行了动态自回归检验。

中房北京指数和中房上海指数走势图表明，从2006年1月至2011年4月，北京和上海两地房地产价格总体均呈现上升趋势。其中2008年以前，两地房地产价格指数缓慢上涨；2007年底至2008年上半年，两地房地产价格指数上涨速度明显加快；2008年下半年至2009年上半年，北京房地产价格指数变化较平稳，而上海房地产价格指数在2008年底至2009年初，出现急剧增长；2009年下半年至2010年上半年，两地房地产价格指数均快速上涨。至2010年下半年和2011年初，增长速度明显减缓，说明国家调控政策的实施对于抑制房价的过快上涨发挥了积极的作用。总体来说，两地房地产价格指数的上述变化规律与房价的实际变化情况基本一致。

接下来，本文运用上述三项指标的月度数据进行了动态自回归检验，其中按年度给出的自回归系数如下表所示。从年度自回归系数看，2006至2009年，中房北京指数的自回归系数保持增长趋势，其中2008和2009年自回归系数在泡沫临界值以上。2010年由于国家调控政策的实施，楼市有所回调，自回归系数有所降低。由此可见北京市房地产在2008年至2009年存在泡沫。中房上海指数2007年自回归系数大达到1.1796，大幅超过临界值，其余各年均处临界值一下，可见2007年存在泡沫。

从半年度自回归系数看，中房北京指数的自回归系数与按年度计算的自回归系数变化趋势基本一致。中房上海指数2007上半年至2009年下半年，包括2010年下半年的自回归系数均显著超过临界值，可见2007年至2010年均存在不同程度的泡沫。

房地产泡沫分析论文篇（5）

0、引言

众所周知，近些年来，房地产事业飞速发展，在居民消费趋于平淡的同时，很大程度上的拉动了内需，促进了国民经济的持续增长，然而由于房地产市场的供给具有极强的垄断性，导致大量投机者购买需求增加，从而引起房地产价格持续上涨，而投机者所引起的增长并不是实际真实需求所带来的增加，因此这种上涨导致房价虚高，也就出现了房地产泡沫的现象。房地产市场出现了表面上的繁荣现象。其实，早在20实际80年代末，房地产泡沫就导致了日本经济的崩溃，97年亚洲金融危机，我国香港的房市一再缩水，房地产泡沫现象趋于表面化，07年美国次贷危机，再次警示我们，房地产泡沫问题与国家金融安全的稳定十分紧密，而我国鄂尔多斯的房地产事件，相信是这种现象的很好的证明。因此：了解房地产泡沫的形成机制以及影响因素，重视房地产泡沫的问题，预防与控制房地产泡沫的破裂是十分值得研究的问题，对于我国金融业的安全有着十分重要的作用。

1、文献综述

通过对有关房地产泡沫文章的通读，不难发现，之前的文章的分析方法大致可分为三类，从定义，即理性与投机角度分析；从评价方法上，如：指标测量与统计检验分析；从计量模型上入手分析。

袁志刚，樊潇彦，用均衡框架下房地产市场理性的分析，讨论了房地产市场的均衡价格的理性泡沫成分，以及泡沫的概率小[1]；周京奎，用投机理论模型，对房地产泡沫进行分析，用投机度检验法，证明了各城市投机水平相当高，个别城市过于突出，结论是房地产价格的上升是投机来推动的[2]。笔者认为，两篇文章的观点过于绝对，并没有把理性和投机同时分析，只是单方面的分析，缺乏说服力。

刘琳，黄英，刘洪玉，通过对房地产泡沫测试的系数研究，提出了测试系数的概念，即q1=房地产价格增长率/实际GDP增长率，q2=住房按揭款/居民月收入，q3=房地产增长率/居民收入，三者的几何平均值作为测试系数，该系数越大，房地产泡沫程度就越大[3]。张红利，利用均衡价格理论从供给弹性和需求弹性入手，通过二者变化的程度进行相对分析，得出了房地产泡沫的生成，发展和破灭都是价格机制的作用成果[4]。笔者认为，刘琳等人的文章中有个很显然的问题，就是该方法的数据的真实性很难得到求证，查找数据十分繁琐，另外各指标之间也存在一定的相关性；而对于张红利的文章，认为缺乏一定的数据证明，只存在理论分析而没有实证作为依据，缺乏说服力。

蒲永健，陈鸿雁，利用住宅销售价格代替房地产市场价格，用居民可支配收入，以及建造成本构架价格泡沫模型，并通过上海，重庆两个城市的数据进行分析，得出来房地产市场已经出现全国范围内的价格泡沫[5]。苑德宇，宋小宁，基于35个不用大中小城市面板数据进行实证分析，才用了固定效应模型，对城市之间空间上的传染进行分析，得出了泡沫大小与房价并无必然联系[6]；笔者认为，蒲永健，陈鸿雁文章中的分析方法值得学习，但是毕竟省市选择较少，并且都是直辖市，可能会以偏概全，而苑德宇，宋小宁的文章中，并没有从根本上给出各城市房价泡沫的大小，仅仅是做了相关性检验，并无详细说明。

综上可知，我国目前关于房地产泡沫的讨论以及研究，主要集中在上述的三个方面，但是很显然，从分析角度，或者指标的代表性上，都存在一定的主观性，本文在力图避免出现上述主观性的同时，对于引起房地产价格变化的显著影响因素入手，用计量模型进行分析，来对这些影响因素进行实证分析。

2、模型构建与变量选择

2.1提出假设

首先，提出一定的限制，本文研究的是单一的国内房地产市场，暂不考虑其他市场，也不考虑各城市房地产之间的相互影响；第二个，假定房地产市场有增量市场和存量市场，本文研究限于增量市场，即新房的市场，模型中将不考虑二手房以及租赁市场的影响。

2.2 模型构建

确定了研究市场之后，众所周知，房地产泡沫的形成主要表现在房价的大幅上涨，而房价本身的自身价值却相对脱离。本文选择的被解释变量即为住宅销售价格指数，用来衡量房价的变动；解释变量包括：土地价格，居民收入，银行等金融机构的信贷，选取上述变量，主要是土地价格的上涨将推动房价的上涨，土地的增长会使得开发商通过提高房价来转嫁自己的成本；其次居民收入能够很好的反应居民的购买力，增加居民的投机能力，影响房价走势，最后选择银行等金融机构的信贷是因为信贷可以是房地产商有资本去建房，同时居民可以贷款去买房，也会影响房地产的价格。因此，该模型的构建可表述为：

HI表示住宅销售价格，PI表示居民用地销售价格指数，CI表示城镇居民可支配收入，FI表示房地产开发企业国内贷款；

LnHI=c1+α1LnPI+α2LnCI+α3LnFI+μ①

选取对数模型的原因是，可以度量被解释变量与解释变量之间的弹性，能够更好的反应出二者之间比例的变动。

2.3 数据来源及说明

数据选取上，由于房地产的数据大多从98开始，故选取从1998-2012年，十五年的时间数据为例，数据来源于国家统计局中国统计年鉴，中国房地产统计年鉴2010，新中国60年统计资料汇编。

2.4 模型的得出与分析

LnHI=4.05-0.64LnPI+0.68LnCI+0.08LnFI+μ①

（0.451033） （0.232237） （0.121530）

其中，μ是非均衡误差项，括号内为各个变量回归检验的标准误差。该回归中R=0.98，说明拟合优度较好，由上式可知，HI与PI，CI，FI存在着长期的均衡关系。三个系数的含义：-0.64表示，在人均收入以及信贷不变的情况下，土地交易价格每增加一个百分点，房地产销售价格下降0.64个百分点，二者呈负相关；0.68表示，在土地交易价格以及信贷不变的情况下，居民收入每增加一个百分点，房地产的售价增加0.68个百分点，二者呈正相关变动；0.08表示，在土地交易价格，以及居民收入不变的情况下，银行每增加一个百分点的贷款量，房地产价格上涨0.08个百分点，二者呈正相关变动。

3、结论研究与政策性建议

3.1结论研究

本文在充分考虑房地产价格，居民用地交易价格，城镇居民人均收入，以及银行间贷款额的情况下，利用1998-2012年的数据，对于我国房地产泡沫影响因素就行了实证分析研究。可以看出土地价格上涨以及居民收入所增加的投机行为对于房价的变化影响较大，这是我国房地产泡沫的主要影响因素，其次金融界对于房地产的支持也在一定程度上推动了房价的再次上涨，之所以银行金融业的影响程度较之稍小，是因为我国目前正采取趋紧的房地产政策，银行对于房地产贷款还没有完全放开，因此，相关系数较小，但是信贷推动的作用不能忽略。

3.2政策性建议

（一） 土地方面，防止“以地生财”的错误思想蔓延，一定程度上增加土地交易价格的同时，严防土地投机现象。抑制大规模的建房，圈地现象，调整土地供给与需求关系，抑制因为土地供给较多所带来的地价压力，从根本上控制土地价格，从而防止房地产厂商利用土地所带来的投机。

（二） 收入方面，由于城市化进程加快，居民收入水平不断提高，人口不断增加，不难想象的是，房地产需求仍然会呈现持续增加的现象，因此 ，房价仍然会处于上升阶段。只有建立多元的土地供给市场，完善住房用户体系，在税收方面加大一定程度的管理，比如，增加物业税，发挥政策调控的效力，提高投机成本，防止人们因为收入增加而产生的投机动机，从而抑制泡沫的形成。

（三） 金融市场，大力发展住房金融市场，完善风险分散机制，继续实行紧缩性的房地产调控政策，如，上调利率，减少货币供给，限贷等等，一定程度上可以导致房地产上涨预期减弱，投资性购房需求减小，从而房价降低，一定程度上减小泡沫。同时，可以开发金融衍生品市场，通过合理的分配，分散房贷风险，从而避免房地产泡沫形成和加剧。

[参考文献]

[1]袁志刚，樊潇彦.房地产市场理性泡沫分析. 经济研究，2003（3）：34-43.

[2]周京奎.房地产价格波动与投机行为――对中国14城市的实证研究[J].当代经济科学，2005，27（4）：19-24.

[3]刘琳，黄英，刘洪玉.房地产泡沫测试系数研究[J].价格理论与实践，2003（6）.

[4]张红利.基于均衡价格理论的房地产泡沫形成机理研究.理论聚焦，2013.

[5]蒲永健，陈鸿雁.我国房地产市场泡沫存在性的实证研究.统计与决策，2006（5）：85-87.

房地产泡沫分析论文篇（6）

一、房地产泡沫的定义与表现

明确房地产泡沫的本质对房地产泡沫的测量方法起着至关重要的作用。房地产业本质上是实体经济和实业部门，因此，其本身决不是纯粹的泡沫经济。但同时应当承认，在房地产业的成长过程中，确实也存在着一些经济泡沫，主要表现在地产价格泡沫、房屋空置泡沫、房地产投资泡沫、房价虚涨泡沫等方面。基于这种特殊性，分判泡沫与其实质含有的投资价值、使用价值便成为计算房地产泡沫的重点。从这一角度出发，理论价格法是最符合需要的方法。

二、理论价格法基本原理介绍

理论价格法是最符合房地产泡沫定义的判别方法，通过计算房地产的理论价格，然后将其与实际房价比较以判别是否存在房地产泡沫。其中，计算房地产理论价格的基本原理是：房地产当前市场价格应等于未来净收益的现值之和，即每年收入之和加上未来出售房屋获得的收益。但考虑到未来房价的不确定性，本文仅假设买到房屋以后不予出售。由于中国房屋产权有效期为70年，因此可采用模型：

P=■

P-房地产理论价格

Dx-第X年净收益（0　≤X≤70）

I—资金折现率

（一）理论价格法在实际应用中存在的困难

理论价格法虽然在定义上符合房地产泡沫的测量，但在实际运用中，理论价格法存在着三点困难：

1、　折现率的确定

首先，我国利率体系复杂多变，如何选择利率作为折现率的基础便成了需要仔细考察的问题。由于特定时期通胀情况不同，从长期而言，直接使用银行贷款利率作为折现率计算有高估或低估房地产理论价格的风险。为消除异常时期通胀因素的影响，应将银行贷款利率扣除现期居民消费价格指数增长率（即现期通胀率）得到实际利率作为折现率。

其次，在修正通胀因素后得到的众多折现率中，如何选择最恰当的数据作为折现率？王雪峰（2005年）提出取用最小折现率与最大折现率分别计算，以此形成“无泡沫区间”。

2、　每年净收益的确定

由于未来的不确定性，在当前时点上估计未来受益难以准确确定。在我国，房屋租金收入可视为房屋每年净收益，虽然房屋租赁市场在一定程度上受到房价影响，但相对而言，由供求关系决定，没有投机动机的房屋租赁市场存在的泡沫较小，且其增速相对稳定。因此，在本报告中暂且采用房屋租赁价格历史增长率减去通货膨胀率作为房租实际增长率，并据此估计未来房租收入。

（二）理论价格法的局限性。

理论价格法是识别房地产泡沫的一种基本方法，也是现有方法中较理想的一种，但同时它也存在着一些局限性导致其无法成为实际中的常用方法。

1、未来净收益难以确定

严格来说，未来净收益包括每年净收益及最终出售房屋时候所取的的收入，但是这里的出售收入指的是在剔除泡沫情况下的售价，这造成了一个死循环——需要求的是无泡沫房价，而所用到的条件又是未来的无泡沫房价，这是理论价格法最大的局限性。而且现实生活中，预测未来房价难度极大，因此，未来净收益的准确测定不太可能。在本文中，仅以租金收入作为每年收益的近似值，这意味着在本模型中仅注重了房屋的使用价值，但忽略了房屋的无泡沫投资价值（即买卖差价）。但是，由于租金收入多多少少还是受到房地产泡沫的影响，所以计算得出的结果实际上偏高于实际应得收入，可弥补一部分房屋投资价值。

2、房地产业折现率造成的结果不准确

由于我国房地产市场不够完善，确定房地产折现率是一项比较困难的工作。在本文模型中使用银行贷款利率减去CPI指数得出的折现率是通用折现率而非房地产行业折现率，因此，由此计算出的合理房价也与实际合理房价存在着一定误差。

三、实证分析

在实证分析中，将以2010年北京地区数据为基础，计算2010年北京地区合理房屋均价。

（一）折现率计算（折现率=贷款利率-当年CPI增长率）

经计算，2004-2012年最大值为5.23%，以此作为计算所用折现率。

（二）每年净收益的确定

平均房租实际增长率=4.51%

每年收益DX=2793×（1+4.51%）X　×12

（三）使用理论价格法计算房价现值

由于不考虑出售房屋的价格，在此假定未来净收益为70年房屋租金，

即P=■

其中，DX=2793×（1+4.51%）X　×12，i=5.23，计算可得，P=1835666。

（四）房价现值与实际房价的比较

综上得知，2010年北京市房价的合理价格应为1835666元人民币，按一套房子100平米计算，计算出的合理均价应为18356.66元/平米。而根据《2010中国城市房价排行榜》统计，2010年北京房屋均价为22310元/平米。实际房价高出合理房价约22个百分点，证实北京房地产市场确实存在着泡沫。

参考文献：

房地产泡沫分析论文篇（7）

一、引言

（一）研究背景和意义。

房地产是先导性、基础性产业，带动并影响着相关产业的发展，是国民经济支柱性产业之一。我国房地产市场的发展晚于世界其他发达国家房地产市场，但经过10多年的发展，现已成为我国主要的支柱产业。房价的日益上涨、投资增幅过高、商品房空置率过大、房价上涨过快、温州炒房团等现象揭示着房地产市场有着极为深厚的投机氛围。不得不说，种种现象引发了人们对于房地产泡沫的争论。

房地产业是国民经济发展过程中的支柱产业，对于我国经济的发展与拉动起着及其重要的作用。因此，房地产泡沫的测度及研究有利于房地产市场的健康有序发展。

（二）国内外研究现状。

近30年来，国际和国内关于房地产泡沫测度的研究发展很快，在相关理论、方法和应用研究的广度和深度上都取得了很大的进展。

国外的房地产市场已经经历了多次泡沫的洗礼，无论是日本80年代中后期的房地产泡沫，还是90年代东南亚金融危机中房地产泡沫的破灭以及战后美国经济危机引发的房地产价格波动，都使得他们对于房地产泡沫的认识达到了一定的深度。并且根据不同地区和国家房地产泡沫发生的不同程度所研究的方法和模型，对于房地产市场的健康发展都有着很强的理论指导意义。

房地产泡沫可以理解为房地产价格在一个连续的过程中的持续上涨，这种价格的上涨使人们产生价格会进一步上涨的预期，并不断吸引新的买者--随着价格的不断上涨与投机资本的持续增加，房地产的价格远远高于与之对应的实体价格，由此导致房地产泡沫。

（二）房地产泡沫产生的主要原因及其危害。

产生原因：银行信贷的过度扩张、过度宽松的金融环境、政府调控措施不协调、信息失真、消费者预期、中国经济发展严重依赖房地产、地方各级政府的炒房炒地行为等。

危害：房地产泡沫不仅会引发泡沫经济，导致经济波动、货币大幅度贬值、导致经济结构的失衡和金融危机的产生等。

三、秦皇岛市房地产泡沫的实证研究

（一）秦皇岛市房地产发展现状。

1.秦皇岛市房地产发展概况

秦皇岛作为河北省的一个重要城市在房地产市场方面的发展空间很大。随着秦皇岛新开楼盘大增，各大地产相继进入秦皇岛，秦皇岛房地产的激烈竞争时代已经开始，有着良好的发展前景，但同时也存在着自身发展的问题。

四、结论及措施

（一）结论。

综上所述，秦皇岛市近两年来房地产市场的发展态势不太平稳，虽说适度的房地产泡沫活跃了市场，促进房地产行业内的竞争、推动房地产行业和国家经济的发展，但是房地产泡沫的过度增长使得房地产市场已经处于危险边缘，如果地价、房价还不能得到有效的控制，日趋恶化，那么极有可能演变成为房地产恶性泡沫，甚至是泡沫经济。因此，秦皇岛市政府必须对这些情况加以重视，引导和规范房地产市场正确发展，而且是从根本上进行调控，使得房地产市场平稳健康发展。

（二）对策建议。

1.改革土地出让制度，强化土地资源管理；

2.改革住房保障制度；

3.运用税收、财政政策加强调控；

4.加强监管和风险预警，控制房地产抵押贷款的风险。

参考文献：

[1]蒋德锋，张晓莉.房地产泡沫测度指标系数的设计[J].市场周刊，财经论坛，2004，（09）.

房地产泡沫分析论文篇（8）

一、问题的提出

观察2000年以来厦门房价发展趋势，2000年至2003年期间，房价温和上升；2003年至2006年，房价快速增长；2006底至2007年上半年，房价疯狂拉升；2007年10月之后，房价开始显著回落。直观看来，厦门房价走势呈现显著的泡沫孕育、泡沫增大、泡沫膨胀和泡沫初步崩溃的明显特征。而厦门是否真正存在房价泡沫，房价泡沫是否演变成泡沫房价，泡沫房价是否正在崩溃，就须要利用相关科学理论、模型、方法进行进一步的展开分析。

二、研究设计

指标评价法：房地产泡沫的评价体系由价格、供给、需求三类指标构成。比起许多经济理论和模型来说，这些指标具有直观、易理解的优点。然而，相关泡沫标准未统一，不同机构给出的标准有很大差异；同时由于某些指标数据采集的困难，数据真实性欠佳，国际间的可比性较差等原因，降低了这些指标的可靠性。但是，如果同一国家的不同城市或者同一城市的不同时期，这些指标出现系统性的持续高企；如果一个城市的指标普遍高于另一个城市，则有理由认为该城市的房价泡沫迹象是显著的。见表1：

本文将采用这个指标体系对厦门房地产相关数据进行实证检验，判断厦门房地产泡沫的发展程度和速度。

本文选择中国、上海、重庆三个对象作为厦门的参照系。中国表示全国房地产业发展的总体水准，上海表示全国房地产业发展的发达水准，重庆表示全国房地产业发展的欠发达水准。从而可以根据三个参照系的房价泡沫指标情况与厦门房价泡沫指标所处区间的对比来衡量厦门房价泡沫发展的程度和速度。

三、结果与分析

1.价格指标

房价收入比：房价收入比是住房总价与居民家庭年收入的比值，用于判断居民住房消费需求的可持续性，能较准确地判断某地区居民的购房能力。通过对数十个经济发展水平不同的国家和地区主要城市居民住房房价的多年考察，世界银行和联合国人居中心分别得出“合理的住房价格”的房价收入比应该为3-6。当一个地方房价收入比超过5的时候，国际惯例就认为该城市房屋购买力“极低”；当一个地方房价收入比超过6的时候，就会被国际上公认为属于房地产泡沫区；当一个地方房价收入比超过7以后，就会被国际上公认为“国际房价最难承受地区”。

根据人均住房使用面积（建筑面积）的国际标准：发达水准60平方米/人和宜居水准30平方米/人，以及样本当前水准，测算出三个房价收入比水平，分别对应为表3的“房价收入比60”、“房价收入比30”、“房价收入比当前”。通过对中国总体及样本城市的房价收入比的对比分析可见：

（1）无论采取何种口径计算，中国总体及所有样本城市2005年的房价收入比均偏高，样本城市的主流指标“房价收入比30”均超过7的国际警戒标准，均属于国际房价最难承受的城市。而情况最严重的是上海。

（2）有数据显示，到目前为止，各样本城市的住宅平均单价增速远超过家庭年均可支配收入增速。因此可以断定：到目前为止，各样本城市的房价收入比仍然呈扩大的态势。

（3）根据该指标可以判断厦门房价存在显著泡沫。

房价增长率／gdp增长率：这个指标主要用来测量房地产行业相对国民经济的增长速度，一般指标值在1以内属于合理范围，即房价（土地价格）增长率与gdp同步；1-2泡沫预警；2以上房价虚涨泡沫显著。以2003年至2006年4年间的平均gdp增长速度数据和平均房价增长速度数据，对各样本城市的该指标测算，结论如下：

（1）2003-2006年间，中国房价年均增幅是低于gdp年均增幅的，说明中国房价上涨仍然处于可以接受的范围。

（2）厦门的房价增长显著超过gdp增长，比值已超过国际警戒值。说明厦门房价存在明显泡沫。

房价增长率/cpi：在中国，由于投资渠道单一，居民把商品房屋作为对抗通胀的重要的投资品之一。因此将房价增长率与cpi进行比较，可以看出商品房屋对抗通胀的程度。但若该指标持续不断地上涨，就有可能反映出房价已产生泡沫。日本1988-1991年房地产泡沫膨胀时期，该指标的平均值为4.3。但由于我国cpi的波动率很大，如果仅仅使用该指标，可能对房价泡沫产生误判。因此，本文基于谨慎原则再设定两个前提条件：一是住宅价格平均年增长率超过名义gdp增长率，二是该指标持续超过4。采用2003-2006年数据进行测算，结论如下：

（1）总体来说，2003-2006年间，中国房价年均增幅是低于gdp年均增幅的，说明中国房价上涨仍然处于可以接受的范围。除厦门外，其余样本城市的房价年均增长率多低于gdp年均增长率，不能确定是否存在房价泡沫。

（2）令人不情愿看到的是，即使在谨慎原则前提检验下，厦门的该项指标仍然持续超过4。说明厦门房价存在明显泡沫。

购租比：购租比是指每平方米建筑面积房价与每平方米使用面积的月租金之间的比值。从理论上说，购租比能够比较客观地反映当地房地产市场的供求状况。

该指标中平均住房租金的确定是一个令人头疼的问题。中国各地统计机构或房地产主管机关从来没有公布过有关住房租金的官方汇总信息。厦门国土资源局则以抽样方式公布，由于样本量太少，无法满足该指标测算的需要。为了使该指标测算能够进行下去，本文只好进行常识性假设。比如瑞景新村的住房，按大家的心理感觉可以认为代表厦门中等水平住房。80平方米普装的两居室房屋，按2006年的行情，平均月租不会超过1500元/平方米，即18.75元/平方米.月。为了进一步加强分析结论的可靠性，本文采取更保守的策略，把厦门的住宅平均租金提高至22元/平方米.月。根据各地房屋租赁信息，本文用同样的方法确定其它城市的住宅平均租金。另外，考虑到数据的可得性，租金增长率则近似地认为是cpi中居住类指标的增长率。

现在以2006年数据为例，对各样本的购租比分析结论如下：

（1）由于无法确定总体数据的准确性，该指标放弃计算中国总体情况。考虑到中国经济及房地产发展的区域不平衡性，可以近似地认为重庆代表中国总体水平。可见，2006年除重庆外，其他样本城市的购租比均接近或超过240的国际警戒线。同时除重庆外各样本城市住房peg也显著偏大，显示大部分城市的住宅真实需求并不能支撑相应的房价。

（2）厦门市的指标显著超过了国际警戒线，说明存在显著的房价泡沫。

房地产泡沫分析论文篇（9）

 

一、 引言

近年来我国房地产市场的急剧升温引起了社会的广泛关注，房价持续飙升的同时，不同利益集团基于自己的立场也发出了截然相反的声音。住宅市场有没有泡沫及泡沫度到底有多大已成为全社会共同的话题。但是，泡沫理论的研究尚未成熟，具有说服力且得到广泛认可的泡沫检验及估量方法还处于探讨层面。然而，随着上海市房价每天突破性的上涨，房地产市场泡沫检验及测量已成为一个无法回避的话题。政府一揽子调控政策到底是釜底抽薪还是扬汤止沸需要相应的理论支撑与实践检验。因此，全面、客观检验、估量上海市房地产泡沫不仅具有一定的理论价值，还具有明显的实践意义和现实针对性。

二、 泡沫检验

（一）理论分析与制度背景

检验理性泡沫的基本方法根据国际经验主要分为直接检验与间接检验。直接检验的基本思路是主要是利用实际经济数据，直接检验特定形式理性泡沫的显著性，并据此判断是否存在该种形式的理性泡沫。间接检验方法的理论是基于用未来各期基础现金流收益的理性预期贴现值所表示的理论价值作为零假设。若检验结果拒绝零假设，则可以认定存在泡沫。间接检验方法一般包括超常易变性检验（excess volatility）即方差边界检验、设定检验等。

1、直接检验

直接检验的基本思路是明确分析一个具体的泡沫过程，并直接检验泡沫解的有效性。泡沫解的有效参数则可以得出这样的结论：设定的泡沫过程比简单的现值模型或许能够更加具体的解释泡沫资产价格的变动幅度，而泡沫解的无效参数意味着不存在这一设定的泡沫过程。到目前为止国内外学者只进行了两种设定性泡沫的直接检验：一种是由奥布斯特菲尔德和弗如特通过对美国股票价格的分析，进行了一种内在性泡沫的检验；另一种是由加勃和弗鲁德通过对德国恶性通货膨胀的分析，首次提出确定性泡沫的检验。

2、间接检验

（1）超常易变性检验

当不存在泡沫时，假设实际利率r唯一，则资产价格为：

式中，表示期的基础现金流收益。如果能够计算出资产正常时的理论价格，并与存在泡沫时的实际价格进行比较，他们之间的实际差额就是价格泡沫的大小。

（2）设定性检验

设定性检验方法是由West（1987）首先提出。他提议利用Hausman检验来比较两组估计参数。第一组参数是从一组方程通过数学模型间接套算获得的；另一组是利用ARIMA方程推算的股票红利过程的一组套利均衡方程。根据这组参数的稳定性，其无论是否存在泡沫都不会发生变化。第二组参数来自于股票价格对合时的一组阻滞后期红利进行的回归。因回归方程模型假定股票价格不含有理性泡沫分量，自然这组参数对于理性泡沫的反映是极度敏感的。在零假设下，股票市场价格符合市场有效性模型，上述所有方程的回归系数应该都将是一致的，因而对两组参数的估计值进行比较时，除了样本误差以外都是相等的。如若出现不等，则意味着存在着泡沫。所以判断两组参数的差别是否显著可利用Hausman检验。

（二）样本变量与描述性统计

房地产的供给及需求，从经济学角度来讲主要由价格及预期决定，也是由房地产供给与需求共同作用的结果。根据古典经济学理论，房地产需求与房价增长呈反比，需求随着房价的增长而降低；而供给与房价成正比，随着房价的上涨而上涨。因此，为探寻房价与需求、供给的真实关系，本文从房地产供需角度入手，结合我国政策因素，在国家政策的限制下，一定时期的房价与供给及需求的关系可用以下公式表示：

其中，为房地产的需求量，为房地产的供给量，为房价。

房地产泡沫分析论文篇（10）

一、引言

1998年之后，中国房地产市场非常繁荣，房价一路攀升。2003左右，国内“房地产泡沫”的呼声日高，“中国房地产泡沫是否存在”之争成为一时焦点。多数人认为，中国存在房地产泡沫，政府应采取调控措施，避免走上日本经济衰退的老路。

2011年7月，在国家严厉的调控措施下，全国房价终于停止了快速增长，公众对房价上涨的预期终于结束了。但这一轮调控会不会引起房地产泡沫的破裂？重庆市这样相对低价位的市场是否存在泡沫？这些问题值得进一步研究。

国内外关于房地产市场泡沫的研究非常多，大多集中于泡沫成因与测度研究，研究方法集中于定性说明和定量测度。但分析重庆市房地产泡沫度的文献相对较少。蒲勇健等（2006）、闫妍（2006）等在分析全国房地产市场泡沫时，将重庆市作为研究对象之一，均研究2005年以前的房地产市场情况。近几年房价快速攀升后，重庆房地产市场是否存在泡沫，泡沫是否严重等均未有学者进行研究。因此，本文选择重庆市2005年～2010年的数据作为分析模板，测度重庆房地产市场泡沫度，并就测度结果提出对策建议，具有一定的理论和现实意义。

二、研究方法

目前，房地产市场泡沫测度主要集中统计检验法、指标指示法、理论价格法。

基于数据可得性的限制条件，国内研究大多选取指标指示法进行房地产市场泡沫度的计算和分析。指标指示法分为：“单一指标法”、“综合指标法”。

单一指标法是“指运用房地产泡沫测度的单个指标的实际值与测定的标准值之间的对比来判断房地产是否存在或者泡沫大小程度的一种测度方法”。

综合指数法是一种常用的指数合成方法，第一步是确定各单项评价指标的标准值；第二步是对各项指标进行无量纲化处理，消除单位量上的不同，即用各项指标的实际值与其标准值相比得到同度量指标；第三步赋予权重值；第四步进行加权求和，计算出综合指数值。当房地产泡沫测度系数100%时，表明房地产市场中开始出现房地产泡沫，系数值越大，房地产泡沫的程度越严重。

在上式中，B表示应用指数合成方法计算得出的综合指数值，Fi表示某单项指数的实际值，Ci表示某单项指数的临界值，ωi表示各单项指数权重，n表示指数合成中所涉及的指数个数。

本文基于重庆市的现状，参照李维哲，曲波的指标分类，选取消费状况类指标房价增长率与GDP增长率的比值和房价收入比，以及金融类指标房地产贷款增长率与贷款总额增长率比值三个指标来分别测度重庆市房地产市场泡沫，并运用综合指数法测度综合泡沫度。

三、实证分析

1.单项指标分析

(1)房地产价格增长率/实际GDP增长率

房地产价格增长率/实际GDP增长率能反映房地产泡沫的扩张程度，是测量虚拟经济相对实体经济增长速度的动态指标，用来监测房地产经济泡沫化趋势，指标值越大，房地产泡沫的程度就越大。大部分学者认为当房价上涨幅度是GDP增幅的2倍以上时，房价很不正常，孕育着泡沫。

由表2分析结果可知，2005年到2010年重庆市房价增长率与GDP增长率的比值都小于临界值2，即重庆市房价正常，未孕育泡沫。

(2)房价收入比

房价收入比是房地产价格与居民平均家庭年收入的比值，反映了居民家庭对住房的支付能力，比值越高，支付能力就越低。根据美国和部分西方发达国家的经验数据，房价收入比在3~6倍之间比较合理。考虑到我国居民收入中隐性收入比较高的情况，本文认为我国的房价收入比的临界点定为6.0比较合适。

由表2分析结果可知，重庆市的房价收入比整体表现为上升趋势，2005年~2009年的数据显示，重庆市的房价收入比小于国际临界值6，即房价在居民收入能承受的范围内，不存在泡沫。2010年房价收入比第一次超过了临界值6，在重庆市房地产市场继续升温，而人均收入水平没有大幅提升的情况下，房地产市场孕育着泡沫。

(3)房地产企业贷款增长率/金融机构贷款总额增长率

房地产贷款增长率如果明显高于金融机构贷款总额增长率，则说明银行信贷资金高度集中于房地产行业，在缺乏必要的风险控制的基础上，开发商的投机活动便有了可乘之机。同时，个人住房信贷的大幅增加，也会放大购买者的投机需求。其比率愈接近于1，则泡沫程度愈低；愈偏离1，则说明泡沫程度愈大。

表3 重庆市2005年～2010年房地产企业贷款增长率与金融机构贷款总额增长率的比值

数据来源：重庆市统计年鉴

通过表3分析可知，除2008年为-0.123外，其他年份该比率均大于1。2008年数据出现异常，与当时金融危机有一定关系。整体经济下滑萧条，房地产行业整体发展势头减弱，表现为贷款量有所下降。其他年份均大于1，尤其是2007年和2010年该比率已明显超过2，大大高于1，存在严重泡沫。2007年重庆市被批准为统筹城乡综合配套改革实验区，房地产市场发展前景看好，开发企业获取贷款容易度提高。且2007年重庆市房价已呈现为快速增长势头，居民选择在房价进一步上涨前买房，也从一定比例上增加了房企的贷款。2010年重庆市两江新区挂牌成立，良好的市场氛围为房企发展提供了外部支持，房企贷款额高涨。银行贷款过度集中于房地产市场，为从事投机活动提供方便，从而导致重庆市房地产市场存在泡沫。

2.综合指数分析

通过计算上文三种指数的标准值，并根据指数合成法的公式（*）计算，得到综合泡沫度指数。本文将各个指数的权重赋为三分之一,得出重庆市房地产泡沫综合指数如右表4所示。

由表4分析可知，重庆市2006年、2007年、2010年房地产泡沫综合指数大于1，存在一定的泡沫。2008年、2009年由于金融危机影响，房地产市场不景气，房地产泡沫综合指数小于1，基本不存在泡沫。

四、对策建议

重庆市2007年被批准为统筹城乡综合配套改革实验区，房地产市场也随着高速发展，房价飞升，房地产市场存在一定的泡沫。2008年金融危机从虚拟经济到实体经济都受到了重创，房地产市场也受到影响，房价上涨速度下降，泡沫也随之基本消除。2009年开始，经济开始复苏，房地产市场也恢复其快速发展势头，尤其是2010年发展更是如火如荼，房地产泡沫再次明显。

本文基于重庆市房地产市场目前发展势头迅猛，泡沫日益明显的背景，对降低房地产市场泡沫提出如下对策建议：

1.加强公租房等住房保障制度的实施

公租房，是解决新就业职工等夹心层群体住房困难的一个产品。重庆市公租房建设发展势头迅猛，大量的公租房建设有利于解决市民的住房问题，减少了部分对商品房的刚性需求，可在一定程度上缓解由于需求过快增长而导致的房价上涨趋势。

2.进一步完善房产税等调控措施

重庆市是房产税征收的试点城市，通过对别墅等高档住房征收房产税，一定程度上使房屋失去作为投资品的属性，有效抑制大量投机资本进入房地产市场，从而缓解大量资本涌入房地产市场，削弱因大量投机资本涌入而产生的房地产泡沫。

3.加强监管和风险预警，控制房地产抵押贷款的风险

房地产抵押贷款不仅包括房屋购买者的按揭贷款，还包括房地产开发企业的贷款，加强监管和风险预警，可以有效控制房地产市场资产流向，保障房地产市场资本市场正常运转。加强银行等的风险预警管理，控制贷款大规模集聚于房地产市场，也可达到消除泡沫产生的作用。

参考文献:

[1]刘琳，郑思奇，黄英．清华大学房地产研究所．房地产泡沫测度系数的编制方法［J］．中国房地产，2003，（06）

[2]刘志松．我国房地产泡沫及泡沫测度的几个理论问题［J］．经济纵横，2003