基于VAR模型的人民币升值与房价关联效应研究

冯胜巍

摘 要：文章选取2005年7月到2012年12月的人民幣兑美元汇率和房地产销售价格指数的月度数据，对二者的关联效应进行实证研究，得出了汇改后人民币汇率与房地产价格之间呈现正相关关系的结论。

关键词：人民币汇率；房价；VAR模型；实证分析

引言

自2005年7月21日起，我们开始实行以市场供求为基础，参考一篮子货币进行调节有管理的浮动汇率制度。自此，人民币对美元汇率摆脱了长期在8.27徘徊，开始了连续升值旅程。截至2012年12月，人民币对美元汇率中间价为6.285，较汇改之初已累计升值28.91%。

随着房地产投资行为的日益国际化，房价与汇率之间的关系势必更加紧密，在这种情况下对人民币汇率与房价之间的联动关系展开理分析和实证检验具有重要意义。

1 指标选择和模型构建

文章选取2005年7月至2012年12月的月度数据，作为分析汇改后人民币升值与房地产价格关系的样本区间。人民币升值的标准为以直接标价法表示的人民币对美元名义汇率（ER），房地产价格采用的是全国房屋销售价格指数（HP）这个指标。为避免数据的剧烈运动和时间序列中的异方差现象，均对两组数据进行了对数化处理。文章采用的计量软件为Eviews6.0。

2 实证检验

2.1 平稳性检验

在对时间序列数据进行计量分析时，首先要对各变量进行平稳性检验，否则，直接对非平稳的时间序列进行回归将导致谬误回归（spurious regression）现象。采用AD F检验方法分别对变量LnER、LnHP进行单位根检验，利用Eviews6.0软件，检验结果见表1。

表1 变量的ADF检验

经AIC和SC统计量以及滞后期系数的显著性，判断出LNER和LnHP的最佳滞后期为3，通过对其原始数据和一阶、二阶差分后的数值做ADF检验，发现LNER和LnHP二阶差分后的ADF统计量小于1%显著水平下的临界值，是平稳的时间序列，证明其服从I（2）序列分布。

2.2 协整检验

本次检验只涉及两个变量，所以应用Eangle-Granger两步检验法。第一步，建立回归模型：

表2 LnER和LnHP模型回归结果

由结果可以看出，LnER和LnHP拟合度良好，达到84.47%。回归方程为LnHP=7.737-1.303LnER+μt

第二步，估计残差的平稳性。这里只能对原始的残差序列进行检验而不能对差分后的残差序列进行检验。在检验形式上选择“None”，因为替代方程既不包含时间趋势项又不包含截距项。

表3 残差的ADF检验结果

由结果知，残差的ADF统计量小于10%显著水平下的临界值，因此在10%的显著水平下，不存在单位根，残差序列是平稳的。由此我们就可认为变量LnER和LnHP之间具有长期稳定的均衡关系，是协整的。

2.3 Granger因果关系检验

表4 LnER和LnHP Granger因果关系检验结果

LnER不是LnHPGranger原因的概率是0.223，说明LnER的确能在一定程度上影响到LnHP；而LnHP不是LnER Granger原因的概率是0.005，远小于0.05，说明房价升高确实能带动汇率的上涨，而且这种影响作用比汇率对房价的影响更明显。即LnER和LnHP之间存在双向因果关系。

3 结束语

通过上述实证分析得出，汇改后，我国的房地产价格与人民币名义汇率具有长期稳定的协整关系，两者呈正相关。人民币升值预期推动了房地产价格的上扬，人民币每升值e个单位，会引起全国房屋销售价格指数e1.303个单位的上涨。而国内房价的持续上涨吸引了全球投机资本的追逐，加速了房价上涨的势头。

参考文献

[1]杜敏杰，刘霞辉.人民币升值预期与房地产价格变动[J].世界经济，2007（1）：81-88.

[2]高波，毛中根.汇率冲击与房地产泡沫演化：国际经验及中国的政策取向[J].经济理论与经济管理，2009（7）：38-43.