行为经济学视角下的房价波动研究述评
2017-03-29孔煜
摘要:房价的波动原因一直是房地产经济学中备受关注的一个核心问题。随着行为经济学的兴起,行为研究的方法能够帮助传统经济学理论更好地解释和预测房地产价格的变化。文章在系统梳理相关研究文献的基础上,深入分析了从行为经济学视角研究房价波动的缘起,总结了市场参与者普遍存在的认知局限和行为偏差,梳理了房地产市场个体参与者心理和行为与房价波动关系的影响效度检验,以及房地产市场个体参与者心理和行为与房价波动关系的影响机制研究,并归纳了现有研究的不足和对未来研究重点进行了展望。
关键词:行为经济学;房价;认知局限;行为偏差
中图分类号:F29330文献标志码:A文章编号:10085831(2017)01002609一、房地产市场与行为经济学
房价无论对家庭的消费和资产组合,还是对金融市场和宏观经济的稳定,都有着较大影响[1]。因此,房价的波动及其原因也就成为房地产经济学中的一个核心问题,备受经济学家与政策制定者的关注。
房地产的资产重要性和房地产的消费属性已得到普遍认可。已有研究侧重从宏观因素、经济因素和政策因素等方面对房价波动问题进行研究。然而,近年来房地产市场上出现了一系列宏微观经济难以充分解释的怪象,如市场有效需求不足时房价上涨势头仍然不减、高房价与低租金并存、房价与交易量呈强烈的正相关关系等。此外,传统经济理论在解释房地产市场中的投机过度、羊群效应、噪声交易等现象时也倍感乏力。于是,经济学家们开始重新审视和反思传统经济学理论对理性人的重要假设,逐渐认识到如果忽视房地产市场上微观主体的心理和行为,就不可能真正探明房地产价格波动发生的内在机理,从而对房地产价格的实际运行特征给出合理解释。
事实上,房地产市场上的微观主体尤其是购房者在购房时倾注的情感依附,以及在作购买决策时往往会受个人情绪和其他人观点的影响等典型事实常常容易被忽视。但是,在市场主体复杂、房地产市场具有不确定性的情况下,购房者在作出购买决策时只能依据有限的信息进行判断,其判断、预期、情感、意志等各种心理因素既是对市场作出的反应,同时也构建着市场的情绪基础,从而可能使房地产价格出现较大波动。这样,一种新的理论和研究方法——行为经济学逐渐纳入房地产经济学研究者们的视野。行为经济学是一门运用行为科学的理论和方法研究市场中投资、消费、价格变化等经济现象的学科。近年来,房地产经济学领域的研究者们开始尝试运用行为经济学的理论和研究方法,将来自心理和社会的元素融入到房地产价格分析中,运用预期、偏好、羊群行为等理论寻找房地产价格波动的微观解释,这对于帮助我们理解房地产价格变化的特征及规律提供了一个崭新的视角。鉴于此,本文拟从行为经济学视角研究房价波动的缘起入手,然后对该领域已有的相关研究文献进行综述,在此基础上归纳现有研究的不足,进而指出未来值得进一步研究的方向和重点。
二、从行为经济学视角研究房价波动的缘起
传统的经济学理论认为,市场主体在决策时总是能理性地、正确地考虑获得的所有相关信息,并以明智的方式評价收益和成本,实现效用最大化。基于理性“经济人”追求个人效用最大化的观点,Fama提出了有效市场假说(EMH)[2]。有效市场假说认为,资产价格反映了市场上理性人供求的平衡,并且资产价格能够完全并即时反映该资产的所有可获得的相关信息,任何企图寻找某种可预测资产价格未来变化的规律以赚取超额收益的想法都是不可实现的。具体到房地产市场上,则是如果今天的房地产价格反映了可以获得的所有信息,那么明天的房地产价格一定是不可以预见的,即未来的房价是不能根据现在获得的信息来预测的。房地产市场越有效,房地产价格似乎就越会呈现出经济学家所谓的“随机漫步”特性。
然而,在20世纪80年代末期,越来越多的实证研究指出房地产市场并非是有效的市场,房价实际上可以通过一些相关信息得以预测。首先是Case 和Shiller发现独户住宅的房价是正向序列相关的[3],在对这一研究做了进一步拓展后,他们发现通过一些基本面变量可预测未来房价的变化[4]。以后,Clayton指出加拿大温哥华公寓的未来收益可以用历史年度收益和偏离基本面价格的值来预测,从而提供了强有力的证据来反对房地产市场有效性假说[5]。通常,由于难以获得较长时间内高质量的房价或租金的时间序列数据,使得对房地产市场有效性的检测存在一定困难。但是,从现有研究发现的事实看,未来房价的变化可以从现在获得的信息如偏离房价长期趋势的数值和最近的房价增长等来预测,由此还是可以得出房地产市场是无效市场的结论。
房地产市场在一定程度上是无效的,这种无效性表现为房价不仅是可以预测的,而且相对于房价的基本值而言是变化的。早期的研究侧重于从经济基本面来预测未来的房价。依据存量—流量模型或住房服务流量模型的缩约模型,从供给和需求角度出发,分析各种因素对房地产价格的影响。典型的研究如Poterba检验了建筑成本、住房持有的实际税后用户成本以及人口因素对房价变化的影响,指出真实收入和建筑成本的变化是影响各城市住宅价格变化的主要因素,而人口和税后使用成本则对住宅价格没有影响[6]。Bjrklund 和 Sderberg指出宏观经济变量如利率、失业率、GDP等会通过对收入、要求的回报率等直接基本因素的影响而影响房价[7]。此外,一些研究者使用面板数据模型[8-11]、联立方程模型[12-13]、时间序列模型[14]等不同的实证方法分别考察了城市经济基本面,包括地区收入水平、人口、就业、使用者成本和建设成本等城市经济因素和宜人性因素对城市房地产价格的影响。
1重庆大学学报(社会科学版)2017年第23卷第1期
孔煜行为经济学视角下的房价波动研究述评
由于差异性房地产常常在缺乏流动性、高度分割和信息不完善的地方市场上交易,并且房地产具有相对高的交易成本和不能在短期内售出的特点,从而限制了购房者在房地产市场上的套利机会,让套利更有风险[15],也使得房地产定价理论与实证复杂化。因此,随着研究的深入,不少研究发现,城市和宏观经济基本面不足以对房地产价格波动给予充分的解释。例如,De Bondt的研究指出,虽然经济基本面和结构因素如税收和法规对房价的波动有影响,但是仅用结构因素不能解释房价的繁荣与萧条,强调房价波动是不容易用经济基本面的变化来解释的[16]。随后,Quigley也指出,虽然经济基本面是房价的重要影响因素,但是经济基本面的简单模型仅仅只能解释房价变化的10%~40%[17]。Farlow的研究证实了他们的观点。他指出在过去的几十年里,房价的大幅增加并不能由供给和需求基本面给出似乎合理的解释。短期内,房价是非常不稳定的,而且这种不稳定不能用经济基本面来解释,应该将消费者和金融机构的行为考虑进去[18]。Seslen的研究表明,当房价处于上涨阶段或预期房价要增加的时候,购房者更可能会去交易。同样,当房价处于下跌阶段或预期房价要下跌的时候,购房者往往不会去交易。此外,在房地产市场处于萧条期的时候,购房者会更容易非理性[19]。
另外,其他一些文献提供的住房实际价格会暂时偏离其内在价值[20-21],以及房价变化短期内呈现出正自相关[22]的证据也进一步表明,对房地产价格波动原因的解释仅从实际经济方面分析是不够的,还必须考虑房地产市场交易主体心理、情绪等内在因素[23-25]。Riddle等人甚至认为房地产价格的波动注定由投资者行为和经济条件所决定[26]。这样,出于对市场无效性的反应和意识到人类行为与社会濡染的影响,一种研究房地产的新方法随之产生,这种方法就是行为房地产(Behavioural Real Estate)。行为房地产方法将心理学尤其是行为科学的理论融入到房地产经济学中,从微观个体行为以及产生这种行为的更深层次的心理、社会等动因来解释、研究和预测房地产市场的现象和问题。Black等人指出,如果将每一个房地产的问题都视为一个金融问题,经济学家们就会错过从其他学科看待问题的机会。其实房地产不仅仅涉及金融,还涉及销售、管理、法律、计划等,所有这些学科的相似之处在于它们从人类行为中得以存在。这样,研究不应仅局限于现金流,还应该考虑房地产市场上微观主体的心理和行为[27]。
三、从行为经济学视角研究房价波动的进展
事实上,微观主体的心理和行为因素在房地产市场上的确扮演着十分重要的角色。通常,人类判断和决策常常达不到Neumann和Morgenstern的行为决策理论所要求的标准[28]。尤其是消费者,由于信息加工和短期记忆力的限制[29]以及认知捷径或启发式的使用[30-31],常常导致他们出现影响其选择行为的系统性判断偏误,从而表现出过度自信、典型性、锚定、损失规避以及心理账户等特征[32]。
早期的研究中,国外学者Case和Shiller通过应用调查问卷方法收集了1988年5月在亚纳西姆和旧金山(两个“繁荣”市场)、波士顿(一个“后繁荣”市场)、密尔沃基(“控制样本”,代表更正常的房地产市场状况)三种不同房地产市场上购买者行为的数据,研究发现:繁荣市场大约一半的回答者认为他们自身受社会兴奋情绪的影响,而且大多数人把超过要价的房地产销售解释成恐慌的证据。因此,Case 和 Shiller断定繁荣期间投资潜力的高预期的传播是房地产价格暴涨的重要原因,指出辨别大众心理、过度乐观和存在可靠的理由预期价格上升的状况是非常重要的[33]。此后,Shiller援引这一调查证据及其他的研究案例,指出房地产价格远离基本值,与非理性繁荣、人类弱点和任意的反馈关系有关。人们的预期受到房价变化反馈机制的高度影响,通过网络、媒体传播,从而使人类缺乏理性[34]。类似地,Farlow通过实验和实证的方法,也指出房地产市场上交易主体并非是理性的,存在着各种心理和行为偏差,如过度自信、动量行为、锚定效应、后悔厌恶和处置效应、货币幻觉(或通胀错误)以及狂乱等[15]。Simonsohn 和 Loewenstein的研究发现,家庭的住房选择行为用财富、税收以及不完美信息都无法很好地解释,而将之归为消费者判断偏差的原因则更为恰当[35]。Nwogugu指出心理或行为因素影响了人们的购房倾向与售房倾向,是造成1995-2003年美国房地产价格迅速上涨和房地产需求旺盛的主要原因。他系统总结了售房者的各种心理和行为偏差,将与售房倾向有关的心理效应和偏差理论归纳为预期偏差、风险厌恶与损失厌恶、关系偏差、流行效应、框定效应等30种之多[36];随后,Nwogugu又分析和识别了购房者的各种心理和行为偏差,将与购房倾向有关的心理效应和偏差理论归纳为财富偏差、融资过程效应、对比效应、稳定性偏差、价格调整效应、抵押偏差等19种之多[37]。Scott还利用经济学实验(包括不对称优势、妥协效应、复杂的选择集合效果、锚定偏差、定序偏差),考察了在住房搜寻和选择中消费者的偏差特点,研究表明消费者很容易受到判断偏差的影响,尤其是不对称优势和定序效应对消费者的选择行为影响最大[38]。最近的研究中,Salzman 和Zwinkels将购房者存在的认知局限和行为偏差归纳为以下11类,包括:过度乐观、过度自信、确认偏差、动量效应、羊群行为、非理性繁荣、后悔、货币幻觉、心理帐户、损失厌恶、本土偏好,指出新古典主义认为房地产市场上的消费者是理性精明的个体的观点实际上是不成立的,购房者的行为常常会偏离理性行为[39]。
近年来,国内学者关涛将地产市场中个体的各种非理性因素归纳为“社会认同”“群体性偏误”“框定依赖”“心理账户”等[40]。邓国营、甘犁等认为房地产市场中存在着一定程度的反应过度[41]。高昌淼、陈明政等通过噪声交易模型表明信贷投放并不必然导致房价上涨但具有抬升作用,而噪声交易者的非理性行为才是房价持续上涨的主要原因[42]。
上述研究成果揭示了房地产市场上存在着大量受心理情感因素支配的行为人。随着行为经济学的兴起,研究者们试图在放松行为人完全理性假设的前提下,着手于考察心理和行为因素在房价决定和波动中的角色,思考心理通过什么方式影响行为和它对房价的影响有多大等问题。研究路向主要沿着两个方面展开:一是關于房地产市场个体参与者心理和行为与房地产价格波动关系的影响效度检验;二是关于房地产市场个体参与者心理和行为与房地产价格波动关系的作用机制分析。
关于房地产市场个体参与者心理和行为与房地产价格波动关系的影响效度检验,主要集中于以下几个方面。
一是关于预期与房地产价格波动关系的实证检验。典型的研究包括:Mayer和Sinai认为购房者通常是基于房价的最近历史数据来形成房价预期,美国大城市在1984-2006年期间房地产市场的繁荣与滞后5年的房价升值率密切相关[43]。Taltavull 和Pablo也认为预期是非经济基本面房产价格上涨的决定要素[44]。沈悦、刘洪玉以中国1995-2002年14个城市为研究对象,发现相对于城市经济基本面而言,适应性预期对住宅价格的影响更加显著 [10]。况伟大的研究表明,预期及其投机对中国城市房价波动都具有较强的解释力[45]。黄静等通过建立房价预期对地价作用的非对称动态关系模型,指出房地产开发商基于房价历史数据形成未来房价预期,并依据房价预期对土地价值进行判断[46]。贾生华和李航发现,噪声交易者的市场预期的确在很大程度上决定了房地产市场的泡沫化程度[47]。当噪声交易者预期未来价格会升高时,就会增加当期消费,导致房地产价格的不断增长。
二是关于动量行为和处置效应与房地产价格波动的实证检验。Sun 等人在动量和处置行为框架下识别了住房价格的动态特征。在将住房市场上的投资者分为有动量倾向和处置倾向两类后,发现虽然这两类投资者的相互作用在特定时期和特定市场是影响新加坡私人住房价格动态性的一个重要因素,但是处置倾向的投资者在其中所起的作用远大于动量投资者[48]。Piazzesi 和 Schnei就通胀、利率和商业条件的预期等设问,对美国密歇根消费者进行调查,发现少数家庭因为预期房价未来会继续上涨而认为现在是购房的好时机,并且这部分动量群体的规模在市场繁荣末期快速增加。然后,他们使用一个简单的住房市场搜寻模型,考察了这部分少数乐观交易者是如何在交易量没有较大增加的情况下抬高房价的[49]。Arbel 等基于实物期权模型,发现购房前的最优等待时间与价格水平呈正相关,交易量和价格水平之间为负相关。结合以色列1998年1月至2007年6月房价与新建房销售量的月度数据进行实证检验,结果显示消费者需求模式受消费者对均值回归过程与动量价格模式的信心影响,并且前者的影响较大[50]。
三是关于过度自信与房地产价格波动的实证检验。Wang等基于香港和其他亚洲国家房地产市场存在预售活动的典型特征,构建数理模型推断出开发商的过度自信会加大房地产市场的波动性[51]。Rouwendal 和Simonetta以荷兰1999年和2000年快速上涨的房价为研究对象,指出这两年房价的快速上涨很难归因于市场基本面,而这一时期消费者的心理变化在解释房价的短期波动中扮演了重要角色。他们用消费者信心指数来代表这两年市场上普遍存在的过度乐观心理现象,实证检验了消费者信心指数与房地产价格之间的相互关系,结果证实二者之间存在显著的相关关系[52]。
四是关于货币幻觉(或通胀幻觉)与房地产价格波动的实证检验。Mayer 和 Sinai利用美国大都市区域数据,检验了利率、税收、资本可获得性等基本面因素和房价上涨的后瞻性预期、通胀幻觉等行为因素对房价—租金比的影响,他们没有发现短期内通胀幻觉对房价—租金比有影响的支持证据,但指出反映理性资产定价基本面的用户成本和代表后瞻性预期的滞后五年的房价增长率是影响房价—租金比的两个重要因素,强调基本面因素和行为因素对房价波动的影响程度随时间变化而有所不同[53]。但是,Brunnermeier 和 Julliard在尝试从货币幻觉的角度对住宅价格偏离基本面的情况作出解释时,却得到了与Mayer 和 Sinai截然不同的结论。他们指出在长期低通货膨胀背景下,投资者会因货币幻觉错误地认为名义利率的下降就是实际利率的下降,从而低估未来按揭支付的实际成本[54]。Piazzesi 等构建模型研究了存在货币幻觉的部分代理人对一般均衡模型中资产定价的影响,指出当通胀偏离历史均值时,货币幻觉会产生[55]。Acket 等调查了住房持有者对货币幻觉的反应和房屋价值的预期,发现虽然调查者都存在货币幻觉,但是低通胀和货币幻觉并不会让住房持有者产生不切实际的房屋价值预期[56]。
国内的研究中,刘仁和、陈英楠等首次对货币幻觉与中国城市住房估值之间的关系进行了实证研究。他们以上海、广州和深圳3个城市的住房数据为样本,证明在长期低通胀环境下,这三大城市的住房市场估值受到货币幻觉的影响[57]。陈建、陈英楠和刘仁和的研究指出,基于历史住房价格增长率的未来价格增长预期与货币幻觉的共同影响导致北京、上海与深圳三大城市房价过度膨胀;对于广州,投资者的历史真实房价增长预期显著推动当地房价上涨,但货币幻觉影响的可能性仍需进一步确认[58]。邓敏和蓝发钦以上海商品住房市场为例,检验了再售期权和货币幻觉对上海房价泡沫的解释作用。研究发现,上海商品住房市场存在再售期权和货币幻觉效应,其中货币幻觉效应对房价泡沫影响具有不对称性但解释作用更强[59]。陈国进和刘金娥指出相对于通胀幻觉,异质信念是中国房地产价格泡沫形成的主导因素[60]。随后,刘金娥、陈国进和胡卓红的进一步研究发现,异质信念和通胀幻觉对中国区域房价上涨具有一定的解释能力[61]。
五是关于锚定效应与房地产价格波动的实证检验。人们在对某个事件或者标的物做定量估测时,通常会选定一个参考点,因参考点的不同得到的结论也会不一致,这种由于参考点不同引起的暂时的反应不足和决策偏差即是锚定效应。Northcraft 和 Neale是将锚定效应首次应用于房地产市场研究的学者。他们让一些当地的不动产代理和学生分别对一栋指定的房子进行估值,通过对他们的报价进行分析,发现不管是业余的学生还是专业的代理商,在对房子进行估价时都会受到他们信息包中“报价”的影响[62]。此后,Clauretie 和 Thistle的研究指出搜寻成本及锚定效应对于成交价格的影响并不稳定,而只有在某种特定情况下才显著[63]。
六是关于损失厌恶与房地产价格波动的实证检验。Genesove和Mayer首次将损失厌恶理论应用到房地产市场。他们利用波士顿郊区1990年的数据对住房出售者的行为进行了研究,发现损失厌恶会影响房地产市场上售房者的行为,面临损失的售房者将把预期售价和初始购买价之差的25%~35%加入到要价中,从而提高了要价。此外,他们也指出雖然住房自用业主和投资者都表现出了损失厌恶,但前者的要价大约是后者的两倍[64]。Leung 和 Tsang利用香港1992-2006年的房地产交易数据,发现香港房地产市场上存在锚定和损失厌恶两种认知偏差。通过构建一个简单模型将锚定和损失厌恶同房价动态性相联系,考察它们对房价动态性的影响,实证结果支持了锚定和损失厌恶会增加房价波动的推论[65]。进一步地,Leung和Tsang将之前的静态模型进行扩展,动态考察了有损失厌恶的售房者和锚定效应的购房者的房地产市场,指出当两种认知偏差都存在时,房价的变化可以通过价格离差和交易量得到预测[66]。
七是关于羊群行为与房地产价格波动关系的实证检验。Roche利用都柏林1976-1999年的季度数据,指出消费者行为的流行(Fads)对都柏林住房价格具有极大的推动作用,并产生了显著的投机泡沫[67]。Wong以泰国地产泡沫为背景构造了一个动态的泡沫模型,揭示了在经济过度繁荣及国际资本过度投机的情况下,房地产开发商过度自信而产生的乐观预期以及投资者预期相互作用所引起的“羊群效应”对泡沫产生的影响机制。研究发现,开发商及投资者信念所决定的投机交易行为导致了房地产泡沫的形成[68]。Baddley利用英国1981-2000年的季度数据进行实证检验,指出英国住房市场中存在显著的羊群行为[69]。
国内近年来也开始对房地产市场羊群行为和羊群行为与房价波动关系进行研究。典型的研究如下:周京奎指出预期心理、投机行为和从众行为三者相互作用所形成的正反馈交易机制在房地产价格波动的过程中发挥着重要作用 [70]。史永东和陈日清分析了在信息不对称的情况下房地产市场中羊群行为的形成机制。研究显示,房地产商具有制造信号偏差的内在激励,由此引发居民的羊群行为,进而产生价格泡沫[71]。高波和洪涛利用省际面板数据,发现在房地产市场发达地区,住宅交易量增长与住宅价格上涨表现出相互促进的关系,存在较为显著的羊群行为特征[72]。贺京同等则利用城市数据,测度出中国房地产市场中存在严重的羊群行为 [73]。柯昇沛和黄静的研究发现,随着房价的快速上涨,中国各省市的商品住房市场中羊群行为明显,并且羊群行为强度与上涨的房价之间形成了相互强化的反馈效应[74]。
关于房地产市场个体参与者心理和行为与住房价格波动关系的影响机制研究。一些研究认为房地产价格受正反馈刻画,即好消息(或坏消息)会造成正面的(或负面的)态度,从而加重消息对资产价格的影响[75];或者市场参与者对冲击的反应放大了冲击最初的影响,反过来又引起进一步的强化反应[76]。类似地,周京奎认为信息不完全或信息不透明的条件下,信念和反馈效应将导致房价波动[23];孙小琰等提出投资者信念是支持正反馈行为的心理基础,而正反馈行为是影响房价波动的重要原因[77];赵新华和屠梅曾发现因为噪声交易者的非理性行为而产生的正反馈效应导致房地产价格的剧烈波动和单方面持续上涨[78]。另一些研究则从购房者的异质类型入手,将预期资产价格会向它们的内在价值收敛的基本面交易者(Fundamental traders)和依据价格和交易量的符号来决策的图表交易者(Charter traders)共同纳入资产定价模型中,分析发现他们的相互作用可能会引起复杂的内生的价格波动,导致房价水平攀升远离于其基本价值[79-80]。此外,其他的一些研究还考虑了制度层面的因素,如Baddeley证实泡沫、羊群和狂热是房地产市场上的一个重要现象,在流动性约束与制度变革的作用下它们将进一步被放大,从而导致房地产市场出现波动和失稳[69]。
四、结论与展望
越来越多的文献试图提供证据表明,房地产市场微观主体尤其是个体参与者的心理和行为因素作为宏观计量分析的一种补充,对于帮助解释和预测房地产价格的变化是十分重要的。因此,从房地产市场个体参与者的行为以及产生这种行为的更深层次的心理动因来研究房价的波动问题逐渐成为房地产经济学中一个新的研究方向。但纵观现有文献的研究视角、研究内容和研究方法,仍存在一些明显的缺陷。
在研究视角上,已有文献关于房地产价格波动的研究主要是基于供给和需求分析框架,考察房地产价格与城市和宏观经济基本面之间的关系。相对来说,对房地产市场微观主体的心理和行为因素与房地产价格波动的关系研究较少。目前处于经济转型期的中国房地产市场正经历着深刻的制度变革和政府干预,房地产市场微观主体的心理、情绪、决策行为对房地产价格的波动具有不可忽视的作用。因此,有必要对房地产市场微观主体的心理和行为与中国房地产价格波动之间的关系进行深入分析,以拓展和深化已有研究。
在研究内容上,早期的研究集中于提供支持非理性预期和心理的解释证据上,近年来的研究侧重于考察房地产市场微观主体的心理和行为因素在决定房价中所扮演的角色。虽然已取得了颇为丰富的研究成果,但是对于研究对象的选择和细化、个体参与者心理和行为对房地产价格波动的影响机制以及经济计量背后的经济解析等问题还需要进一步的深入研究。总体看,尚缺乏在行为经济学框架下对房地产价格动态性进行系统研究的基础理论分析与相关实证检验。更重要的是,运用行为经济学理论和方法针对中国房地产价格波动的研究较少。在借鑒国外较为成熟的分析范式时,还应注意到中国经济政治体制和房地产市场与西方国家的差异,灵活运用适当的理论和方法达到研究目的。
在研究方法上,诚如Nwogugu所言:房地产价格波动是一系列复杂因素的结果,社会心理、环境心理和家庭经济等是影响购房者行为、买卖过程、房地产需求和房价的主要因素,从某种程度上说,现有的房地产需求模型和房价模型都缺乏准确性[36-37]。同时,Mayer和Sinai也指出要确定基本面和行为因素在房价变化中的作用和地位,目前尚缺乏一个普遍认可的房价理性动态模型[43]。因此,现有模型有待重新构建与改进。另外,现实中不同区域房地产市场个体参与者的心理和行为随时间不断发展变化,因此,未来的研究中应注重从动态的角度来考量房地产市场微观行为活动与房地产价格波动的作用机制并提供经验证据。
参考文献:
[1]MILES WBoombust cycles and the forecasting performance of linear and nonlinear models of house prices[J]The Journal of Real Estate Finance and Economics,2008,36(3):249-264
[2]FAMA E FEfficient capital markets:A review of theory and empirical work[J]The Journal of Finance,1970,25(2):383-417
[3]CASE K E,SHILLER R JThe efficiency of the market for singlefamily homes[J]The American Economic Review,1989,79(l): 125-137
[4]CASE K E,SHILLER R JForecasting prices and excess returns in the housing market[J]Real Estate Economics,1990,18(3): 253–273
[5]CLAYTON JFurther evidence on real estate market efficiency[J]Journal of Real Estate Research,1998,15:41-58
[6]POTERBA J MHouse price dynamics:The role of tax policy and demography[J]Brookings Papers on Economic Activity,1991(2): 143-203
[7]BJRKLUND K,SDERBERG BProperty cycles,speculative bubbles and the gross income multiplier[J]Real Estate Research,1999,18(1):151-174
[8]CASE K E,MAYER C JThe housing cycle in eastern Massachusetts:Variations among cities and towns[J]New England Economic Review,1995,3: 24-40
[9]CASE K E,SHILLER R JIs there a bubble in the housing market?[J]Brookings papers on Economic Activity,2003(2): 299-342
[10]沈悦,刘洪玉.住宅价格与经济基本面:1995-2002年中国14个城市的实证研究[J].经济研究,2004(6):78-86.
[11]郑思齐,曹洋,刘洪玉.城市价值在住房价格中的显性化及其政策含义——对中国35个城市住宅价格的实证研究[J].城市发展研究,2008(1):4-7.
[12]POTEPAN M J.Explaining intermetropolitan variation in housing prices,rents and land prices[J].Real Estate Economics,1996,24(2):219-245.
[13]HWANG M,QUIGLEY J M.Economic fundamentals in local housing markets:Evidence from US metropolitan regions[J].Regional Science,2006,46(3):425-453.
[14]MEESE R,WALLACE N.Testing the present value relation for housing prices:Should I leave my house in San Francisco[J].Urban Economics,1994,35(3):245-266.
[15]FARLOW A.The UK housing market:Bubbles and buyers[R].Paper presented at the Credit Suisse First Boston Housing Market Conference,2004.
[16]De BONDT W.Real estate cycles and animal spirits[M]//PAGLIARI J.The real estate portfolio handbook.Chicago: Richard Irwin,1995.
[17]QUIGLEY J M.Real estate prices and economic cycles[J].International Real Estate Review,1999,2(1):1-20.
[18]FARLOW A.UK house prices:A critical assessment[R].Paper presented at the Credit Suisse First Boston Housing Market Conference,2004.
[19]SESLEN T N.Housing price dynamics and household mobility decisions[R].Paper presented at the USC LUSK/FBE Real Estate Seminar,2004.
[20]CLAYTON J.Rational expectations,market fundamentals and housing price volatility[J].Real Estate Economics,1996,24(4):441-470.
[21]LEVIN E J,WRIGHT R E.Speculation in the housing market[J].Urban Studies,1997,34(9): 1419-1437.
[22]CAPOZZA D R,SEGUIN P J.Expectations,efficiency,and euphoria in the housing market[J].Regional Science and Urban Economics,1996,26(3-4):369-386.
[23]周京奎.信念、反馈效应与博弈均衡:房地产投机泡沫形成的一个博弈论解释[J].世界经济,2005(5): 21-27,80.
[24]刘旦.我国高房价成因:一个基于心理学視角的解释[J].统计研究,2008(2): 52-57.
[25]CLAYTON J,DAVID L,ANDY N.Commercial real estate valuation:Fundamentals versus investor sentiment[J].Real Estate Finance and Economics,2009,38(1): 5-37.
[26]RIDDLE M.Fundamentals,feedback trading,and housing market speculation:Evidence from California[J].Housing Economics,1999,8(4):272-284.
[27]BLACK R T,BROWN M G,DIAZ J,et al.Behavioral research in real estate:A search for the boundaries[J].Real Estate Practice and Education,2003,6(1):85-112.
[28]NEUMANN J V,MORGENSTERN O.Theory of games and economic behaviour[M].Princeton: Princeton University Press,1944.
[29]NEWELL A,SIMON H.Human problem solving [M].Englewood Cliffs,NJ:Prentice-Hall,1972.
[30]TVERSKY A,KAHNEMAN D.Judgment under uncertainty:Heuristics and biases[J].Science,1974,185:1124-1131.
[31]SLOVIC P,LICHTENSTEIN S.Comparison of Bayesian and regression approaches to the study of information processing in judgment[J].Organizational Behavior and Human Performance,1971,6(6): 649-744.
[32]KAHNEMAN D,SLOVIC P,TVERSKY A.Judgment under uncertainty:Heuristics and biases[M].New York: Cambridge University Press,1982.
[33]CASE K E,SHILLER R J.The behavior of home buyers in boom and postboom markets[J].New England Economic Review,1988,11: 29-46.
[34]SHILLER R.Understanding recent trends in house prices and homeownership[R].NBER Working Paper No.13553,2007.
[35]SIMONSOHN U,LOEWENSTEIN G.The effect of previously encountered prices on current housing demand [J].Economic Journal,2006,116(508): 175-199.
[36]NWOGUGU M.Seller decisions in the US housing industry[R].working paper,December 2005.
[37]NWOGUGU M.Prospective homebuyers propensitytobuy in the housing industry[J].Developments Chaos and Complexity Research,2008,3(2):169-190.
[38]SCOTT P.Judgemental bias and housing choice[R].working paper,June,2010.
[39]SALZMAN D,ZWINKELS R C J.Behavioural real estate[R].working paper,July,2013.
[40]关涛.周期性波动的房地产市场:基于行为经济学的分析[M].太原:山西经济出版社,2008.
[41]邓国营,甘犁,吴耀国.房地产市场是否存在“反应过度”?[J].管理世界,2010(6): 41-49,55.
[42]人民银行宿州市中心支行课题组.基于噪声交易模型的区域房地产价格波动的实证分析——以安徽省宿州市为例[J].金融纵横,2012(7): 19-26.
[43]MAYER C,SINAI T.U S house price dynamics and behavioral economics[C]//FOOTE C L,GOETTE L,MEIERS S.Policy making insights on behavioral economics,2009.
[44]TALTAVULL P.PABLO F.Demand pressure and housing market expansion under supply restrictions[R].working paper,2009.
[45]况伟大.预期、投机与中国城市房價波动[J].经济研究,2010(9):67-78.
[46]黃静,王洪卫,柯昇沛.基于行为金融学的房价预期对地价的动态作用机制研究[J].财经研究,2013(7):134-144.
[47]贾生华,李航.噪声交易者预期与房地产泡沫——基于35个大中城市的实证研究[J].审计与经济研究,2014(3):85-92.
[48]SUN J B,KIM H,SIM L L.Housing price dynamics in a behavioral context[R].17th Annual AREUEA International Conference,July 2008.
[49]PIAZZESI M,SCHNEIDER M.Momentum traders in the housing market:Survey evidence and a search model[J].American Economic Review,2009,99(2):406-411.
[50]ARBEL Y,BEN-SHAHAR D,SULGANIK E.Mean reversion and momentum: Another look at the price-volume correlation in the real estate market[J].Real Estate Finance and Economics,2009,39(3): 316-335.
[51]WANG K.ZHOU Y Q,SU H C,CHAU K W.Overconfidence and cycles in real estate markets: Cases in Hong Kong and Asia[J].International Real Estate Review,2000,3(1): 93-108.
[52]ROUWENDAL J,SIMONETTA L.The effect of consumers expectations in a booming housing market[R].working paper,October,2007.
[53]MAYER C,SINAI T.Housing and behavioral finance[R].working paper,September,2007.
[54]BRUNNERMEIER M,CHRISTIAN J.Money illusion and housing frenzies[J].Review of Financial Studies,2008,21: 135-180.
[55]PIAZZESI M,SCHNEIDER M,TUZEL S.Housing,consumption,and asset pricing [J].Financial Economics,2007,83: 531-569.
[56]ACKET L F,CHURCH B K,JAYARAMAN N.Is there a link between money illusion and homeowners expectations of housing prices? [J].Real Estate Economics,2011,39: 251-275.
[57]刘仁和,陈英楠,程昆.货币幻觉与我国城市住宅估值[J].财贸经济,2009(2): 126-130.
[58]陈建,陈英楠,刘仁和.所有权成本、投资者预期与住宅价格波动:关于国内四大城市住宅市场的经验研究[J].世界经济,2009(10):14-24.
[59]邓敏,蓝发钦.再售期权、货币幻觉与商品住宅价格泡沫[J].上海金融,2011(8): 28-32.
[60]陈国进,刘金娥.异质信念、通货幻觉和我国房地产价格泡沫[J].经济管理,2011(2): 46-53.
[61]刘金娥,陈国进,胡卓红.异质信念、通货幻觉和中国区域房价泡沫[J].现代财经,2013(10):24-32.
[62]NORTHCRAFT G B,NEALE M A.Experts,amateurs,and real estate:An anchoringandadjustment perspective on property pricing decisions[J].Organizational behavior and human decision processes,1987,39(1): 84-97.
[63]CLAURETIE T M,THISTLE P D.The effect of timeonmarket and location on search costs and anchoring:The case of single-family properties[J].The Journal of Real Estate Finance and Economics,2007,35(2): 181-196.
[64]GENESOVE D,MAYER C.Loss aversion and seller behavior:Evidence from the housing market [J].Quarterly Journal of Economics,2001,116(4): 1233-1260.
[65]LEUNG T C,TSANG K P.Anchoring and loss aversion in the housing market:Implications on price dynamics[J].China Economic Review,2012,24(1):42-54.
[66]LEUNG T C,TSANG K P.Can anchoring and loss aversion explain the predictability in the housing market?[R].HKIMR Working Paper No.28/2011.
[67]ROCHE M.The rise in house prices in Dublin: Bubble,fads or just fundamaentals[J].Economic Medelling,2001,18: 281-295.
[68]WONG K.Housing market bubbles and the currency crisis:The case of Thailand[J].Japanese Economic Review,2001,52: 382-404.
[69]BADDLEY M C.Housing bubbles,herds and frenzies: Evidence from British housing markets[R].Working Paper,2005.
[70]周京奎.房地產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(4): 19-24.
[71]史永东,陈日清.信息不对称、羊群行为与房地产市场中的居民破产[J].财经问题研究,2006(12): 39-46.
[72]高波,洪涛.中国住宅市场羊群行为研究——基于1999-2005动态面板模型的实证分析[J].管理世界,2008(2): 90-96.
[73]贺京同,战昱宁,万志华.房地产市场中的羊群行为及其对商品房交易量的影响[J].浙江大学学报(人文社会科学版),2009(2): 172-180.
[74]柯昇沛,黄静.基于CSAD非线性模型的房地产市场羊群行为研究[J].管理评论,2012(9): 19-25,74.
[75]CLAPP M J,TIRTIROGLU D.Positive feedback trading and diffusion of asset price changes:Evidence from housing transactions[J].Economic Behavior and Organization,1994,4(3): 337-355.
[76]NOVY-MARX R.Hot and cold markets[J].Real Estate Economics,2009,37(1):1-22.
[77]孙小琰,沈悦,赵建军.投资者行为、正反馈交易与房地产价格异常波动[J].预测,2007(5):59-63.
[78]赵新华,屠梅曾.房地产市场中的噪声交易行为研究[J].财经研究,2008(1): 136-143.
[79]WESTERHOFF F H.Heterogeneous traders,price-volume signals,and complex asset price dynamics[J].Discrete Dynamics in Nature and Society,2005,10(1):19-29.
[80]KOUWENBERG R,ZWINKELS R C J.Chasing trends in the U.S.housing market[R].working paper,February,2011.