区域房地产价格的溢出效应研究

　　内容摘要：本文研究了北京、上海、广州和深圳的房地产市场间的均值溢出效应和波动溢出效应。通过分析得出：第一，北京和广州、上海和广州房地产市场间存在显著的双向均值溢出效应；上海对北京房地产市场具有单向的均值溢出效应；北京对深圳房地产市场具有单向的均值溢出效应；广州对深圳房地产具有单向均值溢出效应。第二，区域房地产存在显著的双向波动溢出效应，任何市场的波动信息都会对其他市场产生影响。
　　关键词：区域房地产市场溢出效应VAR-MVGARCH-BEKK
　　近年来我国房价一直居高不下，国家为此出台了一系列调控措施，但房价上涨的势头并没减缓。房地产是一种商品，价格应由供求关系决定。但房地产具有消费和投资双重属性，其价格变动就变得更复杂，许多学者基于我国整个房地产市场，探讨房地产市场微观主体的投机行为和宏观政策环境等对房价的影响（刘金娥（2010）、周晖和王擎（2010）、陈国进和刘金娥（2011）、朱英姿和许丹（2013））。也有学者研究发现了一个城市的房价的变动信息会对另一个城市的房价产生影响，Meen（1999）研究发现住宅价格的连锁反应。Holly（2011）发现住房价格扩散包括区域和空间效应。陈雪楚、彭建刚和吴梦吟（2012）、洪涛、西宝和高波（2007）发现中国房价存在联动性。谭政勋和周利（2013）发现我国房价波动的空间效应。对区域房价的相互影响关系进行研究，可以更好地把握房地产市场的波动规律，有利于各种宏观调控政策的实施与执行，对于房地产市场的健康稳定发展具有重要的意义。为此，本文采用VAR-MVGARCH-BEKK模型分析区域房地产价格的溢出效应。
　　数据说明与数据特征分析
　　本文选取2005年7月至2013年7月四个一线城市北京、上海、广州、深圳市作研究对象，选择国家统计局公布的环比新建住宅的房屋销售价格指数（上月=100）作为房价的指标。令Ri，t=HPi，t-100，其中Ri，t表示i城市t时期的房价增长率，HPi，t表示i城市t时期房价指数。i=1，2，3，4代表北京（BJ）、上海（SH）、广州（GZ）、深圳（SZ）。
　　初步统计分析显示，北京、上海、广州、深圳的房价增长率的峰度都大于3，说明它们的房价增长率分布均显著异于正态分布，呈现“尖峰厚尾”的现象。ADF单位根检验表明北京房价增长率在5%的水平下显著拒绝存在单位根的原假设，上海、广州、深圳的房价增长率在1%的显著性水平下都显著地拒绝存在单位根的原假设，说明北京、上海、广州、深圳的房价增长率均是平稳系列。Crawford和Fratantoni（2003）、Miles（2008）发现了不同地区的房价的波动聚集性。应用ARCH-LM检验对四个一线城市的房价增长率进行波动聚集性进行检验，发现四个城市的房价增长率具有波动聚集性的特点。本文将采用GARCH类模型描述房价波动过程。
　　实证方法介绍
　　本文采用四元VAR-MVGARCH-BEKK模型研究北京、上海、广州、深圳四个城市的溢出效应，包括价格溢出效应和波动溢出效应。构建均值方程如下：
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