房价、利率和股票市场价格之间的非线性关系及波动溢出效应外文翻译资料

房价、利率和股票市场价格之间的非线性关系及波动溢出效应

摘要：本文探讨了利率与近年来台湾房价和股票价格大幅度上涨之间的相互关系。房价的变化影响银行不良贷款，而利率的变化直接影响个人和企业支付贷款利息的能力，突出了住房和股票价格之间的共同变动关系。本文主要以1985年1月至2009年3月的月台湾房价、利率和股市价格之间的非线性关系和波动溢出效应为研究对象，我们发现，平滑过渡向量误差校正模型(stvec-garch)具有最佳的拟合优度预测能力，同时三个变量之间的关系具有非线性和协整性。 具体来说，当利率是由房价或股票市场收益所主导的时候，房价就会主导股票市场的收益。股票市场的波动性对利率有明显的影响，这意味着借款人应该对股票市场波动性有所了解，并因此加强他们的风险管理。

关键词：非线性关系；平滑过渡向量误差修正模型（GARCH)；波动性溢出效应；房价；利率；股票市场回报；

1.引言

本文着重论述了最近台湾房价和股市价格回报的大幅上涨导致房价、利率与股票市场价格之间交互作用。 很明显，房价的变化对银行的不良贷款有很大的影响，而利率的变化也会影响个人和企业偿还贷款利息的能力。这反过来又促进了房价和股市回报之间的共同变动。本研究以1985年一月至2009年3月之间月度的数据资料，运用平滑转向量误差修正模型(STVEC-GARCH)，实证探讨台湾房价、利率和股票市场回报之间的非线性相互关系和波动溢出效应。

1986年，国泰人寿在台湾拍卖了国家财产局财政部的多处房产。这一事件促进了房地产的繁荣，增加了企业和个人的财富。由于市场表现出较高的盈利能力，企业和个人可以从银行贷款中获得资金，进一步对房地产和股票市场进行再投资，这反过来又导致了他们的资产和负债同时大量增加。1989年，台湾中央银行实施了228项选择性信贷管制，收紧外汇储备，以抑制炙热的房地产和股票市场。虽然台湾股票市场指数达到历史新高，但房地产市场恢复到以前的水平。然而，经济泡沫继续推动房地产和股票市场价格下跌。 如图1所示，尽管在全球金融危机(2007-2009年)期间，外国机构在台湾的外国投资有显著下降。但在2007年达到高峰， 此外，贷款利率自1990年以来也大幅度下降。图二显示台湾股票市场价格在2000年期间明显波动越新台币7000元 。

银行在房价上涨时，主要以房地产为抵押提供融资，当股价回报和房价下跌时，这种效应不仅会导致贷款抵押品价值被低估，还会减少个人的财富和收入。因此，个人无法偿还贷款，从而导致不良贷款的突然增加。这一结果进一步影响银行的经营，并极大地改变了存贷款之间的利差。基于上述观点，房价、利率和股价之间存在着相互关系。本研究实证研究了房价、股票价格和利率之间的波动动态和溢出效应。

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12

10

8

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4

2

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Loan Rate (%)

US$1,000 18000000

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10000000

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Taiwans Foreign Investment by Foreign Nationals (Unit: US$1,000)

图1.1985-2009年台湾外商投资(单位：1，000美元)和贷款利率(%)

资料来源：台湾投资委员会(MOEA)(www.moeaic.gov.tw)和Tej。

10000

8000

6000

4000

2000

0

Taiwans Foreign Investment by Foreign Nationals (Unit: US$1,000)

Taiwan Stock Market Price (NTD) NTD 12000

US$1,000

18000000

16000000

14000000

12000000

10000000

8000000

6000000

4000000

2000000

0

图2.1985-2009年台湾外商投资(单位：1，000美元)和台湾股票市场价格(NTD)

资料来源：台湾投资委员会(MOEA)(www.moeaic.gov.tw)和Tej。

我们处理的房价和股票价格大幅上涨关键问题，房价、利率和股票市场回报之间的产生互动效应。房价的变化会对银行的不良贷款的影响是递增的；利率的变化也会影响 个人和企业偿还贷款利息的能力，从而提高了房价和股市价格的联动。关于这个问题的相关文献，Chen(2010)指出，在一项抵押品交易中，台湾耐久消费对实际房价的反应具有统计学意义。 在英国，Attanasio(2011)等人。发现房价冲击对老年家庭消费的影响应该更大，收入冲击对年轻家庭的影响也应该有很大的影响。此外，Hirata等人。(2013)考察了过去四十年18个发达经济体的房价波动，发现各国的房价是同步的，随着时间的推移同步化程度也在增加。具体来说，全球利率冲击往往对全球房价产生重要的负面影响， 当作为全球货币政策的冲击本身不会产生相当大的影响。不确定性冲击似乎是解释全球房价波动的重要因素。许贤发及陈(201) 3)采用福布斯-里戈本多变量(Frm)检验方法，对希腊、英国、美国和香港四个不同地区的股票和房地产市场的传染情况进行了调查。 英国在欧洲债务危机期间，将其结果与直接进行FRM测试的结果进行比较。研究发现， 股票市场和房地产市场传染模式是不同的。这意味着投资者应该定期审查他们的投资，并意识到危机所引发的传染，以帮助他们减少损失， 改善自己的战略资产管理。最近，Louis和Sun(2013)研究了1979-2002年期间在美国的本地房价增长率与未来长期异常股票之间的跨区域联系。 研究人员提供了可靠的证据，证明公司长期异常的股票回报与这些公司所在的州过去的房价的的上涨是负相关的。然而，以往有关房价、股票市场价格和利率的实证研究较少。Schwert(1989)利用向量自回归和多元回归对波动率进行了研究股票价格回报与宏观经济变量的关系。研究发现，货币供应量波动与股票价格波动之间存在正相关关系。Fu等人对(1993)1984年至1993年的平均房价和恒生股票价格指数进行格兰杰检验。研究人员的实证结果表明，一段时间滞后的股票价格对房价有正向影响。Chirinko等人(2004)在一个13个国家的样本中，探讨了股票价格、房价和实际活动之间的相互关系.在广告中，Dees等人。(2005)使用全球VAR(GVAR)模型研究了各国货币、石油和实际股票冲击的作用，其中包括一个因子结构来模拟各国之间的联系。Case等人(2000)考察了1987-1997年国际商业地产市场的动态。研究人员得出结论认为，商业房地产市场之间的相互作用是通过GDP联系进行的，而商业地产则是对一个国家生产力的押注。Dolde和Tirtiroglu(2002)对 房价变化的波动率进行建模，发现美国四个地区房价变动的月波动率有12种显著的波动率和24种显著的下降的变化。

1975年至1993年间的房价指数，研究人员发现了波动性有显著区域间扩散，并指出了经济状况与住房市场波动性和回报之间的联系。 对家庭住房波动和回报对家庭和房地产投资者都有价值。最近，Hoesli和Reka(2015)利用美国REIT和股票市场之间的相互依赖关系调查了 跨资产框架内金融传染在交叉中的动态。研究人员证实，房地产投资信托基金与股票之间普遍存在传染，这一现象是由以下因素驱动的： 行为和流动性机制。

利用结构向量自回归(SVaR)模型的脉冲响应，Musso等人.(2011)认为货币政策-冰冷的信贷供应和住房需求冲击-的影响是定性的。，在美国和欧元区也是如此。与此同时，研究人员发现，美国货币政策冲击对房地产市场的传导力度强于欧元区。这意味着住房市场作为货币政策冲击的传导渠道在美国可能比在欧元区发挥更大的作用，而住房需求和信贷充足冲击的证据则较少。关于货币政策冲击，Jarocinski和Smets(2008年)和Goodhart和Hofmann(2008年)进行了类似的分析。分别代表美国和一个工业化国家小组。Iaco viello(2005年)、Iaco viello和Neri(2010年)和Calza等人(2013年)认为，宏观经济中房价的变化大部分效应是通过一种抵押物机制产生的，因为信贷受限的家庭只能靠住房权益来借贷。之前的研究表明住房投资是商业周期的主要指标，也是商业周期的一个重要因素(莱默，2007年)，房价波动对消费有显著的财富影响( 艾尔2005年)。Pavlidis等人(2009年)发现，房价对消费的财富效应仅限于泡沫引起的房价波动造成的。根特和欧杨(2010)发现住房与整体活动之间的正相关在我们的横截面上并不成立 ，这是令人费解的，因为房地产市场的冲击在很大程度上是地方性的。

此外，协整经常被用于分析不同变量之间的长期均衡。该方法不仅利用向量误差修正模型(VECM)检验了长期均衡，而且还考察了短期动态平差(Engle，Granger 1987；Engle 1982)。然而，当某一特定事件的影响超过股票市场的价格限制时，股价就会平稳地调整。谢永龄(2001)利用1974-1998年期间香港的数据显示，住宅物业价格对普通股价格的影响，是写字楼价格对股票价格影响的127%以上，而股价的变动则随住宅及写字楼价格的变动而变动。作者还认为，尽管预期的变化是由影响房地产与股票价格经济基本面决定的，此外，Sing and Tan(2013)利用dc-garch模型检验了美国、英国、爱尔兰、澳大利亚、香港、新加坡等6个市场股票与房地产直接回报之间的时变相关性。研究人员在股票收益和房地产直接回报之间的条件协方差中存在明显时变效应；这表明，在繁荣市场中，条件协方差有所增加，但在危机后时期则变得更弱。

在此基础上，本研究将stvecm-garch应用于平滑平差建模，捕捉阈值效应。股票价格、房价和利率在极端事件发生时存在差异。具体来说，我们利用转移函数正确地识别和捕捉这三个变量之间不同状态下的非线性处理。我们还建立了GARCH效应模型以测量上述三个变量之间协同运动中的阈值效应与波动溢出(Bollerslv 1986；Bollerslv等1992年、1998年)。本文的实证结果为房地产、股票市场和政府机构的投资者和决策者提供了政策参考。

2.平滑过渡向量修正GARCH模型(STVEC-GARCH)

为了量化事件发生时股票价格、房价和内部利率之间的平稳调整和阈值效应，我们将stvecm-garch恰当地应用于我们的实证估计，如果一个时间序列在协整中存在，则它有一个相应的VEC模型.在建立STVEC模型之前，第一步是建立VEC模型，第二步是测试线性度，最后一步是选择模型(Rothman等人2001年)。

2.1向量误差修正模型(Vector Error Correction Model)

首先，我们建立了一个VECM模型来模拟股票价格、房价和利率之间的相互关系：

Ht  a0  a1Zt 1  ai1 (Ht i ) 

i1

p p (1)

ai1 p (St i )  ai12 p (Rt i )  ht

St  b0  b1Zt 1  bi1 (Ht i ) 

i1 (2)

p p

bi1 p (St i )  bi12 p (Rt i )  ht

Rt  c0  c1Zt 1  ci1 (Ht i ) 

i1 (3)

p p

 i1 p t i  i12 p t i ht

其中：Ht、ST和RT表示t和t-1之间房价、股票价格和利率的变化，即Zt 1  Ht 1  c0  St 1  Rt 1 , 定义为滞后一个月的房价、

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