盟需击REALESTATE 投资房地产可以对冲通货膨胀风险吗一一以中国内地为例邸俊鹏'(1.南开大学经济学院，天津300071)摘要:本文基于费雪效应，考察了中国内地过去20余年间通货膨胀率与房地产收益率的同期关系、长期均衡关系，以及在不同收益率条件分布下二者的关系.结果表明，短期内投资房地产不能对冲通货膨胀，但从长期来看，投资房地产却是对冲通货膨胀的有效工具。然而在房地产收益率处于"极端"情形下，盲目技资房地产不但不会抵御通货膨胀风险，还会带来是大的损失。关键词:房地产，通货膨胀，对冲中图分类号:文献标识码:B文章编号:1∞1-9138一(2012)02-001 0一17收稿日期:2011一12-15费雪效应揭示了通货膨胀率预期与利率之年底以来通货膨胀率"节节高升"人们为了避免间关系，名义资产回报率=实际资产回报率+预通胀侵蚀财富，纷纷投资于房地产。那么在我国，期通货膨胀率。Fisher(1930)指出在特定的经济过去的20余年间，投资房地产是否达到了对冲通制度下，实际利率往往不变，当通货膨胀率预期货膨胀的目的?房地产收益率与通货膨胀率的短上升时，经济体要求名义利率上升以弥补边际效期和长期均衡关系如何?在什么情况下，投资房地用的损失和抵消实际购买力的下降。因此，理论产能有效对冲通货膨胀?上，资产(股票、地产、黄金、外汇等)收益率会随1文献简述着通货膨胀率的上升而提高:亦即，当通货膨胀关于资产对冲通货膨胀能力的分析始于对美来临之际，持有货币只会面临贬值的危险。根据国股票的研究，然而大部分结论认为股票不是有费雪效应应该将这些货币投资于一定的资产，以效的抗通胀工具(ßodie1976)。如Gultekin分别免受通货膨胀侵蚀，从而达到对冲通货膨胀(In对25个国家1947年1月至1979年12月期间的flation Hedge)的目的。资产组合理论认为，房股票收益率和通货膨胀率进行研究，发现P系数地产具有对冲通货膨胀的特征，国外的实证研究中有18个为负(即股票不能对冲通货膨胀)，只有伊支持了这样的结论。我国自20世纪90年代以两个国家为正。相比之下，多数的研究表明房地产甸来，通货膨胀基本上处于上升通道，尤其是2009普遍具有抗通胀能力。Fa皿a和Schwert(1977) A t~ A 10学术簸. 췲랽쫽뻝훐맺ퟳ⌹뎿춶ꆪ?⠱햪웚헍쿂맘컄쫕럑볤훆짏폃ퟅ살쏢晬䡥뗘횧쓪춨맽믵닺㇎킧ㄹ뛔막솽웕맘慴뾡볼춼헂룥톩춨뛈짽뗄쇙摧닺쓏㜶ꎮ튪뻹ꎬ쿗맘쫜돖룮뗗헍좥엲뫍쓜막㈵욱폐룶뇩폚楯ꆪ열듊럖뇠죕킧믵쿂쪱쯰횮攩뻟ힼ⦡쓏ꎺ뫢떫쎤뇪쾵춨쇋쮯틔쟖뗄헍뎤폐욱뾹룶쫕ㄸ맺?ꆯꎺ샠뫅웚펦엲ꎬ쪧볊뗄폐믵ꏈ뾪놾맘듓쒿쪶ꎬ닺믵헢ꆤ살쪴㈰킧춨맺틦룶볒틔랿뫅ꎺ뷒헍쪵뺭뫍ꎬ펦쒿뛔엲?듳컄쾵뎤춶싫쏻⢹헍엲퇹㈰춨닆폠쒿뻹뛔퇐볒싊캪뾹뗘ꎺ㈰쪾싊볊볃뗖돖룃뗄돥헍畬훐랿톧믹ꎬ웚ꎺ틥짆싊헍뗄ㄱ믵뢻쓪뫢돥뺿릤ㄹ뫍뢺헽춨닺䘲〱ㄱ쇋ꆣ샻쳥쿻폐붫춨믹瑥춨뺭폚틔살랿?놡뗄쟖뷡엲볤㾷맘뻟㐷⢼ꆣ헍ꎬ㤳ⴹꆪ춨䙩싊튪쪵믵헢놾歩맺믵볃럑벰뾴뗘닺ꊵ짏쪴싛헍럗ꎬ뾵쾵좻⡂쓪뒹쿠쓜춨ꎮㄳㄲ믵獨췹쟳볊뇒킩엲溷뗘엲쓚톧톩퓚ꎬ닺믘?짽ꆣ싊럗춶죧뛸潤㇔짆뇈솦믵?㣒ⴱ엲敲췹쏻릺횻ퟩ헍뒦횱헍풺킧늻춶엲묨?헍놨⠱틥싲瑱뛸믡뇒듓뫏뗄컒폚ꆰ響뫎듳楥싖놲횮ꆣ쓜뗘헍㈰싊㤳뇤샻솦쏦춶샭쳘짏닺ꎬ펦춬떫ꊻ쳡뛸맺뷚랿헒㿔?늿성믄쿂䙡솦ㄲ풤〩싊뗄쇙싛헷짽쳬ꎬ쫕랿늻㷊욽룟듯ퟔ뷚폚뗘?럖㤷뷸?浡캪뗄뛔⤰웚횸떱짏쿂뇡폚죏ꎬ춨뷲뾼틦뗘믡떼ꎻ떽㈰룟랿닺쫓닃뷡㧄탐풳뛠뫍럖뿉돥㋒폫돶춨짽붵횵튻캪맺뗀샽㌰달싊닺뗖쫗ꋍ틠뛔쫀짽뗘쫇듇싛퇐쫽卣컶묰샻퓚믵틔ꆣ뗄뚨ꎬ췢쪼〰쇋쳵좴폹쪲벴돥볍ꆱ닺럱ꢻ죏㋔뺿뗄桷〱싊쳘엲쏖틲캣뗄랿폈폚틔㜱훐볾쫇춨請ꎬ㤰ꆣ듯캪싆퇐敲ヒ횮뚨헍늹듋쿕쪵웤?맺럖뛔믵?젩떱쓪죋쓇떽슣막?랢뺿琨묱뗄싊뇟ꎬꆣ닺횤쫇쏀쓚늼돥엲ꣂ쫕춨듺쏇쎴쇋췂곍욱쿖촩뇭ㄹ?뺭풤볊샭룹ꎬ퇐㈰뛔뗘쿂춨헍쨫볃웚킧싛틦믵뻝틔뺿〹캪퓚뛔쪵뛗늻?烏ꎬ쏷㜷맽뛾믵럧풤싊엲⡉쇋컒돥쒶쪷쫇뗊횻랿?돥좥헟엲쿕믡헍渭뇜맺춨?뾵폐뗘㈰뗄헍ꎬ쯦쏢?닺폠맘뗄뮹춨쓪쾵폐믡볤ꆣ킧듸믵춨뷡릤살믵맻뻟룼엲뇭ꆣ듳엲헍쏷좻뗄싊ꎬ뛸쯰헍폫뛌퓚쪧랿웚ꆣ뗘쓚럧닺춶쫕쿕틦랿싊뗘뗄닺뒦싰춬늻폚웚쓜ꆰ맘뛔벫쾵돥뛋ꆢ춨ꆱ뎤믵쟩엲탎
. 皇盟芒由垣CHINA REAL ESTATE 的研究表明美国在1953年至1971年间，投资房表明上海消费物价指数与商品住宅价格存在长地产能起到很好的抗通胀作用。Marti n (1994)对期均衡关系:而在北京不存在长期均衡关系，房瑞士的研究也支持了这一结论。关于投资房地产价抵御通货膨胀的能力不显著。JohnL. Glas›应对通货膨胀的内容也有作者从行为金融学的cock、丰雷等(2010)运用1998-2006年香港房地角度进行了研究。如8runnermeier和Juiliard产市场的数据对房地产对冲通货膨胀的特性进(2008)认为，如果市场遭遇"货币幻觉飞资产持行了检验。在Fama-Schwert的框架下，将预期和有者在面临高通胀预期时，不会技资于房地产，未预期通货膨胀率从名义通货膨胀率中分离出而是倾向于把证券化的投资组合作为对冲通货来，采用协整分析方法得出:短期内房地产具有膨胀的有效工具。Piazessi和Schneider(2010) 对冲预期和未预期通货膨胀的性质:但长期来则进一步研究了房地产作为金融资产多样化投看，除了写字楼房地产回报率与通货膨胀率具有资组合的最优决策。纵观这一领域的文献发现，协整关系，商业、居住地产回报率则与通货膨胀无论在研究方法上还是所采用的数据上都有了率不存在长期均衡关系。总体上，香港房地产不变化。在建模方法上，从早期简单的线性回归是对冲通货膨胀的良好资产。(Fama ，1977)，到考虑序列相关性的自回归移动上述学者对房价和通货膨胀进行了有意义的平均(ARMA)模型(Linneman，1988)，再到考虑动研究，但仍有不足之处布待完善z一是在建模时态性和长期均衡的向量误差修正(VEC)模型。在没杳考虑到金融资产序列的"高峰厚尾"特征和数据的使用上，有直接交易的房地产价格或收"波动集群"现象。二是把消费物价指数(CpI)当益，也有证券化的房地产交易数据。诚然，越来越做通货膨胀率的代理变量(对数CPI对着对数房复杂的理论模型，日渐精细的计量工具，加之采价回归，得到的P系数是弹性，即房地产收益率用不同的样本区间和不同类型的数据，得出了不与通货膨胀率之间的关系，而非房价与通货膨胀同的结论，但多数实证研究结果表明，房地产可的关系)，来研究房地产价格与通货膨胀率的影以有效地对冲通货膨胀。响，属于概念混淆。三是将月度CPI同比数据直国内关于资产抗通胀能力的文献较少，关于接用于计算，而没有转换为环比数据，更没有调房地产的更为鲜见。相关的研究主要集中在z一整为可以比较的定基数据。四是以房地产的指数是房地产价格与通货膨胀率以及产出等经济变类数据而不是实际数据作为房价的代理变量，如量的关系以及传导机制。二是房地产价格与通货国房景气指数不能反映真实的房价波动。膨胀预期的关系，以此衡量是否应该将房地产价本文拟弥补以上不足，在费雪方程的基础上，格纳入到居住类消费价格指数中去。但也有为数分别考察房地产收益率与通货膨胀率的短期和不多的学者对本文关注的话题进行了研究。喻旭长期关系。首先介绍本文采用理论模明和计量方兰、李峰采用我国2000年1月至2009年10月法:接着建立条件异方差一广义误差分布模型，期的月度数建立VAR模型，研究了房地产价格与考察房地产同期抗通胀能力:用协整方法检验房通货膨胀的互动机制。张红、章辉赞(2008)分别地产收益率与通货膨胀的长期均衡关系:并首次f 对北京和上海居民消费价格指数(CpI)和中房住分析了非正态的房地产收益率分布在不同的分l匈宅价格指数(HPI)的时间序列进行了研究，结果位数F对冲通货膨胀的能力。/去S也/喝一一豆和自췲랽쫽뻝뗄뗘죰펦뷇⠲폐뛸엲퓲컞뇤⡆욽첬쫽틦뢴폃춬틔맺랿쫇솿룱늻삼웚춨뛔햬탻䍈剅䕓뇭볛䲣捯닺탐캴살뾴킭싊짏퇐쎻ꆰퟶ폫쿬뷓헻샠놾럖뎤램뾼캻톧훐만닣琹볧ㄱ粡䅌呁깇쫵퇐쪿뛔헟헍ퟩ싛뮯慭뻹탔뻝퓓늻뗄뗘랿쓉뛠ꆢ믵놱볛쏷돥춨폃캪쫽컄뇰웚달컶닺뛈〰쫇뷸ꎬ폐쓚뗖捫쫐쇋풤헻쫶뺿늨믘맘ꎻꭁ呅污냦쎢뺿뗄춨퓚뫏ꆣ憣⡁뫍춬뷡닺뗘죫샮엲뺩룱짏뫢돽돥뾼믵폚뿉뻝쓢랿쇋쿂쓜뷸㠩쟣튻튲킧맘풤퓂폹ꆢ뎡볬웚닉듦톧ꎬ뚯맩쾵쫴뺰뷓쫕玡ꆤ믷뇭퇐믵쏦폐뗄퓚갱前뎤쪹샭싛닺쾵떽톧럥헍뫍횸몣맘웚쇋춨싇엲볆틔뛸쏖달뗘럇뛔?㈰웰탐죏쿲늽뗘폚웚뛈춨럡퇩폃헟떫벯ꎬ⦣웸ퟅ틦퇯ㄲ쏷뺿엲쇙킧ퟮ붨㤷䄩웚폃싛퇹ꎬ룼볛틔뻓헟닉뗄짏쫽쿻쾵뫍킴믵떽헍쯣뇈늻늹랿ꆣ닺헽돥떽쇋캪폚퇐횤뛔뗄쫽믵샗ꆣ킭ꎬ뎤죔좺뗃헍곀룅횸붨싊ꎮ쏀튲헍룟릤폅랽쒣㜩뻹짏놾떫캪룱벰힡뛔폃뮥몣⡈럑ꎺ캴ퟖ엲뷰싊ꎬ뷏쫇틔뗘쫗춬첬춨?뫜퇐ꎬ냑뺿좯돥닺맘붨엲뗈뻝퓚헻짌웚랿폐ꆱ떽싊듑쓮쫽솢폫맺횧뗄춨뻟뻶램랽ꎬ탍뫢쟸뛠쿊폫뒫샠놾컒뚯뻓偉컯뛸풤슥헍죚쪵짏닺쿈웚믵뫃뺿죧횤쇋뮯춨뾹쾵솢⠲뛔䙡럖튵뻹늻쿖횮킾믬쳵퓚돖쓚헍ꆣ닟짏램떽⡌뗄폐ꎬ볤쫽볻춨떼쿻컄맺믺쏱⦵볛웚랿듺쎻뚨볊늻쫕뷩뾹엲뗄ꆣ맻좯랿믵춨ꎬ噁〱浡싊컶ꆢ뫢ퟣ쿳烏볤뾷쿽쓜볾ㄹ쇋죝풤偩뮹짏뾼楮쿲횱죕뫍쪵믺럑맘㈰훆쿻쓊횸놱뗘솼닺샭폐믹쫽틦짜헍뾹죧쫐뮯뗘랿엲헍틔勄쓜〩ꆪ듓랽뻓맘춨횮뗊뗄뾵랴틬㔳헢튲웚慺ퟝ쫇ꎬ싇湥솿뷓붥늻횤쿠훆볛힢〰ꆣ럑놼쫽뺩믵닺뫃탲뇤뻝싊놾쓪춨튻폐䉲뎡쪱뗄敳닺맛쯹듓탲浡컳붻뗘뺫춬퇐헍쓜맘ꆣ듋룱ꏐ헅볛폫늻솦퓋卣쏻램엲믘힡쾵믵뒦쇐뛾솿?죽뮻뻝ퟷ펳퓚컄랽쫕훁뷡ퟷꎬ獩헢닉퓧쇐溣닮틗쾸샠뺿뗄싊뛾횸뮰㇔뫬룱짌듦놨⢶캪럑춨틦헍畮퓢춶닺ꆣ솦뫢춣늻폃뛔桷틥뗃뗘엲폐쫇잵쾵謁헦ㄹ싛헟늻뫍튻폃웚쿠갱탞뗄탍뷡퇐틔쫇쫽쳢싖ꆢ횸킽욷퓚싊ꆣꆰ퓊뮷쯄랿톩믵ꎻퟷ湥폶캪붻솿곑쿔돥敲춨돶닺ퟜ헍듽냑꿐ꎬ?붫쪵뎤㜱ꆣ듓믡卣쇬뗄볲맘㤸헽랿볆맻뺿벰훐뷸섲헂쫽힡뎤탔폫룟﵃뇈쫇볛랽엲샭폃럖폃牭ꆰퟩ뷰틗컄쫇킾훸춨璵믵ꎺ믘쳥췪쿻풣뛸퓂맣웚쓪맘탐춶桮폲쫽떥탔㠩⡖뗘솿뇭훷닺좥〰믔⡃탁햬웚훊춨럥偉틔뗄돌헍싛킭늼ꆣ敩믵뫏죚쫽쿗럱뿁ꆪ쒿엲뛌놨짏탐짆럑겼럇뛈랿틥뻹볤폚캪敩뗄뻝ꎬ䕃닺릤쏷튪돶ꆣ쇋㧄퓞偉쯑볛뻹ꎺ믵뫱뛔랿듺싊쒣헻퓚䵡敲뇒ퟷ뻝뷏펦쮷䩯㈰엲헍웚싊ꎬ쇋ꎺ컯뒷랿ꢻ䍐볛컳뫢ꎬ춶뷰폚摥컄짏쿟ퟔ퓙⧄볛뻟벯뗈떫퇐⠲⦺킾룱뫢엲캲ퟅ뗘샭믹뗄탍랽늻牴뫍믃캪닺ꆣ짙룃뾵桮〶헍?싊쓚퓲쿣폐튻볛䧍늨닮춶죚랿爨쿗뚼탔믘떽ꏐ룱ꎬ뗃훐뺭튲뺿ピ〰췖뾣듦맘뎤헍ꆱ뛔룼닺뇤뒡뛌뫍램춬楮䩵뻵뛔뛠돏ꎬ붫?쓪뗄슣훐룛틢쫇횸겱뚯럖랿톧뗘㈰랢폐믘맩뾼춡믲볓돶퓚볃폫ꆣ?㠩킷경쾵웚싊쳘쫽쎻솿짏볆볬⠱楬ꆱ돥퇹좻맘謁쿣쳘경틥퓚쫽響췂죊ꆣ늼랿뗘뗄닺쿖쇋맩틆싇ꏔ쫕횮ꎺ뇤춨캪폷럖뿗뎤ꎬ살뻟헷폐횸뫍솿퇩㤹닺楡ꎬ춨?뮯뚯닉늻뿉폚튻믵뗘쫽탱?뇰랿룛탔ꯔ샫폐뗄붨뫍⡃헒쪵ﶾ뗷죧랽쒣늢㐩牤믵춶풽닺랿뷸꓆돶뻟엲쒣偉쓓?탍쫗뛔닺살볛?뗘?폐헍늻쪱⦵ꎬ듎돖풽?
屋盟Fm垣CHINA REAL ESTATE 2理论模型和计量方法于1，则不能。费雪方程揭示了通货膨胀预期与利率之间关式(5)反映的是收益率与通货膨胀的同期关系，其一般表达式为z系。事实上，费雪效应是长期均衡的结果。通货膨R=E-(r) + E-(πt) +问(1)胀发生时，为了保值，资金会流向相对安全的房地tt1tt1 其中，Rt为名义利率，Et-1(η)，Et-l (πt)分别产市场，于是便推高了房价，而房价的上涨会带动表示在t-1时期对t期的利率和通货膨胀率的预普通物价上涨，从而推动又一轮的通货膨胀。因期，均为误差工页。如果定义实际的利率为Tt，实际此，房价与物价之间是相互作用的，并在这种相互发生的通货膨胀率为饵，那么实际值和预期值之作用下达到均衡。如果房价与消费品价格之间存间的关系可以表示为z在协整关系，则这种内生变量之间的相互作用可η= E-(η) + V1t (2) 以通过向量自回归误差修正(VEC)模型来刻画zt1 πt = t:t-l (πt) + v2t (3)" /1Yt =μ+几.dYt-l+ 1 .dYt-2 +…+几-V1t、V2t为预测误差。将(2)、(3)式带入(1)式11:+1 + nYt-1I: + et 得到费雪效应的检验式:其中y仇t=(υl叽nP吭'习"t+πt+ W(4) 正机制的关于/1Yit只的向量自回归(刊VAR盼)模型，等式t 其中，Wt= Ut -vlt -v2t。右边添加A只的滞后项是为了消除误差项e鸟t中的对于房地产市场，费雪方程表明房地产的名自相关，使其变成白噪声，没有这些项就不能体现义收益率是实际收益率和通货膨胀预期的反映。模型的动态性。如果Yt-/(町，且非平稳变量间存在在实际收益率不变的情况下，如果通货膨胀提高协整关系，那么这些变量的线性组合是平稳的，亦一个百分点，房地产的名义收益率的提高超过即n=αβ庐'yt44(的。α调节系数矩阵，ß是1%，那么投资房地产就可以被视为对冲通胀的杳协整矩阵。ßYt-K就是我们关注的长期均衡关系。效工具。反之，如果小于1%则不能对冲通货膨胀在本文中房价与物价的长期均衡可以通过检验下(Johnson、Smith, 1970)。在实证分析中，将(4)式面的协整方程来得到2表示为可以检验的表达式zInP= y + 8lnPr (8) t 由于采用价格的对数，所以系数。表示房价Rt =a + 7r+ e(5) t t 其中，假设实际利率α为常数。如果Rt表现对物价的弹性。若9>1.表明房地产可以有效地出披动集群的特征，而且分布非正态，应该建立自对冲通货膨胀:若0<8<1，则表明可以部分对回归条件异方差(ARCH)模型z冲通胀。Rt=tl + ßπt + (6) e对于非正态分布的变量，考察不同分位数下t 气=eao + al el-l + a2l-2 + + aqel_q (7) 变量之间的关系是有意义的。普通最小二乘估计其中，et为误差项，ht为房地产收益率的条件得到的是被解释变量的条件期望与解释变量的关方差。实证分析中，一般采用对数收益率，Rt= ln鸟系，亦即解释变量与被解释变量之间的平均关系。-lnPt斗，π"t= lnpt -lnPt-l ，P、阳分别表示t期而分位数回归可以描述被解释变量条件分布的全tf 房价和消费品价格。所以为弹性系数。如果貌，所以可以得到他们之间更丰富的信息，而且估PP啕二月，贝IJ意味着房地产可以对冲通货膨胀:如果小计结果更稳健。分位数回归通过最小化损失函数A S也JA 121学相.췲랽쫽뻝훐만랿⏫쟼㋀럑쾵剦⠱웤뇭웚랢볤牴⠲ꎻ⠳ㄷ뗃돟⠴?ꎮ뛔틥퓚튻ㆣ킧⡊剴⠵돶믘⠶梣⠷랽ꆪꇝ㉻폚쪽헍닺웕듋ퟷ틔䅹ꆮ欫헽폒ퟔ쒣킭벴㞣奴쏦普⠸평돥뇤뛸쎲볆䵴氫㵈偦㴦뗄瑴ㅨꆪ쪵릤맩닮汮⠵랢킭琽뇟탍헻ꎯ걐놾럖뷡?톩ꎬ훐쪾짺떽ꇪ폚쫕룶ꖣ潨늨갽볛ㆣ톧ꆣ쫐춨폃믺쿠ⵋ컯돥솿㶳듅汬噬⯂㵹?튻맘㶵뛊볊뻟캪쳵ꆣ側⦷짺헻맽룘쳭㜽컄킭헍럇캻맻랽웤ꎬ퓚싒뗄럑우랿틦냙계湳뚯慯뫍곔쫂뎡컯쿂妡훆뻘닉볛춨횮틠쯹璡祴볒⯂갷⭏ꏐ氨쾵뫒㉣睴꩖쫕ꆣ뿉볾쪵ⴱ듓쪱맘쿲⭮솦뚯慰훐헻헽쫇쫽룼ꆪ돌튻勎琭ꇪ춨톩⬷뗘싊럖쟃潮볙벯⭡뫰쿻ꆤꎬ볛듯ꌽ뗄헳폃믵볤벴틔牣汮뭬㉣ꯘ欫춺牏뿉묱캪틦랴틔틬횤ꎬ믄뎵쾵솿䅹湁첬랿랽놻믘컈ꆣ뷒냣㇊캪믵킧欫닺쫇뗣듍ꆢ짨좺⭥汥럑㈰짏폚폫떽⡦맘쪹⡯灲볛떯엲뗄뷢뿉整?ꉣ춼⬦틔⡔풤싊횮볬랽럖穲?쓊캪ꎬퟔ瓒礬탔쓇볛돌뷢맩붡?쪾뇭뇆컳엲펦睴쫐쪵ꎬ뛗卭뗄䱬욷ㄲ쫇헇컯뻹渦폚웤⦡슬룱탔헍맘쫍틔웁튻뇭牴닢늻ꎬ퇩닮컶琽?쟊쇋퓲믘묱뗄ꆣ쎴폫살늼쫍뿉⤫⭥쇋듯?닮헍뗄뎡볊랿쪷楴쳘⭡볛얷ꎮ럑뇣ꎬ뫢䅹ꍡꆮꆣꎻ쾵뾷ㄨ쪾⤫컳뇤죧뗄⡁훐汮헒놣헢맩⯕훍컯뗃틔럖뿚?춨쪽﯂푴쿮싊볬ꎬ쫕뗘뾵梣샻헷㉥룱?톩췆듓횮ꆣ汮璵돉뗷奴뛔죴쫇붷㝲캪瀲닮뗄맻뇭剃灴횵훖컳﵁뫳킩볛떽뇤솿쏨캻汦믵캪쪣웚ꆣ퇩럑틦닺?갱싊ꎬ琲킧룟뛸볤죧炡쓏냗뷚쫽漾〼폐폫쯻?琩ꎺ쟩킡듯䠩튻ꆪ쫓쓚닮祴쿮⦣뇤뗄솿쫶엲ꎺ곗뗄죧㝲붫쪽톩싊뿶諭폚㤷뿚뛸쒣弲桴냣汮쯹謹펦쇋췆쫇맻짺탞튻ꌩ퓫걣솿쾵碾뎤ꎬㆣ〼틢쳵놻쏇믘汣⠲쿂ㆣ탍닉灴ꢻ뷰뇤헽㈫ꆫ뗄웚뾼볾맩헍샻맻掣ꎺ랽뫍쏻춿〩캪쟒⮡틔짒쫇랿뚯쿠ꆯ뿗짹쫽췊쯹겱틥뷢횮⦡ꎬꗔꎺ폃튻믡솿⡖ꆭ쇋䨨쿟뻹달웚풤뭬싊뚨계돌춨틥짒ꆣ뎣럖괫랿ㄳ풶뎤볛폖뮥풻뻘쟎틔곔뗄쫍볤ꈨ죧뛔ㆣ쇷횮䕃⯑쿻ㄩ탔뫢늻췻뇤맽웚⡔뫍틥쟃뇭믵쫕풱퓚쫽늼ꆫ뗘캪풳ꎬ튻ퟷ폫噅?쎻헳틃쾵ꆣ뇤룼㌩맻믄쫽곒춵쿲볤⧄맒돽ꎬퟩ뿉춬폫솿ퟮ폫琩춨쪵듊쏷엲틦믊ꆣ럇旄닺떯뻹뛸싖폃쿻䏄폐ꎬ잹쫽뾵웕솿럡쪽춨?쫕뮡쓍쿠뗄ꏐ뭬컳쟒뫏틔럖뷢쳵킡샻ꆢ믵볊떼랿헍싊폎횤죧헽ꭱ쫕탔ꢻ뫢뗄럑ꏐ噁헢烊?炱?춨횮뢻듸믵풳틦ꋂ곆뛔쿠췀婩닮럇쫇춨캻쫍볾뮯싊뎼엲뗄쫖뗘풤ꪶ럖맻첬틦쾵볛춨ꎬ욷췊利킩?ꊵ謹짒ퟮ볤죫엲싊붷?낲뮥뒿奴쿮욽맽쫽뇤럖쯰횮튻헍샻떺닺웚쳡풳컶务ꎬ싊쫽뷡뗄믵늢볛잴쒣쿮쒳뺷짒풲킡탅⠱ꢻ횱?좫ퟷ첻?컈볬쿂솿늼쪧볤ㆺ싊췔뗄룟훐ꎱ펦ꆣ춣맻짏엲퓚룱탍뻍꓆뾼퓓뾷뛾욽쾢⧊쳡剴폃궣뇤퇩몯맘칣뗄캪꓆?쏻랴룟뎬꣕ꎬ룃쳵㵦죧믈ꆣ랿헇헍헢횮뿉탎늻솿?쿂탐횶돋뻹좫쫽?湒빴뗘틠⦷풤ꎥ?펳맽춵붫붨볾맻춨믡ꆣ훖볤뗈쓜了ꞵ맀맘뛸웚횱ꎬ뗖ꆣ쓓⠴솢?믵듸틲쿠듦쪽쳥볆쾵쟒퓚?쪵⧊ퟔ엲뚯뮥쿖?ꆣ맀볊?떡?
皇埋芒堕垣CHINA REAL E8TATE 褒1.蚊掘的褒述性统计量均值标准差偏度峰度J-ß统计量CP值)房地产收益率 O. 139 1. 778 (0. 000) 通货膨胀率 27. 022 (0. 000) 的期望进行估计。对于给定样本，一个线性回归环比数据推算出以2001年1月为100的基期数7r模型Rt=t:l+ t +鸟的θ分位数回归系数估计量据，再根据CPI月度同比数据向前推算环比数据，岛、P9可以通过最优化下面式子得到.MinLt P9(R最后将其转换成以1991年2月为基期的CPI月t -a -ß7rt).其中ρ9(2)=f~θ ε注。为损失度环比数据。房地产收益率采用对数收益率，P9 \.., -tE(θ-1) 函数。Rt=InPt-Inp川通货膨胀率是物价的变化率.7l’t = 在给定π后.R的e分位数函数为QR(61π)=句Inpt-Inpt-l。1C + ł，在不同的e分位数下，可以得到不同的分房地产收益率和通货膨胀率月度数据的相关位数函数。θ取值为O至1.因此可以得到所有描述性统计量见表1.时间趋势见图1。R在π上的条件分布轨迹，即一簇曲线，而不像从表1可以看到，房地产收益率均值为等方法只得到一条曲线。要高于通货膨胀率的均值，而且波动率(标准差)3撒据说明与散据分析更大。偏度都大于O.表明两个分布都是有偏的，本文涉及四个变量z房价(Pt)、物价(Pt)、房房地产收益率峰度远高于标准正态分布峰度，表地产收益率(Rt)和通货膨胀率(πt)。采用1991现出严重的尖峰特征。J-B统计量(P值)<拒年2月至2011年4月期间的月度数据，共243绝了服从正态分布的原假设，由此可见进行分位组样本数据。没有采用惯用的季度数据，首先是数回归是有必要的。此外，从图1可以看到房地因为相同的时期内，季度数据少于月度数据，样产收益率序列存在明显的波动集群，因此，在用本容量小会使非平稳检验功效降低，容易导致误房地产收益率对通货膨胀率进行回归时有必要判。其次，如果把月度数据经过平均折算为季度建立广义自回归条件异方差模型(GARCH).以提高数据，相当于平滑了数据，这样会掩盖价格的实回归参数估计量的有效性。时变动。所有数据均来自CCER经济金融数据库4实证分析和国家统计局统计数据库。4. 1同期关系以各月商品房销售额除以商品房销售面积以费雪效应为理论基础，房地产收益率和通得到商品房价格作为房价的代理变量。而没有采货膨胀率的同期关系通过检验(6)式来加以分析。用人们惯用的国房景气指数(是对房地产开发市在回归之间首先要检验变量的平稳性，避免虚假场包括土地、资金、销售三个方面的景气程度描回归。变量的平稳性检验见附录A.结论表明房述的综合指标).若把它作为房价的代理变量是地产收益率Rt.通货膨胀率叫1平稳变量，可以e!不"纯净的"。物价采用以1991年2月为基期的进行回归。由于序列具有波动集群特征，所以来啕消费物价指数(CpI)月度环比数据。具体计算方用广义自回归条件异方差(GARCH)建模，经筛选应AM法是，首先由统计局公布的2001年1月以后的当采取一阶自回归条件异方差ARCH(1)形式。同户A-MM撮，柑AU 췲랽쫽뻝뇭쇎䍈䗵랿澣ィㆣ㈴㐹춨侣㎣㈷뗄쒣ꇫ튻ꎻ몯퓚⯷캻勔佌㏊놾뗘쓪ퟩ틲에쫽쪱뫍틔뗃폃뎡쫶늻쿻램뮷뻝ퟮ뛈剴䥮쏨듓튪룼쿖뻸닺붨믘㓊믵뷸떱?剅뻹뇪욫럥樭㒣기긱긷ꎮ길ㆣ汎㔷灴뗘쉁믵쫽ꚣﶾ컄죝뻝뇤죋뗄ꆰ쫇뇈ꎬ뫳쫶뇭듳솢맩뗖탐닉晉웚탍ꆢ룸?厵닺㋔퇹캪ꆣ맺룷떽냼럑뮷㵉룟돶쇋믘쫕엲맣䅌횵ힼ뛈懍〹㌹㜸㠸〴ㄲ〷〲긱뫊?ꎮⵉ쎢ꆯ닺엲죽?㈨뿚ꆣ걲?짦솿ꎬ뚯쏇ퟛ뒿쫽퓙붫탔ㆿ맣닎꒷믘좡욽닮뎼췻剴떺뚨몯ꋉ좷쫕싖놾쿠웤볒퓂짌삨컯뇈湐닺폚퇏럾맩틦톩헍틥ﶾ㡬湰춬뫸氧쫕헍ィꎬ뗃벰킡쿠ꆣ맟뫏뺻쫗뻝룹웤춳짒욫틥쫽훎횮뇤맩튻컈?웁⠰璡기뷸뇩뿉㝲쫽쾵붷섲춬듎춳짌욷췁볛琭쫕춨훘듓쫇킧ퟔ웚퇯?틦싊ꎺ쒱ꎮꩉ뼨〰튻퓚쯄믡떱쯹폃횸뗄쿈췆뻝볆풿뛈ퟔ맀?볤솿ꆣ뷗뇤싊탐⯂틔뫳ꆣ쓌꣖〱뻝뗄ꎬ볆욷랿뗘횸䥮틦믵헽폐탲펦믘맘潯?僖늻룶쪹폚폐뗄뇪ꆱ평쯣䍐뮻솿뒵뚼믘볆쫗ퟔ漩쾵맀겹춨ꎬ죕뮵⡒㇄ꆣ쪱죧뻖랿볛ꆢ쫽灴싊엲볢첬뇘쇐춬돟맩캪딩슬춬ﶾ뇤럇욽쫽맺⦣ꆣ춳돶泔돉볻붣듳맩솿쿈폚믘ꎬ퓍볆긫맽劵좡ﺷ쎵琩쎻웚맻춳쿺룱⡃뫍헍럥럖튪듦뛔샭ꆣ뎼뗄?솿욽뮬뻝랿곈컯볆틔슶뇭겷폚쳵튪컈탲맩뿉쯰웁ꆣ䕴ퟮ쓈횵횲뷒뫍퓂폐쓚냑볆쫛ퟷ뷰偉뗘춨싊뛈쳘늼뗄퓚싛맘?シ훎ꎺ컈쇋뻹뺰볛뻖㈰죍ㄹㆣ뾵侣볾볬탔쇐쳵틔?뛔뗄폅햷캪벹믌춨웚닉ꎬ퓂뛮ꆢ⧔닺믵풶헷ꆣ쏷믹쾵훎?랿볬쫽살웸퇋릫〱겱㤱곊?틬킧퇩뻟볾쪧폚炷뮯挩훎믊ブ볛믵볤폃벾퇩뛈뻝ퟔ돽랿횸쿺ﳗ슶늼쓪죊쫕엲놼響뻹룟ꆣ풭듋쿔랽탔뒡춨뇤폐틬﷏⡐릦ꎬ䍃㇔ﶾ㋔헒닮ꆣ솿볻늨랽룸훎쿂믊셬ꎣ𢡊엲뗄맟뛈쫽뿢틔볛쫛좻틦헍횵폚䨭볙췢맽ꎬ슣昩킧헢䕒⣊ꪷㄹ㈰싎?붸쒣뢽뚨믊쏦ﶺ겼?헍퓂폃쫽뻝ꆣ짌뗄죽랱싊뇪䋍짨늨랿볬⡇겿ꆢ붵퇹뺭잶뾼㤱〱ꨱꪻ욼쪾탍욽슼퇹ﶻ쪽꿊틲듒?싊뛈뗄뻝뺭욷듺룶죊닉퓂뛸ힼ뎼ꎬ듓뚯뷸뗘퇩웤짒컯뗍믡볃풷?쓪〰냍阮淪횲⡇컈䆣놾?ퟓ듋뮴⡲쫽벾짙맽랿샭랽ﶾ폃쫇뛈쟒헽웁평춼벯탐닺⠶풵볛ꎬ퇚뷰뾵쒴㋔㇔뗄웋?백뗎벶䅒탔경ꎬ뗃ꩱ뿉?牄뻝뛈폚욽쿺뇤쏦?뛔컯쫽늨첬뼨듋ㆿ좺믘쫕⧊훐쎵⡐죝룇죚?變싎싒믹쑃ꆣꨰ볊䍈ꎬ튻뗊떽刨틔𢡊ꆣꎬ쫽퓂뻹쫛솿뗄ꎾ뻝뚯럖僖뿉짒맩틦뷀붲琩틗볛쫽謹ꪻ풺웚랱偬ꎮ쟓⦣뇜?룶ﶹꎬ〱뗃?닉릲뻝뛈헛쏦ꆣ뺰?쫕뗄싊늼딩볻풿틲쪱뒼偯믍ꆢ떼룱ꪷ阮쫽죊퓂〰탆곒쏢쿟삼䵩牏떽겶폃㈴ꎬ쫽쯣믽뛸웸틦뇤쿠⢱럥㰰뷸뒵듋폐뫍폒겵랿훂뗄뿢ꋊ뿊??ﶾ㦣ꮵ퓌탩탔웁湥⢡㶣쒷쯹ㄹ?쫗뻝컳캪쪵쎻돌웋?싊뮯맘쒣뛈ꎮ탐붷ꎬ뇘춨풷볙믘?捐폐믏㤱쿈ꎬ벾뛈싊벲〱럖뾵퓚튪훎맩漨?쫇퇹뛈닉쏨ꎬ뇭뻜캻폃剴牲?㵻琽ꎺ캪튻ㄩ
量塑芒市垣CHINA REAL囚TATE圄1:房地产收益率与通货膨胀率时间序列图图2:对数房价(LNFJ)和对数物价(LNCPI)序列 EELM .02 .00 92 94 QO 98ω02 04 08 08 10 98ωω01 02ω04 05 08 07 08ω10 注:样本区间为1998年2月至2011年4月;CPI为1991i主:样本区间为1991年2月至2011年4月.年2月为基期的环比数据.时，表1表明房地产收益序列表现出"高峰厚尾"特影响协整分析)。首先检验变量的平稳性(见附录征，因此，应建立误差项服从广义误差分布的ARCHA) ，只有非平稳变量才可能存在协整关系。检验结模型。估计方程为:ht =旬，Rt=a1Ce+ t + et+ all-果表明Inpt，Inpt为非平稳变量，接着基于方程l, et，，-，GED(广义误差分布)。实证结果见表2，残差序(8)检验它们之间是否存在长期均衡关系，即协整列自相关和残差平方序列相关的Ljung-BoxQ统检验(见附录B)oJohansen协整检验给出了迹统计量都通过检验，表明建模后误差己成为白噪声，计量和极大特征值统计量均在显著性水平不存在ARCH效应，由此得到的估计系数更有效。下拒绝了"不存在协整关系"的原假设，而在r时GED参数大于O小于2，也佐证了序列的"厚尾"特不能拒绝原假设，所以存在1个协整关系。变量间征。的长期关系见表3。房地产收益率对通货膨胀率回归的P系数为由于变量采用对数形式，系数表示弹性。即在。采用Wald参数约束检验，统计量为.长期中，物价上涨1%时，房价上涨%，投资房拒绝了ß=1的原假设，表明通货膨胀增加1个百地产可以有效地对冲通货膨胀。同时调节速度为分点，房地产收益增加个百分点，显著小于负值，表明物价与房价之间的负反馈机制。在长期10表明房地产收益率追赶不上通货膨胀率的增中，当物价与房价偏离均衡时，这种负反馈机制会长，因此在短期内，投资房地产不是对忡通货膨胀使它们重新回到均衡。的有效工具。不同分位数下的关系长期均衡大多数资产收益率序列的分布表现出"高峰上述同期关系是单方向的，丽房价与物价相厚尾"特征，而且是有偏的。普通最小二乘估计量互影响、相互作用。因此，得出最后的结论前还需描述的是因变量的条件期望与解释变量的关系，慎重。从图2可以看出，对数房价与对数物价有相掩盖了尾部收益率与通货膨胀率的关系。可以预伊似的变化趋势，有可能存在长期的均衡关系(此处计，对于非对称的房地产收益率，在不同的分位数甸不必考虑高峰厚尾特征，Rahbek认为这些特征不下，对忡通货膨胀的能力是不同的。用分位数回归A S也JA 14!学相·脱2쾲떽췲랽쫽뻝?춥䍈춼힢쪱헷쒣整쇐凍볆늻䝅랿ィ뻜럖ㆡ뎤뗄㒣짏뮥짷쯆욲ꇞ쓪펰䄩맻⠸볬쿂평뗘뢺훐쪹듳뫱쏨퇚剅䕓춼?汎ꇞ쮿㊣ꎺ㋔?ꆣ길뗣폐긲쫶뻜쯼긳탍ⴭퟔ솿듦뗘뻸ꎱ펰훘뗄뇘쿬뇭⦼퇩쓜뎤폚웚닺횵뛠룇䅌呁ㆣꎬ䒲캲?ꇞ췶몶퇹싎ꆯ몷틲㔳ꎬ킧뎤춬뫍뻸떱쏇늻뗄뛔ꆤꆣ튻쿠뚼퓚닺쇋쿬뇤뾼킭횻쏷⢼뻜웚훐뿉쫽佬뇭컊ꆯ쫐퓊놾ꪻ牅뾵듋ꆣ랿릤웚벫쇋컯훘춬쫇폚돥ꇞ?맀䝅맘춨䅒쫕䈽ꆢ듓뮯싇헻폐䥮﮸뻸ퟮꎬ틔뇭캲?뎡ﶷ쟸阮沱ﶴ쳘ꇞꎬ닉뗘뻟뻹맘듳ꆰ볛탂럖틲럇춨뫻響뾼볤볆䐨뫍맽䍈틦沵뾵퓚쿠춼쟷룟?럖럇炡ﳃ뷂풭쾵닉컯폐쏷닺늿ꆧ헷펦폃닺ꆣ뫢쾵쳘늻폫믘캻뇤뛔믵헒?캪쒻ꇞ랽맣닐볬킧싊쓔?뛌뮥㊿쫆럥컶욽ꎡ쟖뱂볙볻폃볛컯쫕붨坡쫕쫇헷듦랿떽쫽솿돆엲?ꎬ䱎ㄹꇞ랱랦쫓돌틥닮퇩펦뛔궼響웚ퟷ짒ꎬ뫱⦡컈ꉉ꺼짨뇭짏뗘볛솢汤틦떥〷횵퓚볛뻹쿂뗄헍䙊㤱㤸죊뾵킡뛸캪욽ꎬ춨?헒쓚폃풿폐캲ꇞꏊ뇤湰ꍊ㎡쫽헇뛔폫싊⦺쓪컳닎퓶랽ﶾ춳킭욫뫢뗄쳵랿ꢻ??폚ꇞ쟒춶㋔ꎺ랽뇭평믵ꎬꆣ뒳뿉쳘?ퟏ솿잷潨쯹?탎ㆣ돥랿탲폫닮쫽볓쿲볆헻샫맘볾뗘쓜ㅄ퓊싖響㊣?쫇쿮쪯럖탲쏷듋엲풼겱ィ쫗춶뗄틲쓜헷좼닅캪慮솿맘틔쪽ꗊ춨볛뻹쾵쇐웚닺솦췂섲헒럾곒쫸길뻹쾵뫢폐췻쫕쫇ꎬ늼쇐붨뗃헍랸듋겶듦뿉럇獥놣믵횮뗄쫊〱듓볬㔳뛸ꆱ쪱폫틦늻놼㵡⦡쿠쒣떽닗싊쾲랿ꎬ퓊퓚剡쓜욽?滐쾵겷엲볤럖욫?㇄맣퇩룶랿ィ뗄ꎬ뷢싊춬䱎澣ꏊ맘뫳뗄믘ꢻ믉뗘뗃ﶷ뎤桢듦컈꓆귕ㆸ쫽뾼헍늼틥ꎬ냙볛기풭헢쫍뗄䍐퓂탍걒뗖뗄컳맀맩쿍닺돶뾼웚敫뾵퓚뇤?﮼뇭?ꆣ뢺싊킱꓁컳춳럖폫㗏볙훖뇤퓚氩ꆣꎻ?瓍꒽䱪닮볆뗄ꢻ늻ퟮ?죏쓆킭솿了귕쪾쿕춬랴쿖쯐웕탲닮볆뗣컯䍐퓖짨뢺솿늻폃촫畮틑쾵ㄳ췔쫇뫳뻹캪뷎헻﮹떯윳쪱삡돶맘쇐䧎럖솿ꎬ볛랴뗄춬횳춨䘷﮼枡돉쫽쾵뛔뗄퓊뫢헢ꨱ죐맘뷓?탔ꎮ뗷믺ꆰ늼캪쿔쿠퓋뛸삡캻킵ퟮ㤹牦ﮱꩂ캪룼쫽팱췂돥뷡맘킩퐨쾵ퟅ떣떡ꆣㄶ뷚훆룟뗄㌳훸껆퓚믺럖낸쒡?킡䅒⭥潸냗폐캪ꎮ룶킡쪵춨싛쾵쳘볻ꆣ믹겼쮼?狊ꎱ벴ꎥ쯙훆럥ꎬ뿉캻믘?낺뛾䍈㔳폚?믡쫽맩琫ꎬ퓫킧냙쓔믵잰?⢴헷뢽볬듐ꏍ퓚뛈틔ㆣ돋澣닐짹ꆣ?엲뮹탏쮴늻슼퇩랽귕뾼춶캪뎤풤?늡맀긱닮ꎬ헍탨뷡돌웚늡搭탲꿌랿볆ㆣ꿌?솿?
直盟芒市垣-一←CHINA REAL E8TA TE 襄2.房地产收益事与通货膨胀率之间的短期关系ARCH(1 ) GED参数F 系数估计唰蛐Q2(4) Q(4) 模型检验-系数约束检验Wald ( =1) -e注:估计方程为R，唱+p7r，+e"h=ao+alt-l, et-GED. Q(4)、QI(4)分别代表残差序列和残差乎方序列的Ljung-BoxQ统t计量，括号内为滞后阶数.…表示在显著性水平下拒绝了原假设.襄3:房价与物价的长期关系InPt=3. 161InP+8. 90773 t协整方程()-调节速度a= 注:()内为t统计量值;…表示在水平下显著.研究在不同的房地产收益率水平下，投资房地产于房地产，收益率虽然增加了，但敌不过货币的抗通胀能力的变化不失为一种很好的选择。具体贬值速度。也就是说，投资于房地产会在一定程的实证结果见表4.在中位数及以上分位数情形度上减少货币贬值的损失，但不足以弥补全部损下β>1，投资房地产可以较好地弥补通货膨胀失。而在长期内，当通货膨胀率为1%.房地产收益带来的损失。而在中位数以下，β<1，甚至为负，率在%时达到均衡，表明投资房地产可以有说明在房地产收益率较低、甚至极低的情形下，效地对冲通货膨胀。尽管我们在建模时考虑到了投资房地产不仅不能抵抗通货膨胀，还会给投资序列的波动集群性和高峰厚尾特征，但上述分析者带来更大的损失。值得注意的是，房地产收益都是建立在普通最小二乘(OLS)估计、极大似然估率在高于80%分位数下，β系数有下降的趋势，提计(MLE)基础之上的，是变量间的平均关系，忽略示大众在房地产广受迫捧、房地产收益率到达高了极端情形下变量的分布特征。因此我们另辟蹊位的时候要警惕。径，采用了分位数回归，从结果可以看出，只有在5结论投资房地产收益率处于中等水平或高于中等水本文考察了1991至2011年间中国大陆房地平但不至于过高时，投资于房地产才能有效对冲产收益率与通货膨胀率的关系，主要关注投资房通货膨胀，但当房地产投资过热或者过冷，房地地产是否可以有效地对冲通货膨胀。从短期来产收益率处于极高或者极低的情形下，投资房地看，实证结果表明通货膨胀每增加1个百分点，产不但不会减少通货膨胀带来的损失，还会变本宁房地产收益增加个百分点，显著小于1。这加厉。啕表明在通货膨胀时期，如果居民将100万元投资从2011年来看，我国二、三季度通货膨胀有/~ 4也JA 一一手术ι玩:刘15췲랽쫽뻝뇭쯒䍈䗑?䅒䝅侣㎣ィ儨儲㊣쾵坡㌳힢凍䥮킭⣒뗷愭퇐뾹뗄쿂듸쮵춶헟싊쪾캻㖽닺뗘뾴랿폚뇡뛈쪧킧탲뚼볆쇋뺶욽춨볓듓剅쾵쒣볆놾길긴긵기ꎮ傡ⴭ㊣汎䍈汤㎣묹큁䒲㐩⠴쫽ꎺ?헻뷚춨쪵살쏷퓚뗄뗘랿횵짏쇐쫇⡍벫늻샷뺿ꇎ듸듳쫕닺ꎬꆣ떫믵㈰䅌쫽㔳㐷㤵탍㜷㔹솿ꌽꌫィ컄몷?⠱⡂ꎮ牅컊풼맀랽쯙⠩ꆱꆣㆡ㎣㢣기헍횤뗄랿룟쪱?닺뗘복붨䱅뛋떫맀볬ꎬ퓚㸱살훚틦쫇쪵뛸뛔닉늻엲ㄱ뾵?㴱뾼㈳?쫸볆긱긹돌뛈㈶쓚쓜뷡쯰랿뗘폚뫲쫕닺뛈짙긱늨솢⦻쟩싊늻?볆퇩?삨?㈩㘱〷늻ꎬ룼퓚싊럱횤춨돥폃훁헍쓪달볬랽캪響ꆱ뫅㜳솦맻쪧뗘닺㠰튪틦ꎬꆣ믵㚣뚯퓚領탎뒦믡퇩돌瓍춬춶듳랿폫뿉뷡믵뎤춨닺폚ꎬ살쇋헒쓚뗄볻ꆣ닺늻ꎥ뺯퓶쫕튲뇒ꗊ벯웕ꇖ쿂폚복죯캪뎼?ㄹ뗄뗘춨틔맻엲웚믵럖쫕맽떫뾴캪뇤뇭뛸쫕뷶럖쳨볓틦뻍뇡놴좺춨껉벫짙쫓剴쒳웁㤱훍랿쯰닺믵폐뇭헍쓚엲룟떱ꎬ꓆뮯㒣퓚틦늻캻ꆣィ싊쫇횵탔ퟮ쾵솿룟춨뿖훁뫳ꢻ?뗘쪧맣엲킧쏷쪱ꎬ헍랿컒⯂떣늻곔훐싊쓜쫽길쯤쮵뗄붾뫍킡쒣믲믵뷗㈰?걭뮡닺ꆣ쫜헍뗘춨웚떱믘뒦맺쪧?캻뷏뗖쿂㔳좻ꎬ쯰了룟뛾곊럖헟엲쫽?ㄱ⭥궱쫕캪탎뿉쫽뗍뾹횵ꎬힷ싊뛔믵룶퓶춶쪧춨뺡럥돋잱늼맩폚닺벫헍뛾췂ꇫꆣ쓪犣쫖튻믊ꆢ춨ꇎ냙볓ꎬ겱뫱⡏쳘뗍듸ꆭ틦틔뗃엵뗄돥엲죧믵맜훐춶볤걞뻔꺼뇭훖ﶼ쿂짵믵쾵럖쇋폚떫캲䱓뾼헷뗄살싊뷏힢ꆢ맘춨헍맻엲컒듓뗈죽ꆣ?훐쪾뫜냒ꎬ훁엲쫽뗣랿늻쳘⦹ꆣ쟩뗄쒶㵡ꎮ쮮뫃틢랿쾵믵쎿뻓헍쏇뷡맽벾맺퓚쳆뫃퓉ꇎ벫헍폐ꎬ떫뗘ퟣ뛗헷삼쓆틲탎쯰漫〱욽뗘뗄ꎬ엲퓶쏱싊퓚맻죈뛈듳ィ?뗄쾷㰱뗍ꎬ쿂쿔뗐닺틔쪷욡붾듋쪧뿚쮮샶슽?기쿂쏖쫇닺훷헍볓붫캪붨뿉믲춨汥욽톡훎ꎬ뗄뮹붵훸늻믡쏖뾵떫ꊼ惡컒ꆣ?㇏랿ꎬ늹쫕튪ꆣㆸ椰ㆣ쒣틔룟닅헟벺쿂퓱믊짵쟩믡뗄킡맽퓚늹?짏ꮴ?쏇춶퓖뗘ㆣ쿔춶춨랿틦맘듓ネꖣ쪱뾴쓜맽ꆣﷇ훁탎룸쟷폚믵튻좫謹쫶떣쇭걥훸믵뗘싊힢뛌?겷뾼돶훐폐샤뻟캪쿂춶쫆ㆡ뇒뚨늿짒럖웈겺뇙랿퓋璡ꎮ껆랿쳥?엲뢺ꎬ닺떽춶웚횵ꏕ뗄돌쯰뾵퓓싇컶뮹뗈킧ꆣ뗘ꩇ뷏ꎬ쳡?뗘헍쫕듯살뛗?떽횻쮮뛔랿䕄슾ꆣ닺틦룟랿?響쇋폐돥뗘?儨헒퓚㐩쯔?ꆢ궼儲?⠴⦷?횱缾킲킺춲킲붷뷐킵쑌橵湧ⵂ潸
皇坦Em垣CHIM REAL ESTATE 表4:房地产收益率在不罔分位数下对通货膨胀率的系数分位数 O. 75 系数 O. 732 1. 048 1. 972 1. 974 (t值)(一)(1. 666)拿()-()-1. 313 O. 137 注:…表示在水平下显著，.表示在水平下显著.附录A.变量的平稳性检验(c, t, n) ADF统计量PP统计量平稳性房价ClnP)(c,O, 1) t-1. 656嗣-1. 810-非平稳物价(lnP，)(c, t, 1) 嗣-非平稳(c,O, 1) 房地产收益率(R，=InP-InPt-\) -t平稳-11. 嗣平稳通货膨胀率(πt=(c, t,InP,-InP 1) t-l) 」注Mackinnon (1996)单边检验临界值; 水乎下显著吨.05水平下显著.水平下显著;(c, t, n)表示单位根检验中的截距项、时间趋势项与滞后阶数.附录B:Johansen协整检验迹统计量极大特征值统计量原假设H。结论(水平临界值〉(水平临界值〉r=1 26. 28505. 494) 26. 04604. 264) 拒绝Hor";;1 O. 239 (3. 84 D () 接受Ho(存在1个协整向量)ation:Evidence From Other of 趋稳的态势，但由于受国际动荡尤其是美国债务 危机的影响，投资者依然寻求资产保值。在房地4. Fama & Returns and Inflation. 产方面，尽管国家出台多方面政策，从需求和供给Journal of Financial 两方面试图挤出房地产泡沫，但要切实控制房价，5. Martin Estate as a Hedge Against 让房价回归到适当的水平还有很长的路要走。尽Inflation:Learning from the Swiss of Property Valuation and . 12 管长期内投资房地产可以对冲通货膨胀，但目前6. Brunnermeier, Markus K. and Jull 处于高位徘徊的房价，警示我们投资房地产有风-an,Money Illusion and Housing 胃of险。Financial Studies. 2008. 21 参考文献27. Piazzesi, Monika and Schneider, Martin, In. 1. Fisher. 1., The Theory of 冒York:Ation and the Price of Real 8. Linneman.伽ner-OccupiedHomes, Inc咀e-Produc2. Bodie, Z. ,Common Stocks As A Hedge Against 伊-ing Properties, and REITs回InflationHedges: Journal of Finance. 甸Empirical Findings. The Journal of Real Estate 3. Gul tekin. N. 8, Stock Market Returns and Infl-/号1’ A 161学相.捈剅䕳뇭럖ィ쾵튻ㆣ䦣⡴⢣⡌㘶⠳⠶没힢뢽⡣럇컯랿ⴳ욽춨ⴱ룹벣벫풭뷡⡏爽㈶뻜犡뷓쟷캣닺솽죃맜뒦쿕닎周潦䥮奯䵡㊣却䅳?䩯䙩㎣瑥剥㙦慴䙲佴䍯㒣㖣慳䡥晲瑨䍡偲噡楯慮㚣䮣䩵ꆪ㞣卣䅴㢣䡯暶췲랽쫽뻝ィ㈶?䡥慮䕣䡯䅧卷楡偲䕭䅄긲侣ィ긷기긹긴ꌳ긱ㆣ㊣ㄷㄱ??깆敯瑥牫捭晡潣䅧湡깇歩瑵䥮楯潭桥깍榣摧潰汵癥慮畤깐桮潦剥䅳楮䥔晬䙩慬瑡没䅌呁㘩ꎮ뾼畲畮獥쮿㒣캻쫽횵ꎺ슼ꎬ偐욽랿볛뗘컈믵볬춳듳볙싛뻸쫜긴긵긷ꎮꆣ깂摧䥮?潮敳䕳慩楳깡牤䡯楣浥潰灩믺랽뎤폚컯?긹긱㌲㐸㜲㜴㔲ꎮㄸㄳ㌷䛍길긶긳긵〴楳特牥ꎺ溣歳慩湣畬整牮晬慭慲깒敲慴獴ꎬ獩䙲楥楡敩慬獥湤瑥ꭁ呅ꆯ〲긲긷㌹컄湡瑲?㈸晬潭瑡湳ꎮ畳敲敳物?췶몷쫽ꆭ䆣璣춳컈볛ィ⠱璡닺엲퇩䊣볆쳘짨〵䠰絉湣牵까?ㄸ㈵㈩㔶㘹㘰㘷㤶䵡㘨桥獴긱潤湳斣깎튻멅愦慴楡瑩敡瑹浥湤䵯潮敮玣空摥瑳玡楯楮뎼뗄쏦볛웚룟쇃㜩㢡〷㔨⠳쿗慴?楥楣瑥䩯䍨楮瑩ꎺ捡횱뾵㤩ꆣ뇭몱걮볆탔⡉갱ꆰ湐ꌱ쫕㞡헍ァꆱ훐멊솿헷䡯쮮ㄴ䐨犣ꎮ㤳?긱癩斣卣楯湴湮湥穩楡긲敳杳捫ㄵ楥楯物ꍉ敳ꆰ웁?ꆣꎺ玣畲?ꎮ첬펰ꎬ쫔믘쓚캻깉乥㤷䈧ꆤ摥桷溣敳〰榣걍䵩퇯?쪾?솿湐ꆣ틦싊뗄潨횵욽듦긱敲ꎮ溣獴ꎬ㠴깊湡?楮㈶ꎮꎬ㚣却湣敲멌ㄹ㢣걍慲浥周㐹깔㤷響퓚뾵ꆣ?싊⣘뷘慮춳쇙쫆쿬뺡춼맩춶엇㈰㤸浥㐩ㄩꎬ긳潣?潵璣敡㤴剥긲潮瑩澣湯㐩媣桥㞣潭?뾼헒ィ쓆?⡒ꊡ뻠獥볆뷧ㆸ周㎣깁ꎮ楥癩楫溣긲牮ꎬ맜벷떽뮲ㄲ긵湥渨?꺣獳楮ㄲ敷걉〱斡기뷎ꆣꌽ쿮滐솿횵慬긳犣떫춶맺돶쫊랿뗄ꎮ整?溣ㄹ걃꩐쫔㇋죐㵉䥮ꆢ귕?걈?浡평볒랿떱뗘??껆풼湐傡㤶쪱﮼潭慲牯믍뷏琭ꌭ볤폚헟돶뗘뗄닺볛歵⦵潮摵溣겷싏?䥮쟷뼩ꖱ쫜틀첨닺쮮뿉ꎬ훎퓖傣傡쫆?맺좻뛠엝욽틔뺯깏믊갱ꏒ쿮볊톰랽쒭뮹뛔쪾﷏겡?묱폫睬슶꒱?훍뚯쟳쏦ꎬ폐돥컒?퓍뫳떴헾떫뫜춨쏇ꢻ뻔뷗汥폈닺닟튪뎤믵춶?떣쫽웤놣ꎬ쟐뗄엲ꎮ뮡浣췂㇋쫇횵듓쪵슷헍랿굏쪵껆쏀ꆣ탨뿘튪ꎬ뗘異ꎮ쓏뷏〱맺퓚쟳훆ퟟ떫닺뗊싏楥쮮햮랿뫍ꆣ쒿폐?퓖욽컱뗘릩볛뺡잰럧쿂?룸ꎬ쿔훸ꆰ侣기㗋껆뷏싏퓖ꍏꎮ㇋껆뷏싏퓖묨掣건ꎬ温뇭쪾떥캻
皇盟芒E垣CHINA REAL ESTA TE Finance and Economics. 1988. 1 12. Reily, ., Johnson,, and Smith, ., 9.喻旭兰李峰.房地产价格与通货膨胀互动机制的Inflation, Inflation Hedge, and Common Stocks. 实证研究.价格理论与实践. Financial Analysts 10.张红章辉赞.通货膨胀与商品住宅价格关系的实作者简介:证分析.清华大学学报(自然科学版).邸俊鹏，南开大学经济学院数量经济研究所博士研究11. John L. Glascock.丰雷等.房地产对冲通货膨胀生，研究方向为非经典计量经济学理论与应用.的特性分析z以中国香港为例.统计与决策. Real Estate Provide a Hedge Against Inflation? --evidence from Chinese mainland Di ]unpeng llbstract: 8ased on the Fisher effect, this study examined the short-term relationship between infla›tion and real estate returns, the long-term equilibrium, and in different conditional distribution of real estate returns the relationship between the two on the Chinese mainland over the past more than twenty years. The empirical results show that short-term investment in real estate can not be a hedge against inflation, but in the long run, investing in real estate is an effective tool to hedge against inf1ation. However, in the "extreme" cases of the real estate returns, blindly invest in real estate not only against the risk of inflation, but also lead to greater losses. Keywords: Real estate, Inflation, Hedge 齐蜻/责任编辑f 啕A S也JA ，对췲랽쫽뻝䙩㦣쪵汏횤?ㆣ䲣뗄ㄲ卭䥮䩯ퟷ?짺䍡剥䕳偲䅧ꆪ晲䍨浡䑩䩵䅢潮瑨却牥扥敳汯楮摩潦瑷潶灡浯祥敭捡湯桥楳慮敦瑯ꆣ瑥慧愱汥杲䭥웫훐만닣⎾ퟣꎮ톧慮䡥䙩敦數瑨楮敱捯牥慧汯牵瑯瑥敲?瑡敮數敡湡䕣楴晬慮?畤獨污瑷瑩瑵湧晦獴慉慲灩瑨癥慬摧晥楯摬汹慩物獫潦协慤獳깊畲헟楮쫵껓횤ꎮ럖깇쳘뾡ꎬ潭獴祷?摧䍯却䙩慬獨晥慭牥畩湤污獵慩湧溣潬癥瑡潶晬湰瑥牮瑹瑲慩湣潮梣慴?䅮潲瑩敥牮敲物玣潷獴晬捴溣湳敳瑥潨剥볲ꆪ敳냦斣浭潣湡敲捴楮憡慬汩楴?瑩汴湳걩敭獴퇐헅컶污탔열牡潲ꎯ?潭걒楯慬璡潮玣敲敮桵깔捡浥慴楶깈ꎮꎬ瑥楤慴敮斡?楬潮歳湣沣뷩ꎬ敤扲楯湶ꆤ湳楣뺿뫬ꎮ獣럖溣?祳ꎬ湤捴ꩴ獨건瑩旭桥湴楯潷걢摳䥮퓰녣ꎮ楡瑨極湡獨敳禡긱ꎺ斡㈰玣䖣?瑳楯敲楰桥潮溣敶慳晬변ꎮ헂쟥潣컶쓏랽ꎺ죎?涣楐瑩ꍆ㤷敳ㄲ긱꺣?걢敲慴걡湧볛믔뮪殣ꎺ뾪쿲渿䉡湬剥뇠㤸ꎮ?ィꊣ畴ꆣ楯湤㢣룱퓞듳꺷틔캪獥慮楮慬溣벭䮣긲?긱걈꺷샭ꎮ톧훐꺣?럇걩敤걊뾵싛춨톧ힵ맺뺭来潨摥?폫믵놨좣쿣볃뗤湳謁쪵엲⣗꺷룛톧볆潮湣?볹헍퓈뾵캪풺솿ꎬꎮ폫뮿?샽쫽뺭䞣?㈰짌웑襁ꎮ솿볃까ꢻ욷Ʞ풳춳ꎬ뺭톧慮ꎮ힡볆볃샭?햬ꎮꢻ폫퇐싛춻볛㈰뻶뺿폫ꖶ룱〸닟쯹펦꾻맘ꎮ?늩폃𥳐쾵㐸㈰쪿ꆣ욵뗄퇐?쪵ꎮ뺿?
