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1 中国房地产价格与股票价格关系的实证分析 上海财经大学高晓晖 摘要 : 近几年, 我国房地产市场发展迅速, 房地产市场已成为资本市场的重要组成部分 本文根据国房景气 ( 代表房地产市场 ) 上证综指和深圳综指 ( 代表股票市场 ) 上证地产和深圳地产( 代表房地产股票市场 ) 的数据对我国房地产价格与股票价格进行了实证分析, 发现二者间存在一定的相关关系 关键词 : 房地产价格股票价格关系 一. 引言 1997 年以来, 我国房地产业得到了长足发展, 房地产价格以前所未有的速度上涨, 房地产的投资回报极为可观 越来越多的家庭投资于房地产, 机构投资者也将房地产投资列为重点之一 房地产市场已成为资本市场的重要组成部分, 房地产投资也成为机构投资者多元化组合投资的对象之一 与此同时, 我国股票市场经历了大起大落 但随着这两年股票市场的恢复 繁荣, 投资者的开户数明显上升 由此可见, 房地产和股票作为个人 机构持有的主要财产, 其价格变化带来的影响面是非常广泛的 而房地产价格和股票价格间的关系, 将影响投资者的投资组合和收益, 并波及到整个资本市场 研究我国房地产价格与股票价格的关系, 既有助于投资者优化投资组合 ; 也有助于制定宏观政策, 进行多元化多层次资本市场的有效监管, 调节资本在不同市场间的流动, 促进房地产市场与股票市场的持续发展 二. 文献综述国外主要是运用回归分析法 相关分析法 因果分析法等对房地产价格 房地产证券 ( 包括房地产信托投资基金, 缩写为 REIT) 价格 股票价格等的关系进行研究 其内容主要涉及两个方面 : 一种是研究价格的周期性及联动性, 如 Liow (2001) 对新加坡 25 年间的房地产价格与股票价格的周期性及相关性进

2 行了研究, 并发现, 新加坡的房地产价格与股票价格的变化都有一定的周期性, 且二者间存在联动性 ; 另一种是研究不同资产定价的联动性, 如 Liu 等 (1990) 运用单因素资产定价模型研究了美国房地产市场与其他资本市场的关系, 发现房地产市场与股票市场是割裂的 但后续的研究表明, 房地产价格与股票价格都受到多因素的影响, 故单因素资产定价模型难以准确地描述二者间的关系 而多因素资产定价模型分析则普遍发现, 房地产市场与股票市场间存在联动性, 如 David 和 Naranjo(1999) 运用多因素资产定价模型进行检验并发现房地产上市公司股票 ( 包括 REIT) 和其他股票间存在联动关系 我国关于房地产价格与股票价格关系的研究刚刚起步 周京奎 (2006) 利用 1998 至 2005 年间的年数据对我国资产价格波动状况进行了实证分析, 研究结果表明房地产价格的变动将导致股票价格产生波动 ; 何虹 (2005) 利用资产定价模型进行了中国房地产市场与股票市场的关联性分析, 发现二者间的关联性非常微弱 本文的贡献在于 : 通过实证分析 1997 年 1 月至 2006 年 12 月间的房地产销售价格 沪深综指 沪深地产等月度数据, 发现我国房地产价格与股票价格间存在显著的相关性 三. 研究数据和模型本文主要以国房景气代表房地产市场, 并重点研究其中的房地产销售价格 此外, 以上证综指和深证综指代表股票价格, 上证地产和深证地产代表房地产股票价格 1 1. 房地产价格 股票价格和房地产股票价格的变化趋势国房景气中的房地产销售价格 房地产开发综合景气和房地产开发投资等反映的房地产市场的变化趋势如图 1 所示 1 本文所用的数据全部来自于 国务院发展研究中心信息网 和 中经网统计数据库

3 图 1 房地产价格的变化趋势 房地产开发综合景气房地产开发投资销售价格 时间 以上证综指和深证综指为代表的股票价格所反映的股票市场的变化趋 势如图 2 所示 图 2 股票价格的变动趋势 上证综指 深证综指 时间 ( 从 1997 年 1 月至 2006 年 12 月 ) 以上证地产和深证地产为代表的房地产股票价格所反映的房地产 股票市场的变化趋势如图 3 所示 图 3 房地产股票价格的变化趋势 上证地产深证地产 时间 ( 从 1997 年 1 月至 2006 年 12 月 ) 房地产价格 股票价格 房地产股票价格的相关性分析参数相关分析 ( 如表 1 所示 ) 和非参数相关分析 ( 如表 2 所示 ) 都表明, 房地产销售价格受房地产开发投资的影响, 并与股票价格相关, 特别是与深证综指和上证地产呈显著的负相关

4 表 1 房地产价格 股票价格 房地产股票价格的参数相关分析 房地产销售价格指 房地产综合开发景 房地产开发投资指 上证综指 深证综指 上证地产 深证地产 数 气 数 房地产销售价 Pearson 格 (**) (**) -.460(**) Sig. (2-tailed) 房地产综合开 Pearson 发景气 (**).312(**).242(*) Sig. (2-tailed) 房地产开发投 Pearson 资 -.491(**).736(**) 1.353(**).373(**).366(**).031 Sig. (2-tailed) 上证综指 Pearson (**).353(**) 1.897(**).632(**).900(**) Sig. (2-tailed) 深证综指 Pearson -.335(**).242(*).373(**).897(**) 1.837(**).731(**) Sig. (2-tailed) 上证地产 Pearson -.460(**) (**).632(**).837(**) 1.715(**) Sig. (2-tailed) 深证地产 Pearson (**).731(**).715(**) 1 Sig. (2-tailed) N ** is significant at the 0.01 level (2-tailed). * is significant at the 0.05 level (2-tailed).

5 表 2 房地产价格 股票价格 房地产股票价格的非参数相关分析 上证综指 深证综指 上证地产 深证地产 房地产销售价 房地产综合开 房地产开发投 格 发景气 资 房地产销 售价格指 Coefficient (**) -.230(*) -.413(**) -.463(**) 数 Sig. (2-tailed) 房地产综 合开发景 Coefficient (**).314(**).243(*) 气 Sig. (2-tailed) 房地产开 发投资指 Coefficient -.411(**).795(**) (**).368(**).300(**).187 数 Sig. (2-tailed) 上证综指 Coefficient -.230(*).314(**).364(**) (**).611(**).868(**) Sig. (2-tailed) 深证综指 Coefficient -.413(**).243(*).368(**).898(**) (**).842(**) Sig. (2-tailed) 上证地产 Coefficient -.463(**) (**).611(**).856(**) (**) Sig. (2-tailed) 深证地产 Coefficient (**).842(**).800(**) Sig. (2-tailed) N ** is significant at the 0.01 level (2-tailed). * is significant at the 0.05 level (2-tailed). 3. 房地产价格与股票价格的回归分析经比较, 线形回归的拟合度较好, 故利用逐步回归法对房地产销售价格与房地产开发投资 沪深综指 沪深地产的关系进行多元线性回归分析, 结果如下 :

6 表 3 引入 / 剔除的变量 ( 因变量是房地产销售价格 ) 模型引入变量剔除变量方法 1 房地产开发投资 Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=.050,. Probability-of-F-to-remove >=.100). 2 Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=.050, 上证地产. Probability-of-F-to-remove >=.100). 3 Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=.050, 深证综指. Probability-of-F-to-remove >=.100). 表 4 模型总结 Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1.791(a) (b) (c) a 预测值 : 常量, 房地产开发投资 b 预测值 : 常量, 房地产开发投资, 上证地产 c 预测值 : 常量, 房地产开发投资, 上证地产, 深证综指 表 5 回归方程的方差分析 Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression (a) Residual Total Regression (b) Residual Total Regression (c) Residual Total a 预测值 : 常量, 房地产开发投资 b 预测值 : 常量, 房地产开发投资, 上证地产 c 预测值 : 常量, 房地产开发投资, 上证地产, 深证综指 d 因变量 : 房地产销售价格 表 6 回归系数 ( 因变量是房地产销售价格 ) 模型 回归系数 标准化回归系数 t Sig. B Std. Error Beta 常量 房地产开发投资 常量 房地产开发投资 上证地产 常量 房地产开发投资 上证地产 深证综指

7 表 7 被剔除的变量 Collinearity Statistics 模型 l Beta In t Sig. Partial Tolerance 1 上证综指 -.010(a) 深证综指 -.095(a) 上证地产 -.247(a) 深证地产 -.035(a) 上证综指.508(b) 深证综指.863(b) 深证地产.435(b) 上证综指.216(c) 深证地产.227(c) a 预测值 : 常量, 房地产开发投资 b 预测值 : 常量, 房地产开发投资, 上证地产 c 预测值 : 常量, 房地产开发投资, 上证地产, 深证综指 d 因变量 : 房地产销售价格 故多元线性回归模型如下 : 房地产销售价格 = 房地产开发投资 上证地产 深证综指 四. 研究结论与建议本文利用 1997 年 1 月至 2006 年 12 月间的月度数据, 研究了我国房地产价格和股票价格之间的关系, 发现我国房地产价格与股票价格间存在显著的相关性, 特别是与深证综指和上证地产呈显著的负相关 ; 进而利用多元回归分析法建立了房地产销售价格与股票价格的回归模型 根据本文的研究结果, 一方面投资者在构建投资组合时, 应重视房地产价格与股票价格的相关关系, 并根据自身的目标和风险承受能力进行优化组合 ; 另一方面, 政府在进行房地产宏观调控时必须加强股票市场的监管, 避免其过热 参考文献 : Kim Hiang Liow,The long-term investment performance of Singapore real estate and property stocks,journal of Property Investment & Finance. Bradford: 2001.Vol.19, Iss. 2 周京奎 : 年我国资产价格波动机制研究 : 以房地产价格与股票价格互动关系为例, 载于 上海经济研究 2006 年第 4 期

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