何美儀

（華南師范大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，廣東 廣州 510631）

基于協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果檢驗(yàn)的人民幣匯率與房?jī)r(jià)關(guān)系研究

何美儀

（華南師范大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，廣東 廣州 510631）

人民幣匯率的上升將會(huì)影響市場(chǎng)上流動(dòng)的資金量，它會(huì)導(dǎo)致國(guó)家資產(chǎn)價(jià)格的上升，對(duì)金融市場(chǎng)產(chǎn)生一定波動(dòng)影響。而房地產(chǎn)作為第三產(chǎn)業(yè)中極具代表性的產(chǎn)業(yè)，其價(jià)格的變動(dòng)會(huì)對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響。為探尋人民幣匯率與房?jī)r(jià)之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，通過(guò)1988年至2015年人民幣對(duì)美元的年平均價(jià)和商品房年平均銷售價(jià)格，采用協(xié)整檢驗(yàn)、線性及非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。研究發(fā)現(xiàn)，二者具有長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，且匯率是引起房?jī)r(jià)變動(dòng)的單向線性Granger先導(dǎo)，房?jī)r(jià)是引起匯率變動(dòng)的單向非線性Granger先導(dǎo)。通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解，發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)沖擊將會(huì)引起匯率和房?jī)r(jià)的變動(dòng)。

房?jī)r(jià)；外匯；協(xié)整檢驗(yàn)；非線性Granger因果關(guān)系；方差分解

一、引言

近二十年來(lái)，中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)快速發(fā)展。原本作為消費(fèi)品的商品房逐漸成為投資者的投資工具，一路上漲的房地產(chǎn)行業(yè)為國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)強(qiáng)大的動(dòng)力。隨著國(guó)家改革開(kāi)放政策的實(shí)施，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅受到區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展好壞的影響，更受到國(guó)際市場(chǎng)的影響。同時(shí)，外匯市場(chǎng)的波動(dòng)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展也會(huì)帶來(lái)一定程度的影響。二者之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系值得投資者和國(guó)家關(guān)注，這將對(duì)他們決策起到幫助作用。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)與外匯市場(chǎng)之間聯(lián)動(dòng)關(guān)系的研究已有不少成果：陳婕和林江鵬通過(guò)傳統(tǒng)的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)匯率是引起房?jī)r(jià)變動(dòng)的單向線性格蘭杰原因［1］［2］；韓鑫濤利用1996-2010年的數(shù)據(jù)，圍繞匯率等沖擊影響事件展開(kāi)分析，發(fā)現(xiàn)匯率和房?jī)r(jià)變動(dòng)之間存在雙向關(guān)系。［3］上述學(xué)者都只對(duì)匯率和房?jī)r(jià)之間的線性聯(lián)動(dòng)影響關(guān)系進(jìn)行研究，沒(méi)有考量房?jī)r(jià)和匯率二者之間可能存在的復(fù)雜影響結(jié)構(gòu)。因此，基于進(jìn)一步探討兩者之間聯(lián)動(dòng)關(guān)系的考慮，本文首先應(yīng)用協(xié)整檢驗(yàn)，確保二者之間存在長(zhǎng)期聯(lián)動(dòng)影響關(guān)系，其次，采用線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)對(duì)二者關(guān)系進(jìn)行初步的探究；利用非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)深入探究?jī)烧咧g的因果關(guān)系，從而避免線性假設(shè)所帶來(lái)的局限性，進(jìn)而更加合理全面地研究二者關(guān)系。最后，通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)，探討變量對(duì)沖擊影響所作出的響應(yīng)，了解模型的動(dòng)態(tài)特征，結(jié)合方差分解，進(jìn)一步得知各變量對(duì)預(yù)測(cè)方差的貢獻(xiàn)度，得到不同變量沖擊的重要程度。

二、數(shù)據(jù)選取及預(yù)處理

本文采用1988年至2015年人民幣對(duì)美元的年平均價(jià)和商品房平均銷售價(jià)格進(jìn)行分析，其中人民幣對(duì)美元的年平均價(jià)代表人民幣匯率，選取美元是由于其具有世界影響地位和代表性，能表示外匯市場(chǎng)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的刺激影響；商品房平均銷售價(jià)格代表國(guó)內(nèi)的平均房?jī)r(jià)，表示國(guó)內(nèi)的房?jī)r(jià)水平。數(shù)據(jù)取自《2016年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《1999年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，來(lái)源真實(shí)可靠。由于不同時(shí)期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，物價(jià)水平也在不斷變化，為使得價(jià)格具有一定的可比性，得到真實(shí)的價(jià)格變化，本文采用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（取2000年=100）對(duì)商品房平均銷售價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，記處理后得到的實(shí)際值為housing。人民幣對(duì)美元的年平均價(jià)數(shù)據(jù)記為rate。為消除數(shù)據(jù)的異方差、減小數(shù)據(jù)波動(dòng)帶來(lái)的負(fù)面影響，本文對(duì)rate和housing進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，分別記為lnrate和lnhousing。

三、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）單位根檢驗(yàn)

由于時(shí)間序列可能是非平穩(wěn)的，為避免直接進(jìn)行回歸導(dǎo)致偽回歸現(xiàn)象的發(fā)生，本文首先對(duì)匯率lnrate和房?jī)r(jià)lnhousing兩個(gè)時(shí)間序列進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，利用Eviews 7.2軟件得到結(jié)果如下表1所示：

表1 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%顯著性水平下，rate和housing不能拒絕原假設(shè)，即沒(méi)有充分的把握認(rèn)為匯率rate和房?jī)r(jià)housing均為平穩(wěn)序列。經(jīng)過(guò)一階差分后（記rate和housing一階差分后的序列分別為dlnrate、dlnhousing），在5%顯著性水平下，dlnrate、dlnhousing均拒絕原假設(shè)，即有充分的理由認(rèn)為dlnrate、dlnhousing均為平穩(wěn)序列。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

1987年，Engle和Granger提出，一些經(jīng)濟(jì)變量原本是非平穩(wěn)的序列，但在這些序列的單整階數(shù)相同的情況下，若存在它們的某種線性組合是平穩(wěn)序列，則說(shuō)明這些序列存在協(xié)整關(guān)系即長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

為探求一階單整的房?jī)r(jià)lnhousing和匯率lnrate之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，下面將對(duì)房?jī)r(jià)lnhousing和匯率lnrate序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)方法一般有EG兩步法和Johansen檢驗(yàn)法，由于Johansen檢驗(yàn)不必劃分內(nèi)、外生變量，還可給出全部存在的協(xié)整關(guān)系，同時(shí)該方法的功效更穩(wěn)定，于是本文采取Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法，利用Eviews 7.2軟件得到結(jié)果如表2：

表2 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%的顯著性水平下，可認(rèn)為匯率lnrate和房?jī)r(jià)lnhousing兩個(gè)時(shí)間序列之間存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系，這也說(shuō)明房?jī)r(jià)與匯率之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，協(xié)整方程為lnhousing=2.1984×lnrate。可見(jiàn)，二者存在同向變動(dòng)關(guān)系，匯率lnrate每增長(zhǎng)10%，房?jī)r(jià)lnhousing平均增長(zhǎng)21.984%。

當(dāng)協(xié)整方程確定后，需要對(duì)協(xié)整方程的正確性進(jìn)行檢驗(yàn)。因?yàn)橹挥袧M足VAR模型的殘差是平穩(wěn)序列的前提時(shí)，協(xié)整關(guān)系才是有效的。因此，構(gòu)建VAR模型，通過(guò)赤池信息準(zhǔn)則、施瓦茨信息準(zhǔn)則判斷滯后階數(shù)，結(jié)果如下表：

表3 AIC、SC隨滯后階數(shù)變化

根據(jù)結(jié)果，赤池信息準(zhǔn)則、施瓦茨信息準(zhǔn)則最小值對(duì)應(yīng)的滯后階數(shù)均為1，因此選擇滯后一階。下面對(duì)VAR模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，本文采用AR根驗(yàn)證方法，通過(guò)Eviews7.2可得AR特征方程的特征根的倒數(shù)絕對(duì)值分別為0.9603、0.8198，二者均在單位圓內(nèi)，可判定協(xié)整方程穩(wěn)定，即前文所得協(xié)整關(guān)系是正確的。

（三）線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

變量X、Y之間存在格蘭杰因果關(guān)系的定義是：包含變量X、Y當(dāng)期和過(guò)去信息的信息集對(duì)變量Y未來(lái)一期值進(jìn)行預(yù)測(cè)的效果要優(yōu)于僅包含Y的當(dāng)期和過(guò)去信息的信息集對(duì)Y未來(lái)一期值進(jìn)行預(yù)測(cè)的效果，即變量X能夠提供變量Y自身以外對(duì)Y未來(lái)值預(yù)測(cè)所需要的額外信息，則可以認(rèn)為變量X是被解釋變量Y的Granger先導(dǎo)。

為進(jìn)一步探尋具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系的房?jī)r(jià)lnhousing和匯率lnrate之間是否存在穩(wěn)定的因果關(guān)系，下面對(duì)房?jī)r(jià)lnhousing和匯率lnrate進(jìn)行雙向的線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，利用Eviews 7.2軟件得到結(jié)果，見(jiàn)表4。

表4 線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果顯示，當(dāng)選定滯后期數(shù)為6期時(shí)，在5%顯著性水平下，可以顯著拒絕第二條原假設(shè)，即可以認(rèn)為房?jī)r(jià)lnhousing是匯率lnrate的線性Granger先導(dǎo)；而在5%顯著性水平下，沒(méi)有充分的理由拒絕第一條原假設(shè)，即不能認(rèn)為匯率lnrate是房?jī)r(jià)lnhousing的線性Granger先導(dǎo)。

（四）非線性因果關(guān)系檢驗(yàn)

考慮到經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列多為非線性序列以及線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的局限性，為進(jìn)一步探討匯率lnrate是否對(duì)房?jī)r(jià)lnhousing產(chǎn)生影響，本文將在此處檢驗(yàn)匯率lnrate是否為房?jī)r(jià)lnhousing的非線性Granger先導(dǎo)。

1.非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

將式（1）中的條件概率用對(duì)立的聯(lián)合概率的比率來(lái)表示，如式（2）-（5）：

則式（1）可轉(zhuǎn)化為

根據(jù)式（6），構(gòu)建非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量，如下：

2.檢驗(yàn)結(jié)果

對(duì)于原假設(shè)：lnrate不是lnhousing的非線性格蘭杰先導(dǎo)，其不能被拒絕的條件等價(jià)于下列關(guān)系是否成立：

為進(jìn)行房?jī)r(jià)lnhousing、匯率lnrate的非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，首先需要檢驗(yàn)序列是否存在非線性結(jié)構(gòu)。BDS獨(dú)立性檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)出序列是否存在非線性結(jié)構(gòu)，其原假設(shè)為所檢驗(yàn)的時(shí)間序列是獨(dú)立同分布的。因此，本文首先利用VAR模型lnhousingt=lnhousingt-1+lnratet-1+εt濾去lnhousing的線性結(jié)構(gòu)，取其殘差用于檢驗(yàn)序列l(wèi)nhousing是否存在非線性結(jié)構(gòu)，利用R Studio得到BDS非線性檢驗(yàn)結(jié)果，見(jiàn)表5。

表5 BDS獨(dú)立性檢驗(yàn)結(jié)果

BDS獨(dú)立性檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%的顯著性水平下，拒絕原假設(shè)，即有充分的理由認(rèn)為殘差序列不服從獨(dú)立同分布的，它們之間存在顯著的非線性依賴性。因此，滿足使用VAR模型中的殘差序列進(jìn)行非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的條件。

通過(guò)1 000次的Monte-Carlo模擬得到σ的估計(jì)值σ?=0.0061，進(jìn)而計(jì)算出5%的顯著性水平下，非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的拒絕域?yàn)閧 }Δ≥0.1003，即拒絕匯率lnrate不是房?jī)r(jià)lnhousing的非線性格蘭杰原因的條件。同時(shí)，計(jì)算得出Δ=0.1086，故在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)，有充分的把握認(rèn)為匯率lnrate是房?jī)r(jià)lnhousing的非線性格蘭杰原因。這一結(jié)果與匯率lnrate不是房?jī)r(jià)lnhousing的線性格蘭杰原因相比會(huì)更具說(shuō)明意義，因?yàn)殡S著房?jī)r(jià)的上漲，國(guó)外投資者會(huì)進(jìn)一步對(duì)我國(guó)房?jī)r(jià)看好，認(rèn)為這一投資具有可觀預(yù)期回報(bào)率，這種投機(jī)性的資金流入將會(huì)帶動(dòng)人民幣升值，人民幣匯率上升。

（五）脈沖響應(yīng)函數(shù)

房?jī)r(jià)lnhousing是匯率lnrate的線性格蘭杰先導(dǎo)，匯率lnrate是房?jī)r(jià)lnhousing的非線性格蘭杰先導(dǎo)，二者存在相互影響關(guān)系。此外，內(nèi)生變量匯率lnrate或房?jī)r(jià)lnhousing自身受到?jīng)_擊影響后，這一影響將擴(kuò)散進(jìn)入系統(tǒng)模型中，因此，本文將采用脈沖響應(yīng)函數(shù)，探尋這一影響。脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是各個(gè)內(nèi)生變量對(duì)殘差沖擊的響應(yīng)，即在隨誤差項(xiàng)受到一單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊影響后，它對(duì)每一內(nèi)生變量當(dāng)期值及未來(lái)值產(chǎn)生的影響。

圖1 lnrate、lnhousing分別對(duì)lnrate一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的響應(yīng)

圖2 lnrate、lnhousing分別對(duì)lnhousing一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的響應(yīng)

圖1表示匯率lnrate、房?jī)r(jià)lnhousing分別對(duì)匯率lnrate一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的響應(yīng)。圖2表示匯率lnrate、房?jī)r(jià)lnhousing分別對(duì)房?jī)r(jià)lnhousing一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的響應(yīng)。由圖1可知，前期，正向的匯率lnrate沖擊使其自身未來(lái)值下降，而正向的匯率lnrate沖擊使房?jī)r(jià)lnhousing未來(lái)值上升；大概第五期時(shí)，正向的匯率lnrate沖擊對(duì)房?jī)r(jià)lnhousing及自身未來(lái)值的影響開(kāi)始減弱，但影響方向不變；在大概第三十五期以后，匯率lnrate沖擊對(duì)兩個(gè)內(nèi)生變量的影響趨于穩(wěn)定。

由圖2可知，前期，正向的房?jī)r(jià)lnhousing沖擊導(dǎo)致自身未來(lái)值下降，而正向的房?jī)r(jià)lnhousing沖擊使匯率lnrate未來(lái)值上升；直到第七期后，正向的房?jī)r(jià)lnhousing沖擊對(duì)自身及匯率lnrate的沖擊影響開(kāi)始減弱；在第二十期后，房?jī)r(jià)lnhousing沖擊對(duì)兩個(gè)內(nèi)生變量的影響趨于穩(wěn)定。

（六）方差分解

方差分解可用于分析預(yù)測(cè)殘差的標(biāo)準(zhǔn)差受不同新息沖擊影響的比例，即不同內(nèi)生變量對(duì)預(yù)測(cè)殘差的標(biāo)準(zhǔn)差的貢獻(xiàn)比例。通過(guò)方差分解，可以進(jìn)一步獲得內(nèi)生變量對(duì)預(yù)測(cè)方差的貢獻(xiàn)程度，度量變量間的影響關(guān)系。因此，本文運(yùn)用此方法來(lái)計(jì)量匯率lnrate、房?jī)r(jià)lnhousing對(duì)預(yù)測(cè)方差的貢獻(xiàn)度。

當(dāng)T=5時(shí)，匯率lnrate的預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差為0.16，其中1.50%由房?jī)r(jià)lnhousing的殘差沖擊所導(dǎo)致，98.50%由匯率lnrate的殘差沖擊所致（見(jiàn)表6）。從第五期起，方差分解結(jié)果變化更加顯著，直到T=38時(shí)，方差分解基本呈現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)，與前文脈沖響應(yīng)結(jié)果一致，其中35.73%由房?jī)r(jià)lnhousing的殘差沖擊所導(dǎo)致，64.27%由匯率lnrate的殘差沖擊所致（見(jiàn)表7）。由結(jié)果可知，前期匯率lnrate的變動(dòng)主要由自身影響所導(dǎo)致，但隨著時(shí)間推移，匯率lnrate變動(dòng)受房?jī)r(jià)lnhousing的影響不斷增大，體現(xiàn)房?jī)r(jià)lnhousing對(duì)匯率lnrate的影響存在一定時(shí)間滯后，且房?jī)r(jià)lnhousing對(duì)匯率lnrate的影響較為持久。因此，匯率的預(yù)測(cè)誤差隨著時(shí)間的變動(dòng)，由主要是匯率自身貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)變成匯率和房?jī)r(jià)都有相當(dāng)一部分貢獻(xiàn)。

表6 lnrate第一至六期方差分解

表7 lnrate第三十七至四十二期方差分解

當(dāng)T=7時(shí)，房?jī)r(jià)lnrate的預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差為0.20，其中93.39%由房?jī)r(jià)lnhousing的殘差沖擊所導(dǎo)致，6.61%由匯率lnrate的殘差沖擊所致。同時(shí)，第七期后，方差分解的變動(dòng)減弱（見(jiàn)表8）。自第二十期后，方差分解趨于穩(wěn)定狀態(tài)，這與前文脈沖響應(yīng)結(jié)果相一致（見(jiàn)表9）。由結(jié)果可知，前期房?jī)r(jià)lnhousing的變動(dòng)主要由自身影響所導(dǎo)致，隨著時(shí)間推移，匯率lnrate引起房?jī)r(jià)lnhousing變動(dòng)的影響雖然在增大，但這種影響的增長(zhǎng)并不顯著。因此，房?jī)r(jià)的預(yù)測(cè)誤差更主要是由房?jī)r(jià)自身貢獻(xiàn)的。

表8 lnhousing第五至九期方差分解

表9 lnhousing第十九至二十二期方差分解

四、結(jié)論

通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)人民幣匯率與房?jī)r(jià)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，而且這種關(guān)系表現(xiàn)為長(zhǎng)期穩(wěn)定的同向變化關(guān)系：lnhousing=2.1984×lnrate，即人民幣匯率每增長(zhǎng)10%，房?jī)r(jià)平均值也平均增長(zhǎng)21.984%，說(shuō)明國(guó)外資本流入引起人民幣匯率增長(zhǎng)時(shí)，將會(huì)帶動(dòng)房?jī)r(jià)同步上漲；此外，當(dāng)匯率提高、人民幣升值時(shí)，將轉(zhuǎn)向更有利可圖的房產(chǎn)投資，這將導(dǎo)致房地產(chǎn)需求量變大，在短期供給不變的情況下，供不應(yīng)求，房?jī)r(jià)將會(huì)上漲。

通過(guò)線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果得出，平均房?jī)r(jià)是引起人民幣匯率變動(dòng)的線性Granger先導(dǎo)，而人民幣匯率不是引起平均房?jī)r(jià)變動(dòng)的線性Granger先導(dǎo)。由于房子兼具消費(fèi)用處和投資用處，國(guó)人對(duì)房子的需求不減，投資者對(duì)這一投資標(biāo)的較為看好，房?jī)r(jià)一直處在高位。此外，國(guó)外投資者、外匯投資者注資國(guó)內(nèi)房產(chǎn)，將進(jìn)一步拉高外匯價(jià)格。

通過(guò)非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果得出，人民幣匯率是平均房?jī)r(jià)的非線性Granger先導(dǎo)，這充分說(shuō)明房?jī)r(jià)和人民幣匯率之間存在相互影響的內(nèi)在聯(lián)動(dòng)關(guān)系：房?jī)r(jià)的提升能引起人民幣匯率的提高，人民幣匯率的提高會(huì)使得人民幣標(biāo)價(jià)資產(chǎn)預(yù)期回報(bào)變高；從收益角度看，當(dāng)人民幣標(biāo)價(jià)資產(chǎn)的預(yù)期回報(bào)變高時(shí)，國(guó)外游走資金、外匯投資者將會(huì)借此機(jī)會(huì)進(jìn)入國(guó)內(nèi)房產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行投機(jī)，此舉將導(dǎo)致房?jī)r(jià)的進(jìn)一步走高。在二者之間的相互推動(dòng)下，住房?jī)r(jià)格將會(huì)不斷被推高，易產(chǎn)生更大的投機(jī)泡沫。

通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解可知，無(wú)論是房?jī)r(jià)的正向沖擊還是匯率正向沖擊，房?jī)r(jià)和匯率都將會(huì)產(chǎn)生一定響應(yīng)，引起自身值的減少和另一內(nèi)生變量值的增大。房?jī)r(jià)的變動(dòng)主要由房?jī)r(jià)自身造成影響，這與中國(guó)市場(chǎng)現(xiàn)狀比較吻合。而初期，匯率的變動(dòng)絕大部分由匯率本身造成，隨著時(shí)間推移，匯率的變動(dòng)將會(huì)由房?jī)r(jià)和匯率共同貢獻(xiàn)，這體現(xiàn)了房?jī)r(jià)市場(chǎng)對(duì)匯率市場(chǎng)的影響。因此，大型事件的沖擊影響將導(dǎo)致房?jī)r(jià)市場(chǎng)發(fā)生巨大波動(dòng)，一段時(shí)間后，將會(huì)對(duì)外匯市場(chǎng)也造成巨大影響，進(jìn)而對(duì)金融市場(chǎng)產(chǎn)生影響。所以，國(guó)家應(yīng)該完善國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)的供給結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)百姓合理購(gòu)置房地產(chǎn)，避免房?jī)r(jià)哄抬現(xiàn)象的發(fā)生。同時(shí)，應(yīng)控制流入外資過(guò)度投機(jī)房地產(chǎn)行業(yè)的行為，出臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)，完善匯率監(jiān)督機(jī)制體系，保障房地產(chǎn)市場(chǎng)的穩(wěn)定發(fā)展，維護(hù)市場(chǎng)秩序。

［1］ 陳婕，路靜，高鵬，董紀(jì)昌.人民幣匯率波動(dòng)與我國(guó)房?jī)r(jià)關(guān)系的實(shí)證分析［J］.數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2009，（13）：73－79.

［2］ 林江鵬，華良晨.人民幣匯率、股價(jià)和房?jī)r(jià)之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系——基于VAR模型［J］.湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2016，（4）：40－41.

［3］ 韓鑫韜.匯率變化與房?jī)r(jià)波動(dòng)——來(lái)自中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的證據(jù)［J］.金融與經(jīng)濟(jì)，2015，（4）：74－79.

［4］ 潘越.基于非線性Granger因果檢驗(yàn)的股市間聯(lián)動(dòng)關(guān)系研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008，（9）：87－100.

［責(zé)任編輯：胡 璇］

Research on the Relationship between RMB Exchange Rate and House Price Based on Cointegration Test and Granger Causality Test

HE Mei-yi
（School of Mathematical Sciences,South China Normal University,Guangzhou 510631,China）

The rise in the RMB exchange rate will affect the amount of money flowing on the market,which will lead to an increase in the national asset prices and certain volatility in the financial markets.And real estate as a representative industry in the tertiary industry,the price changes will have an impact on the national economy.It tends to explore the linkage between the RMB exchange rate and the house price by using the Cointegration test,the linear and non-linear Granger causality test to verify,with the RMB annual average price of the US dollar and the average selling price of the commodity house from 1988 to 2015.It is found that they have a long-term stable equilibrium relationship,and the exchange rate is a one-way linear Granger pilot that causes the change of house price.On the other hand,the house price is the one-way nonlinear Granger pilot.Through the impulse response function and variance decomposition,it is found that the house price shock will cause the exchange rate and house price to change.

house price;exchange rate;Cointegration test;Non-linear Granger causality test;variance decomposition

F830.7；F293

A

2017－06－18

1671-6671（2017）04-0033-09

何美儀（1996－），女，廣東中山人，華南師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院本科生。