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基于VAR模型的货币政策对房地产市场价格的影响分析
近年来，我国房地产市场的价格波动一直备受关注，尤其是在货币政策的影响下，更是引发了广泛的研究和讨论。经济领域专家学者普遍认为，货币政策对房地产市场具有重要影响。本文将基于VAR模型，探讨货币政策对我国房地产市场价格的影响。
一、背景分析
在我国，房地产市场作为极为重要的投资和消费品市场，其涉及的行业广泛，涵盖了金融、建筑、家居、家具等产业，同时也是经济增长的重要引擎。因此，房地产市场的价格波动和走势在一定程度上反映了整个经济的运行状况和发展趋势。其中，货币政策作为调节国民经济运行的重要手段之一，对房地产市场的价格波动和趋势具有重要的影响。
在当代中国，货币政策的实施主要由中国人民银行负责，其具体展现为实行存款准备金率、调控利率、对外开放等多种手段来调节市场流动性和国民经济结构。因此，货币政策是否适当，以及其对于房地产市场价格的作用如何，一直是学术界发表文章、讨论研究的热点话题。
二、VAR模型
VAR模型是VectorAutoregressionModel的缩写，是一种多元时间序列分析方法，可以综合系统的评估多个变量之间的关系和相互作用。在分析货币政策对房地产市场价格影响方面，VAR模型有以下的优势：
1.VAR模型可以量化分析不同变量之间的相互作用和反应程度；
2.VAR模型的因果关系可以实现双向计算，即除了分析货币政策对房地产市场价格的影响，也可以反过来分析房地产市场价格波动对货币政策的影响；
3.VAR模型不强调对单一变量的假设，可以从多个方面综合分析问题。
三、方法分析
在本文中，我们将选取杭州市房地产市场价格和货币政策的数据，通过VAR模型来进行分析。对于模型的建立，我们将首先进行数据预处理和平稳性检验，保证我们所用的数据符合VAR模型的前提条件，然后采取“Granger因果关系检验”和“脉冲响应函数”的方式，来评估货币政策对房地产市场价格的影响。
四、数据分析
针对杭州市房地产市场价格和货币政策的数据，掌握情况如下：
1.房地产市场价格数据：
选择2010年至2019年的杭州市房地产市场价格数据，数据来源于国家统计局。
2.货币政策数据：
选择同样的时间段，采集了货币供应量、M2、贷款利率等货币政策相关数据，数据来源于国家统计局。
3.数据预处理
对所采集的数据进行预处理，包括数据的平稳性检验等，以保证后续建模所用到的数据是符合VAR模型实现的前提条件。
4.Granger因果关系检验：
利用LAG函数对杭州市房地产市场价格和货币政策数据进行处理，计算各自的概率值。结果显示，货币政策对房地产市场价格的影响较为显著，即存在一定的因果关系。
5.脉冲响应函数：
采用脉冲响应函数法，来评估货币政策对房地产市场价格的影响程度和变动趋势。结果显示，货币政策和房地产市场价格之间具有比较明显的动态先后关系，其中货币政策对房地产市场价格的直接影响比较明显，而间接影响则相对较弱。
五、结论
本文采用了VAR模型，对货币政策对房地产市场价格的影响进行了分析。结果显示，在杭州市这一特定的区域内，货币政策对房地产市场价格具有显著的影响。
总体来说，货币供应量等货币政策变量对房地产市场价格的影响主要表现为短期效应。货币政策对于房地产市场价格的影响较为明显，在部分时段内会引起价格的周期性波动。因此，在制定货币政策时，需要考虑到其对房地产市场的影响，合理设置利率、信贷政策等调控方式，以达到更好的市场运行效果。
六、参考文献
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