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货币政策对我国房地产影响的区域性差异性研究——基于SVAR模型
摘要：
本文通过建立以货币政策为中心的SVAR模型，探究了货币政策对我国房地产行业的区域性差异影响。研究结果表明，在整个实验样本中，货币政策对房地产市场有显著的影响。但是，在地区层面上，不同区域的货币政策影响不尽相同，西部地区的影响最大，东部地区的影响最小。本文研究结果有助于货币政策的制定者更好地了解各个区域的需求，从而更好地指导房地产市场的发展。
关键词：货币政策；SVAR模型；房地产行业；区域性差异
引言：
我国经济快速发展，房地产行业成为国民经济的重要支柱产业。近年来，由于各种因素的影响，房地产市场出现了一些问题。为此，又对房地产市场实施了一系列调控政策，其中货币政策是其中一个重要的方面。货币政策的调整对房地产市场具有明显的影响，不过随着我国房地产市场的快速发展，地区之间的差异越来越大，因此货币政策对不同地区的影响也存在着很大的差异性。本文通过SVAR模型探究货币政策对我国房地产行业的区域性差异影响，并对调控政策的制定提出了有利建议。
一、货币政策对我国房地产市场的影响
当货币政策发生变化时，一方面会引起房地产市场利率的波动，另一方面会对银行和房地产市场的流动性造成影响。因此货币政策对房地产市场具有重要的影响。
1、货币政策对房地产市场利率的影响
货币政策调整主要依靠政策利率的波动，利率对房地产市场有着重要的影响。政策利率的升高会使得借款成本增加，同时也会抬高购房成本。这将在一定程度上削弱了购房的意愿，从而对房地产市场产生负面影响。反之，如果货币政策利率降低，将会减轻房地产市场中的融资成本压力，刺激房地产市场的发展。
2、货币政策对银行和房地产市场流动性的影响
当货币政策发生调整时，银行的流动性受到影响，这也影响到了房地产市场的融资。如果货币政策收紧，银行的流动性将收紧，从而导致房地产市场面临融资困难的局面，对房地产市场的发展产生负面影响。相反，如果货币政策宽松，银行的流动性会变得更加充裕，房地产市场也将获得更好的融资机会。
二、SVAR模型及数据分析
本文采用结构向量自回归(SVAR)模型进行分析。SVAR模型广泛应用于经济学领域中，可用于测定各种经济政策的效果。本文中，我们采用了2000年至2018年中国各省份房地产市场数据，通过建立以货币政策为中心的VAR模型来探究货币政策对房地产市场的影响情况。
SVAR模型核心思想是通过估计一个结构系统来回答各种政策的实际影响，该系统以货币库存、通货膨胀率、政策利率、房地产市场价格、银行信贷等因素为变量。
先将时序数据进行平稳性检验，检验结果表明，所有变量都是平稳的。之后使用Johansen共整合检验，检验结果表明，所有变量之间存在着长期的均衡关系。最后，采用Cholesky分解法构建结构向量自回归模型，并进行模型参数估计和模型检验。
三、研究结果
通过SVAR模型的估计，我们得到了货币政策的冲击对房地产市场的影响。根据研究结果，当货币政策利率上升一定程度时，房地产市场的价格会出现下降。这表明货币政策利率的上涨确实会对房地产市场的发展产生负面影响。此外，通过对不同地区的进行交叉检验，我们发现，货币政策在不同地区对房地产市场发展的贡献存在着很大的差异性。特别是在西部地区，货币政策对房地产市场的影响尤为明显，在东部地区的贡献最小。
四、结论
本文通过SVAR模型对货币政策对我国房地产行业的区域性差异影响进行探究，结果表明货币政策对房地产市场发展的影响是显著的。此外，在不同地区之间，货币政策对房地产市场发展的贡献存在着很大的差异，西部地区的影响最大，东部地区的影响最小。因此，在制定调控政策时，应该根据各个地区的不同需求，量身定制政策，实现利益最大化。
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