我国房地产价格与股票价格波动关系研究—基于1998-2016年周度数据的实证分析开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

一、研究意义

1998年7月，国务院发布《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》， 这一通知要求稳步推进住房商品化、社会化，停止住房实物分配，该通知的发布标志着我国房地产行业正式迈入市场化发展的阶段。经过近18年的市场化发展，2015年房地产投资额在国民生产中所占的比重达17.21%，房地产行业对钢铁、建材、家居、家电等关联行业的带动作用也很明显，房地产市场的有序健康发展对我国深化改革和经济发展具有重要的影响和意义。与此同时，我国另一个重要的资本市场股票市场，经过20多年的发展，不断完善壮大，已经成为反映金融市场发展和经济运行的晴雨表。2015年以来，股市多次发生巨大波动，更加引起了学术界的关注。

目前，我国正处于深化改革的重要时期，作为消费和投资的重要领域，房地产市场和股票市场在我国经济运行中都发挥着举足轻重的影响。因此，对我国房地产市场价格的波动和股票市场价格的波动之间存在的相关性进行深入研究不论是从宏观还是微观角度，都具有重要意义。宏观上有助于政府制定有针对性的调控政策，调节不同市场之间资本的合理流动，推动我国房地产市场和股票市场的健康发展，促进国民经济的持续稳步提升；微观上有助于投资者合理选择资产，建立有效投资组合。

2. 研究的基本内容和问题

一、研究目标

通过数据库收集相关变量历年数据，实证分析中国房地产价格变动与股票市场价格变动的相关关系以及相关影响因素，结合现有理论解释实证结果，对政府与投资者应如何正确把握两种资产的市场波动以实现经济健康发展与增加投资收益两方面予以建议。

二、研究内容

3. 研究的方法与方案

一、研究方法

本文将采用宏观分析与微观分析相结合的方法，为了给本文的研究提供更有说服力的理由与证据，也会采取理论和计量模型实证有机结合的方法。

首先，选取具有一定代表意义的变量，建立合理的计量模型探寻变量之间的关系，得出相应的客观的计量结果，并尝试联系一定的理论，运用准确的理论去解释实证的结果，即中国的房地产价格与股票价格之间是否存在某种稳定的联系，这种关系的原因何在。

完成理论和实证的分析之后，本文将从联动性这个角度，为我国房地产市场与股票产的长远健康发展献言建策。

二、

三、实验方案

准备阶段（2017年1月-2017年2月）：查阅与研究相关的资料和论文并进行整理，利用Wind数据库搜集我国1998-2015年房地产价格指数，股票价格指数，利率，货币供应量，信贷规模等相关变量数据并进行归纳统计。

正式实验阶段（2017年2月-2017年3月）：运用spss软件，利用VAR模型对数据资料进行计量分析；就实验结果与老师进行沟通和修改。

总结阶段（2017年3月-2017年5月）：完成毕业论文的撰写，同时完成子报告，对结果进行讨论与修改。

四、可行性分析

本课题的研究思路清晰，调查的技术路线合理可行，分析方法具有可操作性和规范性，现有的研究条件能够为研究提供必要的支持。

在对象的选择上面，我们选择了Wind数据库搜集我国1998-2015年房地产价格指数，股票价格指数，利率，货币供应量，信贷规模等相关变量数据，这样充分代表了我国宏观经济层面指标，使研究更具有说服力。

在课题科研能力方面，本人曾主持国家级大学生创业创新项目，发表过研究论文一篇。同时，本项目设计是在指导教师的精心帮助下完成的，课题指导老师长期从事农村金融，公司金融方面的研究工作，并指导了若干与本课题研究方向相同或相近的研究生，能够给予很好的指导和帮助。

因此，本课题设计具备了实现研究目标所需要的条件，可以获得预期的成果。

4. 研究创新点

本文的创新之处主要体现在以下两点：

第一，目前大多数文献发表于2007年金融危机之时，美国次贷危机造成地产贬值引发实体经济与虚拟经济的冲击。金融危机后的五年，国内的经济形势发生了新的变化，危机发生后的房地产市场价格与股票市场价格又出现什么不一样的情况，本文将重新选取数据，研究后金融危机的房地产市场和股票市场的价格变动。

第二，本文将研究重点放在股票市场价格与房地产价格联系的描述上，不仅满足以理论分析两者在十八年的变化情况，更会建立计量模型，引进利率，货币量与信贷因素研究这些变量对两个市场价格的影响，为国家的宏观调控股票市场与房地产市场提供宝贵的建议，促进股票市场与房地产价市场稳步、健康的成长。

5. 研究计划与进展

准备阶段（2017年1月-2017年2月）：查阅与研究相关的资料和论文并进行整理，利用wind数据库搜集我国1998-2015年房地产价格指数，股票价格指数，利率，货币供应量，信贷规模等相关变量数据并进行归纳统计。

正式实验阶段（2017年2月-2017年3月）：运用spss软件，利用var模型对数据资料进行计量分析；就实验结果与老师进行沟通和修改。本文试图使用的方法是相关性分析、var模型分析、granger因果关系检验、脉冲响应等。相关性分析从数量上分析变量之间的相关程度，是研究变量之间关系的最简单的一种分析。向量自回归模型（ var 模型）就是用模型中的当期变量对变量的一些滞后期进行自回归，一般对联合内生变量的动态关系进行估计，是一个有效的预测模型。granger因果关系检验则是分析变量间的内在联系，从而确定变量之间是否存在因果关系。本文采用granger双向因果关系检验法，通过建立二元变量自回归模型来分析两变量之间的线性因果关系，并且通过分析检验结果确定变量之间的影响大小。脉冲响应描述了一个内生变量对于误差的反应，即在扰动项加上一个标准差大小的冲击，观察其对内生变量的当期值和未来值的影响。

总结阶段（2017年3月-2017年5月）：完成毕业论文的撰写，同时完成子报告，对结果进行讨论与修改。