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一．中国货币对房地产价格波动的影响
1.国内外相关的研究文，宽松货币往往会助推一国的房地产价格泡沫，而房地产价格泡沫也会对一国货币的有效性形成冲击。
2.调整影响房地产价格机制（利率、汇率、存款准备金率、银行信贷、货币供应量） 3.对我国影响
4.实证分析，证明上述结论并得出新结论
——本文采用商品房销售均价、广义货币供给量、金融机构各项信贷、7 天同业拆借利率、法定存款准备金率，以及人民币兑美元名义汇率的时间序列数据，在 VAR 模型的框架下进行了一系列检验。检验结果支持前文的理论分析，并进一步指出数量型货币工具短期内效用较强，价格型货币工具较长时期内效果较好。房价波动经过一定传导时滞，也会对货币产生影响。 第一章 导论
一、本文研究背景和意义
本文研究的目的就是要梳理和分析各种货币工具和中介目标对于房地产价格波动
的影响，包括影响的机理、渠道、程度等。理论意义在于从货币角度对房价波动的成因、发展趋势等进行了分析和论述。实践意义在于使货币当局和监管当局，通过货币和金融渠道房地产市场时，做到心中有数，采取更加合理、有效的工具，以达到预期的效果。 二、国内外文献回顾 {国外文献综述，国内文献综述 } 三、论文结构和研究方法 （一）论文结构
第一章导论，第二~六章理论分析部分，第七章计量经济学模型检验，第八章总结，并提建议。 （二）研究方法
1．规范分析和实证分析相结合。计量模型
2．归纳法和演绎法相结合——只选取了一些有代表性的变量 四、论文的不足之处
第二章 利率对房价波动的影响 一、理论分析
二、国外利率影响房地产价格的经验总结，有图有 （三）案例总结 三、本章小结
第三章 汇率对房价波动的影响
一、汇率及其影响房价的机制 汇率对一国房地产价格的影响主要是通过预期效应、贸易条件效应、汇率稳定效应等实现的。
二．汇率影响房价的案例分析
（一）泰国、、货币贬值及贬值预期对房地产价格的影响 （二）日元、马克升值对房地产价格的影响 三、人民币升值对中国房地产价格的影响 （三）案例总结
通过回顾以上五个国家的历史经验，我们发现泰国和日本的失败教训在于：过早推行金融自由化，允1
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许跨境资本的大规模流动，导致游资对国内的巨大冲击；汇率制度僵化，缺乏灵活调整的弹性，也缺乏操作的主动性，在被迫放弃固定汇率时，就会大幅调整，冲击国内市场；货币缺乏性，在维持固定汇率时却导致国内通货膨胀；监管不力，对外资没有进行有效管制，对国内通货膨胀和房地产市场泡沫没有提前进行治理。
德国、房地产市场稳定的原因在于：通过增强汇率的自由浮动，保持了货币的 性，将国内的通货膨胀水平控制在比较合理的水平；受外资冲击的程度小，尽管两国资 本账户开放程度高，但其国内资产价格和普通商品价格比较合理，泡沫程度小，外资进行投 机化操作的可能性小。
三、人民币升值对中国房地产价格的影响 四、本章小结
汇率水平对一国房地产价格的影响主要是通过预期效应、贸易条件效应、汇率稳定效应等实现的。从国外的情况来看，不同的汇率制度及汇率水平的选择对房地产市场及宏观经济会产生不同的影响。同样面临货币贬值或贬值压力，泰国、的房地产市场大幅下跌，而确保持了房地产市场及宏观经济的稳定。日本和德国在面临升值压力时 ，前者力图维持固定汇率制度，而后者则采取了渐进小幅升值的措施。结果是日本房价泡沫崩溃，而德国房价一直比较稳定。
在人民币升值预期强烈的背景下，国际资本流入是推动我国房价上涨的重要因素之一。从我国国际收支平衡表来看，近年来经常账户顺差在缩小，资本和金融账户顺差在扩大。这表明国际游资和热钱正在通过各种直接或间接渠道流入我国境内。货币当局要加强对国际游资的严密监管，防范热钱导致我国房价的不断泡沫化。
第三章 汇率对房价波动的影响 同上
第四章 准备金对房价的影响 第五章 银行信贷对房价波动的影响 第六章 货币供给量对房价波动的影响
第七章 货币对房价影响的实证分析 一、数据来源及检验方法说明
（一）指标选取、数据来源及对数据的处理：缺少历年 1 月份的统计数据，本文采用上一年 12 月份数据和本年 2 月份数据进行简单算术平均得到 1 月份数据。 （二）VAR 模型简介 二、检验过程和结论 （一）数据平稳性检验 1.单位根检验
在应用 VAR 模型，为防止伪回归现象，进行平稳性检验。常用的检验方法有 DF 检验和 ADF 检验，本文采用AD（FAugmented Dickey‐Fuller。
从单位根检验的结果来看，LNHP、LNM2、LNLOAN、R、DR、ER 的原始数据都是非平稳的。接着对各变量的一阶差分数据在各临界水平下进行平稳性检验。其中 D（ER）在5%和 10%的临界水平下是平稳的，在 1%临界水平下是非平稳的，所以也可以认为是一阶差分平稳的。其他变量一阶差分后在 1%、5%和 10%的临界水平下都是平稳的。所以这些变量都可以再进一步进行协整性检验。 2.协整检验
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协整检验是用来判断一组数据之间是否存在长期均衡关系。如果两个或多个非平稳过程经过线性化处理可以变为平稳过程，则称这组变量之间存在协整关系(cointegration)。如果经济变量之间存在协整关系，通常解释为经济变量之间存在长期均衡关系。 (二)Granger 因果检验 检验VAR模型中变量之间因果关系的一种常用方法 （三）VAR检验
本文采用 VAR 模型检验房地产价格和相关货币变量之间的关系。将 LNHP、LNM2、 LNLOAN、R、DR、ER 全部当作内生变量， 1. VAR模型估计结果
该模型中六个变量全部为内生变量，在滞后两期的情况下，各变量系数估计值如表7-8所示，从其中的结果可见，M2、DR对房价的影响比较显著。 2. 脉冲响应分析
脉冲反应函数是对 VAR 模型中一个误差项施加冲击，对系统中各内生变量的当期值及未来值所产生的一系列影响。该函数可以检验一个冲击对系统中所有变量能够引起多长时间和多大程度的影响。 3. 误差项的方差分解
方差分解提供了一个检验VAR模型动态性的不同的方法。它是在脉冲响应函数的基础上， 进一步分析各内生变量对预测方差的贡献度。即变量的变动在多大程度上是由自身变化引起 的，有多大比例是由其他变量的变动引起的。
本文对于经过对数变化后的商品房销售均价进行方差分解，判断其他变量冲击对房价变 动的贡献率。 三、检验的结论分析 第八章 总结
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