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user: 3. 研究结果分析 3.1. 数据预处理 3.1.1. 消除长期趋势 时间序列年度数据一般存在长期趋势要素和循环要素，要分析匹配周期，必须先筛选出时间序列的循环要素再进行分析，本文利用Eviews6.0通过HP (Hodrick-Prescott Filter)滤波方法将时间序列数据分解为趋势成分序列(Trend)和周期成分序列(Cycle)，最后将数据平稳的周期成分序列进行谱分析 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] ，处理结果如图1~3。 3.1.2. 平稳性检验 时间序列具有平稳性是进行谱分析的前提，本文利用Eviews6.0以上述周期成分序列做单位根检验(Unit Root Test)，结果显示平稳，检验结果见表2。 3.2. 单谱分析 使用单谱分析方法测算GDP增长率、M1增长率和Ph增长率的单独的周期波动情况，结果见图4~图6。 图1. 全国国内生产总值增长率及其HP滤波分解后的周期成分 图2. 全国货币供应量M1增长率及其HP滤波分解后的周期成分 图3. 全国商品房平均销售价格增长率及其HP滤波分解后的周期成分 Table 2 Stationarity test of periodic component sequence 序列名 ADF统计量 1%临界值 5%临界值 10%临界值 结论 GDP −3.88 −3.64 −2.95 −2.61 平稳 M1 −4.46 −3.72 −2.98 −2.63 平稳 Ph −8.39 −3.75 −2.99 −2.64 平稳 表2. 周期成分序列的平稳性检验 图4显示，第一峰值出现频率在0.105处，对应周期为9.52年，谱密度值为49.48，这说明在1979~2016年全国GDP主要以长度为10年左右的中周期波动。第二峰值出现在0.210处，对应周期为4.8年，谱密度值为22.87，这说明在此期间，全国GDP增长还有5年左右的短周期波动。这与我国实施的五年经济发展计划的年限相吻合，经济增长速度基本处于计划内。 图4. 全国国内生产总值增长序列谱密度曲线 图5. 全国货币供应量M1增长序列谱密度曲线 图6. 全国商品房平均销售价格增长序列谱密度曲线 图5显示，第一峰值出现频率在0.307处，对应周期为3.26年，谱密度值为377.24，第二峰值出现在0.115处，对应周期为8.70年，谱密度值为191.29，这说明在1991~2016年全国货币供应量M1主要以长度为3年左右的短周期波动，还存在9年左右的中周期波动。这一结论与其他学者如向书坚、徐海云(2011)以及吴戈、周苏扬等(2012)使用不同方法得出的M1的波动周期为3年的结论基本相同。 图6显示，第一峰值出现频率在0.50处，对应周期为2年，谱密度值为521.40，第二峰值出现在0.417处，对应周期为2.42年，谱密度值为364.87，这说明在1993~2016年全国商品房平均销售价格增长主要以长度为2年左右的短周期波动。除此外，在频率0.083处谱密度也出现极大值，为116.28，对应周期为12年，这说明在此期间，全国商品房平均销售价格增长还有12年左右的中周期波动。这与学者高波、赵奉军等得出的中国存在12年左右和2~4年房地产价格中周期和短周期的结论基本类似。 3.3. 交叉谱分析 3.3.1. 结果分析 在交叉谱分析中，考虑到时间上的同步，本文利用1993~2016年期间的以上周期成分序列数据进行处理，其中M1、Ph通过单位根检验，GDP利用一阶差分也通过单位根检验。在以上平稳时间序列的基础上，利用SPSS23计算GDP增长率、M1增长率分别与Ph增长率交叉谱分析中振幅、一致性和相位谱。 计算结果表3显示，在周期长度为2.0时，交叉振幅最大，一致性为0.49，表明GDP增长周期与Ph的波动在周期2.0年长度相关性较强。相位谱在周期2.0长度上为0，其它周期长度上有正有副，正值表明GDP增长领先Ph增长，负值表明GDP增长滞后Ph增长。领先或滞后的时差 = 相位谱 ÷ 2 π × 周期长度 [ 10 ] 。在长度为2.0年的周期波动中，GDP增长与Ph增长波动基本同步。 Table 3 Cross-spectrum analysis of national GDP growth rate and Ph growth rat 频率 周期 交叉振幅 一致性 相位谱 领先与滞后 0.042 24.00 43.07 0.43 1.59 6.07 0.083 12.00 36.17 0.22 1.5 2.86 0.125 8.00 27.9 0.08 0.77 0.98 0.167 6.00 20.48 0.02 −0.21 −0.20 表3. 全国GDP增长率与Ph增长率交叉谱分析 Continued 表4显示，在周期长度为2.0时，交叉振幅最大，一致性为0.66，表明M1增长周期与Ph的波动在周期2.0年长度相关性较强。相位谱在周期2.0长度上为0，其它周期长度上有正有副。在长度为2.0年的周期波动中，M1增长与Ph增长基本同步。 Table 4 Cross-spectrum analysis of national M1 growth rate and Ph growth rat 频率 周期 交叉振幅 一致性 相位谱 领先与滞后 0.042 24.00 227.78 0.20 0.50 1.91 0.083 12.00 314.3 0.25 0.39 0.74 0.125 8.00 282.85 0.16 0.31 0.39 0.167 6.00 273.64 0.11 −0.14 −0.13 0.208 4.80 304.15 0.14 −0.76 −0.58 0.250 4.00 370.45 0.21 −0.46 −0.29 0.292 3.43 348.76 0.20 −0.82 −0.45 0.333 3.00 422.29 0.15 −0.11 −0.05 0.375 2.67 425.72 0.17 0.08 0.03 0.417 2.40 784.71 0.44 0.24 0.09 0.458 2.18 787.78 0.55 0.07 0.02 0.500 2.00 937.00 0.66 0.00 0.00 表4. 全国M1增长率与Ph增长率交叉谱分析 3.3.2. Granger因果关系检验 利用Eview6.0，将GDP、M1的周期成分序列分别与Ph周期成分序列进行granger因果关系检验 [ 16 ] [ 17 ] ，结果见表5~表6。 表5显示，在滞后1期，在10%的显著性水平下GDP周期波动增长是Ph增长波动的granger成因。在滞后6期，在5%的显著性水平下GDP周期波动增长是Ph增长波动的granger成因。在滞后7期，在10%的显著性水平下GDP周期波动增长与Ph增长波动互为granger成因。 Table 5 Test results of causality between GDP growth rate and Ph growth rat 滞后阶数 GDP不是Ph的granger成因 Ph不是GDP的granger成因 F-Statistic Probability F-Statistic Probability 1 3.05619 0.0958 0.03878 0.8459 6 9.80458 0.0121 1.71821 0.2845 7 18.91080 0.0511 10.8206 0.0872 表5. GDP增长率与Ph增长率的因果关系检验结果 Table 6 Test results of causality between M1 growth rate and Ph growth rat 滞后阶数 M1不是Ph的granger成因 Ph不是M1的granger成因 F-Statistic Probability F-Statistic Probability 7 0.60510 0.7417 29.1767 0.0335 表6. M1增长率与Ph增长率的因果关系检验结果 表6显示，在滞后7期，在5%的显著性水平下Ph周期波动增长是M1增长波动的granger成因。 综上，granger因果关系检验结果在一定程度上验证了上述交叉谱分析结论的稳健性。 且外，本文根据谱密度分析所识别出来的上述GDP、M1和Ph增长率的周期长度范围，再利用Eviews6.0通过BP (Band-Pass Filter)滤波法将其它频率的无关扰动滤除，从而求取特定长度周期所对应的周期曲线，见图7。图7显示，在1993~2016期间，① 从变动幅度看，GDP的变动幅度最小，M1其次，Ph变动幅度最大，这与实际情况较为吻合。② 从变动方向看，GDP和M1变动较为一致，除个别年份外，Ph的变动与GDP和M1的变动方向基本相同，同起同落，说明Ph变化与GDP、M1的变动具有一定程度的相关性。 图7. 经过BP滤波处理后的GDP、M1和商品房销售价格增长率的周期曲线 3.3.3. 波动原因分析 1) 房价与GDP关系。经济发展意味着财政、金融景气，经济繁荣，社会总投资增加，生产活动活跃，对厂房、写字楼、商店、住宅和各种娱乐设施等的需求增加，由此会引起房地产价格上涨；相反经济停滞，需求减弱，房价下跌。 2) 房价与M1关系。① 信贷传导机制分析。房地产开发的资金需求量极大，银行贷款是其主要资金来源，银行贷款规模对房价影响至深。当中央银行实行宽松货币政策时，银行可贷资金增大，对房地产企业的资金供给增多，导致房地产供给增加。同时，居民个人住房贷款需求更易得到满足，自然刺激房价上涨。② 利率传导机制分析。从个人消费角度看，当货币供给增加时，利率水平下降，房屋需求上升，再加上按揭贷款的成本相对减少，居民还款能力提高，也进一步刺激其购房需求，推动房价上涨。从企业投资角度看，货币供给增加，利率下降，企业融资成本降低，投资的边际收益率提高，从而刺激投资增长。房地产企业将获得更大的资金回旋余地，利于其通过提价营销策略。相反收紧银根，房地产投资和消费需求将受到抑制，房价会下跌。