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中国房地产市场周期波动状态的监测、分析与预测总结

核心内容

本文旨在通过构建房地产一致景气指数与房地产先行景气指数，对我国房地产市场周期波动状态进行实时监测与预测。研究基于混频动态因子模型和NBER合成指数方法，结合宏观经济数据与政策信号，分析了自2002年以来房地产市场的周期特征，并预测了当前房地产市场拐点的时间节点。

主要观点

• 周期性波动分析：房地产市场呈现出明显的周期性波动特征，通常以“谷～峰～谷”为标准，每轮周期包含扩张与收缩阶段。
• 模型构建：采用混频动态因子模型构建一致景气指数，结合NBER合成指数方法构建先行景气指数，以提高预测准确性。
• 数据来源：利用Wind资讯数据，选取了包括房地产增加值、商品房销售额、销售面积、开发投资资金总额、房地产价格、水泥产量等指标进行分析。
• 预测结果：根据模型估计与政策信号，预测房地产市场将在2022年第一季度（2月或3月）出现拐点，结束当前收缩阶段。

关键信息

一、房地产一致景气指数构建

• 模型选择：基于Mariano和Murasawa（2003）提出的混频动态因子模型，结合季度和月度数据。
• 指标选择：
  • 基准指标：房地产业增加值（季度）
  • 其他一致指标：商品房销售额、商品房销售面积、房地产开发投资资金总额、房地产价格、水泥产量（月度）
• 时差相关系数：各指标与基准指标的时差相关系数均较高，且滞后期在1个月以内，说明一致性较强。
• 模型估计：使用WinRATS软件进行估计，将共同因子以2005年为基期（平均值为100）重新计算，形成一致景气指数序列。
• 周期测定：自2002年以来，中国房地产一致景气指数经历了5轮完整的周期波动，目前处于第6轮的收缩阶段。

二、房地产先行景气指数构建

• 模型选择：采用NBER合成指数方法，基于月度指标构建。
• 指标选择：
  • 货币供应增量（M2）
  • 长短期债券利差
  • 社会融资规模
  • 股票成交量
  • 居民消费价格指数（逆转）
• 领先期：先行景气指数平均领先一致景气指数7个月，相关系数为0.6546。
• 预测依据：根据先行景气指数在2021年7月达到谷底，推断一致景气指数将在2022年2月左右出现拐点，结束为期一年的收缩阶段。

三、周期波动特征分析

• 周期长度：前5轮平均周期长度为44个月，其中扩张阶段平均持续13个月，收缩阶段平均持续31个月。
• 波动特征：
  • 非对称性：收缩阶段持续时间远长于扩张阶段，表现出“短扩张、长收缩”的特点。
  • 急增缓降：扩张阶段速度较快，而收缩阶段速度较慢，整体呈现“急增缓降”的波动特征。
• 第6轮特征：
  • 扩张阶段振幅（28.4点）和扩张速度（2.37点/月）均高于前几轮。
  • 2021年2月达到峰值（113.54点），之后迅速进入收缩阶段。

四、政策与市场展望

• 政策影响：2021年以来，房地产强监管政策导致市场整体偏冷，周期波动显著下降。
• 疫情与调控叠加：疫情冲击与房地产调控政策共同作用，使本轮周期波动呈现“急增急降”特征。
• 政策信号：2022年3月16日国务院金融稳定发展委员会释放“稳增长”政策信号，预计后续将出台更多支持性政策。
• 市场预期：结合模型预测与政策导向，预计2022年第一季度房地产市场将出现拐点，结束收缩阶段，呈现止跌企稳趋势。

结论

通过构建房地产一致景气指数与先行景气指数，本文系统分析了中国房地产市场周期波动特征，并基于模型与政策信号预测了市场拐点时间。研究指出，当前房地产市场正处于第六轮收缩阶段，但随着政策支持的加强，市场有望在2022年第一季度出现转折，进入新的扩张阶段。

参考文献

1. 《2018～2019年经济景气形势分析与预测》，陈磊，孙晨童，王琳琳，《经济蓝皮书》，2018年12月。
2. Mariano R S, Murasawa Y. A New Coincident Index of Business Cycles Based on Monthly and Quarterly Series [J]. Journal of Applied Econometrics, 2003, 18(4):427-443.
3. Stock J H, Watson M.W. A Probability Model of the Coincident Economic Indicators [R], NBER Working Paper, 1988, NO.2772.

作者简介

孙晨童，远东资信博士后工作站博士后研究员。

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