巴西住宅市场理性投机泡沫的测试

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英文标题：
《Testing for rational speculative bubbles in the Brazilian residential
  real-estate market》
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作者：
Marcelo M. de Oliveira and Alexandre C. L. Almeida
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  Speculative bubbles have been occurring periodically in local or global real estate markets and are considered a potential cause of economic crises. In this context, the detection of explosive behaviors in the financial market and the implementation of early warning diagnosis tests are of critical importance. The recent increase in Brazilian housing prices has risen concerns that the Brazilian economy may have a speculative housing bubble. In the present paper, we employ a recently proposed recursive unit root test in order to identify possible speculative bubbles in data from the Brazilian residential real-estate market. The empirical results show evidence for speculative price bubbles both in Rio de Janeiro and Sao Paulo, the two main Brazilian cities.
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中文摘要：
投机泡沫在本地或全球房地产市场周期性地出现，被认为是经济危机的潜在原因。在这种情况下，检测金融市场中的爆炸性行为和实施早期预警诊断测试至关重要。最近巴西房价的上涨加剧了人们对巴西经济可能存在投机性房地产泡沫的担忧。在本文中，我们采用了最近提出的递归单位根检验，以识别巴西住宅房地产市场数据中可能存在的投机泡沫。实证结果显示，巴西两大城市里约热内卢和圣保罗都存在投机价格泡沫。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> Testing_for_rational_speculative_bubbles_in_the_Brazilian_residential_real-estat.pdf (177.98 KB)

2022-5-5 12:08:46 上传

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关键词：住宅市场 Quantitative Applications periodically speculative

Noname手稿编号（将由编辑插入）测试巴西住宅房地产市场的理性投机泡沫Marcelo M.de Oliveira·Alexandre C.L.AlmeidaReceived:date/Accepted:date摘要投机泡沫在本地或全球房地产市场周期性地发生，被认为是经济危机的潜在原因。在这种情况下，检测金融市场中的爆炸性行为和实施预警诊断测试至关重要。由于担心巴西经济可能存在投机性房地产泡沫，巴西房价的近期上涨有所上升。在本文中，我们采用了一个最近提出的重复单位根检验，以识别B razilian住宅房地产市场中可能存在的投机泡沫。实证结果表明，巴西的两个主要城市里约热内卢和圣保罗都存在特定的价格泡沫。关键词投机泡沫·房地产市场·递归单位根检验·爆炸性行为·价格租金比·新兴市场EL分类：C15、C22、G01、R31。作者简介：米纳斯吉拉斯奥罗布兰科帕罗佩巴校区联邦大学，36420-000-厚颜无耻邮件：mmdeoliveira@ufsj.edu.br（M.M.de Oliveira）电子邮件：celestino@ufsj.edu.br（A.C.L.Almeida）2 Marcelo M.de Oliveira，Alexandre C.L.Almeida1简介有效市场假说（EMH）假设所有信息都以设定价格即时反映[1]。因此，市场价格应该始终与“基本面”保持一致。另一方面，在世界各地的几个市场中都观察到了价格在短时间内发生的突然剧烈变化，即价格偏离基本面[2]。

著名的例子包括荷兰的“图利马尼亚”、1929年美国的金融危机以及最近的美国次贷危机[3,4]。这种行为引发了许多有关市场效率的问题，并刺激了对理性投机泡沫的研究[5,6]。当公众对未来价格上涨的预期过高时，理性投机泡沫就会出现，这会导致资产评估的快速上升[7]。例如，在房地产泡沫期间，投资者（购房者）留在市场上，尽管价格与基本面存在偏差，因为他们预计价格将进一步大幅上涨。此外，当泡沫出现时，人们认为房地产价格不太可能下跌，从而降低了与房地产市场投资相关的一点感知风险。但最终价格可能会达到不可持续的水平，并崩溃：泡沫破裂[7,8,9]。无论是否合理，泡沫都会在本地或全球房地产市场周期性地出现，被认为是至关重要的，是金融危机和持续经济危机的根本原因[2,10,11,12]。因此，对房地产泡沫的研究是对未来经济发展文献的重要贡献。此外，泡沫对我们的金融和宏观稳定是危险的，因为它会通过影响抵押品价值和导致经济资源的错误配置而放大信贷繁荣。为了最大限度地减少泡沫对宏观经济的负面影响，人们需要在价格开始上涨时尽早发现泡沫。通常对泡沫的定义是资产价格偏离其基本价值。然而，很难评估什么是“基本”价格。

或者，股息率持续下降可以作为识别股票市场理性泡沫的参考。如果价格预期在上升，但更高的股息未能实现，那么价格上涨可能不是基于基本面。已经有很多研究被提议从经验上检测资产泡沫，主要集中在股票市场。其中一些方法已被应用于房地产泡沫的研究。计量经济学检验，如单位根检验或协整检验，为无泡沫假说提供了直接检验。如果房地产价格与收入（或租金）的比率是固定的，或者房地产价格与基础价格是协整的，那么就不能拒绝无泡沫假设。理性泡沫检测的第一个计量经济学测试是波动性测试，如席勒[13]方差界和韦斯特的两步测试[14]。其基本思想是比较假设的基本资产设定价格和实际资产价格之间的波动性。如果实际资产价格的波动性明显大于因假设基本资产价格过长而被抑制的资产价格的波动性，则间接检测到资产泡沫。然而，Marsh和Merton[15]指出，当股息和股票价格非平稳时，方差边界测试失败。坎贝尔和希勒[16]以及迪巴和格罗斯曼[17]介绍了文献中最常用的检测sset价格泡沫的方法，即右尾单位根检验和协整检验。协整检验的目的是检验变量之间是否存在趋势。如果两个序列是协整的，这意味着这两个变量的运动是高度相关的。换句话说，这两个系列之间存在平衡关系。

最近，为了调查台湾[18]、中国[19]以及美国和欧洲[20]的房地产泡沫的存在，使用了结合时间序列和横截面（基于面板的测试）的数据集进行了相关测试。然而，埃文斯[5]首先指出，这些方法存在严重的局限性。埃文斯指出，当样本数据包括周期性崩溃的泡沫时，对设定价格和股息的协整检验无法检测到爆炸性泡沫。Phillips和Yu最近引入了一种实时识别和测定气泡的新方法[21]。考虑到泡沫的爆炸性与随机游走行为截然不同，他们开发了一种递归计量经济学方法，将轻度爆炸的单位根解释为泡沫的暗示。该方法提供了一个上确界Dickey-Fuller（DF）检验[22]，克服了单位根检验和协整检验的问题。相对于常规单位根和协整检验，上确界DF检验显著提高了功率，并具有允许估计泡沫起源日期和最终日期的优点。他们的想法是在投机泡沫出现时检测它们，而不仅仅是在泡沫破裂后。该方法在[23]中被推广用于检测多个气泡。Yiuet al【24】将后者应用于香港房地产市场的泡沫检测，Chen和Funke【25】应用于中国房地产市场，Gonz\'alez et al【26】应用于哥伦比亚房地产市场。Kideval[27]采用了一种相关的方法来检测美国住房市场的理性泡沫。值得一提的是，对泡沫的一些测试并非基于计量经济学方法。

Sornette等人[28]打算预测泡沫的结束，假设经济指标的快速增长快于指数函数之后会出现崩溃。Zhou和So rnette[29,30]研究了美国的价格泡沫是否破裂，并预测泡沫的转折点将在2006年年中左右出现。渡边等人[31,32]建议通过系统数据分析中检测到的指数行为来识别气泡和碰撞。Mo re最近，Ohnishi等人[33]观察到，东京的地价分布在20世纪80年代末的泡沫期有一个幂律尾，而在泡沫期前后非常接近对数正态分布。这让他们认为，房地产泡沫的一个特征不是价格的快速上涨本身，而是价格的横向离散度上升。在过去几十年中，房地产市场一直是ZF规模和货币政策的目标，旨在实现经济平衡4马塞洛·M·德·奥利维拉、亚历山大·C·L·阿尔梅达罗斯、低失业率和低通货膨胀。当房地产市场或整体经济低迷时，ZF往往鼓励银行采取宽松的抵押贷款政策，增加可获得的信贷，并实施有利于建筑公司的政策。另一个常见的ZF政策是瑞银通过优惠贷款利率来帮助弱势群体。因此，宏观经济市场充斥着投机性资本需求和供给，导致各种市场的运作效率低下。这种情况为泡沫的出现创造了条件[18]。巴西的房地产政策就是这样的例子。2007年底，世界受到美国次贷危机的影响。

作为回应，巴西ZF制定了各种市场刺激政策[34]，其中包括：（i）批准一项新的教育法，以最大限度地降低巴西银行在买家拖欠贷款时的风险。这使得银行更愿意向潜在的买家放贷。（ii）巴西增长加速计划（简称PAC），该计划包括由国有银行提供的贷款，以及基础设施、卫生设施改善等方面的长期信贷，该计划由一个新的投资基金提供。该基金在2007年至2010年期间以6574亿巴西雷亚尔（BRL）开始，在2011年至2014年期间以9551亿巴西雷亚尔（BRL）开始。（iii）由ZF所有的银行管理的项目，目标是为贫困家庭开发100万套住房和公寓，2011年获得96亿欧元的信贷，是2003年可用信贷额的18倍。事实上，布拉齐尔的房地产价格在过去几年里迅速上涨，一些分析人士一直在争论泡沫已经膨胀并可能破裂的可能性[35,36,37,38,39]。相比之下，其他人则认为，巴西的经济增长是可持续的，并以基本面为基础，因为巴西是近年来世界上增长最快的主要经济体之一，年均国内生产总值（GDP）增长率超过5%，到2012年底，巴西经济以名义国内生产总值（GDP）计算排名世界第七。由于房地产是房地产和企业资产负债表的一个相当大的组成部分，房地产价格的突然下跌可能会对整体宏观经济形势产生负面溢出效应，并可能带来宏观经济和金融稳定风险。因此，本文旨在研究巴西近期房地产市场价格的泡沫行为。

即使在具有长时间序列的成熟市场中，识别投机泡沫也不是一件容易的事。由于inBrazil对房价的时间序列进行了重新缩短，Phillips等人[23]最近开发的测试旨在实时识别爆炸性泡沫，为此类分析[40]提供了足够的数据。2007-2012年期间，美元兑巴西雷亚尔汇率的价值在1之间。55至2.46，平均值约为2.00。目前为1.00 BR~ 2.30美元标准差。标题因长度过长而被抑制52方法学即使在时间序列很长的数据环境中，识别投机泡沫也是一项艰巨的任务。最近，Mikhed和Zemcik[44]在Shiller[42]之前的研究基础上，将房屋视为一种投资资产，并使用标准现值公式推导出房屋价格和与拥有物业（租金）相关的现金流之间的关系。基本价格来源于标准无套利条件：Pt=Et[Rt+1+Pt+1]1+r（1），其中pti是t期的价格指数，Et[.]表示以时间t的信息为条件的数学期望，Rt是租金，r是恒定的无风险贴现率。由于上述公式适用于所有t，t+1时间段的房地产价格指数由Pt+1=Et[Rt+2+Pt+2]1+r给出。（2）因此，通过重复的正向迭代，方程1可以写成Pt=EtRt+11+r+Rt+2（1+r）++Rt+k（1+r）k+Pt+k（1+r）k. （3） 解方程3得到基本价格：Pft=∞Xj=1（1+r）jEt[Rt+j]（4）也被称为价格反应基本面。这个等式意味着基本价格包含所有预期的未来租金。在没有气泡的情况下，Neo具有无气泡状态[44]：limk→∞Et[Pt+k]（1+r）k=0。

（5） 由此得出，在不存在气泡的假设下，方程1的唯一解为Pt=pft。房价和租金之间的差价可以定义为[41,44]asSt≡ Pt-rRt，（6）基于无气泡条件（等式5），可以重写为sSt=rEt∞Xj=1Rt+j+1（1+r）j=rEt[Pt+1]（7）6 Marcelo M.de Oliveira，Alexandre C.L.AlmeidawhereRt+j+1=Rt+j+1- Rt+jandPt+1=Pt+1- Pt。注意，由于St=0时，Pt/Rt=1/r，因此在没有凹凸气泡的情况下，{Pt/Rt}序列的刺激性是静止的。为了估算房地产价格的基本价值，我们将采用价格租金比率P R。P R比率定义为平均拥有成本除以租赁时将支付的估计租金：P R=房价年租金。（8） 市盈率遵循股票市盈率（PER）的概念，即股票价格与公司当年年收益的比率。每股比率包含关于agiven股票估值是否过高（或过低）的信息[41,42]。类似地，租金、公司收入和个人收入通常与供需基本面密切相关。这就是人们很少看到不可持续的“租金泡沫”或不可持续的“收入泡沫”的原因。因此，住房价格的快速上涨，加上租金市场的波动或缓慢增长，可能是泡沫开始的信号[43]。如前所述，在没有气泡的情况下，P系列是静止的。确定泡沫是否存在的方法是测试房价租金比的平稳性。这导致我们寻求确定序列是否平稳的方法。单位根检验通常用于通过使用自回归模型来确定时间序列是否是静态的。

以最简单的形式，DickeyFuller检验[22]估计了以下一阶自回归AR（1）回归方程：pt=α+（β）pt-1+t，t~ iid（0，σ）。（9） 其中，PTI是资产的实际价格，α是漂移，β是模式l的系数。误差项是一个不相关的白噪声过程。DF检验将残差的t统计量与DF临界值进行比较。检验的零假设是H:β=0，代表单位根与左尾替代假设H:β<0稳定根。（如果一阶自回归模型中的残差仍然相关，则可以通过Pt-ifor更高级别的自回归过程）。相比之下，Phillips和Yu[21]提出的上确界增强DF（SADF）测试是一种右侧测试。这个测试的基本原理是使用递归回归技术来测试单位根。在DF测试中，测试基于以下回归：pt=α+（β- 1） pt-1+t，t~ iid（0，σ）。（10） 无效假设仍然是单位根行为，H:β=1，但替代假设是爆发性行为，H:β>1。右尾ADF统计量是在每个子样本的多元递归回归中计算的，这些子样本从初始观测开始，但最后一点有所不同。让rand rbe分别计算每个样本的分形起点和终点。标题因长度过大而被抑制7sample window rw=r- R从初始尺寸窗口R到总样本的变化。SADF统计量基于获得的ADF统计量的上确界值SADF（r）=sup |{z}r≤R≤1ADFr。