中国房地产市场收益会被股市流动性风险影响吗？—基于微观住房市场大数据分析

Real estate industry is the main driving force of national economic growth, and housing assets account for up to 70% in the portfolio of Chinese households. The unexpected changes of real estate price would also influence the value as important credit collateral assets. Compared to other financial assets, the unit price is high, and the liquidity is low for housing asset. Thus, will the investors who purchase housing require a higher expected return due to its liquidity risk, leading to price fluctuation in the housing market? Specifically, using 10-year housing transaction data in Beijing and Hong Kong market as our samples, we will build a pricing model for the infrequently traded housing market. Considering the overall effects of macroeconomics, financial market and policy changes, we will systematically analyze the risk premium of housing returns on stock market liquidity risk factor, the transmission mechanism of this relationship and the effect of liquidity risk from housing market on other financial markets in China. With big microdata of housing transactions and holding period pricing model, classical asset pricing theory can be applied to housing assets. Thus, this study could offer new evidence for the illiquidity risk premium of infrequently traded assets and the linkage with other financial markets. The conclusions from this study could also give advice to policymakers on how to stabilize the real estate market.

房地产是我国经济增长的主要驱动行业，且住房资产占我国居民家庭总资产比重高达70%。房地产价格的非预期变动，也会影响信贷抵押物的价值。与其他金融资产相比，住房具有单价高流动性低的特点。那么购买住房的投资者是否会因为流动性风险而要求更高的预期收益率，从而造成当期住房市场的价格波动？本项目拟从资产投资的视角，通过使用北京和香港近十年的住房市场微观交易大数据为样本，对交易不频繁的住房市场回报率进行建模估计。综合考虑宏观经济、金融市场以及政策的影响因素，本项目将系统性的研究住房回报率对股票市场流动性因素的风险溢价、产生影响的传导机制以及房地产的流动性风险对其他金融市场的影响。使用微观住房交易大数据以及持有期因素模型，经典的资产定价模型可以用来估计住房市场的预期回报率。因此本研究可以给不频繁交易资产的流动性风险溢价以及与其他金融市场的流动性的联系提供一个新的证据，并为如何稳定房地产市场提供政策参考。

房地产市场是我国近年来经济增长的主要驱动因素，住房资产占我国城市居民家庭总资产的38%。现有的文献缺乏从资产角度来分析宏观以及金融风险对住房价格以及收益率带来的影响。本项目主要研究了流动性风险对房地产市场收益率的影响，并研究了其作用机制以及从投资的角度研究房地产市场与其他金融市场的交互影响。使用了上海、北京等地的详细的住房交易数据，本项目发现：第一、因为房地产投资者的”推断错误(extrapolation bias)”，在房价上涨期间的外生的基本面冲击造成了房地产价格的过度反应。证明了房地产市场上非理性的投资者严重影响了房地产市场的效率。这项研究提供了一个验证已有行为金融学理论模型的经验证据并且从房地产市场的角度为区域合并政策提供了一个新的经济效应。第二、该项目发现对房地产市场流动性造成冲击类的政策可以对房地产价格造成直接影响。此外，该研究还发现了房地产市场中能够利用内幕消息为自己谋取利益的内幕交易者，内幕交易者能够利用政策相关的消息破坏了房地产市场的有效性并造成了价格的波动。我们的研究将股票市场上的研究拓展到了房地产市场并把房地产看作是一种资产，从资产的角度来衡量房地产市场上的内幕交易者能够获得的利益。第三、我们从宏观和微观的角度全面研究了房地产市场同其他金融市场之间的关系。宏观角度的研究建立了一个一般均衡框架，并展示了消费税、房地产行业和非房地产部门的利润以及居民的收入税的作用机制。该研究发现房地产市场的投资对我国地方政府税收有挤出作用，证明了一种新的作用途径。微观层面的研究发现以波动率衡量的股票市场风险会直接影响居民对金融资产的重新配置，这项研究展示了一种新的基于股票市场波动率追逐的行为偏差。该项目的结论对于预防我国金融市场系统性风险有着重要的显示意义，对如何稳定房地产市场可以提供政策参考。