Metode co-spektral evolusioner

Analisis harga real estat dan ekonomi makro Tiongkok berdasarkan metode co-spektral evolusioner Pada banyak literatur yang ada umumnya mempelajari hubungan antara pasar real estat dan ekonomi makro dengan menggunakan model empiris seperti model VAR. Sebagai contoh, Bjornland dan Jacobsen (2010) mempelajari interaksi antara harga rumah di Norwegia, Swedia dan Inggris dan karakteristik makroekonomi dengan menggunakan VAR. Mereka menemukan bahwa suku bunga tak terduga memainkan peran kunci dalam harga perumahan dan peningkatan omset perumahan, dan hampir mendapatkan hasil instan, yang menonjolkan peran mereka sebagai saluran transmisi kebijakan moneter. McCue dan Kling (1994) mempelajari Amerika Serikat sekuritisasi pasar Real Estate Investment Trust (REITs) dengan menggunakan non-limiting VAR, dan mereka percaya bahwa 60% dari perubahan harga real estat dapat dijelaskan oleh faktor ekonomi makro. Dengan menggunakan kerangka FVAR, Croux, Forni dan Reichlin (2001) menemukan bahwa di Afrika Selatan, respons pertumbuhan harga aktual terhadap guncangan moneter positif adalah negatif dan reaksi harga rumah bergantung pada segmentasi pasar. Ling dan Naranjo (1997) mempelajari sensitivitas pengembalian realestate komersial Amerika terhadap risiko makroekonomi dengan menggunakan model penetapan harga aset multifaktor. Hasil utama menunjukkan bahwa struktur suku bunga, tingkat pertumbuhan konsumsi per kapita riil, tingkat bunga obligasi negara yang sebenarnya dan tingkat inflasi yang tidak terduga akan mempengaruhi pengembalian real estat komersial. Literatur Cina tentang real estat cenderung fokus pada kebijakan moneter, tetapi hasilnya kontroversial. Dengan menggunakan metode VAR, Hui dan Ruidong (2013) percaya bahwa faktor utama harga rumah terletak pada kebijakan regulasi real estate, termasuk kebijakan pertanahan, kebijakan keamanan perumahan dan tingkat cadangan deposito. Bin dan Qingyun (2011) menyatakan bahwa kejutan biaya real estat adalah alasan utama fluktuasi harga real estat; pada saat yang sama, kebijakan moneter harus tetap relatif moderat. Laifu dan Feng (2007) percaya bahwa jumlah uang beredar dan guncangan suku bunga memiliki efek positif pada harga real estat China dengan menggunakan model VAR. Penelitian sebelumnya memiliki beberapa kekurangan. Misalnya, tidak mempertimbangkan ketergantungan antara deret nonlinier, tetapi yang terakhir sangat penting untuk menghindari penyimpangan hasil. Kedua, setidaknya, dalam teori, metode mereka tidak dapat membedakan hubungan dinamis jangka pendek dan jangka panjang antara real estat dan ekonomi makro. Dalam makalah ini, kami mengusulkan metode pengalaman baru untuk mengatasi kekurangan ini. Dalam keadaan normal, kerangka spektrum digunakan untuk analisis sinkronisasi dan ketergantungan siklus ekonomi dan pasar internasional. Makalah ini menganalisis tingkat dan ruang lingkup interaksi antara pasar real estat Cina dan lingkungan makroekonomi dan terutama mempertimbangkan bidang perumahan komersial. Ini karena, di satu sisi, perumahan komersial dapat memberikan pengaruh universal pada harga aset sebagai jaminan pinjaman; di sisi lain, tren harga perumahan komersial dan perumahan sangat mirip (Gambar 1). Kami juga mencatat bagaimana ketergantungan perumahan komersial pada ekonomi makro sangat penting untuk pengembalian portofolio investasi. Selain itu, harga perumahan komersial sama pentingnya untuk analisis makna ekonomi dari kebijakan publik. Selain itu, karena China saat ini tidak memiliki pasar dana real estat dan volatilitas jangka pendek pasar saham tinggi, makalah ini tidak mempertimbangkan saham real estat sebagai variabel anagen untuk studi pasar sekuritisasi real estat. didasarkan pada analisis metode fungsi koherensi dinamis (DCF). Sepengetahuan penulis, metode ini pertama kali digunakan untuk mengukur tingkat interaksi antara pasar real estat Cina dan variabel ekonomi makro. Metode DCF memiliki keunggulan dibandingkan metode deret waktu biasa. Ini memperhitungkan tidak hanya ketergantungan dinamis antara deret waktu; lebih penting lagi, pengukuran ini cocok untuk deret waktu yang tidak stabil. Oleh karena itu, kontribusi utama makalah ini terletak pada: pertama, kami mempelajari pola terkait untuk variabel ekonomi yang berbeda dengan fungsi koherensi dinamis berdasarkan metode co-spektral, yang dapat mengidentifikasi sifat konvergensi derajat sinkronisasi kovarians variabel yang berbeda. Sepengetahuan penulis, ini adalah pertama kalinya menerapkan metode ini ke pasar real estat. Kedua, secara teori, metode ini dapat digunakan untuk menganalisis interaksi dinamis dalam rentang waktu yang berbeda (panjang dan pendek). Fitur ini berharga untuk diversifikasi portofolio dan pemahaman mekanisme konduksi. Selain itu, dapat menghindari penyimpangan yang disebabkan oleh hipotesis model VAR. Akhirnya, metode DCF yang digunakan dalam makalah ini sangat cocok untuk deret waktu yang tidak stabil, kita tidak perlu melakukan pretreatment pada kestabilan data agar tidak untuk menyebabkan hilangnya informasi karena persyaratan pemulusan data