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【摘要】本文利用传统的VAR计量模型对外汇市场、股票市场、房地产市场之间的动态关联性做了实证检验。通过选取2010年6月至2016年1月的月度数据，利用脉冲响应函数以及方差分解以考察模型变量之间的联动性，研究表明：股票市场对房地产市场具有明显的正向作用，且随时间逐渐减弱，而房地产市场的上涨从长期看对股市有抑制作用。从总体上看，股票市场和外汇市场的相关性较弱，只有不到5%的股市价格波动能够被外汇市场所解释。房地产市场和外汇市场相关关系非常弱，房地产市场的价格波动几乎不被外汇市场所解释，而外汇市场的波动也只有3%左右被房地产市场所解释。
【关键词】外汇 股票 房地产 动态关联性
一、引言
2014年11月至2015年6月我国A股市场上演了一轮大牛市，在改革牛和杠杆牛的刺激下，上证指数从最低的2300多点上涨到5100多点，涨幅达到122%，而在达到最高点以后股市开始急转直下，至2016年2月上证指数只有最高点的一半左右，跌幅同样巨大；在股市在经历冰火两重天的时候，我国的房地产市场在2016年年初也开始了新一轮的牛市，尤其在北上广深几个一线城市中体现的尤为明显，房价涨幅惊人，购房者争相排队购买，整个房产市场十分火爆。这两个市场先后出现不同幅度的上涨表明随着我国经济的发展以及金融制度体系的建立，房地产市场和股票市场变得越来越密不可分，相互影响。由于我国缺乏多样化的投资渠道和产品，房地产市场和其他金融市场一样已经成了资本逐利的场所。在我国房地产市场不仅体现了居民住房的刚需，在某种程度上还体现了一种投资保值的需求。此外，在全球经济同步化的背景下，我国的金融市场和房地产市场受国外经济的影响越来越大，国际资本的流动放大了市场之间的关联性，对政府的监管提高了难度，如何有效的做出更加针对性的调控将成为未来监管者首要的任务。
二、文献综述
作为虚拟经济和实体经济中最重要的两个市场，国内外已经有众多的学术文献研究股票市场和房地产市场之间的关系，陆岷峰、张玉洁（2011）利用VAR模型分析了房地产市场、股票市场与通货膨胀之间的联动关系，发现房价上涨会抑制股市，而股市对房地产市场的作用则较为复杂，两者的关系并不是十分显著；徐国祥、王芳（2012）基于周期波动理论探讨了股票市场和房地产市场的关联性，发现股票市场领先于房地产实体经济3个月，而房地产股票市场领先于房地产实体经济更是达到了4个月；郭德宪、盛理峰（2011）采用上证综指和房地产销售价格指数的月度数据就是否存在长期均衡关系进行了研究，实证结果显示房地产价格和股票市场的价格存在负相关的关系，短期内股票市场的收益率是房地产市场的格兰杰原因；解保华、李彬联、石立（2009）对股票市场和房地产市场的泡沫问题进行了实证研究，不仅对两个市场的泡沫进行了测量，而且通过对比发现股票市场的泡沫是房地产市场泡沫的原因，相反，房地产市场的泡沫却不是股票市场泡沫产生的原因。
除了研究股票市场和房地产市场，也有不少学者对股票市场和外汇市场的动态关系也有所研究，何诚颖、刘林等人（2013）运用我国2005年汇改以来的数据结合SV-TVP-SVAR模型，实证研究了我国人民币汇率和股价波动之间的动态关系，发现在不同时点上汇率波动和股价波动之间呈现较大的不对称性，外汇干预作为政府调控的主要手段加强了两个市场的联动性，在稳定汇率的同时也一定程度上推高了股价；陈国进、许德学、陈娟（2009）运用DCC-MGA RCH模型考察我国股票市场与银行间外汇市场的动态相关性，不仅验证了两个市场间的动态相关性，而且还发现在短期内，两个市场存在相互溢出效应，在长期内则只存在汇市向股市的溢出效应；而巴曙松、严敏（2009）通过向量自回归多元EGARCH模型和日数据得出了与国内研究相反的结论，发现股价和汇率之间不存在长期均衡关系；徐静、郭松睿（2013）等人通过对我国不同时间段的分类，然后通过实证检验发现我国汇改后的汇率变动和股价变动之间存在长期稳定的协整关系，只是这种关系随着选取时间短的不同而存在差异。在汇率和房地产两个市场之间关联性方面的研究不像前两个关系这么多，郭树华、王旭（2012）年通过实证研究发现我国汇率和房地产价格之间存在显著的正向关系。除了研究各个金融子市场和房地产市场间的两两关系，钟永红、王其发（2015）年研究了货币市场、股票市场、外汇市场三个市场之间的动态关联关系，认为三者之间存在具有时变性的联动关系，且货币市场和股票市场之间的联动性最强；而王薇（2011）则考察了外汇市场、期货市场及股票市场之间的相关性，结果显示外汇市场对期货市场具有显著的影响，而期货市场则对外汇市场则没有。
目前针对外汇市场、股票市场以及房地产市场之间动态关系的研究还较少，因此本文利用传统的VAR计量模型对三个市场之间的关系做了实证检验，并以此提出了相关的建议，不断地完善我国在金融市场和其他市场制度建设。
三、实证分析
（一）数据选取及来源说明
本文主要考察股票市场、外汇市场和房地产市场之间的动态关联性，股票市场采用沪深300指数2010年6月至2016年1月的数据，主要是因为沪深300指数（ST）对整个A股市场具有较好的代表性，能够全面反映股票市场的变化情况；房地产市场采用全国百城住房平均价格（ZF）同时段的数据；外汇市场采用人民币兑美元汇率（EX），美元作为全球性的货币在一定程度上体现了人民币的内在价值，能够反映人民币的波动情况；货币供应量M2作为央行调控市场的主要手段之一对三个市场都有一定程度上的影响，因此本文将M2作为模型的外生变量使得模型能够更加准确的考察其余变量间的动态关系。本文所有数据均来自万得资讯。
（二）变量的稳定性检验
在构建VAR模型之前，本文采用ADF检验方法对变量进行了稳定性检验，检验结果如下：
（三）VAR模型建立 （四）AR稳定性检验
（五）脉冲响应函数、方差分解以及结论
1.房地产市场和股票市场的动态关系。根据脉冲响应函数以及方差分解的结果，股票市场对房地产市场具有明显的正向作用，且随时间逐渐减弱；我国的股票市场主要是以散户为主的投机市场，经常出现急涨急跌的情况，当股票市场上涨的时候，散户的财富快速增加，对房地产的购买力以及需求同样会增加，因此股票市场对房地产市场具有正向的促进效应；相反房地产市场价格相对较稳定，投资期限较长，当出现价格上涨的时候，短时间内对股市形成一种经济向好的预期从而刺激股市实现一定幅度的上涨，但是从长期看，以房地产为代表的实体经济风险较小，盈利较为稳定，一旦出现好转会吸引资金逐渐流入，对股市有分流效应，因此，房地产市场的上涨从长期看对股市有抑制作用。
2.股票市场和外汇市场的动态关系。总体上看，股票市场和外汇市场的相关性较弱，只有不到5%的股市价格波动能够被外汇市场所解释。从相互作用上看，外汇市场对股市存在倒U型的作用，由于采用的是直接标价法，因此数值上升代表着本币贬值，这种情况下股市也受到抑制，即短期内外汇市场和股市存在反向作用；一段时间后货币贬值实现出口效应，从而带动经济增长，然后又反馈给股市，因此该时段内外汇市场和股市存在正向关系，从长期看，货币的贬值对本国经济存在诸多不利的因素，比如资本流出，因此，长期看外汇市场对股市具有反向作用，货币的贬值不利于股市的上涨。反过来看，股票市场的上涨在短期内会吸引国际资金的流入，对外汇市场形成推动作用，本币实现升值，但是随着股市进一步上涨，对汇市的作用转为负向。
3.房地产市场和外汇市场的动态关系。由于我国外汇市场是受国家调控管制的，资本的流入流出也是受限制的，投资房地产的途径也有限，因此，房地产市场和外汇市场相关关系非常弱，房地产市场的价格波动几乎不被外汇市场所解释，而外汇市场的波动也只有3%左右被房地产市场所解释。
四、相关政策建议
（一）建立全面、有效的调控机制和风险预警机制
目前随着我国市场机制的不断完善，金融市场和其他市场间的联系也越来越紧密，一个市场的影响往往会传导至其他市场，从而使多个市场受到牵连，因此，政府在采用调控手段时必须全方位的考虑，否则调控的结果可能会事倍功半，造成风险的进一步扩大。
（二）加快人民币国际化和汇率制度建设
由于我国采用管理的浮动汇率制度，因此，外汇市场和其他市场之间的联动性方面还存在不足，无法真实反映我国的汇率变动，以后应该考虑逐步放开汇率限制，促进人民币国际化。
（三）因时制宜，采取有针对性的布控
由于我国各个市场之间的影响存在非对称性和时变性，政府在采用调控手段时应做针对性的调整，从而达到最佳的效果。
参考文献
[1]陆岷峰，张玉洁.房地产市场、股票市场与通货膨胀的联动性分析——基于VAR模型的实证研究[J].北华大学学报（社会科学版）.2011.（2）.
[2]徐国祥，王芳.我国房地产市场与股票市场周期波动的关联性探讨[J].经济管理.2012.（2）.
[3]郭德宪，盛理峰.中国房地产市场与股票市场的动态关系研究[J].经济论坛.2011.（2）.
[4]解保华，李彬联，石立.中国股票市场与房地产市场泡沫问题研究[J].上海财经大学学报.2009.（2）.
[5]何诚颖，刘林，徐向阳，王占海.外汇市场干预、汇率变动与股票价格波动——基于投资者异质性的理论模型与实证研究[J].经济研究.2013.（10）.
[6]陈国进，许德学，陈娟.我国股票市场和外汇市场波动溢出效应分析[J].数量经济技术经济研究.2009.（12）.
[7]巴曙松，严敏.股票价格与汇率之间的动态关系——基于中国市场的经验分析[J].南开经济研究.2009.（3）.
[8]徐静，郭松睿.中国股票与外汇市场相关性分析[J].商业研究.2013.（8）.
[9]郭树华，王旭.人民币汇率与房地产价格关联效应研究[J].经济问题探索.2012.（1）.
[10]钟永红，王其发.我国金融市场动态关联性研究——基于货币市场、股票市场、外汇市场日度数据的实证分析[J].价格理论与实践.2015.（10）.
[11]王薇.外汇市场、期货市场及股票市场相关性研究[J].金融与经济.2011.（12）.
[12]基于VAR模型的中国房地产市场与股票市场动态关系研究[J].价格月刊.2011.（2）.
作者简介：徐冬（1991-），男，汉族，浙江平湖人，华东师范大学经济学院2014级研究生，世界经济专业。
【关键词】外汇 股票 房地产 动态关联性
一、引言
2014年11月至2015年6月我国A股市场上演了一轮大牛市，在改革牛和杠杆牛的刺激下，上证指数从最低的2300多点上涨到5100多点，涨幅达到122%，而在达到最高点以后股市开始急转直下，至2016年2月上证指数只有最高点的一半左右，跌幅同样巨大；在股市在经历冰火两重天的时候，我国的房地产市场在2016年年初也开始了新一轮的牛市，尤其在北上广深几个一线城市中体现的尤为明显，房价涨幅惊人，购房者争相排队购买，整个房产市场十分火爆。这两个市场先后出现不同幅度的上涨表明随着我国经济的发展以及金融制度体系的建立，房地产市场和股票市场变得越来越密不可分，相互影响。由于我国缺乏多样化的投资渠道和产品，房地产市场和其他金融市场一样已经成了资本逐利的场所。在我国房地产市场不仅体现了居民住房的刚需，在某种程度上还体现了一种投资保值的需求。此外，在全球经济同步化的背景下，我国的金融市场和房地产市场受国外经济的影响越来越大，国际资本的流动放大了市场之间的关联性，对政府的监管提高了难度，如何有效的做出更加针对性的调控将成为未来监管者首要的任务。
二、文献综述
作为虚拟经济和实体经济中最重要的两个市场，国内外已经有众多的学术文献研究股票市场和房地产市场之间的关系，陆岷峰、张玉洁（2011）利用VAR模型分析了房地产市场、股票市场与通货膨胀之间的联动关系，发现房价上涨会抑制股市，而股市对房地产市场的作用则较为复杂，两者的关系并不是十分显著；徐国祥、王芳（2012）基于周期波动理论探讨了股票市场和房地产市场的关联性，发现股票市场领先于房地产实体经济3个月，而房地产股票市场领先于房地产实体经济更是达到了4个月；郭德宪、盛理峰（2011）采用上证综指和房地产销售价格指数的月度数据就是否存在长期均衡关系进行了研究，实证结果显示房地产价格和股票市场的价格存在负相关的关系，短期内股票市场的收益率是房地产市场的格兰杰原因；解保华、李彬联、石立（2009）对股票市场和房地产市场的泡沫问题进行了实证研究，不仅对两个市场的泡沫进行了测量，而且通过对比发现股票市场的泡沫是房地产市场泡沫的原因，相反，房地产市场的泡沫却不是股票市场泡沫产生的原因。
除了研究股票市场和房地产市场，也有不少学者对股票市场和外汇市场的动态关系也有所研究，何诚颖、刘林等人（2013）运用我国2005年汇改以来的数据结合SV-TVP-SVAR模型，实证研究了我国人民币汇率和股价波动之间的动态关系，发现在不同时点上汇率波动和股价波动之间呈现较大的不对称性，外汇干预作为政府调控的主要手段加强了两个市场的联动性，在稳定汇率的同时也一定程度上推高了股价；陈国进、许德学、陈娟（2009）运用DCC-MGA RCH模型考察我国股票市场与银行间外汇市场的动态相关性，不仅验证了两个市场间的动态相关性，而且还发现在短期内，两个市场存在相互溢出效应，在长期内则只存在汇市向股市的溢出效应；而巴曙松、严敏（2009）通过向量自回归多元EGARCH模型和日数据得出了与国内研究相反的结论，发现股价和汇率之间不存在长期均衡关系；徐静、郭松睿（2013）等人通过对我国不同时间段的分类，然后通过实证检验发现我国汇改后的汇率变动和股价变动之间存在长期稳定的协整关系，只是这种关系随着选取时间短的不同而存在差异。在汇率和房地产两个市场之间关联性方面的研究不像前两个关系这么多，郭树华、王旭（2012）年通过实证研究发现我国汇率和房地产价格之间存在显著的正向关系。除了研究各个金融子市场和房地产市场间的两两关系，钟永红、王其发（2015）年研究了货币市场、股票市场、外汇市场三个市场之间的动态关联关系，认为三者之间存在具有时变性的联动关系，且货币市场和股票市场之间的联动性最强；而王薇（2011）则考察了外汇市场、期货市场及股票市场之间的相关性，结果显示外汇市场对期货市场具有显著的影响，而期货市场则对外汇市场则没有。
目前针对外汇市场、股票市场以及房地产市场之间动态关系的研究还较少，因此本文利用传统的VAR计量模型对三个市场之间的关系做了实证检验，并以此提出了相关的建议，不断地完善我国在金融市场和其他市场制度建设。
三、实证分析
（一）数据选取及来源说明
本文主要考察股票市场、外汇市场和房地产市场之间的动态关联性，股票市场采用沪深300指数2010年6月至2016年1月的数据，主要是因为沪深300指数（ST）对整个A股市场具有较好的代表性，能够全面反映股票市场的变化情况；房地产市场采用全国百城住房平均价格（ZF）同时段的数据；外汇市场采用人民币兑美元汇率（EX），美元作为全球性的货币在一定程度上体现了人民币的内在价值，能够反映人民币的波动情况；货币供应量M2作为央行调控市场的主要手段之一对三个市场都有一定程度上的影响，因此本文将M2作为模型的外生变量使得模型能够更加准确的考察其余变量间的动态关系。本文所有数据均来自万得资讯。
（二）变量的稳定性检验
在构建VAR模型之前，本文采用ADF检验方法对变量进行了稳定性检验，检验结果如下：
（三）VAR模型建立 （四）AR稳定性检验
（五）脉冲响应函数、方差分解以及结论
1.房地产市场和股票市场的动态关系。根据脉冲响应函数以及方差分解的结果，股票市场对房地产市场具有明显的正向作用，且随时间逐渐减弱；我国的股票市场主要是以散户为主的投机市场，经常出现急涨急跌的情况，当股票市场上涨的时候，散户的财富快速增加，对房地产的购买力以及需求同样会增加，因此股票市场对房地产市场具有正向的促进效应；相反房地产市场价格相对较稳定，投资期限较长，当出现价格上涨的时候，短时间内对股市形成一种经济向好的预期从而刺激股市实现一定幅度的上涨，但是从长期看，以房地产为代表的实体经济风险较小，盈利较为稳定，一旦出现好转会吸引资金逐渐流入，对股市有分流效应，因此，房地产市场的上涨从长期看对股市有抑制作用。
2.股票市场和外汇市场的动态关系。总体上看，股票市场和外汇市场的相关性较弱，只有不到5%的股市价格波动能够被外汇市场所解释。从相互作用上看，外汇市场对股市存在倒U型的作用，由于采用的是直接标价法，因此数值上升代表着本币贬值，这种情况下股市也受到抑制，即短期内外汇市场和股市存在反向作用；一段时间后货币贬值实现出口效应，从而带动经济增长，然后又反馈给股市，因此该时段内外汇市场和股市存在正向关系，从长期看，货币的贬值对本国经济存在诸多不利的因素，比如资本流出，因此，长期看外汇市场对股市具有反向作用，货币的贬值不利于股市的上涨。反过来看，股票市场的上涨在短期内会吸引国际资金的流入，对外汇市场形成推动作用，本币实现升值，但是随着股市进一步上涨，对汇市的作用转为负向。
3.房地产市场和外汇市场的动态关系。由于我国外汇市场是受国家调控管制的，资本的流入流出也是受限制的，投资房地产的途径也有限，因此，房地产市场和外汇市场相关关系非常弱，房地产市场的价格波动几乎不被外汇市场所解释，而外汇市场的波动也只有3%左右被房地产市场所解释。
四、相关政策建议
（一）建立全面、有效的调控机制和风险预警机制
目前随着我国市场机制的不断完善，金融市场和其他市场间的联系也越来越紧密，一个市场的影响往往会传导至其他市场，从而使多个市场受到牵连，因此，政府在采用调控手段时必须全方位的考虑，否则调控的结果可能会事倍功半，造成风险的进一步扩大。
（二）加快人民币国际化和汇率制度建设
由于我国采用管理的浮动汇率制度，因此，外汇市场和其他市场之间的联动性方面还存在不足，无法真实反映我国的汇率变动，以后应该考虑逐步放开汇率限制，促进人民币国际化。
（三）因时制宜，采取有针对性的布控
由于我国各个市场之间的影响存在非对称性和时变性，政府在采用调控手段时应做针对性的调整，从而达到最佳的效果。
参考文献
[1]陆岷峰，张玉洁.房地产市场、股票市场与通货膨胀的联动性分析——基于VAR模型的实证研究[J].北华大学学报（社会科学版）.2011.（2）.
[2]徐国祥，王芳.我国房地产市场与股票市场周期波动的关联性探讨[J].经济管理.2012.（2）.
[3]郭德宪，盛理峰.中国房地产市场与股票市场的动态关系研究[J].经济论坛.2011.（2）.
[4]解保华，李彬联，石立.中国股票市场与房地产市场泡沫问题研究[J].上海财经大学学报.2009.（2）.
[5]何诚颖，刘林，徐向阳，王占海.外汇市场干预、汇率变动与股票价格波动——基于投资者异质性的理论模型与实证研究[J].经济研究.2013.（10）.
[6]陈国进，许德学，陈娟.我国股票市场和外汇市场波动溢出效应分析[J].数量经济技术经济研究.2009.（12）.
[7]巴曙松，严敏.股票价格与汇率之间的动态关系——基于中国市场的经验分析[J].南开经济研究.2009.（3）.
[8]徐静，郭松睿.中国股票与外汇市场相关性分析[J].商业研究.2013.（8）.
[9]郭树华，王旭.人民币汇率与房地产价格关联效应研究[J].经济问题探索.2012.（1）.
[10]钟永红，王其发.我国金融市场动态关联性研究——基于货币市场、股票市场、外汇市场日度数据的实证分析[J].价格理论与实践.2015.（10）.
[11]王薇.外汇市场、期货市场及股票市场相关性研究[J].金融与经济.2011.（12）.
[12]基于VAR模型的中国房地产市场与股票市场动态关系研究[J].价格月刊.2011.（2）.
作者简介：徐冬（1991-），男，汉族，浙江平湖人，华东师范大学经济学院2014级研究生，世界经济专业。