Xem lựa chọn các Bằng chứng
Các nghiên cứu được trích dẫn rộng rãi nhất trên các mẫu tự tương nhà ở là những bởi Case và
Shiller (1988, 1990). Sử dụng gộp chuỗi thời gian qua phần dữ liệu trong bốn thành phố của Mỹ từ
quý đầu tiên của năm 1970 cho đến quý II năm 1986, Case và Shiller (1990) báo cáo
bằng chứng mạnh mẽ về tự tương quan tích cực tại độ trễ ngắn và bằng chứng yếu của tiêu cực
tương quan tại lâu hơn chậm. Suy thoái các giá thay đổi đăng nhập giữa hai năm liên tiếp
chống lại bốn trễ của thay đổi giá cả sản lượng các hệ số hồi quy sau đây để lag (AB-
chất tan t-thống kê trong ngoặc đơn): 0,38 (3,3), -0,10 (0.9), -1,12 (1.1) , -0,03 (0.3). Điều này phù hợp
với những gì Cutler
et al.
(1991) tìm thấy (sử dụng dữ liệu quý) là trung bình-quay trở lại chung
mô hình lợi nhuận tài sản, tổ chức cho một loạt các tài sản. Như đã chỉ ra ở trên là
không nhất thiết phải phù hợp với một thị trường nhà ở mặt thông tin hiệu quả với hợp lý
mong đợi. Kết quả tương tự được báo cáo cho khu vực đô thị của Thụy Điển bởi Hort (1995).
Kết quả trên được đúc về giá nhà. Meese và Wallace (1994) trong họ
nghiên cứu về khu vực San Francisco tìm thấy các mẫu tương tự trong khai nhà ở hàng năm, được tính như
tổng của tăng giá và thuê tiềm ẩn. Trong hồi quy riêng biệt cho 16 khác nhau municipal-
5
ities họ có được hệ số thứ tự đầu tiên luôn tích cực khác nhau, 0,15-0,64. Dựa
trên hồi quy với ba trễ họ có thể bác bỏ giả thiết rằng tất cả ba hệ số trễ
là cùng không tại năm cho mỗi cấp độ phần trăm cho tất cả cộng đồng mà một, và ở một phần trăm
mức độ cho tất cả cộng đồng nhưng hai.
Sau khi phát hiện ra rằng giá nhà và trả về nhà ở có thể dự đoán từ quá khứ của mình
giá trị đó là tự nhiên để hỏi những yếu tố khác có thể có sức mạnh tiên đoán. Đây cũng được
xem xét trường hợp và Shiller (1990), người thấy rằng mức độ chi phí xây dựng và
thay đổi tỷ lệ phần trăm của dân số trưởng thành là hai yếu tố phụ chỉ thực hiện các signif-
icantly trong một phương trình dự báo (cả hai với dấu hiệu tích cực). Tầm quan trọng của nhân khẩu học
có liên quan chặt chẽ với yêu cầu gây tranh cãi của Mankiw và Weil (1989) về tầm quan trọng
của các yếu tố nhân khẩu học.
4
kết quả tương tự cũng thu được cho dự đoán lợi nhuận vượt quá
về nhà ở đối với tài sản có lãi. Dưới đây tăng trưởng thu nhập và một biện pháp thế chấp
chi phí cũng là đáng kể. Các nghiên cứu được trích dẫn ở trên ném một số ánh sáng trên "hiệu quả" của
thị trường nhà ở, nhưng họ không đủ thông tin về những loại cú sốc xuất hiện để đẩy
giá nhà và nhà ở trả đi từ giá trị dự đoán. Những câu hỏi này đã được
tiếp cận theo nhiều cách khác nhau. Chinloy (1992) ước tính một mô hình nhân tố để giải thích hous-
ing nhuận. Ông nhận thấy những thay đổi trong kỳ vọng lạm phát là yếu tố vĩ mô chính
có ảnh hưởng đến lợi nhuận nhà ở. Hendershott và Abraham (1993; 1994) sử dụng gộp
dữ liệu mặt cắt ngang của Mỹ khu vực đô thị tìm những thay đổi trong các yếu tố sau đây để có
một tác động thay đổi giá nhà: chi phí xây dựng, tăng trưởng việc làm, tăng thu nhập,
và các sản sau khi lãi suất thuế.
Hendershott và Abraham (1994) cũng tìm thấy bằng chứng về hành vi mang tính chu kỳ. Họ ước tính
một đặc điểm kỹ thuật mô hình tương tự như một mô hình sửa lỗi, trong đó bao gồm tụt
thay đổi giá nhà trong các biến giải thích. Họ điều chỉnh tương đối chậm
hướng tới cân bằng kết hợp với một tác động tích cực đáng kể từ những thay đổi giá cả tụt.
Các kết quả này hàm ý một con đường điều chỉnh theo chu kỳ, trái ngược với mô hình tài sản thị trường đơn giản.
Mô hình này cũng phù hợp với kết quả trong Muellbauer và Murphy (1992), nơi chu kỳ được
hiểu là đến từ sự hình thành kỳ vọng. Hơn nữa một số nghiên cứu, đặc biệt là Koskela
et al.
(1992) và Muellbauer và Murphy (1992) đã nhấn mạnh tầm quan trọng thực nghiệm của
nợ hộ gia đình và vay hạn chế.
4
Xem
Khoa học vùng và kinh tế đô thị
(1991), vol. 31, số 4 cho một tập hợp các ý kiến quan trọng vào các
nghiên cứu Mankiw và Weil. Heiborn (1994) nghiên cứu tác động của dân số đối với giá nhà Thụy Điển.
6
3 mẫu quốc tế tại Nhà Giá
3.1 Có Giá nhà đoán trước?
Vấn đề đầu tiên là liệu mô hình autoregression tìm thấy trong dữ liệu của Thụy Điển và Mỹ cũng
giữ được quốc tế. Bảng 2 báo cáo kết quả với hồi quy tương tự như trường hợp và
Shiller,
op. cit.
. Nó được dựa trên tổng hợp đơn giản của dữ liệu và tính toán với các OLS.
Kết quả là khá tương tự như trường hợp và Shiller. Các hệ số thứ tự đầu tiên là
cao hơn so với giá trị 0,312 đáng kể. Sự khác biệt có thể phần nào phản ánh autocorrelated
lỗi đo lường, mà họ sửa cho. Hơn nữa chúng tôi cũng tìm thấy dấu hiệu tiêu cực autocorre-
lation tại thua lên đến hàng thứ tư. Ước tính của AR riêng biệt (1) phương trình cho mỗi quốc gia
xác nhận rằng hệ thứ nhất để autoregression là một tính năng chung của thay đổi giá nhà. Tất cả các ước tính
đang được dịch, vui lòng đợi..