МОНЕТАРНА ПОЛІТИКА ТА МАКРОЕКОНОМІЧНІ ДЕТЕРМІНАНТИ РИНКУ НЕРУХОМОСТІ: ПІДХІД VAR

Автор(и)

  • Julia Yereshko Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна image/svg+xml https://orcid.org/0000-0002-9161-8820
  • Jiaying Zhang Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна image/svg+xml https://orcid.org/0009-0002-1725-9791

DOI:

https://doi.org/10.20535/2307-5651.33.2025.335866

Ключові слова:

монетарна політика, коефіцієнт левериджу домогосподарств, CPI, наявний дохід на душу населення, ціни на нерухомість, імпульсна реакція, модель VAR

Анотація

У 2024 році у звіті про роботу уряду Китаю було запропоновано оптимізувати політику в сфері нерухомості з метою зменшення ризиків у цьому секторі шляхом усунення як симптомів, так і першопричин. На засіданні Державної ради було підкреслено важливість забезпечення здачі будівель в експлуатацію, захисту засобів до існування населення та підтримання стабільності. Для досягнення цих цілей було закликано прискорити вдосконалення системи постачання житла та провести реформи основних систем, пов’язаних із комерційною нерухомістю. Для оцінки ефективності цих політик у дослідженні було проаналізовано часові ряди з 2006 по 2023 рік, включаючи індекс споживчих цін (CPI) Китаю, рівень наявного доходу на душу населення, коефіцієнт заборгованості домогосподарств, грошову масу M2, відсоткові ставки за кредитами та ціни на нерухомість. Із використанням моделі векторної авторегресії (VAR) було досліджено взаємозв’язки за допомогою функцій імпульсного відгуку для вивчення впливу різних економічних шоків. В результаті встановлено, що по-перше грошово-кредитна політика, яка базується переважно на грошовій масі, суттєво впливає на ціни на нерухомість у короткостроковій перспективі. Зокрема, збільшення грошової маси M2 може спочатку призвести до зниження цін на житло; однак у довгостроковій перспективі цей ефект є позитивним. Натомість політика, що орієнтована на відсоткові ставки, впливає на ринок у коротко- та середньостроковому періодах, але має обмежений довгостроковий ефект. Тому, центральному банку слід комплексно та раціонально використовувати різні інструменти грошово-кредитної політики. По-друге, рівень наявного доходу міського населення позитивно впливає на ціни на нерухомість у короткостроковій перспективі, стимулюючи попит на житло та інвестиції. Проте в довгостроковій перспективі цей вплив має тенденцію до зниження, що свідчить про важливу роль рівня доходів у формуванні цін на житло. По-третє, коефіцієнт заборгованості домогосподарств позитивно впливає на ціни на житло в короткостроковій перспективі. Щоб запобігти надмірному притоку коштів у сектор нерухомості через кредитування населення — що може знизити ліквідність реального сектора економіки та створити ризик утворення «бульбашки» на ринку нерухомості — уряду необхідно посилити контроль над рівнем заборгованості домогосподарств. Нарешті, індекс споживчих цін впливає на ціни на житло циклічно: спочатку спричиняє їх зростання, потім — зниження, а згодом стабілізує ціни навколо нульової позначки в довгостроковій перспективі. Це свідчить про те, що коливання цін на нерухомість частково залежать від змін загального рівня цін.

Посилання

Garriga, C., & Hedlund, A. (2020). Mortgage debt, consumption, and illiquid housing markets in the great recession. American Economic Review, 110(6), 1603-1634. DOI: https://doi.org/10.3886/E115524V1

Zhao, Y. (2020). US housing market during COVID-19: aggregate and distributional evidence. COVID Economics, 50 (September): 113–154. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3677651

Miles, D., & Monro, V. (2021). UK house prices and three decades of decline in the risk-free real interest rate. Economic Policy, 36(108), 627-684. DOI: https://doi.org/10.1093/epolic/eiab006

Hoesli, M. and Malle, R. (2022), "Commercial real estate prices and COVID-19", Journal of European Real Estate Research, Vol. 15 No. 2, pp. 295-306. DOI: https://doi.org/10.1108/JERER-04-2021-0024

Howard, G., & Liebersohn, J. (2023). Regional divergence and house prices. Review of Economic Dynamics, 49, 312-350. DOI: https://doi.org/10.1016/j.red.2022.10.002

Yiu, C. Y. (2023). Are central banks’ monetary policies the future of housing affordability solutions. Urban Science, 7(1), 18. doi: 10.3390/urbansci7010018

Amaral, Francisco, Martin Dohmen, Sebastian Kohl, and Moritz Schularick. 2024. "Interest Rates and the Spatial Polarization of Housing Markets." American Economic Review: Insights, 6 (1): 89-104. DOI: https://doi.org/10.1257/aeri.20220367

Duan, J., Tian, G., Yang, L., & Zhou, T. (2021). Addressing the macroeconomic and hedonic determinants of housing prices in Beijing Metropolitan Area, China. Habitat International, 113, 102374. DOI: https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2021.102374

Bahmani-Oskooee, M., Ghodsi, H., Hadzic, M., & Marfatia, H. (2023). Asymmetric relationship between money supply and house prices in states across the U.S. Applied Economics, 55(31), 3580–3608. DOI: https://doi.org/10.1080/00036846.2022.2116390

Wang, S., Zeng, Y., Yao, J., & Zhang, H. (2020). Economic policy uncertainty, monetary policy, and housing price in China. Journal of Applied Economics, 23(1), 235-252. DOI: https://doi.org/10.1080/15140326.2020.1740874

Akpolat, A.G. (2024), "The asymmetric effects of real variables on real housing prices: a nonlinear ARDL analysis for Turkey", International Journal of Housing Markets and Analysis, Vol. 17 No. 3, pp. 565-590. DOI: https://doi.org/10.1108/IJHMA-09-2022-0143

Zhan, C., Liu, Y., Wu, Z., Zhao, M., & Chow, T. W. (2023). A hybrid machine learning framework for forecasting house price. Expert Systems with Applications, 233, 120981. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120981

Xiong, X., Guo, H., & Hu, X. (2021). The housing demand analysis and prediction of the real estate based on the AWGM (1, N) model. Grey Systems: Theory and Application, 11(2), 222-240. DOI: https://doi.org/10.1108/GS-09-2019-0035

Yang, Z., & Pan, Y. (2020). Human capital, housing prices, and regional economic development: Will “vying for talent” through policy succeed?. Cities, 98, 102577. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cities.2019.102577

Pennington, K. (2021). Does building new housing cause displacement?: the supply and demand effects of construction in San Francisco. The Supply and Demand Effects of Construction in San Francisco (June 15, 2021). DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3867764

Zhang, Y. (2020) House Prices, per Capita Income and Real Estate Planning Investment—An Empirical Study Based on Anhui Province. Open Journal of Social Sciences, 8, 37-43. DOI: https://doi.org/10.4236/jss.2020.86004

Gan, L., Ren, H., Xiang, W., Wu, K., & Cai, W. (2021). Nonlinear influence of public services on urban housing prices: A case study of China. Land, 10(10), 1007. DOI: https://doi.org/10.3390/land10101007

Liu, G. (2022). Research on prediction and analysis of real estate market based on the multiple linear regression model. Scientific Programming, 2022(1), 5750354. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/5750354

Li, N., Li, R.Y.M. and Nuttapong, J. (2022), "Factors affect the housing prices in China: a systematic review of papers indexed in Chinese Science Citation Database", Property Management, Vol. 40 No. 5, pp. 780-796. DOI: https://doi.org/10.1108/PM-11-2020-0078

Zulkifli, A. B., Pinjaman, S., & Alin, J. M. (2022). Macroeconomic Variables and Malaysia House Price Index. International Journal of Academic Reserach in Economics and Management Sciences, 11(1). DOI: https://doi.org/10.6007/IJAREMS/v11-i1/12214

Wolski, R. (2023). Residential real estate as a potential hedge of capital against inflation. Real Estate Management and Valuation, 31(1), 36-42. DOI: https://doi.org/10.2478/remav-2023-0004

Ding, S., Pan, Q., Zhang, Y., Zhang, J., Yang, Q., & Luan, J. (2023). Study on the China’s real interest rate after including housing price factor into CPI. Plos one, 18(8), e0290079. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290079

Abasimi, I., Aulia, A. R., & Khasanah, U. (2023). Analysis of house price determination in 13 G20 countries: random effect model. Journal of Asset Management and Public Economy, 2(2), 65-81. DOI: https://doi.org/10.12928/jampe.v2i2.7983

Xie, G., & Li, K. (2023). Does resident leverage volatility affect corporate profitability?: An empirical study from Chinese A‐share listed companies. Managerial and Decision Economics, 44(3), 1656-1668. DOI: https://doi.org/10.1002/mde.3773

Kohler, K., Tippet, B., & Stockhammer, E. (2023). House price cycles, housing systems, and growth models. European Journal of Economics and Economic Policies, 1(aop), 1-30. DOI: https://doi.org/10.4337/ejeep.2023.0121

Schembri, L. L. (2024). The long-term evolution of house prices: An international perspective. Central banking. Available at: https://www.bankofcanada.ca/2015/08/long-term-evolution-house-prices/

Crossley, T. F., Levell, P., & Low, H. (2024). House price rises and borrowing to invest. Journal of Economic Behavior & Organization, 223, 86-105. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jebo.2024.05.002

Li, B. (2024). Household Leverage Cycle around the Great Recession. DOI: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4753328

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-06-30