中重要性日益增加。
鉴于许多亚洲经济体在世纪年代对于房地产泡沫非凡体验，研究泡沫爆发后房价走势，是十分有趣。
此外，亚太住房市场在经济和金融市场发展水平以及制度安排方面有很大不同。
在这点上，现有研究结果可以提供互补性意见。
二，我们分析强调制度因素对房价动态影响过等人先前研究中分析了若干因素例如人口，收入，及建筑成本对于房价动态影响，但机构作用未被审查。
在这项研究中，我们构建制度因素从市场发展四个基础方面综合衡量。
这方法不仅跨越不同国家，而且随时间变化。
事实上，我们分析表明，制度因素是解释九个亚洲经济体房价决定性因素很重要环。
第三，我们通过区分房价增长和房价高估趋势项二偏离基本价值是归因于住房市场摩擦个周期性术语及三不合理或“泡沫”成分很可能是由过度乐观预期误差项驱动。
应用这种方法九经济在亚洲和太平洋地区，我们发现，在全球金融危机爆发之前，全国住宅价格变动主要体现在改变基本价值观和对基本面周期性调整。
换句话说，有房地产泡沫，这些经济体，至少在国家层面点证据。
在亚太地区九个经济体中运用此方法，我们发现，在全球金融危机爆发之前，全国住宅价格变动主要体现在基本价值改变以及基本面上周期性调整。
换句话说，在这些经济体中，至少在国家层次存在着房地产泡沫迹象。
分解分析具有重要政策含义。
它允许房价高估周期性误差分量总和和房地产泡沫之间区别。
政策建议也相应不同。
为了减轻由周期性调整导致市场摩擦带动房价高估。
个决策者或许应该注重采取旨在减少房屋价格周期波动幅度和频率措施，如对于土地使用监管松绑，提高信息可用性和透明度，以及增强商业环境中开放度。
相反，为了控制泡沫，相反决策制定者应该采取措施控制对于资本利得过高期望或投资者对于住房市场过度自信。
本文接下来部分安排如下第二节对既往研究进行了概述，并强调本研究贡献。
第三节主要为数据描述，并解释了用于检查感兴趣问题经验方法，以及第四节讨论了实证结果。
最后，第五节为总结，并提供了些政策观点。
.对于既往研究回顾以及我们贡献.既往研究为了监控房地产市场，最重要是先了解房价决定性因素。
住房是种特殊类型资产，具有消费和投资双重角色。
从长远角度来看，个家庭愿意支付房屋平均价格应等于财产所能提供未来服务折现值，即未来租金现值与转售价值贴现。
然而从短期角度来看，考虑到房地产市场些特性如资产差异性，首付眼球，卖空限制，信息缺乏和滞后，房价可以从他们基本价值偏离。
例如和显示，土地价格可以表现出周期性，由于替代跨期弹性。
以及和建立个模型，其中房地产供给滞后和银行贷款决策取决于物业当前价值。
标记为历史依赖性它们表明，随着基本价格改变，房地产价格可以收敛到或表现出新振动平衡值。
现有文献表明，房价走势与组通用宏观经济变量市场具体情况，住房融资特点密切相关。
以及和在些工业化国家考察房价决定因素，发现经济增长，通货膨胀，利率，银行贷款和股票价格有显著解释力。
地产和银行贷款之间联系尤为引人注目，这点被和和，以及和.所强调。
在房地产市场对抵押融资依赖并不奇怪。
此外，房地产市场是地区性。
和找到强有在本文中，我们使用术语“亚洲”代表上述系列经济体。
力证据表明，关于当地市场状况信息不对称，对于重塑产权交易和融资决定选择起到了重要作用。
，和发现，房价动态在不同城市有不同程度供给弹性。
在监测房价泡沫重要问题，也有文献采用了几种方法。
泡沫有时会被市场分析师在价格租金比或价格收入比来评估。
通常目前比例如果远高于历史平均水平，将会被认定为泡沫。
然而这些方法，因为可能是对于晴雨表政策分析不够，导致他们忽略了变化“均衡”价格租金或价格收入比率由经济基本面驱动波动例如，租金增长，居民收入增长和回报期望率。
为了克服这些问题，已有两种方法被提出。
第种方法比较观察由拥有幢房子用户成本决定随时间变化贴现因子价格租金比。
其中包括了按揭利息，房产税，维修费用，按揭利息开支扣税，和额外风险溢价。
见和和和。
第二种方法，基于房价与宏观经济之间长期关系预测比较观察到房价与基本价值。
见和，和等人以及，和年为例。
本文中，由于数据限制和不同国家适合测量用户成本差异性，我们采用第二种方法。
.本研究贡献本文以个亚太经济体个城市细分市场为样本，探讨了房价基本面和短期动态决定因素。
讨论了独特制度安排作用，探讨了房地产泡沫可能出现情况。
本研究所使用是等人经验体系。
该体系审查了通过三步计量分析房价长期和短期动态，通过序列相关组合特征房价动态格局，以及均值回归系数参见.节。
然而，我们研究拓展了以前研究中三个重要方面。
首先，以往研究主要集中在工业化国家经验教训上。
本研究是第次将调查重点放在亚太地区，这也显示了这地区在全球经济中重要性日益增加。
鉴于许多亚洲经济体在世纪年代对于房地产泡沫非凡体验，研究泡沫爆发后房价走势，是十分有趣。
此外，亚太住房市场在经济和金融市场发展水平以及制度安排方面有很大不同。
在这点上，现有研究结果可以提供互补性意见。
二，我们分析强调制度因素对房价动态影响过等人先前研究中分析了若干因素例如人口，收入，及建筑成本对于房价动态影响，但机构作用未被审查。
在这项研究中，我们构建制度因素从市场发展四个基础方面综合衡量。
这方法不仅跨越不同国家，而且随时间变化。
事实上，我们分析表明，制度因素是解释九个亚洲经济体房价决定性因素很重要环。
第三，我们通过区分房价增长和房价高估即周期性分量，可以由短期动态进行说明分量。
结果是根据特定国家对短期动态房价基本面和面板回归固定资产决定因素回归分析见表。
分析还延伸到市级或市场层面房价动态。
图显示了，各经济体高端市场或领先市场基本面与市场平均房价偏差。
有两个有趣发现。
首先，除了马来西亚，与当前运行着高房价其他市场相比，个更为显著高估已经在领先市场被发现。
换句话来说，就是在国家层面观察到房价高估主要来源于主导市场。
此外，在整个样本期间，房价在领先市场更有可能从它们基本价值大幅度偏离。
这些结果与传统观点，即主导市场比平均市场波动大，相致。
二，细分分析表明，投机性房地产泡沫可能存在于特定细分市场，例如在马尼拉曼谷北京和上海存在着较小程度高端市场。
从政策角度来看，政策决策者实行特定市场诊断以及发现可以正确处理周期性和泡沫成分合适政策工具，这是非常重要。
图.从基本面偏离城市级房价接下图图.续图注柱状代表观察房价年偏离其基本价值，而线代表该年平均偏差，即周期性成分，可以由短期动态解释部分。
该结果是基于个城市分析。
在中国，“其他城市”指是重庆广州深圳天津平均水平。
在韩国，“其他城市”指是釜山大邱大田光州仁川蔚山平均水平。
在马来西亚，“其他城市”是指柔佛吉隆坡彭亨霹雳和槟城平均水平。
在菲律宾，“其他城市”指是卡洛奥坎马卡蒂马尼拉平均市场帕塞帕西格和奎松平均水平。
.结论本研究证明，九个亚太经济体序列相关性和均值回归以及分析了有关地方机构房价动态模式有关地方机构功能。
尽管每个市场存在着细微差别，回归结果验证了房价运行到年，更多是反映了个调查基础，而不是投机活跃住房泡沫。
回顾我们发现，似乎房地产市场在亚太地区发展都符合我们对于房价风险评估。
尽管溢出效应打击了实体经济，但房地产市场大多只经历了温和调整，而不会对银行体系造成损害。
尽管亚洲房地产市场环境相对良性，但监管机构了解到嵌入在不断变化住房市场结构潜在风险仍是至关重要。
而我们研究试图调查房价动态决定性因素以及房价泡沫证据，然而答案是远远没有完成。
进步研究要求数据汇编改进和更好地理解住宅价格决定性机制。
对于亚洲大部分地区而言，都迫切需要提高房价数据质量和及时供应，如果这些数据可以更好地被分析，将起到帮助进行政策决策目。
此外，全国平均房价掩盖了主要城市市场房价走势波动。
因此在市级或跨细分市场可靠信息是至关重要，可能帮助认识地方细分市场泡沫。
附录表.房价定义和数据源国家系列定义来源备注澳大利亚中国香港韩国马来西亚新西兰菲律宾新加坡住宅价格指数房地产价格指数住宅价格指数重复销售豪宅资本值整体住宅价格指数包括独立式住宅以及公寓价格住宅价格指数吉隆坡豪宅资本值住宅价格指数住宅价格指数豪宅资本值住宅价格指数国家来源数据库数据库仲量联行数据库国家来源数据库国家来源国家统计局高力国际数据库澳大利亚八个省会城市，即悉尼墨尔本布里斯班阿德莱德帕斯霍巴特达尔文和堪培拉加权平均。
城市信息也来自于同消息来源。
北京重庆广州上海深圳天津被列入本研究。
对于所有类别私人住宅，采用是最常见官方数据对于房价测算。
投资价值优越品质住宅位于最好地段。
城市消息也来自于同消息来源。
釜山大邱光州仁川首尔蔚山也被列入本研究。
全国房价指数来源国家数据。
市级州级住宅价格使用享乐基准确定方法来自数据库。
柔佛吉隆坡彭亨霹雳槟城都被列入了本研究。
投资价值优越住宅都集中于吉隆坡最好地段。
所有新西兰指数都会死有关地方当局根据现行价格估值。
这些当前估值被用来计算平均估值以及每个季度价格指数。
由建筑许可可用值和相应楼层面积构建。
市级信息可以用于国家首都区由卡洛奥坎马卡蒂马尼拉帕西格帕塞和奎松为代表，资本值最高住宅位于马尼拉马卡蒂和奥提加斯中心最佳地段。
组屋转售价格指泰国豪宅资本值住宅价格指数曼谷豪宅资本值泰国国家银行数，这是从政府组屋由组册日期季度平均零售价计算。
资本值最高住宅位于最佳地段。
曼谷及其周边，单独住宅联排别墅包括土地享乐法资本值最高住宅位于曼谷中心最佳地段。
参考趋势项二偏离基本价值是归因于住房市场摩擦个周期性术语及三不合理或“泡沫”成分很可能是由过度乐观预期误差项驱动。
应用这种方法九经济在亚洲和太平洋地区，我们发现，在全球金融危机爆发之前，全国住宅价格变动主要体现在改变基本价值观和对基本面周期性调整。
换句话说，有房地产泡沫，这些经济体，至少在国家层面点证据。
在亚太地区九个经济体中运用此方法，我们发现，在全球金融危机爆发之前，全国住宅价格变动主要体现在基本价值改变以及基本面上周期性调整。
换句话说，在这些经济体中，至少在国家层次存在着房地产泡沫迹象。
分解分析具有重要政策含义。
它允许房价高估周期性误差分量总和和房地产泡沫之间区别。
政策建议也相应不同。
为了减轻由周期性调整导致市场摩擦带动房价高估。
个决策者或许应该注重采取旨在减少房屋价格周期波动幅度和频率措施，如对于土地使用监管松绑，提高信息可用性和透明度，以及增强商业环汉字出处，.个亚太经济体中房价决定性因素.货币和财政政策中心，菲律宾中央银行经济研究部，泰国银行经济研究所，香港金融管理局国际清算银行本文研究了年期间，房价动态特点以及制度因素在九个亚太经济体作用，般来说，房价越是动荡市场，伴随着是较低供给弹性和更灵活商业环境。
在国家层面，目前房价运行主要反映调整，以改善基本面，而不是投机性房地产泡沫。
但是，泡沫证据确实存在于些细分市场。
代码，。
.简介房价风险近年来备受关注，许多工业化经济体，包括美国，英国和西班牙，在世纪头十年中期，目睹了场旷日持久，房价显著上涨状况。
对于风险感知较低鼓励宽松贷款标准抵押贷款市场，极大地促进了美国次贷危机和随之而来全球金融危机。
正如前期研究表明，房价波动将对居民消费产生重大影响，银行系统，和实体经济。
相比之下，在同时期大多数亚洲国家住房市场相对平静。
然而，近年来，些经济体房地产市场越来越受人们关注。
中国，香港特别行政区以下称为香港，南韩以下称为韩国已经在过去几年见证了很剧烈房价上涨见图。
鉴于这地区对于金融危机经验尚不遥远例如年亚洲金融危机以及所谓日本“失去十年“，经济繁荣和萧条在房地产市场起到了至关重要作用。
问题是，观察到房价增长是否会导致出现泡沫经济。
有关于在亚洲可能房地产泡沫问题有两种对立观点。
种悲观观点认为，在许多国家，房价已被高估，在不久将来就会面临向下修正。
在极端情况下，有些人认为这本文是国际清算银行，菲律宾中央银行，泰国银行和香港金融管理局在国际清算银行主持下，联合研究项目。
笔者特别感谢参与这项目研究，以及他在不同阶段有见地意见。
同时要感谢两位匿名仲裁人，年亚洲金融协会年会上来自香港金融研究中心，菲律宾中央银行，泰国银行，国际清算银行与会者，以及年亚洲房地产学会年会上所提供有益意见。
格特•施纳贝尔在数据编制上提供了宝贵支持。
本文所述观点皆出自作者本身，与作者所属机构无关。
笔者
（外文翻译）9个亚太经济体中房价的决定性因素（外文+译文）
