Влияние государственной политики процентная ставка по жилищным строительством: расследование США

Строительство жилья определяется в зависимости от стоимости жилья, ставки по ипотечным кредитам, постоянный доход, и отставали зависимой переменной. Время выборки серия состоит из годовых данных в 1965-1998. Эмпирические данные показывают, что ARCH (авторегрессии условной heteroskedasticity) модель дает гораздо более точные статистические результаты, чем МНК (обычный метод наименьших квадратов) метод и жилищного строительства, как ожидается, уменьшится, если мы выше цен на жилье, ипотечные ставки выше или ниже постоянный доход. В октябре 1998 - июне 2000 года 30-летний обычных ставка ипотечного выросла с 6,710% до 8,28% 8, что привело к потере 81 596 строительства нового жилья в долгосрочной перспективе.

Введение

Из-за быстрого экономического роста, низкий уровень безработицы, а также сильные потребительские расходы, были опасения, что экономика перегрета и что может быть инфляционные опасность как в сырьевом и ввода рынках. Для решения этого вопроса, Федеральный резервный банк повысил ставки по федеральным фондам 6 раз с 4,75% до 6,50%, чтобы подчеркнуть свою решимость содержат потенциал инфляции. Сектора, которые были достаточно сильна жилых рынке жилищного строительства, что является главной движущей силой экономического роста. Тем не менее, сильного спроса на жилье, повышение ФРС ставки по федеральным фондам, и рост инфляции привели ожидания 30year обычных ставка ипотечного возрастет с 6,7 1% в 1998 году. 10 до 8,2% в 1 2000,01. Из-за относительно высоких ставок по ипотечным кредитам, некоторые утверждали, что денежно-кредитная политика Федеральной резервной системы, вероятно, подорвет жилищного сектора более чем в других отраслях из-за его процентная ставка чувствительный характер. Эта статья попытки пересмотреть вопрос, изменив модель и с использованием новой техники регрессии для определения, насколько чувствительным жилищного строительства являются изменения процентных ставок.

Бумаги отличается от предыдущий исследования в нескольких аспектах. Он проверяет, является ли связь между переменными в регрессии является нелинейной. Если это нелинейная чувствительность жилья начинает изменения процентных ставок могут отличаться. Этот документ будет также проверить, экспонаты дисперсии ошибки авторегрессии условной heteroskedasticity во временных рядах, что указывает на ошибки разница может быть выражена как функция квадрата ошибки прошлого и / или дисперсии ошибки прошлого. Мы будем также строить постоянный доход, так что решение о доме, построенном не основывается только на текущие доходы, но для долгосрочного среднего дохода.

Обзор литературы

Станселл и Митчелл (1985) обнаружили, что жилищное строительство не были затронуты карточной кредитной ставки по ипотечным кредитам и что слабые доказательства причинно-следственной связи между ценами на жилье и жилищное строительство. Результаты их деятельности в соответствии с рациональной теории ожиданий.

Тома (1985) исследовали влияние ипотечного доступность жилья начинается ежемесячных данных между 1967 и 1984 годах. На основании методов импульсного отклика функций и исторических разложения, он обнаружил, что наличие ипотеки и ипотечных ставок существенное влияние строительства нового жилья. Однако дерегулирование банковского сектора и бережливость в начале 1980 снизило влияние ипотечного доступности.

Мак-Гарви и Медор (1991) показали, что краткосрочные колебания жилищного строительства были вызваны доступность ипотечных кредитов в более раннее время срок, но не в более поздний период образца, в основном из-за дерегулирования ставок в сберегательное учреждение. McGibany (1991) использовали данные за графство штата Висконсин, чтобы изучить влияние ставки налога на имущество жилищного строительства и обнаружили, что высокие темпы налог на имущество ослабить строительства нового жилья для одной семьи единиц.

Poterba (1992) исследовали воздействие налоговой реформы 1986 Закон (TRA) на рынке жилья и сообщил, три основные выводы. Он сократил стимулы для инвестиций в рынок аренды жилья и приведет к арендной платы расти в долгосрочной перспективе. Снижение предельной ставки налога снижены безвозвратные потери домовладельцев. Для миллионов со средним уровнем дохода семей, поднял предельной стоимости жилья, занимаемого владельцами.

Хэнкок и Уилкокс (1997) использовали государственного образца в течение 1986-92 гг, чтобы изучить последствия банковского капитала на деятельность на рынке жилья и обнаружили, что негативные последствия кризиса капитала и экономических условий на рынке жилья являются большие, как на коммерческих рынках и вторичном рынках частично защищает на рынке жилья из столицы кризиса.

Проанализировав некоторые из предыдущих исследований, мы попытаемся пересмотреть вопрос жилищного строительства по ряду причин. Мы хотели бы проверить склона или упругости может изменяться в зависимости от значений переменных. Возможно, что строительство жилья более чувствителен к процентным ставкам, когда ипотечные ставки выше и менее чувствительны к скорости, когда этот показатель ниже. Меры постоянного дохода, будут разработаны для того, чтобы в соответствии с экономической теорией, что решение о строительстве дома на основе долгосрочных средних или постоянного дохода, а не текущего дохода. Новые методы регрессии может быть применен для того, чтобы увидеть, если параметр оценки могут быть различными. В то время серии, вполне возможно, что ошибка условия зависят от прошлого квадратов ошибок и / или отклонения прошлом ошибки. Обычного МНК или автокорреляционной техника может оказаться недостаточным в создании более эффективной и объективной оценки.

Итоги и выводы

В данной работе мы исследовали влияние роста ипотечных ставок на жилье начинается. Основные правой стороне рассматриваемых переменных включать цен на жилье, ипотечные ставки, уровень доходов и отставали зависимой переменной. Данные о фактической цены на жилье начали в 1978 году и не подходит для важных статистических выводов. Так, индекс потребительских цен на жилье выбирается с пониманием, что оно не может быть представителем новых цен на жилье. Постоянный доход был построен так, что решение о доме, построенном зависит от долгосрочных средних доходов, а не только на текущие доходы.

Основные эмпирические выводы приводятся ниже. Линейные или журнала форме, не может быть отвергнуто. Таким образом, линейная форма используется в эмпирической работы. Сравнивая ARCH и оценки МНК, бывший экспонатов лучше статистических результатов с точки зрения ^-тесты, объясняющей силы, и беспристрастность оценок. Если мы просто будем использовать МНК для оценки параметров, можно сделать выводы, что вводит в заблуждение цен на жилье является незначительным и что постоянный доход незначительно значительным. Основанный на модели ARCH, в долгосрочной перспективе эластичности жилищного строительства в связи с цен на жилье, ипотечные ставки, и постоянный доход, по оценкам, -1,4636, -0,466 и 1,274, соответственно. 1 процентный пункт роста ипотечные ставки по оценкам, сокращение жилищного строительства на 53 752 единиц в долгосрочной перспективе, и рост ипотечные ставки из низких в октябре 1998 года, как ожидается, сокращение жилищного строительства на 81 596 единиц в долгосрочной перспективе. Таким образом, в Федеральном резервном банке должны быть осведомлены о негативных последствиях повышения ставки федеральных средств на долгосрочных процентных ставок и на рынке жилья.

Там могут быть зоны для будущих исследований. Решение о домах, построенных могут быть затронуты потребительском уровне доверия. Семья может повлиять на формирование жилищного рынка. начинается многоквартирных домах, могут вести себя иначе, жилье для одной семьи начинается основном потому, что федеральное правительство уменьшило стимулы инвестирования в многоквартирных домах и потому, что они в основном используются для инвестиционных целей. Строительства нового жилья также может быть затронута зонирования регулирования и развития и роста пригородных районах. Как стоимости земли во многих городских центрах стоят дороже, есть большой стимул для перехода к пригородных районах для получения дешевой земли у дома построили. Некоторые из них были рассмотрены в разработке теоретической модели, но не включены в смету регрессии из-за отсутствия адекватных данных. Вполне возможно, что ежемесячные данные могут быть использованы для увеличения размера выборки, а также рассмотреть некоторые из этих дополнительных переменных.

Ссылки

Cammarota, Марк Т., "Влияние необоснованного Погода на жилищное строительство", американские "Недвижимость и городской ассоциации экономики Journal, 17 (3), Fall 1989, 300-313.

Чен, Томас Саи Фан "Жилищное строительство и несовершенство кредитного рынка," Журнал Недвижимость Финансы и экономика, 18 (1), январь 1999, 125-139.

Гудмен, Джон Л. и Babriel, Стюарт А. "Прогнозирование Жилищное строительство: уроки и головоломки в последние годы", Совет управляющих Федеральной резервной системы экономической деятельности Раздел Рабочий документ: 69, январь 1987, стр. 46.

Хэнкок, Диана и Уилкокс, Джеймс А., Банк Капитал, небанковских финансов и риэлторской деятельности "Журнал исследований в области жилья, 8 (1), 1997, 75-105.

Мак-Гарви, Мэри Дж., Медор, Марк, "Доступность ипотечного кредитования, жилищного строительства и ипотечного интеграции систем и рынков капитала: новые свидетельства Использование линейной обратной связью", американские "Недвижимость и городской ассоциации экономики Journal, 19 (1), весна 1991, 25-40.

McGibany, Джеймс М. "Влияние налога на имущество курсовая разница по жилищному строительству для одной семьи начинается в штате Висконсин, 1978-1989," Журнал региональной науки, 31 (3), август 1991,347-359.

Poterba, Джеймс М., "Налогообложение и жилищного строительства: Старый вопросы, новые ответы", NBER Working Paper: 3963, январь 1992, стр. 11.

Рахман, Matiur и Мустафа Мухаммад ", насаждения в США жилищного строительства, Real задолженность по потребительскому кредиту, реальный ВВП и интересов реальных долгосрочных ставка: Векторный анализ коинтеграции," Прикладная Economics Letters, 4 (12), 1997 Декабрь, 757 -759.

Станселл, Стэнли и Митчелл, А. Камерон, "Влияние кредитного нормирования на реальный сектор экономики: Изучение влияния ипотечные ставки и условия по жилищным начинается," Прикладная экономика, 17 (5), октябрь 1985, 781-800 .

Тома, Родни, "Связь между жилищного строительства и ипотечного Наличие" Обзор экономики и статистики, 67 (4), ноябрь 1985, 693-696.

Ю. Син

Юго-Восточная Луизиана университет

Санг Х. Ли

Юго-Восточная Луизиана университет

Daniel Уодсворт

Юго-Восточная Луизиана университет

Эми Stritikus

Юго-Восточная Луизиана университет