小编精心整理了《房地产价格银行信贷论文(精选3篇)》相关资料，欢迎阅读！【摘要】本文从理论上研究了银行信贷与房地产价格的关系。在此基础上，根据2000年至2011年的年度数据，运用多变量协整分析技术以及向量自回归模型实证分析江苏省房地产价格影响银行信贷的关系。研究结果表明，房地产价格和银行信贷之间在长期内存在长期均衡关系，银行贷款是房地产价格的单向格兰杰原因。最后，在此研究基础上提出相应的对策建议。
房地产价格银行信贷论文 篇1：
房地产价格与银行信贷关系研究
摘 要：2008年美国爆发世界范围的经济危机后，也给我国房地产金融业带来一定的波动。近几年房地产价格总体呈现上升趋势，这对于我国经济发展、城市发展状况以及居民生活水平都产生非常大的影响，而银行业又是与房地产行业紧密相关，本文将从理论以及实证两方面总结叙述房地产价格的波动于银行信贷业务之间关系。
关键词：房地产价格；银行信贷；信贷风险
一、引言
本文研究房地产价格与银行信贷关系，房地产问题一直是我国近年来比较热点的问题，房价近年来一直处于高温状态，房地产投资更是热度不减。在刚刚结束的2015政府报告中，更是提出“ 稳定住房消费；坚持分类指导，因地施策，落实地方政府主体责任，支持居民自住和改善性住房需求，促进房地产市场平稳健康发展。”我国房地产业如今成为国民经济发展的支柱型产业，而且房地产市场融资渠道也相对单一，主要通过信贷方式进行交易，银行贷款成为开发商主要资金来源。关注研究房地产价格变动与银行信贷之间的关系对于防范房地产泡沫和银行业风险、引导房地产业与银行业进入良性互动的稳健发展轨道具有重要意义。
二、房地产价格与银行信贷关系的理论分析
1.银行信贷对房地产价格的影响
韩会霞等（2012）认为，一方面，银行信贷总量增加时，市场上对于资产的需求增加，从而导致房地产价格的上涨。另一方面，当银行信贷条件放松时，住房需求会增加，导致房价上涨。银行从住房按揭增加和房地产贷款的投放刺激开发商，调动这两方面供给的不平衡，从而影响房地产价格。
秦岭与姚一旻（2012）认为，首先，房地产开发商贷款的增加会提高房地产投资规模，从而对房地产价格产生负面影响。另一方面，房地产开发商贷款的增加会缓解房地产开发企业的财务压力，提高房价；其次，个人购房贷款的增加会提高房地产有效需求，此外，个人购房贷款规模的过快扩张也会刺激房地产投资和投机需求的增加；最后，由于房地产具有明显的投资品的性质，因此房地产价格也是具有一定的资产定价的特征。
2.房地产价格对银行信贷的影响
韩会霞等（2012）认为房地产影响银行信贷的方面主要有三个，首先，房地产价格通过财富效应、托宾的Q效应和金融加速器机制影响银行信贷的需求和可得性；其次，资产价格也有直接影响银行本身持有的房地产资产价值来影响银行的自信状况和信贷能力；最后，银行的不良贷款会受到资产价格的间接影响。
秦岭、姚一旻（2012）将房地产价格对银行信贷的影响分为两个个方面：首先，房地产价格上涨的预期效应对银行房地产信贷影响，房地产价格上涨，容易促使经济主体产生价格继续上涨的预期，导致房地产信贷规模显著扩大；一方面，房价的上涨增加房地产开发商和购房者对于房地产类信贷需求，另一方面房价的不断上涨，会引起购房热潮，从而增加银行信贷需求。
三、房地产价格与银行信贷关系的实证分析
在当今国内外的研究中，研究房地产价格与银行信贷关系的实证问题中，采用的方法多为运用协整检验、Granger因果检验、VEC模型、VAR模型等等。不同的研究方法都有一定的侧重点以及一些不足，比如指标选择不够准确等，都会对结果产生一定的影响。
1、研究方法与数据处理
韩会霞等（2012）的实证研究方法分为四个部分，首先，采用ADF检验法对各经济变量进行单位根检验验证序列的平稳性；其次，采用Johansen协整检验法对经济变量进行协整检验；然后，用Granger法判断变量之间的因果关系；最后，建立VEC模型判断变量间的长期均衡关系和短期波动影响。数据选取1999年到2011年季度数据。
秦岭、姚一旻（2012）采用了VAR模型研究房地产价格与银行信贷之间的关系。文献建立的VAR模型所用的变量包括：信贷规模（CR）、房地产价格（HP）、整体经济增长（GDP）、股票市场情况（STOCK）和贷款利率（R）。采用的模型形式：yt=Φ1yt-1+Φ2yt-2+……+Φpyt-p+εt， t=1，2，……T 文章在前人研究的基础上，进一步细化，使用四种银行信贷变量建立模型：银行信贷总量、房地产贷款总量、房地产开发商贷款和个人购房贷款。在选取数据方面，选取2005至2010年的季度数据，其余利率采用加权或选取平均值等进行数据分析。
2、实证结果分析
韩会霞等（2012）在基于协整理论和向量误差修正模型进行实证分析后，得出结论是银行信贷对房地产价格存在显著影响，但是反方向的作用并不显著。
秦岭、姚一旻（2012）通过建立VAR模型对房地产价格与银行信贷关系进行实证分析后，得出如下结论：（1）银行信贷的增长会明显提高房地产价格；（2）房地产价格上涨会扩大各类银行信贷规模；（3）信贷规模对房地产价格的影响力明显大于贷款利率对其的影响；（4）稳健性检验，通过建立模型后，文章检验脉冲响应函数是否对模型设定的一些主要方面敏感，检验后发现，尽在脉冲反应持续的时期和数量方面有较小的差异，因此具有较好的稳健性。
四、总结
1998年的房地产改革使得我国当地产业进入快车道，到目前为止其发展过程可分为三个明显不同阶段：第一阶段是1998年至2002年，房地产业超常规发展；第二阶段是2003年至2007年，房地产业依然发展很快，同时房价快速上升；第三阶段是2008年至现在，房地产业频繁剧烈波动。而后的十几年间，央行对存贷基准利率调整、推出新政支持房地产、住房公积金等政策，用“政府的手”进行宏观调控从而帮助我国房地产金融进入快速发展阶段。房地产业是资金密集型行业，需要大量的资金进行周转，而其周转时间又较长，资金反馈时间也较长，因此需要向银行等金融机构进行大量贷款进行融资。
2015年2月28日央行宣布再次下调存贷款基准利率，金融机构一年期贷款基准利率自3月1日起下调0.25个百分点至5.35%，其他各档次存贷款基准利率及个人住房公积金存贷款利率相应调整。这对于大部分的房产开发商无疑是个好消息。在目前房地产市场资金链整体紧张的情况下，贷款利率的下调将意味着开发商贷款难度、融资成本的降低。加之此前存款准备金率下调等利好影响3月11日，国家统计局公布数据显示，2015年1-2月份，全国房地产开发投资8786亿元，同比名义增长10.4%，增速比去年全年回落0.1个百分点。数据同时显示，1-2月份，全国商品房销售面积8764万平方米，同比下降16.3%。
通过对房地产价格和银行信贷关系的研究，对于防范房地产市场泡沫化和避免银行信贷风险都有十分积极的意义。2008年的次贷危机所遗留下的对于全球金融的影响至今尚未完全消除，对于美国经济的复苏仍然产生着一定的阻力。由于房地产业的持续低迷以及贷款的无法按时偿还，不断增加房地产业资金的周转难度，直至资金链条的断裂，不仅导致房地产业泡沫的破碎还有大量银行业的倒闭，最后成为波及世界范围的金融危机。可见，房地产的畸形快速发展所引致的房地产泡沫是银行贷款风险的直接原因。正确认识房地产价格与银行信贷的关系，有利于带动不同产业的快速发展，对国家乃至世界经济都有着十分重要的意义。（作者单位：江苏省南京市南京理工大学经济管理学院）
参考文献：
[1] 秦岭、姚一旻.我国银行信贷与房地产价格关系研究[J]经济社会体比较.2012（2）：188-201
[2] 韩会霞、陈忠仁、何有军.银行信贷与房地产价格关系的研究[J]长春教育学院学报.2012（9）
[3] 曹建海.向高房价宣战[M]中信出版社.2010：39-41
[4] 崔林.高房价还能持续多久[M]武汉大学出版社.2010
作者：赵莹
房地产价格银行信贷论文 篇2：
基于VAR模型的江苏省房地产价格与银行信贷的实证研究
【摘要】本文从理论上研究了银行信贷与房地产价格的关系。在此基础上，根据2000年至2011年的年度数据，运用多变量协整分析技术以及向量自回归模型实证分析江苏省房地产价格影响银行信贷的关系。研究结果表明，房地产价格和银行信贷之间在长期内存在长期均衡关系，银行贷款是房地产价格的单向格兰杰原因。最后，在此研究基础上提出相应的对策建议。
【关键词】房地产价格 银行信贷 多变量协整 VAR模型
一、引言
随着我国城镇化的建设和扩展，房地产业逐步成为国民经济的支柱性产业。房地产具有实物资产和虚拟资产的双重特征，房地产价格关系到老百姓的生活安居，也关系到地方城市发展的潜力，更关系到国家各项宏观调控政策。近年来，各地加大了房地产市场投资力度，使得房地产市场成为投资的热点，商品房价格持续高升。而针对房地产局部过热迹象，中央以及地方政府出台多项经济货币政策来稳定房地产市场，包括调整银行贷款利率、提高房地产抵押贷款首付比例、限制购房套数、征收房产税等，但是中国的房地产价格总体上处于一直持续快速上涨的水平。从世界范围内看，特别是2007年美国次债危机之后，房地产市场的泡沫形成、伴随着资产价格的破灭，加剧了经济的不稳定性。因此，对房地产价格与银行信贷的影响理论分析和实证检验具有重要的意义。
二、文献综述
房地产价格的波动通过影响银行信贷需求和银行信贷供给，从而影响到银行信贷扩张总量。利率通过房地产市场的传导，影响房地产的价格。从房地产价格影响银行信贷需求的角度来看，房地产价格的波动会对居民和企业的信贷需求产生影响。房地产的开发建设工程量大，前期要投入大量资金，才有可能进行资本的增值以及获得投资收益。而在房地产流通以及消费环节，商品住房价值高，大部分消费者选择负债消费，即向银行等金融机构贷款购买住房。房地产市场自身的这些特点决定了其发展需要金融市场的支持，即无论房地产市场的需求者还是供给者，都离不开银行的信贷支持。金融市场对房地产市场提供房屋抵押贷款的同时，金融资本就会获得保值增值的机会。
Davis、Haibin Zhu（2004）利用17个国家的跨国数据对银行贷款和商用房地产价格之间的关系进行了实证分析，结论是，房地产价格的上涨导致了银行信贷的扩张，而不是过度的银行信贷扩张导致了房地产价格的上涨。Gerlach、Peng（2005）利用香港1982年1季度至2001年4季度的季度数据，实证分析了银行贷款、房地产价格、GDP等变量之间的长期均衡与短期波动关系，结论是，房地产价格的波动影响银行的信贷扩张，而银行的贷款却不影响房地产价格。Chen、Wang（2006）使用台湾1991～2001年之间的台湾交易数据，研究表明可抵押资产的价值对地产抵押贷款的规模存在正向和显著的影响，同时，抵押物的杠杆效应对资产价格波动是顺周期的。武康平、皮舜等（2004）建立了房地产市场与信贷市场的一般均衡模型，通过对均衡解的比较静态分析，其研究结论认为房地产价格的上涨导致了银行信贷的增加，银行信贷供给增加导致房地产价格的上涨，二者之间存在正反馈的作用机制。李健飞、史晨昱（2005）采用协整分析方法，利用1998年1月至2004年9月之间的季度数据，对我国房地产价格波动和银行信贷之间的关系进行了实证研究，结论是，银行的过度放贷并不是目前房地产价格上涨的根源，而房地产价格上涨对银行信贷扩张的作用却不能忽视。张涛、龚六堂、卜永祥（2006）对中国房地产价格与房地产贷款的关系进行了实证分析，结果表明中国房地产价格水平与银行房地产贷款有较强的正相关关系。段忠东，曾令华，黄泽先（2007）运用多变量协整分析技术对房地产价格与银行信贷之间的长期均衡和短期动态关系进行检验。结果显示，在长期均衡水平上，房地产价格和银行贷款之间存在双向因果关系；在短期内，房地产价格波动不是短期银行信贷增长的直接Granger原因，而是通过协整关系成为短期银行信贷增长的Granger原因。
本文在已有研究的基础上，运用多变量协整分析技术对房地产价格与银行信贷之间的长期均衡和短期动态关系进行检验。本文实证研究最新的时间序列区域样本，利用并且在计量模型中加入城乡居民储蓄存款年底余额、贷款利率变量，从而使检验结论更有针对性。
三、VAR实证模型的建立
（一）数据来源与变量定义
本文利用2000年至2011年的江苏省商品房平均销售价格、银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额与银行贷款利率的年度数据，来对房地产价格波动与银行信贷之间的关系进行实证检验。其中，银行贷款数据是用金融机构各项贷款来表示，银行贷款利率用5年期以上的银行贷款利率表示。将除银行贷款利率以外的其他数据实际值取自然对数，避免数据的剧烈波动以消除异方差的影响。将商品房平均销售价格、银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额、银行贷款利率分别用变量HP、L、SD和LI表示，而将前三个变量相应的对数值分别用LHP、LL、LSD表示。所有原始数据均来自各期的《中经网统计数据库》、《江苏省统计年鉴》和《中国人民银行统计年鉴》。
（二）单位根检验
为对各变量之间的长期关系进行协整检验，首先要对各变量时间序列的平稳性进行检验。本文运用ADF方法对各个变量的平整性进行单位根检验。对LHP、LL、LSD、LI等变量单位根的检验结果见表1。
注：（ctn）分别表示单位根检验中的截距项、时间趋势项和滞后阶数。滞后项阶数的选取是根据AIC原则，所选择的滞后阶数是使AIC统计量为最小。以上所有数据分析是根据Eviews6.0软件进行。 由以上的单位根检验结果可以看出，原时间序列变量ADF统计量的绝对值均高于5%临界值，序列在5%的显著性水平上均接受零假设H0=0，因此，原时间序列都是不平稳的。4个变量在经过一阶差分后，所有变量的ADF统计量都在5%的水平上显著，这说明这四个一阶差分序列在5%的显著性水平是平稳的，由此可以判定LHP、LL、LSD、LI都是一阶单整序列，即I（1），满足协整检验前提。
（三）协整关系检验
本文运用多变量协整关系的检验—扩展的E-G检验来对多变量系统进行检验。用变量LL对LHP、LSD、LI进行普通最小二乘回归。并对该模型估计残差序列E做单位根检验，ADF检验结果见表2。
由于检验统计量为-4.287794，小于显著性水平0.01时的临界值-2.816740，可认为估计残差序列E为平稳序列，进而得出序列LL和LHP、LSD、LI具有协整关系。该协整关系可以表示为：
LL=-1.554+0.151*LHP+2.473*LSD+0.0112*LI
（0.277） （0.489） （0.037）
以上四变量之间的协整关系式表明了银行贷款、房地产价格、城乡居民储蓄存款年底余额和贷款利率之间的长期均衡关系，括号内的数字为协整方程系数的标准差。可见，各系数的t统计量十分显著。其中，银行贷款对房地产价格的长期均衡弹性为0.151，即长期看来，房地产价格每上涨1%，银行贷款相应增加0.151%，银行贷款对城乡居民储蓄存款年底余额的长期均衡弹性最大，对利率的长期均衡弹性不是很明显。可见，房地产价格在长期内对银行贷款的正面作用有一定的影响。
（四）长期因果关系检验
向量自回归（VAR）模型常用于多变量时间序列系统的预测和描述随机扰动对变量系统的动态影响。本文选取自回归滞后阶数分别为1和2，对各变量的因果关系检验结果见表3。
表3 各变量之间的长期因果关系检验结果
从上面的长期因果性检验结果可以得出，在10%的显著性水平上，在江苏省内，存在从银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额到房地产价格的Granger单向因果关系，可以解释为银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额是房地产价格的变化的原因；在5%的显著性水平上，房地产价格的变化不是银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额变动的原因。在10%的显著性水平上，银行贷款利率不是房地产价格的Granger原因，房地产价格是银行利率的Granger单向因果关系，在滞后2期的基础上。因此可以判断，在长期均衡水平上，房地产价格与银行贷款之间存在单向因果关系，而城乡居民储蓄存款年底余额的提高会推动房地产价格。
四、结论和政策建议
从以上的实证检验可以得出关于我国房地产价格波动影响银行信贷增长的主要结论有：房地产价格与银行信贷之间具有长期均衡稳定关系。房地产价格在长期内对银行贷款有一定的正向影响，从长期看来，房地产价格每上涨1%，银行贷款相应增加0.151%。而银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额构成房地产价格的Granger单向因果关系。在此基础上，我们提出如下政策建议：
一方面，合理控制房地产消费的信贷规模，加强信贷审核，提高信贷质量，尤其要严格控制对房地产投机的信贷，引导房地产投资合理化发展。作为抵押品的房地产通过价格的波动影响信贷市场。信贷的扩张反过来又增加房价。为了防止房地产市场泡沫和尽量减少房地产价格下跌对银行业绩的不利影响，银行需要更严格的贷款管理。更确切地说，作为银行要强制执行风险管理策略，控制投资组合限定在房价方面的直接或间接的风险暴露。银行对房地产开发商和个人住房贷款的信用评估，以及充足的资本储备是必要的，有助于积极防范信贷风险。
另一方面，政府当局制定更加合理的利率政策，使得名义利率更加真实地反映市场资金的供需状况，实行对购房者差别化的信贷政策，积极引导居民的房地产消费需求，保持货币信贷总量和社会融资规模平稳适度增长。同时调整房地产供给结构，加大经济适用房、廉租房等保障房的建设，抑制房地产价格过快上涨，使之回归到合理水平。加强对房地产市场和金融市场的有效监管，有助于促进经济的稳定和满足居民自住和改善性需求。
参考文献
[1]Gerlach，Stefan and Wensheng Peng，2005.Bank lending and property prices in Hong Kong[J].Journal of Banking & Finance，（29）：461-481.
[2]Davis，Philip and Haibin Zhu·Bank lending and commercial property cycles：some cross-country evidence [Z]·BIS Working Papers，No 150，2004.
[3]Chen and Wang，2006.The Procyclical Leverage Effect of Collateral Value on Bank Loans - Evidence from the Transaction Data of Taiwan[J/OL].
[4]武康平，皮舜，鲁桂华.中国房地产市场与金融市场共生性的一般均衡分析[J].数量经济技术经济研究，2004（10）：24-32.
[5]李健飞，史晨昱，我国银行信贷对房地产价格波动的影响[J].上海财经大学学报，2005（4）：26-32.
[6]张涛，龚六堂，卜永祥.资产回报、住房按揭贷款与房地产均衡价格[J].金融研究，2006（2）：1-11.
[7]段忠东，曾令华，黄泽先.房地产价格波动与银行信贷增长的实证研究[J].金融论坛，2007（2）：40-45.
作者简介：王晓芹（1984-），女，江苏阜宁人，南京师范大学商学院硕士研究生，研究方向为金融理论与政策研究。
作者：王晓芹
房地产价格银行信贷论文 篇3：
我国房地产价格波动与银行信贷增长关系的协整检验与误差修正模型
[摘 要] 本文利用2002 年1 月至2007 年 9 月的月度数据, 运用协整理论对我国房地产价格影响银行信贷的效应进行实证分析。结果表明, 房地产价格和银行贷款之间存在单向因果关系,银行贷款是房地产价格的原因, 房地产价格波动在短期对银行信贷发放的直接影响十分有限, 主要是在长期内对银行信贷增长产生影响。而银行信贷也是房地产价格短期波动的格兰杰原因。
[關键词] 房地产价格 银行信贷格兰杰检验 误差修正模型
在我国的房地产业的投资中，大部分资金来自银行贷款，大约70%的房地产开发资金来源于银行贷款。房地产价格的波动通过影响银行信贷从而对产出和宏观经济因素的波动产生深刻影响。我国银行贷款的增长幅度也呈现出时而扩张、时而紧缩的势头。这与房地产价格波动出现惊人的一致 。 研究房地产价格与银行信贷增长的关系具有重要的理论意义和现实意义。
一、我国房地产价格波动与银行信贷增长的协整分析
1.数据的来源及处理
本文选用2002 年1 月至2007 年9月期间的月度数据。选取的变量为我国房地产价格（HP）、银行贷款（L）、经济增长(Y)与银行贷款利率(LI)。为了消除统计数据中价格因素的影响, 以变量实际值进行计量检验, 故对相关数据进行了处理:因为没有月度的GDP数据，故用工业增加值代替。对选取的数据用消费指数进行指数平减，以消除通货膨胀因素的影响。将银行贷款以外的其他数据取自然对数，消除异方差的影响得到的房地产价格（LHP）、银行贷款（LL）、经济增长（LY）、利率（LI）。所有原始数据均来自《中国统计月报》各期。
2.单位根检验
在分析是否具有协整关系之前要对各变量之间进行平稳性进行检验。本文运用ADF 方法对原序列LL、LHP、LY、LI和差分序列DLL、DLHP、DLY、DLI平整性进行单位根检验。
注：其中DLL、DLHP、DLY、DLI分别表示原序列的一阶差分序列，（c,t,n）分别表示单位根检验模型中的截距项、时间趋势项和滞后阶数。**表示在1%水平显著。滞后阶数的选取根据AIC准则，所选的滞后阶数使得AIC统计量为最小。
从上面的结果可以看出，LL、LHP、LY、LI都是一阶单整序列。
3.Johansen协整检验
本文根据Johansen的最大似然方法来检验LL、LHP、LY、LI之间的协整关系，其中最优滞后期的选择，是根据AIC 信息准则,将VAR 模型中的自回归滞后阶数取为6, 另外, 由于各个变量具有明显的确定性趋势, 因此将协整方程设定为含截距项。
从以上的检验结果可以看出, 在5%的显著性水平上已经被拒绝, 所以四个变量之间存在一个协整关系。该协整关系可以表示为:
LL=2.283+1.368LHP-0.175LI-0.100LY
(1.199)(0.171)(0.593)
以上的式子表明了银行贷款、房地产价格、经济增长和贷款利率之间的长期均衡关系。其中, 房地产价格对银行贷款具有正面作用，房地产价格对银行贷款的长期均衡弹性为1.368。
4.Granger因果检验
从Granger长期因果性检验结果可以得到, 在10%的显著性水平上,房地产价格和银行贷款之间存在单向因果关系,银行贷款是房地产价格的原因。工业增加值和银行贷款之间存在双向因果关系，银行贷款与工业增加有着互相推动作用。 此外，房地产价格与工业增加值和利率都具有互为因果关系。
二、 基于误差修正模型的短期动态关系检验
误差修正模型可以反映变量之间的长期均衡关系对短期波动的影响， 并反映变量之间的短期动态关系, 因此本文在协整关系检验的基础上进一步建立起向量误差修正模型。四个变量之间的协整关系可以误差修正项形式表示为:
ECM=LL-2.828-1.368LHP+0.175LI+0.100LY
关于房地产价格的短期动态关系方程可以表示为：
DLHP=0.370ECM-1.740DLL(-3)-0.339DLHP(-1)-0.184DLHP（-4）-
（3.707）（-1.725）（-2.262）（-1.110）
0.406DLHP(-5)-0.328DLY（-1）-0.450DLY（-2）+0.257DLY（-5）
（-2.940）（-1.728）（-2.142）（1.980）
-0.040DLI(-1)-0.073DLI(-2)-0.175DLI(-3)-0.127DLI(-4）
（-1.070）（-1.708）（-3.517）（-2.332）
-0.053DLI（-5）+0.052
（-1.217）（1.994）
R2=0.95AIC=-6.64SC=-5.89
1.在短期，就房地产价格本身而言，房地产价格的滞后一期、滞后四期和五期的系数为负，说明有反向调节作用，说明在短期内房地产价格的变化趋势具有回归正常水平的趋势，而协整方程的误差修正项系数为正，是0.370，所以误差修正机制对房地产价格的上升时有促进作用。
2.银行贷款变动在短期内的对房地产价格有反向调节作用，对房地产价格有降低作用，随着房地产价格的增加会降低银行贷款的上升。
3.利率的也对房地产价格有着反向作用。
三、结论
通过上述的实证检验，可以得出如下主要检验结论:
1.银行信贷与房地产价格的长期均衡关系来看, 房地产价格与银行信贷的弹性系数为1.368, 即长期内房地产价格增长1个单位,银行贷款也会同向增加1.368个单位。
2.从长期看，银行信贷是房地产价格的格兰杰原因, 即房地产信贷会在长期内影响房地产价格。
3．房地产价格变动在短期内的对银行贷款有反向调节作用，对银行贷款有降低作用，随着房地产价格的增加会减少银行贷款的上升。
参考文献:
[1]闫之博:GDP与FDI 对中国房地产价格影响效果的实证分析 [J].经济研究导刑，2007(1)
[2]肖本华:我国的信贷扩张与房地产价格[J].山西财经大学学报,2008（1）
[3]Davis,Philip and Haibin Zhu, Bank lending and commercial property cycles:some cross-country evidence[R]. 2004,BIS Working Papers, No 150
作者：涂序平 程国雄