簡述通貨膨脹的治理精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的簡述通貨膨脹的治理主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：簡述通貨膨脹的治理范文

關鍵詞：固定資產折舊；折舊方法；企業會計；探討

前言

現代財務會計的目標是“決策有用”，建立在歷史成本計量基礎上的會計信息其決策有用性正日益受到人們質疑。企業要合理使用固定資產折舊會計必須擁有優秀的會計師、建立完善的企業治理結構、依托成熟的資本市場。

財政部頒布實施的《企業會計制度》要求計提資產減值準備，大部分的減值準備是其對應資產的唯一減項，只有固定資產減值準備是與累計折舊共同做為固定資產的減項。固定資產折舊會計的運用，對我國傳統會計觀念造成很大沖擊，它將引發許多新會計問題。

1.固定資產及固定資產折舊

1.1固定資產的定義

固定資產是指企業使用期限超過1年的房屋、建筑物、機器、機械、運輸工具以及其他與生產、經營有關的設備、器具、工具等。

固定資產是企業生產經營過程中的重要勞動資料。它能夠在若干個生產經營周期中發揮作用，保持其原有的實物形態，其價值則由于損耗而逐漸減少。這部分減少的價值以折舊的形式，分期轉移到產品成本或費用中去，并在銷售收入中得到補償。

1.2固定資產折舊的定義

固定資產折舊指一定時期內為彌補固定資產損耗按照規定的固定資產折舊率提取的固定資產折舊，或按國民經濟核算統一規定的折舊率虛擬計算的固定資產折舊。

1.3固定資產折舊的主要影響因素

（1）計提折舊基數，計提折舊基數是固定資產的原始價值或賬面價值。

現行會計制度規定，一般以固定資產的原價作為計提依據，但選用雙倍余額遞減法計提折舊的企業，以固定資產的賬面凈值作為計提依據。

（2）折舊年限，折舊年限的長短直接關系到折舊率的高低，是影響折舊額的關鍵因素；

（3）折舊方法，固定資產折舊方法包括年限平均法、工作量法、年數總和法和雙倍余額遞減法。

（4）凈殘值，是指預計固定資產清理報廢時可以收回的凈殘值扣除預計清理費用得出。企業應根據固定資產的性質和使用方式，合理估計固定資產的凈殘值。

2.固定資產折舊方法的意義

2.1不同固定資產折舊方法對企業的影響

（1）直線法

直線法，屬于平均年限法的一種，它假定折舊是由于時間的推移而不是使用的關系，認為服務潛力降低的決定因素是隨時間推移所造成的陳舊和破壞，而不是使用所造成的有形磨損。

（2）工作量法

工作量法是按照計算期內固定資產的預計完成的工作量來計提折舊的一種方法。工作量法是平均年限法的補充和延伸。企業專業車隊的客、貨運汽車、大型設備以及大型建筑施工機械可采用工作量法計提折舊。

（3）年數總和法

年數總和法是按固定資產的原價減去預計凈殘值后的余額，乘以一個逐年遞減的分數計算每年的折舊額，這個分數的分子代表固定資產尚可使用壽命，分母代表預計使用壽命逐年數字總和。計算公式如下：

年折舊率=（預計使用年限-已使用年限）÷[預計使用年限×（預計使用年限+1）÷2]

或者：年折舊率=尚可使用年限÷預計使用年限的年數總和

月折舊率=年折舊率÷12

月折舊額=（固定資產原價-預計凈殘值）×月折舊率

（4）雙倍余額遞減法

雙倍余額遞減法（DDB）：是在不考慮固定資產殘值的情況下，用直線法折舊率的兩倍作為固定的折舊率乘以逐年遞減的固定資產期初凈值，得出各年應提折舊額的方法。

2.2不同折舊方法對企業利潤的影響差異

從靜態角度看，企業無論采用何種折舊方法，固定資產在使用過程中的損耗都是要補償的，對企業利潤總額并無影響；但從動態角度看，不同折舊方法對固定資產損耗的補償是有早晚之分，在計提折舊期間，由于各種方法下不同年份的折舊額有差別，對企業各年份的利潤會造成影響。

2.3不同折舊方法對企業所得稅的影響

（1）不同的折舊方法對于固定資產價值補償和補償時間會造成早晚不同。

（2）不同折舊方法導致的年折舊額提取會直接影響到企業利潤額受沖減的程度，造成累進稅制下納稅額的差異及比例稅制下納稅義務承擔時間的差異。

3.我國現行固定資產折舊方法的弊端

（1）忽略了貨幣時間價值因素

在購建固定資產的時點上來計算未來應該攤入生產成本或費用的金額，其實質是站在現在這個時點以現行發生的投資成本分攤到以后各期。顯然，這在根本上忽視了貨幣的時間價值，使得固定資產折舊分攤計少，導致期末利潤虛增。

（2）沒有考慮通貨膨脹的影響

固定資產以現行折舊方式分攤完成后，其每年的折舊資金根本無法滿足其更新的需要，也就更談不上購買替代其生產的先進設備。因此，每次固定資產的更新就變成了企業自由資金的減少。

4. 改進固定資產折舊的建議

（1）定期對固定資產的使用壽命進行復核

如果固定資產使用壽命的預期數與原先的估計數有著重大差異，則應相應調整折舊年限，如果固定資產包含的經濟利益的預期實現方式有重大改變，則應相應改變折舊方法，企業應合理確定固定資產的預計凈殘值和使用壽命，選擇合理的折舊方法。

（2）定期調整固定資產折舊的計提數

現行制度以原始價值作為折舊計提基數，在固定資產的有效使用年限所計提的折舊額，只能做到賬面價值上的補償。企業應當定期或者至少于每年年度終了對各項固定資產進行全面檢查，按照重置價值來逐項分析及計算，重新確定部分資產的折舊額。

（3）修改計價

改變折舊計提基數以后，對固定資產以歷史成本計價的問題的問題也應隨之而改變，按現行成本計價，就要對固定資產的原價進行調整，以便與計提折舊基數一致。在物價上漲期間，不至于發生由于計提折舊額問題而導致的虛盈實虧現象。

小結

固定資產的折舊方法可以從不同的角度看待，但不管是什么樣的方法，只要能夠確保固定資產使用情況能夠被科學、清晰地反映出來，同時企業也能夠對固定資產進行科學的管理，準確的計提折舊額，則該種方法就是合理、科學的。本文從不同角度提出了上述的固定資產折舊方法，能夠對固定資產的使用情況有一個準確的描述，同時也對固定資產折舊的改進提出了建議。

參考文獻：

[1]何雪峰.談固定資產折舊方法對所得稅的影響.吉林：百科論壇，2009，8.

[2]張建峰.對固定資產折舊問題的探討.科技廣場，2009，7.

[3]陳雄.固定資產減值準備與折舊計提的會計處理.財會信報，2007，6.

第2篇：簡述通貨膨脹的治理范文

房地產是國民經濟的支柱產業，行業的興衰關系國計民生。Baum和Hartzell（2011）指出，全球房地產資產類價值在可計及的全球資產總價值中所占的比例超過50%，其中尚未包括因缺乏市場透明度和信息而無法進行估值的房地產資產。尤為值得關注的是，美國、英國等發達國家房地產的市場份額已呈緩慢降低趨勢。與之相反，房地產市場發展的重心正在向以中國為代表的新興市場傾斜（市場份額2009年為23.6%，2010年為25.8%，預計在2020年增至36.7%），其中中國所占的市場份額已從2003年的1.5%快速上升至2010年的6%。然而，房地產業近年來的快速發展也引發了一系列問題，其中最為突出的就是房地產價格的持續高漲現象。高房價問題不僅是房地產市場本身的扭曲，也將影響中國未來可持續發展、社會穩定和國家經濟安全。J.P.Morgan分析報告（2012）就中國房地產市場的資金狀況作了分析，結果表明2011年前8個月房地產開發商資金缺口為1.6萬億元人民幣，達到了2010年全年的水平。歷史經驗教訓不能忘記，過快增長的房價所引發的社會問題值得深思：上世紀20年代中期，美國佛羅里達州出現前所未有的房價高漲，形成房地產泡沫，催生了美國經濟危機，最終導致華爾街股市崩潰，引發了20世紀30年代的西方大蕭條。上世紀90年代，日本房地產泡沫破滅，被譽為二戰后日本的又一次戰敗，經歷著沒有曙光的漫長停滯，乃至衰退。1997年泰國等東南亞國家的房地產泡沫破滅，直接導致這些國家經濟嚴重衰退和社會危機。2007年美國住房次貸危機爆發，蔓延全球，致使全世界至今仍飽受經濟衰退之痛。類比美國、日本等發達國家都難逃由房地產業引發的經濟厄運，發展中的中國更應未雨綢繆，倍加深謀房地產行業風險管理之大計。因此，如何在復雜嚴峻的全球經濟環境下，促進房價合理回歸和保障中國房地產市場健康發展，乃是當前有待解決的關鍵性問題。本文從房地產資產定價角度出發，總結歸納海內外現有文獻研究成果，深入探討影響房地產資產價格的影響因素，試圖為我國房地產業實現健康有序發展提供有益參考。

2房地產市場結構及基本特征

現代房地產市場可根據證券化特征劃分為私有房地產市場和公共房地產市場兩大類（privatemarketandpublicmarket）。私有房地產市場，又稱為房地產實物或直接市場（包括住宅房地產市場和商業房地產市場），通常沒有集中交易的中心場所。盡管某些物業可能會以拍賣的形式出售，但大多數不可分割的實物房地產資產的交易是通過契約的形式完成。私有房地產市場交易的資產價值昂貴，交易成本高，導致交易頻率低，信息不完全，且做市商和經紀人對實物房地產資產價格的影響較大。公共房地產市場指房地產證券化或間接市場，通常有集中的交易場所，市場具有結構化特征，交易過程規范且要求信息公開透明，交易價格完全由市場確定。公共房地產市場定義的做市商和經紀人對交易價格的影響有限（Fisher和Geltner，2000；Baum和Hartzell，2011）。Lizieri等（2010）按照出租屬性和收益現金流結構將房地產資產分為住宅房地產資產和商業房地產資產。住宅房地產資產不具有出租屬性且為資本利得占優的收益現金流結構。商業房地產資產則具有明顯的出租特征，其收益現金流結構以未來收入現金流（如租金）為主要組成形式。房地產市場的基本功能包括資源配置、信息傳導及價格形成與價值實現，房地產資產價格的形成和發現是不完全信息條件下眾多市場參與者相互作用及復雜博弈過程的表現。Mu和Ma（2007）在給定的情景下，研究了政府、土地開發商、房屋開發商和購房消費者多人非合作博弈和合作博弈模型，導出了博弈各方最優價格策略。結果表明，開發商獨立的均衡價格高于合作的價格，并在社會最優原則下比較了不同博弈下價格的有效性。Patron和Roskelley（2008）建立了兩階段房產買、賣人談判博弈模型，考慮不同環境下，談判雙方先后出價和叫價過程中人的談判行為。研究發現在比例傭金、市場競爭小、房屋價格評估滯后、允許雙重、售價和人未來利益及名譽弱相關時，售房人不愿意積極談判，其行為將影響售房者的成交價格。房地產資產的價格作為其價值的市場表現，和資產的市場特性密切相關。私有房地產市場的價格形成機制較為復雜，其價格發現的主要手段為價值評估技術，并借助于市場跟蹤信息（markettracking）作為評估基準以揭示市場內部價格的相關信息。但是信息中所涵蓋的噪聲不可避免地影響了評估質量，其技術難點在于如何解決評估平滑或評估滯后（信息非同步）及市場波動性等問題(Clayton等，2001）。Cheng等（2011）指出了經典評估平滑PAM（thepartialadjustmentmodel）理論的局限性所在，并認為現有文獻未能充分反映真實市場波動率評估的復雜性，而對評估者異質的考量將可緩釋傳統評估平滑技術中的“平滑效應”。與私有房地產市場不同，公共房地產市場由證券化資產構成，其價格發現源于市場交易。同質化的公共房地產市場流動性強，為市場參與者提供了大量的市場價格參考信息，促進了兩個市場之間的價格發現。Pagliari等（2005）研究了私有和公共房地產市場期限同步性，發現私有和公共房地產市場收益—風險特征在統計意義上無顯著性差異。兩個市場之間內在的協同性均衡抑制了市場價格的過度發散，致使公共房地產市場公開的交易信息傳導至私有房地產市場并與私有房地產市場價格的外部要素融為一體。Li等（2009）應用VaR和ARCH（AutoregressiveCon-ditionalHeteroscedasticity）模型研究了美國NCREIF（私有房地產總收益指數）和NAREIT(公共房地產總收益指數)的關鍵特性及兩個市場之間的信息傳遞，發現NCREIF序列是平滑的，呈現強烈的自相關性和自回歸性，且Granger因果檢驗的結果表明信息是從NAREIT(公共房地產總收益指數)流向NCREIF，兩個收益指數序列表現為非線性關系。盡管關于私有和公共房地產價格之間的關系已經得到了相當多研究的關注，但是現有文獻仍未成功描述二者之間的動態屬性。Yavas和Yildirim(2011)采用DCCGARCH(DynamicCon-ditionalCorrelationGeneralizedAutore-gressiveConditionalHeteroscedasticity)模型，用以研究私有和公共房地產市場隨時間變化的動態相關性，說明私有和公共房地產之間的相關性是動態的，Granger因果檢驗證實價格發現通常是在公共房地產市場中發生。我國房地產市場目前仍以私有房地產市場為主要組成部分，因此市場表現出較強的不確定性、異質性、信息不對稱和交易數據匱乏等特征，導致傳統的完全信息靜態、動態博弈和Nash均衡在房地產市場價格形成和演化機制的分析中難以奏效。因此，如何將不完全信息、動態及演化博弈融入房地產資產價格形成與演化機制的研究，將是未來有待解決的關鍵性問題。

3房地產資產定價模型與方法

主流房地產定價方法包括Hedonic特征價格法、重復銷售法及混合法等。近期的文獻大多關注空間屬性及外部性（彈性）對房屋價格的影響（Brunauer等，2010）。房地產市場中的空間特點源于空間異質性和空間相依性的相互結合。空間異質性本質上是離散子市場上由于需求特征、供給因素、機構障礙或者種族歧視導致的不同鄰域內價格差異。另一方面，空間相依性意味著相近的住房價格或特征比起相距很遠的住房更加相似。實際上，由于空間異質性尚沒有得到正確的模擬，空間相依性在可觀測性上等同于空間異質性(Anselin等,2008)。

3.1房屋價格的空間屬性研究經典的房屋特征價格模型不考慮空間屬性的影響，可能會得到錯誤的函數形式以及遇到估計參數的空間異質性問題。在研究房屋出售價格時融入空間相關性具有兩個優點。第一，由于被省略變量的潛在偏誤可以通過這種方法而消除，對特征系數的估計將更加準確。第二，鑒于房屋周邊的其他房屋可以影響該房屋的價值，在研究房屋價格時，同時考慮該房屋的一般特征以及周邊房屋的重要和關鍵特征將進一步提高結果的可信性（Dorsey等，2010）。He等（2010）應用特征價格模型來分析包含土地交易價格，和市中心、中央商業區和火車站之間的距離，附近公交線的數量，娛樂設施和公園等結構變量在房屋交易價格上的反映，他們在特征價格模型中使用了線性和半對數回歸模型。結果顯示半對數模型比線性模型具有更好的解釋度。Sunding和Swoboda（2010）通過局部加權回歸技術和大地編碼資料使房產特征參數隨空間而變化，該模型更好地反映了真實的微市場以及區位作為主要房價特征的影響。研究基于1993年到2001年南加州14000棟住宅的價格數據組，結果顯示調控對于房產市場有著很強的直接影響，且沒有間接增加土地稀缺性。Jiao和Liu(2010）利用地理區域模型研究城市空地的外部性，分析環境便利設施對房價的影響。該模型用不連續的二分索引對空地進行近似，克服了由于傳統距離估計導致的潛在偏差。Sander等(2011)使用Hedonic房地產定價模型來估計城市樹木覆蓋的外部性。通過空間同步自回歸誤差模型，將房屋價值視為結構、鄰里、環境以及樹木覆蓋的函數。結果表明城市樹木覆蓋提供了積極的社區外部性。在研究海岸寬度對沿海房產價值的影響時，海灘的動態特征導致了He-donic房地產價格模型的內生性偏差。

3.2房地產價格彈性研究房屋供給彈性決定房屋價格水平以及其面臨需求沖擊時的可變性，是決定房屋價格響應外部經濟沖擊的指標。對于相同的需求沖擊，更富彈性的房屋供給與缺乏彈性的房屋供給相比，結果會是更小的價格波動。價格波動性與供給條件高度相關，供給缺乏彈性時更容易出現大規模投機現象，并導致市場繁榮—衰退周期更迭速度加快。房屋供給的文獻自2000年以來增長相當快。絕大多數房屋供給的實證研究都與新建相關，而改造、維修和維護房屋存貨方面很少被研究。這種缺陷的一個主要原因是缺少微觀數據。供給彈性有很多決定因素，諸如：可開發土地的供給彈性，結構建設成本，自然限制（地形、水體存在和地質組成）等。房地產供給彈性的一個顯著特點就是受到政府法規和計劃滯后的影響。在法規控制的背景下，房地產供給研究在全球范圍內引起了廣泛的興趣。Malpezzi和Maclennan(2001)描述了彈性在房屋市場中的重要性“，大多數房屋模型，和大多數政策分析都視房屋供給價格彈性的顯性或隱性估計而定：市場在更多供給或更高價格下是否對需求面的沖擊響應”。房屋異質性由于其耐久性而愈加復雜，每個時期的房屋供給是由新房產的生產決策和現有房產存貨所有者的轉換決策而決定的。Haughwout等(2011)對于房地產市場的供給面進行了深入的調研。對房地產建造、銷售和價格在國家、地區及州層面進行了簡述。文章同時采用了MSAs的季度價格指數，美國的彈性和非彈性房屋供給。研究了供給面在促進繁榮—蕭條周期方面的影響。Ball等(2010）研究了房地產經濟學中的一個關鍵參數，房屋供給的價格彈性。在各種文獻中，對其價值與恰當的測量方法幾乎沒有一致意見。文章認為不同的空間層面可以解決該問題的不同方面，因此比較國際、國家、地區和公司層面上的結果對于解決該問題是有幫助的。Chen等（2011）在特征價格理論框架下，將房屋單元邊際成本加上由隨需求彈性變化而上漲的成本作為價格均衡函數，包絡函數給定的條件下，需求彈性的有用信息可以從特征價格回歸和邊際成本的有限信息中獲得，使得有關的價格彈性可以由特征價格包絡彈性計算得到。

4影響房地產資產價格的主要因素

4.1資本市場的影響房地產市場與資本市場的融合意味著房地產價值很大程度上被權益、債券和衍生物市場的變化所影響，2007年的金融危機已充分表明了這一點。Greg(2010)指出，未來的房地產市場周期可能會繼續維持這一模式，即由行業內資本流入和流出以及必要回報率的變化，而非傳統的供需關系來決定。這表明未來的行業周期將可能更多地表征為價值的周期而不是行業基本面的周期。有眾多學者關注了市場間回報率的關聯性以及波動的關聯性問題。Chen等(2011)采用馬爾科夫轉換模型研究了三種不同類型資產回報率之間的關系：金融資產（美國股票和國庫券）、商品（石油和黃金）以及房地產資產（美國Case-Shiller指數）。研究指出當市場處于危機狀態下時，市場間表現出較強的聯動性與傳染性。Liow等(2011)研究了五個主要的證券化房地產市場，運用非對稱動態協方差方法檢測在不同的波動性機制下，這五個主要的證券化房地產市場之間的均值波動性聯系。也有較多學者關注信貸市場對房價的影響。近期的歷史顯示，繁榮———蕭條周期是由信貸市場和房地產標的資產價格之間的聯系所驅動的。Santiago（2009）采用協整分析和向量誤差糾正模型(VectorError-Correctionmodel，VEC）研究了1988-2008年西班牙抵押貸款市場和房價之間的關系。結果發現房屋抵押貸款和房價之間存在較強的相互作用，抵押貸款證券化對房價影響顯著。Pavlov和Wachter(2011)則研究了激進型貸款工具，如只付利息的抵押貸款，負攤銷的抵押貸款或次級抵押貸款的增加以及借貸門檻的降低對房地產市場標的資產價格的影響。結果表明，在負需求沖擊下，激進貸款集中度較高的地區資產價格波動幅度顯著大于集中度較低地區,且價格走勢呈現先抑后揚態勢，激進型抵押貸款工具導致基本需求對房地產市場的影響增大，加劇了房地產價格的波動幅度。房地產資產價格變化的復雜性還在于，其在宏觀結構上受到不同國家的市場之間相互作用所帶來的外部效應和由于貿易聯系、資本流動等因素造成的傳染性影響。外部效應和傳染性不是孤立的，當共同運動隨著基本因素的改變而被強化，外部效應的增加會超過基本因素所導致的水平，在這種情況下，共同運動包含有傳染效應。由于傳染效應的存在，市場間的相互作用可能會高度敏感。Abdulnasser（2011）研究了房地產市場間的傳染問題。研究認為過去幾十年里的全球化進程使得房地產市場對于傳染是高度敏感的。研究還同時檢驗了美國次貸危機導致的英國、日本、澳大利亞市場上產生傳染效應的程度。也有學者研究了不同國家間、同一國家不同市場如何受共同因素的影響。Liow(2009)調查了美國、英國、我國香港和新加坡的證券化房地產市場存在的共同因素。通過對這4個市場142種房地產證券10年里的月度收益數據進行因素分析和典型相關分析，發現一個國家內的房地產證券之間比國家間的證券具有更多的共同風險因素。此外，至少有一種共同的證券化房地產市場因素與國際房地產市場是普遍相關的，在一個更低的程度上與國際股票市場是相關的。Kuang和Nan(2011)分析了貨幣政策、利率期限結構和資產回報對REITs（RealEstateIn-vestmentTrusts,房地產投資信托）、房地產和股票市場的影響，并進行了比較分析，指出研究資產回報的系統動態結構時，制度轉換模型的表現優于線性VAR模型。房地產投資信托回報對聯邦基金利率或利差的即時影響在最初會變大但隨后將持續性減小。利率期限結構會增加REITs回報的即時影響，減弱房地產的對手方在某些制度下的即時影響，但是關于股票回報則影響較弱。

4.2宏觀因素的影響房地產市場與資本市場的聯動作用意味著房地產價值很大程度上被權益、債券和衍生物市場的變化所影響。房地產市場與其他市場的融合，從某種程度上改變了宏觀經濟作用于房地產市場和房價的方式。影響房地產資產價格的主要宏觀經濟變量可以歸納為：經濟增長，通貨膨脹，財政失衡（如財政赤字），失業率，融資和政府政策，財產權和風險，流動性和公司治理等（Baum，2009）。應用動態模型、選擇不同影響因素、考查在不同的國家和地區這種影響的結果及其因果關系是研究的主導型方向。Ali（2011）的研究顯示房價和宏觀經濟因素之間存在著多方位的聯系。國內生產總值及消費物價指數是房價變化的Granger原因，反過來房屋價格和國內生產總值之間的關系也成立。應用實證研究檢驗方法中的關鍵難題在于采用Engle-Granger和Johansen等協整方法對房地產市場進行長期分析時需要時間跨度足夠長的數據，房地產市場長期均衡模型以及宏觀經濟只能用于那些擁有足夠的房地產市場數據的國家。因此，大量的研究集中在美國、英國和其他少數幾個國家。如Adams和fuss（2011）檢驗了宏觀經濟變量對15個OECD國家的房地產市場價格的長期影響和短期變動。另外，將宏觀經濟變量作為外生變量的研究還應該意識到，宏觀經濟變量本身就受到住房部門需求和供給沖擊的影響，即房價與宏觀經濟因素之間的影響是雙向關系。Liu和Hu(2012)根據2007年1月到2010年12月間的月度數據，采用VAR方法檢驗了人民幣實際有效匯率和房地產價格之間的關系。結果顯示，從短期來看，房屋價格的提高將導致人民幣匯率的降低，但是從長期來看，房地產價格對人民幣匯率有正的影響，因此對中國來說，控制房地產價格對于人民幣能否實現逐步小幅的升值具有重要的影響。不同經濟體的體制因素也會對房地產市場產生不同的影響。Adelstein(2011)研究了國家特有因素對于解釋房地產證券收益的重要性。采用FTSENAREIT/EPRA指數2004-2006年公司層面的觀測值，構建了一系列多因素多元統計回歸模型識別和找出那些決定房地產證券超額收益差異的國家特定體制因素。結論顯示在控制各種國家特定宏觀經濟變量以及公司層面特征之后，房地產超額收益（也就是風險溢價）部分取決于一個國家的法律系統以及公司治理環境。研究進一步發現體制因素對于國際房地產回報的影響在亞太地區尤為突出，而全球范圍內REITs結構的最新進展沒有改變公司治理和法律系統質量在決定房地產回報方面的作用。因此研究我國體制因素對房價的影響顯得尤為重要。國內也有學者指出，房價和經濟基本變量的相關性受到政府宏觀調控政策的影響，有著國內體制的特殊性。Yu（2010）應用中國35個主要城市1998到2007年的面板數據，探討了房屋價格和經濟的基本面之間的機制是否被國家房地產政策所扭曲的問題。研究發現土地供給對房屋價格影響為負，融資抵押對房地產價格影響為正，同時在不同的區域，影響效果具有顯著差異。在應對金融危機而采取擴張性貨幣政策的今天，對貨幣政策效果的研究也是一個熱點問題。Goukasian和Majbouri（2010）研究了美國貨幣政策的變化對房地產行業股票回報的影響。研究發現貨幣政策通過影響未來預期股票收益來影響房地產相關行業的股票價格，而不是同時影響實際利率和預期股價來實現。同時對于不同貨幣政策行為的反應，房地產回報具有不對稱性。當涉及美聯儲貨幣政策報告時，會有一個反向的股票價格變化。劉玄（2011）指出資產證券化對貨幣政策有效性產生了負面作用，減弱了傳統貨幣政策工具的使用效果，而這是造成次貸危機的重要原因之一。因此，隨著資本市場與貨幣市場的互動性增強，必須重視資本市場對貨幣政策有效性的影響,中央銀行應通過調整和完善政策體系、改進貨幣政策調控對象和方式、有效運用貨幣政策工具，提高貨幣政策的有效性。馮科（2011）分別從宏觀和微觀兩個角度來考察我國房地產市場在貨幣政策傳導中的效果。研究表明,利率和貨幣供應量均不能通過房地產價格對消費和投資產生顯著作用,即中國房地產價格的財富效應和投資效應較弱,房地產市場的貨幣政策傳導機制不夠順暢。

4.3市場微觀主體行為對房價的影響房屋價格變化的復雜性還在于，房價在市場微觀結構上受到消費者行為的影響。Mayer和Sinai（2007）檢測了房屋價格—租金比率如何對基礎變量和行為因素進行反應，基礎變量包括如實際利率、稅收以及資本可獲得性等，行為因素包括對房屋價格上升以及通脹的預期等。研究發現使用者成本和五年滯后的房屋價格升值率是決定房價—租金比率變化的兩個最為重要的因素，并指出借貸市場的有效性也被資本化到房屋價格中，而且與更高的房屋價格相關聯的是更低的原始成本和更頻繁使用的次級債。一些學者提出房地產市場參與者的心理因素是房價波動的關鍵因素。從心理預期的角度，Shefrin(2010)研究了金融危機中行為因素所帶來的影響。他強調金融危機的根本原因是心理因素，心理誤區影響了抵押貸款市場參與者的判斷和決策。他從五個不同的參與者（UBS，AIG，Rat-ingagencies，SEC和investors）角度分別分析了心理因素帶來的影響。Shiller(2008)也指出房地產市場泡沫不能被基本面因素解釋。Nof-singer（2011）指出家庭行為對繁榮和蕭條周期起著重要作用，并指出這些行為由認知局限和心理偏差驅動。在繁榮期，對債務的越來越多的使用刺激了經濟，最終導致家庭過度負債。在蕭條期，偏差和焦慮導致將先前大熱的資產低價出售，少花費、還債以及多儲蓄，這進一步拖緩了原本較慢的經濟，影響了企業和政府在經濟周期采取行動。此外，在繁榮期，家庭不關注金融監管；在蕭條期，大眾的反應使得政府加強監管，這會制約經濟的復蘇。因此，家庭行為在經濟繁榮—蕭條周期中起到重要作用。Gerardi等（2010）指出在其他條件相同的情況下，住戶對于未來收入的期望越高，則其期望的消費也將越高。在完美的信貸市場中，預期消費與實際的消費匹配并且現在的花費反映出未來的收入。由于信貸市場的不完美減輕了這種影響，因此住戶消費反映未來收入的程度可以用來度量抵押信貸市場的不完美性。從1980年起，抵押信貸市場在這種度量方式下已經變得越來越不完美，并且證券化產品在其中扮演了重要的角色。心理因素也影響了房屋持有者對未來房價升值的預期。Brunnermeier和Julliard（2007）指出房屋持有者不能完全識別利率和租金的實際和名義變化。因而當預期通脹下降時，房屋所有者在做房屋購買決策時考慮較低的名義利率，而沒有意識到未來房價的升值率和租金會下降。在房地產市場，異質性房產是在不流動的、高度區分的以及信息無效的本地市場進行交易，沒有單一市場價格的存在。市場中存在異質的投資者，賣空約束的存在使得價格偏離于內在價格。樂觀的投資者想要買入，消極的投資者等待賣出。然而，無法賣空私有房地產限制了理易者進入市場的能力從而消除錯誤定價。因此，理性投資者可能在他們認為房價高于內在價格的時候不進行交易，直到市場出清的價格確定后。這些特征似乎使得私有房地產市場對于情緒導向的錯誤定價十分敏感。有大量行為金融的實證研究發現投資者情緒影響著資產價值。近期的分析已經顯示了澳大利亞和美國商業地產投資者的不理性，他們未能在租賃循環峰值處有效地提高其資本化率。Hen-dershott和MacGregor（2011）提出了一個資本化率的模型并在修正誤差的框架下解釋了英國商業地產以及零售地產的資本化率問題。Clayton等（2009）研究了在商業房地產估值中基本變量和投資者情緒的作用，通過檢驗基本變量和投資者情緒變量解釋國家層面資本化率的時間序列方差的程度，發現了投資者情緒對房地產資產定價具有顯著性影響。在控制了預期租賃增長的變化、權益風險溢價、國庫券收益率和長期均衡中的滯后調整等變量后，結果依然穩健。Lin等（2009）通過探討投資者情緒對REIT回報的影響，指出投資者樂觀（悲觀）時，REIT回報更高（更低），并當考慮控制變量時，結果是穩健的。但當控制變量考慮違約和利率期限結構變量時，結果的穩健性有所削弱。有許多噪聲交易的文章也考慮了機構投資者的影響，并提出機構投資者不能通過套利消除噪聲交易風險。Barkham和Ward(1999)指出英國房地產公司運營與封閉式基金的運營有很大的相似之處。在這兩種公司中，市值均普遍小于公司所擁有的凈資產值。他們首先檢驗了這種折價關系是因為存在成本、或有資本利得稅負債和其他公司特有因素的假設，然后檢驗了折價是因為存在噪聲交易者和理性投資人這一假設。

5總結