Презентация на тему "Пузыри на рынке недвижимости"

Содержание

• 
  Слайд 1

  Пузыри на рынке недвижимости

  Шуктомова Анна Ющенко Наталья Группа 61 ФР(2) 1

• 
  Слайд 2

  Что такое пузырь?

  Пузырь – это отклонение фактической стоимости актива от фундаментальной, которое не противоречит NAC. Ростом цены движет ожидание продолжения этого роста Актив покупается исключительно с целью перепродажи в будущем Покуда рынок ожидает рост цены, она растет где ξt– мартингал 2

• 
  Слайд 3

  Пузырь на рынке недвижимости

  NBC: Фундаментальная стоимость:   3

• 
  Слайд 4
  

  Статья№1:Vyacheslav Mikhed ,Petr Zemcík «Testing for bubbles in housing markets: A panel Data Approach» (2007)

  Рассматривается рынок недвижимости США; панельные данные; индексы цен на недвижимость (HPI-house priсe index); индексы дохода от недвижимости(RI – rent of primary residence index); оба показателя были пересчитаны в полугодовые; набор данных состоит из 23 регионов (Metropolitan Statistical Areas) и охватывает период от первой половины 1978 года до второй половины 2006 года. 4

• 
  Слайд 5
  

  И цены на недвижимость и доходы корректируются на инфляцию с использованием региональных ИПЦ; 1995 год – базовый, он принимается за основу, отношение цен к доходам (Price/Rent ratio)в этом году =1; нам не важно фактическое значение отношения, нам интересно растет оно или падает относительно 1995 года; если Price/Rent(t)>1, значит Price/Rent(t)> Price/Rent(1995); Авторы разделяют 23 региона (агломерата) на 4 группы и демонстрируют 4 графика динамики отношения цена/доходы от недвижимости. 5

• 
  Слайд 6

  Динамика Price/Rent ratio

  6

• 
  Слайд 7
  

  7

• 
  Слайд 8
  

  Динамика среднего по 23 регионам отношения цены к доходу от недвижимости (P/R)

  8

• 
  Слайд 9

  Тесты на стационарность

  Unit Roots tests 9 ADFtest работает только если нет cross-sectionзависимости в данных, т.е. остатки в регрессии не коррелируютмежду собой CADF test (cross-sectionally augmented Dickey–Fuller ) работает даже если есть cross-sectionзависимости в данных, т.е. остатки в регрессии коррелируютмежду собой

• 
  Слайд 10

  Результаты тестов на стационарность

  10

• 
  Слайд 11

  Тест на коинтеграцию

  11 Статистики похожи на ADFстатистики; Педрони выделяет две группы тестов, авторы используют одну из них; Статистика Педрони составляет 1,82, что намного выше по сравнению с 10% критическим значением = -2,03. Таким образом, цены и арендная плата не коинтегрированы .

• 
  Слайд 12

  Построение индикатора пузыря

  Согласно теории пузырь присутствует на рынке если: Уровень цен нестационарный, хотя доходы от недвижимости стационарны; ЛИБО И цены и доходы – первого порядка интеграции, и они не коинтегрированы. Индикатор: 0 - все стационарно, 1 – цены не стационарны, аренда стационарна. Для построения используется тест на стационарность. Индикатор равен p-value для СIPSтеста для отношения P/R. 12

• 
  Слайд 13

  Результаты тестов и иллюстрация индикатора пузыря

  13

• 
  Слайд 14

  Сравнение построенного индикатора с уже существующими

  14

• 
  Слайд 15
  

  15

• 
  Слайд 16

  Выводы по статье 1:

  Весь период цены и аренда либо имели разный порядок интеграции, либо были не коинтегрированы; Согласно P/Rотношению (и его динамике) рациональный пузырь был в поздних 1980-х и 1990-х годах (до 2005 года); Нестационарность этого отношения не дает возможности использовать стандартную технику для предсказания прогнозной силы, т.е. влияния изменения доходов на изменение в ценах недвижимости. 16

• 
  Слайд 17
  

  Статья№2:Bala Arshanapalli, William Nelson«A COINTEGRATION TEST TO VERIFY THE HOUSINGBUBBLE» (2008)

  С 1975 по 2007 год цены на недвижимость в США постоянно росли, особенно с 2001 года; пузырь очень сильно влияет на экономику, жилая недвижимость - важнейшая компонента благосостояния д/х. В 1996 году она составляет 39%, а в 2008 – 49% благосостояния д/х в США; Авторы стараются статистически определить, был ли пузырь на рынке недвижимости США после 2000 года; Авторы будут проверять рынок на наличие пузыря с помощью коинтеграции. 17

• 
  Слайд 18

  Суть проверки данных на коинтеграцию

  Допустим, что цены на жилье коинтегрированы с фундаментальной составляющей, и появляется пузырь, когда цены растут, а переменная нет. Это значит, что происходит разрыв длительных отношений между ценами и переменной, и коинтеграция прекратится. Если на рынке с 2000 года был пузырь, то авторы должны найти переменные, которые были коинтегрированы с ценами на недвижимость до 2001 года, а после нет. 18

• 
  Слайд 19

  Данные

  Квартальные данные с 1975 по 2007 год. Индекс цен на недвижимость и серия из 7 фундаментальных переменных, влияющих на цены : Middle Fifth- средний доход в среднем квантиле распределения доходов; Top Fifth- средний доход для самого высокого квантиля; Mortgage Rate- ставка по ипотечным кредитам. Тут она за 30 лет; Unemployment - уровень безработицы; Debt/Income- отношение долга домохозяйств (кредитного) к среднегодовому располагаемому доходу; Housing Affordability Index – Индекс доступности жилья для всех покупателей, показывает, может ли типичная американская семья получить ипотечный кредит на обыкновенный (типичный) дом, с 20% авансом; Home Builder Stock Index-Builder – индекс акций строительных компаний. 19

• 
  Слайд 20

  Тестирование данных

  Первый шаг – проверка переменных на стационарность (ADF test); Второй шаг – проведение процедуры Johansen- Juselius (1990) для тестирования коинтеграции; Для этого оценивается следующая модель: Процедура Johansen- Juselius переводит уравнение в матричный формат. Она проверяет значимость коэффициента b косвенно, рассчитывая ранг матрицы коэффициентов. Ранг может быть только =1 или 0. Если ранг = 0, то H0 отвергается (H0 : коинтеграции нет). 20

• 
  Слайд 21

  Результаты: корреляция переменных

  21

• 
  Слайд 22

  Результаты тестов на коинтеграцию

  22

• 
  Слайд 23

  Результатытестов на коинтеграцию

  Обе переменные нестационарны на 5% уровне значимости по и Для каждой из 7 переменных и цен была построена коинтеграционная регрессия. Итоги: до резкого роста цен, HP имели тесную связь с уровнем безработицы, доходом и менее тесную с индексом цен акций строительных компаний; связь между ценами и фундаментальными факторами после 2000 года значительно ослабляется, т.е. мы наблюдаем пузырь. 23

• 
  Слайд 24
  

  Статья№3:Zeno Adams, Roland Fuss «Macroeconomic determinants of international housing markets» (2010)

  15 стран организации экономического сотрудничества и развития (OECD) Квартальные данные с 1975 года по 2007 год Три фундаментальных переменных: Экономическая активность (EA) Долгосрочная процентная ставка (long) Издержки строительства (constr) Панельные данные 24

• 
  Слайд 25

  Рост экономической активности и его влияние на рынок недвижимости

• 
  Слайд 26

  Рост долгосрочной процентной ставки его влияние на рынок недвижимости

• 
  Слайд 27

  Увеличение издержек строительства и его влияние на рынок недвижимости

• 
  Слайд 28

  Модель равновесия

  Dt=α+β1hpt+β2EAt+ β3longt +εt St=η+γ1hpt-γ2constrt+νt hpit=αi*+β2i*EAit+γ2i*constrit-β3i*longit+εit* Факторы, присущие отдельным странам, включаются в ошибку. 28

• 
  Слайд 29

  Тест на стационарность

  Тест Хенка p(1)≤ p(2)≤…≤ p(n), p(j)- P-value отдельных временных рядов. Нулевая гипотеза о наличии единичного корня на уровне значимости α отвергается, если: ƎjєNn:pj≤j*α/n Нулевая гипотеза не отвергается для всех переменных (некоторые переменные в некоторых странах стационарны) Анализ в первых разностях 29

• 
  Слайд 30
  

  30

• 
  Слайд 31

  Тест на коинтеграцию

  Динамический МНК (DOLS) yit=αi+γ’xit+u*it, xit=xit-1+υit u*it=δ’iszit+uit yit=αi+γ’xit+δ’zit+uit βDOLS=(γ’, δ’1,…, δ’N)’ Остатки модели тестируются на наличие единичных корней Оценки, полученные методом DOLS, учитывают накопление эффекта во времени, инертность цен 31

• 
  Слайд 32
  

  32

• 
  Слайд 33

  Выводы

  Эмпирические результаты подтверждают теоретические выводы Но: коэффициент экономической активности колеблется от -0,95 для Канады до 1,06 для Нидерландов Необходимо разделить страны на группы Исключение выбросов Разделение на 2 группы: Пространственно разделенные страны Небольшие страны-соседи (благодаря однородности результаты могут показывать международную динамику) 33

• 
  Слайд 34
  

  34

• 
  Слайд 35

  Модель коррекции ошибок

  Оценивает врем возвращения к равновесию ecmit=hpit-β1eait- β2constrit- β3longit β получены методом DOLS Первая группа стран включается в выборку для ее полноты Отклонения от равновесия устойчивы (-0,04) Практически полного возврат (90%) к равновесному уровню составляет 56 кварталов (14 лет), для возврата на половину разрыва – 17 кварталов. Продолжительная подстройка объясняется инертностью цен 35

• 
  Слайд 36
  

  Статья№4: Maurice J. Roche «The rise in house price in Dublin: bubble, fad or just fundamentals» (2001)

  Данные по рынку недвижимости Дублина с января 1976 по январь 1999 Процентное изменение цен за вычетом квартальной доходности по 20-летним государственным облигациям Разложение цены на две компоненты: фундаментальную и нефундаментальную Построение модели для доказательства существования пузыря на рынке недвижимости 36

• 
  Слайд 37

  Regime-switching model

  Pt = Ptf+Ptnf Для определения нефундаментальной части цены используется модель, предложенная Саммерсом (Summers, 1986) Rt+1 =β0 + β1Ptnf+ηt, Rt+1- Доходность от инвестиций в недвижимость (за вычетом безрисковой ставки) 37

• 
  Слайд 38
  

  Два состояния: ηt ~iid(0,σ2s), с вероятностью q (пузырь продолжает расти), ηt ~iid(0,σ2c), с вероятностью 1-q (пузырь лопается). Rt+1 =β0 + β1Ptnf+ηt+1, ηt+1 ~iid(0,σ2s), с вероятностью q для состояния S, Rt+1 =β0 + β1Ptnf+ηt+1, ηt+1 ~iid(0,σ2с), с вероятностью 1-q для состояния С 38

• 
  Слайд 39

  Partially collapsing speculative bubble model

  Пузырь не лопается и растет с течением времени Ptnf=αEt(Pt+1nf), 0

• 
  Слайд 40
  

  40 Blanchard, Watson: в момент схлопывания цены падают на величину пузыря. Van Norden, Vigfusson: пузырь «схлопывается» частично

• 
  Слайд 41

  General regime-switching regression model

  41 Тестирование на наличие пузыря В состоянии C ожидаемая доходность от инвестиций в недвижимость – убывающая функция, в состоянии S - возрастающая

• 
  Слайд 42
  

  42

• 
  Слайд 43
  

  43

• 
  Слайд 44

  Способы оценки нефундаментальной части цены

  Method A. Соотношение спроса и предложения Pt=-3.71+0.8yt-0.01it+3.06nt Method B. Модель ценообразования активов. Ptf=(p͞/ r͞)*rt, где rt – арендная плата – модель ARIMA Method C. Нефундаментальная часть цены сильно коррелирует с темпом роста выплат по новым заключенным ипотечным контрактам Method D. Анализ соотношения цен на жилую недвижимость и издержек строительства. 44

• 
  Слайд 45
  

  45

• 
  Слайд 46
  

  46

• 
  Слайд 47

  Результаты

  Коэффициенты при свободный члене и переменных различны для двух режимов (тест Вальда) противоположные значения коэффициентов для режимов C и S Построенная модель доказывает существование пузыря на рынке недвижимости Дублина При существовании пузыря вероятность его «схлопывания» растет во времени 47

• 
  Слайд 48

  Сравнение рассмотренных статей

  Статья 1:взаимосвязь между ценами на недвижимость и арендной платой, построение индикатора пузыря Статья 2 и 4: тестирование рынка на наличие пузыря (метод коинтеграции , regime-switching model) Статья 3: Влияние макрофакторов на рынок недвижимости (модель равновесия) 48