1. 研究目的与意义
近年来，由于中国房地产泡沫地不断扩大，由于房地产泡沫带的风险也不断扩大。而今年美国特朗普政府针对中国进行的贸易战也开始逐渐触及中国的房地产泡沫，因为中国放弃了资本的完全流动性而取得了较强的货币政策，才使得中国市场没有出现90年代日本因为在对外经济贸易政策上的懦弱妥协而导致的泡沫破裂，经济崩溃。而中国如今的经济结构与状况也像极了日本当时的情况，如果不能完成对房地产市场的改革，只是通过与美国全面进行关税战，众多美国生产企业开始在中国以外寻找生产市场，必不长久。而且2017年开始，美联储开始了预期至2019年的持续加息，导致大量国内外国资本、热钱流回美国，短期内虽然无法在中国内外贸易中形成影响，但是长期必然会导致中美贸易和中国产业、高技术行业的发展前景，对世界的贸易环境也有百害无一利。在当下，要谋求内外均衡，最重要的就是寻求中国房地产市场价格的正常化，顺应政府侧供给改革，更好发挥市场对于房地产的作用。
因此，本文对于货币政策相关的参数的具体调整，进而影响到整体的货币量、信贷规模，对于房地产价格的走向息息相关。本文通过多元回归模型以及模型相关的检验值，可以分析出对于房地产价格影响较为有效的货币政策工具以及其有效性，并进而给出对于房地产价格的货币政策调整的意见和建议。
2. 研究内容和预期目标
（1）研究内容
本文通过对近年来中国房地产价格及货币政策相关参数的实际数据进行分析，并通过实证分析模型，来探究影响中国货币政策房地产价格影响的有效性，进而给出对于中国房地产价格进行调整的货币政策的建议。
①我国近年来房地产市场的具体情况及房地产价格变化趋势
3. 国内外研究现状
（一）国外研究状况因为发达资本主义国家对于利率作为货币政策工具的运用，以及经过了日本的泡沫危机和美国次贷危机，对于中国当前的房地产市场所存在的较大泡沫和货币供给量作为货币政策工具存在一定的批判，但是对于货币供应量对房地产价格的有效性调控是肯定的：
第一种观点认为货币政策需要对房地产市场的价格变动做出变更：Matteo和Raoul（2008）通过对德国、芬兰等欧洲国家的数据分析，运用VAR模型实证分析了货币政策对房地产价格的影响。Iacoviello（2000）以美国房地产为例分析了通胀率、利率、房价和总产出间的关系，证明了货币政策能够解释美国房地产市场价格变化的20%。Farka用GARCH模型发现了美国货币政策对房地产价格具有显著的影响并决定了宏观经济的走向。
第二种观点认为货币政策不应该以房地产市场的价格变动为转移。Martha（2005）通过对哥伦比亚的房地产价格和货币政策具体实施的实证分析，认为货币政策无法积极地按照央行和政府的意愿对中央银行进行对房地产市场的价格调控。 Charles（2007）的研究指出，如果货币政策的细微操作都会对房地产市场有着较强的影响，而对实体经济的影响不大。
4. 计划与进度安排
（1）撰写方案①阐述研究的理由和意义②阅读相关国内外文献，撰写文献综述③基于前人的分析论述相关的理论④搜集数据，描述中国储蓄率近年来的变动趋势。找出主要的影响因素，并从实证角度来验证各因素对居民储蓄率的影响方向及影响程度。a.通过VAR模型分析货币政策与房地产市场价格的相关程度，反映货币政策的房地产市场影响的程度以及关联性。b.针对货币政策可能对于其他因素而对房地产价格的联动因素，采用多因素分析法，初步模型为RE=a b1R b2LM b3e u,R是市场利率，LM是借贷市场的供求状况，e是市场参与者自信程度的影响，u为误差项，之后的研究中可能还有更多的影响因素添加。
（2）研究计划进度①2022年11月，提交论文选题。②2022年12月31日前，进行基础材料的收集，完成开题报告。③2022年3月19日前，完成论文初稿。④2022年5月10日前，定稿打印；确定答辩资格。⑤2022年6月10日左右，论文答辩。
5. 参考文献
[1]Matteo Iacoviello and Raul Minetti,2002,”Financialliberation and the Sensitivity of House Prices to Monetary Prices,Theory andEvidence”,Manchester School,71(1):20~34.
[2]Iacoviello M.HousePrices and the Macro Economy in Europe:Results from a Structural Var Analysts[I].ECB Working Paper Series,No.18,2000.
[3]Mira Fraka.TheEffect of Monetary Policy Shocks on Stock Prices Accounting for Endogeneity andOmitted Variable Biases,Review of Financial Economics,2009,(18).
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