МОНЕТАРНА ПОЛІТИКА ТА МАКРОЕКОНОМІЧНІ ДЕТЕРМІНАНТИ РИНКУ НЕРУХОМОСТІ: ПІДХІД VAR

У 2024 році у звіті про роботу уряду Китаю було запропоновано оптимізувати політику в сфері нерухомості з метою зменшення ризиків у цьому секторі шляхом усунення як симптомів, так і першопричин. На засіданні Державної ради було підкреслено важливість забезпечення здачі будівель в експлуатацію, захисту засобів до існування населення та підтримання стабільності. Для досягнення цих цілей було закликано прискорити вдосконалення системи постачання житла та провести реформи основних систем, пов’язаних із комерційною нерухомістю. Для оцінки ефективності цих політик у дослідженні було проаналізовано часові ряди з 2006 по 2023 рік, включаючи індекс споживчих цін (CPI) Китаю, рівень наявного доходу на душу населення, коефіцієнт заборгованості домогосподарств, грошову масу M2, відсоткові ставки за кредитами та ціни на нерухомість. Із використанням моделі векторної авторегресії (VAR) було досліджено взаємозв’язки за допомогою функцій імпульсного відгуку для вивчення впливу різних економічних шоків. В результаті встановлено, що по-перше грошово-кредитна політика, яка базується переважно на грошовій масі, суттєво впливає на ціни на нерухомість у короткостроковій перспективі. Зокрема, збільшення грошової маси M2 може спочатку призвести до зниження цін на житло; однак у довгостроковій перспективі цей ефект є позитивним. Натомість політика, що орієнтована на відсоткові ставки, впливає на ринок у коротко- та середньостроковому періодах, але має обмежений довгостроковий ефект. Тому, центральному банку слід комплексно та раціонально використовувати різні інструменти грошово-кредитної політики. По-друге, рівень наявного доходу міського населення позитивно впливає на ціни на нерухомість у короткостроковій перспективі, стимулюючи попит на житло та інвестиції. Проте в довгостроковій перспективі цей вплив має тенденцію до зниження, що свідчить про важливу роль рівня доходів у формуванні цін на житло. По-третє, коефіцієнт заборгованості домогосподарств позитивно впливає на ціни на житло в короткостроковій перспективі. Щоб запобігти надмірному притоку коштів у сектор нерухомості через кредитування населення — що може знизити ліквідність реального сектора економіки та створити ризик утворення «бульбашки» на ринку нерухомості — уряду необхідно посилити контроль над рівнем заборгованості домогосподарств. Нарешті, індекс споживчих цін впливає на ціни на житло циклічно: спочатку спричиняє їх зростання, потім — зниження, а згодом стабілізує ціни навколо нульової позначки в довгостроковій перспективі. Це свідчить про те, що коливання цін на нерухомість частково залежать від змін загального рівня цін.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Економічний вісник Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут»
Published
2025-06-30
DOI
https://doi.org/10.20535/2307-5651.33.2025.335866
Primary Topic
Military Technology and Strategies
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

МОНЕТАРНА ПОЛІТИКА ТА МАКРОЕКОНОМІЧНІ ДЕТЕРМІНАНТИ РИНКУ НЕРУХОМОСТІ: ПІДХІД VAR

Julia Yereshko, Jiaying Zhang
Економічний вісник Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут»
Military Technology and Strategies
article

МОНЕТАРНА ПОЛІТИКА ТА МАКРОЕКОНОМІЧНІ ДЕТЕРМІНАНТИ РИНКУ НЕРУХОМОСТІ: ПІДХІД VAR

Julia Yereshko, Jiaying Zhang
article en

Abstract

У 2024 році у звіті про роботу уряду Китаю було запропоновано оптимізувати політику в сфері нерухомості з метою зменшення ризиків у цьому секторі шляхом усунення як симптомів, так і першопричин. На засіданні Державної ради було підкреслено важливість забезпечення здачі будівель в експлуатацію, захисту засобів до існування населення та підтримання стабільності. Для досягнення цих цілей було закликано прискорити вдосконалення системи постачання житла та провести реформи основних систем, пов’язаних із комерційною нерухомістю. Для оцінки ефективності цих політик у дослідженні було проаналізовано часові ряди з 2006 по 2023 рік, включаючи індекс споживчих цін (CPI) Китаю, рівень наявного доходу на душу населення, коефіцієнт заборгованості домогосподарств, грошову масу M2, відсоткові ставки за кредитами та ціни на нерухомість. Із використанням моделі векторної авторегресії (VAR) було досліджено взаємозв’язки за допомогою функцій імпульсного відгуку для вивчення впливу різних економічних шоків. В результаті встановлено, що по-перше грошово-кредитна політика, яка базується переважно на грошовій масі, суттєво впливає на ціни на нерухомість у короткостроковій перспективі. Зокрема, збільшення грошової маси M2 може спочатку призвести до зниження цін на житло; однак у довгостроковій перспективі цей ефект є позитивним. Натомість політика, що орієнтована на відсоткові ставки, впливає на ринок у коротко- та середньостроковому періодах, але має обмежений довгостроковий ефект. Тому, центральному банку слід комплексно та раціонально використовувати різні інструменти грошово-кредитної політики. По-друге, рівень наявного доходу міського населення позитивно впливає на ціни на нерухомість у короткостроковій перспективі, стимулюючи попит на житло та інвестиції. Проте в довгостроковій перспективі цей вплив має тенденцію до зниження, що свідчить про важливу роль рівня доходів у формуванні цін на житло. По-третє, коефіцієнт заборгованості домогосподарств позитивно впливає на ціни на житло в короткостроковій перспективі. Щоб запобігти надмірному притоку коштів у сектор нерухомості через кредитування населення — що може знизити ліквідність реального сектора економіки та створити ризик утворення «бульбашки» на ринку нерухомості — уряду необхідно посилити контроль над рівнем заборгованості домогосподарств. Нарешті, індекс споживчих цін впливає на ціни на житло циклічно: спочатку спричиняє їх зростання, потім — зниження, а згодом стабілізує ціни навколо нульової позначки в довгостроковій перспективі. Це свідчить про те, що коливання цін на нерухомість частково залежать від змін загального рівня цін.

Економічний вісник Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут»(33)
National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute” (UA)
Openalex Percentile: Top 61%
Military Technology and Strategies
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.