一名經人 - 羅家聰 2012年10月19日
羅家聰:經合樓巿趨同步信貸是重要因素
(2012-10-19 10:25:26)
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國基會繼8月份發表過環球樓市周期點算結果後，其兩研究員聯同另外兩名學者，在9月再發表全球樓市上落之同步化與決定性因素，不過是次刊於NBER(見參考)。今期也抄錄部分結果；不過留意，其手法是將全球樓價整合統計，而並非作個別點算。另外，其賣點亦不在數據，焦點反而在全球樓價整體而言與其他經濟環節的關系。
四人用經合組織18國現成數據，包括季度樓價、股價、GDP、信貸、長短利率，由1971年首季至2011年三季。這18樓市總值占全球GDP逾六成，數據樣本算是大。為看全球一體化對樓市的影響，四人以1984年底為轉折點，之前的稱「一體化前期」，之後的稱「一體化期」；其論據是後一段時期全球貿易量大增。這不失為一簡單定義。
整合多國數據上，有蹺妙的：若將各國樓價加權，一有單位問題，二有偏離分子。尤其後者，往往會使綜合數字在走勢上顯得不倫不類。反之若國家夠多，點算升或跌的國家比例反為更妙。
以此方法計算樓價跌與GDP跌(衰退)的國家比例，如圖所見，全球樓價在過去四十年來跌過四次【圖1，紅虛線】，與上星期的「三升一跌兩橫行」稍有出入，原因有三。第一，這里計名義，上周計實質。第二，今次18國，上周55。第三，1990年代中前的樓價下跌國家比例並非壓倒過半，大概對應上周的「兩橫行」。
樓價愈跌衰退愈長
從圖亦見，樓價上落與經濟上落是有關的。那末全球樓價又受什麼環球因素影響？研究員將全球樓價、股價、信貸及GDP四個數據，各取同一首個主成分(commonfirst principalcomponent)為環球因素，再計其增長率【圖2】。影響全球樓價的環球因素，與影響全球股市或影響全球GDP的均不太相同，但與影響全球信貸的卻是頗為一致。
上回提到「全球樓市四十年周期波幅皆在變」；當中各國周期愈趨同化。於此，今文的研究有相同發現。將18國樓價逐對計相關系數，共153個組合
(18C2)，再將這153個系數分一體化前、後畫分布圖，其實肉眼也見一體化下的分布有所右移【圖3】。換言之，相關系數趨大，即樓價也趨一體化。他們也用較嚴謹的Kolmogorov-Smirnoff測試(K-Stest)，檢驗一體化前、後的分布有否統計上的顯著分別，而結論是有的。
剛才看過，樓價與經濟周期相關【圖1】，但怎相關呢？研究員進一步分析數據，得出樓價跌得愈勁，衰退愈長，幅度愈深，衰得愈快(斜率)；至於升市，道理一樣；且是全球皆然【表1】。另讀表所見，季數不多、幅度不大，因經合都是先進經濟體。
按一體化前後劃分，18國樓價在一體化後的平均升幅(2.7％)比之前的大逾一倍(1.2％)，但波幅反而有所降低，使變異系數(coefficientof variation，平均除以波幅)大了一倍以上【表2】。此乃大穩健期(GreatModeration)下大多數據也見到的現象。然而，若計最好及最差的情況，則一體化前、後的分別其實不大，即尾巴風險相若。
至於對應上述【圖2】的計算，18國內各項數據與樓價的關系，則證明在下一直之說：樓市靠經濟(相關系數起碼0.45)，息口無(甚)關系(相關系數不逾0.22)【表3】。此外，股價與樓價的關聯度亦較大多人所想為低，相關系數不逾0.16。由此亦可得知，貨幣政策其實對樓市甚具影響，因從樓與信貸的相關系數近0.5可見，只要穀起信貸，就可穀起樓價。
只不過，由減息到幣量增，再由幣量增到信貸加，中間涉及兩步邏輯。惜實證顯示，減息不一定等於幣量增，幣量增更不一定等於信貸加(尤是信貸緊縮)，是故坊間以為減息或QE會利樓市，其實未必，還看信貸；何況QE未必等於幣量增。
現進一步看樓價與各項數據在一體化前、後的關系有否分別，樓價是否領先滯後。觀圖所見，與樓價關系最大的還如剛述，是信貸及GDP；股市有關，但很小【圖4】。至於先後，研究員指看不到樓價有多領先(GDP)作用(紅線)；反而一體化下以來，信貸較一體化前更領先樓價，約達兩季(綠線)；而樓價領先程度稍減(圓較方右)。
再問的是，貿易一體化後，樓價是否都一體化？計法之一是跨國的樓價相關系數，讀表所見，全期0.18，但一體化後的0.23顯然較一體化前的0.14高，且99％統計可信【表4】。
計法之二則是周期同步程度──即同升共跌的時間比例，以18國中位數計，由一體化前52％升至之後64％，平均值則由51％升至62％。計法之三是環球因素方差(variance)，平均值由一體化前的0.21升至之後的0.35，且兩者呈95％統計可信度。
研究員也做了樓價與眾因素的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)。岔開一筆，究竟這與敝欄常報的回歸分析(regression)有何分別？這里借了R-bloggers的四幀圖片，在解釋兩者分別上實在十分易明。所謂的y對x回歸，或以x來解釋y，其實是在x、y數點上fit條線，此線與所有點的垂直距離總和為最短【圖5，左一】。若是掉轉以x對y回歸，則顯然是以最短水平距離總和來fit線(左二)。PCA呢？同是fit線，但卻以「與線垂直」的距離總和來fit(右二)，即x與y地位對等。觀圖所見，兩個方法頗為類似，但效果上則x對y回歸(藍線)與PCA(黑線)甚接近(右一)。
環球股價關聯度增
換言之，這里的主成分分析，乃將樓價的環球主成分及一籃子主成分相關聯起來，看看哪些因素最為重要；這與表三相似，但分別在於主成分與主成分的關系【表5】。讀表所見，在環球因素為主成分下，還是信貸與樓價最為相關，其次相關的為GDP，不過較諸一體化前，之後的相關度是跌了而非上升，反而環球股價的關聯度見增加。
讀罷本文，研究員經反複的分析過後，帶出了兩大結論：一、全球樓價愈趨同步；二、坊間以為利率是影響樓價的重要因素，但其實是信貸。利率低企不代表信貸增加，僅有前者而無後者的話，不見得能解釋樓價上升。美中不足的是，樣本僅經合18國。
參考：Hideaki Hirata, M. Ayhan Kose, Christopher Otrok, and Marco E.Terrones
(2012), ’Global House Price Fluctuations: Synchronizationand Determinants,’ NBER Working Paper No. 18362,September.
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