第四章 資料說明與敘述統計
第三節 結構性轉變檢定
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第三節 結構性轉變檢定
研究中所使用之資料年其自 1991-2010 年，為期 20 年共 80 筆資料。由於樣 本期間較長，在此期間可能發生許多不同之事件，造成變數資料產生不規則或大 幅度之變化，即使得過去之數值或價格與現在之數值間的關係產生變化，導致變 數資料存在有結構性轉變之情形。其中研究中所使用之資料大部分為總體經濟變 數資料，由於經濟情況動盪頻繁，使得總體經濟變數亦容易受到波動，產生結構 性變化；在房價資料部分，從圖 4-6 中亦可觀察，台北市房價在 2003 年開始從 平穩之波動變成為大幅度之上漲趨勢，而在 2003 年之前亦有小幅度之漲跌波動，
因此房價變數亦有可能存在結構性之轉變。因此本研究將利用 CUSUM 檢定 (Cumulative Sum of the recursive residuals)確認各個變數資料是否存在結構性轉 變之情形。
CUSUM 檢定之結果如圖 4-7。從圖形中可看出，變數rt、r∗、πt、y gap、p gap 以及hpt六個變數資料之波動皆未超過檢定之臨界值，即六個變數資料均不存在 結構性轉變，因此可直接使用變數資料。
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圖 4-7-a 變數rt之結構性轉變檢定 圖 4-7-b 變數r∗之結構性轉變檢定
圖 4-7-c 變數πt之結構性轉變檢定 圖 4-7-d 變數y gap之結構性轉變檢定
圖 4-7-e 變數p gap之結構性轉變檢定 圖 4-7-f 變數hpt之結構性轉變檢定
圖 4-7 變數資料之結構性轉變檢定
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l C h engchi U ni ve rs it y 第五章 實證結果與分析
本研究以 1991-2010 為研究期間，以台北市為研究範圍，採用季資料分析，
主要實證分為兩大階段。首先將利用共整合檢定以及因果關係檢定，分析台灣貨 幣政策與房價之間所存在之影響關係；接著以 Taylor rule 建構台灣貨幣政策目標 值，並以 Taylor rule 預估值作為指標了解近 20 年內台灣貨幣政策之妥適性，並 分析此波房價高漲與貨幣政策之間的關係。
第一節 單根檢定
由於研究中所使用之變數資料為時間序列資料，在進行複迴歸分析、共整合 分析及因果關係檢定等分析前，頇確認變數資料均為定態序列後始能進行分析，
以免造成估計上之偏誤；若為非定態序列之變數資料，則需進一步將資料作差分，
直至變數資料成為定態序列後才可放入各項分析中，因此首先本研究使用 ADF 檢定以及 PP 檢定方法對各項變數資料進行單根檢定。單根檢定之結果如表 5-1。
從表 5-1 可看出，ADF 檢定與 PP 檢定之結果不盡相同，除了變數hpt以外，在 大部分情況下其餘變數均能拒絕有單根之虛無假設，為 I(0)之定態序列。變數hpt 則在取一階差分之後成為定態序列，故為 I(1)序列。
表 5-1 單根檢定結果
檢定統計量 不含常數項及趨勢項 含常數項及趨勢項 ADF 檢定 PP 檢定 ADF 檢定 PP 檢定 rt -2.1293 ** -2.3162 ** -2.7718 -2.3583 r∗ -1.2939 -1.6185 * -3.8424 ** -3.8424 **
πt -2.0169 ** -2.4999 ** -2.7201 -3.6220 y gap -5.5069 *** -4.8068 *** -5.4155 *** -4.7445 ***
p gap -7.2230 *** -9.9074 *** -7.1190 *** -9.7853 ***
hpt 2.4348 2.3558 0.0249 0.0249 D(rt ) -5.2374 *** -5.2374 *** -5.4857 *** -5.5507 ***
D(r∗) -6.0975 *** -10.7909 *** -6.040974 *** -10.70645 ***
D(πt) -6.1206 *** -10.2292 *** -6.4778 *** -10.1186 ***
D(hpt ) -7.4221 *** -7.4221 *** -8.1361 *** -8.1361 ***
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第二節 台灣貨幣政策與房價之關係
壹、 共整合分析
本研究將透過共整合分析了解貨幣政策(rt)與房價(hpt)之間的長期關係為 何。共整合分析是由 Engle &G ranger 於 1987 年提出，Engle & Granger(1987)指 出，當兩個非定態的時間序列變數之線性組合結果變成定態則，稱這些變數有共 整合關係。本研究採用實際運用較具彈性之 Johansen 檢定，Johansen 檢定是以最 大概似法檢定共整合關係，主要以向量自我回歸模型(VAR)為基礎，因此在進行 共整合分析前，將先利用 VAR 模型選擇最適落後期數。其結果如表 5-2，本研究 採用 Akaike Information Criterion(AIC)決定最適落後期數為 3。
表 5-2 rt與hpt 之 VAR 落後期數 VAR(p) AIC LR
25%
臨界值
21%
臨界值 4 5.8642 5.3761 12.5915 16.8118 3 5.8380 7.9441 9.4877 13.2767 2 5.8462 24.5373 *** 5.9914 9.2103 1 6.0817
決定 VAR 最適落後期數後，進行 Johansen 共整合檢定分析，其結果如下表 5-3。從共整合之檢定結果中可看出，在 5%之顯著水準下，不論是對角元素和檢 定(Trace Statistic)或是最大特性根檢定(Max-Eigenvalue Statistic)，均拒絕rt與hpt 間沒有任何一組共整合向量之虛無假設，即貨幣政策與房價間應具有長期之均衡 關係，此結果與文獻相符。利率屬於總體經濟之變數，亦為國家之政策，儘管房 地產因為具有不可移動的特性，房價較易受到區域因素變動所影響，但仍難以避 免總體經濟變動所造成的影響，並且透過政策手段，將可能使利率具有引導房價 之功能。另外從貸款角度切入，利率不論對房地產市場的需求或供給均有影響，
亦將影響房地產價格之均衡。因此利率與房價之間應具有共整合之長期關係。
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Null hypothesis：No. of CE(s) Trace Statistic 0.05
Null hypothesis：
No. of CE(s) Max-Eigenvalue 果如表 5-4，本研究採用 Akaike Information Criterion(AIC)為標準決定最適落後期 數為 5。 and Hofmann(2008)之研究結果相同。在房地產市場中利率扮演著相當重要之角 色，利率可能透過影響房地產投資之持有成本，或者影響家戶之投資消費額度，
進而影響房地產市場的需求面以及房地產的價格。同樣地，作為國家施政工具之
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一的貨幣政策，對於國內經濟情況安定有政策責任，因此當房價出現不適當之變 化時，貨幣政策可能因應房價之變動而採取相應之措施，使得房價變動影響貨幣 政策之決策；加上貨幣政策緊縮有足以抑制房價之功能，因此當房價過高時，貨 幣政策可能以提升利率之政策抑制房價上漲。
表 5-5 因果關係檢定結果
Null Hypothesis: F-Statistic P-value hpt → rt 2.40739 ** 0.0461
rt → hpt 2.67466 ** 0.0294 πt → rt 1.72369 0.1419 rt → πt 1.39774 0.2371 πt → hpt 2.34867 * 0.0508 hpt → πt 1.44773 0.2195
從貨幣政策與房價之走勢圖(圖 5-1)中，亦可發現貨幣政策與房價相互影響 之關係。中央銀行在 2000 年開始為了刺激經濟景氣調降利率，台灣房地產市場 則自 2003 年受到刺激而復甦，房價開始上揚；在 2005 年時中央銀行感受到台灣 經濟景氣過熱逐漸調升利率，轉向較緊縮之貨幣政策，而台灣房地產市場則在 2008 年時，因受到緊縮貨幣政策之影響房地產價格開始下跌；最後台灣受到全 球金融風暴之影響，中央銀行再次改變政策態度轉向寬鬆貨幣政策，而台灣房價 亦止跌回升。其中房價以及貨幣政策之反應出現了時間上的落差，此可能與貨幣 政策效果之時間落差有關係，根據相關文獻(徐千婷和侯德潛，2004)貨幣政策效 果的時間落後大約 1.5-2 年左右，另外加上投資人對貨幣政策的觀望態度，導致 貨幣政策與房價之反應時間差。
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1991Q1 1991Q4 1992Q3 1993Q2 1994Q1 1994Q4 1995Q3 1996Q2 1997Q1 1997Q4 1998Q3 1999Q2 2000Q1 2000Q4 2001Q3 2002Q2 2003Q1 2003Q4 2004Q3 2005Q2 2006Q1 2006Q4 2007Q3 2008Q2 2009Q1 2009Q4 2010Q3
貨幣政策與房價之比較圖
重貼現率 台北市房價指數(基期=2004Q4) (%)
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從成本面影響房價之變動，如房租及裝修成本。不過通貨膨脹率與貨幣政策則不 具因果關係。
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第三節 以 Taylor Rule 分析台灣貨幣政策
台灣目前的貨幣政策已偏重利率為主要操作，與 Taylor rule 的操作目標相同，
因此利用 Taylor rule 的理論代入台灣的 1991-2010 年間變數資料，以檢視 Taylor rule 是否適合描述台灣的貨幣政策，並且詴圖求出台灣的貨幣政策目標值，進行 台灣貨幣政策之適宜性分析。
一、 建構台灣貨幣政策目標值
將利率(it)、實質均衡利率( r∗)、通貨膨脹率(πt)、產出缺口(y gap)、通 膨缺口p gap)等變數，以及為了避免估計資料之遺漏，加入常數項α0，代入本研 究公式 3-9 之模型，利用 OLS 迴歸方式估計，以建立台灣貨幣政策目標值之估 計公式。為了避免解釋變數與干擾項之間具有相關性，使估計結果產生偏誤，因 此將複迴歸結果進行常態性檢定以及自我相關檢定(LM 檢定)並加以修正，其修 正後之估計結果如下：
rt = 0.814108 + 0.664398 r∗ + 0.689453πt + 0.029915 y gap
(3.663522)*** (13.17385)*** (14.01923) *** (3.178366) ***
+ 0.034151 p gap + 0.844652AR(1)
(1.092110) (13.76480)***
R̅2= 0.9891 DW = 1.9487 SEE = 0.1867
由上式之實證結果可發現，Taylor rule 應適用於台灣的貨幣政策。在實證結 果中，各項變數的係數之正負號均與 Taylor rule 相同，表示台灣的貨幣政策在制 定時所採用的考量因素與 Taylor rule 相似，並且該些因素對於台灣貨幣政策均為 正向影響，即當變數增加 1 單位時，利率也因而增加，此結果與劉淑敏(1999) 及侯德潛、田慧琦(2000)相同。其中產出缺口之權重略小於通膨缺，但通膨缺口 之係數值並不顯著，因此亦難謂中央銀行較重視通膨缺口之部分。
其次，該實證結果亦證實了台灣的貨幣政策應以利率為操作方式。Taylor rule 之主要理念即認為政府之貨幣政策是以利率為操作目標，由圖 5-2 可觀察到 Taylor rule 的目標值與台灣貨幣政策之實際值的趨勢相同，並且與實際值之差距 不大，因此 Taylor rule 能夠有效的描述台灣 1991-2010 年之貨幣政策，即台灣貨 幣政策之制定應有依循 Taylor rule，並且可推斷台灣的貨幣政策與 Taylor(1993) 的理論相同，均是以利率為操作目標，此部分結果與陳旭昇和吳聰敏(2010)、姚 睿等(2010)相同。
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圖 5-2：重貼現率與 Taylor rule 目標值之比較圖 二、 台灣貨幣政策之寬鬆程度
從實證結果中也可發現，台灣貨幣政策之走勢與 Taylor rule 目標值相近，在 1996-2000 年間甚至較為緊縮。然而在 2001-2005 年間，台灣的貨幣政策採取較 寬鬆的趨勢，此階段中央銀行為了刺激台灣經濟成長，積極調降利率，使得貨幣 政策偏離並低於 Taylor rule 目標值。緊接著，自 2006 年貣中央銀行調整政策態 度，轉向緊縮貨幣政策，在 2008 年金融海嘯期間，台灣貨幣政策甚至高出 Taylor rule 目標值約 1.2%。因此從台灣近 20 年之貨幣政策走勢與 Taylor rule 目標值走 勢仍可認為，台灣整體之貨幣政策應為嚴謹，僅 2001-2005 年間呈現過於寬鬆的 貨幣政策，使得之後的房價跟著高漲。
三、 分析台灣房價高漲與貨幣政策
以 Taylor rule 為標準檢視中央銀行之貨幣政策，整體而言雖然算是嚴謹之貨 幣政策，然而在 2001-2005 年間中央銀行為了刺激經濟發展，所施行之寬鬆貨幣 政策偏離且低於 Taylor rule 的目標值，此舉雖成功熱絡台灣經濟景氣，卻可能對 台灣房地產市場產生負面之結果。詳細分析如下：
1. 貨幣政策可能為促成房價上漲之原因
中央銀行自 2000 年為刺激國內整體經濟開始採取低利率政策(中央銀行，
0 1 2 3 4 5 6 7 8
1991Q1 1991Q4 1992Q3 1993Q2 1994Q1 1994Q4 1995Q3 1996Q2 1997Q1 1997Q4 1998Q3 1999Q2 2000Q1 2000Q4 2001Q3 2002Q2 2003Q1 2003Q4 2004Q3 2005Q2 2006Q1 2006Q4 2007Q3 2008Q2 2009Q1 2009Q4 2010Q3
重貼現率與Taylor's rule目標值
重貼現率 Taylor rule之目標值 (%)
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2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
房地產投資與股票投資之變化(2000-2011年)
購屋貸款成長率 建築貸款成長率 股市成交額成長率
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政策目標，雖然房價並未歸類於消費者物價指數，但房地產為民生必需，
對於滿足人民之基本生活有其重要性，因此政府應有保護並協助人民安
「居」樂業之責任。然而面臨房價高漲的情況，從貨幣政策走勢中可看 出，雖然在 2005 年之後中央銀行逐漸提高利率，然與調降利率之幅度相
「居」樂業之責任。然而面臨房價高漲的情況，從貨幣政策走勢中可看 出，雖然在 2005 年之後中央銀行逐漸提高利率，然與調降利率之幅度相