本文由聂高辉、李泓良和晏佳惠共同撰写，分别来自江西财经大学和抚州中科院数据研究院，发表于2021年第6期的《区域金融研究》期刊。文章题为《我国房价波动对系统性金融风险的动态冲击影响——基于TVP-VAR模型的实证研究》，旨在探讨房价波动对系统性金融风险的动态影响机制，并通过时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型进行实证分析。

研究背景与目的

系统性金融风险是金融市场中负面影响较大的风险类型，尤其在当前中国经济转型的关键时期，金融市场的复杂性和创新力度加大，使得系统性金融风险更易爆发。房地产市场作为中国经济的重要组成部分，其价格波动与金融体系紧密相关，房价的异常波动可能引发系统性金融风险，破坏金融市场的稳定运行。因此，研究房价波动对系统性金融风险的动态影响具有重要的理论和现实意义。

研究方法与流程

研究首先通过文献综述梳理了房价波动与系统性金融风险的关系，并构建了系统性金融风险综合指数，从宏观经济子系统、资产泡沫经济风险、金融机构自身风险和国际市场冲击四个维度出发，组建了三级指标体系。研究采用主成分分析法（PCA）对系统性金融风险进行测度，并构建了TVP-VAR模型，分析了房价波动对系统性金融风险的动态冲击影响。

主要结果

研究发现，2008年至2019年间，房价波动对系统性金融风险的动态冲击影响在短期、中期和长期内表现出先抑制、后推动、再抑制的趋势。具体而言，2010年、2013年和2016年房价波动最初都会抑制系统性金融风险，但在2010年和2013年分别在滞后1期和4期由抑制转变为推动。此外，系统性金融风险的增大会抑制房价的正向波动，但这种影响具有一定的滞后性。

结论与启示

研究结论表明，房价波动对系统性金融风险的影响在不同时期表现出不同的趋势，短期通过提高房价抑制系统性金融风险是可行的，但长期来看并不可持续。为有效防控系统性金融风险，研究提出了以下建议： 1. 稳定房价，遏制房地产市场泡沫，合理控制融资规模，限制投机行为。 2. 实施稳健的货币政策，避免市场货币供给量过多带来的流动性风险。 3. 通过全面深化改革，从源头上防范系统性金融风险，加强金融监管力度和完善监管体系。

研究亮点

本文的创新之处在于采用了TVP-VAR模型，克服了传统VAR模型固定参数的局限性，能够更好地捕捉变量在随机波动过程中的突变结构性变化。此外，研究通过构建系统性金融风险综合指数，全面、完整地测度了系统性金融风险，弥补了现有研究大多仅关注银行或其他个别金融机构的不足。

研究意义

本文的研究不仅为理解房价波动与系统性金融风险之间的关系提供了新的视角，还为政策制定者提供了科学的决策依据，有助于防范和化解系统性金融风险，维护金融市场的稳定运行。