信念、总风险与美国房地产繁荣（英）

财经系列的讨论 联邦储备委员会，华盛顿特区，ISSN1936-2854(Print) ISSN2767-3898(在线) 信念、总体风险和美国住房热潮 玛格丽特·m·雅各布森 2022-061 请引用这篇文章: Jacobson,MargaretM.(2022)."信念、总体风险和美国住房繁荣"，金融和经济讨论系列2022-061。华盛顿。联邦储备系统理事会，https://doi.org/10.17016/FEDS.2022.061。 注：《财经讨论丛书》（FEDS）中的工作人员工作文件是为激发讨论和批评意见而分发的初步材料。所阐述的分析和结论是作者的观点，并不表示研究人员或理事会的其他成员同意。在出版物中提及《财经讨论丛书》（除致谢外），应与作者沟通，以保护这些论文的暂定性质。 信仰,总的风险, 和美国住房繁荣∗ 玛格丽特·m·雅各布森†2022年9月14日 摘要 对未来房价的内生性乐观信念可以解释2000年代美国住房热潮中的房价路径和标准差 。在一个具有不完全市场和总体风险的一般均衡模型中，代理人对未来房价的信念是对基本面冲击的反应。在收入扩张和信贷条件宽松的情况下，代理人更有可能低估房价并修正他们的信念。匹配房价的标准差和稳步上升，导致在繁荣后期，房屋所有权变得不那么容易负担，以及消费动态与数据相匹配。 关键字：房市繁荣；总体风险；异质主体；不完全信息凝胶代码:E3E20C68一下R21 ∗2022年9月14日。作者感谢EricLeeper,ToddWalker,BobBecker,BulentGuler,ChristianMatthes,GreyGordon,KathrinEllieroth,PascalPaul,GaryCornwall,BobBarsky,和CallumJones的有益评论。她感谢DejanirSilva作为优秀的讨论者，感谢旧金ft和芝加哥联邦储备银行、经济分析局、联邦储备委员会和印第安纳大学的棕色袋子参与者，以及宏观金融建模青年学者夏季会议、中西部宏观会议、经济动态学会会议、AREUEA国家会议、经济建模和数据科学以及南方经济学会的听众的有益讨论。特别感谢Zillow和经济分析局使用他们的ZTRAX住房交易和评估数据，这些数据在早期的草案中使用，但不是这个版本。本材料基于国家科学基金会研究生研究奖学金计划支持的工作，资助号为2015174787。结果是在印第安纳大学的岩溶和碳酸盐高性能计算集群上获得的。本材料反映了作者的观点，而不是联邦储备理事会的观点。 †联邦储备委员会；Margaret.M.Jacobson@frb.gov 1介绍 与抵押贷款融资有关的宽松信贷条件和对未来房价的乐观信念是对1999-2007年美国住房热潮期间总房价创纪录增长的最常见解释。因此，信念转变的频率是决定住房繁荣频率的一个重要因素，他们的校准中的低过渡概率表明，繁荣的房价不太可能在一代人中出现一次以上。然而，总的房价在2010年代反弹，在2022年创下了新的纪录高点，同时对房价的乐观情绪也有了高度的衡量。这一经验表明，当繁荣不再是尾部事件时，重新审视乐观信念的建模对于理解房价决定是很重要的。 卡普兰等人（2020年）将信念作为外生的模型，而我提出了一个框架，即信念是根据经济基本面和不完全信息而内生的。我表明，内生信念下的房价与整个2000年代观察到的经验时间路径、标准差和自相关更好地匹配。由于21世纪的经验性总房价的波动性几乎是20世纪的两倍，因此，除水平增长外，与房价统计数据的匹配对于理解住房需求的决定因素以及由此产生的房价非常重要。更加波动的房价会导致：1）随着价格的上涨，房屋所有权的风险越来越大，可负担性越来越低；2）消费的时间路径与数据更接近。本文提出了信念转变的问题，并提出了关于在经济扩张和空前宽松的信贷条件下房价演变的不完全信息作为解释。2当代理人在几乎没有历史先例和较高住房需求的经济状态下缺乏关于房价演变的完全信息时，他们会低估房价并修正他们的信念，导致对未来房价的乐观预期。持续的正向预测错误导致了房价的繁荣，这与我从密歇根大学消费者调查中构建的经验代理以及Kindermann等人（2022 ）的证据一致。 1见Favilukis等（2017）、Greenwald（2018）、Arslan等（2022）、Lind（2021）、Johnson（2019）、Land-voigt（2016）、Kermani（2012）、Justiniano等（2019） 、Mian和Sufi（2017）以及DiMaggio和Kermani（2017）关于宽松信贷条件在住房热潮中的作用。见Kaplan等人（2020），Burnside等人（2016），Piazzesi和Schneider（2009），Gelain和Lansing（2014），Adelino等人（2018），Nathanson和Zwick（2018），Glaeser和Nathanson（2017），以及Foote等人（2012）关于乐观预期的作用。2Glaeser等人（2013）问："为什么买家对价格如此乐观？非理性的预期肯定不是外生的，那么是什么原因呢？"Howard和Liebersohn(2022)在研究房子时解决了同样的问题 ，并提出区域分歧是信念转变的基本冲击。 在过去的80年里，价格和租金更普遍。 调查显示，家庭对繁荣时期的房价预测不足。 在内生信念下，模型中的房价与1999年至2007年期间的时间路径、84%的水平增长、97%的自相关性和95%的波动性相匹配。相比之下，卡普兰等人（2020）的外生信念框架可以匹配80%以上的水平增长，但自相关和波动率的值分别只有数据的71%和16%。 通过建立一个将乐观的信念和宽松的信贷条件联系起来的框架，本文还补充了为统一两个最常见的解释所做的努力。 4信贷条件对房价的直接影响不大，但在整个房地产繁荣和萧条时期，对匹配房屋所有权、抵押贷款杠杆和预售的动态很重要。在内生信念下，信贷条件的空前转变具有间接但重要的作用，即引发关于房价演变的不完全信息，从而引发乐观的信念。通过允许基本面的空前转变成为乐观信念的来源，这个框架可以推广到信贷条件和2000年代住房热潮以外的环境，这对产生乐观信念比外生信念下的一代人一次的频率更重要。 20世纪90年代末，收入波动的经济范围和抵押贷款融资的转变促使了总体冲击和家庭异质性。如果没有家庭的异质性，信贷条件的变化要么影响所有家庭，要么不影响任何家庭，这与经验证据不符。因此，经验上合理的财富分配对于约束房价对宽松的信贷条件的反应是很重要的。总之，家庭面临着住房市场的摩擦和特异性收入的冲击，因为他们在做出消费、储蓄、借贷和住房保有权的决定时，会受到住房调整成本和借贷约束的影响。市场是不完整的 ，所以家庭只能部分地对特异性和总体冲击进行保险。 3参见Piazzesi和Schneider（2016），讨论为什么完全信息理性预期模型会在房地产繁荣和其他经济周期中产生房价波动之谜。 4Johnson（2019）、Cox和Ludvigson（2021）、Chodorow-Reich等人（2021）和Dong等人（2022）表明，信仰和基本面的互动对于理解住房繁荣的动态很重要。Howard和Liebersohn（2022）在解释过去80年的房价和租金时，更普遍地显示了这种重要性。低利率也被研究为住房繁荣的一个来源。尽管Jord`a等人（2015）在跨越14个先进国家的140年数据中，将宽松的货币政策与高房价联系起来，但关于低利率在2000年代住房繁荣中的具体作用，研究结果不一。即使Adam等人（2012）和Garriga等人（2019）成功地将低利率与高房价联系起来，Dokko等人（2011）和Glaeser等人（2013）也很难找到类似的联系。 在不完全市场和总体风险的情况下，代理人必须跟踪个别状态的潜在无限维度分布及其运动规律来确定价格。通过求解Krusell和Smith（1998）的近似均衡，可以实现计算上的可操作性，在这个均衡中，代理人直接跟踪房价预测。因此，代理人在完全了解外生冲击但相信内生房价的情况下形成了有界理性预期。这种成熟的状态空间缩减技术的基础是假设代理人在形成预期时保持对整个内生变量历史的了解。 本文是第一个在具有不完全市场和总体风险的一般均衡模型中，通过适应性学习允许内生信念的模型之一。代理人固定预测规则的形式，并根据传入的数据更新其参数值。他们对未来房价的信念与实际演变的吻合程度，取决于某一特定总体状态的历史数据量 。由于在整个20世纪90年代/2000年代观察到的抵押贷款融资的经济范围的变化没有历史先例，有理由假设代理人缺乏足够的数据样本来了解房价的演变。由此产生的学习动态与美国的住房热潮相对应，与代理人知道房价演变和信念是外生的其他框架相比，产生的房价更符合路径、自相关和标准偏差。 2相关文献 在方法上，本文与Favilukis等人（2017）、Kaplan等人（2020）和Hoffman（2016）最为相似，他们也开发了具有不完全市场和总体风险的定量框架来研究美国的住房热潮。虽然Favilukis等人（2017）没有把信念的转变作为可能的解释，但Kaplan等人（2020）发现，外生的信念在数量上很重要。霍夫曼（2016）允许内生的信念，并且和本文一样，也可以匹配总房价的波动性。尽管他也将适应性学习嵌入到一个具有不完全市场和总风险的框架中，但他关注的是几个经济周期中收入波动的影响，而不是像本文一样关注信念与信贷条件的互动 。 具有学习功能的结构模型可以成功地解释整个住房热潮中的房价和抵押贷款市场的动态。Chodorow-Reich等人（2021）表明，在一个空间均衡模型中，在过度反应的诊断预期下对当地基本面的学习解释了整个2000年代和2010年代的区域房价。 5其他包括霍夫曼(2016)和准确地(2014)。 抽离了对未来房价的信念，家庭异质性，以及为什么会出现信念的转变。Adam等人（2012） 、Boz和Mendoza（2014）、Kuang（2014）和Caines（2020）的工作同样依赖于代表代理人 ，这可能导致宽松的信贷条件对房价上涨的直接影响被夸大。 通过假设总体信贷条件的变化和总体收入的波动引发对房价预测的适应性学习，这个框架采取的立场是信念对信贷条件的反应。虽然有些证据表明因果关系的方向相反，但识别问题仍有争议，而且难以解开。 与Kiyotaki等人（2011年）和Kaplan等人（2020年）的结果一致，本文显示，较宽松的信贷条件对房价的量化影响不大。这一发现与Favilukis等人（2017）的发现形成对比，他们也包括总风险和不完全市场，但依赖于潜在的反事实的高风险规避，一个不太简化的金融部门 ，以及外国借款人的涌入。随后的工作表明，信贷条件和房价之间的量化联系不仅取决于关于家庭异质性的建模假设，而且还取决于关于租房者和房主的市场细分[Greenwald和Guren（2021）]，信贷条件的类型[Greenwald（2018）和Justiniano等（2019）]，以及家庭和金融部门之间的反馈[Arslan等（2022）]。即使这些额外的渠道可能导致信贷条件对房价有更大的量化影响，但它们可能仍然无法匹配除水平增长以外的房价统计数据，而这正是本文的目标。 在信贷条件宽松时增加住房需求的家庭是本文中与次级借款人最接近的平行者。虽然Mian和Sufi（2009，2017）以及Griffin等人（2021）的工作发现，次级借款人的抵押贷款债务扩张是理解住房繁荣和萧条动态的关键，但Adelino等人（2018）、Albanesi等人（2017） 、Foote等人（2018）的发现表明，较富裕的优质家庭发挥了更核心的作用。为了调和较富裕家庭的借款和住房支出模式，Adelino等人（2018）和Foote等人（2012）提出了一个乐观的信念转变