榮觀房產網保匯率和保房價
1.一,我們為什么能同時保住房價和匯率
最近人民幣匯率又有點走弱，美元強勢，這幾天的跌幅抹去了過去三個多月的漲幅。關于匯率，是否會繼續走弱，我的觀點是，匯率不比太擔心。相對于房價，匯率可能更重要。
匯率事關人民幣國際化進程，是提升國際地位的重要砝碼。中國要想把人民幣推廣到全世界，人民幣的匯率就不能大幅波動，這是一個貨幣信用的問題，穩定的匯率，別人才愿意儲備和使用你的貨幣。
中國這些年人民幣雖然總體在升值，但并不是純粹上升。升一點，然后再降一點點，這樣多升少降的波動匯率，一方面回應了美國的壓力，另一方面也給國內足夠的應對空間。實際上最近這幾年，人民幣匯率越來越市場化，現在也越來越來越自信。
穩定匯率有很多手段。
首先就是消耗外匯儲備收購市場上多余的人民幣。2017年外匯的確減少，有人關注到3萬億的關口，其實影響并沒有那么大，3萬多億的外匯儲備，這么大的量，我覺得至少就有保匯率的訴求。這個時候用其實正當時。
其次就是外匯管得嚴。
最近幾年，外匯應該是管得最嚴的時期。錢是非常難出去的，效果是挺明顯的。萬達安邦復星海航這幾年在國外買買買，已經被重點關注了。
再就是降低貨幣供應量。
最近10年貨幣供應量其實是逐步降低的。
2009年M2增速為28.41%，對應GDP增速為9.4%,
2010年M2增速為18.94%，對應GDP增速為10.6%;
2016年M2增速為11.33%，對應GDP增速為6.7%;
2017年M2增速為8.2%，對應GDP增速為6.9%。
降低貨幣供應量，貨幣就會相對稀缺，匯率也就相對穩定。
其實降低貨幣供應量的決心就能看出保匯率的決心是足夠強大的。
與匯率密切相關的是房價。人們總會覺得房價和匯率是二選一，但我們好像做到了“雙贏”，都保住了，這是為何？
一個很重要的原因就是降低貨幣供應量，這本身就是有利于控制房價的。
因為房價目前的確漲得足夠多，一旦貨幣供應量跟不上，就有可能出現明斯基時刻，購買力與房價出現斷層，結果是很恐怖的。
但是我們在降低貨幣供應量的同時，針對穩房價做了很多保護性措施。
首先是降低商品房的流動性
限價限售限購等措施，本質上就是降低商品房的流動性。以前北京一年二手房能成交20多萬套。2017年直接腰斬，其他城市皆是如此。沒有成交就沒有價格。沒買房的慢點，有房子的人得扛著。
其次就是在一些高庫存地區搞去庫存
去庫存的實例就不說了，各位老家縣城的房價都漲了吧。其實穩房價很大程度上就是要穩定這些三四線城市的房價，這些城市數量眾多，商品房總貨值要比幾十個一二線城市大得多。
但它們的房地產根基相對一二線城市較差，必須采取一定措施迅速把房子賣出去。
2015年降息，2016-2017年貨幣化安置就是賣掉了房子又穩住了房價。
數據顯示截至2012年全國約有4200萬戶棚改任務，，目前棚改總量已完成了三分之二了，到2020年棚改將全部完成，其實從今年起，部分地區的貨幣化安置熱度已經降下來了，有些小地方的房價是難漲了。
第三就是遏制炒房
炒房投資的存在，是不利于穩房價的。他們拉高了房價，但一旦套現又會引發房價下跌。所以炒房投資客的比例是一定要壓縮的。
圍繞這個目標，各大城市都做了很多工作，也取得階段性成果。
接下來要做的就是更大的布局，發展租房，搞長效機制，讓房地產能夠健康發展。
這個健康發展，我認為是有著豐富內涵的。
匯率出現問題肯定要立刻干預，房價不一樣，它的慣性非常大，周期非常長，你要想讓它立刻跌下來，不是不可以，而是代價太大。我們國家的決策者其實很高明，俄羅斯和日本的經歷及教訓，他們都很清楚。所以選擇了一條相對平緩且安全的路子。
處理房價是一個長期的過程，它現在不跌，未來肯定也會跌，跌的形式也是多樣的，比如漲幅比收入更慢一點。
2.一,我們為什么能同時保住房價和匯率
最近人民幣匯率又有點走弱，美元強勢，這幾天的跌幅抹去了過去三個多月的漲幅。
關于匯率，是否會繼續走弱，我的觀點是，匯率不比太擔心。相對于房價，匯率可能更重要。
匯率事關人民幣國際化進程，是提升國際地位的重要砝碼。中國要想把人民幣推廣到全世界，人民幣的匯率就不能大幅波動，這是一個貨幣信用的問題，穩定的匯率，別人才愿意儲備和使用你的貨幣。
中國這些年人民幣雖然總體在升值，但并不是純粹上升。升一點，然后再降一點點，這樣多升少降的波動匯率，一方面回應了美國的壓力，另一方面也給國內足夠的應對空間。
實際上最近這幾年，人民幣匯率越來越市場化，現在也越來越來越自信。穩定匯率有很多手段。
首先就是消耗外匯儲備收購市場上多余的人民幣。2017年外匯的確減少，有人關注到3萬億的關口，其實影響并沒有那么大，3萬多億的外匯儲備，這么大的量，我覺得至少就有保匯率的訴求。
這個時候用其實正當時。其次就是外匯管得嚴。
最近幾年，外匯應該是管得最嚴的時期。錢是非常難出去的，效果是挺明顯的。
萬達安邦復星海航這幾年在國外買買買，已經被重點關注了。再就是降低貨幣供應量。
最近10年貨幣供應量其實是逐步降低的。2009年M2增速為28.41%，對應GDP增速為9.4%,2010年M2增速為18.94%，對應GDP增速為10.6%;2016年M2增速為11.33%，對應GDP增速為6.7%;2017年M2增速為8.2%，對應GDP增速為6.9%。
降低貨幣供應量，貨幣就會相對稀缺，匯率也就相對穩定。其實降低貨幣供應量的決心就能看出保匯率的決心是足夠強大的。
與匯率密切相關的是房價。人們總會覺得房價和匯率是二選一，但我們好像做到了“雙贏”，都保住了，這是為何？一個很重要的原因就是降低貨幣供應量，這本身就是有利于控制房價的。
因為房價目前的確漲得足夠多，一旦貨幣供應量跟不上，就有可能出現明斯基時刻，購買力與房價出現斷層，結果是很恐怖的。但是我們在降低貨幣供應量的同時，針對穩房價做了很多保護性措施。
首先是降低商品房的流動性限價限售限購等措施，本質上就是降低商品房的流動性。以前北京一年二手房能成交20多萬套。
2017年直接腰斬，其他城市皆是如此。沒有成交就沒有價格。
沒買房的慢點，有房子的人得扛著。其次就是在一些高庫存地區搞去庫存去庫存的實例就不說了，各位老家縣城的房價都漲了吧。
其實穩房價很大程度上就是要穩定這些三四線城市的房價，這些城市數量眾多，商品房總貨值要比幾十個一二線城市大得多。但它們的房地產根基相對一二線城市較差，必須采取一定措施迅速把房子賣出去。
2015年降息，2016-2017年貨幣化安置就是賣掉了房子又穩住了房價。數據顯示截至2012年全國約有4200萬戶棚改任務，，目前棚改總量已完成了三分之二了，到2020年棚改將全部完成，其實從今年起，部分地區的貨幣化安置熱度已經降下來了，有些小地方的房價是難漲了。
第三就是遏制炒房炒房投資的存在，是不利于穩房價的。他們拉高了房價，但一旦套現又會引發房價下跌。
所以炒房投資客的比例是一定要壓縮的。圍繞這個目標，各大城市都做了很多工作，也取得階段性成果。
接下來要做的就是更大的布局，發展租房，搞長效機制，讓房地產能夠健康發展。這個健康發展，我認為是有著豐富內涵的。
匯率出現問題肯定要立刻干預，房價不一樣，它的慣性非常大，周期非常長，你要想讓它立刻跌下來，不是不可以，而是代價太大。我們國家的決策者其實很高明，俄羅斯和日本的經歷及教訓，他們都很清楚。
所以選擇了一條相對平緩且安全的路子。處理房價是一個長期的過程，它現在不跌，未來肯定也會跌，跌的形式也是多樣的，比如漲幅比收入更慢一點。
3.全球經濟大洗牌,中國是保房價”,還是保匯率”
保房價和保匯率都不是最終的目的。
最終的目的是保證經濟的增長和基本面的穩定。也就是說，錢要留在國內。保匯率是資金外流，原因是對中國經濟的基本面的消極預期，所以這些錢不會轉化為投資或者消費，這樣，經濟轉入通縮是大概率事件。所以，錢是要留在國內的。
只要錢留在國內，不論是進入資產領域還是實體領域，都行，雖然房地產價格有泡沫，如果在發展過程當中，能夠用經濟增長和收入增長，對沖掉，就行。注：房價泡沫最大的原因是熱錢鼓動，所以現在房價上漲周期結束，是風險消化的周期。
所以，這個命題的根本是保持中國經濟基本面的積極預期。也就是保宏觀。
4.匯率跟房價有什么關系
實際匯率與房地產價格表現出較強的相關性，但并沒有因果關系。實際匯率是經濟結構的重要變量，它體現了制造業與服務業的相對比價。實際匯率升值往往對應著服務業價格的上漲，實際匯率貶值則對應著服務業價格的下跌。房地產行業是中國經濟服務業的重要組成部分。
匯率升值和房價上漲有時會同時發生，但這種相關關系只能說明人民幣匯率和房價共同取決于相對勞動生產率等基本面因素，并不意味人民幣匯率能夠影響房價。
擴展資料：
人民幣匯率與利率的相關性：
人民幣貶值的原因
1.美元正處在加息周期，美元匯率持續走高，相對于人民幣就會貶值
2.美國持續升高的基準利率與中國持續的低利率之間的利差會導致美元從中國流出。
3.國內不斷的釋放流動性，會導致人民幣計價的資產發生貶值，這些資產既包括中國人的資產，也包括外國人的，外國人不希望看到不斷增加的流動性使自己的資產縮水，所以就會選擇以美元的形式離開中國，從而導致人民幣貶值。
4.不斷加強的貿易戰，會打擊投資者對中國經濟的持續增長的信心，從來打擊對人民幣的信心，導致人民幣貶值。
以上幾個因素人民幣持續貶值，如果人民幣貶值破七以后會帶來更大的貶值壓力。要想阻止人民幣貶值，就需要在國內進行加息操作或動用外匯儲備買入人民幣。所以人民幣的利率是人民幣匯率變化的重要因素之一。
如果不進行加息，會帶來人民幣匯率更大的貶值壓力，但是房價不會下跌。人民幣利率如果加息，就會減輕人民幣貶值壓力，但是對房價造成很大的打擊。房價就會下跌。這就是通常大家說的，到底是保房價還是保匯率。其實是由中間的利率決定的
參考資料：人民網-央行談匯率和房價之爭：市場夸大各自領域風險
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