O objetivo desta pesquisa empírica, com base em séries temporais chinesas para o período compreendido entre o primeiro trimestre de 2001 e o quarto trimestre de 2016, é analisar, usando um modelo de correção de erros vetoriais (VECM) e causalidade à Granger, a interação dinâmica entre preços de imóveis e empréstimos bancários. Com o objetivo de estabelecer uma comparação, a análise dos Estados Unidos no período 2001Q1-2016Q2 também está incluída. Especificamente, foram realizadas quatro etapas. Em primeiro lugar, as variáveis da série temporal, incluindo os preços das propriedades, os empréstimos bancários, o PIB e a taxa de juro, foram determinadas com a ajuda do procedimento raiz de unidade aumentado Dickey-Fuller (ADF) e Phillips-Perron (PP). Em segundo lugar, examinou-se o grau de desfasamento ideal entre as variáveis no contexto da estrutura VAR. Em terceiro lugar, para determinar o número de relações de cointegração entre as variáveis, utilizou-se o teste de cointegração desenvolvido por Johansen e, em seguida, estabeleceu-se o VECM entre as variáveis do modelo. Finalmente, realizaram-se testes de causalidade de Granger com base no VECM para determinar a direção da causalidade entre as variáveis. Estes passos foram aplicados a ambos os países. Este estudo mostra que há uma relação de cointegração entre os preços dos imóveis, os empréstimos bancários, o PIB, a taxa de juro tanto na China quanto nos EUA. Quanto à China, a direção da causalidade indica que o preço dos imóveis pode determinar os empréstimos bancários, mas os empréstimos bancários não parecem influenciar os preços da propriedade no longo prazo. Enquanto nos EUA, a relação é bidirecional.

The aim of this empirical research, based on Chinese time series data over the period 2001Q1-2016Q4 and using a vector error-correction (VECM) and Granger-causality test, is to analyze the dynamic linkage between property prices and bank lending. In contrast, the analysis of the United States over the period 2001Q1-2016Q2 is also included. Specifically, four steps were undertaken. Firstly, the time series variables including property prices, bank lending, the interest rate, and GDP were ascertained with the help of augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root procedure. Secondly, the optimal lag length among the variables was examined in the context of VAR framework. Thirdly, in order to determine the number of cointegration relationship among the variables we used the cointegration test developed by Johansen and then established the VECM according to the endogenous and exogenous variables. Finally, Granger-causality tests were undertaken based on the VECM to determine the direction of causality between variables of both countries. This study shows that there is one cointegration relationship between property prices, GDP, bank lending, and the interest rate both in China and the U.S. As for China, the direction of causality runs from property prices to bank lending, which means that property prices can affect bank lending but bank lending does not seem to impact property prices in the long run. While for the U.S., the relationship is bidirectional.