住房市场泡沫识别的超指数膨胀模型——以京沪各区县房价为例

近年来我国房价不断攀升,京沪房屋平均销售价格始终位居全国前两位,目前京沪房价仍处于上升通道,人们愈加关心京沪房地产市场是否存在泡沫.基于京沪各区县二手房交易价的周均价数据,本文构建了房价泡沫检测与识别的均值回复随机平稳终结模型,并估计了房价泡沫的膨胀强度和泡沫破灭的临界时距.利用它对京沪区县2007年12月至2015年10月的投机泡沫实证分析表明,该模型能够有效地检验京沪区县住房市场泡沫的存在性,识别29个区县泡沫膨胀强度和积累的稳定性大小,模型对于房价下跌有很好的预警效果.最后,本文利用该模型的实证结果指出,当前京沪各区县的房地产市场存在不同程度的投机泡沫.     

泡沫随机临界时点超指数膨胀模型:中国股市泡沫的检测与识别

传统的泡沫模型都是假设泡沫是指数膨胀的, 无法显著地将泡沫和同样是指数增长的基本面引起的高速价格增长区分开来, 使得泡沫检验的有效性遭到置疑. 泡沫超指数膨胀模型可以克服这一缺陷, 它认为泡沫是一种本质上快于指数增长的更快膨胀, 具有一个理论上的有限时间终结点. 引入了最新的一类超指数膨胀模型——均值回复平稳随机临界时点模型. 它将泡沫的检验和识别转化为1)检测"非线性非平稳的股价序列是否潜含均值回复的平稳临界时点序列"; 2)估计正反馈效应指数和潜在临界时点. 利用它对中国股市2005年中期至2007年后期的投机泡沫实证分析表明, 该模型能够有效的检验中国股市泡沫的存在性, 并能识别29个行业板块间泡沫的膨胀强度和稳定性大小. 同时, 模型对于中国股市的泡沫破灭也有良好的预警效果. 最后分析了模型的政策含义.     

股价泡沫的逆CIR模型研究EI北大核心CSCDCSSCI

按照股价泡沫的定义,泡沫识别的本质是一个联合检验问题,面临着二难逻辑困境.不少学者因此尝试绕开泡沫定义,通过假设投机的行为特征来直接提出对应的泡沫价格随机过程模型,然后围绕这些模型的统计性质来创建识别方法.然而,目前的随机过程模型对泡沫形态的限制性较强,忽略了很多的泡沫形态,导致泡沫识别的灵敏度不高.另外,大部分模型缺乏对泡沫崩溃风险率的动态建模,使得对泡沫的实时预警缺乏理论支持.为了克服传统模型的这些不足,本文提出了一个新的股价泡沫模型.由于该模型的解服从倒数化的Cox-Ingersoll-Ross(CIR)过程,简称为逆CIR泡沫模型.该模型经济学意义明确且形式简约,便于估计.本文证明,该模型兼容传统泡沫模型的非线性风险溢价和价格暂态超指数膨胀特征.同时还证明,逆CIR模型能够解释传统模型所无法解释的泡沫实证效应——泡沫崩溃前的1)"暴雨前寂静"现象;2)"高位滞涨"现象.另外,此模型包含内生且具有明确经济意义的泡沫崩溃风险率,可作为实时预警指标.本文给出了崩溃风险率的计算方法——求解高斯超几何函数方程.对我国股市2015年泡沫崩溃的风险率实证估计表明,该模型具有良好的识别和预警效果.     

中国证券市场泡沫问题实证研究

中国证券市场的泡沫问题一直是各界关注的一个焦点。本文运用剩余价值模型,针对1994~2007年的A股市场,分别从市场整体和行业局部的两个视角对进行了泡沫问题的实证研究,得出了我国证券市场长期以来存在泡沫的结论。从市场角度而言,我国证券市场的内在价值保持相对稳定,而股票价格波动频繁,市场中的泡沫成分较多;从行业角度而言,不同的行业,泡沫成分明显不同。综合两者的共同点,市场泡沫波动频繁时期,行业泡沫亦增多,反之,亦然。     

北京市商品住宅系统动力学模型构建及其在预警中的应用

次贷危机的爆发引起了学术界对房地产风险及预警系统的关注.首先对传统的房地产市场预警方法进行了回顾和分析,然后从系统科学的观点出发通过对商品住宅市场各影响因素的分析构建了北京市商品住宅的系统动力学模型.通过实证仿真研究验证了模型的有效性并利用该模型对不同假设情景下北京市2010年商品住宅市场的主要指标进行了综合模拟预测,为房地产市场综合模拟预警体系提供了一个系统预测方法.     

实时检验泡沫：基于严格局部鞅判别的泡沫检验方法

实时检验泡沫并对市场参与者和监管者进行预警，有利于防范和化解金融风险。基于检验泡沫的严格局部鞅判别原理，在RKSH方法的基础上拓展了一种倒向滚动检验方法（BSLM），并通过蒙特卡洛仿真和实证分析验证了新方法的有效性。研究发现：相对于传统严格局部鞅判别方法，BSLM方法对距离当前时刻较近的泡沫具有更高的检验势，并且能更早地事前预警泡沫；在对中国股票市场主要指数2000~2015年的泡沫检验中，新方法能判断泡沫的生成时间和破灭时间，发现上证指数和深圳成指的泡沫具有较强的联动性。     

基于马尔科夫模型的我国金融系统性风险预警研究

为推动我国金融系统性风险预警研究,在分析金融系统性风险的传导路径、借鉴国际经验的基础上,综合考虑金融系统内外部因素,重构符合我国实际的金融系统性风险预警指标体系,并合成包含资产泡沫、货币危机、外汇市场和其他共四个金融压力指数的金融综合压力指数.选取2001年～2016年历史数据,采用马尔科夫区制转移模型与主成分分析法相结合,对我国金融系统性风险预警进行实证分析.结果表明,该方法有效识别了该时期高风险时间点;预测结果有效验证了我国2017年处于较低的金融系统性风险状态.揭示了房市泡沫调控、银行信贷管理、实体经济管理体系不完善、消费投资需求疲软等问题是引发我国金融系统性危机的隐患.     

货币危机早期预警系统

提出基于综合指标的多时标预警流程,对预警流程进行逐层细化和扩充,将整个流程划分为长期、中期和短期预警三个层次,根据形势变化引入了多时标和扩充观测指标集的方法,尽可能提高系统洞察市场变化的能力,以适应不同波动状态下的监测与预警需求.在预警指标的选取上从三个层次构造预警指标体系,并将新的预警机制应用于1997年亚洲货币危机的实证研究.结果表明,该流程具有较好的预警能力.     

基于GD-FNN的股票市场泡沫模型

针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性, 构建一种基于预测的股票市场泡沫模型. 以上证指数为研究对象, 在价格和成交量的基础上, 将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入泡沫模型指标体系, 并对指标体系中各变量之间长期均衡关系和因果关系进行数量分析. 在此指标体系下, 构建向量自回归模型(VAR)模型衡量股票市场基础价值, 并据此分析宏观经济指标对市场的影响; 同时构建基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型(GD-FNN)对上证指数进行拟合预测作为股票市场的市场价值, 并通过GD-FNN模型提取的模糊规则对股票非线性系统运行模式进行分析. 最后, 根据预测的股票市场市场价值与基础价值之间的偏差计算泡沫度, 并提出相应的预警策略.     

一类均值随机跳跃型广义Vasicek模型

根据中国债券市场的特点构造一个新的利率模型.模型假定1年期储蓄存款利率服从跳跃过程,它决定了1年期市场利率的均值水平,并假定1年期市场利率是决定市场利率期限结构的另外一个状态变量,服从Vasicek模型.文中给出了该模型下市场利率期限结构的分析表达式,并以1998年至2007年的利率期限结构月度数据为样本,利用MCMC方法对模型进行了实证分析.模型能够很好地拟合市场利率期限结构样本观测值的均值,标准差,并能拟合偏度,峰度和序列相关性水平.     

基于马尔可夫毯时序回归模型的房地产板块指数预测

房地产板块是中国股市的核心行业板块，房地产板块股价指数走势的分析有助于对中国股市态势的正确把握. 针对行业板块之间的相关性难以发现和房地产板块股价指数难以有效预测的问题，基于股市行业板块之间指数波动的相关性，利用马尔可夫毯学习算法选择与房地产板块相关的行业板块，通过因果分析避免现行方法中选取相关板块的主观性；进而，利用Granger因果检验从中选择与房地产板块存在时序因果关系的板块，从而构建房地产板块的向量时序回归模型，实现对房地产板块股价指数的有效预测；最后，通过脉冲响应和方差分解对模型进行分析. 对于上证股市所进行的实验比较和实证分析的结果表明，该方法能有效预测房地产板块股价指数的走势.     

北京市土地拍卖溢价实证检验

地方政府过度追求土地财政, 全国各地拍卖土地催生"地王现象", 土地拍卖产生过高拍卖溢价. 选择北京市2003-2010年出让的住宅以及商业用地, 运用特征价格模型实证检验土地拍卖溢价的影响因素. 研究发现土地用途、容积率、方位、竞得人性质和区位是土地拍卖溢价的显著影响因素; 与私有房地产企业相比, 国有房地产企业对土地拍卖溢价的影响更加显著; 2009年, 中国应对金融危机的部分"救市"资金通过国有企业流入土地市场, 推动了土地价格上涨.     

区域房地产市场四方有限理性博弈研究

基于有限理性、适应性预期和非均衡市场,建立区域房产商、地方政府、金融机构和购房者之间的动态博弈模型,并运用博弈论、动力系统理论和数值模拟、延迟反馈控制方法对博弈的动态演化进行分析.结果表明,在市场供求非均衡下,有限理性的房地产市场主要四方主体可通过动态重复博弈达成渐近稳定的Nash均衡;购房者刚性需求占比、土地整治成本率、城镇化率、土地财政依存度和房屋租金率的升高,会推动房地产行业均衡供给、需求和价格上扬;房产保有税率、二次交易税率和房产投资机会成本率的上升,会促使房地产行业均衡供给、需求和价格下行;而房产商综合税负率的上升,则推高该行业的均衡需求和房价.建议中央政府房地产市场调控政策不要直接着眼于供给、需求和房产商税负,应从城镇化、土地财政、房产保有税、二次交易税费、投资机会成本和保障房建设着手,调整各方预期,以市场主体自我调节来实现房地产市场的健康可持续发展.     

基于TEIl＠I方法论的房价预测方法

以汪寿阳等(2005)提出的TEI@I方法论为指导,提出房价预测的研究框架.根据研究框架中对小样本数据的处理方法,首先基于粗糙集理论对114个影响房价的指标进行筛选,采用时差相关分析得到先行指标,分别建立回归模型和灰色模型预测季度房价,最后用小波神经网络进行误差校正,得到2006年4季度和2007年1季度全国商品房销售价格将分别同比增长6.88%和6.64%.由于房地产投资是预测房价的重要指标,文中以"国八条"为例用标准事件分析法分析政策对房地产投资的影响,得到"国八条"对房地产投资和房价上涨均有显著的抑制作用.     

市场不确定性对住宅开发项目上市时机的影响

实物期权理论认为,市场不确定性能够延迟房地产开发项目的上市时间.基于全国主要城市在2006和2016年间商品住宅开发项目的土地购置和项目上市记录,本文建立久期模型分析住房价格增长波动率和其他因素对项目上市时间的影响规律.实证结果显示,市场不确定性能够显著延迟项目的上市时间,但在高房价水平下这种延迟效果较为有限;此外,项目和企业特征也会显著影响项目的上市时间.该结果表明,房地产企业"高价拿地+捂盘惜售"的策略并不能从实物期权理论中得到充分的支持,是一种高风险的投资行为.     

Quantifying the Indirect Benefits of Transport Infrastructures and Value Capture Ways in Transportation

1. INTRODUCTIONA metropolis is a dynandc system thected by many elements. In this dynamic system, transportation and landuse are two key elernents to which mally social and econoIIilc problerus in metropolis are related. These twoelemeots are the cause and effect of Problerns faced by some metropolises in China, such as trdri congestion,excessive agglomeration of economic activities. One effective way to solve u-rban probIems in China is to studythe reIationship between transportatiOn …     

我国房地产企业最优资本结构模型的仿真分析

结合我国房地产企业融资负债的特点,基于资本结构理论和期权定价理论量化负债的收益与成本,构建考虑无息负债影响的数理模型,确定房地产企业的最优资本结构,并对其进行仿真模拟.研究结果表明:有息负债利率、公司所得税税率、无风险利率、有息负债占比与房地产企业最优负债率正相关;房价年均增长率、企业资产年波动率与房地产企业最优负债率负相关;随着负债期限的增加,房地产企业最优负债率逐渐降低.     

西安市住宅房地产价格传导机制研究

本文利用蛛网模型这一数学工具,从研究房价着手,特别是从房价变化的传导机制着手,建立了西安市住宅房地产市场供求关系的传导机制模型,通过分析得出结论,西安市商品住宅市场供求关系中的价格传导机制存在不稳定因素,呈现出正反馈式的发散特征,但目前西安市房地产市场在快速增长的基础上,继续保持稳定、快速、健康发展的态势,市场形势良好。另外,通过对房地产市场供求分析预测了住宅房地产的销售前景,并且,提出了稳定房地产市场的对策。     

我国信贷资金流入股票市场、房地产市场的实证估计

以贷款总额、M2、工业增加值、CPI为变量,构建VAR模型,对我国曾出现的信贷资金流入股票、房地产市场的数量进行实证估计.模型以经济理论为基础, 在通过经济检验和统计检验的基础上,对信贷资金流入股市房市的数量做出估计. 实证结果表明:2007、2009年有大量的信贷资金流入股市房市,并且2007年底股市见顶前最后几月不断有场外资金流入;模型还探讨了资金从股市房市中流出的情况,发现2005年有大量资金从股市房市中流出,特别是2005年股市见底前最后几个月资金持续从市场中流出.基于模型的估计结果,能够对过去几年我国经济中的一些重要现象做出更好的解释.另外将模型应用于股市资金流向的监测, 利用监测结果模拟了一个趋势投资,回溯检验发现趋势投资收益远强于市场表现.     

基于时空模型的区域房地产价格扩散效应研究

文章通过研究区域房价的扩散效应来把握我国区域房地产市场的波动规律.采用价格扩散模型及时空脉冲响应函数对全国30个省市自治区2001M1-2014M12的房价进行实证,重点考察了北京、上海、海南和浙江四个主导区域房价变动对所有区域房价的影响,结果表明:1)北京房价变动的影响,主要是向华北、西南和西北地区扩散;上海房价变动的影响,主要是向华东、西南、华北和华中地区扩散;海南房价变动的影响范围较小,主要是向华东地区扩散;浙江房价变动的影响,主要是向华东、西南、西北地区扩散.2)目前对区域房价的直接调控可能比通过别的区域房价来影响的间接调控更有效;即使海南区域房地产泡沫破灭,短期内也不一定能引发全国性的房地产市场危机.3)在调控方面,对北京的房价调控应是持续性的,对上海、海南的房价调控可以是阶段性的,而对浙江房价的调控应该谨慎.