中国股票市场与房地产市场的联动关系

利用变点检验、线性和非线性Granger因果检验的计量方法研究了房地产市场化改革完成后中国股票市场和房地产市场的关系。实证结果表明:上证综合指数和国房景气指数均为分段趋势平稳序列,外生冲击对二者只有短暂的影响;从房改完成后的历史数据来看,房地产市场在一定程度上成为中国国民经济的晴雨表,正在完善之中的中国股票市场与宏观经济走势的联系仍不十分密切;两者的互动关系表现为股市是房市的线性Granger先导,而房市在一定程度上对股市有滞后的非线性Granger的引导作用。     

基于非参数回归的金融传染检验

本文借助特征函数的优良性质,基于非参数回归构造了金融传染的检验统计量.与现有文献相比,该统计量不仅避免了模型设定偏误问题,而且能够同时捕获线性和各种形式的非线性传染效应.在原假设成立时,该统计量渐近服从于标准正态分布.数值模拟结果表明,该统计量具有良好的有限样本性质,能够识别多种形式的非线性金融传染.本文进一步应用该统计量探讨了中国金融市场与东亚、拉丁美洲、新兴市场国家之间的传染效应,捕获了传统基于线性测度方法无法刻画的非线性传染效应,说明我国与这些金融市场之间存在显著的非线性传染效应.     

经济政策不确定性对航运市场与金融市场的长记忆联动影响

金融市场和航运市场是现代全球经济的两个重要组成部分,分别反映了资金流和物流的资源配置.本研究聚焦干散货、油轮和集装箱三大航运子市场,以全球前9大航运公司对应的国家股票指数和美元汇率代表金融市场,通过MVMQ-CAViaR模型刻画航运市场和金融市场之间的极端风险双向溢出效应.引入全球经济政策不确定性,通过DCC-MIDASCoVaR模型揭示经济政策不确定性对航运市场与金融市场长记忆联动性的风险传导机制,为掌握跨市场风险扩散规律、及时采取政策干预阻断跨市场风险传染提供理论依据.研究结果表明:金融市场对航运市场的极端风险溢出比航运市场对金融市场的极端风险溢出更强,经济政策不确定性对航运市场与金融市场长记忆联动性的下行风险溢出比上行风险溢出更强,股指市场比美元汇率市场的风险溢出更强.经济政策不确定性对航运市场与美国、中国、新加坡、瑞士及丹麦金融市场长记忆联动性的上行和下行风险溢出均较强,这揭示了一个事实,同时具备金融中心和航运大国特征的国家金融市场与航运市场的长记忆联动性更容易受到全球经济政策不确定性的影响.     

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。     

可变年金的定价与套期保值策略

研究基于中国目前金融市场发展情况下结构化产品可变年金中的隐含期权(GMIB)的定价方法的选择以及可能的套期保值策略.文章应用风险中性世界定价方法,针对三因子CIR利率期限结构模型及双指数扩散跳跃模型采用了无离散误差的蒙特卡罗模拟方法对GMIB定价,提出了扩展的GMIB的路径免疫套期保值策略,分析结果表明,这种套期策略具有鲁棒性,因此能对中国金融市场未来几年里设计与发行这一国外资本市场的较为活跃的嵌套GMIB类的产品提供一定的借鉴与指导意见.     

中国金融中心城市房地产价格与银行信贷的关系

首先探讨了房地产价格波动与银行信贷之间的关系,阐述了中国金融中心城市的特征及其房地产市场与一般城市的差异性.在此基础上,选取香港、北京、上海、深圳4个中国金融中心城市进行实证分析,运用多变量协整分析技术以及向量自回归模型,对金融中心城市房地产价格与银行信贷之间的关系进行实证检验.研究结果表明:各个金融中心城市房地产价格与银行信贷之间存在长期均衡关系, 其中,香港由于房地产融资渠道较多,其房地产价格和银行信贷之间的相互影响程度小于其他3个金融中心. 最后,建议应拓宽房地产企业融资渠道, 并完善住房保障体系.     

基于模糊回归分析的投资组合选择模型

近年来,在存在模糊性的金融市场中如何进行有效的投资组合管理吸引了学者们的关注,本文利用模糊线性回归对不同市场上长度不一致的股票数据进行了刻画和分析,并在改进的收益和协方差矩阵基础上构建了投资组合选择模型.算例结果表明,在股票数据长度不一致时,基于模糊回归分析的投资组合选择模型比截断数据的投资组合模型以及基于普通最小二乘回归的投资组合模型有更好的表现.     

基于变点CAViaR模型的中国房地产市场风险演化模式研究

利用申万一级行业-房地产业指数(200001~201501)数据,通过构建CAViaR模型来对我国房地产市场风险演化模式进行实证分析,研究结果表明:我国房地产市场受外部宏观调控政策冲击,自身走势存在多个突变点;房地产业在不同景气阶段内,其市场风险演化模式特征具有明显差异。总体上,非对称模型(AS)最适合用于刻画我国房地产业市场风险演化模式,而且我国房地产市场风险具有显著的自相关性,前期VaR值对随后的VaR值产生显著的正向影响。房地产市场对利空消息的冲击响应程度要显著大于对利好消息的冲击响应程度,具有显著的非对称性。在行业平稳发展时期,房地产市场对利空和利好消息的冲击具有对称性;在金融危机期间,房地产市场对利空消息的响应程度要大于利好消息,但在行业持续衰退时期,房地产市场对利好消息的响应程度就显著大于对利空消息的响应程度。     

信息不对称条件下房地产市场博弈序贯均衡分析

房地产市场是一个典型的信息不对称市场,本文以该市场中的政府、房地产开发商和消费者为研究对象,针对房地产商利用自身信息优势,影响消费者决策,以及该过程中政府监管是否到位这一问题,创建三方博弈模型。分析了市场各主体间的相互作用关系,并求得博弈模型的序贯均衡解。结果表明政府的策略决定了房地产开发商和消费者的最优策略,只有政府严格把关,市场才会朝健康的方向发展。     

房地产泡沫形成机制的系统动力学分析

在对房地产泡沫进行理论分析的基础上,根据系统动力学思想构建了房地产市场动态模型,并结合模型说明房地产投机性需求具有自我实现的特性,能够放大市场正常波动,特别是在市场存在需求缺口时会导致价格大幅上涨,从而形成了房地产市场泡沫。房地产供给方面存在的开工和建设延迟,以及销售延迟也是泡沫产生的客观原因。模型仿真中还发现,对市场冲击的正确认识和恰当的利率政策能有效抑制泡沫,反之则可能触发和加剧危机。     

中国商品住宅期房与现房市场的价格引领关系

相对于我国期房市场的巨大规模, 理论界对期房和现房价格相互关系的研究还不够深入. 借鉴金融期货和现货市场关系的研究方法, 同时考虑我国房价数据较短的限制因素, 采用商品住宅期房和现房价格省级面板数据建立VECM模型, 运用协整分析、Granger因果检验以及方差分解等方法考察我国期房和现房市场的价格引领关系. 实证结果表明, 我国期房和现房市场与期货和现货市场类似, 存在长期均衡关系和双向价格引领, 并且期房市场的价格发现作用大于现房市场.     

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.     

The Research on Financing Channels Innovation in Chinese Real Estate Industry

This paper is aimed at designing financing channels in Chinese real estate market. According to the information we grasped, this paper discusses the current and prospective real estate development. Meanwhile, the analysis of the financial channels in this industry and existing problems are made. Finally, this paper referred the successful experiences of some developed countries to conclude that China should cultivate advanced financial market providing as many instruments as possible to disperse current risks in real estate market.     

房地产对金融体系风险溢出效应研究——基于AR-GARCH-CoVaR方法

金融危机对全球金融体系造成了巨大的影响,这使得各国研究者开始深入研究房地产部门与金融体系的这种连带关系所传达的信息,并思考应对之道. 本文首先从资产价格波动角度分析了房地产市场对金融系统的风险溢出的机制和传导过程. 在此基础上,本文首次引入AR-GARCH-CoVaR模型,估算了我国房地产市场对金融系统的风险溢出效应. 研究表明：银行将房地产作为仅次于制造业的第二大投资行业,银行房地产贷款额占总贷款额的20%左右,但这20%的贷款可能产生的风险却几乎相当于金融系统自身的系统性风险. 此外房地产部门对金融系统的风险溢出效应存在顺周期性,这表现为在2008年金融危机时房地产的风险溢出效应较大,而在2010年经济逐步恢复稳定时房地产的风险溢出效应较小.     

房地产市场预警调控系统的构筑技术要点及流程设计

在研究国内外房地产预警监控理论和实践成果的基础上 ,提出了体现我国房地产市场运行特点的房地产预警调控系统的技术要点 ,探讨了利用现代预警理论和方法实现房地产市场预警调控的系统运行程序和步骤.     

房地产市场信息不对称的动态博弈

通过对房地产市场信息不对称的动态博弈关系进行研究,认为目前我国房地产市场中出现问题的根本原因在于信息不对称及诚信缺失,信息不对称使得参与备方的机会主义行为盛行,正常的市场机制难以发挥应有作用.信息不对称前提下一对多的动态博弈模型能够解释目前房地产市场中出现与供求规律不相符的高空置率与高价格并存现象.研究认为,"双高"现象有利于重复博弈的开发商一方,其重要原因是讨价还价双方的信息不对称及地位不对等,使开发商具有充分的激励维持高价并在此过程中获得更多的利润,通过等待可以获得有关置业者更多风险偏好程度的信息,进而在讨价还价过程获得更多收益.信息在买卖双方之间传递的阻隔和不对称是房地产市场的普遍特征,是市场交易关系中所处地位不对等这一客观状况所造成的.为了有效地解决房地产市场的信息不对称问题,保障置业者合法利益,提高房地产市场效率,从政府、开发商和置业者等方面提出了解决房地产市场信息不对称的建议.     

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.     

中国金融市场的风险溢出效应研究——基于溢出指数和复杂网络方法

基于信息溢出视角,采用溢出指数和复杂网络方法,从静态和动态角度测度我国金融市场风险溢出的强度和方向,识别危机中的风险中心及演化.研究表明,我国金融系统风险溢出具有波动性、不确定性及不对称性,整体联动能力较强;各市场滞后效应明显;市场受到冲击时接受风险的程度与其对外溢出风险的程度呈相反变动趋势;货币市场尤其是回购市场是金融系统的风险中心,对外风险溢出效应最强,但在危机发生时相对减弱,而金属、股票、房地产等市场在危机时的风险溢出作用显著增强;债券和外汇市场被动接受风险的能力最强.     

国际股市联动条件下中国股市与汇市的非线性相依性关系研究

与以往仅对市场间相依关系进行静态、孤立的研究不同，基于全局化视角，在国际股市联动条件下研究中国股市与汇市间的相依关系。选取2006-01-04~2019-02-28沪深300指数、人民币兑美元汇率中间价、美国S&P500指数、欧洲STOXX50指数、香港恒生HSI指数、日本N225指数、英国FTSE100指数以及全球股市MSCI指数为研究样本，聚焦于2008年全球金融危机和2015年中国股灾两次极端波动事件，采用R-vine Copula方法研究国际股市联动条件下中国股市与汇市间的非线性相依关系，并构建参数动态化的动态R-vine Copula方法进行稳健性检验。研究结果表明：国际股市与中国股市和汇市之间分别存在着正向联动关系；在国际股市联动条件下，中国股市对汇市具有引导作用，且两者间的相依关系可以由资产组合平衡模型解释；中国股市与汇市在国际股市联动条件下间的相依关系弱于不考虑国际股市联动条件时的相依关系，且这种偏差在金融危机、股灾等极端波动后会显著增加。本研究对国际投资者合理配置资产规避风险、政府监管部门制定相关政策具有重要参考意义。