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。     

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.     

我国宏观经济-房地产动态可计算一般均衡模型研究

基于动态可计算一般均衡(CGE)模型对政策进行外生模拟,可以对中长期内政策实施后的宏观经济效应进行预测,从而据此为政策的制定、实施提供科学参考.通过引入存量住宅部门定义,对我国存量住宅的相关数据进行估计,建立了我国宏观经济-房地产动态可计算一般均衡模型,为房地产市场相关政策的效应分析提供了一个具有较强通用性的研究工具.之后,以新建3600万套保障性安居工程计划为例,示范了如何将政策量化为模型的外生冲击,并模拟了该政策实施后的经济影响.相较于传统的动态CGE模型,该模型将存量住宅市场的供给与需求均衡考虑进了模型体系中,基于该模型框架,可以比较全面地考察相关政策措施对宏观经济及房地产市场的影响.     

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.     

基于UML的弹道导弹预警仿真系统建模

采用UML构建了导弹预警仿真系统的用例模型、实体结构模型、实体行为模型和系统逻辑结构模型。通过综合运用SQL、VisualC++、STK和Matlab等软件功能,实现了这个以预警任务规划和传感器调度为亮点的导弹预警仿真系统。该仿真系统兼具多重功能,可模拟导弹攻防、模拟导弹发射和导弹预警不确定因素、优化预警装备部署、评估预警系统效能等。     

基于灰色预测与模式识别的企业危机预警模型研究

针对当前大部分企业危机预警模型只能报警,不能预测的现状,提出一种基于灰色预测与模式识别的预警方法.该方法首先对企业运营的单项特征指标建立灰色模型,其次将所有指标的模型组合起来,构成系统状态方程进行预测,然后利用模式识别的方法对预测结果进行分类,判断企业的危机状态,最后用实例验证该模型的有效性.     

城市房价为何不同:公共服务对房价的影响

本文研究城市基本公共服务差异对住房市场的影响,实证考察城市基本公共服务在住房市场发展中的作用及其影响机制.本研究基于2006-2014年我国29个大中城市的基本公共服务数据,采用熵值法计算出各城市每年的基本公共服务指数,并运用面板回归模型实证分析了城市的基本公共服务对商品住宅销售价格的影响.研究发现,医疗资源对住房市场的影响十分显著,对于一线城市更是如此,医疗资源的集中是引起一线城市商品住宅销售价格上涨的重要因素.本研究的政策含义在于,合理统筹医疗、教育等资源,推动区域基本公共服务均等化,有利于促进我国住房市场健康发展,有利于构建住房市场以及房地产市场长效调控机制.同时,统筹城市公共服务和制定房地产调控政策应做到因地制宜、因城施策.     

基于MCS的房地产开发企业土地储备系统决策研究

从库存系统角度出发,分析房地产开发企业在可持续经营目标下,影响土地储备规模的因素,并建立土地储备规模的安全区间决策模型。在研究方法上,采用了蒙特卡罗模拟决策方法,并通过对万科的实证研究验证了模型的可行性,模拟计算得出了适合房地产开发企业的土地储备规模以及当月需进入开发的土地储备量。本研究建立的模型可为房地产开发企业在变化的市场周期中进行动态的土地储备决策提供科学辅助手段,以减少企业的土地投机行为,促进土地市场健康有序发展。     

基于系统动力学的空管安全风险情景预警决策模型仿真

针对空中交通管制安全风险预警决策呈现的复杂性和非程序性特点,在比较分析系统动力学在预警决策应用方面优势的基础之上,以流图为基础建立起管制安全风险的动力学预警仿真模型;在模型假设和变量边界确定的基础上,确立了管制指挥安全风险因果关系图和空管安全风险系统流图;使用Vensim软件对空管安全风险预测及预控策略优选过程进行模拟仿真,模拟结果验证了当前空中交通运输流量增长这一情景下的风险预警决策过程,有利于空管安全风险管理过程中提高预警效能。     

银行间网络模型与系统风险的分布式预警策略

通过对真实银行间借贷行为的数学抽象,建立了一个动态的银行间借贷网络模型.利用该模型,在计算机平台上,可以模拟仿真银行间市场.仿真的银行间市场能够展现出银行间资金流动等诸多规律,并能够用于研究银行间的流动性保护以及潜在的风险传染等规律性问题.同时,提出了分布式的银行间风险传染预警策略.利用分布式方法,将每家银行的风险特征映射成银行系统整体风险预警值,能够有效的解决中央预警方式的时滞性问题.仿真实验结果表明,银行的违约和风险传染并不是突发的,而是银行系统的风险累积的结果;分布式预警策略反映了银行系统内风险的累积过程,能够很好地预警银行系统性风险.     

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.     

市场势力对新建商品住房溢价的影响:基于北京市微观样本的实证检验

对于市场结构的微观研究一直是住房市场研究的重要方向之一, 而国内新建商品住房市场由于开发商集中供应的特点, 决定了研究卖方市场势力程度及其影响规律的重要性. 论文利用北京市新建商品住房市场微观数据, 测算了1029个新建商品住房项目的需求价格弹性和其中494个弹性项目的Lerner指数, 得到了北京市新建商品住房市场垄断程度的空间分布情况, 并在此基础上实证检验了新建商品住房项目市场势力对住房交易溢价水平的影响. 实证结果表明, 市场势力每提高1%, 新建商品住房的交易溢价将平均提高0.83%, 且该结果对不同子市场具有良好的稳健性. 此外, 论文还从需求价格弹性角度解释了开发商"捂盘惜售"现象.     

股指期货操纵预警的Logistic模型实证研究

通过建立Logistic回归模型判别股指期货被操纵的可能性,将股指期货是否被操纵的问题转化为根据一定时期内股指期货市场的波动性以及流动性指标计算股指期货在一定时间内被操纵的概率,建立了股指期货操纵事件的预警模型.选取香港恒生指数期货操纵时段和对应的非操纵时段,进行了预警模型的实证检验,证明了该模型可以对股指期货操纵事件起到较好的预警作用.研究发现,在股指期货市场中,操纵期与非操纵期的交易量和空盘量显著不同,而反映市场波动性的收益率指标的变化并不显著,对操纵行为是否发生可以使用空盘量和交易量构建模型进行判别.Logistic模型可以很好的识别股指期货市场上的操纵行为,在进入操纵期以后,根据模型计算出的操纵事件的发生概率发生了显著的变化.     

北京市经济适用住房供给规模影响因素的实证分析

选择采用相关系数分析和主成分分析相结合的实证研究方法对北京市经济适用住房供给规模影响因素进行实证分析.通过研究确认:1999年至2007年间影响北京市经济适用住房竣工面积的因素可以归结为三个方面,即居民住房需求规模、居民收入水平不均衡程度和商品住房供应规模.这表明:这一期间北京市经济适用住房供给规模具有明显的"以需定供"的特点.北京市在未来一段时间内,保障性住房资金和土地的投入量应该与国民经济和居民消费保持相对同步甚至是更快的增长,才能逐步弥补供需缺口.     

面向特征因果分析的CFW-Boost企业财务风险预警模型

当前多数模型一般以单类特征进行财务预警，缺乏多类特征为背景的预警分析，模型的预警准确率及鲁棒性也有待进一步提高。以财务指标及非财务指标构建多类财务特征的前提下，結合特征因果关系集成多棵CART树构建得到CFW-Boost，并利用其他预警模型，对比训练并实证分析CFW-Boost的表现，发现：CFW-Boost对比其他模型，准确率更高、预警表现更稳定；CFW-Boost模型通过特征因果分析降低特征维度，能够很好地避免特征冗余造成对模型鲁棒性的影响；CFW-Boost最优维度的数值最大，表示CFW-Boost相比于其他模型，在高维特征中优异性更强。本文提出的CFW-Boost经实证符合市场规律，可为企业及市场监督部门提供有益参考。     

Localized or Regional? Urban Housing Policy Spillover in China's Urban Agglomerations 2010–2018

Spatio-temporal model and event analysis were integrated in this paper, with 156 prefecture level cities' housing transaction data and 167 items policies proposed by 10 central cities between January, 2010 and December, 2018 as samples. This paper studied the regional and cross-regional spillover effects of central cities' urban housing regulation policies to the peripheral cities in the scope of urban agglomerations, as well as the policy-driven interactions of different regional real estate markets. The results indicated that: China's regional housing market has obvious characteristics of policy orientation, of which the regulation measures on some central cities can affect the residential market and produce certain spillover interference on the market fluctuations of peripheral cities in time and space dimension. When geographical factor was considered, the 10 central cities had different degree of policy spillover effects caused by distinct policy types in their respective urban agglomerations. When ignoring spatial factors, restrictive policies in Beijing, Shanghai, Zhengzhou, Xi'an, Wuhan and Shenzhen had significant cross-regional spillover effects and drove the surrounding housing markets to have geared interactions, which to a certain extent revealed the flowing way of population and wealth in China's regional economy during the past dozen years.     

政府土地供应决策中等待期权的实证检验

论文实证证明了在我国城镇现行土地供应和管理的制度背景下, 地方政府在土地出让过程中拥有一定的等待期权. 根据等待期权的行权原理和一般性检验思路, 论文在久期模型的框架下构建了基于韦伯分布假设的最大似然实证检验模型, 并利用北京市居住用途土地出让数据和住房市场数据, 实证检验了北京市政府在土地出让过程中的等待期权特征. 实证结果表明, 北京市住房市场风险水平每增加1个标准差, 政府土地出让风险率将稳健地降低20%以上, 这一结论支持了在土地出让过程中政府拥有等待期权的假设.     

The Spatial Statistics Analysis of Housing Market Bubbles

With the incorporation of spatial statistic method, this paper constructs a state-space model of housing market bubbles, discussing the spatial pattern of housing market bubbles in China,and identifying the dynamic evolution process. The results show that: The bubbles of housing market walked along a path from low level to high level and then downsized to a low level during the period of 2009 and 2014, and the highest level stayed at 2011. From overall, the level of housing market bubbles had shown significant spatial autocorrelation and spatial agglomeration. In detail, the direction of North-South in China showed the inverted U shape, i.e., Central region was with high bubbles, and two ends contained low bubbles; from East-West direction, the East had high bubbles and the West contained comparatively low bubbles. Local spatial test indicates that there were some approximate spatial features in housing market bubbles among the adjacent regions. Observed from the level of housing market bubbles, China contained 3 plates: The first was the plate with low bubble level,including 3 provinces in North-East China(provinces of Jilin, Heilongjiang and Liaoning were included,but Dalian in Liaoning province was excluded; the second was the Central and West plate(the provinces of Yunnan, Guizhou, Sichuan, Guangdong, Guangxi, Hunan, Hubei, Gansu, Fujian, Jiangxi and Hainan were included in this plate), which was also featured with low bubble; and the third was Central East plate(provinces or provincial regions of Beijing, Tianjin, Hebei, Jiangsu, Zhejiang, Shanghai, Shandong,Anhui, Shanxi, Shaanxi and Inner Mongolia were included), which was characterized as high bubble region.     

带违约罚金的商品房预售合同

依据合同理论的分析框架,建立了一个带违约罚金的商品房预售合同模型,给出了最优合同条件,定义了商品房预售市场效率的度量。基于反设事实法的逻辑通过数值模拟发现,预售制度并非商品房价格上涨的重要原因,同期现房价格和市场预期房价增量对商品房价格上涨存在显著影响。