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.     

房地产泡沫检验的Switching AR模型

为检验理性泡沫，在放宽Norden的switching regression模型假设的基础上，提出了更为有效的switching autoregressive（AR）模型，并给出模型参数的估计方法以及泡沫检验方法. 运用2001年初到2011年末我国直辖市的房价数据构建该模型，实证分析表明：该模型比switching regression更有效；北京和上海的房价泡沫显著，天津和重庆的房价泡沫不明显；泡沫处于生 存状态的概率走势图表明，政府出台的房地产调控政策将北京的房价泡沫 挤出，但上海的泡沫未受影响. 此外，提出的switching AR模型也可用于检验其他资产价格中的regime switching泡沫.     

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。     

地产泡沫预警模型及实证分析

在短视的理性预期均衡(myopic REE)理论框架下,引入“负红利”的概念,证明土地价格在实际贴现率下是一个贴现鞅.利用1986年-1990年日本8个督道府剔除通货膨胀率之后的地价数据建立了一个地产泡沫预警模型,并对中国16个重点城市2003年和2004年地产市场的泡沫情况进行了实证分析.实证结果表明:2004年杭州、上海和沈阳存在着严重的地产泡沫;成都和重庆等地的地产市场有过热的迹象.地产泡沫预警模型对于防范地产泡沫的发生,促进中国房地产市场的健康发展具有重要意义.     

老龄化对房价的影响机制:基于中国的实证研究

随着我国逐渐步入深度老龄化社会,老龄化对房地产市场的影响将日益凸显.本研究系统分析了老龄化影响房地产价格的理论机制,识别与筛选出关键传导渠道,并基于我国31省市数据,采用面板模型及门限面板等计量模型进行验证.实证结果表明:老龄化对房价存在直接的负向影响,且在预期、人口规模、城镇化率、人均可支配收入促进房价增长的机制中存在负向调节作用;同时,经济发展及城镇化会在一定程度上缓解老龄化对房价的负向影响.老龄化对房价的负向影响是否胜过其他因素对房价的正向影响取决于我国目前所处的经济发展水平及城镇化水平.     

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.     

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.     

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。     

从众行为与投机性泡沫的关系研究

提出了一个从众行为与投机性泡沫的关系模型 ,并借助于计算机对从众行为与投机性泡沫的关系进行了动态模拟 .模拟结果表明 ,即使没有外因干扰 ,只要投机市场存在从众行为 ,市场价格就会出现无规则的波动 ,且市场上的从众行为程度越高投机性泡沫越大 .     

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.     

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.     

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。     

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.     

The Differentiated Effect of Administrative Policy in China's Housing Market——Based on the Heterogeneous Households Multi-Agent Model

Since 2010, Chinese government has introduced a series of administrative policies to limit speculation in the housing market to stabilize price fluctuations and keep the housing market in a healthy state of development. In order to investigate whether administrative policy can play its due role, this paper constructs a comprehensive bottom-up housing market heterogeneous households multiagent model(HHMAM) to undertake research on the differentiated effect of administrative policy in different cities. The empirical studies find that: 1) Administrative policy that increases interest rates will cause housing prices to continue to decline in the long term, but they will resume a rising trend after reaching the lowest point; 2) If the government cancels a property-purchasing limitation, housing prices will continue to rise; and 3) investors tend to invest in 1~(st)-tier cities due to the high demand and greater likelihood of appreciation in these cities.     

房屋价格与收入基本面关系研究

利用面板平滑转换模型对我国35个大中城市的房屋价格和收入基本面的关系进行研究，结果发现：房屋价格与工资收入之间存在显著非线性关系；房屋价格对工资收入的线性弹性系数约为0.602，即：平均工资上涨1个单位，房屋价格上涨0.602个单位，而非线性部分则每个城市各不相同；深圳、北京、上海、杭州等城市的房屋价格存在相对较大的非线性，与支撑房价的收入基本面背离较多，可能存在泡沫成分；在房屋改革初期我国房屋价格经历了一段房屋价格向收入基本面回归的过程，金融危机前房价出现了偏离收入基本面的现象，金融危机促进房屋价格向收入基本面靠近，但是金融危机后的救市措施和宽松的货币环境等因素再度导致房价偏离收入基本面.