中国博士后科学基金(200902031)
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
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- 发文基金：中国博士后科学基金教育部人文社会科学重点研究基地度重大研究项目更多>>
- 相关领域：经济管理更多>>
- 住房市场模型研究——基于非稳定时间序列的FM-OLS估计被引量：3
- 2010年
- 通过对住房市场进行系统分析,提取影响房价和销售额的主要变量:房地产开发国内贷款、已开发的房产当前的存量、住宅施工面积、金融机构中长期贷款、储蓄存款余额和宏观经济环境变量GDP,建立住房市场房价与销售额回归模型。并通过FM-OLS方法对非平稳时间序列回归模型进行估计和统计推断,解决了传统OLS方法无法对非平稳时间序列回归进行统计推断问题,避免了对数据差分平稳化处理导致的信息丢失及回归系数不易解释的问题。实证结果表明房价和销售额受宏观经济环境GDP影响显著,房屋存量在方程中的表现揭示了中国房地产市场房地产开发商囤积房源和减少供给量导致住房市场价格持续上涨的现象。最后,通过与ARIMA模型拟合效果进行比较,证明了模型的拟合效果更优,更能体现市场的真实情况。
- 刘丹莫迪
- 关键词：住房市场
- 房价宏观风险度量方法研究被引量：2
- 2010年
- 房地产市场对宏观经济、金融稳定具有重要影响,但目前国内外没有关于基于宏观经济运行的房地产市场风险的定量度量工具和方法。本文从宏观经济风险管理和金融系统风险管理的角度,借鉴金融风险度量工具VaR的概念提出HP-at-Risk的概念,建立了度量基于宏观经济运行的房地产价格波动风险的分析框架,通过基于产出的风险和基于物价指数的风险两个指标,分别度量其超出实体支撑的风险和市场局部失衡的风险。
- 刘丹张中铭
- 关键词：房价波动房地产市场泡沫
- 基于时空模型的中国房价收入关系研究被引量：5
- 2010年
- 不同地区的房价受地区特定因素和社会普遍因素影响具有异质性和非独立性。本文同时考虑各城市房价、收入的异质性和非独立性,对中国中东部地区25个主要城市进行房价与收入的面板时空模型的估计与检验,克服了传统方法在模型估计和单位根检验时没有考虑变量非独立性而产生的谬误。实证结果表明中国房价和居民可支配收入协整。通过因子载荷估计发现目前全国范围已出现泡沫迹象,杭州,宁波房价泡沫最严重。同时指出在衡量房地产市场是否存在泡沫时,房价收入比指标为非稳定序列,用此指标来衡量是否存在房地产泡沫缺乏依据。
- 刘丹霍德明
- 房价泡沫下GDP风险值的实证研究
- 2010年
- 文章通过研究GDP缺口时间序列数据,发现其具有和金融市场回报序列相同的统计特性,因此将金融风险度量技术——VaR技术扩展用以度量GDP风险值。由于房价泡沫会对宏观经济运行造成巨大的影响,通过度量GDP风险值发现在房价泡沫影响下,4到8季度后的风险值会被低估,12季度后恢复正常;而泡沫一旦破裂,造成的GDP风险和成本是巨大的,并且会引发长时间的经济衰退。因此,宏观政策制定者尤其是央行要考虑资产价格泡沫的影响,采取积极的政策响应,适当的采取金融约束来抑制泡沫的膨胀从而减少宏观经济风险。本研究立足中国市场特点,给出确定性建议,认为控制泡沫至关重要的在于前期融资、供需双方调节和整体市场的平稳。
- 刘丹
- 关键词：VAR房价泡沫
