房地产市场发展和经济增长间的因果关系——对我国的实证分析

随着我国市场化进程不断深入，房地产业越来越成为推动我国经济增长的重要因素，但国内尚无有关房地产市场与经济增长关系的实证研究。本文通过基于Panel数据的Granger因果检验模型．发现1994到2002年间我国区域房地产市场的发展与经济增长之间存在着双向因果关系。这为我们处理房地产市场的发展与经济增长的关系提供了科学依据。     

中国股市价格—交易量的线性及 非线性因果关系研究

实证研究了沪市和深市价格和交易量之间的线性和非线性因果关系, 研究结果表明, 两 个市场之间存在着收益对交易量的线性Granger 因果关系和双向的非线性Granger 因果关 系. 在经过周末效应和GARCH 模型调整之后, 沪深两市量价之间的非线性因果关系消失了     

中国股市价格-交易量的线性及非线性因果关系研究

实证研究了沪市和深市价格和交易量之间的线性和非线性因果关系,研究结果表明,两个市场之间存在着收益对交易量的线性Granger因果关系和双向的非线性Granger因果关系.在经过周末效应和GARCH模型调整之后,沪深两市量价之间的非线性因果关系消失了.     

农业生产与财政支出的因果协整关系分析——以河南省为例

以河南省为例,利用协整理论和Granger因果检验方法实证了农业生产和农业财政支出之间的数量和因果关系。结果表明,农业生产与农业财政支出之间存在长期的数量均衡关系,也存在双向的Granger因果关系。因此提出了相应的政策建议。     

我国股票市场与房地产市场的关系分析

本文采用2000年—2009年的季度时间序列数据,建立VAR模型,通过脉冲响应函数分析和Granger因果关系检验,分析了我国股票价格波动与房地产市场的关系,得到的结果表明股票市场是房地产市场的格兰杰原因,并且二者之间存在长期的协整关系。     

全球主要股市间信息溢出的变异性研究

使用线性与非线性Granger因果关系检验对不同阶段的全球主要股市间(包括美国、英国、日本、香港以及中国大陆)均值(收益)以及波动(风险)溢出效应及其变异性特征进行实证分析.研究发现:股市间的均值和风险溢出具有非线性特征;全球股市信息与风险联动性、互动性不断加强,传导路径也更加复杂;中国大陆股票市场在开放度、信息传导效率以及国际影响力方面朝着良性方向发展.     

基于面板数据的风险投资与区域创新因果关系研究

本文采用面板的Granger因果检验,对1997-2008年间我国24个省市自治区风险投资与创新之间因果关系进行的实证研究结果表明,风险投资和专利授权均是一阶单整变量;且Kao检验、Johansen Fisher检验和Pedroni检验的协整检验结果也十分显著。这不仅说明了风险投资和专利授权变量间存在长期稳定的均衡关系,而且还验证了"风险投资先于创新"假说的成立。但却没有发现"创新先于风险投资"的显著证据。     

基于VAR模型的中国沪铜期货市场分析

本文基于协整分析、Granger因果检验、VAR模型、方差分解等计量分析方法对中国沪铜期货市场及铜现货市场之间的关系进行了深入的研究.结果显示：沪铜期货市场与现货市场之间具有长期均衡关系,铜期货价格具有较好的价格发现功能.     

钢材期货价格发现功能研究——基于印度市场信息共享模型的分析

本文借助于Tohamen协整检验、Granger因果检验、信息共享模型、方差分解等方法进行多层次实证研究,定量地刻画出期货市场在价格发现中作用的大小.研究结果显示:印度板材期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系,在价格引导上仅存在现货对期货价格的单向引导关系,期货对现货没有引导关系;通过方差分解发现,现货市场在价格发现功能中处于主导地位,说明印度钢材期货市场效率有待提高,板材期货没有实现其应有的价格发现功能.     

交通运输需求与国民经济发展关系的实证分析

本文通过协整关系、Granger因果关系的检验,对交通运输业与国民经济的关系进行了实证分析.结果表明货运量和 GDP 之间存在长期均衡关系,且货物运输发展对整个国民经济有促进作用     

房地产价格在宏观经济中的加速器作用研究

根据"金融加速器"理论,房地产价格的变动会对宏观经济产生"加速器"作用。本文构建了包含金融加速器的一般均衡模型,通过模拟外生冲击下房地产价格对宏观经济的影响,并与不含房地产加速器的经济情况作对比,验证了我国的房地产价格变动对宏观经济确实存在"加速器"的作用,并具体分析了这种作用的具体表现形式。     

基于二手市场与理性预期的房地产市场机制研究

尝试研究近年来我国房地产价格不断剧烈波动背后的市场机制.通过构建包含投资效用、二手市场、预期、政策冲击等因素的动态模型,揭示动态的房地产市场机制.研究结果表明,短视预期效应会加剧房价波动,而理性预期却是房价的自动调节器.一旦房地产市场中短视预期效应大于理性预期效应,房价暴涨或暴跌的"棘轮效应"则无法在短期内逆转.这可能...     

中国和香港房地产泡沫度的实证研究

当前我国房地产泡沫的严重程度成为人们关注的焦点,本文将引入金融中介之前的、一般竞争均衡状态下的房地产价格作为房地产基本价值,实证研究了中国和香港的房地产泡沫度。结果表明,与香港楼市高峰时相比,当前我国总体上的房地产泡沫度并不高,还不足以对我国房地产市场现阶段的健康发展带来严重危害;我国内地省市的房地产泡沫度一般较低,一些沿海地区的房地产泡沫度相对较高。指标法的分析结果进一步支持了上述结论。     

房地产价格波动与金融脆弱性:——基于中国的实证研究

最近的研究表明,房地产市场价格波动与金融脆弱性有着密切的联系。本文从房地产价格波动对金融脆弱性的影响这个视角,通过选取宏观经济面和微观金融两个层次的六个指标编制衡量我国脆弱性的指数,并建立向量自回归模型对房地产价格波动与金融脆弱性进行定量分析。实证结果表明:金融脆弱性与房地产价格波动存在着双向的因果关系;房地产价格波动在较短期内对金融脆弱性有一定负向影响,随后对其有正向影响;对于房地产价格波动的冲击,银行部门对其的反应更加敏感,且在较短期内房地产价格波动对宏观经济与银行部门有一定的积极影响,但是随后会加剧其脆弱性,且对宏观经济的影响程度相对较大。     

房地产市场的生存均衡

研究房地产市场的 Walras均衡问题 .首先建立了房地产市场的静态模型 ,定义了房地产市场的可生存 Walras均衡 ,并证明了其存在性 .其次 ,给出了房地产市场的微分包含形式的动态演化模型 ,利用生存理论证明了在一定条件下房地产市场的可生存动态均衡是存在的 .最后 ,对我国房地产市场的发展状况进行了分析 ,并提出了一些建议     

基于指派博弈的房地产市场运行机制研究

针对目前房地产市场的特点,以博弈论为工具分析了房地产市场参与主体的行为。首先,建立基于政府、开发商和消费者三方指派博弈模型,对三方指派博弈的核心可能为空的情况,提出了改进的核心法,并在此基础上给出了补偿金制度的设想。随后,建立仅针对开发商和消费者的二方指派博弈模型,并与三方指派博弈模型进行对比分析,论证了政府不直接参与房地产市场交易而由市场自身发挥主导作用的合理性。最后,举例进行了分析说明,并给出了相关政策建议。     

商品房市场顾客感知价值研究

结合商品房市场消费的实际特点,构造了以顾客感知价值为内生潜变量,以价格、感知质量为外生潜变量的商品房市场顾客感知价值模型.在此基础上,根据抽样调查结果,运用基于偏最小二乘的结构方程基本原理,采用递归迭代方法对模型进行了系统全面的拟合分析与统计检验.最后,结合通径系数与因子负荷系数的具体数值,分析了影响顾客感知价值的主要因素及其特征.     

金融发展与经济增长关系的理论与实证研究——基于中国省际面板数据的协整分析

本文推导了存在金融中介的情况下稳态经济增长的路径,阐述了金融发展对经济增长正向推动作用的理论依据。根据中国省际面板数据,采用面板单位根、面板协整和向量误差修正模型实证分析了金融对于中国经济增长的影响。研究表明,金融发展程度是经济增长的Granger原因,经济增长、固定资产投资、劳动力投入和金融发展之间存在显著的协整关系。从完全修正普通最小二乘回归和向量误差修正模型的结果来看,金融发展对经济增长具有明显的正向推动作用。     

基于Copula模型的商业银行碳金融市场风险整合度量

目前低碳经济已经成为转变经济发展方式的战略措施之一, 碳金融业务逐渐成为金融机构助力低碳经济发展的重要金融创新领域, 而风险控制问题始终是影响金融创新成败的关键。目前中国的碳金融市场以清洁发展机制(CDM)下商业银行参与的间接金融为主导, 商业银行参与碳金融业务面临国际碳价波动、碳交易结算货币汇率波动等诸多风险, 且多源风险因子之间具有业务共生性和复杂相关性。论文选取2009-2012年美国洲际交易所(ICE)的核证减排量CERs期货价格和欧元兑人民币汇率价格作为金融时间序列的样本数据, 探究运用ARMA-GARCH模型分别刻画碳价风险和汇率风险特性的方法, 研究处理风险因子间的非线性相关关系的Copula函数方法, 构建Copula-ARMA-GARCH模型并利用Monte Carlo模拟计算碳市场多源风险的整合VaR。实证发现:碳金融市场收益率具有波动聚集性和异方差特性;潜在的碳价风险要高于汇率风险;若忽视不同风险因子之间的相关性会高估碳市场风险;政府汇率监管在一定程度上降低了碳市场的风险。研究贡献在于探究符合碳金融资产风险特征的多源风险整合度量技术, 为商业银行有效控制碳市场风险、促进碳金融创新提供理论依据。     

市场流动性与市场预期的动态相关结构研究——基于ARMA-GJR-GARCH-Copula模型分析

本文在兼顾"时间尺度"和"价格尺度"双重因素下构建了标准化的市场流动性测度,并利用时变信息熵方法提出了一类市场预期的新指标。将ARMA-GJR-GARCH模型与时变Copula模型相结合分析了市场流动性与市场预期之间的动态相关结构。利用2009年1月~2014年9月中国股市日度数据进行实证分析,结果表明:市场流动性和市场预期存在较明显的持续性和负向"杠杆效应",通过LL、AIC和BIC三种准则比较发现时变正态Copula模型的拟合效果最好,时变相关性分析说明市场流动性和市场预期长期内保持着负相关的总体态势,欧债危机期间时变相关系数在正负状态间转换频繁,其相关结构出现了几次较大的变点,但正常时期两者之间的相关程度并不显著。该结论对于监管部门在危机期间及时引导市场预期,增强市场流动性从而减少危机传染和缓释金融风险非常重要。