【摘要】： 隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化，金融危機(jī)的頻繁發(fā)生，一國(guó)的宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定不但關(guān)乎本國(guó)的國(guó)計(jì)民生，對(duì)于世界任何一個(gè)經(jīng)濟(jì)體也至關(guān)重要。而房地產(chǎn)市場(chǎng)具有與信貸和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)相關(guān)性使得房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)直接影響金融系統(tǒng)穩(wěn)定，房地產(chǎn)市場(chǎng)惡性泡沫是導(dǎo)致金融危機(jī)的重要因素。鑒于此，本文站在宏觀(guān)風(fēng)險(xiǎn)管理的角度，本著風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生——風(fēng)險(xiǎn)度量——風(fēng)險(xiǎn)處置的思路，對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)尤其是住房市場(chǎng)進(jìn)行研究，在綜述當(dāng)前研究進(jìn)展基礎(chǔ)上，主要開(kāi)展了住房市場(chǎng)系統(tǒng)研究，住房市場(chǎng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型研究，房?jī)r(jià)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法和房?jī)r(jià)風(fēng)險(xiǎn)管理研究工作： (1)通過(guò)對(duì)住房市場(chǎng)進(jìn)行系統(tǒng)分析，將住房市場(chǎng)系統(tǒng)抽象為銀行、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商和購(gòu)房消費(fèi)者三部分主體，處在宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，它們之間相互影響共同決定房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格，同時(shí)受房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的反饋影響。通過(guò)選取體現(xiàn)系統(tǒng)中宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)環(huán)境和組成要素的5個(gè)主要變量進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)和線(xiàn)性Granger因果檢驗(yàn)，建立住房系統(tǒng)長(zhǎng)期均衡函數(shù)和短期動(dòng)態(tài)調(diào)整函數(shù)，揭示了住房市場(chǎng)各因素之間因果關(guān)系，從宏觀(guān)上揭示中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展的客觀(guān)規(guī)律。 (2)通過(guò)擴(kuò)展“金融加速器”模型到包含銀行、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商和購(gòu)房消費(fèi)者以及宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)環(huán)境在內(nèi)的住房市場(chǎng)系統(tǒng)，揭示了信貸對(duì)住房市場(chǎng)的投資和消費(fèi)的放大作用。通過(guò)實(shí)證研究得出目前中國(guó)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商投資的邊際預(yù)期收益率為2．82％，如果預(yù)期收益率大于此臨界收益率，則會(huì)考慮投資；確定了影響此邊際預(yù)期收益率的參數(shù)是：貸款利率、外部融資比率和抵押貸款率，宏觀(guān)政策制定者可以通過(guò)調(diào)整這些參數(shù)提高邊際預(yù)期收益率抑制投資沖動(dòng)。研究改變了目前由于數(shù)據(jù)有限性帶來(lái)的對(duì)于中國(guó)住房市場(chǎng)缺乏系統(tǒng)性定量研究的現(xiàn)狀。 (3)通過(guò)建立代表銀行、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)和購(gòu)房消費(fèi)者資產(chǎn)規(guī)模及相互交易關(guān)系的靜態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型和反映購(gòu)房消費(fèi)者對(duì)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)擇優(yōu)選擇規(guī)律及企業(yè)退出機(jī)制的動(dòng)態(tài)演化模型，揭示了住房市場(chǎng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性特征和動(dòng)態(tài)演化規(guī)律。通過(guò)上海房地產(chǎn)市場(chǎng)交易變動(dòng)情況的動(dòng)態(tài)仿真表明模型可以很好的解釋大企業(yè)的規(guī)模效應(yīng)和在政策調(diào)整下小企業(yè)更容易被淘汰出局的客觀(guān)事實(shí)，體現(xiàn)出房地產(chǎn)企業(yè)與客戶(hù)群之間的動(dòng)態(tài)演化特性和政策變動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)的影響規(guī)律。研究提出的住房市場(chǎng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型為住房市場(chǎng)研究提供了新的研究方法，克服了以往研究模型由于數(shù)據(jù)有限性導(dǎo)致的房地產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)實(shí)證研究無(wú)法開(kāi)展而使得復(fù)雜系統(tǒng)過(guò)度線(xiàn)性化近似以及動(dòng)態(tài)性研究不足的問(wèn)題，并且在此基礎(chǔ)上開(kāi)展實(shí)證研究具有重要現(xiàn)實(shí)意義。 (4)通過(guò)房?jī)r(jià)波動(dòng)相對(duì)于GDP缺口和CPI波動(dòng)之間的對(duì)比關(guān)系合理地刻畫(huà)了房?jī)r(jià)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，反映出房?jī)r(jià)超出實(shí)體經(jīng)濟(jì)支撐程度和資源局部配置失衡程度，揭示了由于房?jī)r(jià)增長(zhǎng)超出實(shí)體而虛長(zhǎng)的財(cái)富最終會(huì)縮水而與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展相一致的運(yùn)行規(guī)律。通過(guò)對(duì)美國(guó)、英國(guó)、香港、日本的房地產(chǎn)市場(chǎng)的實(shí)證檢驗(yàn)，揭示了歷史上出現(xiàn)的典型的房地產(chǎn)泡沫及產(chǎn)生原因，證明了工具的有效性。最后通過(guò)上海房地產(chǎn)市場(chǎng)的實(shí)證研究表明，2005年房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫由資源局部配置失衡導(dǎo)致，應(yīng)該通過(guò)積極拓展投、融資渠道解決。此研究為房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行提供了風(fēng)險(xiǎn)度量工具，對(duì)于政策當(dāng)局準(zhǔn)確判斷房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，分類(lèi)別的有針對(duì)性的采取有效措施控制風(fēng)險(xiǎn)有確定性的指導(dǎo)意義，同時(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)周期理論、均衡理論的研究提供了新的研究啟示。 (5)處置風(fēng)險(xiǎn)的一般辦法有消化、釋放、吸收、分散、轉(zhuǎn)移、對(duì)沖、控制和抑制風(fēng)險(xiǎn)。建議通過(guò)貨幣政策的積極響應(yīng)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)引發(fā)的宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)和金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制和抑制，通過(guò)拓展房地產(chǎn)投融資渠道對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移和分散，提出改進(jìn)的房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的貨幣政策響應(yīng)模型和對(duì)房地產(chǎn)投融資渠道進(jìn)行概念性梳理。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類(lèi)號(hào)】：F293.3;F224
【圖文】：

3年統(tǒng)計(jì)各年齡段人口所占比例(數(shù)據(jù)來(lái)源:ThePereentagesofdifferentagePeoPlein2003快住密度逐年攀升，1990年中國(guó)城市人，2000年上升到442人，2001年攀升到大城市的人口密度幾乎是按照同樣的速速度十分驚人。50萬(wàn)人口以上的大城50個(gè)，而100萬(wàn)人口以上大城市到200

圖4.3住房市場(chǎng)系統(tǒng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖 Fig.4.3ToPologyoftheResideniialHousingMarketSystem邊:代表市場(chǎng)交易行為，體現(xiàn)市場(chǎng)資金流動(dòng)，邊的方向?yàn)橘Y金流動(dòng)方向。邊的連接規(guī)則:消費(fèi)者選擇房地產(chǎn)商的規(guī)則設(shè)定為依據(jù)房地產(chǎn)商的資產(chǎn)規(guī)模進(jìn)行擇優(yōu)連接。由于

性也隨之降低，但對(duì)于這種情況，首先應(yīng)該考慮的是否適合用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來(lái)研究了。在考慮上述兩種動(dòng)態(tài)變動(dòng)情況下，利用上海房地產(chǎn)商數(shù)量和客戶(hù)數(shù)量的變動(dòng)情況‘模擬仿真2001年到2005年的房地產(chǎn)市場(chǎng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)演化模型，動(dòng)態(tài)演化情況如圖4.4所示，數(shù)據(jù)如表4.1所示:表4.1上海房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù) Tab.4.zResideniialrealestatemarketdataforShanghaiChina年份新開(kāi)工面積 200110781 200212879.8 200316690.8 200415402.2 200513759.1計(jì)算得出廠(chǎng)商增長(zhǎng)比率l 1.1946758 1.548168 1.428643 1.276236銷(xiāo)售面積70449592 11324.613175.913547.4計(jì)算得出消費(fèi)者增長(zhǎng)比率l 1.3617263 1.607694 1.870514 1.923254仿真分析重點(diǎn)考察了房地產(chǎn)商的資產(chǎn)規(guī)模與其客戶(hù)群之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)規(guī)模與客戶(hù)群成正比關(guān)系。從圖中可以看出，規(guī)模越大的房地產(chǎn)商的客戶(hù)數(shù)越多。也可以看出，最近幾年，上海房地產(chǎn)市場(chǎng)交易的動(dòng)態(tài)變動(dòng)情況，規(guī)模大的企業(yè)交易膨脹的程度要冪級(jí)數(shù)倍大于規(guī)模小的企業(yè)，體現(xiàn)了企業(yè)的規(guī)模效應(yīng)和大企業(yè)的品牌效應(yīng)。另外，消費(fèi)者數(shù)量一直遞增的，企業(yè)數(shù)2003年出現(xiàn)波峰，在2004年和2005年出現(xiàn)了遞減

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 楊濤;EXT住宅項(xiàng)目高層商品房全面定價(jià)模型的研究[D];華南理工大學(xué);2011年

本文編號(hào)：2803473