國外對房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性的研究始于上世紀(jì)30年代初經(jīng)濟(jì)大蕭條之后，至今研究相對成熟。國外學(xué)者對房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)聯(lián)動性方面的研究隨著產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)理論及其分析工具的發(fā)展而不斷深入。國外學(xué)者的研究對象主要集中于歐美國家實體經(jīng)濟(jì)層面，所使用的分析方法主要為：投入產(chǎn)出法和可計算一般均衡模型等。國內(nèi)學(xué)者對房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)聯(lián)動性方面的研究起步較晚，而且相關(guān)文獻(xiàn)相對較少，大部分文獻(xiàn)主要集中于研究房地產(chǎn)業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系方面的研究。僅有的少數(shù)文獻(xiàn)均是基于實體經(jīng)濟(jì)層面采用不同分析方法來對國內(nèi)或局部地區(qū)房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)聯(lián)動性進(jìn)行實證分析，而對虛擬經(jīng)濟(jì)層面的房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)聯(lián)動性研究甚少；目前國內(nèi)學(xué)者采用的方法主要有：投入產(chǎn)出法、可計算一般均衡模型（Computable General Equilibrum Model,CGE）、向量自回歸模型（VectorAutoregression model,VAR）等；這些方法中，投入產(chǎn)出法由于面臨“數(shù)據(jù)更新滯后、只能刻畫線性、靜態(tài)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性”等局限，無法及時捕捉房地產(chǎn)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)間的存在的非線性、非對稱的靜態(tài)（動態(tài)）聯(lián)動性及其存在的結(jié)構(gòu)突變特征；可計算一般均衡模型（CGE）雖然能充分描述國... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：157 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

論文研究路線

數(shù)據(jù)來源：Choice 數(shù)據(jù)庫圖 3-5 房地產(chǎn)開發(fā)投資資金來源（1992-2012） 3-5 可知，在 1997-2012 年期間，國內(nèi)房地產(chǎn)企業(yè)的資金需求規(guī)模的 3817 億元快速增長到 2012 年的 9.65 萬億元。房地產(chǎn)企業(yè)資金來、利用外資、自籌資金和其他來源四個方式，其中國內(nèi)貸款一直占據(jù)款規(guī)模除了在 2007-2008 年期間有所下降外，其他年份均快速上漲 億元快速增長到 2012 年的 1.48 萬億元。其次，企業(yè)自籌資金也在整展，其融資規(guī)模僅次于國內(nèi)貸款規(guī)模。截至到 2014 年第一季度末，銀行貸款余額高達(dá) 15.42 萬億元，而個人購房貸款余額也達(dá)到 10.期銀行貸款余額的 20.5%和 13.7%，兩者相加的話，有關(guān)房地產(chǎn)領(lǐng)域過銀行貸款總額的 30%。如果再考慮到近幾年房地產(chǎn)企業(yè)通過國內(nèi)“從銀行融資的話，則房地產(chǎn)業(yè)的資金中來自銀行的占比將會更高。

數(shù)據(jù)來源：Choice 數(shù)據(jù)庫圖 3-6 中國國房景氣指數(shù)走勢（199801-201405）從現(xiàn)實情況來看，根據(jù)國家統(tǒng)計局頒布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014 年 1 月至 8 國房地產(chǎn)業(yè)投資增速僅為13.2%，相比2013年19.8%的投資增速已經(jīng)出現(xiàn)了明顯由于受到資金約束，今年以來房地產(chǎn)業(yè)的住宅新開工面積相比 2013 年也已大與此同時，受到房地產(chǎn)業(yè)投資規(guī)模持續(xù)萎縮的影響，關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)量及產(chǎn)品價了明顯的下降。其中受沖擊最大的就是鋼鐵業(yè)，其主要鋼材品種價格指數(shù)從 2來就持續(xù)下跌。目前鋼鐵業(yè)產(chǎn)能嚴(yán)重過程并出現(xiàn)了整體性虧損；根據(jù)中國鋼鐵計，2014 年一季度，我國鋼鐵業(yè)整體性虧損達(dá) 23 億元，整個鋼鐵業(yè)負(fù)債規(guī)模達(dá)億元。房地產(chǎn)市場的調(diào)整也同樣對下游相關(guān)產(chǎn)業(yè)（家具、家電等）產(chǎn)生顯著的負(fù)比如，2014 年 8 月份，國內(nèi)彩電業(yè)產(chǎn)量環(huán)比下降了 11.2%，電冰箱產(chǎn)量也下降了衣機(jī)產(chǎn)量同比下降了 7.5%。由此可見，由于房地產(chǎn)業(yè)自身的調(diào)整而給相關(guān)產(chǎn)業(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中國房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)動態(tài)相依性及結(jié)構(gòu)突變特征研究[J]. 鐘明,郭文偉,宋光輝.  現(xiàn)代財經(jīng)(天津財經(jīng)大學(xué)學(xué)報). 2013(09)
[2]基于時變Copula的房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)尾部動態(tài)相關(guān)性研究[J]. 江紅莉,何建敏,莊亞明.  管理工程學(xué)報. 2013(03)
[3]我國創(chuàng)業(yè)板IPO首日高頻量價分位相關(guān)的變點(diǎn)分析[J]. 王新宇,楊廣,宋學(xué)鋒.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2013(07)
[4]中美股票市場風(fēng)險差異的新解釋——收益對市場風(fēng)險不對稱效應(yīng)的CAViaR模型與實證[J]. 張穎,孫和風(fēng).  南開經(jīng)濟(jì)研究. 2012(05)
[5]房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)和功能定位的動態(tài)考察與國際對比——基于中美日德巴投入產(chǎn)出表的對比分析[J]. 唐麗英.  武漢金融. 2012(10)
[6]藤Copula模型與多資產(chǎn)投資組合VaR預(yù)測[J]. 高江.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2013(02)
[7]石油期貨收益率的分位數(shù)建模及其影響因素分析[J]. 陳磊,曾勇,杜化宇.  中國管理科學(xué). 2012(03)
[8]分位數(shù)回歸的金融風(fēng)險度量理論及實證[J]. 張穎,張富祥.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2012(04)
[9]基于流動性調(diào)整CAViaR模型的風(fēng)險度量方法[J]. 閆昌榮.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2012(03)
[10]房地產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)和波及效應(yīng)——基于浙江省投入產(chǎn)出表的實證分析[J]. 呂品,鄭莉鋒.  科學(xué)決策. 2012(02)

博士論文
[1]我國金融業(yè)投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)及效率分析[D]. 呂鷹飛.吉林大學(xué) 2012
[2]基于Copula理論和GPD模型的金融市場風(fēng)險測度研究[D]. 李強(qiáng).重慶大學(xué) 2012
[3]Copula方法在投資組合以及金融市場風(fēng)險管理中的應(yīng)用[D]. 胡心瀚.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
[4]中國房地產(chǎn)業(yè)市場結(jié)構(gòu)、競爭機(jī)制及企業(yè)競爭策略研究[D]. 耿建明.武漢理工大學(xué) 2010
[5]基于Copula理論的金融時間序列相依性研究[D]. 劉瓊芳.重慶大學(xué) 2010
[6]中國房地產(chǎn)周期波動理論和對策研究[D]. 佟克克.北京交通大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于CGE模型的房地產(chǎn)行業(yè)波動分析[D]. 何云.廈門大學(xué) 2014
[2]分位數(shù)回歸與金融風(fēng)險研究[D]. 郝亦朗.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2011
[3]中國房地產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出分析[D]. 王媚媚.重慶大學(xué) 2009
[4]贛州市房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈及區(qū)域經(jīng)濟(jì)相關(guān)研究[D]. 蘇小波.江西理工大學(xué) 2008
[5]論中國房地產(chǎn)金融體系構(gòu)建[D]. 羅楊秋璐.東北師范大學(xué) 2008
[6]基于CAViaR方法的我國股票市場風(fēng)險度量及波動性研究[D]. 丁軍軍.廈門大學(xué) 2007



本文編號：2895762