房地產(chǎn)是人類(lèi)生存必不可少的生活生產(chǎn)資料,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中扮演著十分重要的角色。一旦房地產(chǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)重大波動(dòng),就會(huì)給整個(gè)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)重大影響,甚至引起社會(huì)動(dòng)蕩。歷史上絕大多數(shù)金融危機(jī)爆發(fā)的根源都是房地產(chǎn)市場(chǎng)的崩潰,本次世界金融危機(jī)也同樣是由于房地產(chǎn)價(jià)格大幅下跌進(jìn)而出現(xiàn)的次貸危機(jī)引起的。因而,房地產(chǎn)投資必須深入研究房地產(chǎn)市場(chǎng)的價(jià)格及其波動(dòng)變化,進(jìn)而有效的進(jìn)行房地產(chǎn)投資的風(fēng)險(xiǎn)管理。 房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的重點(diǎn)之一就是要找到一個(gè)準(zhǔn)確可靠的測(cè)度計(jì)量模型。房地產(chǎn)直接投資與間接投資作為房地產(chǎn)投資的主要類(lèi)型,其相對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)價(jià)格及其波動(dòng)關(guān)系到房地產(chǎn)投資收益與風(fēng)險(xiǎn)。因而,本文基于這兩個(gè)市場(chǎng)的代表性?xún)r(jià)格數(shù)據(jù),針對(duì)現(xiàn)有的大多數(shù)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法存在的不足,尤其是目前的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法沒(méi)有考慮到小概率、大損失的極端事件所引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀,運(yùn)用極值理論EVT和VaR理論構(gòu)造房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度計(jì)量模型。由于房地產(chǎn)市場(chǎng)存在自相關(guān)性、波動(dòng)集聚性和杠桿效應(yīng)等部分典型事實(shí),本文基于這些典型事件,結(jié)合ARMA(1,1)和GARCH(1,1)/GJR(1,1)模型構(gòu)造出獨(dú)立同分布特征的標(biāo)準(zhǔn)殘差序列,選擇最大10%的標(biāo)準(zhǔn)殘差序列值,運(yùn)用EVT對(duì)其進(jìn)行...

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
        1.2.1 資產(chǎn)收益的分布及波動(dòng)性研究
        1.2.2 VaR模型在房地產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用研究
        1.2.3 EVT在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究
    1.3 論文思路、方法和結(jié)構(gòu)
        1.3.1 論文思路與方法
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論與相關(guān)概念
    2.1 房地產(chǎn)收益
    2.2 波動(dòng)性測(cè)度
    2.3 VaR風(fēng)險(xiǎn)模型
        2.3.1 VaR基本概念
        2.3.2 VaR的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
    2.4 極值理論(EVT)
        2.4.1 BMM模型
        2.4.2 POT模型
    2.5 動(dòng)態(tài)E-VaR
    2.6 本章小結(jié)
第三章 房地產(chǎn)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)E-VaR測(cè)度模型的構(gòu)建研究
    3.1 基于EVT的動(dòng)態(tài)VaR測(cè)度方法
        3.1.1 構(gòu)造房地產(chǎn)資產(chǎn)損失序列
        3.1.2 基于隨機(jī)波動(dòng)過(guò)程的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型
        3.1.3 構(gòu)造近似于獨(dú)立同分布的新生變量序列
        3.1.4 基于EVT的獨(dú)立同分布序列極值尾部建模
        3.1.5 GPD參數(shù)估計(jì)方法及門(mén)檻值選擇
        3.1.6 標(biāo)準(zhǔn)殘差序列的q分位數(shù)值Z_q估計(jì)
        3.1.7 條件動(dòng)態(tài)E-VaR風(fēng)險(xiǎn)值的計(jì)算
    3.2 動(dòng)態(tài)E-VaR風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的準(zhǔn)確性研究
        3.2.1 非條件涵蓋檢驗(yàn)
        3.2.2 獨(dú)立性檢驗(yàn)
        3.2.3 條件涵蓋檢驗(yàn)
    3.3 本章小結(jié)
第四章 房地產(chǎn)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)E-VaR測(cè)度模型的運(yùn)用研究
    4.1 樣本選擇及分析軟件
    4.2 基于間接投資的實(shí)證
        4.2.1 股價(jià)日度損失序列特征
        4.2.2 基于部分典型事實(shí)股指損失標(biāo)準(zhǔn)殘差序列的構(gòu)造及其特征分析
        4.2.3 動(dòng)態(tài)VaR測(cè)度的計(jì)量方法
        4.2.4 運(yùn)用條件EVT于標(biāo)準(zhǔn)殘差序列的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度
    4.3 基于直接投資的實(shí)證
        4.3.1 房?jī)r(jià)月度損失序列特征
        4.3.2 基于部分典型事實(shí)房?jī)r(jià)損失標(biāo)準(zhǔn)殘差序列的構(gòu)造
        4.3.3 基于標(biāo)準(zhǔn)殘差與EVT的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度
    4.4 本章小結(jié)
第五章 房地產(chǎn)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)E-VaR測(cè)度模型的準(zhǔn)確性檢驗(yàn)
    5.1 檢驗(yàn)方法及比較模型
    5.2 動(dòng)態(tài)E-VaR模型的準(zhǔn)確性檢驗(yàn)
        5.2.1 模型的非條件涵蓋檢驗(yàn)
        5.2.2 模型的獨(dú)立性檢驗(yàn)
        5.2.3 模型的條件涵蓋檢驗(yàn)
    5.3 模型結(jié)論分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論、啟示與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 啟示
    6.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文



本文編號(hào)：3773300