本文選題：房地產(chǎn)信貸網(wǎng)絡(luò) + 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《天津大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：中國(guó)房地產(chǎn)金融是以房地產(chǎn)為載體,以房地產(chǎn)企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)為直接主體、政府為間接主體,涉及到生產(chǎn)、流通、消費(fèi)各環(huán)節(jié),影響到經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)環(huán)境各方面的復(fù)雜巨系統(tǒng)。宏觀層面,改善中國(guó)房地產(chǎn)信貸結(jié)構(gòu)和優(yōu)化信貸資源配置,微觀層面,形成房地產(chǎn)企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)相互促進(jìn)、共生共贏的狀態(tài),對(duì)于中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展有著至關(guān)重要的影響。房地產(chǎn)信貸結(jié)構(gòu)本質(zhì)上反映的是房地產(chǎn)金融資源配置,而宏觀結(jié)構(gòu)是微觀個(gè)體行為的涌現(xiàn),所以研究房地產(chǎn)金融這個(gè)復(fù)雜巨系統(tǒng)中的房地產(chǎn)企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的信貸關(guān)系,是優(yōu)化房地產(chǎn)金融市場(chǎng)信貸資源配置、提高房地產(chǎn)信貸資源利用效率的內(nèi)在要求。本文利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法,以2007年至2013年滬深A(yù)股上市房地產(chǎn)公司為樣本,基于房地產(chǎn)長(zhǎng)期借款信息構(gòu)建房地產(chǎn)金融機(jī)構(gòu)二分網(wǎng)絡(luò)。對(duì)該二分網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行加權(quán)投影得到以金融機(jī)構(gòu)為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的無向含權(quán)的單頂點(diǎn)網(wǎng)絡(luò),即中國(guó)房地產(chǎn)信貸網(wǎng)絡(luò)。從信貸網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣y(tǒng)計(jì)特征和網(wǎng)絡(luò)魯棒性兩個(gè)方面,研究中國(guó)房地產(chǎn)信貸網(wǎng)絡(luò)的演化規(guī)律和抗沖擊能力。在信貸網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣y(tǒng)計(jì)特征方面,主要分析了小世界效應(yīng)、無標(biāo)度特性、度的相關(guān)性和網(wǎng)絡(luò)中心性。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn):2007-2013年間房地產(chǎn)信貸網(wǎng)絡(luò)是小世界網(wǎng)絡(luò),但不具有無標(biāo)度特性。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大,新增網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的連接具有異配性。同時(shí)國(guó)有五大行及部分股份制銀行在房地產(chǎn)信貸網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)樞紐地位,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性有重要作用。在信貸網(wǎng)絡(luò)魯棒性方面,研究隨機(jī)攻擊和選擇性攻擊兩種沖擊下,中國(guó)房地產(chǎn)信貸網(wǎng)絡(luò)的最大成分W、聚集系數(shù)C和平均路徑L變化情況。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn):中國(guó)房地產(chǎn)信貸網(wǎng)絡(luò)整體魯棒性較差,選擇性攻擊對(duì)中國(guó)房地產(chǎn)信貸網(wǎng)絡(luò)的破壞明顯大于隨機(jī)攻擊。網(wǎng)絡(luò)視角分析房地產(chǎn)信貸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)涮匦院途W(wǎng)絡(luò)魯棒性,有助于在房地產(chǎn)金融市場(chǎng)搭建微觀和宏觀之間溝通的橋梁,同時(shí)開拓了房地產(chǎn)信貸領(lǐng)域新的研究范式。
[Abstract]:China's real estate finance is based on real estate as the carrier, real estate enterprises and financial institutions as the direct main body, the government as the indirect main body, involving production, circulation and consumption, affecting the economy and society.Complex giant system in all aspects of ecological environment.At the macro level, improving China's real estate credit structure and optimizing the allocation of credit resources, micro level, the formation of real estate enterprises and financial institutions to promote each other, symbiosis and win-win state, for the development of China's real estate industry has a vital impact.The real estate credit structure essentially reflects the allocation of real estate financial resources, while the macro structure is the emergence of micro individual behavior. Therefore, we study the credit relationship between real estate enterprises and financial institutions in the complex huge system of real estate finance.It is the inherent requirement of optimizing the allocation of credit resources in real estate financial market and improving the utilization efficiency of real estate credit resources.This paper uses the complex network analysis method, taking Shanghai and Shenzhen A-share listed real estate companies as samples from 2007 to 2013, based on the long-term loan information of real estate to construct a two-part network of real estate financial institutions.Based on the weighted projection of the binary network, an undirected weighted single vertex network with financial institutions as the network node is obtained, that is, the real estate credit network in China.In this paper, the evolution and impact resistance of Chinese real estate credit network are studied from two aspects: topological statistical characteristics and network robustness.In terms of the topological statistical characteristics of credit networks, the small-world effect, scale-free property, correlation of degree and network centrality are analyzed.Empirical research shows that the real estate credit network between 2007-2013 is a small world network, but not scale-free.With the expansion of network scale, the connection of new network nodes has heterogeneity.At the same time, the five state-owned banks and some joint-stock banks occupy a pivotal position in the real estate credit network, which plays an important role in the stability of the network.In terms of the robustness of the credit network, the changes of the largest component of the real estate credit network in China under random attack and selective attack are studied, and the aggregation coefficient C and the average path L are also studied.The empirical study shows that the overall robustness of China's real estate credit network is poor, and the damage to China's real estate credit network caused by selective attacks is obviously greater than that of random attacks.The network perspective analyzes the topological characteristics and network robustness of real estate credit network structure, which is helpful to build a bridge between micro and macro in the real estate financial market, and opens up a new research paradigm in the field of real estate credit.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F832.4;F299.23

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