我国沪市股价波动性的实证分析

本文以上证综指日收益率作为研究对象,从实证的角度采用GARCH模型族研究了1999年至2005年间我国股价波动的统计特征.实证结果表明:我国股价波动具有尖峰厚尾特征、异方差性和波动的非对称性;验证了高风险对应于高收益的投资组合理论.     

原油市场收益率及其波动率序列的长期记忆性

本文通过构建ARFIMA模型、FIGARCH模型及ARFIMA-FIGARCH模型来系统检验国际原油市场收益率序列及其波动率序列的长期记忆性特征,结果表明：（1）Brent原油现货价格对数收益率时间序列当中不存在显著的长期相依性特征,但是在Brent原油现货价格对数收益率波动率时间序列当中却具有极为显著的长期相依性特征,即长期记忆性特征;（2）采用Student-t分布代替正态分布来刻画Brent原油现货价格对数收益率时间序列及其波动率时间序列的“尖峰厚尾”分布性质是极为恰当的,相比之下,Student-t分布能够更好地捕捉到Brent原油现货价格对数收益率时间序列及其波动率时间序列中存在的长期记忆性特征.     

具有微观基础的上海市住宅价格影响因素研究

文章根据特征价格模型和1120个上海市新建住宅交易样本建立了上海市住宅价格指数,并以此为基础修正CREIS上海指数得到上海同质住宅价格指数,从而有效的排除了住宅微观属性差异对价格波动的影响。以1995—2010年上海市宏观经济数据为样本,从供给、需求、宏观、投资4个方面选取16个社会经济指标,通过主成分分析得到影响上海市住宅价格的4个主成分,选取主成分代表指标求出其与上海同质价格指数的回归方程。研究结论认为,宏观经济发展是上海市住宅价格波动的主要影响因素,和供求因素共同决定了住宅价格,投资因素对与住宅价格波动并无显著影响。     

蔬菜价格波动特征研究——基于ARCH类模型分析

利用ARCH类模型研究蔬菜价格波动特征问题。结果表明:18种蔬菜具有价格波动集簇性和异方差性,其中冬瓜等6种蔬菜的价格具有显著的异方差效应和波动集簇性。GARCH模型表明6种蔬菜的价格波动都具有显著地集簇性,按价格波动持续性强弱比较,冬瓜、大白菜、土豆、洋葱的价格波动持续性强于青椒和生姜;GARCH-M模型表明只有土豆和生姜具有高风险高回报的特征;TARCH和EARCH模型表明6中蔬菜都具有显著的非对称效应,其中除洋葱和青椒以外,其他4种蔬菜两个模型的非对称效应都使得价格波动减小。     

中国粮食价格波动规律及周期性特征

利用1998—2015年国内稻谷、小麦、玉米和大豆的集贸市场月度价格数据,运用基于EGARCH模型的信息冲击曲线和H-P滤波法分别研究了粮食价格波动规律及其周期性特征。实证研究结果表明:小麦的价格波动具有最强的持续性和集聚性,稻谷、小麦和大豆价格波动具有显著的非对称性,其中小麦市场中表示价格下降的"负向信息"对价格波动的冲击要大于表示价格上涨的"正向信息",而稻谷和大豆市场中"正向信息"的冲击要大于"负向信息";样本期间,粮食价格波动可分为六个不具有重复性的非对称性周期,且以陡升缓降和深度扩张型为主,与稻谷和小麦相比,玉米和大豆在每个周期的波动程度均较大。因此,建议国家及相关部门提高粮食市场监测与预警能力,并重视市场信息的收集和发布。     

基于GARCH簇-VaR模型的碳交易市场收益率波动性研究

碳交易市场的碳价格波动性是碳资产风险管理面临的主要问题.本文以上海环交所核证自愿减排(CCER)为对象,考察五种GARCH簇模型在四种分布假设下的波动率模型.研究表明,CCER收益率序列呈尖峰厚尾和波动集聚性,存在显著不对称效应和长期记忆性.通过对模型及VaR检验,发现仅有广义误差分布下的APARCH(1,1)能精确预测VaR.     

投资者情绪对我国股市价格影响的关系研究

我国资本市场发展迅速,股市价格波动呈现出震荡特征,与市场参与者投资方式及心态情绪息息相关.研究结果显示,投资者情绪对我国股市价格具有显著的推动效应,这验证了情绪对市场收益的正反馈效应的存在.同时,从各股市价格对情绪敏感度视角,发现我国的创业板市场更受到情绪波动性的冲击.研究显示,中国股市收益率更主要受到情绪推动,而非经济面直接驱动,市场价格对历史信息敏感,呈现出“弱有效市场”的特征.     

基于分形理论的天津市住宅价格波动研究

本文以分形理论为基础,收集天津市新房及二手房价格指数数据(2007年4月-2018年11月),采用重标极差法对天津市住宅价格波动进行研究,结论表明:天津市新房及二手房赫斯特指数分别为0.778和0.866,过去价格指数对未来价格指数的影响较为持久,并且由V统计量曲线可以得出:天津市新房及二手房价格周期分别为46个月和43个月,并就房地产市场调控提出相关建议。     

汇率、股票市场及房地产价格波动的关联性研究

文章利用时变相关的多元波动率模型,对美元汇率、上证指数以及地产指数的逐日数据建立三元时变相关的广义自回归条件方差（TV—GARCH）模型,从而得出三者的波动性特征以及其显著的时变相关系数,可知地产价格的收益率波动最大。汇率与地产指数、上证指数的相关关系复杂,可存在正相关或负相关关系,而股票市场与房地产市场间存在正向相关关系,且相关系数的大小随时间变化。     

国际大宗商品市场对中国金融市场的风险溢出效应研究——基于冲击规模和好坏波动的非对称性分析

近年来,国内外金融市场间的联动和风险传染日益增强,国际大宗商品价格波动对我国金融体系产生愈发显著的影响,尤其是在极端风险事件冲击下,风险溢出效应及其非对称性更加显著。文章选取四种代表性国际大宗商品市场,通过计算已实现半方差将其波动率分解为好波动和坏波动以区分由资产价格上涨和下跌带来的波动,进而采用基于条件分位数的溢出指数方法,研究了国际大宗商品价格波动对中国金融市场的风险溢出效应及其非对称性特征。结果表明：第一,国际大宗商品价格波动对中国金融市场具有显著的风险溢出效应,且在不同冲击方向和冲击规模下表现出明显的非对称性,正常状态下的风险溢出主要由坏波动驱动,而极端状态下主要由好波动驱动;第二,极端状态与正常状态下的风险溢出走势存在较大的差异,极端状态下风险溢出水平远高于正常状态;第三,方向性溢出在总波动、好坏波动上具有明显的非对称性,且与国际金融危机、突发公共卫生事件等极端经济金融事件密切相关。新冠肺炎疫情发生之后,工业金属市场的好坏波动对我国金融市场的风险溢出显著增强,外汇市场接收的溢出最为显著。研究结论对我国防范国际大宗商品市场风险溢出,维护金融市场平稳运行具有一定政策启示。     

RESIDENTIAL PROPERTY PRICES IN A SUBMARKET OF SOUTH AFRICA: SEPARATING REAL RETURNS FROM ATTRIBUTE GROWTH

The South African residential housing market experienced high growth in the previous decade, in line with international trends. Traditional methods of documenting this trajectory use the average prices of only properties that are sold in given periods and regions. A critical assumption of these approaches is that houses remain homogenous across time and space. This paper constructs a micro‐level hedonic price index to account for changing attributes of heterogenous houses. It illustrates that returns may have been overstated, and that much of the growth recorded in this market is driven by attribute inflation, particularly in the high price segment.     

The impacts of distance to CBD on housing prices in Shanghai: a hedonic analysis

It is widely recognized that location is the primary determining factor of housing price. But to what extent the variation of housing price in Shanghai can be explained by the locational factor has not been empirically examined. In this paper, we examine the power of applying the hedonic method to the spatial-statistical analysis of housing prices in Shanghai. The data we use covers all new commercial residential housings sold in Shanghai during July 2004 and June 2006. The main focus in this paper is to examine the effect of geographical distance to city centre on the selling price of residential housings in Shanghai. We also discuss how the price gradient varies at different directions in Shanghai. Finally, we demonstrate the importance of applying quality control on the development of a housing price index. The statistical methodology and empirical results obtained in this paper carry interesting implications for other cities in China as well.     

房屋价格持续上涨的原因与应对措施

2003年以来,中国的房价一直处于快速上涨之中,持续、快速上涨的房价不但引致了大量的投机需求并积累大量泡沫,而且必然会减少其它产业的投资,所以房价持续上涨不但会威胁金融领域而且会威胁实体经济健康发展。本文从供给角度入手,运用博弈论工具分析房产企业在土地和房屋两个市场的博弈过程,揭示房价持续上涨的原因,并给出解决房价持续上涨的创新制度安排:把出价最高者获得土地的竞标方式改为归还政府房屋面积比例最大者获得土地,而政府把随机抽取的房屋以市场出清价格用于出租。     

Fundamentals and the volatility of real estate prices in China: A sequential modelling strategy

In a similar way to the stock market, the housing market in China has often been portrayed as highly speculative, giving rise to “bubble” concerns. Over the last decade, residential prices increased every year on average by double digits in Beijing or Shanghai. However many observers and researchers argue that fundamentals of the housing sector, both sector-specific and macroeconomic, may have been the driving force behind housing price volatility. While existing empirical work exclusively relies on the government housing prices which may suffer from the well-documented downward bias, this paper uses original high frequency unit price as well as transaction series for the residential resale housing markets of Beijing and Shanghai between January 2005 and December 2010 to test alternative hypotheses about housing prices volatility.We propose a sequential strategy in five steps integrating several techniques previously developed in a piecemeal and scattered way. First, we construct daily hedonic prices. Second, in order to search for the possible presence of bubbles on such high-frequency data, we propose using recently developed tests of an explosive root as an alternative to the unit root hypothesis. The third step is generated by the necessity of handling microstructure noise present at a daily frequency, thus filtering the raw data to extract a random walk component. The fourth step extracts a slowly changing monthly volatility component from the filtered daily hedonic real estate data. Finally, in so far as the presence of bubbles does not seem to characterize the residential housing market in major Chinese cities, such as Beijing and Shanghai, in a fifth step we show that fundamentals are able to explain slowly changing volatility, as well as transaction volumes in these first‐tier cities.     

二手房交易税调控效果及税收调控策略研究

文章分析了2005年以来新增二手房交易税金的调控效果,发现由于这些流转税易于转嫁、二手房供求失衡等原因,不但没有达到稳定房价的目的,反而增加了买房人的购房成本和纳税风险,通过缩小二手房市场总量抑制了二手房市场的健康发展,并引起房价上涨。因此,我国应将税收调控重点由流转环节向保有环节转变,将营业税和个税修改为针对非普通商品房征收,将税收调控与其他调控措施配合运用。     

居住用地供给对上海住房市场的影响——基于动态存量一流量模型的实证研究

文章运用住房市场存量-流量模型,动态分析居住用地供给对新建商品住房供给及住房价格的影响,并据此模拟不同居住用地供给思路下商品住房市场的运行状况。基于上海数据的实证分析发现：政府新增居住用地供给对一定时期后的新建商品住房供给具有显著影响;居住用地供给能够影响远期住房价格,但很难对当期住房价格产生影响。模拟结果显示：增加居住用地供给所能起到平抑房价的作用较为有限。据此提出,政府居住用地供给应着眼于长期,不宜依据短期住房市场状况进行频繁调整。     

垃圾处理设施对住宅价格影响的Meta分析

基于16篇垃圾处理设施对住宅价格影响的实证研究进行Meta分析,探讨垃圾处理设施引起周边住宅价格波动的影响因素,并分析这些因素具体影响作用和方向。研究结果显示：整体上,垃圾处理设施对周围住宅存在贬值效应,住宅平均贬值幅度为10.4%;距离变量、建筑变量、区位特征、邻里特征和方法变量对垃圾处理设施对周边住宅价格波动幅度具有显著影响。通过研究为垃圾处理设施负外部性的管理提供理论依据。     

城市服务设施更新对房价异质性作用研究——以成都市为例

以2013—2021年成都市二手房价格数据和城市服务设施POI数据为例，探究1 km×1 km空间格网尺度下房价和城市服务设施的时空关系演化。研究表明：城市服务设施和居住空间分布一致，沿交通干线呈“米”字状放射特征，城市服务设施逐步丰富但速度小于房价增长；城市服务设施分布与房价相关性显著，却逐渐减弱，尤其营利性设施相关系数降幅更为明显，区域内部房价分异态势日益加深；地理探测器模型能够有效识别出不同变量对房价影响差异，人口密度、建筑年份、路网密度影响最强，初级教育设施与其他设施交互对房价解释力显著增强。     

近年来房价过快上涨的原因探析——从住宅的特殊性考察

近年来,我国城镇住宅价格不断过快高涨,房价问题成为全国的焦点。住宅价格高涨的原因很多,住宅本身的特殊性是根本原因。本文尝试从住宅性质的角度来分析价格过快上涨的原因。住宅是必需品,超出基本需求的高档住宅就成为奢侈品,住宅还具有储藏财富功能。房价的急剧攀升带来一系列负面影响。本文根据住宅的特殊性,针对房价过快上涨提出以下建议:保证居民合理的住宅需求,抑制高档住宅需求,限制住宅市场的投资需求。