基于主成分分析法的城市房地产综合预警指标分析

城市房地产综合预警指标是构建房地产预警系统的关键组成部分,通过对综合预警指标的分析,可以把握市场的发展状态,为政府调控房地产市场提供依据.本文运用主成分分析法,通过选择合理的指标体系,并利用连续七年的数据,构建贵阳市房地产综合预警指标体系,以揭示贵阳市房地产市场的运行状况.     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。     

天津市房地产市场主成分分析及金融相关问题研究

在我国,房地产作为一个独立行业开始出现于上世纪80年代.而随着上世纪90年代,我国土地使用制度改革和住房制度改革的深化,房地产市场逐步发展壮大.房地产行业作为区域经济支柱产业之一,在地方经济发展中的作用越来越突出.房地产市场能否平稳健康发展,对区域经济保持持续较快发展至关重要.本文旨在通过主成分分析,考察天津市房地产市场的发展情况,共分为四部分,第一部分分析影响房地产市场发展的因素,第二部分简要介绍主成分分析原理,第三部分进行天津市房地产市场的主成分分析,第四部分是结论.     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。     

基于主成分法的电子信息制造企业财务预警研究

由于市场竞争的加剧,企业所面临的经营风险、财务风险日益增大.在此环境下,财务预警能够有效地避免和分散这些风险.本文以我国电子信息制造上市公司为研究对象,构建了适应电子信息制造行业的财务预警指标体系,通过主成分法对84家电子信息制造企业进行了财务状况实证研究,创建了适应其特点的财务风险预警模型,并对两年的判别效果进行了验证.实证分析表明:本文构建的财务预警模型对于防范企业财务风险是有效的,主成分法的判别准确率较为理想.     

基于大数据分析的互联网金融风险预警研究

近几年来,世界金融进入了互联网金融的时代,由于互联网行业的迅速发展,传统金融行业逐渐与互联网行业结合到了一起,并且随着互联网的不断发展,金融业也在加快发展的步伐。互联网金融虽然说在很大程度上增加了金融的灵活性,很好的促进了金融行业的发展,但是互联网金融也带来了一定的风险,为了使互联网金融积极健康的发展,我们必须建立和完善互联网金融的风险预警系统,做好对互联网金融风险的防范。     

房地产金融风险防范

房地产行业是国民经济的重要支柱产业,房地产金融风险影响着房地产及相关行业的稳定和发展.近年来,房地产产业迅速发展,但同时也面临着越来越大的金融风险.文章对我国房地产金融风险进行了分析并给出了相应措施.     

跨境金融风险预警体系在亚洲地区的应用与展望

跨境金融风险的识别和防范关系到区域金融稳定和金融业健康发展。本文梳理了VIEWS、EWE、VEE、VEA、VE-LIC五类覆盖亚洲国家或地区的跨境金融风险预警体系,分析了各类风险预警体系在亚洲的应用并提出了对策建议。     

基于神经网络的金融风险预警模型及其实证研究

本文以金融风险预警单指标区间评价标准为依据,生成足够多用于BP神经网络（BPNN）建模用的训练样本、检验样本和测试样本,在遵循BPNN建模原则和基本步骤的情况下,建立泛化能力较好的金融风险预警BPNN模型。对1994。2010年中国金融风险的实证研究表明：BPNN模型能较好地应用于中国金融风险的预警研究,实证结果与中国...     

房产困局中的金融风险

当前,中央政府和社会舆论对房地产市场是否存在泡沫、以及房地产开发投资持续增长是否会激化泡沫异常关注,因为这涉及到国家经济安全和金融安全问题.本文将从分析中国目前房地产市场特征出发,重点探讨可能对房地产金融带来的影响及可能的风险防范措施.     

高校财务实证分析与预警——以重庆市高校为例

采用点面结合的方法,通过科学确定关键指标及权重,使高校财务风险的度量和评估有了较为科学的计量依据;首次将层次分析法和功效系数法相结合来研究财务预警模型,对高校财务进行实证分析,为高校的财务预警提供了准确度和可行性;提出了加强政府外部监管与高校管理内部控制相结合的风险控制和防范的建议。     

基于Z-Score模型的我国房地产业上市公司财务风险的实证分析

在宏观经济紧缩和严厉调控政策的影响下,我国房地产企业已经出现了显著的财务风险.本文运用Z-Score财务风险预警模型,对在深市A股上市的61家房地产企业财务风险进行了实证研究,并在此基础上针对性地提出了房地产企业加强财务管理和风险防范的建议.     

基于门限模型的房地产行业财务杠杆效应分析

本文采用沪深两市A股上市房企的面板数据,建立一个房地产行业财务杠杆效应的门限模型,实证分析了房地产行业的财务杠杆效应。结果表明,房地产行业财务杠杆效应确实是一种门限效应,其具体表现为:在负债水平不断上升的情况下,房地产行业财务杠杆效应也在不断升级,显示出J型曲线攀升的态势;债务利息I对房企净资产收益率ROE的影响也是显著的,但与ROE呈负相关。文末根据研究结论提出消除地方政府土地财政现象、调整大型房企发展策略、审慎规划房企债务筹资、加强房地产市场调控的政策建议。     

广东省房地产金融风险实证分析

房地产金融风险特指银行等金融机构为房地产业提供资金的筹集、融通、清算等金融服务活动中,由于各种事先无法预料(即不确定)因素的影响,使金融机构的实际收益与预期收益发生背离,从而蒙受经济损失的可能性。本文通过参考现有房地产金融风险分析的主要因素,从金融机构、房地产开发企业及购房者这三个方面对当前房地产市场的风险状况进行分析,并通过定量的方法估算当前广州房地产市场的投机程度,最后提出相应防范房地产金融风险的建议。     

金融风险监测预警指标体系研究

本文从金融监测指标数据管理的视角,采取实证分析的方法,验证相关信息指标对金融风险指标的影响程度,并为防范和化解金融风险提出合理化建议.     

江西省房地产市场发展与房地产金融风险关系实证研究

金融危机爆发后,世界主要经济体普遍实行了宽松货币政策。在这一背景下,我国房地产市场强势反弹,销量涨幅创历史新高,成交均价一路走高。2009年,江西省房地产市场实现逆势上扬行情,呈现出投资增速逐月回升,供给面积低位增长,销售规模大幅上升,成交均价一路走高的运行特点。在分析江西省房地产市场运行特点的基础上,本文从实证角度考察了房地产市场发展与金融支持之间的关系。实证结果表明,房地产市场的发展、房价的上涨与金融支持之间具有相互促进、互为因果的密切关系。在此基础上进一步分析了房地产市场发展中隐含的金融风险,并提出相应的对策建议。     

金融风险与房地产抵押评估

20世纪80年代日本的泡沫经济、东南亚90年代末期的金融危机有一个共同点，即银行持有的大量坏账是房地产相关贷款，这些坏账对银行体系的崩溃起到了推波助澜的作用，由于在这些国家银行体系占主导地位，最终导致了金融体系的危机。这一现象使人们意识到一国的房地产业与金融风险密切相关，房地产市场的发展状况对金融体系的稳定性有着重要的影响。