8cARCH类模型的上海房价走势和波动性研究(2)

张建农在《基于博弈论的商品住宅定价研究》一文中将博弈论引入商品住宅定价决策，通过研究各个市场主体间的相互作用，创建了基于博弈理论的商品住宅定价模型，试图打开商品住宅定价的新思路。论文建立了影响商品住宅价格的指标体系，系统地分析了商品住宅的定价程序、定价目标、定价策略和常规的定价方法。通过开发商与政府问的博弈分析，探讨了土地价格的形成过程；通过开发商之间的博弈分析，得出差异化战略是开发商的必然选择；通过开发商与消费者的博弈分析，研究了在信息不对称条件下，双方的相互作用。

（二）房地产波动方面的文献

黄浩在《我国房地产周期实证研究》一文中以我国房地产周期波动为主线对周期波动的客观存在性、波动的形态和特征及波动的影响因素进行了较为深入的实证研究，并提出了一些新见解、观点和政策建议。另外，文章主要对我国经济周期与房地产周期的波动关系作了实证研究，揭示了房地产周期的各个

时期与经济周期的相互影响关系，采用计量方法研究了我国房地产周期的客观存在性，用统计分析方法研究了房地产周期波动的非对称性及其非对称类型，同时研究了许多影响房地产波动的因素也是非对称性波动及其非对称类型，接着系统地对各种影响因素进行分析研究，尤其是对我国存在的政策周期引致的房地产周期作了细致的分析。

任栋梁在《房地产周期理论与实证研究》中通过对中国１９８７—２００１年间数据的分析，证实了中国房地产周期的存在，并将经济周期研究中冲击传导机制应用到房地产周期分析中，提出了房地产产业周期波动的外部冲击机制与内部传导机制，分析了影响中国房地产周期的宏观政策因素、经济因素、产业因素、心理因素等，并提出了宏观调控房地产业的各种政策选择。

曹锦花《商品房（住宅）价格波动主要影响因素研究》一文聚焦商品房价格波动对社会发展和国民经济的重要影响，运用了房地产、经济学、统计学等多学科的基础理论对商品房价格波动的影响因素进行了研究。对商品房价格的组成和特征进行了初步描述，并对商品房价格的综合影响因素进行了较为全面的分析、归纳和总结，从中筛选出价格波动的主要影响因素即经济因素、政策因素和心理预期因素三大类；在此基础上，依据经济学的基本理论和对市场的分析构建了供需平衡框架，通过该框架分析各因素对价格作用的渠道和方向，并总结出各因素作用相互渗透并对价格波动共同产生影响的结论：最后通过成都市商品房价格波动分析来应用和验证前面的结论。该文的创新之处在于提出了对商品房价格产生作用的三种力量：即来自市场的经济因素、体现政府管制的政策因素及市场变化引发的各方对市场的预期因素所产生的市场力量（看得见的手）、政府管制力量（看不见的手）和心理预期力量（第三只手）：同时摸索出的供需平衡框架可以更直观的对商品房价格波动进行分析和解释。

胡小芳在《房地产周期波动与预警系统研究一以武汉市为例》中探讨了中国房地产周期波动特点以及影响房地产周期波动的四个因素，并在周期波动的理论基础上，选取房地产预警指标，确定各指标的临界值及其权重，建立房地产预警系统，该文以武汉市房地产市场为例，研究了１９９２年到２００２年武汉市房地产市场周期波动的特点；并根据武汉市房地产市场周期波动特点，选取１６

个预警指标，将武汉市房地产市场状况分为过冷、偏冷、正常、偏热、过热五级量化指标区问；应用因子分析法确定各指标的权重，建立武汉市房地产市场预警系统。

（三）计量方面的文献．

博克斯与詹金斯所著的《时间序列分析：预测与控制》提出了ＡＲＩＭＡ方法论，在“让数据自己说话”哲理的引导下，着重与分析经济时间序列本身的概率或随机性质，而不在意构造单一方程抑或联立方程模型。其分为四个步骤：

一、识别；二、估计；三、诊断；四、预测。ＡＲＩＭＡ模型的提出为时间序列的定价和走势预测分析开辟了一条新的路径。

郭磊在《上海市住宅市场发展的预测研究》一文中以上海市住宅市场为研究对象，以上海市统计局及相关年鉴中公布的月度统计数据为依托，采用计量经济学中混合自回归一移动平均（ＡＲＩ姒）理论，以及联立方程（ＳＩＭＵＬＴＡＮＥ叫ｓＥＱＵＡＴＩＯＮＭＯＤＥＬ）理论从静态、动态两个方面对研究对象建模分析，并就两种建模方法的结果进行对比分析，最终得到关于上海市住宅市场的短期预测结果，以及两种建模方法的适用条件。

彭津在《利用ＡＲＩＭＡ模型对ＣＨＩＢＯＲ７进行短期预测的实证研究》一文中运用ＡＲＩＭＡ模型来预测中国银行问同业拆借利率（ＣＨＩＢＯＲ），该文通过分析ＣＨＩＢＯＲ时间序列的特点，选取具有代表性的ＣＨＩＢＯＲ７的历史数据作为样本，运用ＡＲＩＭＡ模型建立合理的短期预测方程来得到较为精确的预测效果，该文成功运用了ＡＲＩＭＡ模型，为作者运用ＡＲＩＭＡ模型来分析房价的走势奠定了基础。

Ｅｎｇｌｅ于１９８２年提出了ＡＲＣＨ（自回归条件异方差）模型用于刻画波动的时变性。模型集中反映了误差的变化特点，目前已被广泛用于金融时间序列数据波动性的分析。Ｅｎｇｌｅ认为误差项的方差依赖于滞后的误差项。Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ于１９８６年又提出了ＧＡＲＣＨ模型（广义自回归条件异方差）对ＡＲＣＨ模型中存在的缺陷进行了改进。他认为误差项的方差不仅依赖于滞后的误差项而且也依赖于其滞后的方差。由于收益和风险是相关的，承受更高的风险必然要求得到更多的回报，据此又于１９８７年Ｅｎｇｌｅ、Ｌｉｌｉｅｎ、Ｒｏｂｉｎｓ提出了ＡＲＣＨ－Ｍ模型，以上三类均为基于对称性收益的ＡＲＣＨ类模型，而金融资产的收益往往呈现不对

称的特征。为了解决此类问题，Ｚａｋｏｉａｎ与Ｎｅｌｓｏｎ分别于１９９０年和１９８９年提出了ＴＡＲｃＨ和ＥＡＲＣＨ模型。

郭亚在《上海股票市场波动性实证研究》一文中运用ＡＲＣＨ类模型对上海股价指数进行了波动性分析研究，描述了其波动特征，并用ＥＡＲＣＨ模型较好地拟合了数据，并对未来的波动提出了预测，该文运用ＡＲＣＨ类模型分析波动性为作者运用ＡＲＣＨ类模型分析房价波动提供了思路。

罗华在《基于ＡＲＣＨ类模型的我国Ａ股市场羊群行为实证研究》一文中用ＡＲＣＨ类模型分析了我国股市中的羊群效应（Ｆｌｏｃｋｏｆｓｈｅｅｐｅｆｆｅｃｔ）。

江晓东在《沪深股市收益率波动特征研究》中针对股价收益率序列数据具有波动集束（ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、尖峰厚尾（ｅｘｃｅｓｓｈｕｒｔｏｓｉｓ，ｆａｔｔａｉｌｓ）和异方差（ｈｅｔｅｒｏｓｋｅｄａｓｔｉｅｉｔｙ）的特征，用相应的ＡＲＣＨ类模型进行实证分析。以沪深股市的市场指数和个股为样本，借助ＡＲＣＨ类模型对指数收益率和个股收益进行实证研究，以分析市场整体和个股收益率的波动特征及其他性质。

祖彦柱在《时间序列ＡＲＣＨ模型在期货市场中的应用研究》一文中主要利用金融时间序列ＡＲＣＨ模型研究国内外期铜市场的波动性及持续性。该文首先对平稳序列建立了均值模型，然后通过ＡＲＣＨ效应的检验得出最优的回归一ＡＲＣＨ模型，同时进行了短期预测：并研究了市场信息对波动的影响。

胡仕明在《中国通货膨胀与不确定性研究》一文中分析了现时期中国的通货膨胀的影响因素，建立通货膨胀的ＡＲＩＭＡ—ＡＲｃＨ模型，计算出不确定性的具体数值，定量分析通货膨胀与不确定性的相互影响。

潘慧峰和 …… 此处隐藏：2236字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……