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《北京工商大学》 2016年
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基于症状监测的房地产金融风险预警研究

何地  
【摘要】:我国房地产行业属于资本密集型行业,离不开金融业的支持,两者相互促进相互发展。但房地产金融活动中存在各种各样的风险隐患,一旦风险隐患产生暴露形成风险甚至危机,会给金融机构、房地产企业等房地产金融主体带来损失,影响房地产市场和金融市场健康及稳定运行。因此,有必要对房地产金融市场进行信息披露和预警预报,找出可能存在的风险隐患并预警评价风险状况,提出风险防范措施,为我国调控房地产金融市场活动提供参考。本文从宏观和微观角度分别研究房地产金融风险的生成传递机制,探求房地产金融风险主体的主要构成。在此基础上,探索在以症状监测为理论指导下选择预警指标,结合预警模型构建预警系统。希望借助房地产金融风险预警系统的构建,对我国房地产金融风险进行预警研究,找出未来可能存在的风险隐患,及时有效避免风险暴露。因此,本文首先分别从房地产金融体系和房地产金融活动对房地产金融宏观风险和微观风险的生成和传递进行分析,确定四类风险预警主体,基于医学领域中症状监测的主要特征和理论原理,建立了四类预警主体为监测点,共计10个复合指标的我国房地产金融风险预警指标体系,结合3σ警限划分法和BP神经网络模型,最终构建了我国房地产金融风险预警系统;然后通过整理我国31个省市15年的指标数据,利用MATLAB程序进行仿真模拟,对我国31个省市未来两年的房地产金融风险进行预警研究。结果表明,2016年我国31个省市的房地产金融风险水平总体保持稳定,发生风险的可能性较低,但需注意防范区域性房地产金融风险的暴露;2017年我国31个省市的房地产金融风险水平整体有所上升,尤其是区域性房地产金融风险开始有集中化的趋势,应加以合理管控。未来两年我国31个省市的房地产金融风险隐患主要体现在房地产金融信贷占比过大,房地产价格非均衡增长,房地产区域投资不匀,房地产税收增长,房地产政策变动。最后,提出相关风险防范措施。
【关键词】:房地产金融风险 症状监测 风险预警 BP神经网络
【学位授予单位】:北京工商大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F299.23;F832
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 绪论8-16
  • 1.1 研究背景和意义8-9
  • 1.1.1 研究背景8
  • 1.1.2 研究目的及意义8-9
  • 1.2 国内外相关研究综述9-13
  • 1.2.1 房地产金融风险预警系统研究综述9-12
  • 1.2.2 症状监测相关研究综述12-13
  • 1.3 研究思路和内容13-14
  • 1.3.1 研究思路及方法13-14
  • 1.3.2 研究内容14
  • 1.4 创新点14-16
  • 第2章 我国房地产金融风险的生成和传递16-28
  • 2.1 房地产金融风险16-22
  • 2.1.1 房地产金融风险的界定16-17
  • 2.1.2 房地产金融风险的分类17-18
  • 2.1.3 房地产金融风险的特征18-19
  • 2.1.4 我国房地产金融风险隐患19-22
  • 2.2 我国宏观房地产金融风险的生成和传递22-25
  • 2.2.1 我国房地产金融体系22-24
  • 2.2.2 宏观房地产金融风险的生成传导24-25
  • 2.3 我国微观房地产金融风险的生成和传递25-27
  • 2.3.1 我国房地产金融的主要活动26
  • 2.3.2 微观房地产金融风险的生成传导26-27
  • 2.4 我国房地产金融风险预警主体的选择27-28
  • 第3章 我国房地产金融风险预警系统构建28-41
  • 3.1 房地产金融风险预警系统的构成及存在问题28-30
  • 3.1.1 预警系统的要素组成28-29
  • 3.1.2 预警系统的构建要点及存在问题29-30
  • 3.2 症状监测30-35
  • 3.2.1 症状监测定义及主要特征31
  • 3.2.2 传统症状监测系统及监测模型31-33
  • 3.2.3 症状监测的理论原理33-34
  • 3.2.4 症状监测与房地产金融风险预警34-35
  • 3.3 预警指标体系构建35-38
  • 3.3.1 预警指标体系构建原则35
  • 3.3.2 预警指标组成35-37
  • 3.3.3 警限划分37-38
  • 3.4 预警方法及模型选择38-41
  • 3.4.1 常用预警方法及模型38-39
  • 3.4.2 BP神经网络预警模型39-40
  • 3.4.3 预警方法及原理40-41
  • 第4章 我国31省市房地产金融风险预警41-50
  • 4.1 我国房地产金融风险预警——以北京市为例41-43
  • 4.1.1 样本数据与警限划分41-42
  • 4.1.2 样本检验42-43
  • 4.1.3 预警结果及结论43
  • 4.2 我国31省市房地产金融风险预警分析43-49
  • 4.2.1 我国31省市2016年房地产金融风险预警分析43-46
  • 4.2.2 我国31省市2017年房地产金融风险预警分析46-49
  • 4.3 预警结论49-50
  • 第5章 我国房地产金融风险防范50-53
  • 5.1 政策及建议50-51
  • 5.1.1 拓展全面多元的融资渠道50
  • 5.1.2 制定完善的房地产税负体系50
  • 5.1.3 合理管控房地产价格50-51
  • 5.1.4 平衡房地产投资建设51
  • 5.1.5 降低区域房地产金融风险51
  • 5.2 本文不足及展望51-53
  • 参考文献53-55
  • 附录A 我国31省市房地产金融风险预警结果55-58
  • 附录B BP神经网络模型下Matlab预警程序58-60
  • 攻读学位期间发表的学术论文60-61
  • 致谢61

【参考文献】
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