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        房地產業(yè)與金融業(yè)的波動溢出效應研究

        2020-12-28 02:31:03付麗琴
        今日財富 2020年34期
        關鍵詞:效應影響模型

        付麗琴

        本文采用MVGARCH-BEKK-t模型,以及Wald檢驗方式,對次貸危機前后的房地產業(yè)與金融業(yè)之間的波動溢出效應進行了研究。通過數(shù)據(jù)分析可以看出,我國房地產業(yè)與金融業(yè)自身的歷史波動情況容易影響到相應的收益率波動,同時這種波動有著持久性和聚集性特點,但次貸危機前更加明顯。

        隨著我國房地產業(yè)的快速發(fā)展,房產價格不斷上漲,雖然我國制定了相應的抑制政策,但房價依然在持續(xù)增長,房地產業(yè)總體上呈現(xiàn)出一種非理性的發(fā)展景象。作為有著消費和投資雙重屬性的房地產,在發(fā)展過程中與金融市場之間的關系變得越來越密切。本文主要研究了次貸危機前后我國房地產業(yè)與金融業(yè)之間的波動溢出效應,同時對相應時期內,影響房地產業(yè)與金融業(yè)的相關因素進行了分析,以此來明確我國房地產業(yè)與金融業(yè)之間波動溢出效應的具體情況,以期能夠為我國房地產業(yè)與金融業(yè)發(fā)展提供具有現(xiàn)實意義的參考依據(jù)。

        一、BEKK模型及Wald檢驗

        (一)BEKK模型

        所采用的BEKK模型中,條件方差和協(xié)方差之間能夠在互相影響的同時,還不用估計大量的參數(shù),且能夠有效保證最優(yōu)化過程當中的條件方差—協(xié)方差矩陣相應的正定條件,這一模型在實際研究中有著較為廣泛的應用。本文所采用的殘差所服從的是t分布的二元BEKK(1,1)模型對房地產業(yè)與金融業(yè)波動溢出效應進行建模。

        Rt=?+εt,εt|It-1~T(0,H,v) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 式1

        Ht=CC'+Aεt-1ε't-1A'+BHt-1B' ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?式2

        式1是向量形式中所表示的均值方程,其中Rt所表示的是2×1維的向量,分別表示的是房地產業(yè)和金融業(yè)的收益率;?所表示的均值向量(2×1維);其中參數(shù)v是t分布的自由度。

        式2所表示的是方差方程,其中Ht所表示的2×2維的對稱矩陣,這一矩陣所表示的是當條件殘差在t時刻時的方差—協(xié)方差矩陣;C是下三角矩陣;A表示的是ARCH項相應的系數(shù)矩陣;B表示的是GARCH項中的系數(shù)矩陣;其中的C'、A'、B'是與C、A、B對應的轉置矩陣。其中Ht具體展開為:

        式3

        矩陣A當中的對角元素αii(i=1,2)所反映的是ARCH效應,矩陣B當中的對角元素βii=(i=1,2)所反映的是GARCH效應,也就是市場1與市場2當中的時變方差的特征以及波動的持久性特征。在矩陣A以及矩陣B相應的非對角元素所反映出來的市場1與市場2相應的波動溢出效應,其中元素αil(i≠j)所表示的是j波動率對于i相應的沖擊程度,能夠將波動溢出中的ARCH效應反映出來。對于元素βij(i≠j)所表示的是j對于i相應的波動率傳導的持久性,能夠將波動溢出的GARCH效應反映出來。如果市場1表示的是房地產業(yè),市場2所表示的是金融業(yè),那么其中h11,t就是t時刻房地產業(yè)的收益率序列條件方差,h22,t就是t時刻金融業(yè)的收益率序列條件方差。而h12,t-1=h21,t-1是t時刻房地產業(yè)與金融業(yè)條件協(xié)方差,其中的ε1,t-1和ε2,t-1則分別表示的是房地產業(yè)與金融業(yè)在滯后一期的殘差項。

        (二)波動溢出效應的Wald檢驗

        根據(jù)式3可以看出,房地產業(yè)與金融業(yè)所產生的波動,主要是其自身與對方在前期波動的情況,以及相應的協(xié)方差h12,t-1、自身和對方在前期的殘差平方、前期殘差之間所形成的相互的影響ε1,t-1ε2,t-1。所以,對于房地產業(yè)與金融業(yè)來收,相互之間的影響不夠顯著時,自身波動情況主要有自身前期影響來決定。在Wald檢驗結果當中,其主要呈現(xiàn)非線性約束下的不穩(wěn)定狀態(tài)哦,同時在BEKK模型當中受到所設定形式的限制,因此,在本次研究當中,關于房地產業(yè)與金融業(yè)波動溢出效應,可以只針對相應的矩陣元素來進行相關檢驗。這樣可以做出這樣幾種假設:(1)房地產業(yè)與金融業(yè)之間不存在波動溢出效應,也就是α12=β12=0、α21=β21=0;(2)房地產業(yè)對金融業(yè)不存在波動溢出效應,也就是α21=β21=0;(3)金融業(yè)對房地產業(yè)不存在波動溢出效應,也就是α12=β12=0。

        二、房地產業(yè)與金融業(yè)波動溢出效應檢驗

        (一)數(shù)據(jù)選擇和描述性統(tǒng)計

        關于房地產業(yè)與金融業(yè)波動溢出效應的檢驗中,所選擇的數(shù)據(jù)為深圳地產指數(shù)與金融指數(shù)。所選擇的樣本區(qū)間為2001年7月2日~2014年4月28日,一共有3111個交易日數(shù)據(jù)。在本文中,所采用的是對數(shù)收益形式,其中日收益率的計算式為:Rt=ln(Pt/Pt-1),在這一式中Pt所表示的是房地產指數(shù)或者是金融指數(shù)在第t日的收盤價。

        從表1中可以看出,所觀察樣本時間內,房地產業(yè)的平均收益為正,金融業(yè)收益為負,標準差相近。關于峰度統(tǒng)計量以及J-B檢驗統(tǒng)計量中,相關數(shù)據(jù)都顯示兩個序列并不服從于正態(tài)分布。從ARCH效應檢驗中就能夠看出,兩個序列之間有著較為顯著的條件異方差性(之后10階)。從Ljung-Box Q統(tǒng)計量中可以看出,相應的顯著水平在5%以下,因此兩個序列之間并不存在自相關性(滯后10階)。在單位根ADF檢驗方面,序列明顯平穩(wěn),只有1%的顯著水平。房地產業(yè)收益率與金融業(yè)收益率都有著高峰后尾、條件異方差性,因此,都適合采用GARCH模型來進行建模。

        采用雙變量的MVGARCH-BEKK-t模型來進行建模,結合Wald方法來檢驗兩者之間的波動溢出效應。在實證分析中,可以了解到房地產業(yè)與金融業(yè)的歷史波動都會對當前的收益率波動產生影響,且這種波動影響,有著一定的持久性和聚集性。根據(jù)計算與分析,金融業(yè)對房地產業(yè)的波動溢出效應的影響不夠顯著,顯著水平幾乎為零,而房地產業(yè)對金融業(yè)的波動溢出效應有著1%的顯著水平。在本次樣本區(qū)間內,2008年發(fā)生的次貸危機對我國房地產業(yè)與金融業(yè)波動溢出之間的關系有著較為明顯的沖擊。次貸危機后,房地產業(yè)與金融業(yè)相應的波動效應的持久性與聚集性有所下降,其主要原因可能在于經濟復蘇的不確定性以及房地產業(yè)政策調控等影響,因此市場保持謹慎的投資態(tài)度,投資策略在這一時間內調整較為頻繁。

        (二)結果分析

        在對本次樣本數(shù)據(jù)進行研究之后,可以發(fā)現(xiàn)房地產業(yè)對金融業(yè)存在單向的波動溢出效應,同時,這種效應的產生是在次貸危機后,也就是在次貸危機之前,兩者之間并不存在波動溢出效應,在次貸危機后才產生了房地產業(yè)與金融業(yè)之間的單向波動溢出效應。深入研究“次貸危機前兩者間不存在波動溢出效應”的情況,其主要原因是,本次樣本所選擇的“地產指數(shù)”與“金融指數(shù)”來分別代表房地產業(yè)和金融業(yè),而在2001年至2005年期間,相應的股市處于熊市,股市交易不活躍,雖然在2006年我國基本上已經完成了股權分置改革,在股市中恢復了新股的發(fā)行,但相應的“地產指數(shù)”與“金融指數(shù)”信息在股市上的傳遞效率還是較低,同時,在次貸危機之前,雖然我國房地產業(yè)發(fā)展較為迅速,但其中占比較大的是投資性以及自住購房,投機套利在其中占比較小,房地產業(yè)發(fā)展結構比較健康,因此房地產業(yè)與金融業(yè)之間的聯(lián)系不夠緊密。且國有商業(yè)銀行通過改革去除了銀行不良資產,降低了自身的發(fā)展奉獻,因此房地產業(yè)與金融業(yè)之間并不存在顯著的波動溢出效應。

        但在次貸危機之后,由于我國股市遭受重創(chuàng),因此政府與業(yè)界開始重視房地產業(yè)的風險,在相應貸款基礎利率經過多次政策性調整后,以及相關房地產購買政策的陸續(xù)出臺,對股市中的房地產股和金融股產生較為明顯的影響,進而也就對“房地產指數(shù)”與“金融指數(shù)”產生影響。房地產作為資本重要的依賴性產業(yè),其資金的來源主要是銀行貸款或者是上市后的融資,還有基金、期貨、保險以及信托等相關金融類產業(yè),因此,在地產價格暴跌后,作為抵押物的房產價值下降,銀行業(yè)就會直接遭受影響,比如美國次貸危機就是典型的案例。而我國由于政策調控對房地產業(yè)有著較大的影響,同時,民間資本也有著更強的實力,因此,在金融業(yè)風險爆發(fā)后,雖然房地產業(yè)從銀行很難獲得融資,但政府可以通過出臺“取消限購”、“買房落戶”等有利于房地產業(yè)的政策來進行“救市”,這樣就使得房地產業(yè)很難被金融風險所影響,因此,雖然理論上金融業(yè)對房地產業(yè)可能存在波動溢出效應,但在本次樣本研究中,結果顯示金融業(yè)并不存在對房地產業(yè)的波動溢出效應。

        三、結語

        本文在研究房地產業(yè)與金融業(yè)的波動溢出效應中,采用MVGARCH-BEKK-t模型來進行建模。通過數(shù)據(jù)分析,我國房地產業(yè)受到政府政策性影響較大,且民間資本實力較強。次貸危機后房地產業(yè)對金融業(yè)存在單向波動溢出效應,金融業(yè)風險難以影響到房地產業(yè)的發(fā)展。因此,對于我國而言,應當進一步加強對房地產業(yè)風險的控制,防止風險向金融業(yè)擴散,才能有效保障我國社會經濟的平穩(wěn)運行與發(fā)展。

        (作者單位:江西財經大學現(xiàn)代經濟管理學院)

        江西省高校人文社會科學研究2018年度項目:《我國房地產業(yè)波動溢出分析與動態(tài)投資組合研究(項目編號:GL18250)》。

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