我国房地产业股市预警系统地研究

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1、学位论文原创性声明本人所提交的论文《我国房地产业股市预警系统的研究》，是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的原创性成果。除文中已注明引用的内容外，本论文不包括个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中标明。本声明的法律后果由本人承担。论文作者：牛乏芎妒湃年‘具蟛B指导教师确认：伽节年∥月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解河北经贸大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权河北经贸大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库

2、进行检索，可以采用影印、复印或其他复制手段保存、汇编学位论文。论文作者：牛乏亨Ⅵt警年￡具吖B指导教师确认：p{专年‘AII／7乙箩／吖肜摘要伴随经济的增长，我国股票市场发展规模渐渐壮大，同时扮演的角色越来越重要，我们应该高度重视和支持股票市场的发展。股票市场的运行不稳定，常常在高起低落问循环反复。在我国的股票市场中，房地产业的股票市场份额很大，其运行特征与股市大盘有着高度的相关性。房地产业股票市场的运行显著地反映了整个股票市场的运行特征，细小的变动首先出现在房地产股票市场中，因此，本文对房地产业股票市场的运行进行监测预警，得到预

3、警状态并提出对策建议。首先，本文系统综述了已有研究成果包括国内外预警理论、预警模型。对当前我国经济发展、房地产业股票市场和房地产市场的现实状况和危机传染机制进行了分析。基于预警理论研究和我国房地产股票市场所处大环境的现实考察，从宏观经济、房地产业股市、房地产市场三个方面选取11个预警指标构建了我国房地产业股票市场运行监测指标体系。其次，本文对预警指标体系进行因子分析，样本数据为2006年1月至2013年8月，综合评价近几年的风险状况，得到4个主因子得分和综合因子得分，以得分来确定预警阀值并将其转化为向量形式作为预警模型的控制输出。

4、本文对原始变量建立BP神经网络模型，网络为外推4期的预警模型，将2006年1月至2012年4月的数据作为网络训练数据集、2012年5月至2013年4月的数据作为网络测试数据集、2013年5月至2013年8月的数据作为预测数据，网络学习效果较好，模型通过检验，预测了2013年9月至2013年12月的我国房地产业股市风险状况，并从监管方、上市公司以及投资者三个方面提出防范和化解风险的建议。最后，笔者对本文所做的工作进行了总结，并对我国房地产业股市预警方面的研究进行了未来的展望。关键词：房地产股市，预警模型，因子分析，BP神经网络1II

5、AbstractAlongwimthegrowthoftheeconomy,thestockmarketinChinaexpandsscalegradually．Atthesametimeitisplayinganincreasinglyimportantroleineconomy．Soweshouldattachgreatimportancetothestockmarketandsupportthedevelopmentofit．Theoperationofthestockmarketisnotstable，itofteninh

6、ighlowcycles．InChina’Sstockmarket，thecharacteristicsofrunningintherealestateindustryinthestockmarkethashi【曲correlationwiththewholestockmarket．Itrunssignificantlyreflectstherunningcharacteristicsofthewholestockmarket，thesmallchangeswillappearedintherealestatestockmarke

7、tfirstly．Therefore，thispapereffectivemonitoringandearlywarningofrealestatestockmarket，thenwegettheresultofthestudyandputfoerwardadvices．Firstofall，thispaperreviewstheexistingresearchresultsathomeandabroadincludingtheoryofearlywarningandearlywarningmodel．Itanalyzedthec

8、ontagionmechanismtotherealestatestockmarketfromthreeaspects，includingEconomicdevelopmentinourcountry,therealestatestockmarke