基于状态空间模型的房地产情绪指数研究

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4、检验测度法来评测房产的价格和估计房地产市场的泡沫，并预测房地产泡沫破灭在即，但多年过去了，这一切并没有发生。所以想到的问题是这种传统的分析方法在中国是否有效？有没有其他替代的方法可用？依据行为金融学理论可知市场参与者的心理因素以及价值共同决定了其价格的运动变化，这种心理因素对价格的走势有着极为重要的作用。所以本文主要想利用房地产市场相关行业的股市数据来综合评测出房地产参与者情绪指数这个潜变量，并通过评价房地产市场参与者的情绪指数来分析和预测房地产价格走势。这里我们假定房地产市场参与者的情绪指数是隐藏在房地产价格变化趋势背后的一种潜在变量。本文主要采用股市的数据，因为股市的数据获取方便、有质量

5、保证，且能够即时更新。本文的核心思想是通过建立状态空间方程导出房地产市场参与者的情绪指数，首先联合使用EM算法和Kalman算法来估计模型中的未知参数，然后再用参数确定之后的模型，利用可观测到的股市相关行业的数据来分析情绪指数的变化规律和趋势，具体操作是：在给定参数初值后，应用Kalman算法得到最初的潜在变量，再将其带回到状态空间模型，应用EM算法更新参数，所以在每一次更新过程中应用EM算法和Kalman算法，这样不仅可以估计出方程的参数，还可以得到潜在变量，即房地产市场参与者的情绪指数。关键词：行为金融学、房地产市场参与者的情绪指数、Kalman滤波、状态空间模型、EM算法IAbstra

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7、arketparticipants’psychologicalfactorsandthepricebothcandeterminethepricemovement,andthiskindofpsychologicalfactorshasbecomeanextremelyimportantroleonthepricetrend.Sothispaperwillusetherealestaterelatedindu