基于症状监测的房地产金融风险预警研究

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1、硕士学位论文基于症状监测的房地产金融风险预警研究学科专业：金融学研究方向：房地产金融作者姓名：何地指导教师：葛红玲教授所在学院：经济学院二〇一六年四月ThestudyoftheEarlyWarningSystemofRealEstateFinanceRisksSupportedbySymptomMonitoringDissertationSubmittedtoBeijingTechnologyandBusinessUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfor

2、theDegreeofMasterofEconomicsbyHeDi（RealEstateFinance）DissertationSupervisor：ProfessorGeHonglingApril2016学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作所取得的研究成果。除了文中已经注明引用的内容外，论文中不包含其他个人或集体已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，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律后果完全由本人承担。作者签名：日期：年月日摘要我国

3、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

4、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

5、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，

6、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IAbstractAsacapitalintensiveindustry,therealestateindustrycan’tworkwithoutthesupportofthefinance,bothtopromoteanddevelopmutually.Butthereareavarietyofrisksinrealestatefinanceactivities,oncetheriskexposed,whichwillcausel

7、ossestothefinancialinstitutions,realestateenterprises,andotherrealestatefinancesubject,thenimpactthehealthyandstableoftherealestatemarketandfinancemarket.Therefore,itisnecessarytodiscloseinformationandforecastriskfortherealestatefinancemarket,tofindoutthepos

8、siblerisksandproposetheriskpreventionmeasures,it’susefultoregulateandcontroltherealestatefinancemarketactivities.Fromthemacroandmicroperspectives,thispaperstudiestheformationandtransmissionmecha