基于蒙特卡洛模拟的VaR方法在房地产市场风险度量中的应用

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改革开放以来,经济的快速发展和城市化进程的加快使得住房需求成为城镇居民最基本的生活需求,并且随着居民收入与居民需求的平稳增长使得房地产的需求也在不断增大,进而使房地产业存在着巨大的发展空间。加之房地产业也因其与其他行业的关联度高、带动力强,对国民经济发展的影响大而成为国民经济的支柱产业.但是,我国住房商品化的时间还不长,房地产市场在一定程度上还很不规范,还存在着诸如房价增幅过快,供应结构不够合理,部分城市房地产过热,房地产开发和交易不够规范等一系列问题,这些问题都为房地产业的发展带来了巨大的风险。因此,有必要研究风险管理方法去衡量我国房地产业的风险并采取途径与方式去化解或分散这些风险。区别于传统房地产预警只是定性描述预警风险状态的方法,本文将在金融领域得到广泛应用的VaR方法引入房地产风险度量领域,并结合实际情况,通过比较三种方法(即历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法)的优劣,最终决定采用蒙特卡洛模拟法来计算VaR值。本文的内容安排主要包括以下几部分:第一部分:系统介绍了论文的研究意义和研究概况,给出论文的主要研究方法和论文框架。第二部分:介绍了风险和风险管理的基本理论,并通过具体数据对当前房地产业存在的风险进行了定性描述。第三部分:阐述了VaR的概念和基本原理,并在此基础上介绍了VaR的三种主要计算方法和一种处理极端情形下的风险度量方法。第四部分:建立房地产市场风险测量的VaR模型。在模拟考察对象与市场因子关系时引入了数据分组处理方法,并通过具体实例将之与多元线性回归进行比较。第五部分:以济南市房地产业进行实证研究。通过对济南1995-2006年12年间数据进行分析,应用自组织数据处理方法得出房地产业增加值与各解释变量线性关系;并根据线性关系方程和各解释变量的统计分布特征,采用Crystal Ball软件进行5000次蒙特卡洛模拟,计算出济南房地产业增加值的VaR值;最后根据最近央行频繁加息的现实,做了压力试验,获得了目前济南房地产市场风险不大,整体形势看好的结论。
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