【摘 要】
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本文以2007—2021年沪深A股上市房企为样本，首先基于SIM单指数分位数回归技术提出测量系统性风险的新指标SIM-CoVaR,并结合前沿的TENET网络模型，构造跨房地产企业风险动态传染的尾部风险网络，然后采用块模型探究房地产市场系统性风险溢出的聚类性、触发机制及传播路径，最后考察网络整体结构和宏观经济变量对房地产市场系统性风险溢出的影响。研究表明：（1）我国房地产企业间存在明显的系统性风险联
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目（19ZDA091）； 中国博士后基金（2021M702005）的资助；
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本文以2007—2021年沪深A股上市房企为样本，首先基于SIM单指数分位数回归技术提出测量系统性风险的新指标SIM-CoVaR,并结合前沿的TENET网络模型，构造跨房地产企业风险动态传染的尾部风险网络，然后采用块模型探究房地产市场系统性风险溢出的聚类性、触发机制及传播路径，最后考察网络整体结构和宏观经济变量对房地产市场系统性风险溢出的影响。研究表明：（1）我国房地产企业间存在明显的系统性风险联动性和溢出效应，在市场动荡时期房地产部门是金融风险溢出的放大器；（2）评估系统重要性节点企业时，除考虑企业规模等内部属性，还应考虑房企间关联结构，利用系统性风险指数可有效捕捉网络中系统重要性节点；（3）跨房企的系统性风险溢出具有显著的聚类特征，尾部风险网络可被划分为4个不同的功能模块，各模块的成员及其角色呈现明显的时变特性，监管部门可据此从供给端“因企施策”;（4）网络聚集性、网络效率和网络匹配性的降低能显著降低房地产市场的系统性风险溢出效应。本文从企业微观层面探讨房地产市场风险的形成机制，为促进房地产业健康发展和防范化解宏观层面的系统性金融风险提供参考。
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