【摘 要】
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房价自房改后因为刚需而一路猛涨,这也赋予了房地产市场金融属性。房价高企而使得房市集聚了非常大的风险。房价暴跌对中国经济的伤害可想而知。为了防范系统性金融风险,中国政府近年对于楼市的管控愈加严格。与房价的一路上涨不同,中国股市的走势却是一波三折,丧失了作为经济晴雨表的功能。通过研究中国股市与房市之间的关联性,揭示股市对房市波动性溢出效应的区域差异特征,能够为国家的宏观调控提供建议,有利于投资者合理配
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房价自房改后因为刚需而一路猛涨,这也赋予了房地产市场金融属性。房价高企而使得房市集聚了非常大的风险。房价暴跌对中国经济的伤害可想而知。为了防范系统性金融风险,中国政府近年对于楼市的管控愈加严格。与房价的一路上涨不同,中国股市的走势却是一波三折,丧失了作为经济晴雨表的功能。通过研究中国股市与房市之间的关联性,揭示股市对房市波动性溢出效应的区域差异特征,能够为国家的宏观调控提供建议,有利于投资者合理配置资产。本文从国泰安数据库及国家统计局网站分别收集2001年2月到2018年10月的上证综指和各省市的住宅价格月度数据。利用VAR-GARCH-BEKK（1,1）模型研究了股票市场对不同区域的房地产市场的波动性溢出效应。模型结果表明股票市场对房地产市场的溢出效应主要通过财富效应传导。在不同时期,波动溢出效应大致符合从东往西逐渐变化的规律。更进一步收集数据并通过实证证明经济越发达、上市公司数量越多、可支配收入越多的地区,住宅价格受股票市场波动的影响的可能性更大,影响也越深远。
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目前,我国老年人口规模不断扩大,人口老龄化程度日益加深,同时服务业正处于加速发展阶段,金融业逐渐作为服务业的新引擎。人口结构的变化不可避免对我国服务业发展产生影响,金融业也必然受到冲击。很多学者研究了人口结构对我国整体服务业以及服务业内部结构改变的影响,并探讨了影响的机制路径,但服务业内部各行业性质各异,少有文献研究人口老龄化对服务内部各行业的具体影响。为此,本文在借鉴前人相关研究的基础上,选取金
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