一、浅谈房地产泡沫表现及其成因（论文文献综述）
李卓[1]（2021）在《我国区域性金融风险的计量研究》文中指出2008年爆发的国际金融危机是近年所发生的一次重大跨区域金融风险事件,它使得世界经济陷入了第二次世界大战以来历经时间最长、波及范围最广、影响程度最深的一次下行调整。危机产生的严重后果以及此后持续数年的风险处置与应对,促使人们大幅提升对金融风险问题的关注,并拥有更多的历史样本与经验证据去探索金融风险生成演化相关机制,也发展出了更为多元的研究视角。就我国而言,长期的政策刺激以及地方政府具有独特影响力的经济发展模式,在带来经济快速增长的同时,也不断累积金融脆弱、加重环境扭曲,导致各地金融风险防控形势依旧严峻。中国已有的重大金融风险都是发生在某些特定区域范围之内,特别是近年来浙江温州、内蒙鄂尔多斯、陕西神木等地区相继出现的风险事件,使我们意识到,对于一个经济地理空间十分巨大、地区之间存在明显异质性的国家,金融风险会更多地表现出区域性的特征与后果。正是基于上述对于整体环境及历史样本的认知,本文选取区域性金融风险的视角开展相关研究,主要包括以下内容:首先,结合我国现实状况,认识区域性金融风险。第2章,详细界定区域性金融风险内涵,归纳其特征,并结合当前实际,对区域性金融风险生成的内外部因素进行理论分析。论述中将关注视角重点放在我国特有的地方经济发展模式、金融体系的脆弱性及其所面对的区域环境。在金融风险动态演化方面,重点围绕金融体系内部各机构之间,金融体系与政府、企业、家户等部门之间,以及不同区域与区域之间的多种关联互动渠道,探讨金融风险区域内外的传染机制,并就区域性金融风险演化发展给予理论描述与说明。其次,构造区域性金融风险测度指标,识别我国区域风险状态及其引致因素。第3章,利用熵权法合成风险测度指标,测算我国各省份区域性金融风险时变特征。结果表明,2009至2017年中国区域性金融风险呈现震荡上升趋势,多数省份2017年金融风险水平已明显高于2009年后全球金融危机期间的风险水平。在风险贡献方面,地方政府债务负担为首要风险因素,而信贷相关问题以及房地产泡沫也是明显高于其他因素的重要风险动因。该部分还采用KMV违约模型对地方政府债务风险进行测算,描述我国地方政府债务风险严峻状态,进一步佐证风险测度结论,也为后续研究做好铺垫。第三,聚焦政府公共部门,刻画地方政府债务对区域性金融风险的影响。政府公共部门是区域性金融风险的首要来源。第4章,采用空间杜宾模型对我国省际区域性金融风险以及地方政府债务风险进行分析,实证检验二者的空间关联机制。研究发现,地方政府债务风险对区域性金融风险具有较强的空间溢出效应,二者存在共振效应;区域性金融风险具有较强的空间溢出效应,而改善经济基础、金融环境、法治环境以及经济参与主体,对于缓释金融风险和地方债务违约风险具有积极作用。第四,关注实体企业部门,实证产业结构变化与区域性金融风险的关系。企业部门也是区域性金融风险的重要来源。第5章,立足三次产业结构以及部分重要行业发展的视角,分析产业结构差异对区域性金融风险的影响效应。采用固定效应面板模型,考察产业结构调整结果与区域性金融风险关系。研究发现,第二产业占比增加总体上可以降低区域性金融风险,而第三产业占比对风险测度的总体影响则为正值。第二产业中,工业占比对区域性金融风险影响表现为负,而建筑业占比的影响表现为正;第三产业中,金融保险业以及房地产行业对区域性金融风险的影响表现为正,交通运输、仓储及邮电通信业以及批发和零售业的影响总体表现为负,住宿和餐饮业未见显着影响。采用面板向量自回归模型以及相应的脉冲响应函数分析产业结构对区域性金融风险影响的动态路径。实证结果除基于动态角度进一步验证了第二、第三产业对区域性金融风险的影响方向外,还进一步揭示了工业、建筑业、金融保险业、房地产业等重要行业与区域性金融风险的动态关系。最后,站在房地产泡沫传染视角,分析区域性金融风险的空间关联效应。外溢传染是区域性金融风险的重要危害特征。第6章,围绕房地产泡沫这一区域性金融风险的重要引致因素,采用动态DY连通测度方法,实证考察区域性金融风险空间关联问题。研究显示,我国各类别城市群体间的总体连通度测算结果较好地捕捉了近年来房地产市场状态,其中,2016至2018年高位运行以及近期连通度明显抬升,提示金融风险引致因素在相应时点的跨区域联动现象。此外,就各类城市群体之间房地产市场关联关系看,一线城市同新一线城市、二线城市、三线城市群体之间存在持续的较高正向关联,同时,一线城市对二线以及三线城市群体的净溢出效应近期有所减弱,而二线城市对新一线城市与三线城市的净溢出效应近期却显着加强。上述实证结果,不仅描述了地产泡沫传播的方向与力度,也为控制房地产泡沫这一重要风险引致因素提供了区域关联视角下的治理依据。整体而言,本文按照认识区域性金融风险,测度区域性金融风险,识别风险重要引致因素,刻画风险因素作用机理,分析风险空间关联机制的基本逻辑和顺序,围绕中国区域性金融风险的现实问题,给出了多元视角的计量刻画,对于我国金融风险防范工作具有积极理论意义。
黎思琦[2]（2021）在《房地产泡沫与房地产金融风险的空间传导及防范研究》文中指出我国房地产市场自商品化时代逐渐进入快速发展阶段,目前已具有全球范围内最大的市场规模。2020年,政策对冲疫情冲击,我国房地产市场相对于世界其他国家已逐步恢复市场活力。民众的需求还将继续维持疫情之前的状态,进一步稳定发展。因而针对我国房地产的泡沫态势,尤其是空间溢出状况,业界、学界和普通百姓都表现出了关注。因此,本文将检测房地产泡沫的空间溢出,以及由此产生的金融风险状况,随后就防范泡沫与风险建立起一道“防火墙”。本文研究内容如下:第一章,绪论。本章根据当前我国房地产市场的情况对背景进行介绍,提出研究的关键问题,叙述研究意义。同时从检测、识别和预警等方面进行研究情况梳理,奠定分析基础。第二章,房地产泡沫。本章界定了研究主题,即什么是房地产泡沫,并分析了其成因;随后,使用BSADF模型检验了我国主要城市的泡沫情况,并对其存续周期时点和严重程度进行比较。结果发现,在研究阶段（2016年1月至2019年8月）中有125个城市存在明显的周期性房地产泡沫。第三章,房地产金融风险。本章首先介绍了房地产金融风险现状;然后,重点研究了它的传导机制;接着,介绍了如何对房地产金融风险进行测量;最后,使用PVAR模型确定了房地产泡沫的影响因素以及房地产泡沫对房地产金融风险的影响。结论是泡沫破灭时投资者的预期逆转等原因都可能导致风险的爆发。这些风险主要通过资金、土地供求和产业进行传导。如果市场不景气,出于理性或非理性的预期,个人和房地产商可能会产生违约现象,于是银行将会因抵押物价值下降产生损失,引发金融风险。同时得到房地产泡沫的两个关键影响因素——房地产开发投资余额和商品房销售额,而对房地产金融风险的影响因素分析得到泡沫为关键成因。第四章,房地产泡沫的空间相依及传导。将莫兰检验和R-Vine Copula结构模型结合,分析了我国房地产泡沫的空间溢出情况。结论表现在整个研究时期内,全国主要大中城市房地产泡沫在整个研究阶段中呈现正负交替目前为负的空间自相关特征。从集聚效果来看,“低-低”城市数目最多,“高-高”次之。前者集中在东北和东部地区,后者集中在中西部。而“高-低”城市仅存在于山东省和河南省,“低-高”城市则主要在福建省与江西省。我国房地产泡沫的相依结构具有如下特征:第一,发达与经济一般的城市分别形成泡沫聚集区;第二,处于经济发达与非发达经济体量中间的一般城市是泡沫传导的中心枢纽;第三,地理区位的聚集特征同样表现在了泡沫的联动上。第五章,房地产泡沫对房地产金融风险影响的空间分析,使用空间杜宾模型研究得到的结论为:第一,地理位置相似的城市具有风险的空间聚集特性;第二,经济发展水平相近的城市的房地产金融风险存在集聚特征,但集聚程度要低于地理位置相近的城市之间;第三,地理位置相近的发达城市对欠发达城市的风险具有正向的溢出;第四,地理位置相近的土地价格较高的城市对土地价格较低城市的房地产金融风险具有显着的正向溢出效应。第六章,房地产金融风险防火墙的构建。首先,提出了综合手段、风险可视化、预测与长期机制四条抑制方向。其次,对样本城市进行四档预警测评。最后,构建房地产泡沫和金融风险的防火墙,并提出包括税制建设与合适的房地产税落地时机,调整信贷监管政策,加强规范秩序、建立相应预警机制和地方政府的规范几点政策建议。第七章,研究结论与展望。先进行前文总结,然后指出本文的不足,主要是研究对象选取缺少西北城市数据支持,以及控制变量不足。
丁如曦,李东坤[3]（2019）在《日本房地产泡沫形成及破灭原因的综合检视及其对当代中国的启示》文中提出从综合视角系统检视日本房地产泡沫形成及破灭的原因与机制,研究表明,20世纪80年代中后期日本房地产泡沫的出现及膨胀,源自金融信贷扩张与经济社会发展阶段转向、财政体制结构失衡以及土地相关政策等多重因素的叠加影响,是地方政府与多元市场行为主体基于自利动机进行合作博弈的结果。日本政府强力干预下房地产泡沫的最终破灭,对日本整体经济社会发展造成了重要影响。与之相比,中国现阶段出现的房地产市场（局部）过热及其多元成因,与当时的日本有诸多相似之处,但也有本质差异。中国应坚持稳中求进基调,着力构建长效性房地产市场调控及激励约束机制,综合推进关键领域的改革深化和制度机制完善,不断促进房地产市场平稳健康发展。
王纯[4]（2019）在《宏观调控视角下我国房地产市场泡沫的测度、成因及政策研究》文中提出我国自1979年改革开放之后,政府非常重视财政政策与货币政策的运用。为了提升国家的经济水平,我国政府在社会经济活动中采用了多种政策手段,促进了我国经济平稳较快的增长。近些年房地产业连续多年保持着高速增长,成为我国社会发展的重要行业,一直影响着国民经济的运行。正因为房地产价格始终保持高速增长,房地产市场泡沫的研究对国民经济的正常运行有重要影响,过多的泡沫一旦破灭,对国家而言将会是一场灾难,我们更加要关注房地产市场价格的合理性,所以众多学者将关注聚焦在房地产市场是否存在泡沫方面。因此无论从理论上还是现实中,都要加强对房地产市场泡沫的经济分析和风险防范。基于对房地产市场情况的思考,文章参考了国内外相关文献,以房地产市场供求理论和市场失灵理论为理论基础,将研究思路大致分成三步。首先测算了我国房地产市场的泡沫值和程度。其次主要是宏观调控政策对房地产市场泡沫的成因分析。最后为解决我国房地产市场泡沫的政策措施。文章在借鉴大量文献研究的基础上,考虑数据可操作性,测度了 1999年-2017年的房地产市场泡沫指标,具体包括房价增长率/国内生产总值增长率、施工面积/竣工面积、房地产市场投资金额/全国固定资产投资总额、房价收入比、房地产企业贷款金额/金融机构贷款金额在内的五个单项指标进行分析。该部分通过构造层次分析矩阵和变异系数法计算得出各个指标的权重,并采用综合指标法得出我国房地产市场泡沫已经存在,但还没有达到重度泡沫程度。由于我国政府的宏观调控在房地产市场起着至关重要的作用,文章在下个部分通过财政政策、货币政策、以及预期三个方面来分析房地产市场泡沫的形成机制,并运用Eviews9软件,经过序列的平稳性检验以及相关分析和协整检验,得出土地出让金、货币供应量M2增长速度以及预期对我国房地产市场泡沫有正向影响,1-5年期贷款利率对房地产市场泡沫有负向影响。最后文章总结研究结论认为政府应通过完善土地出让评估体系,实现土地有效供给:完善监察体系,建立多元化投融资机制;建立房地产市场泡沫预警体系,定期公布多元化信息以及建立信息咨询平台,加强对媒体运营的监管,以此来促进我国房地产市场良好的运行。
赵步云[5]（2019）在《基于因子分析法的房地产泡沫问题研究》文中指出房地产业是我国市场经济中的领军行业,因此,房地产市场运行健康与否,对国民经济的影响也起着举足轻重的作用。关于房地产泡沫测度方法比较多,有指标法、建模法和统计法,本文经过对以上三种方法的对比,最后选用统计法进行实证研究。对于河南省房地产泡沫程度的实证研究选取了2005年到201 7年间的季度数据进行测算,结果是从2005年到2012年之间,河南省房地产泡沫度呈现短暂的下降趋势,但是自2013年开始房地产泡沫呈迅速上升趋势,表明河南省房地产市场自2013年后,房地产泡沫不断积累,泡沫风险较高。接着对河南省房地产泡沫的影响因素进行分析,通过VAR模型,协整检验、格兰杰因果关系检验和脉冲响应分析得出GDP增长率、进出口比值、广义货币供应增长率以及财政收入增长率对房地产泡沫均具有显着的正向影响,经济发展水平越高、对外开放水平越高、货币供应量越多、财政收入越高越会加剧房地产泡沫形成。本文最后还提出防治房地产泡沫的具体措施建议。虽然我国房地产数据的收集整合难以控制,房地产的泡沫程度不容易计算,但房地产泡沫的测度和预防还是很有必要的。
李晓娟[6]（2018）在《重庆市商业地产泡沫测度、成因及治理研究》文中进行了进一步梳理随着重庆市经济的不断发展,商业地产发展也面临着巨大的机遇,同时也存在空置率高、同质化严重等问题。根据重庆市政府采取的商业地产去库存措施,以及学者对重庆市商业地产研究结果表明,重庆市商业地产已出现泡沫。为此,测度重庆市商业地产泡沫、分析其成因,并提出治理建议就十分必要。因此,本文对此进行研究,一方面,测度重庆市商业地产泡沫,分析其成因,并提出对应的治理建议,可以有效抑制商业地产泡沫,促进重庆市商业地产健康稳定发展,另一方面,重庆市商业地产泡沫测度的表征变量和方法,对其他城市的商业地产泡沫研究具有借鉴价值。本文采用文献分析法和比较分析法,以房地产泡沫及商业地产相关研究为理论基础,界定商业地产和商业地产泡沫的概念。梳理房地产泡沫测度方法的相关文献,找出测度重庆市商业地产泡沫的方法,确定相关变量,并采用定量分析法,依托于状态空间模型和噪声交易者模型,测度重庆市商业地产泡沫程度,并找到其形成原因。根据经验总结法,及重庆市商业地产泡沫的成因分析,提出相应的泡沫治理建议。重庆市商业地产分为商业营业用房和办公楼,根据状态空间模型的建立步骤,筛选重庆市商业营业用房及办公楼供给和需求的影响因素,并确定供需的表征变量,测度出重庆市商业营业用房和办公楼的基础价值,利用基础价值与实际价格的差值计算出二者泡沫。接着利用重庆市商业营业用房及办公楼开发投资额确定权重,拟合出重庆市商业地产泡沫。得出结论为:2006-2009年,重庆市商业地产泡沫较小,且呈现小幅增长趋势;2010-2017年,重庆市商业地产泡沫基本保持在高位,其中2010-2013年,重庆市商业地产泡沫均呈现较快的增长趋势,2014-2016年出现不同程度的下降,而后2017年出现小幅的反弹。根据泡沫测度结果,利用噪声交易者模型验证泡沫与噪声投资者预期之间的关系。同时分析重庆市商业营业用房及办公楼发展状况,结合重庆市相关政策变化,深入研究2006-2017年重庆市商业地产泡沫成因。研究结果发现:政策调整会对商业地产泡沫产生直接影响,也就是当住宅市场严格调控后,商业地产会迎来发展时机,但随之泡沫也会增加;而出台商业地产的去库存措施后,泡沫会有一定程度的下降。因此,住宅市场政策调整、商业地产发展规划以及商业地产去库存是重庆市商业地产泡沫发生直接变化的主要原因;而噪声投资者投资决策所依赖的各种机制,是在商业地产市场机制不完善情况下,以政府政策为基础,收集相关信息,并加以整理分析,形成预期。最后,梳理房地产泡沫治理及我国一线城市商业地产管理、去库存经验,根据重庆市商业地产泡沫的成因,针对性地提出重庆市商业地产泡沫治理的建议:重庆市政府应制定商业地产行业规范与相关法规,第三方机构应当完善金融工具创新机制,并加强信贷管理,完善商业地产市场,实现对重庆市商业地产泡沫的有效抑制。通过对重庆市商业地产泡沫的测度、成因以及治理对策的研究,以期为重庆市商业地产健康、稳定发展提供助力,为重庆市商业地产泡沫的有效控制起到促进作用。
周于杰[7]（2017）在《银行个人理财产品的探讨》文中研究指明本世纪初,中国大陆的富有人群迅速扩大,拥有大量闲散资金的人也逐步增多。随着银行、券商、保险公司等金融机构的号召和营销,个人理财规划逐渐进入人们的生活,尤其是遍地开花的银行个人理财产品更是被广大投资者所接受、喜爱。银行理财投资成为现今国内普通家庭/个人客户的金融投资组合中最常见也是比重最大的一部分,因为对普通大众而言,投资各大银行发行或代理的理财产品,是最为直接便利的理财方式。因此,鉴于银行个人理财业务在家庭/个人理财投资过程中的普遍性和重要性,本文将会着重探讨研究大陆境内的银行个人理财业务。本论文在梳理个人理财规划的概念的过程中,强调了分散投资的重要性,并指出银行个人理财投资在金融投资组合中的占比和重要性,介绍了银行个人理财业务的定义和相关理论,进一步比较了其与另一大热门投资渠道——房地产投资的各主要方面;但由于我国的商业银行个人理财业务才逐渐起步,其业务范围十分局限,且存在众多问题,本论文对此也进行了详细的分析,并针对这些问题及其成因,给出了相应的对策建议。本论文探讨的问题,提出的对策和得到的相关结论,是在充分的理论分析和严谨的实践调研基础上精炼而出的,对相关机构和广大投资者具有一定的借鉴作用和可操作性。
陈维[8]（2015）在《基于流动性视角的资产价格泡沫形成机制及其监控研究 ——以中国数据为例》文中研究表明近年来,全球范围内各主要经济体宏观货币经济运行中存在一个显着特征：流动性变动幅度大——从金融危机前的流动性过剩到金融危机时的流动性短缺,再到危机后的流动性过剩问题再次凸显。与此同时,世界经济中又一大重要现象就是全球金融市场资产价格波动剧烈,并给经济运行带来了重大影响,流动性过剩及其逆转则被普遍认为是产生这一现象的重要原因。从流动性的角度考虑,流动性是如何影响资产价格波动?该如何有效地对资产价格泡沫进行监控?在当前国际经济金融形势错综复杂、几大经济体逐渐陷入低迷的国际大环境下,这不仅是一系列的理论问题,更是一系列的现实问题。本文基于流动性视角对资产价格泡沫的形成机制及其监控进行了研究,解决了以下几个问题：第一,资产价格泡沫的定义及其成因；第二,基于流动性视角,资产价格泡沫是如何形成的；第三,流动性对资产价格泡沫的作用机制能否在我国市场得到验证；第四,该如何从流动性角度出发对资产价格泡沫进行监控。关于资产价格泡沫的定义及其成因,本文基于对历史经验教训的总结,给出了本文所研究的资产价格泡沫的定义,并分析了资产价格泡沫的基本特征,从经济因素、市场因素和其他因素三个方面对资产价格泡沫的形成进行了分析,指出流动性因素是资产价格泡沫形成的重要因素之一。关于流动性视角的资产价格泡沫的形成机制,本文首先基于成因—传导渠道—影响结果这一分析思路从流动性视角对资产价格泡沫的形成进行了讨论,并提出流动性过剩引起资产价格泡沫假说。其次,为深入论证流动性对资产价格的影响,用IS-LM-BP模型对我国流动性过剩的形成机制进行了分析,并结合开放经济条件下的AD-AS模型对流动性变动对物价总水平的影响进行了探讨。最后,为验证假说,本文以房地产市场为代表,构建流动性过剩与房地产泡沫关系模型,模型推导结果表明流动性支持是资产价格泡沫形成的重要原因。关于流动性视角资产价格泡沫形成的实证检验,本文选取了我国股市和房市数据,构建双变量和多变量VAR模型,采用ADF平稳性检验、协整检验、格兰杰因果检验、VAR脉冲响应函数、方差分解等计量方法进行了实证检验,结果表明,一方面,流动性过剩程度的增加会助推资产价格的上涨；另一方面,流动性过剩会通过利率渠道、消费渠道和资产负债表渠道对资产价格产生影响,其中,消费渠道的作用最显着。关于流动性视角的资产价格泡沫监控,本文设计了资产价格泡沫监控体系,包括监测与预警机制和缓冲机制两个层面。监测与预警机制主要用指标体系来体现,以资产价格泡沫产生的根本原因为出发点,立足于对资产价格泡沫产生影响的宏观经济要素,紧紧抓住流动性作用于资产价格的传导渠道,并基于我国数据加以应用。从应用结果看,所建监测与预警指标体系可以在一定程度上验证我国资产市场的泡沫情况,对宏观与微观审慎监管有一定指导意义。缓冲机制主要从金融市场、金融机构和监管机构三方面来建立,旨在能有效控制风险,在资产价格泡沫破灭对宏观经济产生负面冲击前对市场产生作用,减弱流动性的波动,对资产价格的骤降产生缓冲效果。
李航[9]（2014）在《城市房地产泡沫检测及其形成机理：理论模型与经验研究》文中认为以1998年的住房改革为契机,中国房地产行业开始市场化运行。十几年来,中国房地产市场的发展规模和增长速度是举世瞩目的：城市房地产业投资不断增加,城市化进程不断推进,住房市场逐渐发育完善,居民居住条件持续改善。房地产业的发展不但促进了国民经济的协调发展,而且也为解决相关民生问题起到了关键性的作用。但是,伴随着房地产市场的高速发展,市场投资、投机热度急剧增加,资金大量涌入房地产行业,购房者投机需求旺盛,开发商囤地、延迟住房供应等行为也日益增加,中国部分城市的房地产价格持续高涨,空置率也大量增加,这些现象的出现引起了社会各界人士的高度重视,关于中国房地产市场是否存在泡沫、房地产泡沫规模有多大的争论成为了舆论关注的焦点。尤其2009年中国多地房价飙升以及2010年以来中央政府严厉的房地产调控政策陆续出台,房地产泡沫的问题更是被高度关注和热烈讨论。房地产市场的过度泡沫化会严重影响国民经济的正常发展,急剧膨胀的房地产泡沫为金融危机的爆发埋下了众多隐患。因此,科学地分析市场的房地产泡沫情况,准确地判断房地产泡沫的膨胀趋势并采取适当的应对措施显得尤为重要。基于此,本文希望能对中国城市的房地产泡沫情况进行深入分析,了解市场的泡沫变化情况,并对房地产泡沫形成起作用的影响因素进行透彻研究。因此,本文借助房地产泡沫研究的经典理论,以房地产泡沫的检测研究和形成机理研究为主要研究问题,以市场参与主体力量的扩充为主要线索,从理论模型和经验研究两方面,针对中国城市的房地产泡沫相关问题展开研究。本文首先要简要回答“房地产泡沫是什么”的问题,通过对文献的梳理,清晰地界定房地产泡沫的概念和相关范畴。“中国城市房地产泡沫是否存在?如果存在,那么房地产泡沫近年来发生了怎么样的变化”是本文要解决的第二个问题,本文将引入状态空间模型,以北京市的实际数据为研究对象,计量房地产泡沫的大小,从而分析北京市房地产泡沫的变化情况。然后,本文将分析房地产泡沫的第三个问题——“为什么会产生房地产泡沫”。本文将噪声交易者模型运用到房地产市场中,从需求、供给和金融机构这三方市场主要参与力量入手,建立相应的理论模型,分析引起房地产价格变化和房地产泡沫产生的重要因素。然后结合北京市的实际数据,通过格兰杰因果关系检验和向量自回归误差纠正模型等方法分析三方力量对房地产泡沫的作用机制。本文的主要工作内容和结论可以分为以下三部分：第一,城市房地产泡沫的大小变化情况。根据房地产泡沫的定义,房地产泡沫是由于理性与非理性等因素作用下所导致的房地产价格与市场基础价值的偏离。现实生活中,房地产的基础价值和房地产泡沫都是无法直接观测的,因此首先要对房地产基础价值进行认定。本文选择由经济基本面因素表征房地产基础价值,构造出由基础价值和房地产泡沫共同组成的房地产价格决定方程。然后引入状态空间模型和卡尔曼滤波方法,使用北京市2002年1季度至2013年2季度的实际数据,估算了这期间北京市房地产泡沫的大小。实证结果显示,本文所使用的状态空间模型方法能够较好地检测市场的房地产泡沫情况,经过测算,我们发现北京市房地产市场的泡沫膨胀过程受到了房地产市场自身的发展和宏观环境的影响。2001年至2005年,房地产市场处于初步发展阶段,市场价格基本由经济基本面代表的房地产基础价值所决定；2006年开始,房地产价格逐渐脱离经济基本面的影响,房地产泡沫开始持续膨胀。第二,房地产泡沫形成机理的理论模型。噪声交易者模型,通过严密的数理推导和大量的实验验证,提出了更为精确的泡沫形成机理理论,从而为解决泡沫形成和持续问题的研究提供了有效的方法。本文将噪声交易者模型引入到房地产市场中,结合房地产市场发展的独有特点,从房地产市场的重要参与者——需求方（购房者）、供给方（开发商）和金融机构的角度分别展开研究。本文构建了噪声购房者模型、噪声开发商模型和金融机构信贷支持作用模型,从理论分析的角度解释了各方参与主体对房地产价格变化和房地产泡沫形成的作用机制。构建的理论模型显示,购房者的噪声预期、开发商的噪声预期和金融机构的信贷支持确实是导致房地产价格波动和房地产泡沫产生的重要影响因素。噪声预期越乐观,房地产的价格上涨越多,房地产泡沫也越大；银行等金融机构的贷款支持力度越大,房地产泡沫也越大。第三,房地产泡沫形成机理的经验研究。在构建理论模型分析了噪声预期和信贷支持对房地产泡沫产生的重要影响后,本文还从经验研究的角度以实际数据对理论模型的分析结果进行论证。本文以北京市的数据为经验研究的对象,使用格兰杰因果关系检验和协整检验,分别研究需求方和供给方的噪声预期,以及金融机构的信贷支持对房地产泡沫变化的影响。实证结果显示,噪声购房者预期、噪声开发商预期和信贷支持都是房地产泡沫的格兰杰原因。而且,房地产泡沫与各变量之间存在长期的协整关系,各变量确实对房地产泡沫存在长期的影响机制。此外,本文还使用脉冲响应函数和方差分解方法,研究噪声购房者预期、噪声开发商预期和信贷支持对房地产泡沫变化的影响及贡献度。结果显示,噪声购房者预期、噪声开发商预期和信贷支持的变化冲击都能引起房地产泡沫的变化,但是噪声购房者对房地产泡沫短期内会产生较大影响,但持续时间不长,而开发商预期和金融机构信贷支持的增加会导致房地产泡沫的迅速反应,且其影响幅度较大,持续时间较长。此外,在北京市房地产泡沫的变化过程中,开发商预期和金融机构信贷支持的贡献度较高。本研究的学术价值和创新点主要集中在以下几点：（1）已有的研究针对房地产泡沫的检测方法没有达成一致共识,本论文结合泡沫领域的最新进展,并且结合中国城市的实际发展情况,研究更合理科学的房地产泡沫检测方法。（2）对于泡沫的形成机理研究主要集中于股票市场,关于房地产泡沫的系统研究比较匮乏。本文结合股市泡沫的先进理论,借鉴于房地产市场,并结合房地产市场的独有特点,以市场参与主体的扩充为线索,从理论模型方面详细推导泡沫的形成机制。（3）目前房地产泡沫形成机理的经验研究总体上发展较为滞后,这大大限制了理论模型的推广运用。本文突破以往房地产泡沫形成机理研究视角单一的限制,从多方市场参与主体同时入手进行研究。同时,选择合适的代理变量,从经验研究角度对理论模型进行了检验。（4）实际检测出房地产市场的泡沫大小,了解了中国城市房地产泡沫的变化过程,也为关于房地产市场泡沫存在性的争论给出了合理的解答。同时,全面详细地分析了中国城市房地产市场泡沫的形成机制,分析出导致房地产泡沫形成的关键性因素,为国家制定相关政策防范和治理房地产泡沫问题提供了指导和帮助。本研究的不足之处和未来研究的展望有以下几方面：首先,房地产泡沫是个区域差异较明显的问题,因此,在中国各具发展特色的城市中,房地产泡沫的情况不尽相同。本文仅以北京市作为研究对象,后续研究可以扩展至多个城市的面板分析,通过对不同城市的泡沫进行检测,了解中国房地产泡沫的区域差异和区域变化情况。其次,对于泡沫形成机理的进一步扩充。本文已经从市场三方力量入手进行分析,但是中国房地产泡沫的形成是个极其复杂的问题,环境因素、制度因素也可能对泡沫的产生有重要影响,所以房地产泡沫的形成机理的研究还可以进行扩展：外部环境、信息背景以及中国市场特有的参与者——中央政府和地方政府。再次,在本文实证研究中,代理变量的选取是关键的因素,今后可以在代理变量方面进行挖掘,选择更合适的代理变量。预期因素比较主观,甚至可以采取问卷的形式获取更直接的一手资料,从更微观的角度进行验证。最后,本文研究了泡沫的产生和泡沫的现状,接下来还有泡沫的破灭问题值得关注。中国房地产泡沫究竟会不会破灭?房地产泡沫何时会破灭?我们已经知道,泡沫的破灭会导致非常严重的破坏性后果,所以知道何时泡沫破灭,或者知道如何避免泡沫破灭都有重要的意义。因此,房地产泡沫的持续膨胀乃至破灭也是今后同样值得重点关注和研究的问题。
孙美全[10]（2012）在《房地产泡沫测度旁证研究 ——以长沙市为例》文中提出随着住房制度的改革,房地产业已经成为我国国民经济的支柱性产业。近年来,房价呈现出不断上涨的态势,房价上涨使得住房问题成为众多民生问题中比较突出的问题,也一度引起社会各界的广泛关注。房地产业作为实体领域和金融领域的热点投资对象,已经使得大量热钱源源不断的卷入。众所周知,房地产不仅具备投资的功能,更重要的是保障百姓的正常生活,因此房地产业已经成为学术界的研究热点。由于房地产具有明显的地域性特征,因此本文从长沙市的具体情况入手,重点研究房地产泡沫的原因、引发机制以及泡沫程度。本文第二章首先对房地产泡沫进行理论分析,主要从房地产泡沫的产生原因以及引发机制两个方面对房地产泡沫的相关理论进行回顾,在阐述相关理论的基础上阐述了房地产泡沫的经济效应。在房地产泡沫相关理论的基础上,第三章对目前房地产泡沫的测度方法进行了研究。第四章首先对我国总体的房地产发展现状进行了分析,其次对长沙市房地产业的发展现状进行探索,并与我国的总体发展现状进行对比分析,得出了在研究期间内长沙市房地产发展速度大于我国总体状况的结论。在现状分析的基础上,建立了测度房地产泡沫的模型,采用EVIEWS6.0软件进行回归模型系数的估计,采用SPSS13.0软件进行回归模型的检验,并根据分析结果计算房地产泡沫的程度,最后对研究结果进行了分析。第五章针对房地产泡沫产生的原因提出了相应的政策建议。第六章主要对本文的研究结果作了结论,并提出了本文没有涉及的问题,并对以后的研究进行了展望。通过上述步骤,本文得出以下研究结论：（1）长沙市已经出现了房地产泡沫,但是处于轻微泡沫阶段；（2）本文在实证研究的基础上,提出了几点建议并对未来的研究方向进行展望。
二、浅谈房地产泡沫表现及其成因（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、浅谈房地产泡沫表现及其成因（论文提纲范文）
（1）我国区域性金融风险的计量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与选题意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究框架及研究创新 |
| 第2章 区域性金融风险特征与生成因素及其动态演化 |
| 2.1 区域性金融风险的概念与特征 |
| 2.2 区域性金融风险的生成因素 |
| 2.3 区域性金融风险的动态演化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 区域性金融风险测算 |
| 3.1 数据选取与熵权法介绍 |
| 3.2 我国省级区域性金融风险的测算 |
| 3.3 地方政府债务违约风险的测算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 地方政府债务风险对区域性金融风险的空间溢出效应 |
| 4.1 变量选取与模型设计 |
| 4.2 空间溢出效应实证分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 产业结构差异对区域性金融风险的影响效应 |
| 5.1 变量选取与模型设计 |
| 5.2 产业结构差异对区域性金融风险的影响效应 |
| 5.3 产业结构差异性影响效应的动态实现路径 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 区域性金融风险的空间关联效应分析 |
| 6.1 数据选取与模型介绍 |
| 6.2 我国房地产市场的空间关联实证分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论建议与研究展望 |
| 7.1 研究结论与政策建议 |
| 7.2 研究不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其他科研成果 |
| 致谢 |
（2）房地产泡沫与房地产金融风险的空间传导及防范研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 房地产泡沫 |
| 1.3.2 房地产泡沫测量 |
| 1.3.3 识别与预警房地产金融风险 |
| 1.3.4 当前我国房地产现状 |
| 1.4 研究内容及研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.5 创新点 |
| 1.5.1 研究视角的创新 |
| 1.5.2 研究方法的创新 |
| 2 房地产泡沫 |
| 2.1 房地产泡沫的内涵 |
| 2.1.1 泡沫 |
| 2.1.2 房地产泡沫 |
| 2.2 房地产泡沫的成因分析 |
| 2.2.1 居民收入提高 |
| 2.2.2 利率政策与信贷政策 |
| 2.2.3 银行信贷带来的资金支持 |
| 2.2.4 国际资本的涌入 |
| 2.2.5 投资者的非理性预期、从众与锚定效应 |
| 2.2.6 房地产的低供给弹性、耐用性及制度的不适用性 |
| 2.3 房地产泡沫的测量 |
| 2.3.1 房地产泡沫检验模型:BSADF检验 |
| 2.3.2 指标和样本选取 |
| 2.3.3 房地产泡沫存在性检验 |
| 2.3.4 房地产泡沫存续周期时点及泡沫程度比较 |
| 3 房地产金融风险 |
| 3.1 房地产金融风险的内涵 |
| 3.1.1 系统风险 |
| 3.1.2 非系统风险 |
| 3.2 我国的房地产金融风险 |
| 3.3 房地产金融风险的形成和传导机制 |
| 3.3.1 房地产金融风险的形成 |
| 3.3.2 房地产金融风险的传导机制及路径 |
| 3.4 房地产金融风险的测量 |
| 3.4.1 房地产金融集中风险度量 |
| 3.4.2 房企经营风险 |
| 3.4.3 房地产金融风险敞口度量 |
| 3.5 房地产泡沫与房地产金融的实证分析 |
| 3.5.1 房地产泡沫成因实证 |
| 3.5.2 房地产金融风险影响因素分析模型 |
| 4 房地产泡沫的空间相依及传导 |
| 4.1 房地产泡沫空间统计 |
| 4.1.1 房地产泡沫空间自相关性:Moran’s I检验 |
| 4.1.2 房地产泡沫的Moran散点图分析 |
| 4.1.3 房地产泡沫空间统计分析:LISA集聚图分析 |
| 4.2 房地产泡沫相依与空间传导 |
| 5 房地产泡沫对房地产金融风险影响的空间分析 |
| 5.1 空间计量模型及权重介绍 |
| 5.1.1 空间计量模型 |
| 5.1.2 空间权重矩阵 |
| 5.2 指标选取及数据来源 |
| 5.3 模型设定 |
| 5.4 空间计量模型回归结果 |
| 6 房地产金融风险防火墙的构建 |
| 6.1 房地产金融风险的抑制思路 |
| 6.1.1 综合手段 |
| 6.1.2 风险可视化 |
| 6.1.3 预测 |
| 6.1.4 长期机制 |
| 6.2 房地产金融风险预警系统 |
| 6.2.1 房地产金融风险预警防火墙体系的构建 |
| 6.2.2 确定指标等级 |
| 6.2.3 基本置信度 |
| 6.2.4 指标权重 |
| 6.2.5 风险评价 |
| 6.2.6 风险预警 |
| 6.3 房地产泡沫及金融风险的防火墙构建 |
| 6.3.1 税制建设时机 |
| 6.3.2 调整信贷监管政策 |
| 6.3.3 加强整顿规范市场秩序、建立相应预警机制 |
| 6.3.4 规范地方政府行为 |
| 7 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）日本房地产泡沫形成及破灭原因的综合检视及其对当代中国的启示（论文提纲范文）
| 一、理论分析与文献述评:从单一视角转向综合审视 |
| 二、日本房地产泡沫的形成原因及膨胀机制 |
| 1.经济社会发展阶段性转向使经济基本面对房地产的支撑作用减弱 |
| 2.金融信贷放松及扩张形成了支撑泡沫生成及膨胀的资本运作 |
| 3.土地税制调整及宽松政策助长土地投资投机并推动房地产泡沫膨胀 |
| 4.中央与地方政府财政收支不对等强化了地方政府的房地产“机会主义”倾向 |
| 三、日本房地产泡沫破灭的原因 |
| 1.货币政策短期内迅速调整转向并连续收紧成为房地产泡沫破灭的“导火线” |
| 2.调整土地收益税并对土地交易严格管制加速了地价下降的过程 |
| 3.经济主体预期及行为逆转让泡沫膨胀的内在支撑机制快速坍塌 |
| 四、中国房地产市场 (局部) 过热成因及其与日本比较 |
| 五、日本房地产泡沫对当代中国的镜鉴及政策启示 |
（4）宏观调控视角下我国房地产市场泡沫的测度、成因及政策研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 国外综述 |
| 1.3.2 国内综述 |
| 1.3.3 文献述评 |
| 1.4 研究方法和结构 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 结构安排及研究框架图 |
| 1.5 本文的创新点和不足 |
| 1.5.1 本文的创新点 |
| 1.5.2 本文存在的不足 |
| 第2章 我国房地产市场泡沫概念与有关理论阐释 |
| 2.1 泡沫相关概念 |
| 2.1.1 泡沫定义 |
| 2.1.2 房地产市场泡沫 |
| 2.2 我国房地产市场泡沫有关理论 |
| 2.2.1 供求理论 |
| 2.2.2 金融过度支持 |
| 2.2.3 市场失灵 |
| 第3章 房地产市场泡沫测度与测算 |
| 3.1 房地产市场泡沫的测度方法与测度指标 |
| 3.1.1 房地产市场泡沫测度方法的适用性分析 |
| 3.1.2 我国房地产市场泡沫指标 |
| 3.2 房地产市场泡沫的测算 |
| 3.2.1 层次分析法 |
| 3.2.2 变异系数法 |
| 3.3 基于综合指数法的房地产市场泡沫指数 |
| 3.3.1 综合指数警戒值的确定 |
| 3.3.2 我国房地产市场泡沫的综合指数 |
| 第4章 宏观调控政策下房地产市场泡沫的成因分析 |
| 4.1 财政政策对房地产市场泡沫的成因分析 |
| 4.1.1 财政支出对房地产市场泡沫的成因分析 |
| 4.1.2 土地财政对房地产市场泡沫的成因分析 |
| 4.2 货币政策对房地产市场泡沫的成因分析 |
| 4.2.1 货币供应量对房地产市场泡沫的成因分析 |
| 4.2.2 利率对房地产市场泡沫的成因分析 |
| 4.3 预期对我国房地产市场泡沫的成因分析 |
| 4.4 宏观调控政策下房地产市场泡沫成因的实证分析 |
| 4.4.1 指标选取 |
| 4.4.2 模型选取及数据来源 |
| 4.4.3 实证检验及分析 |
| 第5章 抑制房地产市场泡沫的政策措施 |
| 5.1 完善土地出让评估体系,实现土地有效供给 |
| 5.2 完善监察体系,建立多元化投融资机制 |
| 5.3 建立房地产市场泡沫预警体系,定期公布多元化信息 |
| 5.4 建立信息咨询平台,加强对媒体运营的监管 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果参考文献 |
| 后记 |
（5）基于因子分析法的房地产泡沫问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.3 研究方法和内容 |
| 1.4 研究创新点 |
| 2 房地产泡沫测度和预警的理论基础 |
| 2.1 房地产泡沫状况概述 |
| 2.1.1 泡沫概念 |
| 2.1.2 房地产泡沫的界定 |
| 2.2 房地产发展过程 |
| 2.3 房地产泡沫的特征 |
| 2.4 房地产泡沫的危害 |
| 2.5 房地产泡沫预警 |
| 2.5.1 房地产泡沫预警的概念 |
| 2.5.2 经济周期论 |
| 2.5.3 房地产经济周期理论 |
| 2.5.4 宏观经济预警理论 |
| 2.6 房地产泡沫的主要测度方法 |
| 2.6.1 指标法: 多指标综合对比评价法 |
| 2.6.2 建模法 |
| 2.6.3 统计法: 统计检测法 |
| 2.6.4 指标选取 |
| 3 房地产泡沫测度方法及VAR模型介绍 |
| 3.1 因子分析介绍 |
| 3.2 VAR模型 |
| 3.2.1 平稳性检验 |
| 3.2.2 协整检验 |
| 3.2.3 格兰杰(Granger)因果关系检验 |
| 3.2.4 脉冲响应函数 |
| 3.2.5 方差分解 |
| 4 河南省房地产泡沫的实证研究 |
| 4.1 河南省房地产泡沫测度 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 实证分析 |
| 4.2 河南省房地产泡沫影响因素分析 |
| 4.2.1 平稳性检验过程和结论 |
| 4.2.2 Johansen检验过程和结论 |
| 4.2.3 格兰杰(Granger)因果关系检验过程和结论 |
| 4.2.4 脉冲响应分析过程和结论 |
| 4.2.5 方差分解分析过程和结论 |
| 4.2.6 实证分析结论 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论及分析 |
| 5.2 防治房地产泡沫的措施 |
| 参考文献 |
| 个人简历在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（6）重庆市商业地产泡沫测度、成因及治理研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究思路和概念界定 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 概念界定 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究内容及创新点 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 国内外商业地产泡沫研究 |
| 2.1.1 我国商业地产泡沫研究 |
| 2.1.2 国外商业地产泡沫研究 |
| 2.2 房地产泡沫测度方法研究 |
| 2.2.1 指标评价法 |
| 2.2.2 间接检验法 |
| 2.2.3 基础价值测度法 |
| 2.3 房地产泡沫理论及成因研究 |
| 2.3.1 房地产泡沫理论 |
| 2.3.2 房地产泡沫成因研究 |
| 2.4 商业地产泡沫治理研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 重庆市商业地产泡沫测度研究 |
| 3.1 模型与方法：状态空间模型 |
| 3.2 重庆市商业地产供需影响因素 |
| 3.3 重庆市商业营业用房泡沫测度 |
| 3.3.1 商业营业用房基础价值测度的变量选取及样本收集处理 |
| 3.3.2 商业营业用房基础价值测度过程 |
| 3.3.3 商业营业用房基础价值及泡沫测度结果 |
| 3.4 重庆市办公楼泡沫测度 |
| 3.4.1 办公楼基础价值测度的变量选取及样本收集处理 |
| 3.4.2 办公楼基础价值测度的过程 |
| 3.4.3 办公楼基础价值及泡沫测度结果 |
| 3.5 重庆市商业地产泡沫测度结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 重庆市商业地产泡沫成因研究 |
| 4.1 噪声交易者模型 |
| 4.2 重庆市商业营业用房泡沫的成因分析 |
| 4.2.1 噪声交易者预期对商业营业用房泡沫的影响研究 |
| 4.2.2 重庆市商业营业用房泡沫的成因 |
| 4.3 重庆市办公楼泡沫成因分析 |
| 4.3.1 噪声交易预期对办公楼泡沫的影响研究 |
| 4.3.2 重庆市办公楼泡沫的成因 |
| 4.4 重庆市商业地产泡沫成因 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 重庆市商业地产泡沫治理研究 |
| 5.1 商业地产泡沫治理经验及教训 |
| 5.1.1 国外商业地产泡沫治理的经验及教训 |
| 5.1.2 国内商业地产治理经验及教训 |
| 5.2 重庆市商业地产泡沫治理建议 |
| 5.2.1 政府制定商业地产行业规范与法规、合理供应土地 |
| 5.2.2 第三方机构完善金融工具创新、加强信贷管理 |
| 5.2.3 完善商业地产市场 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与未来展望 |
| 6.2.1 研究不足 |
| 6.2.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 |
| B.重庆市商业营业用房泡沫测度结果 |
| C.重庆市办公楼泡沫测度结果 |
（7）银行个人理财产品的探讨（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 主要内容和结构安排 第2章 银行个人理财业务的发展状况及相关理论 |
| 2.1 理财规划的相关理论 |
| 2.1.1 理财规划的广泛定义 |
| 2.1.2 理财规划的分类 |
| 2.1.3 家庭/个人理财规划的目标 |
| 2.1.4 家庭/个人理财规划的重要内容 |
| 2.1.5 家庭/个人理财规划、投资组合与银行理财 |
| 2.2 银行个人理财业务在中国大陆境内的发展形势总述 |
| 2.3 银行个人理财业务的定义 |
| 2.4 银行个人理财业务的范围层级 |
| 2.5 银行理财产品 |
| 2.5.1 银行理财产品的定义 |
| 2.5.2 银行理财产品的构成要素 |
| 2.5.3 银行理财产品的分类 |
| 2.5.4 银行理财产品的盈亏计算方法 |
| 2.6 银行个人理财的三大黄金定律和四种理财技巧 |
| 2.6.1 银行个人理财的三大黄金定律 |
| 2.6.2 银行个人理财的四种理财技巧 第3章 银行个人理财投资与房地产投资的比较 |
| 3.1 房地产投资概述 |
| 3.1.1 房地产投资的广泛定义 |
| 3.1.2 房地产投资的市场现况 |
| 3.2 房地产投资的方式 |
| 3.2.1 房地产投资的两种途径四种方式 |
| 3.2.2 房地产的各种投资方式与银行理财产品投资的实施比较 |
| 3.3 房地产投资的风险 |
| 3.3.1 投资房地产面临多种风险可能性 |
| 3.3.2 我国的房地产投资风险现状 |
| 3.3.3 银行理财产品风险与房地产投资风险的比较 |
| 3.4 银行个人理财与房地产投资的优劣势比较 |
| 3.4.1 银行个人理财产品与房地产投资的收益对比 |
| 3.4.2 房地产投资的优缺点 |
| 3.4.3 银行个人理财产品的优势与劣势 |
| 3.4.4 银行个人理财产品vs.房地产投资 第4章 商业银行个人理财产品的市场和问题 |
| 4.1 商业银行理财产品的市场特点 |
| 4.2 商业银行个人理财产品的问题及原因分析 |
| 4.2.1 银行业内个人理财产品严重同质化 |
| 4.2.2 银行理财产品本身的开发存在诸多问题 |
| 4.2.3 银行个人理财产品的相关信息披露不充分 |
| 4.2.4 银行各部门业务的整合程度不够 |
| 4.2.5 银行缺乏高素质的综合理财人员 |
| 4.2.6 银行个人理财业务的办理流程有极大问题 |
| 4.2.7 对投资客户的服务和管理方面存在不足 |
| 4.2.8 商业银行的营销宣传力度不够 |
| 4.2.9 金融市场各领域各机构分业经营 第5章 银行个人理财问题的对策及建议 |
| 5.1 积极创新理财产品,拓展投资渠道 |
| 5.2 健全风险内控制度 |
| 5.3 建立专门、完善的银行理财业务综合部门 |
| 5.4 规范业内理财规划师的职业要求,加强理财专业人员的培养 |
| 5.5 细分投资者群体,提供差异化、个性化服务 |
| 5.6 建立银行自己的个人理财品牌 |
| 5.7. 从金融市场分业经营模式向混业经营模式转化 |
| 5.7.1 金融市场分业经营模式的各种弊端 |
| 5.7.2 金融市场混业经营模式的优点 |
| 5.7.3 混业经营模式下银行理财业务的发展策略 |
| 5.8 政府相关职能部门应大力加强金融引导和监管从事理财业务的金融机构 |
| 5.9 选择第三方理财 结论 致谢 参考文献 |
（8）基于流动性视角的资产价格泡沫形成机制及其监控研究 ——以中国数据为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究目的与内容 |
| 1.3 研究方法和路径 |
| 1.4 研究难点和可能的创新点 |
| 1.4.1 研究的难点 |
| 1.4.2 研究可能的创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 资产价格泡沫形成的理论研究 |
| 2.2 流动性与资产价格波动的实证研究 |
| 2.3 资产价格泡沫影响经济稳定及对其预警的研究 |
| 2.4 已有研究述评 |
| 第三章 资产价格泡沫及其成因分析 |
| 3.1 资产价格泡沫破灭的历史经验教训 |
| 3.1.1 欧洲早期的三大投机事件与经济泡沫 |
| 3.1.2 日本20世纪80年代末期的泡沫经济 |
| 3.1.3 美国2007年的金融危机 |
| 3.2 资产价格泡沫的内涵与特征 |
| 3.2.1 资产价格泡沫的定义 |
| 3.2.2 资产价格泡沫的特征 |
| 3.3 资产价格泡沫形成的主要影响因素 |
| 3.3.1 经济因素 |
| 3.3.2 市场因素 |
| 3.3.3 其他因素 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于流动性视角的资产价格泡沫形成机制分析 |
| 4.1 流动性的内涵界定 |
| 4.2 流动性视角下资产价格泡沫的形成机制分析 |
| 4.2.1 流动性变动的成因分析 |
| 4.2.2 流动性作用于资产价格的传导渠道分析 |
| 4.2.3 流动性过剩引起资产价格泡沫假说 |
| 4.3 流动性影响资产价格波动的理论模型分析 |
| 4.3.1 流动性变动与物价总水平变动的理论模型分析 |
| 4.3.2 流动性过剩引起资产价格泡沫的理论模型分析——以房地产市场为代表 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 流动性视角下资产价格泡沫形成的实证检验——基于我国的数据 |
| 5.1 流动性与资产价格的统计描述 |
| 5.1.1 流动性过剩与持续流动性过剩的度量 |
| 5.1.2 资产价格的走势分析 |
| 5.2 流动性视角下资产价格泡沫形成的实证检验 |
| 5.2.1 变量的选取和数据的处理 |
| 5.2.2 双变量VAR模型 |
| 5.2.3 多变量VAR模型 |
| 5.3 实证结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于流动性视角的资产价格泡沫监控研究 |
| 6.1 资产价格泡沫监测与预警指标体系构建 |
| 6.1.1 监测与预警指标体系构建原则 |
| 6.1.2 监测与预警指标的选取 |
| 6.1.3 监测与预警指标权重的确定 |
| 6.1.4 资产价格泡沫监测与预警指标体系的应用 |
| 6.2 资产价格泡沫缓冲机制设计 |
| 6.2.1 缓冲机制的政策目标 |
| 6.2.2 缓冲机制的构成 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与政策建议 |
| 7.1 主要工作和结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 致谢 |
| 硕士在读期间已发表的论文 |
| 参考文献 |
（9）城市房地产泡沫检测及其形成机理：理论模型与经验研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究思路和概念界定 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 概念界定 |
| 1.3 研究方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 资料来源 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 研究内容和文章结构 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 房地产泡沫检测研究 |
| 2.1.1 房地产泡沫与经济基本面 |
| 2.1.2 房地产泡沫与资产现值模型 |
| 2.1.3 小结 |
| 2.2 房地产泡沫形成机理研究 |
| 2.2.1 理性泡沫 |
| 2.2.2 非理性泡沫 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 房地产泡沫检测研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 文献述评 |
| 3.3 模型与方法 |
| 3.4 实证检验 |
| 3.4.1 实证变量和模型 |
| 3.4.2 样本收集和处理 |
| 3.4.3 实证过程和结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 房地产泡沫形成机理理论模型 |
| 4.1 噪声购房者模型 |
| 4.1.1 理性购房者模型 |
| 4.1.2 噪声购房者模型 |
| 4.1.3 噪声购房者非理性泡沫的形成机理 |
| 4.2 噪声开发商模型 |
| 4.2.1 理性开发商模型 |
| 4.2.2 噪声开发商模型 |
| 4.2.3 噪声开发商非理性泡沫的形成机理 |
| 4.3 金融机构信贷支持作用模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 房地产泡沫形成机理实证研究 |
| 5.1 需求方噪声预期与房地产泡沫 |
| 5.1.1 引言 |
| 5.1.2 文献述评 |
| 5.1.3 实证检验 |
| 5.1.4 小结 |
| 5.2 供给方噪声预期与房地产泡沫 |
| 5.2.1 引言 |
| 5.2.2 文献述评 |
| 5.2.3 实证检验 |
| 5.2.4 小结 |
| 5.3 金融机构信贷支持与房地产泡沫 |
| 5.3.1 引言 |
| 5.3.2 文献述评 |
| 5.3.3 实证检验 |
| 5.3.4 小结 |
| 5.4 三方力量共同作用下房地产泡沫的变化研究 |
| 5.4.1 协整检验 |
| 5.4.2 脉冲响应函数 |
| 5.4.3 方差分解 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论和展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 理论价值与现实意义 |
| 6.2.1 理论价值 |
| 6.2.2 现实意义 |
| 6.3 研究局限与未来研究方向 |
| 6.3.1 研究局限 |
| 6.3.2 未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历及在学期间所取得的主要科研成果 |
（10）房地产泡沫测度旁证研究 ——以长沙市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 房地产周期研究现状 |
| 1.3.2 房地产泡沫研究现状 |
| 1.4 历史事件回顾 |
| 1.4.1 日本房地产泡沫 |
| 1.4.2 泰国房地产泡沫 |
| 1.4.3 香港房地产泡沫 |
| 1.5 研究内容和技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 本文技术路线 |
| 第二章 房地产泡沫理论分析 |
| 2.1 房地产泡沫的界定 |
| 2.1.1 泡沫的含义 |
| 2.1.2 房地产泡沫的含义 |
| 2.2 房地产泡沫形成机理 |
| 2.2.1 房地产泡沫的引发机制 |
| 2.2.2 房地产泡沫的形成原因 |
| 2.3 房地产泡沫的经济效应 |
| 2.3.1 宏观经济效应 |
| 2.3.2 资源配置效应 |
| 2.3.3 收入分配效应 |
| 2.3.4 社会心理效应 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 房地产泡沫测度方法研究 |
| 3.1 房地产泡沫测度基本方法 |
| 3.1.1 指标法 |
| 3.1.2 理论价格法 |
| 3.1.3 统计检验法 |
| 3.2 泡沫测度方法适用性研究 |
| 3.2.1 指标法适用性研究 |
| 3.2.2 理论价格法适用性探索 |
| 3.2.3 统计检验法适用性分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 长沙市房地产泡沫测度实证研究 |
| 4.1 长沙市房地产业发展现状 |
| 4.1.1 我国房地产业发展现状 |
| 4.1.2 长沙市房地产业发展现状 |
| 4.1.3 发展现状对比分析 |
| 4.2 基于多元线性回归模型的泡沫测度研究 |
| 4.2.1 模型构建 |
| 4.2.2 变量设计及数据来源 |
| 4.2.3 相关性分析 |
| 4.2.4 平稳性检验 |
| 4.2.5 模型系数估计 |
| 4.2.6 回归模型检验 |
| 4.2.7 泡沫度计算 |
| 4.3 结论分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 政策建议 |
| 5.1 改革住房保障制度,调节供给结构 |
| 5.2 加强土地宏观调控,抑制投机行为 |
| 5.3 加大金融业监管力度,控制融资风险 |
| 5.4 改革房地产税收制度,健全相关制度 |
| 5.5 完善资本市场监督机制,引导资本合理流动 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 |
四、浅谈房地产泡沫表现及其成因（论文参考文献）
- [1]我国区域性金融风险的计量研究[D]. 李卓. 吉林大学, 2021(01)
- [2]房地产泡沫与房地产金融风险的空间传导及防范研究[D]. 黎思琦. 西南科技大学, 2021(09)
- [3]日本房地产泡沫形成及破灭原因的综合检视及其对当代中国的启示[J]. 丁如曦,李东坤. 当代经济研究, 2019(07)
- [4]宏观调控视角下我国房地产市场泡沫的测度、成因及政策研究[D]. 王纯. 天津财经大学, 2019(07)
- [5]基于因子分析法的房地产泡沫问题研究[D]. 赵步云. 郑州大学, 2019(08)
- [6]重庆市商业地产泡沫测度、成因及治理研究[D]. 李晓娟. 重庆大学, 2018(04)
- [7]银行个人理财产品的探讨[D]. 周于杰. 西南交通大学, 2017(07)
- [8]基于流动性视角的资产价格泡沫形成机制及其监控研究 ——以中国数据为例[D]. 陈维. 东南大学, 2015(08)
- [9]城市房地产泡沫检测及其形成机理：理论模型与经验研究[D]. 李航. 浙江大学, 2014(03)
- [10]房地产泡沫测度旁证研究 ——以长沙市为例[D]. 孙美全. 中南大学, 2012(06)