基于房地产投资风险VaR：GARCH与SWARCH的比较

发布时间：2020-03-21 21:35

【摘要】：房地产业是国民经济发展的支柱产业,对拉动经济的增长有着重要的作用。同时,房地产作为民生的重要生活资料,具有特殊性。然而,在经历的美国次贷危机的冲击后,我国政府为控制房地产价格的过度增长而出台了针对房地产的宏观调控政策,使得房地产投资收益出现的较大的不确定性。房地产投资本质上是风险投资,将金融理论中的方法应用于其中作为房地产企业分散风险的有效途径和手段,会对房地产投资者起到很好的指导作用,而控制风险首先是识别和量化风险。因此,为了更直观地量化房地产投资风险,本文应用金融风险管理理论中最流行的方法一风险价值来对房地产投资风险进行分析。此外,在VaR的传统估计方法中,应用GARCH模型及改进的GARCH模型估计收益率方差进而估计VaR的方法较为广泛,但是这些方法没有考虑技术的变革,危机的出现,政策的变化等因素的影响,这些都会引起波动产生状态的变化。尤其是我国房地产市场在经历了金融危机和国家房地产调控后,对其波动进行区制转换的研究将有利于房地产投资者了解市场风险的程度。本文将结合我国房地产投资的特点,利用深圳交易所的房地产指数的时间序列数据,对房地产风险进行量化并分析,在风险价值的基础上对比房地产投资GARCH类模型和SWARCH模型。
【图文】：

变化图,收益率,变化图,房价

产市场投资风险，本文选取在深圳证券交易所的房地产业指数(399202010年2月25号的日收盘价(共2332个数据)进行实证分析。数一指数历史数据①。选取房地产指数而未使用房价指数是因为房地产指数是在深圳证券类股票的地产行业分类指数，是以各股票的股本作为权数加以计算的，业投资情况的综合走势，而房价指数是根据实际房产销售情况制定的映房地产投资的风险。此外，，由于房价具有一定的刚性，所以其对外股票那样敏感，风险结构的变化也就不会很明显。本文使用的计.0、EVIEWSS.0以及EXCEL。据的统计特征每日的对数收益为:气一ln(p，/八_;)一Inp;一inp‘_，，p，表示第t日的统计特征分析如下:

描述性统计,收益率分布,作者,来源

图4.4地产指数(399200)收益率分布直方图及描述性统计量资卡}来源:作者编制从图4.3和图4.4可以看出，地产指数的收益率曲线正如大多数金融数据一样，具有尖峰厚尾的特征。而且其偏度小于0，说明该样本分布左偏。从Jarque一Bera检验结果看，不能接受收益率服从正态分布的原假设。4.1.3数据检验首先，我们先对数据进行ADF平稳性检验，选择不带截距项和趋势项的回归模型作单位根检验，在序列存在单位根的原假设下，检验结果如表4.1:表4.1房地产指数收益率序列单位根检验结果 ttttt一 StatisticccProb.*** AAAugmentedDickey一 Fullerteststatistieee一 46.0261110.000111 TTTesteriticalvalues:::l%levelll一 2.5659555555 55555%levelll一1， 940966666 111110%levelll一 1.6166088888资料来源:作者编制从表4.1的结果看
【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F224;F293.3

【参考文献】