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基于GARCH与Markov转换模型度量房价波动风险 被引量：8
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作者 刘洪玉 杨振鹏 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期199-204,共6页
为了防范房地产价格快速上涨或下跌带来的不利影响,监测房价波动风险具有重要的意义。该文采用自回归条件异方差(GARCH)模型和Markov机制转换模型研究房价波动过程。首先依据4个中国城市的数据对2类模型分别进行回归,然后根据回归结果... 为了防范房地产价格快速上涨或下跌带来的不利影响,监测房价波动风险具有重要的意义。该文采用自回归条件异方差(GARCH)模型和Markov机制转换模型研究房价波动过程。首先依据4个中国城市的数据对2类模型分别进行回归,然后根据回归结果计算房价波动率和房价下行概率,以此衡量房价的波动风险。结果显示:Markov模型的样本内拟合程度略高于GARCH模型,但这一差别十分有限。在预测房价下行概率时,Markov模型给出的结果对房价在短期内的变化情况较为敏感,而GARCH模型的预测值较为保守。虽然依据2种模型测算的房价下行概率在数值上有差别,但其走势基本一致,可以为投资者提供参考。 展开更多
关键词 房价波动率 房价下行概率 GARCH模型 Markov转换模型
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