房地产市场周期波动的分析与预测

摘要

房地产业的发展能带动金融业、建筑业、建材业、装修业、家具业、家电业、物业管理、服务业等60多个前后相关产业的发展。在解决就业、繁荣经济、增加财政收入等方面有着巨大的作用，是其他产业所无法替代的。房地产业现在已经成为国民经济的一个重要支柱产业，是中国经济发展的重要引擎之一。 传统观点认为影响房地产业最重要的因素是区位，这一观点并不全面。因为市场周期决定预期回报率的高低，从而是房地产投资决策的首要因素，区位条件则是第二位要素。研究和利用房地产市场的周期波动规律以趋利避险对于参与市场博弈的各方都是无法回避的课题。 鉴于目前我国许多重要的房地产市场基础统计数据缺乏，零星和局部的信息难以全面准确反映行业的全貌，短期数据的真实性也受到广泛质疑的实际情况，本文进行了以下研究： (1)采用多元统计分析中的主成分分析方法合成房地产市场的年度景气综合指数，将此景气指数作为房地产市场的长期趋势。 (2)在我国的资本市场中寻找与房地产市场的长期趋势高度相关的房地产龙头企业的时间序列，将此时间序列作为周期分析的源数据。对该序列去除噪音影响和季节影响后，得到时间序列的周期项。再对周期项利用谱分析的方法进行周期分析。 (3)利用证券分析中的波浪理论结合周期分析的结果对我国的房地产市场的中长期走势及其拐点作出了预测。 本文在研究和分析的过程中，将虚拟经济与实体经济相结合，将周期分析与趋势分析相结合，初步解决了房地产市场数据不足和可信度较差的问题，得出了一些有益结论，具有理论研究意义和实际应用价值。

目录

文摘

英文文摘

独创性说明及大连理工大学学位论文版权使用授权书

1绪论

1.1论文研究背景

1.1.1我国房地产业发展简述

1.1.2房地产市场周期波动规律的研究目的

1.2国内外研究状况

1.2.1国外研究状况[2]

1.2.2国内研究状况

1.3本文研究内容及使用工具

1.3.1本文要解决的主要问题

1.3.2本文中使用的主要概念

1.3.3计算平台MATLAB简介

2基于主成分分析方法建立的房地产景气指数

2.1主成分分析方法简介

2.1.1主成分分析方法的基本思想

2.1.2主成分分析的具体实现步骤

2.2景气指数指标的选取

2.2.1衡量房地产市场波动的指标体系

2.2.2房地产市场景气指标的选择

2.3年度房地产景气指数的建立

2.4本章小结

3中国股票市场及其房地产股票样本的选择

3.1虚拟经济与中国股票市场

3.1.1虚拟经济概述

3.1.2虚拟经济的发展历程

3.1.3虚拟经济的特点

3.1.4中国股票市场的历史和现状

3.2房地产业上市公司样本的选取

3.2.1我国房地产上市公司概述

3.2.2万科企业股份有限公司概况[23]

3.3本章小结

4万科A股价时间序列分析

4.1时间序列分析方法简介

4.1.1时间序列分析的基本概念

4.1.2时间序列的分解

4.1.3时间序列的分析

4.1.4回归分析

4.2万科A股价时间序列分析的具体实现步骤

4.2.1时间序列的分解

4.2.2时间序列的分析

4.3本章小结

5波浪理论对万科A走势的分析

5.1波浪理论简介

5.1.1五升三降是波浪理论的基础

5.1.2推动浪及其变异型态

5.1.3修正浪型态

5.1.4个浪走势分析

5.1.5波浪理论的数学基础

5.1.6波浪理论的规则

5.1.7价格通道

5.2对万科A股票价格的波浪理论分析

5.3对我国房地产市场周期的回顾和预测

5.4本章小结

6结论与展望

6.1结论

6.2展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致 谢