本文關鍵詞：基于狀態(tài)空間模型的房地產(chǎn)“情緒指數(shù)”研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,房地產(chǎn)行業(yè)一直受到廣泛關注,國內(nèi)外多數(shù)學者采用房產(chǎn)基價求解法、指標體系測度法、統(tǒng)計檢驗測度法來評測房產(chǎn)的價格和估計房地產(chǎn)市場的泡沫,并預測房地產(chǎn)泡沫破滅在即,但多年過去了,這一切并沒有發(fā)生。所以想到的問題是這種傳統(tǒng)的分析方法在中國是否有效?有沒有其他替代的方法可用?依據(jù)行為金融學理論可知市場參與者的心理因素以及價值共同決定了其價格的運動變化,這種心理因素對價格的走勢有著極為重要的作用。所以本文主要想利用房地產(chǎn)市場相關行業(yè)的股市數(shù)據(jù)來綜合評測出房地產(chǎn)參與者情緒指數(shù)這個潛變量,并通過評價房地產(chǎn)市場參與者的情緒指數(shù)來分析和預測房地產(chǎn)價格走勢。這里我們假定房地產(chǎn)市場參與者的情緒指數(shù)是隱藏在房地產(chǎn)價格變化趨勢背后的一種潛在變量。本文主要采用股市的數(shù)據(jù),因為股市的數(shù)據(jù)獲取方便、有質(zhì)量保證,且能夠即時更新。本文的核心思想是通過建立狀態(tài)空間方程導出房地產(chǎn)市場參與者的情緒指數(shù),首先聯(lián)合使用EM算法和Kalman算法來估計模型中的未知參數(shù),然后再用參數(shù)確定之后的模型,利用可觀測到的股市相關行業(yè)的數(shù)據(jù)來分析情緒指數(shù)的變化規(guī)律和趨勢,具體操作是：在給定參數(shù)初值后,應用Kalman算法得到最初的潛在變量,再將其帶回到狀態(tài)空間模型,應用EM算法更新參數(shù),所以在每一次更新過程中應用EM算法和Kalman算法,這樣不僅可以估計出方程的參數(shù),還可以得到潛在變量,即房地產(chǎn)市場參與者的情緒指數(shù)。
【關鍵詞】：行為金融學 房地產(chǎn)市場參與者的情緒指數(shù) Kalman濾波 狀態(tài)空間模型 EM算法
【學位授予單位】：海南師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F299.23;F224
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 引言8-16
• 1.1 研究背景、方法及意義8-9
• 1.2 文獻綜述及研究評價9-11
• 1.2.1 文獻綜述9-10
• 1.2.2 研究評價10-11
• 1.3 應用概念及算法簡介11-16
• 1.3.1 行為金融學11
• 1.3.2 狀態(tài)空間模型思想介紹11-12
• 1.3.3 Kalman濾波算法12-13
• 1.3.4 EM算法13-16
• 第二章 模型的建立及算法介紹16-22
• 2.1 狀態(tài)空間模型建立16
• 2.2 本文算法流程介紹16-22
• 2.2.1 算法開始前的初步計算16-17
• 2.2.2 狀態(tài)空間方程參數(shù)的期望表示17-18
• 2.2.3 狀態(tài)空間方程的參數(shù)表示18-19
• 2.2.4 整體算法思路解釋19-20
• 2.2.5 算法流程圖及詳解20-22
• 第三章 實證演練22-32
• 3.1 前期準備22-23
• 3.1.1 數(shù)據(jù)的選取及合理性22
• 3.1.2 數(shù)據(jù)的預處理及合理性22
• 3.1.3 軟件包的選取及合理性22-23
• 3.2 模型選擇23-32
• 3.2.1 不同方式定義模型結(jié)果對比23
• 3.2.2 四大相關板塊狀態(tài)空間模型參數(shù)估計情況23-26
• 3.2.3 房地產(chǎn)“情緒指數(shù)”總體評價26-30
• 3.2.4 建立房地產(chǎn)“情緒指數(shù)”回歸方程30-32
• 第四章 總結(jié)與展望32-34
• 4.1 研究總結(jié)32
• 4.2 研究展望32-34
• 4.2.1 預測應用32-33
• 4.2.2 多變量合一應用33
• 4.2.3 ARMA模型應用33-34
• 參考文獻34-36
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果36-38
• 致謝38-39
• 學位論文答辯委員會決議39

【參考文獻】

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1 郭紅領;中國房地產(chǎn)信心指數(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2007年

  本文關鍵詞：基于狀態(tài)空間模型的房地產(chǎn)“情緒指數(shù)”研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：266558