房地产市场风险测度的一个相关方法

房地产市场风险测度的一个相关方法

【摘要】在扩大内需和全面推进住房制度改革等宏观经济政策引导下，我国房地产业蓬勃兴起。因此，房地产市场出现整体过热，存在一定程度的泡沫的情况。虽然政府部门不断采取降温措施，但是投资规模增长过快，房价波动幅度大等问题仍然存在。本文运用极值理论evt和var理论构造房地产市场风险测度计量模型，然后运用失败比率方法检验动态e-var风险测度计量模型的准确性，以期能有效的进行投资的风险管理。

【关键词】房地产收益波动；极值理论；动态e-var；失败比率法

近年来，我国的房地产价格呈现单边上涨的态势，市场风险不断加大。因此对房地产市场的波动进行分析十分必要。极值理论evt 是一个能针对具有极端变化的变量进行建模和分析的有效理论。它不需要假设特定模型，可以通过估计尾部分布，使风险值估计更加准确，此外，由于它是针对极端数据的分析，因此，它比其它任何方法在预测突发事件的能力上都要强。本文运用evt对房地产金融收益率序列的尾部特征进行分析，并结合var风险管理模型对房地产投资的动态风险进行测度。

1 房地产市场动态e-var测度模型的构建

var模型和evt模型都是风险管理中的重要理论。针对当前日益变化的房地产动态市场，有必要将evt理论引入var模型，构建一个全新的测度市场风险的方法。下面，我们将从理论上构造房地产

市场动态e-var测度模型，并探讨其有效性的检验方法。

首先，构造房地产资产价格的收益序列，假设收益序列为y，房地产资产第t月的月均价为p，则y=lnp-lnp。

众所周知，收益与损失是资产投资的两个对立面，因而本文将从资产损失的角度，来进行房地产资产投资风险的测度研究。假设房地产资产价格的损失序列为x，则x=-y=lnp-lnp。

资产收益/损失序列实质上是一个关于资产收益/损失变量的随

机过程，因此，要引入变量的随机过程方程。假设房地产资产价格损失的随机过程为：x=u+σz。其中u表示资产价格损失变量的条件均值，即u=（x|i）；σ2表示资产价格损失变量的条件波动性，即σ2=var（x|i）；i表示（t-1）月的信息集；z则表示随机干扰项。

下面，通过引入变量的随机过程方程，进行资产损失的动态风险值var的推导：

假设持有期下x的边际分布为f（x），那么未来h月的收益/损失分布应该为f（x），估计它的条件分位数为x（h）=inf{x∈r：f（x）≥q}，则f（x）=p{x？刍x|i}=（x|i），即有varr=x=u+σz。它表示：在100q%的置信水平下，在第t月时对第t+1月可能产生的损失动态预测值，其中z表示分布函数q分位数的反函数f（q）。依据该公式，要测度资产市场的动态风险值，必须首先估计出条件均值u及条件标准差σ，并求出标准化残差序列以估计z的值。

对近似服从i.i.d特征的标准残差序列进行evt建模，假设样本

总数为n，超过门槛的样本数为n，可以推导出gpd拟合分布函数为（x）=1-1+（x-u）。

在上文的基础上，我们假设k为选择得到的观察值的个数，z为门槛值（可以近似理解为z是门槛值的估计）。那么对于置信水平q，当q>1- k/n时，可以得出q分位数的估计值为=z+-1。经过推导可知在条件极值evt下，第t月对第t+1月的风险值（var）测度公式为varr= =+z+-1。

2 动态e-var风险测度的准确性研究

我们在上文中通过将evt模型引入var风险理论，构建出了一个测度房地产市场动态风险的方法。然而，这一方法是理论上的，它能否有效准确的测度除市场的风险仍需检验。在var模型的准确性检验中，我们常用的是失败比率方法，其具体判断过程为：1）统计某一时刻测度失败的次数。具体计数方法是把测度出来的var风险值与实际的损失值相比，如果实际值大于var，那么就计为一次；2）假设显著性水平为p，观察天数为m（充分大），计算测度失败的合理次数。依据理论，在这m天中，实际损失超过所计算的var 的次数应该是p*m次；3）比较实际收益率超过var的次数与p*m

的差距。如果实际次数远大于或远小于p*m，则说明该风险测度模型无效。

3 结束语

房地产市场在经济发展中扮演着重要的角色，是经济管理者的重要研究对象。然而，有关极端波动情况下潜在巨大风险的研究还较

少。探索测度房地产市场动态极值风险的方法是本论文的目的所在。然而，由于理论水平、数据获取、研究方法、实践水平等因素的限制，本文还有很多需要改进的地方，敬请各位专家学者批评指正。

【参考文献】

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[5]游达明.基于动态e-var模型的房地产收益波动性测度研究

[d].中南大学，2009.

[责任编辑：王静]