房地产市场风险测度的一个相关方法
基于层次分析法的房地产投资风险评估
２ 运用层 次分析法进行权重计算
Ａ
Ｂ ８ ：
Ｂ 、
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（） ３ 综合 ．计算各层各个因素的组合权重 ．得到相 对于
二 、运用层次分析法进行房地产投 资风 险评估举例 １房地产投资风险划分
层 次 分 析法 （ ｎ ｌ ｉ Ｈｅａ ｈ ｒｃｓ ．Ａ Ｐ 是 一种 定 性 和 Ａ ａｙ ｃ ｉ ｒ ｙＰｏ ｅｓ Ｈ ） ｔ ｒｃ
定量相结合、系统化 层 次化 的方法 ，广泛应用于复杂决策 问题 的处理 ． 其主要步骤是 ： １分解 ． （） 将一个复杂的系统分解为一个 阶梯层次的结构模型 （ ） ２ 判断 对同一层次的因素进行两两比较
投 姿 分 祈
基于层次分祈法的房地产投姿冈险评估
一庞 家 权 江苏 省丹 阳市 建设工 程招 投标 管理办 公室
・ 王治均
江苏 科技大 学 土木工 程 与建 筑学 院
［ 摘 要］ 房 地 产投 资是 一 项 高投 入 、 高 回报 的 事 业 ， 同时 也是 一 项 高 风 险 的事 业 。 本 文将 层 次 分析 法 运 用 于房 地产 投
评分值
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市场风险测度之VaR方法
市场风险测度之VaR方法VaR方法是一种基于统计学和概率论的市场风险测度方法，其核心思想是通过测量投资组合或资产的价格变动范围，来估计在一定置信水平下的最大可能损失。
VaR方法通过考虑价格波动、相关性和分布假设等因素，将市场风险以单一的数值表示，为投资者提供了一个快速且直观的衡量标准。
VaR方法的测算过程相对简单，通常可以通过历史数据、模拟分析和风险度量模型等多种方式来完成。
其中，历史数据法是最常用的方法之一，它通过分析过去一段时间的市场价格变动情况，计算得出投资组合或资产的VaR值。
模拟分析法则是基于随机模拟的方法，通过生成大量随机价格路径，从中计算得出VaR值。
风险度量模型则是建立在统计学和数理金融理论的基础上，通过建立适当的数学模型，计算得出VaR值。
VaR方法的测度结果可以为投资者提供一定的参考信息，帮助他们更好地识别和管理市场风险。
通过测算VaR值，投资者可以了解到在特定置信水平下的最大可能损失，从而对投资组合或资产的风险水平进行评估和控制。
例如，当VaR值较高时，投资者可以采取适当的对冲或风险管理策略来降低风险暴露；反之，当VaR值较低时，投资者可以考虑适度增加投资组合的风险敞口以追求更高的回报。
然而，需要注意的是，VaR方法存在一定的局限性。
首先，VaR方法是基于历史数据和假设的，对于极端市场事件的预测能力有限。
其次，VaR方法只提供了风险的下限，并不能绝对保证投资组合或资产的损失不会超过VaR值。
因此，在使用VaR方法进行风险测度时，投资者应该结合其他市场风险测度方法和风险管理工具，综合分析和评估风险暴露。
总之，VaR方法作为一种常用的市场风险测度方法，在金融领域发挥着重要的作用。
它通过测算最大可能损失来衡量投资组合或资产的市场风险，为投资者提供了一个快速且直观的风险度量标准。
然而，需要注意的是，VaR方法有其局限性，投资者应该在使用过程中综合考虑其他因素，并采取适当的风险管理策略。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着我国房地产行业的快速发展，房地产上市公司在市场中起着重要的作用，但随之而来的信用风险也成为了市场关注的焦点。
为了评估房地产上市公司的信用风险，我们可以采用KMV模型进行测度。
本文将通过介绍KMV模型的原理及在我国房地产上市公司中的应用，分析其在信用风险测度中的优势和局限性，并结合实际数据对我国房地产上市公司进行信用风险的具体测度。
【引言】房地产上市公司在我国经济发展中扮演着重要的角色，其信用风险具有一定的特殊性和复杂性。
针对房地产上市公司的信用风险，准确测度具有重要意义，可以为投资者、监管部门和公司自身提供重要的参考和决策依据。
KMV模型是一种基于结构化模型的信用风险测度方法，具有较为广泛的应用价值。
本文将对其原理及在我国房地产上市公司中的应用进行探讨。
KMV模型是由美国Kurtzman, Macavoy, Miller & Co. （简称KMV）公司于20世纪80年代初提出的，其核心思想是基于结构化模型，通过测度公司资产价值与债务价值之间的关系，从而计算公司的违约概率。
该模型主要包括三个组成部分：公司资产价值、债务价值和违约概率。
具体而言，它基于Black-Scholes期权定价模型，通过测度公司资产的波动性、资产价值以及债务价值，计算得到公司的违约概率。
在我国房地产上市公司中，KMV模型可以具体运用的步骤如下：对房地产上市公司的资产进行评估，包括不动产、土地储备、在建工程等；测度其资产的波动性，包括了行业风险、宏观经济环境等因素；然后，结合公司债务结构，测度其债务价值；通过KMV模型的公式计算得到公司的违约概率。
通过这一系列步骤，可以较为全面地测度房地产上市公司的信用风险。
【KMV模型在信用风险测度中的优势和局限性】KMV模型在信用风险测度中有着诸多优势。
该模型基于结构化模型，可以较为全面地考虑企业内部和外部因素对其信用风险的影响，能够更为准确地反映公司的实际违约情况。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
近年来，中国房地产市场快速增长，成为我国经济的支柱产业。
随着房地产市场的发展，房地产上市公司面临着越来越严重的信用风险。
为了准确测度房地产上市公司的信用风险，可以运用KMV模型，对其进行量化评估。
KMV模型是一种常见的信用风险测度模型，基于资产价值和违约概率来评估公司的信用风险。
KMV模型认为，公司的信用风险可以通过绝对坏账损失概率来衡量，绝对坏账损失概率又可以通过公司的资产风险和违约概率来计算得出。
对于房地产上市公司来说，其主要资产是房地产资产。
评估这些资产的风险是测度信用风险的重要一步。
房地产市场的波动性较高，特别是在经济不稳定时期，房地产资产价值可能有较大的下降。
需要对这些资产的价值变动进行模拟和预测，得出公司资产的风险价值。
违约概率也是测度信用风险的重要因素。
违约概率可以通过公司的财务状况来评估。
房地产上市公司通常具有较高的债务水平，高杠杆率使得其更容易陷入违约境地。
需要综合考虑公司的财务指标，如负债率、偿债能力等，来计算违约概率。
通过以上步骤，可以运用KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
测度结果可以提供给投资者和金融机构参考，帮助他们进行风险评估和决策制定。
对于房地产上市公司来说，正确评估信用风险可以帮助它们制定有效的风险管理策略，预防和应对潜在的违约风险。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种基于市场风险的信用风险测度模型，它可以帮助我们对房地产上市公司的信用风险进行测度和评估。
本文将基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行分析和评估。
1. KMV模型简介KMV模型是由美国Moody's Analytics公司开发的一种信用风险测度模型。
该模型通过分析公司的资产价值、债务水平、市场风险、和公司的财务杠杆等因素，来评估公司的违约风险。
KMV模型的核心思想是公司的违约概率与公司的资产价值、债务水平和市场风险等因素相关，违约概率可以通过模型计算得出。
2. 房地产上市公司的特点房地产上市公司通常具有以下特点：高负债水平、大量的资产投资、较高的市场风险。
由于房地产行业的特性，房地产上市公司的财务杠杆通常比较高，而且它们往往需要大量的资金来进行土地开发、房屋建设等活动，这导致它们的资产负债比例较高。
房地产行业受市场环境和政策调控影响较大，市场风险也相对较高。
3. KMV模型在房地产上市公司的应用在对房地产上市公司的信用风险进行测度时，可以按照以下步骤使用KMV模型：- 收集公司的财务信息，包括资产价值、债务水平、市场风险等相关数据。
- 计算公司的违约概率。
根据KMV模型的公式，可以通过公司的资产价值、债务水平、市场风险等因素来计算出公司的违约概率。
- 评估公司的信用风险。
根据公司的违约概率，可以对公司的信用风险进行评估，确定其信用风险水平。
4. 房地产上市公司的信用风险测度案例分析以某房地产上市公司为例，假设该公司的资产价值为1000万元，债务水平为600万元，市场风险为20%，则可以按照KMV模型的公式计算出该公司的违约概率为5%。
根据违约概率，可以评估该公司的信用风险水平为中等风险。
5. 总结和展望基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度，可以帮助投资者和金融机构更好地理解和评估这些公司的信用风险，并采取相应的风险管理和控制措施。
房地产金融风险指标分析
房地产金融风险指标分析关于房地产的开发建设以及住房贷款风险，国内外已经有不少学者对此进行了研究，并给出了许多具有借鉴意义的测量指标和具体的方法，另外政府方面也对于房地产的监管与风险测度给出了一些可用的指标。
1.美国金融监管机构提出的指标众所周知，巴塞尔资本协议当中有对资本风险权重进行确定，在房地产金融贷款方面，对于充分属于借方的房产抵押贷款规定可以赋予35%的优惠贷款风险权重。
另外巴塞尔资本协议中的违约损失率的规定也与房地产有关，在抵押贷款的存续期之内的违约损失率不得低于10%，并且相关规定强调了商业银行在信用风险评估方面尽量使用标准化法以及规范的内部评级法。
其委员会为了使资本的计算更加准确，匹配于银行的信用风险，提出要使用基于内部评级法的信用评估方法，这对于房地产金融的发展意义重大。
而美国在一段时间内过于维持进行市场的自由度和活力，对金融市场的监管十分欠缺，后来由于美国社会经济中房地产行业的发展势头过于迅猛，住房投资与贷款过于膨胀，开始重视对房地产行业的贷款规模，并对房地产行业的银行贷款在银行资本中所占的比例进行了规定。
2006年底，美国商业银行所持有的各类房地产相关贷款的数量，已经远远超过了上世纪80年代房地产低迷时期美国商业银行所持有的数量。
因此，由美国的联邦储备委员会、货币监理署以及存款保险公司三个机构联合建议提出，除了需要对商业银行在房地产贷款发放方面设定上限，还建议具有商业性质的房地产贷款额度上限设为银行本金的3倍，房地产开发建设贷款的上限则设置为银行本金的100%。
避免一旦房地产市场遭遇萧条而导致银行破产。
2.我国银行监管机构规定的指标对于我国银监会有关房地产银行信贷的指标主要规定包括贷款价值比、住房消费者每月的房贷支付率以及房地产开发商的自有资金比例等。
首先，在贷款价值比这一指标下面还有三个主要子指标，主要有:个人住房贷款价值比。
关于这一子指标的规定，我国1998年就颁发了《个人住房贷款管理办法》，其中规定的是住房消费借款人应先自己承担所购住房全额住房价款的20%的比例金作为购房首付，后来，该项规定至2006年6月1日被调整为按全额价款的30%支付首付，但为了更好地满足一些中低收入家庭的买房需求，对于自住住房的购买并且住房面积不超过90平米的消费者仍收取首付的20%的数额。
市场风险的测度方法Value-at-Risk(VaR)
主要内容： 第一节、引言 第二节、 VaR的基本概念 第三节、独立同分布正态收益率下的VaR 第四节、放宽独立同分布正态收益率假设下的VaR
第一节、引言
一、为什么要测度市场风险？（ Why a Measure of Market Risk?） 1、报道信息 我们一个数据来反映我们面临的风险; 2、资源配置 风险资产是一种稀缺资源。企业如何分配这些资源，取决于企 业各项投资时所面临的不同风险；
(2)熵值法没有突出损失与收益之间的差别，这与投资者的 心理感受不符；
(3)熵值法最明显的不足是它没有考虑损失的大小，而仅考 虑各种状态分布的概率；
(4)熵值法没有考虑证券投资收益率的变化频率问题。
3、风险下偏矩计量理论
风险的下偏矩计量理论有着方差理论不可比拟的优越性。
首先，它仅将损失作为风险的计量因子，反映了投资者对 风险的真实心理感受，符合行为科学的原理；
1、方差计量理论
自以收益率的方差作为风险计量指标以来，一直受到多方面批评，许多学者 从不同方面对此问题进行了阐述：
（1）方差是用来衡量收益率的不确定性或易变性的，用其反映风险是不 恰当的。
（2）从效用函数的角度分析，以方差为风险的计量指标，只有在投资者 的效用函数为二项式时才成立，而二次效用函数并不是投资者偏好的恰当 选择，因此，方差不是风险的最好的测度方法。
第一，每种证券的收益率都服从正态分布； 第二，各种证券收益率之间服从联合正态分布； 第三，证券市场为有效市场。 第四，投资者是风险厌恶型的。
证券市场有效性假设是相当苛刻的条件，即使在相当成熟的股票市场也无法 完全满足，即使承认证券市场是有效的，当以方差作为风险的计量指标 时，资源配置的有效性也取决于方差方法的优劣。
房价过度波动的系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型
房价过度波动的系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型沈悦;戴士伟;陈锟【摘要】近年来,房价过度波动已成为引发系统性风险的主要爆发源,给经济金融安全运行带来了一系列负效应.笔者在文献梳理的基础上,针对现有研究视角和方法存在的不足,将测度系统性风险的主流方法——CoVaR模型进行拓展,通过构建GARCH-Copula-CoVaR模型,实证研究了房价过度波动的系统性风险溢出效应.通过研究发现:房价过度波动的系统性风险溢出效应明显,但对不同经济层面的风险溢出效应存在差异,其中对金融机构的风险溢出效应最为显著;经济环境变化对房价过度波动影响显著,其中宏观经济环境和制度条件的变化是引起房价过度波动的原动力,对房价过度波动起决定性作用.为此,在宏观调控政策实施中应尽量保持政策的连续性,避免频繁救市或过度打压房价,既要防范房价过度波动所引发的系统性风险向金融体系和实体经济传导,也应为稳定房价创造良好的宏微观经济环境和制度条件.【期刊名称】《中央财经大学学报》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】8页(P88-95)【关键词】房价过度波动;系统性风险;溢出效应;GARCH-Copula-CoVaR模型【作者】沈悦;戴士伟;陈锟【作者单位】西安交通大学经济与金融学院;西安交通大学经济与金融学院;西安交通大学经济与金融学院【正文语种】中文【中图分类】F293.3一、引言及文献综述国际经验表明，由于房地产业在国民经济发展中具有特殊性，一旦出现房价过度上涨或下跌，可能会引发系统性风险，威胁经济金融安全运行，甚或引发系统性危机。
然而，不幸的是，我国近年来出现了房价过度波动，由此所引发的系统性风险已呈不断积聚之势。
虽然宏观调控措施不断出台，但调控效果却不尽如人意。
那么，房价过度波动的系统性风险溢出效应（房价过度波动引起的金融风险在经济体系相互传导，对经济金融安全的破坏程度）到底有多大？给经济金融运行带来的负效应有哪些？引起房价过度波动的原动力又在哪里？弄清这些问题有利于遏制房价过度波动，减小系统性风险扩散带来的负效应。
蒙特卡洛方法计算房地产行业VaR
蒙特卡洛方法计算房地产行业VaR1、相关定义1.1、V aR方法的定义vaR(V al oe at Ri sk)按字面解释就是”在险价值”,是指在给定的概率水平「(置信水平),在一定的时间内(如1天或10天),持有一种证券或资产组合可能遭受的最大损失‘6〕。
比如,我们说某个资产组合在99%置信水平下的日V aR值为1 000万美元,这意味着平均看来,在100个交易日内,该资产组合的实际损失超过1000万美元的只有1天(也即,每年有2到3天)。
‘‘声兰兰{/一’’斌斌崔牛三三羹了了丫丫丫丫丫丫丫丫丫丫丫丫丫}} }}} }}! !! 湘湘湘V a托二2,33鑫V oR’二2一33器~期谁利润厂拱失图1定义在险价值北京邮电大学硕士研究生毕业论文V aR方法在海运行业金融衍生品交易中的应用研究但是需要注意的是,V aR并不是以下问题的答案: 在一个给定的期间内,我的资产组合可能会损失多少? 上述问题的答案是,你可能失去所有!或者说损失掉资产组合的全部价值! 在实践中,这个回答对我们来说没有什么帮助。
这只是一个错误问题的正确答案。
如果所有市场同时崩溃,市场价格很自然的会出现大跌,资产组合的价值将跌至零。
V aR值为特定时间内市场因子变动引起的潜在损失提供了一种可能性估测。
V aR值是下属这个问题的答案: 在较低的概率下(比如说1%的可能性),既定时间内实际损失可能超过的最大损失值是多少? 注意,V aR测度并不是说实际损失将超过V aR值多少,它只是说明实际损失超过V aR值的可能性有多大。
大多数V aR模型都是用来测度短期内(比如1天或10天)风险的。
1 998年BIS协议规定了一个置信水平,为99%。
不过,如果是为了内部资本分配的需要, 使用的置信水平应更高一些,这与从级信用级别相一致。
正像图1所描述的,简单来说,V aR的计算包括以下几个步骤:第一,推导既定期间H(如1天或10天)内,资产组合价格或资产收益的远期分布。
房地产市场风险的测度研究
房地产市场风险的测度研究随着中国经济的不断发展，房地产市场一直是一个备受关注的领域。
房地产作为经济的重要支柱之一，对于经济的稳定和发展有着举足轻重的作用。
房地产市场也存在着一定的风险，对于这些风险的测度和研究就显得尤为重要。
房地产市场风险的测度研究，可以从多个维度进行分析。
房地产市场的宏观环境是影响其风险的重要因素之一。
宏观环境中包括了经济状况、政策法规、金融市场等方面的因素。
在经济状况方面，国家经济的发展速度、通货膨胀和利率等因素的变化都会对房地产市场的风险产生影响。
政策法规方面，政府的控制政策、土地管理政策等都是房地产市场风险的重要因素。
金融市场方面，货币政策的变化、利率的调整等都会对房地产市场的风险产生影响。
房地产市场的微观环境也是影响其风险的重要因素之一。
微观环境中包括了房地产开发商、购房者、中介机构等多个参与主体。
房地产开发商的资金链、项目规划等都会对市场风险产生影响。
购房者的购房需求、购房信用等也是影响市场风险的重要因素。
中介机构的服务质量、市场信息传递等也会对市场风险产生影响。
针对房地产市场风险的测度研究，可以从宏观和微观两个方面进行分析。
在宏观方面，可以采用宏观经济学的方法进行研究，包括了宏观经济数据的分析，政府政策的影响等方面。
也可以采用风险管理的方法进行研究，包括了风险测度的方法、风险控制的方法等方面。
在微观方面，可以采用统计学的方法进行研究，包括了市场的供求关系、价格的波动情况等方面。
在这个过程中，我们需要关注的问题有很多。
我们需要确定研究的对象是哪一个市场。
在不同的市场中，其风险的来源也可能有所不同。
我们需要确定测度的方法。
在不同的方法中，测度的结果也可能有所不同。
我们需要确定研究的目的。
根据研究的目的，我们可以选择不同的研究方法和研究内容。
值得一提的是，房地产市场风险的测度研究需要依托于大量的数据和信息。
在当前信息化的时代，获取数据并不是一个难题，关键在于如何利用这些数据。
房地产投资中的风险分析
•用标准差来测度和比较两个投资方案的风险大小，要求两个方案评价 指标期望值相同或相近，当两个方案的评价指标期望值不相同也不相 近时，就不能直接用标准差来评价。
3.变异系数（投资风险度）——是随机变量的标准差与其期 望值的商。
CV=σ/E 当几个不同投资方案的期望值水平不相同时，可以通过 变异系数来判断各方案之间风险的大小，变异系数越大， 表示风险程度越大。
(2).计算各年净现金流量标准差
(3).计算净现值的期望值： (4).计算净现值标准差
(5).计算净现值小于零的概率。如果NPV服从正态分布，则有
P(NPV﹥0)=P[Z﹤(0-E (NPV) )/ σ (NPV) ]=P[Z﹤- E (NPV) / σ (NPV) ] = P[Z﹤- 9930/ 9074]= P[Z﹤-1.094]
●风险报酬率K可以考虑过去同类的中等风险项目的资料用下式确定： K=( i*- ic)/CV
对于风险项目，应用其期望值来计算或评价，即：
·评价标准 如果取用内部收益率指标进行风险决策分析，则从（1）式求出
E（IRR），当E（IRR）≥i*时，项目可以考虑接受，E（IRR）﹤i*时， 拒绝接受，互斥方案选优时，应选E（IRR）≥i*方案中投资最大者；
●方法的修正 由于把各年净现金流量折现时，不加区别地采用了同一个有风险折现
率，而用着折现的复利系数总是逐年按比例减少，这就意味着风险必然 随着时间推延往后而被人为地逐年增大，也即风险报酬也同资金一样 随时间而增加，这种处理只适合经营风险随时间增加而逐年增加的情况， 而在 许多情况下却和实际情况不相符合.
<3>意外性风险——是指由于意外事件的发生所带来的风险。如自 然 灾害的发生，战争爆发，环境污染，政治动荡等等。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
KMV模型是一种用于测度信用风险的数学模型。
它基于公司的资产价值与公司债务的
比例来评估公司的违约概率。
本文将基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行
测度。
KMV模型假设资产的价值服从对数正态分布。
在房地产行业中，通过收集市场数据和
公司财务信息，可以推断出资产的概率分布。
可以通过收集房地产市场的销售价格、租金
收入等数据，然后通过统计分析获得资产价值的分布。
还可以考虑公司的实物资产、土地
储备和未来的现金流产生的资产价值。
通过建立资产价值的概率分布，可以计算出公司的
违约概率。
KMV模型还考虑公司的负债情况。
房地产公司通常有大量的债务，包括银行贷款、债
券等。
通过分析公司的财务报表和债务文件，可以得到公司的债务金额和债务偿还期限。
考虑到债务偿还的时间价值，可以计算出公司债务的现值。
在KMV模型中，公司违约的概
率取决于资产价值与债务的比例。
如果资产价值低于债务的现值，那么公司违约的概率就
会增加。
KMV模型可以计算出公司的违约概率。
违约概率是指公司在一定时间内违约的概率。
通过测度违约概率，可以评估公司的信用风险水平。
在房地产行业中，信用风险尤为重要，因为房地产市场经常波动，公司的资产价值可能会受到较大的影响。
使用KMV模型可以帮
助投资者和金融机构评估房地产公司的信用风险水平，从而做出更明智的投资和贷款决
策。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着中国房地产市场的快速发展，房地产上市公司在金融市场中扮演着越来越重要的角色。
房地产行业的特殊性以及市场的波动性使得这些公司面临着很大的信用风险。
对这些公司的信用风险进行有效的测度和评估显得尤为重要。
本文将基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行测度和评估。
我将介绍KMV模型的基本原理和应用方法，然后利用该模型对我国房地产上市公司的信用风险进行分析，并提出相应的建议。
1. KMV模型的基本原理和应用方法KMV模型是一种基于结构化方法的信用风险测度模型，它通过测度公司的资产价值与负债价值之间的差距来评估公司的违约概率。
该模型的核心思想是，当公司的资产价值低于负债价值时，公司就存在着违约的风险。
根据这一原理，KMV模型通过测度公司的资产价值波动性和负债价值之间的差距来评估公司的违约概率。
在应用KMV模型时，首先需要确定公司的资产和负债的价值，然后计算资产价值和负债价值之间的差距，最后根据这一差距来评估公司的违约概率。
由于该模型能够考虑到公司的资产负债情况以及市场的波动性，因此在评估公司信用风险时具有很高的准确性和可靠性。
2. 我国房地产上市公司的信用风险分析我国房地产行业的发展呈现出两个主要特点，一是行业的周期性非常强，二是行业内部竞争非常激烈。
这两个特点使得我国房地产上市公司面临着较高的信用风险。
以某上市房地产公司为例，我们可以利用KMV模型对其信用风险进行测度和评估。
我们需要确定该公司的资产和负债的价值。
公司的资产包括土地、房产、在建工程等，而负债主要包括银行借款、债券等。
通过财务报表和市场数据，我们可以计算出该公司的资产价值和负债价值。
然后，我们需要计算资产价值和负债价值之间的差距，即公司的违约边际。
违约边际的大小反映了公司的违约概率，边际越小，公司的违约概率就越高。
通过计算违约边际，我们可以评估出该公司的违约概率。
通过对该公司的信用风险进行测度和评估，我们发现该公司的违约概率较高，存在着较大的信用风险。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着我国房地产市场的快速发展，房地产上市公司已成为我国资本市场中的重要组成部分。
他们作为房地产行业的代表企业，具有较大的市场影响力和信用评价的重要性。
因此，对于房地产上市公司的信用风险测度显得极为重要。
本文将基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
KMV模型是目前比较成熟的公司信用风险测度模型之一，它的核心思想是通过衡量债务者的违约概率和违约后的损失，来评估债务的信用风险水平。
该模型主要基于债务者的资产价值和市场评估的波动率等因素，建立了一个反映违约概率和违约触发后的损失概率的公式，从而进行信用风险的测度和评价。
对于房地产上市公司来说，其信用风险的测度与其所处的市场环境密切相关。
在债权人和投资者的角度来看，房地产上市公司面临的信用风险主要包括市场风险、财务风险、法律风险等。
因此，我们将主要从这三个方面来分析我国房地产上市公司的信用风险。
一、市场风险在KMV模型中，资产价值和市场评估的波动率是评估债务违约概率和违约损失概率的核心因素。
因此，我们可以通过分析房地产上市公司的财务数据和市场状况，来评估其信用风险的市场风险程度。
在市场风险的评估指标中，我们可以考虑如下因素：1、房地产行业的发展状况以及市场波动情况。
2、房地产上市公司作为市场的代表企业，其所处市场规模和市场份额等。
3、公司的盈利能力和稳定性，包括其财务数据和财务状况等。
4、公司的管理水平和风险管理措施等。
通过对上述指标的全面测度和评价，我们可以得到一个反映房地产上市公司市场风险状况的信用风险评估结果。
二、财务风险1、房地产上市公司的资本结构和资产负债情况。
2、公司的偿债能力和流动性状况。
3、公司的盈利能力和价值水平，包括其股价、市净率等。
三、法律风险1、公司所处的法律和政策环境，包括国家和地方政策等。
3、公司的透明度和信息公开水平等。
综上，基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行测度和评价是十分必要的。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种用于测度信用风险的模型，可以用于评估我国房地产上市公司的信用风险。
本文将基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
我们需要了解KMV模型的基本原理。
KMV模型是基于距离到违约（Distance to Default，DTD）的理论开发的。
DTD是指债务人违约的概率与其个体特征之间的距离，即债务人偿还能力与最低偿还要求之间的偏离程度。
KMV模型通过测量债务人表现的预期损失来评估其违约概率。
在应用KMV模型进行信用风险测度时，需要估计两个关键参数：债务人资产价值和资产价值波动率。
对于我国房地产上市公司来说，债务人的主要资产通常是其房地产项目。
我们可以通过评估房地产项目的价值来估计债务人的资产价值。
这可以通过对房地产项目进行市场估值或基于收益法进行估计。
资产价值波动率可以通过历史数据或市场波动率进行估计。
在确定债务人的违约边界时，可以考虑多种因素。
债务人的市场份额和行业地位反映了其偿还能力。
财务指标如偿债能力、盈利能力和现金流量情况也是评估债务人偿还能力的重要参考。
外部因素如宏观经济环境和政策环境也对债务人的违约概率产生影响。
基于以上参数和指标，我们可以利用KMV模型计算出每个房地产上市公司的违约概率。
根据违约概率的高低，可以将公司划分为不同的信用风险等级，以便投资者和金融机构进行风险管理和决策。
需要注意的是，KMV模型只能提供对违约概率的估计，而不能直接测度违约损失的大小。
在进行信用风险测度时，还需考虑到其他风险因素，如违约损失率和违约的冲击。
模型的输入参数和估计方法也需要根据具体情况进行合理选择和调整。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度需要估计债务人资产价值和资产价值波动率，并综合考虑市场地位、财务指标和外部因素来确定违约边界和计算违约概率。
这将帮助投资者和金融机构更好地理解和管理房地产上市公司的信用风险。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着中国房地产市场的快速发展，房地产上市公司的信用风险也日益凸显。
在当前经济形势下，房地产行业的信用风险测度一直备受关注，因此有必要对房地产上市公司的信用风险进行测度和评估。
KMV模型是一种常用的信用风险测度模型，本文将基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
KMV模型是一种债务违约风险的测度模型，它基于公司股票的波动率和债务的价值来测度企业的信用风险。
将该模型应用于我国房地产上市公司的信用风险测度，需要分析以下几个方面：一、数据收集和准备需要收集相关的公司数据，包括股票价格、市值、债务结构、盈利能力等。
还需要收集宏观经济数据，如GDP增长率、利率变化等。
这些数据是进行信用风险测度的基础，也是KMV模型的关键输入。
二、计算波动率KMV模型的关键在于计算公司股票的波动率。
股票的波动率反映了市场对公司未来盈利能力的不确定性，也是测度公司信用风险的重要指标。
通过历史股价数据可以计算出股票的波动率，这将作为测度企业信用风险的重要指标。
三、计算债务价值债务价值是指公司的债务对未来现金流的折现值。
通过计算债务的价值和债务的违约概率，可以得出公司的债务违约风险。
债务价值的计算需要考虑公司的债务结构、还款期限等因素，以及宏观经济环境的影响。
四、测度公司信用风险在获得了波动率和债务价值等关键指标后，可以利用KMV模型计算公司的违约概率和信用风险。
违约概率的计算基于公司的债务价值和波动率，可以根据违约概率的大小来评估公司的信用风险水平。
五、风险控制和管理在对公司信用风险进行测度后，需要及时采取措施来控制和管理风险。
通过对不同公司的信用风险进行比较，可以找出风险较高的公司，并采取相应的措施来降低其信用风险。
还可以通过多元化投资或者购买信用风险衍生品来规避风险。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度，需要充分考虑公司的股票波动率、债务价值、违约概率等因素，并及时采取措施来控制和管理风险。
较常见的市场风险度度量方法有五种
较常见的市场风险度度量方法有五种：敏感度分析（sensitivity analysis）压力测试情景测试资本资产定价模型（CAPM）风险价值（VaR）敏感度分析是一种有效地风险度量方法。
它可以迅速而有效地揭示投资组合价值是如何受到市场因素变化影响的。
敏感度分析是指：如果市场风险因素之一（f）发生了细微变化，那么预期的投资组合的价值（V）的变化有多大。
所谓市场风险因素是指存在于市场中的一些变数，所以金融工具的价值都可以从这些变数中推导出来。
主要的市场风险因素包括利率、信贷信差（credit spreads）、股票（equity）价格、汇率、隐含波动率（implied volatility）、流通产品价格（如黄金和石油）等。
除了这些因素的即期价格之外，还包括它们的远期价格。
考虑敏感度有三种等价的可相互替代的方法：相关性变化（relative change）、一阶导数以及最佳线性估计（the best linear approximation）。
风险价值（VaR）指在市场正常的波动情形下，对金融工具可能损失的一种统计测度。
更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。
用公式表示为：Prob（△Ρ 其中Prob表示：资产价值损失小于可能损失上限的概率。
△Ρ表示：某一金融资产在一定持有期△t的价值损失额。
VAR表示：给定置信水平α下的在险价值，即可能的损失上限。
α为：给定的置信水平。
VAR从统计的意义上讲，本身是个数字，是指面临“正常”的市场波动时“处于风险状态的价值”。
即在给定的置信水平和一定的持有期限内，预期的最大损失量（可以是绝对值，也可以是相对值）。
例如，某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内，置信度为95％，在证券市场正常波动的情况下，VaR 值为800万元。
其含义是指，该公司的证券组合在一天内（24小时），由于市场价格变化而带来的最大损失超过800万元的概率为5％，平均20个交易日才可能出现一次这种情况。
市场风险测度方法
市场风险测度方法市场风险测度方法是投资者和金融机构在制定投资策略和风险管理措施时必不可少的工具。
准确评估市场风险可以帮助投资者预测可能的损失，并采取相应的措施来规避风险。
下面将介绍几种常用的市场风险测度方法。
1. 历史回溯法：这是一种基于历史数据的市场风险测度方法。
通过分析过去一段时间的市场数据，可以了解市场的波动性、收益情况和相关性等。
投资者可以通过历史回溯来判断市场是否处于风险较高的状态，并相应采取风险管理措施。
2. 波动率测度法：波动率是市场风险的重要指标之一。
通过测算市场价格的波动性，可以评估市场的不确定性程度。
常用的波动率测度方法包括历史波动率、隐含波动率等。
波动率越高，代表市场风险越大。
3. 度量模型法：度量模型是一种通过建立统计模型和数学模型来测度市场风险的方法。
其中，最为常见的是Value at Risk (VaR)模型和Expected Shortfall (ES)模型。
VaR模型用于评估一定置信水平下的最大可能损失，ES模型则更加关注损失超过VaR的情况。
4. 蒙特卡洛模拟法：蒙特卡洛模拟是一种基于概率分布和随机抽样的方法，用于模拟市场未来可能的不确定情况。
通过对各种随机因素进行模拟，可以得出市场价格的概率分布，从而对市场风险进行测度和评估。
5. 宏观经济分析法：宏观经济因素对市场风险有着重要的影响。
通过对宏观经济指标的分析，可以了解市场发展的趋势和风险因素。
投资者可以关注通货膨胀率、利率变动、政策环境等因素，并根据分析结果来评估市场风险。
总之，市场风险测度方法是投资者和金融机构进行风险管理的基础工具。
以上介绍的几种方法都有其适用的场景和局限性，投资者和机构可以根据自身情况选择适合的测度方法，并结合其他风险管理工具来评估和控制市场风险。
我国房地产市场风险的测度研究的开题报告
我国房地产市场风险的测度研究的开题报告一、研究背景和意义自改革开放以来，我国房地产市场成为国民经济中的重要组成部分，促进了我国经济的高速发展。
但随着我国经济的转型和调整，房地产市场的风险逐渐暴露出来。
特别是在最近数年，各种房地产调控政策频频出台，足以证明市场存在风险。
因此，对于我国房地产市场风险的测度研究是十分必要的。
二、研究目的和研究内容本文的目的是探讨我国房地产市场风险的测度方法和评价指标，以及在此基础上构建我国房地产市场风险预警模型，从而为政府、投资机构和公众提供科学的决策依据。
本文将从以下几个方面进行研究：1. 房价指数分析：通过分析我国房价指数的变化趋势，探讨房地产市场现阶段存在的风险。
2. 投资回报率分析：通过分析房地产投资回报率的变化趋势，探讨对未来房地产市场风险的影响。
3. 土地市场分析：通过分析我国土地市场状况和政策变化，探讨土地市场对房地产市场风险的影响。
4. 政策变化分析：通过分析政府在房地产市场调控上所出台的政策，并结合房地产市场运行情况，探讨政策对市场风险的影响。
5. 风险预警模型构建：基于以上分析，构建我国房地产市场风险预警模型，预测房地产市场的风险趋势。
三、研究方法本文将采用以下研究方法：1. 文献研究法：通过查阅各种文献资料，深入掌握房地产市场风险测度的概念、方法和指标。
2. 统计分析法：以我国各地区房地产市场数据为基础，对房价指数、投资回报率、土地市场等指标进行统计分析，并做出相应的结论。
3. 模型构建法：基于以上分析，构建我国房地产市场风险预警模型。
四、预期成果和实际意义预期成果：1. 掌握房地产市场风险测度的方法和指标，为进一步研究提供基础；2. 分析我国房地产市场风险的现状和趋势，为政府、投资机构和个人提供决策依据；3. 构建我国房地产市场风险预警模型，准确预测未来市场风险走势，提高对市场的决策精度和准确性。
实际意义：1. 为政府、投资机构和公众提供科学决策依据；2. 对于房地产市场调控政策的制定具有指导价值；3. 对于保护广大人民群众财产安全具有积极意义；4. 为增强国家金融市场运行的稳定性、安全性和透明度提供理论支持。
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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。
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[责任编辑：王静]。