前言：中文期刊網精心挑選了證券市場供求關系分析范文供你參考和學習，希望我們的參考范文能激發你的文章創作靈感，歡迎閱讀。
證券市場供求關系分析范文1
關鍵詞：指令驅動 報價驅動 證券價格穩定性
目前，世界上存在兩種主要的交易制度：一是指令驅動制度，二是報價驅動制度即做市商制度。這兩種制度對證券價格的穩定性有不同的影響。
兩種交易制度的價格形成機制
在指令驅動制度下,市場只有買入和賣出股票的投資者參與,投資者買賣證券的對象是其他投資者，市場價格由買入和賣出兩個投資者的供求關系決定。如圖1所示，證券價格是通過投資者之間的相互作用形成的。
而在做市商制度下,除了買入和賣出股票的投資者外,市場上還多了一個參與者―――做市商。投資者的買入和賣出行為必須面對做市商,做市商是影響市場供需關系的一個非常重要的力量。如圖2所示，證券投資者直接面對的是做市商，做市商以其自有資金和證券與不同的投資者進行交易。
兩種交易制度對證券價格穩定性的影響
指令驅動制度
指令驅動交易制度下，證券價格波動較大，不利于維護證券市場的穩定性，其原因如下：股票價格偏離其價值的程度較大是股票價格不穩定的重要原因之一。在指令驅動制度下,實際價格會偏離真實價格較多,因為買賣指令是零星到達市場的,投資者的基本供求函數的交點決定了一種無人可進行實際交易的價格。在指令驅動制度下，交易開盤采用集合競價方式,開盤后采用連續競價方式,證券價格隨投資者買賣指令而波動,買賣盤稍微有點波動,價格馬上就會發生變化,容易引起二級市場股票價格的大起大落。在指令驅動制度下,每一張訂單都反映出每個投資者不同的主觀需求與供給，因此每一張訂單都有可能影響價格，從而促使投資者更積極地利用交易策略去影響價格，使得市場價格波動性加大。此外大額買賣指令和莊家操縱價格等行為也同樣會導致價格的大幅波動。
報價驅動制度
報價驅動制度下，證券價格更接近其真實價格，且在維護價格穩定性方面也優于指令驅動制度，原因如下：報價驅動制度下，做市商在充分分析證券的供求以及其他相關信息后報出價格，并將該報價交由交易者判斷，市場對報價的接受程度反過來又促使報價向公平價格不斷趨近。因此價格具有相當的合理性和準確度，也就更接近其價值。報價驅動制度下，做市商行為受到的種種限制也有利于證券價格的穩定，如做市商報價必須和市場價格一致,買賣差價必須保持在一定限額(5%)內，做市商被禁止“鎖定”或“交叉”市場等等。在報價驅動制度下，做市商強大的吸納能力能夠對沖現有價位的大買或大賣盤的壓力，這一點使得投機商不敢輕舉妄動，從而使股價的波動不會偏離均衡價格太遠。
如圖3，假設證券的均衡價格為A點決定的價格，由于投資者對證券的需求急劇上漲，若在指令驅動制度下則股價將大幅上漲，上升為B點對應的價格，而在報價驅動制度下，做市商將拋出證券達到限制股價波動過大的目的，股價將變為C點決定的價格，從而避免了股價的大幅上漲。
我國證券交易制度的選擇
我國證券市場經過十幾年的發展，各方面都有了不同程度的完善，但是仍然面臨著許多問題，最突出的問題是市場投機性過強，投資者缺乏理性，證券價格受供求影響大，筆者認為可以采用報價驅動與指令驅動相結合的交易制度。
報價驅動制度可使證券價格變動趨于理性,使價格向真實價值收斂,有利于提高證券市場運行效率，而要充分發揮報價驅動制度的這些優越性，必須做好以下工作：積極培育符合市場要求的做市商主體；大力發展便捷、成本低廉的融資市場；為做市商提供更多的規避風險的手段和方法；完善現有的監管框架。
參考文獻：
1.梁勤星.做市商制度在中國的運用.西南金融，2004.6
證券市場供求關系分析范文2
《中庸》是儒家重要經典，是古代許多儒家的方法論，對中華文明的形成有著深遠的影響。朱熹對中庸的定義：中者，不偏不倚、無過不及之名。庸，平常、適度性。理論力學研究物體機械運動一般規律的科學。其中靜力學則是研究物體受力分析、力系的簡化、平衡條件。經濟系統中也提到均衡，如：均衡價格、局部均衡、一般均衡論、非均衡的經濟等。博弈論有納什均衡、完美納什均衡等等。總之在很多領域出現類似平衡的概念，平衡的狀態，非平衡的現象。儒家之所以把中庸作為方法論，就在于它能維持社會穩定，對社會的進步起到推動作用。同時也是我們現代社會中，解決自然科學和社會科學的諸多問題的方法論之一。
二、中庸的平衡或均衡思想
《中庸》中有兩個基本概念“中和”和“時中”，從人的性情來說，一個人還沒表現出喜怒哀樂時，心情平靜，不偏不倚叫“中”，當表現出來又有節度，無過不及叫做“和”，這蘊含著任何事物的存在和發展都有它的客觀規律，滿足類似于靜力學平衡或經濟領域的均衡狀態?！皶r中”指“中無定體，隨時而在”，中處于變動不居之中，隨時處中。揭示了任何事物不斷發展的整個過程中也要達到動態平衡或動態均衡狀態。
三、理論力學的靜態平衡和動態平衡
以某個體或系統作為研究對象，以地球作為參照物，進行受力分析、力系簡化、得到所有各力作用下滿足的靜力學平衡條件，反映的是所有作用通過研究對象這個載體發生相互作用，達到的一種平衡狀態。用這套理論來解決大量的工程設計問題。動靜法是利用靜力學方法解決動力學問題，滿足一定條件形成動態平衡。為求解復雜系統的動力學問題提供普遍解決方法。
四、市場經濟體系中均衡與非均衡
均衡是經濟學中被廣泛應用的概念，經濟系統中相互作用的變量滿足一定條件，所達到相對平衡的狀態，既各參與方的利益在相互妥協后達到均衡，形成相互制約。微觀經濟分析中，市場均衡分為局部均衡和一般均衡，局部均衡為單個或局部市場供求和價格之間的關系達到均衡狀態，一般均衡為整個經濟系統所有市場供求與價格之間的關系到達均衡狀態。市場上供給量和需求量相等的狀態稱為市場出清狀態，目前國家進行供給側改革，也就是商品嚴重過剩情況下，調整供給的過程，使非均衡經濟轉化為均衡經濟。
五、證券市場的均衡與非均衡問題
中國證券市場20多年里，發展理念和政策設計，更多強調企業的融資功能，忽視了投資功能。正確認識證券市場在經濟發展中的作用，是發展證券市場的前提。不管是傳統金融還是現代金融都是經濟體系的一部分，同樣離不開供求關系，也必須保持均衡狀態。證券市場IPO首次發行股票滿足融資功能，股票的分紅配送和價格波動滿足投資功能，融資功能更好的滿足資源配置，投資功能滿足投資者的收益，兩者的作用缺一不可。適度發行股票和更多關注培育市場投資功能，才能保證并促進證券市場的發展，過渡IPO將使市場萎靡不振，一潭死水，反作用也就降低了融資功能，這也就是證券市場發展20多年來無數次暫停IPO的原因，不能過度強調融資功能而忽視或輕視投資功能的培育。股票發行數量和市值規模與投資之間的關系，怎么才處于平衡狀態，不是想發行多少股票就發行多少，能不能從概率角度得到一個量化的結論，是值得長期研究的課題。證券市場的監管和市場活躍度也有均衡和非均衡問題，適度的監管使之有章可循有法可依，適度活躍使市場充滿生機，使投資者理性投資不致過度投機。過度監管使投資者望而生畏，縮手縮腳，市場失去活力。過度放松使投資者失去對市場的敬畏，投機流行，過度重視短期投資，2015上半年創業板股票過度投機平均市盈率很高，甚至個別股票上千倍的市盈率。頻繁炒作概念，不顧企業真實價值，股價一飛沖天。頻繁換手，有些股票一周換手率達到100%，甚至個別股票一個交易日達到30%左右，明顯是莊家對倒，達到出貨的目的。這些現象都是監管弱化和不到位的表現，非均衡危害之大不言而喻。證券市場制度創新開放與穩步發展之間也有均衡和非均衡問題。投資群體中非理性投資者占多數情況下，2016年初匆忙推出股票熔斷機制，僅存活幾個交易日以失敗告終。使市場連續大幅下挫，財富損失是巨大的。在基礎制度不完善的情況下，過早提出注冊制，引起投資者的恐慌，紛紛撤離資金，證券市場還怎么發展，更可怕的是，使投資者對管理層管理市場的能力產生懷疑，對證券市場信心遭受重創，這不是危言聳聽，急速縮減的成交量就是例證，非均衡的危害要警鐘長鳴。上市公司融資預期與給投資者提供的回報也有均衡與非均衡的問題。證券市場為企業融資提供了資金池，為調節資源配置提供了有效的平臺。上市企業在選擇投資項目和分紅配送時應兼顧國家利益和投資回報，如果一味到證券市場融資或者說不負責任的圈錢，絲毫不顧及投資回報率，相當于非均衡現象的出現，投資者將失去投資股票的動力，其反作用將是市場每況愈下，投資者參與意愿降低，資金池里的資金嚴重減少，更多需要真正融資的企業融不到資金，形成惡性循環。
六、參與證券交易的個體投資者的非均衡行為
過度看盤和不及看盤的問題，當和個人投資者交流發現很多投資者交易時間一直盯盤，甚至中午吃飯都在看K線圖研究技術指標，正是這種頻繁的關注，使對股市的起伏漲跌過于敏感，只顧短時間的漲跌忽略了長周期運行規律，處在頻繁交易狀態，不能盈利甚至小虧一直大虧也就成為必然。舉個例子，騎自行車者如果只盯著輪子下面坑坑洼洼，極容易出事故，一定精疲力盡極度疲勞，也走不遠。股票市場上也有相反的情況，個別投資者一月二月看不一次盤，對于我們一般投資者而言將失去對盤的感覺，從而失去很多機會，除非做長線，但就中國股票市場而言恐怕做長線很難盈利?？傊幢P也有個適度，即均衡看盤問題，否則交易就出現偏差。出現非均衡看盤。
七、結束語
證券市場供求關系分析范文3
[關鍵詞]證券市場賣空機制
一、引言與文獻回顧
融券交易，指投資者出于對股票價格將下跌的預期，支付一定比例的保證金，同時向經紀人借入股票后按現行價格賣出的一種信用交易方式。賣空者賣出股票所得的款項必須存入證券公司或相關機構，作為股票貨款(也稱融券)的抵押。簡單的說，融券指的是賣空。最初的賣空用于投機，即估計當前股價過高，通過預先賣空股票，鎖定收益，而后待股價下跌后再買回標的股票的買賣操作。
賣空的歷史已有近400年，在最早的有組織的市場——荷蘭阿姆斯特丹交易所(AmsterdamExchanges)中，賣空就變得很普遍。賣空是一種杠桿交易，也就是說，賣空者只需投入一定的初始保證金便可以進行數倍于保證金的交易，因此，他的收益和風險被放大。在研究金融危機的發生根源時，不少人把矛頭指向了賣空機制，認為賣空機制為投機分子提供了打擊市場的機會，1929年的美國股災中，賣空交易被指責為“元兇”；1997年亞洲金融危機時，馬來西亞、香港地區就取消了賣空機制。King等人(1993)的實驗結果表明,賣空機制對價格泡沫的產生沒有顯著的影響;Porter,Smith(2000)根據實驗結果指出賣空機制不能顯著地降低市場的泡沫量以及泡沫的持續時間。
但有很多學者發現融券賣空并沒有引起股市的重大波動。1997年JamesJAngel以紐約股票交易所(NYSE)的144只股票為研究對象,研究股價下跌是否與賣空交易相關,結果表明常規性買賣指令形成的助漲殺跌效應是引起證券市場波動的根源,對證券市場的穩定性具有很強的破壞力,是加劇市場波動的一個重要原因。2000年8月,美國大通曼哈頓銀行的研究報告顯示,紐約股票交易所中的賣空份額(shortinterest)與NYSE綜合指數間呈現出較為相似的變動趨勢,這表明賣空交易量同股價指數間存在著極為顯著的正向變動關系,指數高漲時賣空量大，指數低迷時賣空量小,即賣空交易能起到平緩股價指數劇烈波動的作用。Hong和Stein(2003)通過建立一個異質人模型(heterogeneousagentmodel)研究對賣空交易者的賣空約束能否阻止股市下跌卻發現限制賣空反而可能引起市場崩潰。廖士光和楊朝軍(2004)利用協整檢驗和Granger因果檢驗的方法研究了我國臺灣地區股票市場在1998年8月至2004年2月間的賣空機制與股票價格之間的關系，結果表明，賣空交易額與加權指數之間存在長期穩定的協整關系，加權指數是賣空交易額的Granger原因，而賣空交易額不是加權指數Granger原因，即賣空市場機制不會加劇證券市場的波動，同時賣空交易額與加權指數間存在正向變動關系，這說明賣空市場機制可以起到平抑市場波動的作用。
證券市場供求關系分析范文4
[關鍵詞]市場結構 市場集中度 產品差別化 進入壁壘 寡頭壟斷市場結構
中國的資本市場已走過了十多年的風風雨雨,證券公司的隊伍也在不斷發展壯大。從市場集中度、產品差別化、企業進入和退出壁壘等方面來看,目前我國證券業是一個市場集中度很低、產品缺乏差異化而進入壁壘又是非常高的市場,形成了原子型的市場結構。我們認為,我國證券業要形成一種有效率的市場結構,其未來的演進趨勢應是一種寡頭壟斷型市場結構。
一、寡頭壟斷市場結構效率的分析
分析寡頭壟斷是否有效率,首先必須區分壟斷市場結構和壟斷市場行為。人們通常所說的壟斷具有低效率,通常是指企業的市場壟斷行為;而對于壟斷市場結構,則不能籠統的認為是低效率的,應做具體分析。企業行為的選擇不僅與市場結構有關,也與企業面臨的其他內、外環境因素有關,單純從壟斷結構或競爭結構的差別,來判斷企業行為的效率是不全面的?，F實中很多壟斷型市場結構,恰恰其市場競爭程度很高。如美國的汽車行業是一個很典型的寡頭壟斷市場結構,但同時這一行業長期保持著較高的競爭程度。并且壟斷市場結構常常與規模經濟和范圍經濟聯系在一起,只有企業通過競爭到了一定的規模要求,才能夠實現規模經濟、范圍經濟,促進技術創新。
二、證券行業的特點
從證券行業自身的特點來講,寡頭壟斷市場結構的優勢就更加明顯。
(一)由于一級市場供求關系的急劇變化以及保薦人制度的實行,承銷風險不斷加大;從二級市場的結構轉型來看,散戶特征逐步淡化,機構投資者逐步占居重要地位;考慮到將來必然要開放的衍生產品交易,其風險就更大。這些都要求經紀業務的智能化、咨詢化、顧問性特征更加明顯,與此相應的是,證券公司的硬件設施、人力資源、研究能力、營銷策略等等,都要有大幅度的提高。所以培育寡頭證券公司,是證券現貨、期貨以至其它衍生產工具市場發展的必然要求,也才能順應證券市場發展的這種結構性變化的總趨勢。
(二)從企業并購業務角度來看,我國有幾萬億元的國有資產存量等待尋求出路,其中絕大部分要通過產權購并和股份制改造來實現資產和資源的優化重組。產權交易及其方式的多樣性,資產重組的復雜性,迫切需要以企業并購為其核心業務的證券公司為其提供專業化的信息咨詢和并購策劃服務。而企業并購活動是一項體系性工作,需要從并購對象的找尋、并購方案的制定、并購中的利益關系的協調、并購定價、并購融資及其債券發行、證券化乃至于包裝上市等等,提供全方位的成套服務,必要時還要直接參與并購行為,以期沽出獲利或進行實業投資。而這只有實力雄厚、規模龐大的證券公司才能擔此重任。
(三)從創新業務的開拓方面來看,更是離不開寡頭證券公司的直接參與。創新業務一般風險都很大,如新型金融工具的設計、新的交易品種的開發、新的風險管理技術的運用等等,在開始都要承擔巨大的風險;同時,這些新興業務在開始時都需要做大量的前期投入,這兩方面都決定了只有大型寡頭證券公司才有能力予以承擔。證券行業在國際上都是一個朝陽產業,創新產品日新月異,中國只有培育自己的巨型寡頭證券公司,承擔創新功能,才能跟上國際證券業發展的潮流,提高資本市場的配置效率和運作功能。
三、我國證券業寡頭壟斷市場結構的形成
通過前文的分析,寡頭壟斷市場結構應是我國證券業未來市場結構的選擇。對寡頭壟斷市場結構的形成,我們提出如下建議:
(一)建立證券公司的退出機制,實現優勝劣汰
在國外成熟證券市場上,建立公司退出制度是各國證券市場制度建設的重要內容之一,必須從制度建設上加以完善。在券商數量不斷增加、規模不斷擴張的同時,還必須建立健全證券公司退出機制,使之與進入渠道相匹配、相對應。證券公司的動態調整過程就是資源的重新配置過程。只有證券市場有進有退,證券公司能生能死,把優質公司吸納進來,將劣質公司淘汰出局,才能盤活存量,優化增量,實現證券公司資源的合理有效配置,提高資源配置效率。通過證券市場內在運行機制的自身調節,可以優化證券公司主體結構,改善其整體素質,提高其營運質量和運作效率,為我國證券業運行實現更高層次的動態均衡奠定堅實的基礎。
(二)鼓勵證券公司之間的兼并與收購
并購是證券公司迅速擴大企業規模,增強自身實力的重要手段。通過并購,可以有效的整合市場資源,增加市場占有率,確立公司在市場中的地位,有利于寡頭壟斷市場結構的形成。
在實施并購過程中,要堅持市場化操作,以避免政府“拉郎配”鬧劇的重演。由于國內中小券商的數目眾多,為數眾多的證券公司分布在每個省市,而每個省都有各地方的省級證券公司。各省市地方政府在券商整合過程中,都積極爭取推動本省券商成為綜合類券商,培育和扶持本地區證券公司強大發展。因此,區域內重新整合的結果使得券商的經營實力仍無法得到快速增強,券商整體素質并不能得到快速提高。更為重要的是券商之間的優勢互補、強強聯合佳境難以達到,不能達到1+1=2或大于2的目的。
證券市場供求關系分析范文5
關鍵詞：證券市場；通貨緊縮；因果關系
一、世界經濟面臨通貨緊縮的挑戰
通貨緊縮（Deflation），薩繆爾森和諾德豪斯的《經濟學》（1992）中定義為“與通貨膨脹（Inflation）相反的是通貨緊縮，它發生在價格總體水平的下降中”；斯蒂格利茨則在其《經濟學》（中譯本，1997）中將通貨緊縮定義為“價格水平的穩定下降”；目前國內學術界比較認同的簡明定義為：通貨緊縮是指商品和服務價格水平普遍、持續的下降。
自20世紀30年代以來，世界主要國家大都出現程度不同的通貨緊縮，時至今天，其陰影仍在許多國家和地區徘徊。英國《經濟學家》雜志近期刊文指出：當前世界經濟面臨的最大風險是通貨緊縮，而非二次衰退。
1、三大經濟體
繼日本之后，美國、德國和英國也相繼面臨通貨緊縮的危機。由于美國、歐元區和日本三大經濟體的GDP占到全世界GDP的75%，因此三大經濟體的經濟走向對世界經濟走向起著決定性作用。
美國“9.11”恐怖襲擊事件后的一年，企業的資本設備價格下跌了1.0%，汽車價格下跌了1.6%，服裝產品價格下跌了2.2%，電器價格下跌了2.7%，下降幅度最大的是個人電腦，跌幅高達20.9%.通貨緊縮不但籠罩著制造業，而且已蔓延到美國具有優勢的服務業：酒店的價格下跌了2.1%，飛機票的價格下跌了3.8%，電話服務業的價格指數更是下跌了4%.越來越多的跡象表明，持續性的通貨收縮，對正在掙扎著走出衰退的美國經濟產生了嚴重的消極作用。2002年一季度美國經濟增長5.0%，但進入二季度后急劇回落，二季度經濟增長僅1.3%，預示著美國經濟調整、復蘇和變革步履維艱，通貨緊縮仍是主要威脅。
歐元區的通貨緊縮壓力總體不太大，但是德國和英國則相對嚴重。德國經濟目前正處于通貨緊縮的邊緣，加入歐元區以來，德國在貨幣政策、匯率政策和財政政策等方面失去了相當的自主性，目前歐洲央行的基準利率對于通脹率只有1%的德國來講相對較高，估計2003年出現負通貨膨脹的可能性較大。英國近來的通貨緊縮壓力一直比較大，統計數字表明，當前英國的年主導通貨膨脹率只有1.9%，同英國政府設定的2.5%目標有一定差距。目前，英國的零售價格指數僅僅相當于1987年的水平。過去12個月來，英國耐用消費品價格平均下降了3.8%.
日本自20世紀90年代至今，經濟一直處于蕭條時期，尤其1998年之后，龐大的財政赤字，沉疴不起的消費低迷，頻繁的企業破產，使通貨緊縮日益突出。為此，日本政府今年10月30日出臺了“反通貨緊縮綜合對策”，以尋求復蘇經濟的出路。
2、亞洲
中國臺灣由于經濟金融十分不景氣，以至于通貨緊縮愈顯嚴重。根據有關資料，2002年1~10月，臺灣消費物價年增長率為-0.26%.
中國香港自1999年呈現通貨緊縮，2002年9月份消費物價指數下跌3.7%，跌勢持續47個月，且創下27個月以來最大的跌幅。
亞洲其他國家，如泰國和菲律賓等，近年來消費品價格與以往同期相比，有所下降，也出現了通貨緊縮的苗頭。
3、拉丁美洲
拉丁美洲最具代表性的是阿根廷，目前該國正處于連續第四年的嚴重通貨緊縮之中。其他如墨西哥，危地馬拉等，也都出現了通貨緊縮趨勢。
4、中國
近五年，生產能力結構性過剩，有效需求不足，價格總水平持續下降。如果根據國際普遍的看法，通貨膨脹率低于1%即屬通貨緊縮，那么，從商品零售指數上漲率看，中國1997年已出現通貨緊縮；從居民消費指數上漲率看，中國1998年進入通貨緊縮。因為，中國五年來價格指數上漲率一直低于1%，到2002年4月，這兩個指數上漲率分別為-2.1%和0.3%，所以，“通貨緊縮取代通貨膨脹成為影響中國宏觀經濟健康運行頭號頑敵”（胡鞍鋼，2002年）
通貨緊縮的形成原因和治理對策，近年來已有大量論述，本文擬著重從股票市場的角度來分析證券市場與通貨緊縮的相互關系，并從中得到一些有效遏制通貨緊縮的思路。
二、歷史上證券市場與通貨緊縮的相互關系
縱觀人類社會經濟發展歷史，通貨緊縮是一種比較普遍的經濟現象。最具代表性的，當屬美國1929年至1933年大蕭條期間出現的嚴重通貨緊縮，以及日本產生于20世紀90年代并延續至今的螺旋式的通貨緊縮。無論是美國還是日本，其通貨緊縮的產生和發展都與證券市場有著密不可分的關系。
1、美國1929~1933年的通貨緊縮
在大蕭條之前的1922~1929年被稱為是美國“繁榮的七年”，股票市場（以下簡稱“股市”）上，投機之風可謂空前絕后。據統計，在此期間，有價證券的發行額為490億美元，而股指居然上漲了5倍。1929年10月24日，美國股市出現恐慌性拋售，當天的交易量達到1300萬股，證券市場一天之內蒙受的損失開創了歷史最高紀錄。至1932年6月，以S＆P500指數（標準-普爾500指數）為代表的股票價格已平均下降了86%.股市的暴跌成為引發美國其后5年嚴重的通貨緊縮的導火線。
美國1929-1933年的通貨緊縮主要表現為：
（1）居民消費價格指數（CPI）大幅下降。1929年8月至1933年4月，CPI下降了28%.可見，通貨緊縮是美國大蕭條時期的首要特征；
（2）國民生產總值（GNP）大幅回落。1929-1933年，美國的GNP下降近24%，平均每年有接近8.3%的負增長；
（3）工廠、銀行大量倒閉。大蕭條期間，美國倒閉的企業超過14萬家，倒閉的銀行超過5100家；
（4）失業率大幅上升。1929-1933年，失業率從3%上升至25%；
（5）消費萎縮，投資暴跌。1929-1933年，物價平均下跌了6.7%；美國企業投資額由1929年的560.2億美元下降到1933年的84.4億美元；
（6）證券市場籌資額銳減。1929年，美國企業債券、股票的籌資額近80億美元，而1930年銳減至44.83億美元，及至1933年籌資額只有1.6億美元。
2、日本的通貨緊縮
1985~1989年，日本經歷了泡沫經濟形成、發展、最后破滅的過程。由于極度擴張性的貨幣政策，大量的過剩資金涌入股票和房地產市場，導致股票和房地產價格暴漲。1989年底，以日經指數由38915點的歷史高位急劇下挫為標志，日本的泡沫經濟宣告破滅，從此進入戰后持續時間最長的經濟蕭條時期，尤其1998年之后，各種跡象表明日本經濟已處在“通貨緊縮螺旋”的邊緣。
當前日本經濟形勢，在一定程度上出現了與美國大蕭條時期相似的通貨緊縮特點，主要表現為：
（1）物價下跌。日本CPI從1999年起連續27個月下降，2001年CPI更是下跌0.8%，跌幅創下歷史紀錄；
（2）經濟增長陷入停頓。1992~1995年日本實際GDP增長率不到1%，1998年則下降到-2.8%，是戰后經濟增長表現最糟糕的一年；
（3）企業生產能力下降。日本生產能力指數曲線從1998年以來一直處于下降趨勢，截至2001年2月，破產企業負債額為23.61萬億日元
（4）就業形勢嚴峻。90年代初以來，日本年均失業人數連續增多，2000年完全失業率達4.9%，2001年再創紀錄地達到5.4%.
（5）資產價格下跌。“泡沫經濟”崩潰以來，日本地價持續下跌。2001年年初商業用地的地價下跌7.5%，僅為最高值（1990年9月）時的18%，跌至1981年的水平；
（6）股市低迷?！芭菽洕北罎⒅螅墒幸货瓴徽?，至2002年11月14日，日經指數以8303.39點報收，創下1983年3月以來的最低水平。
3、美日通貨緊縮的啟示
綜觀美國和日本兩國通貨緊縮的發生、發展過程，結合兩國在通貨緊縮發生前后所采取的宏觀政策，我們不難看出，證券市場與通貨緊縮二者之間存在著密不可分的關聯關系。
（1）股市超常波動會誘發通貨緊縮。美國為了抑制股票投機，美聯儲在1928-1929年錯誤地采取了過急的緊縮性貨幣政策，收縮公開市場操作并兩次提高再貼現率，同時大幅度提高對經紀商貸款的利率，甚至限制會員銀行對經紀商貸款，從而導致金融市場在諸多利空下變得無序，股價暴跌隨之出現，銀行和企業連鎖破產，市場供求失衡，產品價格下跌，最終引發了通貨緊縮。為了應對泡沫經濟，從1989年5月起，日本政府開始實行緊縮性貨幣政策，至1990年8月，日本銀行一共5次提高貼現率，從不到2.5%上升到6%.由于該政策過急過猛，導致股市大幅下挫，加速了以通貨緊縮為特征的長期蕭條的到來。
（2）股市暴跌加重了通貨緊縮。無論美國還是日本，在通貨緊縮階段股市暴跌都不可避免地加重了其通貨緊縮的程度：一是股市暴跌所產生的心理效應和擴散效應，將使公眾認為大蕭條已經來臨，產生物價將持續下跌的消極預期，致使消費支出大大減少，導致社會總需求銳減；二是股市暴跌直接減少了人們的賬面資產，財富減少的效應進一步降低了公眾的消費支出；三是股市暴跌使企業籌資面臨較大困難，減少了投資需求，激化了社會總供求失衡的矛盾。通貨緊縮是供求嚴重失衡的直接后果，股市暴跌造成社會總需求進一步下降，加深了供大于求的矛盾，也就意味著加重了通貨緊縮的嚴重程度和治理難度。
（3）通貨緊縮反過來導致股市持續低迷。股市穩定的最根本基礎是上市公司的素質，而在通貨緊縮的條件下，由于市場疲軟、價格下跌、產品銷售不暢、利潤下滑、再生產資金短缺等因素的作用，上市公司難以維持正常的生產經營活動，甚至發生嚴重的虧損直至倒閉。上市公司盈利能力的持續下降惡化了其資產質量，直接導致股市不斷下挫，即使政府采取刺激性的措施，只要上市公司的業績沒有實質性的改善，也只能收一時之效，難以改變股市長期低迷的頹勢。
由此可見，證券市場與通貨緊縮之間存在著互為因果的關系：證券市場尤其是股市的崩潰直接引發了通貨緊縮，證券市場的蕭條加重了通貨緊縮的治理難度；反過來，通貨緊縮導致企業經營困難，瓦解了證券市場發展的基礎，造成證券市場長期低迷，最終可能引發證券市場崩潰直至整個金融市場和國家經濟的全面危機。
三、發展證券市場，遏制通貨緊縮
證券市場與通貨緊縮的相互關系提示我們：發展證券市場，保持證券市場的穩定，防止因證券市場的衰退而引發和加重通貨緊縮，其重要性不容忽視。就我國而言，進一步規范發展證券市場，充分發揮和利用證券市場優化資源配置、調整供求關系的功能，無疑是遏制通貨緊縮的一條重要路徑。
1、保持證券市場穩定，提高公眾預期。
作為資本市場的核心和基礎，運行了11年的中國證券市場取得了輝煌成就。截至2002年10月底，我國共有上市公司（A、B股）1215家，深滬兩市的總市值達到4.4萬億元，占GDP的比重接近50%，投資者開戶數發展到近7000萬戶。尤其自1991年以來，證券市場在境內外累計籌集資金高達8000多億元，對我國經濟發展起到了巨大的推動作用。
然而，自2001年6月上證指數達到2245點之后，股市一直處于下跌調整之中，2002年1月達到最低點1339點，近期則始終在1500點以下徘徊。股市的低迷不振與我國的宏觀面的現狀發生了嚴重背離，并在一定程度上拖累了經濟的上升勢頭。據中國證監會統計，2002年1~10月，證券市場累計籌資727.06億元，同比下降32.22%；投資者累計交納印花稅97.62億元，同比減幅達62.95%.
根據現代消費理論，消費不僅是由現期收入決定的，人們對未來持久收入的預期也在消費決策中扮演重要角色。股市低迷和股票價格持續大幅度下降，極易使投資者形成消極預期，并可能擴散而導致公眾對物價產生持續下跌的預期，在買漲不買跌的心理作用下，使消費屢屢擱淺，從而影響物價總水平的上升。一個反例證明是：2002年“6.24”行情爆發后，我國股市曾一度沖高；國家統計局的監測顯示，2002年6月份，受股市反彈等因素的作用，消費者信心指數在5月份的基礎上回升0.2點，達97.3點。由此可見，保持證券市場在規范中穩定發展，防止投資者和消費者信心下滑而加重通貨緊縮的趨勢，在目前顯得尤為迫切。
2、發展證券市場直接融資功能，緩解銀企經營壓力。
中國改革開放20多年來，直接融資從無到有。自1991年至2001年底，我國證券市場的直接融資功能得到極大地發揮，上市公司共募集了7727.09億元資金，有力地支持了國民經濟的發展。而且，國有企業發行股票上市后，適應市場變化的能力和更新技術、調整產品結構、提高管理水平的能力較上市前明顯提高。當然，同直接融資市場發達的英國、美國、荷蘭等國相比，目前我國的直接融資比例仍然較低。過去十年我國從證券市場籌集資金近八千億元，但銀行貸款卻增加了八萬多億元。直接融資市場的不發達，導致全社會資金融通主要依靠銀行存貸機制來循環擴散。其結果是，企業過份依賴間接融資，使銀行的職責和壓力太重，同時由于很多企業在客觀上沒有償債能力，或在主觀上逃廢銀行貸款的不良意識濃厚，使中國銀行業潛伏著很大的經營風險。據統計，目前我國國有銀行的壞賬占GDP的25%左右。出于對貸款難以回報的恐懼心理，銀行惜貸一直是近年來銀行資金運作最大的痼疾；銀行資金寧可投放到國債和交納央行準備金，賺取低利的息差，也不愿意給企業放款。同時，2002年6月末我國居民儲蓄已超過8萬億，存款增長速度快于貸款，存貸差不斷增加（2002年6月末銀行存貸差增加到3.65萬億元），銀行經營雪上加霜。因此，通過法律規范大力發展證券市場的直接融資功能，對于提高社會資金融通的效率和效益，防止出現“債務-通貨緊縮”的惡性循環是大有幫助的。
3、利用證券市場財富效應，擴大社會需求。
證券市場存在“財富效應”，當投資者的虛擬資產（如股票等有價證券）的價值呈現不斷上升時，投資者可支配的財富增加，其消費信心和消費欲望都會增強，即期消費和超前消費的增加，將拉動社會總需求的上升，緩解通貨緊縮的壓力，最終帶動GDP的增長；而GDP的增長又為證券市場的進一步繁榮創造了必要條件，如此形成社會經濟的良性循環。
同理，如果虛擬資產價值下跌，證券市場將產生“負財富效應”。據中國證監會統計，我國股市在2001年下跌前的市場價值總額約為5.4萬億元，而到2002年10月市場價值只剩4.4萬億元，整整“蒸發”了近1萬億元。股市市值的蒸發意味著股民財富的消失，股市中的散戶投資者在我國以中上等收入階層為主，是我國最有活力、也最具潛力的消費階層。目前股票資產的大幅縮水，必然會壓縮這部分人的日常即期消費支出。調查結果顯示，目前居民因投資虧損已對自己的消費產生影響的占48.11%.同時，股市低迷和股票價格的下降，導致企業投資股票的資金損失，產生財富縮水，造成企業投資能力的下降，最終導致投資增長乏力。居民消費支出下降和企業投資增長乏力，必將影響社會總需求的增長，其結果將是因需求不足、供給相對過剩而導致物價下降，從而造成通貨緊縮。
4、發揮證券市場優化資源配置功能，調整和改善社會供求狀況。
我國通貨緊縮主要源于有效需求不足，而有效需求不足的主要表現是“大量短缺和無效供給同時并存，是政府壟斷和體制障礙下供給和需求雙向不吻合的結果”（國務院發展研究中心課題組，2001）在這種情況下，全面利用證券市場優化資源配置功能，發揮“看不見的手”的作用，將顯得更為必要和重要。
證券市場是通過對現代市場經濟中一系列機制發生影響而影響社會供求狀況，進而影響社會再生產的。一方面，通過聚集和利用社會資源，疏通儲蓄及閑置資金轉化為投資渠道，使之朝著調整和集中的方向改變分配，促進投資，推動消費，改善供求之間的關系。另一方面，通過交易數量、價格與收益率，既對微觀主體經濟運行產生鼓勵或抑制作用，又對產業調整、組合及其恰當選擇創造條件，從而有利于加強企業競爭，改善經濟結構，提高整體經濟效率，促進供求相互契合程度。
目前，我國證券市場還遠未成熟，其對資源配置的作用還十分有限。但是應當看到，我國證券市場是在錯綜復雜的國內外環境中起步和建設的，必然會出現許多困難和挫折。這些困難和挫折是發展中的困難和挫折，經過努力是可以克服的，只要堅持不斷改革和創新，與時俱進，一個規范、公正、法治，能有效推動資源配置的證券市場是完全可以期待的。
參考文獻：
[1]A.加利。西林。通貨緊縮[M].經濟管理出版社，1999.
[2]羅振宇。通貨緊縮論[M].經濟科學出版社，1999.
[3]北京大學中國經濟研究中心宏觀組編著。中國通貨緊縮研究[M].北京大學出版社，2000.
[4]錢小安。通貨緊縮論[M].商務印書館，2000.
[5]胡鞍鋼等。中國挑戰通貨緊縮[M].中國計劃出版社，2001.
[6]余明，余熳寧。對日本當前通貨緊縮態勢的分析[J].國際經濟合作2001，（4）。
[7]李曉超，馬巖。前三季度世界經濟形勢及全年展望[N].中國統計信息網，中華工商時報社；2002年中國非公有制經濟發展報告[N].中華工商時報2002-04-17.
[8]高峰，肖冰，劉興祥。輝煌的樂章-中國證券市場發展紀實[N].證券時報，2002-10-21.
[9]李正信。通貨緊縮威脅美經濟復蘇[N].經濟日報，2002-10-17.
證券市場供求關系分析范文6
關鍵詞：房價；開發投資總額；關聯度；嶺回歸
1 建模的原理介紹
1.1格蘭杰因果檢驗的原理
1969年，格蘭杰從計量經濟學的角度提出了一種因果關系的定義：設有兩個時間序列｛xt｝和｛yt｝，如果xt的變化引起yt的變化，則xt的變化應當發生在yt的變化之前。具體操作中，一般是對以下兩個方程分別進行無約束和有約束估計：
（1）
（2）
如果在（1）中部分αi顯著不為零，則稱xt格蘭杰引起yt類似的，如果（2）式中部分αi顯著不為零，則稱yt格蘭杰引起xt，如果兩者都存在，則稱xt與yt互為格蘭杰因果關系。
1.2嶺回歸原理
多元回歸模型的矩陣表達式為：Xβ=Y，利用OLS求得： ，
當自變量存在多重共線性時，導致 ，從而使得回歸系數 不穩定，出現沒有實際意義的估計值。解決的辦法是在X′X的主對角線元素上加一個非負常數k，即得：
，其中E是單位矩陣，使得 的概率比 大大降低，最后用 來進行估計，結果會使 的估計變得穩定得多。因此，嶺回歸估計的準確程度取決于k值的選取，確定k值的方法一般是通過嶺跡圖或方差膨脹因子來選取。其確定方法是選擇一個盡可能小的k值，在這個k值上，嶺跡圖中回歸系數已變得較為穩定，并且方差膨脹因子業變得足夠小。
回歸估計系數 是k的非線性函數；k值的加入使得
成為回歸系數的有偏估計，但是比β估計更穩定； 隨k的變化軌跡圖稱為嶺跡圖。
1.3灰色關聯度分析原理
選取參考數列
其中k表示時刻。假設有m個比較數列
則稱
為比較數列xi對參考數列x0在k時刻的關聯系數，其中ρ∈[0，1]為分辨系數。稱 和 分別為兩級最小及兩級最大極差。
一般來講，分辨系數ρ越大，分辨率越高；ρ越小，分辨率越低。上式中的關聯系數是描述比較數列與參數數列在某時刻關聯程度的一種指標，由于各個時刻都有一個關聯數，因此信息顯得過于分散，不便比較，為此我們給出ri=■■ξi（k）為數列xi對參考數列x0的關聯度。若關聯度ri最大，說明xi（k）與最優指標x0（k）最接近，即第i個被評價對象優于其他被評價對象，據此可以排出各被評價對象的優劣次序?？梢钥闯?，關聯度是把各個時刻的關聯系數集中為一個平均值，亦即把過于分散的信息集中處理。利用關聯度這個概念，可以對各種問題進行因數分析。
2 模型的分析
2.1 房價與房地產開發投資總額格蘭杰因果檢驗
依據格蘭杰因果檢驗原理，對房地產開發投資總額和房價利用Eviews軟件分析得到下表：（假設置信度α=0.05）
從上表可以看出，房價不是引起房地產開發投資總額變化的格蘭杰原因，而房地產行業開發投資總額的變化卻是引起房價變化的格蘭杰原因。房地產行業的投資總額的增加，一方面增加對商品房的投機性需求，進而對房價的上漲起到推波助瀾的作用；另一方面，對房地產行業投資的增加，使房地產市場更加的火爆，會給開發房地產市場相關的原料如建材、水泥及地皮價格起到刺激和促進作用，這些原材料價格的上漲勢必都附加于房屋的銷售價格中，勢必造成房價的上升。
2.2 房價的嶺回歸模型
房價模型的構建有助于我們總結規律，科學界定影響房價的關鍵因素，從而指導房地產市場的管理和調控行為。本文初步選取的影響房價的因素有家庭人均年收入、房地產開發投資總額、年底總人口數、建筑材料價格指數、新增家庭數、住宅房屋竣工面積和人均GDP指數（依次用F1~F7表示），我們利用嶺回歸模型分析影響房價的主要因素。
對文中給定的7個影響指標進行相關性分析，分析得到如下相關系數矩陣
由相關系數矩陣可知，各因素之間的相關系數較大，影響因素之間兩兩相關。因此，采用傳統的最小二乘回歸存在較嚴重的多重共線性。
鑒于此，建立如下嶺回歸模型：
利用Matlab軟件編程求得房價與選取指標的嶺跡圖。
由嶺跡圖可以看出，在0.3之后，7條嶺跡都開始變得平穩。所以，將3代入做嶺回歸，得到如下模型：
通過嶺回歸得到的模型，可以看出：房價對人均GDP指數的敏感度為220.51，說明人均GDP指數每變動1單位，住房銷售房價變動220.51單位；家庭人均年收入變動1單位，住房銷售房價變動135.21單位；房地產開發投資總額變動1單位，住房銷售房價變動196.02單位；年底總人口數變動1單位，住房銷售房價變動133.78單位；建筑材料價格指數變動1單位，住房銷售房價變動6.54單位；新增家庭數變動1單位，住房銷售房價變動132.1單位；住宅房屋竣工面積變動1單位，住房銷售房價變動138.05單位。
所以，通過上面的分析，房地產行業的開發投資總額對房價具有很大的影響作用。因此，分析房地產行業投資總額與國民經濟其他行業的投資總額的關聯度，可以得到與房地產行業投資總額的關聯度最大的國民經濟行業，進而分析該行業影響因素對房價的影響。
摘要：本文先是對全國平均住房銷售價格（以下簡稱房價）與房地產行業開發投資總額做格蘭杰因果檢驗，得出房地產開發投資總額是引起房價變化的格蘭杰原因，隨后選定家庭人均年收入、房地產開發投資總額、年底總人口數、建筑材料價格指數、新增家庭數、住宅房屋竣工面積和人均GDP指數等為自變量對房價做嶺回歸，再次得出房地產開發投資總額對房價具有顯著性的影響。再對房地產行業開發投資總額與其他行業的投資總額做關聯度分析，得出房地產行業與金融業投資總額具有最大的關聯度。最后在假定房地產市場和證券市場同時為無套利市場的條件下，分析得出證券市場中證券的當期價格、持有期內的年平均收益率和年平均紅利與房價依次存在正向、負向、負向的相關關系。
關鍵詞：房價；開發投資總額；關聯度；嶺回歸
1 建模的原理介紹
1.1格蘭杰因果檢驗的原理
1969年，格蘭杰從計量經濟學的角度提出了一種因果關系的定義：設有兩個時間序列｛xt｝和｛yt｝，如果xt的變化引起yt的變化，則xt的變化應當發生在yt的變化之前。具體操作中，一般是對以下兩個方程分別進行無約束和有約束估計：
（1）
（2）
如果在（1）中部分αi顯著不為零，則稱xt格蘭杰引起yt類似的，如果（2）式中部分αi顯著不為零，則稱yt格蘭杰引起xt，如果兩者都存在，則稱xt與yt互為格蘭杰因果關系。
1.2嶺回歸原理
多元回歸模型的矩陣表達式為：Xβ=Y，利用OLS求得： ，
當自變量存在多重共線性時，導致 ，從而使得回歸系數 不穩定，出現沒有實際意義的估計值。解決的辦法是在X′X的主對角線元素上加一個非負常數k，即得：
，其中E是單位矩陣，使得 的概率比 大大降低，最后用 來進行估計，結果會使 的估計變得穩定得多。因此，嶺回歸估計的準確程度取決于k值的選取，確定k值的方法一般是通過嶺跡圖或方差膨脹因子來選取。其確定方法是選擇一個盡可能小的k值，在這個k值上，嶺跡圖中回歸系數已變得較為穩定，并且方差膨脹因子業變得足夠小。
回歸估計系數 是k的非線性函數；k值的加入使得
成為回歸系數的有偏估計，但是比β估計更穩定； 隨k的變化軌跡圖稱為嶺跡圖。
1.3灰色關聯度分析原理
選取參考數列
其中k表示時刻。假設有m個比較數列
則稱
為比較數列xi對參考數列x0在k時刻的關聯系數，其中ρ∈[0，1]為分辨系數。稱 和 分別為兩級最小及兩級最大極差。
一般來講，分辨系數ρ越大，分辨率越高；ρ越小，分辨率越低。上式中的關聯系數是描述比較數列與參數數列在某時刻關聯程度的一種指標，由于各個時刻都有一個關聯數，因此信息顯得過于分散，不便比較，為此我們給出ri=■■ξi（k）為數列xi對參考數列x0的關聯度。若關聯度ri最大，說明xi（k）與最優指標x0（k）最接近，即第i個被評價對象優于其他被評價對象，據此可以排出各被評價對象的優劣次序?？梢钥闯?，關聯度是把各個時刻的關聯系數集中為一個平均值，亦即把過于分散的信息集中處理。利用關聯度這個概念，可以對各種問題進行因數分析。
2 模型的分析
2.1 房價與房地產開發投資總額格蘭杰因果檢驗
依據格蘭杰因果檢驗原理，對房地產開發投資總額和房價利用Eviews軟件分析得到下表：（假設置信度α=0.05）
從上表可以看出，房價不是引起房地產開發投資總額變化的格蘭杰原因，而房地產行業開發投資總額的變化卻是引起房價變化的格蘭杰原因。房地產行業的投資總額的增加，一方面增加對商品房的投機性需求，進而對房價的上漲起到推波助瀾的作用；另一方面，對房地產行業投資的增加，使房地產市場更加的火爆，會給開發房地產市場相關的原料如建材、水泥及地皮價格起到刺激和促進作用，這些原材料價格的上漲勢必都附加于房屋的銷售價格中，勢必造成房價的上升。
2.2 房價的嶺回歸模型
房價模型的構建有助于我們總結規律，科學界定影響房價的關鍵因素，從而指導房地產市場的管理和調控行為。本文初步選取的影響房價的因素有家庭人均年收入、房地產開發投資總額、年底總人口數、建筑材料價格指數、新增家庭數、住宅房屋竣工面積和人均GDP指數（依次用F1~F7表示），我們利用嶺回歸模型分析影響房價的主要因素。
對文中給定的7個影響指標進行相關性分析，分析得到如下相關系數矩陣
由相關系數矩陣可知，各因素之間的相關系數較大，影響因素之間兩兩相關。因此，采用傳統的最小二乘回歸存在較嚴重的多重共線性。
鑒于此，建立如下嶺回歸模型：
利用Matlab軟件編程求得房價與選取指標的嶺跡圖。
由嶺跡圖可以看出，在0.3之后，7條嶺跡都開始變得平穩。所以，將3代入做嶺回歸，得到如下模型：
通過嶺回歸得到的模型，可以看出：房價對人均GDP指數的敏感度為220.51，說明人均GDP指數每變動1單位，住房銷售房價變動220.51單位；家庭人均年收入變動1單位，住房銷售房價變動135.21單位；房地產開發投資總額變動1單位，住房銷售房價變動196.02單位；年底總人口數變動1單位，住房銷售房價變動133.78單位；建筑材料價格指數變動1單位，住房銷售房價變動6.54單位；新增家庭數變動1單位，住房銷售房價變動132.1單位；住宅房屋竣工面積變動1單位，住房銷售房價變動138.05單位。
所以，通過上面的分析，房地產行業的開發投資總額對房價具有很大的影響作用。因此，分析房地產行業投資總額與國民經濟其他行業的投資總額的關聯度，可以得到與房地產行業投資總額的關聯度最大的國民經濟行業，進而分析該行業影響因素對房價的影響。
存入我的閱覽室
2.3 對房地產行業的投資總額與國民經濟其他行業投資總額的關聯度分析
把房地產行業的投資總額作為x0，并且參照2001年的中國統計局的國民經濟行業分類，利用給定的2003年到2011年8月的累積數據，以每年的12月份作為該年的投資總額，選取下列與房地產相關行業的國民經濟體系的投資總額：農林牧漁業、采礦業、教育、紡織業、金融業、科學研究、技術服務和地質勘查業、林業、煤炭開采及洗選業、農副食品加工業、農林牧漁業、通信設備和計算機及其他電子設備制造業、有色金屬礦采選業、制造業。對它們進行灰色關聯度分析并排名，結果見表4。
在對房地產行業的投資總額與國民經濟其他行業投資總額的關聯度分析中，金融業的投資總額與房地產開發投資額的關聯度最大，達到0.9691。我們可以得出金融與房地產應相輔相存，房地產業的發展離不開金融業的支持。房地產業是一個資金密集型產業，在現行期房預售的模式下，房地產開發的每一階段都離不開銀行資金的支持。此外，房地產開發公司的經營活動中還會涉及到發行股票、債券等融資方式，這些都離不開金融業的支持，所以房地產行業的投資額與金融業的投資額的關聯度較大。從長遠來看，房地產融資渠道多元化是必然趨勢，但今后一段時期銀行仍將是房地產融資的主渠道。因此，金融機構要一如既往地支持房地產業的健康持續發展，房地產業發展了，反過來又會促進金融業的發展。發達國家和地區的經驗也表明：一段時期內房地產業興旺發達，這一時期的金融業也必然興旺發達。房地產業對于金融業實行多元化的資產戰略、推廣金融結算工具、防范金融風險以及促進金融創新方面發揮著重要作用。
所以，通過上面的分析，金融市場的投資總額與房地產開發投資總額具有極大的關聯度，同時，房地產開發投資總額對房價的變化與具有很大的影響和敏感度，即金融市場的一些指標的變化會引起房價的波動。下面，通過假設房地產市場和證券市場均為無套利市場，研究證券市場的當期的證券價格、證券的預期回報率和紅利如何影響房價波動的關系。
3 房地產市場和證券市場均為無套利前提下的房價定價模型
3.1 模型的假設
⑴房地產市場和證券市場均為無套利市場；
⑵房地產市場房價每年的增長率保持不變，增長率為s；
⑶消費者對住房的消費假設為投資性需求，一方面為了得到單位面積房價增加而得到的報酬，另一方面為得到房屋出租的租金收入；
⑷房價的上漲率大于住房的折舊率。
3.2 模型的符號說明
3.3 房價的定價模型
3.3.1 消費者將當期所有的資金用于住房消費所得到的回報的現值
消費者把全部投資資金用于購買房屋并且出租，在第t期銷售住房，得到的全部收入的現值為：
3.3.2 消費者將當期所有的資金用于證券投資所得到的回報的現值
投資者把全部的投資資金用于購買證券，持有t期后出售，得到的收入現值為：
3.3.3 在房地產市場和證券市場均為無套利假設下的房價定價模型
由于在房地產市場與證券市場均為無套利的假設下，購買住房的收入與購買證券的收入是相等的。即PV1=PV2
所以在房地產市場和證券市場均為無套利條件下，房價定價模型為：
3.4 模型中各個因素與房價的相關性分析
當期住房單位面積的價格和消費者所擁有的投資資金無關；在該地域的房屋出租價格與房價成正比例關系，房屋的出租價格越高，該地的住房價格越高；
當期住房單位面積的價格和當期證券價格成正相關關系，而與平均預期收益率和平均紅利成負相關關系。用房地產市場和證券市場同時無套利假設條件下，對房價定價模型中的P0分別對Pg、f和h進行求導得到：
所以，當期住房單位面積的價格和當期證券價格成正相關關系。房地產市場和證券市場具有正相關關系，證券市場越景氣，房地產市場的房價也相應地越高。當期住房的單位面積價格與證券市場的平均預期收益率和平均紅利呈負相關。
4 結論及相關建議
通過以上分析，我們得出結論如下：
（1）房地產市場的開發投資總額的變化對房價的波動具有很大的關系，因此政府和房管局應對住房的投資性需求采取一定的抑制措施，如限購令等，以保證房價的合理性波動，避免房地產泡沫的出現；
（2）證券市場和房地產市場之間具有一定的相互影響，共生共榮性，政府和對應的監管部門應相互合作，監督兩市場間的資金對流；對于一些非房地產企業的上市公司的資金流入房地產市場，應給以正確的引導和規范，避免房地產市場出現泡沫時傳染或波及證券市場。
（3）房地產市場和證券市場具有正相關關系，當期住房的單位面積價格與證券市場的平均預期收益率和平均紅利呈負相關。證券市場的收益的預期變化會影響房價的變化，金融市場的政策的變化應審慎考慮對其他相關行業的影響。
參考文獻：
[1]Raudall,Johonston,Pozdena,The Modern Economics of Housing [M]. Ouorum Books Greenwood Press,1988:195-202.
[2]鄧聚龍,灰色系統理論教程[M].武漢:華中科技大學出版社,1990.
[3]劉永平,房地產需求模型研究,重慶工學院學報,15(1):80-81，2001.
[4]朱永升,王衛華,韓伯棠:影響房地產市場需求因素的灰色關聯度分析[J].北京理工大學學報:2002(12),22(6).
[5]王高雄,周之銘,朱思銘.常微分方程2版.北京:高等教育出版社,2004.
[6]曾建軍,李世航等,MATLAB語言與數學建模[M],合肥:安徽大學出版社,2005.
[7]高鐵梅,計量經濟分析方法與建模[M].北京:清華大學出版社,2006.
[8]嚴焰.基于嶺回歸的房價模型構建及啟示[J].商業研究:2006(4),(465).
[9]黃江華,陳國生.可持續發展的房產市場模型[J].商場現代化: 2006(7),(474).
[10]李百歲,同李嘎.內蒙古人口城市化Logistic模型及其應用[J].干旱區資源與環境:2007(5),21(2).
[11]王要武,金海燕.我國房地產宏觀調控政策效果的實證分析[J].土木工程學報:2008(8),41(8).
[12]王利,北京房地產市場供求關系和價格機制作用的實證研究,經濟與管理研究[J]. 2008,5:61-66.
2.3 對房地產行業的投資總額與國民經濟其他行業投資總額的關聯度分析
把房地產行業的投資總額作為x0，并且參照2001年的中國統計局的國民經濟行業分類，利用給定的2003年到2011年8月的累積數據，以每年的12月份作為該年的投資總額，選取下列與房地產相關行業的國民經濟體系的投資總額：農林牧漁業、采礦業、教育、紡織業、金融業、科學研究、技術服務和地質勘查業、林業、煤炭開采及洗選業、農副食品加工業、農林牧漁業、通信設備和計算機及其他電子設備制造業、有色金屬礦采選業、制造業。對它們進行灰色關聯度分析并排名，結果見表4。
在對房地產行業的投資總額與國民經濟其他行業投資總額的關聯度分析中，金融業的投資總額與房地產開發投資額的關聯度最大，達到0.9691。我們可以得出金融與房地產應相輔相存，房地產業的發展離不開金融業的支持。房地產業是一個資金密集型產業，在現行期房預售的模式下，房地產開發的每一階段都離不開銀行資金的支持。此外，房地產開發公司的經營活動中還會涉及到發行股票、債券等融資方式，這些都離不開金融業的支持，所以房地產行業的投資額與金融業的投資額的關聯度較大。從長遠來看，房地產融資渠道多元化是必然趨勢，但今后一段時期銀行仍將是房地產融資的主渠道。因此，金融機構要一如既往地支持房地產業的健康持續發展，房地產業發展了，反過來又會促進金融業的發展。發達國家和地區的經驗也表明：一段時期內房地產業興旺發達，這一時期的金融業也必然興旺發達。房地產業對于金融業實行多元化的資產戰略、推廣金融結算工具、防范金融風險以及促進金融創新方面發揮著重要作用。
所以，通過上面的分析，金融市場的投資總額與房地產開發投資總額具有極大的關聯度，同時，房地產開發投資總額對房價的變化與具有很大的影響和敏感度，即金融市場的一些指標的變化會引起房價的波動。下面，通過假設房地產市場和證券市場均為無套利市場，研究證券市場的當期的證券價格、證券的預期回報率和紅利如何影響房價波動的關系。
3 房地產市場和證券市場均為無套利前提下的房價定價模型
3.1 模型的假設
⑴房地產市場和證券市場均為無套利市場；
⑵房地產市場房價每年的增長率保持不變，增長率為s；
⑶消費者對住房的消費假設為投資性需求，一方面為了得到單位面積房價增加而得到的報酬，另一方面為得到房屋出租的租金收入；
⑷房價的上漲率大于住房的折舊率。
3.2 模型的符號說明
3.3 房價的定價模型
3.3.1 消費者將當期所有的資金用于住房消費所得到的回報的現值
消費者把全部投資資金用于購買房屋并且出租，在第t期銷售住房，得到的全部收入的現值為：
3.3.2 消費者將當期所有的資金用于證券投資所得到的回報的現值
投資者把全部的投資資金用于購買證券，持有t期后出售，得到的收入現值為：
3.3.3 在房地產市場和證券市場均為無套利假設下的房價定價模型
由于在房地產市場與證券市場均為無套利的假設下，購買住房的收入與購買證券的收入是相等的。即PV1=PV2
所以在房地產市場和證券市場均為無套利條件下，房價定價模型為：
3.4 模型中各個因素與房價的相關性分析
當期住房單位面積的價格和消費者所擁有的投資資金無關；在該地域的房屋出租價格與房價成正比例關系，房屋的出租價格越高，該地的住房價格越高；
當期住房單位面積的價格和當期證券價格成正相關關系，而與平均預期收益率和平均紅利成負相關關系。用房地產市場和證券市場同時無套利假設條件下，對房價定價模型中的P0分別對Pg、f和h進行求導得到：
所以，當期住房單位面積的價格和當期證券價格成正相關關系。房地產市場和證券市場具有正相關關系，證券市場越景氣，房地產市場的房價也相應地越高。當期住房的單位面積價格與證券市場的平均預期收益率和平均紅利呈負相關。
4 結論及相關建議
通過以上分析，我們得出結論如下：
（1）房地產市場的開發投資總額的變化對房價的波動具有很大的關系，因此政府和房管局應對住房的投資性需求采取一定的抑制措施，如限購令等，以保證房價的合理性波動，避免房地產泡沫的出現；
（2）證券市場和房地產市場之間具有一定的相互影響，共生共榮性，政府和對應的監管部門應相互合作，監督兩市場間的資金對流；對于一些非房地產企業的上市公司的資金流入房地產市場，應給以正確的引導和規范，避免房地產市場出現泡沫時傳染或波及證券市場。
（3）房地產市場和證券市場具有正相關關系，當期住房的單位面積價格與證券市場的平均預期收益率和平均紅利呈負相關。證券市場的收益的預期變化會影響房價的變化，金融市場的政策的變化應審慎考慮對其他相關行業的影響。
參考文獻：
[1]Raudall,Johonston,Pozdena,The Modern Economics of Housing [M]. Ouorum Books Greenwood Press,1988:195-202.
[2]鄧聚龍,灰色系統理論教程[M].武漢:華中科技大學出版社,1990.
[3]劉永平,房地產需求模型研究,重慶工學院學報,15(1):80-81，2001.
[4]朱永升,王衛華,韓伯棠:影響房地產市場需求因素的灰色關聯度分析[J].北京理工大學學報:2002(12),22(6).
[5]王高雄,周之銘,朱思銘.常微分方程2版.北京:高等教育出版社,2004.
[6]曾建軍,李世航等,MATLAB語言與數學建模[M],合肥:安徽大學出版社,2005.
[7]高鐵梅,計量經濟分析方法與建模[M].北京:清華大學出版社,2006.
[8]嚴焰.基于嶺回歸的房價模型構建及啟示[J].商業研究:2006(4),(465).
[9]黃江華,陳國生.可持續發展的房產市場模型[J].商場現代化: 2006(7),(474).
[10]李百歲,同李嘎.內蒙古人口城市化Logistic模型及其應用[J].干旱區資源與環境:2007(5),21(2).
[11]王要武,金海燕.我國房地產宏觀調控政策效果的實證分析[J].土木工程學報:2008(8),41(8).
[12]王利,北京房地產市場供求關系和價格機制作用的實證研究,經濟與管理研究[J]. 2008,5:61-66.
存入我的閱覽室
2.3 對房地產行業的投資總額與國民經濟其他行業投資總額的關聯度分析
把房地產行業的投資總額作為x0，并且參照2001年的中國統計局的國民經濟行業分類，利用給定的2003年到2011年8月的累積數據，以每年的12月份作為該年的投資總額，選取下列與房地產相關行業的國民經濟體系的投資總額：農林牧漁業、采礦業、教育、紡織業、金融業、科學研究、技術服務和地質勘查業、林業、煤炭開采及洗選業、農副食品加工業、農林牧漁業、通信設備和計算機及其他電子設備制造業、有色金屬礦采選業、制造業。對它們進行灰色關聯度分析并排名，結果見表4。
在對房地產行業的投資總額與國民經濟其他行業投資總額的關聯度分析中，金融業的投資總額與房地產開發投資額的關聯度最大，達到0.9691。我們可以得出金融與房地產應相輔相存，房地產業的發展離不開金融業的支持。房地產業是一個資金密集型產業，在現行期房預售的模式下，房地產開發的每一階段都離不開銀行資金的支持。此外，房地產開發公司的經營活動中還會涉及到發行股票、債券等融資方式，這些都離不開金融業的支持，所以房地產行業的投資額與金融業的投資額的關聯度較大。從長遠來看，房地產融資渠道多元化是必然趨勢，但今后一段時期銀行仍將是房地產融資的主渠道。因此，金融機構要一如既往地支持房地產業的健康持續發展，房地產業發展了，反過來又會促進金融業的發展。發達國家和地區的經驗也表明：一段時期內房地產業興旺發達，這一時期的金融業也必然興旺發達。房地產業對于金融業實行多元化的資產戰略、推廣金融結算工具、防范金融風險以及促進金融創新方面發揮著重要作用。
所以，通過上面的分析，金融市場的投資總額與房地產開發投資總額具有極大的關聯度，同時，房地產開發投資總額對房價的變化與具有很大的影響和敏感度，即金融市場的一些指標的變化會引起房價的波動。下面，通過假設房地產市場和證券市場均為無套利市場，研究證券市場的當期的證券價格、證券的預期回報率和紅利如何影響房價波動的關系。
3 房地產市場和證券市場均為無套利前提下的房價定價模型
3.1 模型的假設
⑴房地產市場和證券市場均為無套利市場；
⑵房地產市場房價每年的增長率保持不變，增長率為s；
⑶消費者對住房的消費假設為投資性需求，一方面為了得到單位面積房價增加而得到的報酬，另一方面為得到房屋出租的租金收入；
⑷房價的上漲率大于住房的折舊率。
3.2 模型的符號說明
3.3 房價的定價模型
3.3.1 消費者將當期所有的資金用于住房消費所得到的回報的現值
消費者把全部投資資金用于購買房屋并且出租，在第t期銷售住房，得到的全部收入的現值為：
3.3.2 消費者將當期所有的資金用于證券投資所得到的回報的現值
投資者把全部的投資資金用于購買證券，持有t期后出售，得到的收入現值為：
3.3.3 在房地產市場和證券市場均為無套利假設下的房價定價模型
由于在房地產市場與證券市場均為無套利的假設下，購買住房的收入與購買證券的收入是相等的。即PV1=PV2
所以在房地產市場和證券市場均為無套利條件下，房價定價模型為：
3.4 模型中各個因素與房價的相關性分析
當期住房單位面積的價格和消費者所擁有的投資資金無關；在該地域的房屋出租價格與房價成正比例關系，房屋的出租價格越高，該地的住房價格越高；
當期住房單位面積的價格和當期證券價格成正相關關系，而與平均預期收益率和平均紅利成負相關關系。用房地產市場和證券市場同時無套利假設條件下，對房價定價模型中的P0分別對Pg、f和h進行求導得到：
所以，當期住房單位面積的價格和當期證券價格成正相關關系。房地產市場和證券市場具有正相關關系，證券市場越景氣，房地產市場的房價也相應地越高。當期住房的單位面積價格與證券市場的平均預期收益率和平均紅利呈負相關。
4 結論及相關建議
通過以上分析，我們得出結論如下：
（1）房地產市場的開發投資總額的變化對房價的波動具有很大的關系，因此政府和房管局應對住房的投資性需求采取一定的抑制措施，如限購令等，以保證房價的合理性波動，避免房地產泡沫的出現；
（2）證券市場和房地產市場之間具有一定的相互影響，共生共榮性，政府和對應的監管部門應相互合作，監督兩市場間的資金對流；對于一些非房地產企業的上市公司的資金流入房地產市場，應給以正確的引導和規范，避免房地產市場出現泡沫時傳染或波及證券市場。
（3）房地產市場和證券市場具有正相關關系，當期住房的單位面積價格與證券市場的平均預期收益率和平均紅利呈負相關。證券市場的收益的預期變化會影響房價的變化，金融市場的政策的變化應審慎考慮對其他相關行業的影響。
參考文獻：
[1]Raudall,Johonston,Pozdena,The Modern Economics of Housing [M]. Ouorum Books Greenwood Press,1988:195-202.
[2]鄧聚龍,灰色系統理論教程[M].武漢:華中科技大學出版社,1990.
[3]劉永平,房地產需求模型研究,重慶工學院學報,15(1):80-81，2001.
[4]朱永升,王衛華,韓伯棠:影響房地產市場需求因素的灰色關聯度分析[J].北京理工大學學報:2002(12),22(6).
[5]王高雄,周之銘,朱思銘.常微分方程2版.北京:高等教育出版社,2004.
[6]曾建軍,李世航等,MATLAB語言與數學建模[M],合肥:安徽大學出版社,2005.
[7]高鐵梅,計量經濟分析方法與建模[M].北京:清華大學出版社,2006.
[8]嚴焰.基于嶺回歸的房價模型構建及啟示[J].商業研究:2006(4),(465).
[9]黃江華,陳國生.可持續發展的房產市場模型[J].商場現代化: 2006(7),(474).
[10]李百歲,同李嘎.內蒙古人口城市化Logistic模型及其應用[J].干旱區資源與環境:2007(5),21(2).
[11]王要武,金海燕.我國房地產宏觀調控政策效果的實證分析[J].土木工程學報:2008(8),41(8).
[12]王利,北京房地產市場供求關系和價格機制作用的實證研究,經濟與管理研究[J]. 2008,5:61-66.
2.3 對房地產行業的投資總額與國民經濟其他行業投資總額的關聯度分析
把房地產行業的投資總額作為x0，并且參照2001年的中國統計局的國民經濟行業分類，利用給定的2003年到2011年8月的累積數據，以每年的12月份作為該年的投資總額，選取下列與房地產相關行業的國民經濟體系的投資總額：農林牧漁業、采礦業、教育、紡織業、金融業、科學研究、技術服務和地質勘查業、林業、煤炭開采及洗選業、農副食品加工業、農林牧漁業、通信設備和計算機及其他電子設備制造業、有色金屬礦采選業、制造業。對它們進行灰色關聯度分析并排名，結果見表4。
在對房地產行業的投資總額與國民經濟其他行業投資總額的關聯度分析中，金融業的投資總額與房地產開發投資額的關聯度最大，達到0.9691。我們可以得出金融與房地產應相輔相存，房地產業的發展離不開金融業的支持。房地產業是一個資金密集型產業，在現行期房預售的模式下，房地產開發的每一階段都離不開銀行資金的支持。此外，房地產開發公司的經營活動中還會涉及到發行股票、債券等融資方式，這些都離不開金融業的支持，所以房地產行業的投資額與金融業的投資額的關聯度較大。從長遠來看，房地產融資渠道多元化是必然趨勢，但今后一段時期銀行仍將是房地產融資的主渠道。因此，金融機構要一如既往地支持房地產業的健康持續發展，房地產業發展了，反過來又會促進金融業的發展。發達國家和地區的經驗也表明：一段時期內房地產業興旺發達，這一時期的金融業也必然興旺發達。房地產業對于金融業實行多元化的資產戰略、推廣金融結算工具、防范金融風險以及促進金融創新方面發揮著重要作用。
所以，通過上面的分析，金融市場的投資總額與房地產開發投資總額具有極大的關聯度，同時，房地產開發投資總額對房價的變化與具有很大的影響和敏感度，即金融市場的一些指標的變化會引起房價的波動。下面，通過假設房地產市場和證券市場均為無套利市場，研究證券市場的當期的證券價格、證券的預期回報率和紅利如何影響房價波動的關系。
3 房地產市場和證券市場均為無套利前提下的房價定價模型
3.1 模型的假設
⑴房地產市場和證券市場均為無套利市場；
⑵房地產市場房價每年的增長率保持不變，增長率為s；
⑶消費者對住房的消費假設為投資性需求，一方面為了得到單位面積房價增加而得到的報酬，另一方面為得到房屋出租的租金收入；
⑷房價的上漲率大于住房的折舊率。
3.2 模型的符號說明
3.3 房價的定價模型
3.3.1 消費者將當期所有的資金用于住房消費所得到的回報的現值
消費者把全部投資資金用于購買房屋并且出租，在第t期銷售住房，得到的全部收入的現值為：
3.3.2 消費者將當期所有的資金用于證券投資所得到的回報的現值
投資者把全部的投資資金用于購買證券，持有t期后出售，得到的收入現值為：
3.3.3 在房地產市場和證券市場均為無套利假設下的房價定價模型
由于在房地產市場與證券市場均為無套利的假設下，購買住房的收入與購買證券的收入是相等的。即PV1=PV2
所以在房地產市場和證券市場均為無套利條件下，房價定價模型為：
3.4 模型中各個因素與房價的相關性分析
當期住房單位面積的價格和消費者所擁有的投資資金無關；在該地域的房屋出租價格與房價成正比例關系，房屋的出租價格越高，該地的住房價格越高；
當期住房單位面積的價格和當期證券價格成正相關關系，而與平均預期收益率和平均紅利成負相關關系。用房地產市場和證券市場同時無套利假設條件下，對房價定價模型中的P0分別對Pg、f和h進行求導得到：
所以，當期住房單位面積的價格和當期證券價格成正相關關系。房地產市場和證券市場具有正相關關系，證券市場越景氣，房地產市場的房價也相應地越高。當期住房的單位面積價格與證券市場的平均預期收益率和平均紅利呈負相關。
4 結論及相關建議
通過以上分析，我們得出結論如下：
（1）房地產市場的開發投資總額的變化對房價的波動具有很大的關系，因此政府和房管局應對住房的投資性需求采取一定的抑制措施，如限購令等，以保證房價的合理性波動，避免房地產泡沫的出現；
（2）證券市場和房地產市場之間具有一定的相互影響，共生共榮性，政府和對應的監管部門應相互合作，監督兩市場間的資金對流；對于一些非房地產企業的上市公司的資金流入房地產市場，應給以正確的引導和規范，避免房地產市場出現泡沫時傳染或波及證券市場。
（3）房地產市場和證券市場具有正相關關系，當期住房的單位面積價格與證券市場的平均預期收益率和平均紅利呈負相關。證券市場的收益的預期變化會影響房價的變化，金融市場的政策的變化應審慎考慮對其他相關行業的影響。
參考文獻：
[1]Raudall,Johonston,Pozdena,The Modern Economics of Housing [M]. Ouorum Books Greenwood Press,1988:195-202.
[2]鄧聚龍,灰色系統理論教程[M].武漢:華中科技大學出版社,1990.
[3]劉永平,房地產需求模型研究,重慶工學院學報,15(1):80-81，2001.
[4]朱永升,王衛華,韓伯棠:影響房地產市場需求因素的灰色關聯度分析[J].北京理工大學學報:2002(12),22(6).
[5]王高雄,周之銘,朱思銘.常微分方程2版.北京:高等教育出版社,2004.
[6]曾建軍,李世航等,MATLAB語言與數學建模[M],合肥:安徽大學出版社,2005.
[7]高鐵梅,計量經濟分析方法與建模[M].北京:清華大學出版社,2006.
[8]嚴焰.基于嶺回歸的房價模型構建及啟示[J].商業研究:2006(4),(465).
[9]黃江華,陳國生.可持續發展的房產市場模型[J].商場現代化: 2006(7),(474).
[10]李百歲,同李嘎.內蒙古人口城市化Logistic模型及其應用[J].干旱區資源與環境:2007(5),21(2).
[11]王要武,金海燕.我國房地產宏觀調控政策效果的實證分析[J].土木工程學報:2008(8),41(8).
