戴颖杰, 谢 燕, 冯照桢

(1. 西安交通大学 经济与金融学院, 陕西 西安 710061; 2. 中华全国工商业联合会 法律部, 北京 100035; 3. 中国人民银行 东莞分行, 广东 东莞 523000)

一、 问题的提出

LaCour-Little 等(2002)[1]指出房地产价格的波动对于资产风险管理、投资组合管理及银行的抵押贷款管理都有着至关重要的影响,科学地测度房地产价格波动给金融系统及整个宏观经济带来的风险,防范类似美国房地产市场的崩溃对全球金融稳定造成的巨大影响显得十分重要与迫切。Nelson(1990)发现,对于大多数金融资产,其条件方差往往体现出持续高度相关关系,而标准的GARCH模型则无法恰当地揭示这一特性[2]。这些模型在股票市场、债券市场及期货市场中得到了较为广泛的应用。但是,对于住宅价格的长记忆波动率特性的研究则十分少见[3]。目前,国内尚未发现对住宅价格的长记忆波动率特性的研究。因而,期望通过本文的研究填补国内这一空白。

Dolde & Tirtiroglu(1997) 对美国康涅狄格和旧金山地区的房价波动率进行了实证分析,发现存在明显的聚集效应[4]。Crawford & Fratantoni (2003) 也发现美国加利福尼亚、弗罗里达、马萨诸塞、俄亥俄和德克萨斯等州的房价波动率存在GARCH效应[5]。Miller& Peng (2006)对美国277个大中城市的房价进行了GARCH效应分析,发现17%的城市房价存在显著的GARCH效应。然而,以上实证分析都没有考虑房价的长记忆性问题[6]。

国内对于资产价格波动率长记忆特征的研究虽然比较多见,但绝大多数的研究主要围绕股票市场展开。陈梦根对股市中价格指数和个股日收益率的波动性进行分析后发现,少数个股存在长记忆性[7]。……