导读:本文包含了不动产回报论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:景气循环,不动产市场因子,动量效应。
不动产回报论文文献综述
苏欣玫,黄健铭,林东宽[1]（2015）在《景气循环下不动产市场对金融控股公司股价回报之影响》一文中研究指出本文主要目的在于调查中国台湾地区景气循环变化对于金融产业股价回报的影响,同时引入不动产市场因子进行分析,研究对象将2003年1月至2011年6月中国台湾证券交易市场所有上市银行类股作为研究样本。与过去研究不同,本文进一步划分公司群体为金控与非金控公司进行探讨。实证结果显示在景气扩张时期,因为投资人普遍追求短期房价获利的投机心理,因此,呈现出不动产市场活动效果不显着的现象。反之,在资金成本与房市购买意愿变化下,不动产市场状况与金控公司具有反向的关联。此外,当市场处于景气扩张时期时,金融产业的动量效应较为明显,显现市场投资人较易存在不理性的投资行为,倾向于持有现货进行投机行为,故动量效应在景气扩张时期较衰退时期的效果大。在货币市场方面,当市场处景气扩张时,非金控公司具有负向的利率敏感性,但金控公司则未达统计的显着水平。(本文来源于《经济理论与经济管理》期刊2015年06期）
张瑞芹[2]（2009）在《不动产价与回报的VAR-卡尔曼滤波预测研究》一文中研究指出在动荡不定的不动产市场条件下,提供科学合理的不动产评估预测结果,是不动产市场参与者和管理者的迫切需要,也是不动产界、金融界、经济管理界及学术界高度关注的热点问题。本文在国家自然科学基金“不动产价与回报的混合评估系统研究”资助下,应用向量自回归模型和卡尔曼滤波方法,利用沪、深股市房地产板块108支不动产股2005年1月7日到2008年7月25日的数据,进行了一类不动产价与回报混合评估模型的预测实证研究,主要工作如下:1.给出了不动产价与回报混合评估模型Z ( n, m )的简化模型Z ( n ,0)的建模及预测方法不动产价与回报的混合评估模型Z ( n, m)非常复杂,本文仅考虑一类可化为向量自回归(VAR)模型的简化模型Z ( n ,0),将模型Z (n,0)写成向量自回归形式,进而改写为状态空间,利用VAR系统得到模型参数估计后,通过卡尔曼滤波迭代算法得到了简化模型Z ( n ,0)的一步预测方法。2.对沪市和深市的房地产板块不动产价与回报进行了实证分析在假定回报序列可观测的前提下,编写了不动产价与回报一步预测的卡尔曼滤波MATLAB迭代算法程序。先用沪市和深市房地产板块不动产股的价格序列和分红配股计算出回报序列,将价格与回报序列结合,进行平稳化处理后,运用VAR—卡尔曼滤波法,进行了不动产价与回报的一步预测研究,得到预测的平均绝对百分误差为2.61%。该结论表明,简化模型Z ( n ,0)运用于不动产价与回报的评估预测中,可以较好地预期不动产市场未来的变化趋势,从而为不动产各参与者提供决策的依据,为不动产评估预测理论、方法和实务创新提供一定的参考。(本文来源于《山西财经大学》期刊2009-05-25）
刘宁宁[3]（2008）在《不动产价与回报的一类评估模型研究》一文中研究指出实现不动产评估精细化是市场规范发展的迫切要求,研究不动产评估方法是满足这一要求的有效途径和必然趋势。基于此,本文在张所地主持的国家自然科学基金项目“不动产价与回报的混合评估系统研究”(No.70573066)和山西省自然科学基金项目“不动产市场价与回报的非线性双重随机预测系统研究”(No.20041009)的资助下,进行了不动产价与回报的一类评估模型研究,主要工作如下:1.提出了非线性双重随机过程模型变权组合模型评估方法利用非线性双重随机过程AR (1 ) -MA(0 )模型和灰色系统GM (1 ,1)模型构建了不动产价的变权组合评估模型,给出评估时点的变权重系数的确定方法,并以房地产股票万科A(000002)进行了实例研究。对比AR (1 ) -MA(0 )模型、灰色系统GM (1 ,1)模型和变权重组合模型的评估结果,后者能明显提高评估精度。2.给出了不动产价与回报的HS预期模型评估方法研究不动产市场参与者的心理偏差,考虑市场主体对不动产未来预期的影响,结合HS理论,应用房地产评估理论和方法,给出了HS预期模型不动产评估方法,提出了稳定市场情况下、非稳定市场情况下预期评估方法,并进行了模拟和实例研究,给出了精细化的不动产评估结论。3.给出了不动产价与回报同时评估的混合模型评估方法给出了不动产价与回报同时评估的混合模型评估方法,并对模型进行参数估计。通过整理、选优数据,对模型进行分析与研究,以中国房地产A股股票2003年1月—2007年1月的周度价格和回报数据进行实证研究,并得出结论。该结论可为不动产市场参与者提供决策的依据,同时为不动产评估理论、方法和实务创新提供了一定的参考。(本文来源于《山西财经大学》期刊2008-06-10）
徐思佳[4]（2005）在《国际游资狂炒人民币升值》一文中研究指出日前，人民银行副行长吴晓灵在接受日本《日本经济新闻》采访时公开表示，人民币决不会屈服于任何压力，贸然升值。吴的此番表态，应该是针对近期铺天盖地人民币升值论的一次明确回应。 前不久，即在4月29日，人民币对美元的汇率交易中，突然短暂突破多年来在8．2(本文来源于《中华工商时报》期刊2005-05-13）
不动产回报论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在动荡不定的不动产市场条件下,提供科学合理的不动产评估预测结果,是不动产市场参与者和管理者的迫切需要,也是不动产界、金融界、经济管理界及学术界高度关注的热点问题。本文在国家自然科学基金“不动产价与回报的混合评估系统研究”资助下,应用向量自回归模型和卡尔曼滤波方法,利用沪、深股市房地产板块108支不动产股2005年1月7日到2008年7月25日的数据,进行了一类不动产价与回报混合评估模型的预测实证研究,主要工作如下:1.给出了不动产价与回报混合评估模型Z ( n, m )的简化模型Z ( n ,0)的建模及预测方法不动产价与回报的混合评估模型Z ( n, m)非常复杂,本文仅考虑一类可化为向量自回归(VAR)模型的简化模型Z ( n ,0),将模型Z (n,0)写成向量自回归形式,进而改写为状态空间,利用VAR系统得到模型参数估计后,通过卡尔曼滤波迭代算法得到了简化模型Z ( n ,0)的一步预测方法。2.对沪市和深市的房地产板块不动产价与回报进行了实证分析在假定回报序列可观测的前提下,编写了不动产价与回报一步预测的卡尔曼滤波MATLAB迭代算法程序。先用沪市和深市房地产板块不动产股的价格序列和分红配股计算出回报序列,将价格与回报序列结合,进行平稳化处理后,运用VAR—卡尔曼滤波法,进行了不动产价与回报的一步预测研究,得到预测的平均绝对百分误差为2.61%。该结论表明,简化模型Z ( n ,0)运用于不动产价与回报的评估预测中,可以较好地预期不动产市场未来的变化趋势,从而为不动产各参与者提供决策的依据,为不动产评估预测理论、方法和实务创新提供一定的参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
不动产回报论文参考文献
[1].苏欣玫,黄健铭,林东宽.景气循环下不动产市场对金融控股公司股价回报之影响[J].经济理论与经济管理.2015
[2].张瑞芹.不动产价与回报的VAR-卡尔曼滤波预测研究[D].山西财经大学.2009
[3].刘宁宁.不动产价与回报的一类评估模型研究[D].山西财经大学.2008
[4].徐思佳.国际游资狂炒人民币升值[N].中华工商时报.2005