导读:本文包含了房地产风险论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:房地产,风险,信贷,泡沫,房地产市场,债务,交通银行。
房地产风险论文文献综述
徐贝贝[1]（2019）在《房地产风险管控效果初显》一文中研究指出今年上半年，在监管部门强化政策引导以及稳健的货币政策加强逆周期调节作用下，金融机构信贷投放更注重质效，信贷结构持续优化。企业信贷融资增长平稳，普惠金融领域信贷保持较高增速，居民经营性贷款平稳回升，反映出信贷投放支持实体经济力度逐步增强。央行近日(本文来源于《金融时报》期刊2019-07-30）
张永岳,严跃进[2]（2019）在《防范房地产风险,促进房地产业稳定健康发展》一文中研究指出中国房地产市场的发展,以有效提升人民群众居住水平、有力促进经济健康发展为主要目标,其关键在于房地产业要实现持续平稳健康的发展,因为在任何时候,房地产市场的运作都会形成一定的、程度不等的风险,并可能通过各类传导机制衍生出更多的风险。坚持持续平稳健康发展的导向,积极防范和化解相关风险,对于房地产业乃至整个经济社会的发展,显得十分关键。(本文来源于《上海房地》期刊2019年07期）
周雪[3]（2019）在《基于空间统计理论的区域房地产风险预警研究》一文中研究指出近年来,房地产业随着住房体制改革和经济的快速发展,对国民经济的影响日益突出,对社会的经济和文化发展有着不可分割的联系,从某种意义上说,房地产市场存在的问题既是经济问题也是社会问题。因此,建立可信的区域房地产预警模型刻不容缓,对市场运行中可能出现的警情进行及时的监测和预报,及时掌握房地产市场的现状,对可能出现警情进行及时的预报是房地产业维持健康发展的保障。本文基于房地产预警基本理论和方法,并结合我国城市房地产市场发展实际情况,选择辽宁省房地产市场作为研究对象。根据我国现有的指标研究成果,从房地产与国民经济的协调性、房地产业自身的协调性、市场供求关系以及房地产市场发展性四个方面,选择了13个指标构成辽宁省房地产市预警指标体系。基于时间序列和空间序列的相关特征,本文分别运用传统多元回归分析法和空间统计分析法建立辽宁省区域房地产风险预警模型。(1)利用辽宁省2000~2017年的预警指标数据,采用主成分分析法合成综合预警指数,根据误差理论划分综合预警指数的预警区间,分别运用多元线性回归模型和多元Logistic回归模型进行警情分析,并计算2018年辽宁省的房地产综合预警指数,根据预警区间的划分原则,预测2018年房地产市场预警情况。两种模型均得出辽宁省2018年的房地产综合警情为正常。(2)提出区域房地产空间线性回归模型。基于空间线性回归理论,利用Geoda软件对辽宁省14个地级市进行空间自相关、聚类分析以及回归分析,建立辽宁省房地产风险预警空间回归模型,确定GDP、人口数量以及居民人均可支配收入为有效变量。根据有效变量分析将预警区域划分为4级预警地区,最终模型较好的反映了预警区房屋价格情况的分布及预测在空间范畴内实现预警的预测。(3)最终形成房地产风险预警结论,表明本项研究所建立的房地产风险预警模型的可行性,理论分析充分实用性高,为政府对房地产的指导和调控提供科学依据,起到积极的辅助作用。(本文来源于《辽宁工业大学》期刊2019-03-01）
尤梦瑜[4]（2019）在《保持我省房地产市场平稳健康发展》一文中研究指出本报海口1月24日讯 （记者尤梦瑜）根据省委、省政府工作部署，1月24日下午，全省房地产风险防范和加强房地产市场监管工作电视电话会议在海口召开，会议传达了近期省委书记刘赐贵、省长沈晓明对防范房地产市场风险、加强房地产市场监管工作的批示精神，通报了全省房地(本文来源于《海南日报》期刊2019-01-25）
周雪,袁建林[5]（2019）在《浅谈房地产风险预警系统构建》一文中研究指出基于房地产预警相关理论知识,阐述了构建房地产风险预警系统必须遵循的基本原则,并以构建原则为逻辑方向,明确预警体系构建的逻辑主线,以期通过构建房地产风险预警系统,对房地产预警系统的构建进行探讨。(本文来源于《四川建材》期刊2019年01期）
李佩珈,梁婧[6]（2018）在《基于宏观审慎视角的房地产风险预警研究》一文中研究指出各国经济和金融发展的经验教训表明,伴随着房价的上涨,居民债务往住会快速增加。本文通过回顾分析美国、日本等国家发生房地产泡沫风险时主要房地产金融指标的变动情况,重点从居民负债能力视角,分析房价变动、房地产贷款增速变化、居民债务收入和居民债务率的变化对房地产金融体系稳定性的影响,并构建了宏观审慎视角下的房地产风险预警模型。在此基础上,本文对美国和我国房地产市场的风险进行实证分析,提出了防范我国房地产市场风险的对策建议。模型测算结果表明,本文构建的房地产预警模型与不同时期美国房地产泡沫程度及金融稳定性的表现基本一致,能够前瞻准确地反映房地产市场风险状况,可以作为判断房地产金融风险的重要指标体系并加以运用推广。未来,还需要加大对居民负债状况和负债行为的统计及监测,为房地产风险预警指数有效运行奠定坚实基础。(本文来源于《金融监管研究》期刊2018年09期）
费杨生,陈莹莹[7]（2018）在《防范房地产风险 增厚经济转型“安全垫”》一文中研究指出经济下行压力加大、宏观调控政策优化调整引发市场对楼市调控放松的猜想。这种猜测既不符合楼市调控持续从紧的现状，更不利于经济转型升级的中长期追求。在宏调优化的同时，坚持楼市调控不放松旨在引导金融活水流向更需资金灌溉的实体领域，防范房地产泡沫被再次吹大，为经济(本文来源于《中国证券报》期刊2018-08-07）
林采宜,程丹[8]（2018）在《中国不同城市房地产风险比较研究》一文中研究指出随着本轮房地产调控的深化,房地产价格正走入涨幅放缓甚至下行区间。2018年往后,我国房地产市场将面临诸多宏观风险。本文从供给、需求、房价泡沫水平叁个方面,选取租金收入比、年化租售比、房价收入比、常住人口增速、老年人口占比、居民可支配收入增速、居民负债率以及土地财政依赖度和投资销售增速差9个维度的指标,对国内24个主要大中城市房地产风险水平进行评估分析。得出以下主要结论:一线城市的房地产风险要高于二线城市,一线城市接近房价下行拐点,二线城市房价涨速放缓;北京、上海人口下降将导致消费性需求减弱,投资性需求取决于限购条件;成都、重庆和长沙是目前房地产风险指数较低的城市,受到一线城市溢出效应以及人口往中心城市集中的影响,这些城市的潜在购房需求相对较大。(本文来源于《新金融评论》期刊2018年02期）
王业强,赵奉军[9]（2018）在《城市体系极化与房地产风险》一文中研究指出在过去的数年中,我们再次见证了中国房地产市场的一个显着特征:启动容易刹车慢。只要政策转向宽松,房地产市场的需求就出人意料地大涨,由于短期供给缺乏弹性,房价因此不可遏制地飙涨,进而政策开始收紧,全面打压投资、投机需求甚至伤害到自住需求。只不过在这一轮循环中还出现了一个新特征,那就是,二线城市强势崛起成为主角。无论是房价上涨幅度还是持续时间,一些二线甚至个别叁线城市都完全超越了一线城市。根据中(本文来源于《中国金融》期刊2018年12期）
张伟,王战伟[10]（2018）在《一类分数阶房地产风险投资系统的有限时间观测器同步》一文中研究指出根据分数阶系统的相关理论,研究一类分数阶房地产风险投资系统的有限时间观测器混沌同步问题,给出分数阶房地产风险投资系统实现混沌同步的两个充分性条件,仿真结果证实该方法的正确性.(本文来源于《湖北大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
房地产风险论文开题报告
（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：
中国房地产市场的发展,以有效提升人民群众居住水平、有力促进经济健康发展为主要目标,其关键在于房地产业要实现持续平稳健康的发展,因为在任何时候,房地产市场的运作都会形成一定的、程度不等的风险,并可能通过各类传导机制衍生出更多的风险。坚持持续平稳健康发展的导向,积极防范和化解相关风险,对于房地产业乃至整个经济社会的发展,显得十分关键。
（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。
房地产风险论文参考文献
[1].徐贝贝.房地产风险管控效果初显[N].金融时报.2019
[2].张永岳,严跃进.防范房地产风险,促进房地产业稳定健康发展[J].上海房地.2019
[3].周雪.基于空间统计理论的区域房地产风险预警研究[D].辽宁工业大学.2019
[4].尤梦瑜.保持我省房地产市场平稳健康发展[N].海南日报.2019
[5].周雪,袁建林.浅谈房地产风险预警系统构建[J].四川建材.2019
[6].李佩珈,梁婧.基于宏观审慎视角的房地产风险预警研究[J].金融监管研究.2018
[7].费杨生,陈莹莹.防范房地产风险增厚经济转型“安全垫”[N].中国证券报.2018
[8].林采宜,程丹.中国不同城市房地产风险比较研究[J].新金融评论.2018
[9].王业强,赵奉军.城市体系极化与房地产风险[J].中国金融.2018
[10].张伟,王战伟.一类分数阶房地产风险投资系统的有限时间观测器同步[J].湖北大学学报(自然科学版).2018
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