美国房地产市场的系统性风险与时空动力学
统计金融
2013-12-31 v1
摘要
房地产市场在经济中扮演着至关重要的角色，房地产泡沫的破裂通常会破坏金融系统的稳定并引发经济衰退。基于随机矩阵理论 (RMT)，我们研究了美国房地产市场 (1975-2011 年) 在州层面的系统性风险和时空动力学。我们识别出偏离 RMT 预测的最大特征值中蕴含丰富的经济信息，并揭示特征向量的分量符号包含地理信息、房价增长率差异程度或两者兼有。我们的结果表明，美国房地产市场经历了六种不同的机制 (regimes)，这与基于偏相关矩阵的盒聚类算法 (box clustering algorithm) 和共识聚类算法 (consensus clustering algorithm) 所识别的州聚类演化一致。我们的分析发现，系统性风险的急剧增加通常伴随着机制转换，这为早期检测房地产泡沫提供了一种手段。
引用
@article{arxiv.1306.2831,
title = {Systemic risk and spatiotemporal dynamics of the US housing market},
author = {Hao Meng and Wen-Jie Xie and Zhi-Qiang Jiang and Boris Podobnik and Wei-Xing Zhou and H. Eugene Stanley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1306.2831},
year = {2013}
}
备注
8 RevTex pages including 4 eps figures