中国房地产危机中的波动溢出效应：一种网络方法

自2020年“三条红线”融资约束政策出台以来，市场对中国房地产行业的情绪持续恶化。该政策迫使开发商进行债务重组，引发了一系列融资困难、违约和住房需求下降，最终导致了一场旷日持久的房地产危机。本文采用与 Demirer 等人（2018）以及 Diebold 和 Yilmaz（2014）一致的网络方法，衡量了危机期间中国主要房地产开发商股票收益波动率的日度时变关联性。本文聚焦于市场认知所反映的公司间溢出效应，考察了不同区域敞口和国有/非国有所有权属性的公司之间关联性如何随时间演变，填补了文献中关于房地产需求和开发商可信度在何处恶化最为严重的空白。对危机四个关键时刻的事件研究分析勾勒出市场情绪的清晰阶段：在“三条红线”政策出台时，关联性主要反映了共同的市场风险敞口和统一冲击。随后，围绕恒大集团的早期动荡暴露了强烈的区域分化，集中在欠发达地区的公司受到了显著的溢出效应。危机爆发一年后，先前稳定的地区也受到了更高水平的溢出效应，并且有证据表明出现了向民营开发商的替代效应。危机爆发两年后，市场在不同地区和所有权属性上的效应同质性大大降低：重大冲击仅引起微小的网络变化，反映出投资者已将他们的预期计入价格。本文还提供了迄今为止关于中国房地产危机最详尽的时间线之一，并为本文的网络可视化创建了一个新的 R 包 GephiForR。