| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要内容与结构安排 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第12-13页 |
| 第二章 南京市房价波动性的研究 | 第13-24页 |
| 2.1 南京市房价MS波动模型的构建 | 第13-16页 |
| 2.1.1 房价马氏链的构建 | 第13-14页 |
| 2.1.2 基于Hamilton极大似然法的转移概率矩阵估计 | 第14-16页 |
| 2.2 基于MS模型的房价波动规律的刻画 | 第16-17页 |
| 2.2.1 不同状态下房价的持续时间 | 第16-17页 |
| 2.2.2 南京市房价的平稳分布 | 第17页 |
| 2.3 南京市房价ARIMA模型的构建 | 第17-21页 |
| 2.3.1 数据的平稳性检验 | 第17-18页 |
| 2.3.2 房价ARIMA模型的建立 | 第18-21页 |
| 2.3.3 模型的检验 | 第21页 |
| 2.4 南京市房价的预测 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 南京市租金波动性的研究 | 第24-31页 |
| 3.1 南京市租金MS波动模型构建 | 第24-26页 |
| 3.1.1 租金马氏链的构建 | 第24-25页 |
| 3.1.2 基于EM算法的概率转移矩阵参数估计 | 第25-26页 |
| 3.2 基于MS模型的租金波动规律的刻画 | 第26-27页 |
| 3.2.1 不同状态下租金的持续时间 | 第26-27页 |
| 3.2.2 南京市租金的平稳分布 | 第27页 |
| 3.3 基于HP滤波分析法的南京市租金增长特征 | 第27-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于SVAR模型的房价与租金关系研究 | 第31-42页 |
| 4.1 房价与租金关系的定性描述 | 第31-32页 |
| 4.2 构建南京市房价与租金的VAR模型 | 第32-35页 |
| 4.2.1 VAR（p）模型的确定 | 第33页 |
| 4.2.2 基于OLS的参数估计 | 第33-34页 |
| 4.2.3 VAR（2）模型的稳定性检验 | 第34-35页 |
| 4.3 构建南京市房价与租金的SVAR模型 | 第35-39页 |
| 4.3.1 SVAR（2）模型的设定 | 第35-36页 |
| 4.3.2 基于WCC约束的SVAR（2）的识别 | 第36-38页 |
| 4.3.3 基于FIMLE的参数估计与结果分析 | 第38-39页 |
| 4.4 SVAR的脉冲响应 | 第39-40页 |
| 4.5 SVAR的方差分解 | 第40-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 结论与展望 | 第42-44页 |
| 5.1 研究结论 | 第42-43页 |
| 5.2 参考建议 | 第43页 |
| 5.3 研究展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 附录 | 第47-49页 |
| 攻读学位期间的工作 | 第49-50页 |
| 后记 | 第50页 |