| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外相关研究综述 | 第9-13页 |
| 1.2.1 房地产金融风险预警系统研究综述 | 第9-12页 |
| 1.2.2 症状监测相关研究综述 | 第12-13页 |
| 1.3 研究思路和内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究思路及方法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14页 |
| 1.4 创新点 | 第14-16页 |
| 第2章 我国房地产金融风险的生成和传递 | 第16-28页 |
| 2.1 房地产金融风险 | 第16-22页 |
| 2.1.1 房地产金融风险的界定 | 第16-17页 |
| 2.1.2 房地产金融风险的分类 | 第17-18页 |
| 2.1.3 房地产金融风险的特征 | 第18-19页 |
| 2.1.4 我国房地产金融风险隐患 | 第19-22页 |
| 2.2 我国宏观房地产金融风险的生成和传递 | 第22-25页 |
| 2.2.1 我国房地产金融体系 | 第22-24页 |
| 2.2.2 宏观房地产金融风险的生成传导 | 第24-25页 |
| 2.3 我国微观房地产金融风险的生成和传递 | 第25-27页 |
| 2.3.1 我国房地产金融的主要活动 | 第26页 |
| 2.3.2 微观房地产金融风险的生成传导 | 第26-27页 |
| 2.4 我国房地产金融风险预警主体的选择 | 第27-28页 |
| 第3章 我国房地产金融风险预警系统构建 | 第28-41页 |
| 3.1 房地产金融风险预警系统的构成及存在问题 | 第28-30页 |
| 3.1.1 预警系统的要素组成 | 第28-29页 |
| 3.1.2 预警系统的构建要点及存在问题 | 第29-30页 |
| 3.2 症状监测 | 第30-35页 |
| 3.2.1 症状监测定义及主要特征 | 第31页 |
| 3.2.2 传统症状监测系统及监测模型 | 第31-33页 |
| 3.2.3 症状监测的理论原理 | 第33-34页 |
| 3.2.4 症状监测与房地产金融风险预警 | 第34-35页 |
| 3.3 预警指标体系构建 | 第35-38页 |
| 3.3.1 预警指标体系构建原则 | 第35页 |
| 3.3.2 预警指标组成 | 第35-37页 |
| 3.3.3 警限划分 | 第37-38页 |
| 3.4 预警方法及模型选择 | 第38-41页 |
| 3.4.1 常用预警方法及模型 | 第38-39页 |
| 3.4.2 BP神经网络预警模型 | 第39-40页 |
| 3.4.3 预警方法及原理 | 第40-41页 |
| 第4章 我国31省市房地产金融风险预警 | 第41-50页 |
| 4.1 我国房地产金融风险预警——以北京市为例 | 第41-43页 |
| 4.1.1 样本数据与警限划分 | 第41-42页 |
| 4.1.2 样本检验 | 第42-43页 |
| 4.1.3 预警结果及结论 | 第43页 |
| 4.2 我国31省市房地产金融风险预警分析 | 第43-49页 |
| 4.2.1 我国31省市2016年房地产金融风险预警分析 | 第43-46页 |
| 4.2.2 我国31省市2017年房地产金融风险预警分析 | 第46-49页 |
| 4.3 预警结论 | 第49-50页 |
| 第5章 我国房地产金融风险防范 | 第50-53页 |
| 5.1 政策及建议 | 第50-51页 |
| 5.1.1 拓展全面多元的融资渠道 | 第50页 |
| 5.1.2 制定完善的房地产税负体系 | 第50页 |
| 5.1.3 合理管控房地产价格 | 第50-51页 |
| 5.1.4 平衡房地产投资建设 | 第51页 |
| 5.1.5 降低区域房地产金融风险 | 第51页 |
| 5.2 本文不足及展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 附录A 我国31省市房地产金融风险预警结果 | 第55-58页 |
| 附录B BP神经网络模型下Matlab预警程序 | 第58-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |