| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 文献综述 | 第7-12页 |
| 1.3 研究思路和框架结构 | 第12-13页 |
| 1.4 创新与不足 | 第13-14页 |
| 第2章 房地产市场与股票市场关联性的理论分析 | 第14-19页 |
| 2.1 近期宏观政策对房地产市场与股票市场的影响 | 第14-15页 |
| 2.1.1 宏观经济政策对房地产市场的影响 | 第14页 |
| 2.1.2 近期宏观经济政策对股票市场的影响 | 第14-15页 |
| 2.2 房地产市场与股票市场相关性的表现 | 第15-17页 |
| 2.2.1 美国房地产市场与股票市场历史表现 | 第15-16页 |
| 2.2.2. 日本房地产泡沫破灭与股市崩盘 | 第16页 |
| 2.2.3. 东南亚房地产泡沫与股市泡沫 | 第16-17页 |
| 2.3 房地产市场与股票市场互动经济理论分析 | 第17-19页 |
| 2.3.1 等量边际收益率原理 | 第17页 |
| 2.3.2 财富效应 | 第17页 |
| 2.3.3 替代效应 | 第17-18页 |
| 2.3.4 马克维茨的资产投资理论 | 第18页 |
| 2.3.5 房地产市场、股票市场吸纳货币供应量的理论阐述 | 第18-19页 |
| 第3章 度量房地产泡沫另一方法的相关理论 | 第19-28页 |
| 3.1 状态空间模型 | 第19-21页 |
| 3.1.1 状态空间模型的定义 | 第19-21页 |
| 3.1.2 状态空间模型在经济金融中的应用研究 | 第21页 |
| 3.2 卡尔曼滤波 | 第21-28页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波的定义 | 第21-24页 |
| 3.2.2 卡尔曼滤波的推导 | 第24-27页 |
| 3.2.3 Kalman 滤波应用的理解 | 第27-28页 |
| 第4章 度量房地产泡沫另一方法的实证分析 | 第28-36页 |
| 4.1 数据收集与整理 | 第28页 |
| 4.2 房地产泡沫状态空间模型的建立 | 第28-32页 |
| 4.2.1 引言 | 第28-29页 |
| 4.2.2 状态空间模型的建立 | 第29-32页 |
| 4.3 Kalman 滤波估计 | 第32-35页 |
| 4.3.1 Kalman 滤波公式 | 第32-33页 |
| 4.3.2 预测误差 | 第33-34页 |
| 4.3.3 MATLAB 软件实现 | 第34-35页 |
| 4.4 实证结论分析 | 第35-36页 |
| 第5章 结论 | 第36-37页 |
| 5.1 结论 | 第36页 |
| 5.2 启示 | 第36-37页 |
| 附录 | 第37-56页 |
| 附录 1 房地产相关行业部分板块指数 | 第37-54页 |
| 附录 2 Matlab 软件实现的部分主要程序 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |