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题名香港银行业防范房地产信贷风险的经验及启示
被引量:5
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作者
王坤
王泽森
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机构
香港城市大学经济及金融系
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出处
《金融理论与实践》
北大核心
2006年第5期73-75,共3页
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文摘
房地产贷款是香港银行业的主要盈利来源。亚洲金融危机期间,香港物业价格大幅下跌,导致大量的负资产按揭贷款。然而,在如此严峻的形势下,香港银行业依然稳健,没有出现银行倒闭或要求政府提供财政援助的情况。研究香港银行业及监管部门成功应对房地产价格波动的经验,对于内地银行业防范房地产价格波动带来的危机,有着重要的意义。
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关键词
物业贷款
信贷风险
按揭贷款证券化
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Keywords
real property loan
credit risk
mortgage loan securitization
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分类号
F832.45
[经济管理—金融学]
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题名泛函深度神经网络及其在金融时间序列预测中的应用
被引量:1
- 2
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作者
马超
侯天诚
徐瑾辉
张振华
蓝斌
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机构
伦敦大学学院计算统计学与机器学习中心
广东外语外贸大学金融学院应用数学系
广东外语外贸大学金融学院金融学系
广东外语外贸大学经济贸易学院统计学系
印第安纳大学统计学系
考文垂大学商务、环境和社会学院
香港城市大学经济及金融系
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出处
《徐州工程学院学报(自然科学版)》
CAS
2017年第2期46-53,共8页
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基金
广东省大学生科技创新培育专项资金(“攀登计划”专项资金)资助项目(126-GK161012)
国家统计局全国统计科研计划项目(2016LZ18,2016537)
+3 种基金
广东省自然科学基金项目(2014A030313575,2016A030313688)
广东省软科学项目(2015A070704051)
广东省质量工程项目(125-XCQ16268)
广东外语外贸大学特色创新及团队项目(15T21,DT1605)
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文摘
针对神经网络直接预测原始价格存在的泛化误差大、预测价格变动方向的准确率不高等问题,提出一种基于泛函的深度降噪自编码神经网络,并提高神经网络的在时间序列上的泛化能力.将预测目标改为ZigZag/PI指标,且通过着重预测价格序列的趋势和方向,避免来自原始序列的噪音影响,弥补神经网络在方向预测上的固有缺陷.
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关键词
深度学习
泛函网络
降噪自编码
金融预测
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Keywords
deep learning
functional network
denoising auto-encoder
financial prediction
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分类号
F830.49
[经济管理—金融学]
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题名银行业房地产信贷风险成因及对策
被引量:13
- 3
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作者
王坤
王泽森
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机构
香港城市大学经济及金融系
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出处
《金融理论与实践》
北大核心
2007年第5期18-20,共3页
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文摘
房地产泡沫及其破裂对一个国家的整体金融稳定有着重要的影响,特别是在那些银行业在整个金融体系中占据举足轻重地位的国家,更是如此。在开放的金融市场环境下,如果有效的审慎监管尚未充分建立,金融体系更容易受到房地产价格波动的冲击。本文通过研究房地产周期和银行信贷风险的关系,揭示了银行房地产贷款危机的成因,并分别从监管者和银行业的角度探讨了如何防范银行体系的房地产信贷风险危机。
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关键词
房地产贷款
信贷风险
房地产周期
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分类号
F830.572
[经济管理—金融学]
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题名国家级新区对房价的影响机制及其空间溢出效应
被引量:2
- 4
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作者
余华义
谭君琳
崔丽媛
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机构
中国人民大学公共管理学院
财政部
香港城市大学经济及金融系
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出处
《中国软科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第1期94-104,共11页
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基金
2020年度中国人民大学科研国际合作拓展支持项目(297220312021)。
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文摘
国家级新区在推动区域经济协调发展的同时,可能引发区域房价波动。通过空间一般均衡模型,阐释了国家级新区影响房价的理论机制。基于2004—2018年城市面板数据,使用PSM-DID方法系统评估了国家级新区设立对房价的影响效果及其空间溢出效应。研究发现:总体上国家级新区设立显著推升了房价4.7%,且对低行政级别城市房价的推升更明显;国家级新区对周边100 km以内的城市房价并不存在显著的负向影响,但对周边100~150 km内的城市房价具有正向溢出效应;国家级新区对房价影响持续期长达4年。同时提出优化区域房地产市场调控、发挥国家级新区的区位导向性作用的政策建议。
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关键词
国家级新区
房价
空间溢出效应
双重差分法
倾向得分匹配
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Keywords
State-level new areas
housing prices
spatial spillover effect
difference in differences
propensity score matching
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分类号
F127.9
[经济管理—世界经济]
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