《房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)間的相互依存關(guān)系研究的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述》9100字

房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)間的相互依存關(guān)系研究的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u18116房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)間的相互依存關(guān)系研究的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述 1252981.1房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)相依關(guān)系的文獻(xiàn)綜述 117961（1）從宏觀層面研究兩行業(yè)相依關(guān)系的文獻(xiàn)綜述 119470（2）從微觀層面研究兩行業(yè)間關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)綜述 3264561.2關(guān)于市場間傳染機制研究的文獻(xiàn)綜述 46268（1）金融關(guān)聯(lián)理論相關(guān)文獻(xiàn)綜述 47737（2）行為金融理論的文獻(xiàn)綜述 669071.3文獻(xiàn)評述 811896參考文獻(xiàn) 9本文分別從房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)間相依關(guān)系，以及不同市場間傳染機制兩方面梳理、總結(jié)相關(guān)文獻(xiàn)，形成綜述。1.1房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)相依關(guān)系的文獻(xiàn)綜述目前關(guān)于房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)相依關(guān)系的研究大致可以分為宏觀和微觀兩個層面。（1）從宏觀層面研究兩行業(yè)相依關(guān)系的文獻(xiàn)綜述國內(nèi)外學(xué)者從宏觀層面，以不同國家的房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)為研究對象，對兩行業(yè)間相依性以及風(fēng)險溢出性進(jìn)行了大量且充分的研究，證明房兩行業(yè)間存在顯著關(guān)聯(lián)：Richard[9]從國際視角出發(fā)探究房地產(chǎn)與銀行的關(guān)聯(lián)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者存在著顯著的關(guān)聯(lián)關(guān)系；Koetter和Poghosyan[10]以德國市場為例，探究房價變動如何影響銀行經(jīng)營，結(jié)果表明當(dāng)房價波動超出其基本價值時會造成銀行業(yè)的不穩(wěn)定；Ghosh等[11]研究房地產(chǎn)市場的有關(guān)信息與證券市場的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)當(dāng)房地產(chǎn)市場傳遞出消極信息時，證券價格會顯著下降，兩者之間存在顯著的正向關(guān)聯(lián)。從研究方法上看，早期關(guān)于兩行業(yè)的相關(guān)研究主要基于線性方法，如Granger檢驗、GARCH模型、VAR等（Guglielmo等[12]、文鳳華等[13]）。隨著研究的進(jìn)一步深入，并且考慮到現(xiàn)實的金融市場變化是復(fù)雜的、非線性的，學(xué)者們將能夠捕捉時間序列非線性相依關(guān)系的Copula函數(shù)對兩行業(yè)進(jìn)行研究。Copula模型最早由Sklar[14]提出，并對其定義及相關(guān)性質(zhì)進(jìn)行了證明；隨后，Copula方法被廣泛應(yīng)用于研究不同時間序列的尾部依賴關(guān)系[15-17]；Zhou和Gao[18]采用Copula方法，研究了六個國家或地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)間的動態(tài)依賴關(guān)系，發(fā)現(xiàn)這六個市場的房地產(chǎn)行業(yè)間存在非線性尾部依賴關(guān)系，尤其是在2008年金融危機期間這種尾部依賴關(guān)系進(jìn)一步增強；郭文偉和王禮昱[19]利用藤Copula函數(shù)對金融業(yè)間的溢出效應(yīng)進(jìn)行探究，發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)對其他行業(yè)的風(fēng)險溢出最強；江紅莉等[20]運用時變Copula函數(shù)探究了房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)間的尾部依賴，發(fā)現(xiàn)當(dāng)整個市場表現(xiàn)不佳時，兩行業(yè)易產(chǎn)生共生風(fēng)險；鐘明和郭文偉[21]通過SJCCopula函數(shù)探究房地產(chǎn)行業(yè)與銀行業(yè)之間的動態(tài)依賴關(guān)系及其結(jié)構(gòu)突變，結(jié)果表明，兩行業(yè)間具有明顯的尾部依賴性，且這種尾部依賴性是持續(xù)存在的，此外，兩行業(yè)的尾部相依性呈現(xiàn)出非對稱和非線性特征，同時其考察了兩行業(yè)間的結(jié)構(gòu)突變情況，發(fā)現(xiàn)在有關(guān)部門發(fā)布重大樓市政策的時間點前后，兩行業(yè)的尾部相關(guān)系數(shù)曲線通常會出現(xiàn)短期的突變點，也就是說兩行業(yè)在短期內(nèi)對政策變化較敏感，但作者并沒有進(jìn)一步探究兩行業(yè)的風(fēng)險傳染關(guān)系和相關(guān)傳染機制。通過線性及非線性方法，眾多學(xué)者對不同國家、不同區(qū)域、不同時期的房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)相依關(guān)系進(jìn)行探究，發(fā)現(xiàn)兩行業(yè)間存在較強的關(guān)聯(lián)性以及尾部非對稱性，基于此，學(xué)者們進(jìn)一步對兩行業(yè)危機期間的風(fēng)險溢出效應(yīng)以及風(fēng)險傳染特征進(jìn)行研究。Pais和Stork[22]以澳大利亞市場為對象，研究風(fēng)險在房地產(chǎn)行業(yè)及銀行業(yè)間的傳染，發(fā)現(xiàn)兩行業(yè)在金融危機期間發(fā)生風(fēng)險傳染的概率顯著上升；曹潔和雷良海[23]對我國的情況進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，我國金融業(yè)與房地產(chǎn)行業(yè)間的關(guān)聯(lián)表現(xiàn)為時變的、非對稱的雙向風(fēng)險溢出，且房地產(chǎn)業(yè)的溢出強度更高；姜堃[24]使用時變SJCCopula-CoVaR方法分析房地產(chǎn)業(yè)對銀行業(yè)以及其他金融行業(yè)風(fēng)險溢出的程度和差異，發(fā)現(xiàn)其對銀行業(yè)的溢出效應(yīng)最強，此外，房地產(chǎn)業(yè)對各個金融行業(yè)的風(fēng)險溢出效應(yīng)在危機事件前后具有較大差異；陳迅等[25]通過非線性方法研究在市場極端波動時期，房地產(chǎn)行業(yè)及銀行業(yè)間的風(fēng)險溢出關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在市場極端下行期間兩行業(yè)發(fā)生風(fēng)險關(guān)聯(lián)的可能性更高；李程等[26]構(gòu)建并計算我國金融壓力指數(shù)（FSI），研究發(fā)現(xiàn)長期內(nèi)房價導(dǎo)致金融壓力增大主要是通過推高杠桿率來實現(xiàn)的；司登奎等[27]的研究同樣發(fā)現(xiàn)，房價上漲將增加杠桿率，對銀行產(chǎn)生風(fēng)險溢出效應(yīng)，最終導(dǎo)致金融市場的動蕩；戚逸康等[28]通過BEKK-GARCH模型探究房地產(chǎn)市場對整個股票市場的風(fēng)險溢出，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)市場風(fēng)險聚集可能會導(dǎo)致波及整個股票市場，相關(guān)部門應(yīng)當(dāng)重點關(guān)注；任英華等[29]通過SRISK模型，檢測發(fā)現(xiàn)我國的各部門的風(fēng)險溢出中房地產(chǎn)行業(yè)近幾年有上升的態(tài)勢，而銀行業(yè)作為長期的風(fēng)險溢出部門始終占據(jù)主要地位；沈沛龍等[30]采用CoVaR方法探究我國房地產(chǎn)行業(yè)對資本市場系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)度，發(fā)現(xiàn)與非危機時期相比，2008年金融危機期間我國房地產(chǎn)行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻(xiàn)度更大。（2）從微觀層面研究兩行業(yè)間關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)綜述另一部分的研究主要基于微觀層面。作為典型的資本密集型行業(yè)，房地產(chǎn)市場價格與銀行信貸關(guān)聯(lián)異常緊密，銀行信貸債務(wù)網(wǎng)絡(luò)在危機期間會加劇風(fēng)險在不同行業(yè)間的傳染，而房地產(chǎn)市場的極端下跌更是會引起銀行系統(tǒng)因風(fēng)險爆發(fā)而失靈，甚至導(dǎo)致整個金融系統(tǒng)崩潰。因此，多數(shù)學(xué)者基于此對房地產(chǎn)價格與銀行信貸關(guān)聯(lián)方面展開研究。Gerlach和Peng[31]對香港資產(chǎn)價格與銀行信貸行為進(jìn)行探究，發(fā)現(xiàn)銀行加強市場監(jiān)管以及施行更加嚴(yán)格的風(fēng)控制度，可以防范房價波動對銀行系統(tǒng)的影響；Davis和Zhu[32]以17個國家為樣本探究房價與銀行信貸間關(guān)系，研究表明二者間為單向因果關(guān)系，房價的變動會影響銀行信貸投放量，而反之則沒有明顯影響；Charles和Boris[33]研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)行業(yè)和銀行業(yè)之間的關(guān)聯(lián)主要是基于二者高額的債務(wù)關(guān)系，因此房地產(chǎn)市場過快增長或者其泡沫過度累積會使風(fēng)險在銀行體系不斷集聚造成銀行體系的負(fù)擔(dān)，甚至對國家經(jīng)濟(jì)體系的安全造成潛在威脅；Crowe等[34]對2008年金融危機進(jìn)行研究，結(jié)論表明當(dāng)房市表現(xiàn)良好價格上漲時，大量資本涌入市場購買房屋資產(chǎn)，銀行會提升其杠桿率以適應(yīng)市場，然而一旦房價出現(xiàn)下降趨勢，銀行的資本結(jié)構(gòu)會迅速惡化，從而導(dǎo)致嚴(yán)重的危機；Peter[35]認(rèn)為，銀行資產(chǎn)負(fù)債率是房價下跌造成金融系統(tǒng)不穩(wěn)定的主要原因；Blasko和Sinkey[36]研究發(fā)現(xiàn)銀行的固定利率貸款比率越高，其發(fā)生破產(chǎn)的可能性越大；Bertrand[37]的研究發(fā)現(xiàn)對于新興經(jīng)濟(jì)體而言，其較高的金融自由化程度以及較寬松的金融監(jiān)管環(huán)境是導(dǎo)致房地產(chǎn)市場過快膨脹泡沫加速破裂的主要影響因素之一；Deng等[38]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，研究房地產(chǎn)價格沖擊下銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險傳染機制，認(rèn)為房地產(chǎn)的資產(chǎn)拋售在風(fēng)險傳染過程中發(fā)揮主導(dǎo)作用；劉超等[39]研究發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)作為投資者投資的主要對象，當(dāng)房市遭受沖擊而劇烈下跌時，其風(fēng)險通常能從局部擴散至全局，形成系統(tǒng)性金融風(fēng)險；王文勝和張夢凱[40]研究發(fā)現(xiàn)，低迷時期的房地產(chǎn)業(yè)下行壓力加大，對貨幣流通速度變化的反應(yīng)存在滯后，導(dǎo)致其價格劇烈波動，影響金融市場整體穩(wěn)定性；祝繼高等[41]通過分析我國房價波動對商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備金的影響，發(fā)現(xiàn)房價的漲幅上升，商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備金計提額度也上升，兩者存在明顯的正相關(guān)關(guān)系；才國偉和吳裕晴[42]研究了1998-2013年我國房市的快速擴張對其他企業(yè)信貸投放量的影響，結(jié)果表明房市的迅速膨脹和大規(guī)模擴張會對銀行投向其他工業(yè)企業(yè)的信貸量產(chǎn)生較大影響，尤其是對與地產(chǎn)公司關(guān)聯(lián)度較小且對融資約束較為敏感的中小企業(yè)，其影響更大，會嚴(yán)重制約實體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展效率。對于房地產(chǎn)泡沫的存在性以及泡沫破裂對金融市場，尤其是銀行業(yè)的影響，也是國內(nèi)外學(xué)者長期探討的話題。Glaeser[43]對我國房地產(chǎn)業(yè)與金融體系進(jìn)行探究，結(jié)果表明我國房地產(chǎn)市場由于過快增長而有泡沫集聚，而政策當(dāng)局適度的樓市調(diào)控可以防止泡沫收縮或破滅；沈悅等[44]基于PVAR模型，對我國大中城市進(jìn)行探究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)泡沫增長會造成金融體系波動，然而相比泡沫增大，泡沫收縮或破裂對整個體系的沖擊更大。平新喬和董興[45]通過我國房屋銷售與租住比來衡量房市泡沫，發(fā)現(xiàn)我國60%的住宅買賣市場存在泡沫，此外，其相關(guān)研究還表明商業(yè)銀行信貸投放量的擴大對泡沫具有正向影響。馬理和范偉[46]探究了房地產(chǎn)泡沫對我國經(jīng)濟(jì)的影響，結(jié)果表明房地產(chǎn)泡沫對消費有擠出效應(yīng)，并且導(dǎo)致杠桿率上升，進(jìn)一步引起較高系統(tǒng)性金融風(fēng)險在資本市場的集聚。1.2關(guān)于市場間傳染機制研究的文獻(xiàn)綜述Hoseli[66]在其研究中根據(jù)以往文獻(xiàn)總結(jié)了關(guān)于風(fēng)險傳染渠道研究的有關(guān)理論，即金融關(guān)聯(lián)理論、貿(mào)易關(guān)聯(lián)理論以及行為金融理論。由于本文的研究主要針對的是同一國家不同行業(yè)間的傳染，因而貿(mào)易關(guān)聯(lián)理論在本文研究中暫不考慮，故本文在本節(jié)對另兩方面的相關(guān)研究進(jìn)行梳理、總結(jié)和綜述。（1）金融關(guān)聯(lián)理論相關(guān)文獻(xiàn)綜述金融關(guān)聯(lián)理論認(rèn)為，傳染會通過流動性和信息關(guān)聯(lián)兩種機制傳播。Brunnermeier[2]的研究為流動性渠道的研究提供了理論依據(jù)，他們在文章中解釋了流動性螺旋如何導(dǎo)致傳染；信息關(guān)聯(lián)渠道基于King和Wadhwani[3]的理論，其理論假設(shè)，受其他市場金融崩潰影響的市場存在即時價格效應(yīng)，即一個市場的信息，將會對另一市場價格產(chǎn)生事實影響，在危機期間，這將導(dǎo)致風(fēng)險傳染的發(fā)生。在關(guān)于房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)風(fēng)險傳染渠道的相關(guān)實證文獻(xiàn)中，考慮上述兩種渠道而直接探究兩行業(yè)相關(guān)傳染機制的文獻(xiàn)較少，下面將分別從流動性風(fēng)險對兩行業(yè)的影響以及信息關(guān)聯(lián)能否影響市場間風(fēng)險傳染關(guān)系兩個方面進(jìn)行文獻(xiàn)綜述。流動性風(fēng)險是銀行業(yè)所面臨的主要風(fēng)險之一。所以一些學(xué)者從流動性沖擊以及系統(tǒng)性金融風(fēng)險的角度對銀行風(fēng)險傳染進(jìn)行深入研究。Berger和Bouwman[47]研究了流動性與風(fēng)險的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)高流動性往往伴隨著高風(fēng)險的發(fā)生，其發(fā)現(xiàn)與Acharya和Naqvi[48]的理論一致；Horvath等[49]通過格蘭杰檢驗方法，研究結(jié)果表明《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)可能會使市場流動性降低，且銀行的流動性與其風(fēng)險敞口正相關(guān)；Kaufman[50]通過研究發(fā)現(xiàn)與其他行業(yè)相比，銀行業(yè)發(fā)生風(fēng)險傳染的可能性更高，其認(rèn)為根本原因是銀行作為一個國家金融體系的核心，與其他金融主體具有非常緊密的關(guān)聯(lián)，當(dāng)風(fēng)險事件發(fā)生時，危機會通過這種緊密的關(guān)系網(wǎng)迅速蔓延到其他市場，導(dǎo)致風(fēng)險傳染的發(fā)生；Diamond和Dybvig[51]運用銀行擠兌模型研究銀行擠兌風(fēng)險發(fā)生的原因，研究發(fā)現(xiàn)存款者的預(yù)期改變是擠兌發(fā)生的主要原因；Chatterjee[52]對資本市場流動性進(jìn)行進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)資本市場流動性以及信貸利差能夠促進(jìn)銀行系統(tǒng)的流動性；Chen等[53]在研究中提到，在危機時那些嚴(yán)重依賴短期貨幣市場為其資產(chǎn)業(yè)務(wù)提供資金的銀行往往更會遭受流動性短缺的困擾；Neef和Ozlem[54]在其研究中分析了2008年美國次貸危機導(dǎo)致的銀行業(yè)流動性危機對資產(chǎn)價格的影響以及后續(xù)對實體經(jīng)濟(jì)的影響，研究中發(fā)現(xiàn)金融危機帶來的銀行流動性沖擊會使銀行所持有的資產(chǎn)總額減少，進(jìn)而影響信貸額度，而緊縮的信貸環(huán)境造成房價的下跌最終會影響整體的經(jīng)濟(jì)情況；Cingano等[55]分析了意大利的銀行在2008年金融危機前和危機期間所有的貸款水平數(shù)據(jù)和資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)較低的信貸可獲得性對企業(yè)有著非常大的負(fù)面影響，最終會影響實體經(jīng)濟(jì)的附加值、就業(yè)率等變量；Jiaka等[56]的研究發(fā)現(xiàn)，在金融市場出現(xiàn)流動性不足時，資產(chǎn)證券價格也將會出現(xiàn)波動，住房抵押貸款市場債券違約風(fēng)險明顯提高，然而伴隨投資者的資金注入，資金流動性不斷增強，資產(chǎn)證券市場會逐步恢復(fù)正常；Silva等[57]通過研究指出實體經(jīng)濟(jì)與金融業(yè)存在風(fēng)險溢出及反饋機制，兩者之間的風(fēng)險傳導(dǎo)在金融危機演變過程中發(fā)揮了顯著作用；Brunnermeier等[58]也強調(diào)了研究實體經(jīng)濟(jì)與金融市場間風(fēng)險溢出效應(yīng)的重要性；Funke等[59]以新西蘭房地產(chǎn)市場為對象，對一國貨幣政策作用于房價的效果進(jìn)行研究，結(jié)果表明政策當(dāng)局的貨幣政策對房地產(chǎn)價格有很強的影響；Suh[60]研究了資產(chǎn)關(guān)聯(lián)性、系統(tǒng)性風(fēng)險以及銀行監(jiān)管間關(guān)系，發(fā)現(xiàn)三者具有顯著的相互作用。國內(nèi)部分學(xué)者對于金融市場流動性及其危機期間的風(fēng)險傳染進(jìn)行了一定研究。苗文龍[61]研究風(fēng)險在中、美、德三國金融市場間的傳染，發(fā)現(xiàn)在危機期間，風(fēng)險會在銀行間同業(yè)拆借市場、證券市場及外匯市場傳播，且流動性會加速風(fēng)險在金融市場間的傳染速度。部分學(xué)者進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)的流動性風(fēng)險與銀行信貸有關(guān)，而房地產(chǎn)市場是銀行信貸的主要市場。馬勇和李振[62]研究了資金流動性對銀行所面臨的風(fēng)險大小的影響，發(fā)現(xiàn)當(dāng)流動性收緊時，銀行會面臨更大的風(fēng)險，且資金流動性會通過銀行貸款影響銀行所面臨的風(fēng)險大??；隋修平和高磊[63]的研究發(fā)現(xiàn)，銀行為增加流動性而進(jìn)行的資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)，會將銀行經(jīng)營風(fēng)險從表內(nèi)轉(zhuǎn)移至表外，導(dǎo)致整體流動性風(fēng)險提高。一些學(xué)者對不同市場間的信息關(guān)聯(lián)是否會成為市場下行期間兩市場間風(fēng)險傳染的渠道進(jìn)行研究。Ahnert和Bertsch[64]認(rèn)為市場間的信息不對稱以及投資者信息采收集導(dǎo)致不確定性增強，使得風(fēng)險在非理性投機者間傳播；Longstaff[65]研究美國金融危機期間，其抵押品貶值導(dǎo)致的銀行業(yè)危機對其他金融市場的風(fēng)險傳染，研究發(fā)現(xiàn)信息關(guān)聯(lián)可以解釋危機的蔓延；Hoesli[66]對2008年金融危機期間美國房地產(chǎn)市場與股票市場的風(fēng)險傳染渠道進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)信息關(guān)聯(lián)并不是兩市場危機期間發(fā)生風(fēng)險傳染的渠道；Kallberg等[67]分析了亞洲幾個國家，發(fā)現(xiàn)1997年金融危機期間，貨幣和股票收益之間的傳染是通過信息溢出和投資組合再平衡渠道發(fā)生的。（2）行為金融理論的文獻(xiàn)綜述近年來，行為金融學(xué)迅速發(fā)展崛起，成為國內(nèi)外學(xué)者研究的焦點。部分學(xué)者在實證研究中加入投資者情緒變量[68-71]，探究市場投資者情緒的作用和影響。Ding等[72]分析了市場投資者情緒對股市的影響，發(fā)現(xiàn)二者顯著負(fù)相關(guān)；Lee等[73]的研究同樣發(fā)現(xiàn)投資者的悲觀情緒越盛，收益波動越劇烈；Shefrin和Statman[74]研究發(fā)現(xiàn)投資分析師情緒指數(shù)與S&P500指數(shù)收益率負(fù)相關(guān)；Zhang等[75]使用2005-2012年我國股票市場數(shù)據(jù)，從行為金融的角度研究股票市場危機，研究發(fā)現(xiàn)控制經(jīng)濟(jì)變量后，投資者情緒與股市的危機存在明顯正相關(guān)關(guān)系；Clayton等[76]研究了房價與情緒的相關(guān)性，同樣發(fā)現(xiàn)控制基本面因素后，投資者情緒的波動會顯著作用于房價，引起房價變動，這一發(fā)現(xiàn)與行為金融學(xué)的相關(guān)理論一致；Ma等[77]研究了亞洲國家市場情緒與ETF價格偏差的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)ETF價格偏差受到市場情緒的嚴(yán)重影響，并且這種影響在金融危機期間加??；Kumari和Mahakud[78]以印度股市為對象進(jìn)行探究，再次證實投資情緒是導(dǎo)致市場波動的天然不穩(wěn)定因素；康海斌和王正軍[79]應(yīng)用SV-TVP-SVAR模型，探究投資者情緒與股市波動間是否存在關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)二者間存在關(guān)聯(lián)，且情緒的影響具有滯后性；張本照等[80]探究發(fā)現(xiàn)市場政策的不確定通過影響投資者情緒進(jìn)而導(dǎo)致基金市場羊群效應(yīng)更加明顯。對于不同的研究，所需要的代理變量有所差異，因而一些學(xué)者在實證中，通過選取與所研究的問題相關(guān)的指標(biāo)來構(gòu)建適用的投資者情緒。Renault[81]通過微博平臺發(fā)布的大量消息數(shù)據(jù)，構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)，探究在線投資者對相關(guān)消息的情緒對當(dāng)日股票收益率的影響，研究發(fā)現(xiàn)投資者情緒對當(dāng)日股票收益率的作用存在滯后性，滯后時間為30分鐘；Yang和Zhou[82]選取心理線系數(shù)、交易量、換手率等代理變量構(gòu)建情緒指標(biāo)，研究投資者情緒與股票超額收益率間的關(guān)系，結(jié)果顯示兩者間存在顯著的相關(guān)性；Schneller等[83]構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)對德國及歐洲市場進(jìn)行研究，結(jié)果表明兩地的投資者情緒均與其股市收益率存在顯著關(guān)聯(lián)；Paulo和Harminder[84]利用市場分散度指標(biāo)方法（CSAD）對中國市場及印度市場進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)市場波動劇烈時，中國股票市場羊群行為更為顯著；姚堯之等[85]采用混頻數(shù)據(jù)抽樣模型構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)，探究情緒與我國股市收益率波動間的關(guān)系，結(jié)果顯示情緒與當(dāng)期收益率間呈顯著正相關(guān)關(guān)系，且情緒對股市收益率的這種顯著影響是長期存在的；文鳳華等[86]采用主成分分析法構(gòu)建情緒指標(biāo)，同樣對兩者間相互作用進(jìn)行研究，結(jié)果表示積極的情緒對股市收益率的作用非常明顯；黃燕芬等[87]建立行業(yè)的情緒指數(shù)，探究市場投資者情緒與房價波動間關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)高漲的投資者情緒會使房價明顯上升，二者間關(guān)系顯著為正，且這種正向作用關(guān)系在地理空間上存在差異，其中東部地區(qū)的正向作用最強。部分學(xué)者將投資者情緒分為悲觀情緒與樂觀情緒進(jìn)行研究。Yu和Yuan[6]發(fā)現(xiàn)當(dāng)市場對未來預(yù)期悲觀時，資產(chǎn)的預(yù)期超額收益率與市場情況正相關(guān)，而市場對未來預(yù)期樂觀時，這一關(guān)系不顯著；Verma和Soydemir[88]探究投資者情緒對股票價格的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)投資者的過度樂觀對MPR的影響顯著為負(fù)；肖爭艷等[89]采用文本挖掘技術(shù)計量了三種網(wǎng)絡(luò)情緒指標(biāo)，探究中小投資者的網(wǎng)絡(luò)情緒對于股市羊群行為的作用，研究發(fā)現(xiàn)在市場表現(xiàn)積極時，投資者高漲的情緒更易導(dǎo)致股市羊群行為的發(fā)生；周亮[90]從國際視角研究投資者情緒對資本市場的影響，發(fā)現(xiàn)高漲的投資者情緒的溢出效應(yīng)比悲觀的情緒溢出效應(yīng)更明顯。相關(guān)學(xué)者對投資者情緒的影響因素進(jìn)行大量研究，部分學(xué)者認(rèn)為過度自信是其主要影響因素之一。Barber和Odean[91]的研究表明，擁有過度自信特質(zhì)的投資者在相同的時間內(nèi)進(jìn)行投資決策的次數(shù)會更多，而交易的頻率與投資者的損失正相關(guān)。另有學(xué)者認(rèn)為投資者情緒的變化與新聞媒體的關(guān)注和報道有關(guān)。Cfa[92]的研究發(fā)現(xiàn)媒體評論會影響資本市場價格，這種影響通過投資者情緒起作用；Barber[93]研究媒體關(guān)注對投資者購買行為的影響，發(fā)現(xiàn)媒體關(guān)注度越高投資者購買的意愿越強烈。鑒于投資者情緒在風(fēng)險傳染中所起的作用，一些學(xué)者將情緒作為傳染的渠道之一，對風(fēng)險在不同市場之間的傳染機制進(jìn)行進(jìn)一步探究。Holise[66]的研究結(jié)果顯示，投資者情緒是金融危機期間美國股票市場與房地產(chǎn)市場在風(fēng)險傳染的渠道之一；裴茜和朱書尚[94]利用變結(jié)構(gòu)因子模型研究2000年5月-2015年6月期間我國金融市場的傳染，并探究相關(guān)傳染機制，發(fā)現(xiàn)市場投資者情緒是金融傳染的渠道之一，且情緒類變量在2007-2008年(金融危機期間)樣本區(qū)間內(nèi)的顯著性要大于2014-2015(中國股災(zāi))樣本區(qū)間。1.3文獻(xiàn)評述目前，對于我國房地產(chǎn)行業(yè)與銀行業(yè)間相依關(guān)系及其風(fēng)險傳染的研究，國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)已經(jīng)初步證明兩行業(yè)之間存在著非線性的復(fù)雜相依關(guān)系，并且兩行業(yè)發(fā)生傳染的概率較高，但仍存在幾點不足，第一，大多數(shù)文獻(xiàn)僅僅停留在探究其相關(guān)性的層面，少有文獻(xiàn)專注于風(fēng)險傳染角度進(jìn)行探究，第二，若兩個市場同時暴露于相同的風(fēng)險因素，那么則不能確定風(fēng)險傳染是否確實存在，因此在研究時應(yīng)首先控制基本面因素，然而目前國內(nèi)文獻(xiàn)較少從這一角度展開研究。此外，國內(nèi)對于兩行業(yè)傳染機制的研究相對較少，而對于傳染研究來說，探究傳染機制，了解傳染發(fā)生的渠道，從而在市場極端情況發(fā)生時盡可能減小損失，對于傳染研究具有重要意義。從已有文獻(xiàn)來看，流動性對于兩行業(yè)均具有重要意義，流動性縮緊很容易導(dǎo)致銀行業(yè)風(fēng)險發(fā)生，并傳染到其他金融和實體行業(yè)，首當(dāng)其沖受到?jīng)_擊的就是房地產(chǎn)行業(yè)，然而目前沒有相關(guān)文獻(xiàn)同時考慮流動性對于房地產(chǎn)行業(yè)與銀行業(yè)之間關(guān)系的影響；此外，根據(jù)行為金融學(xué)理論，國內(nèi)外學(xué)者單獨探討投資者情緒對股市或者投資者情緒對于房地產(chǎn)的研究較多，而將投資者情緒作為風(fēng)險傳染的可能渠道進(jìn)行傳染機制研究的文獻(xiàn)相對較少。通過上述文獻(xiàn)綜述，可以發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)間具有極其緊密的債權(quán)債務(wù)關(guān)系，使得兩行業(yè)牽一發(fā)而動全身，從而為危機發(fā)生時風(fēng)險在兩行業(yè)間的傳染提供了良好環(huán)境，因此，對市場下行期間兩行業(yè)風(fēng)險傳染關(guān)系以及傳染渠道進(jìn)行研究具有一定的價值和意義。鑒于以上當(dāng)前國內(nèi)外研究的不足之處，本文考慮借鑒國外學(xué)者Bekaert[95]對傳染的定義，即“傳染是超出經(jīng)濟(jì)基本面預(yù)期的關(guān)聯(lián)”，首先選取2005年1月4日至2018年12月28日申萬一級行業(yè)分類的房地產(chǎn)業(yè)指數(shù)與銀行業(yè)指數(shù)，構(gòu)建資產(chǎn)定價模型，控制基本面因素的影響，接下來，研究房地產(chǎn)業(yè)與銀行業(yè)在控制基本面因素后是否仍然存在著關(guān)聯(lián)及傳染關(guān)系，最后，構(gòu)建多時點回歸模型和分位數(shù)回歸模型，從信息關(guān)聯(lián)、市場流動性以及投資者情緒三個方面，探究兩行業(yè)之間的傳染渠道，并提出相關(guān)政策及投資建議，豐富相關(guān)研究。參考文獻(xiàn)[1]蔣先玲.貨幣銀行學(xué)[M].中國金融出版社,2014.[2]BrunnermeierMK.Decipheringtheliquidityandcreditcrunch2007–2008[J].JournalofEconomicPerspectives,2009,23(01):77–100.[3]KingMA,WadhwaniS.Transmissionofvolatilitybetweenstockmarkets[J].TheReviewofFinancialStudies,1990,3(1):5-33.[4]KeynesJ.Thegeneraltheoryofemployment,interestandmoney[J].JournaloftheAmericanStatisicalAssociation,1936,31:791-835.[5]BurrellOK.Possibilityofanexperimentalapproachtoinvestmentstudies[J].JournalofFinance,2001,2(1):57-61.[6]YuJF,YuanY.Investorsentimentandthemean-variancerelation[J].JournalofFinancialEconomics,2011,100(2):367-381.[7]KahnemanD,RiepeMW.Aspectsofinvestorpsychology[J].TheJournalofPortfolioManagement,1998,24(4):52-65.[8]HillEW,BrennanJF.Methodologyforidentifyingthedriversofindustrialclusters:thefoundationofregionalcompetitiveadvantage[J].EconomicDevelopmentQuarterly,2000,14(1):65一96[9]RichardJ.Realestateboomsandbankingbust:aninternationalperspective[Z].UniversityofPennsylvania,1999.[10]KoetterM,PoghosyanT.Realestatepricesandbankstability[J].JournalofBankingandFinance,2010,34(6):1129-1138.[11]GhoshC,GutteryRS,SirmansCF.Theeffectsoftherealestatecrisisoninstitutionalstockprices[J].RealEstateEconomics,1997,25(4):591-614.[12]GuglielmoMC,JohnH,FaekMA.Onthelinkagesbetweenstockpricesandexchangerates:evidencefromthebankingcrisisof2007–2010[J].InternationalReviewofFinancialAnalysis,2014,33:87-103.[13]文鳳華,張阿蘭,戴志鋒,楊曉光.房地產(chǎn)價格波動與金融脆弱性——基于中國的實證研究[J].中國管理科學(xué),2012,20(2):1-10.[14]SklarA.Fonctionsderepartitionàndimensionsetleursmarges[J].Publicationde1’InstitutdeStatistiquede1’UniversitèdeParis,1959,8:229–231.[15]YanC,ChuG.EstimationofdefaultriskbasedonKMVmodel—anempiricalstudyforChineserealestatecompanies[J].JournalofFinancialRiskManagement,2014,3(2):40-49.[16]ZhangXW,JiangH.Applicationofcopulafunctioninfinancialriskanalysis[J].ComputersandElectricalEngineering,2019,77:376-388.[17]ShahzadJ,HernandezJA,BekirosS,etal.As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