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    基于非對(duì)稱Copula函數(shù)的系統(tǒng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)研究

    2019-03-13 05:54:30陳金鑫朱元倩
    統(tǒng)計(jì)與決策 2019年3期
    關(guān)鍵詞:證券市場(chǎng)尾部變動(dòng)

    陳金鑫,朱元倩

    (1.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與金融系,合肥 230026;2.中國(guó)銀監(jiān)會(huì),北京100140)

    0 引言

    監(jiān)管體系對(duì)于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管缺失是引發(fā)2008年金融危機(jī)并使其快速擴(kuò)散的重要原因之一(Brunnermeier 2009),在此之后,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量與監(jiān)管成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的重點(diǎn)。危機(jī)期間,金融機(jī)構(gòu)出于兩方面的原因而拒絕提供流動(dòng)性:一是為了防范可能出現(xiàn)的對(duì)手方風(fēng)險(xiǎn),二是為了留存自身安全的流動(dòng)性需求。這就使得市場(chǎng)流動(dòng)性進(jìn)一步縮減,導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)融資環(huán)境進(jìn)一步惡化,引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

    2007年美國(guó)“兩房”等金融機(jī)構(gòu)發(fā)行的住房抵押貸款支持的次級(jí)債違約而導(dǎo)致的融資困境,是此次金融危機(jī)發(fā)生的導(dǎo)火索,房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性的變動(dòng)傳遞到了信貸市場(chǎng)范圍,其具體的作用機(jī)制和傳導(dǎo)路徑是本文的研究重點(diǎn)之一。但目前對(duì)于兩市場(chǎng)流動(dòng)性相互作用的研究,其重點(diǎn)基本放在相關(guān)性檢驗(yàn)以及銀行流動(dòng)性度量以及流動(dòng)性過剩的分析上?;诖耍疚膶⑦M(jìn)一步研究房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性與銀行體系流動(dòng)性間的作用機(jī)理及影響機(jī)制[1]。

    證券市場(chǎng)作為主要的投資市場(chǎng)之一,融資渠道的流動(dòng)性會(huì)在房地產(chǎn)市場(chǎng)以及證券市場(chǎng)流動(dòng),其流動(dòng)性變動(dòng)以及與房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性相關(guān)性也是研究系統(tǒng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要節(jié)點(diǎn)。目前國(guó)內(nèi)也有很多學(xué)者對(duì)金融市場(chǎng)間的相關(guān)性進(jìn)行了深入研究,但都未對(duì)銀行體系流動(dòng)性與證券市場(chǎng)流動(dòng)性具體的理論作用機(jī)理及影響機(jī)制進(jìn)行說明。本文將對(duì)此進(jìn)行補(bǔ)充研究和分析,對(duì)三市場(chǎng)流動(dòng)性間相互影響作用的動(dòng)態(tài)機(jī)制進(jìn)行梳理,以期實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)動(dòng)研究。

    1 理論框架

    整理目前學(xué)術(shù)界常用的主流理論觀點(diǎn),本文分別研究了房地產(chǎn)市場(chǎng)、證券市場(chǎng)流動(dòng)性以及銀行體系流動(dòng)性的雙向作用機(jī)制。

    《新帕爾格雷夫經(jīng)濟(jì)學(xué)辭典》中將財(cái)富效應(yīng)定義為:“假定其他條件不變,由貨幣余額的變化所引起的總消費(fèi)支出水平的變化?!倍诜康禺a(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性與證券市場(chǎng)流動(dòng)性的作用機(jī)制中卻并不是通常認(rèn)為的從資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)影響財(cái)富總量的作用方式[2]。

    1.1 財(cái)富效應(yīng)下證券市場(chǎng)流動(dòng)性對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性的影響

    本文將證券市場(chǎng)流動(dòng)性對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性的影響分為直接影響和間接影響兩類。直接影響是指證券市場(chǎng)流動(dòng)性的改變直接作用于消費(fèi)者財(cái)富總量,進(jìn)而影響房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性的渠道。證券市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)是我國(guó)消費(fèi)者投資最大的兩類市場(chǎng),當(dāng)證券市場(chǎng)收益率上升時(shí),證券市場(chǎng)流動(dòng)性上升,此時(shí)居民總體的財(cái)富水平上升,使得居民增加對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的投資,提升房地產(chǎn)市場(chǎng)的流動(dòng)性。同時(shí),居民也會(huì)進(jìn)一步增加對(duì)于證券市場(chǎng)的資金投入,導(dǎo)致證券市場(chǎng)流動(dòng)性與房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性同向變動(dòng)[3];同樣的,當(dāng)證券市場(chǎng)收益率下降時(shí),證券市場(chǎng)流動(dòng)性下降,居民財(cái)富水平有所縮減,縮減房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)投資,使得房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)流動(dòng)性有所下降。

    1.2 財(cái)富效應(yīng)下房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性對(duì)于證券市場(chǎng)流動(dòng)性的影響

    財(cái)富效應(yīng)下考慮房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性改變對(duì)于證券市場(chǎng)流動(dòng)性的影響,是針對(duì)于不同房地產(chǎn)使用類型的。房地產(chǎn)市場(chǎng)投資占我國(guó)居民財(cái)富的較大比重,與證券市場(chǎng)類似的是,房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)會(huì)直接影響居民可支配的財(cái)富總量以及居民對(duì)未來收入的預(yù)期,進(jìn)而影響投資及消費(fèi)情況。但與證券市場(chǎng)不同的是,房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)使得出售和租賃收入變動(dòng),居民總體收入水平改變,也會(huì)影響居民消費(fèi)和投資水平,繼而作用于市場(chǎng)流動(dòng)性層面[4]。

    當(dāng)房地產(chǎn)市場(chǎng)收益率上升時(shí),出售及租賃的收入上升,實(shí)際收入的上升也增強(qiáng)了居民的投資意愿,使得兩市場(chǎng)流動(dòng)性上升。反之,房地產(chǎn)價(jià)格下降時(shí):一方面使得居民未來收入預(yù)期下降,財(cái)富總額下降,居民出于謹(jǐn)慎性會(huì)減少投資同時(shí)降低消費(fèi)水平,因此房地產(chǎn)市場(chǎng)及股票市場(chǎng)流動(dòng)性會(huì)有所下降;另一方面,通過出售及租賃獲得的實(shí)際收入下降,會(huì)直接使居民可投資金額下降,也會(huì)導(dǎo)致兩市場(chǎng)流動(dòng)性下降[5]。

    綜上所述,財(cái)富效應(yīng)使得房地產(chǎn)市場(chǎng)和證券市場(chǎng)流動(dòng)性同向變動(dòng)、相互帶動(dòng),而替代效應(yīng)和投資資產(chǎn)組合理論又認(rèn)為兩者在一定程度上相互制約,從而形成了房地產(chǎn)市場(chǎng)和證券市場(chǎng)流動(dòng)性的相互作用機(jī)制。

    2 模型理論

    按照分布圖的對(duì)稱性可將其分為對(duì)稱型和非對(duì)稱型,因?yàn)榻鹑谛蛄蟹植级喑尸F(xiàn)非對(duì)稱性[7],故本文分析阿基米德Copula中的Gumbel Copula和Clayton Copula。

    2.1 Gumbel Copula函數(shù)

    Gumbel Copula函數(shù)的分布函數(shù)、密度函數(shù)分別為:

    其中,相關(guān)參數(shù)α∈(0 ,1]。當(dāng)α=1時(shí),隨機(jī)變量u、v獨(dú)立,即CG(u,v;1)=uv;當(dāng)α→0時(shí),隨機(jī)變量u、v趨向于完全相關(guān)Gumbel Copula函數(shù)的密度函數(shù)具有非對(duì)稱性[8],呈現(xiàn)“J”字型,即上尾高下尾低,對(duì)上尾變化十分敏感,通常用于描述具有上尾相關(guān)性的相關(guān)關(guān)系。

    2.2 Clayton Copula函數(shù)

    Clayton Copula函數(shù)的分布函數(shù)、密度函數(shù)分別為:

    其中,相關(guān)參數(shù)θ∈(0,∞)。當(dāng)θ→0時(shí),隨機(jī)變量u、v獨(dú)立,即;當(dāng)θ→∞時(shí),隨機(jī)變量u、v趨向于完全相關(guān)Clayton Copula函數(shù)的密度函數(shù)也具有非對(duì)稱性,但與Gumbel Copula不同,Clayton Copula函數(shù)的密度分布呈現(xiàn)“L”型,即下尾高上尾低,對(duì)下尾變化十分敏感,通常用于描述具有下尾相關(guān)性的相關(guān)關(guān)系。

    2.3 尾部相關(guān)性分析及Copula函數(shù)相關(guān)性分析

    Copula函數(shù)對(duì)尾部相關(guān)性的分析包括上尾相關(guān)系數(shù)λU和下尾相關(guān)系數(shù)λL,通常用于刻畫兩市場(chǎng)是否會(huì)同時(shí)處于暴漲或暴跌的情形[9]。

    Copula函數(shù)C(u,v)與Kendall秩相關(guān)系數(shù)τ,Speramanz秩相關(guān)系數(shù)ρ關(guān)系如下:

    特別的,對(duì)于Gumbel Copula函數(shù)和Clayton Copula函數(shù)的尾部相關(guān)系數(shù)λ有:

    3 實(shí)證研究

    為研究不同市場(chǎng)流動(dòng)性間的相互影響,在指標(biāo)選取方面,本文選擇2010年1月至2017年3月的證券市場(chǎng)每日換手率、商品房成交量以及七日回購(gòu)利率分別作為證券市場(chǎng)流動(dòng)性、房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性以及銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性的衡量指標(biāo)。本文數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫以及中國(guó)人民銀行網(wǎng)站,計(jì)量軟件選用Matlab2015b。

    3.1 確定邊緣分布

    首先,本文用參數(shù)法確定三個(gè)隨機(jī)變量的邊緣分布,如圖1至下頁圖3所示。

    圖1 證券市場(chǎng)流動(dòng)性分布圖

    圖2 房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性分布圖

    通過繪制證券市場(chǎng)、房地產(chǎn)市場(chǎng)以及銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性的頻率直方圖,初步判斷變量的分布類型及Copula函數(shù)類型。從頻率直方圖可以明顯看出,三個(gè)變量的分布均不對(duì)稱,進(jìn)一步對(duì)變量進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。如表1所示,三個(gè)序列的偏度均偏離0,峰度均大于3,同時(shí)結(jié)合J-b檢驗(yàn)、K-s檢驗(yàn)及Lillie檢驗(yàn)結(jié)果,說明三個(gè)變量基本不服從正態(tài)分布。其中,證券市場(chǎng)流動(dòng)性和銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性數(shù)據(jù)均呈現(xiàn)右偏拖尾現(xiàn)象,而房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性數(shù)據(jù)則呈現(xiàn)明顯的左偏拖尾現(xiàn)象,且三者都具有尖峰厚尾的特點(diǎn)。

    圖3 銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性分布圖

    表1 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果

    進(jìn)一步通過非參數(shù)法確定三個(gè)序列的分布,運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)累積分布(Ecdf)函數(shù)求樣本的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù),作為總體分布函數(shù)的近似,并利用核光滑密度函數(shù)估計(jì)總體的分布。如圖4至圖6所示,經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)圖和核分布估計(jì)圖幾乎重合。

    圖4 證券市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)分布和核分布估計(jì)圖

    圖5 房地產(chǎn)市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)分布和核分布估計(jì)圖

    3.2 選取合適的Copula模型

    圖6 銀行間市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)分布和核分布估計(jì)圖

    通過計(jì)算銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性與證券市場(chǎng)及房地產(chǎn)市場(chǎng)、證券市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)的邊緣分布U=f(X)和V=g(X),可以初步通過(U,V)二元直方圖的形狀來確定Copula函數(shù)[10]。如圖7至圖9所示:三種市場(chǎng)流動(dòng)性數(shù)據(jù)間的頻率直方圖并不具備尾部對(duì)稱性,即(U,V)的Copula密度函數(shù)不具有對(duì)稱的尾部,所以初步判斷用非對(duì)稱Gumbel Copula或者Clayton Copula更符合分布要求。

    圖7 銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性與證券市場(chǎng)流動(dòng)性的二元頻率直方圖

    圖8 銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性與房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性的二元頻率直方圖

    圖9 證券市場(chǎng)流動(dòng)性與房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性的二元頻率直方圖

    為了進(jìn)一步確定選擇較優(yōu)的Copula模型,同時(shí)估計(jì)Copula函數(shù)中的未知參數(shù),本文通過最大似然估計(jì)來進(jìn)行參數(shù)估計(jì),利用Copulafit函數(shù)估計(jì)Copula函數(shù)中相關(guān)參數(shù)并選擇較優(yōu)的Copula函數(shù)。如下頁表2所示,L指似然函數(shù)的相反數(shù),根據(jù)最大似然估計(jì)法L取最小值,在估計(jì)結(jié)果中,銀行間市場(chǎng)與證券市場(chǎng)流動(dòng)性及房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性中皆為Clayton Copula函數(shù)的L擬合值最小,因此選用Clayton Copula函數(shù)。而在證券市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性中Gumbel Copula函數(shù)的L擬合值更小,因此選用Gumbel Copula函數(shù)。而AIC指標(biāo)來源于Akaike準(zhǔn)則,AIC=(2倍參數(shù)個(gè)數(shù)-2倍對(duì)數(shù)似然函數(shù)值)/T,通常用于評(píng)價(jià)模型估計(jì)結(jié)果,數(shù)值越小說明模型估計(jì)越準(zhǔn)確[11]??梢钥闯觯y行間市場(chǎng)與證券市場(chǎng)流動(dòng)性及房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性中仍是Clayton Copula函數(shù)最佳,證券市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性中Gumbel Copula函數(shù)最佳。

    表2 Copula函數(shù)相關(guān)估計(jì)表

    3.3 尾部相關(guān)性及秩相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)分析

    3.3.1 尾部相關(guān)性分析

    證券市場(chǎng)與銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性尾部相關(guān)性為:

    房地產(chǎn)市場(chǎng)與銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性的尾部相關(guān)性為:

    證券市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性的尾部相關(guān)性為:

    以上對(duì)不同市場(chǎng)間選擇的Copula模型的尾部相關(guān)性進(jìn)行了計(jì)算,從結(jié)果可以看出:證券市場(chǎng)流動(dòng)性、房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性以及銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性之間具有顯著的相互影響。如:證券市場(chǎng)收益率上升時(shí),導(dǎo)致證券市場(chǎng)流動(dòng)性上升而銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性下降的概率為42.85%;房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性變動(dòng)對(duì)于銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性變動(dòng)的影響概率為50.72%;而證券市場(chǎng)流動(dòng)性變動(dòng)對(duì)于房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性的影響概率則為57.67%。

    本文接著對(duì)三個(gè)市場(chǎng)間的相關(guān)性進(jìn)行了分析。圖10至圖12分別是證券市場(chǎng)流動(dòng)性、房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性及銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性間二元Copula的密度函數(shù)和分布函數(shù)圖。結(jié)合上文分析,銀行間市場(chǎng)與證券市場(chǎng)流動(dòng)性及房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性中仍是Clayton Copula函數(shù)最佳。從銀行間市場(chǎng)與證券市場(chǎng)流動(dòng)性及房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性變量的二元Clayton Copula密度函數(shù)和分布函數(shù)圖可以看出:證券市場(chǎng)流動(dòng)性、房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性與銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性皆存在明顯的下尾相依特性,分布的下尾部變量間具有較強(qiáng)的相關(guān)性;而在分布的上尾部,變量間則是漸近獨(dú)立的[12],這與理論依據(jù)中的分析相一致,充分驗(yàn)證了證券市場(chǎng)以及房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性變動(dòng)與系統(tǒng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性。

    接下來考量證券市場(chǎng)流動(dòng)性與房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性的尾部相關(guān)性。從尾部相關(guān)性的計(jì)算結(jié)果及密度函數(shù)和分布函數(shù)圖來看,分布的上尾部變量間具有較強(qiáng)的相關(guān)性,而在分布的下尾部,變量間則是漸近獨(dú)立的[13],說明證券市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性具有較強(qiáng)的上尾相關(guān)性。這與宏觀經(jīng)濟(jì)角度的分析相一致:在宏觀經(jīng)濟(jì)因素較好時(shí),房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性和股票市場(chǎng)流動(dòng)性會(huì)同向上升;而在宏觀經(jīng)濟(jì)狀況較差時(shí),股票市場(chǎng)因?yàn)榭纯蘸涂只徘榫w影響,流動(dòng)性變動(dòng)大于房地產(chǎn)市場(chǎng),而房地產(chǎn)市場(chǎng)因出售流通程序較復(fù)雜,流動(dòng)性變動(dòng)會(huì)出現(xiàn)一定程度的滯后[14],即上尾相關(guān)性更強(qiáng)。

    圖10 證券市場(chǎng)與銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性二元Clayton Copula密度函數(shù)和分布函數(shù)圖

    圖11 房地產(chǎn)市場(chǎng)與銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性二元Clayton Copula密度函數(shù)和分布函數(shù)圖

    3.3.2 秩相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)分析

    估計(jì)了Copula中的參數(shù)后,本文繼續(xù)估計(jì)Kendall秩相關(guān)系數(shù)和Spearman秩相關(guān)系數(shù)。從三個(gè)市場(chǎng)的Kendall秩相關(guān)系數(shù)和Spearman秩相關(guān)系數(shù)可以看出,之前的相關(guān)性分析較好地反映了三個(gè)市場(chǎng)流動(dòng)性間的相關(guān)性。由表3可知:證券市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性的Kendall秩相關(guān)系數(shù)和Spearman秩相關(guān)系數(shù)分別為-0.0245和-0.0314,說明證券市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,驗(yàn)證了理論分析中替代效應(yīng)和投資資產(chǎn)組合理論所得結(jié)論[15];而房地產(chǎn)市場(chǎng)與銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性的Kendall秩相關(guān)系數(shù)和Spearman秩相關(guān)系數(shù)分別為-0.0104和-0.0156,說明房地產(chǎn)市場(chǎng)與銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,與理論分析中所得結(jié)論相同;證券市場(chǎng)與銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性的Kendall秩相關(guān)系數(shù)和Spearman秩相關(guān)系數(shù)分別為0.0036和0.0059,這與通常理論研究結(jié)果不同,說明我國(guó)證券市場(chǎng)發(fā)展尚未成熟,其運(yùn)行機(jī)制以及作用機(jī)理需要進(jìn)一步規(guī)范與完善。

    表3 各項(xiàng)秩相關(guān)系數(shù)值

    4 結(jié)論

    從金融理論方面來看,本文基于Markowitz的投資組合理論以及財(cái)富效應(yīng)、替代效應(yīng)角度對(duì)證券市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性的相關(guān)性進(jìn)行分析,認(rèn)為財(cái)富效應(yīng)使得房地產(chǎn)市場(chǎng)和證券市場(chǎng)流動(dòng)性同向變動(dòng)、相互帶動(dòng),而替代效應(yīng)和投資資產(chǎn)組合理論則會(huì)造成兩者反向變動(dòng),在就一定程度上使得兩市場(chǎng)相互制約[16]。

    從實(shí)證角度進(jìn)行驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)證券市場(chǎng)與銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,更加符合理論分析中替代效應(yīng)和投資資產(chǎn)組合理論所得結(jié)論。在實(shí)證檢驗(yàn)方面,數(shù)據(jù)結(jié)果顯示,房地產(chǎn)市場(chǎng)與銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,與理論分析中所得結(jié)論相同,但證券市場(chǎng)與銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性動(dòng)性呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,這與通常理論研究結(jié)果不同,說明我國(guó)證券市場(chǎng)發(fā)展尚未完善。從系統(tǒng)流動(dòng)性來看,在市場(chǎng)流動(dòng)性一定的條件下,銀行間流動(dòng)性與證券市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性呈現(xiàn)此消彼長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),而對(duì)于證券市場(chǎng)流動(dòng)性和房地產(chǎn)市場(chǎng)流動(dòng)性,財(cái)富效應(yīng)使其同向變動(dòng)、相互帶動(dòng),而替代效應(yīng)和投資資產(chǎn)組合理論又認(rèn)為兩者在一定程度上相互制約,從而形成了相互作用機(jī)制。

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