上财城市与区域科学学院/财经研究所Seminar(2016-2017学年第二学期第一期)

时间:2017-03-14浏览:13设置

主  基于混合模型和网络爬虫的土地价格指数

报告人韩清研究员(上海社会科学院)

  间313日(星期一)上午900-1030

地  上海财经大学红瓦楼236会议室


报告摘要】

目前有关中国土地价格指数的研究没有考虑不可观测特征的影响,且大多只集中于居住用地价格的讨论。本文首先结合传统的特征价格模型和重复交易模型,提出了一种通过固定地理单元和组内差分控制地块不可观测特征的土地价格指数编制模型。其次,通过网络爬虫手段收集微观土地交易数据,为土地价格指数的计算提供了信息基础。最后,基于我们的模型和数据收集方式,以上海为例讨论了分类土地价格指数的编制。结果显示:上海同质住宅用地价格从2008年至2015年上升了359.92%,同质工业用地和商服用地价格的涨幅分别为101% 和107%。上海的案例显示该方法还能够捕捉到地块所在的特殊位置对于其价格的影响。


【报告人简介】

韩清,现任上海社会科学院数量经济研究中心研究员、博士生导师。1999年3月获日本大阪大学理学博士学位。回国后,任华东师范大学统计系副教授。2001年4月至2002年3月再度赴日本,任日本文部科学省统计数理研究所外国人客座副教授。2002年7月至2006年11月任上海财经大学经济学院教授,博士生导师。目前还担任上海交通大学安泰管理学院经济学院特聘教授,华南理工大学金融工程研究中心特约高级研究员。在各级学术刊物发表论文数十篇,其中在国外刊物发表七篇,SCI收录六篇。研究领域:数量经济学和金融市场实证分析。目前主要研究高频金融数据的分析、波动率估计理论,金融市场计量模型及有关的实证研究,隐Markov模型(HMM)在经济学和金融分析中的应用。


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