“限购令”能够有效平抑房价吗——基于2007年～2015年我国30个城市的数据

以国内30个城市为样本,利用ADF单位根检验法和A&H迭代模型研究了2011年各城市相继出台的限购政策对房地产市场的影响,进而评价“限购令”的政策效果。实证结果表明:30个城市中仅有5个城市是可以基本确认其房地产市场不存在价格泡沫。存在泡沫的城市,泡沫程度虽各有不同,但其变化路径具有相似性,即在2011年“限购令”实施前几年泡沫程度逐步上升,2012年都有所回落,之后年份又呈上升趋势。由此可认为“限购令”仅能够在较短期内抑制房价持续升高。面对房地产过热的现象,实施“限购令”仅仅是权宜之计。政府“因势利导”,发挥其在房地产市场中的资源配置作用,优化房地产市场的供求关系,这是解决当前房地产市场过热的“治本之策”。

基于多源域知识迁移学习的小微企业信用评分

针对新业务,新场景下金融机构目标数据集“高维小样本”的问题,本文提出了基于多源域知识迁移学习的小微企业信用风险测度方法,其能够迁移学习其它数据源(源域)的知识以提升目标域模型的预测效果.该方法通过对来自多个源域的多种源域知识进行归纳提取,进而将其纳入目标域模型的构建中,可以充分利用源域知识,提升目标域模型的估计精度.另外,模型无需获取各源域的原始数据,因此很大程度上降低了数据传输中隐私泄露的风险.模拟实验和企业信用评分的实例数据验证了所提方法的可行性及其在变量选择,系数估计和分类预测上的良好效果.该方法能够在隐私限制的背景下有效迁移源域知识以克服信用评分中目标数据集信息量不足,而导致估计效果较差的问题.