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摘要
基于SIM单指数分位数回归技术提出测量系统性风险的新指标SIM-ΔCoVaR,并结合TENET网络模型，构造我国房地产市场风险网络。由网络拓扑结构反映房地产市场系统性风险的空间关联及溢出效应，通过块模型探究系统性风险溢出的空间聚类性及传染路径，分析网络整体结构对房地产市场系统性风险的影响效应。结果表明：(1)我国房地产企业间存在明显的系统性风险空间关联和溢出传染效应；(2)利用系统性风险指数对各企业风险传播和承受能力进行排名，捕捉到网络中系统重要性的节点；(3)系统性风险的空间溢出效应在尾部风险网络中具有显著的空间聚类特性，尾部风险网络可被划分为4个不同功能的模块，各个模块的角色和功能呈现出明显的时变特性；(4)从网络整体结构的效应角度看，网络聚集性和网络匹配性的降低、及网络效率的提高能显著降低房地产市场的系统性风险溢出效应；(5)构建全国城市住房市场波动溢出关联网络模型，分析城市住房价格波动在全国范围内的空间联动效应，发现全国城市房价变动存在显著的波动溢出效应。城市房价溢出网络是典型的小世界网络，但其不具有无标度特性。使用因子分析得到中心性综合评价指标，从多角度综合分析全国城市住房市场波动溢出网络中每个城市住房市场的系统重要性。
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