本文聚焦房地产收益率偏离合理区间引发资金脱实向虚、实体经济融资成本高企的现实问题，重新识别房地产与实体经济的均衡边界。研究以无套利均衡与资本机会成本原理为基础，结合土地财政本土特征展开分析，采用全国 50 城住宅 2.2% 公允租金收益率核算收益指标，通过面板门槛模型测得房地产综合收益率黄金阈值为 3.30%，该值与 2025 年实体经济加权平均融资成本匹配。即收益率低于 3.30% 时，房地产可通过财富效应与抵押品渠道支撑实体经济增长；高于该水平则会形成资金虹吸与成本挤压，对实体经济产生显著挤出作用。3.30% 对应的稳健运行区间为 3.1%-3.5%，是兼顾市场稳定与实体发展的最优区间。本文选取 2000-2025 年省级面板数据，经多重内生性处理与跨国检验验证结论稳健，提出分层运行与深水静流增长模式，为稳楼市、防风险、促实体转型提供可量化的调控锚点。

中国利率研究长期存在利润率测度不规范、分析框架碎片化、LPR 改革后短样本识别方法缺失、结果不可复现等共性难题。本文经过多轮数据口径校准与计量方法比对，构建覆盖指标测度、理论框架、计量识别、结构分解的标准化研究工具。本文立足马克思主义政治经济学，以加权行业利润率作为社会平均利润率的实证代理，构建内生利润、美元收益、金融刚性三重约束统一框架。基于 2019Q3—2026Q1 官方实测数据，将全社会利润拆分为四大板块，采用国家统计局官方年度总资产动态权重，通过 IMF 标准 Denton 比例插值法完成年度数据季度化转换，引入官方原始季度指标作为非插值对照，开展三层时序实证检验，结合格兰杰因果检验、SVAR 递归识别与 2022Q4 地产周期拐点 Chow 断点检验强化因果识别。研究发现，加权行业利润率构成我国利率体系的本源约束，其持续下行直接挤压利率可调节空间；实体产业刚性利润锚定长期趋势，房地产高弹性利润主导短期波动且周期下行期主导作用进一步强化；市场化利率对利润率变动敏感度更高，政策利率因三重边界锁死呈现显著钝化特征。本文为货币政策提供可量化监测框架与操作抓手，形成的纯白箱可复现工具包可为后续相关研究提供标准化基准。

西方租售比、房价收入比模型在中国房地产市场长期存在适用性缺陷。本文立足宏观审慎监管视角，构建以 "套" 为计价单位、名义 GDP 增速与商品房整体交易率为双锚的 CMH 估值模型。依托 2000—2025 年官方公开数据，采用样本内拟合与样本外预测双重验证范式，精准识别房地产周期拐点并验证 CMH 收敛速率定律。本文确立双向宏观审慎阈值体系：以 0.60 作为防过热预警线，以 "交易率 1.0%+ 估值 0.40" 作为防过冷预警线，形成 "估值锚定上限、交易率监测底线" 的核心监测规则。实证结果表明，CMH 模型可作为房地产逆周期调控的量化工具，为落实 "房住不炒" 定位、实现市场平稳健康运行提供可复现的决策依据。

2010年中国一些大城市的房地产市场成交量大幅下降。基于对一些基本经济学思想的理性重构和对房地产价格泡沫的分析叙述，我得出结论，这应该是由于获利消失投资需求和不断增长供给之间的巨大缺口，未来中国将可能爆发金融危机。我建议政府应该减持国有股份。

房地产风险和中小金融机构风险是当前经济金融工作“三大风险”中的两个风险，而我国房地产市场供求关系的重大变化可能诱发地方性中小银行的风险事件。本文以2010年—2022年中国地级市层面的房价数据和地方性中小银行数据为样本，研究发现城市房价泡沫上升会产生风险“粉饰效应”，表现为降低地方性中小银行风险，但是房价泡沫破灭会导致中小银行风险持续上升。影响机制的结果发现，城市房价泡沫带来的抵押品价值效应和银行风险资产结构调整效应会降低中小银行风险，即提升中小银行客户抵押品价值、促进中小银行信用风险资产替代进而降低中小银行风险。异质性研究表明：房价泡沫上升对于地方性中小银行风险粉饰作用在城商行、省域内经营的地方性银行、银行业竞争度较低地区银行影响更大。进一步研究表明：城市房价泡沫会扭曲地方性中小银行的信贷投放行为，表现为更多的信贷资金流向金融资产和房地产行业，并没能够有效支持中小企业融资。本研究不仅有助于厘清房地产市场风险传溢的影响机理，还能够深化对于房地产风险-地方性中小银行风险-信贷扭曲影响逻辑的理解，从而为防范和化解系统性金融风险提供政策启示。

影子银行监管政策旨在防范和化解系统性风险，推动金融强国建设和经济高质量发展。本文构建了一个同时面临流动性约束和影子银行监管的商业银行资产负债管理分析框架，在此基础上以《资管新规》的实施作为准自然实验，以2014-2022年中国A股非金融非房地产类上市公司年度数据为样本，基于银行理财产品视角探究影子银行监管对企业信贷可得性的影响。本文基于上市公司贷款数据识别企业与银行之间的信贷关联，并结合银行理财产品发行数据构建企业对银行理财产品的敞口指数。研究发现：《资管新规》实施前对银行理财产品敞口较高的企业在此后的信贷可得性明显降低，且该效应在信用风险较高的企业、无四大国有银行贷款的企业、与银行信贷关联较为单一的企业、所在地区市场化水平较低的企业中表现更加突出；机制分析表明，《资管新规》实施前对理财产品依赖程度较高的银行在此后的非流动性资产持有比例显著降低，资产端流动性囤积水平明显上升，该效应通过银企信贷关联传导至企业并导致其信贷可得性降低。本文厘清了影子银行监管政策影响企业信贷融资的内在机制，为金融强监管政策的制定和优化提供了理论依据。

本文基于LASSO-VAR模型，使用A股全行业各股票近11年1分钟级高频数据，结合网络分析方法，从全样本和滚动窗口的视角分析房地产及其上下游行业的风险冲击及传染，测度“房住不炒”和“三道红线”两种不同力度的房地产调控政策的影响。研究发现：（1）在全样本期间，房地产的系统重要性较高，且扮演着“风险传出者”的角色。（2）“三道红线”的调控效果远高于“房住不炒”。（3）“三道红线”政策过于严格，对行业发展产生了负面影响。（4）房地产在受到紧缩性政策冲击后，风险会立刻向下游行业传递，而上游行业约4个月后才受到冲击。最后，结合房地产行业的特殊性，对房地产调控政策力度提出了相应的建议。

111111

近年来，一方面，我国消费不足的问题长期存在，另一方面，房地产价格整体上升。那么，房价将如何影响了居民消费？利用蚂蚁金服2017年1月到2019年4月100万抽样用户的淘宝消费与“中国百城房价”数据，本文考察了房价对居民消费的作用。研究发现，第一，房价的上升对消费有抑制作用，且导致了消费降级；第二，流动性约束较高的用户，房价对消费的负向影响更高；第三，上述效应具有异质性，房价对消费的抑制作用主要作用于享受型消费、对收入较低的群体更加显著、且主要体现在三线及以下城市。以上结论在多种检验下保持稳健。本文提示了房地产价格过快上涨的风险，以及缓解居民流动性约束的重要意义。

近年来中国金融市场波动加剧，系统性风险问题凸显，亟需立足中国金融实情，准确衡量金融系统性风险。本文基于广义自回归得分模型（GAS）和 BE—MES 模型，构建了包括旋转 Copula 和其本身的时变混 Copula 模型—DMC-MES 模型，并将其用于度量 2012 年至 2018 年沪深 300 成分股中不同行业的边际期望损失（MES），力求对系统性风险有更好把握。研究结果发现：（1）该模型可以很好捕获非线性相依关系，将非线性相依结构清晰分为上下尾相依结构；（2）除部分金融机构外，其他机构的左尾相依性要大于右尾；（3）各个机构的风险贡献很大程度上取决于活动领域，相同部门机构的 MES 相近；（4）与国外研究相反，国内银行机构的风险贡献度最小，风险贡献度最大的行业为券商和房地产行业；（5）金融类机构在市场下跌期的波动性小于其他行业，并发现在2015年股灾发生前这类机构的 MES 值就已开始下降。