刘畅，西南财大证期学院副教授，博导，美国路易斯安娜理工大学计算数学博士。曾在联合国亚太经合组织、美国花旗银行分别担任统计员、风险科学家。目前已发表中英文论文33篇（其中A级2篇、B级12篇、C级11篇）、出版专著4本、主持课题10项（到校资金111万，其中国家级3项、省部级1项、校级7项）、获奖3项（省部级）。研究领域：人工智能算法开发、金融智能决策、量化投资与程序化交易。讲授本科、研究生、博士阶段“人工智能与量化交易”“金融投资导论”“量化交易策略开发与评估”“资产定价”“衍生产品”等8门相关核心课程，担任国际期刊“Intermational Joumal of Business Accounting and Finance”编委，有较为丰富的科研与教学、业界实践与社会服务经验。

第一章 全球房价调控政策整理与总结
第一节 房地产市场价格决定及影响因素
第二节 我国房地产发展历史及历年房价调控政策
一、我国房地产发展的历史阶段
二、我国房价调控政策
第三节 国外历年房价调控政策
一、美国
二、英国
三、德国
四、法国
五、日本
六、其他典型国家
七、结论
第四节 总结与分析
一、房价上涨，福利损失几何
二、房价上涨，“天花板”在哪
第二章 我国房价调控政策评估与绩效分析
第一节 社会福利、社会成本的测量与估算方式
一、社会福利因子
二、成本因子
第二节 楼市迷局中某商业银行住房抵押贷款信用风险实证分析
一、引言
二、研究方法
三、实证分析
四、结论
第三节 基于社会成本干预模型研究的房价调控政策绩效评估
一、引言
二、文献综述
三、抑制性调控政策对社会成本压力测试模型构建
四、实证分析
五、降低社会成本，提高房价调控政策绩效的对策和建议
第四节 基于ARIMA模型和干预分析的房价调控政策绩效再评估
一、导论
二、文献综述
三、理论基础
四、实证分析
五、研究结果与分析
六、结论
第五节 我国房地产调控政策灵敏度与情景分析
一、引言
二、文献综述
三、理论模型
四、实证分析
五、结论及建议
第六节 基于经济结构调整、经济增长、金融市场稳定视角的“后危机
时代房价调控政策建议与对策／9l
一、引论
二、文献综述
三、理论框架
四、实证研究
五、建议与对策
第三章 政府、银行、房地产商博弈模式研究
第一节 政府、银行、房地产商三方关系研究
一、政府、银行与房地产商的博弈框架
二、政府、银行与房地产商的博弈解读
三、结论
第二节 博弈类型的研究与决策均衡问题
一、动态博弈文献综述
二、博弈类型
三、博弈论的几个经典模型
四、博弈模型在我国经济政策制定领域应用研究概述
第三节 政府、银行、房地产商博弈模式研究的合理方法
一、问题的提出
二、国内外研究现状及分析
三、结论
第四章 房价调控政策博弈行为研究
第一节 银行间动态博弈仿真研究
一、引言
二、文献综述
三、数学模型和算法
四、实证结果
五、结论
第二节 银行与房地产商之问的博弈研究
一、引言
二、文献综述
第三节 模型与算法
一、不完全信息动态博弈模型
二、概率转移矩阵估计
三、马尔科夫决策过程与DQN算法
四、实证结果
五、结论
第五章 国内外房价调控政策评价
第一节 我国历年房价调控政策评价
第二节 国外历年房价调控政策评价
一、美国
二、英国
三、德国
四、法国
五、日本
六、其他典型国家
第六章 房价调控政策仿真与模拟
第一节 政策集合的生成与可行政策集合分析
一、桥模型
二、人工智能算法
第二节 最优可行房价调控政策集合与经济分析
一、第一个桥：从政策到宏观变量
二、第二个桥：建立宏观因子分别对社会福利和社会成本的影响的
模型
三、不受限政策模拟
四、受限政策模拟
第三节 政策总结
参考文献
附录

研究抑制房价快速上涨的调控政策应该是在由政府、银行和房地产三个节点构成的完整系统中，在经济增长目标及社会总福利与社会总成本最优配置的约束条件下，重复不完全信息博弈和动态均衡的寻优过程。本书研究首先将上述三个节点的两两合作与冲突行为扩展到三者之间进行分析，建立完整系统。通过多主体、多方向的博弈分析，完整地展现系统内合作与冲突行为的传导与叠加过程。其次，将政府作为系统合作与冲突行为的起点和终点，建立三节点合作福利和冲突成本算法，构建不完全信息下重复博弈和动态均衡模型。