摘要
本研究探讨了传统房地产指数和伊斯兰房地产指数是否与特定生态资源领域的不同金融关联模式及长期记忆行为有关。分析重点关注四个与资源相关的金融市场——水、食品、农业和畜牧业，以及低能耗行业——并评估了不同房地产指数的纳入如何改变该系统的关联结构。研究采用贝叶斯时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型来估计时变关联性和溢出效应，同时运用长短期记忆神经网络（LSTM-NN）作为补充工具，以分析关联序列中的长期记忆特征和预测模式。与单独使用任一方法相比，这种设计能够同时捕捉基于市场的风险传递的动态变化以及关联模式的持续性。利用2016年9月20日至2026年1月9日的市场数据，研究结果表明，传统房地产指数通常与生态资源金融网络中更强的关联性相关，表明其具有更大的市场风险传递潜力。相比之下，伊斯兰房地产指数在所研究样本中表现出较低的关联性以及更持久的长期记忆行为。这些发现表明，房地产资产的异质性对于理解相关可持续性领域的金融关联性至关重要。该研究通过揭示传统房地产指数和伊斯兰房地产指数在资源相关市场的金融关联性中所扮演的不同角色，为可持续金融领域做出了贡献。
