新加坡國立大學博士申請攻略(Prof. Badarinza)

今天我們(men) 將帶大家深入解析新加坡國立大學 房地產(chan) 學係的博士生導師Prof. Badarinza，通過這樣的“方法論”，讓大家學會(hui) 如何從(cong) 了解一個(ge) 導師開始，到後期更好地撰寫(xie) 套磁郵件及其他文書(shu) 。

研究領域解析和深入探討

教授的研究領域主要集中在房地產(chan) 金融（Real Estate Finance）、家庭金融（Household Finance）和金融經濟學（Financial Economics），這些領域在全球經濟體(ti) 係中具有重要地位，尤其是在房地產(chan) 作為(wei) 家庭資產(chan) 核心組成部分的背景下。他的研究以國際比較視角為(wei) 特色，試圖通過跨國數據分析和理論建模，揭示房地產(chan) 市場的運作機製及其對家庭和經濟整體(ti) 的影響。

1. 房地產金融與家庭資產配置房地產金融是教授研究的核心，他關注住房在家庭資產負債表中的作用及其對宏觀經濟的潛在影響。住房通常是家庭最大的單項資產，尤其在新加坡、英國和美國等發達經濟體中，這一比例尤為顯著。例如，他的研究表明，房地產不僅是財富積累的主要途徑，還因其高杠杆特性（如抵押貸款）而成為家庭金融風險的主要來源。
2. 行為金融與決策偏差教授的研究深受行為經濟學影響，強調家庭在金融決策中的有限理性（Bounded Rationality）和參考依賴（Reference Dependence）。此外，他的研究還涉及家庭對可調利率抵押貸款（Adjustable-Rate Mortgages, ARMs）的選擇偏好。《What Calls to ARMs? International Evidence on Interest Rates and the Choice of Adjustable-Rate Mortgages》分析了利率環境如何影響家庭的貸款決策，指出低利率時期家庭更傾向選擇ARMs，而這種選擇可能在利率上升時增加還款壓力。這種行為洞察為理解家庭金融脆弱性提供了微觀視角。
3. 國際資本流動與房地產市場近年來，全球房地產市場受到跨境投資的顯著衝擊，教授的研究捕捉到了這一趨勢。他在《Gravity, Counterparties, and Foreign Investment》（Journal of Financial Economics, 2022）中提出了一種基於空間模式的理論框架，分析外國資本如何影響本地房地產市場的價格和流動性。

精讀教授所發表的文章

1.《Behavioral Lock-In: Housing Market Taxation with Reference Dependent Agents》（2024）

這篇論文發表於(yu) 2024年12月，探討了參考依賴如何通過稅收政策影響住房市場。作者提出，家庭因心理錨定效應而產(chan) 生的“行為(wei) 鎖定”（Behavioral Lock-In）可能導致市場低效。例如，當稅收政策（如資本利得稅）改變時，賣家可能因不願以低於(yu) 參考價(jia) 格出售而減少供給，進而推高房價(jia) 。這種理論模型結合了行為(wei) 經濟學和稅收經濟學，為(wei) 理解政策效果提供了新視角。文章的合作者包括Tarun Ramadorai等人，體(ti) 現了團隊研究的國際化水平。

2.《In Search of the Matching Function in the Housing Market》（2024）

發表於(yu) 2024年6月24日，這篇論文研究了住房市場的匹配效率，即買(mai) 家與(yu) 賣家如何在市場中找到合適交易對象。教授通過構建匹配函數（Matching Function），分析市場摩擦（如信息不對稱或政策限製）如何影響交易速度和價(jia) 格。這一研究對新加坡等流動性較強的市場尤為(wei) 重要，因為(wei) 匹配效率直接關(guan) 係到市場穩定性和資源配置效率。

3.《Reference Dependence in the Housing Market》（American Economic Review, 2022）

作為(wei) 行為(wei) 金融領域的裏程碑式成果，這篇論文分析了家庭在住房交易中的參考依賴行為(wei) 。通過對多個(ge) 國家的數據分析，作者發現，賣家傾(qing) 向於(yu) 以購買(mai) 價(jia) 格為(wei) 心理基準，導致市場價(jia) 格表現出粘性（Price Stickiness）。這種現象在經濟下行期尤為(wei) 明顯，可能加劇市場調整的滯後性。文章在頂級期刊發表，引用率高，顯示了其學術影響力。

4.《Gravity, Counterparties, and Foreign Investment》（Journal of Financial Economics, 2022）

這篇論文聚焦跨境房地產(chan) 投資的空間模式，提出“引力模型”（Gravity Model）來解釋投資流向。研究發現，外國投資者傾(qing) 向於(yu) 選擇交易對手強大、市場透明度高的地區，但這種選擇可能導致資源過度集中於(yu) 核心城市，引發局部市場過熱。文章結合理論和實證，方法創新，適用於(yu) 分析新加坡、倫(lun) 敦等國際化市場。

教授的學術地位

教授在房地產(chan) 金融和家庭金融領域的學術地位顯著。作為(wei) 新加坡國立大學（NUS）商學院房地產(chan) 係的副教授，他不僅(jin) 在教學和研究上表現卓越，還通過多個(ge) 國際學術網絡擴大了影響力。他是倫(lun) 敦經濟政策研究中心（CEPR）的網絡成員，以及國際比較家庭金融倡議（Initiative for International Comparative Household Finance）的核心參與(yu) 者。這些身份表明他在全球學術共同體(ti) 中享有高度認可。

他的研究成果多次被頂級期刊如American Economic Review、Journal of Financial Economics和Management Science接受，顯示了其工作的學術質量。此外，他的文章受到《經濟學人》（The Economist）、《金融時報》（Financial Times）等國際媒體(ti) 的廣泛報道，凸顯了其研究的社會(hui) 影響力。例如，《Home Away from Home? Foreign Demand and London House Prices》一文被BBC和《華爾街日報》引用，說明其成果已超越學術圈，進入公共政策討論。

有話說

教授的研究為(wei) 我們(men) 理解房地產(chan) 市場的複雜性提供了深刻洞見，同時也啟發了一些創新方向。以下基於(yu) 他的工作提出幾點思考：

1. 數據驅動的政策設計教授的實證研究表明，政策（如LTV調整）對市場行為的調節作用因家庭理性程度而異。未來可利用大數據和機器學習技術，進一步預測政策效果。例如，通過分析新加坡家庭的微觀交易數據，可以構建動態模型，模擬不同LTV上限下的市場反應，從而優化政策設計。
2. 行為幹預的潛力鑒於參考依賴對住房市場的影響，政府或金融機構可嚐試行為幹預策略。例如，通過提供實時市場價格信息或心理輔導，削弱家庭對過往價格的錨定效應。這種方法可能提高市場流動性，減少價格泡沫。
3. 全球投資的可持續性教授關於外國投資的研究提示我們關注其長期後果。外國資本推動的房價上漲可能加劇本地居民的住房負擔，尤其在新加坡這樣土地資源稀缺的地區。未來研究可探索如何平衡國際資本流入與本地住房可負擔性，例如通過稅收政策引導投資流向非住宅領域。
4. 技術與金融的融合隨著區塊鏈和智能合約技術的發展，房地產交易的透明度和效率有望提升。基於教授對匹配效率的研究，可以設想一種去中心化的住房交易平台，減少中介成本並優化買家與賣家的匹配。這種技術創新可能成為他研究的新延伸方向。

博士背景

Grace，本211，碩985，美國頂尖高校房地產(chan) 博士畢業(ye) ，助理教授，研究方向包括：房地產(chan) 金融，土地經濟，城市發展等。曾在國際權威學術期刊《Real Estate Economics》和《Journal of Urban Economics》上發表論文。Grace學長擅長房地產(chan) 經濟學方向研究型博士申請輔導，包括：選校定位，套磁輔導，研究計劃寫(xie) 作輔導，個(ge) 人陳述寫(xie) 作，以及麵試輔導。