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    季節(jié)分析北京和長沙房價漲跌走向

    2020-10-21 12:29:37孫豪王琨楊雯惠張宸睿朱計炳
    大眾科學(xué)·上旬 2020年4期
    關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)市場房價

    孫豪 王琨 楊雯惠 張宸睿 朱計炳

    摘 要:首先通過數(shù)據(jù)分析比較北京市和長沙市兩個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展背景、房地產(chǎn)市場發(fā)展現(xiàn)狀,發(fā)展變化情況等。其次,通過房價數(shù)據(jù)和指數(shù)數(shù)據(jù)分別分析了北京市和長沙市房價的變化趨勢、漲跌情況和季節(jié)周期變動,進而對未來房價進行預(yù)測并對選擇在北京買房還是在長沙買房提供決策引導(dǎo)。

    關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)市場;房價;新建商品住宅價格指數(shù);季節(jié)變動

    一、引言

    全國性的房價漲跌都有一定的規(guī)律性,從一線城市最先開始,二三四線城市緊隨其后發(fā)生相應(yīng)的變化。在金融危機之后,全國的房價走勢似乎沒有太大的差別,但金融危機過后,國內(nèi)的房價就開啟上升通道,扶搖直上。

    總的來說,自2008年金融危機爆發(fā)以來,中國房價經(jīng)歷了三次大漲。第一次是為應(yīng)對金融危機,實行“四萬億”計劃的2009年,全國的房地產(chǎn)受到政策優(yōu)惠,幾乎全國的房價都有上漲。第二次是2013年,這是因為在經(jīng)歷2009年、2010年房價大漲以后,政府調(diào)控效果不再顯著,房價反彈。第三次是2016年,政府政策出現(xiàn)變動,而且到了2016年下半年基本以投資購買為主,城市出現(xiàn)了真正的炒房客,房地產(chǎn)市場火爆,房價大幅上漲。

    在房子回歸居住本質(zhì)的主基調(diào)下,在樓市調(diào)控不斷收緊的背景下,現(xiàn)階段房地產(chǎn)市場的泡沫也逐漸被擠掉,即使房價出現(xiàn)下跌,也只是小幅回落,不會有大的波動。

    二、北京市房價漲跌分析

    EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)/分析平臺顯示,北京2006年到2009年價格指數(shù)保持相對平穩(wěn)。2010年全國開始實行限貸,以及各大重點城市紛紛推出限購政策,使得房地產(chǎn)市場面臨行政化的打壓,價格指數(shù)下降。從2011年1月份起,國家統(tǒng)計局開始實施《住宅銷售價格統(tǒng)計調(diào)查方案》。由于《新方案》對數(shù)據(jù)來源渠道、指標設(shè)置、計算方法等影響價格指數(shù)計算的主要因素都進行了相當大的調(diào)整,因此今年前11個月數(shù)據(jù)與以往歷史數(shù)據(jù)不完全可比。2011年開始出現(xiàn)明顯的下滑,2012年下半年開始呈現(xiàn)復(fù)蘇態(tài)勢。到了2014年各大城市又紛紛解除此類政策,2015年整體上面臨了更為寬松的政策環(huán)境,新建商品住宅價格指數(shù)上升。2017年年初北京市發(fā)布《關(guān)于完善商品住房銷售和差別化信貸政策的通知》,加大房地產(chǎn)市場調(diào)控力度,北京市相關(guān)部門也陸續(xù)出臺了“認房又認貸”“提高首付比例”等20多項政策措施,北京市商品住宅交易量下降明顯,新建商品住宅的價格總體平穩(wěn)。

    2014年前半年的房價指數(shù)走勢相對平穩(wěn),5月極速下降,因為流動性趨緊,所以政府5.12發(fā)布了“央五條”。9月政府又出臺了“930新政”;貸款利率下限為基準利率的0.7倍,11月又將一年期公積金貸款利率下調(diào)0。25個百分點至3.75%,一年期商貸率下調(diào)0.4個百分點至5.6%,幾次降息,使房價降至歷史地位。又重啟救市模式,釋放剛需和改需,又使得房價回升。

    三、長沙市房價漲跌分析

    EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)/分析平臺顯示,2006年到2010年長沙市新建商品住宅價格指數(shù)相對較平穩(wěn),沒有較大的變化,只是2006年國家出臺90/70政策,調(diào)控住房結(jié)構(gòu),在一定程度上遏制了房價。2008年由于金融危機的影響,使價格指數(shù)降到了近幾年來的最低點。2011年在“限貸”與“限購”的深度調(diào)控緊逼下,我國的房地產(chǎn)價格下降趨勢顯著,新建商品住宅價格指數(shù)逐步實現(xiàn)理性回歸。

    2017年,受成本持續(xù)上升、需求穩(wěn)定增長的影響,房價仍然存在一定的上漲動力。但2016年末,中央經(jīng)濟工作會議對重要城市嚴控房價上漲的政策措施密集出臺,致使居民購房熱明顯降溫。所以2017年湖南房價或呈前高后低、漲幅不大。

    具體分析每一年的價格指數(shù)變動趨勢發(fā)現(xiàn),波動比較明顯的是2009年,2013年以及2017年。2009年長沙市新建商品住宅價格指數(shù)總體呈上升趨勢,由于受到中央救市政策的鼓勵,以及市、各區(qū)政府在上半年相繼出臺的一系列購房補貼、優(yōu)惠等措施的大力扶持,2009年3月房地產(chǎn)市場開始回暖。到了下半年,隨著全國樓市的普遍回暖,國家及各地方也相應(yīng)收緊了各項優(yōu)惠政策,長沙也不例外,隨著國家優(yōu)惠政策的減少以及開發(fā)商的收緊使得指數(shù)有了一定的下降,但是在10月《中國經(jīng)濟周刊》中表明優(yōu)惠政策并沒有明確的截止時間,導(dǎo)致房價指數(shù)到了一個新的高度。

    2013年1月到3月處于上升階段,隨著2013年長沙市GDP的發(fā)展,大量閑置土地逐漸變成商品房,而且經(jīng)濟的發(fā)展刺激了消費的需求,年輕人們購買新房的需求增多,促使了房價上升,同時長沙與同類城市相比房價偏低,使得更多的外地人到長沙購房。但是從3月以后逐漸呈下降趨勢,是因為要提高商品房預(yù)售門檻,從工程投資和形象進度、交付時限等方面強化商品房預(yù)售許可管理,引導(dǎo)房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)理性定價,穩(wěn)步推進商品房預(yù)售制度改革,促進房地產(chǎn)行業(yè)健康發(fā)展,使得房價指數(shù)穩(wěn)步下降。

    2017年3月開始長沙市新建商品住宅價格指數(shù)明顯開始下降,因為從2月開始長沙市實行區(qū)域性住房限購以及差別化住房信貸政策,促進房地產(chǎn)行業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展同時加強房地產(chǎn)市場監(jiān)管,所以逐步下降,到后期保持一個較穩(wěn)定的水平。

    四、購房時機的季節(jié)分析

    通過北京市和長沙市二類地段普通商品住宅集中成交價以及二手房均價的趨勢分析,可以大致推測出未來購房時房價的升降

    EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)/分析平臺的數(shù)據(jù)顯示,北京市的新建商品住宅價格同比指數(shù)呈季節(jié)周期性變動,如圖22所示,每年7月份左右達到最高,1月份左右達到最低。平均每年2月到7月新建商品住宅價格指數(shù)呈上升趨勢,同年8月到次年2月呈下降趨勢。每年1月份樓市供應(yīng)量會明顯減少主要原因是年底的影響,各大銀行都在重新整理資金,很多人對房價持觀望狀態(tài),市場成交量下降再加上每年春節(jié)基本是在2月份,受春節(jié)假期影響很多人都忙于籌備新年沒有時間和精力大力買房的狀態(tài),所以房價比較低迷。7、8月時,樓市漸入佳境,進入銷售旺季,之前觀望已久的購房者也蠢蠢欲動所以成交量上升,房價升高。

    EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)/分析平臺的數(shù)據(jù)顯示,長沙市的新建商品住宅價格指數(shù)也呈季節(jié)周期性變動。說明每年上半年房價上升并在7、8月份也就是暑期達到最高值,每年下半年房價下降并在12月、1月份達到最低值。同樣在1月各大銀行調(diào)整資金,大部分購房者在年初選擇觀望的態(tài)度導(dǎo)致房價下降;因為2月份春節(jié),大部分人選擇在家好好過年不會出現(xiàn)大力購房或者炒房熱的情況,所以在1、2月份時房價低迷。7、8月份進入“金九銀十”,投資者紛紛加入購房大軍,此時樓市格局清晰所以普通市民也加入買房隊伍,使得房價上升并達到頂峰。

    對比北京和長沙的新建商品住宅價格指數(shù),發(fā)現(xiàn)變動趨勢大致相同,都是在每年2月到7月新建商品住宅價格指數(shù)呈上升趨勢,同年8月到次年2月呈下降趨勢,在12月和次年1月達到最低值,在7,8月左右達到最高值,大體上呈季節(jié)性趨勢變動。說明大致上北京和長沙房價漲跌的變動跟中國的基本城市房價的變動趨勢相同。

    參考文獻:

    [1] 房價波動與房地產(chǎn)金融風險的關(guān)系研究——基于格蘭杰因果檢驗[J]. 孫菁.中國物價 . 2020(03)

    [2]商品住宅價格影響因素分析[J] 笪可寧,李向輝.商場現(xiàn)代化 . 2006 (27)

    [3]季節(jié)指數(shù)預(yù)測法在企業(yè)銷售收入中的應(yīng)用分析[J]. 劉曉兵,梁孟偉.科技經(jīng)濟導(dǎo)刊 . 2019(33)

    [4] 基于季節(jié)指數(shù)的重慶軌道交通客流量預(yù)測分析[J]. 謝紅利,趙樹鵬,王浩宇.智能城市 . 2019(15)

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