房地产单指标预警初探

2019-09-10王爱莉

中国房地产业·中旬 2019年1期

王爱莉

摘要：房地产业是关乎经济发展、社会稳定和民生保障的重要产业。因其重要性，房地产预警一直以来受到政府管理部门、房地产行业（包括房地产开发企业、中介机构等）以及上下游相关行业的特别关注。通常方法是构建一整套预警指标体系，而且是年度指标，复杂不易得且敏感度较低。本文尝试以月度成交量單指标对房地产市场进行预警，收到初步效果。

关键词：房地产；单指标预警

房地产业是关乎经济发展、社会稳定和民生保障的重要产业。因其重要性，房地产预警一直以来受到政府管理部门、房地产行业（包括房地产开发企业、中介机构等）以及上下游相关行业的特别关注。许多专家学者从研究的角度运用统计学、经济学方法构建出多种预警指标体系[1]，这些指标体系大部分是年度指标，而房地产出现异况往往从某几个月就能觉察，如果能从出现异况的几个月里发现这种异常并判断它的异常方向，那这种预警要比年度预警敏锐得多。

基于此，本文拟从两方面做出努力，一是尽量简化这个过程，二是尝试以月度成交量作为预警指标，对房地产市场正常与否做出判断。本文内容共分为四部分：第一部分引言；第二部分房屋年度成交量预测，因二手房与商品房情况类似，本文仅以新建商品住房为例；第三部分房屋月度成交量预测及预警区间确定；第四部分结束语。

一、房屋年度成交量预测

（一）需求影响因素分析

房屋需求大体与经济因素、人口因素、购买力因素、城镇化水平、房屋供应和房屋销售价格等因素有关，因此选定人均GDP、城镇化率、人均可支配收入、房地产（住宅）投资完成额和房屋销售价格作为自变量。

（二）模型建立

选取天津市1993年-2017年政府统计数据和部门统计数据，以新建商品住房销售面积（以下简称住房销售面积）为目标变量，以人均GDP、城镇化率、人均可支配收入、房地产开发投资额和商品住房销售价格为可能影响因素，采用双对数多元回归模型，选用逐步回归方法，得到如下回归方程：

LN（CHS）=-21.08+8.06*LN（PUP）+0.58*LN（IC）-1.21*LN（PIC），

其中，CHS表示住房销售面积，PUP表示城镇化率，IC表示住宅开发投资额，PIC表示商品住房销售价格。模型显示，城镇化率每增加1个点，商品住房销售面积增加8.06个点；住宅开发投资额每增加1个点，商品住房销售面积增加0.58个点；商品住房销售价格每上涨1个点，商品房销售面积下降1.21个点。

（三）模型检验

1、经济意义检验

上述模型表明，在研究时期内天津市新建商品住房需求受到城镇化率、住宅开发投资额和商品住房销售价格影响。其中，住房销售面积与城镇化率、住宅开发投资额正相关，住房销售面积与销售价格负相关，符合微观经济学意义。

2、统计意义检验

利用Eviews软件得出模型的统计量估计结果，其中：调整R2为0.962911，表明模型对数据样本的拟合优度较高；F统计量的P值为0.000，远小于0.05，常数项、PUP、IC、PIC的t统计量的P值均小于0.05，表明模型从整体到单个自变量都对因变量的解释性很好。

3、计量经济学检验

（1）正态性检验、自相关检验、异方差检验

利用Eviews软件分别对模型做正态性检验、自相关检验和异方差检验：

Jarque-Bera的P值为0.805736，远大于0.05，结合Skewness和Kutosis值，表明随机误差项正态假设成立；

Breusch-Godfrey序列相关一阶检验和二阶检验的Obs*R-squared的伴随概率分别0.6964和0.4725，均大于0.05，表明模型误差项不存在自相关。

有交叉项的White检验Obs*R-squared的伴随概率为0.3961，大于0.05，表明随机误差项不存在异方差。

（2）多重共线性检验

逐步回归方法的特性决定了它是一种常用的消除多重共线性、选取“最优”回归方程的方法。

4、检验结论

上述三方面检验均通过表明本文选定双对数模型拟合效果较好，可以用来模拟天津市商品住房销售面积的变动趋势和变动影响因素分析。

（四）商品住房销售面积预测

2017年天津市城镇化率为82.93%，按照“十三五期间，常住人口城镇化率提高1.4个百分点，到2020年天津市常住人口城镇化率达到84%”目标预估，2018年天津市城镇化率比2017年提高0.43个百分点。

2018年1-6月份天津市房地产开发投资额同比增长9.1%，以此作为2018年全年住宅投资额同比增加幅度，即2018年住宅投资额比2017年提高9.1个百分点。

按照近三年价格（对数）变动幅度预估2018年天津市商品住房销售价格同比增长9.6个百分点。

因此2018年天津市商品住房销售面积比2017年增加

8.06*0.43+0.58*9.1-1.21*9.6=-2.9

个百分点，即下降2.9个百分点。

二、房屋月度成交量预测及预警区间确定

（一）月度标准成交比例

选取天津市2003年1月2018年7月商品住房销售面积，模拟热力图排列顺序，即行标签为各年，列标签为各月，简称房屋成交热力表。

1、剔除异常值

计算每列数据（1月-12月共12列数据）的上四分位数[Q1]和下四分位数[Q3]，分别以[Q1+1.5*Q3]和[Q1-1.5*Q3]为上下界剔除异常值。

之所以采用箱形图法判定异常值而非其他方法，是因为箱线图不需要事先假定数据服从特定的分布形式，没有对数据作任何限制性要求，它只是真实直观地表现数据形状的本来面貌；另一方面，箱形图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的耐抗性，不容易被异常值扰动，所以箱形图识别异常值的结果比较客观。

2、标准年度销售面积

计算剔除异常值后每列数据的中位数，即形成1-12月份的标准销售面积，加总后得到标准年度销售面积。注意这里的标准年度销售面积并不代表天津市的年度销售面积标准是多少。

3、月度标准成交比例

（二）确定预警区间

1、月度正常上下变动幅度

对剔除异常值后的房屋成交热力表的每列数据再次计算上四分位数[Q1]和下四分位数[Q3]，加总分别得到上四分位标准年度销售面积和下四分位标准年度销售面积。

其中，黑色加粗的为修正后的状态。可以看出天津市房地产市场历经了几个重要阶段：

1、2007年8月9日法国最大银行巴黎银行宣布卷入美国次级债开始，这次金融危机迅速席卷全球，我国房地产市场受到影响，2008年全年天津市房地产市场均处于偏冷状态。

2、为应对全球金融危机，我国政府于2008年11月推出了进一步扩大内需、促进经济平稳较快增长的十项措施，给房地产市场注入了活力，2009年2月天津市房地产市场由偏冷转为正常，之后迅速进入偏热状态。

3、为遏制部分城市房价过快上涨，2011年1月26日国八条出台，同年2月21日津十条落地，限购政策开始实施，2011年3月份天津市房地产市场由过热转为正常。央行三次加息后，2011年11月份天津市房地产市场进入偏冷状态。

4、2014年2月26日国五条出台，同年3月31日天津市国五条细则颁布，3月份天津市房地产市场进入偏冷状态。

5、2015年12月中央經济工作会议明确提出“化解房地产库存”，2016年2月份天津市房地产市场进入偏热状态。这次的房地产火爆状态直到2017年330新政才扭转市场状态为正常，加之冬季停工期和三价联控政策实施，2017年12月份天津市房地产市场进入偏冷状态。