2008年奥运后北京房地产价格变动走势预测.pdf

2 0 0 8 年奥运后北京房地产价格变动走势预测张琦裘越芳(北京师范大学经济与资源管理研究院，北京1 0 0 8 7 5)擒要在奥运等契机的推动下，北京房地产价格自2 0 0 1 年尤其是2 0 0 3 年以来一直处于上升的趋势。未来北京房地产的价格变动到底会怎样走?奥运之后又将是什么形势?本文在对北京房地产的价格变动现状、价格分布特征、奥运的影响等分析基础上，对2 0 0 8 年是否会成为北京房地产价格的拐点以及2 Q 0 8年后北京房地产价格变动趋势进行预测。关键词】房地产价格；臭运效应；走势预测 中图分类号】F 2 9 3 3 文献标识码】A 文章编号 1 0 0 2 3 0 5 4(2 0 0 8)0 4-O 0 0 4 0 6一、北京房地产价格的现状分析(一)北京房地产价格的变动轨迹北京房地产价格自2 0 世纪9 0 年代以来一直呈现出波动趋升之态势，而从阶段性来看，1 9 8 9年到1 9 9 2 年为第一阶段，房价处于较低的稳定萎态势；1 9 9 3 年到1 9 9 9 年是北京房价波动上升阶段；1 9 9 9 年到2 0 0 3 年是房价稳定阶段；2 0 0 3 年后，北京房价进入快速增长阶段，价格上升的势头渐猛，房地产价格近乎以指数式增长速度在迅速攀升，如图l 所示。擎妒p S 誉$年份圈11 9 8 9 2 0 0 6 年北京市商品房价格变动轨迹图I 单位：元，平方米房地产的价格指数变动与商品房价格变动是一致的，北京房价变动的这种轨迹也可以从房价指数变动反映出来，在这里我们以房价增长率来表示，参见图2。从图2 可以明显看出，北京房价增速在1 9 9 8年到2 0 0 3 年之间还在1 0 0 附近微小波动，但 收稿日期】2 0 0 8 0 4-2 2 作者衙介】张琦(1 9 6 3 一)，男，陕西眉县人，北京师范大学经济与资源管理研究院副院长、教授、博士生导师；裘越芳(1 9 8 3 一)，女，浙江绍兴人。北京师范大学经济与资源管理研究院2 0 0 6 级硕士研究生一4 一 万方数据2 0 0 8 年奥运后北京房地产价格变动走势预测簧一霉建皋圈21 9 9 8 2 0 0 6 年北京市房屋销售价格指数变动轨迹图2 0 0 3 年之后，房价增速则以3 个百分点的速度，逐年迅速增高。(二)北京房地产价格的分布特征一般来说，房价与房子空间分布即所处区位和交通地理位置、价格定位、周边的环境和配套设施情况等密切相关。而了解和分析北京房价空间变化趋势是进行未来房价预测的基础。通过数据分析我们可以发现，北京房地产价格在区域布局上的特点主要是：第一，房地产价格呈现出由中心向边缘递减的趋势，且南北向的递减幅度大于东西向的变化幅度。从图3 可以看出，按区划分的房价统计数据表明，北京房价呈现阶梯状分布，且城市中心5个城区房价在2 0 0 4 年都是涨。第二，北京北部价格明显高于南部价格，如西北部和正北部的两个方向均为价格较高的地2 0 0 00 0 0 08 0 0 06 0 0 04 0 0 02 0 0 00守毋毋萝梦妒穸审梦图3 北京各区商品房预售登记价格(单位：元)区嘣)。住宅价格增高与交通通道方向具有一定的一致性，如向东延伸的京通快速路、机场高速路均是价格高的地区，见图4。北京房价的全局空间相关性和局域空间相关性都非常显著，这是研究北京房地产价格必须考虑的一个重要因素。第三，不同价位的房价增幅有所不同。尽管北京房价上涨是一种整体性和普遍性的上涨，但是，在不同价位层次上的房价上涨幅度和速度是田4 北京市蕾通住宅价格空间分布特征一5 一 万方数据北京社会科学2 0 0 8 年第4 期有差异的，这反映出北京房价变动的结构性差异特点。一般来讲，低价位的房子涨幅越来越小，而高价位的房子涨幅越来越大，具体数据见表1。表1 北京市2 0 0 6 年不同价位房价分析均价区间2 0 0 5 年销售2 0 0 6 年销售房价面积累计面积累计(元)涨跌率(万平方米)(万平方米)0 5 0()o3 2 64 3 50 8 5 0 0 0 8 0 0 01 1 4 98 0 01 0 4 8 0【)o 1 2 0()04 6 76 2 22 2 1 2 0 0 0 一1 5 0 0 01 1 42 2 05 9 1 5 0 0 0 一2 0 0 0 01 1 81 5 81 3 1 2 0 0 0 0 以上4 25 22 6 4 累计2 2 1 6 8 22 2 8 7 8 41 6 7 资料来源：国际金融，2 0 0 7 年第5 期，第6 9 页。从表l 可以明显看出，涨幅最高的是2 0 0 0 0元以上价位，房价涨幅为2 6 4，其次是1 5 0 0 0。2 0 0 0 0 元之间的价位，涨幅为1 3 1，而0 5 0 0 0 元的房价还呈现负增长，这也从另一个侧面反映了北京房价及其消费的主要集聚区域。从上面也可以看出。5 0 0 0 8 0 0 0 元是北京房价销售面积最大的。这一特点与北京市近两年进行宏观调控。大幅增加了低档房的供应量，以及北京是一个国际化的大都市，有许多外地人和外国人购买高档房等因素有关。低档房供应量增加会导致低价位房子涨幅变小，而外来购买的增加，会形成高档房的需求空间，导致高价房涨幅增大。以上分析可知。北京的房地产涉及的房屋种类、房屋品质、地理位置等差异十分明显，而它们的价格走势也有明显不同，甚至有的在价格走向上呈现逆反性特点。如果要对北京地区的房价有一个比较透彻的分析，需要搜集各区段的数据进行分类预测。二、奥运对北京房地产价格的影响分析奥运是中国社会经济发展中的一件大事，更是北京各项工作中最重要的一件大事。奥运自身的世界性影响，必然会对中国、对北京的社会经济发展带来巨大变化。(一)历届举办城市在奥运会后的发展状况很多举办成功的奥运会为举办城市带来了可观的经济收益，但会后的房地产市场却有着截然不同的命运。希腊的奥运会就没有对城市的发展产生实质性的带动。德国蒙特利尔奥运会后，直到现在周边的房子还仍然卖不出去。巴塞罗那的房价在1 9 8 6 1 9 9 3 年间上涨了2 5 0 3 0 0，但是从1 9 9 3 年开始，房价大幅下降，最大年度房价跌幅达到5 0，直到1 9 9 9 年才逐渐出现好转。汉城1 9 8 8 年奥运会后，不但没有出现房价的低谷裹2 奥运会对历届举办城市经济发展的影响以及赛后房价变化(1 9 8 8 2 0 0 4)城市经济发展长期影响后1 年后2 年后4 年1 9 8 8 年直到1 9 9 7 年城市经济保持城市国际形象转变为开放城涨涨涨汉城(今首尔)高速增长市，韩国经济顺势高速发展1 9 9 2 年奥运后经济大幅下滑，1 9 9 5大规模设施建设改变城市面涨跌跌巴塞罗那年后才逐渐好转貌，旅游业得到长足发展1 9 9 6 年经济增速平稳没有大幅经济持续稳定增长，居民消涨涨涨亚特兰大度波动费大幅增加2 0 0 0 年赛后经济下滑，两年后开促进了澳大利亚旅游业和服跌涨涨悉尼始大幅回升务业的长期发展2 0 0 4 年赛后经济发展有所放缓。奥运遗产丰富，繁荣的旅游跌涨涨雅典但没有出现负增长业吸引私人投资责料来源：中固企业家)。据公开资料整理。6 万方数据2 0 0 8 年奥运后北京房地产价格变动走势预测效应，房地产市场反而迅速升温，热潮持续到1 9 9 5 年。1 9 9 3 年悉尼申办2 0 0 0 年奥运会成功以后，引发每年房价1 0 以上的递增，在随后七八年的时间里，城市房价翻了一番。从表2 中我们可以看到，奥运对举办城市房价的长期影响是趋于上涨，但是，就举办后1 年来说，结果不尽相同，最近的2 0 0 0 年和2 0 0 4 年奥运会后1 年时间里房价就是下跌的，只是从第2 年后，房价又重新开始上涨。(二J2 0 0 1 年北京申奥成功后北京房地产价格变动情况举办奥运会无疑会对北京的城市结构、物业布局和房地产市场格局带来积极的影响，房价也会有所波动。2 0 0 1 年北京申奥成功，当年房价就上涨了4 0，2 0 0 1 年至今复合增长率超过5 0。2 0 0 3 年之后中国房地产市场进入了一个普涨行情。2 0 0 6 年，北京房价创下连续七个月两位数增长的纪录，位居各大城市房价增长最前列。2 0 0 6 年1 2 月，北京市新开盘项目整体开盘均价为1 0 3 6 9 元，平方米，与1 1 月相比上涨了2 3 6。除新房市场外，北京市二手房房价同样涨势凶猛。据统计，2 0 0 6 年北京市二手房价格达到了7 1 5 5 元，平方米，价格同比涨幅达到了1 8 6，相比2 0 0 5 年的1 1 6 还要高出7 个百分点。北京房价的不断上扬并不仅仅因为奥运使然，但是，如果房价不断上涨真的累积了泡沫，奥运会的结束无疑是泡沫破裂的一个天然由头。三、2 0 0 8 年北京房地产价格发展趋势分析关于2 0 0 8 年后北京房价的走势，专家们纷纷做出不同的预测和判断，分歧较大，但主要的研究结论可归结为两种，一种是房价继续上涨，一种是房价将会出现历史性的拐点。(一)2 0 0 8 年北京房价继续上涨的理由归纳第一，2 0 0 8 年奥运会之后，北京的市政设施全面改善，整体城市设施、交通和环境将明显改善。第二，北京的房地产价格上涨当中确实有奥运的因素，但不是主要的因素。第三，真正拉动北京房价上升的因素还是需求，在庞大的需求之下，现有供不应求的局面将得以维持。房地产市场在未来数年内也不大可能会出现暴跌现象。北京作为首都的区位优势、外地人的不断涌入、中国人对于拥有“自己的房子”近乎天性的追求、房子本身具有的“商品”和“投资产品”的双重属性、土地资源的稀缺性和不可复制性等，都让“需求”的力量在房地产市场上被一再放大，没有人确切知道究竟北京的房地产市场有多大的“需求”，大家看到的，是一个买方永远处于弱势的房地产市场。第四，虽然高调宣称奥运之后房价还会继续上涨，但也有很多开发商已经承认，房价不会再有以前那种较高的增长速度。第五，奥运会将加剧国内资源向北京的进一步集中，也会进一步吸引投资者和资金向北京集中，这些因素会支撑北京的房价水平。第六，最近的行业调控降低了未来政策变动的可能性，中国房地产政策的不确定性因素消退。第七，北京经济的发展支撑房地产的发展。北京G D P 与房地产投资之间的相关系数为0 9 5 3，其显著性水平为0 0 1，表明G D P 与房地产投资之间是高度相关的，G D P 深刻影响着北京房地产市场的发展。第八，北京与巴黎、纽约、东京等国际化大都市相比。房价不是高了，而是太低了。建议房价要与国际接轨。尽管北京市民的收入还远没有与国际接轨，买房的绝大多数人也还是普通百姓。第九，股市迅速上涨带来的风险，给房地产市场带来不稳定因素，而现在，资金转向股市，之后回流房地产市场，将会拉动房价的上升。I 二)2 0 0 8 年北京房价开始下跌的理由归纳第一，房地产行业的利润相当高，从其成本看，完全有下降的空间和可能。从成本角度来看，即便参照2 0 0 6 年的销售均价8 7 9 2 元，北京房地产行业的项目回报率依旧高达6 3(8 7 9 25 3 9 0)5 3 9 0)。第二，随着供给的不断释放、高房价的继续，需求将会受到越来越明显的抑制。第三，“所谓供不应求。不过是一种假象”。全国销售面积平均增长率在2 0 0 7 年持续下降，目前已降至8 年来的最低点；而销售额增幅也在2 0 0 7 年前9 个月大幅回落1 5 8。截至2 0 0 7 年4 月，北京市待售房面积达到1 8 3 0 万平方米，占全部可售房面积的6 0，也即在楼市供不应一7 一 万方数据北京社会科学2 0 0 8 年第4 期求的火爆面纱下，北京有“占待销售房总面积六成的住宅尚未售出”。第四，从房地产价格变化周期来看。2 0 0 7 年和2 0 0 8 年，房地产价格进入转向时期。从2 0 0 3 年到2 0 0 7 年和2 0 0 8 年正好是一个增长周期的完成，是下一个变化周期的开始。第五，房地产投资的减速已经非常明显，谨慎心态正在悄然弥漫。北京市统计局数据显示，截至到2 0 0 6 年1 2 月，北京房地产投资额累计达1 7 1 9 9 亿元，同比增长1 2 8。增幅比年初的2 8 3 有大幅下降。其中住宅投资增幅回落显著。截至到2 0 0 6 年1 1 月底，北京共完成住宅投资额6 9 2 1 亿元，增幅从年初的8 6 下降到1 5 9。第六，与奥运概念有关的地产项目必然会在奥运会后受到影响。第七，奥运经济的“低谷效应”。为提升基础设施水平。2 0 0 2 年至2 0 0 8年，北京市用于奥运会相关的投资总规模将达2 8 0 0 亿元，其中。直接用于奥运场馆和相关设施的新增固定资产投资约1 3 4 9 亿元。随着奥运会的结束，这方面的投资需求会出现大幅度下降。如果不未雨绸缪，就有可能造成经济增长放慢，甚至停滞，不利于城市经济平稳发展。第八，人世对北京房地产市场的影响则体现在制度性、全局性和长期性上，是深层次的。北京等大中城市无疑是国外资本与国外企业进入我国房地产市场的首选目标，同时国内其它省市知名房地产企业正在全面介入北京市场，而激烈的市场竞争和先进技术的引进将是降低房地产开发成本，拉动房地产价格下行的一个关键力量。一8-四、2 0 0 8 年后北京房地产价格的趋势预测(一)预测方法选择关于预测的数学方法有多种，但基本上分两大类：定性和定量。定量预测方法分为时间序列分析和因果关系研究两大类。经济时间序列是有趋势的，有些表现为线性趋势，有些表现为非线性趋势。对非线性的时间序列数据作预测时，我们必须采用一种能很好拟合非线性趋势的模型。灰色一马尔柯夫预测模型。通过灰色生成序列算子的作用弱化随机性，挖掘潜在的规律，经过差分方程与微分方程之间的互换实现了利用离散的数据序列建立连续的动态微分方程，进而拟合离散数据序列的趋势。马尔柯夫预测分析法的研究对象是一个随机变化的动态系统，根据房地产价格变动过程的特点，可以考虑用马尔柯夫过程来描述和近似。选择的原因。选择灰色一马尔柯夫预测模型的原因还在于：全国数据、年度数据相对比较稳定，但我们要分析的是一个地方的房地产价格数据，数据波动大；而且，因为能获取的统一口径的数据年限短，需要使用季度或月度数据，这些短期的数据带有季度影响因素。更容易造成模型失效。而灰色一马尔柯夫预测模型中的灰色模型对数据量的要求较低，对固定趋势数据有很好的拟合性，并且比较稳定；同时马尔柯夫过程又能对数据的波动性有很好的反映。圈5 灰色预测结累圈 万方数据2 0 0 8 年奥运后北京房地产价格变动走势预测(二)模型建立说明综合各种因素，我们选择灰色一马尔柯夫预测模型，使用的数据主要是1 9 8 9 2 0 0 6 年各月的北京房地产价格指数。1 建立灰色G(1，1)模型。通过累加技术，使数据形成指数规律，从而建立一阶微分方程，求解微分方程，再累减还原，得出灰色预测值，求得拟合曲线以后，对于对象的将来发展进行预测。灰色预测值序列反映了原始数据列变化的总趋势。该部分模型不需要大量样本。也不需要考虑序列的分布规律，能很好地对非线性系统进行预测，并得到拟合的曲线。根据该模型得到的预测值序列作出的拟合曲线可以较好地反映原始数据(商品房价格)的发展趋势。2 马尔柯夫过程。根据灰色预测结果对数值进行状态划分。对落入状态区域的值点数计算转移概率，来确定预测值可能的变动区间。用M a t l a b 编程实现模型的运行：分别对同一数据的注释：两组不同时间段的数据进行灰色预测。对1 9 8 92 0 0 6 年的1 8 年数据进行灰色预测，反映数据的长期趋势；对2 0 0 0。2 0 0 6 年的7 年数据进行灰色预测，反映数据的短期趋势。图5(见上页)是长期预测和短期预测的结合图，近7 年的主要趋势的增长速度远比长期增长速度快，其原因是丰富的，说明2 0 0 6 年正受到一个房价上升的强大冲击，使得近几年的房价整体偏离长期增长水平。从以上分析可以得出，2 0 0 8 年后的北京房地产价格可能还会呈现继续上升之势，但增长速度会有所下降，房价趋于平稳。再者，国家一直在对房地产进行调控。因而房价也将得到有效控制，会上升但不会暴涨。另外我们应该明白房地产预测值是对未来价格变动的预测，但价格会受各种不确定因素的影响，价格变动是市场经济的综合反映，北京房地产价格必须有城市经济持续发展和强大的有效需求来支撑，如果只从奥运一个事件来炒作房价地价，则是近期行为。1 孟斌等空间分析方法在房地产市场研究中的应用以北京市为例 J 地理研究。2 0 0 5(1 1)T h eT r e n dF o r e c a s to fB e i j i n gR e a lE s t a t eP r i c e sA f t e r2 0 0 8O l y m p i c sZ H A N GQ iQ i UY u e-f a n g(I n s t i t u t eo fE c o n o m ya n dR e s o u r c e sM a n a g e m e n t-B e i j i n gN o r m a lU n i v e r s i t y，B e i j i n g1 0 0 8 7 5，C h i n a)A b s t r a c t：S p u r r e do nb yt h eO l y m p i c sa n do t h e ro p p o r t u n i t i e s，B e i j i n gr e a le s t a t ep r i c e sh a v eb e e ni na nu p w a r dc y c l es i n c e2 0 0 1，e s p e c i a l l y2 0 0 3，a n dh a v eb e e nl a u n c h e do n ea f t e ra n o t h e r H o ww i l lB e i j i n gr e a le s t a t ep r i c e sc h a n g ei nt h ef u t u r e?W h a tw o u l dt h es i t u a t i o nb el i k ea f t e rt h eO l y m p i c s?T h i sp a p e rs t u d i e so nt h ec h a n g e so ft h ep r i c e s，a n a l y z e st h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h ep r i c e sd i s t r i b u t i o na n dt h ee f f e c t so ft h eO l y m p i c s，d i s c u s s e si ft h ey e a r2 0 0 8w o u l db e c o m ea ni n f l e x i o np o i n to fB e i j i n gr e a le s t a t ep r i c e s，a n df o r e c a s t st h et r e n do fB e i j i n gr e a le s t a t ep r i c e sa f t e r2 0 0 8O l y m p i c s K e y w o r d s：弛a le s t a t ep r i c e s；O l y m p i c sE f f e c t：t r e n df o r e c a s t(责任编辑：李婉莉)一9 一 万方数据2008年奥运后北京房地产价格变动走势预测2008年奥运后北京房地产价格变动走势预测作者：张琦，裘越芳，ZHANG Qi，QIU Yue-fang作者单位：北京师范大学,经济与资源管理研究院,北京,100875刊名：北京社会科学英文刊名：SOCIAL SCIENCE OF BEIJING年，卷(期)：2008(4)参考文献(1条)参考文献(1条)1.孟斌 空间分析方法在房地产市场研究中的应用-以北京市为例期刊论文-地理研究 2005(11)本文链接：http:/