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“另類數據”洞察房地產市場先機
禧泰公司動態
來源: 禧泰公司
2018-09-30 11:09:15

2012年《大數據時代》出版后,伴隨著數據科學、人工智能等技術的飛速發展,數據驅動、智能決策理念逐漸成為社會各界共識,政府部門以及各行業機構都開始越來越重視數據資源,希望通過挖掘數據背后的有效信息、知識,讓管理和決策更加高效和精確。

在此背景下, “Alternative Data”(“另類數據”)的概念應運而生,并帶動相關產業的迅猛發展,從這一概念流行至今的短短幾年時間里,國外已涌現包括Eagle Alpha、Quandl等數百家相關的公司,而在國內也開始出現應用此概念的智能投研公司。去年以來,J.P.摩根、花旗銀行等國際頂級機構先后出具專題研究報告,重點關注“另類數據”及相關公司的發展,或標志著這一概念即將迎來產業爆發期,并促進大數據行業進一步向前發展。

一、“另類數據”的概念

“另類數據”的概念源自國外金融投資領域。所謂“另類數據”,即在金融投資中,那些可能影響投資決策但又不屬于公司統計數據和財報這類傳統數據的新型數據。大數據時代,借助互聯網、物聯網等技術,使得眾多社交媒體數據、消費者行為數據、衛星圖片數據等非傳統數據變成可得和可分析,而通過對這些數據的分析和研究,能夠獲得傳統信息之外的投資參考(例如基于社交媒體數據的輿情分析),這些數據就是“另類數據”。

“另類數據”的重大價值在于,當傳統數據已變得越來越公開、易得,那么大多數人就都可以獲得基于傳統數據得出的信息,但對于前瞻性決策或者投資而言,大多數人都可得的信息,就不再是一個可以獲得額外收益或機會的信息,其價值也就大大下降。所以對這些決策者和投資者來說,想要發現別人暫時還得不到的新信息,獲取高于一般市場水平的額外收益或機會,借助“另類數據”就成為一種可行的方式。

“另類數據”的特點是它與決策相關,但又不直接相關,需要分析才能挖掘背后的信息。它相對于傳統數據可能是外圍的,但正因為是外圍的,所以也就可能更先一步感受到事物的變化趨勢。我們把用數據認知事物的過程簡化為圖1所示,傳統數據和“另類數據”都能夠感知事物的本質關系和變化趨勢,但傳統數據可能離事物的本質關系更近,而“另類數據”則可能離事物的變化趨勢更近。

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圖1 用數據認知事物關系


“另類數據”的應用邏輯十分簡單,即率先看到別人看不到的東西,以洞察市場先機。但以前因為受限于相關大數據收集和整理技術的發展水平和被重視程度不足,“另類數據”的可得性較差,因而其價值也難以體現。而現在隨著大數據和人工智能時代的來臨,相關技術的發展和被重視程度都大大提升,“另類數據”的價值也就變得越來越大。

二、房地產的“另類數據”——禧泰數據

禧泰數據采用了“以存量房掛牌為主、兼顧新房和成交的數據體系”,具有明顯的“另類數據”特征,與傳統的房地產數據不同,在一定程度上能夠更全面、更客觀、更靈敏地研究房地產運行規律、分析房地產趨勢。

禧泰數據自2005年開始,通過實時收集過萬個網絡數據源、數萬家機構用戶發布以及億級用戶交互產生的業務數據,并進行自動化整理挖掘,再通過全方位應用展示并獲得用戶反饋,建成了覆蓋全國所有338個地級以上城市的房地產數據庫,實現了數據內容和質量的自我進化,是目前國內最早連續、完整記錄中國所有城市變遷和房產租售交易詳細過程的數據庫。

禧泰數據內容覆蓋全國城鄉區域、覆蓋存量與增量、覆蓋買賣與租賃、覆蓋住宅與非住宅等完整的房地產信息,并包括城市公共配套、道路、公共交通等數據,十幾年來禧泰數據積累了全國58.6萬個住宅小區、3.35萬辦公樓、18.8億次租售交易數據。

禧泰數據的另類數據主要特征如下:

(一)   存量房掛牌價格敏銳反映市場變化趨勢

新樓盤相對存量房的交易更加集中,在城市發展過程中,隨著新樓盤在城市的空間分布從中心城區向郊區轉移,新樓盤數據對城市房產交易的代表性不足逐步顯現。另外,新盤容易被集中營銷,因營銷投入和上市時點的差異導致價格并非完全市場化,而存量房完全分散的交易特性則避免了這個問題。因此存量房交易數據的代表性越來越好,在城市房產交易數據中的地位也越來越重要。

目前我國的房產租售交易過程需要經過報價掛牌、博弈成交、申報登記等幾個環節,報價經過供需雙方的討價還價最終實現成交,成交數據本身缺失了前面的房產交易過程,在時間上滯后于掛牌數據。同時禧泰經過十幾年的調查、比較發現:全國房地產交易主要區域的存量房出售成交價格低于報價平均在2.5%以內,出租的成交價格低于報價平均在1.7%以內。出租數據比出售數據的下偏差低的主要原因在于,出租往往是重復交易,而出售是一次性交易,出租方對市場價格的把握更加有經驗。同時,掛牌數據相比成交數據更容易獲取,因為掛牌是面向全部潛在買家,需要讓更多人了解,所以供給方愿意公開報價,而最終的成交數據往往只有供需雙方和房產中介了解,全面獲取成交數據非常困難,因此數據的全面性也使得掛牌統計比成交統計更具有市場代表性。至于登記申報數據,則由于稅收政策的原因,與交易事實相距甚遠,而且因為交易方出租申報登記意愿很低造成數據貧乏,其代表性也無法與掛牌數據相比。

但是掛牌數據中存在大量的重復和異常,是數據使用的巨大障礙。禧泰致力于提高對掛牌數據的去偽存真能力,經過十幾年的持續經驗累積和市場驗證,禧泰數據不僅能夠用來揭示數據背后的房地產市場規律,而且相比傳統數據有更好的前瞻性,在一定程度上可以更敏銳、更及時地反映房地產市場未來發展的趨勢(圖2)。


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圖2 國家統計局價格指數對比禧泰數據價格行情


(二)   需求關注數據比傳統需求調查快捷

傳統的需求分析往往以需求調查問卷為基礎,需求分析的客觀性與調查對象數量、調查對象是否是真實需求者有關,而調查對象數量的增加又會帶來調查成本提升和時間周期延長。

禧泰數據擁有實時獲取需求關注數據的能力,通過互聯網平臺全面展示市場供給并且嚴格抑制宣傳廣告,實時記錄需求者關注的產品、關注的租售方式、關注的區域、關注的戶型面積、關注的價位等真實選房者的需求行為,不僅可以實時分析一個城市、一個區域的需求關注熱點,還可以實時分析一個地塊項目、一個樓盤小區的需求偏好,為房地產的投資決策、產品設計等提供數據依據。

(三)   海量掛牌數據有利于房地產細分研究

禧泰數據采用以存量房掛牌為主的數據體系,能夠較為容易地獲取更全面、實時的房產交易數據,相比掛牌數據而言,成交數據僅僅是全部掛牌數據的一小部分—目前全國各城市存量房出售成交僅占掛牌的15-30%,掛牌數據覆蓋更廣、更具有代表性。利用掛牌數據能夠便捷地統計分析全國、省份、城市、區市縣、鎮以及每個樓盤小區的租售關系、價量關系、供求關系,同時可以進一步獲得每個數據的細分結構,通過不斷深入分析,直至找到數據背后的真實原因。

在當前房地產市場新常態下,政府政策的宏觀調控、房地產企業的轉型發展、投資機構的資產管理和市場分析等業務場景均需依賴大量的房地產數據和成熟的數據分析應用體系來支撐。禧泰數據體系作為房地產市場的“另類數據”,不但可用于房地產領域的研究與分析,還能夠為宏觀經濟分析、商業管理、資產投資乃至政策制定等一系列重要決策提供參考。

三、禧泰數據的應用示例

禧泰數據經過十幾年的發展,已經在學術研究、咨詢服務、媒體與信息平臺、政府管理、銀行金融、房地產估價、房產中介、房地產投資開發、資產經營管理、零售與服務業等多個領域得到應用。下面以禧泰數據的應用平臺“中國房價行情”功能說明另類數據在房地產投資開發領域如何洞察先機。

(一)   全國房地產市場分析

中國房價行情平臺通過網站和 APP 實時發布全國所有城市、區市縣、鎮的房價走勢分析數據。

觀察8月份全國各城市二手房房價漲跌情況的地理分布(圖3),其中氣泡的大小表示房價的高低,顏色的深淺表示月環比漲跌的情況:


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圖3  全國房價數據地理分布


8月份全國房價上漲城市(環比上漲幅度超過1%)與下跌城市(環比下跌幅度超過1%)基本平衡,但可以發現,除海南省的大部分沿海經濟發達地區城市,其房價基本處于維持現狀或下跌狀態,而上漲城市則大多分布于內陸地區,由此可推知近期的全國房價地理分布上的變化趨勢,并可以看到有一定區域性的同漲同跌的現象。

繼續觀察不同分級的城市近三個月房價環比增長率的變化(圖4),可以更加具體、詳細地看到不同分級城市的房價變化趨勢。相比全國其他城市,最近三個月中,一二線城市房價的環比均成下跌趨勢,一線城市的這種趨勢尤為明顯,而其他三四線城市整體來看仍有上漲趨勢??芍詵考郾浠芷謚?,一二線城市的房價變動更加靈敏,其房價變化領先于其他城市。


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圖4 近三個月各級城市房價環比增長率

(二)   城市房地產市場形勢研判

從青島房價走勢分析的近10年(住房)數據(圖5)可以看到:


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圖5(其中價值=該月平均租金(元/月/m2)×12個月×30年)


1、 青島房價近兩年增長了一倍,在2009年-2011年期間也出現過50%的上漲,其他年份房價基本平穩。最近6個月房價基本已經停止上漲。

2、 在過去的10年間,房價快速上漲時期需求關注的價位與市場供給的價位相互博弈但基本對等,呈現供需兩旺景象。房價平穩期需求關注價位低于供給平均價位15%左右。

3、 近10年來房屋使用價值(價值=平均租金x12月x30年)平穩增長,但與房價的分化越來越大。早在2010年前30年租金總額與房價相當,隨后開始分化,尤其是最近兩年房價高速上漲,但是租金仍然平穩,房價已超過價值的1倍。租金與城市的消費能力相關,房價與價值的分化加速說明最近兩年青島住房投機行為大幅增加,整個城市的高房價難以持續。


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圖6


從青島住房的價格結構(圖6)看到青島全市價格差距較大,主要價格區間在5千-5萬元/平方米之間,市場的主要關注是單價2萬元以內的低價位。單價5萬以上的房產也呈現規模,并且需求關注度較高。

(三)   區域房地產項目投資決策

以青島麥島居住區E地塊為例,利用禧泰數據快速進行房地產項目調研。

首先在地圖上選擇房地產項目位置(圖7),然后系統實時分析地塊周邊存量房價格情況、產品特點、存量樓盤及新樓盤對比、以及周邊城市配套詳細說明。


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圖7


1、 價格情況

觀察房價走勢(圖8),該地塊附近住房價格持續上漲,卻沒有出現像青島近兩年上漲一倍的情況,說明市場對該地塊附近的價格一致認可度較高。另外需求關注也表現出與供給價格一致,沒有供求關系脫節現象。


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圖8


繼續觀察房價結構(圖9),可以看出單價5、6萬元以下供給的關注度較高,同時單價9、10萬以上供給的關注度也較高。


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圖9

2、 產品情況

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圖10


進一步分析該地塊附近各戶型平均單價趨勢(圖10),看出該地塊附近3室及以下的戶型與4室及以上的戶型出現了明顯的價格分化,中小戶型的產品價格偏低,大戶型產品價格偏高并且增幅更快。

3、 樓盤對比

該地塊附近新建樓盤的價位遠高于早期建設的小區,由于該區域的平均價格較高,低價位的老舊小區普通居民買不起、而有能力購買的卻看不上,而高價位的新建小區即使價位很高、也被有消費能力的人群認可。(表1)


名稱

方位距離

用途

建筑類型

建筑年代

價格(元/㎡)

東方之珠花園 

東657米

商鋪|住宅

別墅|多層

1998

97424

海信·天悅

東249米

住宅|商鋪

多層|聯體別墅|高層

2013

96945

保利·漫月山 

西北283米

辦公|商鋪|住宅

高層

2016

70906

海信天璽

西南506米

住宅

高層

2012

68756

麥島金岸

西南1160米

住宅

高層|聯體別墅|多層

2009

66476

海信君逸

西南317米

住宅

高層

2019

64585

青啤頤山源墅 

北661米

住宅

別墅|多層

2014

62765

世茂拾貳府

西北478米

普通公寓|住宅

多層|高層

2015

60529

海信·君匯

南278米

辦公|住宅

多層|小高層|別墅|聯體別墅

2015

57629

御景峰 

北933米

住宅

多層|小高層|高層

2009

55312

雙龍園 

東北975米

商住|商鋪|住宅

別墅

2001

50787

金光綠蔭新邨 

東北523米

商住|住宅

聯體別墅

2000

50663

碧佛利山莊

東北1106米

住宅

多層(7)

2004

48247

紳園

東北1012米

住宅

多層|別墅

2002

48160

名仕花園

東783米

住宅

多層|別墅

2001

47503

東都花苑

西南1004米

住宅

多層

2003

47503

金帝山莊

北445米

商鋪|住宅

多層

2001

47042

天林山莊

東544米

商鋪|住宅

多層

2000

46902

龍澤山莊

北957米

住宅

小高層(8)

2009

46326

凱旋山莊

東北828米

商鋪|住宅

多層

2001

45633

亞麥花園

東北737米

商鋪|住宅

多層

2000

43697

嘉泰小區

東北427米

住宅

多層

2002

42127

亞麥山城一期賢庭

西北696米

住宅

高層

2006

40831

淘金花園

東北941米

住宅|普通公寓|商鋪

多層|聯體別墅

1999

39005

龍翔苑 

東北620米

商鋪|住宅

多層

2001

38453

亞麥山城二期 

西北744米

住宅

小高層|高層

2005

37114

亞麥山城

西北689米

住宅

小高層|高層

2011

36832


表1

4、 附近環境

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圖11


該地塊近海,區域環境優良,隨著城市公共配套的進一步完善,該區域將成為高檔住宅集中區。(圖11)

5、 分析結論

可以推斷該地塊附近的大戶型產品享有更高的品質溢價,屬于可集聚高凈值人群的“富人區”。目前該區域的大戶型產品面積較大,4室及以上產品的面積均在300平方米以上,如果設計4室及以上戶型且適當降低戶型面積的產品,可以獲得更高市場認可。(圖12)


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圖12


禧泰數據的應用還遠不止于此,它包含城市基礎數據、房產交易數據、市場主體數據,能夠基于不同應用場景滿足不同的用戶需求。隨著“另類數據”概念的普及和相關分析技術的發展,禧泰數據的應用前景將會越來越大。

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