京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据!让库存、房价告诉你,今年该不该买房!
一、房地产仍是经济增长“支柱”,着力“去库存”拉动投资
当前国内投资疲软,国外经济回升乏力,进出口持续下滑,而且目前未见2016年局势能有所扭转的契机,明年经济增长仍将面临较大的压力,因此,2016年经济增长仍需支柱产业——房地产托底,经济着力于“供给侧改革”形成有效供给,促进消费总量提高和消费升级,推动家庭对居住及其服务需求的升级,从而进一步拉动房地产市场景气度。
另一方面,近来习近平、李克强接连表态,楼市要着力去库存。房地产行业库存问题就是供需错位,没有形成有效供给,这也是“供给侧改革”的一个重点。如何化解广大三、四线城市的房地产库存,尤其是在常住人口净流出、存量住房需求饱和的城市,将成为明年甚至未来二、三年行业不得不面对的现实。
二、库存:部分城市库存压力走低,但多数城市仍难见实质性好转
房地产行业整体库存高企、结构性过剩的问题依旧,主要是当前的非重点城市销售仍处下行通道,拖累整个市场的库存去化,再加上前期投资和建设规模的高速增长,待售面积仍会持续增加,就年底中央屡次表态看,行业“去库存”将继续深化执行。多数城市的库存压力有所缓解出清周期持续缩短。2015年以来可售面积持续降低,较年初下降6.6%。受到成交持续回暖影响,出清周期呈现下降趋势,较2015年初缩短3.9个月。一线城市及重点二线城市库存压力略缓,出清周期基本都在12个月以内;而多数三四线城市库存高企,出清周期基本在25个月以上。
2016年,部分城市的库存去化压力将持续走低,但去库存步伐或不及2015年如此显著。对于土地库存较高、去化压力较大的二线和三四线城市市场而言,短期内市场供大于求的现状仍难有实质好转。但对于那些经济基本面较好、聚集人口较多、政策特别关注的三、四线城市,未来库存去化会有更多亮眼表现。
三、供应:新开工与土地成交双降致整体低位
房屋新开工面积同比增速在2014年2月突降至-27.4%,且自此持续负增长达20个月之久。目前降幅在缓慢缩小中,但预计负增长状态仍将持续。
2015年购置土地面积连续9个月同比降幅超过30%,且仍未见企稳迹象;土地成交价款也连续9个月同比降幅超过20%。房地产开发投资增速从2014年2月开始持续下滑。至2015年10月已连续下滑20个月,持续时间之长创1999年以来之最;增速也从2013年底的19.8%下降至2%,增速为1999年以来的历史第二低点(2009年2月1%的增速为1999年以来最低值)。从各项先行指标判断,房地产开发投资增速下滑趋势仍将延续。
同时,目前整体楼市供过于求的基本面并未改变,预计2016年楼市供应整体将维持偏紧,继续维持低位,或有进一步小幅下降可能。就各能级城市来看,库存压力较低、市场较为平衡或已经供不应求的城市,在“有限有供”调节下,为了满足市场需求,若适度增加土地供应,并控制房价非理性上涨,新增供应仍有较大回升空间;而压力较大城市,今年市场回升明显,库存压力得到一定程度缓解,因而来年供应量或将小幅上涨;对于当前市场去化压力最大的三、四线城市来说,供应高低还在于市场去库存效果,若明年市场需求得不到有效提振,供应增长的可能性不大,或继续保持低位甚至小幅下降。
四、房价:各线城市价格分化加剧,三四线城市房价仍有下行可能
2015年1-10月,商品房销售价格为6827万亿元,同比上涨7.1%。一二线城市价格在不断上涨,三四线城市比较平稳。
整体来看,在行业投资额不断下滑、新开工不见起色之下,预计2016年各城市房价分化将进一步加剧。一线城市和需求旺盛的二线城市房价上涨动力仍充足,库存去化压力大的二线和三、四线城市则堪忧。一线城市房价上涨主要基于三个方面,其一,地价推动房价,目前一线城市土地市场愈发火热,北京、上海接连拍出地王就可见一斑。其二,开发商更珍惜投资机会,在中央“控供应”的方针下,开发商会愈发珍惜来之不易的一线城市投资机会,对于项目运作也会更多的注重利润率而非周转速度;其三,需求基数保证去化。在庞大的需求人口基数下,开发商在一线城市开发项目更有底气,从历史经验来看,即便项目短期内因售价较高而去化缓慢,但只要不是区位过于偏僻,两至三年内也都可以完成较好的销售成绩。
但对于深陷库存压力之下的二线和三四线城市,未来房价上行空间仍然有限,甚至还有回落的可能。此类城市大多拥有这三类特征,其一,商品住宅库存、土地库存过高,其二,人均住房面积较大,改善型需求并不强烈,其三,对外来人口吸纳能力不足,多依赖本地居民购房。
以上是关于2016年房地产市场的趋势预测,楼市不管如何发展,最终都会回暖,作为购房者,最好冷静思考,不可盲目入市买房。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30