京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据真相:真实的中国购房需求_数据分析师培训
导读:了解市场需求,才能更好地把握价格趋势。要想知道中国房价是否真的会崩盘,首先要清楚中国房地产市场的消费者有什么样的消费心理特征?瑞银的一份调查对围绕这一问题的各种细节进行了深度分析。
瑞银房地产研究团队、经济学家、银行和消费品研究团队与UBS Evidence Lab(证据工作室)共同合作,通过调查3730位中国消费者,更好地理解了他们的购房动机、影响他们购房决定的重要因素、购房资金来源、对房地产市场的态度和开发商的品牌认知。
瑞银的调查结果显示,购买单套总价在50-200万元之间的自用型房屋的需求强劲,反映消费者对升级到更好社区或更大房屋的意愿。
调查结果说明,只要有合适的房屋产品,通过降低抵押贷款利率且/或下调首付比例来放松政策在刺激需求、缓解房地产市场低迷程度及其对经济的影响方面就应该是有效的。
【部分调查内容如下】
购房者申请按揭贷款方面更倾向于国有银行(贷款价值比在50-60%、基本上是自住房),我们认为建设银行是房贷需求提升最受益的A股银行(抵押贷款市场敞口大)。
我们的调查结果表明,格力是空调行业的主导品牌,而海尔是消费者青睐的冰洗品牌,美的在空调、冰箱和洗衣机上均获较多消费者喜爱。
格力、海尔和美的仍是我们的首选股,我们预计白电行业的消费升级将继续。调查显示出的、对这些品牌的强烈购买倾向支持了我们的观点。
自2014年中期以来,政府开始房地产调控,最初是通过逐步放松限购令;现在47个城市中有42个城市的限购令都已经松绑。
其他利好政策包括:鼓励房贷发放;降低房贷成本(目前依据城市不同,房贷利率在央行基准利率上打九至九五折)、下调央行基准利率。
此外,在申请房贷时,对于“首套房”购房者的定义也放宽至此前房贷均已还清的购房者,不论目前持有多少套房。
这使得这些购房者能像首套房购房者一样,首付30%、贷款70%,享受优惠的房贷利率。
对于中国经济,住宅的成交量要比价格更重要。房屋施工面积骤减(即便房价没有大跌)会对经济增长和资产负债表产生严重负面影响。根据我们的估算,包括二轮效应在内,施工量增幅下降10个百分点将导致GDP增长率下降2.5个百分点。
因此,了解购房者心理和潜在需求至关重要。需求往往是供给和新开工的领先指标。此外,在我们的调查中,我们试图了解目前购房者及潜在购房者的态度和想法—购房目的是自住还是投资。
我们希望了解影响其购买决定最重要的因素、需求最大的物业类型及购买的资金来源。我们还考虑了开发商品牌的重要性和声誉对购房决定的影响。
【调查数据结果】
住房自有率相对较高,达到68%,另有19%的受访者住在父母或亲戚所购买的住房中。意料之中,一线城市住房自有率最高,为70%。年轻人(21-30 岁)和单身的住房自有率最低。
我们调查中受访者68%的住房自有率与其他市场相似,但如果包括家庭成员拥有的住房情况,实际住房自有率达到87%,从全球看较高。
【购房意向】
整体看,有四分之一的中国消费者表达了在2015年购买一处房产的意向。只有8%的受访者表示无意购房。一线城市购房意向更强,尤其是广州(在2015年购房)和北京(在2016年购房)。我们注意到一线城市仍在实施限购令,消费者拥有的住房套数不得超过两套。
在打算购买一套房的受访者中,略超半数都是自住需求,五分之一是纯投资需求。对于2015-2016年,在有购房意向的消费者中,有近三分之一都更青睐华东地区,其次是华南。从NAV看,万科A、保利地产及招商地产在华东和华南(合计)的敞口最大。
下表总结了购房者购买一套自住房的预算情况。对于一线城市,平均预算为16,626 元/平米,二线城市为9,293 元/平米,三线城市为8,377
元/平米。
同样,华中和东北地区消费者愿意接受的房价更低一些,而华南和华东则更高。意料之中,上海的价格最高,为18,861元/平米。
【购买新房的动机】
【投资性购房】
对于2015-2016年,华东地区有三分之一的潜在购房者以投资为目的,华南和华北在这方面分列二三。在所有地区和所有层次的市场中,投资型购房者的预算都高于自用型购房者,部分原因可能是他们更倾向于在市中心购房。
不过,在北京和上海,投资性购房预算稍低于自用性购房预算。绝大多数投资型购房者都打算将房屋出租。相对而言,在华东及北京,打算将房屋空置的投资型购房者较多。
【消费者对房地产市场的看法】
消费者的主要顾虑包括房价高,政策调整风险以及可能征收房地税。推迟购房时间的主要原因有房价可能下跌或过高,已经有房以及需要攒首付。
消费者对今后三年的房价走势看法不一,略少于三分之一的消费者看涨,略多于三分之一的消费者看跌,其余则认为房价将保持平稳。消费者更看好一线城市的房价上涨前景。东北地区消费者更担心房价下跌。
对消费者来说,鼓励他们购房的最主要原因包括升职或加薪,房价下跌15%以上,以及按揭利率下降。对于可能开征房产税,消费者的顾虑看来较小。
【购房资金来源】
超过一半的受访者认为过去12个月自己的经济状况得到了好转。在华南(包括广州),这种情况最为明显。这对购房者的负担能力而言是个利好消息。
消费者对个人经济状况普遍持乐观态度,70%的受访者预计今后12个月自己的经济状况将改善。在自用型购房者中,表示打算交首付并申请按揭贷款的略多于一半,还有16% 的受访者表示打算申请公积金贷款。
约三分之一的购房者表示将用自己的积蓄或在家人的帮助下付全款。就打算申请按揭贷款的购房者而言,其平均贷款价值比为55%。平均按揭期限为15年,各地区在这方面也较为一致。
首付资金来源主要是个人储蓄(62%);一小部分购房者(19%)表示可能卖掉一些股票来换取首付资金。15%的受访者表示在首付方面将寻求父母或其他家庭成员的帮助。很少一部分受访者(4%)称将卖掉现有房产,以获得首付资金。
【开发商对购房决定的影响】
和楼盘本身相比,开发商的声誉对消费者的购房决定影响更大。在全国范围内,万科A和保利地产的品牌知名度最高,这可能是因为其业务遍及全国。
万科的开发质量获得了全国性认可,在各地区和各城市均颇受好评。保利地产的认可度也较高。消费者购房时较青睐的往往是万科A和保利地产。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22