2013_世联_宏观、统计分析模型

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世联地产咨询方案完整演示版

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利用机会,克服劣势
威胁(T):
发挥优势,转化威胁
减小劣势,避免威胁
根据SWOT分析,得出本项目发展战 略
1、适应多种客户需求,降低市场风险 2、可组合小空间,降低置业门槛 3、形象公建化,低成本运作
项目定位
1、项目客户定位 2、项目形象定位 3、项目功能、产品定位 4、项目价格定位
项目定位
1、项目客户定位 2、项目形象定位 3、项目功能、产品定位 4、项目产品定位
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
第一产业
第二产业
第三产业
XX宏观经济对其房地产市场的带动
发展阶段 人均GDP (美元)
需求特征
启动阶段 800~2500 生存需求
发展特征
超速发展 单纯数量型
快速发展阶段
2500~4000
世联客户分析模型
客户定位参考规律 任何企业,都是从创业初期开始,逐步扩大规模,逐 渐经历一个草创时期、成长时期、快速成长时期、成 熟时期的成长历程。 而企业办公环境的转换,也几乎贯穿于这个过程。因 此说,处于不同创业阶段的企业,办公场所的选择也 由此而不同。
客户定义
企业成长历程
特点
草创型
成长型
快速成长型
其它物业建议
提供酒店式服务
➢业主入口厅堂设酒店式服务台; ➢家居清洁及家务助理服务; ➢干湿洗熨服务; ➢安排电召的士服务; ➢租车服务; ➢提拿物件,关开车门; ➢定时唤醒服务; ➢代为订餐、送餐服务; ➢代租、代管服务。
项目盈利方式
销售为主(即使是已出租的仍可作为带租约物业出售) 可租可售
项目定位

2013年苏州市房地产市场分析

2013年苏州市房地产市场分析

苏州2013年房地产市场分析报告前言 ....................................................................................................1、房地产市场综述 ......................................................................................2、宏观经济概况 ........................................................................................3、行业重大政策 ........................................................................................3.1国家宏观政策 ........................................................................................33.1.1 国务院出台楼市调控“新国五条”..................................................................33.1.2 房地产税有望加快立法 ........................................................................43.1.3 不动产统一登记驶入快车道 ....................................................................43.1.4 十八届三中全会关于房地产行业的指导方向......................................................43.1.5 中央城镇化工作会议举行 ......................................................................3.1.6 楼市调控全面扩围.............................................................................43.2 地方政策法规 .......................................................................................53.2.1 苏州市住房公积金管理中心发布《关于调整苏州市住房公积金贷款相关规定的通知》.....53.2.2 园区调整园区社会保险(公积金)甲类综合社会保障计划的账户入账比例.........................3.3 政策展望 ............................................................................................4、市场表现 .............................................................................................4.1 土地市场分析 .......................................................................................64.1.1 土地市场数据分析.............................................................................84.1.2 区域土地市场分析.............................................................................4.1.3 2014年土地市场展望...........................................................................104.2 房地产市场分析 ....................................................................................104.2.1 住宅篇.......................................................................................4.2.2 商业篇.......................................................................................135、2014年市场展望 ......................................................................................前言2013年苏州房地产市场在政策层面上虽然没有重拳连击,但面临的宏观调控政策始终延续,2013年苏州市房地市场可以概括为年初恐慌、年中相持、年末破局。

2013全国研究生,数学建模

2013全国研究生,数学建模

主报告中国养老基金地区失衡与财务可持续性——养老金发展指数的含义、数据分析与制度根源党的“十八大”刚刚落下帷幕。

“十八大”报告在第七部分“在改善民生和创新社会管理中加强社会建设”指出,“要坚持全覆盖、保基本、多层次、可持续方针,以增强公平性、适应流动性、保证可持续性为重点”。

“十八大”报告强调要坚持社会保障制度建设的“十二字”方针,这为未来社会保障制度建设进一步指明了方向,同时,“十八大”报告将增强公平性、适应流动性和保证可持续性作为未来的改革重点。

其中,“保证可持续性”在相当长的历史时期内将是中国社会保障制度建设的重中之重。

在2011年12月20日举办的《中国养老金发展报告2011》发布式上,华建敏副委员长在讲话中提出可持续性是中国养老金制度的第一命题①。

为落实“十八大”报告精神,《中国养老金发展报告2012》的“养老金改革篇”的主题确定为中国养老基金地区失衡问题,将十几个省份当期收不抵支的问题作为专题研究。

毋庸置疑,2011年是中国社会保障蓬勃发展的一年,城镇职工基本养老保险制度状况进一步得到改善,新农保覆盖面进一步扩大,基本养老保险基金规模进一步提高。

2011年,为全面摸清社会保障资金的底数,国家审计署组织实施了全国社会保障资金审计,审计覆盖范围之广、涉及社会保障资金种类之多,为社会保障审计历史上的首次。

截至2011年底,企业职工基本养老保险已覆盖全国所有县,新型农村社会养老保险(以下简称“新农保”)已覆盖81.50%的县(2273个县),城镇居民社会养老保险(以下简称“城居保”)覆盖75.30%的县(2101个县),其中683个县合并实施了城乡居民社会养老保险(3.61亿人),全国养老保险参保人数合计6.22亿人,比2005年增长2.86倍②。

一、城镇职工基本养老保险各项指标再创新高,但风险犹存截至2011年底,城镇职工基本养老保险制度各项指标均再创历史新高:——覆盖城镇各类企业职工、个体工商户以及其他灵活就业人员的企业职工基本养老保险制度参保人数达28391万人③,领取养老金6826万人,分别比2010年末增加2163万人和521万人;参加基本养老保险的农民工人数为4140万人,比2010年末增加856万人。

第八章 宏观模拟模型 《信用风险度量》PPT课件

第八章 宏观模拟模型 《信用风险度量》PPT课件

▪ 〈延伸阅读〉我国商业银行信用风
险宏观压力测试研究
▪ 〈案例分析〉基于Credit Portfolio View的信用风险度量模型研究
图8-3 条件信用等级转移矩阵
第三节 宏观模拟模型的基本内容
一、模型假设
▪ 宏观经济模拟模型涉及到的两个假设条件: ▪ 假设1:在不同时期,信用等级的转移概率可变。国别、经
▪ 使用条件和非条件违约概率Pt*和 Pt 定义转移调整比率R:
Rt
Pt* Pt
0.174 0.15
1.16
(8-5)
▪ 因此,宏观经济因素对违约概率造成的影响导致下一年C级
借款人的违约概率比平均历史违约概率高16%。进一步地,
根据宏观模拟模型可以计算t+1、t+2及此后各期的转移调整
比率。
二、建模原理
的贷款在两年内违约的概率。同理,可计算更长时期的转移概率矩阵。
▪ 同时,在选取 t和 jt 时,为保证
结果的准确性和稳定性,需要多次
重复抽样。图8-3为第t年 Pt*的模拟 值的概率分布,其期望为0.174,
99%分位数则增至0.45。计算信用
资产的VaR时,95%、99%分位数
更能体现出资产面临的信用风险。
行调整,得到在不同经济状态下的条件转移矩阵:
Mt M (SDPjt / SDP)
(8-12)
▪ 当经济衰退时,调整向量使信用降级和违约的概率增加;当经济繁
荣时,调整向量使信用降级和违约的概率降低。通过模拟t 1, 2, ,T
期的条件违约概率 ,可以计算多期的转移矩阵:
T
MT M (SDPjt / SDP)
构成的向量,v
表示

t

世联三亚下洋田项目报告-

世联三亚下洋田项目报告-
谨呈:三亚京海成房地产有限公司
三亚下洋田项目市调报 告沟通会
2013-8-21
本报告是严格保密的。
项目研究工作的阶段划分
至今工作 2004/12/6
第一阶段(市调汇报) 市场现状及客户细分
城市发展、宏观经济背景研究
2004/12/19
第二阶段(中期)
2005/1/9
2005/1/23
第三阶段(终期)
项目和地区背景 •项目周边及地块勘察 分析 •三亚市宏观经济情况 •三亚城市旅游发展现状 •三亚城市总体规划 •三亚市房地产市场状况 •目标消费者深度访谈 •各区域住宅市场情况
锁定部分市场的 集中分析
•调查各区域重点楼盘15个 •项目整体实现的机会 点分析(客户定位) 假设和量化 •案例借鉴 •定价的市场支撑条件 •发展战略方向
城市规划使得三亚市 每个组团的功能定位很 明确,本项目所在的区 域定义为高尚住宅区 本区域市政府重点规 划开发的区域

旅游观光风景区
4
2
未来的政务 新区所在, 政治文化中 心, 未来新的经 济增长点
现在从三个层面看我 们是边缘,但是从整个 城市发展的角度来看, 我们将连接传统中心区, 未来政务新区和传统度 假区
城市重建力度加大,未来10年计划有50多万平米的拆迁量,集中在沿三亚湾, 也为房地产开发带来机会
半小时主城区交通计划已经开始实施,各组团的到达性很好 三亚城市的迅速发展,为本项目带来了很好的发展机遇,大势向好
本报告是严格保密的。
10
目录
三亚城市发展概况
三亚宏观经济情况扫描
三亚旅游产业对房地产的影响 三亚房地产市场扫描 三亚城市区域分析及楼盘调研 下洋田项目地块调查 目标客户调查分析 项目发展战略方向

统计模型在房地产市场分析中的应用

统计模型在房地产市场分析中的应用

统计模型在房地产市场分析中的应用在当今的经济社会中,房地产市场一直是备受关注的重要领域。

对于投资者、开发商、政策制定者以及普通消费者来说,准确把握房地产市场的动态和趋势至关重要。

而统计模型作为一种强大的分析工具,在房地产市场分析中发挥着不可或缺的作用。

统计模型能够帮助我们处理和分析大量的房地产相关数据,从而揭示市场中的潜在规律和趋势。

这些数据来源广泛,包括房屋销售价格、成交量、房屋面积、地理位置、建筑年代、周边设施等。

通过运用适当的统计模型,我们可以对这些数据进行深入挖掘,为决策提供有力的支持。

例如,线性回归模型是房地产市场分析中常用的一种统计模型。

它可以用来研究房价与各种因素之间的线性关系。

假设我们想要了解房价与房屋面积之间的关系,我们可以将房价作为因变量,房屋面积作为自变量,建立线性回归方程。

通过对大量数据的拟合和分析,我们可以得出房屋面积每增加一平方米,房价大致会增加多少的结论。

这对于购房者估算购房成本,以及开发商制定房价策略都具有重要的参考价值。

除了线性回归模型,时间序列模型在房地产市场分析中也有广泛的应用。

房地产市场的价格和成交量往往会随着时间呈现出一定的趋势和周期性变化。

时间序列模型如 ARIMA 模型,可以对这种时间序列数据进行建模和预测。

比如,通过分析过去几年某地区房价的时间序列数据,我们可以预测未来几个月或几年该地区房价的走势。

这对于投资者判断何时买入或卖出房产,以及政策制定者提前制定调控政策都具有重要的指导意义。

另外,聚类分析也是一种有用的统计模型。

在房地产市场中,可以根据房屋的特征如价格、面积、位置等,将房屋分为不同的类别或集群。

这有助于我们了解市场的细分结构,发现不同类型房屋的市场需求和价格差异。

例如,我们可能会发现城市中心的小户型公寓和郊区的大户型别墅分别属于不同的聚类,它们的价格走势和目标客户群体也有所不同。

在房地产市场的风险评估方面,统计模型同样能发挥重要作用。

通过构建风险评估模型,我们可以评估房地产投资的风险水平。

2013年伊宁市房地产市场深度研究分析报告

2013年伊宁市房地产市场深度研究分析报告2013年伊宁市房地产市场深度研究分析报告24第一部分:宏观市场分析1、2012年宏观市场数据回顾2424(1)2012年市场新增有效供应244.97万平米,其中住宅供应面积206.71万平米;商业及其他(车库及储藏)供应38.26万平米;住宅面积占供应面积的84.38%;商业面积占供应面积的15.62%。

(2)2012年市场销售总面积为99.06万平米,整体销售率40.44%;其中住宅销售86.7万平米,去化总供应量的35.39%,去化住宅供应总量的41.94%;商业销24售12.36万平米,去化供应总量的5.05%,去化商业供应总量的32.31%。

(3)截止2012年底,市场供应空置面积为145.91万平米,不包含2012年之前市场存量面积。

小结:2012年下半年市场逐渐回暖,但受2011年整体宏观政策调控影响,市场复苏保持较缓慢速度。

2012年市场整体表现明显供大于求,在宏观未有明显宽松政策刺激下,存量房释放将给2013年市场进一步增加压力。

242、2013年宏观数据市场分析—情况分析12424242424(1)2013年新增加有效供应274.2万平米,同比2012年244.97万平米,增长29.23万平米,同比增长12%。

(2)2013年随着2012年市场存量房增压,整体市场有效供应面积为420.11万平米,市场竞争进一步加剧。

(3)2013年全年完成销售总量164.82万平米,整体完成销售比例39.23,同比2012年增加销售面积65.76万平米,同比增长66%。

其中住宅销售136.96万平米,完成比例32.6%,同比2012年增加销售面积50.26万24平米,同比增长58%。

商业销售27.86万平米,完成比例为6.63%,同比2012年增加销售面积15.5万平米,同比增长125.4%。

(4)整体市场销售4-6月、8-10月为市场传统高峰期,其中2013年因众多项目集中于第三季度开盘,出现11、12月销售小高峰的特例。

557 基于多元统计方法的宏观经济分析

基于多元统计方法的宏观经济分析摘要在这个经济大环境下,利用多元统计方法对宏观经济进行深度剖析,可以为我们更好地解读经济现象,预测未来走势提供重要的参考价值。

笔者将会对多元统计方法的研究进展和应用进行阐述,并且将结合实际案例进行分析,从多角度为大家带来对于宏观经济的理解。

正文1. 多元统计方法的研究进展多元统计方法是一种运用数学优化理论的分析方法,它主要应用于解决多个变量之间复杂关系的分析问题。

在宏观经济分析领域中,多元统计方法可以用于构建多元回归模型、聚类分析、主成分分析、因子分析、路径分析等,使诸多宏观经济变量间的关系得以表现。

目前,多元统计方法正在得到越来越广泛的应用。

利用聚类分析与主成分分析可以明确宏观经济变量之间关系的交集部分,识别出相对独立的经济因素,并建立某些宏观经济指标体系。

同时,它们也可以帮助我们发现各个变量之间存在的因果关系、条件依存关系等十分复杂的关系。

2. 多元统计方法在宏观经济分析中的应用实例为了更好地阐释多元统计方法在宏观经济分析中的应用,我们将结合实际案例进行分析和解读。

以中国的宏观经济形势为例,我们可以从不同的角度来进行分析。

首先,我们可以通过多元回归模型分析出居民消费支出与收入变化之间的关系,探究影响消费变化的主要因素。

而聚类分析和主成分分析则可以帮助我们分析影响国际贸易的因素,如需求、技术水平等。

此外,路径分析可以帮助我们考量国家政策对通货膨胀、就业增长的影响,更细致地了解国家宏观经济的发展趋势。

3. 多元统计方法在预测宏观经济的趋势中的作用宏观经济的发展趋势预测是一项非常重要的任务。

利用多元统计方法,我们可以建立宏观经济指标预测模型,并根据这些模型得到未来发展趋势的预测结果。

在准确预测未来的经济变化趋势方面,多元统计方法具有很强的优势。

从构建模型角度来看,模型的预测结果的可靠性取决于模型构建的合理性。

而基于多元统计方法的模型较为坚实,它对样本数据多维变量进行分析,使模型在模拟整个预测系统时产生更为有效的结果。

10数量经济模型多元统计分析(主成分分析法)

16
若主成分累计贡献率:
k j j 1 m i
( ) 85%
i 1
(k<m)
则选择前k个主成分为主分量:
F1 , F2 , , FK
这K个主分量相互独立,反映了原始变量中较多 (85%以上)信息 主成分对于每个样本也有对应数据
17
3、基于主分量的住宅项目特征定价模型
以住宅项目单位销售均价p为因变量,以其 主分量为解释变量,采用线性(也可选半对 数)特征方程建立住宅项目特征价格模型:
19
4、案例应用 重庆市沙坪坝区2005年前后开发的住宅特 征定价模型(市场化定价)
影响住宅均价特征因素选择
共选择了12个影响住宅项目均价的特征因素 建筑类型 交通情况 交易时间 是否装修(0,1变量)
20
户型与设施 建筑外观风格 地段 周边环境 教育配套 生活配套 适合投资 营运评价
21
样本数据收集
以重庆市沙坪坝区2005年前后开发的23个项 目为样本点收集数据。 一些数据为客观数据,一些数据带有主观性。 数据收集整理结果见EXCEL工作簿文件
22
数据处理内容及所应用的软件 涉及到以下几类数据处理
数据标准化——变量代换关系 相关系数矩阵特征值与特征向量 主成分及对应样本值 以上可用SAS统计软件的主成分分析(PROC PRINCOMP)过程实现。
企业经济效益绩效评价类加权主成分分析在企业物流绩效评价中的应用基于主成分分析的电子信息企业财务评价主成分分析法在公司综合评价中的应用基于主成分分析法和01规划的分销商选择研究主成分分析在城市物流绩效评价中的应用主成分分析法在上市公司盈利能力评价中的应用基于主成分分析法的中国证券投资基金综合评价模型研究主成分分析法在产业有效竞争量化评价中的应用主成分分析在企业经济效益评价中的应用57地区经济发展水平比较基于主成分分析的资源型城市经济社会发展综合评价研究以嘉峪关市为例基于主成分分析的区域创新能力评价建设用地集约节约利用的主成分分析以乐山市井研县主成分聚类分析在县域生态经济分区中的应用以东营市河口区为例主成分分析在环境与贫困危机研究中的应用以甘肃省43个贫困县为例基于主成分分析的新疆区域产业竞争力评价基于核主成分分析的区域经济社会发展综合评价主成分分析和因子分析在评价区域经济发展水平中的应用基于主成分分析法的区域产业竞争力评价58地区资源利用潜力评价基于主成分分析法的城市土地利用潜力评价基于主成分分析的区域水资源开发程度综合评价基于主成分法的区域土地利用变化驱动力分浙江省城市土地集约利用的空间差异研究以psr与主成分分析的视角中心城市综合实力的主成分分析59地区或行业科技进步发展能力创新能力评价城市化水平评价基于主成分分析的自主创新能力综合评价研究陕西省农业可持续发展能力主成分分析基于主成分分析法的制造业产业技术创新评价模型及应用基于主成分综合模型和聚类分析的连云港市城市竞争力评价基于主成分分析的发电企业竞争力综合评价基于改进主成分分析法的全国城市化水平研究基于主成分分析的中国产业自主创新能力测评60地区消费水平评价居住水平多影响因素因素间有相关性分析及指标预测武汉城市旅游圈协作发展的主要影响因素分析基于主成分分析法用于主成分分析合成房地产泡沫指数刘洪玉用于风险分析应用主成分分析法纵向构建企业财务风险预警模型基于分组主成分的上市公司财务风险综合评价模型研基于灰色数列预测和主成分分析的国债风险仿真模型61建筑土地房地产与工程管理及其他应用定向增发影响因素的主成分分析基于主成分分析方法探讨区域循环经济评价研究基于主成分分析法的城市建设投资及其评价基于主成分分析法的湖南商业地产投资环境综合评价主成分分析法在建筑企业评价中的应用城镇化动力因素的主成分分析基于人工神经网络与主成分分析的建筑工料工日估算方法基于主成分分析的住宅项目

[VIP专享]2013年公务员考试行测资料分析典型例题讲解-统计表分析法


88.8918÷1.2990÷.1=4214÷3922=.0034=1÷15251371=8535.78.208÷023.2173c00÷1*m=29030.3922c=.1÷20m3=2÷120252.=3535=42314c)*523m240341*31.252=31*.1.535.*031342.*9205221.04.455=+213*05*2022.02.854850.3150.*+58c12*5m1*202+.050+0.014*85.20*051000+0+03/8T.+0÷+=55+1*011+010+91÷01454050*0010200+5+0+080+400*+4**1*1510.3910%*C%-*6+÷M(=*M=5÷50)*30*31(÷3110*5+**÷4*1m243.%71e=78%n0)8=8s.5=77.93c.6c0mmc.4*m1*31,0w199o.k2.m4c-cem.5mn2csp26m659*.0.34-50.60c5*pm.3c85m9,c05g.m.05i0rp-l.s.85p6/c50bcm0.om7py.c.6spm5c+mc;0m..7.cmk ; 1+1k+12+1+k2234=1c+m1++4+4+2
1) B2Ak+22+1=2+15+c51mc+=m5=21c11+m++12+2+1++=212=2+1+2+1+2+2+22+32k+1+2
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成都
9641 7.4% 38.3%
武汉
8524 9.0% 40.6%
西安
7748 7.9% 34.8% 10
13882 11.4% 31.7%
恩格尔系数
房价收入比——衡量城市住房可支付能力高低、
反映房地产市场总体状况的指标
定义
同一城市的房价收入比会 随时间发生波动 同一国家中不同城市的房 价收入比存在差异 在世界范围内,特别是低 收入国家,房价收入比波 动较大,暂时还没有一个 理想的目标值。 “4~6倍” 是从市场经济国家归纳得 出的结论,不能不加修改 的应用到我国。
3000~4000
4000~8000
8000以上
外部环境
福利分房阶段,政府 为整个产业的主要投 资者;区域平行发展。
消费者收入水平提高;区域市场 发展出现不平衡,地段价值开始 显现;市场存在不规范操作,政 策因素影响大、住房福利仍大量 存在。
郑州处于
竞争条件
有实力竞争者较少; 需求简单、市场结构 单一。 满足基本生活需求, 客户结构简单。 单纯数量型,产品形 式单一,基本无附加 值。
2006年沈阳各区域商品住宅销售均价
沈河 和平 大东 浑南 皇姑 铁西 于洪 东陵 苏家 新城 康平 新民 辽中 法库 区 区 区 新区 区 新区 区 区 屯区 子区 县 市 县 县 982 654
均价 5199 4137 3686 3569 3356 3329 2990 2964 2453 2088 1724 1371
无法判断是否真正复苏,所以地 价低,没有人买地
最佳策略:土地储备;而销售策 略是:分期卖楼 一次性卖楼
萧条
价格
最优策略:继续卖楼,观望将会 付出更大的代价
阶段
阶段:
本报告是严格保密的。
复苏
发展
危机
萧条
5
宏观背景
现阶段武汉房地产供销状况基本平衡,房 价收入比相对正常,整体发展较为平稳
武汉全市历年房地产供销情况
各指标的取值不同,算出的房价收入比结果相差是非常大的 面积单价:经济适用房面积单价、商品房面积单价、新旧房折合单价 面积指标:60平方米、80平方米、人均建筑面积×平均家庭人口 平均个人年收入:工资收入、工资收入及修正、可支配收入 计算人口数:双职工假设、平均家庭人口
本报告是严格保密的。
11
数据、图表示例
课件讲稿
宏观、统计分析模型
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宏观背景
武汉市自身宏观经济的发展快速而稳健,为房地 产市场的持续发展打下了良好的基础
反映房地产投资规模的基础指标,合理指标为0.1-0.15
反映投资结构是否合理的基础性指标,发达国家的比例为20%-25%
反映商品房供求是否平衡的指标 反映房地产投入与产出的效益指标,表明房地产开发的总体效率
本报告是严格保密的。
8
房地产市场分析的思路、步骤和方法
第二步 区域经济环境和市 场分析
3。方法
异常 >1.1
武汉2006年数据 房价收入比 8.86:1
以一家三口每户购房面 积约100平计算
以上数据来源:武汉统计年鉴,世联分析
本报告是严格保密的。
6
沈阳近两年各区域商品住宅销售面积
2006
2005
1000 800 600 400 200 0
于洪 铁西 大东 东陵 皇姑 新城 浑南 和平 苏家 沈河 新民 区 新区 区 区 区 子区 新区 区 屯区 区 市 辽中 法库 康平 全市 县 县 县 2.2 0.4 2.1 1.8 0.3 0.6 983.7 859.8
单位:万m2
1000 960.88 1.1
1.00 1.20
2006年 1.1
竣工面积 销售面积
2005年以前武汉房地产 市场属于供大于求的局面, 在2005年销供比例突破 1.1后,2006年的商品房 销售面积超出竣工面积 87.03万㎡。
指标处于基本正常区间 右象限边缘,属于市场机 会型偏重 房价收入比被世界银行 用于判断居民住房消费需 求的可持续性,发展中国 家的家庭年均收入与房价 的比值在1:4~9之间为 合理状态,表明该地区商 品住宅有效需求度高。
与国际上其他国 家相比,在相同 的收入水平下, 我国城市居民的 住房支出占总消 费支出的比重仍 然偏低
2004年我国各主要城市的恩格尔系数
北京
人均可支配收 入 (元) 较上年增速
本报告是严格保密的。
上海
14867 12.2% 37.2%
天津
10313 10.5% 37.7%
重庆
8094 11.6% 38.1%
人均GDP与房地产发展关系 发展阶段 人均GDP (美元) 需求特征 发展特征 启动阶段 800~3000 生存需求 超速发展 单纯数量型
本报告是严格保密的。
3
宏观经济环境扫描
房地产市场各发展阶段特征分析:
快速发展阶段 平稳发展阶段 减缓发展阶段
发展阶段
启动阶段
人均GDP (美元)
800~3000
本报告是严格保密的。
4
房地产发展周期理论,判断区域市场发展阶 段
房地产周期理论
判断因素: 市场典型表现 开发商策略
复苏
GDP增速 人均GDP增速 房地产发展程度 危机 发展
直接使用人带动市场发展,现楼 价格大于期楼
地价和房价开始同步上升, 期楼和现楼价格相近,长期投资 者开始进入市场 顶点附近、期楼远远高于现楼 地价上升完全不合理,用家退出 市场,市场里的人完全是投资者 地价下跌比房价下跌幅度快, 市场动力是信息不完备者
结构现状: 农业人口约占总人口 的80% 教育程度以初中为主 年龄结构以35岁以上 的中老年为主 职业以加工制造、交 通运输、商饮服务业为 主

北小营镇常住人口状况
40000 30000 20000 10000 0 农业人口 非农业人口 2000年 28189 1372 2001年 28409 1688 2002年 27282 4355 2003年 26423 6245 2004年 25841 7565 40000 30000 20000 10000 0
人均GDP
年增长率
以上数据来源:武汉统计年鉴
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房地产市场分析的思路、步骤和方法
第二步 区域经济环境和市 场分析
3。方法
(三)能够反映区域房地产市场发展状况的指标
GDP增速与房地产发展关系 宏观经济增长 小于4% 4-5% 5-8% 大于8% 快速发展阶段 3000~4000 生存、改善需求兼有 快速发展 以数量为主,数量与 质量并重 平稳发展阶段 4000~8000 改善需求为主 平稳发展,以质量 为主,数量与质量 并重 房地产业发展状况 萎缩 停滞 稳定发展 高速发展 减缓发展阶段 8000以上 改善需求为主 缓慢发展 综合发展型
武汉市历年GDP GDP 年增长率
2590 1492.74 1206.84 1347.8 10.20% 11.50% 1662.18 11.10% 1956 11.70% 2238 14.70% 14.80% 10%
2006年武汉市人均 GDP已达到3790美元, 按人均GDP与房地产发 展关系模型判断,武汉 房地产市场近几年处于 快速发展阶段。 2010年武汉市生产总 值将达到4200亿元,年 均增长12%以上 ,人均 生产总值达到5000美元 。
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房地产市场分析的思路、步骤和方法
第二步 区域经济环境和市 场分析
3。方法
(三)能够反映区域房地产市场发展状况的指标
房地产市场预警预报指标体系
异常 基本正常 -5%~5% 正常运行 5%~15% 基本正常 15%~255 异常 >25% <-5%
房地产开发投资 额增幅
适度投资利于拉动经济增长,而增幅过高,将使供给过量,若无需求匹配, 将导致供过于求

800 600 400 200 0 0.68 543 682.62 0.80 1.00 814 0.94 816.72 658 702.29
873.83
409 601.99
633.17 450 0.71
0.80
销售面积/ 竣工面积
0.60
2001
2002
2003
2004
2005
2006
房地产市场预警预报指标体系,反映商品房供求是否平衡的指标 异常 基本正常 正常运行 基本正常 <0.8 0.8~0.9 0.9~1.0 1.0~1.1 销售面积/ 竣工面积 挑战 机遇
房地产市场以二级市场交易为主、 市场为大地产商所主导;土地市 场与商品房市场完全规范;但政 府的住房福利依旧少量存在。 竞争者数量进一步减少,消费者 需求减少。
需求特征
需求增长趋于平稳;改善需求为主; 改善需求为主,需求趋于多样化。 客户结构复杂多样。 产品形式极为丰富,高质量。
供应特征
产品大量出现,形式逐渐多样化, 产品注重质量,价值构成广泛,产 价格迅速提高,数量与质量并重; 品附加值很好体现。 产品附加值出现并提高。
房地产综合景 气指数
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房地产市场分析的思路、步骤和方法
第二步 区域经济环境和市 场分析
3。方法
(三)能够反映区域房地产市场发展状况的指标
恩格尔系数与住房支出比重的国际衡量标准
消费类型 温饱型 小康型 富裕型 恩格尔系数 0.5—0.59 0.4—0.5 0.2—0.39 住房消费占总消费 性支出的比重(%) 9.4 15.5 20—30 恩格尔系数=食物支出金额/总支出金额 恩格尔系数 0.55—0.59 0.50—0.55 0.45—0.5 0.4—0.45 住房消费占总消 费支出的比重 (%) 7.6 11.2 12.1 18.9
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