“另类数据”洞察房地产市场先机
来源: 禧泰公司
2018-09-30 13:27:56

2012年《大数据时代》出版后,伴随着数据科学、人工智能等技术的飞速发展,数据驱动、智能决策理念逐渐成为社会各界共识,政府部门以及各行业机构都开始越来越重视数据资源,希望通过挖掘数据背后的有效信息、知识,让管理和决策更加高效和精确。

在此背景下,“另类数据”(AlternativeData)的概念应运而生,并带动相关产业的迅猛发展,从这一概念流行至今的短短几年时间里,国外已涌现包括EagleAlpha、Quandl等数百家“另类数据”相关的公司,而在国内也开始出现应用“另类数据”概念的智能投研公司。去年以来,J.P.摩根、花旗银行等国际顶级机构先后出具专题研究报告,重点关注“另类数据”及相关公司的发展,或标志着这一概念即将迎来产业爆发期,并促进大数据行业进一步向前发展。

一、什么是另类数据

“另类数据”的概念源自国外金融投资领域。所谓“另类数据”,即在金融投资中,那些可能影响投资决策但又不属于公司统计数据和财报这类传统数据的新型数据。大数据时代,借助互联网、物联网等技术,使得众多社交媒体数据、消费者行为数据、卫星图片数据等非传统数据变成可得和可分析,而通过对这些数据的分析和研究,能够获得传统信息之外的投资参考(例如基于社交媒体数据的舆情分析),这些数据就是“另类数据”。

“另类数据”的重大价值在于,当传统数据已变得越来越公开、易得,那么大多数人就都可以获得基于传统数据得出的信息,但对于前瞻性决策或者投资而言,大多数人都可得的信息,就不再是一个可以获得额外收益或机会的信息,其价值也就大大下降。所以对这些决策者和投资者来说,想要发现别人暂时还得不到的新信息,获取高于一般市场水平的额外收益或机会,借助“另类数据”就成为一种可行的方式。


“另类数据”的特点是它与决策相关,但又不直接相关,需要分析才能挖掘背后的信息。它相对于传统数据可能是外围的,但正因为是外围的,所以也就可能更先一步感受到事物的变化趋势。我们把用数据认知事物的过程简化为图1所示,传统数据和“另类数据”都能够感知事物的本质关系和变化趋势,但传统数据可能离事物的本质关系更近,而“另类数据”则可能离事物的变化趋势更近。

“另类数据”的应用逻辑十分简单,即率先看到别人看不到的东西,以洞察市场先机。但以前因为受限于相关大数据收集和整理技术的发展水平和被重视程度不足,“另类数据”的可得性较差,因而其价值也难以体现。而现在随着大数据和人工智能时代的来临,相关技术的发展和被重视程度都大大提升,“另类数据”的价值也就变得越来越大。

二、房地产的“另类数据”——禧泰数据

禧泰数据采用了“以存量房挂牌为主、兼顾新房和成交的数据体系”,具有明显的“另类数据”特征,与传统的房地产数据不同,在一定程度上能够更全面、更客观、更灵敏地研究房地产运行规律、分析房地产趋势。

禧泰数据自2005年开始,通过实时收集过万个网络数据源、数万家机构用户发布以及亿级用户交互产生的业务数据,并进行自动化整理挖掘,再通过全方位应用展示并获得用户反馈,建成了覆盖全国所有338个地级以上城市的房地产数据库,实现了数据内容和质量的自我进化,是目前国内最早连续、完整记录中国所有城市变迁和房产租售交易详细过程的数据库。

禧泰数据内容覆盖全国城乡区域、覆盖存量与增量、覆盖买卖与租赁、覆盖住宅与非住宅等完整的房地产信息,并包括城市公共配套、道路、公共交通等数据,十几年来禧泰数据积累了全国58.6万个住宅小区、3.35万办公楼、18.8亿次租售交易数据。

禧泰数据的另类数据主要特征如下:

(一)存量房挂牌价格敏锐反映市场变化趋势

新楼盘相对存量房的交易更加集中,在城市发展过程中,随着新楼盘在城市的空间分布从中心城区向郊区转移,新楼盘数据对城市房产交易的代表性不足逐步显现。另外,新盘容易被集中营销,因营销投入和上市时点的差异导致价格并非完全市场化,而存量房完全分散的交易特性则避免了这个问题。因此存量房交易数据的代表性越来越好,在城市房产交易数据中的地位也越来越重要。

目前我国的房产租售交易过程需要经过报价挂牌、博弈成交、申报登记等几个环节,报价经过供需双方的讨价还价最终实现成交,成交数据本身缺失了前面的房产交易过程,在时间上滞后于挂牌数据。同时禧泰经过十几年的调查、比较发现:全国房地产交易主要区域的存量房出售成交价格低于报价平均在2.5%以内,出租的成交价格低于报价平均在1.7%以内。出租数据比出售数据的下偏差低的主要原因在于,出租往往是重复交易,而出售是一次性交易,出租方对市场价格的把握更加有经验。同时,挂牌数据相比成交数据更容易获取,因为挂牌是面向全部潜在买家,需要让更多人了解,所以供给方愿意公开报价,而最终的成交数据往往只有供需双方和房产中介了解,全面获取成交数据非常困难,因此数据的全面性也使得挂牌统计比成交统计更具有市场代表性。至于登记申报数据,则由于税收政策的原因,与交易事实相距甚远,而且因为交易方出租申报登记意愿很低造成数据贫乏,其代表性也无法与挂牌数据相比。

但是挂牌数据中存在大量的重复和异常,是数据使用的巨大障碍。禧泰致力于提高对挂牌数据的去伪存真能力,经过十几年的持续经验累积和市场验证,禧泰数据不仅能够用来揭示数据背后的房地产市场规律,而且相比传统数据有更好的前瞻性,在一定程度上可以更敏锐、更及时地反映房地产市场未来发展的趋势(图2)。


图2 国家统计局价格指数对比禧泰数据价格行情


(二)需求关注数据比传统需求调查快捷

传统的需求分析往往以需求调查问卷为基础,需求分析的客观性与调查对象数量、调查对象是否是真实需求者有关,而调查对象数量的增加又会带来调查成本提升和时间周期延长。

禧泰数据拥有实时获取需求关注数据的能力,通过互联网平台全面展示市场供给并且严格抑制宣传广告,实时记录需求者关注的产品、关注的租售方式、关注的区域、关注的户型面积、关注的价位等真实选房者的需求行为,不仅可以实时分析一个城市、一个区域的需求关注热点,还可以实时分析一个地块项目、一个楼盘小区的需求偏好,为房地产的投资决策、产品设计等提供数据依据。

(三)海量挂牌数据有利于房地产细分研究

禧泰数据采用以存量房挂牌为主的数据体系,能够较为容易地获取更全面、实时的房产交易数据,相比挂牌数据而言,成交数据仅仅是全部挂牌数据的一小部分—目前全国各城市存量房出售成交仅占挂牌的15-30%,挂牌数据覆盖更广、更具有代表性。利用挂牌数据能够便捷地统计分析全国、省份、城市、区市县、镇以及每个楼盘小区的租售关系、价量关系、供求关系,同时可以进一步获得每个数据的细分结构,通过不断深入分析,直至找到数据背后的真实原因。

在当前房地产市场新常态下,政府政策的宏观调控、房地产企业的转型发展、投资机构的资产管理和市场分析等业务场景均需依赖大量的房地产数据和成熟的数据分析应用体系来支撑。禧泰数据体系作为房地产市场的“另类数据”,不但可用于房地产领域的研究与分析,还能够为宏观经济分析、商业管理、资产投资乃至政策制定等一系列重要决策提供参考。

三、禧泰“另类数据”应用示例

禧泰数据经过十几年的发展,已经在学术研究、咨询服务、媒体与信息平台、政府管理、银行金融、房地产估价、房产中介、房地产投资开发、资产经营管理、零售与服务业等多个领域得到应用。下面以禧泰数据的应用平台“中国房价行情”功能说明另类数据在房地产投资开发领域如何洞察先机。

(一)房地产市场形势研判

中国房价行情平台通过网站和APP实时发布全国所有城市、区市县、镇的房价走势分析数据。从青岛房价走势分析的近10年(住房)数据(图3)可以看到:



图3(其中价值=该月平均租金(元/月/m2)×12个月×30年)


1、青岛房价近两年增长了一倍,在2009年-2011年期间也出现过50%的上涨,其他年份房价基本平稳。最近6个月房价基本已经停止上涨。

2、在过去的10年间,房价快速上涨时期需求关注的价位与市场供给的价位相互博弈但基本对等,呈现供需两旺景象。房价平稳期需求关注价位低于供给平均价位15%左右。

3、近10年来房屋使用价值(价值=平均租金x12月x30年)平稳增长,但与房价的分化越来越大。早在2010年前30年租金总额与房价相当,随后开始分化,尤其是最近两年房价高速上涨,但是租金仍然平稳,房价已超过价值的1倍。租金与城市的消费能力相关,房价与价值的分化加速说明最近两年青岛住房投机行为大幅增加,整个城市的高房价难以持续。


图4


从青岛住房的价格结构(图4)看到青岛全市价格差距较大,主要价格区间在5千-5万元/平方米之间,市场的主要关注是单价2万元以内的低价位。单价5万以上的房产也呈现规模,并且需求关注度较高。

(二)房地产项目投资决策

以青岛麦岛居住区E地块为例,利用禧泰数据快速进行房地产项目调研。

首先在地图上选择房地产项目位置(图5),然后系统实时分析地块周边存量房价格情况、产品特点、存量楼盘及新楼盘对比、以及周边城市配套详细说明。


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图5


1、价格情况

观察房价走势(图6),该地块附近住房价格持续上涨,却没有出现像青岛近两年上涨一倍的情况,说明市场对该地块附近的价格一致认可度较高。另外需求关注也表现出与供给价格一致,没有供求关系脱节现象。


图6


继续观察房价结构(图7),可以看出单价5、6万元以下供给的关注度较高,同时单价9、10万以上供给的关注度也较高。


图7


2、产品情况


图8


进一步分析该地块附近各户型平均单价趋势(图8),看出该地块附近3室及以下的户型与4室及以上的户型出现了明显的价格分化,中小户型的产品价格偏低,大户型产品价格偏高并且增幅更快。

3、楼盘对比

该地块附近新建楼盘的价位远高于早期建设的小区,由于该区域的平均价格较高,低价位的老旧小区普通居民买不起、而有能力购买的却看不上,而高价位的新建小区即使价位很高、也被有消费能力的人群认可。(表1)


名称

方位距离

用途

建筑类型

建筑年代

价格(元/㎡)

东方之珠花园

东657米

商铺|住宅

别墅|多层

1998

97424

海信·天悦

东249米

住宅|商铺

多层|联体别墅|高层

2013

96945

保利·漫月山

西北283米

办公|商铺|住宅

高层

2016

70906

海信天玺

西南506米

住宅

高层

2012

68756

麦岛金岸

西南1160米

住宅

高层|联体别墅|多层

2009

66476

海信君逸

西南317米

住宅

高层

2019

64585

青啤颐山源墅

北661米

住宅

别墅|多层

2014

62765

世茂拾贰府

西北478米

普通公寓|住宅

多层|高层

2015

60529

海信·君汇

南278米

办公|住宅

多层|小高层|别墅|联体别墅

2015

57629

御景峰

北933米

住宅

多层|小高层|高层

2009

55312

双龙园

东北975米

商住|商铺|住宅

别墅

2001

50787

金光绿荫新邨

东北523米

商住|住宅

联体别墅

2000

50663

碧佛利山庄

东北1106米

住宅

多层(7)

2004

48247

表1


4、附近环境


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图9


该地块近海,区域环境优良,随着城市公共配套的进一步完善,该区域将成为高档住宅集中区。(图9)

5、分析结论

可以推断该地块附近的大户型产品享有更高的品质溢价,属于可集聚高净值人群的“富人区”。目前该区域的大户型产品面积较大,4室及以上产品的面积均在300平方米以上,如果设计4室及以上户型且适当降低户型面积的产品,可以获得更高市场认可。(图10)


图10


禧泰数据的应用还远不止于此,它包含城市基础数据、房产交易数据、市场主体数据,能够基于不同应用场景满足不同的用户需求。随着“另类数据”概念的普及和相关分析技术的发展,禧泰数据的应用前景将会越来越大。

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