在估價實務中,常常需要通過過去和現(xiàn)在的信息預測房地產價格及其變化趨勢,,如收益法中未來租金及遞增率、經營收入,、空置率,、運營費用,、持有加轉售模式中未來轉售收益的預測,土地投資及房地產投資項目分析中預測未來現(xiàn)金流入等,,就是長期趨勢法思維,。
一、相關概念
長期趨勢法,,是利用較長期的歷史資料和數(shù)據(jù),,運用預測科學的有關理論和方法,特別是時間序列分析和回歸分析,,對房地產未來價格做出推測,、判斷的方法。
從長期來看,,房地產價格會顯現(xiàn)出一定的變動規(guī)律和發(fā)展趨勢,。
當需要評估(通常是預測)某宗(或某類)房地產的價格時,可以搜集該宗(或該類)房地產過去較長時期的歷史價格資料,,并按照時間的先后順序將其編排成時間序列,,從而找出該宗(或該類)房地產的價格隨時間變動的過程、方向,、程度和趨勢,,然后進行外延或類推,評估(預測)出該宗(或該類)房地產的價格或變動趨勢,。
長期趨勢法中常用的數(shù)學方法:數(shù)學曲線擬合法,、平均增減量法、平均發(fā)展速度法,、移動平均法和指數(shù)修勻法等。
二,、運用舉例
A,、假設開發(fā)法、可行性研究中長期趨勢法的運用
假設開發(fā)法中需要預測開發(fā)完成后的價值,,估計建筑開發(fā)成本,、投資利息及正常利潤,通過從預測的開發(fā)完成價值中,,減去建筑開發(fā)成本,、利息、利潤,、稅金等,,倒算出待開發(fā)估價對象的客觀合理價格或價值,。
可行性研究是在項目建議書被批準后,對項目在技術上和經濟上是否可行所進行的科學分析和論證,。房地產開發(fā)項目的可行性研究中,,無法避免的需要分析和預測該房地產開發(fā)項目的不同時點的現(xiàn)金流,而租售收入就是其中極為重要的一項現(xiàn)金流入,。
合理預測房地產開發(fā)價值及分析其價格變化趨勢,,就體現(xiàn)長期趨勢法的運用價值。
1,、平均發(fā)展速度法預測未來房地產價格
其中V表示目前房價水平
Vt表示時間t時刻的房價水平
j表示房價增長率
先選用合適的估價方法求取現(xiàn)行的房地產市場價值,,在通過長期趨勢法求取開發(fā)完成后的房地產價格及現(xiàn)金流入(租售收入)。
示例:深圳市新房市場2014年10月至2016年10月的新房價格平均上漲速度,,根據(jù)中國房地產指數(shù)系統(tǒng)公布的數(shù)據(jù)顯示,,深圳市住房市場價格指數(shù)入下表
時間 | 價格指數(shù) | 環(huán)比增長率 |
2014年10月 | 3246 | —— |
2014年11月 | 3262 | 0.49% |
2014年12月 | 3268 | 0.18% |
2015年1月 | 3296 | 0.86% |
2015年2月 | 3338 | 1.27% |
2015年3月 | 3357 | 0.57% |
2015年4月 | 3423 | 1.97% |
2015年5月 | 3522 | 2.89% |
2015年6月 | 3747 | 6.39% |
2015年7月 | 3962 | 5.74% |
2015年8月 | 3971 | 0.23% |
2015年9月 | 4027 | 1.41% |
2015年10月 | 4095 | 1.69% |
2015年11月 | 4151 | 1.37% |
2015年12月 | 4239 | 2.12% |
2016年1月 | 4365 | 2.97% |
2016年2月 | 4466 | 2.31% |
2016年3月 | 4584 | 2.64% |
2016年4月 | 4647 | 1.37% |
2016年5月 | 4671 | 0.52% |
2016年6月 | 4742 | 1.52% |
2016年7月 | 4820 | 1.64% |
2016年8月 | 4842 | 0.46% |
2016年9月 | 4889 | 0.97% |
2016年10月 | 4904 | 0.31% |
則,新房月平均增長率=【(1+0.49%)×(1+0.18%)×……×(1+0.97%)×(1+0.31%)】1/24-1=1.73%,。
若2016年10月價格為V,,則可預測2年后、3年后的房地產價格,,則:2018年10月新房價格為V×(1+1.73%)24,,2019年10月新房價格為V×(1+1.73%)36。
小結:可用長期趨勢法分析未來節(jié)點的房價水平,即對應時點的現(xiàn)金流入,,環(huán)比增長率并不始終一致,,采用平均發(fā)展速度法也可以消除短期季節(jié)性波動對房價的影響,。
2,、數(shù)學曲線擬合法預測未來房地產價格
最小平方和法是以時間軸為X軸,,價格水平為Y軸,,找出一個函數(shù)Y=F(x)使之逼近所有的數(shù)值,即使得每一個時間軸x對應求得的數(shù)值Y=F(x)與實際數(shù)據(jù)y之間誤差的平方和最小,。
本文僅分析進行直線數(shù)據(jù)擬合即線性關系F(x)=ax+b進行分析,,通過某市片區(qū)同類樓盤歷史均價監(jiān)測數(shù)據(jù)如下:
時間 | 價格水平(歷史均價) |
2014年10月 | 3246 |
2014年11月 | 3262 |
2014年12月 | 3268 |
2015年1月 | 3296 |
2015年2月 | 3338 |
2015年3月 | 3357 |
2015年4月 | 3423 |
2015年5月 | 3522 |
2015年6月 | 3747 |
2015年7月 | 3962 |
2015年8月 | 3971 |
2015年9月 | 4027 |
2015年10月 | 4095 |
2015年11月 | 4151 |
2015年12月 | 4239 |
2016年1月 | 4365 |
2016年2月 | 4466 |
2016年3月 | 4584 |
2016年4月 | 4647 |
2016年5月 | 4671 |
2016年6月 | 4742 |
2016年7月 | 4820 |
2016年8月 | 4842 |
2016年9月 | 4889 |
2016年10月 | 4904 |
數(shù)據(jù)呈現(xiàn)持續(xù)上漲趨勢,,取其中時間軸2015年10月為函數(shù)F(x)=ax+b的時間軸(x)的原點(0),,則
序號 | 時間 | 價格水平(y) | x | xy | x2 | 趨勢值 Y=(ax+b) | |||
1 | 2014年10月 | 3246 | -12 | -38952 | 144 | 80.82923 | 4073.36 | 3103.409 | |
2 | 2014年11月 | 3262 | -11 | -35882 | 121 | 3184.238 | |||
3 | 2014年12月 | 3268 | -10 | -32680 | 100 | 3265.068 | |||
4 | 2015年1月 | 3296 | -9 | -29664 | 81 | 3345.897 | |||
5 | 2015年2月 | 3338 | -8 | -26704 | 64 | 3426.726 | |||
6 | 2015年3月 | 3357 | -7 | -23499 | 49 | 3507.555 | |||
7 | 2015年4月 | 3423 | -6 | -20538 | 36 | 3588.385 | |||
8 | 2015年5月 | 3522 | -5 | -17610 | 25 | 3669.214 | |||
9 | 2015年6月 | 3747 | -4 | -14988 | 16 | 3750.043 | |||
10 | 2015年7月 | 3962 | -3 | -11886 | 9 | 3830.872 | |||
11 | 2015年8月 | 3971 | -2 | -7942 | 4 | 3911.702 | |||
12 | 2015年9月 | 4027 | -1 | -4027 | 1 | 3992.531 | |||
13 | 2015年10月 | 4095 | 0 | 0 | 0 | 4073.36 | |||
14 | 2015年11月 | 4151 | 1 | 4151 | 1 | 4154.189 | |||
15 | 2015年12月 | 4239 | 2 | 8478 | 4 | 4235.018 | |||
16 | 2016年1月 | 4365 | 3 | 13095 | 9 | 4315.848 | |||
17 | 2016年2月 | 4466 | 4 | 17864 | 16 | 4396.677 | |||
18 | 2016年3月 | 4584 | 5 | 22920 | 25 | 4477.506 | |||
19 | 2016年4月 | 4647 | 6 | 27882 | 36 | 4558.335 | |||
20 | 2016年5月 | 4671 | 7 | 32697 | 49 | 4639.165 | |||
21 | 2016年6月 | 4742 | 8 | 37936 | 64 | 4719.994 | |||
22 | 2016年7月 | 4820 | 9 | 43380 | 81 | 4800.823 | |||
23 | 2016年8月 | 4842 | 10 | 48420 | 100 | 4881.652 | |||
24 | 2016年9月 | 4889 | 11 | 53779 | 121 | 4962.482 | |||
25 | 2016年10月 | 4904 | 12 | 58848 | 144 | 5043.311 | |||
合計 | 101834 | 0 | 105078 | 1300 | —— | —— | —— |
即擬合函數(shù)函數(shù)為F(x)=80.82923x+4073.36
則預測該樓盤2018年10月的該房地產預測價格時,,時間軸X為36
則Y=80.82923×36+4073.36=6983
即該樓盤2018年10月的房地產預測價格V=6983
小結:用擬合函數(shù)尋找離散的數(shù)據(jù)與時間的對應關系,,將無序時間序列上的離散數(shù)值進行整合,進行分析,,尋找其中的潛在變化規(guī)律,。
B、持有加轉售模式中的長期趨勢法運用
持有期末轉售收益的求取,,計算公式
其中,,V——收益價值
Ai——期間收益
Vt——期末轉售收益
Yi——未來第i年的報酬率
Yt——期末報酬率
t——持有期
視持有加轉售模式一種連續(xù)的投資行為,故獲取的收益為凈收益,。即其中持有期末轉售收益Vt=-轉售成本(即轉售相關稅金和成本費用)
k為估價對象個別因素修正系數(shù),f為房價月平均增長率,。
通過歷史數(shù)據(jù)及周邊同類物業(yè)市場的分析(略),,采用持有加轉售模型對某商業(yè)物業(yè)進行估價測算,持有期5年,,土地剩余年期35年,,房地產報酬率Y,持有期首年凈收益為A,,商業(yè)物業(yè)年凈收益遞增率g,,個別因素修正系數(shù)k,該物業(yè)年月平均價格增長率f,,轉售成本占轉售售價的百分比為d,,則持有加轉售模式下估價對象收益法測算結果
即持有加轉售模式收益公式變?yōu)殛P于所求收益法測算結果V的等式
該方程存在大于0的解V)
小結:在此模型中,通過歷史數(shù)據(jù)及周邊同類物業(yè)市場的分析,,采用持有加轉售模型對某商業(yè)物業(yè)進行估價測算,,就采用長期趨勢法的思想,其中還包括凈收益的增長率g,、月平均價格的增長f,、凈收益A、持有期等都采用了長期趨勢法的思想,。
三,、結語
長期趨勢法運用較為普遍,如用來比較,、分析兩宗或兩類以上房地產價格的發(fā)展趨勢或潛力,,分析項目的經濟可行性,用來填補某些房地產歷史價格資料等等,,在估價實踐中往往基于長期趨勢法分析并選取合適的收益模型,、在租賃水平咨詢中預測未來的租金水平及租金增長趨勢??傊?,長期趨勢法運用廣泛,,尤其是目前大數(shù)據(jù)的時代環(huán)境下,數(shù)據(jù)的時效性,、大規(guī)模,、多樣性及數(shù)據(jù)共享,使長期趨勢法的運用更為便利,,同時也對估價從業(yè)者探索新的預測模型和改進,、優(yōu)化已有預測模型都提出了新的要求。
本文尚有不足之處,,歡迎各位同行批評指正并加以深入探討,。
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