【導(dǎo)讀】房地產(chǎn)有限公司開發(fā)項(xiàng)目

　　

【正文】 住宅價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè) ? 住房合理價(jià)格分析預(yù)測(cè)模型 2020 年，貴港市城市居民人均可支配收入 8938 元，住宅平均價(jià)格為 元 /㎡，以人均 30 ㎡ /人（含公攤面積）的住宅需求面積估算，每戶按 人計(jì)算，則目前收入與房價(jià)比例約為 1： ，目前比例偏低。 根據(jù)貴港 “ 十一五 ” 發(fā)展規(guī)劃，貴港人均可支配收入要增長 8%，以此增長率，按照 1： 的比例估算其價(jià)格上漲 的趨勢(shì)。 綜合各方面價(jià)格影響因素，組合成為一組合理價(jià)和上限價(jià)，我們得到 2020～2020 年的均價(jià)定位。 表 29 貴港市五年均價(jià)合理值估算表（ 元 /㎡ ） 名稱 \年份 2020 名稱 \年份 2020 2020 2020 2020 人均可支配收入 8938 人均可支配收入 9653 10425 11259 12160 房價(jià)與收入比 房價(jià)與收入比 實(shí)際價(jià)格 價(jià)格預(yù)測(cè) 1898 2050 2214 2391 ? 灰色預(yù)測(cè)模型 《基于灰色 —馬爾柯夫 模型預(yù)測(cè)房地產(chǎn)價(jià)格》，鐘昌寶，《統(tǒng)計(jì)與決策》， 2020 年第 1 期； 《 灰色預(yù)測(cè) 理論在 房地產(chǎn) 投資決策中的應(yīng)用 》 ， 歐陽建濤 ， 劉曉君 ， 《 經(jīng)濟(jì)師 》，2020 年 第 12 期 。 在房地產(chǎn)市場(chǎng)中，房地產(chǎn)價(jià)格是對(duì)市場(chǎng)狀況最基本、最直接的反映，但由于受到國內(nèi)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)競(jìng)爭程度及干系人自身等各種因素影響，總是處在不停的波 動(dòng)變化之中，而且各種因素的影響又是極其復(fù)雜的，正是基于以上分析，我們認(rèn)為房地產(chǎn)市場(chǎng)是一個(gè)部分已知、部分未知的系統(tǒng)，可以看作是一個(gè)灰色系統(tǒng)來進(jìn)行處理，房地產(chǎn)價(jià)格作為其系統(tǒng)行為的主要特征量，是一個(gè)灰色量，因而有必要用 灰色預(yù)測(cè)方法來預(yù)測(cè)長期發(fā)展變化的總體趨勢(shì)。 ① 建立灰色 GM（ 1， 1）模型 設(shè)原始數(shù)據(jù)序列號(hào) ，則 ，其中： ； 令 式中 a——特定的參數(shù)； u——內(nèi)生變量； Y（ k） ——k 時(shí)刻按 GM（ 1， 1）模型求得的原始數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值。 Y（ k）曲線反映了原始數(shù)據(jù)列的總變 化趨勢(shì)。 ② 歷年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（商品房） 表 210 歷年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 名稱 \年份 單位 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 商品房價(jià)格 元 /㎡ 773 1045 1007 1203 1482 1477 1757 增長率 % % % % % % % ③ 灰色預(yù)測(cè)模型統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) A. 灰色模型公式： Y 為預(yù)測(cè)價(jià)格， t 為時(shí)間變量，以 1998 年為起點(diǎn)， 2020 年時(shí) t=1， 2020 年時(shí) t=2，2020 年時(shí) t=3，由此類推。 B. 預(yù) 測(cè)數(shù)據(jù)： 表 211 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù) （ 元 /㎡ ） 2020 2020 2020 2020 商品房價(jià)格 1943 2179 2443 2740 住宅價(jià)格 1846 2070 2321 2603 注：按照寶資通公司的經(jīng)驗(yàn)判斷，目前廣西的商品房銷售中，住宅的銷售量要占到商品房銷售量的 90%以上，住宅價(jià)格也約為商品房價(jià)格的 90%以上。 根據(jù)方法的準(zhǔn)確性，現(xiàn)將兩種方法進(jìn)行加權(quán)分析， 預(yù)測(cè)貴港城市住宅銷售的平均價(jià)格，聯(lián)合國住房合理價(jià)格分析預(yù)測(cè)法占權(quán)重的 40%，類比城市規(guī)律模型分析法占權(quán)重的 60%，其預(yù)測(cè)價(jià)格如下： 表 212 住宅加權(quán)后的預(yù)測(cè)價(jià)格 （ 元 /㎡ ） 名稱 權(quán)重 \年份 2020 2020 2020 2020 房價(jià)收入比預(yù)測(cè)模型 1898 2050 2214 2391 灰色預(yù)測(cè)模型 1846 2070 2321 2603 合理值 1 1867 2062 2278 2518 增長率 % % % 注：根據(jù)上表統(tǒng)計(jì)，預(yù)計(jì)貴港房價(jià)年增長率將在 10%左右 商業(yè)及商務(wù)價(jià)格預(yù)測(cè) 表 213 商業(yè)及商務(wù)地產(chǎn)價(jià)格與可比住宅地產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系表 與住宅地產(chǎn) 價(jià)格的基本關(guān)系 關(guān)鍵影響因素及影響狀況 發(fā)展階段 商圈成熟度 區(qū)域地段 初級(jí) 飽和 不成熟 成熟 非核心 核心 商業(yè)地產(chǎn)價(jià)格 為住宅物業(yè)的 2～ 倍左右 價(jià)差偏大，(可達(dá) 3～ 4倍 )，住宅價(jià)值未能發(fā)揮 商業(yè)與住宅價(jià)差縮小，住宅價(jià)值充分發(fā)揮 價(jià)差小 價(jià)差大( 可達(dá)3 ～ 4倍 ) 價(jià)差小 價(jià)差大（可高達(dá) 5～ 8倍） 商務(wù)地產(chǎn)價(jià)格 為住宅物業(yè)的 ～ 價(jià)差偏大，(可達(dá) ～2倍 )，住宅價(jià)值未能發(fā)揮 商業(yè)與住宅價(jià)差縮小，住宅價(jià)值充分發(fā)揮 價(jià)差小 價(jià)差大（可高達(dá) 2～ 3倍） 價(jià)差小 價(jià)差大（可高達(dá) 2～ 3倍） 資料來源： 寶資通聯(lián)行研究整理 在充分考慮了關(guān)鍵因素影響的情況下，若商業(yè)、商務(wù)類物業(yè)價(jià)格低于與住宅物業(yè)價(jià)格的關(guān)系區(qū)間，意味著物業(yè)價(jià)格有一定的上升空間；而高于該區(qū)間，意味著物業(yè)價(jià)格超出其真實(shí)價(jià)值，出現(xiàn)價(jià)格和價(jià)值失衡。 由此可見，根據(jù)前述房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格現(xiàn)狀，貴港的住宅物業(yè)價(jià)格水平較合理， 但仍有較 大 的上升空間。從目前調(diào)查的租金水平來看，商業(yè)物業(yè)的銷售價(jià)格仍然偏高。而貴港目前商務(wù)市場(chǎng)的需求尚未顯現(xiàn)出來，預(yù)計(jì)在未來的 5年內(nèi)，市場(chǎng)的需求量也不大。 表 214 商業(yè)商務(wù)物業(yè)價(jià)格預(yù)測(cè)表 商業(yè) 年份 2020 2020 2020 2020 預(yù)測(cè)價(jià)格（元 /㎡） 3734 4124 4556 5036 商務(wù) 年份 2020 2020 2020 2020 預(yù)測(cè)價(jià)格（元 /㎡） 2053 2268 2506 2770 資料來源： 寶資通聯(lián)行研究整理 需求預(yù)測(cè) 從如下幾個(gè)方面對(duì)貴港市房地產(chǎn)市場(chǎng)需求總量進(jìn)行預(yù)測(cè)： ? GDP 根據(jù)行業(yè)發(fā)展規(guī)律，發(fā)展中國家年度內(nèi)房地產(chǎn)銷售總額與 GDP 的合理比例應(yīng)為 8%～ 12%， 2020 年貴港房地產(chǎn)投資占 GDP 的比重為 %，現(xiàn)按照動(dòng)態(tài)增長的趨勢(shì)預(yù)測(cè)每年增長速度遞增 %，最終達(dá)到 10%左右的合理中間值，即2020～ 2020 年，房地產(chǎn)占 GDP 比例如下： 表 215 經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測(cè)表 單位 2020 2020 2020 2020 2020 GDP 億元 263 297 336 380 429 房地產(chǎn)占 GDP 比重預(yù)測(cè)值 ％ % % % % % 房地產(chǎn)投資總額 億元 注：以上 2020 年數(shù)據(jù)為實(shí)際值 根據(jù)貴港房地產(chǎn)投資數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，房地產(chǎn)投資額中住宅投資的比例約為 60～70%，現(xiàn)按照 70%估算其投資比例。而住宅投資額按照 15%的行業(yè)稅后平均利潤率來估算其銷售額。 根據(jù)這一關(guān)系得出未來四年內(nèi)各年度住宅需求總量： 表 216 貴港市住宅需求總量表（ GDP因素） 單位 2020 2020 2020 2020 合計(jì) GDP 預(yù)測(cè)值 億元 297 336 380 429 1442 房地產(chǎn)投資總額 億元 131 住宅投資總額 億元 92 住宅銷售總額 億元 106 住宅銷售面積 萬平方米 480 資料來源： 寶資通聯(lián)行研究整理 ， GDP按貴港十一五規(guī)劃目標(biāo) —— 年增長 13%計(jì)算。 ? 回歸預(yù)測(cè)模型 《回歸模型在房地產(chǎn)市場(chǎng)方面的應(yīng)用》 ， 葛金輝 ，《 沈陽航空工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào) 》 ， 2020年 第 4 期 。 回歸模型的主要應(yīng)用之一是預(yù)測(cè)，即利用解釋變量的預(yù)期值對(duì)應(yīng)變量的取值作預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)的前提條件是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)在樣本期與預(yù)測(cè)期無多大變化，回歸模型描述的解釋變量與應(yīng)變量的關(guān)系 (經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu) )在預(yù)測(cè)期依然成 立。 常用回歸模型的一般形式是： 其中 為形式已知的函數(shù)， 為一組未知參數(shù)，當(dāng) 給定后， 就完全確定了 ， 為隨機(jī)誤差 項(xiàng) 。 (x)——x 按照 計(jì)算模型求得的原始數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值。 (x)曲線反映了原始數(shù)據(jù)列的總變化趨勢(shì)。 ? 歷年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 表 217 歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 名稱 單位 2020 2020 2020 2020 2020 商品房銷售面積 萬㎡ 增長率 % % % % % 資料來源： 寶資通聯(lián)行研究整理 表 218 貴港市住宅需求總量表（人口增長和人均建筑面積因素） 名稱 單位 2020 2020 2020 2020 合計(jì) 商品房銷售面積 萬㎡ 108 126 144 163 541 住宅銷售量 萬㎡ 86 101 115 130 433 資料來源：寶資通聯(lián)行研究整理 注：按照寶資通公司的經(jīng)驗(yàn)判斷，目前廣西的商品房銷售中，住宅的銷售量要占到商品房銷售量的 90%以上 綜合以上方面因素結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，可近似推出 2020 年～ 2020 年貴港市 的房地產(chǎn)市場(chǎng)總?cè)萘浚? GDP 因素權(quán)重：由于不同城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)具 有各自特點(diǎn)，該經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)在各地的表現(xiàn)會(huì)有所差異，針對(duì)貴港市經(jīng)濟(jì)的判斷，設(shè)其權(quán)重為 。 歷年數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)模型因素權(quán)重：該因素最自然地反映住宅需求總量，設(shè)其權(quán)重為 。 據(jù)此，未來四年內(nèi)貴港市城區(qū)住宅需求量預(yù)測(cè)如下 ： 表 219 貴港市住宅需求總額表（加權(quán)平均值）單位： 萬㎡ 權(quán)重 2020 2020 2020 2020 合計(jì) GDP 因素 106 115 124 134 480 歷年數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)模型因素 86 101 115 130 433 合計(jì) /住宅需求 1 94 107 119 132 452 資料來源： 寶資通聯(lián)行研究整理 3 區(qū)域環(huán)境分析 港北 區(qū)發(fā)展分析 【觀點(diǎn)】 無論是從功能對(duì)比還是從居住價(jià)值對(duì)比上看，港北區(qū)的發(fā)展在貴港市幾個(gè)城區(qū)中都占據(jù)絕對(duì)的競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)，本項(xiàng)目的區(qū)位優(yōu)勢(shì)突出，可依托港北區(qū)發(fā)展背景準(zhǔn)確定位，契合港北區(qū)發(fā)展方向切入市場(chǎng)。 港北區(qū)概況 全區(qū)總面積 1092 平方公里，總?cè)丝? 萬人。其中城區(qū)人 口 30 萬人。港北地區(qū) 是 貴港市中心城區(qū)，是市委、市政府所在地，全市政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心和對(duì)外交往的窗口。 港北區(qū)與其他城區(qū)功能對(duì)比 表 31 貴港市各行政區(qū)功能定位情況表 行政區(qū) 功能定位 面積 人口 政府駐地 管轄區(qū)域 平方 公里 萬人 港北區(qū) 政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心和對(duì)外交往的窗口 1092 仙衣路北 段 港北區(qū)轄 1個(gè)街道、 3 個(gè)鎮(zhèn)、4 個(gè)鄉(xiāng)：貴城街道、港城鎮(zhèn)、大圩鎮(zhèn)、慶豐鎮(zhèn)、奇石鄉(xiāng)、中里鄉(xiāng)、根竹鄉(xiāng)、武樂鄉(xiāng) 港南區(qū) 批發(fā)零售、工 礦業(yè)、農(nóng)業(yè) 1026 50 中山路南 段 港南區(qū)轄 1個(gè)街道、 6 個(gè)鎮(zhèn)、2 個(gè)鄉(xiāng)：江南街道、橋圩鎮(zhèn)、木格鎮(zhèn)、木梓鎮(zhèn)、湛江鎮(zhèn)、東津鎮(zhèn)、八塘鎮(zhèn)、新 塘鄉(xiāng)、瓦塘鄉(xiāng) 覃塘 區(qū) 工礦業(yè)、特色 農(nóng)業(yè) 1502 50 覃塘鎮(zhèn)覃 塘大道 轄 11 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn) ：覃塘鎮(zhèn)、黃練鎮(zhèn)、東龍鎮(zhèn)、三里鎮(zhèn)、五里鎮(zhèn)、石卡鎮(zhèn)、蒙公鄉(xiāng)、山北鄉(xiāng)、古樟鄉(xiāng)、振南鄉(xiāng)、大嶺鄉(xiāng) 【 研判 】 由于 港北 區(qū)特殊的地緣關(guān)系，城市的功能定位比較全面，包括了 中央行政區(qū)、中央商務(wù)區(qū)，是城市的政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心 ，其中 老城 區(qū)更多 地 承擔(dān)了中心商業(yè)區(qū)的功能， 城北 新區(qū)則更多 地 承擔(dān)了 行政、商務(wù)和居住 的功能。 港北區(qū)與其他城區(qū)居住價(jià)值競(jìng)爭力對(duì)比 以下將對(duì)各個(gè)城區(qū)的住宅發(fā)展競(jìng)爭力作出相應(yīng)的對(duì)比分析， 由于 港北 區(qū)特殊的地緣關(guān)系與 全面 的功能定位， 城北新區(qū) 板塊 和老城區(qū)板塊 是 港北 區(qū)主要的 兩大居住組團(tuán)，在此以 港北 區(qū) 城北新區(qū) 組團(tuán) 和老城區(qū)組團(tuán)分開比較 作為居住價(jià)值競(jìng)爭力的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。 通過對(duì) 貴港 市房地產(chǎn)行業(yè)的深刻了解與分析，結(jié)合相關(guān)客觀因素進(jìn)行 各 個(gè)城區(qū)橫向?qū)Ρ?，采?德爾菲法收集多名貴港業(yè)內(nèi)人士直觀 評(píng)價(jià) 結(jié)果匯總， 進(jìn)行定性分析，各因素權(quán)重之和為 1，各因素滿分為 10 分，依據(jù)該因素的影響程度設(shè)其權(quán)重，分別得出 各 個(gè)城區(qū)居住 價(jià)值 競(jìng)爭力 大小 。 ? 位置因素 ： 權(quán)重分為 ， 核心參考依據(jù)：與商業(yè)服務(wù)中心距離、與城市中心的距離。各片區(qū)得分 如表。 ? 人文環(huán)境： 權(quán)重分為 ，核心參考依據(jù)：區(qū)域教育、人文、歷史等方面 。 各片區(qū)得分如表。 ? 外交通條件因素： 權(quán)重分為 ，核心參考依據(jù)：日常生活和工作兩方面和交通條件是否方便，人們 離開本片區(qū)到外地出行的便捷程度。 ? 自然條件因素： 權(quán)重分為 ，核心參考依據(jù)：空氣質(zhì)量、噪音、污染、 景觀 等影響人們感官舒適程度的因素。各片區(qū)得分如表。 ? 公共基礎(chǔ)設(shè)施： 權(quán)重分為 ，核心參考依據(jù)：水電、煤氣、道路、學(xué)校、醫(yī)院、公園、商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)等配置情況。各片區(qū)得分如表。 ? 城市規(guī)劃目標(biāo)推進(jìn)程度： 權(quán)重分為 ，核心參 考依據(jù)：規(guī)劃目標(biāo)實(shí)現(xiàn)程度、城市建設(shè)推進(jìn)程度的對(duì)土地需求強(qiáng)度。各片區(qū)得分如表。