上海房地產預警系統編制方法研究

羅欣蟾

（上海市統計局，上海 200003）

上海房地產預警系統編制方法研究

羅欣蟾

（上海市統計局，上海 200003）

建立房地產預警系統顯得十分必要。本文根據經濟周期波動理論，運用時差相關分析法確定預警指標體系，運用3σ方法確定預警區間，依據主成分分析對指標體系賦權，最后加權擬合得到上海房地產綜合指數，并對2008年1月至2014年6月上海房地產市場進行了實證分析，進一步驗證了上海房地產預警系統的可行性和有效性。

房地產業；預警系統；實證

新世紀以來，上海房地產市場發展迅速，市場化程度不斷提升，但受政策調控影響，市場波動也比較劇烈。之所以頻繁出現這種情況，其中一個主要原因是沒有一套房地產預警體系，沒有在市場發生趨勢改變之前適時出臺熨平房地產周期波動的政策措施。尤其是近些年，樓市的變化更為頻繁，變化速度之快往往令各方都措手不及。2013年樓市火爆的場景還歷歷在目，而2014年初以來市場出現的調整，銷售低迷的狀況更遠超市場各方的預計，全國各地紛紛取消長達3年的樓市限購政策。為了能夠及時反映房地產市場的發展現狀及未來趨勢，避免樓市大起大落，編制上海房地產預警系統顯得十分必要和迫切。

目前，國內所進行的房地產預警系統實證研究中，主要分成兩種。一種是篩選指標并建立預警指標體系，對各個指標確定警限，然后進行加權匯總，其常用的篩選和合并指標的方法包括聚類分析、主成分分析和層次分析等，在確定警限時主要是運用專家意見法。另一種是通過回歸等方法，預測房地產市場某個指標的走勢，并通過3σ方法進行警限、警情的判別。有關模糊分析法、神經網絡分析法等還處于研究的初期階段。

一、預警指標體系的構建方法及原則

房地產預警指標體系是房地產預警系統的基礎，科學合理地設置指標體系能有效地實現房地產預警系統的功能和目標。房地產預警指標體系的構建方法已逐漸從定性分析轉為定量分析，目前比較常用的方法有：時差相關分析法、主成分分析法、聚類分析法和K-L信息量法等，這些方法運用于房地產預警指標的篩選都有合理的理論依據，但單獨運用某種方法會帶來一些問題，因此綜合應用是科學的選擇。

房地產預警指標紛繁復雜，國內外學者提出了很多評價指標，本文建議要充分考慮以下四方面的原則。

1．全面性原則。指標的選取應該覆蓋整個房地產開發經營過程，而不是局限于某一階段，即所選指標要能夠全面、客觀的反映房地產生產和交易的各個環節。具體表現為：房地產開發經營過程的全面性、房地產市場影響因素的全面性、房地產市場供求的全面性和房地產市場要素的全面性。

2．敏感性原則。所選取的指標必須能夠敏

感反映房地產市場運行狀況，有些指標可能很重要，但是由于敏感性不強，就沒有必要選入指標體系。例如人均GDP增長率和房價增幅呈正相關關系，但由于我國正處于經濟轉軌期，房價增幅遠遠高于人均GDP增長率，則人均GDP增長率這個指標就不夠敏感，構建指標體系時就不必考慮此指標。

3．及時性原則。所選取的指標必須能夠及時統計，與報告期時差越短越好，以免耽誤預警決策的時機。因此，及時獲取當前統計數據是數據采集工作的重點。

4．穩定性原則。某些指標數據通常都具有一定的規律性，比如周期性波動，雖然不可能嚴格按照數學正弦波一樣波動，但還是大致符合周期性波動的特點。房地產預警時這些指標表現出相對穩定性，體現在先行、同步和滯后三方面，這些具有相對穩定性的指標更能體現出房地產周期性波動的特點。

二、上海房地產預警系統設計

上海房地產預警系統的編制方法是根據經濟周期波動理論，運用聚類分析法和時差相關分析法確定預警指標體系，依據正態分布原理3σ方法和預警信號法確定各指標的預警級別，根據主成分分析法確定各指標的重要性，加權擬合得到上海房地產綜合指數，從而判斷房地產運行狀況（景氣程度），并預測未來發展趨勢并適時預警。

1．選擇指標體系

（1）指標篩選。指標的篩選一方面要基于指標選取四大原則，另一方面要基于指標體系的構成規則，要將房地產經濟活動全過程的各類指標劃分為：外因影響指標和內因動力指標。外因影響指標是指影響和制約房地產宏觀發展的指標，如國民生產總值、國民收入水平、全社會固定資產投資規模、建筑業總產值、原材料（鋼材、木材、水泥、玻璃等）產量、全社會貨幣供應量等。內因動力指標是指房地產開發過程各階段性的指標，如企業數量、從業人員人數、土地出讓面積及金額、房地產開發投資額、房屋施工面積、房屋新開工面積、房屋竣工面積、房屋出租面積、房屋銷售面積及銷售率、房屋銷售價格、房屋待售面積、房地產開發資金、貸款（建設貸款和消費貸款）利率等。

（2）指標處理。在現實房地產市場運行過程中，各指標有著自身的經濟含義及特殊性，同時也會受到政策突發因素影響（如2014年3月國家發布“國五條”政策從嚴計征個人所得稅引發搭政策末班車效應，短期交易量出現激增）和季節性因素影響。因此，對于原始指標數據要進行以下四方面的處理及調整。一是要對異常數據處理，一般采取插值法或序列臨近值進行替換；二是要消除量綱，一般采用相對化、函數化、標準化進行處理三是季節性調整，通常采用時間序列的景氣動向指標進行長期變動因子、景氣循環因子、季節因子和不規則因子的調整；四是數據平滑處理，一般使用移動平均的方法。

（3）指標分類。運用聚類分析法和時差相關分析法從待選指標中篩選出先行指標、同步指標和滯后指標。在房地產預警系統中，由于房屋銷售價格作為市場指示器是房地產周期波動的主要反映，可將其作為基準指標，通過計算各指標與其的先后關系和程度，確定各指標先行、同步還是滯后的性質。先行指標是先于房地產周期波動而變動的指標，用于預測房地產周期波動的波峰和波谷，如房屋銷售面積、土地出讓面積、房屋新開工面積、房屋建設及消費貸款利率等。同步指標是與房地產經濟周期波動大體一致的指標，反映當前房地產市場形勢，如居民消費價格指數、房地產開發投資額、國民生產總值等。滯后指標是落后于房地產周期波動的指標，用于認定房地產經濟周期波動的峰和谷是否已經出現，如房屋竣工面積、房屋待售面積、房地產開發資金等。

2．劃分預警區間。我們將房地產運行狀況分為紅燈區、黃燈區、綠燈區、淺藍燈區和藍燈區相應的稱為過熱區、偏熱區、正常區、偏冷區和過冷區五個區間。

根據經濟周期波動理論，依據正態分布原理房地產預警系統的預警區間可以采取3σ方法。其原理是：各指標“正常”和“異常”的參考值不是一個單一的數值，而是一個范圍，它理應服從正態分布法。根據正態分布原理，數據X分布在中心值

附近，離中心值越近可能性P越高，越偏離中心值可能性越低。如果偏離超過1倍標準差，可能性只有31.74%，如果偏離超過2倍標準差，可能性只有5%，如果偏離超過3倍標準差，可能性不足1%。因此，可以根據偏離中心值的標準差倍數來反映數據是否合理。不同的行業質量控制具有不同的選擇標準，如果對質量要求嚴格的控制，選擇偏離1倍標準差以上作為異常，一般的質量控制選擇偏離2倍標準差以上作為異常，寬松的質量控制選擇偏離3倍標準差作為異常。

確定預警區間臨界值的u和σ可使用靴襻抽樣法。靴襻抽樣法與從某一概率分布中生成若干隨機樣本不同，它可以從該分布中生長出一個隨機樣本。然后從原始樣本再生成若干樣本，這種在“樣本中抽樣”的方法就被稱為“靴襻抽樣法”。靴襻抽樣法的本質就是利用自身的資源（也即是一個給定的樣本）獲得若干新的隨機樣本，在隨機抽樣法得到的這些樣本中，原始樣本中的一些數字可能只出現一次或多次，也可能一次不出現，這就是靴襻抽樣法的特點，利用靴襻抽樣法可將原來較少的數據樣本點放大，更好地估計均值和方差。為了擬合綜合指數，對各區間進行1分到5分的賦值（表1）。

表1 信號燈賦值及政策措施

3．確定指標權重。各指標權重的量化應具有可比性，每個指標的權重值應在0～1或0～100之間確定，且所選指標的權重值之和應等于1或100。各指標權重值的確定可采用主成分賦權法、特爾菲法、因素成對比較法、層次分析法、美國ECRI評分系統等目前較為成熟的方法來科學確定預警指標的權重。

4．擬合綜合指數。在選定指標體系的基礎上，根據預警區間對不同指標進行賦值，并結合各指標的權重進行指數的擬合，計算得到綜合指數，其得分不同對應不同的信號燈區，這可以分析當前房地產市場發展的態勢及未來的走勢，并以此作為政府調控政策的依據。

若信號亮出“紅燈”（過熱區），則表示房地產市場明顯“過熱”，其未來的走勢應視綜合指數高出紅燈區的程度而定，如果綜合指數高出較多，且先行指數還在不斷上升，則未來一段時間可能繼續出現過熱的狀態，此時就應采取適當的調控政策使得房地產市場恢復穩定。

若信號亮出“黃燈”（偏熱區），則表示房地產市場熱情較為高漲，房地產發展穩中偏熱，其未來的走勢有轉熱和趨穩的兩種可能。如由紅燈轉為黃燈，宏觀調控政策不宜繼續緊縮；如由綠燈轉為黃燈，在綠燈時期所采取的措施雖可繼續維持，但不宜進一步采取促進房地產的措施，并應密切注意之后市場的變化，以便及時采取措施避免過熱情況的出現。

若信號亮出“綠燈”（正常區），則表示房地產市場處于發展的平穩期，但其未來走勢有轉熱和趨冷的可能，且由于此時房地產市場狀態良好，因此很有可能成為房地產由穩變熱的轉折點。此時，政府可以采取促進經濟穩定增長的調控措施。同時，政府和企業均應密切關注可能導致房地產失衡因素的出現，警惕可能出現的大規模開發而導致趨熱的現象。

若信號亮出“淺藍燈”（偏冷區），則表示房地產市場偏冷，通常表現為供需不旺，其未來走勢有轉穩和趨于衰退的可能。如由淺藍燈轉為綠燈，表示房地產發展趨穩，可繼續采取促進增長的措施，如由綠燈轉為淺藍燈，表示房地產發展趨冷，有衰退的跡象，此時應適當采取促進房地產增長的調控措施,以使房地產經濟趨穩。

若信號亮出“藍燈”（過冷區），則表示房地產市場蕭條，若信號由淺藍燈轉為藍燈，表示房地產經濟處于極度萎縮狀態，通常表現為市場萎靡、需求不振，房地產企業投資熱情大幅下降、投資量大幅縮減，商品房銷售不暢，房地產業開始跌入谷底，其未來的走勢受經濟慣性作用的影響，在外界

環境不發生突變的情況下，將繼續在谷底徘徊一段時間。此時，政府應采取有力的措施刺激房地產市場，如降低利率、放松銀根等手段來激發市場活力和房地產投資熱情。

三、上海房地產預警系統實證研究

根據上海房地產預警系統設計的思路，并結合上海房地產市場的狀況，我們擬對2008年1月至2014年6月間上海市場化商品住房進行實證研究。

1．背景說明。上海房地產市場堅持“三個為主”的原則，即以居住為主、以市民消費為主、以普通商品房為主。由于保障性住房的購買對象具有特定性，而市場化商品住房的變化與房地產經濟周期波動的關聯度高，因此我們把研究聚焦在市場化商品住房上。

2007年12月24日，上海市人民政府頒布《貫徹國務院關于解決城市低收入家庭住房困難若干意見的實施意見》，此后上海住房供應進入“雙軌制”，保障與市場基本各占半壁江山。因此，將實證研究的時間點定在2008年1月。

2．確定指標及權重。根據對上海房地產市場的調查研究，結合月度數據的可獲取性，本文最初選定了近30個指標。應用EViews 5統計分析軟件，通過計算各指標與新建住房價格的時差相關系數，得到各指標的時差影響強度和長度，最終確定了12個指標（其中絕大多數是復合指標）作為預警指標體系，并根據計算結果將這12個指標分為先行指標、同步指標和滯后指標三大類。現分別選取通過EViews 5軟件計算的3個不同類別的指標進行簡單說明。

通過對新建住房銷售量與新建住房價格進行時差相關分析，計算得到第7期的時差相關系數為0.4957，一般即認為銷售量領先于價格7個月，且它們之間是正向影響。從經濟學上解釋，即銷售量如果出現上升的話，一般情況下7個月以后價格也會出現上漲，因此，將新建住房銷售量作為先行指標。

對存量住房價格與新建住房價格進行時差相關分析，計算得到同期的時差相關系數為0.9260，一般認為存量住房價格與新建住房價格是同步的，且是高度正相關的。從經濟學上我們也很容易理解，即當房價出現上漲或下跌時，不論存量住房還是新建住房基本是同步的，因此，就將存量住房價格作為同步指標。

對房屋竣工面積與新建住房價格進行時差相關分析，計算得到第3期的時差相關系數為0.5037，一般認為竣工面積滯后于價格3個月，且它們之間是反向影響，我們將竣工面積作為滯后指標進行處理。

用SPSS統計分析軟件，對12個指標進行主成分分析并根據結果分別賦權（表2）。

表2 預警指標體系各指標權重

3．確定預警區間。根據歷史數據分布運用3σ方法并參考經驗值，我們分別確定12個指標的預警區間。在一個正常經濟系統中，數據偏離穩定數值過大或過小，可能性都很低。房地產經濟的數據連續時間不多，如果選擇3倍標準差，幾乎沒有數據落在異常區間；房地產經濟的相關數據同時具有較大的波動性，選擇1倍標準差，對數據的要求過于嚴格。因此我們選擇2倍標準差作為異常的依據，同時選擇偏離1倍標準差到2倍標準差的范圍作為基本正常區間。中心線是CL=u，上控制線是UCL=u+2σ，下控制線是LCL=u-2σ。

預警區間的臨界值確定后，5個區間分別是［-∞，x-2σ］過冷區、［x-2σ，x-σ］偏冷區、［x-σ，xσ］正常區、［x+σ，x+2σ］偏熱區和［x+2σ，+∞］過熱區（表3）。

表3 預警指標體系各指標預警區間

4．計算綜合指數。利用2008年1月～2014年6月的12個指標的月度數據，根據不同指標的預警區間分別賦值，再根據主成分分析測算的權重進行加權，得到上海房地產綜合指數（圖2）。

圖2 2008年1月～2014年6月上海房地產綜合指數

從上海房地產綜合指數看，自2008年1月至2014年6月出現了2次波谷和2次波峰（表4）。由于2007年3月份開始，上海房地產市場出現復蘇回暖，伴隨當年上證指數上沖歷史最高6124點，房價一路上漲至年底，但隨著年內6次上調基準利率10次上調存款準備金率，二套房首付比例上調等信貸收緊政策影響，2008年開始房地產市場趨冷，在2008年10月出現谷底（波谷）。在應對全球金融危機的刺激政策影響下，特別是購房利率下浮30%，上海房地產市場開始出現繁榮，至2009年12月出現這輪上漲的峰值（波峰）。2009年底出臺的“國四條”、“滬四條”以及2010年初出臺的“國十一條”等調控房價過快上漲的政策措施影響下，樓市再次步入新一輪調整，之后國家和上海出臺了住房限購和房產稅等政策，上海房地產市場不斷筑底，在經歷了長達2年多時間的調整后，2012年2月（波谷）市場在這2年積壓需求逐步釋放下出現回暖上行走勢，這輪上行一直延續到2013年10月出現轉折點（波峰）。

表4 綜合指數峰谷時點

從綜合指數和先行指數的運行走勢看，在2010年1月先行指數開始轉入上行態勢，早于綜合指數。當綜合指數第二次波峰前7個月先行指數已經處于這輪上升的波峰，總體而言，先行指數在一定程度上起到了預測未來走勢的作用（圖3）。

圖3 2008年1月～2014年6月上海房地產綜合指數與先行指數

實證分析顯示，此套預警系統可綜合反映上海房地產市場運行的景氣狀況，可行性和有效性都是可以接受的。一定程度上房地產市場的管理部門可以據此制定房地產的調控政策，有效調節房地產運行走勢；房地產市場的買賣雙方可以參考這套預警系統，權衡房屋買賣的時機，這對房地產市場的平穩發展將起到積極的作用。

（責任編輯：曹家樂）