購房選擇策略研究

趙明 李伯穎 閆奇亮

摘要：房地產是不動產，是人們賴以生存的重要生活必需品。隨著近年來國家政策的調整以及土地價格的上漲，一二線城市房價水漲船高，購房者追求保值乃至于投資增值。很多剛需購房者會選擇不動產作為投資居住的選擇，通過控制性詳細規劃分析影響房價的原因，對于購房區位進行分析研究，系統地將控規分析和房地產投資結合。運用控規思想解決買房問題相關公式得出結論，以此作為購房依據。

關鍵詞：房地產;影響因素;二手房;控規

中圖分類號：F293

文獻標識碼：A

文章編號：1001-9138-（2020）06-0021-32

收稿日期：2020-05-10

自上世紀90年代開始，房地產市場逐漸形成并不斷完善。總體上，房地產供應方式分為：一是高收人購房投資或者自住，二是剛需普通購房者改善居住環境、求學、落戶。三是低收人人群滿足一般住房標準的限價房或公租房。同時，房地產交易帶動了房地產中介的發展。

房地產需求主要影響因素包括：

（1）政策因素。由于國家政府拉動內需、地方推動GDP、物料、物價、人力成本以及相關政策導向等因素。

（2）經濟因素。國民經濟發展水平會影響各行業的發展，經濟水平的提高會帶動房地產業自身的發展和其他行業對房地產的需求，包括該地區的人口增長速度以及流入、流出，人口密度等因素，人均可支配收入。生活質量決定住房需求的幅值，人均可支配收入可以體現居民實際購買力，也間接體現居民購買住房的可能性。

（3）人口因素。人口增長速度對于房地產有重要引導作用，并且隨著人民生活水平不斷提升，對于面積大、環境好的住房改善意愿不斷提升，住房更新換代的需求與日俱增。區域住房總面積一定，人口總數越大，房產需求越大。

（4）貸款利率上調，購房成本加大，進而變相影響房地產的需求量。

（5）通貨膨脹率因素。購房成為投資者或者投資客規避通貨膨脹風險的一種手段，這種因素也會影響房地產需求。

總體來說，需求、人口、政治，各方面的趨勢導致需求逐步上升。

1買房因素

買房作為一個關乎民生的大事，房價影響著社會的發展和人民生活水平的提高，因此，影響我國房價主要因素有如下五種因素：城鎮居民家庭人均可支配收入;土地價值;五年購房貸款利率;人口密度;位置。

分析位置因素，考慮到社會的發展，大多購房者對住址有要求，例如，房子附近的教育環境、交通是否便利等，良好的位置應該最大可能滿足居民在教育、衛生、交通等方面的要求，可以分為五類，分別是教育、環境、衛生、交通和工作。

通過位置對房價的影響來分析各個因素對房價影響力大小的高低程度，在這里，我們通過層次分析法，建立線性函數，分析各個影響因素的權重，確定位置和房價的關系。沒有考慮由于金融危機、大型自然災害等意外情況以及政府調整政策等對此的影響，缺乏實際性對房價影響最大的是教育學區，其次是交通、環境、樓層，最后是工作因素。

城市的學區房是這個城市中房價較高的地區，靠近各個學校，從幼兒園到大學，只要在學區房內，房價就高于其他地區。在醫院附近，房價也是很高的，其房價略低于學區房;在環境優美的地方，比如公園附近，房價較高;在市中心，雖然環境較差，但由于交通便利，其房價也高居不下。

2如何買房

2.1買房步驟

明確目標：買房子是為了改善自住還是為了投資，改善目標見后文建模，投資買房則需要關注該住房未來的區域發展。

升值分析：升值空間需要從商業和住宅功能融合來分析地塊價值。分析房子升值運用“控規方法”是一個值得提倡的方法。控規即控制性詳細規劃，一個城市地方政府對控制性用地如何規劃，我們在百度搜索“XX市+控規”即可得到類似結果。

居住用地/商業用地的比例，因為居住用地，說明這里只是一個居住型的衛星城，并沒有不可替代的優勢;而如果這個地塊大面積比例是商辦地塊，則未來商業會繁榮，必然帶動相關的工作機會以及人員涌人，這些人群傾向就近購房或租房居住，未來這附件的租金、房價都有保證。即使房價不能大漲，由于有足夠的商業工作人群，房價不會急劇下跌。

我們以天津海河下游沿線的規劃為例，中間整體地塊全都標紅，多甲級和超甲級辦公樓和高檔住宅，必然價值上存在不可替代性。這個區域有一些五百強和大國企，所以這個區塊的住宅價格較高。在中心商務區，房子對于普通年輕人沒有經濟實力購買。我們可以看一下旁邊的房地產，坐落于大學城的周邊配套。相關規劃用地因大學新校區的人文資源帶動周邊的商業空間，辦公用地未來可進駐企業的用地越大，人員涌入越多，居住可用契合度越高。商辦地塊未來預期會有大量人群在這里辦公，許多科技型企業都會入駐。而這么密集的辦公人群，如果就近買房，會選擇周圍少量的居住區塊。所以，這里未來的住宅價格趨勢上漲是一個必然趨勢。并且大學畢業生又會催生租房市場和購房需求。

同樣是商業辦公地塊，必須要區分是拿來做寫字樓、還是拿來做商辦性質的居住型公寓。寫字樓用地催生產業發展，公寓還是用來住的，不但對區內住宅價格沒有幫助，還可能分流居住需求。同時地鐵的發展也是一個推動因素。每個城市有每個城市不同的地段和規劃，每個地段也有各自的優勢，總結本文，主要原理如下：

看控規：優先選擇整體地段中，商業寫字樓用地比例大的（基于城市發展正常和政府執行力穩健）。

看產品：同樣拿來做寫字樓，選擇樓層高、總面積大的。

看用途：同樣很高的商業辦公用地比例，選擇真正用做寫字樓的區域。

看時間：同樣的產品，選擇住宅先蓋寫字樓后蓋的，這樣寫字樓蓋好住宅才會升值。

北上廣深一線和強二線城市，城市發展相對較快，政府規劃的商業區通常都能獲得較好發展。

二是，周邊設施配套即學校教育設施、商場娛樂設施、醫療衛生設施，配套是否齊全會影響生活的便利程度。

三是，考慮房子未來的保值增值，在市區老房子面積相對不大，雖然單價不低但是總房款不高，比起偏遠地區的大面積房子抗跌性更好。所謂“從里往外漲，從外往里跌”就是這個說法。而且特別舊的房子當面臨拆遷改造時也會擁有一部分可觀的拆遷費。

3購買二手房選房建模

3.1參數建模

參數建模，通過結構化表達式和參數集表達的模型，參數模型通過代數方程式、微分方程、普通代數函數的方式，建立關系模型。

3.2建模的主要思想

3.2.1準備階段

需要了解對于該問題的基本知識、內容背景，明確所建立模型和公式的目的以及實現的方法，搜集必要的信息。明確對應知識的性質特征。

3.2.2模型假設

根據對象特征建立模型，對應問題合理化必要性的描述。精確的語言對于假設是至關重要的一步。對于專業的建模者想象力、判斷力和觀察力。分析問題的主次使得方法簡潔明了，問題清晰化是至關重要的。

3.2.3模型構成

利用研究對象內在的規律和適當的數學公式、工具，構造各個變量之間的關系以及數學結構。我們利用圖表、公式、排列、線性規劃等工具，以及相關工具解決問題，用簡單的公式解決對應的問題。

3.2.4模型求解

運用數據方程、畫圖形、邏輯運算、數值運算等各種傳統運算，對于解決實際問題算法往往復雜和冗余，也需要擁有簡單的編程以及數學模型工具知識（excel涉及到VB等）。

3.2.5模型分析

利用模型分析出結論，進行穩定性分析。建模主要方法包括：

（一）機理分析法：根據客觀事實

1.比例分析法：比較常見的方法，建立變量之間的函數關系。

2.代數法：通過離散圖形、符合、問題的方法。3.邏輯方法：解決數學經濟學等專業實際問題。制定對策的決策中應用。

4.微積分法：分析變量以及自變量之間的關系

（二）數據分析法

1.回歸分析法;用于對函數?（x）=數值（xi，fi）i=1，2，n，確定函數表達式。處于靜態獨立數據，固成為梳理統計法。

2.時序分析法：處理動態的數據，也叫作過程統計法。

（三）計算機仿真分析

1.計算機仿真：運用統計估計的方法進行抽樣試驗等操作。

2.因子試驗法：通過在系統上進行局部試驗，再對于試驗結果進行分析修改，進而得出模型結構。

3.人工現實法：根據對于系統過去的了解，制定出未來預期的目標。

3.3二手房買房建模

3.3.1購房需求假設

我們且分析剛需購房者，在拋開物價水平以及通貨膨脹的因素。不考慮一定的假設條件如：

（1）房地產產品具有生產周期。

（2）供應量受到理想房價和開發商預測房價的影響。預測價格與理想價格的比值越大，供應量越多;反之供應量越少。

（3）需求量受理想房價和本周期實際房價的影響。實際價格與理想價格的比值越大，需求量越少;反之需求量越多。

（4）通常成本花費包括地價（樓面價格）、建造成本和國家各種稅收;且每個周期的建造成本、稅費率和地價都保持不變。

（5）理想房價僅基于各方面間接、直接成本，并且不考慮供求因素。

3.3.2參數模型確定

3.3.2.1分析問題，需求預估

對于常用的買房選擇因素，繪制相應的思維導圖。

具體內容如下：

通過模型和參數了解相關需求，微觀參數如：當前價格、價格走勢，小區環境、周圍鄰里的因素等。宏觀參數數據如：面積、朝向、房齡、房屋質量、通風、采光、朝向、樓層（每個樓層的電梯，能夠承受的樓層數），小區的自然環境物業質量以及綠化比例，小區周邊的硬件環境包括：學校（學區房以及學校層次），娛樂設施（體育場、健身房、公園對應的距離以及達到時間成本），生活需求，周邊購物距離（考慮期望距離與實際距離），周邊交通（公共汽車、私家車、地鐵-單雙、高鐵等），周邊停車場，停車場位置，周邊醫院。

考慮政策上這個地方是否會被拆遷，考慮日常居住地與工作地的距離。

3.3.2.2需求搜集

考慮個人對于房屋的需求以及訴求評估對應結果如圖1所示。

我們可以看到圖中的每一個參數后面有個評估值權重比例（滿分10分），軟性條件方面，例如距離日常目的地的距離，地鐵12站以內權重分數9分，周邊交通汽車權重5分，地鐵是7分。娛樂休閑中公園在2km之內的權重是4分。

硬性條件方面：價格250-280萬元房款是剛需購房者，總房款則是根據購房者首付結合自身條件在當地的政策比例計算出來的，例如購房者首付款是100萬元當地首付至少3成，該購房者可以購買250-300萬元左右的房子，首付款+中介服務費+過戶等剛需費用+有可能裝修費用≈100萬元。

3.3.2.3形成excel

根據各種影響因素建立一個excel模型。縱列分為“需求限制”“是否必須”“重視程度”。重視程度是最終的參數使用者根據自身條件調節。

在excel列舉如圖2所示，列舉出自己買房需要的條件，其中限定需求條件。例如價格250-280萬元，不超過290萬元是否必須條件，重視程度1，周圍5千米以內至少要有購物重視程度0.9。

1千米以內有地鐵站不是必須條件，則不計人最后建模公式，權重比例0.7，在2千米以內有地鐵站同樣不是必須條件則不計人最后建模公式，是否必須條件是填寫公式的必要條件。“否”則不計人公式之中，后面的“重視程度”參數手動編輯并且根據參數計人公式。

根據對客戶需求建立評價模型（滿意度模型和最優化模型），選取評分指標，設定計算公式。舉例：根據幾個重要參數如表1。

總競爭得分=F+0.4*M+0.9*Z+0.7*J，F代表房價，M代表面積，Z代表交通站數，J代表距離。其中前面的0.4、0.9、0.7是權重參數，參數大小根據個人的意愿設定。每個人情況不同可以適當調整此參數的大小。

運用VBA工具編寫建模模型，如圖3所示，每個sheet頁輸人對應的公式。同時輸人總公式得到的數值就是評價此房屋可選性的依據。具體建立工具方法運用VBA建模工具實現。

3.3.3小區信息選取

步驟一：地鐵站篩選

通過模型的建立固定購房者主要參數的選取，以上班站點為中心首先尋找地鐵站，得到地鐵站的集合。在地鐵站附近，尋找距離地鐵站1千米以內，在5千米以內有購物，5千米以內有醫院，2千米以內有運動場地的小區。

舉例：某位購房者在地鐵曹莊站附近上班，他可以承受的地鐵站數大概8站。列舉從曹莊到各個地鐵站的站數以及對應的小區名字，參見表2。

步驟二：小區篩選

打開“鏈家”“我愛我家”等房地產網站或者APP地圖找房欄目，通過地圖可以找到對應地鐵站并且根據距離和自身條件，篩選對應的小區，如圖4所示。

對應小區名錄如表3。

步驟三：房源篩選

根據每個小區情況，在這些小區里根據2室，有20年房齡，250-300萬元區間，朝向南中樓層的房屋，具體工具可通過“鏈家網”“我愛我家”復合搜索工具進行。結合購房者的條件以及個人對小區喜好得出小區列表，如圖5所示。

通過列表可以看出根據“價格”“戶型”“建筑面積”“朝向”“房屋年限”“綠化比例”“梯戶比例”“共樓層數”“最近地鐵站”“小區到達地鐵距離/千米”“地鐵站數”。將篩選的每個小區的符合條件的樓盤統計出來。

步驟四：得出數據

根據計算公式，建模得出相關數據。公式如下：1.建筑面積和評分換算比例：1+（x-60）/602.價格和評分換算：1+（290-x）/290

3.地鐵站數評分：8/x

4.到地鐵站距離評分：1/x

將公式運用VBAproject工具寫入excel程序中，如圖6所示。

通過程序計算得出對應的小區房源的競爭力參數，如表4所示。

基礎評分即是房屋對應購房者要求競爭力得分，得分越高越符合購房者要求如圖7所示，購房者可以根據自身條件與房地產經紀人或者房主本人進行實地看房，具體看房實際成交價格有待與業主協商。

4結語

購房需要整體考慮，并且因人而異，根據當地的政策以及購買當地周邊配套綜合考慮。對于房價在當地的制約因素做出較清晰的分析，更重要的是對于自身需求有個清晰的認知和定位。根據自身情況制定出價格、位置、樓層、面積、學區等權重和參數，并運用模型作為“輔助”手段進行房屋競爭力數據分析。“術”是本，“道”才是根，只有在不斷學習和了解中提升買房經驗，才可以在買房中更加理性并且如愿。

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