FB
line
twitter
列印【MyGoNews編輯部/綜合整理】住房價格走勢是否可以被預測？這樣的研究報告一定很多房地產業者想知道，中國清華大學房地產研究所博士研究生楊振鵬(Zhenpeng Yang) 在一份「住房價格走勢是否可以被預測：對模型樣本外預測效果的分析」論文報告有了以下的結論。
這份論文中，對未來住房價格的可預測性進行了討論。首先，列舉了3 類可完全根據歷史資訊對未來住房價格做出預測的模型，分別是：①依據房價的歷史平均增長率進行預測的基準模型；②引入房價差分的自回歸項和移動平均項的ARIMA 模型；③引入除房價以外其它內生變數的多元模型。
在此之後，論文中提出了一種評價模型“實際預測效果”的方法，即選定統一的預測跨度後(如1年)，比較模型的“樣本外”預測值與實際值的偏差。在計算每一期的預測值時，都要模擬回到1年以前，利用歷史上的資訊建模，進行樣本外預測。
論文中利用10 個中國城市的新建商品住房價格指數和交易量資料，對3類模型的樣本外預測效果進行了評價。由於資料的時間跨度較短(2006年1月~2010年5月），在每個城市只對從2009年8月到2010年5月的10個月份的住房價格指數進行了預測。
結果顯示ARIMA 模型、價格-交易量VAR模型的預測效果甚至不如基準模型。楊振鵬認為：「在歷史資訊有限、當前價格波動劇烈的市場，很難找到可靠的方法預測未來房價。儘管在每一個時點上，都會有一些模型很好地解釋過去房價變化的規律，實現很高的“樣本內”擬合度，但未來的房價似乎總能突破過去的規律，使基於舊規律的預測產生致命的偏差。」
最後，論文還對10個美國城市1年後房價的可預測性進行了檢驗。美國數據的時間跨度長(1976年1季度~2010年1季度)，更有利於得到可信的結果。研究結果顯示，ARIMA模型給出的預測偏差比基準模型降低約29%，價格-吸納週期VAR模型的預測偏差比基準模型降低約24%。這說明，對這10個城市而言，未來的住房價格確實在一定程度上是可知的。
此外，論文裡雖然沒有發現引入吸納週期資訊對房價的可預測性有顯著改觀，但在部分城市中，包含吸納週期的VAR模型提前預見到了2007年房價將出現下滑，這是只關心房價本身趨勢的ARIMA模型所無法給出的判斷。
