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如何理解历史房价指数和买卖数据

(2022-09-03 19:34:16) 下一个

我曾经专门写过一篇介绍美国房价三大指数的文章:

   美国历史房价年均增幅到底是多少

有些网友评论说那篇文章快写成论文了,写那篇文章我真还是查了好几篇论文和文献,并且我自己也从中学到了很多东西。

但是,三大房价指数因为算法相似,所以都有个共同的缺点,那就是数据的滞后性, 这个滞后性有两个原因造成:

1)数据的滞后性:比如7月份的房价指数,用的肯定是7月份房子过户的数据,而7月份过户的房子,价格肯定一两个月前就已经定了,不可能过户那天大家才开始定价格。而被广泛引用的 S&P CoreLogic Case-Shiller House Price Index,用的是过去三个月的平均,滞后性就更加严重。

2)算法的滞后性:由于房价指数用的是同一个房子的买卖数据,如果严格地讲,7月份的房价指数,应该是6月买的房子,7月再卖,这样才有可能用同一个房子的买卖数据,而在现实中这是不可能的。 现实中可能是,房子是7月份卖的, 但却是10年前买的,那如何知道今年6月份的价格呢?那只能用中间插值,用中间值肯定过去的数据权重会比较大,因而会造成部分的滞后性。

三大房价指数的滞后期应该接近2个月,并且在价格出现拐点的时候尤其不准确。

与三大房价指数不同的另一种房价统计方法就是Realtor Association用的均值和中位数统计法(以下简称RA统计法),这种算法是对比每个月房价的均值和中位数, 比较即时。它的缺点就是apple vs orange。比如如果发生极端情况,某个地区上个月卖的大多是低价房,这个月卖的都是高价房,这个统计就没有什么意义。不过通常情况下,这个即时数据还是非常有用的。

RA统计法长期不如房价指数准确和科学,RA统计法也很难对各都市区的数据进行比较。

所以,想要即时信息,找当地的realtor。 若想比较各都市区的长期房价, 用房价指数,不过房价指数会有滞后期。

建宁 2022/09/01

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