如何理解历史房价指数和买卖数据

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，用中间插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