第八章房地产市场预测

1、第八章第八章 房地产市场预测房地产市场预测【学习目标】【学习目标】 .房地产市场预测的含义、作用、类型和房地产市场预测的含义、作用、类型和内容；内容； .房地产市场预测的程序；房地产市场预测的程序； .房地产定性预测的方法；房地产定性预测的方法； .房地产定量预测的方法。房地产定量预测的方法。第一节 房地产市场预测的基本了解 预测就是根据过去和现在的资料，通过定性或定量分析，找出事物发展的内在规律，预见或推断其未来的发展趋势。 一、房地产市场预测的含义 房地产市场预测是在市场调查的基础上，运用科学的方法和手段，对房地产市场供求变化及发展趋势做出预计、测算和判断。即在大量市场信息的基础上，运用逻

2、辑推理的方法或者统计方法，对房地产市场未来发展趋势所做的定性描述或定量推断。 准确性是房地产市场预测质量高低的一个判定标准，而能否做到准确预测，主要取决于如下两个方面： 一是房地产市场发展趋势的显露程度，或一是房地产市场发展趋势的显露程度，或被偶然因素的干扰程度。被偶然因素的干扰程度。显然，房地产市场发展趋势越明朗，偶然因素干扰的程度越低，预测就越准确。 二是人们对房地产市场的本质特征、发展二是人们对房地产市场的本质特征、发展变化规律的认识和把握程度。变化规律的认识和把握程度。人们的认识越深刻，把握程度越精准，对未来供求变化和发展趋势做出的预计和判断越准确。二、房地产市场预测的类型 （一）房地

3、产宏观市场预测和房地产微观市场预测 这是按照预测的范围划分的类型。房地产宏观市场预测是对整个国家、地区、城市的房地产市场发展趋势的预测； 房地产微观市场预测是从企业、项目的角度对某类房地产市场的发展变化情况所进行的预测。（二）短期预测、中期预测和长期预测 这是按照预测的时间长短划分的类型。短期预测是房地产开发商的年度预测；中期预测是预测期为25年的预测；长期预测是预测期为5年以上的预测。（三）定性预测和定量预测 这是按预测的方法划分的类型。定性预测也称为经验判断法，就是依靠人的知识、经验和判断能力，对房地产市场未来发展趋势做出性质和程度上的判断；定量预测是利用已经掌握的比较完备的历史统计数据，

4、凭借一定的数理统计方法建立起适合的数学模型，对房地产市场未来发展趋势进行量上的预测。 三、房地产市场预测的内容 这里，我们只从房地产开发商的角度来阐述这个问题。当然，预测作为企业的一种市场行为，可以涵盖多个方面，但对房地产开发商来说，以下几个方面的预测是必须进行的。 （一）房地产市场需求预测 现实市场需求预测 潜在市场需求预测（二）房地产市场供给预测 市场供给预测包括全行业供给能力预测和本企业发展能力预测。 全行业供给能力预测既包括在一定条件下全行业所能提供给市场的某类房地产产品最高数量的预测，也包括对开发同类房地产产品的竞争对手及其数量、规模、成本、管理水平、技术状况等的预测； 本企业发展能

5、力预测是指对本企业的供给能力、土地储备、生产规模、技术条件、融资能力、服务能力等方面的发展趋势所进行的预测。 （三）房地产市场价格预测 例如，未来一定时期内某类房地产产品的价格走势是怎样的？ 哪些是影响房地产市场价格的主要因素？ 当这些因素发生变化时，房地产价格如何变化？变化的幅度有多大？ 当房地产价格发生变化时，对供需双方又会产生什么样的影响？ （四）房地产市场销售前景预测 这是在今后一段时间内本企业最可能实现的房地产销售水平的预测，它包括销售量、品种、规格、区域、价格等情况的预测。 四、房地产市场预测的程序 （一）明确预测目标 预测目标指特定的预测对象，例如某类商品住宅长期、中期、短期的供

6、求趋势，价格的变化趋势，销售前景等。预测目标关系到诸如收集什么资料、如何收集资料、采用何种预测方法等一系列问题，因此，预测开始时即确定一个明确的预测目标是非常重要的。（二）拟定预测计划 预测目标明确后，就要据此拟定预测的工作计划，包括预测机构的组建、人员的培训、各阶段工作安排以及经费的预算等。此外，还应包括资料收集方法的确定、预测方法的选择以及对预测的精度要求等。 （三）收集整理资料 资料是通过市场调查获取的。预测中所需的资料包括与预测对象有关的历史、现实和未来的各种房地产市场发展状况资料，其中历史资料展现了房地产市场过去的发展轨迹，现实资料反映了当今房地产市场的发展状况，未来资料是指相关政府

7、部门、行业协会及房地产同行的发展规划和预测资料等。 （四）选定预测方法，建立预测模型 预测是建立在一定的预测模型基础之上，而预测模型的建立需要借助一定的预测方法。预测方法有多种，各种预测方法均有其适用的对象和条件，如果选择不当，将很难做出准确的预测。通常，预测方法是根据预测目标及掌握的资料情况确定的，包括定性预测和定量预测。预测实践中，也往往将两种预测方法结合起来使用，以便于相互验证和综合处理预测结果，提高预测的可信度。 （五）分析评价预测结果 必须对预测结果的可靠性加以验证。若初步预测结果与实际结果之间的差异在允许的范围内，则可适当修正初步预测值，得到最终的预测结果；否则初步预测结果就被认为

8、是没有达到规定的要求，应查找原因或重新选择预测方法，再次预测，直到获得满意的预测结果为止。 （六）写出预测报告 预测报告反映了市场预测的最终成果，一般有两种。一种是一般性预测报告，这种报告往往只提供预测结果和市场营销活动的建议，它的主要用途是供决策者决策参考；另一种是专门性报告，这种报告较为详细地呈现了预测的整个过程，包括获取和处理资料的方法、预测方法和预测模型、预测结果以及检验过程等。 第二节 房地产市场预测方法及应用 一、定性预测法 定性预测法也称经验预测法，是根据已经掌握的历史资料或直观资料，依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的专家，对房地产市场未来发展趋势做出性质和程度上的判

9、断，并在这些判断的基础上，得出一定的预测结论。 可见， 这种预测方法主要是依靠人的思考、推理、判断和综合分析能力，偏重事物发展性质的分析预测，因而尤其适用历史资料缺乏、影响因素复杂、难以进行定量分析的情况。常用的定性分析法 经理评判意见法 销售人员估计法 专家预测法等。（一）经理评判意见法 经理评判意见法是由最高决策层将市场研究、产品开发、营销、财务等与经营有关的各职能部门负责人和业务骨干召集起来，就市场发展趋势或某一重大市场问题进行交流探讨。大家从各自专业的角度充分发表意见，最后由总经理对这些意见做出判断，对市场前景做出预测。 （二）销售人员估计法 销售人员估计法，就是把企业的销售人员召集起

10、来(有时也邀请销售代表参加)，请他们根据自身对市场的了解情况，对自己所负责销售地区的市场或产品的未来发展趋势提出判断。然后，再把每个销售人员的判断汇总起来，经过综合分析，对市场或产品前景做出预测。 （三）专家预测法 专家预测法是指依靠专家的知识和经验进行预测的方法。这种方法在预测实践中得到广泛应用，具体又包括专家会议法和德尔菲法等方法。 专家会议法是以会议的形式将相关领域专家邀请到一起，请他们对有关问题做出分析和预测，最后通过归纳和总结专家们的意见而得出预测结果。 德尔菲法是在专家会议法的基础上发展起来的一种预测方法，预测过程见图8-1。它是由美国兰德公司于20世纪40年代末首创，如今已得到广

11、泛应用。二、定量预测法 定量预测方法，是利用已经掌握的比较完备的历史统计数据，分析市场的发展规律或因果关系，进而建立起某种数学模型，依此预计和推测市场未来发展变化趋势的种预测方法。 常用的定量预测法包括时间序列预测法和回归分析预测法。（一）时间序列预测法 时间序列预测法是将预测目标的历史数据资料按时间的先后顺序排列成时间序列后，分析该序列的变化趋势，并假定这种趋势将延伸至未来，由此得到预测目标在未来某时期的预测值。 移动平均法和指数平滑法是两种主要的时间序列预测法。 1移动平均法移动平均法 移动平均法的基本思想是，时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，不易显示出发展趋势，而使用移动平均

12、可以消除这些因素的影响，进而显示出时间序列的发展趋势，依此趋势可做出相应的预测。 移动平均法有简单移动平均、趋势移动平均和加权移动平均法等。 （1）简单移动平均法 ,21tyyyNyyyMNtttt11)1(Nt , )1(1ttMy（2）趋势移动平均法 简单移动平均法只适合作近期预测，而且是时间简单移动平均法只适合作近期预测，而且是时间序列没有明显趋势变动的情况。序列没有明显趋势变动的情况。当时间序列具有当时间序列具有线性增加或减少时，用一次移动平均进行预测就线性增加或减少时，用一次移动平均进行预测就会出现滞后偏差。会出现滞后偏差。1此时需要进行修正，此时需要进行修正，修正的修正的方法是在一

13、次移动平均的基础上再做一次移动平方法是在一次移动平均的基础上再做一次移动平均，并利用滞后偏差的规律来建立线性趋势模型均，并利用滞后偏差的规律来建立线性趋势模型进行预测，这就是趋势移动平均法，也称为二次进行预测，这就是趋势移动平均法，也称为二次移动平均法。移动平均法。 1对于线性递增的时间序列，预测值将偏低；而对于线性递增的时间序列，预测值将偏低；而对于线性递减的时间序列，预测值则偏高。这种对于线性递减的时间序列，预测值则偏高。这种偏低、偏高的误差就称为偏低、偏高的误差就称为滞后偏差滞后偏差。 设一次移动平均值 为，则二次移动平均值为 ) 1 (tM)2(tMNMMMMNtttt)1(1)1(1)1()2( 再设时间序列 从某时期开始具有线性趋势，并且假定未来仍按此趋势变化，则线性趋势预测模型为： ,21tyyyTbayttTt)2()1(2tttMMa)(12)2(_)1(tttMMNb（3）加权移动平均法 在简单移动平均和趋势移动平均中，均将同一时间序列中每期数据的重要性视为等同。实际上，各期数据对预测值的影响程