价格变化的规律性——兼论中国房地产价格变化的可能趋势

admin 2025-09-08 阅读:4 评论:0
价格是信息汇总的反映。 经济物品的价格由交易双方决定,交易双方较少的情况下,有可能不会有成交,或者因为对于物品价格出现较大的分歧,于是交易也无法达成,如果要成交,就需要买家提价或卖家降价。之前的交易价格具有锚定作用,但也只是参考,因为此一...

价格是信息汇总的反映。

经济物品的价格由交易双方决定,交易双方较少的情况下,有可能不会有成交,或者因为对于物品价格出现较大的分歧,于是交易也无法达成,如果要成交,就需要买家提价或卖家降价。之前的交易价格具有锚定作用,但也只是参考,因为此一时彼一时,时间变了,价格必然会随着新的信息出现,而发生变化。

人的预期改变往往滞后于信息。比如我们在疫情期间,很多人可能觉得只要疫情结束了,就又可以继续奏乐继续舞了,但是恰恰在疫情期间,一切似乎已经在发生大的转向。房地产价格的见顶,且其真实的下跌开启之后,人们的预期开始转向,防守以及消费降级开始了。

而价格的上涨或下跌趋势一旦形成,就会带来超涨或超跌效应,这背后其实是人性的恐惧与贪婪在起作用,也可以认为是财富效应与财富反效应导致了人性被放大,是人的趋利避害之本性决定了价格反应信息有了滞后性。经济学者凯斯、席勒等人曾经在2001年作过一项研究,研究结果发现股票市场的财富效应是非常弱的;但是房地产市场的财富效应却是明显的,其对于消费的影响有着重要的影响。

这个研究结论与我们如今的经济形势与消费现实倒是非常贴合,也可以认为是中国的现实给这个结论提供了新的证据。消费人口的减少,消费降级,背后的主因皆是房地产财富效应的消失,也即是房地产价格的猛烈下跌。

中国房地产价格的下跌,从事后来看,虽然各地上涨下跌的节奏不同,但是其价格在2021年7月到达顶峰,我们可以从下面这张环比价格的变化图看得清楚:

如今三年过去,房价已经跌回到2017年甚至有些跌回到2016年。

在同比下降方面,70个大中城市已经连续7个月都在下跌,这也是自2006年以来的最高纪录。可以说历史上就没发生过70个大中城市全部下跌的场景。08年全球金融危机时期,70个大中城市同比下降的城市做高也就37个,12年最高59个,15年钱荒时期69个,而且都是昙花一现,后面房地产局面很快就会一改颓势快速进入全面普涨时期。

这一轮房价的上涨到2021年结束,其起涨点有人认为是在2003年,有人认为更早,甚至可以到1998年(这一年是住房改革元年,也是出台房地产市场化政策的时间),但是考虑到中国房地产市场化真正开端应该是在2000年之后了,可以认为中国房地产涨了20年左右,这个时间倒是与美国地产经纪商温茨利克在1932年撰写出版的《房地产分析》发现的房地产周期平均长度是接近的,这本书当中提到的房地产周期平均长度大概是18年。

如今中国房地产价格已经跌了三年多时间了,未来价格变化与趋势会如何?我们还是来看一下美国与日本的情况:

美国房价在2008年次贷危机时见顶,后面跌了5年,2013年筑底成功后,几乎一直涨到现在;日本下跌的时间比较长,几乎长达20年,而且在底部还盘整了两年时间,之后才慢慢爬出底部,上涨也较为温和,现在才涨回高低距离的一半。

从跌幅来看,我们国家房地产价格下跌幅度已经与美国日本都接近,从这个历史经验来看,也就是房价下跌的最快阶段已经过去了,后面是继续小幅阴跌,还是底部震荡,还是如美国一般V形转向,则应该要考虑中国特有的国情与市场环境。毕竟虽然价格的波动会有一定的重复性,但是因为中国房地产受政策的影响较大,政策层面,特别是货币政策比如降息实施的力度与幅度都会对房价走势造成重要影响。

从历史以及中国更为扎实的经济基本面来看,房地产价格在这里筑底的结论还是可以得出的,而又因为房地产市场已经转向买方市场,对于还有余力加杠杆或者是以旧换新的置换改善来说,现在显然是一个较好的机会,还可以趁此房地产市场相对低迷砍砍价。房子因为其是有形的硬通货,在其永续租金收入的折现值与如今的房产市值接近时,房产本身也是未来抗通胀的得力品种,置换与买入的时机或者时间窗口就是如今的这个时间段了。

能在大周期变化到来之时,提前做准备的人,就是对于信息的把握与判断俱佳的人,他们首先要搜集到真实的信息,其次还要对于真实信息有正确的分析,进而得到正确的判断,以此为基础进行相应的决策。

决定经济物品价格的因素众多,但是其底层因素还是这项经济物品所能产生的未来现金流,按一定的折现率折现回来的现值,这个看成是这一物品的底层支撑,在这个基础上,加上情绪,周期,政策(特别是信贷与利率)等诸多因素影响,经济物品的价格于是就决定了,其价格的变动也因此而呈现出一定的规律性。

版权声明

本文仅代表作者观点,不代表本站立场。
本文系作者授权,未经许可,不得转载。

分享:

扫一扫在手机阅读、分享本文

热门文章
  • BIAS指标解析:如何利用乖离率预测股价反转

    BIAS指标解析:如何利用乖离率预测股价反转
    乖离率(BIAS)是技术分析中一个重要的指标,用于衡量股价与其移动平均线之间的偏离程度。通过计算股价与均线的差值占均线的百分比,投资者可以判断当前股价是否处于超买或超卖状态。BIAS的计算公式为: BIAS = (当前股价 – 移动平均线) / 移动平均线 × 100% 当BIAS值大于10%时,通常认为股价处于超买状态,市场可能面临回调风险;而当BIAS值小于-10%时,则认为股价处于超卖状态,市场可能迎来反弹机会。 乖离率的基本原理 乖离率的核心思想是股价会围...
  • MACD指标解析:如何通过DIFF和DEA线捕捉市场趋势

    MACD指标解析:如何通过DIFF和DEA线捕捉市场趋势
    MACD(平滑异同移动平均线)是技术分析中常用的趋势跟踪指标,由DIFF线、DEA线和柱状线组成。它通过计算两条指数移动平均线(EMA)的差值,帮助投资者识别市场趋势的强弱和转折点。本文将深入解析MACD的构成、计算方法及其在捕捉趋势转折与背离信号中的应用。 MACD的构成与计算方法 MACD由三个主要部分组成:DIFF线、DEA线和柱状线。DIFF线是短期EMA(通常为12日)与长期EMA(通常为26日)的差值,反映了短期和长期趋势的差异。DEA线则是DIFF线的9...
  • CCI指标揭秘:如何利用CCI>100和CCI<-100捕捉买卖信号

    CCI指标揭秘:如何利用CCI>100和CCI<-100捕捉买卖信号
    顺势指标(Commodity Channel Index,简称CCI)是一种广泛应用于股票、期货和外汇市场的技术分析工具。它由唐纳德·兰伯特(Donald Lambert)于1980年提出,主要用于衡量价格相对于其统计平均值的偏离程度。CCI的核心思想是通过计算当前价格与历史平均价格的差异,来判断市场是否处于超买或超卖状态。 CCI的计算公式较为复杂,但其核心逻辑是通过比较当前价格与一定周期内的平均价格,来衡量价格的波动性。具体来说,CCI的计算公式为:CCI = (当...
  • 威廉指标突破80?别急,还需这些指标验证!

    威廉指标突破80?别急,还需这些指标验证!
    威廉指标(Williams %R,简称WMSR)是一种常用的技术分析工具,主要用于判断市场的超买和超卖状态。它由拉里·威廉姆斯(Larry Williams)在20世纪70年代提出,通过测量当前价格相对于一定周期内最高价和最低价的位置,来反映市场的短期动能。本文将深入探讨威廉指标的基本原理、如何利用它判断短期超买状态(80以上),以及为什么需要结合其他指标进行验证。 威廉指标的基本原理 威廉指标的计算公式为: WMSR = (最高价 – 收盘价) / (最高价 –...
  • 能量潮(OBV)揭秘:如何通过成交量预测股价趋势

    能量潮(OBV)揭秘:如何通过成交量预测股价趋势
    能量潮(On-Balance Volume,简称OBV)是一种技术分析工具,由乔·格兰维尔(Joe Granville)在1963年提出。OBV通过累计成交量的变化来预测股票价格趋势,是一种非常有效的量价分析工具。OBV的核心思想是成交量是价格变动的先行指标,成交量的变化可以预示价格的未来走势。 OBV的计算方法相对简单。当某一天的收盘价高于前一天的收盘价时,当天的成交量被加到前一天的OBV值上;当某一天的收盘价低于前一天的收盘价时,当天的成交量从前一天的OBV值中减去...