祁神軍，萬 清，2，張云波

(1.華僑大學(xué) 土木工程學(xué)院，福建廈門361021;2.深圳大學(xué) 土木工程學(xué)院，廣東深圳518060)

與宏觀經(jīng)濟(jì)一樣，房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)同樣存在擴(kuò)張與收縮這兩大階段周期性波動。房地產(chǎn)周期波動的研究最早起源于美國，MITCHELL最先提出了建筑周期的概念，并討論了經(jīng)濟(jì)周期波動測定方面的進(jìn)展和成果。BURNS［1］利用官方數(shù)據(jù)描述了美國房地產(chǎn)的周期，屬于房地產(chǎn)周期研究的早期成果之一。GREBLER發(fā)現(xiàn)國民生產(chǎn)總值的波峰領(lǐng)先房地產(chǎn)周期的波峰約11個月［2］。PRITCHETT研究了1967至1982年美國經(jīng)濟(jì)周期對房地產(chǎn)投資的影響，研究結(jié)果證明房地產(chǎn)供求之間存在著“領(lǐng)先與滯后”的關(guān)系，并存在周期波動［3］。

國內(nèi)眾多專家學(xué)者不僅對房地產(chǎn)周期波動機(jī)理、特征及原因［4－5］，房地產(chǎn)周期波動與經(jīng)濟(jì)周期、通貨膨脹、次貸危機(jī)、宏觀經(jīng)濟(jì)和宏觀調(diào)控政策等的關(guān)系［6］，房地產(chǎn)周期波動的影響因素等展開了深入研究;還構(gòu)建了房地產(chǎn)周期波動的指標(biāo)體系，測算典型城市或地區(qū)的房地產(chǎn)周期;甚至采用灰色 －馬爾科夫模型［7］、動態(tài)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型［8］、擴(kuò)散指數(shù)法［9］、ARIMA 模型、VAR 模型和綜合景氣指數(shù)模型等對房地產(chǎn)長期發(fā)展和短期發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，并對香港、四川、福建、河北、北京、上海、天津、重慶、深圳、廣州、武漢和合肥等地區(qū)進(jìn)行了實證研究。筆者曾撰文引入K線理論對房地產(chǎn)周期進(jìn)行分析及預(yù)測，在此基礎(chǔ)上再次引入布林線，并結(jié)合K線進(jìn)一步對房地產(chǎn)周期波動及房地產(chǎn)價格走勢進(jìn)行分析和預(yù)測，使結(jié)果更直觀形象。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 K 線

由于K線法能比較直觀地反映價格波動，又能較準(zhǔn)確地預(yù)測未來價格走勢，從而被引入證券市場。筆者首次引入K線理論到房地產(chǎn)周期波動及結(jié)構(gòu)趨勢分析與預(yù)測中，并定義了房地產(chǎn)市場的K線及結(jié)構(gòu)［10］:①實體部分表示一定時期(周、月、年等)的開盤價和收盤價，上影線的上端頂點表示同一時期的最高價，下影線的下端頂點表示最低價;②根據(jù)房地產(chǎn)市場的特征，可分為周K線、月K線兩種基本類型。周K線是以周一、周五的交易價格及本周內(nèi)的最高價和最低價而繪制的;月K線是以每月第一天、最后一天的交易價格及本月內(nèi)的最高價和最低價而繪制的;③按照開盤價和收盤價的關(guān)系，K線也可分為陰線與陽線兩種;④多根K線隨著連續(xù)時間組合形成穿頭破腳、烏云蓋頂、吊頸、雙飛烏鴉、錘頭、雙針探底、上升中繼十字星和下跌中繼十字星等各種類型。

1.2 布林線

布林線又稱包絡(luò)線，是根據(jù)統(tǒng)計學(xué)中的標(biāo)準(zhǔn)差原理設(shè)計的一種相對比較實用的技術(shù)指標(biāo)，它反映了價格的波動狀況。布林線由上軌線、中軌線和下軌線組成，其中中軌線由移動平均線表示，代表市場主要運行趨勢;上軌線=中軌線+n·標(biāo)準(zhǔn)差;下軌線=中軌線－n·標(biāo)準(zhǔn)差。布林線一般以20日運算周期的市場移動平均值和標(biāo)準(zhǔn)差為基礎(chǔ)，n 一般取 2［11］。

1.3 房地產(chǎn)周期波動

房地產(chǎn)周期波動是房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)對外部沖擊的響應(yīng)曲線，即房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)在運行過程中，圍繞其長期趨勢線周期性地呈現(xiàn)擴(kuò)張與收縮、波峰與波谷交替運行的現(xiàn)象。其循環(huán)往復(fù)的周期波動包括復(fù)蘇、繁榮、衰退和蕭條4個環(huán)節(jié)及上升和下降兩個趨勢。

2 房地產(chǎn)市場趨勢預(yù)測

2.1 K線及布林線應(yīng)用的前提條件

將K線與布林線引入房地產(chǎn)周期波動分析及趨勢預(yù)測，至少需考慮兩方面的前提:①應(yīng)用的城市或區(qū)域必須有以日、周、月、季度和年度等周期的房地產(chǎn)交易歷史數(shù)據(jù);②綜合考慮房地產(chǎn)季節(jié)性因素、區(qū)域性因素和政策性因素，應(yīng)用K線及布林線組合方法判斷房地產(chǎn)周期波動的趨勢。

2.2 房地產(chǎn)市場趨勢分析圖繪制的假定

2.2.1 K 線特征值

在分析房地產(chǎn)市場的長期趨勢中，以月度為基本周期，每月第一天的成交均價作為開盤價，最后一天的成交均價作為收盤價，分別取月中成交最高價和最低價作為K線的最高價和最低價。

2.2.2 布林線計算周期及標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)

以月平均房地產(chǎn)交易價格為基礎(chǔ)，5個月為基本周期，計算房地產(chǎn)平均價格和標(biāo)準(zhǔn)差;設(shè)定平均價格為中軌線;以中軌線為基礎(chǔ)，將4倍標(biāo)準(zhǔn)差上下浮動作為上軌線和下軌線。

2.3 房價趨勢判斷及預(yù)測

一方面，借鑒典型的K線組合形式，對房地產(chǎn)市場的周期拐點及上升下降趨勢進(jìn)行分析。其中穿頭破腳、烏云蓋頂、吊頸和雙飛烏鴉主要是反映主力出貨時的周期形態(tài)，可作為判斷房價趨勢向下的標(biāo)志;而錘頭、雙針探底、上升中繼十字星和下跌中繼十字星則是反映股價走出底部或即將到達(dá)底部的一個形態(tài)，可以作為房價止跌回暖的標(biāo)志。不過，房地產(chǎn)市場究竟呈現(xiàn)何種趨勢，還需針對具體的K線形式及其前后的K線形式進(jìn)行深入分析。

另一方面，根據(jù)K線在布林線區(qū)間的分布狀態(tài)判斷房價趨勢。布林線中的上、中、下軌線所形成的房價信道的移動范圍是不確定的，信道的上下限隨著房價的上下波動而變化。在正常情況下，房價應(yīng)始終處于房價信道內(nèi)運行。如果房價脫離房價信道運行，則意味著行情處于極端狀態(tài)。一般而言，當(dāng)房價在布林線的中軌線上方運行時，表明房價處于強(qiáng)勢;當(dāng)房價在布林線的中軌線下方運行時，表明房價處于弱勢。具體而言，當(dāng)價格穿越上軌壓力線，或是價格長期在中軌線和上軌線運行，由上往下穿越中軌線，或是價格在中軌線和下軌線之間向下運行時，表明房價可能向下調(diào)整。當(dāng)價格穿越下軌支撐線，或是價格由下向上穿越中軌線，或是價格在中軌線和下軌線之間波動運行時，表明房價可能上漲。

3 實證研究與分析

3.1 廈門市房地產(chǎn)長期趨勢分析與預(yù)測

根據(jù)廈門市自2008年5月至2010年8月房地產(chǎn)月交易數(shù)據(jù)，繪制出如圖1所示的廈門市房價月K線及布林線趨勢圖。此處假定2008年5月為第1個月，2010年8月為第28個月。

圖1 廈門市房價月K線及布林線趨勢圖

根據(jù)圖1可分析得出:從2008年5月(第1月度)到2010年8月(第28月度)，廈門市房價基本上經(jīng)歷了一個比較完整的周期，從2008年5月后的衰退到2008年底進(jìn)入底部，2009年后房地產(chǎn)市場逐漸復(fù)蘇，隨后房地產(chǎn)市場進(jìn)入了繁榮階段。2010年4月(第24月度)國家推出一系列嚴(yán)密的政策對房地產(chǎn)進(jìn)行調(diào)控，房地產(chǎn)迎來調(diào)整，進(jìn)入衰退期。

從廈門市的房地產(chǎn)市場實際交易情況來看，成交量的漲跌趨勢也符合這一周期波動規(guī)律。從2008年5月(第1月度)到2009年1月(第9月度)，成交量維持在較低的水平，相應(yīng)的商品房成交價格呈現(xiàn)下降的趨勢。從布林線也可以看出價格線早已形成從上往下穿越中軌線的趨勢。而隨后從2009年2月(第10月度)開始，房地產(chǎn)市場開始成交放量，房價呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢。在2009年2月份出現(xiàn)一根十字星，整體形態(tài)與股市K線分析中的上升中繼十字星頗為吻合，且有成交量配合，也可作為房價趨勢向上的標(biāo)志。布林線方面，價格由下往上穿越中軌線，也是房價走入上升階段的印證。2010年4月(第24月度)中央出臺了一系列房地產(chǎn)調(diào)控措施，隨后成交量大幅下挫。布林線方面，價格也從上軌線上向下穿過中軌線，表明房地產(chǎn)進(jìn)入新一輪的調(diào)整。

自2010年4月份調(diào)控新政以來，從房地產(chǎn)交易的數(shù)據(jù)可以看出，房地產(chǎn)市場的確經(jīng)受了打壓，成交低迷，價格也有所下降，但是值得注意的是，2010年8月(第28月度)房地產(chǎn)成交價跌量增，這說明開發(fā)商已經(jīng)在價格方面有所松動，以迎來房地產(chǎn)交易的“金九銀十”，開發(fā)商加大營銷力度，消費者與開發(fā)商的博弈戰(zhàn)更為激烈。從布林線看，2010 年6、7、8 月(第 26、27、28 月度)K 線在中軌線與下軌線直接有波動運行的態(tài)勢，若未來有進(jìn)一步的后續(xù)調(diào)控政策出臺，K線形成下行趨勢，則房價將繼續(xù)調(diào)整;如未來依然是波動運行，且無進(jìn)一步的政策作為支撐，之前房地產(chǎn)的新政效應(yīng)也將逐漸退化，房市可能重新回暖。

3.2 湖里區(qū)房地產(chǎn)長期趨勢分析與預(yù)測

考慮到廈門市整體地域因素，島內(nèi)島外房價存在著較大差距，筆者分別做出了廈門市6個區(qū)塊的房價K線圖，并進(jìn)行了一定的周期分析與房價走勢預(yù)測。因篇幅有限，筆者僅選擇湖里區(qū)作為研究對象，進(jìn)行闡述。

湖里區(qū)是廈門經(jīng)濟(jì)特區(qū)的發(fā)祥地，作為廈門另一個中心城區(qū)，位于廈門島北部，三面臨海。區(qū)內(nèi)大型深水碼頭、國際機(jī)場、市政道路網(wǎng)、區(qū)域公路網(wǎng)和供水、供電、供氣及污水處理系統(tǒng)等基礎(chǔ)設(shè)施星羅密布，區(qū)位優(yōu)勢明顯，投資環(huán)境日臻完善，是廈門島內(nèi)發(fā)展空間及潛力都較大的區(qū)域。根據(jù)廈門市湖里區(qū)自2008年5月至2010年9月房地產(chǎn)月交易數(shù)據(jù)，繪制出如圖2所示的廈門市湖里區(qū)房價月K線及布林線趨勢圖。

圖2 廈門市湖里區(qū)房價月K線及布林線趨勢圖

分析圖2可得出，湖里區(qū)房價走勢同廈門市整體房價走勢基本一致。成交量方面，2008年樓市遇冷，湖里區(qū)亦不容樂觀。2008年11月(第7月度)湖里區(qū)成交率先回暖，2009年2月(第10月度)收出十字星，可作為上升中繼十字星形態(tài)，為上升趨勢。布林線方面，進(jìn)入2009年后，價格逐步從下往上穿過中軌線，也表明了房價逐步上升的走勢。2010年4月(第24月度)新政推出以后，成交量大幅下挫，后市多收出陰線，4、5月K線也突破了下軌線，加之有新政的影響，向下調(diào)整趨勢確立。而2010年8月，湖里區(qū)成交量卻大幅上揚(yáng)，但價格有所下滑，布林線方面，K線也從上往下穿過中軌線，究其原因，一方面，是湖里區(qū)8月份供應(yīng)量大增，有新樓盤開盤，加之有一定的優(yōu)惠吸引，成交放量是正常的，鑒于“金九銀十”的到來，很多開發(fā)商會選擇這個時機(jī)開盤，成交量的趨勢還難以預(yù)測，但房價下行的趨勢還是比較明顯的。

4 結(jié)論

筆者在引入K線的基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入布林線，結(jié)合K線，提出了基于K線及布林線的房地產(chǎn)市場趨勢預(yù)測理論。以月為基本周期，分別繪制了廈門全市及湖里區(qū)的月K線圖，結(jié)合房地產(chǎn)市場本身特點以及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策，應(yīng)用K線理論及布林線理論分析和預(yù)測了廈門市房地產(chǎn)市場的長期趨勢。研究結(jié)果表明，基于K線及布林線組合方法的房地產(chǎn)市場趨勢分析直觀形象，可較準(zhǔn)確判斷房地產(chǎn)市場的周期波動特征及價格趨勢，以便政府宏觀調(diào)控和購房者明智選擇購房時機(jī)。

總之，K線理論及布林線理論應(yīng)用于房地產(chǎn)周期分析中具有一定的可行性，是一種值得推廣的研究方法。雖然該研究組合應(yīng)用了K線和布林線，但仍然存在如下的缺陷:①僅取4個特征值，不能完全準(zhǔn)確地反映某階段房價的走勢，因此所作布林線的準(zhǔn)確性受到一定影響;②不能完全消除地域性帶來的影響，因為無論多么小的區(qū)域內(nèi)也存在由于區(qū)域性因素而導(dǎo)致房價的巨大差別;③可預(yù)測的周期較短，因房地產(chǎn)市場面臨著諸多的不確定性因素，且隨時間的推移其發(fā)生的概率愈不確定，從而縮短了可預(yù)測的周期，這些問題都有待于在實踐中提升。

［1］BURNSF.Long cycles in residential construction［M］.New York:Columbia University Press，1935:12 －89.

［2］GREBLER L.Construction cycles in the United States sinceWorld War II［J］.Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association，1982(10):123－151.

［3］PRITCHETT C.Forecasting the impact of real estate cycles on investment［J］.Real Estate Review，1984(13):85－89.

［4］丁烈云.房地產(chǎn)周期波動成因分析［J］.華中科技大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版，2003，17(2):19 －24.

［5］黃正軍，趙冬.中國房地產(chǎn)投資周期波動實證分析及預(yù)測［J］.重慶建筑大學(xué)學(xué)報，2006，28(4):110 －113.

［6］尹龍，潘俊.房地產(chǎn)周期波動與次貸危機(jī)及其對我國的啟示［J］.商業(yè)經(jīng)濟(jì)，2010，345(3):23－24.

［7］吳璟，劉洪玉.基于灰色－馬爾可夫模型的房地產(chǎn)周期研究［J］.統(tǒng)計與決策，2009(6):32－34.

［8］張紅，馬進(jìn)軍，孔沛.基于動態(tài)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的房地產(chǎn)周期研究［J］.清華大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2007，47(12):2111 －2118.

［9］王東，陳詩駿.基于優(yōu)化擴(kuò)散指數(shù)法對房地產(chǎn)周期波動的研究:以深圳市為例［J］.經(jīng)濟(jì)評論，2007(5):76－81.

［10］祁神軍，萬清，張云波，等.房地產(chǎn)周期波動及價格趨勢分析與預(yù)測［J］.武漢理工大學(xué)學(xué)報:信息與管理工程版，2011，33(2):288 －291.

［11］鄧傳海.布林線原理及其運用［J］.統(tǒng)計與決策，2001(3):25－26.