半岛城邦项目定价报告.docx
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半岛城邦项目定价报告
半岛城邦价格专题研究报告
第一部分、房地产市场价格概况分析
一、南山房地产市场价格特征分析
1、南山房地产市场概况简述
》供求状况：
商品房新增供给明显上升，产品逐渐走向高端化，住宅市场供求整体保持均衡。
》户型特征：
三房为主力户型，户均面积有逐渐增加的趋势。
》销售特征：
近年项目逐步向高端延展，以红树西岸、红树湾等为首的豪宅集中放量，对楼价整体水平的拉升非常显著；整体而言南山目前房价基本合理，市场接受状况良好，其住宅销售面积仍居全市首位。
》06年预测：
供应量依然庞大、主导格局不变，租赁活跃，豪宅市场将趋于理性，小户型市场仍然备受关注。
2、南山房地产总体价格水平分析
》近年来区域内楼价上涨明显。
由于高端住宅大量入市，中低档住宅放量减少，推动南山整体楼价上涨，上涨弧度明显。
》区域产品类型逐渐向中高档集中。
从04年到05年上半年不同价位销售对比图中，明显可见南山住宅物业品质逐渐走高；均价在4000元以下的产品由2004年22％到2005年上半年骤减到1％左右，而6000元以上和10000元以上的成交量分别提升了15％和2％。
》南山豪宅价格区间跨度较大。
区域内高端住宅价格区间在8200—3.5万元/m²之间，跨度较大，其价格高端主要是由于华侨城的纯水岸别墅产品。
均价
高层
小高层
多层
洋房
TH
独栋
楼盘价格区间
临湖
联排
叠层
华侨城
9500
10000
17000
14500
3.5万
9500—3.5万
熙园
9000
12000
17500
9000—17500
中旅国际
8200
8400
18000
11000
9800
8200—18000
水榭花都
11000
10,000
18000
14,000
10000—18000
城市山谷
12500
15000
12500-15000
红树西案
25000
分析
25000
8200—10000
8400—10000
12000
17000—18000
11000—17500
9800
15000-3.5万
8200-3.5万
》景观环境日见深化，居住体验更接近人文气质。
南山项目楼价对环境影响因素非常敏感，环境较好的项目或单位价格明显高出一般项目或单位；大多数项目力求通过人文气质提升项目价值，尤其是中高档物业。
3、南山三级市场分析
2005年上半年南山的三级市场情况可以分为两个阶段：
1-3月以及4-6月。
其中的分水岭分别是2月的农历新年与地产新政策的出台。
农历新年属于季节性因素，成交下跌。
但3月创造成交高峰。
其后随着国家接二连三的调控政策，加上深圳四大政策，引起的消费者心理震荡，由此带来的消费行为延迟。
外在表现就是成交数量与金额的减少，使得房地产市场出现短暂低靡。
三级市场成交一度下挫2-3成。
临近6月由于要交营业税，地铺挂牌量显著增加30%左右，但由于买家观望气氛甚浓，并不能刺激成交的增加。
6月关口一过，市场受政策面影响的边际效应递减，成交量开始回调。
1）南山三级市场成交量分析；
整体成交量呈现震荡上升趋势，上升幅度平均每月高达13.8％。
具体拐点分析，在05年1－2月由于季节性因素影响，下降幅度将大。
3月释放市场存量，成交量迅速上升。
2）南山三级市场成交均价分析；
南山三级市场均价主要收到二级市场均价影响，04年5月份南山二级市场价格达到全年最低的6129元/㎡，04年6月份成交量随即成为拐点，达到历史最低的5321元/㎡。
3）南山三级市场租金分析；
租金价格的走势没有太大的规律可循，不过我们可以看出其区间范围在30.9～41.9元/㎡，平均租金水平为36.8元/㎡。
二、蛇口房地产市场价格特征简述
1、蛇口房地产市场概况简述
》典型的居住型区域：
片区内自然的山海景资源充足，生活配套丰富，交通配套更是成熟；是深圳较早的一个具有高档居住气质的区域。
》产品形态多样化：
蛇口一直以高端项目闻名，在各种利好因素的刺激下，近年来产品形态逐渐丰富，中小户型开发力度日渐加强。
》户型面积两级分化明显：
投资性小户型和高端物业大户型的面积区间明显，片区物业档次逐年攀高。
03、04年蛇口住宅主导户型与主导面积对照：
主导户型
03年度（㎡）
04年度（㎡）
二房
70—90
65-80
三房
100—130
100-130
四房
140—170
140-220
》成交客户以蛇口本地和南山区域客户为主，年龄主要集中在26-35岁之间；
》片区销售速度有明显提升，月销售套数集中在100套左右；由于近年来中小户型的推出，加速了片区住宅物业的销售速度，2004年平均5—6个月销售率达85%—90%。
2、蛇口二级市场价格浮动分析
1）蛇口二级市场整体均价分析；
》整体成交均价明显于全市整体均价：
蛇口以其独特的文化底蕴和地理优势，自2002年以来区域均价一直略高于深圳整体市场均价。
》04年房价增长明显：
04年是区域内近年来供需最旺盛的时期，同时招商地产推出2个高端项目，将整体楼价拉高；而2005年上半年受政策影响，市场供应量明显减少，价格增长速度有所回缓。
》房价仍有增长空间。
区域内各种利好的刺激，加上05年上半年的供应短缺，蓄积了部分市场购房力将在下半年及06年供应量增加的时期爆发，必将促进房价的上涨，房价的上涨是对这一系列利好的提前消化。
》市场反映区域房价较为合理。
虽然区域房价略高于全市房价，但从市调中发现大部分市民认为蛇口区域的房价基本合理。
2）蛇口二级市场成交物业价格浮动分析；
》整个市场房价处于逐渐上升的趋势，从图示中可见上升幅度受政策、区域环境等影响，有明显的曲线变化。
》从蛇口二级市场近年来成交均价的浮动曲线来看，蛇口是区域性较强的片区，受个别楼盘房价的影响较大，如04年招商地产推出的高档项目对当年蛇口价格弧度影响就非常明显。
》05年上半年由于受到各项宏观政策的影响，房价处于难以预测的混乱状态；蛇口则由于供应量减少，大多在售楼盘处于尾盘阶段，导致价格涨幅相对下降。
》03年由于受到02年土地紧缩政策的影响，大多数开发土地相关外转移，因此全市的房价升幅有明显下滑。
》南山市场在05年上半年受到华侨城等片区个别豪宅的刺激，均价弧度骤然提高。
3）蛇口成交主力户型面积与总价浮动分析；
》02-05年蛇口成交主力户定面积与总价区间走势
年份
面积（㎡）
总价区间
（万元）
2002
68-130
37-72
2003
70-170
42-102
2004
65-220
44-150
2005上半年
68-230
50-170
》02-05年上半年主力户型面积与总价走势表
上图明显：
2004年至2005年上半年期间，在面积增长弧度缓慢的情况下，总价仍处于一种持续的上升趋势，可见这个阶段是主力户型单价涨幅最大的阶段。
第二部分、项目均价立体研判
第一节、均价立体判定法原理阐述
第二节、两种判定方法研判项目均价
一、市场比较法研判项目均价
1、市场比较法评估项目初步均价
1）选取可类比案例：
根据本项目的市场影响力、物业档次、相当容积率、开发规模、开发时期等参考因素，选取不同片区内具备最佳参考性或竞争性的项目作为分析比较的项目。
经项目组研究，选取了雅颂居、红树湾、金域蓝湾、香域中央四个项目作为本项目的市场价格类比项目。
》项目类比项目状况一览表
项目名称
规模（平方米）
物业
容积率
销售均价
开发商
占地
建筑面积
类型
（元/M2）
雅颂居
33592
118428
高层
2.8
8500
嘉里建设（深圳）有限公司
红树湾
163000
650000
高层
3.18
9500
深圳中信红树湾房地产
金域蓝湾
40233
240000
高层
5.97
8200
深圳万科房地产有限公司
香域中央
66905
138550
小高、高
2.07
10000
深圳联泰房地产
（备注：
以上市场数据采集时间为2005年3月份）
》可类比项目权重示意图
可比项目的可比类别说明：
可比项目
可比类别
权重比例
雅颂居
品质、容积率
10％
红树湾
区域、规模、容积率
50％
金域蓝湾
海景、品牌
25％
香域中央
档次、品质
15％
2）定价影响因素权重分析：
根据南山片区诚意客户调研结合中原在该区域的操盘经验，评定一下定价影响因素之权重，综合分析评定物业综合素质：
3）定价说明：
该章节将以实际的市场调研资料为依据，结合上述的定价影响因素权重，综合分析评定自身及各可比案例的整体素质。
在深入了解各可比案例的综合素质及价格水平后，再结合自身素质采用严谨、科学的“市场比较法”的定价方式。
“市场比较法”是将本项目与具有可比性的类似项目进行比较，对这些项目的成交价格根据其权重进行适当修正，以此测算本项目客观合理的价格。
4）权重分析与初步价格预测：
通过市场调查结合严谨的综合修正评估后，运用市场比较法对可比案例的平均售价再次修正、加权平均计算得出本项目的参考均价。
对比项目
权重
均价
加权价
评分
加权分
雅颂居
10%
8500
850
7.782
0.778
红树湾
50%
9500
4750
7.718
3.859
金域蓝湾
25%
8200
2050
7.655
1.914
香域中央
15%
10000
1500
7.882
1.182
本项目
7.879
合计
100%
9150
7.733
注：
本项目评分是以本项目定位、规划等较为理想的实现状态为前提。
参评可比案例修正加权平均分：
7.733
本项目普通住宅物业，初步预测均价：
＝（本项目修正评分×参评楼盘平均价）/可比案例修正加权平均分
＝（7.879×9150）÷7.733
＝9323元/M2
2、初步均价修正调整
1）区域发展动态修正：
根据蛇口片区房价02-05年上半年平均增长速度10.87%，预计05年下半年及06年房价将继续上涨，上涨幅度约在10％左右。
预算本项目初步均价的有效数据采集时间均在05年第一季度，而本项目推售时间约在2005年11月份，因此考虑到市场价格走势的增长变化，本项目初步均价将提高10.87％：
即：
9323×（1＋10.87％）＝10336元/平方米
2）海景价值空间研判：
A、具备海景和非海景单位的已售可比楼盘选取
选取多个可比项目（同一楼盘中有能看海景和不看海景的单位），通过计算多个项目海景单位差价与项目均价的比例，结合与本项目的可比权重，最终估算出本项目与不看海景项目的差价比例。
项目名称
均价
海景单位差价
比例
可比权重
加权比例
南海玫瑰园二期
7400
1200
16.22%
60%
9.73%
蓝湾半岛
7300
1000
13.70%
17%
2.33%
翠堤湾
8200
1000
12.20%
15%
1.83%
鸿景湾
7000
3000
42.86%
8%
3.43%
本项目海景影响比例
17.32%
B、本项目作为海景物业的均价为：
10336×（1＋17.32％）＝12126元/平方米
3、市场比较法评估本项目最终参考均价：
05年8月初，通过筛选市场数据，采用市场比较法的估价方式计算得出本项目可参考均价为：
10336～12126元/平方米。
二、计量经济学模型推导项目市场均价
1、计量经济学模型在定价中的运用原理及目的阐述
项目均价要受到市场供给，政策等变化的影响，但是我们很难去量化这些因素的影响。
但是，我们发现这些因素的影响会体现在整体市场均价、市场成交量等数据的变化上，发现并确定了这些市场量化数据与项目均价的数据关系，就可以借助市场均价、市场成交量等等的变化来具体准确的量化本项目均价。
计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。
这里我们将其引入对房地产价格进行研究，通过建立模型去分析上述项目均价与市场均价、市场成交量等等之间的关系。
2、计量经济学模型的建立步骤说明
1）理论模型的设计
（1）确定模型所包含的变量：
被解释变量（“果”）和解释变量（“因”）
解释变量包括：
外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量
如何选择a.需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律；
b.选择变量要考虑数据的可靠性
c.选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的
避免选择：
无关的变量、不重要的变量、不独立的变量
（2）确定模型的数学形式
（3）拟定理论模型中待估参数的理论期望值
2）样本数据的收集（完整性、准确性、可比性、一致性）
3）模型参数的估计
4）模型的检验
（1）经济意义的检验：
符号、大小、相互关系
（2）统计检验（拟合优度检验、变量和方程的显著性检验）
（3）计量经济学检验
（4）模型预测检验
3、本项目均价计量模型建立
1）选择变量和模型的关系形式
（1）确定模型所包含的变量
A、被解释变量：
相当物业价格（Y）
B、解释变量：
深圳市二级市场住宅销售面积（X1），
深圳市二级市场住宅销售均价（X2），
深圳市三级市场住宅成交面积（X3），
深圳市三级市场住宅成交均价（X4）。
C、变量的选择依据：
房地产项目物业价格变动受房地产宏观市场量价变动的影响。
二级市场均价及三级市场均价变动都会使得单个楼盘的价格相应变动。
同时二级市场和三级市场的成交量变化也充分反映了市场供需关系的动态演绎，根据西方经济学中供需曲线的变动将导致市场均衡价格的变动，同时也会左右单个楼盘的价格。
（2）确定模型的数学形式和参数范围
根据以上经济理论分析，相当物业价格（Y）主要受深圳市二级市场住宅销售面积（X1），深圳市二级市场住宅销售均价价（X2），深圳市三级市场住宅成交面积（X3），深圳市三级市场住宅成交均价（X4）四个因素的影响，故确定模型形式为
Y=α0+α1x1+α2x2+…+μ
解释变量的个数从1至4不等，根据实际情况选取最后结果。
模型中，αi（i=1,2,3,4）的经济意义为变量Xi对相当物业价格（Y）的影响弹性，所以有0≤αi≤1;μ为随机误差项，描述变量外的因素对模型的干扰；α0为常数虚拟变量，包含政策等难以量化的因素的影响。
2）样本数据的收集
本模型使用时间序列数据，数据来源于深圳中原深港研究中心，列表如下：
时间
相当物业价格（Y）
深圳市二级市场住宅销售面积（X1）
深圳市二级市场住宅销售均价（X2）
深圳市三级市场住宅成交面积（X3）
深圳市三级市场住宅成交均价（X4）
2004年1月
8800
127618.86
6321.3381
34458.66
5912.0
2004年2月
9000
198960.69
6114.2207
62455.05
5673.8
2004年3月
9000
782102.88
5656.0724
66349.97
5563.6
2004年4月
9150
290745.27
6226.6809
61690.75
5674.5
2004年5月
9280
257068.66
6128.9499
60854.22
5752.4
2004年6月
9340
219431.28
6525.0786
71926.90
5497.6
2004年7月
9200
235484.54
6251.8917
65402.37
5605.0
2004年8月
9240
168012.54
6274.9636
65180.49
5373.8
2004年9月
9250
564943.62
6339.7359
67633.61
5698.7
2004年10月
9350
538179.64
5868.7850
67287.04
5615.6
2004年11月
9400
623145.12
6124.4790
74876.33
5768.9
2004年12月
9480
693456.85
6314.5987
73526.87
5968.9
2005年1月
9570
858712.98
6171.0000
62273.48
5712.7
2005年2月
9700
428590.67
6711.0000
51758.79
5978.1
2005年3月
9650
825419.05
6517.0000
108509.70
5914.4
2005年4月
9800
947335.30
6504.0000
103988.50
5947.7
2005年5月
9880
697345.07
6820.0000
94480.64
4529.6
2005年6月
10000
585830.38
6771.0000
85874.56
6344.0
说明：
由于我国房地产市场变动周期无法确定，同时考虑倒市场数据的可搜集程度，故将样本观测数据时间段的选取从2004年1月至2005年6月。
3）参数估计结果及统计检验
对于理论模型运用OLS进行参数估计，结果如下：
Ŷ=0.000541X1+0.653101X2+0.003198X3+0.037408X4+4558.555
（2.594895）（4.406690）（0.946738）（0.341976）（4.400856）
R²=0.812172DW=1.822042F=19.377084
变量数k=4样本容量n=18
t分布临界值为t0.05（13）=1.771t0.25（13）=0.694
F分布临界值为F0.05（4，13）=3.18F0.01（4，13）=5.20
DW值的范围为0.82~1.87
F检验通过、DW值在盲点区不能判断，方程拟合优度较高。
但X4的显著性较差，
从经济上分析，三级市场成交均价受到中介操纵、卖方抛售、物业折旧等因素的影响，因而与其客观价值变动有较大出入，也就较难与二级市场物业价格相关判断。
因此，考虑首先剔除变量X4，运用OLS法统计得如下方程：
Ŷ=0.000556X1+0.657874X2+0.002948X3+4751.921
（2.811520）（4.606348）（0.923603）（5.656558）
R²=0.810482DW=1.838801F=25.233747
变量数k=3样本容量n=18
t分布临界值为t0.05（14）=1.761t0.25（14）=0.692
F分布临界值为F0.05（3，14）=3.34F0.01（3，14）=5.56
DW值的范围为0.93~1.69
F检验通过，DW检验通过，方程拟合优度较高。
但变量X3的显著性较差。
可能是由于
三级市场成交量在统计中的较大误差以及相对二级市场更加不规范的市场环境影响，也就较难与二级市场物业价格相关判断。
为了提高方程中变量的显著性水平，剔除X3，得以下估计结果：
Ŷ=0.000683X1+0.719230X2+4509.910
（4.855395）（5.716885）（5.678251）
R=0.798935DW=1.804583F=34.774886
变量数k=2样本容量n=18
t分布临界值为t0.05（15）=1.753t0.005（15）=2.947
F分布临界值为F0.05（2，15）=3.68F0.01（2，15）=6.36
DW值的范围为1.05~1.53
F、DW检验通过，方程拟合优度较高，无序列自相关，变量X1、X2显著程度也很高。
下面针对此模型，分别对违背基本假设的除序列相关外另两种情况进行计量经济学检验：
（1）异方差的检验（分段回归法）
A、按深圳市二级市场住宅销售面积（X1）的递增次序排列，并略去中间的4个观察数据，对剩下的观察数据分成两个字样容量相等的子样本，分别包含X1的较大的值和较小的值，如下表：
包含X1较小值的子样本
包含X1较大值的子样本
n1
Y1
x1
x2
n1ˊ
Y1ˊ
x1ˊ
x2ˊ
1
8800
127618.86
6321.3381
1
9400
623145.12
6124.4790
2
9240
168012.54
6274.9636
2
9480
693456.85
6314.5987
3
9000
198960.69
6114.2207
3
9880
697345.07
6820.0000
4
9340
219431.28
6525.0786
4
9000
782102.88
5656.0724
5
9200
235484.54
6251.8917
5
9650
825419.05
6517.0000
6
9280
257068.66
6128.9499
6
9570
858712.98
6171.0000
7
9150
290745.27
6226.6809
7
9800
947335.30
6504.0000
对两个子样本分别应用普通最小二乘法，求得各自的回归方程为：
Ŷ1=0.002310X1+0.523664X2+5370.297
（1.844135）（1.049926）（1.678973）
R²=0.487129∑ei1²=106867.6
Ŷ1ˊ=0.000493X1ˊ+0.746857X2ˊ+4451.982
（1.777452）（8.913528）（7.979124）
R²=0.955042∑ei1ˊ²=22973.56
F*=∑ei1ˊ²/∑ei1²=22973.56/106867.6≈0.215
设α=0.05查F分布表：
自由度n1=n1ˊ=（n-c）/2-k-1=（18-4）/2-2-1=4
得F分布临界值F0.05（4,4）=6.39F*=0.215<故不存在随X1递增的方差
B、按深圳市二级市场住宅销售均价（X2）的递增次序排列，并略去中间的4个观察数据，对剩下的观察数据分成两个字样容量相等的子样本，分别包含X2的较大的值
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