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全球经济低迷下房价上涨之谜

为何地产销售不畅,房价表现如此亮眼

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通过梳理我们发现,房价的决定因素是商品房的价值,价值的决定因素是未来租金的贴现。因此,租金和贴现率是影响房价的两大最为关键和直接的因素。其他诸如区位、经济增长、利率、土地政策、地价等都是通过影响租金和贴现率进而影响房价的间接因素。

事实上,虽然本次疫情短期抑制了居民的购买需求,甚至加剧经济下行的压力,从而影响了未来租金的预期(投资者普遍看到了房价上涨和租金下跌的背离)。但是宽松的货币政策(影响贴现率下降)对短期的房价形成支撑,尤其是区位优势明显的地区(地段的稀缺性)房价下滑压力与动机更弱,甚至出现不跌反升的现象。

以一线城市深圳为例,自2017年以后,深圳房价与租金的关系从弱正相关性转为明显负相关性,即相关系数从0.29转为-0.72。这也就解释了一线城市房价投资属性更强,与利率更加敏感。受新冠疫情的影响,经济普遍下行,租金下滑趋势明显,然而利率下行支撑了房价。

如何理解房价与各类资产的相关性

从房价与国内主要资产的相关性分析,我们得出了几个非常重要的结论:

(1)房价与债券市场(国债收益率)呈现负相关性,即与国债收益率呈现正相关性。也就是说,从全国的角度看,百城房价与宏观经济相关性更强(或者简单说与分子端的租金更相关),事实上宏观经济趋势繁荣,利率往往呈现上涨的态势,与房价上涨交相辉映。然而,我们发现,一线城市(北京上海深圳)房价与利率却呈现明显的负相关性。与全国房价数据正好相反。这意味着,一线城市地产更具投资属性(与利率的敏感性更强)。无论新房价格还是二手房价格都具有稳定的负相关关系。另外,改善房投资属性强于刚需房。

(2)房价与股价的关系也值得耐人寻味。数据显示,房价与股价呈现弱负相关关系,说明居民在房地产和股票之间存在此消彼长的配置关系,尤其是2017年之后一线城市的负相关性强于三四线。从房价与股价的偏离度也能得出同样的结论。

(3)房价与商品价格的关系非常显然,平板玻璃和粗钢价格与房价呈现明显的正相关性。

地产行业低迷下的配置策略

虽然在流动性宽松以及土地价格升温的支撑下,全球1季度房价表现坚挺,但是往前看,地价的持续走热可能会吸引政策监管的关注,随着经济的逐步恢复,流动性宽松的环境可能出现边际收敛。这也就意味着在没有其他因素的干扰下,前期支撑房价的因素可能面临弱化。而房价投资回报的下滑可能会提升股票配置的吸引力。

具体到行业来看,我们进一步整理了历史上房价下滑期间各行业的相对收益,数据显示,无论从不同百城样本还是一线城市数据看,食品饮料、非银金融等行业往往有不错的表现,相反,汽车、商业贸易等可选消费行业整体表现低迷。

一 全球地产低迷中的坚挺房价

在疫情持续发酵的一季度,全球房地产市场出现了许多相似的瓶颈。股票价格普遍回调,销售市场走势低迷。相反,销售价格却表现坚挺,部分国家甚至出现的持续上升的迹象。

今年以来全球房地产行业的股价出现了普遍回调。2019年全球房地产开发企业的股价表现十分优异,尤其是标准普尔美国房屋建筑商指数全年收涨41%,创下2012年的新高。然而,这种高光时刻并没有维持多久,随着2020年全球股市的调整,世界主要国家与地区的地产股普遍出现大幅回调。

 

即使是存量博弈下的佼佼者,全球地产龙头股也未能幸免,出现了不同程度的下跌。考虑到国外房地产上市公司包含大量的房地产投资信托(REITs)公司,与A股差异明显,整体可比性较差。因此,本文重点关注的是以房地产开发与经营为主业的上市公司,并将该行业市值前三名定义为行业龙头。数据显示,与2019年股价普遍上涨不同的是,今年无论是以房地产开发还是以房地产服务为主业的龙头公司,股价都出现不同程度下跌。

 

与股价交相辉映的是,实体层面销售端走弱。其中,(1)中国市场:1~4月房地产销售面积累计同比-19.3%,降幅较前值有所收窄,但仍在历史低位。同时,待售面积自2月转正后增速持续为正,表明库存消化压力仍存。

(2)美国市场:从2016年到2019年,美国市场平均每月有2100个独特的商业地产购买者。这一数字在整个2020年第一季度回落,3月仅为790个买家。从房屋销售的数据看,3月新屋销售套数同比从2月的10.8%大幅下滑至-9.5%,成屋销售套数同比从2月的7.1%大幅下滑至0.8%。同时,美国4月份新屋开工数创下纪录最大降幅,当月住宅开工数降至2015年2月以来最低。

(3)英国市场:根据Zoopla的统计,3月底的需求(网站上浏览然后查询)下降了40%。其中,住房购买和租赁的需求均出现急剧下降。

 

实体层面销售端走弱相对应的是,房价的坚挺甚至回升。其中,(1)中国市场:1~5月百城住宅价格同比从前值2.93%小幅上升至2.99%,一线城市地产价格则从2019年底的0.71%小幅上升至1.19%;(2)美国市场:标准普尔/CS房价指数20个大中城市的同比增速则从去年底的2.85%持续上升至1季末的3.92%;10个大中城市同比从去年底的2.37%持续上升至3.38%;(3)英国市场:平均房价同比从2019年12月的1.41%持续上升至4月的3.72%。

 

二 如何理解房地产行业的定价因素?

为何地产行业销售一片低迷中,房价表现如此亮眼?通过梳理我们发现,房价的决定因素是商品房的价值,价值的决定因素是未来租金的贴现。因此,租金和贴现率是影响房价的两大最为关键和直接的因素。其他诸如区位、经济增长、利率、土地政策、地价等都是通过影响租金和贴现率进而影响房价的间接因素。

事实上,虽然本次疫情短期抑制了居民的购买需求,甚至加剧经济下行的压力,从而影响了未来租金的预期(投资者普遍看到了房价上涨和租金下跌的背离)。但是宽松的货币政策(影响贴现率下降)对短期的房价形成支撑,尤其是区位优势明显的地区(地段的稀缺性)房价下滑压力与动机更弱,甚至出现不跌反升的现象。

2.1

存量房地产行业的定价因素?

从长期看,在房地产物业市场上,房地产的市场价格应该等于流量租金的折现。我们可以简单的用公式P=R/I来进行估算。其中,分子端R代表了一个租金水平,在这个水平上对物业的使用需求等于建筑物的供给。分母端I代表房地产资产的资本化率,即租金与价格的比值,这是投资者愿意持有房地产资产的当前期望的收益率。

分子端,区位与经济增长是影响租金高低的重要因素,而新增住房的建设成本决定了城市边缘的最低租金。借鉴DiPasquale &Wheaton(1996)的分析框架(1)从微观层面看,我们将城市的住宅租金拆分为三类:分别是将农用土地转为城市用地所必须的农业用地租金、坐落在土地上的建筑物租金以及交通费用节省带来的区位租金。通常情况下,农业用地租金以及建筑租金在不同的位置都较为稳定,而随着向远离市中心的方向移动,租金将随着交通费用的增加而逐渐降低,直至到城市边缘,租金降至最低点。(2)从宏观层面看,长期来说物业市场的租金的变化与经济增长正相关的。

 

分母端,城市人口的增长速度是决定住宅价格的重要因素,资本化率既会在同一时间随位置的不同而不同,又会在同一位置随时间变化而变化。如若一个城市从总体上不会再有增长预期时,其资本化率就是利率,而且在城市的任何地方都相同;如若城市的空间存在增长(比如是由于人口增长而形成的),资本化率会小于利率,而且在城市的不同位置会有所不同。从下图的数据我们也可以看到,由于市中心可能带来更多的收益机会、增长的空间使得房价与租金的比值远高于郊区。

 

2.2

增量房地产行业的定价因素?

从长期看,在房地产资产市场上,房地产的市场价格应该等于包括土地在内的重置成本。其中,地价不仅是房价成本构成中最重要的组成部分,而且土地成交状况直接影响房地产市场的供应,体现房企对后续市场的预期变化。从数据上来看,4月100大中城市土地溢价率从3月的15.25%进一步上升至15.81%,成交土地楼面均价从前值的-29.44%大幅回升至14.46%,短期地价的持续升温也对房价下调空间形成支撑。

 

2.3

如何理解存量(物业市场)与增量(资产市场)的联系?

物业市场与资产市场之间有两个结合处:一方面,物业市场上形成的租金水平是决定房地产资产需求的关键因素,物业市场的租金变化会立即影响资产市场上的所有权需求;另一方面,如果新建设量增加且资产的供给增加量也随之增长的话,不仅会使资产市场价格下滑,而且也会使物业市场上租金随之下调。

通常物业市场确定的租金可以通过资产市场转换成物业价格。接着,这些资产价格可导致形成新的开发建设量,再转回到物业市场,这些新的开发建设量会形成新的存量水平。当存量的开始水平与结束水平相同时,物业市场和资产市场达到均衡状态。

 

三 如何理解房价与各类资产的相关性?

从房价与国内主要资产的相关性对比,与A股的相关性较弱,与商品的相关性较强,与债券偏向负相关。我们基于2010年至2020年期间的相关数据进行分析,以月度频率的数据,剔除趋势项因素后进行估算。(1)房价与商品、利率普遍正相关,而与股票普遍负相关;(2)房价与利率的相关性普遍高于股票;

 

3.1

房价与利率相关性分析

房价与利率:房价与利率存在较为明显的正相关,说明分子端宏观经济对房价的影响更为显著。然而相比与三四线城市,无论是新建房还是二手房,北京、上海、深圳等一线城市的房价与利率呈现出明显的负相关性,同时房价又等于未来租金的贴现(P=R/I),这也就意味着在经济下行的环境中,一线城市房地产对家庭投资、财产保值的重要性不断上升,投资属性更为显著。

无论是新建房价还是二手房价都北京、上海、深圳等一线城市房价均与利率存在较显著的负相关。考虑到在一线城市成交的房源中,除了新房外,二手房的交易也十分活跃,那么这种由于房源差异是否会导致不同资产的相关性发生改变呢?我们把房价拆分为新建房价与二手房房价,根据我们的估算,在我们筛选的这些城市样本中,新房呈现出更多的投资属性,而二手房体现出更多的商品属性。进一步我们发现,不论二手房还是一手房,北京、上海、深圳的房价均与利率呈现明显的负相关,说明一线城市房产的投资属性更加明显。

 

对北京、上海、深圳为代表的一线城市而言,改善型住房与利率的负相关性更显著。考虑到住房的不同属性,我们将北京、上海、深圳销售的住房面积拆分为90平以下,90平~144平,144平以上三种,数据显示,以90平米以下的居民刚需型住房对利率的相关性整体要弱于90平~144平以及144平以上的改善型住房。尽管如此,北京、上海、深圳三地与利率的负相关性依旧稳健。

 

3.2

房价与股票相关性分析

房价与股票:房价与国内股票指数普遍负相关,相关性要弱于利率。从资产配置的角度看,房地产销售放缓,价格回落时,增量资金可能会涌向股票等其他类别资产。从历史表现来看,2014~2015年国内市场出现了明显的资金从地产流出流入股市,然后又从股市流出流回地产的过程。值得关注的是2017年之后,一线城市房价与股票资产的相关性整体来看更高。通过进一步计算居民配置的各项资产配置比例相较趋势值的偏离变化,我们发现股票、地产的偏离度远高于其他类型资产,说明股票、房地产是居民短期资产配置调整的主要领域。

 

 

3.3

房价与商品相关性分析

房价与商品:房价与商品存在较为显著的正相关,需求周期是两者的纽带。房地产作为国内经济的压舱石,通过上下游产业链的联动机制,对经济增长的拉动作用毋庸置疑。因此,在房价回升,地产投资上行的时候,需求回暖也会对大宗商品的表现形成支撑。

虽然二手房价与各类工业品的相关性要弱于新建商品房,但是需求周期的纽带作用稳定存在。进一步计算了房地产价格与各类工业品产量同比增速的相关性,数据显示,房价与工业品产量变化普遍正相关,其中,平板玻璃与房价增速的相关性最高,相反,铜材、铝材与房价的相关性较弱。

 

四 房价波动对国内资产的影响

我们重点回顾了2011年以来房地产,尤其是一线城市房地产房价历次下跌、上涨周期中国内资产的表现:

从市场表现看:房价下跌周期中,债券>股票>工业品,房价上升周期中,工业品>债券>股票。在历次房价下跌中,利率普遍下跌,工业品普遍收跌。相反,在房价持续上涨期间,工业品表现亮眼,股票市场整体相对低迷。值得关注的是2015年之后一线城市房价与利率的负相关性愈发明显。

 

五 地产行业低迷下的配套策略

虽然在流动性宽松以及土地价格升温的支撑下,全球1季度房价表现坚挺,但是往前看,地价的持续走热可能会吸引政策监管的关注,随着经济的逐步恢复,流动性宽松的环境可能出现边际收敛。这也就意味着在没有其他因素的干扰下,前期支撑房价的因素可能面临弱化。而房价投资回报的下滑可能会提升股票配置的吸引力。

具体到行业来看,我们进一步整理了历史上房价下滑期间各行业的相对收益,数据显示,无论从不同百城样本还是一线城市数据看,食品饮料、非银金融等行业往往有不错的表现,相反,汽车、商业贸易等可选消费行业整体表现低迷。

 

 

风险提示:经济增速不及预期风险。宏观经济大幅低于预期导致人民币汇率持续贬值,政策收紧降低市场风险偏好等。

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  • 标签:大乐斗佣兵资质
  • 编辑:刘世力
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