[閒聊] 回測過去房價以及預測未來四年走勢 文長
看膩了空空整天拿少子化綁架房價的蟲,可以參考一下,回測過去五因子權重(資金 薪資
信用 預期 供給),以及預測未來走勢。
直接說結論:新竹>台北>新北>桃園
GDP持續成長,未來四年各地房價會怎麼走?
假設2026年下半年到2030年下半年:
- 台灣GDP持續成長,科技業表現較強。
- 非科技業薪資只緩慢上升。
- 房貸利率、貸款成數與信用管制維持不變。
- 市場迎來大量交屋及待售供給。
- 沒有金融危機或失業率大幅上升。
這些因子是用什麼時期的資料推估?
模型主要觀察期間是 2012年第4季到2026年第2季。
因為信義房價指數從2012年第4季開始加入桃園與新竹,所以從這時起,台北、新北、桃
園、新竹、台中、台南及高雄才有完整可比較的資料。
房價部分共有約55季、7個地區,也就是約385個「區域-季度」觀察值。模型又特別重視
疫情後的三個階段:
- 2019年第4季至2022年第4季:低利率與資金潮。
- 2023年至2024年第3季:新青安、信用與預期再加速。
- 2024年第4季至2026年第2季:信用緊縮與交屋供給增加。
各項因子的資料依據包括:
- 資金:貨幣供給、股市、企業獲利與銀行資金。
- 薪資:各縣市可支配所得、薪資及就業。
- 信用:房貸利率、貸款成數、寬限期及銀行核貸。
- 預期:前期房價、交易量及房價信心調查。
- 供給:建照、完工與待售新成屋,尤其是2022年後快速增加的交屋量。
另外再用1987年至1990年,以及2009年至2016年的兩次歷史循環,驗證五因子模型是否合
理。
1987年至1990年:資金與預期造成資產泡沫
1980年代後半,台灣有大量貿易順差,加上國內投資管道不足,市場充滿游資。資金先進
入股市與房市,再由上漲本身吸引更多人追價。
當時的五因子狀態大約是:
- 資金:非常寬鬆。
- 薪資:經濟成長提供基本支撐,但不是房價暴漲主因。
- 信用:銀行資金充足,借貸環境寬鬆。
- 預期:市場普遍相信房價與股價還會繼續上漲。
- 供給:核心土地與住宅無法短期增加。
結果台股從1986年至1989年累計漲幅超過10倍,房價從1987年至1990年累計漲幅超過3倍
。
1989年央行開始選擇性信用管制及貨幣緊縮後,房地產投機逐漸降溫,股市也大幅回跌。
這段歷史證明:
GDP與經濟成長只是背景,真正讓房價快速上漲的是資金、信用與預期同時轉強;當信用
與預期反轉,資產價格仍可能修正。
2009年至2016年:從資金寬鬆到政策緊縮
2008年金融海嘯後,全球利率下降,台灣資金充足。2009年遺產及贈與稅最高稅率降至10
%,加上海外資金回流、超額儲蓄及房屋持有成本低,資金大量進入不動產。
2009年至2014年的五因子大約是:
- 資金:寬鬆且持續流入。
- 薪資:成長有限,明顯落後房價。
- 信用:利率低、房貸容易取得。
- 預期:買方相信房價長期只漲不跌。
- 供給:台北核心供給有限,漲幅率先擴大。
但從2010年開始,央行逐步限制貸款成數;2011年後交易稅負增加,2016年房地合一稅正
式上路,市場成交量與看漲預期開始下降。
2016年5月,台北市住宅價格較前一年下跌6.37%,大樓住宅跌幅達8.25%,房價回到約三
年前水準。
這段歷史證明:
即使整體經濟仍成長,只要薪資追不上房價、信用受到限制、稅制改變及預期轉弱,房價
仍可能盤整或下跌。
因此,1987年至1990年驗證了「資金+信用+預期」可以製造大漲;2009年至2016年則驗
證了「信用與預期反轉」可以壓過GDP成長。
五因子公式
房價可以用五個因子簡化分析:
房價走勢=資金+薪資+信用+預期+供給稀缺度
每個因子可以評分為-1到+1:
- 資金:貨幣供給、股市、企業獲利及家庭資產。
- 薪資:實質薪資、獎金與就業成長。
- 信用:房貸利率、貸款成數、寬限期及銀行核貸意願。
- 預期:市場看漲程度、交易量與追價意願。
- 供給稀缺度:房屋越稀缺分數越高;大量交屋及待售增加則為負分。
計算方式如下:
五因子總分=(資金權重X資金分數)+(薪資權重X薪資分數)+(信用權重X信用分數
)+(預期權重X預期分數)+(供給權重X供給分數)
預估年化房價=1.5%+(6%X地區放大係數X五因子總分)
各地區因子權重
地區| 資金| 薪資| 信用| 預期| 供給
台北| 28%| 14%| 15%| 19%| 24%
新北| 15%| 22%| 29%| 16%| 18%
桃園| 12%| 18%| 30%| 16%| 24%
新竹| 20%| 30%| 19%| 19%| 12%
台中| 17%| 17%| 25%| 20%| 21%
台南| 13%| 17%| 25%| 22%| 23%
高雄| 13%| 18%| 26%| 20%| 23%
地區放大係數約為:
- 台北0.75
- 新北1.00
- 桃園1.20
- 新竹1.50
- 台中1.15
- 台南1.25
- 高雄1.20
未來四年推估
地區| 預估年化區間| 四年中心累計
新竹| 約1.5%~6%| 約+17%
台北| 約1.5%~4%| 約+12%
新北| 約0%~2.5%| 約+4.5%
桃園| 約-1.5%~1.5%| 接近持平
台中| 約-2%~1.5%| 接近持平
台南| 約-1.5%~2%| 接近持平
高雄| 約-2%~1.5%| 約持平至小跌
新竹因科技薪資與股票資產較強,可能是成長最高的區域,但景氣反轉時波動也最大。
台北核心主要依靠資產型買方及供給稀缺,薪資權重反而較低,因此漲幅可能低於新竹,
但穩定度較高。
新北、桃園及中南部更依賴一般家庭的「薪資X房貸」。如果薪資只緩慢增加、信用沒有
放寬,又有大量新屋交屋,房價較可能用三至四年盤整來消化供給。
因此,未來四年最可能出現:
新竹成長較高但波動大,台北核心穩定緩漲,新北小漲,桃園與中南部以盤整消化供給。
GDP持續成長能降低房價崩盤風險,卻不能保證各地同步上漲。真正決定房價的,仍是GDP
最後有多少轉化成家庭資金、薪資與信用,以及當地需要消化多少供給。
資料來源:"中央銀行1980年代資產價格研究" (https://www.cbc.gov.tw/tw/public/Att
achment/832012261771.pdf)、"中央銀行房市政策分析" (https://www.cbc.gov.tw/tw/d
l-151697-41ffda40ce674f3e998b668828ecce12.html)、"臺北市地政局2016年房價資料"
(https://epaper.land.gov.taipei/Item/Detail/5%E6%9C%88%E4%BD%8F%E5%AE%85%E5%83
%B9%E6%A0%BC%E6%8C%87%E6%95%B8%E5%B0%8F%E8%B7%8C0_43_-%E6%88%BF%E5%B8%82%E4%BA
%A4%E6%98%93)、信義房價季指數、主計總處及內政部住宅資訊平台。公式與權重為情境
分析模型,並非保證報酬。
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