[閒聊] 回測過去房價以及預測未來四年走勢 文長

看板home-sale (房屋交易)作者 (Aso)時間1小時前 (2026/08/02 12:20), 1小時前編輯推噓3(304)
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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。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 106.64.1.199 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/home-sale/M.1785644447.A.B42.html ※ 編輯: jinso7410 (106.64.1.199 臺灣), 08/02/2026 12:27:11

08/02 13:01, 1小時前 , 1F
3年後再看看 不急 多賺點錢再說
08/02 13:01, 1F

08/02 13:11, 1小時前 , 2F
台中現在就漲多回檔整理當中,之前水湳就有建商退錢
08/02 13:11, 2F

08/02 13:13, 1小時前 , 3F
現在就回歸自住買盤比較多,6月買一間中古屋也是給老婆
08/02 13:13, 3F

08/02 13:13, 1小時前 , 4F
的還沒交屋
08/02 13:13, 4F

08/02 13:42, 37分鐘前 , 5F
新竹未來五年很大機率像台北前幾年整個鈍化
08/02 13:42, 5F

08/02 13:45, 34分鐘前 , 6F
但是台北本身就非單一產業會影響其房價,應是會如所預測
08/02 13:45, 6F

08/02 13:46, 33分鐘前 , 7F
而且新竹的供給跟台北只能靠都更來產出的狀態差異頗大
08/02 13:46, 7F
文章代碼(AID): #1gRiMVj2 (home-sale)
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