基于K线及布林线的房地产市场趋势预测

祁神军，万 清，2，张云波

(1.华侨大学 土木工程学院，福建厦门361021;2.深圳大学 土木工程学院，广东深圳518060)

与宏观经济一样，房地产经济同样存在扩张与收缩这两大阶段周期性波动。房地产周期波动的研究最早起源于美国，MITCHELL最先提出了建筑周期的概念，并讨论了经济周期波动测定方面的进展和成果。BURNS［1］利用官方数据描述了美国房地产的周期，属于房地产周期研究的早期成果之一。GREBLER发现国民生产总值的波峰领先房地产周期的波峰约11个月［2］。PRITCHETT研究了1967至1982年美国经济周期对房地产投资的影响，研究结果证明房地产供求之间存在着“领先与滞后”的关系，并存在周期波动［3］。

国内众多专家学者不仅对房地产周期波动机理、特征及原因［4－5］，房地产周期波动与经济周期、通货膨胀、次贷危机、宏观经济和宏观调控政策等的关系［6］，房地产周期波动的影响因素等展开了深入研究;还构建了房地产周期波动的指标体系，测算典型城市或地区的房地产周期;甚至采用灰色 －马尔科夫模型［7］、动态计量经济学模型［8］、扩散指数法［9］、ARIMA 模型、VAR 模型和综合景气指数模型等对房地产长期发展和短期发展趋势进行预测，并对香港、四川、福建、河北、北京、上海、天津、重庆、深圳、广州、武汉和合肥等地区进行了实证研究。笔者曾撰文引入K线理论对房地产周期进行分析及预测，在此基础上再次引入布林线，并结合K线进一步对房地产周期波动及房地产价格走势进行分析和预测，使结果更直观形象。

1 理论基础

1.1 K 线

由于K线法能比较直观地反映价格波动，又能较准确地预测未来价格走势，从而被引入证券市场。笔者首次引入K线理论到房地产周期波动及结构趋势分析与预测中，并定义了房地产市场的K线及结构［10］:①实体部分表示一定时期(周、月、年等)的开盘价和收盘价，上影线的上端顶点表示同一时期的最高价，下影线的下端顶点表示最低价;②根据房地产市场的特征，可分为周K线、月K线两种基本类型。周K线是以周一、周五的交易价格及本周内的最高价和最低价而绘制的;月K线是以每月第一天、最后一天的交易价格及本月内的最高价和最低价而绘制的;③按照开盘价和收盘价的关系，K线也可分为阴线与阳线两种;④多根K线随着连续时间组合形成穿头破脚、乌云盖顶、吊颈、双飞乌鸦、锤头、双针探底、上升中继十字星和下跌中继十字星等各种类型。

1.2 布林线

布林线又称包络线，是根据统计学中的标准差原理设计的一种相对比较实用的技术指标，它反映了价格的波动状况。布林线由上轨线、中轨线和下轨线组成，其中中轨线由移动平均线表示，代表市场主要运行趋势;上轨线=中轨线+n·标准差;下轨线=中轨线－n·标准差。布林线一般以20日运算周期的市场移动平均值和标准差为基础，n 一般取 2［11］。

1.3 房地产周期波动

房地产周期波动是房地产经济系统对外部冲击的响应曲线，即房地产经济在运行过程中，围绕其长期趋势线周期性地呈现扩张与收缩、波峰与波谷交替运行的现象。其循环往复的周期波动包括复苏、繁荣、衰退和萧条4个环节及上升和下降两个趋势。

2 房地产市场趋势预测

2.1 K线及布林线应用的前提条件

将K线与布林线引入房地产周期波动分析及趋势预测，至少需考虑两方面的前提:①应用的城市或区域必须有以日、周、月、季度和年度等周期的房地产交易历史数据;②综合考虑房地产季节性因素、区域性因素和政策性因素，应用K线及布林线组合方法判断房地产周期波动的趋势。

2.2 房地产市场趋势分析图绘制的假定

2.2.1 K 线特征值

在分析房地产市场的长期趋势中，以月度为基本周期，每月第一天的成交均价作为开盘价，最后一天的成交均价作为收盘价，分别取月中成交最高价和最低价作为K线的最高价和最低价。

2.2.2 布林线计算周期及标准差倍数

以月平均房地产交易价格为基础，5个月为基本周期，计算房地产平均价格和标准差;设定平均价格为中轨线;以中轨线为基础，将4倍标准差上下浮动作为上轨线和下轨线。

2.3 房价趋势判断及预测

一方面，借鉴典型的K线组合形式，对房地产市场的周期拐点及上升下降趋势进行分析。其中穿头破脚、乌云盖顶、吊颈和双飞乌鸦主要是反映主力出货时的周期形态，可作为判断房价趋势向下的标志;而锤头、双针探底、上升中继十字星和下跌中继十字星则是反映股价走出底部或即将到达底部的一个形态，可以作为房价止跌回暖的标志。不过，房地产市场究竟呈现何种趋势，还需针对具体的K线形式及其前后的K线形式进行深入分析。

另一方面，根据K线在布林线区间的分布状态判断房价趋势。布林线中的上、中、下轨线所形成的房价信道的移动范围是不确定的，信道的上下限随着房价的上下波动而变化。在正常情况下，房价应始终处于房价信道内运行。如果房价脱离房价信道运行，则意味着行情处于极端状态。一般而言，当房价在布林线的中轨线上方运行时，表明房价处于强势;当房价在布林线的中轨线下方运行时，表明房价处于弱势。具体而言，当价格穿越上轨压力线，或是价格长期在中轨线和上轨线运行，由上往下穿越中轨线，或是价格在中轨线和下轨线之间向下运行时，表明房价可能向下调整。当价格穿越下轨支撑线，或是价格由下向上穿越中轨线，或是价格在中轨线和下轨线之间波动运行时，表明房价可能上涨。

3 实证研究与分析

3.1 厦门市房地产长期趋势分析与预测

根据厦门市自2008年5月至2010年8月房地产月交易数据，绘制出如图1所示的厦门市房价月K线及布林线趋势图。此处假定2008年5月为第1个月，2010年8月为第28个月。

图1 厦门市房价月K线及布林线趋势图

根据图1可分析得出:从2008年5月(第1月度)到2010年8月(第28月度)，厦门市房价基本上经历了一个比较完整的周期，从2008年5月后的衰退到2008年底进入底部，2009年后房地产市场逐渐复苏，随后房地产市场进入了繁荣阶段。2010年4月(第24月度)国家推出一系列严密的政策对房地产进行调控，房地产迎来调整，进入衰退期。

从厦门市的房地产市场实际交易情况来看，成交量的涨跌趋势也符合这一周期波动规律。从2008年5月(第1月度)到2009年1月(第9月度)，成交量维持在较低的水平，相应的商品房成交价格呈现下降的趋势。从布林线也可以看出价格线早已形成从上往下穿越中轨线的趋势。而随后从2009年2月(第10月度)开始，房地产市场开始成交放量，房价呈现出上升的态势。在2009年2月份出现一根十字星，整体形态与股市K线分析中的上升中继十字星颇为吻合，且有成交量配合，也可作为房价趋势向上的标志。布林线方面，价格由下往上穿越中轨线，也是房价走入上升阶段的印证。2010年4月(第24月度)中央出台了一系列房地产调控措施，随后成交量大幅下挫。布林线方面，价格也从上轨线上向下穿过中轨线，表明房地产进入新一轮的调整。

自2010年4月份调控新政以来，从房地产交易的数据可以看出，房地产市场的确经受了打压，成交低迷，价格也有所下降，但是值得注意的是，2010年8月(第28月度)房地产成交价跌量增，这说明开发商已经在价格方面有所松动，以迎来房地产交易的“金九银十”，开发商加大营销力度，消费者与开发商的博弈战更为激烈。从布林线看，2010 年6、7、8 月(第 26、27、28 月度)K 线在中轨线与下轨线直接有波动运行的态势，若未来有进一步的后续调控政策出台，K线形成下行趋势，则房价将继续调整;如未来依然是波动运行，且无进一步的政策作为支撑，之前房地产的新政效应也将逐渐退化，房市可能重新回暖。

3.2 湖里区房地产长期趋势分析与预测

考虑到厦门市整体地域因素，岛内岛外房价存在着较大差距，笔者分别做出了厦门市6个区块的房价K线图，并进行了一定的周期分析与房价走势预测。因篇幅有限，笔者仅选择湖里区作为研究对象，进行阐述。

湖里区是厦门经济特区的发祥地，作为厦门另一个中心城区，位于厦门岛北部，三面临海。区内大型深水码头、国际机场、市政道路网、区域公路网和供水、供电、供气及污水处理系统等基础设施星罗密布，区位优势明显，投资环境日臻完善，是厦门岛内发展空间及潜力都较大的区域。根据厦门市湖里区自2008年5月至2010年9月房地产月交易数据，绘制出如图2所示的厦门市湖里区房价月K线及布林线趋势图。

图2 厦门市湖里区房价月K线及布林线趋势图

分析图2可得出，湖里区房价走势同厦门市整体房价走势基本一致。成交量方面，2008年楼市遇冷，湖里区亦不容乐观。2008年11月(第7月度)湖里区成交率先回暖，2009年2月(第10月度)收出十字星，可作为上升中继十字星形态，为上升趋势。布林线方面，进入2009年后，价格逐步从下往上穿过中轨线，也表明了房价逐步上升的走势。2010年4月(第24月度)新政推出以后，成交量大幅下挫，后市多收出阴线，4、5月K线也突破了下轨线，加之有新政的影响，向下调整趋势确立。而2010年8月，湖里区成交量却大幅上扬，但价格有所下滑，布林线方面，K线也从上往下穿过中轨线，究其原因，一方面，是湖里区8月份供应量大增，有新楼盘开盘，加之有一定的优惠吸引，成交放量是正常的，鉴于“金九银十”的到来，很多开发商会选择这个时机开盘，成交量的趋势还难以预测，但房价下行的趋势还是比较明显的。

4 结论

笔者在引入K线的基础上进一步引入布林线，结合K线，提出了基于K线及布林线的房地产市场趋势预测理论。以月为基本周期，分别绘制了厦门全市及湖里区的月K线图，结合房地产市场本身特点以及宏观经济环境和政策，应用K线理论及布林线理论分析和预测了厦门市房地产市场的长期趋势。研究结果表明，基于K线及布林线组合方法的房地产市场趋势分析直观形象，可较准确判断房地产市场的周期波动特征及价格趋势，以便政府宏观调控和购房者明智选择购房时机。

总之，K线理论及布林线理论应用于房地产周期分析中具有一定的可行性，是一种值得推广的研究方法。虽然该研究组合应用了K线和布林线，但仍然存在如下的缺陷:①仅取4个特征值，不能完全准确地反映某阶段房价的走势，因此所作布林线的准确性受到一定影响;②不能完全消除地域性带来的影响，因为无论多么小的区域内也存在由于区域性因素而导致房价的巨大差别;③可预测的周期较短，因房地产市场面临着诸多的不确定性因素，且随时间的推移其发生的概率愈不确定，从而缩短了可预测的周期，这些问题都有待于在实践中提升。

［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.房地产周期波动成因分析［J］.华中科技大学学报:社会科学版，2003，17(2):19 －24.

［5］黄正军，赵冬.中国房地产投资周期波动实证分析及预测［J］.重庆建筑大学学报，2006，28(4):110 －113.

［6］尹龙，潘俊.房地产周期波动与次贷危机及其对我国的启示［J］.商业经济，2010，345(3):23－24.

［7］吴璟，刘洪玉.基于灰色－马尔可夫模型的房地产周期研究［J］.统计与决策，2009(6):32－34.

［8］张红，马进军，孔沛.基于动态计量经济学模型的房地产周期研究［J］.清华大学学报:自然科学版，2007，47(12):2111 －2118.

［9］王东，陈诗骏.基于优化扩散指数法对房地产周期波动的研究:以深圳市为例［J］.经济评论，2007(5):76－81.

［10］祁神军，万清，张云波，等.房地产周期波动及价格趋势分析与预测［J］.武汉理工大学学报:信息与管理工程版，2011，33(2):288 －291.

［11］邓传海.布林线原理及其运用［J］.统计与决策，2001(3):25－26.