房地产周期波动及价格趋势分析与预测

祁神军，万 清，2，张云波，毛茂松

(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，房地产市场同样在扩张与收缩两大阶段周期性地波动［1］。目前国内普遍认同的关于房地产周期波动的观点是:房地产的周期同宏观经济的波动趋势总体是一致的，但房地产的波动幅度要大于宏观经济的波动幅度［2］。

房地产周期波动的研究最早起源于美国。MITCHELL在其专著《经济周期问题和调整》中详尽地讨论了经济周期波动测定方面的进展和成果，并提出了建筑周期的概念。BURNS［3］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GNP的波峰领先于房地产周期的波峰约11个月［4］。PRITCHETT研究了1967—1982年美国经济周期对房地产投资的影响，认为房地产供求之间存在着领先－滞后关系，从而存在周期波动［5］。

我国房地产业在20世纪80年代末期和90年代初迅速发展，自1995年以来，我国房地产投资以GDP增长速度的3.42倍的速度增长，房地产竣工面积以111.38%的发展速度增长，全国销售面积以121.59%的发展速度增长，全国住宅平均价格以107.3%左右的发展速度螺旋上升。尤其是1990年土地使用市场化后，我国房地产价格持续攀升，特别是以上海为中心的长江中下游地区房地产价格上涨幅度为甚。2009年7月，温州、上海、杭州、北京、宁波、厦门新房均价分别为17 116元/m2、15 404元/m2、15 277元/m2、14 758元/m2、10 178元/m2、8 519元/m2，二手房的交易价格在新房交易价格的74%～90%之间。因此国内众多学者展开了房地产周期波动的研究，主要研究的问题有:房地产周期波动的概念，房地产周期波动的原因分析，房地产周期与经济周期、通货膨胀等关系，房地产周期波动的影响因素，房地产周期的指标体系探讨，以及典型城市或地区的房地产周期测算。代表学者主要有梁桂［6］，何国钊、曹振良、李晟［7］，刘洪玉［8］，谭刚［9］，丁烈云［10］等。另外，基于房地产周期波动机理，许多学者展开了房地产长期发展和短期发展趋势的预测，如自回归技术、ARIMA、马尔科夫转换模型和综合景气指数模型［11］，但尚未有学者采用K线理论剖析房地产周期波动机理并预测房地产价格的短期或长期趋势。鉴于此，笔者引入股市K线理论对房地产周期波动及房地产价格走势进行分析和预测，使房地产周期波动及价格走势的分析和预测更直观。

1 房地产周期波动及K线理论

1.1 房地产周期波动理论

房地产周期波动，即房地产经济在运行过程中，围绕其长期增长趋势线上下起伏波动过程中所呈现的扩张和收缩交替反复运动的过程。房地产经济波动因不同地域会呈现不同的波动幅度、波动频率和持续时间，但就其持续运行过程中周期性所呈现的扩张和收缩重复出现、波峰与波谷交替运行的本质特征而言，各地区乃至各个国家的房地产经济波动在本质上又是相同的。这种有规律的周期波动便构成了房地产周期，反映了房地产经济波动的相似性和规律性。房地产周期呈现上升与下降两个趋势和复苏、繁荣、衰退、萧条4个循环往复的周期波动环节，其中复苏、繁荣属于上升趋势，衰退、萧条属于下降趋势。

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，即在来自房地产经济系统以外的随机性或周期性因素的冲击下，通过房地产经济系统内部传导机制的作用，呈现出的具有周期波动特征的运行轨迹［12］。

1.2 K线理论

1.2.1 K线概念

K线是将股票或指数的开市价、最高价、最低价和收市价制成图表，并根据其形状及组合形态来分析股价波动、预测股价未来走势的一种技术分析工具。由于K线的图表形状颇像一根根的蜡烛、而且还有黑(阴)白(阳)之分，因此，也可称为“蜡烛图”或“阴阳烛图”［13］。

1.2.2 K线结构

K线绘制最常用的类型是阴阳线，通常利用的股市参数有开盘价、收盘价、最高价和最低价。K线的结构分为实体、上影线和下影线3部分。实体表示一定时期(1日、1周、1月、1年等)的开盘价和收盘价，上影线的上端顶点为同一时期的最高价，下影线的下端顶点为最低价。

1.2.3 K线类型

(1)K线的基本类型。根据K线涵括时间的长短，将K线分为日线、周线、月线和年线4种。日线是以当天的数据绘制的;周线是以周一的开盘价、周五的收盘价及周内的最高价和最低价绘制的;月线、年线依此类推。

按照一定时期开盘价和收盘价的关系又可将K线分为阴线、阳线和十字转机线3种。收盘价高于开盘价，其实体部分用白色或红色方格来标出(本文用白色表示)，称为阳线。收盘价低于开盘价，其实体部分用黑色或绿色表示(本文用黑色表示)，称为阴线。K线结构及类型如图1所示。其中，阳线又分为大阳线、下影阳线、上影阳线、小阳线和等影阳线等几种类型，分别如图2(a)～图2(e)所示;阴线又分为大阴线、下影阴线、上影阴线、小阴线和等影阴线，如图3(a)～图3(e)所示;十字转机线又可分为十字星线、灵塔线、锥子线和4值同时线等4种类型，如图4(a)～图4(d)所示。

图1 K线结构及类型

图2 阳线的基本类型

图3 阴线的基本类型

图4 十字线的基本类型

(2)组合的K线类型。将多根K线组合形成连续时间的K线组合，便形成了股市或者房市的趋势变化图。典型的组合类型主要有: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。

1.3 K线理论应用的前提条件

将K线理论引入房地产周期波动分析及趋势预测，需3个方面的前提条件:

(1)房地产交易数据。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详细数据。

(2)房地产市场所固有的K线特征规律。K线理论应用于房地产周期波动及趋势分析尚不成熟，需要长期的实践经验，挖掘房地产市场所固有的K线特征规律。

(3)房地产市场固有的特性。必须结合房地产市场固有的特性进行综合分析，诸如季节性因素、区域性因素、政策性因素等，因K线理论运用只能作为辅助工具，单纯的K线分析还无法准确把握房地产周期波动的趋势。

2 基于K线理论的波动分析及预测

2.1 基本假定及操作方法

2.1.1 房价上升下降趋势判断的假定

笔者主要借鉴典型的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，运用到房地产周期中，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一个底部或即将到达底部的一个形态，在房地产周期中可以作为房价止跌回暖的一个标志。另外，房地产市场究竟呈现何种趋势，还须针对具体的K线形式及其前后K线的形式，分析房地产市场呈现的趋势。

2.1.2 K线特征值的假定

笔者以厦门市2008年5月以来商品房日成交均价为基准，在长期分析中，以月为单位，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 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5月房地产月交易数据，绘制出如图5所示的厦门市房价月K线图。

图5 厦门市房价月K线趋势图

从图5中可清晰地看出，从2008年5月到2010年5月，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月国家推出一系列严密的政策对房地产市场进行调控，房地产可能即将迎来拐点，进入衰退期。

根据厦门市的房地产市场实际交易情况分析来看，成交量的涨跌趋势也是符合这一周期波动规律，在2008年5月到12月，成交量维持在一个较低的水平，相应的商品房成交价格也呈现出下降的趋势，而随后2009年1月开始，房地产市场开始成交放量，房价也呈现出上升的态势。2008年5、6、7月走出一个两阴夹一阳的K线形态，可以说是一个房价即将向下的标志，而在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，且有成交量作为配合，也可作为房价趋势向上的标志。2009年8、9月份走出两连阴，与股市K线组合中的双飞乌鸦形态有些吻合，房价随之迎来了一个短期调整，而在11月份收出一个十字星，整体形态和下跌中继十字星相近，后期成交价格又有所上涨。同时，在房地产周期的分析中，应该注意房地产市场比较特有的性质，如季节性因素。因此在分析周期的过程中也应将这些因素考虑进去，如一般说来房地产交易有“金九银十”之说，而2008年9、10月份成交量与2009年相比，明显低迷了很多，更能说明在2008年房地产市场的低迷状态。

另外，2010年4月份以来，中央出台了一系列房地产调控措施，紧接着5月份便出现了一根上下影长阴线，成交量也大幅下滑，可推断:房地产市场的观望氛围会更加浓厚，6月份成交量将继续低迷，成交价格可能微降，收出阴线的可能性较大。接下来会有一段时期内的针对价格的博弈，消费者观望，开发商死扛，再后期随着部分开发商进一步筹资困难，面临回笼资金的难题，房价将开始下调。总之，未来政策的走向依然是房价走势的指南针。

2.3 厦门市分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个区域的房价K线图，并进行了一定的周期分析与房价走势预测。厦门市下辖思明区、湖里区、集美区、海沧区、同安区和翔安区6个区域。因篇幅有限，笔者仅选择集美区作为研究对象，进行阐述。

根据厦门市集美区自2008年5月至2010年5月房地产月交易数据，绘制出如图6所示的厦门市房价月K线图。

从图6中可以看出，集美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，集美区则可谓雪上加霜。与思明区成交量呈阶梯状回升不同，集美区进入2009年后成

图6 厦门市集美区房价月K线趋势图

交量突然飙升，显示出该区域条件的优越性。技术方面，集美区在2008年5、6、7月走出了一个两阳夹一阴，且中间阴线很长，实体较小;随后出现了三连阴，房价在随后几个月中也是持续调整;进入2009年后，随着成交量的上升，交易市场也开始连续收出阳线，基本呈现出上涨的趋势;但在2010年5月，出现一根下影长阴线，交易量也大幅萎缩，预计后市成交量仍然会低位徘徊，成交价格会率先下行。

3 结论

笔者在剖析房地产周期波动的基础理论的基础上，将K线理论引入房地产周期波动分析与预测中，并以厦门市为例，以月为基本周期分别绘制了厦门市房价整体K线图和区域K线图，结合房地产市场本身特点以及宏观经济环境和宏观经济政策，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，区域性K线图的趋势与总体K线图的趋势基本吻合，通过典型的K线组合的分析方法，能够判断出房价趋势所呈现的特点;且通过K线的分析方法，可直观形象地判断房价的趋势，使房地产的周期波动的特征更加显而易见。但K线理论引入房地产周期波动研究是一种尝试，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。

总之，K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，其应用理论和纠偏措施还须进一步在实践中得到提升。

［1］ANTHONY Y.Urban economics and real estate:theory and policy［J］.Regional Science and Urban Economics，2009(39):763－764.

［2］吴强，侯廷娴.经济过热与我国房地产发展周期［J］.经济问题，2004(12):2－5.

［3］BURNS F.Long cycles in residential construction［M］.New York:Columbia University Press，1935:12－89.

［4］GREBLER L.Construction cycles in United States since world war II［J］.Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association，1982(10):123－151.

［5］PRITCHETT C.Forecasting the impact of real estate cycles on investment［J］.Real Estate Review，1984(13):85－89.

［6］梁桂.我国不动产经济波动的特征［J］.经济研究参考，1996(6):5－6.

［7］何国钊，曹振良，李晟.中国房地产周期研究［J］.经济研究，1996(12):51－57.

［8］刘洪玉.房地产市场周期运动规律分析［J］.中国房地产，1999，224(8):24－26.

［9］谭刚.房地产周期波动:理论、实证与政策分析［M］.北京:经济管理出版社，2001:32－87.

［10］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(2):19－24.

［11］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.

［12］时绮仑.房地产波动规律研究［D］.上海:同济大学图书馆，2005.

［13］李国平，陈森发，李新平.基于K线理论的股票灰色预测方法研究［J］.郑州航空工业管理学院学报:管理科学版，2004，22(4):62－64.