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文檔簡介
1、<p><b> 美國房價百年鐵律</b></p><p> 2013年,除了一線城市房價創(chuàng)新高,也是國人海外購房前所未有的“出海年”。 </p><p> 綠地集團以50億美元購得美國紐約布魯克林的大西洋廣場項目;復(fù)星國際以總價格7.25億美元購得紐約的第一大通曼哈頓廣場;SOHO與巴西財團聯(lián)手以7億美元購買了美國紐約通用大樓40%的股權(quán);中國平安以
2、24億元買下了英國倫敦地標性建筑勞合社大樓;萬科亦表示將進軍曼哈頓的摩天大樓…… </p><p> 中國企業(yè)在歐美大都市購房狂潮的背后,是中國高凈值人群的移民潮。 </p><p> 根據(jù)中國財富研究機構(gòu)胡潤的研究,64%的中國百萬富翁已經(jīng)移民或正準備帶著他們的財富移民,而有三分之一的中國超級富豪(億萬富翁)已經(jīng)移民。如果假設(shè)這個高凈值人群把5%的可投資產(chǎn)投資在海外房地產(chǎn),將產(chǎn)生上萬
3、億元的需求,還不包括其他的配套服務(wù)。這種需求,加上人民幣升值的預(yù)期,以及國內(nèi)房地產(chǎn)的限制和風(fēng)險,構(gòu)成了海外擴張的主要原因。 </p><p> 熟悉歷史的人會不由自主地想到20世紀80年代末的日本。那時的日本正在經(jīng)歷長期的地產(chǎn)和股票市場的牛市。很多大企業(yè)成立了理財部,經(jīng)營地產(chǎn)和股票投資,其盈利甚至超過了主營業(yè)務(wù)。日本大東京的地價據(jù)說可以買下整個美國。日本的企業(yè)和富人,在經(jīng)歷了房市的大牛市和日元的升值后,把目光投
4、向海外,而投資的一個主要標的就是美國的房地產(chǎn)。其標志性事件是1989年三菱地產(chǎn)用13.7億美元買下了紐約曼哈頓的一個地標建筑――洛克菲勒中心。無獨有偶,20多年后的今天,根據(jù)胡潤報告,中國海外購房的第一目標仍然在美國,曼哈頓的地標建筑頻頻被國人拿下。中國人已經(jīng)成為僅次于加拿大人的美國最大海外購房團體。 </p><p> 作為投資者,關(guān)心的幾個問題是:美國現(xiàn)在房價貴嗎?美國房市的主要規(guī)律是什么?現(xiàn)在在美國購房,
5、會有多高回報率? </p><p> 房價漲幅等同通脹率 </p><p> 根據(jù)美國最權(quán)威的凱西?席勒(2013年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎獲得者)房價指數(shù),從1890年到2013年的123年中,有28年是下跌的(占23%),95年是上漲的(占77%)。其中跌得最深的是2008年,即金融危機最糟糕的一年,跌幅達18%。連續(xù)下跌達到5年的只有兩次,第一次是1929~1933年的大蕭條時代,累積跌幅
6、達26%;第二次是2006~2011年由房地產(chǎn)泡沫破滅引發(fā)的金融危機,累計跌幅達33%。 </p><p> 那么美國的房價在一個正常的年份漲得有多快?在過去的123年中,美國房價平均內(nèi)生(幾何)增長率為3.07%。這個數(shù)字的邏輯從哪里來?在同樣的123年中,美國CPI通脹率為2.82%(如圖一),美國房價以高于通脹率0.25%的速度漲了一百多年。一般的常識是房地產(chǎn)抗通脹,此言不虛,在扣除通脹率后,房價就基本不
7、漲了。 </p><p> 美國在過去123年中發(fā)生過3次十年累計漲幅超過100%的階段,分別是1938~1954年、1969~1986年和1995~2007年。 </p><p> 1938~1954年間的地產(chǎn)大牛市是因為1943~1947年因二戰(zhàn)帶來的工業(yè)和消費需求,這5年的年均漲幅為17%,扣除通脹后的平均漲幅仍然有10%,其余年份的平均漲幅只有2%,扣除通脹后是負增長。 <
8、;/p><p> 1969~1986年之間的大牛市主要發(fā)生在1974~1979年,平均年增長11%,但扣除通脹后年增長只有2%,其余年份的平均增長率為5%,扣除通脹率后為負增長。 </p><p> 1995~2007年間的大牛市主要發(fā)生在1999~2005年,年平均漲幅為11%,扣除通脹后仍然有8%。這個超越通脹的漲幅后來被證明是泡沫,房價從2006年開始下跌,引發(fā)次貸危機,到2011年
9、,美國房價在扣除通脹后已經(jīng)低于一個多世紀以前的1895年。 </p><p> 美國過去一百多年曾經(jīng)發(fā)生過三次房產(chǎn)牛市。上世紀70年代的牛市完全是被同時代的通脹驅(qū)動,20世紀90年代末到金融危機前的牛市,展示的是一個泡沫的形成,即假牛市。真正由需求拉動的、超過通脹的增長只有1943~1947年。長期來說,美國房價的漲幅基本是美國通脹率。 </p><p> 美國房價會漲多快? <
10、/p><p> 圖一表現(xiàn)出美國房市的兩個規(guī)律。第一,美國房價的長期增長率為3.07%,略高于美國通脹率。第二,如果房價變動偏離這條軸線,無論太高或太低,其后的趨勢可以預(yù)測,即會回到這條軸線。 </p><p> 這條軸線也告訴我們,截止到2013年,美國的房價在經(jīng)歷了2006~2011年的下跌,和2012~2013年的上漲后,已經(jīng)回到,甚至略高于扣除通脹后的歷史平均價位。這表明美國的房價在
11、將來的漲幅不會高于歷史平均(3%)。其他可考慮的因素包括美國退出量化寬松帶來的融資成本上升,以及美國經(jīng)濟回暖。這兩個因素對房價的影響是相反的。 </p><p> 除了看通脹調(diào)整后的房價,另一個公認的衡量房價貴賤和預(yù)測房價走勢的重要指標是房租對房價的比率。其邏輯是房租代表了真實的需求(而非投資價值),相對于這個需求的房價就可以衡量房價的貴賤。 </p><p> 如圖二所示,1960年
12、第一季度到2013年第一季度間,美國平均房租對房價比率為4.98%。21世紀初的房地產(chǎn)泡沫,表現(xiàn)在房租對房價比率從1999年初的4.8%下降到2006年第一季度的2.98%,下降比率達38%。 </p><p> 如果房租對房價比率遠遠低于歷史平均水平,就像一只市盈率很高的股票,要么相對于房價來說房租太低,房租會上漲得很快;要么相對于房租來說房價太高,房價會下跌,或者房租漲,房價不漲。 </p>
13、<p> 那么到底是通過房租上升還是房價下跌來讓房租對房價比率回到歷史平均呢?2007年,美國三位經(jīng)濟學(xué)家(Davisa、Lehnertb、Martinb)發(fā)表了一篇研究美國整體房租對房價比率的文章。文章現(xiàn)在讀起來讓人凜然心驚,里面這樣寫道:“據(jù)美國1960年以來的數(shù)據(jù),我們構(gòu)建了房租對房價比率的時間序列發(fā)現(xiàn),在1960年到1995年間美國的房租對房價比率在5%到5.5%之間,但1995年后很快下降,到2006年末,房租對房
14、價比率已經(jīng)到了3.5%的歷史低位。如果房租對房價比率要在今后五年回到歷史平均,房價可能會下降很多。” </p><p> 后來的故事,如圖二,房租對房價比率大幅度上升,接近歷史平均。這個調(diào)整是通過房價下降來完成的,包括在2008年發(fā)生的美國過去100多年最大的單年跌幅。 </p><p><b> 四大城市房價史 </b></p><p>
15、 那美國的一線城市是否會遵循不同的房價規(guī)律呢?我們來回顧一下美國一些大城市80年代末以來的房價歷史。 </p><p> 圖三表現(xiàn)了四個美國一線城市:紐約、波士頓、洛杉磯和舊金山從上世紀80年代末到2013年扣除通脹后的實際房價。如果把紐約房價在1988年初的房價折成一美元,那么到2013年,紐約房價在扣除美國通脹后剛好是0.99美元。換句話說,紐約過去25年的房價增長率非常準確,正好是美國通脹率,其間經(jīng)歷了
16、上世紀90年代房價大幅度下滑;包括三菱地產(chǎn)于1996年宣布洛克菲勒中心項目破產(chǎn),以3.08億美元的價格,加上8億美元的債務(wù),賣回給包括洛克菲勒家族在內(nèi)的美國人;紐約房價在21世紀初開始大幅度上漲,2006年達到頂點的1.5美元,到2013年跌回至0.99美元,完成了25年的輪回。 </p><p> 類似的,如果在1988年初把波士頓的房價折成1美元,2013年漲到1.08美元,相當(dāng)于扣除通脹后以每年0.3%的
17、速度增長,其間也經(jīng)歷了和紐約一樣的漲跌周期。如果在1988年初把洛杉磯的房價折成1美元,那么到2013年漲到1.12美元,相當(dāng)于扣除通脹后以每年0.46%的速度增長;如果1988年初把舊金山的房價折成1美元,那么到2013年漲到1.29美元,相當(dāng)于扣除通脹后以每年1%的速度增長。舊金山房價漲幅最大的一個原因是硅谷造富的驅(qū)動。 </p><p> 美國的房價在過去100多年中的年平均增長率約為3%,略高于美國的通
18、脹率(2.8%)。如果漲幅遠高于通脹率,后面就會沒有增長,或下跌。 </p><p> 這個規(guī)律是如此精準,以至于在這100年中只有1943~1947年是唯一明顯跑贏通脹又沒有跌回去的階段。這個規(guī)律不僅適用于美國,而且適用于一線城市。到2013年,美國的平均房價已經(jīng)超過扣除通脹后的歷史平均,并不是貨便宜,而是意味著將來房價的年平均漲幅應(yīng)該會低于3%。這個回報率是否足夠高,是否能達到分散投資的目的,見仁見智。但是
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