如何理解曆史房價指數和買賣數據

我曾經專門寫過一篇介紹美國房價三大指數的文章:

   美國曆史房價年均增幅到底是多少

有些網友評論說那篇文章快寫成論文了，寫那篇文章我真還是查了好幾篇論文和文獻，並且我自己也從中學到了很多東西。

但是，三大房價指數因為算法相似，所以都有個共同的缺點，那就是數據的滯後性， 這個滯後性有兩個原因造成：

1）數據的滯後性：比如7月份的房價指數，用的肯定是7月份房子過戶的數據，而7月份過戶的房子，價格肯定一兩個月前就已經定了，不可能過戶那天大家才開始定價格。而被廣泛引用的 S&P CoreLogic Case-Shiller House Price Index，用的是過去三個月的平均，滯後性就更加嚴重。

2）算法的滯後性：由於房價指數用的是同一個房子的買賣數據，如果嚴格地講，7月份的房價指數，應該是6月買的房子，7月再賣，這樣才有可能用同一個房子的買賣數據，而在現實中這是不可能的。 現實中可能是，房子是7月份賣的， 但卻是10年前買的，那如何知道今年6月份的價格呢？那隻能用中間插值，用中間插值肯定過去的數據權重會比較大，因而會造成部分的滯後性。

三大房價指數的滯後期應該接近2個月，並且在價格出現拐點的時候尤其不準確。

與三大房價指數不同的另一種房價統計方法就是Realtor Association用的均值和中位數統計法（以下簡稱RA統計法），這種算法是對比每個月房價的均值和中位數， 比較即時。它的缺點就是apple vs orange。比如如果發生極端情況，某個地區上個月賣的大多是低價房，這個月賣的都是高價房，這個統計就沒有什麽意義。不過通常情況下，這個即時數據還是非常有用的。

RA統計法長期不如房價指數準確和科學，RA統計法也很難對各都市區的數據進行比較。

所以，想要即時信息，找當地的realtor。 若想比較各都市區的長期房價， 用房價指數，不過房價指數會有滯後期。

建寧 2022/09/01