10城二手房成交量同比下降 19%,二手房市场依旧表现低迷

报告摘要 ⊙ 成交量:11 月份 10 城二手房成交量为 4.6 万套,环比增长 18%,同比下   降 19%,二手房成交量仍然低于 2012 年以来的月平均成交套数(5.6 万套)。 ⊙量能排行:从 11 月份各大城市的量能排行来看,苏州市场表现最为强劲,而金华二手房成交量能...

报告摘要

⊙ 成交量:11 月份 10 城二手房成交量为 4.6 万套,环比增长 18%,同比下   降 19%,二手房成交量仍然低于 2012 年以来的月平均成交套数(5.6 万套)。

⊙量能排行:从 11 月份各大城市的量能排行来看,苏州市场表现最为强劲,而金华二手房成交量能最弱。

⊙预测:在中央房地产调控政策不放松的情况下,预计 12 月份二手房成交量继续保持低位盘整态势。

本文图表数据来源为:

易居研究院、各地官方房地产信息网、国家统计局、CRIC、各地土地交易信息网

一、11 月成交量同比下降 19%

2018年11月份,易居研究院监测的10个城市二手房成交量为4.6万套,环比增长18%,同比下降19%。观察10城二手房成交情况,11月二手房成交量较10月份有所回升,但成交量仍然低于2012年以来的月平均成交套数(5.6万套)。

原因有二:主要原因是,10月国庆假期因素使得当月二手房成交量偏少,而11月二手房成交量已恢复到常态,使得成交量环比出现回升;次要原因是,在持续性的政策打压和信贷政策限制下,部分城市的二手房价格出现了不同程度的下跌,而部分降价房源达到了一些购房者的心理预期,吸引了部分购房者进入二手房市场交易。

观察累计值,今年1-11月份10个城市二手房成交量为61.4万套,相比去年同期水平下降了13%,降幅较1-10月份扩大1个百分点。观察历史数据,即年初累计成交套数同比已经连降23个月,已远超上一轮低迷期12个月的连续下降,表明本次房地产调控力度远超上一轮。

后市来看,在中央对房地产的调控政策不放松的大环境下,预计12月份二手房成交量很难出现改观。

10城二手房月度成交套数与年初累计套数同比增速

二、苏州成交量能最强,金华成交量能最弱

我们定义,二手房成交量能度=40%*近6个月月均成交量较2012年来月均成交量的偏离度+20%*年初累计同比增幅+20%*月度同比增幅+20%*月度环比增幅。

二手房成交量能度既考虑到城市历史成交量的合理区间,又平滑了单月成交量波动,因此可以对各地成交气氛提供更为直观的了解。

从11月份10城二手房成交量能度的排行可以看出,量能度最强的城市是苏州,其次是北京,量能度分别为34%和15%,而最弱的城市是金华,其次是成都,量能度分别为-16%和-9%。

10个典型城市二手房量能度排行榜

从具体城市排行来看,10个典型城市中苏州二手房成交量能表现最强。其中以苏州园区和吴中区二手房成交最为活跃。苏州本轮行情启动较早,在2016年“930政策”之后成交量出现明显萎缩。但今年苏州二手房市场低迷状态有所改善,成交量出现反弹。在全国其他城市二手房成交量低迷的大环境影响下,预计未来苏州二手房成交量将大概率出现回落。

11月份金华二手房成交量已经连续7个月成交量环比下降。金华作为东部三线城市代表,过去一段时间,金华随着三四线城市购房信贷优惠政策,以及棚改货币安置政策的红利影响下,当地房价展开了大幅上涨行情。但随着中央对于房地产政策做出的调整,使得包括金华在内的三四线城市一二手房成交量出现了迅速降温,预计金华二手房市场成交量将继续呈现低位盘整态势。

 二手房成交量典型代表城市

11月10个典型城市二手房成交增速变化

三、预计12月份继续保持降温态势

国家统计局公布的二手住宅价格指数包含本报告的9个典型城市(除苏州以外),对这9个城市的价格指数取算数平均值后算出9城二手房价格指数,与10城二手房成交量同比增速进行对比。这里取近6月移动平均数据,来平滑单月数据异动干扰。

 

观察历史上这两条曲线的走势,可以看出,成交量曲线先于价格曲线调整。比如说在本轮周期中,2015年第四季度二手房成交量曲线就开始呈现降温态势,随后增幅开始收窄,进而下跌。受成交量曲线的影响,成交价格曲线也有表现,在2016年第四季度就呈现了降温的态势,其走势是滞后于成交量曲线的。但近期二手房成交量6个月移动平均值同比增速从10月份的0%下降至11月份的-3%,二手房价格指数曲线也出现下行走势,两者开始呈现共振趋势。在中央房地产调控政策不放松的情况下,预计部分城市二手房成交量将继续呈现低迷态势,而二手房价格在成交量低迷的影响下将延续盘整下行走势,且二手房价格指数同比涨幅也将下探到0轴以下负区间运行。

10城二手房成交量价关系图

备注:成交套数移动平均值取近6个月成交套数均值,房价指数为9城简单算术平均值,不包括苏州

执笔人:易居研究院研究员 王瑾钊

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