租金模型 | 大数据预测16城未来半年租金走势- 大数跨境

克而瑞长租

2020-03-10

导读：关注「克而瑞租售」，及时获取租赁市场动态

自2015年中央明确提出“租购并举”住房制度以来，租赁住房市场受到大众密切关注。本文选取中央财政于2019年7月确定给予租赁奖补资金支持的16个示范城市: 北京、长春、上海、南京、杭州、合肥、福州、厦门、济南、郑州、武汉、长沙、广州、深圳、重庆、成都，通过大数据及统计模型预测该16城的租金影响因子及发展趋势，并探讨疫情之下的租金变动。

「岭回归」判断影响因子，

房价高度正相关

众所周知，租金受经济周期、经济发展水平、房价、人口等多种因素综合影响，克而瑞租售团队抓取城市多维度数据，筛选出最能影响租金的指标。

操作过程中，由于自变量指标之间存在不可避免的多重相关性，我们通过岭回归方式修复病态矩阵，获得更可靠的影响系数。

岭回归公式：

（𝑌为真实值，𝑋表示所选择的影响因素，𝜃为所求的目标系数（权重））

求解过程：

底层数据：

资料来源：克而瑞租售事业部制作

基于岭回归模型及底层的处理数据，我们找到对租金影响程度最高的六大指标，影响系数从高至低排名如下：

影响租金的主要指标及其影响系数

资料来源：克而瑞租售事业部制作

1. 二手房房价

数据显示，城市二手房房价与租金呈现明显正相关关系，指标系数为1.92。

相较于受各类因素制约的新房价格，二手房房价更能反应城市房地产市场的真实情况。

一方面，房屋价格及租金都由住房市场的供需决定，无论出于自住还是投资目的，高房价是当下及未来居住需求旺盛的体现，租金也相应处于高位；

另一方面，自购住宅及租赁住房互为替代品，当房价过高时，消费者或改以租赁住房的方式满足居住需求，从而租赁市场需求增加，租金提高。

2. GDP

GDP对房租的影响系数为0.67，影响程度排名第二。GDP是城市经济发展水平的晴雨表，城市产业布局越合理、经济发展水平越高，越易于吸引外来人口流入，从而刺激租赁需求，推升房租价格。

3. 人均收入

人均收入对房租的影响系数为0.65。根据调查显示，全国76%的城市人均房租收入占比超过25%，北上广深占比近半成。人均收入高的城市，往往也意味着更高的生活成本，租金就是其中的重要一环。

4. 配套

配套指城市当中医院、学校、银行、餐饮、购物、住宿及体育休闲等一系列生活配套的完善程度，对租金的影响系数为0.49。城市层面，配套设施体现城市宜居程度；社区层面，周边配套是租户选择租赁产品的重要考量因素之一。

5. 常住非户籍人口 / 常住人口

租房多为外来人口初入城市的短期行为（3-5年），因而克而瑞租售团队通过常住非户籍人口/常住人口比例来估算外来人口占比，随着人口的不断流入，租赁需求提升，租金上涨。

6. 交通

交通指城市公共交通的完善程度，其进一步也体现了城市的发展成熟度。发育成熟的城市往往更易于吸引人口流入，租赁需求旺盛。

时间序列预测趋势，

淡旺季明显

除横向比较外，克而瑞租售团队通过时间序列模型，引入历史月度租金数据，对该16城的未来半年租金进行纵向趋势预测。

时间序列公式：

（其中𝑋𝑡表示t时间的租金，𝛼、𝛽、𝜎为待定参数）

底层数据：

资料来源：克而瑞租售事业部制作

通过时间序列，我们预测出16城的未来半年租金，并将其分别月均租金50元/㎡/月以上、月均租金50元/㎡/月以下两类。

其中，北京、深圳、上海、广州、杭州历史月均租金均在50元/㎡/月以上。下图所示，该类城市租金市场淡旺季明显，2、3月返工热潮中大量租赁需求已被消化，4月市场转淡，租金下跌。至7月毕业季，毕业生租赁交易活跃，租金明显上涨。

坪效50元/㎡/月以上城市3-8月租金预测

资料来源：克而瑞租售事业部制作

其余11城平均租金均在50元/㎡/月以下。受基数影响，全年租金绝对值波动较小，但其租金趋势同租金50元/㎡/月的城市一致，仍呈现季节性变动。

坪效50元/㎡/月以下城市3-8月租金预测

资料来源：克而瑞租售事业部制作

疫情之下租金受损，

提前部署积极面对

然而，需要提出的是，以上模型都以历史租金为基础，可为未来租金的预测提供参考，但不能作为完全依据。特别是当前疫情突发，将会对租金产生影响。

从影响因子来看，房价方面，国家统计局数据显示，1月70个大中城市新房、二手房房价环比上涨城市较上月分别减少3城及5城。2月房地产市场受疫情影响可能更为明显，70城房价环比涨幅将进一步收窄，其中二手房价环比涨幅或转跌。

同时，疫情期间停工停学，全国处于封锁状态，虽目前多地区逐渐复工，但影响或持续至一季度乃至全年。首先，各行各业停工，线下消费停滞，全国GDP将会放缓；其次，经济增长预期下调，企业生存举步维艰，就业愈发困难，居民收入或减少；最后，疫情期间交通及人员管控严格，返乡难、复工难，人口流动将受到极大限制，各地租赁需求明显下降。

综上所述，疫情之下，影响租金变动的各类因素都受到负面冲击，租金受损已在意料之中。相关从业者应该提前建立心理预期，积极部署应对举措，共面行业挑战。