Re: [請益] 股市如果崩盤 房市一起崩嗎?

看板Stock作者 (大波動)時間8月前 (2023/08/15 11:28), 8月前編輯推噓115(1249136)
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※ 引述《soloyi (CHECKING)》之銘言: : 股市如果崩盤到一萬以下 : 房市是不是要崩盤了? : 要賣房子求榮了!? : 準備彌補融資追繳萬箭齊發了嗎? : 房市有沒有下半年機會崩盤? : 這點請問! "房市下半年會不會崩盤?" 機率不高,機率很低 首先就機率來看,以台北市1982Q1~2023Q2 一共有 166季 房價 yoy 下跌超過7%的次數為 9次,為5.4% YYQQ RHP 1983Q2 -8.8% 1985Q4 -8.3% 1991Q1 -7.2% 1991Q2 -9.4% 1994Q4 -7.3% 1997Q1 -7.5% 1999Q3 -7.0% 2015Q4 -7.1% 2016Q1 -10.7% 1991年下跌的原因是 股市在 1990年 從高點 12682跌到2485,造成房市下跌 除此之外 剩下熟知的 2001網通泡沫、2008金融海嘯、2020疫情都沒有讓 房市造成顯著下跌。 對台灣房價報酬率與經濟環境做個簡單的分析 時間:1982Q1~2023Q2 資料:1.RHP 台北市每坪單價 yoy 2.CPI CPI yoy 3.M1b M1b yoy 4.TWI 台指價格指數 yoy 5.IR 擔保放款利率 *yoy 為對數報酬率 1.長期來說 台灣房價年均報酬約 7% https://imgur.com/DVvCEUw
2.台股價格指數報酬率約為 8.5%,若加上息值應該在12%左右 https://imgur.com/wPubFeV
其餘CPI 長期平均為1.5%,M1b為10% 將上述變數建立簡單預測模型如 https://imgur.com/Dap3LTe
https://imgur.com/odwzLNp
去除房價自身影響後,其餘變數對房價的關係 係數 1.M1B(-3) 0.346 對房價為顯著正向影響 2.CPI(-2) -0.805 通膨上升對房價未來有負向影響 3.TWI(-5)^2 0.091 TWI(-6)^2 -0.060 在分析過程中發現報酬率方向不如 報酬率平方影響大 報酬率平方意味著波動度。 如果簡單將係數 0.091-0.06=0.031,計算波動度對房價未來5~6季影響, 其實是波動升高隱含未來房價上漲。 4.IR(-3)-CPI(-3) -0.360 此為實質利率,當實質正利率時對房價影響是負向的 YYQQ RHP CPI M1B TWI IR 2020/Q1 -0.1% 0.0% 7.1% -9.2% 1.5% 2020/Q2 1.2% -0.7% 9.2% 8.0% 1.5% 2020/Q3 5.8% -0.6% 11.1% 14.5% 1.5% 2020/Q4 6.0% 0.0% 15.6% 20.5% 1.5% 2021/Q1 8.8% 1.2% 16.3% 52.6% 1.5% 2021/Q2 8.3% 1.8% 15.8% 42.4% 1.5% 2021/Q3 5.0% 2.6% 14.2% 30.2% 1.5% 2021/Q4 8.4% 2.6% 11.4% 21.2% 1.5% 2022/Q1 7.9% 3.2% 9.9% 7.4% 1.8% 2022/Q2 8.0% 3.5% 6.8% -18.0% 1.9% 2022/Q3 9.8% 2.7% 5.5% -23.2% 2.0% 2022/Q4 4.6% 2.7% 3.3% -25.4% 2.1% 2023/Q1 0.4% 2.3% 2.2% -10.9% 2.3% 2023/Q2 2.0% 1.7% 3.5% 13.2% 2.3% <= 實質正利率 2020年以來疫情,台北市房價平均 yoy為5.4%,這三年台北市漲最少 其他地方就不列了。 從資料上來看 1.M1b 在2020~2021兩年呈現2位數增長,熱錢很多 2.央行維持近三年的實質負利率,直到今年第二季才成為實質正利率 3.M1b的長期平均為10%,但從去年Q2開始已經下滑,最近僅為2.2~3.5% 熱錢消失 2016Q1 yoy跌幅為 -10.7%,是1982年以來最大的一次 背景是 YYQQ RHP CPI M1B TWI IR 2015Q1 1.2% -0.6% 5.5% 8.0% 2.3% 2015Q2 -6.9% -0.6% 5.9% -0.7% 2.3% 2015Q3 -3.8% 0.3% 6.6% -9.2% 2.1% 2015Q4 -7.1% 0.1% 6.6% -11.0% 2.0% 2016Q1 -10.7% 2.0% 6.0% -9.2% 1.9% 2015年算是通縮年,但擔保放款利率維持在2~2.3%,也就是實值正利率 台股低迷也呈現下跌,m1b 低於長期水準10% 所以通縮、利率環境不佳、失去$$活水,房價自然支撐不住。 下半年或是明年的房價,我的猜測是 1. 通貨膨脹變動對未來房價有半年的影響,若通膨上升房價則容易下跌 2. 因為央行若要壓抑通貨膨脹會將利率升至CPI之上 3. 央行的動作常在CPI之後,目前最新CPI為1.75(?),看起來CPI有受控 4. 目前對房市另一個問題是m1b很低,對房價支撐很弱 5. 至於央行利率會不會再升息? 這就很難猜了 如果央行利率撐在這裡,m1b 要回復近過去水準,大概要到明年2Q 結語 在台灣對房市影響最大的不是股市 是熱錢與利率 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 210.61.151.146 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1692070083.A.088.html

08/15 11:28, 8月前 , 1F
專業推LoL
08/15 11:28, 1F

08/15 11:29, 8月前 , 2F
別忘了房子7%投報率是開了3倍的槓桿在賺的
08/15 11:29, 2F

08/15 11:29, 8月前 , 3F
而且還沒有像股票有顯著且週期性的大回檔
08/15 11:29, 3F
不是喔,就單純每坪單價的漲幅 如果開槓桿短期來說很賺,所以我常對剛出社會的年輕人說 如果手邊錢不到2成頭款,乾脆就定期定額買正2, 因為房子開五倍,正2兩倍而已

08/15 11:30, 8月前 , 4F
謝分享
08/15 11:30, 4F

08/15 11:32, 8月前 , 5F
寫的很好,已有產業報告的水準了,謝謝
08/15 11:32, 5F
我看過的產業報告都寫得不好ㄟ ※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 08/15/2023 11:34:30

08/15 11:32, 8月前 , 6F
謝謝分享
08/15 11:32, 6F
※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 08/15/2023 11:35:35

08/15 11:35, 8月前 , 7F
感謝分享
08/15 11:35, 7F

08/15 11:37, 8月前 , 8F
感謝分享
08/15 11:37, 8F

08/15 11:37, 8月前 , 9F
謝分析
08/15 11:37, 9F

08/15 11:38, 8月前 , 10F
跟我想的一樣 但我寫不出來XD 大推
08/15 11:38, 10F

08/15 11:38, 8月前 , 11F
專業推
08/15 11:38, 11F

08/15 11:40, 8月前 , 12F
好專業
08/15 11:40, 12F

08/15 11:40, 8月前 , 13F
結論 無腦多 allin 信義房屋
08/15 11:40, 13F

08/15 11:40, 8月前 , 14F
台北2015-16跌是因為前面漲太凶了Orz
08/15 11:40, 14F
沒錯 馬英九上任後台北市房價到2014年中漲了快一倍,從60漲到120 然後就太陽花學運了,在社會壓力下 央行祭出房市管控 利率從1.6升到2.3,也就僅僅0.7% 就壓抑房價了 所以房價會不會失控,政府就不要把責任推給別人 當然房市好經濟好,但是房價太高就跟通膨失控一樣 咎由自取

08/15 11:41, 8月前 , 15F
專業推
08/15 11:41, 15F

08/15 11:42, 8月前 , 16F
只會漲 一定賺 閉眼allin
08/15 11:42, 16F

08/15 11:42, 8月前 , 17F
個人偏見:房市股市根本連動不大 兩個多空週期差太
08/15 11:42, 17F

08/15 11:42, 8月前 , 18F
多了 一個是十年起跳 一個是幾個月漲跌循環
08/15 11:42, 18F
※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 08/15/2023 11:48:33

08/15 11:44, 8月前 , 19F
專業推 研究所的東西忘光光了
08/15 11:44, 19F

08/15 11:45, 8月前 , 20F
請問正2漲幅追得到房價漲幅嗎?
08/15 11:45, 20F
多爬前面的文,例如正2王,或a我帳號 漲幅是可以的,波動比較大

08/15 11:45, 8月前 , 21F
看到預測模型變數設定好懷念
08/15 11:45, 21F

08/15 11:45, 8月前 , 22F
房子五倍的資金有上限。
08/15 11:45, 22F

08/15 11:45, 8月前 , 23F
看不懂但是推
08/15 11:45, 23F

08/15 11:47, 8月前 , 24F
槓桿跟回檔都不是什麼特別的優勢或劣勢
08/15 11:47, 24F
※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 08/15/2023 11:50:12

08/15 11:50, 8月前 , 25F
台灣居民還有上槓桿的空間,政策利多下去很難跌啦!
08/15 11:50, 25F

08/15 11:52, 8月前 , 26F
那房市崩 股市會一起蹦嗎
08/15 11:52, 26F
這個問題很好 https://imgur.com/M4KSuMU
如果沒有天災,譬如大規模地震 股市變動是房市變得的因,如果有重大經濟因素 股市會先崩,然後才是房市

08/15 11:52, 8月前 , 27F
專業推
08/15 11:52, 27F

08/15 11:52, 8月前 , 28F
通膨讓房價下跌 漲電價導致通膨 所以讓台電虧損是
08/15 11:52, 28F

08/15 11:52, 8月前 , 29F
打房黑魔法
08/15 11:52, 29F

08/15 11:53, 8月前 , 30F
這問題應該逆向思考,房價跌股票是否跌,很明顯
08/15 11:53, 30F

08/15 11:58, 8月前 , 31F
專業推
08/15 11:58, 31F
還有 200 則推文
還有 40 段內文
08/16 10:30, 8月前 , 232F
原po做的不是真正意義上的因果沒錯,但這是股板又
08/16 10:30, 232F

08/16 10:30, 8月前 , 233F
不是發論文,弄個初步結果講個合理的故事就差不多
08/16 10:30, 233F

08/16 10:30, 8月前 , 234F
08/16 10:30, 234F

08/16 11:01, 8月前 , 235F
原PO想要做因果關係分析 但是你拿不相關的變數也
08/16 11:01, 235F

08/16 11:01, 8月前 , 236F
也能做出來 就像是我舉例的 溫度 醫生人數
08/16 11:01, 236F

08/16 11:02, 8月前 , 237F
你不驗證你的因果模型就直接產出結論說這變數有因果
08/16 11:02, 237F

08/16 11:03, 8月前 , 238F
我認為不可靠的 因為模型沒有驗證
08/16 11:03, 238F

08/16 11:03, 8月前 , 239F
我直接舉例原po的因果結果好了
08/16 11:03, 239F

08/16 11:06, 8月前 , 240F
結論是預測2023Q2房價變數 與 2022Q1台灣指數YOY
08/16 11:06, 240F

08/16 11:07, 8月前 , 241F
以及2021Q4YOY 台灣指數 有因果關係 你相信?
08/16 11:07, 241F

08/16 11:22, 8月前 , 242F
你要質疑因果推論ok,但你提的方案也不能解決這問
08/16 11:22, 242F

08/16 11:22, 8月前 , 243F
題啊
08/16 11:22, 243F

08/16 11:32, 8月前 , 244F
而且回歸原本股市跟房價的問題,至少能看出相較股
08/16 11:32, 244F

08/16 11:32, 8月前 , 245F
市,其他總體因素更與房價相關
08/16 11:32, 245F

08/16 11:35, 8月前 , 246F
你真的覺得把資料切一切會很到不同結論嗎??
08/16 11:35, 246F

08/16 11:39, 8月前 , 247F
資料切分 是拿來驗證... 你看清楚上面我講的東西
08/16 11:39, 247F

08/16 11:39, 8月前 , 248F
另外你可能覺得建立AR模型不是訓練 但其實數學原理
08/16 11:39, 248F

08/16 11:40, 8月前 , 249F
就是訓練個過程 因為線性回歸模型就是「公式解」找
08/16 11:40, 249F

08/16 11:41, 8月前 , 250F
找出(Y - Y_hat)最小的 權重組合 跟ML訓練是一樣的
08/16 11:41, 250F

08/16 11:42, 8月前 , 251F
把資料切分 另一部分資料驗證後 發現結果差異大
08/16 11:42, 251F

08/16 11:43, 8月前 , 252F
代表你的AR模型 Overfitting代表你的因果關係是錯的
08/16 11:43, 252F

08/16 12:03, 8月前 , 253F
基努李維.jpg
08/16 12:03, 253F

08/16 12:06, 8月前 , 254F
另外因果模型當然可以預測,你不是都說你找到因果
08/16 12:06, 254F

08/16 12:06, 8月前 , 255F
關係了,那就能夠預測啊,未來的房價變數反應你的
08/16 12:06, 255F

08/16 12:06, 8月前 , 256F
因果關係啊?
08/16 12:06, 256F

08/16 13:40, 8月前 , 257F
你應該是沒分清楚預測跟因果推論的差異在哪
08/16 13:40, 257F

08/16 13:41, 8月前 , 258F
你提的只是怎麼改善樣本外預測能力的方法
08/16 13:41, 258F

08/16 13:53, 8月前 , 259F
比方說拿室外撐傘人數比率來預測有沒有下雨一定很準
08/16 13:53, 259F

08/16 13:53, 8月前 , 260F
但不代表撐傘會造成下雨
08/16 13:53, 260F

08/16 13:54, 8月前 , 261F
那些訓練驗證大家都知道好嗎, 你要質疑因果性也不是
08/16 13:54, 261F

08/16 13:54, 8月前 , 262F
拿這個來質疑
08/16 13:54, 262F

08/16 20:04, 8月前 , 263F
為什麼通膨反而會讓房價下降? 有什麼方式能夠解釋
08/16 20:04, 263F
通膨後 央行會升息,升到超過通膨率後若形成正實質利率 房價會進一步下跌 ※ 編輯: tompi (125.229.208.164 臺灣), 08/16/2023 20:58:41

08/17 14:02, 8月前 , 264F
你分不清楚因果關係跟預測就是一樣的好嗎?
08/17 14:02, 264F

08/17 14:03, 8月前 , 265F
你推論就是要驗證 驗證就是要預測 冥頑不靈ㄟ
08/17 14:03, 265F

08/17 14:04, 8月前 , 266F
經濟系 亂用統計工具的結果就像這篇一樣 呵呵呵
08/17 14:04, 266F

08/17 14:04, 8月前 , 267F
不懂統計原理 然後亂用統計工具與檢定
08/17 14:04, 267F
閣下您已經有點人身攻擊跟毀謗了 關於時間序列部分,"亂用"二字 你是沒有根據的 如果你也是研究生畢業的,大家論文都經過審查放在國圖 關於因果關係,我是採用granger causality test 如果你不同意我的分享, 我資料也給你了,你要就在板上認真算一遍,否則就不要再發言了 此外你亂說的部分,如果你不提出道歉,我會向相關單位檢舉 ※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 08/17/2023 14:41:30 ※ 編輯: tompi (210.61.151.146 臺灣), 08/17/2023 14:42:01

08/17 20:15, 8月前 , 268F
推厲害
08/17 20:15, 268F

08/18 11:24, 8月前 , 269F
有數據分析 給推 有結論再推
08/18 11:24, 269F
文章代碼(AID): #1asl3328 (Stock)
文章代碼(AID): #1asl3328 (Stock)