1.2016深圳房價走勢最新消息 深圳房價還會暴漲嗎
很多人一直抱有這樣的想法,房價已經漲得大多數人都買不起了,肯定有泡沫,所以房價肯定要跌。
可是很多人忽略了這樣一個事實,深圳的房價并不是要大多數人都要買得起的。深圳作為經濟特區,是一個特殊的城市。每年大量的人才涌入深圳,如果都買得起深圳的房,那未免也太理想主義了。
另外,深圳毗鄰香港。深圳人的平均收入比香港低不了多少,而房價確實香港的四分之一,由此看來,深圳房價也不可能大跌,在限購之前,香港人過來深圳買房跟買衣服一樣。如今,香港人也開始購買深圳小產權房。
作為一名房地產業內人士,我給大家的建議是,買得起房盡快買,買不起也不勉強,租房照樣過日子。
2.2016年,深圳房價是跌還是漲
之前看過一篇關于深圳房價的文章,順便來回答一下樓主的問題:各位好,去年中國房價瘋狂的走勢不知牽動多少人的心,既然我們的課題組CPP是做有關中國物價的內容,那也不妨來聊聊房價。
這次本系列將會花上兩篇左右的篇幅,給大家展示一下中國房價代表性城市——深圳的房價走勢。數據方面,由于2014年房價不好尋找,最后使用了一份中介流出的數據,小區為1000多個深圳有代表性的小區,2017年的房價數據則是通過爬取了鏈家頁面上的小區來獲取。
兩份數據經過整理和對應一共約有690個小區數據可以用于展示2014,2017房價的漲幅,數據與真實應該會存在一些偏差,但仍有一定代表性。這是深圳幾個大區域2014年平均房價和2017年平均房價的對比,可以看到房價漲的真的兇,有意思的是2014年各區平均房價基本都相差不算大,但在2017年漲價之后幾大板塊的房價差距就顯示出來了。
可以看到平均漲幅上,都在2倍以上,南山,寶安,福田甚至到了3倍。漲價數額上來看,也是以福田,寶安,南山比其他區高了很多。
而曾經房價與福田,南山一個水平的羅湖區現在的房價并沒有上漲到一個和福田,南山相當的水平線上,被寶安區超越。我們來看看熱力圖。
2014年的深圳房價熱力圖,顏色越深房價越高,羅湖區在圖片右邊的紅圈內,可以看到羅湖房價在當時并不便宜。2017年的深圳房價熱力圖,顏色越深房價越高,羅湖區在圖片右邊的紅圈內,可以看到羅湖房價在2017年相對來說,價格并不算高,對比兩張熱力圖,2014年高價的區域,2017年也維持著高價,除了羅湖區。
這是漲價地圖,顏色越深漲價越多,可以看到羅湖區漲價幅度相對于南山,寶安,福田并不多,房價高價區也維持了高漲幅(除了羅湖),再來看詳細到每個區的房地產板塊上的數據。(各個板塊的房價堆積圖,藍色部分為2014年5月的房價,黃色為上漲部分)(深圳各個板塊的平均上漲數額,六大區總平均上漲35352.4元)(深圳各個板塊的平均上漲幅度,六大區總平均上漲幅度272.21%) 不難看出福田和南山成為最大贏家,尤其是福田出現了幾個板塊的瘋狂上漲,南山區和寶安區則總體維持一個比較平均的上漲。
關于一些上漲幅度大的板塊和羅湖漲幅不高的原因,我會盡力在下一期結合POI地理數據給一個較(非)為(常)合(扯)理(蛋)的分析,如果寫(編)不出來,我也只好摸了。圖片均來自BDP個人版,感謝BDP提供了平臺。
3.2016年房價無泡沫的城市有哪些
深圳房價收入比偏離度最大,超過200%,必須回調,否則樓筋會繃斷的!2017-2018年,深圳房價必須下跌一些,以便讓此偏離度回落一些。
北京、上海、三亞、廈門的偏離度超過100%,房價也會下跌一些,只是下跌壓力小于深圳。其中三亞,本輪房價并無怎么上漲,其收入比偏高,主要旅游度假性質所致。
福州、合肥、南京的偏離度超過50%,房價也有暫時性泡沫,有內在驅動力回歸合理區間。
烏魯木齊、沈陽、洛陽、銀川和長春5個城市,房價收入比偏離度是負值,說明不僅沒有房價泡沫,反倒是存在價格洼地。
4.2016年深圳樓市新*后房價降了嗎
深圳樓市新*后房價有所下降。
房價的影響因素
一、經濟因素。通常來講,一個地區的經濟發展水平越高、經濟增長越快、產業結構越合理、就業率、收入水平和投資水平越高,財*收入越多、金融形勢越好,房地產市場需求就越大,房價總體水平也越高。反之,房價總體水平越低。
二、社會因素。人口因素包括人口的數量、密度、結構(如文化結構、職業結構、收入水平結構等);家庭因素指家庭數量、家庭構成狀況等;文化與時尚主要指文化氛圍、風俗習慣、大眾心理趨勢等。
三、行*與*治因素。與經濟和社會因素不同,行*和*治因素對房價影響作用的速度相對較快,如果說經濟、社會因素的作用是漸變式的,則行*和*治因素的作用可以說是突變式的。如,加強宏觀調控,緊縮固定資產投資規模,收緊銀根*策,會使所在地的房地產需求減少,房價在較短的時間內迅速下跌。
四、房地產內在因素和周邊環境因素。 這個因素主要是指房地產自身及其周邊環境狀態,如土地的位置、面積、形狀、建筑物的外觀、朝向、結構、內部格局、設備配置狀況、施工質量,以及所處環境的地質、地貌、氣象、水文、環境污染情況等。