稳如房屋
稳如房屋
我们的模型显示，短期内房价很可能继续上涨
投资者关注股票和债券，但有一类资产的规模比这两样加起来还大。全球的住房总价值超过 200 万亿美元。房价是经济走势至关重要的风向标：上一次富裕国家房价普遍下跌时，引发了几十年来最严重的衰退。
那一次大衰退已经过去十年了，房价已经收复了大部分的失地。 在加拿大和新西兰，目前房价比危机前的高峰高出 40%。 又一次崩盘正在逼近吗？
在国际货币基金组织和经合组织等主要国际组织中，没有一家把住宅地产列作常规经济预测指标。这可能是因为住房价值依赖本地因素。不过本刊几十年来一直更新着一个住房价格数据库，它使用来自经合组织和各国政府机构的数据。即使不那么精确的预测也能比完全不做预测提供更多洞见。因此，我们设计出了一个预测国家层面住房价格变化的模型。
我们的系统依赖三类数据。首先是 GDP 增速和利率等经济数据。然后是房价租金比和房价收入比等市场基本面数据。最后是房价历史数据，把趋势和均值回归考虑在内。
这些变量各自的影响往往取决于其他变量。为了把它们综合起来，我们使用了一个名为随机森林的机器学习算法。这个算法创造了一个「决策树」的「森林」。每棵决策树包含一系列是或否的选择，例如，「GDP 是否一直增长？」或「房价租金比是否低于长期平均值？」，然后取每棵决策树输出的平均值。
这个模型在回溯测试中表现良好。平均而言，它提前 18 个月做的预测与实际年度房价变动的误差在 3 个百分点以内。在房价高涨或崩盘时期偏差会变大，但仍不至于影响到模型的实用性。
例如，在截至 2006 年 3 月的一年里，美国房价上涨了 8%。我们的模型预测出，在截至 2007 年 9 月的一年里房价增长将放慢到 0.3%。这是乐观过头了：房价实际下降了 4.7%。但预测结果仍可以提供一个早期预警。
我们的模型显示，目前的情况与 2006 年并不相似。在十个国家，截至 2020 年 6 月的一年里房价变化的中位数平均值为增长 2.3%。模型并不排除下滑的可能性：意大利的房价有七分之一的概率下跌至少 5%。但最可能的情况是房价仍有上涨空间。
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