Báo cáo này chỉ dành riêng cho những người đăng ký của Intel Inman, bộ phận nghiên cứu và dữ liệu của Inman cung cấp những hiểu biết sâu sắc và thông tin thị trường về hoạt động kinh doanh bất động sản nhà ở và proptech. Đăng ký ngay hôm nay.

Một trong những biện pháp được trích dẫn rộng rãi nhất về giá nhà ở Hoa Kỳ đã bị chỉ trích trong những tuần gần đây sau khi lời phê bình của một công ty mới nổi đã gây ra một cuộc thảo luận rộng rãi hơn về những khái niệm dữ liệu mà ngành này nên theo dõi - và bằng cách nào.

A Bài đăng công khai vào cuối tháng 1 bởi Parcl Labs đã thu hút trí tưởng tượng của những người trong nội bộ dữ liệu bất động sản khi đặt câu hỏi về Chỉ số S&P CoreLogic Case-Shiller, một công cụ theo dõi giá hàng tháng được nhiều người coi là nguồn thông tin chính xác cho xu hướng giá nhà.

Đây không phải là lần đầu tiên thước đo ngành được tham khảo rộng rãi như vậy được xem xét kỹ lưỡng và sẽ không phải là lần cuối cùng.

Để hiểu những lập luận này, Intel xem xét những gì Case-Shiller và các mô hình tương tự cố gắng đạt được, cách diễn giải chúng cũng như những điểm mù mà các nhà cung cấp dữ liệu khác đang ngày càng cố gắng lấp đầy.

Đọc thêm trong báo cáo đầy đủ dưới đây.

Nguồn gốc của 'tiêu chuẩn vàng'

Trong nhiều thập kỷ, các chuyên gia bất động sản đã thừa nhận nhiều vấn đề khi chỉ theo dõi giá nhà thô.

Một trong những vấn đề lớn nhất? Nhóm nhà bán được trong một năm có thể không giống những ngôi nhà bán được trong kỳ tiếp theo. Ví dụ, lãi suất thế chấp tăng đột ngột có thể khiến nhiều người mua chuyển sang mức giá thấp hơn mà không gây áp lực giảm giá nhà nhiều trong cùng mức giá.

Đó là một trong những vấn đề mà chỉ số Case-Shiller được thiết kế để giải quyết.

Các nhà kinh tế Karl Case, Robert Shiller và Allan Weiss đã xây dựng chỉ số này vào cuối những năm 1980. Nó dựa trên khái niệm “bán hàng lặp lại”. Thay vì theo dõi giá nhà bán trong một khoảng thời gian, chỉ số này theo dõi giá nhà riêng lẻ theo thời gian.

Nó không phải là biện pháp duy nhất được thiết lập theo cách này. Chỉ số giá nhà hiệu suất cho vay, một chuỗi dữ liệu khác của CoreLogic, sử dụng kỹ thuật định giá bán lặp lại, cũng như Chỉ số giá nhà của Cơ quan Tài chính Nhà ở Liên bang.

Trong một bài đăng trên blog thảo luận về mối quan hệ giữa giá trị thẩm định và biến động giá nhà, Justin Contat và Daniel Lane của FHFA đã viết: “Chỉ số doanh số bán hàng lặp lại là tiêu chuẩn vàng của ngành vì nó có 'chất lượng không đổi' và chịu ảnh hưởng ít hơn giá trị trung bình hoặc trung bình. từ sự khác biệt trong việc lấy mẫu.”

Chỉ số Giá Nhà Quốc gia của Case-Shiller không chỉ là một thước đo lên xuống đơn giản; theo thời gian, nó đã trở thành một chuẩn mực cho cả nhà ở và nền kinh tế rộng lớn hơn của quốc gia. Chỉ số này và tập hợp con của nhiều khu vực đô thị lớn là công cụ chính được các nhà hoạch định chính sách và nhà đầu tư sử dụng trong các quyết định của họ.

Trong khi nhiều người chỉ ra một trong những nhược điểm tiềm ẩn của nó - độ trễ hai tháng trong dữ liệu - họ cũng thường chỉ ra một yếu tố dựa trên thời gian khác cho mức độ phổ biến của nó. Chuỗi thời gian kéo dài nhiều thập kỷ với phương pháp được kiểm tra nghiêm ngặt không phải lúc nào cũng xuất hiện.

Edward Glaeser, giáo sư kinh tế tại Đại học Harvard, cho biết trong một cuộc phỏng vấn: “Những gì Case và Shiller kết hợp với nhau thực sự là tiêu chuẩn vàng cho những thay đổi về giá trên thị trường nhà ở”. The New York Times cáo phó của Karl Case. “Nó có vẻ đẹp vừa minh bạch vừa đáng tin cậy.”

Đuổi theo nhà vua

Vào thứ Ba cuối cùng của tháng 2, như mọi tháng trong nhiều năm trở lại đây, Chỉ số S&P CoreLogic Case-Shiller đã được công bố. Và giống như kim đồng hồ, họ tạo ra các tiêu đề chỉ vài giây sau đó. 

Nhưng nó đã được tiêu đề khác, được xuất bản vài tuần trước đó, đã gây chú ý trong giới dữ liệu và nghiên cứu khi đặt ra câu hỏi về các tiêu chuẩn giám sát giá được chấp nhận trong nhiều thập kỷ.

Cảnh quay táo bạo này chụp qua cung của người mang tiêu chuẩn đến từ một bài báo vào tháng 1 của Parcl Labs, một trong số ngày càng nhiều nhà cung cấp dữ liệu đang thách thức trật tự thể chế đặt đồng hồ của họ theo các chỉ số như bản phát hành Case-Shiller.

Người phát ngôn của S&P Global đã từ chối trả lời chi tiết yêu cầu bình luận về bài đăng, thay vào đó chỉ đạo Intel đến trang phương pháp Case-Shiller.

Parcl Labs, đang thúc đẩy sự thay đổi tâm lý bất động sản kỹ thuật số trong thời đại đại dịch, mang đến cho các nhà đầu tư cơ hội đặt cược vào thị trường thay vì tài sản vật chất. Nó tập trung vào việc xác định giá trị hàng ngày và hành động xu hướng. Khi làm như vậy, Parcl lập luận rằng nó bổ sung thêm một lớp thông tin mới về phân tích và định giá bất động sản.

Bài báo của Parcl, do người đồng sáng lập Jason Lewris và Phó Chủ tịch Chiến lược Lucy Ferguson viết, lập luận rằng Case-Shiller “thiếu tiện ích cho thị trường nhà ở hiện đại”.

Danh sách các vấn đề của họ với Case-Shiller rất dài và bao gồm những vấn đề sau:

• Dữ liệu nhìn ngược lại cách đây hai tháng. Trong những năm gần đây, nhiều nhà cung cấp dữ liệu đã chuyển sang cung cấp cho khách hàng các báo cáo cập nhật hàng ngày thay vì báo cáo hàng quý hoặc hàng tháng. Bài đăng của Parcl lập luận rằng xu hướng này khiến Case-Shiller - được phát hành với độ trễ hai tháng - ở phía sau đường cong hơn bao giờ hết.
• Chỉ sử dụng doanh số bán hàng lặp lại của một gia đình, chứ không phải tất cả chúng, để đo lường sự thay đổi giá trị căn nhà. Ngoài việc loại trừ các ngôi nhà xây dựng mới, hợp tác xã và chung cư, phương pháp Case-Shiller cũng phủ nhận bất kỳ giao dịch nào xảy ra trong vòng sáu tháng với nhau. Một nghiên cứu của Parcl vào năm 2022 khẳng định rằng, do những loại trừ này, Chỉ số giá nhà tổng hợp Case-Shiller 10-Thành phố đã loại bỏ 42% doanh số bán hàng tại 10 khu vực thống kê đô thị lớn nhất.

• Giảm giá những ngôi nhà cũ hoặc có doanh thu thấp lên tới 50% trong một số trường hợp. Mặc dù Case-Shiller không nhất thiết loại trừ những ngôi nhà cũ hoặc những ngôi nhà có khoảng cách đáng kể giữa các lần bán, nhưng việc điều chỉnh trọng số phương pháp sẽ làm thay đổi đáng kể tác động của chúng. Parcl kết luận rằng, do những gì đang diễn ra gần đây ở San Francisco, hầu hết doanh số bán hàng trong chỉ số của khu vực đô thị đó đang được giảm giá và một số lên tới 45%.
• Sử dụng ranh giới MSA trong các chỉ số khu vực 10 và 20 của nó để vẽ bằng cọ quá rộng. Mọi người sống ở Thành phố New York, Boston hoặc Chicago, nhưng cũng giống như bất kỳ bất động sản nào khác, cung, cầu và giá trị đều là động lực cục bộ. Ví dụ: biểu đồ sau đây minh họa vùng đồng bằng hiệu suất giữa metro San Francisco và thành phố.

Biểu đồ của Parcl Labs

Một nguồn sự thật duy nhất?

Mặc dù tin rằng Case-Shiller là một nguồn dữ liệu không hoàn hảo, Lewris vẫn thấy một số tiện ích trong đó: Cụ thể là giúp nhóm Parcl Labs trở nên thông minh hơn và hiểu các điều kiện thị trường cụ thể hoặc cách hầu hết những người theo dõi sử dụng nó.

Lewris đã viết trong một bài đăng trên blog gần đây rằng nhóm Parcl đã cố gắng xây dựng lại phương pháp Case-Shiller tốt nhất có thể để giúp “dự đoán” nó sẽ hoạt động như thế nào trong những tuần gần đây.

Lewris viết: “Báo cáo này cung cấp cho chúng tôi cái nhìn sâu sắc về cách thị trường đang phát triển đối với những ngôi nhà được bán nhiều lần, dành cho một gia đình nằm ngoài định nghĩa về việc lật nhà”.

Mỗi lần Case-Shiller được phát hành, Parcl sẽ đưa ra kết quả khám nghiệm tử thi về mức độ gần với việc dự đoán kết quả. Tháng 12 phần lớn ngang bằng với hầu hết các tháng, với các ước tính của Parcl nhìn chung rất gần nhau, ngay cả khi chúng sai lệch về mặt định hướng.

Tuy nhiên, cuối cùng, Parcl Labs cũng có một mục tiêu táo bạo như bất kỳ nhà cung cấp thông tin nào trong bất kỳ ngành nào: Sứ mệnh đã nêu của họ là tạo ra một tiêu chuẩn toàn cầu mới về định giá và phân tích bất động sản nhà ở, phần lớn bằng cách tạo ra một nguồn duy nhất để định giá nhà.

Ý tưởng này vừa tao nhã về mặt khái niệm vừa khó khăn trong thực tế. Thay vì có nhiều hệ thống máy chủ và điểm truy cập, ý tưởng là tạo ra một hệ thống tích hợp, thẩm vấn, tổng hợp và phổ biến dữ liệu. Cả khái niệm lẫn nỗ lực tạo ra một kho chứa dữ liệu như vậy đều không mới, và liệu Parcl - hay một nhà cung cấp dữ liệu mới nổi khác - có thuyết phục được ngành rằng họ đã giải mã được mã hay không thì vẫn còn phải chờ xem.

Tuy nhiên, một số chuyên gia tin rằng việc có các nguồn khác nhau cung cấp các sản phẩm dữ liệu khác nhau một cách thành thạo và hiệu quả đã hoạt động tốt trong nhiều thập kỷ. Họ lập luận rằng nếu thứ gì đó không bị hỏng thì không cần phải sửa nó.

“Chúng tôi sử dụng dòng FHFA, một mô hình bán lặp lại và chúng tôi thích nó. Nhưng Case-Shiller đã được chứng minh và tôi không nghĩ nó bị hỏng”, Ali Wolf, nhà kinh tế trưởng của Zonda cho biết. “Parcl đang làm điều gì đó mới mẻ và khác biệt, đồng thời dữ liệu của họ có giá trị. Nhưng điều đó không làm cho Case-Shiller sai hoặc không liên quan.”

Gửi email cho Chris LeBarton

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.inman.com/2024/03/11/case-shiller-is-a-go-to-source-for-prices-but-know-these-blind-spots/