
昨日立春,推送了“数据分析师眼里的是地产业”上篇,之后宏图也在继续查找一系列跟地产行业危险有关系的数据。那接下来我就继续跟大家说下总结后的心得。
3 钱去赚钱的地方
这句话好像又是一句废话,但是我马上要讲几个数据,您就明白了,全国2005年以来历史地产成交营业额味194万亿元人民币,这些钱广义上来自 百姓手里,其中待还银行住房贷款为85.4万亿,已结清住房贷款91.1万亿,那这些钱从两方面看,第一方面他基本来自于居民收入,因为是居民还贷,用之 前的存储以及未来的收入去偿还;另一方面这些钱通过土地转让金、税金、建材成本、装修建设人工成本等,最终通过各种方式支付给了国家、企业主、员工。
这个比例,曾经有一位人给出的数据是59.3%、29.1%、11.6%,而国家的钱有部分又二次使用于政府基础建设,一部分用于支付公务员薪 酬,还有一大部分主要用于养老金的转移支付,通过几次转移其实最后又变成了居民储蓄,目前各大银行汇总的数据是截止2015年12月31日,全国居民储蓄 时点为124.5万亿元人民币,企业户储蓄时点为101.3万亿元人民币。
钱在过去的十几年里,基本都是通过各种方式流入地产行业,自从2013年起,第一批08年7年债券到期开始,很多地产公司已经感受到了银行收紧行业上下游贷款的寒意,各类敏感的热钱也开始积极抽身离开地产行业。
据不完全统计,2005年-2012年,地产行业开发实际融资比例占比91.7%,表内融资占比73.5%,平均年化融资成本在9.18%,但 是从2012年-2015年,这个数据就分别变成了92.93%、49.5%、14.91%,三个数据两次比较后不难发现两个现象,第一银行撤贷明显,第 二成本增高很多,而且这个成本是单次平均融资成本,我们是知道的,在行业良性发展的时候,行业单流程内融资次数比较低。
例如地产高速发展期,因为地产企业从拿地、分期建设、装修整个全流程都可以分期抵押低成本融资,所以在银行不撤贷的情况下,之前地产行业属于上 下游回款速度完全不需要再融资,目前因为贷款收紧,上下游应收账款质押的频率急剧增多,一个楼盘建设完,大概内部全流程融资次数不低于7,3次,这种成本 高抬再加上一般都是社会高成本资金,导致这个行业已经被压缩到没有盈利空间,显而易见,热钱也会怕,聪明的热钱已经慢慢离开了中国的地产行业。
4 国家的态度
① 去库存
其实就是国家告诉地产行业,现在需要减缓建设,先将已经建设完毕以及已经开工建设在建工程完工并销售掉,因为这个问题不解决,先会带来大规模信贷危机,如果控制不好,转嫁给的其实寻常百姓的居民储蓄,这是可怕的,所以库存问题是亟需解决的,里面银行待收贷款太多。
② 不经意的供给侧改革
实际上看下供给侧改革的行业,实质上都是定准了建设和地产的上下游企业,因为前几年地产行业高速发展给上下游提供了扩大产能的动力,然后这个对需求端的反应太过迟缓,导致现在整体相关行业产能过剩严重。
③ 转型大消费
国家从2013年出台的各种支持扶持政策其实目的已经明显,是希望居民将更多的存款用于消费行业,这样才能产生更多的第三产业就业和机会,为供给侧改革所担心的硬着陆铺垫海绵。
其实行业风险早已凸显,因为最大体量的钱背后的智囊团对于政策以及趋势的敏感度是非常高的,然而早在2012年年末,这些逐利的热钱流向了股市、汇市和大消费市场,也间接导致地产行业风险愈来愈大。cda数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08