实地调研:二手房房价普跌!全款买房比例高!

2017 年 10 月 28 日 凤凰财经

来源:米宅米宅(mizhaimizhai)  作者:小爱


在城区,北京的二手房成交量远远高于新房。


作为主力的二手房在3.17新政后有过N多“传说”。


不久前的国庆,有两个版本流传。

有唱衰的,经纪人入行7年,第一次休国庆长假;

有看好的,北京二手房成交回稳,市场回温!


房价断崖式下跌?

成交量彻底冰封?

中介急于逃离?


实探北京二手房市场后,这些传说,以上全错!


真实的北京二手房市场其实是这样的。


1

北京全款购置二手房比例全国最高


先看一个比例。2月,北京二手房交易结构中,全款支付人群占比为24.9%,4月,这个比例上升为37.92%,到5月,全款支付人群比例上升为43.23%。


逐步攀升的数字说明什么?在北京购买二手房选择全款支付的人群近一半儿,北京是全国全款支付二手房比例最高的城市。


为什么?是北京人有钱?


北京的金融街片区,距离北京天安门、故宫博物院3公里,片区内有东西轴线长安街,地下行驶着北京的第一条地铁线,遍布实验二小、八中牛校,是北京学区房的制高点,周边多金融机构,集中高收入人群。


这些条件的存在,让金融街片区住房购买力旺盛,挂出来的房子,流通性较好,可以实现较快成交。


▼金融街片区闻名的文昌胡同


这个区域的学区房多在16万-18万。多为老公房,80年代的房子。比如奋斗小学相邻的中央音乐学院家属楼,一套61㎡的房子现在报价在1050万,单价17.2万元。


买这个区域的房子,单单要首付367万就OK了吗?


在北京四环内买二手房的购房者,很多是用来做置换的,购买西城的金融街片区,置换学区尤为明显。换句话说,大多数购房者并不是首次置业,而是二次置换。


那么,他只用支付630万首付就OK了?来看他要花多少钱?


1.这个区域老公房二手房评估价大概能做到13.5万元左右,也就是说,这个房子能贷款329万(13.5万*61㎡*0.4)。你需要支付真正的首付款1050万-329万=721万。


2.这套房子包括二套契税24.7万。


3.还包括21万元的中介费用。


这些费用包括721万+24.7万+21万=766.7万。这些费用需要购房者一次性支付。而实际支付的首付721万已经达到实际房价的7成。


也就是说,你购买这套房子实际需要支付的首付为实际房价的七成这是目前在北京二手房市场购买老公房的首付。


同样的问题,也出现在商品房上。位于海淀五环外的上地片区是码农较多选择的购房区域,片区内二手房价均价8.5万左右。上地佳园一套120㎡的二手商品房,报价在1150万。你又需要支付多少钱?


▼海淀上地周边街景


告诉你,如果是二套房,你只能贷款149万,余下的你都要直接掏出。也就是说,需要支付房款的87%。


为什么?北京的二手商品房,网签价格是政府规定的区域最低过户指导价*建筑面积。


这个最低过户指导价,五环内外有差别。北京五环外实际房价高,但指导价偏低,网签价格上限只能做到374万元,贷款额度是374万元的40%,也就是149万元。


当然,你也可以把贷款额度做高,就可能变成非普通住宅,多出增值税,这部分钱就相当于白扔了,很少有人会这么做,换房一族更多选择把自己的房子卖完之后再凑点儿钱交首付。


在我们看房的过程中,二手中介常问的一句话就是,你用什么样的支付方式?


在北京当下的二手房市场,交易结构中,全款支付人群占比逐步提高。北京二手房的杠杆在逐步加大,房子已经回归到“住的,不是炒的”功能。


北京的二手房已经回归到住的层面,但二手房价已攀高,实际首付的拔高对于想要以小房置换大房的主力购房群体而言,难度越来越大。


2

房价普降10%-15%!


话题再度转回。北京的二手房房价是否真的降了?降价难道还是传说中的个别现象?


还从北京的风向标西城说起。在西城,有个神盘,荣丰2008。这个建于2001年的小区,是北京最老的几个LOFT之一,整个小区以20-50平的小户型为主。


从当前居住角度看这个小区,缺陷太多。物业管理混乱、墙面密布小广告,梯户比太高,居住舒适感极低。


▼曾经的神盘荣丰2008


这样的蜗居,靠着学区的作用,在去年年中,成交单价8万元,比当时城区有些新入市的高端住宅价格还高。


目前,这个小区平均降幅15%。52㎡复式报价705万,议价空间在20万-30万。


随后,在我们走访的金融街片区,该区域的二手房对比年初也有10%的降幅。一套44㎡的房子从750万降到650万;一套报价1080万的二手房两天后报价为1040万。


在海淀的万柳片区,该区域高端楼盘万柳书院新房二手房同时在售,一急于出国的业主抛出的二手房价格要比目前在售的新房价格还要稍低一些。区域内二手房价平均降幅5%-10%。


海淀的上地片区,上千万总房款的房子价格下浮20%左右,60平米的房子下浮大概15%。


丰台的草桥片区,目前均价6.5万-7万,比今年年初下滑10%。


朝阳公园片区,棕榈泉、公园大道等区域标杆楼盘比年初降价100万-150万。

….


当然,这些房子所谓的降房价,都只是和去年年初3.17新政前的超级高峰值相对比的。如果对比去年的价格呢,显然同比还是稍有上涨的。


拿上地佳园来说,去年夏天的成交价大概在8万多,到今年年初甚至报价到11万,现在又回落到10万左右的价格。


这说明什么?


看整个北京二手房市场,你会发现,越往城市核心走,有学区、有地铁,房价抗跌性越高,实际成交价格平均下浮比例也更低。而城市郊区,在房价下行时永远大概率首当其冲。


比如通州,有些小区在去年年初,最高成交价能攀到7万,而今有业主急于换房,跌破5万,降幅要超过25%。


在城六区,包括学区房在内的二手房住宅价格逐渐回归合理。二手房的价格短期内难以反弹,但接下来下跌的速度会明显减弱,进一步大幅下跌的空间与业主抛售冲动心态有关。在郊区,下跌态势仍将继续。


3

城区看房量略有增加,可买吗?


我为什么说包括学区房在内的住宅价格逐渐回归合理,但接下来下跌的速度会逐渐减弱?


有几个现象,给大家说一说。


我们先来看一张图。


▼北京二手房住宅成交量

注:数据来源网络


这是北京今年的二手住宅成交量,从3.17新政之后一路下滑,到7月达到了最谷底。从8月开始缓缓复苏,环比7月涨幅7.74%,9月环比8月涨幅15%。虽然实际成交量绝对值仍然未突破10000套,但突破8000套的二手房市场已经呈现缓慢复苏的势头。


第二个现象正值上班日,我们实际看房过程中,经常会出现两拨人甚至三拨人同时在看一套房子的现状。


这多出现在北京总价600万-800万左右的二手房中。这个价格区间,恰恰是城区内,刚需所能承受的北京二手房房价区间。


第三个现象,相关统计中,在二手房卖方市场,业主挂牌价已经连续下跌4个月,目前挂牌价下跌趋缓,有些区域,低总价的二手房价格已经有止跌趋势。


中介集中所推的主力房源,基本上都是报价接近市场真实价格,等换房的置换一族房源。


所以,在北京,目前城区内二手房市场已经回归平稳,杠杆持续加大的前提下,这已经是一个全靠自住来填满需求的市场。


如果你要买100平以内的房子,尤其是小两居,近期可以开始逛逛市场,好好挑一挑,遇到急于出手换大房的业主,可以砍价拿下。


但是,要买100平米以上的房子,再等等也无妨,要买北京郊区的二手房,也可以再等等,也许过完年。


来源:米宅米宅(mizhaimizhai)  作者:小爱

新媒体运营编辑 王程海伦

凤凰财经官方微信(ID:finance_ifeng)

联系邮箱:finance_ifeng@163.com

喜欢此文,欢迎转发点赞支持凤财君

登录查看更多
0

相关内容

【实用书】学习用Python编写代码进行数据分析,103页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2020年6月29日
神经网络的拓扑结构,TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS
专知会员服务
31+阅读 · 2020年4月15日
近期必读的12篇KDD 2019【图神经网络(GNN)】相关论文
专知会员服务
62+阅读 · 2020年1月10日
【德勤】中国人工智能产业白皮书,68页pdf
专知会员服务
301+阅读 · 2019年12月23日
金融时序预测中的深度学习方法:2005到2019
专知会员服务
166+阅读 · 2019年12月4日
【机器学习课程】Google机器学习速成课程
专知会员服务
164+阅读 · 2019年12月2日
【推荐系统/计算广告/机器学习/CTR预估资料汇总】
专知会员服务
87+阅读 · 2019年10月21日
快手的变现能力,可能不及抖音二分之一
互联网er的早读课
5+阅读 · 2019年8月27日
硬核| 在麦肯锡,行研和数据分析要这么做!
行业研究报告
20+阅读 · 2019年3月26日
“噪声对比估计”杂谈:曲径通幽之妙
PaperWeekly
6+阅读 · 2018年6月15日
嘿,这是本应属于你的“红包”!
腾讯
3+阅读 · 2017年7月13日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月25日
Single-frame Regularization for Temporally Stable CNNs
VIP会员
相关VIP内容
【实用书】学习用Python编写代码进行数据分析,103页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2020年6月29日
神经网络的拓扑结构,TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS
专知会员服务
31+阅读 · 2020年4月15日
近期必读的12篇KDD 2019【图神经网络(GNN)】相关论文
专知会员服务
62+阅读 · 2020年1月10日
【德勤】中国人工智能产业白皮书,68页pdf
专知会员服务
301+阅读 · 2019年12月23日
金融时序预测中的深度学习方法:2005到2019
专知会员服务
166+阅读 · 2019年12月4日
【机器学习课程】Google机器学习速成课程
专知会员服务
164+阅读 · 2019年12月2日
【推荐系统/计算广告/机器学习/CTR预估资料汇总】
专知会员服务
87+阅读 · 2019年10月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员