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<title>杨豪-博客 - Howell Yang's Weblog - 我是杨豪，专注于深度学习模型的训练、剪枝、量化、部署以及工程效率优化。欢迎来到我的博客。</title>
<meta name="author" content="Howell Yang">
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<div class="post">
<h1 class="post-title"><a href="https://www.howellyang.com/2022/06/06/house_price_analysis/">2011-2022中国房价走势分析</a></h1>
<span class="post-date">Mon, Jun 06, 2022</span>
<h2 id="摘要">摘要</h2>
<p>本文的主要结论如下:</p>
<ul>
<li>目前一线城市的房价仍在继续上涨，二三四线城市房价均略微下跌，跌幅并不大(~2%)。</li>
<li>2011-2022年间，房价的整体变化趋势是2011~2013年基本持平，2013-2014开始第一轮上涨；2014-2015迎来一波下跌，跌幅7%左右；2015-2017快速上涨，2017-2021缓慢上涨；2021-2022部分城市上涨，部分城市缓慢下跌，跌幅2%-3%;</li>
<li>2011-2022年间，中国的城市房价涨幅大约在50%~100%之间；涨幅最高的是深圳，涨幅最低的是温州。</li>
<li>一线、新一线、二线城市的房价涨幅依次递减，三四五线城市的房价涨幅大致相当。</li>
<li>不同面积的新房价格涨幅基本相当，不同面积的二手房价格涨跌幅差异较大: 面积大的房子涨的实收涨幅较大，跌的时候跌幅也更大；</li>
</ul>
<h2 id="问题背景">问题背景</h2>
<p>最近国家出台了一系列促进房地产销售的政策，比如放开限购、降低利率等。关于房价的变化也是众说纷纭，但是我没有看到有人放出房价变化的曲线图。各大房地产销售网站上的房价数据也是各不相同，而且一般只会给出1-2年内的数据。为了更好的分析房价的变化，准确判断房价的当前状态，特此整理一下当前的房价变化曲线，并据此进行一些简单的分析。</p>
<h2 id="分析方法">分析方法</h2>
<h3 id="数据采集">数据采集</h3>
<p>首先想到的办法是用爬虫来爬取各个房产销售网站的数据，但是不同网站的数据差异较大，而且网站放出的数据不全。</p>
<p>目前比较权威的数据来源是国家统计局每个月发布的《70个大中城市住宅销售价格指数》。数据包含2011年至今的70个城市的房价环比、同比变化数据。数据说明:</p>
<ol>
<li>调查范围：各城市的市辖区，不包括县。</li>
<li>调查方法：新建商品住宅销售价格调查为全面调查，基础数据直接采用当地房地产管理部门的网签数据；二手住宅销售价格调查为重点调查和典型调查相结合，基础数据来源于房地产经纪机构上报、相关部门提供和调查员实地采价。</li>
<li>价格指数的计算方法详见《房地产价格统计报表制度》。</li>
<li>如当月无成交，则视为价格总体水平无变动。</li>
</ol>
<h3 id="数据分析">数据分析</h3>
<p>从原始的70个城市的新房和二手房数据的环比数据，可以得到每个城市的房价变化曲线。从70城的销售价格分类指数，可以分别得到不同大小的房子的房价变化。</p>
<p>接下来我们将分别给出以下几个方面的信息，并分别进行大致的分析：</p>
<ol>
<li>70城的新房和二手房的价格曲线，对全国的价格变化有一个感性的认知。</li>
<li>对70城房价曲线分类，按照<a href="https://baike.baidu.com/item/%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%9F%8E%E5%B8%82%E6%96%B0%E5%88%86%E7%BA%A7%E5%90%8D%E5%8D%95/12702007">中国城市新分级名单
</a>将城市分为一线、新一线、二线、三线、四线、五线城市分别进行统计。然后绘制新房和二手房的房价变化平均曲线图。</li>
<li>对不同城市的价格曲线进行聚类，分为5类分别绘制曲线。因为不同的城市对房价的控制力度不同，通过聚类来只看房价的变化结果。</li>
<li>选择一个城市–南京为例，分别分析新房和二手房的不同大小的房子的价格变化。</li>
</ol>
<h2 id="结果">结果</h2>
<h3 id="全国70城新房和二手房价格变化曲线图">全国70城新房和二手房价格变化曲线图</h3>
<div style="column-count:2;text-align: center; justify-content: center;">
<img src="/public/dl/房地产价格分析/全国新房房价变化曲线.png" width="100%">
<img src="/public/dl/房地产价格分析/全国二手房房价变化曲线.png" width="100%">
</div>
<p>小结:</p>
<ul>
<li>从2011年-2022年，整体上，大城市的房价涨幅在1.8左右，中等城市的房价涨幅在1.5左右，小城市的房价涨幅在1.2左右。</li>
<li>深圳的新房和二手房的涨幅 > 2.5，大幅超过北上广这三个一线城市，领冠全国。</li>
<li>温州的房价经历了一个下降到温和上涨的过程，整体房价和十年前基本持平。在各个城市间，也是一个独特的现象。</li>
<li>房价在14年开始出现了一波下降，在15年左右因为货币化棚改政策开始起飞；17年中开始控房价后房价增幅放缓。</li>
<li>房价增幅上，新房和二手房整体差异不大，基本趋势保持一致。</li>
</ul>
<h3 id="一线城市新一线城市二线城市房价曲线">一线城市、新一线城市、二线城市房价曲线</h3>
<div style="column-count:2;text-align: center; justify-content: center;">
<img src="/public/dl/房地产价格分析/一二线新房房价变化曲线.png" width="100%">
<img src="/public/dl/房地产价格分析/一二线二手房房价变化曲线.png" width="100%">
</div>
<p>小结:</p>
<ul>
<li>一线城市4个，新一线城市12个，二线城市24个，三线城市22个，四线城市11个，五线城市6个</li>
<li>不同等级城市的房价分化明显；一线、新一线、二线城市的房价涨幅依次递减，三、四五线城市的房价涨幅差别不大(也存在整体城市很多，而样本数偏少的问题)。</li>
<li>一线城市的二手房房价在经历了21年下半年的回调后，在22年年初开始再次向上。</li>
<li>其它城市的二手房房价则在21年下半年回调后，持续下跌，但降幅并不大；新一线的降幅大约为2%(1.431–>1.409)，二线城市降幅大约为3%(1.353–>1.323),三、四、五线城市降幅在3%-4%之间。</li>
<li>新房价格表现出了不同的趋势：在21年回调阶段，新房价格的降幅明显小于二手房。而且新一线城市的房价在22年年初，也呈现出和一线城市类似的再次向上的迹象。</li>
</ul>
<h3 id="城市房价聚类">城市房价聚类</h3>
<div style="column-count:2;text-align: center; justify-content: center;">
<img src="/public/dl/房地产价格分析/新房价格变化聚类.png" width="100%">
<img src="/public/dl/房地产价格分析/二手房价格变化聚类.png" width="100%">
</div>
<p>价格变化聚类结果:</p>
<ul>
<li>[‘深圳’]</li>
<li>[‘北京’, ‘上海’, ‘南京’, ‘合肥’, ‘厦门’, ‘广州’]</li>
<li>[‘天津’, ‘石家庄’, ‘无锡’, ‘杭州’, ‘福州’, ‘南昌’, ‘赣州’, ‘济南’, ‘青岛’, ‘郑州’, ‘武汉’, ‘长沙’, ‘惠州’]</li>
<li>[‘唐山’, ‘秦皇岛’, ‘包头’, ‘太原’, ‘丹东’, ‘呼和浩特’, ‘锦州’, ‘沈阳’, ‘吉林’, ‘大连’, ‘牡丹江’, ‘长春’, ‘哈尔滨’, ‘扬州’, ‘徐州’, ‘温州’, ‘金华’, ‘宁波’, ‘蚌埠’, ‘安庆’, ‘泉州’, ‘九江’, ‘烟台’, ‘济宁’, ‘洛阳’, ‘平顶山’, ‘宜昌’, ‘襄阳’, ‘岳阳’, ‘南宁’, ‘常德’, ‘海口’, ‘重庆’, ‘湛江’, ‘成都’, ‘韶关’, ‘贵阳’, ‘桂林’, ‘昆明’, ‘北海’, ‘西安’, ‘三亚’, ‘兰州’, ‘泸州’, ‘西宁’, ‘南充’, ‘银川
‘, ‘遵义’, ‘乌鲁木齐’, ‘大理’]</li>
</ul>
<p>小结：</p>
<ul>
<li>聚类之后城市间的分化更加明显，深圳的房价涨幅独树一帜；新房一路上涨，二手房回调后继续上涨。</li>
<li>北上广再加上一些新一线城市，构成第二梯队；新房和二手房在近期基本维持价格不变。</li>
<li>其余城市的新房和二手房价格均出现了小幅度下跌，但下跌幅度十分有限。</li>
</ul>
<h3 id="南京不同面积的房子房价分析">南京不同面积的房子房价分析</h3>
<div style="column-count:2;text-align: center; justify-content: center;">
<img src="/public/dl/房地产价格分析/南京不同面积新房房价曲线图.png" width="100%">
<img src="/public/dl/房地产价格分析/南京不同面积二手房房价曲线图.png" width="100%">
</div>
<p>小结:</p>
<ul>
<li>南京新房中，不同面积的新房价格的变化趋势基本一致，都呈现持续上涨的趋势，且大房子的涨幅略高于中小面积的房子;</li>
<li>南京的二手房中，不同面积的房子房价出现了比较大的分化: 面积大的房子在上涨时涨得多，在下跌时也跌得多;</li>
<li>南京的二手房中，>144平米的房子近期的回调幅度达到9%(1.95–>1.86),90-144平米的房子价格回调幅度约4%(1.709–>1.668), 90平一下的房子价格跌幅约5%(1.57–>1.52);</li>
</ul>
<h2 id="reference">Reference</h2>
<ul>
<li>原始数据源: <a href="http://www.gov.cn/xinwen/2022-05/19/content_5691115.htm">http://www.gov.cn/xinwen/2022-05/19/content_5691115.htm</a></li>
<li>数据下载源: <a href="http://www.cirea.org.cn/category/102">http://www.cirea.org.cn/category/102</a></li>
<li>代码下载: <a href="/public/dl/房地产价格分析/数据及代码.zip" download="数据及代码.zip">数据及代码.zip</a></li>
</ul>
</div>
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<span class="post-date">Tue, May 31, 2022</span>
1. 模型量化基本概念 什么是量化？
什么是校准？
为什么需要开发这套工具？
2. 整体代码架构 代码的设计思路
代码架构图
3. 工具安装 4. 工具使用 Reference 代码参考：韩国人的代码 资料参考：英伟达的文档 <em><a href="https://www.howellyang.com/2022/05/31/onnx-quantization-for-tensorRT/">Read more...</a></em>
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<span class="post-date">Sun, May 29, 2022</span>
很高兴你来到了我的博客！这是我的博客的第一篇内容。我决定在之后的日子里，在这里记录和更新我的技术日志，技术分享，以及一些我觉得有意思的项目。
首先，我是一名算法工程师。目前就职于腾讯地图，主要负责模型的量化、部署、性能优化相关的工作。在此之前，我在北京航空航天大学获得了本科和硕士学位。毕业后，我进入了依图科技工作。在依图科技工作期间，我负责了机器翻译模型的训练，基于"求索"芯片的模型量化和部署，模型量化工具的开发等工作。进入腾讯后，主要参与了AR导航项目和GPU算力优化项目。其中我主要负责的内容是视觉定位系统的SDK开发以及模型的量化和部署。
其次，我还是一个热爱技术的人。我喜欢算法研究，算法在具体业务上的提升能给我带来很多成就感。面对我感兴趣的技术问题，我会沉浸其中，持续地研究和实验。目前我比较感兴趣的领域有模型量化和部署、计算机视觉在工作捕捉领域的应用、强化学习算法在量化投资领域的应用比较感兴趣。后续也会逐步发布一些相关的技术文章。
最后，我是一个儿子、男朋友。我是我父母的儿子，是我爱人的男朋友。我很爱我的父母，他们养育了我，在他们力所能及的范围内给了我最好的一切，我永远爱他们。我的女朋友倩倩是世界上最好最好最好的人，我们彼此欣赏，相互尊重。如果这个世界上只有一对真爱，那也一定是我们俩。我们目前正在期待着我们的婚姻，我们想要一辈子一起走。
希望你能在这个博客里，找到你所想要的内容：(1) 帮助你解决了一个技术问题。(2) 让你看到了一些有意思的东西，让你觉得不那么无聊。(3) 让你重拾对世界的信心。<em><a href="https://www.howellyang.com/2022/05/29/welcome/">Read more...</a></em>
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<h2 class="post-title"><a href="https://www.howellyang.com/2022/05/29/how_to_build_your_blog/">如果构建一个个人博客</a></h2>
<span class="post-date">Sun, May 29, 2022</span>
说明：这个教程对应的不是我的这个博客，而是另一个我觉得做得很厉害的博客；
详见：https://blog.lindexi.com/
教程：https://blog.lindexi.com/post/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%9C%AC%E6%A8%A1%E6%9D%BF%E6%90%AD%E5%BB%BA%E5%8D%9A%E5%AE%A2.html<em><a href="https://www.howellyang.com/2022/05/29/how_to_build_your_blog/">Read more...</a></em>
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