别忽悠俺，经纪大人！

我曾经写过一篇文章，详细介绍美国的房价统计方法， 主要是房价指数，对细节感兴趣的朋友可以读一读那篇文章：

     美国历史房价年均增幅到底是多少？

那篇文章中提到，美国房价的统计方法，基本就两类：

• 地产经纪协会（Realtor Association）所通用的中位数或均值统计法（以下简称中位数法）， 就是把两个时期房价的中位数或均值前后分别做一个对比。
• 房价指数，统计的是同一个房子的前后买卖价，主要有三大指数：Case-Shiller房价指数， FHFA房价指数，和Freddie Mac房价指数。

这两种统计方法，各有优缺点。

1.  中位数或均值法

中位数或均值法的优点是即时。

但它的最大缺点就是前后比较的不是同一个东西，基本上可以说是Apple vs Orange，这造成的直接后果就是在房价急剧变化时期，会过分夸大（也就是高估）升幅或跌幅，无论是在房价上升期还是下跌期（比如现在）。

为说明这点，我举个极端的例子。

假定城市A在房价高点时，全国经济强劲，股市如日中天。可以理解，大家有钱了，买高端房的人会增加，我们假定当时交易的房都在1米以上。半年后时过境迁，经济衰退，股市损失惨重，高端房失去了市场，而交易的都是40万以下的中低端刚需房。

如果按照中位数或均值法，很容易看出，高点时的中位数或均值都应该在1米以上，而半年后的中位数或均值是在40万以下。这是否意味着以前1米的房子，已经跌到不到40万，也就是说跌幅达到60%了呢？ 显然不是。

最近，我们看到一些统计数据，显示旧金山的房价跌幅达到了35%， 显然统计用的是中位数法。如果一个地区每家的房价真的都跌了35%，那是件相当恐怖的事，应该算是大崩盘了，因为就连次贷危机，旧金山地区最高点到最低点的跌幅也就39%。

而实际上，到2022年12月为止，旧金山都市区的房价指数的跌幅也就11%：

     2022年美国各都市区房价指数涨跌幅 

可见，这种统计法会过分夸大涨跌幅度，在像旧金山等高、低端房价格差别很大的地区，尤其严重。

当然，中位数法在大多数时间，大多数地区都是靠谱的，不靠谱的只有在房价变动太大，高低端房价差别又特别大的地区。

2.  指数统计法

指数统计法，由于前后统计的都是同一个房子，数据相对比较准确。但是，由于这种统计方法存在数据的滞后性问题，在房价急剧变化的时期，会稍微低估升幅或跌幅，但低估的幅度不大。

3. 小结

在房价大涨或大跌时期，你家房子的真实涨跌幅， 应该在介于中位数法和指数法之间，而更接近指数法。而在平常情况下，这两种统计法应该差别不大。

建宁  2023/2/19

所有跟帖： 

• 中位数在交易量大的大区域里还是比较准确的，交易量小的区域误差大。 -gccard- ♀ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 06:49:16

• 原来是这样，很有意思。难怪数据有什么那么吓人，和身边的实际情况出入很大 -新手地主刚上路- ♂ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 07:18:14

• 我们本地经纪协会的统计会区分房屋类别给出中位数和均值。独立屋和公寓的数字是分开计算的。交易量足够大的话，基本靠谱。 -大年- ♀ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 07:29:20

• 绝大多数地区是靠谱的，但高房价地区，误差会大一些。 -jenning- ♂ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 10:10:06

• 做为全国性使用的统计数据，基本上是差不多地 -越王剑- ♂ (255 bytes) () 02/19/2023 postreply 07:38:14

• 但房价指数显示三番的跌幅不到15%。 -jenning- ♂ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 10:04:32

• 35%说的是不是从峰值跌下来的数字？这个数字跟大多区差不多 -大年- ♀ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 10:34:13

• 次贷危机高点到低点全国跌26%， 下跌最大的地区66% -jenning- ♂ (296 bytes) () 02/19/2023 postreply 10:59:22

• 谢谢分享。建宁总是很有大局观。 -大年- ♀ (179 bytes) () 02/19/2023 postreply 11:09:04

• 指数是有机构统计出来的，不是自己算出来的， 另外加拿大我不懂 -jenning- ♂ (441 bytes) () 02/19/2023 postreply 11:19:17

• 没错。加拿大也有地域差异。但整体来说确实泡沫更大。 -大年- ♀ (442 bytes) () 02/19/2023 postreply 11:40:11

• 原来是这样的，有道理。我看到说某地区跌35%，吓了一跳，那是妥妥的房市崩盘呀，但实际上完全没有，我跟踪感兴趣的房子比最高价时就低 -DJGO_SF1996- ♀ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 08:42:00

• 低了10~15%不到就很快卖掉了。 -DJGO_SF1996- ♀ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 08:44:00

• 我们这里的房子只要标记合理不那么离谱地高都很快就卖掉了，最近房市很明显地又热起来 -平常心安- ♀ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 09:17:22

• 10～15%比较接近房价指数。 -jenning- ♂ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 10:26:39

• 我不太注重统计大数据，只是在Redfin或Zillow上跟踪我感兴趣的地区的房价，就知道实情了。最近一个多月湾区的房子价格略有回 -DJGO_SF1996- ♀ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 08:52:00

• 所以通膨不可能就降下来，Fed 还得加力才行，还不是松的时候。 -平常心安- ♀ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 09:16:19

• 是这样。当初我在学习和理解地区房屋估值时，知道有多种情况能左右数据，比如交易量小，同地区房价差异大，近期出售类型变化等。 -守月- ♀ (771 bytes) () 02/19/2023 postreply 09:09:14

• 不懂就问，'指数统计法，前后统计的都是同一个房子'，除非同一房子反复成交，不然怎么统计呢？估价不准的吧。 -徒劳- ♂ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 09:23:56

• 中间会插值估算。 -jenning- ♂ (152 bytes) () 02/19/2023 postreply 09:27:12

• 从我买房自住地区看，90年代到08基本上也就是个略强过通涨，15年到去年涨了一倍。以后十几年应该不会大涨，否则工薪买不起 -start2020- ♀ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 12:05:06

• Title 公司比如 Fidelity National的market report 可能更好一些 -Wei_PDX- ♂ (223 bytes) () 02/19/2023 postreply 13:49:36

• 只要不是统计同一个房子的前后价格，或多或少都会存在同样的问题 -jenning- ♂ (193 bytes) () 02/19/2023 postreply 14:46:20

• 同一个房子的前后价格的要求太高了，数据太少。其实只要在同一个区就差不多了，但是就算这种数据也不会很多 -Wei_PDX- ♂ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 15:21:21

• 是，所以只有大机构才有能力做房价指数统计。 -jenning- ♂ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 15:23:18

• How about $/sf? -happymom- ♀ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 14:30:17

• 不同大小的房子$/sf是不同的，除非再把房子大小分类。 -jenning- ♂ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 14:47:15

• 对，太复杂了 -happymom- ♀ (0 bytes) () 02/19/2023 postreply 14:48:42

• 再总结几句，中位数法在大多数时间，大多数地区都是靠谱的 -jenning- ♂ (251 bytes) () 02/19/2023 postreply 15:35:33

• 感谢分享！ -nylandlord- ♂ (176 bytes) () 02/19/2023 postreply 18:21:09