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研究表明房价涨跌的最大帮凶是媒体 国家统计局似乎也知道了

密歇根大学金融学助理教授Cindy K. Soo的研究发现,根据媒体正反面报道构建的“情绪指数”解释了美国房价变动中除基本面以外70%以上的变化。国家统计局准备利用大数据来预测房价走势的做法与此不谋而合。

据《第一财经日报》报道,国家统计局准备利用大数据来预测房价走势。具体的做法是,基于百度搜索数据,筛选出同房地产价格有关的一系列关键词,然后通过这些关键词出现的时间频次同以往实际发布的新房数据和二手房数据价格的走势实施拟合并建立模型,最后根据所建模型预测未来房地产价格的走势。

其背后的基本原理与西方行为经济学近年一个流行的看法不谋而合,即媒体报道与房价的繁荣和萧条有密切关系。比如,新晋诺贝尔经济学奖得主之一罗伯特·席勒就一直认为,媒体在包括房地产在内的资产泡沫中扮演了重要角色。在2000年的《非理性繁荣》一书中,他提到:“投机性泡沫的历史始于报纸的发源。”

在2007年发表的一篇论文中,席勒以行为经济学为基础,考察了历史上几次典型房市繁荣的成因。他认为,传统的经济基本面分析固然重要,但购房者的决定主要建立在“对未来的模糊预期”上,而正是这些通常不够专业客观且难以调整的预期,在媒体的渲染及其创造的“反馈回路”(feedback loop)下,刺激了投机性行为。

在席勒等人的研究基础上,密歇根大学金融学助理教授Cindy K. Soo从实证角度,进一步证明了媒体报道在助长美国房地产泡沫上发挥的作用。

Soo查询了2010年到2011年间Factiva收录的20个美国城市房地产方面的相关报道,从中区分出“正面”(主题是房价将上涨)和“负面”(主题是房价将下跌)文本出现的频率,并创建了一个房地产“情绪指数”(sentiment index)。

她发现,这一“情绪指数”可以解释全国房价变动中除基本面以外70%以上的变化,更重要的是,该指数能够“提前两年预测房价的繁荣与萧条模式” 。

Soo借鉴了先前对媒体与股市关系的研究,证实媒体报道也可以作为房地产市场情绪的有力代言人(robust proxy)。

为什么媒体与房价的关系如此密切?结合席勒和Soo等的研究,可以综合出如下几个原因:

首先,媒体有取悦大众的倾向,而作为普通投资者的大众,“证实偏差”(confirmation bias)的存在让他们倾向于接受能证实其先前想法的新闻,而拒绝那些与之相斥的新闻。因此,媒体可以放大投资者情绪从而影响房价。

其次,在房市繁荣期,投资者存在心理“协调”(coordination)问题。席勒是这样解释的:“如果人们不光从本地,还从其他地方近期的房价变动中形成他们的预期,那么要想让急剧变化的预期定型,将是件非常困难的事情。” 加上资讯环境的普遍化,这或许也可以解释为什么房价的变化呈现出全国一致性的现象。

最后,席勒指出,跟股票等典型的投资品不一样,房地产具有独特的特征,如交易周期长、投资者通常是缺乏专业知识的普通大众,而且购房对他们来说是“一生”的决定,因此,房地产通常不是“有效市场”(efficient market),不能过多依靠经济“基本面”来分析。

Soo的研究得到了加拿大Macleans杂志编辑Tamsin McMahon的证实。她借鉴Soo的做法,统计了从1985年到2013年间媒体有关房地产报道的数量,并对比了与该国房价指数的关系。

尽管McMahon的做法要粗糙得多——比如没有区分“正面”和“负面”报道等,但得出的结果却与Soo的结论非常吻合:

图表1:

从图表1中可见,1988年到1989年期间,房价大幅跳升;同期,媒体报道也出现了类似的攀升,但到了1990年回落,而房价仍持续上升至1991年。

到了90年代,房价维持平稳并于1996年触底,但媒体报道的数量却在1994年,即房价复苏之前开始回升。这跟Soo认为“情绪指数提前两年预计房价变化”的结论不谋而合。

如果利用Factiva搜索中文媒体对中国房地产报道的数量(并未区分“正面”和“负面”报道),可以发现,从2014年6月开始,媒体报道数量激增(从4月份的656篇、5月份的848篇到6月份的2562篇、7月份的4052篇和8月份的3371篇),而此期间Factiva收录的媒体来源并未出现大的变化。

尽管更进一步的分析需要区分“正面”和“负面”报道的数量,但过去三个月报道数量的激增(直觉上更多的是偏“负面”的)恰好与房价的下行趋势吻合。

基于上述研究,考虑到国家统计局能够动用的资源广度和深度,或许其能够利用大数据实现“提前多天了解下月房价大致走势”的目标。

以后买房还是卖房,可能要听国家统计局这个“大数据神器”的话了。

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