כיצד לחשב היצע וביקוש לנכסים באוסטרליה

כאשר הביקוש לנכס גבוה וההיצע נמוך, המחירים עולים. זהו חוק כלכלי ידוע. למעשה, שום דבר אחר לא משפיע על המחירים – רק היצע וביקוש.

רוב המומחים יגידו לך שכדי להשיג גידול הון עליך לחפש אזורים קרובים לבתי ספר וחנויות עם תחבורה טובה, רצוי עם נוף למים וקרוב ל-CBD בפרבר עם תרבות בתי קפה, עסקים מתפתחים, מקומות בילוי, בתי חולים , אוניברסיטאות, פארקים, מגורי אופי… והרשימה עוד ארוכה.

מיקומים מסוג זה בהחלט צריכים להיות מבוקשים מהקונים. אבל יש שני חסרונות בעצות מסוג זה:

1) אין אובייקטיביות בקביעת רמת הביקוש ו

2) אין התחשבות בצד השני של המשוואה – לְסַפֵּק.

אם יהיה עודף של נכסים המחירים יירדו. אז על המשקיעים לבצע מחקר כדי לקבוע גם את מאפייני ההיצע של אזור. כדאי לשקול את שני הצדדים של המשוואה. במילים אחרות, עליך לדעת את יחס הביקוש לאספקה ​​(DSR).

לגבי אובייקטיביות, זה לא טוב לומר, "נכסים מבוקשים בפרבר XYZ ואין הרבה היצע". כמה הם מבוקשים? עד כמה ההיצע מוגבל? האם פרבר XYZ טוב יותר מפרבר ABC? אתה צריך להיות מחושב בחשבון שלך. באופן אידיאלי, תרצה מספר עבור DSR עבור מיקום.

אם אתה יכול להעלות ערך ל-DSR לאזור, אז אתה יודע את רמת הלחץ שיש על מחירי הנכסים באזור זה. באופן אידיאלי, כדי להגיע לנתון DSR אתה צריך נתונים של ביקוש ואתה צריך נתונים עבור היצע. ואז אתה מחלק את נתוני הביקוש בנתוני ההיצע והנה ה-DSR שלך. ככל שה-DSR גבוה יותר, כך הצמיחה העתידית תהיה גדולה יותר. ולהפך, ככל שה-DSR נמוך יותר, הנפילה תהיה גדולה יותר.

ישנן שתי גישות לקבלת מידע על ביקוש והיצע: תיאום אורחים וסטטיסטיקה. שניהם שקרנים ידועים לשמצה, אז תצטרך להיות זהיר באיך אתה מבצע ניתוח הנתונים.

Guestimates (המכונה יסודות) היא השיטה הנפוצה ביותר בשימוש על ידי משקיעים. זה מקרה של התבוננות במאפיינים בסיסיים של מיקום. לדוגמה, אתה מבחין במאפייני ביקוש שונים כגון: בתי קפה שנפתחים בכל פינה, עסקים מקומיים מגייסים עובדים נוספים, בית ספר חדש בנוי וכו'. באופן דומה, תוכל לקבל מושג על מאפייני ההיצע על ידי בדיקת אילו תוכניות פיתוח הוגשו. עם המועצה המקומית לאחרונה או האם יש הרבה בלוקים פנויים באזור וכו'.

אני קורא להם "אורחים" כי אין להם דמות אובייקטיבית. אפשר לקרוא להם גם "יסודות" מכיוון שהם רואים את המניעים הבסיסיים של צמיחת המחירים. הנקודה היא שהם לא כמותיים באופיים. הם תלויים ב"תחושה" של המשקיע לגבי ביקוש והיצע באזור.

אתה יכול לעקוף את הבעיה הזו במידה מסוימת על ידי מתן ציון בין 1 ל-10 עבור כל מאפיין היצע וביקוש בסיסי שיש למיקום. לאחר מכן אתה מסמן את ציון הביקוש הכולל ומשווה לציון ההיצע הכולל. אתה יכול גם להחיל גורם קנה מידה על כל מאפיין לפי מידת החשיבות שאתה מאמין שהוא. אז מאפיינים חשובים מוכפלים ב-1.25 וחסרי חשיבות ב-0.75 למשל.

אם תעקוב אחר נוהל זה בעקביות עבור מספר מיקומים, תתחיל לדעת מהו DSR בסיסי טוב ומהו רע.

למרות ששיטה זו היא עדיין סובייקטיבית למדי, היא מספקת תובנה לגבי סיכויי הצמיחה לטווח ארוך של פרבר, בעוד שהסטטיסטיקה מציגה רק את הסיכויים הנוכחיים לצמיחה, שעשויים להשתנות תוך 6 חודשים.

הסטטיסטיקה אובייקטיבית אך סובלת מחריגות. החוכמה לשימוש בסטטיסטיקה היא לאסוף כמה שיותר ממקורות שונים ככל האפשר כדי בתקווה לסנן חריגות כאלה.

ישנן סטטיסטיקות היצע וביקוש של עניין זמינות בקלות. זה הופך את זה מהר וקל לראות אם פרבר של עניין מצדיק מחקר מעמיק נוסף באמצעות שיטת האורח/הבסיסית שתוארה קודם לכן.

אתה יכול לקבוע DSR עבור הפרבר לבחירתך כבר עכשיו תוך עשר דקות אם יש לך גישה לאינטרנט. השתמש בהליך הבא כדי לאסוף סטטיסטיקות ביקוש והיצע לגבי הפרבר שבחרת.

ימים בשוק

זהו מספר הימים הממוצע שנכס יהיה למכירה לפני בסופו של דבר למכירה. אם נתון זה נמוך זה אומר שיש ביקוש גבוה מצד קונים או היצע נמוך מצד מוכרים או שניהם. הקונים פועלים במהירות על הזדמנות לפני שקונים מתחרים מגלים אותה.

ניתן למצוא את הנתון הזה עבור פרבר בקלות בחלק האחורי של מגזין Australian Property Investor (API) או מגזין Your Investment Property (YIP). הקפד לבדוק נתונים הן עבור הבתים והן עבור היחידות שכן הם עשויים להיות שונים באופן משמעותי.

לכל פרבר יש זמן שונה בפרופיל השוק. אז מה שעשוי להיות איטי עבור פרבר אחד יכול להיות מהיר עבור אחר. נכסים יקרים בדרך כלל לוקח זמן רב יותר למכור מאשר זולים יותר.

באופן כללי, אם נכס מבלה 50 יום או פחות בשוק, הייתי מחשיב את זה כשוק חם. 100 ימים או יותר, הייתי מחשיב כשוק קר.

הנחה

זהו ההפרש הממוצע בין מחיר הרישום המקורי לבין מחיר המכירה הסופי עבור נכסים בפרבר. נתון הנחה נמוך מראה על דרישה חזקה מצד קונים לעמוד במחיר המוכרים. הקונים עומדים בקלות רבה יותר בציפיות המוכרים. המוכרים בשליטה ויש פחות הזדמנות למשא ומתן על המחיר.

ניתן למצוא את הנתון הזה מפרופיל הפרבר באתר הדומיין. לחץ על "דוחות נכסים" ואז הזן פרבר עבור "פרופיל הפרוורים". הזן שם פרבר ולחץ על חיפוש. גלול מטה למחירי הנכסים עבור בתים ויחידות ממש מתחת למפת הפרבר. יש שורה שכותרתה "הנחה". בדוק את הנתונים עבור הבתים והיחידות כאחד.

הנחה של בסביבות 4% ומטה נחשבת לדעתי לשוק מבוקש גבוה. הנחה של 8% ומעלה היא שוק קונים – ביקוש נמוך.

שיעור חיסול מכירות פומביות

זהו אחוז המכירות הפומביות שמביאות למכירה. סביר יותר שמכירה במכירה פומבית תתרחש כאשר יש ביקוש גבוה והיצע נמוך. ניתן למצוא נתון זה מאתר הדומיין עבור החודש האחרון של מכירות פומביות באותו אופן שבו מצאת את ההנחה קודם לכן.

ניתן למצוא את שיעור אישור המכירות הפומביות גם עבור השבוע האחרון של מכירות פומביות מ- http://www.realestate.com.au אתר אינטרנט. לחץ על "תוצאות מכירה פומבית" בתפריט השמאלי.

כמדריך גס שיעור סילוק של 80% או יותר נחשב גבוה, 70% זה טוב ופחות מ-60% נחשב נמוך.

מלאי בשוק כאחוז מהדירות

זהו מספר הנכסים המוצעים כעת למכירה בפרבר כאחוז ממספר הנכסים באותו פרבר.

לא כל הפרברים באותו גודל. 50 נכסים למכירה בפרבר עשויים להיות היצע גבוה אם יש רק 1000 נכסים באזור בסך הכל. אבל אם יש 20,000 נכסים בפרבר הזה בסך הכל, 50 פירושו היצע נמוך. אז אנחנו צריכים לחשב את מספר הנכסים למכירה כאחוז מהנכסים בסך הכל. נתון נמוך מייצג תת היצע של נכסים. או שיש מעט דירות חדשות שנבנות או שהקיימות מוחזקות חזק על ידי הבעלים.

אתה יכול לבקר ב-Domain, Home Hound Real Estate לספירה של נכסים כרגע למכירה או מלאי על נתוני שוק מ-SQM Research. נתונים אלה מתפרסמים גם בחלק האחורי של מגזיני API ו-YIP.

למצוא את המספר הכולל של נכסים בפרבר הוא קצת יותר מסובך מאשר לחפש אותו. ייתכן שלמועצה המקומית יש נתונים באתר האינטרנט שלהם או שאתה יכול להתקשר אליהם. בדרך כלל מועצה תשלוט בפרברים רבים. אז תצטרך למצוא דמויות ספציפיות עבור הפרבר שמעניין אותך.

אתה יכול לקבל אומדן של מספר הנכסים בפרבר על ידי קבלת נתוני אוכלוסייה עבור מיקוד מפרופיל הפרבר של דומיין. חלקו את זה במספר הפרברים במיקוד. מחלקים את זה שוב ב-2.5 (אומדן למספר הנפשות למשק בית). כעת יש לך נתון גס למספר הנכסים בפרבר בסך הכל.

בגלל המורכבות של חישוב נתון זה, קשה לשים עליו סימן מעבר מדויק. כמדריך גס הייתי אומר שכל דבר יותר מ-3% הוא כישלון וכל דבר פחות מ-1% הוא מעבר.

תשואת שכירות

קל למצוא את התשואה הממוצעת עבור פרבר, פנה לדפים בחלק האחורי של מגזין ה-API או YIP. תשואת שכירות גבוהה פירושה שיש ביקוש גבוה מהשוכרים אך היצע נמוך. זה מייצג DSR "שכירות" גבוה. אבל אנחנו רוצים DSR גבוה "בעלים". זה לא מתורגם באופן מיידי לביקוש של קונים, אבל כנראה יתורגם בזמן הלא רחוק שכן תשואת שכירות גבוהה בדרך כלל קודמת לצמיחת מחירים חזקה. כל תשואה מעל 5% נחשבת לטובה. אבל לכל מיקום יש מאפייני תשואה משלו. לפרברים יקרים יש תשואות נמוכות באופן מסורתי. היכרות עם התשואה הרגילה של פרבר תדגיש כאשר היא גבוהה בצורה יוצאת דופן.

שיעור משרה פנויה

שיעור פנויות נמוך אומר שיש ביקוש גבוה לדירות להשכרה או היצע נמוך או שניהם. שיעור הפנויות הוא הזמן הממוצע שנכס מבלה ריק במהלך שנה באחוזים. ניתן למצוא נתונים אלה עבור מיקוד מהחלק האחורי של מגזין API או מ-SQM Research. שיעור פנויות של 3% נחשב לשיעור פנויות רגיל. 4% ומעלה אמורים להפעיל פעמוני אזעקה. 2% זה נהדר ו-1% או פחות פירושו שיש תנופת שכר דירה בקרוב.

זמינות להשכרה

באופן אידיאלי אתה רוצה מעט נכסים להשכרה כאחוז מהנכסים בפרבר. נתון נמוך כאן מייצג שיעור גבוה של מחזיקים בבעלים למשקיעים או חוסר היצע של נכסים להשכרה. ניתן לקבל את היחס בין השוכרים לבעלים מדפי אינטרנט כמו פרופיל פרבר הדומיין. כ-30% מבעלי הנכסים הם משקיעים. אז אם יש פחות מ-30% שוכרים, אז זה בדרך כלל טוב.

ביקוש חיפוש מקוון לאספקה ​​מפורסם

בזמן הכתיבה ניתן למצוא זאת רק מאתר Real Estate dot com dot au והוא מציג רק את מספר החיפושים שבוצעו באתר האינטרנט שלהם. לחץ על התפריט "נתוני פרבר" בצד שמאל ובחר מדינה ופרבר. אם תגללו למטה תראו גרף המציג עקומות היצע וביקוש.

הקו הכחול מציג את השינוי במספר הנכסים המפורסמים בפרבר המעניין. הקו הירוק מציג את מספר האנשים שמחפשים נכסים באותו פרבר. שימו לב שבגלל קנה המידה בצירים, הקווים תמיד יהיו קרובים יחסית זה לזה. אז התעלם מהקווים והתמקד בדמויות. בדוגמה שלמעלה, היו 300 חיפושים אחר נכס ו-30 נכסים. זה בערך יחס של 10 ל-1 בין המחפשים (ביקוש) לנכסים המפורסמים (היצע). יחס של 10 ל-1 הוא ביקוש נמוך. ביקוש גבוה יהיה יחס של 30 ל-1 ומעלה.

מחברים את הכל ביחד

עד עכשיו אמורים להיות לך 8 סטטיסטיקות. כעת עלינו לשלב אותם באופן לחישוב אומדן DSR יחיד. אתה רק צריך להיות זהיר איך אתה משלב את אלה כדי לקבל דמות אחת. מכיוון שסטטיסטיקה יכולה להיות שקרנית גדולה, חלק מהנתונים עלולים להיות קיצוניים בחלק מהפרברים חלק מהזמן. יש לטפל בחריגות אלו בזהירות כדי שערך ה-DSR לא יהיה מוטה מדי מסטטיסטיקה אחת גרועה. דרך קלה לעשות זאת היא גישת ה-Checklist. כל נתון מקבל סימון אם הוא עובר את הערך המינימלי לאותו מאפיין. אם בפרבר יש 7 תיקונים מתוך 8, הוא ראוי למחקר נוסף.

אפשרות נוספת עשויה להיות טווח של ערכים עבור כל נתון. לדוגמא: טוב מאוד, טוב, נורמלי, רע או רע מאוד. אולי תרצה גם ליישם גורם קנה מידה המעניק יותר קרדיט לסטטיסטיקות שאתה מחשיב כחשובות יותר. אבל עכשיו זה מסתבך ואפילו לא התמודדנו עם נסיבות שבהן הנתונים לפעמים לא זמינים.

שיטה זו לחישוב ה-DSR עבור פרבר לקוחה מהספר שלי, "כיצד למצוא נקודות חמות בנכס". אתה יכול למצוא מידע נוסף על איך למצוא פרברים עם סיכויי צמיחת הון טובים לטווח הקצר והארוך מאתר Mustard Solutions.

עכשיו זה לא יהיה נהדר לדעת את ה-DSR עבור כל פרבר באוסטרליה? שלח לי מייל אם אתה מעוניין ( jeremy@mustardsolutions.com.au ). אם אתה מעוניין רק בכמה פרברים, שלח לי אימייל וציין את הפרבר, המדינה והמיקוד שאתה סקרן לגביהם. אני אעשה את החישובים ואחזור אליך.

השקיעו במיטבכם,

ג'רמי.



Source by Jeremy Sheppard

You may also like...

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר.