用AI预判房地产价格和风险，靠谱吗？ | 大V空降

本期空降大V中国人民大学数量经济助理教授葛雷的主要观点：

①在国内，现在买房要是被认定第二套房贷的话，贷款的难度、首付的支出、利息的支出都会大大提升，但是去掉这条认房又认贷的政策之后，我们（购买）改善性住房的难度会大大降低，这样也会促进我们房地产市场的活跃程度。

②提前还贷的人少了，银行的自有资金会更多，未来有更多的资金去实施更好的房地产刺激性政策，进一步稳固房地产市场。

③我们的房地产并不是独立的个体，你的房产和我的房产，其实价格是联动的，所以我们的金融机构有责任和义务去保证房地产的安全。

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第14期大V空降活动中，我们邀请到了中国人民大学数量经济助理教授葛雷，与Vlubhouse粉丝进行了为时30分钟的对谈，来看看我们都聊了什么。

问题一：近两个月中央及各地方的楼市的调控政策频出。主要是通过调整购房资格、房贷利率、房贷杠杆等来影响市场供需。

主要有以下几类政策：影响到房贷利率的有：LPR调降、存量房贷利率调降；影响到购房杠杆的有：下降首付比率，认房不认贷，以及部分放开限购等政策。以及刚刚最新消息，广州市发布的优化住房限购和增值税免税年限的政策，想请葛雷老师先综合地聊聊这一系列“组合拳”：目前来看，国家近期出台的政策对楼市的影响如何，持续到年底会是怎样的情况？还可以有哪些政策接续？

葛雷：首先我们梳理一下这些房地产相关的政策，我们从九月以来看到已经有30多条房地产相关的利好消息，我们以前说的“金九银十”，也是我们一个非常大的利好。8月30号的时候，广州、深圳这两个城市首先执行了“认房不认贷”这个房地产政策，之后有一系列政策。

七月底其实已经开始在宏观层面上有政策动向，接下来的就是具体的实施了。8月25号的住建部和中国人民银行，还有国家金融监督管理总局 ，他们强调的重点也是一城一策。地方政府有能力和义务去执行这些优惠政策。

（而且）这些政策的具体内容其实我们应该关注的，第一条就是认房不认贷，可能这条政策刚出来的时候，大家都不知道这个词是什么意思，但是现在大家都可能有些了解了。

这个政策主要是对改善性购房的消费者来说的，特别是在一线城市。以前我们要改善住房，卖掉第一套房，去贷款买第二套房，很容易被认定为第二套住房。我们也知道，在国内，现在买房要是被认定第二套房贷的话，贷款的难度、首付的支出、利息的支出都会大大提升，但是去掉这条认房又认贷的政策之后，我们（购买）改善性住房的难度会大大降低，这样也会促进我们房地产市场的活跃程度。

还有一条就是大家可能会就是忽略的、比较好的利好消息：存量房贷利率下调，有的人可能会认为这个跟自己不相关，其实不然，这条政策其实是对我们大家都是有很好的利好。因为这条信息带来的信息（量）比较多，我们之后也会就去详细的讲一下。

第三点可能是大家就是了解比较多的，降低首付款的门槛，这个政策主要是来于八月底中国人民银行的一个文件，它把首套房的首付比例下调到了20%，然后把二套房的首付比率下调了30%，就是20%、30%是政府划出来的一个底线，但是我们之前也说过是一城一策，不同的地区这个首付比率是不同的。

比如现有的，北京的首付比率现在就是在35%，二套是60%；上海也是在35%，第二套房是50%，对于一、二线城市来说，首付比率继续下调的还是有一定空间的。

最后一点，大家可能现在讨论的比较多的就是取消限购和限售，可能有的人也了解到，取消限购这个政策，在有些城市的非核心区，去年的时候已经有这个政策了，但是今年9月1日到19日这个区间，我们已经有了11个二线城市已经全面取消限购了。比如说大家耳熟能详的沈阳、南京、大连、兰州、青岛，济南、福州、郑州、合肥、无锡、武汉，其中南京、沈阳、大连、武汉都是非常强的二线城市。未来，非核心区慢慢可能也会有这些政策的空间。

问题二：存量房贷利率调降，在9月25日正式落地。除了影响已经在还房贷的购房者，对房产市场的供需会有什么影响吗？

葛雷：首先，直接的就是会降低居民的房贷负担，这个确确实实为大家直接带来了福利，从而进一步促进消费。当然，我们知道，我们现有的房地产市场跟实体经济是分不开的，所以进一步促进消费肯定对实体经济与房地产的稳定是有重要的影响。

第二点，也是非常重要的间接影响，就是提前还贷的购房者就会明显下降。现在根据一些银行统计显示，虽然政策没有实施，提前还贷的购房者（数量）已经在下降的过程中。提前还贷（行为的）减少，是对经济的又一个利好的方向，为什么呢？大家的资金不去提前还贷了，大家就有更多的流动资金，有更多的流动资金可以更好地促进消费。

同时可能有一点，大家可能是不太熟悉的话，提前还贷对于银行来说是一个非常大的风险，所以银行内部都有专门的部门去监控提前还贷的风险，现在我们降低存量房贷的利率，会对银行的资金有很好的保护。提前还贷的人少了，银行的自有资金会更多，未来有更多的资金去实施更好的房地产刺激性政策，进一步稳固房地产市场。

第三点的话，就涉及到居民的负债了。这项政策可以降低居民负债，对整体的房地产市场是一个利好的消息。大家都知道，房贷负债太高的话，就会产生违约，产生法拍房。而且法拍房会有很大的传染性，所以降低利率，也是降低房地产个人负债和违约的风险的一个很好的一个政策手段，这也是为我们房地产市场的整体健康打入一剂强心针。

问题三：老师在一个很前沿的领域研究了多年，就是通过人工智能建模预测房地产风险。想请老师向大家科普，AI是怎么监测房地产风险？

葛雷：我们现在取得的进度就是，（在）房地产价格和风险的预测上，机器学习已经比人强了。

预测风险和价格上，之前我跟大家讲了很多东西，分析政策、分析价格，可能因为我是做模型的人，就会列出很多详细的因子，可能每个分析都说了五六个因子，但是人工智能模型可以分析上百个、上千个因子，而且好的分析师分析一处房产的涨跌的话，他可能需要比如十几年的经验，需要很强的专业技术性。但是对于人工智能模型来说，它可以分析全国可能上千万套房产最近的走势、风险、对某一处房产进行精确地分析。

这样的话，人一辈子学习的经验，就是可能分析过几百处房产，但是人工智能模型可以通过很短的时间去学习成百万个相应的房产，这样的话，人工智能模型在预测风险和价格上面肯定是比人的要强多。

相对来说，你要是问人工智能模拟一处房地产市场的走势，它肯定预测的是比人准。

为什么我们说，现在人工智能模型、房地产人工智能模型在当下，特别是对我们这些房地产参与者、广大的民众特别重要呢？

这就是人工智能模型的另一个优势，它可以很快地去分析成千上万个房产。

相对房地产专家来说，他一天可以评估七到八个房产，国内的房产专家可能效率会更高，可能评价十几个房产。但是人工智能模型可以几秒钟分析比如几万个房产、几十万个房产，这对我们的金融机构有特别有用。

因为我们知道，我们的房地产并不是独立的个体，你的房产和我的房产，其实它的价格是联动的，所以我们的金融机构是有什么作用呢，它有责任和义务去保证房地产的安全。所以我们现在看到这些政策的具体执行者也是这些各大金融机构。

当然，政策还是以宏观为主，但是我们有了人工智能模型的话，我们就可以把银行的所有的贷款后面跟着的、我们千家万户的房产的健康状况都进行扫描。

如果我们发现任何一处房产，或者某一个小地区的房产它有风险的话，我们就可以精确地去解决这处房产的风险，微观地为我们这些政策的执行、保证房地产市场风险最小化和健康化提供了手段。

当然了，利用人工智能模型去微观地监测每一处房产这种风险，然后把这个风险降到最低，这种方法现在在国际上用的已经比较多了，我们国家也在试着去用这种人工智能模型。

以上是葛雷为一财号粉丝带来的独家观点分享。在下周，依然会有神秘嘉宾空降Vlubhouse一财号粉丝群，和大家进行交流互动，为粉丝带来专属的内容。

Ta是谁？又会讲点啥？谜底很快揭晓。

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