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2021年11月10日 星期三

免費早餐 - 曾國平 2021年11月10日

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神機妙算炒錯樓


Zillow近期股價大跌,主因是其炒樓投資失利,圖為該公司網頁。

Zillow是美國著名樓市資訊網站,企業風格一直走在時代尖端,除了提供基本樓盤資料,亦重視數據整理和運用,聘請了不少經濟學、統計學博士,一直與學術界關係密切。學術界內外皆有興趣的,是Zillow一個名

為Zestimate的發明。無論物業位於繁華大都市還是隱藏於深山,只要到其網頁搜索,就可知道物業估值是多少,既讓買家和賣家了解行情大概,好景時也可以讓無意出售物業的業主自我感覺良好,精神上享受「帳面」投資回報。Zillow近期股價大跌,主因是其炒樓投資失利,疑似出價太高購入大量物業。存貨滯銷,這門新生意將中止運作兼要裁員。

炒樓者,美式英語flipping是也,意即購入有升值潛力物業,略加裝修改動,短期內在市場上放售。據「炒樓」計劃,賣家首先到官方網頁查詢,解答幾個簡單問題後,Zillow會按其Zestimate和當區近期成交給賣家開價,賣家接受即可成交,比傳統放售過程簡單快捷得多。據報道,整個交易過程可以完全沒有「真人」參與(如到物業視察),出價主要靠Zestimate作準則。

炒樓失敗,死因跟所謂的機器學習(machine learning)技術有關。Zillow掌握全美國大量物業成交數據,對物業各種特徵知之甚詳(如面積、樓齡、房間數量、草坪面積等),最直接分析方法,是利用統計學找出成交價和物業特徵關係,如某區域因校網好樓價較高、某屋苑人傑地靈尤其宜居之類,再加入當時宏觀走勢(如利息、失業率)一併考慮,就可估算物業某年某月價格。只是數據太多,人腦太小,可做的統計分析有限,機器學習此時就可派上用場,讓電腦天馬行空在數據中找出蛛絲馬跡計出Zestimate。這估算難免有些弱點:當買家賣家和Zillow自己都以同一個Zestimate為根據時,短期內可以出現「圍爐」現象,如某地區Zestimate太樂觀,導致雄心壯志成交價偏高,倒過頭來又令Zestimate更樂觀。此外,若地區物業成交太少,又或物業太特殊難比較,Zestimate亦會有所偏差。

在機器學習神機妙算下,這些偏差大多能解決,可近乎完美地解釋手頭上數據。真正致命的,是利用估算預測未來,試圖在市場找出有上升空間的投資機會。就如Zillow的CEO在新聞稿中所說:We’ve determined the unpredictability in forecasting home prices far exceeds what we anticipated,解釋現有數據跟估算將來走勢往往是兩回事。樓市上落因素眾多,從宏觀政經局勢,到微觀地區動態,都不是從海量交易數據中可以「學習」得到的。從失敗中吸取教訓,我相信Zillow會找到其他將數據轉化成利潤的方法。

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