财务与税务5 December 2023约 12 分钟阅读

买房不是靠运气。这是我们挑选每一套资产用的那套系统。

Yan Zhu

Yan Zhu

Co-Founder & Chief Data Officer

买房不是靠运气。这是我们挑选每一套资产用的那套系统。

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有人告诉我他"运气好"买到了一套好房,我听着就不舒服。运气意味着随机,随机意味着没系统。而在一个$600,000的决策上没系统,最终只会导出两种结果:要么是侥幸的成功,要么是注定的失败。

在 Optima Real Estate,我们不靠运气。我们用一套系统化的选房框架,把成千上万套潜在房产过滤到最终只剩那么几套符合我们标准的。过去350多笔成交之后,这套框架已经被真实世界的结果反复打磨过——不是理论、不是预测,而是真实的购入价、真实的租金回报、真实的资本增值 1

我是精算师出身。做房产之前,我给金融机构搭建风险模型。所谓系统化分析的纪律——每一个变量都要量化、每一个结果都要追踪、每一个决策都要由数据支撑——不是我为了做房产才养成的习惯,是我从一整个以此为生的职业里带过来的。

下面是整套系统。

过滤器1:土地占价比(低于70%一票否决)

第一道过滤器,大约把墨尔本60%的房产直接排除。如果土地价值不能至少占到总购入价的70%,这套房就进不了我们的管道。80%以上的,直接打上优先级标签。

这是我们最重要、也是新手最反直觉的一道过滤器。人们被漂亮的建筑吸引——翻新的厨房、新式的浴室、刚刷过的油漆。但房子折旧,土地升值。我们的工作,是最大化对升值那部分的暴露 2

实际操作上,这道过滤器会剔除:

  • 公寓(土地占比通常 8-15%)
  • 大型综合体里的联排别墅(土地占比通常 30-50%)
  • 带高额建筑溢价的新 house-and-land 套餐(土地占比有时低于60%)
  • 近期花大钱翻新过的房子(人工抬高了建筑部分估值)

能通过的:

  • 标准地块(500-700 sqm)上的老房
  • 没翻新过、房子相对土地价值偏低的
  • 在空地成交价有充分数据支持、土地占比可以被确认的城区里的房子

在墨尔本东南——Cranbourne、Hampton Park、Narre Warren、Berwick——能通过这道过滤器的典型房产长这样:600平方米地块上的三到四房砖贴面独立屋,购入价$580,000到$700,000,土地价值(由议会估值和空地可比成交确认)在$450,000到$560,000之间 3

过滤器2:租金回报率门槛(毛回报率最低4.5%,目标5.5%+)

第二道过滤器,保证现金流跑得通。如果一套房按当前市场租金(不是翻新后的预测)跑不到至少4.5%的毛租金回报率,直接出局。我们的目标是5.5%及以上,这通常意味着需要做一次轻度翻新。

为什么把底线设在4.5%?因为在当前利率下,一套4.5%毛回报率的房子,在80% LVR 的本息还款贷款下,扣掉物业管理费、保险和维护之后,差不多现金流打平。低于4.5%,投资者就是现金流为负——每个月要倒贴钱才能持有这套资产。

我们的目标5.5%以上,意味着房子是正杠杆的——扣完所有开销还能剩下盈余现金。这部分盈余就是应对加息、空置期和意外维修的缓冲 4

Hampton Park 的案例把这个逻辑讲得很清楚:$590,000购入,翻新后周租$850 = 毛回报率7.5%。远超我们的门槛,而且产生可观的正现金流。

重点在于,我们算的是翻新后的回报率,不只是当前回报率。一套目前周租$500($26,000/年)、估值$600,000的房子,回报率4.3%——低于我们的门槛。但如果花$15,000翻新后,租金能拉到$700/周($36,400/年),总成本$615,000,回报率就跳到5.9%。这道过滤器里,翻新成本是关键数据。

过滤器3:基建与配套距离

这道过滤器评估的是地段的需求端基本面。一套房的长期资本增值,靠的是自住者和租客的持续需求。而这份需求是被关键基建锚定住的:

学校: 处在优质小学学区内的房子,相对学区外可比房产,可以获得5-15%的溢价。我们会给每一套房核对学区,并把临近好学校的标记出来。

交通: 步行可达火车站(800米以内),在墨尔本东南城区大约能给房价加5-10%。开车到高速路口(5分钟以内)是次级因子。

购物与就业: 2公里以内有大型购物中心,能锚定租客需求。我们几项表现最强的买入都在大型零售中心的步行范围内 5

医疗: 靠近医院或医疗园区能增加房产价值和租客需求,尤其对那些希望通勤时间短的医护人员租客。

我们在这四个维度上给每套房打1-10分。总分低于6的出局,8分以上的优先。

这道过滤器故意是机械式的。它的作用,就是防止我们因为一套房有漂亮的花园、翻新过的厨房而喜欢上它——哪怕它离最近的火车站15公里、离最近的学校10公里。这种房子刚租出去时表现还行,但放到10年的周期里看,一定跑输。

过滤器4:硬性一票否决(不可谈判)

有些特征是自动出局项。无论价格多诱人、回报率多漂亮、地段多好,这些因子带来的风险都是不可接受的:

洪水区(SBO — Special Building Overlay): 指定洪水区内的房产保费更高、施工许可受限、资本增值被压制。SBO 影响的房产我们100%拒绝 6

100米以内的高压电线: 健康顾虑(无论真实与否)会永久性地压制买方需求和资本增值。靠近高压输电线的房产相对可比房产打10-20%折扣,而且这折扣基本不会收敛。

Heritage Overlay(遗产保护覆盖区): 受其约束的房产在翻新、拆除、开发上都有严重限制。你通过实物改善创造价值的能力被卡住。从投资角度看,Heritage Overlay 就是一个增长天花板。

土地污染: 已知或疑似污染(前加油站、工业用地、干洗店),带来的修复责任有时超过房产本身的价值。

穿过可建区域的地役权: 如果一条排水、下水道或通行地役权正好穿过你本来要加 granny flat 或扩建的位置,这套房的开发潜力就被永久锁死了。

主干道面街: 主干道上的房子受噪音、污染和隐私问题困扰。这些因子同时压低租赁需求和再售价值 7

这些否决都是绝对的。我们曾经因为一套房距离一座输电塔80米、或者后院被一条排水地役权穿过,而直接放弃它——哪怕回报率和增长潜力都看着很诱人。短期数字再漂亮,长期风险都不可接受。

过滤器5:加权打分与最终排序

撑过前四道过滤器的房产,进入我们的加权打分模型。这里就是系统化方法真正变成定量的地方。

我们对每一套存活下来的房产,按八个维度打分:

| 维度 | 权重 | 分数区间 | |-----------|--------|------------| | 土地占价比 | 20% | 1-10 | | 翻新后毛回报率 | 20% | 1-10 | | 基建距离 | 15% | 1-10 | | 资本增值走势(近5年城区数据) | 15% | 1-10 | | 翻新潜力(增值空间) | 10% | 1-10 | | 地块特征(面积、形状、朝向) | 10% | 1-10 | | 租客需求(空置率、挂牌天数) | 5% | 1-10 | | 卖家动机(让价可能性) | 5% | 1-10 |

加权后得到1到10之间的一个单一分数。7分以上进入实地看房,8.5分以上直接进紧急通道——这种房子不常见,而且在市场上留不了多久 8

在一个典型的月份里,我们通过数据过滤器评估200到300套房。大约30到50套进到实地看房阶段,其中5到10套被推荐给客户,最终成交2到3套。

这个大约1%的转化率是刻意的。我们不是在买很多房,我们是在买对的房。这套系统确保,只有最高质量的资产能拿到我们客户的资金。

为什么直觉是好投资的敌人

我要讲一件几乎每次客户对话都会出现的事。他们看完一套房,"感觉"对了。街上树成荫,客厅有味道,中介又特别会聊。他们就想基于这种感觉去出价。

我尊重这种感觉,但我不信任它。

直觉是进化出来帮我们判断物理威胁的——猛兽、危险地形、来路不明的陌生人。它不是为了评估金融工具而进化的。一套"感觉对"的房子,土地占比可能是55%,租金回报率3.8%,还压着一个 Heritage Overlay,任何能增值的翻新都做不了。数字错了,感觉再好都没用 9

反过来,最好的投资房往往"感觉"是不对的。没翻新,花园杂草丛生,地毯有污渍,邻居门口停着一艘船。这套房没有任何一点能触发正面情绪。但在$590,000的购入价里,土地值$480,000;$15,000翻新后租金回报率7%;所在城区过去五年平均年增长8%。

那个"丑房子"才是真正在积累财富的那套。"感觉对"的迷人房子,往往是跑输的那套。

这套系统的意义,是保护你不被自己的情绪带偏。它不关心街上有没有树、中介会不会聊天,它关心的是土地比例、租金回报率、基建距离和硬性否决项。350多笔成交下来,它持续地跑赢直觉。

买房不是靠运气,不是靠感觉。它是靠逻辑,被系统化、被纪律地用出来。

数据会告诉你该在哪里买。你要做的,就是听它的。

References

  1. [1]Optima Real Estate,《选房框架》,2017-2020年。基于350+笔成交反复打磨的系统化过滤方法。
  2. [2]Optima Real Estate,投资理念。核心原则:土地价值占购入价80%以上,才能获得最佳的资本增值轨迹。
  3. [3]CoreLogic,《墨尔本东南城区画像》,2020年。Cranbourne、Hampton Park、Narre Warren、Berwick 的土地价值数据与空地成交记录。
  4. [4]Optima Real Estate,现金流建模,2020年。基于 80% LVR 的盈亏平衡分析,4.5% 毛回报率作为现金流中性最低门槛。
  5. [5]DELWP,《Plan Melbourne:墨尔本基建战略》,2019年。墨尔本增长区域的规划与现有基建走廊。
  6. [6]Melbourne Water,《Special Building Overlay 信息》,2019年。洪水区划定与 SBO 影响房产的施工限制。
  7. [7]VicRoads,《干道分类与房产影响》,2019年。主干道沿线住宅房产的交通数据与噪音影响。
  8. [8]Optima Real Estate,加权打分模型输出,2020年。每月评估200-300套房,购入转化率约1%。
  9. [9]墨尔本大学行为经济学研究组,《房产购买决策中的认知偏差》,2019年。情绪驱动与数据驱动的选房结果对比分析。

About the author

Yan Zhu

Yan Zhu

Co-Founder & Chief Data Officer

Former actuary turned property strategist, Yan brings rigorous data analysis and policy expertise to help investors make better decisions.

选房系统化投资数据驱动墨尔本房产投资框架尽职调查

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