．小五郎錦囊．重度數據迷必讀！房市供需的數據分析實戰！

在「房地產也有周轉率?」一文中，我們利用了周轉年數的波動與歷史軌跡，得到各個地區的供需狀況做為領先指標，進而能幫助欲購屋的朋友們避開週期性的資金套牢。在上述這篇文章中有一個關鍵的公式：

本篇我們將以林口過去的供需情形為例，進行數據分析處理的實戰，期待能讓讀者了解如何利用Microsoft Excel的功能，簡單地處理數據，來得到可以用於重大決策的關鍵資訊。以下過程，「粗體黑字」代表Excel欄位名稱，「斜體」代表每個計算階段在圖中的一步步解說。

在「房地產也有周轉率?」中我們有提到利用內政部不動產統計資料得到的設有戶籍宅數與建造執照總宅數兩種資訊，這兩者可以很快速地被匯出到下圖的「1. 內政部不動產統計資料撈出」兩個欄位，並按照各個季度排列。由於住宅統計資料在民國98年的第二季(Q2)左右開始越來越完備，我們選擇其作為計算的原點。

接下來可運用各季的設有戶籍宅數與原點(98年Q2)相減，得到「2. 累積被購買入戶籍的房屋數」，這個部份代表從原點的時間開始計算，在各個季度累積被購買且入籍的房屋數目，也就是被市場上所消化的累積房屋數。譬如98年Q3的數據是98年Q3的設有戶籍宅數減去98年Q2的設有戶籍宅數。

另外，從原點開始累加的「建造執造總宅數」構成了「累積建照」這一欄，此欄代表從原點開始至各個季度的累積供給量，亦即「3. 累積被製造出來銷售的房屋數」。舉例來說，原點98年Q2是105戶，98年Q3增為105+363=468戶，而98年Q3又增為105+363+66=534戶。

累積建照減去累積戶籍屋得到的差距，代表了供給與需求相消後的差額，象徵市場上餘屋的預期水位，即「4. 預測餘屋存量」。

然而，僅有此水位的高低尚不能代表供需的情形，還需要搭配「5. 餘屋消耗速度(每年被購買的速度)」來分析。由於我們已經有設有戶籍宅數的詳細資料，可以利用本季的設有戶籍宅數減去一年之前的設有戶籍宅數得到每年會被消耗的房屋數目(YoY)，這構成了移入戶數。以102年Q4為例，移入戶數即為102年Q4的29776減去101年Q4的27899，即1877戶。

由於房市每年有淡旺季，可能會影響到供需計算的指標，因此小五郎把臨近四個季度的移入戶數進行加總平均，得到平均移入戶數，也就是「6. 餘屋消耗速度(鄰近四季加總平均)」。

最後，「4. 預測餘屋存量」除以「6. 餘屋消耗速度(鄰近四季加總平均)」就是周轉年數：即餘屋預期被完全消化的周轉時間，以上表為例，單位為年。

經由以上六個步驟，各季度的周轉年數就以線圖呈現出來，而其波動可反應出供需的變化，並讓我們針對不同的區域進行分析與回測！小五郎提出的周轉年數理論，能迅速建立出各個鄉鎮市區的周轉年數線圖，呈現如同「房地產也有周轉率?」一文中的各地區分析結果。