Diese Artikelserie ist der Untersuchung der Bautätigkeit in der Hauptstadt des Silicon Valley – San Francisco – gewidmet. San Francisco ist das technologische „Moskau“ unserer Welt und beobachtet anhand seines Beispiels (mit Hilfe offener Daten) die Entwicklung der Bauindustrie in Großstädten und Hauptstädten.
Die Erstellung von Grafiken und Berechnungen erfolgte in (auf der Kaggle.com-Plattform).
Daten zu mehr als einer Million Baugenehmigungen (Aufzeichnungen in zwei Datensätzen) vom San Francisco Building Department – erlaubt Analysieren Sie nicht nur die Bautätigkeit in der Stadt, aber auch kritisch betrachten neueste Trends und Entwicklungsgeschichte der Baubranche in den letzten 40 Jahren, zwischen 1980 und 2019.
Offene Daten ermöglichen die Erkundung Hauptfaktoren, die die Entwicklung der Bauindustrie beeinflusst haben und beeinflussen werden in der Stadt, wobei man sie in „äußere“ (wirtschaftliche Aufschwünge und Krisen) und „innere“ (Einfluss von Feiertagen und Saison-Jahres-Zyklen) unterteilt.
Inhalt
Offene Daten und Überprüfung der Basisparameter.
Dies ist keine Übersetzung des Artikels. Ich schreibe auf LinkedIn und um Grafiken nicht in mehreren Sprachen zu erstellen, sind alle Grafiken auf Englisch.
Link zum zweiten Teil:
Baugenehmigungsdaten der Stadt San Francisco – vom Open Data Portal – . Das Portal verfügt über mehrere Datensätze zum Thema Bau. Zwei solcher Datensätze speichern und aktualisieren Daten zu erteilten Genehmigungen für den Bau oder die Reparatur von Objekten in der Stadt:
- (850 Datensätze)
- (280 Datensätze, Daten werden wöchentlich heruntergeladen und aktualisiert)
Diese Datensätze enthalten Informationen über erteilte Baugenehmigungen mit verschiedenen Merkmalen des Objekts, für das die Genehmigung erteilt wird. Gesamtzahl der erhaltenen Einträge (Berechtigungen). im Zeitraum 1980-2019 - 1 Genehmigungen.
Die wichtigsten Parameter aus diesem Datensatz, die für die Analyse verwendet wurden:
- Erlaubnis_Erstellungsdatum — Datum der Erstellung des Antrags (eigentlich der Tag, an dem mit den Bauarbeiten begonnen wird)
- Beschreibung — Beschreibung des Antrags (zwei oder drei Schlüsselwörter, die das Bauvorhaben (Bauwerk) beschreiben, für das die Genehmigung erstellt wurde)
- geschätzte Kosten — geschätzte (geschätzte) Kosten der Bauarbeiten
- überarbeitete_Kosten — überarbeitete Kosten (Arbeitskosten nach Neubewertung, Erhöhung oder Verringerung des ursprünglichen Anwendungsvolumens)
- bestehende_Nutzung - Wohnart (Ein-, Zweifamilienhaus, Wohnungen, Büros, Produktion etc.)
- Postleitzahl, Ort — Postleitzahl und Objektkoordinaten
Jährliche Bautätigkeit in San Francisco
Die folgende Grafik zeigt die Parameter geschätzte Kosten и überarbeitete_Kosten dargestellt als Verteilung der Gesamtarbeitskosten pro Monat.
data_cost_m = data_cost.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum()Um monatliche „Ausreißer“ zu reduzieren, werden die monatlichen Daten nach Jahr gruppiert. Das Diagramm der Höhe des investierten Geldes pro Jahr hat eine logischere und analysierbarere Form erhalten.
data_cost_y = data_cost.groupby(pd.Grouper(freq='Y')).sum()
Basierend auf der jährlichen Bewegung der Kostensumme (alle Genehmigungen für das Jahr) zu städtischen Einrichtungen Wirtschaftsfaktoren, die von 1980 bis 2019 Einfluss hatten, sind deutlich erkennbar B. auf die Anzahl und Kosten von Bauprojekten oder auf andere Weise auf Investitionen in Immobilien in San Francisco.
Die Zahl der Baugenehmigungen (die Zahl der Bauarbeitsplätze oder die Zahl der Investitionen) war in den letzten 40 Jahren eng mit der Wirtschaftstätigkeit im Silicon Valley verbunden.
Der erste Höhepunkt der Bautätigkeit war mit dem Elektronik-Hype Mitte der 80er Jahre im Tal verbunden. Die darauf folgende Rezession im Elektronik- und Bankensektor im Jahr 1985 führte zu einem Niedergang des regionalen Immobilienmarkts, von dem er sich fast ein Jahrzehnt lang nicht erholte.
Danach noch zwei weitere Male (1993–2000 und 2009–2016), bevor die Dotcom-Blase platzte und der Technologieboom der letzten Jahre einsetzte Die Bauindustrie in San Francisco verzeichnete ein parabolisches Wachstum von mehreren tausend Prozent..
Durch das Entfernen der Zwischenhochs und -tiefs und das Belassen der Mindest- und Höchstwerte für jeden Konjunkturzyklus wird deutlich, wie große Marktschwankungen die Branche in den letzten 40 Jahren geplagt haben.
Der stärkste Anstieg der Bauinvestitionen erfolgte während des Dotcom-Booms, als zwischen 1993 und 2001 10 Milliarden US-Dollar in Renovierung und Bau investiert wurden, also etwa 1 Milliarde US-Dollar pro Jahr. Wenn wir in Quadratmetern rechnen (die Kosten für 1 m² im Jahr 1995 betrugen sie 3000 US-Dollar), sind das ungefähr 350 m000 pro Jahr für 2 Jahre, beginnend im Jahr 10.
Das Wachstum der jährlichen Gesamtinvestitionen betrug in diesem Zeitraum 1215 %.
Die Unternehmen, die in dieser Zeit Baumaschinen vermieteten, ähnelten den Unternehmen, die während des Goldrauschs (in derselben Region Mitte des 19. Jahrhunderts) Schaufeln verkauften. Nur statt Schaufeln gab es in den 2000er-Jahren bereits Kräne und Betonpumpen für neu gegründete Bauunternehmen, die am Bauboom mitverdienen wollten.
Nach jeder der vielen Krisen, die die Baubranche im Laufe der Jahre erlebt hat, in den nächsten beiden Nachkrisenjahren Investitionen (Anzahl der Genehmigungsanträge) für den Bau jedes Mal um mindestens 50 % gesunken.
Die größten Krisen in der Bauindustrie von San Francisco ereigneten sich in den 90er Jahren. Dabei ist die Branche im Abstand von 5 Jahren entweder zurückgegangen (-85 % im Zeitraum 1983–1986), dann wieder gestiegen (+895 % im Zeitraum 1988–1992) und blieb im Jahresvergleich 1981, 1986 und 1988 erhalten , 1993 - auf gleichem Niveau.
Nach 1993 betrugen alle weiteren Rückgänge im Baugewerbe höchstens 50 %. Aber Wirtschaftskrise naht (aufgrund von COVID-19) könnte eine Rekordkrise in der Baubranche auslösen im Zeitraum 2017-2021, dessen Rückgang bereits im Zeitraum 2017-2019 insgesamt mehr als 60 % beträgt.
Bevölkerungswachstum in San Francisco Dynamik auch im Zeitraum 1980-1993 zeigte ein nahezu exponentielles Wachstum. Die wirtschaftliche Stärke und Innovationskraft des Silicon Valley bildeten das solide Fundament, auf dem die Übertreibung der New Economy, der amerikanischen Renaissance und der Dotcoms aufbaute. Es war das Epizentrum der New Economy. Doch im Gegensatz zum Anstieg der Immobilieninvestitionen stagnierte die Bevölkerungszahl nach dem Dotcom-Höhepunkt tatsächlich.
Vor dem Dotcom-Höhepunkt im Jahr 2001 betrug das jährliche Bevölkerungswachstum seit 1950 etwa 1 % pro Jahr. Dann, nach dem Platzen der Blase, verlangsamte sich der Zustrom neuer Bevölkerung und betrug seit 2001 nur noch 0.2 Prozent pro Jahr.
Im Jahr 2019 (zum ersten Mal seit 1950) zeigte die Wachstumsdynamik einen Bevölkerungsabfluss (-0.21 % oder 7000 Menschen) aus der Stadt San Francisco.
Erwartung und Realität bei der Erstellung von Kostenvoranschlägen
In den verwendeten Datensätzen werden die Daten zu den Kosten einer Genehmigung für ein Bauvorhaben unterteilt in:
- ursprünglich geschätzte Kosten (geschätzte Kosten)
- Arbeitskosten nach Neubewertung (überarbeitete_Kosten)
In Boomzeiten besteht der Hauptzweck der Neubewertung darin, die Anschaffungskosten zu erhöhen, wenn der Investor (der Baukunde) nach Baubeginn Interesse zeigt.
Während einer Krise versuchen sie, die geschätzten Kosten nicht zu überschreiten, und die anfänglichen Schätzungen unterliegen praktisch keinen Änderungen (mit Ausnahme des Erdbebens von 1989).
Anhand des Diagramms, das auf der Differenz zwischen den neu bewerteten und den geschätzten Kosten (revised_cost – geschätzte_Kosten) basiert, lässt sich Folgendes beobachten:
Die Höhe der Kostensteigerung bei der Neubewertung des Bauvolumens hängt direkt von den Konjunkturboomzyklen ab
data_spread = data_cost.assign(spread = (data_cost.revised_cost-data_cost.estimated_cost))
In Zeiten schnellen Wirtschaftswachstums geben Arbeitskunden (Investoren) ihre Mittel recht großzügig aus und erhöhen ihre Anfragen nach Arbeitsbeginn.
Der finanziell zuversichtliche Kunde (Investor) bittet den Bauunternehmer oder Architekten um eine Verlängerung der bereits erteilten Baugenehmigung. Dies kann eine Entscheidung sein, die anfängliche Länge des Pools zu vergrößern oder die Fläche des Hauses zu vergrößern (nach Beginn der Arbeiten und Erteilung einer Baugenehmigung).
Auf dem Höhepunkt der Dotcom-Ära beliefen sich diese „zusätzlichen“ Ausgaben auf eine „zusätzliche“ Milliarde pro Jahr.
Wenn Sie sich diese Tabelle bereits als prozentuale Änderung ansehen, dann erfolgte der Spitzenanstieg der Schätzung (100 % oder das Zweifache der ursprünglich geschätzten Kosten) im Jahr vor dem Erdbeben, das sich 2 in der Nähe der Stadt ereignete. Ich gehe davon aus, dass nach dem Erdbeben Bauvorhaben, die 1989 begonnen wurden, nach dem Erdbeben 1988 mehr Zeit und Mittel für die Umsetzung erforderten.
Umgekehrt ist eine Abwärtskorrektur der geschätzten Kosten (die im Zeitraum von 1980 bis 2019 nur einmal vorkam) einige Jahre vor dem Erdbeben vermutlich darauf zurückzuführen, dass einige in den Jahren 1986–1987 begonnene Projekte eingefroren oder die Investitionen in diese Projekte gekürzt wurden runter. Nach Plan Im Durchschnitt betrug die Reduzierung der geschätzten Kosten für jedes 1987 begonnene Projekt -20 % des ursprünglichen Plans.
data_spred_percent = data_cost_y.assign(spred = ((data_cost_y.revised_cost-data_cost_y.estimated_cost)/data_cost_y.estimated_cost*100))
Ein Anstieg der ursprünglich geschätzten Kosten um mehr als 40 % deutete auf die herannahende Blase auf dem Finanz- und später auch auf dem Baumarkt hin oder war möglicherweise eine Folge davon.
Was ist der Grund für die Verringerung der Spanne (Differenz) zwischen den geschätzten und revidierten Kosten nach 2007?
Vielleicht begannen die Anleger, die Zahlen sorgfältig zu betrachten (der durchschnittliche Betrag über 20 Jahre stieg von 100 auf 2 Millionen US-Dollar), oder vielleicht führte die Bauabteilung neue Regeln und Beschränkungen ein, um mögliche Manipulationen zu reduzieren, um die Entstehung von Blasen auf dem Immobilienmarkt zu verhindern und zu verhindern und mögliche Risiken, die in Krisenjahren entstehen.
Bautätigkeit je nach Jahreszeit
Durch die Gruppierung der Daten nach Kalenderwochen des Jahres (54 Wochen) können Sie die Bautätigkeit in der Stadt San Francisco je nach Saisonalität und Jahreszeit beobachten.
Bis Weihnachten versuchen alle Bauorganisationen, rechtzeitig Genehmigungen für neue „große“ Projekte zu bekommen. (Gleichzeitig ist die Anzahl! der Genehmigungen in denselben Monaten das ganze Jahr über auf dem gleichen Niveau). Investoren, die planen, ihre Immobilie innerhalb des nächsten Jahres zu erwerben, schließen Verträge in den Wintermonaten ab und rechnen mit großen Rabatten (da Sommerverträge größtenteils zum Jahresende auslaufen und Bauunternehmen interessiert sind). bei der Aufnahme neuer Bewerbungen).
Vor Weihnachten werden die meisten Bewerbungen eingereicht (Anstieg von durchschnittlich 1-1,5 Milliarden pro Monat auf 5 Milliarden allein im Dezember). Gleichzeitig bleibt die Gesamtzahl der Bewerbungen pro Monat auf dem gleichen Niveau (siehe Abschnitt unten: Statistiken zur Gesamtzahl der Bewerbungen nach Monat und Tag)
Nach den Winterferien plant und implementiert die Bauindustrie aktiv „Weihnachtsaufträge“ (wobei die Zahl der Genehmigungen nahezu unverändert bleibt), um bis zur Jahresmitte (vor den Feiertagen zum Unabhängigkeitstag) vor dem neuen Jahr Ressourcen freizugeben Die Welle der Sommerverträge beginnt unmittelbar nach den Juniferien.
data_month_year = data_month_year.assign(week_year = data_month_year.permit_creation_date.dt.week)
data_month_year = data_month_year.groupby(['week_year'])['estimated_cost'].sum()
Die gleichen prozentualen Daten (orangefarbene Linie) zeigen auch, dass die Branche das ganze Jahr über „reibungslos“ arbeitet, aber vor und nach den Feiertagen steigt die Aktivität bei Genehmigungen im Zeitraum zwischen Woche 150 und 20 (vor dem Unabhängigkeitstag) auf 24 % sinkt unmittelbar nach dem Urlaub auf bis zu -70 %.
Vor Halloween und Weihnachten steigt die Aktivität in der Bauindustrie von San Francisco in der Woche 43–44 um 150 % (vom Tiefpunkt zum Höhepunkt) und sinkt dann während der Feiertage auf Null.
Somit befindet sich die Branche in einem sechsmonatigen Zyklus, der durch die Feiertage „US Independence Day“ (Woche 20) und „Christmas“ (Woche 52) getrennt ist.
Gesamte Immobilieninvestition in San Francisco
Basierend auf Daten zu Baugenehmigungen in der Stadt:
Die Gesamtinvestitionen in Bauprojekte in San Francisco von 1980 bis 2019 belaufen sich auf 91,5 Milliarden US-Dollar.
sf_worth = data_location_lang_long.cost.sum()
Der Gesamtmarktwert aller Wohnimmobilien in San Francisco, der durch Grundsteuern bewertet wird (d. h. der geschätzte Wert aller Immobilien und des gesamten persönlichen Eigentums im Besitz von San Francisco). .
In welche Bereiche von San Francisco wurde in den letzten 40 Jahren investiert?
Sehen wir uns anhand der Folium-Bibliothek an, wo diese 91,5 Milliarden US-Dollar je Region investiert wurden. Nachdem wir die Daten nach Postleitzahl gruppiert haben, stellen wir dazu die resultierenden Werte mithilfe von Kreisen dar (die Kreisfunktion aus der Folium-Bibliothek).
import folium
from folium import Circle
from folium import Marker
from folium.features import DivIcon
# map folium display
lat = data_location_lang_long.lat.mean()
long = data_location_lang_long.long.mean()
map1 = folium.Map(location = [lat, long], zoom_start = 12)
for i in range(0,len(data_location_lang_long)):
Circle(
location = [data_location_lang_long.iloc[i]['lat'], data_location_lang_long.iloc[i]['long']],
radius= [data_location_lang_long.iloc[i]['cost']/20000000],
fill = True, fill_color='#cc0000',color='#cc0000').add_to(map1)
Marker(
[data_location_mean.iloc[i]['lat'], data_location_mean.iloc[i]['long']],
icon=DivIcon(
icon_size=(6000,3336),
icon_anchor=(0,0),
html='<div style="font-size: 14pt; text-shadow: 0 0 10px #fff, 0 0 10px #fff;; color: #000";"">%s</div>'
%("$ "+ str((data_location_lang_long.iloc[i]['cost']/1000000000).round()) + ' mlrd.'))).add_to(map1)
map1
Das geht aus den Regionen hervor Der größte Teil des Kuchens ging logischerweise an DownTown. Nachdem die Gruppierung aller Objekte nach der Entfernung zum Stadtzentrum und der Zeit, die man braucht, um ins Stadtzentrum zu gelangen (natürlich werden auch teure Häuser an der Küste gebaut) vereinfacht wurde, wurden alle Genehmigungen in 4 Gruppen eingeteilt: „Innenstadt“ , „<0.5H Innenstadt“, „<1H Innenstadt“, „Außerhalb von SF“.
from geopy.distance import vincenty
def distance_calc (row):
start = (row['lat'], row['long'])
stop = (37.7945742, -122.3999445)
return vincenty(start, stop).meters/1000
df_pr['distance'] = df_pr.apply (lambda row: distance_calc (row),axis=1)
def downtown_proximity(dist):
'''
< 2 -> Near Downtown, >= 2, <4 -> <0.5H Downtown
>= 4, <6 -> <1H Downtown, >= 8 -> Outside SF
'''
if dist < 2:
return 'Downtown'
elif dist < 4:
return '<0.5H Downtown'
elif dist < 6:
return '<1H Downtown'
elif dist >= 6:
return 'Outside SF'
df_pr['downtown_proximity'] = df_pr.distance.apply(downtown_proximity)Von den 91,5 Milliarden, die in die Stadt investiert werden, entfallen fast 70 Milliarden (75 % aller Investitionen), die in Reparaturen und Bau investiert werden, auf die Innenstadt (grüne Zone) und zum Stadtgebiet im Umkreis von 2 km. von der Mitte (blaue Zone).
Durchschnittliche geschätzte Kosten eines Bauantrags nach Stadtbezirken
Alle Daten, ebenso wie die Gesamtinvestitionssumme, wurden nach Postleitzahlen gruppiert. Nur in diesem Fall mit den durchschnittlichen (.mean()) geschätzten Kosten der Anwendung nach Postleitzahl.
data_location_mean = data_location.groupby(['zipcode'])['lat','long','estimated_cost'].mean()
In normalen Stadtteilen (mehr als 2 km vom Stadtzentrum entfernt) belaufen sich die durchschnittlichen geschätzten Kosten eines Bauantrags auf 50 US-Dollar.
Die durchschnittlichen geschätzten Kosten im Innenstadtbereich liegen etwa dreimal so hoch (150 bis 400 US-Dollar) als in anderen Bereichen (30-50 US-Dollar).
Zusätzlich zu den Grundstückskosten bestimmen drei Faktoren die Gesamtkosten für den Hausbau: Arbeit, Material und staatliche Gebühren. Diese drei Komponenten sind in Kalifornien höher als im Rest des Landes. Die kalifornischen Bauvorschriften gelten (aufgrund von Erdbeben und Umweltvorschriften) als die umfassendsten und strengsten des Landes und erfordern oft teurere Materialien und Arbeitskräfte.
Beispielsweise verlangt die Regierung von Bauherren, hochwertigere Baumaterialien (Fenster, Isolierung, Heiz- und Kühlsysteme) zu verwenden, um hohe Energieeffizienzstandards zu erreichen.
Aus der allgemeinen Statistik über die durchschnittlichen Kosten eines Genehmigungsantrags stechen zwei Standorte hervor:
- Treasure Island - eine künstliche Insel in der Bucht von San Francisco. Die durchschnittlichen geschätzten Kosten einer Baugenehmigung belaufen sich auf 6,5 Millionen US-Dollar.
- Mission Bay – (2926 Einwohner) Die durchschnittlichen geschätzten Kosten einer Baugenehmigung belaufen sich auf 1,5 Millionen US-Dollar.
Tatsächlich hängt die hohe durchschnittliche Bewerbung in diesen beiden Bereichen zusammen mit der geringsten Anzahl an Bewerbungen für diese Poststandorte (145 bzw. 3064, die Bautätigkeit auf der Insel ist sehr begrenzt), während für die übrigen Postleitzahlen XNUMX giltIm Zeitraum 1980–2019 gingen pro Jahr etwa 1300 Bewerbungen ein (insgesamt durchschnittlich 30-50 Bewerbungen für den gesamten Zeitraum).
Anhand des Parameters „Anzahl der Anträge“ ist eine vollkommen gleichmäßige Verteilung der Anträge pro Postleitzahl im gesamten Stadtgebiet erkennbar.
Statistik zur Gesamtzahl der Bewerbungen nach Monat und Tag
Das zeigen Gesamtstatistiken zur Gesamtzahl der Anträge nach Monat und Wochentag zwischen 1980 und 2019 Die ruhigsten Monate für die Bauabteilung sind die Frühlings- und Wintermonate. Gleichzeitig schwankt die Höhe der in den Anträgen genannten Investitionen stark und unterscheidet sich teilweise von Monat zu Monat (siehe zusätzlich „Bautätigkeit je nach Jahreszeit“). Unter den Wochentagen ist die Belastung der Abteilung am Montag etwa 20 % geringer als an anderen Wochentagen.
months = [ 'January', 'February', 'March', 'April', 'May','June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December' ]
data_month_count = data_month.groupby(['permit_creation_date']).count().reindex(months)
Während Juni und Juli in Bezug auf die Anzahl der Anträge praktisch gleich sind, beträgt der Unterschied in Bezug auf die geschätzten Gesamtkosten 100 % (4,3 Milliarden im Mai und Juli und 8,2 Milliarden im Juni).
data_month_sum = data_month.groupby(['permit_creation_date']).sum().reindex(months)
Die Zukunft der Bauindustrie in San Francisco, Vorhersage der Aktivität anhand von Mustern.
Vergleichen wir abschließend das Diagramm der Bauaktivität in San Francisco mit dem Bitcoin-Preisdiagramm (2015–2018) und dem Goldpreisdiagramm (1940–1980).
Muster (vom englischen Muster – Modell, Probe) – in der technischen Analyse werden stabile sich wiederholende Kombinationen von Preis-, Volumen- oder Indikatordaten genannt. Die Musteranalyse basiert auf einem der Axiome der technischen Analyse: „Geschichte wiederholt sich“ – man geht davon aus, dass wiederholte Kombinationen von Daten zu einem ähnlichen Ergebnis führen.
Das Hauptmuster, das im jährlichen Aktivitätsdiagramm zu sehen ist, ist Dies ist ein Trendumkehrmuster „Kopf und Schultern“. So genannt, weil das Diagramm wie ein menschlicher Kopf (Spitze) und Schultern an den Seiten (kleinere Spitzen) aussieht. Wenn der Preis die Verbindungslinie zwischen den Tiefstständen durchbricht, gilt das Muster als abgeschlossen und die Bewegung ist wahrscheinlich nach unten gerichtet.
Die Aktivitätsbewegungen in der Bauindustrie von San Francisco fallen fast vollständig mit dem Anstieg der Gold- und Bitcoin-Preise zusammen. Die historische Performance dieser drei Preis- und Aktivitätsdiagramme weist bemerkenswerte Ähnlichkeiten auf.
Um das zukünftige Verhalten des Baumarktes vorhersagen zu können, Es ist notwendig, den Korrelationskoeffizienten zu berechnen mit jedem dieser beiden Trends.
Zwei Zufallsvariablen heißen korreliert, wenn ihr Korrelationsmoment (oder Korrelationskoeffizient) von Null verschieden ist; und heißen unkorrelierte Größen, wenn ihr Korrelationsmoment Null ist.
Wenn der resultierende Wert näher bei 0 als bei 1 liegt, macht es keinen Sinn, von einem klaren Muster zu sprechen. Dies ist ein komplexes mathematisches Problem, das möglicherweise von älteren Kameraden übernommen wird, die sich für dieses Thema interessieren.
Wenn! unwissenschaftlich! Schauen Sie sich das Thema der weiteren Entwicklung der Bauindustrie in San Francisco an: Wenn das Muster weiterhin mit dem Preis von Bitcoin übereinstimmt, dann nach dieser pessimistischen Option — In der unmittelbaren Nachkrisenzeit wird es in San Francisco nicht einfach sein, aus der Krise der Baubranche herauszukommen.
Mit einer „optimistischeren“ Option Aufgrund der aktuellen Entwicklung ist ein wiederholtes exponentielles Wachstum in der Baubranche möglich, wenn die Aktivität hier dem „Goldpreis“-Szenario folgt. In diesem Fall wird der Bausektor in 20 bis 30 Jahren (möglicherweise in 10 Jahren) einen neuen Beschäftigungs- und Entwicklungsschub erleben.
Ich werde mir einzelne Sektoren des Baugewerbes genauer ansehen (Reparatur von Dächern, Küchen, Bau von Treppen, Badezimmern, wenn Sie Vorschläge zu Branchen oder anderen Daten haben - schreiben Sie bitte in die Kommentare) und vergleiche die Inflation für einzelne Arten von Arbeiten mit feste Zinssätze für Hypothekendarlehen und die Rentabilität von US-Staatsanleihen (Fixed Mortgage Rates & US Treasury Yield).
Link zum zweiten Teil:
Link zum Jupyter-Notebook:
Bitte geben Sie Notebook für diejenigen, die bei Kaggle sind, ein Plus (Vielen Dank!).
(Kommentare und Erläuterungen zum Code werden später im Notebook hinzugefügt)
Link zur englischen Version:
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Wie sieht die Zukunft der Bauindustrie in San Francisco aus?
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66,7%Der Bausektor dürfte eher dem Weg von Bitcoin2 folgen
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0,0%Der Bausektor könnte dem Kurs des Goldpreises folgen0
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0,0%Die Branche erwartet in den nächsten 10 Jahren einen Hype0
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33,3%Die Entwicklung der Branche verläuft nicht nach Muster1
3 Benutzer haben abgestimmt. 6 Benutzer enthielten sich der Stimme.
Source: habr.com