Ez a cikksorozat a Szilícium-völgy fő városában, San Franciscóban zajló építőipari tevékenységek tanulmányozásával foglalkozik. San Francisco világunk technológiai „Moszkvája”, példáján (nyílt adatok segítségével) megfigyelheti az építőipar fejlődését a nagyvárosokban és a fővárosokban.
A grafikonok és számítások felépítését ben végeztük el (a Kaggle.com platformon).
A San Francisco-i Építési Minisztérium több mint egymillió építési engedélyére vonatkozó adat (két adathalmazban nyilvántartott adatok) lehetővé teszi nem csak a város építési tevékenységét elemezni, hanem kritikusan fontolja meg az építőipar legújabb trendjei és fejlődéstörténete az elmúlt 40 évben, 1980 és 2019 között.
A nyílt adatok lehetővé teszik a feltárást főbb tényezők, amelyek befolyásolták és befolyásolni fogják az építőipar fejlődését a városban, „külső” (gazdasági fellendülések és válságok) és „belső” (az ünnepek és a szezonális-éves ciklusok) befolyása.
Tartalom
Adatok megnyitása és az alapparaméterek áttekintése.
Ez nem a cikk fordítása. LinkedIn-en írok, és hogy ne több nyelven készítsek grafikákat, minden grafika angol nyelvű.
Link a második részhez:
San Francisco város építési engedélyére vonatkozó adatok – a nyílt adatportálról – . A portál több adatkészlettel rendelkezik az építés témájában. Két ilyen adatkészlet tárolja és frissíti a városi objektumok építésére vagy javítására kiadott engedélyekre vonatkozó adatokat:
- (850 ezer rekord)
- (280 ezer rekord, az adatok letöltése és frissítése hetente történik)
Ezek az adatkészletek információkat tartalmaznak a kiadott építési engedélyekről, az engedély tárgyát képező objektum különböző jellemzőivel. A beérkezett bejegyzések (engedélyek) teljes száma az 1980-2019 közötti időszakban - 1 137 695 engedély.
Ennek az adatkészletnek az elemzéshez használt fő paraméterei:
- engedélyezési_létrehozási_dátum — a kérelem benyújtásának dátuma (valójában az építési munka megkezdésének napja)
- leírás - a kérelem leírása (két vagy három kulcsszó, amely leírja azt az építési projektet (munkát), amelyre az engedélyt kiadták)
- becsült költség — az építési munkák becsült (becsült) költsége
- felülvizsgált_költség — felülvizsgált költség (munkaköltség átértékelés után, a kérelem kezdeti mennyiségének növelése vagy csökkentése)
- létező_használat - lakástípus (egy-, kétlakásos ház, lakások, irodák, termelés stb.)
- irányítószám, hely — irányítószám és objektum koordinátái
Éves építési tevékenység San Franciscóban
Az alábbi grafikon a paramétereket mutatja becsült költség и felülvizsgált_költség a teljes munkaköltség havi megoszlásaként mutatjuk be.
data_cost_m = data_cost.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum()A havi „kiugró értékek” csökkentése érdekében a havi adatokat évenként csoportosítjuk. A befektetett pénz évenkénti grafikonja logikusabb és elemezhetőbb formát kapott.
data_cost_y = data_cost.groupby(pd.Grouper(freq='Y')).sum()
A városi létesítmények költségösszegének éves mozgása alapján (az év összes engedélye). jól láthatóak azok a gazdasági tényezők, amelyek 1980 és 2019 között befolyásolták az építési projektek számáról és költségéről, vagy egyéb módon a San Francisco-i ingatlanbefektetésekről.
Az elmúlt 40 év építési engedélyeinek száma (az építési munkahelyek száma vagy a beruházások száma) szorosan összefügg a Szilícium-völgyben folyó gazdasági tevékenységgel.
Az építőipari tevékenység első csúcsa a 80-as évek közepén a völgyben zajló elektronikai felhajtáshoz kötődött. Az 1985-ös elektronikai és banki recesszió olyan hanyatlásba hozta a regionális ingatlanpiacot, amelyből közel egy évtizedig nem tért vissza.
Ezt követően még kétszer (1993-2000-ben és 2009-2016-ban) a Dotcom-buborék összeomlása és az elmúlt évek technológiai fellendülése előtt San Francisco építőipara több ezer százalékos parabolikus növekedést produkált..
A közbenső csúcsok és mélypontok eltávolításával, valamint az egyes gazdasági ciklusok minimális és maximális értékeinek meghagyásával világossá válik, hogy az elmúlt 40 évben milyen nagy piaci ingadozások sújtották az iparágat.
Az építőipari beruházások legnagyobb növekedése a dot-com boom idején következett be, amikor 1993 és 2001 között 10 milliárd dollárt fektettek felújításba és építésbe, vagyis évente körülbelül 1 milliárd dollárt. Ha négyzetméterben számolunk (1 m² költsége 1995-ben 3000 dollár), ez 350-tól kezdődően 000 éven keresztül körülbelül évi 2 10 m1993-t jelent.
A teljes beruházás éves növekedése ebben az időszakban 1215%-ot tett ki.
Az építőipari gépeket bérbeadó cégek ebben az időszakban hasonlóak voltak az aranyláz idején (ugyanabban a régióban a 19. század közepén) lapátokat árusító cégekhez. Csak a lapátok helyett a 2000-es években már daruk és betonszivattyúk voltak az újonnan alakult építőipari cégek számára, amelyek az építési fellendülésen akartak pénzt keresni.
Az építőiparban az évek során átélt számos válság után a következő két válság utáni évben a beruházások (engedélykérelmek mennyisége) építésére minden alkalommal legalább 50%-kal csökkent.
A San Francisco-i építőipar legnagyobb válságai a 90-es években következtek be. Ahol 5 éves gyakorisággal az ipar vagy csökkent (-85% az 1983-1986-os időszakban), majd ismét emelkedett (+895% az 1988-1992-es időszakban), és éves szinten maradt 1981-ben, 1986-ban, 1988-ban. , 1993 - ugyanazon a szinten.
1993 után az építőipar minden további visszaesése nem haladta meg az 50%-ot. De közeledő gazdasági válság (COVID-19 miatt) rekordválságot okozhat az építőiparban a 2017-2021-es időszakban, melynek csökkenése már a 2017-2019-es időszakban összesen több mint 60%-ot tesz ki.
San Francisco népességnövekedése dinamikája az 1980-1993 közötti időszakban is szinte exponenciális növekedést mutatott. A Szilícium-völgy gazdasági ereje és innovatív energiája volt az a szilárd alap, amelyre az új gazdaság, az amerikai reneszánsz és a dot-com hiperbolája épült. Ez volt az új gazdaság epicentruma. De ellentétben az ingatlanbefektetések növekedésével, a dot-com csúcs után a lakosság ténylegesen leállt.
A 2001-es dot-com csúcs előtt az éves népességnövekedés 1950 óta nagyjából évi 1% volt. Aztán a buborék bukása után az új népesség beáramlása lelassult, és 2001 óta már csak évi 0.2 százalék.
2019-ben (1950 óta először) a növekedési dinamika azt mutatta, hogy San Francisco városából a népesség (-0.21% vagy 7000 fő) távozott.
Elvárás és valóság a költségbecslések készítésekor
A felhasznált adatkészletekben az építési projekt engedélyezési költségére vonatkozó adatok a következőkre oszlanak:
- eredeti becsült költség (becsült költség)
- munka költsége átértékelés után (felülvizsgált_költség)
Konjunktúra idején az átértékelés fő célja a kezdeti költség növelése, amikor a beruházó (az építési megrendelő) az építkezés megkezdése után étvágyat mutat.
Válság idején igyekeznek nem lépni túl a becsült költségeket, és a kezdeti becslések gyakorlatilag nem változnak (kivéve az 1989-es földrengést).
Az átértékelt és a becsült költség (revised_cost - becsült_költség) különbségére épített grafikon alapján megfigyelhető, hogy:
Az építési munkák volumenének átértékelésekor a költségnövekedés mértéke közvetlenül függ a gazdasági fellendülési ciklusoktól
data_spread = data_cost.assign(spread = (data_cost.revised_cost-data_cost.estimated_cost))
A gyors gazdasági növekedés időszakaiban a munka ügyfelei (befektetők) meglehetősen nagyvonalúan költik el pénzeszközeiket, és a munka megkezdése után megnövekednek az igényeik.
A megrendelő (beruházó) anyagilag magabiztosnak érezve a már kiadott építési engedély meghosszabbítását kéri az építési vállalkozótól, építésztől. Ez döntés lehet a medence kezdeti hosszának vagy a ház területének növeléséről (a munka megkezdése és az építési engedély kiadása után).
A dot-com korszak csúcsán az ilyen „többletkiadások” elérték az évi „extra” 1 milliárdot.
Ha ezt a táblázatot már százalékos változásban nézzük, akkor a becslés csúcsnövekedése (az eredeti becsült költség 100%-a vagy kétszerese) az 2-ben, a város közelében bekövetkezett földrengés előtti évben következett be. Feltételezem, hogy a földrengés után az 1989-ban megkezdett építkezések, az 1988-es földrengés után több időt és pénzt igényeltek a megvalósításhoz.
Ezzel szemben a becsült költségek lefelé történő módosítása (ami az 1980 és 2019 közötti időszakban csak egyszer fordult elő) a földrengés előtt néhány évvel feltehetően annak a ténynek tudható be, hogy néhány 1986-1987-ben megkezdett projektet befagyasztottak, vagy az ezekbe a projektekbe történő beruházásokat lefaragták. le. Menetrend szerint átlagosan minden 1987-ben megkezdett projekt esetében - a becsült költség csökkenése az eredeti terv -20%-a volt.
data_spred_percent = data_cost_y.assign(spred = ((data_cost_y.revised_cost-data_cost_y.estimated_cost)/data_cost_y.estimated_cost*100))
A kezdeti becsült költség több mint 40%-os növekedése a pénzügyi, majd az építőipari piacon közeledő buborékra utalt, illetve lehetett a következménye.
Mi az oka a becsült és felülvizsgált költségek közötti különbség (különbség) 2007 utáni csökkenésének?
Talán a befektetők kezdték alaposan szemügyre venni a számokat (20 év alatti átlagösszeg 100 ezer dollárról 2 millió dollárra nőtt), vagy talán az építőipari osztály az ingatlanpiacon kialakuló buborékok kialakulását megelőzve és gátolva új szabályokat és korlátozásokat vezetett be az esetleges manipulációk csökkentése érdekében. és a válság éveiben felmerülő lehetséges kockázatok.
Építési tevékenység az évszaktól függően
Ha az adatokat az év naptári hetei szerint csoportosítja (54 hét), megfigyelheti San Francisco városában az építkezéseket a szezonalitástól és az évszaktól függően.
Karácsonyig minden építőipari szervezet igyekszik időben engedélyt szerezni új „nagy” projektekhez. (ugyanakkor! az engedélyek száma ezekben a hónapokban egész évben azonos szinten van). A jövő éven belül ingatlanhoz jutni tervező befektetők a téli hónapokban kötnek szerződéseket, nagy kedvezményekkel számolva (mivel a nyári szerződések nagyrészt év végére lejárnak, és érdeklődnek az építőipari cégek új pályázatok fogadásában).
Karácsony előtt adják be a legtöbb pályázatot (az átlagos havi 1-1,5 milliárdról csak decemberben 5 milliárdra emelkedik). Ugyanakkor a kérelmek összesített száma havi bontásban változatlan marad (lásd lentebb: statisztika a kérelmek teljes számáról hónap és nap bontásban)
A téli ünnepek után az építőipar aktívan tervezi és hajtja végre a „karácsonyi” megrendeléseket (az engedélyek számának növekedése nélkül), hogy az év közepére (a függetlenség napjának ünnepe előtt) források szabaduljanak fel, mielőtt az új. a nyári szerződések hulláma közvetlenül a júniusi ünnepek után kezdődik.
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()
Ugyanez a százalékos adat (narancssárga vonal) azt is mutatja, hogy az iparág egész évben „zökkenőmentesen” működik, de az ünnepek előtt és után a 150-20. hét (a függetlenség napja előtti) időszakban 24%-ra nő az engedélyköteles aktivitás, ill. közvetlenül az ünnep után -70%-ig csökken.
Halloween és karácsony előtt a San Francisco-i építőipar aktivitása 43%-kal nő a 44-150. héten (alulról a csúcsra), majd az ünnepek alatt nullára csökken.
Így az iparág hat hónapos ciklusban van, amelyet az „US függetlenség napja” (20. hét) és a „karácsony” (52. hét) ünnepek választanak el.
Összes ingatlanbefektetés San Franciscóban
A város építési engedélyeinek adatai alapján:
Az 1980-tól 2019-ig tartó San Francisco-i építési projektek teljes beruházása 91,5 milliárd dollár.
sf_worth = data_location_lang_long.cost.sum()
Az összes San Francisco-i lakóingatlan teljes piaci értéke ingatlanadó alapján (amely a San Francisco tulajdonában lévő összes ingatlan és személyes ingatlan becsült értéke) .
San Francisco mely területeibe fektetett be az elmúlt 40 évben?
A Folium könyvtár segítségével nézzük meg, hogy régiónként hová fektették be ezt a 91,5 milliárd dollárt. Ehhez az adatok irányítószám szerinti csoportosítása után a kapott értékeket körökkel ábrázoljuk (a Folium könyvtár Kör funkciója).
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
A régiókból egyértelműen kiderül, hogy A torta nagy része értelemszerűen a Belvárosba került. Miután leegyszerűsítettük az objektumok csoportosítását a városközponttól való távolság és a belvárosba jutás idő szerint (természetesen a tengerparton is épülnek drága házak), az összes engedélyt 4 csoportba osztották: „Belváros” , '<0.5H Belváros', '< 1H Belváros', 'SF-n kívül'.
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)A városba fektetett 91,5 milliárdból csaknem 70 milliárd (az összes beruházás 75%-a) a javításba és az építkezésbe fektetett be a belvárosba. (zöld zóna) és a város területére 2 km-es körzetben. a központtól (kék zóna).
Egy építési kérelem átlagos becsült költsége városrészenként
Az összes adatot, akárcsak a teljes befektetési összeget, irányítószám szerint csoportosítottuk. Csak ebben az esetben az alkalmazás irányítószám szerinti átlagos (.mean()) becsült költségével.
data_location_mean = data_location.groupby(['zipcode'])['lat','long','estimated_cost'].mean()
A város közönséges területein (több mint 2 km-re a városközponttól) - egy építési kérelem átlagos becsült költsége 50 ezer dollár.
Az átlagos becsült költség a városközpont területén körülbelül háromszor magasabb (150-400 ezer dollár), mint más területeken (30-50 ezer dollár).
A telekköltségen kívül három tényező határozza meg a lakásépítés teljes költségét: a munkaerő, az anyagok és az állami díjak. Ez a három összetevő magasabb Kaliforniában, mint az ország többi részén. Kalifornia építési szabályzata a legátfogóbb és legszigorúbbnak számít az országban (a földrengések és a környezetvédelmi előírások miatt), amelyek gyakran drágább anyagokat és munkaerőt igényelnek.
Például a kormány megköveteli az építtetőktől, hogy magasabb minőségű építőanyagokat (ablakok, szigetelő-, fűtés- és hűtőrendszerek) használjanak a magas energiahatékonysági szabványok elérése érdekében.
Az engedélykérelem átlagos költségére vonatkozó általános statisztikákból két helyszín emelkedik ki:
- Treasure Island - mesterséges sziget a San Francisco-öbölben. Az építési engedély átlagos becsült költsége 6,5 millió dollár.
- Mission Bay — (2926 lakos) Az építési engedély átlagos becsült költsége 1,5 millió dollár.
Valójában a magas átlagos alkalmazás ezen a két területen összefügg ezekre a postahelyekre a legkevesebb jelentkezéssel (145 és 3064, a szigeten az építkezés nagyon korlátozott), míg a többi irányítószám esetében - XNUMXaz 1980-2019 közötti időszakban pedig körülbelül 1300 pályázat érkezett be évente (összesen átlagosan 30 -50 ezer jelentkezés a teljes időszakra).
A „pályázatok száma” paraméter szerint az irányítószámonkénti kérelmek számának tökéletesen egyenletes eloszlása figyelhető meg az egész városban.
Statisztika a kérelmek teljes számáról hónap és nap bontásban
Az 1980 és 2019 közötti időszakban a kérelmek összesített számáról szóló összesített statisztika hónaponként és a hét napjainként azt mutatja, hogy Az építőipari részleg legcsendesebb hónapjai a tavaszi és téli hónapok. Ugyanakkor a pályázatokban meghatározott beruházások összege nagymértékben változó, és hónapról hónapra esetenként eltérő (lásd még „Építési tevékenység az évszaktól függően”). A hét napjai közül hétfőn megközelítőleg 20%-kal kisebb az osztály leterheltsége, mint a hét többi napjain.
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)
Míg a kérelmek számát tekintve június és július gyakorlatilag megegyezik, addig a becsült összköltség tekintetében a különbség eléri a 100%-ot (májusban és júliusban 4,3 milliárd, júniusban 8,2 milliárd forint).
data_month_sum = data_month.groupby(['permit_creation_date']).sum().reindex(months)
A San Francisco-i építőipar jövője, az aktivitás előrejelzése minták alapján.
Végül hasonlítsuk össze a San Francisco-i építési tevékenység diagramját a Bitcoin árdiagramjával (2015-2018) és az aranyár diagrammal (1940-1980).
Minta (az angol mintából - modell, minta) - a technikai elemzésben az ár, mennyiség vagy indikátor adatok stabil ismétlődő kombinációit nevezik. A mintaelemzés a technikai elemzés egyik axiómáján alapul: „a történelem ismétli önmagát” – úgy gondolják, hogy az adatok ismételt kombinációja hasonló eredményhez vezet.
Az éves tevékenységi diagramon látható fő minta az Ez egy „fej és váll” trendforduló minta. Azért nevezték így, mert a diagram úgy néz ki, mint egy emberi fej (csúcs) és az oldalsó vállak (kisebb csúcsok). Amikor az ár áttöri a vályúkat összekötő vonalat, a minta teljesnek tekinthető, és a mozgás valószínűleg lefelé fog mutatkozni.
A San Francisco-i építőipar aktivitási mozgásai szinte teljesen egybeesnek az arany és a bitcoin árának emelkedésével. A három ár- és tevékenységi diagram történeti teljesítménye jelentős hasonlóságokat mutat.
Az építőipari piac jövőbeli viselkedésének előrejelzéséhez, szükséges a korrelációs együttható kiszámítása e két irányzat mindegyikével.
Két valószínűségi változót korreláltnak nevezünk, ha korrelációs momentuma (vagy korrelációs együtthatója) nullától eltérő; és nem korrelált mennyiségeknek nevezzük, ha korrelációs nyomatékuk nulla.
Ha a kapott érték közelebb van a 0-hoz, mint az 1-hez, akkor nincs értelme tiszta mintáról beszélni. Ez egy összetett matematikai probléma, amelyet a téma iránt érdeklődő idősebb elvtársak is felvállalhatnak.
Ha! tudománytalan! nézd meg a San Francisco-i építőipar további fejlesztésének témáját: ha a minta továbbra is egybeesik a Bitcoin árfolyamával, akkor e pesszimista lehetőség szerint — San Franciscóban nem lesz könnyű kijutni az építőipar válságából a válságot közvetlenül követő időszakban.
Egy „optimistább” opcióval fejlődés, ismétlődő exponenciális növekedés az építőiparban lehetséges, ha itt az aktivitás az „aranyár” forgatókönyvet követi. Ebben az esetben 20-30 (esetleg 10) éven belül az építőipar új foglalkoztatási és fejlődési hullámmal néz szembe.
Alaposabban megvizsgálom az egyes építőipari ágazatokat (tetők, konyhák javítása, lépcsők, fürdőszobák építése, ha bármilyen javaslata van az iparágakra vagy egyéb adatokra - kérjük, írja meg a megjegyzésekben), és összehasonlítom az egyes munkatípusok inflációját a jelzáloghitelek fix kamata és az amerikai államkötvények jövedelmezősége (Fixed Mortgage Rates & US Treasury Yield).
Link a második részhez:
Link a Jupyter Notebookhoz:
Kérem, aki Kaggle-lel van, adjon egy pluszt a Notebook-nak (Köszönöm!).
(A kódhoz tartozó megjegyzések és magyarázatok később a Jegyzetfüzetbe kerülnek)
Link az angol verzióhoz:
Ha tetszik a tartalom, kérem, vegyen nekem egy kávét.
köszönet a támogatásodért!
A felmérésben csak regisztrált felhasználók vehetnek részt. , kérem.
Mit hoz a jövő San Francisco építőiparában?
-
66,7%Az építőipar nagyobb valószínűséggel követi a Bitcoin2 útját
-
0,0%Az építőipar az arany árának útját követheti0
-
0,0%Az ágazat felhajtásra számít a következő 10 évben0
-
33,3%Az ágazat fejlődése nem a minták szerint halad1
3 felhasználó szavazott. 6 felhasználó tartózkodott.
Forrás: will.com