샌프란시스코 건설산업의 부침. 건설 활동 발전 동향 및 역사

이 기사 시리즈는 실리콘 밸리의 주요 도시인 샌프란시스코의 건설 활동 연구에 전념합니다. 샌프란시스코는 개방형 데이터의 도움을 받아 대도시와 수도의 건설 산업 발전을 관찰하는 세계의 기술적 "모스크바"입니다.

그래프의 구성과 계산은 다음과 같이 수행되었습니다. 주피터 수첩 (Kaggle.com 플랫폼에서).

샌프란시스코 건축 부서의 백만 개 이상의 건축 허가에 대한 데이터(XNUMX개 데이터 세트의 기록) - 다음을 허용합니다. 도시의 건설 활동뿐만 아니라 분석, 또한 비판적으로 고려 지난 40년간 건설산업 발전의 최신 동향과 역사, 1980년부터 2019년 사이.

오픈 데이터를 통해 탐색이 가능해집니다. 건설 산업의 발전에 영향을 미쳤고 앞으로 영향을 미칠 주요 요인 도시에서는 이를 "외부"(경제 호황 및 위기)와 "내부"(휴일 및 계절-연간주기의 영향)로 나눕니다.

내용

공개 데이터 및 초기 매개변수 개요
샌프란시스코의 연간 건설 활동
비용 견적 작성 시 기대와 현실
연중 계절에 따른 건설 활동
샌프란시스코의 총 부동산 투자
지난 40년 동안 그들은 어떤 분야에 투자했습니까?
구청별 신청 평균 예상 비용
월별, 일별 총 신청 건수 통계
샌프란시스코 건설산업의 미래

데이터를 공개하고 기준 매개변수를 검토합니다.

이것은 기사의 번역이 아닙니다. 저는 LinkedIn에 글을 쓰고 있으며 여러 언어로 그래픽을 만들지 않기 위해 모든 그래픽은 영어로 되어 있습니다. 영어 버전 링크: 샌프란시스코 건설 산업의 부침. 건설동향과 역사.

XNUMX부 링크:
대도시의 건설 부문과 작업 비용을 과장합니다. 샌프란시스코의 인플레이션 및 성장 억제

샌프란시스코 시 건축 허가 데이터 - 공개 데이터 포털에서 - data.sfgov.org. 포털에는 건설 주제에 대한 여러 데이터 세트가 있습니다. 이러한 두 가지 데이터 세트는 도시의 객체 건설 또는 수리를 위해 발행된 허가에 대한 데이터를 저장하고 업데이트합니다.

• 1980~2013년 건설 허가 (850만건)
• 2013년 이후 건축허가 (280만개 기록, 매주 데이터 다운로드 및 업데이트)

이러한 데이터 세트에는 허가가 발급된 대상의 다양한 특성과 함께 발급된 건설 허가에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 수신된 총 항목(권한) 수 1980~2019년 기간 - 1건의 허가.

분석에 사용된 이 데이터세트의 주요 매개변수는 다음과 같습니다.

• 허가_생성_날짜 — 신청서 작성 날짜(실제로는 건설 작업이 시작되는 날짜)
• 설명 — 신청서 설명(허가증이 생성된 건설 프로젝트(작업)를 설명하는 키워드 XNUMX~XNUMX개)
• 예상 비용 — 건설 작업의 예상 (예상) 비용
• 수정_비용 — 수정된 비용(재평가 후 작업 비용, 초기 신청서 양의 증가 또는 감소)
• 기존_사용 - 주택 유형(XNUMX인가구, XNUMX가구, 아파트, 사무실, 생산시설 등)
• 우편번호, 위치 — 우편번호 및 개체 좌표

샌프란시스코의 연간 건설 활동

아래 그래프는 매개변수를 보여줍니다. 예상 비용 и 수정_비용 월별 총 작업 비용 분포로 표시됩니다.

data_cost_m = data_cost.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum()

월별 '이상치'를 줄이기 위해 월별 데이터는 연도별로 그룹화됩니다. 연도별 투자금액 그래프가 더욱 논리적이고 분석 가능한 형태로 바뀌었습니다.

data_cost_y = data_cost.groupby(pd.Grouper(freq='Y')).sum()

도시 시설에 대한 비용(해당 전체 인허가)의 연간 이동량을 기준으로 함 1980년부터 2019년까지 영향을 미친 경제적 요인이 뚜렷이 드러난다. 건설 프로젝트의 수와 비용, 또는 샌프란시스코 부동산에 대한 투자에 관한 것입니다.

지난 40년 동안의 건축 허가 건수(건설 일자리 수 또는 투자 건수)는 실리콘밸리의 경제 활동과 밀접한 관련이 있었습니다.

건설 활동의 첫 번째 정점은 80년대 중반 계곡의 전자 제품 과대 광고와 관련이 있었습니다. 1985년에 이어진 전자 및 은행 경기 침체로 인해 지역 부동산 시장은 거의 XNUMX년 동안 회복되지 않은 쇠퇴에 빠졌습니다.

그 후 닷컴 버블이 붕괴되고 최근 기술 붐이 일어나기 전까지 두 번 더(1993~2000년, 2009~2016년) 샌프란시스코의 건설 산업은 수천 퍼센트의 포물선 성장을 경험했습니다..

중간 고점과 저점을 제거하고 각 경제 주기에 대한 최소값과 최대값을 남겨둠으로써 지난 40년 동안 업계를 얼마나 큰 시장 변동폭으로 괴롭혔는지 분명하게 알 수 있습니다.

건설 투자의 가장 큰 증가는 닷컴 붐 기간 동안 발생했는데, 1993년에서 2001년 사이에 10억 달러가 개조 및 건설에 투자되었으며 연간 약 1억 달러에 달했습니다. 평방미터로 계산하면(1년 1995m²의 가격은 $3000), 이는 350년부터 000년 동안 연간 약 2m10입니다.

이 기간 동안 연간 총 투자 증가율은 1215%에 달했습니다.

이 시기 건설장비를 임대하는 회사는 골드러시 때(19세기 중반 같은 지역) 삽을 파는 회사와 유사했다. 삽 대신에 2000년대에는 이미 건설 붐으로 돈을 벌고 싶어하는 신생 건설 회사를 위한 크레인과 콘크리트 펌프가 있었습니다.

지난 수년간 건설업계가 겪었던 수많은 위기를 겪은 후, 위기 이후 향후 XNUMX년간 투자 (인허가 신청수량) 건축용 매번 최소 50%씩 하락.

샌프란시스코 건설업계에 가장 큰 위기는 90년대에 일어났다. 5년의 주기로 산업은 하락했다가(85-1983년 기간에 -1986%) 다시 상승했고(895-1988년 기간에 +1992%) 1981년, 1986년, 1988년 연간 기준으로 유지되었습니다. , 1993-같은 수준.

1993년 이후 건설 산업의 모든 감소는 50%를 넘지 않았습니다. 하지만 경제 위기에 직면하다 (COVID-19로 인해) 건설업계 기록적 위기 초래할 수도 2017~2021년 기간 동안 이미 2017~2019년 기간에 감소한 비율이 총 60%를 넘었습니다.

샌프란시스코 인구 증가 1980~1993년 기간의 역학 또한 거의 기하급수적인 성장을 보였습니다. 실리콘밸리의 경제적 힘과 혁신적 에너지는 신경제, 미국 르네상스, 닷컴 등의 과장된 표현이 세워진 견고한 기반이었습니다. 그것은 새로운 경제의 진원지였습니다. 하지만 부동산 투자 증가와는 달리 닷컴 정점 이후 인구는 사실상 정체됐다.

2001년 닷컴 정점 이전에는 1950년 이후 연간 인구 증가율이 연간 약 1%였습니다. 그러다가 버블 붕괴 이후 신규인구 유입이 둔화돼 2001년 이후로는 연간 0.2%에 불과했다.

2019년(1950년 이후 처음으로) 성장 역학에 따르면 샌프란시스코에서 인구 유출(-0.21% 또는 7000명)이 나타났습니다.

비용 견적 작성 시 기대와 현실

사용된 데이터 세트에서 건설 프로젝트 허가 비용에 대한 데이터는 다음과 같이 나뉩니다.

• 원래 예상 비용(예상 비용)
• 재평가 후 작업 비용 (수정_비용)

호황기에는 재평가의 주요 목적은 착공 후 투자자(건설 고객)의 욕구가 나타날 때 초기 비용을 높이는 것입니다.
위기 상황에서는 예상 비용을 초과하지 않으려고 노력하며 초기 추정치는 거의 변경되지 않습니다. (1989년 지진을 제외하고).

재평가 비용과 예상 비용의 차이(수정_비용 - 추정_비용)를 기반으로 작성된 그래프에 따르면 다음을 확인할 수 있습니다.

건설공사량 재평가 시 비용 증가량은 경기 호황주기에 직접적으로 영향을 받음

data_spread = data_cost.assign(spread = (data_cost.revised_cost-data_cost.estimated_cost))

급속한 경제 성장기에는 업무 고객(투자자)이 자금을 상당히 아낌없이 지출하여 업무 시작 후 요청이 증가합니다.

재정적으로 자신감이 있는 고객(투자자)은 건설 계약자나 건축가에게 이미 발급된 건축 허가를 연장해 달라고 요청합니다. 이는 수영장의 초기 길이를 늘리거나 집 면적을 늘리는 결정일 수 있습니다(작업 시작 및 건축 허가 발급 후).

닷컴 시대의 전성기에는 이러한 '추가' 비용이 연간 '추가' 1억 달러에 달했습니다.

이미 백분율 변화로 이 표를 보면 추정치의 최대 증가(원래 추정 비용의 100% 또는 2배)는 1989년 도시 근처에서 발생한 지진이 발생하기 전 해에 발생했습니다. 지진 이후 1988년에 시작된 건설 프로젝트는 1989년 지진 이후 시행을 위해 더 많은 시간과 자금이 필요했을 것으로 추정됩니다.

반대로 지진 발생 몇 년 전 추정비용이 하향 조정된 것은(1980년부터 2019년까지 단 한 번 발생) 1986~1987년에 시작된 일부 프로젝트가 동결되거나 해당 프로젝트에 대한 투자가 삭감되었기 때문인 것으로 추정된다. 아래에. 일정에 1987년에 시작된 각 프로젝트의 평균 - 예상 비용 절감액은 원래 계획의 -20%였습니다..

data_spred_percent = data_cost_y.assign(spred = ((data_cost_y.revised_cost-data_cost_y.estimated_cost)/data_cost_y.estimated_cost*100))

초기 예상 비용이 40% 이상 증가한 것은 금융 시장과 그에 따른 건설 시장의 버블이 다가옴에 따른 결과였을 수도 있습니다.

2007년 이후 추정비용과 수정비용의 스프레드(차이)가 감소한 이유는 무엇입니까?

아마도 투자자들은 숫자(20년 동안 평균 금액이 100만 달러에서 2만 달러로 증가)를 주의 깊게 살펴보기 시작했을 수도 있고, 부동산 시장에서 나타나는 거품을 방지하고 억제하는 건설 부서에서 가능한 조작을 줄이기 위해 새로운 규칙과 제한 사항을 도입했을 수도 있습니다. 위기 기간 동안 발생할 수 있는 위험.

연중 계절에 따른 건설 활동

데이터를 연중 주(54주)별로 그룹화하면 계절성과 시기에 따라 샌프란시스코 시의 건설 활동을 관찰할 수 있습니다.

크리스마스까지 모든 건설 조직은 새로운 "대형" 프로젝트에 대한 허가를 제때에 받기 위해 노력하고 있습니다. (동시에! 같은 달의 허가 건수는 일년 내내 같은 수준입니다). 내년 내 부동산 취득을 목표로 하는 투자자들은 대폭 할인된 가격으로 겨울철에 계약을 체결한다. 새로운 신청서를 받을 때)

크리스마스 전, 가장 많은 지원서 제출 (월 평균 1~1,5억에서 5월에만 XNUMX억으로 증가) 동시에 월별 총 지원자 수는 동일한 수준을 유지합니다. (아래 섹션 참조: 월별 및 일별 총 신청 수 통계)

건설업계는 겨울 연휴 이후 올해 중반(독립기념일 연휴 전)까지 자원을 확보하기 위해 '크리스마스' 주문(허가 건수는 거의 증가하지 않음)을 적극적으로 계획·실행하고 있다. 여름 계약의 물결은 XNUMX월 연휴 직후부터 시작됩니다.

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()

동일한 백분율 데이터(주황색 선)는 또한 업계가 일년 내내 "원활하게" 운영되지만 연휴 전후에 허가 활동이 150~20주(독립 기념일 전) 기간에 24%로 증가한다는 것을 보여줍니다. 명절 직후에는 최대 -70%까지 감소합니다.

할로윈과 크리스마스 이전에 샌프란시스코 건설 산업의 활동은 43~44주 동안(최저에서 최고까지) 150% 증가한 다음 휴일 동안에는 XNUMX으로 감소합니다.

따라서 업계는 "미국 독립 기념일"(20주차)과 "크리스마스"(52주차) 공휴일로 구분되는 XNUMX개월 주기로 운영됩니다.

샌프란시스코의 총 부동산 투자

도시의 건축 허가에 관한 데이터를 바탕으로:

1980년부터 2019년까지 샌프란시스코 건설 프로젝트에 대한 총 투자액은 91,5억 달러입니다.

sf_worth = data_location_lang_long.cost.sum()

재산세로 평가된 샌프란시스코의 모든 주거용 부동산의 총 시장 가치(샌프란시스코가 소유한 모든 부동산 및 개인 재산의 평가 가치) 2016년에는 208억 달러에 이르렀습니다..

지난 40년 동안 샌프란시스코의 어느 지역에 투자했습니까?

Folium 라이브러리를 이용하여 이 91,5억 달러가 지역별로 어디에 투자되었는지 살펴보겠습니다. 이를 위해 데이터를 우편번호별로 그룹화한 후 원(Folium 라이브러리의 Circle 함수)을 사용하여 결과 값을 표시합니다.

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

지역별로 보면 다음과 같은 것이 분명합니다. 대부분의 파이는 논리적으로 DownTown으로 이동했습니다. 도심까지의 거리와 도심까지 도달하는 데 걸리는 시간(물론 해안가에 값비싼 주택도 건설되고 있음)을 기준으로 모든 객체의 그룹화를 단순화하여 모든 허가를 '다운타운'의 4개 그룹으로 나누었습니다. , '<0.5H 도심', '<1H 도심', 'SF 밖'.

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)

도시에 투자된 91,5억 달러 중 수리 및 건설에 투자된 거의 70억 달러(전체 투자의 75%)가 도심에 있습니다. (녹지) 및 반경 2km 이내의 도시 지역. 중앙(파란색 영역)에서.

시군구별 건설신청 평균 예상비용

모든 데이터는 총 투자 금액과 마찬가지로 우편번호별로 그룹화되었습니다. 이 경우에만 우편번호별 평균(.mean()) 애플리케이션 예상 비용이 사용됩니다.

data_location_mean = data_location.groupby(['zipcode'])['lat','long','estimated_cost'].mean()

도시의 일반 지역(도심에서 2km 이상)의 경우 건설 신청의 평균 예상 비용은 $50입니다.

도심 지역의 평균 예상 비용은 약 XNUMX배 더 높습니다. ($150~$400) 다른 지역($30-50)보다.

토지 비용 외에도 인건비, 자재비, 정부 수수료라는 세 가지 요소가 주택 건설 총 비용을 결정합니다. 이 세 가지 구성 요소는 캘리포니아의 다른 지역보다 높습니다. 캘리포니아의 건축법은 (지진 및 환경 규제로 인해) 미국에서 가장 포괄적이고 엄격한 것으로 간주되며 종종 더 비싼 자재와 노동력이 필요합니다.

예를 들어, 정부는 건축업자에게 높은 에너지 효율 기준을 달성하기 위해 더 높은 품질의 건축 자재(창문, 단열재, 냉난방 시스템)를 사용할 것을 요구합니다.

허가 신청의 평균 비용에 대한 일반 통계에서 두 위치가 눈에 띕니다.

• 보물섬 - 샌프란시스코만의 인공섬. 건축 허가의 평균 예상 비용은 6,5만 달러입니다.
• 미션 베이 — (인구 2926명) 건축 허가의 평균 예상 비용은 1,5만 달러입니다.

실제로 이 두 영역의 높은 평균 지원률은 서로 관련이 있습니다. 해당 우편 위치에 대한 신청 수가 가장 적습니다. (각각 145 및 3064, 섬 건설은 매우 제한적임), 나머지 우편번호는 XNUMX1980~2019년에는 연간 약 1300건의 지원서를 받았습니다. (전체 기간 동안 총 평균 30~50개의 신청)

"신청 수" 매개변수에 따르면, 도시 전체에 걸쳐 우편번호당 신청 수의 완벽하게 균등한 분포가 눈에 띕니다.

월별, 일별 총 신청 건수 통계

1980년부터 2019년까지 월별, 요일별 전체 신청 건수를 종합적으로 보면, 건설부서가 가장 조용한 달은 봄과 겨울입니다. 동시에 신청서에 명시된 투자 금액은 크게 다르며 때로는 달마다 다릅니다. (추가로 "계절에 따른 건설 활동" 참조) 요일 중 월요일에는 부서의 업무량이 다른 요일에 비해 약 20% 적습니다.

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) 

100월과 4,3월은 신청 건수는 거의 같지만 총 예상 비용은 그 차이가 8,2%에 달한다(XNUMX월과 XNUMX월은 XNUMX억, XNUMX월은 XNUMX억).

data_month_sum  = data_month.groupby(['permit_creation_date']).sum().reindex(months) 

샌프란시스코 건설산업의 미래, 패턴별 활동 예측

결론적으로 샌프란시스코의 건설 활동 그래프를 비트코인 ​​가격 그래프(2015~2018)와 금 가격 그래프(1940~1980)와 비교해 보자.

무늬 (영어 패턴에서 - 모델, 샘플) - 기술적 분석에서는 가격, 거래량 또는 지표 데이터의 안정적이고 반복되는 조합이 호출됩니다. 패턴 분석은 기술적 분석의 원리 중 하나인 "역사는 반복됩니다"를 기반으로 합니다. 즉, 데이터를 반복적으로 조합하면 비슷한 결과가 나온다고 믿어집니다.

연간 활동 차트에서 볼 수 있는 주요 패턴은 다음과 같습니다. 이는 "헤드 앤 숄더" 추세 반전 패턴입니다. 차트가 사람의 머리(최고점)와 측면의 어깨(낮은 최고점)처럼 보이기 때문에 붙여진 이름입니다. 가격이 저점을 연결하는 선을 돌파하면 패턴이 완성된 것으로 간주되며 하락세를 보일 가능성이 높습니다.

샌프란시스코 건설 산업의 활동 움직임은 금과 비트코인 ​​가격의 상승과 거의 완전히 일치합니다. 이 세 가지 가격 및 활동 차트의 ​​과거 성과는 주목할만한 유사점을 보여줍니다.

향후 건설시장 동향을 예측할 수 있도록, 상관계수를 계산해야 합니다. 이 두 가지 추세 각각에 대해 설명합니다.

상관 모멘트(또는 상관 계수)가 XNUMX과 다른 경우 두 확률 변수를 상관 관계라고 합니다. 상관 모멘트가 XNUMX이면 상관되지 않은 수량이라고 합니다.

결과 값이 0보다 1에 더 가까우면 명확한 패턴을 말할 필요가 없습니다. 이것은 이 주제에 관심이 있는 나이든 동지들이 맡을 수 있는 복잡한 수학적 문제입니다.

만약에! 비과학적인! 샌프란시스코 건설 산업의 추가 발전 주제를 살펴보십시오. 패턴이 계속해서 비트코인 ​​가격과 일치하면 이 비관적인 선택에 따르면 —샌프란시스코 건설업계의 위기에서 벗어나는 것은 위기 직후에는 쉽지 않을 것이다.

좀 더 "낙관적인" 옵션을 사용하면 개발, 여기서 활동이 "금 가격" 시나리오를 따른다면 건설 산업의 반복적인 기하급수적 성장이 가능합니다. 이 경우 20~30년(아마도 10년) 안에 건설 부문은 고용과 발전의 새로운 급증에 직면하게 될 것입니다.

다음 부분에서는 개별 건설 부문(지붕 수리, 주방, 계단 건설, 욕실 건설, 산업 또는 기타 데이터에 대한 제안 사항이 있는 경우 댓글을 작성해 주세요)을 자세히 살펴보고 개별 작업 유형에 대한 인플레이션을 비교할 것입니다. 모기지 대출에 대한 고정 금리와 미국 국채의 수익성(고정 모기지 금리 및 미국 국채 수익률).

XNUMX부 링크:
대도시의 건설 부문과 작업 비용을 과장합니다. 샌프란시스코의 인플레이션 및 성장 억제

Jupyter 노트북 링크: 샌프란시스코. 건축 부문 1980-2019.
Kaggle과 함께 하시는 분들은 Notebook에 플러스를 주세요(감사합니다!).
(코드에 대한 설명은 추후 노트북에 추가하겠습니다)

영어 버전 링크: 샌프란시스코 건설 산업의 부침. 건설동향과 역사.

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샌프란시스코 건설 산업의 미래는 어떻게 될까요?

• 66,7%건설 부문은 비트코인2의 길을 따를 가능성이 더 높습니다.

• 0,0%건설 부문은 금 가격의 추세를 따를 수 있습니다0

• 0,0%업계에서는 향후 10년 동안 과대광고를 기대하고 있습니다0

• 33,3%해당 부문의 발전이 패턴에 따라 진행되지 않습니다1

3명의 사용자가 투표했습니다. 6명의 사용자가 기권했습니다.

출처 : habr.com