更大的单位,更大的收益日:探索和绘制宏观单位的增长

2017年2月1日
By 艾琳Talkington,主要
城市房地产 房地产发展趋势

“微单元”趋势是缩小单元规模,以维持更合理的租金, 虽然每平方英尺的租金仍能支持新建筑,但在过去几年里,这已经成为头条新闻. 外围滚球app365咨询的前几期已包括互动分析,显示这些单位的位置和时间 被建造起来 并展示了平均单位面积萎缩的程度和原因 最后一个周期.

但是,尽管整个行业已经转向了更小的单元, 一些开发商已经朝相反的方向发展,通过建造大型单元来区分他们的社区, 卧室和平方英尺都有. 365滚球APP称之为“宏观单位”.与同一开发区内较小的单元相比,其中一些单元的每平方英尺租金更高. 365滚球APP绘制了全国超过16260个宏观单元的地图. 以下是每个地点的全国地图,至少有一个宏单元. 更大的圆圈表示位置中有更多的宏观单位. 继续阅读,探索365滚球APP是如何定义这些单位的.

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宏单元在哪里?

外围滚球app365分析近5,自2011年以来交付了000套公寓开发项目, 有超过60,000个平面图和100多万个单位, to statistically determine the units that are significantly larger than a typical unit; we call these “macro units.365滚球APP通过一系列的Tukey箱形图分析了这一“大数据”.[1]

 

2011年以来交付的公寓社区平均单位面积如何阅读箱线图

2011年以来交付的公寓社区平均单位面积如何阅读箱线图

来源:Axiometrics

2011年以来交付单位的单位大小分布

2011年以来交付单位的单位大小分布

来源:Axiometrics

 

根据MSA,休斯顿是MSA的领头羊,领先纽约136个单位.

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虽然宏观公寓在美国各地都有,但它们并不只是一次性的顶层公寓. 瞄准那些已经决定关注宏观单位市场的社区, 365滚球APP只考虑了至少有25%的单位被认为是宏观统计异常值的建筑. 请在互动地图上点击,以找到您的市场和最宏观单位的位置. 当你盘旋在一座城市上空, 一个弹出窗口将显示城市名称, 城市中宏观单元的数量, 在已确定的开发中,宏观单位所占的百分比, 以及这些单位的平均大小.

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宏观单位的关键成功因素

外围滚球app365开始了解宏观单元社区的典型特征,在这些社区中,较大的单元每平方英尺的租金高于较小的单元. 这些社区不仅在单位面积增加时保持其价值比率, 随着社区内单位面积的增加,他们每平方英尺的租金也会提高. 换句话说, 而一个1,000平方英尺的单元租金可能是2美元,000, a 2,4000平方英尺的公寓租金至少为4美元,000.

通过详细的分析, 365滚球APP选取了数百个随着单位变大而每平方英尺租金更高的社区,并筛选出那些单位面积和每平方英尺租金之间统计上显著正相关的社区,平均单位面积至少为1,000平方英尺.[2] 这导致了自2011年以来30个宏观单元开发的例子. 下面是堪萨斯城布洛克斯沃福德烘焙师线性回归模型的一个例子, 密苏里州. 单位面积和每平方英尺租金之间的关系用图表上的$ PSF=线来描述. 尾注中详细描述了这个统计模型 [2].

 

斯沃福德烘焙机的统计分析-线性回归模型

斯沃福德烘焙机的统计分析-线性回归模型

来源:Axiometrics

外围滚球app365这些社区的一些关键事实:

  • 这些社区的单位数量从43个到540个不等. 这些群落的平均单位数为194个, 小于平均社区规模的217个单元.
  • 这些社区只有很少的工作室——平均不到5%的单元. 这些公寓大多是一居室和两居室, 其中一居室占44%,两居室占40%. 最后,三居室公寓占了这些社区的11%.
  • 灰星公司管理着最多数量的社区,占这些社区的20%.
  • 并非所有单位都是相同的. 而整个社区的单位面积和每平方英尺的实际租金之间可能存在正相关关系, 这些关系部分由单元类型驱动, 两居室和三居室的单位面积与每平方英尺租金呈正相关关系,而一居室的单位面积与每平方英尺租金呈正相关关系或负相关关系.[3]

除了这些数字之外,这些社区的一些定义特征包括:

  • 100%的地点——这些社区要么位于市中心社区的中心,要么位于已建成的高端郊区. 在30个被描述的社区中, 其中37%位于市中心, 30%的房子位于成熟的高端郊区, 其余的社区位于市中心——邻近的社区或军事基地或大学等机构附近.
  • 步行接近零售社区是典型的多用途和几个特色的高端底层杂货店,如Whole Foods. 附近的设施, 包括咖啡店, 药店, 和餐馆, 步行就能到.
  • 有些在社区内提供差异化的高级楼层或楼层,通常有升级的设备和功能, 包括气体范围, 葡萄酒贮藏, 和电壁炉.
  • 特色和设施比当地租赁市场的其他地方更豪华. 几乎每个社区都包括全面的宠物设施,因为许多家庭有能力在高价值比率的大单位拥有宠物.
  • 服务——几乎名单上的每个社区都提供24小时礼宾服务. 礼宾服务通常包括遛狗和其他一般礼宾不提供的服务.

而这些社区的大多数目标是空巢老人搬家, 年轻的专业人士还没有准备好拥有, 一些社区注重家庭友好的设施. 这些社区在他们的区域内是顶级市场,位于家庭经常居住的出租产品(e.g.比如在军事基地附近,或者在曼哈顿等城市地区).

 

最后的注释:外围滚球app365高级分析和统计方法

图基箱形图是由数学家约翰W. 1969年图基. 365滚球APP使用箱线图来绘制自2011年以来交付的社区平面图的分布. 在这个例子中, “微观”和“宏观”单位可以更精确地定义为小的和大的异常值单位. 在Tukey箱形图中, 宏观单位异常值是指大于单位大小的第75百分位加1的单位.5倍于第25和75百分位数之间的大小差,也被称为四分位数范围. 以平均单位大小为例,按社区图计算, 第25个百分位数是858平方英尺,第75个百分位数是1,054平方英尺, 也就是说四分位数范围是182平方英尺. 宏异常值定义为1054 +1的单位.5*182平方英尺-或大于1,327平方英尺. 使用这种方法,宏单元包括1.占2011年以来新建公寓总数量的7%.

[2]确定单位大小与值比之间的关系, 外围滚球app365对自2011年以来交付的每个社区的平面平面进行了线性回归. 下面是一个线性回归的例子,肯特Place Residences in Englewood, CO.

Kent Place住宅的统计分析-线性回归模型

Kent Place住宅的统计分析-线性回归模型

注意线性趋势线是正的. 在趋势线方程中, $ PSF的计算可以理解为该社区每增加一单位的平方英尺, 单位每平方英尺的租金增加了一点 .02分. 这似乎不是很多,但在这个例子中,1000平方英尺的单位租金是1美元.每平方英尺83美元,而1500平方英尺的单位租金为1美元.95 per square foot; the nominal rent for the hypothetical 1,1000平方英尺的单元售价为1美元,830美元,而2美元,925比1,500平方英尺的单位.

为了确定统计学意义,外围滚球app365分析了线性趋势的p值. 在本例中,p值小于 .05, 这意味着单位面积和每平方英尺租金之间的关系在95%的置信区间是显著的. 值得注意的是,线性趋势线的R-Squared值表明,Kent Place Residences每平方英尺租金的27%可以用单位大小来解释.

线性趋势上方和下方的线是95%的置信区间——表明线性趋势在有多个楼层平面图的情况下更可靠,而在没有大量数据的情况下,线性趋势则不那么显著, 如600平方英尺以下和2平方英尺以上,000平方英尺.

在将近5个,自2011年以来交付了000个出租公寓社区, 外围滚球app365确定了440个社区,这些社区的单位面积和每平方英尺的收入之间存在正相关关系. 这440, 外围滚球app365确定了72个社区,其中在95%的置信区间正相关具有统计学意义. 最后, 外围滚球app365将这72个剩余群落中的30个确定为“宏观”群落,因为它们的平均单位大小为1,000平方英尺或更多.

[3]虽然社区可能有基于单位大小的积极关系, 这种关系不一定跨不同的单元类型. 在曼哈顿上东区的伊斯顿酒店, 而两居室和三居室的单位面积与每平方英尺租金呈正相关关系, 一居室则相反. 为了便于阅读,365滚球APP在下面的线性趋势示例图中删除了置信区间.

统计分析-线性回归模型的卧室类型为Easton

统计分析-线性回归模型的卧室类型为Easton


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