サンフランシスコの建設業界の浮き沈み。建設活動の発展の動向と歴史

この一連の記事は、シリコンバレーの主要都市であるサンフランシスコの建設活動の研究に焦点を当てています。グラフの作成と計算は、Jupyter Notebook（Kaggle.comプラットフォーム上）で実行されました。



建物のサンフランシスコ省から百万人以上の建物の許可（2つのデータセットのレコード）のデータ-あなたがすることを可能にするだけでなく、街で活動を構築し、分析するだけでなく、批判的に検討し、過去40年間で建設業界の発展の最新動向と歴史をからの期間中、 1980年から2019年。



オープンデータは、建設業界の発展に影響を及ぼし、影響を与える主な要因を研究することを可能にします 都市では、それらを「外部」（経済ブームと危機）と「内部」（休日と季節の年間サイクルの影響）に分けます。

コンテンツ

オープンデータとベースラインレビュー

サンフランシスコでの年間建設活動

コストの予測における期待と現実

季節に応じた建設活動

不動産への総投資サンフランシスコ

過去40年間に投資されたエリア

市区によるアプリケーションの平均推定コスト

月別および日別の総アプリケーション統計

サンフランシスコの建設業界の未来

オープンデータと初期パラメータの概要。

これは記事の翻訳ではありません。私はLinkedInに書き込み、いくつかの言語でグラフを作成しないようにしています-すべてのグラフは英語です。データとチャートを含むJupyter Notebookへのリンク（Kaggleに登録されている方-プラスNotebookを入れてください-ありがとうございます）。



英語版へのリンク：サンフランシスコの建設業界の浮き沈み。建設の傾向と歴史。



サンフランシスコ市の建築許可に関するデータ-オープンデータポータル（data.sfgov.org）から取得。ポータルには、構築トピックに関するいくつかのデータセットがあります。そのような2つのデータセットは、市内の施設の建設または修理のために発行された許可に関するデータを保存および更新します。

• 1980年から2013年までの建築許可（85万件）
• 2013年以降の建築許可（280,000レコード、毎週ダウンロードおよび更新されたデータ）

これらのデータセットには、発行された建築許可に関する情報と、許可が発行されるオブジェクトのさまざまな特性が含まれています。1980年から2019年の間に受信したエントリ（許可）の総数は、1,137,695許可です。







分析に使用されたこのデータセットの主なパラメーター：

• permit_creation_date-アプリケーションの作成日（実際には、建設作業が始まる日）
  
  
• desctription-アプリケーションの説明（許可が作成された構造（作業）オブジェクトを説明する2つまたは3つのキーワード）
• 見積もられたコスト-建設工事の見積もられた（見積もられた）コスト
• revised_cost -改訂コスト（アプリケーションの初期体積の再評価、増減後の作業のコスト）
• existing_use-住宅のタイプ（一世帯、二世帯住宅、アパート、オフィス、プロダクションなど）
  
  
• 郵便番号、場所 -オブジェクトの郵便番号と座標

サンフランシスコの年次建設活動

以下のグラフでは、estimated_costおよび改訂されたコストのパラメーターに関するデータが、月ごとの総作業コストの分布として示されています。

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

月次の「排出量」を削減するために、月次データは年ごとにグループ化されます。長年に渡って投資された金額のグラフは、より論理的であり、分析に適しています-ビュー。

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

都市施設における費用の合計（年間のすべての許可）の年間変動により、経済的要因は1980年から2019年にかけて建設プロジェクトの数と費用に影響を与えた、または別の方法でサンフランシスコの不動産投資に影響を与えたことが明らかになります。



過去40年間の建築許可の数（建設工事の数または投資の数）は、シリコンバレーの経済活動と密接に関連しています。







建設活動の最初のピークは、80年代半ばの谷のエレクトロニクスの誇大宣伝に関連していました。その後の1985年のエレクトロニクスと銀行の不況により、地域の不動産市場は衰退し、10年近く回復しませんでした。



その後、さらに2回（1993〜2000年と2009〜2016年）、ドットコムバブルが崩壊し、近年の技術ブームになる前に、サンフランシスコの建設業界は数千パーセントの放物線の成長を遂げました。



中間のピークと下降を取り除き、各景気循環の最小値と最大値を残すことで、過去40年間でどれだけ大きな市場変動が業界を悩ませてきたかを確認できます。







建設への投資の最大の増加はドットコムブームの間に発生し、1993年から2001年までの間に100億ドル、または年間約10億ドルが修理と建設に投資されました。平方メートルで計算すると（1995年の1m²のコスト-3000ドル）、これは1993年から10年間で年間約350,000 m2です。

この期間の年間総投資の伸びは1215％に達しました。

この期間に建設機械をリースした会社は、ゴールドラッシュ中にシャベルを販売した会社（19世紀半ばの同じ地域）に似ていました。シャベルの代わりにだけ-2000年代には、新興建設会社が建設ブームでお金を稼ぎたいと考えているクレーンとコンクリートポンプがすでにありました。







建設業界が長年にわたって経験した多くの危機のそれぞれの後、危機後の2年間で、建設への投資（許可の申請の量）は、少なくとも50％減少しました。



サンフランシスコの建設業界で最大の危機は90年代に発生しました。 5年の間隔で、業界は下落し（1983〜1986年の期間では-85％）、その後再び上昇し（1988〜1992年の期間では+ 895％）、1981年、1986年、1988年の年換算で残りました。 1993-同じレベル。



1993年以降、建設業界におけるその後の不況はすべて50％以下でした。しかし、迫り来る経済危機（COVID-19による）により、2017年から2021年にかけて建設業界で記録的な危機が発生する可能性があります。1980年から1993年までの







サンフランシスコの人口増加も、ほぼ指数関数的な増加を示しました。。シリコンバレーの経済力と革新的なエネルギーは、ニューエコノミー、アメリカンルネサンス、およびドットコムの誇大宣伝が構築された強固な基盤でした。それは新しい経済の震源地でした。しかし、不動産投資の増加とは対照的に、ドットコムのピーク後、人口は実際にプラトーに達しました。







2001年のドットコムのピーク前であれば、1950年以降、年間人口増加率は年間約1％です。その後、バブル崩壊後、新しい人口の流入は鈍化し、2001年以降はわずか0.2％にとどまっています。



2019年（1950年以来初めて）の成長ダイナミクスは、サンフランシスコ市からの人口の流出（-0.21％または7,000人）を示しました。

推定コストへの期待と現実

使用されるデータセットでは、建設オブジェクトの許可のコストに関するデータは、次のように分類されます。

• 初期見積費用（見積_cost）
• 再評価後の作業コスト（改訂されたコスト）

ブーム時の再評価の主な目的は、投資家（ビルオーナー）が着工後、食欲をそそる初期値を上げることです。

危機の間に、推定コストは、彼らが超えないようにしようとします、そして最初の推定値は実際に変化しません（1989年の地震を除いて）。



再評価されたコストと推定されたコストの差（revised_cost-見積られたコスト）にプロットされたグラフから、次のことがわかります。

建設工事の量が再評価されたときの価値の増加額-経済ブームのサイクルに直接依存

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

急速な経済成長の期間中、顧客（投資家）はかなり寛大に資金を使い、仕事が始まってからの要求を増やします。



クライアント（投資家）は、財政的に安全だと感じて、建築請負業者または建築家に、既に発行された建築許可を延長するように依頼します。これは、プールの初期の長さを増やすか、家の面積を増やすかの決定である可能性があります（作業の開始および建築許可の発行後）。

ドットコムのピーク時には、そのような「追加の」費用は年間「10億」という「余分な」費用に達しました。

この表をすでにパーセンテージの変化で見ると、見積もりの​​増加のピーク（元の見積もりコストの100％または2倍）は、1989年に都市の近くで発生した地震の前の年に下がりました。地震後、1988年に始まった建設プロジェクトは、1989年の地震後、実施に多くの時間と費用を要したと思います。



逆に、おそらく1986〜1987年に開始された一部のオブジェクトが凍結されていたか、これらのオブジェクトへの投資があったためと思われる、地震の数年前の推定コストの下方修正（1980年から2019年に一度だけ発生）削減された。予定通りに平均して、1987年に開始された各オブジェクトの推定コスト削減は、元の計画の-20％でした。

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

初期推定コストの40％以上の増加は、金融市場およびその後の建設市場におけるバブルの接近の結果として示された、またはおそらくその結果でした。

2007年以降の推定値と修正値のスプレッド（差）が減少した理由は何ですか？



おそらく、投資家は数（20年間の平均金額が10万ドルから200万ドルに増加した）またはおそらく建設部門を注意深く調べ始め、出現する不動産バブルを防止および減速し、可能な操作を減らすための新しいルールと制限を導入しましたそして、危機の年の間に発生する可能性のあるリスク。

季節に応じた工事活動

年間（54週間）の暦週ごとにデータをグループ化すると、季節や季節に応じて、サンフランシスコ市の建設活動を観察できます。



クリスマスまでに、すべての建設組織は、新しい「大きな」オブジェクトの許可を得るための時間を確保しようとしています（その間！同じ月の許可の数は、年間を通じて同じレベルです）。翌年中にオブジェクトを受け取る予定の投資家は、冬の月に大きな割引を期待して契約を締結します（夏の契約は、ほとんどの場合、年末までに終了し、建設会社は新しいアプリケーションの受け取りに関心があるため）。



クリスマス前に、最大額が申請書に提出されます（1か月あたり平均10億から15億の増加。12月だけで最大50億）。同時に、月別のアプリケーションの総数は同じレベルのままです（以下のセクションを参照してください：月と日別のアプリケーションの総数の統計）



冬休みの後、建設業界は（ほとんどの許可が増加することなく）アクティブに「クリスマス」の注文を計画および実施しています年の半ばまで（「独立記念日」の休日の前）-6月の休日の直後に始まる新しい夏の契約の波の前にリソースを解放する時間がある。

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()

同じパーセンテージデータ（オレンジ色の線）は、業界が年間を通じて「正確に」機能していることを示していますが、休暇の前後に、20〜24週（独立記念日の前）の間に活動が150％に増加し、減少します。 -70％までの休日の直後。



ハロウィーンとクリスマスの前に、43〜44週目のサンフランシスコの建設業界の活動は150％（下からピークまで）増加し、休暇中にはゼロまで減少します。

したがって、業界は半年周期であり、休日は「米国独立記念日」（20週目）と「クリスマス」（52週目）に分かれています。

サンフランシスコの不動産への総投資

市内の建築許可に関するデータに基づく：

1980年から2019年のサンフランシスコの建設プロジェクトへの総投資額は915億ドルです。

sf_worth = data_location_lang_long.cost.sum()

固定資産税（サンフランシスコが所有するすべての不動産およびすべての私有財産の評価額）で評価される、サンフランシスコのすべての住宅不動産の総市場価値は、2016年に2,080億ドルに達しました。

サンフランシスコの過去40年間に投資したエリア

Foliumライブラリーの助けを借りて、この915億ドルが地区によってどこに投資されたかを見てみましょう。これを行うには、データを郵便番号でグループ化し、円を使用して結果の値を表します（FoliumライブラリのCircle関数）。

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

地区では、パイの大部分が論理的にDownTownに与えられたことは明らかです。単純にすべてのオブジェクトを市内中心部までの距離と市内中心部に到達するまでの時間（もちろん、高価な家も海岸に建てられています）でグループ化し、すべてのアクセス許可を4つのグループに分けました：「ダウンタウン」、「<0.5Hダウンタウン」、「< 1Hダウンタウン '、' SF外 '。

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)

市内に投資された915億のうち、修理と建設に投資されたほぼ700億（すべての投資の75％）は、市内中心部（緑地帯）と半径2 km以内の市街地にあります。中央（ブルーゾーン）から。

都市地区ごとの建設申請の平均推定コスト

総投資の場合と同様に、すべてのデータは郵便番号別にグループ化されました。この場合にのみ、郵便番号によるアプリケーションの平均（.mean（））推定コストを使用します。

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

市内の通常のエリア（2 km以上。市内中心部から）-建設申請の平均推定コストは5万ドルです。







市内中心部エリアの平均推定コストは、約3倍（15万ドルから40万ドル）です。その他の地域（$ 30-50千）。



土地のコストとは別に、住宅建設の総コストを決定する3つの要素：労働、材料、および政府の手数料。これら3つの要素は、カリフォルニアの他の地域よりもカリフォルニアで高くなっています。カリフォルニア州の建築基準と基準は、（地震と環境規制により）国内で最も包括的で厳格なものと見なされており、多くの場合、より高価な材料と労働力を必要とします。



たとえば、政府は、高いエネルギー効率基準を達成するために、建設業者に高品質の建築材料（窓、断熱材、冷暖房システム）を使用するように要求しています。







許可申請の平均費用に関する一般的な統計から、2つの場所がノックアウトされています。

• トレジャーアイランドは、サンフランシスコ湾の人工島です。建築許可の平均推定コストは650万ドルです。
• ミッションベイ -（2,926住む）建築許可の平均推定コスト-150万ドル。

実際、これらの2つの地区での平均的なアプリケーションの数が多いのは、これらの郵便場所でのアプリケーションの数が最も少ない（それぞれ145と3064、島での建設は非常に限られている）一方で、残りの郵便番号については、1980年から2019年までの期間で、約1300年間のアプリケーション数（全体で、期間全体で平均3万から5万のアプリケーション）。

パラメータ「アプリケーション数」によると、1つの郵便番号あたりのアプリケーション数の理想的な分布は、都市全体で顕著です。

月別および日別のアプリケーション総数に関する統計

1980年から2019年までの月と曜日別のアプリケーションの総数に関する全体的な統計では、建築部門の「最も静かな」月は春と冬です。同時に、申請書に示されている投資額は大きく異なり、月ごとに異なる場合があります（「季節に応じた建設活動」も参照）。月曜日の曜日の中で、部門のワークロードは、他の曜日よりも約20％少なくなっています。

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) 

6月と7月の申請件数はほぼ同じですが、推定総費用でみると、差は100％（5月と7月は43億、6月は82億）に達します。

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

サンフランシスコの建設業界の将来。パターン別に活動を予測します。

結論として、サンフランシスコの建設活動のグラフをビットコイン価格のグラフ（2015-2018）と金価格のグラフ（1940-1980）と比較します。テクニカル分析での



パターン（英語のパターン-モデル、サンプルから）が呼び出されます価格、数量、または指標の永続的な繰り返しの組み合わせ。パターン分析は、テクニカル分析の公理の1つに基づいています。「履歴はそれ自体を繰り返す」-データの繰り返しの組み合わせが同様の結果につながると考えられています。



年間の活動グラフで推測できる主なパターンは、トレンドの反転パターンである「頭と肩」です。グラフが人間の頭（ピーク）と両側の肩（小さなピーク）のように見えるため、この名前が付けられています。価格が谷を結ぶ線を下回ると、パターンは完全であると見なされ、動きは下向きになる可能性があります。

サンフランシスコの建設業界における活動の動きは、金とビットコインの価格の上昇のグラフとほぼ完全に一致しています。これら3つの価格変動と活動のチャートの過去のパフォーマンスは、顕著な類似点を示しています。

将来の建設市場の動きを予測できるようにするには、これら2つのトレンドそれぞれとの相関係数を計算する必要があります。



2つの確率変数は、それらの相関モーメント（または相関係数）がゼロと異なる場合に相関と呼ばれます。相関モーメントがゼロの場合は、非相関量と呼ばれます。



得られた値が1ではなく0に近い場合、明確なパターンについて話すことは意味がありません。これは難しい数学の問題であり、このトピックに興味を持つかもしれない上級の同志たちが引き受けるかもしれない。



もし！非科学的です！サンフランシスコの建設業界のさらなる発展のトピックを見てください：パターンがビットコインの価格とさらに一致する場合、この悲観的な選択肢によれば、サンフランシスコの建設業界の危機から抜け出すことは、危機後の時間に容易ではありません。







より「楽観的」な開発オプションを使用すると、ここでの活動が「金価格」シナリオに従っている場合、建設業界の指数関数的成長の繰り返しが可能になります。このシナリオでは、20〜30年後（おそらく10年後）に、建設セクターは雇用と開発の新たな急増を予想します。







次のパートでは、個々の建設産業（屋根、キッチンの修理、階段の建設、バスルーム、産業やその他のデータについての提案がある場合はコメントに記入してください）を詳しく調べ、特定の種類の作業のインフレと住宅ローンの固定金利を比較しますと米国国債の利回り（固定住宅ローン金利と米国債利回り）。



Jupyter Notebook：San Franciscoへのリンク。建築部門1980-2019。

Kaggleをお持ちの方-プラスノート（ありがとうございます！）

（コードのコメントと説明は後でノートブックに追加されます）



英語版へのリンク：サンフランシスコ建設業界の浮き沈み。建設の傾向と歴史。



私のコンテンツが気に入ったら、私にコーヒーを買うことを検討してください。

ご協力ありがとうございました！

著者のためにコーヒーを買う