🤸🏽 🤹🏻 👀 誇大広告の建設部門と大都市での作業コスト。サンフランシスコのインフレと成長のチェック 👇🏿 🚄 🕵🏽

サンフランシスコは私たちの世界の技術的な「モスクワ」であり、それを通して（オープンデータを使用して）大都市や首都での建設業界の発展を観察することができます。この技術都市では、経済サイクルが非常に顕著であり、さまざまな時間間隔で、不動産のさまざまなセクターへの需要が爆発的に増加しました。

サンフランシスコ建築局からの100万を超える建築許可に関するデータ（2つのデータセットの記録）-市内の建築活動を分析するだけでなく、過去30年間の建設セクターの開発と不動産需要の最新の傾向と歴史を批判的に調べることができます..。

前回の記事で1980年から2018年までのサンフランシスコの年間総建設（投資）を調べました。予想（推定）建設費と実際（修正）建設費の差を使用して、この地域の好景気と危機の時期における投資家の感情の動きを追跡しました。

サンフランシスコの建設業界の浮き沈み。建設活動の進展の傾向と歴史

この記事では、屋根、キッチン、階段、バスルームの修理など、建設の個々のセクターを詳しく見ていきます。その後、個々の種類の仕事のインフレを公式のインフレやその他の経済指標に関するデータと比較してみましょう。

コンテンツ：

住宅タイプ別の建設セクターの浮き沈み

サンフランシスコのキッチンとバスルームの改修の平均費用。

-.

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-.

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, :

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.
( 10 ) (Apartments) - (2016 )
(Retail) 16 (2001 ).
30 3 .
1980 2019 5 .
30 .
4 (, , , ) - - 15%.
4 15-20 — , , , - $ 54 000 - — $ 61 000.
- 30 .
, — ( 10 ) .
短期間に複数の成長が見られる場合、今後2年間で、同じように急激に強度が低下することが予想されます。
平均修理価格がどれだけ上昇するかを知る必要がある場合は、10年国債のレートに注意してください。

プロットと計算は、Jupyter Notebook（Kaggle.comプラットフォーム上）で実行されました。

住宅タイプ別のサンフランシスコの建設セクターの浮き沈み

サンフランシスコのハイテク産業は、高騰する価格の背後にある原因の1つです。 6桁のハイテク労働者がスタートアップで働くために都市に移動し、より確立された企業（Google、Facebook、Twitter、Appleなど）は生活費を劇的に増加させ、住宅の需要を増加させています。「ハイテク」のお金でいっぱいのポケットを持つプログラマーは、不動産市場で地元の人々のほとんどを上回る余裕があります。

さらに、都市計画法の観点から、サンフランシスコはアメリカで最も規制されている都市の1つです。これらおよび他の多くの要因が建設量を厳しく制限し、サンフランシスコの価格と需要に影響を与えます。

したがって、さまざまなタイプの住宅に対する需要は、新しい経済サイクルごとにリーダーを変えます。各タイプの住宅は、サンフランシスコの建設市場で「浮き沈み」があります。たとえば、2012年から2015年にかけてアパートの需要が約10倍に急増したり、誇大広告で1997年から1999年に小売スペースへ。

建設工事の年間総量に関する記事では、1980年から2018年までの期間の交通スケジュールは2つの要素に分けられました。

推定（推定）作業コスト（青い線）
実際の（修正された）作業コスト（黄色の線）

合計コストの合計を詳しく見て、データの「次のレイヤー」に移りましょう。

総作業コストは、パラメータ「住宅の種類」（「既存の用途」）に従って作業のカテゴリに分類されます。

アパート（アパート）
小売（小売スペース）
オフィス（オフィススペースとビューロー）
住宅用不動産（一戸建ておよび二戸建て住宅）

dfn = df.dropna(subset=['description'])
dfn.description.isnull().values.any()
#dfn = dfn[dfn['description'].str.match('kitchen')]
df_unit = dfn.loc[:,['revised_cost','existing_use', 'existing_units', 'zipcode','permit_creation_date']]

df_unit = df_unit.dropna()
#keys = ["hotel","appartments"]
df_unit = df_unit[df_unit.existing_use.str.contains("apartments")]

#data_loc = df_unit.loc[['estimated_cost', 'revised_cost','permit_creation_date']]
data_cost = df_unit 
data_cost.permit_creation_date = pd.to_datetime(data_cost.permit_creation_date)
data_cost = data_cost.set_index('permit_creation_date')

data_cost = data_cost[data_cost.index > "1985-8-01"] 
data_cost = data_cost[data_cost.index < "2019-8-31"] 


data_cost = data_cost.dropna()
data_cost_m = data_cost.groupby(pd.Grouper(freq='300d')).sum()
#data_cost_m.head()
plt.figure(figsize=(19,8))

ax = sns.lineplot(data=data_cost_m.revised_cost, linewidth=3, size = 17)
ax.set(xlabel='retail')
major_ticks = np.arange(0, 1500000000, 200000000)
ax.set_yticks(major_ticks)
ax.set(ylim=(0, 1500000000))
plt.savefig('plotname.png', transparent=True)

さまざまな経済期間のすべてのタイプの不動産が急速な放物線（誇大広告）の成長と同じ急速な衰退を経験したことがわかります。

アパート（アパート）の建設のピークは、世界中からシリコンバレーの急成長中の企業への多数の新しい技術労働者の流入に関連した最後のハイテクブームに落ちました。2012年から2015年までのアパートの需要は10倍に増加しました。2012年の1億3300万ドルから2015年のアパートにのみ投資された14億ドルまで。
(Retail) . 1997 1999 16 . c $ 22 1997 $ 350 . 1999 . , . 90- .
オフィス不動産（Office）の需要の伸びは、シリコンバレーの巨人の発展にも関連しています。しかし、ここでは、2000年以降、小売不動産やアパートとは対照的に、需要が着実に増加しており、それには多数の小さな浮き沈みが伴います。
住宅用不動産への投資の伸びは、オフィス用不動産との成長のダイナミクスの点では一致しますが、オフィススペースの伸びとは異なります。スムーズな成長と需要の大きな変動はありません。

これらの4つの主要なカテゴリを1つのグラフに組み合わせると、最初の記事でおなじみの、サンフランシスコ市の建設へのすべての投資の一般的な増減がわかります。

サンフランシスコのキッチンとバスルームの改修の平均費用

機能-説明からデータを取得すると、作業の個々のカテゴリのデータをさらに選択して、さまざまなタイプの住宅のサンフランシスコのキッチンまたはバスルームを改修するのに平均でいくらかかるかを確認できます。

fam1 = df_unit[df_unit['existing_use']=='1 family dwelling']['estimated_cost'].mean()
fam2 = df_unit[df_unit['existing_use']=='2 family dwelling']['estimated_cost'].mean()
office = df_unit[df_unit['existing_use']=='office']['estimated_cost'].mean()
apartments = df_unit[df_unit['existing_use']=='apartments']['estimated_cost'].mean()
data = {'1 family dwelling':fam1,'2 family dwelling':fam2,'Apartments':apartments}
typedf = pd.DataFrame(data = data,index=['redevelopment of the bathroom'])
typedf.plot(kind='barh', title="Average estimated cost by type", figsize=(8,6));

サンフランシスコのキッチンの改修費用は、バスルームの改修費用のほぼ2倍です。バスルームの改修の平均コストは、一戸建て住宅（14,000ドル）よりも二世帯住宅（16,000ドル）の方が2,000ドル多いことは理にかなっています。

さらに、2世帯住宅のキッチン改修の平均コスト（25,000ドル）は、1世帯住宅の場合（28,000ドル）よりも約3,000ドル少なくなっています。

サンフランシスコの屋根と階段の修理の平均費用

同じ機能-説明で、「屋根の張り替え」（屋根の敷設）と「階段」（階段の修理）という単語を含む行のみを選択します。

屋根の修理の平均コストに基づくと、屋根の修理（2世帯住宅の屋根面積が大きいため）は、1世帯住宅よりも平均で2,000ドル多いことは論理的です。

一戸建ての家には階段（またはシングルスパンの階段）がないため、二世帯住宅の場合、階段の修理費用も2倍になります。

サンフランシスコで計画されている住宅改修の費用

平均して10〜15年に1回、キッチンとバスルームを改修することをお勧めします。屋根と階段の修理-15〜20年に1回。

一般に、家の建設から「理論的に」15年後、つまりキッチン、バスルーム、屋根、階段を1年で修理する場合、一戸建て住宅では54,000ドル節約する必要がありますが、二世帯住宅ではこの金額を節約できます。 -$ 61,000になります。これら4つのカテゴリの総作業コストの差はわずか15％です。

したがって、新しい家の建設後、4つのカテゴリ（キッチン、バス、屋根、階段）で家の修理を行うには、15年間で修理に必要な60,000ドルを蓄積するために、月額350ドルを確保する必要があります。

サンフランシスコの建設費の上昇

データを職種ごとに取得し、年ごとにグループ化することで、住宅の種類ごとの平均修理費用の増加（およびインフレ）を観察できます。

years = list(range(1980, 2020)) 
keywords = ['1 family dwelling','2 family dwelling','apartments']
val_data = []
for year in years:
    iss_data = []
    for word in keywords:
        v = df_unit[(df_unit['existing_use']==word) & (df_unit['issued_date']== year)]['estimated_cost'].mean()
        iss_data.append(v)
    val_data.append(iss_data)
#print(val_data)

次のグラフでは、前の段落と同様に、住宅の種類ごとの平均コストに関するデータが列形式で示されています。

視覚的に表示するための同じグラフですが、すでに線の形であるため、より鮮明な（「インフレーション」）画像が得られます。

dfnew.plot.bar(figsize=(20, 8)) 
plt.xlabel("Years")
plt.ylabel("Estimated cost of reroofing")
plt.title("Estimated cost of reroofing by year");
dfnew.plot.line(figsize=(12, 6))

屋根の修理の平均コストは、1990年以降徐々に増加しています。

住宅の建物とは対照的に、同じ期間にアパートの屋根を改修するための平均コストは、多くの浮き沈みを経験しました。

アパートの屋根を改修する費用は、短期間の3年周期です。

屋根の修理の平均コストの伸びのフラットなダイナミクスとは対照的に、キッチンの修理の平均コストはより大きな変動性を持っています。

キッチンの改修やアパートの屋根の改修では、短期間の2x-3年周期をたどることができます。

しかし、浴室の修理では、そのようなサイクルは追跡されておらず、平均建設費の増加はより穏やかです。ドットコムブームが目立つ前にアパートの浴槽の修理の増加した平均コストだけ？！

サンフランシスコでの建設工事の費用のインフレ。

1980年から2019年までの全期間の修理の平均コストのインフレを見つけるために、トレンドラインでデータを補足します。インフレーションを計算すると（トレンドラインの開始点と終了点を使用）、1990年から2018年までの期間の値の最大インフレーションがバスルーム業界で発生したことがわかります。

過去30年間のバスルームの改修の平均コストはほぼ5倍に増加しました（おそらく、新しい仕上げ材と高価な（そして手頃な）セラミックと衛生陶器が市場に出回ったために改修のコストが増加しましたか？！）

sns.regplot(y=dfnew_2['2 family dwelling'],x=dfnew_2['index'],data=dfnew_2, fit_reg=True) 
#sns.jointplot(dfnew_2['index'], dfnew_2['2 family dwelling'], data=dfnew_2, fit_reg=True, stat_func=stats.pearsonr)
lines = plt.gca().lines
lower1990 = [line.get_ydata().min() for line in lines]
upper2019 = [line.get_ydata().max() for line in lines]
plt.scatter(1990, lower1990, marker='x', color='C3', zorder=3)
plt.scatter(2019, upper2019, marker='x', color='C3', zorder=3)
print("In 1990 it cost = $" + str(lower1990[0].round()) + "; In 2019 it cost = $ " + str(upper2019[0].round()))
print("Inflation for the period 1980-2019 = " + str(((upper2019[0]-lower1990[0])/lower1990[0]*100).round())+"%")
all2 = [line.get_ydata() for line in lines]

値の点で最も偏差が少ないのは「屋根の修理」のカテゴリで、過去30年間のインフレ率は250％でした（平均価格は3倍以上上昇しました）。キッチンの改修費用も過去30年間で3倍になりました。

同じ時期に、1980年から2019年までの階段修理の費用はほとんど変わらず、この建設部門の平均費用インフレはわずか85％でした。

ここで、インフレーションが0〜9％の範囲である単一のスケールでより明確にするためのインフレーション成長の進展を想像し、1980年から2019年までの期間におけるカテゴリ別の修理の年間インフレコストの低下を見てください。

過去30年間の年間インフレ率は、すべてのカテゴリでほぼ2〜4倍減少していることがわかります（たとえば、屋根の修理では、1990年の8％から2019年のほぼ2％に）。これは、この期間（1980年から2019年）の経済政策と完全に一致しています。

インフレに関する公式データと建設セクターのインフレに関するデータを比較すると、1つのセクターのみで公式インフレが作業コストのインフレと一致していることがわかります。

階段の修理費用の上昇は、公式のインフレと完全に一致しました。他のカテゴリーの作業では、過去30年間の建設工事のコストの年間増加は、公式のインフレをほぼ2倍上回っています。

屋根の改修、バスルーム、キッチンの改修などのカテゴリーでのインフレの動きは、30年ローンの金利の動きとほぼ完全に一致しました（したがって、10年国庫債の利回りと一致しました）。

30年固定住宅ローンは、ローン期間全体を通じて金利が同じままであるローンです。

たとえば、30年間の住宅ローンが$ 300,000で、20％のダウン支払いと3.75％の金利の場合、毎月の支払いは約$ 1,111（税金と保険を除く）になります。したがって、3.75％の金利（および毎月の支払い）は、ローン期間全体を通じて変更されません。

10年の財務省金利は、満期が10年の米国政府発行の財務省証券への投資から得られる収入です。

建設における実質料金と収益性

工事費の変動は国債の金利と一致していることがわかります。 Paul Schmelzing（Harvard教授）のグラフは、過去8世紀にわたって世界の実質金利がどのように変化したかを示しています。

先進国の実際の金利に関するデータを収集すると、Schmelzingは、実際の指標が14世紀以降のマイナスの金利傾向を示していることを示しています。

比較のために、記事で検討されている期間は黄色でマークされています。

1311年以降、レポートのデータは、平均実質レートが1300年代の5.1％から1900年代の平均2％にどのように変化したかを示しています。

2000年から2018年の期間の平均実質率は1.3％です。

もちろん、実際のレートに加えて、業界の収益性も低下します。これは、このレートと相関関係があります。これらは主に農業産業や建設産業などの古代産業です。

おそらく、2020年から2030年の間に、実質金利が過去最低を記録し、それに応じて建設業界の収益性が低下するでしょう。しかし、収益性が低下した場合、おそらくこれは、生産性が同じ「欠落」パーセントだけ増加することを意味します。

建設の初期に10〜15％の大きなマージンがあり、企業が新しいテクノロジーの導入を考える必要がなかった場合（原則として多くはありませんでした）、現在、低実質レートと2〜5％の低マージンの新時代に突入しています。建設会社の主な役割は、会社の仕事における新しいツールとプロセスの利用可能性によって果たされます。

すでに建設に使用できるツールや新技術は、現在余剰となっています。

これらの新技術が骨の折れる弾力性のある建設業界に参入するには、建設会社が数十年かかるでしょう。

ロシアの建設会社は、モスクワで自動運転タクシーが稼働を開始するのとほぼ同時に、マージンを維持するために、下位レベルのプランナーを、ビッグデータと機械学習テクノロジーを使用する自動スクリプトとツールに徐々に置き換え始めます。

このトピックに関する以前の出版物へのリンク：

Jupyter Notebookへのリンク：サンフランシスコ。建築部門1980-2019。

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誇大広告の建設部門と大都市での作業コスト。サンフランシスコのインフレと成長のチェック