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大多数人总会忘记通货膨胀因素。
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热手效应。
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21世纪初，每个人都眼睁睁地看着房价蹭蹭往上蹿。他们对自己说，房价节节攀升会持续好几年。许多人担心，如果房价不出现大幅下跌，自己永远也买不起房了。
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可惜人的记忆是短暂的。2013年初，凯斯-希勒指数发布了菲尼克斯和拉斯维加斯等地2008年次贷危机中遭重创的房屋市场这些年来的两位数收益。凯斯本人担心，收益报告可能会引发新一轮投资狂潮。
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如果购房者有办法判断什么时候价格过高，买房不划算，他就可以免受巨大的损失。其实，只要你稍加注意，你就会发现凯斯-希勒指数本来就能帮你作出判断。显然，你购买的第一处住宅，应该按平均价购入，而不是高价购入。随意设一个价格上限是一种很好的办法，比如，“经通货膨胀调整后凯斯-希勒指数在140以上时绝不买入”。放眼世界，这并不是什么愚蠢透顶的想法。但统一的上限不一定适合每一位购房者，因为每个人有着不同的购房动机。有些人愿意在自己相对富裕的时候做一笔糟糕的投资，而有些人则愿意花大价钱买下一处自己喜欢的别致居所。
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一个更灵活的系统能帮你弄清楚：如果市场回归均值，你的房屋会让你损失多少，以及你认为自己是否值得为了它有所损失。
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换句话说，利用经通货膨胀调整后的凯斯-希勒指数，你可以判断房屋在“正常”市场里估价多少，弄清它的基准值。如有可能，你应该使用你所在大都市地区的指数作为基准值，并用你愿意支付的价格减去这一基准值。而这两者之差则代表了当市场回归正常水平后，你有可能会损失多少钱。
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虽然是假设性的亏损，你仍然需要认真对待。房地产泡沫不会持续很长时间，住宅支出大部分时候都接近正常估值。如果购房者买贵了，但可居住时间足够长，通货膨胀就会掩盖其亏损。但亏损是真实存在的，所以你应该在决策时盘算清楚。
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例1：你打算购买一处住房，你所在城市的凯斯-希勒指数是123，居民消费价格指数为228。而该城市2000年第一季度的居民消费价格指数是169.8。因此，居民消费价格比2000年时高了1.34倍（228/169.8）。
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用凯斯-希勒指数123除以1.34，得到91.6。这就是经通货膨胀调整后的凯斯-希勒指数。它小于100，这就说明，从实际价格来看，你所在城市的住房比平均年2000年要便宜。由此，你不用担心整体市场价格过高了，现在就是很好的买入时机。
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例2：如果你所在城市的凯斯-希勒指数是177，居民消费价格指数如前所述。经通货膨胀调整后的凯斯-希勒指数为131.8，那么此时的房屋价格就比正常市场价高了大约32%。
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假设你打算花80万美元购买一处住宅。如果价格应回归均值，你的住宅只相当于你所付价格的100/131.8，即大约60.7万美元，差不多要缩水20万美元。你愿意多花20万美元在此时此刻购买这处房子吗？如果你愿意，那你就买。如果你不愿意，不妨考虑等市场冷静后再买入。
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以下是计算房价是否会给你带来亏损的精简版数学公式。CS代表你所在地区的凯斯-希勒指数，CPI是居民消费价格指数。
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上述建议主要针对初次购房者。大多数购房者一辈子都会买上几处洋房或公寓，他们往往会卖出前一处再买后一处。如果你在同一时间卖出又买入房地产，风险就会小很多。而转手换购的购房者只需在上述公式中插入新旧住宅的差价（代替“房价”）即可，而当这类价格缩水时，购房者无须太过担心。
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分析家发现了房地产市场中一些出人意料的事情。比如，住房应该选择在一个星期里的哪一天上网挂牌出售呢？这本来是一个随性的选择，大部分卖家从未仔细考虑过。但也有些人会进行策略性的选择，一些地产中介认为最好在周末前一天挂牌。这样一来，住房能趁着自己是市场新鲜货，在第一个周末得到最大的关注度。购房者希望自己是第一个注意到某处房产的，而星期一挂牌的房子，到下一个周末时似乎已经有点“不新鲜”了。2012年，中介公司雷德芬（Redfin）的报告指出，星期五确实是房屋挂牌的最佳时机。星期五挂牌出售的房子，平均能卖出初始要价的99.1%。相比之下，在“最糟”的日子（星期日）挂牌的房子，成交价仅为初始要价的98.4%。因为人们很难相信星期日挂牌售房的人要价更不切实际，这就意味着，在星期五挂牌，卖家能净得0.7%以上。对一处60万美元的住宅而言，这可就相当于净得4 000多美元了，远远高于额外几天的抵押贷款和持有成本。事实上，雷德芬还发现，星期五挂牌的房子卖得最快。
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转手换购的购房者不妨考虑在星期五挂牌出售自己的房子，并优先考察星期日挂牌的房子是否值得买入（竞争买家或许比较少）。
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超级预测术
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有些时候，房屋价格严重虚高，潜在购房者应该避免在此时买入。
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查询你所在大都市地区的当前凯斯-希勒指数（CS）和居民消费价格指数（CPI），按如下公式计算：
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这个公式可以用来判断，如果房价回归均值，初次购房者将损失多少钱。
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剪刀石头布：如何成为超级预测者 [:1701527533]
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19 不可迷信专家预测
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预测未来是一桩大生意。据估计，2012年，世界各地的公司花了近4 000亿美元在这样那样的预测上。尽管这其中大多数预测涉及传统专业知识，然而，预测行业正越来越多地青睐数据分析。但不管是哪种数据分析方式，总有些人对预测心存怀疑。