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报告概述

本报告提出一个概率模型，旨在弥合市场挂牌租金与实际所有租户支付租金之间的差距。研究以瑞士为例，首先利用在线租赁列表构建高频、细粒度的挂牌租金指数，然后通过考虑租户居住时长的概率模型，基于历史挂牌租金估计所有租户的租金水平，并纳入瑞士法律允许的现有租约租金调整机制。报告提供每周、实时、高度细化的所有租户租金估计，可用于通胀监测与预测。

报告的核心结论

挂牌租金是所有租户租金的领先指标。

新租户的租金增长率显著高于现有租户群体，因此挂牌租金的变化会逐渐传导至全部租约的租金水平。报告通过概率模型量化了这种传导，显示历史挂牌租金的加权平均能够解释绝大部分所有租户租金的变动。

瑞士所有租户租金主要受租户更替驱动。

模型表明，即使不考虑现有租约的法定调整，仅基于租户搬入时的挂牌租金构建的指数与官方租金CPI的相关性已达0.86，说明租户更替时的租金变化是主导因素。加入参考利率调整后相关性升至0.92，但提升不显著。

挂牌租金可显著改善租金CPI预测精度。

将挂牌租金指数纳入包含滞后租金CPI的预测模型，可将预测误差（RMSE）降低约25%。这得益于挂牌租金的实时性和高频特性，能够提前捕捉租金通胀的拐点。

所有租户租金指数在2021年后与官方CPI高度一致。

由于模型需依赖2005年后的挂牌租金，早期年份存在初始偏差。但到2021年后，预2005年租约的权重降至20%以下，此时该周度指数与瑞士官方季度租金CPI的同比相关性达到0.98，验证了模型的长期可靠性。

报告回答的关键问题

挂牌租金和实际支付租金有什么区别？

挂牌租金反映当前市场上新出租单元的租金，而所有租户租金包括所有现有租约的租金。由于新租户租金增长更快，挂牌租金通常高于整体租金水平，但可作为未来整体租金变化的先行指标。报告通过概率模型将挂牌租金转化为对整体租金的估计。

如何用挂牌数据估计所有租户的租金？

报告构建了考虑租户居住时长的概率模型：所有租户租金等于过去各期挂牌租金的加权平均，权重为相应租约仍存续的概率。租户居住时长基于官方搬家率参数化为几何分布。该方法无需追踪单个单元，仅需挂牌数据和宏观搬家统计即可实现周度更新。

瑞士租金调整法律如何影响整体租金？

瑞士法律允许现有租约因抵押参考利率和CPI变动而调整租金。报告估计了这两种因素对租金CPI的影响：参考利率上调0.25个百分点可在2-3个季度后带来约0.75%的租金增长，而下调效果略低；CPI变化的影响在统计上不显著。模型据此对租金指数进行修正。

报告构建的租金指数有何实际应用？

该指数提供周度、实时、高度细化的所有租户租金信息，可用于通胀监测与预测、区域租金政策评估、以及研究租金管制效果。例如，报告展示了不同城市和户型之间的租金动态差异，有助于政策制定者理解市场。

报告中的代表性数据

0.98

挂牌租金指数与官方租金CPI相关性

2021年起，在所有租户租金指数经过初始磨合期（约2021年）后，其季度同比增速与瑞士官方租金CPI（季度调查数据）的Pearson相关系数达到0.98，表明模型高度拟合官方统计。

约25%

加入挂牌租金后预测精度提升

2022Q2-2025Q2，在预测未来1-6个季度的租金CPI变化时，若在传统自回归模型基础上加入挂牌租金指数，均方根误差（RMSE）平均降低约25%，显著提升预测效果。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整市场数据与趋势图表：报告包含2005年至2025年7月的300多万条瑞士租赁挂牌数据，以及各州、各户型挂牌租金指数的详细可视化图表，展示长期趋势与波动。
  • 概率模型的理论推导与证明：详细阐述从挂牌租金到所有租户租金的数学推导，包括条件独立假设、生存函数估计、指数一致性证明（定理1），以及模型稳健性检验。
  • 特征价格调整方法与异常值处理：说明如何利用线性回归、Huber损失函数等对挂牌数据进行清洗和调整，消除房屋特征差异，提取纯价格信号，并与官方方法对比。
  • 参考利率与通胀影响的计量分析：基于季度租金CPI回归模型，量化瑞士抵押参考利率变动和CPI变动对租金增长率的影响，并区分上调与下调的非对称性。
  • 多维度细化子指数：提供按州（26个）、房间数（1-5+）以及六大城市的精细所有租户租金指数，展示不同类型单元的租金差异，并分析跨区域异质性。
  • 预测模型与性能评估：包含使用随机森林和线性回归对租金CPI进行预测的完整框架、超参数选择、以及不同预测时长的RMSE改进百分比图表。
  • 稳健性检验合集：报告进行了12种稳健性检验，包括不同生存分布假设、不同加总方法、不同特征调整模型等，所有结果均与主指数高度一致，证实方法稳健。
  • 方法论的可移植性讨论：阐述如何将框架适用于其他国家，只需调整法律调整模块和生存参数，提供了模块化扩展的指导。
  • 附录：数据分组算法、官方统计权重构建、引用利率历史等详细技术资料。

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