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リクルート住宅インデックス・サービス



リクルート住宅インデックスは、株式会社リクルートが開発した中古マンション及び中古戸建て住宅にかかる価格及び賃料のインデックスです。本サービスではさらに、これらのインデックスを利用して、粗利回りデータも作成しました。

これらのデータは、不動産事業への融資、不動産開発事業および不動産投資事業において、マーケット分析、投資判断、マーケットのモニタリングなど様々な局面で活用することができます。

また、当サービスは上記の住宅関連データの情報配信に加え、エリアマーケティングによる分析(人口世帯年収等の住宅需要)を提供し、不動産関連事業の意思決定を支援します。
 

サービスの概要
この度英国Investment Property Databank(IPD)の日本支社IPDジャパンとUDSとの業務提携により、膨大な量の個別価格・賃料データ、価格・賃料インデックス並びに粗利回りデータを提供させていただくことになりました。
さらに当サービスはこれらの不動産関連データだけではなく、エリアマーケティングによる空間情報などの情報や地理的分析を行った結果も、併せてご提供いたします。
これらのデータの組合せにより、より具体的かつ実用的に、不動産融資、開発および投資事業の様々な局面における分析を行うことができます。
 
◆駅毎の住宅価格および賃料インデックスを住居タイプ別に毎月配信
リクルート社がヘドニック・モデルにより開発した、駅別の価格および賃料指数を配信します。さらに、駅別の人口世帯、世帯年収も配信しますので、住居タイプ別の需要と供給のクロス分析が行えます
 
◆粗利回りデータを毎月配信
上記の価格および賃料インデックスから合成して算出した粗利回りデータを配信します。駅単位で標準的な住居モデルに対し、粗利回り(インカム・リターン)とキャピタル・リターンを住居タイプ別に算出します。
 
◆町丁目単位での平均価格、平均賃料の配信
駅別に求めたモデル・ベースの価格や賃料ではなく、実額データにより算出した町丁目単位の平均価格・賃料データを配信します。常に最新の賃料マップ、売買価格マップを作成することができます。駅圏外の物件についても、分析が行えます。
 
◆視覚的なエリアマーケティング分析
今まで行ってきた表やグラフでの分析に加えて、地図を使った賃料、価格、利回りデータを、エリア毎に色分けすることにより、今まで見えなかった近隣地域との関連などを発見したり、より説得力のある分析レポートを作成することができます。
 
価格・賃料の分析例
駅別・タイプ別中古マンション価格の推移
駅別に中古マンション価格の推移をグラフで見ることができます。
 
2005年以降は価格の上昇傾向にあり、タイプ毎の単価の差異が微小になることがわかります。
駅周辺の賃料水準と世帯収入の分布状況
駅周辺の賃料水準をタイプ別に、更に持家借家別の世帯収入水準を町丁目別に色分け地図を作成する事ができます。

地域の供給状況やターゲットとなる顧客の分布が把握できます
タイプ1R賃料単価で色分け
持家世帯平均年収で色分け
平均価格と人口分布の状況
物件のタイプ別取引平均価格、居住総人口の色分け地図を作成する事ができます。

地域の人口分布と価格水準の分布を視覚的に広域にみる事ができます。

人口は男女別に5歳ピッチで指定する事ができるので、投資物件にあったターゲットの分布が把握できます。
タイプ1R平均価格で色分け
総人口で色分け
タイプ別の粗利回り−駅間比較―
駅圏毎の元本(売買価格水準)と粗利回りを提供します。
賃料水準と粗利回りの対比も確認する事ができます。
粗利回りとキャピタル・リターン
駅圏毎の粗利回り及びキャピタル・リターンを時系列で把握することによって、投資検討案件の収益性の検討や、投資家への説明資料の作成に利用する事ができます。
リターン・リスク分析
過去の利回り及びリターンのデータを用いて、リスク計算(標準偏差)を算出し、駅圏別、タイプ別のリターンとリスクの分析を行うことができます。
 
縦軸:標準偏差
横軸:粗利回り+キャピタル・リターン

データ属性
リアルタイムに、賃料、売買価格、各種の利回り・リターン、そして人口世帯等の地域特性情報を提供いたします。過去からの情報も提供いたしますので、時系列分析ができます
 

データ項目 データ項目
沿線名
駅名
ワンルームIndex 地価
コンパクトIndex 人口
ファミリーIndex 世帯数
ワンルーム利回り 持ち家世帯数
コンパクト利回り 借家世帯数
ファミリー利回り 一般世帯平均年収
ワンルーム賃料 持ち家世帯平均年収
コンパクト賃料 借家世帯平均年収
ファミリー賃料
ワンルーム売買価格
コンパクト売買価格
ファミリー売買価格
戸建売買価格

当サービスのパンフレット[PDF]はこちら
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