Retours sur la période de détention

Rendements moyens selon la durée de la période de détention

Comment lire la période de détention et les informations sur les retours

Points clés à retenir

  • Ces informations sont alimentées par des données de transactions URA et HDB en direct actualisées mensuellement.
  • Utilisez le filtre de district au-dessus du graphique pour affiner les résultats à une zone de planification spécifique.
  • Passez la souris sur n'importe quel point de données sur le graphique pour connaître les valeurs exactes et le nombre de transactions.

Ce qu'il fait

L'analyse Holding Returns analyse les rendements du capital réalisés pour les propriétés résidentielles privées de Singapour en stratifiant les transactions en fonction de l'année d'achat initiale de la propriété. Pour chaque cohorte de l'année d'achat (par exemple, « toutes les propriétés achetées en 2010 »), le graphique montre la répartition des gains nominaux annualisés à la revente – médiane, 25e centile et 75e centile – afin que vous puissiez comprendre non seulement le résultat moyen, mais aussi la répartition des résultats pour les propriétés achetées cette année-là. L’axe horizontal représente l’année d’achat (de 2000 à aujourd’hui) et l’axe vertical représente le rendement nominal annualisé. Un filtre vous permet de sélectionner un quartier ou un segment de marché spécifique pour voir comment le profil de retour varie selon l'emplacement.

Vous pouvez trouver ces informations sur ShiokNest sous l'onglet Insights. Les données proviennent de paires appariées d'avertissements d'achat et de revente URA : seules les transactions dans lesquelles l'achat initial et la revente ultérieure sont enregistrées dans la base de données sont incluses, garantissant ainsi que les rendements sont basés sur des transactions aller-retour réelles plutôt que sur des estimations modélisées. L’ensemble de données exclut les propriétés encore détenues (pas encore revendues), ce qui signifie que les années d’achat récentes (2022-2025) disposeront de peu de points de données jusqu’à ce que ces propriétés commencent à faire l’objet de transactions sur le marché secondaire. Cet aperçu s'associe au Score de rentabilité pour l'analyse au niveau du développement, et au Calculateur de flux de trésorerie pour la modélisation du rendement net des coûts de financement.

Pourquoi c'est important

L'information la plus importante tirée des données sur les rendements des titres de détention est la façon dont le moment de l'achat affecte considérablement les résultats. Les propriétés achetées en 2009 (creux post-GFC) et revendues à tout moment entre 2012 et 2020 ont généré des rendements nominaux annualisés médians de 8 à 14 %, ce qui est exceptionnel par rapport à toutes les normes de classe d'actifs. Les propriétés achetées au sommet de 2011 et revendues 5 à 7 ans plus tard ont généré des rendements médians de 0 à 2 % annualisés, soit à peine au-dessus de l'inflation après prise en compte des coûts de transaction. Le graphique rend cette sensibilité par année d'achat visible sur l'ensemble du cycle historique, afin que vous puissiez localiser n'importe quelle année d'achat historique et comprendre ce que l'acheteur médian a réellement reçu.

La distribution des rendements (montrant les bandes des 25e et 75e centiles) est tout aussi importante que la médiane. Une année d'achat où le rendement médian est de 5 % mais le 25e centile est de -2 % signifie qu'environ 25 % des acheteurs de cette cohorte ont perdu de l'argent en termes réels après coûts. Une année d'achat où le 25e centile est de 3 % et le 75e centile est de 9 % présente une distribution de rendement serrée et constamment positive – l'ensemble de la cohorte s'est raisonnablement bien comporté. La largeur de la distribution vous indique le degré de variabilité des résultats auquel un acheteur a été confronté au cours de cette année-là, ce qui est une mesure du risque à l'échelle du marché au cours de cette période plutôt que du risque de sélection individuel.

Pour les acheteurs actuels, l'application la plus utile consiste à calibrer les attentes pour la cohorte d'entrée 2024-2026. Compte tenu des niveaux actuels de PSF, des ABSD et des coûts de transaction, ainsi que de l’environnement de refroidissement post-2023, quel rendement annualisé un acheteur en 2024 aurait-il besoin que le marché fournisse pour atteindre un rendement minimum acceptable ? Les données sur les rendements des détentions fournissent un contexte historique : le marché résidentiel privé de Singapour a généré des rendements nominaux positifs au cours de chaque période de détention de plus de 5 ans, mesurée à partir des années d'achat creuses. Depuis les années de pointe en matière d’achat (2011, 2013), les détenteurs de titres de 5 ans ont souvent à peine atteint le seuil de rentabilité nominale. Ces données définissent le point d'entrée actuel (pas un pic de type 2011, mais pas non plus un creux de 2009) et permettent de définir des attentes de rendement réalistes pour un horizon d'investissement de 5 à 10 ans.

Le filtre par district révèle des variations régionales significatives dans les rendements des titres. Les districts D9/D10/D11 CCR affichent une volatilité des rendements plus élevée (écart plus important entre le 25e et le 75e percentile) mais des rendements médians plus élevés au cours des années d'achat creuses. Les districts OCR D19/D20/D21 affichent une volatilité des rendements plus faible et des rendements modestes plus cohérents. Pour les investisseurs peu enclins au risque qui recherchent des rendements stables plutôt qu’une surperformance potentielle, le profil de rendement de détention OCR offre historiquement une distribution plus serrée, même si la médiane est inférieure de 2 à 3 points de pourcentage au CCR d’années d’achat équivalentes. Associez-le à Tenure Trends Insight pour comprendre comment les rendements des titres FH et 99 ans se comparent au sein du même district sur des périodes équivalentes.

Comment ça marche

  • Sélectionnez un district dans le filtre ou laissez-le vide pour afficher les données à l'échelle de Singapour.
  • Utilisez les boutons de plage horaire (1A/2A/3A/5A/All) pour ajuster la fenêtre du graphique.
  • Passez la souris sur n'importe quel point du graphique pour voir les valeurs exactes et le nombre de transactions sous-jacentes.
  • Examinez les cartes KPI au-dessus du graphique pour connaître les chiffres en un coup d'œil.

Exemples

2009 vs 2011 purchase cohort in D9: the purchase timing gap

Entrées
District
D9 — Orchard / River Valley
Cohorts compared
2009 purchase year vs 2011 purchase year
Metric
Annualised nominal return at resale (all holding periods)
Résultats
D9 2009 cohort median return
+9.8% annualised (5-year typical hold)
D9 2011 cohort median return
+1.2% annualised (5-year typical hold)
D9 2011 cohort 25th percentile
−1.4% annualised (losing-money band)
Return difference from 2yr timing gap
8.6 percentage points per year

Comment lire ceci: Two years of purchase timing in the same district — 2009 vs 2011 — produced an 8.6 percentage point gap in median annualised returns over a 5-year hold. The 2009 buyer entered near the trough; the 2011 buyer entered near the peak of that cycle. After 5 years, the 2009 buyer had compounded at 9.8% per year; the 2011 buyer at 1.2%. The 25th percentile for the 2011 cohort is actually negative — meaning roughly 25% of 2011 D9 buyers lost money nominally over 5 years. This historical data contextualises the importance of current-cycle positioning: buyers entering D9 at relative value versus those entering at cycle highs face very different return distributions.

OCR 2015–2018 cohort: consistency in modest returns

Entrées
Segment
OCR (Outside Central Region)
Cohorts
2015, 2016, 2017, 2018 purchase years
Metric
Annualised return at resale, all holding periods
Résultats
2015 OCR cohort median
+4.2% annualised
2016 OCR cohort median
+3.8% annualised
2017 OCR cohort median
+4.4% annualised
2018 OCR cohort median
+3.9% annualised
Distribution width
Narrow: 25th percentile +1.8%, 75th percentile +6.5%

Comment lire ceci: OCR buyers in the 2015–2018 window consistently achieved 3.8–4.4% annualised median returns with narrow distribution spreads — the 25th percentile never went below +1.8%. This contrasts sharply with CCR's wider distribution. For a risk-averse investor entering today at a comparable relative position in the current cycle (not at cycle peak, not at trough), OCR's historical return consistency is a meaningful data point. The 4% median annualised nominal return plus rental income suggests a total return in the 7–8% range for an OCR buy-to-let over a 5–7 year hold — not spectacular, but consistent and measurable.

Conseils et pièges

Conseils d'experts

  • Comparez 2 à 3 districts côte à côte pour repérer les valeurs aberrantes relatives plutôt que de lire un seul chiffre isolément.
  • Vérifiez toujours le nombre de transactions à côté de toute mesure de prix : de petites tailles d'échantillon peuvent produire des moyennes trompeuses.
  • Associez ces informations aux calculatrices et cartes associées ci-dessous pour un cadre décisionnel complet.

Pièges courants

  • Interpréter les mouvements à court terme (moins d'un an) comme des tendances : les données immobilières de Singapour sont bruyantes et nécessitent une fenêtre plus longue.
  • En ignorant la différence entre la médiane et la moyenne, les moyennes sont tirées par les valeurs aberrantes du luxe dans les quartiers privilégiés.
  • En oubliant que les prix des nouveaux lancements sont souvent subventionnés par des remises pour les développeurs, non visibles dans les données globales.

Foire aux questions

D'où viennent les données ?
Les données proviennent des API officielles de l’Urban Redevelopment Authority (URA) et du Housing & Development Board (HDB), actualisées mensuellement.
À quelle fréquence ces informations sont-elles mises à jour ?
Les données de transaction sous-jacentes sont synchronisées mensuellement depuis URA et HDB. Les graphiques sont recalculés en direct à mesure que de nouvelles données arrivent.
Puis-je filtrer par quartier ?
Oui – utilisez le filtre de district au-dessus du graphique. Vous pouvez également partager un lien profond vers un district spécifique via l'URL.