保有期間の返却

保有期間別の平均リターン

保有期間と返品に関する洞察を読む方法

重要なポイント

  • この洞察は、毎月更新されるライブの URA および HDB トランザクション データによって強化されます。
  • グラフの上にある地区フィルターを使用して、結果を特定の計画エリアに絞り込みます。
  • グラフ上の任意のデータ ポイントにカーソルを置くと、正確な値とトランザクション数が表示されます。

何をするのか

Holding Returns の分析では、不動産が最初に購入された年に基づいて取引を層別化し、シンガポールの民間住宅不動産の実現資本収益率を分析します。このグラフには、購入年のコホート(例:「2010 年に購入されたすべての不動産」)ごとに、再販時の名目利益の年換算値(中央値、25 パーセンタイル、75 パーセンタイル)が示されているため、平均的な結果だけでなく、その年に購入された不動産の結果のばらつきも理解できます。横軸は購入年(2000年から現在まで)、縦軸は年換算の名目リターンです。フィルターを使用すると、特定の地区または市場セグメントを選択して、地域によって収益プロファイルがどのように変化するかを確認できます。

この分析情報は、ShiokNest の [分析情報] タブで確認できます。データは、URA の購入と再販の警告の一致するペアから取得されます。最初の購入とその後の再販の両方がデータベースに記録されている取引のみが含まれており、収益がモデル化された推定値ではなく実際の往復取引に基づいていることが保証されます。このデータセットには、まだ保有されている (まだ再販されていない) 不動産は含まれていません。つまり、最近の購入年 (2022 ~ 2025 年) は、これらの不動産が流通市場で取引を開始するまで、データ ポイントがほとんどないことになります。この分析情報は、開発レベルの分析のための 収益性スコアと、資金調達コストを差し引いた収益モデリングのための キャッシュ フロー計算ツールと組み合わせられます。

なぜそれが重要なのか

保有収益データから得られる最も重要な洞察は、購入のタイミングが結果にどれほど大きな影響を与えるかということです。 2009 年(世界金融危機後の底値)に購入され、2012 年から 2020 年にかけて再販された不動産は、年率名目リターン中央値 8 ~ 14% を達成しました。これは、あらゆる資産クラスの基準から見ても例外的です。 2011 年のピーク時に購入し、5 ~ 7 年後に再販された不動産の収益中央値は年率 0 ~ 2% で、取引コストを考慮するとインフレをかろうじて上回る程度でした。このグラフでは、この購入年の感応度が過去のサイクル全体にわたって表示されるため、過去の購入年を特定し、中央値の購入者が実際に受け取った額を理解することができます。

25 パーセンタイル帯と 75 パーセンタイル帯を示す返品分布は、中央値と同様に重要です。中央値リターンが 5% であるが、25 パーセンタイルが -2% である購入年は、そのコホートの購入者の約 25% がコストを引いた実質ベースで損失を被ったことを意味します。 25 パーセンタイルが 3%、75 パーセンタイルが 9% である購入年は、収益分布がタイトで一貫してプラスとなり、コホート全体が適度に好調でした。分布の幅は、その年の購入者が直面した結果のばらつきの程度を示します。これは、個人の選択リスクではなく、その期間の市場全体のリスクの尺度になります。

現在の購入者にとって、最も有用な用途は、2024 ~ 2026 年の参入コホートの期待値を調整することです。現在の PSF レベル、ABSD と取引コスト、および 2023 年以降の冷却環境を考慮すると、2024 年の買い手は許容可能な最低収益を達成するために市場にどのような年換算収益を提供する必要があるでしょうか?保有収益データは歴史的背景を示しています。シンガポールの民間住宅市場は、非ピーク購入年から測定した 5 年以上の保有期間ごとにプラスの名目収益をもたらしています。購入のピーク年(2011年、2013年)以降、5年債保有者は名目上ほとんど損益分岐点に達することが多かった。このデータは、現在のエントリーポイント(2011 年のようなピークではなく、2009 年の谷でもありません)を示しており、5 ~ 10 年の投資期間における現実的なリターンの期待値を設定するのに役立ちます。

地区フィルターにより、保有リターンの地域的な大きなばらつきが明らかになります。 D9/D10/D11 CCR 地区は、リターンのボラティリティが高くなります (25 パーセンタイルと 75 パーセンタイルの間のスプレッドが大きい) が、購入年度の底値からのリターンの中央値は高くなります。 D19/D20/D21 OCR 地区は、リターンのボラティリティが低く、より安定した控えめなリターンを示しています。潜在的なアウトパフォーマンスよりも安定したリターンを求めるリスク回避型の投資家にとって、OCR保有リターンプロファイルは歴史的に、たとえ中央値が同等の購入年のCCRより2~3パーセントポイント低い場合でも、よりタイトな分布を実現します。 Tenure Trends Insight と組み合わせると、FH と 99 年間の保有収益が同じ地区内で同等の期間でどのように比較されるかを理解できます。

仕組み

  • フィルターから地区を選択するか、空白のままにしてシンガポール全体のデータを表示します。
  • 時間範囲ボタン (1Y/2Y/3Y/5Y/すべて) を使用して、チャート ウィンドウを調整します。
  • チャート上の任意の点にカーソルを置くと、正確な値と基礎となるトランザクション数が表示されます。
  • グラフの上にある KPI カードでヘッドラインの数値を一目で確認できます。

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

入力
District
D9 — Orchard / River Valley
Cohorts compared
2009 purchase year vs 2011 purchase year
Metric
Annualised nominal return at resale (all holding periods)
結果
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

これの読み方: 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

入力
Segment
OCR (Outside Central Region)
Cohorts
2015, 2016, 2017, 2018 purchase years
Metric
Annualised return at resale, all holding periods
結果
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%

これの読み方: 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.

ヒントと落とし穴

専門家のヒント

  • 単一の数値を単独で読み取るのではなく、2 ~ 3 つの地区を並べて比較し、相対的な外れ値を見つけます。
  • 取引数と価格指標を常に確認してください。サンプルサイズが小さいと、誤解を招く平均値が生成される可能性があります。
  • この洞察を、以下の関連計算機およびマップと組み合わせて、完全な意思決定フレームワークを実現します。

よくある落とし穴

  • 短期的な動き (1 年未満) をトレンドとして解釈する — シンガポールの不動産データにはノイズが多く、より長い期間が必要です。
  • 中央値と平均値の違いを無視すると、平均値は一等地にある高級品の外れ値によって抽出されます。
  • 新発売価格は、見出しデータには表れない開発者割引によって補助されることが多いことを忘れています。

よくある質問

データはどこから来たのでしょうか?
データは都市再開発庁 (URA) および住宅開発委員会 (HDB) の公式 API から取得され、毎月更新されます。
この分析情報はどのくらいの頻度で更新されますか?
基礎となるトランザクション データは、URA と HDB から毎月同期されます。新しいデータが到着すると、チャートはライブで再計算されます。
地区ごとにフィルタリングできますか?
はい — グラフの上にある地区フィルターを使用します。 URL を介して特定の地区へのディープ リンクを共有することもできます。