Daten zu mehr als einer Million Baugenehmigungen (Aufzeichnungen in zwei Datensätzen) des San Francisco Department of Buildings - ermöglichen es Ihnen, nicht nur die Bautätigkeit in der Stadt zu analysieren , sondern auch die neuesten Trends und die Geschichte der Entwicklung der Bauindustrie in den letzten 40 Jahren im Zeitraum ab kritisch zu untersuchen 1980 bis 2019.
Open Data ermöglicht es, die Hauptfaktoren zu untersuchen, die die Entwicklung der Bauindustrie beeinflusst haben und beeinflussen werden in der Stadt, unterteilt in „externe“ (wirtschaftliche Booms und Krisen) und „interne“ (Auswirkungen von Feiertagen und saisonalen Jahreszyklen).
Inhalt
Open Data und Baseline Review
Jährliche Bautätigkeit in San Francisco
Erwartung und Realität bei der Kostenschätzung
Bautätigkeit in Abhängigkeit von der Jahreszeit
Gesamtinvestition in Immobilien San Francisco
In welche Gebiete wurden in den letzten 40 Jahren investiert
Durchschnittliche geschätzte Kosten eines Antrags nach Stadtbezirken
Gesamtanwendungsstatistik nach Monat und Tag
Die Zukunft der Bauindustrie in San Francisco
Offene Daten und Übersicht der Originalparameter.
Dies ist keine Übersetzung des Artikels. Ich schreibe auf LinkedIn und um keine Diagramme in mehreren Sprachen zu erstellen, sind alle Diagramme in Englisch. Link zum Jupyter-Notizbuch mit Daten und Diagrammen (für diejenigen, die bei Kaggle registriert sind - bitte ein Plus-Notizbuch einfügen - Danke).
Link zur englischen Version: Die Höhen und Tiefen der Bauindustrie in San Francisco. Trends und Geschichte des Bauens.
Daten zu Baugenehmigungen für die Stadt San Francisco - entnommen aus dem offenen Datenportal - data.sfgov.org . Das Portal verfügt über mehrere Datensätze zum Thema Konstruktion. In zwei solchen Datensätzen werden Daten zu Genehmigungen für den Bau oder die Reparatur von Einrichtungen in der Stadt gespeichert und aktualisiert:
- Baugenehmigungen für den Zeitraum 1980-2013 (850.000 Einträge)
- Baugenehmigungen nach 2013 (280.000 Datensätze, wöchentlich heruntergeladene und aktualisierte Daten)
Diese Datensätze enthalten Informationen zu den erteilten Baugenehmigungen mit verschiedenen Merkmalen des Objekts, für das die Genehmigung erteilt wurde. Die Gesamtzahl der im Zeitraum 1980-2019 eingegangenen Aufzeichnungen (Genehmigungen) beträgt 1.137.695 Genehmigungen .
Die wichtigsten Parameter aus diesem Datensatz, die für die Analyse verwendet wurden:
- allow_creation_date - Datum der Erstellung des Antrags (tatsächlich der Tag, ab dem die Bauarbeiten beginnen)
- Beschreibung - Beschreibung der Anwendung (zwei oder drei Schlüsselwörter, die das Konstruktionsobjekt (Arbeitsobjekt) beschreiben, für das die Berechtigung erstellt wurde)
- geschätzte_Kosten - geschätzte (geschätzte) Baukosten
- revidierte_Kosten - revidierte Kosten (Arbeitskosten nach Neubewertung, Erhöhung oder Verringerung des ursprünglichen Antragsvolumens)
- existierende_nutzung - Art der Wohnung (Ein-, Zweifamilienhaus, Wohnungen, Büros, Produktion usw.)
- Postleitzahl, Ort - Postleitzahl und Koordinaten des Objekts
Jährliche Bautätigkeit in San Francisco
In der folgenden Grafik werden die Daten zu den Parametern " geschätzte Kosten" und " überarbeitete Kosten" als Verteilung der Gesamtarbeitskosten pro Monat dargestellt.
data_cost_m = data_cost.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum()Um die monatlichen „Emissionen“ zu reduzieren, werden die monatlichen Daten nach Jahr gruppiert. Die grafische Darstellung des im Laufe der Jahre investierten Geldbetrags hat eine logischere und für die Analyse zugängliche Form erhalten.
data_cost_y = data_cost.groupby(pd.Grouper(freq='Y')).sum()
Aus der jährlichen Bewegung der Summe der Werte (alle Genehmigungen für das Jahr) in städtischen Objekten sind wirtschaftliche Faktoren deutlich ersichtlich, die von 1980 bis 2019 die Anzahl und den Wert von Bauprojekten oder mit anderen Worten die Investitionen in Immobilien in San Francisco beeinflussten.
Die Anzahl der Baugenehmigungen (Anzahl der Bauarbeiten oder Anzahl der Investitionen) in den letzten 40 Jahren war eng mit der Wirtschaftstätigkeit im Silicon Valley verbunden.
Der erste Höhepunkt der Bautätigkeit war mit dem elektronischen Hype Mitte der 80er Jahre im Tal verbunden. Der darauf folgende Abschwung bei Elektronik und Bankwesen im Jahr 1985 führte zu einem Rückgang des regionalen Immobilienmarktes, von dem er sich fast ein Jahrzehnt lang nicht erholte.
Danach, zwei weitere Male (1993-2000 und 2009-2016) vor dem Zusammenbruch der Dotcom-Blase und dem technologischen Boom der letzten Jahre, verzeichnete die Bauindustrie in San Francisco ein parabolisches Wachstum von mehreren tausend Prozent .
Durch Entfernen der Zwischenspitzen und -täler und Belassen der Minimal- und Maximalwerte in jedem Konjunkturzyklus wird deutlich, wie stark die Marktschwankungen die Branche in den letzten 40 Jahren geplagt haben.
Der größte Anstieg der Bauinvestitionen war während des Dotcom-Booms zu verzeichnen, als von 1993 bis 2001 10 Milliarden US-Dollar in Reparaturen und Bauarbeiten investiert wurden, was etwa 1 Milliarde US-Dollar pro Jahr entspricht. Wenn Sie in Quadratmetern zählen (die Kosten von 1 m² im Jahr 1995 - 3000 US-Dollar), sind dies ab 1993 für 10 Jahre ungefähr 350.000 m2 pro Jahr.
Das Wachstum der jährlichen Gesamtinvestitionen für diesen Zeitraum betrug 1215%.
Firmen, die in dieser Zeit Baumaschinen mieteten, ähnelten Büros, die während des Goldrausches Schaufeln verkauften (in derselben Region Mitte des 19. Jahrhunderts). Nur statt Schaufeln - schon in den 2000er Jahren gab es Kräne und Betonpumpen für die neu gegründeten Baufirmen, die mit dem Bauboom Geld verdienen wollten.
Nach jeder der vielen Krisen, die die Bauindustrie im Laufe der Jahre erlebt hat, gingen in den nächsten zwei Jahren nach der Krise die Investitionen (die Anzahl der Genehmigungsanträge) jedes Mal um mindestens 50% zurück .
Die größten Krisen in der Bauindustrie in San Francisco ereigneten sich in den 90er Jahren. Wo in Abständen von 5 Jahren die Branche entweder zurückging (-85% im Zeitraum 1983-1986), dann wieder anstieg (+ 895% im Zeitraum 1988-1992) und in den Jahren 1981, 1986, 1988 jährlich blieb. 1993 - auf dem gleichen Niveau.
Nach 1993 betrugen alle nachfolgenden Rezessionen in der Bauindustrie nicht mehr als 50%. Die bevorstehende Wirtschaftskrise (aufgrund von COVID-19) könnte jedoch im Zeitraum 2017-2021 zu einer Rekordkrise in der Bauindustrie führen , deren Rückgang bereits für den Zeitraum 2017-2019 mehr als 60% beträgt.
Das Bevölkerungswachstum in San Francisco im Zeitraum 1980-1993 zeigte ebenfalls ein nahezu exponentielles Wachstum... Die wirtschaftliche Stärke und die innovative Energie des Silicon Valley waren eine solide Grundlage, auf der die Übertreibung der New Economy, der amerikanischen Renaissance und der Dotcom aufgebaut war. Es war das Epizentrum der New Economy. Im Gegensatz zum Wachstum der Immobilieninvestitionen erreichte die Bevölkerung nach dem Höhepunkt der Dotcoms tatsächlich ein Plateau.
Vor dem Höhepunkt der Dotcoms im Jahr 2001 betrug das jährliche Bevölkerungswachstum seit 1950 etwa 1% pro Jahr. Dann, nach dem Platzen der Blase, hat sich der Zustrom neuer Bevölkerung verlangsamt und beträgt seit 2001 nur noch 0,2 Prozent pro Jahr.
Im Jahr 2019 (zum ersten Mal seit 1950) zeigte die Wachstumsdynamik einen Bevölkerungsabfluss (-0,21% oder 7.000 Menschen) aus der Stadt San Francisco.
Erwartung und Realität bei der Erstellung der geschätzten Kosten
In den verwendeten Datensätzen sind die Daten zu den Kosten für Genehmigungen für ein Bauobjekt unterteilt in:
- anfängliche geschätzte Kosten ( geschätzte_Kosten )
- Arbeitskosten nach Neubewertung ( revidierte_Kosten )
Während der Boomzeiten besteht der Hauptzweck der Neubewertung darin, den Anfangswert zu erhöhen, wenn der Investor (der Bauherr) nach Baubeginn Appetit hat.
Während der Krise versuchen sie, die geschätzten Kosten nicht zu überschreiten, und die anfänglichen Schätzungen ändern sich praktisch nicht (mit Ausnahme des Erdbebens von 1989).
In der Grafik, die die Differenz zwischen den neu bewerteten und den geschätzten Kosten (revidierte_Kosten - geschätzte_Kosten) darstellt, können Sie Folgendes beobachten:
Die Höhe des Kostenanstiegs bei der Neubewertung des Bauvolumens hängt direkt von den Zyklen des Wirtschaftsbooms ab
data_spread = data_cost.assign(spread = (data_cost.revised_cost-data_cost.estimated_cost))
In Zeiten schnellen Wirtschaftswachstums geben Kunden (Investoren) ihre Mittel recht großzügig aus und erhöhen ihre Anfragen nach Arbeitsbeginn.
Der Kunde (Investor), der sich finanziell sicher fühlt, bittet den Bauunternehmer oder Architekten, die bereits erteilte Baugenehmigung zu verlängern. Dies kann eine Entscheidung sein, die anfängliche Länge des Pools zu vergrößern oder die Fläche des Hauses zu vergrößern (nach Beginn der Arbeiten und Erteilung einer Baugenehmigung).
Auf dem Höhepunkt der Dotcoms erreichten diese "zusätzlichen" Ausgaben die "zusätzliche" 1 Milliarde pro Jahr.
Wenn Sie sich diese Tabelle bereits in prozentualer Veränderung ansehen, ist der Höhepunkt des Anstiegs der Schätzung (100% oder das Zweifache der ursprünglich geschätzten Kosten) auf das Jahr vor dem Erdbeben in der Nähe der Stadt im Jahr 1989 gefallen. Ich nehme an, dass nach dem Erdbeben die 1988 begonnenen Bauprojekte nach dem Erdbeben 1989 mehr Zeit und Geld für die Umsetzung benötigten.
Umgekehrt wurde eine Abwärtskorrektur der geschätzten Kosten (die nur einmal von 1980 bis 2019 erfolgte) einige Jahre vor dem Erdbeben vorgenommen, vermutlich aufgrund der Tatsache, dass einige Objekte, die zwischen 1986 und 1987 begonnen hatten, eingefroren wurden oder in diese Objekte investiert wurden wurden gekürzt. Nach ZeitplanIm Durchschnitt betrug die Reduzierung der geschätzten Kosten für jedes 1987 gestartete Objekt -20% des ursprünglichen Plans .
data_spred_percent = data_cost_y.assign(spred = ((data_cost_y.revised_cost-data_cost_y.estimated_cost)/data_cost_y.estimated_cost*100))
Der Anstieg der ursprünglich geschätzten Kosten um mehr als 40% deutete auf eine drohende Blase auf dem Finanz- und anschließend auf dem Baumarkt hin oder war möglicherweise darauf zurückzuführen.
Was ist der Grund für den Rückgang des Spread (Differenz) zwischen dem geschätzten und dem revidierten Wert nach 2007?
Vielleicht haben die Investoren begonnen, die Zahlen sorgfältig zu prüfen (der durchschnittliche Betrag über 20 Jahre stieg von 100.000 USD auf 2 Millionen USD), oder vielleicht hat die Bauabteilung, um die entstehenden Immobilienblasen zu verhindern und zu verlangsamen, neue Regeln und Beschränkungen eingeführt, um mögliche Manipulationen zu reduzieren und mögliche Risiken, die während der Krisenjahre entstehen werden.
Bautätigkeit je nach Jahreszeit
Nachdem Sie die Daten nach Kalenderwochen pro Jahr (54 Wochen) gruppiert haben, können Sie die Bautätigkeit der Stadt San Francisco je nach Saison und Jahreszeit beobachten.
Bis Weihnachten versuchen alle Bauunternehmen, Zeit zu haben, um die Genehmigung für neue "große" Objekte zu erhalten (während! Die Anzahl! Der Genehmigungen in denselben Monaten ist das ganze Jahr über auf dem gleichen Niveau). Investoren, die planen, ihr Objekt im nächsten Jahr zu erhalten, schließen Verträge in den Wintermonaten ab und rechnen mit hohen Rabatten (da die Sommerverträge zum größten Teil zum Jahresende auslaufen und Baufirmen an neuen Anträgen interessiert sind).
Vor Weihnachten werden die größten Beträge in Anträgen eingereicht (ein Anstieg von durchschnittlich 1 bis 1,5 Milliarden pro Monat auf 5 Milliarden allein im Dezember).Die Gesamtzahl der Bestellungen pro Monat bleibt auf dem gleichen Niveau (siehe folgenden Abschnitt :. Statistik über die Gesamtzahl der Bestellungen nach Monat und Tag).
Nach der Winterpause ist die Bauindustrie aktiv (mit fast keiner Erhöhung der Anzahl der Genehmigungen) an der Planung und Durchführung der "Weihnachts" -Aufträge für beteiligt bis Mitte des Jahres (vor dem Feiertag "Unabhängigkeitstag") - um Zeit zu haben, um Ressourcen vor der neuen Welle von Sommerverträgen freizusetzen, die unmittelbar nach den Juni-Feiertagen beginnt.
data_month_year = data_month_year.assign(week_year = data_month_year.permit_creation_date.dt.week)
data_month_year = data_month_year.groupby(['week_year'])['estimated_cost'].sum()
Dieselben prozentualen Daten (orange Linie) zeigen auch, dass die Branche das ganze Jahr über „genau“ arbeitet, aber vor und nach den Feiertagen steigt die Genehmigungsaktivität zwischen Woche 20 und 24 (vor dem Unabhängigkeitstag) auf 150% und nimmt ab unmittelbar nach dem Urlaub bis zu -70%.
Vor Halloween und Weihnachten steigt die Aktivität in der Bauindustrie in der Woche 43-44 in San Francisco um 150% (von unten nach oben) und sinkt dann in den Ferien auf Null.
Somit befindet sich die Branche in einem halbjährlichen Zyklus, der durch die Feiertage "US Independence Day" (Woche 20) und "Christmas" (Woche 52) getrennt ist.
Gesamtinvestition in Immobilien in San Francisco
Basierend auf den Daten zu Baugenehmigungen in der Stadt:
Die Gesamtinvestition in Bauprojekte in San Francisco von 1980 bis 2019 beträgt 91,5 Milliarden US-Dollar.
sf_worth = data_location_lang_long.cost.sum()
Der Gesamtmarktwert aller Wohnimmobilien in San Francisco, gemessen an der Grundsteuer (dies ist der geschätzte Wert aller Immobilien und aller persönlichen Immobilien in San Francisco), erreichte 2016 208 Mrd. USD .
In welche Gebiete von San Francisco wurde in den letzten 40 Jahren investiert?
Lassen Sie uns mit Hilfe der Folium-Bibliothek sehen, wo diese 91,5 Milliarden US-Dollar vom Distrikt investiert wurden. Wenn Sie dazu die Daten nach Postleitzahl gruppieren, stellen Sie den resultierenden Wert mithilfe von Kreisen dar (die Kreisfunktion aus der Folium-Bibliothek).
import folium
from folium import Circle
from folium import Marker
from folium.features import DivIcon
# map folium display
lat = data_location_lang_long.lat.mean()
long = data_location_lang_long.long.mean()
map1 = folium.Map(location = [lat, long], zoom_start = 12)
for i in range(0,len(data_location_lang_long)):
Circle(
location = [data_location_lang_long.iloc[i]['lat'], data_location_lang_long.iloc[i]['long']],
radius= [data_location_lang_long.iloc[i]['cost']/20000000],
fill = True, fill_color='#cc0000',color='#cc0000').add_to(map1)
Marker(
[data_location_mean.iloc[i]['lat'], data_location_mean.iloc[i]['long']],
icon=DivIcon(
icon_size=(6000,3336),
icon_anchor=(0,0),
html='<div style="font-size: 14pt; text-shadow: 0 0 10px #fff, 0 0 10px #fff;; color: #000";"">%s</div>'
%("$ "+ str((data_location_lang_long.iloc[i]['cost']/1000000000).round()) + ' mlrd.'))).add_to(map1)
map1
Die Bezirke zeigen, dass der größte Teil des Kuchens logischerweise nach DownTown ging. Nachdem die Gruppierung aller Objekte nach der Entfernung zum Stadtzentrum und der Zeit, die benötigt wird, um in die Innenstadt zu gelangen, vereinfacht wurde (natürlich werden auch teure Häuser an der Küste gebaut), wurden alle Berechtigungen in vier Gruppen unterteilt: 'Downtown', '<0.5H Downtown', '< 1H Downtown ',' Outside SF '.
from geopy.distance import vincenty
def distance_calc (row):
start = (row['lat'], row['long'])
stop = (37.7945742, -122.3999445)
return vincenty(start, stop).meters/1000
df_pr['distance'] = df_pr.apply (lambda row: distance_calc (row),axis=1)
def downtown_proximity(dist):
'''
< 2 -> Near Downtown, >= 2, <4 -> <0.5H Downtown
>= 4, <6 -> <1H Downtown, >= 8 -> Outside SF
'''
if dist < 2:
return 'Downtown'
elif dist < 4:
return '<0.5H Downtown'
elif dist < 6:
return '<1H Downtown'
elif dist >= 6:
return 'Outside SF'
df_pr['downtown_proximity'] = df_pr.distance.apply(downtown_proximity)Von den 91,5 Milliarden, die in die Stadt investiert wurden, befinden sich fast 70 Milliarden (75% aller Investitionen), die in Reparaturen und Bauarbeiten investiert wurden, in der Innenstadt (grüne Zone) und im Stadtgebiet in einem Umkreis von 2 km. von der Mitte (blaue Zone).
Durchschnittliche geschätzte Kosten eines Bauantrags nach Stadtbezirken
Alle Daten, wie im Fall des Gesamtbetrags der Investitionen, wurden nach Postleitzahl gruppiert. Nur in diesem Fall mit den durchschnittlichen (.mean ()) geschätzten Kosten des Antrags nach Postleitzahl.
data_location_mean = data_location.groupby(['zipcode'])['lat','long','estimated_cost'].mean()
In normalen Stadtteilen (mehr als 2 km vom Stadtzentrum entfernt) betragen die durchschnittlichen geschätzten Kosten eines Bauantrags 50.000 USD.
Die durchschnittlichen geschätzten Kosten im Stadtzentrum sind etwa dreimal höher (150.000 bis 400.000 USD) als in andere Bereiche (30-50 Tausend US-Dollar).
Neben dem Grundstückswert bestimmen drei Faktoren die Gesamtkosten des Wohnungsbaus: Arbeitskräfte, Material und Regierungsgebühren. Diese drei Komponenten sind in Kalifornien höher als im Rest des Landes. Die kalifornischen Bauvorschriften gelten aufgrund von Erdbeben und Umweltvorschriften als die umfassendsten und strengsten des Landes und erfordern häufig teurere Materialien und Arbeitskräfte.
Zum Beispiel verlangt die Regierung von Bauherren, dass sie hochwertigere Baumaterialien (Fenster, Dämmung, Heiz- und Kühlsysteme) verwenden, um hohe Energieeffizienzstandards zu erreichen.
Aus der allgemeinen Statistik über die durchschnittlichen Kosten eines Genehmigungsantrags sind zwei Standorte ausgeschlossen:
- Treasure Island ist eine künstliche Insel in der Bucht von San Francisco. Die durchschnittlichen geschätzten Kosten einer Baugenehmigung betragen 6,5 Mio. USD.
- Mission Bay - (2.926 Einwohner) Geschätzte durchschnittliche Kosten einer Baugenehmigung - 1,5 Millionen US-Dollar.
Tatsächlich ist das hohe Durchschnittsgebot in diesen beiden Regionen mit der geringsten Anzahl von Geboten für diese Poststandorte verbunden (145 bzw. 3064, der Bau auf der Insel ist sehr begrenzt), während für den Rest der Postleitzahlen - für den Zeitraum 1980-2019 - etwa 1300 eingegangen sind Anträge pro Jahr (insgesamt durchschnittlich 30-50.000 Anträge für den gesamten Zeitraum).
Nach dem Parameter „Anzahl der Anträge“ ist eine ideal gleichmäßige Verteilung der Anzahl der Anträge pro Postleitzahl in der Stadt erkennbar.
Statistiken über die Gesamtzahl der Bewerbungen nach Monat und Tag
Allgemeine Statistiken über die Gesamtzahl der Anträge nach Monat und Wochentag von 1980 bis 2019 zeigen, dass die „ruhigsten“ Monate für die Bauabteilung die Frühlings- und Wintermonate sind. Darüber hinaus ist die Höhe der in den Anträgen angegebenen Investitionen sehr unterschiedlich und unterscheidet sich von Monat zu Monat erheblich (siehe zusätzlich „Bautätigkeit je nach Jahreszeit“). Unter den Wochentagen am Montag ist die Arbeitsbelastung der Abteilung um etwa 20% geringer als am Rest der Woche.
months = [ 'January', 'February', 'March', 'April', 'May','June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December' ]
data_month_count = data_month.groupby(['permit_creation_date']).count().reindex(months)
Während in Bezug auf die Anzahl der Anträge Juni und Juli in Bezug auf die geschätzten Gesamtkosten praktisch gleich sind, beträgt die Differenz 100% (4,3 Mrd. im Mai und Juli und 8,2 Mrd. im Juni).
data_month_sum = data_month.groupby(['permit_creation_date']).sum().reindex(months)
Die Zukunft der Bauindustrie in San Francisco, die Musteraktivität vorhersagt.
Lassen Sie uns abschließend die grafische Darstellung der Bautätigkeit in San Francisco mit der grafischen Darstellung des Bitcoin-Preises (2015-2018) und der grafischen Darstellung des Goldpreises (
1940-1980 ) (nach dem englischen Muster - ein Modell, eine Stichprobe) vergleichen - in der technischen Analyse werden sie genannt anhaltend wiederholte Kombinationen von Preis, Volumen oder Indikatoren. Die Musteranalyse basiert auf einem der Axiome der technischen Analyse: „Die Geschichte wiederholt sich“ - es wird angenommen, dass wiederholte Datenkombinationen zu einem ähnlichen Ergebnis führen.
Das Hauptmuster, das auf dem jährlichen Aktivitätsdiagramm erraten werden kann, ist „Kopf und Schultern“ - ein Trendumkehrmuster.Es wird so genannt, weil das Diagramm wie ein menschlicher Kopf (Spitze) und Schultern an den Seiten (kleinere Spitzen) aussieht. Wenn der Preis die Verbindungslinie zwischen den Tälern durchbricht, gilt das Muster als vollständig und die Bewegung ist wahrscheinlich nach unten gerichtet.
Die Bewegung der Aktivitäten in der Bauindustrie von San Francisco stimmt fast vollständig mit der Grafik des Wachstums des Gold- und Bitcoin-Preises überein. Die historischen Indikatoren dieser drei Diagramme der Preis- und Aktivitätsbewegung zeigen signifikante Ähnlichkeiten.
Um das zukünftige Verhalten des Baumarktes vorhersagen zu können, muss der Korrelationskoeffizient für jeden dieser beiden Trends berechnet werden .
Zwei Zufallsvariablen werden als korreliert bezeichnet, wenn sich ihr Korrelationsmoment (oder Korrelationskoeffizient) von Null unterscheidet. und werden als unkorrelierte Größen bezeichnet, wenn ihr Korrelationsmoment Null ist.
Wenn der erhaltene Wert näher an 0 als an 1 liegt, ist es nicht sinnvoll, über ein klares Muster zu sprechen. Dies ist ein schwieriges mathematisches Problem, das möglicherweise von älteren Kollegen angegangen wird, die sich für dieses Thema interessieren.
Wenn eine! unwissenschaftlich! Schauen Sie sich das Thema der Weiterentwicklung der Bauindustrie in San Francisco an: Wenn das Muster weiter mit dem Preis für Bitcoin übereinstimmt, dannNach dieser pessimistischen Option wird es für die Zeit nach der Krise nicht einfach sein, aus der Krise in der Bauindustrie in San Francisco herauszukommen.
Mit einer „optimistischeren“ Entwicklungsoption ist ein wiederholtes exponentielles Wachstum der Bauindustrie möglich, wenn die Aktivitäten hier nach dem Szenario „Goldpreis“ verlaufen. In diesem Szenario wird der Bausektor in 20 bis 30 Jahren (möglicherweise in 10 Jahren) einen neuen Anstieg von Beschäftigung und Entwicklung erwarten.
Im nächsten Teil werde ich die einzelnen Bauindustrien (Reparatur von Dächern, Küchen, Bau von Treppen, Bädern, wenn Sie Vorschläge für Branchen oder andere Daten haben - bitte in den Kommentaren schreiben) näher betrachten und die Inflation für bestimmte Arten von Arbeiten mit einem festen Zinssatz für Hypothekendarlehen vergleichen und die Rendite von US-Staatsanleihen (feste Hypothekenzinsen und US-Treasury-Rendite).
Link zum Jupyter-Notizbuch: San Francisco. Bausektor 1980-2019.
Bitte diejenigen mit Kaggle - legen Sie ein Plus-Notizbuch (Danke!).
(Kommentare und Erklärungen zum Code werden später zum Notizbuch hinzugefügt.)
Link zur englischen Version: Die Höhen und Tiefen der Bauindustrie in San Francisco. Trends und Geschichte des Bauens.
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