2023年10月22日
季候风期间售屋
肯定不容易
线上产业平台 PropertyGuru DataSense的一项调查发现，产业发展商在收购土地时，存在价格过高的风险，尤其是在以交易价为指标的非季候风季节。
另一个发展商要克服的是买到水灾高发区，银行和保险公司都会施加更高利率和保费，加重了融资成本。
若在季候风期间销售房屋，会难上加难。
DataSense分析了两个房屋项目，在季候风季节的需求和定价方面，较低水灾风险的项目，比另一个优秀。
由于这些调查是根据历史数据做的，若采纳气候恶化因素，价格影响甚大。
交易数据分析水灾风险
DataSense以2018年至2021年初首都吉隆坡的交易数据，以及气候风险解决方案（Climate Risk Solutions）提出的水灾评分作参考点，展示如何使用交易数据来分析水灾风险的影响。
各类水灾触发测量仪，如高回归周期水灾图层、离最近排水口的高度（HAND）、坡度、海拔和土地利用覆盖比，用来计算Intensel的水灾风险评分。
水灾风险与房价
根据评分范围确定的风险程度，评分越高，水灾风险越高。
DataSense的回归模型显示，水灾风险对吉隆坡的房价产生了不利影响。每提高1分，房价就下跌0.37%。
水灾风险也会影响价格走势，高水灾风险产业买家们的利益少过低水灾风险。
从2018到2020年，高水灾风险评分（超过40）的住宅产业，中位价一直低于低水灾风险（低于40）的住宅。
虽然一些高风险住宅产业的成本高于低风险住宅，但是这些是例外情况。
值得关注的是，在非季候风季节，中高风险或较高风险的房产成本有可能上升。
意思是，即使买家做足了抑制风险的措施，在非季候风季节买房很常会多付钱。
评分范围:
81-100-很高
61-80-高
41-60-中等
21-40–低
0-20-很低
（资料来源：Intensel）
以数据分析防洪
发展商可以透过防洪措施来管理水灾风险。透彻理解土地高度、河流的距离、排水能力和历史水灾地图是必须的防洪策略。
然而，建立模式不仅需要参考以前的水灾数据，也需要考量气候变化因素。
经常提供气候风险解决方案的公司通常可以获取这类信息。
即使在土地购置阶段评估分数有助于发展商确认潜在危险，如果他已经拥有了土地，这可能不管用。如果实施了足够的缓解措施，该土地的有利地理位置特点，如靠近就业集群或火车站，在这种情况是有意义的。
后续评估的必要步骤是使用交易数据，以确定市场是否善用水灾风险。
按市价购买面临亏损
若发展商按市价购买土地，但是没有充分利用水灾风险，他们可能面临亏损。
获取数据分析能帮助发展商使用数据超前部署，例如房源数量、房源中位价和各个房产信息网站的浏览数据。