我纠结买的二级房子ipad2能不能升级ios10成豪宅

>>
500万住房已不算豪宅 房价飙升购房者面临被豪宅尴尬
20:06   来源: 新淮安网  责任编辑: 李华
  8月8日讯:日前,有国内知名的房屋租售平台发布了最新的房源指数报告,通过该报告显示,在我国一线城市北京、上海和深圳三地,500万元以上的房源已经超过的三成,在房价不断飙升的作用下,很多购房者也面临着“被豪宅”的尴尬,而在这些大城市中的500万元以上的房屋也不能够再被称之为豪宅,此外受到土地价格上涨等因素的影响,在我国一线城市的这些500万元以上的住房目前还在不断地扩容,不少超过500万价格的住宅也逐渐成为了市场主流。热门推荐:
  导语 | 据说中国房产市值可以买下整个宇宙!
  来源:侃财哥(ID:kancaige)
  钱这玩意,对潘坷此凳且徽耪牌弊印
  但对土豪来说,就是一个个数字。
  这不,刚被出轨事件闹得七荤八素的张纪中,又被曝出在美国有两套豪宅。
  有媒体爆料称,在圣地亚哥确实有房产曾登记在张纪中名下,但目前已经转移给杜姓女子。
  从房地产网站的信息上可以看到,这所豪宅建于1997年,占地6945平方英尺。 该套房产拥有5个卧室和7个卫生间。
  最后的成交记录是在日,当时的成交价为375万美元,目前的市场价接近400万美元(约2672万元人民币)。
  哥算了一下,两年半时间,这房子也就涨了25万美元(约160万元人民币),这投资回报率,跟国内怎么比啊。
  不过相比张纪中的另一套房子,圣地亚哥的这个豪宅至少还是增了值的。
  在洛杉矶白普理市(Bradbury)疑似还有一套正在上市的房产登记在张纪中名下,目前这套房产的屋主还是张纪中一人, 而据资料显示,这套房产是张纪中在2012 年10 月以191 万美元买下,现在以180 万美元售卖。
  算下来,张纪中在美国的房产投资可以说是一个大写的loser。
  不过相比王宝强,张纪中的海外买房还算是保值了的。
  王宝强在美国的买房经历,简直就是肥猪被宰。
  2013年底,王宝强和马蓉在美国洛杉矶的帕萨迪纳(Pasadena)买了一套学区房,面积大概在200多平米,当时的购买金额是120万美元。
  坑爹的是,这个城市有大量8分以上的好学校(美国学校评分满分为10分,8分以上为好学校),王宝强买的这套房子却一点儿好处也没有落着――它划片的三所学校,却分别只有可怜的4分、5分、2分。
  可以说,王宝强夫妇是在遍地好学校的地方,难能可贵的挑到了一处学区状况非常糟糕的房产。
  这套房子,如今估价也就100万美元左右。
  而且在2013年底王宝强夫妇买房子的时候,周围房屋的价格也基本低于他们的购买价。
  同样是学区房,王宝强夫妇在美国的房子跌得一塌糊涂,而国内呢?
  北京西城区金融街学区宏庙小学的学区房,从2015年年中的8万一平,现在已经涨到15万一平了,翻了近一番。
  当然,王宝强、张纪中、马云、王健林这种土豪们去海外买房子,人家也不是为了房子增值,人家只是想要表明这个态度:老子就是有钱就喜欢买买买,怎么着吧!
  不过,一般的中产潘浚诟缤梁廊ズM饴蚍康氖焙颍故且髦亍
  海外房产不仅有贬值的可能,其持有环节的成本也是高得惊人。
  以在美国持有房产为例,房东不仅每年都要缴纳房价1%左右房产税(各州税率不同),还有保险费、物业费或维护费等等。
  如中国人买房后无法经常去美国,还需委托中介机构进行每月巡查以及房屋维修、定期清洁、剪草及冬季维护等。
  粗略计算的话,至少需要从每年租金收益中扣除房价2~3%的持有成本。所以在一般情况下,其实也并不会比在中国持有房产并出租来得更赚钱。
  所以,哥觉得,海外购房,你有需求,OK,你买吧。你要投资,那就省省算了。
  其实吧,十步之内,必有芳草。国内房产的价格洼地也并不少。
  一天到晚涨涨涨的也就是北上深广这些一线城市和少数二线城市。大多数二三线城市基本还是没涨有些反而跌了。
  例如,性都东莞,房价就跌了四成。
  因为啥呢,哥分析,中国经济在转型,实体经济被严重掏空,当年支撑东莞发展的制造业在萎缩,大量工厂的老板关掉厂房去附件的深圳、广州炒房。
  一个城市,一旦产业萎缩,势必人口也锐减,没有那么多人买房子了,而当地房地产的投资和建设依然是热火朝天,那房价不跌才怪呢。
(银行家个人交流微信:bankjia,如你有问题会及时解答,也可以互相交流学习。)
  点击“阅读原文”查看:银行大变天!再也不能“躺着赚钱”了
请先登录再操作
请先登录再操作
微信扫一扫分享至朋友圈
以洞见和趣味服务于以新商业领袖为主的全球化新经济时代读者
为价值而生 | 原创 | 深度
新媒体的实践者、研究者和批判者。
全球市场,深度解读,就在凤凰iMarkets
金融小故事,有趣又有料

我要回帖

更多关于 苹果4能不能升级ios8 的文章

 

随机推荐