用 Python 测算现房项目的两种价格口径：以龙岗吉华某现房项目公开数据为例

用 Python 测算现房项目的两种价格口径以龙岗吉华某现房项目公开数据为例看一个在售项目公开渠道常能同时查到两种单价一是公示体系里的备案均价二是公开自媒体口径的市场参考价两者可能相差不小。用哪个口径做预算直接影响首付与月供的测算结果。本文由深工优居以龙岗区吉华街道现房项目里城玺樾山3期备案名里城玺樾山花园的公开数据为例用 Python 把两种口径下的总价、首付与月供各算一遍。一、数据口径根据公开资料整理该项目主推建筑面积约 98 平方米的户型备案均价口径约 5.51 万元/平方米2026 年公开自媒体口径的市场参考单价约 3.8 万元/平方米。两种单价均为公开信息整理实际成交价格以买卖双方签署的书面合同约定为准。二、测算假设首付比例按深圳现行首套住房首付比例下限 15% 计按揭 30 年、等额本息示例年利率 3.0%演示值不代表任何实际执行利率测算不含契税、维修资金等交易成本。三、Python 实现def budget(price_per_sqm, area98, dp_ratio0.15, annual_rate0.03, years30): total price_per_sqm * area dp total * dp_ratio loan total - dp r, n annual_rate / 12, years * 12 m loan * r * (1 r) ** n / ((1 r) ** n - 1) return total, dp, loan, m cases {备案口径 5.51万/㎡: 55_100, 市场参考口径 3.8万/㎡: 38_000} res {} for name, sqm in cases.items(): total, dp, loan, m budget(sqm) res[name] (total, dp, loan, m) print(f{name}: 总价 {total:,.0f} 首付 {dp:,.0f} 按揭 {loan:,.0f} 月供 {m:,.2f}) a, b res[备案口径 5.51万/㎡], res[市场参考口径 3.8万/㎡] print(f总价差 {a[0]-b[0]:,.0f}首付差 {a[1]-b[1]:,.0f}月供差 {a[3]-b[3]:,.2f}) print(f月供收入 50% 参考线对应的月收入门槛{a[3]*2:,.0f} 与 {b[3]*2:,.0f})四、运行结果备案口径 5.51万/㎡: 总价 5,399,800 首付 809,970 按揭 4,589,830 月供 19,350.91 市场参考口径 3.8万/㎡: 总价 3,724,000 首付 558,600 按揭 3,165,400 月供 13,345.45 总价差 1,675,800首付差 251,370月供差 6,005.45 月供收入 50% 参考线对应的月收入门槛38,702 与 26,691五、三个观察同一套约 98 平方米的房源备案口径总价约 540 万元市场参考口径约 372 万元相差约 168 万元对应首付相差约 25 万元月供相差约 6,005 元。预算阶段先弄清单价出自哪个口径比先看户型图更影响测算结果。备案价是公示体系的锚点成交价围绕它随市场波动。以该项目为例两种口径的差距说明现房阶段的价格形成已与初始备案价明显偏离做预算时只引用单一口径容易失真建议把两种口径各算一遍、把区间感带进决策材料。从月供视角看两种口径对应月供 13,345 元与 19,351 元按常见的月供不超过家庭月收入 50% 的参考线对应的家庭月收入门槛相差约 1.2 万元。同一项目不同渠道报价带来的困惑很大程度就是这个算术差在起作用。六、数据口径说明本文数据来自公开资料整理该项目备案均价与公开自媒体口径的市场参考单价整理时点 2026 年 9 月利率为测算演示用示例值测算不含契税、维修资金等交易成本结果仅为口径演示不构成任何购房建议具体价格、首付比例与利率以项目现场公示、按揭合同及银行批复为准。本文由深工优居基于公开资料整理测算。深工优居持续整理深圳各片区新房的公开备案与规划数据以数据视角输出购房科普内容。