90 ألف وحدة بنهاية العام: فرصة أم فائض في العرض؟ الحقيقة حول خطة تسليم دبي للفترة 2025-2032

تتصدر العناوين الرئيسية الأخبار: "90 ألف وحدة سكنية ستغمر سوق العقارات في دبي بحلول نهاية العام!" ويحذر المحللون من أزمة فائض وشيكة في العرض. وتضج منتديات الاستثمار بالذعر. ويتوقع البعض انهياراً في الأسعار بنسبة تتراوح بين 20 و30%. بينما ينصح آخرون بالتريث والانتظار حتى تهدأ الأمور.

لكن إليكم ما لا يخبركم به معظم المحللين - إن رقم 90 ألفًا معيب بشكل أساسي.

After spending months diving deep into Dubai Land Department data via DXB Interact, cleaning erroneous categories, and building a comprehensive analytical model, I can tell you with confidence: the “oversupply crisis” narrative is built on incomplete data and dangerously oversimplified assumptions.

ماذا لو كان كل ما سمعته عن وضع الإمدادات في دبي خاطئاً؟

في هذه المقالة، سأوضح لك بالضبط لماذا يفشل التحليل التقليدي، وما تكشفه البيانات بالفعل عند تحليلها بشكل صحيح، والأهم من ذلك، سأمنحك إمكانية الوصول إلى نفس النموذج التفاعلي الذي أستخدمه لتقديم المشورة لأكثر عملاء شركة fäm Properties تطوراً.

لأن الفرق في مجال العقارات بين أولئك الذين يتفاعلون مع العناوين الرئيسية وأولئك الذين يحللون البيانات يُقاس بملايين الدراهم.

العيوب القاتلة في تحليل العرض التقليدي

مشكلة تلوث البيانات

يبدأ كل تحليل برقم: 90,000 وحدة مُقرر تسليمها بحلول نهاية عام 2025. يتكرر هذا الرقم بكثرة حتى أصبح حقيقة مُسلّمة. لنبدأ بهذا الرقم، فنحن الآن في شهر نوفمبر، وما تبقى من الوحدات المُقرر تسليمها لا يتجاوز 42,000 وحدة، إضافةً إلى ذلك، هناك مشكلة خطيرة لا يتحدث عنها أحد.

غالباً ما تكون الأرقام المستخدمة ملوثة.

تتضمن بيانات مشاريع التسليم التابعة لدائرة الأراضي والأملاك في دبي ما هو أكثر بكثير من مجرد الشقق والفلل السكنية. فضمن هذا الرقم البالغ 90 ألفاً، توجد فئات أخرى لا تصلح لتحليل سوق العقارات السكنية، على سبيل المثال:

• شقق فندقية ووحدات سكنية مخدومة مصممة للإقامة السياحية قصيرة الأجل، وليست للسكن الدائم.
• تم بناء مبانٍ سكنية للموظفين مخصصة لمعسكرات العمل والسكن المؤسسي.
• المكونات التجارية للمشاريع متعددة الاستخدامات التي لا مكان لها في حسابات العرض السكني

عندما تقوم فعلياً بعملية استبعاد هذه الفئات الخاطئة - وهو أمر لا يستطيع معظم المحللين القيام به أو لا يرغبون في القيام به - تتغير الصورة بشكل كبير.

ما هو الرقم الحقيقي للمعروض السكني؟ حوالي 42,000 وحدة في عام 2025، وهذا فرق كبير في الوحدات منذ البداية. ولم نبدأ حتى التحليل الحقيقي بعد.

تحليل التلوث: مثال عملي:

مراجعة واقعية لتأخير المطور

وهنا يقع التحليل التقليدي في خطأه الحرج الثاني: فهو يفترض أن كل مطور يسلم العمل في الوقت المحدد.

إذا كنت تعمل في سوق العقارات في دبي لأكثر من عام، فربما تضحك الآن. لأنه خلال 25 عاماً من تاريخ هذا السوق الحديث، لم تكن هذه النتيجة شائعة على الإطلاق. بل كانت بعيدة كل البعد عن ذلك.

تكشف أنماط التسليم التاريخية عن القصة الحقيقية:

• متوسط ​​تأخير المشاريع في دبي: من 6 إلى 18 شهراً
• نسبة المشاريع التي يتم تسليمها في الموعد المحدد تماماً: 40-60% (على سبيل التفاؤل)
• تُظهر فترات ذروة التسليم (مثل الربع الرابع) معدلات تأخير أعلى
• المطورون الجدد والمشاريع المعقدة: من الشائع حدوث تأخيرات تتراوح بين 12 و24 شهرًا

ومع ذلك، فإن كل تحليل سوقي أقرأه يتعامل مع جدول التسليم وكأنه أمرٌ لا رجعة فيه. "90,000 وحدة في عام 2025!" دون أي تحفظات. دون أي تعديلات على الاحتمالات. مجرد يقين حيث لا وجود له.

ما يعنيه هذا عملياً:

إذا طبقنا تأخيرًا متحفظًا لمدة عام واحد على جدول التسليم (وتشير البيانات التاريخية إلى أن هذا في الواقع متفائل بالنسبة للعديد من المشاريع)، فإن ضغط العرض الفوري لا يظهر دفعة واحدة في أواخر عام 2025. بدلاً من ذلك، ينتشر على مدار 2026-2028.

هذا ليس تسونامي، بل موجة لديها الوقت الكافي لامتصاصها.

افتح أي تقرير سوقي وستجد صيغة مشابهة لهذا المنطق: "يزداد عدد سكان دبي بمقدار 200 ألف نسمة سنويًا. ومع تسليم 86 ألف وحدة سكنية، فهذا يعني 0.43 وحدة فقط لكل فرد. نقص واضح في العرض!" أو على العكس: "يتباطأ نمو سكان دبي. ومع تسليم 86 ألف وحدة سكنية، لن يكون هناك عدد كافٍ من المشترين. فائض واضح في العرض!" كلا النهجين خاطئ تمامًا لأنهما يتعاملان مع عدد السكان كما لو أنه يترجم مباشرةً إلى الطلب على المساكن. وهذا غير صحيح. المتغيرات الحاسمة التي يغفلها المحللون ليس كل شخص بحاجة إلى منزل منفصل. ليس كل مقيم جديد يرغب في الشراء. ليس كل أسرة تملك القدرة على شراء عقار. فيما يلي متغيرات جانب الطلب التي يجب أن يتضمنها التحليل السليم: عدد السكان الجدد شهريًا الوضع الأساسي: في عام 2024، استقبلت دبي ما يقارب 17,000 ساكن جديد شهريًا، وفقًا لبيانات مركز دبي للإحصاء. أي ما يعادل 204,000 نسمة سنويًا. لكن هل هذا النمو مستدام؟ هل سيتسارع أم سيتباطأ؟ منهجية النموذج: بدلًا من استخدام نسب النمو السكاني السنوية (التي تحجب الأرقام الفعلية)، أستخدم الرقم الشهري المحدد لعدد السكان الجدد. يمكنك تعديل هذا الرقم بالزيادة أو النقصان بناءً على توقعاتك: السيناريو المتفائل: 20,000/شهريًا (240,000/سنويًا) السيناريو الأساسي: 17,000/شهريًا (204,000/سنويًا) السيناريو المتحفظ: 12,000/شهريًا (144,000/سنويًا) يمنحك هذا توقعات الطلب بناءً على تكوين الأسر الفعلي، وليس على معدلات النمو النظرية. عدد السكان لكل أسرة لا يحتاج كل شخص إلى منزل منفصل. تختلف أنماط تكوين الأسر في دبي اختلافًا كبيرًا: العزاب الذين يتشاركون السكن: من 2 إلى 4 أشخاص في الوحدة السكنية الواحدة (شائع بين المهنيين الشباب والعمال ذوي الدخل المنخفض). الأسر النووية: من 3 إلى 4 أشخاص في الوحدة السكنية الواحدة (الأبوان + الأطفال). الأسر متعددة الأجيال: من 6 إلى 8 أشخاص في الفيلا الواحدة (الأسر الممتدة، شائعة في ثقافات جنوب آسيا والثقافات العربية). السكن المؤسسي: من 10 إلى 50 موظفًا في مساكن مصممة خصيصًا لهذا الغرض. المتوسط ​​في دبي: 2.5 شخص لكل أسرة. هذا يعني أن 17,000 ساكن جديد شهريًا = 6,800 أسرة بحاجة إلى سكن. ليس 17,000 وحدة سكنية. ليس 8,500 وحدة سكنية. بل 6,800 أسرة بالضبط. هذا الفرق جوهري. من يرغب في الاستئجار؟ هنا يختلف تحليل الطلب تمامًا عن تحليل العرض. لا يشتري الوافدون الجدد إلى دبي عقارات فور وصولهم. أمرٌ صادم، أعلم. الواقع: المغتربون الجدد: 70-80% منهم يستأجرون لمدة سنة إلى سنتين قبل التفكير في الشراء. العمال المؤقتون بعقود قصيرة الأجل: 90% منهم يستأجرون بشكل دائم. الموظفون المنتقلون من الشركات: غالبًا ما يُوفر لهم السكن أو يفضلون مرونة الإيجار. المهنيون الشباب: يفتقرون إلى رأس المال اللازم للدفعة الأولى، ويفضلون الاستئجار. الوضع الافتراضي للنموذج: 70% من السكان الجدد يفضلون الاستئجار (على الأقل في البداية). هذا يعني أنه من بين 6800 أسرة بحاجة إلى سكن: 4760 أسرة تبحث عن استئجار. 2040 أسرة تبحث عن شراء. يُعدّ الطلب على الإيجار والطلب على البيع سوقين منفصلين تمامًا. الخلط بينهما يُنتج تحليلًا غير منطقي. من يرغب في الشراء؟ عكس الطلب على الإيجار، محسوب تلقائيًا في النموذج: 30% من السكان الجدد يرغبون في شراء عقار. من هم هؤلاء المشترون؟ المغتربون المقيمون الذين ينتقلون من الشقق المستأجرة إلى شقق أكبر الباحثون عن الإقامة الذهبية (شراء عقارات بقيمة مليوني درهم إماراتي أو أكثر) الأفراد ذوو الملاءة المالية العالية الذين يسعون إلى امتلاك أصول معفاة من الضرائب المستثمرون (محليون ودوليون) المواطنون العائدون ومواطنو دول مجلس التعاون الخليجي تشكل هذه النسبة البالغة 30% (2040 أسرة شهريًا في الوضع الأساسي) الطلب الفعلي للمشترين. لكن حتى هذه النسبة تبالغ في تقدير الطلب الجديد في السوق، لأن العديد من المشترين هم من السكان الحاليين الذين ينتقلون إلى شقق أكبر أو يوسعون نطاق سكنهم - فهم يبيعون عقارًا لشراء آخر. دورة الترقية والانتقال إليكم ما يزيد سوق دبي تعقيدًا: يأتي جزء كبير من الطلب من السكان المقيمين حاليًا. في كل شهر، تُجرى آلاف المعاملات التي تشمل: سكان المارينا الذين ينتقلون إلى شقق أكبر في المارينا مستأجرو وسط المدينة الذين يشترون أخيرًا عقارهم الأول ملاك قرية جميرا الدائرية الذين ينتقلون إلى فلل في تلال دبي مستثمرو الخليج التجاري الذين يعيدون موازنة محافظهم الاستثمارية هؤلاء هم السكان الحاليون الذين يمتلكون مساكن بالفعل. إنهم لا يزيدون الطلب، بل يعيدون تدويره في السوق. الخلاصة: يتطلب تحليل الطلب فهم ليس فقط عدد الوافدين الجدد، بل كيفية تكوينهم للأسر، وما يستطيعون تحمله، وما إذا كانوا يستأجرون أم يشترون. لا تُخبرك أرقام السكان الخام شيئًا يُذكر عن ديناميكيات السوق الفعلية. تقديم نموذج العرض والطلب التفاعلي بعد سنوات من تحليل تقارير السوق ومراقبة المستثمرين وهم يتخذون قراراتهم بناءً على افتراضات خاطئة جوهريًا، وصلتُ إلى نقطة اللاعودة. استخدمت جميع التحليلات أرقامًا ثابتة. وتجاهلت جميع التوقعات متغيرات مهمة. وفضّلت جميع العناوين الإثارة على البيانات. لذا، قمتُ بتطوير أداة أفضل. لماذا طورتُ هذه الأداة؟ لم تكن المشكلة نقصًا في البيانات، فدائرة الأراضي والأملاك في دبي تنشر جداول تسليم مفصلة، ​​وأحجام معاملات، وبيانات تسجيل. ويتتبع مركز دبي للإحصاء تدفقات السكان. وتوفر متطلبات إفصاح المطورين معلومات على مستوى الوحدة. كانت المشكلة في المنهجية. إما أن التحليلات الحالية: مبسطة للغاية إلى

• أيّ شركات التطوير العقاري لديها سجل حافل بالتسليم في الموعد المحدد؟ ما هو الوضع الحالي لتقدم أعمال البناء؟ هل تمّ الحصول على جميع التصاريح والموافقات اللازمة؟ ما هو الوضع الحالي لتوافر العمالة والمواد؟ كم عدد المشاريع المتأخرة عن جداولها الزمنية الأصلية؟
• What’s the actual construction progress status right now?
• Are all permits and approvals in place?
• What’s the current labor and material availability situation?
• How many projects are already behind their original schedules?

Without answering these questions, you’re analyzing a fantasy, not a market.

"إنّ رقم 90 ألفًا معيبٌ من الأساس، ومما يزيد الأمر تعقيدًا افتراض الخبراء أن كل مطوّر عقاري يلتزم بالمواعيد المحددة. في 25 عامًا من تاريخ سوق العقارات في دبي، هذا السيناريو غير وارد. ومع ذلك، تتعامل جميع التحليلات معه كأمرٍ مُسلّم به." - دين داربي، شركة فام العقارية

افتراض التعامل بين البائع والمشتري: أكبر تبسيط مفرط في هذه الصناعة

حتى لو قبلنا أرقام العرض كما هي (لا ينبغي لنا ذلك، ولكن لنفترض جدلاً)، فهناك خلل أكبر في التحليل التقليدي. إنه افتراض أساسي لدرجة أن معظم المحللين لا يدركون أنهم يقعون فيه.

كل وحدة يتم تسليمها تصبح جزءًا من المعروض في السوق. هذا غير صحيح قطعاً. ومع ذلك، فهو أساس كل تنبؤ تقريباً بـ"أزمة فائض العرض" التي ستقرأها.

النموذج الخطي المعيب

إليكم ما يفترضه المحللون:

• 42,000 units delivered = 42,000 units competing for buyers
• Every buyer becomes either a seller immediately upon handover
• All units hit the market simultaneously
• Supply equals instant competition for existing inventory

The math is simple:

• 42,000 units scheduled
• 30% owner-occupied = 12,600 units removed from supply
• 40% listed for rent = 16,800 units rental supply only
• -42,000 وحدة مُجدولة -30% يشغلها مالكوها = 12,600 وحدة تم سحبها من العرض -40% مُدرجة للإيجار = 16,800 وحدة متاحة للإيجار فقط -30% مُدرجة لإعادة البيع = 12,600 وحدة متاحة للبيع

فجأةً، انخفض الرقم المعلن إلى 25,800 وحدة فقط، بعد أن كان في الواقع 80,000 وحدة فقط للعام بأكمله، و42,000 وحدة مُجدولة لما تبقى من عام 2025. وهذا انخفاض كبير عن الرقم المعلن.

وما زلنا لم نأخذ في الحسبان التأخيرات، التي ستؤدي إلى توزيع هذا العرض على مدى سنوات عديدة.

لهذا السبب تكذب العناوين الرئيسية، وتُعد النماذج مهمة.

نقطة عمياء في جانب الطلب: ليس كل السكان بحاجة إلى منازل

لا يمثل تحليل العرض سوى نصف المعادلة. أما فيما يتعلق بالطلب، فإن التبسيط المفرط يصبح أسوأ.

خرافة النمو السكاني

افتح أي تقرير سوق وستجد شكلاً من أشكال هذا المنطق:

"يزداد عدد سكان دبي بمقدار 200 ألف نسمة سنوياً. ومع تسليم 86 ألف وحدة، فإن ذلك لا يمثل سوى 0.43 وحدة للفرد. نقص واضح في العرض!"

أو بالعكس:

"يشهد النمو السكاني في دبي تباطؤاً. ومع تسليم 86 ألف وحدة سكنية، لن يكون هناك عدد كافٍ من المشترين. فائض واضح في العرض!"

كلا النهجين معيبان بشكلٍ خطير لأنهما يتعاملان مع عدد السكان كما لو أنه يترجم مباشرةً إلى الطلب على المساكن. وهذا غير صحيح.

It doesn’t.

المتغيرات الحاسمة التي يغفل عنها المحللون

Not every person needs a separate home. Not every new resident wants to buy. Not every household has the means to purchase property.

Here are the demand-side variables that proper analysis must include:

New Residents per Month

The baseline: In 2024, Dubai welcomed approximately 17,000 new residents per month according to Dubai Statistics Center data. That’s 204,000 people annually.

But is this sustainable? Will it accelerate or decelerate?

The model approach: Rather than using year-over-year population growth percentages (which obscure the actual numbers), I use the concrete monthly figure of new residents. You can adjust this up or down based on your outlook:

• Optimistic scenario: 20,000/month (240,000/year)
• Baseline scenario: 17,000/month (204,000/year)
• Conservative scenario: 12,000/month (144,000/year)

This gives you demand forecasting based on actual household formation, not abstract growth rates.

Residents per Household

لا يحتاج كل شخص إلى منزل منفصل. تختلف أنماط تكوين الأسر في دبي اختلافاً كبيراً:

• Singles sharing accommodation: 2-4 people per unit (common among young professionals and lower-income workers)
• Nuclear families: 3-4 people per unit (two parents + children)
• Multi-generational households: 6-8 people per villa (extended families, common in South Asian and Arab cultures)
• Corporate housing: 10-50 employees in purpose-built accommodation

The average across Dubai: 2.5 people per household.

This means 17,000 new residents per month = 6,800 households needing accommodation.

ليس 17000 وحدة. ليس 8500 وحدة. بل 6800 أسرة بالضبط.

هذا التمييز هو كل شيء.

من يرغب في الاستئجار

وهنا يختلف تحليل الطلب عن تحليل العرض اختلافاً تاماً.

لا يقوم الوافدون الجدد إلى دبي بشراء العقارات فور وصولهم. أمرٌ صادم، أعلم.

The reality:

• - المغتربون لأول مرة: يدفعون 70-80% من قيمة العقار إيجارًا لمدة سنة إلى سنتين قبل التفكير في الشراء. العمال المؤقتون بعقود قصيرة الأجل: يدفعون 90% أو أكثر من قيمة العقار إيجارًا بشكل دائم. الموظفون المنتقلون من الشركات: غالبًا ما يتم توفير السكن لهم أو يفضلون الاستئجار. المهنيون الشباب: يفتقرون إلى رأس المال اللازم للدفعة الأولى، ويفضلون الاستئجار.
• Transient workers on short contracts: 90%+ rent indefinitely
• Corporate transferees: Often provided housing or prefer rental flexibility
• Young professionals: Lack down payment capital, prefer renting

الوضع الافتراضي للنموذج: 70% من السكان الجدد يفضلون الاستئجار (على الأقل في البداية).

This means of those 6,800 households needing accommodation:

• 4760 شخصًا يبحثون عن استئجار 2040 شخصًا يبحثون عن شراء
• 2,040 are looking to buy

يُعدّ الطلب على الإيجار والطلب على البيع سوقين منفصلين تماماً، وخلطهما يُنتج تحليلاً غير منطقي.

من يرغب في الشراء

The inverse of rental demand, auto-calculated in the model: 30% of new residents want to purchase property.

Who are these buyers?

• Established expatriates upgrading from rentals
• Golden Visa seekers (AED 2M+ property purchases)
• High-net-worth individuals seeking tax-free asset holdings
• Investors (both local and international)
• Returning citizens and GCC nationals

This 30% (2,040 households per month at baseline) creates your actual buyer demand.

But even this overstates new-to-market demand, because many buyers are existing residents upgrading or relocating—they’re selling one property to buy another.

The Upgrade and Relocation Cycle

Here’s what makes Dubai’s market even more complex: substantial demand comes from within the existing resident population.

Every month, thousands of transactions involve:

• Marina residents upgrading to larger Marina apartments
• Downtown renters finally buying their first property
• JVC owners moving to Dubai Hills villas
• Business Bay investors rebalancing portfolios

These are existing residents who already have accommodation. They’re not adding to demand—they’re recycling it through the market.

Bottom line: Demand analysis requires understanding not just how many new people arrive, but how they form households, what they can afford, and whether they’re renting or buying.

Raw population figures tell you almost nothing about actual market dynamics.

تقديم نموذج العرض والطلب التفاعلي

After analyzing market reports for years and watching investors make decisions based on fundamentally flawed assumptions, I reached a breaking point. Every analysis used static numbers. Every forecast ignored variables that matter. Every headline chose drama over data. So I built something better. Why I Built This Tool The problem wasn’t a lack of data—Dubai Land Department publishes detailed delivery schedules, transaction volumes, and registration data. Dubai Statistics Center tracks population flows. Developer disclosure requirements provide unit-level information. The problem was methodology. Existing analyses either: Oversimplified to the point of uselessness (“90,000 units vs. population growth”) Used proprietary black-box models that required institutional subscriptions Failed to separate rental from sales demand Ignored buyer behavior variables entirely Assumed on-time delivery despite all historical evidence My solution (built in conjunction with DXB Interact): Create an interactive model that puts investors in control of the assumptions. Not my assumptions. Not institutional consensus assumptions. YOUR assumptions. Because you’re the one writing the check. You’re the one exposed to the risk. You deserve tools that let you test your own thesis, not just accept someone else’s conclusion. Model Architecture: The Variables That Actually Matter The model integrates eight core variables—four on the supply side, four on demand—to produce year-by-year projections through 2032. How the Model Calculates Market Balance Once you set all eight variables, the model runs these calculations for every year from 2025 through 2032: SUPPLY CALCULATION: Takes scheduled delivery data from DLD Shifts timeline by completion delay months Multiplies by “% Listed for Resale” to get actual sales supply Multiplies by “% Listed for Rent” to get rental supply DEMAND CALCULATION: Takes “New Residents per Month” × 12 months Divides by “Residents per Household” to get household formation Multiplies by “% Who Want to Buy” to get buyer demand Multiplies by “% Who Want to Rent” to get renter demand BALANCE CALCULATION: Sales Market Balance: Buyer Demand – Sales Supply Rental Market Balance: Renter Demand – Rental Supply Negative numbers = Shortage (demand exceeds supply) Positive numbers = Surplus (supply exceeds demand) Visual Outputs: What the Charts Show You The model produces three key visualizations: Chart 1: Variable Control Panel Shows all eight sliders with current settings, allowing real-time adjustment Chart 2: Deliveries by Year (2025-2032) Bar chart showing how many units will be delivered each year after applying your delay assumptions Chart 3: Net Market Balance (Surplus/Shortage) Dual-bar chart showing: Pink/Red bars: Rental market balance (negative = shortage) Blue/Cyan bars: Sales market balance (negative = shortage) Green zones: Years where both markets simultaneously show surplus This visual instantly tells you: Which years have too much supply (positive bars) Which years have too little supply (negative bars) Whether rental or sales markets are tighter When the market shifts from shortage to surplus and back

Every analysis used static numbers. Every forecast ignored variables that matter. Every headline chose drama over data.

So I built something better.

Why I Built This Tool

The problem wasn’t a lack of data—Dubai Land Department publishes detailed delivery schedules, transaction volumes, and registration data. Dubai Statistics Center tracks population flows. Developer disclosure requirements provide unit-level information.

The problem was methodology.

Existing analyses either:

1. Oversimplified to the point of uselessness (“90,000 units vs. population growth”)
2. Used proprietary black-box models that required institutional subscriptions
3. Failed to separate rental from sales demand
4. Ignored buyer behavior variables entirely
5. Assumed on-time delivery despite all historical evidence

My solution (built in conjunction with DXB Interact): Create an interactive model that puts investors in control of the assumptions.

Not my assumptions. Not institutional consensus assumptions. YOUR assumptions.

Because you’re the one writing the check. You’re the one exposed to the risk. You deserve tools that let you test your own thesis, not just accept someone else’s conclusion.

Model Architecture: The Variables That Actually Matter

The model integrates eight core variables—four on the supply side, four on demand—to produce year-by-year projections through 2032.

How the Model Calculates Market Balance

Once you set all eight variables, the model runs these calculations for every year from 2025 through 2032:

SUPPLY CALCULATION:

1. Takes scheduled delivery data from DLD
2. Shifts timeline by completion delay months
3. Multiplies by “% Listed for Resale” to get actual sales supply
4. Multiplies by “% Listed for Rent” to get rental supply

DEMAND CALCULATION:

1. Takes “New Residents per Month” × 12 months
2. Divides by “Residents per Household” to get household formation
3. Multiplies by “% Who Want to Buy” to get buyer demand
4. Multiplies by “% Who Want to Rent” to get renter demand

BALANCE CALCULATION:

• Sales Market Balance: Buyer Demand – Sales Supply
• Rental Market Balance: Renter Demand – Rental Supply
• Negative numbers = Shortage (demand exceeds supply)
• Positive numbers = Surplus (supply exceeds demand)

Visual Outputs: What the Charts Show You

The model produces three key visualizations:

Chart 1: Variable Control Panel Shows all eight sliders with current settings, allowing real-time adjustment

Chart 2: Deliveries by Year (2025-2032) Bar chart showing how many units will be delivered each year after applying your delay assumptions

الرسم البياني 1: لوحة التحكم المتغيرة. يعرض جميع أشرطة التمرير الثمانية مع الإعدادات الحالية، مما يسمح بالتعديل الفوري. الرسم البياني 2: عمليات التسليم حسب السنة (2025-2032). رسم بياني شريطي يوضح عدد الوحدات التي سيتم تسليمها كل عام بعد تطبيق افتراضات التأخير. الرسم البياني 3: صافي ميزان السوق (الفائض/العجز). رسم بياني شريطي مزدوج يوضح: Net Market Balance (Surplus/Shortage) Dual-bar chart showing:

• - الأعمدة الوردية/الحمراء: توازن سوق الإيجار (سالب = نقص) - الأعمدة الزرقاء/السماوية: توازن سوق البيع (سالب = نقص) - المناطق الخضراء: السنوات التي يُظهر فيها كلا السوقين فائضًا في الوقت نفسه
• Blue/Cyan bars: Sales market balance (negative = shortage)
• Green zones: Years where both markets simultaneously show surplus

This visual instantly tells you:

• - ما هي السنوات التي تشهد فائضًا في العرض (الأعمدة الموجبة)؟ - ما هي السنوات التي تشهد نقصًا في العرض (الأعمدة السالبة)؟ - هل أسواق الإيجار أم البيع أكثر ضيقًا؟ - متى يتحول السوق من حالة نقص إلى حالة فائض وبالعكس؟
• Which years have too little supply (negative bars)
• Whether rental or sales markets are tighter
• When the market shifts from shortage to surplus and back