Bostadsrättspriser i Uppsala en hedonisk studie
|
|
- Torbjörn Lundström
- för 8 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 UPPSALA UNIVERSITET Vårterminen 2005 Nationalekonomiska institutionen C-uppsats Författare: Erik-Axel Nord & Marcus Wagell Handledare: Prof. Rune Wigren Bostadsrättspriser i Uppsala en hedonisk studie
2 Sammanfattning Studiens syfte är att ge en bild av hur stor betalningsviljan, de implicita priserna, är för bostadsrätters olika egenskaper i Uppsala. För att skatta de olika egenskapernas implicita priser har vi utgått från hedonisk pristeori. Utifrån en logaritmisk funktionsmodell har resultaten erhållits genom multipel regressionsanalys. Frågor som undersökningen besvarar är t.ex. vad är köparen villig att betala för att bostadsrätten ska ligga centralt, ha en låg månadsavgift eller vara utrustad med öppen spis. Studien omfattar 307 bostadsrättsobjekt (efter bortfall 251 objekt), som har samlats in från sju olika mäklarfirmor i Uppsala. Försäljningarna härrör från perioden januarinovember Utifrån objektsbeskrivningarna har 28 oberoende variabler används, bl.a. avgift, yta, antal rum, byggår och område, för att förklara den beroende variabeln, bostadsrättens pris. Modellens förklaringsgrad uppgår till 84 %. 15 av de 28 oberoende varibalerna är statistiskt signifikanta. Variabeln med störst enskild förklaringsgrad är yta. Betalningsviljan för en extra kvadratmeter på en genomsnittlig bostadsrätt uppgår till kr. Avgiften har också stor inverkan på bostadsrättens pris. En höjning med 200 kr utifrån genomsnittsbostadsrättens egenskaper innebär en prissänkning med kr. Liksom det implicita kvadratmeterpriset sjunker med ökad yta, så sjunker också betalningsviljan per rum i takt med att antalet rum ökar. Andra egenskaper såsom t.ex. hiss, balkong eller möjlighet till uthyrning kunde inte utifrån resultatet fastställas hur de påverkar priset. Nyckelord: Hedonisk prisbildning, betalningsvilja, bostadsrätt, Uppsala. Vi vill framföra ett varmt tack till Bostad Uppsala, FöreningsSparbanken Fastighetsbyrå, Mäklare Kulling, Mäklarhuset, Skandia Mäklarna, Svensk Fastighetsförmedling och Widerlöv & Co, vilka alla har bidragit med underlag för att kunna genomföra denna studie. 2
3 1 INLEDNING Metod och avgränsning Metodkritik TIDIGARE STUDIER HEDONISK PRISBILDNING Regressionsmodell VARIABELDEFINITIONER OCH DESKRIPTIV ANALYS Beroende variabel Oberoende variabler Borttagna variabler ANALYS AV REGRESSIONSRESULTATET Tolkning av resultatet Analys SLUTSATSER OCH DISKUSSION...22 KÄLLOR OCH LITTERATUR...24 BILAGA 1: OMRÅDESDEFINITIONER...25 BILAGA 2: DESKRIPTIV ANALYS AV VARIABLER...26 BILAGA 3: RELATIV EFFEKT OCH IMPLICITA PRISER...27 BILAGA 4: REGRESSIONSRESULTAT (OMRÅDEN)
4 1 Inledning Priset på bostadsrätter har de senaste åren stigit kraftigt, speciellt i storstäderna, och den idag relativt låga räntan gör att människor i allt högre grad är beredda att belåna sig för att skaffa ett bra boende. Bristen på bostäder i många städer och den höga kostnaden för nyproduktion gör att utbudet är begränsat samtidigt som efterfrågan är stor. Detta scenario stämmer väl in på Uppsala som, förutom att vara en modern storstad, är en stark tillväxtregion inom främst Life Science och IT och ett framgångsrikt och eftertraktat lärosäte. Staden och dess läge utgör också en attraktiv boendemiljö för stockholmspendlare. Detta gör att Uppsala län ligger på tredje plats i landet vad gäller kvadratmeterpris på bostadsrätter. 1 Efterfrågan och utbud har stor betydelse vid prissättning av bostadsrätter, där viktiga variabler att ta hänsyn till är ränteläge, disponibel inkomst, arbetslöshet, population och konjunkturindikatorer i allmänhet. Med hjälp av variabler som dessa kan prisläget på bostadsrätter skattas. Ett annat angreppssätt är att studera marknaden på mikroekonomisk nivå, där individen genom sitt köp maximerar sin bostadsnytta givet sin budgetrestriktion. Här handlar det istället om att studera prisbildningen. Bostadsrätten kan ses som ett objekt med ett antal relaterade egenskaper, t.ex. yta, avgift och läge, där varje egenskap implicit kan prissättas och tillsammans summera till bostadsrättens slutliga försäljningspris. Syftet med denna studie är att ge en bild av hur stor betalningsviljan, de implicita priserna, är för bostadsrätters olika egenskaper i Uppsala. För att skatta de olika egenskapernas implicita priser använder vi hedonisk prisbildningsteori 2. Målsättningen är att få en uppfattning om individers betalningsvilja, och därmed preferenser, på bostadsrättsmarknaden, men också att kunna se påverkan av specifika egenskaper på bostadsrättens värde. Resultaten kan vidare göra det möjligt att utifrån en given bostadsrätt ungefärligt beräkna dess marknadsvärde, vilken kan vara av intresse för såväl köpare som säljare. Det är också intressant att studera påverkan av bostadsrättens mätbara egenskaper på slutpriset, dvs. modellens förklaringsgrad. En 1 via 2 Se avsnitt 3 Hedonisk prisbildning. 4
5 låg förklaringsgrad kan indikera att det i värderingen av bostadsrätten föreligger egenskaper som är svåra att mäta, t.ex. planlösning, allmän standard och utsikt. En detalj som är utmärkande för bostadsrätter, till skillnad från småhus och fastigheter, är att bostadsrätten klassas som lös egendom, vilket gör att det inte krävs någon registrering vid försäljning. Detta innebär att information som rör bostadsrätten, köparen och säljaren inte är offentliga handlingar, vilket försvårar tillgången till källinformation för studier inom området. Det föreligger därför en brist i täckningen av marknaden, som tjänar på att belysas ytterligare. Vidare är denna studie den första i sitt slag som gjorts för Uppsala. Vi tror också att studien kan vara av allmänt intresse, då bostadsrättsmarknaden präglas av informationsasymmetri 3, där fastighetsmäklaren är den enda som har full insikt i marknaden och kunskap om prisbildningen och mer korrekt kan värdera en bostadsrätt, till skillnad från både köpare och säljare. 1.1 Metod och avgränsning Primärdata för 307 bostadsrätter har insamlats från sju fastighetsmäklarfirmor i Uppsala. Objekten har sålts under perioden januari-november Objektsbeskrivningar på bostadsrätter utgör den största basen i materialet. För att studera hur och om bostadsrättsföreningens ekonomi påverkar försäljningspriset har data om föreningens långfristiga skulder samt yttre reparationsfond hämtats ur årsredovisningar. Totalt används 28 oberoende variabler (varav tre utgör referensvariabler) som sekundärdata. Den beroende variabeln, det slutliga priset, har varit en begränsande faktor vid insamlandet av data. Detta för att det inte finns något krav på registrering av de köpeskillingar som erläggs. När, för studien betydelsefull information saknats för ett objekt, har detta plockats bort från studien. Efter bortfall omfattar materialet 251 objekt. Modelleringen har skett med multipel regression 4 i statistikprogrammet Eviews. 3 Fabian (2004). 4 Minsta kvadratmetoden (OLS). 5
6 Studien har avgränsats till att omfatta bostadsrättslägenheter sålda under perioden januari-november 2004 i Uppsala tätort 5. Vidare innefattar inte studien bostadsrätter av typen kedjehus, radhus eller enplanshus. Eftersom det av naturliga skäl inte är praktiskt möjligt att fysiskt besöka varje objekt, har tillgången på primärdata begränsats. Konsekvensen av detta är att variabler som mäter t.ex. allmän standard, planlösning och lägenhetens orientering har utelämnats. 1.2 Metodkritik Data från flera mäklarfirmor har gett en stor geografisk och prismässig skillnad av lägenhetsobjekten, vilket bidrar till att öka studiens validitet. Däremot kan det ha inverkat negativt på materialets homogenitet och därmed minskat modellens förklaringsgrad. Eftersom perioden täcker nästan ett helt kalenderår täcks en eventuell säsongsvariation i försäljningspriserna in. Priset beror dock på hur utbud och efterfrågan på bostadsrätter på marknaden ser ut. I ett längre perspektiv har variabler som befolkningstillväxt, byggtakt, arbetslöshet, realinkomst och ränta inverkan. Det är därför viktigt att de makroekonomiska förhållandena varit relativt konstanta under studieperioden. Under den relativt korta studieperioden är det främst räntan som kan ha påverkat priserna och därmed betalningsviljan för bostadsrättens egenskaper. Riksbankens reporänta låg i början av året på 2,75 % för att sedan sjunka till 2,00 % i maj och har sedan dess legat på samma nivå fram till studieperiodens slut 6. Då merparten av insamlade data härrör från försäljningar under den senare delen av studieperioden, kommer denna ränteförändring sannolikt att ha en ytterst marginell effekt på resultatet. 5 Se Bilaga 1 för exakta områden 6 6
7 2 Tidigare studier Relativt få studier är gjorda på bostadsrättsmarknaden. En trolig förklaring till detta är, som tidigare nämnts, att bostadsrätter klassas som lös egendom, vilket gör att adekvata data inte är offentliga uppgifter. De flesta studierna är gjorda på Stockholms innerstad. Rosengren och Schult har gjort en mycket omfattande studie som innefattar både bostadsrättslägenheter och småhus i Stockholm. Totalt omfattas 6500 bostadsrättslägenheter i Stockholms innerstad sålda under åren Studien är gjord både på makro- och mikroekonomisk nivå. I den makroekonomiska analysen, där kvadratmeterpriset utgör prisindex, finner Rosengren och Schult att befolkningstillväxt och real förvärvsinkomst har störst påverkan på bostadsrättspriserna på lång sikt. Däremot har nybyggnadskostnad större inverkan på priserna på småhus än på bostadsrätter. I den mikroekonomiska delen används den hedoniska prisbildningsteorin och en logaritmerad modell. Resultatet visar att avgiften har negativ inverkan på priset, medan yta, antal rum och ålder har positiv inverkan. Likaså påvisas en prisökning för lägenheter belägna över nedre botten. 7 Bergman och Svennersjö har utfört en hedonisk studie som enbart behandlar bostadsrätter. Materialet omfattar 92 bostadsrättslägenheter på Södermalm i Stockholm sålda under hösten En linjär modell används och visar att avgift, yta och antal rum har störst inverkan på priset. I övrigt uppvisade få ytterligare variabler signifikanta resultat. 8 Ytterligare en studie som bygger på hedonisk prisbildning är gjord av Hallberg och omfattar 304 bostadsrätter i Stockholms innerstad, sålda under mars I studien används en linjär regressionsmodell och förklaringsgraden är 91 %. Störst inverkan på förklaringsgraden har ytan och månadsavgiften. Förekomst av balkong och vindsvåning bidrar till att öka priset på lägenheten, liksom stigande ålder på fastigheten. 9 7 Rosengren & Schult (2003). 8 Bergman & Svennersjö (2004). 9 Hallberg (2004). 7
8 3 Hedonisk prisbildning Bostadsrätten kommer i våra sekundärdata att presenteras i form av de egenskaper den besitter, såväl direkta egenskaper relaterade till den fysiska lägenheten, t.ex. antal rum, som fastighetsrelaterade, t.ex. bostadsrättsföreningens ekonomi och fastighetens ålder. Den hedoniska metoden avser att uppskatta ett objekts, i det här fallet en bostadsrätt, enskilda egenskapers inverkan på det totala priset. Problemet är att dessa egenskaper inte kan prissättas direkt utan måste skattas implicit. För att skatta dessa egenskaper använder vi en hedonisk prissättningsmodell. 10 Hedonisk prissättning innebär att det studerade objektets egenskaper prissätts implicit. Bostadsrättens egenskaper representeras av vektorn z = z, z,..., z ) ( 1 2 n, där z i är en vald definierad egenskap (variabel). Priset kommer då att vara en funktion av z och ges av P = P z) = P( z, z,..., z ). För att skatta egenskapernas implicita (hedoniska) priser ( 1 2 n utförs en multipel regression. 3.1 Regressionsmodell Hur formeln P z) = P( z, z,..., z ) kommer att se ut beror på vilken ( 1 2 n regressionsmodell som används. De två vanligaste möjligheterna är linjär och logaritmerad funktionsform. Den linjära formen är lättarbetad och enkel att tolka. Koefficienterna ger då en direkt prisskattning av de behandlade egenskaperna (t.ex. i kronor) och en bostadsrätts pris fås genom att summera de egenskaper som just den bostadsrätten besitter. Den stora nackdelen hos den linjära formen ligger i att den i sin grundform inte tillåter någon interaktion mellan de olika egenskaperna hos ett objekt. Detta innebär t.ex. att betalningsviljan för ytterligare en kvadratmeter är lika stor oavsett storleken på bostadsrätten, liksom att ett extra rum alltid är lika mycket värt. Marknadspriserna tyder dock på att värdet av en extra kvadratmeter såväl som ett extra rum tenderar att sjunka ju större lägenheten är. Linjär funktionsform: P i = α + β z n j= 1 j ij + ε i 10 Rosen (1974), s 34ff. 8
9 För att fånga upp dessa interaktioner har vi istället valt att använda en logaritmerad regressionsmodell. Istället för att skatta priserna kommer denna modell att skatta egenskapernas priselasticitet. För de variabler som logaritmeras innebär det att koefficienten skattar den procentuella förändringen i slutpriset då egenskapens koefficient ändras en procent. För de egenskaper som inte logaritmeras (dummies 11 ) gäller att koefficienten talar om hur stor andel av bostadsrättens pris som respektive egenskap värderas till. Logaritmisk funktionsform: ln Pi = α + β j zij + n j= 1 j= n+ 1 k β ln z j ij + ε i Där: P = priset α = intercept (konstant) β = koefficient z = enskilda egenskaper ε = felterm i = i:te bostadsrättens pris och egenskaper 11 Variabeln tillskrivs värdet 1 om egenskapen finns, annars 0. 9
10 4 Variabeldefinitioner och deskriptiv analys Beroende variabel Pris är den slutgiltiga köpesumma, mätt i tusentals kronor, som köparen betalar för bostadsrätten (nyttjanderätten). Priset är den beroende variabeln i regressionsmodellen, som skall förklaras av de oberoende variablerna. Den genomsnittliga köpesumman uppgår till drygt kr och varierar mellan kr och kr. Standardavvikelsen är ca kr. I det studerade material kan noteras att slutpriset har hamnat både över och under begärt utgångspris, dock med en tydlig tendens till uppgång. Variabeln logaritmeras i regressionsmodellen. 4.2 Oberoende variabler Avgiften är den löpande kostnaden för lägenheten som innehavaren betalar till bostadsrättsföreningen. Avgiften debiteras oftast per månad eller per kvartal och mäts här i tusentals kronor per månad. I de fall en framtida avgiftsförändring har aviserats i samband med utannonseringen av lägenheten har vi tagit i beaktande den som gällde vid överlåtelsedatumet. Avgiften är viktig inte minst med tanke på köparens boendeekonomi men speglar främst bostadsrättsföreningens ekonomi. Räntekostnader, amorteringar, drift och löpande underhåll av fastigheten är kostnader som ska finansieras via avgiften liksom avsättning till större framtida fastighetsrelaterade renoveringar. Tidigare studier visar tydligt på att avgiften har en negativ inverkan på priset. Den genomsnittliga månatliga avgiften uppgår till 3254 kr och variabeln varierar mellan 772 kr till kr. Standardavvikelsen är kr. Ytan är sannolikt den variabel som ensam har störst positiv inverkan på priset. Kvadratmeterpris har länge varit ett begrepp på bostadsrättsmarknaden och genomsnittspriset i Uppsala län låg under perioden augusti-oktober 2004 på kr/m Ytan definieras som antal kvadratmeter uppmätt boyta. Genomsnittsytan uppgår till 66 m 2. Lägenhetsytorna i studien spänner från 19 m 2 till 158 m 2, med en standardavvikelse på 22 m 2. Grundtesen är att det är rimligt att anta att kvadratmeterpriset avtar i takt med att lägenhetens storlek ökar. 12 Den deskriptiva analysen av alla variabler återfinns i tabellform i Bilaga via 10
11 Nära knutet till kvadratmeterytan är generellt hur många rum lägenheten består av. Variabeln rum (exklusive kök) och yta förväntas samvariera, men givet ytan förväntas ett extra rum ha en positiv inverkan på slutpriset. I de fall lägenheten annonserats som en -ochenhalva, har vi valt att räkna enbart antalet hela rum, dvs. en avrundning neråt har gjorts. Det genomsnittliga antalet rum uppgår till 2,37 med en standardavvikelse på 1,00. Ett objekt med 6 rum och kök har tagits bort ur materialet för att få det mer homogent. Tabell 1. Fördelning av antal bostadsrätter över antal rum 1:or 2:or 3:or 4:or 5:or Liksom rum, torde också en extra toalett ha en positiv, om än marginell, inverkan på priset. Till denna kategori har även räknats de lägenheter som har både duschkabin och badkar. Även möjligheten till uthyrningsdel har studerats och variabeln definieras som del i lägenheten med separat ingång och egen toalett. Av de lägenheter som har en extra toalett (17 %) har ungefär en tredjedel av dessa uthyrningsdel. Balkong har i studier gjorda i Stockholms innerstad visat sig höja lägenhetsvärdet med upp till kr. Även i Uppsala förväntas balkong vara en prishöjare, dock ej med lika stor inverkan som i Stockholm, eftersom andelen balkonger i Uppsala (85 % i denna studie) är mer än dubbelt så stor som i Stockholms innerstad (41 % 14 ). Till kategorin balkong har även uteplats och altan medräknats, dock ej fransk balkong. Omvänt förhållande råder vad gäller förekomsten av öppen spis, vilket är nästan tre gånger vanligare i Stockholm 15 än i Uppsala (6 %). Lägenheter med öppen spis borde därför vara synnerligen attraktiva objekt i Uppsala och, allt annat lika, betinga ett markant högre pris än lägenheter utan. I variabeldefinitionen ingår såväl öppen spis, eldstad som kakelugn, oavsett funktion eller eldningsförbud. Kokvrå förekommer ibland i mindre lägenheter och förväntas dra ner priset på dessa. Knappt 4 % av lägenheterna har kokvrå. 14 Hallberg (2004), s Ibid. 11
12 Vilken våning bostadsrätten ligger på kan ha inverkan på slutpriset. Våning 0 innebär att bostadsrätten ligger i markplan; i studien används variabeln nedre botten. Studiens högst belägna objekt ligger på våning 5. Att bo på nedre botten innebär ofta insyn, högre bullernivå från eventuell trafik och större risk för inbrott, vilket bör dra ner betalningsviljan för bostadsrätten. Dock uppstår möjligheten till eventuell uteplats. Nästan var tredje bostadsrätt ligger på markplan. De variablerna som vidare används är våning 1, som utgör referensvariabel (30 %), våning 2 (28 %), och våning 3+ (12 %). Den sistnämnda variabeln fångar upp alla objekt som ligger på våning 3 och högre. Tanken med detta är att se om utsikten har någon prishöjande effekt på högt belägna bostadsrätter. Vindsvåning (belägen högst upp i fastigheten och med snedtak) anses vara eftertraktat och bidrar sannolikt till att öka priset. Lägenheter i etage har likställts med vindsvåning. 4 % av bostadsrätterna är vindsvåningar. Förekomsten av hiss och bastu är fastighetsrelaterade egenskaper som förväntas vara värdehöjande. Var fjärde studerad lägenhet har tillgång till hiss och knappt var tredje har tillgång till bastu kom lag på hiss i alla nybyggda bostadsfastigheter med tre eller fler plan 16. I regressionen har vi valt att studera hur värdet på en bostadsrätt, belägen på våning 2 eller högre, påverkas om ej hiss finns i fastigheten. Variablerna toalett, uthyrningsdel, balkong, öppen spis, kokvrå, nedre botten, våning 2, våning 3+, vindsvåning, ej hiss och bastu är all dummyvariabler och ges värdet 1 vid förekomst av respektive egenskap, annars 0. Variablerna avgift, yta och rum logaritmeras i regressionsmodellen för att tillåta interaktion med varandra. En fastighets byggår har betydelse för dess utformning, standard och tillgång till faciliteter. Byggstilar har varierat genom åren och byggteknik, kulturgeografiska planer och samhällspolitiska beslut har präglat byggandet. Det har även byggts i olika omgångar och den ursprungliga statskärnan har oftast äldre fastigheter, medan kransområden och förorter till största delen består av nyproducerade fastigheter. I studien valdes att dela in byggåren i fem grupper. Fastigheter byggda före 1930 utgör
13 referensgrupp. De övriga grupperna är byggår , , och 1990 och framåt. Den största andelen bostadsrätter (33 %) i studien är producerade under perioden Inom bostadsrättsmarknaden finns devisen läge, läge, läge som en, ofta mycket träffsäker, förklaring till hur attraktiv en bostadsrätt är och därmed vilket marknadsvärde den har. Vad som avses är geografiskt läge i landet, stadsdel och orientering i fastigheten. I denna studie ingår stadsdel som lägesegenskap och representeras av variablerna EriksbergEkeby, Fålhagen, Kåbo, Luthagen, Nordost, Svartbäcken och Övriga. Variabeln Centrum utgör referensvariabel. 17 Närliggande stadsdelar av liknande karaktär har i några fall slagits samman för att underlätta resultattolkning och för att få ett tillräckligt antal observationer. I samma syfte har också några stadsdelar, bl.a. Luthagen och Fålhagen, modifierats utifrån de gängse stadsdelsdefinitionerna. Generellt kan sägas att stadsdelarna är byggda vid olika perioder med olika byggstilar och med varierande miljöomgivning. Detta borde göra att priset skiljer sig åt mellan stadsdelarna, liksom det faktum att en del stadsdelar räknas som finare än andra och därmed drar upp priset på bostadsrätterna. Byggårsoch områdesvariablerna är alla dummyvariabler. 4.3 Borttagna variabler En stamrenovering är kostsam för föreningen. Den kan innebära att avgiften för den enskilde bostadsrättsinnehavaren höjs vid renovering. Dessutom kan det vara en olägenhet att bo i fastigheten under större renoveringar. Stamrenoveringsbehovet beror bl.a. på fastighetens ålder och byggstandard, men en tumregel är att stammarna bör bytas efter 50 år 18. En icke stamrenoverad fastighet bör därför dra ner värdet på aktuell bostadsrätt. I studien har fastigheter med byggår från 1960 och framåt betraktats som stamrenoverade. Bostadsrätter byggda efter 1960 med behov av eller nära planerad stamrenovering räknas som ej stamrenoverade En övervägande majoritet (92 %) av objekten i studien klassas som stamrenoverade. 17 Se Bilaga 1 för geografiska definitioner av stadsdelsvariablerna. 18 Kulling (2004). 13
14 Genom samtal med mäklare har det framkommit att presumtiva köpare alltför sällan studerar bostadsrättsföreningens ekonomi, vilket kan vara väl så viktigt 19. För att erhålla en god överblick krävs ofta att årsredovisningar från flera år tillbaka studeras. Köp av en bostadsrätt innebär egentligen inte att man äger lägenheten, utan man köper en andel i föreningen, med rätten att nyttja lägenheten under tiden som medlem i föreningen. I förhållande till köpt andel tar köparen också på sig de skulder som bostadsrättsföreningen eventuellt har. Detta avspeglas i avgiften som bl.a. ska täcka räntor och amorteringar på dessa lån. Stamrenovering och andra kostsamma renoveringar påverkar också föreningens ekonomi och kan innebära en avgiftshöjning. En låg avgift behöver inte heller alltid innebära en sund ekonomi. Möjligheten att då sätta av medel till framtida underhåll minskar, vilket gör att föreningen kan tvingas ta dyra lån. Bostadsrättsföreningar är enligt lag skyldiga att varje år avsätta kapital till en yttre reparationsfond, som ska täcka kontinuerligt underhåll av fastigheten och i viss mån renoveringar. En stor yttre reparationsfond fungerar som en buffert för framtida avgiftshöjningar. Vid regressionskörningar med variabler som kodar för stamrenovering, långfristiga skulder och yttre reparationsfond har det visat sig att dessa inte har någon påverkan och i fallen stamrenovering och reparationsfond har de negativ effekt mot vad som är rimligt att anta. Dessa variabler har därför lyfts bort från den slutgiltiga regressionsekvationen. En trolig förklaring till att skulden inte ger något bidrag till resultatet är att avgiften förmodligen täcker in mycket av den skuldbörda som eventuellt finns i föreningen. Avgiften kan sägas fungera som en proxyvariabel för skulden (se Figur 1) SKULDKVM AVGIFT KR Figur 1. Avgiftens samvarians med skuld/m². 19 Edwardsson (2004). 14
15 5 Analys av regressionsresultatet 5.1 Tolkning av resultatet Resultatet från regressionen presenteras i Tabell 2 och fås i form av en koefficient för varje oberoende variabel (ej referensvariabler). Koefficientens tecken visar om variabeln påverkar priset uppåt (plustecken) eller neråt (minustecken). Som nämnts tidigare så ger den logaritmiska regressionsmodellen resultatet i form av elasticiteter. För de variabler som är logaritmerade innebär det att regressionskoefficienten (β) anger hur många procent priset på bostadsrätten förändras om egenskapen som variabeln kodar för ändras med en procent. Koefficienten för yta är 0.905, vilket innebär att om lägenhetens yta ökar med en procent (t.ex. från 100 m² till 101 m²) så ökar bostadsrättens pris med 0,905 %. Med utgångspunkt från genomsnittspriset på bostadsrätterna i studien, kr, skulle denna extra kvadratmeter höja priset till kr. För dummyvariablerna gäller att koefficienten (β) räknas om till relativ effekt enligt följande formel: relativ _ effekt = ( e β 1) *100 Den relativa effekten anger betalningsviljan i procent för att erhålla en viss egenskap i förhållande till att inte ha egenskapen. Den relativa effekten för balkong, β = 0.059, blir då 6,08 %, vilket betyder att betalningsviljan för balkong (med utgångspunkt från en bostadsrätt utan balkong som kostar kr) är kr. För att på ett relativt lätt sätt kvantifiera de olika egenskapernas värde kan implicita priser räknas ut. Eftersom modellen resulterar i elasticiteter så blir de implicita priserna dock beroende av det relativa priset, dvs. det pris som en bostadsrätt utan aktuell egenskap betingar. De logaritmerade variablerna är dessutom beroende av en relativ parameter, dvs. utifrån vilket värde beräknas t.ex. sänkningen av avgiften. För de logaritmerade variablerna räknas det implicita priset ut enligt följande: implicit _ pris = ( β / parameter) * bostadsrättspris I Bilaga 3 har de implicita priserna beräknas på det genomsnittliga bostadsrättspriset kr och parametrarna för avgift, yta och rum har beräknas på 3250 kr, 65,8 m² 15
16 respektive 2,37 rum, vilket är de genomsnittliga värdena på dessa variabler i studiematerialet. Om inget annat sägs så grundar sig de implicita priserna på dessa siffror. Tabell 2. Regressionsresultat Variabel Koefficient, β Standardavv. t-statistika Signifikansnivå ln Avgift -0,585 0,079-7,358 0,000 *** ln Yta +0,905 0,112 7,384 0,000 *** ln Rum +0,157 0,076 2,054 0,041 ** Nedre botten +0,013 0,032 0,416 0,678 Våning 1 (ref.) Våning 2 +0,089 0,045 1,967 0,050 ** Våning 3+ +0,115 0,048 2,370 0,019 ** Vindsvåning +0,137 0,070 1,948 0,053 * Ej hiss (vån 2+) -0,071 0,047-1,502 0,135 Balkong +0,059 0,047 1,261 0,208 Öppen spis +0,105 0,054 1,957 0,052 * Toalett>1 +0,140 0,047 3,008 0,003 *** Uthyrning -0,101 0,064-1,567 0,118 Kokvrå +0,022 0,086 0,257 0,798 Bastu +0,032 0,028 1,159 0,248 Byggår -29(ref.) Byggår ,118 0,079-1,499 0,135 Byggår ,238 0,083-2,847 0,005 *** Byggår ,323 0,089-3,638 0,000 *** Byggår ,084 0,101-0,827 0,409 Omr.Centr.(ref.) Omr.Luthagen -0,091 0,050-1,836 0,068 * Omr.Kåbo +0,080 0,105 0,764 0,445 Omr.Fålhagen -0,053 0,0498-1,064 0,289 Omr.Svartbäck. -0,206 0,053-3,893 0,000 *** Omr.Eke.Eriks -0,256 0,054-4,722 0,000 *** Omr.Nordost -0,342 0,046-7,388 0,000 *** Omr.Övriga -0,999 0,060-16,570 0,000 *** Konstant +3,761 0,442 8,508 0,000 *** *** signifikant på 1%-nivån, ** = signifikant på 5%-nivån, * = signifikant på 10%-nivån. 16
17 5.2 Analys Regressionsmodellens förklaringsgrad uppgår till 84,4 % (justerat R² är 82,7 %), vilket innebär att de variabler som ingår i regressionen förklarar större delen av variationerna i slutpris på bostadsrätterna. Knappt 16 % av variationen fångas inte upp och beror på egenskaper som vi inte har tagit med i studien. Av 28 oberoende variabler (plus tre referensvariabler) är 15 signifikanta. Att avgiften spelar en stor roll vid köp av en bostadsrätt bekräftas av studien. Med en β-koefficient på (signifikant på 1 %-nivån) innebär detta att en avgiftshöjning med 1000 kr skulle minska värdet på en genomsnittlig bostadsrätt med kr. För en normal avgiftshöjning på t.ex. 200 kr till 2200 kr för en bostadsrätt värd kr skulle detta medföra en värdeminskning på knappt kr. Inom bostadsbranschen talas det ofta och gärna om kvadratmeterpriser. Yta som enda oberoende variabel förklarar ca 22 % av priset. I regressionsmodellen skattades koefficienten till (signifikant på 1 %-nivån), vilket innebär att en procents ökning av lägenhetens boyta resulterar i en värdeökning med knappt en procent. För genomsnittslägenheten motsvara detta kr (En ökning av ytan med en kvadratmeter innebär en värdestegring med kr för genomsnittslägenheten). För en liten bostadsrätt (t.ex. 27 m², kr) skulle det implicita priset för en kvadratmeter bli kr. En extra kvadratmeter i en stor lägenhet (t.ex. 140 m², kr) värderas endast till kr. Betalningsviljan för en extra kvadratmeter är med andra ord, som regel, markant större vad gäller en liten lägenhet än en stor (se Figur 2). 17
18 30 25 PRIS_KVM YTA Figur 2. Fallande kvadratmeterpris med ökad yta. Kopplat till bostadsrättens yta är inte sällan antalet rum. Med ökat antal rum ökar ofta ytan och tvärtom (se Figur 3) YTA RUM Figur 3. Samvariationen mellan variablerna rum och yta. Genom att använda en logaritmerad modellekvation tillåts interaktion mellan dessa variabler och risken för multikollinearitet minskas. Koefficienten för rum skattas i regressionen till (signifikant på 5 %-nivån). Betalningsviljan för ett extra rum för t.ex. en etta värd kr blir då kr, givet samma yta och övriga egenskaper. För en femrummare värd två miljoner kr skattas betalningsviljan för ett sjätte rum till kr. Liksom för kvadratmeter är betalningsviljan för ytterligare ett 18
19 rum, givet samma yta, generellt fallande ju fler rum bostadsrätten består av (se Figur 4) PRIS_RUM RUM Figur 4. Fallande rumspris med ökat antal rum. Det är allmänt känt bland fastighetsmäklare att en bostadsrätts läge i fastigheten, såväl vädersträcksmässigt som höjdmässigt, har inverkan på priset. I denna studie har vi endast lyckats fånga lägenhetens nivå i fastigheten och antagandet om att en högt belägen lägenhet, med chans till bättre utsikt, värderas högre konfirmeras genom resultatet. Variabeln nedre botten tyder på en marginellt ökad betalningsvilja för bostadsrätter i markplan jämfört med våning 1, vilken utgör referens, men är ej statistiskt signifikant. För en bostadsrätt på våning 2 är betalningsviljan 9,31 % mer jämfört med en på våning 1 och för våning tre och högre uppgår den till 12,2 %. Båda dessa variabler är signifikanta på 5 %-nivån. För genomsnittslägenheten på fjärde våning är köparen beredd att betala kr mer än om den ligger på första våning. Däremot tyder variabeln ej hiss (ej signifikant) på att bostadsrätten sjunker i pris om den är belägen på andra våning eller högre i en fastighet utan hiss. Signifikant säkerställd på 10 %-nivån är däremot variabeln vindsvåning. Vindslägenheter anses som attraktiva och betalningsviljan uppgår till 14,7 %, vilket motsvarar kr för genomsnittslägenheten (till detta kommer också sannolikt ytterligare kr för att den ligger på våning 3 eller högre!). 19
20 Antagandet att en balkong höjer priset på en bostadsrätt är inte statistiskt säkerställt, men koefficientens tecken tyder på att så kan vara fallet. Däremot är betalningsviljan för öppen spis (signifikant på 10 %-nivån) relativt hög, 11,1 %. För en stor bostadsrätt som kostar kr är köparen beredd att betala kr ytterligare för en öppen spis. Antagandet om att bostadsrätter med fler toaletter än en ökar betalningsviljan (relativ effekt 15 %, signifikant på 1 %-nivån) får stöd av resultatet. En förklaring till den relativt stora betalningsviljan för en extra toalett kan vara att denna egenskap är främst förekommande i större och därmed ofta dyrare bostadsrätter. Variabeln uthyrning samvarierar i viss mån med variabeln toalett>1. Enligt koefficienten tyder den på att om en bostadsrätt har uthyrningsmöjlighet så minskar betalningsviljan för den, vilket kan ifrågasättas. Variabeln är dock inte signifikant. Utifrån studiematerialet på endast 9 observationer med kokvrå går det inte att med säkerhet fastslå om egenskapen har inverkan på priset, då variabeln inte är statistiskt säkerställd. Koefficientens tecken tyder dock på att priset skulle öka, vilket går emot tidigare antagande. Vad beträffar bastu så gav regressionen inget signifikant resultat. Dock kan nämnas att om värdet vore mer pålitligt så tyder det på att betalningsviljan skulle vara positiv. I gruppindelningen för byggår var två variabler statistiskt säkerställda (1 %-nivån). Jämfört med referensvariabeln byggår -29, så minskar betalningsviljan för bostadsrätten med 11,1 % respektive 21,2 % om fastigheten är byggd mellan åren respektive mellan åren I stort visar det sig att ju äldre fastigheten är, desto högre blir priset på bostadsrätten. Undantaget är nyproducerade bostadsrätter, byggår 90-, som ligger högt i pris, men denna variabel är ej signifikant. Vedertagen teori säger dock att priset på bostadsrätter faller med ålder 20. Studier gjorda av bl.a. Hallberg 21 och Rosengren & Schult 22 stödjer dock våra resultat om att bostadsrättens värde stiger med åldern. 20 Wigren (2005). 21 Hallberg (2004), s Rosengren & Schult (2003), s
Skanskas bostadsrapport 2015
Skanskas bostadsrapport 2015 Metodik Så genomfördes rapporten Skanskas bostadsrapport 2015 bygger på en omfattande analys av en rad olika faktaunderlag. Statistik från Hittabrf.se och Mäklarstatistik har
Läs merLaboration 2. Omprovsuppgift MÄLARDALENS HÖGSKOLA. Akademin för ekonomi, samhälle och teknik
MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik och kvantitativa undersökningar, A 15 Hp Vårterminen 2017 Laboration 2 Omprovsuppgift Regressionsanalys, baserat på Sveriges kommuner
Läs merPositiva trender det första halvåret. Aktuellt på bostadsmarknaden januari juni 2018
Positiva trender det första halvåret Aktuellt på bostadsmarknaden januari juni 2018 Utredningar och rapporter från Övergripande planering, nr 7 2018 Innehållsförteckning Bostadsrättspriserna vänder uppåt
Läs merBeslutet/domen har vunnit laga kraft. Fastighetsmäklarinspektionens avgörande
Beslutet i webbversion 1 (5) Saken Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om pris i marknadsföring. Prövning av om fastighetsmäklarens prissättning i marknadsföringen av en bostadsrätt
Läs merHögst upp eller längst ned
HÖST 2011 Sälja villan först Högst upp eller längst ned Nordens största undersökning om bostadsmarknaden Sälja villan först I Nordic Housing Insight fick fastighetsmäklarna denna gång besvara frågan hur
Läs merBostadsmarknaden fortsatt positiv i Umeå
Bostadsmarknaden fortsatt positiv i Umeå Aktuellt på bostadsmarknaden januari juni 2016 Utredningar och rapporter från Övergripande planering nr 13 2016 www.umea.se/kommun Innehållsförteckning Nyhet från
Läs merViss prisminskning för bostads rätter men villapriserna når nya toppnoteringar i Umeå. Aktuellt på bostadsmarknaden januari juni 2017
Viss prisminskning för bostads rätter men villapriserna når nya toppnoteringar i Umeå Aktuellt på bostadsmarknaden januari juni 2017 Utredningar och rapporter från Övergripande planering, nr 5 2017 Innehållsförteckning
Läs merTurbulent andra halvår men positiva trender. Aktuellt på bostadsmarknaden juli december 2017
Turbulent andra halvår men positiva trender Aktuellt på bostadsmarknaden juli december 2017 Utredningar och rapporter från Övergripande planering, nr 3 2018 Innehållsförteckning Prisfall i Umeå liksom
Läs merF19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test.
Partiella t-test F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test. Christian Tallberg Statistiska institutionen Stockholms universitet Då man testar om en enskild variabel X i skall vara med
Läs merVÅR 2013. Hett i Norge. Varmt i Sverige Svalt i Danmark. Nordens största undersökning om bostadsmarknaden
VÅR 2013 Hett i Norge Varmt i Sverige Svalt i Danmark Nordens största undersökning om bostadsmarknaden Nordic Housing Insight VÅR 2013 Nordic Housing Insight är en återkommande undersökning som visar hur
Läs merFler försäljningar och en stark villamarknad. Aktuellt på bostadsmarknaden juli-december 2018
Fler försäljningar och en stark villamarknad Aktuellt på bostadsmarknaden juli-december 2018 Utredningar och rapporter från Övergripande planering, nr 2 2019 Innehåll 3 Bostadsrätter 3 Skakiga bostadsrättspriser
Läs merTillämpning av hedonisk prissättning på bostadsrätter
Södertörns högskola Institutionen för samhällsvetenskaper Kandidatuppsats 15 hp Nationalekonomi Vårtermin 2014 Tillämpning av hedonisk prissättning på bostadsrätter En analys av bostadsmarknaden i Uppsala.
Läs merVÅR Hett i Norge. Varmt i Sverige Svalt i Danmark. Nordens största undersökning om bostadsmarknaden
VÅR 2013 Hett i Norge Varmt i Sverige Svalt i Danmark Nordens största undersökning om bostadsmarknaden Nordic Housing Insight VÅR 2013 Nordic Housing Insight är en återkommande undersökning som visar hur
Läs merMultipel Regressionsmodellen
Multipel Regressionsmodellen Koefficienterna i multipel regression skattas från ett stickprov enligt: Multipel Regressionsmodell med k förklarande variabler: Skattad (predicerad) Värde på y y ˆ = b + b
Läs merHängmatteläge på bostadsmarknaden
Sveriges största undersökning om bostadsmarknaden från Mäklarsamfundet Nr 3 2018 Hängmatteläge på bostadsmarknaden Barnfamiljer mest aktiva på marknaden Sammanfattning Sveriges största rikstäckande undersökning
Läs merÖkat utbud av småhus. Tecken på prisstabilisering. Såld på 2-5 veckor. Barnfamiljer mest aktiva på marknaden just nu
Sveriges största undersökning om bostadsmarknaden från Mäklarsamfundet Nr 2 2018 Ökat utbud av småhus Tecken på prisstabilisering Såld på 2-5 veckor Barnfamiljer mest aktiva på marknaden just nu Sammanfattning
Läs merUtvecklingsavdelningen Aktuellt om bostadsbyggandet
Utvecklingsavdelningen Aktuellt om bostadsbyggandet 1 (7) Utredningar och rapporter från Utvecklingsavdelningen, nr 4, juni 211 I rapporten redovisas bostadsbyggandet omfattning, sammansättning och lokalisering
Läs merRegressionsanalys av lägenhetspriser i Spånga
Regressionsanalys av lägenhetspriser i Spånga Mahamed Saeid Ali Kandidatuppsats i matematisk statistik Bachelor Thesis in Mathematical Statistics Kandidatuppsats 2016:11 Matematisk statistik Juni 2016
Läs merSänkningen av parasitnivåerna i blodet
4.1 Oberoende (x-axeln) Kön Kön Längd Ålder Dos Dos C max Parasitnivå i blodet Beroende (y-axeln) Längd Vikt Vikt Vikt C max Sänkningen av parasitnivåerna i blodet Sänkningen av parasitnivåerna i blodet
Läs merFöreläsning 9. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi
Föreläsning 9 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 (kap. 20) Introduktion I föregående föreläsning diskuterades enkel linjär regression, där en oberoende variabel X förklarar variationen hos en
Läs merFortsatt positiv prisutveckling för både bostadsrätter och villor i Umeå
Fortsatt positiv prisutveckling för både bostadsrätter och villor i Umeå Aktuellt på bostadsmarknaden juni december 2016 gar och n i n d e Utr ter från rappor de planering ipan Övergr nr 2 2017 www.umea.se/kommun
Läs merSkanskas bostadsrapport 2013
Skanskas bostadsrapport 2013 Förord Metodik Sammanfattning 3 4-5 6-9 Inställning till och prisutveckling för nya bostadsrätter: Stockholm Göteborg Malmö Om Skanska Nya Hem 10-13 14-17 18-21 22 Förord Det
Läs merBeslutet/domen har vunnit laga kraft. Fastighetsmäklarinspektionens avgörande
Beslutet i webbversion 1 (11) Saken Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om pris i marknadsföring. Prövning av om fastighetsmäklarens prissättning i marknadsföringen av vissa förmedlingsobjekt
Läs merAktuell Analys från FöreningsSparbanken Institutet för Privatekonomi
Aktuell Analys från FöreningsSparbanken Institutet för Privatekonomi 2005-05-03 Räkna med amortering Svenska hushåll ökar sin skuldsättning, framförallt vad gäller lån på bostäder. När räntan är låg är
Läs merHÖST 2013. Norge bromsar in Sverige fortsätter stabilt Danmark förstärks gradvis. Nordens största undersökning om bostadsmarknaden
HÖST 2013 Norge bromsar in Sverige fortsätter stabilt Danmark förstärks gradvis Nordens största undersökning om bostadsmarknaden Nordic Housing Insight, hösten 2013 Nordic Housing Insight är en återkommande
Läs merSTATISTIK OM STHLM. BOSTÄDER: Hyror 2009. S 2010:14 2010-12-23 Marianne Jacobsson 08-508 35 064 STOCKHOLMS STADS UTREDNINGS- OCH STATISTIKKONTOR AB
STATISTIK OM STHLM BOSTÄDER: Hyror 2009 S 2010:14 2010-12-23 Marianne Jacobsson 08-508 35 064 STOCKHOLMS STADS UTREDNINGS- OCH STATISTIKKONTOR AB FÖRORD Denna rapport redovisar hyror i Stockholm år 2009.
Läs mer15 % rabatt. på marknadsvärdet vid köp av din hyresrätt senast 2015-04-30
INFORMATION FRÅN STYRELSEN BRF HAGALUNDEN 15 % rabatt på marknadsvärdet vid köp av din hyresrätt senast 2015-04-30 INFORMATION KRING KÖP AV HYRESRÄTT FÖR HYRESRÄTTSINNEHAVARNA I BRF HAGALUNDEN Brf Hagalunden
Läs merAnalys av lägenhetspriser i Hammarby Sjöstad med multipel linjär regression
Analys av lägenhetspriser i Hammarby Sjöstad med multipel linjär regression Christian Aguirre Kandidatuppsats i matematisk statistik Bachelor Thesis in Mathematical Statistics Kandidatuppsats 2015:17 Matematisk
Läs merKapitel 12: TEST GÄLLANDE EN GRUPP KOEFFICIENTER - ANOVA
Kapitel 12: TEST GÄLLANDE EN GRUPP KOEFFICIENTER - ANOVA 12.1 ANOVA I EN MULTIPEL REGRESSION Exempel: Tjänar man mer som egenföretagare? Nedan visas ett utdrag ur ett dataset som innehåller information
Läs merNy rekordnivå på villapriser. Aktuellt på bostadsmarknaden januari-juni 2019
Ny rekordnivå på villapriser Aktuellt på bostadsmarknaden januari-juni 2019 Utredningar och rapporter från Övergripande planering, nr 5 2019 Innehåll 3 Sammanfattning 4 Bostadsrätter 4 Högre genomsnittliga
Läs merBeslutet/domen har vunnit laga kraft. Fastighetsmäklarinspektionens avgörande
Beslutet i webbversion 1 (6) Saken Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om pris i marknadsföring. Prövning av om fastighetsmäklarens prissättning i marknadsföringen av vissa förmedlingsobjekt
Läs merNr Allt fler tror på stigande priser och ökad efterfrågan. Barnfamiljer mest aktiva på marknaden just nu
Nr 4 2018 Allt fler tror på stigande priser och ökad efterfrågan Barnfamiljer mest aktiva på marknaden just nu Flest frågor om skick och prissättning Sveriges största undersökning om bostadsmarknaden från
Läs merBedömning av bostadsrätt. Sammanfattning
Sida 1 / 6 Adress: Förening: Organisationsnr: Värderingsdatum: Kärrhöksgatan 9B HSB Brf Kranskötaren i 757200-9194 Kommun: Bostadsyta: Andelstal: 63,5 m² 1,26% Räkenskapsår: 2008 Sammanfattning Sid Marknadsvärde
Läs merExterna handelscentra och huspriser
NATIONALEKONOMISKA INSTITUTIONEN Uppsala Universitet D-uppsats Författare: Erik Trolin Handledare: Rune Wigren HT 2006 Externa handelscentra och huspriser - Externhandelns inverkan på marknadsvärdet på
Läs merBeslutet/domen har vunnit laga kraft. Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om marknadsföring och pris i marknadsföring.
Beslutet i webbversion 1 (9) Saken Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om marknadsföring och pris i marknadsföring. Prövning av om fastighetsmäklarens prissättning i marknadsföringen
Läs merBeslutet/domen har vunnit laga kraft. Fastighetsmäklarinspektionens avgörande
Beslutet i webbversion 1 (6) Saken Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om pris i marknadsföring. Prövning av om fastighetsmäklarens prissättning i marknadsföringen av tre bostadsrätter
Läs merBeslutet/domen har vunnit laga kraft. Fastighetsmäklarinspektionens avgörande
Beslutet i webbversion 1 (6) Saken Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om pris i marknadsföring. Prövning av om fastighetsmäklarens prissättning i marknadsföringen av en bostadsrätt
Läs merVärdeförändring vid exploatering av mark i samband med utveckling av spårburen trafik Slutversion
Värdeförändring vid exploatering av mark i samband med utveckling av spårburen trafik 2010-01-25 Slutversion Bakgrund och syfte Malmöstad planerar för möjlighet till spårburentrafik i olika stråk. För
Läs merBeslutet/domen har vunnit laga kraft. Fastighetsmäklarinspektionens avgörande
Beslutet i webbversion 1 (9) Saken Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om pris i marknadsföring. Prövning av om fastighetsmäklarens prissättning i marknadsföringen av flera förmedlingsobjekt
Läs merLogistisk regression och Indexteori. Patrik Zetterberg. 7 januari 2013
Föreläsning 9 Logistisk regression och Indexteori Patrik Zetterberg 7 januari 2013 1 / 33 Logistisk regression I logistisk regression har vi en binär (kategorisk) responsvariabel Y i som vanligen kodas
Läs merKapitel 15: INTERAKTIONER, STANDARDISERADE SKALOR OCH ICKE-LINJÄRA EFFEKTER
Kapitel 15: INTERAKTIONER, STANDARDISERADE SKALOR OCH ICKE-LINJÄRA EFFEKTER När vi mäter en effekt i data så vill vi ofta se om denna skiljer sig mellan olika delgrupper. Vi kanske testar effekten av ett
Läs merNya rekord för bostadsmarknaden i Umeå!
Övergripande Planering Nya rekord för bostadsmarknaden i Umeå! Aktuellt på bostadsmarknaden januari juni 214 1 (8) Utredningar och rapporter från Övergripande Planering, nr 6 214 Sammanfattning Under den
Läs merKan bostadsrätt bli bostadsfel? frågor och svar när hyresrätten ombildas.
Kan bostadsrätt bli bostadsfel? frågor och svar när hyresrätten ombildas. En bättre värd? Allt fler kommuner planerar att sälja ut sina hyresrätter. Det väcker en hel del frågor och kanske du känner en
Läs merFöreläsning 5 Elasticiteter m.m.
Föreläsning 5 Elasticiteter m.m. 2012-11-09 Elasticiteter Elasticiteter Efterfrågans priselasticitet Inkomstelasticitet Korspriselasticitet Utbudselasticitet Konsumentöverskott Asymmetrisk information
Läs merSTOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Linda Wänström. Omtentamen i Regressionsanalys
STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Linda Wänström Omtentamen i Regressionsanalys 2009-01-08 Skrivtid: 9.00-14.00 Godkända hjälpmedel: Miniräknare utan lagrade formler. Tentamen består
Läs merSTHLM STATISTIK OM. Hyror 2007 och 2008 BOSTÄDER: S 2009: Marianne Jacobsson
STATISTIK OM STHLM BOSTÄDER: Hyror 2007 och 2008 S 2009:10 2008-12-17 Marianne Jacobsson 08-508 35 064 STOCKHOLMS STADS UTREDNINGS- OCH STATISTIKKONTOR AB FÖRORD Denna rapport redovisar hyror i Stockholm
Läs merBeslutet/domen har överklagats. Fastighetsmäklarinspektionens avgörande
Beslutet i webbversion 1 (15) Saken Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om pris i marknadsföring. Prövning av om fastighetsmäklarens prissättning i marknadsföringen av vissa förmedlingsobjekt
Läs merÄLSKA STADEN. BYGG MER! BOSTADSMARKNADEN I SVERIGE
ÄLSKA STADEN. BYGG MER! BOSTADSMARKNADEN I SVERIGE I Sverige bor nära 10 miljoner människor. Befolkningen ökar, och störst är ökningen i storstadsregionerna. Idag lever och verkar närmare 25 % av Sveriges
Läs merFöreläsning 9. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi
Föreläsning 9 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 (kap. 20) Introduktion I föregående föreläsning diskuterades enkel linjär regression, där en oberoende variabel X förklarar variationen hos en
Läs merMARKNADSRAPPORT APRIL 2017
MARKNADSRAPPORT APRIL 2017 MARKNADSRAPPORT APRIL 2017 Analys, uttalanden och spekulationer om bostadsmarknaden Prisutvecklingen för bostadsrätter i Sverige steg med 0,8 procent jämfört med föregående månad.
Läs merSpecial. Trendspaning. Bankerna och ränteläget påverkar mest 2014. Bergvärme hetast. Back to basic - Varmt och ombonat ersätter ljust och fräscht
Sveriges största undersökning om bostadsmarknaden från Mäklarsamfundet Nr 4 2013 Bankerna och ränteläget påverkar mest 2014 Bergvärme hetast Trendspaning Back to basic - Varmt och ombonat ersätter ljust
Läs merUppåt på den nordiska småhusmarknaden Ökat utbud av bostadsrätter i Norge och Danmark
VÅR 2015 Uppåt på den nordiska småhusmarknaden Ökat utbud av bostadsrätter i Norge och Danmark Räntan påverkar den nordiska bostadsmarknaden Nordens största undersökning om bostadsmarknaden Nordic Housing
Läs merDekomponering av löneskillnader
Lönebildningsrapporten 2013 133 FÖRDJUPNING Dekomponering av löneskillnader Den här fördjupningen ger en detaljerad beskrivning av dekomponeringen av skillnader i genomsnittlig lön. Först beskrivs metoden
Läs merRepetitionsföreläsning
Population / Urval / Inferens Repetitionsföreläsning Ett företag som tillverkar byxor gör ett experiment för att kontrollera kvalitén. Man väljer slumpmässigt ut 100 par som man utsätter för hård nötning
Läs merFöreläsning 10, del 1: Icke-linjära samband och outliers
Föreläsning 10, del 1: och outliers Pär Nyman par.nyman@statsvet.uu.se 19 september 2014-1 - Sammanfattning av tidigare kursvärderingar: - 2 - Sammanfattning av tidigare kursvärderingar: Kursen är för
Läs merStabila bostadsrättspriser medan villapriserna ökar
Stabila bostadsrättspriser medan villapriserna ökar Aktuellt på bostadsmarknaden januari juni 2015 Utredningar och rapporter från Övergripande planering nr 10 2015 www.umea.se/kommun Innehållsförteckning
Läs merLTH: Fastighetsekonomi 23-24 sep 2008. Enkel och multipel linjär regressionsanalys HYPOTESPRÖVNING
LTH: Fastighetsekonomi 23-24 sep 2008 Enkel och multipel linjär regressionsanalys HYPOTESPRÖVNING Hypotesprövning (statistisk inferensteori) Statistisk hypotesprövning innebär att man med hjälp av slumpmässiga
Läs merSkattejämförelse småhus och bostadsrätter
Skattejämförelse småhus och bostadsrätter En jämförelse av skatter och avgifter vid köp, under boendetiden och vid försäljning av småhus/äganderätter och lägenheter/bostadsrätter i Sverige Villaägarnas
Läs merKan bostadsrätt bli bostadsfel? frågor och svar när hyresrätten ombildas.
Kan bostadsrätt bli bostadsfel? frågor och svar när hyresrätten ombildas. En bättre värd? Allt fler kommuner planerar att sälja ut sina hyresrätter. Det väcker en hel del frågor och kanske du känner en
Läs merInStat Exempel 4 Korrelation och Regression
InStat Exempel 4 Korrelation och Regression Vi ska analysera ett datamaterial som innehåller information om kön, längd och vikt för 2000 personer. Materialet är jämnt fördelat mellan könen (1000 män och
Läs merMÄKLARHUSET BO-OPINION
MÄKLARHUSET BO-OPINION 1 Mäklarhuset Bo-Opinion tar tempen på: Frågan om lockpriser Sedan 2005 har bostadspriserna i Sverige mer än tredubblats*. Prisutvecklingen är ett ständigt omdebatterat ämne, likaså
Läs merVad påverkar priset på en bostadsrätt?
Företagsekonomiska institutionen STOCKHOLMS UNIVERSITET Kandidatuppsats 10 poäng HT 2005 Vad påverkar priset på en bostadsrätt? Författare: Niclas Roll Handledare: Claes Hägg Sammanfattning Fastighetsmarknaden
Läs merAnalys Mindre bostadsrätt för villapengarna i Stockholms län
Analys Mindre bostadsrätt för villapengarna i Stockholms län Villaägare i Stockholms län får allt mindre för pengarna när de köper en bostadsrätt. 2007 kunde en villaägare i Stockholms län som sålde villan
Läs merKapitel 17: HETEROSKEDASTICITET, ROBUSTA STANDARDFEL OCH VIKTNING
Kapitel 17: HETEROSKEDASTICITET, ROBUSTA STANDARDFEL OCH VIKTNING När vi gör en regressionsanalys så bygger denna på vissa antaganden: Vi antar att vi dragit ett slumpmässigt sampel från en population
Läs merLän Uppsala Gatuadress Stationsgatan 36 Kommun Uppsala Storlek 3 rum (2 sovrum) / 104 m² Område Centrum Tillträde tidigast Enligt överenskommelse
Län Uppsala Gatuadress Kommun Uppsala Storlek 3 rum (2 sovrum) / 104 m² Område Centrum Tillträde tidigast Enligt överenskommelse " Tillfälle att förvärva en ljus trerummare på 104 kvm på fjärde våningen,
Läs merNr Prognos: Pris, utbud, efterfrågan. Vanligaste frågorna till mäklarna just nu
Nr 1 2019 Prognos: Pris, utbud, efterfrågan Vanligaste frågorna till mäklarna just nu Sveriges största undersökning om bostadsmarknaden från Mäklarsamfundet Sammanfattning Fastighetsmäklarnas syn på bostadsmarknaden
Läs merLABORATION 3 - Regressionsanalys
Institutionen för teknikvetenskap och matematik S0001M Matematisk statistik, LP1, HT 2015, Adam Jonsson LABORATION 3 - Regressionsanalys I denna laboration ska du lösa ett antal uppgifter i enkel regressionsanalys
Läs merBRF Forsbackahus nr 1
VärderingsInstitutet VÄRDEUTLÅTANDE avseende BRF Forsbackahus nr 1 Bostadsrättslägenhet nr 203664001 0025 Värderingsinstitutet Norra AB Tel 0650-99500, 060-101650, 026-102904 www.fastighetsvarde.se info@fastighetsvarde.se
Läs merMARKNADSRAPPORT AUGUSTI 2017
MARKNADSRAPPORT AUGUSTI 2017 MARKNADSRAPPORT AUGUSTI 2017 Analys, uttalanden och spekulationer om bostadsmarknaden Mellan juni och juli steg prisindex för privatägda bostäder i Sverige, HOXSWE, med 0,3
Läs merBRF MUSETTEN 1, GÖTEBORG
Sida 1 / 11 BRF-ANALYS BRF MUSETTEN 1, GÖTEBORG (76969-7331) INTRODUKTION TILL BRF- ANALYSEN Den uto kade brf-analysen a r ett informationsdokument fo r spekulanter, boende, ma klare och andra intressenter
Läs merLABORATION 3 - Regressionsanalys
Institutionen för teknikvetenskap och matematik S0001M Matematisk statistik LABORATION 3 - Regressionsanalys I denna laboration ska du lösa ett antal uppgifter i regressionsanalys med hjälp av statistik-programmet
Läs merUtbud och köpintresse bedöms öka Stark förväntan på stigande priser, särskilt i Norge Tempot har skruvats upp i Sverige och bromsat in i Norge
VÅR 2014 Utbud och köpintresse bedöms öka Stark förväntan på stigande priser, särskilt i Norge Tempot har skruvats upp i Sverige och bromsat in i Norge Nordens största undersökning om bostadsmarknaden
Läs merBUDGET OCH PROGNOS 2014-2018
BUDGET OCH PROGNOS 2014-2018 Konjunkturinstitutet och andra officiella bedömare anser att konjunkturen kommer att stiga men har en skakig väg framför sig. Med konjunktur stiger även inflation, räntor och
Läs merBeslutet/domen har vunnit laga kraft. Fastighetsmäklarinspektionens avgörande
Beslutet i webbversion 1 (5) Saken Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om pris i marknadsföring. Prövning av om fastighetsmäklarens prissättning i marknadsföringen av en bostadsrätt
Läs merSTOCKHOLMS BOSTADSRÄTTSBAROMETER 2019 EN RAPPORT OM BOSTADSRÄTTSFÖRENINGARS EKONOMI
STOCKHOLMS BOSTADSRÄTTSBAROMETER 2019 EN RAPPORT OM BOSTADSRÄTTSFÖRENINGARS EKONOMI FÖRORD FÖR EN LÅNGSIKTIGT HÅLLBAR EKONOMI Om en bostadsrättsförening har en skuld på 50 miljoner kronor, och en annan
Läs merOm undersökningen. 3. Beräkningar I rapporten presenterar vi ett antal beräkningar. De har vi gjort på följande sätt.
1 Om undersökningen Att bo i city är många ungas dröm. I denna version av Mäklarhuset Bo- Opinion vill vi beskriva vilka möjligheter arbetande unga mellan 25-30 år har att köpa en bostad i de centrala
Läs merHSB BRF ÖRNTORP GRÄNGESBERG
VÄRDEUTLÅTANDE avseende HSB BRF ÖRNTORP GRÄNGESBERG Värderingsinstitutet Södra Norrland AB Tel 0650-99500, 060-101650, 026-102904 www.fastighetsvarde.se info@fastighetsvarde.se VÄRDEUTLÅTANDE sida 1 (4)
Läs merLinjär regressionsanalys. Wieland Wermke
+ Linjär regressionsanalys Wieland Wermke + Regressionsanalys n Analys av samband mellan variabler (x,y) n Ökad kunskap om x (oberoende variabel) leder till ökad kunskap om y (beroende variabel) n Utifrån
Läs merHur värderas bostadsavgiften i olika räntelägen?
Hur värderas bostadsavgiften i olika räntelägen? Författare: Jesper Carmesten och Tom Jörlén Handledare: Jens Forsbaeck Universitet: Lunds universitet, Institutionen för Nationalekonomi Uppsatsform: NEKH02
Läs merHög efterfrågan på bostäder i Norden
VINTER 2016 Hög efterfrågan på bostäder i Norden Media och räntan påverkar allt mer Stark tro på uppgång på den norska bostadsmarknaden Nordens största undersökning om bostadsmarknaden Nordic Housing Insight
Läs merKan bostadsrätt bli bostadsfel? frågor och svar när hyresrätten ombildas
Kan bostadsrätt bli bostadsfel? frågor och svar när hyresrätten ombildas En bättre värd? Antalet ombildningar av hyresrätt till bostadsrätt har ökat markant de senaste åren. Det väcker en hel del frågor
Läs merHUR KVALITETSASPEKTER PÅVERKAR BETALNINGSVILJAN AV BOSTADSRÄTTER
HUR KVALITETSASPEKTER PÅVERKAR BETALNINGSVILJAN AV BOSTADSRÄTTER En tvärsnittsstudie om hedonisk prissättning av bostadsrätter i Stockholms innerstad. Av: Fanny Westin och Grant Teah Handledare: Stig Blomskog
Läs merBeslutet/domen har överklagats. Fastighetsmäklarinspektionens avgörande
Beslutet i webbversion 1 (10) Saken Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om pris i marknadsföring. Prövning av om fastighetsmäklarens prissättning i marknadsföringen har utgjort så kallade
Läs merJättegap mellan utbud och efterfrågan i Sverige
HÖST 2014 Jättegap mellan utbud och efterfrågan i Sverige Arbetsmarknaden viktigaste påverkansfaktorn i Norge och Danmark Nordens största undersökning om bostadsmarknaden Nordic Housing Insight - Höst
Läs merStatistik B Regressions- och tidsserieanalys Föreläsning 1
Statistik B Regressions- och tidsserieanalys Föreläsning Kurskod: 732G7, 8 hp Lärare och examinator: Ann-Charlotte (Lotta) Hallberg Lärare och lektionsledare: Isak Hietala Labassistenter Kap 3,-3,6. Läs
Läs merF18 MULTIPEL LINJÄR REGRESSION, FORTS. (NCT
Stat. teori gk, ht 006, JW F18 MULTIPEL LINJÄR REGRESSION, FORTS. (NCT 1.1, 13.1-13.6, 13.8-13.9) Modell för multipel linjär regression Modellantaganden: 1) x-värdena är fixa. ) Varje y i (i = 1,, n) är
Läs merStark tro på fortsatt prisökning
SOMMAR 2014 Stark tro på fortsatt prisökning i Norge Stabilt i Sverige och Danmark Het marknad för sjönära fritidshus Nordens största undersökning om bostadsmarknaden Nordic Housing Insight - Sommar 2014
Läs merVINTER 2014. Norge sticker ut Sverige och Danmark mer stabilt Utbudet ökar mest i Norge. Nordens största undersökning om bostadsmarknaden
VINTER 2014 Norge sticker ut Sverige och Danmark mer stabilt Utbudet ökar mest i Norge Nordens största undersökning om bostadsmarknaden Nordic Housing Insight - Vinter 2014 Nordic Housing Insight är en
Läs merStark tro på uppgång i Norge
SOMMAR 2015 Stark tro på uppgång i Norge Räntan och media påverkar mest Stabil utveckling på fritidshusmarknaden Nordens största undersökning om bostadsmarknaden Nordic Housing Insight - Sommar 2015 Ökat
Läs merPreliminär kostnadskalkyl för Bostadsrättsföreningen Luthagen 18:15, org.nr 769627-3049
Preliminär kostnadskalkyl för Bostadsrättsföreningen Luthagen 18:15, org.nr 769627-3049 1 Innehållsförteckning Preliminär Ekonomisk Plan för Bostadsrättsföreningen Luthagen 18:15, org.nr 769627-3049 1
Läs merBeslutet/domen har vunnit laga kraft. Fastighetsmäklarinspektionens avgörande
Beslutet i webbversion 1 (5) Saken Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om pris i marknadsföring. Prövning av om fastighetsmäklarens prissättning i marknadsföringen har utgjort ett så
Läs merBostadStorstad H2 2016
Februari 2017 Pernilla Johansson Tarek Zaza BostadStorstad H2 2016 Köpkraft och bostadspriser: Lägst risk i Skåne Byggandet går framåt och 2016 blev ett toppår. Men byggandet understiger behovet och priserna
Läs merEgenskapspriser på småhusmarknaden i Stockholm, Göteborg och Malmö - en hedonisk studie
NATIONALEKONOMISKA INSTITUTIONEN Uppsala universitet D-uppsats Författare: Dennis Dahlgren Handledare: Lennart Berg VT 2006 Egenskapspriser på småhusmarknaden i Stockholm, Göteborg och Malmö - en hedonisk
Läs merC-UPPSATS. Månadsavgiftens inverkan på bostadsrätters försäljningspris. Ulrica Dalnor Lindström och Carin Tjernell. Handledare: Bo Söderberg
C-UPPSATS Månadsavgiftens inverkan på bostadsrätters försäljningspris Handledare: Bo Söderberg Sammanfattning Titel: Månadsavgiftens inverkan på bostadsrätters försäljningspris Nivå: C-uppsats inom fastighetsekonomi
Läs merHur reagerar väljare på skatteförändringar?
Hur reagerar väljare på skatteförändringar? nr 1 2013 årgång 41 I den här artikeln undersöker vi hur väljare reagerar på förändrade skatter när de röstar. Vi finner att vänstermajoriteter straffas om de
Läs merDe svenska mäklarnas bedömningar sticker ut i en nordisk jämförelse
VINTER 2015 De svenska mäklarnas bedömningar sticker ut i en nordisk jämförelse Stark tro på ökad efterfrågan Media har stor påverkan på den nordiska bostadsmarknaden Nordens största undersökning om bostadsmarknaden
Läs merBeslutet har inte vunnit laga kraft. Fastighetsmäklarinspektionens avgörande
Beslutet i webbversion 1 (20) Saken Tillsyn enligt fastighetsmäklarlagen (2011:666), fråga om pris i marknadsföring. Prövning av om fastighetsmäklarens prissättning i marknadsföringen av flera förmedlingsobjekt
Läs merBild 1. Bild 2 Sammanfattning Statistik I. Bild 3 Hypotesprövning. Medicinsk statistik II
Bild 1 Medicinsk statistik II Läkarprogrammet T5 HT 2014 Anna Jöud Arbets- och miljömedicin, Lunds universitet ERC Syd, Skånes Universitetssjukhus anna.joud@med.lu.se Bild 2 Sammanfattning Statistik I
Läs merHar du råd att bo kvar?
www.stockholmsvanstern.se Efter pensionen: Har du råd att bo kvar? En rapport om inkomster och boende bland äldre i Stockholms stad. Beställd av Stockholmsvänstern, utförd av Edvin S. Frid oktober 2012.
Läs merDatum: 2012-08- 23 Källa: Booli.se. Stockholms bostadsmarknad -ett år efter införande av accepterat pris
Stockholms bostadsmarknad -ett år efter införande av accepterat pris Om statistiken Accepterat pris 1 augusti införde majoriteten av fastighetsmäklarna så kallat accepterat pris i Stockholms innerstad.
Läs mer