1. No category

Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS, 1. december 2014
Indeksi cen stanovanjskih
in poslovnih nepremičnin
– novosti
dr. Branko Pavlin,
SURS, Sektor za makroekonomske
statistike, Oddelek za statistiko cen
1
Vsebina
1. Indeksi cen bivanja v lastniških stanovanjih –
ICLS - (Owner Occupied Housing - OOH)
2. Indeksi cen rabljenih stanovanj 2000-2006 novo v SI_STAT-u
3. Indeksi cen poslovnih nepremičnin
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin, SURS _1dec_2014
2
1. Indeks cen bivanja v lastniških stanovanjih ICLS (OOH= Owner
Occupied Housing)
• ICLS - OOH Uredba EU 93/2013,
o določitvi podrobnih pravil za izvajanje Uredbe Sveta (ES) št. 2494/95 o
harmoniziranih indeksih cen življenjskih potrebščin v zvezi z določitvijo indeksov cen za
stanovanjske nepremičnine, v katerih bivajo lastniki
Razlika ICSN(HPI) - ICLS(OOH):
• Neto nakupni princip (net acquisition approach): upoštevane so
samo transakcije stanovanj, ko le-ta prehajajo iz drugih
institucionalnih sektorjev v sektor gospodinjstev. To pomeni, da
imajo transakcije rabljenih stanovanj zelo majhen pomen!
• Vključeni so stroški, ki izhajajo iz lastništva stanovanja, bodisi ob
nakupu ali zaradi vzdrževanja stanovanja.
• ICLS (OOH) je sestavljen iz 6 pod-indeksov, vsi so izračunani
neposredno za raven Slovenije, brez kakršnihkoli teritorialnih
členitev
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin, SURS _1dec_2014
3
Pod-indeksi ICLS(OOH) in njihova utež, pomen v skupnem indeksu
Šifra
indeksa
Oznaka pod-indeksa
O1.
ODHODKI ZA STANOVANJSKE NEPREMIČNINE, V KATERIH BIVAJO LASTNIKI
100,0
O1.1.
Pridobitve stanovanjskih nepremičnin
86,6
Nove stanovanjske nepremičnine
81,4
O1.1.1.
Uteži2013
O1.1.1.1
nakupi novih stanovanjskih nepremičnin
17,8
O1.1.1.2
samogradnja stanovanjskih nepremičnin in večje obnove
63,6
O1.1.2
Rabljene nepremičnine, nove v sektorju gospodinjstev
1,2
O1.1.3
Druge storitve, povezane s pridobitvijo stanovanjskih nepremičnin
4,0
O1.2.
Lastništvo stanovanjskih nepremičnin
13,4
O1.2.1
večja popravila in vzdrževanje
11,9
O1.2.2
zavarovanje stanovanjskih nepremičnin
1,5
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin, SURS _1dec_2014
4
Delež (utež) pod-indeksov v skupnem indeksu ICLS(OOH), Slovenija,
2013
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
5
115.0
ICLS_OOH _Skupaj
110.0
105.0
Nakupi novih
stanovanjskih
nepremičnin
Samogradnja in
večje obnove
100.0
95.0
90.0
85.0
Rabljena stanovanja,
nova v sektorju
gospodinjstev
Druge storitve,
povezane z nakupom
Večja popravila in
vzdrževanje
Zavarovanje
stanovanj
80.0
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
6
Indeks cen življenjskih potrebščin ICŽP (CPI), Indeks cen stanovanjskih
nepremičnin ICSN (HPI) in Indeks cen lastniških stanovanj ICLS (OOH),
Slovenija, 2010=100
108.0
106.0
104.0
102.0
100.0
98.0
96.0
ICŽP
ICSN_HPI_H.1.
94.0
ICLS_OOH_O.1.
92.0
90.0
1.Q
2009
2.Q
2009
3.Q
2009
4.Q
2009
1.Q
2010
2.Q
2010
3.Q
2010
4.Q
2010
1.Q
2011
2.Q
2011
3.Q
2011
4.Q
2011
1.Q
2012
2.Q
2012
3.Q
2012
4.Q
2012
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
1.Q
2013
2.Q
2013
7
Indeksi gradbenih stroškov in Indeks cen življenjskih potrebščin ,
Slovenija, q1_05=100
130.0
125.0
120.0
115.0
110.0
Construction
costs_CC_Self_builders
Construction
Costs_CC_Major Repairs
105.0
CPI
100.0
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
8
Indeks ICLS (OOH) -kritika
• Kompleksen indeks - problem razumevanja –
„akademski“ indeks, -delovno intenziven;
• Problem vrednotenja, to je presoje
primernosti za vključitev v ICŽP v SLO in EU
• Problem EU primerljivosti: pod-indeksi z zelo
različnimi utežmi v EU (preliminarne
informacije)
• Uporabniki v SLO?
• Objava: v EU v letu 2015?
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
9
2. Historična serija ICSN(HPI) 2000-2006
• Namen: za raziskovalne namene!
• Kompilacija metod in lastnosti transakcij – a
okvirno enotna časovna vrsta od 2000 dalje
• Preračun tolarjev v evre za obdobje 2000-2006
• Od 2000 do 2003: samo rabljena stanovanja
• Od 2003 dalje še rabljene HIŠE
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
10
Indeksi cen rabljenih stanovanj, Slovenija, 2010=100,
(vse vhodne cene v evrih)
110.0
100.0
90.0
80.0
70.0
60.0
Rabljena stanovanja
50.0
40.0
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
11
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
12
3. Indeksi cen poslovnih nepremičnin
• Eurostat: financira izdelavo „Priročnika za računanje indeksov cen
poslovnih nepremičnin“ in nacionalna raziskovanja (tudi na SURS-u)
• Odprta vprašanja:
- Segmentacija raznolikih poslovnih prostorov: trgovine,
storitveni lokali, pisarne, mali proizvodni obrati, industrija,
hoteli, ….
- Vrednost: transakcijske cen ali tudi ocenjene vrednosti (po
stroškovni metodi; po kapitalizacijski metodi)?
- Perioda izračuna? Transakcije so manj pogoste!
- Metoda izračuna? Tudi istovrstne nepremičnine so različno
velike (pisarna – poslovna stavba…). Izredno velik vpliv lokacije! Kako
to ovrednotiti? Vpliv ponudbe praznih poslovnih prostorov?
- Na SURS: pilotno raziskovanje - pisarne
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
13
Pilotni izračun: pisarne
Tipično stanje za poslovne nepremičnine:
• 1. Majhno število transakcij:
skupaj= 1056 transakcij v 2008-2011
= 66 na četrtletje
= 132 polletno
2. Velika raznolikost in velikost pisarn:
min=9 m2 max=5871m2 povpr=133m2
 HETEROSKEDASTIČNOST ?
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
14
Pisarne - frekvenčna distribucija spremenljivke
„uporabna površina“
350
300
Frekvenca
250
200
150
100
50
0
30
60
90
120
150
180
210
240
270
Razredi uporabne površine - kvadratni metri
300
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
More
15
Korak 1: Segmentacija transakcij
- Sprejeli smo klasifikacijo – iz prodajnih pogodb, ki jih zbira
DURS, dopolni GURS - ETN
-95% transakcij, opredeljenih kot PISARNE po DURS, je v REN
dejansko imelo kodo CC_Si 122 xxxx = poslovne stavbe.
Korak 2: Kontrola kakovosti podatkov o lastnostih pisarn
- Časovno zamudna faza dela: najmanj 1/3 vsega analitskega
časa
Metoda izračuna:
Hedonski pristop = regresijska analiza lastnosti pisarn
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
16
Korak 3: Regresijski model za pisarne
Lastnosti nepremičnin = regresijske pojasnjevale
spremenljivke
1. Uporabna površina …..…....76,4%
2. Regionalni BDP/preb…….…..4,1%
3. Starost ………………………........1,5%
4. Turistične kapacitete…….....1,2%
R2= 0,84
5. NTP neto tlorisna površina...0,27%
Multipli
6. Izložbeno okno (da/ne)….…..0,25%
Regresijski
7. Klimatska napr. (da/ne)……...0,25%
koeficient
8. Mestno naselje(da/ne) ……...0,13%
9. Premožnost soseske…..………0,06%
* Izračun:neprava sprem. časa (Time Dummy) v vseh
primerih
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
17
Korak 4: Regresijska enačba / krivulja
1. Log_linear: logaritem prodajne cene= odvisna spr.
Rezultat: R2= 0.69 ; KoefVar=5,3 Homoskedastičen!
2. Log_linear: logaritem „cene za kvadratni meter“=
odvisna spr.
Rezultat: R2= 0.27; KoefVa=6,5 - Heteroskedastičen
3. Log_Log ali „dvojni logaritem“: R2= 0.84 ; KoefVa=3,8
Heteroskedastičen
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
18
PISARNE, Slovenija, polletno, Time Dummy,
9 spremenljivk, I_2008=100
105
100
95
90
85
80
Log_log
Log_Price/m2
Log_linear
75
I_08
II_08
I_09
II_09
I_10
II_10
I_11
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
II_11
19
Pisarne, ČETRTLETNO, Slovenia, Time Dummy,
9 spremenljivk, q1_2008=100
115
110
105
100
95
90
85
80
Log_Log
Rabljene nepr._H1.1.
Log_€/m2
Log_Linear
75
q1_08 q2_08 q3_08 q4_08 q1_09 q2_09 q3_09 q4_09 q1_10 q2_10 q3_10 q4_10 q1_11 q2_11 q3_11 q4_11
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
20
Zaključki
• Hedonski indeksi transakcijskih cen pisarn:
izvedljivo!
• Frekvenca: polletno, četrtletno – z
volatilnostjo
• Regresijska enačba: verjetno - dvojni
logaritem
• Prihodnji izziv: trgovine in storitveni lokali
B. Pavlin, SURS, Indeksi cen nepremičnin – novosti
Sosvet za statistiko nepremičnin,
SURS _1dec_2014
21