ZMIANY CEN NA WTÓRNYM RYNKU MIESZKANIOWYM W POZNANIU W LATACH

Transkrypt

1 ZMIANY CEN NA WTÓRNYM RYNKU MIESZKANIOWYM W POZNANIU W LATACH Rados aw Trojanek Katedra Inwestycji i Nieruchomo ci Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu r.trojanek@ue.poznan.pl S owa kluczowe: indeksy cen nieruchomo ci mieszkaniowych, rynek mieszkaniowy Streszczenie Wraz z rozwojem gospodarki rynkowej w Polsce wzros o znaczenie rynku mieszkaniowego. Istotna rola, jak pe ni ten segment rynku nieruchomo ci w gospodarce, wynika z faktu pojmowania nieruchomo ci nie tylko jako przedmiotu konsumpcji, ale równie jako kapita u, który umo liwia tworzenie dodatnich korzy ci dla w a ciciela oraz dla gospodarki lokalnej i krajowej. W artykule podj to prób okre lenia zmian cen na wtórnym rynku mieszkaniowym w Poznaniu w latach W tym celu zbudowano indeksy cen mieszka w Poznaniu dla ca ego rynku jak równie wybranych kilku jego subrynków. Przyj ty do analizy okres, charakteryzowa y zjawiska niekorzystne z punktu widzenia rynku mieszkaniowego. W Polsce podejmowane s próby budowania indeksów cen mieszkaniowych w oparciu na ró nych metodach jak i ród ach danych [Fory 2010; aszek i Wid ak 2008; Tomczyk i Wid ak 2010; Trojanek 2007, 2009, 2010]. W wi kszo ci przypadków wybór metody konstrukcji indeksu wynika z dost pnych baz danych. 1. Metoda regresji hedonicznej Metody konstruowania indeksów cen nieruchomo ci mo na podzieli, bior c za kryterium mo liwo uwzgl dnienia zmian cech jako ciowych i ilo ciowych nieruchomo ci, na dwie grupy: metody proste (takie, które tych zmian nie uwzgl dniaj ) oraz metody z o one (takie, które te zmiany uwzgl dniaj, chocia by w cz ci). Do metod prostych zalicza si metody oparte na redniej oraz medianie. W grupie metod z o onych wyró nia si : metody regresji hedonicznej, powtórnej sprzeda y, redniej wa onej oraz hybrydowe. Przedmiotem szerszych rozwa a w niniejszym opracowaniu b dzie metoda regresji hedonicznej. Pierwsze udokumentowane zastosowanie regresji hedonicznej mia o miejsce w 1922 roku, kiedy to G. A. Hass zbudowa model cen gruntów rolnych. Ze wzgl du na fakt, e wyniki zosta y opublikowane w formie raportu technicznego przypuszcza si, e wp yw tego badania na popularyzacj metody hedonicznej by niewielki [COLWELL i DILMORE 1999]. Podobne badania dotycz ce cen gruntów Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci vol. 20 nr

2 rolnych przeprowadzi WALLECE (1926) oraz cen warzyw WAUGH (1928). Jednak za ojca metody hedonicznej uwa a si ANDREW COURTA (1939), który bada wp yw cech samochodów na ich ceny. Natomiast RIDKER najprawdopodobniej jako pierwszy wykorzysta metod hedoniczn do badania rynku mieszkaniowego w badaniach stara si okre li wp yw redukcji zanieczyszczenia powietrza na ceny domów [COULSON 2008]. Podstawy teoretyczne metody hedonicznej zosta y rozbudowane przez LANCASTERA (1966) i ROSENA (1974). Istota metody hedonicznej sprowadza si do za o enia, e cen dobra heterogenicznego mo e zosta opisana za pomoc jego cech. Innymi s owy metoda ta mo e s u y do okre lania cenno ci poszczególnych cech danego dobra. W celu okre lenia wp ywu poszczególnych cech na warto danego dobra, budowane s równania ekonometryczne gdzie zmienn obja nian jest cena danego dobra, a zmiennymi obja niaj cymi s jego cechy o charakterze ilo ciowym jak i jako ciowym, co mo na zapisa nast puj co: K P 0 X i 1 gdzie: P cena dobra, wspó czynnik regresji, X cecha dobra (czynnik cenotwórczy), u b d losowy. i i u W metodach hedonicznych istotn kwesti jest wybór postaci funkcji regresji. W przypadku badania zmian cen na rynku nieruchomo ci w badaniach empirycznych najcz ciej stosuje si posta log-liniow funkcji regresji: logp 0 K X i i u i 1 (2) Wybór funkcji tej postaci wynika z kilku powodów [MALPEZZI 2003]. Po pierwsze, model log-liniowy pozwala warto ci dodanej (wynikaj cej np. z wy szego standardu) zmienia si proporcjonalnie z wielko ci jak i innymi cechami np. mieszkania (w przypadku funkcji liniowej np. poprawa standardu b dzie mia a taki sam wp yw na warto mieszkania o pow. 30 m 2 i 100 m 2, natomiast w przypadku funkcji log-liniowej wp yw ten b dzie zró nicowany). Po drugie, oszacowane wspó czynniki regresji s atwe do zinterpretowania. Wspó czynnik danej zmiennej mo e by interpretowany jako procentowa zmiana warto ci mieszkania wywo ana zmian jednostkow czynnika cenotwórczego. Po trzecie funkcja log-liniowa cz sto agodzi problemy zwi zane z heteroskedastyczno ci czy zmienn wariancj sk adnika losowego. Metoda hedoniczna ma wiele zastosowa w badaniach rynku nieruchomo ci, jednak najwa niejszym wydaje si wykorzystanie jej do budowania indeksów cen (1) 112 Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci vol. 20 nr

3 nieruchomo ci. Indeksy cen mieszka w oparciu na regresji hedonicznej 5 mog zosta zbudowane g ównie na dwa sposoby [BOURASSA, HOESLI i SUN 2006]: - na podstawie równa cen mieszka zbudowanych dla ka dego z analizowanych okresów lub - na podstawie jednego równania cen mieszka zbudowanego dla dwóch lub wi cej okresów. W pierwszym podej ciu budowane s modele regresji cen mieszka dla ka dego badanego okresu. W danym momencie warto poszczególnych nieruchomo ci jest inna ze wzgl du na ich cechy jako ciowe (np. typ zabudowy, lokalizacja) i ilo ciowe (liczba pokoi, liczba azienek, wiek budynku). Warto ka dej nieruchomo ci mo e zosta przedstawiona jako funkcja jej atrybutów mierzalnych X i oraz niemierzalnych, które s specyficzne dla ka dej nieruchomo ci, ale dla których dane nie s dost pne, u i. Zale no ta mo e zosta wyra ona za pomoc równania: (3) gdzie p cena nieruchomo ci, wspó czynnik regresji, X cecha dobra (czynnik cenotwórczy), u b d losowy. W obr bie tego podej cia mo na wyró ni metody cen charakterystyk (characteristics prices methods) oraz metody imputacji (imputation methods). W metodzie cen charakterystyk okre lane s warto ci przeci tne cech mieszka w danym, wybranym okresie okre la si w ten sposób stany cechy przeci tnego mieszkania. Nast pnie wykorzystuj c oszacowane wspó czynniki regresji cech mieszka w ró nych okresach oraz okre lone stany cech przeci tnego mieszkania okre la si cen przeci tnego mieszkania w ka dym okresie i nast pnie na ich podstawie konstruowany jest indeks. W metodzie imputacji oszacowane równania ekonometryczne dla ró nych okresów wykorzystywane s do okre lenia warto ci mieszka z okresu bazowego. Innymi s owy pod równania regresji oszacowane dla analizowanych okresów podstawione s stany cech mieszka z okresu b d cego punktem odniesienia. W ten sposób okre lamy warto sta ego koszyka mieszka o tych samych stan cech w ró nych okresach. W drugim podej ciu budowane jest równanie regresji cen mieszka, zawieraj ce zmienn binarn czasu. (4) 5 Szerokie rozwa ania dotycz ce metod hedonicznych, jak i ich podzia u mo na znale w pracach Triplett (2004), Li, Prud homme, Yu (2006), Hill i Melser (2008), Hill (2010). Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci vol. 20 nr

4 gdzie: zmienna zero-jedynkowa (przyjmuje warto 1 je eli dana obserwacja pochodzi z okresu, w przeciwnym razie 0) W obr bie tego podej cia wyró ni mo na jeszcze dwa warianty równanie regresji budowane jest dla dwóch s siaduj cych ze sob okresów (adjacent period time dummy variable method) oraz dla wi cej ni dwóch s siaduj cych ze sob okresów (pooled time dummy vatiable method). Zasadnicza ró nica mi dzy tymi dwoma podej ciami polega na tym, e w pierwszym przypadku zarówno rednia jak i odchylenie standardowe sk adnika losowego ró ni si w badanych okresach, natomiast w drugim s one sta e. Zaadaptowanie metody hedonicznej do badania zmian cen na rynku mieszkaniowym wymaga znacznego wysi ku przy zbieraniu danych, gdy niezb dna jest informacja nie tylko o cenach nieruchomo ci, ale tak e o stanach cech ka dej nieruchomo ci. Brak wystarczaj co du ej bazy danych, zawieraj cej wiarygodne informacje, dotycz ce stanów cech nieruchomo ci mo e powodowa, e metoda hedoniczna nie dostarczy wiarygodnego wska nika cen mieszka w okre lonym czasie. 2. ród a danych W celu wyznaczenia indeksu cen mieszka przy wykorzystaniu metody regresji hedonicznej zebrano informacje o cenach ofertowych dla Poznania w okresie I kw IV kw r. Pierwotnie dane obejmowa y ponad ofert sprzeda y mieszka w latach Usuni to puste rekordy, rekordy powtarzaj ce si, czy te takie, w których dana oferta nie by a w pe ni scharakteryzowana. Powtórzenia danych by o spowodowane og aszaniem jednej oferty przez kilka biur po rednictwa nieruchomo ci, a wi c wielokrotnym umieszczaniem w bazie danych tej samej oferty. Kolejny etap analizy dotyczy otrzymanych danych pod k tem ich wiarygodno ci. Etap ten mia na celu wyeliminowanie tych ofert, które, bez jasno okre lonej przyczyny, znacznie odbiega y od redniej. Ponadto przyj to, e analizie poddane zostan mieszkania o powierzchni do 150 m 2 oraz o liczbie pokoi nie wi kszej ni cztery. Przedmiotem zainteresowania by y prawo w asno ci jak i spó dzielcze w asno ciowe prawo do lokalu. W wyniku powy szych zabiegów liczebno bazy danych zmniejszy a si do ponad 30 tysi cy informacji o ofertach sprzeda y mieszka. Liczba zebranych ofert spe nia warunek reprezentatywno ci próby. Kolejnym krokiem by a analiza struktury oferowanych mieszka w Poznaniu w latach Na wykresach 1, 2, 3, 4 i 5 przedstawiono struktur oferowanych na sprzeda mieszka ze wzgl du na po o enie (dzielnica), liczb pokoi, okres budowy, materia z którego wykonany by budynek, oraz form w adania. 114 Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci vol. 20 nr

5 Wykres 1. Struktura mieszka oferowanych na sprzeda mieszka ze wzgl du na po o enie (dzielnica) w Poznaniu w latach (w %). ród o: Opracowanie w asne na podstawie danych wycenter.pl. Wykres 2. Struktura mieszka oferowanych na sprzeda mieszka ze wzgl du na liczb pokoi w Poznaniu w latach (w %). ród o: jak wykres 1. Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci vol. 20 nr

6 Wykres 3. Struktura mieszka oferowanych na sprzeda mieszka ze wzgl du na okres budowy mieszkania w latach (w %). ród o: jak wykres 1. Wykres 4. Struktura mieszka oferowanych na sprzeda mieszka ze wzgl du na materia, z którego wykonany by budynek w latach (w %). ród o: jak wykres Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci vol. 20 nr

7 Wykres 5. Struktura mieszka oferowanych na sprzeda mieszka ze wzgl du na form w adania w latach (w %). ród o: jak wykres 1. Struktura oferowanych do sprzeda y mieszka ze wzgl du na przyj te kryterium w analizowanym okresie podlega a zmianom. Nale y jednak zaznaczy, e zmiany te w przypadku niektórych cech by y gwa towne w porównaniu mi dzy kwarta ami si ga y nawet kilkunastu punktów procentowych. Fakt ten jednak powoduje, e indeksy cen mieszka zbudowane na metodach prostych b d obci one - nie b d odwzorowywa w sposób prawid owy zachodz cych zmian na rynku mieszkaniowym, co mo e prowadzi do b dnych wniosków. 3. Metodyka badania W badaniu wykorzystano metod hedoniczn opart na równaniu regresji cen mieszka, zawieraj ce zmienn binarn czasu (4). Wybór zmiennych jako ciowych i ilo ciowych ograniczony by przez informacje dost pne w bazie danych. W tabeli 1 przedstawiono wykorzystane w badaniu zmienne. Zmienne jako ciowe i ilo ciowe wykorzystane w modelu Tabela 1 Zmienna Symbol Opis Q KW. 16 zmiennych binarnych. W przypadku, gdy OKRES. mieszkanie by o w ofercie w danym okresie Q KW. wówczas 1, w innym przypadku 0. Lokalizacja d1 Grunwald d2- Je yce d3- Nowe Miasto 5 zmiennych binarnych. W przypadku, gdy mieszkanie znajduje si w danej dzielnicy wówczas przyjmuje si 1, w innym przypadku 0. Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci vol. 20 nr

8 Materia Okres budowy Powierzchnia Pi tro Forma w adania Standard d4- Stare Miasto d5- Wilda M1-ceg a M2-p yta R1 przed 1939 R2 od 1945 do1989 R3 od R4 po 2000 pow. Pi tro W ad. Stand. 2 zmienne binarne. W przypadku, gdy mieszkanie znajduje si w budynku wykonanym z danego materia u wówczas 1, w innym przypadku 0. 3 zmienne binarne. W przypadku, gdy mieszkanie znajduje si w budynku wykonanym w danym okresie wówczas 1, w innym przypadku 0. Powierzchnia danego mieszkania wyra ona w metrach kwadratowych. 1 parter oraz ostanie 2- pi tra po rednie 3- pierwsze oraz drugie 2 zmienne binarne. W przypadku, gdy form w adania jest spó dzielcze-w asno ciowe prawo do lokalu wówczas 1, w innym przypadku 0. Dla mieszkania o standardzie najni szym warto 1 o najwy szym warto 5. ród o: Opracowanie w asne. Nast pnie, przy wykorzystaniu programu GRETL, oszacowano równania ekonometryczne o postaci równania (7), dla przyj tych za o e, w których zmienn obja nian, w zale no ci od przyj tego subrynku, by a cena mieszkania natomiast zmiennym obja niaj cymi by y okres, lokalizacja, materia z którego wykonany by dany budynek, standard, forma w adania, okres budowy, powierzchnia mieszkania. W tabeli 2 przedstawiono wyniki funkcji regresji dla równa. Tabela 2 Wyniki funkcji regresji cen mieszka w Poznaniu dla wybranych subrynków w okresie 2008 I kw IV kw. M1 M2 M3 const 11, , ,6321 d1 0, , , d2 0, , , d3 0, , , d4 0, , , q2-0, , ,03034 q3-0, , ,05041 q4-0, , ,07121 q5-0, , , Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci vol. 20 nr

9 q6-0, ,131-0,10344 q7-0, , ,09412 q8-0, , ,07354 q9-0, , ,06371 q10-0, , ,06081 q11-0, , ,05372 q12-0, , ,05862 q13-0, , ,05167 q14-0, , ,06849 q15-0, , ,08866 q16-0, , ,09484 pow_ 0, , , pietro 0, , , M1 0, ,05784 W1-0, standard 0, , , R1-0, ,27211 R2-0, , ,01312 R3-0, ,06587 l. obseracji Wsp. determ. R-kwadrat 0, , ,80376 Oznaczenie równania M1 M2 M3 Opis zakresem obj to wszystkie mieszkania na rynku wtórnym zakresem obj to mieszkania znajduj ce si w budynkach wykonanych w technologii tradycyjnej na rynku wtórnym zakresem obj to mieszkania znajduj ce si w budynkach wykonanych w technologii wielkop ytowej na rynku wtórnym ród o: jak wykres 1. Na podstawie otrzymanych rezultatów mo na stwierdzi, e u yte w równaniach zmienne obja niaj ce w ponad 70% wyja niaj kszta towanie si cen mieszka w przyj tych subrynkach w Poznaniu w latach Ponadto wszystkie zmienne u yte w modelach okaza y si statystycznie istotne. Nast pnie wyznaczono indeks cen mieszka dla poszczególnych subrynków w Poznaniu w latach (I kw = 100). Na wykresie 6 przedstawiono indeksy cen mieszka dla ca ego rynku (M1), dla mieszka zlokalizowanych budynkach wykonanych w technologii tradycyjnej (M2) oraz wielkop ytowej (M3) w Poznaniu w latach Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci vol. 20 nr

10 Wykres 6. Indeksy cen mieszka dla ca ego rynku (M1), dla mieszka zlokalizowanych budynkach wykonanych w technologii tradycyjnej (M2) oraz wielkop ytowej (M3)w Poznaniu w latach (I kw. 2008r. = 100). ród o: jak wykres 1. Indeks nominalnych cen mieszka w Poznaniu ( I kw = 100) w IV kwartale 2011 roku osi gn warto 86,75. Oznacza to, e w analizowanym okresie nominalne ceny mieszka w Poznaniu spad y o oko o 13,24 %. W przypadku mieszka w budynkach wykonanych w technologii tradycyjnej spadek cen wyniós 14,50%, a w technologii wielkop ytowej 9,05%. Na wykresie 7 przedstawiono procentowe zmiany cen mieszka dla ca ego rynku (M1), dla mieszka zlokalizowanych budynkach wykonanych w technologii tradycyjnej (M2) oraz wielkop ytowej (M3) w Poznaniu w latach Przedstawione na wykresie 7 procentowe zmiany cen mieszka w wybranych subrynkach w Poznaniu dostarczaj dodatkowych informacji. Do III kwarta u 2010 roku zachowanie analizowanych subrynków co do kierunku jak i wielko ci zmian by y bardzo podobne. Natomiast od IV kwarta u 2010 roku ceny mieszka w budynkach wykonanych w technologii wielkop ytowej dotkni te by y mniejszymi spadkami lub te nawet wzrostami cen (IV kw. 2010r. oraz I kw. 2011r). 120 Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci vol. 20 nr

11 Wykres 7. Procentowe zmiany cen mieszka dla ca ego rynku (M1), dla mieszka zlokalizowanych budynkach wykonanych w technologii tradycyjnej (M2) oraz wielkop ytowej (M3) w Poznaniu w latach ród o: jak wykres Podsumowanie W artykule podj to prób okre lenia zmian cen na wtórnym rynku mieszkaniowym w Poznaniu w latach Przyj ta metodyka (wykorzystanie metody regresji hedonicznej) wyznaczenia indeksów cen mieszka, pozwoli a na zbadanie zmian cen nie tylko na poziomie miasta, ale równie na poziomie przyj tych subrynków. W analizowanym okresie nominalne ceny mieszka w Poznaniu spad y o oko o 13,24 %. W przypadku mieszka w budynkach wykonanych w technologii tradycyjnej spadek cen wyniós 14,50 %, a w technologii wielkop ytowej 9,05%. 5. Literatura BOURASSA, S.C., HOESLI, M., SUN, J., 2006, A SIMPLE ALTERNATIVE HOUSE PRICE INDEX METHOD, JOURNAL OF HOUSING ECONOMICS, VOL. 15. Colwell, P., Dilmore, G., 1999, Who was First: An Examination of an Early Hedonic Study. Land Economics, vol. 75. Coulson, E., 2008, Hedonic Methods and Housing Markets, Fory, I. (2010), Apartment Price Indices on the Example of Cooperative Apartments Sale Transactions, Folia Oeconomica Stetinensia, nr 1/2010 Hill, R. (2011), Hedonic Price Indexes for Housing, OECD Statistics Working Papers, 2011/01, OECD Publishing. Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci vol. 20 nr

12 Li, W., Prud homme, M., Yu, K., 2006, Studies in Hedonic Resale Housing Price Indexes, Canadian Economic Association 40th Annual Meetings. aszek, J., Wid ak, M., 2008, Badanie cen na rynku mieszka prywatnych zamieszka ych przez w a ciciela z perspektywy banku centralnego, Bank i Kredyt. Malpezzi, S. (2003), Hedonic Pricing Models: A Selective and Applied Review, w Housing Economics and Public Policy: Essays in honor of Duncan Maclennan, red. T. O Sullivan, K. Gibb, Oxford: Blackwell; Tomczyk, E., Wid ak, M., 2010, Konstrukcja i w a ciwo ci hedonicznego indeksu cen mieszka dla Warszawy, Bank i Kredyt. Triplett, J., 2004, Handbook on Hedonic Indexes and Quality Adjustments In Price Indexes, STI WORKING PAPER 2004/9, OECD Publishing. Trojanek, R., 2007, Indeksy cen nieruchomo ci mieszkaniowych - aspekty teoretyczne i praktyczne, Problemy Rozwoju Miast, nr 4. Trojanek, R., 2009, Porównanie metod prostych oraz redniej wa onej do konstruowania indeksów cen mieszka, Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci, nr 17/2. Trojanek, R., 2010, Porównanie metod prostych oraz regresji hedonicznej do konstruowania indeksów cen mieszka, Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci, nr 18/1. ***** HOUSE PRICES ON THE SECONDARY MARKET IN POZNAN IN YEARS Rados aw Trojanek Departament of Investment and Real Estate Pozna University of Economics r.trojanek@ue.poznan.pl Key words: residential market, house price indexes Abstract The main aim of the paper is the to compute house price indexes on the secondary housing market in the years in Pozna. The subject scope results from the aim of the paper and includes price s on the secondary housing market, involving both property rights and cooperative property rights for private accommodation. In this research only dwellings located in multifamily buildings are analyzed. 122 Studia i Materia y Towarzystwa Naukowego Nieruchomo ci vol. 20 nr