Modell for beregning av boligformue
|
|
|
- Asle Håkonsen
- 5 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Notater Documents 2018/03 Anders Haglund Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2017
2
3 Notater 2018/3 Anders Haglund Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2017 Statistisk sentralbyrå Statistics Norway Oslo Kongsvinger
4 I serien Notater publiseres dokumentasjon, metodebeskrivelser, modellbeskrivelser og standarder. Statistisk sentralbyrå Ved bruk av materiale fra denne publikasjonen skal Statistisk sentralbyrå oppgis som kilde. Publisert 1. februar 2018 ISBN (elektronisk) Standardtegn i tabeller Symbol Tall kan ikke forekomme. Oppgave mangler.. Oppgave mangler foreløpig Tall kan ikke offentliggjøres : Null - Mindre enn 0,5 av den brukte enheten 0 Mindre enn 0,05 av den brukte enheten 0,0 Foreløpig tall * Brudd i den loddrette serien Brudd i den vannrette serien Desimaltegn,
5 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Forord Statistisk sentralbyrå (SSB) har laget en metode for å beregne markedsverdier for boliger i Norge (jf. Notater 2009/53). Beregningene har blant annet blitt brukt i SSBs mikrosimuleringsmodell LOTTE der man anslår endringer i skatteinntekter og inntektsfordeling av endringer i inntektsskatt og formuesskatt for personer. Samme metode brukes også av Skatteetaten i Norge for å beregne ligningsverdier for boliger. Modellen ble i 2010 reestimert med ny funksjonsform og oppdatert med data for I 2016 ble inndelingen i prissoner justert og tettstedsinndelingen differensiert slik at vi skiller mellom større og mindre tettsted innenfor regionene. Dette notatet dokumenterer siste versjon av modellen utarbeidet i 2018 der vi har brukt data fra perioden januar 2008 til november Publikasjonen er utarbeidet av seniorrådgiver Anders Haglund. Ansvarlig seksjonsleder er Dagfinn Sve, seksjon for eiendoms-, areal- og primærnæringsstatistikk. Statistisk sentralbyrå, 20. januar 2018 Lise Mc Mahon Statistisk sentralbyrå 3
6 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Sammendrag Formålet med publikasjonen er å gi en detaljert dokumentasjon av modellen SSB har laget for å beregne markedsverdier for boliger i Norge. Modellen bygger på boligomsetninger de siste ti årene og beregner gjennomsnittlige kvadratmeterpriser for boliger, avhengig av størrelse, alder og geografisk plassering. I notatet presenteres alle prisfunksjonene, først for eneboliger, deretter for småhus og leiligheter, fordelt på regioner. En sammenligning mellom de beregnede boligverdiene og de observerte prisene viser at omtrent 75 prosent av de estimerte markedsverdiene ligger mellom +/- 20 prosent av de observerte prisene hvis man ser på alle boligtypene og for hele landet samlet. Avvikene varierer noe fra boligtype til boligtype. 4 Statistisk sentralbyrå
7 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Innhold Forord... 3 Sammendrag... 4 Innhold Innledning Datagrunnlaget Om beregningene av boligverdier Usikkerhet Resultatene for Eneboliger Småhus Leiligheter Inndeling i prissoner Soneinndeling for eneboliger fylkesvis og storby Soneinndeling for småhus regionvis Soneinndeling for leiligheter regionvis Statistisk sentralbyrå 5
8 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 1. Innledning Statistisk sentralbyrå har estimert en modell (jf. Notater 2009/53) som brukes til å beregne markedsverdier for boliger i Norge. Beregningene har blitt benyttet av SSB bl. a. i mikrosimuleringsmodellen LOTTE hvor en estimerer effekter på skatteproveny og inntektsfordeling av endringer i inntektsskatt og formuesskatt for personer. Samme modell brukes også av skatteetaten i Norge for å beregne likningsverdier for boliger. Modellen ble i 2010 reestimert med ny funksjonsform og oppdatert med data for I 2017 ble inndelingen i prissoner justert og tettstedsinndelingen differensiert slik at vi skiller mellom større og mindre tettsted innenfor regionene. Dette notatet dokumenterer siste versjon av modellen utarbeidet i 2018 hvor det er brukt data fra perioden januar 2008 til november Datagrunnlaget Datagrunnlaget for beregningene består av omsatte boliger på markedsplassen Finn.no i perioden Datagrunnlaget fra Finn.no omfatter om lag 70 prosent av boligomsetningene i fritt salg. 3. Om beregningene av boligverdier Boligverdien beregnes med utgangspunkt i informasjon om boligtype, boligens areal, beliggenhet og alder. Datagrunnlaget for beregningene er alle boliger omsatt på FINN.no i en bestemt tidsperiode. Grunnlaget for beregningene Boligene er delt i tre boligtyper, enebolig, småhus og leilighet. Landet er delt inn i 22 regioner for enebolig (fylker og storbyer), 11 regioner for småhus (storbyer, Akershus og fylkesgrupper) og 11 regioner for leiligheter (storbyer, Akershus og fylkesgrupper). Beregningene gjennomføres adskilt for hver kombinasjon av boligtype og region (beregningsområde). Innen hvert beregningsområde tar en hensyn til prissone (bydel/grupper av bydeler og kommune/grupper av kommuner), boligens størrelse målt som P- ROM, boligens alder inndelt i fire intervaller (under 10 år, år, år og over 34 år) og om boligen ligger i eller utenfor et tettsted. Tettstedene er gruppert i 6 intervaller etter antall innbyggere ( , , , , og og over). Sammenhengen mellom boligverdi og boligens karakteristikker estimeres med utgangspunkt i en logaritmisk funksjonsform. For hver region og boligtype estimeres følgende funksjon: (1) ln kkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkk = kkkkkkkkkk + bb 1 ln (PP_rrrrrr) + bb 2 (pppppppppppppppp ss ) + bb 3 (aaaaaaaaaa GG ) + bb 4 (tttt_kkkkkkkk tt ) + kkkkkkkkkkkkkkkkkkkk Funksjonen som brukes til å beregne boligverdiene kan skrives på formen (2) BB = exp (kkkkkkkkkk + kkkkkkkkkkkkkkkkkkkk) PP_rrrrrr (1+bb 1 ) exp (bb 2 (pppppppppppppppp ss ) + bb 3 (aaaaaaaaaa GG ) + bb 4 (tttt_kkkkkkkk tt )) 6 Statistisk sentralbyrå
9 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue I formel (2) representerer symbolene som følger: B er boligverdien som beregnes konst er et fast tall i hvert beregningsområde korreksjon er et fast tall i hvert beregningsområde b 1 er koeffisienten som viser betydningen av størrelsen på boligens P-ROM P_rom er boligens areal for primære rom (P-ROM) b 2 er koeffisienten som viser betydningen av hvilken prissone boligen ligger i prissone S er en klassifiseringsvariabel som viser hvilken prissone boligen ligger i, og varierer fra 2 til 12. Prissonen sammenlignes med prissone 1 som tilordnes verdien 0 b 3 er koeffisienten som viser betydningen av hvilken aldersgruppe boligen tilhører alder G er en klassifiseringsvariabel som viser hvilken aldersgruppe boligen tilhører, og varierer fra 2 til 4. Aldersgruppen sammenlignes med aldersgruppe 1 (inntil 10 år) som tilordnes verdien 0 b 4 er koeffisienten som viser betydningen av at boligen ligger i et tettsted ts_kode er en klassifiseringsvariabel som viser om boligen ligger i et tettsted eller ikke. Ts_kode varierer mellom 2 til 7 avhengig av størrelsen på tettstedet. Plassering i spredt område tilordnes verdien 0. Merk at i tabellene har koeffisientene fått navn etter variablene de forklarer: b 1 kalles Areal b 2 kalles Prissone2 til Prissone12 (Prissone1 er referanse og tilegnet verdi 0) b 3 kalles Alder2 til Alder4 (Alder1 er referanse og tilegnet verdi 0) b 4 kalles Ts_kode2 til Ts_kode7 (Ts_kode1 er referanse og tilegnet verdi 0) Følgende eksempel viser hvordan boligverdien B beregnes for en enebolig i Østfold der arealet (P-rom) er lik 175 kvm, boligen ligger i tettstedet Rakkestad i Rakkestad kommune og ble bygd i Da tilhører boligen aldersgruppe 2 (10-19 år), ts_kode 4 ( innbyggere) og ligger i prissone 4. For eneboliger i Østfold med disse egenskapene finner vi følgende verdier, fra resultatene for eneboliger fra Østfold under: konst = 12,04045, korreksjon = 0,025893, areal = -0,32409, sone 4 = -0,45857, alder 2 = -0,08482 og ts_kode 4 = 0,06591 Setter vi inn verdiene i formel (2) finner vi: BB = exp(12, ,025893) 175 (1 0,32409) exp ( 0, , ,06591) = exp (12,06634) 175 (0,67377) exp ( ) = , , ,62034 = Boligverdiene som disse beregningene gir, kan tolkes som den gjennomsnittlige markedsverdien til alle boliger innenfor en bestemt boligtype, med ett bestemt boligareal, en bestemt beliggenhet og hører til en bestemt prissone. Regneeksemplet vårt viser at for eneboliger i prissone 4 i Østfold (kommunene Eidsberg, Skiptvedt og Rakkestad) bygget for 10 til 19 år siden med et areal lik 175 Statistisk sentralbyrå 7
10 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 kvm og der boligen ligger i et tettsted i størrelsen innbyggere er den gjennomsnittlige markedsverdien 3,54 millioner kroner. Resultatene for eneboliger i Østfold hentet fra avsnitt 5.1 Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 52,54 prosent Konstant 1 12, , ,68 <,0001 Areal 1-0, , ,10 <,0001 Prissone2 1-0, , ,84 <,0001 Prissone3 1-0, , ,01 <,0001 Prissone4 1-0, , ,60 <,0001 Prissone5 1-0, , ,93 <,0001 Alder2 1-0, , ,17 <,0001 Alder3 1-0, , ,94 <,0001 Alder4 1-0, , ,95 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,56 0,5729 Ts_kode3 1 0, , ,92 0,3601 Ts_kode4 1 0, , ,11 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,66 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,58 <,0001 Ts_kode7 1 0, , ,60 <,0001 Korreksjon: 0, Usikkerhet De neste fire tabellene viser den prosentvise fordelingen av forholdet mellom markedsprisen estimert i modellen og den faktisk observerte omsetningsprisen. I tabellene representerer gruppene under «Estimert/Observert» hvor mange prosent den estimerte verdien utgjør av den faktiske omsetningsprisen, slik at observasjoner i gruppa har en estimert pris som utgjør prosent av den observerte markedsprisen. Mengde er antall observasjoner som havner i de ulike gruppene, og videre representerer prosent hvor stor del av observasjonene for gitt boligtype dette utgjør. Den kumulative prosenten summerer prosentfordelingen gruppe for gruppe. I tabell 4.1 er fordelingen for alle boligtyper presentert. Denne fordelingen er i tillegg visualisert i figur Statistisk sentralbyrå
11 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Tabell 4.1 Prosentvis fordeling av forholdet mellom den estimerte markedsprisen over den faktisk observerte omsetningsprisen Alle boligtyper samlet Estimert Observert Mengde Prosent Kumulativ prosent ,00 0, ,07 0, ,86 0, ,81 8, ,43 45, ,22 83, ,02 95, ,83 98, ,87 99, ,38 99, ,53 100,00 Antall observasjoner Figur 4.1. Prosentvis fordeling av forholdet mellom den estimerte markedsprisen over den faktisk observerte omsetningsprisen Alle boligtyper samlet Prosent Gruppe De tre påfølgende tabellene er tilsvarende tabell 4.1 og viser fordelingen for de tre ulike boligtypene. Merk at i tabell 4.3 og tabell 4.4 er det ingen observasjoner i prosentgruppa 0 20, så denne gruppa er slått sammen med påfølgende gruppe og danner en gruppe for Tabell 4.2. Prosentvis fordeling av forholdet mellom den estimerte markedsprisen over den faktisk observerte omsetningsprisen Eneboliger Estimert Observert Mengde Prosent Kumulativ prosent ,00 0, ,18 0, ,55 1, ,22 11, ,39 44, ,34 77, ,21 91, ,55 96, ,65 98, ,79 98, ,12 100,00 Antall observasjoner Statistisk sentralbyrå 9
12 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Tabell 4.3. Prosentvis fordeling av forholdet mellom den estimerte markedsprisen over den faktisk observerte omsetningsprisen Småhus Estimert Observert Mengde Prosent Kumulativ prosent ,01 0, ,30 0, ,22 6, ,10 46, ,21 86, ,27 97, ,89 99, ,49 99, ,18 99, ,32 100,00 Antall observasjoner Tabell 4.4. Prosentvis fordeling av forholdet mellom den estimerte markedsprisen over den faktisk observerte omsetningsprisen Leiligheter Estimert Observert Mengde Prosent Kumulativ prosent ,02 0, ,59 0, ,79 7, ,90 45, ,55 85, ,16 97, ,06 99, ,51 99, ,18 99, ,24 100,00 Antall observasjoner Statistisk sentralbyrå
13 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue 5. Resultatene for Eneboliger Eneboliger i Østfold Eneboliger i Akershus Eneboliger i Oslo Eneboliger i Hedmark Eneboliger i Oppland Eneboliger i Buskerud Eneboliger i Vestfold Eneboliger i Telemark Eneboliger i Aust-Agder Eneboliger i Vest-Agder Eneboliger i Rogaland (unntatt Stavanger) Eneboliger i Stavanger Eneboliger i Hordaland (unntatt Bergen) Eneboliger i Bergen Eneboliger i Sogn og Fjordane Eneboliger i Møre og Romsdal Eneboliger i Sør-Trøndelag (unntatt Trondheim) Eneboliger i Trondheim Eneboliger i Nord-Trøndelag Eneboliger i Nordland Eneboliger i Troms Romsa Eneboliger i Finnmark Finnmárku Eneboliger i Østfold Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 52,54 prosent Konstant 1 12, , ,68 <,0001 Areal 1-0, , ,10 <,0001 Prissone2 1-0, , ,84 <,0001 Prissone3 1-0, , ,01 <,0001 Prissone4 1-0, , ,60 <,0001 Prissone5 1-0, , ,93 <,0001 Alder2 1-0, , ,17 <,0001 Alder3 1-0, , ,94 <,0001 Alder4 1-0, , ,95 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,56 0,5729 Ts_kode3 1 0, , ,92 0,3601 Ts_kode4 1 0, , ,11 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,66 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,58 <,0001 Ts_kode7 1 0, , ,60 <,0001 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå 11
14 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Eneboliger i Akershus Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 74,49 prosent Konstant 1 12, , ,65 <,0001 Areal 1-0,3676 0, ,65 <,0001 Prissone2 1-0, , ,99 <,0001 Prissone3 1-0, , ,18 <,0001 Prissone4 1-0, , ,42 <,0001 Prissone5 1-0,4017 0, ,66 <,0001 Prissone6 1-0, , ,19 <,0001 Prissone7 1-0, , ,12 <,0001 Prissone8 1-0, , ,41 <,0001 Prissone9 1-0, , ,38 <,0001 Prissone10 1-0, , ,95 <,0001 Alder2 1-0,0906 0, ,14 <,0001 Alder3 1-0, , ,37 <,0001 Alder4 1-0,2218 0, ,50 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,46 0,0141 Ts_kode3 1 0, , ,55 0,5853 Ts_kode4 1 0, , ,39 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,25 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,39 <,0001 Ts_kode7 1 0, , ,79 <,0001 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå
15 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Eneboliger i Oslo Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 68,52 prosent Konstant 1 12, , ,86 <,0001 Areal 1-0, , ,41 <,0001 Prissone2 1-0, , ,68 <,0001 Prissone3 1-0, , ,82 <,0001 Prissone4 1-0, , ,45 <,0001 Prissone5 1-0, , ,68 <,0001 Prissone6 1-0, , ,58 <,0001 Alder2 1-0, , ,29 <,0001 Alder3 1-0, , ,21 <,0001 Alder4 1-0, , ,57 <,0001 Ts_kode2 1-0, , ,87 0,0622 Ts_kode3 0 0 Ts_kode4 0 0 Ts_kode5 0 0 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 1 0, , ,87 0,0041 Korreksjon: 0, Eneboliger i Hedmark Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 62,39 prosent Konstant 1 11, , ,53 <,0001 Areal 1-0, , ,85 <,0001 Prissone2 1-0, , ,40 <,0001 Prissone3 1-0,2217 0, ,32 <,0001 Prissone4 1-0, , ,34 <,0001 Prissone5 1-0, , ,05 <,0001 Prissone6 1-0, , ,86 <,0001 Prissone7 1-0,9087 0, ,59 <,0001 Alder2 1-0, , ,36 <,0001 Alder3 1-0, , ,40 <,0001 Alder4 1-0, , ,38 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,05 <,0001 Ts_kode3 1 0,0522 0, ,21 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,70 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,81 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,73 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0,03659 Statistisk sentralbyrå 13
16 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Eneboliger i Oppland Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 57,97 prosent Konstant 1 11, , ,67 <,0001 Areal 1-0, , ,82 <,0001 Prissone2 1-0, , ,82 <,0001 Prissone3 1-0, , ,51 <,0001 Prissone4 1-0, , ,70 <,0001 Prissone5 1-0, , ,94 <,0001 Prissone6 1-0, , ,31 <,0001 Prissone7 1-0, , ,63 <,0001 Alder2 1-0, , ,43 <,0001 Alder3 1-0, , ,09 <,0001 Alder4 1-0, , ,26 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,29 0,0221 Ts_kode3 1 0, , ,57 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,61 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,28 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,64 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Eneboliger i Buskerud Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 60,08 prosent Konstant 1 12, , ,23 <,0001 Areal 1-0, , ,09 <,0001 Prissone2 1-0, , ,27 <,0001 Prissone3 1-0,2188 0, ,18 <,0001 Prissone4 1-0,3663 0, ,13 <,0001 Prissone5 1-0, , ,50 <,0001 Prissone6 1-0, , ,03 <,0001 Alder2 1-0, , ,55 <,0001 Alder3 1-0, , ,81 <,0001 Alder4 1-0, , ,33 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,39 <,0001 Ts_kode3 1 0,0173 0, ,55 0,1221 Ts_kode4 1 0, , ,13 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,26 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,62 <,0001 Ts_kode7 1 0, , ,38 <,0001 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå
17 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Eneboliger i Vestfold Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 42,94 prosent Konstant 1 11, , ,75 <,0001 Areal 1-0, , ,51 <,0001 Prissone2 1-0, , ,80 <,0001 Prissone3 1-0,1966 0, ,99 <,0001 Prissone4 1-0, , ,10 <,0001 Prissone5 1-0, , ,80 <,0001 Alder2 1-0, ,008-11,12 <,0001 Alder3 1-0, , ,03 <,0001 Alder4 1-0, , ,59 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,85 <,0001 Ts_kode3 1-0,0172 0, ,63 0,1024 Ts_kode4 1 0, ,0093 2,52 0,0117 Ts_kode5 1 0, , ,51 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,76 <,0001 Ts_kode7 1 0, , ,54 0,1235 Korreksjon: 0, Eneboliger i Telemark Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 49,44 prosent Konstant 1 11, , ,06 <,0001 Areal 1-0, , ,60 <,0001 Prissone2 1-0,0512 0, ,97 <,0001 Prissone3 1-0, , ,51 <,0001 Prissone4 1-0, , ,18 <,0001 Alder2 1-0, , ,93 <,0001 Alder3 1-0,2664 0, ,98 <,0001 Alder4 1-0, , ,33 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,44 <,0001 Ts_kode3 1 0, , ,06 0,0391 Ts_kode4 1-0, , ,05 0,294 Ts_kode5 1 0, , ,17 <,0001 Ts_kode6 1 0,1925 0, ,87 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå 15
18 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Eneboliger i Aust-Agder Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 43,54 prosent Konstant 1 12,0219 0, ,18 <,0001 Areal 1-0, , ,77 <,0001 Prissone2 1-0, , ,15 <,0001 Prissone3 1-0,2235 0, ,42 <,0001 Prissone4 1-0, , ,01 <,0001 Prissone5 1-0, , ,07 <,0001 Prissone6 1-0, , ,49 <,0001 Alder2 1-0, , ,39 <,0001 Alder3 1-0, , ,85 <,0001 Alder4 1-0, , ,19 <,0001 Ts_kode2 1-0, , ,97 0,3308 Ts_kode3 1-0, , ,56 0,1184 Ts_kode4 0 0 Ts_kode5 1 0,0772 0, ,39 <,0001 Ts_kode6 1 0, ,0128 0,15 0,8814 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Eneboliger i Vest-Agder Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 53,28 prosent Konstant 1 11, , ,53 <,0001 Areal 1-0, , ,30 <,0001 Prissone2 1-0, , ,21 <,0001 Prissone3 1-0, , ,73 <,0001 Prissone4 1-0, , ,34 <,0001 Prissone5 1-0, , ,12 <,0001 Prissone6 1-0, , ,07 <,0001 Alder2 1-0, , ,71 <,0001 Alder3 1-0, , ,42 <,0001 Alder4 1-0, , ,43 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,10 0,0019 Ts_kode3 1 0, ,0167 2,59 0,0096 Ts_kode4 1-0, , ,62 0,5337 Ts_kode5 1 0,1119 0, ,16 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,24 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå
19 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Eneboliger i Rogaland (unntatt Stavanger) Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 67,99 prosent Konstant 1 12, , ,07 <,0001 Areal 1-0, , ,45 <,0001 Prissone2 1-0, , ,36 <,0001 Prissone3 1-0,0415 0, ,39 <,0001 Prissone4 1-0, , ,50 <,0001 Prissone5 1-0, , ,40 <,0001 Prissone6 1-0, , ,40 <,0001 Prissone7 1-0, , ,44 <,0001 Prissone8 1-0, , ,82 <,0001 Alder2 1-0, , ,55 <,0001 Alder3 1-0, , ,81 <,0001 Alder4 1-0, , ,04 <,0001 Ts_kode2 1-0, , ,69 0,4899 Ts_kode3 1-0, , ,22 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,28 <,0001 Ts_kode5 1-0,005 0, ,90 0,3683 Ts_kode6 1 0, , ,63 <,0001 Ts_kode7 1 0, , ,88 <,0001 Korreksjon: 0, Eneboliger i Stavanger Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 44,53 prosent Konstant 1 12,2997 0, ,24 <,0001 Areal 1-0, , ,98 <,0001 Prissone2 1-0, , ,71 <,0001 Prissone3 1-0, , ,20 <,0001 Alder2 1-0, , ,50 <,0001 Alder3 1-0,2138 0, ,85 <,0001 Alder4 1-0, , ,84 <,0001 Ts_kode2 1-0, , ,51 0,6081 Ts_kode3 1-0, , ,41 <,0001 Ts_kode4 0 0 Ts_kode5 0 0 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 1 0, ,0276 1,45 0,1459 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå 17
20 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Eneboliger i Hordaland (unntatt Bergen) Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 55,76 prosent Konstant 1 12,0936 0, ,58 <,0001 Areal 1-0, , ,58 <,0001 Prissone2 1-0, , ,65 <,0001 Prissone3 1-0, , ,73 <,0001 Prissone4 1-0, , ,56 <,0001 Prissone5 1-0, , ,53 <,0001 Prissone6 1-0,4417 0, ,91 <,0001 Prissone7 1-0, , ,37 <,0001 Alder2 1-0, , ,00 <,0001 Alder3 1-0, ,009-20,16 <,0001 Alder4 1-0, , ,71 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,62 0,0003 Ts_kode3 1 0, , ,17 <,0001 Ts_kode4 1 0,0999 0, ,34 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,47 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,22 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Eneboliger i Bergen Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 56,74 prosent Konstant 1 12, , ,68 <,0001 Areal 1-0, , ,89 <,0001 Prissone2 1-0, , ,45 <,0001 Prissone3 1-0, , ,79 <,0001 Prissone4 1-0, , ,27 <,0001 Alder2 1-0, , ,97 <,0001 Alder3 1-0, , ,09 <,0001 Alder4 1-0, , ,54 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,18 0,0015 Ts_kode3 0 0 Ts_kode4 1 0, , ,94 0,3473 Ts_kode5 1 0, , ,59 <,0001 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 1 0, , ,35 <,0001 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå
21 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Eneboliger i Sogn og Fjordane Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 53,79 prosent Konstant 1 12, , ,08 <,0001 Areal 1-0, , ,37 <,0001 Prissone2 1-0, , ,41 <,0001 Prissone3 1-0, , ,88 <,0001 Alder2 1-0,1506 0, ,51 <,0001 Alder3 1-0, , ,77 <,0001 Alder4 1-0, , ,06 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,57 0,0101 Ts_kode3 1 0, , ,23 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,99 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,87 <,0001 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Eneboliger i Møre og Romsdal Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 62,85 prosent Konstant 1 11, , ,32 <,0001 Areal 1-0, , ,10 <,0001 Prissone2 1-0, , ,19 <,0001 Prissone3 1-0, , ,95 <,0001 Prissone4 1-0, , ,58 <,0001 Prissone5 1-0,3063 0, ,23 <,0001 Prissone6 1-0, , ,52 <,0001 Prissone7 1-0, , ,39 <,0001 Alder2 1-0, , ,76 <,0001 Alder3 1-0, , ,93 <,0001 Alder4 1-0, , ,07 <,0001 Ts_kode2 1 0,022 0,0126 1,75 0,0809 Ts_kode3 1 0, ,0109 9,32 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,15 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,61 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,94 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå 19
22 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Eneboliger i Sør-Trøndelag (unntatt Trondheim) Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 66,88 prosent Konstant 1 12, , ,81 <,0001 Areal 1-0, , ,35 <,0001 Prissone2 1-0, , ,43 <,0001 Prissone3 1-0, , ,89 <,0001 Prissone4 1-0, , ,51 <,0001 Prissone5 1-0,6496 0, ,21 <,0001 Prissone6 1-0, , ,59 <,0001 Alder2 1-0, ,0159-3,77 0,0002 Alder3 1-0, , ,30 <,0001 Alder4 1-0, , ,63 <,0001 Ts_kode2 1 0,0729 0, ,26 <,0001 Ts_kode3 1 0,0947 0, ,22 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,07 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,17 <,0001 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Eneboliger i Trondheim Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 56,82 prosent Konstant 1 12, , ,63 <,0001 Areal 1-0, , ,35 <,0001 Prissone2 1-0, , ,64 <,0001 Prissone3 1-0, , ,75 <,0001 Alder2 1-0, , ,92 <,0001 Alder3 1-0, , ,95 <,0001 Alder4 1-0,1739 0, ,15 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,21 0,0014 Ts_kode3 1 0, , ,10 0,0019 Ts_kode4 0 0 Ts_kode5 1 0, , ,93 <,0001 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 1 0,2137 0, ,98 <,0001 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå
23 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Eneboliger i Nord-Trøndelag Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 60,11 prosent Konstant 1 11, , ,39 <,0001 Areal 1-0, , ,62 <,0001 Prissone2 1-0, , ,54 <,0001 Prissone3 1-0,3722 0, ,19 <,0001 Prissone4 1-0, , ,95 <,0001 Prissone5 1-0, , ,72 <,0001 Alder2 1-0, , ,88 <,0001 Alder3 1-0, , ,16 <,0001 Alder4 1-0, , ,87 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,99 <,0001 Ts_kode3 1 0, , ,30 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,53 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,64 <,0001 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Eneboliger i Nordland Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 63,97 prosent Konstant 1 11, , ,59 <,0001 Areal 1-0, , ,59 <,0001 Prissone2 1-0, , ,64 <,0001 Prissone3 1-0, , ,10 <,0001 Prissone4 1-0, , ,92 <,0001 Prissone5 1-0, , ,23 <,0001 Prissone6 1-0, , ,76 <,0001 Prissone7 1-0,6418 0, ,00 <,0001 Prissone8 1-0, , ,09 <,0001 Alder2 1-0, , ,98 <,0001 Alder3 1-0, , ,21 <,0001 Alder4 1-0,4117 0, ,44 <,0001 Ts_kode2 1 0, ,0187 3,67 0,0002 Ts_kode3 1 0, , ,04 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,54 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,71 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,19 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå 21
24 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Eneboliger i Troms Romsa Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 76,43 prosent Konstant 1 12, , ,43 <,0001 Areal 1-0, , ,50 <,0001 Prissone2 1-0, , ,10 <,0001 Prissone3 1-0, , ,85 <,0001 Prissone4 1-0, , ,47 <,0001 Prissone5 1-0, , ,64 <,0001 Alder2 1-0, , ,25 <,0001 Alder3 1-0,2148 0, ,23 <,0001 Alder4 1-0, , ,24 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,31 0,0211 Ts_kode3 1 0, , ,82 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,08 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,91 <,0001 Ts_kode6 1 0,4112 0, ,49 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Eneboliger i Finnmark Finnmárku Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 58,21 prosent Konstant 1 12, , ,19 <,0001 Areal 1-0, , ,03 <,0001 Prissone2 1-0, ,0141-7,75 <,0001 Prissone3 1-0, , ,66 <,0001 Prissone4 1-0, , ,45 <,0001 Prissone5 1-1, , ,02 <,0001 Alder2 1-0, , ,46 0,0139 Alder3 1-0, , ,04 <,0001 Alder4 1-0, , ,21 <,0001 Ts_kode2 1-0, , ,11 0,9085 Ts_kode3 1 0, , ,05 0,0404 Ts_kode4 1 0, , ,73 <,0001 Ts_kode5 1 0, ,014 12,00 <,0001 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå
25 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue 5.2. Småhus Småhus i Oslo Småhus i Akershus Småhus i Østfold, Buskerud, Vestfold og Telemark Småhus i Hedmark og Oppland Småhus i Aust-Agder, Vest-Agder og Rogaland (unntatt Stavanger) Småhus i Stavanger Småhus i Hordaland (unntatt Bergen), Sogn og Fjordane og Møre og Romsdal Småhus i Bergen Småhus i Sør-Trøndelag (unntatt Trondheim) og Nord-Trøndelag Småhus i Trondheim Småhus i Nordland, Troms Romsa og Finnmark Finnmárku Småhus i Oslo Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 78,35 prosent Konstant 1 13,0106 0, ,36 <,0001 Areal 1-0, , ,67 <,0001 Prissone2 1-0, , ,04 <,0001 Prissone3 1-0, , ,95 <,0001 Prissone4 1-0, , ,69 <,0001 Prissone5 1-0, , ,74 <,0001 Prissone6 1-0, , ,28 <,0001 Prissone7 1-0, , ,43 <,0001 Alder2 1-0, , ,05 <,0001 Alder3 1-0, , ,16 <,0001 Alder4 1-0, ,005-26,24 <,0001 Ts_kode2 0 0 Ts_kode3 0 0 Ts_kode4 0 0 Ts_kode5 0 0 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå 23
26 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Småhus i Akershus Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 76,67 prosent Konstant 1 12, , ,44 <,0001 Areal 1-0, , ,39 <,0001 Prissone2 1-0, , ,70 <,0001 Prissone3 1-0, , ,00 <,0001 Prissone4 1-0, , ,72 <,0001 Prissone5 1-0, , ,11 <,0001 Prissone6 1-0, , ,10 <,0001 Alder2 1-0, , ,46 <,0001 Alder3 1-0, ,004-47,35 <,0001 Alder4 1-0, , ,82 <,0001 Ts_kode2 1-0, , ,22 0,2225 Ts_kode3 1 0, , ,96 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,26 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,59 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,97 <,0001 Ts_kode7 1 0, , ,73 <,0001 Korreksjon: 0, Småhus i Østfold, Buskerud, Vestfold og Telemark Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 67,46 prosent Konstant 1 12, , ,71 <,0001 Areal 1-0,4106 0, ,81 <,0001 Prissone2 1-0, , ,38 <,0001 Prissone3 1-0, , ,48 <,0001 Prissone4 1-0, , ,42 <,0001 Prissone5 1-0, , ,87 <,0001 Alder2 1-0,0984 0, ,90 <,0001 Alder3 1-0, , ,26 <,0001 Alder4 1-0, , ,34 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,38 0,0007 Ts_kode3 1 0, , ,82 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,40 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,61 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,34 <,0001 Ts_kode7 1 0, , ,41 <,0001 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå
27 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Småhus i Hedmark og Oppland Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 73,38 prosent Konstant 1 12, , ,44 <,0001 Areal 1-0, , ,81 <,0001 Prissone2 1-0, , ,72 <,0001 Prissone3 1-0, , ,45 <,0001 Prissone4 1-0, , ,68 <,0001 Prissone5 1-0, , ,08 <,0001 Alder2 1-0, , ,67 <,0001 Alder3 1-0,2105 0, ,19 <,0001 Alder4 1-0, , ,86 <,0001 Ts_kode2 0 0 Ts_kode3 1 0, , ,86 0,063 Ts_kode4 1 0, , ,73 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,64 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,09 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Småhus i Aust-Agder, Vest-Agder og Rogaland (unntatt Stavanger) Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 73,77 prosent Konstant 1 12, , ,19 <,0001 Areal 1-0,4437 0, ,12 <,0001 Prissone2 1-0, , ,59 <,0001 Prissone3 1-0,1925 0, ,41 <,0001 Prissone4 1-0, , ,12 <,0001 Prissone5 1-0, , ,66 <,0001 Prissone6 1-0, , ,37 <,0001 Prissone7 1-0, , ,29 <,0001 Prissone8 1-0, , ,16 <,0001 Alder2 1-0,0665 0, ,80 <,0001 Alder3 1-0, , ,93 <,0001 Alder4 1-0, , ,26 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,39 0,0167 Ts_kode3 1 0, , ,73 0,0002 Ts_kode4 1 0, , ,35 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,49 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,84 <,0001 Ts_kode7 1 0, , ,35 <,0001 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå 25
28 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Småhus i Stavanger Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 63,52 prosent Konstant 1 12, , ,38 <,0001 Areal 1-0, , ,08 <,0001 Prissone2 1-0, , ,20 <,0001 Alder2 1-0, , ,69 <,0001 Alder3 1-0, , ,83 <,0001 Alder4 1-0, , ,36 <,0001 Ts_kode2 0 0 Ts_kode3 0 0 Ts_kode4 0 0 Ts_kode5 0 0 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Småhus i Hordaland (unntatt Bergen), Sogn og Fjordane og Møre og Romsdal Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 64,53 prosent Konstant 1 12, , ,33 <,0001 Areal 1-0, , ,41 <,0001 Prissone2 1-0, , ,97 <,0001 Prissone3 1-0, , ,76 <,0001 Prissone4 1-0,2644 0, ,55 <,0001 Prissone5 1-0, , ,87 <,0001 Alder2 1-0, , ,14 <,0001 Alder3 1-0, , ,30 <,0001 Alder4 1-0, , ,74 <,0001 Ts_kode2 1-0, , ,62 0,1053 Ts_kode3 1 0, , ,49 <,0001 Ts_kode4 1 0,0773 0, ,37 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,53 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,87 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå
29 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Småhus i Bergen Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 65,04 prosent Konstant 1 12, , ,02 <,0001 Areal 1-0, , ,50 <,0001 Prissone2 1-0, , ,19 <,0001 Prissone3 1-0,3566 0, ,59 <,0001 Prissone4 1-0, , ,95 <,0001 Alder2 1-0, , ,45 <,0001 Alder3 1-0, , ,15 <,0001 Alder4 1-0, , ,15 <,0001 Ts_kode2 0 0 Ts_kode3 0 0 Ts_kode4 0 0 Ts_kode5 1 0, , ,30 0,1948 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 1 0,1437 0, ,56 <,0001 Korreksjon: 0, Småhus i Sør-Trøndelag (unntatt Trondheim) og Nord-Trøndelag Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 73,15 prosent Konstant 1 12, , ,80 <,0001 Areal 1-0,4954 0, ,99 <,0001 Prissone2 1-0, , ,43 <,0001 Prissone3 1-0, , ,21 <,0001 Prissone4 1-0, , ,38 <,0001 Alder2 1-0, , ,73 <,0001 Alder3 1-0, , ,64 <,0001 Alder4 1-0, , ,47 <,0001 Ts_kode2 1-0, ,0265-2,50 0,0123 Ts_kode3 1 0, ,031 0,95 0,3409 Ts_kode4 1 0, , ,86 0,0635 Ts_kode5 1 0, , ,64 <,0001 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå 27
30 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Småhus i Trondheim Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 66,37 prosent Konstant 1 12,6598 0, ,59 <,0001 Areal 1-0,4455 0, ,23 <,0001 Prissone2 1-0, , ,11 <,0001 Prissone3 1-0, , ,47 <,0001 Alder2 1-0, , ,22 <,0001 Alder3 1-0, , ,22 <,0001 Alder4 1-0, , ,14 <,0001 Ts_kode2 1-0, ,0556-1,79 0,0729 Ts_kode3 1 0, ,0339 0,62 0,5343 Ts_kode4 0 0 Ts_kode5 1 0, , ,27 0,2041 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 1 0, , ,69 <,0001 Korreksjon: 0, Småhus i Nordland, Troms Romsa og Finnmark Finnmárku Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 74,49 prosent Konstant 1 12, , ,60 <,0001 Areal 1-0, , ,74 <,0001 Prissone2 1-0,183 0, ,46 <,0001 Prissone3 1-0,3835 0, ,93 <,0001 Prissone4 1-0, , ,67 <,0001 Prissone5 1-0, , ,89 <,0001 Alder2 1-0, , ,44 <,0001 Alder3 1-0, , ,53 <,0001 Alder4 1-0, , ,06 <,0001 Ts_kode2 1-0, , ,04 <,0001 Ts_kode3 1-0, , ,59 0,0097 Ts_kode4 1 0, , ,70 0,007 Ts_kode5 1 0, , ,28 <,0001 Ts_kode6 1 0,3143 0, ,12 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå
31 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue 5.3. Leiligheter Leiligheter i Oslo Leiligheter i Akershus Leiligheter i Østfold, Buskerud, Vestfold og Telemark Leiligheter i Hedmark og Oppland Leiligheter i Aust-Agder, Vest-Agder og Rogaland (unntatt Stavanger) Leiligheter i Stavanger Leiligheter i Hordaland (unntatt Bergen), Sogn og Fjordane og Møre og Romsdal Leiligheter i Bergen Leiligheter i Sør-Trøndelag (unntatt Trondheim) og Nord-Trøndelag Leiligheter i Trondheim Leiligheter i Nordland, Troms Romsa og Finnmark Finnmárku Leiligheter i Oslo Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 79,57 prosent Konstant 1 12, , ,22 <,0001 Areal 1-0, , ,41 <,0001 Prissone2 1-0, , ,87 <,0001 Prissone3 1-0, , ,89 <,0001 Prissone4 1-0, , ,80 <,0001 Prissone5 1-0, , ,27 <,0001 Prissone6 1-0, , ,87 <,0001 Prissone7 1-0, , ,47 <,0001 Prissone8 1-0, , ,26 <,0001 Prissone9 1-0,4203 0, ,69 <,0001 Prissone10 1-0, , ,78 <,0001 Prissone11 1-0, , ,42 <,0001 Prissone12 1-0,6569 0, ,53 <,0001 Alder2 1-0, , ,20 <,0001 Alder3 1-0,1306 0, ,69 <,0001 Alder4 1-0, , ,15 <,0001 Ts_kode2 0 0 Ts_kode3 0 0 Ts_kode4 0 0 Ts_kode5 0 0 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå 29
32 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Leiligheter i Akershus Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 68,92 prosent Konstant 1 12, , ,83 <,0001 Areal 1-0, , ,27 <,0001 Prissone2 1-0, , ,05 <,0001 Prissone3 1-0, , ,58 <,0001 Prissone4 1-0, , ,48 <,0001 Prissone5 1-0, , ,12 <,0001 Prissone6 1-0, , ,73 <,0001 Alder2 1-0, , ,90 <,0001 Alder3 1-0, , ,99 <,0001 Alder4 1-0, , ,65 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,91 0,0036 Ts_kode3 1-0, ,0215-3,03 0,0024 Ts_kode4 1-0, , ,10 0,2714 Ts_kode5 1 0,1563 0, ,45 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,25 <,0001 Ts_kode7 1 0, , ,42 <,0001 Korreksjon: 0, Leiligheter i Østfold, Buskerud, Vestfold og Telemark Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 59,53 prosent Konstant 1 11, , ,25 <,0001 Areal 1-0, , ,99 <,0001 Prissone2 1-0, , ,00 <,0001 Prissone3 1-0,143 0, ,61 <,0001 Prissone4 1-0, , ,96 <,0001 Prissone5 1-0,2786 0, ,32 <,0001 Prissone6 1-0, , ,86 <,0001 Prissone7 1-0, , ,92 <,0001 Alder2 1-0, , ,64 <,0001 Alder3 1-0, , ,91 <,0001 Alder4 1-0,3334 0, ,42 <,0001 Ts_kode2 1-0, , ,46 <,0001 Ts_kode3 1-0, , ,10 <,0001 Ts_kode4 1-0,0206 0, ,77 0,0768 Ts_kode5 1 0, , ,62 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,34 <,0001 Ts_kode7 1 0, , ,60 <,0001 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå
33 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Leiligheter i Hedmark og Oppland Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 69,46 prosent Konstant 1 11, , ,80 <,0001 Areal 1-0, , ,51 <,0001 Prissone2 1-0, , ,51 <,0001 Prissone3 1-0, , ,60 <,0001 Prissone4 1-0, , ,35 <,0001 Prissone5 1-0, , ,02 <,0001 Alder2 1-0, , ,83 <,0001 Alder3 1-0, , ,99 <,0001 Alder4 1-0, , ,39 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,50 0,0005 Ts_kode3 1 0, , ,49 0,1363 Ts_kode4 1 0, , ,43 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,12 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,60 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Leiligheter i Aust-Agder, Vest-Agder og Rogaland (unntatt Stavanger) Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 62,36 prosent Konstant 1 11, , ,75 <,0001 Areal 1-0, , ,09 <,0001 Prissone2 1-0, , ,54 <,0001 Prissone3 1-0, , ,83 <,0001 Prissone4 1-0, , ,61 <,0001 Prissone5 1-0, , ,44 <,0001 Prissone6 1-0, , ,44 <,0001 Prissone7 1-0,551 0, ,49 <,0001 Alder2 1-0, , ,24 <,0001 Alder3 1-0, , ,82 <,0001 Alder4 1-0, , ,43 <,0001 Ts_kode2 1-0, , ,26 0,2086 Ts_kode3 1 0, , ,45 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,21 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,53 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,37 <,0001 Ts_kode7 1 0, , ,82 <,0001 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå 31
34 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Leiligheter i Stavanger Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 69,33 prosent Konstant B 12, , ,68 <,0001 Areal 1-0, , ,23 <,0001 Prissone2 1 0, , ,47 <,0001 Prissone3 1-0,0375 0, ,14 <,0001 Prissone4 1-0, , ,65 <,0001 Alder2 1-0,0915 0, ,50 <,0001 Alder3 1-0,1971 0, ,75 <,0001 Alder4 1-0, , ,52 <,0001 Ts_kode2 0 0 Ts_kode3 0 0 Ts_kode4 0 0 Ts_kode5 0 0 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Leiligheter i Hordaland (unntatt Bergen), Sogn og Fjordane og Møre og Romsdal Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 62,65 prosent Konstant 1 11, , ,10 <,0001 Areal 1-0, , ,35 <,0001 Prissone2 1-0,1584 0, ,70 <,0001 Prissone3 1-0, , ,02 <,0001 Prissone4 1-0, , ,31 <,0001 Prissone5 1-0, , ,71 <,0001 Alder2 1-0, , ,03 <,0001 Alder3 1-0, , ,36 <,0001 Alder4 1-0, , ,75 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,12 0,0344 Ts_kode3 1 0, , ,99 0,3204 Ts_kode4 1 0, , ,20 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,59 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,02 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå
35 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Leiligheter i Bergen Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 77,51 prosent Konstant 1 12, , ,59 <,0001 Areal 1-0, , ,80 <,0001 Prissone2 1-0, , ,69 <,0001 Prissone3 1-0, , ,74 <,0001 Prissone4 1-0,3473 0, ,88 <,0001 Prissone5 1-0, , ,47 <,0001 Alder2 1-0, , ,13 <,0001 Alder3 1-0, , ,45 <,0001 Alder4 1-0, , ,65 <,0001 Ts_kode2 0 0 Ts_kode3 0 0 Ts_kode4 0 0 Ts_kode5 1-0,0186 0,0227-0,82 0,4126 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 1 0,0746 0, ,41 0,0007 Korreksjon: 0, Leiligheter i Sør-Trøndelag (unntatt Trondheim) og Nord-Trøndelag Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 66,34 prosent Konstant 1 11, , ,41 <,0001 Areal 1-0, , ,68 <,0001 Prissone2 1-0, , ,82 <,0001 Prissone3 1-0, , ,37 <,0001 Prissone4 1-0, ,008-49,93 <,0001 Alder2 1-0, , ,16 <,0001 Alder3 1-0,3411 0, ,21 <,0001 Alder4 1-0, ,007-46,90 <,0001 Ts_kode2 1 0, ,0242 3,83 0,0001 Ts_kode3 1 0, , ,02 <,0001 Ts_kode4 1 0, , ,40 <,0001 Ts_kode5 1 0, , ,98 <,0001 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå 33
36 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Leiligheter i Trondheim Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 76,06 prosent Konstant 1 12, , ,77 <,0001 Areal 1-0, , ,03 <,0001 Prissone2 1-0, , ,75 <,0001 Prissone3 1-0, , ,92 <,0001 Prissone4 1-0, , ,05 <,0001 Alder2 1-0, , ,86 <,0001 Alder3 1-0, , ,49 <,0001 Alder4 1-0,1669 0, ,11 <,0001 Ts_kode2 1 0, , ,04 0,0412 Ts_kode3 1 0, ,0454 3,50 0,0005 Ts_kode4 0 0 Ts_kode5 1 0, , ,61 0,0091 Ts_kode6 0 0 Ts_kode7 1 0, , ,95 <,0001 Korreksjon: 0, Leiligheter i Nordland, Troms Romsa og Finnmark Finnmárku Antall observasjoner: Forklaringsgrad: 74,97 prosent Konstant 1 11, , ,65 <,0001 Areal 1-0, , ,48 <,0001 Prissone2 1-0, , ,79 <,0001 Prissone3 1-0, , ,52 <,0001 Prissone4 1-0, , ,46 <,0001 Prissone5 1-0, , ,57 <,0001 Alder2 1-0, , ,51 <,0001 Alder3 1-0, , ,30 <,0001 Alder4 1-0,2165 0, ,83 <,0001 Ts_kode2 1-0, , ,62 <,0001 Ts_kode3 1-0, , ,23 <,0001 Ts_kode4 1-0, , ,25 <,0001 Ts_kode5 1 0,0604 0, ,44 <,0001 Ts_kode6 1 0, , ,52 <,0001 Ts_kode7 0 0 Korreksjon: 0, Statistisk sentralbyrå
37 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue 6. Inndeling i prissoner 6.1. Soneinndeling for eneboliger fylkesvis og storby Østfold Kommnr Kommunenavn 0104 Moss Hvaler 0136 Rygge 0105 Sarpsborg Fredrikstad 0123 Spydeberg 0135 Råde 0137 Våler 0101 Halden Askim 0138 Hobøl 0125 Eidsberg Skiptvet 0128 Rakkestad 0118 Aremark Marker 0121 Rømskog 0122 Trøgstad Akershus Kommnr Kommunenavn 0219 Bærum Asker Frogn Nesodden 0217 Oppegård 0230 Lørenskog 0228 Rælingen Skedsmo 0213 Ski Ås 0233 Nittedal 0211 Vestby Ullensaker 0226 Sørum Fet 0234 Gjerdrum 0229 Enebakk Nannestad 0221 Aurskog-Høland Nes 0237 Eidsvoll 0239 Hurdal 10 Statistisk sentralbyrå 35
38 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Oslo Bydelsnr Bydelsnavn 04 St.Hanshaugen 1 05 Frogner 08 Nordre Aker 2 01 Gamle Oslo 3 06 Ullern 07 Vestre Aker 02 Grünerløkka 4 14 Nordstrand 17 Marka 09 Bjerke 5 13 Østensjø 03 Sagene 6 10 Grorud 11 Stovner 12 Alna 15 Søndre Nordstrand 16 Sentrum Hedmark Kommnr Kommunenavn 0403 Hamar Stange Elverum 0412 Ringsaker Løten 0402 Kongsvinger Sør Odal 0418 Nord-Odal Trysil 0437 Tynset 0438 Alvdal 0420 Eidskog Grue 0425 Åsnes 0426 Våler 0429 Åmot 0441 Os 0430 Stor Elvdal Rendalen 0434 Engerdal 0436 Tolga 0439 Folldal 36 Statistisk sentralbyrå
39 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Oppland Kommnr Kommunenavn 0501 Lillehammer Gjøvik Lunner 0521 Øyer Jevnaker 0534 Gran 0522 Gausdal Østre Toten 0529 Vestre Toten 0542 Nord-Aurdal 0544 Øystre Slidre 0513 Skjåk Vågå 0516 Nord-Fron 0517 Sel Sør-Fron 0538 Nordre Land 0543 Vestre Slidre 0511 Dovre Lesja 0514 Lom 0520 Ringebu 0536 Søndre Land 0540 Sør-Aurdal 0541 Etnedal 0545 Vang Buskerud Kommnr Kommunenavn 0602 Drammen Hole 0626 Lier 0627 Røyken 0604 Kongsberg Nedre Eiker 0624 Øvre Eiker Hurum 0605 Ringerike Gol 0618 Hemsedal 0623 Modum 0631 Flesberg 0616 Nes Ål 0620 Hol 0615 Flå Sigdal 0622 Krødsherad 0632 Rollag 0633 Nore og Uvdal Statistisk sentralbyrå 37
40 Modell for beregning av boligformue Notater 2018/3 Vestfold Kommnr Kommunenavn 0704 Tønsberg Nøtterøy 0701 Horten Sandefjord 0723 Tjøme 0709 Larvik Sande 0702 Holmestrand Svelvik 0716 Re 0714 Hof Lardal Telemark Kommnr Kommunenavn 0805 Porsgrunn Skien 0814 Bamble 0811 Siljan Kragerø 0821 Bø 0807 Notodden Nome 0822 Sauherad 0828 Seljord 0817 Drangedal Tinn 0827 Hjartdal 0829 Kviteseid 0830 Nissedal 0831 Fyresdal 0833 Tokke 0834 Vinje Aust-Agder Kommnr Kommunenavn 0926 Lillesand Grimstad Arendal Risør Tvedestrand 0919 Froland 0928 Birkenes 0941 Bykle 0912 Vegårshei Iveland 0937 Evje og Hornnes 0911 Gjerstad Åmli 0938 Bygland 0940 Valle 38 Statistisk sentralbyrå
41 Notater 2018/3 Modell for beregning av boligformue Vest Agder Kommnr Kommunenavn 1001 Kristiansand Søgne Mandal Flekkefjord Vennesla 1017 Songdalen 1032 Lyngdal 1003 Farsund Lindesnes 1037 Kvinesdal 1021 Marnardal Åseral 1027 Audnedal 1034 Hægebostad 1046 Sirdal Rogaland (unntatt Stavanger) Kommnr Kommunenavn 1124 Sola Randaberg 1102 Sandnes Rennesøy 1120 Klepp Time 1141 Finnøy 1119 Hå Gjesdal 1130 Strand Eigersund Haugesund 1114 Bjerkreim 1129 Forsand 1146 Tysvær 1133 Hjelmeland Karmøy 1111 Sokndal Lund 1134 Suldal 1135 Sauda 1144 Kvitsøy 1145 Bokn 1151 Utsira 1160 Vindafjord Stavanger Bydelsnr Bydelsnavn 03 Eiganes og Våland 1 05 Storhaug 2 06 Hillevåg 07 Hinna 01 Hundvåg 3 02 Tasta 04 Madla Statistisk sentralbyrå 39
Modell for beregning av boligformue
Notater Documents 2017/7 Anders Haglund Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2016 Notater 2017/7 Anders Haglund Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2016 Statistisk
Tabell D Indeks for beregnet utgiftsbehov. Kommunene 2004.
Tabell D Indeks for beregnet utgiftsbehov. ne 2004. Andel Indeks Indeks Indeks Indeks Indeks Indeks Indeks ber. innb. innb. innb. innb. innb. innb. innb. utg.behov 2004 0-5 år 6-15 år 16-66 år 67-79 år
SEERUNDERSØKELSER LOKAL-TV TV Øst DESEMBER 2014
SEERUNDERSØKELSER LOKAL-TV TV Øst DESEMBER 2014 METODE Metode Datainnsamling: Telefoniske intervju fra Norfaktas call-senter i Trondheim. Utvalg: I hovedsak ble det gjennomført 350 intervju med personer
SNF-rapport nr. 22/08
Indikatorer for lokal sårbarhet Analyse av norske kommuner 20-20 og utviklingen 20-20 av Rune Mjørlund Christian Andersen Stig-Erik Jakobsen SNF-prosjekt nr. 2982 Gjennomføring av sårbarhetsanalyse for
Modell for beregning av boligformue
Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2018 Mona Takle og Per Medby NOTATER / DOCUMENTS 2019 / 10 I serien Notater publiseres dokumentasjon, metodebeskrivelser, modellbeskrivelser og
Arendal, Grimstad, Froland, Lillesand, Risør 10 Vest-Agder Installerer selv Kristiansand 11 Rogaland Skanner hos seg m/lev
Nr Fylkeskommune/kommune Organisering Eier Brukere 1 Østfold Skanner hos andre Sarpsborg 2 Akershus Skanner hos andre Asker 3 Oslo Skanner hos seg 4 Hedmark Skanner hos andre Hamar 5 Oppland Skanner hos
% andel innvandrergrupper pr SO i HSØ RHF. Oslo universitetssykehus HF. Sykehuset Østfold HF. Sørlandet Sykehus HF. Totalt HSØ. Sykehuset Innlandet HF
Vedlegg Opptaksområde per 2009 Befolkningssammensetning etter HF/Sykehus sine opptaksområder Alle innvandrere i Norge; per 1.01.08-9,7% av befolkningen dvs 460 000 personer, hvorav 324 378 i HSØ 25, %
DNT vil ha 20 nærturey i din kommune
e 111 Kjære ordfører, Vår rel 101.13-kas Deres ref Dato 16.01.13 DNT vil ha 20 nærturey i din kommune Den Norske Turistforening (DNT) arbeider for økt friluftslivsaktivitet i befolkningen. Dette gjør vi
Prisliste 2012. Transport og blåsing av løs Leca i bulk Gjelder fra 01.06.2012
Prisliste 2012 og blåsing av løs Leca i bulk Gjelder fra 01.06.2012 Juni 2012 1 OSLO AKERSHUS pris (kr/ m³) pris bil pris bil + henger pris (kr/ m³) Oslo 50,00 1 500,00 3 100,00 36,00 2 700,00 Asker 65,00
Prisliste 2015. Transport og blåsing av løs Leca i bulk Gjelder fra 01.05.2015
Prisliste 2015 og blåsing av løs Leca i bulk Gjelder fra 01.05.2015 1 OSLO AKERSHUS pris pris bil pris bil + henger pris Oslo 58,- 1 740,- 3 440,- 40,- 2 950,- Asker 74,- 2 220,- 3 920,- 48,- 3 571,- Aurskog-Høland
Kommune Fylke Antall flykninger kommunen er anmodet om å bosette i 2018 Asker Akershus 35 Aurskog Høland Akershus 10 Bærum Akershus 65 Enebakk
Kommune Fylke Antall flykninger kommunen er anmodet om å bosette i 2018 Asker Akershus 35 Aurskog Høland Akershus 10 Bærum Akershus 65 Enebakk Akershus 10 Fet Akershus 10 Frogn Akershus 10 Lørenskog Akershus
Samordnet areal- og transportstrategi for Osloregionen, revisjon 2016 HØRINGSUTKAST
Samordnet areal- og transportstrategi for Osloregionen, revisjon 2016 HØRINGSUTKAST Hadelandsregionen, 19. juni 2015 Njål Nore TØI 1 Samordnet areal- og transportstrategi for Osloregionen (2008) revideres
Areal- og transportutvikling i Osloregionen FAKTAGRUNNLAG. Møte i styringsgruppa 25. november 2014 v/njål Nore
Areal- og transportutvikling i Osloregionen FAKTAGRUNNLAG Møte i styringsgruppa 25. november 2014 v/njål Nore Side 2 Befolknings- og boligvekst siste ti år Aurland Eidfjord Lærdal Årdal Hol Vang Hemsedal
Til bygningsmyndighetene i kommunen - jernbaneloven 10 mv
Adresseinformasjon fylles inn ved ekspedering. Se mottakerliste nedenfor. Dato: 09.02.2017 Deres ref.: Side: 1 / 5 Vår saksbehandler: Gudrun Cathrine Laake Telefon: Mobil: +47 91655127 E-post: gudrun.c.laake@banenor.no
FYLKE KOMMUNE KOMM.NR INFORMASJON
NAVN OG NUMMER PÅ KOMMUNER PER 2012 En del endringer er kommentert under "INFORMASJON" En komplett liste over endringer finnes her: http://ssb.no/offentlig-sektor/kommunekatalog/endringer-i-de-regionale-inndelingene
Adresseinformasjon fylles inn ved ekspedering. Se mottakerliste nedenfor.
Adresseinformasjon fylles inn ved ekspedering. Se mottakerliste nedenfor. Postadresse: Postboks 4350 NO- 2308 Hamar postmottak@ jernbaneverket.no Sentralbord: 05280 Org. Nr.: 971 033 533 MVA Henvendelse
Resultater for introduksjonsprogrammet
Resultater for introduksjonsmet 2010-2013 Tabellen viser andel flyktninger som gikk over til arbeid eller utdanning etter introduksjons i den enkelte kommune. Kommunene er rangert etter resultater for
Norge. Eiendom Norges boligtyperapport
Norge Eiendom Norges boligtyperapport 2018 Innhold Hovedpunkter 3 Prisutvikling 4 Omsetningstid 5 / solgte 6 Leiligheter tabell 7 Eneboliger tabell 10 Delte boliger tabell 13 Begreper og definisjoner 16
Forvaltning og kompetanse
Forvaltning og kompetanse Sentral Felles kartdatabase status og erfaringer Akershus Kommnr Kommunenavn Systemleverandør Ønsket innføring Pulje Planlagt innført Innført Merknad 211 Vestby Norkart 2018 2.
Resultater for introduksjonsprogrammet
Resultater for introduksjonsmet 2011-2014 Kommunenes introduksjons skal forberede flyktninger til yrkeslivet, gi grunnleggende ferdigheter i norsk og innsikt i norsk samfunnsliv. Målet er at 55 prosent
Kommuner 2015 Tilfredshet & Anbefaling April 2016
r 2015 Tilfredshet & Anbefaling April 2016 Innbyggernes tilfredshet med de kommunale tjenestene I forbindelse med kundeundersøkelsene som ble gjennomført i 2015 så ble respondentene også spurt: Hvor tilfreds
Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2015
Notater Documents 2016/07 Anders Haglund Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2015 Notater 2016/07 Anders Haglund Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2015
Pressemelding 1. november 2012
Pressemelding 1. november 2012 Konkurstallene for oktober 2012 ligger på omtrent samme nivå som i oktober 2011. Hittil i år har konkurstallene i hele landet sunket med 12,5 prosent. Det er bare små endringer
1
1 En konkurransedyktig og bærekraftig region i Europa Meningsdannelse (hva skal til for å nå målet over) Påvirkning større gjennomslag utad Samordning bedre løsninger innad Profilering gjøre OR mer kjent
Medlemmer per. februar 2016
Medlemmer per. februar 2016 Østfold Østfold fylkeskommune Askim kommune Fredrikstad kommune Halden kommune Hobøl kommune Hvaler kommune Marker kommune Moss kommune Rakkestad kommune Rygge kommune Rømskog
Modell for beregning av boligformue
Notater Documents 2014/40 Anders Haglund Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2013 Notater 2014/40 Anders Haglund Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2013
Resultater for introduksjonsprogrammet 2011-2014
Resultater for introduksjonsmet 2011-2014 Kommunenes introduksjons skal forberede flyktninger til yrkeslivet, gi grunnleggende ferdigheter i norsk og innsikt i norsk samfunnsliv. Målet er at 55 prosent
færre bos gruppert folketall
færre bos Fylke Kommunenavn gruppert folketall enn vedtak Akershus Nes (Ak.) over 5000 1 Akershus Aurskog-Høland over 5000 3 Til grunn for fordeling: Akershus Ås over 5000 4 I beregningen for fordeling
Tabell 3. Folkebibliotek kommunar 2014 (Rekneskap i kr)
Tabell 3. Folkebibliotek kommunar 2014 ( i 1 000 kr) Innbyggjartal Tal på faste avd. løn 2 Medium løn+ løn + Løn + Årsverk innb. Noreg 1 5 109 056 686 1 072 352 135 568 26,53-2 % 1 207 920 236 1 % 0,35
Tabell 3. Folkebibliotek kommunar 2013 (Rekneskap og budsjett i kr)
Tabell 3. Folkebibliotek kommunar 2013 ( og budsjett i 1 000 kr) Innbyggjartal Tal på faste avd. 2 pr. innb. 2 Endring frå 2012 pr. innb. 3 Budsjett 2014 4 drift 2 drift pr. innb 2,5 Løn + Årsverk pr.
Tabell 3. Folkebibliotek kommunar 2012 (Rekneskap og budsjett i kr)
Tabell 3. Folkebibliotek kommunar 2012 ( og budsjett i 1 000 kr) Innbyggjartal Tal på faste avd. 2 pr. Endring frå 2011 pr. innb. 3 Budsjett 2013 4 drift 2 drift pr. innb 2,5 Løn + pr. Årsverk pr. 1000
Befolkningsutvikling i 2026 ifølge hovedalternativet (MMMM)
Befolkningsutvikling i 2026 ifølge hovedalternativet (MMMM) MMMM i 2026 Hedmark (%) Oppland (%) Elverum 11,2 Lunner 10,1 Hamar 8,0 Gjøvik 9,1 Stange 7,9 Lillehammer 9,0 Sør-Odal 7,7 Gran 7,9 Tynset 6,7
Tabell 3. Folkebibliotek kommunar (Rekneskap og budsjett i kr)
Tabell 3. Folkebibliotek kommunar ( og budsjett i 1 000 kr) Innbyggjartal Tal på faste avd. 1 2 R e kn e s ka p pr. Endring frå 2009 pr. innb. 3 Budsjett 2011 4 drift 1 drift pr. innb 2,5 Løn + pr. Årsverk
nabokrets (i km) per 1. januar 2017
Innbyggere Reiseavstand innen sone (i km) 1. januar 2017 Reiseavstand til nabokrets (i km) 1. januar 2017 Strukturkriteriet, Aleneboende 30-66 år, 1.1. Innvandrere 6 15 år fra land utenom Skandinavia kol.
Parti og partiledd som har fått vedtak om avkortning av partistøtte for
Parti og partiledd som har fått vedtak om avkortning av partistøtte for 2018 1 Partinavn Parti Fylke Vevelstad Arbeiderparti Arbeiderpartiet Nordland Værøy Arbeiderparti Arbeiderpartiet Nordland Bø Arbeiderparti
Stig Erik Holiløkk og Leiv Solheim Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2010
Notater 9/2011 Stig Erik Holiløkk og Leiv Solheim Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2010 Statistisk sentralbyrå Statistics Norway Oslo Kongsvinger Notater I denne serien publiseres
Utsendinger til landsmøtet etter 6
Utsendinger til landsmøtet etter 6 Fordeling av delegater (se 6 her): Alle lokalforeninger kan sende en delegat. I tillegg fordeles 50 delegatplasser på fylkene etter medlemstall. Fordelingen av fylkeskvoten
Andreas Kostøl og Stig Erik Holiløkk Reestimering av modell for beregning av boligformue
Notater 39/2010 Andreas Kostøl og Stig Erik Holiløkk Reestimering av modell for beregning av boligformue Statistisk sentralbyrå Statistics Norway Oslo Kongsvinger Notater I denne serien publiseres dokumentasjon,
PD Geografisk driftsenhet Kommune Dato avtale inngått Troms Tromsø driftsenhet Tromsø Troms Tromsø driftsenhet Karlsøy
PD Geografisk driftsenhet Kommune Dato avtale inngått Troms Tromsø driftsenhet Tromsø 07.11.2018 Troms Tromsø driftsenhet Karlsøy 17.12.2018 Troms Nord-Troms driftsenhet Nordreisa 20.09.2018 Troms Nord-Troms
Anne Holtung Modell for beregning av boligformue Oppdatert med tall for 2011
Anne Holtung Oppdatert med tall for 2011 Statistisk sentralbyrå Statistics Norway Oslo Kongsvinger Notater I denne serien publiseres dokumentasjon, metodebeskrivelser, modellbeskrivelser og standarder.
Data for storbyregioner/urban Audit - avgrensing og inndeling av regionene
Rog/13. des. 05 Data for storbyregioner/urban Audit - avgrensing og inndeling av regionene SSB skal levere data som et oppdrag til KRDs arbeid med det europeiske samarbeidsprosjektet Urban Audit. Dette
Medlemmer per Fylkesvis
Medlemmer per 30.10.18 Fylkesvis Østfold Østfold fylkeskommune Askim kommune Fredrikstad kommune Halden kommune Hvaler kommune Marker kommune Moss kommune Rakkestad kommune Rygge kommune Rømskog kommune
Medlemmer per Fylkesvis
Medlemmer per 27.02.17 Fylkesvis Østfold Østfold fylkeskommune Askim kommune Fredrikstad kommune Halden kommune Hvaler kommune Marker kommune Moss kommune Rakkestad kommune Rygge kommune Rømskog kommune
Om tabellene. Januar - desember 2017
Om tabellene "Om statistikken - Personer med nedsatt arbeidsevne" finner du på nav.no ved å følge lenken under relatert informasjon på siden "Personer med nedsatt arbeidsevne". Kommune. Antall I alt 01
Hvor står vi? Hva vil vi? Hva gjør vi?
HVA NÅ, INNLANDET? Hvor står vi? Hva vil vi? Hva gjør vi? Felles virkelighetsforståelse Befolkningsutvikling siste ti år Innvandring (fra utlandet) Flytting (inn-ut av fylket) Født døde Befolkningsframskrivinger,
Helt ledige. Fylke og kommune. Tidsserie måned
Om tabellene "Om statistikken - Arbeidssøkere" finner du på nav.no ved å følge lenken under relatert informasjon på siden "Helt ledige". I henhold til Statistikklovens 2-6 har NAV valgt å erstatte verdier
Spørsmål i forbindelse med behandlingen av Prop 88 S - Kommuneproposisjonen
Vedlegg 1 Statsråden Senterpartiets stortingsgruppe v/dagfinn Sundsbø Deres ref Vår ref 18/2460-2 Dato 28. mai 2018 Spørsmål i forbindelse med behandlingen av Prop 88 S - Kommuneproposisjonen Jeg viser
Om tabellene. Januar - desember 2018
Personer med nedsatt arbeidsevne. Kommune. Om tabellene "Om statistikken - Personer med nedsatt arbeidsevne" finner du på nav.no ved å følge lenken under relatert informasjon på siden "Personer med nedsatt
Parti og partiledd som har fått vedtak om avkortning av partistøtte for 2017
Parti og partiledd som har fått vedtak om avkortning av partistøtte for 2017 Partinavn Parti Fylke Hemsedal Arbeidarparti Arbeiderpartiet Buskerud Norddal Arbeidarparti Arbeiderpartiet Sogn og Fjordane
VEDLEGG 6: Kommunal tilknytning
VEDLEGG 6: Kommunal tilknytning 104 Moss kommune Fiber 100 000 105 Sarpsborg kommune Fiber 620 000 106 Fredrikstad kommune Fiber 2 000 118 Aremark kommune Leide linjer 128 119 Marker kommune Annet 64 122
Foreløpig resultatoversikt pr. kommune - deltakere avsluttet introduksjonsprogram i 2016
Foreløpig resultatoversikt pr. kommune - deltakere avsluttet introduksjonsprogram i 2016 Kommunens frist for rapportering om avvik: 6. mars 2017 Via NIR support med tittelen: Retting av introresultater
sei E k+ 2 min LANDSFORBUND Kommunale gebyrer forvann, avløp, renovasjon og feiing 2007
sei E k+ 2 min LANDSFORBUND Kommunale gebyrer forvann, avløp, renovasjon og feiing 2007 RAPPORT NR. 2 2007 Juni 2007 I Forord Huseiernes Landsforbund presenterer i denne rapporten kommunale vann- og avløpsgebyrer
BUSKERUD. Dagens kommunenavn. Tidligere inndeling. Statsarkivet i Kongsberg finnes fram t.o.m om ikke annet er oppgitt her.
BUSKERUD Dagens kommunenavn Drammen Tidligere inndeling (Delinger og sammenslåinger. Kun enkelte grensereguleringer) Lier gnr 1-9 (Åssiden) til Drammen 1951 Lier gnr 10-13 til Drammen 1961 Skoger gnr 1-85
Minoritetshelse: Helsepolitiske utfordringer som tillitsvalgte må bryne seg på
Minoritetshelse: Helsepolitiske utfordringer som tillitsvalgte må bryne seg på Diabetesforbundet 2011 Oslo 14.10.11 Manuela Ramin-Osmundsen - Leder Likeverd og Mangfold - Ahus - Leder SOHEMI, Helsedirektoratets
Tabellvedlegg Kommunenes forvaltning av alkoholloven SIRUS Statens institutt for rusmiddelforskning
Tabellvedlegg Kommunenes forvaltning av alkoholloven 2010 SIRUS Statens institutt for rusmiddelforskning 1 Innhold Tabell 1 Antall salgssteder for alkohol fordelt på bevillingskombinasjon,1980 2009...
########## Utvalg: fra HF til HF Antall kildeposter i utvalget: 5915 Sortering: Filmnr, løpenummer innenfor filmen
over mikrofilmer i Riksarkivet ########## Utvalg: fra HF -0001 til HF -9999 Antall kildeposter i utvalget: 5915 Sortering: Filmnr, løpenummer innenfor filmen Filmnr Format Lnr Område Kilde Arkivref Periode
Hvordan finne, utvikle og anvende digitalisert, kartbasert informasjon fra Askeladden, Naturbasen, Skog og landskap - og andre baser
Hvordan finne, utvikle og anvende digitalisert, kartbasert informasjon fra Askeladden, Naturbasen, Skog og landskap - og andre baser Gunnar Ridderström Strategistaben Region sør 1 Min målsetting: Gi en
Offentlig vegnett og tømmertransport
Offentlig vegnett og tømmertransport Foto Anders Hals Klassifisering av offentlig vegnett etter tillatt totalvekt og nyttelast for tømmervogntog Oslo mai 2014 Dag Skjølaas Per Skreden Innhold Formålet
Kommunale gebyrer for vann, avløp, renovasjon og feiing 2008
Kommunale gebyrer for vann, avløp, renovasjon og feiing 2008 RAPPORT NR. 1 2008 Juni 2008 1 Forord Huseiernes Landsforbund presenterer i denne rapporten kommunale vann- og avløpsgebyrer, renovasjonsavgift
Vedlegg 1. Fordeling til kommunene. Fordeling av økte frie inntekter til kommunene på 3,738 mrd. (utover regjeringens forslag)
Vedlegg 1 Fordeling til kommunene Fordeling av økte frie inntekter til kommunene på 3,738 mrd. (utover regjeringens forslag) Kommune 0101 Halden 21 088 25 387 0104 Moss 21 045 25 335 0105 Sarpsborg 38
Regionrådet
Regionrådet 26.02.16 Sør-Øst politidistrikt, Nordre buskerud region Sør Nordre Buskerud Ansatte i Region Nord Region Nord Antall politiansatte Sivile stillinger Gol & Hemsedal 12+ 1 UP 2 + 80% 2 Hol 6
har din kommune den etiske kompetansen som trengs i helse- omsorgs- og sosialtjenesten?
har din kommune den etiske kompetansen som trengs i helse- omsorgs- og sosialtjenesten? invitasjon til deltakelse i et nasjonalt utviklingsprosjekt - søknadsfrist 29.02.12 Januar 2012 I samarbeid med Helse-
Statsbudsjettet 2017, grunnlag for fortsatt vekst. Kommentarer fra KS 19. oktober Rune Bye
Statsbudsjettet 2017, grunnlag for fortsatt vekst Kommentarer fra KS 19. oktober Rune Bye Bedriftene mer positive, men venter fortsatt bare svak vekst Indikator på 0,5 samsvarer statistisk med en BNP-vekst
Hvor står vi i mai 2017?
Svarprosent Hvor står vi i mai 2017? Status Tilfredshetsmålingene har pågått i 7 måneder Klare indikasjoner på at dette blir et nyttig verktøy» Sikrer førstehåndkunnskap» Gir den type informasjon vi trenger
Kommunetest 2005 2013. Anne Haabeth Rygg Fagdirektør, offentlige tjenester og samferdsel
Kommunetest 2005 2013 Anne Haabeth Rygg Fagdirektør, offentlige tjenester og samferdsel Hvorfor tester vi kommunene? Innbyggere skal raskt og enkelt få et riktig svar Testing fører til forbedring Sannhetens
Saman om ein betre kommune
Saman om ein betre kommune Fredrik Rivenes Seniorrådgiver, KRD Kommunalavd. 1. Nettverkssamling Omdømme P2, Gardermoen 11.-12. mars 2013 Velstandsnivå i Europa 2 Utfordringene er mange Økte pensjonskostnader
De frivillige organisasjonene arranger kurs i alle landets fylker, og hvert år rapporterer de sin kursaktivitet gjennom studieforbundene.
VOFO Rogaland Innhold Del I Fylket... 2 Tabell 1: Antall kurs, deltakere og kurstimer etter fylke i 2017... 4 Tabell 2: Utvikling i antall kurs, deltakere og kurstimer i studieforbundene i Rogaland 2016-2017...
Områder med utlevering innen kl. 09:00 Bedriftspakke Ekspress over natten fra 1/4 2016
Områder med utlevering innen kl. 09:00 Bedriftspakke Ekspress over natten fra 1/4 2016 Tabellen under viser postnumre som har levering av innen kl. 09:00 på ukedagene (mandag fredag) på tjenesten Bedriftspakke
Pressemelding 3. desember 2012
Pressemelding 3. desember 2012 I november i år ble det registrert 12,4 prosent færre konkurser og tvangsavviklinger enn i november i fjor. I løpet av årets elleve første måneder ble det registrert 12,5
VOKAL-kurs Bergen kommune
VOKAL-kurs Bergen kommune «Informasjon er ikke kunnskap» A. Einstein Fredrik Pharo 13.03.2014 Om Conexus AS Etablert 2001. Utført Big-Data analyser i mer enn 10 år for Norsk skole. Forskningsbasert innovasjon
EFFEKTIV ØKONOMISTYRING
EFFEKTIV ØKONOMISTYRING v/marit Urmo Harstad Kunde- og markedsansvarlig Kommunalbanken AS KOMØK 27. mai 2016 Kommunalbanken et statlig virkemiddel som skal Bidra til stabil og kostnadseffektiv finansiering
AKTIVITETSTILSKUDD KLUBB 2018 Krets Navn på klubb Rekruttleire
AKTIVITETSTILSKUDD KLUBB 2018 Krets Navn på klubb Rekruttleire Verdens o-dag Sommer o-skole Grønne turer for alle FINN FRAMdag Oppstartmidler Paraorientering Spesifikke rekr.tiltak / godt rekr. arbeid
ALLE KVINNER MENN ALLE KVINNER MENN ALLE KVINNER MENN. Antall årsverk. Antall årsverk
Tabell 1b 1, antall og gjennomsnittlig 0101 Halden 2.425 1.902 523 1.880 1.436 444 78 76 85 0104 Moss 2.077 1.687 390 1.645 1.333 312 79 79 80 0105 Sarpsborg 4.194 3.353 841 3.153 2.441 713 75 73 85 0106
Økning fra 6 til 7 promille
Endring i eiendomsskatteinntekter er ved ulike kommunens eiendomsskattesats i, i 1 000 kroner 0101 Halden 5,75 0 8 337-11 115-11 115 0104 Moss 3,95 0 0 0-19 318 0105 Sarpsborg 4,90 0 0-21 936-24 373 0106
Vi blir stadig flere særlig rundt storbyene. Marianne Tønnessen Forskningsavdelingen
Vi blir stadig flere særlig rundt storbyene Marianne Tønnessen Forskningsavdelingen millioner innbyggere 14 13 12 11 1 9 8 Høye barnetall Høy levealder Høy innvandring Middels barnetall Middels levealder
Viken. Drøfting om kunnskapsgrunnlaget for en planstrategi for den nye fylkeskommunen
Viken Drøfting om kunnskapsgrunnlaget for en planstrategi for den nye fylkeskommunen Kunnskapsgrunnlaget: Hva trenger vi? Hvordan gjøre kunnskapsgrunnlaget tilgjengelig? Geografisk nivå: Viken Fylkene
Fordeling av somatiske helsetjenester innad i Sykehuset Innlandets opptaksområde
Fordeling av somatiske helsetjenester innad i Sykehuset Innlandets opptaksområde Terje P. Hagen 1 og Jon Magnussen 2 1 Avdeling for helseledelse og helseøkonomi, UiO 2 Institutt for samfunnsmedisin, NTNU
VEDLEGG: Utbetaling for 2015 til kommuner som har søkt om og mottatt tilskudd i 2012, 2013 og/eller 2014
0 VEDLEGG: Utbetaling for 2015 til kommuner som har søkt om og mottatt tilskudd i 2012, 2013 og/eller 2014 1. Kommuner som søkte om og mottok tilskudd fra 2012 0101 Halden Sykehuset Østfold HF Helse Sør-øst
Gjennomføringsbarometeret Nøkkeltall fra gjennomføringsindikatorene
Gjennomføringsbarometeret 2015 Nøkkeltall fra gjennomføringsindikatorene Innholdsfortegnelse Innholdsfortegnelse... 2 Figuroversikt... 2 Gjennomføringsbarometeret... 3 1. Hvor mange ungdommer fullfører
Bruker/pårørendeundersøkelse. Brukerundersøkelse i 2014, ikke. pårørendeundersøkelser. Ja. https://www. oppdal.kom mune.no/gl obalmeny/tjenes
BRUKER- OG PÅRØRENDEUNDERSØKELSER I NORSKE KOMMUNER Spørsmålet som ble stilt kommunene: "Hei. Jeg er pårørende til en som ligger på sykehjem i kommunen. Som pårørende har jeg blitt interessert i kvaliteten
Alle Kvinner Menn Alle Kvinner Menn Alle Kvinner Menn. 0101 Halden 2.589 2.063 526 1.898 1.466 432 73 71 82
0101 Halden 2.589 2.063 526 1.898 1.466 432 73 71 82 0104 Moss 2.476 1.998 478 1.926 1.539 387 78 77 81 0105 Sarpsborg 4.272 3.410 862 3.232 2.500 732 76 73 85 0106 Fredrikstad 5.637 4.444 1.193 4.399
Oversikt over utrygge punkter på skolevei foreldre har meldt inn til If
Oversikt over utrygge punkter på skolevei foreldre har meldt inn til If Antall By/sted Fylke Kildehenvisning: 222 Fredrikstad Østfold Forsikringsselskapet If 111 Sarpsborg Østfold 89 Halden Østfold 49
Tilskudd til etablering og drift av dagaktivitetstilbud til hjemmeboende personer med demens - Statsb 2016 kap
Tilskudd til etablering og drift av dagaktivitetstilbud til hjemmeboende personer med demens - Statsb 2016 kap. 761.62 Videreførte plasser på bakgrunn av rapportering for 2015 Kommune Antall plasser Antall
Oversikt over frifondsutbetaling til lokallag i KRIK 2014 Fylke Lokallag Tildelt generell driftstøtte Tildelt oppstartstøtte Akershus StudentKRIK Ås
Oversikt over frifondsutbetaling til lokallag i KRIK 2014 Fylke Lokallag Tildelt generell driftstøtte Tildelt oppstartstøtte Akershus StudentKRIK Ås kr 13 183 Akershus KRIK Nittedal kr 8 337 Akershus KRIK
bosetting av nye kommuneinnbyggere
Velkommen inn- bosetting av nye kommuneinnbyggere 12.30 - Samarbeid kommune-imdi om bosetting av flyktninger v/ Eva Khan, regiondirektør og Anastasia Pettersen, seniorrådgiver, IMDi Indre Øst 13.00 - Livet
De frivillige organisasjonene arranger kurs i alle Norges 19 fylker, og hvert år rapporterer de sin kursaktivitet gjennom studieforbundene.
VOFO Rogaland Innhold Del I Fylket... 2 Tabell 1: Antall kurs, deltakere og kurstimer etter fylke i 2016... 4 Tabell 2: Utvikling i antall kurs, deltakere og kurstimer i studieforbundene i Rogaland 2015-2016...
Nasjonale resultater
Nasjonale resultater 14 HØGSKOLEN I OSLO OG AKERSHUS hasj Bruk av narkotiske stoffer er ulovlig og blir til dels sterkt fordømt. Etter en økning i bruken av hasj og marihuana fram mot, har vi sett en markert
A- 8 Dans Elevplass er. G Fylke
Navn År A- 8 Dans Elevplass er G Fylke Hele landet 2013-14 17999 Ikke satt Kulturskolen i Ås 2013-14 359 Akershus Fet Kulturskole 2013-14 155 Akershus Rælingen Kulturskole 2013-14 119 Akershus Vestby Kulturskole
Vedlegg 2. Elevplasser disiplinfordelt, kommunevis
Vedlegg 2 Elevplasser disiplinfordelt, kommunevis Kilde:GSI pr 01.10.2007 Musikk Visuelle Teater Dans Skapende Andre Elevplasser Kommune kunstfag skriving kunstfag i alt Hele landet 86 890 7 477 7 462
4 717 595,363 1,80 % 1,80 % 1,80 %
0101 Halden 17 579 2 790 690 678 392 0104 Moss 25 297 2 040 1 097 1 078 622 0105 Sarpsborg 51 829 11 140 1 882 1 850 1 068 0106 Fredrikstad 56 415 1 120 2 625 2 580 1 490 0111 Hvaler 5 031-239 235 136
Vedlegg 1 - Eierandeler og kostnader
Vedlegg 1 - Eierandeler og kostnader Utredning legger til grunn at ne i nåværende VIKS går inn som medeiere i Agder og Telemark kontrollutvalgssekretariat IKS. For å vise kostnadene med dette er det satt
Klubb Klubbnummer Fylke Alta 19477 Finnmark Andebu 36909 Vestfold Andenes 19478 Nordland Andøy 38321 Nordland Aremark 19698 Østfold Arendal 19604
Klubb Klubbnummer Fylke Alta 19477 Finnmark Andebu 36909 Vestfold Andenes 19478 Nordland Andøy 38321 Nordland Aremark 19698 Østfold Arendal 19604 Aust Agder Arendal/Tyholmen 51917 Aust Agder Arna 19560
KOMMUNE_NAVN Giske kommune 9 Lund kommune 7 Hå kommune 9 Odda kommune 7 Lærdal kommune 9 Oppegård kommune 7 Nedre Eiker kommune 9 Randaberg kommune 7
KOMMUNE_NAVN Sum Giske kommune 9 Lund kommune 7 Hå kommune 9 Odda kommune 7 Lærdal kommune 9 Oppegård kommune 7 Nedre Eiker kommune 9 Randaberg kommune 7 Sandnes kommune 9 Skiptvet kommune 7 Skånland kommune
Notater. Henning Hartvedt og Elin Frisvoll. Kobling av adresseregistrene i DSF og GAB 2002 Dokumentasjon av samsvar og avvik. 2003/22 Notater 2003
2003/22 Notater 2003 Henning Hartvedt og Elin Frisvoll Notater Kobling av adresseregistrene i DSF og GAB 2002 Dokumentasjon av samsvar og avvik Avdeling for personstatistikk/seksjon for befolknings- og
Art Område Jakttid. som nevnes nedenfor Møre og Romsdal og Sør- Trøndelag fylker unntatt kommunene Osen, Roan, Åfjord, Bjugn, Ørland og Rissa.
Art Område Jakttid Skarver Toppskarv All storskarv Storskarv Ungfugl med hvit buk Andefugler Kortnebbgås Grågås Finnmark, Troms, Nordland og Nord-Trøndelag fylker samt kommunene Osen, Roan, Åfjord, Bjugn,
Pressemelding 20. mai 2009
Pressemelding 20. mai 2009 Tariffoppgjøret i kommunal sektor - mellomoppgjøret 2009 Fagforbundet tar ut 13.608 i streik i første uttak Meklingen mellom KS og Fagforbundet går inn i en avsluttende fase.
2015 Oppmoda per august 2015 Totalt 11185 Kommune 0101 Halden 30 0104 Moss 40 0105 Sarpsborg 65 0106 Fredrikstad 90 0111 Hvaler 15 0118 Aremark 15
2015 Oppmoda per august 2015 Totalt 11185 Kommune 0101 Halden 30 0104 Moss 40 0105 Sarpsborg 65 0106 Fredrikstad 90 0111 Hvaler 15 0118 Aremark 15 0119 Marker 10 0121 Rømskog 10 0122 Trøgstad 10 0123 Spydeberg
Kommune nummer 2017 Kommunenavn
Kommune nummer 2017 Kommunenavn Nye kommune nummer 2020 Sammenslåing av Østfold, Akershus og Buskerud - 30 0101 Halden 3001 Sammenslåing av Moss og Rygge 3002 0105 Sarpsborg 3003 0106 Fredrikstad 3004
Folkemengd 1. januar 1999 og endringar i 1998
20. desember 999 Aktuelle befolkningstall Folkemengd. januar 999 og endringar i 998 Endelege tal for kommunar Statistisk sentralbyrå ber om å bli oppgitt som kilde når oppgaver fra dette heftet blir gjengitt.