Årsaken til boligprisstagnasjonen i Oslo sentrum høsten 2013

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Årsaken til boligprisstagnasjonen i Oslo sentrum høsten 2013"

Transkript

1 Årsaken til boligprisstagnasjonen i Oslo sentrum høsten 2013 Mads Åke Sjøberg (Kandidat 319) Martin Seland Simensen (Kandidat 382) Veileder Joachim Thøgersen Bacheloroppgaven er gjennomført som ledd i utdanningen ved Høgskolen i Oslo og Akershus og er godkjent som del av denne utdanningen. Denne godkjenningen innebærer ikke at høgskolen innestår for de metoder som er anvendt og de konklusjoner som er trukket. Høgskolen i Oslo og Akershus, April 2014 Fakultet for økonomi og samfunnsvitenskap Institutt for økonomi

2 Forord Bacheloroppgaven, ved Høgskolen i Oslo og Akershus, er en obligatorisk del av det treårige studiet i økonomi og administrasjon. Oppgaven teller 15 studiepoeng, og skrives vårsemesteret Valg av emne for bacheloroppgaven er forholdsvis fritt, så lenge det passer inn i under noen av fagområdene. Det viktige er at det skal være mulig å gjøre forskning om emnet, og å finne vitenskapelig relevant teori på området. Gjennom studietiden har vi fordypet oss innen mikroøkonomi, samtidig som vi har interesse innenfor makroøkonomi, spesielt når det gjelder boligmarkeder og konjunkturer. Bacheloroppgaven er en kombinasjon av disse fagene med spesielt fokus på boligmarked. Arbeidet med bacheloroppgaven har vært utfordrende, spennende og lærerikt. Vi vil rette en stor takk til førstelektor Joachim Thøgersen for gode råd og hjelp med bacheloroppgaven. Deretter vil vi takke alle våre informanter for at de tok seg tid til å stille til intervju og for veldig gode svar på våre intervjuspørsmål. Til slutt vil vi takke Mads Åke Sjøberg for formidabel arbeidsinnsats. Oslo, våren 2014 Mads Åke Sjøberg & Martin Seland Simensen 1

3 Sammendrag Hensikten med denne oppgaven er å finne svar på hvorfor boligmarkedet i Oslo sentrum stagnerte høsten Det vil da bli foretatt ulike analyser for å finne ut hvilke faktorer som var årsaken til denne stagnasjonen. Oppgaven er teoretisk forankret i boligpris- og konjunkturteori. Boligmarkedet og boligprisene bestemmes ut i fra hvor stort tilbudet og etterspørselen er. Teori taler for at på kort sikt er boligmassen nærmest gitt, siden det tar lang tid å bygge nye boliger. Dette betyr altså at tilbudet er står tilnærmet fast og prisen vil nærmest avhenge av etterspørselen. Ser man på et lengere perspektiv er det flere forhold som bestemmer boligprisen. Renteteorien taler for at en økt rente vil redusere etterspørselen etter realkapitalinvesteringer, som vil gi utslag i prisen for realkapital. I tillegg til makro- og mikroøkonomisk teori vil oppgaven gå dypere inn på nyere presiserte teorier, slik som endringer i bankenes egenkapital og utlån. I oppgaven blir det tatt utgangspunkt i to mål for boligprisen, en boligprisindeks for Oslo området og kvadratmeterprisen for boliger i Oslo sentrum. Det er benyttet to mål fordi ikke alle analyseenheter ikke var på samme tidsintervall. Denne oppgaven inneholder både en analyse av kvantitative data og kvalitative data. Dette er for å styrke oppgavens kvalitet og representativitet da vi får muligheten til å teste tidligere teori, samt finne svar på årsaken til boligstagnasjonen. I analysen av kvantitative data er det benyttet korrelasjon- og regresjonsanalyser, mens i de kvalitative analysene er blitt gjort gjennom dybdeintervjuer. Våre empirianalyser viser at tidligere økonomisk teori stemmer med boligprisutviklingen. Det vi anser som det mest interessante er de kvalitative resultatene. Selv årsaken til stagnasjonen kommer fra en bestemt faktor hevder alle informantene at den mest fremtredende faktoren var endringen av Finanstilsynets krav om å øke bankenes egenkapitalkrav fra 10 til 15 % og at effekter av dette bidro til sterkere stagnasjon i boligprisene. 2

4 Innholdsfortegnelse Forord... 1 Sammendrag... 2 Innholdsfortegnelse... 3 Figuroversikt Innledning Oppgavens aktualitet og motivasjon Problemstilling og avgrensning Oppgavens formål Videre oppbygning av oppgaven Historisk prisutvikling for boligmarkedet i Oslo og Bærum Relevante teorier BNP Litt om konjunkturer Rente og samlet etterspørsel Innskuddsrenten og kapitalkostnad Utlånsrenten Husholdningenes tilpasninger Pengemultiplikatoren Urbaniseringen til de største byene Etterspørsel Tilbud Likevekt i markedet: Elastisiteten på tilbud og etterspørsel Lån og sparing for konsumenter Nyere presiseringer I form av krav til bankenes egenkapitalnivå I form av økt bufferkrav til bankene I form av økt egenkapitalkrav til husholdninger som søker om boliglån Todelt forskningsdesign, empiri og dybdeintervjuer Vitenskapelig ståsted og begrunnelse for valg av design Datainnhentingsteknikk Analyseenhetene Tallmaterialet Intervjuenhetene Teoretiske hypoteser

5 4.4 Logisk link mellom teoretiske antagelser og data Kriterier for å tolke funnene Kvalitetssikring av studien Oppgavens validitet og reliabilitet Bruk av metode Analysemetode av kvantitative data Analysemetode av dybdeintervju Analyse og resultater kvantitative resultater Korrelasjonsanalysene: Regresjonsanalyse: Kvalitative resultater Hva sa informantene? Tolkning og konklusjon Sammendrag av relevant teori Sammendrag av de viktigste resultatene Empirianalysen Intervjuanalysen Tolkning Oppgavens konklusjon Kilder Litteratur URL Vedlegg Analyseresultater Korrelasjonsanalyser Regresjonsanalyser Transkribering av intervju Intervju med Finn Tveter Intervju med Bjørn Mangor Intervju med Odd Nymark Intervjuguide

6 Figuroversikt Figur 1 Boligprisindeks for Oslo og Bærum... 8 Figur 2 Makroøkonomiske hovedstørrelser Figur 3 Makroøkonomiske størrelser Figur 4 BNP med hovedstørrelser Figur 5 Nettoinnflytting Oslo kommune Figur 6 Mikroøkonomisk etterspørselskurve Figur 7 Mikroøkonomisk tilbudskurve Figur 8 Markedets tilpasning under frikonkurranse Figur 9 Etterspørselsendring ved vertikal tilbudskurve Figur 10 Renteøkning der konsumenten er sparer Figur 11 Inntektsøkning for konsumenten Figur 12 Bankenes egenkapitalnivå Figur 13 Endringer i bankenes rentenivå Figur 14 Skift i etterspørselskurven Figur 15 Eksempel på regresjonslinje Figur 16 Grad av forklaringskraft eksempel Figur 17 Korrelasjonsanalyseresultater, månedlig Figur 18 Korrelasjonsanalyseresultater, kvartalsvis Figur 19 Korrelasjonsanalyseresultater, årlig Figur 20 Regresjonsanalyseresultater, månedlig Figur 21 Regresjonsanalyseresultater, kvartalsvis Figur 22 Regresjonsanalyseresultater, årlig

7 1.0 Innledning Dette kapittelet har som hensikt å gi leseren en oversikt og innføring i hva bacheloroppgaven omhandler. Innholdet i dette kapittelet tar for seg motivasjon for oppgaven, presisering av problemstilling og oppgavenes progresjon videre. 1.1 Oppgavens aktualitet og motivasjon Høsten 2013 opplevde man en stagnasjon i boligmarkedet i Norge, der både boligprisene og omsetningshastigheten avtok fra tidligere perioder. Dette gjelder spesielt boligmarkedet i Oslo sentrum, hvor den høye etterspørselen i mange år har bidratt til positiv månedlig vekst og høy omsetningshastighet. I starten av høsten 2013 viste derimot markedet negative signaler og tegn til stagnasjon. Etter hvert som stagnasjonen ble et faktum begynte enkelte å hevde at markedstallene for boligmarkedet i Oslo var på lik linje med tall fra 2008, samt at media la ut negative omtaler om boligmarkedet. I Norge har boligprisene svært mye å si for den jevne nordmann, som har rundt 63 prosent av sin bruttoformue investert i sitt eget hjem, og for økonomien i sin helhet. I tillegg har investering av bolig i Norge blitt sett på som en sikker vei til høy fortjeneste og man har kunnet spekulere i om det fins tendenser til en boligboble. Nå som markedstall viser en stagnerende utvikling i prisene, blir folk mer varsomme når det gjelder kjøp av bolig. Omsetningshastigheten synker og prisene presses ned på grunn av lavere etterspørsel. I tillegg bidrar store mengder uttalelser i media til å skape usikkerhet blant konsumentene, som igjen påvirker prisene og man for selvforsterkende effekter. Vi som studenter i Oslo ble også personlig preget av denne utviklingen, da enkelte av oss ønsket å selge bolig i Oslo sentrum denne perioden. I media kan man lese uttalelser fra både makroøkonomer, politikere, eiendomsmeglere og bankmenn om hva som var årsakene til at boligprisene falt. Vi mener dette ikke ga oss noe klart svar på hva som var de viktigste påvirkningsfaktorer og at disse meningene og oppfatningene kun bidro til forvirring blant kjøpere og selgere i markedet. 1.2 Problemstilling og avgrensning Bacheloroppgaven vil stille spørsmål til hvorfor stagnasjonen i boligmarkedet høsten 2013 oppsto, og hva som var de viktigeste påvirkningsfaktorene til stagnasjonen. Problemstillingen er formulert på denne måten: Hva var årsaken til stagnasjonen i boligmarkedet i Oslo sentrum høsten 2013? Hvilke faktorer spilte størst rolle under denne stagnasjonen? Hvilken informasjon var mest sensitiv for boligsalget? Hva var det som påvirket boligkjøperne til å avvente med å kjøpe, og presse boligprisene samt omsetningshastigheten ned? 6

8 Basert på våre kunnskaper innen makroøkonomi, antar vi at vi vil finne en sterk korrelasjon mellom boligprisene i Oslo sentrum og renteendringer, inntektsendringer, kredittvekst, samt tilbud og etterspørsel. Vi tror vi vil komme fram til at boligprisene var negativt korrelert med renten. I tillegg tror vi at en negativ endring i bankenes kredittvekst har bidratt til at færre konsumenter kjøpte bolig. De siste årene har det vært endringer i offentlige reguleringer, som vi tror har gott utslag i boligmarkedet. Dette er de årsakene vi tror var de største og avgjørende årsakene til boligstagnasjonen. 1.3 Oppgavens formål Oppgaven har som formål å bidra til videre kartlegging av årsaker til endringer i det norske boligmarked. Vi ønsker at både erfarne og uerfarne økonomer vil kunne ta bruk av oppgavens resultat og konklusjon som tilegning av ny kunnskap og videre forskning. 1.4 Videre oppbygning av oppgaven Oppgaven er bygget på 6 kapitler. Kapittel 2 inneholder historisk oppsummering av boligsituasjonen i Norge de siste ti årene. Kapittel 3 omfatter teorien i oppgaven. Kapittelet beskriver grunnleggende boligpristeori, samt teorier om ulike påvirkningsfaktorer som sees på som følsomme i forhold til boligprisen. Ved å studere tidligere forskning og presentere eksisterende teori på området får man sett oppgaven i en større sammenheng. Kapittel 4 beskriver vårt valg av metode. I kapittel 5 presenter vi våre analyseresultater, som i kapittel 6 blir tolket, diskutert og konkludert opp mot problemstillingen. 7

9 2.0 Historisk prisutvikling for boligmarkedet i Oslo og Bærum I dette kapittelet vil vi se på den historiske boligprisutviklingen for å se om lignende hendelser har skjedd tidligere. Beskrivelsen av hva som skjedde da kan hjelpe oss med å forstå situasjonen høsten I historien kan vi studere lignende mønster i utviklingen og lettere tolke hva som førte til endringer i boligmarkedet. Figur 1 Boligprisindeks for Oslo og Bærum 1 Figuren ovenfor viser boligprisutviklingen for Oslo og Bærum fra 1. kvartal 2003 til og med 4. kvartal 2013, presentert i en indeks. Som figuren viser har prisene stort sett vært stigende. De unntakene som skiller seg ut, utspiller seg rundt 2007 og Årsaken til fallet i 2007 skyltes finanskrisen som startet i USA og som spredte seg til blant annet Norge. Kort oppsummert var årsaken til finanskrisen at amerikanske banker ga lån til kjøpere med dårlige økonomiske forutsetninger. For at bankene skulle få finansiert alle disse lånene og spre risikoen måtte de selge fordringene sine videre i form av obligasjoner til investorer verden over. Norske banker var en av disse investorene som kjøpte amerikanske lån. Etter hvert fikk de amerikanske låntakerne problemer med å betale renter og avdrag på sine huslån. Det resulterte i såkalte "walkouts". For å slippe unna lånet valgte folk helt enkelt å gi husene sine tilbake til banken. Samtidig falt prisene på det amerikanske boligmarkedet. Det amerikanske boligmarkedet ble plutselig oversvømt med hus til salgs, og etterspørselen etter nybygg falt drastisk. Dermed fikk den amerikanske byggeindustrien plutselig store problemer 2. Dette førte til lav økonomisk vekst i USA, som igjen spredte seg til resten av verden. Finanskrisen førte altså til at den økonomiske veksten i Norge ble svekket og boligetterspørselen forfalt sammen med prisene. Videre har prisindeksen vokst fra og med 1 https://www.ssb.no/statistikkbanken/selectout/pivot.asp?checked=true 2 8

10 4. kvartal 2008 til og med 2. kvartal Det er her vårt analysefokus finner sted. Her stagnerte boligmarkedet og prisindeksen falt. Definisjonen på stagnasjon er en lengre periode med liten eller ingen økonomisk vekst 3. Grovt sett var fallet i boligprisindeksen fra 2. kvartal 2007 til og med 4. kvartal 2008 på 12,69 %, mens fallet fra 2. kvartal 2013 til 4. kvartal 2013 var på 4,17 %. Utfallene var altså betydelig større i boligmarkedet under finanskrisen. For å kunne analysere problemstillingen vår er det først å fremst viktig å basere dette i økonomisk teori. 3 9

11 3.0 Relevante teorier Vår problemstilling er rettet mot samfunnsøkonomi, og derfra vil vi beskrive teorier både innenfor makro- og mikroøkonomi. Vi kommer til å gå dypere inn på de teoriene vi føler har størst betydning for oppgaven. Dette gjør at vi får mer hold i det vi analyserer, diskutere og konkluderer med til slutt. Det er viktig å basere oppgaven i kjent teori, slik at det ikke kun er egne tanker og meninger som besvarer problemstillingen. Makroøkonomi hjelper oss å se helheten rundt situasjonen i boligmarkedet høsten Vi ønsker å kunne se på hvilke nasjonale og eventuelt internasjonale forhold som kan ha påvirket boligprisene og aktiviteten. Faktorer som dette er lettere å fange opp ved bruk av makroøkonomiske modeller Erling Larsen beskriver i en artikkel 4 en rekke faktorer som er med å påvirke boligprisene. Vi vil etter en gjennomgang av disse sette vårt fokus på de indikatorene vi tror hadde størst påvirkning på stagnasjonen høsten 2013 og som vi anser som mest interessante å teste i vår analyse. 1. På kort sikt er boligmassen gitt. Hvis det da ikke er balanse mellom antall boliger og antall boliginnehavere vil det bli konkurranse om eksisterende boliger. Etterspørselen etter boliger er altså større enn tilbudet. Da vil de med høyest betalingsvillighet og betalingsevne kunne sikre seg de boligene som er lagt ut for salg. 2. På kort sikt vil tilflytting føre til prispress, derav en økning i boligprisene. Motsatt vil fraflytting føre til lavere priser. 3. Arealbegrensninger er spesielt sentralt i forståelsen av boligpriser i byer. Dersom en mengde konsumenter etterspør boligene som ligger i sentrumsnære områder, vil det gi knapphet på tomter, som igjen gir høye tomtepriser. Det kan resultere i høyere byggekostnader som veltes over på bruktboligprisene. 4. Hvis man tar for seg et lengre tidsperspektiv vil folk endre preferansene sine. De boligene som ikke var like attraktive før kan bli attraktive og omvendt. Det kan oppstå forskjeller i hvilken størrelse, beliggenhet og standard på boligene som er akseptabelt. Dette påvirker etterspørselen. 5. I dag konkurrerer enkeltpersonhusholdninger ikke bare med seg selv, men også med par som har to fulle lønnsinntekter. I ekstreme tilfeller kan par bruke opptil en hel lønnsinntekt på å betjene lån eller husleie. Dette er åpenbart ikke mulig for enkeltpersoner. Gjelder dette urbaniserte områder med knapphet på tomter, vil 4 10

12 dette gi etterspørsels- og prispress. 6. I goder tider, altså i en høykonjunktur er det lav arbeidsledighet, arbeidsstokken er stor og inntekten blant konsumentene er høy. Dette resulterer i at flere ønsker å ta opp lån for å kjøpe bolig. Dette gir økt boligetterspørsel og press på prisene. Spesielt i urbaniserte områder. 7. Det er mange par, der begge er yrkesaktive, som ønsker å bo sammen i storbyer. Her er jobbtilbudet størst og mest variert, og det er bedre karrieremuligheter for begge. Spesielt par med høy utdanning, som ofte også har god inntekt, vil kunne by høyt ved kjøp av bolig. Dette vil skape prispress. 8. De fleste som kjøper bolig finansierer kjøpet gjennom lån fra banken. Betaling av renter blir derfor en betydelig del av de løpende utgiftene til boligkjøperne. Dermed vil en høyere rente gi en høyere brukerkostnad og være et grunnlag for å presse boligprisene ned. 9. Optimisme har også mye å si for press i boligprisene. Er det optimisme knyttet til aktivitetsnivået i økonomien, vil dette gi både tro på egen betalingsevne i framtiden og stor etterspørsel i økonomien. 10. En boliginvestering kan også sees på som skattemessig lukrativt. Betaling av avdrag ved kjøp av bolig være en form for tvungen sparing under gunstige betingelser, siden skattefradrag på renteutgifter reduserer kostnaden knyttet til lån. Investeringen vil fortone seg til å være ekstra attraktiv hvis man forventer at boligprisene skal stige av for eksempel arealknapphetsgrunner. Dersom en konsument har dette i tankene kan dette igjen føre til at boligprisene stiger. Altså av rene psykologiske grunner. 11. Siden de fleste boliger er lånefinansiert, vil dette bety at markedet er følsomt for kredittinstitusjonenes utlånspolitikk. I en høykonjunktur vil det være enklere å ta opp lån. Bankenes sikkerhet for lån vil derav bli større ved høykonjunkturer fordi konsumentene av boliger har lite risiko for å tape på boligkjøp. I et fallende marked vil denne effekten være omvendt. 12. Forhold som krav til egenkapital ved boligfinansiering spiller også en rolle ved prising i boligmarkedet. Dersom boligmarkedet synker vil folk få mindre egenkapital til å kunne kjøpe en ny bolig. Omvendt vil det bli lettere for folk i et økende boligmarked å delfinansiere en dyrere bolig. 13. Store underliggende endringer i samfunnets struktur kan også spille en sentral rolle i boligprisutviklingen. Immigrasjon og emigrasjon, antall par og de som har samboere, ønsket om familieliv kontra karriereliv og gjennomsnittsalder vil være 11

13 reelle faktorer som kan påvirke boligmarkedet. Boligmarkedet styres i stor grad, som mange andre marked av, hvilken konjunktur, eller økonomisk aktivitet landet er i. I en høykonjunktur er den økonomiske aktiviteten høyere enn den gjennomsnittlige aktiviteten, mens i en lavkonjunktur er situasjonen motsatt. En måte å måle den økonomiske aktiviteten i et land på, er å se på det såkalte bruttonasjonalproduktet (BNP). 3.1 BNP BNP er verdien av den samlede innenlandske produksjonen av ferdige varer og tjenester, verdsatt til markedspriser, i en gitt periode (Steigum, 2004). I nasjonalregnskapet finner vi bruttonasjonalproduktet og dets viktigste størrelser: C = verdi av privat konsum av varer og tjenester G = verdi av offentlig konsum av varer og tjenester I = verdi av bruttoinvestering i realkapital X = verdi av eksport av varer og tjenester til utlandet Q = verdi av import av varer og tjenester Vi får dermed følgende viktige sammenheng som kalles generalbudsjettet: BNP = Y = C + G + I + X Q Det følger av sammenhengen at en økning i BNP tilsvarer en økning i en av variablene på høyresiden av likningen. Man forventer en gjennomsnittlig vekst i BNP per år og man kan si at i en høykonjunktur er variabelen Y større enn den gjennomsnittlige. Det er i høykonjunkturer at det antas at ulike faktorer påvirker til optimisme knyttet til boliginvesteringer. Dette kommer av at arbeidsledigheten er lav, det er ofte lave renter på boliglån og man har gode lønnsoppgjør. Ettersom boligprisene bestemmes hovedsakelig av private konsumenters atferd vil vi fokusere spesifikt på størrelsene for privat konsum og bruttoinvesteringer i realkapital. Den sektoren som står for det private konsum (C) kalles for husholdninger og ideelle organisasjoner i nasjonalregnskapet. Denne størrelsen inneholder blant annet transaksjoner forbundet med bruttoinvesteringer i realkapital, der private boliger regnes som realkapital. Det er laget en justering for kapitalslit på private boliger i nasjonalregnskapet. Dette kapitalslitet er også lagt til inntekten til huseierne. Grunnen til at man har denne ordningen er for å vise at de som bor i sine egne boliger i teorien kan ha en inntekt fra boligen sin og et tilsvarende konsum av boligtjenester. Bruttoinvestering er 12

14 anskaffelser av ny realkapital. Bruttoinvesteringer er fordelt på flere områder, blant annet bruttoinvestering i offentlig forvaltning (Steigum, 2004). Figuren under viser tall på utviklingen i de makroøkonomiske hovedstørrelsene, med spesielt fokus på boliginvesteringer i Norge siden Figur 2 Makroøkonomiske hovedstørrelser 5 Boligprisene påvirkes av husholdningenes etterspørsel som igjen påvirkes av landets Konjunkturelle aktivitet Litt om konjunkturer Den økonomiske situasjonen blir som nevnt målt gjennom BNP. Enkelte størrelser anses som å være ledende, etterslepene eller sammenfallende med BNP. Nedenfor er det gitt en oversikt over viktige størrelser som erfaringsmessig viser positiv eller negativ sammenheng med BNP (Steigum, 2004): Makroøkonomisk størrelse Retning Tidsforskyving Privat konsum Medsyklisk Sammenfallende Bruttoinvestering i fast kapital Medsyklisk Sammenfallende Lagerinvesteringer Medsyklisk Ledende Sysselsetting Medsyklisk Sammenfallende/etterslepe Ledighetsrate Motsyklisk Sammenfallende/etterslepe Arbeidsstyrke Medsyklisk Sammenfallende nde nde 5 https://www.ssb.no/statistikkbanken/selectvarval/saveselections.asp 13

15 Arbeidsproduktivitet Medsyklisk Sammenfallende Bedriftsoverskudd Medsyklisk Sammenfallende Antall konkurser Motsyklisk Sammenfallende Pengemengdevekst Medsyklisk Ledende/sammenfallende Vekst i kredittvolumet Medsyklisk Ledende/sammenfallende Aksjekursindeks Medsyklisk Ledende Kort rente Medsyklisk Sammenfallende Risikopremier i renter Motsyklisk Ledende Bolig- og eiendomspriser Medsyklisk Sammenfallende Inflasjonsrate Medsyklisk Etterslepende Figur 3 Makroøkonomiske størrelser Både privat konsum og investeringer i fast kapital er medsykliske størrelser. Særlig er investeringer i fast kapital meget konjunkturfølsomme. Bruttoinvesteringer i fast kapital omfatter blant annet boliginvesteringer. Er det altså vekst i de medsykliske størrelsene vil den økonomiske aktiviteten og BNP øke. Teorien taler for at hvis det er eller forventes vekst i den økonomiske aktiviteten, vil også optimismen blant folk øke. Da øker optimismen for økt inntekt- og betalingsmuligheter i framtiden. Dette vil gi flere husholdninger muligheten til å investere i bolig. Når disse får muligheten til å kjøpe bolig, vil etterspørselen etter realkapitalinvesteringer øke. Dette vil sette press på prisene i boligmarkedet og prisene vil stige. Høy økonomisk aktivitet og vekst i boligetterspørsel vil gi ringvirkninger i form av økt optimisme blant konsumenter, noe som kan sette vedvarende press på boligprisen. Figuren nedenfor viser en årlig utvikling over bruttonasjonalregnskapet per innbygger i Norge. 14

16 Figur 4 BNP med hovedstørrelser 6 Generelt har BNP økt med fra 1970 til i dag. Som nevnt i historiekapittelet hadde vi en finanskrise i 2008 som påvirket boligprisene. Krisen ga også tydelige negative virkninger i BNP. Sent i 2012 var det også tilløp til stagnasjon, etter flere år med bratt stigning. Når folk tar opp boliglån vil de alltid ha et forhold til renten de får hos bankene. Denne er i stor grad med på å styre mengden som blir lånt ut og tilsvarer en stor del av kostnaden knyttet til boliglån for husholdningene. Det er viktig for oss å kunne forstå virkningene av renteendringer og hvilken kraft renten har knyttet til boligmarkedet, slik at vi kan bruke dette i analysen og tolkningen av problemstillingen vår. 3.2 Rente og samlet etterspørsel Det er to hovedgrunner til at innskuddsrenten påvirker samlet etterspørsel. For det første er innskuddsrenten et viktig element i kapitalkostnaden. Økt Innskuddsrente øker husholdningers kostnad knyttet til å eie realkapital. Kapitalkostnaden påvirker dermed etterspørsel etter realkapital (Steigum, 2004). Øker renten vil dette stimulere husholdninger til å utsette konsum fordi avkastningen av sparingen øker Innskuddsrenten og kapitalkostnad Innskuddsrenten en alternativkostnad forbundet med å eie realkapital. Alternativet til å holde en bolig, er å holde finansobjekter som gir en avkastning som er lik renten. Eier man en bolig, går man glipp av denne avkastningen. Innskuddsrenten får betydning mellom å holde realkapital eller finanskapital. Lav innskuddsrente gir lav avkastning på finanskapital, noe som gjør det billigere å investere i realkapital. Høy rente gir derav høy avkastning på finansobjekter, noe som gjør det dyrt å selge disse objektene for å anskaffe realkapital i stedet. For eksempel vil en person som ønsker å kjøpe en bolig vurdere investeringen ved å 6 https://www.ssb.no/statistikkbanken/selectvarval/saveselections.asp 15

17 se på hvilken rente det er mulig å få ved innskudd i banken. Jo høyere denne renten er, desto høyere krav stiller denne personen til avkastning når han skal selge boligen. Hvis kravet virker urealistisk vil denne personen avvente og heller sette pengene sine inn i banken Utlånsrenten Utlånsrenten, altså den renten bankene krever av husholdningene når de skal ta opp lån, vil ha lik effekt på realinvesteringene som innskuddsrentene. Man kan si at etterspørselen etter realkapital er en avtakende funksjon av bankens utlånsrente. Dersom bankens utlånsrente er relativt høy, vil det kreve mer likvide midler av husholdningene, som kan føre til at flere husholdninger som vurderer å kjøpe bolig, avventer til utlånsrenten blir lavere. Hvis derimot utlånsrenten til bankene er lav, vil det relativt sett ikke koste husholdningen like mye å ta opp lån til blant annet boliginvesteringer, som kan føre til at flere ønsker å søke om boliglån Husholdningenes tilpasninger Det er kun boliger som i nasjonalregnskapet regnes som realkapital eid av husholdninger. Vi innfører følgende symboler for de sentrale størrelsene som ligger bak etterspørselen etter realkapital: K = realkapital, r = realrenten og d = kapitalslitet (årlig kapitalslit som andel av K). Da kan brukerprisen (målt i konsumgoder) per enhet realkapital uttrykkes som (r + d)k. Her er både prisen på ny realkapital og prisen på konsumgoder uttrykt i pengeenheter normalisert til 1. Brukerkostnadene forbundet med boliger vil påvirke etterspørselen etter realkapital. Husholdningers etterspørsel etter boliger vil være avledet av deres etterspørsel etter den strømmen av tjenester som realkapitalen yter, slik som boligtjenester. Hvis realrenten går ned, vil slike tjenester bli relativt billigere enn andre varer og tjenester husholdningene etterspør. Det vil føre til substitusjon, dvs. vridning av etterspørsel i retning av realkapitaltjenester. Hvis renten igjen går motsatt vei, vil konsumentene vri sin etterspørsel bort fra realkapitaltjenester og vente med å investere i realkapital (Steigum, 2004). Også realinntekten til husholdningene vil påvirke etterspørsel etter realkapital. I høykonjunkturer er det lav arbeidsledighet, og disponibel inntekt er høy. Det fører til stor etterspørsel etter boliger og varige konsumgoder. Følgende etterspørselsfunksjon er med på å forklare hvorfor boliginvesteringer er størst i høykonjunkturer: K = f(r, Y T). Funksjonen for realkapital viser at etterspørselen avhenger negativt av renten, da en høyere rente vil øke konsumentenes alternativkostnad og avkastningskrav. Fortegnet til 16

18 variabelen r er altså negativ. Samtidig avhenger etterspørselen av husholdningenes inntekter, Y, fratrukket skatt, T. Desto høyere inntekt, jo større tilgang til kapital har husholdningene. I høykonjunkturer vil inntekten være relativt høyere enn ved normal aktivitet, samt at husholdningene vil ha sterkere psykologiske forventninger til at veksten skal vedlikeholdes og øke i framtiden, noe som også vil skape vekst i priser. Realrenten er bare er en av mange faktorer som påvirker investeringsetterspørselen i privat sektor. Husholdninger som vurderer å anskaffe bolig, vil for eksempel legge avgjørende vekt på sin forventede disponible inntekt i fremtiden. Økt nasjonalprodukt eller lavere nettoskatt som fører til at man oppjusterer forventningene til framtidig disponibel inntekt, vil derfor kunne øke husholdningenes etterspørsel etter varige konsumgode, som for eksempel boliger. Teorier taler for at realinvesteringer også påvirkes av konjunktursituasjonen målt ved BNP, på grunn av at perioder med høykonjunktur bidrar til å skape forventning om høy avkastning på realkapital. Dersom en som ønsker å investerer i bolig har et inntrykk om at den økonomiske aktiviteten vil vokse i framtiden, øker også hans forventninger til vekst i boligmarkedet. Ved en eventuell høyere rente vil flere husholdninger velge å sette pengene sine i banken. Disse pengene kan banken igjen låne ut til sine kunder. Hvor mye en bank har mulighet til å låne ut kan i teorien beskrives ved hjelp av pengemultiplikatoren. 3.5 Pengemultiplikatoren De private husholdningers bankinnskudd og bankenes krav til reserver påvirker hvor mye bankene kan gi i lån. Pengemultiplikatoren henger sammen med bankenes reserveandeler og publikums kasseholdsandel, altså de pengene som blir beholdt som sedler og mynt av konsumentene. Pengemultiplikatoren defineres som: m = c = publikums kasseholdsandel j = bankenes reserveandel Formelen viser at hvis enten reserveandelen til bankene og/eller publikums kasseholdsandel øker vil dette resultere med at pengemultiplikatoren reduseres. Vi definerer basispengemengden som M = mh, der H = monetær basis. Hvis H er konstant og m synker, må pengemengden gå ned. Grunnen til at pengemultiplikatoren synker, er den motsatte effekten av det som skjer når kunder foretar innskudd. Bankene tappes for 17

19 reserver og som et resultat av dette ender de opp med mindre beholdninger av rentebærende verdipapirer. Dermed ser bankene seg nødt til å redusere sine utlån og publikum vil plassere mindre penger i banken. Først når det ønskede forholdet mellom utlån og reserver er oppnådd, vil det bli slutt på fallet i beholdningen av verdipapirer, innskudd og utlån. Et annet tilfelle som også vil resulter i en lavere pengemultiplikator og redusert pengemengde er hvis bankenes krav til egenkapital eller reserver øker som følge av endringer i for eksempel politiske faktorer (Steigum, 2004). En annen faktor som er med i forklaringen i boligprisutviklingen er hvor stor urbaniseringen er til de største byene. Den demografiske utviklingen anses som en del av faktorene som bidrar til utviklingen i boligprisene og kan være viktig for en stabil vekst i fremtiden. 3.6 Urbaniseringen til de største byene Folk søker mot sentrale områder. Dette ytrer seg i høyere priser på boliger i sentrale strøk enn i andre strøk 7. Et bredere tilbud av jobb, utdanning, uteliv og andre attraktive severdigheter lokker husholdninger til de store byene. Sterk vekst i urbaniseringen øker også byggeaktiviteten i hovedstadsområdene, selv om dette sjeldent overstiger veksten i urbaniseringen. Hvis veksten i urbaniseringen overstiger veksten i antall tilgjengelige og ferdige boliger, vil man i teorien ha et etterspørselsoverskudd som vil føre til press på prisene. Figuren nedenfor viser utviklingen i nettoinnflytting (hvor mange som flytter inn minus de som flytter ut) i Oslo kommune i kvartalsperioden fra 1997 til Som grafen viser har det vært en tydelig vekst i nettoinnflyttingen i Oslo de siste årene. Resultatene nedenfor viser at det i snitt har flyttet 1500 personer inn i Oslo kommune hvert kvartal, som er kommet for å bli. I snitt er dette 6000 personer som bosetter seg i året. Denne veksten i nettourbanisering er vanskelig å dekke med nye boliger. Hvis tilbudet da igjen ikke øker, vil etterspørselspresset fra disse husholdningene påvirke boligprisene

20 Figur 5 Nettoinnflytting Oslo kommune 8 For å kunne forstå situasjonen i boligmarkedet, og da spesielt siste halvdel i 2013, er det helt nødvendig å se på det mikroøkonomiske perspektivet i tillegg til det makroøkonomiske. Ved bruk av mikroøkonomiske teorier kommer man tettere inn på konsumenter og produsenter, deres handlingsmønstre og preferanser. Disse teoriene kan gi oss begrunnelse på de valgene boligkjøperne og boligselgerne foretar seg ved gitte situasjoner i boligmarkedet. Vi vil også kunne belyse hvorfor noen ønsker å kjøpe bolig i enkelte perioder, fremfor det å spare pengene og holde på boligen de allerede har. Økonomi drives av handel og forhandling mellom parter. Slik oppstår tilbud og etterspørsel etter varer, tjenester og ikke minst boliger. Dette er sentralt i mikroøkonomisk teori, og det er derfor essensielt å bryte dette ned til det grunnleggende slik at vi får fullt innblikk i hva som driver markedet. 3.7 Etterspørsel Etterspørselen er det som ønskes kjøpt av goder i markedet. Goder er en fellesbetegnelse på alt av varer og tjenester i mikroøkonomi. Det er flere forhold som spiller inn på etterspørselen blant konsumenter. Prisene på varene har naturligvis mye å si. Dersom disse endres vil vanligvis etterspørselen påvirkes. Går prisen på varen opp vil man som oftest kjøpe mindre av gitte varer og omvendt. Det er ikke bare prisen på en vare som har noe å si for etterspørselen etter den varen. Prisen på andre varer kan også spille inn på etterspørselen. Vi kan skille mellom alternative og komplementære varer. Alternative varer er varer vi kan velge å kjøpe i stedet for en annen vare. Dette kan blant annet være fordi de er homogene eller fordi vi ikke har noen andre preferanser enn pris på disse varene. Dersom prisen på en alternativ vare går opp, ønsker vi å kjøpe mer av den opprinnelige 8 https://www.ssb.no/statistikkbanken/selectvarval/saveselections.asp 19

21 varen. Eksempler på alternative varer kan være salt potetgull fra Maarud og salt potetgull fra Kims. Vi kan si at vi bytter bort etterspørselen fra en vare til en annen fordi de føles ganske like. Komplementære varer virker omvendt. De fungerer slik at de henger sammen i forbruket. Et typisk eksempel på dette er ski og skibindinger. Dersom prisen på skibindinger går opp vil vi samlet sett kjøpe mindre ski også. Dette kommer av at man ikke bruker ski uten skibindinger. Etterspørselen etter det ene godet vil altså synke dersom prisen på det andre øker (Hansen, 2006). Inntekten spiller også en stor rolle på etterspørselen. Etterspørselen etter en vare vil som oftest øke dersom inntekten øker. Dersom du kjøper mer av en vare når inntekten din øker, kalles varen for normal. Motsatt har vi at varer du kjøper mindre av dersom inntekten øker er mindreverdige varer. Konsumenters behov og forventninger påvirker etterspørselen. Dersom det for eksempel forventes at det kommer til å bli høy boligprisvekst fremover, vil etterspørselen etter bolig øke. Det samme kan sies om alle varer som forventes å stige, etterspørselen vil stige basert på forventning. Antall etterspørrere gir naturligvis større etterspørsel. Dersom det flytter flere mennesker til Norge vil det være flere som ønsker bolig, andre goder. Dette kan føre til vertikale skift i etterspørselen. Det vil si at etterspørselen blir påvirket av noe som ikke faller inn i den normale modellen for etterspørsel, der etterspørselen vanligvis øker og synker basert på pris. Vi kan presentere etterspørselen etter et gode, for eksempel en bolig, som en funksjon av ulike variabler. Ved å definere en etterspørselsfunksjon kan vi senere utlede en etterspørselskurve. En etterspørselsfunksjon består av: - P 1 = prisen på godet. Her boligprisen, da uttrykt i en kvadratmeterpris. - Konsumentenes preferanser - P 2 = prisen på andre goder. Dersom et annet gode kan dekke samme behov hos konsumenten, vil en redusert pris på dette gode kunne føre til redusert etterspørsel etter godet vi analyserer. Dette godet kan for eksempel være prisen for å leie bolig i forhold til å kjøpe. - R 1, R 2, R n = Inntekten til hver av de n konsumentene i økonomien. - Offentlige reguleringer. For eksempel høyere skatter, tomteavgifter osv. - h u = Uforutsette hendelser i markedet. For eksempel naturkatastrofer. Etterspørselsfunksjonen kan presenteres som: X 1 E = h(p 1, p 2, R 1, R 2, R n ) 20

22 Gitt at all andre priser, inntekt og preferanser holdes konstante kan vi definere etterspørselen som: E X 1 = h(p 1 ) Dette leser vi som at etterspørselen etter en bolig er en funksjon av prisen på boligen. Som tidligere nevnt er etterspørselen fallende i pris. Relaterer vi dette til boligmarkedet vil altså en prisøkning i for eksempel kvadratmeterprisen på boliger, føre til at færre og færre konsumenter ønske å kjøpe bolig. Ved n antall konsumenter i markedet vil etterspørselen etter godet kunne defineres slik: X n 1 = h(p 1 ) Etterspørselen fremkommer av en horisontal summering av de individuelle etterspørslene til ulike verdier av prisen p 1 (Andreassen, 2012). Figur 6 Mikroøkonomisk etterspørselskurve For å kunne tilfredsstille etterspørrerene i en økonomi, finnes det tilbydere. Tilbudet blir også påvirket av flere forhold. 3.8 Tilbud Prisen på varen vil endre tilbudet, dersom prisen på varen går opp vil flere ønske å tilby produktet. Hvis det koster mer å produsere en vare vil produksjonen og tilbudet reduseres. Dette kan for eksempel oppstå i en situasjon der man blir nødt til å øke lønnen for å tiltrekke seg arbeidskraft. Det fører til høyere lønnskostnader og vi kan si at prisen på arbeidskraft har gått opp. Dette vil gjøre at produksjonen blir dyrere og kan føre til at tilbudet blir lavere. Produksjonsteknikk og utdanning vil også påvirke tilbudet. Ved billigere produksjonsteknologi eller mer effektiv produksjon vil vi kunne øke produksjonen innenfor samme kostnadsrammer og tilbudet kan øke. Reduserte avgifter kan bidra til å øke produksjonen også. Dersom for eksempel sukkeravgiften går ned kan flere ønske å tre inn i markeder som er regulert av denne avgiften. Det totale antall tilbydere vil åpenbart påvirke det totale tilbudet. Desto flere det er som tilbyr en vare, desto større vil tilbudet være. 21

23 Dette kan komme av ny teknologi som gjøre det enklere å produsere en vare eller at det er færre barrierer for å etablere en slik bedrift. Befolkningsvekst kan også bidra til et økt tilbud, ved at det rett og slett er flere mennesker som har mulighet til å produsere og selge. I korte tidsperspektiv er det mulig å anse tilbudet som konstant. Relatert til virkeligheten kan dette for eksempel være tilnærmet lik boligmarkedet sett over et kvartal. Det antas da at det er en gitt boligmasse og at tilbudet er upåvirket av pris. Akkurat som etterspørselsfunksjonen kan tilbudet på boliger presenteres som en funksjon. Tilbudsfunksjonen inneholder følgende variabler (Andreassen, 2012): - p 1 = prisen på godet. Da kvadratmeterprisen på boligen. - Produksjonskostnadene. For eksempel bygge-kostnadene av en bolig. - Teknologiske og organisatoriske faktorer - Offentlige reguleringer - Uforutsett hendelse Tilbudsfunksjonen kan dermed skrives som: X T 1 = g(p 1, q 1, q 2, q m ). Tilbudet av et gode viser hvor mye produsentene eller boligselgerne ønsker å tilby av boliger til ulike priser på godet, når alle ressurspriser og teknologiske og organisatoriske faktorer holdes konstante. Dette beskriver vi som: X T 1 = g(p 1 ) Produsenter og boligselger vil som tidligere nevnt være villige til å tilby mer dersom prisen på boligen øker. Dette kaller vi loven om det stigende tilbudet. Figur 7 Mikroøkonomisk tilbudskurve Dersom man kombinerer tilbud og etterspørsel kan vi finne ut av tilpasningen i markedet. Her kan vi se hvilket kvantum som blir tilbudt og hvilken pris etterspørrerne er villige til å betale. 22

24 3.9 Likevekt i markedet: Vi definerer markedslikevekten som en tilstand hvor tilbydere er villige til å tilby nøyaktig samme mengde som etterspørrerne er villige til å etterspørre (Andreassen, 2012). Prisen i denne likevekten omtales som likevektsprisen i markedet. Bruker man dette i boligmarkedet, er likevektsprisen, altså markedsprisen den kvadratmeterprisen hvor tilbyderne og etterspørrerne av boliger er enige om. Mengden som tilbys i markedslikevekten omtales her som likevektsmengden av boliger. Til en gitt pris, p, vil en gitt mengde x bli tilbudt i markedet. Om boligmarkedet ikke er i likevekt, vil det i teorien være mekanismer i markedet som fører mot likevekten blant tilbydere og etterspørrere. Det fins to ulike situasjoner hvor et marked ikke er i likevekt. Etterspørselsoverskudd og tilbudsoverskudd. Ved et etterspørselsoverskudd vil prisen som tilbys i markedet være lavere enn likevektsprisen. Altså er boligkjøperne villige til å etterspørre en større mengde enn det tilbyderne kan tilby. Siden kvantumet som kjøperne ønsker ikke blir tilbudt er konsumentene villige til å øke prisen for å skaffe seg godet. Høyere pris fremstår, for noen konsumenter, som et godt alternativ til det å stå i kø for å skaffe seg godet. Boligselgerne på sin side oppdager at de kan sette opp prisen, øke produksjonen/tilbudet og likevel selge alt. På denne måten bidrar både tilbud og etterspørsel til at markedet balanserer seg tilbake til likevektspris. Ved et tilbudsoverskudd er det motsatt. Her er boligselgerne villige til å tilby en større mengde enn de som vil kjøpe er villige til å etterspørre. Her er tilbyderne villige til å redusere prisen for å få solgt mer. Igjen vil dette føre til en bevegelse tilbake til markedslikevekt. Figuren nedenfor gir en grafisk beskrivelse av tilpasningspunktet mellom antall tilbydere og etterspørrere. Satt i en sammenheng med boligmarkedet er altså kjøperne og selgerne enige om en gitt pris for en viss mengde. Figur 8 Markedets tilpasning under frikonkurranse 23

25 For å forstå mer av sammenhengen mellom pristilbud og etterspørsel, er det viktig å se på prisfølelsen Elastisiteten på tilbud og etterspørsel På kort sikt, som i boligmarkedet vil si omtrent 1-3 år, er tilbudet av boliger normalt gitt, uten mulighet til å vokse raskt. Vi sier at tilbudet da er veldig uelastisk, altså ufølsomt for endringer i pris (Hansen, 2006). Dette betyr at ved endring i markedspris, vil ikke markedsmengden endres i stor grad. Tilbudskurven vil i et slikt tilfelle være nærmere vertikal. Dette betyr at ved en etterspørselsendring vil dette medføre en stor endring i pris og liten endring i mengde. Press fra boligkjøperne vil da kunne gi effekter på markedsprisen. Figuren under viser utfallet av en etterspørselsøkning på kort sikt når tilbudskurven er vertikal. Figur 9 Etterspørselsendring ved vertikal tilbudskurve Figuren viser at på kort sikt er tilbudet gitt ved kurven X(T,1) vertikal. Tilbudet er helt ufølsomt i en kort tidsperiode. Endringer i etterspørsel fra X(E 1,1) til X(E 2,1) vil kun føre til endringer i pris, vist fra p(e 1,1) til p(e 2,1). Ved stagnering i boligmarkedet vil etterspørselen etter å kjøpe bolig avta. Konsumentene ønsker altså ikke å kjøpe til gitt markedspris, noe som fører til skift i etterspørselskurven fra X(E 2,1) til X(E 1,1). Da har boligprisen blitt lavere, mens tilbudet av antall boliger i markedet er uendret. Som nevnt tidligere er det også interessant å studere en situasjon der konsumenten har en gitt inntekt over flere periode og hvilke faktorer som spiller inn ved fordelingen av denne inntekten på de periodene. Dette kan vi relatere til boligmarkedet og situasjoner der boligkjøpere ønsker å kjøpe ny bolig eller å beholde den de har i påvente av bedre tider Lån og sparing for konsumenter Boligmarkedet preges sterkt av lån og sparing blant privatpersoner. Det stilles krav til egenkapital (sparing) for å kunne ta opp lån ved kjøp av bolig. For å kunne se på hvordan en 24

26 konsument forholder seg til lån i forhold til sparing, kan vi ta i bruk en forenklet mikroøkonomiskmodell hentet. Denne gir oss et bilde på hvordan en konsument velger å prioritere mellom konsum i dag i forhold til i morgen. Altså om man sparer eller låner. Modellen tar utgangspunkt i to perioder med både inntekt og konsum i hver av disse periodene. Vi regner da med at konsumenten har en inntekt på R 1 og R 2 i de to periodene, at konsumet i de to periodene er X 1 og X 2, at rentenivået er r, og at vi kan se bort fra prisendringer. R 1 + R 2 /(1+r) = X 1 + X 2 /(1+r) Sett fra periode 1 kan dette tolkes som at konsumenten har inntekten fra periode 1 i tillegg til den diskonterte inntekten fra periode 2 til rådighet. Den siste delen av inntektssiden tilsvarer det konsumenten kan bruke i først periode i tillegg til den inntekten han allerede har i første periode. Dersom han bruker denne inntekten er han en låner, og vil da bruke inntekten han får i andre periode til å tilbakebetale lånet med renter. Maksimalt konsum i periode 1 får vi når hele inntekten blir brukt i periode 1, det vil si når X 2 = 0. Vi kan bruke den foregående likningen til å utlede en ny med hensyn på X 1 (Ringstad, 2002): X 1 = R 1 + R 2 /(1+r) Tilsvarende kan vi gjøre det samme for maksimalt konsum i periode 2: X 2 = R 1 (1+r) + R 2 Disse kan vi bruke som skjæringspunktene med aksene i de neste figurene. Figur 10 Renteøkning der konsumenten er sparer Kurvene tilsvarer det man kaller indiferrenskurver eller nyttekurver i mikroøkonomi. En indifferenskurve er satt sammen av kombinasjoner av goder, men til samme nyttenivå. En 25

27 konsument får altså samme nytte ved alle punkter på indifferenskurven. Helningen på en indifferenskurve kalles den marginalesubstitsjonsraten (MRS) og er forholdet mellom grensenytten av det ene godet og grensenytten til det andre (Hansen, 2006). I denne modellen tilsvarer det grensenytten til X1 og grensenytten til X2. En forutsetning er at denne er avtagende. Dette kommer av antagelsen om at en konsument som har mye av et gode og lite av et annet, er villig til å gi fra seg mer av det godet han har mye av til fordel for det han har lite av. Jo lenger ut i diagrammet, desto høyere nytte vil konsumenten ha. De lineære grafene er budsjettlinjen, altså hvor mye inntekt konsumenten har til rådighet over de to periodene. Den optimale nytten vil alltid oppstå der en nyttekurve tangerer budsjettlinjen. Det er ikke mulig å velge nyttekurver som ligger lenger ut i diagrammet, disse har ikke konsumenten inntekt til. Det er ei heller optimalt å velge nyttekurver som ikke tangere budsjettlinjen, da det finnes nyttekurver som ligger lenger ut i diagrammet, som vil gi en høyere total nytte for konsumenten. I figuren er konsumenten en sparer. Det vil si at han velger å spare litt av inntekten fra periode 1, og bruke mer i periode 2. Den gule budsjettlinjen er en ny budsjettlinje som er brattere enn den originale i tilfeller der vi har en renteøkning. Konsumenten vil da kunne legge seg på en nyttekurve som er lenger ut i diagrammet og vil oppnå høyere nytte totalt sett. Dette kommer som et resultat av sparingen. Dersom renten øker kan vi logisk resonere oss til at det blir bedre å spare nå, enn det var før renteøkningen. En renteøkning vil da gi større avkastning på den summen vi sparer til periode 2 og vi får mer for den inntekten som vi sparer enn det vi ellers ville ha oppnådd. Dersom konsumenten hadde vært en låner, kan vi tenke oss en motsatt endring. Det ville blitt verre å låne på grunn av høyere renter, og konsumenten ville ha endt opp på et lavere nyttenivå. Ved en eventuell inntektsøkning, vil konsumenten ha et grunnlag og mulighet for å øke sitt konsum i begge periodene. Det at konsumet øker i både periode 1 og 2, vil beskrives grafisk som et skift i budsjettlinjen. Konsumenten ender da opp på et høyere nyttenivå (Ringstad, 2002). 26

28 Figur 11 Inntektsøkning for konsumenten Økonomien i Norge blir regulert av staten på mange måter. Det er viktig for oss å forstå hvilke inngrep som kan bli gjort for å endre den økonomiske situasjonen og hvilke følger disse endringene kan få. Det fins ikke mye tidligere teori om statlige reguleringer som har spesifikt rettet mot boligmarkedet, men i de siste årene har nye statlige inngrep hatt som utgangspunkt å påvirke boligmarkedet. Vi velger å kalle disse inngrepene for nyere presiseringer når det gjelder boligpristeori Nyere presiseringer For at husholdninger skal få ta opp boliglån i banken, stiller bankene krav til egenkapital. Hvilket egenkapitalkrav bankene stiller til kundene sine blir satt av finanstilsynet. Jo lavere egenkapitalkravet er, desto lettere er det for husholdninger å ta opp lån. Finanstilsynet tilpasser egenkapitalkravet til bankene i forbindelse med å opprettholde finansiell stabilitet i norsk økonomi. Dersom gjeldsgraden og avdragsfriheten blir for høy, kan økonomien havne i ubalanse ved at husholdningene ikke klarer å betjene sin gjeld. Finanstilsynet foretok i 2011 en vurdering av utviklingen i boligprisene og husholdningenes gjeld, og besluttet å gi nye retningslinjer for forsvarlig utlånspraksis for lån til boligformål 9. Disse retningslinjene presiserte at bankene måtte se på husholdningenes totale økonomiske situasjon før de kunne innfri boliglån. Det kom også frem at bankene måtte ta høyde for en eventuell renteøkning på minst 5 % ved vurdering av kundenes betjeningsevne. I motsetning til før, da man kunne låne opptil 90 % av boligens markedsverdi, har retningslinjene blitt strammet inn til kun 85 % av boligens markedsverdi. Resultatet kom i 9 27

29 januar 2012, finanstilsynet besluttet at bankene skulle øke egenkapitalkravet overfor kundene fra 10 til 15 %. Restriksjoner på belåningsgrad og krav om egenkapital ved boligkjøp er et tiltak for å dempe husholdningenes finansielle risiko. Høyere belåningsgrad går sammen med økt risiko. En belåningsgrad på 90 % skaper en dobbelt så høy risiko som ved et boligkjøp med 80% belåning. Dersom tilstrammingene bidrar til å reduserer boliglån til de husholdningene med svakest betalingsevne kan det igjen føre til å redusere risikoen på boliginvesteringer. Dette oppnår pga. et mindre sprang mellom boligprisutviklingen og husholdningenes gjeldsbetjeningsevne. Bankene har også fått nye tilstramminger fra finanspolitikken. Utlånsmarginene, kravene til egenkapitalbuffer og gebyrer har økt, samt at nedbetalingstiden på bankenes lån har falt som følge av finanstilsynets politikk. På tross av at dette ikke baseres i kjent teori, er dette faktorer som utelukkende har hatt innvirkning på boligmarkedet og kan ha bidratt til situasjonen siste halvdel av I tillegg til finanstilsynets beslutning om bankenes krav til økt egenkapital, besluttet også myndighetene i starten av år 2013 at bankenes ansvarlige kapital skulle økes fra 4,5 til 8 %. Den ansvarlige kapitalen, utgjør den sikreste delen av bankenes egenkapital, i praksis det som aksjonærene eier. Altså må bankenes kapitalbuffer vokse seg nesten dobbelt så stor. Dette innebærer at for hver krone bankene låner ut, må de ha 8 % egenkapital i støtte bak. For at bankene skal oppnå dette må de øke sine renter og redusere sine utlån. Disse presiseringene kan forklares ved hjelp av grunnleggende modeller I form av krav til bankenes egenkapitalnivå I denne modellen for tilbud og etterspørsel tar vi for oss en situasjon der etterspørselen er rettet mot lån og tilbudet justeres etter bankenes utlånsrente. X-aksen (kvantum) representerer her totalt antall milliarder i utlån fra banken, mens Y-aksen er bankenes utlånsrente (pris). En forutsetning er at etterpørselen på kortsikt er fast. Det vil si at vi ikke ser for oss endring i preferanser eller inntekt for etterspørrerene. Etterspørselskurven vil da være horisontal. Det vi ønsker å betrakte, er virkningene av et egenkapitalkrav som myndighetene gir til bankene, fordi de ønsker å opprettholde sikkerheten i bankene. Bankene vil da få en grense for maksimalt utlån. Dette tilsvarer den vertikale linjen i figuren

30 Figur 12 Bankenes egenkapitalnivå Vi ser at vi får et kvantum som er lavere enn det samfunnsoptimale. Dette kommer av at bankene egentlig vil låne ut mer enn den reguleringen de har fått av staten, samtidig som etterpørrerne er villig til å låne mer for gitt rentenivå. Maksimumskravet blir å oppfatte som det nye tilbudet. Vi får et effektivitetstap i form av den svarte trekanten og dette kan anses som etterspørselsoverskudd. Resulatet av dette tapet fører til at alle de som vil låne ikke får lånt til gitt rentenivå. Færre husholdninger får muligheten til å investere i realkapital, som igjen fører til et lavere prispress under budrunder. Mindre etterspørsel etter investering i egen bolig grunnet mindre lån til husholdningene kan bidra til å presse prisene nede. Dersom det skulle foretas endringer i restriksjonene i form av større utlånskvanta for bankene, vil tilpasningen bevege seg nærmere likevektspunktet og flere får muligheten til å låne. Dette leder til prispress ved kjøp av boliger, grunnet høyere antall husholdninger som ønsker å investere i realkapital, og vi kan få høyere boligpriser I form av økt bufferkrav til bankene Denne figuren har samme forutsetninger som Figur 12. Det vi ønsker å belyse er derimot noe annet. Vi ser for oss en situasjon der Finanstilsynet innfører økte krav til bankenes kapitalbuffer, altså at bankene må ha høyere utlånsmarginer. Virkningen blir en endring i rentenivået som representeres i modellen som et skift i tilbudskurven, fra Tilbud lån 1 til Tilbud lån 2 i figuren nedenfor. Utlånsrenten ender opp på et høyere startnivå som vil føre til en lavere etterspørsel etter lån. Rett og slett fordi det vil koste mer å låne for husholdningene, er det færre som ønsker å ta opp lån. Resultatet vil bli et lavere utlånskvantum enn det vi ville hatt ved det opprinnelige likevektspunktet (X1). 29

31 Figur 13 Endringer i bankenes rentenivå På samme måte som i Figur 12 vil husholdningene få dårligere forutsetninger for å investere i realkapital. Dette fører til at etterspørselen etter boliger blir mindre, og prisene reduseres som følge av dette. Vi kan også tenke oss en motsatt situasjon som kan oppstå ved blant annet konkurranse mellom banker. En bank kan dermed se seg nødt til å redusere renten. Vi får da et negativt skift i tilbudskurven og ender opp i en likevekt med høyere omsatt kvantum I form av økt egenkapitalkrav til husholdninger som søker om boliglån Vi vil igjen ta for oss en modell med utlånsrente på Y-aksen og antall milliarder utlånt fra bankene på X-aksen. Forskjellig fra de andre modellene, anser vi her tilbudet som fast og etterspørselen som synkende i pris. Vi tenker oss et tiltak fra finanstilsynet der de øker egenkapitalkravet for husholdninger som søker boliglån. Da egenkapitalkravet øker vil færre ønske eller ha mulighet til å ta opp lån og det vil bli et negativt skift i etterspørselskurven. Dette representeres som endringen fra Etterspørsel 1 til Etterspørsel 2. Tilpasningen vil skje ved et lavere kvantum, men til samme pris. Færre vil ha muligheten til å by på boliger og prisene vil stagnere eller synke som følge av dette. Figur 14 Skift i etterspørselskurven 30

32 4.0 Todelt forskningsdesign, empiri og dybdeintervjuer For at vi skal kunne få svar på vår problemstilling, Hva var årsaken til stagnasjonen i boligmarkedet i Oslo sentrum høsten 2013 skal vi basere oss på teoretisk og empirisk analyse. Gjennom forskning kan vi sammenligne våre resultater opp mot den relevante økonomiske teorien. I dette kapittelet vil vi presentere og argumentere for vårt valg av forskningsmetode. 4.1 Vitenskapelig ståsted og begrunnelse for valg av design Vår problemstilling er rettet mot boligmarkedet i Oslo sentrum, som er å oppfatte som et avgrenset område. Siden vi setter fokus på ulike økonomiteoretiske faktorer, vil det være naturlig å benytte en kvantitativ forskningsmetode for bedre å kunne teste våre resultater opp mot teorien. Vårt hovedfokus vil altså være rettet mot empiriske data, men vi har også i tillegg valgt å benytte oss av en kvalitativ forskningsmetode på grunn av oppgavens formål og kvalitetssikring. Delen som omhandler kvalitativ forskning vil utgjøre en liten del av oppgaven. Vi ser dermed på et todelt casedesign som en relativt bedre metode for å styrke kvaliteten og påliteligheten til resultatene når de skal tolkes opp mot vår problemstilling Datainnhentingsteknikk Datainnhentingsteknikken vi har valgt å bruke er en kombinasjon av statistisk empirianalyse og semistrukturerte dybdeintervjuer. Dette vil best kunne sikre oss kvalitet og troverdighet, sikre at både representativ empiri blir testet opp mot økonomisk teori, samt at de ulike synsvinklene til intervjuobjektene blir belyst. Ved at man har tilgang til store mengder datamaterialer for ulike økonomiske størrelser fra forskjellige tidsperioder kan man enkelt foreta statistiske beregninger for å se sammenhenger mellom dataene og teori. Grunnen for valg av semistrukturerte dybdeintervjuer er at informanten får større frihet til å uttrykke seg enn det man for eksempel oppnår ved minigrupper eller ved å ha et strukturert spørreskjema. 4.2 Analyseenhetene Tallmaterialet For å sikre oss mest troverdig tallmateriale velger vi å hente nødvendig empiri fra kilder som Statistisk Sentralbyrå og Finn.no. Disse nettstedene er å oppfatte som solide kilder og gir mengder med relevant tall-informasjon i forbindelse med vår oppgave. Vi har valgt å hente inn det nødvendige datamateriale for ulike tidsintervall. Grunnen er at ikke all relevant informasjon var å finne på likt intervall. Tallhistorikken er hentet på månedlig, kvartals-vis og årlig intervaller. Basert på den teorien som er presentert tidligere i oppgaven, har vi valgt å analysere følgende størrelser: 31

33 - Arbeidsledighet (SSB) - Totale boligannonser i Oslo sentrum (FINN.NO) - Totale nye boligannonser i Oslo sentrum (FINN.NO) - Netto innflytting i Oslo (SSB) - Husholdningers gjeldsgrad i Oslo (SSB) - Utlånsrenter (SSB) - Innskuddsrenter (SSB) - Utlånsrentemargin (SSB) - Utlånsvekst (SSB) - Utlånsrentemarginvekst (SSB) - Reallønn Oslo (SSB) - Reallønnsvekst (SSB) Disse størrelsene vil så bli analysert og sammenlignet opp mot tre ulike verdier som representerer boligprisen, nemlig kvadratmeterprisen i Oslo sentrum og boligprisindeksen Intervjuenhetene Utvalgsstrategi Vi benytter formålsbestemt utvelging av informanter med utvalgsstrategi kriteriebestemt utvelging: Informantene har ingen nær relasjon Informantene har alle dyp kunnskap om boligmarkedet Informantene besitter en høy stilling på deres arbeidsplass Informantene har tidligere vært omtalt i media Informantene jobber ikke på samme arbeidsplass Informantene har lang erfaring inne makroøkonomi og boligmarkeder Antall informanter Vi har foretatt tre dybdeintervjuer med tre eksperter innen boligmarkedet i Oslo. Dette ga oss muligheten til å skaffe en samling av profesjonelle synspunkt og meninger i forbindelse med vår problemstilling som eventuelt kan forsterke vår konklusjon til slutt. Rammen rundt intervjuene kan være avgjørende for hva informantene sier av relevant informasjon. Temaet, boligmarkedet, er derimot ikke av det mest sensitive slaget, og vi fant det praktisk å møte opp på informantenes arbeidsplass. Den største årsaken til at vi valgte denne rammen var av hensyn til informanten, da dette ikke ville være å anse som tidkrevende for informanten. Informantene vi valgte å intervjue var: 32

34 - Bjørn Mangor Birkeland (Direktør, Prognosesenteret AS) - Finn Tveter (Direktør, Norges eiendomsforbund) - Odd Nymark (Administrerende direktør, EiendomsMegler 1) Alle intervjuer ble dokumentert med båndopptaker, samt at det ble tatt notater under intervjuet. Intervjuene ble så transkribert og notatene ble skrevet mer utfyllende Rekruttering Vi tok kontakt med informantene gjennom epost for så å avtale tidspunkt for intervju i god tid Tidsperspektiv Nedenfor beskrives de ulike trinnene i intervjuprosessen, fra kontakten med informantene fant sted til intervjuene ble ferdig transkribert. Trinn 1: Intervjuene ble avtalt å finne sted i perioden mars Vi tok kontakt med alle informantene gjennom epost 3 uker før intervjutidspunktene. Trinn 2: Intervjuene ble gjennomført på avtalt tidspunkt med varighet på ca. en halv time. Trinn 3: Transkribering av intervjuene ble gjennomført i løpet av en dag etter hvert endt intervju. Tabellen nedenfor viser tidspunktene for hvert intervjuobjekt: Dato Informant Tidspunkt Finn Tveter, NEF 13: Bjørn Mangor Birkeland, Prognosesenteret 13: Odd Nymark, Eiendomsmegler1 09: Intervjuspørsmålene Spørsmålene som ble stilt under intervjuene var like for alle informantene da dette ga oss muligheten til å sammenligne svarene. Spørsmålene ble utarbeidet i etablerte skalaer fra litteraturen, med en gradvis oppbygging av spørsmålene, som oppvarmingsspørsmål, overgangsspørsmål og nøkkelspørsmål osv. Disse spørsmålene er presentert som et av oppgavens vedlegg, intervjuguide (vedlegg 2). 4.3 Teoretiske hypoteser For at vi skulle kunne hente inne både teori og analysemateriale, måtte vi ha teoretiske antagelser. Disse teoretiske antagelsene utgjør de faktorene vi antar var å anse som svar på 33

35 vår problemstilling. Vi antar at de mest vesentlige og viktigste årsakene til stagnasjonen i boligmarkedet i Oslo sentrum i høsten 2013 var: En økning i bankenes utlånsrenter og utlånsrentemarginer gjorde kravet til forventet avkastning på bolig høyere, samt at private husholdninger opplevde en form for økt alternativ kostnad. Denne renteøkning gjorde det også eventuelt dyrere for enkelte husholdninger å ta opp lån til boliginvesteringer siden rentekostnadene ble høyere. Dette kan ha påvirket til at husholdningen avventet med å investere i realkapital til en eventuell redusering av rentene. Bankene økte sine egenkapitalkrav ovenfor kundene fra 10 til 15 %. Dette kan ha redusert mulighetene for førstegangskjøperne av bolig til å ta opp lån, da de rett og slett ikke har nok tilgjengelig egenkapital. Dette har da ført til at etterspørselen etter boliglån har avtatt, noe som igjen leder til redusert boligetterspørsel. Dette ender til slutt i at prisene på boliger til salgs reduseres. Tilbudet av tilgjengelige boliger i markedet økte innen en kort periode, gitt at etterspørselen ble værende konstant eller nesten uendret. Dette skapte så et tilbudsoverskudd av boliger i markedet, noe som førte til et negativt prispress på de boligene som ble tilbudt. Bankene reduserte sine utlån til husholdningene, for å styrke sin egen kapitalbuffer. At utlånsveksten avtok, gjorde at færre husholdninger fikk tilgang til lån eller den ønskede mengden lån for å investere i bolig, og eventuelt at kun de mest solide bankkundene fikk muligheten til store boliglån. Det at mindre husholdninger fikk tilgang på lån gjorde at færre etterspurte kjøp av bolig og presset på prisene. Mindre etterspørsel presset altså prisene ned denne perioden. Gjeldsgraden til husholdningene ble redusert på grunn av mindre tilgang på lån. Vi antar at vi vil kunne se en positiv sammenheng mellom husholdningers gjeldsgrad og boligprisene. At endringen i makroøkonomiske størrelser som urbanisering, inntekt og arbeidsledighet førte til negative ringvirkninger på prisene på boligmarkedet. 4.4 Logisk link mellom teoretiske antagelser og data Vår analyse er blant annet basert på disse teoretiske antakelsene. De teoretiske antakelsene er blitt lagt til grunn for innsamling av data, samt analysen av disse dataene i etterkant. Vårt valg av analyseenheter og intervjuspørsmål er i hovedsak basert på disse spørsmålene. 34

36 4.5 Kriterier for å tolke funnene Vår problemstilling omhandler et stort område innen makroøkonomisk og mikroøkonomisk teori. Vi kan altså bruke våre analyseresultater til å tolke opp mot den eksisterende teorien på området. I en analyse kan man enten beholde eksisterende teori, modifisere og videreutvikle teorien eller bygge en helt ny teori. Siden dette er et tema som lenge har blitt forsket på, forventer vi at våre resultater vil være med på bekrefte den eksisterende teorien som er i makro- og mikroøkonomi om boligmarkeder. 4.6 Kvalitetssikring av studien Vi kan på ingen måte trekke konklusjoner kun ut i fra informantenes svar. Ved bruk av både intervju og empirianalyser, vil våre resultater basert på oppgavens problemstilling og omfang være av relativt høy kvalitet sammenlignet med et ensidig case-studie. Dette styrker oppgavens validitet og reliabilitet. 4.7 Oppgavens validitet og reliabilitet Det hadde vært å anse som en stor svakhet hvis vi kun benyttes oss av intervjuer for å prøve å få svar på oppgavens problemstilling. Dette fordi dybdeintervju eller spørreundersøkelser kun ville gitt subjektive svar som i lav grad ville vært sammenlignbart med utvikling i boligprisutviklingen. Ved at vi også benytter oss av empirisk analyse vil våre resultater være representative. Vi forventer da at det også vil være mulig for andre forskere å dokumentere våre resultater og komme fram til liknende konklusjon. 4.8 Bruk av metode Siden vår analyse er basert på to ulike metoder, kvantitativ- og kvalitativ metode, innebærer dette bruk av to analysemetoder. I dette kapittelet vil vi presentere begge disse metodene Analysemetode av kvantitative data Vi har valgt å analysere våre tallmaterialer ved hjelp av det statistiske analyseverktøyet SPSS. Dette er et analyseprogram som lar oss benytte det vi mener er de to mest aktuelle analysemetodene for denne oppgaven, korrelasjonsanalyse og regresjonsanalyse. Vi velger å beskrive kort hva disse to analysemetoden går ut på Korrelasjonsanalyse Denne analyseformen er en måte å sammenfatte variabler på. Korrelasjon, som også betyr samsvar eller samvariasjon angir hvor sterk den lineære sammenhengen mellom to variabler er. Enkelt forklart en det en tydelig korrelasjon mellom to størrelser ved at enheter som har høye verdier på en variabel også har høye verdier på den andre variabelen, og motsatt ved lave verdier for enhetene på begge variablene. Dersom tilfellene 35

37 er som beskrevet ovenfor, så er det en positiv korrelasjon mellom variablene. I motsatt tilfelle, ved negativ korrelasjon vil høye verdier på den ene variabelen gå sammen med lave verdier på den andre. Måten man beregner korrelasjonen på er å se hvor mye hver enkelt enhet (X i og Y i ) avviker fra gjennomsnittet på hver av variablene (X Y). Dette kan formuleres som: (X i X) og (Y i Y) Deretter for å finne et bestemt tall for samvariasjonen, r, mellom to variabler (X og Y), multipliserer man hver enkelt enhets avvik fra gjennomsnittet, summerer produktene og til slutt dividerer på antall enheter (N) som multipliseres med gjennomsnittenes standardavvik (S x og S y ). Formelen er som følger: r = Verdien r angir samvariasjonen og styrken på samvariasjonen på en skala fra -1 til 1. Dersom verdien er lavere enn 0, er korrelasjonen negativ, samt positiv hvis verdien er over 0. I hvilken grad og styrke på korrelasjon det er mellom variablene avhenger av verdien (Johannessen, Christoffersen, Tufte, 2011). Dersom r = 0 er det total uavhengighet mellom variablene. En standard tommelfingerregel for de ulike nivåene er som følger: - 0,00 0,19 veldig svak - 0,20 0,39 svak - 0,40 0,69 moderat - 0,70 0,89 høy - 0,90 1,00 meget høy Regresjonsanalyse Vår andre form for analyse dreier seg om å se på hvordan gjennomsnittsverdien på en avhengig variabel varierer med en eller flere uavhengige variabler, nemlig regresjonsanalyse (Johannessen, Christoffersen, Tufte, 2011). En regresjonslinje beskriver sammenhengen mellom en avhengig variabel (Y) og en uavhengig variabel (X) som en lineær sammenheng. Enklere forklart viser en slik analyse hvordan en avhengigvariabel, for eksempel boligprisen avhenger av endringer i en uavhengig variabel, for eksempel rentenivået. Denne sammenhengen kan beskrives som en likning: Y = b 0 + b 1 X 1 Den lineære sammenhengen kan da presenteres med en såkalt regresjonslinje som blir utledet fra flere regneoperasjoner. Med fokus på regresjonslikningen, representerer Y den avhengige variabelen, b 0 er lik det forventede gjennomsnittet på den avhengige variabelen 36

38 når det uavhengige variabelen har verdien 0. b 1 kalles for regresjonskoeffisienten. Denne koeffisienten angir hvor mye den forventede verdien på den avhengige variabelen endres når den uavhengige variabelen øker med en verdienhet. Denne koeffisienten kalles også for helningskoeffisienten, fordi den angir om den avhengige variabelen (Y) stiger (positivt tall) eller synker (negativt tall) ved en økning i den uavhengige variabelen (X). Vi velger å presentere et eksempel, der kvadratmeterprisen på boliger (Y) avhenger av husholdningers inntekter (X). Vi antar at etter endte beregninger fremkommer følgende likning: Y = X Ligningen viser at hvis inntekten til husholdninger er nærmere bestemt 0 så vil kvadratmeterprisen på boliger uansett være kr. Men hvis inntekten for eksempel øker, så vil kvadratmeterprisen øke med 123 pr inntektsøkningsverdi, da helningskoeffisienten er positiv. Figuren nedenfor viser hvordan denne linjen hadde sett ut: Figur 15 Eksempel på regresjonslinje Men en regresjonsanalyse forklarer ikke bare hvordan sammenhengen mellom to variabler er og hvordan de påvirker hverandre. Verdiene for både b 0 og b 1 forklarer hvilken variasjon det er i den uavhengige variabelen. Men hvor god er denne variasjonen? Som nevnt ovenfor forklarer korrelasjonskoeffisienten, r, hvor sterk den lineære sammenhengen er mellom to variabler, men ikke hvor god variasjonen er. Dette kan beregnes ved å se på hvor stor andel av variasjonen i den avhengige variabelen (Y) som regresjonsmodellen kan gjøre rede for. Dette er et mål på modellens forklaringskraft og kan benevnes med R 2, og viser hvor mye av spredningen i den avhengige variabelen (for eksempel kvadratmeterprisen) som skyldes variasjonen i den uavhengige variabelen (for eksempel husholdningers inntekt). Verdien R 2 kan variere mellom 0 og 1. Hvis forklaringskraften, R 2 er lik 0, er ikke noe av variasjonen i den avhengige variabelen forklart av den uavhengige variabelen. Grafisk vil da enhetene være spredt tilfeldig rundt regresjonslinjen. Dersom 37

39 forklaringskraften er lik 1 blir all variasjon i den avhengige variabelen forklart i modellen, og alle enhetene ligger i en rett linje (Johannessen, Christoffersen, Tufte, 2011). Figurene nedenfor viser to eksempler på både en forklaringsgrad lik 0 og lik 1. Figur 16 Grad av forklaringskraft eksempel Grad av signifikans En siste og avgjørende faktor man må se på når man analysere to empiriske verdier opp mot hverandre er tallmaterialets grad av signifikans, ved bruk av en hypotesetest. Styrken av en hypotesetest kan bekreftes i hvor lavt signifikansnivået er, altså hvor lav sannsynlighet det er for at vi har gjettet feil når vi påstår noe basert på en slik test (Johannessen, Christoffersen, Tufte, 2011). Vi har valgt et signifikansnivå på 10 %. Det betyr at det kun er 10 % tilfeldighet ved de slutningene vi trekker fra hypotesetestene. Dersom våre resultater viser et signifikansnivå over 10%, vil vi forkaste vår hypotese om at det er en sammenheng mellom de variablene resultatet var basert på. Ved analysering av disse verdiene (korrelasjon, regresjonskoeffisient, forklaringskraft, signifikansgrad) for ulike uavhengige variabler opp mot boligprisen, kan vi derav trekke konklusjoner som kan gi svar på vår problemstilling Analysemetode av dybdeintervju Vi gjennomførte som nevnt våre intervju etter en metodeteoretisk intervjuguide (vedlegg), bestående av en del irrelevante spørsmål. For at vi skal kunne hente ut de viktigste svarene, nemlig svar på nøkkelspørsmålene, har vi analysert de transkriberte intervjuene. Etter at intervjuene ble transkribert (vedlegg), hentet vi så ut svarene som hvert intervjuobjekt svarte på hvert av nøkkelspørsmålene. Disse svarene ble så analysert etter hva informantene mente var svaret på problemstillingen vår, Hva var årsaken til stagnasjonen i boligmarkedet i Oslo sentrum høsten Siden innhentingen av kvalitativ data kun utgjorde en brøkdel av vår analyse, og ikke er å oppfatte som veldig representativ, har vi valgt å presentere de mest relevante svarene. 38

40 5.0 Analyse og resultater Basert på de metodene som tidligere ble beskrevet gjennomførte vi analysene, både for empiri gjennom statistiske analyser og for informanter gjennom dybdeintervjuer. Vi velger her å presentere resultatene som oppsummerer det viktigste med analysen. Fullstendige utskrifter fra både empirianalysene og dybdeintervjuene er vedlagt som deler av oppgavens vedlegg. 5.1 kvantitative resultater Både for korrelasjons- og regresjonsanalysene besto utvalget av data av størrelser innenfor 3 tidsintervall; kvartalsvis-, månedlige og årlige data. Disse dataene ble analysert opp mot månedlig-, kvartalsvis- og årlig boligprisutvikling Korrelasjonsanalysene: Korrelasjonsanalysene testet de ulike økonomiske størrelsene opp mot boligprisutviklingen, gjort etter det tidsintervall som gjaldt de ulike verdiene. Nedenfor følger en tabell som beskriver resultatene av korrelasjonsanalysene bestående av analysestørrelsenes grad av korrelasjon mot boligprisen, signifikansnivå og en beskrivende tekst for hver av de ulike beregningene. Månedlige resultater (Målt mot kvadratmeterpris) Økonomisk variabel Korrelasjon Signifikans Beskrivelse Arbeidsledighet 0,190 0,190 Positiv, svak men signifikant korrelasjon Totale boligannonser Finn.no -0,257 0,071 Negativ, svak signifikant korrelasjon Nye boligannonser -0,137 0,344 Negativ, veldig svak men ikke signifikant korrelasjon Figur 17 Korrelasjonsanalyseresultater, månedlig Kvartalsvis resultater (målt mot boligprisindeks) Økonomisk variabel Korrelasjon Signifikans Beskrivelse Nettoinnflytting 0,643 0,000 Positiv moderat og signifikant korrelasjon Utlånsrenter -0,333 0,019 Negativ og svak signifikant korrelasjon Gjeldsgrad husholdninger 0,960 0,000 Positiv meget høy og signifikant korrelasjon Innskuddsrente -0,251 0,082 Negativ og svak signifikant 39

41 korrelasjon. Utlånsrentemargin -0,676 0,000 Negativ moderat og signifikant korrelasjon Utlånsvekst 0,957 0,000 Sterk positiv og signifikant korrelasjon Figur 18 Korrelasjonsanalyseresultater, kvartalsvis Årlige resultater (målt mot boligprisindeks) Økonomisk variabel Korrelasjon Signifikans Beskrivelse Reallønn i Oslo 0,995 0,000 Positiv, meget høy signifikant korrelasjon Reallønnsvekst 0,995 0,000 Positiv, meget høy signifikant korrelasjon Nye boligannonser -0,137 0,344 Negativ, veldig svak men ikke signifikant korrelasjon. Figur 19 Korrelasjonsanalyseresultater, årlig Regresjonsanalyse: Regresjonsanalysene ble gjort på lineær form der vi testet de ulike økonomiske størrelsene opp mot boligprisutviklingen, gjort etter det tidsintervall som gjaldt de ulike verdiene. Nedenfor oppsummeres resultatene av analysene i en tabell bestående av analysestørrelsenes regresjonskoeffisient, modellens forklaringskraft i form av R 2 (R-square) og en beskrivende tekst. Månedlige resultater (målt mot kvadratmeterpris) Økonomisk Regresjonskoeffisient R-square Signifikansnivå Beskrivelse størrelse Arbeidsledighet 102,120 0,036 0,190 Positiv og svakt Totale boligannonser signifikant sammenheng med en svak forklaringskraft. -0,981 0,066 0,071 Negativ men svakt signifikant sammenheng, samt en svak forklaringskraft. 40

42 Nye boligannonser -0,655 0,019 0,344 Negativ men ikke signifikant sammenheng og svak forklaringskraft. Figur 20 Regresjonsanalyseresultater, månedlig Kvartalsvis resultater (målt mot boligprisindeks) Økonomisk Regresjonskoeffisient R-square Signifikansnivå Beskrivelse størrelse Nettoinnflytting Oslo 0,026 0,414 0,000 Signifikant og positiv sammenheng med middels forklaringsgrad. Husholdningers gjeldsgrad 1,054 0,922 0,000 Signifikant og positiv sammenheng med høy forklaringskraft. Utlånsrenter -6,588 0,111 0,019 Svak signifikant og negativ sammenheng med lav forklaringskraft. Innskuddsrenter -5,332 0,063 0,082 Negativ og svak signifikant sammenheng Utlånsrentemargi n -91,451 0,457 0,000 Signifikant og negativ sammenheng med svak forklaringskraft. Utlånsvekst 34,212 0,916 0,000 Signifikant og positiv sammenheng med en sterk forklaringskraft. Figur 21 Regresjonsanalyseresultater, kvartalsvis Årlige resultater (målt mot boligprisindeks) Økonomisk størrelse Regresjonskoeffisient R-square Signifikansnivå Beskrivelse 41

43 Reallønn 0,746 0,990 0,000 Positiv og signifikant sammenheng med sterk forklaringskraft. Reallønnsvekst 169,415 0,989 0,000 Positiv og signifikant sammenheng med en sterk forklaringskraft. Figur 22 Regresjonsanalyseresultater, årlig 5.2 Kvalitative resultater Fra dybdeintervjuene har vi samlet personlige utsagn fra informantene om hvilke faktorer som var de viktigste knyttet til problemstillingen Hva sa informantene? Egenkapitalkravet og bankenes rammebetingelser Samtlige av informantene våre mente at de nye retningslinjene fra Finanstilsynet har mye av skylden for stagnasjonen i boligmarkedet i slutten av «Det er en kombinasjon av flere faktorer. Den aller viktigste er endringen av rammebetingelsene for bankene. Kapitalbindingen til bankene, hvor de må ha mer egenkapital bak hver krone som de låner ut i markedet, har mye å si. Det førte til at de ble mer restriktive til å gi lån. I tillegg så er det den 15 % -regelen som har mye større innvirking enn det folk tror.» «En av grunnene, som nok har vært en ganske viktig faktor, var at det ble en lavere omløpshastighet og bankene fikk dette 15 % egenkapitalkravet som var et krav da spesielt for førstegangskjøperne. Selv om det rammer alle for så vidt. I tillegg til at de da ikke er i stand til å finansier nyboligkjøp i et marked som Oslo, hvor prisene er veldig høye. Det gjorde sitt til at det ble en oppbremsing i markedet.» «Det var villet fra Finanstilsynet sin side, det skulle bremse boligprisene. Når finanstilsynet gjør et tiltak så regner jeg med at de har tenkt at det skal virke. Det gjorde det også. Ellers er det for så vidt ikke veldig mye endring i andre faktorer.» «Siden bankene ble mer restriktive til å gi ut lån, ba de også de som søkte om boliglån om å selge den boligen de satt på først, før de kunne få lån» «Før kunne man uten å sitte med salgspapirene i hånde få innvilget et nytt boliglån» 42

44 «For det første var det større krav til egenkapitalen i bankene for å gi utlån og for det andre var det egenkapitalkravet til lånekundene. Så de strammet inn kapitalen på to steder. Den siste var jo usosial, den andre er mer sosial.» Forventningen til boligmarkedet Informantene trakk også frem viktigheten av optimismen knyttet til fremtiden i boligmarkedet og at dette kan ha bidratt til videre stagnasjon. I tillegg fortale de oss hva de synes om medias påvirkning på forventningen blant publikum. «Forventningen har mye å si, hva forventer folk av stabilitet og trygghet. Media er flinke til å påvirke dette, slik at folk blir utrygge.» «Jeg synes generelt at media har vært ganske dårlige i høst til å velge ut sine objekter eller meningsbærerne i markedet. Som i seg selv har vært med på, etter mitt skjønn, å påvirke markedet en god del unødvendig.» «Det er ikke alltid realitetene som slår inn. Hvis det slår inn noe i hodene på folk som gjør at optimismen stuper, kan det gi utslag likevel. Samtidig som pressen hjelper til på dette. Finans og økonomi er ikke en eksakt greie. Veldig mye er styrt av forventingene. 6.0 Tolkning og konklusjon Dette kapittelet presenterer vår tolkning og konklusjon av oppgavens analyseresultater. Vi tolker resultatene opp mot våre antakelser og teori. De mest relevante spørsmålene som inngår i oppgavens tolkning er: - Hva betyr disse funnene? - Avviker de fra hva vi forventet av antakelser? - Avviker de fra økonomisk teori? Etter en grundig diskusjon og tolkning av resultatene, vil vi presentere vår konklusjon. Konklusjonen vil være basert på vår endelig tolkning av resultatene opp mot våre antakelser om problemstillingen. Før vi starter med tolkning og konklusjonsdelen vil vi gjengi to korte sammendrag, et for den mest relevante teorien og et for de mest relevante analyseresultatene. 6.1 Sammendrag av relevant teori Renteteori 43

45 En økt rente vil øke husholdningenes alternativkostnaden ved å investere i realkapital. Økte renter vil også gi høyere rentekostnader på eventuelle boliglån konsumenten måtte ha når ham investerer i bolig. Teorien taler altså for seg at ved økte renter vil boliginvesteringen avta. Og grunnet et fall i etterspørselen, vil også prisene falle. Renten har en negativ effekt på boligprisen. Bankenes egenkapitalkrav Hvis bankenes øker deres krav til husholdningenes egenkapital ved utlån, vil færre konsumenter ha mulighet til å ta opp lån til realkapitalinvesteringer, som gjør at ikke alle har muligheten til å investere og presse på boligprisene. Tilbuds- og etterspørselsendringer Økt tilbud gitt at etterspørselen ikke endres vil føre til at prisene synker, mens det motsatte vil skje dersom tilbudet ikke endres ved en økning i etterspørselen. Endres begge størrelsene vil ikke effekten være den samme. Et fall i boligprisen kan altså forekomme enten ved at etterspørselen etter bolig synker gitt at tilbudet sto fast, eller motsatt ved tilbuds økninger. Utlånsendringer Nyere presiseringer viser til at når banker blir bedt om å øke sine egne kapitalbuffere, må altså bankene stramme inn sin kapital, enten gjennom å øke sine utlånsrenter, slik at utlånsrentemarginen øker, eller ved at de reduserer sine utlån. Begge disse tilfellene vil igjen føre til negative effekter på boligprisutviklingen. Gjeldsgradreduseringer Ved at husholdningenes gjeld reduseres grunnet redusert tilgang på lån, vil færre ha muligheten til å investere i realkapital og vi får samme effekt som under utlånsendringer. Gjeldsgradsendringer har altså en negativ påvirkning på boligprisene. Endringer i makroøkonomiske størrelser Ved at husholdningenes inntekter, arbeidsledigheten i byer og urbaniseringen i byene endres vil dette påvirke etterspørselen etter varer som til slutt går utover prisnivået. Disse størrelsene har en positiv sammenheng med boligprisene. Altså hvis disse størrelsene synker, vil også prisene reduseres. 6.2 Sammendrag av de viktigste resultatene Empirianalysen De signifikante sammenhengene viste en positiv korrelasjon mellom boligprisene og nettoinnflyttingen, husholdningenes gjeldsgrad, utlånsveksten og reallønnen. Mens det var negativ korrelasjon mellom boligprisen og utlånsrentene, innskuddsrentene, 44

46 utlånsrentemarginen og totale boligannonser på Finn.no. Regresjonsanalysene viste at det var en sterk sammenheng mellom boligprisen og utlånsveksten, husholdningenes gjeldsgrad og reallønnen. Ifølge våre analyseresultater av valgte faktorer avhenger boligprisutviklingen av urbaniseringsgraden, gjeldsgraden, bankenes utlån, husholdningers reallønn, renten og antallet tilgjengelige boligannonser på Finn.no Intervjuanalysen Det alle informantene mente var en fremtredende faktor var utslaget som kom av Finanstilsynets endringer ovenfor bankene om økt egenkapitalkrav for boliglånskundene fra 10 til 15 %, og i tillegg det økte kravet om høyere egenkapital per utlånte krone for bankene. Det skapte en høyere terskel for de som var på vei inn i boligmarkedet som igjen påvirket de som satt på neste trinn i boligstigen. I tillegg ble det færre som fikk innvilget boliglån enn før. Dette førte til at det ble mindre konkurranse om de samme boligene og redusert prispress ved budrunder. Et annet viktig aspekt var hvordan bankene innrettet seg. Bankene økte sine utlånsrenter som et resultat av de nye kravene. I tillegg krevde bankene at lånekundene måtte selge boligene sine før de fikk innvilget lån, som skapte store omveltinger i boligmarkedet på kort tid. Det ble altså en kraftig økning i antall boligselgere over kort tid. Dette førte til tilbudsoverskudd i et marked som allerede hadde færre husholdninger som etterspurte realkapital. Vi hadde da et marked med økning i tilbudet og reduksjon i etterspørselen, som resulterte i prisreduksjon. Til slutt, når disse kravene skapte negative svingninger i prisene, førte uttalelser i media til at de psykologiske forventningene endret seg, noe som ga ytterligere negative effekter på boligprisen. 6.3 Tolkning Det vi tolker ut i fra våre signifikante tallresultater er at boligprisen i Oslo sentrum reduseres som følge av bankenes økte rentesetting- og utlånsrentemargin, reduserte utlån fra bankene og antallet boligannonser tilgjengelig på finn.no. Vi finner det interessant når det gjelder det totale antallet boligannonser tilgjengelig på finn.no, siden denne nettsiden kan betraktes som tilgangen til tilbudet av boliger. Når antallet annonser øker kan man tolke dette som at det totale tilbudet av boliger øker. Fra resultatene tolker vi også at boligprisen i Oslo sentrum stiger på sikt som følge av økt inntekt blant husholdningene, høyere nettoinnflytting til Oslo og av at bankene øker sine utlån til sine kunder. Basert på våre tolkninger av resultatene finner vi at den makro- og mikroøkonomiske teorien stemte godt når det gjaldt våre analyseenheter. Fra intervjuene tolker vi informantenes svar som at det er veldig vanskelig å peke på en enkelt faktor som årsaken til stagnasjonen i boligmarkedet denne høsten, men at det var visse faktorer som var å anse som de aller 45

47 viktigste. Det informantene påpekte som den mest fremtredende årsak var Finanstilsynets beslutning om å øke bankenes egenkapitalkrav fra 10 til 15 % og rettelsen til kundene om å selge boligen før man fikk innvilget lån. Dette resulterte da i et tilbudsoverskudd i boligmarkedet. Informantene forklarer også at forventningene til husholdningene basert på medieomtaler var med som en pådrivende faktor etter at effekten av kravene hadde inntruffet. Dette skapte altså negative ringvirkninger. 6.4 Oppgavens konklusjon Det vi omsider konkluderer med etter å ha tolket både de kvantitative og kvalitative resultatene opp mot hverandre, er at den største årsaken til stagnasjonen i boligmarkedet i Oslo sentrum høsten 2013 var effektene av Finanstilsynets innstramminger ovenfor bankene. Dette gjelder egenkapitalkravet ovenfor lånekundene, kravet til bankkundene om å selge sin bolig før de kjøpte og kravet for bankenes egenkapital per utlånte krone. I tillegg til økte renter, økte tilbudet av boliger til salgs og etterspørselen etter lån avtok. Økte renter førte til at husholdningene avventet med å gå til banken for å spørre om lån, et økt egenkapitalkrav resulterte til at færre husholdninger hadde mulighet til å ta opp lån for å investere i bolig. Tilbudsoverskuddet oppsto som følge av at flere og flere måtte selge sin bolig før de fikk innvilget et nytt boliglån. Etterhvert som resultatene av disse hendelsene drev boligprisene nede førte uheldige uttalelser i media til ytterligere press på prisene. Dette på grunn av at husholdningenes forventninger endret seg, basert på hva som sto i media. Altså ble nedgangen grunnet effekten av Finanstilsynets endringer i 2011 forsterket av hva som ble uttalt i pressen. Vi fant det spesielt interessant at Finanstilsynets innstramminger besvarte en så stor del av vår problemstilling. Tidligere forskning forteller lite om dette og det er lite utbredt i samfunnsøkonomisk teori. På denne måten føler vi at oppgaven vår kan medbringe et nytt aspekt til fremtidig forskning knyttet til boligmarkedet. 46

48 Kilder Litteratur Andreassen, V. (2012. Innføring i mikroøkonomi for økonomisk-administrative studier). Oslo, Cappelen Damm AS. - Andreassen, V Innføring i mikroøkonomi for økonomisk-administrative studier. Innledning til mikroøkonomi Hansen, R. G. (2006. Pristeori). Oslo, BI forlag. - Hansen, R. G Pristeori. Fri konkurranse, effektivitet og fordeling Johannesen, A. Christoffersen,L. Tufte,P. (2011. Forskningsmetode for økonomiskadministrative fag. Oslo, Abstrakt forlag - Johannesen, A. Christoffersen,L. Tufte,P Forskningsmetode for økonomiskadministrative fag. Regresjonsanalyse - Johannesen, A. Christoffersen,L. Tufte,P Forskningsmetode for økonomiskadministrative fag. Fordeling av to egenskaper bivariat analyse Ringstad, V. (2002. Mikro- og markedsøkonomi). Cappelens forlag as - Ringstad, V Mikro- og markedsøkonomi. Etterspørsel etter konsumgoder og tilbud av arbeidskraft Steigum, E. (2004. Moderne makroøkonomi). Oslo, Gyldendal Norsk Forlag A.S. - Steigum, E Moderne makroøkonomi. Konjunkturer - Steigum, E Moderne makroøkonomi. Finansmarkeder og konjunkturer - Steigum, E Moderne makroøkonomi. Rente, samlet etterspørsel og stabiliseringspolitikk - Steigum, E Moderne makroøkonomi. Pengepolitikk - Steigum, E Moderne makroøkonomi. Finanspolitikk - Steigum, E Moderne makroøkonomi. Nasjonalregnskap og makroøkonomiske data URL https://www.ssb.no/statistikkbanken/selectvarval/saveselections.asp https://www.ssb.no/statistikkbanken/selectout/pivot.asp?checked=true https://www.ssb.no/statistikkbanken/selectvarval/saveselections.asp https://www.ssb.no/statistikkbanken/selectvarval/saveselections.asp 47

49 https://www.ssb.no/statistikkbanken/selectvarval/saveselections.asp https://www.ssb.no/statistikkbanken/selectvarval/define.asp?subjectcode=&productid =&MainTable=SyssArbledSes02&nvl=&PLanguage=0&nyTmpVar=true&CMSSubjectArea =arbeid-og-lonn&kortnavnweb=akumnd&statvariant=&checked=true https://www.ssb.no/statistikkbanken/selecttable/hovedtabellhjem.asp?kortnavnweb =orbofrent&cmssubjectarea=bank-og-finansmarked&checked=true https://www.ssb.no/statistikkbanken/selecttable/hovedtabellhjem.asp?kortnavnweb =orbofba&cmssubjectarea=bank-og-finansmarked&checked=true https://www.ssb.no/statistikkbanken/selecttable/hovedtabellhjem.asp?kortnavnweb =nr&cmssubjectarea=nasjonalregnskap-og-konjunkturer&checked=true 48

50 Vedlegg Analyseresultater Korrelasjonsanalyser Arbeidsledighet Correlations kvmprisoslo arbeidsledighet kvmprisoslo Pearson Correlation 1,190 Sig. (2-tailed),190 N arbeidsledighet Pearson Correlation,190 1 Sig. (2-tailed),190 N Totale annonser Correlations kvmprisoslo totaleannonseroslo kvmprisoslo Pearson Correlation 1 -,257 Sig. (2-tailed),071 N totaleannonseroslo Pearson Correlation -,257 1 Sig. (2-tailed),071 N Nye annonser Correlations kvmprisoslo nyeannonseroslo kvmprisoslo Pearson Correlation 1 -,137 Sig. (2-tailed),344 N nyeannonseroslo Pearson Correlation -,137 1 Sig. (2-tailed),344 N Nettoinnflytting Correlations Boligprisindeks OsloBærum nettoinnflytting 49

51 BoligprisindeksOsloBæru m Pearson Correlation 1,643 ** Sig. (2-tailed),000 N nettoinnflytting Pearson Correlation,643 ** 1 Sig. (2-tailed),000 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Gjeldsgrad husholdninger BoligprisindeksOsloBæru m N Correlations Boligprisindeks OsloBærum gjeldsgradhusholdninger Pearson Correlation 1,960 ** Sig. (2-tailed),000 N gjeldsgradhusholdninger Pearson Correlation,960 ** 1 Sig. (2-tailed),000 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Utlånsrenter BoligprisindeksOsloBæru m N Correlations BoligprisindeksOsloBæru m utlånsrenter Pearson Correlation 1 -,333 * Sig. (2-tailed),019 N utlånsrenter Pearson Correlation -,333 * 1 Sig. (2-tailed),019 *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). Innskuddsrenter N Correlations BoligprisindeksOsloBær innskuddrente um r BoligprisindeksOsloBæru Pearson Correlation 1 -,251 m Sig. (2-tailed),082 N innskuddrenter Pearson Correlation -,251 1 Sig. (2-tailed),082 N

52 Utlånsmargin BoligprisindeksOsloBæru m Correlations Boligprisindek soslobærum utlånsrentemargin Pearson Correlation 1 -,676 ** Sig. (2-tailed),000 N utlånsrentemargin Pearson Correlation -,676 ** 1 Sig. (2-tailed),000 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Utlånsvekst N BoligprisindeksOsloBæru m Correlations BoligprisindeksOsloBærum Utlånsvekst Pearson Correlation 1,957 ** Sig. (2-tailed),000 N Utlånsvekst Pearson Correlation,957 ** 1 Sig. (2-tailed),000 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Utlånsrentemarginvekst N Correlations Boligprisindek soslobærum vekstutlånsre ntemargin BoligprisindeksOsloBæru Pearson Correlation 1 -,655 ** m Sig. (2-tailed),000 N vekstutlånsrentemargin Pearson Correlation -,655 ** 1 Sig. (2-tailed),000 N **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Reallønn Oslo Correlations lønn boligprisindeks oslobærum 51

53 lønn Pearson Correlation 1,995 ** boligprisindeksoslobæru m Sig. (2-tailed),000 N Pearson Correlation,995 ** 1 Sig. (2-tailed),000 N **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Reallønnsvekst boligprisindeksoslobæru m Correlations boligprisindek soslobærum vekstreallønn Pearson Correlation 1,995 ** Sig. (2-tailed),000 N vekstreallønn Pearson Correlation,995 ** 1 Sig. (2-tailed),000 N **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Bankenes kredittvekst boligprisindeksoslobæru m Correlations boligprisindeksoslobæru m bankeneskred Pearson Correlation 1 -,657 Sig. (2-tailed),077 N 21 8 bankeneskreditt Pearson Correlation -,657 1 Sig. (2-tailed),077 N 8 8 itt 52

54 Regresjonsanalyser Arbeidsledighet Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,190 a,036, ,44213 a. Predictors: (Constant), arbeidsledighet ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , ,163 1,765,190 b Residual , ,263 Total , a. Dependent Variable: kvmprisoslo b. Predictors: (Constant), arbeidsledighet Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 41253, ,975 70,281,000 arbeidsledighet 102,120 76,869,190 1,329,190 a. Dependent Variable: kvmprisoslo Totale annonser Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,257 a,066, ,77919 a. Predictors: (Constant), totaleannonseroslo ANOVA a 53

55 Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , ,317 3,403,071 b Residual , ,758 Total , a. Dependent Variable: kvmprisoslo b. Predictors: (Constant), totaleannonseroslo Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 45415, ,995 22,395,000 totaleannonseroslo -,981,532 -,257-1,845,071 a. Dependent Variable: kvmprisoslo 54

56 Nye annonser Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,137 a,019 -, ,31207 a. Predictors: (Constant), nyeannonseroslo ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , ,775,912,344 b Residual , ,228 Total , a. Dependent Variable: kvmprisoslo b. Predictors: (Constant), nyeannonseroslo Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 43076, ,046 29,831,000 nyeannonseroslo -,655,686 -,137 -,955,344 a. Dependent Variable: kvmprisoslo Nettoinnflytting Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,643 a,414,405 27,801 a. Predictors: (Constant), nettoinnflytting ANOVA a Sum of Model Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 34905, ,248 45,163,000 b Residual 49463, ,873 55

57 Total 84369, a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum b. Predictors: (Constant), nettoinnflytting Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 78,256 5,466 14,318,000 nettoinnflyttin g,026,004,643 6,720,000 a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum Gjeldsgradhusholdninger Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,960 a,922,921 10,605 a. Predictors: (Constant), gjeldsgradhusholdninger ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 88968, , ,074,000 b Residual 7535, ,466 Total 96503,

58 a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum b. Predictors: (Constant), gjeldsgradhusholdninger Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) -69,546 6,243-11,140,000 gjeldsgradhusholdninger 1,054,037,960 28,126,000 a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum Utlånsrenter Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,333 a,111,092 27,449 a. Predictors: (Constant), utlånsrenter ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 4417, ,117 5,863,019 b Residual 35410, ,424 Total 39828, a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum b. Predictors: (Constant), utlånsrenter 57

59 Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 157,193 15,137 10,384,000 utlånsrenter -6,588 2,721 -,333-2,421,019 a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum Innskuddsrenter Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,251 a,063,043 28,176 a. Predictors: (Constant), innskuddrenter ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2514, ,639 3,167,082 b Residual 37313, ,903 Total 39828, a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum b. Predictors: (Constant), innskuddrenter Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 136,642 9,264 14,749,000 innskuddrenter -5,332 2,996 -,251-1,780,082 a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum Utlånsrentemargin Model Summary 58

60 Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,676 a,457,445 21,457 a. Predictors: (Constant), utlånsrentemargin ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 18188, ,461 39,504,000 b Residual 21639, ,417 Total 39828, a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum b. Predictors: (Constant), utlånsrentemargin Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 358,519 37,789 9,488,000 utlånsrentemargin -91,451 14,550 -,676-6,285,000 a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum Vekst utlånsmargin Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,655 a,429,417 21,710 59

61 a. Predictors: (Constant), vekstutlånsrentemargin ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 16321, ,169 34,628,000 b Residual 21681, ,327 Total 38002, a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum b. Predictors: (Constant), vekstutlånsrentemargin Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 88,162 6,649 13,259,000 vekstutlånsrentemargi n -263,780 44,826 -,655-5,885,000 a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum Utlånsvekst 60

62 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,957 a,916,914 9,020 a. Predictors: (Constant), Utlånsvekst ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 50373, , ,138,000 b Residual 4637, ,361 Total 55011, a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum b. Predictors: (Constant), Utlånsvekst Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 55,039 2,086 26,390,000 Utlånsvekst 34,212 1,375,957 24,882,000 a. Dependent Variable: BoligprisindeksOsloBærum 61

Oppgave 1 (vekt 20 %) Oppgave 2 (vekt 50 %)

Oppgave 1 (vekt 20 %) Oppgave 2 (vekt 50 %) Oppgave 1 (vekt 20 %) Forklar følgende begreper (1/2-1 side): a) Etterspørselselastisitet: I tillegg til definisjonen (Prosentvis endring i etterspurt kvantum etter en vare når prisen på varen øker med

Detaljer

Forelesning i konsumentteori

Forelesning i konsumentteori Forelesning i konsumentteori Drago Bergholt (Drago.Bergholt@bi.no) 1. Konsumentens problem 1.1 Nyttemaksimeringsproblemet Vi starter med en liten repetisjon. Betrakt to goder 1 og 2. Mer av et av godene

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Sensorveiledning 1310, H12

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Sensorveiledning 1310, H12 UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Sensorveiledning 30, H Ved sensuren tillegges oppgave vekt /4, oppgave vekt ½, og oppgave 3 vekt /4. For å bestå eksamen, må besvarelsen i hvert fall: gi minst

Detaljer

Etterspørsel, investering og konsum 2. forelesning ECON 1310 Del 2 28. januar 2015

Etterspørsel, investering og konsum 2. forelesning ECON 1310 Del 2 28. januar 2015 Etterspørsel, investering og konsum 2. forelesning ECON 1310 Del 2 28. januar 2015 1 BNP fra etterspørselssiden Generalbudsjettligningen for en lukket økonomi er gitt ved BNP = privat konsum + private

Detaljer

For å svare på disse spørsmålene må vi undersøke hva som skjer i et marked når vi legger på en skatt (avgift) eller utbetaler en subsidie?

For å svare på disse spørsmålene må vi undersøke hva som skjer i et marked når vi legger på en skatt (avgift) eller utbetaler en subsidie? «Prisoverveltning», «Skatteoverveltning» («ta incidence») Hvor mye øker prisen på brus dersom myndighetene legger på en avgift på 5 kroner per liter? Og hvor mye reduseres forbruket? Hvor mye mer vil de

Detaljer

Mønsterbesvarelse i ECON1310 eksamen vår 2012

Mønsterbesvarelse i ECON1310 eksamen vår 2012 Mønsterbesvarelse i ECON1310 eksamen vår 2012 Lastet opp på www.oadm.no Oppgave 1 i) Industrisektoren inngår som konsum i BNP. Man regner kun med såkalte sluttleveringer til de endelige forbrukerne. Verdiskapningen

Detaljer

Etterspørsel, investering og konsum. 3. forelesning ECON 1310 Del 2 24. august 2015

Etterspørsel, investering og konsum. 3. forelesning ECON 1310 Del 2 24. august 2015 Etterspørsel, investering og konsum 3. forelesning ECON 1310 Del 2 24. august 2015 1 BNP fra etterspørselssiden Realligningen for en lukket økonomi er gitt ved BNP = privat konsum + private investeringer

Detaljer

Penger og inflasjon. 1. time av forelesning på ECON 1310. 18. mars 2015

Penger og inflasjon. 1. time av forelesning på ECON 1310. 18. mars 2015 Penger og inflasjon 1. time av forelesning på ECON 1310 18. mars 2015 1 Penger og finansielle aktiva To typer eiendeler: Realobjekter (bygninger, tomter, maskiner, osv) Finansobjekter (finansielle aktiva):

Detaljer

Forelesningsnotat 1, desember 2007, Steinar Holden Makroøkonomi omhandler hovedstørrelsene og hovedsammenhengene i økonomi, som

Forelesningsnotat 1, desember 2007, Steinar Holden Makroøkonomi omhandler hovedstørrelsene og hovedsammenhengene i økonomi, som Forelesningsnotat 1, desember 2007, Steinar Holden Makroøkonomi omhandler hovedstørrelsene og hovedsammenhengene i økonomi, som Økonomisk vekst, konjunkturer, arbeidsledighet, inflasjon, renter, utenriksøkonomi

Detaljer

Seminaroppgaver ECON 1310 Økonomisk aktivitet og økonomisk politikk

Seminaroppgaver ECON 1310 Økonomisk aktivitet og økonomisk politikk Seminaroppgaver ECON 1310 Økonomisk aktivitet og økonomisk politikk Høsten 2012 1) Måling av økonomiske variable. Blanchard kap 1, Holden, (i) Hva er hovedstørrelsene i nasjonalregnskapet, og hvordan er

Detaljer

ALLE FIGURER ER PÅ SISTE SIDE!

ALLE FIGURER ER PÅ SISTE SIDE! OPPGAVER 28.10.15 ALLE FIGURER ER PÅ SISTE SIDE! Oppgave 1 Du har valget mellom å motta 50 kr nå eller 55 kr om ett år. 1) Beregn nåverdien av 55 kr om ett år for en gitt rente PV = 55/(1+r) 2) Til hvilken

Detaljer

Retningslinjer for forsvarlig utlånspraksis for lån til boligformål

Retningslinjer for forsvarlig utlånspraksis for lån til boligformål Rundskriv Retningslinjer for forsvarlig utlånspraksis for lån til boligformål RUNDSKRIV: 29/2011 DATO: 01.12.2011 RUNDSKRIVET GJELDER FOR: Sparebanker Forretningsbanker Filialer av utenlandske kredittinstitusjoner

Detaljer

Retningslinjer for forsvarlig utlånspraksis for lån til boligformål

Retningslinjer for forsvarlig utlånspraksis for lån til boligformål Rundskriv Retningslinjer for forsvarlig utlånspraksis for lån til boligformål RUNDSKRIV: 11/2010 DATO: 03.03.2010 RUNDSKRIVET GJELDER FOR: Forretningsbanker Sparebanker FINANSTILSYNET Postboks 1187 Sentrum

Detaljer

Penger og inflasjon. 10. forelesning ECON 1310. 12. oktober 2015

Penger og inflasjon. 10. forelesning ECON 1310. 12. oktober 2015 Penger og inflasjon 10. forelesning ECON 1310 12. oktober 2015 1 Penger og finansielle aktiva To typer eiendeler: Realobjekter (bygninger, tomter, maskiner, osv) Finansobjekter (finansielle aktiva): fordringer

Detaljer

Seminaroppgavesett 3

Seminaroppgavesett 3 Seminaroppgavesett 3 ECON1210 Høsten 2010 A. Produsentens tilpasning 1. Forklar hva som menes med gjennomsnittsproduktivitet og marginalproduktivitet. 2. Forklar hva som menes med gjennomsnittskostnad

Detaljer

SÅRBARHETEN I HUSHOLDNINGENE HVA SIER MIKRODATAENE? Finans Norge Boligkonferanse 11. november 2015

SÅRBARHETEN I HUSHOLDNINGENE HVA SIER MIKRODATAENE? Finans Norge Boligkonferanse 11. november 2015 SÅRBARHETEN I HUSHOLDNINGENE HVA SIER MIKRODATAENE? Finans Norge Boligkonferanse 11. november 215 BJØRN HELGE VATNE FORSKNING/MAKROTILSYN NORGES BANK SYNSPUNKTER OG KONKLUSJONER I PRESENTASJONEN ER IKKE

Detaljer

Institutt for økonomi og administrasjon

Institutt for økonomi og administrasjon Fakultet for samfunnsfag Institutt for økonomi og administrasjon Mikroøkonomi I Bokmål Dato: Fredag 5 desember 04 Tid: 4 timer / kl 9-3 Antall sider (inkl forside): 7 Antall oppgaver: 3 Tillatte hjelpemidler:

Detaljer

Innholdsfortegnelse. Oppvarming og ledning inn... 17. Del 1. Oppvarming... 18. Kapittel 0

Innholdsfortegnelse. Oppvarming og ledning inn... 17. Del 1. Oppvarming... 18. Kapittel 0 0000 Mikroøkonomi Book.fm Page 7 Tuesday, November 19, 2002 10:18 AM 7 Del 1 Oppvarming og ledning inn......................... 17 Kapittel 0 Oppvarming................................................

Detaljer

Forelesning 2a: Markedet

Forelesning 2a: Markedet Forelesning 2a: Markedet Tone Ognedal 23.januar 2012 1 / 12 Markedet Les kap. 4 i Maniw and Taylor (heretter:mt) Ulike markeder Markedet for tomater Aksjemarkedet Markedet for filmer Boligmarkedet Arbeidsmarkedet

Detaljer

Boligmeteret. Desember 2015. Gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler 1 07.12.2015

Boligmeteret. Desember 2015. Gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler 1 07.12.2015 Boligmeteret Desember 2015 Gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler 1 07.12.2015 Forord Boligmarkedet er et langsiktig marked hvor utviklingen i husholdningenes økonomi og deres forventninger

Detaljer

Boliglånsundersøkelsen

Boliglånsundersøkelsen Offentlig rapport Boliglånsundersøkelsen 2014 DATO: 12.12.2014 2 Finanstilsynet Innhold 1 Oppsummering 4 2 Bakgrunn 5 3 Undersøkelsen 5 4 Nedbetalingslån 6 4.1 Nedbetalingslån etter belåningsgrad 6 4.2

Detaljer

Utlånsundersøkelse 4. kvartal 2007

Utlånsundersøkelse 4. kvartal 2007 Utlånsundersøkelse 4. kvartal 2 2-2 -4 - Nettotall fremkommer ved å veie sammen svarene i undersøkelsen. De blå søylene viser utviklingen det siste kvartalet. De røde punktene viser forventet utvikling

Detaljer

Finansmarkedet. Forelesning ECON 1310. 8. april 2015

Finansmarkedet. Forelesning ECON 1310. 8. april 2015 Finansmarkedet Forelesning ECON 1310 8. april 2015 1 Aktørene i markedet Sparere/långivere utsetter bruk av inntekt/formue o tilbyr kapital, dvs. stiller sine penger til disposisjon, Låntaker/prosjekter

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Fasit - Obligatorisk øvelsesoppgave ECON 30, H09 Ved sensuren tillegges oppgave vekt 0,, oppgave vekt 0,45, og oppgave 3 vekt 0,45. Oppgave (i) Forklar kort begrepene

Detaljer

Talsnes ONE - 995850168 Enhver form for mangfoldiggjørelse av hele eller deler av innholdet av dette materiale er i henhold til norsk lov om

Talsnes ONE - 995850168 Enhver form for mangfoldiggjørelse av hele eller deler av innholdet av dette materiale er i henhold til norsk lov om 1 Deskriptivt utsagn: En setning som uttrykker om noe er sant eller usant (hvordan ting er). "Styringsrenten i Norge er 2%" Normativt utsagn: En setning som uttrykker en norm eller vurdering (hvordan ting

Detaljer

Finanstilsynets retningslinjer for forsvarlig utlånspraksis for lån til boligformål

Finanstilsynets retningslinjer for forsvarlig utlånspraksis for lån til boligformål Finanstilsynets retningslinjer for forsvarlig utlånspraksis for lån til boligformål Finanstilsynsdirektør Bjørn Skogstad Aamo Husholdningenes gjeldsbelastning og rentebelastning 250 12 200 10 8 150 Prosent

Detaljer

Nåverdi og konsumentteori

Nåverdi og konsumentteori Nåverdi og konsumentteori Pensum: Mankiw & Taylor, kapittel 5 + notat om nåverdier Arne Rogde Gramstad Universitetet i Oslo a.r.gramstad@econ.uio.no 21. og 28. oktober, 2015 Arne Rogde Gramstad (UiO) Nåverdi

Detaljer

Publisering 5 Uke 7. Innleveringsdato: 21. 02. 2010. Anvendt Makroøkonomi. Side 0

Publisering 5 Uke 7. Innleveringsdato: 21. 02. 2010. Anvendt Makroøkonomi. Side 0 Publisering 5 Uke 7 Innleveringsdato: 21. 02. 2010 Anvendt Makroøkonomi Side 0 Innholdsfortegnelse Innholdsfortegnelse...1 Ukens oppgave:...2 1. Fast/flytende valutakurs...3 Fastvalutakurs:...3 Flytende

Detaljer

Nåverdi og konsumentteori

Nåverdi og konsumentteori Nåverdi og konsumentteori Pensum: Mankiw & Taylor, kapittel 5 + notat om nåverdier Arne Rogde Gramstad Universitetet i Oslo a.r.gramstad@econ.uio.no 15. september, 2014 Arne Rogde Gramstad (UiO) Nåverdi

Detaljer

Publisering 4 Uke 6. Innleveringsdato: 14. 02. 2010. Anvendt Makroøkonomi. Side 0

Publisering 4 Uke 6. Innleveringsdato: 14. 02. 2010. Anvendt Makroøkonomi. Side 0 Publisering 4 Uke 6 Innleveringsdato: 14. 02. 2010 Anvendt Makroøkonomi Side 0 Innholdsfortegnelse Innholdsfortegnelse...1 Ukens oppgave:...2 Rentekorridorsystemet for fastsettelse av renten...3 Interbankrenten

Detaljer

Publisering 5 Uke 7. Innleveringsdato: 21. 02. 2010. Anvendt Makroøkonomi. Side 0

Publisering 5 Uke 7. Innleveringsdato: 21. 02. 2010. Anvendt Makroøkonomi. Side 0 Publisering 5 Uke 7 Innleveringsdato: 21. 02. 2010 Anvendt Makroøkonomi Side 0 Innholdsfortegnelse Innholdsfortegnelse... 1 Studer caset Rikets tilstand. Publiser dine svar på oppgavene knyttet til caset...

Detaljer

Mikroøkonomi del 2 - D5. Innledning. Definisjoner, modell og avgrensninger

Mikroøkonomi del 2 - D5. Innledning. Definisjoner, modell og avgrensninger Mikroøkonomi del 2 Innledning Et firma som selger en merkevare vil ha et annet utgangspunkt enn andre firma. I denne oppgaven vil markedstilpasningen belyses, da med fokus på kosnadsstrukturen. Resultatet

Detaljer

Boligfinansiering og gjeldsproblemer

Boligfinansiering og gjeldsproblemer Boligfinansiering og gjeldsproblemer Penger til besvær 2012 Oslo 30. 31. oktober Emil R. Steffensen Direktør Finans- og Forsikringstilsyn, Finanstilsynet Agenda Bakgrunn Boligpriser og husholdningsgjeld

Detaljer

Forklar følgende begrep/utsagn: 1) Fast/flytende valutakurs. Fast valutakurs

Forklar følgende begrep/utsagn: 1) Fast/flytende valutakurs. Fast valutakurs Forklar følgende begrep/utsagn: 1) Fast/flytende valutakurs. Fast valutakurs Ved fast valutakurs griper sentralbanken aktivt inn i valutamarkedet med kjøp og salg for å holde den offisielle valutakursen.

Detaljer

Fakultet for samfunnsfag Institutt for økonomi og ledelse. Makroøkonomi. Bokmål. Dato: Torsdag 22. mai 2014. Tid: 4 timer / kl.

Fakultet for samfunnsfag Institutt for økonomi og ledelse. Makroøkonomi. Bokmål. Dato: Torsdag 22. mai 2014. Tid: 4 timer / kl. Fakultet for samfunnsfag Institutt for økonomi og ledelse Makroøkonomi Bokmål Dato: Torsdag 22. mai 2014 Tid: 4 timer / kl. 9-13 Antall sider (inkl. forside): 6 Antall oppgaver: 3 Kandidaten besvarer alle

Detaljer

Boligmeteret oktober 2013

Boligmeteret oktober 2013 Boligmeteret oktober 2013 Det månedlige Boligmeteret for OKTOBER 2013 gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler 1 Oslo, 29.10.2013 Forord Boligmarkedet er et langsiktig marked hvor utviklingen

Detaljer

ECON 1210 Forbruker, bedrift og marked

ECON 1210 Forbruker, bedrift og marked Økonomisk institutt, Universitetet i Oslo ECON 0 Forbruker, bedrift og marked Seminar våren 005 NB: Oppgave vil bli gjennomgått på første seminar. Oppgave A. Forklar betydningen av følgende begreper i

Detaljer

Boliglånsretningslinjer - et tiltak for finansiell stabilitet og forbrukerbeskyttelse. Finans Norge - Finansnæringens dag 19.

Boliglånsretningslinjer - et tiltak for finansiell stabilitet og forbrukerbeskyttelse. Finans Norge - Finansnæringens dag 19. Boliglånsretningslinjer - et tiltak for finansiell stabilitet og forbrukerbeskyttelse Finans Norge - Finansnæringens dag v/finanstilsynsdirektør Morten Baltzersen Bakgrunn for retningslinjene Forsvarlig

Detaljer

Makroøkonomiske faktorer som påvirker størrelsen på bankenes misligholdte/tapsutsatte lån og framtidig tapsutvikling

Makroøkonomiske faktorer som påvirker størrelsen på bankenes misligholdte/tapsutsatte lån og framtidig tapsutvikling Makroøkonomiske faktorer som påvirker størrelsen på bankenes misligholdte/tapsutsatte lån og framtidig tapsutvikling Tor Oddvar Berge Området for Finansiell Stabilitet Norges Bank 1 Innhold 1. Innledning

Detaljer

AS-AD -modellen 1. Steinar Holden, 16. september 04 Kommentarer er velkomne steinar.holden@econ.uio.no!

AS-AD -modellen 1. Steinar Holden, 16. september 04 Kommentarer er velkomne steinar.holden@econ.uio.no! AS-AD -modellen 1 Steinar Holden, 16. september 04 Kommentarer er velkomne steinar.holden@econ.uio.no! AS-AD -modellen... 1 AD-kurven... 1 AS-kurven... 2 Tidsperspektiver for bruk av modellen... 2 Analyse

Detaljer

Konsumentteori. Pensum: Mankiw & Taylor, kapittel 21. Arne Rogde Gramstad. Universitetet i Oslo a.r.gramstad@econ.uio.no. 13.

Konsumentteori. Pensum: Mankiw & Taylor, kapittel 21. Arne Rogde Gramstad. Universitetet i Oslo a.r.gramstad@econ.uio.no. 13. Konsumentteori Pensum: Mankiw & Taylor, kapittel 21 Arne Rogde Gramstad Universitetet i Oslo a.r.gramstad@econ.uio.no 13. februar, 2014 Arne Rogde Gramstad (UiO) Konsumentteori 13. februar, 2014 1 / 46

Detaljer

Enkel Keynes-modell for en lukket økonomi uten offentlig sektor

Enkel Keynes-modell for en lukket økonomi uten offentlig sektor Forelesningsnotat nr 3, januar 2009, Steinar Holden Enkel Keynes-modell for en lukket økonomi uten offentlig sektor Notatet er ment som supplement til forelesninger med sikte på å gi en enkel innføring

Detaljer

ECON1210 Forbruker, bedrift og marked Forelesning 2

ECON1210 Forbruker, bedrift og marked Forelesning 2 ECON1210 Forbruker, bedrift og marked Forelesning 2 Diderik Lund Økonomisk institutt Universitetet i Oslo 2. september 2011 Diderik Lund, Økonomisk inst., UiO () ECON1210 Forelesning 2 2. september 2011

Detaljer

Prisstigningsrapport nr. 6-07 - 2008

Prisstigningsrapport nr. 6-07 - 2008 OPAKs Prisstigningsrapport Prisstigningsrapport nr. 6-07 - 2008 EIENDOMSMARKEDET - PRISUTVIKLINGEN FOR KONTORLOKALER I OSLO-OMRÅDET OG I NORGES STØRSTE BYER side 2/13 Salgspriser på kontorlokaler i Oslo

Detaljer

ECON1410 Internasjonal økonomi Handel, produksjon, konsum & velferd

ECON1410 Internasjonal økonomi Handel, produksjon, konsum & velferd 1 / 29 ECON1410 Internasjonal økonomi Handel, produksjon, konsum & velferd Karen Helene Ulltveit-Moe 10. mars 2015 0 / 29 Ricardo: komparative fortrinn skyldes produktivitetsforskjeller - Kun én innsatsfaktor

Detaljer

Økonomisk vekst April 2012, Steinar Holden

Økonomisk vekst April 2012, Steinar Holden Økonomisk vekst April 2012, Steinar Holden Noen grove trekk: Enorme forskjeller i materiell velstand mellom land og innad i land Svært liten vekst i materiell velstand frem til 1500 økt produksjon førte

Detaljer

Utlånsundersøkelse 1. kvartal 2008

Utlånsundersøkelse 1. kvartal 2008 Utlånsundersøkelse 1. kvartal 2 2 6 4 2 Norges Banks utlånsundersøkelse 1. kvartal 2-2 -4-6 7 7 7 7 Nettotall fremkommer ved å veie sammen svarene i undersøkelsen. De blå søylene viser utviklingen det

Detaljer

Boliglånsundersøkelsen

Boliglånsundersøkelsen Offentlig rapport Boliglånsundersøkelsen 213 DATO: 17.12.213 Boliglånsundersøkelsen 213 2 Finanstilsynet Boliglånsundersøkelsen 213 Innhold 1 Oppsummering 4 2 Bakgrunn 5 3 Nedbetalingslån 6 3.1 Porteføljens

Detaljer

ECON3730, Løsningsforslag obligatorisk oppgave

ECON3730, Løsningsforslag obligatorisk oppgave ECON3730, Løsningsforslag obligatorisk oppgave Eva Kløve eva.klove@esop.uio.no 14. april 2008 Oppgave 1 Regjeringen har som mål å øke mengden omsorgsarbeid i offentlig sektor. Bruk modeller for arbeidstilbudet

Detaljer

Faktor. Eksamen høst 2004 SØK 1002: Innføring i mikroøkonomisk analyse Besvarelse nr 1: -en eksamensavis utgitt av Pareto

Faktor. Eksamen høst 2004 SØK 1002: Innføring i mikroøkonomisk analyse Besvarelse nr 1: -en eksamensavis utgitt av Pareto Faktor -en eksamensavis utgitt av Pareto Eksamen høst 2004 SØK 1002: Innføring i mikroøkonomisk analyse Besvarelse nr 1: OBS!! Dette er en eksamensbevarelse, og ikke en fasit. Besvarelsene er uten endringer

Detaljer

Finans- og gjeldskriser lærdommer for pengepolitikken

Finans- og gjeldskriser lærdommer for pengepolitikken Finans- og gjeldskriser lærdommer for pengepolitikken Steinar Holden Økonomisk institutt, UiO http://folk.uio.no/sholden/ Valutaseminaret 3. februar Lærdommer Fleksibel inflasjonsstyring fungerer godt

Detaljer

Leseveiledning til 02.03

Leseveiledning til 02.03 Leseveiledning til 0.03 Fortsetter på konsumentens valg mellom goder: Hva er det beste valget for konsumenten gitt at hun må holde seg på budsjettbetingelsen? Indifferenskurvene (IK) bestemmer konsumentens

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT oppgave 1310, V10

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT oppgave 1310, V10 UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT oppgave 3, V Ved sensuren tillegges oppgave og 3 vekt /4, og oppgave vekt ½. For å bestå, må besvarelsen i hvert fall: gi riktig svar på oppgave a, kunne sette

Detaljer

Hva du skal kunne: «Prisoverveltning», «Skatteoverveltning» («tax incidence»)

Hva du skal kunne: «Prisoverveltning», «Skatteoverveltning» («tax incidence») «Prisoverveltning», «Skatteoverveltning» («ta incidence») Hvor mye øker risen å brus dersom myndighetene legger å en avgift å 5 kroner er liter? Svaret avhenger av risfølsomheten i tilbud og ettersørsel.

Detaljer

Island en jaget nordatlantisk tiger. Porteføljeforvalter Torgeir Høien, 23. mars 2006

Island en jaget nordatlantisk tiger. Porteføljeforvalter Torgeir Høien, 23. mars 2006 Island en jaget nordatlantisk tiger Porteføljeforvalter Torgeir Høien, 2. mars 2 Generelt om den økonomiske politikken og konjunkturene Island innførte inflasjonsmål i 21. Valutakursen flyter fritt. Sentralbanken

Detaljer

201303 ECON2200 Obligatorisk Oppgave

201303 ECON2200 Obligatorisk Oppgave 201303 ECON2200 Obligatorisk Oppgave Oppgave 1 Vi deriverer i denne oppgaven de gitte funksjonene med hensyn på alle argumenter. a) b) c),, der d) deriveres med hensyn på både og. Vi kan benytte dee generelle

Detaljer

Oppgave uke 48 Makroøkonomi. Innledning

Oppgave uke 48 Makroøkonomi. Innledning Ronny Johansen, student id.:0892264 rojo@lundbeck.com Oppgave uke 48 Makroøkonomi Innledning Professor Robert A. Mundells forskning på 60-tallet har vært av de viktigste bidragene innen økonomisk forskning

Detaljer

IS-RR - modellen: IS-LM med rente som virkemiddel i pengepolitikken 1

IS-RR - modellen: IS-LM med rente som virkemiddel i pengepolitikken 1 IS-RR - modellen: IS-LM med rente som virkemiddel i pengepolitikken Steinar Holden, 9. september 004 Kommentarer er velkomne steinar.holden@econ.uio.no IS-RR - modellen: IS-LM med rente som virkemiddel

Detaljer

Valuta og valutamarked. ECON 1310 2. november 2015

Valuta og valutamarked. ECON 1310 2. november 2015 Valuta og valutamarked ECON 1310 2. november 2015 Hvorfor bry seg? Endringer i valutakursen påvirker hvor mye vi betaler i butikken Hvorfor bry seg? Og hvor vidt dere har jobb etter studiene Disposisjon

Detaljer

Prisstigningsrapport nr. 6-7 - 2009

Prisstigningsrapport nr. 6-7 - 2009 OPAKs Prisstigningsrapport Prisstigningsrapport nr. 6-7 - 2009 EIENDOMSMARKEDET - PRISUTVIKLINGEN FOR KONTORLOKALER I OSLO-OMRÅDET OG I NORGES STØRSTE BYER side 2/13 Leieprisene for prestisjelokaler i

Detaljer

Aktuell kommentar. Nr. 2011. Norges Bank

Aktuell kommentar. Nr. 2011. Norges Bank Nr. 2011 Aktuell kommentar Norges Bank *Synspunktene i denne kommentaren representerer forfatternes syn og kan ikke nødvendugvis tillegges Norges Bank Husholdningens gjeldsbelastning fordelt over aldersgrupper

Detaljer

Forelesning 5: Nåverdi og konsumentteori

Forelesning 5: Nåverdi og konsumentteori Forelesning 5: Nåverdi og konsumentteori Elisabeth T. Isaksen Universitetet i Oslo Kurs: ECON1210 Pensum: M&T, kap 5 + notat om nåverdier Dato: 23. feb 2015 Elisabeth T. Isaksen (UiO) Nåverdi og konsumentteori

Detaljer

Forelesning i konkurranseteori imperfekt konkurranse

Forelesning i konkurranseteori imperfekt konkurranse Forelesning i konkurranseteori imperfekt konkurranse Drago Bergholt (Drago.Bergholt@bi.no) 1. Innledning 1.1 Generell profittmaksimering Profitten til en bedrift er inntekter minus kostnader. Dette gjelder

Detaljer

Boligmeteret. Juni 2015. Gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler 1 25.06.2015

Boligmeteret. Juni 2015. Gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler 1 25.06.2015 Boligmeteret Juni 2015 Gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler 1 25.06.2015 Forord Boligmarkedet er et langsiktig marked hvor utviklingen i husholdningenes økonomi og deres forventninger

Detaljer

Faktor. Eksamen høst 2004 SØK 1002 Besvarelse nr 1: Innføring i mikro. -en eksamensavis utgitt av Pareto

Faktor. Eksamen høst 2004 SØK 1002 Besvarelse nr 1: Innføring i mikro. -en eksamensavis utgitt av Pareto Faktor -en eksamensavis utgitt av Pareto Eksamen høst 004 SØK 00 Besvarelse nr : Innføring i mikro OBS!! Dette er en eksamensbevarelse, og ikke en fasit. Besvarelsene er uten endringer det studentene har

Detaljer

Boligmarkedet og økonomien etter finanskrisen. Boligkonferansen Gardermoen, 5. mai 2010 Harald Magnus Andreassen

Boligmarkedet og økonomien etter finanskrisen. Boligkonferansen Gardermoen, 5. mai 2010 Harald Magnus Andreassen Boligmarkedet og økonomien etter finanskrisen Boligkonferansen Gardermoen, 5. mai 2010 Harald Magnus Andreassen The World according to First Finanskrisen bidro til en voldsom nedtur Politikksvarene ble

Detaljer

Faktor. Eksamen høst 2003 SØK 1003: Innføring i makroøkonomisk analyse Besvarelse nr 1: -en eksamensavis utgitt av Pareto

Faktor. Eksamen høst 2003 SØK 1003: Innføring i makroøkonomisk analyse Besvarelse nr 1: -en eksamensavis utgitt av Pareto Faktor -en eksamensavis utgitt av Pareto Eksamen høst 2003 SØK 1003: Innføring i makroøkonomisk analyse Besvarelse nr 1: OBS!! Dette er en eksamensbevarelse, og ikke en fasit. Besvarelsene er uten endringer

Detaljer

Nytt bunn-nivå for Vestlandsindeksen

Nytt bunn-nivå for Vestlandsindeksen RAPPORT 2 2015 KVARTALSVIS FORVENTNINGSINDEKS FOR VESTLANDSK NÆRINGSLIV Nytt bunn-nivå for Vestlandsindeksen ROGALAND TREKKER NED Bedriftene i Rogaland er de mest negative til utviklingen, kombinert med

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Sensorveiledning obligatorisk oppgave H12 ECON 1310

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Sensorveiledning obligatorisk oppgave H12 ECON 1310 UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Sensorveiledning obligatorisk oppgave H12 ECON 131 Ved sensuren tillegges oppgave 1 vekt 1/6, oppgave 2 vekt ½, og oppgave 3 vekt 1/3. For å bestå eksamen, må besvarelsen

Detaljer

Makrokommentar. Juni 2015

Makrokommentar. Juni 2015 Makrokommentar Juni 2015 Volatiliteten opp i juni Volatiliteten i finansmarkedene økte i juni, særlig mot slutten av måneden, da uroen rundt situasjonen i Hellas nådde nye høyder. Hellas brøt forhandlingene

Detaljer

Teori om preferanser (en person), samfunnsmessig velferd (flere personer) og frikonkurranse

Teori om preferanser (en person), samfunnsmessig velferd (flere personer) og frikonkurranse Teori om preferanser (en person), samfunnsmessig velferd (flere personer) og frikonkurranse Flere grunner til å se på denne teorien tidlig i kurset De neste gangene skal vi bl.a. se på hva slags kontrakter

Detaljer

Penger og kapitalmarkeder

Penger og kapitalmarkeder Forelesningsnotat nr 12, Steinar Holden, revidert januar 2012 Penger og kapitalmarkeder Penger... 1 Pengemengde og rente... 2 Penger og inflasjon... 3 Pengemengden... 4 Pengepolitikk gjennom styring av

Detaljer

Konsumentteori. Grensenytte er økningen i nytte ved å konsumere én enhet til av et gode.

Konsumentteori. Grensenytte er økningen i nytte ved å konsumere én enhet til av et gode. Konsumentteori Nyttefunksjonen U(x 1, x 2 ) forteller oss hvordan vår nytte avhenger av konsumet av x 1 og x 2. En indifferenskurve viser godekombinasjonene som gir konsumenten samme nytte. Grensenytte

Detaljer

1 HVA E R SAMFUN N SØKONOMI?

1 HVA E R SAMFUN N SØKONOMI? 1 HVA ER SAMFUNNSØKONOMI? Global økonomi Den økonomiske veksten i Kina har de siste 1 årene vært svært høy. Produksjonen er doblet på få år. Dette har ført til en stor velstandsøkning i landet. Men har

Detaljer

BoligMeteret august 2011

BoligMeteret august 2011 BoligMeteret august 2011 Det månedlige BoligMeteret for AUGUST 2011 gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler 1 Oslo,22.08.2011 Forord Boligmarkedet er et langsiktig marked hvor utviklingen

Detaljer

Norge på vei ut av finanskrisen

Norge på vei ut av finanskrisen 1 Norge på vei ut av finanskrisen Hva skjer hvis veksten i verdensøkonomien avtar ytterligere? Joakim Prestmo, SSB og NTNU Basert på Benedictow, A. og J. Prestmo (2011) 1 Hovedtrekkene i foredraget Konjunkturtendensene

Detaljer

Evig opptur & evig boligmangel?

Evig opptur & evig boligmangel? Evig opptur & evig boligmangel? Finansnæringens syn på boligmarkedet Boligkonferansen Oslo, 14. mai 2013 Harald Magnus Andreassen +47 23 23 82 60 hma@swedbank.no Hva mener eierne? (Bolig)byggerne er i

Detaljer

ECON3730, Løsningsforslag seminar 2

ECON3730, Løsningsforslag seminar 2 ECON3730, Løsningsforslag seminar 2 Eva Kløve eva.klove@esop.uio.no Uke 37 Oppgave A Marked (a) For å finne likevektsprisen, setter vi x E = x T : ep + d = ap b ep ap = b d p(a + e) = b + d p = b+d a+e

Detaljer

Høye prisforventninger og sterkt boligsalg, men fortsatt mange forsiktige kjøpere

Høye prisforventninger og sterkt boligsalg, men fortsatt mange forsiktige kjøpere Høye prisforventninger og sterkt boligsalg, men fortsatt mange forsiktige kjøpere Det månedlig BoligMeteret for september 29 gjennomført av Opinion as for EiendomsMegler 1 Norge Oslo, 23. september 29

Detaljer

Faktor - En eksamensavis utgitt av Pareto

Faktor - En eksamensavis utgitt av Pareto Faktor - En eksamensavis utgitt av Pareto SØK 2001 Offentlig økonomi og økonomisk politikk Eksamensbesvarelse Vår 2004 Dette dokumentet er en eksamensbesvarelse, og kan inneholde feil og mangler. Det er

Detaljer

Finans- og realøkonomi McDowell m.fl. (21), Frank & Bernanke (8-9)

Finans- og realøkonomi McDowell m.fl. (21), Frank & Bernanke (8-9) Forelesning 5: Sparing, kapital, finansmarkeder og finanskrise / penger og priser Formål: å gi ei innføring i koplingene mellom finanssida i økonomien og investeringer (og dermed vekst) ei innføring i

Detaljer

Anta at markedets etterspørsel etter et bestemt konsumgode er gitt ved

Anta at markedets etterspørsel etter et bestemt konsumgode er gitt ved Eksamen i ECON 0 30..005 Oppgave (vekt 60%) (a) (b) (c) Definer begrepene konsumentoverskudd, produsentoverskudd og samfunnsøkonomisk overskudd. Bruk en figur til å illustrere og sammenlikne begrepene

Detaljer

Pengepolitikk etter finanskrisen 1. Innhold. Forelesningsnotat 10, februar 2015

Pengepolitikk etter finanskrisen 1. Innhold. Forelesningsnotat 10, februar 2015 Forelesningsnotat 10, februar 2015 Pengepolitikk etter finanskrisen 1 Innhold Pengepolitikk etter finanskrisen...1 0-grensen for styringsrenten (likviditetsfellen)...3 Når 0-grensen binder, blir ting snudd

Detaljer

Konsumentteori. Pensum: Mankiw & Taylor, kapittel 21. Arne Rogde Gramstad. Universitetet i Oslo a.r.gramstad@econ.uio.no. 19.

Konsumentteori. Pensum: Mankiw & Taylor, kapittel 21. Arne Rogde Gramstad. Universitetet i Oslo a.r.gramstad@econ.uio.no. 19. Konsumentteori Pensum: Mankiw & Taylor, kapittel 21 Arne Rogde Gramstad Universitetet i Oslo a.r.gramstad@econ.uio.no 19. september, 2013 Arne Rogde Gramstad (UiO) Konsumentteori 19. september, 2013 1

Detaljer

Ved sensuren tillegges oppgave 1 vekt 0,1, oppgave 2 vekt 0,5, og oppgave 3 vekt 0,4.

Ved sensuren tillegges oppgave 1 vekt 0,1, oppgave 2 vekt 0,5, og oppgave 3 vekt 0,4. ECON3 Sensorveiledning eksamen H6 Ved sensuren tillegges oppgave vekt,, oppgave vekt,5, og oppgave 3 vekt,4. Oppgave Hvilke av følgende aktiviteter inngår i BNP i Norge, og med hvilket beløp? a) du måker

Detaljer

Anvendt internasjonal handel: Økonomisk vekst og handelspolitikk:

Anvendt internasjonal handel: Økonomisk vekst og handelspolitikk: Anvendt internasjonal handel: Økonomisk vekst og handelspolitikk: Karen Helene Ulltveit-Moe Econ 1410:Internasjonal økonomi Økonomisk institutt, UiO Økonomisk vekst og handelspolitikk Velferd og bytteforhold

Detaljer

Boligmarkedsrapport og prisstatistikk NBBL 4. kvartal 2015. www.nbbl.no

Boligmarkedsrapport og prisstatistikk NBBL 4. kvartal 2015. www.nbbl.no Boligmarkedsrapport og prisstatistikk NBBL 4. kvartal 2015 Markedssyn 2016 Boligprisene «flater» ikke ut, men stiger om lag 5% 1. NBBLs prisstatistikk NBBL anslår at boligprisene vil stige om lag 5% i

Detaljer

Boligmarkedsrapport og prisstatistikk NBBL 2. kvartal 2015. www.nbbl.no

Boligmarkedsrapport og prisstatistikk NBBL 2. kvartal 2015. www.nbbl.no Boligmarkedsrapport og prisstatistikk NBBL 2. kvartal 2015 Innhold NBBLs prisstatistikk Fortsatt stigende boligpriser s. 3 Sterkest prisvekst i Bergen og Oslo det siste året s. 5 Siden 2009 har Tromsø

Detaljer

Kriser. Hva skjer og hvordan reagerer økonomien og menneskene? Roger Bjørnstad, Statistisk sentralbyrå KD, 21. januar 2009

Kriser. Hva skjer og hvordan reagerer økonomien og menneskene? Roger Bjørnstad, Statistisk sentralbyrå KD, 21. januar 2009 1 Kriser Hva skjer og hvordan reagerer økonomien og menneskene? Roger Bjørnstad, Statistisk sentralbyrå KD, 21. januar 2009 1 Årsakene til finanskrisen 2 Årsaken er oppgangen før finanskrisen! Selvforsterkende

Detaljer

Faktor - En eksamensavis utgitt av Pareto

Faktor - En eksamensavis utgitt av Pareto aktor - En eksamensavis utgitt av Pareto SØK 2001 Offentlig økonomi og økonomisk politikk Eksamensbesvarelse Høst 2003 Dette dokumentet er en eksamensbesvarelse, og kan inneholde feil og mangler. Det er

Detaljer

Prisstigningsrapporten

Prisstigningsrapporten Prisstigningsrapporten NR. 12/2006 www.opak.no EIENDOMSMARKEDET - PRISUTVIKLINGEN FOR BOLIGER I OSLO OG OMEGN OPAKs boligundersøkelse uke 48/2006: side 2/12 OPAK AS har siden mai 1981 foretatt undersøkelser

Detaljer

Vedlegg til Norges Banks høringssvar 4. mai 2015 om krav til utlån med pant i bolig: MULIGE VIRKNINGER AV FINANSTILSYNETS FORSLAG

Vedlegg til Norges Banks høringssvar 4. mai 2015 om krav til utlån med pant i bolig: MULIGE VIRKNINGER AV FINANSTILSYNETS FORSLAG Vedlegg til Norges Banks høringssvar 4. mai 21 om krav til utlån med pant i bolig: MULIGE VIRKNINGER AV FINANSTILSYNETS FORSLAG Norges Bank har analysert data for husholdningenes inntekter, gjeld og boligformue

Detaljer

Ricardos modell (1817)

Ricardos modell (1817) Ricardos modell (1817) Karen Helene Ulltveit-Moe Econ 1410:Internasjonal økonomi Økonomisk institutt, UiO Ricardo med èn faktor: Modellskisse To land: Hjemland og Utland Kun to varer produseres og konsumeres:

Detaljer

EiendomsMegler 1s Boligmeter for november 2014

EiendomsMegler 1s Boligmeter for november 2014 EiendomsMegler 1s Boligmeter for november 2014 Det månedlige Boligmeteret for november 2014 er gjennomført av Prognosesenteret AS for for EiendomsMegler 1 Oslo, 25.11.2014 Forord Boligmarkedet er et langsiktig

Detaljer

Markedssvikt. Fra forrige kapittel: Pareto Effektiv allokering. Hva skjer når disse ideelle forholdene ikke oppfylt?

Markedssvikt. Fra forrige kapittel: Pareto Effektiv allokering. Hva skjer når disse ideelle forholdene ikke oppfylt? Markedssvikt J. S kapittel 4 Fra forrige kapittel: Under ideelle forhold gir frikonkurranse en Pareto Effektiv allokering. I dette kapittelet: Hva skjer når disse ideelle forholdene ikke oppfylt? 1 2 Hva

Detaljer

Dynamiske modeller: Forklarer hvordan økonomiske størrelser og priser endrer seg over tid

Dynamiske modeller: Forklarer hvordan økonomiske størrelser og priser endrer seg over tid MAKROØKONOMI Statiske modeller: Toner ned tidsaspekter Dynamiske modeller: Forklarer hvordan økonomiske størrelser og priser endrer seg over tid Finanspolitikk: Størrelsen på offentlige utigfter, skatter

Detaljer

Trender i sparemarkedet Sett fra makro og mikro

Trender i sparemarkedet Sett fra makro og mikro Trender i sparemarkedet Sett fra makro og mikro NFF, Oslo, 2. juni 2010 Harald Magnus Andreassen Etter de syv fete år Vi har levd over evne, særlig Europa Statsgjelden for stor, noen vil gå konkurs Statene

Detaljer

Finansmarkedet. 11. forelesning ECON 1310. 19. oktober 2015

Finansmarkedet. 11. forelesning ECON 1310. 19. oktober 2015 Finansmarkedet 11. forelesning ECON 1310 19. oktober 2015 1 Aktørene i markedet Sparere/långivere utsetter bruk av inntekt/formue o tilbyr kapital, dvs. stiller sine penger til disposisjon, Låntaker/prosjekter

Detaljer