MARS 2016 Eiendom Norges boligprisstatistikk INNHOLD Hovedpunkter 2 Prisutviklingen 4 Volum - antall solgte boliger 7 Omsetningstid 8 Usolgte boliger 10 Boligtyper, prisutvikling 11 Datagrunnlag og metode 15 Leieprisutvikling 12 Alle rettigheter til datamateriale, de enkelte rapporter, statistikker, grafer, diagrammer, figurer, illustrasjoner mv. tilhører Eiendom Norge og Eiendomsverdi AS, jfr. Åndsverkslovens 1 flg., samt 43 (vern av databaser). Kommersiell bruk eller all annen viderebruk, viderepublisering, sammenstilling og videreutnytting av det aktuelle materialet forutsetter skriftlig samtykke fra Eiendom Norge og/eller Eiendomsverdi AS. Viderepublisering i media, kundebrev, analyser o.l. er tillatt for utdrag eller deler av Eiendomsmeglerbransjens boligprisstatistikk ved angivelse av Eiendom Norge, FINN og Eiendomsverdi AS som kilde.
HOVEDPUNKTER Prisene på boliger solgt gjennom finn.no i mars 2016 var: > 1,9 prosent høyere enn forrige måned. Korrigert for sesongvariasjoner var prisene opp 1,2 prosent fra forrige måned. > 5,6 prosent høyere enn for et år siden. Prisene hittil i 2016 var 3,6 prosent høyere enn de var i 2015. Uendrete priser ut året gir en årsendring på 4,7 prosent. FIGUR 1 Nominell prisendring siste måned de siste årene. Alle boliger. 2,0% 1,8% MARS 1,9% 1,6% 1,5% 1,4% 1,3% 1,3% 1,4% 1,2% 1,0% 0,8% 0,6% 0,6% 0,8% 0,7% 0,7% 0,4% 0,2% 0,0% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 0,0% Omfang: Statistikken omfatter boliger som er annonsert på Finn.no, det vil si nærmere 70 prosent av alle bruktboliger som omsettes i Norge i løpet av et år. Indeks: Prisendringene måles ved å anvende indeksteori. Indeksen rapporterer prisendringer for sammenliknbare boliger ved å benytte et startpunkt (som settes til 1,00) og hvor endringene presenteres som prosentvise økninger eller reduksjoner i indeksnivået. For eksempel vil en endring fra et indeksnivå på 1,73 til 1,76 representere en boligprisøking på 1,7 prosent (der endringen på 1,76-1,73 = 0,03 relateres til forrige nivå på 1,73 og der utgjør den 1,7 prosent). Sesongkorrigerte priser: Normalt stiger prisene mest om våren, mens de synker eller flater ut på høsten. For å kunne skille mellom sesongfaktorer og trend, sesongkorrigerer vi tallene. Differansen mellom endringen i faktiske priser og sesongkorrigerte priser tilskrives sesongvariasjoner. Sesongkorrigeringen er gjort ved hjelp av et X-12-ARIMA-program. 2
FIGUR 2 Endring i prisutviklingen for utvalgte byer. Prosentvis endring siste måned og siste 12 måneder. Endring siste måned Endring siste år (m/m) 10,0% 9,9% 8,0% 6,0% 4,0% 2,0% 0,0% 2,3% 1,1% 1,8% 0,4% 1,3% 1,7% 4,1% 4,4% 2,4% 4,3% -2,0% -4,0% -6,0% -8,0% -6,7% Oslo Bergen Trondheim Stavanger Kristiansand Tromsø Oslo Bergen Trondheim Stavanger Kristiansand Tromsø TABELL 1 Oppsummering prisendringer. Område Endring siste måned (m/m) Endring siste år (m/m) Endring siste 5 år (m/m) Endring siste 10 år (m/m) Oslo 2,3% 9,9% 42,0% 85,7 % Bergen 1,1% 4,1% 31,9% 72,2 % Trondheim 1,8% 4,4% 35,5% 75,8 % Stavanger 0,4% -6,7% 6,3% 82,8 % Kristiansand 1,3% 2,4% 6,6% 62,6 % Tromsø 1,7% 4,3% 48,6% 67,2 % Norge 1,9% 5,6% 30,3% 75,9 % Note: Endringene beregnes på månedsbasis. Vi sammenlikner inneværende måned med forrige måned, månedene for ett år siden, fem år siden og ti år siden. 3
PRISUTVIKLINGEN FIGUR 3 Prisutvikling gjennom året. 2,4 2016 Indeks (Jan 2003=1) 2,2 2,0 1,8 1,6 1,4 2015 2014 2012 2013 2011 2010 2009 2007 2008 1,2 1,0 jan. feb. mars apr. mai juni juli aug. sep. okt. nov. des. FIGUR 4 Faktisk og sesongkorrigert prisutvikling. 240 220 200 Indeks (Jan 2003 = 100) 180 160 140 120 100 80 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Nominell indeks Sesongkorrigert indeks 4
FIGUR 5 Tolvmåneders nominell prisendring. Alle boliger. Månedstall. Prosent. 10% 5% 0% -5% 2004 2005 Nominell prisendring %15% 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 FIGUR 6 Tolvmånedersveksten i ulike regioner. Nominell prisendring. Månedstall. Prosent. 30% Nominell prisendring % 20% 10% 0% -10% 30% 20% 10% 0% -10% 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Oslo Bergen Trondheim Nominell prisendring % Kristiansand Stavanger Tromsø 5
TABELL 2 Årlig prisutvikling historisk i prosent, tabellen viser prisene relativt til året før. Område 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Oslo -6 % 1 % 8 % 10 % 10 % 5 % 1 % 11 % 5,9 % Bergen -7 % -2 % 11 % 11 % 6 % 5 % 4 % 9 % 2,4 % Trondheim -6 % 2 % 11 % 12 % 9 % 7 % 2 % 7 % 2,7 % Stavanger 2 % 2 % 12 % 13 % 8 % 4 % -2 % -1 % -4,0 % Kristiansand 5 % 2 % 7 % 6 % 1 % -2 % -1 % 6 % 1,6 % Tromsø -6 % -2 % 5 % 4 % 6 % 10 % 11 % 11 % 2,4 % Norge -2 % 2 % 8 % 9 % 7 % 5 % 2 % 7 % 3,6 % Note: Vi har foretatt en revisjon av beregningsmetodikk bak tabell 2. Mens vi tidligere benyttet vekter som var avhengige av transaksjonsvolum per måned, vekter vi nå alle måneder likt uavhengig av transaksjonsvolum. TABELL 3 Fordeling av kvadratmeterpris. Område 10% 25% 50% (median) gjennomsnitt 75% 90% Oslo 40 203 49 687 59 877 60 384 69 663 80 762 Bergen 25 847 30 435 36 552 38 902 45 811 55 165 Trondheim 26 545 31 872 40 957 41 702 49 468 57 726 Stavanger 25 391 29 024 35 000 35 911 41 294 49 574 Kristiansand 19 594 22 862 28 923 30 915 36 362 43 790 Tromsø 27 886 33 270 39 753 41 233 49 788 55 443 Norge 16 575 23 598 33 784 37 542 49 111 64 465 TABELL 4 Fordeling av totalpriser for boliger. Område 10% 25% 50% (median) gjennomsnitt 75% 90% Oslo 2 484 265 2 823 589 3 373 147 4 101 081 4 652 058 6 654 000 Bergen 2 020 262 2 363 194 2 925 000 3 328 269 3 850 000 5 350 000 Trondheim 2 147 445 2 454 181 2 951 697 3 364 250 3 682 500 5 087 500 Stavanger 2 232 838 2 558 167 3 200 000 3 608 574 4 212 500 5 500 000 Kristiansand 1 678 454 2 039 551 2 532 688 3 013 825 3 862 500 4 548 000 Tromsø 2 258 597 2 742 109 3 305 203 3 798 267 4 535 000 6 065 000 Norge 1 650 000 2 198 217 2 850 000 3 243 752 3 800 000 5 300 000 Tabell 3 og 4 viser fordelingen til boligprisene og kvadratmeterprisene. For å få fordelingen til boligprisene stiller vi dem opp på rad, fra laveste til høyeste. Dernest presenterer vi prisen for den boligen som har høyere pris enn 10 prosent av boligene. Så gjør vi det samme for prisen for den boligen som har høyere pris enn 25 prosent av boligene. Dette gjør vi for 50 prosent- (median), 75 prosent - og 90 proent-nivåene. I tillegg rapporterer vi gjennomsnittsprisen. Det er summen av alle boligpriser delt på antall boliger, og det tallet vil typisk være høyere enn medianprisen fordi det ofte finnes noen få svært høye boligpriser og de trekker gjennomsnittet opp. Når vi rapporterer fordelingen til kvadratmeterprisene, dividerer vi først alle boligpriser med størrelsen til de respektive boligene. Deretter stiller vi kvadratmeterprisene opp på rad, fra laveste til høyeste og gjentar opplegget beskrevet ovenfor. 6
VOLUM // ANTALL SOLGTE BOLIGER FIGUR 7 Registrerte omsetninger. Månedlig. 9 000 mars MARS 8 694 8 000 7 000 6 000 5 000 4 000 6 739 1 731 1 165 5 928 1 604 1 016 6 099 1 638 1 042 6 367 1 596 1 026 7 557 7 633 1 992 2 026 1 257 1 289 6 282 1 626 1 085 7 284 1 939 1 249 2 205 1 398 6 473 1 607 1 078 3 000 2 000 4 308 4 318 3 843 3 745 4 096 3 308 3 419 3 571 5 091 3 788 1 000 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Eneboliger FIGUR 8 Delt bolig Leiligheter Registrerte omsetninger. Hittil i kalenderåret. 22 000 mars MARS 21 874 20 000 18 000 16 000 14 000 12 000 10 000 17 735 4 388 2 840 16 904 4 262 2 838 15 623 4 174 2 702 16 673 4 106 2 690 18 791 4 735 3 075 19 658 5 121 3 233 18 344 4 644 3 072 19 242 5 077 3 278 5 512 3 624 18 540 4 573 3 054 8 000 6 000 4 000 10 507 10 981 11 304 10 628 10 887 9 804 9 877 8 747 12 738 10 913 2 000 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 7
OMSETNINGSTID FIGUR 9 Omsetningstid i antall dager, fra boligene første gang ble annonsert. Månedstall. 70 60 50 Antall dager 40 30 20 10 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 FIGUR 10 Omsetningshastighet. Siste måned. Historisk. mars 55 50 53 54 MARS Antall dager 45 40 35 30 25 26 40 32 30 29 40 35 37 20 15 10 5 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Note: Omsetningstiden beregnes for tiden fra første annonse blir registrert til boligen blir registrert solgt. 8
TABELL 5 Omsetningstid i byer og fylker. Antall dager. Sortert etter omsetningstid siste måned. 2016 2015 mars feb. jan des. nov. okt. sept. aug. juli juni mai april mars ALTA 15 74 101 98 67 128 64 60 49 99 32 74 66 OSLO 15 15 19 24 17 17 16 16 21 16 16 16 15 Akershus 19 26 32 40 27 26 24 28 47 25 21 25 23 BERGEN 22 25 32 29 22 18 20 17 21 13 13 13 13 DRAMMEN 22 31 22 39 18 21 24 22 22 16 27 19 22 BODØ 22 27 33 46 24 18 17 19 31 18 19 22 20 TRONDHEIM 25 24 28 33 25 27 22 26 27 23 21 21 26 Østfold utenom Fredrikstad 32 37 54 41 42 31 29 37 43 36 28 37 43 FREDRIKSTAD 32 40 40 40 29 37 27 45 44 25 22 38 44 Vestfold utenom Tønsberg 33 55 63 65 39 40 38 38 62 28 34 39 43 TROMSØ 39 52 45 36 42 39 26 29 34 24 18 21 25 HAMAR 40 26 39 56 23 30 27 24 49 22 30 34 24 TØNSBERG 40 36 47 51 25 23 26 27 29 26 27 25 46 ÅLESUND 45 43 66 36 49 30 27 31 27 35 23 32 35 Nordland utenom Bodø 50 53 114 64 52 50 53 60 79 46 71 50 91 Oppland utenom Lillehammer 52 69 67 69 42 39 27 28 67 26 29 45 39 Hordaland utenom Bergen 54 50 70 69 47 35 40 44 60 33 26 35 49 SKIEN 55 47 59 55 56 50 45 41 40 40 46 43 53 Finnmark utenom Alta 55 79 128 116 27 54 42 85 47 38 61 82 72 Sør-Trøndelag utenom Trondheim 60 58 51 63 44 55 45 45 82 46 43 45 56 Buskerud utenom Drammen 60 42 54 45 38 30 31 33 48 28 30 37 37 Telemark utenom Skien 64 83 78 115 56 55 48 54 62 54 43 49 70 LILLEHAMMER 64 49 61 54 44 42 35 38 63 19 21 41 50 Nord-Trøndelag 65 67 54 87 60 57 44 52 69 46 50 50 68 Møre og Romsdal utenom Ålesund 69 79 84 122 69 67 55 56 67 49 63 58 61 Hedmark utenom Hamar 71 72 64 60 54 32 40 53 53 40 50 70 56 Sogn og fjordane 71 51 86 77 40 36 71 59 120 49 30 113 94 KRISTIANSAND 72 67 57 70 53 53 45 57 70 37 40 49 40 STAVANGER 73 77 90 67 59 53 53 57 58 40 41 38 44 Rogaland utenom Stavanger 80 82 78 82 59 60 54 65 73 50 48 53 48 Troms utenom Tromsø 86 96 73 45 105 62 44 54 47 48 82 43 64 Vest-Agder utenom Kristiansand 88 86 86 91 89 93 76 65 52 57 78 85 101 Aust-Agder 107 119 159 119 101 98 84 120 98 67 73 97 117 Grand Total 37 41 47 54 37 34 31 33 47 29 29 32 35 9
USOLGTE BOLIGER FIGUR 11 Antall boliger til salgs. 16 000 mars MARS 15 000 14 000 2014 13 000 12 000 11 000 2016 2015 2013 10 000 9 000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 2012 2013 2014 2015 2016 FIGUR 12 Median alder/liggetid på de usolgte boligene. Median Age Unsold Stock (Days) 110 100 90 80 70 60 50 40 30 95 93 89 102 92 87 73 57 50 64 47 45 73 69 64 50 46 44 39 40 34 MARS 52 48 63 89 20 10 0 jan. feb. mars apr. mai juni juli aug. sep. okt. nov. des. 2012 2013 2014 2015 2016 10
BOLIGTYPER PRISUTVIKLING FIGUR 13 Prisvekst boligtyper siste 12 måneder. 6,0% mars 2016 6,2% 6,3% 5,0% 4,0% 4,0% 3,0% 2,0% 1,0% 0,0% Enebolig Delt bolig Leilighet Enebolig Delt bolig Leilighet FIGUR 14 Utvikling pr. boligtype. 2,2 2,0 1,8 1,6 1,4 1,2 1,0 0,8 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Indeks (Jan 2003=1) Enebolig Delt bolig Leilighet 11
LEIEPRISUTVIKLING, K4 2015 OG K1 2016 Leieprisstatistikken baserer seg på utropspriser registrert på Finn.no for leiligheter og hus (eneboliger, delte boliger og rekkehus). Vi presenterer tallserier for perioden 2010-2016 og har konstruert en kvartalsvis indeks for hver. Vi benytter to separate modeller for hus og leiligheter. Modellene er standard hedoniske, det vil si at vi estimerer delpriser for hvert av boligattributtene. Det setter oss i stand til å predikere en antatt utropspris basert på summen av attributt-prisene for de observerte utleieobjektene. Selve indeksen er en SPAR-indeks (sales price appraisal ratio) hvor «sales price» er annonsens utropspris og «appraisal» er modellpredikert pris. Vi identifiserer medianbrøken for hvert område for hvert tidsintervall, og denne brøken blir område-periodens indekstall. Dette indeks-tallet sammenliknes med andre påfølgende indekstall for senere område-perioder når vi angir prisutviklingen. Vi rapporterer i tillegg prisnivåer. Mens indeksene baserer seg på medianer, bruker vi gjennomsnitt på utrops-prisene når vi finner nivåene på utropsprisene. Data for estimeringsperioden for den hedoniske leieprismodellen dekker 29. juni 2012 28. juni 2013. De trimmes forsiktig både i modellestimeringen og i indeksberegningen for å fjerne feil og ekstreme observasjoner langs dimensjonene størrelse, antall soverom, leie og leie per kvadratmeter. Trimmingen er noe forskjellig for leiligheter og hus. Ved å vekte på transaksjonsvolum de siste fem år, er vi også i stand til å lage en fellesindeks for begge boligtypene. Selve rapporteringsperioden er for 1.1.2010-15.3.2016, og leieprisstatistikken publiseres halvårlig. 12
FIGUR 15 Prisvekst utleiepriser Norge, historisk 1,3 Norge 1,25 1,2 1,15 1,1 1,05 1 0,95 0,9 0,85 0,8 FIGUR 16 Prosentvis endring Norge, siste kvartal Prosent Endring Norge 1. Kvartal 2016 2,0 % 1,8 % 1,7 % 1,6 % 1,6 % 1,4 % 1,2 % 1,1 % 1,0 % 0,8 % 0,6 % 0,4 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 2011K1 2012K1 2013K1 2014K1 2015k1 2016k1-0,1 % -0,2 % 0,0 % 13
FIGUR 17 1,5 Prisvekst, leilighet i byer Byene Leilighet 1,4 1,3 1,2 1,1 1 0,9 0,8 Oslo Bergen Trondheim FIGUR 18 Gjennomsnitt leiepris, leilighetstyper Oslo Bergen Trondheim 20000 18 689 15000 15 347 14 476 13 898 11 857 11 952 11 683 10000 9 449 9 641 9 605 8 119 8 392 5000 0 1-roms 2-roms 3-roms 4-roms 14
DATAGRUNNLAG OG METODE OM STATISTIKKEN Eiendom Norges boligprisstatistikk er et samarbeid mellom Eiendom Norge, Eiendomsverdi og Finn.no. Fra november 2011 er Eiendom Norge eier av statistikken. Frem til og med oktober 2011 var statistikken drevet av Eiendom Norge og Norges Eiendomsmeglerforbund (NEF). Statistikken utarbeides av Eiendomsverdi AS, og fra og med januar 2014 benyttes Eiendomsverdis datakilder også for perioden før Eiendomsverdi overtok beregningsansvaret. DATAGRUNNLAG Statistikken er ikke en totaltelling over solgte boliger. Statistikken baserer seg på salg formidlet av meglere og annonsert gjennom Finn.no. Omsetninger som bedømmes som omsetninger av annet enn bolig (tomter, garasje osv.) tas ut av datagrunnlaget gjennom automatiserte rutiner hos Eiendomsverdi AS. METODE Prisendringene måles ved å anvende indeksteori. Indeksen rapporterer prisendringer for sammenliknbare boliger ved å benytte et startpunkt (som settes til 1,00) og hvor endringene presenteres som prosentvise økninger eller reduksjoner i indeksnivået. For eksempel vil en endring fra et indeksnivå på 1,73 til 1,76 representere en boligprisøking på 1,7 prosent (der endringen på 1,76-1,73 = 0,03 relateres til forrige nivå på 1,73 og der utgjør den 1,7 prosent). Eiendomsverdi beregner en boligprisindeks basert på en videreutvikling av en internasjonalt anerkjent metode (SPAR, forkortelse for Sales Price Appraisal Ratio). Vår variant av «appraisal» innebærer en estimering av koeffisientene i en hedonisk regresjonsmodell, og der modellen benyttes til å gi anslag på boligverdier. Opplegget består av to trinn. I første trinn utnyttes observasjoner på hvordan variasjoner i en boligs kjennetegn samvarierer med variasjoner i boligenes salgspriser. Vi inkluderer kjennetegn som boligtype, størrelse, etasje, tomtestørrelse, byggeår, eieform av tomt og bolig, beliggenhet samt antall og typer av bygninger. Regresjonsmodellen lar oss estimere en partiell pris for hvert kjennetegn, som så kan summeres opp til en antatt totalverdi for hele boligen. I andre trinn beregner vi forholdet mellom de nyeste salgsprisene og hva regresjons-modellen predikerer for de observerte boligene gitt deres kjennetegn. For boligtyper og områder finner vi så fram til en typisk prisstigning ved å identifisere mediannivået for forholdet mellom observerte priser og predikert pris. Mediannivået angir den prisstigningen hvor femti prosent av observasjonene er lavere og femti prosent er høyere. På denne måten kontrollerer vi for sammensetningseffekter og ulik prisutvikling for ulike typer boliger og er i stand til å si hva prisutviklingen er for sammenliknbare objekter. Indeksen for hele Norge beregnes som en volumvektet oppaggregering av indeksene for hele Norge over boligtyper. Den er ikke en oppaggregering av indeksene for underområder som fylker. SESONGJUSTERING Normalt stiger prisene mest om våren mens de synker eller flater ut på høsten. I perioden 2003 2013 var prisstigningen sterkest i januar og svakest i desember, når vi hensyntar hvilke typer boliger som selges i de ulike månedene. Selv med en underliggende trend i prisutviklingen er det en tendens til at prisene har sesongvariasjon. For å finne fram til hva den underliggende prisutviklingen er, ønsker vi å si noe om hva prisendringen var når sesongvariasjonen er kontrollert for. Fra og med 2014 benytter vi en standard teknikk (x 12 ARIMA) som er konstruert til å fjerne de prissvingningene som kan tilskrives et gjentakende sesongmønster. Differansen mellom endringen i den faktiske prisindeksen og den sesong-korrigerte prisindeksen tilskrives sesongvariasjoner. FORSKJELL PÅ INDEKS OG GJENNOMSNITTSPRISER Fra og med 2014 presenterer vi beregnede prisindekser og indeksendringer for boligtyper og regioner. I tillegg beregner vi gjennomsnittlige kvadratmeterpriser for typer og regioner. Indeksene ivaretar på beste måte behovet for å sikre at den rapporterte prisutviklingen gjelder for sammenliknbare boliger. Kvadratmeterprisene ivaretar behovet for å forankre prisene til et nivå i en gitt region til en gitt tid. Brukerne må imidlertid ha klart for seg at det rapporterte nivået på gjennomsnittlig kvadratmeterpris er beregnet på brutto tallmateriale hvor sammensetnings-effekter kan inntreffe, altså at to måneder inneholder observasjoner fra forskjellige boligmasser og dermed ikke er helt sammenliknbare. Indeksen vil imidlertid kontrollere for dette, og angi prisutvikling for sammenliknbare boliger. 15