MARS 2017 Eiendom Norges boligprisstatistikk INNHOLD Hovedpunkter 2 Prisutviklingen 4 Avvik pris/prisantydning 7 Lagt ut for salg 8 Volum / antall solgte boliger 9 Omsetningstid 10 Usolgte boliger 12 Boligtyper, prisutvikling 13 Datagrunnlag og metode 17 Leieprisutvikling 14 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 2017 var: > 0,7 prosent høyere enn forrige måned. Korrigert for sesongvariasjoner var prisene opp 0,3 prosent fra forrige måned. > 11,7 prosent høyere enn for et år siden. Prisene hittil i 2017 er 7,5 prosent høyere enn de var i 2016. Uendrete priser ut året gir en årsendring på 8,1 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% 0,7% 0,4% 0,2% 0,0% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 0,0% Omfang: Statistikken omfatter boliger som er annonsert på Finn.no, det vil si rundt 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 Endring måned siste % along måned% Month of SqlDato Endring siste Endring 12 mnd siste % along 12 mnd Month % of SqlDato 22,4% 20,0% 15,0% 10,0% 8,1% 6,4% 5,0% 3,4% 2,9% 0,0% 1,0% 0,0% 0,1% 0,3% 0,0% 0,2% -1,4% 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 1,0% 22,4% 59,1% 91,7% Bergen 0,0% 3,4% 28,8% 50,9% Trondheim 0,1% 8,1% 34,7% 68,0% Stavanger 0,3% -1,4% -2,7% 40,0% Kristiansand 0,0% 2,9% 7,5% 37,6% Tromsø 0,2% 6,4% 52,3% 60,7% Norge 0,7% 11,7% 36,3% 68,7% 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. 2,8 2,6 2017 2016 2,4 Indeks 2,2 2,0 1,8 1,6 1,4 2015 2014 2012 2013 2011 2010 2009 2008 jan. feb. mars apr. mai juni juli aug. sep. okt. nov. des. FIGUR 4 Faktisk og sesongkorrigert prisutvikling. 260 240 220 Indeks (Jan 2003 = 100) 200 180 160 140 120 100 80 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Nominell indeks Sesongkorrigert indeks 4
FIGUR 5 Tolvmåneders nominell prisendring. Alle boliger. Månedstall. Prosent. 15% 10% 5% 0% -5% 2004 Nominell prisendring % 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 FIGUR 6 Tolvmånedersveksten i ulike regioner. Nominell prisendring. Månedstall. Prosent. 30% Nominell prisendring % 20% 10% 0% -10% 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Oslo Bergen Trondheim 30% 20% 10% 0% -10% 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Nominell prisendring % Kristiansand Stavanger Tromsø 5
TABELL 2 Årlig prisutvikling historisk i prosent, tabellen viser prisene relativt til året før. Område 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Oslo 1 % 8 % 10 % 10 % 5 % 1 % 11 % 15 % 13,3 % Bergen -2 % 11 % 11 % 6 % 5 % 4 % 9 % 4 % 2,4 % Trondheim 2 % 11 % 11 % 9 % 7 % 2 % 7 % 7 % 5,0 % Stavanger 2 % 12 % 13 % 8 % 4 % -2 % -1 % -6 % 0,1 % Kristiansand 2 % 7 % 6 % 1 % -2 % -1 % 6 % 3 % 2,1 % Tromsø -2 % 5 % 4 % 6 % 10 % 11 % 11 % 5 % 4,4 % Norge 2 % 8 % 9 % 7 % 5 % 2 % 7 % 8 % 7,5 % 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 47 864 59 307 72 619 72 979 84 615 98 133 Bergen 27 860 31 742 39 072 41 604 48 824 59 623 Trondheim 30 296 36 665 44 173 46 415 54 706 65 126 Stavanger 25 133 31 386 37 346 38 240 44 213 50 909 Kristiansand 17 953 23 077 28 608 30 987 37 282 47 870 Tromsø 29 765 37 884 44 686 44 306 51 342 58 271 Norge 17 231 24 677 36 270 41 761 54 206 76 082 TABELL 4 Fordeling av totalpriser for boliger. Område 10% 25% 50% (median) gjennomsnitt 75% 90% Oslo 3 039 000 3 492 000 4 200 000 5 147 864 5 944 170 8 250 000 Bergen 2 129 958 2 504 527 2 969 448 3 413 935 3 895 311 5 415 000 Trondheim 2 208 649 2 610 013 3 200 000 3 603 754 4 200 000 5 500 000 Stavanger 2 173 786 2 578 852 3 160 000 3 583 687 4 195 000 5 560 000 Kristiansand 1 541 189 1 917 500 2 510 000 2 928 963 3 787 500 4 800 000 Tromsø 2 508 046 2 865 000 3 520 000 3 806 396 4 400 000 5 566 000 Norge 1 727 586 2 343 628 3 166 838 3 656 273 4 300 000 6 100 000 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
AVVIK PRIS/PRISANTYDNING FIGUR 7 Alle boliger. Månedstall. Prosent 5,0% 4,0% Gjennomsnittlig avvik Pris/Prisantydning 3,0% 2,0% 1,0% 0,0% -1,0% -2,0% -3,0% -4,0% -5,0% -6,0% 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 FIGUR 8 Alle boliger. Månedstall. Prosent 5,0% 5,3% Gjennomsnittlig avvik Pris/Prisantydning 4,0% 3,0% 2,0% 1,0% 0,0% 1,4% 1,7% 4,1% 4,2% 3,9% 1,3% 3,7% 3,5% 3,3% -1,0% -1,1% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 7
LAGT UT FOR SALG FIGUR 9 Antall boliger lagt ut for salg. Siste måned. 10 000 9 691 9 000 8 000 7 000 6 000 5 000 4 000 8 264 8 255 7 388 2 476 2 353 2 060 1 366 1 401 1 276 8 642 2 386 1 392 7 177 1 995 1 200 2 556 1 538 3 000 2 000 4 422 4 501 4 864 4 052 3 982 5 597 1 000 0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 FIGUR 10 Antall boliger lagt ut for salg. Hittil i kalenderåret. Eneboliger Delt bolig Leiligheter 24 000 22 000 20 000 18 000 16 000 14 000 12 000 19 264 4 824 3 021 21 292 5 539 3 401 21 782 5 896 3 548 20 769 21 219 5 352 5 743 3 448 3 588 22 963 5 867 3 785 20 482 5 125 3 344 23 106 5 994 3 678 10 000 8 000 6 000 4 000 13 311 11 419 12 352 12 338 11 969 11 888 12 013 13 434 2 000 0 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 8
VOLUM // ANTALL SOLGTE BOLIGER FIGUR 11 Registrerte omsetninger. Siste måned. mars 9 000 8 701 8 000 7 000 6 000 5 000 4 000 6 991 1 742 1 180 5 948 1 600 1 021 6 104 1 641 1 041 7 560 7 640 6 373 1 992 2 029 6 285 1 596 1 622 1 256 1 286 1 025 1 085 7 287 1 934 1 254 2 212 1 394 6 547 1 636 1 089 8 046 2 172 1 267 3 000 2 000 4 069 3 327 3 422 3 752 4 312 4 325 3 578 4 099 5 095 3 822 4 607 1 000 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 FIGUR 12 Registrerte omsetninger. Hittil i kalenderåret. mars Eneboliger Delt bolig Leiligheter 22 000 20 000 18 000 16 000 14 000 12 000 10 000 18 581 4 423 2 903 17 095 4 266 2 848 15 631 4 173 2 706 16 681 4 099 2 689 21 881 18 799 19 664 18 346 19 254 5 522 18 659 4 735 5 126 4 641 5 069 4 625 3 623 3 074 3 229 3 064 3 290 3 065 20 434 5 381 3 303 8 000 6 000 4 000 12 736 11 255 10 990 11 309 10 641 10 895 10 969 9 981 9 893 8 752 11 750 2 000 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 9
OMSETNINGSTID FIGUR 13 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 2017 FIGUR 14 Omsetningshastighet. Siste måned 60 55 54 mars 50 Antall dager 40 30 26 41 41 33 30 29 35 37 34 20 10 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Note: Omsetningstiden beregnes for tiden fra første annonse blir registrert til boligen blir registrert solgt. 10
TABELL 5 Omsetningstid i byer og fylker. Antall dager. Sortert etter omsetningstid siste måned. 2017 2016 mars feb. jan. des. nov. okt. sept. aug. juli juni mai april mars DRAMMEN 12 12 16 21 16 13 17 19 46 17 16 22 22 OSLO 14 13 14 15 13 13 13 14 20 13 14 15 15 Akershus 15 18 22 32 18 18 20 25 37 18 21 20 19 BODØ 16 25 27 42 20 28 31 17 47 26 30 20 22 BERGEN 18 22 32 37 22 24 23 25 31 20 23 20 22 TRONDHEIM 19 20 28 45 24 22 20 21 30 17 20 24 25 FREDRIKSTAD 23 32 36 26 31 22 26 27 45 16 23 30 32 TØNSBERG 25 29 24 41 39 26 39 37 62 24 26 19 34 Østfold utenom Fredrikstad 25 27 31 30 30 34 24 36 35 23 29 33 31 HAMAR 27 19 35 34 16 20 25 25 34 29 31 25 40 TROMSØ 27 37 37 69 46 32 34 33 34 32 31 38 40 Buskerud utenom Drammen 28 41 36 71 35 28 28 29 38 26 26 28 60 SKIEN 31 33 45 40 37 40 39 35 64 32 45 69 55 Vestfold utenom Tønsberg 31 37 59 57 44 30 31 37 51 30 29 38 35 Sør-Trøndelag utenom Trondheim 40 52 47 35 43 44 41 42 61 31 53 43 56 Telemark utenom Skien 41 50 56 57 48 36 57 59 51 46 49 58 64 Oppland utenom Lillehammer 42 44 61 82 38 36 29 35 38 24 33 60 52 Hordaland utenom Bergen 48 64 66 56 65 49 50 60 66 34 43 44 55 Troms utenom Tromsø 48 60 79 51 49 41 68 39 35 74 62 70 94 Hedmark utenom Hamar 52 58 81 54 50 50 49 49 56 44 52 55 70 ALTA 53 54 43 33 16 25 52 27 74 67 37 40 27 LILLEHAMMER 55 43 62 37 45 28 33 43 48 26 35 70 64 Nord-Trøndelag 56 66 58 79 67 45 40 67 67 43 50 81 65 STAVANGER 56 69 68 77 64 79 75 105 130 68 85 76 74 ÅLESUND 63 51 51 63 50 54 56 49 48 28 46 56 45 Nordland utenom Bodø 64 74 81 80 47 69 44 47 51 35 45 56 50 KRISTIANSAND 67 60 65 101 80 66 55 65 71 57 50 66 72 Sogn og fjordane 74 34 86 56 64 46 76 62 72 33 36 59 71 Rogaland utenom Stavanger 81 88 99 81 84 78 80 92 95 83 69 73 80 Møre og Romsdal utenom Ålesund 83 98 84 89 85 75 64 87 76 60 74 80 66 Vest-Agder utenom Kristiansand 105 125 176 113 73 87 84 98 126 73 82 85 86 Finnmark utenom Alta 117 87 94 121 57 80 55 57 94 50 80 108 50 Aust-Agder 136 106 146 152 81 114 98 119 84 90 101 105 106 NORGE 34 37 44 51 36 34 34 37 50 30 32 36 37 11
USOLGTE BOLIGER FIGUR 15 Antall boliger til salgs. Alle boliger. Daglige tall. jan. feb. mars apr. mai juni juli aug. sep. okt. nov. des. 16 000 14 000 12 000 10 000 8 000 6 000 2013 2014 2015 2016 2017 FIGUR 16 Median alder/liggetid på de usolgte boligene. Median liggetid usolgte boliger 110 100 90 80 70 60 50 40 30 96 94 91 89 90 103 92 91 88 85 76 50 59 66 54 48 46 52 44 40 45 41 35 68 65 60 73 69 66 65 44 52 51 47 50 49 49 41 62 59 61 61 86 85 82 84 20 10 0 jan. feb. mars apr. mai juni juli aug. sep. okt. nov. des. 2013 2014 2015 2016 2017 12
BOLIGTYPER PRISUTVIKLING FIGUR 17 Prisvekst boligtyper siste 12 måneder. mars 2017 14,0% 13,8% 12,0% 10,0% 10,4% 8,0% 7,6% 6,0% 4,0% 2,0% 0,0% Enebolig Delt bolig Leilighet FIGUR 18 Utvikling pr. boligtype. 2,8 2,6 2,4 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 2017 Indeks Enebolig Delt bolig Leilighet 13
LEIEPRISUTVIKLING, K4 2016 OG K1 2017 Leieprisstatistikken baserer seg på utropspriser registrert på Finn.no for leiligheter og hus (eneboliger, delte boliger og rekkehus). Vi presenterer tallserier for perioden 2010-2017 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 1.1.2010-15.3.2017, og leieprisstatistikken publiseres halvårlig. 14
FIGUR 19 Prisvekst utleiepriser Norge, historisk 1,3 1,25 1,2 1,15 1,1 1,05 1 0,95 0,9 0,85 0,8 FIGUR 20 Prosentvis endring Norge, siste kvartal 1,8 % 1,7 % 1,6 % 1,6 % 1,4 % 1,2 % 1,1 % 1,0 % 0,8 % 0,7 % 0,6 % 0,4 % 0,2 % 0,0 % -0,2 % 0,2 % 0,0 % 2011K1 2012K1 2013K1 2014K1 2015k1 2016k1 2017k1-0,1 % 15
FIGUR 21 Prisvekst, leilighet i byer 1,4 1,3 1,2 1,1 1 0,9 0,8 Oslo Bergen Trondheim FIGUR 22 Gjennomsnitt leiepris, leilighetstyper 20000 Oslo Bergen Trondheim 18 158 15000 15 375 13 901 14 715 11 714 12 247 11 784 12 121 10000 9 932 8 639 9 565 9 782 5000 0 1-roms 2-roms 3-roms 4-roms Note: I Bergen består kategorien 1-roms av en del større objekter. Det forstyrrer målingen av gjennomsnittsprisen. 16
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. 17