SEPTEMBER 2017 Eiendom Norges boligprisstatistikk INNHOLD Hovedpunkter 2 Nasjonal prisutvikling 3 Regional prisutvikling 4 Avvik pris/prisantydning 7 Lagt ut for salg 8 Volum / antall solgte boliger 9 Omsetningstid 10 Usolgte boliger 12 Datagrunnlag og metode 16 Leieprisutvikling 13 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 september 2017 var: > 1,6 prosent lavere enn forrige måned. Korrigert for sesongvariasjoner var prisene ned 0,5 prosent fra forrige måned. > 1,5 prosent høyere enn for et år siden. Prisene hittil i 2017 er 6,6 prosent høyere enn de var i 2016. Uendrede priser ut året gir en årsendring på 6,0 prosent. FIGUR 1 Nominell prisendring siste måned de siste årene. Alle boliger. 0,2% 0,1% 0,2% SEPTEMBER 0,0% -0,2% -0,1% -0,1% -0,1% -0,4% -0,6% -0,5% -0,8% -1,0% -0,9% -1,2% -1,4% -1,6% -1,8% -2,0% -1,4% -1,6% -1,7% -1,9% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 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. Indeksjustering: Fra og med mai 2017 justeres indeksberegningen for alle regionale områder. Historiske indekser endres ikke. Indeksen for Norge er uendret. 2
NASJONAL PRISUTVIKLING FIGUR 2 Prisutvikling gjennom året. 2,5 2017 2016 Indeks 2,0 1,5 2015 2014 2012 2013 20102011 2009 2008 jan. jan. feb. feb. mars mars apr. apr. mai mai juni juni juli juli aug. sep. okt. nov. des. FIGUR 3 Faktisk og sesongkorrigert prisutvikling. 250 Indeks (Jan 2003 = 100) 200 150 100 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 Nominell indeks Sesongkorrigert indeks FIGUR 4 Tolvmåneders nominell prisendring. Alle boliger. Månedstall. Prosent. Nominell prisendring % 15% 10% 5% 0% -5% 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Note: Indeksene for del-områder er beregnet med glatting og de-glatting. Fra og med mai 2017 brukes en justerert de-glattingsteknikk. 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 3
REGIONAL PRISUTVIKLING FIGUR 5 Endring i prisutviklingen for utvalgte byer. Prosentvis endring siste måned og siste 12 måneder. Endring siste måned % Endring siste 12 mnd % 2,0% 2,1% 1,5% 1,0% 0,9% 1,0% 0,8% 0,5% 0,0% -0,5% -0,2% -0,3% -1,0% -1,5% -2,0% -0,9% -1,0% -1,1% -1,1% -1,4% -1,6% 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 0,9 40,1 79,0 Bergen -1,6-1,4 21,7 47,9 Trondheim -1,1 1,0 25,9 67,9 Stavanger -0,2 0,8-6,4 33,2 Kristiansand -0,3-1,1 5,9 28,7 Tromsø -0,9 2,1 44,1 58,5 Norge -1,6 1,5 27,2 61,6 Note: Endringene beregnes på månedsbasis. Vi sammenlikner inneværende måned med forrige måned, månedene for ett år siden, fem år siden og ti år siden. Indeksene for del-områder er beregnet med glatting og de-glatting. Fra og med mai 2017 brukes en justerert de-glattingsteknikk. 4
FIGUR 6 Tolvmånedersveksten i ulike regioner. Nominell prisendring. Månedstall. Prosent. 30% 20% Nominell prisendring % 10% 0% -10% 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Oslo Bergen Trondheim 30% 20% 10% 0% -10% 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Nominell prisendring % 2018 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 10,9 Bergen -2 11 11 6 5 4 9 4 1,6 Trondheim 2 11 11 9 7 2 7 7 5,0 Stavanger 2 12 13 8 4-2 -1-6 0,3 Kristiansand 2 7 6 1-2 -1 6 3 1,4 Tromsø -2 5 4 6 10 11 11 5 4,5 Norge 2 8 9 7 5 2 7 8 6,6 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 45 315 55 069 65 796 67 009 77 964 89 973 Bergen 26 235 30 840 37 132 40 309 48 701 58 040 Trondheim 26 955 33 167 40 991 42 739 50 922 60 336 Stavanger 25 952 29 882 36 342 38 426 44 828 54 133 Kristiansand 17 855 20 639 26 162 28 690 34 735 42 378 Tromsø 29 461 32 890 43 590 42 763 49 760 57 149 Norge 16 561 23 351 33 824 38 659 50 412 68 812 TABELL 4 Fordeling av totalpriser for boliger. Område 10 25 50 (median) gjennomsnitt 75 90 Oslo 2 741 606 3 131 590 3 882 000 4 860 261 5 600 000 8 252 169 Bergen 2 096 798 2 442 000 2 950 000 3 420 906 3 920 000 5 500 000 Trondheim 2 198 500 2 541 219 3 178 474 3 717 974 4 287 500 6 075 000 Stavanger 2 091 378 2 500 000 3 337 500 3 826 613 4 718 750 6 200 000 Kristiansand 1 574 000 1 919 750 2 400 000 2 695 633 3 217 500 4 260 000 Tromsø 2 407 491 2 875 000 3 400 000 3 980 794 4 900 000 5 924 566 Norge 1 700 000 2 300 000 3 029 500 3 553 377 4 190 000 5 921 396 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% 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 FIGUR 8 Alle boliger. Månedstall. Prosent 5,0% 4,7% 4,0% 3,7% Gjennomsnittlig avvik Pris/Prisantydning 3,0% 2,0% 1,0% 0,0% 2,1% 0,9% 2,0% 3,2% 1,2% 2,1% 2,6% 0,2% -1,0% -2,0% -1,6% 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. 11 000 10 000 9 000 8 000 7 000 8 875 2 788 9 554 9 477 9 528 9 679 3 077 2 949 2 922 3 105 10 289 3 246 6 000 5 000 1 455 1 525 1 552 1 613 1 586 1 743 4 000 3 000 2 000 4 632 4 952 4 976 4 993 4 988 5 300 1 000 0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 FIGUR 10 Antall boliger lagt ut for salg. Hittil i kalenderåret. Eneboliger Delt bolig Leiligheter 80 000 70 000 60 000 69 154 20 824 74 538 74 378 75 582 23 132 22 686 22 802 72 732 21 864 77 713 22 516 73 482 21 619 79 765 23 457 50 000 40 000 10 614 12 349 11 553 11 764 12 043 11 805 11 736 12 646 30 000 20 000 39 928 40 737 42 848 37 716 39 853 39 063 40 127 43 662 10 000 0 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 8
VOLUM // ANTALL SOLGTE BOLIGER FIGUR 11 Registrerte omsetninger. Siste måned. september 10 000 9 000 8 000 7 000 6 000 5 000 7 974 2 282 1 215 6 228 2 002 8 018 2 400 1 274 8 556 2 710 1 351 9 327 2 944 1 474 9 769 9 370 9 402 8 707 8 661 8 681 3 040 2 965 3 005 2 802 2 794 2 774 1 573 1 470 1 504 1 345 1 399 1 437 4 000 1 088 3 000 2 000 1 000 4 477 3 138 4 344 4 495 4 909 4 560 4 468 5 156 4 935 4 893 4 470 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 FIGUR 12 Registrerte omsetninger. Hittil i kalenderåret. Eneboliger Delt bolig Leiligheter september 70 000 60 000 50 000 40 000 30 000 61 549 16 523 9 498 55 228 54 487 15 998 15 812 9 348 8 921 59 947 16 939 9 548 65 819 66 374 19 237 19 199 10 372 10 528 64 999 18 660 10 473 67 127 19 375 10 906 70 786 19 800 11 294 68 576 67 822 19 429 19 663 10 927 10 835 20 000 35 528 29 882 29 754 33 460 39 692 36 210 36 647 35 866 36 846 38 220 37 324 10 000 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 2018 FIGUR 14 Omsetningshastighet. Siste måned september 45 43 45 Antall dager 40 35 30 25 20 36 36 31 31 31 29 30 34 38 15 10 5 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 sept. aug. juli juni mai april mars feb. jan. des. nov. okt. sept. DRAMMEN 16 15 22 15 14 16 12 12 17 21 19 13 17 HAMAR 17 20 26 15 18 19 27 19 35 34 16 20 25 FREDRIKSTAD 23 27 38 22 18 20 23 32 36 26 31 22 26 Akershus 23 25 34 18 17 18 16 18 22 32 18 18 20 BODØ 23 22 27 24 18 21 15 25 26 42 20 27 31 Oppland utenom Lillehammer 24 39 36 30 27 30 41 44 61 80 38 36 29 Østfold utenom Fredrikstad 25 30 31 20 24 23 25 27 31 30 30 34 24 Buskerud utenom Drammen 25 33 38 26 22 21 28 41 36 69 34 28 28 OSLO 27 27 34 21 17 14 13 13 14 15 13 13 13 TRONDHEIM 28 26 25 20 18 18 19 20 28 45 24 21 20 BERGEN 30 26 26 20 18 21 18 22 33 37 22 24 23 TØNSBERG 30 34 26 21 18 32 25 29 25 41 39 26 40 Vestfold utenom Tønsberg 32 37 53 36 33 35 32 36 61 57 44 30 31 TROMSØ 33 40 38 22 32 32 27 37 37 69 46 32 34 Hedmark utenom Hamar 33 38 51 32 38 49 52 57 81 54 50 50 49 Telemark utenom Skien 40 41 57 45 43 39 41 50 56 60 48 36 57 ALTA 40 30 43 24 44 44 50 54 43 33 16 25 52 Finnmark utenom Alta 40 56 83 58 46 56 117 87 94 121 57 81 55 ÅLESUND 41 53 91 44 38 50 63 51 51 68 50 54 56 Sogn og fjordane 42 64 112 48 46 43 74 34 86 56 64 46 75 LILLEHAMMER 42 30 36 36 25 24 53 43 61 37 45 28 33 SKIEN 43 37 47 44 37 28 31 33 45 40 36 40 39 Nord-Trøndelag 44 68 64 55 39 56 56 66 58 86 67 45 40 Troms utenom Tromsø 45 47 41 28 36 60 43 60 79 51 49 41 68 Sør-Trøndelag utenom Trondheim 48 48 81 37 44 41 41 52 47 35 43 44 41 STAVANGER 49 44 87 53 51 40 56 65 67 77 65 79 77 Nordland utenom Bodø 49 67 56 39 62 54 64 73 82 79 47 69 44 KRISTIANSAND 74 56 75 49 44 63 67 60 65 101 80 67 55 Hordaland utenom Bergen 76 61 60 49 41 44 47 64 66 56 65 49 50 Møre og Romsdal utenom Ålesund 83 85 106 62 73 92 83 98 85 89 85 75 64 Rogaland utenom Stavanger 90 84 99 73 79 80 83 88 99 81 84 78 80 Aust-Agder 113 114 93 105 112 121 136 106 144 152 82 119 98 Vest-Agder utenom Kristiansand 125 128 118 104 121 111 101 125 176 113 75 86 84 NORGE 38 39 50 32 31 33 34 37 44 52 36 34 34 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. 18 000 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 89 103 92 91 85 76 59 66 54 50 49 48 52 44 40 41 45 41 37 35 68 60 60 67 73 65 52 51 5247 49 49 41 62 59 61 86 82 84 20 10 0 jan. feb. mars apr. mai juni juli aug. sep. okt. nov. des. 2013 2014 2016 2017 12
LEIEPRISUTVIKLING, K2 2017 OG K3 2017 Leieprisstatistikken er basert 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 boligtype. 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 1.1.2010-15.9.2017, og leieprisstatistikken publiseres halvårlig. 13
FIGUR 17 Prisvekst utleiepriser Norge, historisk 1,4 1,3 1,2 1,1 1 0,9 0,8 FIGUR 18 1,5 % Prosentvis endring Norge, siste kvartal 1,0 % 0,5 % 0,4 % 0,9 % 0,0 % -0,5 % -1,0 % 2011K3 2012K3 2013K3 2014K3 2015K3 2016K3 2017K3-0,2 % -0,6 % -0,4 % -0,7 % -1,5 % -2,0 % -2,5 % -2,3 % 14
FIGUR 19 Prisvekst, leilighet i byer 1,4 1,3 1,2 1,1 1 0,9 0,8 FIGUR 20 Gjennomsnitt leiepris, leilighetstyper Oslo Bergen Trondheim 20000 19 353 15000 15 528 15 373 15 125 12 241 12 460 12 125 11 107 10000 10 026 8 629 10 042 9 909 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. 15
DATAGRUNNLAG OG METODE OM STATISTIKKEN Eiendom Norge prisstatistikk 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. PUBLIKUMSHYPPIGHET Boligprisstatistikken utgis den tredje virkedagen hver måned kl. 11.15. Pressekonferansen hvor dataene presenteres begynner kl. 11.00. Fylkesboligprisstatistikken utgis hvert kvartal og publiseres i januar, april, juli og oktober. Fritidsboligprisstatistikken utgis i februar for fjellhytter og i juni for sjøhytter. Utleieboligprisstatistikken publiseres sammen med boligprisstatistikken i april og september hvert år. DATAGRUNNLAG Statistikken er ikke en totaltelling over solgte boliger/fritidsboliger. Statistikken baserer seg på salg formidlet av meglere og annonsert gjennom Finn.no. Omsetninger som bedømmes som omsetninger av annet enn bolig/fritidsbolig (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 (der endringen på 1,76-1,73 = 0,03 relateres til forrige nivå på 1,73 og der utgjør den 1,7). 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. Metodikken 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 regresjonsmodellen 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 predikerte priser. 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. Boligprisstatistikken inneholder rapportering på ulikt aggregerings-nivå. Aggregering betyr innen statistisk metode å kombinere eller slå sammen ulike data eller perioder til større grupper eller lengre tidsperioder. For eksempel deler vi fylker inn i mindre områder og noen byer inn i bydeler. For å få fram signalet, altså den underliggende prisutviklingen, i tallserier med såkalt stokastisk støy, benytter vi en 2-stegs-teknikk i indeksberegningen. I første steg beregner vi SPAR-brøker for alle observerte transaksjoner. En SPAR-brøk er forholdet mellom observert transaksjonspris i et gitt tidsrom og område og en modellpredikert verdiestimering av alle boligene det område i det gitte tidsrommet. I andre steg anvender vi en glattings/de-glattings-teknikk. Den består av to trinn. I første trinn beregnes et bevegelig gjennomsnitt på et angitt område. I andre trinn korrigeres dette bevegelige gjennomsnittet med et forholdstall. Forholdstallet beregnes ved å finne forholdet mellom et bevegelig gjennomsnitt på et mer overordnet område og den ubearbeidede tallserien for dette overordnete området. Denne de-glattingen, altså trinn to, korrigerer glattingen, altså det bevegelige gjennomsnitt. Frem til april 2017 har det overordnete området vært hele Norge. Fra og med mai 2017 ble område-inndelingen for de-glattings-faktorer justert, og Norge ble inndelt i seks regions-områder. I den månedlige rapporten er Norge nå inndelt i seks byer (, henholdsvis Oslo, Bergen, Trondheim, Tromsø, Stavanger og Kristiansand. De seks regionsområdene er uttømmende for hele Norge mens de seks byene er representative for by-utviklingen. Indeksen for hele Norge er ikke glattet og de-glattet. Den gir et øyeblikksbilde av utviklingen i Norge. Indeksene for alle områder er glattet og de-glattet. De gir et bilde av trendutviklingen i forhold til hverandre. Norges-indeksen er således ikke en opp-aggregering av indeksene for fylker. SESONGJUSTERING 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 sesongkorrigerte prisindeksen tilskrives sesongvariasjoner. Vi benytter dermed ARIMA-teknikken på Norgesindeksen og kun på Norges-indeksen. Siden indeksene for regionsområdene er glattet og de-glattet, sesongjusteres de ikke. 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 sammensetningseffekter 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. 16