Elias Oikarinen

1
Arvoasuntopäivä 2015
6.5.2015, Pörssitalo, Helsinki
VOIKO ASUNTOHINTAKUPLAN SITTENKIN
HAVAITA HELPOSTI?
Elias Oikarinen
KTT, Akatemiatutkija, Turun yliopiston kauppakorkeakoulu
Kiinteistösijoittamisen dosentti, Oulun yliopisto
elias.oikarinen@utu.fi
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics
2
Esityksen sisältö
• Mikä on hintakupla asuntomarkkinoilla?
• Talousteorian ”oikea” hinnoittelumalli
• Toimivatko yksinkertaisemmat menetelmät?
•
Tulokset perustuvat tuoreeseen, vielä
julkaisemattomaan tutkimukseen: Bourassa, Hoesli,
Oikarinen, ”Measuring House Price Bubbles”
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics
3
Mikä on asuntohintakupla?
• Alkuperäinen ”odotuskupla”
• Hintataso poikkeaa selkeästi talouden
fundamenteista
• Voimakas hintanousu, jota seuraa voimakas
hintojen madaltuminen
• ”Makuasia”
• Hyvin vaikea havaita, muutenhan ei pääsisi edes
syntymään?
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics
Teoreettisesti oikea malli
asuntovarallisuuden hinnoitteluun
• Kassavirtoja tuottavan sijoitusvarallisuuden arvon tulee
vastata tulevien odotettujen kassavirtojen nykyarvoa
• Lähtökohtana kuplaperiodien havaitsemiselle (ex post)
teoreettisesti oikea malli:
Kassavirtaperusteinen arvo, jossa odotukset ja riskipreemio
ovat ajassa vaihtuvia
Odotukset ja riskipreemio tilastollisin menetelmin
Kaikissa tapauksissa* kuplasignaalia seurannut merkittävä
pudotus nimellisessäkin hintatasossa; vastaavia pudotuksia
ei ole ollut ilman kuplasignaalia  malli toimii toivotusti
* poikkeus Pääkaupunkiseutu 1970-luvun lopussa
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics
4
5
Helpommat vaihtoehdot ovat tarpeen
• Empiirinen mallinnus on suhteellisen monimutkaista ja
vaatii erityisosaamista
• Suuri määrä toimijoita käyttääkin yksinkertaisempia
menetelmiä
• Hintataso suhteessa tulotasoon
• Hintataso suhteessa vuokraan
• Asuntomarkkinoiden ei-arbitraasisuhde
• Joskus myös ”oikeaa mallia” yksinkertaisemmat tilastolliset
menetelmät
• Toimivatko nämä yksinkertaistetut menetelmät
kunnollisesti?
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics
Tutkimusaineisto
• Kansainvälinen analyysi
• Suomi: Pääkaupunkiseutu
• Sveitsi: Geneve ja Zürich
• USA: Chicago, Miami ja San Francisco
• Kaikissa uskotaan yleisesti olleen kupl(i)a jossain
vaiheessa
• Pääkaupunkiseudun osalta
• Vapaarahoitteiset kerrostaloasunnot
• Koko vapaarahoitteisen kannan vuokrataso
• Neljännesvuosiaineisto 1975-2012
• Tässä esityksessä päivityksiä 2014Q4 saakka
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics
6
Poikkeama tasapainohinnoista:
Teoreettisesti oikea malli,
Pääkaupunkiseutu, 1975-2012
100%
80%
60%
40%
20%
0%
‐20%
‐40%
1Q1975
3Q1976
1Q1978
3Q1979
1Q1981
3Q1982
1Q1984
3Q1985
1Q1987
3Q1988
1Q1990
3Q1991
1Q1993
3Q1994
1Q1996
3Q1997
1Q1999
3Q2000
1Q2002
3Q2003
1Q2005
3Q2006
1Q2008
3Q2009
1Q2011
3Q2012
‐60%
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics
7
1Q1975
3Q1976
1Q1978
3Q1979
1Q1981
3Q1982
1Q1984
3Q1985
1Q1987
3Q1988
1Q1990
3Q1991
1Q1993
3Q1994
1Q1996
3Q1997
1Q1999
3Q2000
1Q2002
3Q2003
1Q2005
3Q2006
1Q2008
3Q2009
1Q2011
3Q2012
1Q2014
Reaalinen hinta- ja vuokrakehitys
Pääkaupunkiseutu, 1975Q1-2014Q4
250
200
150
100
Hinta
50
Vuokra
0
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics
8
9
Vaihtoehtoisten mallien toimivuus
• Kriteereinä oikeat ”signaalit” kuplaperiodien ja eikuplaperiodien osalta sekä mahdollisimman pieni
keskimääräinen poikkeama ”oikeasta” mallista
• Kriteeristä riippumatta hinta-vuokrasuhde ja
regressio kokonaistulotason kanssa toimivat
parhaiten
• Koskee niin pääkaupunkiseutua kuin muitakin kaupunkeja;
pääkaupunkiseudun osalta 1970-luvun loppu ”erilainen”
• Hintavuokrasuhteen osalta poikkeama pitkän aikavälin
keskiarvosta
• Regression osalta poikkeama mallin antamasta
tasapainohintatasosta (FMOLS-tekniikka)
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics
Hintatason poikkeama tasapainosta
Pääkaupunkiseutu, 1975Q1-2014Q4
100%
80%
Hinta‐vuokrasuhde
60%
Regressio_kokonaistulotaso
40%
20%
0%
‐20%
‐40%
1Q1975
3Q1976
1Q1978
3Q1979
1Q1981
3Q1982
1Q1984
3Q1985
1Q1987
3Q1988
1Q1990
3Q1991
1Q1993
3Q1994
1Q1996
3Q1997
1Q1999
3Q2000
1Q2002
3Q2003
1Q2005
3Q2006
1Q2008
3Q2009
1Q2011
3Q2012
1Q2014
‐60%
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics
10
Mallien osuvuus ”in time”
11
Miami, 2001Q2-2011Q2
120%
Hinta‐vuokrasuhde
100%
Regressio_kokonaistulotaso
80%
Teoreettinen "benchmark"
60%
40%
20%
0%
‐20%
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics
2Q2011
4Q2010
2Q2010
4Q2009
2Q2009
4Q2008
2Q2008
4Q2007
2Q2007
4Q2006
2Q2006
4Q2005
2Q2005
4Q2004
2Q2004
4Q2003
2Q2003
4Q2002
2Q2002
4Q2001
2Q2001
‐40%
Aineiston täytyy olla kunnollista!
•
12
”Garbage in, garbage
out”
• Julkisuudessa
raportoitaviin
analyyseihin tulee
suhtautua varauksella:
usein analyysien
toteuttajat eivät tunne
kunnollisesti Suomen
markkinoita ja dataa
→ tuloksena
epäluotettava
analyysi!
Paradoksi:
Monesti eniten julkisuutta
saavat epäluotettavat
”bulkkianalyysit”
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics
Johtopäätökset
13
• ”Oikea malli” on usein turhan monimutkainen
• Hinta-vuokrasuhde on yksinkertainen tapa päätyä
suurin piirtein samaan johtopäätökseen hintatasosta
• Myös yhteisintegroituva regressio kokonaistulotason kanssa on
toiminut yleisesti ottaen hyvin → molempien käyttö suositeltavaa
• Mahdolliset ongelmat (luotettavuus) liittyvät
aineistoon – erityisesti vertailukelpoisuuteen
• Yli ajan: Institutionaaliset saattavat muuttaa tasapainosuhteita
(rakennemuutoksia ei kuitenkaan havaittu)
• Hinta vs. vuokradata, muiden tilastojen luotettavuus
• Alue & tyyppierot kaupunkialueen sisällä
• Ko. 40 vuoden ajanjaksolla kuitenkin toiminut tutkimuskaupungeissa
ja voidaan olettaa toimivan indikaattorina myös tulevaisuudessa
Turun kauppakorkeakoulu  Turku School of Economics