1 Arvoasuntopäivä 2015 6.5.2015, Pörssitalo, Helsinki VOIKO ASUNTOHINTAKUPLAN SITTENKIN HAVAITA HELPOSTI? Elias Oikarinen KTT, Akatemiatutkija, Turun yliopiston kauppakorkeakoulu Kiinteistösijoittamisen dosentti, Oulun yliopisto [email protected] 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