Asuntojen hinta-laatusuhde Joensuussa, semiparametrinen estimointi

Abstract

Asuntomarkkinat käsitetään usein alueen tai asuntotyyppien mukaan luokiteltuna kokonaisuutena, jonka päällimmäisenä kysymyksenä on hintakehitys. Kuitenkin asunnon myynti tai hankintapäätökseen liittyy muitakin määritteitä, kuten asunnon pinta-ala, varustelutaso, yleiskunto, ikä tai liikenneyhteydet. Yksikään näistä tekijöistä ei pysty yksin selittämään markkinoilla määräytyvää hintaa vaan ostajat pyrkivät löytämään markkinoilta näiltä ominaisuuksiltaan parhaan mahdollisen yhdistelmän. Olemme tutkineet tässä paperissa Joensuun asuntomarkkinoiden hintoja ja myytyjen vapaarahoitteisten kerros- ja rivitaloasuntojen ominaisuuksia. Käytetty kauppakohtainen aineisto kattaa noin 40 % kaikista vuosina 1985-1997 myydyistä asunnoista.

Käyttämämme hedoninen hintafunktio selittää asuntojen hintoja niiden ominaisuuksilla. Funktion olemassaolo voidaan tietyin edellytyksin osoittaa, mutta sen ominaisuuksista on olemassa hyvin vähän yleispätevää tietoa. Pääsääntöisesti kaikissa tutkimuksissa funktiolle on annettu jokin parametrinen muoto. Tässä tutkimuksessa pyrimme estimoimaan funktion ilman merkittäviä ex ante oletuksia, joten olemme yhdistäneet parametriseen hedoniseen malliin ei-parametrisen splini-funktion, ranskalaisen käyrän. Tätä malli yhdistelmää kutsutaan semiparametriseksi funktioksi. Koska estimoitu funktio ja sen estimointimenetelmä ovat taloustieteellisessä keskustelussa vakiintumattomia, olemme sisällyttäneet tekstiin suhteellisen pitkän selostuksen splineistä ja sen ''roughness penalty'' estimaattorista.

Estimoinnit Joensuun asuntomarkkinoilla viittaavat asunnon iän suureen merkitykseen uusilla asunnoilla. Uuden asunnon ostaja maksaa ensimmäisen 15 vuoden aikana yli 100 000 markan preemion pelkästään asunnon iästä. Samalla asuntomarkkinat näyttävät jakautuneen kahteen osaan asunnon iän suhteen, sillä ennen 80-lukua rakennetuilla asunnoilla iän merkitys hintaan on olennaisesti pienempi. Asuntomarkkinoilta voidaan myös paikallistaa noin 4 % kaupankäynnistä kattava alamarkkina, jonka piirissä asunnot ovat pienempiä, huonokuntoisempia, hoitovastikkeeltaan kalliimpia, kauempana keskustasta ja rannasta sekä suhteellisesti kalliimpia kuin muut asunnot. Jos ostajalla ei ole varaa muuhun kuin näihin absoluuttisesti halpoihin mutta laatuunsa nähden kalliisiin asuntoihin, joutuu hän paradoksaaliseen "köyhällä ei olisi varaa halpaan" tilanteeseen. Alueellisesti nämä markkinat kattavat pahimmillaan yli 15 % kaupankäynnistä.

Ei-parametristen menetelmien valinnalle esitämme kolme perusteltua syytä. Ensinäkin ne ovat tehokas ja selkeä tapa visualisoida mitä tahansa aineistoa. Toiseksi splini on tehokas väline hyvin epälineaaristen relaatioiden etukäteistarkastelussa. Lopullinen malli voidaan perustaa johonkin yksinkertaistukseen. Kolmanneksi ei kuitenkaan vähiten merkityksellisenä, splinillä on mahdollista estimoida muutossuuntia ja -nopeuksia aineistosta, jossa mielenkiinnon kohteena olevan tekijän vaikutus selitettävään tekijään on epälineaarinen tai hyvin poukkoileva.

Whereas most of the hedonic price function studies use specific parametric forms to describe the impact of the properties of the goods on their prices, the nonparametric approach used in this paper allows the variable freely alternate the direction and the curvature of the impact at any observed level. The estimated relation between the property of the good and its price is called a French curve, or more formally a spline function. Augmented with the traditional parametric model, we estimate a semiparametric hedonic function.

We have analyzed the privately financed housing markets of the city of Joensuu using the French curve approach. Our results show, that the housing markets in Joensuu work in general rather efficiently, so that the price of a dwelling and its quality usually matches on the marketplace. However, a more detailed analysis on the markets revealed submarkets, where dwellings are exorbitant. The nominal prices of these dwellings are usually low and the submarkets cover 15 percent of certain suburbs.

It was found that the nonparametric variable, the age of dwelling, has a strong impact on prices of the dwellings constructed during 1980's and 1990's. The older dwelling base experienced more moderate price behavior. This result was insensitive to the period of estimation. Thus, the exogenous shocks having impact on prices of the newly built dwellings do not necessarily spread over the whole markets, but they remain as a premium for the buyer.

We have found three justifications for the use of nonparametric methods. First, they are an efficient and easy way to visualize any data set. Second, the spline function is an efficient tool to preanalyze inherently nonlinear relations. The final model may be based on the simplified model. Third but not least, the spline function allows us to estimate the slopes and their changes from highly nonlinear or bumpy data.