De prijsontwikkeling van de Nederlandse koopwoning
54
De prijsontwikkeling van de Nederlandse koopwoning Een vergelijking van twee index-methoden Frans Schilder Johan Conijn Amsterdam School of Real Estate, Amsterdam Febr 2010
Transcript of De prijsontwikkeling van de Nederlandse koopwoning
De prijsontwikkeling van de Nederlandse koopwoning Een vergelijking van twee index-methoden
Frans Schilder Johan Conijn Amsterdam School of Real Estate, Amsterdam Febr 2010
2
Inhoudsopgave Voorwoord .....................................................................................................................4 1. Inleiding .....................................................................................................................5
1.1 Methodologie en interpretatie ..............................................................................5 1.2 Kritiek op gebruikte toepassing van de hedonische methode..............................6 1.3 Bijlagen ................................................................................................................6
2. Beschrijving totstandkoming indices.........................................................................7 2.1 Filtering database .................................................................................................7 2.2 Hedonische index.................................................................................................8 2.3 Mediane index......................................................................................................9 2.4 Conclusie..............................................................................................................9
3. Resultaten: grafisch..................................................................................................10 3.1 Landelijke index.................................................................................................11 3.2 Regionale indices ...............................................................................................12
3.2.1 Regio 8 – Noordoost Friesland ...................................................................12 3.2.2 Regio 39 – Amersfoort................................................................................14 3.2.3 Regio 49 – Rotterdam .................................................................................16 3.2.4 Regio 62 – Oss en omstreken......................................................................18 3.2.5 Regio 76 – Zuid Limburg ...........................................................................20
3.3 Indices per type ..................................................................................................22 3.3.1 Tussenwoningen .........................................................................................22 3.3.2 Hoekwoningen ............................................................................................23 3.3.3 2-onder-1-kap-woningen.............................................................................24 3.3.4 Vrijstaande woningen .................................................................................25 3.3.5 Appartementen............................................................................................26
4. Resultaten: samenhang en interpretatie ...................................................................27 4.1 Resultaten: conclusie .........................................................................................28 Bijlage 1: Technische paragraaf...............................................................................29
Confrontatie van twee methoden .........................................................................29 Verklaringskracht van het model .........................................................................30
Bijlage 2: De discussie omtrent additionele variabelen...........................................34 Toevoegen van de perceeloppervlakte.................................................................34
Bijlage 3: indices in tabelvorm ................................................................................38
3
Voorwoord Dit rapport presenteert het eindresultaat van een onderzoek naar de mogelijkheden voor de NVM om een hedonische prijsindex te construeren. Het doel van het onderzoek was om in kaart te brengen of een hedonische prijsindex van toegevoegde waarde zou kunnen zijn voor de NVM. Dit rapport beoogt de NVM een basis te geven voor een interne discussie over deze vraag. Centraal in dit rapport staat de vergelijking tussen een index gebaseerd op de methode die wordt gebruikt bij het genereren van de huidige NVM-cijfers en een index gebaseerd op een hedonische methode. Dit rapport draait om een duidelijke en simpele vergelijking van de uitkomsten gebaseerd op beide methoden. We rapporteren met eenvoudige en overzichtelijke grafische middelen de overeenkomsten en verschillen tussen de indices gebaseerd op beide methoden. Tevens becommentariëren wij, als onderzoekers, kort de gevonden verschillen. In een eerder stadium is een tussenrapportage gepresenteerd aan de NVM. Deze rapportage is bediscussieerd met de NVM en Momentum Technologies. De opmerkingen die toen zijn gemaakt zijn, voor zover mogelijk of wenselijk, meegenomen in dit rapport. De tussenrapportage was echter nogal technisch van aard; de technische achtergrond van de totstandkoming van de hedonische index als ook de vergelijking tussen beide methoden wordt nu echter niet in de hoofdtekst behandeld. De meest relevante technische details worden in een van de bijlagen behandeld. Tot slot nog enige woorden over de opbouw van dit rapport. Aangezien dit rapport voor een groot deel uit grafisch werk bestaat, is ervoor gekozen omwille van het overzicht de resultaten van de indices slechts zeer summier te bespreken. Een wat uitgebreider reflectie over de gepresenteerde resultaten is te vinden aan het eind van de hoofdtekst en sluit als resumerend hoofdstuk dit rapport af.
4
1. Inleiding
1.1 Methodologie en interpretatie Bij het maken van een prijsindex is het van belang dat het prijsindexcijfer dat gerapporteerd wordt telkens het zelfde pakket goederen weergeeft. In het geval van de Consumentenprijsindex is dat een gelijkblijvend “mandje” met goederen, zoals voedingsmiddelen, schoolgeld en huur. Een prijsindex van de woningmarkt wordt gebaseerd op transacties van woningen: het is echter niet altijd aannemelijk dat de verkochte woningen iedere periode gelijk zijn. Met name wanneer het aantal transacties waarop de index gebaseerd wordt afneemt, neemt het belang van een goede econometrische correctie op pakketsamenstelling toe. In dit rapport worden twee methodieken voor het construeren van prijsindices met elkaar vergeleken: een aanpak gebaseerd op mediane vierkante-meter-prijzen en een hedonische methodologie. Deze twee methoden zijn zeer verschillend in de wijze waarop zij corrigeren voor verschillende pakketsamenstelling. De mediane aanpak corrigeert slechts op zeer eenvoudige wijze voor enkele verstorende effecten. Alleen bij de hedonische techniek kan men met zekerheid stellen dat de geobserveerde prijsontwikkeling voor verstorende invloeden van wijzigende pakketsamenstelling is gecorrigeerd. Op hoger aggregatieniveau zal de pakketsamenstelling geen bijzonder grote invloed hebben. Het is in dit geval de kwaliteit van de database, en dan met name het aantal waarnemingen van transacties in de database, die er voor zorgt dat beide methodieken gelijkende resultaten opleveren. Naarmate het schaalniveau van de cijfers lager (en derhalve de spoeling dunner) wordt, neemt de invloed van pakketsamenstelling toe. De benadering van de gewogen mediane aanpak van de hedonische prijsontwikkeling neemt dan in kwaliteit en nauwkeurigheid af: op basis van de theorie moet men dan aannemen dat de hedonische index een correcter beeld geeft dan de gewogen mediane vierkante-meter-prijs index. De NVM presenteert op dit moment prijsontwikkelingscijfers voor NVM-regios; hierbij wordt zelfs per woningtype onderscheid gemaakt. In dit rapport ligt het niveau van aggregatie hoger: het onderzoek richt zich alleen op de regio’s en op de landelijke prijsontwikkeling per woningtype. De cijfers die op dit moment door de NVM worden gepresenteerd worden en het meest beïnvloed worden door pakketsamenstelling worden in dit rapport dus niet vergeleken. Wel focussen we in dit rapport in op een maandelijkse prijsontwikkeling per regio. Een vergelijking van het verschil in uitkomsten per regio op kwartaalbasis en maandelijkse basis illustreert hoe snel de invloed van pakketsamenstelling op de huidige methodiek toeneemt bij lager schaalniveau van waarnemingen.
5
1.2 Kritiek op gebruikte toepassing van de hedonische methode Wij willen niet de indruk wekken dat onze methode vrij is van kritiek. Wij hebben vanuit praktisch oogpunt een aantal “shortcuts” genomen. Indien de NVM besluit om verder te gaan met het uitwerken van de mogelijkheid om een econometrisch geavanceerder index te construeren zijn dit echter wel punten die aandacht verdienen. Een zo’n dergelijke shortcut is het feit dat we een tijdsraam van twee jaar hebben genomen. De consequentie van die keuze is dat we veronderstellen dat in die twee jaar de schaduwprijs van de opgenomen kenmerken constant is. Tevens hebben we er voor gekozen om de index “geschakeld” te construeren, zonder een zogenaamd rolling window. Dit bespaart erg veel tijd, maar zou voor een definitieve index minder geschikt zijn. Deze punten zouden verder onderzoek verdienen; dit is echter nu, in onderling overleg, niet gedaan.
1.3 Bijlagen Technische details zijn omwille van het doel van het project, een eenvoudige vergelijking van beide index methodieken, naar de bijlagen verplaatst. De bijlagen bevatten echter belangrijke details over de totstandkoming van de indices. Veel van de uitleg over de verschillen tussen de gehanteerde methoden komt overeen met de eerdere uitleg uit de tussenrapportage. Toegevoegd aan de bijlagen is een uitgebreide weergave van de overwegingen die gemaakt zijn voor het opnemen van extra variabelen zoals in de discussie van de tussenrapportage ter sprake zijn gekomen.
6
2. Beschrijving totstandkoming indices
2.1 Filtering database Alle gepresenteerde indices zijn gebaseerd op de NVM database. De NVM database is gefilterd met de filters van Momentum Technologies. De filter die hierdoor ontstaat is verder aangevuld met twee extra criteria: een vereist minimum woonoppervlak van 30 vierkante meter een bekend bouwjaar. De grootste uitbijters worden hierdoor uit de dataset gefilterd; dit draagt bij aan een representatiever schatting van de prijsontwikkeling in de woningmarkt. Tabel 1 geeft een samenvatting van het totaal aantal waarnemingen in de database, het daaruit voortvloeiende aantal transacties dat in de dataset zit en het aantal transacties dat na het filter over blijft voor de constructie van de prijsindex.
Tabel 1: waarnemingen en transacties in de database Absoluut Relatief Relatief
Waarnemingen 3418774 100.0Transacties 2502193 73.2Gezuiverde transacties 2334317 68.3 100.0Analyse (1998-2009) 1480256 43.3 63.4
Tabel 1 toont dat het aantal transacties dat in de database zit sterk lager ligt dan het totaal aantal waarnemingen. Dit heeft onder meer te maken met het feit dat ook terugtrekkingen van de markt in de database worden opgenomen; aangezien hier geen transactie heeft plaats gevonden worden deze waarnemingen verwijderd voor de analyse. Het filter van Momentum Technologies, aangevuld met twee kleine aanvullende eisen, zorgt voor een verdere filtering van de database, hoewel de impact van de aanvullende criteria van dit filter relatief klein is. Tot slot analyseren we niet de hele dataset, maar een selectie ervan; hierdoor neemt de sample waarop de analyses zijn gebaseerd af tot bijna 1.5 miljoen transacties waarvan de waarnemingen met redelijke zekerheid valide zijn.
7
2.2 Hedonische index De hedonische index is geschat met een multipel regressiemodel. In dit model wordt de transactieprijs verklaard aan de hand van een aantal kenmerken. Deze kenmerken zijn samengevat in tabel 2:
Tabel 2: variabelen in hedonisch model Onafhankelijke variabelen
NVM‐regio Dummy variabele (1/0) voor iedere NVM‐regioBouwperiode <= 1905
1906 ‐ 19301931 ‐ 19441945 ‐ 19591960 ‐ 19701971 ‐ 19801981 ‐ 19901991 ‐ 2000>= 2001
Woonoppervlak Continue variabeleType Tussenwoning
SchakelwoningHoekwoning2‐onder‐1‐kapVrijstaande woningBenedenwoningBovenwoningMaisonnettePortiekflatGalerijflat
Perceeloppervlak Continue variabeleParkeergelegenheid Geen parkeergelegenheid
ParkeerplaatsCarportGarageGarage en carportGrote garage
Kwaliteit afwerking binnen Interval variabeleKwaliteit afwerking buiten Interval variabeleKwartaal Dummy variabele (1/0) voor ieder kwartaalMaand Dummy variabele (1/0) voor iedere maand
8
Het belangrijkste verschil met de selectie van het eerdere rapport is dat perceel mee is genomen als verklarende variabele in het model. De variabele “perceel” is gebaseerd op de door Momentum Technologies gezuiverde variabele1. De indeling in categorieën is zoals deze standaard in de NVM database is opgeslagen. Hier zijn geen veranderingen in aangebracht, behalve dat voor iedere categorie een aparte dummy variabele is aangemaakt. De variabele bouwperiode bestaat dus feitelijk uit 9 dummy variabelen.
2.3 Mediane index De prijsontwikkeling gebaseerd op de mediane vierkante-meter-prijs is opgeleverd door de NVM. Deze prijsontwikkeling is gebaseerd op de naar type en regio gewogen mediane vierkante-meter-prijs van de transacties in de database. Aan de hand van de geleverde prijsontwikkeling is een index geconstrueerd.
2.4 Conclusie Deze paragraaf heeft in een notendop een beschrijving gegeven van de twee indices die in de rest van dit rapport met elkaar worden vergeleken. Een uitgebreidere beschrijving van de techniek achter de twee indices kan gevonden worden in de bijlagen van dit rapport.
1 Het gebruik van niet gezuiverde variabelen voor woonoppervlak en perceel levert nagenoeg dezelfde R-kwadraat op als de door Momentum Technologies gezuiverde variabelen. Derhalve is ervoor gekozen om met de variabelen van Momentum Technologies te werken, zodat de aansluiting op ander onderzoek maximaal is.
9
3. Resultaten: grafisch In de volgende paragrafen worden de resultaten van de hedonische schattingen en mediane prijsontwikkelingscijfers naast elkaar gelegd. Dit gebeurt telkens eerst in index-vorm en daarna als voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling. Tevens wordt iedere keer eerst de op kwartaalbasis geconstrueerde index getoond en daarna, indien van toepassing, die op maandbasis. Zoals in de volgende pagina’s zal blijken liggen de indices van de hedonische en mediane prijsindex vaak erg dicht bij elkaar. Desondanks kunnen er verschillen bestaan tussen de gerapporteerde prijsontwikkelingen volgens beide methoden. Om die verschillen duidelijk inzichtelijk te maken is op basis van beide indices een jaarlijkse voortschrijdende prijsontwikkeling geschat. Als de indices op zowel kwartaal als maandelijkse basis geconstrueerd zijn, wordt ook op kwartaal en maandelijkse basis de voortschrijdende prijsontwikkeling getoond. In de inleiding is kort al even aangegeven dat de interpretatie van de grafieken in deze paragraaf summier zal zijn. We beperken ons tot het overzichtelijk presenteren van de resultaten, met een kleine korte opmerking. Dit doen we voornamelijk omdat het vooral de samenhang tussen de grafieken is die inzicht biedt in de mogelijke toegevoegde waarde van de hedonische prijsindex methodologie. Na dit hoofdstuk volgt derhalve een hoofdstuk waarin inhoudelijk iets uitgebreider op de resultaten wordt ingegaan.
10
3.1 Landelijke index Figuur 1: Prijsindex op kwartaalbasis
Prijsindex, landelijk (2005=100; kwartaalbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Figuur 2: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, landelijk (kwartaalbasis)
-10
-5
0
5
10
15
20
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Zoals te zien valt in figuur 1 ontlopen de beide indices elkaar nauwelijks. Dit is te verwachten, aangezien de samenstellingseffecten op een steekproef van dergelijke omvang nauwelijks invloed hebben. Figuur 2 toont aan dat er af en toe toch wel degelijk verschillende prijsontwikkelingen waar zijn te nemen tussen beide methoden.
11
3.2 Regionale indices De NVM heeft een vijftal regio’s geselecteerd voor welke een index is opgesteld. Voor alle regio’s is er op zowel kwartaal als maandelijkse frequentie een index beschikbaar volgens beide methodieken.
3.2.1 Regio 8 – Noordoost Friesland Figuur 3: Prijsindex op kwartaalbasis
Prijsindex, No-Friesland (regio 8; 2005=100; kwartaalbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
Hedonisch
Mediaan
Figuur 4: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, No-Friesland (regio 8; kwartaalbasis)
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
25
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
Hedonisch
Mediaan
12
Figuur 5: Prijsindex op maandbasis
Prijsindex, No-Friesland (regio 8; 2005=100; maandbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Figuur 6: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, Noordoost Friesland (regio 8; maandbasis)
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
25
30
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
13
3.2.2 Regio 39 – Amersfoort Figuur 7: Prijsindex op kwartaalbasis
Prijsindex, Amersfoort (regio 39; 2005=100; kwartaalbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Figuur 8: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling Amersfoort (regio 39; kwartaalbasis)
-10
-5
0
5
10
15
20
25
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
Hedonisch
Mediaan
14
Figuur 9: Prijsindex op maandbasis
Prijsindex, Amersfoort (regio 39; 2005=100; maandbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Figuur 10: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, Amersfoort (regio 39; maandbasis)
-10
-5
0
5
10
15
20
25
30
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
15
3.2.3 Regio 49 – Rotterdam Figuur 11: Prijsindex op kwartaalbasis
Prijsindex, Rotterdam (regio 49; 2005=100; kwartaalbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
HedonischMediaan
Figuur 12: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling Rotterdam (regio 49; kwartaalbasis)
-5
0
5
10
15
20
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
Hedonisch
Mediaan
16
Figuur 13: Prijsindex op maandbasis
Prijsindex, Rotterdam (regio 49; 2005=100; maandbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Figuur 14: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, Rotterdam (regio 49; maandbasis)
-10
-5
0
5
10
15
20
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
17
3.2.4 Regio 62 – Oss en omstreken Figuur 15: Prijsindex op kwartaalbasis
Prijsindex, Oss e.o. (regio 62; 2005=100; kwartaalbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
Hedonisch
Mediaan
Figuur 16: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling Oss e.o. (regio 62; kwartaalbasis)
-5
0
5
10
15
20
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
Hedonisch
Mediaan
18
Figuur 17: Prijsindex op maandbasis
Prijsindex, Oss e.o. (regio 62, 2005=100; maandbasis)
0
20
40
60
80
100
120
140
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Figuur 18: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, Oss e.o. (regio 62; maandbasis)
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
25
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
19
3.2.5 Regio 76 – Zuid Limburg Figuur 19: Prijsindex op kwartaalbasis
Prijsindex, Zuid Limburg (regio 76; 2005=100; kwartaalbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
Hedonisch
Mediaan
Figuur 20: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, Zuid Limburg (regio 76; kwartaalbasis)
-10
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
Hedonisch
Mediaan
20
Figuur 21: Prijsindex op maandbasis
Prijsindex, Zuid Limburg (regio 76, 2005=100; maandbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Figuur 22: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, Zuid Limburg (regio 76; maandbasis)
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
21
3.3 Indices per type De NVM presenteert ook cijfers per type verkochte woning. Op dit moment worden deze cijfers per NVM-regio gepubliceerd. In dit onderzoek wordt echter alleen per woningtype een landelijke index gepubliceerd, waardoor het niveau van aggregatie fors toeneemt.
3.3.1 Tussenwoningen Figuur 23: Prijsindex op kwartaalbasis
Prijsindex, tussenwoning (landelijk; 2005=100; kwartaalbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Figuur 24: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, tussenwoning (landelijk; kwartaalbasis)
-10
-5
0
5
10
15
20
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
22
3.3.2 Hoekwoningen Figuur 25: Prijsindex op kwartaalbasis
Prijsindex, hoekwoningen (landelijk; 2005=100; kwartaalbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Figuur 26: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, hoekwoningen (landelijk; kwartaalbasis)
-10
-5
0
5
10
15
20
25
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
23
3.3.3 2-onder-1-kap-woningen Figuur 27: Prijsindex op kwartaalbasis
Prijsindex, 2-onder-1-kap (landelijk; 2005=100; kwartaalbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Figuur 28: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, 2-onder-1-kap (landelijk; kwartaalbasis)
-10
-5
0
5
10
15
20
25
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
24
3.3.4 Vrijstaande woningen Figuur 29: Prijsindex op kwartaalbasis
Prijsindex, vrijstaand (landelijk; 2005=100; kwartaalbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Figuur 30: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, vrijstaand (landelijk; kwartaalbasis)
-10
-5
0
5
10
15
20
25
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
25
3.3.5 Appartementen Figuur 31: Prijsindex op kwartaalbasis
Prijsindex, appartementen (landelijk; 2005=100; kwartaalbasis)
0
20
40
60
80
100
120
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
Figuur 32: Voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling
Prijsontwikkeling, appartementen (landelijk; kwartaalbasis)
-5
0
5
10
15
20
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Jaar
HedonischMediaan
26
4. Resultaten: samenhang en interpretatie Zoals op voorhand verwacht mocht worden is het verschil in uitkomsten tussen beide methoden in een groot aantal gevallen niet bijzonder spannend voor wat betreft de uitkomst van de index. Dit komt voornamelijk doordat het niveau van aggregatie in veel gevallen dermate hoog is dat samenstellingseffecten geen bijzonder grote invloed hebben. De regionale prijsindex gebaseerd op de gewogen mediane vierkante-meter-prijs geeft een vrij goede benadering van de hedonische prijsindex. Zelfs op maandbasis is in veel gevallen de regionale prijsindex op basis van de gewogen mediane methode een redelijke benadering van de hedonische methodologie. De enige gevallen waarin de hedonische index een duidelijk andere prijsontwikkeling laat zien is in Noordoost Friesland (pagina 11/12) en Oss en omstreken (pagina 16/17). Voor regio 8 geldt dat met name in de eerste helft van de index een groot verschil is waar te nemen tussen beide indices. Hoewel dit verschil in meerdere regio’s waar te nemen is, is het verschil in regio 8 bijzonder groot. In regio 62 is een bijzondere trendbreuk waar te nemen: zowel op basis van de mediane als hedonische index op kwartaalbasis valt op te maken dat de prijzen in regio 62 niet of nauwelijks meer stijgen sinds ongeveer 2005/2006. De hedonische prijsindex laat dit ook op maandelijks niveau duidelijk zien, terwijl volgens de mediane index de prijs gestegen is. Een dergelijke stevige trendbreuk als in regio 62 wordt verder in de andere regio’s ook niet waargenomen. Het algemene beeld dat geschetst wordt door de grafieken is dat de praktische verschillen, in ieder geval voor de indices erg klein zijn. De voortschrijdende prijsontwikkeling verschilt echter nog wel behoorlijk. Wat vooral duidelijk wordt wanneer men de verschillende grafieken naast elkaar legt is dat naarmate het schaalniveau van het onderzoek afneemt, het verschil tussen beide methoden toeneemt. Met name in de voortschrijdende prijsontwikkeling komt dit zeer sterk tot uitdrukking. Concluderend kan men stellen dat het gedane onderzoek uitstekend weergeeft wat men op basis van de theorie mag verwachten; naarmate het schaalniveau van het onderzoek afneemt, neemt de kwetsbaarheid van de gewogen mediane vierkante-meter-prijs als methodiek toe. Dit komt tot uiting in de grote afwijkingen die, vooral op maandelijks niveau, waar te nemen zijn in de voortschrijdende prijsontwikkeling.
27
4.1 Resultaten: conclusie Los van de resultaten die in dit rapport zijn gepresenteerd biedt het construeren van een index mogelijkheden voor de NVM. Indices zijn eenvoudig te interpreteren en nodigen, indien correct opgesteld, niet uit tot herwegingen of ander misbruik van derden. Er kleven niet alleen nadelen aan het kiezen van de gewogen mediane prijsontwikkeling. Immers, op een hoog aggregatieniveau vormt de mediane aanpak een aardige benadering van de hedonische methode en zijn de uitkomsten praktisch gelijk. Hierbij verwijzen we naar de resultaten op landelijk niveau (pagina 10). Verder is de NVM al bekend met deze methode; de interpretatie van de onderliggende techniek is redelijk eenvoudig aan de achterban uit te leggen. Tot slot kan de NVM eenvoudig besluiten over te stappen op het publiceren van indices gebaseerd op de cijfers zoals die nu door Momentum Technologies worden verzorgd. Bijkomend methodologisch voordeel is dat de prijsindex achteraf nooit hoeft te worden aangepast; dit in tegenstelling tot een hedonische index. De hedonische methode is methodologisch echter de te prefereren methode. Het is, zoals vaker in dit rapport benadrukt, de meest geschikte methode om de zuivere, voor pakketsamenstelling gecorrigeerde prijsontwikkeling te meten. Bovendien biedt deze aanpak veruit de meeste mogelijkheden om de NVM-cijfers op een betrouwbare wijze op lagere, en dus interessantere, schaalniveaus te presenteren. Illustraties hiervan zijn te vinden in de grafieken die de voortschrijdende jaarlijkse prijsontwikkeling weergeven; hierbij is met name de toename in afwijkingen tussen de beide methoden op kwartaalbasis naar maandbasis illustratief. Alleen met de hedonische techniek kan de NVM maximaal gebruik maken van de rijke database die door haar achterban wordt gevuld. Doordat de hedonische techniek de methodologisch juiste techniek is om een prijsindex te construeren wordt bovendien veel criticasters de wind uit de zeilen genomen. Tot slot kan een hedonische index relatief eenvoudig worden uitgebreid met hiërarchische trendvariabelen, waardoor de index op een (nog) veel lager schaalniveau kan worden geconstrueerd dan het geval is voor de gewogen mediane prijsindex.
28
Bijlagen
Bijlage 1: Technische paragraaf
Confrontatie van twee methoden In deze notitie worden twee indices gepresenteerd. Het gaat hier om twee verschillende methoden om tot prijsindices te komen; een index is gebaseerd op de mediane vierkante-meter-prijs en een index is gebaseerd op een hedonisch mode. Beide methoden hebben een ander uitgangspunt; de index gebaseerd op de mediane vierkante-meter-prijs komt feitelijk tot stand door alle transactieprijzen te delen door de bijbehorende woonoppervlakten. Vervolgens worden deze prijzen gerangschikt en wordt de middelste waarneming gepresenteerd. De mediane vierkante-meter-prijs corrigeert voor verschillen in grootte van de mediane woning; het is echter goed mogelijk dat de ene periode de vierkante-meter-prijs van een appartement wordt gepresenteerd en de volgende periode de vierkante-meter-prijs van een bungalow. In het geval van de landelijke index kan het zelfs zo zijn dat de ene keer de woning in Amsterdam stond, en de andere keer in Hengelo. Dit maakt de interpretatie van de index wat lastig; wat precies geeft de mediane waarneming weer? De cijfers die door de NVM worden gepresenteerd op de website zijn hiervoor door Momentum Technologies gecorrigeerd. Dat gebeurt als volgt: Momentum neemt de mediane vierkante-meter-prijs per type per regio en weegt, op basis van het aantal transacties, zodat er een regionale mediane vierkante-meter-prijs ontstaat. Zo ontstaat een gewogen gemiddelde van de mediane vierkante-meter-prijzen per regio. Op landelijk niveau kan vervolgens weer gewogen worden naar aantallen transacties per regio om tot een landelijke mediane vierkante-meter-prijs te komen. De inherente zwakte van de mediane vierkante-meter-prijs is hierdoor deels ondervangen. Bij een hedonisch model wordt via een multipele regressie de best passende lijn gezocht die het verband weergeeft tussen transactieprijs en diverse kenmerken. De index die hieruit volgt geeft de prijsontwikkeling weer van alle woningen die in een periode voorkomen. Doordat dit in een multipele regressie analyse gebeurt, wordt hierbij het effect van allerlei extra variabelen constant gehouden; woonoppervlak (zoals bij de mediane index, maar ook woningtype, bouwperiode en zo voort). Naast de woningkenmerken zitten in het model ook dummy variabelen voor de transactiedatum. De coëfficiënten van deze dummy variabelen geven de zogenaamde “time fixed effects” weer en kunnen worden geïnterpreteerd als de prijsontwikkeling. Aan de hand van de coëfficiënten van de tijd-dummies kan dan vrij eenvoudig een prijsindex worden geconstrueerd.
29
Het schatten van een hedonisch model is een afweging van compleetheid en spaarzaamheid. In eerste instantie is de afweging om een variabele al of niet op te nemen in het model gebaseerd is op theoretische verwachtingen van de invloed van de variabele op de verklaring van de prijsontwikkeling. Vervolgens is er de empirische afweging van de onderzoeker waarin de toevoeging van een extra variabele aan het model wordt afgewogen tegen de toename van de verklaringskracht van het model in het geheel; hierbij geldt, zoals eerder gesteld “eenvoudiger is beter”. Tot slot moet gekeken worden of de goede R-kwadraat niet het gevolg is van multicollineariteit door de standard errors van de coëfficiënten en enkele statistics te bekijken. Schatting van het hedonisch model De hedonische index is opgebouwd door een serie regressie analyses uit te voeren. De resultaten op deze analyses worden gekoppeld om zo een index samen te stellen. De hedonische index is samengesteld door een tijdsraam van telkens twee jaar te nemen, met daarin dummy-variabelen voor ieder kwartaal of iedere maand. Dit is gedaan voor iedere periode van twee jaar waaruit de gehele periode 1998-2009 is opgebouwd. Het laatste kwartaal (maand) van de ene periode is de gebruikt als referentie-dummy in de volgende regressie analyse. Op deze wijze zijn de verschillende perioden van twee jaar aan elkaar gekoppeld. Deze procedure wijkt af van de procedure voor een eventuele uiteindelijke prijsindex. Voor de uiteindelijke prijsindex kan beter een rolling window worden gebruikt; dit houdt in dat de tijdsperiode telkens slechts één tijdseenheid opschuift. Dit is echter aanmerkelijk bewerkelijker en is derhalve in onderling overleg niet uitgevoerd. Niettemin is dit de methode om uiteindelijk een hedonische index te schatten.
Verklaringskracht van het model In de technische paragraaf is beschreven hoe de verklaringskracht van het model gemeten wordt. Dit kengetal, de R-kwadraat, is van groot belang bij het schatten van hedonische modellen. Op basis van dit getal heeft de eliminatie van variabelen plaats gevonden. De R-kwadraat van het voorlopige model bedraagt 87.2% 2 . De extra verklaarde variante door de extra variabelen is minimaal; slechts een 0.5%. Door de minimale winst bij toevoeging van deze variabelen is besloten deze variabelen niet in het voorlopig model mee te nemen. In het verder traject, waarin op een lager schaalniveau de prijsontwikkeling wordt gemodelleerd, kan het echter wenselijk blijken weer variabelen toe te voegen aan het voorlopig model. In dat geval worden de toegevoegde variabelen ook in het landelijk model toegevoegd. Momentum Technologies heeft tevens advies gegeven omtrent de opname van een aantal variabelen in het voorlopig model. Hoewel de variabelen onmiskenbaar van invloed zijn op de waarde van een woning is er om diverse redenen besloten deze variabelen niet mee te nemen in het voorlopig model. In een bijlage worden de aanbevolen extra variabelen kort besproken.
2 Geschat over de periode 1998‐2009 met de transactiedatum in kwartalen gecodeerd.
30
Zoals bekend is het nodig te controleren of er van multicollineariteit sprake zou kunnen zijn. Hiertoe wordt er gekeken naar twee statistieken: de tolerantie en de VIF (Variance Inflation Factor). Hierbij geldt dat de tolerantie zo hoog mogelijk moet zijn (richting 1 is erg veilig, dichtbij 0 onveilig) en de VIF zo dicht mogelijk bij de 1 moet zijn (loopt vanaf 1 omhoog). De coëfficiënten op de tijd-dummies hebben allemaal redelijke waarden op tolerantie (rond 0.5 - 0.6) en een redelijke VIF (1.5 – 2); de coëfficiënten op de regio-dummies daarentegen hebben erg lage tolerantie waarden (0.05 – 0.35) en zeer hoge VIF’s (2 - 8). Dit is een indicatie dat een deel van de hoge R-kwadraat verklaard wordt door de sterke onderlinge samenhang van de NVM-regio’s. Om te controleren hoe groot het effect van multicollineariteit op het model is hebben we een gelijke regressie analyse uitgevoerd met dummies voor de verschillende provincies in plaats van de 76 NVM regio’s. Hieruit volgt dat de tolerantie waarden en VIF’s van de provincies aanmerkelijk lager zijn dan die van de NVM regio’s (tolerantie 0.25 – 0.75 ; VIF 1.5 – 5.0). De R-kwadraat van het model met de provincies is ongeveer 73.5%. Zonder enige regionale correctie is de R-kwadraat nog altijd boven 60%. In al deze gevallen is het verschil tussen het model op kwartaalbasis en op maandelijkse basis klein. De vraag is nu hoe om te gaan met deze multicollineariteit. De invloed op de R-kwadraat is aanzienlijk, maar het model blijft ook zonder enige regionale correctie een redelijk goede verklaring van de prijsontwikkeling geven. Theoretisch gezien geniet het de voorkeur om een regionale variabele toe te voegen, omdat de ervaring leert dat de verschillen tussen woningmarkten erg groot kunnen zijn. We hebben daarom de index op kwartaalbasis geschat zonder regionale variabele en deze vergeleken met de index op kwartaalbasis met regionale variabele; indien het verschil tussen beide indices klein is, is de invloed van multicollineariteit op de time fixed effects niet al te groot en kan de regionale variabele toegevoegd worden. Indien er grote verschillen optreden tussen beide indices is dat echter problematisch. Op basis van de vergelijking tussen beide indices (zie bijlage 3) is besloten om de regionale variabele wel op te nemen in het model. De R-kwadraat dient echter voorzichtig(er) te worden geïnterpreteerd dan doorgaans het geval is bij regressie analyses.
31
Prijsindex o.b.v. kwartalen
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Tijd
Inde
x (2
005=
100)
HedonischZonder regio
Figuur 3: Hedonische prijsindex op basis van kwartalen; gebaseerd op de NVM database, periode 1998 – 2009.
Tabel 3: Prijsindex op kwartaalbasis; basisjaar = 2005
Hedonisch Zonder regio1998 56.6 56.4
58.4 58.259.9 59.761.8 61.8
1999 64.4 63.868.3 68.071.2 71.173.3 72.9
2000 75.2 75.278.3 78.579.8 79.881.5 81.3
2001 82.7 82.385.4 85.286.1 85.687.3 86.9
2002 88.5 88.390.7 90.691.1 90.791.1 90.7
2003 91.9 91.392.5 92.293.2 93.093.9 94.1
2004 94.4 94.196.4 96.196.8 96.597.4 97.0
2005 98.2 97.799.7 99.6
100.3 100.4101.1 100.8
2006 101.7 101.3103.7 103.7104.5 104.5104.9 104.8
2007 105.8 105.6108.4 108.3108.5 108.2108.8 108.5
2008 109.4 109.1111.2 111.0110.5 110.1107.3 106.3
2009 104.9 103.9106.5 106.2
33
Bijlage 2: De discussie omtrent additionele variabelen Tijdens de bespreking van de tussenrapportage is ingegaan op het voorlopig model. Toegezegd was om de mogelijkheid opnieuw te onderzoeken om extra variabelen in het model op te nemen. Specifiek ging het om het opnemen van de variabelen voor perceeloppervlak, aantal badgelegenheden en aantal toiletgelegenheden. In deze paragraaf worden de afwegingen besproken voor het al dan niet opnemen van deze variabelen in het definitieve model.
Toevoegen van de perceeloppervlakte Vanuit zowel de economische literatuur als de ervaring van makelaars speelt de perceeloppervlak een belangrijke rol in de verklaring van de prijs van een woning. In een hedonisch model is het derhalve van waarde een dergelijke variabele op te nemen. De NVM database kent inderdaad een dergelijke variabele. Het gebruik van deze variabele kent echter een aantal haken en ogen. In deze subsectie van de technische bijlage wordt hier nader op ingegaan. De variabele “perceeloppervlak” in de NVM database wordt goed ingevuld voor eengezinswoningen. Meergezinswoningen hebben in enkele gevallen ook een perceeloppervlak en daardoor een waarneming op deze variabele in de database. Het merendeel van de transacties die meergezinswoningen betreft heeft echter een zogenaamde “missing value”. Dat betekent dat er geen waarneming is opgegeven. Dit stelt de opsteller van de index voor een probleem: “Hoe dient er met missing values te worden omgegaan?”. Hiervoor zijn verschillende opties, die niet allemaal even geschikt zijn met het oog op de hedonische prijsindex. De volgende paragrafen geven een kort overzicht. Missende waarnemingen vertonen patroon Hoe men met missende waarden om moet gaan is deels afhankelijk van de aard van de missende waarden. Indien de missende waarnemingen volstrekt onafhankelijk verdeeld zijn over de data kan men deze vaak gewoon negeren, of bijvoorbeeld vervangen door een gemiddelde. Wanneer de missende waarnemingen echter volgens een bepaald patroon verdeeld zijn is het mogelijk veel gecompliceerder. Aangezien de missende waarnemingen exclusief bij meergezinswoningen voorkomen is er derhalve een probleem. Doordat de missende waarnemingen alleen voorkomen bij meergezinswoningen zijn er grofweg twee opties mogelijk: een model voor de missende waarnemingen schatten of een ad hoc oplossing zoeken. De eerste optie, modelleren, is gecompliceerd, de tweede optie wordt hieronder kort toegelicht.
34
Missende waarnemingen: ad hoc oplossingen De makkelijkste oplossing is om de missende waarnemingen te “negeren”. Dit kan op verschillende manieren die hieronder worden besproken. Er is tevens een tweede soort oplossing. Tevens wordt de meest aanbevelenswaardige optie toegelicht. Listwise reduction Dit is de term voor het verwijderen van alle transacties waarvan de waarde op enige variabele onbekend is. Dit is een geschikte oplossing voor datasets waarin slechts een enkele individuele case een missende waarneming heeft op enige variabele. Aangezien grofweg 20% van de transacties een meergezinswoning betreft en het merendeel ervan geen perceel heeft is dit geen optie; de prijsindex wordt dan een prijsindex van eengezinswoningen in plaats van een prijsindex van de woningmarkt.
Tabel 4: Transacties in het model naar aanleiding van listwise reduction Aantal transacties in dataset Transacties excl. perceel 2334317 Transacties incl. perceel 1773154
Pairwise reduction Dit verwijst naar de oplossing om het model te schatten met alle aanwezige waarnemingen. De matrix met onderlinge correlatie-coëfficiënten (waarop de uitkomst van het model is gebaseerd) is derhalve telkens gebaseerd op een sample met alle waarnemingen. De onderlinge (partiële) correlatie tussen bijvoorbeeld woonoppervlak en perceeloppervlak wordt berekend voor alle eengezinswoningen en die meergezinswoningen met een perceel; de partiële correlatie tussen prijs en woonoppervlak wordt berekend op alle transacties. Het gevolg hiervan is dat de gerapporteerde coëfficiënten gebaseerd zijn op verschillende samples van de dataset. Dit leidt tot moeilijkheden wanneer de coëfficiënten geïnterpreteerd moeten worden. Dit is in geen enkel opzicht, praktisch noch wetenschappelijk, een verantwoorde optie. Exclusion Dit is het simpelweg niet opnemen van de variabele in het model. Dit is de meest praktische oplossing voor het probleem; zoals in een eerder rapport aangegeven is leidt het toevoegen van de variabele “perceeloppervlak” tot een redelijke toename van de R-kwadraat (5 procentpunt); echter dit is gebaseerd op een listwise reduction; dat is de default optie waarop SPSS met missende waarnemingen omgaat. De winst in verklaringskracht van het model is dus mogelijk deels gebaseerd op het feit dat de onderliggende sample homogener is geworden (namelijk alleen eengezinswoningen en die meergezinswoningen die een perceel hebben). Het weglaten van de variabele is economisch gezien niet de meest interessante optie aangezien op basis van zowel ervaring als de literatuur bekend is dat perceeloppervlak een belangrijke verklarende variabele kan zijn.
35
Ad hoc oplossing 2: de “0”. In theorie hebben appartementen geen kadastraal perceeloppervlak. Mogelijk hebben enkele benedenwoningen of maisonnettes een tuin, maar het merendeel van de meergezinswoningen heeft geen perceeloppervlak. In de data vinden we echter ook galerijflats met perceeloppervlakten. Naar aanleiding hiervan is een extra blik geworpen op de variabele “obj_hid_PERCEEL”. Wij nemen a priori aan dat de variabele perceeloppervlak voor eengezinswoningen een correcte waarneming bevat. We bekijken in deze paragraaf slechts de waarneming van perceeloppervlakten bij appartementen. Een simpele frequentietabel toont aan dat perceeloppervlakten bij de meeste appartementen niet voorkomen. Echter, bij alle typen appartementen zijn er transacties waarbij een perceel genoemd wordt. De eerste gok is dat het hierbij gaat om slordig ingevulde waarnemingen: makelaars hebben bijvoorbeeld het woonoppervlak ook als perceeloppervlak opgegeven. Om dit te controleren is er een nieuwe variabele aangemaakt: “extraperceel”. Deze variabele is simpelweg het verschil tussen perceel en woonoppervlak. Indien de eerste gedachte juist is, zou deze variabele voornamelijk uit waarnemingen “0” moeten bestaan. Zoals verwacht is voor het merendeel van de waarnemingen “0”; bij ongeveer 60 procent van de waarnemingen van appartementen met een perceeloppervlak groter dan 0 is het perceeloppervlak exact even groot als het woonoppervlak. Feitelijk gaat het hier dan om appartementen waarbij zonder problemen het perceeloppervlak gelijk aan “0” gesteld zou kunnen worden. Er is echter nog altijd een ruime 10 procent van de waarnemingen waarbij het verschil negatief is: het woonoppervlak is groter dan het perceeloppervlak. Tevens is er in 30 procent van de gevallen sprake van een perceeloppervlak dat groter is dan het woonoppervlak. De interpretatie van deze waarnemingen is erg lastig. Een optie om de variabele perceeloppervlak toch mee te nemen is door het perceeloppervlak van alle appartementen gelijk te stellen aan “0”. De waarnemingen van eengezinswoningen kunnen gewoon overgenomen worden. Conclusie De variabele perceeloppervlak is problematisch. De invulling van de variabele is in een behoorlijk aantal gevallen verdacht. Echter, op basis van de theorie en de ervaring van makelaars hoort deze variabele wel in een hedonisch model. De enige wijze waarop dit op een verantwoorde wijze kan geschieden gegeven het onderzoek dat naar deze variabele is gedaan is door voor alle appartementen een waarde “0” in te vullen voor het perceeloppervlak. Idealiter zou deze oplossing nog aangevuld worden met bijvoorbeeld een dummy voor de aanwezigheid van een tuin; op deze wijze wordt toch nog gecorrigeerd voor appartementen met een stukje grond. Een dergelijke variabele zit echter niet in de database; de variabele “tuinoppervlak” kent 60 procent onbekende waarnemingen. De prijs van het niet meenemen van perceeloppervlak in het model is echter groot: niet alleen verliest het model aan verklaringskracht, ook geeft het aanleiding voor critici om het model onder vuur te nemen.
36
Getrapte opname van perceeloppervlak Het is niet waarschijnlijk dat perceeloppervlak lineair bijdraagt aan de verklaring van prijs. Dit is echter wel wat in een (log)lineair model gebeurt. Het verdient derhalve de aanbeveling om een transformatie toe te passen op het perceeloppervlak. Dit kan praktisch uitgevoerd worden met een getrapte aanpak. Hierbij wordt de waargenomen perceeloppervlak verdeelt in “buckets”. Hoe dit exact wordt vorm gegeven wordt in deze paragraaf beschreven. Perceeloppervlakten komen voor in zeer verschillende grootten; de meeste percelen zijn niet al te groot, er zijn echter ook woningen met enorme stukken agrarische grond. Om het verschil in waarde te ondervangen wordt het perceeloppervlak verdeeld in een aantal “buckets”. In dit geval maken we een indeling tot 300 vierkante meter, van 300 tot 500 vierkante meter, van 500 tot 1000 vierkante meter en meer dan 1000 vierkante meter. Indien een woning nu een perceeloppervlak heeft van 750 vierkante meter dan krijgt deze woning 300 vierkante meter in bucket 1, 200 in bucket 2, 250 in bucket 3 en 0 in bucket 4. Op een soortgelijke wijze krijgt een woning met een perceeloppervlak van 120 vierkante meter de volgende invulling: bucket 1 – 120; bucket 2, 3 & 4 – 03.
3 In het model mag men verwachten dat de coëfficiënten op bucket 1 groter zijn dan die van 2; die van bucket 2 weer groter dan die van bucket 3 enz.
37
Bijlage 3: indices in tabelvorm Er is in dit rapport een groot aantal indices gepresenteerd. Van ieder index is vanzelfsprekend een tabel te maken. Deze tabellen nemen echter nogal wat ruimte in beslag: indien men de maandelijkse indices normaal elkaar laat staan en uitprint, neemt iedere maandelijkse index drie pagina’s in beslag. Iedere index op kwartaalbasis past gewoon op een pagina. Het grote nadeel van de indices over meerdere pagina’s uitsmeren is dat het overzicht verloren gaat. Daarom hebben we in dit rapport de indices in tabellen bij elkaar geplaatst. Hierbij is telkens zowel de index op basis van de hedonische techniek als op de gewogen mediane techniek naast elkaar gezet. Wij houden de zelfde volgorde van presentatie aan als in de hoofdtekst. De kleine verschillen zoals die in de figuren tot uiting komen worden op deze wijze nauwkeurig inzichtelijk gemaakt.
38
Tabel 6: Landelijke index op kwartaalbasis Hedonisch Mediaan
1998-1 53.28952 55.823531998-2 55.22 57.645171998-3 56.77731 58.805961998-4 58.76559 60.786131999-1 61.5918 62.983211999-2 66.08687 66.80631999-3 69.35481 69.994781999-4 72.05623 72.315822000-1 73.79318 74.401662000-2 76.85045 77.330522000-3 78.38494 79.337752000-4 80.42571 80.861152001-1 81.7058 82.105512001-2 84.5813 84.771482001-3 85.44283 86.03482001-4 86.88477 87.05732002-1 88.18858 88.184552002-2 90.2862 90.405562002-3 90.70438 91.307792002-4 90.83542 91.385182003-1 91.60564 91.903752003-2 92.20165 92.866612003-3 92.99709 93.659412003-4 93.77064 94.103292004-1 94.32639 94.628222004-2 96.17333 95.860512004-3 96.68847 96.598562004-4 97.42106 96.930472005-1 98.2997 97.644362005-2 99.64973 99.524932005-3 100.3503 100.47512005-4 101.2279 101.22542006-1 101.9088 101.51962006-2 103.8343 103.46812006-3 104.4961 104.34462006-4 105.144 104.95112007-1 106.0637 105.72662007-2 108.5903 107.96852007-3 108.7308 108.6052007-4 109.0664 108.64892008-1 109.7024 109.09382008-2 111.4314 110.79972008-3 110.623 110.7562008-4 107.5063 108.52232009-1 105.2312 105.54592009-2 106.7058 106.5919
39
Tabel 7: Prijsindex Noordoost Friesland (regio 8; 2005=100; kwartaalbasis) Hedonisch Mediaan
1998-1 45.99245 49.977321998-2 46.86723 50.327161998-3 48.73217 51.031741998-4 50.7203 51.491031999-1 51.29128 57.927411999-2 58.59958 61.576831999-3 62.80051 61.761571999-4 62.03766 62.19392000-1 64.37272 68.351092000-2 69.93646 71.358542000-3 71.04244 74.141522000-4 74.18097 75.476072001-1 77.63229 77.212022001-2 80.43294 84.469952001-3 82.68321 82.442672001-4 83.46112 87.966332002-1 82.55963 83.831912002-2 84.7231 86.68222002-3 85.84748 87.288972002-4 87.95952 92.264442003-1 87.29082 90.326892003-2 85.00022 88.610682003-3 88.75735 93.395662003-4 92.21811 94.889992004-1 92.69092 93.181972004-2 94.40634 96.909252004-3 97.08323 96.812342004-4 96.90169 95.844212005-1 97.57777 97.952792005-2 99.44638 100.40162005-3 100.5536 99.598392005-4 98.98304 100.09642006-1 100.7995 100.39672006-2 100.2848 101.60142006-3 101.5163 98.654992006-4 105.2054 104.17972007-1 103.9597 101.88772007-2 106.4 105.45382007-3 104.3956 102.39562007-4 104.9843 103.93162008-1 109.6155 107.46522008-2 107.6005 106.92792008-3 105.8467 105.64482008-4 103.9782 104.58832009-1 103.9862 98.626792009-2 98.05507 95.86524
40
Tabel 8: Prijsindex Noordoost Friesland (regio 8; 2005=100; maandbasis) Hedonisch Mediaan Hedonisch Mediaan Hedonisch Mediaan
jan-98 55.66024 43.02335 aug-02 92.77507 87.6202 mrt-07 105.1091 96.03765feb-98 57.9154 44.4001 sep-02 91.40775 88.84688 apr-07 106.1214 102.6643mrt-98 56.98596 45.7765 okt-02 92.48264 88.58034 mei-07 107.6232 100.303apr-98 57.52851 44.4032 nov-02 92.93156 95.84393 jun-07 110.0853 105.4184mei-98 57.135 46.17933 dec-02 94.40111 94.40627 jul-07 107.0071 99.515jun-98 58.84441 47.24146 jan-03 88.25847 88.26987 aug-07 105.0553 102.799jul-98 60.9344 46.20215 feb-03 95.60655 89.06429 sep-07 105.1058 99.71502
aug-98 58.53583 46.61797 mrt-03 92.24457 98.7723 okt-07 106.7763 104.9002sep-98 60.53073 47.41047 apr-03 90.18089 88.7963 nov-07 106.458 101.6483okt-98 61.71022 48.73796 mei-03 88.82132 92.61454 dec-07 105.3691 99.41203nov-98 59.77527 47.17835 jun-03 88.60949 92.15147 jan-08 112.1035 108.5579dec-98 65.31361 48.45216 jul-03 87.86569 99.61574 feb-08 110.5143 107.3638jan-99 58.77059 49.56656 aug-03 96.88742 99.71535 mrt-08 111.5539 110.1553feb-99 63.62365 54.07712 sep-03 93.96654 93.73243 apr-08 110.9352 111.1467mrt-99 64.21983 56.56467 okt-03 94.66418 97.57546 mei-08 105.3842 107.9234apr-99 65.77173 53.17079 nov-03 100.9641 93.86759 jun-08 112.7627 107.4917mei-99 75.65446 59.07275 dec-03 94.76384 101.5647 jul-08 106.866 110.179jun-99 70.99727 61.67195 jan-04 98.06343 101.1585 aug-08 108.8637 106.7635jul-99 73.14796 55.38141 feb-04 90.13635 99.03415 sep-08 106.2471 107.5108
aug-99 71.14779 59.5904 mrt-04 98.74707 91.60659 okt-08 103.6294 104.5005sep-99 79.9088 59.05408 apr-04 97.12861 102.4162 nov-08 106.9525 110.1435okt-99 65.71479 61.35719 mei-04 97.20736 97.90985 dec-08 107.9071 109.0421nov-99 74.20505 57.67576 jun-04 95.54009 101.5325 jan-09 111.2824 95.73895dec-99 78.12197 59.52138 jul-04 98.19375 97.77582 feb-09 105.3057 105.5043jan-00 66.80158 65.94969 aug-04 103.4509 97.97137 mrt-09 102.1622 106.9814feb-00 75.54963 60.87157 sep-04 97.78569 103.0659 apr-09 97.91802 97.78099mrt-00 77.62272 68.78487 okt-04 96.11478 98.63405 mei-09 96.64093 103.8434apr-00 84.58947 65.75834 nov-04 99.38711 99.42312mei-00 77.72957 72.53145 dec-04 101.1911 99.22427jun-00 77.97024 71.22588 jan-05 98.25091 97.23979jul-00 72.3446 66.95233 feb-05 95.58701 102.8797
aug-00 83.39662 71.70594 mrt-05 103.1158 102.2624sep-00 82.2231 76.0083 apr-05 100.4581 99.91038okt-00 84.7166 70.61171 mei-05 104.2958 106.0049nov-00 79.38151 70.89416 jun-05 99.84065 99.75062dec-00 87.07137 75.64406 jul-05 100.1593 100.2494jan-01 88.53301 73.22345 aug-05 102.6832 97.74314feb-01 91.64519 75.5666 sep-05 102.9422 102.4348mrt-01 80.51718 70.80591 okt-05 101.6111 97.41551apr-01 91.95926 81.00196 nov-05 100.6415 100.825mei-01 93.46987 80.92096 dec-05 98.86467 95.27967jun-01 81.61323 80.59727 jan-06 101.5327 100.1389jul-01 87.58907 76.40622 feb-06 99.50523 97.63546
aug-01 93.86032 84.27606 mrt-06 105.5443 95.09694sep-01 90.79906 80.73646 apr-06 101.4582 97.56946okt-01 89.24839 85.90359 mei-06 101.2331 96.88647nov-01 94.32853 86.33311 jun-06 103.0316 101.9246dec-01 89.23886 82.10279 jul-06 102.6456 97.94951jan-02 84.62855 80.62494 aug-06 102.4054 93.93358feb-02 90.27547 81.99556 sep-06 104.2879 99.19386mrt-02 87.13106 78.22377 okt-06 108.8264 97.90434apr-02 88.45651 82.68252 nov-06 105.7512 101.1352mei-02 92.02721 87.72616 dec-06 106.0434 102.0454jun-02 87.9159 83.69075 jan-07 105.3644 103.7802jul-02 87.82062 87.70791 feb-07 105.9079 99.11007
41
Tabel 9: Prijsindex Amersfoort (regio 39; 2005=100; kwartaalbasis) Hedonisch Mediaan
1998-1 57.94198 62.508361998-2 59.68385 64.446121998-3 61.27963 66.250611998-4 64.43085 69.563141999-1 68.16895 71.858721999-2 74.13904 76.60141999-3 78.41067 79.282451999-4 79.79677 82.374462000-1 83.49614 85.257572000-2 84.85395 88.071072000-3 86.81591 87.36652000-4 88.33203 90.074862001-1 88.15216 88.903892001-2 89.87651 90.948682001-3 88.72558 90.221092001-4 91.14003 91.033082002-1 91.33222 91.215152002-2 93.32916 94.498892002-3 93.83916 95.727382002-4 92.93606 94.482922003-1 94.34844 93.065682003-2 94.93383 95.299252003-3 95.43837 96.728742003-4 96.16034 96.051642004-1 97.36941 97.780572004-2 98.83298 98.171692004-3 98.62494 98.760722004-4 98.10489 96.884272005-1 98.8615 96.787382005-2 100.5089 100.75572005-3 99.49111 99.244332005-4 102.1156 102.12242006-1 102.95 102.42882006-2 105.2821 105.80892006-3 107.3109 106.12642006-4 107.1184 108.03662007-1 109.1493 108.57682007-2 110.7301 111.18272007-3 111.6573 113.07282007-4 111.3299 111.15052008-1 112.4163 112.03972008-2 113.7204 113.38422008-3 113.0313 113.72442008-4 110.1403 110.31262009-1 107.6918 107.11362009-2 108.3813 107.7562
42
Tabel 10: Prijsindex Amersfoort (regio 39; 2005=100; maandbasis) Hedonisch Mediaan Hedonisch Mediaan Hedonisch Mediaan
jan-98 57.17644 60.55963 aug-02 93.6351 93.47895 mrt-07 109.4452 108.8232feb-98 57.40811 60.80187 sep-02 94.83714 92.91808 apr-07 110.4752 109.1496mrt-98 56.86395 61.40989 okt-02 93.08026 92.36057 mei-07 109.2373 109.9137apr-98 59.28758 62.63809 nov-02 92.91269 92.36057 jun-07 110.3164 110.6831mei-98 58.45714 63.89085 dec-02 93.72375 92.17585 jul-07 111.6266 110.019jun-98 58.58713 62.93248 jan-03 93.57114 90.88539 aug-07 108.3799 112.5494jul-98 59.46051 64.56873 feb-03 94.14472 89.15857 sep-07 112.8203 110.411
aug-98 59.78201 65.98924 mrt-03 96.24588 93.25986 okt-07 111.5628 111.7359sep-98 61.72122 64.60347 apr-03 94.94477 92.79356 nov-07 109.9264 108.719okt-98 63.02418 67.76904 mei-03 95.13144 92.2368 dec-07 109.6857 110.3498nov-98 63.38364 67.76904 jun-03 95.40809 95.37285 jan-08 108.1549 109.136dec-98 63.78226 69.19219 jul-03 94.08072 93.56077 feb-08 113.0806 111.1004jan-99 63.57544 69.46896 aug-03 95.84314 95.52554 mrt-08 113.2107 112.3225feb-99 67.30806 69.26055 sep-03 97.44499 95.81212 apr-08 112.7136 110.3007mrt-99 69.60454 72.58506 okt-03 95.04882 94.18331 mei-08 113.3187 112.617apr-99 71.96428 74.39968 nov-03 97.49393 93.80658 jun-08 112.7578 112.5044mei-99 72.97572 74.39968 dec-03 96.58269 96.43316 jul-08 113.647 110.8169jun-99 73.77844 76.11087 jan-04 96.67771 96.33673 aug-08 111.1677 112.7008jul-99 75.38527 77.0242 feb-04 96.41957 96.5294 sep-08 111.1372 112.4754
aug-99 78.19809 76.87016 mrt-04 98.73314 96.81899 okt-08 111.5874 108.0888sep-99 78.18291 80.79053 apr-04 98.36572 96.04444 nov-08 109.2523 110.6829okt-99 76.37419 79.65947 mei-04 98.76473 96.52466 dec-08 106.4245 106.9197nov-99 79.37489 82.36789 jun-04 99.295 97.29686 jan-09 108.1125 105.6367dec-99 79.479 79.89685 jul-04 98.55036 97.68605 feb-09 106.5556 107.6438jan-00 82.89328 80.61592 aug-04 97.73386 98.46754 mrt-09 105.9372 103.8763feb-00 82.87108 85.5335 sep-04 99.32803 96.59665 apr-09 108.1635 105.5383mrt-00 84.23009 84.25049 okt-04 97.21839 95.43749 mei-09 105.0532 107.649apr-00 83.74142 83.99774 nov-04 96.87125 92.00174mei-00 84.91341 86.18168 dec-04 99.66139 96.87784jun-00 85.54202 86.52641 jan-05 100.0202 92.03394jul-00 86.21859 84.10367 feb-05 96.85619 95.9914
aug-00 86.72968 84.52419 mrt-05 98.77493 95.89541sep-00 86.84749 86.04562 apr-05 99.61264 96.56668okt-00 88.70067 88.11072 mei-05 101.6022 98.30488nov-00 87.73927 87.05339 jun-05 99.62712 100.9591dec-00 87.8871 88.44624 jul-05 100.3729 99.04089jan-01 87.60407 86.41198 aug-05 97.41455 96.56487feb-01 88.65911 86.49839 sep-05 99.97696 96.27517mrt-01 87.29926 86.49839 okt-05 101.3054 99.54853apr-01 90.13545 87.70937 nov-05 100.8408 100.2454mei-01 90.39751 89.11272 dec-05 103.3478 99.14267jun-01 87.81984 87.77603 jan-06 102.0318 99.73752jul-01 88.00871 86.37161 feb-06 101.9157 99.53805
aug-01 88.63996 86.7171 mrt-06 103.2929 101.4293sep-01 88.54225 89.57876 apr-06 103.8189 103.5593okt-01 90.47423 86.71224 mei-06 104.8446 103.145nov-01 90.36428 89.9206 jun-06 105.4818 103.2482dec-01 91.44482 88.39195 jul-06 107.3519 105.2099jan-02 91.40992 89.983 aug-06 105.1947 104.0526feb-02 91.36519 89.4431 sep-06 107.9946 104.0526mrt-02 91.85956 87.74368 okt-06 105.3922 107.6944apr-02 92.69083 90.72697 nov-06 106.4693 103.9251mei-02 93.53267 91.36206 dec-06 107.6956 107.7704jun-02 95.00327 92.27568 jan-07 109.1186 106.5849jul-02 93.94803 93.01388 feb-07 106.6446 106.5849
43
Tabel 11: Prijsindex Rotterdam (regio 49; 2005=100; kwartaalbasis) Hedonisch Mediaan
1998-1 54.41468 57.940091998-2 55.73942 59.504471998-3 56.55797 60.278031998-4 58.7974 62.749431999-1 60.85313 63.314171999-2 65.18401 67.746171999-3 66.36288 69.033341999-4 70.47723 72.070812000-1 72.47739 74.016722000-2 74.91743 76.089192000-3 77.34879 78.676222000-4 78.28034 80.092392001-1 80.24854 82.254892001-2 83.48605 84.558032001-3 84.10787 85.319052001-4 85.88547 87.537342002-1 87.88987 88.85042002-2 89.99747 90.716262002-3 91.06164 92.62132002-4 91.11115 91.695092003-1 92.20631 92.428652003-2 92.81527 94.462082003-3 92.62943 92.383922003-4 93.04299 93.122992004-1 94.68764 94.612952004-2 96.10101 96.315992004-3 96.99409 96.797572004-4 97.40671 96.603972005-1 98.45221 96.990392005-2 99.35007 99.90012005-3 100.6499 100.09992005-4 100.521 101.80162006-1 101.0913 99.969172006-2 102.5494 102.66832006-3 101.9855 102.1552006-4 103.3287 104.09592007-1 104.202 104.22007-2 106.1043 105.97142007-3 105.6427 106.60732007-4 104.5701 105.22142008-1 105.6384 105.32662008-2 108.4792 108.27572008-3 106.3531 106.86822008-2009-2009-
4 105.0105 106.12011 102.2778 102.08752 105.4371 104.4355
44
Tabel 12: Prijsindex Rotterdam (regio 49; 2005=100; maandbasis) Hedonisch Mediaan Hedonisch Mediaan Hedonisch Mediaan
jan-98 55.27035 57.10676 aug-02 93.07638 93.234 mrt-07 106.1877 104.5238feb-98 54.6701 57.73493 sep-02 89.78807 90.43698 apr-07 106.1393 106.3007mrt-98 55.57186 58.48549 okt-02 93.13173 91.16048 mei-07 106.6426 106.7259apr-98 55.58998 58.48549 nov-02 90.86047 90.61351 jun-07 106.9844 104.4847mei-98 57.32915 60.64945 dec-02 91.8984 91.97272 jul-07 106.652 106.9923jun-98 56.50332 58.64802 jan-03 92.36844 91.14496 aug-07 106.2635 107.8483jul-98 56.38106 59.82098 feb-03 93.44087 93.69702 sep-07 105.448 105.1521
aug-98 58.23034 60.00044 mrt-03 93.26446 91.63569 okt-07 103.9807 105.1521sep-98 57.17774 59.82044 apr-03 93.75145 92.1855 nov-07 104.7644 103.6799okt-98 59.65739 62.21326 mei-03 93.92696 96.05729 dec-07 106.9925 106.583nov-98 59.1655 62.95982 jun-03 93.11108 94.04009 jan-08 104.4423 105.1974dec-98 59.3971 61.44878 jul-03 95.02006 92.15929 feb-08 106.0126 103.5142jan-99 60.3455 63.1079 aug-03 92.98584 93.91031 mrt-08 107.5706 105.481feb-99 60.98428 62.79236 sep-03 92.22385 91.65646 apr-08 108.9141 107.6961mrt-99 62.66467 63.23191 okt-03 93.26448 92.48137 mei-08 107.5461 106.9422apr-99 63.73382 66.07734 nov-03 93.42427 92.94378 jun-08 110.1036 109.5088mei-99 65.74004 68.12574 dec-03 94.65326 94.8956 jul-08 107.4287 106.9901jun-99 67.84538 67.85324 jan-04 93.90982 95.65476 aug-08 107.0661 106.5622jul-99 66.55419 69.41386 feb-04 96.17808 93.16774 sep-08 105.5323 105.4966
aug-99 66.32923 68.58089 mrt-04 95.81905 95.5901 okt-08 106.5143 108.134sep-99 67.71966 68.37515 apr-04 97.06745 97.11954 nov-08 105.2389 104.89okt-99 69.81509 71.24691 mei-04 96.44134 95.85699 dec-08 103.8278 104.3655nov-99 70.86302 72.24436 jun-04 96.79314 97.48656 jan-09 102.7858 102.0695dec-99 72.38469 72.24436 jul-04 97.33755 97.58404 feb-09 102.2412 102.3757jan-00 72.92034 72.75007 aug-04 98.08235 97.68163 mrt-09 102.7472 101.5567feb-00 73.74283 74.20508 sep-04 97.6539 96.31409 apr-09 105.49 102.9785mrt-00 73.55096 74.79872 okt-04 98.83159 96.69934 mei-09 107.0609 104.7291apr-00 74.70761 75.02311 nov-04 99.16093 97.76303mei-00 77.17634 76.97371 dec-04 96.35807 96.49212jun-00 75.58199 76.97371 jan-05 99.28624 95.72018jul-00 78.09878 78.28227 feb-05 99.45897 99.35755
aug-00 77.38228 78.20398 mrt-05 98.57362 97.37039sep-00 79.43983 80.70651 apr-05 99.87453 99.60991okt-00 79.17357 79.89945 mei-05 99.67729 99.41069nov-00 80.82525 79.26025 jun-05 100.333 100.6036dec-00 76.66459 81.63806 jul-05 99.66696 99.39638jan-01 80.07412 80.90332 aug-05 100.5879 98.60121feb-01 81.35536 80.98422 sep-05 103.4157 101.6578mrt-01 81.21548 84.06162 okt-05 100.3837 102.9794apr-01 82.80237 83.38913 nov-05 102.009 101.2287mei-01 83.97538 83.47252 dec-05 100.7999 101.6337jun-01 85.55876 86.06016 jan-06 101.1979 100.5157jul-01 83.18565 84.85532 feb-06 101.8391 98.60589
aug-01 84.76538 84.60076 mrt-06 101.7265 101.071sep-01 86.40634 86.63117 apr-06 103.6788 102.1828okt-01 87.0239 85.67823 mei-06 103.4815 103.1025nov-01 86.76605 89.53375 jun-06 102.168 102.1745dec-01 85.11916 87.47448 jul-06 101.5745 101.7658jan-02 88.48286 87.0371 aug-06 102.0938 101.6641feb-02 88.5968 89.30007 sep-06 103.6423 102.4774mrt-02 89.56092 89.47867 okt-06 104.46 103.8096apr-02 90.77651 90.99981 nov-06 103.6845 104.3286mei-02 90.80131 90.90881 dec-06 103.3275 103.7027jun-02 91.4572 90.54517 jan-07 103.56 102.7694jul-02 93.03265 93.98589 feb-07 104.2562 103.5915
45
Tabel 13: Prijsindex Oss e.o. (regio 62; 2005=100; kwartaalbasis) Hedonisch Mediaan
1998-1 51.08369 53.620031998-2 53.59364 54.156231998-3 55.32097 57.351451998-4 56.07733 57.982311999-1 57.74681 58.736081999-2 62.11735 62.084041999-3 64.47319 66.243671999-4 68.4047 70.152052000-1 69.06059 68.889312000-2 71.85688 71.231552000-3 76.7498 75.790372000-4 78.00327 76.32092001-1 79.998 80.594872001-2 85.4004 85.108182001-3 86.3531 85.618832001-4 89.97791 86.218162002-1 90.96116 88.890932002-2 92.33821 89.424272002-3 92.82252 91.928152002-4 94.83546 93.215152003-1 94.42467 91.910142003-2 94.32587 94.115982003-3 95.99306 93.457172003-4 96.37526 96.260882004-1 96.15157 95.875842004-2 98.41415 98.080982004-3 101.0085 98.669472004-4 97.84659 96.794752005-1 98.86179 96.213982005-2 100.0151 98.619332005-3 99.9849 101.38072005-4 101.4796 101.27932006-1 101.8855 102.29212006-2 104.4277 102.49672006-3 103.0898 100.13922006-4 101.6134 100.84022007-1 106.3871 104.67212007-2 104.9716 102.162007-3 106.0756 104.30542007-4 106.5766 101.90642008-1 105.7022 102.21212008-2 105.4139 101.7012008-3 107.3705 103.42992008-4 103.3725 102.80932009-1 104.2883 102.39812009-2 104.9267 103.0125
46
Tabel 14: Prijsindex Oss e.o. (regio 62; 2005=100; maandbasis) Hedonisch Mediaan Hedonisch Mediaan Hedonisch Mediaan
jan-98 51.14624 52.91565 aug-02 91.41716 89.74827 mrt-07 107.126 116.7384feb-98 53.22256 54.66187 sep-02 95.30047 92.08173 apr-07 104.9041 107.2826mrt-98 52.88356 56.13774 okt-02 97.88928 96.13332 mei-07 103.0985 112.8613apr-98 54.90722 55.01498 nov-02 91.94837 92.19185 jun-07 103.598 110.1526mei-98 53.20771 58.42591 dec-02 95.88945 92.46843 jul-07 104.6199 108.1699jun-98 56.49231 56.43943 jan-03 94.04916 89.60191 aug-07 108.165 116.8235jul-98 55.97404 59.20496 feb-03 95.43748 90.85634 sep-07 102.9882 108.2954
aug-98 56.90676 57.90245 mrt-03 93.9369 96.30772 okt-07 105.7783 109.0534sep-98 57.1161 63.8664 apr-03 93.54733 96.40402 nov-07 103.6636 106.109okt-98 56.71711 63.48321 mei-03 94.09927 95.43998 dec-07 106.1915 113.961nov-98 55.87984 59.16635 jun-03 95.4143 93.14942 jan-08 101.9775 116.0123dec-98 60.25795 61.82883 jul-03 96.03527 95.47816 feb-08 100.9957 111.4879jan-99 57.94062 60.4686 aug-03 96.07741 91.75451 mrt-08 104.5479 109.7041feb-99 59.02681 61.67797 sep-03 95.89709 94.96592 apr-08 104.9523 111.7884mrt-99 59.47878 61.3079 okt-03 96.11844 92.7817 mei-08 101.4965 116.5953apr-99 63.54142 67.07085 nov-03 94.1412 97.14244 jun-08 100.4631 108.9mei-99 64.35524 65.39408 dec-03 98.85856 99.27958 jul-08 102.8936 109.7712jun-99 62.27507 64.54395 jan-04 94.80712 95.30839 aug-08 103.6716 114.6012jul-99 64.03125 69.12657 feb-04 97.82377 95.88024 sep-08 106.1743 112.4238
aug-99 65.53332 70.78561 mrt-04 96.84058 93.48324 okt-08 101.2527 114.6722sep-99 68.10086 67.74183 apr-04 100.6237 98.1574 nov-08 100.2251 111.0027okt-99 70.08443 73.56763 mei-04 97.90882 98.8445 dec-08 96.94695 107.6726nov-99 69.72901 71.43417 jun-04 97.88067 97.16415 jan-09 98.90042 112.7333dec-99 69.74065 72.93428 jul-04 99.66409 95.80385 feb-09 100.2871 115.3261jan-00 71.35988 72.05907 aug-04 99.9116 97.33671 mrt-09 104.0874 111.6357feb-00 71.03191 71.62672 sep-04 106.2456 103.8583 apr-09 101.7847 114.2033mrt-00 69.94321 70.91045 okt-04 99.31523 98.76921 mei-09 100.3076 114.5459apr-00 73.79231 72.89594 nov-04 95.4179 95.90491mei-00 75.34303 75.5202 dec-04 98.72501 95.90491jun-00 71.58114 73.10355 jan-05 96.09393 92.06871jul-00 77.99086 75.88148 feb-05 99.31802 95.47525
aug-00 77.81583 75.65384 mrt-05 99.75836 98.43498sep-00 78.62185 80.19307 apr-05 103.7028 103.2583okt-00 79.16776 75.46168 mei-05 97.24216 102.8453nov-00 78.64185 76.51814 jun-05 98.4352 96.5717dec-00 80.72285 78.81369 jul-05 101.5648 103.4283jan-01 79.59823 83.06963 aug-05 95.81586 106.014feb-01 81.56935 81.15903 sep-05 100.2421 101.5614mrt-01 83.04051 81.24018 okt-05 98.9836 103.6942apr-01 87.85032 84.81475 nov-05 99.71673 101.9314mei-01 85.59041 86.68068 dec-05 103.3758 105.1932jun-01 86.92344 84.7737 jan-06 100.9991 105.2984jul-01 86.24106 85.28234 feb-06 103.7317 104.7719
aug-01 89.32556 85.9646 mrt-06 99.50621 105.4005sep-01 86.25964 88.71547 apr-06 103.3287 102.6601okt-01 90.09458 85.16685 mei-06 104.3968 108.5118nov-01 92.44721 87.46636 jun-06 102.6944 104.7138dec-01 90.74935 89.04075 jul-06 100.6423 97.80273jan-02 91.8364 84.23255 aug-06 102.9869 108.1698feb-02 92.98453 90.46576 sep-06 102.5576 105.7901mrt-02 90.39693 88.47551 okt-06 98.89902 108.0117apr-02 93.41243 90.95283 nov-06 100.4381 107.0396mei-02 90.68009 88.86091 dec-06 102.7811 108.0029jun-02 94.06546 86.63939 jan-07 105.0098 111.243jul-02 92.79951 90.01833 feb-07 103.6771 110.1306
47
Tabel 15: Prijsindex Zuid Limburg (regio 76; 2005=100; kwartaalbasis) Hedonisch Mediaan
1998-1 58.57115 62.531691998-2 51.46829 56.778771998-3 59.57277 51.952581998-4 65.42946 66.655161999-1 61.6818 63.589021999-2 68.11315 73.127371999-3 75.57541 76.344981999-4 79.69067 70.466422000-1 80.07543 73.707872000-2 81.73585 82.331692000-3 82.47401 82.908012000-4 83.77381 85.643982001-1 84.30259 85.044472001-2 84.68953 84.53422001-3 85.52227 86.563022001-4 85.61969 87.168972002-1 87.80045 90.568562002-2 90.63759 92.379932002-3 90.33829 94.31992002-4 90.46248 93.093752003-1 90.66873 89.742372003-2 90.23034 92.524382003-3 92.64139 92.246812003-4 94.15191 96.95142004-1 91.40258 93.36422004-2 95.74483 94.017752004-3 93.63922 94.487842004-4 95.24398 95.149252005-1 94.44428 95.24442005-2 100.9217 102.19722005-3 99.07833 97.802762005-4 97.63077 99.465412006-1 100.5232 100.95742006-2 100.9211 100.95742006-3 99.40607 99.644942006-4 98.84944 103.23222007-1 100.1809 101.78692007-2 101.8677 101.88872007-3 102.3521 104.74162007-4 101.3453 105.26532008-1 99.68432 102.10732008-2 99.76001 103.53682008-3 98.67115 99.705972008-4 97.35055 100.90242009-1 98.14236 97.471762009-2 98.74849 102.6378
48
Tabel 16: Prijsindex Zuid Limburg (regio 76; 2005=100; maandbasis) Hedonisch Mediaan Hedonisch Mediaan Hedonisch Mediaan
jan-98 61.21895 69.22756 aug-02 90.97071 92.44392 mrt-07 98.1999 102.0493feb-98 61.60524 65.69696 sep-02 91.53667 95.03235 apr-07 101.7409 99.08991mrt-98 59.95207 63.52896 okt-02 93.76353 93.51183 mei-07 100.4716 98.99082apr-98 65.0209 59.39958 nov-02 92.1855 97.81337 jun-07 98.21318 99.08981mei-98 63.27164 71.10129 dec-02 86.82553 91.94457 jul-07 101.519 99.88253jun-98 46.90439 52.47275 jan-03 90.87173 91.48485 aug-07 98.4043 97.48535jul-98 56.22711 50.79363 feb-03 92.20818 88.09991 sep-07 101.4552 105.6741
aug-98 65.17785 75.53012 mrt-03 89.75015 91.8001 okt-07 97.3886 99.86204sep-98 58.16723 74.85035 apr-03 91.55435 91.8919 nov-07 100.072 98.26425okt-98 63.37064 72.38029 mei-03 90.89168 91.8919 dec-07 101.4753 103.6688nov-98 63.15307 78.38785 jun-03 88.61933 96.39461 jan-08 96.79988 99.10735dec-98 68.81568 74.70362 jul-03 92.18769 90.41814 feb-08 99.47898 97.22431jan-99 66.48612 81.05343 aug-03 91.5581 92.94985 mrt-08 97.20986 99.1688feb-99 53.49251 80.32395 sep-03 94.69687 93.50755 apr-08 97.23749 100.1605mrt-99 64.45993 66.99018 okt-03 93.24772 95.28419 mei-08 99.13721 99.55952apr-99 61.43168 78.24453 nov-03 92.98647 97.6663 jun-08 97.08406 100.1569mei-99 65.90609 79.41819 dec-03 96.35002 96.7873 jul-08 99.33779 95.95029jun-99 66.70915 77.90925 jan-04 91.62191 90.88328 aug-08 98.88164 95.47054jul-99 69.2076 80.32443 feb-04 91.73759 89.97444 sep-08 92.7756 94.61131
aug-99 70.02934 80.72606 mrt-04 90.51432 95.28293 okt-08 98.55633 97.82809sep-99 77.52414 84.52018 apr-04 94.5928 89.75652 nov-08 94.77599 93.81714okt-99 78.9277 88.57715 mei-04 94.15037 93.5263 dec-08 90.21697 93.62951nov-99 74.61837 75.02485 jun-04 98.71507 93.61982 jan-09 94.33218 90.07158dec-99 74.51657 69.24793 jul-04 95.21968 93.5262 feb-09 95.50939 93.67445jan-00 76.69619 83.37451 aug-04 89.67693 94.18089 mrt-09 97.26297 94.70487feb-00 84.02603 65.94924 sep-04 94.95246 92.20309 apr-09 96.97102 100.8607mrt-00 82.07923 86.06376 okt-04 97.60115 94.78478 mei-09 95.83305 94.10302apr-00 81.41876 79.00653 nov-04 91.99609 91.94123mei-00 82.70735 84.22096 dec-04 94.78141 95.15918jun-00 85.8526 79.25192 jan-05 93.32931 93.92211jul-00 85.24496 83.69003 feb-05 93.98183 92.6072
aug-00 81.51388 80.5935 mrt-05 93.77101 94.64456sep-00 84.78053 78.90104 apr-05 99.13561 95.87493okt-00 85.99063 85.84433 mei-05 98.61497 102.6821nov-00 83.49985 86.27355 jun-05 102.9217 103.0928dec-00 85.55337 79.37166 jul-05 97.07834 96.90722jan-01 86.31278 85.32454 aug-05 96.6682 97.77938feb-01 87.33796 85.66584 sep-05 100.3434 94.94378mrt-01 84.10331 85.23751 okt-05 97.11942 100.6404apr-01 82.09012 81.82801 nov-05 95.01759 96.01095mei-01 86.24888 89.27436 dec-05 97.83763 92.65056jun-01 89.32438 84.98919 jan-06 95.79265 95.89333jul-01 83.42421 87.19891 feb-06 101.8 98.77013
aug-01 88.23919 83.79815 mrt-06 99.80894 99.95538sep-01 87.88726 90.7534 apr-06 99.7702 94.65774okt-01 83.93188 90.66264 mei-06 99.68326 92.57527nov-01 87.34385 84.49758 jun-06 99.17563 104.7026dec-01 88.52848 85.08907 jul-06 99.62413 95.27939jan-02 87.09032 86.53558 aug-06 94.42458 93.8502feb-02 89.54878 87.48747 sep-06 100.4659 98.16731mrt-02 89.08453 92.73672 okt-06 98.47873 104.2537apr-02 90.7827 92.08756 nov-06 96.53995 100.7091mei-02 89.66846 91.25877 dec-06 96.53706 97.98992jun-02 93.68372 92.26262 jan-07 98.60918 94.95223jul-02 90.20302 91.80131 feb-07 98.55946 100.8393
49
Tabel 17: Prijsindex tussenwoning (2005=100; kwartaalbasis) Hedonisch Mediaan
1998-1 54.12592 57.172391998-2 55.13065 58.201491998-3 56.67116 59.016311998-4 58.80198 61.435981999-1 61.21035 63.586241999-2 65.44899 67.147071999-3 68.55444 70.168691999-4 71.16787 72.133412000-1 73.16713 74.153152000-2 75.51592 76.748512000-3 77.21991 78.436982000-4 79.35457 80.476342001-1 80.57958 81.120152001-2 83.53324 83.878232001-3 83.98343 85.136412001-4 86.01722 86.328322002-1 87.36105 87.709572002-2 89.12813 89.726892002-3 90.16168 90.893342002-4 90.25427 90.984232003-1 91.4852 92.076042003-2 92.19281 92.904732003-3 93.07398 93.926682003-4 93.89265 94.302392004-1 94.70432 95.245412004-2 96.08751 96.293112004-3 96.42021 96.870872004-4 97.2033 97.258352005-1 98.40312 97.84192005-2 99.83195 99.70092005-3 100.168 100.29912005-4 101.1966 100.90092006-1 102.093 101.60722006-2 103.8927 103.33452006-3 104.4204 103.43792006-4 105.1538 104.8862007-1 106.4089 105.72512007-2 108.4975 107.20522007-3 108.4511 107.63412007-4 108.9668 107.63412008-1 109.849 108.38752008-2 111.5175 109.90492008-3 110.9257 110.34452008-4 108.185 107.80662009-1 106.0062 105.65052009-2 107.2219 105.9674
50
Tabel 18: Prijsindex hoekwoning (2005=100; kwartaalbasis) Hedonisch Mediaan
1998-1 54.30358 57.320691998-2 56.21108 59.384241998-3 57.38124 60.928231998-4 59.11256 62.268651999-1 62.22823 64.634861999-2 66.25902 68.319041999-3 69.78804 71.461721999-4 72.85634 73.105342000-1 74.61036 75.371612000-2 77.58234 78.084982000-3 78.35352 79.56862000-4 80.57634 80.84172001-1 81.55188 81.973482001-2 84.33895 84.432682001-3 85.45216 85.445882001-4 86.71378 87.240242002-1 87.67468 87.938162002-2 90.29857 90.576312002-3 90.19124 91.210342002-4 90.75794 92.122442003-1 91.64042 92.306692003-2 92.31241 93.506672003-3 93.69848 93.974212003-4 94.15959 94.162162004-1 94.82523 95.103782004-2 96.92443 96.245022004-3 97.65228 96.533762004-4 97.86893 97.209492005-1 99.08481 98.376012005-2 99.78084 99.950022005-3 100.2192 100.052005-4 101.8474 101.45072006-1 102.6738 102.36372006-2 104.8605 104.10392006-3 105.2622 105.04082006-4 105.4664 104.83082007-1 107.1016 106.50812007-2 108.6335 107.89272007-3 108.5195 108.75582007-4 108.8005 108.32082008-1 109.2985 108.86242008-2 110.7554 110.16872008-3 109.9519 109.83822008-4 107.4895 107.75132009-1 104.8916 104.94982009-2 106.0935 105.7894
51
Tabel 19: Prijsindex 2-onder-1-kap-woning (2005=100; kwartaalbasis) Hedonisch Mediaan
1998-1 52.82141 56.263111998-2 54.93963 58.288581998-3 56.52998 59.862371998-4 58.64274 61.89771999-1 61.62005 64.55931999-2 66.59883 68.497411999-3 69.96115 71.37431999-4 73.39274 74.15792000-1 75.15664 75.937692000-2 78.32468 78.823322000-3 80.12301 80.872732000-4 81.39104 82.004952001-1 82.8092 83.645052001-2 85.11666 85.485242001-3 86.59967 86.938492001-4 87.45571 87.720932002-1 88.7449 88.510422002-2 91.01857 91.254252002-3 90.81616 91.710522002-4 90.77348 91.52712003-1 91.27891 91.801682003-2 91.76816 92.260692003-3 93.00255 93.736862003-4 93.71488 94.767962004-1 94.20536 94.767962004-2 96.27011 95.905182004-3 96.67764 96.480612004-4 97.49331 97.445412005-1 99.39068 98.419872005-2 99.70361 99.502492005-3 100.2964 100.49752005-4 101.461 101.2012006-1 101.7508 101.90942006-2 103.5969 103.03042006-3 103.9902 103.75162006-4 105.3081 104.99662007-1 104.929 104.78662007-2 107.2229 106.98722007-3 107.8867 107.62912007-4 107.5971 107.19862008-1 108.1799 107.52022008-2 109.3892 109.24052008-3 108.2396 108.25732008-4 105.833 106.63352009-1 103.2559 102.6882009-2 103.8914 103.6122
52
Tabel 20: Prijsindex vrijstaande woning (2005=100; kwartaalbasis) Hedonisch Mediaan
1998-1 50.59221 54.699051998-2 53.48799 57.54341998-3 54.44199 59.212161998-4 56.99747 60.574041999-1 60.19791 62.875861999-2 65.60311 67.465791999-3 70.67793 71.648671999-4 73.73906 73.368242000-1 76.08964 76.00952000-2 80.24805 79.885982000-3 81.44059 82.282562000-4 84.10076 83.681362001-1 84.38308 84.099772001-2 87.85893 87.800162001-3 88.01081 88.853762001-4 89.40647 88.942622002-1 89.9836 89.031562002-2 91.72546 91.524442002-3 91.82135 92.531212002-4 91.38964 91.790962003-1 90.85242 91.056632003-2 91.1781 91.785092003-3 92.05155 93.161862003-4 93.09539 93.720842004-1 93.22124 93.158512004-2 95.8069 94.928522004-3 96.69597 96.447382004-4 98.0487 96.447382005-1 98.18436 96.833172005-2 99.72408 99.157162005-3 100.2759 100.84282005-4 101.0431 100.64122006-1 101.7472 100.33922006-2 103.4583 103.14872006-3 104.1554 104.79912006-4 105.1077 103.96072007-1 105.7092 104.37662007-2 108.1947 108.02972007-3 108.5487 108.35382007-4 109.4067 107.59532008-1 109.5385 108.02572008-2 110.8236 109.3222008-3 109.7044 109.75932008-4 106.8738 107.78372009-1 103.0391 102.71782009-2 104.5875 104.3613
53
Tabel 21: Prijsindex appartement (2005=100; kwartaalbasis) Hedonisch Mediaan
1998-1 52.18327 55.204091998-2 53.98837 57.301841998-3 55.74955 58.161371998-4 57.47383 60.197021999-1 60.6063 62.063131999-2 64.77882 65.848981999-3 67.84445 68.878031999-4 70.70285 71.977542000-1 72.63895 73.848962000-2 75.81593 76.802912000-3 77.54441 79.183812000-4 79.43097 80.450752001-1 81.87827 82.542472001-2 84.48962 85.101282001-3 85.79011 86.5482001-4 86.99423 87.500032002-1 88.98457 89.162532002-2 90.87388 90.945782002-3 91.23805 91.76432002-4 91.43092 91.856062003-1 92.4357 92.499052003-2 92.99581 93.701542003-3 93.15959 93.795242003-4 94.0966 93.982832004-1 94.45386 94.546732004-2 95.5176 95.775842004-3 96.37148 96.637822004-4 96.94138 96.541182005-1 97.54327 97.120432005-2 99.5063 99.35422005-3 100.4937 100.64582005-4 101.1304 101.65232006-1 101.9514 101.24572006-2 103.2737 103.47312006-3 104.2061 104.71472006-4 104.9793 105.23832007-1 106.3596 105.9752007-2 109.3105 108.62432007-3 109.4749 109.38472007-4 109.8359 110.25982008-1 110.5304 110.37012008-2 112.3465 112.46712008-3 111.8127 112.24222008-4 108.2568 109.66062009-1 106.9929 106.80942009-2 108.6337 108.3047
54
