Author: Jeanette Fjære-Lindkjenn

Bjørnar Karlsen Kivedal has written the paper “ Natural disasters, insurance claims and regional housing markets”. The paper can be downloaded here.

Summary (In Norwegian):

I denne artikkelen ser jeg på sammenhengen mellom naturskader og vannskader forårsaket av værhendelser og boligpriser. Jeg bruker data på forsikringsutbetalinger samlet av Finans Norge og boligmarkedsdata fra Eiendomsverdi for å se på denne sammenhengen i norske kommuner. Siden vi forventer mer frekvente og mer omfattende naturskader og ekstremvær i fremtiden, er det viktig å undersøke hvordan boligmarkedet har blitt påvirket fram til nå av dette. Effekter på boligmarkedet kan også ha stor effekt på realøkonomien, spesielt i Norge der eierandelen er høy. Forsikringsordningen for naturskader i Norge er også relativt unik i en internasjonal sammenheng. De aller fleste boliger i Norge er forsikret mot naturskader gjennom en relativt lav forsikringspremie som betales gjennom premien på brannforsikringen. Dersom en bolig har brannforsikring vil den da også være forsikret mot naturskader. De fleste norske boliger har brannforsikring, og egenandelen for naturskader er relativt lav. Forsikringspremien påvirkes dermed ikke av risiko for å være utsatt for naturskader, men kun av forsikringspremien på brannforsikringen. Jeg bruker derfor forsikringsutbetalinger som et mål på størrelsen av naturskader og vannskader. Dette er mulig siden utbetalingene ikke avhenger av risiko for skader. Det er da heller ikke forskjeller mellom dekningen til naturskadeforsikringen mellom ulike boliger. Eventuelle effekter av forsikringsutbetalinger på boligprisene vil derfor representere et risikopåslag i boligmarkedet forårsaket av tidligere skader i regionen. Regionale boligpriser ser ut til å ha en negativ sammenheng med storm og flom på kort sikt, mens det i enkelte kommuner er negative langsiktige sammenhenger mellom skred og boligpriser. For storm og flom ser dette ut til å være gjeldende i regioner der skadene har vært høyere enn landsgjennomsnittet, men det ser ikke ut til å være et slikt mønster i de kommunene der vi ser langsiktige sammenhenger mellom skred og boligpriser. Sammenhengene mellom boligpriser og naturskader er derfor et tegn på at forsikringen mot naturskader ikke dekker den fulle opplevde risikoen i boligmarkedet. Der det har vært skader kan det være en opplevd risiko i ettertid, noe som påvirker boligmarkedet. Denne risikovurderingen er det viktig å være oppmerksom på siden regionale boligmarked og realøkonomiske forhold kan påvirkes, spesielt siden vi forventer flere naturskader i fremtiden.

Andreas Eidspjeld Eriksen has written the paper “ Loss Aversion and Expectation Formation: Evidence from a Rising Market”. The paper can be downloaded here.

Summary (In Norwegian):

I denne artikkelen undersøker jeg om selgere i boligmarkedet er nominelt tapsaversje, noe som kan forklare den positive korrelasjonen mellom priser og transaksjonsvolum i boligmarkeder. For å undersøke dette analyserer jeg observasjoner av boliger som først er kjøpt og deretter lagt ut på markedet igjen, for boliger i Oslo i perioden 2005-2020. Metoden som brukes for å identifisere tapsaversjon er å måle om selgerne risikerer å tape sammenliknet med hva de betalte for boligen da de kjøpte den, og se om dette påvirker valg av prisantydning. For å tallfeste verdien på boligen når boligen legges ut på markedet bruker tidligere studier en hedonisk fremgangsmåte, altså å beregne implisitte priser på attributter, sted og tid, og bruke dette til å predikere markedsprisforventning. I de norske dataene er også takstverdien gitt av takstmann frem til midten av 2016. Begge disse målene på forventet markedspris benyttes.

Resultatene ved bruk av de to substituttene for forventet markedspris spriker. Ved å bruke hedoniske predikerte priser finner jeg at tapsaversjonseffekten er omtrent på nivå med hva tidligere studier viser. Når takstverdien benyttes, forsvinner effekten helt. Dette medfører at de to modellene må evalueres for å finne ut hvem som kan stoles på. Det er kjent fra litteraturen at hedoniske modeller ikke fanger opp alle faktorer som er viktige i prisen, altså at det er uobserverbar heterogenitet. Denne uobserverbare heterogeniteten fungerer som utelatte variabler i hovedmodellen for effekten av potensielt tap på prisantydning, som bidrar til at estimert effekt blir større enn den egentlig er. Tidligere studier har brukt feilleddet fra det hedoniske estimatet av forrige salgspris (selgers kjøpspris) for å trekke ned estimatet, men dette løser ikke problemet fullstendig. Takstverdien har ikke disse problemene sine ved seg. Selv om takstmannen nødvendig vis ikke observerer eller vektlegger alt som er viktig for markedspris, så vil takstmannen observere mer enn det som finnes i dataene. I tillegg vil ikke takstverdien ha samme spredning mot faktiske salgspriser og prisantydning som prediksjoner; takstverdien er observert av både økonometrikeren, selgerne og kjøperne, og er ikke en kvantitativ prediksjon. Dette gjør takstverdien til det foretrukne substituttet av de to alternativene.

Konklusjonen er at selgerne i boligmarkedet, i perioden da takstverdien ble benyttet, ikke oppførte seg tapsaversje i prisantydningsfastsettelsen. Bruken av hedoniske prediksjoner i modeller for å identifisere tapsaversjon er vist å gi signifikant tapsaversjonseffekt selv om dette ikke er realiteten. Grunnen til dette er at estimatene påvirkes av uobserverbar heterogenitet, og selv ved å kontrollere for forrige salgs feilledd som mål på uobserverbar heterogenitet så er denne heterogeniteten også i endring over tid, og det som gjaldt som utelatte variabler i forrige salg trenger nødvendigvis ikke være de samme utelatte variablene i det påfølgende salget.

André Kallåk Anundsen, Plamen Nenov, Erling Røed Larsen and Dag Einar Sommervoll have written the paper “Pricing and incentives in the housing market”. The paper can be downloaded here.

Summary (In Norwegian):

I denne artikkelen undersøker vi hvordan valg av prisantydning påvirker boligsalgsprosessen og hva som forklarer de valgene selgere gjør. For dette formålet benytter vi budlogger fra alle salgene foretatt av DNB Eiendom i perioden 2007-2015.

I tillegg til den empiriske analysen, utvikler vi en søketeoretisk modell for boligmarkedet. I denne modellen er det en interessekonflikt mellom selger og megler når prisantydningen skal bestemmes, hvor megler ønsker en lavere prisantydning enn selger. Dette er fordi megler er relativt mer opptatt av et raskt salg, mens selger er relativt mer opptatt av en høy salgspris. Prisantydnignen bidrar til å disiplinere potensielle boligkjøpere når de leter etter bolig. En høyere prisantydning bidrar til å øke forventet salgspris, mens det samtidig fører til færre interessenter. Færre interessenter trekker i motstatt retning på salgsprisen. I den empiriske analysen undersøker vi hvilken effekt som er dominerende. 

Konsistent med teorien, viser våre funn at en lavere prisantydning gir flere budgivere, som isolert sett trekker salgsprisen opp, mens en lavere prisantydning også reduserer åpningsbudet i budrunden. Dette trekker isolert sett salgsprisen ned. Våre beregninger viser at slutteffekten er at en lavere prisantydning gir en lavere salgspris.

Til tross for dette, viser tallmaterialet fra DNB Eiendom at om lag halvparten av boligselgerne annonserer boligen sin for salg til en prisantydning som er lavere enn verditaksten.

Vi finner at grunnen til dette er sammensatt. For det første gir en lavere prisantydning noe kortere liggetid og noe høyere salgssannsynlighet. Effektene er imidlertid moderate, så dette er ikke en hovedforklaring. Vi finner også at lavere prisantydning er vanligere blant mer uerfarne selgere. Dette er konsistent med teorimodellen, som tilsier at dette gir økt forhandlingskraft vis-a-vis megler (som ønsker en lavere prisantydning). Vi finner også at de meglerne som scorer høyest på et ferdighetsmål i mindre grad er involvert i transaksjoner hvor prisantydningen settes lavere enn taksten. Dette er meglere som er karakterisert ved at de er de, på tvers av salg, oppnår den høyeste salgsprisen relativt til verditaksten.

For meglere som scorer lavere på dette ferdighetsmålet, ser vi det motsatte: De er ofte involvert i salg med prisantydning lavere enn verditakst. Helt til sist viser vi at en lavere prisantydning fører til en endring i komposisjonen av budgivere. Vi finner at en lavere prisantydning tiltrekker seg flere budgivere som hopper av budgivningen når budet passerer taksten, mens man får færre budgivere som byr etter at budet har passert takst. Dette skyldes trolig at folk søker i fastsatte intervaller på Finn.no når de leter etter bolig.

André Kallåk Anundsen, Arne Lyshol, Plamen Nenov and Erling Røed Larsen have written the paper “Match Quality and House Price Dispersion: Evidence from Norwegian Housing Auctions”. The paper can be downloaded here.

Summary (In Norwegian):

I denne artikkelen undersøker vi hvilke faktorer som kan forklare en boligs markedspris. Vi ser spesielt på grunnene til avvik fra forventet markedspris, og fokuserer på betydningen av kvalitet som ikke kan oppsummeres i rapporterbare attributter og matchingen mellom bruker og bolig. For å studere dette lager vi en teoretisk modell som fanger opp mange av de viktigste aspektene ved den norske boligsalgsprosessen. Den inkluderer
matchingen mellom boligens egenskaper og selgers preferanser samtidig som den har med matchingen mellom boligens egenskaper og kjøpers preferanser. Vi tallfester denne modellen ved bruk av data fra DNB Eiendom og Krogsveen. Disse tallene dekker alle budlogger fra eiendommer solgt av DNB Eiendom eller Krogsveen i Oslo i perioden 2010-2015. Våre resultater viser at kvalitetsforskjeller, altså forskjeller i ikke-rapporterbare attributter er en viktig driver i å forklare hvorfor noen boliger selges til en høy pris mens
andre selges til en lav pris. Noen typiske eksempler kan være slitasje og utsikt. Spesielt finner vi at tradisjonelle modeller, som inneholder informasjon om en boligs observerbare attributter (størrelse, beliggenhet, boligtype, etc.), ikke er i stand til å fange opp hvor viktige kvalitetsforskjeller er – såkalt uobserverbar heterogenitet. Selv om store deler av prisforskjellen kan forklares av kvalitetsforskjeller, er det likevel en betydelig del av denne
variasjonen som ikke kan forklares av dette. For denne residual-variasjonen, finner vi at den viktigste driveren er forskjeller i preferanser blant boligkjøpere. Dette betyr at smaksforskjeller blant boligkjøpere er en viktig forklaringsfaktor bak prisvariasjoner på ellers like boliger. Vi finner også at forskjeller i selgers reservasjonspris har noe betydning, men vesentlig mindre. Denne effekten er sterkest for eneboliger, mens den er veldig liten
for leiligheter.

The paper “Behavioral changes and policy effects during Covid-19: Evidence from day-by-day sales and bid-by-bid auction logs in the housing market”, by André Kallåk Anundsen (Housing Lab), Bjørnar Kivedal (Østfold University College), Erling Røed Larsen (Housing Lab), and Leif Anders Thorsrud (BI Norwegian Business School) has been accepted for publication in Journal of Housing Economics. The paper will be included in a special issue on “COVID-19 and Housing Markets”. A working paper version of the paper can be read here.

I årets Norwegian Housing Market Watch tar Anders Lund i Eiendomsverdi oss først gjennom hva som skjedde i 2021. Han presenterer nøkkeltall – ikke minst den populære indeksen han selv skapte: Sykepleierindeksen. Mari Mamre, som er doktorgradsstudent ved NMBU, stiller spørsmålet om storbyen har blitt mindre attraktiv i løpet av pandemien. Hun svarer ved å se på fire trender, og begrunner svaret med en rekke spennende innsikter. Oddmund Berg er makroanalytiker i DNB Markets og vektlegger i sin artikkel at boliger er verdt så mye som vi er villige til å betale for dem. Han går gjennom ulike innfallsvinkler for å forstå forbrukernes preferanse for bolig.

Les hele rapporten her.

The paper “Changing supply elasticities and regional housing booms”, by André Kallåk Anundsen (Housing Lab), Bruno Albuquerque (IMF), and Knut Are Aastveit (Norges Bank) has been accepted for publication in Journal of Money, Credit, and Banking. A working paper version of the paper can be read here: Bank of England Staff Working Paper No. 844

The paper has also received some media coverage by  The Economist (30 April 2020) ,  The Economist (30 January 2020) , The Economist (16 January 2020) , and Marginal Revolution (15 August 2019).  Blog posts on the paper can be on VoxEU (25 February 2020)  and Bank Underground (25 February 2020).

Housing Lab er stolte av å kunngjøre at forskningssjef ved Housing Lab, Erling Røed Larsen, den 29. november, 2021, ble tildelt formidlingsprisen ved OsloMet. Det heter at «Formidlingsprisen deles ut til medarbeidere og fagmiljøer som aktivt formidler fagkunnskap på en framragende måte til samfunns- og arbeidsliv. Det legges vekt på brukerrettet og allmennrettet formidling av høy kvalitet i ulike formidlingskanaler.» Om Røed Larsen, sa juryen blant annet «Kandidaten er en landets fremste formidlere av samfunnsøkonomi. Kandidaten har skrevet en rekke bøker og er ofte å lese som kronikkforfatter. Kandidatens formidlingsaktivitet er meget høy med flere titalls opptredener i media og på konferanser i året».

Mer om formidlingsprisen her: https://ansatt.oslomet.no/fou-formidlings-og-innovasjonsprisen?p_l_back_url=%2Fsok%3Fq%3Dformidlingsprisen

Med prisen følger NOK 60.000,-, som skal brukes til å styrke fagmiljøets profilering og formidlingsvirksomhet.

Juryens begrunnelse er gjengitt i sin helhet under:

«Kandidaten er en landets fremste formidlere av samfunnsøkonomi. Kandidaten har skrevet en rekke bøker og er ofte å lese som kronikkforfatter. Kandidatens formidlingsaktivitet er meget høy med flere titalls opptredener i media og på konferanser i året. Formidlingen foregår i ‘tunge’ og seriøse fora, og med stor variasjon: kronikker, foredrag, intervjuer, pod-cast og deltakelse i paneler og debatter. Kandidaten formidler kunnskapen på en måte som er engasjerende, lærerik og tilgjengelig for tilhørerne.  

Formidlingen retter seg både mot allmennheten, og mot mer spissede faglige miljøer. Kandidatens formidling særpreges av å stå på to bein: Det ene ut fra kandidatens særlige kompetanse på boligmarkedet, det andre ved formidling av faget samfunnsøkonomi. Kandidatens er en meget etterspurt formidler/foredragsholder, og en viktig inspirator ovenfor sine kolleger i å få kunnskap ut til offentlighet og brukergrupper. 

Kandidaten leder et nylig opprettet senter som samler fagmiljøene innen boligforskning. Formidlingsaktivitet har vært sentral i arbeidet med å synliggjøre fagmiljøet, og løfte frem viktigheten av fagfeltet. Kandidatens bidrag har gitt bedre forståelse av forskningen for både myndigheter, næringslivet og forbrukerne»

Erling Røed Larsen has written a new working paper with the title “House price seasonality, market activity, and the December discount”. A brief summary (in Norwegian) is provided below.

Oppsummering:

Boligprisene i Norge faller ofte i desember. Dette mønstret kan vi se på tvers av byer og over tid. I denne studien utnytter jeg transaksjonsdata fra Eiendomsverdi med eksakte salgsdatoer for perioden 2002-2017 til å estimere hvor stor desember-effekten er. For å vise at den faktisk finnes, må en først kontrollere for sammensetningseffekten. Det er ikke tilstrekkelig å vise at gjennomsnittsprisen på boligsalg i desember er lavere enn gjennomsnittsprisen i en måned tidligere på høsten. For å sammenlikne like med like, er det avgjørende å finne fram til sammenliknbare boliger.

Et første skritt kunne være å studere kvadratmeterprisen i stedet for boligprisen. Det ville imidlertid kun ha kontrollert for størrelse, og ikke beliggenhet, standard, boligtype og andre faktorer som har betydning. Derfor benytter jeg en hedonisk modell som inkluderer faktorer som har betydning for boligprisen. Dette omfatter en lang liste av attributter hvorav størrelse, type, byggeår og geografisk beliggenhet inngår. Denne modellen har indikatorer for salgsmåned, og indikatoren for desember viser at boligsalg i desember er assosiert med lavere pris – alt annet likt – enn tidligere på høsten.

Imidlertid kunne en tenke seg at det kunne være uobserverte kvalitetsforskjeller ved boligene eller uobserverte egenskaper ved selgerne som forårsaket prisfallet i desember. Når vi snakker om en desember-effekt, er jo tanken at vi skal finne et fall i priser for samme bolig og for samme selger. Sagt annerledes, en desember-effekt vil vise hva som skjer med prisene når vi sammenlikner hva en gitt selger hadde kunnet fått solgt en gitt bolig for i september kontra i desember. Siden ingen selger samme bolig to ganger, må en utnytte økonometriske teknikker. For å kontrollere for uobserverte (og uobserverbare) kvalitetsforskjeller, så må jeg kontrollere for to ulike klasser av slike forskjeller. En klasse er permanente kvalitetsforskjeller. Det inkluderer beliggenhet, høyde under taket, isolasjon, byggematerialer og liknende. En annen klasse er tidsvarierende kvalitetsforskjeller. Disse forskjellene dreier seg hovedsakelig om boligen har vært renovert eller ikke og om nabolaget.

For å kontrollere for den første effekten ser jeg på samme bolig når den er solgt to ganger. Jeg følger altså samme bolig over et tidsløp, og ser hva som skjer når den selges i desember sammenliknet med andre måneder. For å kontrollere for den andre effekten tar jeg i bruk utropspris og takst. Både selger, megler og takstmann har kunnskaper om boligen, og disse kunnskapene kan vi utnytte til å tallfeste eventuelle endringer over tid.

Det er vanskeligere å kontrollere for en eventuell selger-effekt fordi vi ikke kan følge samme selger over flere salg av samme bolig. Her bruker jeg likevel en såkalt instrumentvariabel-teknikk til å fjerne eller redusere effekten av selgertyper. Det som kunne tenkes spille en rolle, er om det er spesielle personer som selger i desember, og at prisfallet reflekterer selgerne – og ikke boligene. I instrumentvariabelmetoden tar jeg i bruk en variabel som selger ikke har kontroll over, og projiserer utropsprisen ned på denne. Det som står igjen da vil ha fjernet, eller i hvert fall redusert, betydningen av selger-effekten.

I sum ender jeg opp med et estimat av desember-effekten på om lag -1,5 prosent. Samme bolig solgt av samme selger ser altså ut til å selges 1,5 prosent lavere i desember enn i september. I artikkelen viser jeg at en slik desember-effekt er knyttet til to markedskjennetegn. For det første er prisavslag assosiert med lang liggetid. Hvis vi segmenterer på liggetid, vil forskjellene mellom høstmånedene mer eller mindre falle bort. Med andre ord vil en selger i desember kunne oppnå september-priser hvis boligen har kort liggetid. Det er imidlertid slik at det er vanligere med lang liggetid i desember, og liggetiden er utenfor selgers kontroll. En boligs liggetid er mer eller mindre en tilfeldig størrelse. Det dokumenterer jeg ved å følge samme bolig over to salg. Da ser vi at liggetiden for den boligen i det første salget har svært liten korrelasjon med liggetiden i det andre salget. Hvis liggetiden er 10 dager mer enn snittet i det første salget, vil liggetiden i det andre salget bare være 1 dag mer. Vi sier at liggetiden er mean-reverting, altså at den viser reversjon tilbake til gjennomsnittet.

For det andre er desember-effekten knyttet til at lav markedsaktivitet. Jeg måler markedsaktivitet både ved transaksjonsvolum og ved annonsevolum av boliger som legges ut for salg. I artikkelen deler jeg Norge opp i 247 delområder, som er lokale boligmarkeder, og viser at i de delområdene der det er høy markedsaktivitet i desember, vil desember-effekten være liten. I de lokale boligområdene der markedsaktiviteten i desember er lav, vil typisk desember-effekten være større.

Implikasjonene av funnene er flere. For det første indikerer dette at det kan være velferdsgevinster knyttet til aktivitetskonsentrasjon, altså tykke markeder. Akkurat som et torg er en fysisk konsentrasjon av kjøpere og selgere, og en slik konsentrasjon gjør det lettere for begge parter å finne noen å handle med, vil en kunne tenke seg at temporale konsentrasjoner også kan være torg; temporale torg. Sagt annerledes, tykke markeder i noen måneder har samme gevinster som de man finner ved å samle kjøpere og selgere fysisk. Hvis en stimulerer til enten mer markedsaktivitet til desember eller flytter noe av desember-aktiviteten til andre måneder, vil en kunne hjelpe selgere og kjøpere til å møtes lettere. Da sier vi at markedet kan matche kjøpernes preferanser og boligenes attributter bedre.

For det andre antyder funnene at en bevisst kjøper kan klare å gjøre gode kjøp i desember gitt at hun klarer å finne en god match mellom preferansene sine og boligens attributter. For det tredje antyder funnene at selgere må være klar over at det er lettere å oppnå gode priser når det er god markedsaktivitet ved salgstidspunktet. Det forklarer hvorfor mange selgere ønsker å selge i perioden januar til juni.