Mahdollisista muuttujista malliin valikoituivat metsämaan pinta-ala, turvemaan määrä, puuston määrä sekä tukin määrä (taulukko 4). Myös kasvupaikkapisteet-muuttuja olisi voinut merkit-sevyytensä puolesta voinut jäädä malliin, samoin kuin kokonaispinta-ala ja uudistuskypsien metsien määrä. Kasvupaikkapisteet-muuttuja päätettiin kuitenkin poistaa mallista, koska sen korrelaatio kauppahinnan kanssa oli hyvin heikko eikä korrelaatio ollut tilastollisesti merkit-sevä. Lisäksi kasvupaikkapisteet-muuttujan tuominen mukaan malliin viisinkertaisti vakion ar-von eikä tätä pidetty hyväksyttävänä. Kokonaispinta-alaa ei otettu mukaan malliin, koska se korreloi hyvin vahvasti ja tilastollisesti merkitsevästi metsämaan pinta-alan kanssa. Metsämaan pinta-alan valitsemista malliin puolusti myös se, että Tornator ottaa laskelmissaan huomioon ainoastaan metsämaan ja metsävaratiedot on kerätty Iptim-tuottoarvolaskelmaan metsämaalta.
Myös uudistuskypsien metsien määrä jätettiin pois mallista, koska sen katsottiin tuovan malliin samaa tietoa kuin tukin määrän.
Luotu kauppahintamalli on muotoa:
kauppahintaennuste = -11 797,938 + 1633,667 metsämaa + 39,265 tukki + 12,484 puusto – 1677,757 turvemaat
Taulukko 4. Kauppahintamallin muuttujien kertoimet.
Muuttuja Kerroin Keskivirhe t-arvo p-arvo
Merkit-sevyys
Suhteutettu selitysaste 91,9 %
F-testi on merkitsevä 0,1 %:n tasolla
Mallin vakio saa negatiivisen arvon -11 797,938. Muuttujista suurimman kertoimen saa turve-maiden määrä. Kertoimeksi analyysi antaa -1677,757. Tämän jälkeen suurimman kertoimen saa metsämaan pinta-ala, jonka kertoimeksi tulee 1633,667. Tukin määrän kertoimeksi tulee 39,265. Pienimmän kertoimen saa puuston määrä kertoimen ollessa 12,484.
Koska kyseessä on lineaarinen regressiomalli, voidaan muuttujan kertoimesta nähdä suoraan sen vaikutus selitettävään muuttujaan. Metsämaan pinta-alan kasvu yhdellä hehtaarilla nostaa kauppahintaa 1633,67 eurolla. Turvemaiden määrän nousu hehtaarilla laskee kauppahintaa 1677,76 eurolla. Tukin määrän lisääntyminen kuutiometrillä kasvattaa kauppahintaa 39,27 eu-rolla. Puuston tilavuuden kasvaessa kuutiometrillä nousee kauppahinta 12,48 eueu-rolla. Mallin leikkauspiste eli vakiotermi ennustaa kauppahinnaksi – 11 797,94 euroa, jos muita muuttujia ei oteta huomioon.
Kaikki malliin mukaan otetut muuttujat olivat merkitseviä 0,1 %:n tasolla. Vakion p-arvoksi tuli 0,053 eli se oli melkein merkitsevä 5 %:n tasolla. F-testin tulos oli tilastollisesti merkitsevä, mikä tarkoittaa, että mallin voidaan sanoa sopivan aineistoon (Heikkilä 2010). Mallin suhteu-tettu selitysaste oli 91,9 %, mikä puolestaan tarkoittaa, että mallilla ei pystytä selittämään 8,1
% aineiston vaihtelusta. Estimaatin keskivirhe tässä mallissa oli 30 480,52 euroa. Toteutunei-den kauppahintojen keskiarvon ollessa 162 891,04 euroa suhteelliseksi jäännöskeskihajonnaksi tuli noin 18,7 %.
Regressioanalyysi olettaa, että mallin residuaalit ovat normaalisti jakautuneita (Metsämuuronen 2008). Liitteesä 2 olevasta kuvasta 1 nähdään, että residuaalit ovat melko lähellä suoraa viivaa, jolloin niiden oletetaan riittävän normaalisti jakautuneita. Liiteen 2 kuvasta 2 nähdään, että re-siduaalit jakautuvat melko tasaisesti nollan molemmille puolille, mikä on toivottava tilanne.
Kuvasta 12 nähdään, miten toteutuneet kauppahinnat ja kauppahintaennusteet asettuvat vii-valle, joka kuvaa optimaalista tilannetta, jossa mallin antama ennuste vastaa täysin toteutunutta kauppahintaa.
Kuva 12. Toteutuneen kauppahinnan ja ennustetun kauppahinnan välinen suhde.
Esimerkkejä mallin käytöstä mahdollisesti toteutuvan kokonaiskauppahinnan ennustamisessa:
Esimerkki 1: Tila on ollut myynnissä Pohjois-Karjalassa. Sen metsämaan pinta-ala on ollut 9,34 ha, puuston määrä 731 m³, tukkia 207 m³ ja turvemaata 0,50 ha. Toteutunut kauppahinta on ollut 30 177 euroa.
Ennustettu kauppahinta (€) = -11 797,938 + 1633,667 · 9,34 + 39,265 · 207 + 12,484 · 731 – 1677,757 · 0,5 = 19 875,29
Esimerkki 2: Tila on ollut myynnissä Pohjois-Savossa. Sen metsämaan pinta-ala on ollut 11,54 ha, puustoa 1207 m³, tukkia 638 m³ ja turvemaata 0 ha. Toteutunut kauppahinta on ollut 35 000 euroa.
Ennustettu kauppahinta (€) = 11 797,938 + 1633,667 · 11,54 + 39,265 · 635 + 12,484 · 1207 – 1677,757 · 0 = 47 173,84
Esimerkki 3: Tila on ollut myynnissä Pohjois-Savossa ja sen metsämaan pinta-ala on ollut 14,82 ha, puustoa 1715 m³, tukkia 297 m³ ja turvemaata 0 ha. Toteutunut kauppahinta on ollut 55 200 euroa.
0,0 100 000,0 200 000,0 300 000,0 400 000,0 500 000,0
0 100000 200000 300000 400000 500000
Toteutunut kauppahinta, €
Ennustettu kauppahinta, €
Ennustettu kauppahinta (€) = -11 797,938 + 1633,667 · 14,82 + 39,265 · 297 + 12,484 · 1715 – 1677,757 · 0 = 45 484,77
Esimerkki 4: Tila on ollut myynnissä Pohjois-Savon alueella. Sen metsämaan pinta-ala on ollut 43,85 ha, puusto 6458 m³, tukkia 2219 m³ ja turvemaata 2,10 ha. Toteutunut kauppahinta on ollut 190 500 euroa.
Ennustettu kauppahinta (€) = -11 797,938 + 1633,667 · 43,85 + 39,265 · 2219 + 12,484 · 6558 – 1677,757 · 2,1 = 224 065,78
Esimerkki 5: Tila on ollut myynnissä Pohjois-Pohjanmaalla ja sen metsämaan pinta-ala on ollut 44,86 ha, puustoa 4292 m³, tukki 932 m³ ja turvemaata 12,50 ha. Toteutunut kauppahinta on ollut 120 120 euroa.
Ennustettu kauppahinta (€) = -11 797,938 + 1633,667 · 44,86 + 36,265 · 932 + 12,484 · 4292 – 1677,757 · 12,5 = 130 692,71
Päätöstukimenetelmää käytettäessä mallin antamaa ennustetta mahdollisesti toteutuvasta kaup-pahinnasta verrataan kyseisestä tilakokonaisuudesta laskettuun Iptim-tuottoarvolaskelmaan ja siitä saatavaan sisäiseen korkokantaan. Ennustettua kauppahintaa vastaavaa sisäistä korkokan-taa verrakorkokan-taan yhtiön asettamaan tuottovaatimukseen. Mikäli tuottovaatimus täyttyy, voidaan pohtia, tehdäänkö ostotarjous mallin ennustamalla alimmalla hintatasolla vai nostetaanko osto-tarjousta tästä, jolloin yhtiön tekemän ostotarjouksen mahdollisuudet voittaa hintakilpailussa paranevat. Mikäli mallin ennustama kauppahinta ja sitä vastaava sisäinen korkokanta eivät täytä yhtiön asettamaa tuottovaatimusta, pohditaan, jätetäänkö ostotarjous tekemättä.
5 TULOSTEN TARKASTELU
Tavoitteena tässä työssä oli luoda kauppahintamalli, jonka avulla Tornator voisi ennustaa, mil-laisen hinnan muut ostajat olisivat valmiita maksamaan myynnissä olevasta tilasta. Mallin luo-miseen käytetty aineisto käsitti yhteensä 110 metsätilakauppaa, joissa oli mukana useampi met-sätila. Aineistoa voidaan pitää riittävänä mallin luomiseen. Esimerkiksi Hanneliuksen ynnä muiden (2004) esittämässä Pohjois-Suomea koskevassa hintamallissa aineistona oli 84 kaup-paa, kun taas Etelä-Suomea koskevassa aineistossa kauppoja oli 250. Tuurin ja Hanneliuksen
(2007) esittämässä kauppahintamallissa luonnonsuojelukaupoille oli aineistona 21 tilakauppaa ja metsätalouden kaupoille 23 tilakauppaa.
Kokonaiskauppahinnan mallittamiseen päädyttiin, koska siinä tulee huomioiduksi myös kau-pan koon vaikutus kauppahintaan. Esimerkiksi Airaksinen (1989) on päätynyt kokonaiskaup-pahinnan mallittamiseen. Tuuri ja Hannelius (2007) puolestaan ovat päätyneet mallittamaan kauppahintaa hehtaaria kohden.
Tutkittujen muuttujien korrelaatiot toteutuneen kauppahinnan kanssa olivat loogiset ja odotetut.
Vahvimmat korrelaatiot olivat puuston sekä tukin määrällä, mikä oli oletettua, koska metsätilan arvo koostuu pääasiassa puustosta (Airaksinen 2008). Seuraavaksi vahvimmat korrelaatiot oli-vat metsämaan pinta-alalla sekä koko kauppakokonaisuuden pinta-alalla. Uudistuskypsien met-sien määrä, taimikoiden määrä, turvemaiden määrä ja tukkiprosentti korreloivat melko saman verran toteutuneen kauppahinnan kanssa. Yllättävää oli, että kasvupaikkoja kuvaavat muuttujat eivät korreloineet tilastollisesti merkitsevästi kauppahinnan kanssa. Viljavimmilla kasvupai-koilla metsä kasvaa nopeammin, jolloin metsän tuottavuuskin on parempi. Näin ollen metsänos-tajan olisi kannattavampaa ostaa mahdollisimman hyviä kasvupaikkoja sisältäviä metsätiloja ja tämän luulisi näkyvän myös kauppahinnoissa.
Malliin valikoituivat muuttujiksi metsämaan pinta-ala, puuston ja tukin määrä sekä turvemai-den määrä. Poistavassa muuttujien valinnassa myös kasvupaikkapisteet sekä uudistuskypsien metsien määrä olisivat voineet jäädä merkitsevyytensä puolesta mukaan malliin. Kasvupaikka-pisteet päätettiin kuitenkin poistaa mallista, koska sen korrelaatio toteutuneen kauppahinnan kanssa oli hyvin alhainen eikä se ollut tilastollisesti merkitsevä. Uudistuskypsien metsien määrä päätettiin poistaa, koska sen kerroin mallissa oli negatiivinen, vaikka sen korrelaatio kauppa-hinnan kanssa oli positiivinen. Tämän lisäksi tukin määrä ja uudistuskypsien metsien määrä korreloivat tilastollisesti merkitsevästi keskenään, jolloin tukin määrän voidaan olettaa tuovan malliin samaa tietoa kuin uudistuskypsien metsien määrä. Tukin määrä myös korreloi kauppa-hinnan kanssa huomattavasti vahvemmin kuin uudistuskypsien metsien määrä, mikä lisäksi puolsi tukin määrän jättämistä muuttujaksi malliin ja uudistuskypsien metsien määrän jättä-mistä pois.
Hanneliuksen ja muiden (2004) luomassa koko Suomen aineistoa koskevassa kauppahintamal-lissa hehtaarihintaa selittämään oli valittu puuston keskitilavuus (m³/ha), hakattavissa olevan puuton nettohakkuuarvo (€/ha) sekä kohteen lämpösumma (d.d.) Etelä-Suomea koskevassa
kauppahintamallissa selittäjät olivat samat kuin koko Suomea koskevassa mallissa. Pohjois-Suomea varten luodussa mallissa lämpösumma oli jätetty pois, koska sen korrelaatio kauppa-hinnan kanssa ei ollut ollut tilastollisesti merkitsevä. Lisäksi kaikissa koko Suomea ja Etelä-Suomea koskevissa malleissa oli mukana negatiivinen vakio, kun taas Pohjois-Suomen mallissa se oli positiivinen. Tässä työssä luodussa mallissa vakio oli myöskin negatiivinen, mutta aikai-semmin tehtyjen tutkimusten perusteella se voi olla joko positiivinen tai negatiivinen. Tillin ynnä muiden (2008) luomassa metsätilan hintapyyntöä ennustavassa mallissa muuttujiksi oli valittu metsätilan pinta-ala, puuston tilavuus hehtaarilla sekä heti hakattavissa olevan puuston määrä hehtaarilla. Lisäksi malli otti huomioon, oliko tilalla rantaviivaa vai ei. Mallissa vakio oli positiivinen. Tuurin ja Hanneliuksen (2007) luomissa kauppahintaa selittävissä malleissa muuttujina olivat heti hakattavissa olevan puuston nettohakkuuarvo, keskimääräinen odotusar-vopuuston hakkuuarvo sekä soiden osuus koko pinta-alasta. Vakiot saivat positiivisen arvon.
Voidaan todeta, että metsätilan arvoa kuvaaviin malleihin valikoituvat yleensä hyvin samanlai-set selittäjät. Monissa malleissa mukaan oli otettu heti hakattavan puuston arvo. Tässä työssä esitetyssä mallissa mukana oli tukin määrä, mikä on verrattavissa heti hakattavaan puustoon.
Toisaalta tulee muistaa, että nykyisin metsälaki ei määritä puustolle hakkuille alaläpimittarajaa eli kaikenkokoinen puusto on nykyisin ”heti hakattavaa puustoa”. Puuston tilavuus hehtaarilla oli muuttujana Tillin ynnä muiden (2008) mallissa ja tämän työn mallissa muuttujana oli puus-ton tilavuus metsämaahehtaarilla. Tuurin ja Hanneliuksen (2007) mallissa mukana oli soiden osuus koko kaupankohteen pinta-alasta, kun tämän työn mallissa muuttujana oli turvemaiden määrä. Lisäksi Hanneliuksen ja muiden (2004) luomissa malleissa mukana oli lämpösumma.
Kasvupaikkapisteiden mukana olisi tullut huomioitua myös lämpösumma, mutta tämä muuttuja jätetiin pois mallista.
Mallia voidaan pitää hyvin kauppahintaa ennustavana. Mallin selitysaste on 91,9 %, mitä voi-daan pitää hyvänä. Hanneliuksen ynnä muiden (2004) luomissa malleissa selitysasteet vaihte-livat 60 %:n ja 75 %:n välillä. Tuurin ja Hanneliuksen (2007) malleissa selitysasteet vaihtevaihte-livat 66 %:n ja 95 %:n välillä. Tässä luodun mallin selitysaste on siis samaa tasoa kuin muissa tutki-muksissakin. Tämän lisäksi F-testin tulos oli tilastollisesti merkitsevä, mikä myös puoltaa mal-lin sopivuutta aineistoon. Myös kaikkien muuttujien kertoimet olivat tilastollisesti merkitseviä.
Vakio ei aivan yltänyt 5 %:n tasolla merkitseväksi, mutta vakiolta ei välttämättä odoteta tilas-tollista merkitsevyyttä mallissa (Nummenmaa ym. 2016). Suhteelliseksi jäännöskeskihajon-naksi tässä kauppahintamallissa tuli 18,7 %. Esimerkiksi Airaksisen (2008) esittämissä
hinta-malleissa jäännöskeskihajonnat ovat vaihdelleet 26 ja 37 prosentin välillä. Tämän mallin anta-maan jäännöskeskihajontaa voidaan siis pitää kohtuullisen pienenä. Voidaan todeta, että tässä työssä luotu kauppahintamalli pysyy kohtuullisen hyvin ennustamaan toteutuvaa kauppahintaa.
Esitetyt esimerkit kauppahintamallin käytöstä ovat peräisin käytetystä aineistosta ja niiden avulla pyrittiin kuvaamaan mallin toimivuutta käytännössä. Mallin antamat ennusteet toteutu-vasta kauppahinnasta olivat melko lähellä todellisuudessa toteutuneita kauppahintoja. Kuiten-kin asiantuntijalle jää edelleen vastuu pohtia, mallin antaman ennusteen paikkansapitävyys sekä huomioida mahdolliset muut metsätilan arvoon vaikuttavat tekijät, joita malli ei ota huomioon.
Tulee myös muistaa, että malli ei ota huomioon mahdollisia erityisarvoja vaan ainoastaan met-sätaloudellisen arvon.
Metsätiloilla voi olla myös muita merkittävästä tilan arvoon vaikuttavia tekijöitä, joita mallissa ei ole huomioitu. Esimerkiksi tilalla olevat kaavan mukaiset rakennuspaikat nostavat tilan ar-voa. Päätöstukimenetelmä antaa tukea ostotarjouksen luomiseen ja lisää markkinatietoa osto-prosessiin. Kuitenkin edelleen tarvitaan asiantuntijuutta arvioimaan lopullinen sopiva ostotar-jous.
Virhettä malliin voi tuoda se, että Iptim-tuottoarvolaskelma ottaa huomioon ainoastaan metsä-maan pinta-alan laskelmassa. Laskelman antamassa sisäisessä korkokannassa ja sen pohjalta lasketussa kauppahinnassa ei siis ole mukana kitu- tai joutomaita. Toteutunut kauppahinta ku-vastaa kuitenkin koko kaupankohteen pinta-alaa, joten jää arvailujen varaan, arvostavatko muut metsänomistajat jollakin tavalla myös kitu- ja joutomaita. Myös erityisarvojen poistaminen kauppahinnasta Tornatorin arvioiman arvon mukaisesti voi aiheuttaa virhettä. Kuitenkaan täl-laisia metsätilakauppoja ei ollut kuin muutama aineistossa, joten virheen suuruuden ei katsottu kasvavan liian suureksi. Mallin pohjalla olevat metsätilakaupat on myös kerätty useamman maakunnan alueelta, jolloin alueellinen markkinatilanne ei näyttäydy mallissa. Tarkemman hin-taennusteen saamiseksi mallit tulisi luoda erikseen pienemmille alueille.
Mallin pohjalla olevia metsävaratietoja voidaan pitää riittävän tarkkoina tähän tutkimukseen.
Pohja metsävaratiedoille saadaan useimmiten metsäsuunnitelmasta, jonka perusteella metsätila kuvioidaan. Lisäksi käytettävissä on erilaisia kartta-aineistoja kuten ilmakuvia ja korkeusmal-leja. Lisäksi asiantuntijat ovat tarkastaneet kuviotiedot maastossa, jotta saataisiin mahdollisim-man tarkat tiedot metsätilan puustosta sekä maastosta.
Kauppahintamenetelmän käytettävyydestä metsätilojen arvioinnissa on hyvin vähän tutkimusta ja kokemusta käytännössä. Kuitenkin kiinteistöarvioinnin tulisi perustua markkinahintaan ja kauppa-arvomenetelmä olisi siten paras arviointimenetelmä. Monissa yhteyksissä on todettu, että mallin pohjalla olevan aineiston tulisi olla mahdollisimman tuoretta, jotta markkinoilla val-litseva tilanne tulisi otettua huomioon mallissa. Tästä syystä aineistoa tulisi päivittää ja siten päivittää myös mallia, jotta se olisi ajantasainen ja antaisi mahdollisimman tarkan tuloksen.
Mielenkiintoista olisi myös tutkia, mihin tekijöihin metsätiloja ostavat tahot kiinnittävät huo-mioita myynnissä olevissa metsätiloissa ja millä tavalla he arvostavat näitä tekijöitä. Metsätilo-jen hinnanmuodostuksen kannalta olisi myös kiinnostavaa tietää, mihin tietoihin metsänomis-tajat perustavat ostotarjouksensa. Näiden tietojen pohjalta metsätilojen arviointia voitaisiin tar-kentaa.
6 JOHTOPÄÄTÖKSET
Markkinatalous perustuu osittain ajatukselle, että markkinoilla esiintyvä kysyntä ja tarjonta an-tavat hyödykkeelle hinnan (Virtanen 1992b). Metsätilojen myyntihinnan kohdalla tämä pitää paikkansa, koska myyntihinnan määrittäminen etukäteen on mahdotonta, sillä myyntihinta on ostajan ja myyjän välinen sopimus (Ahonen 1970). Samankaltaisista metsätiloista ei aina mak-seta samaa kauppahintaa myös siksi, etteivät kaupan osapuolet ole aina tietoisia kaikista met-sätilan arvoon vaikuttavista tekijöistä tai ole tietoisia vastaavista metsätiloista maksetuista kauppahinnoista (Hannelius ym. 2004). Kuitenkin markkinoiden voidaan olettaa hinnoittelevan samankaltaiset metsätilat samansuuntaisesti. Kauppahinta on myyjän ja ostajan välinen sopi-mus, mutta laajemman aineiston pohjalta voidaan kuitenkin tehdä johtopäätöksiä yleisestä markkinatilanteesta. Tähän kauppahintamallin hyödyntäminen metsätilojen hinnoittelussa pe-rustuu.
Tutkimuksen tavoitteena oli luoda kauppahintamalli Tornator Oyj:n keräämien muiden toimi-joiden tekemien metsätilakauppojen pohjalta ja lisätä tämä malli metsäsijoittamisen päätöstu-kimenetelmän osaksi. Tämän tutkimuksen perusteella tällä kauppahintamallilla pystytään en-nustamaan mahdollisesti toteutuvaa kauppahintaa tarkasteltavalle metsätilalle ja kauppahinta-malli päätöstukimenetelmä osana lisää markkinatiedon hyödyntämistä ostoprosessissa. Lisäksi
kauppahintamallin avulla voidaan ennustaa hintatasoa ostotarjoukselle, mikä lisää objektiivi-suutta ostotarjouksen määrittämiseen. Tulee kuitenkin muistaa, että malliin liittyy virhettä eikä malli ota huomioon kaikkia metsätilan arvoon mahdollisesti vaikuttavia tekijöitä.
Kauppa-arvomenetelmää voidaan pitää tällä hetkellä parhaimpana hinnoittelumenetelmänä, joka ottaa myös markkinatilanteen huomioon. Menetelmä ei kuitenkaan ole yleisesti käytössä, koska ei ole olemassa kattavaa aineistoa myytyjen metsätilojen metsävaratiedoista, jolloin toi-mivan mallin luominen on hankalaa. Kauppahintamenetelmän käyttöä laajemmin tulisi kuiten-kin tutkia ja luoda edellytyksiä sen käytölle ensisijaisena metsätilojen hinnoittelumenetelmänä.
Suomen metsäkeskuksen metsätietojärjestelmästä annetun lain (metsätietolaki, 419/2011) muu-toksien myötä metsävaratieto on nykyisin helpommin kaikkien saatavissa. Metsätietolain 13 d
§:n (66/2018) mukaan ympäristötietoja, johon mukaan luetaan metsiä koskevat tiedot, voidaan luovuttaa tiedon pyytäjälle ilman perusteluja ja tiedot voidaan antaa esimerkiksi tietokoneen välityksellä. Käytännössä tämä tapahtuu Suomen metsäkeskuksen hallinnoiman Met-sään.fi -palvelun kautta, josta metsävaratietoja voi katsella (Maa- ja metsätalousministeriö 2018). Näitä tietoja hyödyntäen Maanmittauslaitoksen kauppahintatilastoja voitaisiin täydentää puustotiedoilla, jolloin kauppa-arvomenetelmän käyttö voisi olla laajempaa.
Ongelmana on ollut, että tutkimukset pohjautuvat aina tiettyyn rajattuun aineistoon, jolloin sen käyttäminen vuosien päästä ja laajemmalla maantieteellisellä alueella ei anna oikeaa arvioita toteutuvasta kauppahinnasta. Tulisikin pyrkiä luomaan sovellus, johon päivittyisivät toteutu-neet kauppahinnat ja metsätilojen metsävaratiedot. Näiden tietojen pohjalta voitaisiin luoda kauppahintamalli, jonka avulla metsätilan arvon määrittäminen onnistuisi laajemmalla alueella ja käytössä olisi aina ajantasainen tieto markkinoilla maksetuista kauppahinnoista.
KIRJALLISUUS
Ahonen, L. 1970. Diskonttausarvo metsän hinnoitusinformaationa. Acta Forestalia Fennica, vol. 105. Helsinki. 81 s.
Ahonen, L. 1971. Diskonttausarvo ja hakkuitten ajallinen tahdistus. Acta Forestalia Fennica, vol. 119. Helsinki. 58 s.
Airaksinen, M. 1989. Metsän kauppahinnan määrittämisestä summamenetelmällä. Lisensiaa-tintyö. Espoo. 63 s. + liitteet.
Airaksinen, M. 2008. Summa-arvomenetelmä metsän markkina-arvon määrittämisessä. Maan-mittauslaitoksen julkaisuja nro 108. Helsinki. 138 s.
Airaksinen, M., Hannelius, S., Honkanen, M., Lääti, M., Väänänen, J. 2011. Metsän hinta Suo-messa 2006–2007. Maanmittauslaitoksen julkaisuja nro 111. 49 s.
Eid T., Gobakken T. & Næsset E. (2004). Comparing stand inventories for large areas based on photo-interpretation and laser scanning by means of cost-plus-loss analysis. Scandinavian Jour-nal of Forest Research 19(6): 512–523.
Engels, W. 1962. Betriebswirtschaftliche Bewertungslehre im Licht der Entscheidungs-theorie.
Köln und Opladen.
Hannelius, S. 2000. Kiinteistöarviointimenetelmät ja niiden soveltaminen metsäomaisuuden ar-viointiin. Metsäntutkimuslaitoksen tiedonantoja 762. 101 s.
Hannelius, S. 2001. Metsäomaisuuden arviointi kaipaa standardointia. Metsätieteen aikakaus-kirja 4/2001: 644–650.
Hannelius, S. & Airaksinen, M. 2005. kauppahintatilastot metsätilojen kiinteistöarvioinnin ja markkina-analyysin tukena. Maanmittaus 80: 1–2: 42–88.
Hannelius, S., Koskinen, P. & Lahtinen, L. 2004. Metsähallituksen metsätilakaupat vuonna 2000, Metsäomaisuus kiinteistöarvioinnin kohteena. Metsähallituksen metsätalouden julkaisuja nro 48. 66 s.
Heikkilä, T. 2010. Tilastollinen tutkimus. Edita Prima Oy, Helsinki. 317 s.
Holopainen, V. 1976. Metsätalouden liikeoppi: johdatusta metsätalousyrityksen ekonomiaan.
Kustannusosakeyhtiö Otavan painolaitokset, Keuruu. 232 s.
Holopainen, M. & Viitanen, K. 2009. Käsitteistä ja epävarmuudesta metsäkiinteistöjen talou-dellisen arvon määrittämisessä. Metsätieteen aikakauskirja 2/2009: 135–140.
Häyrynen, M. 2018. Suursijoittajat yksityismailla. Metsälehti Makasiini 8/2018: 56.
Häyrynen, M. 2019. Vain Kainuussa hinnat laskivat. Metsälehti Makasiini 1/2019: 56.
International Valuation Standards Council. 2018. International Valuation Standards. [Verkko-sivusto]. Saatavissa: https://www.ivsc.org/standards/international-valuation-standards. [Vii-tattu 17.4.2018].
Järvinen, S. 2017. Metsäkiinteistön arvon määrittäminen markkinapohjaisella tuottoarvomene-telmällä. Diplomityö. Aalto-yliopisto, Insinööritieteiden korkeakoulu. 56 s.
Kallatsa, M. 2017. Metsäkiinteistön arvon määrittäminen summa-arvomenetelmällä. Diplomi-työ. Aalto-yliopisto, Insinööritieteiden korkeakoulu. 77 s.
Kangas A. & Packalen T. 2018. Metsävaratieto metsäalan toimijoiden päätöksenteossa – käyt-tötilanteet ja hyötyyn vaikuttavat tekijät. Metsätieteen aikakauskirja 2018-1003. Saatavissa:
https://metsatieteenaikakauskirja.fi/pdf/article10031.pdf. [Viitattu 13.2.2019]
Kantola, J. 1979. Tutkimus maan hinnasta sekä rakennuksen omaisuusosa-arvon ja nykyarvon suhteesta Hämeenlinnan ympäristössä. Maanmittaushallituksen julkaisuja nro 46. Helsinki. 172 s.
Karhunen, V., Rasi, I., Lepola, E., Muhli, A. & Kanniainen, A. 2010. IBM SPSS Statistics Perusteet. Oulun yliopisto. 101 s.
Kiinteistönmuodostamislaki, 554/1995 Kiinteistörekisterilaki, 392/1985
Korhonen, K.T., Ihalainen, A., Ahola, A., Heikkinen, J., Henttonen, H.M., Hotanen, J.-P., Ne-valainen, S., Pitkänen, J., Strandström, M. & Viiri, H. 2017. Suomen metsät 2009–2013 ja nii-den kehitys 1921–2013. Luonnonvara- ja biotalounii-den tutkimus 59/2017. Luonnonvarakeskus, Helsinki. 86 s.
Kortelainen, K. 2018. Sähköpostiviesti. 15.10.2018.
Kuuluvainen, J. & Valsta, L. 2009. Metsäekonomian perusteet. Hakapaino Oy, Helsinki. 332 s.
Laki metsälain muuttamisesta, 1085/2013
Laki oikeudesta hankkia maa- ja metsätalousmaata, 391/1978, kumottu
Laki oikeudesta hankkia maa- ja metsätalousmaata annetun lain kumoamisesta, 1394/1997 Laki Suomen metsäkeskuksen metsätietojärjestelmästä, 419/2011
Leppänen, J. & Torvelainen, J. 2015. Tilasto: Metsämaan omistus 2013. Luonnonvara- ja bio-talouden tutkimus 5/2015. Luonnonvarakeskus, Helsinki 2015. 11 s.
Liljeroos, H. 2017. Metsäsijoittajan kirja. Metsäkustannus Oy. 192 s.
Luhtio, A. 2018. Pro gradu -tutkielman kommentointi. 6.6.2018
Luonnonvarakeskus. 2017. Valtakunnan metsien inventointi: Puuston kasvu noussut edelleen – Pohjois-Suomessa metsät järeytyvät. [Verkkouutinen]. Saatavissa: https://www.luke.fi/uuti-set/valtakunnan-metsien-inventoinnin-tulosjulkistus-2017/. [Viitattu 14.5.2018]
Luonnonvarakeskus. 2019a. Kantohinnat. [Verkkosivusto]. Saatavissa:
http://statdb.luke.fi/PXWeb/pxweb/fi/LUKE/LUKE__04%20Metsa__04%20Ta-
lous__02%20Teollisuuspuun%20kauppa__04%20Vuositilastot/01b_Kantohin-nat_v.px/table/tableViewLayout1/?rxid=4f6506a6-d719-412e-9db3-03a0d5bf1e99. [Viitattu 3.1.2019]
Luonnonvarakeskus. 2019b. Metsänhoito- ja metsänparannustöiden yksikkökustannukset
2002-2014. [Verkkosivusto]. Saatavissa:
http://statdb.luke.fi/PXWeb/pxweb/fi/LUKE/LUKE__04%20Metsa__02%20Ra- kenne%20ja%20tuotanto__12%20Metsanhoito-%20ja%20metsanparannustyot/93_Metsan- hoito_ja_metsparant_ykskust.px/table/tableViewLayout1/?rxid=dc711a9e-de6d-454b-82c2-74ff79a3a5e0. [Viitattu 3.1.2019].
Luonnonvarakeskus. 2019c. Puuntuotannon sijoitustuotto metsäkeskusalueittain.
[Verkkosi-vusto]. Saatavissa:
http://statdb.luke.fi/PXWeb/pxweb/fi/LUKE/LUKE__04%20Metsa__04%20Ta- lous__20%20Metsa%20sijoituskohteena/02_Puuntuotannon_sijoitustuotto.px/table/table-ViewLayout1/?rxid=df4320d8-da8d-4369-aba3-c70b20bb71cf. [Viitattu 4.2.2019].
Luonnonvarakeskus. 2019d. Ruoka- ja luonnonvaratilastojen e-vuosikirja 2018. [Verkkojul-kaisu]. Saatavissa: http://jukuri.luke.fi/handle/10024/543214. [Viitattu 5.2.2019].
Maa- ja metsätalousministeriö. 2018. Laki Suomen metsäkeskuksen metsätietojärjestelmästä annetun lain muuttamisesta on vahvistettu. [Verkkotiedote]. Saatavissa: http://mmm.fi/artik- keli/-/asset_publisher/laki-suomen-metsakeskuksen-metsatietojarjestelmasta-annetun-lain-muuttamisesta-vahvistettu. [Viitattu 13.4.2018].
Maanmittauslaitos. 2019. Tilastotietoa kiinteistökaupoista. [Verkkosivusto]. Saatavissa:
https://khr.maanmittauslaitos.fi/tilastopalvelu/rest/API/kiinteistokauppojen-tilastopal-velu.html. [Viitattu 4.2.2019].
Metsälaki, 1093/1996
Metsämuuronen, J. 2008. Monimuuttajamenetelmien perusteet. International Methelp, Hel-sinki. 295 s.
Metsäntutkimuslaitos. 2014. Metsätilastollinen vuosikirja 2014. Metsäntutkimuslaitos, Vantaa.
428 s.
Metsäveroasetus, 1208/1991, kumottu
Myhrberg, O. 1992. Arviointimenetelmät. Teoksessa: Kiinteistöjen arviointikäsikirja: 131–160.
Mäkinen, A. & Holopainen, M. 2009. Menetelmiä metsikön nettonykyarvolaskentaan liittyvän epävarmuuden hallintaan. Metsätieteen aikakauskirja 4/2009: 386–388.
Mäkinen A., Kangas A. & Mehtätalo L. 2010. Correlations, distributions and trends of forest inventory errors and their effects on forest planning. Canadian Journal of Forest Research 40(7):
1386–1396.
Nummenmaa, L., Holopainen, M. & Pulkkinen, P. 2016. Tilastollisten menetelmien perusteet.
Sanoma Pro Oy, Helsinki. 353 s.
Nordea. 2018. Nordea: Korkojen nousu iskee asuntovelallisiin jo keväällä. [Verkkotiedote].
Saatavissa: https://www.nordea.com/fi/media/uutiset-ja-lehdistotiedotteet/press-re-leases/2018/10-29-09h00-nordea-korkojen-nousu-iskee-asuntovelallisiin-jo-kevaalla.html.
[Viitattu 3.1.2019].
Oksanen-Peltola, L. 1994. Metsän arvonmääritys summa-arvomenetelmällä. Metsäkeskus Ta-pion julkaisu 3/1994. 48 s.
Paananen, R. 2009. Metsän arvonmäärityksen periaatteet ja menetelmät. Teoksessa: Paananen, R. (toim.) Metsän arvo: 20–116.
Packalén P. & Maltamo M. (2007). The k-MSN method for the prediction of species-specific stand attributes using airborne laser scanning and aerial photographs. Remote Sensing of Envi-ronment 109(3): 328–341.
Pukkala, T. 2005. Metsikön tuottoarvon ennustemallit kivennäismaan männiköille, kuusikoille ja rauduskoivikoille. Metsätieteen aikakauskirja 3/2005: 311–322.
Pykäläinen, J. 2018. Pro gradu -tutkielman kommentointi. 30.11.2018.
Rikoslaki, 39/1889
Ryynänen, V. 1992. Kiinteistöinvestointien perusteet. Teoksessa: Kiinteistöjen arviointikäsi-kirja: 26–41.
Rönty, H. 2017. Metsämaan myynti kiihtyi etenkin pohjoisessa – UPM: ”Kaukana meidän te-ollisuudesta”. [Verkkouutinen]. Saatavissa: https://yle.fi/uutiset/3-9446808. [Viitattu 24.4.2018].
Sitra. 2009. Kansallinen luonnonvarastrategia: Älykkäästi luonnon voimin. [Verkkojulkaisu].
Saatavissa: https://www.sitra.fi/julkaisut/kansallinen-luonnonvarastrategia-0/. [Viitattu 19.11.2018].
Strandström, M. 2018a. Puunkorjuu ja kaukokuljetus vuonna 2016. Metsätehon tuloskalvosarja 1a/2017. [Verkkodukumentti]. Saatavissa: http://www.metsateho.fi/puunkorjuu-ja-kaukokulje-tus-vuonna-2016/. [Viitattu 3.1.2019]
Strandström, M. 2018b. Puunkorjuu ja kaukokuljetus vuonna 2017. Metsätehon tuloskalvosarja 8a/2018. [Verkkodukumentti]. Saatavissa:
Strandström, M. 2018b. Puunkorjuu ja kaukokuljetus vuonna 2017. Metsätehon tuloskalvosarja 8a/2018. [Verkkodukumentti]. Saatavissa: