Malli myyntiajasta

Myyntiajan estimoinnista esitetään taulukossa 7 kolmen eri mallin osittaiset tulokset. Täydet tulokset ovat liitteessä 4. Mukana ovat log-logistinen ja Weibull-muotoinen AFT-duraatiomalli sekä log-lineaarinen OLS-malli. Myös log-normaalia mallia kokeiltiin, mutta sen tuloksia ei esitetä, koska ne ovat lähes samanlaiset kuin log-logistisen mallin.

On huomattavaa, että Weibull- ja log-logistisen mallin parametriennusteet eivät tuota samantapaisia duraatioriippuvuuksia. Weibull-mallin mukaan duraatioriippuvuus on positiivinen eli p>1, mutta log-logistisessa mallissa duraatioriippuvuus on monotonisesti negatiivinen eli p<1.

Tämän vuoksi ennusteeseen duraatioriippuvuuden suunnasta tulee suhtautua varauksella. Weibull-malli voisi tuottaa tulokseksi myös negatiivisen duraatioriippuvuuden, ja sitä voidaan pitää täten luotettavampana. Kuitenkin Weibull-mallin log-todennäköisyys (log-likelihood) ja siten Akaiken informaatiokriteerin arvo on log-logistista mallia heikompi. Mallien välistä paremmuutta on siis vaikea ratkaista, ja täten hasardin kulusta myyntiajan kasvaessa ei voida antaa selvää vastausta.

TAULUKKO 7. Myyntiajan mallien osittaiset tulokset. Selitettävä muuttuja on myyntiaika. Log-logistisen ja Weibull-mallin kertoimet ovat AFT-muotoisesta mallista. OLS-mallissa myyntiaika on logaritmoidussa muodossa ja keskivirheet (s.e.) sekä t-arvot on korjattu Whiten menetelmällä. Muuttujan tilastollinen merkitsevyys on ilmaistu tähdillä: merkitsevyys 1 %:n tasolla (***), 5 %:n tasolla (**) ja 10 %:n tasolla (*).

Log-logistinen Weibull Log-lineaarinen OLS

Muuttuja Kerr. s.e.

Muuttujien tilastollisessa merkitsevyydessä ja kerroinestimaateissa ei ole kuitenkaan mallien välillä samanlaisia eroja kuin duraatioriippuvuudessa. Muuttujan myyntiaikavaikutuksen suunnan eli kertoimen etumerkin suhteen mallit ovat täysin harmoniassa. Tämä tulos ulottuu 10 %:n merkitsevyystasolle ja myös OLS-malliin. OLS-mallin kertoimien merkitsevyystasot ovat yllättävän samansuuruisia kahteen AFT-malliin verrattuna. Tämä tulos on tosin linjassa Anglin ym. (2003, 104–106) tutkimuksen kanssa, missä myymättömien asuntojen sisältyminen aineistoon on muuttujien merkitsevyyden tunnistamisen kannalta tärkeämpi tekijä kuin siirtyminen OLS-mallista AFT-malliin. Tällainen aineiston puute tosin tekee Anglin ym. tulosten perusteella tässä tutkielmassa havaituista muuttujien tilastollisista merkitsevyyksistä luotettavampia erityisesti silloin, kun kyseessä on merkitsevyys 1 %:n tasolla.

Myyntiaikamallien mukaan asunnon myyntiaika kasvaa asunnon koon mukana. Parveke tai lasitettu parveke puolestaan lyhentää myyntiaikaa. Parvekemuuttujista lasitetun parvekkeen tilastollisen merkitsevyyden taso tosin vaihtelee malleittain 5 %:n kriittisen rajan molemmin puolin.

Nämä havainnot sopivat hyvin yhteen kaupan syntymisen todennäköisyyden mallin yhteydessä esitettyjen tulkintojen kanssa, joiden mukaan Tampereen asuntomarkkinoilla on ollut ylitarjontaa suurista ja/tai alitarjontaa pienistä asunnoista ja myyjät hinnoittelevat parvekkeet alle niiden markkina-arvon.

Muuttujaryhmistä autopaikkaa kuvaavat muuttujat ovat ryhmänä merkityksellinen mallista riippuen joko 1 %:n tai 5 %:n merkitsevyystasolla. Vaikka sisäpaikka eli autotalli- tai autohalli-paikka on yleensä asunnosta erillinen osake, se lyhentää myyntiaikaa. Toisin sanoen optio sisä-paikan ostamiseen parantaa asunnon likviditeettiä. Tampereen keskustasijainnin ja talli-, halli tai ulkopaikan välinen interaktio ei ole merkitsevä muuttuja missään mallissa. Interaktio saattaa olla halli- ja tallipaikkojen kannalta heikko, jos lähes kaikki kerrostalojen halleista ja talleista sijaitsevat keskustassa.

Kerrosmuuttujien kertoimet ovat kaikki negatiivisia. Tosin kuudennen tai ylemmän kerroksen kerroin ei ole tilastollisesti merkitsevä. Sijainti katutason yläpuolella lyhentää siis myyntiaikaa. Näin on siitä huolimatta, että hintapyyntömallin mukaan tällaisesta sijainnista joutuu maksamaan preemion. Tämä viittaa siihen, että sijainti katutason yläpuolella on alihinnoiteltu.

Tulosta ei tosin voida verrata kaupan syntymisen todennäköisyyden malliin, johon ei sovitettu kerrosmuuttujia, koska puuttuva kerrostieto korreloi täydellisesti myymättömyyden kanssa.

Aineistoon olisi täten pitänyt tehdä todennäköisyysmallia selvästi huonontava rajoite, kun jäljellä olisi ollut huomattavasti vähemmän myymättömiä asuntoja.

Remonteilla ei ole juurikaan vaikutusta myyntiaikaan. Vain ”tee se itse” -muuttuja on tilastollisesti merkitsevä 1 %:n tasolla missään mallissa. Sen kerroin on yllättävästi negatiivinen, eli sen vaikutus on myyntiaikaa lyhentävä. Tämä viittaa siihen, että pienestä remonttitarpeesta annetaan markkinoiden maksuhalukkuuteen verrattuna liian suuria alennuksia, mutta pää-sääntöisesti remontit on hinnoiteltu oikein. Myös kaupan syntymisen todennäköisyyden mallissa vain muutamalla remontilla oli tilastollisesti merkitsevä vaikutus. Naapuriin tulevan putki- tai julki-sivuremontin proxy-muuttuja -kelpoisuudesta saadaan vaihteleva kuva mallista riippuen. Weibull-mallissa hypoteesi kertoimien yhtäsuuruudesta voidaan hylätä p-arvolla 0,021, mutta log-logistisen mallin mukaan p-arvoksi saadaan 0,840 ja OLS-mallin mukaan 0,485, jolloin hypoteesia ei hylätä.

Ylihinnoittelumuuttujat ja ovat jokaisen mallin mukaan tilastollisesti merkitseviä 1 %:n tasolla, jopa 0,1 %:n tasolla. Ylihinnoittelulla on siis myyntiaikaa pidentävä ja alihinnoittelulla lyhentävä vaikutus. Tämä tilastollisesti vahva tulos on hypoteesin 1 mukainen. Hypoteesia kertoimien yhtäsuuruudesta ei hylätä missään mallissa, joten hypoteesin 4 mukainen ylihinnoittelumuuttujien erottaminen positiiviseen ja negatiiviseen ei ole myyntiaika-mallin kannalta tarpeen. Muuttujien toisen asteen termejä kokeiltiin selittäjinä, mutta ne eivät poikenneet tilastollisesti nollasta.

Välittäjien vaikutuksesta on myyntiaikamalleissa vahvoja todisteita. Välittäjä-dummyjen ryhmä on tilastollisesti merkitsevä 0,01 %:n merkitsevyystasolla jokaisessa mallissa. Välittäjistä voidaan muodostaa 136 paria, joiden välillä kertoimien yhtäsuuruutta voidaan testata. Kertoimien erot toki vaihtelevat hieman sen mukaan, mitä mallia vertailuun käytetään. Kaikkien välittäjäparien kertoimien yhtäsuuruus on testattu sekä Weibull- että log-logistisessa mallissa, ja testien tulokset ovat liitteessä 5. Liitteessä 5 on myös vertailutaulukoiden tulkintaohje. 33 parissa ero on tilastollisesti merkitsevä 5 %:n tasolla sekä log-logistisessa että Weibull-mallissa, ja kaikissa näissä tapauksissa eron suunta on mallien mukaan sama. 18 parissa on tilastollisesti merkitsevä ero vain jommassakummassa mallissa. Näistä noin puolessa ero on lähellä 5 %:n merkitsevyyttä toisessakin mallissa, joten mallien tulosten ei näiden parien kohdalla voida sanoa poikkeavan selvästi toisistaan tilastollisen merkitsevyyden pienistä eroista huolimatta.

Lyhyen myyntiajan välittäjiksi erottuvat Aktia, Habita ja Tampereen Seudun Asunto-kauppa. Pitkän myyntiajan välittäjiksi erottuvat Tampereen Arvohuoneistot LKV, Kiinteistö-maailma, Kotihelmi ja Kangasalan opkk. Kaupan syntymisen todennäköisyysmallissa negatiivisesti erottuneet Rooma ja Veranta sijoittuvat myyntiaikamalleissa ääripäiden välille. Aktia erottui positiivisesti muista välittäjistä myös kaupan todennäköisyysmallissa, joten voidaan odottaa, että kauppahinnan mallissa Aktian tulisi erottua muita pienemmällä kauppahinnalla, jos markkinat ovat tehokkaat. Arvohuoneistot puolestaan erottui molemmissa malleissa negatiivisesti, joten sille voidaan odottaa kauppahinnan mallissa positiivista kerrointa. Odotus Aktian erottumisesta pienemmällä hinnalla ja Arvohuoneistojen erottumisesta suuremmalla hinnalla perustuu siihen, että myyjä joutuu oletetusti kompensoimaan pienemmällä kauppahinnalla kaupan syntymisen todennäköisyyden kasvamista tai myyntiajan lyhenemistä, kuten luvussa 3.1 todettiin.