Kauppatieteiden kandidaatintutkielma Talousjohtaminen
Irlannin asuntokupla vuosina 1995-2007 Housing bubble in Ireland between 1995 and 2007
30.12.2018 Tekijä: Maiju Nuorlahti Ohjaaja: Anna Vuorio
Tekijä: Maiju Nuorlahti
Tutkielman nimi: Irlannin asuntokupla vuosina 1995-2007 Akateeminen yksikkö: School of Business and Management Koulutusohjelma: Kauppatiede / Talousjohtaminen
Ohjaaja: Anna Vuorio
Hakusanat: Asuntokupla, hintakupla, lineaarinen regressioanalyysi, hintojen suhde vuokriin, hintojen suhde tuloihin
Tässä kandidaatintutkielmassa tutkitaan Irlannin vuonna 1995 alkaneen ja vuonna 2007 puh- jenneen asuntokuplan synnyn taustalla olleita tekijöitä. Tarkoituksena on saada kuva asunto- jen ylihinnoittelusta sekä siitä, mitkä tekijät ovat vaikuttaneet asuntojen hintojen nousuun vuosina 1995-2006. Pyrkimyksenä on myös selvittää, millä muuttujalla on ollut voimakkain vaikutus asuntojen hintoihin.
Tutkimusmenetelmänä käytetään lineaarista regressioanalyysiä sekä kahta suhdelukua: hin- tojen suhdetta vuokriin sekä hintojen suhdetta tuloihin. Suhdelukujen avulla saadaan käsitys asuntokuplista sekä nähdään, ovatko hinnat ylittäneet perustavanlaatuiset tasot. Tuloksista havaitaan, että suhdeluvut osoittavat oikein Irlannin asuntokuplan alkamis- sekä loppumis- vuodet. Kuplavuosina asuntojen hinnat ovat ylittäneet niiden perustavanlaatuiset tasot ja ne ovat kasvaneet suhteessa enemmän kuin vuokrahinnat sekä tulot. Tulokset osoittavat, että suhdelukujen arvot ovat lähteneet kasvuun, mikä viittaa uuden asuntokuplan syntymiseen.
Lineaarisen regression avulla pyritään vastaamaan siihen, mitkä tekijät ovat vaikuttaneet asuntojen hintoihin. Tulosten mukaan asuntojen hintoihin ovat vaikuttaneet muutokset ku- luttajahintaindeksissä, bruttokansantuotteessa, vuokrahintaindeksissä, myönnetyissä asun- tolainoissa sekä rakennusluvissa, työllisyydessä ja väestömäärässä. Kaikilla edellä mainituilla muuttujilla on ollut positiivinen vaikutus asuntojen hintoihin. Tulkitsemalla muuttujien seli- tyskertoimia havaitaan, että voimakkain vaikutus on ollut työllisyydellä. Tuloksia tulkittaessa täytyy ottaa huomioon aikasarjojen epästationaarisuus, joka heikentää tulosten luotetta- vuutta.
Author: Maiju Nuorlahti
Title: Housing bubble in Ireland between 1995 and 2007 School: School of Business and Management
Degree programme: Business Administration / Financial Management
Supervisor: Anna Vuorio
Keywords: Housing bubble, price bubble, linear regression analysis, price- to-rent ratio, price-to-income ratio
This thesis examines the factors behind Ireland’s housing bubble between 1995 and 2007.
The purpose of this thesis is to investigate the over-valuation of housing prices and which factors have affected the rise in housing prices between 1996 and 2006. Thesis aims to dis- cover which variable has had the biggest impact on housing prices.
The research methods used in this thesis are linear regression as well as price-to-rent and price-to-income ratios. The ratios are used to investigate housing bubbles and to see if hous- ing prices have exceeded their fundamental values. The results show that the ratios indicate correctly Ireland’s housing bubble’s starting and ending years. Housing prices have exceeded their fundamental values in these years and they have been growing relatively more than rent prices and incomes. The results indicate that the ratios have recently started to grow again which means that a new housing bubble has occurred on the market.
Linear regression is used to examine which factors have affected the housing prices between 1995 and 2006. The results indicate that changes in consumer price index, number of permis- sions granted for dwellings, mortgage, gross domestic product, population, employment and rent price index have had a positive impact on housing prices. The employment has had the strongest effect on the housing prices which can be seen by interpreting the R-square values of the variables. When interpreting the results, it should be considered that the time series are non-stationary which reduces the reliability of the results.
1. JOHDANTO ... 1
1.1. Kirjallisuuskatsaus ... 2
1.2. Tutkimuksen tavoitteet, tutkimuskysymykset ja rajaukset ... 3
1.3. Käsitteiden määrittely ... 4
1.4. Teoreettinen viitekehys ... 4
1.5. Tutkimusmenetelmät ja -aineisto ... 5
1.6. Tutkielman rakenne ... 6
2. HINTAKUPLAT ... 7
2.1. Spekulatiivinen hintakupla ... 7
2.2. Rationaalinen hintakupla ... 8
2.3. Muut kuplat ... 9
2.4. Kuplien vaiheet ... 11
3. ASUNTOKUPLAT ... 13
3.1. Asunnon hinnan määritys ... 15
3.2. Syyt asuntokuplille ... 17
3.3. Muuttujien kuvaus ... 18
4. TUTKIMUSMENETELMÄT JA -AINEISTO ... 23
4.1. Tutkimusaineisto ... 23
4.2. Hintojen suhde vuokriin ... 24
4.3. Hintojen suhde tuloihin ... 24
4.4. Lineaarinen regressioanalyysi ... 25
5. TULOKSET ... 28
5.1. Hintojen suhde vuokriin ... 28
5.2. Hintojen suhde tuloihin ... 29
5.3. Lineaarinen regressioanalyysi ... 30
5.3.1. Autokorrelaation testaaminen ... 31
5.3.2. Epästationaarisuuden testaaminen ... 31
5.3.3. GLS-estimointi ... 32
6. YHTEENVETO JA JOHTOPÄÄTÖKSET ... 34
LÄHTEET ... 37
Liite 1. Muuttujien sirontakuviot Liite 2. Homoskedastisuuden testaus Liite 3. Autokorrelaation testaus Liite 4. Epästationaarisuuden testaus
Liite 5. Aikasarjojen ensimmäinen differenssi
KUVALUETTELO
Kuva 1. Teoreettinen viitekehys Kuva 2. Kuplan vaiheet
Kuva 3. Bruttokansantuote ja väestönmäärä Kuva 4. Myönnetyt asuntolainat ja työllisyys
Kuva 5. Rakennuslupien määrä ja kuluttajahintaindeksi Kuva 6. Vuokrahintaindeksi ja asuntohintaindeksi Kuva 7. Hintojen suhde vuokriin
Kuva 8. Hintojen suhde tuloihin
TAULUKKOLUETTELO
Taulukko 1. Tutkimusaineisto Taulukko 2. Muuttujien tunnusluvut
Taulukko 3. Epästationaarisuustestin tulokset Taulukko 4. GLS-estimoinnin tulokset
1. JOHDANTO
Tämä kandidaatintutkielma käsittelee asuntokuplia. Tutkimus kohdistuu Irlannin vuosien 1995-2007 asuntokuplaan ja tekijöihin, jotka ovat olleet kuplan kehittymisen taustalla. Asun- tokuplan syntyyn liitetään Irlannin talouden nousukausi, joka tunnetaan nimellä Celtic Tiger.
Nousukauden aikana Irlanti alkoi saavuttaa rikkaimpia naapurimaitaan. (Hick 2014) Korkea- suhdanteen tärkeä ominaisuus oli työssäkäyvien ihmisten määrän kasvu; siirtolaiset saapuivat töiden perässä Irlantiin, uudet sukupolvet paremmilla pätevyyksillä löysivät töitä korkeamman tuottavuuden sektoreilta sekä yhä enemmän naisia astui työelämään. Lisäksi kotitalouksien tulot kasvoivat huomattavasti ja halvat asuntolainat valtasivat markkinat, mikä johti rakenta- misen merkittävään kasvuun. (Honohan & Walsh 2002; Bergin, Gerald, Kearney & O`Sullivan 2011) Nousukauden seurauksena asuntojen hinnat kasvoivat jopa nelinkertaisiksi vuosina 1995-2006 ja Irlannin asuntomarkkinoille muodostui asuntokupla (Whelan 2010). Kupla puh- kesi vuonna 2007 aiheuttaen suuria taloudellisia vaikeuksia. Kuplan puhkeamisen jälkeinen elpyminen kesti huomattavasti pidempään kuin muilla mailla. (Bergin et al. 2011)
Viimevuosina akateemikot sekä poliitikot ovat kiinnittäneet yhä enemmän huomiota hintojen vääristymiin eli kupliin. Kuplat voivat pahimmassa tapauksessa aiheuttaa vakavia jälkiseuraa- muksia taloudellisen järjestelmän toimivuuteen sekä koko talouteen. Hintakuplista tehdyt tut- kimukset ovat siksi merkittävä panos kirjallisuudelle ja tulevien taloudellisten tutkimuksien taustalle. Jotta kuplan aiheuttamia negatiivisia taloudellisia vaikutuksia voidaan torjua, täytyy kupla havaita ajoissa ennen hintojen nousua. (Taipalus 2012, 11; Nneji, Brooks & Ward 2013) Tutkimusten mukaan Irlannin asuntokupla on syntynyt monen taloudellisen sekä demografi- sen muuttujan yhteisvaikutuksesta (Hick 2014; Rae & Van den Noord 2006). Näiden muuttu- jien vaikutuksien voimakkuuksia ei kuitenkaan vielä tiedetä. Tällä hetkellä epäillään, että Ir- lantiin on syntymässä uusi asuntokupla, minkä takia tutkielman aihe on ajankohtainen (Burke- Kennedy 2018). Uuden asuntokuplan puhkeamista pelätään, sillä aiempi kupla vaikutti talou- teen negatiivisesti. Aiemman asuntokuplan synnyn taustalla olleita tekijöitä on tärkeää tutkia, jotta voidaan ennaltaehkäistä uusien kuplien kehittyminen. Erityisen tärkeäksi asuntokuplien tutkimisen tekee se, että asuntomarkkinat ovat suurin kotitalouksien varallisuudentuottaja
tuottaen 30 prosenttia koko maailman varallisuudesta (Kim 2004). Epätasapaino asuntomark- kinoilla heijastuukin koko talouteen ja siksi kuplien tunnistaminen on tärkeää (Yip, Wong &
Lim 2017; Englund, Hwang & Quigley 2002).
1.1. Kirjallisuuskatsaus
Hintakuplista on tehty monia tutkimuksia, mutta vain harvat ovat käsitelleet asuntokuplia (Wang & Zhu 2018). Osakemarkkinakuplia on tutkittu Brasilian, Venäjän, Intian, Kiinan sekä Etelä-Afrikan osalta laajennetulla Dickey-Fuller testillä. Tutkimuksien tuloksena on, että ky- seisten maiden osakemarkkinoilla on esiintynyt monia hintakuplia. Tutkittujen hintakuplien päivämäärät osuvat myös yhteen osakemarkkinoilla ilmenneiden tärkeiden tapahtumien kanssa. (Chang, Gil-Alana, Aye, Gupta & Ranjbar 2014) Yhdysvaltojen osakemarkkinoita on tutkittu mahdollisten luonnollisten hintakuplien osalta nykyarvomallin avulla ja on päästy tu- lokseen, että luonnollisia hintakuplia on esiintynyt (Froot & Obstfeld 1991). Myös rationaalis- ten hintakuplien olemassaoloa osakemarkkinoilla on tutkittu laajasti. Diban ja Grossmanin (1988) tutkimuksen mukaan osakemarkkinoiden hinnat eivät sisällä rationaalista kuplaa. Sen sijaan muun muassa Wun (1997) ja Crainen (1993) tutkimusten keskeisenä löydöksenä on, että osakehinnat sekä osinkotuotot sisältävät rationaalisen kuplan.
Asuntokuplien osalta on tutkittu Yhdysvaltojen uusien asuntojen keskimääräisiä myyntihin- toja. Tutkimuksen tavoitteena on ollut saada selville, ovatko hinnat kasvaneet eksponentiaa- lista nopeammin, mikä on merkki asuntokuplasta. Tutkimuksen tuloksena on, että 22 osaval- tiossa on esiintynyt selviä merkkejä kasvavista asuntokuplista. (Zhou & Sornette 2006) Iso- Britannian kansalaisten tuloja, Lontoon osakemarkkinoita ja asuntohintaindeksiä on tutkittu vuosien 2001 ja 2007 välillä. Tutkimuksen mukaan Iso-Britannian asuntojen hinnat ovat sisäl- täneet hintakuplan. (Clark, Frijters & Shields 2008) Asuntokuplia ja osakemarkkinakuplia on myös vertailtu 19 teollisuusmaan kesken 1950-luvulta alkaen. Tutkimuksen löydöksenä on, että asuntokuplien negatiiviset vaikutukset ovat suurempia ja pidempikestoisempia kuin osa- kemarkkinakuplien. (Helbling & Terrones 2003) Vastaavasti asuntokuplien seurauksia on tut- kittu 15 OECD- maan osalta ja tuloksena on, että kuplat ovat aiheuttaneet suuria tuotannollisia tappioita näihin maihin. (Jannsen 2009)
Irlannin osalta tutkimuksia asuntokuplista on vähän. Irlannin talouden nykytilaa on tutkittu ja on päädytty tulokseen, että vuoteen 2007 asti koetulla asuntokuplalla on ollut kauaskantoisia
seuraamuksia (McQuinn 2014). Lisäksi on tutkittu median roolia Irlannin asuntokuplan ylläpi- tämisessä. Tutkimuksen tulosten mukaan media on julkaissut vain vähän uutisia asunto- kuplasta, mikä on ylläpitänyt sitä. (Mercille 2014) On myös tutkittu Irlannin asuntojen hintoja asuntokuplien yhteydessä. Hintoihin on tutkimuksen mukaan vaikuttaneet eniten taloudelli- set ja demografiset tekijät. Tutkimuksen mukaan asuntojen hinnat mitä luultavammin stabili- soituvat ja asuntomarkkinat pysyvät tasaisina joitakin vuosia. (Rae & Van den Noord 2006) Pääomamarkkinakuplia on tutkittu huomattavasti enemmän kuin asuntokuplia (Wang & Zhu 2018). Asuntokuplia on tutkittu erityisen paljon Yhdysvaltojen osalta erilaisten ekonometris- ten mallien avulla. Syynä Yhdysvaltojen asuntokuplien runsaaseen tutkimusmäärään on Yh- dysvaltojen vakava subprime -kriisi, joka oli lähtöisin asuntomarkkinoista. Kriisin suuret nega- tiiviset vaikutukset olivat globaalit.
1.2. Tutkimuksen tavoitteet, tutkimuskysymykset ja rajaukset
Kirjallisuudessa on käsitelty vain muutamia tutkimuksia, joissa Irlannin asuntojen hintoihin vai- kuttavat tekijät ovat pääosassa. Näissä tutkimuksissa tekijöiden vaikutuksia ei kuitenkaan ole tutkittu ekonometrisesti. (Honohan & Walsh 2002; Bergin et al. 2011; Rae & Van den Noord 2006) Tästä syystä tutkielmassa tarkastellaan ekonometrisin keinoin asuntojen hintoihin vai- kuttaneita muuttujia ja näin pyritään täyttämään aiempien tutkimusten jättämää aukkoa.
Tutkielman päätavoitteena on löytää muuttujia, jotka ovat olleet Irlannin asuntojen hintojen kasvun taustalla vuosina 1995-2006. Uusien asuntojen reaaliset hinnat nousivat kyseisinä vuo- sina kumulatiivisesti jopa 300 prosenttia ja asuntojen arvioidaan olleen vuonna 2006 noin 20- 40 prosenttia ylihinnoiteltuja (Malzubris 2008). Lisäksi tutkimuksessa pyritään löytämään voi- makkaimmin asuntojen hintoihin vaikuttanut muuttuja. Tavoitteena on myös saada yleiskuva asuntokuplista sekä yleisesti että Irlannin osalta. Tavoitteet liittyvät vahvasti tutkimuskysy- myksiin, jotka esitellään seuraavaksi. Pääkysymyksenä on:
Miten Irlannin vuosien 1995-2007 asuntokupla on syntynyt?
Pääkysymykseen pyritään vastaamaan seuraavien alakysymyksien avulla:
Mitkä muuttujat ovat vaikuttaneet Irlannin asuntojen hintoihin vuosina 1995-2006?
Millä muuttujalla on ollut voimakkain vaikutus Irlannin asuntojen hintoihin vuosina 1995- 2006?
Tutkimus rajataan koskemaan vain Irlantia. Syynä maantieteelliselle rajaukselle on Irlannin asuntokuplien ajankohtaisuus. Lineaariset regressioanalyysit ovat rajattu vuosiin 1995-2006.
Tutkimus rajataan alkamaan vuodesta 1995, jolloin alkoi Irlannin talouden nousukausi Celtic Tiger. Rajaukseen sisältyy myös 2000- luvun subprimekriisi, joka johti globaaliin taantumaan.
Rajauksen ulkopuolelle jätettiin kotitalouksien tulot sekä asuntolainakorot neljännesvuosittai- sen datan puuttumisen vuoksi. Suhdelukujen kuvaileva analyysi rajataan vuosiin 1987-2016, jotta nähdään suhdelukujen aiempi sekä nykyinen kehitys. Aika rajataan vuoteen 2016 asti, koska halutaan tarkastella mihin suuntaan suhdelukujen arvot ovat alkaneet kehittyä ja sitä kautta tutkia, onko Irlantiin todella kehittymässä uusi asuntokupla.
1.3. Käsitteiden määrittely Hintakupla
Nasdaqin taloudellisen sanakirjan sekä Kindlebergerin (1987) mukaan hintakupla on markki- noiden ilmiö, jolle on tyypillistä omaisuuserän hinnan raju nousu. Hinta nousee tasolle, joka on huomattavasti korkeampi kuin omaisuuserän perustavanlaatuinen taso. Hinnan nousun jälkeen odotukset muuttuvat ja hinnat alkavat laskea. Laskun seurauksena on yleensä talou- dellinen kriisi. Hintakuplia on vaikea havaita reaaliajassa, koska omaisuuserän perustavanlaa- tuisista arvoista ollaan eri mieltä.
Asuntokupla
Bankraten taloudellisen sanakirjan mukaan asuntokupla on asuntomarkkinoilla esiintyvä hin- takupla. Se syntyy, kun asuntojen hinnat nousevat nopeaan tahtiin kysynnän voimistuessa ja tarjonnan ollessa rajallista. Kun spekulantit huomaavat nousevat hinnat, he tulevat markki- noille lisäten kysyntää. Ilmiötä kutsutaan kuplaksi, koska jossakin vaiheessa se puhkeaa.
1.4. Teoreettinen viitekehys
Teoreettinen viitekehys on muodostettu tutkielman teoria- sekä empiriaosan pohjalta ja se liittyy vahvasti tutkimuskysymyksiin. Teoreettinen viitekehys on esitetty kuvassa 1. Kuvasta nähdään, että tutkimuksen teoriaosa koostuu erilaisten hintakuplien määrittelystä sekä asun- tokuplien tarkastelusta. Asuntojen hinnat yhdistyvät kuvassa nuolella asuntokuplaan siitä syystä, että tutkimusten mukaan asuntokuplat muodostuvat asuntojen hintojen rajun nousun
seurauksena (Chen, Gan, Hu & Cohen 2013; Xiao & Tan 2007). Tämän takia tutkimuksen kes- kiössä ovat asuntojen hinnat sekä niihin vaikuttavat tekijät. Kuvassa nähdään nämä seitsemän tekijää, jotka ovat valittu aiempien tutkimusten pohjalta.
Kuva 1. Teoreettinen viitekehys
Tarkoituksena on tutkia, onko vuokrahintojen, myönnettyjen asuntolainojen, rakennuslupien, väestömäärän, kuluttajahintaindeksin, työllisyyden sekä bruttokansantuotteen muutoksilla ollut vaikutusta Irlannin asuntojen hintojen kasvuun vuosina 1995-2006.
1.5. Tutkimusmenetelmät ja -aineisto
Tämä tutkielma toteutetaan kvantitatiivisesti. Kvantitatiivisen eli tilastollisen tutkimuksen avulla selvitetään niin lukumääriin kuin prosenttiosuuksiin liittyviä kysymyksiä. Usein kvanti- tatiivisessa tutkimuksessa tutkitaan ilmiöissä tapahtuneita muutoksia tai selvitetään eri asioi- den välisiä riippuvuussuhteita. Tutkimuksen avulla saadaan yleensä hyvä yleiskuva olemassa olevasta tilanteesta, mutta syiden tutkiminen on haastavaa. (Heikkilä 2014, 15) Kvantitatii- viseksi tutkimusmenetelmäksi on valittu lineaarinen regressioanalyysi. Lineaarisen regressio- analyysin avulla voidaan tutkia miten yksi tai useampi selittävä muuttuja vaikuttaa selitettä- vään muuttujaan. (KvantiMOTV) Tutkielmassa käytetään regressiota selvittämään, mitkä eri
ASUNTOJEN HINNAT
VUOKRA- HINNAT LAINAT
RAKENNUS- LUVAT
VÄESTÖ KULUTTAJAHIN- TAINDEKSI
TYÖLLISYYS
BKT
HINTAKUPLA
MUUTHIN- TAKUPLAT
RATIONAALISET HINTAKUPLAT SPEKULATIIVISET
HINTAKUPLAT
ASUNTOKUPLA
muuttujat ovat vaikuttaneet Irlannin asuntojen hintoihin. Analyysi suoritetaan käyttäen GLS- estimaattoria. Aineistona käytetään aikasarja-aineistoa Irlannin asuntojen hinnoista ja hintoi- hin liittyvistä tekijöistä. Tutkimuksessa hyödynnetään myös asuntojen hintojen ja vuokrahin- tojen sekä asuntojen hintojen ja tulojen välisiä suhdelukuja asuntokuplien kuvailevassa tar- kastelussa. Nämä suhdeluvut antavat nopeasti kuvan kuplien olemassa olosta ilman ekono- metrisia testejä (Yip et al. 2017). Suhdelukujen aineistona ovat asuntojen hinnat, jotka ovat jaettu vuokrahinnoilla sekä tuloilla.
1.6. Tutkielman rakenne
Tutkielma koostuu viidestä pääkappaleesta. Tutkielma alkaa teorian käsittelyllä. Kappaleessa kaksi käydään läpi hintakuplille ominaisia piirteitä, jonka jälkeen katsotaan, minkälaisia hinta- kuplia on tunnistettu kirjallisuudessa. Tämän jälkeen käsitellään hintakuplan eri vaiheet aiem- man tutkimuksen perusteella. Kolmannessa kappaleessa käsitellään asuntokuplia ja sitä, min- kälaisia yleisiä piirteitä kyseisistä kuplista löytyy. Aiempien tutkimusten perusteella verrataan asuntokuplia pääomamarkkinakupliin sekä hahmotetaan sitä, miten asuntokuplat vaikuttavat talouteen. Myös asuntojen hintojen määrityksen malli käydään läpi, jotta nähdään, miten asuntojen hinnat muodostuvat. Tämän jälkeen siirrytään tarkastelemaan, mitkä asiat ovat syynä asuntokuplille. Tutkielmassa käytettävä teoria pohjautuu suurelta osin aiempien tutki- musten löydöksiin. Kappale neljä koostuu empiriaosasta, tuloksien läpi käymisestä sekä joh- topäätöksistä.
2. HINTAKUPLAT
Stiglitzin (1990) mukaan kyseessä on kupla, jos hinta on tänään korkea vain ja ainoastaan siksi, että sijoittajat uskovat myyntihinnan olevan korkea huomenna eivätkä taloudelliset peruste- kijät voi perustella korkeaa hintaa. Termiä ”kupla” käytettiin ensimmäisen kerran silloin, kun haluttiin kuvata tunnettuja tapahtumia, joissa spekulatiiviset hinnan muutokset korostuivat.
Näitä historiallisia hintakuplia ovat Tulppaanimania, Mississippi kupla sekä Etelänmeren kupla.
(Kindleberg 2000; Sornette 2003; Garber 1990) Näissä kaikissa kolmessa tapahtumassa on piir- teitä, jotka liitetään klassiseen hintakuplaan. Tärkeimpänä piirteenä on äärimmäinen hinnan korotus, jota seuraa romahdus (Brunnermeier 2008). Kyseiset tapahtumat tarjoavat hyvän esi- merkin spekulatiivisesta hinnan korotuksesta, johon ei liity mitään todellista taloudellista poh- jaa. Tämä onkin toinen kuplan välttämätön piirre: hintojen tulisi olla irrotettu niiden funda- mentaalisista eli perustavanlaatuisista tasoistaan. Yleinen hintakuplien piirre edellä mainittu- jen lisäksi on yliluottavaisten ennakko-odotuksien syntyminen muodostuneista trendeistä. Yli- luottavaisuus hinnoissa tarkoittaa ylipositiivisia odotuksia liittyen nousevien hintojen kestoi- hin. (Taipalus 2012, 11-15)
Yksinkertainen hintojen muodostuksen kaava liittyy läheisesti hintakupliin. Tämä kaava edus- taa omaisuuserän oikeaa hintaa: hintaa, joka pohjautuu perustavanlaatuisiin arvoihin. Nämä arvot ovat taloudellisia faktoreita ja muuttujia, jotka muodostavat omaisuuserien hinnat. (Tai- palus 2012, 14) Kupla syntyy, jos hinta ylittää omaisuuden perustavanlaatuisen arvon (Xiao &
Tan 2007; Brunnermeier 2008). Yksinkertainen hintojen muodostumisen kaava kertoo, että omaisuuserän hinta heijastaa kaikkea saatavilla olevaa informaatiota diskontatuista tulevai- suuden tuotoista, minkä vuoksi markkinahinnan tulisi olla aina johdonmukainen perustavan- laatuisten arvojen kanssa. Tämä on myös tehokkaan markkinahypoteesin ydin. Tehokkaiden markkinoiden validiteetin pitäisi siis sulkea pois kuplien mahdollisuus markkinoilla. Tutkimus- ten mukaan tämä tehokkaiden markkinoiden hypoteesi ei kuitenkaan aina säily. (Fama 1970;
Taipalus 2012, 14)
2.1. Spekulatiivinen hintakupla
Erilaisia hintakuplia on määritelty kirjallisuudessa. Nämä määritelmät pohjautuvat pääasiassa siihen, miten kuplat ovat saaneet alkunsa ja kehittyneet. (Taipalus 2012, 15) Spekulatiivisen
hintakuplan tapauksessa arvopaperi on hankittu siinä uskossa, että hinta säilyttää arvonsa tu- levaisuudessa. Tämä uskomus ei kuitenkaan perustu perustavanlaatuisten tekijöiden objektii- visille muutoksille. (Taipalus 2012, 16) Toisin sanoen spekulatiivinen kupla on tilanne, jossa tilapäisesti korkeat hinnat pysyvät korkealla sijoittajien innokkuuden johdosta sen sijaan, että estimoitaisiin johdonmukaisesti oikeaa arvoa. Sijoittajat ovat tietoisia siitä, että hinnat ovat liian korkealla, ja että ne laskevat jossakin vaiheessa. He kuitenkin uskovat voivansa myydä arvopaperin kalliimmalla hinnalla ennen kuplan puhkeamista. (Brunnermeier 2008; Lind 2008) Spekulatiivisten kuplien katsotaan alkaneen sanomalehtien saavuttua. Sanomalehdet rapor- toivatkin säännöllisesti ensimmäisestä kuplasta, Tulppaanimaniasta vuonna 1630. Markki- noille syntyy merkittäviä tapahtumia, jos suuren ihmisjoukon välillä on samankaltaisia ajatuk- sia. Media on oleellinen osa näiden ajatuksien levittämisessä. (Shiller 2000, 71)
Shiller (2000) kertoo spekulatiivisiin kupliin liittyvästä palauteteoriasta (Feedback Theory).
Teorian mukaan alkuperäisen hinnan nousu johtaa uuteen hinnan nousuun. Nämä alkuperäi- sen hinnan nousun vaikutukset palautuvat takaisin vielä korkeampina hintoina johtuen sijoit- tajien kasvaneesta kysynnästä. Tämä toisen kierroksen hinnankorotus luo taas kolmannen kierroksen ja näin prosessi jatkuu. Shillerin (2000) mukaan palauteteoria on laajalti tunnettu, mutta useimmat ihmiset eivät käytä termiä palaute (feedback) kuvatakseen sitä. Käytetympi termi kuvaamaan kyseistä teoriaa on spekulatiivinen kupla. Tärkeä kysymys liittyen spekula- tiivisiin kupliin on se, miten kupla syntyy. Yksi selitys liittyy mukautumiskykyisiin odotuksiin.
Tällöin syntyy kupla, koska aiempi hinnankorotus luo odotuksia tulevaisuuden hinnan nou- sulle. Toinen selitys on sijoittajien lisääntynyt luottamus, joka kasvaa hinnan noustessa. Spe- kulatiivisen kuplan todellinen ydin on hinnankorotuksen arvioitu todennäköisyys. Kupla voi jatkua vain niin kauan kun sijoittajat uskovat hinnankorotukseen seuraavalla periodilla. Sijoit- tajien osakekysyntä ei voi kasvaa loputtomiin kuten ei myöskään spekulatiivinen kupla. Kun kysyntä lakkaa, loppuu myös hintojen kasvu. Tämän seurauksena kupla puhkeaa. (Taipalus 2001, 16; Shiller 2000, 60)
2.2. Rationaalinen hintakupla
Rationaaliset hintakuplat määritellään melko samanlaisiksi kuin spekulatiiviset hintakuplat.
Rationaalisessa ja spekulatiivisessa kuplassa on kuitenkin pieniä eroja. Rationaalisuus viittaa siihen, että sijoittajien ajatellaan tietävän hintoihin liittyvästä kuplakomponentista. Kysymys
kuuluukin, miksi rationaalinen sijoittaja olisi valmis sijoittamaan, jos hän on tietoinen kup- lasta? Sijoittajat uskovat voivansa lähteä markkinoilta ennen kuplan puhkeamista. He pitävät osakkeen markkinahinnan nousua riittävänä korvauksena riskin ja epävarmuuden lisääntymi- selle. (Taipalus 2012; Nneji et al. 2013) Sijoittaja on valmis maksamaan perustavanlaatuisen hinnan ylittävän preemion eli hintalisän vain, koska hän odottaa tämän preemion pysyvän myös seuraavassa periodissa. Tällaista käyttäytymistä kuvaa rationaalisten odotusten teoria.
(Yip et al. 2017)
Rationaalisissa kuplamalleissa hinta 𝑃𝑡 sisältää kaksi komponenttia; fundamentaalisen eli pe- rustavanlaatuisen hinnan 𝑃𝑡𝑓 sekä kuplakomponentin 𝐵𝑡. Rationaalisten kuplien olemassaolon kaava pohjautuu pitkälti Cambellin, Lon ja McKinleyn (1997) sekä Cambellin ja Shillerin (1988) tutkimuksiin. (Taipalus 2012, 17) Kaavaksi saadaan:
𝑃𝑡 = 𝑃𝑡𝑓+ 𝐵𝑡, 𝑗𝑜𝑠𝑠𝑎 𝐵𝑡 = 𝐸 [ 𝐵𝑡+1
1+𝑅𝑡+1] (1)
Jossa,
𝑃𝑡 = Hinta vuonna t E = Odotusarvo
𝑅𝑡+1 = Tuottoprosentti vuonna t+1
Hinta (1) muodostuu laskemalla yhteen perustavanlaatuinen hinta sekä kuplakomponentti.
Kuplakomponentti muodostuu jakamalla vuoden t+1 kuplakomponentti vuoden t+1 tuotto- prosentilla, ja lisäämällä tähän 1. Saatu ratkaisu kerrotaan tämän jälkeen odotusarvolla. Ra- tionaalisen kuplan malleissa valinnat riippuvat sekä vallitsevasta markkinahinnasta että odo- tuksista koskien tulevaisuuden hintoja. Sijoittajien on vankasti uskottava, että he pystyvät poistumaan markkinoilta ennen kuplan puhkeamista ja, että kupla esiintyy myös seuraavassa periodissa. (Taipalus 2012, 8)
2.3. Muut kuplat
Spekulatiivisten ja rationaalisten hintakuplien lisäksi kirjallisuudessa on tunnistettu kaksi muuta kuplatyyppiä. Näitä ovat luonnollinen kupla (Intrinsic bubble) sekä epätäydellisen in-
formaation kupla (Churning bubble). (Taipalus 2012, 22) Epätäydellisen informaation kupla si- sältää nimensä mukaisesti epäsymmetristä tietoa sijoittajien sekä salkunhoitajien välillä. Jos epäsymmetristä tietoa esiintyy, salkunhoitajan kaupankäynti ei perustu informaation muutok- siin, tarpeeseen ylläpitää maksuvalmiutta tai riskien jakamiseen, vaan haluun saada tuottoa hänet palkanneen sijoittajan kustannuksella. Tämän seurauksena omaisuus voidaan kaupata hintaan, joka ei vastaa perustavanlaatuisia hintoja ja syntyy kupla. Markkinoilla oletetaan esiintyvän niin hyviä kuin huonoja salkunhoitajia eikä sijoittaja pysty erottelemaan näitä toi- sistaan. Huonojen salkunhoitajien ja sijoittajien välille voi syntyä epätäydellistä informaatiota koskien heille myönnettäviä kannustimia. Jos huono salkunhoitaja menettää hänelle hoidet- tavaksi annetun rahasumman, hän ei saa voittoa, mutta hän ei myöskään häviä mitään. Jos hän suoriutuu hyvin, hän saa osan tuotoista. Tällöin salkunhoitajan kannattaa hankkia arvopa- pereita, joita kaupataan yli niiden perustavanlaatuisten arvojen, sillä silloin on mahdollisuus arvonnousuun ja myyntivoittoihin. (Allen & Gorton 1993)
Taipalus (2012) mainitsee luonnollisen kuplan olevan erikoislaatuinen rationaalinen kupla, jonka ovat ensimmäisenä maininneet Froot ja Obstfeld (1991) sekä Ackert ja Hunter (1999).
Kuplan syntyyn vaikuttavat keskeiset tekijät kuten osakemarkkinakuplien tapauksessa osinko- tulot. Luonnollisen kuplan tapauksessa poikkeavuudet aiheutuvat keskeisten tekijöiden ja hin- tojen epälineaarisesta suhteesta eikä faktoreista, joiden normaalisti ajatellaan vaikuttavan omaisuuden arvoon. Kupla muodostuu vain ja ainoastaan siten, että perustavanlaatuisten ar- vojen muutoksiin ylireagoidaan. Luonnollisen kuplan silmiinpistävä piirre on se, että kun pe- rustavanlaatuiset arvot ovat vakaita ja pysyviä, mikä tahansa yli- tai aliarvostus hinnassa on vastaavasti myös vakaa ja pysyvä. (Froot & Obstfeld 1991; Taipalus 2012, 22; Nneji et al. 2013) Tutkimuksia luonnollisista kuplista ovat tehneet muun muassa Ma ja Kanas (2004). He tutkivat osakehintojen ja osinkotulojen suhdetta päätyen tulokseen, että hintojen ja tulojen välillä on nähtävissä epälineaarinen suhde.
Positiivisten hintakuplien lisäksi on olemassa myös negatiivisia hintakuplia. Negatiiviset hinta- kuplat syntyvät hintojen ollessa perustavanlaatuisia hintoja alhaisempia. Kyseisissä kuplissa alkuperäinen hinnan lasku vähentää sijoittajia aiheuttaen lisää hinnan laskuja. Hinnat jatkavat laskuaan, kunnes tulevat hinnan laskut tuntuvat enää mahdottomilta. Tämän seurauksena ih- misillä ei ole syytä pysyä poissa markkinoilta ja kupla puhkeaa. (Shiller 2000, 62; Taipalus 2012, 22)
2.4. Kuplien vaiheet
Rodrigue, Comtois ja Slack (2009) ovat luoneet tunnetun mallin kuplien neljästä eri vaiheesta.
Nämä neljä vaihetta ovat sijoittajien käyttäytymisen kannalta tärkeitä tunnistaa. Vaiheet ovat esitetty kuvassa 2. Ensimmäisenä on salamyhkäisyysvaihe. Tässä vaiheessa ihmiset, jotka osaavat tunnistaa uusia perustavanlaatuisia tekijöitä, huomaavat kasvavan mahdollisuuden tulevaisuuden arvonnousulle. Tähän liittyy myös huomattava riski, koska heidän oletuksensa ovat vielä todistamattomia. ”Viisasta rahaa” (smart money) alkaa virrata sisään, usein hiljaa ja varovaisesti. Hinnat nousevat vähitellen, mutta yleensä siten, etteivät muut huomaa tätä hin- nan nousua. Nämä ”viisaan rahan” sijoittajat ymmärtävät yhä paremmin, että perustavanlaa- tuiset tekijät ovat hyvin perusteltuja ja osakkeen arvo tulee mitä todennäköisemmin nouse- maan tulevaisuudessa. (Rodrigue et al. 2009)
Kuva 2. Kuplan vaiheet (Rodrigue et al. 2009)
Toisena on tietoisuusvaihe. Tässä vaiheessa monet sijoittajat huomaavat kasvuvauhdin ja tuo- vat mukaan lisää rahaa, mikä nostaa hintoja ylöspäin. Kuten kuvasta 2 huomataan, markki- noille voi syntyä lyhytaikainen myynnin vaihe, kun uudet sijoittajat saavat ensimmäiset tuot- tonsa. ”Viisaan rahan” sijoittajat käyttävät tilaisuuden hyväkseen vahvistaakseen jo olemassa olevaa asemaansa. Vaiheen myöhemmissä osissa media huomaa kasvuvauhdin. Vaiheelle tyy- pillistä on niin kutsuttu karhun loukku (Bear trap), joka tarkoittaa sitä, että lyhyeksi myyneet
Tietoisuus- vaihe
Salamyhkäisyys- vaihe
Maniavaihe Puhallusvaihe Ahneus
Harhaluulo Kieltäminen
Bull trap
Pelko
Ensimmäinen nopea myynti
Epätoivo
“Viisas raha”
Institutionaaliset sijoittajat
Muut ihmiset
sijoittajat kohtaavat äkillisen markkinoiden täyskäännöksen. Sijoittajien on lopulta pakko os- taa korkeampaan hintaan myyty arvopaperi, jotta lyhyeksi myynti saadaan päätökseen. (Rod- rigue et al. 2009; Financial Times)
Kolmantena on maniavaihe. Tällöin kaikki muut ihmiset huomaavat hintojen nousun ja tulevat mukaan ajatellen, että sijoitusmahdollisuus on ainutkertainen. Kuten kuvasta 2 huomataan, innostus valtaa markkinat. Odotetusta tulevaisuuden arvostuksesta tulee itsestäänselvyys ja tulevaisuuden hinnat ovat ”taatut”, koska niitä verrataan menneeseen arvostukseen. Rahan määrä lisääntyy luoden suurempia odotuksia ja hinnankorotuksia. Mitä korkeampi hinta on, sitä enemmän sijoitetaan. Tässä vaiheessa ”viisaan rahan” sijoittajat ja monet institutionaali- set sijoittajat poistuvat markkinoilta ja myyvät osakkeet innokkaimmille ilman, että muut ih- miset huomaavat. Kaikki haluavat mukaan sijoittamaan, eikä uusilla sijoittajilla ole minkään- laista ymmärrystä markkinoista, niiden dynamiikasta tai perustavanlaatuisista tekijöistä. Tä- män seurauksena kupla on puhkeamaisillaan. (Rodrigue et al. 2009)
Viimeisenä on puhallusvaihe. Sijoittajat oivaltavat samanaikaisesti, että tilanne on muuttunut.
Luottamus ja odotukset kohtaavat ajattelutavan muutoksen. Ihmisiä yritetään vakuuttaa siitä, että meneillään on vain ohimenevä takaisku. Kaikki odottavat hintojen laskua ja myöhään mu- kaan tulleet sijoittajat joutuvat kantamaan seuraukset. Lisäksi monet ylivelkaantuneet mene- vät konkurssiin. On myös mahdollisuus siihen, että arvostus alittaa pitkän aikavälin keskiarvon, mikä tarkoittaa merkittäviä ostomahdollisuuksia. Muut ihmiset eivät tartu näihin mahdolli- suuksiin, mutta ”viisaan rahan” sijoittajat alkavat hankkia osakkeita halvalla. Vaiheeseen liittyy niin sanottu härän loukku (Bull trap), joka nähdään kuvassa 2. Se on väärä signaali, joka osoit- taa, että laskeva trendi on muuttanut suuntaa ja on menossa ylöspäin. Todellisuudessa osake jatkaa laskuaan. (Rodrigue et al. 2009; Tobey 2018) Tämä malli kuplien eri vaiheista on tärkeä panos kirjallisuudelle. Malli ei tosin ota huomioon hintojen nousun lyhyen aikavälin vaihtelua kuplan aikana. (Gustavsson & Leven 2015)
3. ASUNTOKUPLAT
Asuntomarkkinoita kuvataan tehottomiksi sekä epätäydellisiksi verrattuna muihin talouden markkinoihin. Tämä johtuu asuntomarkkinoiden ominaisuuksista, jotka pitävät sisällään liike- toimien, osallistujien sekä likviditeetin vähäisen määrän, toimittajien jäykkyyden, korkeat transaktiokustannukset ja heterogeenisyyden. (Kang & Gardner 1989) Asuntomarkkinoilla hin- noissa on suurta volatiliteettiä, hinnat muuttuvat nopeasti ja pitkällä aikavälillä hinnat palau- tuvat takaisin keskiarvoihinsa. Yhdessä nämä ominaisuudet luovat vaihtelua asuntojen hinto- jen ja perustavanlaatuisten hintojen välille, mikä johtaa asuntokuplan syntymiseen. Monet tutkijat uskovatkin, että merkittävä kasvu asuntojen hinnoissa luo asuntokuplia (Chen et al.
2013; Xiao & Tan 2007). Asuntokuplia esiintyy harvemmin kuin pääomamarkkinakuplia, mutta niiden puhkeaminen luo suurempia negatiivisia vaikutuksia taloudelle sekä ihmisten varalli- suudelle verrattuna pääomamarkkinakuplien puhkeamiseen. Syynä ovat edellä mainitut markkinoiden ominaisuudet. (Case, Glaesar & Parker 2000; Rapach & Strauss 2006; Helbling
& Terrones 2003; Jannsen 2009)
Asuntomarkkinoiden tärkeyttä selittävät historiallisten hintakuplien romahdukset; vuoden 1987 arvopaperimarkkinaromahduksella oli vain pienet vaikutukset taloudelle ja vuoden 2000 IT-kuplan puhkeaminen johti vain lyhyeen ja vähäiseen taantumaan. Sen sijaan vuosien 2007- 2009 globaali finanssikriisi, joka oli seurausta Yhdysvaltojen asuntomarkkinoiden romahtami- sesta, vaikutti merkittävästi niin Yhdysvaltojen kuin koko maailman talouteen. (Evanoff, Kauf- man & Malliaris 2012) Tämä asuntomarkkinoiden romahdus aiheutti jopa 40-45 prosentin las- kun koko maailman varallisuudessa (Joyeux & Milunovich 2015).
Yhdysvaltojen asuntomarkkinoiden sekasorto tapahtui vuosien 2000 ja 2012 välillä. Tämä piti sisällään asuntokuplan tärkeimmät ominaisuudet; asuntojen hinnat nousivat dramaattisesti, minkä jälkeen ne laskivat nopeasti jättäen asuntojen hinnat vuonna 2012 samalle tasolle kuin mitä ne olivat vuonna 2000. Yhdysvaltojen asuntokupla oli äärimmäinen, mutta ei ainutlaatui- nen. Myös muut maat kuten Irlanti kokivat asuntokuplan sekä kuplan romahtamisen kyseisinä vuosina. (Glaeser & Nathanson 2014; Kim & Kim 2009; Jannsen 2009)
Asuntokuplan puhkeamisesta kärsivät useat ihmiset ja erityisesti uudet asunnon omistajat, jotka ovat ostaneet asunnon asuntokuplan huipulla. Puhkeamisen aiheuttama kärsimys leviää
myös työllisyyteen aiheuttaen työttömyyttä ja luo tappioita asuntomarkkinoilla toimiville toi- mialoille. Yksilöllisellä tasolla moni ihminen voi joutua konkurssiin. Makrotaloudellisella ta- solla asuntokuplan puhkeaminen voi viedä koko talouden taantumaan tai lamaan. Asunto- markkinoiden sekasorto onkin menneisyydessä ollut suurin syy vakaville taantumille sekä fi- nanssikriiseille. (Yip et al. 2017; Thornton) Asuntokuplan puhkeaminen voi johtaa myös koti- talouksien kulutuksen laskuun, ulosottoihin sekä lainaajien odottamattomiin tappioihin pa- hentaen negatiivista talouden shokkia ja sitä kautta johtaen suurempaan talouden laskusuh- danteeseen (Case et al. 2000; Skinner 1996; Case 1992; Pavlidis, Paya, Peel & Spiru 2009).
Jannsen (2009) on tutkinut OECD-maiden asuntokuplia. Tutkimuksen mukaan asuntokuplat ovat aiheuttaneet pitkiä laskusuhdanteita sekä suuria tuotannollisia tappioita 15 OECD-maa- han vuosien 1970 ja 2004 välillä. Asuntokuplan puhjettua asuntojen hinnat laskivat vähintään 7,5 prosenttia seuraavan neljän vuoden ajan. Tutkimus tunnistaa 23 asuntokriisiä 15 OEDC- maassa. Tulosten mukaan asuntokriisillä on vakavimmat seuraamukset ensimmäisen kahden vuoden aikana sekä erityisesti viidennen ja seitsemännen vuosineljänneksen välillä sen jäl- keen, kun asuntojen hinnat ovat saavuttaneet huippunsa.
Helbling ja Terrones (2003) tutkivat useita pääomamarkkina- sekä asuntomarkkinabuumeja sekä romahduksia 19 teollisuusmaassa 1950-luvulta eteenpäin. Tutkimusten mukaan asunto- kuplat ovat kestoltaan kaksi kertaa pidempiä kuin pääomamarkkinoiden kuplat. Jos asunto- kuplat ja pääomamarkkinakuplat esiintyvät samaan aikaan, ovat makrotaloudelliset ja syste- maattiset riskit entistä suurempia. Tutkimusten mukaan katsottaessa keskimääräistä osake- markkinoiden romahdusta hinnan pudotus oli noin 45 prosenttia 10 kvartaalin ajan. Asunto- markkinoiden romahtaessa keskimääräinen negatiivinen muutos romahduksen jälkeen oli noin 30 prosenttia, mutta laskevat hinnat pysyivät puolitoistavuotta pidempään kuin pääoma- markkinoilla. Asuntomarkkinoiden romahdus aiheutti myös suuremmat tappiot; keskimäärin tappio oli kahdeksan prosenttia kolme vuotta romahduksen jälkeen verrattuna ennen kriisiä olleeseen kasvuun. Pääomamarkkinoilla sama tappio oli vain neljä prosenttia. Syynä asunto- markkinakuplien aiheuttamille suuremmille tappioille on se, että asuntokuplilla on voimak- kaampi vaikutus kulutukseen ja pankkisysteemiin.
Glaesar ja Nathanson (2014) ovat tutkineet Yhdysvaltojen asuntokuplia. Tutkimuksen mukaan markkinoiden heterogeenisyys on erittäin suurta suurkaupunkien välillä. Pirstaloituneet asun-
tomarkkinat voivat auttaa selittämään, miksi korkeasuhdanteen jälkeiset laskut ovat hitaam- pia asuntomarkkinoilla kuin muilla markkinoilla. Tutkimuksen mukaan kahden viimeisimmän Yhdysvaltojen asuntomarkkinoiden hintojen romahduksen aikana hinta laski alhaisimmalle ta- solleen parissa vuodessa. Tämä hintojen hidas mukautumien voi olla peräisin asumisen transaktiokustannuksista eli hitaasta myynnistä tai markkinoiden ”amatöörien” johtoase- masta. Tavalliset asunnon ostajat ja myyjät omaavat vähemmän ajankohtaista tietoa kuin asi- antuntevat arvopaperikauppiaat. Asuntojen myyjät voivat pitää tappioitaan suhteessa suu- rempina kuin voittojaan, jolloin he eivät halua laskea myyntihintojaan edes markkinoiden ro- mahtamisen aikana.
3.1. Asunnon hinnan määritys
Asunnon hinnan määritykseen käytettään makrotaloudellista mallia nimeltä Stock flow. Tä- män mallin mukaan asuntomarkkinoiden kysyntä määrittyy yhtälöllä:
𝐻𝑑 = 𝑓(𝑃, 𝑈, 𝑅, 𝐷) (2) Jossa,
P= Oikea asumisen hintataso
U= Odotettu kustannus asunnon omistamisesta R= Oikea vuokraamisen hintataso
D= Muut perustavanlaatuiset tekijät, jotka vaikuttavat asuntojen kysyntään
Asuntojen kysyntä (2) muodostuu siis asuntojen hintatason, odotetun asunnon omistamisen kustannuksen, vuokraamisen hintatason sekä muiden perustavanlaatuisten tekijöiden kautta (Oikarinen 2005). Mallin mukaan markkinoiden tarjonta voidaan esittää yhtälöllä:
𝐻𝑠 = 𝑓(𝑃, 𝑆) (3) Jossa,
S= Muut perustavanlaatuiset tekijät, jotka vaikuttavat asuntojen tarjontaan
Tasapainoksi muodostuu 𝐻𝑠 = 𝐻𝑑, jolloin supistettu yhtälö asumisen hintatasolle on:
𝑃 = 𝑓(𝐷, 𝑆, 𝑈, 𝑅) (4)
Vuokrataso R on liitetty yhtälöön (4) kahdesta eri syystä. Asunnon omistavalle kuluttajalle vuokrataso R kuvastaisi kustannusta, joka syntyisi, jos hän ei omistaisi asuntoa. Lisäksi asun- tosijoittajille vuokra edustaa tulevaisuuden tulojenvirtaa. Odotettu kustannus asunnon omis- tamisesta U riippuu verojen jälkeisestä asuntolainan korkotasosta sekä diskonttokoroista eli asuntolainakoron vähennyskelpoisuudesta. Korkea asuntolainakorko sekä diskonttokorko nostavat kustannuksia. Odotettu asumisen arvonkorotus, joka sisältyy U:hun, on tärkeä kom- ponentti. Arvonkorotus on riippuvainen perustavanlaatuisiin tekijöihin liittyvistä odotuksista, jotka nostavat asuntojen hintoja. Tulevaisuuden odotetut perustavanlaatuiset arvot vaikutta- vat nykyiseen asuntojen kysyntään. On ilmiselvää, että nykypäivän rakentaminen ja täten asuntojen tarjonta parin kvartaalin päästä saa vaikutteita odotetusta hintatasosta ja odotet- tujen perustavanlaatuisten tekijöiden arvoista. Lisäksi odotetun arvonnousun vaikutus voi luoda hintakuplia. (Oikarinen 2005)
Jos oletuksena on, että todelliset korkotasot pysyvät muuttumattomina inflaatiosta huoli- matta ja diskonttokorko on yhtä suuri kuin verojen jälkeinen asuntolainakorko, omistamisen kustannus U voidaan esittää seuraavasti:
𝑈 = [(𝑟 + 𝑖)(1 − 𝑡) + 𝑇 + 𝑑 − (𝑔 + 𝑖)]𝑃 (5) Jossa,
r= Todellinen asuntolainakorkotaso i= Inflaatiotaso
t= Asuntolainan verovähennys T= Kiinteistöverotaso
d= Ylläpitokustannukset sekä kuluminen g= Odotettu asuntojen hintakehitys P=Hinta
Yhtälöstä (5) nähdään, että omistamisen kustannus muodostuu monen tekijän kautta. Yhtä- löstä nähdään myös, että asuntotolainojen verovähennyskelpoisuuden vuoksi inflaatiotaso vaikuttaa asunnon omistamisen odotettuun kustannukseen U negatiivisesti (Oikarinen 2005).
Tutkimusten mukaan hintojen muodostuminen asuntomarkkinoilla on erittäin monimutkai- nen prosessi, jossa odotukset ja taloudelliset muuttujat muodostavat lopullisen markkinahin- nan (Lamont & Stein 1999).
3.2. Syyt asuntokuplille
Asuntokuplat muodostuvat hitaasti vuosien saatossa. Kuplat ovat osa markkinoiden kiertokul- kua, mutta yhdenkään syklin kesto ei ole samanlainen. Ekonomistit ja asuntomarkkinoiden tutkijat ovat pitkään yrittäneet selittää, miten ja miksi asuntokuplia esiintyy, mutta yhtä ai- noaa universaalisti hyväksyttyä teoriaa ei kuitenkaan ole löydetty. (Kritayanavaj 2008) Joiden- kin tutkijoiden mukaan asuntojen hintojen kasvu luo asuntokuplia (Chen et al. 2013; Xiao &
Tan 2007). Asuntojen hintoihin vaikuttavia tekijöitä ovat muun muassa kotitalouksien tulot, taloudelliset instituutiot, demografiset muuttujat, verot, vuokrat sekä poliittiset päätökset.
Myös inflaatiotaso tutkitusti vaikuttaa asuntojen hintoihin. (Lamont & Stein 1999; Tsatsaronis
& Zhu 2004; Poterba 1984; Barot 2001) Casen ja Shillerin (1990) tutkimuksen mukaan hinnat korreloivat väestömäärän, tulojen sekä asuntomarkkinoiden tuottojen kanssa. Quigleyn (1999) tutkimuksen mukaan taloudelliset tekijät, kuten väestömäärä sekä työllisyys vaikutta- vat asuntojen hintoihin.
Edellä mainittujen tekijöiden lisäksi asuntokuplien syntyyn ja puhkeamiseen liittyy vahvasti kaksi faktoria, kysyntä ja tarjonta. Kun kysyntä on korkeampaa kuin tarjonta, hinnat nousevat ja asuntomarkkinoille syntyy noususuhdanne. Tarjonnan ollessa korkeampaa on vaikutus päinvastainen. Nousukauden korkean kysynnän johdosta asuntojen rakentaminen lisääntyy, jotta tarjonta kohtaisi kysynnän. Uudet rakennuttajat tulevat markkinoille nähdessään kasva- neen kysynnän ja sitä kautta mahdollisuuden voittoihin. Rakennuttajien määrä on loppujen lopuksi niin suuri, että markkinoille muodostuu ylitarjontaa. Tästä syystä hinnat alkavat laskea, eivätkä rakennuttajat pysty heti lopettamaan projektejaan. Talouden laskukautena asuntojen kysyntä laskee, koska kuluttajat pidättyvät kuluttamisesta. (Kritayanavaj 2008)
Asuntomarkkinoiden rahoituksella on suuri rooli asuntokuplien synnyssä. Alhaisen korkotason ja korkean likviditeetin aikoina asuntojen ostajien ostovoima kasvaa ja asunnoista tulee en- tistä edullisempia. (Kritayanavaj 2008) Taipalus (2006) mainitsee Euroopan asuntokuplien pääsyyksi alhaiset korkotasot, joiden takia ihmiset ovat olleet valmiita ottamaan suuria lainoja saadakseen ostettua asunnon. Mints (2007) on tutkinut Venäjän asuntokuplia ja selittää kup- lien syntyneen asuntolainakorkojen kautta. Tutkimusten mukaan Yhdysvaltojen asunto- kuplaan vaikuttivat historiallisen alhaiset korkotasot, nousevat asuntojen hinnat sekä matalat lainaehdot (Krinsman 2007). Alhaisten korkojen uskotaankin olevan päätekijä myös Yhdysval-
tojen asuntomarkkinoiden noususuhdanteessa. Alhaiset korot johtivat korkeampaan asunto- jen kysyntään halpojen asuntolainojen tarjonnan vuoksi. Tämä nopea asuntojen hintojen nousu johti suureen asuntokuplaan. (Chen et al. 2013; Unterman 2006; Crouhy, Jarrow &
Turnbull 2008) Tilastojen mukaan asuntojen hinnat ovat nousseet erityisen paljon niissä Eu- roopan maissa, joissa asuntolainojen korkotasot perustuvat lyhytaikaisiin korkoihin. Näitä maita ovat esimerkiksi Espanja, Iso-Britannia ja Irlanti. (Ball 2005)
Tutkimusten mukaan rahoitusinstituutiot korkean kilpailun ympäristössä kilpailevat markkina- osuudestaan mainostamalla asuntoluottoja. Lainan saamisen ehdot ovat matalat, koska usko- taan, että asuntomarkkinoiden hinnat jatkavat kasvuaan ja vähentävät tulevaisuuden riskejä.
Kun korkotasot nousevat, rahoitusjärjestelmän likviditeetti laskee ja rahoitusinstituutiot alka- vat vähentää asuntolainojen tarjoamista. Samaan aikaan korkeammat korot vähentävät asunto-ostajan ostovoimaa ja kysyntä alkaa laskea. Loppujen lopuksi hinnat kääntyvät las- kuun. (Kritayanavaj 2008) Asuntokuplien syntyyn vaikuttavat suuresti myös psykologiset fak- torit. Nousukausien aikana ihmisillä on tapana olla ylioptimistisia. Heistä tulee järjettömän in- nostuneita (Irrational Exuberance) ja heillä on tapana ostaa enemmän kuin on varaa, koska he uskovat asuntojen hintojen loputtomaan kasvuun. Sen sijaan laskusuhdanteiden aikana ihmi- sistä tulee ylipessimistisiä. Heistä tulee herkkiä ja he reagoivat negatiivisesti huhuihin, minkä takia hinnat sukeltavat yllättäen. Vakavat laskusuhdanteet johtavat yleensä siihen, että muut- kin talouden osa-alueet alkavat heikentyä. Vakavissa tilanteissa markkinat romahtavat tai maat joutuvat finanssikriisiin. (Kritayanavaj 2008; Shiller 2000)
3.3. Muuttujien kuvaus
Lineaariseen regressioanalyysiin valittiin muuttujat edellisen kappaleen pohjalta. Regressio- analyysissä käytettäväksi selitettäväksi muuttujaksi valittiin asuntohintaindeksi, koska asunto- jen todellisista euromääräisistä hinnoista ei ollut saatavilla dataa. Indeksiä selitetään seitse- mällä selittävällä muuttujalla, jotka ovat yhteydessä asuntojen kysyntään ja tarjontaan. Tar- jontapuolelta selittäväksi muuttujaksi valittiin myönnettyjen rakennuslupien määrä, koska myönnetyt luvat johtavat rakentamisen kasvuun ja näin asuntojen tarjonnan nousuun. Kysyn- täpuolelta valittiin väestömäärä, kuluttajahintaindeksi, vuokrahintaindeksi, asuntolainojen määrä, bruttokansantuote sekä työllisyys.
Bruttokansantuote kuvastaa maan vaurautta sekä hyvinvointia. Irlannin bruttokansantuot- teen muutoksia kuvataan kuvassa 3, jossa arvot ovat miljoonia. Kuten kuvasta huomataan,
bruttokansantuote on kasvanut tasaisesti vuoteen 2007 asti. Tämän jälkeen tapahtuu lasku, joka on ollut seurausta muun muassa kansallisen rakennussektorin romahduksesta sekä glo- baalista talouden laskusuhdanteesta (Whelan 2013). Hyvinvoinnin kasvu vaikuttaa asuntojen kysyntään ja näin ollen H1: Bruttokansantuotteella on positiivinen vaikutus asuntojen hintoi- hin.
Kuva 3. Irlannin bruttokansantuote ja väestömäärä (FRED; Thomas Reuters)
Väestömäärä valittiin selittäväksi muuttujaksi, jotta nähdään demografisten tekijöiden vaiku- tus asuntojen hintoihin. Väestömäärän kasvua on kuvattu niin ikään kuvassa 3. Väestömäärä kasvoi tasaisesti vuodesta 1995 vuoteen 2007 kuten kuvasta huomataan. Väestön kasvun taustalla on ollut muun muassa se, että Irlannin syntyvyys kasvoi sodan jälkeen 2-3 vuosikym- mentä myöhässä verrattuna muihin kehittyneisiin maihin. Vuoden 1993 jälkeen vauvaikä- luokka alkoi saavuttaa aikuisuutta ja samalla pois muuttaneet irlantilaiset palasivat kotimaa- hansa töiden perässä. Tämän seurauksena nuorten aikuisten määrä kasvoi nopeasti, mikä johti asuntojen kasvaneeseen kysyntään. (Fahey 2004) Näin ollen H1: Väestömäärän kasvulla on positiivinen vaikutus asuntojen hintoihin.
Asuntolainamuuttuja kuvastaa yksityiselle sektorille myönnettyjen asuntolainojen määrää.
Määrien muutoksia kuvataan kuvassa 4. Kuten kuvasta huomataan, on myönnettyjen asunto- lainojen määrä kasvanut paljon vuodesta 1995 vuoteen 2008 asti. Mitä enemmän asuntolai- noja myönnetään sitä enemmän asuntojen kysyntä kasvaa, mikä nostaa asuntojen hintoja.
Näin ollen H1: asuntolainojen määrällä on positiivinen vaikutus asuntojen hintoihin.
0 20000 40000 60000 80000
1.1.1995 1.1.1997 1.1.1999 1.1.2001 1.1.2003 1.1.2005 1.1.2007 1.1.2009 1.1.2011 1.1.2013 1.1.2015 1.1.2017
Bruttokansantuote (GDP)
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
Q1 1995 Q4 1996 Q3 1998 Q2 2000 Q1 2002 Q4 2003 Q3 2005 Q2 2007 Q1 2009 Q4 2010 Q3 2012 Q2 2014 Q1 2016 Q4 2017
Väestömäärä
Kuva 4. Myönnetyt asuntolainat ja työllisyys (Thomas Reuters)
Työllisten määrän muutosta on myös kuvattu kuvassa 4, jossa arvot ovat tuhansissa. Kuten kuvasta näkyy, on työllisyys kasvanut jopa noin 67 prosenttia vuodesta 1995 vuoteen 2007.
Työllisyys on lähtenyt laskuun vuoden 2008 jälkeen, mikä on merkki taloustilanteen huonon- tumisesta. Työllisyyden kasvun taustalla on ollut muun muassa suuri rakennusbuumi. 2000- luvun alussa rakennussektori työllisti entistä enemmän ihmisiä (Honohan 2009). Sektori työl- listi 13,3 prosenttia vuonna 2007, jopa 5 prosenttia enemmän kuin mikään OECD-maa (Whe- lan 2010). Työllisyyden lisääntyminen on merkki taloustilanteen paranemisesta sekä tulojen kasvusta. Nämä yhdessä kasvattavat asuntojen kysyntää ja siten vaikuttavat asuntojen hintoi- hin. Näin ollen H1: Työllisten määrällä on positiivinen vaikutus asuntojen hintoihin.
Rakennuslupien määrää kuvataan kuvassa 5. Aikasarja kuvastaa uusien asuntojen rakentami- seen myönnettyjen lopullisten lupien määriä. Selvä piikki nähdään vuonna 2000 ja toinen vielä korkeampi piikki vuonna 2004. Lupien määrä liittyy vahvasti rakentamisen määrään. Asunto- jen kokonaismäärä kasvoikin räjähdysmäisesti vuoden 1991 1,2 miljoonasta vuoden 2008 1,9 miljoonaan. Tällä ajanjaksolla asuntojen rakentamisen kasvun myötä uusien asuntojen raken- taminen per capita oli neljä kertaa suurempaa kuin Yhdysvalloissa. (Whelan 2013) Myönnet- tyjen lupien määrä laskee jyrkästi vuoden 2007 jälkeen. Asuntojen määrän kasvu vaikuttaa asuntojen kysyntään ja sitä kautta hintoihin. Näin ollen H1: Myönnetyillä rakennusluvilla on positiivinen vaikutus asuntojen hintoihin.
0 100000 200000 300000 400000
Q1 1995 Q4 1996 Q3 1998 Q2 2000 Q1 2002 Q4 2003 Q3 2005 Q2 2007 Q1 2009 Q4 2010 Q3 2012 Q2 2014 Q1 2016 Q4 2017
Myönnetyt asuntolainat
0 500 1000 1500 2000
1.1.1995 1.3.1997 1.5.1999 1.7.2001 1.9.2003 1.11.2005 1.1.2008 1.3.2010 1.5.2012 1.7.2014 1.9.2016
Työllisyys
Kuva 5. Rakennuslupien määrä ja kuluttajahintaindeksi (Thomas Reuters) Kuluttajahintaindeksi otettiin mukaan malliin, koska se on yleisimmin käytetty mittari kuva- maan inflaatiotasoa. Indeksi kuvastaakin kuluttajien palveluista ja tavaroista maksamaa keski- määräistä hintaa. Kuvassa 5 nähdään indeksin muutokset. Indeksi on kasvanut tasaisesti vuo- desta 1995 vuoteen 2007, jonka jälkeen indeksissä on nähtävissä pieni lasku. Kun rahan tar- jonta kasvaa, syntyy inflaatiota, joka nostaa hintoja. Näin ollen H1: kuluttajahintaindeksillä on positiivinen vaikutus asuntojen hintoihin.
Vuokrahintojen merkitys asuntomarkkinoilla on suuri. Yleensä vuokrahinnat vaikuttavat asun- tohintoihin, koska vuokraaminen on vaihtoehto ostamiselle. Kuvassa 6 nähdään vuokrahin- taindeksin muutokset. Indeksissä näkyy suuri piikki vuodesta 2005 vuoteen 2008, jonka jäl- keen vuokrahintaindeksi tippuu takaisin vuoden 2005 pistelukuun. Jos vuokrahinnat kallistu- vat, asuntojen kysyntä nousee. Tämä johtaa asuntojen hintojen kasvuun. Näin ollen H1: vuok- rahinnoilla on positiivinen vaikutus asuntojen hintoihin.
Kuva 6. Vuokrahintaindeksi ja asuntohintaindeksi (OECD)
Asuntohintaindeksin muutokset nähdään kuvassa 6. Kuten kuvasta huomataan, asuntohin- taindeksin pisteluvut ovat nousseet paljon vuodesta 1995 vuoden 2007 alkuun. Tutkimusten mukaan asuntojen hintojen nousuun ovat vaikuttaneet muun muassa halvan luoton saanti,
0 2000 4000 6000 8000
Q1 1995 Q4 1996 Q3 1998 Q2 2000 Q1 2002 Q4 2003 Q3 2005 Q2 2007 Q1 2009 Q4 2010 Q3 2012 Q2 2014 Q1 2016 Q4 2017
Rakennuslupien määrä
0 20 40 60 80 100 120
1.1.1995 1.1.1997 1.1.1999 1.1.2001 1.1.2003 1.1.2005 1.1.2007 1.1.2009 1.1.2011 1.1.2013 1.1.2015 1.1.2017
Kuluttajahintaindeksi (CPI)
0 50 100 150
1.1.1995 1.1.1997 1.1.1999 1.1.2001 1.1.2003 1.1.2005 1.1.2007 1.1.2009 1.1.2011 1.1.2013 1.1.2015 1.1.2017
Vuokrahintaindeksi
0 50 100 150 200
1.1.1995 1.1.1997 1.1.1999 1.1.2001 1.1.2003 1.1.2005 1.1.2007 1.1.2009 1.1.2011 1.1.2013 1.1.2015 1.1.2017
Asuntohintaindeksi
rakentamisen sekä työllisyyden lisääntyminen ja tulojen kasvu (Whelan 2010). Näin ollen H1:
kaikilla selittävillä muuttujilla on positiivinen vaikutus asuntojen hintoihin.
4. TUTKIMUSMENETELMÄT JA -AINEISTO
Tutkimus toteutetaan kvantitatiivisesti eli määrällisesti. Tutkimuksessa tarkastellaan kuvaile- valla analyysillä kahta eri suhdelukua: asuntojen hintojen suhdetta vuokriin ja asuntojen hin- tojen suhdetta tuloihin. Tilastollisena testinä käytetään lineaarista regressioanalyysiä. Tulok- sista pyritään saamaan tärkeää informaatiota, jota voidaan hyödyntää tulevien asuntokuplien ennaltaehkäisyssä.
4.1. Tutkimusaineisto
Tutkimuksessa käytetään aikasarja-aineistoa Irlannin asuntojen hinnoista sekä hintoihin vai- kuttavista tekijöistä. Taulukkoon 1 on koottu tutkimuksessa käytetyt aineistot sekä lähteet.
Sulkuihin on merkitty regressioanalyyseissä käytettyjen muuttujien lyhenteet.
Taulukko 1. Tutkimusaineisto Asuntohintaindeksi
(HOUSE)
OECD Housing prices Vuokrahintaindeksi (RENT) OECD Housing prices Bruttokansantuote (GDP) FRED Economic data
Kuluttajanhintaindeksi (CPI) Thomson Reuters Datastream Väestömäärä (POP) Thomson Reuters Datastream Asuntolainat miljoonissa
(LOANS)
Thomson Reuters Datastream Rakennusluvat (DWE) Thomson Reuters Datastream Työlliset tuhansissa (EMP) Thomson Reuters Datastream Hintojen suhde vuokriin OECD Housing prices
Hintojen suhde tuloihin OECD Housing prices
Aineisto lineaariseen regressioon on peräisin OECD:n ja FRED:n taloudellisesta tietokannasta sekä Thomson Reuters Datastreamista. Kerätty aineisto on neljännesvuosittaista. Suhdeluku- jen aineisto on saatu OECD:n tietokannasta. Molemmat suhdeluvut ovat indeksimuotoisia vuoden 2015 ollessa perusvuosi. Hintojen ja vuokrien suhdeluku on laskettu jakamalla nomi- naaliset asuntojen hinnat vuokrahinnoilla. Hintojen ja tulojen suhdeluku on laskettu jakamalla nominaaliset asuntojen hinnat nominaalisilla käytettävissä olevilla tuloilla per henkilö.
4.2. Hintojen suhde vuokriin
Hintojen suhde vuokriin (Price-to-rent ratio) on yleisesti käytetty mittari, jolla saadaan käsitys asuntomarkkinoiden tilasta sekä asumisen omistamisen kannattavuudesta (OECD). Hintojen ja vuokrien suhdeluku on rinnastettavissa osakemarkkinoiden osinkotuotto suhdelukuun.
Osinkotuotot ja vuokrat edustavat tulevaisuuden epävarmoja tuottoja. (Taipalus 2006) Talou- dellisessa kirjallisuudessa omaisuuserän perustavanlaatuinen arvo on aina yhtä suuri kuin tu- levaisuuden diskontattujen tuottojen summa. Osakemarkkinoilla tämä suhde on diskontattu- jen osinkotuottojen ja osakehintojen välillä, mutta asuntomarkkinoilla suhde on vuokrien ja asuntojen hintojen välillä. (Krainer & Wei 2004)
Asuntojen hintojen ja vuokrahintojen suhde mittaa mahdollista poikkeamaa asuntojen hinto- jen ja perustavanlaatuisten hintojen välillä (Kivedal 2012). Suhdeluku tuottaa informaatiota siitä, milloin asuntojen hintojen trendi poikkeaa vuokrahintojen trendistä (Mikhed & Zemcik 2009). Korkea suhdeluku merkitsee sitä, että asunnot ovat ylihinnoiteltuja (Bram 2012). Hyvin toimivilla markkinoilla asuntojen arvojen tulisi olla lähellä vuokra-arvoja, koska asunnon osta- misen vaihtoehtona on vuokraaminen. Ihmiset ovatkin kiinnostuneita joko ostamisesta tai vuokraamisesta riippuen hintaeroista. Jos asuntojen hinnat kallistuvat, vuokra-asuntojen ky- syntä kasvaa, jolloin vuokrahinnat nousevat. Asuntojen hinnat eivät ole enää suhteessa kor- keampia kuin vuokrahinnat, koska näiden kahden erot ovat supistuneet. Iso pitkänajan poik- keama asuntojen hinnoissa sekä vuokrahinnoissa voi olla merkki asuntomarkkinoiden kup- lasta. (Kivedal 2012; Krainer & Wei 2004) Suhdelukuun liittyy kuitenkin tiettyjä rajoitteita. Tut- kimusten mukaan muutos korkotasossa voi johtaa muutokseen suhdeluvussa. Myös pysyvällä luottoehtojen löysäämisellä on sama vaikutus. Lisäksi arbitraasi vuokraamisen ja omistamisen välillä on epätäydellinen, koska asuntojen koot kahden markkinan välillä eroavat. (Glaeser &
Gyourko 2007)
4.3. Hintojen suhde tuloihin
Hintojen suhde tuloihin (Price-to-income ratio) on toinen yleisesti käytetty mittari kertomaan asuntomarkkinoiden tilasta ja asuntojen ylihinnoittelusta. Se mittaa asuntomarkkinoiden edullisuutta ja sitä, onko asunnon ostaminen tavallisen ostajan ulottuvilla. Jos suhdeluku nou- see yli sen pitkän ajan keskiarvon, voi se olla merkki asuntojen ylihinnoittelusta. Jos asuntojen hinnat nousevat enemmän kuin tulot tiettynä ajanjaksona, kotitalouksilla ei ole enää varaa
ostaa asuntoja, mikä puolestaan vähentää kysyntää johtaen laskeviin hintoihin. (Chen & Cheng 2017)
Tutkimusten mukaan suhdeluku ei kuitenkaan ole yksinään riittävä mittari kuvaamaan asumi- sen edullisuutta. Asuntojen hinnat eivät näytä olevan yhteydessä tuloihin pitkällä aikavälillä luultavasti siksi, että asuntolainojen kustannukset ovat muuttuneet ajan myötä. Vaikka tulot ovatkin merkittävä tekijä asuntojen kysynnässä, myös muut muuttujat ovat tärkeässä ase- massa. Koska monet kotitaloudet joutuvat ottamaan asuntolainaa ostaakseen asunnon, ovat asuntolainakorot sekä luottoehdot mukana vaikuttamassa asuntojen kysyntään. Lisäksi ag- gregaatti ”käytettävissä olevat tulot” ei ole täydellinen nimittäjä, koska se mittaa keskiarvoa koko populaatiosta. Asuntojen hinnat sen sijaan määrittyvät markkinoilla, jossa tietyllä ryh- mällä ostajia ja myyjiä on erilaiset sekä hieman korkeammat tulot kuin koko populaation kes- kiarvolla. Kaiken kaikkiaan hintojen ja tulojen suhdeluku kuten myös hintojen ja vuokraamisen suhdeluku antavat hyödyllisen pitkänaikavälin kuvan asuntomarkkinoiden tilasta. (Andre, Gil- Alana & Gupta 2014; Girouard, Kennedy, Van den Noord & Andre 2006) Nämä suhdeluvut antavat nopeasti kuvan kuplien olemassa olosta ilman ekonometrisia testejä (Yip et al. 2017).
4.4. Lineaarinen regressioanalyysi
Lineaarisen regressioanalyysin avulla voidaan tutkia, miten yksi tai useampi selittävä muuttuja vaikuttaa selitettävään muuttujaan. Erityisenä etuna regressioanalyysissä on se, että sen avulla voidaan tutkia yhtä aikaa monen selittävän muuttujan vaikutusta selitettävään muuttu- jaan. Jos yksittäisellä selittävällä muuttujalla on vaikutusta selitettävään muuttujaan, saadaan myös vastaus siihen, kuinka voimakas tämä vaikutus on. (KvantiMOTV) Yhden muuttujan line- aarinen regressio voidaan muotoilla seuraavanlaiseen lineaariseen yhtälöön:
𝑦 =β1+ β2𝑥 +𝑒 (6)
Yhtälössä (6) 𝑦 on selitettävä muuttuja, β1 on vakiotermi, β2 on tuntematon parametri, 𝑥 on selittävä muuttuja ja e on virhetermi. Virhetermi kuvastaa selittämättä jäänyttä osaa ja se kat- taa mittaamisen ulottumattomissa olevat tekijät. (Hill, Griffiths & Lim 2012, 46)
Yhden muuttujan lineaariseen regressioon liittyy tiettyjä taustaoletuksia. Jos nämä taustaole- tukset eivät toteudu, voivat estimaatit olla harhaisia tai keskivirheet vääriä. Taustaedellytyksiä ovat (Hill et al. 2012, 47);
1. Y:n saama arvo jokaisella x:n arvolla on (lineaarisuus):
𝑦 =β1+ β2𝑥2+e
2. Jäännöstermin odotusarvo on E (𝑒)=0 koska oletetaan, että:
𝐸(𝑦) = β1+ β2𝑥
3. Jäännöstermin varianssi on vakio (homoskedastisuus):
𝑣𝑎𝑟 (𝑒𝑖) = 𝜎2 = 𝑣𝑎𝑟 (𝑦)
4. Minkä tahansa jäännöstermiparin kovarianssi on nolla (virhetermin autokorreloimat- tomuus):
𝑐𝑜𝑣 (𝑒𝑖,𝑒𝑗) = 𝑐𝑜𝑣 (𝑦𝑖𝑦𝑗) = 0
5. Selittävä muuttuja x ei saa olla satunnainen, ja se saa vähintään kaksi erilaista arvoa.
6. Oletetaan myös, että jäännöstermit noudattavat normaalijakaumaa. Tämä ei kuiten- kaan ole välttämätön oletus.
Lineaarisessa regressiossa vakiotermi β1 sekä tuntematon parametri β2 voidaan estimoida käyttäen pienimmän neliösumman menetelmää. Matemaattisesti tällöin minimoidaan ha- vaintojen ja regressiosuoran etäisyyden neliöt. Etäisyydet ovat korotettu neliöön, jotta voi- daan torjua suurten positiivisten etäisyyksien kumoutuminen suurten negatiivisten etäisyyk- sien vaikutuksesta. Estimoitaessa pienimmän neliösumman menetelmällä edellä mainittujen oletuksien ollessa voimassa, on menetelmä paras lineaarinen harhaton estimaattori (BLUE).
(Hill et al. 2012, 51-63)
Tutkimuksessa käytettävä aineisto on aikasarja-aineisto, minkä takia malli voi olla autokorre- loitunut. Autokorrelaatiota esiintyessä ei täyty taustaoletus neljä; kovarianssi on nolla. Aika- sarja-aineistossa havaintojen välillä on yhteys ajan suhteen loogiseen järjestykseen. Syynä voi olla esimerkiksi se, että shokkien vaikutus voi näkyä useammalla kuin yhdellä periodilla.
Yleensä pienimmän neliösumman menetelmä on oivallinen estimointimenetelmä lineaarisen regression tapauksessa, mutta jos mallissa on autokorrelaatiota, ei OLS ole enää paras mah-
dollinen estimaattori. On siis löydettävissä parempi estimaattori, jolla saadaan pienemmät va- rianssit. Positiivisen autokorrelaation esiintyessä OLS- keskivirheet ovat pienemmät kuin to- delliset keskivirheet. Tämä voi johtaa 1. asteen virheeseen eli taipumukseen hylätä nollahypo- teesi, vaikka se olisi virheetön. Parempana estimaattorina voidaan pitää muun muassa GLS- (Generalized least squares) estimaattoria, jolla saadaan kapeampaa ja informatiivisempaa tie- toa kuin käyttämällä OLS-estimaattoria. (Hill, Griffiths & Judge 2001, 258-265; Brooks 2002, 166)
Toinen huomioon otettava aikasarjan ominaisuus on epästationaarisuus. Monet makrotalou- delliset aikasarjat ovat yleensä epästationaarisia, mikä voi johtaa epäluotettaviin testitulok- siin. Muuttuja on stationaarinen, jos sen keskiarvo ja varianssi ovat vakioita yli ajan, ja jos kah- den arvon välinen kovarianssi riippuu ainoastaan näiden kahden arvon erottavan ajan pituu- desta eikä todellisesta ajasta, jolloin muuttujia on havainnoitu. Muuttuja on stationaarinen, jos sen kuvaajan arvot liikkuvat satunnaisesti keskiarvon ympärillä. Epästationaarisuus sen si- jaan näkyy kuvaajassa siten, että arvot kulkevat ylös- ja alaspäin ilman tiettyä kaavaa. Epästa- tionaarisuutta voidaan testata erilaisten yksikköjuuritestien avulla kuten esimerkiksi laajenne- tulla Dickey-Fuller (ADF)-testillä. Epästationaarisuus voidaan korjata ottamalla aikasarjoista ensimmäiset differenssit. Tämä voi muuttaa aikasarjat stationaarisiksi. (Hill et al. 2001, 336- 348)
5. TULOKSET
Seuraavaksi käydään läpi tutkimuksessa saadut tulokset. Ensin analysoidaan asuntojen hinto- jen ja vuokrahintojen sekä asuntojen hintojen ja tulojen suhdelukuja. Tämän jälkeen siirrytään tarkastelemaan lineaaristen regressioanalyysien tuloksia.
5.1. Hintojen suhde vuokriin
Kuvassa 7 on Irlannin sekä vertailun vuoksi Yhdysvaltojen asuntojen hintojen ja vuokrien suh- delukujen kuvaajat. Kuvasta nähdään, että Irlannin suhdeluku on noussut räjähdysmäisesti vuodesta 1995 vuoteen 2005. Huippu on vuonna 2005, jonka jälkeen käyrä kääntyy laskuun vuonna 2006 ja jatkaa laskuaan. Suhdeluvun korkeat arvot ovat merkki siitä, että asuntojen hinnat ylittävät niiden perustavanlaatuiset hinnat, ja tällöin olisi järkevämpää vuokrata kuin ostaa asunto. Asunnot ovat olleet siis ylihinnoiteltuja ja suhteessa kalliimpia kuin vuokrahin- nat.
Kuva 7. Hintojen suhde vuokriin (OECD)
Asuntojen hintojen suurempi kasvu verrattuna vuokrahintoihin voisi selittyä muun muassa halvan asuntolainan saannin kautta. Vuosien 1995 ja 2007 välillä Irlannissa asuntolainaa oli helppo saada ja se oli halpaa, minkä takia monet hyödynsivät tilaisuutensa ja ostivat asunnon.
Asuntojen kysyntä kasvoi, mikä johti hintojen nousuun. Toisaalta, kun asuntojen hinnat kas- vavat, nousee myös vuokra-asuntojen kysyntä ja sitä kautta vuokrahinnat. Lopulta asuntojen hintojen ei tulisi olla suhteessa korkeampia kuin vuokrahintojen. Näin ei kuitenkaan ole käy- nyt, joten voidaan päätellä, että asuntojen kysyntä on noussut suhteessa enemmänvuokra- asuntojen kysyntä ja sitä kautta hinnat ovat myös korkeampia.
0 50 100 150 200
1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017
Hintojen suhde vuokriin
Irlanti USA
