Huizenprijzen: wat is het geheim van Flevoland?

Wie had dat gedacht? Op zoek naar leading indicators voor huizenprijzen blijkt de provincie Flevoland voorop te lopen. Flevoland! Jongste provincie, 5 meter onder zeespiegel, veel open ruimte, strakke indeling.

Door het CBS is op 22 oktober 2012 gewezen op de ontwikkeling van de huizenprijzen. Het CBS constateert dat de prijzen van verkochte bestaande koopwoningen in september 2012 op het niveau lagen van begin 2004, zoals in de figuur hieronder geïllustreerd. De grote daling is opgetreden eind 2008/begin2009. Het barsten van de bubble heeft natuurlijk te maken met de kredietcrisis die op zijn hoogtepunt kwam in september 2008 met het default van Lehman Brothers.

Index Huizenprijs 1995 Q1 – 2012 Q3

Het goede nieuws is dat de huizenprijzen in ieder geval nog op een niveau liggen dat ruim boven het niveau van 1995 ligt, waar de CBS data starten. De prijzen liggen een factor 2,5 hoger nu. Het gaat nog steeds om een groei van 5,2% op jaarbasis over bijna 18 jaar. Op een dergelijke horizon beschouwd is een eigen huis nog altijd geen slechte investering. Ter vergelijking: de AEX index is in dezelfde periode toegenomen van 189 naar 331, een groei van slechts 3,2% op jaarbasis, terwijl de investering in een AEX tracker een stuk volatieler is (en je kunt er ook niet in wonen).

Dit rendement brengt sommigen fiscalisten en economen tot de aanbeveling om de eigen woning in box 3 te belasten met vermogensrendendementsheffing à 1,2%. De hoogleraren Lans Bovenberg en Bas Jacobs stelden in dit verband onlangs nog (op 1 november 2012) (1):

De logica van het belastingstelsel vereist dat het eigen huis wordt ondergebracht in box-3 van de belastingen. Dan worden eigen en geleend geld voor het eigen huis fiscaal gelijk behandeld en verdwijnen de prikkels voor overmatige schuldfinanciering. Ook derft de fiscus dan minder opbrengsten via aantrekkelijke spaarconstructies met hypotheken. Het kabinet zet teveel in op overheidsregulering om problemen met teveel hypotheekfinanciering op te lossen en te weinig op marktconforme prikkels.

Maar het rendement over een langere periode is geen troost voor mensen die vier jaar geleden rond de top van 2008 Q3 hun huis hebben gekocht. Daarnaast hebben huizenkopers en huizenbezitters onzekerheid ten aanzien van institutionele factoren met betrekking tot de NHG-garantie (sinds juli 2012 verlaagd van 350 duizend euro naar 320 duizend euro), de transactiebelasting (gehandhaafd op 2%) en natuurlijk de hypotheekrenteafrek: voor ‘oude gevallen’ in het regeerakkoord vanaf 2014 in 28 jaar verlaagd van 52% naar 38%, dus met een half procentpunt per jaar (p.32).

Heeft iedereen dezelfde trend doorlopen of zijn er regionale verschillen? Of zijn er juist verschillen tussen woningtypen?

De dominante ontwikkeling van de huizenprijzen

Het CBS levert een bestand met prijzen van bestaande koopwoningen verspreid over 12 provincies en 5 typen woningen: appartementen, 2 onder 1 kap, hoekwoning, tussenwoning en vrijstaand. Voor deze 60 variabelen (12 provincies maal 5 woningtypen) is een historie beschikbaar vanaf 1995 Q1 tot en met 2012 Q3.

Met behulp van Principale Componenten Analyse zijn onderliggende trends in de data te herkennen. Op het eerste gezicht doorlopen alle provincies en alle woningtypen dezelfde trend. Deze is in bovenstaande figuur getoond. Dit is de zogenaamde eerste Principaal Component. Alleen al met deze eerste Principaal Component kan ruim 98% van de variantie in de oorspronkelijke data worden verklaard.

Hetzelfde beeld doemt op bij het beoordelen van de correlatiematrix van de CBS data. Alle reeksen zijn hoog gecorreleerd met elkaar. De minimale correlatiecoëfficiënt is 91%. For the record: het gaat hierbij om de correlatie tussen de prijsontwikkeling van vrijstaande woningen in Flevoland en die van appartementen in Zeeland. Alle andere combinaties van woningtype en provincie zijn meer met elkaar gecorreleerd.

Moeten we hiermee concluderen dat alle Nederlandse huizenbezitters dezelfde prijsontwikkeling hebben doorgemaakt? Het antwoord is nee.

Het Flevoland effect

De Principale Componenten Analyse levert namelijk nog een tweede trend in de data op.

zwakker effect

Dat dit een zwakker effect is blijkt uit de schaal van Y-as wanneer we deze vergelijken met de eerste figuur. Wat interessant is aan deze zwakkere trend, is dat deze eerder piekt dan de eerste, dominante trend. De volgende stap is om na te gaan welke combinatie(s) van woningtype en provincie beïnvloed zijn door deze tweede, zwakkere beweging. Die beïnvloeding staat in onderstaande figuur weergegeven.

lading op het zwakkere effect

 Door limieten te plaatsen van +0,2 en -0,2 zien we dat de duurdere woningtypes van Flevoland eruit springen. Vrijstaande en 2-onder-1-kap woningen hebben te maken met de beïnvloeding van de zwakkere trend. Aan de andere kant zien wij Groningse appartementen die juist een negatieve lading hebben in de zwakkere trend. Als we deze twee ontwikkelingen, Groningse appartementen en Flevolandse vrijstaande huizen met elkaar vergelijken dan ontstaat het onderstaande beeld.

Ontwikkeling Huizenprijzen: Appartement Groningen, Vrijstaand Flevoland

 Beide series laten de eerder genoemde landelijke prijsontwikkeling zien van een factor 2,5 in bijna 18 jaar. Maar we zien toch wel degelijk twee verschillende ontwikkelingen. De Flevolandse vrijstaande woningen hebben door de impact van de zwakkere trend een snelle groei doorgemaakt tot aan 2001, waarna een meer geleidelijk pad werd ingezet. De Groningse appartementen zijn tussen 1998 en 2001 juist veel langzamer gestegen dan de algemene trend.

Leading indicator?

Ik ben benieuwd of de volgende upswing in de huizenmarkt aangekondigd wordt door een snelle prijsstijging van Flevolandse vrijstaande woningen. Om meer vertrouwen te hebben in deze voorspelling op statistische gronden zou het wel prettig zijn als er ook een inhoudelijk antwoord zou kunnen komen op de vraag: wat is het geheim van Flevoland?

(1) Lans Bovenberg, Bas Jacobs, “Rutte-II lost balansproblemen niet op”, Me Judice, 1 november 2012

Advertenties

Over Folpmers
Financial Risk Management consultant, manager van een FRM consulting department, bijzonder hoogleraar FRM

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit / Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit / Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit / Bijwerken )

Google+ photo

Je reageert onder je Google+ account. Log uit / Bijwerken )

Verbinden met %s