Kategoria: Mieszkania

Co się dzieje z cenami mieszkań?

Kilka dni temu pisałem o zmianach w cenach ofertowych cen mieszkań. Również kilka dni temu przeczytałem artykuł na GW o tytule  ”Mieszkań więcej niż kupujących. Ceny mogą jeszcze spaść ” (tutaj link).

Myślę, że każdy po przeczytaniu takiego tytułu ma prawo oczekiwać, że w artykule autor wykaże, że ceny spadają i że spadać będą. W tym kontekście dziwnie wygląda  wykres z tego samego artykułu (wklejony poniżej).

Co prawda miasta zostały ułożone w kolejności od najdroższych do najtańszych, przez co na pierwszy rzut oka nie patrząc an liczby widać wyraźny trend spadkowy, ceny lecą na łeb na szyję. Jednak gdy się przyjrzeć liczbom w trzech miastach ceny wzrosły a w pięciu zmalały. Już nie ma takiej dramatycznej zmiany.

Ok, pomińmy dyskusję czy ta manipulacja percepcją jest celowa czy nie. Zastanówmy się jak inaczej można zaprezentować te same dane. Poniżej dwa wykresy pierwszy nadawałby się do artykułu ,,Ceny mieszkań rosną i ta bańka puchnąć będzie wiecznie”, drugi jest bardziej wyważony.

 

I jeszcze dorzucę kod w programie R, który posłużył do wygenerowania tego obrazka.

# dane
x1 = c(8207, 6764, 5988, 5619, 5712, 4281, 4279, 3427)
x2 = c(7826, 6577, 6146, 5660, 5396, 4130, 4116, 3432)
lab = c("Warszawa", "Krakow", "Wroclaw", "Gdansk", "Poznan", "Bialystok","Lodz","Katowice")
# pierwszy wykres
par(mfrow=c(2,1), mar=c(0.5,0,0.5,0), oma=c(5,6,5,1))
plot(x1,x2, pch=19, xlim=c(3000, 9000), ylim=c(3000, 9000), xlab="", ylab="", las=1, xaxt="n")
axis(3)
mtext("cena za m2 w II kw 2010r", 3, line=3)
mtext("cena za m2 w II kw 2011r", 2, line=4)
abline(v=(3:9)*1000, lty=2, col="grey90")
abline(0,1)
par(xpd=NA)
text(x1, x2, lab, adj=c(0.5,-0.6))
# drugi wykres
par(xpd=F)

plot(x1,(x2/x1 - 1)*100, pch=19, xlim=c(3000, 9000), ylim=c(-6,4), xlab="", ylab="", las=1)
abline(v=(3:9)*1000, lty=2, col="grey90")
abline(0,0)
par(xpd=NA)
text(x1, (x2/x1 - 1)*100, lab, adj=c(0.5,-0.6))
text(x1+330, (x2/x1 - 1)*100, paste(x1,ifelse(x2>x1," +"," "),x2-x1," pln", sep=""), adj=c(0,-0.6), col=ifelse(x2>x1,"green","red"))
title(xlab="cena za m2 w II kw 2010r", line=3)
title(xlab="+ wzrost/spadek ceny w roku 2011", col.lab="black", line=4)
mtext("zmiana ceny po 12 msc %", 2, line=4)
par(xpd=F)

 

Ceny metra kwadratowego we Wrocławiu

Kilka dni temu dodałem do repozytorium zbiór danych dotyczących cen ofertowych mieszkań z serwisu oferty.net (patrz: http://smarterpoland.pl/?p=60). Teraz przyszedł czas na przyjrzenie się bliżej tym danym.

Ponieważ większość z przeprowadzonych analiz uwzględniała zrożnicowanie pomiędzy dzielnicami to, aby nie zamazywać wyników efektami 40 różnych dzielnic, pokażę kilka analiz wykonanych wyłącznie dla Wrocławia. Administracyjnie Wrocław ma 5 dzielnic, w danych jest jeszcze szósty poziom ‘inne’ oznaczający brak lub niejednoznaczne przypisanie dzielnicy do oferty sprzedaży mieszkania. Oczywiście wszystkie analizy są generyczne i można je powtórzyć dla innych miast.

Przyjrzę się bliżej efektom wpływającym na cenę metra kwadratowego we Wrocławiu. Mieszkania podzilimy na cztery grupy, tzw. kawalerki (jeden pokój powierzchnia 20-35 m2), dla młodego małżeństwa (dwa pokoje 40-55 m2) i dla rodziny z dziećmi (3-4 pokoje 60-80 m2), inne, wybór całkowicie arbitralny. Zobaczmy jak rozkładają się ceny metra kwadratowego dla różnej wielkości mieszkań w różnych dzielnicach. Aby pracować z bardziej jednorodną grupą bierzemy na razie pod uwagę tylko rok 2011. Szerokość pudełka odpowiada liczbie ofert z danej dzielnicy. Interpretacja tak jak wykresu pudełkowego (boxplot). Zaskoczenia nie ma, im wieksze mieszkanie tym m2 tańszy, ceny w centrum sa wyższe niż poza, Śródmieście i Krzyki jako popularniejsze dzielnice sa tez droższe niż Psie Pole czy Fabryczna (każda z tych dzielnic jest bardzo duża, więc uśrednianie cen po całej dzielnicy to bardzo duże uproszczenie). Kod programu R użyty do wygenerowania tego rysunku znajduje się tutaj [http://tofesi.mimuw.edu.pl/~cogito/smarterpoland/mieszkaniaKWW2011/Wroclaw/rysunki.r]

 

 

Prosty model regresji liniowej pokazuje że na cene m2 wpływa istotnie kilka zmiennych, w tym: dzielnica, powierzchnia, data złożenia oferty. Przyjrzymy się każdej z tych zmiennych, zaczniemy od powierzchni. Najprostszą charakterystyką do przedstawienia będzie średnia cena m2, później przyjrzymy się innym charakterystykom. Zobaczmy jak średnia cena m2 rozkłada się dla mieszkań o różnej powierzchni w rozbiciu na dzielnice. Kod programu R użyty do wygenerowania tego rysunku znajduje się tutaj [http://tofesi.mimuw.edu.pl/~cogito/smarterpoland/mieszkaniaKWW2011/Wroclaw/rysunki.r]


Ograniczyliśmy się do przedziały powierzchni 20-100 m2, mieszkań spoza tego przedziału jest dosyć mało, więc wyniki byłyby mało wiarygodne. Obrazki mówią same za siebie, zatem darujemy sobie interpretacje powyższego wykresu. Kolejnym efektem, który będzie nas interesował, to zmiana ceny mieszkania w czasie. Skoro cena metra kwadratowego zależy od powierzchni to do kolejnej analizy zostały one skorygowane, tzn. zastąpione ceną metra kwadratowego odpowiadającą powierzchni 50m2.


Gorąca dyskusja na różnych forach nt. czy mieszkania drożeją czy tanieją wydaje się być łatwa do rozstrzygnięcia na podstawie powyższego wykresu. Ceny spokojnie i powoli sobie spadały w większości dzielnic do marca tego roku, gdy zaczeły spadać szybciej. Troche to zaskakujące, można jednak sprawdzić że podobny efekt utrzymuje się też w innych miastach. Optymiści (niepoprawni) mogą stwierdzić, że w Śródmieściu ceny rosły. Powyższy wykres dla Warszawy byłby ciekawszy, ponieważ mamy ceny z ostatnich pięciu lat, więc ciekawszy horyzont czasowy. Oczywiście powyższy trend dotyczy mieszkań z naszego zbioru danych, niekoniecznie jest on reprezentatywny, zatem i powyższe wyniki należy czytac krytycznie (jak wszystko). Zobaczmy jeszcze, ile ogłoszeń mamy z różnych okresów czasu.


Czy to nasze źródło danych jest coraz popularniejsze, czy też coraz więcej mieszkań się sprzedaje, trudno te dwa efekty rozwikłać.

Powyżej oglądaliśmy średnią cenę metra kwadratowego. Jasne jest, że rozkład cen jest silnie skośny, zdarzają się pojedyńcze bardzo drogie mieszkania i te pojedyncze obserwacje odstające wpływają silnie na średnią, więc wypadałoby porównać średnią z medianą albo inną bardzej odporną charakterystyką. Wykorzystamy regresję kwantylową i krzywe sklejane kubiczne, aby zamodelować zmienę mediany ceny metra kwadratowego w czasie. Wyniki poniżej, linia ciągła to wspomniana mediana, linia kropkowana odpowiada średniej.


Zgodnie z oczekiwaniami mediany sa poniżej średnich, trendy dla obu charakterystyk sa podobne. Kod programu R użyty do wygenerowania tego rysunku znajduje się tutaj [http://tofesi.mimuw.edu.pl/~cogito/smarterpoland/mieszkaniaKWW2011/Wroclaw/rysunki.r]

Podsumowując, modelowanie cen mieszkań to ciekawy temat, za jakiś czas zajmiemy się cenami w Warszawie i Krakowie.

Wykresy i kody programu R wykorzystane w tym wpisue znajdują się w katalogu http://tofesi.mimuw.edu.pl/~cogito/smarterpoland/mieszkaniaKWW2011/Wroclaw/.

 

Zbiór danych o cenach ofertowych mieszkań z Warszawy, Wrocławia i Krakowa z lat 2006-2011

Ok, zaczynamy od zbioru danych. W pakiecie PBImisc umiesciłem kiedyś zbiór danych o 973 transakcjach dotyczących mieszkań z Warszawy. Mieszkań nie było zbyt dużo a transakcje dotyczyły tylko z Warszawy ale był to miły zbiór danych do ćwiczeń z R czy modelami liniowymi. Po dwóch latach nadszedł czas na aktualizację tego zbioru danych. Nowy zbior danych, który dzisiaj dodałem jest większy, dotyczy 188 884 ofert sprzedaży mieszkań zebranych dla miast Kraków, Warszawa i Wrocław z lat 2006-2011. Dane pochodzą z serwisu ogłoszeniowego http://oferty.net.

W tym miejscu: Wczytaj dane znajduje się skrypt R wczytujący dane bezpośrednio z internetu. Dane w postaci binarnej i tekstowej znajdują się w tym katalogu: Katalog z danymi.

Niebawem dodam kilka wizualizacji ilustrujących jak zmienia się cena mieszkań w czasie.