Transcript 2.不動産市場情報整備の意義

Reitaku-University
静岡県不動産鑑定士協会
不動産市場情報整備の意義
-情報整備と不動産鑑定価格の社会経済的意義-
•
•
•
•
•
1. 不動産鑑定価格と市場価格
2.不動産取引情報整備の意義
3.不動産情報整備の現状
4. 新しい不動産情報生産の意義
5.不動産市場の展望と不動産情報の新展開
清水千弘(Chihiro SHIMIZU)
麗澤大学経済学部准教授
[email protected]
1
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
2008/05
2007/09
2007/01
2006/05
2005/09
2005/01
2004/05
2003/09
2003/01
2002/05
2001/09
2001/01
2000/05
1999/09
250.0
1999/01
1998/05
1997/09
1997/01
1996/05
1995/09
1995/01
1994/05
1993/09
1993/01
1992/05
1991/09
1991/01
1990/05
1989/09
1989/01
1988/05
1987/09
1987/01
1986/05
1985/09
1985/01
1984/05
1983/09
1983/01
Reitaku-University
最近のトピック:金融危機と不動産市場:経済システムとの関係の再認識
300.0
Tokyo_Condo
Tokyo_SingleHouse
LosAngeles
NewYork
London
HongKong
Melbourne
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
2
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地方都市の開発資金の低迷
エリア
プレイヤー
平均事業規模
デベロッパー
都心五区
500億円超
（LTV：60～
65％）
/
大
手
デ
ベ
鉄
道
系
三大都市圏
地方中枢
都市圏
県庁所在
都市圏
100～500億
円
（LTV：60～
65％）
20～100億円
（LTV：50～
60％）
10～20億円
リファイナンス
売却･上場
国
内
金
融
機
関
地
方
金
融
機
関
売却
J-REIT
・海外マネーを母体とする外資系金融機関、海外機関投
資家
の撤退や縮小
・信用収縮による国内金融機関の新規融資、リファイナン
スの急激な引き締め
・J-REIT、私募ファンドの低迷による物件購入意欲の減退
・新興デベロッパーの破綻による地方金融機関の損失拡
大
地
元
デ
ベ
（LTV：～50％）
保有
金融機関
外
資
系
金
融
機
関
新
興
系
デ
ベ
ロ
ッ
パ
ー
現在の資金流入状況
（2007年7月～）
・地方不動産リスクの顕在化による国内金融機関の撤退
売却
CMBS
発行・購入
私募ファンド
都銀、地銀、生損保等
海外機関投資家
売却･上場
3
出所）国土交通省・都市地域整備局 都市開発事業におけるノンリコースローン等の活用方策に関する研究会」資料
[email protected]
3
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不動産開発資金の低迷の原因1.バーゼルの影響
•
近年の金融危機の影響によって、多くの金融機関は自己資本（分子）の減少とリスク資本（分母）の増加が生じている。


•
自己資本（分子）：当期純利益の減少や有価証券含み損の拡大を通じて自己資本が減少したため、分母のリスク量を絞る動きが
加速
リスク資本（分母）：貸出先企業破綻の増加や内部格付変更等を通して信用リスクが増加したため、追加的な貸出余力が低下
その結果、多くの金融機関において自己資本比率の低下が生じている。
自己資本の減少とリスク量の増加による自己資本比率の低下の恐れ
有価証券含み損等
有価証券含み損等
を
を通じ
通じて
て自己資本
自己資本
が減少
が減少
《自己資本比率の管理》
《自己資本比率の管理》
リスク資本を
自己資本内に収める
Tier2
資本
Tier1
資本
自己資本比率の
自己資本比率の
低下によ
低下による
る貸出金
貸出金
の見直し
の見直し や圧縮
や圧縮
オペリスク
市場リスク
分子の減少
貸出先企業破綻の
貸出先企業破綻の
増加や内部格付変
増加や内部格付変
更等を
更等を通し
通して信用
て信用
リリ スク
スクが増加
が増加
自己資本
信用リスク
信用リスク
自己資本
純利益の減少＆有価証券含
み損の拡大による自己資本
の減少
市場リスク
オペリスク
自己資本比率
８％
リスク資本
分母の増加
企業破綻の増加＆内部格付
けの変更等による信用リスク
量の増加
出所）国土交通省・都市地域整備局 都市開発事業におけるノンリコースローン等の活用方策に関する研究会」資料
[email protected]
4
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不動産開発資金の低迷の原因2.不動産情報の非対称性問題
•
•
•
不動産は物的性状や権利関係に隠れた瑕疵が入り込みやすく、その瑕疵を治癒することが困難な場合が多い
ため、不動産開発や売買時には不動産デューデリジェンスによる不動産価値の算出が重要な役割を果たす。
しかし、事業者や金融機関といった関係主体の違いによって保有する情報量やリスクの見方が異なるため、算
定される不動産価値が異なることが多い。
そのため、金融機関側は融資基準となるLTVを正確に算出することが出来ない状態となっていると考えられる。
関係主体によって異なる不動産デューデリジェンスの結果
土地状況調査
物理的調査
建物状況調査
環境調査
《問題点・課題》
ｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞﾘ
ﾎﾟｰﾄ
による精査
 ER の利用についても共通の理解が不足
しているという実情がある。
権利関係調査
不動産
ﾃﾞｭｰﾃﾞﾘｼﾞｪﾝｽ
法的調査
参
考
賃貸借契約関係調査
売買関係調査
不動産マーケット分析
経済的調査
賃料収入調査
運営支出調査
 ER 作成者は多様な業種にわたるため、
ER の作成手法にばらつきが存在する。
不動産鑑定評
価
による精査
《問題点・課題》
主体によって、不動産マーケットの見
方が大きく異なる。
リスクの考慮の度合いによって、賃料
収入の予測結果が大幅に異なってし
まう。
出所）国土交通省・都市地域整備局 都市開発事業におけるノンリコースローン等の活用方策に関する研究会」資料
[email protected]
5
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情報の正確性・認知性・汎用性問題
•
•
•
2002年の不動産の鑑定評価に関する法律の改正によって、不動産鑑定評価に収益還元法が導入されたが、
「①収支項目が一致していない、②入力値の判断根拠について統一されていない」といった問題が存在した。
それを受けて、2007年の一部法改正によって収支項目の一致や入力値の定義の明示等の改善は図られたが、
私募ファンドを中心として改善が滞っているとの指摘が存在する。
その結果、現在でも同一又は類似物件の比較分析することが困難なため適切なリスク判断が出来なかったり、
不動産の価値を評価する主体によって異なる価格が導かれる恐れがある。
不動産鑑定評価における収支項目や入力値の不一致による問題点
① 収支項目が一致していない
② 入力値の判断根拠が不統一
各物件について賃貸純収益ベースでの利
回りを比較したい場合や、総費用に計上さ
れている修繕費やテナント募集費など各数
値について物件間の比較を行いた
い場合に比較が困難になるという問題があ
る。
各項目の入力数値の判断根拠や原データ
については開示されないためそれらの比較
は公表データから行うことはできない。
A. 敷金運用益の計上方法
（総収益項目 or 賃貸純収益の外）
B. 資本的支出の計上方法
（総費用項目 or 賃貸純収益の外）
C. テナント募集費の独立計上の有無
A. 保証金等の預かり金の運用益の取扱い
・運用益の算定方法や計上方法（ＮＯＩor ＮＣＦ）
B. 資本的支出の取扱い
・軽微な修繕に対する維持修繕費との区別方法
・将来の支出予測の方法
C. その他
・テナント募集費用の計上方法
・復帰価格の算定に伴う売却費用の控除方法
など
など
出所）国土交通省・都市地域整備局 都市開発事業におけるノンリコースローン等の活用方策に関する研究会」資料
[email protected]
6
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1.不動産鑑定価格と市場価格
• 社会経済システムにおける不動産価格とは?
• 経済学でいう価格 : 「市場価格」
• しかし，社会経済システムにビルトインされた不動産価格とは?
•
•
•
•
•
・金融資産のリスク評価，担保価値
・固定資産税，相続税の課税価格
・公共用地買収
・企業価値評価
等々
• →不動産鑑定価格
• →不動産鑑定価格の正確度が社会システムに影響をもたらす
• (R&D : ビジネス機会の創出)
[email protected]
7
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取引価格，市場価格と不動産鑑定価格
• 不動産鑑定価格情報に対する批判:
• 取引価格: 個別的合意価格
• 市場価格:集合的合意価格
• 「市場」には，多くの売り手と買い手が存在している．
• 不動産の特殊性→同質の財が存在しない．
• カップラーメンの価格:
•
特売日の存在とまとめ買いの価格
[email protected]
8
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2.不動産市場情報整備の意義-経済システムとの関係•
•
•
•
不動産情報は，なぜ政策的な整備が必要なのか
→不動産市場の公共性と特殊性
→不動産鑑定価格の社会経済的重要性
(地域)経済のEarly Warning Signalの有力な候補の一つ !!!
•
•
•
•
•
•
•
•
→不動産は情報の塊である!!!
土地利用の外部性
-単純な外部性
ある土地の土地利用が周辺の土地利用に対して影響をもたらす
-追加的な外部性
一度，決定された土地利用が時間を超えて影響をもたらす
良好な都市空間の創造=最適な土地利用の管理
→地域経済の持続的成長(資源の最適配分)
[email protected]
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Reitaku-University
不動産価格の変動と地域経済
• 資産価格の変動がどのように地域経済に影響をもたらすのか?
• 上昇局面:
•
企業・家計の資産に対する投機行動の活発化
•
-適正水準の資産価格の上昇に基づく投資の活性化は，(+).
•
-本来，投資に回るべき資金が，過剰に資産に投資される(-)
• 下落局面:
•
-信用収縮 : 金融システムの不安定化 短期的な経済の停滞 資
産需要低下
•
-長期的な期待の低下 : 価格の押し下げ効果
•
-負債効果 :生産性の高い経済主体から，生産性の低い経済主体
に対する資産の移転
•
企業:成長性の高い企業，生産性の高い家計 : 負債(大)
[email protected]
10
Reitaku-University
不動産価格の変動とマクロ経済
• 資産価格の変動がどのようにマクロ
経済に影響をもたらすのか?
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
上昇局面:
企業・家計の資産に対する投機行動の活発化
-適正水準の資産価格の上昇に基づく投資の活
性化は，(+).
-本来，投資に回るべき資金が，過剰に資産に投
資される(-)
下落局面:
-信用収縮 : 金融システムの不安定化 短期的
な経済の停滞 資産需要低下
-長期的な期待の低下 : 価格の押し下げ効果
-負債効果 :生産性の高い経済主体から，生産
性の低い経済主体に対する資産の移転
企業:成長性の高い企業，生産性の高い家計
: 負債(大) 長期的な経済の停滞
-過剰設備の解消
国内市場はまだ飽和傾向ではない
消費刺激
監
督
当
局
の
厳
し
い
監
督
管
理
投資刺激
資産市場に深く介入していない
家計
借入金返済
銀行
融
資
増
加
消
費
支
出
増
加
就
業
機
会
増
加
借入金返済
消
費
刺
激
企業
資産市場に深く介入していない
投資刺激
資
本
ス
ト
ッ
ク
と
生
産
要
素
が
低
い
投資増加と会社拡大
短期的に景気回復
楊怡菁(2010)「中国・日本資産価格バブルの比
較」麗澤大学大学院修士論文
• →中国はどうか???
•
→This Time is Different?
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
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2.不動産情報整備の現状
不動産情報とは?
-価格情報(資産価格・使用価格の状況)
-利用情報(資源配分の状況)
-取引価格(流動性の状況)
「情報」の財としての性質
情報財は，
-非排他的・非競合的→公共財に類似する性質を持つ
-生産に関しては多額の費用と時間がかかる場合が多いが，複製におい
ては費用はほとんどかからない(限界費用が低い)
-情報は，時として多大な利益をもたらす場合が多い
誰が情報を生産するのか???
例.公示地価
-生産費用高い・複製費用低い
-利益→社会的利益は大きい
[email protected]
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(2)土地価格情報
調査名
調査機関
地価公示
国土交通省
地価調査
都道府県
相続税路線価
国税庁
固定資産税路線価
市町村
固定資産税・標準宅地鑑定価格
市町村
(社)東京都宅地建物取引業協会
東京都地価図
(株)ミサワ総合研究所
大都市圏地価調査
(株)東急不動産
地価分布図
(財)日本不動産研究所
市街地価格指数
東京圏マンション流通価格指数
東日本レインズ
RRPI:リクルート住宅価格指数
(株)リクルート
(株)住宅新報社
地価相場
取引事例
国土交通省
性格
周期
開始時点*
鑑定
鑑定
査定
査定
鑑定
相場
相場
相場
鑑定
年1回
年1回
年1回
3年ごと
3年ごと
1970
1975
1963
1950
1994
1968
1979
1962
1955
1995
1986
1959
2005
ヘドニック指数
ヘドニック指数
相場
売買
年1回**
年1回
年1回
年2回(3月・9月)
月次
月次
年1回
四半期
*開始時点は，情報の入手可能時点であり，調査開始時点ではない。
**1968年に開始し,第2回調査は,1972年。その後,1980年までは2年おき程度で実施。　1981年以降は年1回。
[email protected]
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取引価格情報の開示画面1(検索画面)
不動産価格水準の把握
[email protected]
14
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取引価格情報の開示画面2(データ表示画面)
[email protected]
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固定資産評価・路線価，標準宅地等
[email protected]
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不動産価格情報の課題
•
•
•
•
•
一物多価
取引価格と市場価格，鑑定価格
価格水準指標か変動指標か?
→時系列的な変動を捕捉するための情報インフラの欠如
市街地価格指数，公示地価の対前年変動率
• 不動産価格指数の国際的な整備動向
• ・G20におけるIMFの提案
• ・不動産価格指数に関する国際ハンドブック整備の動き
• →国際的に比較可能な不動産価格指数整備
• →地域間で比較可能な不動産価格指数の整備
[email protected]
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不動産鑑定価格に対する「批判」
• Valuation Error Problem(鑑定誤差問題)
• Smoothing Problem(スムージング問題)
• Client Influence Problem(依頼人交渉問題)
• →この問題に対する対応が重要
• 倫理規範の徹底と第三者評価の徹底
• 意思決定プロセスの透明化
• →情報整備の推進
• (業者として取り組むこと，業界として取り組むこと，国として取り組むこと)
[email protected]
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Valuation Error + Smoothing
• 地価指数=鑑定値指数(鑑定人による価格)
• リスク指標=ボラティリティ
140
Rate
100
35,000,000
80
Land Price(yen per square meter)
30,000,000
60
40
MarketPrice
25,000,000
20,000,000
PublishedLand Price
15,000,000
Published Land Price/Market Land Price
120
Transaction Published Transaction
price-based Land Price- price-based
Index
based Index
Index
Terrm
1976-1999(annually)
9/1975 - 9/1999(bi-annually)
N=
24
48
10,000,000
Residential
Land
5,000,000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
1984
1983
1982
1981
1980
1979
1978
1977
1976
1975
1974
0
Commercial
Land
Calendar Year
ID
Neighbourhood
Small-sized
Point retails and
1 financial offices
mix up
Retails and
Point offices mix up
2
Area
Land
Value(Yen/
m2) at
1975
Lot
size
Value/Estim Value/Estim Value/Estim
ate Ratio at ate Ratio at ate Ratio at
1975
1987
1999
Road
Width
Nearest
Station
Distanc
FLR
e to NS
150m 800%
75.98%
58.63%
126.01%
60m
71.02%
63.14%
115.56%
Chiyoda
Ward
1,250,000 163m2
27m
Kanda
Minato
Ward
1,270,000 133m2
10m
Omotesando
700%
ULPI
Figure 1- Value to Price ratio on particular points: Commercial sites
[email protected]
(Average)
7.44
8.26
2.64
1.47
(Standard
Deviation)
31.26
32.03
17.93
9.27
(Average)
7.77
7.30
3.15
2.22
(Standard
Deviation)
30.19
26.27
13.32
6.50
Source) Shimizu and Nishimura (2006)
19
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(3)土地利用データ
Division
Land Use
1 Agriculture
Agricultural
land
Pasture
2 Forestry
3 Field
4 Surface
waters,
rivers and
water
channels
5 Roads
6 Urban
1985
Three
Metropolitan
Areas
73 (13.6)
Local
Areas
476
(14.7)
72 (13.4)
466
(14.4)
0 10 (0.3)
0
323
2,207
(60.3)
(68.1)
1 30 (0.9)
(0.2)
1995
Three
Local
MetroJapan
politan
Areas
Areas
513 66 (12.3)
447
(13.6)
(13.8)
504 66 (12.2)
438
(13.3)
(13.5)
9 (0.2)
0
8
(0.0)
(0.3)
2,514
318
2,196
(66.5)
(59.3)
(67.7)
26 (0.7)
0 26 (0.8)
(0.0)
128 (3.4) 18 (3.4) 110 (3.4) 130 (3.4) 18 (3.4) 112 (3.5) 132 (3.5) 19 (3.6) 113 (3.5)
89 (2.4) 19 (3.6) 70 (2.2) 107(2.8) 23 (4.3)
84 (2.6) 121 (3.2) 25 (4.7) 95 (2.9)
①Residential
43 81 (2.5) 150 (4.0) 51 (9.5) 99 (3.1) 170 (4.5) 57 (10.6) 113 (3.5)
-8.1
79 (2.1) 26 (4.9) 53 (1.6) 92 (2.4) 31 (5.8) 61 (1.9) 102 (2.7) 34 (6.4) 68 (2.1)
②Industrial
14 (0.4)
③Others
7 Others
Total
Source:
Note1:
Note2:
Note3:
Note4:
1975
Three
Local
MetroJapan
Japan
politan
Areas
Areas
576 81 (15.2)
495
548
(15.3)
(15.3)
(14.5)
557 80 (15.0)
477
538
(14.8)
(14.7)
(14.2)
19 (0.5)
1 18 (0.6) 10 (0.3)
0
2,529
324
2,205
2,530
(67.0)
(60.7)
(68.0)
(67.0)
43 (1.1)
1 42 (1.3) 31 (0.8)
-0.2
124 (3.3)
6
8 15 (0.4)
6
9 17 (0.5)
6 11 (0.3)
(1.1)
(0.2)
(1.1)
-0.3
-1.1
31 (0.8) 11 (2.1) 20 (0.6) 44 (1.2) 15 (2.8) 29 (0.9) 51 (1.4) 17 (3.1) 35 (1.1)
286 (7.6) 48 (9.0) 238 (7.3) 282 (7.5) 47 (8.8) 234 (7.2) 302 (8.0) 52 (9.7) 252 (7.8)
3,775
(100.0)
534
(100.0)
3,241
(100.0)
3,778
(100.0)
536
(100.0)
3,242
(100.0)
3,778
(100)
537
(100)
3,242
(100)
482
-12.8
474
-12.5
8
-0.2
2,509
-66.4
26
-0.7
2003
Three
Metropolitan
Areas
62
-11.5
62
-11.5
0
0
316
-58.8
1
-0.2
134
-3.5
131
-3.5
182
-4.8
110
-2.9
16
-0.4
57
-1.5
316
-8.4
3,779
(100.0)
Japan
420
-13
413
-12.7
7
-0.2
2,193
-67.6
25
-0.8
481
-12.7
473
-12.5
8
-0.2
2,509
-66.4
27
-0.7
2004
Three
Metropolitan
Areas
62
-11.5
61
-11.4
0
0
316
-58.8
1
-0.2
19
115
133
19
114
-3.5
27
-5
60
-11.2
37
-6.9
6
-1.1
18
-3.4
52
-9.7
537
(100.0)
-3.5
104
-3.2
121
-3.7
73
-2.3
10
-0.3
39
-1.2
264
-8.1
3,242
(100.0)
-3.5
131
-3.5
183
-4.8
110
-2.9
16
-0.4
56
-1.5
316
-8.4
3,779
(100.0)
-3.5
27
-5
61
-11.4
37
-6.9
6
-1.1
18
-3.4
51
-9.5
537
(100.0)
-3.5
104
-3.2
122
-3.8
73
-2.3
11
-0.3
39
-1.2
264
-8.1
3,242
(100.0)
Local
Areas
Japan
Local
Areas
420
-13
412
-12.7
7
-0.2
2,193
-67.6
26
-0.8
"Survey of Current Status of Distribution of Land Use" by Ministry of Land, Infrastructure and Transport
Roads include open roads, farm roads and forest roads
Figures are estimated by Ministry of Land, Infrastructure and Transport based on various statistics.
Figures in parentheses are shares of the total figures of each area.
Regions are as follows:
[email protected]
20
Reitaku-University
Spatial Distribution of Condominiums
東京23区の戸建て住宅の分布
Source : Shimizu, C and K.Karato(2005). Inefficiency of Land Use in the Tokyo Office Market:
An Attempt to Measure Social Costs in Inefficiency of Land Use , ARSC2005
[email protected]
21
Reitaku-University
東京23区のオフィスビルの分布
Shimizu,C and K.Karato(2010), “Estimation of Redevelopment Probability using Panel Data
-Asset Bubble Burst and Office Market in Tokyo-,” Journal of Property Investment & Finance,Vol.28,No.4.
[email protected]
22
Reitaku-University
機会損失ビルの発生プロセス.1995,2000年
1995年
2000年
Shimizu,C and K.Karato(2010), “Estimation of Redevelopment Probability using Panel Data
-Asset Bubble Burst and Office Market in Tokyo-,” Journal of Property Investment & Finance,Vol.28,No.4.
Chihiro SHIMIZU
[email protected]
23
Reitaku-University
機会損失が発生しているビル:2004年
オフィスの分布
機会損失ビルの分布
Shimizu,C and K.Karato(2010), “Estimation of Redevelopment Probability using Panel Data
-Asset Bubble Burst and Office Market in Tokyo-,” Journal of Property Investment & Finance,Vol.28,No.4.
Chihiro SHIMIZU
[email protected]
24
Reitaku-University
土地利用の変化パターン
変化パターン
地域区分
1991
1995
1999
2000
2001
2002
2003
2004
事務所数
地域1
地域2
地域3
地域1
地域2
地域3
地域1
地域2
地域3
地域1
地域2
地域3
地域1
地域2
地域3
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.11%
1.13%
4.38%
0.00%
0.59%
5.67%
0.00%
2.72%
4.78%
0.30%
3.17%
6.94%
0.12%
1.09%
6.36%
2.39%
7.27%
18.20%
3.38%
4.41%
21.23%
6.49%
11.28%
19.41%
7.76%
15.23%
25.46%
4.61%
8.03%
20.29%
6.25%
13.03%
28.85%
7.54%
7.78%
35.22%
14.59%
19.07%
31.59%
12.24%
23.86%
37.09%
10.83%
12.45%
32.14%
6.39%
13.22%
29.31%
7.93%
7.93%
35.59%
15.14%
19.07%
31.90%
12.54%
24.37%
37.51%
11.04%
12.61%
32.46%
6.63%
13.56%
29.98%
8.45%
8.08%
35.83%
15.14%
19.46%
32.97%
13.13%
24.62%
37.98%
11.42%
12.66%
33.05%
5.78%
12.41%
27.39%
7.15%
7.49%
33.05%
14.05%
17.90%
30.51%
11.04%
22.97%
36.08%
9.96%
11.83%
30.76%
13.08%
20.69%
41.77%
16.12%
13.22%
46.80%
26.49%
29.18%
45.15%
21.49%
36.55%
50.50%
19.72%
19.44%
45.57%
15,094
9,504
14,376
769
681
829
185
257
649
335
788
1,685
2,409
1,919
3,410
0.00%
2.33%
10.58%
17.89%
18.16%
18.58%
16.98%
27.58%
52,890
O-O-O
O-O-S
O-O-R
O-R-R
O-S-S
合計
30%以上を青色でマーク
Chihiro SHIMIZU
[email protected]
25
Reitaku-University
(4).土地取引
• 不動産情報の正確性を知る
• 情報流通と情報精度
• 正確な情報:目的によって必要とされる情報が異なる
• 市場動向の観測:
• ・取引情報 ・ 募集情報
• 確実性:
•
・取引価格 ・募集価格 × 時間的速報性
[email protected]
26
Reitaku-University
先行指標としての土地取引件数
0.3
0.12
Volume of T ransactions [Left scale]
0.1
0.04
0.0
0.00
-0.1
-0.04
-0.2
-0.08
Deviation from Trend
0.08
19
68
19
70
19
72
19
74
19
76
19
78
19
80
19
82
19
84
19
86
19
88
19
90
19
92
19
94
19
96
19
98
20
00
20
02
20
04
20
06
20
08
Deviation from Trend
House Price [Right scale]
0.2
Bubble Bursting as Phase Transition Phenomenon: M. Iwamura, K. Nishinari, Y. Saito, and T. Watanabe
[email protected]
27
Reitaku-University
取引量と土地利用
•
•
•
•
•
•
•
•
•
不動産市場の流動性の重要性
流通速度の重要性
過剰流動性:土地利用を前提としない土地取引の増加
→投機的土地取引が土地利用の混乱をもたらす
流動性の低下:土地の有効利用の阻害
→所有者の転換と土地利用の上昇
景気の先行指標
観測指標:
面積流動率（％）＝当該市区町村で一定の期間に取引の対
象となった土地面積／当該市区町村の宅地面積
• 件数密度（件数／ｋ㎡）＝当該市区町村の一定期間の土地
取引件数／当該市区町村の宅地面積
[email protected]
28
Reitaku-University
土地取引データ1:流動性
首都圏における土地取引面積流動率(％)：1988-1996
[email protected]
29
Reitaku-University
土地取引データ2:流動性
土地取引件数密度変化率：バブル崩壊期１／バブル期
[email protected]
30
Reitaku-University
土地取引データ3:流動性
土地取引件数密度変化率：バブル崩壊期２／バブル期
[email protected]
31
Reitaku-University
土地取引データ4:主体別土地取引動向
法人→法人
12,000
バブル期（S62～H1）
10,000
崩壊期(H3～H5)
8,000
6,000
バブル期（S62～H1）
4,000
2,000
個人→個人
回復期（H7～H9）
数
値
軸
回復期（H7～H9）
0
法人→個人
崩壊期(H3～H5)
個人→法人
時期別・取引主体別・取引件数の動向（都心部）
[email protected]
32
Reitaku-University
マイクロな分析1(土地利用の混乱地域の抽出)
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
(
指
標
２
（
土
地
取
引
件
数
／
町
丁
目
面
積
キ
ロ
㎡
）
1000
)
0
0
100
200
300
指標１（土地取引面積／町丁目面積）
土地取引面積指標と土地取引密度指標との関係
[email protected]
33
Reitaku-University
マイクロな分析2(土地利用の混乱地域の抽出)
指標（土地取引面積／町丁目面積）にみる土地取引集中地域と取引特性
順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
区名
大字名
小字名
新宿区
渋谷区
渋谷区
渋谷区
豊島区
渋谷区
新宿区
新宿区
渋谷区
豊島区
新宿区
新宿区
渋谷区
渋谷区
渋谷区
豊島区
新宿区
渋谷区
豊島区
新宿区
西新宿
鴬谷町
恵比寿南
神宮前
池袋
千駄ケ谷
富久町
西五軒町
代々木
目白
大久保
西新宿
代々木
富ケ谷
神宮前
南大塚
四谷
神宮前
池袋本町
下落合
６丁目
１丁目
３丁目
２丁目
３丁目
４丁目
５丁目
２丁目
３丁目
５丁目
１丁目
４丁目
１丁目
４丁目
２丁目
１丁目
４丁目
取引件数 前期取引件数 後期取引件数 変化率 転売件数 法人件数 流動率 取引密度 転売比率 法人比率
192
114
142
266
531
203
317
43
178
209
266
79
202
205
199
286
262
201
226
195
161
49
93
122
289
122
214
23
73
126
130
48
96
136
97
97
176
98
91
65
28
52
48
117
226
72
94
16
97
74
109
31
93
59
89
178
62
88
130
124
[email protected]
-82.61
6.12
-48.39
-4.10
-21.80
-40.98
-56.07
-30.43
32.88
-41.27
-16.15
-35.42
-3.13
-56.62
-8.25
83.51
-64.77
-10.20
42.86
90.77
26
20
12
50
87
56
63
6
34
29
55
13
37
31
33
42
37
39
41
37
175
53
73
172
249
124
212
39
85
49
132
70
108
101
136
101
177
129
69
59
255.37
199.38
109.59
86.50
80.42
72.11
67.57
67.49
65.13
62.84
62.64
61.62
60.57
58.02
57.14
56.90
56.56
54.50
53.40
50.96
2,534
1,505
1,874
3,511
7,008
2,679
4,184
568
2,349
2,758
3,511
1,043
2,666
2,706
2,626
3,775
3,458
2,653
2,983
2,574
13.54
17.54
8.45
18.80
16.38
27.59
19.87
13.95
19.10
13.88
20.68
16.46
18.32
15.12
16.58
14.69
14.12
19.40
18.14
18.97
91.15
46.49
51.41
64.66
46.89
61.08
66.88
90.70
47.75
23.44
49.62
88.61
53.47
49.27
68.34
35.31
67.56
64.18
30.53
30.26
34
Reitaku-University
公共事業の計画策定と土地取引
250
その他法人
200
不動産業者
150
100
個人
[email protected]
H7
H9
H2
S60
S55
S50
S45
S40
S35
0
S30
50
35
Reitaku-University
投機的土地取引が土地利用の混乱に与える影響
[email protected]
36
Reitaku-University
転売プロセス
関西学術研究都市調査懇談会
昭和53年9月結成
103-1 9737
S20. 9. 21相続
個人０
103-1 9737
S54. 6. 17売買
不動産業者Ａ
凡例
地番　面積㎡
原因日と 原因
主体
線上の日付は
分筆登記申請日
S54. 7. 6
103-1 2631
S54. 8. 30
不動産業者Ａ
103-1 1109
不動産業者Ａ
103-2 661
S54. 6. 30売買
個人１
103-11 396
S54. 7. 10売買
個人１ ０
130-3 661
S54. 6. 30売買
個人２
103-12 396
S54. 7. 20売買
個人１ １
103-4 495
S54. 6. 30売買
個人３
103-13 330
S54. 6. 30売買
個人１ ２
103-5 396
S54. 6. 30売買
個人４
103-14　122
S55. 5. 6売買
個人１ ３
103-6 396
S54. 6. 30売買
個人５
103-15 495
S54. 8. 7売買
個人１ ４
103-7 330
S54. 7. 20売買
個人６
103-16 330
S54. 6. 30売買
個人１ ５
103-8 330
S54. 7. 10売買
個人７
103-17 337
S54. 7. 23売買
個人１ ６
103-9 330
S54. 8. 25売買
個人８
103-18 396
S54. 7. 30売買
個人１ ７
103-19 463
S54. 9. 1売買
個人１ ８
103-20 529
S54. 8. 11売買
個人１ ９
S54. 11. 5
103-1 684
S55. 5. 6売買
個人２ １
103-22 94
S55. 5. 6売買
個人２ １
103-23 330
S54. 11. 10売買
個人２ ２
103-21 529
S54. 9. 1売買
個人２ ０
103-10　694
S54. 8. 28売買
個人９
所有権移転と敷地分割過程（合力 A 敷地）
[email protected]
37
Reitaku-University
4. 新しい不動産情報生産の意義
• 不動産情報整備は，目的があって行うべき
•
•
•
•
公示地価 : 公共用地の取得のベンチマーク
+課税価格+SNA統計+-------------------→目的を達成するための適正規模と調査設計
情報補完と精度向上
• 不動産価格指数の整備
• 不動産DIの整備
•
•
•
•
不足している新しい情報整備
・収益情報
・土地利用
・不動産取引[email protected]
38
Reitaku-University
取引価格指数の活用:価格指数
• 鑑定誤差はなぜ起こるのか?
• 情報鮮度問題=正確な情報とは?
• 価格情報の正確性と時間的速報性
• →時点修正問題
• 市場の時間的な変動を捕捉するためには
• →価格指数の重要性
[email protected]
39
Reitaku-University
House purchase timeline and price indices
[email protected]
40
Reitaku-University
取引価格指数の事例:英国の場合
Index
Sample
about 80(5)% sample of Council
DCLG(ODPM)(a) of Mortgage Lenders' eligible
completions
Standardisation method
Seasonally adjusted?
Weights used
Weighting method
Mix adjustment
No
Rolling average of UK transactions
Expenditure
Halifax
Loans approved for house
purchase
Hedonic regression
Yes
1983 Halifax loan approvals
Volume
Nationwide
Loans approved for house
purchase
Hedonic regression
Yes
Rolling average of Survey of Mortgage
Lenders,Land Registry and Nationwide
transactions
Volume
Land Registry
100% of sales registered in
England and Wales
Simple average／Repeat
Sales
No
None
Expenditure
Mix adjustment
No
England and Wales housing stock
Expenditure
Mix adjustment
No
England and Wales housing stock
Expenditure
Hometrack
Rightmove
Survey of approx. 4,000 estate
agents' estimated local average
prices
Sellers' asking prices posted on
web site
Sellers' asking prices upon
Hedonic regression
No
None
－
removal from the RECRUIT
magazine
(a)The DCLG(ODPM) is in the process of expanding the Survey of Mortgage Lenders data set on which its index is based, and will shortly switch to a variant of the
hedonic regression method.
RRPI
[email protected]
41
Reitaku-University
情報鮮度と価格決定の誤差1:3か月前データでの評価
0.98
0.96
Index:2000.01=1
0.94
0.92
Index
0.9
実績
予測
予測
0.88
0.86
0.84
実績
200202
200201
200112
200111
200110
200109
200108
200107
200106
200105
200104
200103
200102
200101
0.82
１月１日現在価格の評価:３か月前までの情報(TEST1:1993.01～2001.09)
[email protected]
42
Reitaku-University
情報鮮度と価格決定の誤差2:2か月前データでの評価
0.98
0.96
Index:2000.01=1
0.94
0.92
Index
0.9
実績
予測
0.88
予測
0.86
0.84
実績
200202
200201
200112
200111
200110
200109
200108
200107
200106
200105
200104
200103
200102
200101
0.82
１月１日現在価格の評価:２か月前までの情報(TEST2:1993.01～2001.10)
[email protected]
43
Reitaku-University
情報鮮度と価格決定の誤差3:1か月前データでの評価
0.98
0.96
Index:2000.01=1
0.94
0.92
Index
0.9
実績
予測
0.88
予測
0.86
0.84
実績
200202
200201
200112
200111
200110
200109
200108
200107
200106
200105
200104
200103
200102
200101
0.82
１月１日現在価格の評価:1 か月前までの情報(TEST2:1993.01～2001.11)
[email protected]
44
Reitaku-University
先行指標の探索:経済モデル
△LP  10.660 4.953･INT  1.4117･△M 2CD(2)  0.671･△IP.N  0.223
・△ IH (4)
(10.97)
(6.54)
(5.26)
(6.77)
(3.40)
adjusted_ R  Square 0.8066, D.W  1.079
INT : 全国銀行約定平均金利
M 2 CD : マネーサプライ
IP.N : 名目民間企業設備投資
IH : 名目民間住宅投資
[email protected]
45
1990Q3
1990Q4
1991Q1
1991Q2
1991Q3
1991Q4
1992Q1
1992Q2
1992Q3
1992Q4
1993Q1
1993Q2
1993Q3
1993Q4
1994Q1
1994Q2
1994Q3
1994Q4
1995Q1
1995Q2
1995Q3
1995Q4
1996Q1
1996Q2
1996Q3
1996Q4
1997Q1
1997Q2
1997Q3
1997Q4
1998Q1
1998Q2
1998Q3
1998Q4
1999Q1
1999Q2
1999Q3
1999Q4
2000Q1
2000Q2
2000Q3
2000Q4
2001Q1
2001Q2
2001Q3
Reitaku-University
実績値と予測値
(単位：%)
15
10
5
実績
前
年
同
期
変
動
率
0
推定
-5
-10
-15
-20
-25
世田谷区地価モデル:実測値 vs.推定値
[email protected]
46
Reitaku-University
不動産業況DIの整備
• 不動産価格情報の適切な把握の困難性
• 不動産価格→資産価格/将来の期待によって変化
• 先行指標
[email protected]
47
Reitaku-University
景況判断:
• 景気動向指数:
• コンポジット・インデックス（ＣＩ）,ディフュージョン・インデックス
（ＤＩ）
• ＣＩ:構成する指標の動きを合成することで景気変動の大きさ
やテンポ（量感）を把握
• ＤＩ:構成する指標のうち 改善している指標の割合を算出す
ることで景気の各経済部門への波及の度合い（波及度）を
測定する
• →近年， 景気変動の大きさや量感を把握することがより重
要になっていることから， 2008年4月値以降，ＣＩを中心の公
表形態に移行
• http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/di3.html
[email protected]
48
Reitaku-University
ＣＩとＤＩとの違い
•
•
ＤＩは景気の各経済部門への波及の度合いを表す指標で
あり，各採用系列が大幅に拡張しようと， 小幅に拡張しよう
と，拡張系列の割合が同じならば同じＤＩが計測される。 ＣＩ
は景気の強弱を定量的に計測する指標であり，ＤＩが同じ数
値で計測されたとしても， 各採用系列が大幅に拡張してい
ればＣＩも大幅に上昇し，各採用系列が小幅に拡張している
ならばＣＩも小幅に上昇する。 このように，ＣＩは，ＤＩでは計測
できない景気の山の高さや谷の深さ，拡張や後退の勢いと
いった景気の「量感」を計測することができる。
http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/di3.html
[email protected]
49
Reitaku-University
DI先行指標: 12指標
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
最終需要財在庫率指数（逆サイクル）
鉱工業生産財在庫率指数（逆サイクル）
新規求人数（除学卒）
実質機械受注（船舶・電力を除く民需）
新設住宅着工床面積
耐久消費財出荷指数
消費者態度指数
日経商品指数（42種）
長短金利差
東証株価指数
投資環境指数（製造業）
中小企業売上げ見通しD.I.
[email protected]
50
Reitaku-University
日銀短観 : Diffusion Index（ディフュージョン・インデックス）
• Diffusion Index（ディフュージョン・インデックス）:
• 企業の業況感や設備，雇用人員の過不足などの判断
• 算出の方法: 各判断項目について３個の選択肢を用意し，
選択肢毎の回答社数を単純集計し，
• 全回答社数に対する「回答社数構成百分比」を算出した後，
次式により算出
• D.I.＝（第１選択肢の回答社数構成百分比）－（第３選択
肢の回答社数構成百分比）
• 判断D.I.は，業況のほか，製商品・サービス需給や在庫，価
格，設備，雇用人員，資金繰りなどの項目についても作成
• http://www.boj.or.jp/oshiete/research/08204002.htm
[email protected]
51
Reitaku-University
自治体版KPIの開発の重要性
• 自治体版Key Performance Indicatorの開発の重要性
• どのような政策目的のもとで，どのような不動産情報を蓄積
し，誰が，定期的にモニタリングしていくのか
• 政策目標:
•
-乱開発の防止
• -投機的土地取引の防止
• -街づくりと不動産取引
• -評価精度の向上
• 価格指数の整備
• 業況DI
• →複数指標での市況把握
[email protected]
52
Reitaku-University
5.不動産市場の展望と不動産情報の新展開
• 必要とされる情報は，社会経済市場の状況に応じて変化してくる
• (社会情勢の変化)
• 人口減少・低成長(経済力の低下)・国際化・都市間競争の激化と格差・
公的セクターの縮小・公共事業の縮小・都市のコンパクト化?
•
•
•
•
(不動産市場の変化)
価格情報から収益情報に
環境対応の重要性
希少な資源からダブついた資源へ
[email protected]
53
Reitaku-University
(1)人口減少下での不動産市場
• 米国での議論:
• Baby Boom, Baby Burst and Housing Market!!!
• Mankiw and Weil(1989)
• 米国の住宅価格は，１９８７年～2007年まで47%下落する!!!
• →社会構造の変化と不動産市場
•
•
Mankiw, N. G., and D. N. Weil(1989), “The baby boom, the baby bust, and the housing market”, Regional
Science and Urban Economics, Vol.19, pp.235-258.
大竹文雄・新谷元嗣(1994)「人口構成と住宅市場」住宅問題研究1994年2月号,pp2-34.
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
54
Reitaku-University
長期的な期待:人口は減少していく
(千人)
140,000
130,000
120,000
110,000
100,000
90,000
80,000
70,000
60,000
2050
2040
2038
2036
2034
2032
2030
2028
2026
2024
2022
2020
2018
2016
2014
2012
2010
2008
2006
2004
2002
2000
50,000
出典：国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口』（平成14年１月推計）
による各年10月1日現在の推計人口より
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
55
Reitaku-University
持家率の上昇速度
100
US2005
home occupied rate:%
80
60
US1980
JP 2005
US2000
US1990
JP 2000
JP 2005
JP 1990
40
20
0
Age -25 25-29
30-34
35-39
40-44
45-49
50-54
55-59
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
60-64
65-69
70-74
75-
56
Reitaku-University
年齢別人口 30-44 (JPN)
(Ten thousands)
3,500
Baby boomer
（1947～1949）
3,000
Echo baby boomer
（1971～1973）
2,500
Baby buster
（1955-1960）
2,000
Age 40-44
1,500
Age 35-39
1,000
Age 30-34
500
2010
2005
2000
1995
1990
1985
1980
1975
1970
1965
1960
0
Source: Ministry of Internal Affairs and Communications Statistics Bureau
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
57
Reitaku-University
年齢別人口 30-44 (U.S.)
(Ten thousands)
7,000
6,000
5,000
Age 40-44
Baby boomer
（1946～1960）
4,000
Age 35-39
3,000
2,000
Age 30-34
Baby buster
（1965-1979）
1,000
Echo baby boomer
（1980～90's）
2010
2005
2000
1995
1990
1985
1980
1975
1970
1965
1960
0
Source: U.S. Bureau of Census, "Population Estimates."
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
58
Reitaku-University
団塊世代のリタイアと不動産需要の変化
日本の人口ピラミッド（中位推計）
1 0 年後（2 0 1 5 年）
現在（2 0 0 5 年）
（歳）
100
（歳）
100
90
90
80
80
70
70
60
60
団塊世代
50
50
男
男
女
女
団塊Jr
・ポスト団塊Jｒ
30
30
20
20
10
10
0
0
100
80
60
40
20
0
団塊Jr
・ポスト団塊Jｒ
40
40
120
団塊世代
0
20
40
60
80
100
120
（万人）
120
100
80
60
40
20
0
0
20
40
60
80
100
120
（万人）
出所）国立社会保障・人口問題研究所
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
59
Reitaku-University
Real House prices by prefectures (JPN)
900,000
800,000
700,000
600,000
500,000
400,000
300,000
200,000
100,000
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
0
Hokkaido
Aomori
Iwate
Miyagi
Akita
Yamagata
Fukushima
Ibaragi
Tochigi
Gunma
Saitama
Chiba
Tokyo
Kanagawa
Niigata
Toyama
Ishikawa
Fukui
Yamanashi
Nagano
Gifu
Shizuoka
Aichi
Mie
Shiga
Kyouto
Oosaka
Hyougo
Nara
Wakayama
Tottori
Shimane
Okayama
Hiroshima
Yamaguchi
Tokushima
Kagawa
Ehime
Kouchi
Fukuoka
Saga
Nagasaki
Kumamoto
Ooita
Miyazaki
Kagoshima
Okinawa
Source: Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism “Published Land Prices”
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
60
Reitaku-University
Real House prices by states (U.S.)
800,000
700,000
600,000
500,000
400,000
300,000
200,000
100,000
2008
2007
2006
2004
2005
2003
2002
2000
2001
1999
1998
1997
1995
1996
1994
1993
1991
1992
1990
1989
1987
1988
1986
1985
1984
1982
1983
1981
1980
1978
1979
1977
1976
1975
0
AL
AK
AZ
AR
CA
CO
CT
DE
DC
FL
GA
HI
ID
IL
IN
IA
KS
KY
LA
ME
MD
MA
MI
MN
MS
MO
MT
NE
NV
NH
NJ
NM
NY
NC
ND
OH
OK
OR
PA
RI
SC
SD
TN
TX
UT
VT
VA
WA
WV
WI
WY
Source: Office of Federal Housing Enterprise Oversight, “House Price Index”,
U.S. Census of Bureau, “Census of Housing: Median home value.”
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
61
Reitaku-University
Cluster Classification in Japan by Appreciation Rate of Land Price
80
70
Cluster1
Cluster2
60
Cluster3
50
Cluster4
Cluster5
40
30
20
10
-20
-30
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
62
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
1984
1983
1982
1981
1980
1979
1978
1977
-10
1976
0
Reitaku-University
Cluster Classification in US by Appreciation Rate of House Price
30
Cluster1
25
Cluster2
Cluster3
Cluster4
20
Cluster5
15
10
5
-5
-10
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
63
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
1984
1983
1982
1981
1980
1979
1978
1977
1976
0
Reitaku-University
住宅需要 vs.住宅価格
200
140
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
120
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
Chiba
Tokyo
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
Washington
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
Change rate of house price:%
Japan: 35- to 44year-old
population;
U.S.: 30- to 44-yearold population
Change rate of house price:%
150
California
Delaware
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
Oosaka
(DM9 5- 00 , LP95 -0 0)
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
Kanagawa
Kyouto
Kanagawa
(DM0 5- 08 , LP05 -0 8)
100
Hyougo
Okinawa
Chiba
50
Ibaragi
North Dakota
California
100
Wyoming
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
(DM9 5- 00 , LP95 -0 0)
OregonNorth Dakota
80
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
(DM0 5- 08 , LP05 -0 8)
60
Alabama
Nebraska
40
20
Arkansas
0
North Dakota
0
-50
-20
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
-20
0
20
Change rate of house dem and:%
40
60
80
100
Change rate of house dem and:%
200
140
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
California
Delaware
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
Oosaka
120
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
Washington
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
Chiba
Tokyo
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
(DM9 5- 00 , LP95 -0 0)
200
Kyouto
100
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
Kanagawa
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
(DM0 5- 08 , LP05 -0 8)
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
Kanagawa
Hyougo
Oosaka
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
Chiba
150
Okinawa
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
Tokyo
50
(DM9 5- 00 , LP95 -0 0)
Chiba
Kyouto
Kanagawa
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
Kanagawa
Ibaragi
(DM0 5- 08 , LP05 -0 8)
100
Hyougo
Okinawa
0
Chiba
50
Ibaragi
-50
-5
0
5
10
0
15
20
25
30
35
40
Change rate of house price:%
Change rate of house price:%
Change rate of house
price:%
Change
rate of house price:%
Mankiw House
Demand Index
150
North Dakota
Wyoming
California
100
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
(DM9 5- 00 , LP95 -0 0)
140
80
Oregon
California
Delaware
120
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
North Dakota
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
(DM0 5- 08 , LP05 -0 8)
Washington
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
60
North Dakota
California
100
Alabama
Wyoming
Nebraska
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
(DM9 5- 00 , LP95 -0 0)
40
Oregon North Dakota
80
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
(DM0 5- 08 , LP05 -0 8)
20
Arkansas
60
Alabama North Dakota
Nebraska
0
40
-20
20 -10
0
10
Change rate of house dem and:%
20
30
40
50
60
70
Arkansas
Change rate of house dem and:%
North Dakota
0
-50
-10
-5
0
5
10
15
20
25
30
-20
-20
Change rate of house dem and:%
-10
0
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
200
140
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
10
20
30
40
50
Change rate of house dem and:%
60
70
80
64
Reitaku-University
住宅需要 vs.住宅価格
140
200
140
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
Chiba
Change rate of house price:%
Tokyo
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
120
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
100
Change
of house
price:%
Change
rate rate
of house
price:%
Oosaka
Owner Occupied
Demand index
Delaware
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
150
(DM9 5- 00 , LP95 -0 0)
Kyouto
Kanagawa
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
Kanagawa
(DM0 5- 08 , LP05 -0 8)
100
Hyougo
Okinawa
Chiba
50
Ibaragi
0
California
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
Washington
California
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
(DM9 5- 00 , LP95 -0 0)
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
Delaware
120
100
California
Washington
North Dakota
Wyoming
California
North Dakota
Wyoming
80
80
Oregon North Dakota
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
(DM9 5- 00 , LP95 -0 0)
Oregon North Dakota
(DM0 5- 08 , LP05 -0 8)
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
(DM0 5- 08 , LP05 -0 8)
60
Alabama
Nebraska
60
Alabama
40
Nebraska
40
20
Arkansas
20
Arkansas North Dakota
0
North Dakota
0
-20
-50
-10
-5
0
5
10
15
20
25
-20
30
-20
-10
0
-20
-10
0
10
Change rate of house dem and:%
50
60
70
10
20
40 and:%
50
Change
rate of 30
house dem
20
30
40
60
70
80
80
Change rate of house dem and:%
200
(DM_ Co n tro l, LP85 -90 )
Oosaka
Delaware
120
(DM8 0- 85 , LP85 -9 0)
Tokyo
California
(DM_ Co n tro l, LP00 -05 )
Change rate of house price:%
Change rate of house price:%
Bubble era:
Owner Occupied
Demand index
Rhode Island
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
150
Chiba
Kanagawa
Kanagawa
100
Hyougo
50
Okinawa
Ibaragi
100
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
North Dakota
(LP9 5-0 0 , LP00 -0 5)
80
Nebraska
Arkansas
60
Wyoming
40
Oregon
0
20
0
-50
-10
-5
0
5
10
15
20
25
30
-20
-10
Change rate of house dem and:%
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
0
10
20
30
40
50
Change rate of house dem and:%
65
Reitaku-University
需要要因が住宅価格に与える影響:日本
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of House Price to House Price
Response of House Price Housing Demand
.08
.08
.06
.06
.04
.04
.02
.02
.00
.00
-.02
-.02
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of Housing Demand to House Price
1
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of Housing Demand to Housing Demand
.004
.004
.003
.003
.002
.002
.001
.001
.000
.000
-.001
2
-.001
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
6
7
8
9
10
66
Reitaku-University
需要要因が住宅価格に与える影響:米国
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of House Price to House Price
Response of House Price to Housing Demand
.05
.05
.04
.04
.03
.03
.02
.02
.01
.01
.00
.00
-.01
-.01
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of Housing Demand to House Price
1
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of Housing Demand to Housing Demand
.016
.016
.012
.012
.008
.008
.004
.004
.000
.000
-.004
2
-.004
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
7
8
9
10
67
Reitaku-University
(2)ストック価値から使用価値へ
• 経済が成長している社会
• 不動産の所有価値・資産価値が存在
• 将来のオプションバリューの存在
• 経済の成長が期待できない社会
• 収益を生む不動産だけが価値が存在する
• オフィス，住宅，商業，物流施設------• 収益と利回り
[email protected]
68
Reitaku-University
Gordon’s Growth Model : Present Value, Discount Rate
yit
yit
pit 
 R ft  Rpi  G 
R ft  Rpi  G
pit
•
•
•
•
Yit : Net Operating Income
Rf :Risk Free Rate
Rp : Risk Premium
G : Growth in Real Rent
•
Gordon,M.J and E.Shapro,(1956), Capital Equioment Analysis: The Required Rate of Profit. Management
Science, Vol.3,pp.102-110.
Gordon,M.J,(1959), Dividends, Earnings and Stock Prices. Review of Statistics and Economics, Vol.41,
pp.99-105.
•
Rp  f L( zi ),ξ
• L : Liquidity Risk
• ξ : Unexpected Risk
Chihiro SHIMIZU
[email protected]
69
[email protected]
2008/11
2008/09
2008/07
2008/05
2008/03
2008/01
2007/11
2007/09
4.50%
2007/07
2007/05
2007/03
2007/01
2006/11
2006/09
2006/07
2006/05
2006/03
2006/01
2005/11
2005/09
2005/07
2005/05
2005/03
2005/01
Reitaku-University
Stock Market vs. Asset Market
5.00%
Stock CR
Real CR
4.00%
3.50%
3.00%
2.50%
2.00%
70
1.3
1.2
2002:Q1
2002:Q2
2002:Q3
2002:Q4
2003:Q1
2003:Q2
2003:Q3
2003:Q4
2004:Q1
2004:Q2
2004:Q3
2004:Q4
2005:Q1
2005:Q2
2005:Q3
2005:Q4
2006:Q1
2006:Q2
2006:Q3
2006:Q4
2007:Q1
2007:Q2
2007:Q3
2007:Q4
2008:Q1
2008:Q2
2008:Q3
2008:Q4
Reitaku-University
Trends in Office Market:
1.4
NOI
Capital Value/m2
NewRent
1.1
1
0.9
0.8
0.7
0.6
[email protected]
71
1.3
1.2
2002:Q1
2002:Q2
2002:Q3
2002:Q4
2003:Q1
2003:Q2
2003:Q3
2003:Q4
2004:Q1
2004:Q2
2004:Q3
2004:Q4
2005:Q1
2005:Q2
2005:Q3
2005:Q4
2006:Q1
2006:Q2
2006:Q3
2006:Q4
2007:Q1
2007:Q2
2007:Q3
2007:Q4
2008:Q1
2008:Q2
2008:Q3
2008:Q4
Reitaku-University
Trends in Office Market:
1.4
NOI
Capital Value/m2
NewRent
1.1
1
0.9
0.8
0.7
0.6
[email protected]
72
Reitaku-University
Estimation Result-物件別利回りモデル
yit   0   xij j  exp 1it 
NOI Model
pit   0   xij  exp 2it 
Capital Value Model

j
j
j
ln( yit pit )  ln(0  0 )   ( j   j ) ln xij  (1it  2it )
j
Yield or Capitalization Rate :
 ln yit  ln pit
( j   j ) 

 ln xij  ln xij
[email protected]
73
Reitaku-University
Estimation Results : See Table3
Unbalanced Panel Data : Pooling Data Analysis
Transaction Model
Age
Age × residential1
Age × residential2
Area
Area × residential1
Area × residential2
TS
TS × residential1
TS × residential2
TT
TT × residential1
TT × residential2
Adj. R-squared:
Number of Obs.:
Cap Rate Model
α-β
α:NOI Model
0.033
0.010
0.000
-0.046
0.037
0.026
-0.034
-0.002
0.025
0.100
-0.119
0.061
0.358
1,173
0.033
0.010
0.001
-0.047
0.037
0.026
-0.035
-0.002
0.026
0.099
-0.117
0.062
-
-0.042
0.017
0.015
0.034
-0.044
0.007
-0.069
-0.024
0.082
-0.087
0.041
0.004
0.574
[email protected]
β:Capital Value
Model
-0.075
0.007
0.014
0.081
-0.082
-0.018
-0.035
-0.021
0.056
-0.186
0.158
-0.058
0.683
74
Reitaku-University
Depreciation Effect on Capitalization Rate
Effects on Cap Rate (Transaction-based)
1.20
1.20
1.15
1.15
1.10
1.10
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
1.05
1.05
1.00
1.00
0
5
10
15
20
[email protected]
25
30
35
40
0
75
Reitaku-University
Depreciation Effect on NOI and Capital Value
Effects on NOI (Transaction-point)
1.00
1.00
0.95
0.95
0.90
0.90
0.85
0.85
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
0.80
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
0.80
0.75
0.75
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0
5
10
Effects on Price (Transaction-based)
1.00
1.00
0.90
0.90
0.80
0.80
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
0.70
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
0.70
0.60
0.60
0
5
10
15
20
25
[email protected]
30
35
40
0
5
10
76
Reitaku-University
Quantity Effect on Capitalization Rate
Effects on Cap Rate (Transaction-based)
1.40
1.40
1.30
1.30
1.20
1.20
1.10
1.10
1.00
1.00
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
0.90
0.80
0.90
0.80
0.70
0.70
0.60
0.60
0
5,000
10,000
15,000
20,000
[email protected]
25,000
30,000
35,000
40,000
0
77
Reitaku-University
Quantity Effect on NOI and Capital Value
Effects on NOI (Transaction-point)
1.20
1.20
1.15
1.15
1.10
1.10
1.05
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
1.00
1.05
1.00
0.95
0.95
0.90
0.90
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
40,000
0
5,000
10,000
1
0
5,000
10,000
1
Effects on Price (Transaction-based)
1.60
1.60
1.50
1.50
1.40
1.40
1.30
1.30
1.20
1.20
1.10
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
1.00
0.90
1.10
1.00
0.90
0.80
0.80
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
[email protected]
30,000
35,000
40,000
78
Reitaku-University
International property cycles - Speed of adjustment
Capital index, December 2002 = 100
150
Australia
140
130
Japan
US
UK
120
110
100
90
80
12/02 6/03 12/03 6/04 12/04 6/05 12/05 6/06 12/06 6/07 12/07 6/08 12/08 6/09 12/09
79
la
n
d
U
S
or
w
B e ay
lg
iu
Po m
rtu
A u gal
st
ra
li
Fi a
nl
an
d
C
an
ad
a
Ko
N
ew
re
Ze a
S o al a
nd
ut
h
Af
ric
a
N
9%
G UK
er
Sw ma
itz ny
er
la
n
Sw d
ed
en
Sp
D ain
en
m
ar
k
Ja
pa
n
Au
N
et stri
he a
rla
nd
s
Ita
l
Fr y
an
ce
Ire
Reitaku-University
World of real estate performance
Total return for leading real estate markets
10%
Income Return 2007
8%
7%
6%
5%
4%
3%
2%
1%
0%
Reitaku-University
•By Rupert J.Clarke (The head of Real Estate , Hermes Investment Management Limited )
[email protected]
81
Reitaku-University
清水千弘 : Chihiro Shimizu
• 麗澤大学経済学部 准教授
• 277-8686 千葉県柏市光ヶ丘2-1-1
•
麗澤大学経済学部研究室B棟309号室
•
•
電話:04-7173-3439 FAX:04-7173-1100
E-Mail : [email protected]
• 本日の講義資料・関係する研究論文は，下記からダウンロードできます
• http://www.cs.reitaku-u.ac.jp/sm/shimizu/
Chihiro SHIMIZU [email protected]
82