Lakáspiac elemzés
Tartalomjegyzék
- 1 Forrás:
- 2 A tervezett alkalmazás/megoldás címe
- 3 A feladat előtörténete:
- 4 A feladat megoldásának jelenlegi helyzete és ennek értékelése
- 5 A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
- 6 A feladat által érintett célcsoportok
- 7 A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
- 8 A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
- 9 Az eredmény értelmezése (EREDMÉNY)
- 10 Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
- 11 Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)
- 12 Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba
- 13 Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok
Forrás:
A tervezett alkalmazás/megoldás címe
A Nyugat-Dunántúl lakáspiac vizsgálata 2009-2010-ben hasonlóságelemzéssel a befektetőknek való útmutatás céljából
A feladat előtörténete:
Személyes kötődés:
Személyes kötődésünk középpontjában szakirányunk áll, a Területfejlesztés. Leendő területfejlesztő szakemberként nem elhanyagolható a lakáspiac helyzetének vizsgálata és folyamatos figyelemmel kísérése, hiszen gazdaságunk egy nagyon fontos szegmensét képezi. Feladatunkban egy rövid időintervallumot vizsgálva készítettük el elemzésünket. Fő motivációnk az ingatlanpiaci alapismeretek elsajátítása volt.
Szakértői javaslatok:
Gazdaságunk fontos és elengedhetetlen része a területfejlesztés, amelynek jókora szelete a lakáspiac, hiszen a területfejlesztésbe beletartozik a racionálisabb területfelhasználás, a környezeti szempontokat szem előtt tartó kiegyensúlyozottabb fejlesztés, szerkezetalakítás, valamint egyéb társadalmi és gazdasági célok megvalósítására való törekvések is. Összefoglalva a területfejlesztés a térhasználat tudatos irányítását jelenti. Ebből kifolyólag, ha valami kedvező hatással van a lakáspiacra, például egy nagyobb beruházás/befektetés egy több emeletes új építésű társas ház építésére, az kedvezően fog hatni a területfejlesztésre és ezáltal a gazdaságunkra is. Viszont az ellentettje is így van. Nézzük a sajnálatos Devecseri iszapkatasztrófát. Az mérgező iszap vonulat által több településen is lakhatatlanná váltak a korábban lakott területek. A házak tönkrementek, a környezet "meghalt". Ez kihatott az ottani piac helyzetére, hiszen a házak elértéktelenedtek és a befektetők sem vitték ezen területekre pénzüket. A települések gazdaságilag tönkrementek.
A feladat megoldásának jelenlegi helyzete és ennek értékelése
Elemzésünkben arra voltunk kíváncsiak, melyik megye teljesít a legjobban lakásépítés szempontjából. Saját véleményünk szerint mindenképpen a gazdaságilag meglehetősen fejlett Győr-Moson-Sopron megyét hoztuk volna ki a legjobban teljesítőnek. Ezen feltevésünket a regionális gazdaságtan 1-2, Regionális gazdaságfejlesztés tantárgyak óráin tanultakra alapoztuk.
Ahhoz, hogy a 2 Dunántúli régiót lakásépítés szempontjából teljes mértékben feltérképezzük lakásépítés szempontjából, a terület bejárását kellene választanunk. Fel kellene keresnünk a megyei önkormányzatokat az adatok beszerzése végett, valamint néhány települést megszemlélni az adott megyékben. Ebbe rengeteg időt valamint meglehetősen sok pénzt kellene belefektetnünk.
Egy szakértő meghallgatása ugyancsak meglehetősen költséges eljárás, ugyanakkor nehéz kiválasztani a megfelelő tudással és tapasztalattal rendelkező szakembert.
Gyakran értékbecslőt hívunk segítségül, aki különböző elvek alapján határozza meg egy ingatlan értékét, akinek alkalmazása szintén csak költséges. Az értékbecslést pénzügyminiszteri rendelet szabályozza, amely köti a becslőt. Ettől eltérni nem lehet. Ám a becslésük által kapott eredmények nem mindig fedik a valóságot.
Továbbá jó és költséghatékony módszer az ingatlanportálokon nyomon követni, hogy hogyan változik például az átlag négyzetméter ár, ami által kereslet összehasonlítást végezhetünk, ám egy hátránya mégis van, hiszen csak ezen egyetlen aspektusból vizsgálódunk.
A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
A KSH adatbázisából azokat az adatokat választottuk, amelyek leginkább megmutatják a lakásépítés sajátosságait, szempontjait, ezeket lebontva negyedévekre. Az alábbiakban részletezett, már említett attribútumokkal (épített lakások volumenindexe, ezer lakosra jutó kiadott lakásépítési engedélyek száma, ezer lakosra jutó megszűnt lakások száma, kiadott lakásépítési engedélyek volumenindexe, tízezer lakosra jutó épített lakások száma) összehasonlítható a negyed évekre történő megyénkénti lebontás, illetve azok rangsorolása is megtalálható elemzésünkben, így egyértelműen látható, hogy a vizsgált, 2009-2010-es 3 havi lebontású időszakban mely megyék hányadik helyen teljesítettek, egymáshoz viszonyítva. Mivel maga, a kiadott lakásépítési engedélyek száma megyékre lebontva önmagában semmit nem jelentene - hiszen megyénként nem ugyanannyi személy él-, így ezer, illetve tízezer lakosra lebontva vizsgáltuk az adott területeket. Minél többen laknak egy városban/faluban, értelemszerűen annál több lakásra lesz szükség, így az engedélyek száma is megnövekedik. Rangsorunkból tehát arra is lehet következtetni, hogy körülbelül az elemzett megyékben milyen létszám lehetett. Ezt azonban pontosan nem lehetne megállapítani és csak a kiadott lakások számából megítélni, hiszen ahhoz szükség lenne az egy lakásban élő személyek azámának vizsgálatára is.
Objektumok (sorok)
• Baranya megye 2009, I. negyedév
• Baranya megye 2009, II. negyedév
• Baranya megye 2009, III. negyedév
• Baranya megye 2009, IV. negyedév
• Baranya megye 2010, I. negyedév
• Baranya megye 2010, II. negyedév
• Baranya megye 2010, III. negyedév
• Baranya megye 2009, I. negyedév
• Somogy megye 2009, I. negyedév
• Somogy megye 2009, II. negyedév
• Somogy megye 2009, III. negyedév
• Somogy megye 2009, IV. negyedév
• Somogy megye 2010, I. negyedév
• Somogy megye 2010, II. negyedév
• Somogy megye 2010, III. negyedév
• Tolna megye 2009, I. negyedév
• Tolna megye 2009, II. negyedév
• Tolna megye 2009, III. negyedév
• Tolna megye 2009, IV. negyedév
• Tolna megye 2010, I. negyedév
• Tolna megye 2010, II. negyedév
• Tolna megye 2010, III. negyedév
• Győr-Moson-Sopron megye 2009, I. negyedév
• Győr-Moson-Sopron megye 2009, II. negyedév
• Győr-Moson-Sopron megye 2009, III. negyedév
• Győr-Moson-Sopron megye 2009, IV. negyedév
• Győr-Moson-Sopron megye 2010, I. negyedév
• Győr-Moson-Sopron megye 2010, II. negyedév
• Győr-Moson-Sopron megye 2010, II. negyedév
• Vas megye 2009, I. negyedév
• Vas megye 2009, II. negyedév
• Vas megye 2009, III. negyedév
• Vas megye 2009, IV. negyedév
• Vas megye 2010, I. negyedév
• Vas megye 2010, II. negyedév
• Vas megye 2010, III. negyedév
• Zala megye 2009, I. negyedév
• Zala megye 2009, II. negyedév
• Zala megye 2009, III. negyedév
• Zala megye 2009, IV. negyedév
• Zala megye 2010, I. negyedév
• Zala megye 2010, II. negyedév
• Zala megye 2010, III. negyedév
Attribútumok (X, Y oszlopok)
X attribútum:
• Épített lakások száma %-ban megadva: Minél nagyobb az épített lakások száma, annál kedvezőbb a megye tevékenysége építőipar szempontjából a még szabad területek beépítése által, vagyis annál ideálisabb az objektum.
• Ezer lakosra jutó kiadott lakásépítési engedélyek db számban megadva: Minél nagyobb a kiadott lakásépítési engedélyek száma, annál nagyobb a jövőben várható lakásmennyiség és ebből következően az építőiparnak a fejlettségét is javítja, vagyis annál ideálisabb az objektum.
• Ezer lakosra jutó megszűnt lakások db számban megadva: Minél nagyobb a megszűnt lakások száma, annál kedvezőtlenebb a kínálat helyzete, vagyis annál kevésbé ideálisabb az objektum.
• Kiadott lakásépítési engedélyek száma %-ban megadva: Minél nagyobb a kiadott engedélyek száma, annál kedvezőbben hat a piacra a kereslet megnövekedése által, vagyis annál ideálisabb az objektum.
• Tízezer lakosra jutó épített lakások db számban megadva: Minél nagyobb az épített lakások darab száma, annál nagyobb a lakásépítés ágazatban működő vállalkozások megyei gazdaságban betöltött szerepe, vagyis annál ideálisabb az objektum.
Y=konstans (fiktív idealitási pontszám)
A feladat által érintett célcsoportok
• Lakáspiacon részt vevő vállalatok: Segítségül lehet, hová érdemes befektetni pénzüket leginkább.
• Statisztikusok, elemzők: Tanulmány készítéséhez használhatják.
• Építőipar iránt érdeklődők: Általános tájékozódás gyanánt használhatják.
• Magánvállalkozók: A legkedvezőbb befektetéshez vezető döntés meghozatalához lehet segítségül.
• Magyar és külföldi befektetők: Szintén a fentebb már említett legkedvezőbb döntés meghozatalában nyújthat segítséget.
A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
Saját megoldás: (objektum összehasonlítás)
- Adatok beszerzése: KSH.hu (ingyenes) 1,5 óra
- Elemzés (ráfordított idő): 2 óra
- Program használata: COCO (ingyenes)
- Munkadíj: 2350 Ft/óra
- Szaktanárral való konzultáció: 1 óra 2000ft/óra
- Összes költség: 10 225 Ft
- Értékesítési ára: 15 000 Ft
(Ingatlan piac szakértő véleménye szerint ennyiért lehet értékesíteni az elemzést, mivel több komponensből tevődik össze, ezáltal komplexebb képet mutat a vizsgált helyzetről.)
Átlagár számítási módszer:
- Adatok beszerzése: internetről (ingyenes) 2 óra
- Excel office függvény használat (ingyenes) 0,5 óra
- Munkadíj: 2000 Ft/óra
- Összes költség: 5000 Ft
- Értékesítési ára: 6000 Ft
(Ingatlanpiac szakértő véleménye szerint ennyiért lehet értékesíteni az elemzést, mert egyetlen szempontból vizsgálódik ez a módszer, ezáltal felszínesebb képet ad a vizsgált helyzetről. Ebből kifolyólag értéke kevesebb mint a hasonlóságelemzésé.)
Költségkülönbözet: 10 225-5000=5225 Ft drágább a tantárgy szerinti megoldás
Megoldások értékkülönbözete: 15 000-6000=9000 Ft-tal ér többet a tantárgy szerinti megoldás
Hasznosság-különbözet: 9000-5225= 3775 Ft reményében kezdjük meg a vizsgálatot.
A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
A módszer a következő lépésekből áll:
1. A KSH adatbázisából leszűrt adatok értékoszlopos táblázatba rendezése (Adatok munkalap).
2. A következő lépésben a kimutatásokat készítettük el az Excel kimutatáseszközeinek segítségével összeg és darab nézetben. A darab nézet az adatgyűjtés teljességének ellenőrzésére szolgál, átláthatóvá teszi a már meglévő adatokat, meghatározott létszámra lebontva. Az összeg nézetű kimutatás a rangsormátrixok elkészítéséhez szükséges, amelyek segítségként szolgálnak a COCO Y0 elemzésben. A kimutatásokban a rész illetve a végösszegeket átlagra állítottuk, de mivel a vizsgálat nemcsak a megyékre, hanem időszakokra is vonatkozik, ezért ezeket kikapcsoltuk. (Lakásépítés munkalap)
3. Rangsormátrixok elkészítése (Lakásépítés munkalap). A COCO Y0 elemzéshez szükség van a z Y értékének a meghatározására, így elemzésünkben az Y=10000 lett. Elsőként meghatároztuk az irányokat, majd azt követően készítettük el a rangsort, melyet először normál változatban, majd inverz változatban is táblázatba rendeztünk. A rangsor megállapítását Sorszám függvény felhasználásával készítettük el, mely alapjául a felette látható táblázat (kimutatás) volt segítségünkre. A rangsormátrix megmutatja az adott megyék, adott időszakban, adott mutató és adott irány szerinti egymáshoz viszonyított helyezéseit.
4. A COCO Y0 és COCO Y0 inverz munkalapok a COCO elemzés futtatásával jöttek létre, melyek adatait a rangsormátrix adta, az Y értékével együtt.
5. Ezt kivetően végrehajtottuk a hitelesség ellenőrzését a COCO Y0 munkalapon a HA függvény segítségével. A becslésünk hitelességét úgy állapítottuk meg, hogy összevetettük a rangsormátrix normál és inverz értékét, és ha azok futtatásakor ellentétes eredmény jön ki, a becslés hiteles.
6. A döntés munkalap a futtatás eredményeit foglalja össze.
7. A következő, dinamikus összevonás munkalapon, döntés munkalapon összefoglalt eredményekből készítettünk egy második futtatást, melynek objektumai a 6 dunántúli megyék, attribútumként pedig a negyedéves bontásukat határoztuk meg, illetve átlag, maximum, minimum, szórás, meredekség függvényt használtunk fel, fiktív idealitási pontszámhoz viszonyítva.
8. Ebből következően kellett egy elemzést készíteni azon tényezőkből, amelyek a dinamikus összevonás lapon zajnak bizonyultak. A step2 munkalapon segítségül beszínezett tényezőkből készítettünk egy új futtatást, melyből megállapítható, hogy valamelyik megyénél van e jelentős eltérés tény és becslés között. Legjelentősebb eltérés Y=10000-hez viszonyítva, lefele Tolna megye 2009-es IV. negyedévében volt, felfele pedig Somogy megye 2009-es I. negyedévében.
9. A step2 elkészítése után annak inverz megfelelőjét is elkészítettük, egy új lapon.
10. Coco step2 munkalapon a színes hátterű cellákal újrafuttattuk a tanulási folyamatot, méghozzá csak azon tulajdonságokkal, amelyek zajnak bizonyultak.
11. Végül hiba kijavítás gyanánt hitelesség vizsgálatot végeztünk, továbbá tény-becslés összevetést.
Az eredmény értelmezése (EREDMÉNY)
Hasonlóságelemzés eredményei:
Első becslésünkből megállapítható tehát, hogy 2009 I. negyedévében Vas megye teljesített a legjobban, legrosszabbul pedig Tolna megye. 2010-ben Zala teljesített a legrosszabbul, Győr-Moson-Sopron megye pedig a legjobban. Az új lakások átlagárában 2010 első negyedévében az előző negyedévihez képest átmeneti áremelkedés következett be, ami teljes mértékben a minőségi összetétel megugrásának volt betudható.
A megyék negyedévenkénti vizsgálata szerint 2009-2010-ben: 16 jól teljesített, 9 kiegyenlített, 17 rosszul teljesített.
A második becslésből pedig kimutatható, hogy összességében a 2 évet vizsgálva Baranya, Győr-Moson-Sopron, Somogy és Zala megye teljesített rosszul, Tolna és Vas megye pedig jól. A legjobban Tolna megye teljesített.
Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
A hasonlóságelemzés és a best practise nem jutott azonos eredményre, mivel a tantárgy szerinti megoldás szerint Tolna megye teljesített a legjobban, az átlag négyzetméter ár kiszámítása és összevetése pedig Somogy megyét hozta ki a legjobban teljesítőnek, ami egyértelműen hazánk egyik legnépszerűbb turisztikai övezetének, a Balaton közvetlen közelségének tudható be. Ebben a megyében volt a legmagasabb átlagosan egy négyzetméter pénzben kifejezett értéke
A best practise kritikái: Egyetlen szempontból vizsgálódtunk, ellenben a hasonlóságelemzéssel, amely több befolyásoló tényezőt is figyelembe vett. Továbbá az idő rövidsége miatt, szúrópróba szerűen választottuk ki a vizsgált adatokat, illetve ez a módszer nem követi az időbeli változásokat. Így minden hónapban el kellene végezni ahhoz, hogy valamennyire komplexebb képet kaphassunk a piac helyzetéről.
Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)
A két eredmény különbözősége miatt döntenünk kellett melyik vizsgálati módszer a megbízhatóbb. Választásunk a hasonlóság elemzésre esett, mivel a hasonlóság elemzés eredménye hiteles, hosszabb időtartamot vizsgál és több szempontot vesz figyelembe ezáltal komplexebb képet ad egy befektetőnek, mint egy egyetlen szempontból vizsgálódó elemzés.
Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba
Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok
https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta