Lakóingatlanárak és települési különbségek

Békés, Gábor; Horváth, Áron; Sápi, Zoltán

doi:10.18414/ksz.2016.12.1289

Cited by 8 publications

(11 citation statements)

References 22 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Forrás: kSH 2017aA magyar lakóingatlan-állomány értéke becslések szerint a háztartások összvagyonának kb. a felét jelenti, ami 30-40 ezer milliárd forintra becsülhető (Békés, Horváth & Sápi, 2016). A beruházások prociklikus viselkedését a makroökonómia már régóta tényként kezeli.…”

Section: Táblázat: Az éPítőipari Termelés éRtéke Magyarországon 2000-unclassified

“…A lakáspiacot idehaza többek között Hegedüs (2006), kiss és Vadas (2006), Mádi (2008), Farkas et al (2010), valamint Békés et al (2016) vizsgálták. Hegedüs (2006) és Mádi (2008) Farkas et al (2010) ágens alapú szimulációs modelljükben a társadalmi és az egyéni tanulás szerepét vizsgálták a lakáspiac alkalmazkodásában.…”

Section: áBra: Az Ingatlanpiac éS Az Ingatlanfejlesztés Kapcsolataunclassified

“…Farkas et al (2010) következtetése szerint az egyéni információkon alapuló tanulás instabil alkalmazkodást eredményez, azaz időről-időre árbuborékok és összeomlások jellemzik a lakáspiacot. Békés et al (2016) a Nemzeti Adó-és Vámhivatal illetékhivatali adatbázisa alapján, hedonikus regressziós módszerrel vizsgálták a magyarországi lakóingatlanok keresletét befolyásoló egyes települési szintű tényezők (természetföldrajzi adottságok, elérhetőség, oktatási és egészségügyi intézményi ellátottság, közigazgatási státus) lakásárakkal való összefüggését. A természetföldrajzi jellemzőkkülönösen a természetes víztestek közelsége -, a közúti, illetőleg a tömegközlekedéssel való elérhetőség, az intézményektől való távolság és a település közigazgatási besorolása együttesen átlagosan mintegy 15%-ot magyaráznak a lakóingatlanok árából.…”

Section: áBra: Az Ingatlanpiac éS Az Ingatlanfejlesztés Kapcsolataunclassified

“…A lakóingatlan jellemzői pedig az árak alakulása tekintetében hozzávetőlegesen 30%-os magyarázó erővel bírnak. A Békés et al (2016) által elemzett négy tényezőcsoport erősen korrelál a település méretével és a településen élők átlagos jövedelmével, melyek a lakáspiaci árak alakulásának kiemelten fontos tényezői.…”

Section: áBra: Az Ingatlanpiac éS Az Ingatlanfejlesztés Kapcsolataunclassified

See 3 more Smart Citations

A magyar lakáspiac ciklikus viselkedése a gazdasági válság után

Harnos¹

2017

Gazdaság és Társadalom

View full text Add to dashboard Cite

Section: Táblázat: Az éPítőipari Termelés éRtéke Magyarországon 2000-unclassified

Section: áBra: Az Ingatlanpiac éS Az Ingatlanfejlesztés Kapcsolataunclassified

See 2 more Smart Citations

A magyar lakáspiac ciklikus viselkedése a gazdasági válság után

Harnos¹

2017

Gazdaság és Társadalom

View full text Add to dashboard Cite

“…A válság után az eladói nyomás alá kerülő piacon az árak mérséklődtek, ami az ingatlanvagyon csökkenésével járt. 2014-et követően ugyanakkor ismét emelkedtek az árak, ami a lakásvagyon növekedésében is tükröződött (Békés et al, 2016). Ezzel szemben a pénzügyi vagyon alakulásában a legnagyobb hatása a pénzügyi eszközök felhalmozásának van, amely a válság előtt és után is megközelítőleg egyenletesen emelkedett.…”

Section: áBra: a Háztartások Nettó Pénzügyi Vagyona éS Ingatlanvagyon...unclassified

A magyar háztartások pénzügyi megtakarításai és vagyona a 2008-2009-es válságot követően

Nagy-Kékesi¹

View full text Add to dashboard Cite

A magyar háztartások nettó pénzügyi vagyona 2008 és 2020 között több mint meghárom-szorozódott: azaz közel 40 ezer milliárd forinttal nőtt. A háztartások GDP-arányos nettó pénzügyi vagyona is több mint 55 százalékponttal emelkedett – így a lakossági pénzügyi vagyon nökedése számottevően hozzájárult a gazdaság külső egyensúlyi pozíciójának javulásához, így a külföldi for-rásokra való ráutaltság mérséklődéséhez is. Míg a kétezres évek elejétől a lakosság egyre inkább eladósodott, a 2008-2009-es válságot követően a törlesztések révén jelentősen csökkent a lakosság hitelállománya. Ezzel párhuzamosan a lakosság GDP-arányos pénzügyi eszközei is számottevően, mintegy 40 százalékponttal nőttek 2008-2020 között. Az e dolgozatban bemutatott kutatásaim során ezért elsősorban a 2008-2009-es válságot kö-vető, 2020-ig tartó időszak megtakarítási folyamataira koncentráltam. Disszertációmban arra kere-sem a választ, hogy makroszinten milyen tényezők járulhattak hozzá a magyar háztartások megta-karításának 2008-2009-es válságot követő jelentős emelkedéséhez és portfólióösszetételének meg-változásához. Emellett azt is vizsgálom, hogy mikroszinten milyen faktorok határozhatják meg a magyar háztartások pénzügyi vagyonának mértékét és összetételét. Az elméleti keretrendszer és az eddigi empirikus kutatások ismertetése után a harmadik rész-ben egy leíró elemzés segítségével azt vizsgálom, hogy a 2008-2009-es pénzügyi válságot követően milyen tényezők állhattak a magyar megtakarítási folyamatok mögött és körbejárom, hogyan alakult a háztartások pénzügyi vagyonának összetétele és milyen változások történtek a magyar lakosság pénzügyi portfóliójának összetételében. A negyedik fejezetben hipotéziseket fogalmaztam meg annak érdekében, hogy pontosabb képet kapjak a háztartások vagyoni helyzetéről. A második kutatási kérdésre – Milyen faktorok ha-tározhatják meg a magyar háztartások bruttó pénzügyi vagyonának mértékét és összetételét? – egy 2015 óta elérhető, viszonylag új mikroadatbázis segítségével, a Household Finance and Con-sumption Survey felmérés segítségével válaszoltam. A lakosság portfólióallokációs döntéseit is vizsgáltam, ezen belül is azt, hogy a kockázatos és nem kockázatos eszközök közötti választását milyen tényezők befolyásolják. Meggyőződésem, hogy ez kutatás hozzájárul ahhoz, hogy jobban megértsük a magyar meg-takarítások szintjét és összetételét befolyásoló faktorokat, és választ kapunk arra is, milyen tényezők állhattak a 2008-2009-es válságot követő alkalmazkodás mögött.

show abstract

Determinants of housing prices from an urban economic point of view: evidence from Hungary

Czinkán¹,

Horváth

2019

JERER

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Purpose The purpose of the paper is to investigate a cross section of Hungarian settlement-level unit housing prices with a special emphasis on measuring the effect of population and its growth, along with accessibility to the centre of an aggregated spatial unit such as a micro-region, county or region, for the period of 2001-2011. Design/methodology/approach The analysis uses cross-sectional ordinary least squares techniques with Moulton-corrected standard errors. The estimation is guided by the implications of a simplified monocentric urbanized area framework following the model of DiPasquale and Wheaton (1996), and the econometric model is augmented with population growth rate at the settlement level to bridge the theory explaining rents and data base containing prices instead. Findings The location is a key factor in determining housing prices: living 10 min further from the centre results in 11 per cent cheaper housing. When estimating bid-rent curves, results show that it is crucial to control for city size and the income effect. The elasticity of housing price with respect to city size is 0.09 according to our preferred model. Population growth has an asymmetric impact on housing prices: municipalities with positive expected population growth have higher prices today. Practical implications Estimating the quantitative relationship between commuting time and housing price is crucial for a cautious infrastructure development. The benefits of improved roads and faster access could be capitalized in appreciating the housing stock. Estimating the slope of the bid-rent curve is one possible ex ante quantification of the benefits of a public development. Originality/value One contribution of this research is providing empirical evidence to surprisingly limited applied work in the field of (monocentric) urban models using data from the CEE region. Second, to the best of the authors’ knowledge, this is the first study to investigate Hungarian settlement-level unit prices from an urban economic point of view.

show abstract

Lakóingatlanárak és települési különbségek

Cited by 8 publications

References 22 publications

A magyar lakáspiac ciklikus viselkedése a gazdasági válság után

A magyar lakáspiac ciklikus viselkedése a gazdasági válság után

A magyar háztartások pénzügyi megtakarításai és vagyona a 2008-2009-es válságot követően

Determinants of housing prices from an urban economic point of view: evidence from Hungary

Contact Info

Product

Resources

About