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不動産市場のダイナミクス

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不動産市場のダイナミクス
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
日本大学不動産マーケティング論
不動産市場のダイナミクス
-マイクロ構造とマクロトレンド-
麗澤大学経済学部・准教授
清水千弘(Chihiro SHIMIZU)
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 1
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
0.ファンダメンタル価格:
Gordon Growth Model: 資産価格とは?
ファンダメンタルズ
y it
p it 
R ft  R pi  G
•
•
•
•
経済活動/需給
Cap Rate / Yield
Yit : 費用控除後の賃料収益
Rf : 安全資産の投資利回り
Rp : リスク・プレミアム
G : 収益のマク
収益のマクロ的な上昇率
的な上昇率
R p  f L( zi ),ξ
• L : 流動性リスク
• ξ:予期できぬリスク
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 2
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
• 0.住宅市場のダイナミクスを説明するモデル
0 住宅市場のダイナミクスを説明するモデル
– Capozza, Hendershott, and Mack (2004)
Pt  Pt 1   Pt *1  Pt 1   Pt *
系列相関
中心回帰的性質
⇒ 価格変動の統計的性質を描写
ファンダメンタルズ
の変化の影響
– DiPasquale&Wheaton(1996), Wheaton (1999)
• ストック=フローモデルで住宅市場の動向を説明
• 住宅市場に周期性が生じる重要な要因
– Backward lookingな期待形成
– 供給の価格弾力性、供給のラグ
供給 価格弾力性 供給
グ など
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 3
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
0. 不動産市場のダイナミクス
賃貸料(ドル)
資産市場:
価格評価
P=
賃貸市場:
賃貸料決定
R
i
D (R , Economy) = S
ストック
(平方フィート)
価格(ドル)
P = f (C )
資産市場：
建築着工
C
δ
(ΔS = C－δS )
S=
建築着工
(平方フィート)
賃貸市場:
ストック調整
Source:Denise Dipasquale,William Wheaton(1996).,Urban Economics and Real Estate Markets
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 4
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
本日の報告1.
•
1.不動産価格のマクロ変動
•
•
清水・麗澤大学・入門計量経済学講義ノート第9回以降
(http://www.cs.reitaku-u.ac.jp/sm/shimizu/Regular-Lectures.html)
•
2.不動産価格がマクロ経済に与える影響
•
楊怡菁(2010)「中国・日本資産価格バブルの比較」麗澤大学大学院清水千弘研究室修士論文
•
3.住宅需要が住宅価格に及ぼす影響 : 第1象限
•
清水千弘・渡辺努(2009),「日米における住宅価格の変動要因」(伊藤隆敏編『アメリカ特集』所収，フィ
ナンシャル・レビュー95号/財務省財務総合政策研究所.
Shimizu, C and T.Watanabe(forthcoming), “Housing Bubble in Japan and the U.S.”., ISA world
conference2010.
f
2010
•
•
4.住宅賃料の粘着性: 第2象限①
•
Shimizu,C, K.G.Nishimura and T.Watanabe(2010), “Residential Rents and Price Rigidity: Micro
Str ct re and Macro Consequences,”
Structure
Conseq ences ” Journal
Jo rnal of Japanese and International Economy,(forthcoming)
Econom (forthcoming) .
清水千弘(2009)「住宅賃料の粘着性の計測-住宅市場の変動とマクロ経済政策への応用-」麗澤経済
研究，第１７巻第１号, pp.29-50.
清水千弘・渡辺努・西村清彦(2009)「住宅市場のマクロ変動と住宅賃料の粘着性」季刊住宅土地経済
,No.72, pp.10-17.
Shimizu,C(2009), “Investment Characteristics of Housing Market -Focusing on the stickiness of housing
rent-,”.,Real Estate Investment, Nova Science Publishers, Inc 所収.
•
•
•
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
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Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
本日の報告2.
•
5. 住宅供給とバブル : 第3象限
•
井上智夫・清水千弘・中神康博(2009)「資産税制とバブル」井堀利宏編著『バブル・デフレ期の日本経
済と経済政策5・財政政策と社会保障』 慶應義塾大学出版会所収 pp 329 371
済と経済政策5・財政政策と社会保障』,慶應義塾大学出版会所収，pp.329-371.
井上智夫・清水千弘・中神康博(2009)「首都圏住宅市場のダイナミクス」季刊住宅土地経済，
No.74,pp.18-26.
•
•
6.キャップレートの決定構造: 第2象限
•
小野宏哉・清水千弘,「土地市場のファンダメンタル仮説に関する統計的検討,日本不動産学会全国大
会梗概集1997 11
会梗概集1997.11.
清水千弘・川村康人,「不動産特性とキャップレート」,平成21年度日本不動産学会全国学術大会梗概
集,(豊橋技術科学大学), 2009.10.
Shimizu,C., K.C.Cahu and K.Mckinell(2010), “What is Real Estate Investment Yield? : Characteristics
and
d Differences”
Diff
” .,(forthcoming).
(f th
i )
•
•
•
•
•
•
7.不動産価格の変動が土地利用に与える影響
Shimizu,C and K.Katato(2010), “Estimating of Redevelopment Decision using panel data in Tokyo
metropolitan area ”.,(Journal of Property Investment and Finance ,forthcoming).
清水千弘・唐渡広志(2010)「土地利用収益格差と土地利用転換」季刊住宅土地経済(forthcoming).
Shi i C ,K.Katato
Shimizu,C
K K t t and
d Y.Asami(2010),
YA
i(2010) “E
“Estimation
ti ti off inefficiency
i ffi i
off land
l d use”” 17th European
E
Real
R l
Estate Society Annual Conference(Milan, Italy).
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 6
195
55.9
195
56.9
195
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58.9
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59.9
196
60.9
196
61.9
196
62.9
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63.9
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64.9
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67.9
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68.9
196
69.9
197
70.9
197
71.9
197
72.9
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73.9
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74.9
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76.9
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77.9
197
78.9
197
79.9
198
80.9
198
81.9
198
82.9
198
83.9
198
84.9
198
85.9
198
86.9
198
87.9
198
88.9
198
89.9
199
90.9
199
91.9
199
92.9
199
93.9
199
94.9
199
95.9
199
96.9
199
97.9
199
98.9
199
99.9
200
00.9
200
01.9
200
02.9
200
03.9
200
04.9
200
05.9
200
06.9
200
07.9
200
08.9
対前年
年同期変動率(%
%)
Dynamics of Real Estate Market
January,2010
Reitaku-University
1.不動産市場のマクロ変動
高度経済成長・列島改造・国際都市化・ファンドバブル
100
六大都市 工業地
80
六大都市 商業地
六大都市 住宅地
六大都市 工業地
60
六大都市 全用途平均
六大都市 住宅地
六大都市 商業地
40
六大都市 全用途平均
20
0
-20
-40
（注１）六大都市とは，東京都区部，横浜，名古屋，京都，大阪および神戸をいう。
（注２）市街地価格指数の変動率は各年3 月時点の前年同期比を用いている。
（ 典）財 法 日本不動産研究所
（出典）財団法人
本 動産 究 「市街地価格指数」
「市街 価格指数
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
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Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
日本の地価の長期動向: ECM推定結果
0.20
((ECM残差)
残差)
予測地価(t+1期)
0.15
地代(GDP)
資金コスト
0.10
誤差修正項
d(ln_lp)
0.05
0.00
-0.05
-0.10
2008
2005
2002
1999
1996
1993
1990
1987
1984
1981
1978
1975
1972
1969
1966
1963
1960
1957
-0.15
0.15
麗澤大学経済学部・入門計量経済学B 講義ノートより
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 8
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
20088/05
20077/09
20077/01
20066/05
20055/09
20055/01
20044/05
20033/09
20033/01
20022/05
20011/09
20011/01
20000/05
19999/09
250.0
19999/01
19988/05
19977/09
19977/01
19966/05
19955/09
19955/01
19944/05
19933/09
19933/01
19922/05
19911/09
19911/01
19900/05
19899/09
19899/01
19888/05
19877/09
19877/01
19866/05
19855/09
19855/01
19844/05
19833/09
19833/01
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
市場 国際 連動性
市場の国際的連動性
300.0
Tokyo_Condo
Tokyo_SingleHouse
LosAngeles
NewYork
London
HongKong
Melbourne
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
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Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Granger Causality
Pairwise Granger Causality Tests
Null Hypothesis:
D(TOKYO_SINGLEHOUSE) does not Granger Cause D(TOKYO_CONDO)
D(TOKYO_CONDO) does not Granger Cause D(TOKYO_SINGLEHOUSE)
D(LOSANGELES) does not Granger Cause D(TOKYO_CONDO)
D(TOKYO_CONDO) does not Granger Cause D(LOSANGELES)
D(NEWYORK)
(
)d
does not Granger Cause D(TOKYO_CONDO)
(
)
D(TOKYO_CONDO) does not Granger Cause D(NEWYORK)
D(LONDON) does not Granger Cause D(TOKYO_CONDO)
D(TOKYO_CONDO) does not Granger Cause D(LONDON)
D(HONGKONG) does not Granger Cause D(TOKYO_CONDO)
D(TOKYO_CONDO) does not Granger Cause D(HONGKONG)
D(MELBOURNE) does not Granger Cause D(TOKYO_CONDO)
D(TOKYO CONDO) does
D(TOKYO_CONDO)
d
nott Granger
G
Cause
C
D(MELBOURNE)
D(LOSANGELES) does not Granger Cause D(TOKYO_SINGLEHOUSE)
D(TOKYO_SINGLEHOUSE) does not Granger Cause D(LOSANGELES)
D(NEWYORK) does not Granger Cause D(TOKYO_SINGLEHOUSE)
D(TOKYO_SINGLEHOUSE) does not Granger Cause D(NEWYORK)
D(LONDON) does not Granger Cause D(TOKYO_SINGLEHOUSE)
D(TOKYO_SINGLEHOUSE) does not Granger Cause D(LONDON)
D(HONGKONG) does not Granger Cause D(TOKYO
D(TOKYO_SINGLEHOUSE)
SINGLEHOUSE)
D(TOKYO_SINGLEHOUSE) does not Granger Cause D(HONGKONG)
D(MELBOURNE) does not Granger Cause D(TOKYO_SINGLEHOUSE)
D(TOKYO_SINGLEHOUSE) does not Granger Cause D(MELBOURNE)
D(NEWYORK) does not Granger Cause D(LOSANGELES)
D(LOSANGELES) does not Granger Cause D(NEWYORK)
D(LONDON) does not Granger Cause D(LOSANGELES)
D(LOSANGELES) does not Granger Cause D(LONDON)
D(HONGKONG) does not Granger Cause D(LOSANGELES)
D(LOSANGELES) does not Granger Cause D(HONGKONG)
D(MELBOURNE) does not Granger Cause D(LOSANGELES)
D(LOSANGELES) does not Granger Cause D(MELBOURNE)
D(LONDON) does not Granger Cause D(NEWYORK)
D(NEWYORK) does not Granger Cause D(LONDON)
(
) does not Granger
g Cause D(NEWYORK)
(
)
D(HONGKONG)
D(NEWYORK) does not Granger Cause D(HONGKONG)
D(MELBOURNE) does not Granger Cause D(NEWYORK)
D(NEWYORK) does not Granger Cause D(MELBOURNE)
D(HONGKONG) does not Granger Cause D(LONDON)
D(LONDON) does not Granger Cause D(HONGKONG)
D(MELBOURNE) does not Granger Cause D(LONDON)
D(LONDON) does not Granger Cause D(MELBOURNE)
D(MELBOURNE) does not Granger Cause D(HONGKONG)
D(HONGKONG) does not Granger Cause D(MELBOURNE)
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
Obs F-Statistic Prob.
264
252
252
264
198
256
252
252
264
198
256
252
252
198
249
252
198
249
198
256
195
5.00054
6.82566
0.79408
0.86687
0.39261
0.70586
0.45663
0.15499
1.49256
0.82749
0.55889
0 45035
0.45035
0.87579
0.79469
0.84724
0.96253
0.35852
0.17325
1 39645
1.39645
1.7357
0.57265
0.46809
1.24507
5.08511
3.88808
2 40775
2.40775
0.41059
1.69785
1.75829
2.46411
3.22273
1.6578
0.75721
1.14808
1.8336
1.46852
1.4457
1.60956
2.15627
2.5127
1.0478
0.45614
0.00000
0.00000
0.64590
0.57360
0.95810
0.73250
0.92800
0.99920
0.13780
0.61270
0.86080
0 93140
0.93140
0.56480
0.64530
0.59300
0.48150
0.97040
0.99870
0 17810
0.17810
0.06910
0.85010
0.92160
0.25830
0.00000
0.00004
0 00760
0.00760
0.95010
0.07720
0.06250
0.00630
0.00040
0.08420
0.68220
0.32700
0.04960
0.14450
0.15630
0.09950
0.01760
0.00520
0.40680
0.92750
*
*
**
*
*
*
page. 10
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Peason’s Correlation coefficient
Tokyo_Single
Tokyo_Condo
London
London
London
L Angels
Los
A l
Los Angels
Los Angels
TOKYO_CONDO
TOKYO_SINGLEHOUSE
LOSANGELES
NEWYORK
LONDON
HONGKONG
MELBOURNE
January,2010
→
→
→
→
→
→
→
→
Tokyo_Condo
Tokyo_Single
Los Angels
New York
Melbourne
N Y
New
York
k
London
Melbourne
HONGKO MELBOU
TOKYO_ TOKYO_SIN LOSANGE NEWYOR
LONDON
GLEHOUSE
CONDO
LES
K
NG
RNE
1
0.463
0.119
0.163
0.262
0.096
0.360
1
0.120
0.126
0.156
0.008
0.194
1
0.833
0.472
-0.174
-0.166
1
0.295
-0.152
-0.061
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
1
-0.017
0.085
1
-0.024
1
page. 11
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
2.不動産価格がマクロ経済に与える影響:
GDPとSNA土地資産額の推移
600 000
600,000
2006
500,000
1990
GDP:10億円
円
400,000
1985
300,000
1980
200,000
1975
100,000
1970
0
0
500,000
,
1,000,000
,
,
1,500,000
,
,
2,000,000
, ,
2,500,000
, ,
SNA土地資産額:10億円
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
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Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
不動産価格の変動とマクロ経済
•
•
•
銀行
借入金返済
企業
資産市場に深く介入していない
投資刺激
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???
hi Time
i is
i Different?
iff
→This
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 13
資本ストックと生産要素が低い
•
借入金返済
消費刺激
•
家計
消費支出増加
•
•
投資刺激
就業機会増加
•
•
消費刺激
資産市場に深く介入していない
融資増加
•
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
-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
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
: 価格の押し下げ効果
-長期的な期待の低下
-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
監督当局の厳しい監督管理
•
•
•
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?
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
3 住宅需要が住宅価格に及ぼす影響
3.住宅需要が住宅価格に及ぼす影響
• 米国での議論:
• Baby Boom, Baby Burst and Housing Market!!!
• Mankiw and Weil(1989)
米国 住 価格 ，
年
年
• 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.
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 14
Dynamics of Real Estate Market
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
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
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 15
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Mankiw=Weil (1989)住宅需要指標
• The aggregate
gg g amount of housingg demand for the specific
p
age
g of
each household member using the housing demand by household,
and they created ;
D

N
Dj
(1)
Dj is the amount of housing demand for the jth member in the
household, and N is the number of household members.
j 1
(2)
D j   0 Dummy0  1 Dummy1     i Dummyi
• Dummy 0 is the dummy variable, and when age = 0, it becomes 1.
Combining formulas (1) and (2) above results in formula (3).
•
D  0
 Dummy0
j
 1
 Dummy1
j
   i
 Dummy (3)
ij
• the amount of housing demand i for each age (age i) was estimated
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 16
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
持家率の上昇速度
100
home occupied rate:%
80
US1980
US2005
JP2005
US2000
60
JP2000
US1990
JP2005
JP1990
40
20
0
Age -25 25-29
January,2010
30-34
35-39
40-44
45-49
50-54
55-59
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
60-64
65-69
70-74
75-
page. 17
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Estimation Method of House Demand byy Home ownership
p rates
• Home ownership demand:
• we hypothesize
h
h i that
h the
h increase
i
in
i this
hi rate is
i equivalent
i l to the
h
ownership demand occurring in that age group
•
D j ,t  O j ,t  O j ,t 1 N j ,t

Dj,tt
Dj
Oj,t
Nj,t
j,

: home ownership demand for j cohort over t period
: ownership rate for j cohort over t period
: ppopulation
p
of j cohort over t pperiod
• Mankiw
w andd We
Weil (1989)
( 989) pointed
po ed out
ou that there
e e were
we e noo significant
sg c
differences in the final housing prediction model estimates
whether using adult population data or an estimated housing
demand index based on individual data.
January,2010
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page. 18
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
年齢別人口 30
30-44
44 (JPN)
(Ten thousands)
3,500
Baby boomer
（1947～1949）
3,000
Echo baby boomer
（1971～1973）
2 500
2,500
Baby buster
（1955-1960）
2,000
Age 40-44
1,500
Age 35-39
1 000
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
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 19
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
年齢別人口 30
30-44
44 (U.S.)
(U S )
(Ten thousands)
7,000
6,000
5 000
5,000
Age 40-44
Baby boomer
（1946～1960）
4,000
Age 35-39
3,000
2 000
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."
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
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Dynamics of Real Estate Market
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）
10年後（2015年）
現在（2005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
・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
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
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Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
地域別地価動向の把握
•
Year
• 加重平均地価指数(才田ほか
(2004)):
•
同 地点の対前年比を加重平
同一地点の対前年比を加重平
均
• 調査地点の選定替えの実施:
• 変動率で整合性が取れなくなっ
た地点の入れ替え
•
変動率のラグ→Shimizu and
Nishimura(2004)(2006)
January,2010
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
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
Nt:Number of
Samples in tperiod
9,346
9 338
9,338
9,183
9,442
10,322
10,867
11,146
11 339
11,339
10,782
10,782
10,774
10,557
10,591
10,821
10,868
10,901
10,906
11,223
13,519
17,966
,
19,947
19,948
19,919
20,143
20,249
20,445
20,447
20,544
20,630
20,618
20,274
20,273
19,426
18,834
Nt-1:Number of
Samples in tperiod
8,800
8 772
8,772
8,640
8,498
7,751
8,596
9,098
8 112
8,112
4,904
10,219
10,267
10,123
10,119
10,227
10,421
10,441
10,442
10,394
10,435
12,984
,
17,480
19,722
19,562
19,683
19,933
20,023
20,144
20,192
20,295
20,383
20,027
20,035
19,300
18,719
Nt/Nt-1
0.942
0.939
0
939
0.941
0.900
0.751
0.791
0.816
0 715
0.715
0.455
0.948
0.953
0.959
0.955
0.945
0.959
0.958
0.957
0.926
0.772
0.723
0.876
0.989
0.982
0.977
0.984
0.979
0.985
0.983
0.984
0.989
0.988
0.988
0.994
0.994
page. 22
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Estimation Results of Hedonic Function
No Prefecture
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
January,2010
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
area
rw
ts
tt
gesui
sui
gas
UX
-1.180
-1.245
-1.149
-1.108
-1.157
-1.259
-1 135
-1.135
-1.216
-1.257
-1.142
-1.039
-1.096
-0.871
-0.919
-1.309
-1.080
-1.170
-1.057
-1.143
-1.370
-1.062
-1.154
1 154
-1.013
-1.116
-1.310
-0.994
-0.965
-0.983
-1.060
-1.094
-1.199
-1.054
-1.232
-1.083
-1.143
-1.018
-1.142
1 142
-1.240
-1.232
-0.992
-1.294
-0.919
-1.222
-1.139
-1.168
-1.122
-1.225
0.179
0.418
0.016
0.237
0.150
0.234
0 135
0.135
0.181
0.221
0.279
0.145
0.120
0.144
0.096
0.369
0.242
0.175
0.168
0.215
0.113
0.204
0 116
0.116
0.267
0.329
0.395
0.270
0.221
0.201
0.255
0.168
0.561
0.133
0.156
0.197
0.146
0.117
0 247
0.247
0.306
0.284
0.157
0.153
0.685
0.311
0.418
0.125
0.108
0.318
-0.051
-0.038
0.035
-0.112
-0.074
-0.054
-0 028
-0.028
-0.111
-0.050
-0.062
-0.148
-0.168
-0.125
-0.107
-0.131
-0.062
-0.057
-0.129
-0.039
-0.062
-0.047
-0.070
0 070
-0.066
-0.071
-0.074
-0.080
-0.129
-0.123
-0.133
0.014
-0.182
-0.094
-0.086
-0.103
-0.048
-0.037
-0.163
0 163
-0.077
-0.038
-0.072
-0.062
-0.006
-0.033
-0.097
-0.057
-0.092
0.015
-0.409
-0.236
-0.321
-0.365
-0.396
-0.342
-0 193
-0.193
-0.140
-0.244
-0.063
-0.173
-0.283
-0.724
-0.038
-0.331
-0.179
-0.414
-0.318
-0.155
-0.281
-0.213
-0.125
0 125
-0.417
-0.040
-0.158
-0.318
-0.342
-0.062
-0.049
-0.158
-0.177
-0.290
-0.266
-0.329
-0.010
-0.303
-0.264
0 264
-0.208
-0.272
-0.434
-0.186
-0.211
-0.265
-0.232
-0.273
-0.384
-0.367
0.288
0.187
0.217
0.143
0.230
0.220
0 165
0.165
0.206
0.151
0.271
0.109
0.077
0.086
0.040
0.112
0.294
0.157
0.070
0.028
0.330
0.193
0 131
0.131
0.146
0.060
0.111
0.134
0.083
0.077
0.054
0.151
0.103
0.089
0.110
0.114
0.022
0.062
0 011
0.011
0.180
0.218
0.280
0.094
0.101
0.116
0.106
0.259
0.095
0.112
0.004
0.325
0.086
0.232
0.199
0 398
0.398
0.148
0.312
0.258
-0.100
0.307
0.089
0.024
-0.082
0.103
0.212
-0.106
0.335
0.812
0.010
-0.082
0 082
-0.051
0.155
0.092
0.830
-0.003
0.106
0.387
0.205
-0.670
0.079
0.237
0.366
0.065
0 254
0.254
-0.125
0.176
0.182
0.096
0.143
0.199
0.695
0.140
-0.067
0.415
0.441
0.256
0.180
0.196
0.303
0 257
0.257
0.330
0.235
0.179
0.110
0.261
0.186
0.122
0.316
0.231
0.146
0.124
0.158
0.142
0.154
0 258
0.258
0.131
0.318
0.268
0.241
0.186
0.380
0.247
0.156
0.158
0.228
0.236
0.279
0.402
0.237
0 256
0.256
0.251
0.195
0.232
0.200
0.374
0.315
0.254
0.244
0.330
0.006
-6.221
0.360
0.530
0.284
0.574
-0.177
0 050
0.050
-0.428
-0.204
-0.264
0.231
-1.646
-0.578
0.782
-0.418
-0.583
-0.604
-0.335
1.087
-0.122
-0.323
0 080
0.080
0.623
0.212
-1.340
1.174
0.009
0.911
-1.254
0.032
-0.298
-0.680
-0.444
0.265
0.330
-0.573
-0.626
0 626
0.307
0.304
0.611
0.243
-0.298
-0.147
-0.640
0.634
-0.264
-2.586
UY
UXX
UYY
cp1
cp3
cp6
cp7
-24.091 0.022 0.276 -0.108 -0.275 0.878 -0.951
-0.919
-0.216 -0.034 0.339 -0.732
-63.865
0.805 -0.117 -0.010
-0.589
0.040
-0.079 -0.037
-0.592
-151.022
1.896 -0.054 0.506
-0.776
-42.895
0.560 -0.056
-0.691
-80 239
-80.239
1 076 -0.001
1.076
-0 001 0.139
0 139 -0
-0.387
387 -0.839
-0 839
-0.274
-0.091
0.325 -0.710
-0.651
-0.021
-0.369
-0.168
0.008
-0.455
-2.411
-0.026 0.244 0.301 -0.599
1.430
-0.055 -0.042
0.074
-0.560
-0.001 0.012 0.135 -0.349 -3.136
0.947
-0.008 -0.054 -0.195 -0.589
-11.409
0.150 -0.108
-0.797
1.121
-0.110
-0.325
-165.220
2.257 0.026
-0.044 -0.407
-0.935
-0.020
-1.107
0.627
-0.017
-0.078 -0.349
90.043
-1.247 -0.085 0.460 0.202 -0.424
0.771
-0.052 0.066 0.129 -0.559
0 118
0.118
-0.058
0 058 0.159
0 159
-0.455
0 455
-0.449
-0.033 -0.141 -0.314 -0.383
-59.555
0.853 -0.032 -0.016
-0.635
0.532
-0.085 -0.198 -0.490 -0.669
1.080
0.004 -0.165 -0.188 -1.101
0.691
-0.031 0.040
-0.847
-70.375
1.000 -0.110 -0.020
-0.930
2.115
-0.100
-0.572 -0.342
-0.225
-0.022 -0.171
-0.413
-0.233
-0.063 -0.102
-0.941
-50.651
0.724 -0.038
-0.656
-0.258
-0.110
-0.616
-0.905
0.002 0.097
-0.729
0.399
-0.058
-1.079
-0.327
0.090
-0.063
0 088
0.088
-0.097
0 097
-0.462
0 462
34.366
-0.518 -0.108 -0.263
-0.498
34.104
-0.527 0.051
-0.292
-55.140
0.821 -0.035 0.635 0.039 -0.954
1.040
-0.120
-0.181 -0.774
-9.789
0.148 -0.012
-0.384 -0.831
-0.607
-0.009
-0.349
-0.765
-0.085
-0.040
-52.347
0.816 -0.038
-0.520
1.593
-0.028 -0.064
-0.590
48.458
-0.873 -0.043 0.070
-1.261
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
tm
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
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Yes
Yes
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Yes
Yes
Yes
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Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Number of adjusted
Samples
R2
24,565
0.814
4,965
0.835
3,153
0.827
10,350
0.895
3,300
0.867
3,126
0.867
8 462
8,462
0 851
0.851
14,836
0.877
8,752
0.879
7,188
0.839
28,425
0.943
27,654
0.864
50,333
0.923
41,470
0.931
7,386
0.851
3,941
0.839
3,903
0.849
2,090
0.858
2,774
0.936
5,125
0.844
6,207
0.893
13 103
13,103
0 882
0.882
33,687
0.931
8,298
0.885
5,431
0.910
12,672
0.932
34,854
0.944
25,911
0.875
8,399
0.899
3,049
0.878
1,946
0.859
2,215
0.790
7,396
0.880
12,160
0.855
5,714
0.817
2,518
0.929
2 866
2,866
0 913
0.913
4,405
0.861
2,644
0.890
17,948
0.870
2,001
0.887
4,922
0.815
5,186
0.901
4,496
0.856
4,397
0.896
4,799
0.885
3,348
0.929
page. 23
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Real House prices by prefectures (JPN)
900,000
800,000
700,000
600 000
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
Land, Infrastructure,
Infrastructure Transport and Tourism “Published
Published Land Prices
Prices”
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 24
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Real House prices by states (U.S.)
(U S )
800,000
700,000
600,000
500,000
400,000
300,000
200 000
200,000
100,000
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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
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.”
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 25
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Gini'ss coefficient : Comparison between Japan and US
Gini
0.450
Japan
0.400
USA
0.350
0.300
0.250
0.200
0.150
0 100
0.100
0.050
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
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1998
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0.000
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Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Cluster Classification in Japan
p byy Appreciation
pp
Rate of Land Price
80
70
Cluster1
Cluster2
60
Cluster3
50
Cluster4
Cluster5
40
30
20
10
2008
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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
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0
-20
-30
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Dynamics of Real Estate Market
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
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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
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
住宅需要 vs.住宅価格
200
140
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
(DM9 55 00 , LP95 -0
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)
Oregon
North 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:%
60
80
100
140
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
Chiba
Tokyo
Kanagawa
(DM0 5- 08 , LP05 -0 8)
100
Hyougo
Okinawa
Chiba
50
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
Kanagawa
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
Washington
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
(DM9 5- 00 , LP95 -0 0)
Kyouto
California
120
Ch
hange rate of house price :%
150
Delaware
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
Oosaka
Ch
hange rate of house price :%
40
Change rate of house dem and:%
200
Mankiw House
Demand Index
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
Chan
nge rate of house price:%
%
Cha nge rate of house price:%
%
Japan: 35- to 44year-old
population;
U.S.: 30- to 44-yearold population
Chiba
Tokyo
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
Washington
120
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
150
California
Delaware
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
Oosaka
Ibaragi
California
100
North Dakota
Wyoming
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
(DM9 55 00 , LP95 -0
0 0)
Oregon
80
North Dakota
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
(DM0 5- 08 , LP05 -0 8)
60
Alabama
Nebraska
40
20
Arkansas
0
North Dakota
0
-50
-20
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
-10
0
Change
g rate of house dem and:%
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10
20
30
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60
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Change
g rate of house dem and:%
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Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
住宅需要 vs.住宅価格
200
140
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
Oosaka
Tokyo
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
(DM9 5- 00 , LP95 -0 0)
Kyouto
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
(DM9 0- 95 , LP90 -9 5)
Kanagawa
Ch
hange rate of house pricee:%
Owner Occupied
Demand index
Change rate of house pricce:%
C
150
(DM7 5- 80 , LP75 -8 0)
Washington
120
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
Chiba
California
Delaware
(DM8 0- 85 , LP80 -8 5)
(DM0 0
0- 05 , LP00 -0
0 5)
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
5- 00 , LP95 -0
0 0)
Oregon North Dakota
80
(DM0 0- 05 , LP00 -0 5)
(DM0 5- 08 , LP05 -0 8)
60
Alabama
Nebraska
40
20
0
Arkansas
North Dakota
0
-50
-10
-5
0
5
10
15
20
25
-20
30
-20
-10
0
10
Change rate of house dem and:%
20
30
40
50
60
70
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
(DM8 5- 90 , LP85 -9 0)
Change rate of house prrice:%
Change rate of house pr ice:%
Bubble era:
Owner Occupied
Demand index
Chiba
Kanagawa
g
Rhode Island
(DM_ Co n tro l, LP00 -05 )
150
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
Oregon
40
0
20
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-50
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Change rate of house dem and:%
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Change rate of house dem and:%
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Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
需要要因が住宅価格に与える影響
Pi ,t   0    k Pi ,t  k    k Di ,t  k  1 X i ,t  e1i ,t
k
k
Di ,t   0    k Pi ,t  k   k Di ,t  k  2 X i ,t  e2i ,t
k
k
Pi,t: i地域
域t時点の住宅価格
時点 住宅価格
Di,t: i地域t時点の住宅需要
Xi,t
i t: ファンダメンタル要因
January,2010
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Dynamics of Real Estate Market
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
2
3
4
5
6
7
8
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10
Response of Housing Demand to Housing Demand
.004
.004
.003
.003
.002
.002
.001
.001
.000
.000
-.001
-.001
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Accumulated Response
Accumulated Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Accumulated Response of House Price to House Price
.16
.12
.12
.08
.08
.04
.04
.00
.00
-.04
-.04
1
2
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Accumulated Response of Housing Demand to House Price
1
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3
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Accumulated Response of Housing Demand to Housing Demand
.02
.02
.01
.01
.00
.00
-.01
-.01
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Accumulated Response of House Price to Housing Demand
.16
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Dynamics of Real Estate Market
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
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10
Response of Housing Demand to House Price
2
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4
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Response of Housing Demand to Housing Demand
.016
.016
.012
.012
.008
.008
.004
.004
.000
.000
-.004
-.004
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Accumulated Response
Accumulated Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Accumulated Response of House Price to House Price
.08
.08
.04
.04
.00
.00
-.04
-.04
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Accumulated Response of Housing Demand to House Price
1
2
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Accumulated Response of Housing Demand to Housing Demand
.05
.05
.04
.04
.03
.03
.02
.02
.01
.01
.00
.00
-.01
-.01
1
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Accumulated Response of House Price to Housing Demand
2
3
4
5
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Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
4.住宅賃料の粘着性-マイクロストラクチャ3.5
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QT 2 0 0 6 /1
Q
QT 2 0 0 4 /1
Q
QT 2 0 0 2 /1
Q
QT 2 0 0 0 /1
Q
3. The most important link between asset prices
and goods & services prices is the one
1.0
through housing rents (Goodhart 2001)
QT 1 9 9 8 /1
Q
1.5
QT 1 9 9 6 /1
Q
The probability of no change in housing rents is
about 29 percent per year (Genesove 2003)
QT 1 9 9 4 /1
Q
–
2.0
QT 1 9 9 2 /1
Q
2. Housing rents are very, very sticky
2.5
QT 1 9 9 0 /1
Q
26.3%
5.8%
18.6%
1.9%
3.0
QT 1 9 8 8 /1
Q
Expenditures for housing services:
Housing rents:
Imputed rents from owner occupied housing:
Housing maintenance and others:
“Consumer
Consumer Price Index (CPI) in Tokyo,
Tokyo 2005
2005”
CPI rentt
Selling price index
QT 1 9 8 6 /1
Q
1 Housing rents account for more than one
1.
fourth of personal spending
198601
198607
198701
198707
198801
198807
198901
198907
199001
199007
199101
199107
199201
199207
199301
199307
199401
199407
199501
199507
199601
199607
199701
199707
199801
199807
199901
199907
200001
200007
200101
200107
200201
200207
200301
200307
200401
200407
200501
200507
200601
200607
200701
200707
200801
200807
Dynamics of Real Estate Market
3.0
25
2.5
January,2010
Reitaku-University
Comparison House Price and CPI
CPI-house
house in Tokyo
3.5
Tokyo_Condo
Tokyo_SingleHouse
Tokyo_SingleHouse_Rent
Tokyo_CPI
2.0
1.5
10
1.0
0.5
0.0
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 37
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Comparison House Price and CPI-house in
Tokyo , LA, NY
5.000
4.500
Tokyo_SingleHouse
4.000
LosAngeles_HP
NewYork_HP
Tokyo_CPI
3.500
LosAngeles_CPI
NewYork_CPI
3.000
2 500
2.500
2.000
1 500
1.500
1.000
0.500
198603
198609
198703
198709
198803
198809
198903
198909
199003
199009
199103
199109
199203
199209
199303
199309
199403
199409
199503
199509
199603
199609
199703
199709
199803
199809
199903
199909
200003
200009
200103
200109
200203
200209
200303
200309
200403
200409
200503
200509
200603
200609
200703
200709
200803
200809
0.000
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 38
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
QT2
2006/4
QT2
2005/4
QT2
2004/4
QT2
2003/4
QT2
2002/4
QT2
2001/4
QT2
2000/4
QT1
1999/4
QT1
1998/4
QT1
1997/4
QT1
1996/4
QT1
1995/4
QT1
1994/4
QT1
1993/4
1.1
QT1
1992/4
QT1
1991/4
QT1
1990/4
QT1
1989/4
QT1
1988/4
1.35
QT1
1987/4
QT1
1986/4
In
ndex:1986/1st quarter=1
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
New Rent versus CPI Rent
1.4
Hedonic rent
13
1.3
1.25
1.2
1.15
CPI rent
1.05
1
page. 39
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
賃料の部屋別推移
35
10 thousan
nd yen perr month
30
25
Unit 11
20
Unit 219
Unit 220
15
Unit 245
Unit 298
10
Unit 308
Unit 339
5
0
26-Nov-0
07
1-Mar-05
5
5-Jun-02
2
9-Sep-99
9
13-Dec-9
96
19-Mar-9
94
23-Jun-9
91
26-Sep-8
88
January,2010
Source:Shimizu,Nishimura,and Watanabe(2008)
page.
40
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Why CPI rents were stickier than hedonic rents?
•
•
•
118
It is difficult for a landlord to raise the rent
level: the court would not allow rent hikes
beyond verifiable cost increases (such as
those due to a change in property taxes) or
beyond an average of neighborhood rent
increases.
112
Thus rental prices adopted in rollover
contracts with existing renters could
substantially differ from those adopted in
new contracts with new renters.
100
116
New contracts
114
Rollover contracts
110
108
106
104
102
98
96
Y
Year
9
Y
Year
8
Y
Year
7
Y
Year
6
Y
Year
5
Y
Year
4
Y
Year
3
Y
Year
2
Y
Year
1
•
CPI rents covers both new and rollover
contracts, while the Recruit data include
only new ones.
“Marking to market” occurs only when one
tenant leaves and another one arrives.
arrives
January,2010
page.
41
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Frequency of Rent Adjustments
Rit  Rit  Rit 1

Pr (Rit  0)  1  Pr ( I itN  1)  Pr ( I itR  1)

 Pr (Rit  0 | I itN  1) Pr ( I itN  1)
 Pr (Rit  0 | I itR  1) Pr ( I itR  1)
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 42
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Weekly rent change distribution
0.0006
0.0005
0.0004
0.0003
0.0002
0.0001
(1.99,2]
(1.89,1.9]
(1.79,1.8]
(1.69,1.7]
(1.59,1.6]
(1.49,1.5]
(1.39,1.4]
(1.29,1.3]
(1.19,1.2]
(1.09,1.1]
1.00
(0.9,0.91]
(0.8,0.81]
(0.7,0.71]
(0.6,0.61]
(0.5,0.51]
(0.4,0.41]
(0.3,0.31]
(0.2,0.21]
(0.1,0.11]
0
n=18,582,863
January,2010
Chihiro SHIMIZU2010 [email protected]
page. 43
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Weekly rent change distribution
0.0012
1989-1991
1986-1988
0.001
1989 1991
1989-1991
1992-1994
0.0008
1995-1997
1998-2000
0 0006
0.0006
1986 1988
1986-1988
2001-2003
2001-2003
0.0004
1986-1988
0.0002
January,2010
Chihiro SHIMIZU2010 [email protected]
(1.95,1.996]
(1.84,1.885]
(1.73,1.774]
(1.62,1.663]
(1.51,1.552]
(1.4,1.411]
(1.29,1.33]
(1.18,1.19]
(1.07,1.008]
(0.97,0.998]
(0.86,0.887]
(0.75,0.776]
(0.64,0.665]
(0.53,0.554]
(0.42,0.443]
(0.31,0.332]
(0.2,0.211]
0
page. 44
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
(1.99,2]
(1.94,1.95]
(1.89,1.9]
(1.84,1.85]
(1.79,1.8]
(1.74,1.75]
(1.69,1.7]
(1.64,1.65]
(1.59,1.6]
(1.54,1.55]
(1.49,1.5]
(1.44,1.45]
(1.39,1.4]
(1.34,1.35]
(1.29,1.3]
(1.24,1.25]
(1.19,1.2]
(1.14,1.15]
(1.09,1.1]
(1.04,1.05]
(0.99,1]
(0.94,0.95]
(0.89,0.9]
(0.84,0.85]
(0.79,0.8]
(0.74,0.75]
(0.69,0.7]
(0.64,0.65]
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Estimate Result of Adjustment Hazard with completed spell
0.1
0.01
0.001
page. 45
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
State-Dependent or Time-Dependent Pricing:
Caballero-Engel’s
b ll
l definition
d i i i of price
i flexibility
l ibili
 logg Rit*   t  it
Caballero-Engel(1993)
:Adjustment Hazard
X it  log Rit 1  log Rit*
 ( x)  Pr(Rit  0 | X it  x)
 log Rt
 t 0
 t
lim

Caballero-Engel’s
measure off price
i flexibility
fl ibilit
  ( x)h( x)dx
Intensive margin
  x ' ( x)h( x)dx
Extensive margin
Caballero-Engel(2007)
Caballero
Engel(2007)
 ( x)  Pr(Rit  0 | I itN  1, X it  x) Pr( I itN  1 | X it  x)
 Pr(Rit  0 | I itR  1, X it  x) Pr( I itR  1 | X it  x)
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 46
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Adjustment Hazard Functions
x  (0.4,0.2] x  (0.2,0.0] x  (0.0,0.2]
x  (0.2,0.4]
Pr( I itN  1 | X it  x)
0.010
0.010
0.010
0.010
Pr( I itR  1 | X it  x)
0.042
0.042
0.042
0.042
P (Rit  0 | I itN  1, X it  x)
Pr(
0 736
0.736
0 680
0.680
0 688
0.688
0 719
0.719
Pr(Rit  0 | I itR  1, X it  x)
0.000
0.009
0.038
0.091
 (x)
0.008
0.007
0.008
0.011
h((x)
0.082
0.312
0.348
0.161
Intensive margin:
 ( x)h( x)dx  0.0084
Extensive margin:
 x' ( x)h( x)dx  0.0013
January,2010
Caballero-Engel’s measure
off price
i flexibility
fl ibilit
 log Rt
 0.0097
 t 0
 t
lim
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 47
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Micro-Macro Consistency : Calvo Parameter
1.45
( x)   0
1.40
R^{*}
R
CPI rent
1.35
1.30
Rt  (1   0 ) Rt 1   0 Rt*
Rt   log Rit di
Rt*   log Rit* di
1.25
1.20
1.15
1.10
1.05
Rt  CPI rent
 0  0.032 ( s.e.  0.004)
January,2010
QT22006/1
QT22004/1
QT22002/1
QT22000/1
QT11998/1
QT11996/1
QT11994/1
QT11992/1
QT11990/1
QT11988/1
Rt*  Hedonic rent
QT11986/1
1.00
Micro estimate: 0.975
M
Macro
estimate:
ti t 0.968
0 968
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 48
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
5. 住宅供給とバブル : 第3象限
• 効率性の検証
– 疑問１： 短期的に効率的か？
① uc一定のもとでの超過収益率の系列相関
Pi ,t 1  Pit   Rit
reit 
Pit
② 時変的なucのもとでの予測誤差の系列相関
eit  Pi ,t 1  Rit  Pit 1  ucit 
– 検定方法
xit   i 0   i1 xi ,t 1  i 2 xi ,t 2   i 3 xi ,t 3   it
においてAR項の同時除外仮説を検定
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 49
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
• 効率性の検証結果1： 短期的効率性①
2.4
1.6
0 8
0.8
test1
January,2010
0
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
20km
page. 50
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
• 効率性の検証結果2： 短期的効率性②
2.4
1.6
0 8
0.8
test2
January,2010
0
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
20km
page. 51
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
– 疑問２： 長期的に効率的か？
• 長期的に効率的ならば，変数間に共和分関係
が存在するはずである
eit  Pi ,t 1  Rit  Pit 1  ucit 
• 単位根検定を用いて検証
単位根検定を用 て検証
• 結果： 72市区中，68市区が1％水準で，残りの
72市区中 68市区が1％水準で 残りの
4市区が5％水準で定常
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 52
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
– マンションの市場価格と理論値
1
2
60
60
50
50
40
40
30
30
4
12
80
13
50
60
40
30
40
20
95
00
05
20
90
21
95
00
05
10
90
22
95
00
05
60
80
60
40
60
40
20
40
20
0
20
95
00
05
95
26
00
00
05
90
95
95
00
05
80
60
60
40
40
00
05
90
95
00
05
90
95
00
05
143
100
80
80
60
60
40
40
20
20
95
00
05
0
90
95
00
05
145
95
00
05
90
95
00
160
160
120
120
95
00
95
00
05
40
90
95
00
05
90
154
95
00
05
60
40
60
20
40
40
40
0
90
161
95
00
05
20
90
162
95
00
05
160
100
95
00
05
95
00
05
95
00
05
170
20
95
00
05
90
95
00
05
90
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00
05
80
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60
95
00
05
80
80
60
60
40
40
20
20
90
193
90
95
00
05
95
00
05
00
05
00
05
00
05
00
05
00
05
00
05
00
05
40
0
90
95
00
05
90
95
151
160
120
120
80
80
40
80
95
00
05
20
90
95
00
05
195
20
40
95
00
05
95
00
0
90
95
00
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90
40
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20
40
10
30
80
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60
20
40
0
20
95
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00
05
95
00
05
95
00
05
0
90
95
00
05
90
159
95
160
80
60
40
20
90
95
00
05
20
90
95
00
05
90
168
95
169
100
100
100
80
80
80
60
60
60
40
40
20
20
95
00
05
90
95
95
00
05
40
20
90
182
00
95
00
05
90
191
100
100
80
80
80
60
60
60
40
40
20
20
05
90
95
00
05
40
20
90
204
95
00
05
90
206
80
80
80
80
60
60
60
60
60
40
40
40
40
20
95
00
05
20
90
95
00
05
40
20
90
95
00
05
95
207
80
90
95
192
100
203
20
90
90
200
20
90
05
40
178
60
05
00
20
19 6
0
90
90
95
167
60
RP
January,2010
80
100
166
177
100
194
05
120
120
150
20
90
40
00
160
05
40
20
90
17 3
40
95
00
95
142
160
40
90
80
60
90
90
200
158
40
20
172
60
20
95
50
40
0
171
40
05
60
60
20
90
40
00
80
80
40
40
60
95
141
200
100
60
40
80
05
20
90
149
40
60
05
40
90
157
120
60
80
80
80
00
250
165
80
100
05
95
50
90
40
16 4
120
120
00
00
100
20
90
163
100
95
90
150
156
80
90
20
80
15 5
100
20
40
20
100
120
90
60
80
60
40
200
160
20
80
100
95
94
40
140
40
40
100
05
90
87
80
148
60
80
40
00
05
60
200
05
80
60
95
00
80
139
120
80
90
95
60
300
147
80
20
20
90
80
05
0
14 6
100
60
05
80
90
120
80
05
0
90
80
120
00
150
90
05
95
50
153
00
00
150
120
95
95
138
160
90
20
90
84
100
152
0
05
100
80
90
90
200
200
144
100
00
20
13 7
300
20
05
95
40
20
105
00
60
60
100
95
10
90
100
40
20
80
90
30
20
80
80
40
100
20
95
40
20
60
40
90
30
60
83
80
60
20
80
81
100
100
80
50
05
60
95
60
40
40
90
80
90
19
50
100
40
0
90
24
80
18
120
20
20
20
90
17
60
40
20
90
95
00
05
90
95
P_STAR _NORM
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 53
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
• 分析1：Backward lookingな期待形成について
– ヘドニック価格関数の推計
– データ
デ タ
• 首都圏（一都三県）のマンションの取引データ
• 1991年、1996年、2001年、2006年の4時点
1991年 1996年 2001年 2006年の4時点
• 総数 102,598件
• 市区ごとの公示地価指数から求めた過去10年間の平均
価格上昇率
– 結果： 4時点をプ
4時点をプールした場合（マンション）
ルした場合（マンション）
• 平均価格上昇率は統計的に有意な要因
• 投資財的側面に対する評価（
投資財的側面に対する評価（=回帰係数）は2
回帰係数）は2.725
725
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 54
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
(a) 住宅ストック/世帯数 比率
4
0
ケース1
-4
ケース2
ケ
ス2
-8
-12
-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
(b) 住宅価格
20
10
ケース1
ケース2
0
-10
-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
（備考）
１． 定常状態から，世帯数が 10％恒常的に増加した場合のインパルス反応関数．縦軸の値は，定常状
態からの乖離率を表す．
需要の弾力性（ 1 ）と供給の弾力性（ 2 ）の設定値は，ケース 1 が 1  0.5 と  2  1.0，ケース 2 が 1 
1.0 と  2  0.5．供給ラグ（ n ）には 5 期を想定．
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 55
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
(a) 住宅ストック/世帯数 比率
4
0
ケース1
-4
ケース2
ケ
ス2
-8
-12
-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
(b) 住宅価格
20
10
ケース1
ケース2
0
-10
-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
（備考）
１． 定常状態から，世帯数が 10％恒常的に増加した場合のインパルス反応関数．縦軸の値は，定常状態
からの乖離率を表す．
２． 需要の弾力性（ 1 ）と供給の弾力性（  2 ）の設定値は，ケース 1 が 1  0.5 と  2  1.0，ケース 2
が 1  1.0 と  2  0.5．供給ラグ（ n ）には 5 期を想定．
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 56
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
• 公示地価の上昇率の概要
0.04
0.00
-0.04
0.12
0.08
0.04
81-90
0
40km
86-95
0
-0.01
-0.03
-0.05
-0.07
-0.09
91-00
January,2010
0
40km
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
40km
-0.01
-0.02
-0.03
-0.04
-0.05
-0.06
-0.07
96-05
0
40km
page. 57
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
• 資産税制と土地利用規制の変数について
DATA
資産税制
定義
データの出所
固定資産税概要調書、
（宅地１㎡当たり固定資産税課税標準額）
固定資産税
東京都税務統計年報、
÷（公示地価全用途平均）
地価公示
（65歳以上の親族と同居している主世帯
土地譲渡所得税
のうち持家の比率）
国勢調査
（宅地）
÷（主世帯のうち持家の比率）
農地の移動と転用、
土地譲渡所得税 （市街化区域農地面積）
（農地）
÷（市街化区域面積）
都市計画年報
土地利用規制
（借家1住宅当たり延べ床面積）
借地借家法
住宅統計調査
÷（持家1住宅当たり延べ床面積）
狭小な土地
戸建
戸建て1住宅当たりの敷地面積（対数値）
住宅当たりの敷地面積（対数値） 住宅統計調査
（4ｍ以下の道路に接する住宅戸数）
4ｍ以下道路
住宅統計調査
÷（住宅総戸数）
その他
（市街化区域における世帯数）
住宅統計調査、
世帯密度
÷（市街化区域面積）
都市計画年報
高齢化率
（65歳以上の人口数）÷（総人口数）
国勢調査
January,2010
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page. 58
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
• 地価の上昇率について
変数
定数項
固定資産税
相続・譲渡（宅）
相続 譲渡（農）
相続・譲渡（農）
借地借家法
狭小な土地
4m以下道路
世帯密度
高齢者
予想される
符号
（－）
（＋）
（ ）
（－）
（＋）
（－）
（＋）
（？）
（？）
標本数
January,2010
全地域
0.145
-0.234
-0.005
0 000
0.000
0.094
-0.008
-0
0.025
025
0.003
-0.312
107
0
**
***
**
**
***
東京都
0.163
-0.231
-0.004
0 000
0.000
0.134
-0.022
0 000
0.000
0.011
-0.423
466
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
*
*
**
**
***
それ以外
0.197
-0.346
0.001
-0.001
0 001
0.130
-0.012
-00.031
031
-0.008
-0.277
**
***
**
**
661
page. 59
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
• 分析2：供給の価格弾力性について
– データ
• 市区別住宅着工戸数
• 市区別マンション価格指数（実質）
– 回帰式
log H it   i 0  i1 log Pi ,t 11   it
• 市区ごとに係数を推計
• 同時性を回避するため，価格指数は1期ラグをとる
January,2010
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page. 60
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
• 供給の価格弾力性の概要
0.75
0.50
0 25
0.25
0.00
mansion
January,2010
0
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
20km
page. 61
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
• マンション供給の価格弾力性について
変数
定数項
固定資産税
相続・譲渡（宅）
相続
譲渡（宅）
相続・譲渡（農）
借地借家法
狭小な土地
4m以下道路
世帯密度
高齢者
予想される
符
符号
（＋）
（（－））
（＋）
（－）
（＋）
（－）
（？）
（？）
標本数
全地域
-2.456
3.615
-00.589
589
0.013
-3.441
0.814
-0.060
0.276
-7.010
*
**
***
***
***
***
**
***
東京都
-2.431
7.126
-0
0.420
420
0.013
-4.862
0.933
-0.961
0.180
-6.590
90
***
*
**
***
***
*
**
45
それ以外
0.754
-2.643
-00.024
024
0.009
-0.757
0.031
0.259
-0.135
2.718
45
– 東京については有意
– 三県については，ほとんど説明できない
January,2010
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page. 62
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
House price and transaction volume in the U.S.
US
0.3
0.12
Volume of T ransactions [Left scale]
0.08
0.1
0.04
0.0
0.00
-0.1
-0.04
-0.2
-0.08
Deviaation from Trend
House Price [Right scale]
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
Deviaation from Trend
0.2
Bubble Bursting as Phase Transition Phenomenon: M. Iwamuraa, K. Nishinarib, Y. Saitoc, and T. Watanabed
January,2010
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page. 63
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of GR_HPI
GR HPI to GR_HPI
GR HPI
Response of GR_HPI
GR HPI to D(TRANS2)
Response of GR_HPI
GR HPI to GR_DM
GR DM
.06
.06
.06
.04
.04
.04
.02
.02
.02
.00
.00
.00
-.02
-.02
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
-.02
1
Response of D(TRANS2) to GR_HPI
GR HPI
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
Response of D(TRANS2) to D(TRANS2)
.0020
.0020
.0015
.0015
.0015
.0010
.0010
.0010
.0005
.0005
.0005
.0000
.0000
.0000
-.0005
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of GR_DM
GR DM to GR_HPI
GR HPI
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
.0020
.0020
.0020
.0016
.0016
.0016
.0012
.0012
.0012
.0008
.0008
.0008
.0004
.0004
.0004
.0000
.0000
.0000
-.0004
-.0004
-.0004
4
5
6
7
8
9
10
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
3
4
5
6
7
8
9
10
9
10
Response of GR_DM
GR DM to GR_DM
GR DM
.0024
3
2
Response of GR_DM
GR DM to D(TRANS2)
.0024
2
4
-.0005
1
.0024
1
3
Response of D(TRANS2) to GR_DM
GR DM
.0020
-.0005
2
10
1
2
3
4
5
6
7
8
図 1. インパルス反応関数(2): 日本（新築＋中古流通量比率）
新
January,2010
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page. 64
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response
espo se o
of G
GR _HPI to
oG
GR _HPI
Response
espo se o
of G
GR _HPI to
o D(TRANS)
(
S)
Response
espo se o
of G
GR _HPI to
oG
GR _DM
.030
.030
.030
.025
.025
.025
.020
.020
.020
.015
.015
.015
.010
.010
.010
.005
.005
.005
.000
.000
.000
-.005
-.005
-.005
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
Response
p
of D(TRANS)
(
) to GR_HPI
_
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
Response
p
of D(TRANS)
(
) to D(TRANS)
(
)
.005
.005
.004
.004
.004
.003
.003
.003
.002
.002
.002
.001
.001
.001
.000
.000
.000
-.001
-.001
-.001
-.002
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of GR_DM to GR_HPI
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
.016
.016
.016
.012
.012
.012
.008
.008
.008
.004
.004
.004
.000
.000
.000
-.004
3
4
5
6
7
8
9
10
5
6
7
8
9
10
3
4
5
6
7
8
9
10
9
10
Response of GR_DM to GR_DM
.020
2
2
Response of GR_DM to D(TRANS)
.020
1
4
-.002
1
.020
-.004
3
Response
p
of D(TRANS)
(
) to GR_DM
_
.005
-.002
2
-.004
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
図 1. インパルス反応関数(3): 米国
January,2010
Chihiro SHIMIZU [email protected]
page. 65
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
複数回サンプルの性質1
January,2010
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page. 66
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
複数回サンプルの性質2
January,2010
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Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
複数回サンプルの性質3
January,2010
Chihiro SHIMIZU
[email protected]
page. 68
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
6 キャップレートの決定構造: 第2象限
6.キャップレートの決定構造:
• Jorgenson’s Theorem : Capital, Investment Behavior
• Neoclassical theory is the response of the demand for capital
to changes
g in relative factor pprices or the ratio of factor pprices
to the price of output.
• User cost / Yield
• Capital
p
Depreciation
p
Problem
•
•
Jorgenson, D. W. (1963), "Capital Theory and Investment Behavior," American Economic Review, 53,
pp.247-259.
247 259
Hayashi, F., and T. Inoue (1991), “The relation between firm growth and Q with multiple capital goods:
Theory and evidence from panel data on Japanese firms,” Econometrica, pp.731–753.
January,2010
Chihiro SHIMIZU [email protected]
page. 69
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Rent / Price Ratioの時系列変化
8
6
5
Rent/Price Ratio
4
3
3.5
Rent / Price R
Ratio(%)
7
Inddex:1986/1st quarrter=1
2
3
N ti b d house
Non-timbered
h
price
i
2.5
2
Non-timbered house rent
1.5
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
QT
T2006/4
QT
T2005/4
QT
T2004/4
QT
T2003/4
QT
T2002/4
QT
T2001/4
QT
T2000/4
QT
T1999/4
QT
T1998/4
QT
T1997/4
QT
T1996/4
QT
T1995/4
QT
T1994/4
QT
T1993/4
QT
T1992/4
QT
T1991/4
QT
T1990/4
QT
T1989/4
QT
T1988/4
QT
T1987/4
QT
T1986/4
1
page. 70
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Stock Market vs.
vs Asset Market
5.00%
S k CR
Stock
Real CR
4.50%
4.00%
3.50%
3.00%
2.50%
January,2010
[email protected]
2008/11
2008/09
2008/07
2008/05
2008/03
2008/01
2007/11
2007/09
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
2.00%
page. 71
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
Dynamics of Real Estate Market
1.3
1.2
January,2010
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]
page. 72
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Stock Market vs.
vs Asset Market
5.00%
S k CR
Stock
Real CR
4.50%
4.00%
3.50%
3.00%
2.50%
January,2010
[email protected]
2008/11
2008/09
2008/07
2008/05
2008/03
2008/01
2007/11
2007/09
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
2.00%
page. 73
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
Dynamics of Real Estate Market
1.3
1.2
January,2010
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]
page. 74
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Gordon’ss Growth Model : Present Value
Gordon
Value, Discount Rate
y it
y it
p it 
 R ft  R pi  G 
R ft  R pi  G
p it
•
•
•
•
Yit : Net Operating
p
g 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
,pp
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.
•
R p  f L( zi ),ξ
• L : Liquidity Risk
• ξ : Unexpected Risk
January,2010
Chihiro SHIMIZU [email protected]
page. 75
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Estimation Result-1.都市別利回りモデル(小野・清水(1997))
Result 1 都市別利回りモデル(小野・清水(1997))
事務所 粗利回り推定ﾓﾃﾞﾙ（－５）
変数
(定数)
所得平均変動率(-5)
世帯平均変動率(-5)
世帯
均変動率( )
地価水準(95)
自由度調整済決定係数:0.482
偏回帰係数( )内t値
1.90985(6.18)
-0.33561(-3.38)
0.38125(1.74)
(
)
-0.00013(-7.63)
事務所 粗利回り推定ﾓﾃﾞﾙ（－１０）
変数
(定数)
所得平均変動率(-10)
世帯平均変動率(-10)
地価水準(95)
自由度調整済決定係数:0.428
偏回帰係数( )内t値
2.52178(9.65)
-0.57372(-2.1)
0.3133(1.19)
-0.00009(-6.11)
0 00009( 6 11)
事務所 粗利回り推定ﾓﾃﾞﾙ（－１５）
変数
(定数)
地価水準(95)
商業地地価平均変動率(-15)
地価水準(95)
自由度調整済決定係数:0.429
January,2010
偏回帰係数( )内t値
2.84316(8.98)
-0.42284(-2.67)
0.0018(1.96)
-0.00012(-6.38)
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 76
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Estimation Result-2.駅別利回りモデル(清水(2004))
Result 2 駅別利回りモデル(清水(2004))
Rti
  1   2・Vol w    3k・RD k    4・
l TDl  
Pti
k
l
Rti : t期i駅の賃料
Pti : t期i駅の中古マンション価格
Vol w : w期間のボラティリティ( w  5  40)
RDk : 沿線ダミー
沿線ダミ : (1 k )路線
TDl : 時間ダミー(199803 200204)
Rti
 0.0422 0.242・Vol w    3k・RD k    4・
l TD l  
(5.623)
(5.283)
Pti
k
l
Adjusted R square=0.557, Number of Samples=625駅×49期間=30,625
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
page. 77
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
DM20020
02
DM20011
11
DM20010
08
DM20010
05
DM20010
02
DM20001
11
DM20000
08
DM20000
05
DM20000
02
DM19991
11
DM19990
08
DM19990
05
DM19990
02
DM19981
11
DM19980
08
DM19980
05
山
山手線
銀座線
銀
丸ノ
ノ内線
日比
比谷線
東西線
東
千代
代田線
有楽
楽町線
都営
営三田線
都営
営新宿線
大江
江戸線
京浜急
急行本線
空港線
空
京浜
浜東北線
根岸線
根
東海
海道本線
市営
営地下鉄
相模
模鉄道線
南武線
南
横浜線
横
東急
急池上線
東急
急目蒲線
東急多
多摩川線
東急
急東横線
田園
園都市線
東急世
世田谷線
江ノ
ノ島線
京王井
井の頭線
京王線
京
京王相
相模原線
中央線
中
青梅線
青
西武
武新宿線
西武
武池袋線
東武
武東上線
京浜
浜東北線
東武伊
伊勢崎線
武蔵
蔵野線
常磐線
常
武蔵
蔵野線
京成
成押上線
京成
成本線
総武
武本線
京葉線
京
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
利回りの地域効果と時間効果
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0
-0.01
-0.02
0.03
0.025
0.02
0.015
0 01
0.01
0.005
0
page. 78
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Estimation Result-3.物件別利回りモデル
Result 3 物件別利回りモデル
y it   0   x ij  exp 1it 
j
NOI Model
j
p it   0   x ij j  exp 2it 

Capital Value Model
j
ln( yit pit )  ln( 0   0 )   ( j   j ) ln xij  ( 1it  2 it )
j
Yield or Capitalization Rate :
 ln y it  ln p it
( j   j ) 

 ln x ij  ln x ij
January,2010
[email protected]
page. 79
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Estimation Results :
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.:
January,2010
Cap Rate Model
α-β
α:NOI Model
00.033
033
0.010
0.000
-0 046
-0.046
0.037
0.026
-0.034
0.034
-0.002
0.025
0.100
-0.119
0.061
0.358
1,173
00.033
033
0.010
0.001
-0 047
-0.047
0.037
0.026
-0.035
0.035
-0.002
0.026
0.099
-0.117
0.062
-
-0.042
0 042
0.017
0.015
0 034
0.034
-0.044
0.007
-0.069
0.069
-0.024
0.082
-0.087
0.041
0.004
0.574
[email protected]
β:Capital Value
Model
-0.075
0 075
0.007
0.014
0 081
0.081
-0.082
-0.018
-0.035
0.035
-0.021
0.056
-0.186
0.158
-0.058
0.683
page. 80
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Depreciation Effect on Capitalization Rate
Effects on Cap Rate (Transaction-based)
(Transaction based)
1.20
1.15
1.10
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
1 05
1.05
1.00
0
January,2010
5
10
15
20
[email protected]
25
30
35
40
page. 81
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Depreciation Effect on NOI and Capital Value
Effects on NOI (Transaction-point)
1.00
0.95
0.90
0.85
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
0.80
0.75
0
5
10
15
20
25
30
35
40
20
25
30
35
40
Effects on Price (Transaction-based)
1.00
0.90
0.80
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
0.70
0 60
0.60
0
January,2010
5
10
15
[email protected]
page. 82
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Quantity Effect on Capitalization Rate
Effects on Cap Rate (Transaction-based)
(Transaction based)
1.40
1 30
1.30
1.20
1.10
1.00
Office
Residential (Family)
R id i l (Single)
Residential
(Si l )
0.90
0 80
0.80
0.70
0.60
0
January,2010
5,000
10,000
15,000
20,000
[email protected]
25,000
30,000
35,000
40,000
page. 83
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Quantity Effect on NOI and Capital Value
Effects on NOI (Transaction-point)
1.20
1.15
1.10
1.05
Office
Residential (Family)
R id i l (Single)
Residential
(Si l )
1 00
1.00
0.95
0.90
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
40,000
Effects on Price (Transaction-based)
1.60
1 50
1.50
1.40
1.30
1.20
1.10
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
1.00
0.90
0.80
0
January,2010
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
[email protected]
30,000
35,000
40,000
page. 84
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Accessibility Effect on Capitalization Rate:
Distance to Central Areas
Effects on Cap
p Rate (Transaction-based)
(
)
2.50
2.30
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
2.10
1.90
1.70
1.50
1 30
1.30
1.10
0.90
0
January,2010
5,000
10,000
15,000
20,000
[email protected]
25,000
30,000
35,000
40,000
page. 85
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Accessibility Effect on NOI and Capital Value:
Distance to Central Areas
Effects on NOI (Transaction-point)
1.00
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
0 90
0.90
0.80
0.70
0 60
0.60
0.50
0.40
0.30
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
40,000
Effects on Price (Transaction-based)
1.00
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
0.90
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0
January,2010
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
[email protected]
30,000
35,000
40,000
page. 86
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Comparison: Transaction-based vs. Appraisal-based
D
Depreciation
i i Effect
Eff on Capitalization
C i li i Rate
R
Effects on Cap Rate (Transaction-based)
Effects on Cap Rate (Appraisal-based)
1 20
1.20
1 20
1.20
1.15
1.15
1 10
1.10
1 10
1.10
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
1.05
Office
Residential (Family)
Residential (Single)
1.05
1.00
1.00
0
January,2010
5
10
15
20
25
30
35
40
0
[email protected]
5
10
15
20
25
30
35
40
page. 87
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
What is Capitalization Rate?
• Conclusions;
• Capitalization
i li i Rate is
i explained
l i d by
b
 ln y it  ln p it

( j   j ) 
 ln x ijj
 ln x ijj
• Link between asset prices and stock prices in Real Estate
Investment Market.
January,2010
[email protected]
page. 88
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
7.不動産価格の変動が土地利用に与える影響:
土地利用転換と再開発
•
理論的分析: Brueckner(1980), Wheaton(1982)
– 再開発が行われる条件
V V  0 1
R
•
•
•
C
– VR : 再開発された不動産から得られる収入の割引現在価値
– VC : 現在の用途から生まれる不動産収入の割引現在価値
実証分析:
– [ VR－VC ] が再開発の確率をどの程度高めているか．
– Rosenthal
R
h l andd Helsley
H l l (1994:住宅),
(1994 住宅) Munneke
M
k (1996:商業不動産)，
(1996 商業不動産)
McGrath (2000:土壌汚染)
• （1）の仮説を支持（シカゴ市の不動産物件を対象にした分析）
（ ） 仮説
（
市 不動産物件 対象
分析）
→一時点のスナップショット的な関係を分析
推計上の問題と理論上の不整合性
January,2010
Chihiro SHIMIZU [email protected]
page. 89
Y19985Q1
Y19985Q3
Y19986Q1
Y19986Q3
Y19987Q1
Y19987Q3
Y19988Q1
Y19988Q3
Y19989Q1
Y19989Q3
Y19990Q1
Y19990Q3
Y19991Q1
Y19991Q3
Y19992Q1
Y19992Q3
Y19993Q1
Y19993Q3
Y19994Q1
Y19994Q3
Y19995Q1
Y19995Q3
Y19996Q1
Y19996Q3
Y19997Q1
Y19997Q3
Y19998Q1
Y19998Q3
Y19999Q1
Y19999Q3
Y20000Q1
Y20000Q3
Y20001Q1
Y20001Q3
Y20002Q1
Y20002Q3
Y20003Q1
Y20003Q3
Y20004Q1
Y20004Q3
Y20005Q1
Y20005Q3
Y20006Q1
Y20006Q3
Y20007Q1
Y20007Q3
Y20008Q1
Y20008Q3
Y20009Q1
Dynamics of Real Estate Market
January,2010
Reitaku-University
東京都区部のオフィス・住宅市場の動向
1.2
Office
1
Residential
0.8
0.6
04
0.4
0.2
0
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page. 90
Dynamics of Real Estate Market
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再開発条件と計量経済モデル
資本 K と既存の土地面積 L を投下して，延床面積
を投下して 延床面積 Q の建物が生産する
Q  F K , L 
延床面積 1 単位あたりの費用 c をかけて既存の建物を取り壊す．
割引率を i ，延床面積 Q の賃貸料を R R
R R F K , L   iK  cQ
max r 
K
L
R
January,2010
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page. 91
Dynamics of Real Estate Market
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再開発条件
既存の事務所用建物の延床面積: Q  F K , L 
再開発を行わない場合の事務所用建物からの収益: r C  R C  Q L 
r R  rC  0
R R F K , L   iK  cK  R C Q  0
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page. 92
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
再開発条件
生産関数:
関数 F K , L   AK  L
収益最大化のための最適化条件: R R F K , L  K   i
再開発条件:


  1    R R Q  R C  c Q  0
January,2010
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page. 93
Dynamics of Real Estate Market
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計量経済モデル
•
パネル・データによる2値選択モデル(binary choice model)
~
it   it  uit
u it     i   it
i  1,2,, n t  1, 2
uit :エラー・コンポーネント，  :サンプル全体に共通の定数項係数
i :は各グループのランダム効果，
 it :平均ゼロ，分散
平均ゼ
分散 1 を仮定した標準正規分布にしたがうランダム変数
を仮定
標準 規分布
がう
ダ 変数
~
it  0 it  1
~
it  0 it  0 
→再開発(土地利用転換あり)
→土地利用転換なし
土地利用転換確率:
~
Pr it  1  Pr it  0   Pr  it    it     i      it     i 
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page. 94
Dynamics of Real Estate Market
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オフィス賃料関数・住宅賃料関数の推計
log R  x '   d '   v
O
it
O
i
O
O
i
O
O
it
log R  x '   d '   v
H
it
H
i
H
H
i
H
H
it
立地・建物属性に合わせて，外挿するためのヘドニック関数
January,2010
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page. 95
Dynamics of Real Estate Market
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非効率性の測定
•
収益格差
RCit
Re nt Gapit 
ROit
•
非効率性のコスト(機会損失)
Excess ReturnER it   ROit  RCit 
i
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Dynamics of Real Estate Market
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資本シェア 取り壊し費用
資本シェア，取り壊し費用
 it を特定化するために，床面積生産に投じられる資本シェア  と既存物件の単位床面積あ
たり取り壊し費用 c を推定する
表 3. 再開発データ（観測値の数 107）
Q
K
延床面積 [m
[ 2]
実質工事費用 [100 万円]
L
敷地面積 [m2]
平均
標準偏差
最小値
最大値
42,327.9
42
327 9
198.4
49,338.5
49
338 5
222.2
1,536.0
1
536 0
2.9
360,600.0
360
600 0
1,042.6
7,311.7
6,827.9
626.0
48,729.0
注．デ
注
データ出所：「日本の都市再開発
タ出所：「日本の都市再開発 第 1
1－6
6 集」（社団法人全国市街地再開発協会），実質工事費用は
集」（社団法人全国市街地再開発協会） 実質工事費用は 2000 年基準の消費者物価
指数でデフレートしている．
「日本の都市再開発」（社団法人全国市街地再開発協会）
1982年から2001年までの期間において再開発されたビルの竣工計画や事業資金
東京都:107ケース
東京都:107ケ
ス
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Dynamics of Real Estate Market
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床面積生産関数の推定
コブ=ダグラス型生産関数 Q  AK  L ．
Q :延べ床面積， K :工事費用， L :敷地面積．
表 4．床面積生産関数
coef
coef.
t value
t-value
定数項
log K
24.140
0.390
2.673
10.704
gL
log
年次トレンド
0.670
−0.011
15.077
−2.396
区ダミー
Yes
Adj. R2
0.959
注．年次トレンドは竣工時点を表わすトレンド項の係数推定値を示す．
January,2010
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page. 98
Dynamics of Real Estate Market
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推定結果
事務所および住宅用途の賃貸料関数
表 5. 事務所賃貸料関数/住宅賃貸料関数・推定結果
Method of Estimation
OLS
Dependent Variable
OR: Rent of Office (in log)
Property Characteristics (in log)
Coefficient
t-value
Coefficient
t-value
Constant
8 374
8.374
181 483
181.483
0 253
0.253
-24.999
24 999
FS: 契約面積
0.190
59.102
-0.197
-141.297
BY: 築後年数
-0.093
-24.174
-0.070
-259.324
WK: 最寄駅までの時間距離
-0.219
-46.556
-0.034
-70.827
ACC: 都心までの時間距離
-0.112
-25.362
-0.066
-117.539
TA:延べ床面積
0.051
16.932
-
-
SRC: SRC 造ダミー
0.199
34.020
0.013
29.494
D1F: 1 階ダミー
-
-
-0.042
-76.386
DR1:ワンルームダミー
-
-
0.706
94.008
DRF:ファミリータイプダミー
-
-
-1.581
-125.536
Adjusted R square=
Number of Observations=
Observations
January,2010
RC: Rent of Condominium (in log)
0.608
0.758
13,147
488,348
Chihiro SHIMIZU [email protected]
page. 99
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
収益格差の区別分布:2004年
Ⅰ.推定事務所賃料
市区町村名
January,2010
平均
標準偏差
Ⅱ.推定住宅賃料
平均
標準偏差
Ⅲ.収益格差(Ⅱ／Ⅰ)
平均
標準偏差
Ⅳ.超過収益
平均
標準偏差
事務所数
千代田区
中央区
港区
新宿区
文京区
台東区
墨田区
江東区
品川区
目黒区
大田区
世田谷区
渋谷区
中野区
杉並区
豊島区
北区
荒川区
板橋区
練馬区
足立区
葛飾区
円/㎡:月額
6,820.27
1,431.07
7,039.60
1,502.63
7,243.32
1,383.43
6,772.99
1,518.09
5 041 03
5,041.03
1 048 72
1,048.72
4,704.48
951.60
4,160.72
644.27
3,863.30
830.35
4,894.37
1,113.52
4,704.91
1,131.35
4,598.53
1,250.32
5,079.76
1,545.11
9,064.19
1,998.76
5,189.79
1,262.86
4,619.11
1,214.04
4,947.01
939.18
4,303.71
848.53
4,023.75
799.07
4 038 83
4,038.83
858 21
858.21
3,949.39
953.10
4,062.19
940.96
4,234.09
840.09
円/㎡:月額
5,491.95
148.74
5,098.97
114.00
5,919.18
149.06
4,800.99
146.11
4 689 07
4,689.07
116 42
116.42
4,172.72
113.52
4,100.85
176.77
3,922.48
136.58
4,741.22
182.80
5,116.19
134.47
4,381.85
182.53
4,713.96
178.67
5,503.71
176.50
4,434.35
172.73
4,399.47
199.16
4,177.08
84.85
3,961.58
87.11
3,647.00
98.76
3 708 39
3,708.39
109 19
109.19
3,635.28
121.95
3,236.59
120.18
3,463.30
142.61
RO=RC:1
0.839
0.171
0.757
0.161
0.846
0.157
0.744
0.164
0 967
0.967
0 189
0.189
0.922
0.181
1.007
0.148
1.055
0.195
1.013
0.209
1.141
0.233
1.014
0.242
0.997
0.245
0.637
0.143
0.898
0.189
1.008
0.218
0.875
0.168
0.953
0.176
0.938
0.163
0 953
0.953
0 172
0.172
0.965
0.196
0.831
0.154
0.846
0.153
円/㎡:月額
1,328.32
1,429.16
1,940.63
1,495.60
1,324.14
1,363.26
1,972.00
1,472.08
351 96
351.96
1 006 31
1,006.31
531.76
933.18
59.86
667.80
-59.18
793.85
153.15
1,040.02
-411.28
1,090.66
216.68
1,176.43
365.80
1,475.27
3,560.48
1,888.54
755.44
1,168.43
219.64
1,076.60
769.92
892.76
342.14
821.11
376.74
723.72
330 44
330.44
827 90
827.90
314.11
891.35
825.60
858.58
770.79
808.34
棟
6,365
6,532
5,895
3,745
1 642
1,642
3,195
1,520
2,370
1,618
760
2,006
2,046
2,949
924
1,265
2,188
1,073
713
888
1,224
1,734
881
江戸川区
3,163.34
880.40
3,618.57
120.96
1.216
0.278
-455.23
860.03
1,357
合計
5,782.92
1,988.18
4,735.23
770.20
0.882
0.220
1,047.68
1,560.13
52,890
Chihiro SHIMIZU
[email protected]
page.100
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
機会損失ビルの推移
Excess ReturnER it   ROit  RCit   0
市区町村名
村名
1991
1995
1999
2000
2001
2002
2003
i
2004
事務 数
事務所数
千代田区
中央区
港区
新宿区
文京区
台東区
墨田区
江東区
品川区
目黒区
大田区
世田谷区
渋谷区
中野区
杉並区
豊島区
北区
荒川区
板橋区
練馬区
足立区
葛飾区
江戸川区
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%
0.00%
0.00%
0 00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.02%
0.12%
0.19%
0 11%
0.11%
3.47%
0.66%
0.20%
4.51%
5.07%
14.87%
8.03%
5.23%
0.00%
1.19%
3.48%
1.19%
1 21%
1.21%
0.70%
0.79%
1.96%
0.00%
0.00%
31.02%
4.62%
0.77%
3.24%
1 52%
1.52%
13.95%
11.36%
13.68%
28.48%
22.56%
48.82%
26.82%
23.12%
0.34%
7.25%
25.85%
6.12%
11 74%
11.74%
8.70%
10.36%
15.11%
1.21%
3.18%
53.94%
10.35%
2.68%
8.41%
3 95%
3.95%
23.45%
20.44%
32.37%
44.94%
33.87%
60.66%
37.24%
37.63%
1.12%
15.80%
37.94%
10.69%
22 83%
22.83%
18.93%
22.18%
28.59%
4.84%
7.26%
65.95%
10.48%
2.83%
8.63%
3 95%
3.95%
23.81%
20.78%
32.89%
45.40%
34.30%
60.92%
37.84%
38.27%
1.19%
16.45%
38.26%
10.92%
23 30%
23.30%
19.35%
22.64%
29.08%
4.96%
7.49%
66.47%
10.75%
3.02%
9.02%
4 06%
4.06%
24.12%
21.13%
34.41%
46.16%
35.35%
61.45%
38.29%
39.20%
1.22%
16.99%
38.81%
11.15%
24 14%
24.14%
19.92%
23.42%
29.82%
5.25%
7.72%
66.99%
9.76%
2.37%
7.72%
3 52%
3.52%
22.53%
19.59%
29.54%
42.74%
32.51%
59.34%
36.09%
36.02%
1.02%
14.94%
36.60%
10.24%
21 34%
21.34%
17.11%
20.95%
26.63%
4.27%
6.47%
64.41%
18.24%
8.36%
16.74%
8 38%
8.38%
36.11%
31.61%
53.16%
60.42%
48.33%
69.74%
49.65%
51.37%
3.15%
29.65%
50.43%
18.51%
37 65%
37.65%
34.92%
40.32%
43.87%
13.55%
14.76%
76.93%
6,365
6,532
5,895
3 745
3,745
1,642
3,195
1,520
2,370
1,618
760
2,006
2,046
2,949
924
1,265
2,188
1 073
1,073
713
888
1,224
1,734
881
1,357
全体平均
0.00%
2.33%
10.58%
17.89%
18.16%
18.58%
16.98%
27.58%
52,890
50%以上について青色でマーク
January,2010
Chihiro SHIMIZU [email protected]
page.101
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
超過収益の分布
10000
8000
6000
4000
2000
標準偏差 = 1563.22
平均 = 1051.9
0
有効数 = 52890.00
0
0.
50
12 0.0
50
11 0.0
50
10 .0
00
95 .0
00
85 .0
00
75 .0
00
65 .0
00
55 .0
00
45 .0
00
35 .0
00
25 .0
00
15 0
0.
50 .0
00
-5 0.0
50
-1 0.0
50
-2
January,2010
Chihiro SHIMIZU [email protected]
page.102
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
機会損失の区別分布:2004年
年間機会損失
事務所賃料
住宅賃料
千代田区
中央区
港区
新宿区
文京区
台東区
墨田区
江東区
品川区
目黒区
大田区
世田谷区
渋谷区
中野区
杉並区
豊島区
北区
荒川区
板橋区
練馬区
足立区
葛飾区
百万円:年間
-3,152.38
3 152 38
-693.51
-3,406.39
-316.54
-2,299.61
-2,577.90
-1,566.84
-2,702.01
-2,559.46
-3,926.81
3 926 81
-3,337.40
-2,202.86
-59.86
-245.89
-1,618.12
-666.20
-469.85
-262.92
-271.16
271 16
-430.41
-51.68
-58.42
円／㎡:月額
5 037 07
5,037.07
4,747.06
5,429.39
4,317.68
4,044.20
3,694.78
3,723.89
3,343.19
3,995.86
4 095 41
4,095.41
3,610.61
3,993.20
4,627.74
3,886.19
,
3,646.30
3,637.90
3,501.26
3,222.71
3 341 28
3,341.28
3,159.92
2,947.33
3,170.45
円／㎡:月額
5 572 19
5,572.19
5,087.01
5,962.42
4,712.85
4,665.09
4,181.53
4,147.64
3,906.55
4,676.34
5 099 38
5,099.38
4,327.24
4,670.11
4,970.37
4,332.54
,
4,280.67
4,132.39
3,948.42
3,567.89
3 710 58
3,710.58
3,587.85
3,158.19
3,493.78
棟
1 161
1,161
546
987
314
593
1,010
808
1,432
782
530
996
1,051
93
274
638
405
404
249
358
537
235
130
棟
6 365
6,365
6,532
5,895
3,745
1,642
3,195
1,520
2,370
1,618
760
2,006
2,046
2,949
924
1,265
2,188
1,073
713
888
1,224
1,734
881
江戸川区
-3,105.44
3 105 44
2 788 27
2,788.27
3 612 96
3,612.96
1 044
1,044
1 357
1,357
合計
-35,981.65
3,875.41
4,443.26
14,577
52,890
市区町村名
January,2010
損失事務所数 事務所数合計
Chihiro SHIMIZU [email protected]
page.103
Dynamics of Real Estate Market
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
Source) Shimizu and Karato(2010), Microstructure of Office Investment Market in Tokyo Metropolitan Area,(forthcoming)
January,2010
Chihiro SHIMIZU [email protected]
page.104
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
機会損失ビルの発生プロセス 1995 2000年
機会損失ビルの発生プロセス.1995,2000年
1995年
January,2010
2000年
Chihiro SHIMIZU [email protected]
page.105
Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
土地利用の変化パタ ン
土地利用の変化パターン
変化パターン
変化パタ
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%
0.00%
0.00%
0.11%
1.13%
4.38%
0 00%
0.00%
0.59%
5.67%
0.00%
2 72%
2.72%
4.78%
0.30%
3.17%
6.94%
0.12%
1.09%
6.36%
2.39%
7.27%
18.20%
3 38%
3.38%
4.41%
21.23%
6.49%
11 28%
11.28%
19.41%
7.76%
15.23%
25.46%
4.61%
8.03%
20.29%
6.25%
13.03%
28.85%
7 54%
7.54%
7.78%
35.22%
14.59%
19 07%
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%
7.93%
35.59%
15.14%
19 07%
19.07%
31.90%
12.54%
24.37%
37.51%
11.04%
12.61%
32.46%
6.63%
13.56%
29.98%
8 45%
8.45%
8.08%
35.83%
15.14%
19 46%
19.46%
32.97%
13.13%
24.62%
37.98%
11.42%
12.66%
33.05%
5.78%
12.41%
27.39%
7 15%
7.15%
7.49%
33.05%
14.05%
17 90%
17.90%
30.51%
11.04%
22.97%
36.08%
9.96%
11.83%
30.76%
13.08%
20.69%
41.77%
16 12%
16.12%
13.22%
46.80%
26.49%
29 18%
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
OR
O-R-R
O-S-S
合計
30%以上を青色でマーク
January,2010
Chihiro SHIMIZU
[email protected]
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土地利用パタ ン別・超過収益流列の統計量
土地利用パターン別・超過収益流列の統計量
変化パターン 1996-2000
2001-2004
1996-2004
3,242.95
(2,242.11)
2,343.56
(1 855 89)
(1,855.89)
2,184.87
(1,886.19)
1,524.57
(1,697.21)
869.53
(1 415 26)
(1,415.26)
765.62
(1,431.63)
2,467.79
(1994.12)
1,678.77
(1 654 88)
(1,654.88)
1,544.81
(1,679.02)
OOO
O-O-O
O-O-R
O-R-R
事務所数
38 974
38,974
1,091
2,808
( )内は
)内は，標準偏差
標準偏差
January,2010
Chihiro SHIMIZU [email protected]
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Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
超過収益流列の統計分布1
6000
600
5000
500
4000
400
3000
300
2000
200
標準偏差 = 2242.11
1000
平均 = 3242.9
標準偏差 = 1886.20
100
平均 = 2184.9
有効数 = 39259.00
0
O-R-R:1996-2000
図 1.超過収益流列の統計分布 :O-O-O1996-2000
January,2010
0
0.
25 0
14 50.
2 0
13 50.
2 0
12 50.
2 0
11 50.
2
1 0 0 .0
5
9 2 0 .0
5
82 0.0
5
7 2 0 .0
5
6 2 0 .0
5
5 2 0 .0
5
42 0.0
5
3 2 0 .0
5
2 2 0 .0
5
1 2 .0
0
25 0.0
5
-7 0.0
75
-1 50.0
7
-2
0
0.
25 0
14 50.
2 0
13 50.
2 0
12 0.
25 0
11 50.
2
10 0.0
5
92 0.0
5
82 0.0
5
72 0.0
5
62 0.0
5
52 .0
50
42 0.0
5
32 0.0
5
22 0.0
5
12 .0
0
25 0.0
5
-7 50.0
7
-1 50.0
7
-2
O-O-O:1996-2000
有効数 = 2827.00
0
図 1.超過収益流列の統計分布 :O-R-R1996-2000
Chihiro SHIMIZU [email protected]
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超過収益流列の統計分布2
6000
600
5000
500
4000
400
3000
300
2000
200
標準偏差 = 1697
1697.22
22
1000
標準偏差 = 1415
1415.26
26
100
平均 = 869.5
平均 = 1524.6
有効数 = 39259.00
0
0
0.
25 0
14 50.
2 0
13 50.
2 0
12 50.
2 0
11 0.
25
10 0.0
5
92 0.0
5
82 0.0
5
72 0.0
5
62 0.0
5
52 0.0
5
42 0.0
5
32 0.0
5
22 .0
50
12 .0
0
25 .0
50
-7 50.0
7
-1 50.0
7
-2
0
0.
25 0
14 0.
25 0
13 50.
2 0
12 50.
2 0
11 50.
2
10 0.0
5
92 0.0
5
82 0.0
5
72 .0
50
62 0.0
5
52 0.0
5
42 0.0
5
32 0.0
5
22 .0
50
12 .0
0
25 .0
50
-7 50.0
7
-1 50.0
7
-2
O-O-R:2001-2004
O-O-O:2001-2004
図 1.超過収益流列の統計分布 :O-O-O2001-2004
January,2010
有効数 = 1091.00
0
図 1.超過収益流列の統計分布 :O-O-R2001-2004
Chihiro SHIMIZU [email protected]
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建て替え費用を加味した収益格差
表 6. パネル・データの概要
年次
変数
単位
観測値の数
平均
1996
R
円
40516
8399
RC

円
100 万円
40516
40516


-
R



2001
標準偏差
最小
最大
2836
2837
26542
4720
- 10.91
10 91
765
55 11
55.11
3018
- 2712.34
2712 34
6451
- 0.01
0 01
40516
2607
0.06
- 2.25
0.25
7.07
0
- 153.73
1
- 0.01
37909
- 11.51
56.90
- 2712.34
- 0.01
RR
RC
円
円
40516
40516
6402
4808
2162
779
2163
3073
20232
6570

100 万円
-
40516
40516
- 7.19
0.09
37.66
0.28
- 1878.82
0
0.02
1
3576
36940
- 1.44
- 7.75
7 75
4.21
39 38
39.38
- 101.27
- 1878.82
1878 82
0.00
0 02
0.02


 

注. R R は再開発された用途での賃貸料，RC は再開発されなかった場合の賃貸料を示している．
January,2010
Chihiro SHIMIZU
[email protected]
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再開発の確率
表 7. 再開発確率のプロビット推定
全サンプル
地域 1
地域 2
地域 3
0.3181
0
3181
(0.0093)
0.0576
0
0576
(0.0058)
0.4447
0
4447
(0.0250)
0.3407
0
3407
(0.0219)
−13.5617
(0.4317)
−5.7765
(0.1630)
−9.3597
(0.5139)
−9.7961
(0.6578)

10.5011
2.9883
7.6478
8.0016


(0.3327)
0.9910
(0.0903)
0.8993
(0.4046)
0.9832
(0.4998)
0.9846

(0.0006)
(0.0055)
(0.0017)
(0.0019)
81032
40516
1160.1
[.000]
−15071.5
30110
15055
98.8
[.000]
−2567.9
19898
9949
315.3
[.000]
−3792.0
30468
15234
242.8
[.000]
−8043.3

Constant
Number of obs.
Individual Number of g
groups
p
Wald (chi squared)
Log likelihood
Note. ( )内は標準誤差を示している．被説明変数はその区画が再開発された場合
)
被
1，現状のままであれば
状
0 となる 2 値
値変数である．

はランダム効果を含む誤差構造の相関係数．Wald はすべてのパラメータが 0 であるという帰無仮説に対する検定統計量（自由度 1 の
カイ 2 乗分布にしたがう）．[ ] は確率値を示す．
January,2010
Chihiro SHIMIZU
[email protected]
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Dynamics of Real Estate Market
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資源配分の歪みとマクロ経済の回復
•
•
•
過剰設備の解消
解消 スト
解消コスト
バブル期 < 今回
•
•
需要による吸収 ×
投資資金による吸収 ?
•
企業不動産戦略の重要性 ↑
•
アジアにおける比較優位の低下
•
不動産に対する需要の低下
January,2010
Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]
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Dynamics of Real Estate Market
Reitaku-University
Chihiro Shimizu: http://www.cs.reitaku-u.ac.jp/sm/shimizu/
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論文:
井上智夫・清水千弘・中神康博(2009)「資産税制とバブル」井堀利宏編著『バブル・デフレ期の日本経済と経済政策5・財政政策と社会保
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井上智夫・清水千弘・中神康博
井上智夫
清水千弘 中神康博(2009)「首都圏住宅市場のダイナミクス」季刊住宅土地経済，
首都圏住宅市場のダイナミクス」季刊住宅土地経済，No.74,pp.18
No.74,pp.18-26.
26.
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センターWorking Paper,No.34.(Real Estate Investment, Nova Science Publishers, Inc.より出版予定)./Paper
清水千弘・渡辺努(2009),
(2009) 「日米における住宅価格の変動要因」(伊藤隆敏編『アメリカ特集』所収，フィナンシャル・レビュー
伊藤隆敏編『アメリカ特集』所収 フィナンシャル・レビュー95号/財務省財
務総合政策研究所./Paper
谷下雅義・長谷川貴陽史・清水千弘(2009)，「景観規制が住宅価格に及ぼす影響-東京都世田谷区を対象としたヘドニック法による検証-」
計画行政,Vol.32,No.2, pp.71-79.
清水千弘・渡辺努・西村清彦(2009)「住宅市場のマクロ変動と住宅賃料の粘着性」季刊住宅土地経済,No.72, pp.10-17.
清水千弘(2009)「都市基盤整備財源としての受益者負担金制度の課題」計画行政第
「都市基盤整備財源としての受益者負担金制度の課題 計画行政第32巻第1号,pp.74-82.
74 82
清水千弘(2009)「住宅賃料の粘着性の計測-住宅市場の変動とマクロ経済政策への応用-」麗澤経済研究，第１７巻第１号, pp.29-50.
Shimizu,C(2009), “Estimation of Hedonic Single-Family House Price Function Considering Neighborhood Effect Variables,” 東京大学空間
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原野 啓・中川雅之・清水千弘・唐渡広志(2009)「情報の非対称性下における住宅価格とリフォー ム」東京大学空間情報科学研究センタ
ーDiscussion Paper,No.94./Paper
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学物価研究センターWorking Paper,No.29, revised 2009, RIETI Discussion Paper Series 09-E -044./Paper
清水千弘(2008),「企業不動産戦略の経済学的意義-外部性への配慮と企業の責任-」季刊不動産研究，第50巻，第2号,pp14-23.
清水千弘(2008),「ヘドニック住宅価格関数推定上の課題
ド ック住宅価格関数推定上の課題-過少定式化
過少定式化バイアスへの対応
イアス の対応-」資産評価政策学,第10巻第2号(通巻17号
),pp.56-61.
清水千弘(2008),「近隣外部性を考慮したヘドニック住宅関数の推定」麗澤経済研究,第16巻第1号, pp.29-44.
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pp 22 29
清水千弘・唐渡広志(2007),「住宅価格の非線形性」麗澤経済研究,第15巻第1号，pp.53-77.
January,2010
Chihiro SHIMIZU [email protected]
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Dynamics of Real Estate Market
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Reitaku-University
Shimizu,C,K.G.Nishimura and K.Karato(2007), “Nonlinearity of Housing Price Structure -Secondhand Condominium Market in Tokyo
Metropolitan Area-,
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東京大学空間情報科学研究センターDiscussion Paper,No.86,
Paper No 86 submitted to “Urban
Urban Studies
Studies"./Paper
/Paper
Shimizu, C., H.Takatsuji, H.Ono and K.G.Nishimura, (2007), “Change in house price structure with time and housing price index”, RIPESS
(Reitaku Institute of Political Economics and Social Studies) Working Paper, No.25./Paper
原野啓・清水千弘・唐渡広志・中川雅之(2007a)「リピートセールス法による品質調整済住宅価格指数の推計」住宅土地経済No.65(2007年
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原野啓 清水千弘 唐渡広志 中川雅之(2007b)「わが国におけるリピートセールス法による住宅価格指数の推計課題」麗澤経済研究
原野啓・清水千弘・唐渡広志・中川雅之
「わが国におけるリピ トセ ルス法による住宅価格指数の推計課題」麗澤経済研究,第
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P liti l Economics
Political
E
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S i l Studies)
St di ) Working
W ki Paper,
P
No.20./Paper
N 20 /P
Shimizu,C, K.G.Nishimura and Y.Asami(2004), “Search and Vacancy Costs in the Tokyo housing market: Attempt to measure social costs of
imperfect information,” Regional and Urban Development Studies,Vol.16,No.3，pp.210-230./Paper
学会報告:
清水千弘・川村康人,「既存住宅市場と住宅価格」,都市住宅学会(名城大学),2009.11.
清水千弘・川村康人,「不動産特性とキャップレート」,日本不動産学会,(豊橋技術科学大学), 2009.10.
清水千弘・川村康人,「介護保険財源の地域負担構造」,日本計画行政学会(香川大学),2009.9.
Shimizu,C, K.G.Nishimura,T.Watanabe and K.Karato,House, Price Index in Tokyo Special District,ISA International Housing Conference
2009 (The University of Glasgow
2009,(The
Glasgow'ss Department of Urban Studies ),2009.9.
) 2009 9
Shimizu,C, K.G.Nishimura,T.Watanabe and K.Karato,House, Price Index in Tokyo Special District,SWET: Summer Workshop on Economic
Theory2009,2009.8.
Shimizu,C, K.G.Nishimura and T.Watanabe,House, House Prices and Rents in Tokyo - A Comparison of Repeat-sales and Hedonic measures,United Nations, 2009 Ottawa Group Meeting(Neuchatel, Switzerland, 27-29 May 2009),2009.5.
Shimi C and T.Watanabe,House,Housing
Shimizu,C,
T Watanabe Ho se Ho sing Market Bubbles
B bbles in Japan and the US,International
US International Economy
Econom on U.S.
U S Economy(Ministry
Econom (Ministr of
Finance),2009.3.
Shimizu,C, K.G.Nishimura and T.Watanabe,Residential Rents and Price Rigidity-Micro Structure and Macro Consequences-,NBER-TCERCEPR Conference on Sticky Prices and Inflation Dynamics(Asian Development Bank Institute.),2008.12.
原野啓・中川雅之・清水千弘・唐渡広志「レモンモデルのテスト:リフォームと中古住宅価格」応用地域学会(釧路公立大学)，2008.11
Shimizu,C, H.Takatsuji, H.Ono and K.G.Nishimura,Change in house price structure with time and housing price index,第9回 マクロコンファレ
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ンス(慶応義塾大学),2007.12.
January,2010
Chihiro SHIMIZU [email protected]
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Dynamics of Real Estate Market
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Reitaku-University
谷下雅義・長谷川貴陽史・清水千弘,土地利用規制が住宅価格に及ぼす影響の分析,第36回土木計画学研究発表会(八戸工業大学),2007.11.
清水千弘,近隣外部性が宅地価格に与える影響-宅地価格構造の非線形性-,資産評価政策学会秋季全国大会(都市センターホテル),2007.11.
清水千弘「東京都区部事務所市場における土地利用の非効率性-収益格差が土地利用転換に与える影響」CSIS DAYS2007,全国共同利用研究発
表会(東京大学柏キャンパス)，2007.11.
原野啓・清水千弘・唐渡広志・中川雅之「リピートセールス法による品質調整済住宅価格指数の推計」，日本経済学会2007年度秋季大会(日本大学
経済学部)，2007.9
原野啓・清水千弘・唐渡広志・中川雅之(2007)「リピートセールス法による品質調整済住宅価格指数の推計」，日本不動産学会2007年度秋季全国大
会(北海道大学・学術交流会館)，2007.11.
清水千弘・唐渡広志,土地利用の転換コスト,日本不動産金融工学学会2006年定期大会報告(明海大学)),2006.03.
清水千弘・唐渡広志,土地利用の非効率性の費用,応用地域学会第19回研究発表会(北九州市立大学),2005.12.
January,2010
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