Leiemarkedsundersøkelsen 2005

Leiemarkedsundersøkelsen 2005 viser at leietakere i Norge i gjennomsnitt betalte 4579 kroner i månedlig leie for en bolig i 2. kvartal 2005. Hva forteller dette tallet? Hva ”skjuler” det? Og hva har vi kokt sammen for å komme frem til et gjennomsnittstall? I rapporten vil man se at dette gjennomsnittstallet ”skjuler” en mengde informasjon, og er kanskje verdiløst i seg selv. For hva kan tenkes å forklare en husleie? De tre B’er som brukes som forklaring på boligpriser – Beliggenhet, Beliggenhet og Beliggenhet? Eller er det slik at leiemarkedet skiller seg markant fra eiermarkedet selv om bolig er fellesnevner begge steder? Og hva med begrepet gjengs leie, er det et operativt begrep? Og markedsleie – hva mener vi med det? Rapporten drøfter disse begrepene, og viser også hvordan resultatene varierer ut fra forutsetninger man setter om blant annet utleieforhold, hvor i landet man leier, hvem man leier av og attributter ved boligen. Leiemarkedsundersøkelsen 2005 har avdekket de store utfordringene det er å utarbeide en god husleiestatistikk for hele leiemarkedet. Resultatene og analysen i denne rapporten er basert på intervju med nesten 4000 leietakere i 2. kvartal 2005 og gir et svært differensiert bilde av leiemarkedet. Leiemarkedet er som ventet vesentlig forskjellig fra eiermarkedet. Mens en kjøper og selger i et eiermarked møtes en gang, vil en leietaker og utleier opprette en relasjon. Det får betydning for prisdannelsen, og de ulike elementene må tallfestes for at en skal kunne gi anslag på typiske leier. Klassene av viktigste elementer er: egenskaper ved boligen, egenskaper ved leietaker, egenskaper ved eier-leierrelasjonen og innholdet i leieforholdet. De færreste vil betvile at de beskrevne egenskaper kan ha betydning for pris. Statistisk sentralbyrå finner i denne analysen at i tillegg til rene, hedoniske kvaliteter på en leid bolig, spiller de ovenfor beskrevne faktorer en viktig rolle i prissettingen. Priseffektene er også gjennomgående store. Det har vist seg å være utfordrende å etablere et utvalg av leietakere i mangel av et register for å identifisere leietakere, eventuelt leieboliger. Gjennom den nye loven for borettslag er det foreslått å opprette en registerordning for andeler i borettslag - et såkalt borettsregister. Et operativt borettsregister vil være et vesentlig bidrag når populasjoner innenfor boligmarkedet skal defineres og avgrenses. Det er et paradoks at man per i dag ikke har en samlet oversikt over verken leieboliger eller leietakere. Et borettsregister med bruk av bolignummer som identifikasjon av boenheten, som kombineres med dagens GAB-register (Register over Grunneiendommer, Adresser og Bygninger) , vil samlet utgjøre gode redskaper til å skaffe seg oversikt over populasjonen. Det anbefales at man i en ny leiemarkedsundersøkelse for 2006 benytter adresse som enhet i etableringen av hovedutvalget. I tillegg anbefales det å trekke et personutvalg blant unge ettersom leieandelen er relativ høy blant disse. Et ønske om leiestatistikk for detaljerte geografiske områder, som prissoner innen enkelte storbyer, krever et relativt stort antall husleieobservasjoner. Av ressursmessige hensyn vil det neppe være hensiktsmessig å samle inn et såpass høyt antall observasjoner direkte gjennom spørreundersøkelsen. En utnyttelse av registerinformasjon fra store utleieaktører anbefales derfor som et supplement. Leieprisene varierer langs flere dimensjoner. Både geografisk beliggenhet, attributter ved selve boligen og relasjoner mellom leietaker og utleier viser seg å ha betydning for leienivået. Fra et geografisk perspektiv skiller det gjennomsnittlige husleienivået i Oslo/Akershus seg klart fra resten av landet ved å ligge på et høyere nivå, 5873 kroner per måned mot 4101 kroner i Trøndelag. Sett ut fra attributter på boligen er det - ikke overraskende - størrelsen på boligen som påvirker leienivået. Leiemarkedsundersøkelsen 2005 har avdekket at ulike relasjoner mellom leietaker og utleier har en signifikant påvirkning på leienivået. Spesielt vil slekts- og vennskapsforhold medføre rabatt i husleien. Leiemarkedsundersøkelsen viser også at leieforhold med profesjonelle utleiere gir klart høyere leie. For eksempel er gjennomsnittlig leie per måned 3805 kroner hvis man leier av "slekt/venner" mens man betaler i gjennomsnitt 5211 kroner når man leier av "privat gårdeier/gårdselskap". Men igjen dukker spørsmålet opp – kan disse boligene sammenlignes? I regresjonsanalysen i kapittel 4 går vi langt i å dekomponere husleien i enkeltfaktorer. På grunnlag av erfaringene med Leiemarkedsundersøkelsen 2005 har Statistisk sentralbyrå også foretatt en foreløpig vurdering av kostnadene med en tilsvarende undersøkelse for 1. kvartal 2006. Forutsetningene i kostnadsberegningene er en tredelt datafangst (papir/web, telefon og besøk) for å øke antall leieobservasjoner, innhenting av registerinformasjon med oversampling for Oslo og Bergen og tilleggsutvalg av unge under 25 år. En slik leiemarkedsundersøkelse vil ha en kostnadsramme som er noe høyere (20-30 prosent) enn for undersøkelsen i 2005, hovedsakelig på grunn av besøksintervju

Estimation of Time Series of Latent Variables in an Accounting System Petrol Consumption of Norwegian Households 1973-1995

We present an approach for estimating time series of a set of latent variables satisfying accounting identities. We concentrate on a simple case study and comment on possible generalizations. The model consists of three main parts: (i) A system of accounting identities, e.g., a subsystem of the national accounts, which variables are considered latent. (ii) A measurement model connecting the latent variables to indicators from different sources, including micro and macro data. (iii) Stochastic processes of a subset of the latent variables in the accounting system, with stochastic trend and random walk as alternative models. The model is given a state space formulation and the Kalman filter and EM algorithms implemented in the software STAMP, are used to estimate the parameters and the time series of the latent variables. The approach is applied to estimate petrol consumption of the household and nonhousehold sectors in Norway 1973-1995, from observation of macro data on total petrol consumption and survey data of household expenditures for petrol. Satisfactory model properties are obtained. The stochastic trend model gives smooth and plausible estimates of the time series of latent petrol consumption of the household and nonhousehold sectors.National accounts; latent variables; stochastic trends; state space models.

Estimation of time series of latent variables in an accounting system : petrol consumption of Norwegian households 1973-1995

We present an approach for estimating time series of a set of latent variables satisfying accounting identities. We concentrate on a simple case study and comment on possible generalizations. The model consists of three main parts: (i) A system of accounting identities, e.g., a subsystem of the national accounts, which variables are considered latent. (ii) A measurement model connecting the latent variables to indicators from different sources, including micro and macro data. (iii) Stochastic processes of a subset of the latent variables in the accounting system, with stochastic trend and random walk as alternative models. The model is given a state space formulation and the Kalman filter and EM algorithms implemented in the software STAMP, are used to estimate the parameters and the time series of the latent variables. The approach is applied to estimate petrol consumption of the household and nonhousehold sectors in Norway 1973-1995, from observation of macro data on total petrol consumption and survey data of household expenditures for petrol. Satisfactory model properties are obtained. The stochastic trend model gives smooth and plausible estimates of the time series of latent petrol consumption of the household and nonhousehold sectors. Keywords: National accounts, latent variables, stochastic trends, state space model

Estimation of time series of latent variables in an accounting system : petrol consumption of Norwegian households 1973-1995

We present an approach for estimating time series of a set of latent variables satisfying accounting identities. We concentrate on a simple case study and comment on possible generalizations. The model consists of three main parts: (i) A system of accounting identities, e.g., a subsystem of the national accounts, which variables are considered latent. (ii) A measurement model connecting the latent variables to indicators from different sources, including micro and macro data. (iii) Stochastic processes of a subset of the latent variables in the accounting system, with stochastic trend and random walk as alternative models. The model is given a state space formulation and the Kalman filter and EM algorithms implemented in the software STAMP, are used to estimate the parameters and the time series of the latent variables. The approach is applied to estimate petrol consumption of the household and nonhousehold sectors in Norway 1973-1995, from observation of macro data on total petrol consumption and survey data of household expenditures for petrol. Satisfactory model properties are obtained. The stochastic trend model gives smooth and plausible estimates of the time series of latent petrol consumption of the household and nonhousehold sectors. Keywords: National accounts, latent variables, stochastic trends, state space model

Modeling and Estimation Methods for Household Size in the Presence of Nonresponse Applied to The Norwegian Consumer Expenditure Survey

This paper considers the problem of estimating the number of private households of various sizes and the total number of households in Norway. The approach is model-based with a population model for household size given registered family size while taking into account possible nonresponse biases by modeling the response mechanism conditional on household size. Various models are considered together with regression estimation and imputation-based poststratification. Comparisons are made with the estimation methods used in official statistics for The Norwegian Consumer Expenditure Survey. We conclude that poststratification, response modeling and imputation should be used instead of the current method in official statistics, a modified Horvitz-Thompson method.Household size; nonresponse; imputation; poststratification

Modeling and estimation methods for household size in the presence of nonresponse : applied to the Norwegian consumer expenditure survey

This paper considers the problem of estimating the number of private households of various sizes and the total number of households in Norway. The approach is model-based with a population model for household size given registered family size while taking into account possible nonresponse biases by modeling the response mechanism conditional on household size. Various models are considered together with regression estimation and imputation-based poststratification. Comparisons are made with the estimation methods used in official statistics for The Norwegian Consumer Expenditure Survey. We conclude that poststratification, response modeling and imputation should be used instead of the current method in official statistics, a modified Horvitz-Thompson method. Keywords: Household size, nonresponse, imputation, poststratificatio

Análise do desempenho de um motor a 4 tempos com calibre modificado e alimentação suplementar.

A part of the current economic reform program in Zambia, is to increase standard, efficiency and equity in the primary school sector. This paper studies primary school attendance. A logistic regression analysis is used to show that community level and household level variables affect the likelihood of attending primary school for children between seven and thirteen years of age. A number of community level variables have a significant effect and are also interesting from a policy point of view. Household level variables have even stronger effects. A policy conclusion: There is a need to introduce a widespread scholarship program to ensure equity and efficiency. A scientific conclusion: A multilevel analysis contributes additional insights. A final policy conclusion: There is a need to introduce a widespread scholarship program to ensure equity and efficiency. A final scientific conclusion: A a dedicated multilevel analysis might yield additional insights. Keywords: Primary school attendance, Zambia, logistic regression model, community level, household leve

Modeling and estimation methods for household size in the presence of nonresponse : applied to the Norwegian consumer expenditure survey

This paper considers the problem of estimating the number of private households of various sizes and the total number of households in Norway. The approach is model-based with a population model for household size given registered family size while taking into account possible nonresponse biases by modeling the response mechanism conditional on household size. Various models are considered together with regression estimation and imputation-based poststratification. Comparisons are made with the estimation methods used in official statistics for The Norwegian Consumer Expenditure Survey. We conclude that poststratification, response modeling and imputation should be used instead of the current method in official statistics, a modified Horvitz-Thompson method. Keywords: Household size, nonresponse, imputation, poststratificatio