Módszertani megjegyzések
A közölt lakáspiaci árindexek öatékei az Eurostat lakáspiaci árindexei között is megjelennek: Methodology – Housing price statistics – Eurostat. A harmonizált módszertannak köszönhetően ezek az adatok teljes mértékben összehasonlíthatóak az egyes európai országok, illetve az EU-tagállamok összesített indexeivel.
Az ármegfigyelések forrása a Nemzeti Adó- és Vámhivatal (NAV) illetékhivatali adatbázisa, ahonnan az illetékkiszabási eljárásban keletkező információkat a beérkezés után havonta, anonimizálva vesszük át. Az adatátadás minden – magánszemélyek által kötött és a teljes lakás átruházásával járó – adásvételre kiterjed, tartalmazza a lakások eladási ára mellett azok legfontosabb jellemzőit is. A lakáspiaci tranzakciók adatait ezt követően a KSH statisztikai nyilvántartási rendszereiben elérhető, a lakáspiaci folyamatok szempontjából releváns információkkal egészítjük ki, ezáltal pontosabb adatokra teszünk szert a piaci forgalomba kerülő lakások típusára és közvetlen környezetére vonatkozóan. 2007-től kezdődően állnak rendelkezésünkre egységes szerkezetű, minden tekintetben összehasonlítható adatsorok, amelyek lehetővé teszik a lakáspiac árváltozásának részletes vizsgálatát. 2016-tól az átvett adatok tartalmazzák az ingatlant szerző személyek állampolgárságát és születési évét is. A fokozatosan teljessé váló adatbázis a 2022. évi folyamatokról még csak előzetes tájékoztatást tesz lehetővé. Összeállításunk 2022 előtti időszakra vonatkozó adatai véglegesek.
A számításainkból adathiány miatt az esetek 1%-át zártuk ki. Azokban az esetekben, ahol a lakás alapterülete hiányzott, de a többi ismérv hiánytalanul rendelkezésünkre állt, a lakás ára és jellemzői alapján megbecsültük a nagyságát, ezt követően a további számításokban ezzel a becsült értékkel szerepeltettük. Ezután az adatok elemzése loglineáris regressziós modellel történt. A modellben felhasznált legfontosabb adatok: a lakások alapterülete, az épület jellege, a település (Budapesten kerület) és a település különböző földrajzi, közigazgatási és jövedelmi mutatói, a közvetlen lakókörnyezet övezetének és a lakóépületnek a jellemzői. Az új lakások elkülönítéséhez felhasználtuk a KSH kiadott használatbavételi engedélyekre vonatkozó adatgyűjtését (OSAP 1078), a Lokáció Kft. újlakás-figyelési felmérését, továbbá az újlakás-vásárláshoz kapcsolódó kedvezmények igénybevételére vonatkozó NAV-adatokat.
Az első modellszámítás eredményei alapján a lakások 5%-át outlierként kiszűrjük, és a további indexszámításokban figyelmen kívül hagyjuk. Az outlierek kizárása után megismételt modellszámítással kalkuláljuk ki az árak összetételhatásra és tiszta árváltozásra bontott indexeit. A loglineáris módszerből következően a közölt árindexek minden esetben az adott árak mértani átlagából adódnak. A kiadványban közölt átlagárak ugyanakkor mindig számtani átlagok, amelyeket az outlierszűrés elvégzése után számítunk. Az Eurostat által közölt összevont lakáspiaci árindex a használt és az új lakások kiadványunkban bemutatott indexeinek súlyozott átlaga. A súlyokat a megelőző év összesített lakáspiaci forgalmának értékadatai adják. Az Eurostat által közölt legfrissebb magyar adatok mindig a tárgyidőszakot követő második hónap végéig rögzített adatokon alapuló előzetes eredmények, míg jelen kiadványunkhoz már a tárgyidőszakot követő teljes negyedév beérkezett adatait használtuk fel.
Az adatok számításához figyelembe vett (nem outlier) tranzakciók száma
Év, negyedév | Használt lakás | Új lakás | Összesen | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Budapest | vármegye-székhely | város | község | együtt | Budapest | vármegye-székhely | város | község | együtt | ||
2022. I. | 9 407 | 7 940 | 11 988 | 9 995 | 39 330 | 1 838 | 716 | 747 | 344 | 3 645 | 42 975 |
2022. II. | 7 655 | 6 339 | 11 050 | 10 922 | 35 966 | 1 534 | 557 | 676 | 167 | 2 934 | 38 900 |
2022. III. | 6 279 | 5 258 | 9 332 | 9 705 | 30 574 | 1 092 | 420 | 434 | 160 | 2 106 | 32 680 |
2022. IV. | 4 595 | 3 552 | 6 551 | 7 181 | 21 879 | 816 | 314 | 350 | 108 | 1 588 | 23 467 |
2023. I. | 4 482 | 3 711 | 6 048 | 5 555 | 19 796 | 444 | 153 | 185 | 38 | 820 | 20 616 |
2023. II. | 3 852 | 2 529 | 4 322 | 4 463 | 15 166 | 152 | 75 | 120 | 26 | 373 | 15 539 |