Módszertani megjegyzések
A közölt lakáspiaci árindexek értékei 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 adatokat kapunk 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 árváltozásainak részletes vizsgálatát. 2016-tól az átvett adatok tartalmazzák az ingatlant szerző személyek állampolgárságát és születési évét is. A fokozatosan teljessé váló adatbázis a 2024. évi folyamatokról még csak előzetes tájékoztatást tesz lehetővé. Összeállításunknak a 2024 előtti időszakra vonatkozó adatai véglegesek.
Az eladások 1%-át adathiány miatt kizártuk számításainkból. 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 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 a mostani kiadványunkhoz már a tárgyidőszakot követő teljes negyedév beérkezett adatait használtuk fel.
Az adatok számításához figyelembe vett (nem outlier) tranzakciók száma
Negyedév | Használt lakás | Új lakás | Összesen | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Budapest | vármegye-székhely | város | község | együtt | Budapest | vármegye-székhely | város | község | együtt | ||
2023. I. | 4 876 | 4 148 | 6 986 | 6 128 | 22 136 | 666 | 260 | 402 | 112 | 1 440 | 23 576 |
2023. II. | 5 163 | 4 093 | 7 309 | 7 105 | 23 670 | 510 | 252 | 404 | 156 | 1 322 | 24 992 |
2023. III. | 5 171 | 4 409 | 7 481 | 6 993 | 24 054 | 709 | 314 | 414 | 125 | 1 562 | 25 616 |
2023. IV. | 5 860 | 4 536 | 7 025 | 5 755 | 23 176 | 1 091 | 321 | 397 | 88 | 1 897 | 25 073 |
2024. I. | 6 972 | 5 555 | 7 488 | 5 868 | 25 883 | 569 | 201 | 319 | 60 | 1 149 | 27 032 |
2024. II. | 5 137 | 3 291 | 5 021 | 4 444 | 17 893 | 331 | 105 | 129 | 33 | 598 | 18 491 |