EFFEKTER PÅ DANSK ØKONOMI VED BOLIGPRISFALD
|
|
|
- Sara Bro
- 10 år siden
- Visninger:
Transkript
1 27. marts 2006 af Martin Windelin direkte tlf og Frederik I. Pedersen direkte tlf EFFEKTER PÅ DANSK ØKONOMI VED BOLIGPRISFALD Hvis boligpriserne over de kommende syv år falder nominelt med i alt 16 pct. (realt med 25 pct.), så vil boligprisfaldet reducere beskæftigelsen med personer og den offentlige saldo vil blive forringet med ca. 20 mia.kr. Afhængig af årsagen til et boligprisfald vil de negative effekter i mange tilfælde blive endnu større. Resumé: Der ses i denne analyse nærmere på effekterne på dansk økonomi ved boligprisfald. Analysen skal ikke ses som en forudsigelse af et nært forestående boligprisfald, men er lavet for at belyse, hvor vigtig udviklingen på boligmarkedet er for udviklingen i resten af dansk økonomi. De historiske erfaringer viser, at kraftige ændringer i fundamentale økonomiske forhold kan give markante boligprisfald. Således faldt boligpriserne med i alt 16 pct. fra 1986 til 1993 i forbindelse med kartoffelkuren, hvilket svarede et realt boligprisfald på 32 pct. Kontantprisen på enfamilieshuse på landsplan er steget med ca. 50 pct. siden I samme periode kan ADAM-modellen kun forklare en stigning i kontantpriserne på 6 pct., MONA-modellen kan forklare en stigning på 18 pct., og SMEC-modellen kan forklare en stigning på 30 pct. Boligprisvæksten siden 1999 har således været mellem ca. 20 og 45 pct. højere, end det modellerne kan forklare. En del af forklaringen på, at modellerne ikke kan forklare de observerede stigninger er, at modellerne ikke har alle relevante forklaringsfaktorer med, som f.eks. nye låneformer (herunder afdragsfrihed), regionale forskelle, demografiske forhold, knaphed på udbuddet af byggegrunde og formueeffekter. Men en del af boligprisvæksten kan også være udtryk for en spekulativ, forventningsdreven prisboble, hvilket imidlertid ikke er muligt at afgøre entydigt. Udmeldingerne fra Nationalbanken indikerer, at man her i stigende grad mener, at der er risiko for en spekulativ, forventningsdreven prisboble. P:\GS\06-til ny hjemmeside\erhverv og samfund\2006\boligprisfald-effekt-mw.doc
2 2 EFFEKTER PÅ DANSK ØKONOMI VED BOLIGPRISFALD Der ses i denne analyse nærmere på effekterne på dansk økonomi ved boligprisfald. Analysen skal ikke ses som en forudsigelse af et nært forestående boligprisfald, men er lavet for at belyse, hvor vigtig udviklingen på boligmarkedet er for udviklingen i resten af dansk økonomi. Når det kan være relevant at se på effekterne på dansk økonomi af boligprisfald, skyldes for det første, at den historiske erfaring viser, at det på ingen måde er en naturlov, at boligpriserne kun kan stige. Nedenfor vises det derfor indledningsvist, at boligpriserne i Danmark i visse perioder er faldet ganske markant, f.eks. i perioden (ved konjunkturomslaget ved den anden oliekrise sidst i 1970erne) og i (kartoffelkuren). Kraftige ændringer i fundamentale økonomiske forhold kan således give markante boligprisfald. For det andet vises det, at de gængse boligprismodeller har svært ved at forklare de senere års boligprisvækst, hvilket har medvirket til en stigende bekymring for, at en del af de seneste års boligprisstigninger er forventningsdreven, dvs. udtryk for en boligprisboble. I fald, der er tale om en boligprisboble, er der risiko for, at den springer med markante boligprisfald til følge. Stigende boligpriser ingen naturlov vi har også haft perioder med markante fald Boligpriserne er steget uafbrudt de seneste 12 år i træk og med stigende styrke de seneste par år, hvilket måske kunne få nogle til at tro, at det nærmest er en naturlov, at boligpriserne kun kan stige. Imidlertid viser nedenstående tabel 1, at vi også har haft perioder med ganske markante fald i boligpriserne. Det kan i den sammenhæng bemærkes, at boligprisfaldene især ved kartoffelkuren var karakteriseret ved et hurtigt og kraftigt skift i prisudviklingen fra det ene år til det andet, jf. i øvrigt bilag 1, hvor den historiske kontantprisudvikling de seneste 50 år er mere udførligt beskrevet.
3 3 Tabel 1. Perioder med markante boligprisfald Samlet ændring i perioden Gns. ændring pr. år i perioden Nominelt % -2,8% % -2,4% Realt % -12,7% % -5,3% Anm.: Deflatering er foretaget med forbrugerprisindekset. Kilde: AErådet pba. ADAM-databanken. Tabel 1 viser, at boligpriserne faldt med i alt 8 pct. fra 1979 til 1982 i forbindelse med konjunkturomslaget ved den anden oliekrise. Dette lyder måske ikke af så meget, men da boligprisfaldet skete i en periode med relativt høj inflation på pct. om året, så faldt de reale huspriser faktisk hele 33 pct. på bare tre år. Tilsvarende ses det, at boligpriserne faldt med i alt 16 pct. fra 1986 til 1993 i forbindelse med kartoffelkuren, hvilket svarede til et realt boligprisfald på 32 pct. Boligprismodeller har svært ved at forklare de seneste års boligprisvækst Der findes tre store økonomiske modeller til belysning af konjunkturudviklingen i dansk økonomi. Hver af disse tre modeller har en boligprismodel, som kan bruges til at forklare og forudsige boligprisudviklingen. De tre modeller er Danmarks Statistiks ADAM-model (som bl.a. de økonomiske ministerier og AErådet bruger), Det Økonomiske Råds SMEC-model og Nationalbankens MONA-model. 1 Fælles for disse modeller er, at de er økonometriske boligmodeller, dvs. at modellen (dens parametre) er fastlagt ved hjælp af statistiske metoder. Fælles for disse tre modeller er også, at de har haft svært ved at forklare boligprisudviklingen siden 1999, jf. figur 1. Især boligprisvæksten i 2004 og 2005 har modellerne svært ved at forklare. 1 Desuden har Økonomi- og erhvervsministeriet for nylig udviklet en model til forklaring af boligprisudviklingen, jf. Økonomisk Tema nr. 1, august På grund af datamæssige forhold (reviderede nationalregnskabstal) er modellens forudsigelser ikke fremført til og med Det skønnes, at boligprisvæksten fra 2003 til 2005 har været mellem 10 og 25 pct. højere, end hvad Økonomi- og erhvervsministeriets boligprismodel kan forklare. Se bilag 2 for en uddybning af modellen og dens evne til at forklare boligprisvæksten.
4 4 Figur 1. Boligmodellernes evne til at forklare boligprisvæksten siden % 50% 40% 30% Faktisk kontantpris SMEC MONA ADAM 20% 10% 0% -10% Anm.: I figuren sammenlignes udviklingen i de akkumulerede faktiske og modelberegnede boligprisvækstrater igennem perioden Sammenligningen følger således den metodik, som Finansministeriet har anvendt til at sammenligne den faktiske og ADAMberegnede kontantprisudvikling for perioden , jf. side 78 i Økonomisk Redegørelse, aug AErådet har omregnet MONAs kvartalsvækstrater til årsvækstrater, for at kunne sammenligne med årsmodellerne ADAM og SMEC i figuren. Det er ADAMmodellens version fra juli 2005 og SMEC-modellen fra 2005-efterårsrapporten, der er anvendt. Det skal bemærkes, at boligprisvæksten i 2005 delvist er baseret på konjunkturskøn, da ikke alle tal for inputvariablene for modellerne foreligger for dette år. Kilde: AErådet pba. tal fra Danmarks Statistik, Det Økonomiske Råd og Nationalbanken. Det ses af figur 1, at kontantprisen på enfamilieshuse på landsplan er steget godt 50 pct. siden I samme periode kan ADAM-modellen kun forklare en stigning i kontantpriserne på 6 pct., MONA-modellen kan forklare en stigning på 18 pct. og SMEC-modellen kan forklare en stigning på 30 pct. Boligprisvæksten siden 1999 har således været mellem ca. 20 og 45 pct. højere, end det modellerne kan forklare. En del af forklaringen på, at modellerne ikke kan forklare de observerede stigninger er, at modellerne ikke har alle relevante forklaringsfaktorer med, som f.eks. nye låneformer (herunder afdragsfrihed), regionale forskelle, demografiske forhold, knaphed på udbuddet af byggegrunde og formueeffekter. Det er imidlertid uklart i hvilken udstrækning, dette er hele forklaringen og i hvilken udstrækning, en del af boligprisvæksten er udtryk for en spekulativ, forventningsdreven prisboble. Udmeldingerne fra Nationalbanken indikerer, at man her i stigende grad mener, at der er risiko for en spekulativ, forventningsdreven prisboble.
5 5 Effekter på dansk økonomi ved boligprisfald Det er meget svært at forudsige, hvornår et fremtidigt boligprisfald vil komme, hvor lang tid det vil vare, og hvor kraftigt det vil være. For illustrative formål ses i tabel 2 derfor på et årligt nominelt boligprisfald på 2,4 pct. om året i en periode fra et og op til syv år. Et årligt nominelt boligprisfald på 2,4 pct. om året i syv år, svarer til det nominelle fald, der kunne observeres i dansk økonomi i perioden efter kartoffelkuren. Der er således tale om et boligprisfald af en styrke og varighed, som historisk har været observeret på det danske boligmarked. Realt er der faktisk tale om et noget svagere boligprisfald end efter kartoffelkuren. Der er i beregningen ikke taget stilling til årsagen et sådant boligprisfald - det kunne være en prisboble, der brister, en pludselig stramning af boligbeskatningen, en kraftig rentestigning eller et konjunkturtilbageslag. Her fokuseres alene på effekten på danske økonomi af selve boligprisfaldet. Hvis det f.eks. var en kraftig dansk rentestigning, der forårsagede boligprisfaldet, så vil effekterne på dansk økonomi være endnu kraftigere, da en rentestigning også ville påvirke (bl.a. investerings)aktiviteten negativt i resten af dansk økonomi. Hvis rentestigningen ikke bare var isoleret dansk, men europæisk eller global, så ville dansk økonomi blive yderligere negativt påvirket ved, at efterspørgslen fra udlandet og derfor dansk eksport vil blive påvirket negativt. Afhængig af hvad der udløser et boligprisfald, vil de negative effekter i mange tilfælde blive endnu større. Tabel 2. Effekter på dansk økonomi ved boligprisfald (akkumuleret) År Boligprisændring (nominel), pct. -2,4-4,7-7,0-9,3-11,4-13,6-15,6 Boligprisændring (real), pct. -4,0-7,7-11,4-15,0-18,6-21,9-25,1 Beskæftigelse, pers Privat forbrug (realt), pct. -0,1-0,4-0,6-0,9-1,1-1,3-1,4 BNP (realt), pct. -0,1-0,4-0,5-0,7-0,8-0,8-0,9 Offentlig saldo, mia.kr. -1,4-3,6-4,8-8,6-14,0-17,6-19,6 Løn, pct. -0,1-0,2-0,6-1,1-1,6-2,2-2,8 Anm.: Beregningen er således et klassisk multiplikator beregningseksperiment, hvor man beregner det isolerede bidrag fra en given variabel ved at antage et givet forløb for denne variabel (her et prisfald over syv år) og herefter måle effekten på en række andre variable i forhold til et grundforløb for disse variable. På tilsvarende vis kunne der udregnes isolerede bidrag fra udviklingen i en række andre variable. Renteniveau og arbejdsstyrke er holdt eksogene i eksperimentet. Der er forudsat en årlig inflationstakt på 1,8 pct. i grundforløbet. Kilde: AErådets beregninger vha. ADAM-modellen.
6 6 Tabel 2 viser, at hvis boligpriserne falder med 11 pct. (18 pct. realt) over en fem års periode, så vil beskæftigelsen i år 5 blive reduceret med personer, det private forbrug vil blive reduceret 1,1 pct. (svarende til 4 mia.kr.) og det vil medføre et dræn i statskassen på knap 9 mia.kr. Det ses tilsvarende af tabel 2, at hvis boligpriserne over syv år falder nominelt med i alt ca. 16 pct. (og realt med ca. 25 pct.), så vil beskæftigelsen i år 7 være reduceret med personer, det private forbrug vil være reduceret med 1,4 pct. (svarende til 10 mia.kr.) og den offentlige saldo være reduceret med ca. 20 mia.kr. At beskæftigelsesfaldet kun er marginalt større ved et boligprisfald på 16 pct. over fem år end ved et fald på 11 pct. over fem år, skyldes økonomiens selvregulerende mekanismer, der over tid er med til at afbøde virkningerne af husprisfaldet. Den faldende beskæftigelse (og deraf stigende ledighed) forventes, at dæmpe lønstigningstakten (så lønniveauet er reduceret med 2,8 pct. i år 7), hvilket vil forbedre Danmarks konkurrence, hvorfor eksporten over tid vil stige og bidrage til at øge beskæftigelsen igen. Lønmodtagerne kommer således via en lønreduktion til at betale for husprisfaldet. Forudsættes lønstigningstakten ikke at blive dæmpet af beskæftigelsesudviklingen, så vil beskæftigelseseffekten blive kraftigere. I så tilfælde vil beskæftigelsesreduktionen i år 7 blive på personer. På lang sigt vil der således ikke være permanente effekter på beskæftigelsen af et givet boligprisfald, ligesom vækstraten i BNP, privatforbruget, lønningerne mv. ikke vil blive påvirket på lang sigt af et boligprisfald. På lang sigt vil der således alene være en permanent negativ effekt på niveauet for BNP, det private forbrug, lønnen og den offentlig sektors gæld ved et givet boligprisfald. Det er muligt at beregne effekten af andre scenarier for boligprisfald af forskellige styrke og varighed, end hvad der er vist i tabel 2. Effekten på dansk økonomi vil variere med størrelsen af det reale boligprisfald. Effekten er lidt mere end proportional med størrelsen af det reale boligprisfald.
7 7 BILAG 1. KONTANTPRISUDVIKLINGEN DE SIDSTE 50 ÅR ADAM-databankens tidsserie for kontantprisudviklingen går tilbage til 1955 og er den længst sammenhængende tidsserie for kontantprisudviklingen, som Danmarks Statistik offentliggør. Nedenfor er vist den årlige nominelle (figur 2) og reale (figur 3) kontantprisvækst i pct. samt den nominelle (figur 4) og reale kontantprisudvikling (figur 5) i niveau. Figur 2. Årlig nominel kontantprisvækst i de sidste 50 år 25% 20% 15% 10% 5% 0% -5% -10% Kilde: AErådet pba. ADAM-databanken. Figur 3. Årlig real kontantprisvækst i de sidste 50 år 15% 10% 5% 0% -5% -10% -15% Anm.: Kontantprisen er deflateret med forbrugerprisindekset. Kilde: AErådet pba. ADAM-databanken.
8 8 Figur 4. Nominel kontantprisudvikling de seneste 50 år, (1955 = indeks 1) % perioden % perioden Kilde: AErådet pba. ADAM-databanken. Figur 5. Real kontantprisudvikling de seneste 50 år, (1955 = indeks 1) 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0-33% perioden % perioden ,5 0, Anm.: Kontantprisen er deflateret med forbrugerprisindekset. Kilde: AErådet pba. ADAM-databanken.
9 9 BILAG 2. ØKONOMI- OG ERHVERVSMINISTERIETS BOLIGPRISMODEL For at forklare de vedvarende boligprisstigninger siden 1993 har Økonomiog Erhvervsministeriets udviklet en model for de danske ejerboligpriser. Modellen er en af de mest avancerede økonometriske modeller i Danmark til forklaring af boligprisudviklingen. Den forsøger at forklare prisstigningerne ud fra en lang række realøkonomiske forhold på både udbuds- og efterspørgselssiden af boligmarkedet. 2 Figur 1 viser modellens evne til at forklare boligprisudviklingen siden Figur 1. Økonomi- og erhvervsministeriets boligprismodel forklaringsevne Reale kontantpriser Reale kontantpriser, jf. modellen (estimeret med vægtede realkreditrenter) Indeks 2.kv. 1993= kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv kv. Anm.: Modellen er estimeret på kvartalsvise data for perioden 4. kvt til 1. kvt Kilde: Kopi af figur 1 i Økonomisk Tema nr. 1, august 2005, Prisstigninger på boligmarkedet Økonomi- og erhvervsministeriet. Set over perioden 1. kvartal 1993 til 1. kvartal 2005 kan 9/10 af prisudviklingen forklares ud fra de realøkonomiske forhold, der er med i modellen. Som det ses af figur 1, er modellen god til at forklare prisudviklingen fra 1993 til 2003 ud fra realøkonomiske forhold, men modellen har meget svært ved at forklare prisudviklingen efter Modellen har følgende forklarende variable inflation, rente, husholdningernes disponible indkomst, andelen af boligejerne med fastforrentede realkreditlån henholdsvis rentetilpasningsslån, rentefradragsretten, ejendomsbeskatningen, antallet af potentielle førstegangskøbere, nybygningsprisen, boliginvesteringerne og beholdningen. Modellen inkluderer ikke faktorer, begrænset udbud af byggegrund, afdragsfri lån eller formueeffekter af boligprisstignigner. Se Økonomisk Tema nr. 1, august 2005, Prisstigninger på boligmarkedet for en uddybning heraf.
10 10 Økonomi- og erhvervsministeriets model forudsiger næsten uændrede boligpriser efter 2003 på baggrund af udviklingen i de realøkonomiske forhold. Imidlertid er det stik modsatte sket - boligpriserne er steget. Boligpriserne er endda steget med en kraftigere vækstrate end før. Den faktiske boligprisvækst frem til og med 1. kvartal 2005 er således ca. 10 pct. højere end ØEMs boligprismodel tilsiger. Fra 1. kvartal til 4. kvartal 2005 er boligpriserne steget meget kraftigt med ca. 15 pct. På grund af datamæssige forhold (reviderede nationalregnskabstal) er modellens forudsigelser ikke fremført til 4. kvartal Det vurderes umiddelbart, at der fra 1. kvartal til 4. kvartal 2005 ikke været markante ændringer i værdierne for modellens forklarende variable, der vil medføre en væsentlig stigning i de modelberegnede boligpriser for kvartal Det skønnes derfor, at boligprisvæksten fra 2003 til 2005 har været mellem 10 og 25 pct. højere end hvad Økonomi- og erhvervsministeriets boligprismodel kan forklare.
Figur 1. Udviklingen i boligpriserne ifølge AEs prognose, oktober 2008. Danmarks Statistik enfamilieshuse
6. oktober 2008 Jeppe Druedahl, Martin Madsen og Frederik I. Pedersen (33 55 77 12) Resumé: AERÅDETS PROGNOSE FOR BOLIGMARKEDET, OKTOBER 2008: BOLIGPRISFALD VIL PRESSE VÆKST OG BESKÆFIGELSE Priserne på
Markante sæsonudsving på boligmarkedet
N O T A T Markante sæsonudsving på boligmarkedet 9. marts 0 Denne analyse estimerer effekten af de sæsonudsving, der præger prisudviklingen på boligmarkedet. Disse priseffekter kan være hensigtsmæssige
Specielt fastforrentede afdragsfrie realkreditlån indfris
NR 9. NOVEMBER 2010 Specielt fastforrentede afdragsfrie realkreditlån indfris Den seneste statistik for realkredittens udlån i 3. kvartal viser, at der indfris flere fastforrentede lån end der udbetales.
Demografi giver medvind til københavnske huspriser
2. januar 2012 Demografi giver medvind til københavnske huspriser Københavnsområdet har gennem en årrække oplevet, at flere og flere danskere har fundet det attraktivt at bosætte sig her set i forhold
Bachelorafhandling.. En!teoretisk!og!empirisk!analyse!af!boligmarkedet!
AARHUS UNIVERSITY BUSINESS & SOCIAL SCIENCES DEPARTMENT OF ECONOMICS & BUSINESS HATop'up HOLD41'SUPL Bachelorafhandling.. Enteoretiskogempiriskanalyseafboligmarkedet Studerende: SteffenMøllerMellerup Studienummer:201400104
Analyse. Stigende temperatur på boligmarkedet kalder på meget snarlige indgreb. 25. august 2015. Af Jens Hauch og Bjørn Meyer
Analyse 2. august 201 Stigende temperatur på boligmarkedet kalder på meget snarlige indgreb Af Jens Hauch og Bjørn Meyer Temperaturen stiger på boligmarkedet. Priserne er over deres strukturelle niveau,
Regional boligprisboom i 0 erne: Vores bud på de centrale årsager og mekanismer?
Regional boligprisboom i 0 erne: Vores bud på de centrale årsager og mekanismer? Christian Heebøll d. 4. juni 2014 NB. Foreløbige resultater Motivation: Boligprisudvikling har haft en central betydning
Københavnske ejerlejlighedspriser en meget begrænset indikator for hele landets boligmarked
N O T A T Københavnske ejerlejlighedspriser en meget begrænset indikator for hele landets boligmarked Baggrund og resume Efter i årevis at have rapporteret om et fastfrosset boligmarked, har de danske
Boligpriser og normaliseringen af renterne frem mod 2020
Boligpriser og normaliseringen af renterne frem mod 22 Nyt kapitel Det danske boligmarked har været igennem ti turbulente år, hvor uholdbare prisstigninger frem til 27 blev afløst af kraftige prisfald.
Makroøkonomi: Det danske boligmarked
Makroøkonomi: Det danske boligmarked den 23. januar 2017 Prisen på lejligheder er på det højeste niveau nogensinde, mens prisen på huse nærmer sig toppen i 2007 Det københavnske lejlighedsmarked udgør
ANALYSE: Aktuelle boligpriser ryster ikke den finansielle stabilitet
ANALYSE: Aktuelle boligpriser ryster ikke den finansielle stabilitet De lave renter har løftet boligpriserne, men der er ikke tegn på en dansk boligboble. En stigning i renterne må dog ventes at medføre
Beregning af makroøkonomiske effekter af energiprisændring
Dorte Grinderslev (DØRS) Beregning af makroøkonomiske effekter af energiprisændring Baggrundsnotat til kapitel I Omkostninger ved støtte til vedvarende energi i Økonomi og Miljø 214 1 Indledning Notatet
LEMPELIG PENGEPOLITIK EN MEDVIRKENDE ÅRSAG TIL FINANSKRISEN
LEMPELIG PENGEPOLITIK EN MEDVIRKENDE ÅRSAG TIL FINANSKRISEN Den nuværende finanskrise skal i høj grad tilskrives en meget lempelig pengepolitik i USA og til dels eurolandene, hvor renteniveau har ligget
Rentefølsomhed og lånefordelingen - Parcelhuse vs ejerlejligheder og København vs Aarhus
15. april 2016 Rentefølsomhed og lånefordelingen - Parcelhuse vs ejerlejligheder og København vs Aarhus Priserne på ejerlejligheder er som bekendt steget væsentligt mere end på resten af boligmarkedet
Den københavnske boligboble er blæst væk
. maj 11 Den københavnske boligboble er blæst væk Redaktion Cheføkonom Christian Hilligsøe Heinig [email protected] Efter de store prisfald på det københavnske boligmarked i kølvandet på finanskrisen, så har
Markedsudviklingen i 2005 for realkreditinstitutter
Markedsudviklingen i 2005 for realkreditinstitutter Konklusioner Resultat før skat er steget kraftigt i 2005 (rekord højt). Stigende nettorente- og gebyrindtægter og større kursgevinster på værdipapirbeholdninger.
Prognoser for løn- og prisudviklingen
07-0347 - poul 06.02.2008 Kontakt: Poul Pedersen (Poul) - [email protected] - Tlf: 3336 8848 Prognoser for løn- og prisudviklingen Finansministeriet har i Økonomisk Redegørelse skønnet over udviklingen i dansk
Ændringer i strukturelle niveauer og gaps, Konjunkturvurdering og Offentlige finanser, - en prognoseopdatering, februar 2017.
d. 15.2.217 Ændringer i strukturelle niveauer og gaps, Konjunkturvurdering og Offentlige finanser, - en prognoseopdatering, februar 217. 1 Indledning Notatet beskriver ændringerne af strukturelle niveauer
Boligmarkedet er stadigvæk varmt
Boligmarkedet er stadigvæk varmt Boligpriserne bevæger sig stadig op på tværs af hele landet. Efter et vinterhalvår med moderat udvikling er der igen en vis fart på priserne til trods for, at der handles
Gennemsnitsdanskeren er god for 1.168.000 kr.
Gennemsnitsdanskeren er god for 1.168.000 kr. En ny opgørelse baseret på tal fra Danmarks Statistik viser, at indbyggerne i Danmark i gennemsnit er gode for 1.168.000 kr., når al gæld er trukket fra al
Research Danmark Næppe boble i København men vigtigt med vågent øje
Investment Research General Market Conditions 28. april 2015 Research Danmark Næppe boble i København men vigtigt med vågent øje Der er i kølvandet på de ekstremt lave renter kommet øget fokus på risikoen
Forøgelse af ugentlig arbejdstid i den offentlige sektor 1
Forøgelse af ugentlig arbejdstid i den offentlige sektor 1 15. november 2011 Indledning I nærværende notat belyses effekten af et marginaleksperiment omhandlende forøgelse af arbejdstiden i den offentlige
Økonomisk Tema Nr. 1 August 2005 Prisstigninger på boligmarkedet
Boligudvalget (2. samling) BOU alm. del - Bilag 57 Offentligt Økonomisk Tema Nr. 1 August 2005 Prisstigninger på boligmarkedet Indholdsfortegnelse Forord... 3 Sammenfatning... 4 Stigende boligpriser -
Analyse af forskelle mellem ADAM og SMECs rentemultiplikator
i:\maj-2\adam-smec-sb.doc Af Steen Bocian 29. maj 2 Analyse af forskelle mellem ADAM og SMECs rentemultiplikator I den seneste vismandsrapport beregner vismændene, at en rentestigning på ½ pct.point vil
Skøn over løn- og prisudviklingen
7.12.2006 Notat 14571 poul Skøn over løn- og prisudviklingen Det Økonomiske Råds formandskab - Vismændene - har udsendt deres halvårlige rapport den 5. december 2006. Den 6. december 2006 offentliggjorde
Bag om boligmarkedet: Er boligmarkedet billigt eller dyrt?
21. marts 2013 Bag om boligmarkedet: Er boligmarkedet billigt eller dyrt? Et af de mest omdiskuterede emner i boligdebatten gennem efterhånden en længere årrække har været om boligmarkedet er billigt,
Sammenligning af SMEC, ADAM og MONA - renteeksperiment
Danmarks Statistik MODELGRUPPEN Arbejdspapir Jacob Nørregård Rasmussen 2. september 212 Dan Knudsen Sammenligning af SMEC, ADAM og MONA - renteeksperiment Resumé: Papiret sammenholder effekten af en renteforøgelse
Tobins q og udbudssiden af boligmodellen
Danmarks Statistik MODELGRUPPEN Arbejdspapir* SOA 29. september 2011 Tobins q og udbudssiden af boligmodellen Resumé: Tobins q og boligmængden bør ifølge teorien samvariere. I sen 90'erne brydes denne
Bilag. Bilag 1 Boligmodellen i ADAM. phk pc. Boligefterspørgsel: Boligudbud: Boligbeholdning, ultimo: K K. phk NI g IX pi. Nettoinvesteringer:
Bilag Bilag 1 Boligmodellen i ADAM Boligefterspørgsel: phk K D f Y, i,, infl,... pc Boligudbud: S K K 1 Boligbeholdning, ultimo: K K 1 NI Nettoinvesteringer: phk NI g IX pi D S Kontantpris: phk h K K,
