Commercial and Residential Real Estate Market Liquidity D.W. van Dijk

Transcriptie

1 Commercial and Residential Real Estate Market Liquidity D.W. van Dijk

2 Nederlandse samenvatting (Summary in Dutch) Marktliquiditeit in residentieel en commercieel vastgoed De hoofdvraag in dit proefschrift is Wat is de rol van marktliquiditeit in vastgoed?. Marktliquiditeit is sterk gerelateerd aan prijsdynamiek in vastgoed. Daarom dienen prijzen en liquiditeit niet als gescheiden concepten te worden gezien. Dit proefschrift biedt een aantal nieuwe maatstaven voor het meten van marktliquiditeit in vastgoed. De ontwikkeling in alle maatstaven laat een sterke cyclische samenhang zien met prijsontwikkelingen. Dit toont aan dat beleidsmakers en andere marktvolgers niet louter prijsontwikkelingen in acht moeten nemen. Een completer beeld ontstaat als zowel liquiditeits- als prijsontwikkelingen worden geanalyseerd. Daarbij is van belang dat liquiditeitsdynamiek leidend is voor prijsdynamiek. Deze inzichten kunnen bijvoorbeeld van belang zijn voor beleidsmakers in het duiden van crises en oververhitte markten. De hoofdvraag is onderverdeeld in drie deelvragen, waarvan de eerste is: Hoe kan marktliquiditeit in vastgoed worden gemeten? Drie hoofdstukken in deze thesis gaan hier op in. Hoofdstuk 2 biedt een manier om marktliquiditeitsindices gebaseerd op constante kwaliteit van de woningen te schatten als transactiedata schaars is. De maatstaf houdt rekening met het feit dat de kwaliteit van verkochte woningen niet constant is over de tijd. Daarnaast wordt in acht genomen dat in sommige periodes meer of minder woningen uit de verkoop worden teruggetrokken. Een van de belangrijkste voordelen van de methodologie is dat deze ook gebruikt kan worden in dunne markten (dat wil zeg- 149

3 gen, in markten waarin weinig transacties plaatsvinden). Indices van marktliquiditeit gemeten op basis van conventionele methodes kunnen namelijk onbetrouwbaar zijn in dunne markten. De ontwikkelde methode introduceert een structuur op de geschatte coëfficiënten waardoor er ook betrouwbare indices kunnen worden geschat voor deze markten. Daarnaast houdt de methode rekening met verschillen in kwaliteit en het aantal terugtrekkingen. De resultaten suggereren dat terugtrekkingen de belangrijkste oorzaak zijn van de verschillen tussen gemiddelde verkooptijd van verkochte woningen en de ontwikkelde maatstaf. Daarnaast zorgt kwaliteit voor significante verschillen. Hoofdstuk 3 breidt de methode van Fisher et al. (2003) voor het bepalen van constante liquiditeits prijsindices verder uit en wel op twee manieren: (i) door het plaatsen van de methode in een herhaalde verkopen raamwerk en (ii) door het schatten in een structureel tijdreeksmodel. Door deze uitbreidingen is het mogelijk om reserveringsprijzen van kopers en verkopers voor commercieel vastgoed op een regionaal (stedelijk) niveau te bepalen, zonder dat een uitgebreide verzameling van pandkarakteristieken voorhanden dient te zijn. Het verschil tussen de centrummaten van de reserveringsprijzen van kopers en verkopers is een maatstaf voor liquiditeit. Dit kan worden gezien als een bid-ask spread voor de vastgoedmarkt. De ontwikkelde maatstaf is een zeer algemene maatstaf die geschat kan worden met iedere database waarin herhaalde verkopen (inclusief de transactieprijzen en transactiedata) kunnen worden geïdentificeerd. Omdat de maatstaf in een structureel tijdreeksmodel is geplaatst, kan deze ook worden gebruikt in dunne markten. Hoofdstuk 4 laat zien dat een maatstaf voor krapte op de woningmarkt op basis van zoekgedrag op internet (clicks per woning) leidend is voor een maatstaf van marktliquiditeit op basis van transactiedata. De achterliggende reden is dat zoekgedrag op internet een signaal is van voorbereidende stappen die uiteindelijk kunnen leiden tot de koop van een huis. Het effect gaat echter twee kanten op: internetzoekgedrag reageert negatief op veranderingen in marktliquiditeit. De reden is dat een stijging van het aantal verkochte woningen in het afgelopen kwartaal reflecteert dat er minder woningzoekers over zijn in een bepaalde gemeente in het huidige kwartaal. De tweede deelvraag is: Hoe zijn prijzen en liquiditeit gerelateerd in vastgoedmarkten? De liquiditeitsindices gebaseerd op constante kwaliteit van de woningen voor de Nederlandse woningmarkt uit Hoofdstuk 2 laten zien dat marktliquiditeit laag is tijdens een cri- 150

4 sis. De ontwikkelde liquiditeitsmaatstaf laat verder zien dat er sterke overeenkomsten bestaan tussen prijsontwikkelingen in ontwikkelingen en liquiditeit. Een Granger causaliteit analyse laat verder zien dat veranderingen in liquiditeit eerder plaatsvinden dan veranderingen in prijzen. Een nieuwe bevinding, consistent met de asset pricing literatuur, laat zien dat het liquiditeitsrisico tevens hoger is tijdens een crisis. Hoofdstuk 2 gaat ook in op de verhouding tussen de vraagprijspremie en de verkooptijd. Een hogere premie (dat wil zeggen een hogere vraagprijs ten opzichte van de geschatte marktwaarde) is gerelateerd aan een kleinere verkoopkans. Het effect is niet constant over de tijd: tijdens de crisis is zowel de vraagprijspremie als het totale effect op de verkoopkans groter (de gemiddelde vraagprijspremie vermenigvuldigd met de coëfficiënt). Recentelijk (sinds 2015) is de vraagprijspremie gemiddeld gezien veranderd in een vraagprijskorting. De reden is dat verkopers hun gedrag veranderen door de extreme krapte op de markt. Hoofdstuk 3 laat zien dat liquiditeit in alle grote commerciële vastgoedmarkten meestal procyclisch is. Omdat liquiditeit niet constant is over de tijd, vergelijkt een normale prijsindex, tot op zekere hoogte, appels met peren. Dit hoofdstuk ontwikkelt een methode om prijsindices gebaseerd op herhaalde verkopen te corrigeren voor tijdsvariërende liquiditeit. Deze constante liquiditeit prijsindices (reserveringsprijsindices van vragers) zijn meer cyclisch dan gewone prijsindices en reserveringsprijsindices van aanbieders. De resultaten laten verder zien dat gewone prijsindices en prijsindices van het aanbod trager reageren dan de reserveringsprijsindices van vragers. Merk op dat dit hoofdstuk ingaat op commercieel vastgoed in de Verenigde Staten, de andere twee hebben betrekking op de Nederlandse woningmarkt. Het zou zo kunnen zijn dat er verschillen zijn in de verhouding tussen prijzen en liquiditeit tussen commerciële en residentiële vastgoedmarkten enerzijds en tussen Amerikaanse en Nederlandse vastgoedmarkten anderzijds. Bijvoorbeeld omdat commercieel vastgoed over het algemeen meer een investeringsgoed is dan residentieel vastgoed. Dit laatste wordt over het algemeen meer gezien als een consumptiegoed. Verder is het aanbod in (sommige) markten in de Verenigde Staten veel minder gerestricteerd dan in Nederlandse markten. Dit zou ook van invloed kunnen zijn op de verhouding tussen prijzen en liquiditeit. Daarnaast verschillen de hypotheekmarkten in beide landen van elkaar. Dit kan implicaties hebben voor het gedrag van vragers en aanbieders bij het bepalen van hun reserveringsprijzen. Zo kan bijvoorbeeld worden beargumenteerd dat anchoring sterker aan- 151

5 wezig is in markten met hoge hypotheekschulden, aangezien de kans op een restschuld hier groter is. Een uitgebreidere analyse van deze onderwerpen kan in toekomstig onderzoek worden opgepakt. Hoofdstuk 4 presenteert een theoretisch en empirisch model waarbij transactieprijzen, marktkrapte en marktliquiditeit elkaar beïnvloeden. Het hoofdstuk biedt naast inzichten in de variatie over tijd ook inzichten in geografische verschillen. De resultaten laten zien dat veranderingen in marktkrapte gebaseerd op zoekgedrag op internet (clicks per woning) voorlopen op (1) veranderingen in marktliquiditeit en (2) veranderingen in prijzen. Daarnaast laat het hoofdstuk zien dat liquiditeit sneller dan prijzen reageert op schokken in marktkrapte. Het effect op liquiditeit is tijdelijk en het effect op prijzen permanent. Het onderliggend theoretisch mechanisme is dat een toestroom van meer kopers zorgt voor een krappere markt, hetgeen leidt tot een toename in de kans op een transactie. Door een asymmetrie in informatie observeren verkopers dit niet direct en passen zij hun reserveringsprijzen langzamer aan. Het gevolg is een vertraagde respons van transactieprijzen, terwijl marktliquiditeit direct omhoog gaat. Er zijn geografische verschillen in dit proces. In stedelijke gebieden wordt een vraagschok geabsorbeerd in marktliquiditeit en passen prijzen zich langzaam aan. In landelijke gebieden daarentegen is er geen effect te zien op marktliquiditeit, maar alleen een vertraagd effect op prijzen. De reden is dat stedelijke gebieden herstellende waren van de crisis in het laatste jaar van de steekproef, terwijl dit nog niet het geval was in landelijke gebieden. Dit is ook zichtbaar in het model dat geschat is op 50% van de gebieden met de meest negatieve rendementen. Price discovery is deze gebieden is trager dan in andere regio s. De reden is dat het aantal transacties lager ligt in deze gebieden. In het theoretisch model wordt dit gereflecteerd in het feit dat verkopers meer waarde hechten aan de perceptie van marktkrapte van gisteren dan van vandaag. De derde deelvraag luidt Hoe kan marktliquiditeit worden gebruikt voor een beter begrip en een betere monitoring van de vastgoedmarkt?. Dit proefschrift toont aan dat het begrijpen van marktliquiditeit van cruciaal belang is voor beleidsmakers en andere marktvolgers. Liquiditeit kan sterk van pas komen bij zowel de monitoring als het voorspellen van vastgoedmarkten. Hoofdstuk 2 laat zien dat de gemiddelde verkooptijd van verkochte woningen een maatstaf die regelmatig wordt gebruikt als indicator voor marktliquiditeit misleidend kan zijn. De reden is dat bij de berekening 152

6 van dit gemiddelde alleen verkochte woningen worden gebruikt. Daarnaast zijn verhandelde woningen heterogeen. Aangezien de kans op terugtrekking en woningkenmerken over de tijd verschillen, kan varen op alleen de gemiddelde verkooptijd tot verkeerde conclusies leiden. Deze problemen zijn groter in kleine markten of in markten waar weinig woningen worden verhandeld (bijvoorbeeld tijdens een crisis). De resultaten suggereren dat in een neergaande (opgaande) markt, de gemiddelde verkooptijd van verkochte woningen marktliquiditeit onderschat (overschat). Hoofdstuk 3 biedt een dieper inzicht in de vastgoedgoedmarkt door te kijken naar de reserveringsprijzen van kopers en verkopers. Voor beleidsmakers is het model interessant bij het monitoren en voorspellen van de vastgoedmarkt. De vergelijking tussen de vraag- en aanbod reserveringsprijsindices geeft een completer beeld van de historische en huidige marktsituatie dan gewone prijsindices. Omdat de vraagindices een maatstaf bieden voor zowel prijs- als liquiditeitsontwikkelingen, lopen deze voor op prijsindices. Daarom kunnen deze tevens nuttig zijn bij het voorspellen van prijsindices. De vertraging van het aanbod ten opzichte van de vraag is ongeveer een jaar. De vertraging van normale prijsindices is ongeveer twee kwartalen. Hoofdstuk 4 biedt theoretisch en empirisch bewijs voor de relatie tussen marktkrapte, marktliquiditeit en huizenprijzen. Het begrijpen van deze relatie kan belangrijk zijn voor beleidsmakers die deze marktindicatoren bij het duiden van de marktsituatie vaak los van elkaar gebruiken. Daarnaast ontwikkelt dit hoofdstuk een nieuwe indicator gebaseerd op internetzoekgedrag die voorloopt op andere indicatoren. Dit kan nuttig zijn bij het voorspellen van regionale woningmarkten. De vertraging van marktliquiditeit ten opzichte van deze indicator is ongeveer een kwartaal. Prijzen reageren langzamer, ongeveer de helft van de totale schok is geabsorbeerd na twee kwartalen. 153