Economic Notes Research

Transcriptie

1 Economic Notes Research 5 april 11 Ontwikkelingen op de Europese huizenmarkt Waardering, verklaring & toekomstvisie Ondanks de afkoeling in de voorbije jaren blijft de vrees bestaan dat de EU-huizenmarkten nog duur zijn geprijsd en dat prijsdalingen nodig blijven om de excessen uit het verleden te corrigeren. Op het eerste gezicht zijn de price-toincome en price-to-rent ratio s nog altijd hoog. Ook voor is dat zo. Bij gebrek aan een goed referentiepunt bieden beide waarderingsmaatstaven echter weinig houvast om het huidige prijsniveau op een statistisch zinvolle manier te evalueren. Het probleem is dat de ratio s geen stationaire reeks zijn, waardoor er geen evenwichtsniveau is waarmee we de huidige waarde kunnen vergelijken. Een alternatieve benadering is de earnings-bond yield ratio. Die relateert de inverse van de price-to-rent ratio tot de rente. Voor kunnen we de ratio over een lange periode berekenen en blijkt die bovendien stationair zodat we over een zinvolle referentie beschikken. Volgens deze benadering was de Belgische huizenmarkt tussen 5 en 9 stevig overgewaardeerd, maar door de rentedaling in 1 kwam daaraan een einde. Aan de huidige opnieuw hogere rente wijst de ratio op een lichte overwaardering. De huizenprijsontwikkeling in kan voor en de EMU in een langetermijnrelatie worden gevat. Die impliceert een stabiel evenwichtsverband tussen de reële huizenprijs enerzijds en het reële beschikbare inkomen, de reële rente, de werkloosheidsgraad en de bevolkingsomvang anderzijds. Voortgaande op data van Q3 1 komt de feitelijke huizenprijs in en de EMU behoorlijk overeen met de prijs die op grond van deze fundamenten mag worden verwacht. Er is dus geen noodzaak dat de prijs substantieel moet corrigeren om met het evenwichtsniveau van dat ogenblik in lijn te komen. Wel kan de fundamentele waarde zelf wijzigen in functie van de verwachte ontwikkeling van de determinanten. Een simulatie leert dat de (nominale) huizenprijzen tot 15 verder kunnen stijgen met 3% per jaar in en met % per jaar in de EMU. Voor andere EU-landen kon door datagebrek geen langetermijnverband worden geschat. Onze prognose, onder meer gebaseerd op een geschatte kortetermijnvergelijking, gaat ervan uit dat de vastgoedmalaise in Spanje, Griekenland en Hongarije zeker nog in 11 zal aanhouden. Ierland zal nog een langere tijd met huizenprijsdalingen te maken krijgen. In de andere landen zet het aan de gang zijnde huizenmarktherstel zich voort, maar de verwachte jaarlijkse prijsstijgingen zullen wel beduidend lager uitvallen dan die in de hausseperiode vóór 8. U bent al KBC-Online-cliënt? Dan kunt u gratis Economic Research Notes ontvangen per . Surf naar sb/e-nieuwsbrieven en registreer uw gegevens.

2 Ontwikkeling van de Europese huizenprijzen in De Europese huizenmarkt vertoonde het afgelopen decennium een stevige expansie, die vanaf 8 in het zog van de financieel-economische crisis werd gevolgd door een terugval. In de periode stegen de prijzen van woongebouwen in de landen van de verruimde EU met gemiddeld 7,6% per jaar. In de EMU was dat gemiddeld 6,% per jaar. Die sterke groei verhult aanzienlijke verschillen op het niveau van de individuele landen (zie grafiek 1). De hoogste jaarstijgingspercentages (tussen 15 en 5%) werden opgetekend door nieuwe EU-lidstaten, meer bepaald de Baltische Staten, Slowakije, Hongarije en Bulgarije (1). In Polen en Tsjechië was de prijsdynamiek wat minder uitbundig. In de Centraal- en Oost-Europese landen verbergen de hoge gemiddelde percentages een relatief grote volatiliteit door de jaren heen. Die is vermoedelijk voor een deel te wijten aan de mindere kwaliteit van de beschikbare huizenprijsdata op het vlak van dekking en representativiteit (zie de kadertekst op blz. 3 over de beschikbaarheid en kwaliteit van huizenprijscijfers in de EU). Binnen de eurozone waren vooral Spanje, Frankrijk, Ierland, Griekenland en Luxemburg uitschieters, met een gemiddelde prijsstijging rond 1% per jaar. In het en Denemarken namen de prijzen in de vermelde periode met eveneens circa 1% per jaar toe. Aan het andere eind vinden we Duitsland, Oostenrijk en Portugal, waar de huizenprijsstijging ver op de andere lidstaten achterbleef. In lag de gemiddelde prijsstijging in de buurt van het EU-gemiddelde. Vergeleken met de ontwikkeling in de EMU lag de prijsstijging er vooral in 5-7 hoger (zie grafiek ). Op de vastgoedboom tot 7 volgde de voorbije jaren een forse neergang. De datering van het begin van die neergang was wel erg verschillend tussen de lidstaten. In sommige landen (vooral het en Ierland) verzwakte de dynamiek van de huizenprijzen al vanaf de tweede helft van 5, lang vóór het uitbreken van de wereldwijde financiële crisis. Tegen de zomer van 8 was het jaarstijgingstempo van de huizenprijzen voor de eurozone als geheel teruggevallen tot iets boven %, komende van een piek van bijna 8% begin 5. Voor de gehele EU was het jaarstijgingstempo in 8 zo goed als nul. Het, Ierland, Denemarken, Polen en de Baltische Staten lieten al in 8 prijsdalingen optekenen. In het najaar van 8 mondden de subprimecrisis en de val van Lehman Brothers in de VS uit in een wereldwijde economische recessie, die ook de Europese woningmarkt zwaar trof. Met uitzondering van Oostenrijk en Luxemburg was vanaf het voorjaar van 9 de afkoeling overal overgegaan in dalende huizenprijzen. Voor de gehele EU bereikte de jaardaling in het voorjaar van 9 een piek van bijna 5%. In het algemeen wijzen de cijfers erop dat de landen die in de jaren tot 7 de sterkste stijging van de woningprijzen lieten optekenen, doorgaans de landen zijn waar nadien de grootste correctie heeft plaatsgevonden (zie grafiek 3). Sinds begin 1 vertoont de Europese huizenmarkt opnieuw tekenen van een voorzichtig herstel (zie tabel 1). In het tweede en derde kwartaal van 1 lagen de prijzen in de EU terug,4% hoger dan een jaar eerder. Dat patroon verhult opnieuw uiteenlopende ontwikkelingen in de verschillende lidstaten. In Zweden en Finland kwam het herstel op de vastgoedmarkt al vroeg in 9 op gang en was het ook relatief stevig. Ook en Frankrijk kenden vanaf het tweede kwartaal van 1 terug relatief grote jaarstijgingen. Anderzijds bleven heel wat landen (vooral Ierland, Griekenland, Spanje, Slowakije en Bulgarije, maar ook Italië, Nederland en Denemarken) dalende huizenprijzen optekenen. Voor een deel betreft het lidstaten Grafiek 1 - Huizenprijzen in de Europese Unie (jaarwijziging in %, periodegemiddelden) Grafiek - Huizenprijzen in versus EMU (jaarwijziging in %) EMU (*) Cijfers vanaf Bron: zie kader blz. 3 Bron: ECB Estland (*) Letland (*) Litouwen (*) Slowakije Hongarije Bulgarije Spanje Polen Frankrijk Denemarken Ierland Luxemburg Griekenland Tsjechië Zweden EU Nederland Italië EMU Finland Portugal Duitsland Oostenrijk -5 KBC Economic Research Notes

3 Beschikbaarheid en kwaliteit van huizenprijscijfers in de Europese Unie Eurostat maakte onlangs bekend dat zij werkt aan de ontwikkeling van geharmoniseerde huizenprijsindices voor de EU-lidstaten (zie Experimental house price indices for the euro area and the European Union, Eurostat Research Paper, December 1). De bedoeling is om vanaf 1 kwartaalcijfers van deze indices te publiceren volgens een gemeenschappelijke methode, met onder andere een correctie voor kwaliteitswijzigingen van het onderliggende vastgoed doorheen de tijd. Eurostat heeft hiertoe intussen met de nationale instellingen voor statistiek pilootprojecten opgestart en stelde in het vermelde rapport van eind 1 reeds experimentele huizenprijsindices voor. Mede doordat de indices nog voor heel wat landen ontbreken en de historiek slechts teruggaat tot 5, zijn zij voorlopig weinig bruikbaar. De in onze nota gebruikte cijfers van de huizenprijzen van de EMU-lidstaten werden bekomen van de Europese Centrale Bank ( Statistical Data Warehouse). Die produceert de data niet zelf maar verzamelt ze van diverse (niet-geharmoniseerde) nationale bronnen, doorgaans de nationale instelling voor statistiek of de nationale bank. De ECB gebruikt de landencijfers om tot een aggregaat voor de eurozone te komen. Zij waarschuwt ervoor dat de aangeleverde huizenprijscijfers van de individuele landen met de nodige voorzichtigheid moeten worden geïnterpreteerd aangezien de dekking en representativiteit ervan niet altijd dezelfde zijn. Daardoor zijn de cijfers van wisselende kwaliteit en niet altijd volledig vergelijkbaar tussen de landen onderling. Voor, Frankrijk, Nederland, Finland, Slowakije, Slovenië hebben de ECB-cijfers enkel betrekking op bestaande woningen. Voor Duitsland, Luxemburg, Spanje, Oostenrijk, Griekenland, Ierland, Portugal en Italië betreffen zij zowel bestaande als nieuwe woningen. De Griekse cijfers omvatten alleen de prijzen voor appartementen. Met uitzondering van Italië zijn voor alle landen cijfers op kwartaalbasis beschikbaar. Om tot een EMU-aggregaat te komen, vormt de ECB de halfjaarlijkse prijsindicator voor Italië om tot een driemaandelijkse indicator. De door de ECB gepubliceerde prijscijfers voor de EMU als geheel gaan terug tot 198, maar voor de individuele lidstaten (met uitzondering van ) is dat niet het geval. Voor de landen waarvoor de door de ECB gepubliceerde cijfers niet ver teruggaan in de tijd, hebben we de tijdreeks zelf aangevuld met beschikbare cijfers vanaf 1995 van diverse nationale officiële bronnen. De ECB verschaft geen huizenprijscijfers voor de niet-emu-landen. De door ons gebruikte kwartaalcijfers voor het, Zweden en Denemarken betreffen nationale officiële reeksen en hebben een ruim bereik (bestaande en nieuwe woningen). Meer nog dan voor de oude EU-lidstaten zijn de beschikbare huizenprijscijfers voor de nieuwe, Centraal- en Oost-Europese lidstaten van erg wisselende kwaliteit. De door ons gebruikte data werden bijeengebracht van diverse nationale bronnen (instelling voor statistiek of nationale bank), de European Mortgage Federation ( en/of Global Property Guide (www. globalpropertyguide.com) en gaan terug tot De tijdreeksen betreffen jaarcijfers. Kwartaaldata zijn enkel voor recente jaren beschikbaar. Tot het begin van de jaren hebben de cijfers een beperkte dekking en betreffen zij alleen de huizenprijzen in de hoofdsteden al dan niet aangevuld met die van andere belangrijke steden. Voor Hongarije en Bulgarije is dat ook voor recente data het geval. Voor Tsjechië en Polen zijn voor de recente jaren wel cijfers beschikbaar die in een voldoende ruime mate de nationale vastgoedmarkt dekken. Bovendien omvatten de cijfers alleen voor deze beide landen zowel bestaande als nieuwe woningen. Meer nog dan voor de andere landen zijn de data van de Baltische Staten van erg twijfelachtige kwaliteit. Niet alleen tussen de Centraal- en Oost-Europese landen onderling, ook doorheen de tijd zijn de huizenprijzen trouwens niet perfect vergelijkbaar. Dat komt doordat de aard van het onderliggende vastgoed in de nieuwe EU-lidstaten meer dan in de oude in de loop der jaren is gewijzigd als gevolg van kwaliteitsverbeteringen. KBC Economic Research Notes3

4 Table 1 - Recente ontwikkeling huizenprijzen in de EU (jaarwijziging in %) 8 9 Q1 9 Q 9 Q3 9 Q4 1 Q1 1 Q 1 Q3 1 Q4 4,8,9 -, -1,4 1, 3,8 6, 5,6.. Duitsland 1,,7-1,1 -,6 -,7-1,5,7 1,4 1,5 Frankrijk 1, -6,9-9,3-7,9-4,4 1,6 6, 8,6.. Nederland,9 -,3 -,8-5,1-5, -4,4-1,9 -,6-1, Luxemburg 3,1,1 1,, 1,4 4,1 3,7 4,1.. Oostenrijk 1,3 4,3 4,9 3,4 1,9 5,7 5,3 5,.. Finland,6-5,5-3,6,4 7,9 11,4 1,3 7,8 5,3 Ierland -9,1-11, -11,6-13,8-18,5-18,9-17, -14,8-1,8 Italië,6.. -,.. -,6.. -,3.. Spanje,7-7,6-7,7-7, -4,3 -,9 -,9 -, -3,5 Portugal 3,9,7,3 -,8 -,6 1,3 1,6,8 1,6 Griekenland 1,7-3,3 -,5-5,1-4, -1,8-4,7-4,3-5,7 Zweden,9 -,3, 1,4 7,1 1,7 8,9.... Denemarken -8,6-1,8-18,4-7, -1,1 -,7 1,6 4,8.. -,9-16,5-11,7-3, 3,4 8,8 9,5 4,5,7 Slovenië 3,1-7,1-9,8-1,9-5,1 1,1 4,1 4,6 1,5 Slowakije,1-4,3-13,4-14,3-1,3-8,3-3,7-1,3 -,1 Tsjechië 13,,9-4,3-6,6-6,3-5,7 -,,9.. Polen -13 6,7,6-1,8 -,9 4,9 1,1.. Hongarije 1-4,8 -,6-8,3-11,3-6,3-1,7.... Bulgarije 3,3-1,4-9,7-4,5-1,9 -,3 -,8-1,.. Estland -8,5-1,1-7,8-6,7 5, 1,4, -,5.. Letland -18,4-3,1-34,3-1,4 3,3 1,4 7,,.. Litouwen - -1,4-1,1-6,7-5,1 -,9-1,6,5.. EU,1-4,5-4,8-4,1-1,8,8,4,4.. EMU 1,5 -,6-3,7-3,9-1,5, 1,6,6,8 Bron: zie kader blz. 3 De cijfers voor de EU werden door ons berekend als een gewogen gemiddelde van die van de lidstaten Estland Grafiek 3 - Terugval in de huizenprijzen tijdens de voorbije jaren (van piek tot dal, in %) Ierland Letland Litouwen Denemarken Bron: zie kader blz. 3 Slowakije Hongarije Polen Spanje Tsjechië Frankrijk Bulgarije Finland Griekenland Nederland Zweden Duitsland Portugal Oostenrijk Italië Luxemburg Grafiek 4 - Huizenprijzen en conjunctuurcyclus in de EMU Outputkloof (afwijking reëel bbp van potentieel bbp, in % potentieel bbp, linkse Outputkloof schaal) (afwijking reëel bbp van potentieel bbp, in % Reële huizenprijzen potentieel (jaarwijziging bbp, linkse in as) %, rechtse schaal) Reële huizenprijzen (jaarwijziging in %, rechtse Bron: ECB, as) OESO KBC Economic Research Notes 4

5 waar ook op het vlak van de economische conjunctuur het herstel achterblijft of de recessie blijft voortduren. De Europese huizenprijzen hebben meer algemeen tijdens de voorbije decennia een uitgesproken verband met de ontwikkeling van de reële economische activiteit vertoond, waarbij keerpunten de neiging hadden om samen te vallen (). De hausse van het afgelopen decennium vormde daarop evenwel een uitzondering (zie grafiek 4). Waarderingsmaatstaven woningprijzen Ondanks de aanzienlijke afkoeling van de prijzen in 7-9 blijft de vrees bestaan dat de huizenmarkt in (bepaalde lidstaten van) de EU nog altijd duur is geprijsd en verdere prijsdalingen noodzakelijk blijven om de excessen uit het verleden te corrigeren. Om na te gaan of woningen duur zijn geprijsd, wordt in de literatuur vaak gebruik gemaakt van eenvoudige waarderingsmaatstaven die de woningprijzen relateren aan inkomen en huurprijzen. De huidige waarde van die verhouding wordt dan vergeleken met het langetermijngemiddelde dat verondersteld wordt overeen te komen met een evenwichtsniveau. Een eerste verhouding is die tussen de huizenprijzen en het per capita beschikbare gezinsinkomen. Wanneer deze zogenoemde price-to-income ratio te fors boven zijn langjarig gemiddelde uitstijgt, is dat een indicatie dat de financieringscapaciteit van de gezinnen in het gedrang komt en de huizenprijzen allicht te sterk zijn doorgestegen. Als dusdanig meet de ratio de betaalbaarheid van het eigenwoningbezit voor een doorsnee gezin. Grafiek 5 laat zien dat de ratio voor heel wat Europese landen ondanks de jongste prijsdalingen nog altijd boven het gemiddelde van de beschouwde periode uitstijgt. In het, en Frankrijk overschrijdt de ratio dat gemiddelde nog met meer dan 5%, voor de EMU als geheel is dat 7% (3). is bovendien het enige Europese land waar de ratio de voorbije jaren niet is teruggevallen. In de landen waar de huizenprijzen het sterkst terugvielen (Ierland, Letland en Estland), ligt de ratio opnieuw ver beneden dat gemiddelde. Een andere eenvoudige waarderingsmethode voor de vastgoedmarkt vergelijkt de huizenprijzen met de huurprijzen (zogenoemde price-to-rent ratio). Volgens deze benadering, die vergelijkbaar is met die van de koers/winstverhouding voor aandelen, mag de prijs die iemand bereid is te betalen voor een woning niet fors afwijken van de geactualiseerde stromen van al haar toekomstige (impliciete) huuropbrengsten. Wanneer de prijs van koopwoningen te sterk tegenover de huurprijzen stijgt, dan wordt het huren van een woning relatief aantrekkelijk en zullen de huizenprijzen de neiging vertonen om te gaan dalen (4). In de praktijk relateert men bij de berekening van de ratio doorgaans de huizenprijzen aan de component van de huurwaarde in de (geharmoniseerde) consumptieprijsindex. Net als de priceto-income ratio blijft ook de price-to-rent ratio na de voorbije terugval in de prijzen voor nagenoeg dezelfde landen boven het gemiddelde van de beschouwde periode (zie grafiek 6). Hoewel bovenstaande maatstaven frequent in huizenmarktanalyses (onder meer ook door de OESO) worden gehanteerd, moeten zij met de nodige voorzichtigheid worden geïnterpreteerd. Een belangrijk probleem is dat de gebruikte tijdreeksen van de huizenprijzen te kort zijn door een gebrek aan historische gegevens. Hierdoor komt het gemiddelde van de beschikbare dataset allicht niet met een langetermijnevenwichtsniveau overeen. De vergelijking van de huidige waarderingsratio met dat niveau levert dan een vertekend beeld op, waardoor zij niet langer als statistisch zinvolle waarderingsmeeting kan doorgaan. We beschikken dus niet over een referentiepunt om het huidige prijsniveau goed te kunnen waarderen. Technisch gesteld, is er het probleem dat de price-to-income ratio en price-to-rent ratio over de beschouwde periode geen zogenoemde stationaire reeks zijn (dat wil zeggen dat de waarden Grafiek 5 - Verhouding huizenprijs en gezinsinkomen (price-to-income ratio, periodegemiddelde = 1 (*)) Frankrijk Italië Finland Nederland Piek tijdens vastgoedhausse Q3 1 (*) EMU-lidstaten (ex. Griekenland), & Denemarken: periodegemiddelde Centraal-Europa, Griekenland: periodegemiddelde Bron: AMECO-database EC (data gezinsinkomen) Piek tijdens vastgoedhausse Q3 1 Denemarken Spanje Slowakije Bulgarije EMU Polen Tsjechië Portugal Litouwen Oostenrijk Hongarije Duitsland Ierland Letland Estland Grafiek 6 - Verhouding huizenprijs en huuropbrengst (price-to-rent ratio, periodegemiddelde = 1 (*)) Frankrijk Bulgarije EMU Finland Spanje Italië Polen Slowakije Nederland Letland Portugal Griekenland Ierland Oostenrijk Duitsland Tsjechië Hongarije Piek tijdens vastgoedhausse Q3 1 (*) EMU-lidstaten (ex. Griekenland), & Denemarken: periodegemiddelde Centraal-Europa, Griekenland: periodegemiddelde Bron: ECB (data huuropbrengst) KBC Economic Research Notes5 Piek tijdens vastgoedhausse Q3 1

6 niet schommelen rond een gemiddelde) (5). Of anders gesteld, de huizenprijzen vertonen geen stabiele langetermijnrelatie met inkomen respectievelijk huurprijzen over de beschouwde periode (6). De price-to-rent ratio is bovendien maar zinvol als waarderingsmaatstaf in de mate dat ook de gebruikskost van het eigenwoningbezit in rekening wordt gebracht. Die bestaat naast de kosten van onderhoud en herstelling en een vastgoedbelasting uit de gederfde opbrengst die een woningbezitter zou kunnen verdienen op een alternatieve belegging. In een evenwicht op de vastgoedmarkt moet de verwachte jaarlijkse kost van eigenwoningbezit gelijk zijn aan de huurprijs. Indien we de langetermijnrente hanteren als opportuniteitskost van de vastgoedinvestering betekent dit: HP x (R + K) = RP waarbij: HP = Huizenprijs R = Langetermijnrente K = Overige kosten (onderhoud, herstelling, belasting, ) RP = Huurprijs (1a) Wanneer we bovendien abstractie maken van de overige kosten van woningbezit (K = ), betekent dit dat in een evenwicht de inverse van de price-to-rent ratio gelijk is aan de langetermijnrente: RP/HP = R (1b) Wanneer de verhouding tussen de inverse van de price-torent ratio en de langetermijnrente lager (groter) is dan 1, dan wijst zij op een over(onder)waardering van de vastgoedprijzen. Deze waarderingsbenadering is vergelijkbaar met die van de earnings-bond yield op de aandelenmarkt. Aangezien huizenen huurprijsdata enkel op indexbasis beschikbaar zijn, is het evenwel onmogelijk een dergelijke absolute waarderingsberekening te maken. Wel kunnen we ervan uitgaan dat over een langere periode beschouwd evenwichtsrelatie (1b) opgaat. Grafiek 7 toont de earnings-bond yield ratio voor de Belgische huizenmarkt, uitgedrukt als procentuele afwijking van het periodegemiddelde (1984-1) (7). Een waarde lager (hoger) dan 1 wijst op een over(onder)waardering van de vastgoedprijzen (8). De test op stationariteit wijst uit dat de verhouding een stationaire reeks is (d.w.z. dat zij over de beschouwde periode schommelt rond de waarde 1) (voor de price-to-income ratio en de price-to-rent ratio is dat niet het geval). Volgens deze benadering was de Belgische huizenmarkt tussen 5 en 9 stevig overgewaardeerd, maar door de rentedaling in 1 kwam daaraan een einde. Mochten we de huizenmarkt in Q3 1 (laatst beschikbare cijfer) waarderen aan de intussen opnieuw hogere langetermijnrente (4,3% eind maart), dan zou de ratio wijzen op een lichte overwaardering. Econometrisch verklaringsmodel Het voorbije decennium verscheen een groot aantal publicaties die de prijsontwikkeling op de vastgoedmarkt trachten te verklaren door middel van econometrische regressies (9). De onderzoeken verschillen zowel in de gehanteerde methodologie als in de aard van de verklarende factoren. Qua specificatie wordt er doorgaans een beroep gedaan op zogenoemde coïntegratiemodellen die op zoek gaan naar een langetermijn- of evenwichtsverband tussen de huizenprijzen en de determinanten (1). Een dergelijke oefening vereist evenwel een voldoende lange en betrouwbare dataset, die voor huizenprijzen vaak niet beschikbaar is. Daarom vindt men in de literatuur ook onderzoeken gebaseerd op eenvoudige regressies die inzicht probe- Grafiek 7 - Waarderingsmaatstaven Belgische huizenmarkt (periodegemiddelde = 1) Waardering Q3 1 aan huidige rente (4,3%) Price-to-income ratio Price-to-rent ratio Price-to-income ratio Price-to-rent ratio Earnings-bond yield ratio Bron: ECB, NBB, Eurostat Earnings-bond yield ratio ln 3,5 3,5 3,,75,5,5, 1,75 Grafiek 8 - Gerealiseerde en volgens vergelijking (1) berekende niveau van de reële huizenprijzen () 1,5 -, Realisatie (linkse schaal) Realisatie Fit (berekende waarde, linkse schaal) Fit Residu (berekende (rechtse waarde) schaal) Residu (rechtse as) KBC Economic Research Notes 6,6,5,4,3,,1, -,1

7 ren te krijgen in de dynamiek van de huizenprijzen op de korte termijn. Het is daarbij gebruikelijk om (niet-stationaire) reeksen van huizenprijzen te transformeren naar groeivoeten en die als te verklaren variabele op te nemen in de econometrische regressie om schijncorrelatie te vermijden. Bij gebrek aan goed cijfermateriaal voor het woningaanbod beperken de meeste onderzoeken zich in de verklaring van de (reële) huizenprijzen tot voor de hand liggende vraagfactoren (11). Dat zijn het (reële) beschikbare inkomen van de gezinnen, de (reële) langetermijn- of hypotheekrente, de werkloosheidsgraad en een of andere maatstaf van bevolkingsontwikkeling. De redenering is dat de ontwikkeling van de financieringscapaciteit van de gezinnen (betaalbaarheid) en de woningbehoefte vanuit demografisch oogpunt een sleutelrol spelen bij de bepaling van de huizenprijzen (1). Uit het leeuwendeel van de onderzoeken volgt dat vooral het (reële) beschikbaar inkomen en de (reële) rente van significante invloed zijn op de (reële) huizenprijsontwikkeling. Voor andere onderzochte grootheden zijn de resultaten doorgaans veel minder eenduidig. Langetermijnvergelijking & EMU In ons eigen empirisch onderzoek schatten we een langetermijnvergelijking van de reële huizenprijzen voor en de EMU. Enkel voor die beide gaan de huizenprijscijfers van de ECB voldoende ver terug in de tijd en is het schatten van een dergelijke vergelijking zinvol. De steekproefperiode is 198 Q1-1 Q3 (13 kwartaalwaarnemingen). De geschatte relatie luidt als volgt: ln(hp/cpi) = cte + a. ln(bi/cpi) + b. (R - % CPI) + c. WLH + d. ln(pop) () waarbij: HP = Huizenprijs (bron: ECB) BI = Beschikbaar gezinsinkomen (bron: Eurostat) CPI = Consumptieprijsindex (bron: ECB) R = Langetermijnrente (1-jaarse obligatierente, bron: Datastream), met R - % CPI de reële rente WLK = Werkloosheidsgraad (in % van de beroepsbevolking) (bron: OESO) POP = Totale bevolking (bron: Eurostat) De reële huizenprijzen, het reële beschikbare inkomen en de bevolking zijn bij de regressie opgenomen in natuurlijke logaritmes (ln). Tabel - Schattingsresultaten langetermijnvergelijking voor de reële huizenprijs (*) Verklarende variabelen EMU Reëel beschikbaar inkomen,19 (3.1),8 (5.16) Reële rente -, (4.4) -,1 (.57) Werkloosheidsgraad -,3 (6.93) -,3 (8.64) Bevolking 7,76 (14.8) 1,97 (3.37) Constante -69,4 (13.93) -31,6 (5.97) Gecorrigeerde R²,96,98 Schattingsperiode 198Q1-1Q3 198Q1-1Q3 (*) Tussen haakjes staan absolute t-waarden. De schattingsresultaten van de langetermijnvergelijking zijn weergegeven in tabel. Alle geschatte coëfficiënten zijn significant verschillend van nul en hebben het verwachte teken, zowel voor als voor de EMU. Uit de toets op coïntegratie volgt tevens dat voor beide er een lineaire combinatie bestaat van de reële huizenprijsindex en de verklarende variabelen die stationair is (13). Het gecoïntegreerd zijn van de huizenprijzen en de verklarende variabelen houdt in dat zij op een voorspelbare manier samenhangen en dus in de verhouding tot elkaar zoals weergegeven in vergelijking () niet divergeren. Of, simpelweg uitgedrukt, betekent dit dat er een stabiele evenwichtsrelatie bestaat tussen de reeksen. Afwijkingen kunnen zich voordoen, maar zijn tijdelijk. Grafiek 8 toont voor de gerealiseerde en volgens vergelijking () berekende niveaus van de huizenprijzen (14). Uit de grafiek volgt dat de feitelijke reële huizenprijs gedurende enige tijd boven of onder de waarde kan liggen die met de langetermijnrelatie overeenkomt. Dat was het geval bij het begin van de jaren 8. Toen zorgden een zware recessie en, wat later, een oplopende reële rente voor een crisis in de vastgoedmarkt. De grafiek laat zien dat, los van de fundamenten, de sterke prijsdaling toen ook was ingegeven door een correctie van de eerdere overwaardering. Vanaf het midden van de jaren 8 volgde een langgerekte periode van huizenprijsstijging die door de fundamenten van de langetermijnrelatie wordt geschraagd. Tot het einde van de jaren 9 waren dat de stijging van de reële inkomens, de dalende reële rente en de bevolkingstoename (zie grafiek 9). Na tot aan de recente crisisperiode stegen de reële huizenprijzen forser dan de reële inkomens. In die periode voedden vooral de versnelling van de bevolkingstoename en de reële rentedaling de huizenprijsstijging. De grafiek suggereert dat de vastgoedmarkt vóór het uitbreken van de crisis, voortgaande op de fundamenten, overgewaardeerd was geraakt. Die overwaardering werd allicht mee veroorzaakt door de repatriëring van spaargeld uit het buitenland als gevolg van de eenmalige bevrijdende aangifte (EBA). Dat geld kwam voor een belangrijk deel in de vastgoedmarkt terecht en heeft de KBC Economic Research Notes7

8 prijsstijging eenmalig aangewakkerd. De bokkensprongen van de reële rente zorgden op het einde van het decennium voor schommelingen in de langetermijnrelatie. Het einde van de vastgoedhausse in 8-9 enerzijds en het inkomensherstel en de opnieuw dalende reële rente anderzijds zorgden ervoor dat het feitelijk prijsniveau in 1 onder het langetermijnniveau is komen te liggen. Voorgaande op de geschatte langetermijnvergelijking was er in Q3 1 een lichte onderwaardering van bijna %. Voor de EMU lag de feitelijke waarde op dat ogenblik boven het langetermijnniveau, maar het verschil was verwaarloosbaar (minder dan 1%). Kortetermijnvergelijking EU-lidstaten Aangezien onvoldoende lange en kwaliteitsvolle tijdreeksen van de huizenprijzen voorhanden zijn, is het onmogelijk om voor alle individuele EU-lidstaten langetermijnvergelijkingen te schatten. Om toch zicht te krijgen op de drijvende krachten achter de kortetermijndynamiek van de huizenprijzen, hebben we op de EMU-landen (uitgezonderd Luxemburg), het, Denemarken en vijf nieuwe EU-lidstaten (Tsjechië, Polen, Hongarije, Slowakije en Bulgarije) een eenvoudige lineaire regressie toegepast. Voor de EMU-lidstaten (excl. Griekenland), het en Denemarken gebruiken we kwartaalcijfers voor de periode 1995 Q1 tot 1 Q3 (63 waarnemingen). Voor Griekenland en de CEE-5 bestaat geen voldoende lange kwartaaltijdreeks en vallen we terug op jaarcijfers van 1998 tot 1. Dat zijn slechts 13 waarnemingen en dus moeten we de regressieresultaten met het nodige voorbehoud interpreteren. In de geschatte vergelijking (3) verklaren we de procentuele jaarwijziging van de reële huizenprijzen aan de hand van de procentuele jaarwijziging van het reële beschikbare gezinsinkomen, de reële rente, de werkloosheidsgraad en de procentuele jaarwijziging van de bevolking: (15) % (HP/CPI) = cte + a. % (BI/CPI) + b. (R - % CPI) + c. WLH + d. % (POP) (3) Uit de regressieresultaten blijkt dat de wijziging van het reële beschikbare inkomen voor de meeste landen en de reële langetermijnrente voor de helft van de landen een significante invloed uitoefenen op de wijziging van de reële huizenprijzen. De twee andere verklarende variabelen droegen slechts in beperkt aantal gevallen bij tot de verklaring. Voor de werkloosheidsgraad Grafiek 9 - Ontwikkeling reële huizenprijzen en verklarende variabelen in regressievergelijking () () Reële huizenprijzen (1999 Q1 = 1) Reëel beschikbaar inkomen (1999 Q1 = 1) Reële huizenprijzen (1999 Q1 = 1, linkse schaal) Totale bevolking (1999 Q1 = 1, rechtse schaal) Reële huizenprijzen (1999 Q1 = 1, linkse schaal) Reële rente (in %, inverse schaal, rechtse schaal) Reële huizenprijzen (1999 Q1 = 1, linkse schaal) Werkloosheidsgraad (in %, inverse schaal, rechtse schaal) KBC Economic Research Notes

9 was de coëfficiënt enkel in Nederland, Italië, Portugal en het significant, voor de groei van de bevolking was dat enkel het geval in Frankrijk en Denemarken (16). In grafiek 1 tonen we de gevoeligheid van de huizenprijsstijging voor respectievelijk een procentpunt inkomensgroei (coëfficiënt a = elasticiteit) en een procentpunt stijging van het renteniveau (coëfficiënt b = semi-elasticiteit). Enkel voor Duitsland en Oostenrijk, de landen waar de huizenprijzen in de beschouwde periode nauwelijks stegen, was de geschatte coëfficiënt van het beschikbare inkomen niet significant verschillend van nul. Het opwaartse effect van een toename in het reële beschikbaar inkomen op de reële huizenprijsstijging blijkt des te groter naarmate gezinnen bij een gegeven inkomensontwikkeling voor de financiering van hun woningaankoop relatief meer een beroep hebben gedaan op hypotheekschuld (zie grafiek 11). Deze hefboomwerking op de prijsvorming heeft vooral in Ierland, Denemarken, Nederland en het gespeeld. In Tsjechië, Polen, Hongarije en Slowakije is de inkomensgevoeligheid van de huizenprijs eveneens groot met toch een relatief lage hypothecaire schuldgraad. In de Centraal-Europese landen is die schuldenlast evenwel ook stevig toegenomen en houdt het nog relatief lage niveau verband met de transitie die de landen doormaken. Dat ook de inkomensgevoeligheid van de vastgoedprijzen er relatief hoog is, heeft allicht ook te maken met de hoge verwachtingen over de toekomstige inkomensontwikkeling in die landen. Wanneer potentiële kopers verwachten dat hun inkomenspositie, en bijgevolg financieringscapaciteit, verder stevig zullen verbeteren, kan bij een gegeven inkomensontwikkeling vandaag de vraag op de vastgoedmarkt al extra worden aangewakkerd. Hierdoor vergroot het opwaartse effect op de prijs. Voor de reële rente is de coëfficiënt significant verschillend van nul in Ierland, Hongarije, Slowakije, Spanje, Frankrijk, Tabel 3 - Gevoeligheid reële huizenprijsstijging voor reële rente en kenmerken van de hypotheekmarkten (1) () (3) (4), 95 7 Nederland 1, Denemarken 1, 8 15 Finland 1, Portugal, Griekenland 1, Tsjechië 1, Polen, Gemiddelde,84 77,5 54,8 Hongarije -3,58, Frankrijk -,7, Spanje -1,73, Ierland -1,19, Bulgarije -1,6, - 95 Slowakije -,84, 7 95 Oostenrijk -,83, Italië -,77, ,6, Duitsland -,58, 7 15 Gemiddelde,6 76, 59,1 (1) Gevoeligheid van de reële huizenprijs voor de reële rente (coëfficiënt b) () Belastingvoordeel op schuldfinanciering (kloof marktrente en effectieve schuldfinancieringskost na belasting, in %-punten) (3) Loan-to-value ratio (bedrag lening tegenover aankoopbedrag woning) (4) Aandeel leningen tegen variabele rente in totaal nieuwe leningen Bron: ECB, OESO Grafiek 1 - Gevoeligheid reële huizenprijsstijging (verandering in %-punten) Grafiek 11 - Gevoeligheid reële huizenprijsstijging voor reële inkomensstijging bepaald door hypothecaire schuldpositie 4 3,5 3,5 1,5 1,5 Ierland Denemarken Polen Tsjechië Hongarije Slowakije Spanje Nederland Frankrijk Bulgarije Finland Portugal Italië Griekenland Oostenrijk Duitsland Impact 1%-punt groei reëel beschikbaar inkomen (linkse schaal) Impact 1%-punt toename reële rente (rechtse schaal) Gevoeligheid reële prijsstijging voor stijging reëel beschikbaar inkomen,5, 1,5 1,,5, PO CZ SL HO BL IT GR FR BE FN SP PT KBC Economic Research Notes9 IR NL DK Hypothecaire schuld gezinnen (in % beschikbaar inkomen) Bron: European Mortgage Federation (11)

10 Bevolking -4 in % volwassenen bevolking (+), Bulgarije, Italië, Oostenrijk en Duitsland (zie grafiek 1). In tabel 3 gaan we na in welke mate de landenverschillen in de rentegevoeligheid van de huizenprijsstijging kunnen worden verklaard door verschillen in de kenmerken van de nationale hypotheekmarkten. A priori kan worden verwacht dat de rentegevoeligheid van de prijsstijging groter is naarmate een gegeven renteontwikkeling een grotere impact heeft op de betaalbaarheid van een eigen woning. Dat laatste is het geval naarmate (i) de overheid minder voorziet in de fiscale aftrekmogelijkheid van woningkredieten (een fiscale aftrek neutraliseert een deel van de rente-impact), (ii) het deel van het aankoopbedrag dat kan worden geleend groter is, en (iii) leningen met een variabele rente een groter aandeel in het geheel van hypotheekleningen uitmaken (17). Uit de tabel blijkt dat de veronderstelde verklaringen van de rentegevoeligheid in de praktijk weinig steek houden. Enkel de relatie vervat in veronderstelling (i) lijkt enigszins op te gaan. De landen met een significante coëfficiënt b zijn doorgaans landen waar de fiscale tegemoetkoming van de overheid bij een woningaankoop afwezig of eerder beperkt is. Overige verklaringsfactoren Hoewel regressieanalyses nuttig zijn, verklaren zij niet alles. De huizenmarkt is een complexe markt waar naast de traditionele vraagfactoren andere krachten aan het werk zijn, die niet of moeilijk in een regressievergelijking te vatten zijn. In de literatuur wordt in dat verband onder meer verwezen naar het effect dat structuurwijzigingen van de hypotheekmarkt hebben gehad op de vastgoedhausse. Zo hebben productinnovatie, deregulering en toenemende concurrentie op de hypotheekmarkten gezorgd voor een toename in de diversiteit van hypotheekvormen. Hypotheken zijn sinds het einde van de jaren 9 daardoor breder beschikbaar geworden tegen lagere kosten en meer flexibelere voorwaarden (zoals langere looptijden en een hogere verhouding hypotheekschuld/waarde eigen woning). In de nieuwe lidstaten van de EU werd een en ander nog aangewakkerd door het lage aanvankelijke niveau van financiële ontwikkeling, de integratie van de landen in de EU en, in bepaalde landen, de aanmoediging om hypothecaire leningen af te sluiten in buitenlandse munt (euro of Zwitserse frank) vanwege de lagere rente. De verbetering van de toegang tot hypothecaire kredieten heeft de hypothecaire schuldpositie van de gezinnen in de EU fors opgedreven (zie grafiek 1). Zoals hierboven aangetoond, heeft dat onder meer gezorgd voor een grotere hefboomwerking van de inkomensontwikkeling op de vastgoedprijzen. Ook in nam de hypothecaire schuldenlast van de gezinnen de voorbije jaren stevig toe, maar blijft zij in Europees perspectief binnen aanvaardbare perken. Verder zouden ook fiscale prikkels, zoals het aftrekbaar maken van kapitaal- en intrestaflossingen en/of een verlaagde onroerendgoedbelasting, de vastgoedhausse in de hand hebben gewerkt door het eigenwoningbezit aan te moedigen. De bevindingen in de literatuur hieromtrent zijn evenwel niet eenduidig. Grafiek 13 laat zien dat er over landen heen alleszins geen positief verband is tussen fiscale ondersteuning en eigenwoningbezit. Een hoger eigenwoningbezit gaat anderzijds wel gepaard met een hogere huizenprijsstijging tijdens de hausseperiode van Een recente OESO-studie komt tot de bevinding dat het eigenwoningbezit sterk door demografische en sociologische ontwikkelingen wordt gedreven, waaronder (veranderingen in) de leeftijdsopbouw van de bevolking, de grootte en samenstelling van de huishoudens (aantal kinderen, huwelijksstatus, e.d.), het opleidingsniveau en de etnische samenstelling van de bevolking (18). Dat betekent dat ook de huizenprijzen via die weg onderhevig zijn geweest aan diezelfde demografisch en maatschappelijke ontwikkelingen. Vooral de leeftijdsstructuur speelde een rol. De nog talrijke generatie geboren vóór 198 bereikte het afgelopen decennium een leeftijd waarop zij een gezin gingen vormen, wat de vraag naar een Grafiek 1 - Hypothecaire schuldpositie gezinnen in de EU (uitstaande schuld in % beschikbaar inkomen) Grafiek 14 - Verband bevolking en huizenprijzen Nederland Denemarken (linkse schaal) 9 (linkse schaal) Gemiddelde jaarstijging hypothecaire schuld (-9, in %, rechtse schaal) Bron: European Mortgage Federation, AMECO-database EC Ierland Spanje Portugal Duitsland Finland Frankrijk Griekenland Oostenrijk Italië Hongarije Polen Slowakije Tsjechië Bulgarije DE AT Bron: ECB, Eurostat PT IR PO ES CZ LU GR NL SW FR IT BE DK FN KBC Economic Research Notes 1 SL HO Gemiddelde jaarstijging huizenprijzen (1999-7, in %) BL LV EE LT

11 eigen woning heeft doen stijgen. Grafiek 14 illustreert dat de landen met een relatief groot aandeel van de leeftijdscohorte -4 in de totale volwassen bevolking de landen zijn met een relatief hogere huizenprijsstijging in Ten slotte hebben ook factoren eigen aan individuele landen(groepen) de huizenprijsstijgingen in de hand gewerkt. In heeft bijvoorbeeld de fiscale amnestie van 5 destijds heel wat geld uit het buitenland teruggebracht dat in vastgoed werd geïnvesteerd. In Spanje was er de sterke vraag van buitenlanders naar tweede verblijven, vooral aan de kust. In Centraal- en Oost-Europa stond de vastgoedmarkt bloot aan overgangsspecifieke factoren (19). De prijzen gaven er in het verleden vaak een vertekend beeld door het op grote schaal voorkomen van overheidseigendom en huurregulering onder de voormalige communistische regimes. Hierdoor werden de prijzen kunstmatig onder de marktwaarde gehouden en zijn de prijsstijgingen die de landen het voorbije decennium hebben gekend tot op zekere hoogte een correctie van dit vertekende beeld. Bovendien weerspiegelen de prijsstijgingen er deels een in de loop der tijd sterk verbeterde woningkwaliteit. Verder was er in de regio een tijdelijke hausse in de vastgoedvraag rond het tijdstip van de toetreding tot de EU, onder andere door de anticipatie van hogere huizenprijzen als gevolg van de verhoging van de btw-tarieven in het kader van de harmonisatie binnen de EU. Ten slotte nam door de integratie van de landen in de Unie de woningvraag vanwege buitenlanders stevig toe, vooral in de hoofdsteden en vakantieoorden. Voornaamste conclusies en toekomstvisie Ondanks de afkoeling van de voorbije jaren blijft de vrees bestaan dat de huizenmarkt in (bepaalde lidstaten van) de EU nog duur is geprijsd en verdere prijsdalingen noodzakelijk blijven om de excessen uit het verleden te corrigeren. Op het eerste gezicht zijn waarderingsmaatstaven als de price-to-income ratio en price-to-rent ratio in de meeste landen nog altijd veeleer hoog. Ook voor is dat het geval. Bij gebrek aan een goed referentiepunt bieden beide maatstaven echter weinig houvast om het huidige prijsniveau op een statistisch zinvolle manier te evalueren. Het probleem is dat de vermelde ratio s geen stationaire reeks zijn, of anders gesteld, dat de huizenprijzen geen stabiele langetermijnrelatie vertonen met inkomen of huurprijzen. Hierdoor levert een simpele vergelijking van de huidige ratio s met hun periodegemiddelde een vertekend beeld op. Een alternatieve waarderingsmaatstaf is de earnings-bond yield ratio op de huizenmarkt. Die relateert de inverse van de price-to-rent ratio tot de langetermijnrente en is analoog aan de waarderingsbenadering van de earnings-bond yield op de aandelenmarkt. Voor zijn voldoende data beschikbaar om de ratio over een lange periode te berekenen en blijkt die bovendien stationair, zodat we over een statistisch zinvolle referentie beschikken. Volgens deze benadering was de Belgische huizenmarkt tussen 5 en 9 stevig overgewaardeerd, maar door de rentedaling in 1 kwam daaraan een einde. Indien we de huizenmarkt in 1 Q3 (laatst beschikbare huizenprijscijfer) evenwel waarderen aan de intussen hogere langetermijnrente, dan wijst de earnings-bond yield ratio op een lichte overwaardering. Het niveau van de huizenprijs (cijfer 1 Q3) is in en de EMU bovendien behoorlijk in overeenstemming met de prijs die op grond van een door ons geschatte langetermijnevenwichtsrelatie mag worden verwacht. Die relatie impliceert voor de periode een stabiel evenwichtsverband tussen de reële huizenprijzen enerzijds en het reële beschikbare gezinsinkomen, de reële rente, de werkloosheidsgraad en de bevolkingsomvang anderzijds. Dat de feitelijke prijs niet substantieel afwijkt van het niveau bepaald door deze fundamen- Grafiek 13 - Verband fiscale ondersteuning, eigenwoningbezit en huizenprijzen Fiscaal voordeel schuldfinanciering (*) 1,5 CZ NL DK 1 FI SW GR BE,5 FR ES IR PT AT DE LU IT PO SL HO Eigenwoningbezit (% totaal woongebouwen) (*) Kloof tussen marktrente en effectieve schuldfinancieringskost na belasting (in %-punten) Gemiddele jaarstijging huizenprijzen (1999-7, in %) SL HO 14 1 PO ES 1 FR CZ IR DK 8 SW LU GR NL BE 6 FI IT 4 PO AT DE Eigenwoningbezit (% totaal woongebouwen) Bron: OESO, European Mortgage Federation, ECB KBC Economic Research Notes11

12 tele factoren, betekent dat de prijzen niet fors hoeven te corrigeren om met het evenwichtsniveau in lijn te komen. Wel zal de langetermijnwaarde uiteraard zelf wijzigen in functie van de toekomstige ontwikkeling van de fundamentele determinanten (inkomen, rente, werkloosheidsgraad en bevolkingsomvang). Een simulatie op basis van verwachtingen voor de determinanten van de langetermijnrelatie leert dat de (nominale) huizenprijzen in en de EMU als geheel tot 15 aan een matig tempo kunnen blijven stijgen. Voor is dat circa 3% per jaar (vergeleken met 8% per jaar in ), voor de EMU is % per jaar (6% per jaar in ) (zie tabel 4). Daarbij zijn we uitgegaan van volgende assumpties: (1) de Belgische bevolking zal de komende vijf jaar nog wat sterker toenemen dan in het voorbije decennium (volgens vooruitzichten van het Planbureau met gemiddeld 78.5 per jaar tot 15 tegenover gemiddeld 56.8 per jaar in -1). In de gehele EMU zwakt de bevolkingstoename daarentegen de komende vijf jaar wat af; () de reële inkomensontwikkeling van de gezinnen zal de komende jaren op een licht lager groeipad terechtkomen (,1%-punt per jaar minder dan gemiddeld in -1) te wijten aan de wat lager ingeschatte potentiële economische groei; (3) de nominale langetermijnrente zal tegen 15 oplopen zijn tot 5,5% in en 5,75% voor de gehele EMU, tegen de achtergrond van % inflatie per jaar vanaf 1; (4) de werkloosheidsgraad valt in en de EMU in de periode tot 15 met procentpunten terug. Voor andere EU-landen konden we door datagebrek geen langetermijnrelatie schatten. De in deze nota geschatte kortetermijnvergelijking laat evenwel ook toe om huizenprijsvoorspellingen te maken. We gaan ervan uit dat de reële inkomensgroei van de gezinnen de komende jaren de reële bbp-groei volgt. Vervolgens stoppen we onze groei- en rentevoorspelling voor de verschillende landen voor de periode in de regressievergelijking (). Tabel 4 toont de voorspellingsresultaten. Zij laten zien dat binnen de EMU de vastgoedmalaise in Spanje en Griekenland zeker nog in 11 zal aanhouden. Ierland zal nog een langere tijd met huizenprijsdalingen te maken krijgen. In dat land gaat een grote gevoeligheid van de huizenprijs voor de inkomens- en renteontwikkeling gepaard met een naar verwachting lagere potentiële bbp- (en inkomens-)groei en aanhoudend hoog renteniveau. In de andere landen zet het huizenmarktherstel zich voort, maar de verwachte jaarlijkse prijsstijgingen tot 15 zullen wel beduidend lager uitvallen dan die in de hausseperiode vóór 8. Gezien de mindere kwaliteit van de regressie voor sommige landen maken we de voorspellingen met het nodige voorbehoud. Zij houden bovendien geen rekening met landenspecifieke prijsdeterminanten die niet in de regressies zijn opgenomen. De mindere regressiekwaliteit is vooral een probleem voor de Centraal-Europese landen, waar de regressie is gebaseerd op een te gering aantal waarnemingen. Uit overleg met onze collega-economisten in de regio volgt dat de uit de regressie Tabel 4 - Vooruitzichten ontwikkeling huizenprijzen in de EU-lidstaten (jaarwijziging in %; voorspelde waarden staan cursief) Q1 1 Q 1 Q3 1 Q Modeluitkomst (*) EU stresstest EMU 6, 1,5-3,1, 1,6,6,8,, - - 8, 4,8 -,3 3,8 6, 5,6 5, 4, 3, 1,, Duitsland,3 1, -, -1,5,7 1,4 1,5, 1,,8 3, Frankrijk 1, 1, -7,1 1,6 6, 8,6 9, 7, 5,,8 1,1 Nederland 7,1,9-3,3-4,4-1,9 -,6-1, 5, 4, 1,5 1,5 Oostenrijk 1,4 1,3 3,6 5,7 5,3 5, 4, 3,, 3, 3,5 Finland 5,5,6 -,3 11,4 1,3 7,8 5,3 6, 5,,, Ierland 9,7-9,1-13,7-18,9-17, -14,8-1,8-7, -, -13,4-14,4 Italië 6,,6 -,5.. -,3..,5 4, 4,,6 1,8 Spanje 11,6,7-7,4 -,9 -,9 -, -3,5 -, 1, -5,3-3, Portugal,7 3,9,4 1,3 1,6,8 1,6, 1,,, Griekenland 9,5 1,7-3,7-1,8-4,7-4,3-5,7 -, 1, -,, Denemarken 1,1-8,6-1,1 -,7 1,6 4,8 6, 7, 6,, 1,5 11,8 -,9-7,8 8,8 9,5 4,5,7,,,, Tsjechië 9,4 13, -3,6-5,7 -,,9,5 1,,, 1,5 Polen 11,3-13,,9,9 4,9 1,1 5, 4, 3,,, Hongarije 16,7 1, -6,5-6,3-1,7-6, -4,,, -3, 1, Slowakije 17,,1-11,1-8,3-3,7-1,3 -,1 3,,,, Bulgarije 16, 3,3-7,1 -,3 -,8-1,, 3,,,, (*) Voor de Centraal-Europese landen betreft het een afgezwakt scenario. KBC Economic Research Notes 1

13 voortkomende prognoses te positief zijn (1). De kwartaalenquêtes naar het kredietbeleid van de banken in de regio wijzen op een verscherping van de voorwaarden voor hypothecaire kredieten (onder meer lagere loan-to-value ratio s). Ook de gezinnen zelf blijven voorzichtig. In de enquêtes signaleren banken een veeleer zwak blijvende financieringsvraag van huizenkopers. Daarbij komt dat de overheden (vooral de Poolse en Hongaarse) nieuwe maatregelen nemen om een excessieve schuldenopbouw bij de gezinnen in te perken. In Tsjechië zal de woningmarkt bovendien worden getroffen door de btwhervorming op het verwerven van vastgoed. In tabel 4 is voor de Centraal-Europese landen bijgevolg een alternatief, fel afgezwakt scenario opgenomen dat de vermelde factoren in rekening brengt. Ter informatie geven we in de tabel ook de huizenprijsvoorspellingen gemaakt door de diverse nationale toezichtsorganen in het kader van de aan de gang zijnde stresstesten voor de EU-banken (). Met uitzondering van Duitsland en Oostenrijk liggen de cijfers lager dan onze voorspellingen. (1) Voor Slovenië zijn huizenprijscijfers slechts vanaf 7 beschikbaar. Roemenië publiceert geen officiële huizenprijsdata. Malta en Cyprus worden in onze analyse buiten beschouwing gelaten. () De OESO komt tot een gelijkaardige bevinding voor het geheel van de OESO-landen, zie OESO (5), Recent house price developments: the role of fundamentals, Economic Outlook 78. (3) Over een langere periode (198-1) beschouwd, overschrijdt de ratio het periodegemiddelde in zelfs met meer dan 4%. (4) Ook zouden de huren sneller kunnen stijgen dan de huizenprijzen om het evenwicht te herstellen. In de meeste landen is de huurmarkt gereguleerd en is dit marktmechanisme echter afwezig. (5) Zie ook OESO (5), Recent house price developments: the role of fundamentals, Economic Outlook 78 (tabel III.8 in de appendix). (6) Daarbij komt dat voor de price-to-income ratio het beschikbaar inkomen van het geheel van de gezinnen niet perfect is als noemer in de mate dat op de huizenmarkt enkel specifieke groepen van kopers actief zijn. (7) Bij gebrek aan een langjarige dataset voor de huis- en huurprijs is eenzelfde berekening voor de andere EU-landen niet mogelijk. (8) Ook de price-to-income ratio en price-to-rent ratio worden getoond. Hier wijst een waarde lager (hoger) dan 1 op een onder(over)waardering. (9) Voor een literatuuroverzicht, zie OESO (5), Recent house price developments: the role of fundamentals, Economic Outlook 78. (1) Vaak wordt de langetermijnrelatie aangevuld met de schatting van een foutencorrectiemodel. In een dergelijk model is de afwijking (in de voorafgaande periode) tussen de feitelijke huizenprijs en de langetermijnwaarde van invloed op de kortetermijnhuizenprijsontwikkeling. (11) Een aantal uitzonderingen niet te na gesproken (bijvoorbeeld Ierland en Spanje) is in de meeste landen de huizenmarkt een typisch voorbeeld van een zogenoemde voorraadmarkt. In een voorraadmarkt wordt de prijs, gezien de eerder beperkte toename van het aanbod, voornamelijk bepaald door de vraag. Dat verklaart ook waarom de invloed van de bouwkosten van een nieuwe woning op de gemiddelde huizenprijs doorgaans als niet-significant wordt bevonden. (1) Sommige studies leggen ook een verband tussen huizenprijzen en grootheden als het consumentenvertrouwen, de bouwactiviteit, aandelenkoersen of het financieel vermogen. Zie bijvoorbeeld: Van den End & Kakes (), De samenhang tussen beurskoersen en huizenprijzen, Onderzoeksrapport De Nederlandsche Bank. (13) Om coïntegratie na te gaan, werden de residuën van de geschatte vergelijking () (de verschillen tussen de feitelijke en berekende waarden) getest op stationariteit met behulp van de Augmented Dickey Fullertest (ADF). Deze methode test de nulhypothese dat de residuën geïntegreerd zijn van de eerste orde (een unit root hebben), tegen de alternatieve hypothese dat zij stationair zijn (d.w.z. slingeren rond nul). (14) De grafiek voor de EMU, hier niet getoond, is gelijkaardig. (15) Bij de lineaire regressie hebben we gecorrigeerd (Newey West-correctie) voor autocorrelatie (= verschijnsel waarbij de storingstermen onderling niet onafhankelijk zijn) en heteroskedasticiteit (= verschijnsel waarbij de variantie van de storingsterm niet constant is). (16) Als alternatief voor de totale bevolking hebben we de regressie ook uitgevoerd met de bevolking op beroepsactieve leeftijd en de bevolking tussen -4, die in feite een betere benadering zijn van de bevolking op koopleeftijd. Beide leverden evenmin significante resultaten op. (17) Tsatsaronis, K. en Zhu, H. (4), What drives housing market dynamics: cross-country evidence (BIS Quarterly Review) komen tot de bevinding dat huizenprijzen meer rentegevoelig zijn in landen waar hypotheekleningen tegen een variabele rente een groter aandeel uitmaken in het geheel van hypotheekleningen. (18) Zie OESO (1), Housing markets and structural policies in OECD countries, Working Paper (box 1, blz. 18). Er blijft volgens de studie wel een behoorlijke onverklaarbare component die beleidsaspecten kan inhouden. (19) Zie ECB (7), Ontwikkeling van de huizenprijzen in de landen van Midden- en Oost-Europa, Maandbericht September 7, en Egert & Mihaljek (7), Determinants of house price dynamics in Central and Eastern Europe, Focus on European Economic Integration, blz () Voor een aantal landen brengen we (indien significant in de regressie) ook de verwachte werkloosheidsgraad of bevolkingsontwikkeling in rekening. (1) Seminarie KBC-economisten in Praag 8-9 maart 11. () Zie ECB (11), "Macroeconomic adverse scenario for the 11 EU-wide stress-test: specification and results". Johan Van Gompel, Senior Economist Tel. +3 () johan.vangompel@kbc.be Verantwoordelijke uitgever: Johan Van Gompel, Havenlaan, B-18 Brussel, (3) () (johan.vangompel@kbc.be) Correspondentieadres: KBC Groep NV, Global Services, GCE, Havenlaan, 18 Brussel, economic.research@kbc.be Deze publicatie komt tot stand op de afdeling Economic Research van KBC Groep. Noch de mate waarin de voorgestelde scenario s, risico s en prognoses de marktverwachtingen weerspiegelen, noch de mate waarin zij in de realiteit zullen tot uiting komen, kunnen worden gewaarborgd. De prognoses zijn indicatief. De gegevens in deze publicatie zijn algemeen en louter informatief. Ze mogen niet worden beschouwd als beleggingsadvies conform de Wet van 6 april 1995 inzake secundaire markten, het statuut van en het toezicht op beleggingsondernemingen, de bemiddelaars en beleggingsadviseurs. KBC kan niet aansprakelijk worden gesteld voor de juistheid of de volledigheid ervan. Alle historische koersen, statistieken en grafieken zijn actueel tot en met 3 maart 11, tenzij anders vermeld. De beschreven meningen en vooruitzichten zijn die zoals ze gelden op 3 maart 11.