In deze WOX: Belangrijkste ontwikkelingen in afgelopen kwartaal

Transcriptie

1 Belangrijkste ontwikkelingen in afgelopen kwartaal In deze WOX: Hoogste prijsstijgingen in sterk verstedelijkt gebied: De gemiddelde woningwaarde blijft ook dit kwartaal doorstijgen (3,3%) naar een gemiddelde van 237 duizend euro. Hiermee hebben we het niveau bereikt van begin De hoogste prijsstijgingen van meer dan 5% zijn voor de sterk verstedelijkte gebieden in Nederland. Op gemeenteniveau steeg de gemiddelde woningwaarde het sterkst in Amsterdam (9,9%) en de gemeente Haarlem (9,4%). Forse stijging aantal verkopen en verstrekte hypotheken: Het jaarlijkse aantal verkopen stijgt sterk (35,5%) en het aanbod daalt (-7,4%). Ook het aantal hypotheken is met 31,7% toegenomen ten opzichte van vorig jaar. Marktliquiditeit verbetert vooral in stedelijke regio s: Het aantal woningen dat binnen 6 maanden wordt verkocht stijgt. Vooral in de Randstad wordt veel en snel verkocht met een geringe afslag op de vraagprijs. Het Noorden en Oosten van het land kampt echter met een groot aandeel woningen (> 33%) dat al langer dan drie jaar te koop staat. Woningprijs is alleen in stedelijk gebied sterk gestegen Het herstel op de woningmarkt zet ook dit kwartaal door. De regionale prijsverschillen lopen op en er ontstaat een sterke scheiding tussen verstedelijkte en niet-verstedelijkte regio s. In Amsterdam en Haarlem stijgt het aantal verkopen fors en neemt de prijs sterk toe terwijl in Friesland de verkopen wel toenemen maar de prijsontwikkeling achterblijft. In Amsterdam en Haarlem liggen de gemiddelde prijzen nog maar 3,6% beneden het niveau van Introductie 1 Woningwaarde en Prijsontwikkelingen 2 Segment analyses en voorspelling 3 Thema onderzoek 4 Woningwaarde en prijsontwikkeling naar regio 7 Betaalbaarheid 8 Woningverkopen en looptijden 9 Moeilijk verkoopbare woningen 11 Marktliquiditeit 12 Hypotheekmarkt 14 Executieverkopen 14 Calcasa PropertyNL Analyzer 16 Commercieel Vastgoed 17 Overzicht Nederlandse woningmarkt 19 CALCASA WOX Q Calcasa WOningprijsindeX (WOX) (1995=100)* 247 Prijsverandering Tabel 1 Calcasa kengetallen Q12015 J-O-J prijsverandering WOX 3.3% K-O-K prijsverandering WOX 0.3% J-O-J prijsverandering WOX gecorrigeerd voor inflatie 3.1% Woningprijsvoorspelling Voorspelling J-O-J 2015 Q2 2.6% Voorspelling K-O-K 2015 Q2 0.4% Betaalbaarheid wonen Betaalbaarheidsindex 17.0% Verbetering betaalbaarheid J-O-J 5.0% Verbetering betaalbaarheid K-O-K 0.6% Woningverkopen Aantal woningverkopen op jaarbasis (x 1.000) 185 J-O-J verandering aantal woningverkopen 35.5% K-O-K verandering aantal woningverkopen 3.3% *woningvoorraad 1 januari 2015, gemeentelijke indeling

2 Gemiddelde woningwaarde blijft stijgen De WOX (1995 = 100) noteert een stand van 247 punten. Gemiddelde woningwaarde: 237 duizend euro. K-O-K prijsverandering: +0,3%. J-O-J prijsverandering: +3,3%. Gemiddelde prijs eengezinswoningen: 255 duizend euro. K-O-K prijsontwikkeling eengezinswoningen: +0,5%. J-O-J prijsontwikkeling eengezinswoningen: +3,0%. Gemiddelde prijs meergezinswoningen: 186 duizend euro. K-O-K prijsontwikkeling meergezinswoningen: -0,5%. J-O-J prijsontwikkeling meergezinswoningen: +4,4% Gemiddelde woningprijs Nederland (x 1.000) 10% 5% Figuur 1 Gemiddelde woningprijs (x 1.000) en J-O-J prijsverandering in Nederland 230 0% 210-5% 190 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15-10% Gemiddelde woningprijs (x 1000) Prijsverandering 4% Prijsverandering per kwartaal (in %) Figuur 2 K-O-K prijsverandering van één-en meergezinswoningen in Nederland 2% 0% -2% -4% 12K4 13K1 13K2 13K3 13K4 14K1 14K2 14K3 14K4 15K1 Eengezinswoningen Meergezinswoningen 2

3 Dure prijssegment trekt wederom aan Profiteerden vorig kwartaal duurdere woningen al met een hogere jaar-opjaarontwikkeling, ook dit kwartaal zijn het de duurdere woningen die meer dan gemiddeld in waarde stijgen. Woningen in de prijsklasse duizend euro en woningen van meer dan 500 duizend euro zijn met 4,6% in waarde gestegen het afgelopen jaar. Prijsklasse j-o-j prijsontwikkeling Tabel 2a Minder dan % tot % tot % Prijsontwikkelingen naar prijsklasse in Nederland Bron: Calcasa tot % Meer dan % Alle woningen 3.3% Oude appartementen blijven in trek Wederom zijn de appartementen meer dan eengezinswoningen in waarde gestegen het afgelopen jaar. Met een prijsstijging van 4,4% is dit bovengemiddeld (zie Tabel 2b). Oudere appartementen met een bouwjaar van vóór 1944 namen het meest in waarde toe met 8,4%. Nieuwere appartementen gebouwd na 2000 zijn daarentegen maar 1,7% in waarde toegenomen. De prijsontwikkeling van vrijstaande woningen blijft iets achter met een jaarontwikkeling van 2,6%. Vrijstaande woningen gebouwd na het jaar 2000 zijn maar beperkt in waarde gestegen (1,5%). J-O-J prijsontwikkeling Bouwjaar Woningtype tot >2000 Totaal (Half-) Vrijstaand 3.1% 2.6% 2.2% 1.5% 2.6% Hoek/rijwoning 5.7% 2.2% 2.6% 2.9% 3.2% Appartement 8.4% 3.1% 3.1% 1.7% 4.4% Tabel 2b J-O-J prijsontwikkelingen naar bouwjaar en woningtype in Nederland Bron: Calcasa Totaal 6.1% 2.6% 2.7% 2.1% 3.3% Voorspelling woningprijsontwikkeling 2 e kwartaal 2015 K-O-K voorspelling WOX: 0,4%. J-O-J voorspelling WOX: 2,6%. 2,3% voor eengezinswoningen. 3,7% voor meergezinswoningen Voorspelling jaarlijkse woningprijsontwikkeling naar landsdeel West-Nederland: 3,7% Noord-Nederland: 2,0% Oost-Nederland: 1,0% Zuid-Nederland: 1,6% 3

4 Woningprijs is alleen in stedelijk gebied sterk gestegen Op basis van het eerste kwartaal van 2015 kan geconstateerd worden dat regionale verschillen in prijsontwikkeling tussen verstedelijkte en nietverstedelijkte gebieden verder oplopen. De gemiddelde woningwaarde is met 5,7% toegenomen sinds het dieptepunt op de woningmarkt werd bereikt in het tweede kwartaal van Niet in alle regio s profiteerden huiseigenaren van deze landelijke stijging. Zo zijn er gebieden in het Noorden, Oosten en Zuiden van het land waar de prijsontwikkeling achter blijft. In Noord-Holland zijn woningen daarentegen gemiddeld met 9,4% in waarde toegenomen sinds het dal van de woningmarkt en in Utrecht met 7,4%. Ter vergelijk: in Friesland stegen de prijzen slechts met 1,1% sinds het dal in In figuur 3 is de prijsontwikkeling per gemeente weergegeven in Q1 van 2015 ten opzichte van het dal van de woningmarkt in Q2 van Figuur 3 Prijsontwikkeling t.o.v. het dal van de woningmarkt in Q per gemeente in Nederland. 4

5 Aantal verkopen overstijgt het aanbod in Noord-Holland Noord-Holland is de enige provincie in Nederland waar het aantal jaarlijkse verkopen het huidige aantal te koop staande woningen overtreft. In alle andere provincies ligt het aanbod van woningen op een hoger niveau. In Noord-Holland zijn de regio s rond Amsterdam en Haarlem verantwoordelijk voor een forse stijging van het aantal verkopen en de prijs. In Amsterdam is de gemiddelde prijs van een koopwoning met 12% gestegen sinds het dal en in Haarlem met 12,6%: de gemiddelde prijs ligt nog maar 3,6% beneden het niveau van De marktliquiditeit in termen van percentage verkochte woningen ten opzichte van de totale woningvoorraad, stijgt weer sinds halverwege In alle provincies is deze stijging zichtbaar. In Noord-Holland is het aandeel verkochte koopwoningen sterker gestegen zoals te zien is in figuur 4a. Het afgelopen jaar is in Nederland gemiddeld 4,5% van de bestaande koopwoningvoorraad verkocht; halverwege 2008 was dit nog 5,7%. In Noord-Holland is het afgelopen jaar 5,9% van de koopwoningvoorraad verkocht en in Utrecht 5,1%. In Amsterdam overstijgt het aantal jaarlijkse verkopen het huidige aanbod. 8% 7% 6% Figuur 4 Marktliquiditeit: percentage verkochte woningen t.o.v. het totale aantal koopwoningen per provincie in de periode % 4% 3% 2% 2007Q1 2008Q1 2009Q1 2010Q1 2011Q1 2012Q1 2013Q1 2014Q1 2015Q1 Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant Limburg Figuur 5 Marktliquiditeit: aantal jaarlijkse verkopen t.o.v. het aantal aangeboden woningen in Amsterdam in de periode Q1 2008Q1 2009Q1 2010Q1 2011Q1 2012Q1 2013Q1 2014Q1 2015Q1 Aantal jaarlijkse transacties Aantal te koop aangeboden woningen 5

6 Aanbod en verkopen naar woningtype in Amsterdam Transacties naar woningtype Aanbod naar woningtype Figuur 6a 3% 2% 5% 19% vrijstaand semi-vrijstaand 10% 6% 8% vrijstaand semi-vrijstaand Het aantal transacties en aangeboden woningen en hun aandeel naar woningtype in Amsterdam in Q % hoekwoning tussenwoning appartement 55% % hoekwoning tussenwoning appartement In Amsterdam bestaat het overgrote deel (71%) van de verkopen uit appartementen. Het aanbod ervan bedraagt momenteel 55%. Het totaal aantal transacties in het afgelopen jaar overstijgt het huidige aanbod, waardoor de marktliquiditeit is gedaald naar een factor 0,5. Voor Haarlem komt deze factor uit op 0,7. Voor de gemeente Amsterdam betekent dit dat er twee keer zoveel woningen zijn verkocht op jaarbasis dan er momenteel te koop staan. Ook in gemeenten als Groningen (0,5), Leiden (0,7), Utrecht (0,7), Delft (0,9) is de marktliquiditeit hoog; er worden veel woningen verkocht en het aanbod daalt. Aanbod en verkopen naar woningtype in Haarlem Transacties naar woningtype Aanbod naar woningtype Figuur 6b 43% 4% % 11% vrijstaand semi-vrijstaand hoekwoning tussenwoning 50% % 7% 8% vrijstaand semi-vrijstaand hoekwoning tussenwoning Het aantal transacties en aangeboden woningen en hun aandeel naar woningtype in Haarlem in Q % appartement 26% appartement 6

7 Woningprijs in Noord-Holland stijgt het hardst De grootste prijsstijging van 5,5% is in de provincie Noord-Holland. Vooral appartementen in de provincie Noord-Holland kennen een forse prijsstijging ten opzichte van vorig jaar. De gemiddelde waarde steeg met 9,2%. Eengezinswoningen werden 3,8% meer waard. In de provincies Friesland en Drenthe nam de gemiddelde woning nauwelijks in waarde toe zoals valt af te lezen uit tabel 3. 1e Kwartaal Gemiddelde prijs Gemiddelde prijs Prijsverandering 2015 eengezins- meergezins- (jaar-op-jaar) woningen woningen Groningen % Friesland % Drenthe % Overijssel % Tabel 3 Gemiddelde prijs en J-O-J prijsverandering in Nederland Flevoland % Gelderland % Utrecht % Noord-Holland % Zuid-Holland % Zeeland % Noord-Brabant % Limburg % Nederland 255, , % Grootste stijger Agglomeratie Haarlem Grootste stijger op jaarbasis is de Corop-regio Agglomeratie Haarlem. Daar steeg de gemiddelde woningwaarde met 9,5%. Alle woningen in de hele regio werden meer waard; zowel eengezinswoningen (+10,6%) als appartementen (+6,5%) namen in waarde toe. Op de tweede plek staat de regio Groot-Amsterdam met een j-o-j ontwikkeling van +8,2%. Daar steeg vooral de gemiddelde prijs van een appartement (+ 10,3%). De grootste daler het afgelopen jaar was de Corop-regio T Gooi en de Vechtstreek. Woningen werden hier gemiddeld 3,8% minder waard. In 16 van de 40 Corop-regio s steeg de gemiddelde woningwaarde bovengemiddeld (meer dan 3,3%). In 8 van de 40 Corop-regio s steeg de woningprijs met minder dan 1%. Alle informatie tot op buurtniveau 24/7 raadpleegbaar via de WOX Monitor Meer data over o.a. transacties, aanbod, marktliquiditeit, betaalbaarheid, prijzen en prijsontwikkelingen op diverse regionale schaalniveaus is op elk moment van de dag raadpleegbaar via de WOX monitor. Met deze online tool kan tot op buurtniveau alle informatie in tabel en grafiek en grafisch worden weergegeven. 7

8 Betaalbaarheid verbetert verder In het eerste kwartaal werd gemiddeld 17,0% van het netto maandinkomen uitgegeven aan netto woonlasten (zie figuur 7). J-O-J ontwikkeling van de netto woonlasten: -5,0%. K-O-K ontwikkeling van de netto woonlasten: -0,6%. Betaalbaarheidsindex Nederland (in %) Figuur 7 35 Betaalbaarheidsindex Nederland (in %) '95 '96 '97 '98 '99 '00 '01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 Figuur 8 Betaalbaarheidsindex (in %) per gemeente in Nederland. * De betaalbaarheidsindex geeft het deel van het netto huishoudinkomen weer dat wordt uitgegeven aan de netto woonlasten. Bij de berekening van deze netto woonlasten is uitgegaan van de aankoop van een woning bij de gemiddelde WOX woningprijs, de gemiddelde hypotheekrente en het gemiddeld huishoudinkomen in de betreffende periode. In de totale netto woonlasten wordt rekening gehouden met fiscale aspecten zoals hypotheekrenteaftrek, woningforfait, de lokale belastingen en de kosten voor onderhoud van de woning. Door deze netto woonlasten op het gemiddelde netto huishoudinkomen te delen wordt een maat gekregen voor de betaalbaarheid van woningen. 8

9 Forse stijging aantal woningverkopen Het aantal verkopen op jaarbasis komt dit kwartaal uit op 185 duizend. Dit is een forse stijging van het aantal in hetzelfde kwartaal een jaar geleden. Ook ten opzichte van het vorige kwartaal is het aantal verkopen toegenomen. Toen werden op jaarbasis 179 duizend woningen verkocht. J-O-J ontwikkeling aantal jaarlijkse verkopen: +35,5%. K-O-K ontwikkeling aantal jaarlijkse verkopen: +3,3%. Aantal woningverkopen en veranderingen 20% 10% 0% -10% Figuur 9 Aantal woningverkopen op jaarbasis* en K-O-K verandering aantal woningverkopen op jaarbasis in Nederland Bron: CBS, Kadaster en bewerking Calcasa * Calcasa toont het aantal woningverkopen op jaarbasis om de lange termijn trend (gecorrigeerd voor seizoenseffecten) te tonen. -20% '00 '01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 K-O-K verandering aantal woningverkopen Aantal woningverkopen op jaarbasis Transactieontwikkelingen naar woningtype Het aantal verkopen nam met 35,5% toe in het afgelopen jaar. De verkoop van appartementen steeg het hardst met 39,7%. Semi-vrijstaande woningen waren iets minder in trek dan gemiddeld; daar stegen de verkoopaantallen met 25,9%. Daarentegen steeg de verkoop van vrijstaande woningen wel met 37,4%. Sinds halverwege vorig jaar zijn de verkoopaantallen aan het stijgen zoals te zien is in tabel 4 onder totalen. J-O-J transactieontwikkeling Periode Woningtype 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 2015Q1 Vrijstaand 2.4% 24.7% 26.2% 41.5% 37.4% Semi-vrijstaand -3.9% 15.8% 17.0% 29.2% 25.9% Hoekwoning -3.1% 20.9% 20.9% 32.9% 32.3% Tabel 4 Jaar-op jaar transactie-ontwikkelingen naar periode en woningtype in Nederland Tussenwoning 0.5% 25.5% 28.0% 40.4% 35.4% Appartement 2.5% 21.5% 27.3% 39.7% 39.7% Totaal 0.4% 22.5% 25.3% 38.1% 35.5% 9

10 Grootste stijging woningverkopen middeldure segment De verkoop van woningen in de prijsklasse duizend euro stijgt met meer dan 25% in zowel Noord-, Oost- en West-Nederland. In Noord-Nederland is het aandeel middel dure woningen ( duizend euro) met 35% toegenomen het afgelopen jaar. In Zuid-Nederland is het aantal verkopen het minst hard gestegen. Groeicijfer aandeel transacties naar prijsklasse per landsdeel (%) 37, ,5 Figuur 10 Ontwikkeling van het aandeel woningverkopen naar prijsklasse per landsdeel in Nederland in Q ten opzichte van Q Noord-Nederland Oost-Nederland West-Nederland Zuid-Nederland < > % binnen 6 maanden verkocht Van de verkochte woningen heeft 44,7% nog geen 6 maanden te koop gestaan. Het merendeel (67,3%) van de verkochte woningen is binnen 12 maanden verkocht. Sinds vorig jaar neemt het aantal woningen dat snel verkoopt toe. Een jaar geleden was 37,0% verkocht binnen 6 maanden en dat percentage is nu een jaar later opgelopen naar 44,7%. Het aantal woningen die verkocht zijn en langer dan 24 maanden te koop hebben gestaan is stabiel de laatste drie kwartalen met een aandeel van 17,2%. Ontwikkeling Periode Looptijden 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 2015Q1 Binnen 3 mnd verkocht 13.9% 15.6% 17.8% 19.1% 17.9% Binnen 6 mnd verkocht 37.0% 38.0% 44.1% 44.2% 44.7% Binnen 12 mnd verkocht 59.3% 60.2% 64.3% 66.5% 67.3% Tabel 5 Jaar-op jaar ontwikkeling van de looptijd naar periode in Nederland Binnen 18 mnd verkocht 72.7% 72.2% 75.0% 76.6% 77.0% Binnen 24 mnd verkocht 81.6% 80.4% 82.4% 82.7% 82.8% > 24 maanden 18.4% 19.6% 17.6% 17.3% 17.2% 10

11 27% van het woningaanbod langer dan 3 jaar te koop Terwijl het aantal verkopen stijgt en het aanbod daalt neemt het aandeel moeilijk verkoopbare woningen toe. Ruim 63 duizend woningen staan al langer dan 3 jaar te koop. Dit is 26,6% van het huidige totale aanbod. In Groningen, Friesland, de Achterhoek en Brabant is het aandeel moeilijk verkoopbare woningen het hoogst zoals te zien is in figuur 13. Gemeenten Hoogste aandeel aanbod >36 mnd te koop (in %) Gemeenten Laagste aandeel aanbod >36 mnd te koop (in %) Tabel 6 Oldambt 44,1 Eijsden-Margraten 7,8 Winterswijk 42,3 Sittard-Geleen 9,3 Montferland 42,0 Maastricht 9,7 Lelystad 40,4 Midden-Delftland 10,1 Top 10 gemeenten met hoogste en laagste aandeel aangeboden woningen die 36 maanden of langer te koop staan in het eerste kwartaal van Zevenaar 40,1 Zwartewaterland 10,3 Uden 38,9 Stein 12,3 Hellevoetsluis 38,6 Meersen 12,8 Nuenen, Gerwen en Nederwetten 38,5 Schagen 13,1 Veendam 38,3 Schouwen-Duiveland 13,1 Zeewolde 36,4 Franekeradeel 12,5 Figuur 11 Percentage van het aanbod dat al langer dan 36 maanden te koop staat per gemeente in Nederland in het eerste kwartaal van 2015 (in %) 11

12 Marktliquiditeit verbetert verder De verhouding tussen te koop staand en jaarlijks verkocht is dit kwartaal gedaald naar 1,3. Dit is wederom een verbetering ten opzichte van het vorige kwartaal toen deze verhouding nog 1,4 was. Het jaarlijks aantal verkochte woningen: 185 duizend woningen. J-O-J ontwikkeling: 35,5% Aanbod van woningen in Q1 2015: 237 duizend woningen. J-O-J ontwikkeling: -7,4% De marktliquiditeit is het best in Amsterdam met een factor van 0,46, gevolgd door de gemeente Groningen met 0,53. In de gemeenten Oldambt is de marktliquiditeit het hoogst met een factor 3,05, gevolgd door de gemeente Goeree-Overflakkee met 2,67. Bestaande koopwoningen: aanbod versus verkopen Figuur 12 Jaarlijks verkochte woningen afgezet tegen het totale aantal te koop staande koopwoningen in Nederland, Bron: Verscheidene makelaars, bewerking Calcasa '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 Aanbod totaal Jaarlijks verkocht De verhouding tussen het aanbod koopwoningen en koopwoningvoorraad is ook een onderdeel van de marktliquiditeit. Deze verhouding loopt weer op de afgelopen kwartalen sinds het aantal verkopen stijgt. Het percentage van de koopwoningvoorraad dat afgelopen jaar is verkocht bedraagt 3,2% voor heel Nederland. Dit is een daling van 6,2% ten opzichte van vorig jaar. o Het percentage eengezinswoningen verkocht afgelopen jaar: 2,7%. o Het percentage appartementen verkocht afgelopen jaar: 5,5%. Amsterdam en Groningen kennen de hoogste marktliquiditeit. Daar is het aandeel van de koopvoorraad dat verkocht is afgelopen jaar gestegen naar respectievelijk 12,5% en 7,9%. De marktliquiditeit was het afgelopen jaar was het laagst in gemeenten als Raalte en Tubbergen waar 2,6% van de bestaande voorraad aan koopwoningen van eigenaar is veranderd. 12

13 Figuur 13 Aanbod/verkoopquote alle woningen per gemeente in Nederland Figuur 14 Marktliquiditeit: percentage verkochte woningen t.o.v. het totale aantal koopwoningen in het laatste jaar per gemeente in Nederland 13

14 Forse stijging aantal verstrekte hypotheken met 32% Aantal verstrekte hypotheken op jaarbasis: 230,5 duizend. J-O-J ontwikkeling aantal verstrekte hypotheken: +31,7%. K-O-K ontwikkeling aantal verstrekte hypotheken: +3,5%. Figuur 15 Aantal verstrekte hypotheken en K-O-K verandering aantal hypotheken op jaarbasis in Nederland Bron: CBS, Kadaster en bewerking Calcasa Aantal executieverkopen gestegen Aantal executieverkopen op jaarbasis: J-O-J ontwikkeling aantal executieverkopen: +20,4%. K-O-K ontwikkeling aantal executieverkopen: +0,3%. Gedwongen onderhandse verkopen via veiling nemen de laatste jaren af, maar tegelijkertijd nemen de gedwongen verkopen via de makelaar toe. Op een gedwongen veiling levert een huis tot wel 40 procent minder op dan bij een normale verkoop. Voor woningen gekocht met NHG garantie kan beroep op kwijtschelding van de restschuld worden gedaan bij de Stichting Waarborgfonds Eigen Woningen. Door de toename van het aantal executieverkopen na de crisis is de NHG met verscherpte regelgeving gekomen. Als de verkoopprijs van een woning tot 5% onder de marktwaarde ligt, dan mag deze niet op de veiling verkocht worden. Aantal executies ,0% 1,5% 1,0% 0,5% Figuur 16 Aantal executieverkopen op jaarbasis en aandeel executieverkopen in het totale aantal woningverkopen in Nederland Bron: CBS, Kadaster en bewerking Calcasa 0 0,0% '00 '01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 Executieverkopen per jaar Aandeel executies in totaal aantal transacties 14

15 Aandeel executieverkopen daalt In figuur 17 is het aandeel executieverkopen naar woningsoort in de periode weergegeven. Sinds de verscherpte regelgeving en het aantrekken van de woningmarkt neemt het aandeel executieverkopen weer af. Het aandeel executieverkopen nam gedurende de crisis toe naar 1,7% gemiddeld voor alle woningen en voor appartementen steeg dit aandeel zelfs boven de 2% uit. In het eerste kwartaal van 2015 is het aandeel executieverkopen weer beneden het procent gedaald naar 0,9% zoals voor de crisis. Aandeel executieverkopen in het totaal aantal transacties 2,5% 2,0% Figuur 17 Aantal executieverkopen op jaarbasis per woningtype naar landsdeel in Nederland Bron: CBS, Kadaster en bewerking Calcasa 1,5% 1,0% 0,5% 0,0% totaal eengezinswoningen appartementen Q1 12,1% meer huishoudens met betalingsachterstanden Sinds 2007 is het aantal huiseigenaren met betalingsproblemen met ruim 276% gestegen. Momenteel zijn er huiseigenaren die moeite hebben met het betalen van hun hypotheek: dit is een toename van (12,1%) sinds Q Kredietnemers met betalingsachterstanden op hun hypotheek Figuur 18 Aantal kredietnemers met een betalingsachterstand op hun hypotheek in de jaren Bron: BKR, bewerking Calcasa '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 15

16 Calcasa PropertyNL Analyzer Het analyseren van de commercieel vastgoedmarkt is mogelijk middels de Calcasa PropertyNL Analyzer ( CPA ). CPA is een online applicatie waarmee informatie over de kantoren-, winkel- en bedrijfsruimte markten op eenvoudige wijze toegankelijk wordt gemaakt. Hiermee wordt de transparantie op de vastgoedmarkt vergroot. Door het combineren van een 30-tal publieke en private databases, waaronder die van PropertyNL, BAG, Calcasa, CBS en KvK, kan relevante informatie over zowel individuele objecten als een gebied veel sneller worden ontsloten én geanalyseerd. De applicatie werkt als decision support tool voor de vastgoedprofessional. Elk pand in Nederland kan worden geanalyseerd. Met één druk op de knop kunnen bijvoorbeeld vergelijkbare huur- en kooptransacties worden opgevraagd, de lange termijn prijsontwikkeling worden bekeken, of de leegstand in een zelf gedefinieerd gebied worden bepaald. De komende jaren zal samen met de gebruikers hard gewerkt worden aan het verder verbeteren van de kwaliteit en kwantiteit van de data. Daarnaast zal de functionaliteit verder aangepast worden aan de behoeften van de diverse gebruikersgroepen. Vraag een demo-versie aan via 16

17 Gemiddelde huurwaardes commercieel vastgoed gedaald De gemiddelde huurwaarde kantorenindex is gedaald met 0,9% in Q1 De Calcasa PropertyNL OPI (Office Price Index) noteert een index van 91 (4Q2001=100) in het eerste kwartaal van 2015, wat neerkomt op een daling van 0,9% vergeleken met een jaar geleden. De gemiddelde huurwaarde van een kantoor komt nu uit op 119 euro per vierkante meter. De gemiddelde huurwaarde winkelindex is gedaald met 0,9% in Q1 De Calcasa PropertyNL RPI (Retail Price Index) noteert een index van 105 (4Q2001=100) in het eerste kwartaal van 2015, wat neerkomt op een daling van 0,9% vergeleken met een jaar geleden. De gemiddelde huurwaarde van een kantoor komt nu uit op 155 euro per vierkante meter. De gemiddelde bedrijfsruimteindex is gedaald met 4,3% in Q1 De Calcasa PropertyNL IPI (Industrial Price Index) noteert een index van 91 (4Q2001=100) in het eerste kwartaal van 2015, wat neerkomt op een daling van 4,3% vergeleken met een jaar geleden. De gemiddelde huurwaarde van een kantoor komt nu uit op 55 euro per vierkante meter. De drie vastgoedindexen zijn volledig gebaseerd op gerealiseerde transacties en niet op taxaties van professionals. De werkelijke situatie rond de huurinkomsten is mogelijk nog grimmiger: in de gerealiseerde huurprijzen zijn eventuele incentives die de eigenaar geeft op de huurprijs niet meegenomen. Calcasa Commercieel Vastgoed Indexen (2001Q4 = 100) 130 Figuur 19 Ontwikkeling Calcasa commerciële vastgoed indices (2001Q4=100) Bron: Calcasa '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 Kantoren Winkels Bedrijfsruimten Nederland Index (2001Q4=100) Gemiddelde huur per m2 jaar-ontwikkeling 3 jaar ontwikkeling Kantoren (OPI) % -8.5% Winkels (RPI) % -5.4% Bedrijfsruimten (IPI) % -13.1% Tabel 7 Kerngetallen huurwaardeontwikkeling commercieel vastgoed in Nederland Bron: Calcasa PropertyNL 17

18 Calcasa PropertyNL gemiddelde huur per m 2 Figuur Ontwikkeling gemiddelde huurwaarde kantoren (OPI), winkels (RPI), en industrieel vastgoed (IPI) op basis van Calcasa PropertyNL Bron: Calcasa PropertyNL '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 OPI RPI IPI Wetenschappelijk verantwoorde methodiek vastgoed index Calcasa berekent de prijsontwikkelingen van het commercieel vastgoed op een unieke wijze door gebruik te maken van gerealiseerde huurtransacties, die door de researchafdeling van PropertyNL worden verzameld en gecontroleerd. Calcasa vertaalt de huurtransacties naar de waarde van de gehele voorraad commercieel vastgoed. Om dit te bewerkstelligen wordt een hedonische modelleringtechniek gebruikt. Omdat met deze methode elk kwartaal de gehele voorraad wordt gewaardeerd, geeft dit een nauwkeuriger en robuuster beeld van de ontwikkelingen op de commercieel vastgoedmarkt dan door gebruik te maken van gemiddelde huurwaarden of repeat-sales modellen die tot nu toe in het buitenland vaak werden gebruikt. Bij het toepassen van een hedonische methode is het van groot belang dat objecten en hun locatie goed beschreven worden aan de hand van kenmerken die de prijs kunnen beïnvloeden. Daarom wordt binnen het hedonische indexmodel een scala aan kenmerken van het object meegenomen, bijvoorbeeld oppervlakte en bouwjaar. Maar belangrijker is dat ook een groot aantal variabelen die de locatie beschrijven in het model zijn opgenomen. Voorbeelden zijn de afstanden tot belangrijke voorzieningen als stadscentra, vliegvelden, treinstations en snelwegen. Op deze wijze brengt Calcasa vanaf nu elk kwartaal een index uit voor de kantorenmarkt (met oppervlakte boven de 200m2) die in PropertyNL en het Calcasa WOX Kwartaalbericht worden gepubliceerd. 18

19 Overzicht Nederlandse woningmarkt Grote steden Alle woningen Eengezinswoningen Appartementen Koopwoningen Huurwoningen Totale bevolking Totaal huishoudens Amsterdam 411,125 85, ,625 25% 73% 810, ,780 12,889 5, Rotterdam 307, , ,250 33% 65% 618, ,190 6,178 7, Den Haag 244,875 65, ,275 42% 56% 508, ,290 6,223 6, Utrecht 145,125 72,100 73,025 44% 54% 328, ,510 4,788 3, Jaarlijkse verkopen Huidig aanbod (mnd) Verkooptijd Tabel 8 Kerngetallen voor de Nederlandse woningmarkt Bron: CBS, Kadaster Eindhoven 101,975 71,625 30,350 44% 55% 220, ,790 2,896 2, Provincies Groningen 267, ,475 76,975 54% 44% 582, ,630 6,586 9, Friesland 289, ,575 39,825 61% 39% 646, ,300 6,744 11, Drenthe 214, ,975 27,925 64% 36% 488, ,450 5,270 9, Overijssel 485, ,400 90,000 58% 40% 1,139, ,280 10,922 15, Flevoland 159, ,050 26,425 63% 36% 399, ,490 3,930 5, Gelderland 859, , ,025 58% 41% 2,019, ,770 20,062 31, Utrecht 534, , ,800 56% 43% 1,253, ,520 15,348 14, Noord-Holland 1,262, , ,750 47% 51% 2,741,320 1,298,220 35,257 31, Zuid-Holland 1,618, , ,525 50% 49% 3,576,960 1,639,650 38,187 47, Zeeland 180, ,500 26,875 65% 35% 380, ,760 5,171 7, Noord-Brabant 1,062, , ,975 60% 40% 2,479,220 1,092,190 26,710 38, Limburg 514, , ,375 58% 41% 1,119, ,560 10,761 16, Nederland 7,449,300 5,197,650 2,251,650 55% 44% 16,829,290 7,589, , , Woningvoorraad 1-jaars prijsontwikkeling grote steden Figuren 21 & 22 14,8% Aantal koopwoningen 35,2% 50,0% Aantal corporatie huurwoningen Aantal huurwoningen in bezit van overige verhuurders 12,0% 10,0% 8,0% 6,0% 4,0% 2,0% Alle woningen Eengezinswoningen Appartementen Bron figuur 23: CBS Bron figuur 24: Calcasa Hypotheekcijfers J-O-J Q Aantal verandering NHG verkopen 32, % Executieverkopen 1, % HH betalingsproblemen 112, % Hypotheekverkopen 230, % Totale hypotheekschuld (x 6,344, % Bron: NHG, BKR, DNB 0,0% Amsterdam Rotterdam The Hague Utrecht Ontwikkeling relatief marktaandeel hypotheekverstrekkers 1,1% 1,0% 1,5% 0,6% 0,5% -1,3% -0,3% -0,3% Eindhoven -1,2% -0,7% Nederland Delta Lloyd Argenta spaarbank NIBC Syntrus Achmea Hypotheken SNS Bank HQ Hypotheken Obvion AEGON ACHMEA hypotheekbank ING Bank Tabel 9 & Figuur 23 Bron tabel 9: NHG, BKR, DNB Bron figuur 25: Calcasa, IG&H Macro-economische cijfers BNP, inflatie en werkloosheid in Nederland ( ) De WOX vs totale Nederlandse hypotheekschuld ( ) BNP, inflatie en werkloosheid in Nederland ( ) 10% 9% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% De WOX versus de totale Nederlandse hypotheekschuld ( ) 700, , , , , ,000 Figuren 24 & 25 Bron figuur 26: DNB, CBS Bron figuur 27: Calcasa, DNB 70 0% BNP Inflatie Werkloosheid , WOX (1995=100) Hypotheekschuld (DNB) 19

20 Bijlagen vrijstaande semi- hoek- tussen- eengezinswoningen vrijstaand woningen woningen woningen Groningen 223, , , , ,000 Friesland 237, , , , ,000 Drenthe 272, , , , ,000 Tabel 10 Gemiddelde woningprijs eengezinswoningen naar woningtype per provincie (in euro s) Bron: Calcasa Overijssel 324, , , , ,000 Flevoland 329, , , , ,000 Gelderland 369, , , , ,000 Utrecht 596, , , , ,000 Noord-Holland 456, , , , ,000 Zuid-Holland 453, , , , ,000 Zeeland 266, , , , ,000 Noord-Brabant 394, , , , ,000 Limburg 301, , , , ,000 Nederland 350, , , , ,000 portiek galerij maison- boven meergezinsflat flat nette woning woningen Groningen 143, , , , ,000 Friesland 135, , , , ,000 Drenthe 139, , , , ,000 Overijssel 134, , , , ,000 Tabel 11 Gemiddelde woningprijs meergezinswoningen naar woningtype per provincie (in euro s) Bron: Calcasa Flevoland 185, , , , ,000 Gelderland 163, , , , ,000 Utrecht 197, , , , ,000 Noord-Holland 210, , , , ,000 Zuid-Holland 148, , , , ,000 Zeeland 166, , , , ,000 Noord-Brabant 178, , , , ,000 Limburg 144, , , , ,000 Nederland 165, , , , ,000 20

21 Hoogste Laagste woningwaarde woningwaarde Gemeenten (x 1.000) Gemeenten (x 1.000) Wassenaar 524 Oldambt 147 De Bilt 394 Leeuwarden 149 Bussum 376 Heerlen 153 Zeist 373 Kerkrade 156 Tabel 12 Top 10 hoogste en laagste woningwaarde per gemeente met meer dan 5 duizend koopwoningen in Nederland (x 1000 euro) Bron: Calcasa Utrechtse Heuvelrug 367 Brunssum 157 Huizen 345 Terneuzen 157 De Ronde Venen 341 Den Helder 160 Amstelveen 323 Schiedam 163 Amsterdam 315 Emmen 167 Soest 311 Hoogezand-Sappemeer 167 Hoogste Laagste ontwikkeling ontwikkeling Gemeenten laatste jaar Gemeenten laatste jaar Amsterdam 9.9% Huizen -4.2% Haarlem 9.4% Bussum -3.4% Amstelveen 7.4% Hilversum -2.9% Diemen 7.0% Leeuwarden -0.5% Tabel 13 Top 10 hoogste en laagste prijsontwikkeling per gemeente met meer dan 5 duizend koopwoningen in Nederland (in %) Bron: Calcasa Purmerend 6.4% Emmen -0.4% Velsen 6.3% Arnhem -0.4% Heemskerk 6.3% Nijmegen 0.0% Beverwijk 6.3% Heerlen 0.1% Uithoorn 6.0% Assen 0.2% Groningen 6.0% Súdwest-Fryslân 0.3% 21

22 Figuur 26 Gemiddelde woningprijs per Corop regio in Nederland in het eerste kwartaal van 2015 (in euro s) Bron: Calcasa Figuur 27 Woningprijsontwikkeling per Corop regio in het eerste kwartaal van 2015 t.o.v. hetzelfde kwartaal vorig jaar (in %) Bron: Calcasa 22

23 Figuur 28 Gemiddelde woningprijs per gemeente in Nederland in het eerste kwartaal van 2015 (in euro s) Bron: Calcasa Figuur 29 Woningprijsontwikkeling per gemeente in Nederland in het eerste kwartaal van 2015 t.o.v. hetzelfde kwartaal vorig jaar (in %) Bron: Calcasa 23

24 Over Calcasa Calcasa is een onafhankelijk technologiebedrijf gespecialiseerd in de statistische analyse en waardering van onroerend goed. Het Calcasa Automated Valuation Model (AVM) voor de waardering van individuele woningen is uniek door zijn hoge dekkingsgraad en nauwkeurigheid. Het wordt internationaal erkend door de drie grote kredietbeoordelaars en de toezichthouders. Hypotheekverstrekkers, investeerders, intermediairs, validatie-instituten, woningbouwcorporaties, consumentenorganisaties, vastgoedbedrijven, makelaarsorganisaties, overheidsinstellingen en toezichthouders vertrouwen dagelijks op de oplossingen van Calcasa. Calcasa WOX: Een betrouwbare huisprijsindex Calcasa WOX is aantoonbaar de meest betrouwbare woningprijsindex van Nederland. Calcasa berekent elk kwartaal een betrouwbare woningprijsindex voor iedere provincie, gemeente, wijk en buurt in Nederland. De woningprijsindex wordt berekend op basis van de landelijke transactiegegevens vanaf 1993 en de overige woning- en locatiegegevens uit de database. De brongegevens worden modelmatig getoetst op integriteit, zodat niet-representatieve gegevens worden weggelaten bij de indexberekening. In de ontwikkelde methodiek wordt rekening gehouden met onder- of oververtegenwoordiging van de verkochte woningen ten opzichte van de bestaande woningvoorraad in het gebied. In tegenstelling tot de meeste huisprijsindexen brengt de Calcasa WOX dus niet simpelweg de toevallige ontwikkeling van de verkoopprijzen in kaart, maar de prijsontwikkeling van de totale voorraad koopwoningen. WOX Monitor De WOX en de overige woningmarktgegevens zijn online raadpleegbaar via de WOX Monitor. Uniek is dat deze gegevens beschikbaar zijn voor iedere buurt, wijk en gemeente in Nederland. Meer dan 500 relevante variabelen zijn opgenomen in de WOX Monitor. Elk kwartaal wordt deze geüpdatet en verder uitgebreid met nieuwe onderwerpen. De online monitor is 24/7 beschikbaar, zeer snel, gebruiksvriendelijk en biedt u talloze analyse en presentatiemogelijkheden. European AVM Alliance (EAA) Calcasa is een stichtend lid van de EAA dat werd gelanceerd als een pan-europees initiatief eind De missie is het bevorderen en het standaardiseren van het gebruik van AVMs resulterend in een consistente benadering van geautomatiseerde waardebepalingen in Europa. De andere leden zijn Hometrack (UK), Eiendomsverdi (Noorwegen) en IAZI (Zwitserland). 24