Metsän hinta Suomessa v kauppahintatutkimuksen tulokset. Maanmittauspäivät Esa Ärölä

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Metsän hinta Suomessa v kauppahintatutkimuksen tulokset. Maanmittauspäivät Esa Ärölä"

Transkriptio

1 1 Metsän hinta Suomessa v kauppahintatutkimuksen tulokset Maanmittauspäivät Esa Ärölä

2 Kauppahintatutkimuksen tavoitteet 2 Laserkeilaukseen perustuvalla kaukokartoitusmenetelmällä tuotetun metsävaratiedon käyttökelpoisuus metsätilojen kauppahintatutkimuksen lähtöaineistona. Kiinteistömarkkinoihin perustuva tuottoarvomenetelmä ja metsätilakauppojen sisäisten korkojen (IRR) mallit. Edellisen kauppahintatutkimuksen (v ) Summaarvomenetelmän ekonometristen mallien päivittäminen.

3 Suomen metsäkeskuksen metsävaratieto 3 Tiedon keruu perustuu laserkeilaukseen, digitaalisiin vääräväriortoilmakuviin, maastokoealoihin ja näiden aineistojen pohjalta tehtävään puustotulkintaan. K-MSN (k-most Similar Neighbour) menetelmä, jossa k = 3 Mittauskohde Maastokoeala Kuvat: Ville Kankare

4 Tutkimusaineisto Edustavat yli 10 ha:n metsäkaupat Lisäksi aineistoa täydennettiin: Kainuun (lämpösumma alle 1000 d.d.), Lapin ja Uudenmaan osalta kaikki kaupat vuodelta Lähtöaineisto sisälsi kauppoja 2785 kpl. Suomen metsäkeskuksesta saatiin metsävaratiedot 1219 kaupalle. Metsävaratiedoissa olevien puuteiden tai virheiden takia karsittiin 115 kauppaa. Muiden syiden takia poistettiin 35 kpl. 24 tapauksessa sisäinen korko ei ratkennut ja 30 kpl poikkeavia havaintoja. Lopullinen mallien laadinta-aineisto sisälsi 1015 kpl metsällistä määräalan ja kiinteistön kauppaa.

5 Tutkimusaineisto 5 Tilavuuuden ja hinnan välinen riippuvuus koko maan aineistolla Keskitilavuus, m3/ha Keskitilavuus, m3/ha Hinta, /ha Hinta, /ha Metsän hinta Suomessa Metsän hinta Suomessa

6 Kiinteistömarkkinoihin 6 perustuva tuottoarvomenetelmä K 0 = T T t t t= 0 (1 + r) t= 0 (1 + B K t r) t missä K 0 = Hankintameno eli metsän kauppahinta B t = tulo vuonna t K t = Metsätalouden kustannukset t = aika vuosina r = korkokanta (esimerkiksi 2 % = 0,02)

7 Tutkimusaineisto 7 IRR ja keskitilavuuden välinen riippuvuus koko maan aineistolla IRR, % IRR, % Keskitilavuus, m3/ha Keskitilavuus, m3/ha Metsän hinta Suomessa Metsän hinta Suomessa

8 Mallien laadinta-alueet 8 Sisäistä korkoa (IRR) selittävät mallit laadittiin seuraaville lämpösumma-alueille: Etelä-Suomi ( 1200 Cvrk) Pohjanmaa ( Cvrk) Järvi-Suomi ( Cvrk) Pohjois-Suomi ( Cvrk) Kainuu Koillismaa Peräpohjola ( Cvrk)

9 Tuottoarvomenetelmä 9 Keskimääräiset sisäiset korot (IRR) alueittain puuston tilavuusluokissa: IRR, %

10 Tuottoarvomenetelmä 10 Lisäksi laadittiin sisäisen korolle (IRR) regressiomallit: Y = β 1 X 1 + β 2 X β n X n + ε jossa Y = selitettävä muuttuja, X 1, X 2,, X n = selittävät muuttujat, β 1, β 2,, β n = regressiokertoimet, ε = mallin selittämätön hajonta Malleissa: Sisäinen korko, % = β 1 *keskitilavuus, m 3 /ha + β 2 *lämpösumma, Cvrk Esim. Tilan puuston keskitilavuus = 96,5 m 3 /ha (Saadaan suoraan MML-Motista) Kauhajoen lämpösumma = 1105 Cvrk (Saadaan suoraan MML-Motista) Pohjanmaan mallilla saadaan Motissa sovellettavaksi laskentakoroksi: 0,01540 * 96,5 + 0,00341 *1120 = 5,305 %

11 Tuottoarvomenetelmä 11 Alue ja mallin selittäjät N Selitysaste, R 2 % Koko Suomi ,4 2,34 Jäännöskeskihajonta, s j β t-arvo Pr > t keskitilavuus, m3/ha 0, ,56 < 0,0001 lämpösumma, Cvrk 0, ,53 < 0,0001 Etelä-Suomi (LS yli 1200 dd) ,0 1,72 keskitilavuus, m3/ha 0, ,53 0,0005 lämpösumma, Cvrk 0, ,75 < 0,0001 Pohjanmaa (LS dd) ,8 1,87 keskitilavuus, m3/ha 0, ,46 < 0,0001 lämpösumma, Cvrk 0, ,46 < 0,0001 Pohjanmaa (LS dd) *** ,9 1,84 keskitilavuus, m3/ha 0, ,53 < 0,0001 lämpösumma, Cvrk 0, ,89 < 0,0001 kivennäismaiden osuus, % -0, ,06 0,04 *** Lisäksi laadittiin Pohjanmaalle malli, jossa selittäjänä on myös turvemaiden osuus. Kuten selittäjän t-arvosta, jäännöskeskihajonnasta ja selitysasteesta näkyy muuttuja ei paranna mallia juurikaan.

12 Tuottoarvomenetelmä 12 Alue ja mallin selittäjät Järvi-Suomi (LS dd) N Selitysaste, R 2 % ,6 1,91 Jäännöskeskihajonta, s j β t-arvo Pr > t keskitilavuus, m3/ha 0, ,46 < 0,0001 lämpösumma, Cvrk 0, ,83 < 0,0001 Kainuu Koillismaa Peräpohjola (LS dd)** 93 92,6 2,26 keskitilavuus, m3/ha 0, ,35 0,0012 lämpösumma, Cvrk 0, ,37 < 0,0001 Pohjoinen Suomi (LS alle 1000 dd) ,5 2,13 keskitilavuus, m3/ha 0, ,57 0,0005 lämpösumma, Cvrk 0, ,49 < 0,0001 ** Lisäksi laadittiin oma malli lämpösumma-alueelle Cvrk (ks. lämpösummakartta) eli Kainuuseen, Koillismaalle, osaan Pohjois- Pohjanmaata ja Peräpohjolaan.

13 Summa-arvomenetelmä 13 Metsän hinta Suomessa Metsän hinta Suomessa Alue Hintamalli R 2,% s j,% N 1 (E-S) Y = 0,88*SA 94,9 30, (Po) Y = 0,80*SA 92,7 35, (J-S) Y = 0,80*SA 92,7 37, (P-S) Y = 0,64*SA 91,1 41,3 113 Koko maa Y = 0,82*SA 93,1 36, SA = Summa-arvo ilman odotusarvolisää Alue Hintamalli R 2,% s j,% N 1 (E-S) Y = 0,78*SA 89,3 44, (Po) Y = 0,66*SA 87,2 45, (J-S) Y = 0,70*SA 89,7 40, (P-S) Y = 0,55*SA 86,9 50,0 33 Koko maa Y = 0,73*SA 88,6 45,9 255 Alue Hintamalli R 2,% s j,% 1 (E-S) Y = 0,85*SA+5,00*LS 95,0 29,8 2 (Po) Y = 0,74*SA+6,44*LS 93,1 34,3 3 (J-S) Y = 0,77*SA+6,95*LS 92,9 36,8 4 (P-S) Y = 0,67*SA-4,98*MK 91,4 40,7 Koko maa Y= 0,79*SA+8,80*LS-14,52 MK 93,4 36,2 Alue Hintamalli R 2,% s j,% 1 (E-S) Y = 0,72*SA+7,17*LS 89,7 43,7 2 (Po) Y = 0,57*SA+8,84*LS 88,3 43,5 3 (J-S) Y = 0,60*SA+11,83*LS 91,1 38,2 4 (P-S) Y = 0,49*SA+6,39*LS 88,1 48,5 Koko maa Y = 0,66*SA+7,90*LS 89,2 44,8 Y = kauppahinta ( ) SA = Summa-arvo ilman odotusarvolisää LS = lämpösumma ( Cvrk) MK = metsäkuljetusmatka (m)

14 Summa-arvomenetelmä 14 Y = 2,668 * MA + 0,169 * TA + 0,684 * PA + 5,901 * LS - 13,720 * MK, missä Y = kauppahinta ( ) PA = puuston arvo ( ) MA = maapohjan arvo ( ) LS = lämpösumma ( Cvrk) TA = taimikon arvo ( ) MK = metsäkuljetusmatka (m) Summa-arvon osatekijöiden mallin selitysasteeksi (R 2 ) saatiin 93,8 % ja jäännöskeskihajonnaksi (s j ) 35,0 %. Ongelma mallissa: maapohjan ja taimikon arvo maapohjan ja puuston arvo voimakasti keskenään korreloituneita (r > 0,6-0,7) -> yksittäisten selittävien muuttujien estimoidut kertoimien arvot saattavat olla epätarkkoja ja selittäjien vaikutuksia on vaikea tulkita.

15 Hintamallien laadinnasta 15 Hintamalleja laadittaessa on syytä muistaa: Vaikka ihmisten käyttäytyminen suunnilleen samankaltaisissa kaupantekotilanteissa muistuttaakin toisiaan, niin ostajan ja myyjän henkilökohtaisilla ominaisuuksilla ja arvostuksilla on omat vaikutuksensa kauppatapahtumaan. Tätä vaihtelua ei pystytä selittämään, eikä sitä pidä pyrkiäkään selittämään näennäisselittäjillä.

16 16