Lappeenrannan teknillinen yliopisto Kauppatieteellinen tiedekunta Kandidaatintutkielma, Talousjohtaminen ASUNTOSIJOITTAMISEN TUOTTO JA RISKI FINANSSIKRIISIN AIKANA Risk and return of housing investments during the financial crisis Joonas Kainulainen 06.05.2012
SISÄLLYSLUETTELO 1. JOHDANTO... 1 1.1. Tutkimuksen rajaus... 1 1.2. Tutkimusmenetelmät... 2 2. KIRJALLISUUSKATSAUS... 3 2.1. Asuntosijoittamisen erityispiirteitä... 3 2.2. Tutkimustuloksia... 5 2.3. Trendejä Suomen markkinoilta... 8 3. TEOREETTINEN VIITEKEHYS... 10 3.1. Tuoton laskeminen... 10 3.2. Tuottojen kaava... 11 3.3. CAPM-malli... 13 3.4. CAPM-mallin käyttö asuntomarkkinoilla ja mahdolliset ongelmat... 14 3.5. Menestysmittarit... 15 3.6. Vuokra-hintasuhde... 17 4. EMPIIRISET TUTKIMUSTULOKSET... 19 4.1. Asuntomarkkina-aineisto... 19 4.2. Arvopaperimarkkina-aineisto... 20 4.3. Aineiston kuvailevat tunnusluvut... 21 4.4. Tuottojen vertailu... 22 4.5. CAPM-mallin tulokset... 25 4.6. Vuokra-hintasuhde... 27 5. YHTEENVETO JA JOHTOPÄÄTÖKSET... 29 LÄHDELUETTELO... 31 LIITTEET
1 1. JOHDANTO Vuoden 2008 finanssikriisi vaikutti merkittävästi osakemarkkinoilta saataviin tuottoihin. Vaikka osakemarkkinoiden pitkän aikavälin keskimääräisen tuoton nähdään yleisesti olevan n. 8-10 % (Siegel 2007, 12), näyttää rahoitusmarkkinoiden syklisyys historiallisesti olevan säännöllistä (Zakamulin 2012, 31). Onkin mielenkiintoista pohtia, mitä muita sijoitusmahdollisuuksia yksilöllä on käytettävissään, ja voivatko ne tuottaa vakaampaa kassavirtaa ja arvonnousua kuin osakemarkkinat. Tästä syystä vaihtoehtoisten sijoitusinstrumenttien tutkiminen on kiehtovaa ja arvokasta tietoa tuottavaa. Asuntosijoittaminen on eräs tavallisimmista vaihtoehtoissijoittamisen muodoista, jonka suosio joko pysyi lähes ennallaan (Tilastokeskus 2009, 155) tai jopa kasvoi finanssikriisin aikana (KTI 2009; Liite 1). Osittain tähän on nähty syynä laskeneet korkotasot jotka ovat laskeneet asuntolainojen hintoja (Mäki-Fränti et al. 2011, 2). Kiinteistötieto Oy:n (2009) markkinakatsauksen mukaan monet ovat nähneet vuokra-asumisen varmempana ja turvallisempana vaihtoehtona taloudellisen epävarmuuden aikana. Toisaalta juuri tästä syystä vuokratuotot ovat olleet nousussa. Vuokratuottojen kasvu ja osakemarkkinoiden laskenut tuottotaso on houkutellut sijoittajia siirtämään varojaan asuntoihin. 1.1. Tutkimuksen rajaus Tämä tutkimus pyrkii kartoittamaan asuntosijoittamisen tuottoja ja riskejä Suomessa vuosina 2005-2011. Asuntomarkkinoilta löytyy aikaisempia tutkimuksia sekä suomalaisella että ulkomaisella markkina-aineistolla. Kuosmanen (2002) sekä Oikarinen (2007) ovat tehneet väitöskirjan asuntosijoittamisesta Suomessa. Molempien töissä painopiste on ollut portfolioteorian soveltaminen asuntomarkkinoilla, kun taas tässä tutkimuksessa vertaillaan asunto- ja arvopaperimarkkinoiden tuottoja. Tässä tutkimuksessa on käytössä lisäksi tuoreempi aineisto, jolloin vuosien 2007 2009 finanssikriisin vaikutukset tulevat näkyviin.
2 Tutkimuksessa keskitytään yksityissijoittajan näkökulmaan, eli sijoituskohteet ovat omistusasuntoja. Tällöin kiinteistöt, kuten suuret toimistotilat ja kokonaiset kerrostalot jäävät pois analyysista, koska tilastokeskukselta ei löydy niille erillistä aineistoa. Tutkimuksessa käytetään Tilastokeskuksen tuottamaa dataa asuntojen hinnoista, vuokrista ja hoitokuluista. Tutkimuksen aikajanan rajaus vuosille 2005-2011 johtuu asuntomarkkinoita koskevan luotettavan aineiston saatavuudesta. Lisäksi tämä rajaus antaa hyvän mahdollisuuden tutkia finanssikriisin vaikutuksia asunto- ja arvopaperimarkkinoiden tuottoihin. 1.2. Tutkimusmenetelmät Tässä tutkimuksessa selvitetään, kuinka asuntomarkkinat ovat tuottaneet Suomessa finanssikriisin aikana verrattuna osakemarkkinoihin. Tuottojen menestystä mitataan Sharpen indeksillä vertaamalla markkinapreemiota tuottojen kokonaisriskiin. Lisäksi tutkitaan, pystyykö CAPM-mallia soveltamaan systemaattisen riskin mittaamisessa asuntomarkkinoilla. Teoreettisesti CAPM-mallia täytyisi pystyä soveltamaan mille tahansa sijoituskohteelle. Lisäksi tarkastellaan vuokra-hintasuhteen käyttöä sijoituspäätöksen apuvälineenä.
3 2. KIRJALLISUUSKATSAUS Tässä luvussa selvitetään aikaisempien tutkimusten tuloksia asuntomarkkinoiden tuotoista. Vaikka asuntomarkkinoiden tuottoihin liittyvät tutkimukset ovatkin harvalukuisempia kuin esimerkiksi osakemarkkinoiden vastaavat, on aihetta käsitelty niin kotimaisissa kuin ulkomaisissakin papereissa. Eräs suuri syy joka vaikeuttaa asuntomarkkinoiden tutkimista on kattavan ja reliaabelin aineiston hankala saatavuus. Tämän vuoksi onkin syytä ensin käydä läpi asuntomarkkinoiden erityispiirteitä joilla voi olla vaikutusta tutkimustuloksiin. 2.1. Asuntosijoittamisen erityispiirteitä Oikarinen (2005, 33-38) on väitöskirjassaan selvittänyt asuntojen eroa muihin rahoitusvaroihin. Vaikka asuntomarkkinoihinkin pätevät samat perinteiset lainalaisuudet kuin muihinkin rahoitusinstrumentteihin, eli hinnan täytyy määräytyä diskontattujen tulevaisuuden odotettujen kassavirtojen perusteella, on asuntomarkkinoilla havaittavissa ominaislaatuisia erityispiirteitä. Toisin kuin osakkeilla, asunnoilla ei ole yhtä vakiintunutta markkinapaikkaa, jossa niiden hinta muodostuisi. Lähes jokainen asunto on hiukan toisesta poikkeava, joten käytännössä kahden eri asunnon tuottojen vertailu on hankalaa, koska hintaan vaikuttaa neliöhinnan lisäksi useita muita muuttujia, kuten varustelutaso (esimerkiksi parveke, sauna, ilmastointi) ja sijainti. Asuntomarkkinoiden heterogeenisuuden vuoksi tutkimusten tulokset vaihtelevat usein. Tätä ongelmaa on pyritty ratkaisemaan hedonisilla hinnoittelumalleilla, joilla mallinnetaan laatuun vaikuttavien muuttujien vaikutusta heterogeenisen hyödykkeen hintaan (Laakso 1997, 25). Asuntomarkkinat eroavat vielä muista heterogeenisistä hyödykkeistä muun muassa siten, että markkinoilla on tarjolla sekä uusia, että vanhoja hyödykkeitä (Miettilä 2001, 24-25). Sijoittajille tämä ei ole ongelma, sillä he voivat
4 substituoida uuden ja vanhan asuntokannan välillä preferenssiensä mukaan, mutta tarjontapuolen tasapainoon tällä on varmasti merkitystä. Asuntokannan heterogeenisyyden ja hinnat määrittelevän julkisen markkinapaikan puuttumisen vuoksi asuntomarkkinat ovat epälikvidejä ja vaikeammin hajautettavia verrattuna osakemarkkinoihin, ja hintojen ja tuottojen selvittämisen kustannukset ovat korkeammat. Lisäksi lyhyeksi myynnin, eli shorttauksen mahdottomuus (Case et al. 2010, 13) ja transaktiokustannukset, kuten varainsiirtovero ja muuttokustannukset kasvattavat epälikvidisyyttä. (Oikarinen 2007, 33-34) Toinen merkittävä piirre on, että asunto on sekä kulutus- että sijoitushyödyke. Kulutuskysynnästä aiheutuu muun muassa ns. asuntorajoitus (housing constraint) yksilön sijoitusportfolioon. Koska asunto on usein todella suuri yksittäinen taloudellinen rasite kuluttajalle, ja koska asunnon hankinnassa voi painottua vahvasti myös kulutushyödykkeen ominaisuus, asunnon osuus sijoitusportfoliossa voi nousta yli optimaalisen osuuden. Tällöin asunnon osuus sijoittajan koko nettovarallisuudesta on yli optimin (Flavin & Yamashita 1998, 1; Englund et al. 2002, 168). Tämän vuoksi sijoitusportfolion kokonaishajautus on liian vähäinen, mikä puolestaan vaikuttaa portfolion riskiin ja sitä kautta tuottoihin. Sijoittajan tai kuluttajan irrationaalisuudesta tässä ei kuitenkaan ole kyse, vaan kuluttajan on vain tasapainotettava sijoitus- ja kulutuspreferenssinsä hyödyn maksimoimiseksi. (Brueckner 1997, 159) Kuten edellä mainittiin, on asunnon hankintaan tarvittava pääoma suhteessa koko varallisuuteen yleensä suuri, koska asuntoa tai asunto-osaketta harvoin pystyy jakamaan osiin. Tästä johtuen asuntomarkkinat ovat iso osa kansantaloutta. Valtio säätelee politiikalla asuntojen hintoja, jolla on myös vaikutusta asuntojen tuottoihin. Esimerkiksi valtion avulla tuettuihin vuokra-asuntoihin (arava-asunnot) sijoittaminen on havaittu riskiseksi (Miettilä 2001, 39). Lisäksi Oikarinen (2005) on havainnut, että keskustaalueiden asuntojen hinnoilla on yhteys lähiöalueiden asuntojen hintoihin. Voi olla mahdollista, että vapaarahoitteisten pienten ja suhteellisesti halvan vuokratason omaavien asuntojen kysyntään ja sitä kautta tuottoihin voi vaikuttaa sijainti, mikäli lähistöllä on myös
5 paljon arava-asuntoja, joiden avulla kuluttajien on mahdollista substituoida asunnon tarvettaan. 2.2. Tutkimustuloksia Asuntomarkkinoiden tuottoa on useissa papereissa tutkittu portfolioteorian avulla, jossa asunto on yksi osa sijoitusportfoliota. Näin on pyritty selvittämään optimaalisen sijoitusportfolion koostumusta, kun portfolio sisältää sekä rahoitusmarkkinainstrumentteja, että asuntoja, tai kun portfolio koostuu useista asunnoista jotka on hajautettu maantieteellisesti. Suomen asuntomarkkinoiden tuottoa on tutkittu kahdessa väitöskirjassa (Kuosmanen, 2002; Oikarinen, 2007). Kuosmanen tutki portfoliosijoittamisen soveltamista muun muassa siten, että asuntosijoitukset oli hajautettu maantieteellisesti ympäri Suomea. Aineisto oli vuosilta 1970-1998. Tutkimuksessa laskettiin eri portfoliopainotusten optimeja eri riskittömän koron arvoilla. Tarkastellaan, mitä tuotto on ollut, kun asetetaan riskitön korko neljään prosenttiin, joka on karkeasti arvioiden ollut 2000-luvun keskiarvoinen riskitön korko. Kuosmasen mukaan neljän prosentin riskittömällä korolla kannatti optimaalinen salkku hajauttaa Helsingin, Oulun ja Lappeenrannan välillä painotusten ollessa n. 40% Helsinkiin ja Ouluun, ja n. 15% Lappeenrantaan. Tällöin keskimääräinen portfolion vuosituotto oli 7,94 % ja keskihajonta 10,70 %. (Kuosmanen 2002, 91) Myös Goetzmann (1990, 217) päätyi johtopäätökseen, että maantieteellinen portfolion hajauttaminen alentaa riskiä. Kannattaa huomioida, että useiden tutkimusten mukaan (muun muassa Booth 1995, 16; Oikarinen 2005, 233) asuntojen hinnoissa on havaittavissa Granger-kausaliteettia, eli asuntojen hinnat korreloivat voimakkaasti eri geografisilla alueilla pitkällä aikavälillä, joten lyhyen aikavälin alhaisia korrelaatiotietoja kannattaa käyttää harkiten hajauttamispäätöksen selvittämisessä.
6 Asunto- ja osakesijoituksen tuottojen välisen korrelaation on havaittu olevan pieni yksityisten kiinteistösijoitusten tapauksissa (Ling & Naranjo 1999, 505-506) tai jopa negatiivinen (Flavin & Yamashita 1998, 7), jonka vuoksi asunnot ovat hyvä tapa hajauttaa riskiä optimaalisessa sijoitusportfoliossa. Pienet korrelaatiot voivat johtua sijoittajien halusta vaihtaa pienempiriskiseen vaihtoehtoon huonoina taloudellisina aikoina (Oikarinen, 2005, 266). Holliday & Eisenberg (2002, 9-13) vertailivat asuntojen ja osakkeiden tuottoja aikasarjalla joka oli vuosilta 1975-2001. Lyhyellä aikavälillä asuntojen neljännesvuosittainen tuoton volatiliteetti oli merkittävästi osakkeiden vastaavaa pienempi. Asuntojen tuotto vaihteli 1-5 prosentin välillä, kun taas S&P 500 -indeksistä laskettu osakkeiden tuotto vaihteli joillain kvartaaleilla jopa 20 prosenttia nollan molemmin puolin. Keskiarvoisesti osakkeiden tuotto (15,22 %) oli aikavälillä suurempaa kuin asuntojen (noin 10,5 %). Tuoton keskihajonta oli osakkeissa kaksinkertainen keskiarvoiseen tuottoon verrattuna, kun asunnoissa se oli noin puolet keskituotoista. Asuntojen ja joukkovelkakirjojen vertailu tuotti samankaltaisia tuloksia, vaikka joukkovelkakirjojen volatiliteetti olikin osakkeita pienempää. Tutkimustulos osoitti lisäksi, että laskennallinen vuokra oli noin puolet koko tuotoista asunnon arvonnousun kattaessa loput. Pitkällä aikavälillä osakkeet tuottivat odotetusti asuntoja enemmän, tosin jälleen volatiliteetti oli suurempi, jolloin osakkeiden oston ajoitus ratkaisee paljon tuottojen suuruudessa. Velkakirjoihin verratessa asunnot jopa tuottivat ajoittain paremmin kuin US treasury bondit pienemmällä volatiliteetilla, jolloin asuntosijoittamisen riski on ollut pienempää kuin ns. riskittömällä valtion velkakirjan tuotolla. Laskelmissa käytettiin verovähentämättömiä lukuja. (Holliday & Eisenberg 2002, 12) Flavin &Yamashitan (1998, 7-9) tutkimuksessa asuntosijoituksen reaaliseksi keskituotoksi saatiin 6,6 % keskihajonnan ollessa 14,24 %. Osakkeiden vastaavaksi tuotoksi saatiin 8,2 % ja keskihajonnaksi 24,2 %.
7 Lontoolaisella aineistolla tehdyssä tutkimuksessa asuntojen kvartaaliseksi tuotoksi vuosina 1977-2000 saatiin 1,52 %, ja osakkeiden tuotoksi 1,64 %. On huomion arvoista, että asuntojen tuotot olivat hyvin lähellä osakkeiden tuottoja. Keskihajonnat olivat yhtenäisiä aiempien tutkimusten kanssa, eli asuntojen tuoton keskihajonta oli velkakirjojen ja osakkeiden keskihajontojen välissä, mutta keskihajonnat olivat kuitenkin korkeampia kuin aiemmissa tutkimuksissa on totuttu näkemään. (Iacoviello & Ortalo-Magné 2003, 197) Leen (2008, 352 361) Australian aineistolla tehdyssä tutkimuksessa saatiin yhteneviä tuloksia Holliday & Eisenbergin tutkimuksen kanssa. Vuosina 1996-2007 asunnot tuottivat keskimäärin 2,7 % (keskihajonta 1,6 %). Osakkeiden tuotto oli 3,4 % (keskihajonta 5,5 %) Lee oli käyttänyt Sharpen ja Sortinon lukuja riskikorjatun tuoton mittareina. Näillä mittareilla asuntojen riskikorjattu tuotto oli paras vertailtaessa osakkeisiin ja muihin yleisiin sijoitusmuotoihin. Sharpen luku asunnoille oli 0,566, osakkeille 0,381 ja velkakirjoille 0,165. Riski-tuotto -analyysia tutkimuksessaan ovat käyttäneet myös Cannon et al. (2006). Heidän poikkileikkausaineistolla tekemässään tutkimuksessa Yhdysvaltain asuntomarkkinoista vuosilta 1995-2003 havaittiin, että vuosituotot kasvavat 2,48 % kymmenen prosentin volatiliteetin kasvua vastaan. Tutkimuksesta käy myös ilmi, että osakemarkkinoiden riski on ollut hinnoiteltuna asuntomarkkinoilla. Niiden alueellisten asuntomarkkinoiden tuotot, joiden beeta-kerroin oli 0,5, kasvoivat noin 8 % enemmän nollabeetallisiin asuntomarkkinoihin verrattuna osakemarkkinoiden kasvuvaiheen aikana, käytettäessä S&P 500 -indeksiä markkinatuoton kuvaajana regressioanalyysissä. Vastaavasti osakemarkkinoiden taantumavaiheen aikana korkeamman beetan asuntomarkkinat ovat laskeneet noin 8 % verrattuna nollabeetallisiin asuntomarkkinoihin.
Q1/2005 Q2/2005 Q3/2005 Q4/2005 Q1/2006 Q2/2006 Q3/2006 Q4/2006 Q1/2007 Q2/2007 Q3/2007 Q4/2007 Q1/2008 Q2/2008 Q3/2008 Q4/2008 Q1/2009 Q2/2009 Q3/2009 Q4/2009 Q1/2010 Q2/2010 Q3/2010 Q4/2010 Q1/2011 Q2/2011 Q3/2011 Q4/2011 8 2.3. Trendejä Suomen markkinoilta Kuvio 1 näyttää vanhojen asuntojen hintakehityksen tarkasteluperiodilla, ja kuvio 2 vuokrien kehittymisen. Kuvioista voidaan havaita pidemmällä aikavälillä kasvava trendi, vaikka asuntojen hinnat hiukan putosivatkin finanssikriisin alkumainingeissa. 150 Asuntojen hintaindeksi 2005=100 140 130 120 110 100 90 Koko maa Länsi-Suomi Itä-Suomi Pääkaupunkiseutu Pohjois-Suomi Kuvio 1. Asuntojen hintaindeksi, 2005 =100.
Q1/2005 Q2/2005 Q3/2005 Q4/2005 Q1/2006 Q2/2006 Q3/2006 Q4/2006 Q1/2007 Q2/2007 Q3/2007 Q4/2007 Q1/2008 Q2/2008 Q3/2008 Q4/2008 Q1/2009 Q2/2009 Q3/2009 Q4/2009 Q1/2010 Q2/2010 Q3/2010 Q4/2010 Q1/2011 Q2/2011 Q3/2011 Q4/2011 9 130 Vuokrien hintaindeksi 2005=100 125 120 115 110 105 100 95 Koko maa Länsi-Suomi Itä-Suomi Pääkaupunkiseutu Pohjois-Suomi Kuvio 2. Vuokrien hintaideksi, 2005=100. Aiempien tutkimusten perusteella voi siis olettaa, että asuntojen tuotto ja volatiliteetti on jossain velkakirjojen ja osakkeiden välillä. Edellä mainituista trendeistä huomataan, että asuntosijoittamiselle voi odottaa kasvaneita tuottoja tutkimuksen tarkasteluperiodille.
10 3. TEOREETTINEN VIITEKEHYS Riskin ja tuoton mittaaminen sekä niiden välinen suhde ovat eräitä keskeisiä ongelmia sijoitushyödykkeiden arvioinnissa. Rahoituksen alan uraa uurtavissa pääomahyödykkeiden hinnoittelumalleissa usein oletetaan, että sijoittajat ovat riskin karttajia (Jensen et al. 1972, 1), ja riskin kasvaessa vaativat aina suurempaa tuottoa. (Kuosmanen 2002, 26) Sijoitushyödykkeen kokonaisriski jakaantuu kahteen osa-alueeseen. Epäsystemaattinen eli idiosynkraattinen riski kuvaa yksittäiselle hyödykkeelle kuuluvaa, hajautettavissa olevaa riskiä. Systemaattisella, eli markkinariskillä tarkoitetaan koko taloutta koskevia riskejä, joita ei pystytä hajauttamaan. Esimerkkejä markkinariskistä ovat inflaatio, korkotason muutokset ja bruttokansantuotteen heilahtelut. Epäsystemaattista riskiä asuntomarkkinoilla voidaan kuvata esimerkiksi yksittäisen asunnon kunnolla. Tuottojen kokonaisvaihtelun mittaamiseen käytetään tässä tutkimuksessa keskihajontaa. Lisäksi tarkastellaan CAPM-mallin soveltuvuutta asuntomarkkinoille, ja mallista estimioitavan, systemaattista riskiä mittaavan beeta-kertoimen käyttöä riskimittarina. Aivan ensiksi määritellään kuitenkin tuottojen laskentatapa. 3.1. Tuoton laskeminen Tuottojen laskemiseen voidaan käyttää joko aritmeettista tai geometrista keskiarvoa. Kuosmasen mukaan (2002, 31) on parempi käyttää aritmeettista keskiarvoa kun määritellään tulevia odotettuja tuottoja, ja menneen sijoitustoiminnan tarkasteluun kannattaa käyttää geometrista keskiarvoa, sillä geometrinen laskentatapa ottaa huomioon korkoa korolle -efektin. Aritmeettinen keskiarvo lisäksi yliarvioi saatua tuottoa, kun sijoitusstrategiana on pitkäjänteinen osta-ja-pidä -strategia. Lyhytaikaisella sijoitusstrategialla, jossa sijoituspäätökset tehdään joka periodin päättyessä, aritmeettinen
11 keskiarvo laskee todenmukaisemmat tuotot (Cooper 1996, 161). Kuosmanen (2002, 31) lisää, että usein aritmeettista keskiarvoa käytetään siksi, koska se liittyy muun muassa tuottosarjojen tilastollisten ominaisuuksien laskemiseen. Koska geometrinen keskiarvo on laskentatavastaan johtuen aina korkeintaan yhtä suuri ja usein alle aritmeettisen keskiarvon, on se aina täten aritmeettista keskiarvoa harhaisempi estimaattori. On myös havaittu, että aritmeettisella keskiarvolla saadaan lähempänä havaittuja tuottoja olevia arvoja, kun havaitut tuotot on korjattu autokorrelaation varalta. (Cooper 1996 160,165) Kuosmanen havaitsi aineistollaan, että vertailtaessa näiden kahden laskentamenetelmän antamia tuloksia, tuottojen järjestys säilyi kärki- ja häntäpään, eli eniten ja vähiten tuottavien kohteiden osalta samana, ja välissä olevien arvojenkin järjestys vaihteli vain hiukan: puolesta prosentista prosenttiin. Lisäksi aritmeettisen ja geometrisen tuoton korrelaatioksi saatiin 0,975. (Kuosmanen 2002, 42) Vaikka tässä tutkimuksessa tutkitaankin menneitä tuottoja, käytetyksi laskentamenetelmäksi on silti valittu aritmeettinen keskiarvo, koska aiempien tutkimusten mukaan laskentamenetelmien tulosten välillä ei käytännössä ole paljoa eroa, ja koska aritmeettisen keskiarvon on havaittu olevan harhattomampi tiettyjen oletusten valossa. 3.2. Tuottojen kaava Varallisuushyödykkeen yhden periodin tuotot voidaan laskea seuraavan kaavan avulla (Hiebert & Sydow 2011, 90) : R t+1 = (P t+1 -P t + D t+1 ) / P t (1)
12 Kaavassa R = tuotto, P = varallisuuskohteen hinta, D = osinko ja t viittaa aikaperiodiin. Asuntomarkkinoiden osalta tuoton laskennan kaavassa osingon paikalla käytetään vuokratuottoja. Jotkin tutkimukset ovat jättäneet vuokratuoton mallintamisen kokonaan pois aineiston hankalan saatavuuden vuoksi (esim Kuosmanen 2002) tai sitä on estimoitu reaalisen korkotason ja poistoprosentin avulla (Flavin & Yamashita 1998, 4). Englund et al. (2002, 173) käyttivät vuokratuoton estimaattorina oletusta, että vuokran määrä on yhden prosentin asunnon hinnasta. Tämän tutkimuksen aineistolla mitattuna vuokrat ovat olleet koko maassa johdonmukaisesti noin 0,5 prosenttia asunnon hinnasta per kvartaali. Penttinen & Lausti (2009, 10) ovat käyttäneet asuntomarkkinoiden tuoton laskemiseen edellä esitetyn kaavan 1 muunnosta. Heidän käyttämä kaavansa on: R t = LN ((P t + N t - C t ) / P t-1 ) (2) Kaavassa R = tuotto, P = asunnon hinta /m 2 vuoden t lopussa, N = vuotuinen vuokra /m 2 ja C = vuotuiset kustannukset /m 2. Gat (1994, 55-56) käytti tutkimuksessaan muuten samankaltaista tuottojen laskentakaavaa, paitsi hän ei tehnyt logaritmitransformaatiota. Tässä tutkimuksessa on käytetty tuottojen laskemisessa hyväksi sekä Gatin, että Penttinen & Laustin käyttämiä kaavoja. Kustannusfaktorin laskennassa on käytetty lisäksi pääomaveroprosenttia, joka aikajaksolla 2005-2011 oli 28 %. Koska aineisto on neljännesvuosittaista, pääomaveroprosentti on jaettu neljällä, eli joka periodilta on maksettu pääomaveroa 7 %.
13 Tämän tutkimuksen tuottojen laskentakaava on siis: R t = (P t - P t-1 + N t * (1-0,07)) / P t-1 (3) Kaavassa R = tuottoprosentti, P = asunnon hinta /m 2 ja N = nettovuokra (vuokratulot - hoitokulut) /m 2. 3.3. CAPM-malli CAPM-malli on pääomasijoitushyödykkeiden hinnoittelumalli, jonka avulla määritellään sijoitusten odotetut tuotot tietyllä markkinariskitasolla. Mallin alkuvaiheina pidetään Markowitzin (1952) kehittämää portfolioteoriaa. Markowitzin teoriassa optimoitiin riskiä karttavan sijoittajan tuoton ja riskin suhdetta, ja etsittiin sitä kautta optimaalisia osakekombinaatioita sijoitussalkkuun. Näitä optimaalisia riskin ja tuoton pisteitä kutsutaan tehokkaaksi rintamaksi. Sharpe (1963) yksinkertaisti mallia markkinaportfolio-oletuksella, eli että kaikki osakkeet ovat toisiinsa kytköksissä yhteisen markkinaportfolion kautta, jolloin kovarianssi-varianssi -matriisin laskeminen helpottuu, koska yhden tuottomallin virhetermien oletetaan olevan riippumattomia muiden tuottosarjojen virhetermeistä. Tällöin kaikkia kovarianssi-varianssi -matriisin termejä ei tarvitse laskea erikseen. Vaikka CAPMmallia onkin käytetty suurelta osin osakemarkkinoiden tutkimiseen, pitäisi sen teoriassa sopia kaikkien pääomahyödykkeiden tuotto-markkinariski -analyysiin. (Kuosmanen 2002, 51) CAPM-mallin mukaan pääomahyödykkeen odotetut tuotot ovat lineaarisessa suhteessa markkinariskiin, jota kuvaa hyödykkeen beeta-kerroin (Malkamäki 1992, 9). Beeta-kerroin on siis sijoitushyödykkeen ja markkinaportfolion kovarianssin suhde markkinaportfolion varianssiin, eli se kertoo kuinka paljon sijoitushyödykkeen tuotto vaihtelee suhteessa markkinaportfolion tuoton vaihteluun. Beeta-kerroin voidaan esittää muodossa:
14 β i = cov(r i, r m ) / var(r m ) (4) Itse CAPM-malli voidaan esittää seuraavassa muodossa: E(r i ) = r f + β i* (E(r m ) - r f ) (5) Kaavassa E(r i ) = sijoitushyödykkeen odotettu tuotto, β i = sijoitushyödykkeen beeta-kerroin, E(r m ) = odotettu markkinatuotto ja r f = riskitön korko. Koska todellista CAPM-mallin beeta-kerrointa ei voi havaita, se täytyy estimoida empiirisesti. Ekonometrinen malli saadaan, kun korvataan odotetut tuotot havaituilla tuotoilla ja lisätään mallin loppuun satunnainen virhetermi. Tällöin kaavaksi muodostuu: r it = α it + β i *r mt + ε it (6) Kaavassa r it on sijoitushyödykkeen i tuotto ajanhetkellä t, α it on vakiotermi, β i on sijoitushyödykkeen i beeta-kerroin, r mt on markkinaportfolion tuotto ja ε it on satunnainen virhetermi. Tämä malli olettaa, että riskitön korko pysyy vakiona (Kuosmanen 2002, 53). Tässä tutkimuksessa on myös oletettu riskittömän koron vakioisuus, ja mallin markkinatuoton termi kuvaa siis markkinapreemiota, eli r mt = (r m - r f ). 3.4. CAPM-mallin käyttö asuntomarkkinoilla ja mahdolliset ongelmat Mallinnettaessa asuntomarkkionoita CAPM-mallin avulla, ongelmaksi voi muodostua järkevien beeta-kerrointen estimoinnin vaikeus. Breidenbach et al. (2006, 79) tutkivat
15 CAPM-mallin käyttöä asuntomarkkinoilla. He yrittivät ohittaa beetan estimointiongelman käyttämällä markkinaportfolion kuvaamiseen osakemarkkinoilla julkisen kaupankäynnin kohteena olevan kiinteistösijoitusyhtiön (REIT) tuottoja. Konstantinos et al. (2011, 288-289) mukaan käyttämällä kiinteistösijoitusyhtiön tuottoja asuntomarkkinoiden markkinatuoton mittarina saadaan tarkempia beetan estimaattoreita. Ongelmaksi muodostuu tosin helposti se, ettei aineistoa ole saatavissa kiinteistösijoitusyhtiöistä. Sen vuoksi tässä tutkimuksessa markkinaportfolion tuoton virkaa suorittaa koko maan keskiarvoinen asuntojen tuotto. Perinteisen CAPM-mallin estimaattorien heikkoutta tutki myös Chu (2010, 460) ja hänen tutkimuksessaan huomattiin, että koska omistusasunnot ovat sekä kulutus- että sijoitushyödykkeitä, ei omistusasuntojen kohdalla CAPM-mallilla saavuteta oikeita tuloksia. Heidän ratkaisunsa oli käyttää intertemporaalista CAPM-mallia, jossa mallin uutena selittävänä muuttujana oli kulutuksen suhde asunnon kysyntään (consumption-to-housing). Toinen ongelma voi liittyä aikajakson pituuteen. Kuosmasen (2002, 55) mukaan pitkittäisregression markkinamallin estimoinnin tilastollinen merkittävyys paranee käytettäessä riittävän pitkää aikajaksoa, ja kun aikajakso kantaa kokonaan suhdanteen yli. Voidaan argumentoida, että tämän tutkimuksen seitsemän vuoden aikaperiodi voi olla hiukan liian lyhyt merkittävien tulosten kannalta, ja että finanssikriisin aiheuttama taantumavaihe ei ole vielä vuoden 2011 loppuun mennessä tasoittunut kokonaan. 3.5. Menestysmittarit Menestysmittareita käytetään vertailtaessa eri pääomasijoitushyödykkeiden tai portfolioiden suoriutumista eri aikajaksoilla tai suhteessa muihin sijoitushyödykkeisiin. Mitattaessa pääomasijoituksen menestystä, on mielekästä tutkia tuoton ja riskin suhdetta toisiinsa. Sharpen indeksi vertaa aikajaksolla saavutetun sijoitushyödykkeen riskipreemion suhdetta kokonaisriskiin, eli keskishajontaan (symboli σ). Treynorin indeksi taas vertaa
16 riskipreemion suhdetta sijoitushyödykkeen systemaattiseen riskiin, eli beeta-kertoimeen. (Jobson & Korkie 1981, 890) Sharpen indeksin matemaattinen kaava voidaan esittää seuraavassa muodossa: S = (R i - R f ) / σ i (7) ja Treynorin indeksi vastaavasti: T = (R i - R f ) / β i (8) Tässä tutkimuksessa käytetään Sharpen indeksiä menestysmittarina, sillä Jobson & Korkie (1981, 900-901) havaitsivat, että Sharpen indeksi toimii paremmin pienempien otoskokojen kanssa kuin Treynorin indeksi. Lisäksi, Sharpen (1966, 128) mukaan Sharpen indeksi on parempi menneisyyden suorituskyvyn mittaamiseen, sillä Treynorin indeksi ei huomioi liian vähäisestä hajauttamisesta johtuvaa tuoton vaihtelua, eli se ei ota huomioon epäsystemaattista riskiä. Asuntosijoittamisessa voidaan katsoa hajauttamisen olevan riittävä, mikäli sijoitusportfolioon on laskettu sekä asuntojen, että arvopaperimarkkinoiden sijoitukset, mutta mikäli vertaillaan pelkästään tietyn maantieteellisen alueen asuntosijoitusten tuottoja koko maan asuntomarkkinoihin, ei riittävästä hajautuksesta voida puhua. Tällöin on hyvä ottaa menestysmittauksessa huomioon myös idiosynkraattinen riski.
17 3.6. Vuokra-hintasuhde Pääomahyödykkeen arvo muodostuu sen tuottaman osingon ja pääoman arvonnousun summasta. Asunto-osakkeiden osinkoa ovat sen vuokratuotot. Vuokra-hintasuhteen avulla voidaan tarkastella asuntosijoituksen historiallisia tuottoja, ja arvioida sekä eri komponenttien osuutta tuottojen muutokseen, että tulevaisuuden tuotto-odotuksia. (Davis 2008, 279-280) Kivistön (2012, 11-13) mukaan pitkällä aikavälillä markkinoilla pitäisi vallita tasapaino, jossa asuntosijoituksen rajatuotto on yhtä kuin sen rajakustannus. Kun markkinoilla kysytään sekä vuokra- että omistusasumispalveluja, niin kuluttajan näkökulmasta omistusasumisen kustannuksen pitäisi olla vuokra-asumisen kustannusten suuruinen. Omistusasumisen rajatuoton ja -kustannuksen näkökulmasta esitettynä voidaan sanoa, että omistusasuja maksaa itselleen implisiittistä vuokraa, eli vuokraa jota hänen täytyisi maksaa asunnostaan mikäli ei omistaisi sitä itse. Implisiittisen vuokran voidaan katsoa olevan tuottoa omistusasujalle. Markkinatasapainon kaava voidaan siis esittää muodossa: R = ((1 - t)* i + t k + d - π)* P (9) Kaavassa R on (implisiittinen) vuokra ( /m 2 ), P on asunnon hinta ( /m 2 ), t on pääomaveroaste, i on sijoitetun pääoman nimelliskorko, d on ylläpitokustannus, t k efektiivinen kiinteistöveroprosentti ja π asunnon odotettu arvonmuutos. Termejä uudelleen järjestelemällä huomataan vuokra-hintasuhteen ja käyttökustannusten yhteys: R / P = ((1 - t)* i + t k + d - π) (10)
18 Koska pitkällä aikavälillä vuokrien ja hintojen välillä tulisi vallita tasapaino, voidaan teoriassa vuokra-hintasuhdetta tarkastelemalla arvioida tulevaisuuden kehitystä ja mahdollisesti ennustaa hintakuplia (Mäki-Fränti 2011, 12). Esimerkiksi pitkän aikavälin keskiarvoa alempana oleva vuokra-hintasuhde kertoo, että hinnat ovat nousseet vuokria nopeammin. Asuntosijoittamisen näkokulmasta keskiarvon yläpuolella oleva vuokrahintasuhde voi olla hyvä merkki, sillä silloin vuokrat ovat nousseet nopeammin kuin asuntojen hinnat, tai asuntojen hinnat ovat jopa laskeneet samaan aikaan, jolloin sijoituksen on saanut halvemmalla ja silti se on maksanut suhteessa normaalia parempaa osinkoa. Näin sijoituksen voidaan katsoa olleen tuottoisa. Täytyy kuitenkin pitää mielessä, että Suomessa vuokra- ja omistusasuminen eivät ole täydellisiä subsituutteja valtion tukemien arava-vuokratalojen markkinahintoja alempien vuokrien vuoksi (Kivistö 2012, 13). Nämä saattavat vääristää vuokra-hintasuhdekäyrien tulkintaa jopa yllättävällä tavalla. Esimerkiksi, arava-talojen vuokrat nousivat vapaarahoitteisia nopeammin aikavälillä Q3/2008-Q3/2009 (Mäki-Fränti 2011, 13). Tällöin arava-talojen kasvaneet vuokra-hintasuhteet saattoivat nostaa kaikkien asuntojen vuokrahintasuhdekäyriä, vaikka arava-asunnot edelleen olisivatkin olleet absoluuttisesti vapaarahoitteisia edullisempia asumisvaihtoehtoja.
19 4. EMPIIRISET TUTKIMUSTULOKSET Tässä luvussa tarkastellaan empiirisen tutkimuksen tuloksia, eli vertaillaan asuntomarkkinoiden tuottoja arvopaperimarkkinoiden tuottoihin käyttäen hyväksi Sharpen indeksiä menestysmittarina, katsotaan asuntomarkkinoiden riskisyyttä CAPM-mallin avulla ja pohditaan vuokra-hintasuhteen toimivuutta tutkimuksen aikavälillä. Selvitetään aluksi kuitenkin tutkimuksessa käytettyä aineistoa sekä sen aineiston kuvailevia tunnuslukuja. Tunnuslukujen laskennassa on käytetty Exceliä, sekä Eviews ja SAS -tilasto-ohjelmia. 4.1. Asuntomarkkina-aineisto Tutkimuksessa käytettävä aineisto asuntomarkkinoiden osalta on tilastokeskuksen koostamaa neljännesvuosidataa asuntojen hinnoista ja vuokrista, joiden aikasarjat ovat vuosilta 2005-2011. Asuntojen hinnat ovat vanhojen asuntojen keskimääräisiä neliöhintoja ja vuokrat neliövuokria. Vuokratietoihin on otettu mukaan vain vapaarahoitteisten asuntojen vuokrat, koska valtion tuella tuotettuihin arava-asuntoihin ei usein yksityissijoittajalla ole mahdollista sijoittaa, sillä suurin osa arava-asunnoista on institutionaalisten sijoittajien kuten kuntien omistuksessa (Tilastokeskus, 2012). Lisäksi, vuokrasääntelystä johtuen arava-asuntoihin sijoittamisen voidaan katsoa olevan korkeariskisempää vapaarahoitteisiin verrattuna (Miettilä 2001, 39), jolloin arava-asuntojen tarkastelu yksityissijoittajan näkökulmasta ei ole mielekästä. Keskimääräisten hoitokulujen käytössä on jouduttu käyttämään vuosittaista aineistoa. Alkuperäinen tilasokeskuksen tuottama hoitokulujen aikasarja juoksi vuodesta 1962 vuoteen 2008. Koska tähän tutkimukseen tarvittiin dataa vielä vuoteen 2011 saakka, laskettiin hoitokulujen keskiarvoinen kasvuvauhti vuosilta 2000-2008 ja sen perusteella laskettiin arviot hoitokulujen määrästä puuttuville kolmelle viimeiselle vuodelle. Tämä estimointi osui melko lähelle todellista arvoa, sillä vuodelta 2010 löytyi tilastokeskuksen koostama asunto-osakeyhtiöiden tuloslaskelma. Tuloslaskelmassa vuoden 2010