Suuren korjaushankkeen vaikutus kiinteistön arvoon, esimerkkinä perustustenvahvistus



Samankaltaiset tiedostot
Milloin. kannattaa paaluttaa? Väitöstutkimus. Turun perustustenvahvistuksesta

Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Asuntoyhteisöjen korjaukset TkT Jari Virta kehityspäällikkö Suomen Kiinteistöliitto ry

Putkiremontin vaikutus asunnon hintaan

Tarmo Laskurien käyttö energiahallinnan tukena

LAINSÄÄDÄNTÖ JA SANASTO - vertailua Viron ja Suomen välillä

Regressioanalyysi. Kuusinen/Heliövaara 1

ASUINKERROSTALON ÄÄNITEKNISEN LAADUN ARVIOINTI. Mikko Kylliäinen

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Johdatus regressioanalyysiin. Heliövaara 1

JULKISIVUKORJAUKSEN SUUNNITTELU TURHAA VAI TURVAA?

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op

Markkinakommentti. Julkaisuvapaa ARVOASUNTOJEN KAUPPA KIIHTYY PERHEASUNTOJEN RINNALLA

Kuvio 1. Suomen rahalaitoksista nostetut kotitalouksien uudet asuntolainat ja uusien nostojen keskikorko

TILTP Tiina Karjalainen, Tiina Lehto, Terhi Teiskonlahti Sivu 1/5

Harjoitukset 3 : Monimuuttujaregressio 2 (Palautus )

Osakeasuntojen hinnat Helsingissä huhti kesäkuussa 2013

Tutkimus. Diplomi-insinöörien ja arkkitehtien työllisyyskatsaus. 2. vuosineljännes 2004

MUUTOKSEN SUUNNAT PORISSA

Harjoitukset 4 : Paneelidata (Palautus )

Nollaenergiakorjauksen tiekartta

Taloyhtiöiden ennakointi ja varautuminen korjauksiin

Harjoitukset 2 : Monimuuttujaregressio (Palautus )

Poistuvat kurssit ja korvaavuudet (RRT ja YYT)

JULKISIVUKORJAUSTEN MARKKINASELVITYS

Kiinteistöverojen kannustinvaikutukset ja kohtaanto

Asuinrakennusten korjaustarve

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

JULKISIVUKORJAUKSEN SUUNNITTELU TURHAA VAI TURVAA?

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: Lokaatio ja hajonta

Dynaamiset regressiomallit

Vanhojen asuntojen hintojen kasvu yhtä ripeää kuin pääkaupunkiseudulla

Tutkimus. Diplomi-insinöörien ja arkkitehtien. Työllisyyskatsaus. 4. vuosineljännes

Hitas on Helsingin kaupungin omistamille tonteille rakennettujen asuntojen hinta- ja laatutason sääntelyjärjestelmä.

Hakkuri-indeksi Koneyrittäjien Energiapäivät Tampere Simo Jaakkola varatoimitusjohtaja,

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Kiinteistöjen kunnossapito

Muutoksen suunnat Porissa III neljännes/2013. Timo Aro ja Timo Widbom,

Osakeasuntojen hinnat Helsingissä heinä syyskuussa 2013

Kosteus- ja mikrobivaurioiden varhainen tunnistaminen. Tohtorikoulutettava Petri Annila

Asunnon ja taloyhtiön kunnon selvittäminen

Kaupungistuminen etenee. Energiatehokas rakentaminen ja terveet tilat. Yli 50 % maailman ihmisistä asuu kaupungeissa

Epävarmuuden hallinta bootstrap-menetelmillä

Antti Myyryläinen Timbal Palvelut Oy

Rakennusteollisuus RT Asuntotuotantokysely. Syksy

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä

r = n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit.

Tutkimus. Diplomi-insinöörien ja arkkitehtien. työllisyyskatsaus. 4. vuosineljännes

Tilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 2A

Aki Taanila YHDEN SELITTÄJÄN REGRESSIO

Asuntokunnat ja asuminen vuonna 2012

Tilastokatsaus 8:2013

Ahvenen ja kuha saalismäärät sekä merimetso Suomen rannikkoalueilla. Aleksi Lehikoinen Merimetsotyöryhmä

VINKIT ENSIASUNNON OSTOON. Ensiasunnon osto ilta Mikko Tarri, A-Insinöörit Suunnittelu Oy

Taloyhtiöiden ennakointi ja varautuminen korjauksiin

Tutkimus. Diplomi-insinöörien ja arkkitehtien. Työllisyyskatsaus. 1. vuosineljännes

Palvelurakennusten kosteus- ja mikrobivaurioituminen Laatija: Petri Annila, TTY

RYHMÄKORJAAMINEN. Emilia Olkanen ja Emmi Oksanen Energiaekspertin jatkokurssi 3/3. Euroopan unioni Euroopan aluekehitysrahasto

Korjausrakentamiselle määräykset

Asuntosijoittamisen alueelliset tuotot vuosina Julkaisuvapaa klo 10

Yleistetyistä lineaarisista malleista

KURSSIEN POISTOT JA MUUTOKSET LUKUVUODEKSI

TAMPEREEEN TYÖLLISYYS TAMMI KESÄKUUSSA 2008

Rakennuksen energiankulutus muuttuvassa ilmastossa

Antti Myyryläinen Timbal Palvelut Oy

KORJAUSRAKENTAMISEN MÄÄRÄYKSET TALOYHTIÖN MITÄ, MITEN JA MILLOIN ENERGIA-ASIANTUNTIJA PETRI PYLSY KIINTEISTÖLIITTO

Korjausrakentamisbarometri / Syksy 2014

Schuelerin vettä läpäisemättömän pinnan osuuteen perustuvan taajamapurojen luokittelun soveltuvuus Vantaan pienvaluma-alueille

Asuntojen hinnat Helsingissä tammi maaliskuussa 2011

Harjoitus 2: Matlab - Statistical Toolbox

Turun asukasluku

1. Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet

ORAVA RAHASTOT OIKOTIE-ORAVA 20 ASUNTOHINTAINDEKSIN LASKENTASÄÄNNÖT

Jos nyt on saatu havaintoarvot Ü ½ Ü Ò niin suurimman uskottavuuden

Tilastotieteen kertaus. Kuusinen/Heliövaara 1

Diplomi-insinöörien ja arkkitehtien työllisyyskatsaus 2. vuosineljännes 2003

Täydennysrakentamisen talous ja vanhojen asuntojen arvonnousupotentiaali

Hanskat tiskiin vai vasara käteen?

MONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen

Energiatehokkuuden parantaminen korjausrakentamisen yhteydessä

Pauli Mero ULKOMAALAISTEN JA NUORTEN TYÖTTÖMYYSASTEET ALENEVAT HITAASTI LAHDESSA

TILASTOKATSAUS 18:2016

pitkittäisaineistoissa

Rakentamisen näkymät EU-alueella ja Suomessa

Parantaako lisälämmöneristäminen energiatehokkuutta korjausrakentamisessa?

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 9: Moniulotteinen lineaarinen. regressio

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

Parantaako lisälämmöneristäminen energiatehokkuutta korjausrakentamisessa?

Miksi sisäilmaongelmat eivät aina poistu rakennusta korjaamalla?

2 Raja-arvo ja jatkuvuus

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli (jatkoa) Ensi viikolla ei pidetä luentoa eikä harjoituksia. Heliövaara 1

Kvantitatiiviset menetelmät

Energiatehokas ja toimintavarma korjauskonsepti

Tutkimus. Diplomi-insinöörien ja arkkitehtien. Työllisyyskatsaus. 4. vuosineljännes

Projektityökurssi 2. Saija Toivonen TkT, Real Estate Research Group

Rakennusosien kosteuspitoisuudet kosteus- ja sisäilmateknisissä kuntotutkimuksissa Laatija: Petri Annila, TTY

P5: Kohti Tutkivaa Työtapaa Kesä Aritmeettinen keskiarvo Ka KA. Painopiste Usein teoreettinen tunnusluku Vähintään välimatka-asteikko.

Transkriptio:

18 Suuren korjaushankkeen vaikutus kiinteistön arvoon Maanmittaus 83:2 (2008) Saapunut 26.6.2008 ja tarkistettuna 13.10.2008 Hyväksytty 21.10.2008 Suuren korjaushankkeen vaikutus kiinteistön arvoon, esimerkkinä perustustenvahvistus Jouko Lehtonen 1) ja Matti Grönroos 2) 1) Turun ammattikorkeakoulu, Rakennustekniikka Sepänkatu 1, 20700 Turku jouko.lehtonen@turkuamk.fi 2) Turun yliopisto, Tilastotieteen laitos Assistentinkatu 7, 20014 Turku matti.gronroos@utu.fi Tiivistelmä. Korjausrakentaminen koostuu toisaalta pienistä ylläpitotehtävistä ja toisaalta suurista investointihankkeista, kuten talotekniikan korjaus tai perustustenvahvistus. Kiinteistön arvon säilyttäminen tai vahvistaminen edellyttää aina jonkin tasoista korjaustoimintaa. Tämän tutkimuksen tavoitteena on tutkia perustustenvahvistuksen vaikutusta kiinteistön arvon kehitykseen. Tutkimus suoritettiin tarkastelemalla turkulaisten asunto-osakeyhtiöiden piirissä tehtyjä korjaushankkeita ja vertailemalla korjauskohteiden asuntojen myyntihintoja yleiseen hintatasoon. Tutkimuksen tuloksena on kehitetty malli, jonka mukaan asuntojen arvot alenevat kiihtyvällä vauhdilla ennen korjaustoimenpidettä. Tutkimusaineisto painottuu havaintoihin ennen perustustenvahvistusta, ja aineiston niukkuuden vuoksi ei voitu havaita tutkimuskirjallisuudessa yleisesti esiintyvää kiinteistön arvon vahvistumista korjaustoimenpiteen jälkeen. Avainsanat: kiinteistön arvo, korjausrakentaminen, perustustenvahvistus. 1 Johdanto 1.1 Korjausrakentaminen ja kiinteistön arvo Suurten korjaushankkeiden, kuten talotekniikan korjauksen tai perustustenvahvistamisen, vaikutus kiinteistön arvoon on ollut vilkkaan keskustelun kohteena sekä maallikkojen (esim. Helsingin Sanomat 2006a, Helsingin Sanomat 2006b) että tieteellisen tutkimuksen keskuudessa. Tutkimuksessa on keskitytty lähinnä kiinteistön arvon kehitykseen korjauksen jälkeen (esim. Dildine ja Massey 1974, Sweeney 1974, Knight ja Sirmans 1996). Kohteet ovat olleet yleensä asuinkerrostaloja (mm. Knight ja Sirmans 1996) tai liiketiloja (Wong 1994). Näkökulmana on ollut myös verrata uuden rakentamista olemassa olevan kiinteistön korjaamiseen

Maanmittaus 83:2 (2008) 19 (Johnstone 1995). Myös korjaustoimenpiteen ajoitusta on pohdittu lähinnä elinkaarikustannusten näkökulmasta, kun korjaus on kohdistettu rakennuksen energiatehokkuuteen (Gustafsson 2000, Martinaitis ym. 2004). Korjatuilla kiinteistöillä on havaittu olevan korkeampi arvo kuin ei-korjatuilla (Dildine ja Massey 1974, Viitanen ym. 1988, Yiu ja Leung 2005, McMillen ja Thornes 2006, Harding ym. 2007, Kangwa ja Olubodun 2007). Korjatun kiinteistön myyntiaika on lyhyempi kuin ei-korjatun (Knight ym. 2000). Ostajan lähtöolettamus ostotilanteessa on useimmiten, että rakennus on vähintään perustasoa vastaavassa kunnossa (Knight ym. 2000). Korjatun kohteen vuokratuotot ovat parempia kuin ei-korjatuilla, ja systemaattisella korjausrakentamisella voidaan vahvistaa alueellisen rakennuskannan arvonnousua tai toisaalta torjua vastakkainen kielteinen kehitys eli estää yleinen arvon aleneminen (Dubin 1998). Kiinteistön omistajan strategiana voi myös olla kiinteistön korjauskulujen minimointi, joka johtaa rakennuksen kunnon asteittaiseen heikkenemiseen (Dildine ja Massey 1974). Omistaja-asukas korjaa kiinteistöään yleensä aktiivisemmin kuin omistaja, joka ei itse asu siinä (Ben-Shahar 2004). Erityisen merkittävä kiinteistön arvon nousu korjauksen johdosta on havaittu kohteissa, joiden arvo on suhteellisen korkea (Chau ym. 2003, Portnov ym. 2005). Kiinteistön sijaintiin on kiinnitetty muutenkin huomiota osana korjausinvestoinnin vaikutusta kiinteistön arvoon hyvä sijainti tukee korjaustyöhön ryhtymistä (Baker ja Kaul 2002). Korjaustoiminnan on havaittu ylläpitävän asuntojen arvoa (Wilhelmsson 2008) esim. verrattaessa vastaavia arvoja ei-korjatuissa asunnoissa (Hui ym. 2008). Korjausrakentamisen vaikutuksen on arvioitu olevan myönteinen myös pientalojen hintaan etenkin hyvässä suhdannetilanteessa (Zanden 2006). Kiinteistön arvon kehitystä ennen korjaustoimenpidettä ei ole sen sijaan juurikaan tutkittu. Korjauksen laiminlyönnin on havaittu suoraan alentavan kiinteistön arvoa (Iwata ja Yamaga 2007). Turun ammattikorkeakoulun DATU-tietokannan (tarkemmin kohdassa 1.2) kehittämisen yhteydessä on julkaistu kiinteistön arvon muutoksia käsitteleviä opinnäytetöitä ja tulokset viittaavat siihen, että kiinteistön arvo alenee korjausajankohdan lähestyessä (Heino 2006, Koponen 2006, Varjonen 2006). Tämän tutkimuksen tavoitteena onkin tutkia kiinteistön arvon kehitystä erityisesti ennen suurta korjaustoimenpidettä. Esimerkkinä käytetään perustustenvahvistusta. Suuria korjauksia suoritetaan yleensä rakennusosien saavuttaessa elinkaaren loppuvaiheen (Wong 2000) tai suurten muutostöiden yhteydessä. Aikivuori (1994) luokittelee viisi korjausrakentamisen syytä: (i) rakenteen vaurioituminen, (ii) käyttömuodon muutokset, (iii) taloudellisen tuoton optimointi, (iv) omistajan subjektiiviset päätöksentekotekijät ja (v) olosuhteiden muutokset kiinteistön ympäristössä. Vain osa korjausrakentamisesta liittyy siis teknisiin tarpeisiin, kun taas osa liittyy korjaustoimenpiteen oletettuun vaikutukseen kiinteistön arvoon tai tuottoon tai muihin tavoitteisiin, esim. kulttuurihistoriallisten arvojen säilyttämiseen.

20 Suuren korjaushankkeen vaikutus kiinteistön arvoon 1.2 Perustustenvahvistus korjaustoimenpiteenä Korjaustoimet voivat saada aikaan näkyviä muutoksia tai ne ovat näkymättömiä (Chau ym. 2003). Elinkaaren loppuvaiheen korjaushankkeet ovat välttämättömiä, jos rakennusta aiotaan käyttää edelleen, vähintään yhden uuden elinkaaren verran. Suurin osa korjaushankkeista (talotekniikan korjaukset, julkisivun korjaus jne.) on luonteeltaan kaikkia rakennuksia koskevia, kun taas perustustenvahvistaminen on tarpeellista vain rakennuksissa, joissa on käytetty puupaalutusta tai puuarinoita perustusten tuentana tai joiden perustusten kantavuutta parannetaan lisäkuormien (esim. lisäkerroksen rakentaminen) johdosta (Lehtonen 2006). Perustuksia vahvistetaan usein vasta sitten, kun epätasaiset painumat tai halkeamat ovat haitallisen suuria (Kuva 1). Maanjäristysalueilla perustustenvahvistusta käytetään myös lisäämään rakenteiden turvallisuutta (Herbst 1997, Lizzi 1982, Mason 1997, Okahara ym. 1997, Schlosser ja Frank 1997). Perustustenvahvistuksia on tehty monella eri tekniikalla eri aikakausina (Mason ja Kulhawy 1999, Thorburn 1993). 1980-luvulle asti käytettiin menetelminä erityisesti perustusten syventämistä, erilaisia paalutuksia, maanaulausta, maan jäädyttämistä ja kemiallista injektointia (Bradbury 1993, Bruce 1993, Cole 1993, Harris 1993, Hutchison 1993, Littlejohn 1993, Lizzi 1982, Pryke 1993, Thorburn Kuva 1. Halkeamia, jotka osoittavat tarpeen vahvistaa perustuksia (Lizzi 1982).

Maanmittaus 83:2 (2008) 21 1993). Pienpaalut (engl. micropile) ja suihkuinjektointi (engl. jet grouting) ovat olleet yleisiä perustustenvahvistuksen menetelmiä 1980-luvulta alkaen (Klosinski 2000, Schlosser ja Frank 1997, Eronen 1997). Teräsrakenteiset pienpaalut asennetaan poraamalla, lyömällä, puristamalla tai ruuvaamalla olosuhteista ja käytettävissä olevasta asennuskalustosta riippuen (Lizzi 1982 ja 1993, Lehtonen 1997, 2001 ja 2006, Pienpaaluohje PPO 2007). Perustustenvahvistuksia tehdään erityisen paljon Turussa (Kuva 2). Turun kohdekokonaisuus on tällä hetkellä poikkeuksellisen suuri kansainvälisestikin tarkasteltuna. Turun perustustenvahvistuskohteista on koottu tietokantaa, johon on talletettu noin 200 erilaista parametriä (Kuva 3) noin 100 perustustenvahvistuskohteesta. Tämä ns. DATU-tietokanta on lajissaan maailman laajimpia. Tietokantaan on kerätty tietoja kiinteistöjen omistajilta, kohteiden suunnittelijoilta ja Turun kaupungin rakennusvalvonnasta. Graafinen käyttöliittymä on selainpohjainen ja se on sekä suomen- että englanninkielinen (DATU 2008). Jos pehmeikön paksuus talon alla Turussa on yli 15 m, käytetään yleensä pienpaaluja, kun taas alle 15 m pehmeiköllä käytetään joko pienpaaluja tai suihkuinjektointia (Kuva 4). Perustustenvahvistamisen kustannukset DATU-tietokannassa ovat yleensä 150 450 /huoneisto-m 2 (Kuva 5). 40 Paalujen vuosittainen asennusmäärä kilometreinä 35 30 25 km 20 15 10 5 0 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 Vuosi Kuva 2. Paalujen menekki Turun perustustenvahvistuksissa (DATU 2008).

22 Suuren korjaushankkeen vaikutus kiinteistön arvoon Kosteushavainnot Kosteusmittauspisteet kosteushavainto nro kosteusmittauspiste nro kosteusmittauspiste nro Halkeamahavainnot halkeamahavainto nro Painumahavainnot painumahavainto nro painumahavaintopiste nro Postitoimipaikat postinumero Painumahavaintopisteet Halkeamahavaintopisteet halkeamahavaintopiste nro Tärinämittauspisteet tärinämittauspiste nro halkeamahavaintopiste nro Tärinähavainnot tärinähavainto nro tärinämittauspiste nro Meluhavainnot painumahavaintopiste nro Melumittauspisteet meluhavaintopiste nro meluhavainto nro meluhavaintopiste nro Alkuperäisrakennukset Vesihavainnot alkuperäisrakennuksen nro Putket vesihavainto nro postinumero putki nro putki nro Kyselylomakkeet Koekuopat kysely nro Kohteet FK2 kuoppa nro putki nro Paalut paalu nro alkuperäisrakennuksen nro Pohjatutkimukset pohjatutkimus nro Tehdyt työt Paalutyypit tyyppi nro paalu nro FK2 työnimi työlaji nro Kosteusmittausvalineet kosteusmittausvaline nro Paalutustavat paalutustapa nro paalu nro Projektityöntekijät nimi FK2 Huomioitavat huomio nro kategoria nro Elementit Työt Kustannukset Huomiokategoriat elementti nro työlaji nro kust id kategoria nro paalu nro Kuva 3. Turun perustustenvahvistuksia koskevan tietokannan rakenne (DATU 2008).

Maanmittaus 83:2 (2008) 23 Paalujen määrät pituuden funktiona 1 400 1 200 suihkuinjektointi pienpaalut Paalujen lukumäärä 1 000 800 600 400 200 0 0 5 5 10 10 15 15 20 20 25 25 30 30 35 35 40 40 45 45 50 50 55 Paalujen pituus (m) Kuva 4. Pienpaalujen ja suihkuinjektoinnin määrät Turussa (DATU 2008). 9 8 Kohteiden lukumäärä 7 6 5 4 3 2 1 0 0 150 /m 2 150 300 /m 2 300 450 /m 2 450 600 /m 2 600 /m 2 Perustustenvahvistuksen kustannukset huoneistoalan suhteen Kuva 5. Perustustenvahvistuksen kustannuksia ( /m 2 ) Turussa 1994 2004 (DATU 2008).

24 Suuren korjaushankkeen vaikutus kiinteistön arvoon 2 Tutkimusmenetelmä 2.1 Tutkimuksen tavoitteet ja tutkimusaineisto Tutkimuksen tavoitteena on selvittää perustustenvahvistamisen vaikutusta kiinteistön arvoon. Tutkimuskysymys voidaan esittää muodossa: miten kustannuksiltaan korkea korjaustoimenpide, kuten perustustenvahvistus, vaikuttaa kiinteistön arvoon ennen toimenpidettä ja sen jälkeen? Tutkimusmenetelmäksi valittiin tilastomatemaattinen mallintaminen. Tutkimuksessa on käytetty laajahkoa asuntojen myyntihinta-aineistoa, jonka puitteissa kiinteistön arvoa on määritetty kauppa-arvoperusteisesti. Kun samalla alueella on tehty riittävästi kauppoja, on tilastollisten menetelmien käyttö mahdollista (Halomo 1995). Yksittäisen kiinteistön kauppa-arvoon vaikuttavat kohteiden erilaisuus (sijaintitekijät, rakennuksen ikä ja kunto, yksittäisen asunnon kunto, näkymät ja sijaintikerros), kaupan osapuolten erilaiset arvostusperusteet ja sattuma (Halomo 1995). Tutkimus toteutettiin tarkastelemalla Turussa asunto-osakeyhtiömuotoisia kohteita, joissa on tehty perustustenvahvistus aikavälillä 1994 2004. Kiinteistön arvo kuvataan asuntojen myyntihintojen avulla. Asuntojen, joiden perustukset on vahvistettu, myyntihinnoista on ollut käytössä Verohallinnon tilastotiedot vuosilta 1994 2004 (Verohallinto 2005). Kohteet on löydetty DATU-tietokannan tietojen perusteella. Asunto-osakeyhtiöitä on aineistossa 23 kappaletta ja tehtyjä asuntokauppoja aineistossa on 799 kappaletta. Alueen keskineliöhintana käytettiin Tilastokeskuksen ilmoittamaa vuosineljänneksen keskihintaa. Korjauskohteissa myytyjen asuntojen hintoja verrattiin neliöhintoina kyseisen alueen keskineliöhintoihin (Tilastokeskus 2008). Valitun menetelmän avulla voidaan poistaa asuntojen kysynnän suhdannevaihtelun ja siitä aiheutuvan myyntihintojen vaihtelun vaikutusta aineistoa tarkasteltaessa. Perustustenvahvistuksen valmistumisajankohta valittiin tarkastelun ajalliseksi nollakohdaksi. Myyntitapahtumat ennen ja jälkeen perustustenvahvistusta käsiteltiin kuukauden tarkkuudella. Tilastokeskuksen hinnat ovat luokiteltu asunnon huonelukumäärän perusteella. Tutkimuksessa käytetään samaa luokitusta kuvaamaan asunnon kokoa. 2.2 Tilastollisessa tarkastelussa käytetyt muuttujat Urakan neliöhinta-muuttujassa (Taulukko 1) perustustenvahvistuksen kustannus on jaettu asunto-osakeyhtiön huoneistoalalla. Aikajanana käytettiin aikaa kuukausina ennen perustustenvahvistusta ja sen jälkeen. Skaala-muuttujan nollakohta on perustustenvahvistuksen valmistumispäivä. Ennen perustustenvahvistusta olevat ajankohdat (myyntitapahtumat) saavat negatiivisen arvon. Analyysivaiheessa skaala-muuttujasta muodostettiin vielä kolme apumuuttujaa, skaalaminus, skaalaplus ja skaalam2. Skaalaminusmuuttuja on skaala-muuttuja ennen perustustenvahvistusta. Skaalaplus-muuttuja on skaala-muuttuja perustustenvahvistuksen jälkeen ja skaalam2-muuttuja on skaala-muuttujan neliö ennen perustustenvahvistusta.

Maanmittaus 83:2 (2008) 25 ID-muuttuja kuvaa asunto-osakeyhtiön juoksevaa identifikaatiotunnusta (1 23). Lisäksi jokaisella myyntitapahtumalla on oma juokseva identifikaatiotunnus i (1 799). Ura-muuttuja muodostettiin parametristä urakan neliöhinta kerrottuna asunnon pinta-alalla. Näin kullekin myydylle asunnolle voitiin määrittää laskennallinen osuus perustustenvahvistuskustannuksesta. Käytetyt muuttujat on listattu muuttujaluetteloon (Taulukko 1). Taulukko 1. Muuttujaluettelo. Muuttujan nimi Yksikkö Kuvaus pa m 2 asunnon pinta-ala myyntipvm päivämäärä asunnon myyntipäivämäärä nrodatussa asunto-osakeyhtiön identiteetti numero DATU-tietokannassa myyntihinta asunnon myyntihinta rakvuosi vuosi rakennusvuosi paalutuksen_aikavali päivä perustuksenvahvistuksen aikaväli loppupvm päivämäärä perustuksenvahvistuksen valmistumisajankohta as_ja_liikeh m 2 huoneistoala huonelkm 1, 2, 3 asunnon huoneiden lukumäärä 1: < 45 m 2 2: 46 m 2 65 m 2 3: > 66 m 2 neliohinta /m 2 asunnon neliöhinta year vuosi myyntivuosi quarter vuosineljännes 1 = tammi-, helmi-, maaliskuu 2 = huhti- touko-, kesäkuu 3 = heinä-, elo-, syyskuu 4 = loka-, marras-, joulukuu hinta Tilastokeskuksen keskineliöhinta (quarter/year_) urakan_nelio_h /m 2 urakkahinta/huoneistoala skaala rvuosi kokonaisluku (neg. tai pos.) myyntipäivän ja perustustenvahvistuksen valmistumisajankohdan erotus taloyhtiön rakennusvuosi 1: < 1944 2: 1944 1963 3: >1963 suhde asunnon myyntihinta neliöltä jaettuna tilastokeskuksen keskineliöhinnalla ura perustustenvahvistuksen kustannus, skaalaminus skaalaplus skaalam2 negatiivinen kokonaisluku positiivinen kokonaisluku positiivinen kokonaisluku neliöhinta*pinta-ala skaala ennen perustusten-vahvistuksen valmistumista skaala perustustenvahvistuksen jälkeen skaala-muuttuja neliö ennen perustustustenvahvistusta

26 Suuren korjaushankkeen vaikutus kiinteistön arvoon 2.3 Tutkimusaineiston rajoitukset Verohallinnon aineisto ei sisältänyt kattavaa tietoa asunto-osakeyhtiön lainoista, jotka mahdollisesti rasittavat asunnon arvoa. Lainatiedot oli saatavilla vain vuosilta 2002 2004. Lainaosuuksien jättäminen tarkastelun ulkopuolelle aiheuttaa tutkimusaineistoon epätarkkuutta, sillä yksittäisen huoneiston kauppa-arvoon velkaosuudella voi olla merkittävä vaikutus. Kahden asunto-osakeyhtiön osalta ei ole saatu selvitettyä huoneistoalaa, ja tästä syystä 25 myyntitapahtumalta puuttuu myös urakan neliöhinta sekä ura-muuttuja. DATU-tietokannan tiedot asuntojen huonelukumääristä eivät ole todellisia, vaan luokittelu on tehty asuntojen koon perusteella. Tilastokeskuksen luvut perustuvat todelliseen huonelukumäärään. Monista asunnon hintaan vaikuttavista tekijöistä, kuten asunnon kunnosta, näkymistä, sijaintikerroksesta tai hissin olemassaolosta, ei ole tietoa saatavilla. 3 Mallin kehittäminen 3.1 Tutkimusaineiston analyysi Asunto-osakeyhtiössä ID 19 on eniten myyntitapahtumia, 80 kappaletta (Taulukko 2). Vastaavasti vähiten myyntitapahtumia on kohteessa ID 6, vain 9 kappaletta. Ennen perustustenvahvistusta oli eniten havaintoja, 68 kappaletta, kohteessa ID 19. Vähiten myyntitapahtumia ennen perustustenvahvistusta on kohteesta ID 2, ainoastaan 3 kappaletta. Perustustenvahvistuksen jälkeiseltä ajalta myyntitapahtumia on ylipäätänsä niukasti. Kohteissa ID 13 ja ID 14 perustustenvahvistuksen jälkeen ei ole yhtään myyntitapahtumaa. Eniten myyntitapahtumia tällä aikavälillä on kohteessa ID 7, kuitenkin vain 28 kappaletta. Eniten myyntitapahtumia (Taulukko 3) on rakennusvuosiluokassa 2 sekä ennen että jälkeen perustustenvahvistuksen. Rakennusvuosiluokat 1 ja 3 ovat kooltaan suurin piirtein samansuuruisia. Kaikista asunto-osakeyhtiöistä ei ollut tiedossa perustuksenvahvistuksen kustannuksia, joten keskihinta puuttuu 25 asuntokaupasta. Rakennusvuosiluokkien välinen vaihtelu kustannuksissa on suuri ja rakennusvuosiluokassa 2 kustannusten vaihtelu on suurinta (Taulukko 4). Ennen perustustenvahvistusta tehtyjä myyntitapahtumia on 595 kappaletta (Taulukko 5). Pinta-alojen keskiarvo näissä tapahtumissa on 48,07 m 2, vaihteluvälinä [18,5 m 2, 193 m 2 ]. Perustustenvahvistuksen jälkeisiä myyntitapahtumia on yhteensä 204. Näiden myytyjen asuntojen pinta-alojen keskiarvo on puolestaan 51,68 m 2. Kaikkien tutkittujen asunto-osakeyhtiöiden huoneistoalan keskiarvo (Taulukko 6) on 3 448 m 2, vaihteluväli [1 185 m 2, 6 923 m 2 ]. Aineistossa on mukana siis varsin erikokoisia asunto-osakeyhtiöitä. Keskihajonta on melko suuri, 1 576 m 2. Koska myyntitapahtumia oli enemmän ennen perustustenvahvistusta kuin perustustenvahvistuksen jälkeen, on skaala-muuttujan keskiarvo negatiivinen (Taulukko 7). Tämä osoittaa myös sen, että seuranta-aika on ennen korjaustoimenpidettä huomattavasti pidempi kuin sen jälkeen. Vaihteluväli skaala-muuttujassa on [ 129 kk, 87 kk].

Maanmittaus 83:2 (2008) 27 ID N kaikki Taulukko 2. Myyntitapahtumat asunto-osakeyhtiöittäin. % N ennen perustustenvahvistusta % N perustustenvahvistuksen jälkeen 1 23 2,88 6 1,01 17 8,33 2 13 1,63 3 0,50 10 4,90 3 48 6,01 24 4,03 24 11,76 4 28 3,50 16 2,69 12 5,88 5 19 2,38 18 3,03 1 0,49 6 9 1,13 4 0,67 5 2,45 7 51 6,38 23 3,87 28 13,73 8 42 5,26 28 4,71 14 6,86 9 45 5,63 41 6,89 4 1,96 10 37 4,63 23 3,87 14 6,86 11 51 6,38 34 5,71 17 8,33 12 16 2,00 11 1,85 5 2,45 13 18 2,25 18 3,03 0 0 14 38 4,76 38 6,39 0 0 15 33 4,13 32 5,38 1 0,49 16 47 5,88 40 6,72 7 3,43 17 33 4,13 30 5,04 3 1,47 18 23 2,88 21 3,53 2 0,98 19 80 10,01 68 11,43 12 5,88 20 65 8,14 64 10,76 1 0,49 21 17 2,13 11 1,85 6 2,94 22 16 2,00 13 2,18 3 1,47 23 47 5,88 29 4,87 18 8,82 Yht. 799 595 204 % Perustustenvahvistuksen kustannuksista puuttuu havaintoja osassa asuntoosakeyhtiöitä. Perustustenvahvistuksen kustannuksen keskiarvo on käsitellyssä aineistossa 328 /m 2 (Taulukko 8). Asunto-osakeyhtiöiden välinen vaihteluväli perustustenvahvistuksen kustannuksissa on 172 610 /m 2. Kuvassa 6 on esitettynä tutkimuksessa käsiteltyjen asuntojen myyntihinnan ja Tilastokeskukselta vuosineljänneksittäin saatujen keskineliöhintojen suhde ajan kuluessa. Suhde-muuttujan keskiarvo on 0,97 eli hyvin lähellä arvoa 1, mikä osoittaisi, että myyntitapahtuman neliöhinnan ja Tilastokeskukselta saadun neliöhinnan välillä ei olisi juurikaan eroa. Keskihajonta on melko korkea, 0,28 (Taulukko 9). Vaihteluväli suhteilla on [0,06, 3,4]. Vaihteluväli on erittäin suuri ja osoittaa, että aineistossa on mukana varsin erilaisia asuntokauppoja. Osa asuntokauppojen hinnoista ei liene todellisia, ja osassa hintoja vaikuttanevat yksittäisen asunnon ominaisuudet, kuten huoneiston kunto, näkymät, kerros jne.

28 Suuren korjaushankkeen vaikutus kiinteistön arvoon Suhde 4 3 2 1 0 150 100 50 0 50 100 Skaala Kuva 6. Myyntihinnan suhde Tilastokeskuksen keskineliöhintoihin. Taulukko 3. Myyntitapahtumat rakennusvuosiluokittain. Rakennusvuosiluokka N % Ennen perustustenvahvistusta 1 51 8,57 2 494 83,03 3 50 8,40 Perustustenvahvistuksen 1 24 11,76 jälkeen 2 155 75,98 3 25 12,25 Rakennusvuosiluokat: 1: < 1944, 2: 1944 1963, 3: > 1963. Taulukko 4. Perustustenvahvistuksen huoneistokohtainen kustannus ( /asunto) rakennusvuosiluokittain. Rakennusvuosi luokka N Keskiarvo Keskihajonta Minimi Maksimi 1 66 11 419 3 686 5 103 19 074 2 633 15 198 9 330 4 225 56 103 3 75 14 710 7 621 5 809 41 233 Kaikki yhteensä 774 14 828 8 887 4 225 56 103 Ennen perustustenvahvistusta Perustustenvahvistuksen jälkeen Taulukko 5. Myytyjen asuntojen pinta-alan (m 2 ) tunnuslukuja. N Keskiarvo Keskihajonta Minimi Maksimi 595 48,07 23,15 18,50 193,00 204 51,68 29,34 19,00 245,00

Maanmittaus 83:2 (2008) 29 Taulukko 6. Asunto-osakeyhtiöiden huoneistoalan (m 2 ) tunnuslukuja. N Keskiarvo Keskihajonta Minimi Maksimi 21 3 448 1 576 1 185 6 922 Taulukko 7. Skaala-muuttujan (kk) tunnuslukuja. N Keskiarvo Keskihajonta Minimi Maksimi 799 33.6 46,4 129,0 87,0 Taulukko 8. Perustustenvahvistuksen kustannusten ( /m 2 ) tunnuslukuja. N Keskiarvo Keskihajonta Minimi Maksimi 21 328 135 172 610 Taulukko 9. Suhde-muuttujan tunnuslukuja. N Keskiarvo Keskihajonta Minimi Maksimi 799 0,97 0,28 0,06 3,42 3.2 Mallin kehittäminen Koska voitiin olettaa, että myyntihinnassa tapahtuisi jonkinlaista muutosta skaalan suhteen, sovitettiin aineistoon sekä paloittain lineaarisia että polynomimalleja. Lopullisessa mallissa kärkipiste on skaalan nollakohdassa. Lisäksi aineistoon ennen perustustenvahvistusta sopii toisen asteen malli. Lopullisen mallin sirontakuva on esitetty kuvassa 7 ja myyntihintojen suhdetta kuvaava funktio kuvassa 8. Ennuste 1,3 1,2 1,1 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 150 100 50 0 50 100 Skaala Kuva 7. Ennusteiden sirontakuva.

30 Suuren korjaushankkeen vaikutus kiinteistön arvoon Yhteyttä kuvaava funktio Suhde 100 50 0 50 Skaala Kuva 8. Yhteyttä kuvaava funktio. Asuntojen myyntihinnat alenevat kiihtyvällä vauhdilla lähestyttäessä perustustenvahvistuksen toteutusta. Myyntihinnat tasaantuvat korjaustoimenpiteen jälkeen. Tutkimusaineisto painottuu havaintoihin ennen korjaustoimenpidettä. Myyntihintojen mahdollinen nousu perustustenvahvistuksen jälkeen ei ehkä näy juuri havaintojen vähäisen määrän takia. 3.2.1 Malli 1 Aineistoon sovitettiin lineaarinen malli, jossa selitettävänä muuttujana on suhdemuuttuja. Selittäviä muuttujia ovat skaalaminus, skaalaplus, skaalam2, ura ja ID. Lineaarinen malli on malli selitettävän muuttujan keskiarvolle. Mallin yhtälö havainnolle i, joka on tehty talosta ID = k, on E(y i ) = a 0 + b 1 x i1 + + b r x ir + a k, jossa E(y i ) on suhde-muuttujan keskiarvo ja x ij :t ovat kvantitatiiviset selittäjät skaala,, ura. Parametrit b j ovat selittäjien kertoimet, jotka ovat mielenkiinnon kohteena. Vakio a 0 ei ole mielenkiintoinen. Kategorisen ID -muuttujan tasojen eli asunto-osakeyhtiöiden eroa (viimeiseen verrattuna) kuvaavien parametrien a k estimaatit on jätetty mielenkiinnottomina pois taulukoista. Aineistosta on jätetty pois havainnot, joiden studentoitu jäännös on huomattavan suuri ja jotka ovat voimakkaasti poikkeavia. Näiden poisjätettyjen havaintojen i-identifikaatiotunnukset ovat 796, 797, 798 ja 799. Taulukossa 10 on mallin 1 selittäjien F-testit. Tilastollisesti merkitseviä muuttujia mallissa ovat skaalaminus, skaalam2, ura ja ID (havaittu merkitsevyystaso, hmt < 0,05). Koska skaalaplus ei ole tilastollisesti merkitsevä selittäjä mallissa, sen kulmakerroin ei eroa tilastollisesti merkitsevästi nollasta.

Maanmittaus 83:2 (2008) 31 3.2.2 Malli 2 Mallin 1 tulosten perusteella skaalaplus-muuttuja on jätetty pois mallista eli perustuksenvahvistuksen jälkeisenä aikana skaala-muuttujalla ei ole mallissa merkitystä. Mallin muuttujat ovat skaalaplus-muuttujaa lukuun ottamatta samat kuin mallissa 1. Taulukossa 11 on selittäjien parametrien estimaatteja lukuun ottamatta asunto-osakeyhtiöiden eroja kuvaavia ID-muuttujan parametrejä. Kaikki selittäjät ovat mallissa tilastollisesti merkitseviä. Koska muuttujien skaalaminus ja skaalam2 estimaatit ovat negatiivisia ja tilastollisesti merkitseviä, suhde pienenee ennen perustustenvahvistusta ja sen pieneneminen kiihtyy korjaustyön lähestyessä. Ura-muuttujan estimaatti on negatiivinen eli suhde pienenee urakan asuntokohtaisen hinnan (ura) kasvaessa. Taulukko 10. Mallin 1 selittäjien F-testit. Vapausaste Neliösumma Keskineliö F-testisuure hmt skaalaminus 1 0,84 0,84 17,59 <0,01 skaalaplus 1 0,01 0,01 0,25 0,62 skaalam2 1 0,23 0,23 4,77 0,03 ura 1 0,86 0,86 18,00 <0,01 ID 20 3,35 0,17 3,51 <0,01 Taulukko 11. Mallin 2 selittäjien kertoimia. Estimaatti Keskivirhe t-testisuure hmt Vakio 0,9544 0,03597 skaalaminus 0,00352 0,0007029 5,01 <0,0001 skaalam2 0,00001686 0,00000649 2,60 0,0096 ura 0,000005123 0,0000012 4,25 <0,0001 Taulukko 12. Mallin 3 selittäjien kertoimia. Estimaatti Keskivirhe t-testisuure hmt Vakio 1,244 0,09228 skaalaminus 0,00352 0,0007029 5,01 <0,0001 skaalam2 0,00001686 0,00000649 2,60 0,0096 as_ja_liikeh 0,0001595 0,00003873 4,12 <0,0001 ura 0,000005123 0,0000012 4,25 <0,0001 rvuosi 1 vs 3 0,3584 0,109 3,29 0,0011 rvuosi 2 vs 3 0,08391 0,0713 1,18 0,2396 rvuosi 2 vs 1 0,2745 0,06562 4,18 <0,0001 Taulukko 13. Mallin 4 selittäjien kertoimet. Estimaatti Keskihajonta Vapausasteet t-testisuure hmt Vakio 0,9347 0,02496 20 skaalaminus 0,00344 0,000692 746 4,97 <0,0001 skaalam2 0,00002 6,437E-6 746 2,54 0,0113 ura 4,51E-6 1,092E-6 746 4,13 <0,0001

32 Suuren korjaushankkeen vaikutus kiinteistön arvoon Taulukko 14. Mallin 5 selittäjien kertoimia. Estimaatti Keskivirhe t-testisuure hmt Vakio 1,022 0,1455 skaalaminus 0,003457 0,0007026 4,92 <0,0001 skaalam2 0,00001662 0,00000649 2,56 0,0106 pa 0,001747 0,0004139 4,22 <0,0001 urakan_nelio_h 0,0001765 0,0005247 0,34 0,7367 3.2.3 Malli 3 Seuraavaksi sovitettiin malli, jossa on mallin 2 selittäjien lisäksi selittävinä muuttujina as_ja_liikeh ja rvuosi. Ne lisättiin malliin, koska haluttiin tarkastella myös näiden muuttujien vaikutusta suhteeseen, vaikka ne ovatkin taloyhtiökohtaisia ja mallissa on mukana jo muuttuja ID (Taulukko 12). Näiden muuttujien lisääminen malliin tarkoittaa parametrisoinnissa vain sitä, että ID-muuttujan parametreista viimeisen lisäksi muitakin asetetaan nolliksi. Malli sinänsä pysyy samana, eli kyse on vain uudelleenparametrisoinnista. ID-muuttuja on merkitsevä myös tässä mallissa, ja päätelmät mallin 2 muista muuttujista pysyvät täsmälleen samoina. As_ja_liikehmuuttuja on tilastollisesti merkitsevä, ja sen estimaatti on negatiivinen eli huoneistoalan kasvaessa suhde pienenee. Koska rvuosi on kategorinen muuttuja, on estimaatit laskettu vertaamalla luokkia pareittain toisiinsa. Luokat 1 ja 2 sekä luokat 1 ja 3 eroavat toisistaan tilastollisesti merkitsevästi, toisin kuin luokat 2 ja 3. 3.2.4 Malli 4 Aineistoon sovitettiin lineaarinen sekamalli. Tässä mallissa asunto-osakeyhtiö, ID, on satunnaistekijänä eli estimoitavan parametrin a k tilalle tulee mallin yhtälöön satunnaismuuttuja, jonka keskiarvo on 0. Tällaisessa mallissa kunkin kohteen myyntitapahtumat voivat korreloida keskenään ja lisäksi asunto-osakeyhtiöiden vaikutukset oletetaan normaalisti jakautuneiksi. Sekamallin tulosten voidaan ajatella olevan yleistettävissä muihinkin tilanteisiin kuin juuri tässä analyysissa mukana oleviin taloyhtiöihin. Mallissa ovat mukana samat muuttujat kuin mallissa 2. Mallin parametreista tehtävät päätelmät eivät eroa mallin 2 päätelmistä, ja parametrien estimaatit ovat samansuuntaiset (Taulukko 13). 3.2.5 Malli 5 Sovitetaan malli, jossa ura-muuttujan tilalla on pa-muuttuja sekä urakan_nelio_hmuuttuja. Taulukosta 14 nähdään, että tilastollisesti merkitseviä muuttujia mallissa ovat skaalaminus, skaalam2 ja pa. Urakan_nelio_h ei siis ole tilastollisesti merkitsevä selittäjä mallissa. Koska pa-muuttujan estimaatti on negatiivinen, suhde pienenee pinta-alan kasvaessa. 3.3 Diagnostiikka Kuvassa 9 on esitetty studentoidut jäännökset mallille 2. Kuvasta nähdään, että aineistossa on melko paljon suurehkoja jäännöksiä. Jäännösten jakauma on huipukas (huipukkuuskerroin 3,36) eli paksuhäntäinen.

Maanmittaus 83:2 (2008) 33 Jäännös 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 Ennuste Kuva 9. Mallin 2 studentoidut jäännökset. 4 Johtopäätökset Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää suuren korjaushankkeen vaikutusta kiinteistön arvoon. Tutkimus toteutettiin vertailemalla asuntojen myyntihintoja eli tutkittiin, miten korjaushankkeen asuntojen myyntihinnat ovat suhteessa saman alueen asuntojen keskimääräiseen myyntihintaan. Tutkimuksen päälöydös on havainto, että asuntojen arvot alenevat kiihtyvällä vauhdilla ennen perustustenvahvistusajankohtaa. Tutkimusaineiston perusteella ei voitu havaita asuntojen arvon kehitystä korjaustoimenpiteen jälkeen. Tutkimusaineistossa oli melko vähän havaintoja asuntojen myyntihinnoista korjauksen jälkeen verrattuna havaintoihin ennen perustustenvahvistusta. Yksi ilmeinen selitys sille, että tässä aineistossa korjaustoimenpiteen ei todettu korottavan asuntojen myyntihintaa, on se, että osassa asuntoja myyntihintaa on alentanut perustustenvahvistusta varten otettu yhtiökohtainen laina. Tutkimuskirjallisuus esittelee lukuisia tuloksia, joiden mukaan kiinteistöjen arvo vahvistuu korjausrakentamisen johdosta. Jatkotutkimuksissa voidaankin saada lisätietoa asuntojen arvon kehityksestä perustustenvahvistuksen jälkeen, kun ajan myötä kertyy riittävästi lisähavaintoja asuntojen myyntihinnoista myös korjaustyön jälkeen. Tutkimuksen päämielenkiinnon kohteena oli skaala-muuttuja eli asunnon myyntihetken ja perustustenvahvistuksen toteutuksen välisen ajan vaikutus myyntihintaan. Muita selittäviä muuttujia ovat taloyhtiö (ID) ja perustustenvahvistuksen kustannusten asuntokohtainen hinta (ura). Analyysin perusteella voidaan päätellä, että asunnon myyntihinnan suhde keskineliöhintaan laskee ennen perustustenvahvistusta. Myyntihinnoista johdettu kiinteistön arvon aleneminen on sitä nopeampaa, mitä lähemmäksi perustustenvahvistusta tullaan. Lasku näyttää tait-

34 Suuren korjaushankkeen vaikutus kiinteistön arvoon tuvan korjaustyön toteuduttua ja tasaantuvan sen jälkeen. Korjaustyöstä kullekin asunnolle koituva kustannus laskee myyntihinnan ja keskineliöhinnan suhdetta. Lisäksi voidaan todeta, että myyntihinnan ja keskineliöhinnan suhde on erilainen eri asunto-osakeyhtiöillä. Muista yhtiökohtaisista ominaisuuksista huoneistoalalla näyttää olevan vaikutus suhteeseen siten, että huoneistoalan kasvaessa suhde laskee. Myös aikakausi, jolloin talo on rakennettu, vaikuttaa suhteeseen siten, että ennen vuotta 1944 rakennettujen talojen kohdalla suhde on keskimäärin suurempi kuin uudemmissa taloissa. Kiitokset. Artikkelin valmistelussa ovat avustaneet Turun yliopiston tilastotieteen opiskelijat Elina Asikanius, Tuija Hevonkorpi, Terhi Katiskalahti, Jonna-Mari Kivijakola, Hanna Pärssinen ja Anna Viksten lehtori Kalle Lertolan ohjauksessa. Sirpa Lehti-Koivunen on avustanut kirjastohauissa ja Jussi Hattara DATU-tietokannan tulosteissa. Kiitos kaikille avustajille. Viiteluettelo Aikivuori, A. (1994). Classification of demand for reburbishment projects. Acta Universitas Ouluensis C77. Baker, K. ja B. Kaul (2002). Using multiperiod variables in the analysis of home improvement decisions by homeowners. Real Estate Economics Vol. 30, No. 4, s. 551 566. Ben-Sharar, D. (2004). Productive signaling equilibria and over-maintenance: an application to real estate markets. Journal of Real Estate Finance and Economics Vol. 28:2/3, s. 255 271. Bradbury, H. (1993). The Bullivant system. Artikkeli kirjassa Thorburn, S. & Littlejohn, G.S. (toim.) Underpinning and Retention. Blackie Academic & Professional. Bruce, D.A. (1993). In-situ earth reinforcing by soil nailing. Artikkeli kirjassa Thorburn, S. & Littlejohn, G.S. (toim.) Underpinning and Retention. Blackie Academic & Professional. Chau, K.W., A.Y.T. Leung, C.Y. Iyu ja S.K. Wong (2003). Estimating the value enhancement effects of refurbishment. Facilities Vol. 21, No. 1/2, s. 13 19. Cole, K.W. (1993). Conventional piles in underpinning. Artikkeli kirjassa Thorburn, S. & Littlejohn, G.S. (toim.) Underpinning and Retention. Blackie Academic & Professional. DATU (2008). Database on Turku Underpinning Projects, Turun ammattikorkeakoulun tietokanta Turun perustustenvahvistuksista. [viitattu 16.5.2008] Saatavissa http://www. datu.info/. Dildine, L.L. ja F.A. Massey (1974). Dynamic model of private incentives to housing maintenance. Southern Economic Journal Vol. 40, s. 631 639. Dubin, R.A. (1998). Maintenance decisions of absentee landlords under uncertainty. Journal of Housing Economics 7, s. 144 164. Eronen, S. (1997). Drilled piles in Scandinavia. Tampere University of Technology, Geotechnics, Publication 40.

Maanmittaus 83:2 (2008) 35 Gustafsson, S.-I. (2000). Energy and Buildings 33, s. 49 55. Halomo, J. (1995). Omakotikiinteistön kauppa-arvo Suomessa. VTT Tiedotteita 1622. Harding, J.P., S.S. Rosenthal ja C.F. Sirmans (2007). Depriciation of housing capital, maintenance, and house price inflation: Estimates from a repeat sales model. Journal of Urban Economics 61, s. 193 217. Harris, J.S. (1993). Ground freezing. Artikkeli kirjassa Thorburn, S. & Littlejohn, G.S. (toim.) Underpinning and Retention. Blackie Academic & Professional. Heino, K. (2006). Perustuksen vahvistuksen vaikutus asuntojen hintoihin. [viitattu 16.5.2008] Saatavissa http://www.datu.info/pub/heino.pdf. (opinnäytetyö) Helsingin Sanomat (2006a). Miten paljon putkiremontti näkyy asunnon hinnassa? Blogiartikkeli 26.1.2006. [viitattu 16.5.2008] Saatavissa http://blogit.hs.fi/kiinteistonvalittaja/ miten-paljon-putkiremontti-nakyy-asunnon-hinnassa/ Helsingin Sanomat (2006b). Putkiremontti ei aina nosta asunnon arvoa. Asunto-osaston artikkeli 28.5.2006. [viitattu 16.5.2008] Saatavissa myös http://www.hs.fi/asuminen/ lakimiesvastaa/artikkeli/putkiremontti+ei+aina+nosta+asunnon+arvoa/ha20060528si- 1FA03d2k Herbst, T. (1997). Micropiles steel reinforcement. International Workshop on Micropiles, Seattle. Hui E.C.M., J.T.Y. Wong ja J.K.M. Wan (2008). The evidence of value enhancement resulting from rehabilitation. Facilities Vol. 26, No. 172, 2008, s. 16 32. Hutchison, J.F. (1993). Traditional methods of support. Artikkeli kirjassa Thorburn, S. & Littlejohn, G.S. (toim.) Underpinning and Retention. Blackie Academic & Professional. Iwata, S. ja H. Yamaga (2007). Resale externality and the used housing market. Real Estate Economic Vol. 35, No. 3, s. 331 347. Johnstone, I.M. (1995). An actuarial model of rehabilitation versus new construction of housing. Journal of Property Finance Vol. 6, No. 3, s. 7 26. Kangwa, J. ja F. Olubodun (2007). Improvement-led home maintenance strategies and quality expectations. The significance of owner-occupiers prior knowledge of house defects on upkeep decisions. Structural Survey Vol. 25, No. 1, s. 39 50. Klosinski, B. (2000). Micropiles in Poland. The 3rd International Workshop on Micropiles, Turku. Knight, J.R. ja C.F. Sirmans (1996). Depriciation, maintenance, and housing prices. Journal of Housing Economics 5, s. 369 389. Knight, J.R., T. Miceli ja C.F. Sirmans (2000). Repair expences, selling contracts and house prices. The Journal of Real Estate Research Vol. 20, No. 3, s. 323 335. Koponen, M. (2006). Putkistoremontin vaikutus asunnon hintaan. [viitattu 16.5.2008] Saatavissa http://www.datu.info/pub/koponen.pdf. (opinnäytetyö) Lehtonen, J. (1997). Steel properties for micropile design. International Workshop on Micropiles, Seattle.

36 Suuren korjaushankkeen vaikutus kiinteistön arvoon Lehtonen, J. (2001). Shaft bearing micropiles. Tampereen teknillinen korkeakoulu, lisensiaatin tutkimus. Lehtonen, J. (toim. 2006). Perustusten vahvistaminen näkymätöntä korjaustyötä. Turun ammattikorkeakoulun oppimateriaaleja 34. Littlejohn, G.S. (1993). Underpinning by chemical grouting. Artikkeli kirjassa Thorburn, S. & Littlejohn, G.S. (toim.) Underpinning and Retention. Blackie Academic & Professional. Lizzi, F. (1982). The static restoration of monuments. International Society for Micropiles & The International Association of Foundation Drilling. Lizzi, F. (1993). Pali radice structures. Artikkeli kirjassa Thorburn, S. & Littlejohn, G.S. (toim.) Underpinning and Retention. Blackie Academic & Professional. Martinaitis, V., A. Rogoza ja I. Bikmaniene (2004). Criterion to evaluate the twofold benefit of the renovation of buildings and their elements. Energy and Buildings 36, s. 3 8. Mason, J.A. (1997). Seismic design concepts and issues for reticulated micropile foundation systems. International Workshop on Micropiles, Seattle. Mason, J.A. ja F.H. Kulhawy (1999). Notes on improvement and underpinning of foundations of historic structures with reticulated micropiles. Proceedings of the 2nd International Workshop on Micropiles, Ube. McMillen, D.P. ja P. Thornes (2006). Housing renovations and the quantile repeat-sales price index. Real Estate Economics Vol. 34, No. 4, s. 567 583. Okahara, M, J. Fukui ja Y. Kimura (1997). Damage to bridge foundations during the Hanshin earthquake. International Workshop on Micropiles, Seattle. Pienpaaluohje PPO 2007. Teräksiset lyönti-, pora- ja puristuspaalut. RIL 230-2007. Portnov, B.A., Y. Odish ja L. Fleishman (2005). Factors affecting housing modifications and housing pricing: a case study of four residential neighborhoods in Haifa, Israel. The Journal of Real Estate Research Vol. 27, No. 4, s. 371 407. Pryke, J.F.S. (1993). The Pynford underpinning method. Artikkeli kirjassa Thorburn, S. & Littlejohn, G.S. (toim.) Underpinning and Retention. Blackie Academic & Professional. Schlosser, F. ja R. Frank (1997). Review of French FOREVER project. International Workshop on Micropiles, Seattle. Sweeney, J.L. (1974). Quality, commodity hierarchies, and housing markets. Econometria Vol. 42, No. 1, s. 147 167. Thorburn, S. (1993). Introduction kirjassa Thorburn, S. & Littlejohn, G.S. (toim.) Underpinning and Retention. Blackie Academic & Professional. Tilastokeskus (2008). Asuntojen hinnat. [viitattu 16.5.2008] Saatavissa http://www.stat.fi/ til/ashi/tau.html. Varjonen, S. (2006). Julkisivukorjauksen vaikutus asuntojen myyntihintoihin. [viitattu 16.5.2008] Saatavissa http://www.datu.info/pub/varjonen.pdf. (opinnäytetyö) Verohallinto (2005). Asuntojen myyntihintatilasto, Turku 1994 2004.

Maanmittaus 83:2 (2008) 37 Viitanen, K., A. Kanerva, P. Lahti ja S. Teerimo (1988). Iän vaikutus asuinrakennuksen arvoon. VTT Tiedotteita 889. Wilhelmsson, M. (2008). House price depriciation rates and level of maintenance. Journal of Housing Economics 17, s. 88 101. Wong, K.C. (1994). The optimal time of renovating a mall. The Journal of Real Estate Research Vol. 9, Iss. 1, s. 33 48 Wong, K.C. (2000). Valuing the refurbishment cycle. Property Management Vol. 18, No. 1, s. 16 24. Yiu, C.Y. ja A.Y.T. Leung (2005). A cost-and-benefit evaluation of housing rehabilitation. Structural Survey Vol. 23, No. 2, s. 138 151. Zanden, E. (2006). Värdering och renovering av småhus. Kungliga Tekniska Högskolan, Institutionen för Industriell Ekonomi och Organisation (opinnäytetyö).