Hvordan makroøkonomiske endringer påvirker boligprisene i Oslo og Bergen

Abstract

Denne masteroppgaven undersøker hvordan makroøkonomiske endringer påvirker boligprisene i Oslo og Bergen i utvalgte perioder mellom 2011-2023. Formålet er å analysere boligsalgsdata for å finne ut hvordan endringer i styringsrenten påvirker verdisettingen av ulike attributter ved boligen, og om det finnes forskjeller mellom Oslo og Bergen. Oppgaven benytter hedonisk prisregresjon til å estimere effekten av attributtene. Ved hjelp av interaksjonsledd har vi undersøkt hvordan disse egenskapene påvirkes av rentenivået. Datagrunnlaget består av over 50 000 boligtransaksjoner hentet fra Eiendom Norge, fordelt på 45 874 salg i Oslo og 11 985 i Bergen. Analysen sammenligner perioder med høy og lav rente, der årene 2011 og 2023 representerer høy rente og 2016 og 2020 representerer lav rente, basert på Norges Banks historiske styringsrente. Vi har satt et skille hvor vi har kategorisert lav rente som rente som er mindre enn 1,2% og høy rente som større enn 1,2% når vi setter opp periodene mot hverandre. Funnene viser at økning i styringsrenten har en signifikant negativ effekt på areal og alderen til boligen. Når renten stiger, reduseres betalingsvilligheten per kvadratmeter, og denne effekten er sterkere i Bergen enn i Oslo. Resultatene tyder på at boligkjøperens preferanser og prioriteringer ikke er konstante, men tilpasser seg endringer i makroøkonomiske forhold. I byene ser vi at det er en forskjell i forklaringsprosenten på modellen. Effekten på attributtene ved boliger i Oslo er en del lavere enn for Bergen, men vi kan si den forklarer mer av prispåvirkningen i Oslo, og det er en del faktorer som ikke vår modell kan fange opp som er med å påvirke prisen. Funnene gir viktig innsikt for boligutviklere, banker og beslutningstakere på politisk nivå om hvilke boligattributter som verdsettes høyest ved ulike rentenivåer og generelt hvordan boligmarkedet reagerer på renteendring.

This master's thesis examines how macroeconomic changes affect housing prices in Oslo and Bergen during selected periods between 2011–2023. The purpose is to analyze home sales data to find out how changes in the key interest rate influence the valuation of different attributes, and whether there are differences between Oslo and Bergen. The thesis uses hedonic price regression to estimate the effect of the attributes. Using interaction terms, we have examined how these characteristics are affected by the interest rate level. The data consists of over 50 000 housing transactions obtained from Eiendom Norge , divided into 45 874 sales in Oslo and 11 985 in Bergen. The analysis compares periods with higher and lower interest rates, where the years 2011 and 2023 represent high interest, and 2016 and 2020 represent low interest, based on Norges Bank’s historical key interest rate. We have defined low interest as a rate below 1.2% and high interest as a rate above 1.2% when comparing the periods. The findings show that an increase in the key interest rate has a significant negative effect on the size and age of the home. When the interest rate rises, the willingness to pay per square meter decreases, and this effect is stronger in Bergen than in. The results suggest that homebuyers’ preferences and priorities are not constant but adapt to changes in macroeconomic conditions. In the cities, we see that there is a difference in the model's explanatory power. The effect on the attributes of homes in Oslo is somewhat lower than for Bergen, but we can say that it explains more of the price variation in Oslo, and there are several factors that our model cannot capture that also influence the price. The findings provide important insight for property developers, banks, and political decision-makers about which housing attributes are most highly valued at different interest rate levels and, more generally. The insights generated may be valuable to property developers, financial institutions, and homebuyers seeking to adapt to a dynamic and volatile housing market.