| Summary: | The purpose of this report was to find the impact of different factors on the sales price of one bedroom apartments in Stockholm. Further, an analysis follows discussing the repercussions that the amortization requirement has had on the sales price. The stated problem have been highly discussed, as many depend on the housing market. To regulate the housing market in Sweden the Swedish government, together with Finansinspektionen, has chosen to introduce an amortization requirement. This means that every new loan taker has agreed to amortize 1 or to 2 percent of the total loan. The method for analysis was multiple linear regression, where several different variables were applied. The most important parameters were different measurements on time and place. But less intuitive variables, such as quality of water, were also included. The data used for analysis was supplied by Valueguard AB dated from 2013 to present day, which included approximately 20 000 data points. Furthermore, the result of the analysis was not very surprising. It is concluded that the sales price on a condominium in Stockholm City has a business curve based on the time of the year. It is also clear that external factors as distance to water makes a difference in price. As far as the amortization requirement is concerned, it shows that the steep price curve over time has started to flatten since 2016, but not exceedingly much. This could be a consequence of the scope of the analysis, as only one room apartments were included. === Syftet med denna rapport var att undersöka vilken påverkan olika faktorer har på försäljningspriset av enrumslägenheter i Stockholm. Vidare diskuteras hur amorteringskravet har påverkat försäljningspriset. Den valda frågeställningen har varit mycket omtalad då stora delar av samhället påverkas av förändringar på bostadsmarknaden. För att reglera bostadsmarknaden i Sverige har den svenska regeringen tillsammans med Finansinspektionen introducerat ett amorteringskrav. Vilket betyder att alla nya låntagare är skyldiga att amortera en eller två procent av det totala lånet. Analysen baserades på multipel linjär regression, där era olika variabler applicerades. De viktigaste variablerna var olika matt på tid och plats. Även mindre vanliga variabler, såsom vattenkvalitet inkluderades i analyserna. Den data som användes distribuerades av Valueguard AB och sträcker sig från 2013 och framåt, den tilldelade datamängden omfattade cirka 20 000 punkter. Resultatet av analysen var föga överraskande. Det gick att se att slutpriset på en bostad i Stockholm har en priskurva som är beroende på vilken tidpunkt på året den säljs. Dessutom var det tydligt att utomstående faktorer, bland annat avståndet till vatten, påverkade priset. Vad gäller amorteringskravet visar analysen att den branta kurvan av pris över tid, har dämpats något sedan införandet av amorteringskravet. Detta kan vara en konsekvens av den valda avgränsningen för analysen då enbart ettor i Stockholms stad är inkluderade
|
|---|
