|
|
The impact of monetary policy and the housing market in the Czech republic
Šuslik, David
V práci analyzuji dopady měnové politiky na ceny bydlení a reálné úvěry domácností v České republice pomocí strukturálního VAR modelu identifikovaného pomocí Choleského dekompozice. Zaměřuji se na období po finanční krizi roku 2008, přes období téměř nulových úrokových sazeb od roku 2014 do roku 2017 až do konce roku 2022. Také se věnuji hlavním rozhodnutím České národní banky ve vztahu k trhu nemovitostí a úvěrům domácnostem. V empirické analýze postupuji podle Bjørnland and Jacobsen, (2010). Identifikuji šest ekonomických proměnných, kterými jsou měnový kurz, HDP, inflace, úroková míra, úvěry domácnostem a index cen nemovitostí. Následně vypočítávám jejich vliv na ceny bydlení a úvěry domácností v České republice. Podařilo se mi potvrdit zjištění Robstad, (2018), že ceny bydlení reagují na měnově-politické šoky silněji ve srovnání s úvěry domácností. Dalším zjištěním je, že úvěry domácností nereagují na úrokový šok, zatímco reálné ceny nemovitostí překvapivě vykazují pozitivní reakci. Velikost tohoto efektu je však relativně malá ve srovnání s šoky od ostatních proměnných.
|
|
|
Determinants of Residential Property Prices in Russian Federation
Burešová, Kristina ; Kalabiška, Roman (vedoucí práce) ; Hlaváček, Michal (oponent)
Tato práce zkoumá determinanty cen byt v Rusku. Analyzovali jsme vztahy mezi tvrtletními cenami byt na primárním a sekundárním trhu a öirokou ökálou vysv tlujících prom nn˝ch. Heterogenní panelov˝ vzorek obsahoval data nap í 73 regiony od 2005 Q1 do 2019 Q4. Protoûe prom nné byly koin- tegrované, pro odhad dlouhodob˝ch vztah byl pouûit panelov˝ dynamick˝ OLS estimátor. Krátkodobá dynamika byla zachycena pomocí modelu korekce chyb. Regrese odhalila, ûe hlavními determinanty cen byt na primárním i sekundárním trhu jsou mzdy a stavební náklady. Stavební náklady p evládaly na primárním trhu a mzdy na sekundárním trhu. Jako dalöí cenové determi- nanty byly identifikovány nezam stnanost, v ková struktura, migrace, index sm nného kurzu a pr m rná podlahová plocha byt na jednoho obyvatele. Zá- porn˝ koeficient korekce chyb nazna oval, ûe po zm n cen byt , v d sledku ekonomick˝ch öok , se jejich v˝öe vrací ke své dlouhodobé rovnováze. Pro ú ely kontroly robustnosti byl vzorek rozd len do podskupin obsahujících bohaté a chudé regiony. V˝sledky regrese nazna ovaly odliönou dynamiku v bohat˝ch regionech, nicmén potvrdily robustnost vybraného modelu. Nakonec byla zk- oumána dynamika cen v r zn˝ch asov˝ch úsecích. Po krizích v letech 2008 a 2014 nebyly vöak pozorovány ûádné v˝znamné zm ny. Klasifikace JEL C23, 018,...
|
|
|
Home Ownership vs. Renting: Comparison of Costs in the Czech Republic
Tláskalová, Andrea ; Hejlová, Hana (vedoucí práce) ; Cahlík, Tomáš (oponent)
Tato práce analyzuje náklady a výnosy vlastnictví versus pronájmu a porovnává čistou současnou hodnotu těchto alternativ ve třech různých investičních strategiích. Abychom mohli zkoumat vztah mezi proměnnými a provést podrobnější analýzu, používáme pro práci mikrodata nabídek koupě nemovitostí a nabídek pronájmu nemovitostí. V důsledku velikosti trhu s nemovitostmi a rozmanitosti jejich druhů je naše analýza zaměřena výhradně na nemovitosti situované v Praze. Výsledky práce ukazují, že na základě těchto hodnot je vlastnictví výnosnější než pronájem za podmínek pouze jedné z dvanácti skupin. V práci nicméně představujeme hodnoty tří klíčových parametrů cen vlastnictví nemovitosti, z jejichž hlediska by vlastnictví bylo stejně výnosné jako pronájem. V závěru se za pomoci různých bytových specifikací snažíme vysvětlit poměr ceny k nájmu. Lineární regrese odhalila, že proměnné přízemí a panelový dům mají na tento poměr negativní dopad, což při srovnání s pronájmem způsobuje, že je koupě relativně dostupnější. Proměnná počet místností však naopak na poměr vykazuje dopad pozitivní a místnost navíc v bytě má za následek, že při srovnání je relativně dostupnější pronájem.
|
|
|
Ceny bytových nemovitostí v Praze - jejich vývoj a predikce
Petr, Adam ; Hlaváček, Michal (vedoucí práce) ; Rippel, Milan (oponent)
Ceny na trhu bytových nemovitostí v Praze vzrostly mezi lety 2002 a 2008 o více jak 63%. Od srpna 2008, kdy dosáhly svého historického vrcholu, téměř neustále klesají. Zatímco většina prací týkajících se ceny bytových nemovitostí se zaobírá Prahou pouze jako jedním z českých regionů, tato práce se zabývá cenami bytových nemovitostí v Praze a v jejích dvaadvaceti správních obvodech. V první části této práce jsou ceny bytových nemovitostí analyzovány na základě obecných ukazatelů jako např. vývoji nové bytové výstavby, podílu ohrožených úvěrů na bydlení, výnosnosti nájemného, nebo tzv. "price-to-income ratio." Tyto ukazatele indikují pokračující korekci cen bytových nemovitostí v Praze i v roce 2011. V druhé části je pak pomocí panelové regrese zkoumána závislost cen bytových nemovitostí na zvolených makroekonomických ukazatelích a ukazatelích lokality. Největší váhu pak vykazují makroekonomické ukazatele.
|
|
|
Housing Prices in the Czech Republic and Slovakia: Regional Comparison
Cempírek, Petr ; Hlaváček, Michal (vedoucí práce) ; Žigraiová, Diana (oponent)
Cílem této bakalářské práce je porovnat chování cen bydlení v České republice a na Slovensku pomocí ekonometrické analýzy. Nejprve autor představí historický kontext a základní indikátory trhu s bydlením. Po zkontrolování kointegrace u použitých proměnných vytvoří panel DOLS estimátor pro namodelování cen bydlení. Za pomoci čtvrtletních krajských dat jsou v práci analyzovány reakce základních fundamentů cen bydlení v zemích, které do roku 1992 tvořily jednu federaci. Pomocí rovnice krátkého období s koeficientem korekce chyb autor zkontroluje existenci ekvilibria cen bydlení v dlouhém období a zjistí rychlost korekce k ekvilibriu v případě vychýlených cen. Poté se zaměřuje na vychýlení cen a jejich pohyb v jednotlivých krajích.
|
|
|
The effect of monetary stimulus on housing prices and the relationship of housing and rental prices in European countries
Hönig, Maximilian ; Kalabiška, Roman (vedoucí práce) ; Hlaváček, Michal (oponent)
v Abstrakt Protože nemovitosti jsou důležitou součástí složení majetku domácností, zaměřuje se tato magisterská práce zejména na tuto třídu aktiv. Hlavní důraz je zde kladen na dopad finančních stimulů, které byly pozorovány v průběhu roku 2020, a na to, jak mohly ovlivnit ceny nemovitostí v různých evropských zemích. Za tímto účelem je v práci použit vektorový model korekce chyb s následujícími nezávislými proměnnými: počet obyvatel, směnný kurz, inflace, krátkodobá úroková míra, míra nezaměstnanosti a náhrady zaměstnancům. Časový rámec této regrese je omezen na období od 1. čtvrtletí 2000 do 4. čtvrtletí 2019, aby se vyloučil vývoj cen bydlení v průběhu roku 2020, který je již ovlivněn finančními stimuly. Tyto výsledky regrese jsou pak použity v kombinaci s aktuálními hodnotami všech nezávislých proměnných v roce 2020 k aproximaci očekávané ceny bydlení bez finančního stimulu. To naznačuje potenciální nadhodnocení cen na trzích a umožňuje pochopit, jak mohou finanční stimuly souviset s cenami bydlení. Další analýza v této práci pak poskytuje pochopení vztahu leader- follower vztah mezi cenami bydlení a cenami nájemného, a také poskytuje analýzu, jak by toto mohlo souviset s úrovní vlastnictví bydlení na daném trhu. Klasifikace F62, J11, R30 Klíčová slova Nemovitosti, Covid-19, Finanční stimulace Název...
|
|
|
Can macroprudential policies curb house price booms? International evidence
Šváb, Ondřej ; Horváth, Roman (vedoucí práce) ; Geršl, Adam (oponent)
Práce se zabývá účinností makroobezřetnostní politiky na zmírňování růstu cen nemovitostí s užitím GMM a fixed effects metod, které pracují s mezinárodní databází čítající 56 států v období mezi roky 2000 a 2017. Makroprudenční index je přidán do modelu s dynamickými panelovými daty, který pracuje s ukazateli cen bydlení, jako jsou například ekonomický růst, či míra nezaměstnanosti, a jejich vlivem na indexem cen bydlení. Analýza je také provedena pro skupinu zemí, kde je vyšší podíl vlastníků financující bydlení hypotékou, jelikož je zde větší možnost ovlivnění trhu s nemovitostmi přes úvěrové financování. Nicméně výsledky neukazují dostatek důkazů, abychom mohli tvrdit, že makroobezřet- nostní politika napomáhá ke zpomalování růstu cen bydlení.Zdá se že používání naopak napomáhá cenové expanzi, která je nejspíš způsobena obrácenou kauzali- tou mezi růstem cen nemovitostí a používáním makroobezřetnostních politik. Debt-to-income je jediná politika, která podle fixed effects modelu snižuje cenový růst. Detailní srovnávací analýza českého trhu také ukázala možný pozitivní vliv loan-to-value restrikce podle jedné ze čtyř predikcí. 1
|
|
|
Real estate price modelling with a focus on location attributes
Charvát, Ondřej ; Polák, Petr (vedoucí práce) ; Hejlová, Hana (oponent)
Práce představuje několik metod modelování cen nemovitostí vhodných pro predikci cen bydlení nebo pro zkoumání vztahů mezi cenou a jejími určujícími faktory. Srovnali jsme konvenční lineární regresi se stromovými metodami strojového učení. Srovnávací analýza datové sady 28 019 bytů v Praze naznačuje, že regresní stromy (zejména náhodné lesy) poskytují vyšší přesnost při predikci cen. Dalším cílem této práce bylo prozkoumat účinky vlastností lokality (zejména její dostupnost a kvalita životního prostředí) na ceny blízkých bytů. K řešení prostorových interakcí v geografických datech jsme použili tři prostorově orientované modely, abychom dosáhli spolehlivějších výsledků. Lokální analýza provedená s geograficky váženou regresí odhalila prostorové interakce a popsala rozdílnost cenových faktorů v závislosti na lokalitě. V některých oblastech je zvýšení vzdálenosti od nejbližší stanice metra a nejbližšího parku spojeno se snížením cen bytů o 644 Kč/m2 a 916 Kč/m2 . Tato zjištění jsou zvláště důležitá pro byty v blízkosti stanic nové linky metra, která je v současné době ve výstavbě.
|
|
|
Evolution of housing prices and its determinants in CEE
Šedivý, Jakub ; Polák, Petr (vedoucí práce) ; Pečená, Magda (oponent)
Vzhledem k tomu, že bydlení je jednou z důležitých součástí hrubého domácího produktu a jednou z nejvýznamnějších částí majetku lidí, je nezbytné zkoumat určující determinanty jeho cen. Proto analyzujeme ceny bydlení v zemích střední a východní Evropy pomocí sdruženého průměrného odhadu skupiny a vektorových autoregresních modelů. Cílem této práce je zjistit, zda jsou základy cen bydlení srovnatelné napříč různými zeměmi a jak šoky v ekonomice ovlivňují ceny nemovitostí. Pro naši analýzu jsme použili ceny bydlení za metr čtvereční, HDP na obyvatele, míru nezaměstnanosti, pětileté úrokové sazby, har- monizované indexy spotřebitelských cen a indexy stavebních nákladů. Závěry použití sdruženého průměrného odhadu skupiny naznačují, že HDP, nezaměstnanost, úroková míra a HICP skutečně významně ovlivňují ceny bydlení. Výsledky empirické analýzy jednotlivých zemí pomocí vektorového autoregresivního modelu docházejí k závěru, že šoky v determinantech ovlivňují ceny bydlení se zpožděním 2 až 3 čtvrtletí a že jednotlivé země jsou poháněny mírně odlišnými fundamenty.
|
|
|
Home Ownership vs. Renting: Comparison of Costs in the Czech Republic
Tláskalová, Andrea ; Hejlová, Hana (vedoucí práce) ; Cahlík, Tomáš (oponent)
Tato práce analyzuje náklady a výnosy vlastnictví versus pronájmu a porovnává čistou současnou hodnotu těchto alternativ ve třech různých investičních strategiích. Abychom mohli zkoumat vztah mezi proměnnými a provést podrobnější analýzu, používáme pro práci mikrodata nabídek koupě nemovitostí a nabídek pronájmu nemovitostí. V důsledku velikosti trhu s nemovitostmi a rozmanitosti jejich druhů je naše analýza zaměřena výhradně na nemovitosti situované v Praze. Výsledky práce ukazují, že na základě těchto hodnot je vlastnictví výnosnější než pronájem za podmínek pouze jedné z dvanácti skupin. V práci nicméně představujeme hodnoty tří klíčových parametrů cen vlastnictví nemovitosti, z jejichž hlediska by vlastnictví bylo stejně výnosné jako pronájem. V závěru se za pomoci různých bytových specifikací snažíme vysvětlit poměr ceny k nájmu. Lineární regrese odhalila, že proměnné přízemí a panelový dům mají na tento poměr negativní dopad, což při srovnání s pronájmem způsobuje, že je koupě relativně dostupnější. Proměnná počet místností však naopak na poměr vykazuje dopad pozitivní a místnost navíc v bytě má za následek, že při srovnání je relativně dostupnější pronájem.
|
host ::
RSS.