NATIONALEKONOMISKA INSTITUTIONEN Uppsala universitet
Uppsats: C/Examensarbete
Författare: Emelie Brunhage & Anna Söderberg Handledare: Bengt Turner
Termin och år: VT 2005
Hushållen på bolånemarknaden
– ur ett riskperspektiv
Sammanfattning
I denna uppsats presenteras hushållen på bolånemarknaden ur ett riskperspektiv. Syftet med uppsatsen är att studera om svenska hushåll är mer riskexponerade idag jämfört med tidigare.
Datamaterialet som används kommer från Bostads- och hyresundersökningen (BHU) 1993 och 2002. 1993 var ett så kallat bottenår på fastighetsmarknaden, varför vi chockar hushållen år 2002 med ett simulerat prisfall på bostäder, samt simulerade räntestegringar för att efterlikna det som hände på marknaden innan 1993. Då hushållen efter våra simulerade förändringar befinner sig i en situation som liknar den 1993 visar vår känslighetsanalys att de svenska hushållen inte är mer riskexponerade idag än tidigare.
Nyckelord: Risk, Bolån, Hushåll, Bostadsmarknad, Småhus, Sårbarhet, Känslighetsanalys.
1 INLEDNING ...- 3 -
1.1SYFTE OCH AVGRÄNSNINGAR... -4-
2 METOD ...- 4 -
2.1KÄNSLIGHETSANALYS... -4-
2.2HUSHÅLLSKATEGORISERING... -6-
2.3DATAMATERIAL... -7-
2.4DISPOSITION... -8-
2.5BAKGRUND... -8-
3 TEORI...- 9 -
3.1RISK... -10-
3.1.1 Vad är risk och för vem? ...- 10 -
3.1.2 Hur mäts risk? ...- 11 -
3.1.3 Känslighetsanalys...- 11 -
3.2RISKFAKTORER OCH EFFEKTER... -11-
3.2.1 Prisbildning på bostadsmarknaden ...- 12 -
3.2.2 Ränteprognoser ...- 14 -
3.3HUSHÅLLENS VAL PÅ BOLÅNEMARKNADEN... -15-
3.3.1 Att amortera...- 16 -
3.3.2 Rörlig eller bunden ränta ...- 16 -
3.3.3 Effektiv bolånemarknad ...- 16 -
4 RESULTAT ...- 17 -
4.1DESKRIPTIV STATISTIK ÖVER HUSHÅLLEN INDELADE EFTER BOENDETID... -17-
4.2KÄNSLIGHETSANALYS AV HUSHÅLLEN INDELADE EFTER BOENDETID... -19-
4.2.1 Loan-to-value ...- 19 -
4.2.2 Ränteandel av disponibel inkomst ...- 21 -
4.3DESKRIPTIV STATISTIK ÖVER HUSHÅLLEN INDELADE I INKOMSTKATEGORIER... -24-
4.4KÄNSLIGHETSANALYS AV HUSHÅLLEN INDELADE I INKOMSTKATEGORIER... -25-
4.4.1 Hushållen år 1993 ...- 26 -
4.4.2 Hushållen år 2002 ...- 27 -
4.4.3 Hushållen simulerade år 2002...- 28 -
4.5SAMMANSTÄLLNING... -30-
5 VI BLICKAR FRAMÅT ...- 30 -
5.1PRISUTVECKLING PÅ SMÅHUSMARKNADEN... -31-
5.2RÄNTEUTVECKLING... -31-
5.3HUSHÅLLENS SKULDER... -32-
5.4AMORTERINGSFRIA LÅN 2004 ... -33-
5.5HUR UPPLEVER SVENSKARNA SIN SITUATION? ... -34-
6 AVSLUTANDE DISKUSSION...- 35 -
KÄLLFÖRTECKNING ...- 40 - BILAGOR
1 Inledning
Konkurrensen på bolånemarknaden har trappats upp de senaste åren (Eklöf i Ehlin, 2003).
Enligt statistik framtagen av Svenska Bankföreningen har bostadsinstitutens utlåning ökat med 52 procent under den senaste tio års perioden. Den 31 december 2004 motsvarade bostadsinstitutens utlåning ca 155 000 kronor per svensk. (Hansing, 2005-03-02) Av de svenskar i åldern 25 till 65 år som äger sin bostad har 75 procent bolån. Detta motsvarar 2,4 miljoner personer och av dessa uppger sex procent att storleken på bolånet i princip motsvarar hela marknadsvärdet på bostaden. (Bäcklund & Gabrielsson, 2005)
Fastighets- och den tillhörande bolånemarknaden är idag ämnen som ofta ventileras i media.
Paralleller dras till fastighetskrisen i början av nittiotalet, det talas om en ny bubbla på fastighetsmarknaden. Fastighetsekonomerna Stellan Lundström och Erik Persson vid KTH menar att:
”Investerare, långivare, mäklare, byggare och bostadsköpare visar genom sitt agerande att de tänkt bort en konjunkturnedgång och fallande priser.” (Dagens Industri, 2005-05-06)
Priserna på fastigheter har stigit fram tills idag1 samtidigt som belåningen ökat kraftigt (Hansing, 2005-03-02). Denna situation är lik den som var innan fastighetskrisen i början på nittiotalet. Många skillnader kan dock också noteras, vi har idag inte samma generösa avdragsmöjligheter på räntekostnader som under senare delen av åttiotalet (Lundgren, 1998).
Även om räntan är låg idag, finns det inte samma möjlighet att ta hjälp av hög inflation för att minska på skuldbördan. Med facit i hand vet vi att fastighetskrisen resulterade i problem för många hushåll. Vi frågar oss då om en liknande händelse skulle ske nu, vad skulle det betyda för dagens hushåll?
1 Se Diagram 13 i avsnitt 5.1
1.1 Syfte och avgränsningar
Vårt syfte med uppsatsen är att jämföra hushållen på bolånemarknaden år 2002 med hushållen år 1993, för att på så sätt studera om svenska hushåll är mer riskexponerade idag jämfört med tidigare. Enligt vårt sätt att se det är hushållen utsatta för risk genom förändringar i marknadsvärde, ränta och inkomst. I vilken grad effekterna påverkar hushållens förmögenhet och konsumtionsutrymme visar hur riskexponerade hushållen är. Med denna ansats betyder minskad förmögenhet eller minskat konsumtionsutrymme en ökad riskexponering.
Vi har valt att studera hushåll i Sverige och avgränsar oss till att studera småhusmarknaden enbart. Definition av begreppet småhus och vad det innefattar återfinns i avsnittet 2.3 Datamaterial. Utlåningen till småhusmarknaden motsvarade år 2004 55 procent av bostadsinstitutens totala lånestock. Sedan 1996 har bostadsinstitutens utlåning till bostadsrätter varit den som ökat allra kraftigast. Utlåningen till småhus har ökat även den, men jämfört med bostadsrätter följer ökningen i utlåningen till småhus den totala ökningen i utlåning på ett bättre sätt. (Hansing, 2005-03-02) Sammantaget anser vi därför att småhusmarknaden på ett skäligt sätt motsvarar det vi avser studera.
Vi har valt att studera hushåll från de tre storstadsregionerna i Sverige; Stockholm, Göteborg och Malmö. Detta har vi valt att göra eftersom hushållen i storstadsregionerna är de som är högst belånade (Bäcklund & Gabrielsson, 2005). Vidare har fastighetsprisindex ökat med 140 procent under perioden 1996 till 2002 i Stockholm, medan ökningen i hela riket varit 75 procent (Lantmäteriets hemsida). Sammanfattningsvis antar vi att hushållen i de tre städerna möter en liknande marknad och vi antar därför också att dessa hushåll är utsatta för samma typ av risker, till skillnad från en mindre ort i glesbyggd.
2 Metod
I detta avsnitt kommer vi att beskriva vårt tillvägagångssätt och de två olika former av hushållskategorisering som vi har valt att göra. Slutligen presenterar vi datamaterialet i vår studie.
2.1 Känslighetsanalys
För att uppfylla vårt syfte kommer vi att göra en känslighetsanalys. Grundläggande teorier hämtar vi från de känslighetsanalyser som finansieringsteorin tillämpar. För att bedöma om
hushållen är mer riskexponerade idag än tidigare kommer vi att utsätta hushållen år 2002 för ett antal chocker och som referenspunkt har vi år 1993, som kan betecknas som något av ett bottenår på fastighetsmarknaden2. Vi kommer att simulera ett prisfall på bostäder med 29,58 procent som motsvarar prisfallet mellan 1991 och 19933. Under 1993 låg den nominella räntan på närmare nio procent, jämfört med fem procent för 20024. För att låta hushållen 2002 närma sig situationen 1993 låter vi höja räntan med två respektive fyra procentenheter5.
Hushållens förmögenhet
Vi betraktar bostaden som en del av hushållens förmögenhet. Denna del av förmögenheten påverkas indirekt av loan-to-value värden (LTV), det vill säga kvoten mellan hushållens bolåneskuld och marknadsvärdet på bostaden. Detta är intressant att titta närmare på då det visar hur högt belånade hushållen är, samt ger oss information om hur mycket belåningsbart utrymme som finns kvar av marknadsvärdet på bostaden. Vid ett loan-to-value värde på 100 procent riskerar hushållen att hamna i ett läge där skulden är högre än bostadens marknadsvärde. Det finns följaktligen inget låneutrymme kvar för ytterligare belåning och vid försäljning av huset finns det risk för en förlustaffär. Sammantaget betyder det att hushållen är mer sårbara och därmed också mer riskexponerade desto större loan-to-value kvoten är.
Hushållens konsumtionsutrymme
Vidare påverkas hushållens konsumtionsutrymme av andelen räntekostnader av disponibel inkomst6. Med räntekostnader avses här de räntebetalningar som ett lån på en bostad innebär.
Desto större kvoten mellan räntekostnader och disponibel inkomst är, desto mindre har hushållen kvar av sin inkomst efter räntebetalningar. Detta betyder att hushållens sårbarhet för negativa förändringar i ekonomin ökar med en stigande räntekvot. När sårbarheten ökar, ökar även riskexponeringen, varför vi också kommer att behandla denna kvot i vår känslighetsanalys.
Vi kommer att beräkna kvoterna loan-to-value och ränteandel av disponibel inkomst för år 1993, 2002 samt de simulerade värdena för 2002. Eftersom ett inkomstbortfall som i storlek motsvarar en höjning av räntekostnaderna ger samma effekt i termer ränteandel av disponibel inkomst har vi valt att enbart simulera räntestegringar. De förändringar vi utsätter hushållen
2 För en beskrivning av den ekonomiska situationen 1993, se avsnitt 2.5 Bakgrund.
3 Se Diagram 13 i avsnitt 5.1
4 Se Diagram 14 i avsnitt 5.2
5 Se Bilaga 1, Beräkningar.
6 För definition av disponibel inkomst, se Bilaga 2, Begrepp och förklaringar.
för har inte för avsikt att exakt återspegla vad som hände mellan 1991 och 1993. Däremot kommer vi att, för hushållen 2002, försöka skapa en situation snarlik den som var 1993, för att på det sättet se om hushållen idag är mer eller mindre riskexponerade jämfört med tidigare.
Att definiera hushållens sårbarhet inom någon form av tidsram kan göras genom att identifiera de privata hushållens reserver på kort respektive lång sikt. Hushållen kan använda sina tänkbara ekonomiska tillgångar som reserver ifall räntekostnaderna skulle stiga på ett oförmodat sätt, eller om inkomsterna skulle sjunka. På så sätt kan de finansiella tillgångarna antas verka som reserver på kort sikt, eftersom de går förhållandevis snabbt att realisera. På motsvarande sätt kan de reala tillgångarna verka som reserver på lång sikt, då hushållen exempelvis skulle kunna byta till ett boende som var mer ekonomiskt. (Riksbankens hemsida, Finansiell stabilitet 2004:1) Här blir känslighetsanalysen i praktiken något förenklad, eftersom det i realiteten kanske inte är lika lätt att snabbt realisera sina ekonomiska tillgångar för att anpassa hushållet till sämre ekonomiska förhållanden. (Riksbankens hemsida, Finansiell stabilitet 2004:1)
Hur sårbara hushållens är för ränteförändringar kan också definieras i termer av kort respektive lång sikt. Här är de privata hushållens bindningstider på lånen av betydelse. När hushållen har lån med rörlig ränta slår ränteförändringen igenom direkt, men konsekvenserna för lån som är bundna till en fast ränta slår igenom först när lånen omförhandlas.
(Riksbankens hemsida, Finansiell stabilitet 2004:1)
2.2 Hushållskategorisering
För att på bästa sätt uppnå vårt syfte har vi valt att göra två olika typer av hushållskategoriseringar. I bakgrundsavsnittet kommer vi att visa att hushållen på åttiotalet kunde låta ett låneutrymme växa fram mellan skuldbelopp och marknadsvärde med hjälp av hög inflation och stigande fastighetspriser. Vid hög inflation förlorar skulden i värde samtidigt som marknadsvärdet på bostaden ökar vid stigande fastighetspriser. Vi menar att låneutrymmet kan ses som en säkerhet eftersom belåningen då fortfarande kan höjas i de fall extra kapital skulle behövas för exempelvis renovering eller underhåll av huset. Vid avsaknaden av inflation måste hushållen själva amortera av sina lån eller förlita sig på stigande huspriser för att få samma belåningsutrymme i huset.
Med det här sättet att se på belåning kommer vi i vår undersökning först att dela upp hushållen i tre kategorier efter hur lång tid de har haft sitt hus. Vid kortare innehavsperioder har inte hushållen haft möjlighet att skaffa sig ett belåningsutrymme i huset med hjälp av inflation eller amorteringar. Ur denna synpunkt förutspår vi att denna kategori är den känsligaste för förändringar på marknaden. Vi klassar nyköpta hus till en innehavstid på mellan ett och tre år. Den andra kategorin har innehaft sitt hus mellan fyra och tio år, medan den tredje och sista kategorin innehaft sitt hus elva år eller mer. Vi kommer hädanefter att kalla kategorierna för kategori tre, kategori tio samt kategori elva.
Den andra kategoriseringen gör vi utefter hushållens disponibla inkomst. Det gör vi med tanke på att det möjligtvis är de med lägst inkomst som är mest sårbara för förändringar i ekonomin. Vi har valt att dela in hushållen i fem inkomstkategorier, där kategori ett motsvarar den femtedel av hushållen som har lägst inkomst och kategori fem motsvarar den femtedel av hushållen som har högst inkomst.
2.3 Datamaterial
Vårt datamaterial har vi erhållit med hjälp av Tommy Berger, vid Institutet för Bostads- och Urbanforskning, Gävle. Materialet består av 3194 observationer från Bostads- och hyresundersökningen (BHU) 1993 och 2002. Anledningen till att vi inte använder oss av aktuellare data än från år 2002 är att det tyvärr inte finns att tillgå.
Bostads- och hyresundersökningen genomförs normalt vartannat år. För kategorin småhus har Statistiska centralbyrån samlat in datamaterial med hjälp av telefonintervjuer. Frågor om hushållens sammansättning och boendeutgifter ställdes under intervjun. Datamaterialet har sedan kompletterats med uppgifter från taxeringsregistret samt fastighetstaxeringsregistret.
Sammantaget har variabler såsom disponibel inkomst samt taxeringsvärde kunnat skapas.
(SCB hemsida, Bostads- och hyresundersökningen 2002, s. 34)
Datamaterialet för småhus samlades in samtidigt som material för ytterligare en undersökning, Hushållens ekonomi (HEK), och urvalsramen var Registret över totalbefolkningen (RTB). Urvalet består av personer som är 18 år eller äldre och för år 2002 bestod det av totalt 18 000 hushåll. Av dessa bodde cirka 7400 i småhus. (SCB hemsida, Bostads- och hyresundersökningen 2002, s. 39). För ytterligare uppgifter rörande det ursprungliga datamaterialet hänvisar vi till BHU.
Vi har enbart studerat småhus, varför vårt urval innehåller hushåll i enbostadshus. Huset skall senast vara färdigställt året innan undersökningen och ägaren skall själv ha bott i huset under hela undersökningsåret. Med äganderätt menas småhus, som kan bestå av friliggande enfamiljshus, parhus, radhus eller kedjehus. I urvalsunderlaget fordras även att bostaden ägs av en privatperson som inte äger bostaden tillsammans med någon annan som inte hör till hushållet. De hus som är taxerade som rörelse eller ingår i lantbruksenhet faller bort från urvalet. (SCB hemsida, Bostads- och hyresundersökningen 2002, s. 34)
Vårt urval består av observationer från Stockholm, Göteborg och Malmö. Stockholm och Göteborg definieras som Stor-Stockholm7 och Stor-Göteborg8, medan Malmö avser hela Malmö kommun. Datamaterialet består av de fyra begreppen, disponibel inkomst, marknadsvärde, skuldbelopp samt räntekostnad vilka definieras i Bilaga 2, Begrepp och förklaringar.
2.4 Disposition
Efter de inledande avsnitten presenterar vi en kortare bakgrund till det ekonomiska klimatet från åttiotalet och framåt. Därefter inleds vårt teoriavsnitt där vi ringar in och definierar den risk vi arbetar med, samt presenterar de teorier vi använder för att beskriva bostads- och bolånemarknaden. Efter detta presenteras resultatet av vår genomförda känslighetsanalys.
Resultatkapitlet efterföljs av ett avsnitt där vi blickar framåt och presenterar utvecklingen från 2002 och fram till idag. Slutligen knyts uppsatsen samman med ett avslutande diskussionsavsnitt och slutord.
2.5 Bakgrund
För att sätta uppsatsen i sitt sammanhang, presenterar vi nedan det ekonomiska klimatet under perioden 1985 till 2002. 1985 avskaffade Riksbanken det tak som justerade bankernas och bostadsinstitutens utlåning (Englund, 1998). Bankernas utlåning till allmänheten ökade med 25 procent mellan åren 1985 och 1989. Det rådande skattesystemet i Sverige med höga marginalskatter under åttiotalet gynnade låntagare framför sparare. Samtidigt var inflationen hög i förhållande till de nominella räntorna, vilket ledde till att den reala räntan efter skatt var negativ under vissa perioder. Sammantaget skapades ett intresse för placeringar i reala tillgångar så som fastigheter.(Lundgren, 1998)
7 Se Bilaga 2 Begrepp och förklaringar
8 Ibid.
Det kan noteras att de hushåll som skuldsatte sig under denna period kunde låta en hög inflation hjälpa till att amortera av deras lån samtidigt som ett nytt låneutrymme växte fram mellan stigande huspriser och lånet som urholkades. Priserna på fastighetsmarknaden steg och nådde sin högsta punkt i slutet av åttio- början på nittiotalet. Efter detta planade priserna ut och bredde väg för vad som kom att kallas fastighetskrisen. När värdet på fastigheter sjönk fick många av dem som investerat problem. Innan hade de kunnat ta nya lån som täckte räntebetalningar och amorteringar, men med det nya låga marknadsvärdet var detta inte längre möjligt.(Lundgren, 1998)
Stora omställningar väntade fastighetsägare. Fastighetspriserna dalade nedåt och så gjorde även inflationen, från tio procent 1991 till cirka tre procent 1992. Däremot minskade inte den nominella räntan lika mycket vilket gjorde att realräntan steg till omkring åtta procent under 19929. Samtidigt trädde en ny skattereform i kraft, med lägre marginalskatter och mindre avdragsmöjligheter på räntekostnader. Nu blev det istället mer lönsamt att spara än att låna, vilket gjorde att det privata sparandet ökade med omkring 20 procent mellan 1990 och 1993, medan bankernas utlåning till allmänheten sjönk med 25 procentenheter från 1990 till 1995.
(Lundgren, 1998) Detta satte spår på den inhemska efterfrågan, konsumtionen minskade och därmed produktionen, vilket gjorde att sysselsättningen minskade markant. Arbetslösheten ökade från cirka 1,5 procent till åtta procent mellan 1990 och 1993.
(SCB hemsida, Sysselsättning och arbetslöshet 1975 – 2003)
Fastighetspriserna nådde sin lägsta nivå 1993 och fortsatte att vara låga fram till 1995. Sedan 1997 har priserna på småhus ökat stadigt10 men skillnaden mellan prisnivåer i olika regioner är dock ansenlig. Priserna har ökat mest i storstadsregionerna Stockholm, Göteborg och Malmö (Lantmäteriets hemsida).
3 Teori
I detta avsnitt börjar vi med att definiera den risk vi studerar och vi redogör sedan för teorin bakom den känslighetsanalys vi använder. Därefter presenterar vi de riskfaktorer som hushållen möter samt dess effekter. Det betyder att vi kort presenterar utbud, efterfrågan och
9 Se Diagram 14 i avsnitt 5.2
10 Se Diagram 13 i avsnitt 5.1
prisbildning, samt ett avsnitt om räntor. Slutligen framställs bolånemarknaden och de val som hushållen där står inför.
3.1 Risk
Ordet risk tros härstamma från latinets risicum. Det latinska ordets betydelse förknippas med
”Den utmaningen som ett barriärrev är för en sjöman” och kan symbolisera något som kan komma att innebära antingen framgång eller fall (Kedar i Ansell & Wharton 1992 s. 4). I dag förknippas risk ofta med sannolikheten för att en oförutsedd händelse med negativa konsekvenser skall inträffa (Sandin, 1980). Val görs bland osäkra utfall, individen tvingas agera utifrån otillräcklig eller ofullständig information, hur individen värderar de tänkbara utfallen beror på dennes attityd till risk. Är individen riskavert, riskneutral eller risksökande?
(Pike & Neale, 2003)
I ekonomisk teori antas en individ föredra mindre risk framför större risk vid given avkastning. Detta betyder att individer är riskaverta och kan kopplas samman med teorin om avtagande marginalnytta. (Nicholson, 2004) Den riskaverta individens nyttofunktion är konkav och den marginella nyttan av ökande förmögenhet är avtagande. Det betyder att nyttan av ökad förmögenhet stiger mer vid lägre nivåer av förmögenhet än vid högre. Motsats råder hos en risksökande individ då nyttofunktionen är konvex och den marginella nyttan tilltagande. En risksökande individs marginella nytta stiger därför för varje ökad enhet av förmögenhet. Om en individ är riskneutral ökar nyttan i samma takt som förmögenheten.
(Pike & Neale, 2003)
3.1.1 Vad är risk och för vem?
Oftast kan olika typer av riskaktörer särskiljas när ett beslut skall fattas, såsom beslutsfattare, nyttobärare och risktagare. Om endast en individ fattar beslutet, erhåller nyttan och samtidigt tar de eventuellt negativa konsekvenserna av beslutet finns bara en aktör. (Sandin, 1980) De olika risktagande aktörerna i vår uppsats är; de privata hushållen och kreditgivarna, det vill säga bolåneinstituten. Vidare kan man även tala om risk mellan köpare och säljare av bostad.
Den risk som vi kommer att behandla är enbart den risk som de privata hushållen exponerar sig för när de tar ett bolån för att finansiera köp av bostad.
Att ”låna för mycket” kan betecknas som en risk. Risken kan beskrivas i termer av sannolikhet. I så fall talar vi om sannolikheten för att marknadsvärdet på huset faller, den egna återbetalningsförmågan sjunker vid exempelvis sjukdom eller arbetslöshet, eller för att
återbetalningskraven, det vill säga ränta och amortering blir så pass höga att de kväver hushållets ekonomi.
3.1.2 Hur mäts risk?
För att kunna studera val i riskfyllda situationer behövs ett mått på risk. Att identifiera och definiera olika möjliga eller omöjliga händelser som skulle kunna inträffa är en form av riskanalys. Ett annat sätt är att beräkna sannolikheten för att en oväntad händelse skall inträffa och vidare beräkna effekten av den händelsen. (Ansell & Wharton, 1992) Vi har inte för avsikt att beräkna sannolikheten för exempelvis prisfall på fastighetsmarknaden som skulle påverka de privata hushållen. Däremot ämnar vi försöka beräkna effekterna av händelser som inverkar på hushållen. Detta är möjligt att göra med hjälp av en känslighetsanalys (Pike &
Neale, 2003 ).
3.1.3 Känslighetsanalys
Känslighetsanalys är en teknik som används främst inom finansieringsteorin. Den används då för att bestämma effekten på en investerings värde av en i detta fall riskfylld händelse. Detta genom att bestämma hur stor effekt en förändring i något av grundantagandena skulle ha på investeringens nuvärde. Känslighetsanalysen svarar på många – Vad händer om? – frågor. I vårt fall kan frågan till exempel bli; vad händer om räntan stiger med exempelvis fem procent? Eller, vad händer om marknadsvärdet på huset faller till enbart hälften? (Pike &
Neale, 2003) Även om den här modellen kan identifiera och värdera riskfaktorer, kan modellen inte utvärdera risken. Det betyder att den som fattar beslutet fortfarande måste bedöma sannolikheten att de olika avvikelserna skall inträffa. (Pike & Neale, 2003 )
Varje bedömning som avser framtiden är osäker. Denna osäkerhet ökar desto längre tidshorisonten är. (Bejrum, Hanson & Johanson, 1994) Eftersom ingen säkert vet vad som kommer att ske fattas beslut med hjälp av bedömningar om framtida händelser. Hushållen på bostadsmarknaden måste beakta en rad faktorer som kan påverka deras ekonomi. Detta betyder att hushållen är sårbara för faktorer som ligger utanför deras egna händer. Hur dessa riskfaktorer kan förändras och dess påverkan på hushållens ekonomi förklaras nu i kommande kapitel.
3.2 Riskfaktorer och effekter
Enligt vår ansats är de riskfaktorer som hushållen närmast möter:
a) Förändringar i marknadsvärdet på bostaden.
b) Ränteförändringar c) Förändringar i inkomst
Innan vi närmare redogör för dessa riskfaktorer beskriver vi den marknad som hushållen möter när de bestämt sig för att köpa sin egen bostad. De ger sig då i kast med bostadsmarknaden och marknaden för bolån, givet att bolån krävs för att finansiera bostadsköpet. Nedan kommer således bostadsmarknadens typiska kännetecken att kort presenteras. Miles (1994) listar nio speciella egenskaper, Hårsman (2004) begränsar sig till fem särskiljande drag. Vi har här valt ut de speciella egenskaper vi finner lämpliga att ta upp.
i. Bostäder är en varaktig konsumtionsvara och de har en förhållandevis lång livslängd.
Vanligtvis är bostadens livslängd flera gånger längre än ett normalhushålls boendetid (Hårsman, 2004).
ii. Utbudet av bostäder är fullständigt oelastiskt i den bemärkelsen att det inte går att bygga två hus på samma eftertraktade adress (Hårsman, 2004).
iii. Det finns för bostäder en välutvecklad andrahandsmarknad. (Miles, 1994) Dock kan andrahandsmarknaderna se tämligen olika ut i olika regioner. Vi antar att andrahandsmarkanden i storstadsregionerna har en omsättning som är högre än den i glesbygd, eftersom efterfrågan är större och priserna därför också högre.
iv. Prisvolatiliteten på bostadsmarknaden är inte nödvändigtvis högre än för andra tillgångar som exempelvis aktier och obligationer. Effekten av bostadsprisernas volatilitet kan dock få större betydelse för hushållens förmögenhet, då alltfler äger sin bostad. Exempel på detta har uppmärksammats i England där utförsäljningen av de allmännyttiga bostäderna i slutet av nittonhundratalet ledde till att alltfler köpte sin bostad. (Miles, 1994)
v. Bostäder är komplexa i den bemärkelse att det är invecklat att producera och att värdera dem. Produktionen är kostsam, vilket betyder att hyresavtal är vanligt förekommande och för de som önskar äga sitt hem är lån vanligare än kontantköp.
Detta innebär följaktligen att räntenivån och möjligheterna att få kredit på bolånemarknaden blir viktiga faktorer (Hårsman, 2004). Dessa och andra viktiga faktorer är det vi kommer att inrikta oss på i kommande avsnitt.
3.2.1 Prisbildning på bostadsmarknaden
Det man som läsare kan ta med sig som den viktigaste kopplingen mellan bostadsmarknaden och den övriga ekonomin är prisbildningen. Förändringar i bostadspriser påverkar indirekt
hushållens ekonomi och är således en riskfaktor som måste bedömas. Vad är det då som styr prisbildningen på marknaden? Meen (Gibb & O’Sullivan, 2003) frågar sig om det över huvudtaget är möjligt att förutspå förändringar i huspriser med existerande modeller. Är det så att fastigheter har kommit att efterlikna andra finansiella tillgångar, vars priser är svåra att förutspå. Existerar prisbubblor, vilket skulle betyda att variablerna i befintliga fastighetsmodeller inte är tillräckliga, då de inte har lyckats förklara kraftiga prisfall efter tider av stigande priser?
Vid analys av prisbildningen på marknaden finns enligt Meen (Gibb & O’Sullivan, 2003) framförallt två paradigm. Dels har vi huspris/inkomstmodellen samt den neoklassiska modellen, ur ett livscykelperspektiv.
Huspris/inkomst modellen
Modellen följer en tumregel som ger att ifall kvoten mellan huspris och inkomst är större än det långsiktiga jämviktsläget, kommer huspriserna att falla på lång sikt och tvärtom. På så sätt stiger kvoten under prisbubblor och sjunker i prissvackor. Modellen bör dock användas med försiktighet och har inte lyckats att förklara alla pristrender under åren. Inte heller verkar det ha funnits något stabilt långsiktigt jämviktsläge. (Meen i Gibb & O’Sullivan, 2003)
Neoklassiska modellen
Ur det neoklassiska perspektivet antas marknaden bestå av rationella individer, perfekt konkurrens råder, och priserna förändras slumpmässigt. Vidare antas alla individer besitta fullständig information och inga transaktionskostnader finns vid handel. Den neoklassiska modellen antar nyttomaximerande hushåll som maximerar sin nytta, med inkomsten över en livscykel som bivillkor. Detta sätt att studera huspriser behandlar hus som vilka andra finansiella tillgångar som helst, vidare antas marknaden vara effektiv och priser antas påverkas direkt vid exogena förändringar. Den här modellen visar hur en rad faktorer förutom den disponibla inkomsten påverkar huspriser, så som realränta, skattelagstiftning, demografi, utbud av hus, förmögenhet samt förväntningar om framtiden.
Vid en jämförelse mellan de båda modellerna betyder en förändring i någon av de ovanstående faktorerna att huspris/inkomstmodellen inte räcker till, då faktorerna utelämnas i modellen. Men även den neoklassiska livscykelmodellen brottas med problem, då de mesta
antyder att bostadsmarknaden varken är effektiv eller att prisförändringar sker slumpmässigt.
(Meen i Gibb & O’Sullivan, 2003)
Sammantaget verkar det inte finnas en enkel och rättfram modell som leder oss till de framtida priserna på bostadsmarkanden. Det neoklassiska paradigmet är dock fortfarande den dominerande modellen, men att blint och okritisk enbart använda sig av det verkar inte vara någon bra arbetsmetod. (Meen i Gibb & O’Sullivan, 2003)
3.2.2 Ränteprognoser
Ränteförändringar påverkar både fastighetsvärde och hushållens konsumtion till följd av ändrade räntekostnader, för de hushåll som finansierat husköp med hjälp av lån. Vi klassar ränteförändringar som en riskfaktor för hushållen som därmed bör bedömas. Hur rör sig räntorna? Riksbanken styr med reporäntan den kortaste marknadsräntan, dagslåneräntan.
Reporäntan fungerar som ett penningpolitiskt instrument och Riksbanken har idag ett inflationsmål på två procent. För att hålla detta mål måste inflationsutvecklingen prognostiseras. Detta görs bland annat genom att uppskatta internationell och inhemsk konjunkturutveckling. För att kunna hålla det utsatta inflationsmålet justerar Riksbanken reporäntan efter hur dessa prognoser ser ut. När en konjunktursvängning förutspås dämpas svängningen med hjälp av en höjd eller sänkt reporänta, detta för att hålla inflationen på en stabil nivå. (Riksbankens hemsida; Vad påverkar räntebeslut?) Sammantaget är det för gemene man svårt att på lång sikt förutspå hur ränta och konjunkturläge kommer att förändras.
Allt annat lika ökar konsumtionen och minskar sparandet med sänkta räntor. Reporäntans relation till bostadspriser verkar genom dess genomslag på bolåneräntor. Vid låga bolåneräntor ökar efterfrågan på kapital för finansiering av bostäder. Vid ökad efterfrågan på bolån och därmed bostäder tenderar priset på dessa öka. Omvänt förhållande råder vid höga räntor där vi har fallande bostadspriser som följd. Ränteökningar kan således få en dubbelt negativ effekt för hushållen, då räntekostnaderna stiger samtidigt som marknadsvärdet på bostaden kan minska. ( Parkin, et al.1998)
Ökad konsumtion driver på efterfrågan i ekonomin, vilket i sin tur stimulerar aktiviteten i ekonomin och på så vis sysselsättningen. Minskad efterfrågan leder på motsvarande sätt till
ökad arbetslöshet. ( Parkin, et al.1998) Detta är således en annan riskfaktor som hushållen inte heller helt kan råda över, det vill säga förlorade inkomster på grund av arbetslöshet.
3.3 Hushållens val på bolånemarknaden
De riskfaktorer som vi har redogjort för ligger mer eller mindre utanför hushållens kontroll.
Vi kommer nu att presentera de val hushållen själva kan göra på bolånemarknaden. Dessa val speglar hushållens medvetenhet och attityd till de risker vi tidigare redogjort för. Då vi i denna uppsats inte avser mäta sannolikheten för att de, i ovanstående avsnitt diskuterade riskfaktorerna drabbar hushållen, ämnar vi se huruvida hushållen har tagit med i sina beräkningar att förändringar av detta slag skulle kunna hända. Genom att studera hur hushållen agerar på bolånemarknaden får vi information om hushållens förväntningar på den framtida ekonomin.
Om vi knyter an till avsnitt 3.1 och riskattityder kommer risksökande hushåll med en ljus tro på framtiden, med stigande huspriser, låga räntor och hög inkomst, välja att amortera så lite som möjligt och de får därmed liten beredskap om framtiden skulle bjuda på dåliga tider.
Omvänt förhållande råder om hushållen är riskaverta eller har en dyster syn på framtiden.
Det finns många vägar att gå och en rad olika valmöjligheter när det gäller bolån. Vi utgår från nyttomaximerande hushåll och antar att de har bestämt sig för att köpa sin bostad. Vi antar vidare att de har möjligheten att välja mellan olika bolånekontrakt. Hushållen har olika preferenser när det kommer till att ta risker, enligt Leece (2004, s. 133) styr följande faktorer deras val:
i. Olika låntagare föredrar olika återbetalningsformer.
ii. Val av boleånekontakt kan bero på förmögenheten och förändringar i densamma.
iii. Bolånekontrakt ser olika ut beroende på den information som finns tillgänglig om låntagaren.
iv. Bolånekontrakt ser olika ut beroende på förväntningar om den framtida räntan
De olika valen mellan bolånekontrakt kan tänkas bestå av: val av olika ränteformer, val av tidigarelagd lösen av lån, val av amorteringstakt eller valet att utebli med amorteringar. Dessa val påverkas av den ekonomiska miljön som låntagare och långivare befinner sig i, och då
exempelvis av möjligheterna att försäkra sig mot risk och osäkerhet. I ekonometriska termer visar dessa val hur bolånemarknaden genomsyras av endogenitet och simultanitetsproblem, det vill säga hur de olika ingående variablerna är beroende av varandra och vidare att de påverkar varandra ömsesidigt. (Leece, 2004)
3.3.1 Att amortera
Vid val av bolånekontrakt blir lånenivå och amorteringstakt viktiga faktorer. I beslutet vägs och jämförs dessa mot livscykelkonsumtion och sparande. Ekonomiskt ansträngda hushåll kommer att föredra möjligheten till flexibilitet rörande återbetalning. Hushåll utan utsikter att låna eller betala för konsumtion av icke-bostadsrelaterad konsumtion kan följaktligen använda flexibiliteten i återbetalningen för att jämna ut förändringar i den egna inkomsten (Leece, 2004). Rörligheten och flexibiliteten påverkar efterfrågan på bolånemarknaden, varför olikheter i amorteringsvillkor säger oss mycket om hur bolånemarknaden ser ut. (Leece, 1995b i Leece, 2004 )
3.3.2 Rörlig eller bunden ränta
Hushållen står även inför valet mellan rörlig eller bunden ränta. Vid fast ränta kommer räntesatsen att hållas konstant under en viss tid. Risken för hushållen blir då att utlåningsräntorna skulle sjunka till en lägre ränta än den valda. För långivaren innebär långa bindningstider och små återbetalningar en risk i form av uteblivna ränteintäkter. Vid inflation kommer därför långivare att vilja kompensera för risk med hjälp av att kräva stora återbetalningar på lånet i början av lånetiden. Detta kan i sin tur leda till återbetalningssvårigheter för låntagaren. (Clauretie & Sirmans, 1996)
Vid rörlig ränta kommer räntan tillåtas röra sig med marknadsräntan. För hushållen innebär risken med rörlig ränta att räntekostnaderna kan stiga likväl som sjunka. För långivaren minskar riskerna med en rörlig ränta och de kräver då en mindre riskpremie. (Clauretie &
Sirmans, 1996) Den ena ränteformen utesluter dock inte den andra och olika banker erbjuder också olika lösningar när det gäller ränteform (Hansing, 2005-03-02).
3.3.3 Effektiv bolånemarknad
Leece (2004) beskriver bolånemarknaden som en marknad i ständig förändring. Ett sätt att värdera hur pass effektiv bolånemarknaden är, blir att se hur väl risk omfördelas mellan hushåll och långivare. Vidare även att se hur väl marknaden överensstämmer med både
hushåll och långivares preferenser och dessa avspeglas just i de olika bolånekontrakten och de valmöjligheterna som hushåll har. (Leece, 2004) Det vi i avsnitten ovan just har presenterat blir således sammantaget ett sätt att definiera marknaden i termer av effektivitet.
4 Resultat
Vi kommer i detta avsnitt att presentera resultatet av vår känslighetsanalys genomförd på två olika hushållskategorier, boendetid och inkomstklass. Vi börjar respektive avsnitt med att framställa de genomsnittliga siffrorna för det vi avser mäta. Själva känslighetsanalysen presenterar vi på två olika sätt. För hushållskategorin boendetid använder vi oss av diagram med kumulativ fördelning, och för hushållskategorin inkomstklass använder vi oss av tabeller.
4.1 Deskriptiv statistik över hushållen indelade efter boendetid
Här presentera vi först den genomsnittliga disponibla inkomsten per år och boendetid. Se diagram nedan.
Diagram 1: Genomsnittlig disponibel inkomst per boendetidskategori och år i 1993 års priser.
Kategori tre har innehavt sitt hus i ett till tre år, kategori tio har innehavt sitt hus i tre till tio år och kategori elva har innehavt sitt hus i elva år eller mer.
Källa:BHU
0 kr 50 000 kr 100 000 kr 150 000 kr 200 000 kr 250 000 kr 300 000 kr 350 000 kr 400 000 kr
Boendetidskategori
1993 2002
1993 279970,0833 279408,9513 261936,7864
2002 369221,8331 377731,8435 310174,3636
3 10 11
Här presenterar vi de genomsnittliga Loan-to-value värdena per år och boendetid. Se diagram nedan.
Diagram 2: Genomsnittligt Loan-to-value, 1993 & 2002 i tre boendetidskategorier. Kategori tre har innehavt sitt hus i ett till tre år, kategori tio har innehavt sitt hus i tre till tio år och kategori elva har innehavt sitt hus i över elva år.
Källa:BHU
Slutligen presenterar vi de genomsnittliga räntekostnaderna per år och boendetid.
Diagram 3: Genomsnittlig räntekostnad per boendetidskategori och år i 1993 års priser.
Kategori tre har innehavt sitt hus i ett till tre år, kategori tio, har innehavt sitt hus i tre till tio år och kategori elva har innehavt sitt hus i över elva år.
Källa:BHU
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
3 10 11
Boendetidskategori LTV(%)
1993
2002
0 kr 10 000 kr 20 000 kr 30 000 kr 40 000 kr 50 000 kr 60 000 kr 70 000 kr 80 000 kr 90 000 kr
3 10 11
Boendetidskategori
1993 2002
4.2 Känslighetsanalys av hushållen indelade efter boendetid
Här presenteras först loan-to-value värdena för respektive boendetid, därefter följt av räntekvoterna för respektive boendetid.
4.2.1 Loan-to-value
I de tre hushållskategorierna och de tre diagrammen med kumulativ fördelning nedan, ser vi att av de som haft huset längst, kategori elva, har majoriteten stora låneutrymmen, det vill säga låga loan-to-value värden. I kategori tre, de som haft huset under kortast period, har den största andelen av hushållen mindre låneutrymme medan kategori tio hamnar mellan de redan nämnda kategorierna. Detta är väl förenligt med vår tanke om att sårbarheten hos hushåll minskar med tiden.
Hushållskategori 3
För hushåll med en boendetid upp till tre år, 2002 hamnar hela 90 procent av hushållen på ett lägre loan-to-value värde än 100 procent. Det vill säga majoriteten har ett belåningsbart utrymme på sitt hus. År 1993 var siffran 55 procent för samma kategori. Med detta menas att 45 procent av hushållen hade en skuld större än husets marknadsvärde. Vid simulering av ett prisfall på småhus 2002, märker vi att det tidigare höga belåningsutrymmet för dessa hushåll krymper snabbt. 40 procent befinner sig efter prisfallet på ett loan-to-value över 100 procent.
Andelen innan prisfallet var 10 procent. Resultatet visas i diagrammet nedan.
Diagram4: Loan-to-value, kumulativ fördelningen för kategori tre.
Hushåll med en boendetid på mellan ett och tre år.
Källa: BHU
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170
LTV (%) Kumulativ frekvens (%)
1993 2002 2002 - prisfall
Hushållskategori 10
Denna hushållskategori har 2002 relativt stort låneutrumme och endast ett fåtal procent hamnar över gränsen för 100 procent loan-to-value. År 1993 är loan-to-value värdena en aning högre, här har tio procent skuldsatt hela marknadsvärdet på huset. Vid simulering av prisfall för hushållen 2002 får vi en liknande kurva som för hushållen år 1993. Tio procent skulle vid ett prisfall hamna över loan-to-value gränsen på 100 procent. Resultatet återfinns i diagrammet nedan.
Diagram 5: Loan-to-value, kumulativ fördelningen för kategori tio.
Hushåll med en boendetid på mellan fyra och tio år
Källa: BHU
Hushållskategori 11
I den sista hushållskategorin, kategori elva är alla linjer relativt lika och endast marginella skillnader mellan 1993 och simulerade år 2002 uppstår. Knappa fem procent når över ett loan- to-value på 100 procent. I det närmaste alla har ett högt belåningsbart utrymme och denna kategori är på så vis de minst sårbara i gruppen boendetid. Se diagrammet på följande sida.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 LTV(%)
Kumulativ frekvens (%)
1993 2002 2002 - prisfall
Diagram 6: Loan-to-value, kumulativ fördelningen för kategori elva. Hushåll med en boendetid på elva år eller mer.
Källa: BHU
4.2.2 Ränteandel av disponibel inkomst
Vid höga ränteandelar är hushållen exponerad för risk i större utsträckning än vid låga ränteandelar, då dessa hushåll är mer sårbara för ränteförändringar eller inkomstbortfall. Vid höga ränteandelar finns det dessutom en mindre del av inkomsten kvar för konsumtion. Vid jämförelse mellan de olika hushållskategorierna ser vi att de med störst räntekvot är hushållen i kategori tre, därefter kommer kategori tio och elva i nämnd ordning. Just som i fallet med loan-to-value minskar sårbarheten för räntestegringar ju längre tid hushållen innehaft sitt hus.
Hushållskategori 3
För hushållen i kategori tre år 2002 ser vi att 90 procent av hushållen har en räntekvot på mindre än 24 procent, lika många av hushållen hamnar på en räntekvot på mindre än 50 procent 1993. Vi ser alltså en betydande skillnad på räntebördan mellan de båda åren. Genom att simulera räntestegringar på två respektive fyra procentenheter låter vi hushållen 2002 närma sig situationen år 1993. Vid en räntestegring på två procentenheter får 90 procent av hushållen en räntekvot på mindre än 35 procent. Vid en räntehöjning på ytterligare två procentenheter blir kvoten 45 procent. Se diagrammet på följande sida.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 LTV (%)
Kumulativ frekvens (%)
1993 2002 2002 - prisfall
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80 84 88 92 96 100 104 108 112 116 120
Räntekvot (%) Kumulativ frekvens (%)
1993 2002 2 procentenheter 4 procentenheter
Diagram 7: Ränteandel av disponibel inkomst samt simulerad räntestegring på två respektive fyra procentenheter. Kumulativ fördelning, kategori tre. Hushåll med en boendetid på mellan ett och tre år.
Källa: BHU
Hushållskategori 10
Majoriteten av hushållen 2002, 90 procent har en ränteandel på mindre än 20 procent. För år 1993 är ränteandelen mindre än 45 procent för 90 procent av hushållen. När vi ökar räntan med 2 procentenheter ökar ränteandelen till mindre än 30 procent för majoriteten av hushållen. Ränteandelen vid en räntehöjning på fyra procentenheter ökar till 35 procent för majoriteten av hushållen. Även vid en relativt drastisk räntehöjning som på fyra procentenheter når inte hushållen 2002 den ränteandel som hushållen 1993 hade. Resultatet visas i diagrammet på följande sida.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100
105 110
115 120 Räntekvot %)
Kumulativ frekvens (%)
1993 2002
2 procentenheter 4 procentenheter
Diagram 8: Ränteandel av disponibel inkomst samt simulerad räntestegring på två respektive fyra procentenheter. Kumulativ fördelning, kategori tio. Hushåll med en boendetid på mellan fyra och tio år.
Källa:BHU
Hushållskategori 11
I den elfte kategorin har majoriteten, 90 procent av hushållen alltjämt mindre än 20 procent i ränteandel. Vid jämförelse av föregående kategori har hushållen 1993 sänkt sin räntekvot till mindre än 30 procent för majoriteten av hushållen detta år. Vid den simulerade räntehöjningen närmar sig hushållen 2002 den räntebörda hushållen 1993 hade. Vid en höjning av räntesatsen med två procentenheter har 90 procent av hushållen en räntekvot på mindre än 25 procent. Vid en ränteförändring på fyra procentenheter följer hushållen 2002 ränteandelen som hushållen 1993 hade. Resultatet presenteras i diagrammet på följande sida.
Diagram 9: Ränteandel av disponibel inkomst samt simulerad räntestegring på två respektive fyra procentenheter. Kumulativ fördelning, kategori elva.
Hushåll med en boendetid på elva år eller mer.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 Räntekvot (%)
Kumulativ frekvens (%)
1993 2002
2 procentenheter 4 procentenheter
Källa: BHU
4.3 Deskriptiv statistik över hushållen indelade i inkomstkategorier
I detta avsnitt presenteras deskriptiv statistik över den andra varianten av kategorisering som vi valt att göra, inkomstkategoriseringen. I diagrammet nedan presenterar vi den genomsnittliga disponibla inkomsten för de fem inkomstkategorierna som vi delat in hushållen i.
Diagram 10: Genomsnittlig disponibel inkomst per inkomstkategori och år i 1993 års priser.
Kategori ett är de med lägst inkomst och kategori fem är de med högst inkomst.
Källa: BHU
0 kr 100 000 kr 200 000 kr 300 000 kr 400 000 kr 500 000 kr 600 000 kr
Inkomstkategori 1993
2002
1993 115024,3263 198441,1862 258917,873 294638,9423 404416,3137
2002 141684,1902 248597,4327 313413,522 383443,3923 583583,3575
1 2 3 4 5
I diagrammet presenteras de genomsnittliga loan-to-value värdena för de fem inkomstkategorierna.
Diagram 11: Genomsnittligt Loan-to-value i procent, för 1993 & 2002 i fem inkomstkategorier, där kategori ett är de med lägst inkomst och kategori fem är de med högst inkomst.
Källa: BHU
De genomsnittliga räntekostnaderna per inkomstkategori redovisas nedan:
Diagram 12: Genomsnittliga räntekostnader per inkomstkategori och år i 1993 års priser.
Inkomstkategori ett är de med lägst inkomst och inkomstkategori är de med högst inkomst.
Källa: BHU
4.4 Känslighetsanalys av hushållen indelade i inkomstkategorier
I detta avsnitt presenteras resultatet av känslighetsanalysen genomförd på hushåll indelade i inkomstkategorierna ett till fem. Inkomstkategori ett är den femtedel av hushållen med lägst
0 10 20 30 40 50 60
1 2 3 4 5
Inkomstkategori
LTV (%) 1993
2002
0 kr 10 000 kr 20 000 kr 30 000 kr 40 000 kr 50 000 kr 60 000 kr
1 2 3 4 5
Inkomstkategori
1993 2002
inkomst och inkomstkategori fem är den femtedel av hushållen med högst inkomst. Först behandlas år 1993, därefter år 2002 och slutligen presenteras resultaten av de simulerade prisfallet på bostäder och de simulerade räntestegringarna för år 2002.
4.4.1 Hushållen år 1993
Vad gällande loan-to-value värden har majoriteten av hushållen i inkomstkategori ett, de med lägst inkomst, ett lågt loan-to-value värde på mellan 0-50 procent. Inkomstkategori två har också majoriteten av sina hushåll på låga loan-to-value värden, men andelen som hamnar i det kritiska intervallet på över 100 procent i loan-to-value ökar i jämförelse med kategori ett.
Inkomstkategori tre är det intervall där högst andel hushåll hamnar i det kritiska intervallet med ett loan-to-value värde på över 100 procent. Inkomstkategori fyra har vid en jämförelse högst andel hushåll i det höga loan-to-value intervallet på mellan 51-100 procent, men de har en högre andel av sina hushåll i intervallet med loan-to-value värden på upp till 50 procent.
Majoriteten av hushållen i inkomstkategori fem, de med högst inkomst, har ett loan-to-value värde på upp till 50 procent. Men kategori fem har också en relativt hög andel hushåll i det kritiska intervallet på över 100 procent, vid en jämförelse intervallen emellan. Nedan presenteras en tabell över resultaten för hushållen år 1993.
Tabell 1: Andel hushåll i respektive loan-to-value, samt räntekvotsintevall per inkomstkategori. Kategori ett är de med lägst inkomst och kategori fem de med högst inkomst. Andelar i procent 1993.
Inkomstkategori 1 2 3 4 5
Loan-to-value
0-50 procent 68 65 49 48 53
Loan-to-value
51-100 procent 29 27 33 43 37
Loan-to-value
101 - -procent 3 8 18 9 10
100 100 100 100 100
Räntekvot
0-10 procent 45 36 22 28 35
Räntekvot
11-30 procent 30 46 59 58 57
Räntekvot
31-50 procent 14 15 19 13 8
Räntekvot
51-100 procent 11 3 - 1 -
100 100 100 100 100
Källa:BHU
Räntekvotsintervallen som presenterades i tabellen ovan visar att inkomstkategori ett, de med lägst inkomst har majoriteten av sina hushåll i det lägsta intervallet med en räntekvot på upp till tio procent. En knapp tredje del befinner sig i intervallet på mellan 11-30 procent,
samtidigt befinner sig hela elva procent i det kritiska intervallet på mellan 51-100 procent. För inkomstkategori två befinner sig majoriteten i intervallet på mellan 11-30 procent i räntekvot, och en betydligt mindre andel hushåll har den kritiska räntekvoten på mellan 51-100 procent.
Inkomstkategori tre, fyra och fem, har majoriteten av sina hushåll i räntekvotsintervallet på mellan 11-30procent, samt knappt någon andel hushåll alls i det kritiska och högsta räntekvotsintervallet på mellan 51-100 procent.
4.4.2 Hushållen år 2002
Inkomstkategori ett, de med lägst inkomst år 2002, har en mycket hög andel hushåll i det allra lägsta loan-to-value intervallet på upp till femtio procent. Även inkomstkategori två har en relativt hög andel hushåll i det allra lägsta loan-to-value intervallet. Vidare har fortsättningsvis också inkomstkategori tre majoriteten av sina hushåll det lägsta intervallet. Inkomstkategori fyra och fem, således hushållen med de högsta inkomsterna, har även de höga andelar hushåll i det lägsta intervallet, men här har dock andelen hushåll i det kritiska intervallet med loan-to- value värden på över etthundra procent ökat. Resultaten för år 2002 presenteras i tabell nedan.
Tabell 2: Andel hushåll i respektive loan-to-value, samt räntekvotsintevall per inkomstkategori. Kategori ett är de med lägst inkomst och kategori fem de med högst inkomst. Andelar i procent 2002.
Inkomstkategori 1 2 3 4 5
Loan-to-value
0-50 procent 93 76 65 62 70
Loan-to-value
51-100 procent 7 22 33 32 26
Loan-to-value
101 - -procent - 2 2 6 4
100 100 100 100 100
Räntekvot
0-10 procent 66 64 60 54 74
Räntekvot
11-30 procent 29 34 40 44 26
Räntekvot
31-50 procent 5 2 - 2 -
Räntekvot
51-100 procent - - - - -
100 100 100 100 100
Källa:BHU
De i tabellen ovan presenterade räntekvotsintervallen visar att dryga majoriteten av andelen hushåll i samtliga inkomstkategorier har låga räntekvoter på upp till tio procent år 2002.
Inkomstkategori fem, de med högst inkomst, svarar vid en jämförelse för den högsta andelen
hushåll i det lägsta räntekvotsintervallet. Medan inkomstkategori ett, de med lägst inkomst, svarar för den högsta andelen av hushåll i räntekvotsintervallet på mellan 31-50 procent.
4.4.3 Hushållen simulerade år 2002
Efter ett simulerat prisfall för hushållen år 2002 händer följande. Majoriteten av hushåll i respektive grupp befinner sig fortfarande i det lägsta loan-to-value intervallet, men andelarna minskar. Nu ökar andelen hushåll som befinner sig i det kritiska loan-to-value intervallet på över 100 procent i så gott som varje inkomstkategori. I inkomstkategori fyra och fem, de med högst inkomst, hamnar nu 14 respektive 15 procent av hushållen i det kritiska intervallet, vilket är en markant ökning. Resultaten för simulerade 2002 presenteras i tabell nedan.
Tabell 3: Andel hushåll i respektive loan-to-value-intervall efter ett simulerat prisfall på bostäder med 29,58 procent., per inkomstkategori där kategori ett är de med lägst inkomst och kategori fem är de med högst inkomst.
Andelar i procent år 2002.
Inkomstkategori 1 2 3 4 5
Loan-to-value
0-50 procent 80 65 48 43 53
Loan-to-value
51-100 procent 16 26 40 43 32
Loan-to-value
101 - -procent 4 9 2 14 15
100 100 100 100 100
Källa:BHU
Räntekvotsintervallen efter simulerade räntehöjningar presenteras i tabellen nedan.
Fortfarande har majoriteten av hushållen i inkomstkategori ett och två, majoriteten av sina hushåll i det lägsta räntekvotsintervallet. För inkomstkategori tre och fyra hamnar nu majoriteten av hushållen på räntekvotsintervallet mellan 11-30 procent, medan högsta andelen hushåll i inkomstkategori fem fortfarande ligger i det lägsta räntekvotsintervallet. Andelen hushåll i det höga räntekvotsintervallet på mellan 31-50 procent har nu ökat för alla inkomstkategorier. Nu finner vi även hushåll i det kritiskt höga räntekvotsintervallet på mellan 51-100 procent. Högst andel återfinns i inkomstkategori ett efter en räntehöjning med fyra procentenheter. Tabellen återfinns nedan.
Tabell 4: Andel hushåll i respektive räntekvotsintervall efter en simulerad räntehöjning på två respektive fyra procentenheter, per inkomstkategori där kategori ett är de med lägst inkomst och kategori fem är de med högst inkomst. Andelar i procent 2002.
Inkomstkategori 1 2 3 4 5
Höjning i
procentenheter 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4
Räntekvot
0-10 procent 59 55 56 48 41 37 40 34 63 45
Räntekvot
11-30 procent 31 28 37 39 55 51 54 54 34 41
Räntekvot
31-50 procent 7 11 6 11 4 11 6 11 3 11
Räntekvot
51-100 procent 3 6 1 2 - 1 - 1 - 3
100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Källa:BHU
Jämförelse med 1993
Vid en jämförelse mellan år 1993 och simulerade år 2002 vad gäller Loan-to-value värden kommer vi fram till att situationen, i fråga om riskexponering, för de simulerade hushållen år 2002 liknar situation för hushållen år 1993. För inkomstkategori ett är situationen något bättre vid simulationen än för år 1993. 80 procent mot 68 år 1993, befinner sig i det lägsta loan-to- value intervallet. För inkomstkategori två är situationen för simulerade år 2002 mycket snarlik den för hushållen år 1993. Inkomstkategori tre befinner sig också i en liknande situation som år 1993, från sett andelen hushåll i det kritiska och högsta loan-to-value värdet, som år 1993 var 18 procent, men som vid simuleringen endast uppnår två procent. Även inkomstkategori fyra och fem hamnar efter en simulering i en situation liknande den år 1993, med undantaget för andelen hushåll i det kritiska loan-to-value intervallet på över 100 procent, som nu har ökat från nio respektive tio procent år 1993, till 14 respektive 15 procent för simulerade år 2002.
Efter en räntehöjning på två respektive fyra procentenheter befinner sig fortfarande en högre andel av hushållen i samtliga inkomstkategorier i det lägsta räntekvotsintervallet för simulerade år 2002 jämfört med år 1993. För inkomstkategori ett innebär en räntestegring på två procentenheter att tre procent av hushållen hamnar i det kritiska räntekvotsintervallet på 51-100 procent, mot elva procent år 1993. Vid en fyra procentenheters räntehöjning börjar hushållen dock närma sig 1993 då den kritiska andelen stiger upp till sex procent för simulerade år 2002. Inkomstkategori två klarar sig bättre än år 1993 efter båda räntestegringarna. Så gör även inkomstkategori tre, med undantaget att en procent av
hushållen för simulerade år 2002 hamnar i det kritiska räntekvotsintervallet på 51-100 procent efter fyra procentenheters räntehöjning. Inkomstkategori fyra klarar sig bättre efter simuleringen än år 1993, men inkomstkategori fem får efter en räntehöjning på fyra procentenheter en något högre andel hushåll i räntekvotsintervallet på 31-50 procent.
Inkomstkategori fem får även efter samma räntehöjning tre procent av hushållen i det kritiska och högsta räntekvotsintervallet jämfört med inga hushåll alls år 1993.
4.5 Sammanställning
Efter genomförd känslighetsanalys med två former av hushållskategorisering har vi kommit fram till följande:
i. Hushållen i storstadsregionerna är mindre sårbara vid negativa förändringar i marknadsvärde eller räntekostnader, desto längre tid de innehavt sin bostad.
ii. En något högre andel av hushållen med högst disponibel inkomst jämfört med övriga inkomstkategorier hamnar i de kritiska loan-to-value intervallen och de är således marginellt mer riskexponerade vid ett prisfall.
iii. En något högre andel av hushåll med låg disponibel inkomst jämfört med övriga inkomstkategorier hamnar i de kritiska räntekvotsintervallen och de är således marginellt mer riskexponerade för ränteförändringar.
iv. När vi simulerar prisfall och ränteökningar närmar sig hushållen år 2002 den situation som hushållen befann sig i 1993. Riskexponering blir således lik den för år 1993.
v. Sammantaget kan vi inte säga att hushållen är mer riskexponerade idag jämfört med tidigare.
5 Vi blickar framåt
Eftersom att vi idag befinner oss i år 2005 har vi valt att här presentera något av det som hänt sedan år 2002. Slutligen presenterar vi en undersökningen genomförd på uppdrag av Nordea, som visar hushållens egen syn på situationen idag och lite om vad de har för förväntningar på framtiden.
5.1 Prisutveckling på småhusmarknaden
Priserna på småhusmarknaden har ökat under en längre period. I diagrammet presenteras prisutvecklingen under perioden 1985-2002. Utvecklingen sedan 2002 har fortsatt i samma riktning. Från 2002 till 2004 har priserna i riket stigit med omkring 17 procent (SCB, Fastighetsprisindex).
Diagram 13: Konsumentprisindex (hela riket) & Småhusprisindex för Stockholm, Göteborg och Malmö, 1985-2002
5.2 Ränteutveckling
Ränteutvecklingen i Sverige under åren 1989 till 2004 presenteras i diagrammet nedan. Som vi kan se av diagrammet nedan har den nominella räntan fortsatt att sjunka efter år 2002, dock har den reala ränta stigit, då inflationen sjunkit under perioden.
Diagram 14: Real och nominell ränteutvecklingen i Sverige 1989-2004.
-2 0 2 4 6 8 10 12 14
1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Källa: SCB Procent
Nominell ränta Inflation Realränta 0
50 100 150 200 250 300 350
1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2000 2002
Källa: SCB samt BHU Indexår
1985 = 100
KPI Småhusprisindex_Sthlm-Gbg-Malmö
