programming 2023

House price forecasts 2023

Chỉ số nhà ở tại Malaysia giảm xuống 0. 70 phần trăm trong quý 3 năm 2022 từ 2. 60% trong quý 2 năm 2022. nguồn. Ngân hàng Trung ương Malaysia

Chỉ số nhà ở tại Malaysia trung bình 4. 01 phần trăm từ năm 1997 đến năm 2022, đạt mức cao nhất mọi thời đại là 44. 50 phần trăm trong quý đầu tiên của năm 2000 và mức thấp kỷ lục -39. 20 phần trăm trong quý 3 năm 1998. Trang này cung cấp - Chỉ số giá nhà Malaysia - giá trị thực, dữ liệu lịch sử, dự báo, biểu đồ, thống kê, lịch kinh tế và tin tức. Malaysia House Price Index YoY Change - giá trị, dữ liệu lịch sử và biểu đồ - được cập nhật lần cuối vào tháng 1 năm 2023

Viện Toàn cầu hóa của Ngân hàng Dự trữ Liên bang Dallas tạo ra một cơ sở dữ liệu giá nhà quốc tế, bao gồm chuỗi giá nhà hàng quý và thu nhập khả dụng cá nhân [PDI] cho một số quốc gia. Tất cả các chuỗi dữ liệu bắt đầu vào quý đầu tiên năm 1975

Chúng tôi chọn một chỉ số giá nhà cho mỗi quốc gia phù hợp nhất với U. S. chỉ số giá nhà cho những ngôi nhà một gia đình hiện có do Cơ quan Tài chính Nhà ở Liên bang sản xuất. Chúng tôi mở rộng chuỗi ưu tiên cho từng quốc gia trở lại quý đầu tiên năm 1975 bằng dữ liệu lịch sử hoặc dữ liệu từ các nguồn thứ cấp. Chỉ số giá nhà ở của mỗi quốc gia được điều chỉnh theo mùa trong toàn bộ giai đoạn lấy mẫu với mô hình chuỗi thời gian thành phần không quan sát được và sau đó được điều chỉnh lại thành năm 2005 = 100

Chuỗi PDI được trích dẫn theo bình quân đầu người sử dụng dân số trong độ tuổi lao động. Cả giá nhà và chuỗi PDI đều được trích dẫn theo giá trị thực và danh nghĩa. Giá trị thực được tính toán bằng cách sử dụng bộ giảm phát chi tiêu tiêu dùng cá nhân. [1] Đối với mỗi chuỗi, chúng tôi đưa ra mức trung bình có trọng số của tất cả các quốc gia trong cơ sở dữ liệu, sử dụng tổng sản phẩm quốc nội được điều chỉnh theo sức mua tương đương trong năm 2005

Có thể tìm thấy mô tả chi tiết về các nguồn và phương pháp luận trong Mack và Martínez-García [2011], được cập nhật bất cứ khi nào có sửa đổi đối với cơ sở dữ liệu. Chúng tôi đánh giá cao rằng bất kỳ ai muốn sử dụng bộ dữ liệu này, đã sửa đổi hay nói cách khác, thừa nhận nguồn dữ liệu có sẵn công khai thông qua trang web này với trích dẫn của bài báo làm việc. ví dụ, bao gồm một tuyên bố như. “Các tác giả thừa nhận việc sử dụng bộ dữ liệu được mô tả trong Mack và Martínez-García [2011]. ”

Các chỉ số thịnh vượng

Là một phần trong mối quan hệ hợp tác đang diễn ra của chúng tôi với Efthymios Pavlidis và các đồng nghiệp của ông tại Khoa Kinh tế tại Trường Quản lý Đại học Lancaster, chúng tôi cũng cung cấp các chỉ số về sự thịnh vượng cho mỗi lần phát hành bắt đầu từ quý 2 năm 2013. Chúng tôi tính toán các chỉ số này với các bài kiểm tra đơn vị gốc đệ quy [đuôi phải] được phát triển gần đây của nhà kinh tế học Yale Peter C. b. Phillips và các đồng tác giả gọi là Supremum Augmented Dickey Fuller [SADF] và SADF tổng quát [GSADF]. Những số liệu thống kê này phát hiện và định ngày các giai đoạn hưng phấn trong đó giá nhà [hoặc tỷ lệ giá nhà trên cơ sở thông thường] thể hiện hành vi bùng nổ. Hành vi giá quá cao hoặc bùng nổ có thể xảy ra khi giá nhà không dựa trên các nguyên tắc cơ bản của thị trường nhà ở, vì vậy các chỉ số này cung cấp tín hiệu hữu ích về sự lệch hướng đang nổi lên và là công cụ mạnh mẽ để giám sát nhà ở

Bạn có thể tìm thấy mô tả chi tiết về phương pháp luận cho các chỉ số hoa hồng trong Pavlidis et al. [2016]. Chúng tôi đánh giá cao rằng bất kỳ ai muốn sử dụng bộ dữ liệu này, đã sửa đổi hay nói cách khác, thừa nhận nguồn dữ liệu có sẵn công khai thông qua trang web này với trích dẫn của bài báo này. ví dụ, bao gồm một tuyên bố như. “Các tác giả thừa nhận việc sử dụng các chỉ số phấn khởi được phát triển trong Pavlidis et al. [2015]. ”

Ngày phát hành

Cơ sở dữ liệu giá nhà quốc tế được cập nhật hàng quý. Các bộ dữ liệu mới được đăng với độ trễ ba tháng để đảm bảo đủ số lượng quan sát quốc gia mới trong mỗi lần phát hành hàng quý. Khi đặt ngày phát hành, chúng tôi cũng tính đến tác động của việc di chuyển các ngày nghỉ lễ sẽ ảnh hưởng đến một loạt các bản phát hành dữ liệu được sử dụng trong cơ sở dữ liệu. Điều này đảm bảo dữ liệu mới nhất được sử dụng. Khi các quan sát mới chưa có sẵn vào ngày phát hành, chúng tôi sẽ hoàn thành chuỗi bằng các dự báo của riêng mình. Những dự báo đó được thay thế trong các bản sửa đổi tiếp theo khi có sẵn các quan sát hàng quý tương ứng

Bao gồm quý trước

Ngày phát hành dữ liệu

Quý I năm 2022

Ngày 11–15 tháng 7 năm 2022

Quý II năm 2022

Ngày 3–7 tháng 10 năm 2022

Quý 3 năm 2022

Ngày 9–13 tháng 1 năm 2023

Quý IV năm 2022

Ngày 10–14 tháng 4 năm 2023

Ghi chú

Tất cả các bản phát hành của cơ sở dữ liệu bao gồm chuỗi thời gian sau cho các quốc gia được bảo hiểm. chỉ số giá nhà ở [HPI], chỉ số giá nhà ở tính bằng giá trị thực [RHPI], chỉ số thu nhập khả dụng cá nhân [PDI] và chỉ số thu nhập khả dụng cá nhân tính bằng giá trị thực [RPDI]. Tất cả các biến theo giá trị thực đều được giảm phát với bộ giảm phát chi tiêu tiêu dùng cá nhân [PCE]. Các tệp chỉ báo độ phóng đại bao gồm số liệu thống kê kiểm tra hành vi bùng nổ trên RHPI và tỷ lệ RHPI so với RPDI ở độ dài trễ là 1 và 4, cùng với các giá trị tới hạn 95 phần trăm tương ứng

Cách trích dẫn

Chúng tôi đánh giá cao rằng bất kỳ ai muốn sử dụng bộ dữ liệu này, đã sửa đổi hay nói cách khác, thừa nhận nguồn dữ liệu có sẵn công khai thông qua trang web này với trích dẫn của bài báo làm việc. ví dụ: bao gồm một tuyên bố như “Các tác giả thừa nhận việc sử dụng bộ dữ liệu được mô tả trong Mack và Martínez-García [2011]. ” Trích dẫn thư mục kèm theo sẽ là

Mack, A. và E. Martínez-García. 2011. "Cơ sở dữ liệu hàng quý xuyên quốc gia về giá nhà thực. Một lưu ý về phương pháp luận. " Toàn cầu hóa và Viện chính sách tiền tệ Tài liệu số. 99, Ngân hàng Dự trữ Liên bang Dallas

Những người sử dụng các chỉ số phấn khích cũng nên trích dẫn bài viết sau đây như một nguồn

Pavlidis, E. , MỘT. Yusupova, tôi. Paya, Đ. vỏ, E. Martínez-García, A. Mack và V. Đàn ông béo. 2016. “Các giai đoạn thịnh vượng trong thị trường nhà ở. Tìm kiếm khẩu súng hút thuốc. ” Tạp chí Kinh tế Tài chính Bất động sản, Tập. 53[4], trang. 419–49

Chúng tôi khuyên bạn nên bao gồm ngày cơ sở dữ liệu được tham khảo, vì dữ liệu có thể được sửa đổi

2022

2021

2020

Quý IV năm 2020. Các chỉ số thịnh vượng
Quý 3 năm 2020. Các chỉ số thịnh vượng
Quý 2 năm 2020. Các chỉ số về sự thịnh vượng
LƯU Ý. Colombia hiện đã được đưa vào cơ sở dữ liệu và đã được đưa vào các chỉ mục tổng hợp. Chuỗi PDI cho Colombia là dữ liệu thu nhập khả dụng quốc gia từ OECD bắt đầu từ năm 2000. Điều này được mở rộng bằng cách sử dụng dữ liệu tài khoản quốc gia lịch sử từ Departamento Administrativo Nacional de Estadística. Sê-ri HPI được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu hiện tại từ Banco de la República. Chỉ số khoái lạc bao gồm giá bán nhà lặp lại ở các khu vực đô thị lớn. Điều này được mở rộng bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử có sẵn.
Quý 1 năm 2020. Các chỉ số về sự thịnh vượng
LƯU Ý. Một số thay đổi đã xảy ra với 2020. Bản phát hành Q1, sẽ ảnh hưởng đến tất cả các bản phát hành tiếp theo. Slovenia hiện đã được đưa vào cơ sở dữ liệu và đã được đưa vào các chỉ mục tổng hợp. Chuỗi PDI cho Slovenia được xây dựng với dữ liệu thu nhập khả dụng ròng từ Eurostat bắt đầu từ năm 2005. Điều này được mở rộng bằng cách sử dụng một loạt lịch sử từ các nguồn quốc gia. Chuỗi HPI được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu hiện tại từ Văn phòng Thống kê Cộng hòa Slovenia. Chỉ số được xây dựng bằng phương pháp hedonic và bao gồm giá cho tất cả các loại nhà ở. Điều này được mở rộng bằng cách sử dụng một chuỗi hàng năm từ Cục Thống kê Liên bang Nam Tư. Khi kết hợp Slovenia vào IHPD, chúng tôi cũng đã nâng cấp phương pháp được sử dụng trên dữ liệu của Croatia để phù hợp hơn với dữ liệu lịch sử trong thời kỳ lạm phát cao vào cuối những năm 1980 và đầu những năm 1990. Một chuỗi tổng hợp được tính bằng cách sử dụng trọng số động đã được thêm vào để bổ sung cho tổng hợp trọng số cố định năm 2005 đã được đưa vào tất cả các bản phát hành trước đó. Chúng tôi sử dụng tỷ lệ GDP [hàng năm] được điều chỉnh theo sức mua tương đương của tất cả các quốc gia trong mỗi năm của cơ sở dữ liệu.

2019

2018

Quý 4 năm 2018. Các chỉ số về sự thịnh vượng
LƯU Ý. Sê-ri HPI cho Ý đã được sửa đổi. Bắt đầu từ năm 2010. Q1, chuỗi dựa trên chỉ số giá nhà được phát triển bởi Viện Thống kê Quốc gia Ý [Istat]. Điều này sẽ ảnh hưởng đến chuỗi HPI danh nghĩa và thực tế cho năm 2018. Bản phát hành Q4 và tất cả các bản phát hành dữ liệu tiếp theo.
Quý 3 năm 2018. Các chỉ số thịnh vượng
Quý 2 năm 2018. Các chỉ số về sự thịnh vượng
LƯU Ý. Chuỗi HPI cho Nam Phi đã được sửa đổi. FNB đã chuyển phương pháp chỉ số ưa thích của họ từ trung bình phân tầng sang bán hàng lặp lại. Điều này sẽ ảnh hưởng đến chuỗi HPI danh nghĩa và thực tế cho năm 2018. Bản phát hành quý 2 và tất cả các bản phát hành dữ liệu tiếp theo.
Quý I năm 2018. Các chỉ số về sự thịnh vượng
LƯU Ý. Chuỗi HPI cho Nhật Bản đã được sửa đổi. Bắt đầu từ năm 2008. Q2, loạt bài này dựa trên chỉ số giá nhà riêng do Bộ Đất đai, Cơ sở hạ tầng, Giao thông và Du lịch Nhật Bản phát triển. Điều này sẽ ảnh hưởng đến chuỗi HPI danh nghĩa và thực tế cho năm 2018. Bản phát hành Q1 và tất cả các bản phát hành dữ liệu tiếp theo.

2017

2016

Quý 4 năm 2016. Các chỉ số thịnh vượng
Quý 3 năm 2016. Các chỉ số thịnh vượng
Quý 2 năm 2016. Các chỉ số về sự thịnh vượng
LƯU Ý. Chuỗi HPI cho Đức đã được sửa đổi. Chuỗi này hiện dựa trên chỉ số giá nhà hàng quý do Văn phòng Thống kê Liên bang phát triển bắt đầu từ năm 2000. Chỉ số hàng quý bao gồm tất cả các ngôi nhà hiện có. Chỉ số từ Deutsche Bundesbank mà chúng tôi đã sử dụng trước đây bao gồm các ngôi nhà bậc thang hiện có và là hàng năm. Dòng HPI cho U. K. cũng đã được sửa đổi. Bắt đầu từ năm 2005, loạt bài này dựa trên “Chỉ số giá nhà ở Vương quốc Anh [HPI],” thay thế cho các chỉ số giá nhà trước đây được Cơ quan đăng ký đất đai và Văn phòng thống kê quốc gia xuất bản riêng bắt đầu bằng dữ liệu được công bố vào tháng 4 năm 2016. HPI mới sử dụng dữ liệu thuộc tính tài sản bổ sung làm cho nó phù hợp hơn với các thông lệ quốc tế tốt nhất theo định nghĩa của Eurostat. Điều này sẽ ảnh hưởng đến chuỗi HPI danh nghĩa và thực tế cho năm 2016. Bản phát hành quý 2 và tất cả các bản phát hành dữ liệu tiếp theo.
Quý I năm 2016. Các chỉ số về sự thịnh vượng
LƯU Ý. Loạt HPI cho Croatia đã được sửa đổi. Bắt đầu từ năm 2008, chuỗi số này dựa trên chỉ số giá nhà do Cục Thống kê Croatia hợp tác với Ngân hàng Quốc gia Croatia [CNB] phát triển. Chỉ số CNB mà chúng tôi sử dụng trước đây đã ngừng hoạt động sau năm 2015. quý 2. Điều này sẽ ảnh hưởng đến chuỗi HPI danh nghĩa và thực tế cho năm 2016. Bản phát hành Q1 và tất cả các bản phát hành dữ liệu tiếp theo.

2015

2014

Quý IV năm 2014. Các chỉ số thịnh vượng
Quý 3 năm 2014. Các chỉ số về sự thịnh vượng
LƯU Ý. Sê-ri PCE cho Croatia đã được sửa đổi. Do ghép nối, điều này gây ra sự thay đổi trong phần lịch sử của chuỗi HPI thực và PDI thực.
Quý 2 năm 2014. Các chỉ số về sự thịnh vượng
LƯU Ý. Israel hiện đã được đưa vào cơ sở dữ liệu và đã được đưa vào các chỉ mục tổng hợp. Chuỗi PDI cho Israel được xây dựng với dữ liệu thu nhập khả dụng ròng tư nhân từ Cục Thống kê Trung ương Israel. Chuỗi HPI được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu hiện tại từ Cục Thống kê Trung ương Israel. Chỉ số được xây dựng bằng phương pháp hedonic và bao gồm giá cho tất cả các loại nhà ở. Điều này được mở rộng bằng cách sử dụng một loạt giá cho các dịch vụ nhà ở do chủ sở hữu sử dụng từ Cục Thống kê Trung ương Israel. Chuỗi giá nhà lịch sử của Tây Ban Nha từ năm 1975 đến 1986 đã được sửa đổi. Bây giờ chúng tôi sử dụng chuỗi giá trung bình dựa trên dữ liệu cho vay thế chấp từ Instituto Nacional de Estadística. Chuỗi này phản ánh tốt hơn những thay đổi cơ bản về giá nhà trên toàn quốc trong những năm 1970 và 1980 so với chuỗi từ Tecnigrama, chỉ bao gồm giá cho Madrid. Điều này sẽ ảnh hưởng đến chuỗi HPI danh nghĩa và thực tế cho năm 2014. Bản phát hành quý 2 và tất cả các bản phát hành dữ liệu tiếp theo. PDI cho U. K. cũng đã được sửa đổi. Hiện tại, chúng tôi sử dụng dữ liệu tiêu thụ vốn cố định hàng quý từ Eurostat để xây dựng các thước đo PDI hiện tại cho Hoa Kỳ. K. Điều này sẽ ảnh hưởng đến chuỗi PDI danh nghĩa và thực tế cho năm 2014. Bản phát hành quý 2 và tất cả các bản phát hành dữ liệu tiếp theo.
Quý 1 năm 2014. Các chỉ số về sự thịnh vượng
LƯU Ý. HPI cho Canada đã được sửa đổi. Bắt đầu từ năm 2005, loạt bài này dựa trên Chỉ số giá nhà MLS của Hiệp hội Bất động sản Canada, phản ánh kịp thời hơn và tốt hơn những thay đổi cơ bản về giá nhà. Điều này sẽ ảnh hưởng đến chuỗi HPI danh nghĩa và thực tế cho năm 2014. Bản phát hành Q1 và tất cả các bản phát hành dữ liệu tiếp theo. PDI cho Croatia đã được thay thế bắt đầu từ năm 2002 với dữ liệu tài khoản quốc gia được tích hợp từ Eurostat để tạo điều kiện so sánh giữa các quốc gia. Chuỗi PDI danh nghĩa cho Bỉ đã được sửa chữa. dữ liệu không được điều chỉnh nhất quán cho dân số trong độ tuổi lao động trong các lần phát hành trước. Điều này sẽ ảnh hưởng đến chuỗi PDI danh nghĩa và thực tế cho năm 2014. Bản phát hành Q1 và tất cả các bản phát hành dữ liệu tiếp theo.

2013

Quý 3 năm 2013. Các chỉ số về sự thịnh vượng
LƯU Ý. HPI cho Ireland đã được sửa đổi. Điều này sẽ ảnh hưởng đến chuỗi HPI danh nghĩa và thực tế cho năm 2013. Bản phát hành quý 3 và tất cả các bản phát hành dữ liệu tiếp theo. Bắt đầu từ năm 2005, chuỗi này kết hợp chỉ số giá khoái lạc do cơ quan thống kê quốc gia sản xuất, phản ánh tốt hơn những thay đổi cơ bản trong giá nhà.

Quý 2 năm 2013. Các chỉ số về sự thịnh vượng
LƯU Ý. Một số thay đổi đã xảy ra với 2013. phát hành quý 2. Croatia hiện đã được đưa vào cơ sở dữ liệu và đã được đưa vào các chỉ mục tổng hợp. Chuỗi PDI cho Croatia được đại diện bằng thu nhập hộ gia đình khả dụng do Cục Thống kê Croatia sản xuất, đo lường thu nhập hộ gia đình cộng với lợi ích trừ đi thuế. Chuỗi này được mở rộng bằng cách sử dụng thu nhập hàng tháng—cũng do Cục Thống kê Croatia sản xuất. Chuỗi HPI được xây dựng bằng dữ liệu hiện tại từ Ngân hàng Trung ương Croatia. Chỉ số được xây dựng bằng phương pháp hedonic và bao gồm giá cho tất cả các loại nhà ở. Điều này được mở rộng bằng cách sử dụng chuỗi giá từ Cục Thống kê Croatia, chỉ bao gồm nhà ở mới. Dữ liệu PDI cho Luxembourg hiện có sẵn từ năm 2006–11, dẫn đến việc sửa đổi đáng kể các ước tính trước đây của chúng tôi về chuỗi từ năm 2007. RHPI và chuỗi RPDI thu nhập khả dụng cá nhân thực tế cho Croatia đã được sửa đổi vào tháng 10. ngày 15 tháng 1 năm 2013 để sửa lỗi trong dữ liệu bộ giảm phát PCE. Sửa đổi này cũng ảnh hưởng đến chuỗi tổng hợp tương ứng.

Quý 1 năm 2013
LƯU Ý. Một số thay đổi đã xảy ra với 2013. Bản phát hành Q1, sẽ ảnh hưởng đến tất cả các bản phát hành tiếp theo. Chỉ số giá nhà Canada đã được thay đổi. Một nguồn thay thế được sử dụng để tính giá nhà từ năm 2010. Q1 trở đi do lỗi dữ liệu hiện tại từ nguồn trước đó. Ngoài ra, chỉ số quốc gia hiện được tính bằng mức trung bình có trọng số của 10 khu vực đô thị của Canada trong toàn bộ thời kỳ, sử dụng tỷ lệ dân số cố định từ cuộc điều tra dân số năm 2011. Chuỗi giá nhà lịch sử của Ý từ năm 1975 đến 1987 đã được sửa đổi. Tổng số quốc gia hiện đại diện cho mức trung bình có trọng số của 13 khu vực đô thị, trước năm 1987, sử dụng tỷ lệ dân số cố định từ Tổng điều tra dân số năm 1982. Ngoài ra, phép nội suy đến tần suất hàng quý được thực hiện theo các bước khi các chuỗi được ghép với nhau ở tần số cao hơn. Sê-ri PDI cho New Zealand đã được sửa đổi khi chúng tôi có dữ liệu thu nhập khả dụng cá nhân được báo cáo theo tần suất hàng quý bắt đầu từ năm 1998. Q4. Sê-ri PDI cho Nam Phi đã được sửa đổi khi chúng tôi có dân số trong độ tuổi lao động được báo cáo theo tần suất hàng quý bắt đầu từ năm 2008. Q1. Chuỗi PDI cho Luxembourg cũng đã được sửa đổi. Việc điều chỉnh tăng thu nhập khả dụng quốc gia ròng của Luxembourg đã tạo ra một sự thay đổi đáng kể trong chuỗi PDI bình quân đầu người bắt đầu từ năm 2010.

2012

Quý IV năm 2012
Quý 3 năm 2012
LƯU Ý. Hai thay đổi đã xảy ra với 2012. Bản phát hành quý 3, sẽ ảnh hưởng đến tất cả các bản phát hành tiếp theo. Đầu tiên, để kiểm soát tính thời vụ và sự biến động quá mức trong một số chuỗi PDI, giờ đây chúng tôi ước tính chuỗi này bằng mô hình chuỗi thời gian cấu trúc ở dạng không gian trạng thái. Mô hình này cho phép chúng tôi xác định và trích xuất một cách có hệ thống các thành phần biến động theo mùa và quá mức của dữ liệu. Thứ hai, trong trường hợp dữ liệu quốc gia không có sẵn vào thời điểm phát hành theo lịch trình của chúng tôi, chúng tôi hiện cung cấp các ước tính dự báo.
Quý II năm 2012
Quý 1 năm 2012
LƯU Ý. Một số thay đổi đã xảy ra với 2012. Bản phát hành dữ liệu Q1, điều này sẽ ảnh hưởng đến tất cả các bản phát hành tiếp theo. Chúng tôi không còn dựa vào cơ sở dữ liệu Outlook của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế [OECD] cho dữ liệu thu nhập khả dụng cá nhân hiện tại mà đã xây dựng lại hầu hết các chuỗi bằng cách sử dụng dữ liệu từ các nguồn quốc gia và Eurostat. Luxembourg và Nam Phi hiện được đưa vào cơ sở dữ liệu. Cả hai quốc gia được bao gồm trong cả bốn chuỗi tổng hợp. Phạm vi thời gian của dữ liệu thu nhập khả dụng của Luxembourg bị hạn chế. Do đó, chuỗi PDI của Luxembourg được suy ra thông qua dữ liệu của Bỉ. 2012. Q1 và 2012. Dữ liệu quý 2 đã được phát hành đồng thời do việc phát hành bị trễ gây ra bởi những sửa đổi dữ liệu này.

2011

Quý IV năm 2011
Quý 3 năm 2011
Quý 2 năm 2011
LƯU Ý. Dữ liệu quý 2 năm 2011 đã được sửa đổi. Dữ liệu PDI danh nghĩa của Canada không được lập chỉ mục cho 2005 = 100 trong bản phát hành dữ liệu ban đầu, điều này ảnh hưởng đến cả chuỗi Canada và chuỗi tổng hợp OECD-19. Do đó, chúng tôi cung cấp một phiên bản sửa đổi, với sê-ri Canada được lập chỉ mục là 2005 = 100, sử dụng cùng loại dữ liệu như bản phát hành gốc.

Mục lục

đọc liên quan

Các biểu đồ sau đây cung cấp thông tin tổng quan và tổng quan về giá nhà thực tế [đã điều chỉnh theo lạm phát] và dữ liệu thu nhập khả dụng cá nhân từ quý 1 năm 1975 đến quý 2 năm 2012 cho tất cả các quốc gia có trong cơ sở dữ liệu. Dữ liệu giá nhà thực tế là chỉ số giá tương đối của nhà ở so với chỉ số giảm phát chi tiêu tiêu dùng cá nhân [PCE]. Dữ liệu thu nhập khả dụng cá nhân là chỉ số thu nhập có sẵn cho các hộ gia đình từ tất cả các nguồn [tham gia sản xuất, tài sản và biên lai chuyển nhượng hiện tại], trừ thuế thu nhập nộp cho chính phủ. Các biểu đồ này bao gồm các chỉ số thu hẹp để hiển thị các giai đoạn dữ liệu giảm liên tục, cũng như các chỉ số về giá nhà thực và thu nhập khả dụng cá nhân thực ở các cấp độ và tốc độ tăng trưởng. Phạm vi liên vùng tương ứng của tốc độ tăng trưởng của tất cả các quốc gia được thêm vào để minh họa sự phân tán của dữ liệu giữa các quốc gia

Biểu đồ 1A và 1B so sánh các giai đoạn giảm của giá nhà thực với sự suy giảm thu nhập khả dụng thực của hộ gia đình

GHI CHÚ. Các thanh màu biểu thị sự co lại [đỉnh đến đáy], được xác định bằng cách sử dụng phương pháp xác định niên đại theo chu kỳ cổ điển của Bry và Boschan [1971] được thực hiện trong Harding và Pagan [2002]. Màu đen biểu thị sự co lại của tổng số quốc gia; . S. ; . Các hạn chế được áp dụng để tránh các chu kỳ giả, do đó, mỗi giai đoạn mở rộng và thu hẹp phải kéo dài ít nhất ba phần tư đối với giá nhà thực và hai phần tư đối với thu nhập khả dụng cá nhân thực.

Biểu đồ 2A và 2B vẽ các mức chỉ số của giá nhà thực tế và thu nhập khả dụng cá nhân thực tế cho tổng hợp tất cả các quốc gia có trong bảng, tổng hợp không bao gồm Hoa Kỳ. S. , và đối với U. S. loạt chính nó

Biểu đồ 3A và 3B thể hiện tốc độ tăng trưởng hàng năm của giá nhà thực và thu nhập khả dụng cá nhân thực cho tổng hợp tất cả các quốc gia có trong bảng, tổng hợp không bao gồm Hoa Kỳ. S. , và đối với U. S. loạt chính nó

GHI CHÚ. Các khu vực được tô bóng biểu thị sự co lại [đỉnh xuống đáy] của chỉ số giá nhà thực tổng hợp, được xác định bằng cách sử dụng phương pháp xác định niên đại theo chu kỳ cổ điển của Bry và Boschan [1971] được thực hiện trong Harding và Pagan [2002]. Các giai đoạn mở rộng và thu hẹp phải kéo dài ít nhất 3/4 đối với giá nhà thực, để tránh các chu kỳ giả. Phạm vi giữa các phần tư đề cập đến sự khác biệt giữa phần tư trên và phần tư dưới [25 phần trăm cao nhất và thấp nhất] của tốc độ tăng trưởng ở tất cả các quốc gia

Người giới thiệu

Bry, Gerhard và Charlotte Boschan [1971], "Phân tích theo chu kỳ của chuỗi thời gian. Các thủ tục và chương trình máy tính được chọn," Văn phòng kỹ thuật nghiên cứu kinh tế quốc gia 20. Harding, Don và Adrian Pagan [2002], "Phân tích chu trình. Điều tra về phương pháp," Tạp chí Kinh tế tiền tệ 49 [2]. 365–81

đối tác

Viện Toàn cầu hóa của Ngân hàng Dự trữ Liên bang Dallas hợp tác với một số học giả và tổ chức nước ngoài có uy tín cao để nghiên cứu các nguồn và bộ dữ liệu cụ thể theo quốc gia. Chúng tôi muốn ghi nhận những đóng góp của các đối tác quốc tế của chúng tôi

Đại học Zagreb, Khoa Kinh tế và Kinh doanh, Khoa Kinh tế Vĩ mô và Phát triển Kinh tế
Được thành lập vào năm 1669, Đại học Zagreb là trường đại học hàng đầu ở Đông Nam Châu Âu với chương trình thế mạnh về . Khoa kinh tế vĩ mô và phát triển kinh tế trong Kinh tế và Kinh doanh có lịch sử lâu đời trong nghiên cứu về kinh tế vĩ mô và phát triển, đặc biệt tập trung vào Croatia.
Đại học Lancaster, Trường Quản lý, Khoa Kinh tế
Khoa kinh tế tại Đại học Lancaster ở Hoa Kỳ. K. có định hướng nghiên cứu mạnh mẽ, quan tâm đến nhiều vấn đề lý thuyết và ứng dụng, bao gồm kinh tế giáo dục, kinh tế lao động, tổ chức công nghiệp, thương mại quốc tế, kinh tế vĩ mô, đầu tư, tài chính, phát triển kinh tế, ứng dụng của chuỗi thời gian phi tuyến tính và lịch sử kinh doanh. Khoa Kinh tế tại Trường Quản lý Đại học Lancaster hỗ trợ Đài quan sát thị trường nhà ở Vương quốc Anh nhằm nâng cao hiểu biết về động lực giá cả quốc gia và khu vực ở Vương quốc Anh.
Ngân hàng Israel, Phòng nghiên cứu
Ngân hàng Israel, được thành lập vào năm 1954, là ngân hàng trung ương của nhà nước Israel. Các bộ phận khác nhau trong ngân hàng, và đặc biệt là bộ phận nghiên cứu, giúp thống đốc ngân hàng và Ủy ban tiền tệ thực hiện chính sách tiền tệ và đánh giá chính sách của chính phủ Israel bằng cách theo dõi và phân tích sự phát triển kinh tế và bằng cách tạo ra cơ sở hạ tầng nghiên cứu cho chính sách có hiểu biết . Nghiên cứu và phân tích kinh tế trong bộ phận nghiên cứu theo ba lộ trình. theo dõi và phân tích những diễn biến hiện tại trong nền kinh tế; . Sau này được xuất bản trong loạt tài liệu thảo luận của ngân hàng và Tạp chí Kinh tế Israel, được xuất bản cùng với Hiệp hội Kinh tế Israel, và trong các ấn phẩm khác ở Israel và nước ngoài.
Jacques Friggit, Conseil Général de l'Environnement et du Développement Durable [CGEDD]
CGEDD cung cấp kiến thức chuyên môn về phát triển bền vững và các dịch vụ đánh giá cho các bộ và cơ quan công quyền khác nhau ở Pháp tại . Jacques Friggit làm việc về nhà ở tại CGEDD, nơi ông đã góp phần phát triển chuỗi giá nhà lịch sử cho nước Pháp từ thế kỷ 13.

Tài nguyên dữ liệu và nhà ở

Ngân hàng Thanh toán Quốc tế
tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế
Hiệp sĩ Frank
Hướng dẫn tài sản toàn cầu
Theo dõi nhà ở toàn cầu

Phần mềm

Itamar Caspi [Ngân hàng Israel]

Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo phương pháp

Chuỗi HPI và PDI được báo cáo theo đơn vị nào?
Chuỗi chỉ số giá nhà [HPI] là một chỉ số được xây dựng với dữ liệu giá nhà danh nghĩa. Chỉ số giá nhà thực [RHPI] là một chỉ số được tính bằng cách giảm phát chuỗi giá nhà danh nghĩa với chỉ số giảm phát chi tiêu tiêu dùng cá nhân [PCE] của một quốc gia.

Thu nhập khả dụng cá nhân [PDI] là một chỉ số được xây dựng với thu nhập khả dụng cá nhân danh nghĩa bình quân đầu người, là thu nhập khả dụng cá nhân chia cho dân số trong độ tuổi lao động của một quốc gia. Thu nhập khả dụng cá nhân thực [RPDI] là một chỉ số được tính bằng cách giảm phát chuỗi danh nghĩa với chỉ số giảm phát PCE của một quốc gia

Chuỗi cơ sở cho giá nhà và thu nhập khả dụng cá nhân được báo giá bằng nội tệ [ví dụ: chuỗi HPI và PDI cho Úc được báo giá bằng đô la Úc]

Để biết tóm tắt các đơn vị được báo cáo cho chuỗi HPI của mỗi quốc gia, xem Bảng B. 2 trong phương pháp luận

Để thảo luận chi tiết hơn về cách diễn giải một chuỗi chỉ mục, hãy xem bài viết DataBasics "Lập chỉ mục dữ liệu cho một điểm khởi đầu chung. "

Có thể lấy chuỗi HPI và PDI chưa lập chỉ mục không?
Chúng tôi không thể cung cấp dữ liệu hiện không có trong cơ sở dữ liệu. Trong một số trường hợp, những dữ liệu này có thể được lấy trực tiếp từ nguồn quốc gia. Thông tin chi tiết hơn được cung cấp trong thông tin cụ thể theo quốc gia của phương pháp.

Có thể lấy dữ liệu bắt đầu từ trước năm 1975 không?
Chúng tôi không thể cung cấp dữ liệu hiện không có trong cơ sở dữ liệu. Trong một số trường hợp, những dữ liệu này có thể được lấy trực tiếp từ nguồn quốc gia. Thông tin chi tiết hơn được cung cấp trong thông tin cụ thể theo quốc gia của phương pháp.

Có thể lấy dữ liệu cho các quốc gia khác không?
Chúng tôi không thể cung cấp dữ liệu hiện không có trong cơ sở dữ liệu. Bạn có thể tìm thấy liên kết đến dữ liệu giá nhà ở các quốc gia khác trong phần tài nguyên bên ngoài của chúng tôi.

Sự khác biệt giữa chuỗi thực và chuỗi danh nghĩa là gì?
Chuỗi RHPI và RPDI được xây dựng bằng cách giảm phát chuỗi danh nghĩa tương ứng bằng bộ giảm phát PCE của một quốc gia. Để thảo luận chi tiết hơn về giảm phát, hãy xem bài viết DataBasics "Giảm giá trị danh nghĩa thành giá trị thực. "

Tại sao chỉ số giảm phát PCE thay vì chỉ số CPI được sử dụng để xây dựng chuỗi thực?
Chúng tôi báo cáo các chỉ số về giá nhà và PDI bình quân đầu người theo giá trị thực bằng cách sử dụng chỉ số giảm phát PCE trong tính toán. trong U. S. , PCE có phạm vi rộng hơn CPI vì nó nắm bắt chi tiêu của cả người tiêu dùng nông thôn và thành thị. PCE bao gồm các khoản chi tiêu không được tính trong CPI [như chi phí y tế và chăm sóc sức khỏe do người sử dụng lao động và các chương trình liên bang khác trả] và có tầm quan trọng khác nhau đối với các loại chi tiêu khác nhau [ví dụ: PCE ít quan trọng hơn đối với nhà ở so với CPI]. Hơn nữa, trọng số của các thành phần CPI thay đổi không thường xuyên [hai năm một lần] trong khi PCE cân đối lại trọng số của nó hàng quý, phản ánh thói quen chi tiêu thay đổi của người tiêu dùng. Vì tất cả những lý do này, chúng tôi chọn báo cáo chuỗi thực cho U. S. dựa trên chỉ số giảm phát PCE và làm tương tự cho tất cả các quốc gia khác để duy trì tính nhất quán của bảng điều khiển giữa các quốc gia. Do chuỗi danh nghĩa được báo cáo cũng như chuỗi thực, các chỉ số thực thay thế dựa trên CPI hoặc các thước đo khác về giá cả và chi phí sinh hoạt có thể dễ dàng được xác định bằng dữ liệu có sẵn.

Dòng HPI điểm chuẩn của bạn, U. S. HPI của Cơ quan Tài chính Nhà ở Liên bang [FHFA], khác với Chỉ số giá nhà ở S&P/Case-Shiller?
a. Chỉ số S&P/Case-Shiller được xây dựng chỉ sử dụng giá mua; .

b. Chỉ số FHFA đo lường giá nhà bằng cách sử dụng dữ liệu về các khoản thế chấp thông thường, phù hợp do Fannie Mae và Freddie Mac cung cấp. Chỉ số S&P/Case-Shiller sử dụng thông tin thu được từ các văn phòng giám định và ghi chép của quận, bao gồm các khoản thế chấp phù hợp và không phù hợp

c. Chỉ số S&P/Case-Shiller được tính theo trọng số giá trị, vì vậy những ngôi nhà đắt tiền hơn có ảnh hưởng lớn hơn đến những thay đổi về giá ước tính. Chỉ số FHFA đánh giá xu hướng giá như nhau đối với tất cả tài sản

d. Chỉ số S&P/Case-Shiller không có dữ liệu định giá từ 13 tiểu bang. Chỉ số FHFA được tính bằng cách sử dụng dữ liệu từ tất cả các tiểu bang

Phỏng theo "Chỉ số giá nhà ở Các câu hỏi thường gặp" của FHFA. "

Các chỉ báo thịnh vượng là gì và chúng nên được diễn giải như thế nào?
Chúng tôi tính toán các chỉ báo thịnh vượng từ các kiểm tra nghiệm đơn vị đệ quy [đuôi phải] được phát triển gần đây của nhà kinh tế học Yale Peter C. b. Phillips và các đồng tác giả gọi là Supremum Augmented Dickey Fuller [SADF] và SADF tổng quát [GSADF]. Thảo luận chi tiết về các số liệu thống kê này và phần mở rộng mới cho dữ liệu bảng mà chúng tôi đề xuất áp dụng cho cơ sở dữ liệu giá nhà quốc tế có thể được tìm thấy tại đây. "Các giai đoạn thịnh vượng trong thị trường nhà đất. Đi tìm khẩu súng hút thuốc," [Efthymios Pavlidis, Alisa Yusupova, Ivan Paya, David Peel, Enrique Martínez-García, Adrienne Mack và Valerie Grossman].

Chúng tôi sử dụng các chỉ số này để phát hiện và xác định thời gian của các giai đoạn 'tăng trưởng' trong đó chuỗi thời gian của giá nhà [hoặc, bất cứ khi nào có sẵn, tỷ lệ giá nhà trên cơ sở thông thường] thể hiện hành vi bùng nổ bằng cách tìm và xác định niên đại các điểm phá vỡ trong mẫu. Hành vi tăng giá quá mức hoặc bùng nổ có thể xảy ra khi giá nhà không dựa trên các nguyên tắc cơ bản của thị trường nhà ở, vì vậy các chỉ báo giá quá mức này cung cấp thông tin hữu ích để phát hiện các sai lệch mới nổi và để giám sát nhà ở. Việc phát hiện ra những giai đoạn như vậy là rất quan trọng bởi thực tế là, trong lịch sử, việc tăng giá nhanh chóng đã được theo sau bởi những đợt điều chỉnh lớn, gây hậu quả nghiêm trọng cho nền kinh tế thực - ví dụ đáng chú ý nhất là giai đoạn bùng nổ toàn cầu của những năm 2000