sou · GOB310d2 · 2001-01-01 00:00:00 — 1=sanitetsutrustning bytt 1990-, 0=ej 1=spis, minst tre plattor och ugn eller keramisk spishäll och ugn finns , 0=finns ej 1=keramisk spishäll och separat ugn i arbetshöjd finns, 0=finns ej 1=stambyten gjorda -1989, 0=ej 1=stambyten gjorda 1990-, 0=ej 1=betong/betongsten, lättbetong, lecablock eller tegel, 0=trä eller annat material 1= betongpannor, oglaserat tegel, plåt, skiffer, kopparplåt, glaserat tegel, 0=annat 1= betongpannor, oglaserat tegel eller plåt, 0=annat 1= skiffer, kopparplåt eller glaserat tegel, 0=annat forts. tabell 3-1. 1=takbyte 1990-, 0=ej 1 = tomträtt, 0 = ej 1=tvättutrustning finns, 0=finns ej 1=uppvärmningssystem finns, 0=finns ej 1=annat konventionellt uppvärmningssystem finns, 0=finns ej 1=värmepumpsystem finns, 0=finns ej 1=sommarvatten finns, 0=finns ej 1=året runtvatten finns, 0=finns ej 1=wc finns, 0=finns ej Biyta i kvm + 1, (logaritmerat) Bostadsyta, kvm, (logaritmerat) Tomtyta i kvm, (logaritmerat) 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är , 0=ej 1=Husets ålder är 60- år, 0=ej 1= huset har sålts , 0=annat år 1= huset har sålts , 0=annat år För att säkerställa en viss tillförlitlighet hos de skattade parametrarna har modellen bara skattats för de LA-regioner som innehåller minst 500 observationer (småhusförsäljningar). Denna restriktion innebär att modellen har skattats för 53 av totalt 110 LA-regioner.24 För några LA-regioner finns vissa värdefaktorer inte representerade bland de försålda fastigheterna, alternativt finns de bara representerade hos ett fåtal försålda fastigheter. Ett exempel på detta är att det i vissa LA- regioner bara är ett fåtal försäljningar där fastigheten saknar el. Parametern till den variabel i regressionen som indikerar huruvida fastigheten har el 24 Se appendix 2 för en förteckning över vilka LA-regioner som är representerade vid skattningarna av de hedoniska prisfunktionerna.d indragen eller inte riskerar i dessa fall att bli oprecist skattad. Därför har enskilda värdefaktorer inkluderats i den hedoniska prisfunktionen endast om de finns representerade hos minst 10 försålda fastigheter i . Denna restriktion visade sig dock innebära att vi i vissa fall tvingades kasta bort alltför många observationer i onödan. För att till viss del undkomma detta problem skapade vi sammansatta variabler. Låt oss illustrera detta med ett typiskt exempel: I vissa LA-regioner finns det bara ett fåtal för- säljningar av strandfastigheter respektive strandnära fastigheter. Eftersom belägenhetsfaktorn är central för utredningen och för att slippa kasta bort dessa observationer skapades en dummyvariabel som antar värdet 1 om fastigheten är en strandfastighet eller har ett strandnära läge och 0 om fastigheten ej är en strandfastighet eller ej har ett strandnära läge. De variabler som är konstruerade på detta sätt är DLAGE, DTAK och DUPPV (se Tabell 3-1). 3.2Värdefaktorernas relevans för marknadsvärdet En viktig fråga för utredningen är att undersöka om de egenskaper eller värdefaktorer som enligt gällande regler används vid fastställande av en småhusfastighets basvärde verkligen är relevanta för storleken på dess marknadsvärde. Tabell 3-2 ger en sammanfattning av resultaten av skattningarna av de hedoniska prisfunktionerna. Kolumnen med rubriken teck visar vilket tecken som förväntas på den skattade parametern. Med förväntat tecken avses att förekomsten av exempelvis bastu bör öka mark- nadsvärdet på en fastighet inte minska det. Kolumnen oviktat marginalpris visar det genomsnittliga marginalpriset, d.v.s. vilken inverkan värdefaktorn i genomsnitt har på köpeskillingen och marknadsvärdet.25 Kolumnen viktat marginalpris visar det viktade genomsnittliga marginalpriset. Det viktade genomsnittliga marginalpriset har erhållits genom att de oviktade marginal- priserna i varje har viktats med antalet husförsäljningar i respektive . Det viktade genomsnittliga marginalpriset ger således större vikt åt marginalpriserna i LA-regioner med ett större antal hus- försäljningar. Det är en fördel då den statistiska säkerheten är större i dessa LA-regioner. Vi kommer i det följande enbart kommentera de viktade genomsnittliga marginalpriserna. 25 Först räknades ett genomsnittligt marginalpris ut för alla enskilda LA-regioner för de försäljningar som skett inom respektive . Därefter summerades alla LA-regioners genomsnittliga marginalpriser varefter summan dividerades med antalet LA-regioner. Tabell 3-2: Marginalpriser -0,8 -20,5 -6,7 -10,2 -4,1 -3,4 -8,2 -18,1 -14,6 -15,4 -5,3 -14,3 -22,0 Ett "D" i början på variabelnamnet indikerar att variabeln är en s.k. dummyvariabel. Marginalpriserna anges i . Resultaten från ålderklassvariablerna, försäljningsårsvariablerna och värdeområdes- variablerna redovisas inte men kan erhållas separat vid förfrågan. det antal LA-regioner där värdefaktorn finns representerad vid minst 10 försäljningar antal LA-regioner där värdefaktorn har förväntat ("rätt") tecken men inte nödvändigtvis är statistiskt signifikant antal LA-regioner där värdefaktorn har signifikant "rätt" antal LA-regioner där värdefaktorn har signifikant "fel" Kolumnen rt visar i hur många av de representerade LA-regionerna värdefaktorns skattade parameter har rätt tecken. Kolumnen med rubriken sign, rt visar i hur många av LA-regionerna värdefaktorns skattade parameter har rätt tecken och dessutom är statistiskt signifikant.26 Kolumnen sign, ft visar i hur många av LA-regionerna som värdefaktorns skattade parameter har fel tecken och dessutom är stiatistiskt signifikant. Det är inte självklart vilket kriterium som skall användas för att avgöra huruvida en egenskap faktiskt kan anses ha betydelse för marknadsvärdets bestämmande. Hedoniska prisfunktioner har skattats för 53 olika LA- regioner och resultaten varierar kraftigt över de olika LA-regionerna. Låt oss till att börja med anse att en värdefaktor faktiskt har betydelse för marknadsvärdet om den skattade parametern framför denna värdefaktor är statistiskt signifikant med rätt tecken i av de 53 LA- regionerna som utgör underlag för den statistiska ainalysen. Av de 56 värdefaktorer som är inkluderade vid skattningen av de hedoniska prisfunktionerna (DLAGE, DTAK, DUPPV och åldersdummy- variablerna exkluderade) är det bara 18 som i av de 53 LA-regionerna är statistiskt signifikanta med rätt tecken. Anmärkningsvärt är exempelvis att radhus och kedjehus (mätta med variablerna DRAD och DKEDJE) inte finns med bland dessa. De enda värdefaktorer som är signifikanta med rätt tecken i samtliga 53 LA- regioner är bostadsytan (LBYTA) och tomtytan (LTYTA). Om det däremot bortses från kravet om statistisk signifikans visar Tabell 3-2 att 47 av de 56 skattade parametrarna har förväntat tecken i av de 53 LA-regionerna. 26 Se avsnitt 2.1 för en förklaring av vad som avses mded statistisk signifikans. Tabell 3-3: Värdefaktorer som i av de representerade LA-regionerna är statistiskt säkerställda med rätt tecken inkluderar flera variabler som inte återfinns i de olika standardgrupperna i fastighetsdeklarationen. Dessa är bland annat belägenheten, tomtstorlek och tomträtt. Av de 47 värdefaktorer som återfinns i standardgrupperna i fastighetsdeklarationen är det bara 13 som uppfyller kriteriet att värdefaktorernas skattade parametrar skall vara signifikanta med rätt tecken i av de representerade LA- regionerna. Tabell 3-3 redovisar vilka dessa värdefaktorer är. Skall man tolka dessa resultat som att dagens taxeringsmodell tar hänsyn till värdefaktorer som inte husköparna lägger så stor vikt vid? Sannolikt kan dessa resultat till viss del förklaras på det sättet. Resultaten kan förmodligen till viss del också förklaras av det faktum att de värdefaktorer som används inte alltid är ett bra mått på det man avser att mäta. Därutöver kan man ha utelämnat variabler som idealt sätt borde ha varit med. Att utelämna sådana egenskaper vid taxeringen kan leda till att den uppskattade relationen mellan marknadsvärdet och de värdefaktorer man faktisk beaktari blir felaktig. Vad kan man då dra för slutsatser av detta? I avsnitt 3.3 undersöker vi vad som sannolikt sker med basvärdenas precision om man från taxeringsmodellen skulle plocka bort de värdefaktorer som inte är statistiskt säkerställda i en majoriet av de representerade LA-regionerna. Appendix 3 visar att marginalpriserna varierar kraftigt mellan de olika LA-regionerna. Dessutom visar resultaten att vissa värdefaktorer påverkar marknadsvärdena i vissa regioner men i andra inte. En slutsats av detta är att man kanske skulle fundera på att låta taxeringsmodellen skilja sig åt mellan regionerna, d.v.s. att vissa värdefaktorer skall ingå i taxerings- modellen i vissa regioner men inte i andra. Nämnas bör att det finns enskilda bostadsmarknader där nästan alla värdefaktorer uppvisar ett statistiskt säkerställt samband med köpeskillingen (till exempel - se appendix 4). Ett alternativt statistiskt kriterium till de ovan är att man fastställer relationen mellan värdefaktorernas påverkan på marknadsvärdet utifrån de bostadsmarknader där man finner att nästan alla värdefaktorer är signifikanta. Nivåläggningen skulle sedan kunna ske på i princip samma sätt som för att ta hänsyn till prisskillnaderna över landet. Ett annat alternativ som skulle kunna ge en uppfattning om hur värdefaktorerna bör slå igenom på basvärdet är att skatta en enda hedonisk prisfunktion för hela landet (detta förfarande används i princip i ). Problemet med det senare alternativet är att det knappast går att anta att hela utgör en enda bostadsmarknad. Hedoniska prisfunktioner bör enligt teorin skattas för väl definierade bostadsmarknader. Bortsett från att en sådan metod inte uppfyller det renodlade teoretiska kravet bör den ändå förmodligen ge god information om värdefaktorernas inverkan på marknadsvärdet. Nivåläggningen skulle sedan precis som ovan kunna ske på i princip samma sätt som för att ta hänsyn till prisskillnaderna över landet. Appendix 2 visar hur stor (den justerade) förklaringsgraden är i de olika LA-regionerna.27 Den genomsnittliga förklaringsgraden är . Uttryckt annorlunda, variablerna i och värdeområdes- dummmyvariablerna förklarar alltså i genomsnitt av variationen i köpeskillingen. Som högst uppgår förklaringsgraden till och som lägst till . Förklaringsgraden är således överlag förhållandevis hög. Å andra sidan visar resultaten också att det finns andra faktorer som påverkar marknadsvärdena som inte fångas upp av taxeringsmodellen. En gissning är att förklaringsgraden skulle bli betydligt högre om man kunde ta hänsyn till fastighetens läge och omgivning på ett bättre sätt än vad som görs [lägets betydelse har i modellen enbart fångats upp genom värdeområdestillhörighet och speciell belägenhet (strand/strandnära)]. Emellertid är sådana värdefaktorer i praktiken svåra atti mäta. 27 Se avsnitt 2.1 för en förklaring vad som avses med dförklaringsgrad. 3.2.1Egenskapspriser - Värdefaktorernas inverkan på marknadsvärdet Lägesfaktorerna strand respektive strandnära (mätta med variablerna DLAGE1 och DLAGE2) har stor betydelse för marknadsvärdets bestämmande. En strandfastighet betingar i genomsnitt en köpeskilling som är högre än för likvärdiga fastigheter som inte har strand- eller ett strandnära läge. Strandnära fastigheter kostar i genomsnitt mer än likvärdiga ej strand- eller strandnära faistigheter. En annan viktig faktor är tillgången till året-runt-vatten (DVATTEN2) vilket värderas till . Resultaten indikerar också exempelvis att förekomsten av inbyggd diskmaskin (DDISK) och keramisk spishäll med separat ugn i arbetshöjd (DSPISH) i genomsnitt ökar marknadsvärdet med respektive . Rimligtvis är husköparna inte villiga att betala så mycket för en diskmaskin respektive keramisk spishäll med separat ugn i arbetshöjd då de köper hus. Resultaten indikerar att dessa värdefaktorer inte bara fångar upp hur mycket marknadsvärdet ökar om fastigheten är utrustad med dessa attribut. Dessa värdefaktorer fångar också upp en i övrigt god standard i köket och huset. Förekomst av diskmaskin och keramisk spishäll med separat ugn i arbetshöjd används vid fastighetstaxeringen just som indikatorer på kökets standard. Sådana indikatorer utgör i sig inget större problem vid fastighetstaxeringen om det alltid vore på det sättet att förekomsten av inbyggd diskmaskin och/eller spis med keramisk spishäll med separat ugn i arbetshöjd också är förknippad med en i övrigt god standard i köket. Så är antagligen inte alltid fallet. Det finns förmodligen många fastigheter som har diskmaskin och/eller spis med keramikhäll men där standarden i övrigt inte kan klassas som god. Sådana fastigheter får felaktiga basvärden på grund av detta problem. Anmärkningsvärt är att förekomsten av tomträtt () inte drar ner marknadsvärdet med mer än . En tänkbar förklaring till detta är att tomträttsavgälderna möjligtvis betraktas som låga ii många fall. Storleken på värdefaktorernas marginalpriser kommenteras ytterligare i samband med utvärderingen av standardpoängsättningen i avsnitt 3.4. Som framgår av Tabell 3-1 har fastigheterna klassificeras efter ålder, vilket innebär att de olika ålderklasserna i de hedoniska prisfunktionerna representeras genom dummyvariabler. För vissa regioner finns det dock inga observationer i vissa ålderklasser. För dessa regioner slogs intilliggande åldersklasser ihop. Av detta skäl har vi inte presenterat de genomsnittliga marginalpriserna för dessa variabler. Däremot ges för LA- region en fullständig redovisning av resultaten för dessa variabler (se appendix 4). Resultaten kan till vissa delar synas anmärkningsvärda. Resultaten visar bl.a. att de absolut yngsta husen har lägst genomsnittspris, allt annat lika. Detta resultat är inte unikt för vår studie, även till exempel (1986) fick ett sådant resultat. (1986) ger också möjliga förklaringar till detta något oväntade resultat. Resultaten visar också att hus som är har en något högre genomsnittlig köpeskilling än hus som är men , allt annat lika. En möjlig förklaring till detta är att de äldsta husen har en viss charm då de är byggda med en stil som inte förekommer hos de yngre husen. Värdet av denna charm kan väga över det negativa värdet av den ackumulerade förslitningen. Om man bortser från de absolut yngsta och äldsta husen, visar resultaten dock att den genomsnittliga köpeskillingen faller med husens ålder, vilket förväntades. Nämnas bör att vi också har skattat de hedoniska prisfunktionerna med en kontinuerlig åldersvariabel vars parameterestimat var entydigt negativt vilket förväntades. En sådan specifikation av modellen ger emellertid lägre förklaringsgrad än konstruktionen med åldersklasser, varför vi valde den senare lösningen. Åldersinverkan är ett särskilt problem som vid en eventuell fortsatt utvärdering bör ges mer utrymme i såväl den hedoniska modellen som i befintlig taxeringsmodell. 3.2.2Prisskillnad mellan permanenthus och fritidshus Enligt kommittédirektivet skall utredningen särskilt undersöka om det bland de överlåtelser som skett finns någon signifikant skillnad i överlåtelsepriser mellan permanent- och fritidsbostäder i jämförbara lägen. Det är emellertid oklart hur denna fråga skall uppfattas. Om två identiska hus A och B som också ligger bredvid varandra i helt jämförbara lägen säljs, finns det ingen anledning att förvänta sig på en väl fungerande fastighetsmarknad att hus A som säljs för fritidsboendeändamål skall betinga en annorlunda köpeskilling än hus B som säljs för permanentboendeändamål. Det är standardskillnader på hus i jämförbara lägen som bör förklara prisskillnader mellan hus inte vad husen används till. Resultaten visar att det för riket i genomsnitt bara skiljer på fritids- och permanentbostäder då hänsyn, så långt det är möjligt, tagits till standardskillnader (se variabeln DFRI i Tabell 3-2). således en marginellt lägre köpeskilling än permanentbostäder. Att fritidsbostäder överhuvudtaget i genomsnitt betingar en något lägre köpeskilling än permanentbostäder kan bero på att vi med nuvarande uppsättning värdefaktorer inte till fullo lyckas fånga skillnaden i standard mellan permanentbostäder och fritidsbostäder. Nämnas bör också att sambandet är statistiskt säkerställt endast i ett fåtal LA-regioner. Dessa resultat stöder hypotesen att man i princip inte bör förvänta sig någon prisskillnad mellan permanent- och fritidsbostäder med likvärdig standard och i jämförbara lägen. I detta sammanhang bör man dock notera ett mätproblem. Fastigheter som en gång i taxeringsregistret har kodats som fritidsfastigheter definieras som fritidsfastigheter även om de senare har kommit att användas som permanentbostäder såvida inte den nya (permanentboende) fastighetsägaren anmäler detta. Det omvända gäller också. I det statistiska underlaget finns därför sannolikt ett antal pemanentbostäder som är kodade som fritidsfastigheter och vice versa. Det har gjorts gällande att miljöinvesteringar som leder till att marknads- värdet stiger inte borde tillåtas slå igenom på basvärdet. Enligt utredningens direktiv skall dock utgångspunkten vara att basvärdena som skall avspegla marknadsvärdena. Frågan är då i vilken utsträckning miljö- investeringar faktiskt leder till högre marknadsvärden. I Fastighets- deklarationen finns det bara tre indikatorer på miljöinvesteringar: om fastigheten är utrustad med treglasfönster, isolerglas och någon form av värmepump. Den hedoniska modellen indikerar att förekomsten av treglas- fönster (DFONST1), isolerglas (DFONST2) och värmepump (DUPPV2) ökar marknadsvärdet med i genomsnitt , respektive . Med den hedoniska modellen kan man beräkna ett basvärde för varje enskild fastighet på det sätt som beskrivs i avsnitt 2.1, d.v.s. vi kan med denna metod beräkna basvärden på ett något annorlunda sätt av vad som görs vid fastighetstaxeringen. När man vid den allmänna fastighetstaxeringen 1996 beräknade basvärden uttryckta prisnivå, använde man i praktiken Köpeskillingarna viktades dock om så att de blev jämförbara med de försäljningar som skedde 1994. I den hedoniska modellen i denna utvärdering har vi använt husförsäljningar för att få så aktuella data som möjligt. På liknande sätt som görs vid fastighetstaxeringen uttrycker vi dock resultaten prisnivå. Således bör vi kunna jämföra basvärdena beräknade med den hedoniska modellen med de befintligia basvärdena. Tabell 3-4 visar i hur många av de representerade regionerna som den hedoniska modellens basvärden ger bättre precision än de befintliga basvärdena. Precisionen har utvärderats genom att jämföra de båda modellernas variationskoefficenter. I likhet med den tidigare analysen har värdeområden med mindre än 10 observationer uteslutits ivid utvärderingen. Tabell 3-4: Antal regioner där den hedoniska modellen ger bättre precision. Resultaten visar att basvärdena beräknade med den hedoniska metoden ger bättre precision än befintliga basvärden i en majoritet av de representerade värdeområdena. En slutsats av detta resultat är att man kan förbättra precisionen i många områden genom att systematiskt använda hedoniska prisfunktioner som ett komplement till nuvarande taxeringsmodell.28,29 28Om bara värdeområden med minst 30 respektive 50 observationer inkluderas i jämförelsen ger den hedoniska modellen bättre precision i respektive procent av värdeområdena. Den hedoniska modellen fungerar, inte förvånade, bättre och bättre i förhållande till befintlig taxeringsmodell ju fler husförsäljningar som finns i värdeområdena. 29En liknade slutsats dras av , och . I deras studie studerades hur man med hjälp av multipel regressionsanalys (hedoniska prisfunktioner) kan förbättra taxeringsvärdenas predcision i . Appendix 2 visar hur stor (den justerade) förklaringsgraden är i de olika LA-regionerna om bara de värdefaktorer som var statistiskt säkerställda i av de representerade LA-regionerna används vid skattningarna av de hedoniska prisfunktionerna.30 Den genomsnittliga förklaringsgraden sjunker från till . Man skulle av detta kunna dra slutsatsen att de variabler som inte är statistiskt säkerställda i en majoritet av de representerade LA-regionerna inte tillför taxerings- modellen något. Emellertid visar det sig att de faktiskt har en ganska stor betydelse för basvärdenas precision. Tabell 3-5 visar i hur många av de representerade regionerna som den hedoniska modellens basvärden ger bättre precision än de befintliga basvärdena om vi bara inkluderar de värdefaktorer som i av de representerade LA-regionerna är statistiskt säkerställda. Tabell 3-5: Antal regioner där den hedoniska modellen ger bättre precision om bara värdefaktorer inkluderas som i av LA-regionerna är statistiskt signifikanta Vi ser att precisionen försämras markant i förhållande till nuvarande taxeringsmodell. Det finns därför anledning att inte kasta bort de värdefaktorer som inte är statistiskt säkerställda med rätt tecken i en majoritet av de representerade LA-regionerna. Det skulle förmodligen inte göra så mycket för en genomsnittlig fastighet om dessa värdefaktorer inte inkluderades men precisionen i basvärdena för fastigheter som avviker från genomsnittet skulle sannolikt försämras markant. 30 Se stycke 2.1 för en förklaring vad som avses med fdörklaringsgrad. Vi har kunnat konstatera att användning av den hedoniska metoden vid fastighetstaxeringen med all sannolikhet kan förbättra precisionen i basvärdena i många regioner. Därmed bör den hedoniska metoden också kunna användas för att utvärdera standardpoängsättningen. Hur skall standardpoängsättningen utvärderas? Genom skattningarna av de hedoniska prisfunktionerna har vi fått en uppfattning om värde- faktorernas respektive (viktade) marginalpriser. Med denna information har vi studerat om relationen mellan de standardpoäng de olika värdefaktorerna har tilldelats är densamma som relationen mellan värdefaktorernas uppskattade marginalpriser. Ett exempel illustrerar metoden: Vi har exempelvis funnit att förekomsten av bastu (DBASTU) respektive kakel i badrummet (DKAKEL) ökar marknadsvärdet med ca. Bastu värderas alltså 1,6 (27000/17000=1,6) gånger högre än kakel i badrummet. I nuvarande taxeringsmodell ger förekomst av bastu 2 standardpoäng medan förekomst av kakel i badrummet ger 1 standardpoäng. I nuvarande taxeringsmodell ges alltså förekomst av bastu dubbelt värde gentemot förekomst av kakel i badrummet. I förhållande till den hedoniska modellen överskattar således nuvarande taxeringsmodell förekomst av bastu i förhållande till förekomst av kakiel i badrummet. Det är standardpoängsättningen för 47 olika värdefaktorer som skall ut- värderas. Utvärderingen skulle bli alltför omfattande om alla värdefaktorers standardpoäng skulle jämföras med varandra. Vid utvärderingen har vi därför i huvudsak valt att studera om standardpoängsättningen inom respektive standardgrupp verkar rimlig. Dessutom koncentrerar vi oss enbart på de fall där anmärkningsvärt stora skillnader iförekommer. I den hedoniska modellen har det visat sig att värdefaktorer som mäter renoveringar av olika slag i många fall påverkar marknadsvärdet på ett ej förväntat sätt. Då vi inte har någon bra förklaring till dessa resultat mer än att det kan bero på svårigheten att på ett bra sätt fånga upp åldersinverkan, avstår vi från att utvärdera standardpoängsättningen för dessa värdefaktorer. I den hedoniska modellen förekommer det också i några fall att marginalpriserna är väldigt små (se till exempel värdefaktorn isolering) eller till och med negativa trots att de förväntades vara positiva (se till exempel värdefaktorn kokvrå). Detta kan till exempel bero på att dessa värdefaktorer fångar upp annat av betydelse för marknadsvärdet än det de är avsedda att fånga upp.