å
Woningmarktontwikkelingen
rondom het
Groningenveld
Methoderapport

Uitgave 2015

Woningmarktontwikkelingen
rondom het
Groningenveld

Verklaring van tekens
Niets (blanco)
.

Een cijfer kan op logische gronden niet voorkomen
Het cijfer is onbekend, onvoldoende betrouwbaar of geheim

*

Voorlopige cijfers

**

Nader voorlopige cijfers

2014–2015

2014 tot en met 2015

2014/2015

Het gemiddelde over de jaren 2014 tot en met 2015

2014/’15
2012/’13–2014/’15

Oogstjaar, boekjaar, schooljaar enz., beginnend in 2014 en eindigend in 2015
Oogstjaar, boekjaar, enz., 2012/’13 tot en met 2014/’15
In geval van afronding kan het voorkomen dat het weergegeven
totaal niet overeenstemt met de som van de getallen.

Colofon
Uitgever
Centraal Bureau voor de Statistiek
Henri Faasdreef 312, 2492 JP Den Haag
www.cbs.nl
Prepress
Studio BCO, Den Haag
Ontwerp
Edenspiekermann
Inlichtingen
Tel. 088 570 70 70
Via contactformulier: www.cbs.nl/infoservice
© Centraal Bureau voor de Statistiek, Den Haag/Heerlen/Bonaire, 2015.
Verveelvoudigen is toegestaan, mits CBS als bron wordt vermeld.

Inhoud
1.

Inleiding

2.

Bronbestanden

2.1

Inleiding

2.2

NVM-bestand

2.3

Kadasterbestand en WOZ-registratie

2.4

Basisregistratie Adressen en Gebouwen

2.5

Schadebestand

3.

Indicatoren voor de verkoopbaarheid van woningen

3.1

Inleiding

3.2

Indicatoren

3.3

Operationalisering

4.

Indicatoren voor de prijsontwikkeling van verkochte woningen

4.1

Inleiding

4.2

Kenmerkenmodel

4.3

SPAR-methode

4.4

Vergelijkbaarheid kenmerkenmodel en SPAR-methode

5.

Betrouwbaar­heidsmarges en trendlijnen

5.1

Inleiding

5.2

Verantwoording gekozen periodiciteit

5.3

Varianties

5.4

Trendlijnen

6.

Belangrijkste verschillen CBS en Ortec Finance

27

Bijlage Regressieresultaten kenmerkenmodel

30

Literatuur

4

6

7
7
8
10

10

12

13
13
13

15

16
16

20
22

23

24
24

24
26

49

Inhoud

3

1.
Inleiding

Dit rapport beschrijft de methoden die zijn gebruikt in het onderzoek naar de
woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld, dat het Centraal Bureau voor
de Statistiek (CBS) in opdracht van de Nationaal Coördinator Groningen heeft uitgevoerd.
De achtergrond en de uitkomsten van dit onderzoek worden beschreven in het rapport
Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld. Dit methoderapport is bedoeld
als een toegankelijk overzicht van de gebruikte methoden voor iedereen die in het
onderzoek geïnteresseerd is. Het gebruik van formules is daarom waar mogelijk vermeden.
Het volgende hoofdstuk gaat in op de bronnen die in het onderzoek zijn gebruikt. Hierbij
is zowel naar de inhoud als de kwaliteit van de bronbestanden gekeken. Om de bestanden
geschikt te maken voor analyse zijn bewerkingen op de bestanden uitgevoerd. Ook die
bewerkingen zijn in dit hoofdstuk beschreven. Hoofdstuk 3 gaat in op de operationalisering
van de indicatoren die iets zeggen over de verkoopbaarheid van de woningen. De methode
die is gebruikt om de verkoopprijsontwikkeling van woningen te bepalen, komt aan bod
in hoofdstuk 4. Hoofdstuk 5 bespreekt de methode die is gehanteerd voor het bepalen
van de trendlijnen. Ook is bekeken hoe de marges op de cijfers zijn berekend. Het laatste
hoofdstuk gaat in op de verschillen tussen dit onderzoek en het onderzoek dat Ortec
Finance eerder heeft uitgevoerd.

Inleiding

5

2.
Bronbestanden

2.1 Inleiding
In het onderzoek is gebruikgemaakt van vijf verschillende bronbestanden. In dit hoofdstuk
is voor elke bron de inhoud en de kwaliteit beschreven. Daarnaast is ingegaan op
specifieke bewerkingen die op het bestand zijn toegepast om het geschikt te maken voor
analysedoeleinden. Ten slotte is per bron aangegeven voor welke onderdelen van het
onderzoek de bron is gebruikt.

2.2 NVM-bestand
Het bestand van de Nederlandse Vereniging van Makelaars (NVM) bevat bestaande
woningen die ergens tussen 1 januari 1985 en 17 augustus 2015 te koop hebben gestaan
bij NVM-makelaars. Het gaat om zowel woningen die daadwerkelijk zijn verkocht als om
woningen die nu nog te koop staan of van de markt zijn teruggetrokken. Hierbij moet
worden opgemerkt dat sommige verkopen pas een tijd na de verkoopdatum worden
geregistreerd. Het aantal verkopen in de meest recente kwartalen wordt daardoor
mogelijk onderschat. De dekking van het NVM-bestand was in de jaren voor 2000
ongeveer 50 procent van de markt en neemt daarna steeds verder toe. Voor de jaren vanaf
2010 bevat het NVM-bestand ongeveer 90 procent van alle verkochte woningen in het
onderzoeksgebied.
Van alle woningen is bekend op welk moment ze op de markt zijn gekomen en, indien
van toepassing, op welk moment ze weer van de markt af zijn gehaald. Dit laatste kan
het gevolg zijn van terugtrekking of van een daadwerkelijke verkoop. In het geval van
een verkoop is zowel de verkoopprijs als de verkoopdatum bekend. De verkoopdatum
is de dag waarop het koopcontract is getekend. Naast gegevens over aan- en afmelding
van de woningen zijn ook diverse woningkenmerken opgenomen in het bestand, zoals
adresgegevens, type woning, bouwperiode, inhoud, oppervlakte, aantal verdiepingen,
soort tuin en parkeergelegenheid.
Het NVM-bestand vormt de basis voor het onderzoek naar de verkoopbaarheid van
woningen. Alle indicatoren, behalve het aantal verkochte woningen, zijn op basis
van dit bestand berekend. Daarnaast zijn de data uit het NVM-bestand gebruikt voor
het kenmerkenmodel. Op basis daarvan is een prijsindex berekend waarmee de
waardeontwikkeling van woningen kan worden bepaald. Dat is uitgelegd in hoofdstuk 4.

Bewerkingen
De kwaliteit van de variabelen in het bestand is niet altijd optimaal, vooral voor de jaren
tot 2000. Om het bestand geschikt te maken voor analysedoeleinden zijn daarom eerst
een aantal bewerkingen toegepast. Zo zijn aan- en afmelddata omgedraaid indien de
afmelddatum vóór de aanmelddatum lag en zijn gemeentecodes toegevoegd op basis van
de postcode-informatie in het bestand.

Bronbestanden

7

Ieder record in het bestand bevat een aanmelding van een woning. Eén en dezelfde
woning kan meerdere keren te koop zijn gezet. Deze woning zit dan meerdere keren in het
bestand. Records van woningen die tijdelijk van de woningmarkt zijn teruggetrokken en
binnen drie maanden weer opnieuw te koop zijn gezet zijn samengevoegd. In dat geval
beschouwen we beide verkoopperioden als aaneengesloten.
Het komt ook voor dat meerdere records van één en dezelfde woning elkaar overlappen,
dat wil zeggen dat de woning opnieuw is aangemeld voordat het andere record is
afgemeld. Dit kan verschillende oorzaken hebben. Bij elk mogelijk scenario zijn er
beslisregels opgesteld om te bepalen welke aanmelding van die woning in het bestand
moet worden behouden.

Filter
Het NVM-bestand bevat een groot aantal records dat niet binnen de reikwijdte van het
onderzoek valt. Het gaat dan bijvoorbeeld om woningen die niet tot de gedefinieerde
onderzoeksgebieden behoren of woningen die buiten de onderzoeksperiode te koop
hebben gestaan. Daarom is er een filter aan het bestand toegevoegd waarmee kan worden
bepaald welke records meegenomen moeten worden in de analyse.
Binnen het filter vallen de records die:
—— in één van de onderzoeksgebieden (risicogebied of referentiegebied) liggen.
—— een woonhuis of appartement betreffen. Bouwgrond en garageboxen worden buiten
beschouwing gelaten.
—— tot het onroerend goed behoren. Woonboten en stacaravans zijn uitgesloten.
—— ergens in de onderzoeksperiode te koop hebben gestaan. Dat wil zeggen dat de woning
tussen 1 januari 1985 (start bestand) en 30 juni 2015 is aangemeld én dat de woning,
indien afgemeld, op of na 1 januari 1995 is afgemeld.
Voor verkochte woningen geldt naast bovengenoemde criteria dat zij alleen binnen de
relevante selectie vallen als:
—— de woning daadwerkelijk verkocht is. Verkopen onder voorbehoud zijn uitgesloten.
—— de transactieprijs tussen 10 duizend euro en 5 miljoen euro ligt. Hiermee worden
verkopen met een onrealistische prijs buiten beschouwing gelaten.
Van alle records van woningen die in een van de onderzoeksgebieden liggen én die in
de onderzoeksperiode te koop hebben gestaan, voldoet 0,5 procent niet aan de gestelde
selectiecriteria en is dus uitgefilterd.

2.3 Kadasterbestand en WOZregistratie
Het verkopenbestand van het Kadaster bevat alle woningen die vanaf 1 januari 1995
verkocht zijn. Het Kadaster heeft de wettelijke taak alle verkooptransacties van onroerende

8

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

zaken te registreren. Naast de verkoopprijs worden ook adres, woningtype en datum van
overdracht geregistreerd. De verkoopprijs is inclusief eventueel aanwezige grond, tenzij het
een woning met erfpacht betreft. De prijs is exclusief bijkomende kosten zoals notariële
kosten, makelaars- of taxateursdiensten en overdrachtsbelasting. Ook roerende zaken
(zoals boedel) worden uitgesloten. De verkoopdatum die bij het Kadaster is geregistreerd is
de datum van de juridische overdracht. Deze datum ligt gemiddeld twee tot drie maanden
na de datum waarop het koopcontract is getekend. Het bestand heeft een volledige
dekking. Op basis van dit bestand is het aantal verkochte woningen bepaald.
Aan het Kadasterbestand is informatie gekoppeld uit de registratie Waardering Onroerende
Zaken (WOZ) van de Belastingdienst. De WOZ verplicht gemeenten al het onroerend goed
binnen de gemeentegrenzen periodiek te taxeren. Op basis van de WOZ-registratie kan de
waarde van de woning worden vastgesteld. De WOZ-registratie is voor één peilmoment
per jaar (1 januari) beschikbaar. Sinds 2007 worden de WOZ-waarden jaarlijks herzien,
daarvoor alleen in 1995, 1999, 2003 en 2005. De gecombineerde informatie uit het
Kadaster en de WOZ-registratie is gebruikt voor het berekenen van een prijsindex op basis
van het SPAR-model. Omdat het hiervoor belangrijk is dat de periode tussen het taxatieen verkoopmoment niet te groot is worden de verkoopprijzen van verkochte woningen
altijd vergeleken met hun meest recente, voorliggende beschikbare WOZ-waarde (zie
hoofdstuk 4).

Filter
De (gecombineerde) brongegevens uit het Kadaster en de WOZ-registratie bevatten
verkopen die niet gebruikt kunnen worden voor het berekenen van een SPAR index en
bijbehorende betrouwbaarheidsmarge omdat de gegevens onvolledig of onbetrouwbaar
zijn. Om deze verkopen te verwijderen, zijn filters toegepast.
Het Kadaster heeft de bestanden al opgeschoond voordat CBS deze ontvangt. De gegevens
in de opgeschoonde bestanden voldoen aan de volgende criteria:
—— De koopsom wordt door het Kadaster betrouwbaar geacht.
—— De koopsom ligt boven 10 duizend euro en onder 5 miljoen euro.
—— De postcodecijfers, -letters en het huisnummer zijn bekend.
—— Het object is een één- of meergezinswoning.
—— De koper is een natuurlijk persoon (verkopen aan de NAM zijn dus uitgesloten).
—— Er zijn maximaal twee objecten betrokken bij één overdracht.
—— Indien er twee objecten bij de overdracht betrokken zijn, dan is het kleinste object
maximaal 30 procent van de grootte van het grootste object.
—— Indien er twee objecten bij de overdracht betrokken zijn, dan heeft het kleinste object
(i) hetzelfde adres, (ii) geen adres, of (iii) een afwijkend adres met de aanduiding dat
het over een berging of stalling gaat.
Daarnaast heeft CBS de volgende verkopen uit de (gecombineerde) brongegevens
verwijderd:
—— Verkopen van woningen die in één maand twee of meer keer zijn verkocht. Deze
verkopen worden verwijderd omdat niet ondubbelzinnig vast te stellen is welke van de
transacties het meest betrouwbaar is.
—— Verkopen met een ontbrekende of onwaarschijnlijke WOZ-waarde. De WOZ-waarde
wordt onwaarschijnlijk geacht wanneer deze lager ligt dan 10 duizend euro of hoger
ligt dan 5 miljoen euro.

Bronbestanden

9

—— Verkopen waarvoor de verkoopprijs en de WOZ-waarde te ver uit elkaar liggen. Dat wil
zeggen, als de verhouding tussen de verkooprijs en de bijbehorende WOZ-waarde kleiner
is dan een half of groter is dan 2. De gemeten prijsverandering is dan onwaarschijnlijk.
—— Verkopen met onvolledige informatie in de koppelmaand. De indexreeksen met
verschillende peiljaren zijn aan elkaar gekoppeld in een zogenoemde ‘koppelmaand’.
Voor de verkochte woningen in die koppelmaand geldt dat niet alleen de WOZwaarde uit het meest recente peiljaar bekend moet zijn, maar ook die uit het daaraan
voorafgaande peiljaar. Alleen wanneer de WOZ-waarden op beide peilmomenten
bekend is, kan een goede koppeling worden uitgevoerd. Verkochte woningen waarvoor
dit niet het geval is, zijn daarom verwijderd.
Ongeveer 10 procent van de voor CBS beschikbare verkopen worden door deze
bewerkingen uitgesloten bij de berekening van de SPAR index.

2.4 Basisregistratie Adressen en
Gebouwen
In de Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG) zijn alle verblijfsobjecten in Nederland
opgenomen. De BAG is gebruikt voor het bepalen van de woningvoorraad in alle kwartalen
binnen de onderzoeksperiode (eerste kwartaal 1995 – tweede kwartaal 2015). Hiertoe
behoren alle verblijfsobjecten met de gebruiksfunctie ‘wonen’ en de status ‘in gebruik’ en
‘buiten gebruik’. Het is niet mogelijk om uit te gaan van de voorraad koopwoningen omdat
gegevens over de eigendomssituatie van woningen pas sinds 2006 beschikbaar zijn.

2.5 Schadebestand
Het bestand dat we gebruiken om te bepalen welke woningen schade hebben opgelopen,
is afkomstig van het Centrum Veilig Wonen (CVW). Huiseigenaren rondom het Groningenveld
kunnen schade aan hun woning melden bij CVW. Er wordt dan onderzocht of de schade is
ontstaan door een aardbeving als gevolg van de gaswinning. Is dat het geval, dan kan CVW
overgaan tot schadeherstel ofwel uitbetaling. Het schadebestand bevat alle dossiers die zijn
aangemaakt sinds de grote beving bij Huizinge op 16 augustus 2012 met het bijbehorende
schadebudget. Hierbij moet worden opgemerkt dat het bestand ook dossiers bevat die nog
niet in behandeling zijn genomen. Uit het bestand kan niet worden opgemaakt wanneer de
schade precies is ontstaan en ook niet of en wanneer de schade weer is hersteld.

Bewerkingen
Per adres kunnen in de loop van de tijd meerdere meldingen zijn gedaan bij het CVW. In dat
geval is voor elke melding een apart dossier aangemaakt. Om het totale schadebudget per
woning te bepalen hebben we alle dossiers van één en hetzelfde adres samengevoegd.

10

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

Vervolgens zijn de adressen met een totaal schadebudget van € 0,00 uit het bestand
verwijderd. Dit zijn namelijk adressen waarbij de schade geen gevolg is geweest van een
aardbeving, of adressen waarvan het dossier nog niet in behandeling is genomen. In het
laatste geval is er mogelijk wel schade door een aardbeving, maar dat is nog niet officieel
vastgesteld. In totaal heeft 32 procent van de adressen in het bestand een schadebudget
van € 0,00. Voor een (onbekend) deel van deze adressen geldt dat er later alsnog schade
kan worden toegekend. Bij de interpretatie van de cijfers moet daarom rekening worden
gehouden met een mogelijke onderschatting van het aandeel woningen met schade.
Niet alle adressen in het schadebestand betreffen woningen, er zitten ook dossiers van
bedrijven en scholen tussen. Voor het bepalen van het aandeel woningen met schade
is het schadebestand gekoppeld aan de BAG van 2014. Ongeveer 97 procent van de
schademeldingen betreft schade aan een woning.

Bronbestanden

11

3.
Indicatoren
voor de
verkoopbaarheid
van woningen

3.1 Inleiding
Hoe gemakkelijk woningen in een bepaald gebied worden verkocht kan met verschillende
indicatoren worden gemeten. In dit hoofdstuk is beschreven welke indicatoren in het
onderzoek zijn gebruikt en hoe deze precies zijn geoperationaliseerd.

3.2 Indicatoren
Het onderzoek richt zich op de volgende verkoopbaarheidsindicatoren:
1. Aantal verkochte woningen als percentage van de woningvoorraad
2. Aantal te koop staande woningen als percentage van de woningvoorraad
3. Aantal dagen dat verkochte woningen te koop hebben gestaan (verkoopduur)
4. Aantal dagen dat te koop staande woningen al te koop staan (te-koopduur)
5. Verkoopprijs als percentage van de oorspronkelijke vraagprijs (prijsverhouding)

3.3 Operationalisering
Om naast de waarde die deze indicatoren op een bepaald moment hebben ook te
meten ook hoe zij zich ontwikkelen, zijn zij per kwartaal berekend. Het aantal verkochte
woningen is gebaseerd op Kadasterdata, de woningvoorraad is afkomstig uit de
Basisregistratie Adressen en Gebouwen en gegevens uit het NVM-bestand vormen de
bron voor de overige indicatoren. Met behulp van aan- en afmelddata is bepaald of een
woning op een bepaald moment te koop stond en, indien van toepassing, wanneer deze is
verkocht.
De indicatoren zijn als volgt geoperationaliseerd:
1. Het aantal woningen dat in kwartaal x is verkocht als percentage van de
woningvoorraad aan het eind van kwartaal x.
2. Het aantal woningen dat aan het eind van kwartaal x te koop staat als percentage van
de woningvoorraad aan het eind van kwartaal x.
3. De mediane verkoopduur van alle woningen die in kwartaal x verkocht zijn. De
verkoopduur is het aantal dagen tussen de aanmelddatum en de afmelddatum van de
woning.
4. De mediane te-koopduur van alle woningen die aan het eind van kwartaal x te koop
staan. De te-koopduur is het aantal dagen tussen de aanmelddatum en de laatste dag
van het kwartaal.
5. De mediane prijsverhouding van alle woningen die in kwartaal x verkocht zijn. De
prijsverhouding is de verkoopprijs als percentage van de oorspronkelijke vraagprijs.

Indicatoren voor de verkoopbaarheid van woningen

13

De eerste twee indicatoren zijn gerelateerd aan de totale woningvoorraad. Hierdoor
kunnen de resultaten beter in de tijd en ook tussen verschillende gebieden worden
vergeleken. Volgtijdelijke vergelijkbaarheid is ook de reden dat bij indicator 3, 4 en 5
is gekozen voor de mediaan in plaats van het rekenkundig gemiddelde. De mediaan is
namelijk minder gevoelig voor uitschieters in de data.
Vanwege het kleine aantal waarnemingen per kwartaal vertonen de reeksen van de
verschillende indicatoren een grillig verloop. Om een beter beeld te krijgen van de
trendmatige ontwikkeling zijn de reeksen ‘gesmoothd’ door middel van een state-space
model. Dit is verder uitgelegd in hoofdstuk 5.

14

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

4.
Indicatoren
voor de
prijsontwikkeling
van verkochte
woningen

4.1 Inleiding
De prijsontwikkeling van bestaande koopwoningen die in het risicogebied zijn verkocht
is vergeleken met de prijsontwikkeling van woningen in het referentiegebied. Dat
is gedaan met behulp van een prijsindex. Er zijn verschillende methoden om die
prijsindex voor koopwoningen te berekenen. In dit onderzoek is gebruikgemaakt van
een kenmerkenmodel1) en van de SPAR-methode. Beide methoden zijn in dit hoofdstuk
toegelicht. Paragraaf 4.4 gaat kort in op de vergelijkbaarheid van beide indexen.

4.2 Kenmerkenmodel
Een kenmerkenmodel ziet een woning als een set woningkenmerken. Voorbeelden van
woningkenmerken zijn de grootte van de woning of het woningtype. Elk kenmerk heeft
invloed op de prijs van een woning. Zo zal een woning met een grote woonoppervlakte
duurder zijn dan een woning met een kleine oppervlakte, gegeven de overige kenmerken.
Met behulp van regressie analyse kan de invloed van de woningkenmerken op de prijs
worden bepaald. Hiermee kan de gemeten prijsontwikkeling worden gecorrigeerd voor
veranderingen in de samenstelling en kwaliteit van de set verkochte woningen.

Samenstellen databestand
Voor het kenmerkenmodel wordt de in paragraaf 2.2 beschreven NVM-dataset gebruikt.
Deze dataset bevat naast gegevens over de transactie van de woning een groot aantal
woningkenmerken. Enkele voorbeelden van woningkenmerken binnen de NVM-dataset
zijn: perceeloppervlakte, bouwjaar en de staat van het onderhoud.
Om te voorkomen dat niet-plausibele transacties de uitkomsten van de regressie verstoren,
zijn in aanvulling op de in paragraaf 2.2 beschreven filters twee aanvullende filters voor
het kenmerkenmodel toegepast. Woningen zijn niet geselecteerd als:
1. de inhoud kleiner is dan 21 m³. De grens is gesteld op 21 m³ omdat dit de minimale
inhoud is die een woning in Nederland volgens Bouwbesluit 2012 moet hebben.
2. Het logaritme van de transactieprijs van de woning valt buiten het interval van 99%
rond het gemiddelde. Het gemiddelde logaritme van de transactieprijs is bepaald,
evenals de standaarddeviatie. Woningen die 2,58 standaarddeviaties of meer van het
gemiddelde afwijken worden verwijderd. Dit filter wordt toegepast om te voorkomen
dat zeer hoge of zeer lage prijzen de regressie bovengemiddeld beïnvloeden.
Onderstaande tabel laat per onderzoeksgebied het aantal transacties zien dat is
meegenomen in de berekening. Dat is dus het aantal transacties dat overblijft nadat het
basisfilter en het filter specifiek voor het kenmerkenmodel zijn toegepast.

1)

16

Een kenmerkenmodel wordt ook wel een hedonisch model genoemd.

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

4.2.1 Aantal NVM-transacties per onderzoeksgebied januari 1995–juni 2015 na
toepassing filters
80 000
70 000
60 000
50 000
40 000
30 000
20 000
10 000
0

4.2.2

Risico

Referentie

Filter 1

Filter 2

Risico
niet krimp

Risico
krimp

Referentie
niet krimp

Referentie
krimp

Totaal in analyse

Aantal NVM-transacties per onderzoeksgebied januari 1995–juni 2015
na toepassing filters

Totaal in analyse

Risico

Referentie

Risico
niet krimp

Risico
krimp

Referentie
niet krimp

Referentie
krimp

22 411­

66 382­

11 639­

10 772­

41 903­

24 479­

Filter 1

266­

881­

97­

169­

187­

694­

Filter 2

208­

854­

106­

102­

605­

249­

Selectie van woningkenmerken
De NVM-dataset bevat circa 100 woningkenmerken. Het is niet zinvol deze allemaal op
te nemen in het kenmerkenmodel. Een model heeft na opname van de belangrijkste
woningkenmerken vaak al een vrij grote verklaarkracht. Toevoeging van extra kenmerken
voegt dan nauwelijks verklaarkracht toe, terwijl het lastiger wordt om significante
resultaten uit de regressie analyse te krijgen. Daarom is gekozen voor een beperkt aantal
woningkenmerken. Een nadeel hiervan is dat het model hierdoor minder geschikt is voor
unieke objecten, zoals woonboerderijen. Aan de meer algemene kenmerken van zulke
woningen is niet af te leiden dat het om een bijzondere woning gaat, terwijl dit wel tot
uitdrukking komt in de prijs. Dit type woning komt in Groningen relatief veel voor.
Omdat niet alle 100 woningkenmerken opgenomen kunnen worden in het model, is
er een selectie gemaakt van beschikbare woningkenmerken in de NVM-dataset. Bij
het maken van de selectie is allereerst gekeken of er voldoende woningen worden
verkocht die het kenmerk bezitten. Daarnaast moet er betrouwbare data over dit
kenmerk beschikbaar zijn. Tot slot moet er voldoende variatie van het kenmerk aanwezig
zijn in het onderzoeksgebied. De kenmerken die aan deze voorwaarden voldoen zijn
doorgerekend in het kenmerkenmodel. Woningkenmerken die niet significant bleken
zijn verwijderd. Daarnaast zijn ook kenmerken verwijderd die weinig effect bleken te

Indicatoren voor de prijsontwikkeling van verkochte woningen

17

hebben op de transactieprijs. Onderstaande kenmerken zijn uiteindelijk opgenomen in het
kenmerkenmodel:
1. Inhoud van de woning
2. Grootte van het perceel behorende bij de woning
3. Woningtype
4. Bouwperiode van de woning
5. Gemeente waarin de woning is gelegen
6. Staat van het onderhoud binnen
7. Staat van het onderhoud buiten
De kenmerken 1 tot en met 5 behoren tot de belangrijkste kenmerken die verkoopprijzen
verklaren (Diewert, 2013). De kenmerken 6 en 7 zeggen iets over de staat waarin de
woning verkeert. Deze kenmerken zijn in het kader van dit onderzoek van belang,
omdat er woningen in deze regio zijn die te maken hebben met schade als gevolg van
aardbevingen.
In deze studie zijn verschillende mogelijkheden onderzocht om het effect van aardbevingen
mee te nemen in het kenmerkenmodel. Zo is gekeken naar de mogelijkheid om
schademeldingen op te nemen. Dit bleek echter niet haalbaar, omdat niet achterhaald kan
worden in hoeverre een woning schade heeft op het moment van verkoop. Daarnaast is
gekeken naar de mogelijkheid om het aantal aardbevingen per woning mee te nemen. Het
meenemen hiervan is mogelijk, maar voegt weinig verklaarkracht toe aan het model. Dat
komt doordat de gemeenten waar regelmatig aardbevingen voorkomen zijn samengevoegd
tot het risicogebied. Omdat vrijwel alle woningen in dit gebied aardbevingen hebben
doorgemaakt, is dit geen onderscheidend kenmerk tussen de woningen binnen dit gebied.
Er is wel verschil in de mate waarin woningen schade hebben opgelopen. Daarom is de
staat van het onderhoud meegenomen. Indien een woning aardbevingsschade heeft op het
moment van verkoop, dan nemen we aan dat dit hierin tot uitdrukking komt.
Bovenstaande selectie van woningkenmerken is gemaakt op basis van onderzoek
naar verkochte bestaande koopwoningen. De kenmerken van verkochte bestaande
koopwoningen kunnen verschillen van de kenmerken van niet-verkochte woningen of
van de kenmerken van nieuwbouwkoopwoningen. De beschreven bevindingen en de
resultaten van het model zijn daarom ook alleen van toepassing op verkochte bestaande
koopwoningen.

Regressieanalyse
Door middel van een standaard time dummy methode2) wordt het logaritme van de
transactieprijs verklaard aan de hand van een set woningkenmerken en dummy variabelen.
In de vorige paragraaf zijn de zeven kenmerken beschreven die zijn opgenomen in het
model. Daarnaast is het kwartaal waarin woningen zijn verkocht opgenomen in het model.
Zo is de invloed van de periode waarin de verkoop plaatsvond gemeten. Het model ziet er
als volgt uit:
Log(Transactieprijs) = Constante + Verkoop kwartaal + log(Inhoud) + Perceel + Woningtype
+ Bouwperiode + Gemeente + Onderhoud binnen + Onderhoud buiten + Ruis

2)

Voor meer over hedonische methoden, zie: De Haan, J. and E. Diewert (2013) Hedonic Regression Methods.
In: Eurostat, ILO, IMF, OECD, UNECE and the World Bank, Handbook on Residential Property Prices Indices(RPPIs)
(pp. 50–64). Luxembourg: Publications Office of the European Union.

18

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

Bij een time dummy methode wordt er één regressie uitgevoerd voor alle perioden samen.
In dit geval is de regressie uitgevoerd met behulp van de kleinste-kwadratenmethode op
kwartaaldata van het eerste kwartaal van 1995 tot en met het tweede kwartaal van 2015.
Voor elk onderscheiden onderzoeksgebied is een aparte regressie analyse uitgevoerd. In de
bijlage zijn de resultaten van de regressies te vinden.
Om te bepalen in hoeverre het model geschikt is voor het verklaren van de transactieprijs,
is R² berekend. Dit is een maatstaf waarmee bepaald kan worden in hoeverre het model
geschikt is voor het verklaren van de variantie in de uitkomsten. R² is een waarde tussen 0
en 1, waarbij geldt: hoe hoger de waarde hoe beter de modelfit.

4.2.3

R²

R² per onderzoeksgebied
Risico

Referentie

Risico
niet krimp

Risico
krimp

Referentie
niet krimp

Referentie
krimp

0­,8441

0­,8446

0­,8654

0­,8141

0­,8554

0­,8155

Controleren modelaannames
Het regressiemodel is gebaseerd op een aantal aannames. Deze aannames zijn
gecontroleerd en zijn hieronder besproken:
1. De residuen zijn homoscedastisch. Dit wil zeggen dat ze een constante variantie
hebben. Dit is gecontroleerd met behulp van de zogenoemde Breusch-Pagan test.
Hieruit bleek dat de residuen heteroscedastisch zijn en dat verhoogt de standaardfout
van de coëfficiënten. Daarom is een zogenoemde hccm-test uitgevoerd om de
significantie van de woningkenmerken te controleren. Hierbij is rekening gehouden
met de heteroscedasticiteit. Uit de test bleek dat de geselecteerde woningkenmerken
allen significant zijn.
2. De residuen zijn ongecorreleerd. Dit is een belangrijke aanname. Het wil zeggen dat er
geen resterend patroon in de residuen aanwezig is dat door toevoeging van een extra
woningkenmerk aan het model verklaard zou kunnen worden.
3. De residuen zijn normaal verdeeld. Dit is nodig om bepaalde statistische toetsen uit te
kunnen voeren die alleen onder deze aanname werken. De residuen in dit onderzoek
zijn normaal verdeeld.
Deze aannames zijn tijdens het modelleren (het vinden van de optimale verzameling
kenmerken) herhaaldelijk gecontroleerd. Als niet (geheel) aan de aannamen werd voldaan
was dit een teken dat de modellering verbeterd kon worden. Naast de genoemde toets
op heteroscedasticiteit zijn de aannamen gecontroleerd door de eigenschappen van de
residuen visueel te bestuderen. Bij deze visuele controle bleken nog outliers met een grote
invloed op de regressie in de data te zitten. Deze zogenoemde influential outliers zijn
verwijderd met behulp van Cook’s Distance.

Indicatoren voor de prijsontwikkeling van verkochte woningen

19

4.2.4 Aantal NVM-transacties per onderzoeksgebied januari 1995–juni 2015 na
verwijderen influential points
70 000
60 000
50 000
40 000
30 000
20 000
10 000
0
Risico

Referentie

Risico
krimp

Referentie
niet krimp

Referentie
krimp

Influential points

Totaal in berekening

4.2.5

Risico
niet krimp

Aantal NVM-transacties per onderzoeksgebied januari 1995–juni 2015
na verwijderen influential points
Risico

Referentie

Risico
niet krimp

Risico
krimp

Referentie
niet krimp

Referentie
krimp

Totaal berekening

23 119­

64 453­

11 847­

11 272­

40 553­

23 956­

Influential points

221­

916­

126­

95­

661­

219­

4.3 SPAR-methode
Naast het kenmerkenmodel maakt CBS gebruik van de sale price appraisel ratio
(SPAR) methode om de prijsverandering van koopwoningen te meten. Deze methode
gebruiken CBS en het Kadaster sinds januari 2008 in hun gezamenlijke publicaties over
prijsverandering van bestaande woningen die verkocht zijn aan particuliere kopers en die
op Nederlandse grond staan3).
In de SPAR-methode worden verkoopprijzen (= sale price) van woningen in een bepaald
kwartaal vergeleken met de taxatiewaarden (WOZ-waarden = appraisal) van deze
woningen in een basisperiode4). De verkoopprijzen van verkochte woningen zijn afkomstig
van het Kadaster. De bijbehorende taxatiewaarden (WOZ-waarden) komen uit de WOZregistratie van de Belastingdienst. Een belangrijk voordeel van de gegevens van het

3)

Een beschrijving van de Prijsindex Bestaand Koopwoningen van CBS kan gevonden worden op de CBS-website
(http://www.cbs.nl/nl-NL/menu/themas/prijzen/methoden/dataverzameling/korteonderzoeksbeschrijvingen/2013-korte-onderzoeksbeschrijving-pbk-art.htm).

4)

Voor een uitgebreidere beschrijving van de SPAR-methode zie: De Haan, J. (2013) Appraisal Based Methods. In:
Eurostat, ILO, IMF, OECD, UNECE and the World Bank, Handbook on Residential Property Prices Indices(RPPIs).
Luxembourg: Publications Office of the European Union.

20

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

Kadaster en de Belastingdienst is dat zij een lange periode bestrijken en een vrijwel
volledige dekking hebben. Deze gegevens kunnen echter niet zonder meer gebruikt
worden voor het berekenen van een SPAR-index en zijn daarom eerst ‘opgeschoond’ (zie
paragraaf 2.3).
De prijsindex is berekend door de gemiddelde verkoopprijs van alle in een bepaald
kwartaal verkochte woningen te delen door de bij deze woningen horende gemiddelde
taxatiewaarde. Door de verkoopprijs van opeenvolgende kwartalen steeds te vergelijken
met de bijbehorende taxatiewaarde uit dezelfde basisperiode ontstaat een indexreeks
die de prijsontwikkeling van bestaande koopwoningen beschrijft. De methode corrigeert
(gedeeltelijk) voor de kwaliteit van de samenstelling van de sets verkochte woningen.
Per periode kan de kwaliteit van deze set woningen namelijk verschillen, maar doordat
de verkoopprijzen van woningen altijd afgezet worden tegen de taxatiewaarden van die
woningen, wordt hiervoor gecorrigeerd.
De taxatiewaarde van woningen verandert in de loop van de tijd. Om een goede prijsindex
te berekenen is het belangrijk dat de periode tussen het taxatie- en verkoopmoment niet
te groot is. De verkoopprijzen van verkochte woningen worden daarom altijd vergeleken
met hun meest recente beschikbare WOZ-waarde. De peildatum daarvan ligt altijd voor
de verkoopdatum. Wanneer de verkoopprijzen telkens met de meest recente WOZwaarden vergeleken worden, ontstaan er steeds nieuwe deelreeksen waarbij telkens het
meest recente peilmoment de basisperiode vormt. De verschillende deelreeksen worden
vervolgens aan elkaar gekoppeld tot één continue reeks met indexcijfers vanaf 1995.
Dit wordt gedaan door vanaf de koppelperiode de prijsindex van de nieuwe deelreeks
te corrigeren voor de gemiddelde waardeontwikkeling die is opgetreden tot en met die
koppelperiode. De koppelperioden vallen samen met de peilmomenten voor de WOZwaarden.
De SPAR-methode kent een aantal belangrijke aannames. Een daarvan is dat de
woningvoorraad tussen twee waardepeildata constant is. Dit wil zeggen dat het totale
aanbod aan beschikbare koopwoningen (de woningvoorraad) tussen twee peildata niet
verandert. Uiteraard komen er altijd nieuwe koopwoningen beschikbaar (denk aan nieuw
opgeleverde koopwoningen en huurwoningen die verkocht worden) en verdwijnen andere
woningen van de woningmarkt omdat die bijvoorbeeld gesloopt worden. De verandering
in de woningvoorraad tussen twee waardepeildata is echter pas meegenomen in de
berekeningen met de nieuwe peildatum als basisperiode.
Als niet zou worden gecorrigeerd voor tussentijdse kwaliteitsveranderingen van
woningen wordt een kwaliteitsverandering onterecht waargenomen als een
prijsverandering. Wijzigingen die hebben plaatsgevonden in de taxatiewaarden als
gevolg van kwaliteitsveranderingen, worden echter altijd pas meegenomen in de
deelreeks die loopt vanaf een nieuwe waardepeildatum. Er wordt dus niet gecorrigeerd
voor kwaliteitsveranderingen die hebben plaatsgevonden tussen het meest recente
taxatiemoment en het moment van verkopen. Doordat het taxatiemoment en de
verkoopdatum, dicht bij elkaar liggen (zeker in de recentere jaren), wordt aangenomen dat
het effect van tussentijdse kwaliteitsveranderingen beperkt is.

Indicatoren voor de prijsontwikkeling van verkochte woningen

21

4.4 Vergelijkbaarheid
kenmerkenmodel en SPARmethode
Er zijn twee prijsindexen berekend om de prijsontwikkeling van verkochte woningen
in het risicogebied te vergelijken met verkochte woningen in het referentiegebied.
Het kenmerkenmodel is in het resultatenrapport beschreven, het SPAR-model is ter
ondersteuning gebruikt. Het kenmerkenmodel is gekozen omdat dit model het meest
geschikt is voor een analyse van de door ons onderzochte gebieden. Een belangrijk
argument hiervoor is dat het kenmerkenmodel direct corrigeert voor veranderingen
in kwaliteit van de set verkochte woningen, terwijl de SPAR-methode hier pas na het
beschikbaar komen van nieuwe WOZ-taxaties voor kan corrigeren. Corrigeren voor kwaliteit
van de set verkochte woningen is voor dit onderzoeksgebied in het bijzonder belangrijk
omdat woningen in dit gebied te maken hebben met schade als gevolg van aardbevingen.
Daarnaast zijn de marges van het kenmerkenmodel iets kleiner dan de marges van het
SPAR-model.
Het is lastig beide prijsindexen met elkaar te vergelijken. Dat komt doordat er verschillen
in methode, maar ook doordat er gebruik is gemaakt van verschillende datasets. Het
kenmerkenmodel maakt gebruik van de NVM-dataset en het SPAR-model van data van
het Kadaster. Deze datasets registreren verkopen op een verschillend moment. Daardoor
wordt een ontwikkeling ook op een verschillend moment gemeten. Gemiddeld wordt een
verkoop zo’n drie maanden eerder geregistreerd in de NVM-dataset. Naast een verschillend
moment van registeren speelt ook mee dat de NVM alleen verkopen van NVM-makelaars
registreert, terwijl het Kadasterbestand volledig is. Tot slot kunnen NVM-verkopen nog
ontbonden worden, terwijl Kadasterverkopen met zekerheid bij de notaris zijn gepasseerd.

22

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

5.
Betrouwbaar­
heidsmarges
en trendlijnen

5.1 Inleiding
In de voorgaande hoofdstukken is toegelicht hoe de verschillende woningmarktindicatoren
per periode zijn berekend. Alle indicatoren zijn op kwartaalbasis gerapporteerd, in de
vorm van een trendmatige ontwikkeling per indicator. In dit hoofdstuk is eerst behandeld
hoe is vastgesteld wat de maximaal haalbare periodiciteit is waarmee met voldoende
betrouwbaarheid gepubliceerd kan worden (paragraaf 5.2). Vervolgens is besproken hoe
deze betrouwbaarheid is vastgesteld (5.3). Ten slotte is de methode toegelicht waarmee de
trendmatige ontwikkelingen in de cijfers is bepaald (5.4).

5.2 Verantwoording gekozen
periodiciteit
Aangezien het aantal verkochte woningen per kwartaal in de onderzoeksgebieden
klein is, gaat een aantal van de indicatoren voor deze gebieden gepaard met relatief
grote marges. Het gaat met name om de prijsindices, maar geldt ook voor sommige
verkoopbaarheidsindicatoren. In de volgende paragraaf is dit verder toegelicht. De
berekende indicatoren zullen in die gevallen minder betrouwbaar zijn dan voor gebieden
met veel verkopen. Inzicht in de betrouwbaarheid van de berekende cijfers is belangrijk
omdat dit bepaalt wat de hoogste frequentie is waarvoor cijfers gepubliceerd kunnen
worden. De onzekerheidsmarges worden groter en de betrouwbaarheid kleiner door
over kortere periodes te rapporteren. Bovendien zal het patroon over de perioden van de
indicator een grilliger verloop hebben.
Om een schatting van de onzekerheid te maken, zijn de prijsindexmethoden voor
verschillende periodiciteiten toegepast. Hierbij zijn telkens de 95%-betrouwbaar­
heidsintervallen berekend. Zowel de onzekerheidsmarges rond het geschatte niveau als
de marges rond de ontwikkeling van de prijsindexcijfers zijn bepaald. Op basis hiervan
is besloten dat CBS de prijsindexcijfers niet gedetailleerder dan op kwartaalbasis met
voldoende nauwkeurigheid kan publiceren. Ook voor de verkoopbaarheidsindicatoren
wordt deze periodiciteit gehanteerd.
Om toch voldoende inzicht te krijgen in de onderliggende ontwikkelingen, ondanks de
onzekerheid in de cijfers en de grilligheid van het verloop van de indicatoren, zijn voor alle
indicatoren trendlijnen berekend. De methode hiervoor is in paragraaf 5.4 toegelicht.

5.3 Varianties
De berekende prijsindices en enkele van de verkoopbaarheidsindicatoren zijn schattingen
van onbekende grootheden. Zoals met elke statistische methode kennen deze schattingen

24

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

daarom een onzekerheid. Die wordt uitgedrukt met een variantie, waarmee vervolgens
een onzekerheidsmarge in de vorm van een 95%-betrouwbaarheidsinterval berekend kan
worden. Voor al deze indicatoren is sprake van reeksen van opeenvolgende schattingen. De
variantie kan daarom per periode verschillen.
Voor de SPAR-methode (Eurostat, 2013) is de variantie bekend en is een formule
beschikbaar (De Haan, 2007). Hierdoor kan voor elke periode van de reeks een variantie
uitgerekend worden. Voor het kenmerkenmodel (Eurostat, 2013) is een dergelijke formule
niet beschikbaar. Bij deze methode wordt een lineaire regressie uitgevoerd en wordt
vervolgens een transformatie (het nemen van de exponent) uitgevoerd op bepaalde
regressiecoëfficiënten om de prijsindex te berekenen. Deze coëfficiënten hebben
weliswaar een bekende standaardfout, maar voor de getransformeerde coëfficiënten is
deze fout niet triviaal te berekenen. Om toch een variantie te kunnen berekenen, zijn de
varianties via een ‘bootstrap’-procedure (Efron en Tibshirani, 1993) op empirische wijze
bepaald voor de prijsindices. In deze procedure is een steekproef (met teruglegging)
getrokken uit het bestaande bestand met huizenverkopen die even groot is als het
oorspronkelijke bestand. Dit is per periode gebeurd. Vervolgens is voor dit nieuwe bestand
de prijsindex per periode berekend. Door dit geheel een groot aantal keer te herhalen
(1 000 keer) kon de variantie van prijsindex over alle herhalingen worden berekend.
Voor de verkoopbaarheidsindicatoren zijn om verschillende redenen geen varianties
bekend. Een aantal van de indicatoren zijn samenvattende maten (zoals totaalaantal
verkopen of verkoopduur) van alle transacties in een bepaalde periode. Aangezien we
dus te maken hebben met integrale waarneming kent de samenvattende maat geen
variantie. Voor andere indicatoren geldt dat ze gebaseerd zijn op alle transacties in een
periode, maar iets proberen te zeggen over de woningmarkt als geheel. Dit geldt voor de
indicator ‘Verhouding tussen de verkoopprijs en de oorspronkelijke vraagprijs’. In dit geval
is het beter om de transacties te zien als een steekproef uit de totale woningvoorraad.
De samenvattende maat is dan een schatting van een onbekende populatieparameter.
Alvorens de samenvattende maat te berekenen, zijn op de brongegevens nog een aantal
bewerkingen uitgevoerd, zoals het verwijderen van transacties die onrealistisch zijn of die
de samenvattende maat te sterk zouden beïnvloeden. De samenvattende maat is dus een
schatting van de waarde voor de gehele woningvoorraad, en kent daardoor een variantie.
Door de bewerkingsstappen valt de variantie ervan echter niet te berekenen.
Nadat de indicatoren bepaald zijn, zijn trendlijnen berekend. De methode hiervoor is in
de volgende paragraaf behandeld. Deze methode kent ook weer een variantie en gaat
ervan uit dat de bronreeksen om de trendlijnen te bepalen geen onzekerheid kennen.
Zoals hierboven beschreven kennen alle indicatoren een bepaalde onzekerheid. Daarom
is de trendlijnmethode zo aangepast dat deze ook rekening houdt met de hierboven
beschreven varianties van de indicatoren. De marge van de trendlijnen geeft daarna de
gecombineerde onzekerheid weer van zowel de brondata als de schattingsmethode. Dit is
echter alleen mogelijk voor de prijsindices. Voor de verkoopbaarheidsindicatoren is alleen
de onzekerheid van de trendlijnmethode vastgesteld. Dit is dus een ondergrens voor de
totale onzekerheid.
Wanneer naast een niveauschatting ook ontwikkelingen van belang zijn, moet er rekening
mee worden gehouden dat de variantie en dus de onzekerheid in de ontwikkeling niet
rechtstreeks overgenomen kan worden uit de varianties van de niveauschattingen. Het
gaat immers om de ratio tussen twee schattingen die beiden een variantie kennen. De
variantie van deze ratio wordt via een benadering geschat. Hierbij zal meestal het geval

Betrouwbaar­heidsmarges en trendlijnen

25

zijn dat de relatieve onzekerheidsmarge op een ontwikkeling groter is dan de relatieve
onzekerheidsmarge op de niveauschatting.

5.4 Trendlijnen
Voor alle indicatoren is het belangrijk de trendmatige ontwikkeling te scheiden van
toevallige fluctuaties en systematische schommelingen. Zo kan worden bepaald of de
ontwikkeling per indicator verschilt tussen het risicogebied en het referentiegebied.
Om deze trendmatige ontwikkeling te berekenen, worden voor alle indicatoren state
spacemodellen en bijbehorende schattingstechnieken gebruikt (Durbin en Koopman,
2012; Harvey, 1989; Koopman et al., 2008). Deze methodologie gebruikt filters om de
onderliggende trend te bepalen.
In deze state spacemodellen wordt ervan uitgegaan dat elke tijdreeks bestaat uit een
aantal componenten die niet waargenomen kunnen worden. Deze componenten zijn
expliciet gemodelleerd. De in dit onderzoek gebruikte modellen zijn allen speciale
gevallen van dezelfde state spaceformulering. De basis hiervoor is een univariaat
model met niveau en trend, met een seizoencomponent daaraan toegevoegd. De state
spacemodellen gaan ervan uit dat elk van deze componenten zich langzaam ontwikkelt
(en dus stochastisch is). Sommige componenten zijn echter vast (ofwel deterministisch).
De reeksen worden behalve uit niveau en seizoen ook verklaard middels een of meerdere
verklarende variabelen. Via deze component is hulpinformatie in het model opgenomen
die een betere verklaring aan de ontwikkeling van de reeks kan geven. Deze variabelen
zijn als regressie-effect toegevoegd aan het model. De laatste twee componenten bestaan
uit de uitbijters en de breuken. Dit zijn respectievelijk eenmalige extreme waarden in de
reeks en plotselinge verschuivingen in het niveau van de reeks. Beide zijn verstorende
effecten die expliciet zijn gemodelleerd. Alle componenten samen verklaren de variaties
in de reeks. Het kleine gedeelte dat niet met het model kan worden verklaard, is de
onregelmatige component of ruis.
Naast het opnemen van deze componenten is de modelformulering uitgebreid zodat de
formulering rekening houdt met onzekerheid in de brondata. De marge van de trendlijnen
geeft daarmee de gecombineerde onzekerheid weer van zowel de brondata als van de
schattingsmethode.
Voor elke reeks kan de precieze modelformulering verschillen. Niet elk van de genoemde
componenten hoeft voor elke reeks opgenomen te zijn in het model. Daarnaast kunnen
sommige componenten zowel stochastisch als deterministisch gemodelleerd worden. Er is
voor gekozen om de modellering per reeks te optimaliseren, en dus niet per se hetzelfde
model te hanteren voor alle reeksen (voor de verschillende onderzoeksgebieden) van een
indicator.
Via de genoemde filters kan de grootte van elk van de componenten van de reeks geschat
worden. De trendmatige ontwikkeling bestaat dan uit de oorspronkelijke reeks zonder de
seizoencomponent en de ruiscomponent, maar inclusief de regressie-effecten, uitbijters en
breuken.

26

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

6.
Belangrijkste
verschillen CBS
en Ortec Finance

De opzet van dit CBS-onderzoek is op hoofdlijnen gelijk aan onderzoek dat eerder
door Ortec Finance1) is uitgevoerd. De methoden wijken echter op een aantal punten
af. Hierna zijn de belangrijkste verschillen tussen CBS en Ortec op een rij gezet.

Gebiedsindeling
—— De gemeenten Hoogezand-Sappemeer, De Marne en Menterwolde zijn door CBS
toegekend aan het risicogebied, terwijl ze door Ortec tot het referentiegebied werden
gerekend. Ortec baseerde haar indeling op gebieden waar aardbevingen plaatsvonden,
CBS kijkt naar de gebieden waar woningschade als gevolg van deze aardbevingen is
opgetreden.
—— Ortec maakte onderscheid tussen gemeenten die direct grenzen aan het risicogebied
(referentiegebied 1) en de gemeenten die daar iets verder vanaf liggen
(referentiegebied 2). CBS heeft dit onderscheid losgelaten.
Het effect van de gekozen gebiedsindeling op de conclusies over prijsontwikkeling is
benaderd. Dit is gedaan door het kenmerkenmodel uit te voeren met drie verschillende
gebiedsindelingen: de twee hiervoor beschreven indelingen en een indeling naar
postcodegebieden met woningen met aardbevingsschade. Uit deze analyse blijkt dat het
effect van de gebiedsindeling op de conclusies beperkt is.

Bewerkingen en filters
CBS heeft net iets andere keuzes gemaakt in de bewerkingen en filters die op het NVM- en
het Kadasterbestand zijn toegepast. CBS hanteert bijvoorbeeld andere grenzen waarbinnen
de verkoopprijs als valide wordt beschouwd. De gehanteerde grenzen zijn in hoofdstuk 2
van dit rapport toegelicht.

Verkoopbaarheid woningen
—— Ortec baseerde de indicator ‘aantal verkochte woningen ten opzichte van de
woningvoorraad’ op NVM-gegevens. CBS baseert deze indicator op Kadasterdata, omdat
die data (vooral in de periode vóór 2010) vollediger zijn.
—— Ortec relateerde het aantal te koop staande en verkochte woningen aan de
koopwoningvoorraad in 2010. Het aantal woningen kan echter door de tijd veranderen.
CBS relateert de aantallen daarom aan de totale woningvoorraad in de verslagperiode.
—— CBS berekent de indicator ‘Verhouding tussen de verkoopprijs en de oorspronkelijke
vraagprijs’ op een andere manier dan Ortec. Stel, een woning is te koop gezet voor
100 euro en verkocht voor 70 euro. De indicator van CBS beschrijft dan het percentage
van de vraagprijs waarvoor de woning is verkocht, ofwel 70 procent in dit voorbeeld.
De indicator van Ortec duidde op het verschil tussen de vraagprijs en de verkoopprijs als
percentage van de vraagprijs, dus 30 procent.

1)

Voor het meest recente rapport, zie: M.K. Francke en K.M. Lee. ‘De ontwikkelingen op de woningmarkt rond het
Groningenveld: Actualisatie 4e kwartaal 2014’. Ortec Finance Research Center, Rotterdam, 5 maart 2015.
http://www.rijksoverheid.nl/documenten-en-publicaties/rapporten/2015/05/21/de-ontwikkelingen-op-dewoningmarkt-rond-het-groningenveld-actualisatie-4e-kwartaal-2014.html

28

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

Waardeontwikkeling woningen
—— CBS heeft in het kenmerkenmodel 7 woningkenmerken opgenomen, terwijl het model
van Ortec er 15 bevatte. Het kleinere aantal kenmerken heeft als voordeel dat er
minder combinaties van woningkenmerken mogelijk zijn, waardoor er per combinatie
meer data beschikbaar zijn en de variantie dus kleiner is. Daarnaast verklaren de
geselecteerde woningkenmerken samen een groot deel van de prijsverschillen tussen
woningen. Extra kenmerken voegen nauwelijks verklaringskracht toe. Het model van
het CBS bevat één woningkenmerk dat in het model van Ortec niet voorkwam, namelijk
de gemeente waarin de woning is gelegen. De overige kenmerken zijn te vinden in
hoofdstuk 4 van dit methoderapport.
—— Ortec maakte gebruik van een herhaaldeverkopenmodel waarin prijsveranderingen
worden vastgesteld door twee opvolgende verkopen van dezelfde woningen met
elkaar te vergelijken. CBS maakt in plaats daarvan gebruik van de SPAR-index. Deze
methode vergelijkt de verkoopprijs met de WOZ-waarde. De SPAR-methode wordt door
CBS ook gebruikt voor de landelijke statistieken.

Trendlijnen en marges
—— CBS heeft ervoor gekozen de modellering van de trendlijnen per reeks te optimaliseren
en dus niet per se hetzelfde model te hanteren voor alle reeksen (voor de verschillende
gebieden) van een indicator. Daarnaast heeft CBS meer detail in de modellen gebracht
en gebruikgemaakt van hulpinformatie om de modellering te verbeteren. In hoofdstuk
5 van dit methoderapport is dit uitgebreider uitgelegd.
—— CBS heeft marges berekend voor de trendlijnen, rekening houdend met zowel de
modelonzekerheid als de onzekerheid in de brondata. Deze marges zijn weergegeven
in de grafieken en tabellen. Dit is een uitbreiding ten opzichte van het werk van Ortec.

Belangrijkste verschillen CBS en Ortec Finance

29

Bijlage
Regressieresultaten
kenmerkenmodel

Onderstaande tabellen tonen de resultaten van de regressieanalyses voor het
kenmerkenmodel. Voor elk onderzoeksgebied is een aparte regressie uitgevoerd.
De tabellen laten per variabele de geschatte coëfficiënten zien met daarnaast de
standaardfout en de t-waarde.

1

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
risicogebied
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

(Intercept)

8­,290

0­,030

273­,160

1995Q02

−0­,022

0­,023

−0­,947

1995Q03

0­,009

0­,023

0­,399

1995Q04

0­,027

0­,023

1­,175

1996Q01

0­,035

0­,023

1­,499

1996Q02

0­,047

0­,022

2­,143

1996Q03

0­,076

0­,022

3­,400

1996Q04

0­,088

0­,023

3­,825

1997Q01

0­,109

0­,023

4­,788

1997Q02

0­,136

0­,022

6­,127

1997Q03

0­,142

0­,022

6­,318

1997Q04

0­,170

0­,023

7­,416

1998Q01

0­,154

0­,022

6­,838

1998Q02

0­,211

0­,022

9­,675

1998Q03

0­,202

0­,022

9­,077

1998Q04

0­,226

0­,022

10­,369

1999Q01

0­,249

0­,022

11­,529

1999Q02

0­,304

0­,021

14­,147

1999Q03

0­,356

0­,022

16­,406

1999Q04

0­,367

0­,022

16­,483

2000Q01

0­,393

0­,022

18­,046

2000Q02

0­,422

0­,022

19­,104

2000Q03

0­,461

0­,022

20­,905

2000Q04

0­,470

0­,022

21­,107

2001Q01

0­,517

0­,022

23­,571

2001Q02

0­,546

0­,022

25­,358

2001Q03

0­,590

0­,022

27­,269

2001Q04

0­,607

0­,022

27­,449

2002Q01

0­,612

0­,022

28­,016

2002Q02

0­,659

0­,021

30­,957

2002Q03

0­,650

0­,022

30­,165

2002Q04

0­,645

0­,022

29­,246

2003Q01

0­,646

0­,022

29­,374

2003Q02

0­,654

0­,022

30­,288

2003Q03

0­,659

0­,022

30­,321

2003Q04

0­,673

0­,022

30­,849

2004Q01

0­,681

0­,022

31­,382

2004Q02

0­,713

0­,021

33­,325

2004Q03

0­,722

0­,022

33­,407

2004Q04

0­,717

0­,021

33­,502

Bijlage Regressieresultaten kenmerkenmodel

31

1

32

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
risicogebied (vervolg)
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

2005Q01

0­,746

0­,022

34­,653

2005Q02

0­,781

0­,021

37­,394

2005Q03

0­,782

0­,021

37­,086

2005Q04

0­,803

0­,021

38­,131

2006Q01

0­,802

0­,021

37­,984

2006Q02

0­,812

0­,021

38­,969

2006Q03

0­,825

0­,021

39­,411

2006Q04

0­,831

0­,021

39­,375

2007Q01

0­,830

0­,021

39­,209

2007Q02

0­,845

0­,021

40­,480

2007Q03

0­,834

0­,021

39­,731

2007Q04

0­,861

0­,021

40­,983

2008Q01

0­,850

0­,021

40­,090

2008Q02

0­,874

0­,021

41­,588

2008Q03

0­,862

0­,021

40­,735

2008Q04

0­,841

0­,022

38­,009

2009Q01

0­,819

0­,023

36­,052

2009Q02

0­,815

0­,022

37­,126

2009Q03

0­,828

0­,022

37­,833

2009Q04

0­,824

0­,022

36­,890

2010Q01

0­,800

0­,023

35­,162

2010Q02

0­,846

0­,022

38­,650

2010Q03

0­,805

0­,022

36­,404

2010Q04

0­,804

0­,022

35­,767

2011Q01

0­,806

0­,022

36­,075

2011Q02

0­,789

0­,023

34­,582

2011Q03

0­,793

0­,023

35­,148

2011Q04

0­,773

0­,023

33­,699

2012Q01

0­,753

0­,023

33­,169

2012Q02

0­,723

0­,023

31­,063

2012Q03

0­,729

0­,023

31­,742

2012Q04

0­,697

0­,022

31­,251

2013Q01

0­,730

0­,026

27­,561

2013Q02

0­,665

0­,023

28­,811

2013Q03

0­,686

0­,023

30­,136

2013Q04

0­,683

0­,023

30­,233

2014Q01

0­,665

0­,023

28­,874

2014Q02

0­,678

0­,023

29­,874

2014Q03

0­,682

0­,022

31­,102

2014Q04

0­,689

0­,022

31­,352

2015Q01

0­,698

0­,023

30­,919

2015Q02

0­,697

0­,022

31­,724

log(Inhoud)

0­,444

0­,004

108­,052

Type 2–1-kap

0­,176

0­,006

27­,381

Type hoekwoning

0­,057

0­,008

7­,613

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

1

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
risicogebied (slot)
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

Type tussenwoning

0­,015

0­,007

2­,037

Type vrijstaand

0­,330

0­,007

47­,900

Bouwperiode 1945–1959

0­,043

0­,005

8­,094

Bouwperiode 1960–1970

0­,061

0­,005

13­,109

Bouwperiode 1971–1980

0­,151

0­,004

35­,393

Bouwperiode 1981–1990

0­,192

0­,005

38­,263

Bouwperiode 1991–2000

0­,317

0­,005

61­,795

Bouwperiode na 2001

0­,365

0­,008

43­,617

Onderhoud binnen matig

−0­,156

0­,005

−30­,193

Onderhoud binnen uitstekend

0­,065

0­,008

8­,368

Onderhoud buiten matig

−0­,118

0­,005

−22­,478

Onderhoud buiten uitstekend

0­,040

0­,008

4­,923

Gem. Bedum

0­,107

0­,008

14­,045

Gem. Delfzijl

−0­,105

0­,006

−18­,725

Gem. De Marne

−0­,142

0­,007

−19­,493

Gem. Eemsmond

−0­,100

0­,007

−14­,281

Gem. Hoogezand-Sappemeer

−0­,031

0­,005

−5­,853

Gem. Loppersum

−0­,070

0­,007

−9­,636

Gem. Menterwolde

−0­,098

0­,007

−13­,870

Gem. Slochteren

0­,002

0­,007

0­,721

Gem. Ten Boer

0­,040

0­,007

5­,447

Gem. Winsum

0­,065

0­,006

10­,105

Perceel groot

0­,169

0­,004

42­,096

Perceel klein

−0­,106

0­,004

−26­,199

T waarde

Bijlage Regressieresultaten kenmerkenmodel

33

2

34

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
referentiegebied
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

(Intercept)

8­,039

0­,018

441­,268

1995Q02

0­,006

0­,013

0­,447

1995Q03

0­,020

0­,013

1­,468

1995Q04

0­,043

0­,013

3­,256

1996Q01

0­,042

0­,013

3­,208

1996Q02

0­,069

0­,013

5­,340

1996Q03

0­,094

0­,013

7­,241

1996Q04

0­,119

0­,013

9­,141

1997Q01

0­,138

0­,013

10­,607

1997Q02

0­,149

0­,013

11­,767

1997Q03

0­,176

0­,013

13­,626

1997Q04

0­,154

0­,013

12­,141

1998Q01

0­,190

0­,013

14­,908

1998Q02

0­,218

0­,012

17­,470

1998Q03

0­,237

0­,013

18­,639

1998Q04

0­,272

0­,013

21­,563

1999Q01

0­,317

0­,013

25­,372

1999Q02

0­,387

0­,012

31­,339

1999Q03

0­,420

0­,013

33­,274

1999Q04

0­,443

0­,013

34­,093

2000Q01

0­,472

0­,013

36­,395

2000Q02

0­,507

0­,013

40­,316

2000Q03

0­,532

0­,013

42­,139

2000Q04

0­,574

0­,013

45­,278

2001Q01

0­,609

0­,013

48­,297

2001Q02

0­,636

0­,012

51­,226

2001Q03

0­,635

0­,012

51­,041

2001Q04

0­,649

0­,012

52­,176

2002Q01

0­,675

0­,012

54­,325

2002Q02

0­,703

0­,012

56­,547

2002Q03

0­,700

0­,013

55­,795

2002Q04

0­,697

0­,013

55­,148

2003Q01

0­,704

0­,012

56­,439

2003Q02

0­,705

0­,012

57­,101

2003Q03

0­,718

0­,012

57­,869

2003Q04

0­,735

0­,012

59­,313

2004Q01

0­,738

0­,012

59­,557

2004Q02

0­,760

0­,012

61­,910

2004Q03

0­,772

0­,012

61­,955

2004Q04

0­,781

0­,012

63­,687

2005Q01

0­,775

0­,013

61­,788

2005Q02

0­,804

0­,012

66­,230

2005Q03

0­,818

0­,012

67­,349

2005Q04

0­,825

0­,012

68­,939

2006Q01

0­,832

0­,012

68­,923

2006Q02

0­,844

0­,012

70­,273

2006Q03

0­,847

0­,012

69­,916

2006Q04

0­,863

0­,012

71­,478

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

2

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
referentiegebied (vervolg)
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

2007Q01

0­,866

0­,012

71­,501

2007Q02

0­,876

0­,012

72­,628

2007Q03

0­,883

0­,012

72­,457

2007Q04

0­,894

0­,012

73­,373

2008Q01

0­,893

0­,012

73­,368

2008Q02

0­,904

0­,012

74­,663

2008Q03

0­,884

0­,012

71­,330

2008Q04

0­,867

0­,013

65­,633

2009Q01

0­,847

0­,013

63­,597

2009Q02

0­,857

0­,013

66­,174

2009Q03

0­,850

0­,013

65­,835

2009Q04

0­,847

0­,013

65­,925

2010Q01

0­,845

0­,013

65­,538

2010Q02

0­,854

0­,013

66­,641

2010Q03

0­,842

0­,013

64­,104

2010Q04

0­,838

0­,013

65­,931

2011Q01

0­,824

0­,013

62­,921

2011Q02

0­,818

0­,013

62­,361

2011Q03

0­,793

0­,013

60­,084

2011Q04

0­,769

0­,013

57­,355

2012Q01

0­,761

0­,014

56­,002

2012Q02

0­,745

0­,013

56­,129

2012Q03

0­,711

0­,013

52­,827

2012Q04

0­,701

0­,013

55­,216

2013Q01

0­,682

0­,015

46­,815

2013Q02

0­,652

0­,013

49­,242

2013Q03

0­,694

0­,013

52­,828

2013Q04

0­,686

0­,013

54­,368

2014Q01

0­,681

0­,013

52­,663

2014Q02

0­,692

0­,013

55­,368

2014Q03

0­,687

0­,013

54­,406

2014Q04

0­,693

0­,012

57­,491

2015Q01

0­,712

0­,012

57­,117

2015Q02

0­,708

0­,012

58­,109

log(Inhoud)

0­,490

0­,003

190­,458

Type 2–1-kap

0­,178

0­,004

44­,340

Type hoekwoning

0­,069

0­,005

14­,853

Type tussenwoning

0­,029

0­,005

6­,207

Type vrijstaand

0­,344

0­,004

81­,354

Bouwperiode 1945–1959

0­,047

0­,004

12­,909

Bouwperiode 1960–1970

0­,068

0­,003

24­,189

Bouwperiode 1971–1980

0­,118

0­,003

44­,318

Bouwperiode 1981–1990

0­,155

0­,003

50­,165

Bouwperiode 1991–2000

0­,253

0­,003

80­,608

Bouwperiode na 2001

0­,300

0­,005

58­,029

Onderhoud binnen matig

−0­,133

0­,004

−37­,584

Onderhoud binnen uitstekend

0­,058

0­,005

11­,662

Bijlage Regressieresultaten kenmerkenmodel

35

2

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
referentiegebied (slot)
Geschatte
coëfficiënt

36

Standaardfout

T waarde

Onderhoud buiten matig

−0­,086

0­,004

−24­,459

Onderhoud buiten uitstekend

0­,034

0­,005

6­,566

Gem. Bellingwedde

−0­,182

0­,008

−22­,179

Gem. Borger Odoorn

−0­,012

0­,005

−2­,311

Gem. Dantumadiel

0­,040

0­,007

5­,477

Gem. Dongeradeel

−0­,051

0­,006

−8­,161

Gem. Ferweradiel

−0­,130

0­,009

−14­,525

Gem. Grootegast

0­,007

0­,007

1­,008

Gem. Kollumerland Nieuwkruisland

−0­,034

0­,007

−4­,655

Gem. Leek

0­,132

0­,006

23­,471

Gem. Marum

0­,072

0­,008

9­,353

Gem. Noordenveld

0­,176

0­,005

36­,100

Gem. Oldambt

−0­,170

0­,005

−34­,793

Gem. Ooststellingerwerf

0­,030

0­,005

5­,701

Gem. Opsterland

0­,098

0­,005

19­,240

Gem. Pekela

−0­,243

0­,006

−38­,194

Gem. Smallingerland

0­,072

0­,004

15­,924

Gem. Stadskanaal

−0­,084

0­,006

−15­,161

Gem. Tynaarlo

0­,243

0­,005

49­,880

Gem. Veendam

−0­,087

0­,005

−17­,418

Gem. Vlagtwedde

−0­,115

0­,007

−17­,626

Gem. Zuidhorn

0­,026

0­,005

4­,790

Perceel groot

0­,172

0­,002

69­,880

Perceel klein

−0­,109

0­,003

−38­,532

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

3

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
risicogebied zonder krimp
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

(Intercept)

8­,277

0­,039

212­,284

1995Q02

−0­,044

0­,026

−1­,712

1995Q03

−0­,020

0­,027

−0­,755

1995Q04

−0­,003

0­,026

−0­,129

1996Q01

0­,018

0­,027

0­,678

1996Q02

0­,037

0­,025

1­,473

1996Q03

0­,052

0­,025

2­,070

1996Q04

0­,045

0­,026

1­,727

1997Q01

0­,071

0­,026

2­,729

1997Q02

0­,117

0­,025

4­,699

1997Q03

0­,108

0­,025

4­,233

1997Q04

0­,143

0­,026

5­,431

1998Q01

0­,137

0­,026

5­,298

1998Q02

0­,175

0­,025

7­,139

1998Q03

0­,170

0­,025

6­,750

1998Q04

0­,203

0­,025

8­,274

1999Q01

0­,212

0­,024

8­,719

1999Q02

0­,258

0­,025

10­,460

1999Q03

0­,319

0­,025

12­,829

1999Q04

0­,342

0­,025

13­,598

2000Q01

0­,392

0­,025

15­,703

2000Q02

0­,385

0­,025

15­,124

2000Q03

0­,457

0­,025

18­,515

2000Q04

0­,489

0­,026

19­,015

2001Q01

0­,510

0­,025

20­,448

2001Q02

0­,524

0­,025

21­,027

2001Q03

0­,587

0­,025

23­,727

2001Q04

0­,619

0­,026

24­,094

2002Q01

0­,613

0­,025

24­,265

2002Q02

0­,662

0­,024

27­,413

2002Q03

0­,625

0­,024

25­,666

2002Q04

0­,630

0­,025

25­,069

2003Q01

0­,638

0­,025

25­,198

2003Q02

0­,627

0­,025

25­,479

2003Q03

0­,642

0­,024

26­,326

2003Q04

0­,647

0­,025

26­,065

2004Q01

0­,660

0­,025

26­,368

2004Q02

0­,675

0­,024

27­,762

2004Q03

0­,699

0­,025

28­,091

2004Q04

0­,706

0­,025

28­,256

2005Q01

0­,737

0­,025

29­,836

2005Q02

0­,748

0­,023

32­,086

2005Q03

0­,744

0­,024

31­,067

2005Q04

0­,768

0­,024

32­,371

2006Q01

0­,778

0­,024

32­,687

2006Q02

0­,769

0­,024

32­,655

2006Q03

0­,777

0­,024

32­,885

2006Q04

0­,781

0­,024

32­,311

Bijlage Regressieresultaten kenmerkenmodel

37

3

38

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
risicogebied zonder krimp (vervolg)
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

2007Q01

0­,814

0­,025

33­,111

2007Q02

0­,814

0­,024

34­,266

2007Q03

0­,812

0­,024

33­,945

2007Q04

0­,839

0­,024

34­,607

2008Q01

0­,823

0­,024

34­,298

2008Q02

0­,827

0­,024

34­,656

2008Q03

0­,821

0­,024

34­,629

2008Q04

0­,814

0­,025

32­,403

2009Q01

0­,787

0­,026

29­,850

2009Q02

0­,784

0­,025

31­,115

2009Q03

0­,803

0­,025

32­,242

2009Q04

0­,803

0­,026

31­,245

2010Q01

0­,784

0­,026

30­,407

2010Q02

0­,805

0­,025

31­,970

2010Q03

0­,782

0­,026

30­,610

2010Q04

0­,761

0­,026

29­,411

2011Q01

0­,769

0­,026

30­,024

2011Q02

0­,763

0­,027

28­,343

2011Q03

0­,796

0­,026

30­,719

2011Q04

0­,761

0­,026

29­,368

2012Q01

0­,735

0­,026

27­,858

2012Q02

0­,683

0­,028

24­,850

2012Q03

0­,725

0­,027

26­,421

2012Q04

0­,702

0­,025

27­,782

2013Q01

0­,727

0­,032

22­,657

2013Q02

0­,644

0­,027

24­,210

2013Q03

0­,689

0­,027

25­,395

2013Q04

0­,659

0­,026

25­,606

2014Q01

0­,650

0­,026

24­,577

2014Q02

0­,679

0­,026

26­,493

2014Q03

0­,665

0­,025

26­,931

2014Q04

0­,692

0­,025

27­,515

2015Q01

0­,681

0­,026

26­,184

2015Q02

0­,697

0­,025

28­,253

log(Inhoud)

0­,460

0­,006

79­,664

Type 2–1-kap

0­,215

0­,009

25­,120

Type hoekwoning

0­,096

0­,010

10­,052

Type tussenwoning

0­,048

0­,009

5­,122

Type vrijstaand

0­,382

0­,009

40­,567

Bouwperiode 1945–1959

0­,044

0­,008

5­,800

Bouwperiode 1960–1970

0­,040

0­,006

6­,642

Bouwperiode 1971–1980

0­,159

0­,006

28­,042

Bouwperiode 1981–1990

0­,196

0­,006

30­,380

Bouwperiode 1991–2000

0­,320

0­,007

48­,692

Bouwperiode na 2001

0­,369

0­,010

36­,633

Onderhoud binnen matig

−0­,160

0­,007

−23­,020

Onderhoud binnen uitstekend

0­,069

0­,010

6­,647

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

3

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
risicogebied zonder krimp (slot)
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

Onderhoud buiten matig

−0­,107

0­,007

−15­,005

Onderhoud buiten uitstekend

0­,018

0­,011

1­,686

Gem. Hoogezand-Sappemeer

−0­,127

0­,006

−20­,258

Gem. Slochteren

−0­,107

0­,007

−14­,815

Gem. Ten Boer

−0­,066

0­,008

−8­,525

Gem. Winsum

−0­,041

0­,007

−5­,811

Preceel groot

0­,171

0­,006

30­,236

Perceel klein

−0­,096

0­,005

−18­,625

Bijlage Regressieresultaten kenmerkenmodel

39

4

40

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
risicogebied met krimp
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

(Intercept)

8­,365

0­,054

153­,640

1995Q02

0­,085

0­,049

1­,741

1995Q03

0­,122

0­,048

2­,509

1995Q04

0­,138

0­,048

2­,886

1996Q01

0­,139

0­,048

2­,893

1996Q02

0­,139

0­,046

3­,014

1996Q03

0­,180

0­,047

3­,839

1996Q04

0­,226

0­,048

4­,722

1997Q01

0­,234

0­,047

4­,924

1997Q02

0­,234

0­,047

4­,979

1997Q03

0­,266

0­,047

5­,674

1997Q04

0­,282

0­,047

5­,957

1998Q01

0­,256

0­,047

5­,459

1998Q02

0­,333

0­,046

7­,155

1998Q03

0­,318

0­,047

6­,814

1998Q04

0­,336

0­,046

7­,279

1999Q01

0­,374

0­,046

8­,126

1999Q02

0­,425

0­,045

9­,364

1999Q03

0­,469

0­,046

10­,259

1999Q04

0­,478

0­,047

10­,210

2000Q01

0­,474

0­,046

10­,315

2000Q02

0­,545

0­,046

11­,794

2000Q03

0­,540

0­,047

11­,527

2000Q04

0­,531

0­,046

11­,468

2001Q01

0­,604

0­,046

13­,071

2001Q02

0­,645

0­,045

14­,204

2001Q03

0­,676

0­,046

14­,782

2001Q04

0­,686

0­,046

14­,903

2002Q01

0­,698

0­,046

15­,222

2002Q02

0­,737

0­,045

16­,252

2002Q03

0­,759

0­,046

16­,582

2002Q04

0­,747

0­,046

16­,126

2003Q01

0­,745

0­,046

16­,168

2003Q02

0­,766

0­,046

16­,740

2003Q03

0­,761

0­,046

16­,440

2003Q04

0­,781

0­,046

16­,967

2004Q01

0­,790

0­,046

17­,294

2004Q02

0­,826

0­,046

18­,140

2004Q03

0­,830

0­,046

18­,211

2004Q04

0­,811

0­,045

17­,969

2005Q01

0­,840

0­,046

18­,441

2005Q02

0­,896

0­,045

19­,850

2005Q03

0­,906

0­,045

20­,085

2005Q04

0­,926

0­,045

20­,493

2006Q01

0­,912

0­,045

20­,144

2006Q02

0­,945

0­,045

21­,078

2006Q03

0­,954

0­,045

21­,203

2006Q04

0­,963

0­,045

21­,391

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

4

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
risicogebied met krimp (vervolg)
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

2007Q01

0­,936

0­,045

20­,825

2007Q02

0­,957

0­,045

21­,359

2007Q03

0­,940

0­,045

20­,908

2007Q04

0­,963

0­,045

21­,515

2008Q01

0­,960

0­,045

21­,194

2008Q02

1­,002

0­,045

22­,258

2008Q03

0­,990

0­,045

21­,769

2008Q04

0­,946

0­,047

20­,322

2009Q01

0­,923

0­,047

19­,723

2009Q02

0­,932

0­,046

20­,247

2009Q03

0­,929

0­,046

20­,130

2009Q04

0­,923

0­,047

19­,829

2010Q01

0­,889

0­,047

18­,717

2010Q02

0­,963

0­,046

20­,960

2010Q03

0­,916

0­,046

19­,866

2010Q04

0­,932

0­,047

19­,947

2011Q01

0­,925

0­,047

19­,850

2011Q02

0­,892

0­,047

19­,093

2011Q03

0­,855

0­,047

18­,277

2011Q04

0­,857

0­,048

17­,882

2012Q01

0­,851

0­,047

18­,186

2012Q02

0­,850

0­,047

18­,004

2012Q03

0­,821

0­,047

17­,558

2012Q04

0­,767

0­,047

16­,361

2013Q01

0­,818

0­,051

16­,050

2013Q02

0­,761

0­,048

16­,015

2013Q03

0­,765

0­,046

16­,477

2013Q04

0­,787

0­,047

16­,685

2014Q01

0­,762

0­,048

16­,013

2014Q02

0­,751

0­,047

15­,852

2014Q03

0­,771

0­,046

16­,589

2014Q04

0­,771

0­,046

16­,710

2015Q01

0­,792

0­,047

16­,903

2015Q02

0­,772

0­,047

16­,581

log(Inhoud)

0­,422

0­,006

72­,853

Type 2–1-kap

0­,129

0­,010

13­,224

Type hoekwoning

0­,011

0­,012

0­,914

Type tussenwoning

−0­,024

0­,012

−2­,089

Type vrijstaand

0­,272

0­,010

26­,831

Bouwperiode 1945–1959

0­,033

0­,007

4­,443

Bouwperiode 1960–1970

0­,099

0­,007

13­,538

Bouwperiode 1971–1980

0­,140

0­,006

21­,901

Bouwperiode 1981–1990

0­,189

0­,008

24­,051

Bouwperiode 1991–2000

0­,312

0­,008

39­,124

Bouwperiode na 2001

0­,371

0­,014

25­,905

Onderhoud binnen matig

−0­,155

0­,008

−20­,397

Onderhoud binnen uitstekend

0­,066

0­,011

5­,856

Bijlage Regressieresultaten kenmerkenmodel

41

4

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
risicogebied met krimp (slot)
Geschatte
coëfficiënt

42

Standaardfout

T waarde

Onderhoud buiten matig

−0­,121

0­,008

−15­,855

Onderhoud buiten uitstekend

0­,060

0­,012

5­,049

Gem. Delfzijl

−0­,113

0­,006

−18­,701

Gem. De Marne

−0­,137

0­,008

−17­,508

Gem. Eemsmond

−0­,093

0­,008

−12­,330

Gem. Loppersum

−0­,064

0­,008

−8­,173

Gem. Menterwolde

−0­,094

0­,008

−12­,349

Perceel groot

0­,168

0­,006

29­,382

Perceel klein

−0­,115

0­,006

−18­,120

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

5

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
referentiegebied zonder krimp
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

(Intercept)

7­,754

0­,021

362­,568

1995Q02

0­,011

0­,016

0­,656

1995Q03

0­,005

0­,016

0­,322

1995Q04

0­,027

0­,016

1­,732

1996Q01

0­,027

0­,015

1­,757

1996Q02

0­,055

0­,015

3­,761

1996Q03

0­,082

0­,015

5­,406

1996Q04

0­,113

0­,015

7­,393

1997Q01

0­,122

0­,015

7­,985

1997Q02

0­,133

0­,015

8­,888

1997Q03

0­,167

0­,015

11­,176

1997Q04

0­,130

0­,014

8­,979

1998Q01

0­,159

0­,015

10­,705

1998Q02

0­,190

0­,014

13­,160

1998Q03

0­,200

0­,015

13­,498

1998Q04

0­,252

0­,015

16­,929

1999Q01

0­,284

0­,015

19­,266

1999Q02

0­,362

0­,015

24­,711

1999Q03

0­,389

0­,015

26­,004

1999Q04

0­,421

0­,015

27­,340

2000Q01

0­,463

0­,015

30­,656

2000Q02

0­,495

0­,014

34­,189

2000Q03

0­,527

0­,015

36­,116

2000Q04

0­,569

0­,015

39­,051

2001Q01

0­,591

0­,015

40­,692

2001Q02

0­,605

0­,014

42­,549

2001Q03

0­,616

0­,014

42­,966

2001Q04

0­,627

0­,014

44­,104

2002Q01

0­,644

0­,014

45­,114

2002Q02

0­,677

0­,014

47­,709

2002Q03

0­,685

0­,014

47­,881

2002Q04

0­,661

0­,015

45­,572

2003Q01

0­,675

0­,014

47­,091

2003Q02

0­,681

0­,014

48­,522

2003Q03

0­,689

0­,014

48­,509

2003Q04

0­,708

0­,014

49­,914

2004Q01

0­,722

0­,014

51­,348

2004Q02

0­,745

0­,014

53­,205

2004Q03

0­,753

0­,014

52­,518

2004Q04

0­,766

0­,014

54­,771

2005Q01

0­,759

0­,014

52­,636

2005Q02

0­,778

0­,014

55­,711

2005Q03

0­,804

0­,014

57­,530

2005Q04

0­,801

0­,014

58­,274

2006Q01

0­,818

0­,014

58­,735

2006Q02

0­,825

0­,014

59­,059

2006Q03

0­,829

0­,014

59­,048

2006Q04

0­,847

0­,014

60­,511

Bijlage Regressieresultaten kenmerkenmodel

43

5

44

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
referentiegebied zonder krimp (vervolg)
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

2007Q01

0­,848

0­,014

60­,322

2007Q02

0­,857

0­,014

61­,279

2007Q03

0­,864

0­,014

60­,919

2007Q04

0­,870

0­,014

60­,952

2008Q01

0­,873

0­,014

61­,559

2008Q02

0­,886

0­,014

62­,892

2008Q03

0­,867

0­,015

59­,785

2008Q04

0­,853

0­,016

54­,977

2009Q01

0­,824

0­,016

53­,076

2009Q02

0­,853

0­,015

56­,393

2009Q03

0­,822

0­,015

54­,829

2009Q04

0­,831

0­,015

55­,749

2010Q01

0­,827

0­,015

55­,126

2010Q02

0­,841

0­,015

57­,243

2010Q03

0­,818

0­,015

53­,771

2010Q04

0­,826

0­,015

55­,411

2011Q01

0­,819

0­,015

53­,950

2011Q02

0­,800

0­,015

52­,172

2011Q03

0­,775

0­,015

50­,710

2011Q04

0­,750

0­,016

48­,000

2012Q01

0­,756

0­,016

47­,864

2012Q02

0­,716

0­,015

46­,694

2012Q03

0­,698

0­,016

44­,578

2012Q04

0­,674

0­,015

46­,264

2013Q01

0­,664

0­,017

39­,248

2013Q02

0­,637

0­,015

41­,606

2013Q03

0­,677

0­,015

44­,696

2013Q04

0­,669

0­,014

46­,342

2014Q01

0­,665

0­,015

44­,855

2014Q02

0­,684

0­,014

47­,513

2014Q03

0­,668

0­,014

46­,067

2014Q04

0­,677

0­,014

48­,792

2015Q01

0­,703

0­,014

48­,702

2015Q02

0­,694

0­,014

49­,635

log(Inhoud)

0­,533

0­,003

173­,430

Type 2–1-kap

0­,228

0­,005

49­,626

Type hoekwoning

0­,119

0­,005

22­,268

Type tussenwoning

0­,077

0­,006

13­,913

Type vrijstaand

0­,401

0­,005

82­,984

Bouwperiode 1945–1959

0­,026

0­,004

5­,958

Bouwperiode 1960–1970

0­,032

0­,003

9­,457

Bouwperiode 1971–1980

0­,078

0­,003

23­,770

Bouwperiode 1981–1990

0­,114

0­,004

31­,153

Bouwperiode 1991–2000

0­,206

0­,004

54­,781

Bouwperiode na 2001

0­,246

0­,006

42­,401

Onderhoud binnen matig

−0­,110

0­,004

−25­,829

Onderhoud binnen uitstekend

0­,051

0­,006

9­,063

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

5

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
referentiegebied zonder krimp (slot)
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

Onderhoud buiten matig

−0­,071

0­,004

−16­,640

Onderhoud buiten uitstekend

0­,039

0­,006

6­,653

Gem. Grootegast

0­,026

0­,006

4­,453

Gem. Leek

0­,163

0­,005

34­,001

Gem. Marum

0­,087

0­,007

12­,889

Gem. Noordenveld

0­,202

0­,004

50­,324

Gem. Ooststellingerwerf

0­,053

0­,004

11­,934

Gem. Opsterland

0­,119

0­,004

27­,998

Gem. Smallingerland

0­,108

0­,004

28­,900

Gem. Tynaarlo

0­,267

0­,004

66­,542

Gem. Zuidhorn

0­,052

0­,005

11­,323

Perceel groot

0­,161

0­,003

55­,163

Perceel klein

−0­,110

0­,003

−32­,454

Bijlage Regressieresultaten kenmerkenmodel

45

6

46

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
referentiegebied met krimp
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

(Intercept)

8­,568

0­,031

277­,912

1995Q02

0­,014

0­,023

0­,621

1995Q03

0­,061

0­,023

2­,644

1995Q04

0­,079

0­,023

3­,432

1996Q01

0­,083

0­,023

3­,598

1996Q02

0­,098

0­,023

4­,208

1996Q03

0­,128

0­,023

5­,639

1996Q04

0­,139

0­,023

6­,087

1997Q01

0­,175

0­,023

7­,734

1997Q02

0­,190

0­,022

8­,598

1997Q03

0­,200

0­,023

8­,667

1997Q04

0­,206

0­,023

8­,905

1998Q01

0­,256

0­,022

11­,411

1998Q02

0­,276

0­,022

12­,409

1998Q03

0­,307

0­,022

13­,716

1998Q04

0­,329

0­,022

14­,903

1999Q01

0­,383

0­,022

17­,582

1999Q02

0­,435

0­,021

20­,296

1999Q03

0­,484

0­,022

22­,107

1999Q04

0­,494

0­,023

21­,932

2000Q01

0­,500

0­,023

21­,835

2000Q02

0­,544

0­,023

24­,067

2000Q03

0­,552

0­,023

24­,477

2000Q04

0­,588

0­,023

25­,606

2001Q01

0­,657

0­,023

28­,951

2001Q02

0­,691

0­,023

30­,648

2001Q03

0­,687

0­,022

30­,783

2001Q04

0­,704

0­,023

30­,911

2002Q01

0­,748

0­,022

33­,323

2002Q02

0­,773

0­,023

33­,783

2002Q03

0­,744

0­,023

32­,200

2002Q04

0­,792

0­,023

34­,451

2003Q01

0­,774

0­,023

34­,343

2003Q02

0­,763

0­,023

33­,374

2003Q03

0­,797

0­,023

35­,366

2003Q04

0­,804

0­,023

35­,448

2004Q01

0­,790

0­,023

34­,036

2004Q02

0­,809

0­,023

35­,834

2004Q03

0­,817

0­,023

36­,313

2004Q04

0­,834

0­,023

36­,967

2005Q01

0­,825

0­,023

36­,390

2005Q02

0­,867

0­,022

39­,603

2005Q03

0­,865

0­,022

39­,563

2005Q04

0­,899

0­,022

41­,411

2006Q01

0­,885

0­,022

40­,876

2006Q02

0­,897

0­,021

42­,134

2006Q03

0­,896

0­,022

41­,571

2006Q04

0­,910

0­,021

42­,350

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

6

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
referentiegebied met krimp (vervolg)
Geschatte
coëfficiënt

Standaardfout

T waarde

2007Q01

0­,914

0­,022

42­,438

2007Q02

0­,926

0­,021

43­,107

2007Q03

0­,938

0­,022

43­,374

2007Q04

0­,951

0­,021

44­,413

2008Q01

0­,947

0­,022

44­,010

2008Q02

0­,953

0­,021

44­,418

2008Q03

0­,933

0­,022

42­,900

2008Q04

0­,915

0­,023

39­,712

2009Q01

0­,896

0­,023

38­,228

2009Q02

0­,888

0­,023

38­,978

2009Q03

0­,910

0­,023

39­,615

2009Q04

0­,889

0­,023

38­,982

2010Q01

0­,888

0­,023

38­,718

2010Q02

0­,884

0­,023

37­,960

2010Q03

0­,899

0­,023

38­,414

2010Q04

0­,873

0­,022

39­,207

2011Q01

0­,850

0­,023

36­,390

2011Q02

0­,860

0­,023

37­,212

2011Q03

0­,832

0­,024

35­,418

2011Q04

0­,815

0­,024

34­,472

2012Q01

0­,791

0­,024

32­,825

2012Q02

0­,815

0­,024

34­,127

2012Q03

0­,758

0­,024

31­,901

2012Q04

0­,769

0­,023

33­,410

2013Q01

0­,737

0­,026

28­,463

2013Q02

0­,695

0­,024

29­,317

2013Q03

0­,726

0­,024

30­,744

2013Q04

0­,725

0­,023

31­,537

2014Q01

0­,734

0­,024

31­,190

2014Q02

0­,714

0­,023

31­,737

2014Q03

0­,736

0­,023

32­,209

2014Q04

0­,736

0­,022

33­,944

2015Q01

0­,737

0­,022

33­,217

2015Q02

0­,747

0­,022

33­,770

log(Inhoud)

0­,407

0­,004

95­,215

Type 2–1-kap

0­,075

0­,008

10­,015

Type hoekwoning

−0­,040

0­,009

−4­,659

Type tussenwoning

−0­,075

0­,009

−8­,719

Type vrijstaand

0­,226

0­,008

28­,783

Bouwperiode 1945–1959

0­,035

0­,006

5­,782

Bouwperiode 1960–1970

0­,088

0­,005

17­,916

Bouwperiode 1971–1980

0­,163

0­,005

35­,918

Bouwperiode 1981–1990

0­,206

0­,006

36­,631

Bouwperiode 1991–2000

0­,310

0­,006

56­,282

Bouwperiode na 2001

0­,363

0­,010

35­,260

Onderhoud binnen matig

−0­,170

0­,006

−28­,502

Onderhoud binnen uitstekend

0­,079

0­,009

8­,499

Bijlage Regressieresultaten kenmerkenmodel

47

6

Geschatte coëfficiënten voor het kenmerkenmodel,
referentiegebied met krimp (slot)
Geschatte
coëfficiënt

48

Standaardfout

T waarde

Onderhoud buiten matig

−0­,109

0­,006

−18­,339

Onderhoud buiten uitstekend

0­,018

0­,010

1­,907

Gem. Bellingwedde

−0­,163

0­,009

−18­,275

Gem. Dantumadiel

0­,045

0­,008

5­,697

Gem. Dongeradeel

−0­,053

0­,007

−7­,742

Gem. Ferweradiel

−0­,129

0­,010

−13­,438

Gem. Kollumerland Nieuwkruisland

−0­,034

0­,008

−4­,397

Gem. Oldambt

−0­,176

0­,005

−32­,652

Gem. Pekela

−0­,244

0­,007

−35­,306

Gem. Stadskanaal

−0­,078

0­,006

−13­,036

Gem. Veendam

−0­,104

0­,005

−18­,934

Gem. Vlagtwedde

−0­,105

0­,007

−14­,838

Perceel groot

0­,180

0­,004

42­,351

Perceel klein

−0­,107

0­,005

−22­,375

Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld

Literatuur
Diewert, E. (2013), Elements for a Conceptual Framework. In: Eurostat, ILO, IMF, OECD, UNECE
and the World Bank, Handbook on Residential Property Prices Indices (RPPIs) (pp. 22–36).
Luxembourg: Publications Office of the European Union.
Durbin, J. en S.J. Koopman (2012), Time series analysis by state space methods, Oxford
University Press.
Efron, B. en Tibshirani, R.J. (1993), An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC,
London.
Eurostat, ILO, IMF, OECD, UNECE and the World Bank (2013), Handbook on Residential
Property Prices Indices (RPPIs).
Haan, J. de (2007), Formules voor de variantie van (mutaties in) de SPAR index, CBS.
Haan, J. de en E. Diewert (2013), Hedonic Regression Methods. In: Eurostat, ILO, IMF, OECD,
UNECE and the World Bank, Handbook on Residential Property Prices Indices (RPPIs)
(pp. 50–64). Luxembourg: Publications Office of the European Union.
Haan, J. de (2013), Appraisal Based Methods. In: Eurostat, ILO, IMF, OECD, UNECE and
the World Bank, Handbook on Residential Property Prices Indices (RPPIs). Luxembourg:
Publications Office of the European Union.
Harvey, A.C. (1989), Forecasting, structural time series models and the Kalman filter,
Cambridge University Press.
Koopman, S.J., N. Shephard, en J.A. Doornik (2008). SsfPack 3.0: Statistical algorithms for
models in state space form. London: Timberlake Consultants Press.

Literatuur

49