Werkzeuge: Python, Pandas, Statemodels OLS, Matplotlib.
Daten: HM-Grundbuchpreisdaten (ca. 5 Mio. Transaktionen in London seit 1995), nach Postleitzahl mit MHCLG-EPC-Energiezertifikaten zusammengeführt.
Verfahren: Rollierende 3-Monats-Querschnitts-OLS des Protokolls (Preis/m²) auf hedonischen Immobilienmerkmalen (Grundfläche, Räume, EPC-Band, Bauzeit, Wohnung vs. Haus, Eigentum/Pacht), mit PLZ-Gebiet-Dummys als Kontrollen. Der "Pauschalprämie" ist der Koeffizient des Wohnungsdummys, der angibt, wie viel mehr pro Quadratmeter eine Wohnung im Vergleich zu einem ansonsten identischen Haus im gleichen Postleitzahlgebiet kostet.
Was es bedeutet: Im Mai 2023 lag der Quadratmeterpreis einer Londoner Wohnung etwa 10 % über dem eines entsprechenden Hauses. Heute ist diese Lücke praktisch Null. Dabei handelt es sich um die Korrektur nach dem Zinsanstieg, die sich kompositorisch ausdrückt, nicht als nominaler Absturz.
Vollständige Methodik + interaktive Diagramme unter propertyanalytics.london.
Von Individual_Desk_4046
3 Kommentare
2 floor house will have less usable space than equal sqm single floor flat because stairs use a lot of space, interesting that the difference disappears, my guess is it’s due to skyrocketing service charges.
Now show the difference between renting and owning per square meter per month in London. Compare all outflow that cannot be recouped later (i.e. don’t count principal part of a mortgage payment.)
Would be interested to see this same plot over say 20 years