מדד מחירי הדירות הוא מדד חשוב למאות אלפי אנשים, שמתכוונים למכור או לקנות דירה. למרות זאת, התחום כולו מתאפיין בבלגן מפתיע בנתונים על מחירי הדירות.
מחירי הדירות - לאן?
מחירי הדירות בתל-אביב (נתונים מתעדכנים)
נתונים על מחירי הדירות מתפרסמים כיום על ידי הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה (הלמ"ס), השמאי הממשלתי, מנהל הכנסות המדינה במשרד האוצר ומשרד השיכון - כן, חלם של ממש. במקום לרכז את כל המידע בגוף אחד ולפרסם זרם נתונים אחד, מתעקשים הגופים הנ"ל לפרסם נתונים שבמקרים לא מעטים אף סותרים אלה את אלה.
המדדים הכי מקובלים ומתוקשרים שמתפרסמים באופן שוטף הם מדד מחירי הדירות של הלמ"ס, שמתפרסמים אחת לחודש, ונתוני השמאי הממשלתי, שמתפרסמים אחת לרבעון. כל הגופים המפרסמים מתבססים על מאגרי נתונים חלקיים, וזו כמובן בעיה. אלא שזו לא הבעיה היחידה. בעיה נוספת היא, שכל אחד מהמדדים עונה בעצם על שאלה אחרת.
נתחיל בשאלה עקרונית: מה זה מדד ואיך מודדים שינוי במחירי מוצרים? אם יש מוצר אחד, מודדים את שיעור השינוי במחירו של המוצר ואז, לכאורה, הבדיקה פשוטה. אם יש שני מוצרים, לוקחים ממוצע משוקלל של השינוי במחירים, כאשר המשקל של כל מוצר היא ההוצאה הכוללת על המוצר וכך מביאים את המדד למכנה משותף.
לשם המחשה, אם נניח שבודקים מחיר של שני מוצרים, אחד מהווה 80% מההוצאה/תקציב והשני 20%, אז כמובן שלראשון יהיה משקל של 80% במדד ולשני 20%. אם המוצר הראשון עלה ב-1%, אז התרומה שלו למדד היא 0.8% (80% מעלייה של 1%) ואם המוצר השני עלה ב-2%, אז התרומה שלו היא 0.4% (20% מעלייה של 2%). מכאן שבסך הכל, המדד של שני המוצרים עלה ב-1.2% (0.8% + 0.4%).
איך מודדים שינוי במחירי הדירות?
בדירות, החישוב הרבה יותר מורכב. דירות אינן מוצר הומוגני, הן נבדלות בפרמטרים שונים ורבים - באזור שבו הן נמצאות, בגודל הדירה, במספר החדרים, בקומה שבה נמצאת הדירה, בטיב ואיכות הבנייה, בכיווני האוויר, בשטחים נוספים שנמכרים בצמוד לדירה - חניה, מחסן; ובגורמים נוספים.
מכיוון שלא מדובר במוצר אחיד, ברור שהמדידה מורכבת. מעבר לכך, לא כל הדירות נמכרות כל התקופה. כלומר, אם רוצים לברר מה קרה למחירי דירות באזור מסוים, ולא היו בו עסקאות - פשוט אי אפשר לדעת. אם רוצים לדעת מה קרה למדדי הדירות הגדולות ולא היו עסקאות בדירות גדולות (נניח 6 חדרים ומעלה) - פשוט אין מדד. הלמ"ס, אגב, לא מודד דירות בגודל של 6 חדרים ומעלה.
בלמ"ס מגדירים שני מחירים לכל דירה: מחיר השכירות ומחיר הדירה עצמה, כאשר קיימים כאמור מדדים שונים של מחירי הדירות. הלמ"ס מפרסמת מדי חודש את מדד מחירי הדירות הכלל ארצי. המשקולות במדד זה מתבססות על שווי הדירות (בכל אזור), והשינוי במחירים נמדד על סמך הדירות שנמכרו.
המדד הזה עונה למעשה על השאלה: בכמה השתנו בממוצע מחירי הדירות במשק? ניתן דוגמה: נניח שבתל-אביב מצבת שווי הדירות הוא 30% מכל הדירות בארץ, אזי אם מחירי הדירות בת"א יעלה בחודש מסוים ב-1%, התרומה למדד הכללי של מחירי הדירות תהיה 0.3% (30% כפול עלייה של 1%). כך עוברים על כל האזורים בהתאם למשקלם ומקבלים את התרומה למדד של כל אזור ואת המדד עצמו.
השיטה הזו היא הנכונה והמדויקת ביותר מבין כל השיטות. הבעיה כאמור שמאגר המידע לא מלא, אבל ברגע שבוחנים את מכלול הדירות שנמכרו, המדגם רחב יותר מאשר בדיקה באזור ספציפי, ולכן גם המידע יותר מובהק.
בנוסף למדד מחירי הדירות, מפרסמת הלמ"ס אחת לרבעון את מדד מחירי העסקאות בדירות. במדד זה, המשקולות והמחירים מתבססים על זרם העסקאות שבוצעו. כאן, הבעיה במדגם היא שהבדיקה היא לפי אזורים ולפי גודל דירות. מספר הדירות שנמכרו מסוגים שונים ובאזורים שונים, היא כמובן משתנה ושונה, ולכן פעם אחת יכולות להיות עסקאות רבות ופעם אחרת עסקאות מעטות. האם המספרים השונים מאפשרים בדיקה של מדד? ובכן, מדובר על ממוצע, וברגע שמבינים שהשאלה שעליה עונה המדד הזה היא בכמה השתנה הממוצע של העסקאות שבוצעו - המדד אכן משקף.
שני המדדים האלו של הלמ"ס הם כאמור המדדים העיקריים, הרשמיים, הסטטיסטיים והמדויקים ביותר. הבעיה היחידה שלהם היא התבססותם על מאגר מוגבל בבסיסו, אשר תלוי בהיקף העסקאות שנעשה באופן שוטף. עם זאת, המדד החודשי של הלמ"ס (מדד מחירי הדירות) נשען על המאגר הכי גדול שקיים בשטח.
המדד של מנהל הכנסות המדינה נשען גם כן על העסקאות, כאשר הוא מחשב מחיר עסקה חציונית (להבדיל ממחיר ממוצע). הרעיון במחיר עסקה חציונית הוא לנטרל את החריגים. זה עובד כך: נניח שהמחיר הממוצע הוא מיליון שקל, אבל יש מספר גדול מאוד של דירות (50%) שנמכרו בפחות מ-750 אלף שקל, ורק בגלל חריגים - עסקאות ב-2-3 מיליון שקל - הממוצע קפץ למיליון שקל. אז כאשר מדובר בחציון, מדובר בנקודה ש-50% מהמדגם מעליה ו-50% מתחתיה. כלומר, מה המחיר ש-50% מהעסקאות היו נמוכות ממנו ו-50% גבוהות ממנו, במקרה שלנו? 750 אלף שקל. זה החציון, וכך מנטרלים את החריגים.
השמאי הממשלתי עובד בשיטת "הביג מק" (מדד הביג מק). בשיטה הזו לא מסתבכים בחישובי ממוצעים וחציונים, פשוט בוחרים מוצר מוביל אחד ועוקבים אחריו, בדיוק כפי שעוקבים אחרי מחיר ההמבורגר. המדד הזה אינו סטטיסטי וגם אינו אמין כמו המדד של הלמ"ס, ולכן היה ראוי שבכלל לא יתפרסם.
מדד השמאי לא מתייחס לכל העסקאות, אלא לדירות בעלות מאפיינים הומוגניים ככל שניתן, שמספר העסקאות בהן גבוה יחסית. כך, לדוגמה, השמאי הממשלתי מבהיר שלא נסקרו דירות בנות 5 חדרים ומעלה, הן בשל ריבוי שטחי הצמדה כגון גגות וחצרות והן בשל השונות ברמת הבנייה של דירות אלה. גם דירות קטנות בנות 3 חדרים ומטה לא נסקרו, שכן קיים בהן מיעוט יחסי של עסקאות במרבית הערים וכן הן שונות בשטח ממוצע לחדר ובפרמטרים נוספים.
במלים אחרות, השמאי מתייחס רק לדירות 4 חדרים ואינו מתייחס, כפי שמתייחס מדד מחירי הדירות של הלמ"ס, לגודל הדירה (שטח) ולפרמטרים נוספים. כלומר, בעוד המדד של הלמ"ס מתקנן פרמטרים שונים כדי להגיע (או לפחות לנסות להגיע) לבסיס נתונים זהה, השמאי פשוט משווה דירות 4 חדרים ברבעון מסוים לרבעון הקודם וכך קובע את השינוי במחיר.
יתרונות וחסרונות במאגרי הנתונים
מאגרי הנתונים של מדדי הדירות המתפרסמים נשענים על רשות המסים. קיימים שני בסיסי נתונים מרכזיים: קובץ כרמ"ן, שנבנה במיוחד לצרכים סטטיסטיים ומשמש את הלמ"ס ואת השמאי הממשלתי. הקובץ הזה מכסה את העסקאות בתקופה מסוימת (לא באופן מלא, 15% מהעסקאות חסרות מידע ולכן לא ניתן להשתמש בהן). מדובר במידע שכולל מאפיינים רבים על הדירות, לרבות שטח, מיקום, מספר חדרים ועוד. בקיצור, הנתונים בקובץ אמנם מלאים, אך אתם יודעים - אנחנו בישראל: האם השטח הרשום הוא השטח האמיתי? האם המחיר שרשום הוא המחיר האמיתי? אולי הועבר סכום בשחור? יש הרבה חורים במאגרי המידע, ועדיין זה מאגר מפורט עם אלפי ואפילו רבבות עסקאות בחודש.
בנוסף, משתמשים לצורך קביעת המדד בקובץ עסקאות נדל"ן - שילוב של קובץ מס שבח וקובץ מס רכישה. היתרון בקובץ הזה הוא כיסוי של כל עסקאות הנדל"ן (קיימת חובת דיווח למס רכישה ולמס שבח), אבל כאן אין מידע מפורט על כל המאפיינים (ישוב, מספר חדרים, שטח ועוד).
המתודולוגיה בלמ"ס
איך בעצם הופכים את מאגרי המידע האלו למדד חודשי? בלמ"ס מסבירים את התהליך: בשלב הראשון אוספים את המידע באמצעות מערכת כרמ"ן. הקובץ הארצי מופק על ידי שע"מ, יחידת מחשב שנותנת שירותי מחשוב לאגפי המיסים וללקוחות חוץ, לרבות הלמ"ס. הנתונים מגיעים בפיגור מסוים, כאשר המדגם מחולק ל-40 יישובים וחמישה גושים, והנתונים כאמור כוללים מידע על תאריך הרכישה, מחיר הדירה, יישוב, מספר חדרים בדירה, שטח ועוד.
בשלב הבא, מנפים בלמ"ס חריגים על ידי סינון ובדיקה. הדירות שמנופות הן לדוגמה דירות שאין עליהן מידע מלא, דירות גדולות (מספר חדרים חריג, שטח חריג) ועוד. אחר-כך מעבדים את המידע ומקבלים תוצאה - מדד מחירי הדירות בחודש מסוים. מתוצאה הזו גם גוזרים כמובן את השינוי במדד מחירי הדירות.
מדד מחירי הדירות של מכון גזית גלוב - מנותק מהמציאות
מכון גזית גלוב לנדל"ן, שנמצא במרכז הבינתחומי בהרצליה וממומן על ידי חברת גזית גלוב, מתיימר לספק מדד מהימן על מחירי הדירות. המכון מפרסם מדי רבעון מדד מחירי דירות, כשברבעון הראשון של 2017 המדד עמד על עלייה של 2.3%, בניגוד אגב לנתוני הלמ"ס.
המדד של מכון גזית גלוב לנדל"ן מתבסס על המתודולוגיה של מדד קייס שילר בארה"ב. המדד בודק בניינים שבהן היו כמה עסקאות (והמטרה להגיע לדירות שבהן היו עסקאות פעמיים במהלך תקופת המדידה) וכך יהיה אפשר לעקוב באופן הכי אמיתי אחרי מחירה של דירה - לדוגמה הדירה נמכרה בשנת 2011 ב-2 מיליון שקל, ועכשיו אותה דירה נמכרה ב-2.3 מיליון שקל - משמע מחירה של הדירה עלה ב-15%. זה מדד שעל פניו הוא הכי קרוב למציאות, אבל חשוב להבהיר שהדירה בכל אחת מהעסקאות יכולה להיות בכל זאת שונה - מרוהטת לעומת לא מרוהטת, משופצת לעומת לא משופצת ועוד. ובכל זאת, המדד הזה נחשב אמין. אבל יש בעיה - המדגם של הדירות במדד הזה נמוך במיוחד ואפילו לא מייצג. המכון לקוח מדי רבעון פחות מ-200 עסקאות ומהם הוא מנתח את עליית המחירים/ שינוי המחירים במדד הדירות. זה היקף עסקאות אפסי ביחס להיקף בפועל, וזה וודאי לא מדגם מייצג. הקשר בין נתוני העסקאות שמדד זה מודד לבין המדד האמיתי, ממש לא מובהק.
למדריכים נוספים באתר הון:
מחשבון מחירי הדירות
מדד תשומות הבנייה - למה הוא חשוב (מאוד) לרוכשי הדירות?
מחשבון מס רכישה - כמה מס משלמים כאשר רוכשים דירה
מחשבון מס שבח - כמה מס משלמים כאשר מוכרים דירה
* המדריך נכתב על-ידי מערכת אתר הון, מדריכים פיננסים. המידע והנתונים במדריך אינם מהווים המלצה לרכוש או למכור נכסים כלשהם; וכן אינם תחליף לייעוץ המתחשב בנתונים ובצרכים של כל אדם.
לתשומת לבכם: מערכת גלובס חותרת לשיח מגוון, ענייני ומכבד בהתאם ל
קוד האתי
המופיע
בדו"ח האמון
לפיו אנו פועלים. ביטויי אלימות, גזענות, הסתה או כל שיח בלתי הולם אחר מסוננים בצורה
אוטומטית ולא יפורסמו באתר.