Priser på Stockholms bostäder: : En faktoranalys 2017-2020

Detta är en Kandidat-uppsats från KTH/Matematisk statistik

Sammanfattning: I denna studie ska prisutvecklingen undersökas inom fastighetsbranschen från 2017 till 2020 genom att bygga upp multipel linjära regressionsmodeller. Fokusområdena omfattar Östermalm, Sundbyberg och Kista. Modeller framställs för respektive område separat, och bygger på data från Svensk Mäklarstatistik. Datamaterialet täcker respektive år mellan 2017 fram till 2020 för månaderna januari, april och september. För varje modell undersöks de grundläggande kriterierna inom regressionsanalys. Det används en stegvis metod för att konstruera en så optimal modell som möjligt. Därefter genomförs en gemensam regression som inkluderar samtliga datapunkter för samtliga områden, med område som indikatorvariabel, i syfte att undersöka om geografiska skillnader har en inverkan på bostadspriserna. Därav diskuteras modellernas trovärdighet baserat på de valda förklarande variablerna samt vilka variabler som har störst inverkan på priset. Resultatet visar att Boyta är mest signifikant för bostadspriser i Kista och Sundbyberg samt att Byggnadsår är mest signifikant för priser i Östermalm. Vidare har det konstaterats att det är möjligt att utveckla en regressionsmodell på ett godtagbart sätt, men det krävs vidare studier på en mer avancerad nivå för att få en mer realistisk bild på bostadsmarknaden.

  HÄR KAN DU HÄMTA UPPSATSEN I FULLTEXT. (följ länken till nästa sida)