2023年10月 不動産価格指数(住宅) 東京都 区分所有マンション

投資のためのファンダメンタルズ分析

結果の概要

  1. Figure 1 は東京都の区分所有マンションの価格指数の推移、Table 1 はその直近12か月の推移であるが、指数値は2013年4月以降(黒田日銀総裁就任(2013年3月20日)以降)大きく上昇し続けており、同年月以降の価格指数前年同月比は2023年10月まで127か月連続でプラス値を記録している(Figure 2、黒色点線は2013年4月。以降同様)。
  2. Figure 3 は価格指数の前月比であるが、仮に2013年3月に東京都で区分所有マンションを購入していた場合、2023年10月(10年強)には価格が約2倍(1.9倍)になっていたことになる(Listing 1)。
Figure 1: 不動産価格指数(2010=100):東京都:マンション(区分所有)
Table 1: 不動産価格指数(2010=100):東京都:マンション(区分所有)
年月 季節調整 原系列
1 2022年11月 183.9 183.3
2 2022年12月 183.8 181.4
3 2023年01月 187.1 187.8
4 2023年02月 185.2 186.2
5 2023年03月 187.7 189.0
6 2023年04月 189.1 190.8
7 2023年05月 187.1 187.9
8 2023年06月 187.5 186.1
9 2023年07月 188.0 189.0
10 2023年08月 189.5 189.3
11 2023年09月 192.6 191.9
12 2023年10月 193.2 192.2
Figure 2: 不動産価格指数(2010=100):東京都:マンション(区分所有):原系列前年比(%)
Figure 3: 不動産価格指数(2010=100):東京都:マンション(区分所有):季節調整前月比(%)
Listing 1: 2013年3月に東京都で区分所有マンションを購入していた場合の2023年10月時点における価格上昇率 
rbind(head(df_sa_from_201304), tail(df_sa_from_201304))
          Date 季節調整前月比(%)
1   2013-04-01               2.1
2   2013-05-01               1.7
3   2013-06-01               1.3
4   2013-07-01              -1.3
5   2013-08-01               2.9
6   2013-09-01               0.3
122 2023-05-01              -1.1
123 2023-06-01               0.2
124 2023-07-01               0.3
125 2023-08-01               0.8
126 2023-09-01               1.6
127 2023-10-01               0.3
(1 + df_sa_from_201304$`季節調整前月比(%)`/100) %>%
    prod()
[1] 1.934481
Tip
  • マンション(区分所有)の定義
    1. 「区分所有建物」もしくは「区分所有建物の敷地」として所有権移転登記がなされたもの。
      • 故に中古マンションが主たる対象となる。
    2. 所有権移転登記における「専有・種類」が「居宅」であるもの。
  • マンション(区分所有)のクリーニング処理における閾値
    1. 平米単価(円/m2)
      • 10,000 - 5,000,000
    2. 面積(m2)
      • 10 - 500
    3. 築年数(年)
      • 0 - 50
    4. 建物総階数(階)
      • 1 - 60
    5. 部屋の階数(階)
      • 1 - 建物総階数
  • マンション(区分所有)の推計モデルで採用する説明変数
    1. 広さ
      1. 面積
        • 専有部分の公簿面積
      2. 部屋の地上階数
        • 専有部分の階数
      3. 建物総階数
        • マンションの総階数
    2. 近さ
      1. 最寄り駅からの直線距離
        • 物件の所在する大字等の中心点から、最も近い駅までの直線距離
      2. 都道府県内主要駅からの直線距離
        • 物件の所在する大字等の中心点から、所在する都道府県内の主要駅までの直線距離
        • 物件の所在する都道府県の主要駅は、県庁所在地の中心駅を用いている。
    3. 新しさ
      1. 築年数
        • (登記原因年月日 - 建築年月日) / 実年日数
        • 建築時期の年しか判明していない場合、当該年の 1 月 1 日とする。
        • 建築時期の月が判明している場合、当該月の 1 日とする。
      2. 改修済み
        • 改修済みダミー = 改修済みであれば 1、未改修であれば 0 となる
    4. 地域性
      1. 所在する市区町村
        • 市区町村ダミー = 取引がその市区町村内であれば 1、それ以外であれば 0 となる。
      2. 用途地域区分
        • 用途地域区分ダミー = 物件の所在する地域で指定された用途地域に応じて、一定の区分内であれば 1、それ以外であれば 0 となる。
      3. 南向きか否か
        • 南向きダミー = 南向きであれば 1、それ以外であれば 0
    5. 取引条件
      1. 取引主体の属性
        • 売主及び買主主体区分
          1. 個人
          2. 民間法人
          3. 地方公共団体
          4. 国
        • 売主及び買主主体区分が「3 地方公共団体」もしくは「4 国」の取引は、推計用データから除外しているため、売主･買主属性に関しては、以下のようなダミー変数を設定している。
          • 売主法人ダミー = 売主主体区分が 2 であれば 1、それ以外であれば 0 となる。
          • 買主法人ダミー = 買主主体区分が 2 であれば 1、それ以外であれば 0 となる。
  • 出所: https://www.mlit.go.jp/common/001360416.pdf

関連リンク等

Tip
  • 不動産価格指数(住宅)の概要
    1. 対象用途
      1. 住宅地
      2. 戸建住宅
      3. マンション(区分所有)
        • 主に中古を対象
    2. 対象取引
      • 民間部門による取引(公的主体による取引は除く)
    3. 推計方法
      • ヘドニック法(時間ダミー変数法)
      • 基準時点を 1 とした、全期間についての品質調整済価格指数を得ることができる。
    4. 季節調整方法
      • X-12-ARIMA 季節調整法
    5. 利用する情報
      • 不動産取引価格情報(アンケート調査による情報)
      • 国土交通省が実施する「不動産の取引価格情報提供制度」により蓄積された取引価格情報(「取引事例データ」)
      • 国土交通省ホームページの土地総合情報システムにて、四半期毎に公表されている。
    6. 取引月から公表までの期間
      • 約3か月(公表後3か月間は改訂を行う)
    7. 基準時点
      • 2010年1月から2010年12月までの2010年の算術平均を 100 としている。
    8. 上位指数への集約方法
      • 2010 年を基準時とする取引総額ウェイトの加重平均値(ラスパイレス式)と、各期の取引総額ウェイトによる加重調和平均値(パーシェ式)の、幾何平均値(フィッシャー式)としている。
  • 不動産価格指数(住宅)で利用する取引事例データは以下の3段階のステップによって作成される。

flowchart LR
A(1. 登記異動情報) --> B(2. アンケート調査票) --> C(3. 現地調査)

  • 現地調査について
    • 過去データや一部項目に関しては「3. 現地調査」による情報を加えて推計を行う。
    • 現地調査に基づく情報を用いるのは2014年3月以前の取引であり、2014年4月以降は主にアンケート調査票に基づく情報を用いている。
  • 地域に関する層区分
    • 南関東圏
      1. 埼玉県
      2. 千葉県
      3. 東京都
      4. 神奈川県
    • 名古屋県
      1. 岐阜県
      2. 愛知県
      3. 三重県
    • 京阪神圏
      1. 京都府
      2. 大阪府
      3. 兵庫県
  • 出所: https://www.mlit.go.jp/common/001360416.pdf

データ出所

  • 国土交通省

最終更新

Sys.time()
[1] "2024-02-22 15:11:35 JST"

R、Quarto、Package

R.Version()$version.string
[1] "R version 4.3.2 Patched (2023-12-27 r85754 ucrt)"
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[1] '1.4.542'
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[1] '2.0.0'

著者