Evolution of housing prices and its determinants in CEE

Abstract

As housing is one of the important parts of gross domestic product and one of the most significant components of people's wealth it is vital to investigate the determinants of its prices. Therefore, we analyze housing prices in Central and Eastern European coun- tries using pooled mean group estimator and vector autoregressive models. The objective of this thesis is to find out whether the fundamentals of housing prices are comparable across different countries and how the shocks in the economy affect housing pricese. For our analysis we used housing prices per square metre, GDP per capita, unemployment rates, 5-year interest rates, harmonised indices of consumer prices and construction cost indices. The conclusions of using pooled mean group estimator suggest that GDP, un- employment, interest rate and HICP indeed significantly affect the housing prices. The results of empirical analysis of individual countries using vector autoregressive model con- clude that shocks in the determinants affect housing prices with lags of 2 to 3 quarters and that the individual countries are driven by slightly different fundamentals.

Vzhledem k tomu, že bydlení je jednou z důležitých součástí hrubého domácího produktu a jednou z nejvýznamnějších částí majetku lidí, je nezbytné zkoumat určující determinanty jeho cen. Proto analyzujeme ceny bydlení v zemích střední a východní Evropy pomocí sdruženého průměrného odhadu skupiny a vektorových autoregresních modelů. Cílem této práce je zjistit, zda jsou základy cen bydlení srovnatelné napříč různými zeměmi a jak šoky v ekonomice ovlivňují ceny nemovitostí. Pro naši analýzu jsme použili ceny bydlení za metr čtvereční, HDP na obyvatele, míru nezaměstnanosti, pětileté úrokové sazby, har- monizované indexy spotřebitelských cen a indexy stavebních nákladů. Závěry použití sdruženého průměrného odhadu skupiny naznačují, že HDP, nezaměstnanost, úroková míra a HICP skutečně významně ovlivňují ceny bydlení. Výsledky empirické analýzy jednotlivých zemí pomocí vektorového autoregresivního modelu docházejí k závěru, že šoky v determinantech ovlivňují ceny bydlení se zpožděním 2 až 3 čtvrtletí a že jednotlivé země jsou poháněny mírně odlišnými fundamenty.