Cijene stambenih nekretnina u stalnom su fokusu građana, banaka i nositelja ekonomskih politika.

Važnost pravedne procjene jasna je svakom sudioniku barem jedne transakcije nekretninama – npr. kupcu nekretnine i poslovnoj banci prilikom sklapanja stambenog kredita ili Poreznoj upravi prilikom razrezivanja poreza na promet nekretninama. Intenziviranje rada na organiziranju i analiziranju podataka Porezne uprave o prometu nekretninama (kroz informacijski sustav tržišta nekretnina eNekretnine) kao i u zakonodavnoj aktivnosti vezanoj uz područje tržišta nekretnina sukladno je tom značaju. Tako je nedavno zakonskim propisima uređen svima zanimljiv segment tržišta procjene nekretnina, a upravo je aktualna i javna rasprava o prijedlogu Uredbe za masovnu procjenu vrijednosti nekretnina. U Ministarstvu graditeljstva i prostornog uređenja pojašnjavaju ovaj pojam i navode kako se masovne procjene nekretnina koriste sa ciljem da se vremenski efikasno na temelju jednakih načela periodički procijeni vrijednost velikog broja nekretnina te imaju i široku primjenu u društvu za svakog subjekta koji ima potrebe za takvim procjenama (banke, državna uprava i sl.). Vođeni primjerom naprednih europskih administracija, poput švedske ili nizozemske, autori uredbe ambiciozno navode kako bi se ovakva masovna procjena trebala provoditi automatski korištenjem matematičko statističkog modela!

Ispod radara u ovoj javnoj raspravi prolazi činjenica da se cijene nekretnina Porezne uprave već godinama analiziraju upravo spomenutim statističkim modelima u jednom drugom segmentu javnog sektora.

Hrvatska narodna banka (HNB) i Državni zavod za statistiku (DZS) pred nekoliko su godina konstruirali Indeks cijena stambenih objekata (ICSO) za Hrvatsku (koji objavljuje i Eurostat) i pritom razvili kompleksan sustav modela koji proučava kako cijene nekretnina ovise o njihovim pojedinim obilježjima poput npr. lokacije, površine ili starosti nekretnine. Kretanje ovog indeksa primjerice upućuje kako su se u razdoblju prije krize, od 2002. do 2008. godine, cijene stambenih nekretnina u Zagrebu udvostručile, nakon čega su znatno pale, u prosjeku otprilike 25%. U recentnom periodu, nakon 2015. godine, cijene nekretnina u Zagrebu ponovo rastu, kumulativno otprilike 20% u posljednje tri godine. Osim za praćenje dinamike cijena kroz vrijeme, takvi se modeli mogu izravno koristiti i za procjenu cijena nekretnina što je detaljno opisano u recentnoj publikaciji HNB-a (vidi Kunovac i Kotarac 2019, HNB). Zbog činjenice da su nekretnine izrazito heterogeno dobro – znatno se razlikuju po svojim obilježjima do te mjere da dvije jednake nekretnine de facto ne postoje – mjerenje dinamike cijena nekretnina, tj. konstrukcija indeksa predstavlja velik izazov. U slučaju da je u nekoj godini primjerice prodan velik broj izrazito luksuznih nekretnina ili onih u neposrednoj blizini mora, naivan indeks cijena koji sve nekretnine u uzorku tretira na jednak način može u tom slučaju biti pristran i pogrešno upućivati na velik rast cijena na tržištu. Kako bi se situacije poput ove izbjegle, korištenjem statističkih modela vrši se tzv. prilagodba za kvalitetu uzorka – anulira se učinak pojedinih obilježja na cijenu nekretnine i promatra se rast tzv. čiste cijene. Statistički modeli, uz konstrukciju indeksa cijena, kao nusproizvod nude i odgovore na brojna pitanja o tržišnoj vrijednosti pojedinih karakteristika nekretnine, primjerice u kojoj mjeri na ukupnu cijenu nekretnine (u kunama) utječe činjenica da je ona stara x godina, nalazi se u xy dijelu grada, i sl. Ovakvo određivanje cijene pojedinih obilježja nekretnine omogućava izravnu procjenu nekretnine (pojedinačnu i masovnu) na vrlo jednostavan način – zbrajanjem vrijednosti pojedinih obilježja koje ona posjeduje.

Jesu li nam zaista nužni modeli za analizu cijena nekretnina?

Korištenje formalnih modela pri procjeni vrijednosti nekretnina za praksu u Hrvatskoj može se činiti pomalo egzotičnom strategijom. Unatoč takvom dojmu, formaliziranje postupka procjene može biti od koristi svim sudionicima prometa nekretninama – dobro definiran model, na točnim podacima o transakcijama nekretnina, potencijalno je vrlo transparentan alat za procjenu nekretnina. Transparentnost se očituje u poželjnom svojstvu modela – da na temelju istih ulaznih parametara, formalni model u određenom trenutku daje jedinstvenu procijenjenu vrijednost nekretnine; nema puno mjesta za subjektivnu prilagodbu, pa niti za manipulaciju procjenom. Hipotetski, svatko bi na temelju vrlo jednostavnog alata u tabličnom kalkulatoru ili web obrascu, mogao trenutno dobiti procjenu vrijednosti nekretnine. No, ova glavna prednost automatizacije može postati i njen veliki uteg. Naime, u slučaju da je model loše specificiran (npr. zbog izostavljanja važnih obilježja nekretnina iz jednadžbe) on sistematski daje nezadovoljavajuće procjene vrijednosti nekretnina. Sve navedeno sugerira kako modeli u kontekstu procjene i praćenja cijena nekretnina mogu biti vrlo moćan alat, no uz nužan preduvjet da su pažljivo specificirani, i to na vjerodostojnim podacima o prometu nekretnina.