REIT指数、建設労働需給、着工新設住宅、オフィス空室率と平均賃料、Residential property prices、土地取引件数、不動産価格指数の時系列推移と中古マンション等価格の分析そして地価公示一覧

Analysis

REIT 建設労働需給調査結果着工新設住宅オフィスの空室率等直近の都心6区中古マンション等価格の分析 Residential property prices 土地取引件数不動産価格指数地価公示

REIT

Daily
Source:S&P Dow Jones Indices LLC.

Date	12-02	11-29	11-28	11-27	11-26
S&P Developed REIT (USD)	288.08	291.29	292.44	292.5	290.98
S&P Global REIT (USD)	199.82	202.03	202.78	202.83	201.76
S&P Singapore REIT (SGD)	287.42	287.3	287.29	287.45	287.35
S&P United States REIT (USD)	344.33	349.74	351.5	351.5	349.39
Dow Jones U.S. Select Long-Term REIT Index	2,243.41	2,277.88	NA	2,291.32	2,272

建設労働需給調査結果

Source:国土交通省

Date	2019-10	2019-09	2019-08	2019-07	2019-06
建設技能労働者過不足率(8職種計・全国)-季節調整値	1.2	1.4	1.7	1.2	1.1
建設技能労働者過不足率(8職種計・全国)-原数値	1.7	1.7	1.8	1.3	1

着工新設住宅

Source:国土交通省

Date	2019-10	2019-09	2019-08	2019-07	2019-06
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅戸数:給与住宅(戸)	237	546	235	507	562
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅戸数:持家(戸)	22,920	22,794	22,846	24,201	25,913
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅戸数:貸家(戸)	26,674	27,300	28,210	28,699	29,535
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅戸数:分譲住宅(戸)	23,884	24,611	23,105	22,656	21,819
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅戸数(戸)	73,284	74,747	74,216	75,807	76,815
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅床面積:給与住宅(千平米)	17	38	19	30	41
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅床面積:持家(千平米)	2,714	2,707	2,731	2,889	3,096
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅床面積:貸家(千平米)	1,248	1,297	1,412	1,395	1,387
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅床面積:分譲住宅(千平米)	2,182	2,204	2,133	2,033	1,932
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅床面積(千平米)	6,127	6,196	6,268	6,333	6,368

オフィスの空室率等

Source:三鬼商事株式会社

横浜ビジネス地区

Date	2019-10	2019-09	2019-08	2019-07	2019-06
横浜ビジネス地区:空室率/平均(%)	2.26	2.32	2.17	2.25	2.34
横浜ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪)	11,801	11,771	11,733	11,666	11,632

札幌ビジネス地区

Date	2019-10	2019-09	2019-08	2019-07	2019-06
札幌ビジネス地区:空室率/平均(%)	2.25	2.4	2.29	2.35	2.29
札幌ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪)	9,099	9,072	9,055	9,018	8,991

仙台ビジネス地区

Date	2019-10	2019-09	2019-08	2019-07	2019-06
仙台ビジネス地区:空室率/平均(%)	4.14	4.07	4.09	4.24	4.18
仙台ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪)	9,178	9,169	9,175	9,169	9,150

大阪ビジネス地区

Date	2019-10	2019-09	2019-08	2019-07	2019-06
大阪ビジネス地区:空室率/平均(%)	2	2	2.13	2.26	2.33
大阪ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪)	11,760	11,670	11,657	11,623	11,597

東京ビジネス地区

Date	2019-10	2019-09	2019-08	2019-07	2019-06
東京ビジネス地区:空室率/平均(%)	1.63	1.64	1.71	1.71	1.72
東京ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪)	22,010	21,855	21,784	21,665	21,518

福岡ビジネス地区

Date	2019-10	2019-09	2019-08	2019-07	2019-06
福岡ビジネス地区:空室率/平均(%)	2.04	2.01	1.87	1.82	1.79
福岡ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪)	10,439	10,386	10,341	10,294	10,257

名古屋ビジネス地区

Date	2019-10	2019-09	2019-08	2019-07	2019-06
名古屋ビジネス地区:空室率/平均(%)	2.19	2.23	2.32	2.39	2.09
名古屋ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪)	11,529	11,516	11,482	11,451	11,343

直近の都心6区中古マンション等価格の分析

Source:国土交通省
取引価格平米単価で外れ値を除去しています。

Step 1

# 外れ値除去
boxplot(datadf$取引価格平米単価, plot = F)$out
datadf <- datadf[!datadf$取引価格平米単価 %in% boxplot(datadf$取引価格平米単価, plot = F)$out, ]

 [1] 200.000000   6.666667 211.111111  28.571429 186.666667 213.333333 200.000000 221.052632 223.529412 207.500000 250.000000 200.000000 233.333333

Step 2

# 分析対象データ(取引価格平米単価の単位は万円/平米)
unique(datadf$都道府県名)
unique(datadf$種類)
unique(datadf$市区町村名)
unique(datadf$取引時点)
head(datadf, 10)
nrow(datadf)

[1] "東京都"
[1] "中古マンション等"
[1] "千代田区" "中央区"   "港区"     "新宿区"   "文京区"   "渋谷区"  
[1] "2019年第1四半期"
               種類 築年数 取引価格平米単価        取引時点 都道府県名 市区町村名       地区名 間取り 面積(㎡) 建物の構造 取引価格(総額) 都市計画 建ぺい率(%) 容積率(%)
1  中古マンション等     16        150.76923 2019年第1四半期     東京都   千代田区       飯田橋   2LDK       65         RC       98000000 商業地域          80       500
2  中古マンション等      7        145.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区       一番町   1LDK       40         RC       58000000 商業地域          80       500
3  中古マンション等     15        171.42857 2019年第1四半期     東京都   千代田区       一番町   2LDK       70        SRC      120000000 商業地域          80       500
4  中古マンション等      6        140.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区       一番町     1K       25         RC       35000000 商業地域          80       500
5  中古マンション等     13        125.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区       岩本町     1K       20        SRC       25000000 商業地域          80       700
6  中古マンション等     15        120.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区       岩本町     1K       20        SRC       24000000 商業地域          80       700
7  中古マンション等     17        115.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区       岩本町     1K       20         RC       23000000 商業地域          80       600
9  中古マンション等     39         73.33333 2019年第1四半期     東京都   千代田区   神田小川町     1K       15        SRC       11000000 商業地域          80       600
10 中古マンション等     18        140.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区 神田佐久間町     1K       15        SRC       21000000 商業地域          80       600
11 中古マンション等     41         65.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区   神田神保町     1K       20         RC       13000000 商業地域          80       500
[1] 402

Step 3

# 築年数および取引価格平米単価の基本統計量
summary(datadf$築年数)
summary(datadf$取引価格平米単価)
table(datadf$築年数)
hist(datadf$取引価格平米単価, plot = F) %>% {
    BREAKS <<- .$breaks
    COUNTS <<- .$counts
}
data.frame(BREAKS = tail(BREAKS, -1), COUNTS, row.names = NULL, check.names = F)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   1.00   13.00   17.00   19.75   21.00   60.00 
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  38.00   88.14  110.00  107.24  125.00  176.36 

 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 45 46 47 48 49 50 51 53 60 
 4  3  2  6 10 21 12 12  4  8  8  9 14 30 25 25 35 26 20 15 13  5  3  1  2  1  1  1  3  3  4  2  4  5  4  9  8  7 10  1  1  3  4  4  4  4  3  1  1  1 
   BREAKS COUNTS
1      40      2
2      50     11
3      60     16
4      70     18
5      80     23
6      90     38
7     100     50
8     110     53
9     120     78
10    130     36
11    140     32
12    150     22
13    160     11
14    170      7
15    180      5

Step 4

# リンク関数の選択
LINKs <- c("log", "inverse")
AICs <- sapply(LINKs, function(x) AIC(glm(data = datadf, formula = 取引価格平米単価 ~ 築年数, family = Gamma(link = x))))
AICs
LINKs[which.min(AICs)]

     log  inverse 
3663.818 3668.562 
[1] "log"

Step 5

# GLMの結果
summary(glm(data = datadf, formula = 取引価格平米単価 ~ 築年数, family = Gamma(link = LINKs[which.min(AICs)])))


Call:
glm(formula = 取引価格平米単価 ~ 築年数, family = Gamma(link = LINKs[which.min(AICs)]), 
    data = datadf)

Deviance Residuals: 
     Min        1Q    Median        3Q       Max  
-0.72055  -0.15529  -0.01362   0.11606   0.74921  

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value            Pr(>|t|)    
(Intercept)  4.9447575  0.0209297  236.25 <0.0000000000000002 ***
築年数      -0.0143937  0.0009005  -15.98 <0.0000000000000002 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for Gamma family taken to be 0.04893822)

    Null deviance: 31.361  on 401  degrees of freedom
Residual deviance: 19.637  on 400  degrees of freedom
AIC: 3663.8

Number of Fisher Scoring iterations: 4

Step 6

a
b
x <- c(0:50)
if (LINKs[which.min(AICs)] == "log") {
    y <- round(exp(a * x + b))
    exp(a)
}
if (LINKs[which.min(AICs)] == "inverse") {
    y <- round(1/(a * x + b))
}
y

          X 
-0.01439365 
(Intercept) 
   4.944757 
        X 
0.9857094 
 [1] 140 138 136 135 133 131 129 127 125 123 122 120 118 116 115 113 112 110 108 107 105 104 102 101  99  98  97  95  94  93  91  90  89  87  86  85  84  82  81  80  79  78  77  76  75  73  72  71  70  69  68

Step 7

Residential property prices

Source:Bank for International Settlements

Date	2019-06	2019-03	2018-12	2018-09	2018-06
Residential property prices:Australia:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly	130.49	131.46	135.53	138.82	140.95
Residential property prices:Canada:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly	162.19	159.97	160.51	162.03	163.06
Residential property prices:China:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly	137.18	135.43	134.17	131.57	127.74
Residential property prices:France:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly	109.81	108.61	108.61	108.81	106.41
Residential property prices:Germany:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly	148.7	145.8	146	144.2	141.3
Residential property prices:Italy:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly	83.83	82.73	83.23	83.32	84
Residential property prices:Japan:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly	114.31	115.14	111.48	112.11	112.01
Residential property prices:South Africa:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly	155.83	153.55	152.86	151.71	150.68
Residential property prices:United Kingdom:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly	134.86	133.74	135.31	135.87	133.3
Residential property prices:United States:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly	152.18	150.63	149.45	148.32	147.18

土地取引件数

Source:国土交通省

Date	2019-10	2019-09	2019-08	2019-07	2019-06
北海道札幌市中央区	65	459	281	277	255
宮城県仙台市青葉区	NA	422	318	368	351
東京都中央区	NA	680	522	928	510
東京都港区	1	530	486	620	692
東京都千代田区	NA	186	204	235	172
神奈川県横浜市西区	18	230	180	280	253
愛知県名古屋市中区	4	303	308	312	265
大阪府大阪市北区	NA	295	219	342	470
福岡県福岡市博多区	NA	423	437	370	343
沖縄県那覇市	7	184	136	199	185

不動産価格指数

Source:国土交通省

Date	2019-08	2019-07	2019-06	2019-05	2019-04
住宅総合:不動産価格指数(住宅):全国	112.86	113.49	113.44	114.96	114.22
住宅総合:不動産価格指数(住宅):北海道地方	128.56	125.06	130.33	129.66	122.27
住宅総合:不動産価格指数(住宅):東北地方	119.64	119.02	121.3	118.3	119.55
住宅総合:不動産価格指数(住宅):関東地方	111.99	113.67	113.48	114.96	114.87
住宅総合:不動産価格指数(住宅):北陸地方	120.67	117.7	120.34	115.86	112.81
住宅総合:不動産価格指数(住宅):中部地方	103.77	103.34	101.12	103.21	102.18
住宅総合:不動産価格指数(住宅):近畿地方	115.16	115.51	115.07	116.12	116.64
住宅総合:不動産価格指数(住宅):中国地方	109.12	104.92	111.76	112.45	107.36
住宅総合:不動産価格指数(住宅):四国地方	99.86	105.74	102.8	109.3	103.22
住宅総合:不動産価格指数(住宅):九州・沖縄地方	124.04	120.35	119.57	130	122.45
住宅総合:不動産価格指数(住宅):南関東圏	116.13	116.78	115.56	117.55	118.21
住宅総合:不動産価格指数(住宅):名古屋圏	112.45	109.4	108.13	108.12	107.17
住宅総合:不動産価格指数(住宅):京阪神圏	117.55	117.24	117.21	118.84	119.99
住宅総合:不動産価格指数(住宅):東京都	128.08	127.28	123.29	127.9	128.11
住宅総合:不動産価格指数(住宅):愛知県	116.97	111.79	111.07	110.8	109.08
住宅総合:不動産価格指数(住宅):大阪府	117.02	117.71	117.19	118.15	121.94

Date	2019-06	2019-03	2018-12	2018-09	2018-06
商業用不動産総合:不動産価格指数(商業用不動産):全国	121.96	124.35	120.1	124.21	123.18
建物付土地総合:不動産価格指数(商業用不動産):全国	132.35	133.99	130.43	132.87	131.05
土地総合:不動産価格指数(商業用不動産):全国	102.97	104.92	99.43	103.44	103.18
商業用不動産総合:不動産価格指数(商業用不動産):三大都市圏	126.46	128.07	123.8	127.1	127.22
建物付土地総合:不動産価格指数(商業用不動産):三大都市圏	134.77	134.76	132.12	133.63	132.77
土地総合:不動産価格指数(商業用不動産):三大都市圏	107.35	110.83	103.52	108.23	109.93
土地総合:不動産価格指数(商業用不動産):南関東圏	112.03	117.97	112.37	118.97	118.83

地価公示

Source:国土交通省土地総合情報システム
本ページでは採用地価を鑑定評価員(2人)の評価の平均値としています。
用途区分は混在しています。

1㎡当たりの価格
N	Area	Min.	1st Qu.	Median	Mean	3rd Qu.	Max.	n
1	千代田	710,000	1,690,000	3,050,000	6,325,148	5,490,000	36,800,000	122
2	中央	820,000	1,397,500	2,395,000	8,213,262	7,592,500	57,200,000	126
3	港	972,000	1,680,000	2,470,000	3,610,085	4,340,000	12,700,000	164
4	新宿	550,000	770,750	1,150,000	3,261,821	2,185,000	36,000,000	156
5	文京	645,000	869,250	977,000	1,180,353	1,387,500	3,750,000	102
6	台東	379,000	699,750	910,500	1,375,657	1,322,500	10,200,000	108
7	墨田	308,000	382,000	505,500	589,062	646,750	1,840,000	48
8	江東	269,000	411,500	511,000	583,521	585,000	1,770,000	96
9	品川	383,000	663,500	871,000	1,160,100	1,300,000	5,110,000	120
10	目黒	615,000	789,000	873,500	1,194,890	1,192,500	4,890,000	100
11	大田	250,000	451,500	518,000	627,408	620,000	3,850,000	196
12	世田谷	269,000	587,500	651,000	689,755	727,500	2,600,000	286
13	渋谷	670,000	1,192,500	1,550,000	4,231,551	4,190,000	26,000,000	118
14	中野	381,000	513,500	644,000	812,198	901,500	3,740,000	106
15	杉並	405,000	484,750	543,000	616,564	640,000	2,660,000	172
16	豊島	473,000	570,000	770,000	1,446,864	1,372,500	13,500,000	110
17	北	342,000	427,000	510,000	657,555	699,750	2,980,000	110
18	荒川	373,000	418,250	503,000	605,293	691,500	1,750,000	58
19	板橋	248,000	370,000	423,000	474,979	528,000	1,230,000	140
20	練馬	225,000	356,750	399,500	434,873	460,000	1,370,000	220
21	足立	184,000	242,000	298,000	367,368	400,000	2,700,000	220
22	葛飾	187,000	289,000	324,500	362,438	367,000	1,480,000	128
23	江戸川	256,000	305,000	358,000	392,467	390,000	1,550,000	182
24	八王子	36,800	86,550	116,000	156,977	159,000	2,640,000	294
25	立川	138,000	209,000	261,500	452,600	328,000	5,200,000	80
26	武蔵野	360,000	520,250	613,500	991,387	870,250	6,330,000	62
27	三鷹	254,000	352,500	412,000	514,547	500,750	2,450,000	86
28	青梅	30,700	64,500	96,400	110,173	149,000	312,000	66
29	東京府中	186,000	259,000	282,500	331,973	321,250	1,610,000	112
30	昭島	130,000	163,500	185,500	200,000	224,000	425,000	46
31	調布	239,000	296,500	336,500	390,691	379,000	1,460,000	94
32	町田	56,400	132,000	155,000	249,556	203,500	2,670,000	192
33	小金井	256,000	302,250	345,000	397,062	369,500	1,480,000	48
34	小平	181,000	209,750	234,000	244,779	256,000	439,000	86
35	日野	98,000	154,750	203,500	216,457	234,000	590,000	92
36	東村山	148,000	168,750	184,000	217,562	238,500	440,000	64
37	国分寺	193,000	266,500	320,000	378,870	370,000	1,470,000	46
38	国立	188,000	304,000	329,000	382,700	421,000	1,100,000	30
39	福生	132,000	154,500	171,500	204,281	227,250	426,000	32
40	狛江	252,000	286,000	306,500	325,750	327,000	514,000	28
41	東大和	127,000	145,000	167,000	171,250	186,000	290,000	52
42	清瀬	125,000	161,000	181,000	200,528	228,000	427,000	36
43	東久留米	153,000	190,500	203,000	223,278	225,750	376,000	54
44	武蔵村山	94,000	111,250	118,000	123,816	138,000	159,000	38
45	多摩	125,000	158,000	189,000	212,851	223,000	616,000	74
46	稲城	145,000	194,000	226,000	222,707	249,000	283,000	58
47	羽村	77,600	125,000	136,000	137,795	162,500	192,000	22
48	あきる野	37,000	73,975	103,100	103,515	116,000	226,000	52
49	西東京	218,000	267,000	293,000	310,910	319,500	755,000	78
50	東京瑞穂	54,500	68,000	106,500	95,243	113,000	127,000	28
51	日の出	63,500	72,825	87,550	88,979	98,125	127,000	14
52	東京大島	5,900	7,800	13,500	21,267	36,675	44,400	6
53	新島	5,700	6,125	7,400	7,467	8,825	9,300	6
54	神津島	6,500	6,775	7,600	7,867	9,025	9,500	6
55	東京三宅	8,100	8,525	9,800	9,633	10,700	11,000	6
56	八丈	6,000	7,550	12,200	16,433	26,375	31,100	6
57	小笠原	23,600	32,200	58,000	52,200	70,750	75,000	6

不動産/Real Estate
- REIT、建設労働需給、着工新設住宅、空室率、平均賃料、中古マンション等価格の分析、Residential property prices、土地取引件数、不動産価格指数、地価公示 -

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更新日時:2019-12-04 07:22:19

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