סקר דירות מסתמך על מספר נתונים גדול ככל האפשר, אך חשוב שיהיו בעלי מכנה משותף, כדי שהמסקנות יהיו נכונות או קרוב לנכונות.

לדוגמא: אנו מעוניינים לבדוק את מגמת מחירי דירות בנות 3 חדרים בישראל ברבעון מסוים.

בודקים וסוקרים מאות או אלפי עסקאות שבוצעו באותו רבעון בדירות בנות 3 חדרים, מעבדים ומוצאים את המחיר הממוצע ומכך מסיקים מה המחיר ואם היו שינויים נניח מרבעון קודם שנבדק בעבר באותה צורה.

האם בסטטיסטיקה זו נקבל מענה מדויק? התשובה היא לא! כדי לדייק אנו צריכים לבסס את הבדיקה על דירות בנות 3 חד׳ בעלי שטח דומה, נניח 70 מר׳, יש דירות בבניינים עם מעלית שמחירן גבוה יותר, יש דירות בבניינים בני 10 ויש בבניינים בני 40, יש דירות בתל אביב ויש בפריפריה, והפער יכול להגיע למאות ואלפי אחוזים. לכן, קיים חשש בניבוי או בהסקת מסקנות באופן ממוצע וסטטיסטי.

סקר דירות שנערך בעבר בדירות 5 חד׳ בתל אביב, מצא שקיימת עליית מחירים גבוהה לדירות אלה בחודש ספציפי. אבל בבדיקה מעמיקה יותר, נוכחנו לדעת שבאותו חודש מספר העסקאות היה נמוך כמו גם הביקושים.

אז למה העלייה התלולה במחיר? הסיבה היתה דירת יוקרה בשטח 180 מר׳, שעמדה בכל ההגדרות של דירת 5 חד׳ בתל אביב שנמכרה ב16 מיליון שקל, השפיעה והעלתה את הממוצע, באופן שנראה היה על פניו שהמחירים עלו משמעותית, גם כשהם כלל לא עלו.

דוגמאות נוספות לסיקרי דירות:

בבניין מסוים בחולון נמכרה דירת 3 חד׳ במחיר גבוה מאוד, והשפיעה על הממוצע. בבדיקה מעמיקה התברר שהרוכש היה בעל הדירה הגובלת בדירה הזאת, שהיה מאוד מעוניין לרכוש את הדירה שלידו כדי לשכן בה את אימו. המוכר היה מודע לכך שיש לו קונה שיקנה גם במחיר מוגזם, ואכן דרש וקיבל מחיר גבוה ב-15% מהמחיר הריאלי.

אם הבדיקה הפרטנית לא היתה נערכת, סביר להניח שהיו מתקבלות תוצאות לא נכונות ומתקבעים מחירים גבוהים ללא סיבה. לכן בכל סקר יש לבדוק:

  • הן כמותית והן איכותית את הפריטים הנסקרים, כדי לא להגיע למסקנות מוטעות.
  • יש צורך בירידה לרזולוציות ובחינה מעמיקה של כלל העסקאות, כדי להגיע למסקנות נכונות ולא מטעות.
  • לנפות עסקאות יוצאות דופן.
  • לתת את הדעת ולבחון אם העסקאות הנבחנות החודש, או הרבעון, דומות או זהות לאלה שנסקרו בפקעם הקודמת.

די אם תהיה עסקה מספר עסקאות שונות מהכלל, והתוצאה תצא מעוותת. אנו סומכים כמובן על הלמ"ס, שמדווח למשל על עליית מחירים בשיעור 17% לשנה, יחסית לשנה הקודמת. אבל אם נניח שהשנה נמכרו בעיקר דירות חדישות (לא חדשות, לאלה יש קריטריונים משלהן), אבל חדישות, נניח בבניינים בני 5 או 10 או אפילו 15 שנה, ובשנה הקודמת כיכבו דווקא עסקאות בבניינים ישנים, ונמכרו יותר דירות זולות, או אז המסקנה שהגיעו אליה אינה נכונה.

דוגמא נוספת: למשל לפי דירוג הלמ"ס, ממוצע מחירי הדירות בכפר סבא הוא הגבוה ביותר אחרי תל אביב, כשמדובר ב-16 הערים הגדולות בישראל. האם זה מדויק?

בכפר סבא נמכרות מרבית הדירות בשכונה חדישה וירוקה שמונה אלפי דירות חדישות. לכן ממוצע מחירי העסקאות גבוה, יחסית נניח לערים גדולות אחרות, בהן נמכרות בעיקר דירות בבניינים ישנים, ומספר הדירות בבניינים חדישים נמוך יחסית. אך אם נבדוק את מחירי הדירות בעיר, נווכח שהמחיר הפרטני של הדירות נמוך משל שכנותיה ושל דירות בערים גדולות אחרות.

לרשותכם: מחשבון מחיר דירה בחינם!