• norsk
    • English
  • English 
    • norsk
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Fakultet for økonomi (ØK)
  • Institutt for samfunnsøkonomi
  • View Item
  •   Home
  • Fakultet for økonomi (ØK)
  • Institutt for samfunnsøkonomi
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Hvilke faktorer har drevet boligprisene i Oslo og omegn?

Sundseth, Eivor; Flak, Maria; Børli, Mathias Myhre
Bachelor thesis
Thumbnail
View/Open
no.ntnu:inspera:187581275:98267604.pdf (11.14Mb)
URI
https://hdl.handle.net/11250/3148919
Date
2024
Metadata
Show full item record
Collections
  • Institutt for samfunnsøkonomi [1202]
Abstract
Bacheloroppgaven ser på faktorer som har hatt sin påvirkning på boligprisene i Oslo og omegn i perioden 2002-2022. Nivåer på utlånsrente, inntekt, arbeidsledighet og innflyttere ble benyttet for å besvare på hva som har påvirket boligprisene i området. Vår konklusjon viste at utlånsrente og inntekt har hatt signifikant effekt, mens arbeidsledigheten og innflyttere ikke ga en signifikant effekt. Samtidig merker vi oss at innflyttere var nærme signifikante resultater, mens resultatene for arbeidsledighet kan være preget av strukturen av dataen. Vi har ved hjelp av teori om boligmarkedet og forklaringsvariablene dannet et teoretisk grunnlag. Det ble videre benyttet grafiske visualiseringer, metode, regresjonsanalyser og hypotesetester for å besvare problemstillingen.
 
The bachelor’s thesis examines factors that have influenced housing prices in Oslo and its surroundings in the period 2002-2022. Levels of interest rates, income, unemployment, and migrants were used to address what has had an impact on housing prices in the area. Our conclusion showed that lending interest rates and income have had a significant effect on housing prices in the area, while unemployment and migrants did not give a significant effect. At the same time, we note that migrants were relatively close to significant results, and the unemployment results can be influenced by the data structure. We have formed a theoretical basis, using theory for the housing market and the explanatory variables. Furthermore, graphical visualizations, methods, regression analyses, and hypothesis tests were used to answer the research question.
 
Publisher
NTNU

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit
 

 

Browse

ArchiveCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournalsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournals

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit