S&P CoreLogic Case-Shiller Ulusal Konut Fiyat Endeksi

Published · Updated

S&P CoreLogic Case-Shiller Ulusal Konut Fiyat Endeksi Nedir?

S & P CoreLogic Case-Shiller Ulusal Konut Fiyat Endeksi izleyerek ABD konut konut piyasasının değerindeki değişimi ölçen satın alma fiyatını ve geçirmiş iki minimum olması tek ailelik evlerin satış değeri piyasa koşullarına uygun işlemler. Yaygın olarak ABD konut piyasasının ve daha geniş ekonominin bir barometresi olarak görülen endeks, adını yaratıcılarından ikisinin adıyla anılıyor: Karl Case ve Robert Shiller.

Temel Çıkarımlar

  • S&P CoreLogic Case-Shiller Ulusal Konut Fiyat Endeksi, ABD konut konut piyasasının değerindeki değişikliği ölçer.
  • Bunu, minimum iki emsali işlemden geçmiş müstakil evlerin satın alma fiyatını ve yeniden satış değerini izleyerek yapar.
  • Endeks 1980’lerde geliştirildi ve ABD konut piyasasının ve daha geniş ekonominin yaygın olarak kullanılan ve saygı duyulan bir barometresi haline geldi.

S&P CoreLogic Case-Shiller Ulusal Konut Fiyat Endeksini Anlamak

Case-Shiller Endeksi, 1980’lerde üç ekonomist tarafından geliştirilmiştir : Allan Weiss, Karl Case ve Robert Shiller. O zamandan beri, ABD konut piyasasının ve aynı zamanda daha geniş ekonominin yaygın olarak kullanılan ve saygı duyulan bir barometresi haline geldi.

@font-face{font-family:Source Sans Pro;font-style:italic;font-weight:400;src:local(“Source Sans Pro Italic”),local(“SourceSansPro-Italic”),url(https://fonts.gstatic.com/s/sourcesanspro/v13/6xK1dSBYKcSV-LCoeQqfX1RYOo3qPZ7nsDc.ttf) format(“truetype”)}@font-face{font-family:Source Sans Pro;font-style:normal;font-weight:400;src:local(“Source Sans Pro Regular”),local(“SourceSansPro-Regular”),url(https://fonts.gstatic.com/s/sourcesanspro/v13/6xK3dSBYKcSV-LCoeQqfX1RYOo3qOK7g.ttf) format(“truetype”)}@font-face{font-family:Source Sans Pro;font-style:normal;font-weight:700;src:local(“Source Sans Pro Bold”),local(“SourceSansPro-Bold”),url(https://fonts.gstatic.com/s/sourcesanspro/v13/6xKydSBYKcSV-LCoeQqfX1RYOo3ig4vwlxdr.ttf) format(“truetype”)}body{background:transparent}.chart,body{margin:0;padding:0}.chart{font-family:Source Sans Pro;color:#191919;font-size:12px;height:100%}.chart.vis-height-fit{overflow:hidden}.chart a{text-decoration:none}.chart.dw-chart-header{min-height:1px;position:relative;overflow:auto}.chart.dw-chart-header.header-right{position:absolute;right:10px;z-index:20}.chart.dw-chart-header.headline-block{margin:0 0 10px}.chart.dw-chart-header h1{font-weight:700;font-size:22px;color:#191919}.chart.dw-chart-header h1,.chart.dw-chart-header p{font-family:Source Sans Pro;font-style:normal;text-decoration:none;margin:0}.chart.dw-chart-header p{font-weight:400;font-size:14px;line-height:17px}.chart.dw-chart-header.description-block{margin:5px 0 10px}.chart.dw-chart-body.dark-bg.label span{color:#f1f1f1;color:#191919;fill:#f1f1f1;fill:#191919}.chart.dw-chart-body.bc-grid-line{border-left-style:solid}.chart.dw-chart-body.content-below-chart{margin:0 0 20px}.chart.label,.chart.labels text{font-size:12px}.chart.label span,.chart.label tspan{color:#333;color:#191919;fill:#333;fill:#191919}.chart.label.inverted span{text-shadow:0 0 2px #000;color:#fff}.chart.label.inside:not(.inverted) span{text-shadow:0 0 2px #fff;color:#333}.chart.label sup{text-shadow:none}.chart.label.highlighted{font-weight:700}.chart.label.highlighted,.chart.label.label.axis{font-size:12px;z-index:100}.chart.label.hover{font-weight:700}.chart.label.smaller span{font-size:80%}.chart.dw-above-footer{font-style:normal;text-decoration:none;margin:0;position:relative}.chart.notes-block{font-weight:400;font-size:12px;font-style:italic;text-decoration:none;margin:0 0 5px;position:relative}.chart.dw-below-footer{font-style:normal;text-decoration:none;position:relative}.chart #footer,.chart.dw-chart-footer{display:flex;justify-content:space-between;align-items:center;font-weight:400;font-size:11px;font-style:normal;text-decoration:none;color:#888}.chart #footer>div>.footer-block,.chart.dw-chart-footer>div>.footer-block{display:inline-block}.chart #footer>div>.footer-block.hidden,.chart.dw-chart-footer>div>.footer-block.hidden{display:none}.chart #footer>div>.footer-block a
@options _footer_logo_url: https://static.dwcdn.net/custom/themes/investopedia/INV_Logo_2019-02 (1).png;S&P/Case-Shiller U. S. National Home Price Index: 1987—Present

S&P/Case-Shiller U. S. National Home Price Index: 1987—Present

19901995200020052010201520206080100120140160180200220

setTimeout(function() {
var img = document.createElement(‘img’);
img.setAttribute(‘width’, 1);
img.setAttribute(‘height’, 1);
img.style.float = “right”;
img.setAttribute(‘src’, ‘//stats.datawrapper.de/hv6MK/datawrapper.gif?r=’+escape(document.referrer || ”));
document.body.appendChild(img);
},10);
window.__DW_SVELTE_PROPS__ = JSON.parse(“{\”data\”:{\”visJSON\”:{\”id\”:\”d3-lines\”,\”namespace\”:\”chart\”,\”title\”:\”d3-lines / title\”,\”ariaLabel\”:\”Interactive line chart\”,\”less\”:\”/usr/src/node/apps/plugins/d3-lines/less/d3-lines.less\”,\”script\”:\”/usr/src/node/apps/plugins/d3-lines/static/d3-lines.js\”,\”dependencies\”:{\”jquery\”:true,\”dayjs\”:true,\”numeral\”:true},\”axes\”:{\”x\”:{\”accepts\”:
,\”publishData\”:{\”chartAfterBodyHTML\”:\”\\n
setTimeout(function() {\\n
var img = document.createElement(‘img’);\\n
img.setAttribute(‘width’, 1);\\n
img.setAttribute(‘height’, 1);\\n
img.style.float = \\\”right\\\”;\\n
img.setAttribute(‘src’, ‘//stats.datawrapper.de/hv6MK/datawrapper.gif?r=’+escape(document.referrer || ”));\\n
document.body.appendChild(img);\\n
},10);\\n\\n\”,\”blocks\”:
,\”chartData\”:\”DATE, CSUSHPINSA\\n1987-01-01,63.754\\n1987-02-01,64.155\\n1987-03-01,64.49\\n1987-04-01,64.995\\n1987-05-01,65.569\\n1987-06-01,66.238\\n1987-07-01,66.80199999999999\\n1987-08-01,67.283\\n1987-09-01,67.638\\n1987-10-01,67.917\\n1987-11-01,68.108\\n1987-12-01,68.359\\n1988-01-01,68.598\\n1988-02-01,68.931\\n1988-03-01,69.33800000000001\\n1988-04-01,69.79899999999999\\n1988-05-01,70.418\\n1988-06-01,71.07600000000001\\n1988-07-01,71.695\\n1988-08-01,72.194\\n1988-09-01,72.583\\n1988-10-01,72.831\\n1988-11-01,73.074\\n1988-12-01,73.286\\n1989-01-01,73.624\\n1989-02-01,73.97399999999999\\n1989-03-01,74.416\\n1989-04-01,74.874\\n1989-05-01,75.30199999999999\\n1989-06-01,75.702\\n1989-07-01,76.048\\n1989-08-01,76.279\\n1989-09-01,76.42699999999999\\n1989-10-01,76.493\\n1989-11-01,76.525\\n1989-12-01,76.499\\n1990-01-01,76.527\\n1990-02-01,76.587\\n1990-03-01,76.79\\n1990-04-01,77.041\\n1990-05-01,77.29899999999999\\n1990-06-01,77.50399999999999\\n1990-07-01,77.556\\n1990-08-01,77.473\\n1990-09-01,77.222\\n1990-10-01,76.906\\n1990-11-01,76.374\\n1990-12-01,75.965\\n1991-01-01,75.527\\n1991-02-01,75.247\\n1991-03-01,75.137\\n1991-04-01,75.309\\n1991-05-01,75.766\\n1991-06-01,76.25\\n1991-07-01,76.508\\n1991-08-01,76.584\\n1991-09-01,76.568\\n1991-10-01,76.283\\n1991-11-01,76.03\\n1991-12-01,75.831\\n1992-01-01,75.694\\n1992-02-01,75.649\\n1992-03-01,75.809\\n1992-04-01,76.07600000000001\\n1992-05-01,76.395\\n1992-06-01,76.6\\n1992-07-01,76.71\\n1992-08-01,76.73100000000001\\n1992-09-01,76.628\\n1992-10-01,76.59899999999999\\n1992-11-01,76.58\\n1992-12-01,76.46600000000001\\n1993-01-01,76.39699999999999\\n1993-02-01,76.329\\n1993-03-01,76.384\\n1993-04-01,76.661\\n1993-05-01,77.03\\n1993-06-01,77.515\\n1993-07-01,77.883\\n1993-08-01,78.13\\n1993-09-01,78.199\\n1993-10-01,78.176\\n1993-11-01,78.176\\n1993-12-01,78.119\\n1994-01-01,78.203\\n1994-02-01,78.209\\n1994-03-01,78.354\\n1994-04-01,78.707\\n1994-05-01,79.21600000000001\\n1994-06-01,79.708\\n1994-07-01,80.071\\n1994-08-01,80.324\\n1994-09-01,80.346\\n1994-10-01,80.309\\n1994-11-01,80.175\\n1994-12-01,80.085\\n1995-01-01,80.036\\n1995-02-01,80.005\\n1995-03-01,80.093\\n1995-04-01,80.385\\n1995-05-01,80.706\\n1995-06-01,81.083\\n1995-07-01,81.426\\n1995-08-01,81.669\\n1995-09-01,81.75399999999999\\n1995-10-01,81.743\\n1995-11-01,81.648\\n1995-12-01,81.531\\n1996-01-01,81.446\\n1996-02-01,81.42\\n1996-03-01,81.686\\n1996-04-01,82.14399999999999\\n1996-05-01,82.62200000000001\\n1996-06-01,83.07\\n1996-07-01,83.443\\n1996-08-01,83.671\\n1996-09-01,83.727\\n1996-10-01,83.65299999999999\\n1996-11-01,83.58\\n1996-12-01,83.51299999999999\\n1997-01-01,83.552\\n1997-02-01,83.617\\n1997-03-01,83.934\\n1997-04-01,84.34700000000001\\n1997-05-01,84.89299999999999\\n1997-06-01,85.427\\n1997-07-01,85.87\\n1997-08-01,86.179\\n1997-09-01,86.339\\n1997-10-01,86.435\\n1997-11-01,86.65799999999999\\n1997-12-01,86.875\\n1998-01-01,87.19200000000001\\n1998-02-01,87.40299999999999\\n1998-03-01,87.906\\n1998-04-01,88.586\\n1998-05-01,89.40100000000001\\n1998-06-01,90.221\\n1998-07-01,90.885\\n1998-08-01,91.43299999999999\\n1998-09-01,91.777\\n1998-10-01,92.024\\n1998-11-01,92.221\\n1998-12-01,92.46799999999999\\n1999-01-01,92.738\\n1999-02-01,93.006\\n1999-03-01,93.637\\n1999-04-01,94.463\\n1999-05-01,95.38799999999999\\n1999-06-01,96.391\\n1999-07-01,97.219\\n1999-08-01,97.925\\n1999-09-01,98.428\\n1999-10-01,98.863\\n1999-11-01,99.181\\n1999-12-01,99.57600000000001\\n2000-01-01,100.00\\n2000-02-01,100.571\\n2000-03-01,101.46600000000001\\n2000-04-01,102.54\\n2000-05-01,103.70100000000001\\n2000-06-01,104.855\\n2000-07-01,105.721\\n2000-08-01,106.521\\n2000-09-01,107.135\\n2000-10-01,107.728\\n2000-11-01,108.291\\n2000-12-01,108.792\\n2001-01-01,109.215\\n2001-02-01,109.64299999999999\\n2001-03-01,110.395\\n2001-04-01,111.24799999999999\\n2001-05-01,112.20299999999999\\n2001-06-01,113.273\\n2001-07-01,114.229\\n2001-08-01,114.99\\n2001-09-01,115.46600000000001\\n2001-10-01,115.682\\n2001-11-01,115.839\\n2001-12-01,116.056\\n2002-01-01,116.43700000000001\\n2002-02-01,116.91799999999999\\n2002-03-01,117.931\\n2002-04-01,119.212\\n2002-05-01,120.791\\n2002-06-01,122.334\\n2002-07-01,123.68799999999999\\n2002-08-01,124.729\\n2002-09-01,125.493\\n2002-10-01,126.13600000000001\\n2002-11-01,126.64200000000001\\n2002-12-01,127.15\\n2003-01-01,127.652\\n2003-02-01,128.327\\n2003-03-01,129.31\\n2003-04-01,130.491\\n2003-05-01,131.841\\n2003-06-01,133.226\\n2003-07-01,134.64700000000002\\n2003-08-01,135.965\\n2003-09-01,137.077\\n2003-10-01,137.97799999999998\\n2003-11-01,138.769\\n2003-12-01,139.632\\n2004-01-01,140.709\\n2004-02-01,142.032\\n2004-03-01,144.083\\n2004-04-01,146.181\\n2004-05-01,148.335\\n2004-06-01,150.519\\n2004-07-01,152.33700000000002\\n2004-08-01,153.815\\n2004-09-01,155.109\\n2004-10-01,156.30100000000002\\n2004-11-01,157.499\\n2004-12-01,158.675\\n2005-01-01,160.136\\n2005-02-01,161.931\\n2005-03-01,164.582\\n2005-04-01,167.00400000000002\\n2005-05-01,169.547\\n2005-06-01,172.017\\n2005-07-01,174.097\\n2005-08-01,175.922\\n2005-09-01,177.611\\n2005-10-01,178.755\\n2005-11-01,179.678\\n2005-12-01,180.113\\n2006-01-01,180.834\\n2006-02-01,181.505\\n2006-03-01,182.75400000000002\\n2006-04-01,183.65099999999998\\n2006-05-01,184.382\\n2006-06-01,184.55\\n2006-07-01,184.613\\n2006-08-01,184.41099999999997\\n2006-09-01,184.205\\n2006-10-01,184.06\\n2006-11-01,183.637\\n2006-12-01,183.235\\n2007-01-01,182.72299999999998\\n2007-02-01,182.47400000000002\\n2007-03-01,182.197\\n2007-04-01,182.135\\n2007-05-01,181.889\\n2007-06-01,181.546\\n2007-07-01,181.0\\n2007-08-01,180.24200000000002\\n2007-09-01,179.13\\n2007-10-01,177.53799999999998\\n2007-11-01,175.17\\n2007-12-01,173.345\\n2008-01-01,171.083\\n2008-02-01,169.196\\n2008-03-01,167.90900000000002\\n2008-04-01,167.329\\n2008-05-01,167.02700000000002\\n2008-06-01,166.545\\n2008-07-01,165.72299999999998\\n2008-08-01,164.287\\n2008-09-01,161.92\\n2008-10-01,159.168\\n2008-11-01,156.077\\n2008-12-01,152.55100000000002\\n2009-01-01,149.369\\n2009-02-01,147.625\\n2009-03-01,146.52200000000002\\n2009-04-01,146.95\\n2009-05-01,148.17700000000002\\n2009-06-01,149.80200000000002\\n2009-07-01,150.75\\n2009-08-01,150.666\\n2009-09-01,149.626\\n2009-10-01,148.586\\n2009-11-01,147.944\\n2009-12-01,146.671\\n2010-01-01,145.003\\n2010-02-01,143.055\\n2010-03-01,143.597\\n2010-04-01,145.403\\n2010-05-01,147.039\\n2010-06-01,147.703\\n2010-07-01,147.561\\n2010-08-01,146.423\\n2010-09-01,144.60399999999998\\n2010-10-01,143.126\\n2010-11-01,141.819\\n2010-12-01,140.63299999999998\\n2011-01-01,139.04399999999998\\n2011-02-01,137.741\\n2011-03-01,137.791\\n2011-04-01,139.158\\n2011-05-01,140.689\\n2011-06-01,141.941\\n2011-07-01,142.338\\n2011-08-01,141.781\\n2011-09-01,140.16299999999998\\n2011-10-01,138.403\\n2011-11-01,136.659\\n2011-12-01,135.162\\n2012-01-01,134.165\\n2012-02-01,133.998\\n2012-03-01,135.869\\n2012-04-01,138.475\\n2012-05-01,141.05\\n2012-06-01,143.168\\n2012-07-01,144.27700000000002\\n2012-08-01,144.7\\n2012-09-01,144.356\\n2012-10-01,143.97\\n2012-11-01,143.966\\n2012-12-01,143.874\\n2013-01-01,144.315\\n2013-02-01,145.161\\n2013-03-01,147.96200000000002\\n2013-04-01,150.974\\n2013-05-01,153.868\\n2013-06-01,156.438\\n2013-07-01,158.3\\n2013-08-01,159.407\\n2013-09-01,159.68200000000002\\n2013-10-01,159.559\\n2013-11-01,159.361\\n2013-12-01,159.282\\n2014-01-01,159.381\\n2014-02-01,159.893\\n2014-03-01,161.21200000000002\\n2014-04-01,162.991\\n2014-05-01,164.703\\n2014-06-01,166.22799999999998\\n2014-07-01,167.148\\n2014-08-01,167.46200000000002\\n2014-09-01,167.25599999999997\\n2014-10-01,166.926\\n2014-11-01,166.67700000000002\\n2014-12-01,166.488\\n2015-01-01,166.28900000000002\\n2015-02-01,166.68\\n2015-03-01,168.137\\n2015-04-01,170.01\\n2015-05-01,171.88299999999998\\n2015-06-01,173.47799999999998\\n2015-07-01,174.518\\n2015-08-01,174.963\\n2015-09-01,175.077\\n2015-10-01,175.08900000000003\\n2015-11-01,175.19099999999997\\n2015-12-01,175.169\\n2016-01-01,175.08599999999998\\n2016-02-01,175.326\\n2016-03-01,176.642\\n2016-04-01,178.53099999999998\\n2016-05-01,180.38\\n2016-06-01,181.96099999999998\\n2016-07-01,183.07299999999998\\n20
16-08-01,183.72099999999998\\n2016-09-01,184.019\\n2016-10-01,184.101\\n2016-11-01,184.322\\n2016-12-01,184.49900000000002\\n2017-01-01,184.75099999999998\\n2017-02-01,185.11700000000002\\n2017-03-01,186.61900000000003\\n2017-04-01,188.622\\n2017-05-01,190.62\\n2017-06-01,192.36\\n2017-07-01,193.61599999999999\\n2017-08-01,194.458\\n2017-09-01,194.933\\n2017-10-01,195.201\\n2017-11-01,195.57\\n2017-12-01,195.97\\n2018-01-01,196.24099999999999\\n2018-02-01,197.032\\n2018-03-01,198.695\\n2018-04-01,200.726\\n2018-05-01,202.571\\n2018-06-01,204.165\\n2018-07-01,205.085\\n2018-08-01,205.468\\n2018-09-01,205.53\\n2018-10-01,205.537\\n2018-11-01,205.29\\n2018-12-01,204.89\\n2019-01-01,204.41099999999997\\n2019-02-01,204.649\\n2019-03-01,205.99200000000002\\n2019-04-01,207.905\\n2019-05-01,209.562\\n2019-06-01,210.817\\n2019-07-01,211.57299999999998\\n2019-08-01,211.93200000000002\\n2019-09-01,212.095\\n2019-10-01,212.17\\n2019-11-01,212.292\\n2019-12-01,212.37900000000002\\n2020-01-01,212.338\\n2020-02-01,213.158\\n2020-03-01,214.96200000000002\\n\”,\”isPreview\”:false,\”chartLocale\”:\”en-US\”,\”locales\”:{\”dayjs\”:\”(function() {\\n
return {\\n
name: ‘en’,\\n
weekdays: ‘Sunday_Monday_Tuesday_Wednesday_Thursday_Friday_Saturday’.split(‘_’),\\n
months: ‘January_February_March_April_May_June_July_August_September_October_November_December’.split(‘_’)\\n
};\\n})();\\n\”,\”numeral\”:\”null\”},\”metricPrefix\”:{},\”themeId\”:\”investopedia-embed\”,\”fontsJSON\”:{\”Source Sans Pro\”:{\”type\”:\”font\”,\”import\”:\”https://fonts.googleapis.com/css?family=Source+Sans+Pro:400,400i,700\”,\”method\”:\”import\”}},\”typographyJSON\”:{\”chart\”:{\”color\”:\”#191919\”,\”fontSize\”:12,\”typeface\”:\”Source Sans Pro\”},\”links\”:{\”color\”:\”#2c40d0\”,\”cursive\”:0,\”fontWeight\”:\”normal\”,\”underlined\”:0},\”notes\”:{\”cursive\”:1,\”fontSize\”:12,\”fontWeight\”:\”normal\”,\”underlined\”:0},\”footer\”:{\”color\”:\”#888\”,\”cursive\”:0,\”fontSize\”:11,\”fontWeight\”:\”normal\”,\”underlined\”:0},\”headline\”:{\”cursive\”:0,\”fontSize\”:22,\”fontWeight\”:\”bold\”,\”underlined\”:0,\”color\”:\”#191919\”,\”typeface\”:\”Source Sans Pro\”},\”description\”:{\”cursive\”:0,\”fontSize\”:14,\”fontWeight\”:\”normal\”,\”lineHeight\”:17,\”underlined\”:0,\”typeface\”:\”Source Sans Pro\”}},\”polyfillUri\”:\”../../lib/vendor\”},\”theme\”:{\”id\”:\”investopedia-embed\”,\”title\”:\”Investopedia (embed)\”,\”data\”:{\”colors\”:{\”picker\”:{\”rowCount\”:6},\”general\”:{\”padding\”:0,\”background\”:\”transparent\”},\”palette\”:
“);
window.__DW_SVELTE_PROPS__.isStylePlain = /[?&]plain=1/.test(window.location.search);
window.__DW_SVELTE_PROPS__.isStyleStatic = /[?&]static=1/.test(window.location.search);
window.parent.postMessage(‘datawrapper:vis:reload’, ‘*’);

Konut piyasasının durumu ve genel ekonomi birçok yönden birbirine bağlıdır. Emlak fiyatları yükseldiğinde, ev sahipleri genellikle cüzdanlarının iplerini gevşetmektedir. Geliştiriciler ayrıca yeni evler inşa etmek için yeni arazi, malzeme ve işlere daha fazla yatırım yaparak gayri safi yurtiçi hasılayı (GSYİH) artırarak güven içinde büyürler.

Yatırımcılar, S&P Case-Shiller Konut Fiyat Endeksi vadeli işlemlerine ve opsiyonlarına yatırım yaparak konut fiyatlarındaki değişikliklerden dolaylı olarak yararlanabilirler.

Amerikan evlerinin çoğunun sahibi oturuyor, bu nedenle konut fiyat endekslerine bakmak, ekonomide ne kadar para dolaştığına dair iyi bir fikir sağlayabilir. Bu, ABD’deki konut değerlemelerinin en tanınmış ölçümlerinden biri olan S&P CoreLogic Case-Shiller Ulusal Konut Fiyat Endeksi’nin ekonomistler ve yatırımcılar tarafından çok yakından izlendiği anlamına geliyor.

Trading Economics’e göre, Case Shiller Konut Fiyat Endeksi 2000’den 2019’a kadar ortalama 164,27 oldu ve Haziran 2019’da tüm zamanların en yüksek seviyesi 217,65’e ve Ocak 2000’de 100 ile rekor düşük bir seviyeye ulaştı.

S&P CoreLogic Case-Shiller Ulusal Konut Fiyat Endeksi Türleri

S&P CoreLogic Case-Shiller Ulusal Konut Fiyat Endeksi birkaç farklı endekse bölünerek ulusal ortalamaları metropol alanlarıyla karşılaştırmayı mümkün kılar. Dizinler aşağıdaki gibidir:

  • Dokuz büyük nüfus sayımı bölümünü kapsayan ulusal konut fiyatı endeksi. Bu endeks üç ayda bir hesaplanır ve Şubat, Mayıs, Ağustos ve Kasım aylarının son Salı günü yayınlanır.
  • Boston, Chicago, Denver, Las Vegas, Los Angeles, Miami, New York, San Diego, San Francisco ve Washington, DC’yi kapsayan 10 şehirli bileşik endeks.
  • Yukarıdaki şehirlerin tümü ile Atlanta, Charlotte, Cleveland, Dallas, Detroit, Minneapolis, Phoenix, Portland (Oregon), Seattle ve Tampa’yı içeren 20 şehirli bileşik endeks.
  • Yukarıda listelenen şehirlerin her biri için yirmi ayrı metropol alanı dizini.

Ulusal endeksi engelleyen tüm endeksler, her ayın son Salı günü Doğu Standart Saati (EST) saat 9: 00’da yayınlanır.

S&P CoreLogic Case-Shiller Ulusal Konut Fiyat Endeksi Yöntemi

S&P’ye göre, dizinler aşağıdaki metodoloji kullanılarak bir araya getirilir:

  • Tekrar Satış Yöntemi : Her endeks, tekrar satış fiyatlandırma tekniğini kullanarak tek aileli, müstakil konutların fiyatlarındaki değişiklikleri ölçer.
  • Endeks Yaklaşımı: Endeksler, konut fiyatlarında gözlemlenen değişikliklere dayanır ve 20 tanımlanmış metropolitan istatistiksel alanda (MSA) ve üç fiyat kademesinde (düşük, orta ve yüksek ) konut amaçlı gayrimenkulün piyasa değerindeki artışları veya düşüşleri ölçmek için tasarlanmıştır.
  • Satış Çiftlerinin Oluşturulması: Müstakil evlerin fiyatlarındaki hareket, gerçek satış fiyatları üzerinden veri toplanarak ölçülür. Bir ev yeniden satıldığında, yeni satış fiyatı ilk satış fiyatı ile eşleştirilir. Bu iki veri noktasına “satış çifti” adı verilir ve satış çiftindeki fark ölçülür ve kaydedilir. Satış çiftleri, her evin kalitesini ve boyutunu sabit tutarken aynı evin fiyat değişikliğini verecek şekilde tasarlanmıştır.
  • Satış Çiftlerinin Ağırlıklandırılması: Endeksler değer ağırlıklı olup, ölçülen evlerdeki kalite değişikliğini kontrol etmek için tasarlanmıştır. Satış çiftlerine, kapsamlı ev tadilatı, ev ilavesi ekleme veya aşırı ihmal gibi faktörlere atfedilebilecek fiyat dalgalanmalarını hesaba katmak için ağırlıklar atanır. Satışlar arasındaki zaman aralıkları da dikkate alınır.
  • Üç Aylık Hareketli Ortalama: Endeksler, üç aylık hareketli ortalama algoritması kullanılarak aylık olarak hesaplanır. Ev satış çiftleri, üç aylık dönemler halinde biriktirilir.

S&P CoreLogic Case-Shiller Ulusal Konut Fiyat Endeksinin Sınırlamaları

S&P CoreLogic Case-Shiller Dizinleri her şeyi kapsamaz. Açık istisnalar arasında yeni inşaatlar, ortak mülkiyetler ve kooperatifler, çok aileli konutlar ve tek aileli olarak tanımlanamayan diğer mülkler bulunmaktadır.

Ayrıca, raporlanan verilerde iki aylık bir gecikme olduğunu ve bu nedenle, örneğin Mayıs ayında yayınlanan bir raporun yalnızca Mart ayına kadar olan ev satışlarını kapsayacağını unutmamak gerekir.

Özel Hususlar

Case-Shiller endeksleri, konut emlak fiyatlarının belki de en iyi bilinen izleyicileridir. Bununla birlikte, yatırımcıların gayrimenkul değerleme dalgalanmalarını izlemek için kullanabilecekleri birkaç alternatif endeks vardır.

ABD’de, Federal Konut Finansmanı Kurumu’nun (FHFA) Konut Fiyat Endeksi (HPI), First American CoreLogic’in LoanPerformance Konut Fiyat Endeksi ve IAS360 Konut Fiyat Endeksi’ni içerir. Her indeks, kullandığı kriterler açısından farklılık gösterir.