2 総売却 ( 買受 ) 件数地裁本庁 5 庁の戸建て及びマンションの総売却 ( 買受 ) 件数は最近 6 年間次のグラフのとおり推移しています 3, 25, 2, 15, 1, 5, 7,235 14,494 8,537 地裁本庁総売却 ( 買受 ) 件数 7,48 19,279 18,11

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ゆたかしもね
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1 1 はじめに乖離率で見る不動産競売価格の動き ( 地裁本庁 5 庁平成 26 年版 ) 平成 26 年 2 月 25 日曝松公平 BIT から各裁判所の売却実績データを取得し売却 ( 買受 ) 価額 ( 以下買受価額とを言います ) と売却基準価額 ( 以下基準価額と言います ) との乖離の程度すなわち乖離率の動きを調べてホームページでご紹介しています各裁判所の不動産競売価格の動きを知っていただきたいと考えてのことですその一方で地裁本庁 5 庁の分析を一昨年 ( 平成 23 年 1 月 ) から始めましたのは全国的な価格動向が分かれば一つの裁判所の動向もより明確になるのではないかという少し欲張った考えに基づきます平成 2 年 (28 年 ) に地裁本庁全庁が BIT に掲載されるようになって平成 23 年 (211 年 ) から 3 年間のデータ分析を行うことが可能になったのがきっかけでした < 目次 > 1 はじめに 2 総売却 ( 買受 ) 件数 3 中間値とは平均売却 ( 買受 ) 件数を例にとって 4 不動産を高く売る仕組み 5 乖離率今回はその 3 回目になりますがこれまでとは少し違った報告をさせていただきます今回分析対象とするデータは 6 年間に地裁本庁 5 庁で売却 ( 買受 ) された 125,823 件 ( 戸建て 86,277 件 69% マンション 39,546 件 31%) で膨大な数にのぼりますがこの中に含まれる誤差への対処方法を再検討した結果本稿では平均に当たっては平均値 ( 算術平均値 ) よりも中間値を重視すべきであると考えるに至ったからです ( これまでも統計には中間値も掲げていましたがグラフも 9 割平均値により作成していました ) 中間値は下から数えて中間を調べた値ですからこれによって明らかになるのはデータ集団の中心部分です平均値と違い中間より上位の状況は無視されます各庁データの中間値はその庁のデータ集団の中心部分 5 庁の中間値は大規模庁ではなく中間の平均的な地裁本庁の数値ですしかしながらマンションの統計そして最近の事件減少状況を考えると ( 全体を意識した ) 平均値では捉え切れないことが多くむしろ中間値の方が不動産競売価格の動きを見るという本稿の目的に適うだろうという判断です 6 地裁本庁 5 庁の平均乖離率とは言え誤差問題は統計手法如何にかかわらず統計の宿命として存在しますしまた件数が少ないと誤差は拡大する ( ひいては結論を誤る ) という統計の限界とも言 7 乖離率の分布うべき問題もありますそこで本稿では統計手法にも言及して筆者の考えを明らかにするとともに元のデータもできるかぎりご紹介することとしまた乖離率についてはその分布状況もご紹介することといたしました 8 5 庁全件の乖離率分布末尾 6 区分乖離率割合グラフ統計の素人故に考えの至らないところもあると思いますが筆者なりに正確な分析を行うよう心がけたつもりです本稿を皆様の不動産競売価格の動向把握の一助としていただければ幸いですなお本稿で使用するデータはホームページ同様 BIT で取得した戸建てとマンション (1 棟売りも除外 ) の売却 ( 買受 ) 実績に限りますことをお断りしておきますページ 1 / 12

2 2 総売却 ( 買受 ) 件数地裁本庁 5 庁の戸建て及びマンションの総売却 ( 買受 ) 件数は最近 6 年間次のグラフのとおり推移しています 3, 25, 2, 15, 1, 5, 7,235 14,494 8,537 地裁本庁総売却 ( 買受 ) 件数 7,48 19,279 18,11 6,29 5,527 4,81 13,186 11,672 9,545 平成 2 年平成 21 年平成 22 年平成 23 年平成 24 年平成 25 年マンション戸建て ( 注 ) 福井佐賀長崎那覇の平成 2 年データは BIT 開始年のため開始までのデータが欠けています平成 21 年を基準すると平成 23 年はその 7 割に平成 24 年は 6 割にそして平成 25 年は実に 5 割以下に減少しています世界恐慌東日本大震災と続く経済状況が背景にあることは間違いありません次のグラフのように申立ても減少しています 2 年前のバブル崩壊後のように競売物件が売れない状況が訪れているのでしょうか? そうではないようです 1, 8, 6, 4, 2, 不動産競売新受事件数の推移 ( 注 ) 図中に平均値線 ( 水平線 ) と強制競売事件新受件数線 ( 灰色 ) を参考表示昭昭昭昭昭昭昭平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平裁判所は毎年前年の未済事件とその年の新受事件とを処理していきますこの処理対象事件数 ( 全国 ) は平成 2 年以降右上のグラフのとおりです上記の地裁本庁 5 庁の売却件数は毎年おおむねその 4 分の 1 に当りこの比率は一定しています処理対象事件数に応じた売却が行われていますから売れなくて未済が累積した 2 年前とは違います (2 年前のバブル崩壊後未済事件数は平成 9 年には 12 万件を超えたこともありました現在 ( 平成 24 年末時点 ) は 3 万件に達しません ) 3 中間値とは平均売却 ( 買受 ) 件数を例にとって地裁本庁 5 庁の平均売却 ( 買受 ) 件数を見ておきましょう昨年は資料に掲げたものの特に取り上げませんでしたが売却 ( 買受 ) 件数はすなわち不動産競売価格に関するデータ数にほかなりませんからこれをどうとらえるかは統計手法 ( 平均の取り方 ) の問題とも重なりますまずはデータすなわち地裁本庁各庁の売却 ( 買受 ) 件数をグラフでお示ししますと次ページの 2 つのグラフのとおりです ( ただし見易さを考えグラフには平成 21 年平成 23 年平成 25 年の 3 年分を表示しました件数は資料でご確認ください ) 均 ( なら ) しにくいデータ集団であることが視覚的にもお分かりいただけると思いますこれをどう捉え認識していくかが統計の問題ですそこで売却 ( 買受 ) 件数の統計をとってみますと次の表のとおりです平成 2 年平成 21 年平成 22 年平成 23 年平成 24 年平成 25 年最大 1,179 1,554 1,62 1,248 1,183 9 最小中間割平均単純平均最大 1,293 1,626 1,423 1,34 1,281 1,172 最小中間割平均単純平均売却 ( 買受 ) 件数戸建てマンション 14, 12, 1, 8, 6, 4, 2, 67,21 67,577 年間処理対象事件数 51,278 43,596 38,873 43,48 56,24 54,596 4,663 33,683 平成 2 年平成 21 年平成 22 年平成 23 年平成 24 年新受前年未済マンションの方はさらに極端ですが戸建ても最大値と最小値との差が開き件数の多い庁と少ない庁があることが分かりますまた中間値よりも平均値の方が大きいので中間より上に極端に件数の多い庁 ( 外れ値庁 ) があることが分かりますこのようなデータ集団の平均はどう捉えたらよいでしょうか? ページ 2 / 12

3 ページ 3 / 12 このような場合の平均は中間値で理解する必要があります例えば平成 25 年のマンションの売却件数を 96 件 ( 平均値 ) とするのは最大値庁からもその他の多くの庁からも納得は得られないでしょう反面中間値 16 件とするのは多くの庁も納得できる件数であろうかと思われます平均値では ( 全体をとらえるために ) 上位から下位に配分が行われますからデータの集まり具合によっては実態から遊離した数値となるわけですしかしながら不動産価格の統計は普通 3 大都市 6 大都市などに焦点を当てたものが多いと思いますからこのように平均的な地裁本庁すなわち地方に焦点を当てた統計には違和感を覚えられるかもしれませんそこで中間値とはどういう数値か実感を持って理解していただくために地裁本庁各庁の平成 21 年から平成 25 年まで 5 年間の累計売却 ( 買受 ) 件数をグラフにしてみました次ページのグラフです ( 件数差を実感していただくため累計件数としました ) 札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇 , 1,2 1,4 1,6 1,8 戸建て売却 ( 買受 ) 件数平成 21 年平成 23 年平成 25 年札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇 , 1,2 1,4 1,6 1,8 マンション売却 ( 買受 ) 件数平成 21 年平成 23 年平成 25 年

35 3 25 2 15 1 グラフは件数の多い順に左から並べましたこのグラフでは中間値は松山と徳島の中間になります ( データ数が偶数なので中間値庁は 2 庁あります ) 中間値による地裁本庁の平均売却 ( 買受 ) 件数はグラフにすると次のようになります 5 227 地裁本庁平均売却 ( 買受 ) 件数戸建てマンション 294 34 24 182 132 29 41 44

4 グラフは件数の多い順に左から並べましたこのグラフでは中間値は松山と徳島の中間になります ( データ数が偶数なので中間値庁は 2 庁あります ) 中間値による地裁本庁の平均売却 ( 買受 ) 件数はグラフにすると次のようになります地裁本庁平均売却 ( 買受 ) 件数戸建てマンション平成 2 年平成 21 年平成 22 年平成 23 年平成 24 年平成 25 年 12, 1, 8, 6, 4, 2, 地裁本庁 5 年間累計売却 ( 買受 ) 件数 ( 左から降順 ) マンション戸建て大東千横札さ福名神仙京水宇広熊甲岡高新前金岐青和松徳大旭盛山奈高函福鹿秋山宮大津釧佐那長静富福鳥松長阪京葉浜幌い岡古戸都戸都島本府山松潟橋沢阜森歌山島津川岡口良知館井児田形崎分路賀覇崎岡山島取江野たま屋宮山島以下地裁本庁 5 庁の平均に当たっては常にこのような数のデータの平均であることを念頭に置いて誤差問題を検討する必要があります 4 不動産を高く売る仕組み不動産競売は債権回収のために不動産を高く売る制度です不動産競売価格の動向を見るに当たってはこのことを忘れてはならないと思いますので少し述べさせていただきます国は毎年国費を投じて不動産鑑定士 ( 制度発足昭和 38 年 ) に調査を行ってもらって公示地価を公表し ( 地価公示法昭和 44 年全国規模になったのは昭和 49 年 ) 適正な価格による不動産取引が行われるよう支援しています自治で貫かれているはずの私法の分野に国はなぜこんなに力を入れているのでしょうか? それは不動産の価格は買い手が決めますが買い手は自ら高い値をつけることはありませんから流れのままに放置していれば不動産の売買価格は下がってしまうからにほかなりません ( 注 ) 土地価格が下がり取引も行われなくなれば ( 古代から戦前までの日本 ) 経済は逼塞します ( 注 ) いわゆる不動産金融バブル当時は供給が需要に追いつかないという判断 ( いわゆる土地神話 ) の下で買い手側が買い値を上げていたと理解されますだからこそそういう判断が間違いだと分かるとたちまちバブルは弾けました不動産競売では以上のような国の政策が具体的に制度化されています制度の骨格を成すのは評価人 ( 不動産鑑定士 ) の評価に基づいて基準価額を定めて売り出し買受可能価額 ( 基準価額の 8 割 ) 以上でなければ売らないという不動産を高く売る仕組みですこのような制度はほかにはありません不動産競売市場では ( できれば安く買いたい ) 買受希望者同士が競い合う中で価格が決定されていきます多くの場合転売を想定して不動産業者が落札するようですが過程は種々あるにせよ最終的には不動産は通常の取引市場に還流するのですから落札価格は通常取引価格を念頭に置いた価格でありその中で最高額のものであると位置付けられますもちろん実際の市場には担保設定者の良識が疑われるような物件 ( 売却困難物件 ) もまた債権者 ( 銀行 ) が自己競落を目論んでいるのでは? とつい疑ってしまうような高価な物件もありますまた入札者も様々な思惑を持っていますしたがって落札価格の予測は到底できるものではありませんが振り返って大きく眺めてみれば不動産競売では ( 通常取引価格に先導されながら ) 物件は高く買われていると言えるのではないでしょうか? もしそう言えないのなら不動産競売制度は機能していないことになりますしかしそもそも不動産競売価格が高いとか安いというのはどうやって調べたらよいのでしょうか? ページ 4 / 12

5 乖離率不動産競売市場の価格動向を捉えることは厳密にはできないと言うべきです一物一価と言われる不動産価格は本来他と比較することはできませんましてや同じ裁判所でも売り出される不動産は毎回違うのですから不動産競売で高く売れているか安くしか売れないかを判断することはできません ( 注 ) では中間値でとらえた各庁の平均乖離率はどうなるでしょうか?

5 5 乖離率不動産競売市場の価格動向を捉えることは厳密にはできないと言うべきです一物一価と言われる不動産価格は本来他と比較することはできませんましてや同じ裁判所でも売り出される不動産は毎回違うのですから不動産競売で高く売れているか安くしか売れないかを判断することはできません ( 注 ) では中間値でとらえた各庁の平均乖離率はどうなるでしょうか? データをグラフでご紹介しますと次ページのとおりです前のグラフと同様 3 年分を表示しましたが ( 各庁の数値は資料又はホームページで確認できます ) 9 割平均値のグラフと比べると値が低目で安定感があると思います ( それでも誤差は含まれていると考えなければなりません ) ( 注 ) この点を考慮し誤解を招かないよう本稿では平均金額は取り上げませんこの各庁データに基づいて 5 庁の平均乖離率を算出することといたします例によってこのデータ集団の統計をとって確認してみますと次の表のとおりですしかしながら不動産競売では全事件について予め評価が行われ高く売る仕組みの要となる重要な金額基準価額が決められていますしたがって買受価額が基準価額の何倍であったかつまり基準価額との乖離の程度 ( 乖離率 ) を見ればほかの買受価額との比較も可能になると考えられますつまり金額では比較できないので乖離率で比較しようというわけですこれは不動産業界等には古くから存在する捉え方で乖離率を買増率と呼ぶことも定着しているようですもちろん乖離率による比較は全事件について不動産競売の評価が適切に行われていることが条件になりますこの点筆者は現状に問題はないものと考えています 6 地裁本庁 5 庁の平均乖離率平成 2 年平成 21 年平成 22 年平成 23 年平成 24 年平成 25 年最大 174% 152% 177% 184% 196% 233% 最小 97% 12% 14% 18% 95% 15% 中間 128% 118% 133% 142% 143% 152% 9 割平均 129% % 141% 144% 153% 単純平均 129% % 142% 144% 154% 最大 329% 172% 224% 217% 222% 24 最小 97% 87% 98% 11% 92% 117% 中間 129% 124% 144% 144% 153% 166% 9 割平均 134% 124% 146% 1 155% 171% 単純平均 138% 124% 147% 1 155% 172% 平均乖離率戸建てマンション価格動向を乖離率によって判断するには各年度ごとに平均乖離率を算出して比較します平均乖離率が高くなっていれば高く低くなっていれば安く買われていることになります乖離率はデータが金額のように大きく開かないので ( 乖離率にも何千倍という数値 ( 外れ値 ) も見られないわけではありせんが少ないです ) 各庁の平均乖離率を平均値 ( 算術平均値 ) によって捉えることは不可能ではありません各庁単位で眺める限り著しい誤差も含んだ平均乖離率であっても算術平均すればこうなるという情報としてそれなりに受け止めることができるからです ( 筆者がホームページで 9 割平均値を重視しているのはこのような意味も含んでいます ) 中間値と平均値との間に平均売却 ( 買受 ) 件数のような大きな開きはありません ( 模範的な正規分布では中間値は平均値と一致しますそれに近いと言ってもよいかもしれません ) がマンションの平成 25 年では少し開いていますこのような点を考慮すると 5 庁平均に当たってもやはり中間値を用いるのがよいでしょう中間値をとって結果をグラフにしますと地裁本庁 5 庁の平均乖離率は次のグラフのように推移しています平成 22 年以降特に平成 25 年は乖離率が高まってきていることが分かりますしかしながら各庁データに含まれた誤差は 5 庁平均では ( どんな平均手法を使っても )5 倍に拡大されて平均値に影響を与えますしたがって 5 庁の平均をとる場合には各庁データの取り方も慎重に考えなければなりませんそこで結論から申し上げますと筆者は 5 庁平均の元になる各庁の平均乖離率は平均値ではなく中間値を使用したいと考えます理由は前記 3 で取り上げました地裁本庁 5 庁の平均売却 ( 買受 ) 件数すなわち各庁のデータ数です平均売却 ( 買受 ) 件数を前提とする限り極端な誤差 ( 外れ値 ) を除外する 9 割平均によっても平成 25 年の例ではマンションでは全く除外されず (2 件あってはじめて上位から 1 件が除外されます ) 戸建てでも上位データは 6 件が除外されるに過ぎずません平均件数以下の多く庁では極端な誤差さえも除去されないと考えるべきですまたそもそもデータには誤差とはすぐに分からないいわば通常の誤差が含まれていますが算術平均しますとその誤差は拡大されますもちろん中間値にも誤差は含まれますが ( 統計の宿命 ) 算術平均のように拡大されない点が違います要は程度の差に過ぎないとも言えますが各庁の不動産競売市場の状況から見てその違いは無視できないと思いますページ 5 / 12 平均乖離率 ( 各庁中間値の 5 庁中間値 ) 戸建て 152% 128% 133% 142% 143% 118% マンション 166% 153% 144% 144% 129% 124% H2 H21 H22 H23 H24 H25 H2 H21 H22 H23 H24 H25

6 ページ 6 / 12 札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇戸建て各庁平均乖離率 ( 中間値 ) 平成 21 年平成 23 年平成 25 年札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇マンション各庁平均乖離率 ( 中間値 ) 平成 21 年平成 23 年平成 25 年

7 乖離率の分布以上で平均的な地裁本庁 ( 中間値庁 ) の乖離率が年々高まっていることが分かりましたがその変化をもう少し細かく見てみましょうこれを見るために筆者は乖離率の分布状況を調べていますホームページでは各裁判所の乖離率の分布を 23 区分 (1 刻み ) した乖離率帯ごとに出現件数を調べご紹介していることはご存知のとおりですしかしながら 5 庁の乖離率分布状況を見るとなると

7 7 乖離率の分布以上で平均的な地裁本庁 ( 中間値庁 ) の乖離率が年々高まっていることが分かりましたがその変化をもう少し細かく見てみましょうこれを見るために筆者は乖離率の分布状況を調べていますホームページでは各裁判所の乖離率の分布を 23 区分 (1 刻み ) した乖離率帯ごとに出現件数を調べご紹介していることはご存知のとおりですしかしながら 5 庁の乖離率分布状況を見るとなると少し工夫し統計の力も借りなければなりませんそこで本稿では乖離率帯は下記のとおりの 6 区分とし各庁の乖離率帯ごとの出現件数を割合に換算してこれをデータとして使いたいと思います 23 区分では細か過ぎますし件数のままでは平均もとりにくいからです 45% 4 35% 3 戸建て H2 H21 H22 H23 H24 H25 1 基準未満乖離率 8 以上未満 21.5 倍未満乖離率以上 1 未満 31.5 倍以上乖離率 1 以上 2 未満 42 倍以上乖離率 2 以上 2 未満 52.5 倍以上乖離率 2 以上 3 未満 63 倍以上乖離率 3 以上 25% 2 15% 1 5% まずデータすなわち各庁の乖離率帯ごとの分布割合をグラフでご紹介しておきますと本稿末尾の <6 区分乖離率割合グラフ > のとおりです ( 密集して見にくい点はご容赦ください数値は資料でご確認ください ) 基準未満 1,5 倍未満 1.5 倍以上 2 倍以上 2.5 倍以上 3 倍以上作業の詳細は説明を省かせていただきますが各乖離率帯ごとに各庁の分布割合データの統計をとりそのうちの中間値を採用しますと地裁本庁 5 庁の乖離帯ごとの割合は下表のとおりとなります ( 注 ) その結果をグラフにしますと右のグラフのとおりです乖離率分布平成 2 年平成 21 年戸平成 22 年建て平成 23 年平成 24 年平成 25 年マンション平成 2 年平成 21 年平成 22 年平成 23 年平成 24 年平成 25 年 ( 注 ) 乖離率帯ごとに均しているため合計はになりません基準未満 25% 1,5 倍未満 41% 1.5 倍以上 23% 2 倍以上 6% 2.5 倍以上 1% 3 倍以上 1% 3 42% 21% 5% 1% 1% 25% 36% 25% 1 2% 1% 22% 3 23% 14% 4% 2% 22% 3 23% 14% 4% 2% 19% 29% 23% 16% 6% 3% 2 19% 3% 25% 48% 17% 3% 14% 42% 27% 8% 2% 9% 33% 31% 13% 1% 2% 9% 34% 32% 13% 1% 1% 5% 23% 34% 15% 1% 2% 45% 4 35% 3 25% 2 15% 1 5% マンション基準未満 1,5 倍未満 1.5 倍以上 2 倍以上 2.5 倍以上 3 倍以上 H2 H21 H22 H23 H24 H25 ページ 7 / 12

8 なお同じデータにより年度ごとの積み上げグラフとしてみますと次のとおりです 8 5 庁全件の乖離率分布 6 区分乖離率 5 庁平均割合 ( 中間値 ) 3 倍以上 2.5 倍以上乖離率分布状況とその変化をまた別の角度からみていただくために次ページに地裁本庁 5 庁全件の乖離率分布グラフを掲げます 5 庁全件の乖離率を 23 に区分し乖離率帯ごとの出現件数を表示したグラフです ( 件数は資料に掲示 ) 戸建てマンション 2 倍以上 1.5 倍以上 1,5 倍未満基準未満前記 7 では統計の力を借りて平均的本庁の乖離率分布状況とその動きを見ていただきましたが乖離率分布状況の調査は本来統計に依存せずに分布状況とその変化を捉えるところに価値があります ( 統計によらない素朴な分析方法ですから乖離率分布は各裁判所ごとにグラフで見ていただくのが本来です是非ホームページをご覧ください ) そこで地裁本庁 5 庁をひとくくりに考えていただきこのグラフで全体的分布状況とその変化を見ていただければ幸いですグラフで戸建てマンションともに年々左側が下がり右側が高くなっていることが分かります前記 7 で分析した傾向が視覚的に把握できると思いますなおグラフは戸建てとマンションで目盛を合わせていますので ( このため戸建ての左端が切れててしまいました悪しからず ) 件数の違いも実感していただけるのではないでしょうか 1 H2 H21 H22 H23 H24 H25 H2 H21 H22 H23 H24 H25 上のグラフで 6 年の間に乖離率の分布状況が急激に変化していることがお分かりいただけるでしょう 6 区分のうち基準未満と 1.5 倍未満とが減少し 1.5 倍以上 2 倍以上が増加しています平成 21 年ころまで乖離率はむしろ低下傾向を示していましたが ( 拙稿世界金融危機後の不動産競売価格参照 ) 平成 22 年ころから流れが変わり平成 25 年は高乖離率化が一層進んでいますちなみに競売減価 ( 競売市場修正 )3 割庁の減価前の価格は乖離率 1.43 倍同 4 割庁の減価前の価格は乖離率 1.67 倍ですから競売減価をしない価格以上で買われることが増えたということになるでしょうかページ 8 / 12

9 ページ 9 / 以上 5 1, 1,5 2, 2,5 3, 戸建て乖離率分布 ( 5 庁全件 ) H2 H21 H22 H23 H24 H 以上マンション乖離率分布 ( 5 庁全件 ) H2 H21 H22 H23 H24 H25

10 ページ 1 / 12 <6 区分乖離率割合グラフ > ( 注 ) このグラフは各庁の乖離率帯ごとの出現割合をグラフにしたものです札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇平成 21 年戸建て札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇平成 2 年戸建て 3 倍以上 2.5 倍以上 2 倍以上 1.5 倍以上 1,5 倍未満基準未満札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇平成 21 年マンション札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇平成 2 年マンション 3 倍以上 2.5 倍以上 2 倍以上 1.5 倍以上 1,5 倍未満基準未満

11 ページ 11 / 12 札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇平均平成 22 年マンション札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇平成 23 年マンション札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇平成 23 年戸建て札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇平成 22 年戸建て

12 ページ 12 / 12 札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇平成 24 年マンション札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇平成 25 年マンション札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇平成 25 年戸建て札幌函館旭川釧路青森盛岡仙秋田山形福島水戸宇都宮前橋さいたま千葉東京横浜新潟富山金沢福井甲府長野岐阜静岡名古屋津大津京都大阪神戸奈良和歌山鳥取松江岡山広島山口徳島高松松山高知福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島那覇平成 24 年戸建て

ページ 2 / 12 3 各地裁の売却 ( 買受 ) 件数戸建てマンション平均 ( 中間 ) 件数単純平均件数グラフ中に表示 ( 参考 ) 平成 26 年平均件数本庁支部を含む各地裁の売却 ( 買受 ) 件数を平成 22 年 (21 年 ) と比較してみますと

ページ 2 / 12 3 各地裁の売却 ( 買受 ) 件数戸建てマンション平均 ( 中間 ) 件数単純平均件数グラフ中に表示 ( 参考 ) 平成 26 年平均件数本庁支部を含む各地裁の売却 ( 買受 ) 件数を平成 22 年 (21 年 ) と比較してみますと 1 はじめに不動産競売価格の概況 ( 平成 22 年 ~ 平成 26 年 ) 平成 27 年 2 月 5 日曝松公平 < 目次 > 1 はじめに 2 全国の売却 ( 買受 ) 件数 3 各地裁の売却 ( 買受 ) 件数当サイトでは各地裁ごとに 1 不動産競売で買い受けられた戸建て及びマンションの件数その価格帯そして乖離率 ( 買受価格と基準価額との乖離の程度 ) を調べて

2 総売却 ( 買受 ) 件数 地裁本庁 5 庁の戸建て及びマンションの総売却 ( 買受 ) 件数は 最近 6 年間 次のグラフのとおり推移しています 3, 25, 2, 15, 1, 5, 7,235 14,494 8,537 地裁本庁総売却 ( 買受 ) 件数 7,48 19,279 18,11

2 総売却 ( 買受 ) 件数地裁本庁 5 庁の戸建て及びマンションの総売却 ( 買受 ) 件数は最近 6 年間次のグラフのとおり推移しています 3, 25, 2, 15, 1, 5, 7,235 14,494 8,537 地裁本庁総売却 ( 買受 ) 件数 7,48 19,279 18,11