18
2013 U.S. Housing Market Forecast (800) 611-3060 www.NoradaRealEstate.com Your Premier Source for Turnkey Cash-Flow Investment Property SPECIAL REPORT Appreciation Edition Updated: 2/25/2013

2013 U.S. Housing Market Forecast - Turnkey Cash-Flow Investment

  • Upload
    others

  • View
    0

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

2013 U.S. Housing Market Forecast 

(800) 611-3060

www.NoradaRealEstate.com

Your Premier Source for Turnkey Cash-Flow Investment Property

SPECIAL REPORT

Appreciation Edition  

Updated: 2/25/2013 

www.NoradaRealEstate.com Page 2 

Top 10 Real Estate Markets in the United States  

The question most real estate investors ask is, “Where do I invest now?” 

 

As always, there are local housing markets around the country where homes are affordable, the 

underlying economy is strong, and appreciation is imminent.  These are the markets you should 

consider for your next long‐term real estate investment. 

 

Norada Real Estate Investments tracks the economic conditions and real estate trends of nearly 

400  markets  across  the  country.    Because  of  the  dynamic  nature  of  real  estate  market 

conditions, we continually monitor and rank the top markets to make  it easier  for you, as an 

investor, to concentrate on the areas that will give you the greatest opportunity for success. 

 

While  you might  be  inclined  to  look  for  bargains  in  areas  that  have  seen  the  largest  price 

corrections  in  the past, watch out –  there  is no guarantee  that home prices  in areas of high 

speculation will ever rebound to boom levels. 

 

The  following  is  a  list  of  the  top  10 metropolitan  areas  for  real  estate  investing  based  on 

forecasts  for price appreciation and  future  job growth.   These areas are  ideal  for real estate 

investors seeking growth markets with strong appreciation potential. 

 You will also find a complete list and ranking of the 100 largest metropolitan areas on page 15.  Continued success,   Marco Santarelli President & Founder Norada Real Estate Investments    

 

www.NoradaRealEstate.com Page 3 

About Metropolitan Statistical Areas and This Report  

This report focuses primarily on Metropolitan Statistical Areas (MSA), the geographic building blocks of 

America’s economy and society.   Why metropolitan areas?   Unlike  individual cities and towns, or  large 

political  units  like  states,  these  are  the places within which most people  live  their  daily  lives.   Most 

Americans (84 percent) live in metropolitan areas.  Most workers (58 percent) commute to jobs within 

their  metropolitan  area,  but  in  a  city  or  town  different  from  the  one  in  which  they  live.    Most 

metropolitan  residents who move  (79 percent)  choose another  location within  the  same metro area.  

We  do  our  shopping  in  different  parts  of  metropolitan  areas,  get  our  media  from  metro‐wide 

newspapers and television stations, and root for sports teams and visit cultural institutions that service 

whole  regions.   We  share natural  resources and  infrastructure — air, water,  roads, airports — at  the 

metropolitan  level.   Related businesses cluster and share  innovations and  labor  force expertise within 

metro  areas.    In  short, metropolitan  areas  represent  the  critical  geographic  lens  through which  to 

understand a changing housing market trend. 

 

Metropolitan areas as a statistical concept join cities and their suburbs together to represent local and 

regional markets.   In the United States, Metropolitan Statistical Areas are defined by the U.S. Office of 

Management and Budget (OMB) based on data gathered by the Census Bureau.  The OMB locates these 

areas around a densely populated core, typically a city, of at  least 50,000 people.   Counties that have 

strong  commuting  ties  to  the  core are  then  included  in  the definition of  the metropolitan area.   The 

OMB  currently  identifies  366 metropolitan  areas  nationwide, with  populations  ranging  from  55,000 

(Carson City, NV) to 19 million (New York–Northern New Jersey–Long Island, NY‐NJ‐PA). 

 

Within  this group of metropolitan areas,  this  report concentrates  the bulk of  its attention on  the 100 

largest, which  in 2008 coincided almost exactly with  those metro areas having populations of at  least 

500,000.   While  there  is  nothing  especially magical  about  the  half million‐person  threshold,  these 

metropolitan  areas  are  fairly  recognizable  places  to most  Americans.   Moreover,  nearly  all  of  their 

largest  cities  have  populations  of  at  least  100,000.    Even more  remarkably,  these  large metro  areas 

continue to slowly but steadily increase their share of the nation’s population.  At the turn of the 20th 

century, 44 percent of Americans lived in the counties that today make up the 100 largest metro areas.  

By 2000 that share had risen to 65 percent, and by 2009 reached 66 percent. 

 

Figures  within  this  report  are  based  on  single‐family  residential  properties,  and  future  job  growth 

percentages are 10‐year projections unless otherwise noted. 

 

Forecasts are created by over one dozen economists and real estate professionals providing data for the 

economic forecast model. Data sources include but are not limited to the following:  U.S. Census Bureau, 

Bureau  of  Labor  Statistics,  Consumer  Price  Index,  Federal  Housing  Finance  Agency  (FHFA),  Uniform 

Crime  Reports,  Federal  Bureau  of  Investigation,  Consumer  Expenditure  Survey  Index,  Moody’s 

Economy.com, The Brookings Institution, National Association of Realtors, State Association of Realtors, 

National Association of Home Builders, Hanley Wood and the Expert Metropolitan Board. 

www.NoradaRealEstate.com Page 4 

Change in Housing Prices in the Largest 100 Metropolitan Areas  

The map below displays the change in the Federal Housing Finance Administration’s House Price Index (HPI), which 

measures  the price of  single‐family properties whose mortgages have been purchased or  securitized by  Fannie 

Mae or Freddie Mac, from the trough quarter to the third quarter of 2012, for the 100 largest metro areas. 

 

 

Most of these metro areas (88) saw home values rise during the third quarter of 2012, providing evidence that a 

broadly rooted recovery is underway in the market.  It is a nascent recovery, however, with the second quarter of 

2013 marking the low point of the housing market for more than three‐quarters (76) of large metro areas. 

 

The strongest performances over  the  last quarter were  in  those parts of  the country hardest hit by  the housing 

crisis.   Phoenix, Modesto, North Port, Lakeland, and Bakersfield  led the way during the quarter and seven of the 

top ten performing metro areas were in Florida or California.  The Intermountain West region also performed well, 

and  Jackson  (MS), Augusta  (GA), and Detroit –  itself among  the hardest hit metro areas –  rounded out  the  top 

performers. 

 

With the strongest recoveries occurring in the places that were hardest hit — and the recovery period limited to 

just one quarter  in most places —  it  is not surprising  that  these are also  the places with  the  furthest  left  to go.  

Home prices are down by more  than 60 percent  in  Las Vegas, Modesto, and Stockton  from  their pre‐recession 

peaks.  Of the 22 markets where home values are down by more than 40 percent, 17 are in California or Florida. 

 Sources:  The Brookings Institution, Federal Housing Finance Administration (fhfa.gov). 

www.NoradaRealEstate.com Page 5 

1.  McAllen–Edinburg–Mission, Texas      

Population:  774,769   Peak House Price:  2006 Q4

Population Change:  (since 2000)  36.1%   Trough House Price:  2011 Q2

    Change:  (Trough to 2012 Q3)  0.2%

Cost of Living Index:  (US avg. = 100)  75    

    Foreclosure Activity:  (6 month trend)  Rising

Unemployment Rate:  11.0%   Foreclosure Ratio:  (% of total units)  0.02%

Recent Job Growth:  2.8%     (US avg= 0.11%)

Future Job Growth:  (10 year)  34.6%   Median Sales Price:  (Nov ‘12 ‐ Jan ‘13)  $60,500

    Change:  (Year‐over‐Year)  ‐ 40.1%

Peak Unemployment:  2007 Q4    

Trough Unemployment:  2010 Q4   Appreciation Forecast:  (3 Year) 20.8%Change:  (Trough to 2012 Q3)  ‐ 1.20%   Appreciation Forecast:  (5 Year) 33.2%   

  

  

 

www.NoradaRealEstate.com Page 6 

2.  Las Vegas–Paradise, Nevada      

Population:  1,951,269   Peak House Price:  2006 Q4

Population Change:  (since 2000)  41.7%   Trough House Price:  2012 Q2

    Change:  (Trough to 2012 Q3)  1.9%

Cost of Living Index:  (US avg. = 100)  95    

    Foreclosure Activity:  (6 month trend)  Rising

Unemployment Rate:  12.5%   Foreclosure Ratio:  (% of total units)  0.35%

Recent Job Growth:  ‐ 0.8%     (US avg= 0.11%)

Future Job Growth:  (10 year)  25.9%   Median Sales Price:  (Nov ‘12 ‐ Jan ‘13)  $142,000

    Change:  (Year‐over‐Year)  29.1%

Peak Unemployment:  2006 Q3    

Trough Unemployment:  2010 Q4   Appreciation Forecast:  (3 Year) 16.5%Change:  (Trough to 2012 Q3)  ‐ 2.60%   Appreciation Forecast:  (5 Year) 27.9%   

  

  

www.NoradaRealEstate.com Page 7 

3.  Colorado Springs, Colorado      

Population:  645,613   Peak House Price:  2006 Q4

Population Change:  (since 2000)  20.1%   Trough House Price:  2012 Q2

    Change:  (Trough to 2012 Q3)  1.8%

Cost of Living Index:  (US avg. = 100)  101    

    Foreclosure Activity:  (6 month trend)  Falling

Unemployment Rate:  8.7%   Foreclosure Ratio:  (% of total units)  0.10%

Recent Job Growth:  1.1%     (US avg= 0.11%)

Future Job Growth:  (10 year)  33.6%   Median Sales Price:  (Nov ‘12 ‐ Jan ‘13)  $188,950

    Change:  (Year‐over‐Year)  11.1%

Peak Unemployment:  2007 Q1    

Trough Unemployment:  2010 Q3   Appreciation Forecast:  (3 Year) 15.4%Change:  (Trough to 2012 Q3)  ‐ 0.48%   Appreciation Forecast:  (5 Year) 24.7%   

  

  

 

www.NoradaRealEstate.com Page 8 

4.  Phoenix–Mesa–Glendale, Arizona      

Population:  4,192,887   Peak House Price:  2006 Q4

Population Change:  (since 2000)  29.0%   Trough House Price:  2011 Q2

    Change:  (Trough to 2012 Q3)  10.1%

Cost of Living Index:  (US avg. = 100)  94    

    Foreclosure Activity:  (6 month trend)  Falling

Unemployment Rate:  7.7%   Foreclosure Ratio:  (% of total units)  0.21%

Recent Job Growth:  ‐ 0.1%     (US avg= 0.11%)

Future Job Growth:  (10 year)  32.1%   Median Sales Price:  (Nov ‘12 ‐ Jan ‘13)  $133,000

    Change:  (Year‐over‐Year)  47.9%

Peak Unemployment:  2007 Q2    

Trough Unemployment:  2010 Q1   Appreciation Forecast:  (3 Year) 15.3%Change:  (Trough to 2012 Q3)  ‐ 3.24%   Appreciation Forecast:  (5 Year) 26.2%   

  

  

 

www.NoradaRealEstate.com Page 9 

5.  North Port–Bradenton–Sarasota, Florida      

Population:  702,281   Peak House Price:  2006 Q1

Population Change:  (since 2000)  21.4%   Trough House Price:  2012 Q2

    Change:  (Trough to 2012 Q3)  3.8%

Cost of Living Index:  (US avg. = 100)  98    

    Foreclosure Activity:  (6 month trend)  Falling

Unemployment Rate:  10.1%   Foreclosure Ratio:  (% of total units)  0.46%

Recent Job Growth:  ‐ 1.3%     (US avg= 0.11%)

Future Job Growth:  (10 year)  27.4%   Median Sales Price:  (Nov ‘12 ‐ Jan ‘13)  $114,500

    Change:  (Year‐over‐Year)  33.6%

Peak Unemployment:  2006 Q1    

Trough Unemployment:  2010 Q1   Appreciation Forecast:  (3 Year) 15.1%Change:  (Trough to 2012 Q3)  ‐ 3.68%   Appreciation Forecast:  (5 Year) 25.0%   

  

  

 

www.NoradaRealEstate.com Page 10 

6.  Tucson, Arizona      

Population:  980,263   Peak House Price:  2006 Q4

Population Change:  (since 2000)  16.2%   Trough House Price:  2012 Q2

    Change:  (Trough to 2012 Q3)  1.6%

Cost of Living Index:  (US avg. = 100)  97    

    Foreclosure Activity:  (6 month trend)  Falling

Unemployment Rate:  7.6%   Foreclosure Ratio:  (% of total units)  0.20%

Recent Job Growth:  ‐ 1.2%     (US avg= 0.11%)

Future Job Growth:  (10 year)  30.0%   Median Sales Price:  (Nov ‘12 ‐ Jan ‘13)  $134,000

    Change:  (Year‐over‐Year)  16.5%

Peak Unemployment:  2007 Q2    

Trough Unemployment:  2009 Q4   Appreciation Forecast:  (3 Year) 14.2%Change:  (Trough to 2012 Q3)  ‐ 2.76%   Appreciation Forecast:  (5 Year) 23.9%   

  

  

 

www.NoradaRealEstate.com Page 11 

7.  Tulsa, Oklahoma      

Population:  937,478   Peak House Price:  2009 Q1

Population Change:  (since 2000)  9.1%   Trough House Price:  2012 Q3

    Change:  (Trough to 2012 Q3)  0.0%

Cost of Living Index:  (US avg. = 100)  91    

    Foreclosure Activity:  (6 month trend)  Falling

Unemployment Rate:  6.4%   Foreclosure Ratio:  (% of total units)  0.13%

Recent Job Growth:  0.2%     (US avg= 0.11%)

Future Job Growth:  (10 year)  34.0%   Median Sales Price:  (Nov ‘12 ‐ Jan ‘13)  $153,875

    Change:  (Year‐over‐Year)  22.1%

Peak Unemployment:  2008 Q1    

Trough Unemployment:  2009 Q4   Appreciation Forecast:  (3 Year) 14.2%Change:  (Trough to 2012 Q3)  ‐ 2.52%   Appreciation Forecast:  (5 Year) 23.9%   

  

  

 

www.NoradaRealEstate.com Page 12 

8.  Denver–Aurora–Broomfield, Colorado      

Population:  2,543,487   Peak House Price:  2005 Q1

Population Change:  (since 2000)  16.7%   Trough House Price:  2011 Q2

    Change:  (Trough to 2012 Q3)  2.7%

Cost of Living Index:  (US avg. = 100)  112    

    Foreclosure Activity:  (6 month trend)  Falling

Unemployment Rate:  7.9%   Foreclosure Ratio:  (% of total units)  0.08%

Recent Job Growth:  1.9%     (US avg= 0.11%)

Future Job Growth:  (10 year)  35.8%   Median Sales Price:  (Nov ‘12 ‐ Jan ‘13)  $230,750

    Change:  (Year‐over‐Year)  21.5%

Peak Unemployment:  2007 Q1    

Trough Unemployment:  2010 Q1   Appreciation Forecast:  (3 Year) 13.9%Change:  (Trough to 2012 Q3)  ‐ 1.17%   Appreciation Forecast:  (5 Year) 22.7%   

  

  

 

www.NoradaRealEstate.com Page 13 

9.  Sacramento–Arden–Arcade–Roseville, California      

Population:  2,149,127   Peak House Price:  2005 Q4

Population Change:  (since 2000)  19.6%   Trough House Price:  2012 Q2

    Change:  (Trough to 2012 Q3)  2.6%

Cost of Living Index:  (US avg. = 100)  118    

    Foreclosure Activity:  (6 month trend)  Falling

Unemployment Rate:  10.9%   Foreclosure Ratio:  (% of total units)  0.15%

Recent Job Growth:  ‐ 0.2%     (US avg= 0.11%)

Future Job Growth:  (10 year)  28.8%   Median Sales Price:  (Nov ‘12 ‐ Jan ‘13)  $156,000

    Change:  (Year‐over‐Year)  24.8%

Peak Unemployment:  2006 Q3    

Trough Unemployment:  2010 Q3   Appreciation Forecast:  (3 Year) 13.6%Change:  (Trough to 2012 Q3)  ‐ 2.42%   Appreciation Forecast:  (5 Year) 21.2%   

  

  

 

www.NoradaRealEstate.com Page 14 

10.  Cleveland–Elyria–Mentor, Ohio      

Population:  2,077,240   Peak House Price:  2005 Q1

Population Change:  (since 2000)  3.19%   Trough House Price:  2012 Q2

    Change:  (Trough to 2012 Q3)  0.5%

Cost of Living Index:  (US avg. = 100)  98    

    Foreclosure Activity:  (6 month trend)  Falling

Unemployment Rate:  7.7%   Foreclosure Ratio:  (% of total units)  0.18%

Recent Job Growth:  0.7%     (US avg= 0.11%)

Future Job Growth:  (10 year)  33.7%   Median Sales Price:  (Nov ‘12 ‐ Jan ‘13)  $55,550

    Change:  (Year‐over‐Year)  18.2%

Peak Unemployment:  2006 Q1    

Trough Unemployment:  2009 Q3   Appreciation Forecast:  (3 Year) 12.6%Change:  (Trough to 2012 Q3)  ‐ 2.21%   Appreciation Forecast:  (5 Year) 20.2%   

  

  

 

www.NoradaRealEstate.com Page 15 

Top 100 Metropolitan Markets 

 Metropolitan Area (MSA) 

Peak Quarter House Price 

Trough Quarter House Price 

Price: Trough  to 2012 Q3 

3‐Year Forecast 

5‐Year Forecast 

1  McAllen‐Edinburg‐Mission, TX  2006 Q4 2011 Q2 0.2%  20.8% 33.2%2  Las Vegas‐Paradise, NV  2006 Q4 2012 Q2 1.9%  16.5% 27.9%3  Colorado Springs, CO  2006 Q4 2012 Q2 1.8%  15.4% 24.7%4  Phoenix‐Mesa‐Glendale, AZ  2006 Q4 2011 Q2 10.1%  15.3% 26.2%5  North Port‐Bradenton‐Sarasota, FL  2006 Q1 2012 Q2 3.8%  15.1% 25.0%6  Tucson, AZ  2006 Q4 2012 Q2 1.6%  14.2% 23.9%7  Tulsa, OK  2009 Q1 2012 Q3 0.0%  14.2% 23.9%8  Denver‐Aurora‐Broomfield, CO  2005 Q1 2011 Q2 2.7%  13.9% 22.7%9  Sacramento‐Arden‐Arcade‐Roseville, CA  2005 Q4 2012 Q2 2.6%  13.6% 21.2%

10  Cleveland‐Elyria‐Mentor, OH  2005 Q1 2012 Q2 0.5%  12.6% 20.2%11  Hartford‐West Hartford‐East Hartford, CT  2007 Q1 2012 Q2 0.2%  12.5% 19.3%12  Springfield, MA  2006 Q4 2012 Q2 0.3%  12.5% 19.3%13  Jackson, MS  2007 Q1 2012 Q2 1.9%  12.5% 20.0%14  Columbia, SC  2006 Q4 2012 Q3 0.0%  12.3% 20.4%15  Toledo, OH  2005 Q1 2012 Q2 0.3%  12.3% 19.5%16  Ogden‐Clearfield, UT  2007 Q4 2012 Q2 1.5%  12.3% 20.5%17  Youngstown‐Warren‐Boardman, OH‐PA  2005 Q1 2012 Q3 0.0%  12.2% 19.6%18  Albuquerque, NM  2007 Q1 2012 Q2 1.3%  12.1% 19.9%19  Greenville‐Mouldin‐Easley, SC  2009 Q1 2012 Q2 1.3%  11.8% 19.5%20  San Francisco‐Oakland‐Fremont, CA  2006 Q1 2012 Q2 2.6%  11.7% 20.0%21  Oxnard‐Thousand Oaks‐Ventura, CA  2006 Q1 2012 Q2 1.9%  11.6% 17.8%22  Poughkeepsie‐Newburgh‐Middletown, NY  2006 Q4 2012 Q3 0.0%  11.6% 18.4%23  Wichita, KS  2009 Q1 2012 Q3 0.0%  11.5% 19.1%24  Dallas‐Fort Worth‐Arlington, TX  2009 Q1 2011 Q2 1.0%  11.4% 19.1%25  Provo‐Orem, UT  2007 Q3 2011 Q2 1.2%  11.4% 19.3%26  Pittsburgh, PA  2006 Q4 2012 Q1 0.6%  11.4% 18.7%27  El Paso, TX  2008 Q1 2012 Q2 0.1%  11.4% 19.0%28  Indianapolis‐Carmel, IN  2005 Q1 2012 Q2 0.6%  11.4% 18.6%29  Worcester, MA  2005 Q3 2012 Q2 0.4%  11.3% 18.2%30  Riverside‐San Bernardino‐Ontario, CA  2006 Q4 2012 Q2 1.6%  11.2% 17.4%31  Baltimore‐Towson, MD  2006 Q4 2012 Q2 0.8%  11.0% 19.5%32  Salt Lake City, UT  2007 Q3 2012 Q2 2.6%  10.9% 19.2%33  Austin‐Round Rock‐San Marcos, TX  2009 Q1 2011 Q2 2.6%  10.9% 18.6%34  Augusta‐Richmond County, GA‐SC  2009 Q1 2012 Q2 3.0%  10.9% 18.1%35  Modesto, CA  2006 Q1 2012 Q2 4.1%  10.8% 16.1%36  Seattle‐Tacoma‐Bellevue, WA  2007 Q3 2012 Q2 2.1%  10.8% 19.2%37  Des Moines‐West Des Moines, IA  2006 Q4 2012 Q2 0.8%  10.7% 17.9%38  Boston‐Cambridge‐Quincy, MA‐NH  2005 Q3 2012 Q2 0.7%  10.6% 17.5%39  Albany‐Schenectady‐Troy, NY  2007 Q1 2012 Q2 1.0%  10.6% 17.7%40  Boise City‐Nampa, ID  2006 Q4 2011 Q2 7.5%  10.6% 18.1%41  Stockton, CA  2006 Q1 2012 Q2 3.2%  10.5% 16.1%42  Birmingham‐Hoover, AL  2007 Q1 2012 Q2 0.3%  10.5% 17.3%43  Houston‐Sugar Land‐Baytown, TX  2009 Q1 2011 Q2 2.9%  10.5% 17.6%44  Fresno, CA  2006 Q1 2012 Q2 2.6%  10.4% 16.4%45  Cape Coral‐Fort Myers, FL  2006 Q1 2011 Q3 6.1%  10.4% 19.2%46  Buffalo‐Niagara Falls, NY  2009 Q1 2012 Q2 0.9%  10.3% 16.7%47  Louisville‐Jefferson County, KY‐IN  2007 Q1 2012 Q2 0.4%  10.3% 17.0%48  Chattanooga, TN‐GA  2007 Q1 2012 Q3 0.0%  10.3% 16.8%

www.NoradaRealEstate.com Page 16 

49  Washington‐Arlington‐Alexandria, DC‐VA‐MD 2006 Q4 2012 Q2 1.4%  10.2% 18.7%50  Dayton, OH  2005 Q1 2012 Q2 0.5%  10.1% 16.6%51  Syracuse, NY  2007 Q2 2012 Q2 0.2%  9.8% 16.2%52  Scranton‐Wilkes‐Barre, PA  2007 Q1 2011 Q2 1.3%  9.8% 15.5%53  Little Rock‐North Little Rock‐Conway, AR  2007 Q1 2012 Q2 0.0%  9.8% 16.4%54  Rochester, NY  2005 Q2 2012 Q2 0.1%  9.8% 16.0%55  Nashville‐Davidson‐Murfreesboro‐Franklin, TN 2007 Q1 2012 Q2 1.5%  9.5% 15.9%56  Omaha‐Council Bluffs, NE‐IA  2005 Q1 2012 Q3 0.0%  9.4% 15.6%57  New Haven‐Milford, CT  2006 Q4 2012 Q2 0.1%  9.4% 16.6%58  Memphis, TN‐MS‐AR  2006 Q4 2012 Q2 1.6%  9.4% 15.3%59  Baton Rouge, LA  2007 Q1 2012 Q2 0.8%  9.4% 15.7%60  Cincinnati‐Middletown, OH‐KY‐IN  2005 Q1 2012 Q3 0.0%  9.4% 15.3%61  Atlanta‐Sandy Springs‐Marietta, GA  2007 Q1 2012 Q2 1.1%  9.4% 15.7%62  New York‐N. New Jersey‐Long Island, NY‐NJ‐PA 2006 Q4 2012 Q2 0.2%  9.3% 16.8%63  New Orleans‐Metairie‐Kenner, LA  2007 Q1 2011 Q2 1.4%  9.3% 15.0%64  St. Louis, MO‐IL  2006 Q4 2012 Q2 0.1%  9.2% 15.6%65  Bakersfield‐Delano, CA  2006 Q4 2012 Q2 3.3%  9.2% 14.5%66  Kansas City, MO‐KS  2006 Q4 2012 Q2 0.8%  9.1% 15.5%67  Los Angeles‐Long Beach‐Santa Ana, CA  2006 Q4 2012 Q2 1.4%  9.1% 15.8%68  San Antonio‐New Braunfels, TX  2009 Q1 2012 Q3 0.0%  9.1% 15.5%69  Lakeland‐Winter Haven, FL  2006 Q4 2012 Q2 3.5%  9.0% 16.2%70  Bridgeport‐Stamford‐Norwalk, CT  2006 Q1 2012 Q2 0.5%  8.9% 16.5%71  Providence‐New Bedford‐Fall River, RI‐MA  2006 Q1 2012 Q2 0.4%  8.9% 15.0%72  San Jose‐Sunnyvale‐Santa Clara, CA  2006 Q4 2012 Q1 3.2%  8.8% 15.9%73  San Diego‐Carlsbad‐San Marcos, CA  2005 Q4 2012 Q2 1.8%  8.8% 14.7%74  Portland‐Vancouver‐Hillsboro, OR‐WA  2007 Q1 2012 Q2 2.3%  8.7% 15.7%75  Oklahoma City, OK  2007 Q1 2011 Q2 1.2%  8.7% 14.8%76  Palm Bay‐Melbourne‐Titusville, FL  2006 Q1 2012 Q2 1.8%  8.6% 15.5%77  Columbus, OH  2005 Q1 2012 Q2 1.3%  8.5% 13.6%78  Charleston‐North Charleston‐Summerville, SC 2007 Q1 2012 Q2 0.6%  8.4% 14.4%79  Harrisburg‐Carlisle, PA  2007 Q1 2012 Q3 0.0%  8.2% 13.4%80  Virginia Beach‐Norfolk‐Newport News, VA‐NC 2007 Q1 2012 Q2 0.7%  8.1% 15.7%81  Akron, OH  2005 Q1 2012 Q2 0.3%  8.0% 13.2%82  Greensboro‐High Point, NC  2007 Q1 2012 Q2 0.2%  7.9% 13.5%83  Chicago‐Naperville‐Joliet, IL‐IN‐WI  2006 Q4 2012 Q2 0.6%  7.6% 13.2%84  Philadelphia‐Camden‐Wilmington, PA‐NJ‐DE‐MD 2006 Q4 2012 Q3 0.0%  7.4% 13.3%85  Detroit‐Warren‐Livonia, MI  2005 Q1 2012 Q2 1.9%  7.3% 11.9%86  Minneapolis‐St. Paul‐Bloomington, MN‐WI  2006 Q4 2012 Q2 1.2%  7.0% 12.3%87  Raleigh‐Cary, NC  2009 Q1 2012 Q2 1.3%  6.8% 11.5%88  Tampa‐St. Petersburg‐Clearwater, FL  2006 Q4 2012 Q2 2.3%  6.7% 13.2%89  Lancaster, PA  2006 Q4 2012 Q2 1.3%  6.7% 11.1%90  Grand Rapids‐Wyoming, MI  2005 Q1 2012 Q2 1.0%  6.7% 10.7%91  Madison, WI  2006 Q4 2012 Q2 0.1%  6.5% 11.2%92  Knoxville, TN  2007 Q1 2012 Q2 0.7%  6.3% 10.6%93  Allentown‐Bethlehem‐Easton, PA‐NJ  2006 Q4 2012 Q2 0.9%  6.2% 12.7%94  Richmond, VA  2007 Q1 2012 Q2 0.2%  5.9% 10.8%95  Charlotte‐Gastonia‐Rock Hill, NC‐SC  2009 Q1 2012 Q2 1.3%  5.4% 9.6%96  Milwaukee‐Waukesha‐West Allis, WI  2006 Q4 2012 Q2 0.7%  5.4% 9.7%97  Honolulu, HI  2007 Q1 2012 Q2 0.8%  3.9% 7.0%98  Jacksonville, FL  2006 Q4 2012 Q2 2.7%  3.6% 8.4%99  Miami‐Fort Lauderdale‐Pompano Beach, FL  2006 Q4 2012 Q2 2.3%  3.6% 8.1%100  Orlando‐Kissimmee‐Sanford, FL  2007 Q1 2012 Q2 1.6%  3.1% 7.9%

  Top 100 Largest Metro Averages  2006 Q4 2012 Q1 1.4% 

www.NoradaRealEstate.com Page 17 

Understanding the Graphs  

Total Employment and Unemployment Total employment refers to non‐farm wage and salaried employees in the area.  The unemployment rate is the percentage of 

unemployed persons in the region’s labor force. Employment data are based upon a survey of businesses, while unemployment 

rate information is based upon a survey of households.  

How to Use It Total employment and the unemployment rate typically have an inverse relationship.  These metrics can be used to determine 

the  health  of  the  local  labor market.    Jobs  are  a major  factor  for  housing  demand.    High  levels  of  employment  and  low 

unemployment rates tend to lead to healthier housing markets. 

 

 

Annualized Net Migration The difference between the number of people who immigrate in and emigrate out of a particular region.  These graphs show 

annualized data updated monthly.  

How to Use It Can be used  to  forecast population  trends.   Migration  trends can be  indicative of demographic and employment  trends  in a 

particular area.  Market areas with substantial inflows of new residents will have greater demand for new and existing homes. 

Market areas with negative net migration will have less demand for additional homes. 

 

 

Market Share of Home Sales Displays home closing share by sale type with each type representing their percentage of the entire market.  Sale types are New 

Homes, Regular Resale Homes (typical resale transactions between private parties), REO Sales (Real‐Estate Owned by Banks), 

and Foreclosures (properties being transferred from homeowners to mortgage holders).  

How to Use It Communicates  the segments  in the  local housing market which are most active  in  the current month as well as  in  the same 

month one and two years prior.  Seeing the change in percentage from one year to a next is an indicator of the performance of 

that  sale  type.    This  can  also  be  a  gauge  of market  health;  for  instance,  a  large  percentage  of  activity  in  REO  Sales  and 

Foreclosure Sales may imply a distressed market. 

 

 

Year over Year Change in Price and Price/Sq Ft Displays the average closing sales amount and the average price per square  foot  for the current month along with the same 

month a year ago and the year prior to  that.   These price metrics  include all re‐sales, REO sales, and new home sales  in the 

market and therefore take into account all arm’s length transactions.  

How to Use It Provides a trending view of year‐over‐year pricing in the market.  Year‐over‐year comparisons are more reliable to follow than 

month‐over‐month as seasonal differences can impact monthly trends.  Taken together, the two pricing trends enable reliable 

insights  into  the pricing strength of  the market.   A positive  trend  in both  indicates a healthy and strong market.   A negative 

trend in both reveals weakness.  A mixed trend, such as one where the average closing price is increasing but price per square 

foot is decreasing reflects likely changes in product mix and so conflicting pricing trends do not provide reliable insights in such 

a mixed scenario. 

 

www.NoradaRealEstate.com Page 18 

About Us  

Norada Real Estate Investments 

Norada Real Estate Investments is a premier real estate investment firm providing investors with quality 

new and refurbished investment properties in growth markets throughout the United States.  

 

Our turnkey rental properties, ranging from single‐family homes to fourplex multi‐units, make financial 

sense the day you buy them and provide investors with good wealth‐building investments. 

 

Norada Real Estate  Investments helps take the guesswork out of real estate  investing.   By researching 

top real estate growth markets and structuring complete turn‐key real estate investments, we help you 

succeed by minimizing risk and maximizing profitability. 

 

Marco Santarelli 

Marco Santarelli  is an  investor, author, and the founder of Norada Real Estate Investments.   He  is also 

the creator of DealGrader™ – a  scoring  system  that measures  the  investment quality of a  real estate 

investment, giving you an overall snapshot of its profitability and investment risk. 

 

Marco purchased his  first  real estate  investment at  the age of 18 and successfully handled  the entire 

process from rehabilitating the property to actively managing it without ever reading a book or taking a 

course on the subject. 

 

Because of his  love and passion for real estate, and his desire to help others succeed  in building their 

wealth through real estate, he founded Norada Real Estate Investments in 2003. 

 

Today, Marco Santarelli is a licensed California real estate broker and continues to run his successful real 

estate firm with a focus on helping other investors build wealth through the power of real estate. 

 

 LEGAL DISCLAIMER AND TERMS OF USE 

 

You do not have resell rights or giveaway rights to any portion of this Publication.   Only customers that have purchased this publication are authorized to view  it. This publication contains 

material protected under International and Federal Copyright Laws and Treaties.  No part of this publication may be transmitted or reproduced in any way without the prior written permission 

of the author.  Violations of this copyright will be enforced to the full extent of the law. 

 

The information and resources provided in this publication are based upon the current real estate environment.  The information presented in this publication may change, cease or expand 

with time.  We cannot be held responsible for changes that may affect the applicability of this information. 

 

The reader understands  that no warranty may be created  from  the  information contained herein and  it may not be suitable  for your specific situation.   Reader also understands  that  the 

information contained herein  is not a  recommendation  for any particular property,  transaction,  real estate market, or  investment  strategy.   Reader  further understands  that none of  the 

information provided is advice concerning the nature, potential, value, or suitability of any particular property, real estate market, transaction, investment strategy, or other matter.  To the 

extent any of the content may be deemed to be investment advice, such information is impersonal and not tailored to the investment needs of any specific person. 

 

All product names, logos and artwork are copyrights of their respective owners.  None of the owners have sponsored or endorsed this publication.  While all attempts have been made to verify 

information provided, the author assumes no responsibility for errors, omissions, or contrary interpretation on the subject matter herein.  Any perceived slights of peoples or organizations are 

unintentional.  The purchaser or reader of this publication assumes responsibility for the use of these materials and information.  No guarantees of income are made.  The author reserves the 

right to make changes and assumes no responsibility or liability whatsoever on behalf of any reader or purchaser of these materials.