RESUMEN:
El presente informe consiste evaluar la dinámica de los precios de la vivienda y proponer un modelo de implementación econométrico de series de tiempo a través de un análisis de regresiones (lineales, logarítmicas, exponenciales) resaltando la relación existente entre los precios elevados de los bienes inmuebles a través del tiempo y la presencia de burbujas inmobiliarias; conociendo de antemano el valor comercial del predio (avalúo) calculado a partir de una investigación de mercado. La revisión bibliográfica revela la estrecha correspondencia a largo plazo entre los precios de los bienes inmuebles y las variables propias del mercado inmobiliario, la implementación de modelos estadísticos y econométricos permite predecir de manera especulativa el fenómeno de burbuja inmobiliaria.
PALABRAS CLAVE: Modelos de Series de Tiempo, Burbuja inmobiliaria, predios, valor real del inmueble, mercado inmobiliario.
INTRODUCCIÓN
Una burbuja inmobiliaria es un incremento excesivo e injustificado de los bienes inmuebles o bienes raíces, ocasionado generalmente por la especulación. Esto sugiere la idea que las burbujas inmobiliarias son el aumento significativo en los precios que no son explicados por sus fundamentales o determinantes, sino por expectativas de incrementos en precios y mayores rentabilidades.
Un elemento imprescindible en la determinación del valor comercial de un bien inmueble es el avaluó comercial, definido como el valor real que adquiere el objeto. Los avalúos comerciales, surgen entre otros, a partir de la investigación protocolaria que es realizada al mercado de oferta y demanda de bienes raíces. En este orden de ideas, los parámetros para calcular el avalúo de un bien inmueble son los materiales de construcción, tipología y diseño, uso del suelo, entre otros. La determinación de valores unitarios de terreno y construcción permiten efectuar las investigaciones mencionadas, esto con el fin de explicar las burbujas inmobiliarias ocasionados por el alza en los precios de los bienes inmuebles producto de las mejoras hechas sobre el mismo.
Se decide proponer un modelo de series de tiempo con el fin de realizar un estudio más preciso acerca de cómo se genera una burbuja inmobiliaria mediante toma de muestras en determinados momentos de tiempo, que para efectos de este trabajo, se considerará la adquisición de precios de un bien inmueble en determinado tiempo. Así las cosas, una serie de tiempo que prediga una burbuja inmobiliaria es la reunión de muestras (precios) tomadas a través del tiempo.
BURBUJAS INMOBILIARIAS
Antes de precisar acerca de los modelos de series de tiempo, cabe definir la naturaleza del fenómeno. Una burbuja, sea que se presente en el mercado de la vivienda o de otro activo, no es más que un incremento significativo en precios que no se explica por sus fundamentales o determinantes, sino por expectativas de incrementos en precios y mayores rentabilidades.
El proceso de formación y explosión de burbuja es el siguiente: en un comienzo un grupo reducido de personas o empresas tiene expectativas de rentabilidad o valorización que las lleva a invertir en el activo, aun cuando su valor fundamental sea bajo o cero posterior a la ganancia, las expectativas se popularizan entre los agentes que esperan invertir más en el activo en cuestión, generando así un alza en precios no basada en el comportamiento normal del mercado. Una vez se alcanza un nivel insostenible de precios, la corrección a la baja del precio produce pérdidas para aquellos propietarios del activo y, si es el caso, para quienes fondean la inversión.
La detección de burbujas se ha abordado desde análisis multivariados que permiten ver no solo el incremento de los precios exuberantes, sino también hacer distinciones entre los determinantes de los precios. Dichos análisis son de series de tiempo y de modelos estructurales, en donde la oferta y la demanda se relaciona de manera conjunta y simultánea. Así, el aumento en precios de la vivienda se debe principalmente al encarecimiento del precio del suelo y el aumento de la demanda.
SERIES DE TIEMPO
Una serie tiempo es una secuencia de observaciones, medidos en determinados momentos del tiempo, ordenados cronológicamente y, espaciados entre sí de manera uniforme, así los datos usualmente son dependientes entre sí. El principal objetivo de una serie de tiempo , donde es su análisis para hacer pronóstico. El análisis clásico de las series temporales se basa en la suposición de que los valores que toma la variable de observación es la consecuencia de tres componentes, cuya actuación conjunta da como resultado los valores medidos, estos componentes son:
Componente tendencia: Se puede definir como un cambio a largo plazo que se produce en la relación al nivel medio, o el cambio a largo plazo de la media. La tendencia se identifica con un movimiento suave de la serie a largo plazo.
Componente estacional: Muchas series temporales presentan cierta periodicidad o dicho de otro modo, variación de cierto período (semestral, mensual, etc.). Por ejemplo las Ventas al Detalle en Puerto Rico aumentan por los meses de noviembre y diciembre por las festividades navideñas. Estos efectos son fáciles de entender y se pueden medir explícitamente o incluso se pueden eliminar de la serie de datos, a este proceso se le llama des estacionalización de la serie.
Componente aleatoria: Esta componente no responde a ningún patrón de comportamiento, sino que es el resultado de factores fortuitos o aleatorios que inciden de forma aislada en una serie de tiempo. De estos tres componentes los dos primeros son componentes determinísticos, mientras que la última es aleatoria. Así se puede denotar la serie de tiempo como:
Ecuación 1. Expresión matemática de una serie de tiempo.
Donde Tt es la tendencia, Et es la componente estacional e It es la componente aleatoria.
Por ultimo, para poder definir la secuencia de datos en el tiempo la describiremos como un proceso estocástico, donde sabemos que los fenómenos más marcados es el descender y ascender.
Desde un punto de vista más intuitivo, un proceso estocástico se describe como una secuencia de datos que evolucionan en el tiempo. Las series temporales se definen como un caso particular de los procesos estocásticos. Las series temporales se pueden clasificar en:
Estacionarias: Una serie es estacionaria cuando es estable a lo largo del tiempo, es decir, cuando la media y varianza son constantes en el tiempo. Esto se refleja gráficamente en que los valores de la serie tienden a oscilar alrededor de una media constante y la variabilidad con respecto a esa media también permanece constante en el tiempo.
No estacionarias: Son series en las cuales la tendencia y/o variabilidad cambian en el tiempo. Los cambios en la media determinan una tendencia a crecer o decrecer a largo plazo, por lo que la serie no oscila alrededor de un valor constante.
Sea Xt una serie de tiempo entonces con estas propiedades:
Figura 1. Media, varianza y covarianza de una serie de tiempo.
Una de las razones fundamentales por la cual se da este fenómeno es el deseo de los individuos de adquirir bienes para luego vender a mejor precio, aprovechando precisamente el incremento que experimenta dicho bien. Cuando un bien sube de precio, se convierte en un bien muy atractivo para los inversionistas, y muchos de ellos querrán tener ese bien, lo que lleva a un exceso de demanda elevando con ello los precios. Al aumentarse la demanda de un bien raíz, la oferta se incrementará en función de esa demanda que sigue creciendo por lo atractivo de su rentabilidad. Todos los individuos quieren comprar un inmueble con la esperanza que luego lo venderá un mejor valor del que lo adquirió. En una burbuja, la oferta de bienes no se incrementa en función de las necesidades reales de la sociedad sino en función de satisfacer al inversionista. Es así por ejemplo que se llega a construir más bienes de los que la sociedad puede consumir, y cuando eso sucede es cuando toda la estructura especulativa se viene abajo.
METODOLOGÍA
Para efecto del estudio se procede a recolectar los valores unitarios de terreno y construcción de una zona determinada. Cabe destacar que lo determina los precios de un bien inmueble son los materiales de construcción y diseño constructivo. Por tal razón se propone un modelo de regresión lineal que involucre las variables precios por metro cuadrado y el puntaje de construcción asignado a la edificación que abarca un intervalo de Cero (0) siendo este el valor más bajo y Cien (100) considerando éste el valor más alto. La determinación de los valores de terreno y construcción viene dado por una investigación de mercado inmobiliario a partir de mínimo 15 puntos necesarios para estimar la regresión lineal y los coeficientes de correlación.
Así, se propone el siguiente modelo con un solo regresor X que tiene una relación con una respuesta Y y que es una línea recta. El modelo lineal es dado por:
Ecuación 2. Modelo de Regresión Lineal para estimar valores unitarios de terreno y construcción.
Donde:
Para Ei se hacen los siguientes supuestos:
- Los errores tienen media cero.
- Los errores tienen varianza igual pero desconocida.
- Los errores no son correlacionados.
Figura 2. Ilustración de una Regresión lineal.
La no correlación de los errores significa que el valor de un error no depende del valor de cualquier otro error. Se debe tener en cuenta entonces:
- La variable regresor X es controlada por el investigador y medida con un error despreciable.
- La variable respuesta Y es aleatoria. Esto es, existe una distribución de probabilidad par Y en cada posible valor de X.
Ahora bien, existen varios métodos estadísticos para analizar la presencia de burbujas en los precios; en la actualidad se han utilizado métodos basados en pruebas de raíz unitaria, de las cuales han surgido diferentes versiones, entre las que se encuentran la prueba de Dickey -Fuller Aumentada (ADF), la sup ADF (SADF), la backward sup ADF (BSADF) y la generalized sup ADF (GSADF). Estas pruebas de raíz unitaria forman parte de las técnicas de series de tiempo univariadas y el objetivo de ellas se centra en analizar el comportamiento de una serie de tiempo, determinando si presenta comportamiento explosivo.
Es importante tener presente que las técnicas univariadas arrojan información importante para el análisis del comportamiento de los precios, pero a partir de estos modelos no es posible determinar las razones que explican el crecimiento de la serie, en caso de que este sea exuberante. Por esta razón, se requiere utilizar modelos de series de tiempo multivariadas como los modelos de vectores autorregresivos estructurales (SVAR) y vector de corrección de error (VEC), ello con el fin de ver el peso de los fundamentales en los precios.
PROPUESTA
Recordando que, una burbuja inmobiliaria es un incremento excesivo en el valor de los bienes inmuebles, y que se fundamenta en el deseo que tienen las personas de adquirir predios para luego de realizarse ciertas mejoras, venderlos más costosos, de ahí es donde se explica la relación inherente entre el valor de un predio con una eventual burbuja inmobiliaria. Es así que se decide realizar un modelo de series de tiempo que involucre variables como precio de la vivienda con respeto a una variable tiempo (meses, años), ya que permite realizar un estudio más preciso acerca de lo que puede generar una burbuja inmobiliaria, a través de la toma de muestras en determinados momentos de tiempo. Para ello es necesario realizar modelos econométricos de series de tiempo multivariados, como el SVAR o VEC, en donde las variables se determinan de manera simultánea.
BIBLIOGRAFÍA
Académica, U. N.-D. (s.f.). Métodos de Regresión. Recuperado el 26 de Noviembre de 2013, de http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/ciencias/2007315/html/un1/cont_02_02.html
Villavicencio, J. (s.f.). Introducción a las Series de Tiempo. Recuperado el 26 de Noviembre de 2013, de http://www.estadisticas.gobierno.pr/iepr/LinkClick.aspx?fileticket=4_BxecUaZmg%3D&tabid=100
Planeación, S. D. (s.f.). Observatorio Dinámicas del Territorio. Recuperado el 26 de Noviembre de 2013, de Burbuja Inmobiliaria en Bogotá: http://www.portales.sdp.gov.co
Gerencie.com. (s.f.). Recuperado el 26 de Noviembre de 2013, de http://www.gerencie.com/que-es-una-burbuja-inmobiliaria.html
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