Perdón alguien sabe cómo subir un archivo de Excell al Blog??
Ricardo: Mientras tanto te lo envío a vos por mail...
miércoles, 10 de diciembre de 2008
domingo, 30 de noviembre de 2008
Methods of estimation for markets in disequilibrium
Methods of estimation for markets in disequilibrium
c. fair and m. jaffee 1972
Estudia los problemas econométricos asociados con la estimación de la oferta y la demanda como un ercado en desequilibrio. El problema general es que, en ausencia de una condición de equilibrio ex ante, la cantidad de oferta y demanda no pueden igualarse a la cantidad observada de transacciones en el mercado.
Un enfoque general a este problema es tratar de separar la muestra en una ecuación de demanda y una de oferta de tal manera que cada ecuación pueda ser ajustada adecuadamente con la cantidad observada para los puntos de la muestra que entran dentro de la ecuación. Otro enfoque es tratar de ajustar la cantidad para observar los efectos de racionamiento y, a continuación, ajustar ambas ecuaciones para toda la muestra usando la cantidad ajustada.
Los métodos desarrollados en el Paper se basan en el supuesto de que la cantidad observada es igual al mínimo de las cantidades ex ante de la oferta y la demanda.
Estudia 3 métodos.
El primero es una generalización de un anterior método desarrollado por R. Quandt y se basa en la maximización de una función de probabilidad
Modelo General
Ecuaciones (1) y (2) son ecuaciones estándares para la oferta y la demanda: los precios se supone que tienen un efecto negativo sobre la demanda (oL1 <0)> 0)
La característica distintiva del modelo es que Pt no se supone que ajustará para cada uno de los períodos a fin de que la oferta y la demanda se igualen.
Maximum likelihood Method
Qt cantidad actual observada en t . Se asume que Qt satisface tanto la ecuación de la demanda como la de oferta. Por lo que surge la siguiente ecuación:
El problema en general (3) es estimar los valores de los parámetros a0 , a1 b0 b1, y los valores de T kt, dadas las observaciones sobre XD, XS, PT, y Qt (t = 1, 2,. .., T). El problema puede ser examinado, como la elección de una de esas observaciones (puntos de la muestra), para los que Qt = Dt (kt = 1) y aquellos para los que Qt = St (kt = 0) y, luego estimar los parámetros para cada ecuación bajo alguna metodología como los mínimos cuadrados ordinarios, sobre los puntos más relevantes de la muestra
Tener en cuenta que cuando Dt = St (= Qt), en(3) kt es indeterminada. Si esto ocurre para algún valor de t, kt debe ser asumido arbitrariamente igual a cero o uno.
Tambien se asume que lo términos de error tienen distribución normal e independiente, y son independientes de Xd, Xs, y Pt.
Supuestos adicionales:
Se espera que si la cantidad observada es igual a la cantidad demanda y a la cantidad ofrecida, será igual al mínimo de estas dos cantidades:
10)
c. fair and m. jaffee 1972
Estudia los problemas econométricos asociados con la estimación de la oferta y la demanda como un ercado en desequilibrio. El problema general es que, en ausencia de una condición de equilibrio ex ante, la cantidad de oferta y demanda no pueden igualarse a la cantidad observada de transacciones en el mercado.
Un enfoque general a este problema es tratar de separar la muestra en una ecuación de demanda y una de oferta de tal manera que cada ecuación pueda ser ajustada adecuadamente con la cantidad observada para los puntos de la muestra que entran dentro de la ecuación. Otro enfoque es tratar de ajustar la cantidad para observar los efectos de racionamiento y, a continuación, ajustar ambas ecuaciones para toda la muestra usando la cantidad ajustada.
Los métodos desarrollados en el Paper se basan en el supuesto de que la cantidad observada es igual al mínimo de las cantidades ex ante de la oferta y la demanda.
Estudia 3 métodos.
El primero es una generalización de un anterior método desarrollado por R. Quandt y se basa en la maximización de una función de probabilidad
Modelo General
Ecuaciones (1) y (2) son ecuaciones estándares para la oferta y la demanda: los precios se supone que tienen un efecto negativo sobre la demanda (oL1 <0)> 0)La característica distintiva del modelo es que Pt no se supone que ajustará para cada uno de los períodos a fin de que la oferta y la demanda se igualen.
Maximum likelihood Method
Qt cantidad actual observada en t . Se asume que Qt satisface tanto la ecuación de la demanda como la de oferta. Por lo que surge la siguiente ecuación:
El problema en general (3) es estimar los valores de los parámetros a0 , a1 b0 b1, y los valores de T kt, dadas las observaciones sobre XD, XS, PT, y Qt (t = 1, 2,. .., T). El problema puede ser examinado, como la elección de una de esas observaciones (puntos de la muestra), para los que Qt = Dt (kt = 1) y aquellos para los que Qt = St (kt = 0) y, luego estimar los parámetros para cada ecuación bajo alguna metodología como los mínimos cuadrados ordinarios, sobre los puntos más relevantes de la muestraTener en cuenta que cuando Dt = St (= Qt), en(3) kt es indeterminada. Si esto ocurre para algún valor de t, kt debe ser asumido arbitrariamente igual a cero o uno.
Tambien se asume que lo términos de error tienen distribución normal e independiente, y son independientes de Xd, Xs, y Pt.
Supuestos adicionales:
Se espera que si la cantidad observada es igual a la cantidad demanda y a la cantidad ofrecida, será igual al mínimo de estas dos cantidades:
10)
parece razonable esperar que si la cantidad demandada excede la cantidad ofrecida, los demandantes quedarán insatisfechos y vis eversa.
La mayoría de las teorías de comportamiento de fijación de precios dinámica, formulan que el cambio en el precio es como una función de exceso de demanda existente en el mercado. Si el cambio en el precio y el exceso de demanda se relacionan de esta manera, entonces el cambio de precio puede ser utilizado como un indicador de la cantidad de exceso de demanda (o de oferta) en el mercado.
Se postulan los sig supuestos:
11 y 12
La mayoría de las teorías de comportamiento de fijación de precios dinámica, formulan que el cambio en el precio es como una función de exceso de demanda existente en el mercado. Si el cambio en el precio y el exceso de demanda se relacionan de esta manera, entonces el cambio de precio puede ser utilizado como un indicador de la cantidad de exceso de demanda (o de oferta) en el mercado.
Se postulan los sig supuestos:
11 y 12
o postulan que
13)
La ecuación 12) implica que la dirección del cambio en el precio es un indicador del status de exceso de demanda en el mercado.
La 13) implica que el monto del cambio en el orecio es directamente proporcional al monto de exceso de demanda.
Cuando Y=0 no hay ajuste
Cuando Y= infinito, hay ajuste perfecto.
13)
La ecuación 12) implica que la dirección del cambio en el precio es un indicador del status de exceso de demanda en el mercado.La 13) implica que el monto del cambio en el orecio es directamente proporcional al monto de exceso de demanda.
Cuando Y=0 no hay ajuste
Cuando Y= infinito, hay ajuste perfecto.
Estudiando la metodología versión 2
Estudiando la metodología versión 2.
30-11-2008
Tomando de base la metodología del paper de Tse – Ganesan 1998 Matching housing suply and demand
(obteniendo ecuación de oferta y demanda y luego igualándolas para sacar el precio (ó la cantidad) de equilibrio..
Puliendo posibles variables…
Función de Demanda (Dt):
Modelo con variable dependiente precio y las siguientes variables explicativas;
· Escrituras (como volumen de transacciones de viviendas) (cantidad “q” de demanda que concretó) (este dato no lo tengo pero creo que podría no ser difícil conseguir)…
· Ingresos de las familias tipo (EPH – INDEC) idealmente desagragado por barrios (no tengo estos datos sería bueno conseguirlos) sino buscar algun otro parámetro que se pueda asociar al nivel de ingresos asociado a la localización. (con la premisa de que existe una cierta homogeneidad de poder adquisitivo por barrio).
· Sería bueno utilizar datos de aumentos de la población pero los datos disponibles no son actualizados.
· Me faltaría alguna variable más….
Función de oferta (St):
(tomando como referencia el Paper Housing Supply and Price Adjustment. Grimes –Aitken, 2006)
Modelo con variable dependiente precio¿? y las siguientes variables explicativas;
· Cantidad de permisos de construcción por barrio y por categoría
· Precios de oferta unidades nuevas x barrio
· precio de oferta de terrenos por barrio
· Estímulo para construir (UADE)
· Costo de Developer (como la sumatoria de = material + mano de obra + incidencia precios de la tierra)
Todos estos datos (de oferta) los tengo, quisiera revisarlos con Ricardo a ver si sirven.
Dudas:
Según parte de la bibliografía analizada, hay Papers que desestiman esta metodología argumentando que no es real esta forma de ajuste de precios. (Ej Disequilibrium in housing models – Fair): La cantidad de oferta y demanda no puede ser igualada, ya que el mercado de viviendas no es un mercado que suele encontrarse en equilibrio.Esto es porque la oferta generalmente responde desfazada a los estímulos de la demanda.
Si le hago caso a estas críticas tendría que ver si habría otra manera…
Otros tipos de metodología planteadas por Ricardo al comienzo del curso:
· Modelo de oferta de viviendas (numero de ofertas, o ofertas relativas al espacio disponible) Requiere información por zonas de la ciudad Y atributos de esas zonas (cada zona va a ser una observación y vas a necesitar muchas zonas por lo más de 20).
· No entiendo a qué se refiere con que cada zona de la ciudad represente una observación… Necesitaría ver un ejemplo.
· Modelo de precios de viviendas. Cada observación es un inmueble que está en oferta y requiere atributos del mismo.
· Si esto pudiera ser compatible con cierta premisa que quiero probar estaría interesante volver a considerarlo. La premisa es que los precios de oferta de cada barrio difieren por las características singulares de cada barrio. Necesitaría revisar si los datos que tengo son adecuados para esto.
30-11-2008
Tomando de base la metodología del paper de Tse – Ganesan 1998 Matching housing suply and demand
(obteniendo ecuación de oferta y demanda y luego igualándolas para sacar el precio (ó la cantidad) de equilibrio..
Puliendo posibles variables…
Función de Demanda (Dt):
Modelo con variable dependiente precio y las siguientes variables explicativas;
· Escrituras (como volumen de transacciones de viviendas) (cantidad “q” de demanda que concretó) (este dato no lo tengo pero creo que podría no ser difícil conseguir)…
· Ingresos de las familias tipo (EPH – INDEC) idealmente desagragado por barrios (no tengo estos datos sería bueno conseguirlos) sino buscar algun otro parámetro que se pueda asociar al nivel de ingresos asociado a la localización. (con la premisa de que existe una cierta homogeneidad de poder adquisitivo por barrio).
· Sería bueno utilizar datos de aumentos de la población pero los datos disponibles no son actualizados.
· Me faltaría alguna variable más….
Función de oferta (St):
(tomando como referencia el Paper Housing Supply and Price Adjustment. Grimes –Aitken, 2006)
Modelo con variable dependiente precio¿? y las siguientes variables explicativas;
· Cantidad de permisos de construcción por barrio y por categoría
· Precios de oferta unidades nuevas x barrio
· precio de oferta de terrenos por barrio
· Estímulo para construir (UADE)
· Costo de Developer (como la sumatoria de = material + mano de obra + incidencia precios de la tierra)
Todos estos datos (de oferta) los tengo, quisiera revisarlos con Ricardo a ver si sirven.
Dudas:
Según parte de la bibliografía analizada, hay Papers que desestiman esta metodología argumentando que no es real esta forma de ajuste de precios. (Ej Disequilibrium in housing models – Fair): La cantidad de oferta y demanda no puede ser igualada, ya que el mercado de viviendas no es un mercado que suele encontrarse en equilibrio.Esto es porque la oferta generalmente responde desfazada a los estímulos de la demanda.
Si le hago caso a estas críticas tendría que ver si habría otra manera…
Otros tipos de metodología planteadas por Ricardo al comienzo del curso:
· Modelo de oferta de viviendas (numero de ofertas, o ofertas relativas al espacio disponible) Requiere información por zonas de la ciudad Y atributos de esas zonas (cada zona va a ser una observación y vas a necesitar muchas zonas por lo más de 20).
· No entiendo a qué se refiere con que cada zona de la ciudad represente una observación… Necesitaría ver un ejemplo.
· Modelo de precios de viviendas. Cada observación es un inmueble que está en oferta y requiere atributos del mismo.
· Si esto pudiera ser compatible con cierta premisa que quiero probar estaría interesante volver a considerarlo. La premisa es que los precios de oferta de cada barrio difieren por las características singulares de cada barrio. Necesitaría revisar si los datos que tengo son adecuados para esto.
miércoles, 26 de noviembre de 2008
Paper: Disequilibrium in housing models
Disequilibrium in housing models - Fair
Foco del Paper: Tanto el mercado inmobiliario como el mercado de hipotecas de vivienda han sido considerados mercados que no suelen encontrarse en equilibrio, y estos desequilibrios no han sido interpretados y tenidos en cuenta correctamente por los modelos econométricos.
Mercado de hipotecas:
Consta de 3 actores: gente que demanda de servicios de vivienda y fondos de financiamiento para la compra, constructores que realizan nuevas viviendas y remodelan existentes, gente que oferta los fondos para financiar las compras de vivienda.
Demanda de servicios de vivienda y financiamiento= dependen de ingreso per cápita, factores demográficos y del precio de los servicios de vivienda relativo a otros precios.
Oferta de servicios de deuda= dependen de SLA (Serving and loan associations), asociaciones de bancos, compañías de seguros y bancos comerciales. No posee substitutos perfectos.
Oferta de vivienda= Depende del sector inmobiliario: De la decisión del constructor, sus expectativas sobre los precios de venta respecto al costo y su expectativa de beneficio. También algunos se financian en el corto plazo con préstamos a bancos comerciales. (El costo del crédito es parte de los costos de construcción).
Mercado de viviendas:
Los supuestos describen que: En todo momento existe una cantidad de viviendas ocupadas; una cantidad vacante y disponible y una cantidad en construcción. Se supone a la oferta de vivienda como dada. (Fija).
Si dado un conjunto de precios, la cantidad demandada = la oferta disponible menos un nivel normal de vacancia, entonces el mercado estará en equilibrio.
Si D > S – vacancia , entoces: el nivel de vacancia será menor al normal; causará suba de precios, que llevará a los constructores a construir mayor oferta.
Si D < S – vacancia , entoces: el nivel de vacancia será mayor al normal; causará baja de precios, que llevará a los constructores a construir menor oferta.
La rapidez para llegar al equilibrio dependerá de la rapidez de los constructores de responder a las situaciones de desequilibrio.
Un desequilibrio en el mercado de hipotecas tiene un efecto asimétrico respecto al mercado de viviendas.
Si la tasa de préstamos es muy alta en el sentido en que haya mas oferta de crédito que demanda del mismo, esto tendrá poco efecto en el mercado de vivienda. No tendrá grandes efectos ni para el constructor que se financia para la construcción ni para la demanda de vivienda del consumidor final, dado que la sobreoferta de crédito no variará la cantidad de créditos a demandar ni los precios de las viviendas. Salvo que el exceso de crédito cause que el coste del crédito baje: esto podría aumentar la demanda de créditos (tanto del constructor como del consumidor final) y por ende afectar los precios y cantidades de vivienda.
El aporte más importante es la contemplación del efecto asimétrico del mercado de hipotecas sobre el de viviendas. Y también la relación que existe entre ambos mercados. Tambien el concepto de desequilibrio para el planteo de los modelos. De todos modos hace referencia a modelos econométricos de Fair y Jaffee que sería bueno analizar.
Foco del Paper: Tanto el mercado inmobiliario como el mercado de hipotecas de vivienda han sido considerados mercados que no suelen encontrarse en equilibrio, y estos desequilibrios no han sido interpretados y tenidos en cuenta correctamente por los modelos econométricos.
Mercado de hipotecas:
Consta de 3 actores: gente que demanda de servicios de vivienda y fondos de financiamiento para la compra, constructores que realizan nuevas viviendas y remodelan existentes, gente que oferta los fondos para financiar las compras de vivienda.
Demanda de servicios de vivienda y financiamiento= dependen de ingreso per cápita, factores demográficos y del precio de los servicios de vivienda relativo a otros precios.
Oferta de servicios de deuda= dependen de SLA (Serving and loan associations), asociaciones de bancos, compañías de seguros y bancos comerciales. No posee substitutos perfectos.
Oferta de vivienda= Depende del sector inmobiliario: De la decisión del constructor, sus expectativas sobre los precios de venta respecto al costo y su expectativa de beneficio. También algunos se financian en el corto plazo con préstamos a bancos comerciales. (El costo del crédito es parte de los costos de construcción).
Mercado de viviendas:
Los supuestos describen que: En todo momento existe una cantidad de viviendas ocupadas; una cantidad vacante y disponible y una cantidad en construcción. Se supone a la oferta de vivienda como dada. (Fija).
Si dado un conjunto de precios, la cantidad demandada = la oferta disponible menos un nivel normal de vacancia, entonces el mercado estará en equilibrio.
Si D > S – vacancia , entoces: el nivel de vacancia será menor al normal; causará suba de precios, que llevará a los constructores a construir mayor oferta.
Si D < S – vacancia , entoces: el nivel de vacancia será mayor al normal; causará baja de precios, que llevará a los constructores a construir menor oferta.
La rapidez para llegar al equilibrio dependerá de la rapidez de los constructores de responder a las situaciones de desequilibrio.
Un desequilibrio en el mercado de hipotecas tiene un efecto asimétrico respecto al mercado de viviendas.
Si la tasa de préstamos es muy alta en el sentido en que haya mas oferta de crédito que demanda del mismo, esto tendrá poco efecto en el mercado de vivienda. No tendrá grandes efectos ni para el constructor que se financia para la construcción ni para la demanda de vivienda del consumidor final, dado que la sobreoferta de crédito no variará la cantidad de créditos a demandar ni los precios de las viviendas. Salvo que el exceso de crédito cause que el coste del crédito baje: esto podría aumentar la demanda de créditos (tanto del constructor como del consumidor final) y por ende afectar los precios y cantidades de vivienda.
El aporte más importante es la contemplación del efecto asimétrico del mercado de hipotecas sobre el de viviendas. Y también la relación que existe entre ambos mercados. Tambien el concepto de desequilibrio para el planteo de los modelos. De todos modos hace referencia a modelos econométricos de Fair y Jaffee que sería bueno analizar.
viernes, 21 de noviembre de 2008
Paper: El precio de la vivienda urbana. La disyuntiva superficie/ ubicación: una ampliación
El precio de la vivienda urbana. La disyuntiva superficie/ ubicación: una ampliación
J.M. Caridad y Ocerin, P. Brañas Garza. Universidad de Córdoba
· Objetivo Paper: Manifestar las modificaciones sufridas a los modelos de economía urbana especialmente al monocéntrico. Muy interesante como background de revisión bibliográfica y para entender el modelo que se usa de base tomar para una investigación y repasar sus supuestos. Muy interesante la ampliación del modelo monocéntrico (mercados segmentados), veo que se acerca mucho al comportamiento real del mercado inmobiliario y sería bueno si esto pudiera reflejarlo en mi Paper que era mi intención original.
· Particularidades que han hecho crítica y provocado la reestructuración del análisis clásico:
El mercado de vivienda tiene particularidades que refuerzan la idea de que no es un bien que responde a las fuerzas del mercado (libre competencia), ni de ser un bien homogéneo (así definido por los modelos de Olsen (1969): Estas particularidades son:
o La importancia del bien, ya que constituye el gasto en consumo más importante de muchas familias
o La durabilidad
o La fuerte fijación (al suelo), fijación a su condición espacial o locacional
o La indivisibilidad que conforman sus partes
o La heterogeneidad (Entendido como conjunto de atributos)
o El alto coste de construcción, que posibilita un amplio mercado de renta.
o Altas necesidades de financiación, atendidas por un mercado de capitales imperfecto con altas barreras de entrada y salida.
o Estrechez del mercado (la oferta y demanda no necesariamente ajustan bien)
o Existencia de asimetrías en la información (tanto en la demanda como la oferta, más desde la demanda)
o Importantes costos de transacción, búsqueda y mudanza
o Ausencia de mercados de futuros y seguros relevantes
o Existencia de externalidades positivas y negativas. Existencia de factores de difícil medición, como por ej., demanda de calidad, internalización de factores como el vecindario, etc.
o Intervención de parte de autoridad pública en el mercado, causando diversos efectos.
Por todas estas razones y más se expone que el mercado de vivienda se encuentra alejado de los supuestos de competencia perfecta planteados en la literatura clásica de economía urbana. Los intentos de modelización nuevos, plantean, podrían desarrollarse bajo el marco de la teoría de juegos, por responder con mayor proximidad a la competencia imperfecta.
· Revisión de la evolución de la literatura económica urbana:
· Modelo disyuntiva o Monocéntrico:
La idea principal es la elección que realiza el consumidor de vivienda entre espacio (m2) y cercanía al centro. Hipótesis: la superficie de vivienda – m2 - es más barata en la periferia que en el C.B.D. Desplazarse desde la periferia al mismo conlleva costes de transporte medidos en dinero y tiempo.
Principales autores: Alonso ( 1964 ), Muth ( 1969 ) y Goldstein & Moses ( 1973 )
Supuestos: No externalidad en el consumo de la vivienda. Incremento del coste del transporte conforme nos alejamos del C.B.D. Elasticidad precio constante y elasticidad renta unitaria en la demanda de vivienda. Vivienda y coste del transporte conformando una parte significativa del presupuesto familiar.
Supuesto adicional, los puestos de trabajo se hallan localizados en el C.B.D.
Críticas recibidas: Modelo e hipótesis excesivamente rígidas.
· Modelo Stock de capital Maleable:
Supone un nuevo supuesto para reforzar el modelo monocéntrico. La maleabilidad: Explica que la ciudad se rehace período a período, por lo que la zona central de la ciudad está siempre en óptimas condiciones, y no se muestra más deteriorada que el resto. Las construcciones en los alrededores del centro no ofrecen mejores instalaciones que la zona del C.B.D.
Críticas: Los presupuestos de los municipios no permiten una regeneración continua de los centros de la ciudad, ni los edificios se rehacen a corto plazo.
· Modelo Stock de capital No Maleable
Se realizan análisis en los que el stock de capital no es maleable, pero es muy duradero. La idea de ciudad ofrece un crecimiento basado en círculos: el centro histórico, el anillo a su alrededor, etc. Cada círculo responde a distintos períodos de tiempo y ofrece distintos servicios, los últimos de mayor calidad que los primeros. Principales autores: Harrison y Klain ( 1974 ) y Anas (1978)
· Modelo de Tiebout
Modelo que no toma como referencia exclusiva la distancia al C.B.D. La demanda de localización viene definida por las preferencias por determinadas zonas o entornos, u otros factores no necesariamente influido por la distancia al CBD.
Principal fuente: Modelo de Tiebout ( 1956 ). En este enfoque se integran los modelos basados en economías de escala, o modelos de aglomeraciones, herencia del análisis del suelo de uso industrial. Sucesivas ampliaciones al modelo ponen de relevancia la existencia un gran número de factores que pueden incidir en las decisiones de los agentes (medioambientales, del entorno, de status social, etc).
· Procesos de Filtering
Plantea que las familias de rentas más altas tienden a adquirir las viviendas más nuevas y vender a las familias de menor renta sus viviendas usadas. Si este se asocia con la no maleabilidad de la vivienda resulta que las familias de mayor renta se desplazan cada período de tiempo más lejos del C.B.D.
Principal fuente: Coke y Hamilton ( 1984 ) se plantea un modelo donde un núcleo que crece por círculos, resultando la ubicación de los ricos en la periferia, al vender sus viviendas a los pobres, siendo estos últimos los que se ubican en zonas más céntricas. Supuestos: La movilidad ocurre porque los ricos tienen mayor elasticidad renta demanda de espacio, que elasticidad renta coste de transporte.
· Procesos de Regentrificación
Principal fuente: Wheaton ( 1982 ), invierte la no maleabilidad de la vivienda. Las viviendas pueden ser restauradas, por su carácter de durabilidad, y pueden volver a ser demandadas por los ricos. Aunque no se plantea la existencia de un regeneramiento de la área para que los ricos decidan volver a la misma. Crítica: Duda si los ricos decidirán volver a un edifico nuevo si la zona está deteriorada.
· Modelo de Estructuras Multicéntricas
Como respuesta a la crítica recibida por el modelo monocéntrico, se plantea múltiples centros. Lo que hace que el modelo monocéntrico pierda capacidad explicativa, ya que el C.B.D. deja de ser único.
Principal fuente: Henderson (1985), Turnbull (1990).
· Ampliación del modelo Monocéntrico:
Plantea la existencia de mercados segmentados en el mercado de la vivienda: Cada ciudad tiene distintos grupos de barrios que forman un conjunto más o menos homogéneo, entre los que no se producen traslados de población, por razones tanto socio-económicas como por razones raciales o de status. La existencia de barreras económicas, dividen la ciudad en núcleos de distinta renta. Bajo estos supuestos, la ciudad no se contempla como un núcleo único, sino como la suma de distintos conjuntos, que son grupos de barrios de renta per cápita media similar, aunque no se encuentren físicamente unidos. Por lo que es más lógico plantear una disyuntiva metros/distancia al centro de cada uno de los barrios que comprenden las zonas, que al C.B.D. de toda la ciudad. La disyuntiva explica a qué porcentaje de metros el consumidor está dispuesto a renunciar si con ello obtiene mejor posicionamiento (o status) en el barrio.
J.M. Caridad y Ocerin, P. Brañas Garza. Universidad de Córdoba
· Objetivo Paper: Manifestar las modificaciones sufridas a los modelos de economía urbana especialmente al monocéntrico. Muy interesante como background de revisión bibliográfica y para entender el modelo que se usa de base tomar para una investigación y repasar sus supuestos. Muy interesante la ampliación del modelo monocéntrico (mercados segmentados), veo que se acerca mucho al comportamiento real del mercado inmobiliario y sería bueno si esto pudiera reflejarlo en mi Paper que era mi intención original.
· Particularidades que han hecho crítica y provocado la reestructuración del análisis clásico:
El mercado de vivienda tiene particularidades que refuerzan la idea de que no es un bien que responde a las fuerzas del mercado (libre competencia), ni de ser un bien homogéneo (así definido por los modelos de Olsen (1969): Estas particularidades son:
o La importancia del bien, ya que constituye el gasto en consumo más importante de muchas familias
o La durabilidad
o La fuerte fijación (al suelo), fijación a su condición espacial o locacional
o La indivisibilidad que conforman sus partes
o La heterogeneidad (Entendido como conjunto de atributos)
o El alto coste de construcción, que posibilita un amplio mercado de renta.
o Altas necesidades de financiación, atendidas por un mercado de capitales imperfecto con altas barreras de entrada y salida.
o Estrechez del mercado (la oferta y demanda no necesariamente ajustan bien)
o Existencia de asimetrías en la información (tanto en la demanda como la oferta, más desde la demanda)
o Importantes costos de transacción, búsqueda y mudanza
o Ausencia de mercados de futuros y seguros relevantes
o Existencia de externalidades positivas y negativas. Existencia de factores de difícil medición, como por ej., demanda de calidad, internalización de factores como el vecindario, etc.
o Intervención de parte de autoridad pública en el mercado, causando diversos efectos.
Por todas estas razones y más se expone que el mercado de vivienda se encuentra alejado de los supuestos de competencia perfecta planteados en la literatura clásica de economía urbana. Los intentos de modelización nuevos, plantean, podrían desarrollarse bajo el marco de la teoría de juegos, por responder con mayor proximidad a la competencia imperfecta.
· Revisión de la evolución de la literatura económica urbana:
· Modelo disyuntiva o Monocéntrico:
La idea principal es la elección que realiza el consumidor de vivienda entre espacio (m2) y cercanía al centro. Hipótesis: la superficie de vivienda – m2 - es más barata en la periferia que en el C.B.D. Desplazarse desde la periferia al mismo conlleva costes de transporte medidos en dinero y tiempo.
Principales autores: Alonso ( 1964 ), Muth ( 1969 ) y Goldstein & Moses ( 1973 )
Supuestos: No externalidad en el consumo de la vivienda. Incremento del coste del transporte conforme nos alejamos del C.B.D. Elasticidad precio constante y elasticidad renta unitaria en la demanda de vivienda. Vivienda y coste del transporte conformando una parte significativa del presupuesto familiar.
Supuesto adicional, los puestos de trabajo se hallan localizados en el C.B.D.
Críticas recibidas: Modelo e hipótesis excesivamente rígidas.
· Modelo Stock de capital Maleable:
Supone un nuevo supuesto para reforzar el modelo monocéntrico. La maleabilidad: Explica que la ciudad se rehace período a período, por lo que la zona central de la ciudad está siempre en óptimas condiciones, y no se muestra más deteriorada que el resto. Las construcciones en los alrededores del centro no ofrecen mejores instalaciones que la zona del C.B.D.
Críticas: Los presupuestos de los municipios no permiten una regeneración continua de los centros de la ciudad, ni los edificios se rehacen a corto plazo.
· Modelo Stock de capital No Maleable
Se realizan análisis en los que el stock de capital no es maleable, pero es muy duradero. La idea de ciudad ofrece un crecimiento basado en círculos: el centro histórico, el anillo a su alrededor, etc. Cada círculo responde a distintos períodos de tiempo y ofrece distintos servicios, los últimos de mayor calidad que los primeros. Principales autores: Harrison y Klain ( 1974 ) y Anas (1978)
· Modelo de Tiebout
Modelo que no toma como referencia exclusiva la distancia al C.B.D. La demanda de localización viene definida por las preferencias por determinadas zonas o entornos, u otros factores no necesariamente influido por la distancia al CBD.
Principal fuente: Modelo de Tiebout ( 1956 ). En este enfoque se integran los modelos basados en economías de escala, o modelos de aglomeraciones, herencia del análisis del suelo de uso industrial. Sucesivas ampliaciones al modelo ponen de relevancia la existencia un gran número de factores que pueden incidir en las decisiones de los agentes (medioambientales, del entorno, de status social, etc).
· Procesos de Filtering
Plantea que las familias de rentas más altas tienden a adquirir las viviendas más nuevas y vender a las familias de menor renta sus viviendas usadas. Si este se asocia con la no maleabilidad de la vivienda resulta que las familias de mayor renta se desplazan cada período de tiempo más lejos del C.B.D.
Principal fuente: Coke y Hamilton ( 1984 ) se plantea un modelo donde un núcleo que crece por círculos, resultando la ubicación de los ricos en la periferia, al vender sus viviendas a los pobres, siendo estos últimos los que se ubican en zonas más céntricas. Supuestos: La movilidad ocurre porque los ricos tienen mayor elasticidad renta demanda de espacio, que elasticidad renta coste de transporte.
· Procesos de Regentrificación
Principal fuente: Wheaton ( 1982 ), invierte la no maleabilidad de la vivienda. Las viviendas pueden ser restauradas, por su carácter de durabilidad, y pueden volver a ser demandadas por los ricos. Aunque no se plantea la existencia de un regeneramiento de la área para que los ricos decidan volver a la misma. Crítica: Duda si los ricos decidirán volver a un edifico nuevo si la zona está deteriorada.
· Modelo de Estructuras Multicéntricas
Como respuesta a la crítica recibida por el modelo monocéntrico, se plantea múltiples centros. Lo que hace que el modelo monocéntrico pierda capacidad explicativa, ya que el C.B.D. deja de ser único.
Principal fuente: Henderson (1985), Turnbull (1990).
· Ampliación del modelo Monocéntrico:
Plantea la existencia de mercados segmentados en el mercado de la vivienda: Cada ciudad tiene distintos grupos de barrios que forman un conjunto más o menos homogéneo, entre los que no se producen traslados de población, por razones tanto socio-económicas como por razones raciales o de status. La existencia de barreras económicas, dividen la ciudad en núcleos de distinta renta. Bajo estos supuestos, la ciudad no se contempla como un núcleo único, sino como la suma de distintos conjuntos, que son grupos de barrios de renta per cápita media similar, aunque no se encuentren físicamente unidos. Por lo que es más lógico plantear una disyuntiva metros/distancia al centro de cada uno de los barrios que comprenden las zonas, que al C.B.D. de toda la ciudad. La disyuntiva explica a qué porcentaje de metros el consumidor está dispuesto a renunciar si con ello obtiene mejor posicionamiento (o status) en el barrio.
lunes, 17 de noviembre de 2008
Estudiando la Metodología y Datos...Cuestionando el mejor método
Estudiando la metodología y datos...
Tomando del paper de Tse – Ganesan 1998 Matching housing suply and demand
(obteniendo ecuación de oferta y demanda y luego igualándolas para sacar el precio (ó la cantidad) de equilibrio..
· Función de Demanda (Dt):
Modelo con variable dependiente precio y las siguientes variables explicativas;
· Escrituras (cantidad “q” de demanda que concretó) (este dato no lo tengo pero creo que podría no ser difícil conseguir)…
· Ingresos medios de las familias tipo (EPH – INDEC) (no tengo estos datos sería bueno conseguirlos) Sería bueno utilizar datos de aumentos de la población pero los datos disponibles no son actualizados.
· ….
Función de oferta (St)
(tomando como referencia el Paper Housing Supply and Price Adjustment. Grimes –Aitken, 2006)
Modelo con variable dependiente precio y las siguientes variables explicativas;
Costo de Developer como la sumatoria de = material + mano de obra + incidencia precios de la tierra
Datos cuyo conocimiento sí tengo:
· (materiales y mano de obra)= Costos x m2 de construcción tradicional… ésta es una cte y es indiferente de la localización de la construcción dentro de la Cdad de Bs As. (sino hay datos de la UADE que habría que conseguir).
· Incidencia precios de la tierra desagregado por barrios.*
· Cantidad Permisos otorgados de construcción (como una forma de medir cantidades “q” de oferta nueva)
· *Disyuntiva; tengo una base de datos con alrededor de 300 observaciones sobre precios de terrenos de distintos barrios de Ciudad de Buenos Aires en 2008. Me gustaría utilizarlas, son una cantidad de observaciones razonables para que me sirvan?? (De aquí podría sacar algunos datos que yo sé que son importantes a la hora de decisión de compra de tierra para generar nueva oferta y que forman parte del costo y que muestran cómo la tierra vale diferente de acuerdo a su localización.
Entre los puntos más interesantes los datos que salen de esas bases son: incidencia del valor de la tierra por barrio, (revela que el valor de la tierra NO es indiferente a su localización en el espacio), zonificación respecto al código de planeamiento urbano (esto indica densidad permitida, alturas, y demás restricciones de la ciudad) y cercanía a centros urbanos o avenidas.
En realidad se me presenta otra duda que es que, si pudiera conseguir datos de ingresos desagregados por barrio, esta variable tendría que estar en el lado de la ecuación de oferta de un modo de probar que las diferencias en los precios de la oferta no solo son cuestion de razones de localización o de equilibrio oferta-demanda, sino por razones de status social.
Tambien tengo la duda, si el marco teorico de igualar oferta y demanda para sacar precio de equilibrio sea el adecuado. Dado que vengo leyendo Papers que desestiman que sea así la forma de ajuste de precios. Esto es porque la oferta generalmente responde desfazada a los estímulos de la demanda. .... Habría otra manera enmarcado en la teoría de segmentación del mercado que leí en un Paper que ain no comenté ..Necesitaría la opinión de Ricardo:
¿Cuántas observaciones necesitaría por barrio? en el caso en que use la otra metodología..?....
¿..?
Tomando del paper de Tse – Ganesan 1998 Matching housing suply and demand
(obteniendo ecuación de oferta y demanda y luego igualándolas para sacar el precio (ó la cantidad) de equilibrio..
· Función de Demanda (Dt):
Modelo con variable dependiente precio y las siguientes variables explicativas;
· Escrituras (cantidad “q” de demanda que concretó) (este dato no lo tengo pero creo que podría no ser difícil conseguir)…
· Ingresos medios de las familias tipo (EPH – INDEC) (no tengo estos datos sería bueno conseguirlos) Sería bueno utilizar datos de aumentos de la población pero los datos disponibles no son actualizados.
· ….
Función de oferta (St)
(tomando como referencia el Paper Housing Supply and Price Adjustment. Grimes –Aitken, 2006)
Modelo con variable dependiente precio y las siguientes variables explicativas;
Costo de Developer como la sumatoria de = material + mano de obra + incidencia precios de la tierra
Datos cuyo conocimiento sí tengo:
· (materiales y mano de obra)= Costos x m2 de construcción tradicional… ésta es una cte y es indiferente de la localización de la construcción dentro de la Cdad de Bs As. (sino hay datos de la UADE que habría que conseguir).
· Incidencia precios de la tierra desagregado por barrios.*
· Cantidad Permisos otorgados de construcción (como una forma de medir cantidades “q” de oferta nueva)
· *Disyuntiva; tengo una base de datos con alrededor de 300 observaciones sobre precios de terrenos de distintos barrios de Ciudad de Buenos Aires en 2008. Me gustaría utilizarlas, son una cantidad de observaciones razonables para que me sirvan?? (De aquí podría sacar algunos datos que yo sé que son importantes a la hora de decisión de compra de tierra para generar nueva oferta y que forman parte del costo y que muestran cómo la tierra vale diferente de acuerdo a su localización.
Entre los puntos más interesantes los datos que salen de esas bases son: incidencia del valor de la tierra por barrio, (revela que el valor de la tierra NO es indiferente a su localización en el espacio), zonificación respecto al código de planeamiento urbano (esto indica densidad permitida, alturas, y demás restricciones de la ciudad) y cercanía a centros urbanos o avenidas.
En realidad se me presenta otra duda que es que, si pudiera conseguir datos de ingresos desagregados por barrio, esta variable tendría que estar en el lado de la ecuación de oferta de un modo de probar que las diferencias en los precios de la oferta no solo son cuestion de razones de localización o de equilibrio oferta-demanda, sino por razones de status social.
Tambien tengo la duda, si el marco teorico de igualar oferta y demanda para sacar precio de equilibrio sea el adecuado. Dado que vengo leyendo Papers que desestiman que sea así la forma de ajuste de precios. Esto es porque la oferta generalmente responde desfazada a los estímulos de la demanda. .... Habría otra manera enmarcado en la teoría de segmentación del mercado que leí en un Paper que ain no comenté ..Necesitaría la opinión de Ricardo:
¿Cuántas observaciones necesitaría por barrio? en el caso en que use la otra metodología..?....
¿..?
Paper: "Bubbles in Metropolitan Housing Markets"
Bubbles in Metropolitan Housing Markets- Abraham – Hendershott 1996
El aporte más importante de este Paper es la incorporación de una variable Proxy que refleja la tendencia a las burbujas a crecer y a explotar. Este Proxy es el desvío entre el nivel de precio de vivienda actual y el nivel de precio de equilibrio (llamado “fundamental”, basado en estimaciones propias. Las dos variables utilizadas (crecimiento y explosión de burbuja) son útiles para explicar los movimientos en los ciclos de precios.
Definición de Burbuja de precios (Stiglitz 1990)= “Intuitivamente es la razón por la cual el precio es alto hoy sólo porque el precio de venta será alto mañana. cando los factores fundamentales no parecen justificar semejante precio- entonces la burbuja existe”.
Las previsiones en los precios de vivienda dependen de 2 factores: previsiones en cambios fundamentales (ingreso real y tasas de interés real después de impuestos) y previsiones en las diferencias entre el precio actual y el precio de equilibrio.
· Modelo
Siguiendo el modelo de Abraham – Hendershott 1993 (tomando como referencia Capozza –Helsley 1989,90):
El crecimiento en equilibrio del precio real de vivienda p* (todos en forma logarítmica) durante el periodo t, es una función linear = al crecimiento en costos de construcción+ crecimiento del ingreso real por edad del trabajador + crecimiento del empleo + los cambios en tasa de interés después de impuestos + error
El error en otros Papers suele reflejar las dinámicas de ajuste (ej, burbujas) y otros factores.
El error en éste artículo (que es el aporte diferencial respecto a otros modelos) refleja=
P*t-1 y Pt-1 reflejan el precio equilibrio y el actual nivel de precio
l1 : Índice de crecimiento de burbuja
l2 : Índice de explosión de burbuja
Si l1 > 0 la primera variable actúa como un crecimiento perpetuo generando una burbuja de precios. La segunda variable l2 captura la tendencia a la explosión de la burbuja, cuando el nivel de precio actual Pt-1 excede el precio de equilibrio P*t-1
El Error refleja la tensión dinámica por el efecto de los cambios rezagados en el precio sobre la inflación de precios actual.
Con un gráfico demuestran cómo una aceleración en el crecimiento fundamental crea una burbuja de precios, dependiendo de las estimaciones de los ajustes en los coeficientes aplicados para l1 y l2. La burbuja de precios es medida como el porcentaje por el cual el precio actual excede el precio de equilibrio.
Según las mediciones el efecto estimado sugiere que la mayor caída de precios ocurre entre 3 y 6 años después de finalizado el boom, seguido luego de un largo período de ajuste de los precios, pudiendo llevar hasta 12 años en reacomodarse a su precio de equilibrio.
El aporte más importante de este Paper es la incorporación de una variable Proxy que refleja la tendencia a las burbujas a crecer y a explotar. Este Proxy es el desvío entre el nivel de precio de vivienda actual y el nivel de precio de equilibrio (llamado “fundamental”, basado en estimaciones propias. Las dos variables utilizadas (crecimiento y explosión de burbuja) son útiles para explicar los movimientos en los ciclos de precios.
Definición de Burbuja de precios (Stiglitz 1990)= “Intuitivamente es la razón por la cual el precio es alto hoy sólo porque el precio de venta será alto mañana. cando los factores fundamentales no parecen justificar semejante precio- entonces la burbuja existe”.
Las previsiones en los precios de vivienda dependen de 2 factores: previsiones en cambios fundamentales (ingreso real y tasas de interés real después de impuestos) y previsiones en las diferencias entre el precio actual y el precio de equilibrio.
· Modelo
Siguiendo el modelo de Abraham – Hendershott 1993 (tomando como referencia Capozza –Helsley 1989,90):
El crecimiento en equilibrio del precio real de vivienda p* (todos en forma logarítmica) durante el periodo t, es una función linear = al crecimiento en costos de construcción+ crecimiento del ingreso real por edad del trabajador + crecimiento del empleo + los cambios en tasa de interés después de impuestos + error
El error en otros Papers suele reflejar las dinámicas de ajuste (ej, burbujas) y otros factores.
El error en éste artículo (que es el aporte diferencial respecto a otros modelos) refleja=
P*t-1 y Pt-1 reflejan el precio equilibrio y el actual nivel de precio
l1 : Índice de crecimiento de burbuja
l2 : Índice de explosión de burbuja
Si l1 > 0 la primera variable actúa como un crecimiento perpetuo generando una burbuja de precios. La segunda variable l2 captura la tendencia a la explosión de la burbuja, cuando el nivel de precio actual Pt-1 excede el precio de equilibrio P*t-1
El Error refleja la tensión dinámica por el efecto de los cambios rezagados en el precio sobre la inflación de precios actual.
Con un gráfico demuestran cómo una aceleración en el crecimiento fundamental crea una burbuja de precios, dependiendo de las estimaciones de los ajustes en los coeficientes aplicados para l1 y l2. La burbuja de precios es medida como el porcentaje por el cual el precio actual excede el precio de equilibrio.
Según las mediciones el efecto estimado sugiere que la mayor caída de precios ocurre entre 3 y 6 años después de finalizado el boom, seguido luego de un largo período de ajuste de los precios, pudiendo llevar hasta 12 años en reacomodarse a su precio de equilibrio.
jueves, 13 de noviembre de 2008
Paper: Urban Growth and Housing Supply
Urban Growth and Housing Supply
Glaeser, Gyourko, Saks. July 29, 2004
· La naturaleza de la oferta de vivienda afecta a la forma urbana. Esto supone que la elasticidad de la oferta moviliza ciertos factores como el número de población y casas, los precios de la vivienda, las variaciones en los salarios, o alguna combinación de estos resultados.
· La elasticidad de la oferta está influenciada por:
o los incrementos o decrecimientos de la población
o Las restricciones legales en el uso de la tierra. (mayores restricciones generan oferta más inelástica)
o La durabilidad de la vivienda (la oferta es inelástica a los shocks de baja de la demanda por ser un bien durable)
o La densidad de un área determinada. (La oferta debería ser más inelástica en lugares densos. Esto implica que áreas más densas tienden a ser más productivas, generando aumentos en los precios y los salarios y menor aumento de la población que cuando lugares menos densos se convierten más productivos).
Foco del Paper: El crecimiento urbano y el impacto que tendrá en la forma que toma el crecimiento, debido a las diferencias en la oferta de vivienda.
Mercado de vivienda: Supuestos: Si los valores de renta justifican nuevas construcciones entonces, el precio de la vivienda se determina por el costo de nueva construcción. El costo de nueva construcción toma la siguiente ecuación:
K j + δ Log(N j / L j ) , L j es la superficie de la tierra. K es una función de la densidad de la tierra, donde un bajo valor de δ indica una oferta relativamente elástica de la vivienda.
Combinando tres mercados distintos, podemos determinar los salarios, la renta y la población en una ciudad en crecimiento:
productividad ( Aj ) – cambios en la atractividad de un área (C j )
Glaeser, Gyourko, Saks. July 29, 2004
· La naturaleza de la oferta de vivienda afecta a la forma urbana. Esto supone que la elasticidad de la oferta moviliza ciertos factores como el número de población y casas, los precios de la vivienda, las variaciones en los salarios, o alguna combinación de estos resultados.
· La elasticidad de la oferta está influenciada por:
o los incrementos o decrecimientos de la población
o Las restricciones legales en el uso de la tierra. (mayores restricciones generan oferta más inelástica)
o La durabilidad de la vivienda (la oferta es inelástica a los shocks de baja de la demanda por ser un bien durable)
o La densidad de un área determinada. (La oferta debería ser más inelástica en lugares densos. Esto implica que áreas más densas tienden a ser más productivas, generando aumentos en los precios y los salarios y menor aumento de la población que cuando lugares menos densos se convierten más productivos).
Foco del Paper: El crecimiento urbano y el impacto que tendrá en la forma que toma el crecimiento, debido a las diferencias en la oferta de vivienda.
Mercado de vivienda: Supuestos: Si los valores de renta justifican nuevas construcciones entonces, el precio de la vivienda se determina por el costo de nueva construcción. El costo de nueva construcción toma la siguiente ecuación:
K j + δ Log(N j / L j ) , L j es la superficie de la tierra. K es una función de la densidad de la tierra, donde un bajo valor de δ indica una oferta relativamente elástica de la vivienda.
Combinando tres mercados distintos, podemos determinar los salarios, la renta y la población en una ciudad en crecimiento:
productividad ( Aj ) – cambios en la atractividad de un área (C j )
Si un área se convierte en más productiva, entonces población, salarios y precios de la vivienda aumentarán. Si se convierte en una zona más atractiva, entonces los precios de la vivienda y la población aumentarán, pero disminuirán los salarios.
Si el impacto de la productividad sobre la población disminuye en δ, se espera que las variables que eleven la productividad impliquen mayores aumentos en población en los lugares donde la oferta de vivienda es elástica (es decir, donde δ es baja).
Por el contrario, el efecto de un shock de productividad en los salarios y los precios de la vivienda será menor en estas zonas.
En los lugares donde la oferta de vivienda es inelástica, se espera ver las variables que aumentan la productividad asociadas a aumentos relativamente pequeños de la población, mientras que los efectos serán mayores sobre los salarios y los precios de la vivienda.
martes, 11 de noviembre de 2008
Paper: THE BABY BOOM THE BABY BUST, AND THE HOUSING MARKET
THE BABY BOOM THE BABY BUST, AND THE HOUSING MARKET
Mankiw – Weil 1988
· Objetivo del Paper:
Hipótesis; existe una relación muy estrecha entre los cambios demográficos de una población y los precios de la vivienda. La hipótesis planteada indica que la entrada de la generación Baby Boom en la edad de compra de viviendas es la causa principal del aumento real en los precios de la vivienda en los ´70. Consecuentemente dado que la generación Baby Bust está entrando en la edad de compra de viviendas al momento en que fue escrito el Paper, la demanda por ésta crecería más lentamente y los precios de la vivienda caerían sustancialmente como consecuencia.
· Puntos de la investigación:
Para averiguar la forma en que la demanda de vivienda se ve afectada por los cambios en el tamaño de los diferentes grupos de edad, plantean la ecuación de demanda de la vivienda solamente en función de la edad y sin considerar otros factores.
La ecuación busca ser el mejor predictor de la cantidad de vivienda sólo a través de la información sobre la edad de sus miembros. (La demanda de vivienda de cada individuo se considera una función de su edad. La demanda de vivienda de un hogar es la sumatoria de la función la demanda de vivienda de sus miembros).
Suponen que cada edad tiene su propio parámetro de la demanda de vivienda, a fin de que la demanda de un individuo está dada por:
D.= bO DUMMYj + b1 DUMMY1 + ... + b99 DUMMY99.
b será la cantidad de casa demandada por una persona a la edad i.
Cambios en la demanda debido al baby boom:
Dt =Ei ai N(i,t).
a= Forma de demanda de vivienda de la serie de tiempo cross- seccional 1970
N(i,t)= Número de personas de la edad i en el año t
Encuentran que la demanda de vivienda aumenta bruscamente en edades entre 20 y 30, y sigue siendo aproximadamente plana después de los 30, para luego caer. Esto les permite armar la hipótesis que con la información actual de la tasa de natalidad se podría predecir el comportamiento de la demanda futura en 20 años.
· Buscan analizar el impacto de cambios en la demanda de vivienda: No detectan ninguna relación estadísticamente significativa entre la demanda demográfica de vivienda y la cantidad de capital residencial. La inversión residencial combina muchos factores por lo que en las series de tiempo obtienen errores standard muy grandes. Sin embargo, existe una relación significativa entre la demanda de vivienda y el precio de la vivienda. Usan esta estimación para probar la hipótesis que un lento crecimiento de la demanda durante los próximos veinte años probablemente afecte los precios de la vivienda.
· Examinan el impacto en los precios, debido a la evolución de la demanda de vivienda:
Hs =a+b P b>0
Hd = c-d P+D d>0
Donde H es la cantidad de vivienda, P es el precio, y D es un cambio exógeno en la demanda. Estas dos ecuaciones implican:P = (c-a) / (b + d) + (l / (b + d)) D
Para que el coeficiente de demanda de vivienda sea grande, la suma de la elasticidad de la oferta y la elasticidad de la demanda (b + d) debe ser pequeño. El impacto sustancial de la demanda sobre los precios sólo puede explicarse si la oferta y la elasticidad de la demanda son pequeñas.
· Analizan demanda de vivienda usando un modelo intertemporal del mercado de la vivienda, tomando como referencia a Poterba (1984). El modelo hace predicciones precisas acerca de cómo aumentos predecibles en la demanda deberían afectar el mercado de la vivienda. Sin embargo concluyen que el mercado de viviendas no es un indicador eficiente para reflejar información sobre demanda futura.
· Conclusiones: Los grandes cambios demográficos inducen grandes (y previsibles) cambios en la demanda de vivienda. Estas fluctuaciones de la demanda parecen tener importante impacto sobre el precio de la vivienda.
Mankiw – Weil 1988
· Objetivo del Paper:
Hipótesis; existe una relación muy estrecha entre los cambios demográficos de una población y los precios de la vivienda. La hipótesis planteada indica que la entrada de la generación Baby Boom en la edad de compra de viviendas es la causa principal del aumento real en los precios de la vivienda en los ´70. Consecuentemente dado que la generación Baby Bust está entrando en la edad de compra de viviendas al momento en que fue escrito el Paper, la demanda por ésta crecería más lentamente y los precios de la vivienda caerían sustancialmente como consecuencia.
· Puntos de la investigación:
Para averiguar la forma en que la demanda de vivienda se ve afectada por los cambios en el tamaño de los diferentes grupos de edad, plantean la ecuación de demanda de la vivienda solamente en función de la edad y sin considerar otros factores.
La ecuación busca ser el mejor predictor de la cantidad de vivienda sólo a través de la información sobre la edad de sus miembros. (La demanda de vivienda de cada individuo se considera una función de su edad. La demanda de vivienda de un hogar es la sumatoria de la función la demanda de vivienda de sus miembros).
Suponen que cada edad tiene su propio parámetro de la demanda de vivienda, a fin de que la demanda de un individuo está dada por:
D.= bO DUMMYj + b1 DUMMY1 + ... + b99 DUMMY99.
b será la cantidad de casa demandada por una persona a la edad i.
Cambios en la demanda debido al baby boom:
Dt =Ei ai N(i,t).
a= Forma de demanda de vivienda de la serie de tiempo cross- seccional 1970
N(i,t)= Número de personas de la edad i en el año t
Encuentran que la demanda de vivienda aumenta bruscamente en edades entre 20 y 30, y sigue siendo aproximadamente plana después de los 30, para luego caer. Esto les permite armar la hipótesis que con la información actual de la tasa de natalidad se podría predecir el comportamiento de la demanda futura en 20 años.
· Buscan analizar el impacto de cambios en la demanda de vivienda: No detectan ninguna relación estadísticamente significativa entre la demanda demográfica de vivienda y la cantidad de capital residencial. La inversión residencial combina muchos factores por lo que en las series de tiempo obtienen errores standard muy grandes. Sin embargo, existe una relación significativa entre la demanda de vivienda y el precio de la vivienda. Usan esta estimación para probar la hipótesis que un lento crecimiento de la demanda durante los próximos veinte años probablemente afecte los precios de la vivienda.
· Examinan el impacto en los precios, debido a la evolución de la demanda de vivienda:
Hs =a+b P b>0
Hd = c-d P+D d>0
Donde H es la cantidad de vivienda, P es el precio, y D es un cambio exógeno en la demanda. Estas dos ecuaciones implican:P = (c-a) / (b + d) + (l / (b + d)) D
Para que el coeficiente de demanda de vivienda sea grande, la suma de la elasticidad de la oferta y la elasticidad de la demanda (b + d) debe ser pequeño. El impacto sustancial de la demanda sobre los precios sólo puede explicarse si la oferta y la elasticidad de la demanda son pequeñas.
· Analizan demanda de vivienda usando un modelo intertemporal del mercado de la vivienda, tomando como referencia a Poterba (1984). El modelo hace predicciones precisas acerca de cómo aumentos predecibles en la demanda deberían afectar el mercado de la vivienda. Sin embargo concluyen que el mercado de viviendas no es un indicador eficiente para reflejar información sobre demanda futura.
· Conclusiones: Los grandes cambios demográficos inducen grandes (y previsibles) cambios en la demanda de vivienda. Estas fluctuaciones de la demanda parecen tener importante impacto sobre el precio de la vivienda.
sábado, 8 de noviembre de 2008
Paper: Housing Supply and Price Adjustment. Grimes –Aitken, 2006
Housing Supply and Price Adjustment. Arthur Grimes Andrew Aitken. May 2006
· Objetivo del Paper:
Analizar la relacion entre: los determinantes de nueva oferta de vivienda y la dinámica de ajuste de precios.
Tratan la oferta de vivienda como fija – dada en el muy corto plazo de manera tal que los shocks de demanda sean el reflejo inicialmente solo de los precios de vivienda p y no de la cantidad q.
Analizan la interacción entre la respuesta de la oferta y la velocidad o el grado de ajuste de precios que siguen a un shock de demanda.
· Determinantes de oferta de vivienda:
Supuestos: Los desarrolladores de vivienda son perseguidores de Beneficios. Un desarrollador busca construir una nueva casa donde el precio de venta esperado supera el valor de los costos de desarrollo y construcción.
HCit/Hit-1 = γi0 + γi1 ln{PHe it+1/TCit} + εit
El Paper modela la tasa prevista de cambio en la oferta de vivienda entre t y t +1 igual a la tasa de nueva oferta de vivienda en el período t (HCT) en relación al stock de viviendas existentes (HT-1). PHe : Precio de vivienda esperado. TC: Costos totales del Developer.
· PHe : Precio de vivienda esperado: ln(PHe it+1) = ln(PHit) + λiFEi + λtFEt
Modelan PHe como una función de los actuales precios de la vivienda en la región i en el período t, junto con un factor de crecimiento de una región específica (FEi) y un factor de crecimiento a nivel país (FET)
· TC: Costos totales del Developer: TCit = [eαi PLit βiPBit 1-βi](1+rt)
Los costos totales se expresan como retornos constantes a escala según función de Cobb-Douglas, de la tierra y los costos de construcción.
PLit: Precio de tierra en período t
PBit: Precio de construcción en período t
rt Gastos financieros (refleja los costos de los préstamos para cubrir los materiales de construcción, mano de obra y la tierra en t hasta la venta de la casa en t +1).
Tanto la tierra y los costos de construcción son relevantes para el desarrollador en su decisión por comprar una parcela de tierra y materiales de construcción más trabajo, para el desarrollo de una vivienda específica.
Reemplazando obtienen la siguiente ecuación:
HCit/Hit-1 = λ'0 + γi1ln{PHit/PBit} + μiln{PBit/PLit} + λ'iFEi + λ'tFEt + εit
· Metodología:
Estiman método de ecuación de mínimos cuadrados ordinarios. El parámetro clave es
γi1: Tasa de Respuesta de la oferta y φ coeficiente de ajuste de precios.
· Dinámica de la respuesta de los precios de la vivienda
La importancia de respuesta de la oferta de vivienda para la evolución de los precios
a raíz de un shock de demanda puede ser visto a partir de gráfico simple de oferta y la demanda:
Precios de la vivienda P y las cantidades Q . D: Curva de la demanda de viviendas; SL: Curva de oferta de largo plazo. Equilibrio inicial de precios y cantidades: (P0, q0).
La demanda de vivienda va en alza (D '), posiblemente debido a un permanente aumento de empleo y población en una región.
En el largo plazo, el precio y la cantidad de viviendas se instala en (PL, QL). En el corto plazo, la oferta no responde plenamente. Con SS perfectamente inelástica, los precios, en el corto plazo, saltarán a P1.
En el caso con mayor capacidad de respuesta a corto plazo (oferta de vivienda S'S), el nuevo equilibrio de precio en el corto plazo es P2. Denotar P0-P1 como ΔP1 y P2-P0 como ΔP2. vemos que ΔP2 = φΔP1, donde 0< φ<1, y ∂φ/∂γi1<0 (γi1 es la elasticidad oferta vivienda en el corto plazo y φ coeficiente de ajuste)
Derivan que el coeficiente de ajuste φ se aproximará a 1 (respectivamente 0) en el corto plazo cuando la oferta es inelástica (elástica):
ΔP = φ(P*t-1 - Pt-1 )
La hipótesis es que zonas con altos valores de γi1 (Respuesta de la oferta) tendrá valores bajos de φi (ajuste), por lo que la relación entre γi1 y φi será significativamente negativa. Cuando la oferta se expande rápidamente (es más elástica) en respuesta a las presiones de la demanda de viviendas, la población puede crecer rápidamente con poca presión sobre los precios de la vivienda.
• Resultados:
Los resultados dan que un aumento del 1% en los precios de equilibrio conduce a un inmediato salto de 0,56% en los precios de la vivienda en una localidad con el cuartil más bajo de respuesta de oferta, en comparación con un salto de 0,45% en un área con cuartil superior de respuesta de oferta. (verifican la hipótesis planteada).
En áreas donde la respuesta es más rápida, el tiempo que los precios son planteados por encima de su equilibrio a largo plazo es también más corto que en áreas de menos elasticidad.
Existe evidencia de otros papers donde las regulaciones inciden en la elasticidad de nueva oferta. (áreas fuertemente reguladas exhiben bajas elasticidades oferta).
Las estimaciones encuentran que los precios de la tierra implican una parte sustancial, del total de los costos de desarrollo.
· Objetivo del Paper:
Analizar la relacion entre: los determinantes de nueva oferta de vivienda y la dinámica de ajuste de precios.
Tratan la oferta de vivienda como fija – dada en el muy corto plazo de manera tal que los shocks de demanda sean el reflejo inicialmente solo de los precios de vivienda p y no de la cantidad q.
Analizan la interacción entre la respuesta de la oferta y la velocidad o el grado de ajuste de precios que siguen a un shock de demanda.
· Determinantes de oferta de vivienda:
Supuestos: Los desarrolladores de vivienda son perseguidores de Beneficios. Un desarrollador busca construir una nueva casa donde el precio de venta esperado supera el valor de los costos de desarrollo y construcción.
HCit/Hit-1 = γi0 + γi1 ln{PHe it+1/TCit} + εit
El Paper modela la tasa prevista de cambio en la oferta de vivienda entre t y t +1 igual a la tasa de nueva oferta de vivienda en el período t (HCT) en relación al stock de viviendas existentes (HT-1). PHe : Precio de vivienda esperado. TC: Costos totales del Developer.
· PHe : Precio de vivienda esperado: ln(PHe it+1) = ln(PHit) + λiFEi + λtFEt
Modelan PHe como una función de los actuales precios de la vivienda en la región i en el período t, junto con un factor de crecimiento de una región específica (FEi) y un factor de crecimiento a nivel país (FET)
· TC: Costos totales del Developer: TCit = [eαi PLit βiPBit 1-βi](1+rt)
Los costos totales se expresan como retornos constantes a escala según función de Cobb-Douglas, de la tierra y los costos de construcción.
PLit: Precio de tierra en período t
PBit: Precio de construcción en período t
rt Gastos financieros (refleja los costos de los préstamos para cubrir los materiales de construcción, mano de obra y la tierra en t hasta la venta de la casa en t +1).
Tanto la tierra y los costos de construcción son relevantes para el desarrollador en su decisión por comprar una parcela de tierra y materiales de construcción más trabajo, para el desarrollo de una vivienda específica.
Reemplazando obtienen la siguiente ecuación:
HCit/Hit-1 = λ'0 + γi1ln{PHit/PBit} + μiln{PBit/PLit} + λ'iFEi + λ'tFEt + εit
· Metodología:
Estiman método de ecuación de mínimos cuadrados ordinarios. El parámetro clave es
γi1: Tasa de Respuesta de la oferta y φ coeficiente de ajuste de precios.
· Dinámica de la respuesta de los precios de la vivienda
La importancia de respuesta de la oferta de vivienda para la evolución de los precios
a raíz de un shock de demanda puede ser visto a partir de gráfico simple de oferta y la demanda:
Precios de la vivienda P y las cantidades Q . D: Curva de la demanda de viviendas; SL: Curva de oferta de largo plazo. Equilibrio inicial de precios y cantidades: (P0, q0).
La demanda de vivienda va en alza (D '), posiblemente debido a un permanente aumento de empleo y población en una región.
En el largo plazo, el precio y la cantidad de viviendas se instala en (PL, QL). En el corto plazo, la oferta no responde plenamente. Con SS perfectamente inelástica, los precios, en el corto plazo, saltarán a P1.
En el caso con mayor capacidad de respuesta a corto plazo (oferta de vivienda S'S), el nuevo equilibrio de precio en el corto plazo es P2. Denotar P0-P1 como ΔP1 y P2-P0 como ΔP2. vemos que ΔP2 = φΔP1, donde 0< φ<1, y ∂φ/∂γi1<0 (γi1 es la elasticidad oferta vivienda en el corto plazo y φ coeficiente de ajuste)
Derivan que el coeficiente de ajuste φ se aproximará a 1 (respectivamente 0) en el corto plazo cuando la oferta es inelástica (elástica):
ΔP = φ(P*t-1 - Pt-1 )
La hipótesis es que zonas con altos valores de γi1 (Respuesta de la oferta) tendrá valores bajos de φi (ajuste), por lo que la relación entre γi1 y φi será significativamente negativa. Cuando la oferta se expande rápidamente (es más elástica) en respuesta a las presiones de la demanda de viviendas, la población puede crecer rápidamente con poca presión sobre los precios de la vivienda.
• Resultados:
Los resultados dan que un aumento del 1% en los precios de equilibrio conduce a un inmediato salto de 0,56% en los precios de la vivienda en una localidad con el cuartil más bajo de respuesta de oferta, en comparación con un salto de 0,45% en un área con cuartil superior de respuesta de oferta. (verifican la hipótesis planteada).
En áreas donde la respuesta es más rápida, el tiempo que los precios son planteados por encima de su equilibrio a largo plazo es también más corto que en áreas de menos elasticidad.
Existe evidencia de otros papers donde las regulaciones inciden en la elasticidad de nueva oferta. (áreas fuertemente reguladas exhiben bajas elasticidades oferta).
Las estimaciones encuentran que los precios de la tierra implican una parte sustancial, del total de los costos de desarrollo.
viernes, 7 de noviembre de 2008
Paper: Metropolitan.Specific estimates of price elasticity of Supply of housing and thier resources
METROPOLITAN-SPECIFIC ESTIMATES OF THE PRICE ELASTICITY
OF SUPPLY OF HOUSING, AND THEIR SOURCES
Green- Malpezzi-Mayo 1999
· Objetivo del Paper:
Explicar la causa de las diferencias que existen en la elasticidad precio de oferta de vivienda entre diferentes áreas metropolitanas en EEUU. Probar si las diferencias radican en la forma urbana y en las regulaciones del uso de la tierra.
· Características de la elasticidad oferta de vivienda:
En el corto y mediano plazo la curva de oferta de vivienda posee una asimetría. Cuando la demanda cae, el mercado no puede fácilmente ajustar la oferta de vivienda a la baja. (Debido a que es un bien durable e implica procesos de larga duración y ejecución). Por otro lado en ausencia de limitaciones de oferta de tierra, el mercado debiera ser capaz de absorber aumentos de la demanda vía aumentos en la oferta. La oferta no es perfectamente elástica ante aumentos de demanda, al menos en el corto plazo. Sin embargo en ausencia de limitaciones de oferta de tierra, la velocidad de ajuste del mercado a un cambio a la suba en la demanda será más veloz que respecto a un cambio en la demanda a la baja. (Referencias DiPasquale –Whearton 1994)
· Metodología:
Estimación individual de elasticidad precio de oferta para 44 áreas metropolitanas diferentes, usando datos de series de tiempo anuales durante 18 años.
· Ecuación de regresión: la elasticidad estimada es la variable dependiente y las variables explicativas son: tiempo de viaje, densidad, precio, intereses después de impuestos menos tasa de crecimiento, tasa de impuestos por ingresos a la propiedad, y población. Presentan también las mismas variables en forma logarítmica.
· Estiman dos tipos de regresiones: Una con cambios de precio contemaporáneos a los cambios de la demanda, y otra con los precios de la oferta rezagados respecto a los cambios en la demanda. Los autores prefieren las regresiones con cambios simultáneos, porque así cuentan un pequeño número de grados de libertad para trabajar, en los cambios de precios rezagados es necesario utilizar hasta un grado de libertad.
· Resultados: Las estimaciones de elasticidad precio de oferta vivienda varía sustancialmente de un lugar a otro. En el caso simultáneo la elasticidad de la oferta es distinto de cero en el 95% de los casos. Las áreas Metropolitanas con regulaciones más estrictas tienen bajas elasticidades. Las áreas con regulaciones más laxas presentan diferentes comportamientos. Las de rápido crecimiento tienden a tener gran elasticidad y las de lento crecimiento tienden a ser más inelásticas. Comentan que el método no diferencia bien entre altas y bajas elasticidades cuando hay baja demanda. Pero con la regulación y densidad (forma urbana) explican la variación de la elasticidad.
OF SUPPLY OF HOUSING, AND THEIR SOURCES
Green- Malpezzi-Mayo 1999
· Objetivo del Paper:
Explicar la causa de las diferencias que existen en la elasticidad precio de oferta de vivienda entre diferentes áreas metropolitanas en EEUU. Probar si las diferencias radican en la forma urbana y en las regulaciones del uso de la tierra.
· Características de la elasticidad oferta de vivienda:
En el corto y mediano plazo la curva de oferta de vivienda posee una asimetría. Cuando la demanda cae, el mercado no puede fácilmente ajustar la oferta de vivienda a la baja. (Debido a que es un bien durable e implica procesos de larga duración y ejecución). Por otro lado en ausencia de limitaciones de oferta de tierra, el mercado debiera ser capaz de absorber aumentos de la demanda vía aumentos en la oferta. La oferta no es perfectamente elástica ante aumentos de demanda, al menos en el corto plazo. Sin embargo en ausencia de limitaciones de oferta de tierra, la velocidad de ajuste del mercado a un cambio a la suba en la demanda será más veloz que respecto a un cambio en la demanda a la baja. (Referencias DiPasquale –Whearton 1994)
· Metodología:
Estimación individual de elasticidad precio de oferta para 44 áreas metropolitanas diferentes, usando datos de series de tiempo anuales durante 18 años.
· Ecuación de regresión: la elasticidad estimada es la variable dependiente y las variables explicativas son: tiempo de viaje, densidad, precio, intereses después de impuestos menos tasa de crecimiento, tasa de impuestos por ingresos a la propiedad, y población. Presentan también las mismas variables en forma logarítmica.
· Estiman dos tipos de regresiones: Una con cambios de precio contemaporáneos a los cambios de la demanda, y otra con los precios de la oferta rezagados respecto a los cambios en la demanda. Los autores prefieren las regresiones con cambios simultáneos, porque así cuentan un pequeño número de grados de libertad para trabajar, en los cambios de precios rezagados es necesario utilizar hasta un grado de libertad.
· Resultados: Las estimaciones de elasticidad precio de oferta vivienda varía sustancialmente de un lugar a otro. En el caso simultáneo la elasticidad de la oferta es distinto de cero en el 95% de los casos. Las áreas Metropolitanas con regulaciones más estrictas tienen bajas elasticidades. Las áreas con regulaciones más laxas presentan diferentes comportamientos. Las de rápido crecimiento tienden a tener gran elasticidad y las de lento crecimiento tienden a ser más inelásticas. Comentan que el método no diferencia bien entre altas y bajas elasticidades cuando hay baja demanda. Pero con la regulación y densidad (forma urbana) explican la variación de la elasticidad.
viernes, 31 de octubre de 2008
Análisis de Paper: Why dont we know more about housing supply? Di Pasquale
Why dont we know more about housing supply? Di Pasquale. U.Chicago. 1997.
El propósito del Paper es rever la literatura escrita sobre oferta de vivienda para ver los temas mas relevantes que son necesarios investigar sobre la oferta de vivienda. No realiza ningún modelo econométrico.
La oferta de vivienda está determinada por decisiones de los constructores en el caso de vivienda nueva y de los dueños de sobre la reconversión de vivienda existente.
(El stock de oferta que proviene de mejoras a lo existente es una proporciona alta de la oferta)
Las políticas de gobierno tienen alto impacto en las operaciones del mercado de vivienda
Observa que los papers no modelizan datos sobre renovación y reparación de viviendas
Formas que toman los Papers que analizan oferta de vivienda:
ü El precio es el resultado de la diferencia entre la función de oferta y demanda
ü Enfoques donde la oferta se estima con la construcción como una función modificadora de los precios y los costes.
Releva 2 enfoques para estimar los determinantes de oferta de vivienda en los Papers:
ü los que usan de base bibliografía que proviene de literatura de inversiones
ü los que usan de base bibliografía de la teoría espacial urbana
La diferencia es cómo es tratada la tierra como insumo en la producción de nueva vivienda.
En el caso de literatura de inversión ignora las características únicas de los terrenos en la otra incorpora estos factores.
Elasticidad de la oferta:
ü Se encuentra en diversos Papers analizados en este Paper, resultados contradictorios respecto a la elasticidad de la oferta. Casos en que se concluye que esta es inelástica respecto al precio y casos en los que se concluye lo opuesto.
ü (Ej. Muth 1960 hace una regresión de precio de vivienda con desarrollo y otros factores de oferta y demanda y no encuentra relación estadística significativa por lo que esto revela que la oferta es perfectamente elástica- Otra regresión hecha por el mismo autor con variable dependiente desarrollo y variables explicativas precio y otras características, llega a la conclusión opuesta. Que la oferta es perfectamente inelástica)
ü Topel and Rosen 1988 examinan el alcance en el cual las decisiones de inversión en vivienda están determinadas por la comparación actual de precios de los activos y el costo marginal de producción de vivienda. Si hay cambios en el nivel de construcción y estos impactan en el costo de producción, la oferta será menos elástica en el corto plazo que en el largo plazo. Esta diferencia en la elasticidad se debe a que los contructores deben formar sus expectativas futuras sobre el nivel de precios para notar decisiones de inversión.
ü Este y otros trabajos como el de Proterba 1984 NO consideran la importancia del insumo tierra y sus características peculiares. La tierra es fundamentalmente diferente respecto a otros factores. Tal como indican las teorías espaciales urbanas, los precios de la tierra dependen del stock de viviendas, no del flujo o nivel de actividad en la construcción. Por lo tanto un aumento en los precios de vivienda inicialmente genera ganancia extraordinaria pero el flujo de construcción aumenta temporalmente luego del cual vuelve a su nivel normal. A medida que aumenta el stock de vivienda el precio de tierra sube y eventualmente absorbe el exceso de ganancia y la construcción declina a niveles normales.
La teoría espacial urbana provee equilibrio en el stock de vivienda cuando iguala la población urbana.
Conclusiones: la evidencia que tienen de determinantes de nueva oferta que dan en suma todos los Papers revisados en este Paper (donde se usa información agregada a nivel nacional y metropolitano) son;
1. La oferta pareciera ser elástica respecto al precio (aunque se registran resultados contradictorios)
2. El precio no aparece ser estadísticamente suficiente como determinante de nueva construcción
3. La importancia de los indicadores del mercado como el tiempo de venta y la inflación son difíciles de explicar
4. los niveles de construcción no parecen ser impactados por los costos de construcción lo que resulta contra lo intuible.
5. los dueños de altos ingresos son más propensos a mejorar sus viviendas que a no hacerlo. Sin embargo a medida que aumento el ingreso es más probable que mejoren su vivienda mudándose más que mejorando su unidad actual. Los gastos de reparaciones son inelásticos respecto al ingreso y al precio
Estas puntos 3 y 4 que resultan inexplicables y contra la lógica de la autora hacen pensar que es necesario conocer más información sobre los proveedores de vivienda (constructores- desarrolladores) y cómo toman sus decisiones. Por lo que cree necesario recavar info sobre el constructor o desarrollador, su forma de tomar decisiones y su visión del mercado.
ü Notas personales:
Pensando en los factores que inciden en la decisión de los developers , y suponiendo que su decisión es el factor principal para la generación de nueva oferta entocnes podría ser:
Decisiones de developers = formas de financiación ó fondeo + precios de venta + incidencia de valores de tierra + políticas de gobierno + expectativas en el comportamiento de la demanda.
Estos datos son difíciles de recavar…
El propósito del Paper es rever la literatura escrita sobre oferta de vivienda para ver los temas mas relevantes que son necesarios investigar sobre la oferta de vivienda. No realiza ningún modelo econométrico.
La oferta de vivienda está determinada por decisiones de los constructores en el caso de vivienda nueva y de los dueños de sobre la reconversión de vivienda existente.
(El stock de oferta que proviene de mejoras a lo existente es una proporciona alta de la oferta)
Las políticas de gobierno tienen alto impacto en las operaciones del mercado de vivienda
Observa que los papers no modelizan datos sobre renovación y reparación de viviendas
Formas que toman los Papers que analizan oferta de vivienda:
ü El precio es el resultado de la diferencia entre la función de oferta y demanda
ü Enfoques donde la oferta se estima con la construcción como una función modificadora de los precios y los costes.
Releva 2 enfoques para estimar los determinantes de oferta de vivienda en los Papers:
ü los que usan de base bibliografía que proviene de literatura de inversiones
ü los que usan de base bibliografía de la teoría espacial urbana
La diferencia es cómo es tratada la tierra como insumo en la producción de nueva vivienda.
En el caso de literatura de inversión ignora las características únicas de los terrenos en la otra incorpora estos factores.
Elasticidad de la oferta:
ü Se encuentra en diversos Papers analizados en este Paper, resultados contradictorios respecto a la elasticidad de la oferta. Casos en que se concluye que esta es inelástica respecto al precio y casos en los que se concluye lo opuesto.
ü (Ej. Muth 1960 hace una regresión de precio de vivienda con desarrollo y otros factores de oferta y demanda y no encuentra relación estadística significativa por lo que esto revela que la oferta es perfectamente elástica- Otra regresión hecha por el mismo autor con variable dependiente desarrollo y variables explicativas precio y otras características, llega a la conclusión opuesta. Que la oferta es perfectamente inelástica)
ü Topel and Rosen 1988 examinan el alcance en el cual las decisiones de inversión en vivienda están determinadas por la comparación actual de precios de los activos y el costo marginal de producción de vivienda. Si hay cambios en el nivel de construcción y estos impactan en el costo de producción, la oferta será menos elástica en el corto plazo que en el largo plazo. Esta diferencia en la elasticidad se debe a que los contructores deben formar sus expectativas futuras sobre el nivel de precios para notar decisiones de inversión.
ü Este y otros trabajos como el de Proterba 1984 NO consideran la importancia del insumo tierra y sus características peculiares. La tierra es fundamentalmente diferente respecto a otros factores. Tal como indican las teorías espaciales urbanas, los precios de la tierra dependen del stock de viviendas, no del flujo o nivel de actividad en la construcción. Por lo tanto un aumento en los precios de vivienda inicialmente genera ganancia extraordinaria pero el flujo de construcción aumenta temporalmente luego del cual vuelve a su nivel normal. A medida que aumenta el stock de vivienda el precio de tierra sube y eventualmente absorbe el exceso de ganancia y la construcción declina a niveles normales.
La teoría espacial urbana provee equilibrio en el stock de vivienda cuando iguala la población urbana.
Conclusiones: la evidencia que tienen de determinantes de nueva oferta que dan en suma todos los Papers revisados en este Paper (donde se usa información agregada a nivel nacional y metropolitano) son;
1. La oferta pareciera ser elástica respecto al precio (aunque se registran resultados contradictorios)
2. El precio no aparece ser estadísticamente suficiente como determinante de nueva construcción
3. La importancia de los indicadores del mercado como el tiempo de venta y la inflación son difíciles de explicar
4. los niveles de construcción no parecen ser impactados por los costos de construcción lo que resulta contra lo intuible.
5. los dueños de altos ingresos son más propensos a mejorar sus viviendas que a no hacerlo. Sin embargo a medida que aumento el ingreso es más probable que mejoren su vivienda mudándose más que mejorando su unidad actual. Los gastos de reparaciones son inelásticos respecto al ingreso y al precio
Estas puntos 3 y 4 que resultan inexplicables y contra la lógica de la autora hacen pensar que es necesario conocer más información sobre los proveedores de vivienda (constructores- desarrolladores) y cómo toman sus decisiones. Por lo que cree necesario recavar info sobre el constructor o desarrollador, su forma de tomar decisiones y su visión del mercado.
ü Notas personales:
Pensando en los factores que inciden en la decisión de los developers , y suponiendo que su decisión es el factor principal para la generación de nueva oferta entocnes podría ser:
Decisiones de developers = formas de financiación ó fondeo + precios de venta + incidencia de valores de tierra + políticas de gobierno + expectativas en el comportamiento de la demanda.
Estos datos son difíciles de recavar…
miércoles, 29 de octubre de 2008
Análisis de Paper: Matching housing suply and demand: an empirical study of Hong Kong´s Market
Matching housing suply and demand: an empirical study of Hong Kong´s Market
Tse – Ganesan 1998
El Paper analiza los determinantes del precio de la vivienda como la diferencia entre la ecuación de demanda menos la ecuación de oferta.
El paper distingue la demanda de vivienda según su propósito: entre la demanda genuina para vivir y la demanda por razones de inversión o especulativa.
Dice que la oferta de nueva construcción no se adecua bien con la demanda por la distorsión que provoca la demanda especulativa.
Bajo todas las demas condiciones iguales, grandes incentivos de inversión hacen aumentar la oferta de deptos si los desarrolladores esperan que haya mayor demanda de inversores en el futuro.
Considera las ecuaciones de oferta y demanda por separado
Metodología
Modelo de estimación de precio de vivienda: El método econométrico asociado para estimar la oferta y demanda está basado en un proceso de ajuste de precios.
Estima los siguientes supuestos:
· La demanda de vivienda declina cuando el precio de la vivienda aumenta
· La demanda tiene una relación negativa con el precio real de vivienda
· La oferta riene una relación positiva con el precio real de vivienda
· El modelo desarrollado posee una combinación de ecuaciones donde: los precios de la vivienda son ajustados de acuerdo al de exceso de demanda (en otras palabras, toda demanda excesiva de inversion por propiedades será capitalizada en mayores precios de vivienda).
· La compra de vivienda por razones de especulación es observada como un comportamiento como refugio de la inflación
· Función de Demanda (Dt) planteada:
Dt = b 0 + b 1 SPt + b 2 D PLt + b 3 rt + b 4HPt + ut
SPt : Volumen de transacciones de viviendas (nro de ventas y boletos y escrituras en momento t. Incluye casas comprada para ocuparse, no de reventa)
PL t : Población en momento t
D PL t : Variación de PL t - PL t -1 Población en momento t
HP t : Precio de vivienda al momento t
rt : Tasa real de interes como rt = it (tasa de interes) – Pt (tasa de inflación) al momento t
ut :Disturbance term
· Realiza test de causalidad Granger
Para contestar la pregunta si el volumen de transacciones SP afecta los precios HP o si los precios son los que desencadenan el volumen de transacciones, o si existe efectos entre ambos: Usa datos de series de tiempo estacionarios. El resultado es que existe un efecto causal del volumen de transacciones hacia los precios.
Granger-causality results
Direction of F Statistic p F Statistic p
causality
In level form 2-lags 4-lags
SP -> HP 13.3* 0.0007 7.82* 0.010
HP -> SP 0.34 0.718 0.56 0.697
In -> rst differences
SP ->HP 11.09* 0.0019 6.77** 0.021
HP -> SP 0.73 0.503 0.237 0.907
aThe null hypothesis of no causality is rejected if the F statistic
exceeds the critical values, or if p is less than 0.1.*and **indicate,
respectively, that `Granger-causality’ is signi® cant at the 0.01 and
0.05 levels.
Por otro lado un cambio en PL captura un aumento/ decrecimiento en la demanda real potencial de vivienda
Evidencias tomadas de otros Papers indican que en general una baja en la tasa nominal de interés, genera un aumento en la demanda de inversión en vivienda.
· Una Figura que indica Relación entre oferta y demanda
Indica que en el corto plazo:
· la oferta de vivienda es prácticamente inelástica porque esta está basada en procesos actuales que van a continuar y que no pueden ser modificados en un corto periodo de tiempo
· la demanda por el contrario puede caer repentinamente por hechos externos (como riesgos políticos, golpes de la bolsa, intervenciones del gobierno, etc). (Puede ser más elástica en el corto plazo)
· Función de Oferta (St) planteada:
Supuestos: Para un desarrollador un aumento en los precios es un indicador positivo para la generación de oferta. Cuando el mercado está en boom, más vivienda será ofrecida. Con este escenario, se asume la función de oferta como respuesta a los cambios en el precio de las viviendas:
St = h 0 + h 1 D HPt + vt , h 1 > 0, n t ~ N (0,s v2)
D HP t : (Precio de vivienda) Diferencia entre HP t - HP t -1
Se espera que un aumento en el precio de la vivienda induzca a aumentar la oferta actual. Si la función de oferta es inelástica en el corto plazo, se espera que sea 1 > h1 > 0
· Ecuación ajustada de precio: Siguiendo el Paper de Fair y Jaffee (1972):
D HPt = l (Dt - St ) + wt , l > 0, wt ~ N(0,s w2)
Un cambio en el precio de vivienda es asumido como directamente proporcional al monto de exceso de demanda en el mercado. l =0 implica ningún ajuste, y l = infinito implica ajuste perfecto.
Esta ecuación sugiere que la dirección de un cambio en el precio de la vivienda, resultará ser un indicador del exceso de demanda en el mercado.
Si el número de familias que demandan vivienda excede el numero de unidades disponibles, la competencia entre los demandantes empujaran hacia arriba los precios hasta el punto de equilibrio. El precio estará en equilibrio cuando S = D Sin embargo este ajuste no ocurre instantáneamente.
· La combinación de las ecuaciones 1-3 generan la siguiente ecuación: Luego se procede a realizar la regresión de esta.
D HPt = g 0 + g 1SPt + g 2D PLt + g 3 r t + g 4HPt- 1 + E t
Donde g 0 = l (b 0 - h 0 )/z,
g 1 = l b 1 /z, g 2 = l b 2 /z,
g 3 = - l b 3/z, g 4 = - l b 4/z,
z = (1 + l h 1 + l b 4),
E t representa término de error.
Se muestra que g 4 <> 0.
También, Es de esperar que g1 , g 2 > 0 y g 3 < 0.
E t tiene distribución normal E t ~ N(0, s 2 E ), desde que E t = l (ut - vt )/z + wt/z, y
E(E t ) = E(ut ) = E(vt ) = E(wt ) = 0.
Por otro lado asumiendo COV(XtYt- 1 ) = 0, donde X, Y Î (u, v, w) da COV(E t E t- 1) = 0,
y s E2 = (l /z)2(s u2 + s v2) + (1/z)2s w2.
Para este Paper: Usan la tasa de interés de préstamos como la tasa de interés nominal it. la tasa de inflación Pt utilizada es la del índice de precio de consumidor
Realizan regresión sobre 3 ecuaciones: en forma logarítmica, una ecuación donde la variable dependiente es log (HP t / HP t -1 ) que representa la tasa de variación de precios de vivienda. Y la tercera ecuación varía en la variable explicativa r=(it - Pt)/(1 + Pt).
Los resultados en los tres casos son muy estables y consistentes.
· Resultados
Los resultados reflejan que el precio de viviendas pueden ser explicadas por casi todas las variables explicativas. R2 ajustado da 0,751 y en la 2º ecuación asciende a 0,986.
Las expectativas de un aumento del volumen de transacciones SP es un indicador positivo para la atracción de nueva oferta. También un cambio mayor en la población lleva a mayores expectativas de generación de oferta. El signo negativo de r indica que un aumento en la tasa de interés real genera una disminución en la demanda.
Se concluye que estas variables predicen los precios de vivienda ex -ante
La presencia de un período rezagado de precios de vivienda implica que el mercado de vivienda posee una forma débil, esto significa que la información contenida en los precios pasados es incorporada completamente a los precios actuales.
En otro momento del Paper analiza la demanda especulativa.
Para resaltar, una intervención del Gobierno lleva a bajar la expectativa de precios y baja las actividades especultativas (volumen de transacciones)
La situación más favorable para la demanda de origen inversora es aquella con alta inflación y bajas tasas de interés. Por lo que en este escenario son las expectativas y no la necesidad de vivienda, los factores que influencian la demanda.
· Observaciones personales: La ecuación de oferta parece demasiado simplificada al suponer que la oferta se comporta solamente con la variación de los precios, no tienen en cuenta las características como localización ni para las decisiones de inciden sobre la oferta ni la demanda. Tampoco la de las características espaciales de los terrenos, ni la incidencia del valor de la tierra, ni los precios de construcción. Sin embargo me interesa la metodología utilizada me parece muy posible de replicar. Tal vez le agregaría alguna variable
Tse – Ganesan 1998
El Paper analiza los determinantes del precio de la vivienda como la diferencia entre la ecuación de demanda menos la ecuación de oferta.
El paper distingue la demanda de vivienda según su propósito: entre la demanda genuina para vivir y la demanda por razones de inversión o especulativa.
Dice que la oferta de nueva construcción no se adecua bien con la demanda por la distorsión que provoca la demanda especulativa.
Bajo todas las demas condiciones iguales, grandes incentivos de inversión hacen aumentar la oferta de deptos si los desarrolladores esperan que haya mayor demanda de inversores en el futuro.
Considera las ecuaciones de oferta y demanda por separado
Metodología
Modelo de estimación de precio de vivienda: El método econométrico asociado para estimar la oferta y demanda está basado en un proceso de ajuste de precios.
Estima los siguientes supuestos:
· La demanda de vivienda declina cuando el precio de la vivienda aumenta
· La demanda tiene una relación negativa con el precio real de vivienda
· La oferta riene una relación positiva con el precio real de vivienda
· El modelo desarrollado posee una combinación de ecuaciones donde: los precios de la vivienda son ajustados de acuerdo al de exceso de demanda (en otras palabras, toda demanda excesiva de inversion por propiedades será capitalizada en mayores precios de vivienda).
· La compra de vivienda por razones de especulación es observada como un comportamiento como refugio de la inflación
· Función de Demanda (Dt) planteada:
Dt = b 0 + b 1 SPt + b 2 D PLt + b 3 rt + b 4HPt + ut
SPt : Volumen de transacciones de viviendas (nro de ventas y boletos y escrituras en momento t. Incluye casas comprada para ocuparse, no de reventa)
PL t : Población en momento t
D PL t : Variación de PL t - PL t -1 Población en momento t
HP t : Precio de vivienda al momento t
rt : Tasa real de interes como rt = it (tasa de interes) – Pt (tasa de inflación) al momento t
ut :Disturbance term
· Realiza test de causalidad Granger
Para contestar la pregunta si el volumen de transacciones SP afecta los precios HP o si los precios son los que desencadenan el volumen de transacciones, o si existe efectos entre ambos: Usa datos de series de tiempo estacionarios. El resultado es que existe un efecto causal del volumen de transacciones hacia los precios.
Granger-causality results
Direction of F Statistic p F Statistic p
causality
In level form 2-lags 4-lags
SP -> HP 13.3* 0.0007 7.82* 0.010
HP -> SP 0.34 0.718 0.56 0.697
In -> rst differences
SP ->HP 11.09* 0.0019 6.77** 0.021
HP -> SP 0.73 0.503 0.237 0.907
aThe null hypothesis of no causality is rejected if the F statistic
exceeds the critical values, or if p is less than 0.1.*and **indicate,
respectively, that `Granger-causality’ is signi® cant at the 0.01 and
0.05 levels.
Por otro lado un cambio en PL captura un aumento/ decrecimiento en la demanda real potencial de vivienda
Evidencias tomadas de otros Papers indican que en general una baja en la tasa nominal de interés, genera un aumento en la demanda de inversión en vivienda.
· Una Figura que indica Relación entre oferta y demanda
Indica que en el corto plazo:
· la oferta de vivienda es prácticamente inelástica porque esta está basada en procesos actuales que van a continuar y que no pueden ser modificados en un corto periodo de tiempo
· la demanda por el contrario puede caer repentinamente por hechos externos (como riesgos políticos, golpes de la bolsa, intervenciones del gobierno, etc). (Puede ser más elástica en el corto plazo)
· Función de Oferta (St) planteada:
Supuestos: Para un desarrollador un aumento en los precios es un indicador positivo para la generación de oferta. Cuando el mercado está en boom, más vivienda será ofrecida. Con este escenario, se asume la función de oferta como respuesta a los cambios en el precio de las viviendas:
St = h 0 + h 1 D HPt + vt , h 1 > 0, n t ~ N (0,s v2)
D HP t : (Precio de vivienda) Diferencia entre HP t - HP t -1
Se espera que un aumento en el precio de la vivienda induzca a aumentar la oferta actual. Si la función de oferta es inelástica en el corto plazo, se espera que sea 1 > h1 > 0
· Ecuación ajustada de precio: Siguiendo el Paper de Fair y Jaffee (1972):
D HPt = l (Dt - St ) + wt , l > 0, wt ~ N(0,s w2)
Un cambio en el precio de vivienda es asumido como directamente proporcional al monto de exceso de demanda en el mercado. l =0 implica ningún ajuste, y l = infinito implica ajuste perfecto.
Esta ecuación sugiere que la dirección de un cambio en el precio de la vivienda, resultará ser un indicador del exceso de demanda en el mercado.
Si el número de familias que demandan vivienda excede el numero de unidades disponibles, la competencia entre los demandantes empujaran hacia arriba los precios hasta el punto de equilibrio. El precio estará en equilibrio cuando S = D Sin embargo este ajuste no ocurre instantáneamente.
· La combinación de las ecuaciones 1-3 generan la siguiente ecuación: Luego se procede a realizar la regresión de esta.
D HPt = g 0 + g 1SPt + g 2D PLt + g 3 r t + g 4HPt- 1 + E t
Donde g 0 = l (b 0 - h 0 )/z,
g 1 = l b 1 /z, g 2 = l b 2 /z,
g 3 = - l b 3/z, g 4 = - l b 4/z,
z = (1 + l h 1 + l b 4),
E t representa término de error.
Se muestra que g 4 <> 0.
También, Es de esperar que g1 , g 2 > 0 y g 3 < 0.
E t tiene distribución normal E t ~ N(0, s 2 E ), desde que E t = l (ut - vt )/z + wt/z, y
E(E t ) = E(ut ) = E(vt ) = E(wt ) = 0.
Por otro lado asumiendo COV(XtYt- 1 ) = 0, donde X, Y Î (u, v, w) da COV(E t E t- 1) = 0,
y s E2 = (l /z)2(s u2 + s v2) + (1/z)2s w2.
Para este Paper: Usan la tasa de interés de préstamos como la tasa de interés nominal it. la tasa de inflación Pt utilizada es la del índice de precio de consumidor
Realizan regresión sobre 3 ecuaciones: en forma logarítmica, una ecuación donde la variable dependiente es log (HP t / HP t -1 ) que representa la tasa de variación de precios de vivienda. Y la tercera ecuación varía en la variable explicativa r=(it - Pt)/(1 + Pt).
Los resultados en los tres casos son muy estables y consistentes.
· Resultados
Los resultados reflejan que el precio de viviendas pueden ser explicadas por casi todas las variables explicativas. R2 ajustado da 0,751 y en la 2º ecuación asciende a 0,986.
Las expectativas de un aumento del volumen de transacciones SP es un indicador positivo para la atracción de nueva oferta. También un cambio mayor en la población lleva a mayores expectativas de generación de oferta. El signo negativo de r indica que un aumento en la tasa de interés real genera una disminución en la demanda.
Se concluye que estas variables predicen los precios de vivienda ex -ante
La presencia de un período rezagado de precios de vivienda implica que el mercado de vivienda posee una forma débil, esto significa que la información contenida en los precios pasados es incorporada completamente a los precios actuales.
En otro momento del Paper analiza la demanda especulativa.
Para resaltar, una intervención del Gobierno lleva a bajar la expectativa de precios y baja las actividades especultativas (volumen de transacciones)
La situación más favorable para la demanda de origen inversora es aquella con alta inflación y bajas tasas de interés. Por lo que en este escenario son las expectativas y no la necesidad de vivienda, los factores que influencian la demanda.
· Observaciones personales: La ecuación de oferta parece demasiado simplificada al suponer que la oferta se comporta solamente con la variación de los precios, no tienen en cuenta las características como localización ni para las decisiones de inciden sobre la oferta ni la demanda. Tampoco la de las características espaciales de los terrenos, ni la incidencia del valor de la tierra, ni los precios de construcción. Sin embargo me interesa la metodología utilizada me parece muy posible de replicar. Tal vez le agregaría alguna variable
martes, 28 de octubre de 2008
Metodología
· Metodología: Propongo:
Modelo de precios hedónicos:
Variable dependiente:
o Precio del m2 de oferta de vivienda
Variables independientes:
o En relación al negocio de la construcción en sí mismo: Costo de construcción, (en realidad este es un dato fijo) Incidencia del valor de la tierra, Restricciones legales, Tamaño y cantidad de lotes disponibles, cantidad de oferta de vivienda actual en stock. (permisos de construcción sacados ese año en esa zona)
o En relación a las características físicas de la zona: Cercanía a Avenidas ó al centro de la Ciudad, tamaño del barrio.
o En relación a la población de la zona: Densidad del área (población), Poder adquisitivo del área (ingreso per cápita promedio),
· El análisis consistiría en analizar las mismas características para dos localizaciones diferentes, y ver cómo incide o qué ponderación tiene cada una de las características en esos dos lugares y poder realizar comparaciones.
Comparar cómo influencian los factores en el precio de la oferta de vivienda en un área consolidada de la Ciudad en comparación con otra con poco desarrollo.
Modelo de precios hedónicos:
Variable dependiente:
o Precio del m2 de oferta de vivienda
Variables independientes:
o En relación al negocio de la construcción en sí mismo: Costo de construcción, (en realidad este es un dato fijo) Incidencia del valor de la tierra, Restricciones legales, Tamaño y cantidad de lotes disponibles, cantidad de oferta de vivienda actual en stock. (permisos de construcción sacados ese año en esa zona)
o En relación a las características físicas de la zona: Cercanía a Avenidas ó al centro de la Ciudad, tamaño del barrio.
o En relación a la población de la zona: Densidad del área (población), Poder adquisitivo del área (ingreso per cápita promedio),
· El análisis consistiría en analizar las mismas características para dos localizaciones diferentes, y ver cómo incide o qué ponderación tiene cada una de las características en esos dos lugares y poder realizar comparaciones.
Comparar cómo influencian los factores en el precio de la oferta de vivienda en un área consolidada de la Ciudad en comparación con otra con poco desarrollo.
Bibliografía analizada hasta ahora 28/10/08
Bibliografía analizada:
El precio de la vivienda en la Argentina: Burbuja o Fundamentals? Un análisis econométrico de sus determinantes fundamentales. (Ariel Coremberg, 1998).
Revisa bibliografía que trata sobre el precio de la vivienda en el plano teórico y recorre los indicadores del precio de la vivienda para capital federal. El Paper intenta probar la asociación entre el precio de la vivienda y el costo de construcción y entre el costo de uso (o “servicio de vivienda”) y el índice de valor de la bolsa (como variable de sustitución de la inversión inmobiliaria).
Respecto a los factores que determinan la oferta, cita bibliografía:
· Poterba (1991), Vincula el costo de uso de la vivienda con su oferta: Relaciona la evolución del stock de viviendas nuevas con el cociente entre el precio y el costo de construcción (costo directo: materiales y mano de obra).
· Capozza y Helsley (1989) El precio de la tierra urbana, principal costo de la construcción. En un modelo con previsión perfecta, los componentes principales del precio de la tierra urbana son: el valor de la renta agrícola, los costos de conversión, el valor de la accesibilidad y el valor esperado de las rentas futuras.
· Arnott y Lewis (1979), El rol del precio relativo entre la tierra y el capital determinan las características del emprendimiento inmobiliario.
· Modelos de decisiones de inversión que tienen en cuenta tres características básicas de toda inversión real: irreversibilidad, incertidumbre y flexibilidad para posponer, cambiar o abandonar un proyecto de inversión en activos específicos Dixit, A. y Pindick, R. (1994) y Trigeorgis, L. (1997)
Revisa la metodología utilizada por los indicadores disponibles en Argentina del precio de la vivienda:
· Indicadores de Cantidades: permisos de construcción, indicador sintético de la actividad de la construcción (ISAC), valor agregado sectorial a precios constantes de 1986 de las Cuentas Nacionales
· Datos de Precios: precio residencial del m2 del BHN, precios del m2 de departamentos nuevos y usados de la firma Gimenez Zapiola (Inmobiliaria)
· Datos de Costos: Índice de Costos de la Construcción de INDEC, Índice de Costos de la Construcción de la Cámara Argentina de la Construcción (CAC), Modelo Uno (Revista Vivienda), Modelos A, B, C, D, E (Revista El Constructor)
The economic approach to cities (Glaeser, 2007)
· La condición de equilibrio del constructor:
Explicaría las causas de las diferencias entre la oferta en el espacio, que puede explicar por qué algunos lugares disponen de abundantes construcción y bajos precios, mientras que otros tienen poca construcción y los precios elevados.
· La oferta de vivienda:
Dado que el número de hogares está estrechamente correlacionado con el crecimiento global de una zona, conocer la perspectiva de la “oferta” es fundamental para entender los factores que determinan el crecimiento del número de hogares en una zona, que a su vez reflejan la oferta de vivienda.
· El punto de equilibrio del mercado de oferta de vivienda:
Es que los precios de la vivienda no deben ser superiores al costo total del suministro de nuevas viviendas. (Si un constructor puede vender un hogar por más de lo que son los costos para construir una casa, entonces la lógica de la economía sugiere que una nueva casa será construida. Esta lógica implica que los desarrolladores continuarán construyendo hasta el punto de que los costes totales de construir una nueva unidad sean iguales al precio de una nueva unidad de vivienda).
· Imperfecciones del mercado en la industria de la construcción:
No es un mercado monopólico ya que el número de constructores en la mayoría de las áreas metropolitanas es bastante grande.
La construcción lleva tiempo, sobre todo en el proceso de documentación y permisados, y esto significa que los constructores están adivinando el posible precio de venta cuando están iniciando el proceso.
Con estas salvedades, el Paper basa la condición de equilibrio de que los precios de la vivienda deberían estar cerca de los costes totales de construcción.
· Se sugiere que la oferta de vivienda difiere de un lugar a otro:
Si hubiese una sola oferta de viviendas para cada lugar, entonces podríamos esperar ver altos precios en zonas de mucha construcción y bajos precios en zonas de escasa construcción.
Se muestra que en los lugares costosos en los EE.UU. hay un bajo desarrollo de construcción, así como los lugares con abundante desarrollo EE.UU. los precios son bajos.
Este hecho no es compatible con la opinión de que los lugares se diferencian sólo en su nivel de demanda de vivienda. En ese caso, los lugares de altos precios de la oferta también deberían ser los lugares de más desarrollo; ejemplos citados demuestran que esto no es así.
· Cita al Paper “The Impact of Building Restrictions on Housing Affordability” (Glaeser Gyourko) han argumentado que la reglamentación del uso de la tierra, (no los costos de la construcción o la densidad de la tierra), explican la mayor parte de las diferencias en la oferta de vivienda a través del espacio. Esto se basa en dos pruebas que vinculen directamente el uso de la tierra con menos controles de construcción y los precios más altos (Glaeser y Ward, 2006, Katz y Rosen, 1987) Por ejemplo, las nuevas construcciones más grandes son más comunes en las zonas con mayor densidad, no en las zonas con menos tierra. Los precios de la vivienda en Manhattan son mucho más elevados que el costo del suministro de una nueva unidad mediante la construcción de una planta extra en un nuevo rascacielos.
La discrepancia entre los precios y los costes en dichos Papers son explicados mediante barreras regulatorias a las nuevas construcciones.
· En los lugares donde los precios de venta de la oferta caen por debajo de los costos de construcción no solo no se genera nueva oferta sino que se espera que continúe la degradación urbana. Este escenario describe muchas de las ciudades del interior de la Rustbelt que tienen los precios de la vivienda que están muy por debajo de los costos de construcción y casi ninguna nueva construcción (Glaeser y Gyourko, 2005).
Urban Growth and housing supply (Glaeser, Gyourko, Saks, 2004).
El Paper propone que es imposible comprender muchos aspectos de la dinámica urbana si no se comprende el factor oferta de vivienda. La elasticidad de la oferta de vivienda determina el alcance en el que un aumento de la producción crea expansión o densidad. (Crecimiento de la ciudad o aumento del valor de las viviendas). Diferencias regulatorias en diferentes espacios es un factor determinante en el aumento de producción ó de densidad.
Existe una fuerte correlación entre la variación de población y la variación de oferta de vivienda.
Examinan si la naturaleza de la oferta de vivienda afecta la forma que toma lo urbano. Un modelo sugiere que los precios de las viviendas, salarios, y su combinación, dependen de la elasticidad de la oferta.
Cita al Paper: “Urban Decline and Durable Housing” (Glaeser and Gyourko 2004)
Sostiene que muchas de las características del declinamiento de las ciudades pueden ser entendidas únicamente como el resultado de la naturaleza duradera de la vivienda, lo que hace que la elasticidad de la oferta de viviendas sea muy inelástica. La clave en las predicciones del modelo son que: 1) las ciudades crecen más rápidamente que lo que disminuyen, por lo que la distribución de las tasas de crecimiento demográfico tiene un sesgo a la izquierda, 2) La disminución urbana es más persistente que el crecimiento urbano; 3) existe una relación cóncava entre los cambios en los precios y los cambios en la población a través de las ciudades; 4) existe una relación convexa entre los cambios en la población y las perturbaciones exógenas al crecimiento urbano; 5) Existe una relación cóncava entre los cambios en los precios y los choques exógenos a los crecimientos urbanos, y 6) los menos calificados se congregan en las ciudades.
Todos los datos aportados, apoyan la alegación de que la oferta del mercado de la vivienda tiene efectos importantes sobre la naturaleza en la disminución en las ciudades.
Las conclusiones del Paper dicen que cuando una ciudad decae, los precios de la vivienda y los ingresos caen mucho antes de que las casas colapsen. Hasta que ese colapso ocurra, los niveles de población en las ciudades siguen siendo elevados. De este modo, las ciudades van decayendo y disminuyendo lentamente debido a que la vivienda y otras obras de infraestructura son elementos duraderos. También dice que el crecimiento de las ciudades está determinado por la elasticidad de la oferta de la vivienda. En los lugares con poca o limitada regulación y baja densidad, es más probable que haya mayor construcción de nuevas viviendas y que aumente la población. Por el contrario, en lugares con alta densidad y un alto grado de regulación, es más probable que la población se mantenga sin cambios, y que los precios de la vivienda y los ingresos se eleven.
Why is Manhattan so expensive? Regulation and the rise in housing prices (Glaeser, Gyourko, Saks, 2005)
El Paper argumenta que la construcción es un sector altamente competitivo sin barreras naturales para la entrada y sin embargo, los precios de Manhattan superan más del doble de sus costos de abastecimiento. Se objeta que las restricciones en el uso de la tierra son la explicación de esta diferencia.
La metodología inicial para evaluar el impacto de la regulación gubernamental sobre los precios de vivienda consiste en comparar los valores en algunos lugares con formas observables de regulación con los precios en los lugares sin esa forma de regulación.
Debido a que el grado de reglamentación del mercado de la vivienda es difícil de medir, adoptan un enfoque alternativo que se basa en teoría económica neoclásica: Con o sin regulación, la competencia entre los constructores se asegurará de que los precios promedio sean iguales a los costos. En mercados no reglamentados, la construcción en altura se elevará hasta el punto en que el costo marginal de la adición de un piso adicional sea igual a los costos medios (que será igual que el precio de mercado). Si las restricciones de mercado limitan el tamaño de un edificio, la entrada libre de las empresas todavía mantendrá el precio igual al costo medio. Sin embargo, según la función de costo marginal creciente, tanto los precios como los costos medios estarán por encima de los costos marginales. Por lo tanto, la diferencia fundamental entre un mercado regulado y uno no regulado es la diferencia entre los precios y los costos marginales.
En el Paper utilizan esta diferencia para medir el alcance de las restricciones a la oferta de vivienda.
Supply Constraints and Housing Prices. (Saku Aura- Thomas Davidoff, 2006)
Este trabajo analiza los efectos de las limitaciones del uso de la tierra en los precios de la vivienda. Da un nuevo marco para la evaluación de la política cuando la movilidad entre las regiones, está permitida pero es limitada. Un resultado clave es que la flexibilización de las limitaciones reglamentarias en las distintas regiones tendría poco efecto sobre los parámetros de precios posibles. Por ejemplo, muestran condiciones en las que, aunque cada edificio en Manhattan estuviera permitido construir 100 pisos de altura, los precios se reducirían en menos del 15 por ciento.
El precio de la vivienda en la Argentina: Burbuja o Fundamentals? Un análisis econométrico de sus determinantes fundamentales. (Ariel Coremberg, 1998).
Revisa bibliografía que trata sobre el precio de la vivienda en el plano teórico y recorre los indicadores del precio de la vivienda para capital federal. El Paper intenta probar la asociación entre el precio de la vivienda y el costo de construcción y entre el costo de uso (o “servicio de vivienda”) y el índice de valor de la bolsa (como variable de sustitución de la inversión inmobiliaria).
Respecto a los factores que determinan la oferta, cita bibliografía:
· Poterba (1991), Vincula el costo de uso de la vivienda con su oferta: Relaciona la evolución del stock de viviendas nuevas con el cociente entre el precio y el costo de construcción (costo directo: materiales y mano de obra).
· Capozza y Helsley (1989) El precio de la tierra urbana, principal costo de la construcción. En un modelo con previsión perfecta, los componentes principales del precio de la tierra urbana son: el valor de la renta agrícola, los costos de conversión, el valor de la accesibilidad y el valor esperado de las rentas futuras.
· Arnott y Lewis (1979), El rol del precio relativo entre la tierra y el capital determinan las características del emprendimiento inmobiliario.
· Modelos de decisiones de inversión que tienen en cuenta tres características básicas de toda inversión real: irreversibilidad, incertidumbre y flexibilidad para posponer, cambiar o abandonar un proyecto de inversión en activos específicos Dixit, A. y Pindick, R. (1994) y Trigeorgis, L. (1997)
Revisa la metodología utilizada por los indicadores disponibles en Argentina del precio de la vivienda:
· Indicadores de Cantidades: permisos de construcción, indicador sintético de la actividad de la construcción (ISAC), valor agregado sectorial a precios constantes de 1986 de las Cuentas Nacionales
· Datos de Precios: precio residencial del m2 del BHN, precios del m2 de departamentos nuevos y usados de la firma Gimenez Zapiola (Inmobiliaria)
· Datos de Costos: Índice de Costos de la Construcción de INDEC, Índice de Costos de la Construcción de la Cámara Argentina de la Construcción (CAC), Modelo Uno (Revista Vivienda), Modelos A, B, C, D, E (Revista El Constructor)
The economic approach to cities (Glaeser, 2007)
· La condición de equilibrio del constructor:
Explicaría las causas de las diferencias entre la oferta en el espacio, que puede explicar por qué algunos lugares disponen de abundantes construcción y bajos precios, mientras que otros tienen poca construcción y los precios elevados.
· La oferta de vivienda:
Dado que el número de hogares está estrechamente correlacionado con el crecimiento global de una zona, conocer la perspectiva de la “oferta” es fundamental para entender los factores que determinan el crecimiento del número de hogares en una zona, que a su vez reflejan la oferta de vivienda.
· El punto de equilibrio del mercado de oferta de vivienda:
Es que los precios de la vivienda no deben ser superiores al costo total del suministro de nuevas viviendas. (Si un constructor puede vender un hogar por más de lo que son los costos para construir una casa, entonces la lógica de la economía sugiere que una nueva casa será construida. Esta lógica implica que los desarrolladores continuarán construyendo hasta el punto de que los costes totales de construir una nueva unidad sean iguales al precio de una nueva unidad de vivienda).
· Imperfecciones del mercado en la industria de la construcción:
No es un mercado monopólico ya que el número de constructores en la mayoría de las áreas metropolitanas es bastante grande.
La construcción lleva tiempo, sobre todo en el proceso de documentación y permisados, y esto significa que los constructores están adivinando el posible precio de venta cuando están iniciando el proceso.
Con estas salvedades, el Paper basa la condición de equilibrio de que los precios de la vivienda deberían estar cerca de los costes totales de construcción.
· Se sugiere que la oferta de vivienda difiere de un lugar a otro:
Si hubiese una sola oferta de viviendas para cada lugar, entonces podríamos esperar ver altos precios en zonas de mucha construcción y bajos precios en zonas de escasa construcción.
Se muestra que en los lugares costosos en los EE.UU. hay un bajo desarrollo de construcción, así como los lugares con abundante desarrollo EE.UU. los precios son bajos.
Este hecho no es compatible con la opinión de que los lugares se diferencian sólo en su nivel de demanda de vivienda. En ese caso, los lugares de altos precios de la oferta también deberían ser los lugares de más desarrollo; ejemplos citados demuestran que esto no es así.
· Cita al Paper “The Impact of Building Restrictions on Housing Affordability” (Glaeser Gyourko) han argumentado que la reglamentación del uso de la tierra, (no los costos de la construcción o la densidad de la tierra), explican la mayor parte de las diferencias en la oferta de vivienda a través del espacio. Esto se basa en dos pruebas que vinculen directamente el uso de la tierra con menos controles de construcción y los precios más altos (Glaeser y Ward, 2006, Katz y Rosen, 1987) Por ejemplo, las nuevas construcciones más grandes son más comunes en las zonas con mayor densidad, no en las zonas con menos tierra. Los precios de la vivienda en Manhattan son mucho más elevados que el costo del suministro de una nueva unidad mediante la construcción de una planta extra en un nuevo rascacielos.
La discrepancia entre los precios y los costes en dichos Papers son explicados mediante barreras regulatorias a las nuevas construcciones.
· En los lugares donde los precios de venta de la oferta caen por debajo de los costos de construcción no solo no se genera nueva oferta sino que se espera que continúe la degradación urbana. Este escenario describe muchas de las ciudades del interior de la Rustbelt que tienen los precios de la vivienda que están muy por debajo de los costos de construcción y casi ninguna nueva construcción (Glaeser y Gyourko, 2005).
Urban Growth and housing supply (Glaeser, Gyourko, Saks, 2004).
El Paper propone que es imposible comprender muchos aspectos de la dinámica urbana si no se comprende el factor oferta de vivienda. La elasticidad de la oferta de vivienda determina el alcance en el que un aumento de la producción crea expansión o densidad. (Crecimiento de la ciudad o aumento del valor de las viviendas). Diferencias regulatorias en diferentes espacios es un factor determinante en el aumento de producción ó de densidad.
Existe una fuerte correlación entre la variación de población y la variación de oferta de vivienda.
Examinan si la naturaleza de la oferta de vivienda afecta la forma que toma lo urbano. Un modelo sugiere que los precios de las viviendas, salarios, y su combinación, dependen de la elasticidad de la oferta.
Cita al Paper: “Urban Decline and Durable Housing” (Glaeser and Gyourko 2004)
Sostiene que muchas de las características del declinamiento de las ciudades pueden ser entendidas únicamente como el resultado de la naturaleza duradera de la vivienda, lo que hace que la elasticidad de la oferta de viviendas sea muy inelástica. La clave en las predicciones del modelo son que: 1) las ciudades crecen más rápidamente que lo que disminuyen, por lo que la distribución de las tasas de crecimiento demográfico tiene un sesgo a la izquierda, 2) La disminución urbana es más persistente que el crecimiento urbano; 3) existe una relación cóncava entre los cambios en los precios y los cambios en la población a través de las ciudades; 4) existe una relación convexa entre los cambios en la población y las perturbaciones exógenas al crecimiento urbano; 5) Existe una relación cóncava entre los cambios en los precios y los choques exógenos a los crecimientos urbanos, y 6) los menos calificados se congregan en las ciudades.
Todos los datos aportados, apoyan la alegación de que la oferta del mercado de la vivienda tiene efectos importantes sobre la naturaleza en la disminución en las ciudades.
Las conclusiones del Paper dicen que cuando una ciudad decae, los precios de la vivienda y los ingresos caen mucho antes de que las casas colapsen. Hasta que ese colapso ocurra, los niveles de población en las ciudades siguen siendo elevados. De este modo, las ciudades van decayendo y disminuyendo lentamente debido a que la vivienda y otras obras de infraestructura son elementos duraderos. También dice que el crecimiento de las ciudades está determinado por la elasticidad de la oferta de la vivienda. En los lugares con poca o limitada regulación y baja densidad, es más probable que haya mayor construcción de nuevas viviendas y que aumente la población. Por el contrario, en lugares con alta densidad y un alto grado de regulación, es más probable que la población se mantenga sin cambios, y que los precios de la vivienda y los ingresos se eleven.
Why is Manhattan so expensive? Regulation and the rise in housing prices (Glaeser, Gyourko, Saks, 2005)
El Paper argumenta que la construcción es un sector altamente competitivo sin barreras naturales para la entrada y sin embargo, los precios de Manhattan superan más del doble de sus costos de abastecimiento. Se objeta que las restricciones en el uso de la tierra son la explicación de esta diferencia.
La metodología inicial para evaluar el impacto de la regulación gubernamental sobre los precios de vivienda consiste en comparar los valores en algunos lugares con formas observables de regulación con los precios en los lugares sin esa forma de regulación.
Debido a que el grado de reglamentación del mercado de la vivienda es difícil de medir, adoptan un enfoque alternativo que se basa en teoría económica neoclásica: Con o sin regulación, la competencia entre los constructores se asegurará de que los precios promedio sean iguales a los costos. En mercados no reglamentados, la construcción en altura se elevará hasta el punto en que el costo marginal de la adición de un piso adicional sea igual a los costos medios (que será igual que el precio de mercado). Si las restricciones de mercado limitan el tamaño de un edificio, la entrada libre de las empresas todavía mantendrá el precio igual al costo medio. Sin embargo, según la función de costo marginal creciente, tanto los precios como los costos medios estarán por encima de los costos marginales. Por lo tanto, la diferencia fundamental entre un mercado regulado y uno no regulado es la diferencia entre los precios y los costos marginales.
En el Paper utilizan esta diferencia para medir el alcance de las restricciones a la oferta de vivienda.
Supply Constraints and Housing Prices. (Saku Aura- Thomas Davidoff, 2006)
Este trabajo analiza los efectos de las limitaciones del uso de la tierra en los precios de la vivienda. Da un nuevo marco para la evaluación de la política cuando la movilidad entre las regiones, está permitida pero es limitada. Un resultado clave es que la flexibilización de las limitaciones reglamentarias en las distintas regiones tendría poco efecto sobre los parámetros de precios posibles. Por ejemplo, muestran condiciones en las que, aunque cada edificio en Manhattan estuviera permitido construir 100 pisos de altura, los precios se reducirían en menos del 15 por ciento.
lunes, 27 de octubre de 2008
Producción y localización de vivienda desde el punto de vista de la oferta:
La oferta de vivienda difiere de un lugar a otro: Cuáles son los factores que determinan su precio y cuál es su impacto?
Propósito
La oferta de vivienda varía de un espacio a otro de la Ciudad, así como los precios de la misma, y esto se debe a determinados factores que se intentarán medir y evaluar su impacto.
Bajo el mismo contexto económico, en un barrio de la Ciudad la oferta de vivienda puede ser amplia y de altos precios, mientras que en otro barrio la oferta puede ser reducida y barata.
El análisis puede dar cuenta de cuáles son estos atributos y cuál es su influencia en la valoración de la oferta. Así realizar una comparación entre dos barrios con diferente oferta y establecer las diferencias de cómo inciden las mismas características en ambas localizaciones.
La decisión que lleva a un desarrollador a la inversión en vivienda en un área determinada, está influida por los atributos de la misma, tanto por los valores relativos sobre el negocio de la construcción como por las características específicas del lugar.
Considerar los atributos que más influencia tienen en los precios de la oferta puede ser interesante a la hora de realizar determinadas políticas públicas que tengan como finalidad incentivar la inversión privada ó público- privada en áreas deprimidas o poco desarrolladas de la ciudad.
La oferta de vivienda difiere de un lugar a otro: Cuáles son los factores que determinan su precio y cuál es su impacto?
Propósito
La oferta de vivienda varía de un espacio a otro de la Ciudad, así como los precios de la misma, y esto se debe a determinados factores que se intentarán medir y evaluar su impacto.
Bajo el mismo contexto económico, en un barrio de la Ciudad la oferta de vivienda puede ser amplia y de altos precios, mientras que en otro barrio la oferta puede ser reducida y barata.
El análisis puede dar cuenta de cuáles son estos atributos y cuál es su influencia en la valoración de la oferta. Así realizar una comparación entre dos barrios con diferente oferta y establecer las diferencias de cómo inciden las mismas características en ambas localizaciones.
La decisión que lleva a un desarrollador a la inversión en vivienda en un área determinada, está influida por los atributos de la misma, tanto por los valores relativos sobre el negocio de la construcción como por las características específicas del lugar.
Considerar los atributos que más influencia tienen en los precios de la oferta puede ser interesante a la hora de realizar determinadas políticas públicas que tengan como finalidad incentivar la inversión privada ó público- privada en áreas deprimidas o poco desarrolladas de la ciudad.
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