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)

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

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.

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.