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.

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.

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.

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.

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 )

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.

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.

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…

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