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TRABAJO DE GRADO
DETERMINANTES DEL PRECIO DE VIVIENDA NUEVA EN EL MUNICIPIO DE
PEREIRA EN EL PERÍODO 2006-2009
Ángela María Castiblanco Galeano
Alejandro García Ramírez
Natalia Toro Pérez
Asesor
Mario Alberto Gaviria Ríos
Universidad Católica Popular del Risaralda
Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas
Pereira junio de 2010
DETERMINANTES DEL PRECIO DE VIVIENDA NUEVA EN EL MUNICIPIO DE
PEREIRA EN EL PERÍODO 2006-2009
Contenido
Resumen………………………………………………………………………….. 1
Abstract…………………………………………………………………………… 1
Introducción……………………………………………………………………… 2
Planteamiento del problema……………………………………………………… 5
Justificación……………………………………………………………………… 9
Objetivos…………………………………………………………………………. 11
Objetivo General…………………………………………………………………. 11
Objetivos Específicos ……………………………………………………………..11
Marco de Antecedentes……………………………………………………………11
Marco Teórico……………………………………………………………………. 19
Diseño Metodológico ……………………………………………………………..30
Resultados (Estimación del Modelo)…………………………………………….. 33
Conclusiones……………………………………………………………………… 40
Bibliografía……………………………………………………………………….. 44
Índice de Gráficos
Gráfico 1 Composición del PIB de la construcción en Risaralda, 1990-
2007………………...…………………………………………………………….....……… 6
Gráfico 2 Participación promedio de los sectores económicos en el PIB,
2003- 2007…………………………………………………………………….………….....7
Gráfico 3. Participación por destinos en el área total licenciada, período enero a febrero de
cada año…………………………..………………………………………… ……………..8
Índice de Cuadros
Cuadro de Salida 1 Regresión por Mínimos Cuadrados Ponderados, Año 2006
………………………………………………………………………….…………..35
Cuadro de Salida 2 Regresión por Mínimos Cuadrados Ponderados, Año
2007………………………………………………………………………………...36
Cuadro de Salida 3 Regresión por Mínimos Cuadrados Ponderados, Año 2008
…………………………………………………………………………………….. 37
Cuadro de Salida 4 Regresión por Mínimos Cuadrados Ponderados, Año 2009
……………………………………………………………………...……………... 38
Anexos
Pruebas de Programación para la estimación por Mínimos Cuadrados Ponderados
…………………………………………………………………….. … …………...43
1
Resumen
El objetivo de este trabajo es identificar los principales determinantes del precio de
vivienda nueva para el Municipio de Pereira en el período 2006 a 2009. Partiendo de una
revisión de literatura económica sobre teoría de precios, se plantea una modelación
econométrica a través del método de mínimos cuadrados ponderados. Los resultados de la
estimación permiten concluir que las variables que determinan el precio del bien inmueble
tienen que ver con el ingreso, gustos de las familias y el precio del bien sustituto,
observándose entre los determinantes un alto componente hedónico. En general, los
resultados de la investigación aportan buenos indicadores para la determinación de precios
de vivienda nueva en la ciudad.
Palabras Clave: vivienda, precio de la vivienda nueva, ingreso, precio del bien sustituto,
gustos de las familias.
Abstract
The porpuse of this study is to identify the main determinants of the price of new
housing for the municipality of Pereira in the period 2006-2009. Based on a review of
economic literature on price theory arises through an econometric modeling of weighted
least squares method. The estimation results support the conclusion that the variables that
determine the price of the property have to do with income, tastes of families and the price
of the substitute, the determinants observed between high hedonic components. In general,
research results provide good indicators for determining the price of new housing in the
city.
Keywords: housing, price of new housing, income, price of the substitute, tastes of families.
2
Introducción
El sector de la construcción es considerado en la economía como un reactivador que
puede mejorar las condiciones de un país en un momento de crisis, dado que constituye un
importante generador de empleo, impactando de manera significativa las condiciones del
mercado laboral. En consecuencia, todas las miradas convergen hacia el sector,
convirtiéndose éste en un buen mecanismo para enfrentar los problemas político-
económicos, toda vez que puede contribuir a dinamizar una economía en desarrollo.
De acuerdo a lo anterior, el departamento de Risaralda se ha visto favorecido por el buen
comportamiento que ofrece el sector de la construcción. El PIB del rubro mencionado,
ha sobresalido no sólo a nivel nacional sino también a nivel regional, observándose en
Risaralda un máximo histórico en el año 2007, debido a que la construcción tuvo una
participación en el PIB nacional de 4.2%.
La buena dinámica que el sector de la construcción ha presentado en los últimos
años en la ciudad, convierte a la vivienda en un interesante activo por explorar, debido a
que el precio adquiere importancia como indicador económico, en el cual se refleja gran
parte de las posibilidades que tiene una economía doméstica para planificar sus decisiones
de gasto, siendo este activo el más importante en la cartera de las familias, y cualquier
modificación del precio tiene un efecto riqueza que altera el equilibrio macroeconómico.
Al no encontrar estudios específicos para el sector de la construcción y en especial
para los determinantes del precio de vivienda, se reconoce la importancia que la
investigación ofrece a los estudios de crecimiento económico y la gran influencia que este
puede ejercer en las elaboraciones y decisiones de política económica.
3
En este trabajo se analizan los principales determinantes del precio de vivienda
nueva en Pereira para los años 2006 a 2009; el propósito es sumar evidencia empírica sobre
los factores que influyen en los determinantes del precio de ésta. De acuerdo a lo anterior,
se presenta una estimación econométrica de corte transversal por medio de mínimos
cuadrados ponderados, la cual permite comparar los resultados del análisis de las muestras
en los años estudiados. Entre las variables que determinan el precio de la vivienda, en la
investigación se encontró aquellas que tienen relación directa con la teoría del modelo
hedónico, es decir, el precio es determinado por las características que posee la vivienda.
La estimación resultó satisfactoria, permitiendo evidenciar que las variables ingreso,
gustos de las familias y precio del bien sustituto, explican la formación del precio de
mercado de vivienda nueva en Pereira. La información utilizada fue suministrada por la
Secretaria de Hacienda y Finanzas Públicas del Municipio y del Boletín del Observatorio
Inmobiliario de la ciudad.
El contenido de este documento se encuentra dividido en tres secciones. Se
comienza con una revisión y descripción de las experiencias nacionales e internacionales
sobre los determinantes en los precios de vivienda. En la sección siguiente, se realiza la
construcción de un marco teórico que permite identificar las variables que intervienen en la
determinación de precios de vivienda. A continuación, se presenta la estimación
econométrica de los principales determinantes del precio de este activo, y finalmente se
plantean las conclusiones principales.
Este proyecto de grado ha sido realizado bajo la dirección del profesor Mario
Alberto Gaviria Ríos, asimismo se reconoce la colaboración y el acompañamiento del
estudiante del programa de economía, Carlos Andrés Ballesteros y del profesor Juan Pablo
4
Saldarriaga, Director del programa de Economía, en todo lo referente a la estimación y
ajuste del modelo econométrico. Nuestros más sinceros agradecimientos.
5
Planteamiento del problema
En la época reciente la construcción de vivienda y otros usos, así como la
construcción de obras civiles en Pereira y Risaralda han estado determinados por diferentes
circunstancias. Aunque la tendencia principal del sector estuvo marcada por el
comportamiento de la construcción de edificaciones, dado el peso histórico que ella ha
tenido en el global del sector (gráfico 1), en el período reciente, la construcción de obras
civiles ha evidenciado que viene ganando importancia, no sólo en el sector sino en el global
de la economía, por la dinámica que ha observado. En el período para el que se cuenta con
información de cuentas locales, 1990-2005, el sector creció a una tasa promedio anual de
9.5%, la construcción de edificaciones lo hizo a una tasa de 7.5% y la construcción de obras
civiles a una tasa mucho mayor del 29% (CIR, 2005).
Entre 1990 y 1997 la construcción de edificaciones creció a una tasa promedio de
14.5%, teniendo como soporte una política agresiva de construcción de vivienda de interés
social y una demanda de vivienda suntuaria para estratos altos. Este acelerado crecimiento
se debió en parte a las políticas del gobierno durante dichos períodos y a la mayor demanda
tanto de interés social como para estratos altos, esto último en gran parte debido a la
presencia de dineros ilícitos que tuvieron un impacto importante en toda la propiedad raíz,
especialmente en lo que tiene que ver con la distorsión en los precios reales de los
inmuebles y el efecto burbuja que esto causó (CIR, 2005).
En los años siguientes 1998-2005, y debido a los efectos de la crisis económica, a la
persecución del narcotráfico y a la timidez de la política de construcción de vivienda de
interés social (VIS) por parte del gobierno, se generó un ciclo de lento crecimiento (3.7%
en promedio) en el sector de la construcción de edificaciones.
6
Gráfico 1. Composición del PIB de la construcción en Risaralda, 1990-2007.
Fuente: DANE, cálculos departamento de estudios económicos CAMACOL
A mediados del primer decenio de este mileno, la construcción presentó de nuevo
un repunte con un crecimiento cercano al 28%, lo cual en su momento se entendió como el
inicio de un nuevo ciclo expansivo en el sector, al parecer dinamizado, en parte, por el
envío de remesas de algunos colombianos que trabajan en el exterior y cuyas familias
residían en el AMCO (Área Metropolitana de Centro Occidente). Además contribuyeron
factores como el ahorro de fomento para la construcción (AFC) y actuaciones en el país
como dineros del narcotráfico, que en conjunto reanimaron la demanda de vivienda.
Con respecto a las obras civiles, en los últimos decenios el AMCO ha tenido un
progreso significativo en aspectos físicos del desarrollo urbano a partir de grandes
inversiones realizadas casi en su totalidad por el sector público. La mayor dinámica de las
obras civiles se observó entre 1990 y1997, cuando esta actividad creció a un ritmo
7
promedio anual del 44%, mientras que en el período 1998 - 2005 lo hizo a una tasa del
11.9%. Esta dinámica estuvo representada, no sólo en la construcción de obras nuevas, sino
en reparación y reforzamiento de estructuras deterioradas como producto de los sismos de
los años 1995 y 1999.
De otro lado, según estudios de CAMACOL (2009), la construcción de Risaralda
participa en el PIB departamental en mayor proporción que ese sector en el promedio
nacional (ver gráfico 2), alcanzando su máximo histórico en el 2007 con una proporción de
4.2%. Según las estimaciones de la entidad, la construcción de edificaciones tiene una
participación promedio en la economía departamental de 3.4%, superior en 1.4 puntos
porcentuales al caso nacional.
Gráfico 2. Participación promedio de los sectores económicos en el PIB, 2003-2007
Fuente: DANE, cálculos propios.
Aunque con alguna disminución en el 2009 en el área licenciada para construcción,
sigue ocupando un lugar preponderante la edificación de viviendas (ver gráfico 3).
8
Gráfico 3. Participación por destinos en el área total licenciada, período enero a
febrero de cada año.
Fuente: DANE, cálculos Departamento de Estudios Económicos CAMACOL.
Como consecuencia de esa dinámica, según la información censal, Risaralda es el
segundo departamento colombiano con menor tasa de déficit en vivienda, la cual se redujo
entre 1993 y 2005 de 36.1% a 19.7%, y Pereira es la cuarta ciudad con menor déficit,
presentando tasas de 29.4% y 14% en los períodos respectivos (CAMACOL, 2009).
No obstante la importancia que reviste la edificación de vivienda nueva en la
actividad de la construcción y las economías municipal y departamental, son inexistentes
los estudios sobre temas centrales para el sector; en especial, en lo que tiene que ver con los
factores condicionantes del mercado inmobiliario.
Adicional a ese hecho, la vivienda es un componente fundamental de la riqueza de
las familias y, por tanto, uno de los factores que contribuyen a explicar sus decisiones de
9
gasto; en ese sentido, el precio de este activo ocupa un lugar destacado entre los indicadores
relevantes en cualquier análisis de la estabilidad socioeconómica, evidenciándose con ello
la importancia de identificar en una economía los factores que explican la evolución de los
precios de la vivienda.
Reconociendo la importancia económica de la actividad edificadora en el municipio
de Pereira y el impacto del precio de la vivienda en las condiciones socioeconómicas de su
población, en esta investigación se aborda la pregunta: ¿Cuáles son los determinantes del
precio de vivienda nueva en el municipio de Pereira en el periodo 2006-2009?
Justificación
Para el caso de Pereira, las entidades que desarrollan investigaciones acerca del
comportamiento del mercado inmobiliario son Camacol Risaralda y el Observatorio
Inmobiliario de la Alcaldía Municipal, y en ellas no existe registro de estudios específicos
sobre determinantes de los precios para la vivienda nueva. De igual manera, Clavijo (2004)
señala que han sido pocas las investigaciones sobre un tema que requiere mayor atención;
por tal motivo, esta investigación pretende ampliar la gama de estudios que aporten a la
elaboración de política pública en el ámbito local, así como también contribuir al propósito
misional de la Universidad Católica Popular del Risaralda, que pretende ser la institución
que más conoce de la región y sus procesos de desarrollo.
El sector de la construcción ha tenido reconocimiento en la teoría económica como
una actividad con características de motor, lo cual lo convierte en uno de los sectores
estratégicos para el desarrollo y generación de empleo de mano de obra no calificada,
condición esta que se convierte en un efecto multiplicador para otros sectores de la
economía.
10
Así las cosas, el identificar las variables que influyen en la dinámica de los precios
de la vivienda nueva, ayudarán a la toma de decisiones, en el propósito de estimular la
actividad y facilitará las pautas a seguir para la acertada toma de decisiones de las
constructoras; al respecto, Poterba (1984) afirma que lo trascendental en el momento de
proyectar una edificación y ejecutarla es analizar dicha construcción vía comportamiento de
los precios.
Del mismo modo, a nivel hogares constituirá una herramienta útil para tomar una
elección de inversión, en el activo que en promedio se constituye en el más importante en
la cartera de las familias y, por tanto, los cambios en su precio tienen un evidente efecto
riqueza.
En general es útil conocer las variables que determinan el precio de la vivienda
nueva para el Municipio de Pereira, dado el papel que ha demostrado tener las condiciones
del mercado inmobiliario en la marcha de la economía, como quedo evidenciado en la
reciente crisis mundial. Además es indiscutible que un elevado precio de este bien
aumentará las exigencias de fondos públicos si la meta está enfocada a alcanzar el objetivo
de proveer un techo a cada familia; Aun mas, el precio es uno de los indicadores que
sumado a otros como el ingreso, sirve para estimar el número de familias que estarían en la
capacidad de acceder a una vivienda digna y adecuada, aportando información para el
cumplimiento de un precepto constitucional que tiene que ver con el ofrecimiento de
condiciones de vida digna a las personas.
Este análisis para otros países se ha convertido en una herramienta de gran utilidad
tanto para el análisis de mercados inmobiliarios como para el análisis urbano en general y
esto es precisamente el aporte que se desea hacer.
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Objetivos
Objetivo General
Identificar los determinantes de los precios de vivienda nueva en el municipio de
Pereira en el periodo 2006-2009.
Objetivos Específicos
1. Revisar el estado del arte de las investigaciones sobre determinantes del precio de
vivienda a nivel internacional y nacional.
2. Elaborar un marco teórico que permita identificar las variables que intervienen en
la determinación de precios de vivienda nueva en el Municipio de Pereira.
3. Estimar los principales determinantes de los precios de vivienda nueva en el
Municipio de Pereira.
Marco de Antecedentes
Para abordar el problema de investigación del trabajo que se presenta en este
documento: “Determinantes de precios de la vivienda nueva en la ciudad de Pereira”, se
realizó en primer lugar una revisión de antecedentes, esto con el fin de conocer bajo qué
condiciones los investigadores resolvieron la pregunta de investigación. En general se
evidencia la poca exploración a nivel regional al punto de no registrar una investigación
propia del tema.
La revisión de la literatura referente a la determinación de precios de vivienda en
Colombia ha demostrado que, igualmente, son escasos los trabajos realizados sobre este
tema, y básicamente han sido desarrollados desde estimaciones simultáneas de las
ecuaciones de la oferta y la demanda de vivienda.
12
Clavijo, Janna y Muñoz (2004) se plantean como objetivo principal proporcionar
una visión del mercado hipotecario en Colombia y su relación con los principales
determinantes a nivel internacional. Para esto realizan un estudio de dos temas relevantes a
la hora de hablar del mercado de vivienda; por un lado, está el auge hipotecario que
presentan en su mayoría países industrializados como por ejemplo Estados Unidos y
ciudades como Madrid entre otras, y por otro, lado está el continuo crecimiento del sector
de la construcción en Colombia después del colapso que sufrió éste durante los años 1998-
2001. Para el análisis del sector hipotecario internacional y nacional, se construyó un
modelo econométrico encaminado a explicar los ciclos de precios hipotecarios en Colombia
mediante la estimación simultanea de la oferta y la demanda de vivienda, para lo cual se
apoyan en literatura de Muellbauer y Murphy (1997), Gallin (2003), Mühleisen y Kaufman
(2003), citados por Clavijo, Janna y Muñoz (2004) , los cuales utilizan una versión
invertida de la función de demanda, con el fin de modelar la evolución de los precios y
buscar evidencia sobre la existencia de burbujas hipotecarias.
El análisis econométrico arrojó como variables más significativas, por el lado de la
demanda de vivienda, el metraje construido, el ingreso disponible de los hogares y la tasa
de interés hipotecaria real; por el lado de la oferta los costos de construcción, los costos de
oportunidad de los constructores y mejoras en las viviendas construidas.
El estudio concluye que los precios de la vivienda siguen un patrón cíclico y que
este componente podría estar recogiendo los efectos de calidad de las nuevas
construcciones, los cuales afectan de forma no-lineal los precios de oferta.
Además, se presentan las revisiones de literatura internacional, que dieron lugar a
antecedentes sobre los determinantes de precios de vivienda. Los dos primeros antecedentes
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se basaron en metodología hedónica para resolver su problema de investigación, otros
estudios explican los determinantes de los precios de la vivienda, recurriendo a
modelaciones econométricas que consisten en modelos intertemporales, mecanismos de
corrección de error e igualaciones de las ecuaciones de oferta y demanda de vivienda.
Parrado, Cox et al (2005) plantean como objetivo principal cubrir la falta de
información acerca de la evolución de los precios de la vivienda en Santiago de Chile, dada
la carencia de series sistemáticas de precios en todo lo referente a construcciones civiles,
que permita el análisis de las tendencias del mercado inmobiliario y sus consecuencias.
Para lograr tal objetivo, los autores realizan una construcción de índices de precios
utilizando variables como los precios de venta y transacciones, los cuales a su vez se
contrastan con variables macroeconómicas que explicarían de esta manera el
comportamiento.
Así las cosas, el articulo ofrece, en primera instancia, una explicación de la
importancia que en particular el sector inmobiliario tiene en la economía de las familias y
en el sistema financiero en Santiago de Chile; la vivienda es considerada como el principal
componente de riqueza y, por lo tanto todo, cambio en los precios tiene efectos relevantes
en las decisiones de consumo e inversión de las familias, afectando así la situación
financiera de cada agente y de las entidades que proveen los créditos hipotecarios. En este
orden de ideas, se exponen las repercusiones que las fluctuaciones de los precios de
vivienda tienen sobre la estabilidad macroeconómica y financiera. Para la primera, se
determina que el endeudamiento de los hogares por conceptos hipotecarios juegan un rol
importante en el impacto de la demanda agregada por razón de que estos créditos están
expuestos a los cambios inesperados en las tasas de interés, implicando según sea el caso,
14
reducir o aumentar el consumo y la inversión; para la segunda, se expone el riesgo de la
probabilidad de no pago, posiblemente causada por la debilidad económica y financiera de
los hogares al intensificar sus endeudamientos hipotecarios, de modo que los hogares con
mayor obligación de pago, se ven altamente expuestos por cambios en la tasas de interés.
En segunda instancia, el artículo proporciona la metodología utilizada para la
construcción de indicadores de precios de vivienda, teniendo presente la falta de series
sistemáticas que se mencionó al inicio. Para ello se empleó la metodología de Precios
Hedónicos que se fundamenta en la hipótesis de que los bienes proveen utilidad por sus
atributos físicos, en consecuencia, los determinantes de los precios de vivienda estarían
relacionados con factores cualitativos, haciéndose uso de la información disponible, como
el tamaño del sitio y el área construida expresada en metros cuadrados. Con los datos
disponibles se estimó la siguiente ecuación, derivada de una función de la forma Coob
Douglas:
Log (Pjt)= α + β1 Log (MCjt) + β2 Log (MTjt) + εt
Donde Pjt es el precio de oferta de la casa j en el trimestre t, MCjt los metros
cuadrados construidos de la casa, y MTjt el tamaño del sitio en metros cuadrados.
Posteriormente, los autores hicieron uso de un segundo diseño metodológico que
consiste en las ventas repetidas, identificando todas las transacciones que una vivienda ha
tenido en un periodo determinado, es decir, un histórico de las transacciones de venta de
viviendas.
Después de las estimaciones correspondientes, se concluyó que los dos
procedimientos que se utilizaron para la construcción de índices de precios de vivienda en
15
Santiago fueron indiferentes, pues para ambos se evidenció que la expansión sostenida de
los precios ha coincidido con una baja de las tasas de interés de largo plazo y un
crecimiento en los ingresos de los hogares de manera sostenida, que han impulsado a una
marcada demanda de los créditos hipotecarios.
Por otra parte se encuentra la investigación de Lever y Figueroa (1992), cuyo
propósito principal es hallar los determinantes de los precios de vivienda en Santiago de
Chile. Para resolver esta pregunta de investigación, también utilizaron la metodología
enfocada a la estimación de precios hedónicos, a partir de las bases teóricas y
metodológicas establecidas por Rosen (1974), citado por Lever y Figueroa (1992). De esta
manera la estimación parte de la siguiente función:
Pv = g (I, V, U, Z; Ø)
Donde Pv corresponde al precio del metro cuadrado construido de vivienda
I= Corresponde a un grupo de variables que están inherentes al edificio de vivienda:
Superficie construida, área en metros, número de habitaciones.
V= Corresponde a las característica del vecindario, como ingreso promedio de las
familias del vecindario, densidad de la población. .
U= Corresponde a la ubicación de la vivienda dentro de la ciudad.
Z= Está relacionado con la ubicación de las vivienda respecto de las áreas reguladas
de la ciudad. Densidad de la construcción.
Por último Ø da cuenta de parámetros de la forma funcional g.
Después de la modelación respectiva, se llegó a la conclusión que ocho variables
eran significativas estadísticamente como determinantes del precio de la vivienda,
16
explicando el 70 % de su comportamiento. Las variables con incidencia positiva fueron:
superficie del terreno, presencia de cuartos de servicios, estrato socioeconómico y densidad
en la construcción y las variables con incidencia negativa en el precio de la vivienda
fueron: Área construida, pertenecía al área céntrica y densidad poblacional del barrio.
De esa manera el estudio resultó pertinente al lograr identificar los determinantes de
precios de vivienda para Santiago de Chile. Para finalizar, los autores realizan una
interesante propuesta y es la de incorporar en nuevos estudios dos variables: la
contaminación y la delincuencia, señalando que constituyen interesantes vías por explorar.
Coremberg (2000) en su investigación sobre el precio de la vivienda en Argentina,
plantea como objetivo principal analizar la dinámica del precio de la vivienda en la Capital
Federal. En su análisis teórico tiene presente diferentes temas, como la demanda de
vivienda desde el punto de vista del consumidor y las decisiones al que este se ve
enfrentado, ya sea de compra o de alquiler del bien inmueble; así mismo tienen en cuenta
factores como localización, las expectativas y el efecto riqueza que genera la adquisición
del bien; por último, la demografía y la vivienda como bien alternativo y generador de
incertidumbre son temas que tratan en el estudio. Para efectos de un buen análisis, el
estudio revisa cuidadosamente la literatura de Mankiw –Weil (1989), Poterba (1991),
Arnott y Lewis (1979), Capozz y Helsley (1990), entre otros.
Mediante la estimación de un modelo econométrico, se analiza la correlación del
precio de vivienda y sus principales determinantes como el costo de construcción y el uso
del suelo. Éste indicador otorga información pertinente que permite tomar decisiones
acertadas, tanto a las empresas de construcción como a las entidades financieras y extra-
bancarias que conceden préstamos hipotecarios.
17
Por otro lado, García (2001), en su trabajo plantea la importancia del precio de la
vivienda como indicador económico por ser el activo de mayor valor adquirido por las
familias, generando efectos riqueza los cuales pueden alterar el equilibrio macroeconómico.
El autor realiza también un recorrido histórico del mercado de vivienda español. Dado que
su propósito es lograr la explicación de los determinantes del precio de la vivienda en
España, desarrolla un ejercicio de estimación econométrica con datos de panel, teniendo en
cuenta elementos de la oferta y la demanda de este sector; para ello, parte de considerar que
las variables más relevantes por el lado de la demanda son: la demografía, la evolución de
la renta per cápita, la capacidad de endeudamiento, el coste de uso del capital y el tipo de
interés; y por el lado de la oferta los principales determinantes son: los costes de
construcción y el volumen de viviendas existente.
Para el desarrollo de su trabajo se apoya en los aportes teóricos y empíricos del
modelo de Poterba (1984), el cual estructura la demanda y la oferta de viviendas a partir de
la distinción entre el mercado de servicios de la vivienda y el mercado del stock de
viviendas, considerando dos sub-mercados correspondientes a viviendas nuevas y usadas.
El modelo se completa con el supuesto de expectativas racionales. Los resultados de este
análisis demuestran que las variables más representativas son la renta per cápita, el coste de
uso de capital residencial y los costes de construcción.
Por el lado de investigaciones elaboradas mediante modelos intertemporales, el
trabajo de Fernández, Llorente, Lafuente y Galguera (2003) tiene como objetivo principal
conocer cuáles son los determinantes de la evolución del precio de vivienda en el ámbito
territorial del principado de Asturias, en un periodo comprendido entre los años 1980 –
1997; en su discusión teórica, desarrollan un análisis que permite aclarar si al momento de
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adquirir una vivienda son determinantes los propósitos de inversión o los motivos de
consumo del bien y los servicios que genera la vivienda al comprador. Para el desarrollo del
objetivo principal de este trabajo, se apoyan en Bover (1993), Díaz et al (1997-1998),
Poterba (1984) y Meen (1990).
En el desarrollo de esta investigación elaboran un análisis descriptivo del
comportamiento del mercado de vivienda en España, en donde se visualizan periodos
recesivos y de recuperación de este mercado. Precisan que la vivienda es un bien
heterogéneo para el que existen factores vinculados como el suelo, construcción y
promoción inmobiliaria.
Los resultados de esta investigación demuestran que la variable dependiente es el
precio de vivienda y las variables explicativas de mayor significancia son: metros
cuadrados, renta disponible, tasa de rendimiento de vivienda, stock de vivienda, factores
demográficos y tasa de renta real per cápita.
Finalmente, y de manera complementaria, Maza y Martínez (2003) realizan un
estudio mediante mecanismos de corrección de error, centrado en analizar la evolución del
precio de la vivienda en España, sus posibles determinantes explican que su conocimiento
es de gran ayuda a la hora de tomar decisiones, en especial dado el valor de este activo cuya
adquisición afecta las posibilidades de gasto de las familias; al respecto, los autores anotan
que desde la demanda, la vivienda representan el 60% del PIB en los países desarrollados
(55% consumo y 5% inversión residencial).
Realizan de igual manera un análisis histórico del precio de la vivienda española por
manifestar un continuo crecimiento que en los últimos años ha llegado al 55%. Para este
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análisis histórico, se apoyan en literatura de Meen (1990), Muellbauer y Murphy (1997),
Nickell (2002), Genesove y Mayer (2001),Stein (1995), Ortalo-Magné y Rady (2001).
En este trabajo utilizan dos tipos de información para el estudio de los precios de
vivienda en España; el primero, es la estadística del precio medio del metro cuadrado
elaborada por el Ministerio de Fomento de España, donde tiene en cuenta características
como localización, antigüedad y ubicación; en segundo lugar, están los datos de precios
medios del metro cuadrado de las viviendas de nueva construcción en oferta, en el
municipio de Madrid, recogidas por la sociedad Tecnigrama.
Apoyados en estas bases de datos estiman ecuaciones con mecanismo de corrección
del error (MCE), utilizando series anuales desde 1976 hasta 2002, tomando como
principales variables, la renta bruta disponible de las familias, el coste de uso, el stock de
viviendas, variables demográficas y la rentabilidad de la bolsa.
Concluyen que la relajación de las restricciones crediticias, recogida bien en el
crecimiento del crédito de la vivienda o bien en el descenso en el tipo de interés nominal
aplicado, explica una parte importante del crecimiento del precio de la vivienda, lo que
tiene implicaciones para la dinámica futura de los mismos; además se detecta una
sobrevaloración de los precios de la vivienda.
Marco Teórico
El estudio del comportamiento de los precios de vivienda debe partir de considerar
que el mercado ofrece unas características diferenciadoras (Iacoviello, 2001; citado por
Foley, s.f.) entre las que se destacan:
El bien que se transa, la vivienda, tiene un doble carácter: Consumo e inversión.
20
El bien se convierte en un componente fundamental del patrimonio familiar.
La vivienda tiene un alto costo de oferta.
La vivienda constituye un bien durable.
La vivienda es un bien heterogéneo e inmueble.
La vivienda puede ser usada como garantía prendaria.
Existen dos segmentos de mercado claramente diferenciado y con evidentes
interacciones: Vivienda nueva y vivienda usada.
Para efectos de este estudio, el interés está centrado en el mercado de la vivienda
nueva y en la demanda que realizan las familias como bien de consumo.
Así, el propósito de esta sección es desarrollar un modelo básico para la
determinación de los precios de vivienda nueva en la ciudad de Pereira. Una revisión de la
literatura sugiere diversas formas para generar una ecuación de precios de vivienda, entre
las que se cuentan las funciones inversas de la demanda y la oferta, los precios hedónicos,
el enfoque macroeconómico y el precio determinado por el equilibrio de la de demanda y
oferta
Para la microeconomía, el propósito de maximización de la utilidad de los agentes
consumidores, dada una restricción presupuestaria, los encamina hacia una elección óptima,
en función de su ingreso y los precios de los bienes y servicios elegidos. Así, una función
de demanda muestra las cantidades óptimas del bien o servicio en función de los precios y
el ingreso del consumidor.
Por su parte, la curva de demanda es una representación de las cantidades
demandadas de un bien en función de los precios del mismo, manteniendo fijo el
21
nivel de ingresos de los consumidores, dicha curva puede ser planteada en su forma
inversa, para expresar el precio en función de la cantidad, lo cual es posible toda vez
que se cumplan dos condiciones: la primera, que se trate de un bien normal, es
decir, que a menor precio mayor demanda, este caso puede observarse
particularmente en el caso de la vivienda; la segunda condición, que sea una función
monótona, entendida como una función lineal, la cual siempre será creciente o
decreciente y en donde a cada valor de Y le corresponde un único valor de X
(Varian, 1994). De esta forma, la inversa de la demanda de vivienda muestra, en
cada punto, cual es el precio que estarían dispuestos a pagar los agentes
consumidores por el bien (P H,) para obtener una unidad adicional del mismo ( ).
En su forma sencilla, la función de demanda se puede expresar como:
= (PH, Y) (1)
Donde:
Qd = Cantidad demandada.
Y = Ingreso de las familias.
PH = Precio del bien.
Por teoría microeconómica se sabe que:
>0
<0
22
Suponiendo que la vivienda es un bien normal y que su función de demanda es
monótona, se puede obtener la inversa de demanda, en la que el precio está en función de
las variables ingreso y cantidad demandada, expresándose de la siguiente manera:
PH = (Y, Qd) (2)
Para la teoría microeconómica, la demanda de un bien también depende de los
precios de sus sustitutos y complementarios, así como de los gustos de los agentes. De esta
manera, una mejor expresión de la demanda de vivienda es la siguiente:
Qd= PH, Ps, Pc, Y,L) (3)
donde:
PH = Precio del bien.
Ps = Precio de los bienes sustitutos.
Pc = Precio de los bienes complementarios.
Y = Ingreso de las familias.
L= Gustos.
Además,
>0
<0
Entonces, teniendo en cuenta el planteamiento anterior, el precio del bien (PH)
estaría expresado así:
PH= (Y, Ps, Pc, L) (4)
23
En la perspectiva, del agente productor, a partir de la teoría microeconómica se
puede establecer que el precio de un bien, el coste de los factores productivos, la tecnología
y otros factores como el número de empresas oferentes y la disponibilidad de tierra (Ge,
Poon and Boon, s.f.), son algunos de los determinantes que pueden explicar el
comportamiento de la oferta en un mercado.
Según Clavijo, Janna y Muñoz (2004), la oferta de vivienda se puede modelar a
partir de la siguiente función:
Qs (PH, H, S) (5)
Donde QS es la oferta de vivienda, PH su precio, H el acervo (o inventario que afecta
las nuevas viviendas) y S otras variables que pueden desplazar la curva de oferta.
Al igual que con la demanda, siempre que sea monótona, esta función se puede
invertir, expresándola en función de los precios PH, de tal manera que los precios resulten
expresados en términos de las cantidades ofrecidas, y de esta forma se representa la
disposición a exigir un precio por una unidad adicional de oferta, como se puede observar a
continuación:
PH (QS, H, S) (6)
También en la perspectiva microeconómica, una explicación de los determinantes
del precio de la vivienda es la que se da desde el enfoque de los modelos hedónicos. El
termino hedónico es de origen griego y hace referencia a la satisfacción que puede generar
24
un bien, en el caso de la vivienda es la satisfacción que puede brindar un bien inmueble,
creado con ciertas particularidades o comodidades y donde el individuo está dispuesto a
pagar según los atributos que este tenga; su valoración radica entonces, en el conjunto de
características que los productos o servicios requeridos posean; para el caso de la vivienda,
este fenómeno es entendido como todos los atributos que se puede tener como: superficie,
aptitud de uso del suelo, calidad de la construcción, diseño interior y exterior, áreas verdes,
ubicación, características del vecindario, entre otros.
García (2006), menciona que los primeros intentos por construir una formulación
teórica de este enfoque fueron concretados por Houthakker (1952) y por Tinbergen
(1956) citados en éste. Señala que hasta mediados de los años sesenta cuando se
realiza, por parte de Lancaster (1966, 1971 y 1979), un desarrollo de la teoría del
comportamiento del consumidor orientado hacia la demanda de bienes heterogéneos
con características identificables y valorables objetivamente. De esta forma, y como
señala Hulten (2003), el trabajo de Lancaster se puede considerar la primera
aportación básica en la literatura económica elaborada para la comprensión de los
precios de los atributos de un bien (García, 2006).
El método de los precios Hedónicos (MPH) según García (2006) se remonta al año
de 1922, cuando fue Hass por primera vez, quien aplicó este método realizando un análisis
sobre explotación agraria, por medio del cual quería estimar el precio de la tierra agrícola,
utilizando dos variables: la distancia y el tamaño de la ciudad. La importancia de esta
investigación radica en que fue este el primer autor quién introdujo variables de
localización y además quien trabajó sobre economía regional.
25
Rosen (1974) citado en García (2006), realizó un aporte significativo al análisis
hedónico, el cual consistió en demostrar de forma teórica la relación que existe entre las
características que definen un bien heterogéneo y el precio de éste en sus distintas
variedades. El proyecto fue desarrollado en dos etapas, las cuales consistieron, en primer
lugar, en el análisis de la demanda de los bienes y, en segundo lugar, caracterizar los
atributos de dichos bienes, hallando de esta manera, los precios hedónicos de los mismos.
De este modo, se afirma entre diferentes autores, que este modelo proporciona técnicas
econométricas para obtener el precio y demanda implícita, comenzando en la medición del
bien compuesto y en la forma en que proporcione la mezcla de componentes o
características del bien; así mismo, resulta relevante en la evaluación de proyectos sociales
y privados en vivienda, entregando la herramienta para maximizar la utilización de
recursos.
La función de los precios desde la perspectiva hedónica se puede expresar de la
manera siguiente:
P = (I, V, U, Z, S, E; w)
Donde la variable P corresponde al precio del bien, el cual esta determinado por los
argumentos de la función y se define como precio por metro cuadrado en lugar de precio
total del inmueble. Dentro de esta función se toman en cuenta otras sub variables que
establecen características físicas del inmueble, del vecindario, de la ubicación, las
externalidades, en fin todos aquellos aspectos importantes que influyen en la determinación
del precio, los cuales se describen a continuación:
I: Características inherentes al inmueble.
26
V: Características del la sociedad.
U: Características de ubicación del bien raíz.
Z: Características determinadas por la ubicación del inmueble.
S: Características determinadas por el nivel de equipamiento exterior, servicios e
infraestructura que recibe el inmueble.
E: Externalidades presentes en el entorno en que se encuentra el bien raíz.
W: Conjunto de parámetros que acompañan a cada atributo y que constituyen los
precios implícitos (sombra) de cada característica del inmueble. (George, s.f)
En una perspectiva macroeconómica, en el análisis de los determinantes de los
precios de la vivienda como bien durable, se hace pertinente considerar la influencia de las
decisiones de política económica, específicamente la política monetaria y su impacto en
variables relacionadas con la oferta y la demanda de vivienda, como el índice general de
precios y la tasa de interés.
En el enfoque keynesiano la tasa de interés es la recompensa por privarse de
liquidez durante un período determinado y, de esa forma, las variaciones en la cantidad de
dinero (de liquidez) afectan de manera inversa el comportamiento de la tasa de interés en
los mercados financieros (Keynes, 1981). En este sentido la política monetaria, al incidir en
la dinámica de la tasa de interés, puede afectar la evolución de los precios de vivienda.
Con el ánimo de explicar de manera clara la afirmación anterior, se referencia a
(ICE, 2003) en donde menciona que el tipo de interés incide de diversas maneras sobre el
precio de la vivienda; en primer lugar, el tipo de interés actúa a través del incentivo a
invertir, generalmente en activos inmobiliarios, esto es cuando ante una decisión de política
27
económica se toma la medida de política monetaria expansiva donde genera una
disminución de las tasas de interés, al aumentar los niveles de liquidez en la economía el
producto de la economía aumenta. Esta caída en los tipos de interés provoca un aumento en
la demanda de vivienda, asimismo, las fluctuaciones en este canal de transmisión se ven
reflejadas en los cambios de los precios de vivienda que se observan en los diferentes
niveles de rentas de las familias, este activo es considerado importante en la cartera de
inversión de los hogares, por tal motivos éstos destinan gran parte de su ahorro en la
adquisición de este bien hasta el punto de excederlo; en consecuencia una baja de los tipos
de interés beneficia tanto a las familias como al sector de la construcción, los primeros no
tendrán que abstenerse de la compra del bien dadas las garantías que se ofrecen y los
segundos serán favorecidos en la disminución de las tasas reflejándose en los precios de los
activos inmobiliarios.
Por último cabe mencionar que una disminución de las tasas de interés provoca
cambios en los precios de vivienda, por medio del alquiler, las familias que se encuentran
en la condición de inquilinos tienen una mayor capacidad de ahorro en comparación de las
familias que están adquiriendo compromisos financieros en el momento de la compra de la
vivienda, en este caso los inquilinos podrían destinar parte de su ingreso al ahorro y de esta
manera en un futuro tendrían la capacidad de compra sin necesidad de endeudarse, pero las
disminuciones que presente la tasa de interés no propicia las condiciones para que este
agente ahorre, sino que destine sus ingresos a otros consumos.
Ahora, en la tradición clásica se ha argumentado sobre la relación directa entre la
cantidad de dinero de una economía y su nivel general de precios, observándose así una
incidencia clara de la política monetaria en la dinámica inflacionaria de la economía.
28
De manera más amplia, se reconoce que “La inflación es el incremento general en el
nivel de precios de la economía, está fuertemente relacionada con la cantidad de dinero
circulante, con la capacidad de producción de la economía, el desempleo y las variaciones
del tipo de cambio”. Esta variable está igualmente influida por las situaciones cambiarias
que afronta un país, asimismo por la ejecución de política fiscal y decisiones que realiza la
autoridad monetaria. (Icesi, 2009)
Por su parte, la caída generalizada de los precios de vivienda de un país pueden
afectarse ante una situación de deflación, en donde resulta una sobre oferta de bienes
explicada por una disminución de la demanda, esta caída del consumo por parte de los
agentes se presenta por la baja inversión de activos y un aumento constante del desempleo.
Producto de la deflación, el oferente de servicios de vivienda decide bajar los
precios de las mismas, lo que beneficia de manera directa al consumidor en cuanto a su
poder de compra, es decir, mejora su poder adquisitivo de bienes; cabe señalar que para la
economía de un país, esta situación genera mayores expectativas en los consumidores, que
posiblemente decidan esperar una mayor reducción de precios. Dicha situación puede
ejercer una disminución en la producción lo que conllevaría a un círculo, toda vez que el
sector de la vivienda es considerado un multiplicador y la restricción de éste frenaría la
dinámica económica de un país.
En los períodos de expectativas inflacionarias, el consumo y la inversión por parte
de las familias y las empresas aumenta, debido a la disminución de las tasas de interés. Por
el contrario la deflación tiene para este caso altos precios en la vivienda por consecuencia
de presión ejercida sobre la demanda de este bien.
29
Una última alternativa para la determinación del precio de la vivienda es a través del
equilibrio del mercado del bien, mediante la igualación de la demanda y la oferta. De esta
forma si se realizan ecuaciones simultáneas de demanda y oferta se obtendrá al nivel de
precios que garantiza que:
QD Q S P H
Teniendo en cuenta las funciones de oferta y demanda, descritas anteriormente se
determina una función de equilibrio de éstas; en primer lugar, se encuentra de función de
demanda:
Qd= PH, Ps, Pc, Y, L)
donde:
PH = Precio del bien.
Ps = Precios de los bienes sustitutos.
Pc = Precios de los bienes complementarios.
Y = Ingreso.
L= Gustos.
En segundo lugar la ecuación de la oferta puede indicarse como:
Qs s (PH, H, S)
QS es la oferta de vivienda, PH su precio, H el acervo (o inventario que afecta las
nuevas viviendas) y S otras variables que pueden desplazar la curva de oferta.
Bajo la hipótesis de un equilibrio entre oferta y demanda en un período de tiempo
determinado se tiene:
30
Qd = Qs,
donde el precio de equilibrio de la vivienda se define así:
P H, = f (Qd, Qs, t)
La ecuación que define los precios de la vivienda es la siguiente:
PH= (Y, Ps, Pc, L, H, S)
Diseño Metodológico
En la literatura se observó que existen numerosos métodos que pueden utilizarse
para responder la pregunta de investigación, como referencia está la investigación de
Fernández, Llorente, Lafuente y Galguera (2003) que sugieren una estimación
econométrica mediante un modelo intertemporal de vivienda para llegar al objetivo general.
Ahora bien, realizar a nivel regional un estudio con todos los parámetros que presentaron
las anteriores investigaciones es dificil, toda vez, que la información es escasa a nivel
departamental, es decir, faltan series históricas sobre las variables que caracterizan a un
activo como la vivienda.
Así las cosas, la investigación que se realiza es de tipo explicativo-causal, por tener
como propósito sumar evidencia empírica sobre los factores que determinan el
comportamiento de los precios de la vivienda nueva en la ciudad de Pereira.
En ese sentido, el estudio que se plantea está orientado por una lógica de análisis
hipotético deductiva, en la que se parte de hacer una revisión de la teoría económica sobre
los precios, se elabora un marco de antecedentes guiado por el propósito de evaluar la
evidencia empírica existente y se suma nueva evidencia a partir de la confrontación de la
31
explicación teórica con la información disponible que describe el fenómeno en estudio para
la ciudad de Pereira.
Para la observación del fenómeno, la unidad de análisis utilizada es la vivienda
nueva (predios nuevos que ingresan a la base catastral del municipio de Pereira en cada
año) según sus distintos usos como habitacional (A), comercial (C), institucional (I), lote
urbanizado (Q), lote urbanizado no edificado (R) en el periodo comprendido de 2006 a
2009.
En cuanto a la dimensión temporal del análisis, el estudio es de corte transversal,
con comparación de los resultados del análisis de las muestras en los años que recoge dicho
estudio.
En su diseño, la investigación es no experimental, dado que no se tiene la
posibilidad de manipulación de la variable independiente, y expost-facto, en tanto se parte
de unos valores predeterminados en la variable dependiente para estudiar sus factores
determinantes.
La información se obtuvo de bases de datos suministradas por la Secretaria de
Hacienda y finanzas Públicas del Municipio de Pereira, bajo el sistema de información
Impuestos Plus; la base cuenta con el total de registros de predios nuevos con periodicidad
anual, además se recurrió a los boletines del Observatorio Inmobiliario de Planeación
Municipal de Pereira.
Para la sistematización y procesamiento de la información se recurrió al paquete
estadístico Eviews, a través del cual se establecieron las relaciones de causalidad entre las
variables, partiendo de la siguiente ecuación:
32
PH= (Y, Ps, Pc, L, H, S) (1)
La variable dependiente para el estudio mencionado es el precio de la vivienda (PH),
donde se entiende que esta variable está sujeta a todos los cambios que puedan presentar las
variables independientes, el ingreso de las familias (Y), los precios de los bienes sustitutos
de la vivienda (PS), los precios de los bienes complementarios de la vivienda (PC), los
gustos de las familias (L), el inventario que afecta a las nuevas viviendas (H) y otras
variables que pueden desplazar la curva de oferta (S).
Dadas las limitaciones en la información disponible fue necesario utilizar como
proxy del precio de la vivienda (PH) al avalúo catastral de la misma (Avalúo). Así mismo se
procedió a utilizar el estrato socioeconómico de la vivienda (estrato) como proxy del
ingreso (Y), como proxy de los gustos de las familias (L) se utilizaron: el área en metros
(área_metro), el área construida y las destinaciones económicas de los predios y como
proxy de los precios sustitutos (Ps) el canon de arrendamiento.
Este último se construyó a partir de la información de los boletines del Observatorio
Inmobiliario para cada uno de los años de la siguiente manera:
Can Med = Area constru * valor
donde,
Can Med: Canon de arrendamiento.
Área constru: Área Construida.
Valor: Valor del metro cuadrado según rango de metros de área de metros de la
vivienda.
33
Dada la restricción de datos como se mencionó con anterioridad, no se utilizan en
esta estimación los precios complementarios y el acervo de viviendas.
Para la estimación de la ecuación, se realizó un ejercicio apoyado en el método de
mínimos cuadrados ponderados.
Para suavizar las fluctuaciones del avalúo, se recurrió a aplicar logaritmo neperiano
a la variable dependiente, de tal manera que la ecuación estimada fue:
Log Avalúo = β0 + β1 área _metro i + β2 Log (Can Med) + β3 estrato i + μ i (3)
La variable estrato es categórica y definida de la manera siguiente:
Estrato 3:0
Estrato 4:1
Estrato 5:2
Resultados (Estimación del Modelo).
En principio se realizó un análisis de corte transversal a través de mínimos
cuadrados ordinarios (MCO), con la variable dependiente expresada de manera logarítmica
para todos los años observados. Una vez realizada la estimación del modelo se evidenció
para todos los años el problema de heterocedasticidad, rechazándose de esta manera la
hipótesis nula de homocedasticidad basado en los contrastes de los test de Breush Pagan y
White. Al detectar la heterocedasticidad, se buscó corregir mediante la construcción de un
estadístico t, un estadístico F y unas desviaciones estándar robustas a la heterocedasticidad
o también denominadas de White. Esto es posible, toda vez que los procesos robustos a la
heterocedasticidad funcionan bajo muestras grandes con las que se contó para cada uno de
los años observados; sin embargo el modelo presentó problemas de auto correlación, por lo
34
que surgió la necesidad de corregir de manera total la heterocedasticidad, lo cual se logra
sólo a partir de los procesos robustos.
Por lo tanto, se recurrió a estimar la forma funcional de ésta en cada uno de los años
y así realizar las regresiones a través de los mínimos cuadrados ponderados.
A pesar de corregir la heterocedastidad en cada uno de los años, el problema de auto
correlación persistió en todos los años, por lo que no fue posible desaparecerla de manera
total.
Las variables que lograron explicar el precio de la vivienda fueron: área metros,
estrato y canon medio. Para todos los años se excluyeron del modelo las variables tipología
y el destino habitacional, porque no resultaron estadísticamente significativas, de igual
manera, se excluyó del modelo el área construida por su fuerte relación con la variable área
metros y su especificación en el modelo hubiese provocado problemas de multicolinealidad
perfecta; por lo tanto, la única variable categórica que se utilizó fue el estrato.
Al estimar los parámetros de las variables independientes del modelo en cada uno
de los años del periodo estudiado se tienen los siguientes resultados:
35
Cuadro de Salida 1 Regresión por Mínimos cuadrados Ponderados, Año 2006.
Fuente: Cálculos propios, datos obtenidos por la Secretaria de Hacienda y Finanzas
Públicas de Pereira.
Log Avalúo (2006) = 13.12009+ 0.002600 área _metro + 0.285676 Log (Can Med)
+ 0.299617 estrato
36
Cuadro de Salida 2 Regresión por Mínimos cuadrados Ponderados, Año 2007.
Fuente: Cálculos propios, datos obtenidos por la Secretaria de Hacienda y Finanzas
Públicas de Pereira.
Log Avalúo (2007) = 10.34096+ 0.002225 área _metro + 0.508695 Log (Can Med)
+ 0.118830 estrato.
37
Cuadro de Salida 3 Regresión por Mínimos Cuadrados Ponderados, Año 2008.
Fuente: Cálculos propios, datos obtenidos por la Secretaria de Hacienda y Finanzas
Públicas de Pereira.
Log Avalúo (2008) = - 2.800917 + 0.000765 área _metro + 1.639657 Log (Can
Med) -0.348194 estrato.
38
Cuadro de Salida 4 Regresión por Mínimos Cuadrados Ponderados, Año 2009.
Fuente: Cálculos propios, datos obtenidos por la Secretaria de Hacienda y Finanzas
Públicas de Pereira.
Log Avalúo (2009) = 15.50973 + 0.003803 área _metro + 0.136764 Log (Can
Med) + 0.074450 estrato.
De acuerdo a los resultados obtenidos en las estimaciones, se puede observar que
los signos efectivos corresponden a los esperados en el periodo estudiado. Los resultados
mostraron relación directa entre el precio de la vivienda (cuya proxy es la variable avalúo)
39
y el área en metros, arrendamiento de la vivienda (cuya proxy es la variable precio del bien
sustituto o canon medio) y el ingreso (cuya proxy es la variable estrato). Por tanto se puede
decir que la evidencia empírica corrobora la teoría para el caso pereirano, en la explicación
del precio de la vivienda. En general, las regresiones determinan que las variables más
influyentes para la formación del precio de la vivienda, corresponden con los gustos de las
familias, el ingreso y el precio del bien sustituto.
Para los cuatro períodos observados, se concluye que las variables utilizadas son
estadísticamente significativas, tanto individual como en su conjunto, en términos
prácticos, se observa que para todo el período la influencia del área en metros en el precio
fue significativamente menor que los efectos del logaritmo del canon medio y del estrato.
Con relación al coeficiente de bondad de ajuste, se observaron altos niveles de esta variable
durante todos los años, lo cual indica que un alto porcentaje del logaritmo del avalúo está
siendo explicado por el área en metros, logaritmo de canon medio y estrato.
En promedio, el incremento de una unidad en área metros del terreno hace que el
valor de la vivienda aumente en 0.23%; por otra parte, al aumento de un 1% en el canon
medio el modelo predice que en promedio el avalúo crecerá en 0.64%. Finalmente,
asumiendo que el efecto de todos los estratos es lineal en el precio, el cambio en el estrato
hace que el avalúo cambie siempre en 0.16%.
Los resultados desde el punto de vista teórico, indican un alto componente
hedónico, en tanto que existe una relación directa entre las características que definen un
bien heterogéneo y el precio de éste en sus distintas variedades. Así las variables área en
metros, estrato y canon medio son significativas en el momento de explicar la formación
del precio de las vivienda en la ciudad de Pereira.
40
Desde los antecedentes se observa que los resultados del problema de investigación
del actual trabajo se acercan a las investigaciones Lever y Figueroa (1992) y Parrado, Cox
et al (2005) y Fernández, Llorente, Lafuente y Galguera (2003). Las dos primeras
investigaciones estudian los determinantes y evolución de los precios en la ciudad de
Santiago de Chile, por otro lado, la tercera investigación tiene el objetivo de conocer cuáles
son los determinantes de la evolución del precio de vivienda en el ámbito territorial del
principado de Asturias. Los resultados de las tres investigaciones relacionadas, están
altamente vinculados con factores cualitativos, en los cuales, dos de las variables que se
utilizaron en los estudios, área en metros y área construida, se identificaron como
determinantes del precio de vivienda en Pereira. La última variable mencionada, se tuvo
que excluir por razones expuestas anteriormente. Asimismo, el comportamiento de los
precios depende de manera positiva del ingreso de las familias.
Conclusiones
El propósito de este estudio fue conocer los determinantes de los precios de
vivienda nueva en el municipio de Pereira, para lo cual se recurrió a una estimación
econométrica realizada a través del método de mínimos cuadrados ponderados, utilizando
como variables explicativas el ingreso, gustos de las familias y el precio de bien sustituto.
El ejercicio consideró un análisis de corte transversal para los años 2006 a 2009,
dadas las restricciones de información sobre las variables consideradas para el análisis.
Los resultados se analizaron en general para todos los años observados, resultando
que las variables consideradas como inherentes al comportamiento en el precio de la
vivienda nueva en Pereira son: ingreso, gustos de las familias y precio del bien sustituto,
las cuales resultaron estadísticamente significativas tanto individual como conjuntamente.
41
En general, para todos los años analizados, dichas variables afectan de manera directamente
proporcional dicho precio. De acuerdo con estos resultados, entre los determinantes del
precio de la vivienda nueva en Pereira, se destacan los factores de demanda y los atributos
del activo, que hacen referencia a factores hedónicos. Según lo anterior, una política
pública local que busque ampliar el acceso de las familias a la vivienda, deberá considerar
entre sus estrategias un desarrollo urbano mas equilibrado orientado a reducir
características diferenciadoras entre zonas y estratos, que favorecen la evolución de los
precios.
En cuanto a la relación entre el ingreso (medido a través de la proxy estrato
socioeconómico) y el comportamiento de los precios de la vivienda nueva, el estudio de
Clavijo (2004) ya había encontrado una elasticidad ingreso de la demanda de vivienda casi
unitaria en Colombia, lo cual da pistas sobre el sentido de dicha relación, vía presión de
demanda sobre la capacidad instalada de la actividad constructora.
Los anteriores resultados evidencian la posibilidad de considerar, como parte de una
estrategia orientada a favorecer el acceso de la población a la vivienda propia, un programa
de control de acciones especulativas en la oferta de vivienda, que se podrían evidenciar en
una conformación de precios con escasa correlación con la dinámica del índice de costos de
la construcción. No obstante, ello exige una gestión ante la Superintendencia de Industria y
Comercio, organismo que ejerce la vigilancia en estos temas.
Aun más, debe advertirse que estas conclusiones son preliminares y se exige una
profundización en el estudio de los determinantes del precio de la vivienda nueva en
Pereira, que incluya variables de oferta como los costos de la construcción y el acervo de
vivienda.
42
En relación con ello, estudios para Colombia (Clavijo 2004) han encontrado una alta
elasticidad del precio de la vivienda nueva a los costos de construcción, lo cual hace más
evidente la necesidad de profundizar en el análisis, incorporando variables de oferta, algo
que no fue posible en este estudio dadas las restricciones de información ya mencionadas.
De esta manera la investigación propone interesantes vías por explorar, toda vez
que la región cuente con una sistematización y mayor disponibilidad de estadísticas
confiables, en donde finalmente se tendrá la posibilidad de incluir en el estudio una
dimensión temporal que consista en un análisis de datos panel.
Por otro lado, quedan abiertas las posibilidades de nuevos estudios que integren
variables que en esta investigación fueron omitidas por falta de datos que abarquen largos
periodos de tiempo.
Finalmente, de acuerdo con los antecedentes de investigaciones previas en el país y
otras regiones del mundo, el modelo presentado y el análisis pertinente se aproximan a los
determinantes de los precios de vivienda nueva, convirtiéndose en una herramienta útil para
el análisis y toma de decisiones en el mercado inmobiliario en la ciudad de Pereira.
43
Anexos
Programación para la estimación por Mínimos Cuadrados Ponderados
Coef(5) gama
equation eq1.ls log(avaluo) c log(canmed) area_constru e4 e5 a
series residual = resid
equation eqvarols.ls
residual^2=gama(1)+gama(2)*log(canmed)+gama(3)*(log(canmed))^2
series uest2 = gama(1)+gama(2)*log(canmed)+gama(3)*(log(canmed))^2
equation eqwls.ls(w=(1/uest2)^0.5) log(avaluo) c area_metros log(canmed) e4 e5
Coef(5) gama2
equation eq2.ls log(Avalúo) c log(canmed) area_constru estrato a
series residual02 = resid
equation eqvarols02.ls
residual02^2=gama2(1)+gama2(2)*log(canmed)+gama2(3)*(log(canmed))^2
series uest2_02 = gama2(1)+gama2(2)*log(canmed)+gama2(3)*(log(canmed))^2
equation eqwls02.ls(w=(1/uest2_02)^0.5) log(avaluo) c area_metros log(canmed)
estrato
44
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