Análisis de mercados inmobiliarios (un enfoque desde cointegración y econometría espacial)

Resumen

En una serie de tres artículos analizamos el proceso de formación de precios en los mercados inmobiliarios en España, con tres tipos de metodologías y conjuntos de datos. Nos proponemos dar nuevas referencias de investigación tanto en el mercado de propiedades residenciales y comerciales. Los objetivos de este trabajo son: (1) analizar el mercado inmobiliario residencial en España utilizando como principal variable endógena de los modelos el precio medio residencial. Exploramos la precisión de técnicas de selección automática de modelos. (2) Emplear las técnicas de predicción de cointegración para un sistema de ecuaciones que implican la oferta, la demanda y las rentas de mercado de oficinas de Madrid. Este enfoque compara dos técnicas de cointegración y dos motores económicos exógenos. Realizamos varios escenarios de modelado para estudiar los precios de alquileres de oficinas y sus determinantes a largo y corto plazo. (3) Contribuir a la estimación índices de precios inmobiliario apoyados modelos hedónicos que tengan en cuenta la geo-localización de las operaciones comparables que participan en la muestra, por medio de la econometría espacial. Esta es la primera vez que la econometría espacial se ha llevado al inmobiliarios comercial. El primer capítulo de esta tesis analiza el proceso de formación del precio medio residencial por metro cuadrado en España. Proponemos dos modelos para comparar su rendimiento en los contextos de estática comparativa y capacidad predictiva. Un modelo es estructural, derivado de un marco teórico ecléctico en el cual revisamos la literatura publicada en el sector inmobiliario residencial y seleccionamos un conjunto de variables representativo de esta literatura. Utilizamos el PIB per cápita, las tasa de interés, las entregas de los nuevos edificios residenciales y la formación bruta de capital inmobiliario como variables explicativas del precio residencial medio por metro cuadrado en España. El otro modelo es generado por un algoritmo genético de selección. De nuestra revisión de la literatura seleccionamos un conjunto de 46 variables, formamos la respectiva base de datos y dejamos que algoritmo conforme el mejor modelo posible de los 2^46 (70 billones) modelos anidados. El esfuerzo teórico anual de las familias para pagar su residencia, la producción aparente de concreto, el tipo de interés hipotecario y el PIB real son seleccionados por GASIC para explicar el precio medio residencial en España; un modelo similar al estructural. En el segundo capítulo vamos a retomar las técnicas de cointegración, pero para el mercado de oficinas de Madrid. Estudiamos tres variables endógenas, es decir, precio medio real del alquiler de oficinas, las tasas de disponibilidad y el parque de oficinas. Nuestra base de datos, proporcionada por BNP Paribas Real Estate, cuenta con una estructura trimestral para el periodo T1 2001 a T2 2015). Se estima un sistema de ecuaciones que depende del PIB español (variable nacional) y el empleo del sector servicios (variable regional). Las ecuaciones usadas para modelar la dinámica del mercado de oficinas de Madrid comprenden la variación de la renta media, la variación de la tasa de disponibilidad y la variación del parque construido. En nuestro tercer capítulo establecemos los objetivos de estudiar la descomposición hedónica de los alquileres de oficinas; la utilización de la econometría espacial; conformar un índice rentas que provenga de un modelo de estimación hedónica-espacial de la renta de oficinas de Madrid. El modelo espacial empleado es el de desfase espacial, que se ajusta a la idea de que en los mercados de bienes raíces el precio alcanzado en las transacciones de los vecinos afecta el precio de las transacciones vecinas. Se compara la capacidad predictiva, las propiedades de los residuos y la variable endógena estimada entre el modelo espacial y el MCO. Encontramos mejores resultados con el enfoque espacial en prácticamente todas las comparaciones.