ESTUDIO SOBRE DETERMINANTES QUE PESAN EN FIJACIÓN DE PRECIOS DE INMUEBLES

Herramienta para un mejor funcionamiento del mercado

Los economistas del Centro de Investigaciones Económicas (Cinve), Bibiana Lanzilotta y Federico Veneri, presentaron en las Jornadas de Economía del BCU un estudio sobre las determinantes en la medición de los precios de las viviendas en los diferentes barrios de Montevideo.

El eterno femenino de una imaginativa pintora
Bibiana Lanzilotta y Federico Veneri. Foto: El País

Los autores afirman que trabajar en esa línea permitirá conocer mejor los mecanismos de fijación de precios, lo cual podrá ser de utilidad para los hacedores de políticas públicas y agentes inmobiliarios. A continuación, un resumen de la entrevista.

—El trabajo procura estimar las determinantes de la vivienda en Montevideo…

Bibiana Lanzilotta— Este trabajo busca aportar información sobre las determinantes del precio de las viviendas desde la microeconomía, en un abordaje a nivel de barrios. Buscamos estimar la existencia de efectos que denominamos "efectos barriales", que tengan incidencia en los precios de las viviendas de la capital.

Federico Veneri— Partimos de la base que tenemos tres tipos de determinantes, que son el equilibrio de mercado (o sea el precio de un barrio no es independiente de lo que tiene cerca, si hay un shock de precios en Buceo va a afectar también en Malvín, por usar un ejemplo). Depende del número de transacciones sobre el stock y la modificación del mismo mediante nuevos proyectos de desarrollo inmobiliario.

Por otro lado, efectos sociodemográficos, como el crecimiento de la población, emigración e inmigración y variaciones del nivel de ingresos que tendrían efectos sobre la demanda que a su vez modificaría el precio de las viviendas.

Y también efectos geográficos; importa mucho dónde está localizada la vivienda y allí aparece lo que nosotros denominamos "conflicto barrio" que significa qué es lo que se está pagando de más por una vivienda por estar ubicada en determinado lugar.

Lo que queremos ver es cuál es la prima o efecto barrio que tienen esas viviendas, tomando en cuenta acceso a espacios verdes, distancia a los centros de actividad, servicios básicos, conectividad, etc.

De acuerdo al Instituto Nacional de Estadística en 2014 se registraron aproximadamente 11.500 operaciones de compraventa en Montevideo. Tomando el precio promedio del metro cuadrado de estas operaciones representaron aproximadamente 1.200 millones de dólares (equivalente al 2,1% del PIB). Mientras que siguiendo a la Encuesta Continua de Hogares 2014, el 59% de los hogares uruguayos son propietarios (50% ya pagaron su vivienda y el restante 9% del total de los hogares se encuentra pagando), y el 18% son hogares inquilinos o arrendatarios.

En ese contexto, considerando a la vivienda como un activo para las familias uruguayas, los cambios en el valor de los inmuebles inciden de manera significativa en la riqueza de los hogares, en el acceso al crédito hipotecario y en el pago potencial del alquiler.

—¿Cuál es la fuente de información utilizada?

BL— Es información pública que recoge el INE que recaba la información sobre operaciones inmobiliarias de la Dirección General de Registros.

Lo ideal sería trabajar a nivel de transacción, de cada vivienda, pero eso no fue posible dado lo agregado de la información.

—Esa resultó una limitante…

FV—Nosotros teníamos la idea de ver el efecto localización; una de las hipótesis que manejábamos era por ejemplo, cuál era la distancia de la rambla que determinaba el precio de la vivienda. Son cosas de bienes públicos, que determinan que esté incorporada en el precio de la vivienda a la hora de transarse.

Quisimos aproximarnos a esa información, pero nos encontramos con datos públicos bastante agregados, entonces, podemos tener un efecto costa o algo similar pero no pudimos acceder a los microdatos que hubiera sido lo más interesante.

Lo estamos observando, de alguna manera, porque todos los barrios costeros tienen una prima superior a la de los demás barrios, pero el efecto medido en kilómetros, que era un dato interesante a tener en cuenta, no pudimos acceder.

Necesitábamos datos un poco más finos y no son públicos. Esto de trabajar a nivel de barrio tiene un supuesto grande y es que estamos viendo que las viviendas de un mismo barrio o un mismo tipo tienen cierta homogeneidad, se diferencian sí por tamaño, pero son relativamente homogéneos en calidad, y ese era un supuesto que podíamos confirmar o no con los microdatos.

—¿Cuáles son las principales conclusiones?

BL— Lo principal que surge de aquí es el significativo efecto barrio que tiene cualquier tipo de vivienda, ya sea de propiedad horizontal como las de propiedad común, según definición del INE. El efecto barrio es perfectamente cuantificable y medible a partir de estos modelos que se aplicaron, denominados "hedónicos", esto es, en donde el valor se determina por los precios implícitos que le otorgan los agentes a cada una de las características o atributos de la vivienda.

FV— Cuando se compra una vivienda se está incluyendo una cantidad de información que tiene que ver con la cantidad de habitaciones, los amenities, la localización, y de alguna manera lo que plantean este tipo de modelos es que se puede sacar el efecto medio, cuál es el valor adicional que podría estar dispuesto a pagar el consumidor por tener esa ventaja o beneficio.

BL— Pudimos estimar las determinantes del precio por metro cuadrado promedio según barrio y tipo de propiedad. Para el caso de la denominada Propiedad común, resultan significativos el efecto de precio cruzado (en el modelo de propiedad común se utiliza el precio de la propiedad horizontal como variable explicativa y viceversa), el ingreso de los hogares y los efectos geográficos, mientras que no es significativa la profundidad del mercado (una aproximación para la rapidez a la que se efectúan las transacciones inmobiliarias). A su vez, para las de Propiedad Horizontal, resultaron significativos el efecto precio cruzado, la profundidad del mercado, el metraje promedio y los efectos geográficos.

Del análisis efectuado se destaca que la mayoría de las transacciones se concentra sobre la zona costera este de Montevideo, siendo Pocitos, Punta Carretas y Centro los tres barrios principales. Adicionalmente, para tener una medida relativa del número de transacciones por barrio, se mide la cantidad de operaciones sobre el stock de viviendas.

Nuevamente se destaca el dinamismo de la región costera este de Montevideo, principalmente Pocitos y Punta Gorda. Sin embargo, a partir de la mitad del período estudiado (2001-2014) se observa un mayor dinamismo de barrios más alejados de la costa y los barrios céntricos ubicados en la región costera oeste de Montevideo.

—¿Qué puertas abre este trabajo?

BL— Con este tipo de información pueden llevarse adelante políticas públicas y privadas, saber exactamente qué determina para que haya una mayor demanda por un bien inmobiliario, eso orienta mejor las inversiones privadas como las políticas públicas.

Hay valores que hoy no son tomados en cuenta por los agentes porque no están medidos. Probablemente se intuyan, pero no están medidos.

Entender el comportamiento de estos determinantes permitirá conocer mejor el mecanismo de fijación de precios, lo cual podrá ser de utilidad para la facilitación de las transacciones inmobiliarias. Asimismo, podría ser un insumo fundamental para la realización de avalúos de propiedades y la determinación de los valores catastrales.

Destaca el gran crecimiento de la zona de Bañados de CarrascoPERFIL

Al estudiar las variaciones entre los censos se observa una variación negativa en el número de viviendas en barrios como Colón Sureste, Abayubá, Jardines del Hipódromo Manga, Toledo Chico, La Paloma, Tomkinson, Lezica, Melilla, Villa Muñoz, Retiro y Ciudad Vieja. Los demás barrios presentaron una variación positiva, destacándose Bañados de Carrasco que tuvo un crecimiento del 20%.

—¿Lo de Bañados de Carrasco sorprendió?

BL—Analizamos los permisos de vivienda, tratamos de georeferenciarlos y tratar de ver en que barrios se estaba dando los incrementos para obra nueva. Encontramos algunas zonas de la costa pero también en toda la zona lindera con el departamento de Canelones, donde se han desarrollado muchos emprendimientos. No sorprende.

De acuerdo al trabajo, se observa que Pocitos representa el 6% del stock de viviendas, seguido por Cordón (4%) y en tercer término con un 3% se encuentran Unión, Buceo, Parque Batlle y Villa Dolores. Estos siete barrios agrupan cerca del 20% del stock de viviendas.

FV— ¿Cuál es el agregado que está dispuesto a pagar una persona para obtener una vivienda?, es la gran pregunta. ¿Cuál es el valor que le dan a esos bienes?. Son respuestas que a través de estos trabajos se pueden obtener y colaborar con todos quienes actúan en el sector.

Bibiana Lanzilotta.

Máster en Economía por la Universidad de la República. Estudios de Posgrado en Economía Ambiental (FLACSO Argentina y Universidad de la República Uruguay). Economista por la Universidad de la República.

Federico Veneri.

Asistente de investigación, consultor externo en el Banco Interamericano de Desarrollo. Licenciado en Economía y Estadística en la Universidad de la República, Magíster en Ingeniería Matemática en la misma universidad.

Reportar error
Enviado
Error
Reportar error
Temas relacionados
Max caracteres: 600 (pendientes: 600)