Precios hedónicos de la vivienda sin características

PRECIOS HEDÓNICOS DE LA VIVIENDA SIN CARACTERÍSTICAS: EL CASO DE LAS
PROMOCIONES DE VIVIENDAS NUEVAS. Olympia Bover y Pilar Velilla. Banco de España - Servicio de Estudios. Estudios Económicos, nº 73 - 2001

Presenta dos modelo econométricos para el análisis: a) modelo hedónico estándar basado en las características observadas, b) modelos hedónicos con efectos de promoción para controlar características no observadas.
a) Ecuación hedónica: pit= γ0+δt+β mit+∑k αk ckit+eit (t=1,…,T)
Donde p=logP y P es el precio de la vivienda, m=log M y M es su superficie, c es un conjunto de variables ficticias, que indican la presencia de determinadas características (jardín, garaje, placares, aire acondicionado, piscina, ubicación, etc.), t e i representan período y vivienda, δt son coeficientes de variables ficticias de tiempo, o variaciones con respecto al año base γ0, de modo que δt=∑s=1 δs dsit donde dsit toma valor 1 cuando s=t y 0 en los otros casos. Β es el estimador de la elasticidad tamaño-precio. La ecuación especifica una ecuación logarítmica doble que ilustra la relación no lineal entre éstas variables. Lo novedoso del modelo es la incorporación de la variable tiempo, considerando además que los precios sombra de las características se mantienen constantes. Observa que los coeficientes son demasiado inestables en el tiempo, probablemente por la colinealidad tan frecuente en las ecuaciones PH tradicionales. Esto no invalida las variaciones, solamente dificulta las interpretaciones económicas de la evolución de los precios sombra estimados. Esta evolución temporal de precios se mide con respecto a la tasa de evolución de los precios medios. La estimación es exacta cuando los precios tienen una distribución lognormal con una varianza constante en el tiempo.
Para estimar el ajuste por calidad de los distintos modelos se estimó también la siguiente ecuación: (pit-mit)= γ0 + δt+ Uit. Donde δt es la medida de inflación de precios no ajustada por calidad, equivalente a la estadística de precios medios habitualmente definida (s/m2)

b) Modelo hedónico con variables ficticias de promoción: efectos aditivos. Una de las limitaciones de las ecuaciones a corregir por calidad es la NO observación de características que podrían ser determinantes del precio (usualmente referidas a la ubicación). La corrección de este tema se da sobre la observación de viviendas construidas en promoción (en un mismo período de tiempo, en un mismo lugar, con calidades similares y amenidades compartidas). Para este caso, se calcula un efecto de promoción específico, ζj, obtenido por medio de observaciones repetidas a través del tiempo y los distintos tipos de vivienda de una misma promoción. La ecuación de efectos específicos de promoción aditivos es: pijt= δt + β mijt+ ζj + εijt
En este caso, se observa que todas las características, salvo la superficie, se mantienen constantes en una misma promoción j e incluidas en el efecto aditivo. Aunque el efecto no varía con el tiempo, capta sin embargo variaciones temporales. Estimada la ecuación por MCO, como desvíos de las variables con respecto a la media, se obtiene: (pijt - pj)= ∑s=1 δs (dsijt - dsj) + β (mijt-mj) + (εijt- εj)
c) Modelo hedónico con variables ficticias de promoción: efectos aditivos y multiplicativos.
Este caso tiene en cuenta el impacto que algunas de las instalaciones de la promoción pueden tener sobre la elasticidad precio-tamaño. Para este modelo, se necesitan observaciones de promociones con más de un tipo de vivienda. Se indican las ecuaciones y su desarrollo.
Los modelo b) y c) tienen la ventaja de ser robustos aún en presencia de características no observables y de necesitar menor cantidad de datos para ingresar a la ecuación. Además, suponiendo que las características observadas y no observadas NO estén correlacionadas, las estimaciones de los precios sombra de las características observadas pueden obtenerse en una segunda etapa mediante la regresión de los efectos de promoción estimados sobre su características observadas. Los modelos captan la variación de precios por inflación y un sesgo puede producirse por los diferentes precios a los que se venden las viviendas en al inicio y al final (preventa, saldo). En los cuadros a continuación indica los valores obtenidos para distintas formas funcionales y para distintas especificaciones del modelo, tanto para el total de la muestra a escala nacional (España) como para el caso particular de cada municipio elegido para la muestra.
Observación: Si bien la base de datos incluía datos sobre el tamaño de las viviendas además de la superficie, como el número de dormitorios o de baños, los autores decidieron omitirlos, porque su inclusión dificultaba demasiado la interpretación de las estimaciones de los parámetros. Los autores además diseñan el modelo hedónico teniendo en cuenta algunos supuestos de interacción entre variables que después verifican: que la existencia de jardín o piscina puede tener menos valor si es compartido por muchas viviendas, o que la elasticidad precio-tamaño es menor cuanto más servicios comunes se pagan por fuera de la vivienda.
Habiendo verificado el impacto de la localización en el valor de la viviendo, y siendo las características asociadas a ésta, no siempre observables, desarrollan el modelo según las columnas 5 y 6 de cada tabla, que estiman PH con características ficticias de la promoción, incluyendo efectos aditivos y aditivos y multiplicativos, adquiriendo el modelo mayor robustez. Y finalmente es el que eligen para obtener el índice de precios ajustado por calidad.
A partir de esto, los autores señalan a continuación la variación de los índices obtenidos según las distintas ecuaciones en un período de tiempo desde 93 al 97, para las distintas ciudades medidas y realizan ponderación según las condiciones económicas de las distintas regiones geográficas.
En síntesis, el aporte del trabajo es que la propuesta de un método que controla de manera muy general por las características no observadas de la vivienda que podrían sesgar las ecuaciones hedónicas estándar, agregando el concepto de variables ficticias por promoción, minimizando la recolección de datos para ingresar en la ecuación.


Principal bibliografía citada
- BERNDT, E. R., GRILICHES, Z. y RAPPAPORT, N. (1995). «Econometric Estimates of Price Indexes for Personal Computers in the 1990s», Journal of Econometrics, julio, pp. 243-268.
- FLEMING, M. C. y NELLIS, J. G. (1985). «The Application of Hedonic Indexing Methods: A Study of House Prices in the United Kingdom», Statistical Journal of the United Nations, pp. 249-270.
- LINNEMAN, P. (1980). «Some Empirical Results on the Nature of the Hedonic Price Function for the Urban Housing Market», Journal of Urban Economics, julio, pp. 47-68.