El objetivo del presente trabajo es demostrar que, en el corto plazo, es probable que los precios de las viviendas en Lima Metropolitana (en los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco) no tengan relación con sus variables fundamentales (precio de alquileres, índice de construcción, precio de terrenos, tipo de cambio, tasas de interés en soles y dólares y los ingresos). Esto indicaría un desalineamiento temporal del precio respecto de sus variables fundamentales; sin embargo, en el largo plazo sí lo harían. Esta demostración de que en el largo plazo las variables están cointegradas se realizará usando el test de cointegración de Johansen, y mediante el vector de corrección de errores se demostrará que en el corto plazo las variables no están cointegradas. El periodo muestral seleccionado abarca desde 2004Q1 hasta 2014Q3, dado que es el periodo en que se muestra un fuerte crecimiento y disminución del precio de las viviendas. La data ha sido obtenida del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP), la Cámara Peruana de la Construcción (Capeco), el suplemento Urbania del diario El Comercio, la Superintendencia de Banca y Seguros (SBS) y el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Se optó por analizar el precio de las viviendas de los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco, debido a la disponibilidad de la data. El resultado del modelo de Johansen muestra que en el largo plazo las variables precio de alquileres, índice de construcción, precio de terrenos, tipo de cambio y los ingresos explican el comportamiento del precio de las viviendas; es decir, las variables están cointegradas. Por el contrario, las variables tasa de interés en soles y dólares no siguen el mismo comportamiento, por lo que no son consideradas para el test de Johansen. Para finalizar, el vector de corrección de errores muestra que, en el corto plazo, dichas variables no están cointegradas.

El objetivo de esta investigación es identificar los principales determinantes del precio de las viviendas en el ámbito de Lima Metropolitana. En primer lugar, se realiza una descripción detallada del contexto actual del mercado inmobiliario peruano, con el fin de evaluar la consistencia de la evolución del precio de las viviendas con las principales variables de dicho sector y de la economía. Luego, mediante la aplicación de un modelo de panel de datos para once grupos de distritos de Lima y a través del análisis de cointegración, se demuestra la existencia de una relación de largo plazo entre el precio del m2 de departamento y variables fundamentales, como el PBI, nivel de ingresos de las familias, la tasa libre de riesgo, el precio de los terrenos y la densidad poblacional. La importancia de estos resultados es brindar una evidencia empírica de que los niveles de precios actuales responden a factores fundamentales de la economía, sobre todo, ante la creciente preocupación respecto a la existencia de una burbuja inmobiliaria. No obstante, se resaltan las limitaciones en cuanto a información estadística disponible y confiable del sector, en especial, a aquella referente a precios de alquileres y precios finales de transacción.

This thesis studies the monetary policy channel and its transmission in the Peruvian housing market. The role of financial and macroeconomic variables in the conduct of monetary policy is analyzed, in particular the role played by monetary policy in the boom in house prices since the beginning of the 21st century. As an analysis framework, it is carried out in the configuration of a small, neo-Keynesian open economy through DSGE models, estimated using Bayesian methods, which allows alternatively addressing the identification problem, characteristic of the monetary transmission channel. / El presente documento estudia el canal de política monetaria y su transmisión en el mercado de vivienda. Se analiza el papel de las variables financieras y macroeconómicas en la conducción de la política monetaria, en particular el papel que desempeña la política monetaria en el auge de precios de la vivienda desde inicios del siglo XXI. Como marco de análisis se realiza en la configuración de una economía abierta neokeynesiana y pequeña a través de modelos DSGE, estimado mediante métodos bayesianos, el cual permite afrontar de manera alternativa el problema de identificación, característico en el canal de transmisión monetaria.