Seminario de título para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Economía / El negocio de la construcción ha sido reconocido como uno de los
sectores económicos más relevantes en la actividad económica del
país. La influencia directa del sector en la creación de empleo2 y su
estrecha relación con el ciclo económico ha llevado a que los
resultados del sector sean utilizados, en determinadas ocasiones,
como indicadores importantes del dinamismo de la economía. De esta
forma, no es de extrañar que tanto las autoridades públicas como los
diversos agentes privados presenten una preocupación significativa
sobre dicho rubro, a sabiendas que es uno de los motores del
desarrollo del país3.
Uno de los sub-sectores más importantes dentro del rubro de la
construcción corresponde a la edificación de viviendas, representando
aproximadamente una participación del 2.8% del sector. La inversión
residencial no sólo influye directamente, a través de su participación
en la inversión agregada, en el dinamismo de la economía si no que
además repercute fuertemente en el patrimonio de las personas. Según
los datos provenientes de la Encuesta Casen4 2003 el 69,9% de los
chilenos es propietario de la vivienda que reside, representando esta
un importante patrimonio y potencial vía de ingreso a través de
conceptos de arriendo5. De esta forma, variaciones en el valor de las
viviendas tendrán importantes repercusiones en el patrimonio de los
chilenos y en la actividad economía.
El análisis de la evolución del precio de las viviendas se ha realizado,
por lo general, a través de la construcción de índices que permiten ver
la evolución agregada del valor de estas. Para construir estos índices
se han utilizado metodologías de precios hedónicos, las cuales
identifican la importancia relativa de una serie de atributos en el valor
final de mercado de cada vivienda en particular. Las características
individuales de cada vivienda constituyen un bien único, situándonos
en un mercado en donde el bien transado es altamente heterogéneo.
Por ejemplo, supongamos que tenemos dos viviendas idénticas con la
única diferencia que están localizadas en diferentes sectores de la esperarse que la ubicación sea relevante en determinar su precio de
mercado. El precio de mercado observado para cada vivienda es el
resumen de múltiples características de esta, del contorno en el que se
encuentra y de la interacción de ellas. Estas características son
valoradas en forma conjunta, sin especificarse de manera detallada y
aislada la importancia relativa de cada una de ellas independiente de
las demás.
El trabajo que se presenta a continuación, realiza una valoración de
dichas características para cuatro tipos de viviendas: casas nuevas y
usadas y departamentos nuevos y usados. Todas las viviendas
utilizadas corresponden a transacciones de las comunas de la ciudad
de Santiago.
Uno de los aspectos más importante y novedosos que se presenta en
este estudio corresponde a la valoración de la seguridad en el precio
de las viviendas. Para tales efectos se procedió a incluir en las
estimaciones indicadores de frecuencia relativa de la actividad
delictual comunal. Es de esperarse que mayores niveles de actividad
delictual diminuya el valor final de las viviendas.
La metodología utilizada se basa en la estimación de un modelo de
precios hedónicos mediante regresiones no lineales. Esta metodología
se caracteriza por la capacidad para asignar precios a características
que, en general, suelen venir “en paquete” y a entregar mejores ajuste
en comparación a los modelos lineales que son utilizados
generalmente en trabajos de este tipo.
Si bien ya se han realizado algunos trabajos similares a nivel local, el
trabajo que aquí se presenta posee varias fortalezas, destacando
principalmente tres: la primera, tiene relación con la base de datos que
se utilizó. Todos los trabajos anteriores se caracterizan por utilizar
datos recogidos de los medios de comunicación. La recolección de la
información de acuerdo a esta metodología sesga los resultados al
incluir características de las viviendas con error de medición. Las
características publicadas por los oferentes representan solo el
conjunto de atributos positivos de la vivienda, omitiendo posibles
defectos o características que interesan a los demandantes. Una
segunda y quizás más importante omisión realizada al utilizar estas
bases de datos es la inclusión del precio de oferta como variable
dependiente y no el de transacción efectiva. Estos problemas se
minimizan en este trabajo al utilizar una base de datos del
Conservador de Bienes Raíces de Santiago, la que consigna todas las
transacciones efectivas realizadas durante el año 2001 a 2004.
La segunda fortaleza presente en este trabajo es la utilización de una
especificación no lineal mediante la aplicación de la metodología Box Cox. Elemento importante que marca diferencia con los trabajos
anteriores y que entrega argumentos técnicos para identificar el mejor
ajuste del modelo.
Por último, pero no menos importante, la tercera fortaleza se refiere a
la identificación de la importancia de la seguridad ciudadana en la
determinación del precio de las viviendas. Para esto se incluyó en las
estimaciones la diferencia entre las tasas de denuncia de delitos de
cada mes. Estadísticas provenientes del Ministerio del Interior, a
través de la división de Seguridad Ciudadana.
Las conclusiones encontradas en este trabajo señalan que la actividad
delictual tiene un impacto negativo en el precio de las viviendas. Los
resultados obtenidos son robustos y significativos a diferentes
especificaciones. La variaciones en la tasa de denuncia de delitos
dsimuye el valor de las viviendas, con mayor importancia en el
mercado de las casas que en el de departamentos. Reflejando,
posiblemente, la mayor seguridad presente en las viviendas de
departamentos.
El trabajo se desarrolla en 6 secciones. La siguiente sección entrega una
completa revisión a la bibliografía existente; la tercera parte del trabajo
describe y analiza univariadamente los datos a utilizar en las
estimaciones; la cuarta sección analiza la metodología a utilizar en las
estimaciones presentadas en la quinta sección. Finalmente se entregan
las principales conclusiones en la sección 6.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/108324 |
| Date | January 2005 |
| Creators | Castellón Peña, José Manuel |
| Contributors | Otero Correa, Andrés |
| Publisher | Universidad de Chile, Universidad de Chile. Programa Cybertesis |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Castellón Peña, José Manuel |
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