Análisis de la racionalidad en el proceso de formación ... · permite un uso comercial de la obra...

2016 166

Miguel Ángel Morales Moya

Análisis de la racionalidad en elproceso de formación de precios

en el mercado de la vivienda

Departamento

Director/es

Contabilidad y Finanzas

Llena Macarulla, Fernando

© Universidad de ZaragozaServicio de Publicaciones

ISSN 2254-7606

Director/es

Tesis Doctoral

Autor

Repositorio de la Universidad de Zaragoza – Zaguan http://zaguan.unizar.es

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA

Reconocimiento – NoComercial – SinObraDerivada (by-nc-nd): No sepermite un uso comercial de la obraoriginal ni la generación de obrasderivadas.

Departamento

Director/es


ISSN 2254-7606

Director/es

Tesis Doctoral

Autor



Reconocimiento – NoComercial –SinObraDerivada (by-nc-nd): No sepermite un uso comercial de la obraoriginal ni la generación de obrasderivadas.

Departamento

Director/es


ISSN 2254-7606

Miguel Ángel Morales Moya

ANÁLISIS DE LA RACIONALIDAD ENEL PROCESO DE FORMACIÓN DEPRECIOS EN EL MERCADO DE LA

VIVIENDA

Director/es

Contabilidad y Finanzas

Llena Macarulla, Fernando

Tesis Doctoral

Autor

2016




Departamento

Director/es


ISSN 2254-7606

Director/es

Tesis Doctoral

Autor




FACULTADDEECONOMÍAYEMPRESA

DEPARTAMENTODECONTABILIDADYFINANZAS

DOCTORADOENCONTABILIDADYFINANZAS2015/2016

TesisDoctoral

“Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformaciónde

preciosenelmercadodelavivienda.”

27deFebrerode2016

Doctorando

MiguelMoralesMoya

Director

Prof.Dr.FernandoLlenaMacarulla

II

"Todos los españoles tienen derecho a disfrutar de una vivienda digna y

adecuada. Los poderes públicos promoverán las condiciones necesarias y

establecerán las normas pertinentes para hacer efectivo este derecho,

regulando la utilización del suelo de acuerdo con el interés general para

impedirlaespeculación.

Lacomunidadparticiparáenlasplusvalíasquegenerelaacciónurbanística

delosentespúblicos."

(Artículo47,ConstituciónEspañolade1978)

Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformacióndepreciosenelmercadodelavivienda III

AGRADECIMIENTOS

Un amigo, un buen amigo, me preguntó en una ocasión si conocía la

diferenciaentreeldestinoyelfuturo,el"destino",medijo,estodoloque

tehapasado,loquehasleído,loquehasestudiado,loquehasqueridoylo

queno,todaslaspersonasquetehanrodeado,todoaquelloquehaceque

hoyseasloqueeres.

El"futuro",esloquetúdecideshacercontodoeso.

Asíque:graciasdestino,seguirétrabajandoparaserdignodeti.

No puedo por menos que expresar un agradecimiento concreto a las

personasquemehanayudadoallegara"estedestino".

Enloacadémico:

AlDr.FernandoLlenaMacarulla,quemeanimóaterminarconestaTesis

Doctoral y que, con una paciencia encomiable, me ha ayudado con su

dirección a que finalmente tenga algún sentido, por supuesto al

departamento de Contabilidad y Finanzas de la Facultad de Economía y

Empresa de la Universidad de Zaragoza por permitirme finalizar este

proyectoensuseno.

No tendré nunca suficiente agradecimiento al profesor Carlos Rodriguez

Monrroyqueenelcursodedoctorado"FinanzasII"dejócaerenmimano

uncapítulodetesisdoctoralquemedescubrióelcampodel"behavioural

finance".AlosdoctoresCarlosCasanuevaNárdizyPabloSolanaPérezpor

su paciencia y comentarios y por querer comenzar la dirección de este

IV

proyectoaunquesusobligacionesprofesionalesfueradelauniversidadles

impidierancontinuar.

Amifamilia,quesiempreestá:

Mispadresporserlaprimerapiedradecualquierdestinoyvelarporque

miimaginación,dispersiónytendenciaasoñarnomellevaranaconstruir

un futurodemasiadocomplicadoyalejadode larealidad ,mishermanos

AnicayCarlicosporserydejarmeser.

Enloprofesional:

AJesúsGuerra,CesarRicoyFranciscoGarcíaquemeenseñaronausarel

sentido común, cada uno a sumanera (bueno todavía sigo aprendiendo,

esta carreraes larga)yque lo simplees el caminoparaenfrentarsea lo

complejo,aunquesiemprehayqueprofundizarenelproblema.

Amisamigos.

Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformacióndepreciosenelmercadodelavivienda V

1 Tabladecontenido

AGRADECIMIENTOS............................................................................................III

INDICEDEILUSTRACIONES..............................................................................IX

INDICEDETABLAS............................................................................................XIIIRESUMEN..............................................................................................................XIV

ABSTRACT..........................................................................................................XVII

Introducción,JustificaciónyObjetivos:......................................................XX1 Elmercadodelavivienda,marcodecisional.....................................271.1 Característicaseconómicasdelbienvivienda........................................271.1.1 CaracterísticasFísicas...........................................................................................271.1.2 CaracterísticasInstitucionales...........................................................................281.1.3 Característicaseconómicasdelbienviviendaresidencial....................30

1.2 Mercadodelavivienda:funcionamiento,principalesagentesyequilibrio.......................................................................................................................321.2.1 AgentesIntervinientesenelmercado............................................................321.2.2 Característicasdelaoferta..................................................................................341.2.3 Medicióndelaoferta..............................................................................................351.2.4 Elcomportamientodelaoferta.........................................................................371.2.5 Característicasdelademanda...........................................................................411.2.6 Medicióndelademanda.......................................................................................421.2.7 Elajustedelmercado.............................................................................................44

1.3 Ladecisióndecompraenelmercadodelavivienda...........................471.3.1 Modelosbasadosenelmododetenencia:laelecciónAlquiler/Propiedad...................................................................................................................................521.3.2 Imperfeccionesenelmercadodelavivienda.............................................55

1.4 Consideracionessobreelmercadodelavivienda................................562 Identificacióndesobrevaloraciónenelmercadodelavivienda612.1 Principalesteoríasparalaidentificaciónyvaloracióndeburbujasdeactivos.......................................................................................................................61

VI

2.2 Modeloscuantitativossobreformacióndeburbujasdepreciosdeactivos.............................................................................................................................702.3 Aplicacionesenelmercadodelaviviendaresidencial.......................722.4 Consideracionessobrelaidentificacióndesobrevaloraciónenelmercadodelavivienda.............................................................................................74

3 RacionalidadPostneoclásica:Patronesdeirracionalidad/racionalidadlimitada,aportacionesdelBehavioralFinance/Economics............................................................................................773.1 Introducción.......................................................................................................773.2 PsicologíayEconomía:acercamiento,alejamientoyconvergencia823.3 PsicologíayEconomía/Finanzas:patronesconductualesyanomalías....................................................................................................................1003.3.1 ErroresHeurísticos(heuristic-drivenbias)...............................................1013.3.2 Dependenciadelmarcoenelqueespresentadoelproblema(FrameDependence)...........................................................................................................................1083.3.3 Mercadosineficientes.........................................................................................111

3.4 Factoresdeirracionalidadenlaformacióndepreciosenelmercadodelavivienda.............................................................................................................1153.5 Algunasconsideracionessobrepatronesderacionalidadlimitadaenelmercadodelavivienda................................................................................123

4 AnálisisdelmercadodelaviviendaenEspaña(1995-2015).....1294.1 InformaciónyfuentesestadísticassobreelmercadodelaviviendaenEspaña....................................................................................................................1294.1.1 Preciosdeadquisición........................................................................................1304.1.2 Transacciones........................................................................................................1334.1.3 Rentadeuso:alquileres.....................................................................................1334.1.4 StockdeViviendas...............................................................................................1344.1.5 Flujodeviviendas.................................................................................................1354.1.6 Algunoscomentariossobrelasestadísticasdelsector........................135

4.2 EvoluciónycaracterísticasdelmercadodelaviviendaenEspaña1995-2015..................................................................................................................1374.2.1 Fasedeexpansióndeprecios1995-2007.................................................1434.2.2 Fasedeajustedeprecios2007-2015..........................................................188

Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformacióndepreciosenelmercadodelavivienda VII

4.3 Evidenciasdeburbujadeprecios............................................................2074.4 ConsideracionessobrelaevolucióndelmercadodelaviviendaenEspaña1995-2015...................................................................................................218

5 Modelopropuestoparalavaloracióndelriesgopercibidoenelmercadodelavivienda...................................................................................2255.1 Medicióndelgapenlapercepcióndelriesgoporpartedelosagentes:unmodelobasadoenteoríadeopciones.......................................2255.2 ModeloI:Modelizacióndelacompradeviviendacomoopción...2275.3 ModeloII:Cálculodelpreciodelaopción............................................2325.4 ModeloIII:CálculodelavolatilidadimplícitadelaopciónMOGER 2355.5 AnálisisdeSensibilidaddelmodeloMOGER........................................2375.6 AplicacióndelmodeloMOGERsobreelmercadoespañolenelperiodo1995-2015..................................................................................................2405.6.1 AplicacióndelmodelosobreSetdedatos1MIFO.................................2415.6.2 Aplicacióndelmodeloalsetdedatos2CORE.........................................246

5.7 Conclusionessobreelmodelopropuestoparalavaloracióndelriesgopercibido........................................................................................................250

6 Propuestadealgunosmecanismosparalaatenuacióndelossesgoscognitivosdeloscompradoresdevivienda...............................2576.1 AhorroAlquiler..............................................................................................2576.2 Obligaciónderealizarunasimulaciónanteriesgosfuturosalahoraderealizarunacomprainmobiliariaconcréditohipotecario.................2606.3 Generacióndeunmercadopúblicodecompraventadeviviendas 2616.4 Creacióndeunmercadodecoberturaderiesgosenprecioparaelmercadodelavivienda..........................................................................................2626.5 Establecimientodemecanismoseinstrumentosquefavorezcanlaamplituddelmercadodealquilerdevivienda..............................................2636.6 Desarrollodetecnologíasqueacortenlostiemposdeproduccióndeviviendas.....................................................................................................................264

7 Conclusionesfinalesyfuturaslíneasdeinvestigación.................2677.1 Conclusiones...................................................................................................267

VIII

7.2 Futuraslíneasdeinvestigación................................................................2758 Bibliografía..................................................................................................281

Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformacióndepreciosenelmercadodelavivienda IX

INDICEDEFIGURAS

Figura1Ofertadeviviendasalargoplazo..................................................................................................38Figura2Ofertadeviviendasalargoplazo..................................................................................................39Figura3Equilibriodemercado........................................................................................................................46Figura4Determinacióndelaofertadeviviendasdenuevaconstrucción....................................47Figura5LCHModigliani......................................................................................................................................48Figura6ProcesodetomadedecisionessegúnPsicología....................................................................80Figura7BernoulliUtilidaddelaRiqueza....................................................................................................86Figura8ModelogeneraldelcomportamientodeadaptaciónsegúnSimon................................90Figura9FuncióndeValorProspecttheory.................................................................................................96Figura10Ponderacionesdecisorias...............................................................................................................98Figura11Hipótesisdeeficienciadelmercado.........................................................................................113Figura12TomadodeShiller2005IrrationalExuberancedatosactualizadosa2015.........117Figura13EvoluciónpreciodelaViviendaenTérminosNominales1995-2015......................137Figura14ÍndicedePreciodelaViviendadeComprasRepetidas...................................................138Figura15Preciodelaviviendaentérminosreales(Euros2010)...................................................139Figura16InversiónResidencial,preciorealyrenta(1885-2000).................................................140Figura17ÍndicedepreciosviviendaprincipalespaísesEuropeos2010=100...........................141Figura18TransaccionestrimestralesdeviviendaenEspaña2004-2015..................................142Figura19Preciodelaviviendaentérminosnominales1995-2007..............................................143Figura20Tasasdevariacióndepreciodelm2enEspaña..................................................................144Figura21TransaccionesdeviviendaenEspaña....................................................................................144Figura22Númerodetransaccionesenvivienda2004-2007............................................................145Figura23Relaciónentreelnúmerodehipotecasconcedidasyelpreciodelavivienda......146Figura24Evolucióndelospreciosrealesenelámbitointernacional..........................................149Figura25Censodeviviendas,clasificaciónenfuncióndeuso..........................................................150Figura26ProporcióndeViviendasDesocupadasenlosprincipalesPaísesEuropeos2011151Figura27Tantoporcientodeviviendasvacíasporcomunidadautónoma...............................152Figura28Númerodeviviendasvacíassegúneltamañodelosmunicipios................................152Figura29Porcentajedeviviendasvacíasenfuncióndelnúmerodehabitantesdelmunicipio.......................................................................................................................................................................................153

X

Figura30SegundasResidencias:%sobreeltotaldeviviendasporComunidadAutónoma.......................................................................................................................................................................................154Figura31Segundasresidencias%sobreeltotalnacional................................................................155Figura32Evolucióndelaformadetenenciadevivienda1970-2011...........................................156Figura33Propensiónalalquilerenpaíseseuropeos2011................................................................157Figura34Preciomediodelalquiler/m2/mes...........................................................................................158Figura35Rentabilidadbrutadelalquiler,acumuladodelos12últimosmeses......................159Figura36Estimacióndelpreciodelalquiler............................................................................................159Figura37Variacióntrimestraldelpreciodelalquiler1995-2007.................................................160Figura38EstimacióndelpreciodelalquilerbasadoenlaseriedeIPCalquilerdevivienda;.......................................................................................................................................................................................161Figura39Comparaciónentreestimacionesdepreciodealquilerdevivienda.........................162Figura40Preciodelalquilerestimado,tasadevariacióntrimestral1995-2007...................163Figura41Preciodelavivienda,tasadevariacióntrimestral1995-2007...................................163Figura42Alquilerfrenteaadquisición1995-2007...............................................................................164Figura43Evolucióndelapoblaciónporestratosdeedad1995-2007.........................................165Figura44Variacióndepoblación1995-2007porgruposdeedad%...........................................166Figura45índicedeevolucióndepoblación,hogaresyvivienda1960=100...............................167Figura46TasadevariacióninteranualdePoblación,HogaresyViviendas..............................168Figura47EvoluciónenelnúmerodehabitantesEspañolesyExtranjerosenEspaña..........170Figura48PoblaciónExtranjeraenEspaña;PadrónMunicipal2007porgrupodepaísesdeorigen..........................................................................................................................................................................171Figura49HogaresyPoblación.......................................................................................................................172Figura50España:Empleosymatrimonios...............................................................................................173Figura51Altasalaseguridadsocialdetrabajadoresextranjeros................................................174Figura52PoblaciónOcupadaporgruposdeEdad2002-2007........................................................174Figura53ProductoInteriorBrutoapreciosdemercado1995-2007...........................................175Figura54EmpleovsPIB(2002-2007)........................................................................................................175Figura55TasadedesempleoenEspaña(2002-2007)........................................................................177Figura56Tasadedesempleoparalosgruposdeedadmásproclivesalaformacióndehogares2002-2007...............................................................................................................................................177Figura57HogaresvsEmpleo(2002-2007)..............................................................................................178Figura58Hogaresclasificadosporelnúmerodemiembrosactivos(2002-2007).................178

Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformacióndepreciosenelmercadodelavivienda XI

Figura59Comparacióndelnúmerodemiembrosactivosporhogar2002vs2007..............179Figura60EspañaDisolucionesdeMatrimonios1998-2007.............................................................180Figura61España:EsperanzadeVidaalNacer.......................................................................................181Figura62Preciodelavivienda/RentaBrutaporhogar1987-2007............................................182Figura63Accesibilidadalavivienda:Esfuerzoteóricoanual1987-2007.................................183Figura64Evolucióndelostiposdeinterésparaadquisicióndeviviendasyduraciónmediacontratadaparanuevashipotecas................................................................................................................184Figura65Evolucióndetiposdeinterésreales.........................................................................................184Figura66Comparaciónderentabilidaddeinversionesalternativas............................................186Figura67Viviendasiniciadas..........................................................................................................................187Figura68Númerodeviviendasfinalizadas..............................................................................................188Figura69Ejecucioneshipotecariasenlosjuzgadosdeprimerainstancia.................................190Figura70Númerodetransaccionesdeviviendaydehipotecasconstituidasparalaadquisicióndevivienda(2007-2015)...........................................................................................................191Figura71Preciodelaviviendaentérminosnominales2007t4-2015t1......................................192Figura72Tasasdevariacióndelpreciodelavivienda2007-2015................................................193Figura73Hogaresenfuncióndemiembrosdelhogaractivos2007-2015.................................194Figura74Evolucióndelnúmerodehabitantes2007-2014...............................................................195Figura75PoblaciónporestratosdeEdad%devariaciónporestratosdeedad2007-2015.......................................................................................................................................................................................196Figura76Tasadedesempleo2007-2015...................................................................................................197Figura77Tasadedesempleoparalosgruposdeedadmásproclivesalaformacióndehogar2007-2015................................................................................................................................................................197Figura78Accesibilidadalavivienda:Esfuerzoteóricoanual2007-2015.................................199Figura79Preciodelavivienda/RentaBrutaporhogar2007-2015.............................................200Figura80Duraciónhipotecamediacontratadaenmeses2007-2015.........................................201Figura81LTVestimado.....................................................................................................................................202Figura82Desequilibrioenelmodelodetenencia;2007.2015.........................................................203Figura83España,Nºdeviviendasiniciadas2007-2015....................................................................204Figura84Nºdeviviendasterminadas2007-2014.................................................................................204Figura85StockdeViviendasNuevasSinvender....................................................................................205Figura86Antigüedadstockdeviviendas;Censo2011.........................................................................206Figura87resultadosAyusoyRestoy(2006).............................................................................................209

XII

Figura88PricetorentratioEspaña............................................................................................................210Figura89Interésalolargodeltiempodelosconceptosvender/comprarvivienda/piso;..212Figura90ValoresdelavariableaexplicarSigmaantevariacionesporcentualesdelavariablesdelmodelo............................................................................................................................................239Figura91SetdedatosMIFORepresentaciónGráfica..........................................................................242Figura92VolatilidadimplícitaMIFO..........................................................................................................243Figura93VolatilidadimplícitavsvolatilidadrealMIFO....................................................................243Figura94Indicadordesobre-confianzamodeloMIFO........................................................................244Figura95Primaderiesgoestimadavspreciodelavivienda...........................................................245Figura96SetdedatosCORE............................................................................................................................247Figura97SigmaimplícitavspreciodelaviviendaserieCORE........................................................248Figura98Indicadordesobre-confianzaCORE........................................................................................249Figura99PrimaderiesgoviviendaCORE.................................................................................................250

Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformacióndepreciosenelmercadodelavivienda XIII

INDICEDETABLAS

Tabla1Principalesagentesenelmercadodelavivienda....................................................................34Tabla2Falaciaspopularesenelmercadodelavivienda...................................................................123Tabla3Evolucióndelcensodeviviendasenfuncióndeuso1970-2011......................................150Tabla4Porcentajedeviviendasocupadasporsupropietario.........................................................155Tabla5España:Principalesvariablesdemográficasydepoblación............................................168Tabla6Tamañomediodeloshogares........................................................................................................171Tabla7Comparaciónnúmerodeocupadosporgruposdeedad2002-2007.............................176Tabla8Variacióndenúmerodehipotecasytransaccionesdeviviendas2007-2008...........190Tabla9Poblaciónocupadaporgruposdeedadcomparación2007-2015.................................198Tabla10Resultadosdealgunosestudiossobreelmercadodelaviviendarealizadosantesde2007.............................................................................................................................................................................207Tabla11Comparaciónfacilidadcrediticia1995-2005.......................................................................213Tabla12Importanciadadaporloscompradoresencuestadosalarentabilidad...................214Tabla13Percepcióndelriesgoporpartedeloscompradoresdeviviendaencuestados......214Tabla14Causasparalacompra....................................................................................................................215Tabla15Causaatribuidaalasubidadelosprecios.............................................................................215Tabla16Expectativasdecrecimientoenlosprecios............................................................................215Tabla17Expectativasderevalorización....................................................................................................216Tabla18Notacióndevariables......................................................................................................................226Tabla19:Carterasinriesgo,tabladearbitraje.AdaptadodeCoxetal(1979)......................229Tabla20Estrategiasalternativasequivalentesparalaadquisicióndevivienda....................230Tabla18Simulacióndelmodelo:casobase..............................................................................................238

XIV

RESUMEN

El objetivo de esta tesis doctoral es explorar la existencia de

comportamientos de racionalidad limitada por parte de la demanda de

viviendaresidencial.

Paraellosehaanalizadoelmercadoespañoldelaviviendaenelperiodo

1995-2015,estudiandosucomportamiento, los indiciosdedesviaciónde

suvalorsobre los fundamentalesy losposiblespatronesderacionalidad

limitada predominantes definiendo una medida indicador del riesgo

percibido como aproximación a la medición de sobre-confianza

generalizada.

Esto aproxima a proponer herramientas y mecanismos que puedan

corregir comportamientos no deseados, garantizando la sostenibilidad y

estabilidadenelmercadodeunbien cuyoaccesoal servicioquepresta,

constituye un derecho fundamental garantizado por la constitución

vigenteenelEstadoEspañol.

Esdecir,intentaremosresponderalassiguientespreguntas:

• ¿Existe relajación de la hipótesis de expectativas racionales en la

toma de decisiones por parte de la demanda de vivienda

residencial?

• En su caso, ¿cuáles son los patronesde racionalidad limitadaque

pueden presentarse e inducir a la demanda a cometer errores o

sesgosensusdecisiones?

• ¿Afectan estos patrones de irracionalidad al mercado y a la

formacióndeburbujasdeprecios?

Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformacióndepreciosenelmercadodelavivienda XV

• ¿Esposibledefinirunindicadorderiesgopercibidoapartirdelos

parámetrosdelmercado?

• ¿Podemos diseñar mecanismos que ayuden a los decisores a

comportarse evitando que los sesgos cognitivos provoquen

situacionessocialmentenodeseadas?

Durante el periodo 1995-2007 el precio de los activos inmobiliarios, ha

experimentadouncontinuocrecimientoenEspañayenlamayoríadelos

paísesdesarrollados.

Parecequeexistensuficientesevidenciasquedemuestranquelosprecios,

no han respondido a una situación de equilibrio entre la oferta y la

demanda, esta sobrevaloración respondería a ciertas anomalías en el

mercado.Estasevidencias,puedenserconfirmadasenelcomportamiento

delosmercadosapartirdemediadosdel2007.

Lasineficienciasydesajustesenelmercadodelavivienda,sonexploradas

porlaliteraturaexistenteutilizandodiferentesvías,básicamente:

o Teoríade laAgencia:La informaciónnoes simétricaentre laspartes

intervinientesenelmercadodeviviendaresidencial.

o Desajustes corto-largoplazo:Laentregadenuevasunidadesdelbien

porpartedelaofertasufreretardossignificativosporellargoplazode

producción del bien. Esta inelasticidad de la oferta a corto plazo

produceimportantesdesajustesenelmercadoacortoplazo.

o Racionalidadincompletaenlosagentesdecisores.

XVI

Estaúltimavíaseacercaalproblemaexplorandolaposibleexistenciade

algunos factores de no racionalidad o racionalidad incompleta en las

decisionesdelademandaqueindujesenalaformacióndeburbujas.

Se han encontrado evidencias de que existe un gap importante en la

percepción del riesgo por parte de los agentes en el mercado de la

viviendaresidencial,queimplicaunatomadedecisionessesgadadebidoa

unmalprocesodelainformaciónporpartedelosdecisores.

Este comportamiento genera modelos de realimentación positiva con

efectosperversosenelmercado,produciendodesequilibriosquellevana

laformacióndeburbujas.

Asímismosehandetectadocomportamientosnoacordesconlahipótesis

de racionalidad de los agentes en la fase de rotura de la burbuja

manifestados en el comportamiento asimétrico respecto a la fase

descendentedelamisma.

El conocimiento de estos mecanismos abre una vía para el diseño de

políticas, herramientas e instrumentos que permitan la regulación del

sistema así como mecanismos de cobertura de riesgos que ayuden a

estabilizarelsistemaactuandosobrelascausasdesuinestabilidad.

Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformacióndepreciosenelmercadodelavivienda XVII

ABSTRACT

Theaimofthisresearchistoexploretheexistenceofrationalboundaries

behaviorinresidentialrealestatedemand,

WehaveanalyzedSpanishmarketintheperiod1995-2015,focusinginits

behaviorandinthegapbetweenmarketpriceandfundamentalsandsome

behavioral patterns of limited rationality as possible causes for this

mismatch.Sowehavedefinedanoriginalmeasureforperceivedriskthat

allowsustogetanapproachtomeasureherdoverconfidence.

Thenwehavemadeproposalsformechanismsandpoliciesthatavoidnon

desired behaviors or its consequences, improving real estate market

stability and sustainability. Remind that real estate services access is a

fundamentalrightwarrantedbycurrentSpanishconstitution.

Ourpurposeistoanswerthequestionsbelow:

• Arethereboundedrationalityintheresidentialrealestatedemand

decision-makingprocesses?

• Inthiscase,whatarethelimited-rationalitypatternsthatcandrive

demandtomakemistakesintheirdecisions?

• Do thesepatternsofbounded rationality affect to themarketand

contributetotheformationofpricebubbles?

• Is it possible to define an indicator of perceived risk based on

marketparameters?

• Canwedesignpoliciesor instrumentsthathelpsdecisionmakers

totakerationaldecisionsavoidingbehaviorgapsthatresultsinnon

socialdesiredsituations?

XVIII

During the 1997-2007 decade, Spanish real estate prices have got a

continuousandspectacularrise,asinmostofdevelopmentcountries.

There are enough evidences that show prices was far from long-term

marketequilibrium,theremustbesomeanomaliesthatdrivemarketover

valuation.

Theseevidences,canbeverifiedbyrealestatemarketsshutdownin2007.

Realestatemarketsanomaliesareexplainedintheliteraturebymeansof

differentapproaches,basically:

o Agency Theory: There are asymmetries between agents in

Realestatemarkets.

o Short-Long term imbalances: There are delays in the new

units real estate supply caused by the long construction

periods.

o Agentsboundedrationality.

The lastvia,approachestheproblemexploringsomelimitstorationality

hypothesis in agents decision-making process that drive price bubble

formation.

Wehavefoundsomeevidencesaboutrealstatemarketparticipantssuffer

risk misperception. That causes a bad information process by market

decisionmakers(demandandsupply).

Thisbehaviorcausespositiveloopsthatimplypricebubbles.

Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformacióndepreciosenelmercadodelavivienda XIX

Wehavefoundthatrationalexpectativehypothesis isnotworkinginthe

priceshutdownafterbubble;thereareasymmetriesbetweengrowth-fall

phases.

Theknowledgeaboutthismechanismsopensaviatodesignpolicies,tools

and instruments that allow system regulators to implement instruments

thathelpssystemstability.

XX

Introducción,JustificaciónyObjetivos:

Este trabajo aborda la existencia de patrones de comportamiento no

coherentesconlahipótesisdeexpectativasracionalesenlosdemandantes

en el mercado de la vivienda y su implicación en el alejamiento de los

precios de sus valores fundamentales de una forma persistente en el

tiempoformandoburbujasdeprecios.

Analizados los mecanismos de racionalidad limitada que llevan a los

agentes a la toma de decisiones fruto de sesgos cognitivos, se intentan

proponer una serie de herramientas que permitan mitigar, bien sus

efectosbiensuscausas.

Elaccesoalserviciodelbienvivienda,esunderecho fundamentalde las

personas,reconocidaenladeclaraciónuniversaldelosderechoshumanos

(art.25)asícomoporelartículo47delaconstituciónEspañolade1978.

"Todoslosespañolestienenderechoadisfrutardeunaviviendadigna y adecuada. Los poderes públicos promoverán lascondiciones necesarias y establecerán las normas pertinentespara hacer efectivo este derecho, regulando la utilización delsuelo de acuerdo con el interés general para impedir laespeculación.

La comunidad participará en las plusvalías que genere laacciónurbanísticadelosentespúblicos."

Lasanomalíasenlaformacióndepreciostantodelserviciodelavivienda

comodesuposesión,constituyenunataqueaestederechofundamental.

Unmayorconocimientodelosmecanismosdeformacióndeprecios,más

auncuandoestossedesvíandesusvaloresfundamentales,puedepermitir

Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformacióndepreciosenelmercadodelavivienda XXI

desarrollarmedidasyherramientasdeprotecciónqueevitenomitiguen

estasanomalías.Así,enloquesigue, intentaremoscumplirelobjetivode

responderalassiguientespreguntas:

• ¿Existe relajación de la hipótesis de expectativas racionales en la

toma de decisiones por parte de la demanda de vivienda

residencial?

• En su caso, ¿cuáles son los patronesde racionalidad limitadaque

pueden presentarse e inducir a la demanda a cometer errores o

sesgosensusdecisiones?

• ¿Afectan estos patrones de irracionalidad al mercado y a la

formacióndeburbujasdeprecios?

• ¿Esposibledefinirunindicadorderiesgopercibidoapartirdelos


• ¿Podemos diseñar mecanismos que ayuden a los decisores a

comportarse evitando que los sesgos de comportamiento

provoquensituacionessocialmentenodeseadas?

Elmercadodelaviviendahasidoabordadotantoenlateoríaeconómica

comoenlafinancieradesdediversosenfoquesmásomenostradicionales

que intentan analizar su equilibrio en base al modelo de tenencia,

partiendo de una hipótesis de expectativas racionales en el

comportamientodelosagentes.

La importantesubidadepreciosde laviviendaproducidaentre losaños

1997y2015hahechopreguntarseaalgunosautoressobresiestasubida

responde a factores fundamentales o por el contrario se han producido

XXII

anomalíasenelmercadoacausadelageneralizacióndecomportamientos

conracionalidadlimitada.

Elalcancedeestatesisabarcaelanálisisdesesgoscognitivosenlatoma

de decisiones por parte de la demanda de vivienda residencial y su

aplicación al mercado español de la vivienda en el periodo 1995-2015,

realizandounespecialenfoquea lapercepcióndelriesgoporpartede la

demanda.

Se ha excluido intencionadamente el mercado de oficinas y superficies

comerciales, debido a la supuesta diferencia de objetivos, capacidad de

accesoalainformaciónydominiodetécnicasdedecisiónporpartedelos

participantes,seintuyeuncomportamientodiferentealdelasfamilias.

Porotroladoelestudio,seenfocaenelmercadoresidencialEspañolcomo

untodo,norealizandounanálisistransversalenfuncióndesusdiferentes

localizacionesdebidoalafaltadedisponibilidaddesetdedatoscompletos

quenospermitanabordaresteanálisistransversalennuestromodelo.

La metodología utilizada para el desarrollo de esta tesis doctoral se ha

basado primeramente en el análisis del estado de la cuestión sobre los

temasrelativosalcampode laeconomíayfinanzasaplicadasalmercado

delaviviendaresidencial,especialmenteenloreferentealoslímitesala

racionalidadporpartedelademandadedichomercadoindagandoenlos

patrones preestablecidos en el campo de las finanzas/economía

conductuales.

A continuación, se ha realizado un análisis de la evolución delmercado

Español de la vivienda y sus complementarios, recogiendo el

Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformacióndepreciosenelmercadodelavivienda XXIII

comportamiento en el periodo 1994-2015 que incluye el cambio de

tendencia acaecido en 2007 y la evaluación de posibles anomalías

procedentesdesesgoscognitivosporpartedelademanda.

Enestesentidosehadesarrolladounmodelooriginal,paracontrastar la

existenciadeburbujas con componentede racionalidad limitada, basado

en la teoría de opciones donde se intenta comprobar la correcta

percepción del riesgo en este mercado por parte de los agentes

comparandoelriesgohistóricodelmercadoconlavolatilidadimplícitade

laopciónsintéticaconstruida.

Identificadas las posibles anomalías e ineficiencias del mercado, y su

incidencia en el caso Español, se proponen una serie de políticas,

herramientas e instrumentos que podrían paliar el desarrollo de

desequilibriosenestemercado.

CAPITULOI

Elmercadodelavivienda,marco

decisional

26 Capítulo1:ElmercadodelaviviendaMarcodecisional

Análisisdelaracionalidadenelprocesodeformacióndepreciosenelmercadodelavivienda 27

1 Elmercadodelavivienda,marcodecisional

Estecapítulo,abordadesdeunmarcoteóricoyunenfoqueeconómicofinanciero,

una exploración del mercado de la vivienda, sus principales mecanismos de

funcionamiento, agentes participantes y comportamiento como aproximaciones

paraelanálisisdesuequilibrio.

Noesposible laaproximaciónalproblemaaanalizarsinunconocimientoprevio

delascaracterísticasdelbienviviendaresidencial,sumercado,susimperfecciones

yanomalías.

1.1 Característicaseconómicasdelbienvivienda

Lavivienda,comobiende intercambio, tieneunaseriedecaracterísticaspropias

que lo diferencian de otros bienes y que afectan a losmecanismos demercado

(Jowsey2011).

Por esto, parece interesante comenzar dedicando unas líneas a las principales

característicasdeesteactivo.

Así, Taltavull define una serie de características para los bienes residenciales

agrupadasentresgrandesgrupos(TaltavulldelaPaz2001):

• CaracterísticasFísicas

• CaracterísticasInstitucionales

• CaracterísticasEconómicas

Todas ellas se interrelacionan promoviendo un comportamiento y organización

peculiardelmercadodelavivienda.

1.1.1 CaracterísticasFísicasLascaracterísticasfísicasdelbienviviendaresidencial,lesonpropiasyleaportan

atributosdeinmovilidad,durabilidadyheterogeneidadquelodiferenciandeotros

bienes,ylehacentenerunascaracterísticasycomportamientoeconómicopropios.

Lasprincipalescaracterísticasson(Fisher1951):

• Inmovilidad


• Durabilidad

• Heterogeneidad

La característicade Inmovilidad, es consecuenciadeque las viviendasy el suelo

son físicamente inmóviles, con la implicacióneconómicadeun carácter localdel

mercado. Esto implica además que cada vivienda sea única en términos de

localización (una vivienda no puede ocupar el espacio de otra existente),

generandodiferenciasenelvalordelasviviendasenfuncióndelacaracterísticade

ubicación.

Lalocalizaciónllevaasociadaalgunosatributosqueinfluyeneneldiferentevalor

de las viviendas para sus usuarios, como por ejemplo la existencia de

infraestructurasyserviciosen lascercanías, lariquezaystatusdelvecindario, la

distanciaalcentrodepoblación,ladistanciaalcentrodetrabajo.

Otracaracterísticamuyimportantedelbienviviendaesladuración,lapervivencia

yduraciónde lasviviendashacequeéstasseanvistascomoobjetode inversión,

estohacequedesdeelpuntodevistadelademandapuedancombinarsefactores

deusoydeinversión.

Porúltimohayquedestacar la singularidadconstructivaydeubicacióndelbien

viviendaqueproduceunaheterogeneidad, yaquenoexisteunavivienda igual a

otra, ni por “localización” ni por características (diferente superficie, calidades,

etc.). Esta es labase fundamentalpara ladiferencia enprecios y valoresde este

bien.

En términos económicos la heterogeneidad significa estratificación en los

mercadosyaplicacióndeprincipiosde“competenciamonopolística”dentrodelos

mecanismosdeajusteyfijacióndeprecios.Ademásdificultalacomparaciónentre

unidades.

1.1.2 CaracterísticasInstitucionales

Desdeunpuntodevista social, la vivienda tomaunpapel activo comoelemento

tantoderegulacióncomode identidad,suscaracterísticas intrínsecas,generan la

formacióndeinstitucionesalrededordesustransaccionesymercados.


Esevidenteque las costumbresy la cultura, incluso lahistoria, tanto local como

regionalquedanreflejadosenlosestilosdeconstruccióndeviviendasyedificiosy

quediferencianunaszonasdeotras,viviendasdemásomenosaltura,colectivas,

individuales,materialesconstructivospredominantes, tendenciaconservativadel

patrimoniohistórico.Todoelloconfiguraelentornodeinteracciónhumanayasu

vezesconsecuenciadeéldeaquílaimportanciadelacaracterizacióninstitucional

delavivienda.

Laimportanciasocialdelbienviviendageneraunalegislaciónpropiaalrededorde

la forma de acceso y de tenencia, las regulaciones afectan a la forma en que la

viviendasedemandaysefinancia,ydifieredelossistemashabitualesqueimperan

enotrostiposdebienesposeídosconsideradospersonales.

Así, existen legislaciones que afectan a la propiedad, el alquiler y el crédito

hipotecario,influyenenlaformaenquelosagentesinteractúanenelmercadoyen

lasdecisionessobreelbien.

Porotrolado,laregulaciónpública,afectaalapropiedadinmobiliariatantodesde

elpuntodevistadelactivocomodelservicioquegenera.Laplanificaciónurbana

de una comunidad y la zonificación, los controles de alquileres, las leyes sobre

financiaciónhipotecariayloscódigosdeedificación,afectanalcomportamientode

la oferta y la demanda. La propia característica de inmovilidad así como el gran

tamaño,altovalorydificultadparasuocultacióntantofísicacomoentérminosde

asignación propietaria, hacen que sea un objeto impositivo apetecible para las

institucionespúblicas.

De esta manera, el mercado de la vivienda genera sus propias asociaciones y

organizaciones que permiten ymejoran la eficiencia de su funcionamiento.Este

mercado se caracteriza por la existencia de instituciones organizadas que

intervienen en él determinando los atributos de sus productos. Estas

organizaciones potencian el proceso de ajuste, facilitando la transmisión

(intermediarios) entre otras cuestiones por la dificultad de acceso a toda la

informacióndelmercadoporpartedelademandaydelaofertaatomizadasobre

unbien que ya hemosdefinidoheterogéneo, además el procesode construcción

también genera una organización peculiar promovida por un reparto del riesgo


entre los agentes (debido a la duración de todo el proceso), generando

separacionesentrepromotores-constructoresobienlafinanciación(instituciones

delmercadohipotecario).

1.1.3 Característicaseconómicasdelbienviviendaresidencial

Losatributoseconómicospropiosdelbienvivienda,seañadenalascaracterísticas

físicaseinstitucionales.Suelenserunresultadodelosanteriores,yantecualquier

variacióndelasmismasafectanalvalordelpropioactivoinmobiliario(Grether&

Mieszkowski1999).

Así,lalocalizaciónyamencionadacomocaracterísticafísica,tieneunaimportante

consecuencia económica, que es el resultadode la elecciónypreferenciasde los

individuos y grupos (los individuos tienden a buscar localizaciones acordes a su

grupodepertenencia).

Estopropicialadiferenciacióndevalorentrelocalizaciones.Unodelosprincipales

factoresqueafectanalcomponenteeconómicodelalocalizacióneslaaccesibilidad

física,que implicaundiferente “costedeaccesoa lapropiedad”.Este factorestá

relacionadoconelvalorenrelacióndirecta,dadoqueaumentacuandomejora la

accesibilidaddelbien inmobiliarioypropiciael comportamientodelmercadoen

formadecompetenciamonopolística(Pironakis2013)

Porotrolado,ciertostiposdepropiedadespuedentenerunaofertamuypequeña,

tantoporlareducidaexistenciadeunidadescomoporlaofertafísicadesuelo,lo

quenospermite asignar la característicade escasez a estebien económico.Esto

tambiénesconsecuenciadelasegmentacióndelosmercadosresidencialesydela

heterogeneidaddelbien.

Lamutua interacción de usos,mejoras y valores entre las parcelas y el entorno

colindante es llamada interdependencia. Variaciones en el entorno (desarrollo

comercial, implantación de un grupo, variación de infraestructuras de

comunicación) pueden influir fuertemente en la manera en que se localizan las

edificaciones,produciéndosesinergias,positivasynegativas,entreestosfactoresy

elvalordelaspropiedades.


Otro aspecto a destacar, es el periodo de tiempo requerido para recuperar los

costes de localización y construcción que es definido como duración de la

inversión. La compra de la vivienda es conceptualizada como una inversión a

medio y largo plazo haciendo que la demanda se configure como demanda de

inversión(Fisher1951).

Enestesentidohayquedestacarladualidaddelademandadeviviendaquesuma

lademandadeusodelbienalademandadeinversión(Smith,Rosen&Fallis1988).

Un aspecto importante de esta cuestión es la posibilidad de separación entre

ambas demandas, dando pie a la creación de los mercados de arrendamiento

(Henderson&Ioannides1987).

Así, puede concluirse que el bien vivienda, posee una serie de características

propiasquehacenquesuofertaydemandatenganuncomportamientoadecuadoa

estascaracterísticasgenerándoseunacomplejidadadicionalenlacomprensiónde

laformacióndelequilibriodemercado(Jowsey2011).

Lacaracterísticalocalizaciónjuntoalaheterogeneidad,laduraciónyelatributode

bienesencialprovocanineficienciasenlosmercadosdelbienviviendaresidencial

produciendo anomalías y dificultades para el análisis, que son abordadas desde

diferentesaproximaciones(TaltavulldelaPaz2001).


1.2 Mercado de la vivienda: funcionamiento, principales agentes yequilibrio

En los siguientes apartados se aborda el funcionamiento del mercado de la

viviendaresidencial,asumiendoelpuntodevistadelasteoríasfundamentadasen

lahipótesisderacionalidaddelosagentes,conelobjetivodeestablecerunmarco

dereferenciaquepermitaestablecerlasvariablesyagentesprincipalesqueactúan

sobre estemercado y las relaciones y equilibrios que se producen, así como las

imperfeccionesdetectadasporlateoría.

1.2.1 AgentesIntervinientesenelmercado

Elmercadodelavivienda,respondeaunaorganizaciónespecíficaquegenerasus

propiosagentes.

Laspropiascaracterísticasdelbiendeintercambio,hangeneradounconjuntode

agentes que intentan resolver el reparto de riesgos (fase de construcción)

asumiendocadaunolasactividadesdeconstrucción,promociónyfinanciaciónpor

separado.

Por otro lado las asimetrías de información en el mercado, debidas a la

inexperiencia de los compradores y en algunos casos de los propietarios

vendedores, es difícil para estos conocer toda la oferta en el mercado, las

característicasdeheterogeneidaddelbien(localización,calidades,posiblesvicios

ocultos)generanproblemasdeagencia(asimetríasdeinformación)porelelevado

coste de acceso a la información surgiendo de esta manera agentes

comercializadoresyfacilitadores.

En la siguiente tabla se presenta una caracterización de los principales agentes

intervinientesenelmercado(TaltavulldelaPaz2001)(Jowsey2011).

Agente Funciónenelmercado

Propietarios Poseen la vivienda como

inversión, y obtienen su

retorno bien de rentas del



alquiler, bien de las plusvalías

deventadelavivienda.

Arrendatarios Únicamente consumen los

servicios del bien vivienda

pagando a cambio una renta

periódicaalpropietario.

PropietariosUsuarios Consumen los servicios del

bien vivienda y además

disfrutandelapropiedad

Promotores Promueven la construcción de

nuevas viviendas, gestionando

lapropiedaddelsueloysuuso

Constructores Realizan la construcción de

viviendas nuevas ó realizan

rehabilitaciones de las

existentes.

Comercializadores Normalmente agentes de la

propiedad inmobiliaria,

facilitan el encuentro entre la

oferta y la demanda de

viviendasnuevasyusadas.

Facilitadores Bancos y otros agentes

públicos, notarios,

registradores, tasadores...



facilitan el intercambio en el

mercado aseguran las

operacionesentrelosagentes.

Reguladores Representados por el

reguladorpúblico,estableceny

aplicanpolíticasqueregulanel

mercado con un objetivo de

bien común. En España

vendrían representadosporEl

Estado, las Comunidades

Autónomas y los

Ayuntamientos.

Tabla1Principalesagentesenelmercadodelavivienda

Comootrascaracterísticadestacableenlaorganizacióndelmercadodelavivienda,

hay que apuntar el alto número de reguladores específicos para este bien y la

necesidaddelaexistenciadediferentestiposdefacilitadores,quecolaboranenla

guíadelaofertaylademandaenlasineficienciaspropiasdeestemercadodebidas

alosatributosdelbiendeintercambio.

1.2.2 Característicasdelaoferta

La oferta de viviendas puede definirse como el stock total existente de bienes

inmobiliariosterminadosenunaeconomía(Jowsey2011).

No todo el stock (parque de viviendas), está disponible para ser utilizado por

nuevosdemandantes.Estoimplicaquelamedidadelaofertadebarealizarseporel

flujo de viviendas que entran en el mercado y que están disponibles para ser

demandadas.Laofertaprocedetantodelaproduccióndenuevasobrascomodela

entrada en el mercado de unidades ya existentes. En este punto es importante

destacar que existe un grado de sustituibilidad alto entre vivienda de nueva


construcción y vivienda usada (Taltavull de la Paz 2001) esto implica la

competenciaentrelosactualespropietariosy losoferentesdenuevasunidadesy

esdebidoengranmedidaalgradodesustituibilidadentreelatributocalidadyel

atributolocalización.

Desdeunenfoquemicroeconómico, laofertadebienes inmobiliariosseanalizaa

través de planteamientos de mercado similares a los de cualquier otro bien,

aunqueteniendoencuentalascaracterísticasqueloshacendiferentes.Elestudio

de estos bienes es particularizado como consecuencia de cuatro condiciones

(Smith,Rosen&Fallis1988):

o Ser susceptibles de hacer coincidir dos tipos de demanda a la vez:

demanda de uso y demanda de inversión, normalmente el

demandanteadquierelarentadeusodelbienviviendayelbiende

inversión,aunquepuedetambiéngenerarseunmercadodederechos

deusoquelosseparedelainversiónabordandoentonceselestudio

delmododetenencia.

o Suheterogeneidad:obligaalanálisisdesdelaópticadelosmercados

imperfectos.

o Sulocalizaciónespacial:quelimitaelámbitodelmercado.

o Susometimientoadistintasnormativasyregulacionesdetodotipo

queafectanasuequilibrio.

Estascaracterísticaslimitanlascondicionesdemercadocompetitivoygeneranpor

símismasanomalíasenelfuncionamientodelmercado.

1.2.3 Medicióndelaoferta

Laofertadeviviendasenelcortoplazo,estáformadaportodasaquellasviviendas

construidas dispuestas para la venta. En la práctica la oferta de bienes

inmobiliarios en el mercado, puede ser medida desde diversos puntos de vista,

segúnseanaliceelflujodeproducciónoelmercadoexistente.

Asíseutilizantresindicadoresparalamedicióndelaoferta:


• Stock

• Flujodeserviciosquesongeneradosporél

• Flujodeunidades(nuevasyusadasqueentranalmercado)

La oferta se encuentradeterminadapor el stock existente en cadamomentodel

tiempomáselaumentonetodelasunidadesdenuevaconstrucciónterminadasen

elperiodo.

Elestudiodelaofertapuedetenerdosenfoques:

• Fondo:utilizandolaevolucióndelstockenentornosdelargoplazo

• Flujo:analizandolasunidadesdenuevaconstrucciónqueseincorporanal

mercado

Elstockdeunidadesexistentes

Elstockdeunidadesinmobiliariasesunavariablefondo,dadoquemideeltotalde

unidades existentes en el mercado que pueden llegar a ser demandadas. En un

instante del tiempo esta variable es fija, ya que su volumen no puede ser

modificadodeinmediatohastaculminartodoelprocesoconstructivoquegenerará

ofertaadicional,dadoqueesteprocesosueletenerunaduraciónsuperioralaño.

Elstockdeviviendasenunmomentotpuededefinirsecomoelstockenelperiodo

anteriormáslavariaciónocurridaenelperiodo:

ht=ht-1+xt–dht

dónde:

htstockenelmomentot ht-1stockenelmomentot-1 xtconstruccióndenuevasviviendasterminadasent dhtdepreciacióndelstockexistenteent

En lamayoríade losestudiosdhtesconsideradacomoestableenel tiempoyes

valoradaconaproximadamenteunaproporcióndel0,5%anualsobreelvalordela

vivienda(TaltavulldelaPaz2001).


Dadalacaracterísticadeheterogeneidaddelbienviviendahayqueencontraruna

medida apropiada para la variable stock (el número de viviendas no sería

adecuado debido a la diferencia entre un bien y otro). Es decir, es preciso

homogeneizarlasunidadesdemedidadelosdistintostiposdebienesconelfinde

conseguirunacuantificaciónglobaldelaoferta.

En este sentido, podemos utilizar diferentes métodos para aproximarnos a una

medidadelStockdeviviendas:

a) Una primera aproximación puede realizarse a través del valor de los

serviciosquegenera

b) Una segundo aproximación puede realizarse a través de su valor de

mercado

Valordelosserviciosquegenera(serviciovivienda):

Estamedida,sederivadelateoríadelconsumodebienesduraderos,segúnésta,el

stockdisponibleesconsumidoduranteunperiodounitariodetiempoatravésde

un flujoasociadodeserviciosquegeneraelpropiobien,elvalordeeste flujode

servicios puede ser identificado mediante el precio de este en el mercado de

arrendamiento, ya que este mercado fija el precio de adquisición del servicio

vivienda independiente del valor de la demanda de inversión (Henderson &

Ioannides1987).

Medidadelstockatravésdesuvalor

En estemétodo, se supone que el precio es unamuestra de todas las variables

relevantes(localización,características…)por locualsuutilizaciónparamedirel

stock de viviendas parece indicado. Sin embargo las estadísticas encuentran

dificultades para asignar el precio a cada unidad de vivienda debido a su

heterogeneidad, lo que obliga a segmentar el parque en función de antigüedad,

localización,entorno,etc.

1.2.4 Elcomportamientodelaoferta

Enelmercadoinmobiliario(ensuaspectoresidencial)laofertavendríadadapor

lasumadedostiposdeofertabiendefinidas:


o Ofertadestockresidencial

o Ofertadenuevaconstrucción

Ofertadestockresidencial

La oferta de stock residencial, está determinado por el total de unidades

residencialesterminadasyendisposicióndeserutilizadas.

De esta manera la curva de oferta es rígida en cada momento del tiempo,

desplazándose en paralelo entre dos momentos del tiempo en función del flujo

(terminación)denuevasunidades.

Figura1Ofertadeviviendasalargoplazo;Fuente:Elaboraciónpropia

Ofertadenuevaconstrucción:

Esaquellaenquelaofertaresidencialestáconstituidaporlasnuevasunidadesque

laindustriaponeenelmercadoresultadodelprocesodeedificación.

Enestecasolaofertaeselásticadadoqueseencuentracondicionadaporfactores

derivadosdelaevolucióneconómicaydelascondicionesdeoferta.

Losfactoresprincipalesqueafectanalaofertadenuevaconstrucciónson:


• Preciosdefactoresdeproducción

• Disponibilidadypreciodelsuelo

• Materiales

• Trabajo

• Financiación

• Productividaddelosfactores

• Tecnologíaaplicada

Hayquedestacarquelaprácticatotalidaddelosfactoresesvariableyquedadoel

tiempoquetardaenrealizarseunanuevaconstrucciónexisteunretardodesdela

decisiónporpartedelempresarioalaentregaalmercado(2-3años)

La curvadeoferta a largoplazo, tendráunapendientepositiva (amayorprecio,

mayornºdeunidadesestarándispuestosaofertarlosempresarios).

Figura2Ofertadeviviendasalargoplazo;Fuente:Elaboraciónpropia

Lacurvatendráunmínimodistintode0yaquehabráunpreciomínimoapartir

delcuallospromotoresnoestarándispuestosaentregarviviendasalmercado,olo

que es lo mismo, habrá un número mínimo de unidades que el promotor esté

dispuestoaofrecer.

Lanuevaconstrucciónsesumaalstockdisponibleencadamomentoproduciendo

lossaltosaladerechadelacurvadeoferta.

Determinantesdelaofertadenuevasunidades:

P

Q(produccióndeviviendas)


Losfactoresqueafectanalprocesodeproducción,esdeciraquellosincluidosenla

funcióndeoferta,generalmentemencionadosson:

o Disponibilidadypreciodelasmateriasprimasyfactortrabajo

o Disponibilidaddesuelo

o Factor financiación, el cual es un factormuy importante debido al

gran desembolso que implica el inicio de la construcción (factor

suelo)yaladuracióndelprocesoproductivo

Mercadodereventaodeunidadesusadas

Enestecasolaofertaesfuncióndevariableseconómicasodemográficas.Laoferta

esunafuncióndelnºdefamiliasquedeseanvendersucasa.

Lacurvadeofertadeviviendasenmercadodereventatieneunaformasimilarala

denuevaconstrucción.

Determinantesdelmercadodeunidadesusadas

Los factores que afectan almercadode viviendas usadas dependendemúltiples

factoresqueserefierenalasrazonesporlascualeslasfamiliasdecidenofertarla

viviendaqueocupan:

Factoreseconómicos:

o Nivelyevolucióndeldesempleo

o Reduccióndelpoderdecompradelasfamilias

o Aumentoenlasobligacionesde lospagoshipotecariosconrelación

alingresodisponible

o Movilidad

Factoresdemográficos:


o Elciclovitaldelasfamilias,esundeterminantededichomercado

yaqueal aumentar el nºdehijos éstasdemandanmásespacio,

mientras que al abandonar la vivienda paterna, los hijos, la

familia, necesitará menor espacio. Nuevos usos culturales y

sociales en la formación de familias alteran la formación de

hogaresyportantolademandadevivienda,porejemplolatasa

dedisolucionesmatrimoniales, la unióndepersonasdelmismo

sexoolaimportanciadelasfamiliasmonoparentales.

Otrasvariables:

o Tipodeinteréshipotecario

o Preciodelasunidadesdeviviendassustitutivas.

Laofertadeviviendasesunavariablecomplejadondeconcurren tantounidades

de nueva creación (se incorporan al stock) como aquellas que ya existían en el

mercadoyquenoestandoocupadassonpresentadasparasuventa.

1.2.5 Característicasdelademanda

Losfactoresdelademandasonlosqueinducenloscambiosenelmercado.Enel

cortoplazo,tieneefectossobrelospreciosdebidoalarigidezdelaoferta,mientras

queamedioolargoplazo,incentivanlaactividadconstructora.

Podemos encontrar diferentes causas por los que la demanda acude almercado

básicamente:

o Uso

o Inversión

La demanda de un bien se define como la cantidad que los consumidores están

dispuestosaconsumirdadounprecio.

Como factores subyacentes a la demanda individual estarían los precios de los

productos sustitutivos, la renta disponible, los gustos (inducidos o no) y otros

factorescomolaregulaciónestatal.


Es evidente que el factor demográfico afecta muy directamente a la demanda

agregada.

Por otro lado, dada la característica de durabilidad del bien y su consideración

comobiendeinversión,lademandaademásdependerádefactorescaracterísticos

delosbienesdeinversión.

Lademandadeusopodríasubdividirseendostipos:

Elprimertipoesaquellademandaquecontemplaelactivoinmobiliariocomoun

biendeconsumoduradero,esdecirprocededelosindividuosqueautoconsumen

los servicios generados por el activo pero quieren, además, disponer de su

propiedad.

Elsegundotiposeríaelgrupodedemandaquesóloestáinteresadaenlosservicios

queestebiengenera,noaccediendoalapropiedaddelbienesdecirarrendatarios

puros.

Lademandadeinversióntienecomoobjetivoobtenerunrendimientoeconómico

delactivoinmobiliario,bienatravésdeunflujoestabledeingresos,comoelcobro

delalquilerderivadodesuexploracióneconómicabienporlaplusvalíadecapital

quegeneraeneltiempo.

1.2.6 Medicióndelademanda

Lamediciónde lademandatiene lamismadistinciónqueenelcasode laoferta,

especificando entre demanda del stock y la de servicios generados por este, o

demandaflujo.

El comportamiento de la demanda dependerá de cuál sea la motivación de la

demandayportantodelosdeterminantesqueafectanasupendienteyelasticidad.

Formayposicióndelacurva

Lacurvadedemandaessensiblealprecio,esdecir,amayorpreciomenorcantidad

deviviendasdemandadas.Comocaracterísticadiferenciadoraconotrosbienes,la

curva de demanda cortaría al eje del precio en un PrecioMáximo, debido a que


habríaunpreciomáximoparael cual losdemandantesnodemandaríanninguna

cantidaddebien.

Porotroladoaprecio0habríaunamáximacantidaddeviviendasquelademanda

desearíaconsumir(básicamentelautilizada).

Determinantesdelademanda

Losfactoresdelosquedependelademandadebienesinmobiliariossondiversos.

Podemosdefinirlossiguientesgrupos:

Variables demográficas: La población tanto en número de individuos como

estructuradeedad,características,formacióndefamilias,etc.

Enestesentidolaformacióndefamiliaspareceserlavariablerelevantealahora

de establecer la demanda de viviendas (tanto en uso como inversión o la

combinacióndelasdos).

P

Q(cantidaddeviviendas)

Pm1

Pm2


Una técnica interesante para obtener una proyección del número de familias

consisteenlautilizacióndelatasadejefesdehogar1porintervalosdeedadparaa

travésdeellaestimardesdelasprevisionesdevariacióndepoblaciónlaformación

dehogares(Martínez,Riestra&SanMartín2006).

Precios: El precio actúa como factor determinante en la demandadel bien tanto

pormotivosdeusocomodeinversión.Enestesentidoactúantantolospreciosde

mercadocomolasexpectativasdeprecios.

Factorfinanciero:lacapacidaddefinanciacióneslaquepermitealamayoríadelas

familias acceder a la vivienda, su medida puede realizarse por el coste que la

financiaciónsuponeparalasfamilias(tipodeinterés)yporlafacilidaddeacceso

alcrédito(restriccióncrediticia).

Factor Beneficio de poseer vivienda frente a ocupar, en este sentido afecta la

rentabilidaddeotrosactivosfinancierossustitutivosaunquehabríaquerelacionar

este hecho con el nivel de restricción crediticia, ya que el apalancamiento

permitidopor elmercadoesmayor en la inversión en activos realesque actúan

comogarantía.

1.2.7 Elajustedelmercado

Dadaslasdiferentesrazonesdedemanda,losinnumerablesfactoresqueafectana

lamisma,asícomolosretardosqueseproducenenlaoferta,elanálisisdelajuste

delmercadoesunejerciciocomplejo.

Existen numerosas aproximaciones al ajuste en el mercado de la vivienda. La

principal causa es que los precios y cantidades no se equilibran de manera

simultánea debido por un lado a razones exógenas al mercado como el ciclo

económicoqueafectadediferente formaa laofertaya lademandaoporotroa

razonesendógenasqueafectanalcomportamientodelosagentesdelmercado.

Enestesentidonumerososgruposdetrabajoestándeacuerdoenlaexistenciade

undesequilibriopermanenteenelmercadoenelcortoplazo,derivadodelafalta

1 Se considera como Jefe de Hogar en términos demográficos aquél miembro del hogar, hombre o mujer, que las otras personas del hogar consideran como jefe, por razones de dependencia, parentesco, edad, autoridad o respeto


depropiedadesdeconvergenciaporrazonesendógenasalmercado(Smith,Rosen

&Fallis1988)

Así las propias características del bien vivienda (indivisibilidad, exclusividad,

duración) y el largo periodo de producción, tiene como consecuencia que el

aumento del stock durante el periodo no sea el resultado de las decisiones

tomadas dentro delmismo, sino de aquellas tomadas en periodos anteriores en

condicionesdemercadodiferentesde lasdelmomentopresente.Además,elalto

valordelaconstrucción,hacequeesasdecisionesseanirreversibles.Poresto,en

cadaperiodo,lademandadeviviendastienequeajustarsealaofertaexistente.

Esto provoca que el equilibrio sea el resultado de numerosas ineficiencias, que

generan unos altos costes de transacción tanto para las familias como para los

oferentes, provocando que los agentes se cubran de estos riesgos mediante

contratosalargoplazo(alquileresa5añosporejemplo).

Otrofactorañadidoesqueladecisióndecomprapodríatomarseconinformación

imperfecta (eldecisordesconoce losproblemas futurosdelmercadoo loscostes

de transacción). No obstante las restricciones de información entre oferta y

demanda podrían ser resueltas parcialmente por la actuación de los

intermediarios del mercado. La diferencia en precios de viviendas de

características similares en el mismo momento del tiempo apuntaría a que los

agentesintermediariosnosuplentotalmenteestaasimetríadeinformación.

Sin embargo parece que existe un acuerdo entre los diferentes autores en la

formacióndelequilibrioenel largoplazo,bajolahipótesisdequelademandaes

estableeneltiempoocambiaatasasconstantesyquelaofertaseajustaaella,lo

que implica que los mercados inmobiliarios convergen hacia un estado

estacionario. Así, las variaciones no anticipadas ocurridas en el corto plazo

provocarían desviaciones de la senda pero serían ajustadas (Taltavull de la Paz

2001)

Existendiversosplanteamientosparaelanálisisdelequilibrioalargoplazo:

• Equilibrioflujostock


• Equilibrioenlaformadetenenciadevivienda(uso/inversión):Elmercado

destockdeviviendassedivideendosdemandausoydemandainversión,el

mercadodeusoderesidenciasedivideendos,propietariosqueconsumen

sus servicios y aquellos que acuden para arrendar los servicios a sus

propietarios.

• Equilibriodelmercadodelalquiler:enélseconsideraquelospropietarios

se“autoalquilan” lavivienda,enestesentidoseproduceunademandade

usodeviviendaqueconfrontadoconlaofertaestableceelequilibrioalargo

plazo.

Enunmercadoperfectamentecompetitivounaprimeraaproximaciónalequilibrio

esrecogidaenlostrabajospionerosquesobreestetemaserealizaronentre1950

y 1970, el equilibrio se produciría por la interacción entre oferta y demanda de

serviciosviviendaenunmercadocompetitivo(Blank&Winnick1953).

Figura3Equilibriodemercado

Enestosestudios,elajustedemercadoseproducebásicamentecomounajustede

flujo/stock.Podemosconsiderarcuatropasosenelmecanismodeajuste:

1. Elpreciodeequilibrioinicial(P)esobtenidocomoelpreciodelarentade

usode viviendas al igualarse la demandadeuso vivienda con el stockde

viviendasexistenteenesemomento.

P

Q(cantidaddeviviendas)

Pm1

Pm2


2. Paradeterminarlaofertadevivienda,elvalordeestarentaesactualizado

por los oferentes de esta nueva construcción como una renta infinita

(VPM1)

3. Comparadoconsucurvadecostes(C0).

4. Dado que el proceso constructivo es largo, el stock de vivienda no se

incrementaráinmediatamente,habráqueesperaraunnuevoperiodoenel

queseentreguenlasviviendas.Estanuevaofertadeviviendaesentregada

almercadoyproduceunincrementoenelstockdevivienda.

Gráficamente:

Figura4Determinacióndelaofertadeviviendasdenuevaconstrucción

Un segundo enfoque sostiene que el número de unidades de servicios vivienda

demandadas por las familias pueden derivarse mediante maximización de la

funcióndeutilidadsujetaasusrestriccionespresupuestarias(Ranney1981).

Un tercer enfoque incluiría la localización como variable relevante este último

excedeelalcancedeestatesisdoctoral.

1.3 Ladecisióndecompraenelmercadodelavivienda

Unmodelodedecisióndecompra intentarecoger los factoresque influyenen la

decisión de los hogares para adquirir una vivienda partiendo de los costes de

P

H0Stockdeviviendast0

Pm1

V

VPm1

Viviendasiniciadasent0

H0

D0

C0


transacción y el coste de uso, como unmétodo para explicar las condiciones de

equilibrio.

Algunosestudios,Ranney(1981),Hardmany Ioannides(1995), intentanrealizar

unenfoquebasadoenlateoríadelciclodevidadeModigliani(LCH).Básicamente

estahipótesisestablecequelaspersonastienenunconsumodebienesyservicios

constante a lo largo de su vida. Dado que los ingresos no son constantes, las

personasseendeudanalolargodesuperiododejuventud,ahorranensuperiodo

adultoyconsumenlosahorrosensuvejez(Modigliani1966).

Figura5LCHModigliani

Lahipótesisdeciclodevida indicaqueelniveldeconsumoa lo largode lavida

puedeexplicarsemediantelasiguienteecuación:

𝐶 = (𝑊 + 𝑅𝑌) / 𝑇

Donde:

W=PatrimonioinicialR=EdaddeJubilación


Y=RentaT=Esperanzadevida

Reescribiendolaecuación:

𝐶 = (1 / 𝑇)𝑊 + (𝑅 / 𝑇)𝑌

Si cada individuo planea su consumo a lo largo de la vida según la anterior

ecuación la funciónde consumode la economíapuede escribirsede la siguiente

manera

𝐶 = 𝑎𝑊 + 𝑏𝑌

Donde el parámetro a es la propensiónmarginal al consumo y b la propensión

marginalalahorro.

EnestesentidocomosemencionóanteriormentealgunosestudiosRanney(1981).

Hardman (1995) siguen este enfoque analizando las razones de demanda

residencialcomopartedelconsumoalolargodelavida.

Unmodelorepresentativodeestetipo,eselpresentadoporRanney(1981).Este

modelo supone que la utilidad de una familia viene dada por una función del

consumodeserviciosviviendayeldeotrosbienesyserviciosenun instantedel

tiempoentreelinicialylajubilaciónydependedelvalordelosactivosenlafecha

deretiro.Estosactivosseríanigualesalvalordelaviviendamáselstockdeahorro

en el retiro. El ahorro se define como los activos financierosmenos las deudas

hipotecarias, yproducenun tipoexógenode rendimientoquees constanteenel

tiempo.

Así el problema del consumidor consiste en maximizar la función de utilidad y

riquezadurantetodasuvida:

max 𝑈(𝐴! ,𝐵!!

!)𝑑! + 𝐹(𝑊)

Dónde:


U(At,Bt)eslafuncióndeUtilidadenelmomentotF(W)eslafunciónderiqueza

Sujetoalassiguientesrestricciones:

1.- Inmediatamente después de la compra el stock de ahorro debe ser no

negativo e igual al stock inicial de ahorro menos el pago realizado por la

vivienda.

𝑆! = 𝑆 − 1− 𝑏 𝑃!𝐻

𝑆! > 0

2.-Lafraccióndecréditohipotecarioporlaviviendanopuedesermenorque

0omayorqueelcoeficienteinstitucionalfijado.

0 ≤ 𝑏 ≤ 𝛽

3.- Después de la compra de la vivienda el flujo de servicios vivienda en un

momentodeltiempoesigualaunafraccióndadaexógenamentedeltamaño

delaviviendacomprada.

𝐴𝑡 = 𝛾𝐻

4.-Despuésdelacompra,elahorroesigualalarentatotal(deltrabajomás

interés)menoslosgastosenlospagoshipotecariosyotrosbienes.

𝐷𝑆! = 𝐼! + 𝑟𝑆! − 𝑏ȓ!𝑃!𝐻 − 𝑝!𝐵!

5.-Nohayrestriccionesnonegativasenelahorrofinancierohastaelretiro.

𝑆! ≥ 0 ∀ 𝑡

6.-Lariquezarealenelretiroesigualalvalordelaviviendamáselstockfinal

deahorroadicional.Lariquezatraselretirodependedelpreciodelavivienda

enelmomentoT

𝑊 = 𝑆! + 𝑃!"𝐻


Donde:

lafunciónFmidelautilidadderivadadelvalordelosactivosenelretiroydepende

delassiguientesvariables:

It=Rentadeltrabajoenelperiodot.

γ=Constantequeconvierteeltamañodelasviviendasenunflujodeactivos

financieros

r=tipodeinteréspagadoporlosahorros.

rm=Tipodeinteréshipotecario

ȓm=Constantequeconviertelahipotecatotalenunflujocontinuodepagos

constantes:

ȓ! = r!

(1oe!!!!)

β=Máximafraccióndelvalordelaviviendaquepuedeserhipotecadaenel

momento0

Pt=Preciosdeotrosbienesyserviciosenelmomentot

PH=Preciodelasunidadesdeviviendaent=0

PHT=Preciodelasunidadesdeviviendaent=T

Variablesendógenas:

At=Consumodeserviciosdeviviendaenelmomentot.

Bt=Consumodeotrosbienesyserviciosenelmomentot

St=Stockdeahorroenelmomentot,excluyendoelbienvivienda.

DSt=DerivadadeStconrespectoaltiempo

S+=Stockdeahorroenelinstantedespuésdecomprarlavivienda.


H=Tamañodelaviviendacomprada

b=Fraccióndelaviviendaqueeshipotecadaent=0

W=Riquezaenlajubilación

Este tipo demodelos intentan básicamente analizar el ciclo de inversión de las

familiasalolargodesuciclodevital.

1.3.1 Modelosbasadosenelmododetenencia:laelecciónAlquiler/

Propiedad

Estosmodelostratandeestudiar laeleccióndelmododetenenciade lavivienda

porpartedelosusuarios,esdecirlaelecciónentrepropiedadyalquiler.

Ladecisiónentrecompraroalquilarlaviviendadependedelarelacióndearbitraje

entre la rentabilidad del capital invertido en la vivienda y la rentabilidad de los

activosalternativos.

Larentabilidaddelainversiónenviviendaesigualalosserviciosqueproporciona

lavivienda(valoradoscomolarentadealquiler)mássurevalorizaciónmenos la

depreciaciónmenos los impuestos relacionadoscon lapropiedadmenosel coste

demantenimiento.

𝑅𝑖𝑣 =𝑅𝑃!+∆𝑃!!

𝑃!−∝ 𝛿 − 𝜌𝜏!"! − 𝑔

Dónde:

r=Tipodeinterésmediodelosactivosalternativosalavivienda

R=Preciodelalquiler

Pv=preciodelavivienda

ΔP=variaciónesperadaenelpreciodelavivienda

∝=Proporcióndelvalordelaedificaciónsobrelavivienda


𝛿=Depreciaciónanualdelavivienda

𝜌=Valorcatastraldelavivienda

τIIBIF=Tipodeinterésmarginaldelimpuestosobrevienesinmuebles

g=Gastosdemantenimiento

Enequilibrioestarentabilidaddeberíaserigualalcostedeoportunidadesdeciral

tipodeinterésquesedejadepercibirnetodeimpuestos.

Así:

𝑟 1− 𝜏!"#$ =𝑅𝑃!+∆𝑃!!

𝑃!−∝ 𝛿 − 𝜌𝜏!"! − 𝑔

Donde:

r=Tipodeinterésmediodelosactivosalternativosalavivienda

τIRPF=Tipodeinterésmarginaldelimpuestosobrelarenta

Enelequilibrio,elvalordeunaviviendadeberíadeserigualalflujodescontadode

las rentas de alquiler que produce bien como inversión bien como coste de

oportunidadparaelpropietarioqueutilizasusservicios.

De estamanera seproduciríaneutralidad en laposesiónde vivienda cuando los

individuossonindiferentesentrelacomprayelalquilerenellargoplazo.

Partiendo del modelo anterior simplificado podemos igualar el precio de la

viviendaenelequilibrioalvaloractualdelasrentasdeusoqueelvalorvivienda

generanetasdecostesdemantenimiento.

Así:


P=!"!!! !

!!!!

Donde:

P=preciodelavivienda

Rt=Rentasdeusonetasdecostesdemantenimiento

r=Costedeoportunidaddeldineroparaeldecisor,normalmenteeltipode

interésdepréstamo.

Dado que la duración del bien vivienda es muy larga, podemos establecer la

valoración como una renta perpetua. Suponiendo que la Renta neta de

mantenimientoyeltipodeinteréssemantenganconstantespodemosestablecerla

siguienteigualdad

𝑃 =𝑅𝑟

AsíeldecisorcompraráunacasasielpreciodemercadoesmenorquePsiendo

indiferenteparapreciosigualesaP.

Paraque la formulaciónanterior se cumpla, elmercadodealquiler yde compra

debe ser competitivo, el mercado de capitales perfecto, en el sentido de que la

financiación por hipoteca debe ser perfectamente disponible, disponible

competitivamenteynodiscriminatoria.

Este tipo de modelos pueden ser una buena referencia para el análisis del

equilibrio en el mercado de la vivienda, ya que permitirían observar sobre o

subvaloraciones del precio sobre el valor actualizado de uso al coste de

oportunidad. Como se verá posteriormente son ampliamente utilizados para

identificardesequilibriosenlaformacióndeprecios.


1.3.2 Imperfeccionesenelmercadodelavivienda

El mercado de la vivienda residencial, dadas las características del bien de

intercambioydelosagentesparticipantesenelmismogeneraimperfeccionesen

sufuncionamientoquedificultanelprocesodeequilibrio.

Podemos considerar tres grupos de imperfecciones básicas en el mercado que

limitanlacompetencia(TaltavulldelaPaz2001):

• Existencia de monopolios en la provisión o posesión de bienes

inmobiliarios

• Externalidades derivadas del grado de interrelación e influencia en sus

valoresquetienenestosbienes

• Informaciónimperfectatantoensustransaccionescomoensusprecios

Ademáslamismaautoraidentificaunaseriedeimperfeccionesadicionales:

• Existenciadecostesdemovilidad,lascaracterísticasdeespacio

• Desfasesdelsistemadeproducción

• Existencia de vacantes en elmercado con características que permiten la

inflexibilidaddelospreciosalabaja

• Existenciaderegulacionesqueafectanalmercadodelavivienda

o CódigosdeEdificación

o Planificacióndelsuelourbano

o Legislaciónquecontrolalosprocesosproductivos

o Legislaciónquecontrolalosprocesosdeintercambio

o Fijacióndecondicionesdecontrataciónencompra

o Fijacióndecondicionesdecontrataciónenmercadodealquiler

o Legislaciónfiscal

• Existenciaderacionamientoenelcréditohipotecarioporfactoresdistintos

alostiposdeinterés

• Restricciones en el uso o disponibilidad del suelo, mano de obra o

materiales

• Informaciónincompletaporpartedelosagentes

• Barrerasalaentrada


Todos estos factores implican una dificultad del mercado para encontrar una

situación de equilibrio tal y como se produciría en unmercado completamente

competitivo.

1.4 Consideracionessobreelmercadodelavivienda

La vivienda comobien de intercambio tiene una serie de características propias

queafectana la formacióndeequilibriodelmercado,haciendoqueésteseamás

complejoqueeldeotrosbienes.

Un primer factor que afecta a esta complejidad, es la propia heterogeneidad del

bienqueincluyeelfactorlocalizaciónqueenprincipioesúnicoparacadavivienda

(nopuedehaberunaviviendaenelmismolugarqueotra).

Estacuestiónimplicalaexistenciadeuncomponentemonopolísticoenlaofertade

cada vivienda en particular lo que en la práctica supone la existencia de no un

único mercado de la vivienda sino de múltiples mercados, lo que produce

dificultadesalademandayalaofertaparaconocertodaslasunidadesexistentes

enelmercadoyaccederatodalainformacióndeprecios.

El segundo factor importanteque recalca la complejidades laduracióndelbien,

queloincluyedentrodelosbienesdeinversión,combinandolademandaladoble

facetadeinversiónyuso.

Por otro lado, los largosperiodosdeproduccióndenuevasunidades, hacenque

puedahablarsedeequilibrioacortoyalargoplazosiendorígidalaofertaacorto

plazo.Estocomplicatodavíamáslainterpretaciónyelconocimientodelpreciopor

partedelosagentes.

Ladecisióndeadquisicióndeviviendasuponeunhito fundamentalen lavidade

las familias, que afecta a la totalidad de su ciclo de vida lo que influye en la

necesidaddeincluirenelmomentodeladecisiónmultituddeescenariosfuturos

que en un entorno decisional de riesgo en el mejor de los casos siendo

generalmenteelescenariodeincertidumbre.


Ladependenciademercadosdeproductoscomplementarios,créditoporejemplo,

hace que variaciones en su equilibrio tengan grandes efectos en el mercado de

vivienda.

Endefinitivalapropiacomplejidaddelmercadoderivadadelascaracterísticasdel

bien,generanineficienciascomolainformaciónimperfectaporpartedetodoslos

agentes y la existencia de rigideces sumada a la incertidumbre sobre el ciclo de

vidafuturodelasfamiliasenelmomentodeladecisión,hacenqueestemercado

seapropensoaserafectadoporsesgoscognitivosporpartede losdecisoresque

puedanprovocartransaccionesqueafectenalequilibriodepreciosenelmercado.

CAPITULO2Identificacióndesobrevaloraciónenelmercadodelavivienda.

60 Capítulo2:Identificacióndesobrevaloraciónenelmercadodelavivienda


2 Identificacióndesobrevaloraciónenelmercadodelavivienda

En el capítulo anterior, se han identificado los mecanismos de equilibrio de

mercado, estableciendo la existenciadeun equilibrio tanto a corto comoa largo

plazoparaelmercadodelavivienda.Enestepunto,es imprescindibleelanálisis

deaquellosdesequilibriosqueprovocaneldesajustegeneralizadode losprecios

enelmercado.

Así, en este capítulo se estudian las principales teorías para la identificación y

valoracióndeburbujasdeactivos,diferentesmodeloscuantitativosutilizadosenla

literaturayporúltimolasaplicacionesalestudiodelasburbujasdepreciosenel

mercadodelavivienda.

2.1 Principalesteoríasparalaidentificaciónyvaloracióndeburbujasdeactivos

Unaburbujaenelpreciodeunactivoseproducecuando,deformacontinuadaen

el tiempo, los valores de un activo no responden a sus fundamentales (Stiglitz,

1990;Dupuy,1991;Case&Shiller,2004;Brunnermeier,2008).

No es posible continuar este trabajo sin explorar losmecanismos y patrones de

formacióndelasdiferentesburbujasdepreciosaparecidasalolargodelahistoria.

Enestesentido,Galbraithrealizaunainteresanteexploraciónsobrelasmismasa

laqueharemosreferenciaseguidamente(Galbraith1990).

Alolargodelahistorialosfenómenosdeburbujadeprecioshansidorecurrentes.

ParaGalbraithlaburbujaesunfenómenodeeuforiaespeculativaenelquelamasa

escapa de la realidad, lo que excluye cualquier consideración seria acerca de la

verdaderanaturalezadeloqueacontece.

La euforia es disparada por la extrema fragilidad de la memoria en asuntos

financieros(nomásde10años),asícomoporlaengañosaasociacióndedineroe

inteligencia; “aquel que tienedinero esmás inteligente”, y como factor adicional

asociado,aquellosqueprestandineropresentanuntratodeferentealprestatario

“si se me trata de esta manera es que soy inteligente”, “si tomo prestado soy

inteligente”(Galbraith1990).


ParaGalbraithestosfenómenosdeeuforiatienencaracterísticasespecíficasenel

fenómenoespeculador.Así,“entodoestetipodefenómenosdominalacreenciade

quehayalgonuevoenelmundo”coincidiendoconelconceptode“nuevaera”de

Shiller,“Eldescubrimientodealgonuevoyexcepcionalhalagaelegodelpartícipe

y su cartera” (Shiller 2005). De esta manera el individuo tiene un elemento de

orgullo en descubrir que hay algo nuevo y altamente remunerador del que es

descubridor,estápordelantedelamasa,yelqueotrosseapresurendetrásactúa

comounelementodeconfirmación.

El apalancamiento es la segunda característica de toda burbuja, si hay nuevas

oportunidadesdealtaremuneración,endeudarseesunaopciónmultiplicadoradel

rendimiento,asísurgennuevosinstrumentosfinancieros(lasfinanzas,quetienen

másde500 añosdehistoria, deberíande estar exentas del término innovación)

Todainnovaciónimplicalacreacióndeunadeudagarantizadaenmayoromenor

medidaporunosbienestangibles.Asítodacrisishaimplicadounadeudaqueseha

vuelto peligrosamente desproporcionada con respecto a los medios de pago

subyacentes.

Lacaracterísticafinalcomúndetodaburbuja,trassuhundimiento,eslaaparición

deunperiododeangustiayrecriminaciones.Lairasedirigehacialosiniciadores

más admirados por su inteligencia, se revisarán los instrumentos y prácticas

financieras, sehablarádereglamentosyreformas,enningúncasosediscutirá la

especulaciónensínieloptimismorampantesubyacente,losimplicadosseresisten

siempreareconocersuestupidez.

Esta faltadeenfoquea la causadelproblemavendríadadaporunapartepor la

cantidaddepersonaseinstitucionesquehanestadoenvueltasenelproblemayen

tantoencuantopuedaachacarse lasituaciónaerror,credulidadyexcesodeuna

personaounaempresaenconcretoseevitaachacarloalacolectividad.

Porotrapartenoseachacaalmecanismodemercadounadinámicadeerrorquele

espropia,lascausassonexógenasalmercadoobienhasidopresadeunabusoque

hainhibidosuhabitualrendimiento.


Elprecioencasodeburbujaresponderíamásaunaexpectativaderevalorización

que al propio valor fundamental. Es decir habría inversores que únicamente

adquiriríanlosactivosenbaseasusexpectativasderevalorizaciónnoteniendoen

cuentalosdividendosorentasproducidasporelactivoensudecisión.

La diferencia de precios entre el valor fundamental del activo y el precio de

mercadovendrían explicadaspor comportamientos con racionalidad limitadade

losagentes.

La teoría financiera tradicionalmente considera que el valor fundamental de un

activoigualaalvaloractualesperadodescontadodesusdividendos/rentasfuturas.

De estemodo por un lado podríamodelizarse el comportamiento de un agente

racionalcomoaquelqueúnicamentetomasusdecisionesdevaloraciónenfunción

delosfundamentalesesdeciraquelparaelqueelprecioesigualalvaloractualde

lacorrientedeflujosfuturosgeneradosporelactivo.

𝑃!!! =𝐶𝐹𝑡

(1+ 𝑟)!

!

!!!

Donde:

• CFtseríaelflujodecajaparaelperiodot

• rseríalatasadedescuento

• nlavidaestimadadelactivo

Porotrolado,unespeculadorpuro,seríaaquelqueúnicamenteadquiereelactivo

enfuncióndesuexpectativaderevalorización.

𝑃´!!! =𝐸(𝑃!!!)

(1+ 𝑟´)(!!!)

Donde:

• E(Pt+s)seríaelvaloresperadodelactivoenelmomentodeventas

• r´ sería la tasa de descuento [La menor percepción de riesgo del

especulador,esdecir,lapercepcióndeunaescasacorrelacióndelpreciodel


activo con el mercado, puede dar lugar a una estimación de la tasa de

descuentosustancialmentemenoralacorrespondienter]

• sseríaelmomentoestimadodeventadelactivo

La existencia de individuos especuladores puros no implica necesariamente la

existencia de burbuja de precios, parece que la burbuja surge cuando el

componenteespeculativo superaal componente fundamental en la formaciónde

losprecios,esdecir,segeneraliza.

Básicamente en un contexto donde conviven ambos tipos de agentes podría

establecerse el precio de mercado como una función del precio que están

dispuestosapagarambas categoríasdeagentesyelnúmerodeagentesde cada

tipoexistentes 𝑛!(fundamentales)y𝑛!(especuladores).

𝑃!!! = 𝑓 𝑛!𝐶𝐹𝑡1+ 𝑟 !

!

!!!

;𝑛!𝐸 𝑃!!!1+ 𝑟´ !!!

Laburbujaensusdosfases(maniacaydepresiva)seproduciríacuandolamasade

inversoresespeculativos llegueaunnivel crítico,produciendo la transformación

de inversores fundamentales en especulativos. La formación de precios, se

produciríamásporlaexpectativaderevalorizaciónqueporelvalorfundamental

delactivo.

De alguna manera el motivo demanda especulativa contagia a los inversores

fundamentalesproduciendounincrementodedemandaquehacesubirlosprecios,

generandouncumplimientodeexpectativasderevalorizaciónqueasuvezgenera

unas expectativas de revalorización futuras generalizando el comportamiento

especulativodelosinversores.

En el caso concreto del mercado “vivienda residencial” la generalización de

comportamientos especulativos produciría una disminución de oferta en el

mercadosustitutivoalquiler, incrementandolospreciosyhaciendosubirelvalor

paralosinversoresfundamentales.

El principal problema a la hora de valorar la existencia de burbujas consiste en

obtenerelvalorfundamentaldelactivoquevienedadoporladeterminacióndelos


dividendos/rentasfuturas,laduracióndelactivoosuvaloralfinaldesuusoypor

último la determinación de la tasa de descuento a aplicar para la actualización

(Stiglitz1990).

Dado que la formación de burbujas de precios es un mecanismo complejo que

afectaauncomportamiento colectivo, sonvarios losmecanismosqueparticipan

enestecomportamientoquebásicamentesobrevaloralasexpectativasdeprecios

futurasmásalládel valor actualde los flujos futurosquees capazdegenerarel

activo.

Enlaliteratura,encontramosnumerosasreferenciasalaidentificacióndepatrones

ycaracterísticasdeburbujasdepreciosdeactivosenbasealcomportamientode

procesos de este tipo ocurridos en la historia. En este sentido podemos citar

algunasdelasmásrelevantes:

Kindleberger y Aliber (2005) proponen un patrón que comienza con un

incremento de optimismo de los inversores según se va produciendo una

expansióndelaeconomía,latasadecréditoseexpandeyelcréditoseacelera,un

creciente número de individuos que invierten a corto plazo obtienen más

rentabilidad que los retornos asociados con la productividad de los activos que

adquieren, se incrementa la oferta de crédito lo que junto con un entorno

económicoboyanteamenudoprovocaunincrementodelconsumoenrespuestaa

unasbuenasexpectativasdecrecimientogenerandounmodeloderealimentación

(Kindleberger&Aliber2005).

Galbraithencuentrapatronescomunesrecurrentesensuanálisisde lasburbujas

financierasalolargodelahistoria.Elprimerfactoreslaextremafragilidaddela

memoria humana en asuntos financieros, unido a una engañosa asociación de

dineroeinteligencia,reconociendosuperioridadmentalaquienloposee.Entodos

losacontecimientosdeeste tipodomina la creenciadequehayalgonuevoenel

mundo, estamos ante una “nueva era”. Toda crisis financiera ha implicado una

deudaquedeunauotramanera seha vueltopeligrosamentedesproporcionada

con respecto a los medios de pagos subyacentes. Como característica final

Galbraith apunta el comportamiento tras el inevitable hundimiento: ausencia de


culpables,únicoculpableel impersonalmercadoyunareforma inmediatade los

instrumentosfinancierosquefomentaronlaexpansión(Galbraith1990).

ParaShiller,laformacióndeburbujasdeactivosrespondealsiguientemecanismo:

(Shiller2005)

• Incrementosenelpreciodelactivo.

• Excitación colectiva ante el incremento de precios, acompañado de un

enfoquehaciaestetemaenlosmediosdecomunicación.

• Elbocaabocahabladehistoriasdepersonasganandomuchodinero,surge

laenvidiaenlosquenohansidoafortunados.

• Surgeuninteréscrecienteenelactivoafortunadoporpartedelpúblicoen

general,todoelmundohablasobreello.

• Aparecen Teorías sobre “laNueva Era” para justificar los incrementos de

preciossinprecedentes.

• Serelajanlosestándaresderestricciónalpréstamoporpartedelabanca.

Como factor comúna todasestas teoríasencontramos la subidadepreciodeun

activo, el optimismo creciente sobre los precios del activo y el contagio

generalizado de este sentimiento optimista que apoyado en una expansión del

crédito se convierte en nuevas subidas de precios. El optimismo colectivo

reforzadoporunmecanismodeprofecíaautocumplidaalimentanuevassubidas

deprecios.

Entérminosdelatipologíaycaracterísticasdeactivossusceptiblesdeburbujasde

precios, Tirole (1985) apunta a la durabilidad y escasez del bien (Tirole 1985).

Kindleberger por su parte encuentra una variedad de activos sobre los que

históricamentesehaproducidoalgúnprocesoconsideradocomoburbujaoboom,

aunque no siempre hayan terminado en crisis financieras: materias primas,

accionesnacionales,bonosyaccionesextranjeros,terrenosurbanosysuburbanos,

propiedades rurales, segundas residencias, centros comerciales, fondos de

inversióninmobiliaria,aeronaves747,petroleros,objetosdecoleccióntalescomo

pintura, joyería, sellos, monedas, antigüedades y, recientemente, préstamos

bancarios sindicados a países emergentes. Dentro de esas categorías amplias la

especulaciónsuelecentrarseenactivosmuyconcretos:accionesdecompañíasde


seguros, reservasminerales en América del Sur, fincas productoras de algodón,

inmueblesenparaísosfiscales,artepost-impresionista,etc.(Kindleberger&Aliber

2005).

De esta amplia gama de activos susceptibles de especulación los que más

preocupan por los eventuales efectos desestabilizadores son los inmuebles y las

accionespuestoqueconformanunapartefundamentaldelariquezadelosagentes

económicos.

Unavíaparalaexplicacióndelcomportamientodelosinversoresenlasetapasde

burbujasesrelajarlahipótesisderacionalidad,asíenlosúltimosañoshansurgido

unaseriedemodelosbasadosenlainclusióndehipótesisdecomportamientocon

racionalidadacotada.

Tradicionalmentelacienciaeconómicahaconsideradoquelosagentestomansus

decisionesconracionalidad(hipótesisderacionalidadcompletadelosagentes)

Así,unafunciónquerepresentaelcomportamientohumanoenladecisiónpodría

serdelaforma:

max!∈! U = δ!!!

!!!

𝜌(𝑠) 𝑢(. , 𝑠, 𝑡)!∈!!

dónde:

• Ueslautilidadalolargodelavidadeldecisor

• Leselconjuntodeestrategiasenelciclodevida

• Sτeselconjuntodeespaciosdeestado

• ρ(s)respondeacreenciasracionales

• δ∈(0,1)eslatasadedescuentoyesconsistenteeneltiempo

• u(·,s,t)eslautilidadeneltiempotdelespacios

Estafunciónrepresentaríaelconjuntodedecisionesóptimasalolargodelavida

deunindividuoquemaximizaransuutilidad.

En los últimos años numerosos investigadores han comenzado a cuestionar la

racionalidad completa en la toma de decisiones relajando la hipótesis de


racionalidad en los parámetros del modelo y a contrastarlas con el

comportamiento humano en la decisión utilizando los avances de la psicología

cognitiva(GarcíaMontalvo2008).

Algunasdelascuestionescontrastadaspodríanser

• Preferenciasbasadasenelpresente:inconsistenciatemporalenelfactor

dedescuentoδ

• DependenciaReferencial:u(·,r)siendorelpuntodereferencia

• Factorsituacionalborroso:Elconjuntodemaximización≠L

• Preferencias Sociales: u(·, x) donde x representa las preferencias de

otrosagentesdelaeconomía

• Persuasión(equivalentea laspreferenciassociales) la influenciadeun

terceroestomadacomofactordecisional.

• Excesodeconfianza:lasexpectativasdeρe(s)≠ρ(s)

Lasobre-confianzajuntoconelcomportamientogregario,unaformadeinclusión

depreferencias sociales, esunode los factoresapuntadospor la literaturacomo

una de las causas que impulsan a los individuos a sobrevalorar los activos. “La

euforiaqueconducealaaberraciónmentalextremaesunfenómenorecurrenteque

pone en peligro al individuo afectado, a la empresa en concreto y a la comunidad

económicatoda”(Galbraith1990).

Este fenómeno implica que los individuos sobreestiman sistemáticamente la

adecuacióndesusdecisionesylaprecisióndesuinformación,asílasexpectativas

deρe(s)≠ρ(s)dondeρe(s)es laprobabilidadasignadaporeldecisoryρ(s)es la

probabilidadrealdeocurrencia.

Es decir los individuos tienden a pensar que sonmás inteligentes que lamedia,

predicen mejor, hacen las cosas mejor y sobreestiman la fiabilidad de la

información de que disponen, especialmente después de haber tomado varias

decisionesquehanconducidoalaobtencióndeéxito(Nofsinger2005).

Esto afecta a las decisiones de inversión, en tanto en cuanto la percepción del

riesgo se distorsiona. Por ejemplo, un inversor racional intentará maximizar la


rentabilidad tomando el mínimo riesgo posible, pero un inversor con sobre-

confianza, no será capaz de procesar el riesgo que toma, luego acometerá

inversionessintenerencuentaelriesgoreal.

Enlosmercadosfinancieros,elefectodesobre-confianzahacereferenciaalhecho

deque los individuossuelenconfiarexcesivamenteensucapacidadparaevaluar

los valores de las empresas y a sobreestimar la información de la que disponen

(PascualRuano2006).

Este comportamiento implica que se producen dos fenómenos analizados por el

campodelasfinanzascognitivas:

• PorunladoseproduceunaIlusióndeConocimiento:Laspersonastienden

a pensar que la precisión de sus previsiones depende de la información,

aunque esto sería cierto si se tiene capacidad para procesarla

correctamente,estonosueleserasí.

• SeproduceademásunaIlusióndeControl:Laspersonastiendenapensar

que pueden influir sobre eventos incontrolables, los atributos que

refuerzan la ilusión de control son la “Elección propia”, “Secuencia de

Retorno”,“Familiaridadconlatarea”,“Información”,“participaciónactiva”,

“experienciaanterior”.

Parece que la sobre-confianza por sí sola, no es el factor disparador de la

formacióndeburbujasdepreciosdeactivos,yaquepartiendodeunahipótesisde

mercado competitivo, el que un individuo sufra de sobre-confianza no implica

necesariamentequeestoafectealmercado.Esnecesarioentoncesqueestasobre-

confianza se contagie a una masa crítica de intervinientes para en base a

mecanismos de profecía auto-cumplida generen incorporación de nuevos

elementosenfermosdehybris,porsupuestonemesisacabadevolviendoalmercado

haciasusfundamentales.


2.2 Modeloscuantitativossobreformacióndeburbujasdepreciosdeactivos

Esposibledeterminarqueelpreciodeunactivotienedoscomponentes,elprecio

fundamentalyelpreciodeburbuja.Deestaforma,alahoradeabordarelanálisisy

cuantificacióndelaburbuja,puedenencontrarsedosenfoquesfundamentalmente.

Elprimeroestaríaorientadoalacuantificacióndelapartefundamentaldelprecio,

mediante la construcción de complejos modelos econométricos que intentan

separarelvalordeactivojustificadoporelcomponentefundamental(porejemplo

elratioPERenlasaccionesolosfactoresqueexplicanlademandadeviviendaen

el caso de la inversión inmobiliaria) del componente no fundamental o burbuja.

Básicamenteestosmodelosintentancontrastarelfactorfundamentalyobtienenel

factor burbuja como residuo. Existen numerosos contrastes econométricos

basadosenesteprincipiosiendolosmásconocidos:

* Testdelímitesdevarianza:Shillercriticalosmodelosdevaloractualbasadosen

fundamentales descontados a una tasa de descuento constante, compara la

varianzaenellargoplazodelaseriedepreciosdeaccionesconlavolatilidaddelos

dividendos, concluyendo que la volatilidad de los precios es demasiado alta

comparadaconladelosdividendos(Shiller1981).

* Test de dos pasos de West: West encuentra que en ausencia de burbuja, la

relación resultante de la regresión entre el precio de la acción y el dividendo

debería de poder ser estimadamediante la regresión directa entre dividendos y

precioseigualalareal,luegosiestonosecumplesecumpliríalahipótesisdeno

burbuja(West1987).

* TestbasadosenIntegración/Cointegración:DibayGrossman(1987)partendela

sencilla noción de que para que una burbuja comience, no debería de existir

anteriormente.Proponenanalizarsilospreciosdelasaccionessonestacionariosy

diferenciarloselnúmerodevecesrequeridosparahacerquelosdividendossean

estacionarios.Observanquesi laseriedepreciosydedividendossonintegradas

deorden1,laecuación


𝑃!! = (

11+ 𝑟

!

!!!)!𝐸(𝑑!!! + 𝜎!)2

imponeunacondicióndeequilibrioentrelasseriesdedividendosypreciosbajola

hipótesis nula de burbuja y suponiendo que𝜎!sigue un proceso estacionario la

seriedeberíadeestarcointegrada(Diba&Grossman1987).

* Burbujas Implícitas: Froot and Obstfeld defienden un componente de burbuja

racionalquedependeexclusivamentedelosdividendosagregados,lavariabilidad

de precios dependería exclusivamente de factores económicos fundamentales

exógenosynodefactoresextraños(Froot&Obstfeld1991).

Unacríticaaestosmodeloseconométricos,esquenoconsiguendiferenciarentre

lapartedeburbujaylosfundamentales.Porelloestosmodelosnosenseñanmás

sobredóndefallaelmodelodevaloractualquesobrelaexistenciadeburbujasde

precios(Gürkaynak2008).

Otraaproximaciónalproblemaeslamedicióndelacomponenteburbujadeprecio

deformadirectaatravésdelarealizacióndecuestionariosqueintentanmedirla

componente racionalidad limitada. Esta es la aproximación seguida por Shiller

(1999) o por Case y Shiller (1988, 2003). Asimismo, García Montalvo (2005)

realiza un estudio siguiendo la metodología de Case y Shiller, obteniendo

resultados relevantes en la identificación del factor burbuja para el caso del

mercadodelaviviendaEspañolenelaño2005.

En las últimas décadas han surgido modelos basados en las aportaciones del

campodelasfinanzasconductuales(BehavioralEconomics).Estosintentanincluir

comportamientos de los agentes que rompen con la hipótesis de racionalidad

completa.AsíScheinkmanyXiong(2003)presentanunmodeloparaelestudiode

burbujas y volumen de transacciones resultante de transacciones especulativas

entre agentes con creencias heterogéneas debidas a la presencia de agentes con

sobre-confianza.Estolespermitecaracterizarlamagnituddelaburbujaenbasea

frecuenciadeoperacionesyvolatilidadconcluyendoqueelmodeloesconsistente

conloobservadoenburbujashistóricas(Scheinkman&Xiong2003).

2 Dónde 𝜎! representa las variables fundamentales no observables


2.3 Aplicacionesenelmercadodelaviviendaresidencial

El mercado de la vivienda es considerado como un mercado ineficiente en

comparaciónconotros(Hott&Monnin2008).

La vivienda como activo reúne las características de durabilidad y escasez (su

mercado tiene una oferta rígida a corto plazo debido al largo periodo de

construccióndenuevasunidades).Ademássuscaracterísticasdeheterogeneidad,

así como la inexperienciade los compradores (un compradormedio solo realiza

unaoperaciónalolargodesuvidaenestemercado)hacenqueelactivovivienda

residencial sea especialmente susceptible de formación de burbujas, la más

reciente,lacomenzadaalrededordelaño2000yqueapartirde2007comenzósu

fasededescensoacompañadodeunacrisisfinanciera.

Numerosos autores han encontrado evidencias empíricas sobre la existencia de

burbujas en el mercado de la vivienda. Así Himmemberg, Mayer y Sinai (2005)

proponenunmodelodecoste totaldepropiedadquecomparadoconelcostede

alquiler les hace concluir un nivel de precios por encima del equilibrio lo que

sugierelaexistenciadeburbujas(Himmelberg,Mayer&Sinai2005).

Hott y Monnin (2008) proponen dos modelos complementarios para la

identificacióndelospreciosfundamentalesenmercadosinmobiliarios.Elprimero

de ellos está basado en la condición de no arbitraje entre alquiler y propiedad,

mientrasqueel segundoestábasadoenunequilibriodemercadoentreofertay

demanda. Contrastando estos modelos para los mercados Americano, Holandés,

Inglés, Japonés y Suizo encuentran que los precios se desvían sustancialmente y

porperiodos largosdesus fundamentalesestimados.Sugierenque laexplicación

del gap entre el precio fundamental y el observado podría basarse en las

expectativasdeloscompradores(Hott&Monnin2008).

Porotro ladoVandenNoordrealizaunanálisisbasadoenunmodeloprobitque

intenta estimar la probabilidad de que los precios estén cerca de un pico,

encontrandoquepara2005unincrementode1a2puntosenlostiposdeinterés


podría situar a Estados Unidos, Francia, Irlanda, España y Suecia en una

probabilidaddeestarenunpicodealrededordeun50%(OECD2006).

Shiller(1999)yCaseyShiller(1988,2003)proponenunmodelodecuestionario

paralamedicióndeexpectativasderevalorización.

Himmelberg Mayer y Sinai (2005) analizan el papel relativo que juegan los

fundamentalesylapsicologíadelmercadoenladinámicadepreciosdelmercado

Americanoparadosperiodosdeimportantecrecimientodeprecios,1980y2000,

utilizando un modelo basado en coste de propiedad y analizando las rentas

(Himmelberg,Mayer&Sinai2005).

Para el caso Español, Ayuso y Restoy (2006) realizan un análisis basado en la

relación precio renta utilizando como tasa de descuento la rentabilidad de

inversiones alternativas concluyendo que podría existir un desequilibrio a corto

plazoaunqueelmercadoseencontraríaenequilibrioenel largoplazo(Ayuso&

Restoy2006).

García-Montalvo (2006) realiza un interesante análisis de las expectativas de

revalorizaciónde laviviendaenEspañaenunperiodolargobasadoen latécnica

decuestionario.Asíanalizala inconsistenciasenlaformacióndeexpectativas,en

este sentido entiende que el exceso de confianza (overconfidence) fue un factor

muy importante en la explicación de la burbuja y que el factor preferencias

sociales afecta a que el equilibrio en la elección alquiler/compra muestre una

preferenciafavorablealacompra(García-Montalvo2006).

Enesteestudio,realizadoenelaño2005sobreunamuestrade1.509compradores

de vivienda en los últimos 5 años así como sobre personas que señalaban que

pensabancomprarunaviviendaduranteeseaño,encuentraparaelcasoespañol

inconsistencias en las expectativas en base a que el 94,5% de los entrevistados

contestaron que la vivienda estaba efectivamente sobrevalorada (el 40%

considerabaquelaviviendaestabasobrevaloradamásdeun50%)mientrasquea

suvezun65%delosentrevistadosconsiderabaquelaelevadarentabilidaddelos

activosinmobiliariosfueunaconsideraciónmuyimportanteofueconsideradaala

horadecomprarunavivienda(García-Montalvo2006).


Parece haber una contradicción entre ambas opiniones, en este sentido algunas

preferenciassocialespuedeninfluirenlaconfusióndelosdemandantes,elmismo

autor recoge una serie de creencias incorrectas, “falacias” que considera

implantadasenelmercadoEspañoldelavivienda(GarcíaMontalvo2008).

2.4 Consideraciones sobre la identificación de sobrevaloración en elmercadodelavivienda.

La sobrevaloración generalizada y continuada de activos en el mercado suele

desembocarenunperiododeajustedepreciosconfigurandounprocesoconocido

comoburbujadeprecios.

Este fenómeno se caracteriza por procesos de euforia especulativa donde los

preciosdejandereflejarsusvaloresfundamentales.

Enestesentidolosmodelosencontradosenla literaturaparala identificaciónde

burbujas,intentanenfocarseenlapartefundamentaldelospreciosparaintentar

establecer la parte no racional de los mismos. Otra aproximación al problema,

vendríadadaporlaidentificacióndelapartenoracionalmediantelautilizaciónde

cuestionariosquepermitanalosagentesmanifestarsucomportamiento.

Una cuestiónquenosha llamado la atenciónes la escasaproducción relativade

literatura académica especializada sobre el mercado de la vivienda residencial

respectoaotrosmercadosporejemploelbursátil.

Laaplicacióndeestosmodelossobrelosmercadosdeviviendaresidencialparece

permitir obtener conclusiones en el sentido de valorar la existencia o no de

burbuja aunquepor otro ladonoparece diferenciar entre la parte racional y no

racionaldelosprecios.

CAPITULO3RacionalidadPostneoclásica:Patronesdeirracionalidad/racionalidadlimitada,aportacionesdelBehavioralFinance/Economics

76 Capítulo3:Racionalidadpostneoclásica,patronesderacionalidadlimitada…


3 RacionalidadPostneoclásica:Patronesde

irracionalidad/racionalidadlimitada,aportacionesdel

BehavioralFinance/Economics

Eneste capítuloabordaremos la relajaciónde lahipótesisde racionalidadde los

agentes, en base a las aportaciones de la psicología cognitiva que se han ido

incorporando a la ciencia económica y que desde de los años 70 a partir de las

aportacionesdeKanemanyTchevinskihancomenzadoaformaruncuerpopropio

conocidoenelámbitoanglosajóncomo“BehavioralFinance/Economics”traducido

como finanzas/economía del comportamiento. La utilización del término

irracionalidadoracionalidadlimitada(términoacuñadoporSimon)generaalgún

tipodeconfusiónenciertosámbitos,noimplicalocura,simplementelarelajación

delospostuladosdecomportamientoimplementadosenlosmodeloseconómicos

tradicionalesyenlashipótesisdeeficienciademercadoyquelateoríadenomina

racionales. Es por esto que se ha decidido en este texto acuñar el término

racionalidadpostneoclásicaeneltítulodeesteapartado.

3.1 Introducción

TradicionalmentelaCienciaEconómicahaconsideradoquelosagentestomansus

decisionesconracionalidad.

Asíunafunciónquerepresentaelcomportamientohumanoenladecisión,podría

serdelaforma(GarcíaMontalvo2008):

max!∈! U = 𝜕!!

!!!

𝜌(𝑠) 𝑢(. , 𝑠. 𝑡)!∈!!

donde:

• Ueslautilidadalolargodelavidadeldecisor

• Leselconjuntodeestrategiasenelciclodevida

• Steselconjuntodeespaciosdeestado

• p(s)soncreenciasracionales

• δ∈(0,1)eslatasadedescuentoyesconsistenteeneltiempo


• u(·,s,t)eslautilidadeneltiempotdelespacios.

Deunaformamássistemática,apartirdelosaños80,algunosinvestigadores3han

comenzado a cuestionar la racionalidad completa en la toma de decisiones

comenzandoarelajarlahipótesisderacionalidaddelosparámetrosdelmodeloy

a contrastarlas en el comportamiento humano en la decisión basados en los

avancesdelapsicologíacognitiva.

Algunasdelascuestionescontrastadasserían:

• Preferenciasbasadasenelpresente:inconsistenciatemporalenelfactor

dedescuentoδ

• DependenciaReferencial:u(·,r)siendorelpuntodereferencia

• Factorsituacionalborroso:Elconjuntodemaximización≠L

• Atención: Los agentes no prestan atención durante todos los periodos

noprocesando la informaciónde forma instantánea,comoresultadoel

conjuntodemaximización≠L

• Preferencias Sociales: u(·, x) donde x representa las preferencias de

otrosagentesdelaeconomía

• Persuasión(equivalentea laspreferenciassociales) la influenciadeun

terceroestomadacomofactordecisional.

• Excesodeconfianza:lasexpectativasde˜p(s)≠p

Desdeuncomienzo,laCienciaEconómicaylasFinanzashanestadoocupadasenel

análisisyprediccióndelosresultadosymecanismosdetomadedecisionesdelos

diferentesagentesparticipanteseneseconjuntodefórmulasdeasignaciónquees

elmercado.

LosmodelosneoclásicosbasansusconclusionesendosHipótesisprincipales:

− Eficienciadelosmercados(Fama1998).

o Todalainformaciónestárecogidaenlosprecios

3 En los siguientes apartados, se hará referencia a éstos y sus más importantes estudios relacionados con el campo del Behavioral Economics/Finances


− La información está disponible y todos los inversores

disponendeella.

− Losinversoresprocesanestainformaciónytomandecisiones

deformaracional.

o Nohayposibilidaddearbitraje(continuadas)

§ Haysuficientespequeñosinversoresconsuficientecapacidad

definanciaciónparacerrarlasoportunidadesdearbitraje.

§ Los arbitrajistas son recompensados, lo cual significa que

debe de haber siempre oportunidades de negocio en el

mercado.

− Racionalidaddelosagentes.

o Elindividuotomalamejordecisióndentrodetodaslasposibles.

o Elindividuosiemprebuscamaximizarsusatisfacción/beneficio

o Siempreprefieremásdelobuenoymenosdelosmalo.

Laobservaciónempíricadelcomportamientodelosmercadosmuestraevidencias

de que estas hipótesis no siempre se cumplen, provocando diferencias entre el

comportamientodelmercadoy lasprediccionesdelosmodelosanalizados.Estas

diferencias son consideradaspor la teoría comoanomalíasdelmercado (Shefrin

2000).

Esto ha obligado a la aparición de nuevas teorías complementarias a la línea

principal que intentan relajar las hipótesis anteriormente mencionadas. Así, la

evolucióndelaslíneasdeinvestigaciónharecorridodiversoscaminosenfunción

delashipótesiscuestionadas.

Enestesentido,lateoríadelaagencia,haintentadoanalizarelprocesodedecisión

delosagentescondiferenteinformación.

El campo de la Economía / Finanzas “conductuales” (Behavioral Economics /

Finance),intentaabordaralgunasáreaspendientesdeexploración:


− Lainterpretaciónyprocesodelainformaciónporlosagentes(relajación

delahipótesisderacionalidad)

− Laexistenciadelímitesalarbitraje.

La primera vía de investigación recibe aportaciones del campo de la psicología

intentandotomardesuanálisisde latomadedecisioneshumanaevidenciasque

permitan modelizar y contrastar comportamientos diferentes al puramente

racional.

Lasegundavía,analizasiestoscomportamientosnoconsistentesconlahipótesis

deracionalidadafectanalmercado,esdecir¿sonlosmercadosirracionales?

El campode lasEconomía/Finanzas “conductuales” surgeasí comouncampode

investigaciónmultidisciplinarqueenriquececonlosconocimientosyavancesdela

psicologíaelestudiodelcomportamientodelosmercadosydelosagentesqueen

élintervienen.

Paralapsicología,elprocesodetomadedecisionesobedecealsiguienteesquema:

Figura6ProcesodetomadedecisionessegúnPsicología

Elsujetoestableceunaprimerarespuesta(mediadora,cognitiva,emocional)ante

unestímulodelentornoenunasituaciónconcreta(factorsituacional)Elindividuo

procesarásegúnsupersonalidadygeneraráunarespuestaanteelestímulo,esta

Estímulo(Situacional)

• Respuesta Mediadora

• Respuesta cognitiva

• Respuesta Emocional

Personalidad Respuesta

Consecuencia


respuestaproduciráconsecuenciasqueseránunnuevoestímuloparasudecisión

enunbuclederealimentación.

Asídiferentesfactorespuedeninfluirenladecisióndelsujeto:

Factorsituacional:lasituación,elstatuquo,elentornopuedeafectarala

decisión.

FactorCognitivo:lainterpretacióndelainformaciónporpartedeldecisor

dependedesucapacidaddeentendimiento.

Factor Emocional: la respuesta emocional ante el cambio afecta a su

decisión.

FactorMediador:siemprepuedeexistirunavíaalternativaquenosiendo

detectadaporelsujetodecisor,espuestaenrelieveporunestímulotercero,

“otroagente”eincluidaenelprocesodedecisión.

La personalidad del sujeto procesa los diferentes estímulos y establece una

respuesta,estarespuestatieneunaconsecuenciaqueesincluidaporeldecisoren

sumodelo de aprendizaje y almacenada en sumemoria para la tomade futuras

decisiones.

Parece que la psicología sostiene que el proceso de decisión humano no es tan

estableypredeciblecomolashipótesisderacionalidad, imbuidasen losmodelos

económicos,sostienen.

Así, la aplicación del conocimiento del campo de la psicología cognitiva puede

ayudar a la ciencia económica a explicar algunas anomalías detectadas en sus

modelos.

Noobstantesurgencríticas(Fama1998)entantoencuantounnúmerodeautores

argumentaquelasconclusionesobtenidasdelosestudiospsicológicos,nopueden

generalizarse al mercado, responderían a un comportamiento individual y el

mercadoseencargaríadecompensarlossesgoscognitivosentreagentes.


Ambas posturas encuentran razonamientos, argumentos y evidencias para

justificarsuposición.

Quizásnoescasualidadqueen2013elpremiodelbancodeSueciaenmemoriade

AlfredNobelfueracompartidoporShilleryFamaambosdefensoresdeposiciones

enfrentadasenestecampo.

En lo que sigue, se intenta explorar la incorporación de las aportaciones

psicológicas al campo de la economía a lo largo de la historia del pensamiento

económico,estonospermitiráapreciarlospuntosdeacercamientoyalejamiento

deambasdisciplinasalolargodesudesarrolloycomprenderlaproblemáticadela

modelizacióndelatomadedecisionesdesdeelpuntodevistadelaeconomía.

3.2 PsicologíayEconomía:acercamiento,alejamientoyconvergencia

La psicología y la economía son ciencias que tienen en común su enfoque en la

explicacióndelcomportamientohumano.

Quizás el comprender la evolución histórica del pensamiento económico en su

relación con la psicología nos ayude a situar el actual estado del arte sobre la

cuestión.

En lasrelacionesentre lapsicologíay laeconomía,cienciasquetienenunorigen

comúnen el campode la filosofía y lamoral (Barber1995), podemosdistinguir

tresfases(Thaler1991):

• Acercamientodadosuorigencomún,

• Alejamientoydesarrolloindependienteparafinalmenteencontrar

• Puntosdeconvergenciaentreambasdisciplinas.

ElpensamientodeAdamSmithesconsideradocomoelpuntodepartidadeloque

se conoce como la “moderna economía”. Smith, cuya obramás conocida por los

economistases“LaRiquezadelasNaciones”(1776),habíaescritodiecisieteaños

antes“LaTeoríade lossentimientosmorales”(1759).Enesteúltimoexponesus

ideassobreel“comportamientodelosindividuos”,incluyendoalgunasreflexiones

queahorasonanalizadasporelcampodelbehavioraleconomics,porejemplo:


"wesuffermore...whenwefallfromabettertoaworsesituation,than

weeverenjoywhenwerisefromaworsetoabetter.”

Queconstituyeunclaroantecedentedela“aversiónalaspérdidas”(Camerer&

Loewenstein2002)

Porsuparte,Marshall,defineensusPrincipiosdeEconomía:“Laeconomíaesuna

cienciapsicológica” (Marshall 1920).Asímismootros economistas ypensadores

comoKeynes,Hayek,,Fisherincluyenensustrabajosdecuestionespsicológicas.

Parececoherenteestafuentepsicológicadelaeconomía,yaquesilaeconomíase

preocupa de cómo asignar los recursos entre individuos, la psicología del

comportamientoindividualdeberíaexplicarelcomportamientoeconómico.

Sin embargo en la década de los años 50 del siglo XX comenzó una fase de

distanciamiento entre ambas disciplinas. Esto puede explicarse por dos razones

fundamentales:

• El énfasis matemático que empieza a utilizarse en economía, altamente

influenciadaporlafísica.Losconceptosdeestática,dinámica,multiplicador,

aceleración, tasa, son tomados de esta disciplina (Von Newman &

Morgenstern1944).Losavancesenlacienciaeconómicafueronrealizados

porfísicosomatemáticosoeconomistasconsólidaformaciónmatemática.

• Unasegundacausadeestedistanciamiento,tienesuorigenenelhechode

que algunos economistas toman una variación de la lógica positivista (el

únicoconocimientoauténticoeselconocimientocientífico,éstesolamente

puedesurgirdelaafirmacióndelasteoríasatravésdelmétodocientífico),

posiciónimpulsadaporMiltonFriedman.

“Elcompletorealismoesclaramentenoobtenibley, lapreguntadesi

unateoríaessuficientementerealista,debeservistaentérminosdesi

suspredicciones son suficientementebuenasparaelpropósitoque se

tieneenmano”.

El súper-racional “hombre de Chicago” crece con la economía neoclásica,

basándoseenqueloimportanteestáenel“withthepurposeonhand”,yendonde


“quien toma las decisiones se comporta como si la información hubiera estado

elaborada para formar percepciones y creencias utilizando rigurosos principios

estadísticos.”

El “hombre de Chicago” es maximizador, optimizador, actúa con perfecta

racionalidadyconinformacióncompleta.

Enestecaminolaeconomíahaproducidoenormesavancesenelcampocientífico.

La psicología, continúa su camino poniendo el énfasis en la comprensión de la

naturalezadeloselementosqueintervienenenlatomadedecisiones,decómolas

decisionesseestablecenysonmodificadasenlaexperiencia,delaformaenquese

determinan los valores. Así, la visión psicológica del proceso de decisión, está

influenciadaporlaideadecontexto,cambianteeinfluenciadodeinteracciones,de

percepciones,motivosyemociones.

Entérminosdelatomadedecisioneseconómicas,lamayorprecisiónformalllega,

enestaaproximaciónneoclásica,conJohnvonNeumannyOskarMorgensternen

1944 en su texto “The Theory of Games and Economic Behaviour”, quienes

extiendenloshallazgosdeDanielBernoulliefectuadosen1738.

HastaBernoullielvalormonetarioesperado(VME)eraelparadigmaparalatoma

dedecisiones.Introducelaspreferenciassubjetivasanteelriesgo,quenosiempre

tendráncomorespuestaelVME.

Daniel Bernoulli (1738) “Specimen Theorias Novas de Mensura Sortis” expone

ejemplossencillos.

“Unapersonatieneensupoderunnúmerodeloteríaquetieneun50%

de probabilidad de que si sale premiado gana $ 10.000, y un 50% de

probabilidad de que no salga premiado, en cuyo caso gana cero.

Entonces,¿Porquémontodedineroelindividuovenderíaesalotería?O

sea,quémontoprefiereencertidumbre.ElVMEenestecasoes$5.000

($10.000x0,5+0x0.5=$5.000).”


Bernoullisostuvoqueestapersonaprefierevenderloen3.000€quesonseguros,

enlugardecorrerelriesgodenoganarnadaaunquematemáticamenteelVMEsea

5.000€.

Asíseintroducen,hacemásde250añoslaspreferenciassubjetivasfrentealriesgo.

El individuodelejemplo,quecedeVME,vendelaopciónquetieneensusmanos,

noen5.000€sinoen3.000€

Es decir, hayunautilidad subjetiva del dineropara el individuodiferente de las

cifrasquesurgendelcálculodelVME.

Bernoulli realiza esta aportación a partir del reto que se le presenta en la

resolución de la paradoja de San Petersburgo propuesta por su primo Nicolás

(SanchezMolinero1984).

Básicamentelaparadojapresentaelsiguienteproblema:

“Pedroarrojaunamonedaalairehastaquesalecara,secomprometea

entregaraPablounducadosisalecaraenlaprimeratirada,dossisale

caraenlasegunda,cuatrosisalecaraenlatercerayasísucesivamente

doblandoelnúmerodeducadosencadatiradaadicional.”

La paradoja consiste en que si se identifica el juego con la ganancia monetaria

esperada,dichovalortiendeaserinfinito.

𝐸 =12 1+

12

!

2+ 12

!

4…+ 12

!

2!!! +⋯ =12+

12+⋯+

12 = ∞

Sinembargoningunapersonarazonablevaaestardispuestaapagarunacantidad

astronómica por tener el derecho a jugar. Aquí la paradoja, el criterio del valor

medioesperadoesinconsistenteconelcomportamientodelaspersonasnormales.

Bernoulli,aligualqueCramer(quetambiénfueinvitadoaresolverlaparadoja),se

aproxima al problema desde el análisis de la utilidad esperada (UE), que él

denomina"expectativamoral".


𝑈𝐸 =12𝑈 1 +

12

!

𝑈 2 +⋯+ 12

!

𝑈 2!!! +⋯

Para que esta función tenga un valor finito Bernoulli, introduce el concepto de

decrecimientodelautilidadmarginaldelariqueza.

UnavezhalladalaUtilidadEsperadadelJuego,sepuedehallarelvalormonetario

queunapersonaestaríadispuestaapagarporparticiparenelmismo.Es loque

hoy conocemos como Equivalente Cierto en la teoría de decisión bajo

incertidumbre.

Otra interesante aportación de Bernoulli en este campo es la exposición de sus

ideasmedianteelsiguientediagrama,dondeelejedeabscisas,midelariquezadel

sujetoyeldeordenadaslosincrementosodecrementosdeutilidad.

Figura7BernoulliUtilidaddelaRiqueza

Para su realización, Bernoulli se plantea el siguiente problema, un sujeto se

proponejugaraunjuegoenelquepuedeganarunariquezaadicionaldecuantía


BCoBDoBEoBF;lasprobabilidadesdeganarsonP1,P2,P3yP4encadacaso.

LasutilidadesparacadaunadeesasgananciassonCG,DH,EL,FM.

Deestamaneralautilidadesperadadeljuegoserá:

𝑈𝐸 = 𝑃!𝐶𝐺 + 𝑃!𝐷𝐻 + 𝑃!𝐸𝑙 + 𝑃!𝐹𝑀

El valor de la Utilidad Esperada, estará comprendido entre la gananciamáxima

posible FM y la mínima CG (Figura 7 Bernoulli Utilidad de la Riqueza) y se

aproximamásaunouaotroenfuncióndelosvaloresdelasprobabilidades.

UnavezcalculadalaUtilidadEsperada,podemosbuscarestepuntosobrelacurva

sustituyéndoloenelvalordeU,elvalordeRquecorrespondaaestevalordeU,

será el Equivalente Cierto del juego, es decir la cantidad cierta que entregada al

jugadorleseríaindiferenteconlaparticipacióneneljuego.

EsdedestacarqueesteanálisisdeBernoullipuedegeneralizarseacasosenlosque

lacurvadeutilidadsealinealoinclusoconvexaenlugardecóncava,pudiendode

estamaneracaracterizarlasactitudesdelindividuorespectoalriesgo.

De esta manera podemos encontrar que para una curva lineal, el decisor será

neutroalriesgo,aversosilacurvaescóncavayamantedelriesgosiconvexa.

Von Neumann y Morgenstern (1944) (2 siglos más tarde) generalizaron los

hallazgosdeBernoulli.Estosautores,analizabanlosgustosdeunapersonasobre

tresbebidas(leche,caféyté).

Para simplificar, tomemos únicamente 2 bienes café y té y supongamos que,

nuestro sujeto prefiere el café al té. Ahora bien, ¿cuántomás? Para saberlo, von

NeumannyMorgensternpropusieronpreguntarlesipreferíaunatazadetésegura

o,comoalternativa,unatazadecaféconciertaprobabilidad.

Si, el individuo se mostraba indiferente entre ambas alternativas cuando la

probabilidaddetomarcaféeradeX=50%,vonNeumannyMorgensternconcluían

quelautilidaddelcaféeradoblequeladelté.


Mediante ese método comparativo era posible calcular una función de utilidad

para cada sujeto, que atribuyera valor numérico al disfrute conseguido con

sucesivascantidadesdecadabien.

Calculada esa función de utilidad, para escoger entre alternativas el sujeto

compararía la utilidad esperada de cada alternativa, es decir, multiplicaría la

utilidaddecadaalternativaporsuprobabilidad,yelegiríaaquellaque la tuviera

másalta.EsteeselorigendelaTeoríadelaUtilidadEsperada(TUE).

Secomienzaentoncesadesarrollarunanuevaaproximación,lautilidadesperada,

a partir de la formalización de von Neuman y Morgenstern (Von Newman &

Morgenstern1944).

ElnuevoparadigmadejadeserelVME,parapasaraserlaUtilidadEsperada(UE).

Perosiempreenesteplanteamiento,lautilidadparallegarasuvaloresperadoes

multiplicadaporsuprobabilidadobjetivadeocurrencia.

La TUE se desarrolla básicamente a partir de los axiomas de ordenación,

continuidadeindependenciadelaspreferencias.

Elaxiomadeordenación requiereel cumplimientode lacompletitud (dadosdos

bienesAyBoAespreferidoaBoBespreferidoaAoambascosassonciertasen

cuyo caso el decisor es indiferente) y la transitividad (si A es preferible a B y B

preferible a C, entonces A es preferible a C, siendo A, B y C combinaciones de

bienes).

La continuidad supone que si J es débilmente preferido a K y K débilmente

preferidoaL,existeunaprobabilidadptalqueKesindiferenteaM(siendoMla

alternativacompuestaporlasdosalternativasJyLconprobabilidadesrespectivas

deocurrenciapy1-p).

La independencia se puede señalar del siguiente modo: supuesto que J es

débilmente preferido a K, entonces necesariamente la cesta (J, p; L, 1-p) es

débilmentepreferidaalacesta(K,p;L,1-p).


La teoría económica continúa su avance el “Homo Economicus” estaba en plena

vigencia (Landreth & Colander 2006). Sin embargo, empiezan a encontrarse

anomalías,que“sonhechosuobservacionesquesoninconsistentesconlasteorías.”

(Thaler1991)

“eldescubrimientocomienzaaladvertiranomalías,porej.conelreconocimientode

que la naturalezaha violentado el paradigmaqueprevalece en la ciencianormal”

(Kuhn1962).

Cuando las anomalías son numerosas, se debe pensar que hay que iniciar la

búsquedadenuevos caminos.Aparecenentonesnuevosenfoquesquecriticanal

“homoeconomicus”.

Simon, Premio Nobel de Economía en 1978, entiende, desde el estudio de las

organizaciones, que quienes toman las decisiones, no son individuos

maximizadoresnidisponendeinformacióncompleta.Sonindividuosquedeciden

sobreloqueconocen.

Así,estableceteoríasdedecisioneseconómicasdelosindividuosquesebasanen

algoritmosqueestánimbuidosdemecanismoscognitivos.

Los agentes tienen incertidumbre sobre el escenario futuro y sobre el coste de

adquirirlainformaciónenelpresente.Estosdosfactoreslimitanlaposibilidadde

quelosagentespuedantomarunadecisiónracional.

Proponeel término “racionalidadacotada”.ParaSimon, eldecisor esunhombre

racional,pero conuna racionalidadacotada,por tanto,nomaximizanioptimiza,

sólo“satisface.”(Simon1955)

Asílosindividuos,aspiranaalcanzarunniveldesatisfaccióndado,siloconsiguen

serán felices, si no, pueden cambiar su nivel de aspiración o su decisión. Estas

reglas heurísticas (rules of thumb) son lo máximo que los agentes pueden

conseguirenelmundoreal,acotadoeincierto.


Figura8ModelogeneraldelcomportamientodeadaptaciónsegúnSimon

Simonproponeunmodeloderealimentaciónformadoporunconjuntodebucles

(Simon & March 1961). El funcionamiento del modelo general propuesto,

responderíaalsiguienteesquema:

• Cuanto menor es la Satisfacción, mayor será la búsqueda de programas

alternativosqueemprenderáelindividuo.

• Amayorbúsqueda,mayorseráelvaloresperadodelarecompensa.

• Amayorvaloresperadodelarecompensa,lasatisfacciónserámayor.

• A mayor valor esperado de la recompensa mayor será su nivel de

aspiración.

• Amayorniveldeaspiraciónmenorserálasatisfacción.

A estas críticas de Simon, se agregarían las de Allais (1953), que haciendo

experimentos comprobó que el comportamiento de los individuos frente a

situacionesarriesgadasnocumplíalospostuladosdelautilidadesperada.

Allais alegó que algunos axiomas de la TUE no eran realistas. Tras varios

experimentos,presentódiversosejemplosqueconfirmabanquenuestrareacción

frenteaunavariacióndeprobabilidaddel1%esmuydistintasipasamosdel99al


100%(o,alrevésdel1al0%)quesipasamosdel20al21%.ydemostróqueese

efectocertezanoescompatibleconelaxiomadeindependencia(Allais1953).

La paradoja deAllais semanifiesta en la alarma social que suelen crear algunos

riesgosremotosperonuevos.

A este respecto, Manuel Conte (2007) comenta un ejemplo que atribuye a un

magistrado del tribunal supremo aficionado al jogging, que cuenta que muchos

bostonianos aficionados como él a este deporte preferían cruzar a pie una

peligrosa avenida llena de tráfico, que atravesar un túnel que había estado

recubiertodeamianto–materialclasificadocomocancerígeno-(Conte2007).

Allais,concluyequelameraprobabilidadnopodíausarseparacalcularlautilidad

esperadaenlatomadedecisioneseconómicas(Allais1953).

DanielEllsberg(1961),enunciaotratendenciaennuestrasdecisionesquenoestá

alineadaconlaTeoríadelautilidadesperada(Elsberg1961).Asícuandotenemos

que elegir entre diversas alternativas, rehuimos instintivamente aquéllas en las

quelasprobabilidadesnoestánclarasynosinclinamosporaquéllasenqueestán

biendefinidas.

EnestesentidoEllsbergplanteóelsiguienteexperimento:

Unaurnacontiene90bolasdonde30sonrojas.Elrestodelasbolassonamarillas

onegras,sudistribuciónesdesconocidaesdecirnoconocemos laproporciónde

bolasamarillasonegrasquehayenlaurna.

Aunamuestradepersonasseleplanteólaelecciónentredosjuegos:

• ApuestaA:Quiensaqueunabolarojaganaunacantidadmonetaria,

lasamarillasylasnegraspierden.

• ApuestaB:Quiensaqueunabolaamarillagana,elrestopierde.

LamayoríadelaspersonasoptaronporlaopciónA.

Después cambiamos las apuestas de unamanera que en ambos casos, las bolas

negrassondesdeahoraganadoras:


• Apuesta C: Quien saque una bola roja o negra gana, las amarillas

pierden.

• Apuesta D: Quien saque una bola amarilla o negra gana, las rojas

pierden.

En este caso, la mayoría de las personas escogen la D. Lo cual entra en

contradiccióncon ladecisiónanteriordeescoger laapuestaA,apesardeque la

bolanegraesganadoraenambasCyD,locualnoaportadiferenciaalgunaentre

ambasopciones..

Ellsberg explica éste resultado en base a la diferencia entre el riesgo y la

incertidumbre: en la noción de riesgo, la probabilidad es conocida (Ejemplo:

lanzamientodedados)peronoasíensituacióndeincertidumbre.

Las personas sometidas al test suponen prudentemente que la distribución

desconocidaentrebolasrojasyamarillaspuedetraerlesdesventajayporlotanto

escogen en ambas ocasiones bajo el riesgo conocido (1/3 en la primera prueba,

2/3enlasegunda)

LoqueocurreenlaparadojadeEllsbergesquelaspersonas,sevenatraídasporla

“tranquilidad”quesuponeunconocimientocompletodelasituación.

Enelprimercasosabemosqueeligiendoa),tenemosunaprobabilidaddel30%de

ganar, mientras que la opción b) es incierta y con ella no podemos ni siquiera

evaluarlasprobabilidadesdeganar.

En el segundo caso pasa lo mismo: sabemos seguro que con la opción b) la

probabilidad de ganar es del 60%, mientras que no podemos evaluar esa

probabilidadparalaopcióna).

Esaaversiónalaambigüedadresultacontrariaalaxiomadeindependencia.

AlgunosatribuyenalaparadojadeEllsberglasorprendentereticenciademuchos

inversoresinstitucionalesainvertirenactivosextranjeros(homebias).


Otrosvenenellaelmotivodelrechazoquemuchosinversionistassientenporlos

activosderentavariable.

Todo lo anterior, junto a las aportaciones de Simon sentarían las bases para el

desarrollodela“ProspectTheory”,queañosdespuésdesarrollaríanAmosTversky

yDanielKahneman.

Estos autores, psicólogos, desarrollan su teoría, la Prospect Theory (TP)

(Kahneman&Tversky1979),enlaqueconcluyenqueparadeterminarlafunción

devalordeunadecisióneconómicanodebecalcularseporlaponderacióndelas

probabilidades,sinoporunafuncióndeponderación“quemideelimpactodelos

eventossobreladeseabilidaddelaprospectivaynosimplementelaprobabilidad

percibidadeloseventos”.

Estafuncióndeponderaciónlaconstruyeronapartirdelmétodoexperimental.

Ensu teoría,TverskyyKahnemanseapartande lanoción irrealderacionalidad

completa indicando el camino para construirmodelos en base a la racionalidad

acotada.

Su objetivo es realizar una descripción de cómo se toman las decisiones

económicas, intentando reflejar cómo laspersonas se comportanen realidad,no

cómoloharíansifuesenracionales.

SusdiferenciasesencialesconlaTeoríade laUtilidadEsperadaserefierenatres

grandescuestiones

• Ladefiniciónde las alternativas sobre las que versannuestras decisiones

humanas.

• Lavaloraciónquelesdamos.

• Laponderaciónque,alavistadesuprobabilidad,lesatribuimos.

DefinicióndeAlternativas,laimportanciadelmarcodereferencia

Laprospecttheorypartedequenuestralimitadacapacidaddejuicio,nosobligaa

simplificar (edit) los problemas de decisión que se nos plantean, y lo hacemos

siguiendociertasreglasheurísticas(heuristicrules)(Henderson&Quandt1985).


Alenjuiciaralternativas,comparamosnovaloresabsolutos,comosuponelaTeoría

de la Utilidad Esperada, sino variaciones o cambios respecto a cierto nivel que

tomamoscomopuntodereferencia.Así,lasalternativaslasvemosentérminosde

gananciasopérdidasrespectoaciertoniveldereferencia.

Eseniveldereferenciasueleserel“statuquo”(factorsituacional),peropuedeser

tambiénelnivelpsicológicoalqueaspiramosoinclusoalgúnnivelarbitrarioque,

sindarnoscuenta,noshasugeridoaquélquenoshaplanteadolacuestión(factor

mediador).

La segunda regla, de relieve cuando nos enfrentamos a una serie de

acontecimientosencadenados,serefiereasucombinación:

Porejemplo,enelcasodeunagananciaseguidadeunapérdidamáspequeña,¿las

percibiremos psicológicamente como una ganancia neta o, por el contrario, las

mantendremosintelectualmenteseparadasylaspercibiremosdeformaseparada?

Unade lasprediccionesde laTPesque,aunquenosemodifiqueel fondode las

alternativas,uncambioenelmarcodereferencia(frame)puedealterarnuestra

elección, pues nos sentimos atraídos por las ganancias ciertas y rehuimos las

pérdidasseguras.

Ese efecto contexto (frame en la literatura anglosajona) queda ilustrado en este

experimento:

Leregalamosaunsujeto1.000eurosyledecimosque,enunasegundafase,tiene

queelegirentredospremiosadicionales:

a) 500eurosmás,seguros

b) 1.000eurosmás,peroconunaprobabilidaddel50%.

Casitodoelmundoprefierelos500eurosadicionalesyasegurándoseuntotalde

1.500.

Enunsegundoexperimento,regalamosaunsujeto2.000eurosyledecimosque,

enuna segunda fase, tienequeescogerentredosmultas,que se restaránde sus

2.000euros:


a) perder500euros,seguro

b) perder1.000euros,conunaprobabilidaddel50%.

Casitodoelmundoseinclinaahoraporlasegundaalternativa,porqueseresistea

perderconseguridad500desus2000euros.

Ahora bien, ese par de elecciones resulta paradójico, porque en ambos casos se

estádandoaelegirentrelomismo:

a) 1.500euros,seguros

b) 1.000ó2.000euros,conprobabilidaddel50%.

Comoenelprimeroseutilizaunmarcodereferenciadeganancias, laspersonas

suelenserconservadoras.

Comoenelsegundoelmarcodereferenciahacealusiónapérdidas,estáencambio

dispuestaajugársela.

Nuestro marco de referencia influye en nuestra "decisión final" (framework

effect).

ValoracióndeAlternativas:

Al igual que la Teoría de la Utilidad Esperada atribuye a cada resultado cierta

utilidad,laTeoríadelasAlternativasatribuyeacadaalternativa(entendidacomo

gananciaopérdidarespectoanuestroniveldereferencia)unciertovalor.

Esa funciónde valor tiene la forma aproximadade S comomuestra la siguiente

Figura.


Figura9FuncióndeValorProspecttheory

Enmateriadeganancias,elvalormarginal,elqueatribuimosacadanuevaunidad

ganada,escadavezmenor(estoes,lacurvavaperdiendopendiente).

Por eso, en materia de ganancias somos conservadores, y preferimos una

gananciaciertaaotramayorperohipotética.

Enmateria depérdidas ocurre algo parecido: su impactomarginal es cada vez

menor.Poreso,nonosimportaarriesgarnosasufrirgrandespérdidassiconello

evitamosunapérdidamenorperocierta.

Así pues, a diferencia de la Teoría de la Utilidad Esperada, la Teoría de las

Alternativas pronostica que, en un escenario de pérdidas, somos amantes del

riesgo.

En las inmediaciones del origen de coordenadas, la pendiente de la curva en el

tramodepérdidas(estoesenelcuadranteinferiorizquierdo)esmuchomayorque

eneldeganancias(cuadrantesuperiorderecho).

Así, laSesasimétrica,ysutramodescendenteesmásverticalqueelascendente.

Esaasimetríareflejanuestraaversiónalaspérdidas(lossaversion).


Siempre rechazamos una apuesta que nos ofrezca ganar o perder la misma

cantidadconunaprobabilidaddel50%,pueslaspérdidasnosduelenmásquelo

quenosalegrangananciasdeigualimporte.

Unamanifestacióndirectadeloanterioresel llamado“endowmenteffect”(efecto

dotación)

En general, pedimos mucho más por desprendernos de algo que ya tenemos

(pérdida)queloqueestaríamosdispuestosapagarporadquirirlo(ganancia).

Esteefectosemanifiestaclaramenteenelmercadodelavivienda,unabajadaen

lasexpectativasdeprecios,paralizaelmercado,losagentesprefierenapostarpor

unaposiblesubidafuturaqueliquidarelactivoyrealizarunapérdidasegurahoy.

Enelcapítulo4analizaremosestefenómenosobrelosdatosdelmercadoespañol

paraelperiodo2007-2015.

Ponderacióndealternativas

Al igual que ocurre en la Teoría de la Utilidad Esperada, en la TP los valores o

utilidadesatribuidosa cadaalternativa seponderanpor ciertopeso, antesde su

comparacióndefinitiva.

Conelfin,sinembargo,dereflejarlaparadojadeAllaisynuestrahipersensibilidad

a pequeños riesgos, la TP no pondera las alternativas con sus probabilidades

objetivas, sino con ciertos pesos decisorios (decision weights) que guardan una

relación no lineal con las probabilidades: son mayores que éstas cuando las

probabilidadessonbajas,pierdensensibilidad(pendiente)enlostramoscentrales

deprobabilidady larecuperandenuevoparaprobabilidadesmuyaltas,atraídas

porelimándelefectocerteza.

Enel siguientegráfico, se ilustra la relaciónque laProspectTheory suponeentre

probabilidadesypesosdecisorios.


Figura10Ponderacionesdecisorias

Mientras, Kahneman y Tversky fueron los precursores de las primeras teorías

psicológicas que permitieron la fundación de este nuevo enfoque de estudio en

economíay finanzas,estecampoevolucionócon lasaportacionesdeleconomista

Richard Thaler. Thaler se dio cuenta de que las personas no actuaban de forma

racional cuando al investigar sobre el valor de la vida para su tesis doctoral,

preguntó a las personas cuánto habría que pagarles por aumentar un 0,001 su

probabilidad de morir. Encontró que la cantidad solicitada era inmensamente

mayorquecuándose lespreguntabacuántopagaríanpordisminuiren lamisma

cantidadsuprobabilidaddemuerte(Thaler2015)

Durante sus investigaciones, Thaler se fue convenciendo de que las teorías

económicas no recogían el comportamiento de las personas produciéndose

“anomalías”.Dichosestudios fueronpublicadosentreelaño1987y2001enuna

columnapublicadaenelJournalofEconomicsperspectivestitulada“Anomalies”


Tras la lecturadeltrabajodeKahnemanyTverskydondeenunciabanlaprospect

theory,sediocuentadequeadiferenciadelaeconomía,lateoríapsicológicatenía

encuentalairracionalidaddeloscomportamientos.

“En 1977-1978 comenzó la segunda amistad profesionalmás importante

demivida,laquedesarrolléconThaler,uneconomistajoven,bendecidopor

poseerunamenteafiladae irreverente.Muyprontonoshicimosamigos,y

nos hemos influido fuertemente demaneramutua. En 1982me encontré

conEricWanner,unpsicólogoqueenesemomentoeravicepresidentedela

Fundación Sloan. Quería promover la integración entre la psicología y la

economía.Unodelosprimerosproyectosconsistióenfinanciarlavisitade

Thalera launiversidaddeBritishColumbia,dondeyoestaba.Eseaño fue

unodelosmejoresenmicarrera.EltríosecompletóconeleconomistaJack

Knetsch.Formamosunbuenequipo:lasabiduríaylaimperturbablecalma

de Jack resistió el stress derivado del temperamento bullicioso deDick, y

misobsesionesperfeccionistas e impaciencias intelectuales” (Kahneman &

Tversky 1979)

A partir de este momento Thaler junto con un grupo de colaboradores (Colin

CamereryGeorgeLoewenstein,seguidosporRabin,DavidLaibson,TerryOdeany

SendhilMullainathanentreotros)comenzóacolaborarconKahnemanyTversky,

integrando economía y finanzas con psicología, algunos trabajos conjuntos

presentadostienengranrelevanciaenelcampoconductualaplicadoalaeconomía

ylasfinanzas..

Es en este punto donde podemos referenciar el nacimiento de la

Economía/finanzasconductualescomounalíneaclaramentedefinida.Pareceque

el comportamiento económico en tanto en cuanto es comportamiento humano,

respondeaaquelloscomportamientosanalizadosporlospsicólogos.Porotrolado

la excesiva racionalidad formal de los modelos económicos parece contener

anomalías (comportamientos del mercado alejados de las predicciones de los

modelos) quepuede ser sensato explorar desde este punto de vista o campode

investigación.


3.3 Psicología y Economía/Finanzas: patrones conductuales yanomalías

Antes de abordar el estudio de los patrones conductuales en el mercado de la

vivienda,parece interesanteanalizar losdesarrollosobtenidosenelcampode la

economíaylasfinanzasquehansidobastanteprolíficosenlosúltimosaños,sobre

todoaplicadosalcomportamientodelosinversoresenlosmercadosdevalores,ya

queesprevisiblequeloscomportamientosdetectadosenestosmercadospuedan

serreplicadosennuestroobjetodeestudio, laviviendaresidencial, cuestiónque

abordaremosenunapartadoposterior.

Loanalizadoenapartadosanterioresconstituyelabasedeloquehoyconocemos

como finanzas conductualesBehavioralFinance oBehavioralEconomics según el

campo de aplicación, disciplina que ha sido objeto de exploración por un

importantenúmerodeautoresenlasdosúltimasdécadas.

Parecequeenlosúltimosaños,hacobradoimportancialapuestaendudadelpuro

comportamiento racional en sentido neoclásico de los decisores. Citando a

Camerercuandoserefierealaaplicacióndelapsicologíaalcampodelasfinanzas:

“Unajovengeneraciónseestátragandoansiosamentetantapsicología

como puede para ayudar a explicar las anomalías de una forma

unificada”(Camerer&Loewenstein2002).

Esta prolífica producción ha generado una explosión demodelos, aplicaciones y

patronesdecomportamientoquecomoentodocrecimientorápidoharesultadoal

menosalparecerdelquesuscribeuntantodesordenadoyruidoso.Porestoparece

unabuena ideaelegir aunque seaporazarun sistemaclasificatorioquepermita

estructurarelproblema.

DeacuerdoconShefrin, el campodeestudiode las finanzas conductualespuede

dividirseentresbloquesprincipales(Shefrin2000)

1ErroresHeurísticos(Heuristic-drivenbias)

2Factoresrelativosalmarcodeladecisión(Frames)


3Mercadosineficientes(IneficientMarkets)

3.3.1 ErroresHeurísticos(heuristic-drivenbias)

Estecampodelasfinanzasconductuales,intentaresponderalacuestióndesilos

participantes en los mercados cometen errores en base a que utilizan atajos,

“reglasheurísticas”,pruebayerror,enlatomadedecisiones(rulesofthumb).

Parecequeelgénerohumanonosigueunprocesamientodetipoalgorítmico,sino

quesujuicioestáfuertementeinfluenciado,cuandoseestáenincertidumbre,por

facilitadoresheurísticos(Nofsinger2005).

Loscomportamientosmásimportantesdetectadosenestecamposon:

• Juiciobasadoenestereotipos(Representativeness)

• Sobre-confianza(Overconfidence)

• Anclaje(Anchorage)

• Aversiónalaambigüedad(AversiontoAmbiguiti)

• ComportamientoGregario(HerdBehaviour)

Juiciobasadoenestereotipos:(Representativeness)

Unestereotipoesunaimagenmental,simplificadayconpocosdetallesacercade

algo.Esta imagen,noshacediscriminarde formapositivaonegativaunhechoo

predicciónenbaseaunainformaciónsimplificadaopatrónquehemosconstruido.

Es decir, las personas realizan juicios basados en estereotipos y, en este sentido

tiendenaelegiraquellascosasquelesonfamiliares.

Asíunindividuoquetomadecisionesbasándoseenestereotiposignorarálasleyes

de probabilidad que rigen el proceso e identificará procesos como típicos o

representativosdeunadeterminadaclase(PascualRuano2006).

Un efecto conocido en la literatura financiera es la reversión a la media. Este

efectopredicequecuandounavariabletomavaloresextremos, tienetendenciaa

retornarasusvaloresmediosalargoplazo.Esdecirunavariablecaracterizadapor

reversiónalamedia,secomportacomounpaseoaleatoriopuro.Concadasucesiva


desviacióndelamediaalargoplazo,aumentalaprobabilidaddequeelsiguiente

movimientoseaproximealamedia.

Sin embargo, parece que algunos decisores en los mercados financieros, no se

comportandeformacoherenteconesteenunciado.

AsíautorescomoThaleryDeBondt(1985)encuentranqueaunquelasaccionesde

empresas que en el pasado han experimentado pérdidas extremas en tres

ejercicios anteriores, han experimentado unmejor comportamiento que las que

hanobtenidogananciasextremas.Lasprevisionesdelosanalistastiendenatener

prejuicios basados en los sucesos recientes, así, los analistas sobrereaccionan,

siendo más optimistas sobre los valores con recientes ganancias extremas que

sobrelosquehanexperimentadopérdidasextremas(Shefrin2000).Esteefecto,es

conocidocomoefectoganador-perdedor(loss-winer)enlaliteratura.

Podríamos decir que el juicio basado en estereotipos es inconsistente con la

aplicacióndelaregladeBayes.Segúnésta,sedeberíacumplirquelaprobabilidad

deunaumentoenelpreciocondicionadoaquehahabidopérdidasanteriormente,

debería de ser igual a la probabilidad de tener pérdidas anteriormente

condicionado a que se produzca un aumento en el precio multiplicado por el

cocienteentrelaprobabilidaddegananciasydepérdidas.

𝑃 𝐻\𝐷 =𝑃 𝐷\𝐻 𝑃(𝐻)

𝑃(𝐷)

dónde𝑃 𝐴\𝐵 representa la probabilidad del suceso A condicionado con la

ocurrenciadeBy𝑃 𝐴 representalaprobabilidaddeA.

Elsesgoproducidoporeljuiciobasadoenestereotiposnosharíaactuarigualando

la probabilidad de ganancias condicionado a que hayan existido pérdidas con la

probabilidaddequehayanexistidopérdidascondicionadoaqueexistanganancias.

Deestemodo,aplicaríamos:

𝑃 𝐻\𝐷 = 𝑃(𝐷\𝐻)


Uncasoparticularexplicadoenlaliteraturayqueilustraestecomportamientoes

laconocidacomofalaciadeljugador.

Tiramos una moneda (no trucada) cinco veces y obtenemos cara, ¿cuál es la

probabilidaddequeobtengamoscruzenlasextatirada?Silamonedarealmentees

notrucada,larespuestacorrectaes½yaquelatiradaesunsucesoindependiente.

Sinembargosipreguntamosaungrupodepersonassobreestaprobabilidad,estas

tenderán a primar la probabilidad de obtener cara, dada la experiencia anterior

produciéndoseasílafalacia.

Esta falacia, fueestudiadaporTverskyyKahneman(1974)bajoelenunciadode

“ley de los pequeños números” que básicamente nos indica que las personas

malinterpretamos la ley de los grandes números (la muestra debe de ser lo

suficientemente grande para que el promedio sea significativo) y aplicamos la

mismaleydeprobabilidaddemuestrasgrandesamuestraspequeñas,cuandoesto

noesestadísticamentecorrecto.

Excesodeconfianza(overconfidence)

Este fenómeno implica que los individuos sobreestiman sistemáticamente la

adecuacióndesusdecisionesy laprecisióndesuinformación.Esdecirtiendena

pensarquesonmás listosque lamedia,predicenmejor,hacen lascosasmejory

sobreestiman la fiabilidad de la información de que disponen especialmente

despuésdehabertomadovariasdecisionesquehanconducidoa laobtenciónde

éxito.

Esto afecta a las decisiones de inversión en tanto en cuanto la percepción del

riesgo se distorsiona. Por ejemplo, un inversor racional intentará maximizar la

rentabilidadtomandoelmínimoriesgoposible,uninversor“overconfident”noes

capaz de procesar el riesgo que toma, luego acometerá inversiones sin tener en

cuentaelriesgo.

En relación con los mercados financieros, el efecto de sobre-confianza hace

referencia al hecho de que los individuos suelen confiar excesivamente en su


capacidad para evaluar los valores de las empresas y a sobreestimar la

informacióndelaquedisponen(PascualRuano2006).

Este comportamiento implica que se producen dos fenómenos analizados por el

campodelasfinanzascognitivas(Nofsinger2005):

• PorunladoseproduceunaIlusióndeConocimiento:Laspersonastienden

a pensar que la precisión de sus previsiones depende únicamente de la

información.Aunqueestoseríaciertosisetienecapacidadparaprocesarla

correctamente,estonosueleserasí.

• SeproduceademásunaIlusióndeControl:Laspersonastiendenapensar

que pueden influir sobre eventos incontrolables. Los atributos que

refuerzan la ilusión de control son la “Elección propia”, “Secuencia de

Retorno, ¿cuándo se producen los retornos?”, “Familiaridad con la tarea”,

“Información”,“participaciónactivaenladecisión”,“experienciaanterior”.

Anclaje,ajusteyconservadurismo

El “anchoring” o anclaje consiste en anclarse en un determinado valor conocido,

queestomadocomocorrectoantelafaltademejorinformación.

Laspersonas tienenenmenteanclas (anchors)que serán conservadosa faltade

otra información incluso aun cuando esta información haya dejado de ser

irrelevante(Nofsinger2005).

Cuandounindividuoconsiguenuevainformación,ajustalareferenciapasadapero

siguedandounmayorpesoalareferenciainicialqueeselcentrodegravedadde

sureferencia,deestamanerasub-reaccionaráalestímulodelanuevainformación.

Esteerrorsuelepresentarsesobretodoensituacionesnuevasoenaquellasenlas

queeldecisorseainexperto.

En un ejemplo proporcionado por Kaneman y Tvisky, éstos, propusieron a un

paneldepersonasunnúmeroaleatoriodel1al100,enestepuntolespreguntaron

sicreíanquelacifradepaísesafricanosmiembrosdeNacionesUnidaseramayoro

menor que ésta. Llegados a este punto les pedían una estimación del número y,


sorprendentemente,lapredicciónsiempretendíaalnúmeroaleatoriopresentado

inicialmente,comprobandoelfenómenodeanclaje(Tversky&Kahneman1974).

Estepuntoesmuy importanteendecisionesen incertidumbre.Esbienconocido

esteefectoennegociacionessalariales.Anteeldesconocimientodeambaspartes

de cualdebede ser el valordel salario, toda lanegociación se realizará sobre la

primeracifraquesepongaencimadelamesadenegociación.

En el caso de los mercados financieros, este fenómeno podría presentarse, por

ejemplo,cuandouninversortomacomovalordereferenciaparauntítuloelprecio

decompra.

A continuación se enuncian algunos estudios realizados sobre este tema en el

ámbitofinanciero

Porunlado,GriffinyKarolyi(1998)concluyenquelos inversoresanclanelratio

preciobeneficiodeunasaccionesalosnivelespreciobeneficiodeotrasempresas.

Estoexplicaríaquelospreciosdelasaccionesdecompañíasqueestánsituadosen

diferentes industriasperocentralizadosenunamismaciudad tienenvariaciones

mássimilaresquelasaccionesdeempresasdelamismaindustriaperosituadasen

diferente ciudad. Esto es contrario a lo que uno esperaría que los valores

fundamentales de la compañía son mejor definidos por la industria que por la

localización.

Asimismo,Shiller (2000)concluyóque la tendenciade los inversoresausareste

anclajerefuerzalasimilituddelospreciosdelasaccionesdeundíaalsiguiente.

Por otro ladoMullainathan y Thaler (2000) sostienen que los inversores suelen

dar mayores pesos a aquellos sucesos que recuerdan con facilidad ya sea por

vivenciaspropiasoporsereventosmásrecientes.

Aversiónalaambigüedad

Parece que tenemos mayor preferencia por la elección de aquellas alternativas

sobre las que conocemos la probabilidad que sobre aquellas en las cuales la

elecciónseproduceenunescenariodeincertidumbre.


Esta idea es una manifestación clara de la paradoja de Ellsberg ya mencionada

anteriormente.

Unaconclusióndeestehechoesquelaspersonaspreferimosloquenosesfamiliar

a loquenoloesoesdesconocido.Esdecir,preferimoslaconsecuenciaconocida

ciertaalaincierta.

ShefrinmencionaelcasodelrescatedeLongTermCapitalManagementLTCMen

1996porpartedelBancodelaReservaFederaldeNuevaYork,éstaestablecióun

plan de rescate porque entendía que la quiebra de este fondo podría causar un

colapsoenelsistema financiero,por loqueprefirió tomar laapuestaseguraque

aceptarlodesconocido(Shefrin2000).

ComportamientoGregario(HerdBehavior)

El comportamiento gregario, se refiere a aquel fenómeno en el que las personas

siguen a la masa, por un periodo de tiempo, algunas veces a pesar de que la

informaciónlesindiqueotracosa(Laurens2006).

Estefenómenohasidoestudiadodesdeloscamposdelapsicologíaylasociología

y la economía donde según Laurens (2006) podemos encontrar los primeros

estudiossobreeltemaenel trabajosdeThorsteinVeblenen1899“Teoríadela

claseociosa”.

Todos los seres humanos estánmotivados por emocionesmuy parecidas que al

agruparse en una masa generan un comportamiento determinado. Cuando un

individuodeciderealizarunaoperaciónenunmercadoseestáintroduciendoenél,

pasandoa formarpartede lamasaque loconstituyeypor lo tanto,pasaaestar

influidoporelcomportamientodemasas(Dupuy1991).

¿Porquéseformanlasmasasyapareceelcomportamientodemasas?Elindividuo

necesita pertenecer a un grupo que le proporcione seguridad, pues la

supervivencia resulta más sencilla en grupo. De manera similar ocurre en los

mercados financieros, donde ante la multitud de emociones dispersas los

individuosbuscanenocasionesunlíderalqueseguir,convirtiéndoseenpartede

lamasa siguiendo una opinión, este líder puede ser común, un individuo al que


todos siguen, o simplemente una idea venida de otros es decir un punto de

referencia, la multitud parece ser caracterizada por la capacidad de contagio

(Dupuy1991).

La sociedad humana tiene unas pautas de comportamiento en las que la

comunicaciónjuegaunpapelfundamental.Unhechoindiscutibleesquelagentese

comunica demaneramás omenos regular con otra gente, y con frecuencia esa

genteconlaquesecomunicapiensadeformasimilar(Shiller2005).

Loqueinteresasaberprecisamenteesquéesloqueconduceaestepensamiento

similar pues si se conociera sería posible justificar las teorías que atribuyen las

fluctuaciones en los precios a la formación en el mercado de pensamientos

incorrectosoimperfectos(Doise1991).

Elproblemadelcomportamientogregario,esqueamplificalossesgospsicológicos,

origina que los individuos tomen decisiones en función del sentimiento, del

comportamientodelamasa,enlugardeutilizarelrigordelanálisisformal,esmás,

el sentimiento de arrepentimiento de una mala decisión es menor cuando el

individuo conoce que muchos otros han tomado la misma decisión (Nofsinger

2005).

Esposibleidentificardoscausasrelacionadasconlainformaciónquehacenquelos

individuos presenten pensamientos o juicios similares en instantes similares. La

primeraesqueestánreaccionandoa lamisma informaciónenelmismoinstante

de tiempo.Y la segundayquizámás importante,es la reacciónqueexperimenta

antelainformacióndelpensamientodelamayoría.

Estáclaroquelainfluenciasocialtieneuninmensopoderenlaopiniónindividual.

Estáempíricamentedemostradoquecuandounindividuoseenfrentaaungrupo

grandedegentequepiensademaneradistintaaél,suelecambiarsusrespuestas,

puessimplementeconsideraqueesdifícilqueelrestodelagenteestéequivocada

(Nofsinger2005).

Esta formade reacción responde a un comportamiento completamente racional,

puescadadíaesposibleobservarnumerososejemplosenlosquecuandoungran

grupo de gente es unánime en sus opiniones, estos aciertan. Otro aspecto


importante a tener en cuenta al considerar el comportamiento gregario, es la

transmisiónde informaciónboca aboca. Está empíricamentedemostradoque la

genteconcedemayorcredibilidadalosamigos,familiaresycompañerosdetrabajo

quealosmediosdecomunicación,encualquiertipodeinformaciónyenparticular,

enlareferentealainversión(Shiller2005).

Shiller yPound (1986)encuestarona inversoresparticulares sobre la causaque

leshizodecidirseporunaempresaenlaquehubieraninvertidorecientemente,y

solamente una pequeña proporción indicó a la información ofrecida por los

periódicos. Según estos autores, los medios de comunicación convencionales

tienen una profunda capacidad para extender ideas, pero su habilidad para

generarcomportamientosactivosestodavíalimitado(Pound&Shiller1986).

El comportamiento gregario puede actuar como una fuente de sobre o infra

valoración de activos, hecho que se manifiesta con cierta regularidad en los

mercadosmedianteepisodiosdeburbuja,unafasedemaníacolectiva,creaciónde

la masa en torno a un común, seguida de la disolución en multitud: pánico

colectivo.

3.3.2 Dependenciadelmarcoenelqueespresentadoelproblema(FrameDependence)

La cuestión que se plantea en este punto es ¿afecta la situación, el statu quo, el

cómoespresentadalainformación,alatomadedecisiones?

"Los objetos sujetos a elección son representaciones mentales, no estados

objetivosdelmundo."

La teoría económica tradicional, supone que las personas distinguen

perfectamentelainformaciónindependientementedelaformaenlaqueéstaleses

presentada.

Esdecirlaformanotieneinfluenciasobrelacomprensióndelfondodelproblema.

Las personas pueden identificar los flujos de caja de una inversión

independientementedecómolesseanpresentados.


Kahneman y Tviski (1979) en suProspectTheory, cuestionaron esta hipótesis al

presentarque laspersonas tenemosdiferenteaversiónal riesgoenunmarcode

pérdidasqueenunodeganancias(Kahneman&Tversky1979)

Así, se han identificado algunos patrones de comportamiento que violan la

hipótesistradicionalcomoson:

• Aversiónalaspérdidas(lossaversión)

• DecisionesConcurrentes(concurrentdecisions)

• Presentaciónplacenteradelproblema(hedonicediting)

• Autocontrol

• Arrepentimiento(Regret)

• IlusiónMonetaria

Aversión a las pérdidas (lossaversión), también conocido comodisposition

effectoendowment

Tal comosehaexpuestoanteriormente,KanemanyTviskyen susexperimentos

establecieron una función de comportamiento ante el riesgo asimétrica de tal

maneraque laspersonas se comportande formaconservadoraen lasganancias,

siendomáspropensasaaceptarriesgosenunmarcodepérdidas.

Arrepentimiento(Regret)

Elarrepentimientohacereferenciaalhechodequelagentesienteremordimientos

expostcuandohatomadounadecisiónquehademostradosermalaalproducirun

resultadocontrarioalesperado.

Este hecho puede hacer que los individuos modifiquen su comportamiento de

manera que eviten la posibilidad de que se produzca este error y así evitar el

arrepentimiento posterior, lo cual puede llevarles incluso en ocasiones a

desarrollaruncomportamientodesacordeconlaracionalidad.

Untipoparticulardearrepentimientoesladenominadadisonanciacognitivaque

hace referencia al conflicto mental, experimentado por las personas ante falsas


expectativas.Sinosacostumbramosaverunacosadeunamanera,uncambionos

creaunacontradicciónytendemosaobviarelcambio.

Algunos estudios concluyen que las personas presentan una tendencia que les

conduceinclusoaalterarsuscreenciasparajustificarsusaccionespasadas.

Estasaccionesencaminadasaevitarelposiblearrepentimientoposterior,también

pueden ayudar a explicar algunos de los comportamientos relacionados con los

prejuiciosheurísticosanteriormenteanalizados.

Cuandounindividuotienequetomardecisionesendiferentesámbitossedistrae

de suobjetivoprincipal,KanemanyTvisky asemejaneste efecto a lahistoriade

UlisesenlaOdisea(Kahneman2003).

Autocontrol(SelfControl)

Ante una elección entre dos alternativas parece que las personas tenemos

tendenciaaelegiraquellaalternativaquenosresultemástentadoraaunquelaotra

seamanifiestamentemejor (preferimosunadietaabasedechocolatequeotraa

base de verdura, aunque la segunda sea evidentemente más eficaz) (Nofsinger

2005).

Presentaciónplacenteradelproblema

Anteunaconjuntodealternativaspreferimosaquellaquesenospresentadeuna

formamásatractiva.

IlusiónMonetaria

La dependencia del marco afecta a la forma en que las personas entienden los

efectosde la inflación.Normalmente laspersonaspiensanyrealizansuscálculos

en términos nominales no teniendo en cuenta la inflación y por ello la real

capacidadadquisitivadeldineroencadamomento.

Así el comprador de acciones normalmente valorará sus ganancias en términos

nominales, y esta ganancia nominal será la que influya en su percepción y en el


procesodenueva información y comono en sus emociones. Posiblemente si los

resultadosfueranpresentadosentérminosrealessusdecisionesseríanotras.

Esteefectoesparticularmenteimportanteenelmercadodelaviviendayaqueal

serunaoperacióninusualporpartedelasfamiliasyproducirseenunlargoplazo

detiempo,normalmentelasreferenciasfamiliaresdeltipo“comprélacasahace25

añospor6.000€yhoyvale100.000€”afectanalatomadedecisión,aunquequizá

elincrementoentérminosreales,descontandolainflación,nohayasidotal.

3.3.3 Mercadosineficientes

Este campo de Behavioral Finance se refiere a cómo la psicología y el

comportamiento irracional de los inversores afecta al comportamiento del

mercado. Es decir, este campo intenta analizar cómo los comportamientos

individuales irracionales debidos a los prejuicios cognitivos “cognitive bias”

anteriormenteanalizadosy losenmarcamientos (frames)puedengeneralizarsey

serlacausadeanomalíasenelcomportamientodelosmercados.

Las finanzas modernas basan su conocimiento en la hipótesis de mercados

eficientesenunciadaporEugeneFama(1965).Lahipótesisdemercadoseficientes,

supone que los mercados reflejan los valores fundamentales de los activos de

acuerdoconsunivelderiesgo.

Laprincipal aportaciónde estapartede las finanzas conductuales, es que enun

mercadodonde interactúanagentes racionalese irracionales, lospreciospueden

alejarsesignificativamentedesuvalorfundamentaldeunaformacontinuada.Esto

seríadebidoaquelasfuerzasquesupuestamentedeberíanmantenerlaeficiencia

delmercadocomoelarbitrajenoactúancomolateoríapredice(Shefrin2000).

Esta hipótesis supone que un mercado de valores es eficiente cuando la

competenciaentrelosdistintosparticipantesqueintervienenenelmismo,guiados

porelprincipiodelmáximobeneficio,conduceaunasituacióndeequilibrioenla

queelpreciodemercadodecualquiertítuloconstituyeunabuenaestimaciónde

suprecioteóricoointrínseco(valoractualdetodoslosflujosdecajaesperados).


Dicho de otra forma, los precios de los títulos que se negocian en losmercados

financieros eficientes reflejan toda la información disponible y ajustan total y

rápidamente lanueva información.Además, se suponequedicha informaciónes

gratuita.

Siestahipótesisdeeficienciasecumple, laevolucióndelospreciosdelostítulos

deberíaajustarseaunrecorridoaleatorio,“RandomWalk”esdecir lospreciosde

unactivotomadoendiferentesmomentosdeltiempo,deberíanserindependientes

entresí,esdecirelmercadonotienememoria(Fama1998)

Roberts(1967)definiótresnivelesdeeficienciaparalosmercados

1 Eficienciadébil

2 Eficienciaintermedia

3 Eficienciafuerte

Lahipótesisdébilsuponequeelpreciodeuntítuloreflejatodalainformacióndela

serie pasada de precios, así nadie podrá tomar ventaja analizando dicha serie o

ideandopatronesde comportamientobasadosen lamisma. Segúnestahipótesis

ningúninversorpodrábatiralmercadoutilizandoinformaciónpasada.

La hipótesis intermedia añade a la anterior que los precios reflejan toda la

informaciónactualsobrelaempresaysuentorno.Laúnicaformadeobteneruna

ventajaenelmercadoseríadisponiendodeinformaciónprivilegiada.

Por último, la hipótesis fuerte, supone que los precios contienen toda la

información,existenteactualmente,yaseahistórica,públicaoprivada.

Lasanterioreshipótesisreposanenlabasedequelosinversoresrealizantantoel

análisisfundamentalcomoeltécnico,aunquenoobtenganventajasdeello.Estoes

lo que garantiza que el mercado pueda comportarse de una forma eficiente. El

hecho de que haya permanentemente inversores buscando ventajas en posibles

ineficienciasenelmercadoesloquegarantizalaeficienciadelmercado.

Sialgúninversorencontraraalgunaventaja,supropiaactuacióncompensaríala

ventajadetectada(Figura11)


Figura11Hipótesisdeeficienciadelmercado;Fuente:Elaboraciónpropia

Es decir en la hipótesis de eficiencia de los mercados, subyacen las siguientes

cuestiones:

• Losinversoressonracionalesyvaloranlosactivosracionalmente.

• Si algunos inversores no son racionales, sus transacciones son

aleatoriasysecancelanunasconotras.

• Si los inversoresactuaran irracionalmenteenelmismosentido, los

arbitrajistas racionales actuarían en el mercado y eliminarían la

influenciadelosinversoresirracionalesenlosprecios.

ElcampodelBehavioralFinance,sostienequelosinversorescometenerroresala

hora de establecer los valores fundamentales de los activos (Nofsinger 2005).

Según su hipótesis, los inversores cometen sesgos al evaluar los activos y no se

comportan de forma racional tal y como prevé la hipótesis de eficiencia de los

mercados.

Respecto al primer factor (los inversores se comportan racionalmente), algunos

estudios demuestran que los inversores no se comportan racionalmente de

acuerdo con la información disponible o venden activos en ganancias y los

conservanenpérdidas(Kahneman&Tversky1979).


Esto último es soportado por la Prospect Theory que enuncia una función de

aversiónalriesgodondelaprimaderiesgoesmenorenpérdidasqueenganancias

produciéndoseelefectoqueKahnemanyTverskymencionancomo“lossaversión”,

aversiónalaspérdidas.Estosuponequelosinversoresmantienenlosactivosaun

conociendosupérdidadevalorenelmercado.


3.4 Factores de irracionalidad en la formación de precios en elmercadodelavivienda

The market for real estate, particularly individual

homes,wouldseemlikelytodisplayspeculativebooms

fromtime to time, since thepsychological salienceof

thepriceoftheplacesweseeeverydayandthehomes

weliveinmustbeveryhigh,andbecausehomeprices

aresuchapopulartopicofconversation.

RobertJ.ShillerIrrationalexuberance2005

Elmercadodeactivosinmobiliarioshasidomenosextensoenlainvestigaciónde

los factores de racionalidad limitada que otros activos. No obstante es posible

encontrar algunos estudios y trabajos sobre este tema que abarcan diferentes

aspectosconductualesendiferentesagentes.

Así algunos estudios abordan el análisis de comportamientos con racionalidad

limitada por parte de los expertos inmobiliarios centrado en los

Tasadores/Valoradores, en este sentido los estudios realizados tienen su semilla

en las teoríasde Simon (1955), que afirmanque el individuoobtiene soluciones

subóptimasysatisface,nomaximiza(Simon1955).

Así, Díaz (1987) analiza el comportamiento de los tasadores expertos

inmobiliarios en Estados Unidos y observa que sus métodos se apartan de la

ortodoxia académica aprendida (Diaz III 1987). El mismo autor constata dicha

apreciación,lautilizacióndemétodosheurísticosporpartedelosTasadores,asíse

encuentran evidencias de que éstos realizan una valoración preliminar y luego

enfocansuanálisisenlajustificacióndeesaprimeravaloración.

Otrostrabajosencuentranquetasadoresquerealizansutrabajoenmercadoscon

los que no están familiarizados, son influenciados por valoraciones anónimas.

Asimismountemarelevanteeslatendenciadelostasadoresabasar(“anclar”)sus

valoraciones a valoraciones previas realizadas. De estemodo se realizan nuevas

valoracionesbasándose en estas valoracionesprevias aunque las condicionesde

mercadohayanvariadosustancialmente(Gallimore1996).


La influenciade terceros (existenciade factormediador) esotrode los aspectos

estudiados por diferentes autores. Así, algunos trabajos concluyen que los

Tasadores tienen tendencia a modificar su valoración ante la respuesta de su

cliente(Gallimore&Wolventon2000).

Algunos trabajos analizan el anclaje generado alrededor del precio de oferta,

parecequehayunatendenciadelostasadoresarealizarsuvaloraciónenvalores

cercanosaestareferencia(Black&DiazIII1996).

Otro grupo de estudios, aborda esta problemática desde la perspectiva del

consumidor,básicamente

Los trabajos anteriores, se enfocan en aspectos o problemáticas concretas,

mientrasquequizáseltrabajoqueabordadesdeunpuntoglobal la influenciade

diversos factores psicológicos y sociológicos en el mercado de la vivienda es el

presentadoporShiller(Shiller2005).

Son muchos los patrones de comportamiento definidos por el campo de las

Finanzas Conductuales, Shiller (2005) aplica estos conceptos al mercado de la

viviendaidentificandoquepuedeserafectadoporcomportamientosirracionales.

Así, identificaqueelmercadode laviviendaes familiaraldecisor, “lospreciosy

rentabilidades de la vivienda son un tópico de conversación”. Este es un punto

importantealahoradegenerarcomportamientosgregarios.

Asimismo,muestralaexistenciadeunboom“actual”enlosprecios(año2006)de

laviviendaafirmandoquelaespeculaciónsobrelosmismoshatomadouncarácter

quehistóricamentenuncasehabíaproducido.


Figura12TomadodeShiller2005IrrationalExuberancedatosactualizadosa2015

Partedelanálisisdelaevolucióndeprecios,comparándoloconeldelaevolución

delcostedeconstrucción,ytiposdeinterésasícomodelapoblación.SeIdentifica

queapartirdel2000sehaproducidounincrementoexponencialdelospreciosde

laviviendaenEstadosUnidosenunentornodecrecimientolinealconstantedela

población,caídadeloscostesdeconstrucciónydelostiposdeinterés.

Una de las razones que apunta Shiller es que hay una noción generalmente

aceptadadequelospreciosdelaviviendasiempresuben.Estohasidoclaramente

uno de los factores que han hecho que la demanda de vivienda tomase las

decisionesconsesgocognitivo“elladrillonuncabaja”(GarcíaMontalvo2008).

Esta creencia vendría reforzada por el efecto de la ilusiónmonetaria. Al ser un

hechoinfrecuenteparalasfamiliaslacompradevivienda,elpreciodereferenciaa

largo plazo (por ejemplo el precio de adquisición de la vivienda por sus

progenitoreshacetreintaaños)puedehabertenidoincrementosnominalesaltos,

cuando aplicando la corrección por la inflación el incremento real podría haber

sido inferior o incluso resultando en pérdida. Además dada la complejidad del


sistemaimpositivosobrelavivienda,posiblementenohanincorporadoestefactor

asuanálisisnieldelosaltoscostesdetransacción.

Shiller propone un modelo de realimentación para explicar la formación de

burbujasenelmercadoinmobiliario.Consideraqueexistentrestiposdefactores

que han precipitado la burbuja inmobiliaria y que constituyen la base para el

enunciadodeunateoríadelaformacióndeburbujasenmercadosespeculativos:

• FactoresEstructurales:

• FactoresCulturales

• FactoresPsicológicos.

FactoresEstructurales

En este punto Shiller distingue entre factores que han precipitado la burbuja y

aquellosquelaamplifican.

Comofactoresprecipitadores,Shilleridentifica

• Laexplosióndelasociedadcapitalistaydelapropiedad

• Los cambios culturales y políticos que han favorecido el éxito en los

negocios

• La política monetaria basada en tipos de interés bajos y expansión

monetariafavoreciendolaliquidez

• Laexplosióndemográfica

• La expansión de la información sobre negocios en los medios de

comunicación

• Las previsiones optimistas de los analistas, la expansión de los planes de

pensionesydelosfondosdeinversiónmobiliaria

• Lareduccióndelainflación

• Losefectosdeilusiónmonetaria

Estos factores se verían potenciados por mecanismos de amplificación que

funcionaríancomobuclesderealimentaciónquelospotenciarían,incidiendosobre

la confianza de los inversores así como sobre las expectativas de las futuras

rentabilidadesdelmercado.


Además,noafectansimplementeenelsentidodereferenciarexpectativasenbase

avariacionespasadasde losprecios sinoqueesteefecto severíaagregadoa los

cambiosculturalesyencreenciasquelapropiaexperienciahagenerado.

FactoresCulturales

Loshechosrelevantesenelmercadoocurrengeneralmentesigrandesgruposde

personastienenunpensamientosimilar.ParaShiller,losmediosdecomunicación

son el vehículo imprescindible para diseminar ideas entre grandes grupos de

personas.Así,sonlosprincipalespropagadoresdelosmovimientosdepreciosen

sunecesidaddehacerlasnoticiasinteresantesparasuaudiencia.

En cierto sentido funcionan como un refuerzo para la opinión y el juicio

preformadopor laspersonasteniendociertacapacidadparamantenerel focode

atenciónsobreuntemadeterminado.

Losepisodiosdeexpansiónencortosespaciosdetiempodeunmercadodeactivos

suelen ocurrir en épocas en las que la percepción generalizada sobre el futuro

tieneungradodeincertidumbrediferentequeenelpasado,tornándosemásclara.

Estassituacionessonpopularmenteconocidascomonuevaera.

Unacaracterísticaevidentedelpasadosigloesqueelmundohavenidomejorando

losestándaresdeniveldevidadelaspersonas,disminuyendoenunaltogradoel

impacto de los riesgos económicos en los individuos; pero la característica

principalesqueestecrecimientonoocurredeunaformacontinua,sinoenpulsos.

FactoresPsicológicos

En opinión de Shiller (2005), hay dos clases fundamentales de factores

psicológicosqueafectanalatomadedecisionesenlaformacióndeburbujas:Los

fenómenosdeanclajeylosfenómenosdecomportamientogregario.

Respecto alanclaje, Shiller sostiene la existencia de unos anclajes cuantitativos,

que son valores que las personas toman como referencia para determinar si el

mercadoestáonosobrevaloradoyunaseriedeanclajesmoralesqueoperanenla


valoración de la fortaleza de las razones intuitivas o emocionales para tomar

decisionesdeinversióninter-temporal(consumoactualvsfuturo).

Los anclajes se refuerzan en base a la sobre-confianza de las personas en las

propiascreencias. Solemossobrevalorar laspropias ideasopensamientosyesto

hacequelosreforcemos.

Respecto al comportamiento gregario Shiller (2005) apunta que las causas de

dichocomportamientosebasanenunaobservaciónfundamentalsobrelasociedad

humana: “Laspersonasque se comunicanregularmenteentre sí,piensande forma

similar”.Enestesentido,partedelarazónporlaquelosjuiciosdelaspersonasson

similaresenunmomentodadoesquereaccionana lamisma información.Así la

informaciónsetornaenunfactorimportantedeinfluenciasocialquehacequeel

juicio de las personas no sea totalmente independiente, de esta manera las

personastomaríamoslasreferenciasdeotrosalemitirunjuicio.

En cierto modo copiar la decisión de otros nos evita costes de acceso a la

información e incluso de toma de decisión. Este hecho podría generar

comportamientogregario.

Por tanto una cuestión importante entonces es analizar cómo las personas

tomamoslainformacióndeotros,cómotransmitimoslainformación,quécanales

sonlosmásimportantesalahoradeincluirlainformacióndeotrosenlatomade

decisiones.

Shiller apunta que la actividad favorita de las personas es la conversación Esta

forma de comunicación es muy efectiva para intercambiar información sobre

cuestiones simples y concretas, peroparece sermenos eficaz a lahorade tratar

cuestionesabstractascomolasmatemáticasolasfinanzas.

En cualquier caso parece que la comunicación persona a persona se torna en la

forma de comunicación más efectiva debido a que permite la interacción, la

observación de emociones y el contexto de verdad, cooperación y certeza. Estos

aspectos se pierden en la comunicación escrita, de forma que las personas

encuentran dificultades para reaccionar ante este último medio. La televisión

podría incorporar todas lasanteriores característicaspero todavíanopermite la


interacción (está en camino). Así, los medios de comunicación actuarían como

extendedores de ideas, pero su capacidad para generar comportamientos, sería

limitada,noobstantesegúnShiller,puedentenerunpapeldereforzadores.

En este punto, la teoría matemática y los modelos de simulación dinámica

utilizadosparaexplicarepidemiaspuedeutilizarseparaentenderlatransmisióny

diseminación de actitudes e información que provocan mecanismos, bucles, de

realimentaciónquesoportanlaformacióndeburbujas.

Así la información se extendería entre unas personas y otras siguiendo el

comportamiento de una curva logística extendiéndolo como una infección

(Sterman2000).

Parecequeunadelasrazonesporlasqueelcontagiodeideasocurrerápidamente

es que las ideas en cuestión ya estaban antes en nuestro pensamiento.

Pensamientos en conflicto pueden coexistir al mismo tiempo en nuestramente,

perounpequeñocambioenelentornooenlaopiniónpública,puedeprovocarun

repentinocambiodecreenciascontradiciendolaopiniónanterior.

La limitación humana para poner atención a diversas cosas almismo tiempo es

compensada por la habilidad para pasar de un foco de atención a otro. En este

sentido la habilidad para poner atención a las cosas importantes es una

característicadelainteligencia.

Unodelosmecanismosqueutilizamosparaelegirenquéenfocarnuestraatención

es la elección basada en los otros. Así prestamos atención a aquello que es

socialmentedestacadoyenprincipioestopodríapermitiralgrupoactuarbienen

conjuntoaunqueenocasionespuedegenerarerrorescolectivos.Deestemodo,el

foco de atención sería transmitidomediante el boca a boca y reforzado por los

mediosdecomunicaciónqueensupapeldetransmisoresdeideaspuedenayudar

acontagiarestefocodeatenciónalolargoyanchodelmundo.

A partir de la tesis de Shiller han aparecido numerosos estudios que intentan

contrastarloscomportamientosirracionalesenelmercadodelavivienda.


AsíMayerySinai(2007)analizanelpapelrelativoquejueganlosfundamentalesy

la psicología del mercado (ilusión monetaria) en la dinámica de precios del

mercadoAmericanoparadosperiodosdeimportantecrecimientodeprecios1980

y 2000 aunque concluyen que los cambios se deberían a los fundamentales no

descartanlainfluenciadefactorespsicológicos.

García-Montalvo (2006) realiza un interesante análisis de las expectativas de

revalorizaciónde laviviendaenEspañaenunperiodolargobasadoen latécnica

de cuestionario. Analiza la inconsistencias en la formación de expectativas y, en

este sentido entiende que el exceso de confianza (overconfidence) fue un factor

muy importante en la explicación de la burbuja y que el factor preferencias

sociales afecta a que el equilibrio en la elección alquiler/compra muestre una

preferenciasobrelacompra(García-Montalvo2006).

Enesteestudio,realizadoenelaño2006sobreunamuestrade1.509compradores

de vivienda en los últimos 5 años así como sobre personas que señalaban que

pensabancomprarunaviviendaduranteeseaño,encuentraparaelcasoespañol

inconsistencias en las expectativas en base a que el 94,5% de los entrevistados

contestaron que la vivienda estaba efectivamente sobrevalorada (el 40%

considerabaquelaviviendaestabasobrevaloradamásdeun50%)mientrasquea

suvezun65%delosentrevistadosconsiderabaquelaelevadarentabilidaddelos

activosinmobiliariosfueunaconsideraciónmuyimportanteofueconsideradaala

horadecomprarunavivienda(García-Montalvo2006).

Parece haber una contradicción entre ambas opiniones. En este sentido algunas

preferenciassocialespuedeninfluirenlaconfusióndelosdemandantes.Elmismo

autor recoge una serie de creencias incorrectas, (“falacias”) que considera

implantadasenelmercadoEspañoldelavivienda(GarcíaMontalvo2008).


Tabla2Falaciaspopularesenelmercadodelavivienda;Fuente:(GarcíaMontalvo2008)

a. “Elpreciodelaviviendanopuedebajar.”

b. “EnEspañaelpreciodelaviviendanuncahabajado.”

c. “Elsueloescadavezmásescasoy,portanto,esmáscaro.Estoimplicaque

elpreciodelaviviendaseguirásubiendo.”

d. “Lospreciosdelaviviendatienenquesubirrápidoparaconvergerconlos

preciosdeotrospaíseseuropeos”

e. “Los elevados costes de transacción de las viviendas impiden que se

puedanformartumoresensusprecios”

f. “Pagarunahipotecaessiempremejorquepagarunalquilerpues,alfinalla

viviendaesdemipropiedad”

g. “TodosloseuropeosdelnortequierenvenirajubilarseaEspaña”

Para García Montalvo, la pervivencia de estas falacias ha generados unas

expectativas muy optimistas sobre la evolución futura de la rentabilidad de la

inversiónenviviendaresidencialqueson,engranparte,lascausantesdelproceso

quesehavividoenelperiodo1995-2007ysusposterioressecuelas.

3.5 Algunasconsideracionessobrepatronesderacionalidadlimitadaenelmercadodelavivienda

Los modelos económicos tradicionales plantean un decisor perfectamente

racional: maximizador y que dispone de información completa y la procesa

perfectamente,obtienesuutilidadindividualporsimismoynoesinfluenciadopor

terceros ni por la masa en general, todo ello complementado con un

funcionamiento eficiente de los mercados, los precios contienen toda la

informaciónpresenteyfutura.


Elcampodelasfinanzas/economíadelcomportamientoabordaprincipalmentela

relajación de esta perfección maximizadora de los agentes y su reflejo en la

eficienciadelosmercados,intentandoexplicarporunladocómoesesatisfaceren

lugardemaximizaryaapuntadoporSimon(1955)producenefectosyresultados

no deseados, los principios y conocimientos básicos para la interacción en los

mercadosdeinversión,parecequenoseaprendeneneldíaadíaylosdiferentes

estudios realizados en el campobursátil nos demuestran que existen inversores

quesonfinancieramenteignorantes.

Por otro lado, en lo referente a la eficiencia de los mercados, parece que la

dinámica especulativade los precios haceque los precios en el “LargoPlazo” se

orienten hacia su valor fundamental, pero la alta componente psicológica en el

“corto plazo” hacen que los precios difieran de sus fundamentales. Es decir los

inversorespacientes tendríanunaventaja sobre los impacientes (ruidosos)dada

estasituación.

Encualquiercaso,ennuestraopinión,parecequeelproblemaparalosmercados

surgiríaporcuánlargoesese“cortoplazo”deruidoenlastransacciones.Yaque,a

mayor tiempodepermanenciade losmercadosendominantepsicológicamayor

realimentación se produce hacia los inversores, que verían sus profecías

“intuitivas” auto cumplidas, mayor capacidad entonces de contagio social de

inversoresimpacienteshacialospacientes(alfinyalcabolapacienciadebedeser

unafuncióndelavariabletiempo).

Esdecirlahipótesisdeeficienciadelosmercadossecumpliríasiempre,peropara

unplazomayorqueeldíaadía.

Enelcasodeexistenciadeburbujasdeprecios,uncasoevidentedeanomalía,los

modelostradicionalesnopuedenmásqueconfirmarladistanciadelosvaloresde

mercadoalosvaloresfundamentales,

Elcampodelasfinanzas/economíadelcomportamiento,queanuestroentenderes

unáreaenformación,aunquehatenidounalargapresenciadesdeloscomienzos

delacienciaeconómica,ganasusentidoenelaspectodeayudarnosacomprender


esefuncionamientoporimpulsopsicológicodelosmercadosenesosperiodosde

pérdidadeeficiencia.

Lasúltimasdécadashansidoprolíficasentrabajossobreestecampo,sobretodo,

aplicadoseneláreadelasfinanzasyenconcretoenlabúsquedadeexplicacionesa

anomalíasdecomportamientodetectadasenlosmercados,asíconceptoscomoel

anclaje (anchoring), la sobre-confianza (overconfidence), el comportamiento

gregario (herdbehavior), han sido incluidos entre otros comomarco de análisis

paraexplicarcuestionescomolaparecidavaloraciónenelmercadodeempresas

delmismosector,lapérdidageneralizadadevalorporpartedelosaccionistasde

la compañía absorbente en caso de adquisiciones de empresas , o el

comportamientosimilarentre losgestoresdefondosdeinversión,comoejemplo

dealgunasaplicaciones.

Quizáslamayorfacilidaddeaccesoalosdatosenlosmercadosfinancieros,haya

favorecidoquelaliteraturaenestecamporelacionadaconlossesgospsicológicos.

Noobstante,aunqueenmenormedida,sehanproducidoalgunasinvestigaciones

relativasalcampodelsectorinmobiliario.

Estasabarcanelcomportamientodelostasadores,queparecenrealizarsesgosen

elprocesodevaloracióntantoporlainclusióndelaopinióndesusclientescomo

porlanoutilizacióndelosmodelosytécnicasaprendidasparalavaloraciónyque

seríanlasquegarantizaríanlaracionalidadeconómica.Asícomoloscomponentes

psicológicosenlaformacióndelosprecios.

Relativoaestaúltimacuestión,elanclaje,lasobre-confianzayelcomportamiento

gregario,asícomofenómenosdeilusiónmonetaria,seríanlosprincipalesfactores

analizadosqueinfluyenenlatomadedecisionesrelativaalmercadodelavivienda

yquepodríanexplicarelcomponentenoracionaldelosprecios.

CAPITULO4

AnálisisdelmercadodelaViviendaenEspaña(1995-2015)

128 Capítulo4: AnálisisdelmercadodelaViviendaenEspaña(1995-2015)


4 AnálisisdelmercadodelaviviendaenEspaña(1995-2015)

Enestecapítulo,abordaremoslaevolucióndelmercadodelaviviendaenEspaña

duranteelperiodo,indagandoenlasfuentesestadísticasdisponiblesyanalizando

losdatosparaconfigurarelcomportamientodelmercadoenelperiodo1995-2015,

estableciendo las bases para determinar la compatibilidad del comportamiento

con la existenciadeunaburbujadeprecios consecuenciade tomadedecisiones

conracionalidadlimitadaenesteperiodo.

4.1 Informaciónyfuentesestadísticassobreelmercadodelavivienda

enEspaña

Paraabordarelanálisisdelmercadodelaviviendaesnecesarioaccederafuentes

estadísticasfiableshomogéneaseneltiempoydisponibles.

Un problema fundamental a la hora de abordar el estudio del mercado de la

viviendaenEspañaeslafaltadeinformación,lainformaciónsobrelospreciosde

laviviendaenEspañaesmuyimperfecta(GarcíaMontalvo2008).

EnEspaña,existentresfuentesprincipalesdedatossobrelaviviendaqueofrecen

accesopúblicoasusdatos:

• FuentesOficiales

• SociedadesdeTasación

• Portalesprivadosdevivienda

Enloquesigue,abordaremoslasdiferentesfuentesestadísticasdisponiblessobre

elmercadodelaviviendayqueseránutilizadasenlosanálisisquerealizaremosen

apartadosposteriores.Paraello,realizaremosunaclasificaciónenfuncióndeltipo

dedatos,expresandolasdiferentesfuentesexistentes:

• Preciosdeadquisición

• Transacciones

• Rentadeuso,alquileres

• Stockdeviviendas

• Flujodeviviendas


4.1.1 Preciosdeadquisición

Existendistintasfuentesdedatossobrepreciosdeadquisicióndelaviviendaenel

mercadoespañol,elaboradoscondiferentesmetodologíasyorigendedatos.

Las principales fuentes oficiales proceden del Ministerio de la Vivienda y el

InstitutoNacionaldeEstadísticaquepublicaun índicedepreciosde lavivienda.

Por otro lado diferentes portales inmobiliarios han comenzado a publicar un

seguimientodelospreciosofertadosatravésdesusservicios.

ElMinisteriode laVivienda/MinisteriodeFomento,publica, trimestralmente

losdatosdepreciosrelativosalmercadodelaviviendaenEspaña.

LaEstadísticadePreciosdeVivienda,elaboradapordichoministerio,tienecomo

principalobjetivoestimarelpreciodelaviviendaenpropiedaddelmercadodela

vivienda en España y sus Comunidades Autónomas, así como su evolución

trimestralyanual,atravésdelcálculodetasastrimestraleseinteranuales.

Así presenta el precio por metro cuadrado de las viviendas que son objeto de

compraventa en un determinado período de tiempo (trimestre) y cuyo valor de

tasación,conformeconlareglamentaciónexistente,vienefijadoporunasociedad

devaloración.

Porconsiguiente,lainformaciónutilizadaenelcálculodelospreciosdelavivienda

procededelaAsociaciónProfesionaldeSociedadesdeValoración(ATASA).

Losdatossepublicanbajotresclasificacionesbásicas:

• Enbasealadistribucióngeográfica:

• Comunidad/CiudadAutónoma

• Capitalesdeprovincia

• Enbasealacondicióndeviviendalibreoviviendaprotegida:

• Vivienda libre: si la vivienda accede libremente al mercado, se

denominaviviendalibre.


• Vivienda protegida: si existen restricciones legales, sobreprecios,

superficies y otras cuestiones referentes al mercado hipotecario,

señaladasporley.

• Enfuncióndelaantigüedaddelavivienda:

• ViviendaNueva

• ViviendaAntigua

Launidadde observación es la vivienda que ha sido objeto de tasación por una

empresa tasadora, realizándose la estimación de precios sobre la totalidad del

universo de transacciones realizadas excluyendo únicamente aquellas viviendas

conunvalorsuperiora1.050.000eurosquesuponenel0,3%delastransacciones

paraevitarsesgosenelpromediodelastransacciones.

Desde 2005, en que semodificó lametodología, se realiza una ponderación del

promedioenbasealnúmerode transacciones,hastaesa fecha laponderaciónse

realizabaenbasealapoblacióndehecho.

Comocríticasaestafuentededatosdeberíamosincluirquenopresentaninguna

corrección hedónica por la calidad de los inmuebles. Además se ve sesgado por

utilizar precios de tasación y no de transacción. Esto implica que se produzcan

incentivos a la hora de realizar sobrevaloraciones (para cumplir el límite de

préstamo del 80% sobre el valor total, se realizan sobrevaloraciones de la

vivienda) lo que genera un bucle de realimentación ya que las tasaciones

realizadas son una fuente principal de información a la hora de realizar nuevas

tasaciones. Además no es posible acceder a los microdatos, “el Ministerio de la

Vivienda se ha negado sistemáticamente a facilitar a los investigadores los

microdatos que utiliza para obtener el índice agregado del precio de la vivienda”

(GarcíaMontalvo2008).

ElInstitutoNacionaldeEstadística(INE)publicadesdeeltercercuatrimestrede

2008 un índice de precios de la vivienda, con base 100 primer cuatrimestre de

2007.

Esteíndiceestácalculadoenbasealospreciosregistrales,esdecirlospreciosde

transacción elevados a documento público. Esto implica que el dato de partida


puedatenerunsesgosobreelpreciodelastransaccionesrealesyaquecomoeste

dato suele servir para el posterior cálculo de diversos impuestos, existen

incentivosparasumanipulación.

Esta estadística excluye las viviendas de protección oficial y las adquiridas por

institucionesfinancierasyempresas.

Los datos se segreganúnicamentehasta el nivel de región, nodisponiéndosede

informaciónpúblicaanivelprovincialomunicipalaunquepuedensegmentarselos

datosregionalesportramosdetamañodemunicipio.

PorotroladoelColegiodeRegistradorestambiénelaboraunaestadísticasobre

precios de la vivienda. Estos datos se presentan a nivel de provincia y están

basadosenelregistrodelapropiedad.Porestarazónsuelentenerunretardode3

a6semanassobrelopresentadoporelministeriodelaviviendaqueestábasado

en la información notarial. El motivo es que se tarda entre 3 y 6 semanas en

realizarelregistrounavezrealizadalaoperación.

Desdeelaño2004publicauníndicedepreciosdecomprasrepetidasbasadoenla

metodología presentada por Case y Shiller (S&P_Case-

Shiller_Home:Price_Indices_Methodology2014)queintentaevitarlainfluenciadel

factorheterogeneidadenelindicadordeprecios.

LasSociedadesdeTasaciónporsupartepresentansuspropiasestadísticassobre

preciosde lavivienda.AsíSociedaddeTasaciónS.A.publicaunaseriedeprecios

de laviviendadesdeelaño1985,mientrasqueTINSApublicaunaseriedesdeel

año2001,ambasseriesestánbasadasenlosvaloresdetasación.

Enlosúltimosañoshanaparecidounaseriedeportalesdeviviendabasadosen

tecnologíawebqueofrecenestadísticassobrelaevolucióndelospreciosdeoferta

deviviendapublicados.

AsíFotocasa,presentaunaseriedeprecios(precio/m2)yuníndiceambosbasados

en los anuncios publicados. Idealista.com otro gran portal inmobiliario ofrece

trimestralmente informacióndepreciosbasadoen los anunciosdenuevaoferta.

Otros portales como Facilísimo y Kyero, también proporcionan información de


preciosbasadoensusanuncios.Noobstante,estasfuentestienenelproblemade

basar los precios en anuncios, no en transacciones realizadas, así como de

definicióndelamuestrayfiabilidaddelametodologíautilizada.

4.1.2 Transacciones

Elnúmerodetransaccionesrealizadasasícomounacaracterizacióndelasmismas

es un indicador esencial para el análisis de cualquiermercado.Quizás este es el

datoparaelquepuedeencontrarseunainformaciónmásfiable,yaquesecuenta

conindicadoresvariadosdefuentesdiversas.

Así, podemos disponer de datos del número de transacciones inmobiliarias del

Ministerio de la Vivienda, o la Estadística Registral Inmobiliaria del Colegio de

Registradores de la Propiedad (ademásde las transacciones se recogen también

los precios de venta y la financiación hipotecaria a nivel nacional, autonómico y

provincialdesde2004).

También disponeos de datos procedentes de estadísticas financieras como el

númerodehipotecas suscritasy todo lo concernientea los créditoshipotecarios

(relación con la renta bruta por hogar, importes de las cuotas a pagar, esfuerzo

familiar,deducciones,tiposdeinterés,préstamosdudosos,etc.)delasestadísticas

trimestralesymensualesdelBancodeEspaña.

Podemosencontrar informaciónsobreesteaspectoeneldatode la inversiónen

viviendaporlaContabilidadNacionaltrimestraldelINE.

4.1.3 Rentadeuso:alquileres

Lainformaciónsobrepreciosdealquiler,datofundamentalencualquierdecisión

inmobiliaria,esmásescasaenelpanoramaEspañoldepublicacióndeestadísticas.

ElMinisteriodelaViviendapublicólaencuestasobreelalquilerdeloshogaresen

Españaenelaño2006módulodelaencuestasobretenenciayusodelavivienda

deloshogaresenEspaña.


Dicha encuesta ofrece datos de precios medios por metro cuadrado/mes

provinciales,autonómicosynacionalesy lossegmentaenfuncióndetipologíade

alquiler(amuebladoysinamueblar),superficieytiempoderesidencia.

Enprincipioestaencuestanosofrecedatosestructuralesydecaráctertransversal

sobrelascaracterísticasdelalquilerenEspañaparaelañodepublicación.

Porotro lado, el INEdentrodel cálculodel ÍndicedePreciosalConsumo,ofrece

datosen formade índicesobre laevoluciónde lospreciosdealquilerenEspaña

conbase2006.

En este sentido aunque no disponemos de una serie temporal de datos sobre el

precio de alquiler de la vivienda podemos construirla en base a cruzar ambas

informaciones.

Porotrolado,elBancodeEspañapublicaunaseriederentabilidaddelavivienda

por alquiler, que igualmente nos permite obtener una estimación del precio por

metrocuadradoenunperiodo,aplicandodichaseriesobrelaseriedepreciosdela

vivienda.

4.1.4 StockdeViviendas

El stock de viviendas es una variable esencial a la hora de realizar cualquier

estudiosobreelparquedeviviendas.

En este sentido, el panorama estadístico Español adolece de una carencia de

informaciónactualizadaimportantereferidaaestavariable.

La fuente básica de información a la que nos podemos remitir es el Censo de

Población y Viviendas. Elaborado por el INE decenalmente, el Banco de España

elabora una estimación del número de viviendas de publicación mensual que

partiendo de los datos censales incorpora los flujos de entrada de viviendas

(viviendasterminadas)yestimaelflujodesalidaenbaseadepreciación(0,5%).

Elministeriode laviviendaporsuparteelaboradesde2004unaEstimacióndel

Parque de Viviendas en el que se recogen datos sobre los flujos anuales de

viviendas,tantodeentradacomodesalida,suusoygradodeocupaciónasícomo


su régimen de tenencia, además del número de viviendas iniciadas y finalizadas

mesames.

Encualquiercasoparece insuficienteelgradode informacióndelquesedispone

sobreelparquedeviviendas,sobretodosobresuusoyloqueesmásimportante

elestadoycalidaddelasviviendasvacías,alfinyalcaboéstassonlasqueconmás

probabilidadpodríanserocupadaspornuevasunidadesfamiliares.

4.1.5 Flujodeviviendas

EvidentementetanimportantecomoelconocimientosobreelStockdeViviendas

loeseldesuflujotantodeentradacomodesalida.

En cuanto al flujo de nueva oferta el Ministerio de Fomento informa sobre la

actividaddelaconstrucción,tantodeiniciativapúblicacomoprivada,eneláreade

la edificación y en el de la obra civil. La estadística del Ministerio de Fomento

recogemensualmentelaslicenciasmunicipalesdeobraylosvisadosdeedificación

de los Colegios de Arquitectos Técnicos y todas las características anexas

(localizaciones,presupuestos,promotores,etc.).Estonopermiteunconocimiento

precisodelaofertadeviviendaenunmomentodado(porejemplo,unvisadode

obra de nueva construcción no garantiza que la vivienda se construya en ese

mismomomento).

4.1.6 Algunoscomentariossobrelasestadísticasdelsector

Esevidentequedada la importanciadelsectorrelacionadocon laviviendatanto

en términos económicos como de uso, las propias características de

heterogeneidaddelbiendeintercambioylapocahabitualidaddelastransacciones

por parte de la demanda, la disponibilidad de información sobre el estado del

mercado, en todos sus parámetros debería de permitir la ayuda a la toma de

decisiones tanto por los individuos como por las empresas e inversores y los

generadoresdepolíticasdevivienda.

Unaprimeracríticaalosdatosestadísticosdisponiblesessucortohorizonte,dada

laduracióndelbienviviendaysutiempodepermanenciaenelpatrimoniodelas

familias, parece insuficiente. En principio, los datosmostrados públicamente no


alcanzan una antigüedad demás de 20 años (únicamente la serie de precios de

viviendadeSociedaddeTasación,seremontaalaño1985).

Además la información sobreel Stock (basadaenCenso) tieneunaactualización

decenal,loquehacequeinformacióncomoelnúmerodeviviendasvacías,eluso,

incluso el número de viviendas se actualicen con una periodicidad insuficiente

dejando laproduccióndedatosaestimacionesqueresultanbastante imprecisas.

Comoejemploelnúmerodetransaccionesdeviviendaen2006publicadasporel

ministerio de la vivienda fue de 950.000 cuando el número de hipotecas fue de

1.300.000(CuberoCalvo2007).Aunquepuedanformalizarsehipotecasparausos

distintosdelacompradeviviendas,estodeberíadesermarginal,ladiferenciade

350.000hipotecasmásquetransaccionesdevivienda,debedeincorporarunbuen

númerodecompra/ventasdeviviendanocontabilizadas.

Una cuestión adicional y que podría facilitar el análisis y comprensión de la

formación de precios en España, en tanto en cuanto la capacidad de atracción

territorial para el turismo tanto nacional como internacional, sería un mayor

detalle en la información sobre las segundas residencias. En este sentido, sería

interesantedisponerdeinformaciónseparadadepreciossobreestas.

Además,leinformaciónsobreelstockdeviviendasvacíasdeberíademejorarsey

actualizarsemás allá del censo decenal. La utilización de indicadores indirectos

comoelaccesoaserviciosporpartede lavivienda,cruzandodatosdecatastroy

registro con datos de consumo de servicios complementarios como gas,

electricidadyagua,podríadeterminarpatronesdeutilizacióndeviviendasydar

un conocimiento exhaustivo del uso del parque que permitiría a los diferentes

agentestomardecisionesinformadassobrelaactuaciónenelmercado.

Una información exhaustiva y continua sobre precios de alquiler facilitaría el

establecimientodemodelosdevaloraciónylaobtencióndeconclusionessobreel

mercado residencial basados en modelos de equilibrio de tenencia (Ayuso &

Restoy,2006;OECD,2006).


4.2 EvoluciónycaracterísticasdelmercadodelaviviendaenEspaña

1995-2015

En el periodo 1995 a 2015 elmercado de la vivienda residencial en España, ha

representadounperfilcompatibleconlaformacióndeunaburbujadeprecioscon

unafasemaniacayunafasedepresiva..

Durante este intervalo de dos décadas, el mercado se ha caracterizado por una

importante variación en los precios. Así el periodo 1995-2007 corresponde a la

fasemaniacayha reflejadouna faseexpansivaconun incrementodel287%(en

tornoal23%deincrementoanual)mientrasqueenelperiodo2007-2015muestra

unafasedepresivaocontractivaconunadisminucióndel50,6%(entornoal6%

anual).

Figura 13 Evolución precio de la Vivienda en Términos Nominales 1995-2015; Fuente de

datos:MinisteriodelaVivienda

El comportamiento de esta serie es similar al de la que presenta el Colegio de

RegistradoresdeEspañaensuÍndicedepreciosComprasrepetidasqueutilizala

metodología de Case Shiller (S&P_Case-Shiller_Home:Price_Indices_Methodology


2014) para intentar evitar el efecto en el precio de la heterogeneidad del bien

vivienda(Figura14).

Figura14ÍndicedePreciodelaViviendadeComprasRepetidas,Fuente:Elaboraciónpropia

apartirdedatosdelColegiodeRegistradoresdeEspaña

Igualmente esta serie presenta un máximo en 2007 que supone un punto de

inflexiónenlospreciosdemercado.

En el periodo comprendido entre el primer trimestre de 1995 y el primer

trimestre de 2007, el precio medio de la vivienda en España, experimentó un

crecimientoen términosNominalescercanoal200%,según laseriededatosdel

MinisteriodeFomento;mientrasque fuealrededordeun300%según losdatos

delColegiodeRegistradores.

En términos reales la evolución de la serie es similar, con un incremento de

aproximadamente el 140% en el intervalo 1995-2007. Esto supone una tasa

internaderendimientopromedioanualdealrededordel7,48%entérminosreales

duranteelperiododefasedeascensodeprecios.Sitomamoslafaseascendentey

descendente,esdecir,elintervalo1995-2005elrendimientopromedioanualsería

del2,18%.


Figura15Preciodelaviviendaentérminosreales(Euros2010);Fuente:Elaboraciónpropia

apartirdedatosdeMinisteriodeFomentoyEurostat.

Si tomamos una perspectiva a larguísimo plazo, el precio de la vivienda se ha

mantenido tradicionalmente bastante estable en términos reales, con un

incrementototaldeun100%enelperiodocomprendidoentre1880y2000(120

años)(Figura16), loqueimplicauncrecimientorealanualpromedioentornoal

0,58%(recordarqueel incrementopromedioanual en términos realesobtenido

paraelperiodo1995-2005esdel2,18%).Losincrementoshanidoacompañados

de incrementos de la renta real y una explosión en la inversión en vivienda

residencialqueseproduceapartirdelplandedesarrolloenlosaños50(Romero

Jordán,SanzSanz&PérezLopez2006).

Recordarqueelcensodepoblaciónyviviendasde1950,mostró lanecesidadde

construir 1.000.000 de viviendas para cubrir el déficit, siendo este hallazgo el

precursordelPlanNacionaldeViviendade1955quepreveía la construcciónde

másdemediomillóndeviviendasenunperiodode5años(Tamames1987).


Figura16InversiónResidencial,preciorealyrenta(1885-2000);Fuente:(RomeroJordán,

SanzSanz&PérezLopez2006)

Hayquedestacarel importantediferencialentreelrendimientoanualdeprecios

en términos reales alrededor del 7,48% anual en el periodo 1995-2007 frente

0,58%anualenelperiodo1885-2000segúnlosmencionadosautores.

El episodio de crecimiento de precios ha sido generalizado en los países del

entorno Europeo, aunque el mercado español ha mostrado unas tasas de

crecimientomáselevadas.Enprácticamente todos lospaísessehaproducidoun

puntodeinflexiónenelaño2007(Figura17).


Figura 17 Índice de precios vivienda principales países Europeos 2010=100; Fuente:

ElaboraciónpropiaapartirdedatosdeEurostat.

Noobstante,hayquedestacarloscasosdeJapónyAlemaniapaísesenloscuales

durante el periodo alcista se ha producido una caída constante en los precios

reales de la vivienda (Alemania resolvió la unificación en base a una fuerte

actividadconstructoraqueprovocóunasobreofertadeviviendaenesteperiodoy

Japónpartíadeunagravecrisis financieraen laquehabíaestado involucrada la

inversióninmobiliaria).

Así en el periodo 1995-2007 se ha producido un incremento en precios de la

vivienda en España, en coherencia con lo ocurrido en los países del entorno. A

partirdefinalesde2007,sehaproducidounpuntodeinflexiónenlatendenciaen

lamayoría de los países, comenzandoun descenso continuado de precios en un

procesodeajuste.

Tanto las fases de crecimiento como de decrecimiento de precios han ido

acompañadas por un ajuste en el número de transacciones realizadas en el

mercado(Figura18).


Figura 18 Transacciones trimestrales de vivienda en España 2004-2015 ; Fuente:

ElaboraciónpropiaenbaseadatosdeMinisteriodeFomento

La serie ha mostrado un máximo de 250.000 transacciones en el año 2006

sufriendo una rápida caída entre los años 2007 y 2008 estabilizándose en ese

momento en torno a las 100.000 viviendas trimestrales, esto supone 955.186

transacciones anuales en el año 2006 y niveles entorno a las 300.000

transaccionesanualesapartirde2010,unterciodelmáximoanualexperimentado.

Sepuedeconcluirqueenelperiodoanalizadopuedenobservarsedosetapasbien

diferenciadas.Unaprimeracorresponderíaalperiodo1995-2007conunafasede

fuerteincrementodepreciosenlíneaconloacaecidoenlamayoríadepaísesdel

entornoyacompañadaporunfuerteincrementodetransacciones.Lasegundafase

2007-2015 correspondería a un cambio en la tendencia con un descenso

continuadodepreciosacompañadodeundescensoenlastransacciones.

Acontinuación,profundizaremosenlascausasycomportamientosdelmercadoen

cadaunadelasfasesdefinidas.


4.2.1 Fasedeexpansióndeprecios1995-2007

Duranteelperiodo1995-2007,sehaproducidounincrementocontinuadodelos

preciosdelaviviendalibreresidencialenEspaña.

Figura 19 Precio de la vivienda en términos nominales 1995-2007; Fuente: ElaboraciónpropiaenbaseadatosdelMinisteriodeFomento.

En términosnominales, el preciopromediopara la vivienda libre en elmercado

Españolhavariadodesde los670,8€/m2elprimer trimestrede1995,hasta los

2085,2€/m2delúltimotrimestrede2007segúnlaseriededatospresentadapor

elMinisteriodeFomento(Figura19)loquesuponeunincrementodeun210,8%

en términosnominales enunperiodode12años, aplicandouna tasa internade

rendimientopromedioanualdel10%.

Las tasasdevariación interanualeshan comenzadouna fase ascendente apartir

delaño1997,mostrandounaaceleracióncrecienteenelincrementointeranualde

losprecioshastaeltercertrimestrede2003alcanzandounatasadeincrementode

precios interanualmáximade18,5%entérminosNominales(16,3%entérminos

Reales). A partir de esemomento comienza un proceso de desaceleración en el

incremento de precios, aunque continuaría manteniendo tasas interanuales


positivas hasta finales de 2007 (siempre sobre la base de precios por metro

cuadradopublicadosporelministeriodefomento)(Figura20).

Figura20Tasasdevariacióndepreciodelm2enEspaña;Fuente:Elaboraciónpropiaapartir

dedatosMinisteriodeFomentoyBancodeEspaña(DatosRealesapreciosde2010)

Lamentablementenosedisponededatossobreelnúmerodetransaccionespara

todoelperiodoconsiderado,estandodisponibleúnicamentelaseriepublicadapor

elcolegioderegistradoresapartirdelaño2004comomuestralaFigura21.

Figura21TransaccionesdeviviendaenEspaña.Fuente:Elaboraciónpropiaapartirdedatos

deMinisteriodeFomento


Noobstante,enlosdatosdisponibles,sepuedeapreciarlatendenciaalalzaenel

númerodetransaccionesentreelprimertrimestrede2004yelúltimotrimestre

de2006,donde sealcanzaronnivelesalrededorde las250.000 transaccionesde

vivienda trimestrales. El año 2006 ha mostrado el máximo en el número de

transaccionesconunacifrade955.186unidades(algunosautoresconsideranque

latasanaturaldeintercambiodeviviendasenEspañasesituaríaalrededordelas

250.000viviendas/año)(García-Montalvo,2006;Artola&Montesinos,2006).

Unbuenestimadordelaseriedetransaccionespodríaserelnúmerodehipotecas

concedidas(lamayoríadelastransaccionesinmobiliariasenEspañanecesitande

unpréstamohipotecarioparapoderserealizar).

Figura 22 Número de transacciones en vivienda 2004-2007. Fuente: elaboración propia a

partirdedatosdelColegiodeRegistradoresdeEspaña

Comparadas las dos series (Transacciones de vivienda e hipotecas constituidas)

sorprendeque(paraelperiodo2004-2007añosparalosquesedisponededatos

en ambas series) el número de hipotecas constituidas supera al número de


transaccionesdeviviendaregistradas.Estopodríaserdebidoaporunladoquelas

viviendasnoseanregistradasenelmomentodesuadquisiciónyporotroaquese

otorguenhipotecas,registradascomoadquisicióndevivienda,paraotrosfinesose

hayanconstituidohipotecassobreviviendasyaregistradas.

Noobstantea loanterior,podemos interpretarque la tendenciamostradapor la

serie del número de hipotecas constituidas es coherente con el incremento de

preciosproducidoysutendenciamuestraunaevoluciónparalelaenelnúmerode

transaccionesrealizadasenelmercadotalcómoseobservaenlaFigura22.

Esmás,seobservaunacorrelaciónmuyimportanteR2=0,92entreelnúmerode

hipotecasconcedidasyelpreciodelmetrocuadradodeviviendalibre.

Figura 23 Relación entre el número de hipotecas concedidas y el precio de la vivienda.

FuenteelaboraciónpropiaapartirdedatosdeMinisteriodeFomentoeINE

Teniendo en cuenta un ámbito internacional, el incremento de precios en la

vivienda en este periodo, ha sido generalizado, como puede apreciarse en la

siguiente columna de gráficos tomados de Ahearne et al (2005). Además, se


observa que en la evolución 1970-2005, el precio real de la vivienda ha sufrido

diversos picos de subidas y bajadas en la mayoría de los países. Para el caso

concretodeEspañaseapreciaunepisodiodefuerteincrementoyposteriorcaída

depreciosentrelosaños1970y1980yunposteriorepisodioentre1985y1995.


Figura24Evolucióndelospreciosrealesenelámbitointernacional.Fuente:(Ahearneetal.

2005)

ÚnicamentepaísescomoAlemaniaoJapónhanmostradodescensodepreciosen

esteperiododebidoacircunstanciaspropiasquehan frenadoesteavancede los

precios en el periodo 1995-2005. El caso de Alemania estaría justificado por

efectos del proceso de reunificación,mientras que el de Japón se explica por la

crisis financiera sobrevenida a finales de los 90 y que provocó una burbuja de

preciosinmobiliariosentre1980y1990(Ahearneetal.2005).

LaevolucióndelospreciosenEspañaenesteperiodohavenidoacompañadapor

unincrementodelstockdeviviendas.Enestesentido,elincrementoentrelosaños

1991y2011(añosenlosqueseharealizadoelcensodecenal)puedecuantificarse

enun46,5%pasandode17.206.363deviviendasen1991a25.208.623en2011

(24.034.966en2007segúnestimacionesdelBancodeEspaña).


Figura25Censodeviviendas,clasificaciónenfuncióndeuso,Fuente:Elaboraciónpropiaen

baseadatosdelINE

4.2.1.1 Elparquedeviviendas:Usoyformadetenencia

Encuantoalaestructuradeuso,elcensode2011muestraunusodel72%como

viviendas principales. Por otro lado, las viviendas secundarias han multiplicado

por dos su peso frente al censo de 1970 alcanzando el 15% del parque de

viviendasen2011.

Hayquedestacarqueelnúmerodeviviendasvacíasascendíaen2011a3.443.365

un14%delparquedeviviendasproporciónquesehamantenidoestableentreel

13%yel16%enloscensosdelperiodo1970a2011(¡Error!Noseencuentrael

origendelareferencia.).

Tabla3Evolucióndelcensodeviviendasenfuncióndeuso1970-2011;Fuente:INE


Esta cifra situaría a España en el promedio de los países Europeos donde el

porcentajedeviviendasdesocupadasparaelaño2011sesituaríaenel14%según

elanálisisdelosdatospresentadosporEurostat(Figura26).

Figura26ProporcióndeViviendasDesocupadasen losprincipalesPaísesEuropeos2011;

Fuente:ElaboraciónpropiasegúndatosdeEurostat

Enestesentido,ladistribucióndelasviviendasvacíasenEspañaporcomunidades

autónomas es bastante homogénea, situándose la práctica totalidad de las

comunidadesentreel12%yel16%deviviendasvacías(Figura27).

Galiciaconun19%sería lacomunidaddemayorproporcióndeviviendasvacías

seguidadeLaRioja(18%)yMurciaconun17%.Enelotroextremo,laComunidad

deMadrid junto al País Vasco, Ceuta yMelilla situarían su parque de viviendas

vacíaspordebajodel10%(Figura27).


Figura 27 Tanto por ciento de viviendas vacías por comunidad autónoma; Fuente:

ElaboraciónpropiaenbaseadatosdeINE

Respectoaladistribucióndelasviviendasvacíasportamañodelosmunicipios,el

80%delasmismassedistribuyenenmunicipiosconmásde5.000habitantes.

Figura 28 Número de viviendas vacías según el tamaño de los municipios; Fuente:



Esto último implica la concentración del parque de viviendas desocupadas en el

mediourbanofrentealmediorural.

Encuantoalaimportanciadelproblemadeviviendasvacíasenfuncióndeltamaño

delosmunicipios,observamosquelosmunicipiosentre1.000y10.000habitantes

superan el 16% (Figura 29) quedando en las grandes ciudades ligeramente por

encimadel11%loqueimplicaunamayoreficienciaenelusoinmobiliarioenlas

grandesurbes.

Figura 29 Porcentaje de viviendas vacías en función del número de habitantes del

municipio;Fuente:ElaboraciónpropiaenbaseadatosdelINE

Enrelacióna lassegundasresidenciascomosehamencionadoanteriormente,se

haproducidouncrecimientomuynotableensuimportanciaestructuralycantidad

entreel censode1970yelde2011habiéndosedobladosu importanciarelativa

alcanzandoel15%sobreeltotaldeviviendasenpromedionacional.

La Comunidad de Castilla y León con un 25% de viviendas vacías, seguida de

Cantabria,ComunidadValencianayCastillalaMancha,sonlascomunidadesconun

mayor valor de esta variable, de acuerdo con los datos proporcionados por el

Censo de Viviendas de 2011, todas ellas con un porcentaje de viviendas

secundariassobreeltotaldemásdel20%.


Porotrolado,lascomunidadesForaldeNavarra,juntoconelPaísVasco,Madridy

las ciudades autónomas de Ceuta y Melilla son las de menor proporción de

segundasresidencias,todasellaspordebajodel10%.

Figura30SegundasResidencias:%sobreeltotaldeviviendasporComunidadAutónoma;

Fuente:ElaboraciónpropiaenfuncióndedatosdeINE

En términos de importancia relativa, prácticamente el 50% de las segundas

residencias, se encuentran concentradas en tres Comunidades Autónomas:

Valencia, Andalucía y Cataluña, lo que es coherente con el uso vacacional de las

mismas.


Figura 31 Segundas residencias% sobre el total nacional; Fuente: elaboración propia en

baseadatosdelINE.

Unavezanalizadoelcensodeviviendasenfuncióndesuuso,parece interesante

explotar la información referente a la forma de tenencia del servicio de las

viviendas, que nos permitirá obtener una idea de la amplitud del mercado de

alquileryeldepropiedad.

Encuantoalaformadetenencia,losdatosdelossucesivoscensosmuestranuna

preferenciaenEspañadelapropiedadsobreelalquilerhabiendopasadodel30%

deviviendasenalquilerenelaño1970al14%en2011.Retrocediendomásenel

tiempo, podemos observar que en épocas anteriores la importancia del alquiler

debíadesertodavíamayor.Lasiguientetablamuestraelporcentajedeviviendas

ocupadasporsupropietario,paralamedianacionalyenlasprincipalesciudades,

MadridyBarcelona.

Año España Madrid Barcelona

1950 45,9% 6,4% 5,1%

1960 51,9% 27,5% 11,2%

Tabla4Porcentajedeviviendasocupadasporsupropietario;Fuente:INE


Se aprecia como en el 1950 en las grandes ciudades, más de la mitad de las

viviendasnoeranocupadasporsuspropietarios, loquesugiere lautilizacióndel

alquilercomométododeaccesoalserviciodelbienvivienda.

Figura 32 Evolución de la forma de tenencia de vivienda 1970-2011; Fuente: Elaboración

propiasegúndatosdelINE

Estaproporcióndeviviendasenalquiler,sitúaaEspañacuatropuntospordebajo

delamediadepaísesEuropeos(18%).Enesteentorno,elmáximousodelalquiler

se produce en Suiza con un 51% y Alemania con un 40%, quedando España a

nivelesparecidosaotrospaísesdelentornogeográficoyeconómico,comoReino

Unido,Francia,Italia,Noruega,PortugalyFinlandiacomosemuestraenlaFigura

33.


Figura 33Propensión al alquiler en países europeos 2011; Fuente: Elaboraciónpropia en

baseadatosdeEurostat

ElpreciodelalquilerpromedioenEspañaparaelaño2006erade5,36€/m2/mes

según datos del informe sobre el precio del alquiler publicado por el entonces

MinisteriodelaVivienda(Ministerio_de_la_Vivienda2007).

La distribución de precios por comunidades autónomas,muestra unmáximo de

8,11€/m2enlacomunidaddeMadridyunmínimode2,79€/m2enExtremadura.

Estomarcaunadiferenciaacusadadecasiel200%entrelosextremosapuntando

alvalordelocalizacióncomounodelosprincipalesfactoresparaladeterminación

delpreciodelalquiler.


Figura34Preciomediodelalquiler/m2/mes;Fuente:MinisteriodelaVivienda(actualmente

MinisteriodeFomento)

NoexistepublicadaunaseriedepreciosdealquilerrelativaalmercadoEspañol,

no obstante podemos basarnos en la serie publicada por el Banco de España

“Rentabilidaddelaviviendaporalquiler”yaplicarlasobreunaseriedepreciosde

vivienda.Asímismo,podemosdeotramaneraconstruirunaseriededatosenbase

a la serie de IPC vivienda referenciada a 2006 y los datos del estudio sobre el

alquilerenEspañapublicadoporelministeriodefomentopara2006.


Figura35Rentabilidadbrutadelalquiler,acumuladodelos12últimosmeses;Fuente:

ElaboraciónpropiaenbaseadatosdeBancodeEspaña

Aplicando (multiplicando) esta serie sobre la serie de precio de la vivienda por

metrocuadradodelMinisteriodeFomento,obtendríamosunaserieestimadade

preciodealquilerpormetrocuadrado.

Figura36Estimacióndelpreciodelalquiler;Fuente:Elaboraciónpropia.

La serie en términos nominales muestra una tendencia incremental hasta los

primerosmesesde2006cuándocomienzaunatendenciadecreciente.


El máximo de la serie para el periodo contemplado (1995-2007) es de 64,67

€/m2/añoenJuniode2005,mientrasqueelmínimoseproducealcomienzodela

serieenelprimertrimestrede1995conunvalorde39,64€/m2/año.Estosupone

un incremento nominal de un 63% en un periodo de 10 años, es decir, un

promediodel6,3%anual.

Figura 37 Variación trimestral del precio del alquiler 1995-2007; Fuente: Elaboración

propia

Porotrolado,lavariacióntrimestraldelpreciodelalquiler,oscilaentornoal1%

situándosebásicamenteentreel+2%y-2%

Laestimacióndelpreciodelalquilerapartirdelaseriedeinflaciónydelvalordel

preciodelalquilerparaelaño2006segúnelestudiodelministeriodefomento(en

esemomentoministerio de la vivienda) nos daría los siguientes resultados que

muestralaFigura38.


Figura38EstimacióndelpreciodelalquilerbasadoenlaseriedeIPCalquilerdevivienda;

Fuente:Elaboraciónpropia

Estaseriesecomportadeformasimilaralaanteriorencuantoatendenciayorden

de magnitud aunque parece mostrar una volatilidad menor de las tasas de

variaciónynomuestrauncambiodetendenciaenelaño2005.Elmínimoestaría

alrededor de 38 €/m2/año a comienzos de 1995 (un valor equivalente al de la

estimaciónanterior,situándoseenJuniode2006,puntomáximodelaestimación

basadaenlaseriedelbajodeEspaña,en64,67€/m2/año(64,11€/m2/añoenla

serieanterior)loqueindicauncomportamientosimilarenesteintervaloenambas

seriesyunordendemagnitudequivalente.

Laprincipaldiferenciavendríadadaporelcambioenelpuntodeinflexiónquese

daenlaseriebasadaenlosdatosdelBancodeEspañayquenosedaenlaserie

basadaenlaseriedepreciosdelINE.


Figura 39 Comparación entre estimaciones de precio de alquiler de vivienda. Fuente:

Elaboraciónpropia

Encuantoa la tasadevariación,oscilaparaestaserieentornoal1%trimestral,

próximaaladelaestimaciónanterior.

Noobstante,estastasasdevariaciónestánalejadasdelosincrementosproducidos

en el precio de la vivienda, pudiendo afirmar que el precio de la vivienda ha

aumentado en mayor medida que la renta de uso, un promedio trimestral del

2,27%enpreciodelaviviendafrentealaproximadamente1%enelalquiler.


Figura40Preciodelalquilerestimado,tasadevariacióntrimestral1995-2007;Fuente:


Figura41Preciodelavivienda,tasadevariacióntrimestral1995-2007;Fuente:Elaboración

propiaenbaseadatosdeMinisteriodeFomento

Esteincrementodeaproximadamenteeldobleenelpreciodeadquisiciónsobreel

preciodeuso,hahechoqueelequilibriopreciodelalquiler/preciodeadquisición


según los modelos de tenencia explicados, se haya desplazado a lo largo del

periodoconsiderado,comopuedeapreciarseenlaFigura42.

Figura42Alquiler frenteaadquisición1995-2007;Fuente:Elaboraciónpropiaapartirde

datosdeBancodeEspañayMinisteriodeFomento

Podemosobservarcómoalfinaldelperiodoconsiderado(año2007),elpreciode

adquisición de la vivienda sería prácticamente el doble que el valor de la renta

infinitaresultantedeactualizarelpreciodelalquileranualaltipodeinterésdela

hipoteca media para ese año, mostrando un desequilibrio claro y una

sobrevaloraciónmuyimportanteenelpreciodelapropiedaddelavivienda.

Enelperiodoconsiderado1995-2007,seobservacómolaseriecorrespondienteal

alquiler,oscilasobrelaseriedepreciodelavivienda.Seobservacómoelpuntode

partidaesunperiodo(1995-1997)concondicionesfavorablesalaadquisiciónya

queelvalordelarentaactualizadaesmayorqueeldelacompradevivienda.Le

sigueunperiodointermedio(1997-2006)enelcuallacompradeviviendahasido

más barata o indiferente al alquiler. Y finalmente un periodo que comienza en

2005 donde el precio de la adquisición se ha encarecido notablemente frente al


alquiler.Así,estaúltimasituaciónsedeberíasobretodoalasubidadelostiposde

interésylacaídadelospreciosdealquilerendichoperiodo.

Eneste sentido,el crecimientodepreciosenEspaña,hasido impulsadoporuna

demandacreciente.Respectoalcrecimientodeestademanda,unodelosfactores

fundamentalesquelohanfacilitado,eselfactordemográfico(Artola&Montesinos

2006). Por ello es conveniente analizar la evolución de la población para

contrastardichacorrelación.

4.2.1.2 Demandadevivienda:formacióndehogares,poblaciónyempleo

Endécada1995-2007,Españahaexperimentadounespectacularcrecimientodela

poblaciónydelacreacióndehogares(Artola&Montesinos2006),pasandodelos

39millonesdehabitantesacomienzode1995alos45millonesafinalde2007,lo

cualsuponeunincrementodel15%enunperiodode12años(casi6millonesde

habitantes).

Hay que destacar que dicho incremento comenzó a acelerarse a partir del año

2002 cuando sepasódeunas tasasde crecimientodepoblación interanualesde

entreel0,4%-0,5%atasassuperioresal1,5%.

Figura43Evoluciónde lapoblaciónporestratosdeedad1995-2007;Fuente:Elaboración

propiaenbaseadatosdeINE


Lamayorvariacióndepoblaciónsehaproducidosobretodoenlosgruposdeedad

de 40 a 65 años que se ha incrementado en un 30% y supone un 59% del

incrementototal,yenelgrupodemayoresde65añosconunincrementodel26%.

Hayquedestacarqueelgrupodeedadentre20y40añosdondeseencontraríael

mayor grupo de candidatos a la formación de nuevas familias y el consiguiente

accesoalavivienda,hasufridounaumentodel15%,mientrasqueelgrupoentre0

y19hadisminuidoun11%demostrandolaaltacaídadelanatalidad(Figura44).

Figura 44 Variación de población 1995-2007 por grupos de edad%; Fuente: Elaboración

propiaenbaseadatosdeINE.

Este incrementodepoblaciónha reflejadounprofundo cambio estructural en la

evolución de las variables demográficas desde finales de los noventa, con un

proceso de formación de hogares creciente y flujos de inmigración elevados

(Martínez,Riestra&SanMartín2006).

Enestepunto,sedebedestacarlaimportanciadelavariablenúmerodehogares4,

quees laque realmentedirige la creacióndedemandadevivienda,másalládel

incrementodelapoblación.Porellopasamosaanalizarlaseguidamente.

4 Grupo de personas residentes en la misma vivienda familiar (INE, definiciones censales básicas, 2011)


A finalesde2005habíaenEspaña15,5millonesdehogares, segúnestimaciones

delINE,un20%másqueen1998.

Figura 45 índice de evolución de población, hogares y vivienda 1960=100; Fuente:


El ritmode crecimiento anual de hogares se situó en torno al 3% en el periodo

2001-2004,alcanzandoel3,6%enelaño2005.Estefenómenoeselresultadode

un conjunto de transformaciones coincidentes en el tiempo, entre las que cabe

destacar el aumento de la población impulsado por los flujos migratorios, el

crecimiento del empleo y los cambios en la estructura de las familias (Martínez,

Riestra&SanMartín2006).


Figura 46 Tasa de variación interanual de Población, Hogares y Viviendas; Fuente:


Cabe destacar dos cambios históricos que han caracterizado la evolución

demográficadelperiodo1970-2011.Porun lado la reduccióndel tamañode los

hogaresyporotroladoelconsumodemetroscuadradosporhabitantequeseha

duplicado.

Población Número de Hogares Número de Viviendas Personas/Hogar m2/persona

1960 30.582.936 7.028.651 7.726.423 4,35 23,4

1970 33.956.047 8.504.326 10.655.785 3,99 29,0

1981 37.742.561 10.153.895 14.726.859 3,72 36,1

1991 39.433.942 11.834.849 17.206.363 3,33 40,4

2001 40.847.371 13.591.000 20.823.369 3,01 47,2

2005 44.108.530 15.115.000 23.077.828 2,92 48,4

2011 46.667.175 18.083.692 25.208.623 2,58

Tabla5España:Principalesvariablesdemográficasydepoblación.Fuente:(Martínez,

Riestra&SanMartín2006)Nota:sehaampliadolatablaoriginalconlosdatosrecogidosen

elcensode2011


El incremento reciente en el número de hogares responde a un intenso

crecimientodelapoblaciónapartirdefinalesdelosañosnoventa.Así,entre1998

y 2005 la población residente en España se incrementó en un 10,7% siendo el

segundo país Europeo por crecimiento de habitantes, en promedio. Durante el

mismoperiodolapoblaciónEuropeaseincrementóenun3,2%depromedio.

Estefuerteincrementoenlapoblaciónhasidoconsecuenciadelaentradamasiva

detrabajadoresinmigrantes.Enestesentido,en2004residíanenEspañauntotal

de 3,7 millones de inmigrantes que suponían el 8,6% del total de la población

residente,mientrasqueen2007yasuponíanel10%delapoblación.Asimismoy

enmenormedidahasidodebidoalincrementoenelgrupodejubiladosdepaíses

de laUEqueresidenhabitualmenteenEspañasegún losdatospublicadosporel

INE.

Porotrolado,losresidentesdenacionalidadespañolahancontribuidotansoloen

un30%aestecrecimientodelapoblación,unincrementode1.673.494habitantes,

frentealaincorporaciónde3.882.469habitantesdeprocedenciaextranjeraentre

1998y2007.


Figura47EvoluciónenelnúmerodehabitantesEspañolesyExtranjerosenEspaña.Fuente:

ElaboraciónpropiaenbaseadatosINE

Conrespectoalorigendelapoblaciónextranjera,essobretododepaíseseuropeos,

seguidodelcontinenteamericano(principalmenteSuryCentroAmérica)(Figura

48).


Figura48PoblaciónExtranjeraenEspaña;PadrónMunicipal2007porgrupodepaísesde

origen.Fuente:ElaboraciónpropiaenbaseadatosdeINE

En 2007 los residentes extranjeros mayores de 60 años ascendían a 339.708,

segúnelpadrónmunicipal,el71%deloscualesprocederíandelaUniónEuropea

principalmente de Reino Unido (104.599) y Alemania (55.472), seguidos por

Francia,PaísesBajos,ItaliayBélgicaqueaportanenconjunto41.970residentes.

Así,losresidentesmayoresde60añossupondríanalrededordel10%deltotalde

inmigrantesyentreel0,7%-0,8%delapoblacióntotal.

En principio, como el crecimiento de la población basado básicamente en la

inmigración, el incremento en el número de hogares debería de haber sidomás

moderado que el de la población, dado el mayor tamañomedio de los hogares

configuradosporinmigrantesconrespectoalosnacionales.

Tamaño medio de los hogares (2007)

Encabezados por un español 2,85 personas

Inmigrantes procedentes UE 2,09 personas

Otros inmigrantes 3,72 personas

Tabla6Tamañomediodeloshogares.Fuente:ElaboraciónpropiaenbaseadatosINE


Sin embargo el númerodehogares seha incrementadoaun ritmo superior a la

población,conritmosqueduplicanelcrecimientodelaanteriorvariable(Artola&

Montesinos2006).

Figura49HogaresyPoblación.Fuente:tomadodeArtola/Montesinos2006

Esto último sugiere que ha habido otras causas que han provocado este

incremento,diferentesdelapuraexpansióndelapoblación.

Enestesentido,cabedestacarquelaevolucióndelasvariablesdemográficasnoes

completamente exógena al sistema económico. Por ejemplo la evolución laboral

guarda una relación directa con la de ciertas variables demográficas (Martínez,

Riestra&SanMartín2006).

Estaúltimafuente,presentauninteresanteanálisisquemuestralaevolucióndela

formación de hogares medida como la formación del número de matrimonios

comparadaconelnúmerodeempleos.

Enelsiguientegráfico,seobservaestainterdependenciaentreempleoycreación

dehogaresestimadoatravésdelnúmerodematrimonios.


Figura50España:Empleosymatrimonios;Fuente:Elaboraciónpropiaapartirdedatosde

INE

Escuriosoapreciarqueapartirdel2004serompeelsentidodelarelación,esto

sería debido al importante crecimiento de la población basado sobre todo en

trabajadoresinmigrantesqueseproduceapartirdelaño2004.


Figura51Altasalaseguridadsocialdetrabajadoresextranjeros;Fuente:ElaboraciónpropiaenbaseadatosdeMinisteriodeEmpleoySeguridadSocial

Hay que destacar que en el periodo 1997-2007 se ha producido una intensa

creacióndeempleoatasassuperioresal2%.

Eneste sentido, elnúmerodeocupadoshapasadode16millonesen2002a20

millones en 2007, lo que implica un incremento de 4 millones de personas,

alrededordel26%deincrementoenunperiodode5años(Figura52).

Figura52PoblaciónOcupadaporgruposdeEdad2002-2007;Fuente:Elaboraciónpropiaen

baseadatosdelINE


Estefuerteincrementodelempleo,sehaproducidoenunentornodecrecimiento

económicocontinuadoaunritmoconstanteyquecomoresultadoarrojacifrasque

en2007casitriplicanlosvaloresde1995entérminosnominales

Figura53ProductoInteriorBrutoapreciosdemercado1995-2007.Fuente:Elaboración

propiaenbaseadatosdeINE

Evidentemente,existeunafuertecorrelaciónentrelavariableempleoylavariable

PIBcomopuedeapreciarseenlaFigura54.

Figura54EmpleovsPIB(2002-2007),Fuente:ElaboraciónpropiaenbaseadatosdeINE


En términos absolutos, el mayor incremento del empleo, se ha producido en el

tramodeedadentre20y39añosconcasi2millonesdeocupadosmásen2007

queen2002.

Estructuralmente,porgruposdeedad,lacomposicióndelempleosehamantenido

estableporgrupos,conunpequeñoincrementoenelpesodelapoblaciónde40a

64años(Tabla77).

OcupadosporGrupodeEdad(miles)

2002 2007

Miles %/Total Miles %/Total Δ2002-2007

De16a19

años

364 2% 364 2% 0%

De20a39 8.965 54% 10.825 52% 21%

De40a64

años

7.044 43% 9.381 45% 33%

Masde65 109 1% 148 1% 36%

Total 16.482 100% 20.718 100% 26%

Tabla7Comparaciónnúmerodeocupadosporgruposdeedad2002-2007;Fuente:


Este incremento en el número de ocupados ha ido acompañado de una intensa

reducciónenlatasadeparo,quehapasadodevaloresentornoal11%en2002a

valoresen tornoal8%enel2007,una caídade3puntoseneste intervalode4

años(Figura55).

Sinosreferimosalasituaciónenelaño1995latasadedesempleosesituaríaen

torno al 20%, permitiendo reconocer la impresionantemejora del empleo en el

periodo1995-2007,másde12puntosporcentuales.


Figura55TasadedesempleoenEspaña(2002-2007);Fuente:Elaboraciónpropiaapartirde

datosdeINE

Esta reducción, habeneficiadoespecialmente a losmenoresde25 añosquehan

pasadodel43%detasadedesempleoamediadosdelos90asituarseentornoal

20%apartirdel2001alcanzandoel15%en2007.

Losgruposdeedadentre25y39añostambiénhansufridounareducciónensus

tasasdedesempleosituándoseapartirdelaño2004pordebajodel10%.

Figura 56 Tasa de desempleo para los grupos de edad más proclives a la formación de

hogares2002-2007;Fuente:ElaboraciónpropiaapartirdedatosdeINE


Estaimportantemejoraenelempleohaacompañadolaformacióndehogaresque

se han incrementado en 2,5 millones de unidades en el periodo 2002-2007 un

17,44%.Evidentementeexisteunaaltacorrelaciónentrelaelnúmerodehogaresy

elniveldeempleo.

Figura57HogaresvsEmpleo(2002-2007);Fuente:ElaboraciónpropiaenbaseadatosdelINE

Figura 58 Hogares clasificados por el número demiembros activos (2002-2007); Fuente:

ElaboraciónpropiaenbaseadatosdelINE


Por otro lado, hay que destacar el importante incremento en los hogares con 2

miembrosactivos,quehasupuesto1,3millonesdenuevoshogaresenelperiodo

analizado,unincrementodel31%yunpesoestructuralparael2007del33%de

los hogares, lo que supone una rentamás alta por hogar en los nuevos hogares

creadosahabermásdeunmiembroconaccesoarentas.

Figura59Comparacióndelnúmerodemiembrosactivosporhogar2002vs2007.Fuente:

ElaboraciónpropiaenbaseadatosdelINE

Loshogaresconningúnmiembroactivohanperdidopesopasandodel27%delos

hogaresen2002al25%en2007habiendotenidouncrecimientopordebajodela

media que se ha situado en el 11%. Esto ha supuesto un gran incremento en el

ritmo de creación de hogares, impulsando la salida de los jóvenes del ámbito

familiar.

Otro factor importante es el incremento de la tasa de divorcios, que supone un

desdoblamientodeloshogaresycontribuyealadisminucióndesutamañomedio.

En este sentido, el número de disolucionesmatrimoniales superó las 90.000 en

1998,alcanzandonivelesporencimadelos140.000en2006.


Figura60EspañaDisolucionesdeMatrimonios1998-2007; Fuente: Elaboraciónpropia en

baseadatosdeINE

Otrofactorpoblacionalquehacontribuidoalincrementoenelnúmerodehogares

eslaelevacióndelaesperanzadevida(quesesitúaen84,1añosparalasmujeres

en 2007; 80 para los hombres; Figura 61) que junto con la mejora en las

condicionesycalidaddevidahahechopermitidolaindependenciacomohogares

delaspersonasdelaterceraedadporunmayornúmerodeaños.


Figura61España:EsperanzadeVidaalNacer;Fuente:elaboraciónpropiaenbaseadatos

delINE

4.2.1.3 Accesibilidadalaviviendaporpartedelasfamilias

Unfactormuyimportantequepuedecontribuiralcrecimientodelademandade

viviendaeslamejoraenlaaccesibilidadalaviviendaporpartedelasfamilias.

El ratio de accesibilidad a la vivienda se mide como el cociente entre el precio

mediodeunaviviendaylarentabrutaanualporhogar.Seobservaqueesteratio

hapasadodeunvalorde3,8añosen1995a9añosen2007,esdeciren2007una

familiadeberíadedicarlarentade9añosparaelpagodelavivienda(Figura62).


Figura62Preciodelavivienda/RentaBrutaporhogar1987-2007;Fuente:Elaboración

propiaapartirdedatosdelBancodeEspaña.

Esto se ha producido por el fuerte crecimiento de los precios en el intervalo

considerado,quehasidomayorqueelincrementoderentasdeloshogares.

Noobstantealoanterior,hanexistidofactoresenlamejoradelascondicionesde

financiación que han permitido que el esfuerzo apreciado por las familias haya

sidomásfavorable.

Porotro lado,podemosanalizarelratio“esfuerzo teórico anual”,quesedefine

como:

“Importedelascuotasapagarporelhogarmediano,enelprimerañotras

la adquisición de una vivienda tipo financiada con un préstamo estándar

porel80%delvalordelpiso,enporcentajedelarentaanualdisponibledel

hogar”

Observando losvaloresde laserieapreciamosque losnivelesparaesteratioen

2007sonequivalentesa losde1990,habiendoalcanzadounmínimodel20%en

1999, es decir que las familias deben dedicar una proporción de la renta bruta

anualequivalente,alrededordel45%(Figura63).


Unacuestiónimportanteadestacareselefectodelafiscalidadenlaaccesibilidada

lavivienda,queenpromediopermiteunamejoraenelratiodeaccesoen8puntos

porcentuales,esdecir,lascondicionesfiscalesfavorablesalacompradevivienda,

han permitido reducir un 8% en promedio el esfuerzo anual realizado por las

familias.

Figura 63 Accesibilidad a la vivienda: Esfuerzo teórico anual 1987-2007; Fuente:

ElaboraciónpropiaenbaseadatosdelBancodeEspaña

Los factores más importantes que han permitido esta mejora en el acceso a la

viviendahansido:

• Los bajos tipos de interés (la hipotecamedia se situaría entre el 3% y el

6%)

• El alargamiento en la duración de los créditos hipotecarios, que

prácticamente se ha duplicado pasando de 180 meses (15 años) en el

primertrimestrede1995a336meses(28años)enelcuartotrimestrede

2007

• Larelajaciónenlaproporcióndelcréditosobreelvalordelinmueble,“Loan

ToValue”(LTV)quesesituaríaen2007envaloresalrededordel90%5.

5 Estimando la ratio LTV como el valor del préstamo hipotecario medio por metro cuadrado publicado por el colegio de registradores sobre el precio por metro cuadrado publicado por el ministerio de fomento,


Figura64Evolucióndelostiposdeinterésparaadquisicióndeviviendasyduraciónmedia

contratadaparanuevashipotecas.Fuente:ElaboraciónpropiaapartirdedatosdelBancode

España

Figura65Evolucióndetiposdeinterésreales;Fuente:Elaboraciónpropiaapartirdedatos

deINEyBancodeEspaña

Aestosfactoreshayqueañadirlaexistenciadetiposdeinterésrealesnegativosen

elperiodo2004 t2-2006 t4, loquegeneragrandes incentivosal endeudamiento.

Esto,unidoalafacilidaddeaccesoalcréditohafavorecidoelaccesoalacomprade

hay que destacar que este valor no tiene en cuenta aquellas transacciones que no han requerido de hipoteca, pero nos da una idea de la facilidad de acceso al crédito ofrecida por parte de las instituciones financieras.


viviendaporpartedeloshogares(coneldobleobjetivodeinversiónyuso)ypor

otro lado ha generado la necesidad por parte de la demanda de inversión de

encontrar alternativas de inversión que les permitan obtener un rendimiento

positivo.

Enestalíneaunfactorimportanteenelcrecimientodelademandadeviviendasha

sido lademandadeviviendanoprincipalquepuedeconfirmarseen laevolución

delStock(Artola&Montesinos2006).

ComoseapreciaenlaTabla3enelperiodo1991-2001elmayorcrecimientoseha

producidoenelsectordeviviendasdesocupadasquealcanzanlos3,5millonesen

2004.

Este importante incrementoprobablementeesdebidoa laaltarentabilidadde la

inversiónenviviendafrenteaactivosalternativosalolargodelosúltimosañosya

lasexpectativasderevalorización.

Un análisis de alternativas de inversión puede efectuarse con la aplicación

desarrollada por MEFF y publicada en 2007 en su página web que compara la

evoluciónexpostdelarentabilidadendiferentesactivos(MEFF2008).

Así, la inversión de 100.000 € en activos alternativos Repo, Vivienda, IBEX 35,

FuturosobreIBEX35muestracómolaviviendahageneradounagrancapacidad

de rentabilidad que aunque inferior a la del IBEX o Futuro ha superado a la de

operacionesRepoampliamente (notarque la financiaciónhipotecaria enEspaña

estáreferenciadaalostiposdeinterésacortoplazo).

Asímismo,hayquedestacarlamayorfacilidaddeaccesoalactivoviviendadebido

alasmenoresrestriccionesparalaobtencióndefinanciacióndadalacapacidadde

garantíadelpropioactivo.


Figura66Comparaciónderentabilidaddeinversionesalternativas;Fuente:MEFF


4.2.1.4 Ofertadenuevasunidadesenelmercadodeviviendas

Desdeelpuntodevistadelaofertaparecequeéstahareaccionadoalempujedela

demandayelnúmerodeviviendasiniciadashaexperimentadounincrementomuy

importanteenelperiodo1995-2007(Figura67).

Figura67Viviendasiniciadas;FuenteElaboraciónpropiabasadoendatosdelMinisteriode

Fomento

Se aprecia que el inicio de viviendas se ha triplicado en el periodo analizado,

situándoseenelentornodelas50.000viviendasiniciadaspormes.

Además,duranteelperiodo1995a2007sehanfinalizadoenEspaña5,2millones

deviviendas, loque implicaun ritmodealrededorde400.000viviendasañoEn

este sentido, durante el periodo 2002 a 2007, la formación anual de hogares ha

sidode498.000unidadesaño,317.000sitomamoselperiodoentrecensos1991-

2011.


Figura68Númerodeviviendasfinalizadas;Fuente:ElaboraciónpropiaenbaseadatosdelMinisteriodeFomento.

Comoconclusión,elcicloalcistaenlospreciosdelmercadodelaviviendahasido

promovidoporsólidosfactoresdedemandaapoyadosenlaprolongadaexpansión

de la economía española, con un incrementomuy importante del empleo y una

situación de bajos tipos de interés y mejora del acceso al crédito lo que ha

provocadolacapacidaddelademandaparaformarhogares.

Este incremento de la demanda ha provocado una respuesta sólida de la oferta.

Aúnasí laimportantepresióndelademandahaprovocadounincrementodelos

precios que en términos reales ha superado anteriores booms del ciclo

inmobiliario.

4.2.2 Fasedeajustedeprecios2007-2015.

El año 2007 marcó un cambio en la tendencia del mercado de la vivienda en

España,yenprácticamentetodaslaseconomíasdelospaísesdesarrollados.

En lossiguientesapartadosanalizaremos loshechosocurridosy laevolucióndel

mercadoenesteperiodo.


4.2.2.1 Precios,númerodetransacciones,ycréditocomoelementodisparadordelacrisis

ElniveldepreciosdelaviviendaenEspañaalcanzadoenesemomentocomenzaba

aestarfueradelalcancede lasfamiliasapesarde larelajaciónenlasnormasde

concesión de hipotecas por parte de la mayoría de las entidades del sistema

financiero.

Fue en esemomento cuandouna tomade conciencia por parte de los agentes y

entidadesdelsistemafinancieronorteamericanodeldesconocimientodelnivelde

riesgo asumido en productos financieros sintéticos, paquetizados basados en

créditoshipotecarios6,actuócomodisparadordeunacrisisdeconfianzaentrelas

entidadesfinancierasanivelglobal(Ubide2008).

Esto ha ocasionado una parálisis del crédito y una consiguiente paralización

económicaquehadesembocadoenrecesiónyquesehacaracterizadoenEspaña

porunaespectacularpérdidadeempleoyaumentodelastasasdedesempleo,que

ha afectado sobre todo en aquellos grupos en edad de formación de hogares

(Figura77).

La restricción del crédito se ha manifestado en la caída del importe de los

préstamos hipotecarios que han pasado de 246.045 hipotecas constituidas en el

último trimestre de 2007 a 163.543 en el último trimestre de 2008 lo que ha

supuestounacaídadel37%enelperiododeunaño.Elnúmerodetransacciones

deviviendaregistradasenelmismoperiodohandisminuidoun34%,pasandode

192.050transaccionesregistradasenelúltimotrimestrede2007alas125.412en

elmismoperiodode2008.

6 Para conocer más en profundidad el funcionamiento y definición de estos instrumentos financieros CDO´s, puede consultarse el trabajo de Satyajit (2005)


2007t4 2008t4 %Variación

Hipotecasconstituidas 246.045 163.543 37%

Númerodetransacciones 192.050 125.412 -34%

Tabla8Variacióndenúmerodehipotecasytransaccionesdeviviendas2007-2008;Fuente:ElaboraciónpropiaenbaseadatosdelINE

Una de las manifestaciones del aumento de conciencia del riesgo por parte del

sistema financiero es el fallo en el crédito hipotecario previamente concedido

consecuencia de la destrucción de empleo, observado en el incremento de

ejecucioneshipotecariasproducidasunpromediode80.000anualesquesumarían

400.000enlos5añosanterioresa2015.

Figura 69 Ejecuciones hipotecarias en los juzgados de primera instancia: Fuente:

ElaboraciónpropiaapartirdedatosdelConsejoGeneraldelPoderJudicial.

Hayquedestacarquetodavíaen2007elnúmerodehipotecassuperaentornoal

35%elnúmerodetransaccionesdeviviendaregistradas,noseráhastaelúltimo

trimestrede2011queelnúmerodetransaccionesregistradassesitúeporencima


delnúmerodehipotecas(Figura70).Estohasidocausadoporlafuerterestricción

crediticiaporpartedelasentidadesfinancieras.

Figura 70 Número de transacciones de vivienda y de hipotecas constituidas para la

adquisicióndevivienda(2007-2015);Fuente:ElaboraciónpropiaenbaseadatosdeColegio

deRegistradores.

Despuésdeestaimportantecaídaduranteelaño2008seproduceunacaídamás

progresiva en promedio pero con alta volatilidad hasta el primer trimestre de

2011cuandocomienzaunaestabilizacióndelnúmerodetransaccionesalrededor

de las 87.000 viviendas trimestrales (365.000 en 2014 frente a las 836.000 de

2007,un56%menos)(FabraGarcés2005).

Ladisminuciónenelnúmerodetransaccioneshaidoacompañadadeundescenso

en los precios, que en términos nominales han sufrido una caída promedio del

30%enelperiodocomprendidoentreelprimertrimestrede2015yelúltimode

2007pasandodeunpromediode2.085€/m2a1.458€/m2(Figura72).


Figura71Preciodelaviviendaentérminosnominales2007t4-2015t1;Fuente:Elaboración

propiaapartirdedatosdelMinisteriodeFomento

Entérminosdevariaciónporcentualestahasupuestoundescensode4,3%anual

en un periodo de 7 años frente a la subida promedio del 12% anual medido

trimestralmenteparaunperiodoequivalentedetiempoenel intervalodesubida

deprecios(2000-2007).


Figura72Tasasdevariacióndelpreciodelavivienda2007-2015;Fuente:Elaboración

propiaapartirdedatosdelMinisteriodelaVivienda

Esto en nuestra opinión, nos podría llevar a deducir el cumplimiento del efecto

endowment,parecequeelpreciohadescendidoenmayorproporciónenelperiodo

debajadadepreciosqueeneldesubida,loquepodríaindicarquelosinversores

han decidido tomar mayor riesgo en este periodo no sacando a la venta las

viviendas.

4.2.2.2 Hogares,poblaciónyempleo

Respectoalosfactoresfundamentales,seapreciaunadisminuciónenlavelocidad

deformacióndehogaresquehanpasadode16,8millonesafinalesde2007a18,3

millones amediados de 2015, lo que ha supuesto un incremento del 9% en un

periodode7años(aproximadamenteun1%anual)frentealincrementodel17%

en el periodo 2001-2007 (casi un 3% anual), es decir la tasa de crecimiento de

hogareshadisminuidoalaterceraparteenelperiododedescensodepreciosdela

vivienda.


Figura 73 Hogares en función de miembros del hogar activos 2007-2015; Fuente:

ElaboraciónpropiaapartirdedatosdeINE

Además,laestructuradeloshogaresrespectoalnúmerodepersonasactivasenel

hogarhasufridounaimportantevariaciónentre2007y2015.Enestesentido,los

hogaresconningúnmiembroactivohancrecidoun18%yloshogarescon3omás

miembrosactivoshandecrecidoun21%,mientrasqueloshogaresconunoodos

miembrosactivosmantienenelpesoestructuralsuponiendoaproximadamenteel

65%deltotal.

Esta deceleración en la formación de hogares, ha ido acompañado por un

crecimientodelapoblaciónmoderadoyunimportantedeteriorodelempleo.

Así,lapoblaciónhaaumentadoun3%enelperiodo2007-2015,loquesuponeun

incrementoanualdemenosdel0,5%anual.Unfactoradestacaresladisminución

apartirdel2010delpesode lapoblacióndeorigenextranjeroquehaalcanzado

unmáximoeseañopróximoal12%deltotal.


Figura 74 Evolución del número de habitantes 2007-2014. Fuente: Elaboración propia a

partirdedatosdelINE

Respectoa lavariacióndepoblaciónporgruposdeedad,destacar la importante

reduccióndelapoblaciónentre20y40añosquehacaídoun15%.Recordarque

en este grupode edad, se encuentran los individuosmás susceptiblesde formar

nuevoshogaresyporlotantogenerardemandadevivienda.

Por otro lado, se ha producido un claro envejecimiento de la población con un

fuerte incrementode lapoblaciónmayorde65años(queaumentaun15%)y la

situadaentrelos40ylos64añosquehaaumentadoun14%.

Esdedestacarelcambioenladireccióndelavariacióndelgrupodeedadentre0y

19 años (Figura 75) que ha aumentado un 3% (frente al descenso del 11%

acaecidoenelperiodo1995-2007segúnvimosenlaFigura44).


Figura75PoblaciónporestratosdeEdad%devariaciónporestratosdeedad2007-2015;

Fuente:ElaboraciónpropiaapartirdedatosdelINE

En definitiva, se ha producido un crecimiento pobre de la población, con una

importantedisminuciónde lapoblaciónenedaddeformarhogaresyunfrenoal

crecimiento de la inmigración, lo que ha frenado la formación de hogares y por

tantolademandadevivienda.

Otro aspecto importante, es el impresionante incremento de las cifras de

desempleo, que ha crecido de forma espectacular pasando de valores casi

friccionalesen tornoal8%a finalesdel2007,asuperarel20%acomienzosdel

año 2011 y un máximo de prácticamente el 27% el primer trimestre de 2013

(Figura76).


Figura76Tasadedesempleo2007-2015;FuenteelaboraciónpropiaenbaseadatosdelINE

Analizando la tasa de desempleo por grupos de edad, se observa cómo ésta ha

impactadofuertementeenlapoblacióndeentre20y30años,grupodeedadmás

susceptibledeformarnuevoshogares.

Figura77Tasadedesempleoparalosgruposdeedadmásproclivesalaformacióndehogar

2007-2015;Fuente:elaboraciónpropiabasadoendatosdelINE


Lacifradeocupadoshadisminuidoun16%enelperiodoconsideradohabiendo

disminuidoun33%elempleoenlapoblaciónentre20y39años(Tabla99).

2007 2015

Miles %/Total Miles %/Total Δ2007-2015

De16a19años 364 2% 72 1% -80%

De20a39 a 10.825 54% 7.303 49% -33%

De40a64años 9.381 44% 9.943 49% 6%

Masde65 148 1% 138 1% -7%

Total 20.718 100% 17.455 100% -16%

Tabla9Poblaciónocupadaporgruposdeedadcomparación2007-2015

Así, podemos concluir que el número de hogares se hamantenido estable en el

periodo2007-2015conuntímidocrecimientodel3%.Estohasidocausadoporel

corte en la presión de la inmigración (desatada por la disminución drástica de

oportunidadesdeempleo)ladisminuciónenlafranjadepoblaciónsusceptiblede

generar hogares y el incremento en la tasa de desempleo en esta franja de

población,loquehahechodisminuirlapropensiónagenerarhogares.

4.2.2.3 Accesibilidadalavivienda

Respecto a los indicadores de acceso a la vivienda, el esfuerzo teórico anual

necesarioparaadquisicióndeunavivienda,haidodisminuyendo,pasandodeun

58%(46%sindeducciones)en2007avalorescercanosal30%delarentaanual

dedicadaa laadquisicióndeviviendaen2015(esdedestacar ladesapariciónde

deduccionesapartirde2013).

Edad


Figura78Accesibilidadalavivienda:Esfuerzoteóricoanual2007-2015;Fuente:

ElaboraciónpropiaenbaseadatosdelBancodeEspaña

La disminución de precios ha hecho que una familia pase de necesitar

aproximadamente9añosdesurentaparalaadquisicióndeunaviviendaen2007

aaproximadamente6añosen2015.


Figura79Preciodelavivienda/RentaBrutaporhogar2007-2015;Fuente:Elaboración

propiaenbaseadatosdelBancodeEspaña

Enestesentido,sehaproducidounendurecimientodelasfacilidadesfinancieras

que ha dificultado el acceso al crédito. Esto se ha producido por un lado en

términos de disminución en la duración de las hipotecas concedidas, que han

pasadodetenerunaduraciónmediade336meses(28años)enelúltimotrimestre

de2007a275meses(23años)enelprimertrimestrede2015.


Figura80Duraciónhipotecamediacontratadaenmeses2007-2015;Fuente:Elaboración

propiaapartirdedatosdelBancodeEspaña

La ratio LTV también se ha endurecido para un préstamo medio pasando de

valorescercanosal90%afinalesde2007acercanosal70%enelprimertrimestre

del2015loquesuponeunclaroindicadordelarestricciónalcréditohipotecario

porpartedelasEntidadesdelSistemaFinanciero.

Estos dos factores han reducido las posibilidades de acceso de los hogares a la

viviendaaunquesindudaelfactorprincipalhasidoelcortealcréditoporpartede

las instituciones financieras, hecho que aunque no es directamente observable,

puede deducirse del número de préstamos hipotecarios sobre el total de

transacciones.


Figura81LTVestimado,Fuente:EstimaciónpropiaapartirdedatosdeColegiode

RegistradoresdeEspaña,INEyMinisteriodeFomento

Ladisminucióndelpreciode laviviendaha invertidoeldesequilibriorespectoal

modo de tenencia. Destaca que en 2015 el precio promedio de la vivienda en

España(1.458€/m2segúnelministeriode fomento)estaríamuypordebajodel

valorenfuncióndelarentadeusoestimada7(2.790€/m2en,funcióndelaserie

de inflación de alquiler, o 2.600 €/m2 estimado en función de la serie de

rentabilidadporalquilerdelBancodeEspaña).

Esdecir,en2015elvalordelaviviendaseríaentre1,91y1,78vecessuprecio,lo

queindicaríaunainfravaloracióndelavivienda.

Estainfravaloraciónempiezaaobservarseen2009cuandocoincidelatendenciaa

labajadelospreciosdelaviviendaconlasubidadelospreciosdealquiler(Figura

82).

7 Utilizamos como estimador del valor actual de la renta de uso el precio del alquiler por m2 actualizada al tipo de interés de la hipoteca media concedida en el periodo.


Figura82Desequilibrioenelmodelodetenencia;2007.2015;FuenteElaboraciónpropiaen

baseadatosdelMinisteriodeFomento,INEyBancodeEspaña

4.2.2.4 Laofertadeviviendas

Laofertadenuevasunidadesporpartedelaconstrucción,hasidoconsecuentecon

eldescensoenelnúmerodetransaccionesyelcambiodetendenciaenlosprecios

producidoen2007.Enestesentido,sehareducidoenlaconstruccióndeviviendas

quepasaronde532.117en2007alordende80.000viviendasen2009habiéndose

producidoundescensodeaproximadamenteun85%continuandoapartirdeese

momento una disminuciónmás suave hasta estabilizarse en el orden de 29.000

viviendasiniciadasenelaño2014.


Figura83España,Nºdeviviendasiniciadas2007-2015.Fuente:Elaboraciónpropiaenbase

adatosdeMinisteriodeFomento

Elnúmerodeviviendasincorporadasalstockhaseguidoelmismocaminoconun

pequeñoretardodeaproximadamentedosaños(debidoaltiempodeconstrucción

promedio de 3 años, las viviendas terminadas en 2007 fueron comenzadas en

2004-2005mayoritariamente).

Figura84Nºdeviviendasterminadas2007-2014;Fuente:Elaboraciónpropiaenbasea

datosdeMinisteriodeFomento.


Así, se ha pasado de los 579.000 viviendas terminadas en 2007 a las 35.000 en

2014,loquesuponeunadisminucióndel95%enunperiodode7años.

No obstante, este retardo en la ralentización de la oferta, que ha ido muy por

detrás de la disminución de la demanda, ha provocado la aparición de un

importante stock de viviendas nuevas sin vender que alcanzó más de 600.000

unidades en el año 2009 y que ha ido disminuyendo a un ritmo lento

coherentementeconlaescasadedemandadeviviendasenelperiodo.

Hayquerecalcarquesegúnlafuenteestadística(MinisteriodeFomento)lasalida

de una vivienda de este stock no representa que deje de estar vacía, sino que

simplementehaperdidolaconsideracióndeviviendanuevaloqueimplicaquela

disminucióndeestestocknotieneporquéserdebidoalaocupacióndelavivienda.

EnlaFigura85,puedeobservarsecómoseproduceunaacumulacióndeviviendas

nuevas sin vender desde el año 2005, a partir del cual han crecido

espectacularmentedesdelas200.000unidadeshastalas600.000de2009.

Eldatopara2014,últimoañodelquesedisponede informaciónenesta fuente,

rondaríalas500.000viviendas,siendoelritmodesalidadelstockdeunas20.000

viviendasaño.

Figura85StockdeViviendasNuevasSinvender;Fuente:MinisteriodeFomento


El parque general de viviendas, según el censo de 2011, muestra cómo las

viviendasconstruidasentre2002y2011suponenel22%delstockdeviviendas

vacías,representandolasconstruidasdesde1980el40%.

En general, el parque de viviendas tiene una antigüedad joven, casi el 80% del

parquetienemenosde50años,deloscualeslamitadtendríanunaedadinferiora

35años.

Figura86Antigüedadstockdeviviendas;Censo2011.Fuente:INE

Asípodemosconcluir,queelperiodo2007-2015hasidounperiododeajustepara

elmercadodelaviviendaduranteelcuallarestricciónalcrédito,acompañadodel

ajuste hacia condiciones menos favorables a los tomadores, así como la

destruccióndeempleoquehaafectadosobretodoalosindividuossusceptiblesde

formar nuevos hogares y al freno e incluso expulsión de la inmigración, ha

producidounimportantefrenoalademandadeviviendas,reflejadoenelnúmero

detransacciones,conlaconsiguientecaídadepreciostantoentérminosnominales

comoreales.

La oferta ha reaccionado a esta caída de la demanda aunque el retardo en este

procesohageneradounimportantestockdeviviendasnuevasnovendidas.


4.3 Evidenciasdeburbujadeprecios

Unavezexpuestosloshechos,lacuestiónesanalizarsielconstanteeimportante

incremento de precios ocurrido entre los años 1995 y 2007 ha respondido

únicamentealoscondicionantesfundamentalesdedemanda,ycualquierajustese

produciría de forma gradual. O por el contrario, responde a fenómenos

especulativosderealimentaciónbasados(totaloparcialmente)enlasexpectativas

desubidadepreciosenelmercadodelavivienda(3,5millonesdeviviendasvacías

conunincrementodel33%enelperiodo1991-2001).

Esdecir¿existíaunasobrevaloracióndelmercadodelaviviendaenEspaña?,¿esta

sobrevaloracióneracausadaporundesajustetemporalenteofertaydemanda?o

¿respondeamecanismosdeburbujadeprecios?

Ya a partir del año 2002 comienzan a aparecer diversos análisis que afirman la

sobrevaloracióndelmercadodevivienda.En laTabla10, se incluyenalgunosde

losprincipalesanálisispublicadosenesasfechasyqueindicabansobrevaloración.

Trabajo Enfoque Diferenciaentreelprecioobservadoyeldeequilibrio

alargoplazo%

AyusoyRestoy(2006) Financiero 20%

FMI(2004) Macroeconómico 20%

FMI(2005) Financiero 20%-30%

OCDE(2005) Financiero 13%

TheEconomist(2005) Financiero >50%

BCE(2006) Financiero 30%Tabla10Resultadosdealgunosestudiossobreelmercadodelaviviendarealizadosantesde2007;Fuente:BancodeEspaña

Puede apreciarse cómo, utilizando diferentes enfoques (macroeconómico y

financiero), lamayoría de los estudios obtienen desajustes en el precio entre el

equilibrioalargoplazoyelobservado,reflejandoefectivamentesobrevaloración.

A continuación se muestran los resultados y metodología de algunos de los

principalesestudiosmencionados.


AyusoyRestoy(2007)intentancontrastartreshipótesisbásicasparaelmercado

español:

• Hipótesisdeequilibrio

• Hipótesisdedesequilibrioalargoplazo

• Hipótesisespeculativa

Ladefinicióndelashipótesissemuestraacontinuación:

Hipótesis de equilibrio: el crecimiento del precio vendría completamente

determinadoporlaevolucióndesusdeterminantesfundamentalesdelargoplazo

como la renta, los tipos de interés o las variables demográficas. En estas

condiciones el precio de los inmuebles estaría en equilibrio y no cabría esperar

variacionesadicionalesenelmismoamenosquevariaranlasvariablessobrelos

quesefundamentan.

Hipótesis de desequilibrio a corto plazo: Aún asumiendo que los cambios

sufridos por el precio de la vivienda responden a sus determinantes

fundamentales,elnivelalcanzadosehayasituadotransitoriamenteporencimade

su valor de largo plazo como consecuencia de la existencia en el mercado de

rigidecesqueimpidenalaofertareaccionardemanerainmediataalademanda.

Enestecasoenelcortoplazoseproduciríaunexcesoderespuestadelosprecios

queseríaabsorbidagradualmenteenellargoplazo.

Hipótesisespeculativa:Enestecasoseasumiríaqueindependientementedelos

cambios motivados por las variaciones en los fundamentales, el precio pueda

aumentar por la existencia de expectativas de incrementos futuros en elmismo

que al producir mecanismos de realimentación terminarían generando un

crecimientodepreciosúnicamentesoportadoporexpectativas.Enesta casouna

variacióndeexpectativas,podríaprovocarunacaídarepentinadelosprecios.

Para contrastar estas hipótesis Ayuso y Restoy utilizan un modelo de enfoque

financieroformuladoapartirdelcomportamientodehogaresquedecidencuántos

bienes consumir y cuantos servicios de alojamiento demandar en funciónde los

precios y de unos y otros y de sus rentas. La vivienda se considera como un


componentemásde la carterade activosde las familias y como tal proporciona

unosrendimientosenformadealquileresodeserviciosdealojamiento.

Elmodelo de valoración financiera formulado permite obtener una ecuación de

equilibriopara la ratioentreelpreciode laviviendayelde losalquileres (ratio

similaralPERenmercadobursátil).

Como principal resultado Ayuso y Restoy obtienen que si bien la aplicación del

modelomuestra evidencias de sobrevaloración (30% sobre la senda de ajuste a

largoplazo)estadiferenciaresponderíaalahipótesis2esdecirnoresponderíaa

lahipótesisdeequilibrionialaespeculativa.

Figura87resultadosAyusoyRestoy(2006)

Aunasínodescartanquelasaltasrentabilidadesenelmercadodelaviviendano

puedan generar comportamientos especulativos que generen la formación de

burbujas.

Encualquiercasoelrechazodelahipótesisespeculativasehaceenbaseaqueel

diferencialcortoylargoplazoessimilaraldeotrassituacionesprecedentes.

PorotroladoenOECD(2005)seanalizasilospreciosestánonoalineadosconlos

fundamentales.


Partendelautilizacióndeunmodelofinancierodeequilibrioenelmercadodela

vivienda similar al utilizado por Ayuso y Restoy, en este modelo el equilibrio

ocurre cuando el coste esperado de propiedad de una vivienda iguala al del

alquiler.

ElresultadoparaEspañamuestraigualmenteunindiciodesobrevaloracióndeun

13,4%paraelaño2004

Figura88PricetorentratioEspaña.Fuente:OECD(2005)

Como conclusión, los modelos analizados identifican claramente una

sobrevaloración aunque no son capaces de discernir eficientemente entre las

causas especulativas o fundamentales del desequilibrio a corto plazo en el


Es posible que ambos efectos estén combinados en el mercado Español, lo que

produciríaefectosinesperadossobrelasituaciónfutura.

Ambosestudiosmencionados,partendelabasedeuncomportamientoracionalde

losagentes,elGapdetectadopodríadebersenoasituacionesdedesajusteentreel

cortoyel largoplazoporrigidecesdelmercado,sinoafactoresdeirracionalidad

enladecisióndelosagentesqueintervienenenelmercado.


Porsuparte,FernándezyHon(2006)medianteunanálisisdelaelasticidadrenta

de la vivienda obtienen que el crecimiento en los precios entre los años 1998 y

2003 los situaba por encima de los precios del equilibrio a largo plazo,

concluyendolaexistenciadeunaburbuja.

La pregunta que debería hacerse es si ha existido una burbuja de precios en el

mercado de la vivienda en España en este periodo. Quizás una primera

aproximaciónseaobservarsilospatronesdefinidosporShiller(2005)yGalbraith

(1990)paralaexistenciadeburbujasdepreciosdeactivossecumplen.

Deestamanera,comoseindicóenelcapítuloanteriorrespectoalascondiciones

de burbuja enunciadas por estos últimos autores, se debería analizar el

cumplimientodelossiguientesfactores:

• Incrementosenelpreciodelactivo.

• Excitación colectiva ante el incremento de precios, acompañado de un

enfoquehaciaestetemaenlosmediosdecomunicación.

• Elbocaabocahabladehistoriasdepersonasganandomuchodinero,surge

laenvidiaenlosquenohansidoafortunados.

• Surgeuninteréscrecienteenelactivoafortunadoporpartedelpúblicoen

general,todoelmundohablasobreello.

• Aparecen Teorías sobre “laNueva Era” para justificar los incrementos de

preciossinprecedentes.

• Serelajanlosestándaresderestricciónalpréstamoporpartedelabanca.

Respectoal incrementodepreciosenelperiodo, esevidentequeenel intervalo

1995-2007 los precios de la vivienda en España crecieron a un ritmo sin

precedentes en términos nominales. Así, el boca a boca hablaba de grandes

ganancias en aquellos que adquirían una vivienda para venderla, incluso en

aquellosquelaadquiríanenobrayacababanvendiendoenpocotiempo(antesde

terminación)congrandesganancias,dehecholaviviendaseconvirtióenuntema

de conversación y de gran interés en España en el periodo de crecimiento de

precios (García Montalvo 2008). Unamuestra del interés es la presencia de los

términosCompraoVentadePisooViviendaenelbuscadorgoogle(Figura89)que

perdiófuerzaapartirdelaño2009peroquedealgunamanerademuestraquela


tendenciaaseruntemaenconsideraciónporlaspersonas,periodo2005a2009,

eraimportante,perdiendoporotraparteinteréshastalafecha.

Figura89Interésalolargodeltiempodelosconceptosvender/comprarvivienda/piso;

Fuente:GoogleTrends

Lasteoríasdenuevaeratuvieronuncaldodecultivoexcelenteen laentradadel

Euro que se produzco el 1 de Enero de 2002, que por supuesto supuso un hito

fundamentalenlaeconomíaespañolaydondelavivienda,pudoconstituirsecomo

un valor refugio. Una muestra de la prolongación hacia teorías explicativas del

valorde la vivienda, se encuentran en la colecciónde falacias que recogeGarcía

Montalvo(2005)paraelmercadoEspañol:

• “Elpreciodelaviviendanopuedebajar.”

• “EnEspañaelpreciodelaviviendanuncahabajado.”

• “Elsueloescadavezmásescasoy,portanto,esmáscaro.Estoimplicaque

elpreciodelaviviendaseguirásubiendo.”

• “Lospreciosdelaviviendatienenquesubirrápidoparaconvergerconlos

preciosdeotrospaíseseuropeos.”

• “Los elevados costes de transacción de las viviendas impiden que se

puedanformartumoresensusprecios.”

• “Pagarunahipotecaessiempremejorquepagarunalquilerpues,alfinalla

viviendaesdemipropiedad.”

• “TodosloseuropeosdelnortequierenvenirajubilarseaEspaña.”


Como puede apreciarse parece que todas estas “teorías” soportan la subida de

precios, y su condición de falacias subraya el cumplimiento de la hipótesis de

burbujadeShiller.

Comosehamostradoconanterioridad,seproducelarelajacióndelosestándares

bancarios en la concesiónde créditoshipotecarios, habiendopasado la duración

mediadelpréstamohipotecariomediode15añosen1995aprácticamente28en

2007, y situándose la proporción de valor del préstamo sobre la garantía de

préstamo constituida (LTV) en el 90% durante el año 2007. Todo ello en un

entornoenqueyadeporsílascondicionesfinancieraseranfavorables,conunos

tiposdeinterésquehabíanpasadodel10,9%en1995al3,4%en2007.

1995 2007

Duraciónmediadelpréstamo 15 28

LTV 80% 90%

Tiposdeinterés 10,9 3,4Tabla11Comparaciónfacilidadcrediticia1995-2005;Fuente:Elaboraciónpropia

Enresumenpodemosindicarqueseproduceelcumplimientodelospatronesde

burbujaespecificadosporShillerparaelmercadode laviviendaenEspañaenel

periodo1995-2007.

Finalmentepodemosañadiraesteconjuntodehipótesis lacondicióndenémesis

propuesta por Galbraith (1990), “tras el inevitable hundimiento, el culpable es el

impersonalmercado,produciéndoseunareformadelosinstrumentosfinancierosque

fomentaronlaexpansión”.

Así mismo, García Montalvo (2006) realiza un interesante estudio mediante la

técnica del cuestionario para estudiar las expectativas de revalorización en el

mercadode lavivienda.Dichoestudio, sebasaen lametodologíadeCase-Shiller

(2003) y encuentra inconsistencias en las respuestas que podrían contrastar las

hipótesis de racionalidad limitada en el comportamiento de los compradores de

vivienda. La fuente de información es una encuesta a 1.509 compradores de

viviendaenlosúltimoscincoañosasícomopersonascontactadasqueseñalanque

piensancomprarunaviviendadurante2005.


Los datos recogidos muestran que un 45% de los compradores dan una gran

importancia a la rentabilidad futura del inmueble en su decisión de compra un

18%ledanalgunaimportanciaaunquesorprendeel36%delosencuestadosque

respondenquenolehandadoningunaimportancia8.

RentabilidadComoMotivaciónparalacompra

2000 2001 2002 2003 2004 2005 Futuros Total

GranImportancia

37,04 43,62 47,62 42,38 51,21 48,54 46,93 45,33

Algunaimportancia

18,06 19,46 16,67 17,62 15,46 20,39 20,18 18,42

Nolopensó 44,91 36,91 35,71 40,00 33,33 31,07 32,89 36,25

Total 100 100 100 100 100 100 100

Tabla12Importanciadadaporloscompradoresencuestadosalarentabilidad;Fuente:(García-Montalvo2006)

Encuantoalapercepcióndelriesgo,aproximadamenteun42%delosencuestados

suponequeexisteungranriesgoenlaadquisicióndevivienda.

PercepcióndeRiesgo Barcelona Madrid Murcia Coruña Valencia Total

Granriesgo 41.39 53.46 33.33 41.06 35.47 41.75

Algúnriesgo 38.89 22.99 32.93 28.46 35.81 31.81

Muypocoriesgo 19.72 23.55 33.74 30.49 28.72 26.44Tabla13Percepcióndelriesgoporpartedeloscompradoresdeviviendaencuestados;Fuente:(García-Montalvo2006)

Hayquedestacarqueentrelascausaspropuestasparalacompralosencuestados

indican que las más importantes son que en el futuro serán más caras, la

imposibilidadparacomprarenelfuturoyelcambioenlascondicionesfamiliares.

Es decir las expectativas de revalorización son sólidas en los compradores de

vivienda.

8 hay que destacar que según se explica en las especificaciones de la muestra, la mayoría de los compradores encuestados lo eran de vivienda principal.


Causasparalacompra(0-5) 2000 2001 2002 2003 2004 2005FuturoEnelfuturonopodríacomprar 2.88 2.74 3.02 2.82 3.05 2.96 3.01Conversacionesconamigos 2.11 2.09 2.18 2.15 2.26 2.34 2.59Amigoshabíancompradorecientemente 1.32 1.28 1.36 1.32 1.51 1.63 2.00Noticiassobreelpreciodelavivienda 1.95 2.00 2.08 2.22 2.28 2.41 2.76Futuromáscaras 3.32 3.25 3.50 3.23 3.28 3.10 3.19Bajarentabilidaddelabolsa 1.25 1.24 1.48 1.06 1.00 1.43 1.58Cambioenlascondicionesfamiliares 3.02 2.66 2.67 2.54 2.22 2.83 3.06

Tabla14Causasparalacompra;Fuente:(García-Montalvo2006)

Porotrolado,losentrevistadosachacanlosaltospreciossobretodoalpreciodel

sueloLosbajostiposdeinterés,eldineronegroyloscompradoresextranjeros.

Causaatribuidaalosprecios 2000 2001 2002 2003 2004 2005Bajostiposdeinterés 3.55 3.63 3.63 3.48 3.72 3.50Escasarentabilidaddelabolsa 2.44 2.74 2.71 2.67 2.61 2.59Dineronegro 3.46 3.40 3.54 3.50 3.36 3.43Compradoresextranjeros 2.82 2.90 3.04 2.88 2.93 3.12Emigrantes 2.16 2.30 2.33 2.07 2.35 2.66LospreciossonbajosfrenteaEuropa 2.30 2.20 2.36 2.19 2.28 2.30AumentodelarentaenEspaña 2.47 2.54 2.44 2.51 2.39 2.24Aumentodeloscostesdeconstrucción 3.11 3.23 3.10 3.11 3.13 3.08Aumentodelpreciodelsuelo 4.16 4.08 4.18 4.03 4.14 4.09

Tabla15Causaatribuidaalasubidadelosprecios;Fuente:(García-Montalvo2006)

Encuantoalasexpectativasdecrecimientolosencuestadosesperanincrementos

mediosanualesdecasiel25%en lospróximos10años,prácticamente lamisma

cifraqueentiendenseharevalorizadolaviviendaenelúltimoaño,esdedestacar

que los encuestados suponen incrementos en el precio de la vivienda para el

último año superiores en 10 puntos porcentuales a los realmente producidos

(26,5%frentea16,4%real).

ExpectativasdeCrecimiento: 2000 2001 2002 2003 2004 2005 NoIncrementodepreciosenEspañaenelúltimoaño 24.06 23.62 23.94 26.90 23.66 22.66 25.93Incrementodepreciosensuciudadenelúltimoaño 25.26 25.94 26.32 26.39 25.17 24.46 26.35Incrementodepreciosreal 16.10 16.14 18.39 18.51 18.84 15.21 16.48Incrementomediodepreciosenlospróximos10años 24.13 21.40 21.35 22.97 24.87 21.70 24.59Tabla16Expectativasdecrecimientoenlosprecios;Fuente:(García-Montalvo2006)

Quizás lo más sorprendente son las expectativas de revalorización de los

compradores, destacando que más de un 60% de los encuestados esperan


revalorizaciones de más del 30%, aproximadamente un 40% esperan

revalorizacionesdelmásdel50%sobreelvalordecompra.

Expectativasderevalorización 2000 2001 2002 2003 2004 2005Menosdel10% 0 0 0,65 1,57 1,57 0Entre10y20% 10,45 13,33 5,19 13,61 10,47 12,37Entre20y30% 21,89 19,26 20,78 20,94 19,37 23,71Entre30y50% 24,88 27,41 39,61 29,32 29,84 26,8Másdel50% 42,79 40 33,77 34,55 38,74 37,11Másdel30% 67,67 67,41 73,38 63,87 68,58 63,91

Total 100 100 100 100 100 100Tabla17Expectativasderevalorización;Fuente:(García-Montalvo2006)

Endefinitiva, comoprincipal conclusiónde losdatosesposibleobservarque los

encuestadosesperanun23,4%derevalorizacióna10añosmientrasqueel94,5%

consideran que está sobrevalorada, incluso alrededor del 40% esperan una

revalorizacióndemásdel50%.Ademásloscompradoresconsiderancomofactor

desencadenantedelacompralasubidafuturadelosprecios.Escuriosovercómo

los factores atribuidos como causas del nivel de precios, tienen que ver con el

preciodelsuelo,eldineronegroylacompradeviviendaporextranjeros.

Esdecir, seproduceuna inconsistencia entre las creencias.Eneste sentido, esto

podría venir dado por una sobreestimación de las capacidades por parte de los

agentes en su capacidad de elección de vivienda así podrían pensar que son el

resto de viviendas las que están sobrevaloradas siendo la suya la que puede

revalorizarse de forma importante. El razonamiento es el siguiente: el resto han

elegido mal, yo he elegido bien, porque soy más listo, un caso claro de sobre-

confianza.

Noobstante,GarcíaMontalvo(2006)achacaestadiferenciaaunefectomomentum

contrastado en experimentos de comportamiento de mercado, en los cuales se

habríaobservadoquelosindividuosaunconociendoqueelvalorfundamentaldel

biendeintercambioespróximoa0pujanvaloresporencimadebidoaquesedan

cuenta de que hay pujadores que no toman sus decisiones guiados por los

fundamentales(Thaler1991).

En cualquier caso parece que la sobre-confianza y el optimismo de los agentes

tieneunpapelimportanteenelniveldepreciosacaecidoenEspañaenelperiodo

1995-2007.


No obstante, la compra de vivienda que en la mayoría de los casos debe ser

financiada, no puede ser realizada por parte de las familias sin el filtro del

organismofinanciador.

Enestesentido,eltrabajodeAkinetal(2014)9abordaelpapeldelasinstituciones

financierasyel créditoenelcomportamientodelmercado,demostrandoque los

criteriosparaotorgamientodecréditoshipotecarioshansidomáslaxosdurantela

fasemaniacaque en ladepresivadurante la burbujadeprecios enEspaña en el

periodo1995-2015.

Paraellohanpartidodelanálisisdeunamuestradecréditoshipotecariosparala

cualsehadispuestodedatosrelativosasunominal,diferencial,valordetasación

de la vivienda así comoprecio demercado en elmomento de la transacción así

mismosehadispuestodelainformaciónrelativaalaentidadotorganteydedatos

caracterizadoresdelosdemandantes(ingresos,tipodecontratodetrabajo,estatus

laboral).

Estosautoresaprecianademásquelospreciosdetasación,superanenun29%a

lospreciosdemercadoduranteelperiododeboomdeprecios,concluyendoque

han existido incentivos por parte de los financiadores para presionar a los

tasadores a una sobrevaloración con el objetivo de incrementar su riesgo sin

cumplirlasregulacionesdecapitalmínimoemitidasporpartedelBancodeEspaña.

Estos autores además identifican que aquellas instituciones financieras con

mayores problemas de gobierno son aquellas que han ofrecido unas mayores

facilidadescrediticias.

Esdecir, el excesode confianzade las familiasha sidocubiertoporel excesode

confianzadeunamasacríticasuficientedeinstitucionesdelsistemafinancieroque

hanfacilitadoyocultadoelriesgorealasumidoporlasfamilias.

9 Notar que entre los autores de dicho trabajo se encuentra el propio García Montalvo.


4.4 ConsideracionessobrelaevolucióndelmercadodelaviviendaenEspaña1995-2015

Podemosconcluirqueelperiodo1995-2015hasupuestodosdécadasdeevolución

ycambioenelmercadodelaviviendaenEspañaquehaidoalapardelaevolución

delaeconomíageneral.

Esteperiodode20añossehacaracterizadoporunosbajos tiposde interés,una

fuerte expansión del crédito en el periodo 1995-2007 y un racionamiento del

mismoapartirde2007quecontinúahasta2015.

En este sentido, el crédito y la liquidez se han constituido como el driver del

crecimientoeconómicoyporendedelcrecimientoenelmercadodelavivienda.

Elcrecimientoeconómicogeneralizadoenlaprimeraetapadelperiodoestudiado,

hafacilitadounincrementodelademandadeviviendas,debidoalincrementoen

laformacióndehogaresylademandadesegundaviviendatantoporpartedelas

familiascomoporlainversiónextranjera.

Esteincrementoenlaformacióndehogaressehabasadoporunladoalapresión

de lapoblación, incrementadabásicamentepor la inmigración tantopormotivos

laboralescomoporelasentamientoennuestropaísdeextranjerosmayoresde60

años, en su mayoría jubilados, atraídos por la mejor calidad de vida que

proporcionaelclima.

Porotro,alamejoradelascondicionesyexpectativaseconómicasylaboralesylas

facilidades de acceso al crédito por parte de las familias. Con unamejora en los

ratios de accesibilidad y renta bruta por alquiler y una relajación de las

condiciones de préstamos (con mejoras progresivas de los ratios de LTV y

alargamientodevencimientos,enunentornodebajostiposdeinteréseinflación

contenida).

También ha influido en la formación de hogares el incremento del número de

rupturas matrimoniales y quizás la elevación en la expectativa de vida y las

condiciones y calidad de vida de los mayores que les permita mantener su

independenciacomohogarespormayortiempo(Artola&Montesinos2006).


El incremento en la demanda de viviendas ha impulsado una fuerte subida de

preciosquehaduradohastaaproximadamenteelaño2007ysehacaracterizado

por una larga duración del periodo de crecimiento de precios (a la par que el

crecimientoeconómico)deaproximadamente10años.

Además,juntoconunfuerteincrementodelospreciosquesehanincrementadoen

más de un 200% en términos nominales (los incrementos anuales en ocasiones

han superado el 15% interanual10en términos reales, 16,3% el 4º trimestre de

2003), aunque en general la rentabilidad de la vivienda se ha mantenido por

debajodeladelIbex35.Elcostehipotecariorondaríael3%conunainflacióndel

2,6%esdecirelcostedelafinanciaciónentérminosrealesseríamuybajo.

Enestesentido,lasseñaleslanzadasporelmercadodelaviviendaeneseentorno

económico podrían ser interpretadas por los inversores especulativos como un

incentivo para la inversión en el mercado, teniendo en cuenta además que la

rentabilidadbrutaporalquilerenesemomentorondaríael5%.

Esdecir,seestaríaproponiendounainversiónqueconuncostedefinanciacióndel

3% nos podría dar una rentabilidad del 5% como renta de uso y que además

tendríarevalorizacionesanualesdemásdel15%anual(año2003).

La realidad de esta situación impulsaría en un entorno de crecimiento

generalizadoysensacióndeestabilidadenelempleoaunafuertepropensiónala

adquisición de viviendas por parte de las familias de nueva creación, que

preferirían la compra al alquiler. Además atraería compradores de segundas

residencias ypor supuesto la inversiónextranjera a laque lamodernizacióndel

país,lapertenenciaalaUniónEuropeaylainstauracióndelEurohangeneradola

suficiente confianza en la seguridad jurídica, política y monetaria para la

realizacióndeinversionesinmobiliariasenEspaña.

Es decir, como primera conclusión principal, podemos deducir que almenos en

una primera fase, el incremento de transacciones y por ende de precios en el

mercado de la vivienda en el periodo 1995-2007 se ha debido a factores

10 notar que en ese momento la inversión sin riesgo al mayor largo plazo posible en España (10 años en ese momento) rondaría valores ligeramente inferiores al 3%


fundamentales (incremento de número de hogares, aumento de las rentas

familiares).

Noobstante, no todo el incrementodepreciospodría ser explicadopor factores

fundamentales.Así,elimportantedesequilibrioentrelospreciosdeadquisicióny

alquiler del mercado indican una fuerte sobrevaloración que comenzaría a

producirse en el último trimestre del año 2005, siendo en 2007 el precio de la

viviendapormetrocuadradopromedioenEspaña,segúneldatopublicadoporel

ministerio de fomento, prácticamente el doble que el valor actual de la rentade

usoquegeneraría.

En este sentido, diferentes análisis basados en el equilibrio de tenencia y

publicadosapartirde2004,quehemosymencionadoanteriormente,apuntanen

estadireccióncorroborandoesteresultado.

Es decir, este dato indica una importante sobrevaloración en unmomento en el

cual el parque de viviendas había crecido ampliamente, y la oferta de nuevas

unidadescrecíaaunritmosuperioralaformacióndehogares.

Deestamanera,podemosafirmarquenohabríaescasez,almenosentérminosde

demandabasadaenfundamentales.Ysiestaseproduceseríaentodocasoenbase

a factores especulativos que en ese momento no eran soportados por factores

fundamentalesenbaseaescasezfuturadelbien11.

Podríamos afirmar entonces que estarían soportados por elementos de

racionalidad incompleta como podrían ser la sobre-confianza, el anclaje y un

comportamientogregariobasadoenla imitacióncolectivacomosededucedelos

análisisrealizadosporGarcíaMontalvoprecisamenteparaelmercadoespañol.

Adicionalmente,lacomprobacióndelospatronesdeburbujadeShilleryGalbraith

quehemosanalizadoenelcapítuloanterior,apuntanaunasimilituddeloshechos

acaecidos con los elementosdepatrónenunciados: Incrementosenelpreciodel

activo. Excitación colectiva ante el incremento de precios, acompañado de un

enfoquehaciaeste temaen losmediosdecomunicación.Elbocaabocahablade

11 Las previsiones de crecimientos futuros de la población y hogares tampoco eran muy halagüeñas en ese momento.


historiasdepersonasganandomuchodinero, surge laenvidiaen losquenohan

sidoafortunados.Surgeuninteréscrecienteenelactivoafortunadoporpartedel

público en general, todo el mundo habla sobre ello. Aparecen teorías sobre “La

NuevaEra”para justificar los incrementosdepreciossinprecedentes.Se relajan

losestándaresderestricciónalpréstamoporpartedelabanca.

Cualquiersospechasobreestaevidenciaquedaconfirmadaconlacaídacontinuada

depreciosydetransaccionesenelmercadode laviviendaapartirdelaño2007

productodeunprocesode racionamientodel créditoporpartede lasentidades

financieras que han acumulado unos niveles de riesgo en sus activos en niveles

desconocidos12, lo que ha generado una desconfianzamuy importante entre las

entidades del sistema financiero que, por otro lado, parece que realizaban

prácticasderiesgodudoso.

Estadesconfianza sehadisparadoenbase auna crisisde confianzaglobal en el

sistema,generadoapartirde lapuestaenevidenciadeunamalapercepcióndel

riesgoenelmercadoamericanodondese comercianproductosqueempaquetan

hipotecascondiferenteriesgodesolvenciaapreciosdesolvenciamáxima.Hayque

destacar que a diferencia de las cédulas hipotecarias delmercadoEspañol estos

productosCDOs,traspasanelriesgodeinsolvenciaaltenedor.Este,alestaralejado

delactivoquegarantizalahipotecaeinclusodelascondicionesyestadorealdela

contrapartida final, en caso de tomar conciencia de cualquier riesgo, se

desprenderádelactivoacualquierprecioyseguramentegeneraráunprocesode

pánicocolectivocomoasísucedió.

Esdecir,unacrisisdepánicoenelmercadohipotecarioNorteamericano,genera

una crisis de confianza global en la cual las instituciones financieras dejan de

confiarenelcontrolsobreelnivelderiesgode losactivosdeotras instituciones

financieras,generandounaparálisisenlacirculacióndedineroentreentidadesy,

porende,unracionamientodelcrédito.

Para el caso español, el propio trabajo de Akin et al (2014) ya discutido, nos

muestracómo las instituciones financierasrealizabanprácticasdeocultacióndel

12 No se utiliza desconocidos como un eufemismo de elevados, se quiere indicar simplemente desconocidos, es decir, que no eran conocidos por las entidades.


riesgoasumido,porloquenoesdeextrañarqueenelmomentodedisparodela

crisisnoconfiaranenelriesgomanifestadoporotrasentidades.

Este racionamiento del crédito ha provocado una drástica disminución de

operacionesenelmercadodelaviviendaenEspaña,conlaconsiguientecaídade

preciosyunimportanteparquedeviviendasterminadasnovendidasenmanosde

losconstructores.

Noobstantea loanterior, ladisminucióndelpreciode lavivienda,haproducido

una caída promedio del -5,3%anual (2008-2015) frente a una subida promedio

anual del 12,4% en el periodo 2000-2008 lo que podría ser una confirmación

aplicadaalmercadodelaviviendadelaprospecttheorydeKanemanyTchevinsky

mostrandouncomportamientodiferente(aversiónalriesgo)delosparticipantes

enelmercadosegúnqueelmarcoseadegananciasodepérdidas.Enestecaso,los

participantesenelmercadoprefieren,enelperiododecaídadeprecios,mantener

el activo (tomar el riesgo) mientras que en el periodo de subida de precios se

desprenderíandelactivoconmayorfacilidad(mayornúmerodetransacciones).


CAPITULO5

Modelopropuestoparalavaloracióndelriesgopercibidoenelmercadodelavivienda

224 Capítulo5:Modelopropuestoparalavaloracióndelriesgopercibidoenelmercadodelavivienda


5 Modelopropuestoparalavaloracióndelriesgopercibidoenel


Unode losprincipalesargumentospara laexistenciadeburbujadeprecioses la

sobre-confianzadelosagentesqueparticipanenelmercado,contagiadaenforma

decomportamientocolectivo.

Por esto estimamos necesaria la construcción de un indicador que incluyendo

todos aquellos factores fundamentales en el precio de la vivienda, nos permita

identificar el nivel de riesgo percibido por los agentes y compararlo con el

mercado.

5.1 Medición del gap en la percepción del riesgo por parte de losagentes:unmodelobasadoenteoríadeopciones

Nuestroobjetivo esobtenerun indicadorde la existenciadeungradode sobre-

confianzaenelmercado,basadoenel comportamientodelmercadodel activoy

susmercadoscomplementarios.

Deesta formadispondríamosdeunamedidaadicionala losestudiosbasadosen

cuestionarios13, con un menor coste de adquisición de datos. Además, como

derivadadeloanteriorpretendemosobtenerunamedidadelaprimaderiesgoen

elmercadoinmobiliario.

En este sentido, si un individuo sufre de sobre-confianza, valorará el precio del

activoporencimadelpreciodemercado(Shefrin2000).

No obstante, en nuestra opinión, la sobre-confianza individual no es condición

suficiente para la formación de una burbuja de activo; el contagio de esta

característica generando un comportamiento gregario, sería el componente que

afectaríaalmercado(Dupuy1991).

Así, la pregunta que nos hacemos es si el comportamiento del mercado de la

viviendaenEspañaduranteelperiodo2000-2007respondeacriteriosdesobre-

confianzageneralizadaono.

13 Shiller (2003) y García Montalvo (2006)


En este sentido, la existencia de burbuja se reflejaría al aparecer una diferencia

entre el riesgo real (volatilidad) medido como la desviación típica del precio

históricodemercadoalargoplazoyladesviacióntípicaesperadaporlosagentes.

Nuestromodelo intenta de algunamanera equiparar la compra de una vivienda

conapalancamientoconunaopcióndecompra.

Lavolatilidad implícitadeunaopción14esmencionadaen la literatura financiera

como una posible medida de las expectativas de volatilidad del subyacente por

parte del mercado aproximándose al concepto de riesgo percibido (Poon &

Granger2003).

Nuestra aproximación al problema es considerar que la sobre-confianza

generalizada es el factor que genera la burbuja de precios ayudada

fundamentalmenteporlafacilidaddeaccesoalcréditotalcomohemosconcluido

encapítulosanteriores.

Así, intentamos determinar la volatilidad esperada en el mercado para cada

momento del tiempo en función de las variables relevantes para la decisión de

compradevivienda:

Variable Notación

• Preciodelavivienda P

• Costedelalquileranual R

• Gradodeapalancamiento ∝

• Tiposdeinteréshipotecarios r

• Duracióndelcréditohipotecario T

• Volatilidaddelpreciodelavivienda σ

Tabla18Notacióndevariables

Una posible medida de la volatilidad esperada en un mercado es la volatilidad

implícitadeunaopción, esdeciraquellavolatilidadquehacequeelpreciode la

opciónseigualealpreciodemercadodelamisma.

14 Aquella volatilidad que incluida en el modelo de valoración de opciones iguala el resultado de la valoración al precio de mercado.


Entantoencuantonoexisteunmercadodeopcionessobreelpreciodelavivienda

en el mercado español, primeramente (Modelo I) establecemos un valor de

equilibriodearbitrajeparaelpreciodelaopciónenfuncióndelosparámetrosde

mercadoenelmomentodesuemisión.Esdecir,modelaremos lacompradeuna

viviendautilizandodeuda,comounaopcióndecompra.

SeguidamenteutilizandoelmodelodeBlackScholesparavaloracióndeopciones,

loadaptaremosalasvariablesdelmercadodelavivienda(ModeloII).

Por último (Modelo III) igualando el Modelo I y el Modelo II obtendremos la

volatilidadimplícitadelaopción.

5.2 ModeloI:Modelizacióndelacompradeviviendacomoopción

La ideaoriginal consisteen considerarquecuandoadquirimosunaviviendacon

apalancamiento, realmente estamos adquiriendo el flujo futuro de rentas que

generaesteactivoyasegurandoelpreciofuturodeadquisiciónalprecioactual.

La compra de una vivienda apalancada, puede equipararse a la adquisición del

derechodeusodelamismaadinfinitummáslacompradelderecho(opcióncall)a

adquirir esa vivienda al precio actual en la finalización delmismo (hipótesis de

daciónenpago).Suponeenprincipioelderechodeladquirentedelpréstamoaser

propietariodelaviviendaalafinalizacióndelpréstamoalprecioactual(precioen

elmomentodelacompra).

Coxetal(1979)equiparanelvalordeunaopciónalacompradeunadeterminada

cantidaddelactivo tomandounacantidaddedeuda.Así,unaopción decompra,

seríaequivalenteacomprarunadeterminadacantidaddeactivoyendeudarnos.

Paraelloproponenelsiguienteejemplo:

Supóngasequeelpreciodeunaacciónalprincipiodelperiodot=0(hoy)esS0=50y

al finaldelperiodopuedeserdeS*=25oS*=100.Estádisponibleenelmercado

una opción call con vencimiento al final del periodo y precio de ejercicio K=50.

Ademásesposibleprestarytomarprestadoal25%deinterés.


Considérese la siguiente cartera de cobertura (es decir queremos mantener el

valorde la cartera enelperiodo1eliminando cualquierpérdidaobeneficiopor

cambioenelvalordelaacción):

Importe

Suscribir3opcionesCall C

Comprar2accionesa50$ 100

Tomarprestadoal25% 40

Sea cual sea el resultado, la cartera tiene que deshacerse en la fecha de

vencimiento,asíenausenciadeposibilidadesdearbitraje,sucosteactualdebeser

iguala0.

Así:

3C+100-40=0

Luego:

C=20

En la siguiente tabla se muestran los diferentes valores de la cartera para los

escenarios definidos tanto en la fecha de vencimiento como en la de formación,

suponiendo que al vencimiento deshacemos todas las posiciones que habíamos

tomado en t=0, es decir, ejercitamos la opción call, vendemos las acciones y

devolvemoselpréstamo.

t=0(hoy) t=1(fechadevencimiento)

(deshacemostodaslasposiciones)

S*=25 S*=100

Suscribir3opcionesdecompra 3C 0 -150

Comprar2Acciones -100 50 200

Tomarprestado 40 -50=-40*(1+25%) -50

Total 0 0


Tabla19:Carterasinriesgo,tabladearbitraje.AdaptadodeCoxetal(1979)

Paraquenoexistanposibilidadesdearbitraje,elvalordelaopcióntienequeser

20yaquesi fuera15porejemplo,podríamosganar15 (5x3)sinasumirningún

riesgo(vendiendoent=0las3opcionespor15,vendiendoacrédito2accionesy

prestando40al25%).Porotrolado,sielpreciofuera25esclaroquerecibiríamos

ent=0unflujodecajade15.

Es decir para que no existan posibilidades de arbitraje, el valor de la cartera de

coberturaen t=0debedeser iguala0,ypor lo tantodebedecumplirseeneste

casoque

3C-2S+D=0

Esdecir,puedeinterpretarsecomoquelacarteraresultantedelacombinaciónde

determinada cantidad del activo y deuda, replicaría los rendimientos de una

opcióncall.

Paraelcasoquenosocupa,lacompradeunaviviendaestáasociadaenlamayoría

deloscasosalasuscripcióndeunpréstamohipotecario.

Estonospermitevalorarlaopcióndecompradeunaviviendaenelmomentodela

transacción inicial como la diferencia entre una determinada cantidad de activo

adquiridayladeudaasumida.

Imaginemos que nos ofrecen comprar un apartamento hoy al precio P=20 y

comprarunaopcióndecompraalprecioCconpreciodeejercicioK=20paraese

apartamento el próximo año, sabemos que el próximo año vamos a recibir un

ingresode20.

Así,podríamosseguirdosestrategiasequivalentes:

Estrategia1 Estrategia2

Comprarlaopcióndecomprahoy,yejercitarla

opcióndentrodeunaño

Comprar el apartamento hoy por 20 m € y

endeudarnosporesacantidadaltipor.


En ausencia de posibilidades de arbitraje y suponiendo que en el momento de

vencimiento de la opción deshacemos todas las posiciones, ambas estrategias

deberíanserequivalentes

Tabla20Estrategiasalternativasequivalentesparalaadquisicióndevivienda.Elaboraciónpropia

Instante Estrategia1 Estrategia2

t=0

Comprar la Opción de Compra

porimporteC

Endeudarnos por importe D al

tipor

Adquirir laviviendapor importe

P

t=1

Ejercitarlaopcióndecompra Devolver el préstamo por

importeDpagando los intereses

rxD

Vender la vivienda al precio de

mercadoent=1

Así, para prevenir beneficios del arbitraje sin riesgo en la línea de lo explicado

anteriormente debe cumplirse que en t=0 se iguale los flujos de efectivo de la

estrategia1conlosdelaestrategia2:

FlujosEstrategia1(t0)=–CFlujosEstrategia2(t0)=D–P

yportanto

𝐶 − 𝑃 + 𝐷 = 0

Sihacemos

𝐷𝑃 =∝ 𝑒𝑛𝑡𝑜𝑛𝑐𝑒𝑠 𝐷 = ∝ 𝑃


Entonces:

𝐶 − 𝑃+∝ 𝑃 = 0

Luego:

𝐶 = 1−∝ 𝑃

Esdecir,elpreciodelaopcióncallseríaaquellapartedelprecioquedesembolsa

sindeudaenelmomentodelacompra

Unacuestióninteresantequepodríaincrementarlasposibilidadesdeanálisissería

introducirelcálculodeestepuntodereferenciadelvalordelaopciónenbaseal

preciodeequilibriodelmodelodetenenciaenlugardelpreciodemercado.

Paraunafamiliaracionalquebasesudecisióndecompraenelvalorfundamental

delavivienda

𝑃 = 𝑅𝑟

15

BajolahipótesisdeRyrconstanteseneltiempo,suponemosparasimplificarque

losmercadosdealquilerydedeudasoneficientesyelprecioactualrecogetodala

informacióndisponiblesobrelafuturaevolucióndelosprecios.

Así,sustituyendoenlaecuación:

𝐶 = 1−∝𝑅𝑟

De esta manera podemos valorar de una forma simple la opción de compra

implícita en la compra de una vivienda apalancada tanto en base al precio de

mercadoP,comoenbasealaestimacióndelvalorestimadosegúnelequilibriode

tenenciaR/r.

Así, conceptualmente estaríamos definiendo la compra de vivienda apalancada

comolaadquisicióndelderechodeusomásunaopciónacomprar laviviendaal

precioactualenelmomentodelvencimientodelpréstamo.

15 Valor actual de una renta infinita supuestos R y r constantes en el tiempo.


5.3 ModeloII:Cálculodelpreciodelaopción

La volatilidad implícita ha sido ampliamente utilizada como un indicador del

riesgo asumido por los inversores más allá del indicador volatilidad media

histórica, yparamuchos autores esunamedidade la volatilidadpercibida en el

mercadodefinidacomolaconjunciónde lasexpectativassobrevolatilidadfutura

delosinversores(Natemberg1994).

Unaopcióndecomprasuponeelderechoporpartedesuposeedoraadquirirun

activo (activo subyacente) a un precio prefijado en un momento del tiempo

(opción tipo Europeo) o a lo largo de un periodo de tiempo (opción tipo

Americano)(Lamothe1993).

Para el cálculo del precio del valor de una opción de compra la literatura nos

proveededosmetodologíasbásicas.

Por un lado Cox et al (1979) proponen un modelo de valoración basado en el

métodobinomial.Estosautorespartendelamodelizacióndelvalordeunaopción

en funcióndeconsiderarenausenciadearbitrajequeelpreciodel subyacenteS

podrá aumentar su valor enunaproporción “u” conunaprobabilidadp ypodrá

disminuirloenunaproporción“d”conprobabilidad(1-p),esdecirsuponenqueel

subyacentesigueunprocesobinomialeneltiempo.

Por otro lado Black & Scholes (1973) presentan un modelo de valoración

alternativo en el que básicamente suponen que el subyacente sigue un proceso

estocásticodeltipo:

𝑑𝑆 𝑡 = 𝜇𝑆𝑑𝑡 + 𝜎𝑆𝑑𝑥

donde

S(0)=S0

𝑥:esunprocesodeWiener16

Siendo:

16 Un tipo de proceso estocástico con tiempo continuo


S(t):Preciodelactivosubyacenteenelmomentot

Entonces:

ln (! !!!) ⇢ 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙( 𝜇 − !!

!𝑡,𝜎𝑡! !)

Básicamente nos indican que la variación del precio del subyacente sigue una

distribuciónNormaldemedia 𝜇 − !!

!yvarianza𝜎𝑡! !.

Lashipótesisimplícitasenelmodeloson:

• Nohayoportunidadesdearbitraje,nohayposibilidaddeobtenerbeneficio

sinriesgo

• Esposibleprestarytomarprestadoaunatasaconstanteyconocidadetipo

deinteréssinriesgo

• Es posible vender y comprar cualquier cantidad, incluso una fracción del

activosubyacente

• Lastransaccionesanterioresnoincurrenenningúncoste

• ElsubyacentesigueunmovimientoBrownianoconunaderivayvolatilidad

constantes.

Black & Scholes (1973) y Merton (1973) proponen el siguiente modelo de

valoraciónparaunaopciónCallEuropeaquegenereundividendocontinuo(una

viviendageneraunarentacontinuadeuso).

𝐶 𝑆!, 𝑡 = 𝑒!!(!!!) 𝐹𝑁 𝑑! − 𝐾𝑁(𝑑!)

Donde:

𝐹 = 𝑆!𝑒(!!!)(!!!)

𝑑! =1

𝜎 𝑇 − 𝑡ln

𝐹𝐾 +

12𝜎

!(𝑇 − 𝑡)

𝑑! = 𝑑! − 𝜎 𝑇 − 𝑡

Siendo


• 𝑁(. )La función de distribución acumulativa de una distribución normal

standard

• 𝑇 − 𝑡Tiempoavencimientodelaopción

• 𝑆!elprecioalcontadodelactivosubyacente

• 𝐾preciodeejercicio

• rtipodeinteréslibrederiesgo

• qrentacontinuadelsubyacente

• 𝜎eslavolatilidaddelactivosubyacente

Por facilidad de cálculo utilizaremos el modelo Black Scholes para valorar la

opcióndecompra.Puededemostrarsequeparaunnúmerosuficientedeperiodos

elvalorcalculadoconunouotrométodoconvergen(Cox,Ross&Rubinstein1979).

Nuestroobjetivoesvalorarlaopcióndecompradeunaviviendaendeudadaenel

momentodeladecisióndecompra.Porsimplicidad,supondremosqueelpréstamo

sedevuelveensutotalidadalvencimiento.

Así, valoraremosunaopciónde comprade tipoeuropeoenelmomento t=0 con

preciodeejercicioK=S0.

Losparámetrosdelmodeloseránlossiguientes:

• 𝑁(. )La función de distribución acumulativa de una distribución normal

estándar

• 𝑇 tiempoavencimientodelpréstamo

• 𝑆!elprecioalcontadodelaviviendaenelmomentodelacompra

• 𝐾preciodeejercicio=𝑆!• rtipodeinterésdelahipotecamediaconcedidaent=0

• qrentabilidadporalquilerdelavivienda

• 𝜎eslavolatilidaddelarentabilidadporvariacióndepreciosdelavivienda

BasándonosenlapropuestadeBlack&Scholes(1973)podemosexpresarelvalor

deestaopcióncomo:

𝐶 𝑆!, 𝑡 = 0 = 𝑒!!(!) 𝐹𝑁 𝑑! − 𝐾𝑁(𝑑!)


Donde:

𝐹 = 𝑆!𝑒(!!!)!

𝑑! =1

𝜎 𝑇ln

𝐹𝑆!

+12𝜎

!𝑇

𝑑! = 𝑑! − 𝜎 𝑇

Nuestromodelobásicodepartidaincluyelassiguienteshipótesissimplificadoras:

a) Eladquirentedevivienda financia lamisma,sirviendoestacomogarantía

delpréstamoynopresentandogarantíasadicionales.

b) El préstamo es un préstamo americano con devolución del principal a su

vencimiento.

c) Noexisten costesde transacción (constitucióndehipotecani transmisión

devivienda)

d) Noexistenposibilidadesdearbitrajeentrealquilerycompra.

5.4 Modelo III: Cálculo de la volatilidad implícita de la opciónMOGER17

CombinandolosresultadosdeModeloIyModeloII,nuestroobjetivoescalcularla

volatilidadimplícitadelaopciónsegúnlaexpresióndelModeloIIigualandoéstaal

resultadoobtenidodelvalordelaopciónsegúnelmodeloI,estaesunaaportación

original y hemos decidido denominar a estemodeloMOGER (Modelo basado en

opcionesparaestimacióndelriesgo)

Así,delmodeloIdeducimoselresultado

𝐶 = 1−∝𝑅𝑟

MientrasqueelresultadodelmodeloII

𝐶 𝑆!, 𝑡 = 0 = 𝑒!!(!) 𝐹𝑁 𝑑! − 𝐾𝑁(𝑑!)

Donde:

17 MOGER: Modelo basado en Opciones para Estimación del Riesgo


𝐹 = 𝑆!𝑒(!!!)!

𝑑! =1

𝜎 𝑇ln

𝐹𝑆!

+12𝜎

!𝑇

𝑑! = 𝑑! − 𝜎 𝑇

Igualandoambosmodelosobtenemos

1−∝ 𝑃18 = 𝑒!!(!) 𝐹𝑁 𝑑! − 𝐾𝑁(𝑑!)

Donde:

𝐹 = 𝑆!𝑒(!!!)!

𝑑! =1

𝜎! 𝑇ln

𝐹𝑆!

+12𝜎!

!𝑇

𝑑! = 𝑑! − 𝜎! 𝑇

Donde𝜎! es la volatilidad implícita de la opción, es decir aquella volatilidad que

igualaelpreciodelaopciónenModeloIyModeloII.

Dadoqueestavariablenoesdirectamentedespejableen laecuación, tendráque

sercalculadapormétodositerativos.

Así si𝜎! > 𝜎podríamos concluirque lavolatilidadesperadapor losagentes𝜎! es

menor que la volatilidadmedia histórica del mercado𝜎, lo que constituiría una

medidadesobre-confianzadelosagentesalpercibirmenorriesgoqueelmercado.

Adicionalmente, podríamos calcular una medida de la prima de riesgo𝑃! de

mercadoquepodríacalcularseenbasealprecioquelosagentespaganporunidad

deriesgo,yquevendríamedidaporlaecuación:

𝑃! =𝜇 − 𝑟𝜎

Donde:

18 Igualmente como hemos visto en modelo I podemos sustituir P por R/r para obtener la volatilidad implícita para una operación realizada por un individuo racional (en términos de equilibrio de tenencia)


m:promediodelavariacióndelpreciodelactivor:tipodeinteréssinriesgos:volatilidaddelpreciodelactivo

Así,calculando𝑃! paravaloresde𝜎! 𝑦 𝜎podremoscompararelprecioporunidad

deriesgodemercadoypercibidoporlosagentes.

Enconclusión,elmodelopermiteobtenerunindicadordelaestimacióndelgrado

desobre-confianzamedidocomodiferenciaentrelavolatilidaddiferencialentrela

volatilidadimplícitaquehacequeelmodelolleguealequilibrioylavolatilidadreal

delpreciodemercado.

Estemodeloaportalanovedaddelacombinacióndelavariablerentabilidadsobre

el alquiler con la inclusión de las variables correspondientes al apalancamiento,

comoLTV(α)yDuracióndelpréstamo(T)teniendoencuentadeestamanerala

restriccióndecrédito,quedealgunamaneradeberíafuncionarcomoreguladordel

nivel de riesgo asumido. En este sentido, creemos que el modelo permite una

mejoraalincluirlasvariablescrediticiasentantoencuántoestassonlarestricción

alaccesoalaviviendaporpartedelasfamilias

5.5 AnálisisdeSensibilidaddelmodeloMOGER

Conelobjetivodeconocerelcomportamientodelmodelo,realizamosunanálisis

desensibilidaddóndemedianteclausula“ceterisparibus”estudiamoselefectoque

sobrelavariablevolatilidadimplícita,tienenvariacionesenlasvariablespreciodel

subyacente,tipodeinterés,preciodelalquiler,gradodeapalancamiento.

Dado que la variable a explicar no puede ser despejada delmodelo, y debe ser

calculadapormétodositerativos,lasimulacióneselúnicométodoparaconocersu

comportamiento.

Para ello se ha establecido un caso base realizando para cada variable una

variación en el intervalo -50% y +50% manteniendo el resto de variables

constantes.

Laeleccióndelcasobaseseharealizadoenbaseaunpreciopormetrocuadrado

de 1.000 €/m2. Este valor se ha elegido por comodidad en los cálculos y en la


posteriorinterpretacióndelosdatos.TambiénsehaestableciendounLTVdel80%

que parece estar en lamedia de los valores típicos. Igualmente, la duración del

préstamosehafijadoen25años.Yporúltimosehaelegidounarentabilidaddel

alquilerdel5%estableciendounarentabilidad financieradel5%paracentrarel

casobaseenlaigualdadentreambasvariablesypoderidentificarenlasimulación,

aderechae izquierda,aquellospuntosen losqueunade lasvariablesseamayor

quelaotrayviceversa.

P0 1.000

K 1.000

α 80%

T 25

R 5%

r 5%

Tabla21Simulacióndelmodelo:casobase

Losresultadosdelasimulacióndelmodelosepresentanacontinuación


Figura 90 Valores de la variable a explicar Sigma ante variaciones porcentuales de lavariablesdelmodelo;Fuente:Elaboraciónpropia

Como principales resultados que la volatilidad implícita establece la siguiente

relaciónconlasvariablesmodificadas:

P0 + Convexa

α - Cóncava

T + Cóncava

R + Cóncava

r - Convexa


Esdecir lavolatilidadimplícitaaumentaconincrementosdeprecio,duracióndel

créditoydelarentabilidaddelalquiler,ydisminuyeconincrementosdelostipos

deinterésydeLTV.

Estoescoherenteconelcomportamientodelmercado,yaquesiconsideramosla

volatilidadimplícitacomolaexpectativadevariacióndelpreciodelavivienda,la

rentabilidaddelalquileryladuracióndelashipotecassonvariablesqueinfluyen

en una expectativa de subida de precios, la subida de tipos de interés afecta en

sentidocontrario.

Por último, observamos que las variables que producen un mayor efecto en la

variación de la volatilidad implícita son la LTV, la duración del préstamo y la

rentabilidaddelalquileresdecirlasvariablesquefacilitanelaccesoalapropiedad

de la vivienda por parte de las familias y el precio del bien sustitutivo en el

momentodelacompra(elalquiler).

5.6 Aplicación del modelo MOGER sobre el mercado español en elperiodo1995-2015

Sehaprocedidoalaaplicacióndelmodelosobredossetdedatoscorrespondientes

al mercado español para el periodo 1995-2007. El primer Set corresponde a la

seriedepreciosdelaviviendaproporcionadaporelMinisteriodeFomento(MIFO).

Elsegundosetcorrespondealaserieconstruidaapartirdelíndicedepreciosdela

viviendaproporcionadoporelColegiodeRegistradoresdeEspaña(CORE).

Cada set de datos consta de una serie temporal de datos para el periodo 1994-

2015recogidatrimestralmente.

Los datos contemplados recogen aquellos necesarios para correr el modelo, es

decir:

• Preciospotdelaviviendapormetrocuadrado

• Precioanualdelalquilerpormetrocuadrado

• Tipodeinterésanualdelahipotecamedia

• LTV(LoantoValue),ratiopréstamosobreelvalordelagarantía.

• Duracióndelahipotecamediacontratadaenaños.


5.6.1 AplicacióndelmodelosobreSetdedatos1MIFO

El set de datos 1 parte de la utilización de la serie de precios en términos

nominalesdelmercadodeviviendalibrepublicadaporelMinisteriodeFomento.

Básicamente esta serie presenta el precio promedio por metro cuadrado de la

viviendabasadoenlastasacionesrealizadasparaelperiodo1994-2015.Noseha

discriminadoentreprimeraysegundamanoenesteanálisis.Ademáslosdatosse

recogentrimestralmente19.

Paralaseriedealquiler,sehautilizadolaseriebasadaenlaestimacióndeprecioa

partirdelaseriederentabilidadbrutadelaviviendaporalquilerpublicadaporel

BancodeEspañayaplicadasobrelaseriedepreciosdelaviviendautilizadaenel

setdedatos.

Laduracióndelahipotecamediacontratadaestábasadaenlaseriepublicadapor

elColegiodeRegistradoresdeEspaña.Hayquenotarquedadoquehastaelprimer

trimestre de 2004 este dato se publicaba anualmente, se ha considerado que el

datoanualeselvigenteencadaunodeloscuatrimestresdelaño,apartirdeeste

puntotemporaleldatopresentadocomotrimestraleselpublicadocomotal20.

La relación préstamo hipotecario sobre valor de la garantía subyacente, se ha

estimadoapartirde lahipotecamedia concedidapormetro cuadradopublicada

porelColegiodeRegistradoresquesehaaplicadoenestecasosobre laseriede

preciopormetrocuadradodelMinisteriodeFomento,obteniendoasílaratioLTV.

Hayquedestacarqueeldatohipotecamediaconcedidapormetrocuadradosolo

estápublicadaapartirdelúltimotrimestredelaño2003,por loquedecaraa la

aplicación delmodelo se ha considerado que durante el periodo anterior a este

puntotemporallaratioLTVeradel80%21.

19 www.fomento.es 20 www.registradores.org 21 La ley 2/1981 de 25 de marzo de Regulación del mercado hipotecario, limitaba el préstamo al 80% del valor de tasación.


Figura91SetdedatosMIFORepresentaciónGráfica;Fuente:Elaboraciónpropia.

ResultadossetdedatosMIFO:

SehaaplicadoelsetdedatosMIFOalmodeloMOGERyhemosobtenidoelvalorde

la volatilidad implícita por elmétodo de iteraciones sucesivas eligiendo el valor

máscercanoa0paralavariableaexplicar22,obteniendolossiguientesresultados.

22 Parece lógico establecer como valor de referencia la variación nula del precio del subyacente


Figura92VolatilidadimplícitaMIFO;Fuente:Elaboraciónpropia

En el gráfico de resultados, se incluye junto con la evolución de la volatilidad

implícita, la evolucióndelpreciode la viviendaparapoder establecerpuntosde

referencia respecto al comportamiento de estos últimos. Se aprecia como la

volatilidadimplícitaevolucionaanticipandodealgunamaneraelcomportamiento

de los precios, (el bache descendente producido en 2001 podría ser debido a la

entradadeleuroen2002).

Figura93Volatilidadimplícitavsvolatilidadreal23MIFO;Fuente:Elaboraciónpropia

23 Ln de la volatilidad interanual histórica del subyacente


Utilizamoscomoindicadordesobre-confianzaladiferenciaentrelavolatilidadreal

del mercado y la volatilidad implícita, estimando como componente de burbuja

esteindicador.

Figura94Indicadordesobre-confianzamodeloMIFO;Fuente:Elaboraciónpropia

Analizadalaserieseapreciacómoenelperiodo1996-1999elindicadordesobre-

confianzamuestravalorespróximosa0 indicandoqueelmercadoresponderíaa

losfundamentales(Figura96).Durantelafasedesubidadeprecios1999a2008el

promediodelindicadordesobre-confianzasería0,085,esdecirpodemosafirmar

la existencia de una sobre-confianza por parte de los compradores de vivienda.

Esteindicadordeburbujahamantenidovaloressuperioresal0,1.Apartirde2008

elpromediodel indicadorseríade-0,098 , tomandovaloresnegativosentodoel

periodo, lo que nos indicaría la infravaloración de la vivienda por causas no

fundamentales.

Hayquedestacarelmayorvalorabsolutoenlapartededescensodelmercadoque

podríaserun indicadorde laconfirmacióndelefecto“endowment”manifestando

unamayoraversiónalriesgodelosagentesenunmarcodepérdidas(descensodel

mercado)queenunodeganancias(periododesubidadeprecios)

Porotrolado,sehaestimadolaprimaderiesgoenbasealavolatilidadimplícita

calculada. Los resultados muestran una evolución coherente con la mala

percepcióndelriesgoenlafasealcistaporpartedelademanda,mostrandovalores


positivospróximosa0hastaelaño2004(elpequeñobache2000-2002coincide

conlaentradadeleuro)ycomenzandounafaseascendenteconunpicoen2006

(t2)momentoenqueempiezaunafasedescendente,convaloresinferioresa0es

decir, los individuos tendrían que ser pagados por asumir el riesgo en dicho

periodo(Figura97).

Figura95Primaderiesgoestimadavspreciodelavivienda.Fuente:Elaboraciónpropia


5.6.2 Aplicacióndelmodeloalsetdedatos2CORE

Elsetdedatos2partedelautilizacióndelaseriedelíndicedepreciosdeventas

repetidasdelaviviendapublicadaporelColegiodeRegistradoresdeEspaña.

Esta serie presenta la evolución del precio registral de la vivienda para una

muestra de viviendas concreta (metodología de Case Shiller), con el objetivo de

eliminar el efecto de la heterogeneidad de la vivienda en el precio. Dado que el

modelonecesitaundatodepreciopormetrocuadradoy la serie sepresentaen

formadeíndice,lehemosdadoordendemagnitudenbasealaestimacióndeuna

seriedepreciospormetrocuadradoresultantedeaplicarsobrelaserieelprecio

delaviviendapormetrocuadradopublicadoporelministeriodelaviviendapara

el año2005enel trimestre1 (momentoenque la seriedel índice tomael valor

100).Losdatosseestimantrimestralmenteparaelperiodo1994-2005.

Paralaseriedealquiler,sehautilizadolaseriebasadaenlaestimacióndeprecioa

partirdelaseriederentabilidadbrutadelaviviendaporalquilerpublicadaporel

BancodeEspañayaplicadasobrelaseriedepreciosdelaviviendaestimadapara

estesetdedatos.

Laduracióndelahipotecamediacontratadaestábasadaenlaseriepublicadapor

elColegiodeRegistradoresdeEspaña.Hayquenotarquedadoquehastaelprimer

trimestre de 2004 este dato se publicaba anualmente, se ha considerado que el

datoanualeselvigenteencadaunodeloscuatrimestresdelaño,apartirdeeste

puntotemporaleldatopresentadocomotrimestraleselpublicadocomotal.

La relación préstamo hipotecario sobre valor de la garantía subyacente, se ha

estimadoapartirde lahipotecamedia concedidapormetro cuadradopublicada

porelColegiodeRegistradoresquesehaaplicadoenestecasosobre laseriede

precio por metro cuadrado estimada a partir del índice de precios de compras

repetidas del colegio de registradores y el precio pormetro cuadradopublicado

porelMinisteriodeFomentoparaelprimertrimestrede2005,obteniendoasíla

ratioLTV.Aligualqueparalaserieanteriorhayqueestacarqueeldatohipoteca

media concedida por metro cuadrado, solo está publicada a partir del último

trimestre del año 2003, por lo que de cara a la aplicación del modelo, se ha


consideradoqueduranteelperiodoanterioraestepuntotemporallaratioLTVera

del80%.

Figura96SetdedatosCORE.Fuente:Elaboraciónpropia.


ResultadosSetdedatosCORE:

SehaaplicadoelsetdedatosCOREalmodeloMOGERparaobtenerelvalordela

volatilidadimplícitaporelmétododeiteracionessucesivaseligiendoelvalormás

cercanoa0paralavariableaexplicar,yobteniendolossiguientesresultadosque

sonmuysimilaresalosmostradosconelsetdedatosMIFO.

Figura97SigmaimplícitavspreciodelaviviendaserieCORE;Fuente:Elaboraciónpropia

Enlafigura99seapreciacomolavolatilidadimplícitaevolucionaanticipandode

algunamanerael comportamientode losprecios,.Elpicoquecomienzaen1998

anticipa la futuras subidas de precios (el bache descendente producido en 2001

podríaserdebidoalaentradadeleuroen2002),mientrasqueapartirde2004,el

indicadordevolatilidaddisminuyehastaprácticamenteelvalor0eneltrimestre2

de2007,anticipandolafasedescendente.

Igualmente utilizamos como indicador de sobre-confianza la diferencia entre la

volatilidad real del mercado y la volatilidad implícita, estimando como

componentedeburbujaesteindicador.


Figura98Indicadordesobre-confianzaCORE.Fuente:Elaboraciónpropia

Analizadalaserieseapreciacómoenelperiodo1996-1999elindicadordesobre-

confianzamuestravalorespróximosa0,indicandoqueelmercadoresponderíaa

losfundamentales.Durantelafasedesubidadeprecios1999a2008elpromedio

delindicadordesobre-confianzaseríapróximoa0,1,esdecir,podemosafirmarla

existenciadeunasobre-confianzaporpartedeloscompradoresdevivienda.

Esteindicadordeburbujahamantenidovaloressuperioresal0,1apartirde2007,

yelvalorpromedioestaríapróximoa-0,1,tomandovaloresnegativosentodoel

periodo, lo que nos indicaría la infravaloración de la vivienda por causas no

fundamentales.

Igualmente destacaríamos el mayor valor absoluto en la parte de descenso del

mercadoquepodría serun indicadorde la confirmacióndel efecto “endowment”

manifestandounamayoraversiónalriesgodelosagentesenunmarcodepérdidas

(descensodelmercado)queenunodeganancias(periododesubidadeprecios).


Figura99PrimaderiesgoviviendaCORE;FuenteElaboraciónpropia

Porotrolado,sehaestimadolaprimaderiesgoenbasealavolatilidadimplícita

calculada (figura 101). Los resultadosmuestran una evolución coherente con la

malapercepcióndelriesgoenlafasealcista,mostrandovalorespositivospróximos

a 0 hasta el año 2004, el pequeño bache 2001-2003 coincide con la entrada del

euro.Esdecir,losagentesnodeberíandeserremuneradosporasumirelriesgo,lo

queimplicaríaquenoexisteningunapercepcióndelriesgo.

Acontinuación,comienzaunafaseascendenteconunpicoen2006(t2)momento

en que empieza una fase descendente con valores inferiores a 0, es decir, los

individuos tendrían que ser remunerados por asumir el riesgo. Los valores

obtenidossoncoherentesconelfuncionamientodelmercadoyconlosresultados

que serían esperables ya que elmercado comenzó en esemomento una fase de

caídadepreciosydecongelaciónenlarealizacióndetransacciones,

5.7 Conclusiones sobre el modelo propuesto para la valoración delriesgopercibido

Elmodelodesarrolladopermitelaestimacióndelriesgopercibidoporlosagentes

y mediante la comparación con el riesgo histórico de mercado establecer una

medida indicador de sobre-confianza. Como derivada obtenemos un valor de

primaderiesgoporunidaddevolatilidad.


Hemosmodelizadolacompradeviviendaapalancadacomounaopcióndecompra

Europea. Evidentemente, las hipótesis simplificadoras implícitas que hemos

utilizado (préstamo tipo americano, opción europea, obligación de mantener la

posición hasta vencimiento de préstamo) hacen perder exactitud al modelo,

aunquenoobstante,dadalacomplejidaddelmismoestasimplificaciónnosayuda

enlarealizacióndeéstaquedebedeserunaprimeraaproximación.Enunfuturo

elacercamientoaunasituacióndemercadomásrealdeberádellevarnoshaciala

aplicacióndelmismoutilizandopréstamosconamortizaciónypagode intereses

periódicoy lautilizacióndeopcionesejercitableshastavencimiento,esdecir,de

tipoamericano;ademásdeeliminarlahipótesisimplícitadedaciónenpago(que

porotrapartetambiénpodríaservaloradacomounaopción).

Tambiénhemossupuestoquenoexistencostesdetransacciónniimpuestos(que

suelenseraltosenelmercadodelavivienda).

Encualquiercasonuestroobjetivohasidoestablecerunmodelodeindicador,es

base a considerarque la volatilidad implícitade laopciónesunestimadorde la

volatilidad delmercado. Esto nos puede dar pie a realizar cálculos para varios

valores de la opción basados en precios demercado o en fundamentales y, por

supuesto, establecer referencias al 0 (caso en el que la opción sea 0, indicando

entoncesquelosagentespiensanqueelsubyacentenopuedebajardeprecio).

La ventaja fundamental delmodelo es que en cualquier caso tiene en cuenta las

variablesfinancierasrelevantesenlatomadedecisionesdevivienda,relativasal

modelodetendencia(preciodelalquiler)yalafinanciación(tipodeinterés,grado

deapalancamiento,duracióndelpréstamo).

Quizás un factor importante no incluido directamente en el indicador es el

racionamientodel crédito.Aunqueestepodría ser consecuenciadel sobre-riesgo

tomadoporlosprestamistasyasípodríamosdecirqueelindicadorpodríaserun

estimadordelsobre-riesgoacumuladoasumidoenunacarteradepréstamossobre

undeterminadotipodeactivos,enestecasoinmobiliarios.

Respectoalasimulación,elmodeloofreceresultadosparalavolatilidadimplícita

coherentesconloesperadoantevariacionesenlasvariablesexógenas,mostrando


la mayor sensibilidad ante variaciones en el grado de apalancamiento (LTV) la

duración y la rentabilidad del alquiler. Es decir el modelo predice mayor

volatilidad al incrementarse la facilidad del crédito y al variar la rentabilidad

fundamentaldelactivo.

Porotroladolosresultadosobtenidosenlaaplicacióndelmodelosobrelosdatos

del mercado español para el periodo 1995-2015 ofrecen unos resultados

coherentes con lo esperado y permiten observar una evolucióndel indicador de

sobre-confianzacompatiblecon el comportamientoesperadoycon laexistencia

deunaburbujaensusfasesmaniacaydepresiva.

Estosresultadosnoofrecendiferenciassignificativasensuaplicaciónsobreelset

de datos MIFO y CORE por los que las siguientes conclusiones se referirán

indistintamenteaunsetoaotro.Hayquedestacarquelatendenciaenlavariación

depreciosesequivalenteenambasseriesyqueelordendemagnituddelaserie

CORE viene dado por la serie MIFO ya que, dado que la serie CORE original es

presentadaenformadeíndice,sehautilizadoelpreciodelaserieMIFOenelaño

2007paratransformarlaseriepresentadacomoíndiceenunaseriedeprecios.

Elindicadordesobre-confianza,muestraquelavolatilidadimplícitaenlafasede

incrementodeprecios1995-2007hasidomenorquelahistóricadelmercado.En

conclusión, si tomamos la volatilidad implícita como estimador de la volatilidad

futura, los intervinientes en elmercado estarían suponiendo que el riesgo en el

mismoesmenorqueelrealmenteasumido,unclaroindicadordesobre-confianza

y optimismo. La propia generalización del comportamiento y su efecto sobre el

mercadonospermiteconcluirlaexistenciadecomportamientogregario.

El indicador en la fase de caída de precios muestra una inversión en su valor

indicandounasexpectativasdevariaciónmayoresalasreales.

Hayquedestacarelmayorvalorabsolutodelpromediodelindicadorenlafasede

caídadeprecios,loquenoshaceconcluircomoresultadocolaterallaexistenciade

efectoendowment.

Respecto a la prima de riesgo estimada, es de destacar el valor próximo a 0 en

prácticamente todo el periodo ascendente, indicando de algunamanera que los


agentesnodebenserremuneradosporlaunidadmarginaldevolatilidadasumida.

Es a partir de 2007 (comienzo del periodo descendente de precios) cuando la

prima de riesgo comienza a distanciarse del 0 y comienza a tomar valores

negativos.

Esto nos llevaría a concluir que es en estemomento cuando se ha tomado una

concienciadelriesgoylosagentesdeberíanserremuneradosporasumirelriesgo.

Endefinitiva,podemosconcluirqueensuaplicaciónsobrelosdatosdelmercado

españolparaelperiodo1995-2015,tantoelindicadordesobre-confianzacomoel

de estimación de prima de riesgo nos ofrecen resultados coherentes con lo

esperado.

Sería deseable disponer de un set de datos completo que incluya más de un

episodio de burbuja para poder realizar los contrastes estadísticos que nos

permitanhacerunaconfirmaciónrobustadelautilidaddeestosindicadores.

CAPITULO6

Propuestadealgunosmecanismosparalaatenuacióndelossesgoscognitivosdeloscompradoresdevivienda

256 Capítulo6:Propuestadealgunosmecanismosparalaatenuacióndelossesgoscognitivos…


6 Propuesta de algunosmecanismos para la atenuación de los

sesgoscognitivosdeloscompradoresdevivienda

Unavezanalizadoslosfactoresqueincidenenlatomadedecisionesporpartede

lademandarespectoalmercadode lavivienda,este trabajonoestaría completo

sinestablecerydefinirpolíticaseinstrumentosqueayudenalademandaatomar

decisiones mitigando los factores que inducen a la racionalidad limitada o

incompleta.Dada lanaturalezadeeste trabajo, sepresentanpropuestasbasadas

enmitigarfactorescognitivosqueincidenenlaformacióndeprecios.

Parecequelosmodelosdeburbujaespeculativapartendemecanismosdeeuforia

y sobre-confianza que masivamente extendidos expiran en una borrachera

colectivaquesiempreconllevaresacasinsospechadamentelargas.

Quizá, enmedio de la fiesta cualquiera que intente detenerla será públicamente

denostadoysometidoalaburlacolectiva(Thaler&Sunstein2008).

De Bondt (2003), por su parte, propone la mediación y asesoramiento

independiente y la formación financiera como herramientas para evitar las

burbujasdeprecios.

Asícualquieractuacióntienequevenirdadaporlageneracióndealternativasala

entradaenelmercado,elaseguramientodequelosindividuosqueaccedentienen

elconocimientosobrelasposiblesconsecuencias(evitarlosfallosdememoriayla

faltadeprocesodeinformaciónporlacomplejidad)ymejorarlainformacióntanto

delasposiblestransaccionesenelmercadocomodesusriesgos.

6.1 AhorroAlquiler

Unodelosfactoresqueimpidenlacorrectaelecciónentrealquilerypropiedades

lacomplejidadparaeldecisor.Estedeberealizarunaeleccióninter-temporalque

abarca todo su ciclo de vida, es decir, generar riqueza en las fases de vida

productivaparairlasconsumiendoenlasúltimasetapasdelajubilación.

Una de las principales razones para la compra de vivienda es asegurar la no

necesidaddepagoderentasdurantelaetapadejubilaciónantelaincertidumbre


dequelarentaobtenidaenesafasedelavidaseacapazdecubrirlosserviciosde

viviendanecesariosparalafamilia(Ranney1981).

En este sentido, una propuesta de producto que aúne y separe los servicios de

viviendadelasnecesidadesfinancierasdelasfamiliasalolargodesuciclodevida

podría venir a marcar una referencia intermedia entre el alquiler puro y la

propiedad.

Lapropuestaconsisteenofertaralasfamiliasunaviviendaenalquiler,incluyendo

enelmismounacuotaparalaconstitucióndeunarentaquepodríarecuperarseen

el momento de la jubilación. El capital obtenido, podría recuperarse en ese

momentoylafamiliacontinuarenlaviviendaalquiladapagandolascuotashasta

el abandono del hogar por causas naturales , o tomar el capital y finalizar este

alquiler o bien tener la opción a que el capital generado sirviese para pagar las

rentasdeusodelaviviendahastaelfallecimiento.

Esteproductoseríaunamezcladecontratodeseguro,contratodearrendamiento

yproductofinanciero.

Bajohipótesisdeconstanciaenlostiposdeinterés,elvaloractualdeestecontrato

paraeltomador,vendríadefinidopor:

𝑉𝐴 =𝐴

(1+ 𝑖)!!!!

!!!

Donde𝜖sería la esperanza media de vida del cónyuge más longevo A sería la

rentabilidad del alquiler e i el tipo de interés a largo plazo, se considera como

momento𝜃elmomentodetomadedecisión(edaddeemancipación).

Deestamanerapodríamosrealizarelcálculode larentaapagarporel inquilino

más la cuota de constitución de capital que pagaría hasta el momento de la

jubilacióndeformaqueestasigualaranelvaloractualdelalquilerdurantetodasu

vida.

Así:


𝐴 + 𝐵(1+ 𝑖)! =

𝐴(1+ 𝑖)!

!

!!!

!

!!!= 𝑉𝐴

Dondejeslaedadestimadadejubilación.

DeestamaneralacuotadeconstitucióndelcapitalB:

𝐵 =

𝐴(1+ 𝑖)!

!!!!

1(1+ 𝑖)!

!!!!

Asílacuotaapagarhastalajubilaciónsería:

W=A+B

Evidentementeelcostedeestecontratodeberíadesermenorqueeldelacompra

ya que al final de la vida no dispondría del bien como patrimonio familiar a

diferenciadelacompra.

Esdecir:

𝑉𝐴 <𝐴𝑖

Ladiferenciaentrecomprayestafórmuladeahorroalquilervendríadadapor

𝐴𝑖

(1+ 𝑖)!!!

que representaría el valor actual de la renta no transferida a los descendientes

mediantelaherenciadelaviviendaenpropiedad.

Un instrumentode este tipo supondría una alternativapara las familias entre el

alquiler puro y la compra, dándoles la opción a cubrir el riesgo de disponer de

suficientes recursos durante la fase de jubilación para cubrir las necesidades de

serviciovivienda.


Por otro lado, nos permitiría aprovecharnos de una tercera alternativa situada

entreelalquilerylacompra,quepodríapolarizaralosdemandantesdevivienda

haciaelalquiler(aprovechandosuspropiossesgoscognitivos).

6.2 Obligación de realizar una simulación ante riesgos futuros a lahoraderealizarunacomprainmobiliariaconcréditohipotecario

Lacompradeviviendaesuneventocomplejoyquenoeshabitualparalasfamilias.

Estoimplicaqueelcompradordesconozcatodoslosefectosyconsecuenciasdela

decisión tomada, es decir se produce riesgomoral (moralhazard) en el sentido

económico.

Por esto sería conveniente incorporar en el momento de compra una serie de

simulacionesque lepermitieranconocer lasconsecuenciasde lavariaciónen las

principalesvariables(tiposdeinterés,volatilidaddeprecios,pérdidadeempleo…).

Este tipo de simulaciones serían muy convenientes en situaciones de

overconfidence,ycomportamientogregario(herdbehavior),yaquesituaríanacada

individuodentrodesusituaciónconcretapresenteyescenariosposibles futuros,

mostrando los efectos posibles de sus decisiones, que no tienen por qué ser los

mismosquelosdeotrosdecisores.

EnelmercadoEspañol,elactodecompradeunavivienda,parapoderserelevado

a documento público, ha de ser realizado ante notario o registrador de la

propiedad,enesteacto,seinformaacompradoryvendedordelascondicionesyse

lespreguntasihanentendidolascondiciones.Igualfórmulaesindicadaenelcaso

depréstamohipotecario.

En la realidad, normalmente los compradores responden “sí” a esta pregunta, la

negativaanularíaelactodecompraventa,quizásesdifícilmantenerelequilibrio

entre“deseo”y“conveniencia”porpartedeldecisor,lanegativasupondríaanular

laoperaciónporlaqueprecisamentehaacudidoalactonotarial.

Existendiversosfactoresemocionalesquehacenquelosindividuosevitenincluir

ensusfactoresdecisionaleslasposiblesdificultadesfuturasquegeneraelactode

compraventa(Nofsinger2005).


Laobligacióndemostrarunasimulaciónpreviaquemuestrelasconsecuenciasde

la decisión ante diversos escenarios futuros en términos que cualquier persona

pueda entender, independientemente de su formación anterior, y del estado

emocional (normalmente excitado ante la mayor decisión de inversión y

financiación en la vida de una familia media) evitaría algunas transacciones

absurdasquedesgraciadamenteserealizaronenlaúltimafasedelaformaciónde

laburbujadepreciosdurantelosaños2006y2007.

Casanueva (2007) defiende este tipo de soluciones para productos financieros,

mostrandolasventajascognitivasparalosdemandantesdeproductosfinancieros.

6.3 Generacióndeunmercadopúblicodecompraventadeviviendas

Unodelosmayoresproblemasalahoradeestablecerelpreciodeunaviviendaes

porunladoconocertodaslasposiblesofertasenunazonayporotrodisponerde

preciosdereferencia.

Así mismo al no disponer de información sobre todas las unidades que desean

intercambiarse,resultadifícilelestablecercuáleselstockdeviviendasvacíasque

no se ofertan al mercado (conocer este stock de forma precisa permitiría

establecerpolíticasque favorecieran lanoexistenciaderecursosociososeneste

mercado,favoreciendolaeficienciasocial)

Unaposiblesoluciónaesteproblemaseríaestablecerunacentraldeintercambio

de viviendasde talmaneraque cualquieraquequisiera ofertar o demandaruna

viviendaalmercadotuvieraqueacudiralmismo,modeloequivalentealmercado

bursátil.

Laprincipaldificultadparaestasoluciónprovienedelaheterogeneidaddelbiende

intercambioydesuinmovilidad(sujetaaunaposicióngeográficaconcreta).Esto

suponequehabríaqueestableceralgúntipodeclasificaciónestándardeviviendas

que tuviera en cuenta factores como la localización, el estado de conservación,

tamaño,accesoaservicios,eficienciaenergética.

Actualmente un servicio equivalente es prestado por las sociedades de tasación,

aunquelaexperienciahademostradoqueexistenconflictosdeinteresesyqueel


modo de remuneración genera bucles de realimentación que afectan a la

formacióndeprecios,esdecir,enmercadosalcistasseproducen incentivospara

sobrevalorarlosprecios.

6.4 Creacióndeunmercadodecoberturaderiesgosenprecioparaelmercadodelavivienda

La formación de burbujas en el mercado de la vivienda es un hecho que no es

fácilmentedetectableenelcortoplazo.Laposibilidadderealizarcoberturasobre

el valor de la vivienda permitiría por un lado a las familias y operadores

inmobiliariosdisponerdecoberturaparaelvalordecompradelaviviendaypor

otrodisponerdeunareferenciasobreelriesgodelmercadoenelmomentodela

compra.

En este sentido, Shiller propone la creación de mercados de derivados cuyo

subyacentesealaviviendadecaraafrenarburbujasespeculativas.

Enelmercadodelavivienda,nohaymaneradetomarposicionescortascuandose

detectaunaburbuja,exceptolaventadelaviviendaloquesuponeparalasfamilias

uncosteentérminosdeserviciosrecibidosyposiciónyadaptaciónsocial.

La posibilidad de tomar posiciones cortas en el mercado de la vivienda, con

instrumentosderivados,generaríareaccionesdelosinversoresprofesionalesante

laaparicióndeburbujasenunazona,podríanrealizarventasacortoenelmercado

defuturoscuandodetectaranoportunidadesdebeneficioyharíanquelatendencia

delprecioenelmercadode futurosbajara.Deestamanera, los compradoresde

viviendarealpodríantenerreferenciassobrelastendenciasfuturasenelmercado

ylaformacióndeburbujasseríalimitada.

En este sentido, en el mercado americano han aparecido instrumentos de

coberturabasadosenelíndice-CaseShillerdepreciosdevivienda(Shiller2008).

LaChicagoMercantileExchangecreóenelaño2007unmercadodefuturossobre

el precio de viviendas unifamiliares, que es el único mercado de futuros sobre

preciosdelavivienda.SegúnShiller,estemercadotieneunaescasaliquidezpero

setienengrandesesperanzassobresufuncionamiento(Shiller2008).


6.5 Establecimientodemecanismoseinstrumentosquefavorezcanlaamplituddelmercadodealquilerdevivienda

Unadelascausasquehanproducidodesequilibriosenelmercadodelavivienday

quehanorientadoalaspersonashacialacomprasobreelalquilereslaestrechez

delmercadodealquiler.

Porpartedelaofertaelalquilerdeviviendasesunnegocioatomizado,elstockde

inmuebles dispuestos para el alquiler está distribuido en pequeños particulares.

Estohacequelapercepcióndelriesgoporpartedelaoferta(impago,deteriorode

la vivienda, imposibilidad de transformarla en liquidez en caso de necesidad de

tesorería…)seagrandealnopoderdistribuirelriesgoentreunnúmerosuficiente

depropiedades.Normalmentelaocurrenciadeunsiniestrocausaríaundañograve

enlariquezatotaldeloferente.

Esto es debido en parte a problemas de los particulares para disponer de las

herramientasyconocimientossuficientesporpartedelademanda.

En este sentido las herramientas que permitan reforzar la concentración de

propiedades en alquiler así como la diversificación de riesgos, facilitarán el

mercado. Así las iniciativas tipo SOCIMI24(que son la versión española de los

REIT25)permitenlaconcentracióndeinmueblesconelobjetivodelalquilerenuna

escala diversificadora de riesgos, dando pie al surgimiento de una industria de

gestióndeactivosinmobiliariosresidencialesconcriterioseconómicofinancieros.

La obligatoriedad de registrar la vivienda como uso de alquiler así como los

contratosenunorganismoresponsable,permitiríaporunladoconocerenmayor

profundidad la situación del mercado y por otro la difusión de precios de

referenciacomplementariosalosentregadosporotrasinstitucionesprivadas.

24 Las SOCIMI (Sociedades Anónimas Cotizadas de Inversión Inmobiliaria) son sociedades anónimas cotizadas cuya actividad principal es la adquisición, promoción y rehabilitación de activos de naturaleza urbana para su arrendamiento, bien directamente o bien a través de participaciones en el capital de otras SOCIMI.

25 REIT: Real Estate Investment Trust


6.6 Desarrollodetecnologíasqueacortenlostiemposdeproduccióndeviviendas

Unodelosproblemasprincipalesenelmercadodelaviviendaesellargoperiodo

deproducción.Así,anteunincrementoenlademanda,lareaccióndelaofertade

nuevasunidadesdeviviendatieneunacadenciaparasuentregadeunostresaños

demedia.

Esto es debido al anclaje de las tecnologías constructivas en procesos cuasi

artesanalesconescasoniveldeindustrialización.

Lautilizacióndetecnologíasyprocesosindustriales,podríareducirestostiempos

a meses, incluso días para el caso de viviendas unifamiliares (se han llegado a

construirhotelesdevariasplantasen3días).

Así, se evitarían retardos largos en la incorporación de nuevas unidades al

mercadoenelcasodepresióndedemandanofacilitandosubidascontinuadasde

precios contra una oferta rígida en el corto plazo. En definitiva flexibilizaría la

ofertadeviviendaenelcortoplazoevitandoquecualquierpresióndelademanda

setransmitieravíaprecio.

CAPITULO7

Conclusionesyfuturaslíneasdeinvestigación.

266 Capítulo7:Conclusionesyfuturaslíneasdeinvestigación


7 Conclusionesfinalesyfuturaslíneasdeinvestigación

7.1 Conclusiones

Como resultado de la investigación desarrollada en los capítulos anteriores

extraemos las siguientes conclusiones generales, que presentamos siguiendo la

estructuraestablecidaenellistadodehipótesis/preguntasiniciales.

Elobjetivodeestainvestigación,esexplorarlaexistenciadecomportamientosde

racionalidad limitada por parte de la demanda de vivienda residencial

respondiendoalassiguientespreguntasrelativasalaexistenciaderelajacióndela

hipótesisde las expectativas racionales en la tomadedecisionesporpartede la

demandadeviviendaresidencial:

1. ¿Existe relajaciónde lahipótesisdeexpectativas racionalesen la tomade

decisionesporpartedelademandadeviviendaresidencial?

2. ¿Afectan estos patrones de irracionalidad almercado y a la formación de

burbujasdeprecios?

3. ¿Es posible definir un indicador de riesgo percibido a partir de los


4. ¿Podemosdiseñarmecanismosqueayudena losdecisoresa comportarse

evitando que los sesgos cognitivos provoquen situaciones socialmente no

deseadas?

Delestudiosobreelrecorridorealizadoporlaliteraturaexistente,elanálisisdelos

datosdelmercadoespañol1995-2015ylaaplicacióndelmodelooriginalMOGER

deindicadorderiesgopercibidodesarrolladoseconcluye:

1. ¿Existerelajacióndelahipótesisdeexpectativasracionalesenlatoma

dedecisionesporpartedelademandadeviviendaresidencial?

Se ha constatado la existencia de expectativas no racionales y una

percepción de riesgo sesgada por parte de los agentes, evidenciado en el

periodo1995-2015quepresentauncrecimientodelpreciode lavivienda

que no puede ser únicamente explicado por los valores fundamentales ni

por desequilibrios corto-largo plazo en el mercado. Esto ha sido


evidenciado a partir, en primer lugar, de la aplicación de los patrones de

burbujadepreciosdeShilleryGalbraith,siguiendopor laconstataciónde

estudiospreviosquemuestranevidenciasdedesequilibriosenelmercadoy,

porúltimo,por lavalidaciónmediante laaplicacióndeunmodelooriginal

de valoración de riesgo no fundamental que nos ha permitido observar

sesgos generalizados en la percepción del riesgo por parte de los

participantesenelmercado.

Podemosconcluirque:

1. El periodo 1995-2015 ha supuesto dos décadas de evolución y

cambioenelmercadodelaviviendaenEspañaquehaidoalaparde

laevolucióndelaeconomíageneral.

2. Almenos inicialmente, el incrementode transaccionesy,porende,

depreciosenelmercadodelaviviendaenelperiodo1995-2007se

hadebidoafactoresfundamentales.

3. Notodoel incrementodepreciospodríaserexplicadopor factores

fundamentales.Asíel importantedesequilibrioentre lospreciosde

adquisiciónyalquilerdelmercadoindicaunafuertesobrevaloración

que comenzaría a producirse en el último trimestre del año 2005.

Siendo en 2007 el precio de la vivienda por metro cuadrado

promedioenEspañaprácticamenteeldoblequeelvaloractualdela

renta de uso que generaría. En este sentido, diferentes análisis

basados en el equilibrio de tenencia publicados a partir de 2004

apuntanenestadirección.

4. Existen factorese ineficienciaspropiasdelmercadode lavivienda,

dada su característica de heterogeneidad y localización, que

favorecen la formación de comportamientos no racionales en el

mismo:

§ Algunos factores fundamentales como el acceso al crédito y

los tipos de interés tienen una alta significatividad en la

fuerte presión de la demanda en el mercado y pueden

considerarse como el caldo de cultivo sobre el que se

desarrollanloscomportamientosderacionalidadincompleta.


§ Larigidezdelacurvadeofertapuedegenerar,antepresiones

dedemanda,unincrementodepreciosenelcortoplazoypor

endeunprocesodeburbujadeprecios.

§ La informacióndisponible por los agentes no es completa y

portantonoestaríantomandodecisionesbajolahipótesisde

informacióncompleta.

5. Lacomprobacióndelospatronesanalizadosapuntaaunasimilitud

de los hechos acaecidos con los elementos de patrón de burbuja y

comportamientonoracionalenunciados:

• incrementosenelpreciodelactivo,

• excitación colectiva ante el incrementode precios, acompañado

deunenfoquehaciaestetemaenlosmediosdecomunicación,

• interéscrecienteenelactivoafortunadoporpartedelpúblicoen

general,

• “Nueva Era” para justificar los incrementos de precios sin

precedentes,

• serelajanlosestándaresderestricciónalpréstamoporpartede

labanca.

Cualquier sospecha sobre estas evidencia queda confirmada con la caída

continuada de precios y de transacciones en elmercado de la vivienda a

partirdelaño2007yelamplioparquedeviviendasnuevasvacíasdenueva

construcciónqueapareceenesemomento.

2. En su caso, ¿cuáles son los patrones de racionalidad limitada que

puedenpresentarseeinduciralademandaacometererroresosesgos

ensusdecisiones?

El análisis de la existencia de sesgos cognitivos detectada, nos lleva a

concluirlapresenciadelossiguientes:

1. Elanclaje,lasobre-confianzayelcomportamientogregarioapoyada

en creencias sociales, así como fenómenos de ilusión monetaria,

seríanlosprincipalesfactoresanalizadosqueinfluyenenlatomade


decisiones relativa almercado de la vivienda y podrían explicar el

componentenoracionaldelosprecios.

2. Podríamos incluir también la existencia de efecto endowment, al

constatarunadiferenciasignificativaenlapercepcióndelriesgoen

el periodo de mercado expansivo y contractivo es decir

identificaríamosunadependenciadelmarcodedecisiónimportante.

Tras los análisis y discusiones realizadas podemos afirmar que el sesgo

cognitivo está basado en creencias y preferencias sociales (el precio no

puede bajar), en un exceso de influencia de las variaciones de precios

recientes pasados en la formaciónde las expectativas y en unperiodode

sobre-confianzageneralizadasobreunafasedeeuforiacolectiva.

3. ¿Es posible definir un indicador de riesgo percibido a partir de los


Comoconcluimosenelcapítulo5,elmodeloMOGERnospermite,apartir

de losparámetrosde funcionamientodelmercadode laviviendaydesus

complementarioscomoeldecréditoydealquiler,realizarunaestimación

delriesgopercibido.

Sobreelmodelodesarrolladoconcluimos:

1. Elmodelopermitelaestimacióndelriesgopercibidoporlosagentes

y, mediante la comparación con el riesgo histórico de mercado,

establece una medida como indicador de sobre-confianza. Como

derivadadeelloobtenemosunvalordeprimaderiesgoporunidad

devolatilidad.

2. Hemos modelizado la compra de vivienda apalancada como una

opción de compra Europea. Evidentemente, las hipótesis

simplificadoras implícitas que hemos utilizado (préstamo tipo

americano,opcióneuropea,obligacióndemantenerlaposiciónhasta

vencimientodepréstamo)hacenperderexactitudalmodeloaunque,

noobstante,dadalacomplejidaddelmismo,estasimplificaciónnos

ayudaenlaejecucióndeéstaprimeraaproximación.


3. Enun futuro,elacercamientoaunasituacióndemercadomásreal

deberá de llevarnos hacia la aplicación del mismo utilizando

préstamos con amortización y pago de intereses periódico y la

utilización de opciones ejercitables hasta vencimiento, es decir, de

tipoamericano;ademásdeeliminarlahipótesisimplícitadedación

enpago(queporotrapartetambiénpodríaservaloradacomouna

opción).

4. Lavolatilidadimplícitade laopciónesunestimadordelvolatilidad

delmercado.

5. Elmodelotieneencuenta lasvariables financierasrelevantesen la

toma de decisiones de vivienda, relativas al modelo de tenencia

(precio del alquiler) y a la financiación (tipo de interés, grado de

apalancamiento, duración del préstamo). Esto nos permite

identificarelefectodelcomportamientodelsistemafinancieroysu

influencia en las decisiones de los demandantes de vivienda.

Además,eladecuadoconocimientodeestainfluenciaaproximaalos

organismos reguladores a determinar políticas adecuadas para

contenerelcomportamientodelsistema.

Respecto a la aplicación del modelo sobre los datos del mercado

Españolenelperiodo1995-2015.

Los resultados obtenidos en la aplicación delmodelo sobre los datos del

mercado español para el periodo 1995-2015 permiten observar una

evolucióndelindicadordesobre-confianzacompatibleconlaexistenciade

unaburbujaensusfasesmaniacaydepresiva.

Estosresultadosnoofrecendiferenciassignificativasensuaplicaciónsobre

el set de datos MIFO y CORE por los que las siguientes conclusiones se

referiránindistintamenteaunsetoaotro.

Así,comoprincipalesconclusionespodemoscitar:

1. Elindicadordesobre-confianzamuestraquelavolatilidadimplícita

enlafasedeincrementodeprecios(1995-2007)hasidomenorque


la histórica del mercado. Así, los intervinientes en el mercado

estarían suponiendo que el riesgo en el mismo es menor que el

realmenteasumido,confirmandolasobre-confianzayoptimismo.

2. La propia generalización del comportamiento y su efecto sobre el

mercado nos permite concluir la existencia de comportamiento

gregario.

3. Enlafasedecaídadeprecioselindicadormuestraunainversiónen

su valor, indicando unas expectativas de variación mayores a las

reales.

4. Elmayorvalorabsolutodelpromediodelindicadorseproduceenla

fase de caída de precios, lo que nos hace concluir la existencia de

efectoendowmentcomoresultadocolateral.

5. Respecto a la prima de riesgo estimada, es en 2007 cuando se ha

tomadounaconcienciadelriesgoylosagentesestaríanpagandopor

asumirelriesgo.

Seríadeseableeldisponerdeunsetdedatoscompletoqueincluyamásde

unepisodiodeburbujaparapoderrealizar loscontrastesestadísticosque

nos permitan hacer una confirmación robusta de la utilidad de estos

indicadores.

4. ¿Podemos diseñar mecanismos que ayuden a los decisores a

comportarse evitando que los sesgos cognitivos provoquen

situacionessocialmentenodeseadas?

Para mitigar en parte estos sesgos decisionales debemos actuar sobre el

mercado y sus características. Por un lado, intentando evitar los factores

desencadenantesdeconfusión,esdecir,reduciendolostiemposdeentrega

porpartede la oferta y, porotro lado, debemosactuar sobre los factores

desencadenantes de euforia colectiva. En este sentido, realizamos las

siguientespropuestas:

1. La mejora en la calidad de la información sobre el mercado de la

vivienda, favoreceríaunamejoraen latomadedecisionesdetodos los

agentes implicados en el mercado. Para esto sería interesante la


creación de un mercado institucional al estilo de la bolsa de valores

dondecompradoresyvendedorestuvieranqueacudirobligatoriamente

a ofertar o demandar la vivienda, sirviendo como cámara de

compensación en cobros y pagos. Esto permitiría un conocimiento

profundodelmercadodelavivienda.

2. Lamejoraenlaeficienciadelmercadodealquiler,incidiendosobrelos

problemas de la posible oferta atomizada, alto coste del riesgo, y

favoreciendolaaparicióndeverdaderascompañíasdedicadasalalquiler

de inmuebles residenciales, favorecería la amplitudde éstemercadoy

permitiríaunamayorestabilidadenlospreciosdelavivienda.

3. Laaparicióndeproductos con combinación rentadeusoygeneración

de renta para los años de vida no laboral, podría generar nuevas

alternativas a la propiedad por parte de las familias y, por otro lado,

servircomoreferenciacomparativaenladecisióndemododetenencia

delosserviciosdelbien.

4. Guiaralosagentesaconocerlasposiblesconsecuenciasdesudecisión

anteposiblesescenariosfuturosantesdeejecutarlacompra,evitaríaen

muchos casos situaciones futuras demasiado complicadas para las

familias. El acceso a un asesoramiento independiente por parte de las

familias y una formación financiera básica, podrían ayudar de alguna

maneraaevitarymitigarloscomportamientosnodeseados.

La formación de burbujas de precios es un episodio complejo donde convergen

multitud de factores desencadenantes. Estos tienen orígenes en aspectos

fundamentales, racionales y no racionales, que provocan desequilibrios

temporales en los mercados, normalmente con importantes efectos sobre la

economía.Dadoquelateoríaeconómicatradicional,entendiendocomoestalaque

basasucuerpoenhipótesisderacionalidadcompleta,noencuentraexplicacióna

laformacióndeestetipodeprocesos,pareceinteresanteexplorarnuevashipótesis

detrabajo.

Elconocimientodelascausasyefectosdeloscomportamientospsicológicosenlos

mercadosnospuedeaportarunavíaparaeldiseñodepolíticasymecanismosque

eviten el daño de los sesgos cognitivos. No obstante, este mismo conocimiento


utilizado como ventaja por algunos agentes manipuladores del mercado, puede

acarrearunaamplificacióndeldañoparaelresto.Parecequeenestepuntosurge

lanecesidaddeunnuevoparadigmadondeelpapeldelreguladorseacercaaun

mayorcontroldelamanipulaciónydelaveracidaddelainformación.

En cualquier caso, en el futuro, seguramente observaremos la formación de una

burbuja sobre éste u otros activos siguiendo los mecanismos definidos por

GalbraithoporShiller.Parecequeelsistemaeconómiconecesitaperiódicamente

unprocesodeeuforiaespeculativaamododeelementodisipativodeexcesosde

créditoyliquidez.


7.2 Futuraslíneasdeinvestigación

Cuando se aborda un tema tan complejo como elmercado de la vivienda donde

anomalías e ineficiencias de diferente índole y origen afectan a la formación de

precios y al intercambio del bien, surgen por un lado un gran número de

cuestionesquesondifícilesdeabordarenunúnicoestudio,siempreycuandouno

quieraponerlefinyotrasquepodríanserderivadasdelmismoyquepodríanser

utilizadasenotrasinvestigaciones

LapresenteTesisdoctoralabreunavíadeanálisisydedesarrollodesoluciones

normativas,teniendoencuentaelcomportamientoylatomadedecisionesbasado

en la racionalidad incompleta de los agentes así como en la propuesta de

desarrollosquepodríanayudaraestabilizaryhacermássostenibleelmercadode

lavivienda.

Así,delostemastratadoshansurgido,bienporlimitacionesdelmodeloutilizado,

bienporresultadoscolaterales,multituddeextensionesytemasquepermitiránen

unfuturoeldesarrollodelaspropuestasplanteadasyanálisisrealizados.

Futuraslíneasbasadasenlaslimitacionesdelmodeloutilizado:

Aunque a lo largo de esta Tesis Doctoral hemos ido comentando diversas

limitacionesdelanálisisdesarrollado,podemosdestacarlaprincipalesqueson:

• El acceso aun set completo yhomogéneodedatos sobre las transacciones y

variables características de los mercados complementarios de crédito y

alquiler

o No se ha dispuesto de un set de datos completo que abarcara todo el

periodoconsiderado1995-2015, tantoanivelagregadonacionalcomo

porprovinciasycomunidadesautónomas.

o Un set de datos que permitiera la aproximación en el lago plazo al

problemaabarcandovariosperiodosdeburbujaayudaríaaobservarla

validezdelmodeloenvariosperiodosdeburbujadeprecios.

• Laspropiashipótesisdepartidaeimplícitasenelmodelo:


o Hipótesisdepréstamoconvencimientoalfinaldelahipoteca

o Hipótesisdeposibilidaddedaciónenpagoalvencimiento

Así en un futuro, solventando las limitaciones podríamos abordar los siguientes

aspectos

1. Respecto al modelo de valoración del riesgo en base a opciones, la

existenciafuturadeunsetdedatoscompletoqueabarqueperiodosdeno

burbujapermitirávalidarloensutotalidad.

2. Un set de datos completo con información sobre precios de alquiler por

comunidad autónoma, provincia inclusomunicipio, permitiría realizar un

análisis de corte transversal de los resultados delmodelo que permitiría

unavalidaciónmáscompleta.

3. Unamayorprofundizaciónenelmodelo,darápasoaabordaralgunasdelas

limitaciones planteadas en el mismo, como por ejemplo las hipótesis de

vencimientodelatotalidaddelpréstamoalfinaldelcontratohipotecarioy

dedaciónenpago(implícitaenelmodelo).

4. Respectoalmodelodecisional,sehaconsideradoquehayundecisorúnico

cuando, sin duda, ésta es una decisión conjunta en la que al menos

intervienen losmiembros del hogar. Dado que la compra de vivienda es

una operación en la que losmiembros de la unidad familiar tienen poca

experiencia, la intervenciónde otras personas cercanas al núcleo familiar

(padres, hermanos, vecinos, amigos) podría incorporar al núcleo de

decisión sesgos cognitivos como la IlusiónMonetaria o el establecimiento

depuntosdeanclaje.Noobstante,lahipótesisbásicaacontrastarseríasiel

hecho de incluirmayor número de personas en el soporte de la decisión

finalaportamayoromenorracionalidadaladecisión.

5. Además, en este sentido, destacar que la existencia de diferentes agentes

que intervienen como mediadores y facilitadores en la operación de

compraventa (agentes inmobiliarios, tasadores, entidades financieras)

colaboran en la generación de puntos de referencia en base a incentivos

diferentesalosdelasfamilias.Elestudiodeladinámicadelageneraciónde

preciodelaoperaciónmediantelainteraccióndeestosagentesabriríauna

víaparaelestablecimientodemecanismosderegulación.


Futuraslíneasbasadasenresultadoscolaterales:

1. Encuantoa lagestióndeentidades financieras,elanálisisdelconflictode

interesessurgidoenladireccióndelascajasdeahorros,dondequizássus

decisores finales eran parte interesada en la gestión urbanística y la

financiaciónpúblicaypolítica,esunáreadealto interés.Laaplicacióndel

modelo de valoración de riesgo percibido basado en opciones aplicado

sobrelacarteradeactivosinmobiliariosdecajasdeahorrocomparadocon

la banca podría indicar algún indicio de diferencias de comportamiento

entreambostiposdeinstitucionesfinancierasenlalíneadelosresultados

obtenidosporAkinetal(2014).

2. Respectoalareducciónenlostiemposdeproduccióndenuevasunidades,

desdeunpuntodevistaeconómico,generaríaunamayorelasticidadde la

ofertadeviviendasacortoplazo.Estoabremúltiplesvíasdeinvestigación

tantoenlagestióndeprocesosconstructivoscomoenlosdesuejecucióne

incluso diseño. Así, podrían abordar aspectos de costes de operación y

mantenimiento ahondando en temas como la eficiencia energética, la

industrialización del proceso y la mayor estandarización de procesos

constructivos. En este punto, el cuerpo conceptual y práctico de la

contabilidaddeberíatenersuhuecoenlosnuevosdesarrollossobreBIM26.

26 Build Information Model

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