El mtodo de los precios hednicos

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El Mtodo de los Precios HednicosEl primero de los mtodos de preferencias reveladas (basados en mercados ya existentes) es el de precios hednicos

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Mtodos de valoracin

OBSERVACIN

DIRECTA

OBSERVACIN

INDIRECTA

MERCADO YA

EXISTENTE

Precios de mercado

Coste del viaje

Precios hednicos

MERCADO

CONSTRUIDO

Valoracin contingente

Rnking contingente

Mapa de curvas de

indiferencia

Juegos de asignacin

Evaluacin prioritaria

Referendum

Coste del viaje

hipottico

Precios hednicos

hipotticos

SIN MERCADO Delphi

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Origen y evolucin del mtodo de los precios hednicosLas primeras aplicaciones del mtodo de los precios hednicos datan de los aos veinte del siglo pasado en Estados Unidos. Se utiliz originalmente para estimar el valor de la propiedad agrario en funcin de la fertilidad del suelo, la distancia a la ciudad de mercado, el valor de la construccin, etc.

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Origen y evolucin del mtodo de los precios hednicos (2)

La aplicacin ms influyente en esos inicios fue en el sector del automvil, en 1939. La administracin norteamericana estaba preocupada por posibles prcticas de oligopolio en la industria automovilstica, muy concentrada alrededor de Detroit. Es decir, sospechaba que los precios eran abusivamente altos, manipulados adrede por la industria.

En el proceso de debate, la asociacin de fabricantes present un estudio de Andrew Court (economista en dicha asociacin) en el que mostraba que el incremento de precios se poda justificar por la mejora de las caractersticas de los bienes. Se trataba de un estudio de precios hednicos, en definitiva.

Este estudio sale la etiqueta de precios hednicos, ya que reflejaban el bienestar o disfrute (que es lo que significa originalmente hednico en griego) que ofreca cada componente. As, cuando los precios suben porque las prestaciones del bien son mejores, esta inflacin se conoce como inflacin hednica. Al final la administracin no hall evidencia de manipulacin de precios.

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Origen y evolucin del mtodo de los precios hednicos (3)

En los aos sesenta y setenta el mtodo tomo otro impulso con las contribuciones ms formales de otros economistas, en ese momento ya con acceso a ordenadores con nueva capacidad de clculo.

El desarrollo del anlisis de regresin contribuy lgicamente en gran medida al desarrollo del mtodo.

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Intuicin Estamos en proceso de alquilar una vivienda, digamos un piso de treshabitaciones en una ciudad.

De los apartamentos que visitamos dudamos entre dos que tienencaractersticas muy similares, pero difieren en que uno se halla en unacalle especialmente ruidosa, mientras que el otro est en una calle msall, con mucho menos ruido.

Supongamos que la primera vivienda soporta una media de 60decibelios durante el da y la segunda 45.

El precio del primero es de 600 de alquiler mensual y el segundo650.

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Intuicin Si las nicas diferencias relevantes entre los dos pisos son el precio y los decibelios, y nos decidimos por alquilar el primero de los dos, Qu estamos revelando de nuestras preferencias sobre el ruido?

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Intuicin Pues que soportar durante el da en casa una diferencia de 60 a 45 decibelios no nos molesta lo suficientemente como para pagar 50 ms al mes.

Nuestro valor por esa diferencia de ruido es inferior a esos 50mensuales. Si hubiramos optado por el otro piso, sera porque nuestro valor por el beneficio de ahorrarnos la diferencia de decibelios sera de 50 o ms euros mensuales.

As, las preferencias que revelamos con nuestra decisin de alquiler en el mercado de las viviendas dan pistas sobre los valores que para nosotros tienen unos bienes (en el ejemplo, la ausencia del ruido) para los que no tenemos mercados en los que observar directamente esas preferencias.

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Intuicin Desafortunadamente, no es frecuente hallar situaciones donde dos bienes varen para las preferencias de las personas slo en la caracterstica cuyo valor nos interesa valorar.

Cuando visitamos distintas viviendas para alquilar, suelen variar entre ellas en bastantes caractersticas a la vez. Por lo tanto, el mtodo de valoracin es algo ms sofisticados que el ejemplo.

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IntuicinVolviendo al ejemplo, el precio del alquiler depende no solo del ruido que soporta la vivienda, o del nmero de habitaciones. Otras muchas caractersticas influyen.

Por ejemplo, la antigedad de la vivienda y su estado de conservacin. Si es una casa aislada con jardn, adosada, o un piso en bloque de viviendas. Si es un piso, su altura y si tiene o no ascensor. La distancia al centro o al trasporte pblico. Las vistas y orientacin. Y podramos seguir. Podemos pensar en el valor que tiene para nosotros el alquiler (lo que pagamos como mucho del alquiler) como una funcin de todas estas caractersticas.

Depender de cada persona que la forma de esta funcin sea una u otra.

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IntuicinPara simplificar, supongamos que el alquiler que estamos dispuestos a pagar es una funcin lineal y aditiva de las distintas caractersticas de la vivienda.

O sea que cada caracterstica contribuye, con un peso determinado, en la determinacin del alquiler que finalmente pagaramos, de forma que la suma de todas las caractersticas (ponderadas por su peso en la funcin) resulta en esa cantidad de dinero de alquiler.

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IntuicinPor ejemplo, supongamos por simplificar que para nosotros lo relevante de la vivienda sean solo los metros cuadrados (X1) y la calidad del aire medida en partculas en suspensin por unidad de volumen (X2).

Es razonable pensar que esperaramos pagar ms por el alquiler cuanto mayor sea el nmero de metros cuadrados y cuantas menos partculas en suspensin haya. Pero no tienen el mismo peso los dos factores. Quizs me preocupa mucho la calidad del aire y algo menos la cantidad de espacio, por lo menos dentro de unos lmites. As tendra ms peso un factor que el otro al formar nuestro valor del alquiler.

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IntuicinLo anterior se puede escribir matemticamente como:

= 11 22

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Intuicin El signo negativo indica que menos partculas en suspensin contribuyen a un mayor precio del alquiler. Se tiene que encontrar los valores de b1 y b2 para hallar el valor del alquiler para nosotros, dados unos metros cuadrados y una calidad del aire. El alquiler mximo que pagaramos como mucho refleja el bienestar (utilidad) que nos da una vivienda de unos ciertos metros cuadrados y la calidad del aire, expresado en dinero.

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Intuicin Desde luego, la realidad es ms compleja. Pero esta aproximacin contiene la intuicin de los precios hednicos.

Una vez obtenido el valor de b2, ya podramos calcular en cunto una partcula ms disminuye nuestro bienestar. Si X2, o sea la cantidad de partculas en suspensin por unidad de volumen de aire aumenta en 1 unidad, entonces el valor del alquiler disminuir b2 unidades. As b2, es este ejemplo, el valor marginal del nmero de partculas en suspensin (con signo negativo).

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Clculo Cmo se pueden hallar b1 y b2 en la prctica? Se suele hacer aplicando la tcnica estadstica anlisis de regresin. Para ello,

recogemos en primer lugar distintas observaciones de cada una de las tres variables en nuestro simple ejemplo, o sea, del alquiler que observamos que se paga, del nmero de metros cuadrados que tienen las viviendas y de la cantidad de partculas en suspensin. Y eso lo hacemos para varias decenas o centenares (o incluso miles) de viviendas. De cada una de ellas, el precio al que se alquil, su tamao y la calidad del aire del entorno.

Una vez tenemos esta base de datos, hay muchos programas de estadstica, incluido Excel, que permiten calcular los coeficientes b1 y b2. As, los resultados puede que no correspondan realmente a ninguna observacin real, a ninguna combinacin de alquiler, tamao y calidad del aire concreta observada, pero un promedio de todas las observaciones, constituyen una aproximacin de la realidad.

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ClculoEl modelo anterior es muy simple, con solo dos variables explicativas del alquiler (superficie y calidad del aire), y en la prctica solemos operar con modelos algo ms complejos. Siguiendo con funciones lineales aditivas, podramos incluir hasta n variables:

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= + 11 + 22 ++

Ventajas Se basa en comportamientos reales

No suele ser muy costoso

Limitaciones Suele ser difcil aislar justo el impacto deseado

Puede ser difcil obtener los datos requeridos

Basado en situaciones ex-post

Slo refleja valores de uso

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Trabajos empricosTyrvinen y Mettinen (2000), muestran que en Salo (Finlandia) se paga un 4.8% ms por una vivienda que tenga vistas a un bosque. Asimismo, la proximidad a un parque forestal tambin afecta al precio de la vivienda, cada kilmetro adicional que est ms alejada reduce el precio de sta en un 5.7%.

Bond, Seiler y Seiler (2002), examinan el efecto que las vistas del lago Erie en Cleeveland (EE.UU) tienen sobre el valor de una casa. Sealan que una de las situaciones ms agradables en esta vida es la sensacin de placer que proporciona la vista de una gran extensin de agua. En su estudio, muestran que una casa con vistas al lago cuesta 256.544 $ (89,9%) ms que una casa que carezca de esta caracterstica.

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Trabajos empricosDes Rosiers (2002) analiza el impacto que los tendidos elctricos de alta tensin tienen sobre el precio de las viviendas en Brossard, cerca de Montreal (Canad). En concreto, concluye que el impacto visual que tiene la vista directa de una torre de alta tensin ejerce un impacto negativo sobre el valor de la vivienda. En conjunto, la reduccin del valor es de aproximadamente un 10%.

Wilhelmsson (2000) analiza el impacto que tiene el ruido procedente del trfico rodado sobre el valor de viviendas unifamiliares en un barrio de Estocolmo (Suecia). En particular, los resultados obtenidos demuestran que en promedio por cada decibelio adicional el precio de la vivienda se reduce un 0,6%, mientras que una casa situada en un lugar ruidoso vale, en promedio, un 30% menos que otra situada en un lugar tranquilo.

Listado de trabajos realizados con el mtodo de los precios hednicos, preparado por Trudy Ann Cameron, de UCLA

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Ejemplo de aplicacin del mtodo de los precios hednicos

La ciudad de Guadalajara, en Mxico, tiene como tantas de gran tamao, problemas de contaminacin del aire. Desde hace aos, las autoridades de la ciudad advierten a la poblacin de cundo la calidad del aire cae por debajo de un cierto umbral definido en trminos de presencia en unidades fsicas de diversos componentes. Es como una seal de alarma que advierte a los habitantes de la contaminacin detectada por los sensores. Dichas medidas se realizan sistemticamente y se registran, de forma que al cabo de un ao se sabe cuntos das con calidad de aire por debajo del umbral de calidad predeterminado tiene cada zona de la ciudad.

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Ejemplo de aplicacin del mtodo de los precios hednicos

Esta informacin se cruz con los precios de alquiler de las viviendas de Guadalajara y con algunas de las caractersticas de las viviendas de Guadalajara y con algunas de las caractersticas de dichas viviendas, aplicando as el mtodo de los precios hednicos para estimar el valor de un da ms o menos de calidad por debajo del umbral de referencia. Pasado a euros de 2004, la regresin dio los siguientes resultados:

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= 177,94 + 0,03 + 14,73 + 0,36 0,90

Ejemplo de aplicacin del mtodo de los precios hednicos

El coeficiente de la ltima variable toma signo negativo, lo que indica que a mayor nmero de das con contaminacin, menor es el alquiler observado de la vivienda.

El valor del coeficiente es de 90 cntimos de euros. Este nmero se interpreta como la estimacin del valor en que disminuye el alquiler mensual de una vivienda por cada da ms al ao de contaminacin por encima del lmite. Por tanto, es el precio implcito (o valor) mensual por hogar de la variacin en un da anual en la calidad del aire. Si lo pasamos a das mensuales por hogar, un da ms de mala calidad del aire al mes implica una disminucin promedio en los alquileres de 10,80 (o sea, 0,90 multiplicado por 12 das al ao). ste sera el beneficio estimado por hogar en Guadalajara (en euros de 2004) de gozar de una mejor calidad del aire tal que hubiera un da ms al mes con calidad aceptable.

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Ejercicio Para obtener el valor econmico de un incremento en el stock decontaminacin en n unidades de contaminacin debido al impactoambiental de una nueva industria, se ha calculado por regresin lasiguiente funcin hednica de acuerdo a las estadsticas de vivienda deeste ao: Y = a b1 X1 + b2 X2 + b3X3 + u

donde la Y es el importe de compra de la vivienda, X1 el stock decontaminacin, X2 y X3 son covariables explicativas de Y, u representa losresiduos, y a, b1, b2 y b3 los coeficientes correspondientes. El volumen decasas (hogares) afectadas por el impacto ambiental es h y el total depoblacin afectada que vive en las casas es P.

Deducir el valor del impacto ambiental de la instalacin estimado por estemtodo, y expresarlo en las unidades correspondientes completas deforma que una persona externa pueda utilizarlo en otro contexto.

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Ejercicio. Solucin Derivando la funcin respecto de la variable explicativa relevante, seobtiene

Y(X1) = -b1

o donde b1 es la cantidad en unidades monetarias de 2002 (ao de lasestadsticas utilizadas) equivalente al coste marginal por hogar de aumentar enuna unidad de contaminacin el stock de contaminacin de la zona dereferencia.

o Por lo tanto, este mismo coste para el aumento de contaminacin (n) debido alimpacto de la nueva industria es de b1*n.

o Y multiplicando por el nmero de hogares afectados se obtiene b1*n*hunidades monetarias en valores de 2002 de coste (prdida de bienestar) delimpacto ambiental correspondiente a aumentar en n unidades el stock decontaminacin debido a la nueva industria que afecta a h viviendas (Ppersonas) de acuerdo con el ejercicio de precios hednicos.

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Ejercicio Hallar el impacto ambiental en trminos monetarios segn la percepcin social del aumento de la contaminacin atmosfrica debido a las emisiones de una nueva instalacin que aumenta el stock de NOx de una regin de 100 mil familias en 2 ppm

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Ejercicio. Solucin Se halla en primer lugar, mediante regresin, el valor medio (precioimplcito o hednico) de la variacin de 1 ppm de NOx. Supongamosque el valor medio estimado es de 175000 unidades monetarias porfamilia ante la variacin de un ppm de NOx.

A continuacin se halla, por extrapolacin, el valor de 2ppm, es decir350000 unidades monetarias por familia, ante una variacin de 2ppmde NOx.

Finalmente, se estima el valor para las 100 mil familias, es decir, 35 milmillones

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