Chapter

12. Recomendaciones

Author(s):
Statistical Office of the European Communities;International Labour Office;International Monetary Fund;Organization for Economic Co-operation and Development;United Nations;World Bank
Published Date:
September 2014
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12.1 Este Manual presenta información general y detallada sobre la compilación de los índices de precios de inmuebles residenciales (IPIR). En él se traza un panorama general de las cuestiones conceptuales y teóricas que se plantean en la compilación de estos índices, se explican las necesidades de los diferentes usuarios de estos índices y se formulan recomendaciones para resolver los problemas prácticos que deben abordar las oficinas estadísticas en la construcción de estos índices. Los capítulos anteriores tratan todos los temas pertinentes, tales como la descripción de las diferentes prácticas utilizadas actualmente; la orientación sobre las distintas metodologías que puede utilizar el compilador, y las ventajas y desventajas de cada metodología. En este capítulo se reúne toda esta información y se formulan recomendaciones acerca de las prácticas óptimas para compilar índices de precios de inmuebles residenciales, entre otras cosas la manera de mejorar la comparabilidad internacional. Obviamente, las recomendaciones toman en cuenta las diferentes situaciones a las que se enfrentan los países en términos de disponibilidad de datos y, por lo tanto, no pueden ser demasiado prescriptivas.

12.2 También se abordan las necesidades de los usuarios de los IPIR. El manual proporciona información no solo sobre los diferentes métodos que se utilizan y que pueden utilizarse para compilar dichos índices, sino también sobre las limitaciones estadísticas del objeto de las mediciones. Los usuarios han de tener en mente esto último para que los resultados de un índice puedan ser interpretados correctamente. Todo conjunto de recomendaciones debe tener como punto de partida una comprensión del concepto básico sobre el que se asienta el objeto del índice, es decir lo que un índice de precios de inmuebles residenciales procura medir. Esto, desde luego, dependerá de las necesidades del usuario y de la finalidad del índice.

12.3 Las recomendaciones que se presentan a continuación siguen el mismo orden de los capítulos 3 y 8. En el capítulo 3 se describen los componentes principales de un marco conceptual para IPIR, y en los capítulos 4 a 8 se describen los principales métodos estadísticos que pueden usarse para construir tales índices. Los diferentes métodos son básicamente soluciones alternativas al problema de variación de la calidad, es decir, cómo adaptar un IPIR para tener en cuenta las variaciones de la calidad de la composición de los inmuebles vendidos y las variaciones de calidad de las viviendas individuales (el efecto neto de renovaciones, ampliaciones y depreciación).

Aspectos conceptuales

Índice objetivo y base conceptual

12.4 En principio, el índice objetivo, es decir el tipo de índice que se va a compilar, dependerá de su finalidad. El marco conceptual que debe usarse para el IPIR es el Sistema de Cuentas Nacionales 2008.

Ponderación

12.5 Un índice de precios para medir la riqueza relacionada con la propiedad de inmuebles residenciales debe ser ponderado en función del stock. Un índice ponderado en función del stock también es adecuado para un indicador de estabilidad financiera, en particular en el caso de un índice que se use para detectar burbujas de precios inmobiliarios.

12.6 Un índice de precios para medir el producto real del sector de construcción de inmuebles residenciales debe ser ponderado en función de las ventas. Un índice ponderado en función de las ventas también es adecuado para un índice de precios al consumidor (IPC) con un enfoque basado en las adquisiciones.

Alcance del índice

12.7 Un índice de precios para medir la riqueza relacionada con la propiedad de inmuebles residenciales debe abarcar todos los inmuebles residenciales, es decir, los inmuebles habitados y los construidos recientemente1. Eso también se aplica al caso de un índice que se utilice como indicador de la estabilidad financiera.

12.8 Un índice de precios para medir la inversión real en el sector de inmuebles residenciales debe cubrir las ventas de nuevos inmuebles2. El componente relacionado con la construcción de las nuevas viviendas producidas forma parte de la inversión bruta. El costo de los terrenos, aparte del valor de cualquier mejora hecha en este componente, debe excluirse para este fin. Sin embargo, como se explica en el capítulo 3, para construir indicadores del producto real que capten las actividades de agentes inmobiliarios relacionadas con la venta de viviendas nuevas y habitadas se necesita un índice de precios para las ventas de viviendas nuevas y habitadas. El alcance del índice para esta aplicación debe comprender los valores de tanto las estructuras como los terrenos de inmuebles residenciales vendidos.

12.9 Un índice de precios restringido a inmuebles nuevos también es adecuado cuando un índice de precios de inmuebles residenciales es uno de los elementos de un IPC que capta los costos de las viviendas ocupadas por propietarios en función de las cifras del costo neto de adquisición, es decir, cuando el IPC comprende el costo de la adquisición de viviendas que son nuevas en el mercado de viviendas ocupadas por propietarios. Este enfoque, que es una de las varias alternativas explicadas en el capítulo 3, trata la compra de una vivienda exactamente como las compras de cualquier otro bien de consumo3.

Calidad constante

12.10 Al margen de los diferentes usos que se dé a un índice, la finalidad de un índice de precios de inmuebles residenciales es comparar los valores de las ventas o del stock de inmuebles residenciales entre dos períodos después de tener en cuenta las variaciones en las características de los inmuebles. A tales efectos es necesario descomponer las variaciones de precios entre las que están relacionadas con cambios de las características y el resto de las variaciones, que están relacionadas con la fluctuación “pura” de precios subyacente.

12.11 Un índice de precios de calidad constante es idóneo tanto para los índices de precios ponderados en función del stock como para los índices de precios ponderados en función de las ventas. Existen varias metodologías prácticas que pueden usarse para construir un índice. Más adelante se presentan recomendaciones sobre los métodos disponibles que deberían usarse en determinadas circunstancias.

Descomposición entre componentes de estructuras y terrenos

12.12 Una descomposición del IPIR entre sus componentes de estructuras y terrenos puede ser necesaria, en particular si las estimaciones del balance de un país sobre la riqueza nacional en las cuentas nacionales realizan esta distinción. Esta descomposición también puede ser necesaria cuando un índice de precios de inmuebles residenciales es un factor de un IPC para la medición de las viviendas ocupadas por los propietarios que se basa en el enfoque de adquisición neta.

Métodos estadísticos para la compilación de índices de calidad constante

12.13 Estos métodos adoptados por las oficinas estadísticas para construir IPIR de calidad constante varían de un país a otro y dependen en gran medida de la disponibilidad de datos generados en los procesos de compra y venta de un inmueble. Las dificultades que presenta la compilación de índices de precios de inmuebles residenciales de calidad constante pueden resumirse en los siguientes tres factores:

  • Los inmuebles residenciales se caracterizan por ser heterogéneos. No existen dos inmuebles idénticos.

  • Los precios suelen negociarse. El precio (de venta) de un inmueble no es fijo y puede variar a lo largo de la transacción hasta que el precio se concrete. Esto significa que el valor de mercado de un inmueble solo puede conocerse con certeza después de su venta4.

  • Las ventas de inmuebles son poco frecuentes. En muchos países, menos del 10% del stock de viviendas cambia de propietario cada año, lo que significa que es probable que una vivienda en particular se revenderá aproximadamente una vez cada 10 años.

12.14 Los diferentes métodos de construcción de índices utilizados por las oficinas estadísticas son un reflejo de las diferentes soluciones a las que dichas oficinas recurren para solucionar las dificultades señaladas. En este Manual se han estudiado a fondo cuatro métodos: estratificación o “ajuste de la composición”, métodos de regresión hedónica, ventas repetidas y métodos basados en tasación (o método SPAR). Más adelante se presentan recomendaciones sobre cada uno. Todos los métodos procuran tener en cuenta la variación de la “calidad de la composición” de las viviendas cuyos precios se observan y se combinan para construir un índice. Sin embargo, algunos métodos no pueden tener en cuenta las variaciones de calidad de cada vivienda, como por ejemplo las variaciones debidas al efecto neto de la depreciación de las estructuras y de las renovaciones y ampliaciones. En los casos en que se usan datos de los procesos administrativos de compra y venta de inmuebles residenciales para construir un índice, el precio por lo general estará vinculado al precio ofrecido por el comprador o el precio de venta, los cuales pueden ser diferentes.

12.15 Las recomendaciones no abordan el problema que supone calcular un IPIR en países en los que una proporción importante del stock de viviendas consiste en viviendas informales o tradicionales. En el capítulo 10 se presenta un ejemplo sobre el cálculo de un IPIR en este último caso basado en la experiencia de Sudáfrica. En tales circunstancias no es posible presentar recomendaciones muy prescriptivas dado que la situación variará considerablemente entre los países, y no existe una solución ideal que arroje un índice de precios de inmuebles residenciales que sea conceptualmente puro y que no genere dificultades prácticas. El compilador tendrá que recurrir a las mejores fuentes de información disponibles y sin duda tendrá que hacer concesiones conceptuales y metodológicas a la hora de calcular un índice. En estas circunstancias es particularmente importante que las oficinas estadísticas proporcionen evaluaciones de los índices de precios resultantes y que orienten a los usuarios sobre sus fines.

Estratificación o ajuste de la composición

12.16 La estratificación o el ajuste de la composición es la manera más sencilla de tener en cuenta las variaciones en la composición o la calidad de la composición de los inmuebles vendidos. Además, aborda la necesidad que pueda tener cualquier usuario de subíndices correspondientes a diferentes segmentos del mercado de la vivienda. La eficacia de la estratificación dependerá de las variables de estratificación que se usen, porque el indicador ajustado en función de la composición solo tiene en cuenta los cambios de composición entre varios grupos; un índice ajustado en función de la composición no tiene en cuenta los cambios en la composición de inmuebles vendidos dentro de cada subgrupo o estrato.

12.17 En teoría, cuanto más detallada sea la estratificación, mayor será el grado en que el índice tenga en cuenta las variaciones de las características de los inmuebles. Sin embargo, un aumento del número de estratos reduce el número medio de observaciones por estrato y, de hecho, puede dar lugar en poco tiempo a estratos vacíos. A su vez, los estratos o celdas que quedan vacíos eliminan la equiparación cuando los datos sobre el precio medio y la cantidad en cada celda se comparan entre dos períodos. Una estratificación muy detallada también podría elevar el error estándar del índice global. Además, puede ser difícil identificar las características más importantes de las que depende el precio, lo cual no sucede con un método de regresión hedónica (véase la siguiente sección).

12.18 Las principales ventajas de la estratificación o el ajuste de la composición son las siguientes:

  • Dependiendo de las variables de estratificación que se seleccionen, el método tiene en cuenta los cambios de composición entre las viviendas.

  • El método es reproducible, siempre que exista una lista acordada de variables de estratificación.

  • No está sujeto a revisión.

  • Los índices de precios pueden construirse para viviendas de diferentes tipos y en diferentes ubicaciones.

  • El método es relativamente fácil de aplicar y de explicar a los usuarios.

12.19 Las principales desventajas de la estratificación o del ajuste de la composición son las siguientes:

  • No refleja adecuadamente la depreciación de las viviendas a menos que la antigüedad de la estructura sea una variable de estratificación. Este último factor puede dar lugar a problemas relacionados con celdas que contienen pocas observaciones de precios.

  • El método no refleja adecuadamente las viviendas que han sido sometidas a reparaciones o renovaciones importantes (salvo que se disponga de información sobre dichas renovaciones).

  • Requiere información sobre las características de las viviendas incluidas en los estratos, para que las ventas puedan asignarse a los estratos correctos.

  • Si la estratificación es muy poco detallada, los cambios de composición afectarán los índices.

  • Si la estratificación es muy detallada, las celdas pueden estar sujetas a una considerable variabilidad de muestreo debido al tamaño pequeño de las muestras o a la posibilidad de que algunas celdas simplemente permanezcan vacías durante ciertos períodos, lo cual causaría dificultades relacionadas con el número índice.

  • El valor de los terrenos no puede separarse mediante este método.

12.20 El método de estratificación o ajuste de la composición es adecuado en las siguientes circunstancias:

  • Cuando se elige un nivel de detalle adecuado para las celdas y que puede aplicarse en la práctica.

  • Cuando la antigüedad a la que pertenece la estructura es una de las variables de estratificación.

  • Cuando no es necesario descomponer el índice en estructura y terrenos.

12.21La estratificación o ajuste de la composición se recomienda cuando el volumen de ventas y el grado de detalle de la información sobre las características de las viviendas son suficientes para permitir una clasificación detallada de los inmuebles5.

Regresión hedónica

12.22 La aplicación de técnicas hedónicas para efectuar ajustes por calidad y para calcular índices de precios ha contribuido considerablemente al desarrollo metodológico de índices de precios en años recientes, y está convirtiéndose rápidamente en el método preferente para compilar índices de precios de inmuebles residenciales de calidad constante6. No hay uniformidad en la aplicación práctica de la regresión hedónica, pero la idea básica de las técnicas hedónicas es más bien simple. La regresión hedónica es una técnica estadística que mide la relación entre las características de un bien o servicio y su precio o valor. En el contexto de los índices de precios de inmuebles residenciales, la forma “óptima” de la función hedónica puede ser lineal en lugar de logarítmica lineal para que refleje el hecho de que el valor de un inmueble por lo general es igual a la suma del precio de la estructura y el precio del terreno.

12.23 Existen básicamente dos métodos alternativos para aplicar técnicas hedónicas a los inmuebles residenciales:

  • Método de variables ficticias de tiempo. Este método por lo general usa una sola regresión, con variables ficticias de tiempo y coeficientes de características fijas, que abarca todos los períodos y que se vuelve a ejecutar cada vez que se compila el índice de precios. Se supone que los (exponentes de los) coeficientes de la variable ficticia de tiempo representan las variaciones de precios de un período a otro, excluidas las variaciones de calidad (de la composición). Este método tiene la ventaja de la simplicidad. Una de sus desventajas es que introduce el problema de la “revisabilidad” del índice porque los coeficientes de la variable ficticia de tiempo se actualizarán cada vez que se agreguen nuevos períodos y que se realice la regresión.

Sin embargo, existe una versión del método de variable ficticia de tiempo, denominada método de variable ficticia de tiempo con período móvil, que puede dar buenos resultados en la práctica y que resuelve el problema de la “revisibilidad”. Se realiza una regresión hedónica utilizando los datos de los últimos N períodos y se emplea la última variable ficticia de tiempo como factor de encadenamiento para actualizar el índice correspondiente al período previo. En el capítulo 5 pueden consultarse referencias a estudios sobre este método y un ejemplo.

  • Método de imputación hedónica. Se realiza una regresión hedónica aparte en cada período y los precios del período corriente “faltantes” correspondientes a los inmuebles vendidos en el período base se imputan usando los precios previstos a partir de la ecuación hedónica estimada. Es posible aplicar un enfoque simétrico imputando asimismo los precios del período base “faltantes” correspondientes a los inmuebles vendidos en el período corriente y posteriormente tomando la media geométrica de ambos índices de imputación hedónica.

12.24 Los dos métodos de regresión hedónica pueden presentar sesgo de variable omitida si una característica importante determinante del precio se omite de la ecuación de regresión. La multicolinealidad puede ser un problema práctico, particularmente si es necesario descomponer el índice en estructuras y terrenos. El método de variable ficticia de tiempo ha sido utilizado con frecuencia en el ámbito académico en parte debido a su simplicidad, pero el método de imputación hedónica es más flexible (permite que los precios de las características varíen independientemente a lo largo del tiempo, mientras que el método de variable ficticia de tiempo obliga a que los precios de las características fluctúen de manera proporcional) y es esencialmente similar a la metodología tradicional de modelos equiparados.

12.25 Los métodos de regresión hedónica pueden usarse conjuntamente con la estratificación para reflejar cualquier cambio residual de la calidad de la composición que persista dentro de los estratos. Esto tiene la ventaja adicional de que aborda el problema de que pueden necesitarse diferentes especificaciones de modelos para diferentes segmentos del mercado de la vivienda o de que el “valor” de ciertas características variará en los diferentes modelos del mercado.

12.26 Las principales ventajas de las técnicas hedónicas son las siguientes:

  • Si la lista de características de inmuebles es suficientemente detallada, el método tiene en cuenta tanto los cambios en la composición de la muestra como los cambios de calidad (depreciación y renovación) de las viviendas individuales.

  • Pueden construirse índices de precios para diferentes tipos de viviendas y ubicaciones mediante estratificación y aplicación de técnicas hedónicas a cada estrato.

  • Los índices de precios estratificados basados en regresiones hedónicas que se utilizan para tener en cuenta los cambios de calidad de la composición dentro de un estrato permiten usar valores relativos del stock de viviendas para ponderar los índices de estratos ajustados en función de la calidad de la composición (en un IPIR ponderado en función del stock).

  • El método aprovecha al máximo los datos disponibles.

  • En principio puede usarse para descomponer el índice de precios global en terrenos y estructuras, dependiendo de la disponibilidad de datos.

12.27 Las principales desventajas de la regresión hedó-nica son las siguientes:

  • A menudo se considera que el método es intensivo en cuanto al uso de los datos, especialmente en lo que se refiere a las características de la vivienda que se usarán como variables explicativas7.

  • Puede ser difícil tener en cuenta de manera adecuada la ubicación si los precios de los inmuebles y las tendencias de los precios difieren entre las regiones detalladas.

  • El método puede ser sensible a las variables usadas en la regresión y la forma funcional del modelo.

  • El método no es particularmente fácil de explicar a los usuarios y, desde la perspectiva de estos, puede carecer de transparencia.

12.28Si se dispone de datos sobre características relevantes de la vivienda, el método de regresión hedónica por lo general es la mejor técnica para construir un índice de precios de inmuebles residenciales de calidad constante. El enfoque de imputaciones para los ajustes hedónicos por calidad (de la composición) presenta ventajas frente al enfoque de variable ficticia de tiempo. Se prefieren los índices hedónicos estratificados antes que una aplicación directa de la regresión hedónica a todo el conjunto de datos.

Ventas repetidas

12.29 En el método de ventas repetidas se observa la evolución de los precios de una vivienda específica durante un período con referencia a cada uno de los precios de venta del inmueble. La variación de precios de un grupo seleccionado de viviendas durante períodos superpuestos puede entonces observarse para estimar, usando un modelo de regresión de variable ficticia, la tendencia general de los precios de los inmuebles residenciales. La medición de las variaciones medias de precio de las ventas repetidas de los mismos inmuebles permite garantizar una comparación entre “iguales” (obviando el hecho de que la depreciación y las renovaciones de las estructuras entre los períodos de las ventas pueden alterar el inmueble).

12.30 Las principales ventajas del método de ventas repetidas son las siguientes:

  • En su forma básica, no requiere información sobre las características de las unidades residenciales aparte de las direcciones de los inmuebles que se negocian. Las fuentes suelen estar disponibles en los registros administrativos.

  • Sigue una metodología de modelos equiparados, bajo el supuesto de que la depreciación y las renovaciones no alteran la unidad residencial en el lapso entre las ventas subsiguientes.

  • Muchas características de ubicación y otras características determinantes del precio que son difíciles de medir probablemente se incluirán de forma automática.

  • Las regresiones estándar de ventas repetidas son fáciles de realizar y los índices de precios resultantes son fáciles de construir.

  • No es necesario realizar imputaciones. Por diseño, la ubicación es una variable que se tiene en cuenta automáticamente.

  • Los resultados son, en principio, reproducibles.

12.31 Las principales desventajas del método de ventas repetidas son las siguientes:

  • El método no utiliza todos los precios de venta disponibles; se basa en información solo sobre los inmuebles que se han vendido más de una vez durante el período de la muestra.

  • La versión estándar del método no tiene en cuenta la depreciación (neta) de la unidad residencial.

  • La restricción sobre el uso de viviendas que se han vendido más de una vez durante el período muestral puede dar lugar a sesgo por selección de la muestra.

  • El método no puede generar índices de precios separados para estructuras y terrenos.

  • El uso de ventas repetidas significa que quizá no se disponga de suficientes conjuntos de datos para calcular índices de precios de inmuebles residenciales mensuales para categorías más pequeñas de inmuebles.

  • La muestra se actualiza a medida que se obtiene nueva información sobre transacciones. Esto significa que el índice de precios inmobiliarios basado en ventas repetidas puede estar sujeto a revisiones retroactivas a lo largo de un período largo8.

  • Dado que para ser considerada en un índice de ventas repetidas una vivienda tiene que haberse vendido por lo menos dos veces, las unidades residenciales recién construidas quedan excluidas.

12.32Si bien se trata de un punto de partida natural para la construcción de un índice, el método de ventas repetidas no es preferible frente al método hedónico (estratificado) para construir un índice de precios de inmuebles residenciales de calidad constante. Sin embargo, puede ofrecer una solución para casos en que la información sobre las características de las viviendas es limitada o inexistente, así como para casos en que se hayan llevado a cabo numerosas transacciones repetidas para generar suficientes puntos de datos para los tipos de residencias necesarios y en que el sesgo por selección de la muestra no se considera un problema. El método no se recomienda cuando es necesario establecer una distinción entre el precio de la estructura y el precio del terreno.

Métodos basados en la tasación

12.33 Estos métodos que utilizan valores “tasados” —valoraciones para fines tributarios o valoraciones obtenidas a partir de encuestas encargadas específicamente a agentes inmobiliarios, a menudo referidas a ventas de inmuebles similares—, permiten superar los dos problemas principales de la metodología de las ventas repetidas: el número relativamente pequeño de observaciones generadas y la susceptibilidad al sesgo por selección de la muestra. En los casos en que todas las valoraciones corresponden a un período de referencia estándar, la metodología de modelos equiparados, que es la base de los métodos basados en la tasación, también tiene la ventaja de que puede aplicarse de una manera directa y sin necesidad de recurrir a técnicas econométri-cas para tener en cuenta los cambios en la composición. Sin embargo, al igual que la metodología de las ventas repetidas, los métodos basados en la tasación por lo general no reflejan adecuadamente las variaciones de calidad de las viviendas individuales. Además, suelen depender de una opinión experta sobre el precio al que se vendería un inmueble y no del precio real de la transacción. Por lo tanto, en un caso extremo cabe decir que los métodos basados en la tasación están influenciados por criterios y opiniones, aunque estos sean fidedignos y objetivos.

12.34 El método de la relación entre el precio de venta y la tasación (o método SPAR) utiliza tasaciones con un período de referencia común como precios del período base, en un marco estándar de modelos emparejados (aunque los resultados están normalizados para obtener un índice igual a 1 (o 100) en el período base). Los pocos países que han calculado un índice SPAR9 en general han tenido experiencias positivas, aunque algunos investigadores han informado que las retasaciones frecuentes generan sesgo y que a lo largo del tiempo las nuevas tasaciones son menos exactas.

12.35 Las principales ventajas del método SPAR son las siguientes:

  • Al estar basado en la metodología estándar de modelos equiparados, es coherente con la teoría tradicional del número índice.

  • El cálculo es sencillo.

  • El método se beneficia de un mayor número de observaciones que el método de ventas repetidas y por ende es menos susceptible a los problemas derivados de un número relativamente reducido de observaciones.

  • Es menos susceptible al sesgo por selección de la muestra que el método de ventas repetidas.

  • No está sujeto a revisiones de cifras calculadas con anterioridad.

  • Es reproducible.

12.36 Las principales desventajas del método SPAR son las siguientes:

  • No refleja adecuadamente las variaciones en la calidad (depreciación y renovaciones) de las unidades residenciales10.

  • Es necesario disponer de datos sobre las tasaciones de todos los inmuebles en la dirección que está bajo consideración.

  • El método depende de la calidad de las tasaciones.

  • No puede usarse para descomponer el índice global de precios inmobiliarios en precios de terrenos y estructuras11.

12.37La metodología SPAR subsana algunas de las deficiencias de la metodología de las ventas repetidas, y es preferible frente a esta última si se dispone de datos de tasación de calidad adecuada y si el sesgo de selectividad es una consideración importante de la aplicación de la metodología de las ventas repetidas. La metodología SPAR tiene desventajas, pero es recomendable cuando no es posible recurrir a técnicas hedónicas. El método SPAR arroja mejores resultados si se usa conjuntamente con la estratificación.

Ajuste estacional

12.38 Si la serie inicial de precios inmobiliarios indica que se producen ciertas fluctuaciones estacionales, se pueden usar técnicas normales de ajuste estacional para desestacio-nalizar la serie inicial. Sin embargo, si se usan la imputación hedónica o el método de estratificación para construir el índice inicial, se pueden tener en cuenta las siguientes recomendaciones.

12.39 Si se utiliza el método de estratificación para construir el índice inicial y este presenta variaciones estacionales, se puede aplicar el método del año móvil que se explica en el capítulo 5 para desestacionalizar la serie sin recurrir a métodos econométricos.

12.40 Si se utiliza el método de imputación hedónica para construir el índice de precios inicial y este presenta variaciones estacionales, para obtener series desestaciona-lizadas quizá sea útil construir una serie mensual o anual de un año a otro como primer paso. Estas series iniciales pueden agregarse utilizando el método del año móvil incorporado en una serie suavizada con ajuste estacional.

Esto incluye las conversiones de inmuebles existentes, por ejemplo, cuando naves se convierte en pisos o cuando se subdivide un inmueble habitado.

Las renovaciones de unidades de vivienda también forman parte de la inversión en construcción residencial.

El argumento a favor del enfoque de adquisición neta es que es el más próximo al enfoque de “adquisición” que tradicionalmente se ha adoptado para otros aspectos de un IPC, y que es el más idóneo para un IPC que se utiliza como indicador de las condiciones económicas vigentes. Pero el método puede ser objeto de críticas de quienes necesitan un IPC como un índice de compensación, dado que ni la ponderación ni el indicador de precios refleja adecuadamente los costos de vivienda de los propietarios que ocupan sus inmuebles. Por ejemplo, un aumento de las tasas de interés no se vería reflejado en un índice de adquisición neta. Véase el Manual de IPC (2004) y la Guía práctica para el establecimiento de pecios al consumidor (Naciones Unidas, 2009)..

En algunos casos, incluso los precios de venta pueden no reflejar los valores “reales” de mercado, por ejemplo cuando se trata de ventas forzosas a raíz de un divorcio, etc.

No se recomienda una estratificación poco detallada, por ejemplo, por ciudad o por tipo de vivienda, en la que está última característica se describe simplemente con términos como “nueva construcción” o “habitada”

Si se observan los índices armonizados de precios de la vivienda producidos por los institutos nacionales europeos, en 2011 más de la mitad de los países estaban empleando técnicas hedónicas para realizar ajustes por calidad en el IAPC. Véanse más detalles en Marola et al. (2012).

No obstante, como se ha visto en los capítulos anteriores, en ciertos casos es posible obtener resultados satisfactorios con métodos de regresión hedónica utilizando solo tres o cuatro características de las viviendas.

En la práctica, el factor de encadenamiento de los dos últimos períodos en la actual regresión de ventas repetidas puede usarse para actualizar el índice corriente.

En Europa, Dinamarca, Suecia y los Países Bajos están usando el método SPAR.

Al igual que con el método de ventas repetidas, el índice de precios generado por el método SPAR puede en principio ajustarse usando información exógena sobre la depreciación neta de los inmuebles del tipo que está bajo consideración.

Si se dispone de descomposiciones oficiales del valor total de tasación de la propiedad en los componentes de terreno y estructura, estas podrían usarse para verificar los índices de precios de terrenos y estructuras generados por métodos de regresión hedónica.

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