El precio de la vivienda

546 views

Published on

breve exposición acerca de las variables más significativas que pensamos influyen en la caída del precio de la vivienda.

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
546
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
3
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

El precio de la vivienda

  1. 1. El precio de lavivienda enEspaña2000 - 2011Mercedes García Calomarde; mergarca@alumni.uv.esIsmael Vargas Soler; isvarso@alumni.uv.esAsignatura: Análisis de datos en economía; grupo JProfesor: Salvador Carrasco arroyoUniversitat de ValènciaCurso: 2011-20121
  2. 2. ÍNDICEPág.1. Resumen2. Palabras clave3. Introducción4. Objetivos 34.1 Objetivos generales4.2 Objetivos específicos5. Análisis5.1. Definición de variables 45.2. comparación de medias 74.2.1 ANOVA de un factor 105.3. Correlación y contraste de hipótesis 115.4. Modelo de regresión 145.5. Análisis descriptivo y estacionalidad 205.6. Predicción de la serie a C/P 215.7. Análisis conjunto de variables 226. Conclusiones 227. Referencia bibliográfica8. Anexos2
  3. 3. 1. RESUMENEl presente trabajo se fundamenta en analizar la situación del mercado inmobiliario, en concretolas fluctuaciones que ha sufrido el precio de la vivienda. Más adelante, se recopila lainformación, determinamos la muestra y el periodo de aplicación, para analizar los datos con losprocesos estadísticos pertinentes.De este modo, se presenta una descripción del mercado inmobiliario durante el periodo 2000 –2011, así como de los factores económicos que han influido en él.El precio de la vivienda ha caído en los últimos años y este estudio se ha centrado en las causasdel porqué.2. PALABRAS CLAVE: precio, oferta y demanda de la vivienda3. INTRODUCCIÓNNuestro estudio se centra en la investigación del mercado de la vivienda entre los años 2000 y2011.Dentro del sector de la construcción residencial nos centramos en el mercado de la viviendanueva.En los años previos al 2007 se gozaba de una buena situación económica, en 2007 estalló laburbuja inmobiliaria que llevó a los países más importantes a una recesión.En una situación de incertidumbre como la actual, con una tasa de desempleo rozando máximos,con el precio de la vivienda cayendo, así como el descenso de la renta per cápita y de lainversión, se considera oportuno analizar las variables más importantes de las que se ha habladoen aportaciones de especialistas en la materia para explicar cómo hemos llegado a esta situación.Este estudio quiere analizar y averiguar con las variables que se han considerado másapropiadas, cuales han sido los motivos que nos han llevado a esta situación y si se podría haberevitado de alguna forma con los datos que muestran las estadísticas, utilizando una metodologíaestadística especializada.3
  4. 4. 4. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN:Queremos saber la demanda de viviendas y si existe un sobre stock y/o sobrevaloración delprecio de la vivienda que lleve a esta situación de caída de precios, así como valorar la inversiónen España.Queremos averiguar si se podría haber solucionado con anterioridad dicha sobrevaloración y quéimpacto ha tenido.4.1 Objetivos generales:Explicar la evolución del precio de la vivienda, la oferta y la demanda y qué variables haninfluido más, para explicar qué respuesta ha tenido el sector de la construcción y de laseconomías domésticas.4.2Objetivos específicos (hipótesis de trabajo):H1: ¿El precio de la vivienda está relacionado con el desempleo?H2: ¿El precio de la vivienda está relacionado con el esfuerzo de la renta familiar destinado a laadquisición de vivienda?H3: ¿Existe relación entre el precio de la vivienda y el tipo de interés?H4: ¿Existe relación entre el precio de la vivienda y la inversión residencial extranjera?H5: ¿Existe relación entre el PIB y el desempleo?H6: ¿Existe relación entre el desempleo y la inflación?H7: ¿Existe relación entre el IPC y el precio de la vivienda?H8: ¿Existe relación entre el esfuerzo familiar y el tipo de interés?H9: ¿Existe relación entre la evolución de la demanda de viviendas y el tipo de interés?H10: ¿Existe relación entre la evolución de la oferta de viviendas y el esfuerzo de las familias?4
  5. 5. 5. ANÁLISIS5.1. Definición de variablesPara comprobar estas hipótesis de trabajo, vemos fundamental realizar un análisis de lasvariables transversales y otro de las longitudinales.Atendiendo a la Encuesta de Presupuestos familiares (EPF), obtenemos las variables necesarias eimportantes para comparar la situación en 2007 (antes de la crisis) y en 2010 (en plena crisis).Las variables de carácter longitudinal las estudiaremos con una secuencia temporal dividida entrimestres, para obtener una cantidad de datos suficiente como para que nuestros resultadospuedan contrastarse con una muestra significativa.El periodo seleccionado para nuestro análisis parte del año 2000 hasta el 2011, visto que en esteperiodo de tiempo, se produce el crecimiento y el punto de inflexión de la situación económicaen España.Variables elegidas:Las variables transversales son: Año de la encuesta, Comunidad Autónoma, Situaciónprofesional, Número de miembros del hogar de 18 o más años, Tipo de hogar (segundaclasificación), Situación del hogar respecto a la ocupación, Estado civil, Estudios completados,Intervalo de ingresos mensuales netos totales del Sustentador principal, Ocupación quedesempeña o desempeñó, Tipo de contrato, Régimen de tenencia.Las variables transversales nos informan del estado de una muestra observada en un momentoconcreto. Con estas variables podemos comparar la situación de los hogares y del tipo devivienda que se tenía en 2007 y 2010, para comprobar si ha habido modificaciones en laspreferencias de demanda de los españoles, así como el tipo de contrato laboral antes de la crisis ydespués y la caída de la renta familiar además del desempleo.5
  6. 6. Respecto al análisis de las variables longitudinales, analizaremos cómo han fluctuado a lo largodel tiempo el precio de la vivienda, el desempleo, el tipo de interés (Euribor a un año), lainflación, el endeudamiento de las familias, la oferta y demanda de viviendas, la inversiónresidencial extranjera y el PIB. Con el objetivo de encontrar relaciones entre ellas e intentarencontrar una explicación económica acerca de las consecuencias que nos han llevado a estasituación de inestabilidad.A continuación damos una breve explicación del significado de las variables que hemosseleccionado y de los valores que toman para el posterior análisis.- Variables transversales;Las variables transversales nos ayudarán a comparar la situación del año 2007, justo antes de lacrisis, con el año 2010, una vez la crisis ya ha tenido efectos notables.1. Año encuesta: Año en que se realiza la encuesta, para comparar el año justo antes de lacrisis (2007) con el año 2010.2. Número ocupados en el hogar: Indica el número de miembros del hogar que trabajan.3. Situación profesional: Indica la situación profesional del sustentador principal;(1=asalariado), (2=autónomo), (3=empleador).4. Número de miembros en el hogar: Indica el número de miembros que habitan el hogardel sustentador principal (1,..,n).5. Tipo hogar: Define las características de los miembros que habitan los hogares; (1=Unapersona de 65 o más años), (2=Una persona de edad de 30 a 64), (3=Una persona demenos de 30 años), (4=Un adulto con niños menores de 18 años), (5=Pareja sin hijosteniendo al menos uno de los miembros 65 años o más), (6=Pareja sin hijos teniendo losdos miembros menos de 65 años), (7=Pareja con un hijo menor de 18 años), (8=Parejacon dos hijos menores de 18 años), (9=Pareja con tres o más hijos menores de 18 años),(10=Padre o madre solo, con al menos un hijo de 18 o más años), (11=Pareja con almenos un hijo de 18 o más años).6. Estado civil del sustentador principal: Indica cual es el estado civil del sustentadorprincipal; (1=Soltero), (2=Casado), (3=Viudo), (4)=Separado), (5=Divorciado).6
  7. 7. 7. Estudios del sustentador principal: Indica cuales son los estudios completados por elsustentador principal (1= no sabe leer ni escribir), (2=sabe leer y escribir pero no hacompletado estudios básicos), (3=Bachiller elemental, graduado escolar o en ESO,certificado de escolaridad), (4=Bachiller superior, BUP, bachiller LOGSE, COU, PREU),(5=FPI, FP de grado medio, oficialía industrial o equivalente), (6=FPII, FP de gradosuperior, maestría industrial o equivalente), (7=Estudios universitarios 1erciclo yequivalentes), (8=Estudios universitarios 2º y 3erciclo y equivalentes).8. Intervalo de ingresos del sustentador principal: Indica una aproximación de los ingresosmensuales netos del sustentador principal. (1= Menos de 500 €), (2=De 500 a menos de1000 €), (3= De 1000 a menos de 1500 €) , (4= De 1500 a menos de 2000 €), (5= De2000 a menos de 2500 €), (6= De 2500 a menos de 3000 €), (7= 3000 y más €).9. Ocupación que desempeña o desempeñó: Indica el sector profesional en el que trabaja otrabajaba. (1= más cualificado,..., 9= no cualificado)10.Tipo de contrato: Indica si el tipo de contrato es: (1=Indefinido), (2=temporal), (3=sincontrato).11.Régimen de tenencia: Indica el regimen de tenencia de la vivienda; (1=propiedad sinpréstamo), (2=con hipoteca), (3=alquiler), (4=Alquiler reducido), (5,6=Cesión semi-gratuita).- Variables longitudinales;Las variables longitudinales son las que estudiamos a lo largo del tiempo, nos muestra laevolución que han tenido desde el año 2000 hasta el año 2011. Estudiaremos la relación queexiste entre ellas.1. Inversión residencial extranjera: Dato en miles de euros que nos indica la cantidad dedinero que invierten los extranjeros en vivienda residencial de nuestro país.2. Precio de la vivienda: Precio medio de la vivienda nueva en España por metro cuadrado.2. Tasa de paro: Indica la variación del desempleo.4. Euribor (a un año): Es el tipo de interés del mercado interbancario, se obtiene calculandola media del tipo de interés al que se prestan dinero las principales entidades financierasde Europa a un año. Es el indicador de referencia en España para calcular el tipo de7
  8. 8. interés hipotecario.5. IPC: Mide la evolución del conjunto de precios de los bienes y servicios que consume lapoblación residente en viviendas familiares en España.6. Demanda de viviendas: Número de préstamos concedidos para la adquisición de viviendanueva.7. Oferta de viviendas: Número de viviendas nuevas construidas.8. Esfuerzo de la renta familiar para adquisición de vivienda: Porcentaje de la renta familiardestinada a la adquisición de una vivienda, mide el esfuerzo monetario de una familiapara adquirir una vivienda.9. PIB: Producto Interior Bruto, es una medida agregada que expresa el valor monetario dela producción de bienes y servicios finales de un país durante un periodo de tiempo.Hemos obtenido la tasa de variación a precios constantes con año base 2006.5.2. Comparación de medias- Variables TransversalesEn el gráfico 1 podemos comparar las medias, medianas y modas, de las distintas variables parael año 2007 y 2010.Gráfico1.Media, mediana y varianza de las variables transversales en 2007 y 2010. Fuente: Elaboraciónpropia(SPSS).La media es la suma del valor de las variables dividido por el número de variables observadas.La mediana es una medida central, que deja el 50% de los valores a la izquierda y el otro medioa la derecha. La moda es el valor que más se repite.8EstadísticosEstado civilN Válidos 21542 20690 21542 21542 21542 21542 20224 20689 16210 21540Perdidos 0 852 0 0 0 0 1318 853 5332 2Media 2007 1,22 1,28 2,87 7,59 2,13 3,86 3,07 5,32 1,23 1,73Mediana 2007 1,00 1,00 3,00 8,00 2,00 3,00 3,00 6,00 1,00 1,00Moda 2007 1 1 4 11 2 2 3 7 1 1Media 2010 1,07 1,26 2,84 7,43 2,15 4,05 3,16 5,27 1,24 1,80Mediana 2010 1,00 1,00 3,00 7,00 2,00 3,00 3,00 6,00 1,00 1,00Moda 2010 1 1 4 11 2 3 2 7 1 1Número demiembrosocupados enel hogarSituaciónprofesionalNúmero demiembros delhogar de 18 omás añosTipo de hogar(segundaclasificación)EstudioscompletadosIntervalo deingresosmensualesnetos totalesdelsustentadorprincipalOcupaciónquedesempeña odesempeñóTipo decontratoRégimen detenencia
  9. 9. La media del número de miembros ocupados en el hogar en 2007 es superior a la media de2010. El número de miembros ocupados cae de 2007 a 2010 debido al incremento de la tasa dedesempleo (analizado en las variables longitudinales).Respecto a la situación profesional, hay un aminoramiento en la media de 2007 a 2010, por tantohay una disminución de los trabajadores independientes/autónomos y un aumento de losasalariados o una mayor disminución relativa de los trabajadores independientes/autónomosmayor a la disminución de los asalariados.La media del número de miembros del hogar disminuye entre 2007 y 2010, esto implica quedisminuye el número de miembros del hogar de más de 18 años.En la variable Tipo de Hogar, se observa una disminución de la media, lo que, según los datosanalizados, aumentan los hogares con una sola persona.Respecto al estado civil, se produce un aumento de los divorcios o separaciones en 2010 conrespecto a 2007, esto concuerda con la variable anterior "tipo de hogar", a mayor divorcios,mayor número de hogares con un habitante.Atendiendo a los estudios completados, la media crece de forma importante y además el valormás repetido (moda) en 2007 es “2” que representa “sabe leer ni escribir pero no ha completadoEGB, ESO o bachiller elemental” y en 2010 la moda es el “3” que representa “Bachillerelemental, graduado escolar o ESO, certificado de escolaridad”, por tanto se ve un aumento en lacualificación del sustentador principal.En el intervalo de ingresos mensuales se observa una disparidad en los datos, dado que la modaen 2007 es “3” (1000-1500€) y se reduce en 2010 a “2” (500-1000€). Mientras que la media hacrecido de 3.07 a 3.16. Esto se debe a que la mayor parte del empleo que se ha destruido,corresponde a personas con niveles de renta bajos, y al reducir el número de observaciones enlos intervalos de ingresos inferiores, la media crece porque la caída del empleo entre personascon intervalos de ingresos elevado ha caído relativamente menos. Por tanto se ha producido unadesigualdad en el nivel de renta, incrementando la brecha entre asalariados con niveles deingresos más elevados y asalariados con intervalos de ingresos más bajos.9
  10. 10. La variable ocupación muestra una caída del empleo no cualificado desde 2007 a 2010, dadoque la media pasa de 5.32 a 5.27. La variable Tipo de Contrato pasa de una media 1.23 a 1.24,por lo tanto, aumentan los trabajadores con contrato temporal aunque muy ligeramente.El régimen de tenencia muestra un aumento de la media de 2007 a 2010, con lo que se puedededucir que aumenta el número de alquileres contratados durante estos años. La causa principal,se debe al esfuerzo que deben hacer las familias para adquirir una vivienda nueva (que es muyelevado) además que, a partir de 2008 cae el número de préstamos para hipotecas, por elexcesivo e insostenible nivel de préstamos anterior, en algunos casos con riesgo importante.Se puede concluir que se ha producido un empeoramiento de la renta, así como del nivel deocupación.Utilizando el método de comparación de medias para pruebas independientes, se ha obtenido 2cuadros que muestran la relación entre el tipo de contrato y los estudios completados, y elrégimen de tenencia y el intervalo de ingresos.Estadísticos de grupoTipo de contrato N Media Desviación típ.Error típ. de lamediaEstudios completados Indefinido 26364 4,33 2,134 ,013Eventual/temporal 6106 3,43 1,825 ,023Gráfico 2: Comparación de medias Estudios completados/tipo de contrato. Fuente: EPF. Elaboración propia (SPSS).Hemos realizado una comparación entre los estudios completados y el tipo de contrato(indefinido/temporal).El gráfico 2 muestra que los sustentadores con un tipo de contrato indefinido de media hansuperado “Bachiller superior, BUP, bachiller LOGSE, COU, PREU” y sustentadores con un tipode contrato eventual/temporal han completado en media los estudios de “Bachiller elemental,graduado escolar o en ESO, certificado de escolaridad”, por lo que las personas con un contratoindefinido tienen mas estudios completados que los que poseen un contrato temporal.10
  11. 11. Estadísticos de grupoRégimen de tenencia N Media Desviación típ.Error típ. de lamediaIntervalo de ingresosmensuales netos totales delsustentador principalPropiedad con préstamo ohipoteca en curso12776 3,56 1,356 ,012Alquiler 3984 2,70 1,219 ,019Gráfico 3: Comparación medias intervalo ingresos/régimen de tenencia. Fuente: EPF. Elaboración propia (SPSS).Hemos realizado una comparación entre el intervalo de ingresos mensuales netos totales delsustentador principal y el régimen de tenencia.En el gráfico 3 observamos que las personas con una propiedad con préstamo o hipoteca encurso poseen un intervalo de ingresos de entre 1000 a 1500 € mensuales, mientras que los queposeen un régimen de alquiler obtienen unos ingresos mensuales entre 500 y 1000 €. Por lotanto, deducimos que a mayor sueldo, mas facilidad para la adquisición de una vivienda. Comovimos en el gráfico 1, ha caído el intervalo de ingresos y comprobaremos que la demanda devivienda nueva también.5.2.1 ANOVA de un factorGráfico 4. ANOVA de un factor: Intervalo ingresos/ocupación. Fuente: EPF. Elaboración propia (SPSS).11
  12. 12. El análisis de la varianza de un factor (ANOVA) muestra la comparación de la media de losintervalos de ingresos según la ocupación que desempeña o desempeñó el sustentador principalde los hogares. En definitiva, cuanta mas cualificación más ingresos.5.3. correlaciones y contraste de hipótesisEn el gráfico 5 se observa que los coeficientes de correlación lineal1entre las variables“correlación de Pearson”, este coeficiente, nos indica la fortaleza de la correlación2(cuanto masse acerque a -1 o 1, más fuerte) así como si la relación es positiva o inversa (determinada por elsigno “-”).Gráfico 5: Correlación entre variables longitudinales (a lo largo del tiempo) Fuente: Elaboración propia a partirde los datos del INE y BdE.1 Coeficiente de correlación lineal: Mide la fuerza de asociación lineal entre dos variables.2 Correlación: Mide la fuerza o grado de relación lineal entre dos variables12CorrelacionesPIB ESFUERZO1 .074 -.542 -.101 .248 .722 .452 .397 -.114Sig. (bilateral) .622 .000 .499 .093 .000 .001 .006 .457N 47 47 47 47 47 31 47 47 45.074 1 .067 -.212 -.259 -.187 -.043 -.153 .420Sig. (bilateral) .622 .653 .147 .075 .304 .774 .300 .004N 47 48 48 48 48 32 47 48 45-.542 .067 1 -.571 -.476 -.846 -.881 -.655 -.140Sig. (bilateral) .000 .653 .000 .001 .000 .000 .000 .358N 47 48 48 48 48 32 47 48 45-.101 -.212 -.571 1 .584 .277 .394 .332 .095Sig. (bilateral) .499 .147 .000 .000 .125 .006 .021 .534N 47 48 48 48 48 32 47 48 45.248 -.259 -.476 .584 1 .422 .380 .670 -.106Sig. (bilateral) .093 .075 .001 .000 .016 .008 .000 .486N 47 48 48 48 48 32 47 48 45.722 -.187 -.846 .277 .422 1 .846 .673 -.039Sig. (bilateral) .000 .304 .000 .125 .016 .000 .000 .843N 31 32 32 32 32 32 31 32 29.452 -.043 -.881 .394 .380 .846 1 .608 .154Sig. (bilateral) .001 .774 .000 .006 .008 .000 .000 .312N 47 47 47 47 47 31 47 47 45PIB .397 -.153 -.655 .332 .670 .673 .608 1 .122Sig. (bilateral) .006 .300 .000 .021 .000 .000 .000 .424N 47 48 48 48 48 32 47 48 45ESFUERZO -.114 .420 -.140 .095 -.106 -.039 .154 .122 1Sig. (bilateral) .457 .004 .358 .534 .486 .843 .312 .424InversiónResidencialExtranjeraPrecio de laViviendanueva libreTasa deDesempleoTipo deinterésmercadointerbancarioa un añoÍndice Preciosal ConsumoPrestamosconcecidosadquisiciónviviendanuevaNúmero deviviendasconstruidasInversiónResidencialExtranjeraCorrelación dePearsonPrecio de laViviendanueva libreCorrelación dePearsonTasa deDesempleoCorrelación dePearsonTipo deinterésmercadointerbancarioa un añoCorrelación dePearsonÍndice Preciosal ConsumoCorrelación dePearsonPrestamosconcecidosadquisiciónviviendanuevaCorrelación dePearsonNúmero deviviendasconstruidasCorrelación dePearsonCorrelación dePearsonCorrelación dePearson
  13. 13. “El coeficiente de correlación lineal se define como un índice entre dos variables que mide la relación queexiste entre ellas, los valores que puede tomar están acotados entre -1 y 1, siendo más fuerte la relación,cuanto mayor se acerque a dichos valores. El signo indica el sentido de la relación, si es positivo, van en elmismo sentido y si es negativo, tienen un comportamiento inverso”. "Damodar N. Gujarati y Dawn C.Porter. Econometría (2010). Regresión y correlación p20."Dados los coeficientes de correlación lineal se observa:– La inversión residencial extranjera está fuertemente correlacionada positivamente conlos préstamos concedidos para la adquisición de la vivienda nueva (+0.772) ynegativamente con la tasa de desempleo (-0.542). Esto significa que a mayor Inversiónresidencial extranjera, mayor es el número de préstamos concedidos para la adquisiciónde vivienda nueva y menor es la tasa de desempleo, dado que se genera más producciónde viviendas y trabajo.– El precio de la vivienda nueva libre tiene una correlación positiva con el esfuerzo de larenta familiar para adquirir una vivienda (+0.420) y sólo un (+0.260) con el IPC. Elprecio de la vivienda libre no está fuertemente correlacionado con el IPC, aunque es unfactor que determina el esfuerzo de las familias para adquirir una vivienda. Teniendo encuenta, que en España los salarios van ligados al IPC y que el esfuerzo para adquirir unavivienda ha crecido, se puede decir que el precio de la vivienda ha sido por términomedio mayor al incremento del IPC, lo que en términos reales significa que el precio dela vivienda ha aumentado más que la renta per cápita, dificultando así el acceso a lamisma.– La tasa de desempleo posee una fuerte correlación negativa con los préstamosconcedidos para la adquisición de vivienda nueva, número de viviendas construidas y elPIB ( > -0.60) y con fuerza media también está afectando negativamente a la inversiónresidencial extranjera y al Euribor. Esto significa que estas variables explican parte delcrecimiento del empleo.– En el tipo de interés interbancario (Euribor) encontramos correlación positiva con el13
  14. 14. IPC (+0.58), esto es debido a que el Euribor tiene una fuerte relación con el interés oficialdel Banco Central Europeo (BCE), cuyo objetivo es el de regular los precios y lo hacemediante la política monetaria, modificando los tipos de interés oficiales con el objetivode mantener el nivel de precios estable en la eurozona.– El PIB tiene una buena relación lineal (>0.60) con la Tasa de desempleo (relacióninversa), IPC y número de viviendas construidas.Atendiendo a las hipótesis podemos deducir:H1: ¿El precio de la vivienda está relacionado con el desempleo? No, correlación (0.067)H2: ¿El precio de la vivienda está relacionado con el esfuerzo de la renta familiar destinado a laadquisición de vivienda? Si, existe una correlación moderada (0.42).H3: ¿Existe relación entre el precio de la vivienda y el tipo de interés? No, correlación (0.147)H4: ¿Existe relación entre el precio de la vivienda y la inversión residencial extranjera? No,coeficiente de correlación cercano a 0.H5: ¿Existe relación entre el PIB y el desempleo? Si, correlación negativa (-0.655)H6: ¿Existe relación entre el desempleo y la inflación? Si, es inversa y moderada (-0.47)H7: ¿Existe relación entre el IPC y el precio de la vivienda? Negativa (-0.26)H8: ¿Existe relación entre el esfuerzo familiar y el tipo de interés? No, afecta escasamente(0.095)H9: ¿Existe relación entre la evolución de la demanda de viviendas y el tipo de interés? ligeracorrelación (0.27)H10: ¿Existe relación entre la evolución de la oferta de viviendas y el esfuerzo de las familias?Muy moderada (0.312).Resumiendo, observamos que la tasa de desempleo tiene una fuerte relación negativa con elmercado de la vivienda (oferta y demanda) con lo que podemos concluir que una gran parte delmercado laboral depende del sector de la construcción (residencial). Existe también correlaciónlineal con la inversión residencial extranjera y con la producción nacional a nivel agregado, asíque esto explica que la economía española depende en cierta manera del sector de laconstrucción, además, la inversión residencial extranjera y el PIB están moderadamentecorrelacionados.14
  15. 15. El mercado de la vivienda, como podemos ver en el siguiente gráfico, por el sobre stock deoferta, se ha visto colapsado. Cabe añadir la caída de la inversión residencial extranjera, lo cualha provocado una caída del PIB y un aumento del desempleo, demostrando la correlaciónexistente entre las variables y se ha visto cómo ha caído el precio de la vivienda (ver gráfico 13).Gráfico 6. Oferta y demanda de viviendas. Elaboración propia. Fuente BdE.También observamos una fuerte correlación positiva entre la inversión residencial extranjera y lademanda de préstamos para la vivienda nueva, esto nos dice que entidades financierasextranjeras nos han financiado hipotecas para la adquisición de viviendas y además losextranjeros han adquirido viviendas en nuestro país.El esfuerzo de renta familiar se ve especialmente influenciado por el precio de la vivienda dadoque, a mayor precio de la vivienda mayor esfuerzo de renta familiar hay que hacer para adquiriruna vivienda, esto nos está indicando que el precio de la vivienda crecía mucho mas rápidamenteque la renta disponible familiar.El tipo de interés interbancario no tiene una fuerte relación con el esfuerzo de la renta familiarpara adquirir una vivienda, aunque aparentemente el aumento l tipo de interés podría afectar alesfuerzo familiar ya que, como veremos más adelante, el 97% de las hipotecas estánreferenciadas a tipo de interés variable, lo que implica que en la subida de tipos de interés haincrementado el esfuerzo familiar de las familias ya hipotecadas, no se ha visto este efecto en el“esfuerzo de la renta familiar para adquirir una vivienda” porque cada año las hipotecas seconcedían con un plazo de amortización más amplio y el esfuerzo no aumenta tanto.151er trimestre 004º trimestre 013er trimestre 032º trimestre 051er trimestre 074º trimestre 083er trimestre 10050000100000150000200000250000Oferta y Demanda de Vivienda nuevaDEMANDA VOFERTA VUnidades
  16. 16. 5.4. modelo de regresiónVariables del modelo:PC: Prestamos Concedidos para adquisición de vivienda nuevaIRE: Inversión Residencial ExtranjeraUN: tasa de desempleoNVC: Numero de Viviendas ConstruidasPIB: Producto Interior Brutou: perturbación aleatoria, o error de estimaciónβi: parámetros, miden la influencia que las variables explicativas tienen sobre el regresando, esdecir, cuánto varía la variable dependiente, por cada unidad que varia la variable independiente.1. PC = β1 + β2*XIRE + β3*XUN +β4*XPV + u2. NVC = β1 + β2*XIRE + β3*XPC + u3. UN = β1 + β2*XIRE + β3*XNVC + β4*XPIB + usustituyendo datos:1. PC = 335544,835 – 5264,994 * XUN + 0,007 * XIRE – 81,729 * XPV + u2. NVC = - 88686,308 + 2,419 * XIRE + 0,87 * XPC + u3. UN = 19,099 – 0,31 * XIRE – 4,526 * XNVC – 0,899 * XPIB + uHemos obtenido un modelo de regresión lineal con tres ecuaciones, porque existen variables queexplican el comportamiento de más de una variable dependiente. Por tanto, se observa que lasvariables dependientes en nuestro modelo son los préstamos concedidos para la adquisición devivienda nueva, las nuevas casas construidas y la tasa de desempleo. De manera que, hemosañadido a cada variable dependiente las variables más significativas que pensamos que sonindependientes en el modelo como por ejemplo:16
  17. 17. Ecuación 1: Se ha llevado a cabo la modelización de los préstamos concedidos para laadquisición de vivienda nueva en función de la inversión residencial extranjera y la tasa dedesempleo. Hemos analizado que cuanto mayor es la inversión residencial extranjera, crece elnúmero de préstamos para la adquisición de una vivienda, lo que nos indica que una parte de lafinanciación para adquirir viviendas nuevas ha venido del extranjero.Gráfico 7: Diagrama de dispersión entre PCAV y UN Gráfico 8: Dispersión entre PCAV e IREFuente: Banco de España. Elaboración propia (SPSS)También se observa que cuanto más aumenta la tasa de desempleo menos prestamos se concedenpara adquisición de la vivienda, esto es debido a que al aumentar la tasa de desempleo,disminuye la renta y aumenta la incertidumbre de la estabilidad financiera de las familias.Ecuación 2: Se ha tomado como variable dependiente el número de viviendas construidas quedepende de la inversión residencial extranjera y de los préstamos concedidos para la adquisiciónde vivienda nueva.Al aumentar la inversión residencial extranjera aumenta el número de viviendas construidas, loque explica que la inversión extranjera haya tenido un papel muy importante en la construcciónen España según nuestro modelo.Los préstamos concedidos para la adquisición de vivienda nueva afectan de forma positiva a laconstrucción de viviendas, la oferta ha respondido menos que la demanda.17
  18. 18. Según el parámetro βPC = 0,87 podemos explicar que por cada préstamo concedido sólo seconstruían 0,87 viviendas con los datos que tenemos.Pero estos datos están sesgados en el tiempo, debido a la falta de datos hasta 2005 de lospréstamos concedidos. Hasta el año 2008, la oferta de viviendas ha sido mucho mayor que lademanda, lo que implica un sobre stock de viviendas, como vimos en el supuesto anterior, que seha ido acumulando a lo largo de los años, creando un exceso de oferta de 626.789 viviendas, loque supone que si se mantiene la demanda actual constante en 40.000 viviendas al año, existensuficientes viviendas construidas para los próximos quince años. Por tanto, la variable nuevasviviendas construidas ha crecido más que la demanda. (Ver gráfico 9)Gráfico 9: Dispersión entre NVC y PCAVFuente: Banco de España. Elaboración propia (SPSS)Ecuación 3: Hemos tomado como variable dependiente la tasa de desempleo que depende de lainversión residencial extranjera, de las nuevas viviendas construidas y del PIB.Se observa que al aumentar la inversión residencial extranjera, aumenta el número de viviendasconstruidas y se reduce la tasa de desempleo, debido a la fuerte dependencia de España al sectorde la construcción.18
  19. 19. El PIB afecta de forma negativa a la tasa de desempleo, ya que la caída de la producción, sobretodo en el sector de la construcción ha tenido un impacto importante en el empleo, lasconsecuencias de este hecho pueden deberse a que los precios han crecido de una maneradesproporcionada a pesar del sobre stock de viviendas que se estaba gestando.Gráfico 10: Dispersión entre Un y NVC. Fuente: Banco de España elaboración propia (SPSS)El trabajo se ha fundamentado principalmente en la búsqueda de variables que expliquen elcomportamiento del precio de la vivienda en los últimos años, es decir, para explicar la caída queha sufrido. Para ello utilizamos las variables longitudinales que consideramos más oportunas.Y como hemos visto en el análisis de dichas variables, la situación del sustendador principal haempeorado, así como los desequilibrios internos y externos que han dificultado, por una parte elacceso al crédito, y por otra parte la destrucción de empleo. Con un claro impacto en la oferta ydemanda de viviendas, que a su vez ha provocado la caída del precio de la vivienda.Para contrastar las variables hemos calculado el coeficiente de correlación lineal de Pearson,obteniendo unos resultados que nos han sorprendido.19
  20. 20. Se observa que algunas variables que preveíamos que tendrían una alta correlación lineal no latienen. Como es el caso del Precio de la Vivienda, la cual no posee una alta correlación linealcon ninguna variable estudiada. Con las variables que más correlación tiene es con el IPC (-0.25)y el Euribor (-0.21).Otra variable que tiene mucha correlación con la mayoría de variables es el número de préstamosconcedidos para la adquisición de vivienda nueva, posee correlación positiva con la IRE, y elnúmero de viviendas construidas y correlación negativa con la tasa de desempleo.También sorprende la alta correlación lineal negativa que tiene la tasa de desempleo con casitodas las variables estudiadas (Préstamos Concedidos, Número de Viviendas construidas, PIB,Inversión Residencial Extranjera y el EURIBOR).Se han utilizado las variables longitudinales con mayor correlación lineal, que consideramos quepuedan explicar el comportamiento de otras variables tales como los préstamos concedidos, latasa de desempleo y el número de viviendas construidas. Con el objetivo de poder explicar deforma teórica el precio de la vivienda, y demostrado que no existe relación lineal entre lasvariables usadas en el modelo y el precio de la vivienda. Sólo hemos encontrado una pequeñarelación lineal negativa entre los préstamos concedidos (demanda) y el precio de la vivienda.Gráfico 11: Precio y demanda de vivienda nueva. Fuente BdE, elaboración propia.2003/0509/0503/0609/0603/0709/0703/0809/0803/0909/0903/1009/1003/1109/110,0020,0040,0060,0080,00100,00120,00140,00Precio y demanda de viviendasPrecio viviendaDemanda viviendas
  21. 21. 5.5. Análisis descriptivo y estacionalGráfico 12: Tasas medias de variación interanual. Fuente BdE, elaboración propia.En el gráfico 12 se refleja la variación anual de algunas variables como el precio de la viviendanueva, la oferta y la demanda de viviendas y la tasa de desempleo. Hemos seleccionado estosperíodos porque consideramos oportuno diferenciar la época de máximo crecimiento (hasta2006), el período de transición entre el auge y la caída a partir de 2009.Calculando los periodos por separado, se puede ver con mayor claridad la estacionalidad de todoel período, es decir, atendiendo al ciclo económico, separamos el periodo de crecimiento, latransición y la caída, para obtener unos datos más fieles de la realidad.Del periodo de 2000 a 2006 llama la atención que el precio de la vivienda crecía a tasas anualesmucho mayores que la oferta y la demanda de viviendas, (14.17 > 7.29, 9.6), en tanto que en2006-2008 el precio sigue aumentando a pesar que la oferta y la demanda de viviendas caenalrededor del 14% anual. Observamos mucha disparidad entre el precio y la oferta y demanda deviviendas. Para el período 2009-2011 el precio de la vivienda ya muestra caídas (-5.62%), laoferta de viviendas cae mucho más que la demanda (-31.13 > -13.25). Hasta finales de 2011,hemos visto caer la Oferta un 92.69%, la demanda un 66.81% y el precio de la vivienda un19.02% desde los máximos registrados desde el año 2000.En los años de bonanza económica (2000-2006), la tasa de desempleo caía a un ritmo del 7.22%anual, es decir, crecía el empleo, en consonancia con el incremento de la demanda y oferta deviviendas.La tasa de desempleo en el periodo 2006-2008 marca un punto de inflexión, siendo los mínimosen el segundo trimestre de 2007 ( la tasa de desempleo era del 8%).En el periodo 2009-2011 la tasa del crecimiento del desempleo alcanza el 27% anual.212000-2006 2006-2008 2009-2011 Máximo hasta 2011Revalorización Precio vivienda nueva (% anual) 14,17 3,26 -5,62 -19,02Oferta Viviendas 7,29 -15,76 -31,13 -92,69Demanda Viviendas 9,6 -13,63 -13,25 -66,81Tasa de desempleo -7,22 9,1 26,9 187,42%
  22. 22. Destacamos que desde los mínimos hasta el 2011 prácticamente se ha triplicado la tasa dedesempleo (187.42%)Matizamos que en 2006 la tasa de desempleo cae un 6.84%, en 2007 aumenta un 3.61% y en2008 se dispara un 37% (caída lehman brothers) hasta el 14% de la población activa.Hemos intentado analizar el precio real de la vivienda, para comparar el valor nominal y el valorreal, pero como hemos vivido una situación de deflación, los datos obtenidos eran de unadisparidad asombrosa, por lo que no sabemos la interpretación económica de este hecho yconsideramos que es objeto de estudio.5.6. Predicción de la serie a corto plazoHemos llevado a cabo la predicción a corto plazo del precio de la vivienda nueva, utilizando elmétodo de “suavización exponencial” y el modelo multiplicativo de Winters, con él se haobtenido la estimación del precio de la vivienda para 2012, que nos indica que seguirá cayendoen la misma proporción que en 2011 hasta un precio de 1570€ metro cuadrado.Gráfico 13: Precio de la vivienda nueva. Fuente BdE y elaboración propia a partir del método "Winters" (SPSS).2203/0012/0009/0106/0203/0312/0309/0406/0503/0612/0609/0706/0803/0912/0909/1006/1103/1212/1205001000150020002500Precio de la vivienda nuevaPrecio vivienda nuevaPrecio estimadometrocuadrado
  23. 23. 5.7. Análisis conjunto de variablesA lo largo de este estudio hemos visto como la oferta y la demanda de viviendas han tenido unacorrelación significativa. No así como el precio de la vivienda que ha tenido un comportamientodispar con ambas variables.Otro dato interesante a destacar es la aleatoriedad del precio de la vivienda, que no responde demanera lineal a ninguna variable de las que hemos estudiado.Encontramos una fuerte correlación entre la tasa de desempleo y el resto de variables. Porejemplo atendiendo a las variables transversales, vemos cierta correlación negativa con el nivelde ingresos y una correlación positiva con los estudios completados, y con la ocupación quedesempeña y desempeñó.Con las variables transversales analizadas, podemos concluir que los hogares españoles hansufrido un empeoramiento de su situación, lo que explica la caída de la demanda de viviendas."Existen indicios que apuntan a la formación de una burbuja. Desde diversos organismos (por ejemplo elBanco de España) se ha mostrado una cierta preocupación por las consecuencias del incremento del preciode la vivienda y la acumulación de crédito hipotecario en las cuentas del sistema financiero."GARCÍAMONTALVO, J. (2004) "LA VIVIENDA EN ESPAÑA: DESGRAVACIONES, BURBUJAS Y OTRASHISTORIAS""Desde el año 2000, el Banco de España, preocupado por el fuerte crecimiento del crédito en España yconsciente de la prociclicidad del mismo, introdujo la provisión estadística, que obligaba a las entidades aprovisionar fondos por riesgos inherentes al ciclo económico." ALVAREZ, J. (2010) "La banca españolaante la actual crisis financiera.Estos comentarios nos indican que los supervisores de la economía española, ya preveían elposible problema de la sobrevaloración de los precios de la vivienda, y que empezaron a tomarmedidas, pero han sido insuficientes, a pesar del comportamiento de la banca española, que porel momento ha sido mejor que la europea y estadounidense, manteniendo mejores ratios desolvencia.23
  24. 24. Como hemos visto en las variables que hemos analizado, no hemos encontrado relación linealentre el precio de la vivienda con el resto de variables, aunque si hemos destacado que elincremento de la demanda puede deberse a los bajos tipos de interés de los que nos hemosaprovechado por la entrada en el euro: "La entrada de la economía española en la UniónEconómica y Monetaria supuso un impulso sin precedentes." ALVAREZ, J. (2010).El autor también comenta que en España el negocio bancario se ha centrado en la atención alcliente minorista, mientras que en el resto del mundo se han centrado en la emisión de activos ypasivos desatendiendo a los clientes y sufriendo una fuerte dependencia del los mercadosfinancieros. A su vez, una parte muy importante de esos activos que se negociaban, no estabancorrectamente valorados, y cuando se ha conocido el valor real de los mismos, los balances delos bancos se han visto fuertemente perjudicados.En el caso español el problema es distinto, puesto que los bancos están acumulando numerosasviviendas, que dados los problemas de sobreoferta y baja demanda, los precios empiezan a caerprogresivamente, impidiendo la refinanciación de hipotecas y causando el aumento de la tasa demorosidad, lo que a su vez provoca que el valor de la hipoteca sea mayor que el valor de lavivienda y exista un "desánimo" para pagar la hipoteca y se incremente más la tasa de mora.Además, los bancos se están viendo perjudicados porque tienen los balances cargados deinmuebles cuyo valor está cayendo, y por tanto no se conoce la valoración real de dichosbalances ni del impacto que supone. Mientras tanto, siguen provisionando para cubrir laspérdidas (desconocidas) debidas a la depreciación de los inmuebles entre otros activos.No hemos estimado oportuno hablar de hipotecas subprime en España puesto que sólorepresentan el 0.03% de los activos de los bancos españoles.Por tanto uno de los problemas del mercado de la vivienda en España, se centra en la estrategiade los bancos a la hora de valorar las viviendas que tienen y provisionar sus balances para poderhacer frente a futuros vencimientos de deuda. Mientras tanto tendrán falta de liquidez y el crédito24
  25. 25. seguirá estancado, lo que conlleva a que no se realicen préstamos para la adquisición deviviendas y tampoco llegue a empresas.Por otra parte los bancos españoles según comenta Jose Antonio Álvarez : "el 97% de lashipotecas se encuentra referenciado a tipo variable, lo que elimina el riesgo de tipo de interésde las entidades".Uno de los factores que determinan el precio de la vivienda, según ARELLANO, M. yBENTOLILA, S. (2009) "La burbuja inmobiliaria; causas y responsables" es:“En la medida en que los agentes tengan expectativas de incrementos futuros de los precios de la vivienda yla demanda se vea influida positivamente por ellas, durante un tiempo es posible observar una espiral decrecimiento de la demanda, la oferta y los precios. Así, parece claro que una parte significativa de lainflación de la vivienda se ha debido a motivos especulativos: la gente compraba casas como inversión,porque esperaba que se revalorizasen. Además, se consideraban una inversión segura, frente al riesgo de losactivos financieros revelado por el desplome de las bolsas de valores de 2002.”Como nos ha parecido de cierta relevancia, hemos calculado la volatilidad (desviación típica) delos rendimientos de la vivienda y del IBEX-35 (Media de las 35 emrpesas con mayorcapitalización bursátil de España).Gráfico 14: Volatilidad y rendimientos Precio de la vivienda e IBEX-35. Fuente BdE. Elaboración propiaLos resultados obtenidos nos dicen que existe más volatilidad en el IBEX-35, frente a unarentabilidad media pequeña (o negativa), mientras que los rendimientos de la vivienda sufren unabaja volatilidad ofreciendo altos rendimientos anuales medios (como vimos en el gráfico 12).Analizando a qué comunidades ha afectado más el precio de la vivienda GARCÍAMONTALVO,J. (2004) En "deconstruyendo la burbuja: "expectativas de revalorización yprecio de la vivienda en España" Señala que, las comunidades autónomas que mas han sufrido elaumento del precio de la vivienda, han sido la Comunidad Valenciana y Murcia debido a su bajatasa de crecimiento. Destaca:25Precio viviendaVolatilidad sobre los rendimientos 2,54% 25,60%Rendimientos (2000-2006) media anual 14,17% 0,00%Ibex 35
  26. 26. “En valencia, el efecto “copa américa” ha hecho elevarse el precio de la vivienda un 30%.La mayoría de las personas que adquirían una vivienda lo hacían como inversión, ya que las expectativaseran que el precio de la vivienda continuara subiendo.”También hemos considerado muy interesante la siguiente anotación, en la que estamostotalmente de acuerdo y, que además consideramos imprescindible para evitar posblessituaciones caoticas como la actual, y nos referimos concretamente a lo que comenta este autor."Asimismo, es imprescindible que la comunidad financiera internacional extraiga lecciones quepermitan evitar que se repita una crisis como la actual, fortaleciendo el sistema supervisor, latransparencia y los mecanismos de valoración de las entidades financieras." ALVAREZ, J. (2010).6. CONCLUSIONESNuestro trabajo se ha fundamentado en el precio de la vivienda nueva, desde la época debonanza económica, hasta la actualidad (2000-2011). Hemos visto en el gráfico 13, la evolucióndel precio de la vivienda.Y según los datos estudiados, no vemos síntomas de recuperación en el precio de la vivienda.Hemos hablado del problema de los bancos para conceder préstamos, la caída de la renta percápita así como de la Inversión Residencial Extranjera, factores que determinan la demanda. Portanto con una demanda tan débil, y una sobre-oferta de viviendas, que como hemos dicho cubrela demanda de varios años. No vemos motivos, para que el precio de la vivienda crezca, y portanto esperamos que continuen las caídas en el próximo año.Al analizar las variables hemos descubierto que no existe relación lineal entre el precio de lavivienda y las otras variables. Por tanto, pensamos que el metodo de regresión lineal no éssuficientemente explicativo de la evolución del precio de loa vivienda y se podrían utilizar otrosmétodos.26
  27. 27. 7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICASARELLANO, M. y BENTOLILA, S. (2009) "La burbuja inmobiliaria; causas y responsables"ÁLVAREZ, J. (2010) "La banca española en la actual crisis financiera"CAMPOS ECHEVARRÍA., J. "La burbuja inmobiliaria española"“Análisis Financiero”CARRASCO ARROYO, S. "Procesos básicos de estadística con SPSS" (2009).CASTILLO, M. "¿Alquilar y ganar dinero? El futuro del negocio de la vivienda", "El boominmobiliario en España". www.Expansión.es.Damodar N. Gujarati y Dawn C. Porter. Econometría (2010). Análisis de regresión múltiple188pp, Creación de modelos econométricos 467pp.GARCÍA MONTALVO, (2004) J. "deconstruyendo la burbuja: "expectativas de revalorización yprecio de la vivienda en España" , "La vivienda en España, desgravaciones, burbujas y otrashistorias""Uno de cada dos hogares españoles tiene deudas pendientes por la compra de vivienda yvehículos" (2011) Banco de España.Datos obtenidos de:Asociación hipotecaria española www.ahe.esBanco de España www.bde.esInstituto Nacional de Estadística www.ine.esFundación de Cajas de Ahorro www.Funcas.es27
  28. 28. 8. ANEXOSHemos utilizado 9 variables longitudinales (considerando que se comportan como una Normal)en periodos trimestrales desde el 2000 hasta el 2011.De esta manera, se aprecia la evolución mas detallada de las variables.Aquí se observan 5 de las variables que hemos utilizado: inversión residencial extranjera,demanda de la vivienda nueva, oferta de la vivienda, precio de la vivienda.28FECHA Inversión Demanda Viviendas Oferta viviendas Precio vivienda nueva1er trimestre 00 3105522 101032 856.22º trimestre 00 3400828 113399 879.83er trimestre 00 3610449 104977 891.64º trimestre 00 3886892 120657 893.31er trimestre 01 4051512 93978 930.32º trimestre 01 4235955 91496 962.43er trimestre 01 4535206 99931 982.64º trimestre 01 4731980 109277 992.71er trimestre 02 4988159 86212 1051.72º trimestre 02 5244887 94932 1117.43er trimestre 02 5581060 98701 1142.74º trimestre 02 6035983 123944 1164.61er trimestre 03 6587668 103974 1230.32º trimestre 03 6830738 122804 1309.63er trimestre 03 6998330 116202 1344.94º trimestre 03 7072339 128475 1380.31er trimestre 04 6833761 99076 119195 1456.22º trimestre 04 7010814 99076 130254 1538.83er trimestre 04 6903819 99076 132912 1570.84º trimestre 04 6649820 99076 162217 16181er trimestre 05 6379156 106557 134886 1685.42º trimestre 05 5995871 108454 145996 1752.83er trimestre 05 5674302 104844 157340 1781.54º trimestre 05 5494585 114480 166123 1824.31er trimestre 06 5300852 114505 158846 1887.62º trimestre 06 4985070 96424 159596 1942.33er trimestre 06 4751688 92891 193833 1956.74º trimestre 06 4716351 85774 224911 1990.51er trimestre 07 4879852 93667 179823 2024.22º trimestre 07 5076072 83146 175658 2054.53er trimestre 07 5205214 79911 142552 2061.24º trimestre 07 5341011 69658 136065 2085.51er trimestre 08 5534916 77041 85655 2101.42º trimestre 08 5497202 73595 74145 2095.73er trimestre 08 5635599 67487 54016 2068.74º trimestre 08 5331453 59911 54619 2018.51er trimestre 09 4879723 58286 34642 1958.12º trimestre 09 4340553 51420 40732 1920.93er trimestre 09 3897720 58057 27662 1896.84º trimestre 09 3650527 51012 27510 1892.31er trimestre 10 3575779 58790 21483 1865.72º trimestre 10 3686331 53671 20787 1848.93er trimestre 10 3721781 63693 21420 18324º trimestre 10 3747090 44458 27955 1825.51er trimestre 11 4000204 60822 23042 1777.62º trimestre 11 4343914 40139 17566 1752.13er trimestre 11 4531520 40113 16451 1729.34º trimestre 11 - 35993 1701.8
  29. 29. Inversión Residencial Extranjera (IRE): dato del Banco de España, valorado en miles de euros.La demanda de vivienda nueva: dato del Banco de España, hemos utilizado el número depréstamos concedidos para la adquisición de vivienda nueva, valorado en unidades.La oferta de viviendas: dato del Banco de España, calculado mediante el número de viviendasconstruidas, valorado en unidades.Precio de la vivienda nueva: dato del Banco de España, medido en euros por metro cuadrado (Nohemos encontrado datos anteriores a 2004).La siguiente tabla muestra las otras 5 variables longitudinales:29FECHA Tasa desempleo EURIBOR IPC PIB Esfuerzo sin deducciones1er trimestre 00 14.79 4.26 2.9 .. 292º trimestre 00 13.74 4.96 3.4 .. 30.23er trimestre 00 13.54 5.21 3.7 .. 31.54º trimestre 00 13.42 4.89 4 .. 31.81er trimestre 01 10.94 4.47 3.9 4.3 32.62º trimestre 01 10.35 4.31 4.2 3.3 32.53er trimestre 01 10.29 3.77 3.4 3.5 32.14º trimestre 01 10.63 3.29 2.7 3.6 30.51er trimestre 02 11.57 3.8 3.1 2.5 312º trimestre 02 11.2 3.86 3.4 3 33.23er trimestre 02 11.51 3.24 3.5 2.4 33.64º trimestre 02 11.62 2.88 4 2.9 32.61er trimestre 03 11.96 2.42 3.7 3.4 32.72º trimestre 03 11.28 2.03 2.7 2.8 33.43er trimestre 03 11.31 2.26 2.9 3 32.94º trimestre 03 11.37 2.38 2.6 3.2 33.51er trimestre 04 11.5 2.06 2.1 3.2 35.12º trimestre 04 11.08 2.41 3.5 2.8 36.13er trimestre 04 10.74 2.38 3.2 4 374º trimestre 04 10.56 2.31 3.2 3 381er trimestre 05 10.19 2.33 3.4 2.9 38.72º trimestre 05 9.33 2.11 3.1 4.1 39.43er trimestre 05 8.42 2.22 3.7 3.3 38.74º trimestre 05 8.7 2.78 3.7 3.9 39.41er trimestre 06 9.07 3.11 3.9 4.2 41.42º trimestre 06 8.53 3.4 3.9 4.3 43.33er trimestre 06 8.15 3.71 2.9 3.8 44.54º trimestre 06 8.3 3.92 2.7 4 45.61er trimestre 07 8.47 4.1 2.5 3.7 46.32º trimestre 07 7.95 4.5 2.4 3.5 47.33er trimestre 07 8.03 4.73 2.7 3.4 48.34º trimestre 07 8.6 4.78 4.2 3.3 49.41er trimestre 08 9.63 4.58 4.5 2 49.22º trimestre 08 10.44 5.34 5 1.8 49.33er trimestre 08 11.33 5.33 4.5 0.9 524º trimestre 08 13.91 3.46 1.4 -1 50.91er trimestre 09 17.36 1.91 -0.1 -3.8 42.72º trimestre 09 17.92 1.61 -1 -4.5 38.33er trimestre 09 17.93 1.26 -1 -4.1 36.14º trimestre 09 18.83 1.24 0.8 -2.6 34.61er trimestre 10 20.05 1.2 1.4 -0.7 33.92º trimestre 10 20.09 1.28 1.5 0.2 32.93er trimestre 10 19.79 1.42 2.1 0 32.84º trimestre 10 20.33 1.53 3 0.2 33.61er trimestre 11 21.29 1.92 3.6 0.9 33.82º trimestre 11 20.89 2.14 3.2 1.13er trimestre 11 21.52 2.21 3.1 1.14º trimestre 11 22.85 2 2.4 -0.2
  30. 30. Tasa de desempleo: dato del Instituto Nacional de Estadística (INE), valorado en porcentaje de lapoblación activ.El tipo de interés interbancario (EURIBOR): dato del Banco de España.El Índice de Precios al Consumo (IPC): dato del INE, es una medida estadística de la evolucióndel conjunto de precios de los bienes y servicios que consume la población residente enviviendas familiares en España.El Producto Interior Bruto (PIB): dato del INE, es un indicador económico que refleja lavariación de la producción total de bienes y servicios asociada a un país durante un determinadoperíodo de tiempo.El esfuerzo de la renta para adquisición de vivienda nueva: dato de la Asociación HipotecariaEspañola (AHE), medido en porcentaje de la renta familiar destinado a adquisición de viviendanueva.2. PROCESOS ESTADÍSTICOSLos principales procesos estadísticos3que hemos utilizado han sido:Comparación de medias:– Prueba T para muestras:– Para muestras independientes: Para datos independientes, la T Student, se usapara comparar medias de variables en dos grupos de casos que son independientesentre si, de forma que los sujetos de cada grupo han sido elegidos de formaaleatoria.– Análisis de la varianza de un factor (ANOVA): El procedimiento de análisis de lavarianza nos permite determinar si las medias de tres o más poblaciones soniguales. Si las medias poblacionales son iguales significa que los grupos nodifieren entre ellos en la variable analizada, por tanto no existe relación entre elcolectivo y la medida realizada.3 Bibliografía "procesos estadísticos": CARRASCO ARROYO, S. "Procesos básicos de estadística con SPSS" (2009)30
  31. 31. Análisis bivariante:– Correlación: grado de variación conjunta existente entre dos o más variables, elcoeficiente de correlación lineal de pearson nos proporciona una medida deasociación lineal entre dos variables cuantitativas, su campo de variación se estableceentre +1 y -1. El proceso utilizado ha sido: Correlaciones bivariadas con SPSS, elcoeficiente de correlación lo podemos definir:ρ = Corr (X,Y)= Cov (X,Y)/ σxσySi es positiva varía en el mismo sentido y si es negativa las variables tienen un comportamientoinverso.Diagrama de dispersión: Es un gráfico en el cual se representa una nube de puntos, pares (xi,yj), de una variable bidimensional (X,Y) donde generalmente se sitúa en el eje de abcisas lavariable X y en el eje de ordenadas la variable Y. La forma de la nube de puntos informa sobre eltipo de relación existente entre las variables.Contraste de hipótesis: para contestar a las preguntas planteadas, una vez obtenida una muestraaleatoria de n pares de observaciones de una distribución conjunta normal, queremos contrastarque:H0 : ρ = 0puede probarse que cuando la hipótesis nula cierta y las variables aleatorias siguen unadistribución conjunta normal, la variable aleatoria correspondiente a:sigue una distribución t de Student con (n-2) grados de libertad probando el contraste de lahipótesis nula a través del análisis de la hipótesis alternativa que puede variar en un sentido u31
  32. 32. otro, o que sea distinto de cero:H1: ρ > 0 ó H1 ρ < 0 ó H1: ρ ≠ 0Regresión lineal: Explica de la mejor manera posible el comportamiento de la variableobservada-dependiente.La expresión de la función lineal entre una variable dependiente (Y) y otra independiente (X)sería:Yi = b0 + b1Xi + ui-b0 es el valor de la variable dependiente cuando las variables dependientes son cero.-b1 es la pendiente de la recta, que nos dice cuanto varía la variable independiente Y1 porcada unidad que varía X1.Para obtener el modelo de regresión hemos utilizado el método de pasos sucesivos, que permiteobtener una recta de regresión más automatizada. Es decir, cuando existen muchas variablesexplicativas y desconocemos una teoría o un trabajo previo que nos oriente en la elección de lasvariables más relevantes, podemos recurrir a procedimientos automatizados que realizan esaselección basándose en dos criterios estadísticos: De significación (el modelo incluye lasvariables más significativas) y de tolerancia (si la variable incorporada se mantiene el rechazo dela hipótesis nula).Valores perdidos: También hemos usado esta herramienta del SPSS para analizar las variablesteniendo en cuenta la falta de datos en algunos periodos.32

×