El efecto de la localización sobre el valor de la vivienda. Los casos de Santa Marta y Atenas

Abstract

El objeto principal de esta tesis es realizar un análisis geoespacial tanto del precio de venta de la vivienda de segunda mano, como su precio para arrendamiento en el sector urbano. En los mencionados trabajos se sustenta estadísticamente que la ubicación del inmueble es un determinante fundamental a la hora de estimar su precio. Para ello, se parte de la base metodológica relacionada con los precios hedónicos, para luego incorporar herramientas de la Geoestadística y la Econometría espacial, con el fin de brindar mayor sustento y solidez a los resultados encontrados. Esta investigación pretende realizar un estudio para determinar los factores asociados al precio de la vivienda, teniendo en cuenta sus características constructivas y localizativas, las cuales a través de diferentes métodos estadísticos evidenciaron la relevancia de la ubicación espacial de los inmuebles. Para ello, se utilizaron instrumentos de Sistemas de Información Geográfica (SIG), junto con las herramientas citadas anteriormente. Así, se destaca la utilización del método de Krigeaje para realizar interpolación espacial, y de esta forma resolver el problema de los datos faltantes, así como para obtener mapas de isovalores. Para analizar el comportamiento de los precios de la vivienda para venta o arrendamiento, la literatura ampliamente se apoya en la teoría de los precios hedónicos, en la que el precio se determina en función de los atributos físicos del inmueble (Rosen, 1974). Clásicamente, esto se lleva a cabo mediante la aplicación del método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), bajo el supuesto de la independencia de las observaciones, es decir, que no hay autocorrelación espacial. Dentro del ámbito de la valoración inmobiliaria, las variables espaciales (relacionadas con la ubicación) entran a jugar un papel importante en el análisis de estos precios; por ende, una de las implicaciones que presentan estos modelos, es que existe dependencia o autocorrelación espacial entre las observaciones. Gracias al desarrollo de los métodos como la Econometría Espacial, la Geoestadística y los SIG en diversos campos, como la valoración de inmuebles, se ha demostrado a través de diversos estudios empíricos en el ámbito inmobiliario, las ventajas que proporciona el uso de estas metodologías, que permiten tener en cuenta dicha dependencia espacial. Esta dependencia se respalda desde el punto de vista teórico con lo que se conoce como la Ley de Tobler (1970), la cual establece que “todo está relacionado con todo, pero las cosas cercanas están más relacionadas que las lejanas”. En nuestro caso esto implica que existe una dependencia espacial en los precios, esto es, una dependencia respecto de la ubicación del inmueble. Esto implica que la relación de precios entre las viviendas disminuye a medida que aumenta la distancia entre ellas. En el primer trabajo, publicado en junio de 2019 en la revista The Geographical Journal, titulado “Determination of buffer zone for negative externalities: Effect on housing prices”, se desarrolló un modelo de precios hedónicos que consideró distintas variables constructivas y la ubicación de las viviendas. Así mismo, se tuvo en cuenta la proximidad con la línea ferroviaria de un tren de carga, con el fin de estimar una distancia de afectación causada por las externalidades negativas que genera el paso de éste. Para determinar dicha distancia se utilizaron métodos de Econometría Espacial y SIG. En este trabajo se encontró que las viviendas ubicadas en una zona alrededor de 320 metros a lo largo de la línea del tren presentan precios significativamente más bajos que el resto de las viviendas. El segundo trabajo, publicado en 2021 en la Revista Brasilera de Gestión de Negocios (RBGN), titulado “What is the effect of location on rental housing prices in Athens?” busca determinar la relación que existe entre el precio de alquiler, los factores constructivos y la ubicación del inmueble. En el trabajo se utiliza el método clásico de Minimos Cuadrados Ordinarios (MCO), así como el método de Regression Kriging (RK), que es en una combinación del modelo de regresión y la Geoestadística. En el desarrollo de este estudio, se lograron obtener resultados estadísticamente significativos que respaldan las conclusiones alcanzadas. Estos resultados se basan en un análisis de los precios de arrendamiento en relación con la ubicación de los inmuebles. Para visualizar y comprender mejor la relación entre los precios de arrendamiento y la ubicación de los bienes, se utilizó el mapa de isovalores. A través de este mapa, se pudo observar de manera gráfica la existencia de una fuerte relación entre los precios de arrendamiento y la ubicación de los inmuebles. El tercer trabajo, publicado en 2022 en la revista “Ingeniería de Construcción” de la Pontificia Universidad Católica de Chile, titulado “The use of geostatistics to estimate missing data in a spatial econometric model of housing prices”, consistió en resolver el problema de datos faltantes para la variable antigüedad, debido a que para algunas de las viviendas no estaba disponible esta información. Para resolver este problema se utilizó interpolación espacial (Krigeaje). Esto permitió incrementar la muestra y mejorar la bondad del modelo. Además, se utilizó el método de regresión ortogonal para resolver el problema de multicolinealidad grave. Finalmente se estimaron modelos espaciales para determinar el precio de la vivienda. La estructura desarrollada en esta tesis consta de los siguientes capítulos: se inicia con una introducción general, relacionada con los artículos publicados. A continuación, se realiza la correspondiente justificación teórica; posteriormente, la metodología y objetivos planteados, los tres artículos publicados y finalmente las conclusiones generales, con sus correspondientes limitaciones y líneas futuras de investigación. Bajo la modalidad de tesis por compendio, se presentan a continuación los tres artículos que soportan la presente tesis doctoral.