Un índice de precios espacial para la vivienda urbana en Colombia: Una aplicación con métodos de emparejamiento
Manifestación
- Autores
- Identificador
- 858374
- Fecha de publicación
- 2012
- Forma obra
- Texto
- Lugar de producción
- Bogotá: Banco de la República, 2012
- Idioma
- español
- Nota de edición
- Digitalización realizada por la Biblioteca Virtual del Banco de la República (Colombia)
- Materias
-
- Ciencias sociales; Ciencias sociales / Economía;
- Regresión por cuantiles; Propensity Score Matching; Índice de precios hedónicos de Fisher
- C - Métodos matemáticos y cuantitativos; C2 - Métodos econométricos: modelos uniecuacionales, variables simples; C21 - Modelos de sección cruzada, modelos espaciales, modelos de efecto de tratamiento; C4 - Métodos econométricos y estadísticos: temas especiales; C43 - Números índice y agregación; O - Desarrollo económico, cambio tecnológico y crecimiento; O1 - Desarrollo económico; O18 - Análisis regional, urbano y rural; R - Economía urbana, rural y regional; R2 - Análisis de las economías domésticas; R21 - Demanda de viviendas
- Notas
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- Colombia
- © Derechos reservados - Banco de la República
- CEER - Centro de Estudios Económicos Regionales
- Documentos de Trabajo sobre Economía Regional y Urbana
- La formulación de un índice que permita la comparación de precios de vivienda en el espacio es relevante para aspectos económicos tales como la asignación del gasto social habitacional. Desafortunadamente en el contexto colombiano no existe un índice que permita hacer comparaciones sobre los costos de la vivienda entre diferentes regiones geográficas. El presente trabajo se propone llenar vacíos existentes en este respecto. Para este efecto se emplea el método de emparejamiento PSM (por sus siglas en inglés: Propensity Score Matching), donde se simulan escenarios contrafactuales en los que se identifican viviendas de una ciudad base, en nuestro caso Bogotá, que son estadísticamente similares a las de otras ciudades.
Con dicho método se busca establecer comparaciones más homogéneas entre los inmuebles de cada ciudad al evaluar el diferencial de precios. Se realizan dos ejercicios adicionales, que consisten en: (i) comparar las viviendas según rangos de precios (bajo, medio y alto) entre las ciudades empleando regresiones hedónicas por cuantiles; (ii) examinar cómo cambia la diferencia promedio de precios cuando varía la canasta de características de la unidad habitacional. Entre los principales resultados se encuentra que Bogotá tiene el precio más alto de vivienda estándar, seguida de Cartagena y Villavicencio. En términos prácticos, las brechas de precios halladas son importantes y alcanzan cifras cercanas al 30%. Dichas brechas no son homogéneas entre diferentes clases de vivienda estándar, ni entre rangos del precio.
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