martes, 13 de noviembre de 2012

Los determinantes microeconómicos del alza de precio de los departamentos en edificio en la ciudad de Lima


El centro de Lima Metropolitana  sigue siendo el más atractivo para las inversiones inmobiliarias para el segmento A y B en el mercado inmobiliario. La tendencia sigue siendo la misma: construir departamentos en edificio sobretodo en los distritos La Molina, Miraflores, San Borja, San Isidro y Surco. Tal como se observa en el cuadro N° 1 los precios por metro cuadrado  de departamentos han venido incrementándose  entre el 2007-I  y 2012-I.
Cuadro N° 1

Precios por metro cuadrado de departamentos

La Molina, Miraflores, San Borja, San Isidro y Surco

Trimestre

Dólares corrientes

Nuevos Soles Constantes del 2009

Nuevos Soles Corrientes

2007-I

516

1820

1645

2007-II

553

1921

1753

2007-III

570

1944

1796

2007-IV

662

2129

1987

2008-I

663

2023

1916

2008-II

750

2192

2111

2008-III

852

2523

2474

2008-IV

868

2697

2684

2009-I

832

2650

2651

2009-II

855

2582

2586

2009-III

950

2812

2810

2009-IV

940

2707

2705

2010-I

1001

2833

2854

2010-II

1036

2907

2944

2010-III

1075

2954

3016

2010-IV

1111

3053

3116

2011-I

1138

3068

3163

2011-II

1271

3391

3541

2011-III

1311

3402

3593

2011-IV

1355

3443

3673

2012-I

1444

3607

3875
              Fuente: Departamento de Precios del Banco central de Reserva del Perú
Las series de precios capturados por el Departamento de Precios del Banco central de Reserva del Perú (BCRP) indican claramente una tendencia creciente en los precios.
La prensa ha venido especulando sobre la formación de una burbuja inmobiliaria, entendida como una elevación generalizada de los precios de los inmuebles por encima de sus valores fundamentales. El BCRP produce un indicador reconocido, el ratio PER[1], que mide el número de años que una vivienda tiene que estar en alquiler para recuperar su valor de compra. Si este ratio excede un valor de 25, podría estar generándose una burbuja. Esto aún no ocurre en el Perú, aunque es importante mencionar que en los distritos de estudio sí va acercándose a este límite. Con esta información podemos excluir el factor especulativo y así proceder a responder  cuáles son los fundamentos  microeconómicos que explican el alza de precios de los  departamentos en edificio:
 
Efecto ingreso y exceso de demanda (demanda insatisfecha)
La mejora económica del Perú en la última década, ha hecho que la demanda de la clase media emergente mejore sustancialmente. En el caso de Lima, en el año 2007, el 49.7% de los limeños, era de los grupos socioeconómicos A, B y C; en el 2010 alcanzó el 56%. Es decir, la clase media se ha incrementado de 4 millones de limeños a 4.6 millones [2] en sólo 4 años. Es más, si analizamos para el mismo año sólo las clases A y B, que viven generalmente en distritos como Miraflores, San Isidro, Surco, Lince, Pueblo Libre, Jesús María, Magdalena, San Miguel, San Borja y La Molina; tenemos que ellos también se han expandido y representan el 22.9% de la población vs el 18% en el 2007. (401,000 limeños más o 130,000 familias[3]). Según el periódico Gestión[4], “al tercer trimestre del 2010  la demanda en Lima Metropolitana sobrepasa las 300,000 unidades de vivienda y la oferta inmobiliaria es de apenas 7,962 viviendas en el mismo periodo”; definitivamente, hay  tendencia de incrementar la brecha  entre la oferta y la demanda, y en la medida en que el  incremento de  demanda sea mayor al de la oferta, se justifica el  alza de precios de los departamentos.
Materia prima (incremento del precio de los terrenos)
Los precios de terrenos para fines industriales y agrícolas en Perú han subido cerca de 10 veces en los últimos cinco años, al igual que el costo de la vivienda. Una casa en el distrito de La Molina, en Lima, que podría haber costado unos US$330.000 hace una década, actualmente  cuesta cerca de US$1 millón o más. La falta de terrenos disponibles en los distritos de estudio, hace que la demanda por  adquirir casas sea exageradamente compulsiva, la estrategia es comprar casas, demoler y habilitar el terreno para construir edificios con departamentos.
Según el portal inmobiliario, Adondevivir.com señala que los precios más altos en el 2012 por m2 se encuentran en los distritos de San Isidro y Miraflores, con un promedio de US$ 2.047 y US$ 1.812 por m2, respectivamente.
En el año 2011, el XVI Estudio de Edificaciones de Lima y Callao[5] arrojó que San Isidro es el distrito que presenta el mayor precio por m2: US$ 1.610, seguido por Miraflores con US$ 1.589 por m2. A estos distritos les siguen La Molina (con US$ 1.131 por m2), San Borja (con US$ 1.415 por m2), Surco y San Borja (US$ 1.335 por m2) y Jesús María, Lince, Magdalena, Pueblo Libre y San Miguel tienen un precio promedio de $ 1.029 por m2.
Mala interpretación de la información que da el mercado
La mala interpretación de la información que da el mercado es un factor que influye en la generación de una falsa expectativa. El mercado inmobiliario en Lima es un mercado imperfecto y asimétrico. Los precios de los activos, en este caso departamentos, se pueden generar en base a expectativas a futuro, dada la escasez de terrenos y el exceso de liquidez en el mercado inmobiliario, las expectativas  sobre la ilusión de una situación de crecimiento indefinida puede generar mucha liquidez elevando los precios, lo que implica un funcionamiento ineficiente del mercado, porque se estaría valorando mal los datos. Como resultado se crea una espiral de precios ascendente.
 
Encuentro mayor fundamento sobre este postulado en los  comentarios sobre los estudios de Roth y Shapley[6] donde analizan las dificultades que se encuentran en algunos mercados para el empate entre agentes económicos, mercados donde se busca hacer un uso eficiente de la información para lograr un mejor funcionamiento del mercado.
Crédito Hipotecario (Push de demanda)
Hay cerca de 250 mil créditos hipotecarios solo en Lima, para una población calificada como sujetos de crédito (clase media-alta) de alrededor de 4.6 millones tal como se vio en el primer apartado, por otro lado, hay evidencia de que la tasa de interés para préstamos hipotecarios ha caído marcadamente, gracias a los bonos Mivivienda [7] otorgados por el Gobierno peruano.
Las hipotecas en el sector privado se han expandido a un promedio anual de 22% en los últimos cinco años[8], este indicador evidencia la dinámica actual del sector inmobiliario en Lima, sobre todo como aliciente para incrementar la demanda de departamentos ya que la mejora de ingresos en las familias peruanas les otorga mayor  accesibilidad a tomar un crédito hipotecario.
 
“Departamentos  Veblen”
Los departamentos en mención están ubicados en las zonas más exclusivas de Lima, para muchos peruanos vivir ahí es un tema aspiracional, el “peruvian dream”, pues no solo se trata de la calidad del departamento, sino de quienes serán tus nuevos “vecinos”, cerca a tal o cuál club, restaurant o  centro comercial referente en Lima. ¿Curva de demanda con pendiente positiva? tal vez, si al aumentar su precio también aumenta las intensiones de compra; en vez de disminuir como estipula la ley de oferta y demanda, dado que al aumentar su precio la gente compra los departamentos ya que ahora es más exclusivo; este punto se desprende del apartado de la mala interpretación de la información que da el mercado.
 
Dependiendo del horizonte temporal, la cantidad demandada puede subir con el precio dentro de cierto rango de la curva, luego dejará de hacerlo, antes de pasar a comportarse según lo estipulado por ortodoxia económica y comenzar a caer nuevamente ante nuevos incrementos en el precio. Esto, entre otras cosas dependerá mucho del marketing inmobiliario limeño.






[2] La población actual de Lima Metropolitana es alrededor de 8.4 millones.


[3] El promedio de integrantes de familia en NSE A-B es de 3 miembros.


[4] Diario Gestión del 27 octubre del  2010: http://gestion.pe/noticia/660657/casas-clase-media-cuestan-149-mil



[6] Alvin Roth y Lloyd Shapley comparten el Premio Nobel de Economía 2012 por sus estudios sobre cómo empatar diferentes agentes de la mejor forma posible.


[7] Programa del gobierno, que otorga el 20% del valor del inmueble para residencias de clase media.


[8] Ver artículo del WSJ: “Surgen temores de una burbuja inmobiliaria en Perú” en http://online.wsj.com/article/SB10000872396390444138104578033032019893620.html 

 

martes, 23 de octubre de 2012

La importancia del diseño y rediseño de los mercados económicos


Tradicionalmente el Premio Nobel de Economía se anuncia el tercer lunes de octubre, y  clausura la edición de los nobeles cada año, es el último de la lista. Su verdadero nombre es Premio del Banco de Suecia en Ciencias Económicas en memoria de Alfred Nobel, pues este último no dejó en su testamento la institución de conferir un estimulo monetario a los trabajos en economía.

El Premio Nobel de Economía 2012 ha sido otorgado a Alvin Roth y Lloyd Shapley por sus estudios sobre un problema económico central: cómo empatar diferentes agentes de la mejor forma posible. Roth, de 60 años, es profesor de la Universidad de Harvard en Boston. Shapley, de 89, es profesor emérito de la Universidad de California en Los Angeles. Sus estudios son independientes pero son complementarios.

Los estudios de Roth y Shapley analizan las dificultades que se encuentran en algunos mercados para que un agente económico que está en búsqueda de cierto bien o servicio identifique a otro agente económico que esté ofertando precisamente ese bien o servicio. El empate entre agentes económicos es una propiedad fundamental de la mayoría de los mercados, por ejemplo: en el mercado laboral hay que empatar a los agentes que buscan trabajo con los que lo ofrecen o en el mercado de matrimonios hay que empatar a los que buscan esposa con los que buscan esposo, etcétera. Sin embargo, el diseño de cada mercado juega un papel fundamental en determinar la facilidad o dificultad con la que los agentes se encuentran.

Shapley hizo los primeros avances teóricos sobre el tema utilizando la teoría de juegos para analizar diferentes métodos de asociación en las décadas de 1950 y 1960. Junto con el economista estadounidense David Gale, desarrolló una fórmula matemática sobre cómo 10 hombres y 10 mujeres podrían formar parejas de manera tal que ninguno pudiera beneficiarse si cambiaba de compañero”.

Hay mercados cuyos participantes del lado de la demanda y los del lado de la oferta no están en contacto directo de manera inmediata. El mercado laboral es claramente de este tipo. Por ejemplo, una empresa que busca llenar vacantes, generalmente, realiza un proceso de búsqueda que requiere de tiempo, recursos y en muchos casos, de intermediarios. Durante la búsqueda, existe la posibilidad de que las ofertas de trabajo no lleguen a manos de los que están dispuestos a realizar esos trabajos.

También existen otros mercados donde sí hay contacto directo, aunque no inmediato entre los agentes del lado de la demanda y los de la oferta donde se presentan fricciones de otro tipo. Un ejemplo podría ser el mercado de matrimonios o el mercado de estudiantes buscando universidades. En estos casos, los alumnos normalmente hacen solicitudes para ingresar a más de una universidad, pero generalmente tienen una universidad en particular en el primer sitio de su lista en caso de ser aceptados.

Por el otro lado, las universidades reciben múltiples solicitudes y tratan de elegir a los mejores candidatos y desechar a los menos calificados. Si el alumno es aceptado en una universidad que no es su primera opción tratará de diferir su decisión hasta recibir respuesta de dicha primera opción. Sin embargo, es posible que por algunos factores externos, como el tiempo y la incertidumbre, decida tomar la opción de una universidad que no era su primera opción. En caso de que su primera opción decida aceptar al alumno y éste ya haya tomado la aceptación de su segunda o tercera opción, el mercado está funcionando de manera ineficiente, ya que el alumno hizo una selección subóptima de universidad y la universidad de primera opción tal vez tendrá que escoger un alumno menos calificado.

En la vida real esta situación es bastante común en varios mercados. La mayoría de los mercados de bienes y servicios presenta algún tipo de fricción que propicia a los compradores y a los vendedores conformarse con una solución subóptima. Los ganadores del Nobel han desarrollado un marco teórico para analizar esta común ineficiencia en los mercados. Su trabajo se basa en analizar el comportamiento de los agentes económicos en mercados con problemas de empate y el diseño de un algoritmo que permite un funcionamiento más eficiente del proceso de toma de decisiones. El algoritmo, conocido como el algoritmo de empate, se puede aplicar a la resolución de problemas reales. Un ejemplo práctico es el uso del algoritmo para mejorar el empate de agentes económicos en el mercado de donaciones de órganos.

De acuerdo con una nota publicada por Alex Tabarrok, un economista catedrático de la Universidad George Mason en Virginia, los centros de trasplantes de órganos usan una versión del algoritmo para empatar donantes de riñones. El algoritmo toma como principio el transparentar las preferencias de los agentes económicos desde el primer momento, buscando hacer un uso eficiente de esa información para lograr un funcionamiento más eficiente del mercado. Por ejemplo, si un paciente necesita un trasplante de riñón pero ningún familiar suyo es compatible, tendrá que entrar a una lista de espera hasta encontrar un donador compatible. Sin embargo, si uno de sus familiares está dispuesto a donar un riñón a alguien más y esta situación es replicada de manera constante, será mucho más fácil encontrar donadores compatibles aunque el riñón de cada donante no necesariamente acabe siendo recibido por un familiar suyo.

La importancia de los hallazgos de Roth y Shapley ha contribuido a que el algoritmo de empate haya dejado de ser una teoría de decisión microeconómica para convertirse en un paradigma eficiente aplicable a mercados reales con consecuencias muy positivas.

¿Qué nos enseña la teoría de juegos John Nash?

Lo que proponen Roth y Shapley dentro de la teoría económica se aproxima a una variante de la propuesta de John Forbes Nash (Premio Nobel de Economía en 1994) que en sí misma una teoría nueva sobre el "empate de agentes" solucionando de manera correcta las necesidades de todos entes que interactúan en un mercado.

La teoría de juegos es un área de la matemática aplicada que utiliza modelos para estudiar interacciones en estructuras formalizadas de incentivos (los llamados «juegos») y llevar a cabo procesos de decisión. Sus investigadores estudian las estrategias óptimas así como el comportamiento previsto y observado de individuos en juegos. Tipos de interacción aparentemente distintos pueden, en realidad, presentar estructura de incentivo similar y, por lo tanto, se puede representar mil veces conjuntamente un mismo juego.

El primer matemático en incorporar los conceptos de teoría de juegos fue John Von Neumann. John Nash sería uno de los responsables de los principales aportes, pero no el único en estudiarla.

La teoría de juegos (o teoría de las decisiones interactivas) estudia las decisiones realizadas por individuos en entornos donde interaccionan entre sí. Se podría decir que analiza la elección de la alternativa óptima cuando los costos y los beneficios de cada opción no están fijados con anterioridad, sino que dependen de las elecciones de otros individuos.

Su objetivo no es el análisis del azar o de los elementos aleatorios sino de los comportamientos estratégicos de los jugadores. En el mundo real, tanto en las relaciones económicas como en las políticas o sociales, son muy frecuentes las situaciones en las que, al igual que en los juegos, su resultado depende de la conjunción de decisiones de diferentes agentes o jugadores. Se dice de un comportamiento que es estratégico cuando se adopta teniendo en cuenta la influencia conjunta sobre el resultado propio y ajeno de las decisiones propias y ajenas.

Aunque tiene algunos puntos en común con la teoría de la decisión, la teoría de juegos estudia decisiones realizadas en entornos donde interaccionan. En otras palabras, estudia la elección de la conducta óptima cuando los costes y los beneficios de cada opción no están fijados de antemano, sino que dependen de las elecciones de otros individuos.