Demografía, renta y precios como determinantes del stock de vivienda en España. Un análisis con técnicas de cointegración para el período

Transcripción

1 Demografía, rena y precios como deerminanes del sock de vivienda en España. Un análisis con écnicas de coinegración para el período Versión 17 de noviembre de 2004 César Pérez López Universidad Compluense de Madrid Desiderio Romero Jordán Universidad Rey Juan Carlos José Felix Sanz Sanz Universidad Compluense de Madrid Resumen: El objeivo de ese rabajo es analizar el papel que las variables demográficas población y número de marimonios, rena per capia y precio de la vivienda ienen en la formación de sock de vivienda en España. El rabajo esá referido al período 1858 a 2000 y se uilizan écnicas de coinegración. Los resulados indican que la variable de mayor peso en la variación del sock de vivienda es la población con una elasicidad de 0,87, seguido de la rena per capia (0,60), el número de marimonios (0,32) y los precios (-0,45). Palabras clave: sock de vivienda, población, marimonios, rena per capia, precios. Códigos JEL: R21, R23, J10.

2 1. Inroducción El efeco que la demografía iene sobre el mercado de la vivienda ha generado una imporane conroversia enre los economisas. Especialmene, desde la publicación del rabajo de Mankiw y Weil (1989). Esos auores enconraron evidencia de que la población presiona al alza los precios de la vivienda y por ano puede ener efecos negaivos sobre la demanda de ese acivo. Sin embargo, oros auores como Hamilon (1991) o Green y Hendersho (1996) han criicado esos resulados debido a la exisencia de problemas ano en la especificación del modelo como en la inerpreación de los resulados. No obsane, esa conroversia ha esado circunscria fundamenalmene a Esados Unidos y en menor medida a oros países como Canadá (Engelhard y Poerba, 1991), Japón (Ohake y Shinani, 1996) o Ausria (Lee e al, 2001). Parece por ano ineresane exender ese ipo de análisis a oros casos como por ejemplo el español. En ese senido, en los úlimos años ha aumenado considerablemene el inerés social por el mercado de la vivienda en España por varias razones. Primero, porque el rimo de consrucción ha sido muy inenso desde mediados de los años novena. Tano es así, que se han consruido más viviendas que en países como Francia o Alemania que ienen mucha mayor población y un mayor crecimieno demográfico (Zoido y Arroyo, 2004; Naredo e al, 2004). Segundo, porque el rimo de crecimieno de los precios ha sido especacular. En concreo, desde 1976 el precio medio de la vivienda se ha muliplicado por 16 en érminos nominales y se ha duplicado en érminos reales (Marínez y Maza, 2003). Por esa razón, el parimonio inmobiliario en vivienda en España duplicó su valor en el período 1994 a 1999 (Naredo e al, 2004). Como resulado, en la acualidad el valor de las viviendas supone alrededor de 2/3 de la riqueza oal de las familias. Tercero, porque el nivel de endeudamieno de las familias para financiar la vivienda ha crecido de modo inenso en los úlimos años. En ese senido, la financiación de ese acivo suponía en 2001 el 67% del crédio bancario frene al 47% de 1993 (Del Río, 2002). Precisamene, esos alos niveles de endeudamieno esán susciando gran aención por pare de insiuciones como el Banco de España o el Fondo Moneario Inernacional. Ese inerés se cenra en los posibles efecos que sobre el sisema financiero endría un shock alcisa de los ipos de inerés. 2

3 El objeivo de ese rabajo es realizar una exploración de los deerminanes hisóricos del sock de vivienda en España. Al abordar esa cuesión nos enfrenamos básicamene a res problemas. Primero, el sock de vivienda esá influido por múliples facores de nauraleza muy diversa: culurales, demográficos, financieros, fiscales, socioeconómicos ec. Obviamene, realizar un esudio que incluya odas esas variables es prácicamene inabordable. Por ese moivo, el enfoque uilizado ha de ser necesariamene de análisis parcial. Segundo, algunos de los ciados facores uvieron en el pasado mucho menos peso del que pueden ener en la acualidad (y viceversa). Por ello, su inclusión en un modelo ha de hacerse con mucho cuidado. Por ejemplo, en los úlimos veinicinco años, los ipos de inerés han sido un facor imporane en la compra de vivienda. De hecho, las bajadas de ipos de mediados de los años novena han sido deerminanes en el boom imobiliario español que se inició en 1998 (Marínez y Maza, 2003). Sin embargo, si nos remonamos hacia arás en el iempo, enre 1940 y 1970 los ipos de inerés fueron prácicamene consanes. En consecuencia, los efecos incenivo a la compra de vivienda generados por la evolución de dicha variable debieron ser de una magniud pequeña. Por ese moivo, una posibilidad es concenrarse en aquellos facores que hisóricamene han podido ejercer una influencia coninua en el sock de vivienda. Tercero, los daos disponibles para esudiar el mercado de la vivienda en España son muy escasos. Especialmene, si necesiamos daos de series suficienemene largas que permian capurar los deerminanes hisóricos del sock de vivienda. Teniendo en cuena odas esas consideraciones, en ese rabajo se analiza el papel que desempeñan la demografía, la rena per capia y los precios en el sock de vivienda. En ese senido, una de las principales novedades que apora ese rabajo es la uilización de series emporales alamene homogéneas que abarcan desde 1858 hasa Obviamene, el número de series exisenes para un período an prolongado de iempo es muy reducido. Ese hecho ha condicionado de modo paricular la uilización de variables que permian capurar los efecos de la demografía sobre el sock de vivienda. El rabajo se desarrolla como sigue. En la sección 2 se analiza la evolución experimenada por las variables uilizadas en el modelo. En la sección 3 se presena el modelo a esimar. El análisis de la esacionariedad, del orden de inegración y de la coinegración se realiza en la sección 4. La diagnosis y los resulados del modelo se muesran en la sección 5. En la 3

4 sección 6 se presenan las conclusiones del rabajo. Finalmene, se incluye un apéndice en el que se documenan las fuenes esadísicas uilizadas. 2. Sock de vivienda, población, marimonios, rena per capia y precio de la vivienda en el período El índice cuánico del sock de vivienda empleado en ese rabajo esá omado de Prados (2003). Ese índice incluye la oalidad de viviendas: principales, secundarias y desocupadas. Tradicionalmene, las viviendas exisenes en España han sido fundamenalmene principales. No obsane, el peso de esas viviendas se ha ido reduciendo en las úlimas décadas al iempo que han ido ganando en imporancia las secundarias y desocupadas. Así, como se puede ver en la Tabla 1, en los años 60 del pasado siglo casi el 96% de la vivienda era principal frene al 3% de vivienda secundaria y el 0% de desocupada. Sin embargo, en el año 2001 la disribución de viviendas fue de un 68,5% de carácer principal, un 16% secundaria y un 15% desocupadas. Es decir, en los úlimos cuarena años se ha reducido el peso de la vivienda principal en casi 30 punos. De ese modo, desde los años ochena, aproximadamene el 70% de la vivienda en España es de carácer principal y el 30% resane es secundaria y desocupada (INE, 2004). Tabla 1 Disribución de la vivienda en España (%) Tipo de vivienda Principal 95,3 79,4 70,7 68,9 68,5 Secundaria 3,1 7,4 12,9 15,3 16,0 Desocupada 0,0 10,6 16,2 13,0 13,9 Oras 1,6 2,5 0,2 2,9 1,6 Toal 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Fuene: Leal (2004) Esa disinción enre ipologías de vivienda es relevane debido a su relación con la demografía. En concreo, la vivienda principal esá relacionada con la población que reside en un país y que por ano ocupa las viviendas la mayor pare del iempo. Hasa principios de los años cincuena la vivienda en España se ocupaba fundamenalmene en alquiler. Por ejemplo, en ciudades como Madrid o Barcelona menos del 6% de las viviendas era en propiedad (Naredo, 2004). Desde esa fecha, las políicas públicas se han orienado hacia la 4

5 compra de vivienda habiual. En la acualidad, el porcenaje de vivienda en propiedad alcanza el 86% (Trilla, 2001). La vivienda secundaria y desocupada puede perenecer ano a residenes como a no residenes. Sin embargo, es imposible predecir desde crierios demográficos la evolución del sock de ese ipo de vivienda (Cabré, Domingo y Menacho, 2002). En ese senido, la presión ejercida por la compra de vivienda por no residenes con finalidades urísicoespeculaivas es un fenómeno relaivamene reciene. Ese proceso de compra de vivienda por no residenes ha ido ganando imporancia en las úlimas décadas (Naredo, 2004). En concreo, a ravés de los daos de la Balanza de Pagos, Naredo e al (2004) han esimado que el peso de las compras por no residenes enre 1998 y 2003 podría oscilar enre el 12% y el 16% de las compras neas oales de vivienda en España. En odo caso, la mayoría de la vivienda en España ha enido hisóricamene carácer principal. Por ese moivo, es absoluamene facible esudiar la conexión enre demografía y sock de vivienda oal. En el Gráfico 1 se presena el índice de sock de vivienda. Como se puede ver, la endencia de esa variable es claramene creciene. En su evolución pueden disinguirse dos eapas. Una primera eapa que comprende desde 1858 hasa el inicio de la Guerra Civil en En ese período, el sock de vivienda creció a un rimo muy leno. La segunda eapa comprende los años 1940 a El rimo de crecimieno en esa segunda eapa ha sido de mayor inensidad fundamenalmene por dos moivos. Primero, por el proceso de reconsrucción para saisfacer las necesidades de vivienda en el período de posguerra. En paricular, la desrucción que generó la Guerra Civil llevó el sock de vivienda a un nivel similar al exisene en Es decir, la devasación ocasionada por la guerra fue equivalene al sock que se había acumulado en España durane los casi cincuena años aneriores. Segundo, porque en las úlimas décadas se han producido res booms inmobiliarios. Esos uvieron lugar en los años seena, ochena y novena del pasado siglo. El primer boom inmobiliario se produjo enre finales de los años sesena y principios de los seena. En ese período se consruyeron más de viviendas anuales. Como veremos poseriormene, ese aumeno de la acividad consrucora fue paralelo a un fuere crecimieno en los precios. Ese ciclo expansivo en la consrucción de vivienda uvo un fuere parón como consecuencia de los efecos de la crisis del peróleo de El segundo de los booms inmobiliarios se produjo en la segunda miad de los años ochena impulsado 5

6 por la incorporación de España a la Comunidad Económica Europea. Ese boom fue más inensivo en precios que en consrucción de viviendas. En concreo, se consruyeron cerca de viviendas anuales siendo esa cifra inferior al número de viviendas consruidas en la década anerior. El ercero de los booms inmobiliarios se inició en 1998 y se ha caracerizado ano por la inensidad en la consrucción como por el fuere crecimieno de los precios (Naredo, 2004). Un buen indicador de los resulados generados por los res booms inmobiliarios lo muesra el hecho de que un 42,1% de los hogares españoles compró su vivienda en el decenio , oro 20,9% lo hizo en el período y un 18,9% adquirió su vivienda enre 1971 y 1980 (INE, 2004). Más aún, del sock de viviendas exisene en España en 2001, casi un 25% se consruyó enre 1971 y 1980, aproximadamene un 18% se consruyó enre 1961 y 1970, alrededor del 16% se edificó en la década 1991 a 2001 y casi el 13% se hizo enre 1981 y 1990 (INE, 2004). A coninuación, dirigimos nuesra aención a las dos variables demográficas uilizadas en ese rabajo. La primera de ellas es la población oal. Esa variable incluye el efeco neo de los movimienos migraorios que uvieron un impaco imporane sobre la población española en el úlimo siglo. En concreo, a principios del siglo XX España fue un país de emigranes. Así, enre 1900 y 1920 abandonaron España más de 2,3 millones de personas. A parir de 1950 la emigración se volvió a inensificar aunque a un rimo muy inferior al de 6

7 principios del siglo pasado. En paricular, enre 1960 y 1970 el número de emigranes fue aproximadamene de 0,9 millones de personas (Delgado, 2004). A parir de ese momeno se produjeron dos cambios imporanes en los movimienos migraorios. Primero, muchos de los emigranes iniciaron su reorno a España: enre 1981 y 2001 regresaron alrededor de 0,6 millones. Segundo, desde principios de los años novena España se ha converido en un país recepor de inmigración (Romero, 2004). En ese senido, el padrón de población de 2004 refleja que había en España cerca de 3 millones de inmigranes. Dicha cifra represena casi el 7% de la población empadronada. La uilización de la población como variable exógena presena algunas limiaciones que no deberían ser soslayadas. Primero, las series de población no recogen en su oalidad al colecivo de inmigranes sin permiso de residencia. Ese es un problema que afeca especialmene a los daos de población referidos a la segunda miad de la década de los años novena. No obsane, desde 1996 es obligaorio que los inmigranes esén empadronados para ener acceso a servicios sociales como sanidad o educación 1. Ese requisio asegura que ano los inmigranes con permiso de residencia como una pare de la inmigración ilegal se conabilice en las cifras de población 2. Segundo, la población oal no permie recoger el efeco de las migraciones ineriores, ano emporales como definiivas, sobre el sock de vivienda. Es decir, con esa variable no incorporamos en nuesro modelo los efecos generados por la movilidad de los residenes en España y su posible efeco sobre las necesidades de vivienda. En ese senido, se esima que desde finales de los años sesena hasa la acualidad se han producido más de veine millones de cambios de residencia enre municipios españoles (Romero, 2004). Desaforunadamene, esa información no esá disponible para series an largas como las empleadas en ese rabajo por lo que se ha excluido del modelo a esimar. La segunda variable de carácer demográfico empleada en ese rabajo es el número de marimonios celebrados cada año. Esa variable se uiliza como proxy del número de nuevos hogares creados. Su uilización se jusifica porque el marimonio ha sido radicionalmene la forma uilizada para formar nuevas familias. Nauralmene, la esrucura de los hogares ha sufrido imporanes ransformaciones en los úlimos años en España (Esping-Andersen, 1 Eso permie conocer que aproximadamene a comienzos de 2004 había 1,7 millones de inmigranes con permiso de residencia y el reso carecían de permiso. 2 No obsane, la reciene modificación en 2000 de la Ley de Exranjería permie a los cuerpos de seguridad del Esado acceder al padrón. Eso podría ener efecos negaivos sobre los individuos sin permiso de residencia que se empadronan. 7

8 2004). Un indicador, aunque muy imperfeco, del papel que en ese proceso desempeñan los marimonios lo consiuye el esado civil de los cónyuges. Así, el porcenaje de marimonios que esán formados por soleros se ha manenido esable enre 1976 y 2000 por encima del 94% aproximadamene (Arroyo, 2004). La uilización del número de marimonios como variable explicaiva en nuesro modelo presena dos inconvenienes. Primero, no iene en cuena los nuevos hogares que se forman al margen del marimonio, bien sea por vivir en pareja o solo. En ese senido, durane los úlimos reina años ha crecido considerablemene el porcenaje de hogares unipersonales: desde el 7,5% en 1970 al 20,3% en 2001 (INE, 2004). No obsane, el grupo más numeroso se corresponde con personas de más de 65 años. Por el conrario, el grupo menos numeroso es el formado por individuos que ienen enre 16 y 34 años. Ese úlimo colecivo lo forman personas que poencialmene ienen mayores necesidades de vivienda para emanciparse y crear nuevos hogares. Segundo, ampoco recoge los efecos sobre las necesidades de vivienda que generan la separación o el divorcio en el marimonio. Ese fenómeno es relaivamene reciene en España ya que la legalización del divorcio se llevó a efeco en En odo caso su imporancia es creciene. Por ejemplo, en 2001 se produjeron en España alrededor de divorcios y separaciones (Arroyo, 2004). En los Gráficos 2 y 3 se represenan las series de población y marimonios. Visualmene en la serie población se pueden idenificar dos rasgos desacables. Primero, el shock en érminos de población que originó la Guerra Civil. Segundo, desde los años ochena la población presena sínomas de esancamieno. Se puede ver fácilmene que la línea de población iene su máxima pendiene en el periodo 1940 a 1980 por dos razones. Primero, por la recuperación de la población después de los efecos causados por la Guerra Civil. Segundo, porque enre finales de los años cincuena y 1975 se produjo el baby boom español alcanzándose un record hisórico en el número de nacimienos. A parir de los años ochena el crecimieno en la población se raleniza progresivamene hasa finales de los años novena. Por su pare, la serie de marimonios maniene una endencia de crecimieno suave a lo largo de odo el periodo analizado. Los máximos hisóricos en la celebración de marimonios se produjeron aproximadamene enre 1945 y El máximo absoluo se produjo en 1975 con casi nuevos marimonios. Precisamene, durane el baby boom 8

9 la población española creció en media en más de habianes alcanzando el record en 1975 con un aumeno de personas. Desde 1980 el número de marimonios parece haberse esancado alrededor de marimonios anuales. 9

10 Por lo que respeca a la rena per capia, se ha omado como variable proxy el PIB per capia. El deflacor de la Formación Brua de Capial Fijo en viviendas ha sido uilizado como variable proxy del precio de las viviendas. Esas dos variables se presenan en los Gráficos 4 y 5. En dichos gráficos se recogen los cambios absoluos en cada una de esas variables. Como se puede ver, la rena per capia presena un perfil creciene a lo largo de oda la serie. No obsane, se disinguen claramene res fases. Una fase de crecimieno muy moderado enre los años 1858 a Una segunda eapa de crecimieno moderado enre 1920 y Finalmene, desde 1940 la rena per capia presena un rimo de crecimieno muy superior al de las aneriores eapas. Por su pare, el precio de la vivienda presena ambién una clara endencia creciene. En paricular, debe desacarse el fuere crecimieno de los precios de la vivienda coincidiendo con los res úlimos booms inmobiliarios: finales de los años seena, segunda pare de los años ochena y desde Como se puede ver en el Gráfico 5, el crecimieno más inenso en precios coincide con el boom inmobiliario que se inició a finales de la década de los años novena. Le siguen en imporancia los cambios en precios aconecidos en la úlima pare de la década de los años seena y en el periodo comprendido enre finales de los ochena y principio de los años novena. 10

11 A efecos ilusraivos, en la figura 6 se presenan de forma conjuna las series esudiadas en logarimos. Una de las principales conclusiones que puede exraerse de dicho gráfico es que esas variables parecen esar posiivamene correlacionadas. 11

12 3. El modelo El puno de parida del modelo uilizado en ese rabajo es una función lineal del ipo: [ pop, mar, Y pr H = f, ] [1] donde H es el sock de vivienda, pop es la población oal, mar es el número de marimonios celebrados cada año, Y es la rena per capia y pr es el índice de precios de la vivienda. La especificación uilizada es una ípica función lineal con un conjuno de variables explicaivas y un error aleaorio. El modelo esimado en ese rabajo es el siguiene: LnH = + β Ln (pop ) + γ Ln (mar ) + δ Ln (Y ) + γ Ln( pr ) + e α [2] El modelo ha sido considerado en logarimos por dos razones. Primero, para eviar problemas de esacionariedad en la varianza. Segundo, porque los coeficienes esimados pueden ser inerpreados como elasicidades. Los daos uilizados en el modelo esán referidos al período 1858 a Es decir, se han empleado un oal de 143 observaciones. El origen de esos daos se dealla en el Apéndice. 4. Esacionariedad, orden de inegración y coinegración de las series analizadas El primer paso anes de esimar el modelo es analizar las propiedades de esacionariedad para eviar el problema de asociación espúrea enre variables. El objeivo es eviar la esimación de una regresión esáica enre series económicas que esán afecadas por endencias comunes que nos lleve a enconrar erróneamene una medida de ajuse global. Es decir, raamos de eviar la obención de una relación causa efeco en el coro plazo sin que realmene exisa una relación causa efeco en el largo plazo. Ese problema ocurre de forma muy frecuene cuando las variables del modelo son no esacionarias. A coninuación, el segundo paso anes de la esimación del modelo es el análisis del orden de inegración y la poserior aplicación del es de coinegración propueso por Engle y Granger (1987). 12

13 4.1. Esacionariedad y orden de inegración El esudio de la esacionariedad y del orden de inegración de odas las variables uilizadas en el modelo se realiza a ravés del conrase de raíces uniarias de Phillips-Perron (1988). En primer lugar, se analizan las series originales en logarimos con el objeo de esudiar la inegrabilidad de orden cero (esacionariedad). Los resulados de ese análisis se muesran en la Tabla 2. Como se puede ver, los p-valores obenidos para odas las variables del modelo son superiores a 0,05. Eso indica que las series en logarimos de sock de vivienda, población, número de marimonios, rena per capia y precios de la vivienda son no esacionarias al 95% de nivel de confianza. Ese resulado es válido ano si se consideran modelos auoregresivos de orden uno sin consane, con consane y con consane y endencia para cada serie. Tabla 2 Inegrabilidad de orden cero Variables Modelo sin consane Modelo con consane Modelo con consane y endencia Ln(H ) 0,9470 * 0,9370 * 0,3070 * Ln(pop ) 0,9990 * 0,9990 * 0,3020 * Ln(mar ) 0,8550 * 0,4180 * 0,0570 * Ln(Y ) 0,9990 * 0,9990 * 0,9840 * Ln(pr ) 0,9990 * 0,9990 * 0,3020 * (*) Rechazo de la hipóesis de esacionariedad al 95% Una vez conrasada la no inegrabilidad de orden cero de las variables originales en logarimos, se conrasa la inegrabilidad de orden uno. Es decir, el segundo paso es esudiar la esacionariedad o no inegrabilidad de orden cero de las series en primeras diferencias. Los resulados se presenan en la Tabla 3. Como se puede ver, ahora los p-valores de odas las variables del modelo son inferiores a 0,05. Eso indica que las primeras diferencias de las series en logarimos de sock de vivienda, población, número de marimonios, rena per capia y precios de la vivienda son esacionarias al 95% de nivel de confianza. El resulado es válido ano si se consideran modelos auoregresivos de orden uno sin consane, con consane y con consane y endencia para cada serie. En consecuencia, podemos acepar con un nivel de confianza muy elevado la inegrabilidad de orden uno de las series del modelo. 13

14 Tabla 3 Inegrabilidad de orden uno Variables Modelo sin consane Modelo con consane Modelo con consane y endencia Ln(H ) 0,0010 0,0010 0,0010 Ln(pop ) 0,0010 0,0010 0,0010 Ln(mar ) 0,0010 0,0010 0,0010 Ln(Y ) 0,0010 0,0010 0,0010 Ln(pr ) 0,0010 0,0010 0,0010 (*) Rechazo de la hipóesis de esacionariedad al 95% Los resulados que se derivan de la aplicación del conrase de Phillips-Perron indican que las series incluidas en el modelo son no esacionarias (no son I(0)) e inegradas de orden uno (I(1)) con un nivel de confianza del 95%. El número de reardos considerados para las series en esos conrases es solamene uno, ya que no exisen problemas de auocorrelación residual en los ajuses al realizar los conrases de Phillips-Perron. Asimismo, la consideración de un único reardo en las variables es perfecamene consisene con el hecho de que odas las series sean modelizables según un proceso Auoregresivo de orden uno AR(1) según la meodología de Box y Jenkins para el análisis de series emporales Análisis de la coinegración Una vez verificado que odas las series son inegradas de orden uno I(1) procedemos al análisis de la coinegración. Ese proceso permiirá deecar si exise la posibilidad de obener esimaciones de los parámeros que esén libres de resulados espúreos. Es decir, si un conjuno de variables no esacionarias esá coinegrado es posible planear un modelo esáico esable (de las variables en niveles, sin reardos) ano en el coro como en el largo plazo. Para ello uilizaremos el conrase propueso por Phillips-Ouiliaris (1990). Los resulados obenidos para los esadísicos rho y au de Phillips-Ouiliaris sobre la coinegración se recogen en la Tabla 4. Como se puede ver, los valores de esos esadísicos Rho y Tau son inferiores en odos las casos a su valor críico ( 2,76). Eso indica el rechazo al 95% de la hipóesis nula de no coinegración de las variables. Por lo ano esamos ane un modelo con variables coinegradas. En consecuencia, esos resulados indican que la relación enre las variables uilizadas en el modelo es una relación de equilibrio a largo plazo. 14

15 Tabla 3 Tes de coinegración de Phillips-Ouliaris Reardos Rho Tau 1-50,61-5,63 5. Diagnosis y resulados del modelo Dada la gran longiud de las series empleadas en ese rabajo es conveniene realizar una análisis previo para deecar cambios esrucurales en el ranscurso del iempo. A al efeco uilizamos el es de Chow. Los resulados obenidos indican que los cambios se encuenran en los punos 83 y 121 correspondienes a los años 1940 y Esos años se corresponden con el período de reconsrucción ras la Guerra Civil y con los años poseriores a la crisis del peróleo y el inicio de la democracia en España. Esas dos fases coinciden aproximadamene con las enconradas por Prados (2003) para el período 1850 a En concreo, los cambios esrucurales obenidos en dicho rabajo se siúan en los años 1950 y Para recoger esos cambios esrucurales incluimos dos variables dummy (D1 y D2) en el modelo. En consecuencia, el modelo a esimar pasa a ser: LnH = + β Ln (pop ) + γ Ln (mar ) + δ Ln (Y ) + γ Ln( pr ) + ψ. D1 + φ. D2 + e α [3] Por ora pare, dado que es difícil sosener la hipóesis de varianza consane a lo largo de un período de iempo an largo, es necesario realizar ambién un análisis de heerocedasiciad. Los resulados del conrase ARCH para la heerocedasicidad se recogen en la Tabla 5. Como se puede ver, los p-valores son en casi odos los casos menores que 0,01. Por ano, podemos decir que exise heerocedasicidad en el modelo. Tabla 5 Tes Q y Lm para errores GARCH Orden Q p-valor LM p-valor < < * * * * * * * 15

16 < * < < (*) Rechazo de la hipóesis de homocedasicidad al 99% Como solución al problema de la heerocedasicidad ajusamos el modelo con un GARCH(1,1). Los resulados de la esimación del modelo se muesran en la Tabla 6. Como se puede ver, la mayoría de los parámeros presenan una ala significaividad. En concreo, el primer cambio esrucural es significaivo a más del 99% y el segundo casi al 90%. El reso de las variables del modelo ienen una significaividad superior al 95%. Superada la fase de diagnosis, podemos concluir que el modelo ajusado es el siguiene: LnH = 18, ,8734 Ln (pop ) + 0,3279 Ln (mar ) + 0,6038 Ln (Y ) 0,4594 Ln( pr ) 0,5313. D1 + 0,0899. D2 + e Como se puede ver en la Tabla 6 los parámeros esimados ienen los signos esperados. Es decir, la población, el número de marimonios y la rena per capia ienen efecos posiivos sobre el sock de vivienda. Por su pare, los precios afecan negaivamene a dicho sock. El valor del R-cuadrado juno a la elevada significaividad de los parámeros indica que el ajuse es muy bueno. Por ano, el modelo iene una buena capacidad para efecuar predicciones. La variable de mayor peso en la variación del sock de vivienda es el amaño de la población, seguido de la rena per capia, los precios y los marimonios. En concreo, los resulados indican que un aumeno de un 1% en la población elevaría el sock de vivienda un 0,87%. Es decir, casi exise paridad en los porcenajes de variación de población y de sock de vivienda en España. En segundo orden de imporancia se encuenra la rena per capia. En ese senido, los resulados indican que un aumeno de un 1% en dicha rena elevaría el sock de vivienda un 0,60%. El número de marimonios ejerce un efeco posiivo sobre el sock de vivienda aunque de menor enidad al presenar una elasicidad de 0,32. Finalmene, la elasicidad de los precios es de -0,45. Es decir, el crecimieno en los precios de la vivienda iene efecos negaivos sobre el sock de vivienda. No obsane, su imporancia relaiva es inferior a la de las variables población y rena per capia. 16

17 Tabla 6 Resulados de la esimación del modelo Variable Grados de Parámero p-valor liberad Consane 1-18,8041 0,0078 * Ln(mar ) 1 0,3279 0,0156 * Ln(pop ) 1 0,8734 0,0498 * Ln(Y ) 1 0,6038 <,0001* Ln(pr ) 1-0,4594 0,0004 * D1 1-0,5313 0,0001 * D2 1 0,0899 0,1776 AR1 1-0,9976 <,0001 * AR2 1 0,2389 0,0293 * ARCH0 1 0, ,3620 ARCH1 1 0,3627 0,0484 * GARCH1 1 0,6706 <,0001 R 2 adjusado 0,9811 (*) Rechazo de la hipóesis de no significaividad al 95% 6. Conclusiones finales En ese rabajo se analizan algunos de los posibles deerminanes que influyen en el sock de vivienda en España en el largo plazo. En concreo, se explora el papel que la población oal, el número de marimonios por año, la rena per capia y los precios de la vivienda han enido en la evolución de la formación brua de capial residencial. Para ello se esima un modelo mediane écnicas de coinegración sobre una base de daos referida al período 1858 a Los diferenes es realizados confirman la validez del modelo esimado. En consecuencia, los resulados obenidos pueden uilizarse para realizar predicciones sobre la evolución del sock de vivienda en España. De las variables demográficas uilizadas, la que iene una mayor elasicidad es la población con un valor de 0,87. A parir de las proyecciones realizadas por el INE (2004) sabemos que la población podría crecer anualmene en España enre el 0,8% y el 1,18% en el período 2005 a En ese escenario, ceeris paribus, el sock de vivienda podría aumenar hasa un 4%. Es decir, al menos por lo que respeca a la presión que ejerce la población sobre el sock de vivienda, es de esperar que el fuere crecimieno del sock residencial iniciado en España en 1998 durane el úlimo boom inmobiliario enga coninuidad en el medio plazo. Por su pare, el papel que el número de marimonios ienen en el sock de vivienda es mucho menos imporane que la población por dos razones. Primero, porque 17

18 su elasicidad es mucho más reducida al ener un valor de 0,32. Segundo, porque la asa media de crecimieno del número de marimonios en los úlimos años iene un valor posiivo aunque cercano a cero. Las dos variables económicas uilizadas en ese rabajo para esimar el sock de vivienda han sido la rena per capia y los precios de la vivienda. Las elasicidades esimadas para dichas variables son respecivamene de 0,6 y 0,45. Es decir, el crecimieno de los precios ejerce un conrapeso imporane sobre el efeco posiivo que la rena iene en el crecimieno del sock en vivienda. Por ejemplo, los daos uilizados en ese rabajo indican que los precios de la vivienda crecieron en el año 2000 un 9,06% mienras que la rena per capia aumenó en ese periodo un 6,38%. Por ano, en 2000 el efeco negaivo del crecimieno de los precios sobre el sock de vivienda prácicamene compensó el efeco posiivo del crecimieno de la rena per capia sobre dicho sock. En ese senido, en los úlimos reina años el crecimieno en los precios de la vivienda y de la rena per capia han seguido endencias similares. Sin embargo, como se puede ver en el Gráfico 7, los rimos de crecimieno en ambas variables han sido disinos. En concreo, enre 1970 y 1973 y durane los años 1982 a 1999 los precios de la vivienda han crecido a menor rimo que la rena per capia. En esos años, ceeris paribus, el efeco neo de ambas variables sobre el sock de vivienda fue posiivo. Por el conrario, enre 1973 y 1982 y desde 1999 los precios de la vivienda han crecido a mayor rimo que la rena per capia. A pesar de ello, el efeco neo de ambas variables fue ambién posiivo aunque con valores próximos a cero. 18

19 En la acualidad, el mercado de la vivienda en España se ha caracerizado por un fuere crecimieno en los precios con asas de variación siuadas en media en los úlimos años alrededor del 15%. Con esas asas de variación, el efeco neo de precios y rena per capia podría llegar incluso a ser muy próximo a cero. Por ello, en ese conexo, el papel que el crecimieno de la población ejerce sobre el sock de vivienda podría adquirir mayor relevancia a medio plazo. Especialmene, si se cumplen las previsiones oficiales sobre el crecimieno que seguirá experimenando la población española en los próximos años por el efeco de la inmigración. 19

20 Apéndice: daos Índices cuánicos de sock de vivienda para el período 1858 a 2000 (base 1995). Fuene: Prados (1993). Población para el período 1858 a Fuene: Barciela e al (1989). Población para el período 1984 a Fuene: Base de daos Tempus del Insiuo Nacional de Esadísica ( Número de marimonios para el período 1858 a Fuene: Barciela e al (1989). Número de marimonios para el período 1984 a Fuene: Base de daos Tempus del Insiuo Nacional de Esadísica ( Produco Inerior Bruo a cose de los facores del período 1858 a Fuene: Prados (1993). Deflacor de la formación brua de capial fijo en vivienda para el período 1858 a 2000 (base 1995). Fuene: Prados (1993). Referencias bibliográficas Arroyo, A. (2004). Nupcialidad. En Tendencias Demográficas durane el siglo XX en España, pp Madrid: Insiuo Nacional de Esadísica. Barciela, C; Carreras, A.; Comín, F; Gómez; A.; Maluquer, J.; Marín Aceña, P; Nicolau, R.; Tafunell, X. y Tena, X. (1989). Esadísicas Hisóricas de España. Siglos XIX XX. Madrid: Fundación Banco Exerior. Confederación Española de Cajas de Ahorro (1975). Esadísicas Básicas de España Madrid: CECA. Cabré, A.; Domingo, A. y Menacho, T. (2002). Demografía y crecimieno de la población española durane el siglo XX. En Pimenel, M. (coord.), Procesos migraorios, economía y personas, pp Almería: Cajamar. Del Río. A. (2002). El endeudamieno de los hogares españoles. Documenos de Trabajo del Banco de España, número

21 Delgado, M. (2004). La evolución demográfica en España en el conexo inernacional. Información Comercial Española, 815, pp Engel, R.C. y Granger, C.W. (1987). Coinegraion and error correcion: represenaion, esimaion and esing. Economerica, 55, pp Engelhard, G.V. y Poerba, J.M. (1991). House Prices and Demografic Change: Canadian Evidence. Regional Science and Urban Economics, 21, pp Esping-Andersen, G. (2004). La políica familiar y la nueva demografía. Información Comercial Española, 815, pp Green, R. y Hendersho, P.H. (1996). Age, Housing Demand, and Real House Prices. Regional Science and Urban Economics, 26, pp Hamilon, B..W.(1991). The Baby Boom, he Baby Bus, and he Housing Marke. A second look. Regional Science and Urban Economics, 21, pp INE (2004). Censo de población y viviendas Madrid: INE. Leal, J. (2004). Housing problems & policy in Souhern Europe. Paper presened a he ENHR Conference, July 2nd 6 h, Cambridge, U.K. Lee, G. S.; Schmid-Dengler, P.; Felderer, B. y Helmemsein, C. (2001). Ausrian Demography and Housing Demand. Is There a Connecion. Empirica, 28, Mankiw, N.G. y Weil, D.N. (1989). The Baby Boom, he Baby Bus, and he Housing Marke. Regional Science and Urban Economics, 19, pp Marínez, J. y Maza, L.A. (2003). Análisis del precio de la vivienda en España. Documenos de Trabajo del Banco de España, número Naredo, J.M. (2004). Perspecivas de la vivienda. Información Comercial Española, 815, pp

22 Naredo, J.M.; Marcos, C. y Carpinero, O. (2004). El parimonio financiero-inmobiliario de los hogares españoles. Bolsa de Madrid, 127, pp Ohake, F. y Shinani, M. (1996). The Effecs of Demographics on he Japaneses Housing Marke. Regional Science and Urban Economics, 26, pp Phillips, P.C.B. (1986): Undersanding spurious regressions in economerics. Journal of Economerics, 33, pp Phillips, P.C.B. y Ouliaris, S. (1990): Asympoic properies of residual based ess for coinegraion. Economerica, 58, pp Phillips, P.C.B y Perron, P. (1988): Tesing for a uni roo in ime series regression. Biomerica, 75, pp Prados, L. (2003). El progreso económico de España ( ). Madrid: Fundación BBVA. Romero, A. (2004). Migraciones. En Tendencias Demográficas durane el siglo XX en España, pp Madrid: Insiuo Nacional de Esadísica. Trilla, C., La políica de vivienda en una perspeciva europea. Colección Esudios Sociales, 9. Barcelona: Fundación La Caixa. Zoido, F. y Arroyo, A. (2004). La población de España. En Tendencias Demográficas durane el siglo XX en España, pp Madrid: Insiuo Nacional de Esadísica. 22