Índice de Precios de Propiedades Residenciales (RPPI) para la República Argentina

Abstract

El precio de la vivienda en el mundo es un factor clave para la toma de decisiones que enfrentan los hogares, las instituciones financieras y los policy makers. Desde el punto de vista de las familias, la vivienda suele representar la mayor inversión en su portafolio. También representa la mayor parte de la riqueza en los balances de la mayoría de los países. Por lo que los cambios en los precios de la vivienda pueden tener implicancias de fuerte impacto para las personas. Por ejemplo, los niveles de deuda de los hogares pueden penetrar a través de la economía en general y el nivel de gasto en consumo a menudo se ve afectado por los cambios en los precios de la vivienda. A su vez, los policy makers, consultores y las instituciones financieras observan la evolución de los precios de las propiedades para monitorear el impacto en la actividad económica, la estabilidad y la solidez financiera de un país. Un claro ejemplo son los bancos centrales o comerciales que utilizan información sobre la inflación de los precios de la vivienda para medir el riesgo de impago, la capacidad de endeudamiento de los hogares y la carga de la deuda, y sus efectos sobre el consumo agregado. Esto cobró especial notoriedad luego de la crisis financiera sufrida por EEUU en 2008, causada por una burbuja inmobiliaria, debida a la asunción de riesgos excesivos por parte de los bancos sobre préstamos a compradores de vivienda de bajos ingresos. En el caso de nuestro país, Argentina actualmente no posee un índice de precios de propiedades residenciales que se publique de forma oficial por algún organismo o el banco central. Este trabajo busca construir dicho índice para nuestro país, siguiendo los lineamientos definidos por el fondo monetario internacional y eurostat. Para ello se trabaja sobre datasets públicos de años recientes de la empresa Properati, que releva el precio de miles de propiedades residenciales tanto en el AMBA como en el interior del país, realizando todo el proceso de limpieza, transformación y estimación mediante la utilización de RStudio. Siguiendo al IMF se analizan los 4 métodos sugeridos, los cuales son: mediana con estratificación, regresión hedónica con “time dummy”, regresión hedónica mediante el método de imputación y regresión hedónica mediante el método de características. Dado la estructura de los datos disponibles se realiza la construcción del índice mediante la primer y última metodología enunciada. Finalmente, se compara la metodología aplicada versus países que presentan índices similares, para evaluar los pros y las contras de su implementación en nuestro país.