PRINCIPALES DETERMINANTES ECONÓMICOS Y …

UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS ESCUELA PROFESIONAL DE ECONOMÍA

TESIS PARA OBTENER EL TÍTULO DE ECONOMISTA

AUTOR: Bach. LINA ARAZELI SANTILLAN MEDINA

ASESOR: Ms. DAVID JAULIS QUISPE

TRUJILLO - PERÚ

2018

“PRINCIPALES DETERMINANTES ECONÓMICOS Y DEMOGRÁFICOS QUE EXPLICAN LA VOLATILIDAD DEL PRECIO DE LA VIVIENDA EN LA CIUDAD DE TRUJILLO,

DURANTE EL PERÍODO 2005 – 2017”

TESIS UNITRU Biblioteca Digital. Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT

Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comecial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/

i

DEDICATORIA

A Dios, por ser la guía espiritual

en mi camino dándome la salud

y fortaleza que se necesita para

afrontar con mucha fe las

dificultades que se puedan

presentar en la vida.

A mis padres Víctor y Lucía por su

infinito amor y apoyo incondicional en

el todo el proceso de mi vida, y por

ser unos grandes ejemplos de

sacrificio y esfuerzo para mí.

A mis hermanos y demás

familiares por cada consejo

oportuno que han sabido

darme y por enseñarme que se

puede lograr lo que te

propones.

A todas las personas con las que

compartí y comparto parte de mi vida,

porque aprendí y sigo aprendiendo de

ellas; y porque además sé que Dios las

puso en mi camino por alguna razón.



ii

AGRADECIMIENTO

En primer lugar a Dios, por darme la vida y la salud, permitiéndome

lograr una meta más y abrirme nuevos caminos hacia el futuro.

A mi asesor, el Econ. David Jaulis Quispe, por su orientación en el

presente trabajo de investigación, brindándome sus valiosas sugerencias

y consejos que me permitieron mejorarlo y definirlo.

A mis profesores, y a la Universidad Nacional de Trujillo, por su apoyo

y transferencia de conocimientos que contribuyeron a mi formación

personal, académica y profesional.



iii

PRESENTACIÓN

Señores Miembros del Jurado:

En cumplimiento con las normas establecidas al Reglamento de Grados y Títulos

de la Facultad de Ciencias Económicas, me es grato dirigirme a ustedes para

presentar y exponer la presente tesis denominada: “PRINCIPALES

DETERMINANTES ECONÓMICOS Y DEMOGRÁFICOS QUE EXPLICAN LA

VOLATILIDAD DEL PRECIO DE LA VIVIENDA EN LA CIUDAD DE TRUJILLO,

DURANTE EL PERÍODO 2005 – 2017”, realizada con la finalidad de obtener el

Título Profesional de Economista, la cual se ha desarrollado según los

lineamientos establecidos por la Universidad, poniendo en práctica los

conocimientos adquiridos durante mi formación académica.

Por lo expuesto, dejo en ustedes señores miembros del Jurado, la calificación del

presente trabajo, esperando el dictamen correspondiente.

Trujillo, Agosto del 2018

Bach. Santillán Medina, Lina Arazeli



iv



v



vi

INDICE DEDICATORIA ................................................................................................................................ i

AGRADECIMIENTO ....................................................................................................................... ii

PRESENTACIÓN ........................................................................................................................... iii

RESUMEN ..................................................................................................................................... 9

ABSTRACT .................................................................................................................................. 10

I. INTRODUCCIÓN ................................................................................................................. 12

1.1 ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA ............................................... 12

1.1.1 ANTECEDENTES ................................................................................................... 12

1.1.2 JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA ........................................................................ 15

1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ............................................................................. 16

1.3 OBJETIVOS .................................................................................................................... 16

1.3.1 Objetivo General ..................................................................................................... 16

1.3.2 Objetivos Específicos .............................................................................................. 16

1.4 MARCO .......................................................................................................................... 17

1.4.1 MARCO TEÓRICO ................................................................................................. 17

1.4.2 MARCO CONCEPTUAL ......................................................................................... 26

1.5 HIPÓTESIS ..................................................................................................................... 28

II. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN ....................................................................................... 30

2.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN: ............................................................................................ 30

2.2. MATERIAL Y MÉTODOS................................................................................................ 32

2.2.1. Material ................................................................................................................... 32

2.2.2. Métodos .................................................................................................................. 32

2.2.3. Población: ............................................................................................................... 32

2.2.4. Muestra: .................................................................................................................. 33

2.3. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS: ................................ 33

2.3.1. Técnicas de recolección de datos ........................................................................... 33

2.3.2. Instrumentos de recolección de datos..................................................................... 33



vii

2.4. ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS .............................................................................. 33

III. RESULTADOS ..................................................................................................................... 36

3.1. Descripción y análisis de los principales determinantes económicos y demográficos del

precio de las viviendas en la ciudad de Trujillo, durante el período 2005 – 2017. ...................... 36

3.1.1 Producto Bruto Interno (PBI) ................................................................................... 36

3.1.2 Tasa de Interés de Préstamo Hipotecario ............................................................... 39

3.1.3 Índice de Precios de Materiales de la Construcción ............................................... 40

3.1.4 Alquiler de las viviendas.......................................................................................... 41

3.1.5 Tasa de Crecimiento Poblacional entre los 25 y 45 años de edad:......................... 47

3.2. Análisis de la evolución del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el período

2005 - 2017. ............................................................................................................................... 52

3.3. Estimación del modelo econométrico para identificar los determinantes de la volatilidad

del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el período 2005 – 2017. .................... 53

3.3.1. Análisis del modelo: ................................................................................................ 57

IV. DISCUSIÓN ......................................................................................................................... 64

V. CONCLUSIONES ................................................................................................................ 67

VI. RECOMENDACIONES ........................................................................................................ 70

Vii.- REFERENCIAS .................................................................................................................... 72

1) Referencias Bibliográficas.................................................................................................... 72

2) Referencias Electrónicas: .................................................................................................... 74

VII. ANEXOS .............................................................................................................................. 76



viii

ÍNDICE DE TABLAS Tabla 01: Cuadro de Operacionalización de variables ....................................... 31

Tabla 02: Producto Bruto Interno del Perú: 2005 – 2017 (millones de soles). ......................... 36

Tabla 03: Producto Bruto Interno del Departamento de La Libertad: 2005 – 2017 (miles de soles).

........................................................................................................................... 38

Tabla 04: Precio de Alquiler de Vivienda en Trujillo: 2005 – 2017. .................................... 46

Tabla 05: Población del Perú según lugar de residencia: 2005 – 2017. .............................. 48

Tabla 06: Tasa de Crecimiento Poblacional del Departamento de La Libertad por Rango de Edad:

2005 – 2017 (%) ...................................................................................................... 50

Tabla 07: Resumen del modelo ................................................................................ 54

Tabla 08: Varianza Anova ....................................................................................... 55

Tabla 09: Estimación de los Coeficientes del Modelo .................................................... 57

Tabla 10: Estimación de los Coeficientes del Modelo .................................................... 60

ÍNDICE DE GRÁFICOS

Gráfico N° 1: Producto Bruto Interno del Perú: 2005 – 2017 (Millones de soles) ...................... 37

Gráfico N° 2: Tasa de Crédito Hipotecario en el departamento de La Libertad: 2005 – 2017 (%) 39

Gráfico N° 3: Índice de Precios de Materiales de Construcción del Perú: 2005 – 2017 (Año base

2013 = 100) ........................................................................................................... 40

Gráfico N° 4: Rango de Edad del Perú por Tipo de Vivienda (% de la población total) ............. 41

Gráfico N° 5: Hogar según Tenencia de Vivienda en Trujillo - Año 2005 ............................... 42

Gráfico N° 6: Tipos de Vivienda en Trujillo - Año 2005 ..................................................... 43

Gráfico N° 7: Hogar según Tenencia de vivienda en Trujillo - Año 2017 ............................... 44

Gráfico N° 8: Tipos de Viviendas en Trujillo - Año 2017 .................................................... 45

Gráfico N° 9: Precio de Alquiler de Vivienda en Trujillo: 2005 – 2017 ................................... 47

Gráfico N° 10: Población del Perú según lugar residencia: 2005 – 2017 (%).......................... 49

Gráfico N° 11: Tasa de Crecimiento Poblacional del Departamento de La Libertad por Rango de

Edad del: 2005 – 2017 (%) ........................................................................................ 51

Gráfico N° 12: Precio Promedio de la Vivienda en Trujillo por 𝑀2: 2005 – 2017 (Dólares) ........ 52

Gráfico N° 13: Histograma - Grafico P-P normal de regresión Residuo Estandarizado: Variable

dependiente: Precio por m2 de la vivienda ..................................................................... 56



9

RESUMEN

El presente trabajo de investigación se centra en identificar para luego analizar

aquellos determinantes económicos y demográficos que tienen mayor influencia

en la determinación del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el

período 2005 -2017. Utilizando como variables económicas: PBI, tasa de interés

de préstamos hipotecarios, precio de alquiler de la vivienda y el Índice de Precios

de Materiales de la Construcción; y como única variable demográfica: la tasa de

crecimiento poblacional comprendida entre los 25 y 45 años de edad que es la

más representativo de la demanda. Obtenidas de fuentes como el BCRP, INEI,

y la Gerencia de Construcción y Vivienda.

Asimismo, se plantea un modelo econométrico para estimar los determinantes

de la volatilidad del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo. El cual se

concluye que los determinantes económicos han presentado mayor capacidad

explicativa e influyendo directamente en su precio mientras que el determinante

demográfico ha mostrado poca influencia y de manera indirecta.

Palabras clave: Vivienda, precio y determinante



10

ABSTRACT

The present research work focuses on identifying and then analyzing the

economic and demographic determinants that have the greatest influence in

determining the price of housing in the city of Trujillo, during the period 2005-

2017. Using as economic variables: GDP, mortgage interest rate, rental price of

the home and the Construction Materials Price Index; and as the only

demographic variable: the population growth rate between 25 and 45 years of

age that is the most representative of the demand. Obtained from sources such

as the BCRP, INEI, and the Construction and Housing Management.

Likewise, an econometric model is proposed to estimate the determinants of the

volatility of housing prices in the city of Trujillo. Which concludes that the

economic determinants have presented greater explanatory capacity and directly

influencing their price while the demographic determinant has shown little

influence and indirectly.

Key words: housing, price and determinant.



11

CAPITULO I INTRODUCCION



12

I. INTRODUCCIÓN1.1 ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA 1.1.1 ANTECEDENTES 1.1.1.1 A. Internacionales

Peña, Ruiz y García (2000), analizan el comportamiento del mercado del activo

- vivienda haciendo hincapié en aquellos factores que influyen más directamente

en la formación de los precios de dicho activo. Es un estudio realizado en España

para el período comprendido desde el año 1978 hasta el año 2000.Toman como

variables al PIB per cápita, las viviendas terminadas de protección oficial,

volumen de crédito disponible, tipo de interés de referencia del mercado

hipotecario, y viviendas libres terminadas. Además, formalizan cinco modelos de

regresión en combinación con las variables mencionadas, llegando a la

conclusión que las variables más importantes por su mayor capacidad explicativa

conjunta en el comportamiento del precio de la vivienda en España durante el

periodo: 1978 - 2000 son: PIB per-cápita, el precio del alquiler de la vivienda y

tipos de interés de referencia.

Crochi, (2008), estudia los factores que determinan los precios en el largo plazo,

saber cuál es el motor de su crecimiento; que puede ser la demanda genuina o

la especulación. Para ello analiza cuáles son los parámetros que mueven el

mercado de inmuebles teniendo en cuenta tanto los factores de oferta como los

de demanda. Es un estudio realizado para el país de Argentina, durante el

período: 1993 - 2007. Toma como datos la evolución de los precios y volúmenes

de ventas mensuales correspondientes a la Capital Federal y estima un modelo

econométrico utilizando variables como: precio por metro cuadrado de la

vivienda, Índice del Costo de la construcción, tasa de interés de préstamos

hipotecarios, permisos de construcción, salario y tipo de cambio nominal. A

modo de conclusión, nos dice que el incremento de precios es generado por la

recuperación del salario real de los trabajadores y, en menor medida, por la

especulación de la evolución futura de precios, pero que también puede existir

la formación de una burbuja en los precios.



13

Moreno y Alvarado (2012), en su investigación estudian lo que son las

características de la vivienda en el espacio geográfico, es decir características

por el vecindario, el alrededor físico y socioeconómicas. Es un estudio realizado

en el en el país de México, principalmente en el Área Metropolitana de Monterrey,

para el año 2011. Se Utilizó como metodología al modelo de precios hedónicos

aplicándolo al mercado de la vivienda en tres de los municipios del Área

Metropolitana de Monterrey. Sus variables fueron: la tasa de escolaridad, la

cantidad de niños, la lejanía a parques, hospitales, centros comerciales, iglesias,

entre otras. Como resultados obtuvieron que las preferencias por algunas

características de la vivienda son diferentes para cada persona y depende

mucho del entorno social que presente el vecindario. En cuanto al modelo

estimado para el mercado de viviendas resultó con una elevada capacidad

explicativa ya que las características seleccionadas explican casi un 90% de la

varianza del precio de la vivienda. De un total de 17 variables, 12 resultaron ser

significativas.

Calderón (2012), en su investigación, aplica la teoría de precios hedónicos en

20 proyectos de vivienda nueva en la ciudad de Tunja, para valorar los pisos en

cada construcción dependiendo de características ambientales, estructurales y

de vecindario. Asimismo, utilizó la metodología de minería de datos, para

seleccionar las variables que explican los precios de las viviendas y un método

estadístico de Mínimos Cuadrados Ordinarios, con la finalidad de determinar que

variables son determinantes en la determinación del precio de la vivienda nueva,

obteniendo como resultados:

a) Las personas que ofrecen vivienda nueva interiorizan sobre todo las

preferencias ambientales de los consumidores, más que características

estructurales y de vecindario de tal manera que el precio por 𝑚2 de las

viviendas se explican significativamente por variables de recreación y

avenidas principales.

b) El enfoque de esta investigación se puede usar para construir índices de

precios de viviendas que se encuentran diferenciadas por pisos. La

construcción de índices de precios en esta metodología daría datos más

cercanos a los que está ocurriendo en el mercado de la vivienda en una

región o país.



14

1.1.1.2 A. Nacionales

Orrego (2012), estima la relación de equilibrio entre el precio por m2 de las

viviendas en Lima y sus fundamentos macroeconómicos desde el período: 1998

desde el trimestre I – 2013 hasta el trimestre IV. Es un estudio realizado por el

Banco Central de reserva del Perú y la Universidad de Piura. Mediante un

análisis econométrico, llega a concluir que el crédito hipotecario, el

financiamiento externo, los términos de intercambio y la demografía son

variables explicativas del precio por m2 de las viviendas y que además, es

importante dar un continuo seguimiento a los determinantes internos y externos

del precio de las viviendas.

Garayar (2014), trata de determinar a priori la existencia de una burbuja

inmobiliaria, o cualquier burbuja en general, debido a un continuo aumento en el

precio de las viviendas, basándose en los estudios de Robert J. Shiller (2007) y

entre otros estudios. Es un estudio realizado por el Banco Central de Reserva

del Perú (BCRP) en el año 2014. Para ello analiza y toma como posibles

variables que pueden incidir en el precio de las viviendas a: el nivel de ingresos

de los habitantes, porcentaje de gasto gubernamental sobre PBI, inflación,

migraciones, población joven y el costo de construcción y/ o mantenimiento. Así,

concluye que el alza sostenida en los precios de los inmuebles (activos) se puede

originar de un cambio estructural que valide el nuevo nivel de precios alcanzado

o puede ser solamente un evento temporal que luego se revertirá.

Ortiz y Samamé (2015), analizan el comportamiento del consumidor de

viviendas en el mercado inmobiliario en la ciudad de Chiclayo. Utilizaron el

enfoque cualitativo, tomando como período de tiempo a los años 2000 -

2014.Para obtener sus datos realizaron el muestreo no probabilístico por

conveniencia; donde la base de datos fue proporcionada por 3 inmobiliarias y

asimismo, utilizó una metodología etnográfica basada en entrevista réflex y

observación participante.

En sus resultados, concluyen que las familias tienen características diferentes,

percepción del valor diferente, niveles de ingreso económico diferente. Esto

determinó la clasificación en tres tipos: F1, F2, F3. Las familias de Tipo F1

buscan maximizar su valor con los recursos que ellos cuentan, orientándose a



15

mejorar la calidad de vida de sus hijos, el Tipo F2 buscan vivir sólo con su familia

(independiente) debido a que tienen una solvencia económicamente estable y el

tipo F3 se enfoca en mantener su estatus, con mayores comodidades de acuerdo

a su estilo de vida.

Zurita (2016), en su investigación busca determinar cuál es la variable que

determina la valorización de los inmuebles multifamiliares de Lima Metropolitana,

tomando como período de tiempo a los años 2002 – 2014. Para sus variables

toma en cuenta variables de oferta y variables de demanda, luego estima un

modelo econométrico de panel data, donde examina el efecto de las variables

dentro del sector inmobiliario del precio del m2 de los inmuebles multifamiliares

en Lima Metropolitana. Concluye así, que la segunda variable más dominante en

el modelo econométrico es el índice de precios de los materiales de construcción.

1.1.2 JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA

1.1.2.1 Justificación Teórica

La presente investigación tiene justificación teórica, porque utiliza conocimientos

científicos actuales de la economía como ciencia ya que mediante el intercambio

de bienes durables con sus determinantes de la oferta y demanda, permitirá

generalizar dicha teoría hacia el tema en particular y así poder saber cuáles son

las principales características de los bienes inmuebles, principalmente de las

viviendas ya que se clasifica como un bien durable, como también de cuáles

pueden ser las variables que determinan el precio de las mismas.

1.1.2.2 Justificación Práctica

El desarrollo de la presente investigación tiene justificación práctica, puesto que,

su desarrollo pretende analizar el comportamiento del mercado de la vivienda

desde la perspectiva de aquellos determinantes que explican directamente en la

formación de sus precios. Puesto que, la vivienda es un elemento importante en

la vida de las personas en especial de cada familia, y por lo que constituye un

elemento del gasto.



16

1.1.2.3 Justificación Metodológica

La realización del presente trabajo de investigación tiene justificación

metodológica, porque se utiliza metodologías con bases científicas aplicadas a

la realidad problemática y adaptada a la realidad nacional, en la cual se

determinará las variables que tienen la capacidad de explicar el comportamiento

de la variable precio de la vivienda mediante un análisis regresivo y de ello se

determina la importancia de cada una de estas variables y cómo reacciona ante

cambios generados en las variables de estudio.

1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

¿Cuáles son los principales determinantes económicos y demográficos que

explican la volatilidad del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el

período 2005 -2017?

1.3 OBJETIVOS

1.3.1 Objetivo General

Identificar los principales determinantes económicos y demográficos que

explican la volatilidad del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el

período 2005 -2017.

1.3.2 Objetivos Específicos

a) Describir y analizar los principales determinantes económicos y

demográficos del precio de las viviendas en la ciudad de Trujillo,

durante el período 2005 – 2017.

b) Analizar la evolución del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo,

durante el período 2005 - 2017.

c) Estimar si los determinantes económicos y demográficos identificados

explican la volatilidad del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo,

durante el durante el período 2005 – 2017.



17

1.4 MARCO 1.4.1 MARCO TEÓRICO 1.4.1.1 TEORÍA DE BIENES DURABLES PARA EL MERCADO

INMOBILIARIO

Los bienes durables son considerados parte primordial de la producción

económica, por lo que es importante definirlos para conocer sus

características y poder determinar cuáles son los principales variables que

influyen en la de demanda de viviendas y oferta de viviendas.

En el año 1970 se identificaron 3 avances en la teoría microeconómica de

bienes durables:

a. Durabilidad óptima (Peter Swan)

b. Inconsistencia temporal (Ronald Coase)

c. Información asimétrica y selección adversa (George Akerlof)

1.4.1.1.1 CONTRIBUCIONES CLÁSICAS A LA TEORÍA DE BIENES DURABLES:

a. Durabilidad Óptima: Hace referencia a una durabilidad ineficiente, que

varios autores consideraban, en ese entonces, para el año 1960 que en

el mercado los monopolistas elegirían ese tipo de durabilidad para su

competencia.

Uno de los primeros autores en estudiar a la durabilidad óptima fue Peter

Swan, quien demostró que esta conclusión era incorrecta. Swan, lo

explicó mediante un ejemplo aplicado al mercado de ampolletas,

afirmando que estos pueden elegir cantidad y durabilidad al mismo tiempo

y haciendo incluso que sus costos sean mínimos. Después de esto, se

concluyó que Swan tenía razón en sus supuestos pero no en uno, el cual

estaba referido a la sustitución para un producto nuevo.

b. Inconsistencia temporal y bienes durables: Se consideran dos

periodos de tiempo, t (valor presente) y t+1 (valor futuro). Se sostiene que,

los bienes durables vendidos en el futuro van afectar el valor futuro de las

unidades vendidas hoy, y si el monopolista no puede comprometerse a



18

fijar cantidades/precios en el futuro, no internalizará esta externalidad.

Para ello, el monopolista puede solucionar esto alquilando en vez de

vendiendo así, la empresa será dueña de las unidades anteriores al

principio del segundo período, por lo cual internalizará cómo sus acciones

en el segundo período afectan el valor de dichas unidades.

c. Selección adversa y bienes durables: Según Akerlof, a través de su

estudio en la teoría del mercado de los limones. Utilizando como ejemplo

el mercado de coches, sostiene que la selección adversa es un problema

de asimetría de información entre ofertantes y demandantes. Por

ejemplo los ofertantes conocen la calidad del auto que venden y los

demandantes solo la calidad promedio de los autos que se venden y el

precio de todos los autos que se usan reflejan la calidad promedio. Por

lo tanto, se vende una cantidad de autos menor a la eficiente, ya que el

ofertante que posee un auto de alta calidad prefiere mantenerlo en vez

de venderlo a un precio que no refleja su calidad.

1.4.1.1.2 LOS BIENES DURABLES:

A continuación, se explican los principales determinantes de la demanda y oferta

de bienes durables, donde se conocerá cuáles son las variables o factores que

podrían determinar su precio.

1.4.1.1.2.1 Demanda de Bienes Durables

Dada la multitud de trabajos referidos al estudio de la demanda de bienes

durables, se busca resumir los determinantes más expresivos que han sido

tenidos en cuenta por diferentes autores. Uno de los trabajos más recientes es

el de Heim (2009), quien busca determinar que variables son las que impulsan

la demanda como un total.

Para ello lo determinó utilizando datos del consumo de los EEUU desde 1960

hasta el 2000, llegando a la conclusión de que los determinantes principales de

la demanda de los bienes durables por orden de importancia, son:



19

Ingreso Disponible (49%)

Acceso al crédito (18%)

Tipo de Cambio (14%)

Riqueza (5%)

Demanda de Viviendas (5%)

Crecimiento de la población (2%)

Tasa de interés Real (1%)

Cada porcentaje dado indica la incidencia de la variable sobre la demanda de

bienes durables.

Como primer lugar, se toma al ingreso disponible, que según Keynes (1936), es

la variable primordial sobre la cual formara y dependerá la función de demanda

agregada.

En segundo lugar, el acceso al crédito, en donde se conoce que no todos los

individuos de una economía tienen las mismas posibilidades de acceder, lo que

vendría a ser una limitación, principalmente para las personas de menores

recursos, al momento de adquirir bienes durables. Esto pasa, por la falta de un

tercero, es decir a una entidad financiera que facilite el proceso. Por lo tanto esto

crea una barrera de entrada al momento de adquirir una vivienda y más aún si

cuesta caro.

Luego, está el tipo de cambio que según trabajos de Mendoza y Pedauga (2006)

y Mendoza (2007), es otro de los determinantes que tiene una incidencia

significativa sobre la demanda de bienes durables. En Venezuela, por ejemplo

se conoce la importancia que tiene esta variable al momento de determinar los

precios de los distintos bienes y servicios de la economía.

Desde otro punto de vista, la demanda de viviendas, explicada por Heim (2009),

también está determinada en base al nivel de precios de los bienes durables con

relación al ingreso, es decir, que según el precio, las familias trataran de adquirir

una vivienda que se ajuste a sus posibilidades económicas.



20

Asimismo, es válido agregar los costos de transacción, que según Stigler y Miller

(1961), son parte primordial de la demanda de bienes durables. Los costos de

transacción afectan la compra y venta de bienes durables y son significativos.

Para el caso de bienes no durables, deben ser comprados de manera más

frecuente, por lo se adquiere y mantiene información constante acerca de los

precios y características de los productos. Para el caso de los bienes durables,

las compras al ser poco frecuente, los consumidores deben destinar recursos

para obtener más información del producto, incluyendo por ejemplo su

localización, características, precio y hasta de su durabilidad. Por lo tanto, los

costos de transacción involucrados en la compra de bienes durables son una

variable importante que los define, y pueden tomar diferentes formas.

Por otro lado, para ciertos bienes según Parks (1974) señala que, a mayores

costos de transacción en la compra del bien durable, mayor será el precio y por

lo tanto podría generar una caída en la demanda. Para este autor los costos de

transacción trabajan como un impuesto sobre las compras, lo cual es razonable,

ya que al momento de adquirir una vivienda, existe un conjunto significativo de

dichos costos que van desde el tiempo que se invierte buscando el sitio

adecuado, hasta la búsqueda de un precio apropiado, por lo que al final, el

demandante al comprar una vivienda, asume todos estos costos de transacción,

como sí pagara ese “impuesto” por su compra. El autor señala dos puntos

importantes que son:

A mayor durabilidad del bien, mayor será el costo de transacción, por lo

que se puede decir que la durabilidad es una función positiva de dicho

costo.

Un aumento de los costos de transacción se traslada a un aumento de

precio, por lo que se reducirá la cantidad demandada del bien en cuestión.

En conclusión, la demanda de bienes durables está determinada principalmente

por el ingreso disponible, el acceso al crédito, el tipo de cambio, la demanda de

viviendas, la riqueza, el crecimiento de la población, la tasa de interés real, y los

costos de transacción.



21

1.4.1.1.2.2 Oferta de Bienes Durables

Entre los determinantes principales de la oferta de bienes durables,

están:

a. El precio del bien: El precio, es una de las variables que más afecta la

oferta. Para el caso de las viviendas, el precio es primordial para el

ofertante, ya que le permite saber si la demanda está o no muy alta, y en

base a esto, el agente se verá motivado para seguir construyendo más

viviendas o emprender un proyecto de construcción nuevo si sabe que

los precios están muy bajos, y lo contrario sucederá si los precios están

altos, es decir la oferta de viviendas subirá.

b. El costo de los insumos y de los diferentes recursos utilizados en la producción del bien: A un precio mayor, los costos de producción

subirán, por lo que a determinados niveles de precios se puede ver un

costo mínimo de ganancias para el productor. Trayendo como

consecuencia que no se ofrezcan las mismas cantidades de bienes

durables bajo esta condición, mientras que un descenso en el precio de

los insumos provocará un aumento de la oferta.

c. Expectativas sobre la evolución de la demanda y de los precios relativos futuros: Esta referido a expectativas de que el precio del bien

que ofrecen los ofertantes va a aumentar en un futuro, ya sea por una

devaluación, inflación, etc, entonces retendrán la venta de por lo menos

parte de su producción hasta que aumente el precio o las condiciones

de mercado sean más favorables.

d. Número de ofertantes: A mayor número de ofertantes, ceteris paribus,

mayor será la cantidad ofrecida. Sin embargo esto no siempre es así, ya

que dependerá mucho de otros factores, así como de las limitaciones

que existan o no en el mercado a los cuales están sometidos los

productores.



22

1.4.1.2 NUEVA TEORÍA DEL CONSUMIDOR

Hace referencia a un modelo de precios hedónicos que se origina a partir del

trabajo realizado por Lancaster (1966), mediante el desarrollo de la Nueva

Teoría del Consumidor, según la cual la utilidad se deriva de las

características que poseen los bienes. Según Gould y Lazear (1989), resumen

este enfoque en los siguientes puntos:

Un bien no brinda por sí mismo una utilidad al consumidor; posee ciertas

características y son estas características las que producen utilidad. Un bien poseerá más de una característica y muchas características serán

compartidas por más de un bien.

En base a lo anterior, según Rosen (1974), consideraba la existencia de un

conjunto de características contenidas en los bienes para las cuales existe

un precio implícito, reflejando la suma de todos ellos el precio observado del

bien. Éste último trabajo propuso el modelo de precios hedónicos para

identificar las preferencias de las personas por esas características, siendo

esto la base de estudios posteriores.

Por lo general, los estudios hedónicos para el mercado de viviendas incluyen

una gran lista de características agrupadas en tres clasificaciones:

La primera de ellas está referida con características estructurales, las cuales

generalmente agrupan características físicas propias de la vivienda. Entre las

más comunes se encuentra el número de cuartos, el tamaño de la vivienda,

número de baños y de pisos, tamaño del lote, entre otras, aunque también

pueden ser de tipo discretas como vivienda con terraza, con servicio de

recolección de basura, aire acondicionado, teléfono, piscina, entre otras.

Las segundas características son las del vecindario, que incluye lo que es el

entorno social y espacial en la que se encuentra la vivienda, como el ingreso

promedio del vecindario, la escolaridad, tasas de criminalidad, calidad de las

escuelas, cercanía a un hospital, a un parque o a una iglesia, porcentaje de

familias con niños, etcétera.

Por último, las características de localización, donde se consideran variantes

de distintos tipos como son: ambientales, geográficas y económicas, no



23

directamente relacionadas con el vecindario en el que se encuentra la

vivienda; las más utilizadas son la distancia a un centro de negocios, las

condiciones de tráfico, contaminación, entre otras.

1.4.1.3 DETERMINANTES DE LA DEMANDA DE VIVIENDAS

La demanda de viviendas es analizada por varios autores que tuvieron

diferentes puntos de vista en sus trabajos de investigación. Uno de ellos, está

referido a la elección que tome el consumidor que debe tomar de alquilar o

comprar una vivienda. Otro trabajo, hace referencia a que la vivienda es

considerada como un activo alternativo frente a los activos financieros en

donde el individuo enfrentara un nivel de incertidumbre ante la decisión de

realizar una inversión parcial o totalmente irreversible. Otra investigación,

estudia la demanda de la vivienda en función de su localización y las

expectativas que pueda formar el demandante sobre la evolución futura de su

precio y el posible impacto sobre la valuación de su riqueza.

Si bien la extensa información que existe sobre el tema de los determinantes

de la demanda de la vivienda no muestra una cierta aprobación acerca de

cuáles pueden ser las variables universales que la afectan.

Se presenta a continuación un grupo de variables o determinantes que se

manifiestan en la mayoría de trabajos:

a. Precio del inmueble, gustos y preferencias: El precio está relacionado

con el nivel de elección que tome el individuo en demandar una vivienda

que se encuentre dentro de sus posibilidades económicas, y dependiendo

de los gustos y preferencias que el individuo tenga hacia ciertas

características que considera como principales. b. Ingreso real disponible: Constituye una variable fundamental en la

demanda de consumo. Un incremento del ingreso real afectará el acceso

para que las familias tengan más facilidades de poder adquirir una

vivienda. Además que este puede verse afectado por un aumento del

ingreso real como por una reducción en la tasa de los impuestos. Por lo

tanto, al aumentar el ingreso real disponible de la población, traerá como



24

consecuencia un aumento de la demanda de bienes inmuebles, puesto

que mejoran las posibilidades de compra de las familias. c. Disponibilidad al crédito: Está relacionado al nivel de ahorro que las

familias o el individuo tenga en períodos anteriores. Según esto, él se verá

influenciado en poder recurrir a un préstamo hipotecario, dependiendo del

tipo de vivienda que el desee obtener. Este contrato hipotecario

compromete al individuo a un patrón de ahorro en períodos futuros.

Asimismo, la presencia de restricciones en el crédito al momento de

comprar una vivienda, afecta la relación de equilibrio del mercado.

d. La población y factores demográficos: Esta referido con las

características propias de la población que influyen en la demanda de

viviendas entre las cuales están: los cambios en el número de personas

por familia, el números de matrimonios, las migraciones ,la seguridad, y

otros factores deseables en la ubicación, facilidades de transporte,

comercio, educación, entre otros. Según Coremberg (2000), explica por

ejemplo que los factores demográficos en el largo plazo causan

movimientos en la demanda de viviendas y por consiguiente también en

su precio.

e. Expectativas sobre el futuro: Se trata del refugio de comprar una

vivienda hoy para protegerse ante un aumento de su precio en el futuro,

trayendo como consecuencia un incremento en la demanda de viviendas

en tiempo presente.

f. Crecimiento económico: A medida que una economía crece y mejora,

las personas tendrán mayores posibilidades de poder comprar una

vivienda. Los mayores niveles de prosperidad económica que genera el

crecimiento de la economía se ven reflejados en mayor aumento de los

ingresos per cápita en el sector de los inmuebles residenciales y en un

aumento de la tasa de interés por los activos inmobiliarios más lujosos.

g. Planes de política habitacional: Está relacionado con la facilidad de

dinero que pueda obtener un individuo para comprar o alquilar una vivienda

u otro bien inmueble, ello dependerá mucho de las opciones y el acceso al

financiamiento; donde se busca que sectores de menores recursos puedan

acceder a un financiamiento a través de bajas tasas de interés y con

facilidades de pago en el largo plazo.



25

1.4.1.4 DETERMINANTES DE LA OFERTA DE VIVIENDAS

La industria en la construcción enfrenta dos tipos de riesgo: el riesgo de

mercado, el cual surge de la volatilidad del precio de las viviendas y el otro,

es el riesgo específico del lugar, el cual incluye los riesgos asociados con la

adquisición del terreno, la estructura y planificación de las ganancias, los

permisos necesarios y el proceso de construcción.

Sin embargo, es normal que la oferta de viviendas presente retrasos ante sus

variaciones en los precios, debido a que la construcción de viviendas nuevas

toma un largo período de tiempo, desde el momento en que se identifica el

terreno hasta que se termina de construir la vivienda, por lo tanto cambios de

precios en el corto plazo son explicados por cambios en la demanda del stock

existente de viviendas, y en menor proporción por la oferta de nuevas

viviendas.

Entre los principales determinantes de la oferta de viviendas, se tiene:

a. Las expectativas sobre el futuro: En el caso de los demandantes está

relacionado con expectativas de una futura devaluación, o inflación en el

corto o largo plazo, esto puede traer como consecuencia que ellos no

vendan sus viviendas, y que lo guarden para después que costaría un

precio mayor. En el caso de los ofertantes los retrasos en el tiempo entre

la decisión de construir y completar la obra se pueden afectados por la

volatilidad. Una falta de respuesta de la oferta significa que aumentos en

la demanda se van a transmitir directamente hacia mayores precios de las

viviendas. Por lo tanto, la volatilidad de los precios de las viviendas no

solo afectan a la demanda sino también a la oferta y la interacción de las

dos afecta la volatilidad. b. Acceso al crédito: Un mercado crediticio restringido impone serias

dificultades para que la oferta de viviendas pueda responder de manera

más rápida ante variaciones en los precios, y poder ejecutar un proyecto

nuevo con los recursos necesarios.



26

c. Valor del inmueble: Hay relación directa entre la cantidad ofrecida y el

precio del inmueble. Al aumentar el precio del inmueble ceteris paribus, el

ofertante se verá más estimulado para vender mayor cantidad de

inmuebles, mientras que si el precio cae, el ofertante limitará su oferta. d. Restricciones en el uso de la tierra: En el lado de la oferta el ajuste del

mercado de la vivienda en un corto plazo, está restringido por varias

regulaciones del uso de la tierra, causados por controles establecidos en

el Gobierno, como también por un problema de densidad de uso .Por lo

tanto, las restricciones en el uso de la tierra van afectar el precio final de

la vivienda, porque por ejemplo el ofertante al tener dificultad en encontrar

terrenos disponibles para construir nuevas viviendas, va a ceder esos

costos de búsqueda y ello determinará su precio.

1.4.2 MARCO CONCEPTUAL

VOLATILIDAD

Significa la tendencia del precio de un activo, en el estudio es el precio

de la vivienda, que se mueve dentro de su rango de cotización. Si el

rango de negociación es estrecho, la volatilidad tiende a ser bastante

baja. Si el rango de negociación es más amplio, entonces la volatilidad

es mayor.

VIVIENDA

Es todo local estructuralmente separado independiente, formado por un

cuarto (habitación) o conjunto de cuartos (habitaciones) destinado al

alojamiento de personas. Para el estudio se tiene en cuenta a las

viviendas de tipo casa independiente o departamento en edifico.

DETERMINANTES ECONÓMICOS Son los factores de índole económica que determinan el comportamiento

del precio de la vivienda.



27

DETERMINANTES DEMOGRÁFICOS

Son los factores de índole demográfica o social que también determinan

el comportamiento del precio de la vivienda.

BIENES DURABLES

Son aquellos que no se consumen en una sola vez, sino que se utilizan

durante varios años. Son bienes reutilizables y que implican una compra

a largo plazo. La vivienda, se encuentra dentro de esta clasificación.

DEMANDA DE VIVIENDAS

Es la cantidad total de personas que pueden y desean adquirir o alquilar

una vivienda teniendo diferentes tipos de precios en un periodo de

tiempo determinado, para poder elegir. Por lo que la demanda total sería

la sumatoria de cada una de las demandas individuales.

OFERTA DE VIVIENDAS

La oferta de viviendas está compuesta por dos mercados, el mercado

primario que vienen a ser las viviendas nuevas, y el mercado secundario

que viene a ser las viviendas usadas. Se define entonces a la oferta de

viviendas como la cantidad total de viviendas que están disponibles en

el mercado para su venta o alquiler a los diferentes precios en un espacio

de tiempo determinado.

PRODUCTO BRUTO INTERNO (PBI)

Es un indicador económico que ayuda a medir el crecimiento de la

producción de empresas de cada país dentro de su territorio. Muestra el

valor monetario de todos los bienes y servicios finales producidos en un

país durante un período de tiempo determinado. Incluye la producción

generada por nacionales residentes en el país y extranjeros residentes

en el país.



28

INDICE DE PRECIO DE MATERIALES DE LA CONSTRUCCIÓN

Es el indicador económico y estadístico que muestra la variación en los

precios de los principales materiales de construcción que se utilizan en

la actividad constructora del país.

PRÉSTAMO HIPOTECARIO

Es una operación financiera que permite obtener dinero a cambio de

devolver dicha cantidad junto con los intereses correspondientes,

mediante pagos periódicos y poniendo como garantía un bien inmueble

(si lo amerita el caso), puede ser una vivienda, un vehículo, un local,

entre otros.

1.5 HIPÓTESIS

Los principales determinantes económicos y demográficos que explican la

volatilidad del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el período

2005 -2017, son: PBI, precio de alquiler de la vivienda, tasa de interés del

préstamo hipotecario, índice del precio de la construcción y la tasa de

crecimiento poblacional; y estos inciden directamente en el precio de la vivienda

a excepción de la tasa de crecimiento poblacional que lo hace indirectamente y

en menor significancia.



29

CAPITULO II

DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN



30

II. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 2.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN:

2.1.1. No experimental.- Puesto que no se manipulan las variables, sólo son

observadas para después ser analizadas.

2.1.2. Longitudinal.- Puesto que se recopilan datos del período 2005 – 2017.

2.1.3. Correlacional.- Porque presenta las variables de tipo dependiente e

independiente por lo cual, se miden y evalúan con precisión el grado

de relación que existe entre ambas variables.

Donde: Y= Precio de la vivienda.

Xi= Vector de variables económicas. (X1, X2, X3, X4, X5)

X1= PBI

X2= Alquiler de viviendas

X3= Precios de Materiales de la Construcción.

X4= Préstamos hipotecarios.

Xj= Vector de variables demográficas. (Tasa de crecimiento de la

población: rango de edad 25 – 45).

A continuación se detallan cada una de las variables utilizadas.

Y

Xi

Xj



31

Tabla 01: Cuadro de Operacionalización de variables

VARIABLES CONCEPTUALIZACIÓN INDICADORES

DEPENDIENTE: Precio de la

Vivienda

Vivienda.- Es todo local

estructuralmente separado

independiente, formado por un

cuarto (habitación) o conjunto de

cuartos (habitaciones) destinado al

alojamiento de personas. Para el

estudio se tendrá en cuenta a las

viviendas de tipo casa

independiente o departamento en

edifico.

Precio promedio de

la vivienda por

metro cuadrado

INDEPENDIENTES:

ECONÓMICAS:

PBI por tipo de ingreso.- La lógica

económica nos dicta que la mayor

o menor demanda de vivienda, y su

consiguiente efecto en el

incremento del precio, va a estar

afectada por el nivel de ingresos

que la población tenga en un

periodo determinado.

Alquiler de la vivienda.- Partiendo

del supuesto de que la posesión de

una vivienda y el alquiler de la

misma son dos acciones

mutuamente sustitutivas.

Precios de Materiales de la Construcción.- A través de su

indicador económico y estadístico,

muestra la fluctuación promedio de

precios que experimentan en el

mercado, el conjunto de elementos

que intervienen en el costo de las

obras de construcción civil.

Préstamos hipotecarios.- La gran

mayoría de los compradores de

vivienda necesita acudir a la

financiación externa lo que

reportará un coste financiero.

PBI a precios

corrientes.

Precio de alquiler

de viviendas.

Índice de Precios

de Materiales de la

Construcción.

Tasa de interés de

referencia de los

préstamos

hipotecarios.



32

VARIABLES CONCEPTUALIZACIÓN INDICADORES

DEMOGRÁFICAS:

Crecimiento poblacional.- Principalmente por la existencia de

migración interna de la zona rural a

la urbana. Debido a continuas

mejoras en la calidad de vida de las

diversas zonas del país.

Tasa de

crecimiento

poblacional

comprendida entre

los 25 y los 45 años

de edad.

2.2. MATERIAL Y MÉTODOS

2.2.1. Material

- Libros

- Revistas especializadas.

- Informes y revistas de estudio.

- Material informático diverso (reportajes, noticias, opiniones)

2.2.2. Métodos

- Método científico con deducción, inducción, análisis, síntesis en

sus formas de descripción y explicación.

- Método analítico - sintético, para descomponer las variables y con

ello comprender los principales determinantes económicos y

demográficos que explican la volatilidad del precio de la vivienda

en la ciudad de Trujillo, durante el período 2005 – 2017.

2.2.3. Población:

- Precio de la vivienda por metro cuadrado.

- Principales determinantes económicos: PBI, precio de alquiler de la

vivienda, tasa de interés de préstamos hipotecarios, Índice de

Precios de Materiales de la Construcción.

- Principales determinantes demográficos: tasa de crecimiento

poblacional: rango de edad 25 -45.



33

2.2.4. Muestra:

- Precio de la vivienda por metro cuadrado, durante el período 2005

– 2017.

- Principales determinantes económicos: PBI, precio de alquiler de la

vivienda, tasa de interés de préstamos hipotecarios, Índice de

Precios de Materiales de la Construcción; durante el período 2005

– 2017.

- Principales determinantes demográficos: tasa de crecimiento

poblacional: rango de edad 25 -45, durante el período 2005 – 2017.

2.3. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS:

2.3.1. Técnicas de recolección de datos

Obtención de información estadística de fuentes secundarias. Como

investigaciones de tesis de grado, artículos y libros. Además, de las

páginas y publicaciones de instituciones relacionadas al sector

construcción e indicadores económicos y sociales: Dentro de ellas

están el Instituto Nacional de Estadística e Informática( INEI) , el Banco

Central de Reserva del Perú (BCRP), y la Gerencia de Construcción y

Vivienda.

2.3.2. Instrumentos de recolección de datos Guías de análisis de contenido: Bibliografías, tesis, artículos, boletines,

informes ejecutivos, publicaciones sectoriales y compendio estadístico.

2.4. ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS

Para la realización de esta investigación se parte con la recolección de

datos, analizando la data proporcionada por el Instituto Nacional de

Estadística e Informática (INEI), el Banco Central de Reserva del Perú

(BCRP), y la Gerencia de Construcción y Vivienda.



34

Luego, a través de la descripción y elaboración de registros y gráficos

estadísticos, se procesa la información de las variables involucradas

durante el período de estudio establecido.

Finalmente, se plantea un modelo econométrico que permita estimar

cuál de las variables explica mejor el comportamiento del precio de la

vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el período 2005 – 2017.Para lo

cual se identifican dentro del conjunto de determinantes económicos,

aquellas variables económicas principales como: PBI, precio de alquiler

de la vivienda, tasa de interés de préstamos hipotecarios, Índice de

Precios de Materiales de la Construcción y dentro del conjunto de

determinantes demográficos, se toma como única variable demográfica

a la tasa de crecimiento poblacional: rango de edad 25 - 45 años de

edad.

MODELO PROPUESTO:

𝒀 = 𝛽𝑖𝑋𝑖 + 𝛽𝑗𝑋𝑗 + Ɛ

Para dicho modelo econométrico se utiliza el SPSS-V22. (Statistical

Package for the Social Sciences). A través del cual se encuentra y

analiza la Prueba T-Student, El Coeficiente de Determinación (R^2), el

Coeficiente de correlación ajustado y la prueba Durbin – Watson.



35

CAPITULO III

RESULTADOS



36

III. RESULTADOS 3.1. Descripción y análisis de los principales determinantes

económicos y demográficos del precio de las viviendas en la ciudad de Trujillo, durante el período 2005 – 2017.

3.1.1 Producto Bruto Interno (PBI)

Tabla 02: Producto Bruto Interno del Perú: 2005 – 2017 (millones de soles).

Año

Producto

Bruto Interno

Remuneraciones

Derechos

de Importación

Impuestos

a los Productos

Otros

Impuestos

Ingreso de Explotación

Total

Excedente de Explotación

Bruto

Ingreso Mixto

2005 253 641 78 479 4 957 17 068 799 152 338 103 735 48 603

2006 286 667 88 303 3 894 20 370 1 158 172 942 115 912 57 030

2007 319 693 98 127 2 831 23 672 1 517 193 546 128 089 65 457

2008 352 719 107 951 1 768 26 974 1 876 214 150 140 266 73 884

2009 363 943 113 918 1 405 28 831 1 890 217 899 137 050 80 849

2010 416 784 126 837 1 789 33 456 1 905 252 797 162 621 90 176

2011 473 049 141 596 1 254 36 143 2 338 291 718 191 375 100 343

2012 508 131 156 301 1 449 42 311 2 568 305 502 195 474 110 028

2013 543 670 169 634 1 708 46 975 2 911 322 442 206 809 115 633

2014 570 780 180 554 2 133 49 749 3 664 334 680 211 350 123 330

2015 602 527 189 827 1 709 52 577 3 864 354 550 223 830 130 720

2016 648 719 203 973 1 606 50 712 4 499 387 929 245 578 142 351

2017 698 452 219 173 1 509 48 913 5 238 424 450 269 439 155 017

Fuente: Instituto Nacional de Estadística e Informática – INEI

Según la Tabla 02, se observa las variables que son partícipe de la generación

del Producto Bruto Interno. En el cual se puede notar que, el PBI ha ido

aumentado significativamente durante el período de estudio, pasando de S/ 253

641 millones de soles en el año 2005 a tener S/ 698 452 millones de soles en el

año 2017, siendo en términos porcentuales un total de crecimiento acumulado

de 275.4% Asimismo, se observa también un aumento considerable de las

remuneraciones y de los Impuestos a los productos, y en menor significancia el

ingreso por Derechos de Importación.



37

Gráfico N° 1: Producto Bruto Interno del Perú: 2005 – 2017 (Millones de soles)

Fuente: Elaboración propia - INEI

En el Gráfico N° 01, se puede visualizar la evolución que ha tenido el Producto

Bruto Interno durante el período 2005 – 2017 teniendo un aumento acumulado

de 275.4% respectivamente. Este incremento se puede fundamentar, por dos

motivos: el Perú ha tenido una época de auge a partir del año 2000,

fundamentalmente por el aumento del precio internacional de los metales

preciosos, lo cual generó un aumento en el Producto Bruto Interno del Perú y el

otro motivo, por las industrias nacionales que también comenzaron a

desarrollarse; lo cual también aportó en gran proporción al aumento constante

del PBI durante la última década.

253 641

286 667

319 693352 719

363 943

416 784

473 049

508 131

543 670570 780

602 527

648 719

698 452

0

100 000

200 000

300 000

400 000

500 000

600 000

700 000

800 000

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Mill

on

es d

e so

les

Año



38

Tabla 03: Producto Bruto Interno del Departamento de La Libertad: 2005 –

2017 (miles de soles).

AÑO PBI

2005 9 655 276

2006 10 515 460

2007 13 121 729

2008 14 615 612

2009 16 232 069

2010 17 552 507

2011 19 885 712

2012 22 346 498

2013 24 250 994

2014 24 721 733

2015 25 373 096

2016 27 276 343

2017 29 121 008

Fuente: Elaboración propia – INEI

La tabla Nº 03 muestra que el PBI de La Libertad en términos generales ha ido

aumentado significativamente durante el período 2005 -2017, pasando de S/ 9,

655,276 millones de soles en el año 2005 a tener S/ 29, 121,008 millones de

soles en el año 2017, siendo en términos porcentuales un crecimiento acumulado

de 201.60% durante el período de estudio. Cabe destacar, que no se encontró

explícitamente el PBI desagregado como para el caso del PBI a nivel nacional

.Por lo tanto, se ha considerado el PBI para el departamento de La libertad de

manera general.



39

3.1.2 Tasa de Interés de Préstamo Hipotecario

Según el Banco Central de Reserva del Perú, define al préstamo hipotecario como

el crédito que está garantizado por la hipoteca de un bien inmueble, por la cual en

el pago se incluye intereses y principal, y que además el bien inmueble queda

inscrito en el Registro de la Propiedad.

Gráfico N° 2: Tasa de Crédito Hipotecario en el departamento de La

Libertad: 2005 – 2017 (%)

Fuente: Elaboración propia - Banco Central de Reserva del Perú

En el Gráfico Nº 02, se puede notar que en el año 2005 la tasa de crédito

hipotecario fue la más elevada. Sin embargo, en los años posteriores se ha ido

disminuyendo hasta llegar al año 2017 a una tasa anual de 8.83%. En lo cual se

deja notar una tendencia a la baja de la tasa de crédito hipotecario. Debido

principalmente a que, el gobierno en los últimos años ha ido reduciendo la tasa de

fondeo (Fondo Mi Vivienda) para las entidades financieras, con la finalidad de

minimizar el costo de los créditos hipotecarios, por lo cual los bancos tienen un

margen para disminuir las tasas de interés de los créditos hipotecarios. Asimismo,

el dinamismo de la economía ha permitido generar mayor confianza para la

colocación de dichos créditos.



40

3.1.3 Índice de Precios de Materiales de la Construcción

En el Perú y en las grandes ciudades, los materiales de la construcción durante

las últimas décadas han aumentado su precio, por causa del alza del precio de

los insumos para producirlos y por costos indirectos como: fletes, combustible,

peajes, etc. Además, por la creciente demanda durante los fenómenos

climatológicos el cual incrementa los precios de los materiales de construcción de

manera especulativa.

Gráfico N° 3: Índice de Precios de Materiales de Construcción del Perú: 2005 –

2017 (Año base 2013 = 100)

Fuente: Elaboración propia – INEI

En el Gráfico Nº 03, se visualiza que el índice de precios de materiales de

construcción ha tenido una tendencia creciente durante el período 2005 -2017 con

respecto al año base, resaltándose los años 2008, 2011, 2014, 2015, 2016, 2017,

por encima del año base. Asimismo, se puede afirmar que estos resultados son

producto del alza internacional de precios de insumos para la elaboración de los

materiales de construcción, alza de costos indirectos, alza del precio del dólar, y

entre otros factores que afectan directamente el índice de precios de los

materiales de construcción.



41

3.1.4 Alquiler de las viviendas

En las principales ciudades como lo es Trujillo, el alquiler de viviendas y

departamentos son muy comunes para poder residir. Según el INEI, las personas

que alquilan una vivienda o departamento en el Perú; están en un promedio dentro

del rango de edad de 25 hasta los 45 años, es el rango de edad que tiene mayor

participación del total de personas que alquilan vivienda. Sin embargo, de la

población total con tenencia de vivienda, la categoría “vivienda alquilada”,

representa aproximadamente solo el 25% del total. Esta categoría se ha visto

disminuida, principalmente a las políticas implementadas por el estado, en

especial del Ministerio de Vivienda, Construcción y Saneamiento, brindando

mayor facilidad a la accesibilidad de viviendas y departamentos.

Gráfico N° 4: Rango de Edad del Perú por Tipo de Vivienda (% de la población total)

Fuente: ENAHO – Instituto Nacional de Estadística e Informática.



42

Como se observa en el gráfico Nº 04, se muestra la evolución de las principales

categorías de situación de tenencia de la vivienda, de acuerdo con la edad del jefe

de hogar, en el cual es notorio que en la sección de vivienda alquilada la mayor

participación se encuentre entre el rango de 0 – 35 años y de 35 a 45 años.

Asimismo, se puede visualizar que las personas mayores son menos propensas

alquilar viviendas.

Gráfico N° 5: Hogar según Tenencia de Vivienda en Trujillo - Año 2005

Fuente: Elaboración propia – INEI / ENAHO 2005

En el gráfico Nº 05, se observa que la mayor parte de la muestra corresponde a

casa independiente con 94.64% del total de la población, según la Encuesta

Nacional de Hogares. Lo cual nos da indicio que, en el caso urbano de Trujillo, la

mayoría de las personas viven en viviendas independientes, seguida por personas

que viven en departamentos, vivienda en quinta, vivienda en casa de vecindad y

finalmente una pequeña proporción en vivienda improvisada.



43

Gráfico N° 6: Tipos de Vivienda en Trujillo - Año 2005


En el gráfico Nº 06, se puede observar que el 71.17% de la población corresponde

al tipo de vivienda “Propia, totalmente pagada”, seguida por el tipo de vivienda

“Cedida por otro hogar o institución” 12.76%, seguida por la población que utiliza

el tipo de vivienda “alquilada” representa el 7.65%, posteriormente el tipo “propia,

por invasión” representa al 7.40%. Finalmente, el tipo de viviendas “Propia,

comprándola a plazos” y “cedida por el centro de trabajo”, representan la menor

proporción dentro del total de la población de Trujillo.



44

Gráfico N° 7: Hogar según Tenencia de vivienda en Trujillo - Año 2017


En el gráfico Nº 07, se observa que el 93.90% representa “casa independiente”,

mientras que “departamento en edificio” representa un 4.49%. Sin duda alguna se

generó un mayor porcentaje que en el inicio del periodo de estudio que fue de

2.04%, con lo cual se puede deducir que las personas en Trujillo están apostando

por adquirir viviendas en edificios. Asimismo, se puede analizar que, las

categorías “vivienda en quinta”, “vivienda en vecindad” están reduciendo su

participación con respecto al año de inicio del periodo de estudio.



45

Gráfico N° 8: Tipos de Viviendas en Trujillo - Año 2017


En el gráfico Nº 08, se puede observar que la mayor participación es de la

categoría “Propia, totalmente pagada”. Sin embargo, en comparación con la

información del año 2005, ha disminuido dicha cifra, repartiéndose entre las

categorías “alquilada” y “Propia, por invasión”. Además, se puede mencionar que,

las categorías “Cedida por otro hogar o institución”, “Propia, comprándola a

plazos”, han aumentado en comparación del año de inicio del periodo de estudio.



46

Tabla 04: Precio de Alquiler de Vivienda en Trujillo: 2005 – 2017.

Año Precio de alquiler de la vivienda (S / )

2005 958.650

2006 1,048.520

2007 1,746.500

2008 2,465.310

2009 2,341.010

2010 2,594.000

2011 2,305.560

2012 2,844.850

2013 2,025.650

2014 2,983.450

2015 2,564.350

2016 2,474.160

2017 2,516.000

Fuente: Banco Central de Reserva del Perú

En la tabla Nº 04, se puede visualizar un aumento continuo del precio de alquiler

de vivienda con respecto al año anterior. Por ejemplo, en el año 2005 el precio de

alquiler de vivienda aumentó en S/ 1,557.350 soles con respecto al año 2017,

siendo en términos porcentuales un aumento de 162.45%. Lo cual indica que los

precios de alquiler de vivienda en la ciudad de Trujillo están en continuo aumento,

debido a factores como: la migración interna de la zona rural a urbana, el aumento

del precio de los materiales de construcción, aumento del precio de los metales,

y el aumento de gastos indirectos (combustible, fletes entre otros). Además, en

el ámbito internacional, las especulaciones en el sector inmobiliario y las crisis

internacionales, contribuyeron al aumento de los precios de manera anormal en

el año 2009, 2012 y 2014, respectivamente.



47

Gráfico N° 9: Precio de Alquiler de Vivienda en Trujillo: 2005 – 2017

Fuente: Banco Central de Reserva del Perú

En el gráfico Nº 09, se puede observar que la evolución del precio de alquiler de

la vivienda en Trujillo ha tenido tendencia creciente durante el periodo 2005 -2017,

pero también tuvo un tramo decreciente en el año 2011, 2013 y 2014. Sin

embargo, la tendencia del precio de alquiler de vivienda en Trujillo es creciente

durante el periodo de estudio. Cabe destacar también que, el aumento generado

en términos de porcentaje fue de 162.45%.

3.1.5 Tasa de Crecimiento Poblacional entre los 25 y 45 años de edad:

Como se sabe a nivel nacional y departamental, los costos por alquiler de vivienda

o departamento han seguido una tendencia creciente durante los últimos años,

debido a causas de la migración interna dentro del país, pasando de la zona rural

a la urbana, encareciendo así el precio del alquiler de viviendas por exceso de

demanda.



48

Tabla 05: Población del Perú según lugar de residencia: 2005 – 2017. 3

Años Urbana Rural Total

2005 18 953 109 8 150 348 27 103 457

2006 19 368 782 8 091 291 27 460 073

2007 19 782 408 8 028 132 27 810 540

2008 20 191 318 7 960 125 28 151 443

2009 20 594 600 7 887 301 28 481 901

2010 20 995 699 7 811 335 28 807 034

2011 21 398 222 7 733 791 29 132 013

2012 21 884 826 7 656 096 29 540 922

2013 22 219 201 7 578 493 29 797 694

2014 22 635 742 7 500 133 30 135 875

2015 23 054 394 7 420 750 30 475 144

2016 23 474 069 7 340 106 30 814 175

2017 23 893 654 7 257 989 31 151 643

Fuente: Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI)

En la tabla N°05 se observa que, la zona urbana ha sido la que más ha crecido

con respecto a la zona rural. Para el año 2005 la población de la zona urbana fue

de 18, 953,109 millones de personas, mientras que para la zona rural fue de 8,

150,348 millones de personas. Por otro lado, para el año 2017 en la zona urbana

fue de 23, 893,654 millones de personas mientras que en la zona rural fue 7,

257,989. Lo cual indica que, existe migración interna de la zona rural a la urbana.

Este aumento es debido a mejoras de la calidad de vida y también a las estrategias

implementadas por el gobierno para la prevención de la mortalidad infantil.



49

Gráfico N° 10: Población del Perú según lugar residencia: 2005 – 2017 (%)


En el gráfico Nº 10, se puede notar que gran porcentaje de la población del Perú

se encuentra concentrada en la zona urbana, siguiendo una tendencia creciente

en aumento de la población, mientras que la población urbana aumenta, la

población en la zona rural disminuye. Además, para el año 2005 la población rural

representaba el 30,07% y en el año 2017 finalizando el período de estudio

representaba sólo el 23,30%, por lo cual se puede finalizar diciendo que existe

una migración interna en el país, de la zona rural a la zona urbana.



50

Tabla 06: Tasa de Crecimiento Poblacional del Departamento de La Libertad por Rango de

Edad: 2005 – 2017 (%)

AÑO Tasa de crecimiento poblacional por Rango de edad del Departamento de

La Libertad Total

25 - 29 30 - 34 35 - 39 40 - 45

2005 0.003 0.002 -0.001 -0.003 0.000182835

2006 0.003 0.003 -0.003 -0.003 0.000007835

2007 0.003 0.003 -0.003 -0.003 0.000007835

2008 0.005 0.018 0.017 0.019 0.014947401

2009 0.009 0.032 0.036 0.040 0.029260389

2010 0.004 0.018 0.018 0.020 0.014948605

2011 0.003 0.027 0.054 0.059 0.035728916

2012 0.006 0.025 0.040 0.044 0.028398870

2013 0.010 0.024 0.059 0.077 0.042650148

2014 0.038 0.041 0.060 0.043 0.045519696

2015 0.015 0.023 0.032 0.047 0.029046744

2016 0.017 -0.008 -0.013 -0.021 -0.006253408

2017 0.016 -0.035 -0.049 -0.048 -0.028936325

Fuente: Instituto Nacional de Estadística e Informática - INEI

La tabla N°06 muestra la tasa de crecimiento poblacional por rango de edad para

el departamento de La Libertad, durante el período 2005 -2017 como factor de la

demanda potencial del mercado de vivienda. Se observa que ha tenido una

tendencia decreciente, siendo más significativo para el año 2016 y 2017, cuyos

porcentajes son negativos. Este descenso, se puede fundamentar por factores

internos que existen de la migración de zonas rurales a zonas urbanas.



51

Gráfico N° 11: Tasa de Crecimiento Poblacional del Departamento de La Libertad

por Rango de Edad del: 2005 – 2017 (%)

Fuente: Elaboración propia –INEI

El grafico N°11 muestra la evolución que ha tenido tasa de crecimiento poblacional

por rango de edad en el departamento de La Libertad, durante el período 2005 -

2017. Alcanzando una variación porcentual negativa para el año 2016 y 2017.

Pero, resaltándose más para el año 2017, con una variación del – 0.049% en la

población de 35 a 39 años .Seguidamente con -0.048% la tasa de población de

40 a 45 años. Finalmente con -0.035% la tasa de crecimiento para la población de

30 a 34 años.

0.016

-0.035

-0.049 -0.048

-0.060

-0.040

-0.020

0.000

0.020

0.040

0.060

0.080

0.100

25 - 29 30 - 34 35 - 39 40 - 45

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017



52

3.2. Análisis de la evolución del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el período 2005 - 2017.

3.2.1. Precio Promedio de la Vivienda por 𝑴𝟐

En Trujillo, el precio de las viviendas y departamentos en la última década, ha

tenido un aumento moderado – alto, a pesar del alza continua de los insumos para

la construcción de departamentos y viviendas. Estos precios, si bien se diferencian

según tipo de zona de residencia, seguridad y cercanías a centros comerciales,

parques, zonas recreativas, entre otros. Como se puede observar en algunos

estudios inmobiliarios, el metro cuadrado de vivienda se encarece cuando se

encuentra cerca al centro de la ciudad o en zonas residenciales, mientras los

precios más bajos se encuentran en los distritos y/o zonas de la periferia.

Gráfico N° 12: Precio Promedio de la Vivienda en Trujillo por 𝑴𝟐: 2005 – 2017 (Dólares)




53

En el gráfico Nº 12, se observa que, existe una tendencia creciente con respecto

al precio promedio por metro cuadrado de vivienda en las zonas urbanísticas de

la localidad de Trujillo. Cabe resaltar que, la información tomada en cuenta es un

promedio del precio de vivienda en áreas cercanas al centro histórico de la ciudad

de Trujillo y de sus principales urbanizaciones como el Golf y San Andrés. El

incremento del precio de la vivienda es debido principalmente a causas como: el

exceso de demanda establecida por la migración interna generada de zona rural

a la zona urbana, el alza de los precios de los materiales de construcción, la

variación del tipo de cambio, la proyección de crecimiento económico del país,

tasa de interés del sector inmobiliario, especulaciones de precios, comportamiento

del ámbito internacional, entre otros factores que afectan directa e indirectamente

el aumento del precio del 𝐌𝟐 de la vivienda en el Perú.

3.3. Estimación del modelo econométrico para identificar los

determinantes de la volatilidad del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el período 2005 – 2017.

De acuerdo a los antecedentes y el marco teórico explicados anteriormente,

detalla que la volatilidad del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo no se

debe únicamente a la localización de la zona geográfica sino también a variables

a nivel económico y demográfico. Por lo tanto, para determinar la contribución de

todas estas variables sobre la volatilidad del precio de la vivienda por metro

cuadrado se requiere de un análisis multivariado.

Dicho análisis requiere la estimación del modelo planteado en el Capítulo II.

𝒀 = 𝛽𝑖𝑋𝑖 + 𝛽𝑗𝑋𝑗 + Ɛ

Donde:

El precio de la vivienda es una función lineal de un vector de variables a nivel

económico (𝑋𝑖) y el vector de variables a nivel demográfico (𝑋𝑗) más el (Ɛ𝑖) término

de perturbación de cada factor u/o características no observables que pueden

explicar el modelo.



54

La variable a explicar “𝒀” es el precio por metro cuadrado para la adquisición de

viviendas a nivel del área urbana en la ciudad de Trujillo.

Es necesario enfatizar que las observaciones han sido recogidas en base a

fuentes de boletines estadísticos y de avisos publicitarios de la prensa escrita en

cuanto a la cotización de los precios por metro cuadrado y precios de alquiler de

las viviendas.

A continuación se realiza un análisis del modelo:

Tabla 07: Resumen del modelo

Fuente: Elaboración propia

En la Tabla Nº 07, se muestran que todas las variables independientes o

predictores incluidas en el análisis explican un 95.8% la varianza de la variable

dependiente.

El valor del nivel crítico sig.=0,000; indica que si existe relación lineal significativa.

Por tanto, se afirma que el hiperplano definido por la ecuación de regresión ofrece

un buen ajuste a la nube de puntos.

El valor Durbin Watson (DW), brinda información sobre el grado de independencia

existente entre los residuos = 2.080 y éste se encuentra entre 1,5 y 2,5 en el que

se puede asumir que los residuos son independientes.

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado

ajustado

Error estándar

de la

estimación Durbin-Watson

1 ,979a ,958 ,928 449,8387180000

00000

2,080

a. Predictores: (Constante), Tasa N, Índice de Precios de Materiales de la Construcción, Producto

Bruto Interno, Precio de alquiler y conservación de la vivienda, Tasa Anual de Crédito Hipotecario

b. Variable dependiente: Precio promedio anual por metro cuadrado (dólares)



55

El coeficiente de determinación 𝑟2, determina que el vector de variables a nivel

económico y demográfico explica en un 96% el comportamiento del precio de la

vivienda durante el periodo: 2005 -2017, lo cual indica que existe un buen ajuste

en el modelo.

Con respecto a la prueba F de Fisher:

Tabla 08: Varianza Anova

ANOVAa

Modelo

Suma de

cuadrados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión 32455242,802 5 6491048,560 32,078 ,000b

Residuo 1416484,105 7 202354,872

Total 33871726,907 12

a. Variable dependiente: Precio promedio anual por metro cuadrado (dólares)

b. Predictores: (Constante), Tasa N, Índice de Precios de Materiales de la Construccción, Producto

Bruto Interno, Precio de alquiler y conservación de la vivienda, Tasa Anual de Crédito Hipotecario


En la tabla N° 08, se puede mencionar que los resultados de la tabla de análisis

de varianza (ANOVAa) indica que el valor de F es 32,078 y que el valor de P (p-

value) equivalente para dicho valor de F es menor a 0.05 por tal motivo se rechaza

la hipótesis nula. Concluyendo que el valor promedio anual de la vivienda por

metro cuadrado es diferente para cada muestra, de igual manera se presenta en

las variables predictoras en términos del valor promedio.



56

Con respecto al modelo:

Gráfico N° 13: Histograma - Grafico P-P normal de regresión Residuo

Estandarizado: Variable dependiente: Precio por m2 de la vivienda


Según el grafico N°13, el modelo cumple con los supuestos de linealidad,

independencia, homocedasticidad y normalidad. En este último se observa que

en el histograma en la parte central de la distribución acumulada hay muchos más

casos de los existentes en una curva normal y su distribución es algo simétrica.

Por lo tanto, la distribución de los residuos parece seguir un modelo de

probabilidad normal. El mismo criterio se utiliza para el gráfico de probabilidad de

normalidad donde los puntos se encuentran casi alineados sobre la diagonal del

gráfico, el cual está avisando de nuevo un posible cumplimiento del supuesto de

normalidad.



57

3.3.1. Análisis del modelo:

Los resultados de la regresión de la variabilidad del precio por metro cuadrado de

la vivienda en la ciudad de Trujillo durante el período: 2005 - 2017, se muestran

en las siguientes tablas.

Se creyó conveniente realizar dos tipos de modelos. El primer modelo, está

referido a considerar todas las variables planteadas en un inicio y en el segundo

modelo, se hace la exclusión de una variable que es el IPMC, puesto que se

esperó que sea la variable que más influya en la fijación del precio desde el punto

de vista de la oferta; pero resultó indiferente.

Los coeficientes mostrados a continuación proporcionan una pista muy útil sobre

la importancia relativa de cada variable independiente en la ecuación de regresión,

por ende cuanto mayor (en valor absoluto) es su coeficiente de regresión

estandarizado, tendrá más peso (importancia) en el modelo planteado.

MODELO 1: CONSIDERANDO TODAS LAS VARIABLES

Tabla 09: Estimación de los Coeficientes del Modelo

Coeficientesa

Modelo Coeficientes no

estandarizados

Coeficient

es

estandariz

ados

t Sig.

B Desv. Error Beta

1 (Constante) -5105,636 7873,687 -,648 ,537

PBIR ,012 ,002 1,035 5,803 ,000

TICH 25741,419 15718,051 ,234 1,638 ,001

IPMC -3498,182 16691,091 ,019 -,210 ,840

PAlq ,449 ,374 ,167 1,201 ,026

ὴ 1003,403 27852,331 ,004 ,036 ,017



Observando los coeficientes beta de la tabla Nº 09 se ve que los coeficientes

positivos de los determinantes económicos indican que, ante un aumento en el

determinante, más volátil será el precio por m2 de la vivienda; mientras que los



58

coeficientes negativos indican una relación inversa (o negativa) entre el

determinante y el precio por m2.

Frente a los resultados obtenidos a nivel de Trujillo se puede decir que el PBI

utilizando como variable proxy el nivel de ingresos, es la que presenta mayor

impacto y de manera directa en la determinación del precio de la vivienda. En un

corto plazo el factor financiero relacionado al acceso del crédito a través del tipo

de interés de mercado hipotecario, que también impacta directamente con el

precio de la vivienda y esta variable es consistente con el marco teórico ya que,

la disponibilidad de crédito es un determinante como parte de la oferta por lo que

cuanto mayor sea el ahorro, mayor será la cantidad de dinero utilizable para la

adquisición de viviendas u/o para la inversión en construcción.

Se esperaba que el Índice de Precios de Materiales de Construcción (IPMC) como

proxi de los costes de construcción, pueda ser la variable que más fuertemente

influya en la fijación del precio, desde el punto de vista de la oferta pero constituye

el límite inferior al precio de la vivienda. Sin embargo, quizás se deba al grado de

participación como componente del cálculo del índice de precios del consumidor

ya que, para determinar este último está conformado por 12 grandes divisiones

donde uno de ellos es relacionado al precio construcción vivienda con una

ponderación menor al 5% de todo el Índice de precios del consumidor.

En cambio el precio de alquiler de vivienda, muestra una relación directa con el

valor del precio de la vivienda por m2; ya que, partiendo del supuesto de que la

posesión de una vivienda y el alquiler de la misma son dos acciones mutuamente

sustitutivas, habrá que tener en cuenta el incremento del precio por alquiler de

viviendas si efectivamente explican el incremento del precio de las viviendas por

m2.

Y en cuanto al determinante demográfico que representa a la población

perteneciente a un determinado rango de edad (25 - 45 años) como factor de la

demanda potencial de acceso al mercado de vivienda presenta un efecto inverso

a la determinación del precio de la vivienda; sin embargo el efecto de esta variable

no es tan significativa pero refleja una relación no directa frente a la volatilidad del

precio por metro cuadrado de la vivienda.



59

Como ya se explicó líneas arriba que el coeficiente de determinación 𝑟2 determina

que el vector de variables a nivel económico (Nivel de ingresos, la tasa de interés

de crédito hipotecario, el IPMC y el precio de alquiler de viviendas) y demográfico

(Tasa poblacional entre 25 y 45 años de edad) explica en un 96% el

comportamiento del precio de la vivienda por metro cuadrado durante el periodo

de estudio, lo cual indica que existe un buen ajuste en el modelo.

Estimación de la ecuación:

𝐏𝒎𝟐 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏𝑷𝑩𝑰𝑹 + 𝜷𝟐𝑻𝑰𝑪𝑯 − 𝜷𝟑𝑰𝐏𝐌𝐂 + 𝜷𝟒𝑷𝑨𝒍𝒒 + 𝜷𝟓𝑯 Donde:

Pm2: Precio por metro cuadrado de la vivienda.

PBIR: Nivel de ingreso.

TICH: Tasa de interés de crédito hipotecario.

IPMC: Índice de Precios de Materiales de Construcción.

PAlq: Precio de alquiler de vivienda.

Η: Tasa poblacional entre 25 y 45 años de edad.

Coeficientes sustituidos:

𝐏𝒎𝟐 = 𝟏. 𝟎𝟑𝟓 ∗ 𝑷𝑩𝑰𝑹 + 𝟎. 𝟐𝟑𝟒 ∗ 𝑻𝑰𝑪𝑯 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟗 ∗ 𝑰𝐏𝐌𝐂 + 𝟎. 𝟏𝟔𝟕 ∗ 𝑷𝑨𝒍𝒒

+ 𝟎. 𝟎𝟑𝟔𝑯

Los resultados explican que, un aumento en una unidad (un mil) de soles del nivel

de ingreso causa un incremento de 1.035 soles en el valor del precio de la vivienda

por m2 manteniendo ceteris paribus las demás variables; mientras ante un

aumento de la tasa de interés de crédito hipotecario en una unidad, el precio por

m2 de la vivienda tiene un aumento de 0.234 soles.

Por otro lado, ante una disminución del índice de precios de los materiales de

construcción en una unidad (un mil) de soles los precios tienden a subir a 0.019

soles. Sin embargo, se puede decir que se presenta un problema de relación entre

el precio de alquiler y el precio por m2 de una vivienda como sustituto, donde no

existe una relación inversa por lo que podría explicarse que esta variable no es

relevante para el modelo; pero con fines de investigación se presenta para que en

futuras investigaciones a este tipo de problema se indague el porqué de ambas

variables.



60

Finalmente, ante un aumento de la tasa poblacional que oscila entre los 25 a 45

años de edad como demanda potencial causa un incremento en 0.036 soles el


MODELO 2: SIN CONSIDERAR EL IPMC

A continuación se procede a evaluar el modelo econométrico sin considerar la

variable del Índice de Precios de Materiales de Construcción (IPMC) como proxi

de los costes de construcción, ya que se esperaba como resultado sea la variable

que más fuertemente influya en la fijación del precio desde el punto de vista de la

oferta. Además, en el modelo anterior se pudo observar que la variable IPMC

presenta un coeficiente negativo, lo cual indica que existe una relación inversa (o

negativa) entre el determinante y el precio por m2. Por consiguiente, se considera

la aplicación de la metodología del método de exclusión de variable, con el cual

se puede comparar con el modelo general.

Tabla 10: Estimación de los Coeficientes del Modelo

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

Coeficientes estandarizados

T Sig.

B Desv. Error

Beta

2

(Constante) -5517,884 2141,155 -2,577 0,033

PBIR 0,012 0,001 1,032 9,324 0,000

TICH 26260,372 14161,022 0,239 1,854 0,010

PAlq 0,460 0,329 0,171 1,399 0,199

ὴ -1735,402 5426,415 -0,024 -0,32 0,757



En la tabla N°10 se puede observar que el PBI en términos del ingreso como

variable proxy, sigue siendo la principal variable que más influye directamente en

el nivel del precio por m2 de la vivienda. Para el caso del tipo de interés de mercado

hipotecario, también sigue impactando directamente con el precio de la vivienda;

ya que, la disponibilidad de crédito es un determinante como parte de la oferta.



61

Para el precio de alquiler de vivienda, presenta una relación directa con el valor

del precio de la vivienda por m2. Y en cuanto al determinante demográfico que

representa a la población perteneciente a un determinado rango de edad (25 - 45

años), al igual que en el modelo general en el que se incluye al IPMC presenta un

efecto directo en la determinación del precio de la vivienda por m2.

Según resultados del modelo 2 el coeficiente de determinación 𝑟2 explica un

97.21%, lo cual indica que existe un buen ajuste en el modelo y además el vector

de variables a nivel económico y demográficos explican la incidencia respecto al

precio de la vivienda.

Estimación de la ecuación:

𝐏𝒎𝟐 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏𝑷𝑩𝑰𝑹 + 𝜷𝟐𝑻𝑰𝑪𝑯 + 𝜷𝟑𝑷𝑨𝒍𝒒 + 𝜷𝟒𝑯 Donde:

Pm2: Precio por metro cuadrado de la vivienda.

PBIR: Nivel de ingreso.

TICH: Tasa de interés de crédito hipotecario.

PAlq: Precio de alquiler de vivienda

Η: Tasa poblacional entre 25 y 45 años de edad.

Coeficientes sustituidos:

𝐏𝒎𝟐 = 𝟏. 𝟎𝟑𝟐 ∗ 𝑷𝑩𝑰𝑹 + 𝟎. 𝟐𝟑𝟗 ∗ 𝑻𝑰𝑪𝑯 + 𝟎. 𝟏𝟕𝟏 ∗ 𝑷𝑨𝒍𝒒 + 𝟎. 𝟎𝟐𝟒𝑯

Los resultados explican que, un aumento en una unidad (un mil) de soles del nivel

de ingreso como variable proxy del PBI, causa un incremento de 1.032 soles en

el valor del precio de la vivienda por m2, manteniendo ceteris paribus las demás

variables; mientras ante un aumento de la tasa de interés de crédito hipotecario

en una unidad, el precio por m2 de la vivienda tiene un aumento de 0.239 soles.

Por otro lado ante un aumento de la tasa poblacional que oscila entre los 25 a 45

años de edad como demanda potencial causa un incremento en 0.024 soles el


Con este segundo modelo se vuelve afirmar que se acepta la hipótesis del estudio.



62

En términos generales, los resultados de este capítulo confirman que se acepta la

hipótesis del estudio, la cual fue presentada en el capítulo I.

En relación con la hipótesis los resultados del modelo de regresión sugieren que,

durante el periodo 2005 - 2017, el efecto de las variables que más significancia o

impacto tuvo sobre el precio de la vivienda es el PBI y seguida de ella el factor

financiero como es la tasa de interés de crédito hipotecario, y que ambas forman

parte del vector de los determinantes económicos que explican la volatilidad del

precio por m2 de la vivienda.

Por ello, el nivel de ingresos es el principal determinante que tiene un efecto

directo sobre el precio de las viviendas en la ciudad de Trujillo. Sin embargo, como

se vio en este capítulo, son cinco las variables que en mayor medida han explicado

consistentemente su precio, aunque en distinta proporción e influencia como son:

el PBI; expresado a través del ingreso, la disponibilidad crediticia en función a la

tasa de interés de préstamos hipotecarios, los índices de precios de materiales de

construcción; como coste de la construcción influyendo todos directamente y la

tasa de crecimiento poblacional haciéndola indirectamente.



63

CAPITULO IV DISCUSIÓN



64

IV. DISCUSIÓN

En los resultados obtenidos, se observa que el comportamiento del precio de la

vivienda en los últimos quince años ha sido explicado por 3 variables.

Principalmente por el crecimiento económico, expresado a través del Producto

Bruto Interno departamental por tipo de ingreso como variable proxy; así como

también por el determinante financiero de acceso al crédito hipotecario; expresado

por el tipo de interés de referencia del mercado hipotecario y por el precio de

alquiler (como una acción mutuamente sustitutiva).

Estos resultados guardan relación con el estudio de Peña, Ruiz y García (2000),

quienes señalaron a ciertos determinantes como: la renta, el tipo de interés de

referencia del mercado hipotecario y el precio del alquiler de la vivienda; como

factores explicativos del precio del activo vivienda. Pero, no con el índice de los

precios de materiales de construcción ya que el individuo para el caso liberteño

no tiene como objetivo la posesión de la vivienda como inversión pura (entendida

como la que lleva a cabo un comprador de la vivienda a obtener una ganancia en

el transcurso del tiempo a través de su venta). En lo que ambos coincidimos es

que el vector de variables a nivel económico son las que presentan mayor

capacidad explicativa en la sensibilidad del precio de la vivienda por m2, por

consiguiente la variable demográfica tiene poca influencia en el comportamiento

del precio vivienda.

Por otro lado, en el marco teórico se aborda que el comportamiento del precio de

la vivienda no solo se debe a factores de nivel económico y demográfico, sino

también a factores geográficos y socio-culturales; ya que la ubicación, localización

y accesibilidad a los servicios educativos, servicios públicos, centros comerciales

y la menor tasa de incidencias delictivas permiten que el precio de las viviendas

tiendan a presentar mayor variación frente a aquellos determinantes planteados

en la presente investigación.

Por lo tanto, según el antecedente planteado por Moreno y Alvarado (2012)

explica que el mayor impacto en la sensibilidad del precio de la vivienda depende

del entorno social del vecindario, lo que permite considerar las prioridades de las

personas por características del vecindario y del alrededor físico. Por tal razón se



65

considera que existen otras variables que podrían explicar mejor el resultado

obtenido de la investigación que he abordado.

En lo que respecta a los datos obtenidos del precio de 𝐌𝟐de vivienda en la ciudad

de Trujillo, durante el período: 2005 – 2017, la información tomada en cuenta es

un promedio del precio de vivienda en áreas cercanas al centro histórico de la

ciudad de Trujillo y de sus principales urbanizaciones como el Golf y San Andrés.

Por consiguiente, se discute que no se ha elaborado una ficha técnica que permita

tener un diseño de investigación a través de una muestra representativa y se

cumpla con los estándares metodológicos para la obtención de datos; sino más

bien se ha obtenido datos de diversas fuentes de información y según criterio

como investigadora.



66

CAPITULO V

CONCLUSIONES



67

V. CONCLUSIONES

1. Los resultados evidencian que entre los principales determinantes

económicos tenemos: PBI, la tasa de interés de crédito hipotecario, el IPMC y

el precio de alquiler de vivienda. Entre los principales determinantes

demográficos, tenemos a la población entre 25 y 45 años de edad; como factor

de demanda potencial del mercado de la vivienda. Estas variables en

conjunto, explican la volatilidad del precio de la vivienda en la ciudad de

Trujillo, durante el período 2005 -2017.

2. Los principales determinantes económicos como: PBI, la tasa de interés del

crédito hipotecario, el IPMC y el precio de alquiler de vivienda; son variables

que tienen mayor capacidad explicativa e influyen directamente en el

comportamiento del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el

período 2005 – 2017. Concluyéndose, para el caso del PBI que en éstos

últimos diez años su nivel de tendencia se ha mantenido estable, generándose

un dinamismo en el crecimiento económico y un ligero incremento en los

precios relacionados al IPMC y con respecto a las tasas hipotecarias ha

permitido generar mayor confianza para la colocación de créditos

relacionados al sector vivienda.

Asimismo, de los principales determinantes demográficos como: la población

entre 25 y 45 años de edad, se concluye que las personas mayores a los

cincuenta años son menos propensas alquilar o adquirir una vivienda.

3. Con respecto al valor del precio de las viviendas por m2 se puede concluir que

persiste una relación directa con el precio de alquiler de vivienda; porque se

está partiendo del supuesto de que la posesión de una vivienda y el alquiler

de la misma son dos acciones mutuamente sustitutivas.



68

4. Según la estimación del modelo econométrico, se demuestra que los

determinantes económicos son los que explican la mayor volatilidad del precio

de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el período 2005 – 2017. Con

respecto a los determinantes demográficos, resultan ser de menor importancia

individual. Además, de que el coeficiente de determinación 𝑟2 determina que

el vector de variables a nivel económico y demográfico explican en un 96% el

comportamiento del precio de la vivienda durante el periodo de estudio, lo cual

nos indica que existe un buen ajuste en el modelo.



69

CAPITULO VI RECOMENDACIONES



70

VI. RECOMENDACIONES

1. Al gobierno, con respecto al costo de los créditos hipotecarios. Debería

facilitar la tasa de fondeo para las entidades financieras, ya que el nivel de

ingresos origina gran estimulación en las personas para que adquieran o

alquilen un bien, en este caso una vivienda y por tanto es necesario para

ellos poder lograr acceder al sistema financiero y adquirir préstamos

hipotecarios.

2. A las diferentes entidades públicas, ya que la falta de un suelo habitado y un

plan urbano desarrollado y actual, retrasa la valorización del precio del m2

de terrenos, por ende es sumamente importante que sean claras y

transparentes a fin de mejorar las zonas urbanas en la ciudad de Trujillo.

3. A las posteriores investigaciones del tema, tener en cuenta variables a nivel

geográfico y social, ya que permitiría plantear un mejor modelo económico

que explique el comportamiento del precio de la vivienda a través de la

aplicación de análisis de componentes principales. Por ejemplo, en cuanto

a las características del vecindario; tenemos: la distancia a una vía

importante; la distancia hacia un hospital, al centro de la ciudad, centros

comerciales e instituciones educativas y otras variables de tipo social como:

la tasa de hechos de victimización o estadísticas de seguridad ciudadana,

entre otros.



71

CAPITULO VII REFERENCIAS



72

Vii.- REFERENCIAS

1) Referencias Bibliográficas

Calderón Báez, Gilberto (2012). Precios Hedónicos para vivienda

nueva en la ciudad de Tunja. Tesis. Universidad Nacional de

Colombia. Bogotá.

Coremberg, Ariel (2000). El Precio de la Vivienda en Argentina: un

Análisis Econométrico de sus Determinantes Fundamentales,

Papeles de Población, (23), México.

Crochi, Diego (2008). Determinantes del Precio de las Viviendas.

Aplicación al caso Argentino 1993 – 2007.Universidad Católica

Argentina. Argentina.

Garayar, María Teresa (2014).Revista Moneda 159. Precios del

Sector Inmobiliario. Banco Central de Reserva del Perú. Perú.

Gould, J. y Lazear E. (1989). Teoría Microeconómica.

Publicaciones de Irwin en Economía. Edición 6.

Heim, John. Demanda del Consumidor por Bienes Duraderos,

Bienes y Servicios No Confiables. U.S.A.

Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C. y Baptista Lucio,

P. (2010). Metodología de la Investigación. Quinta Edición. Editorial

Mc Graw - Hill. México.

Keynes, J.(1936). La Teoría General del Empleo, El Interés y El

Dinero. Páginas.78- 118.

Lancaster, K. J. (1966). Un Nuevo Enfoque a La Teoría del

Consumidor .El Diario de la Economía Política. Vol. 74,

N°2.Páginas. 132-157.

Mendoza, O. y Pedauga L.(2006). Precios de Bienes y Servicios en

Venezuela. Banco Central de Venezuela, Colección Economía y

Finanzas. Documento N° 70.

Moreno Murrieta, Ramsés E., Alvarado Lagunas, Elías (2012). El

entorno social y su impacto en el precio de la vivienda: Un análisis

de precios hedónicos en el Área Metropolitana de Monterrey.

Universidad Virtual del Sistema Tecnológico de Monterrey. México.



73

N. Gujarati, Damodar; C. Porter, Daw . Econometría (2010). Quinta

Edición. Editorial Mc Graw -Hill. Mexico.

Ortiz Cortegana, Cristina E., Samamé Boucher, Maria

T.,(2015).Comportamiento del consumidor de viviendas en el

mercado inmobiliario en la ciudad de Chiclayo una visión

etnográfica. Tesis. Universidad Católica Santo Toribio de

Mogrovejo. Chiclayo, Perú.

Orrego, Fabrizio (2012) .Revist a Moneda.La existencia de una

burbuja en el precio de las viviendas en Lima Metropolitana en el

periodo trimestral de 1998 – 2011. Banco Central de Reserva del

Perú. Perú.

Parks, R. (1974). La Demanda y Suministro de Bienes Duraderos

y Durabilidad. Revista Económica Americana .Vol. 64, N°

1.Páginas. 37 -55.

Peña Cerezo, Miguel A., Ruiz Herrán, Vicente y García Merino,

José D. (2000) “Análisis de los factores determinantes del precio

del activo vivienda 1978 -2000”. Universidad del País Vasco.

España.

Rosen, S. (1974). Precios Hedónicos y Mercados Implícitos:

Diferenciación del Producto en Competencia Pura. El Diario De La

Economía Política, Vol. 82, N° 1.Páginas.34-55.

Spring, (1971).La durabilidad de los bienes y la regulación del

monopolio. El mejor Diario de Economía y Ciencias de la Gestión.

Vol. 2, N°.1.Páginas.347–357.

Stigler G.(1961). La Economía de la Información. El Diario de la

Economía Política. Vol. 69, N° 3, Paginas. 213- 225.

Zurita Ríos, Andrea N. (2016). Determinantes del Mercado

Inmobiliario que afecta la volatilidad del precio fundamental por

metro cuadrado de los inmuebles multifamiliares en Lima

Metropolitana durante el periodo 2002 – 2014. Tesis. Universidad

de Lima. Perú.



74

2) Referencias Electrónicas:

Banco Central de Reserva del Perú. (BCRP)

http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/nota-semanal/cuadros-

estadisticos.html

http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/notas-de-estudios.html

http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/memoria-anual.html

http://www.bcrp.gob.pe/docs/Publicaciones/Glosario/Glosario-BCRP.pdf

http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/revista-moneda.html

Cámara Peruana de la Construcción (CAPECO)

https://www.capeco.org/

Fondo Mi Vivienda

https://www.mivivienda.com.pe/PortalWEB/

Instituto Nacional De Estadística e Informática. Estadísticas (INEI)

https://www.inei.gob.pe/estadisticas/indice-tematico/poblacion-y-

vivienda/

Ministerio de Economía y Finanzas (MEF)

https://www.mef.gob.pe/es/



https://www.capeco.org/

https://www.mivivienda.com.pe/PortalWEB/

75

ANEXOS



76

VII. ANEXOS Anexo N°01: Producto Bruto Interno del Departamento de La Libertad: 2005 – 2017

(miles de soles).

Año PBI La

Libertad

2005 9 655 276

2006 10 515 460

2007 13 121 729

2008 14 615 612

2009 16 232 069

2010 17 552 507

2011 19 885 712

2012 22 346 498

2013 24 250 994

2014 24 721 733

2015 25 373 096

2016 27 276 343

2017 29 121 008 Fuente: Elaboración propia – INEI

Anexo N°02: Tasa de Crédito Hipotecario en el departamento de La

Libertad: 2005 – 2017 (%)

Año Tasa Anual de Crédito

Hipotecario

2005 0.147

2006 0.111

2007 0.100

2008 0.978

2009 0.100

2010 0.100

2011 0.098

2012 0.097

2013 0.094

2014 0.093

2015 0.091

2016 0.089

2017 0.088

Fuente: Banco Central de Reserva del Perú (BCRP)



77

Anexo N°03: Precio Promedio dela Vivienda por metro cuadrado (dólares): 2005 -

2017

Año

Precio Promedio de la Viviendal

por metro cuadrado (dólares)

2005 1761.96

2006 1719.98

2007 1800.06

2008 2295.04

2009 2691.66

2010 2988.30

2011 3489.16

2012 4260.43

2013 3752.64

2014 5608.34

2015 5309.91

2016 6319.74

2017 6072.85


Anexo N°04: Índice de Precios de Materiales de Construcción (%): 2005 – 2017

(Año base 2013 = 100)

Año

Índice de Precios de Materiales

de la Construcción

2005 0.014

2006 0.013

2007 0.015

2008 0.043

2009 0.017

2010 0.014

2011 0.024

2012 0.019

2013 0.030

2014 0.025

2015 0.035

2016 0.029

2017 0.021

Fuente: Instituto Nacional de estadística e Informática – INEI



78

Anexo N°05: Precio de Alquiler de Vivienda en Trujillo (s/): 2005 – 2017

Año Precio de

alquiler de la vivienda

2005 958.65

2006 1048.52

2007 1746.50

2008 2465.31

2009 2341.01

2010 2594.00

2011 2305.56

2012 2844.85

2013 2025.65

2014 2983.45

2015 2564.35

2016 2474.16

2017 2516.00


Anexo N°06: Tasa de Crecimiento Poblacional por Rango de Edad del

Departamento de La Libertad, durante el período: 2005 – 2017 (%)

Año Tasa de

crecimiento poblacional

2005 0.000182835

2006 0.000007835

2007 0.000007835

2008 0.014947401

2009 0.029260389

2010 0.014948605

2011 0.035728916

2012 0.028398870

2013 0.042650148

2014 0.045519696

2015 0.029046744

2016 -0.006253408

2017 -0.028936325 Fuente: Instituto Nacional de estadística e Informática – INEI



79

Anexo N°06: Variables Incluidas en el Proceso de Investigación

Año PBI por tipo de

Ingreso

Tasa Anual de Crédito

Hipotecario

Precio promedio anual por metro

cuadrado (dólares)

Índice de Precios de Materiales de la Construccción

Precio de alquiler y conservación de

la vivienda

Tasa de crecimiento poblacional

2005 9655276 0.147 1761.96 0.014 958.65 0.000182835

2006 10515460 0.111 1719.98 0.013 1048.52 0.000007835

2007 13121729 0.100 1800.06 0.015 1746.50 0.000007835

2008 14615612 0.978 2295.04 0.043 2465.31 0.014947401

2009 16232069 0.100 2691.66 0.017 2341.01 0.029260389

2010 17552507 0.100 2988.30 0.014 2594.00 0.014948605

2011 19885712 0.098 3489.16 0.024 2305.56 0.035728916

2012 22346498 0.097 4260.43 0.019 2844.85 0.028398870

2013 24250994 0.094 3752.64 0.030 2025.65 0.042650148

2014 24721733 0.093 5608.34 0.025 2983.45 0.045519696

2015 25373096 0.091 5309.91 0.035 2564.35 0.029046744

2016 27276343 0.089 6319.74 0.029 2474.16 -0.006253408

2017 29121008 0.088 6072.85 0.021 2516.00 -0.028936325




80



81



PRINCIPALES DETERMINANTES ECONÓMICOS Y …

Documents

Transcript of PRINCIPALES DETERMINANTES ECONÓMICOS Y …