Resumen

Este trabajo toma como punto de partida los recientes a vances enel campo de la econometría espacial para desarrollar un modelo de regresión semiparamétrico que permite la inclusión de no linealidades y el modelamiento de la heterogeneidad espacial a través de una función bidimensional que depende de las coordenadas geográficas. La metodología se aplica en un modelo hedónico para el precio de la vivienda nueva en Bogotá donde se obtiene un ajuste destacable, en términos del errorcuadrático medio y el$R^2$​. El resultado empírico muestra que el estrato, lacondición de entrega y el estado constructivo afectan el precio de maneralineal, mientras que el área, y las distancias a parques, vías y estacionesde Transmilenio presentan resultados no lineales; además se logró modelar la tendencia espacial que representa la ubicación sobre el valor de lavivienda, evidenciando un incremento hacia el nororiente de la ciudad. Así,se concluye que el modelo estimado permite medir de manera flexible larelación entre las variables explicativas y la dependiente, estableciéndose como una buena alternativa para entender la formación de los precios en el mercado inmobiliario.

1 INTRODUCCIÓN

El mercado de lo habitacional se comporta de forma particular y diferente a otros mercados de bienes y servicios. La vivienda es un bien compuesto y heterogéneo; por un lado, es compuesto porque su precio está determinado por sus atributos tanto físicos como de localización; por otro lado, es un bien heterogéneo porque cada unidad es diferente a las demás y no se puede reproducir una vivienda idéntica a otra. Por esto, entender la conformación y dinámica de los precios en el mercado de vivienda sigue siendo un tema de interés para investigadores, planificadores urbanos, constructores y agentes inmobiliarios.

En la actualidad se pueden encontrar numerosos trabajos que abordan la determinación del precio de las viviendas desde distintos enfoques, siendo el modelo de precios hedónicos uno de los métodos más utilizados en la literatura [1]. Estos modelos permiten conocer el precio implícito de cada uno de los atributos que componen los inmuebles donde las características físicas como el área, el número de habitaciones, número de baños y las zonas comunes, entre otras, juegan un papel fundamental en la conformación delprecio de la vivienda [2]. Sin embargo, es importante vincular dentro del modelo hedónico el campo espacial para tener una lectura más amplia del comportamiento de los precios en el mercado y de esta manera solucionar los posibles problemas que se pueden presentar cuando se trabaja con datos indexados en el espacio.

• Materias:Econometría Mercado de la vivienda Movilidad urbana
• Subjects:Econometrics Housing market Urban mobility
• Palabras claves:Modelos hedónicos; econometría espacial; precios de vivienda; regresión semiparamétrica.
• Keywords:Hedonic models; spatial econometrics; housing price; semiparametric regression.