Inmobiliario

Midiendo los riesgos bajistas y alcistas en el precio de la vivienda en España

El rápido aumento de los precios de la vivienda en muchos países europeos durante la pandemia ha suscitado inquietudes por la posibilidad de que se produzca una corrección de precios en los próximos trimestres. ¿Debemos preocuparnos en el caso de España? Dado el escenario macroeconómico actual, argumentamos que no. Una conclusión que se debe, en gran parte, a la buena salud financiera del conjunto de los hogares y a una accesibilidad a la vivienda que a nivel agregado se sitúa en niveles razonables. Por otra parte, tampoco esperamos una espiral alcista en los precios: mientras la economía recupera los niveles prepandemia se puede producir un repunte de los precios, pero a medio plazo prevemos un crecimiento del precio de la vivienda acorde con la evolución de la renta de las familias. Así lo constatamos con el nuevo modelo de riesgo de CaixaBank Research (HaR).

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Màxim Ventura Bolet
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¿Cómo podemos medir los riesgos bajistas y alcistas en el precio de la vivienda?

El mercado inmobiliario español se enfrenta tanto a riesgos bajistas como alcistas. La aparición de una nueva variante del virus más contagiosa y resistente a las vacunas o unos cuellos de botella en las cadenas de suministros globales más severos y persistentes de lo que actualmente prevemos podrían llegar a causar una nueva recaída de la actividad, con su consiguiente impacto en el mercado inmobiliario. Por el contrario, un mayor crecimiento del crédito a las familias, acompañado de un crecimiento de la economía elevado y sostenido, podría acarrear repuntes más altos del precio de la vivienda. Las preguntas que intentamos responder en este artículo son las siguientes: ¿cómo podemos cuantificar estos riesgos y, en caso de que se materializaran los riesgos bajistas (o alcistas), cuánto caería (o aumentaría) el precio de la vivienda el año que viene?

Una forma tradicional de responder a estas preguntas es examinar la distribución histórica del crecimiento del precio real de la vivienda en España (véase el primer gráfico).6 Históricamente, en la mitad de los trimestres, el crecimiento ha sido igual o superior al 1,8% (matemáticamente, este valor se corresponde con la mediana de la distribución). Si nos fijamos en las colas de la distribución, se observa que solamente en un 5% de los trimestres se ha producido una caída en el precio real de la vivienda igual o superior al 8,9% (percentil 5 de la distribución), mientras que solamente en un 5% de los trimestres se observa un crecimiento igual o superior al 13,5% (percentil 95). Asumiendo que este fuera un año típico, podríamos concluir que lo más probable es que el crecimiento de los precios del año siguiente se encontrara entre el –8,9% y el +13,5%. En función de qué riesgos se materializasen, nos moveríamos más cerca de un umbral o del otro (y, salvo en una situación verdaderamente excepcional, no esperaríamos sobrepasar estos límites). 

  • 6. Usamos el valor de tasación del precio de la vivienda del total nacional publicado por el MITMA y deflactamos el precio de la vivienda nominal utilizando los datos de IPC proporcionados por el INE.

Distribución de la variación interanual del precio real de la vivienda en España

Última actualización: 21 diciembre 2021 - 09:25

La gran limitación de este cálculo es que nos da un rango muy amplio de valores posibles, debido a que no tiene en cuenta el estado actual de la economía. Si utilizáramos esta información adicional, podríamos proyectar un umbral inferior y superior más precisos del crecimiento de los precios del año siguiente. En este artículo, nos proponemos hacer justamente esto: utilizando una novedosa metodología desarrollada por el FMI,7 modelizamos la distribución del precio de la vivienda a 1 año vista y a 3 años vista en función de distintos indicadores económicos clave (crecimiento del PIB real, crecimiento del crédito a los hogares en porcentaje del PIB y accesibilidad a la vivienda). De esta forma, podemos acotar los valores más probables del precio de la vivienda dado un horizonte de proyección. 

  • 7. Véase «Global Financial Stability Report», International Monetary Fund, abril de 2019.
CaixaBank Research ha creado un modelo (HaR)

que mide los riesgos bajistas y alcistas del mercado inmobiliario según el escenario económico previsto.

Modelo HaR: algunos detalles sobre la metodología

El modelo HaR (House Price at Risk) de CaixaBank Research se basa en regresiones por quintiles8 que permiten analizar la influencia de distintos factores sobre el percentil 5 y el percentil 95 de la distribución de la variación real del precio de la vivienda a 1 año y a 3 años vista. Como variables explicativas incluimos un factor financiero (crecimiento del crédito a los hogares en porcentaje de PIB),9 un factor macroeconómico (crecimiento del PIB real) y un factor específico del mercado inmobiliario (la accesibilidad a la vivienda, definida como la ratio entre el precio de la vivienda y la renta bruta del hogar mediano). A partir de aquí, estimamos la influencia de cada uno de estos factores (los efectos marginales) sobre la distribución de la variación de los precios de la vivienda española dado un percentil y un horizonte temporal (véase el gráfico).10

  • 8. La ventaja de las regresiones por quintiles (en comparación con métodos tradicionales como los mínimos cuadrados ordinarios) es que el efecto marginal de los factores puede ser diferente según el quintil. Por ejemplo, el crecimiento del crédito puede tener una correlación positiva con el crecimiento promedio del precio de la vivienda (captura el ciclo inmobiliario). Sin embargo, puede tener una correlación negativa en el percentil 5, es decir, la caída del precio es más severa después de un boom de crédito (la cola izquierda de la distribución se mueve a la izquierda).
  • 9. Esta variable entra en las regresiones de forma binaria siendo igual a 1 en caso de boom de crédito y 0 en caso contrario. Definimos boom de crédito cuando el porcentaje del crédito sobre el PIB aumenta por más de 5 p. p. en 1 año.
  • 10. Estandarizamos las variables explicativas para que los coeficientes sean comparables entre sí.
Impacto de los factores explicativos en las colas de la distribución del precio real de la vivienda

Percentil 5

Última actualización: 21 diciembre 2021 - 09:26

Percentil 95

Última actualización: 21 diciembre 2021 - 09:26

A continuación, ofrecemos tres ejemplos sobre cómo deben interpretarse estos resultados:

  • Un aumento en la ratio de accesibilidad de una desviación estándar (lo que equivale a 1,7 años más de renta para comprar una vivienda media) está asociado con un descenso de 1,6 p. p. del percentil 5 del crecimiento real del precio de la vivienda a 1 año vista, manteniendo el resto de los factores constantes. Es decir, un tensionamiento de la ratio de accesibilidad acentúa la caída futura del precio de la vivienda en caso de producirse un escenario adverso.
  • Un aumento en el crecimiento del PIB real de una desviación estándar (2,3 p. p.) está asociado con un aumento de 2,2 p. p. del percentil 95 del crecimiento real del precio de la vivienda a 1 año vista, manteniendo el resto de los factores constantes. Es decir, si la economía está creciendo muy por encima de lo que es habitual, el incremento del precio de la vivienda es también más elevado en caso de producirse un escenario favorable.
  • Un boom de crédito conlleva un descenso de 2,6 p. p. del percentil 5 del crecimiento real del precio de la vivienda a 3 años vista en comparación con no tener un boom de crédito, manteniendo el resto de los factores constantes.

De acuerdo con lo esperado, un aumento en el crecimiento del PIB real está asociado con mayores crecimientos en los precios de la vivienda, mientras que una mayor dificultad de acceso a la vivienda (aumento en la ratio de accesibilidad) conlleva menores crecimientos. Un resultado interesante es que cuando hay un boom de crédito a los hogares para la compra de vivienda, el percentil 5 aumenta a 1 año vista, pero desciende a 3 años. Una posible explicación sería que un aumento del crédito afecta a los precios de la vivienda por dos canales. Por un lado, a corto plazo se mueve toda la distribución hacia la derecha: el mayor flujo de crédito impulsa la demanda de viviendas y favorece el crecimiento del precio. Por otro lado, un boom de crédito aumenta las posibilidades de gestación de una burbuja inmobiliaria (como en la crisis del 2008), lo que provoca que, a medio plazo, en caso de que estalle la burbuja (escenario adverso) la corrección en el precio sea mucho mayor.

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Un boom de crédito alimenta el crecimiento del precio de la vivienda a corto plazo,

pero incrementa los riesgos de una mayor corrección de precios a medio plazo, tal como se vio en la crisis de 2008.

Un repaso histórico con el modelo HaR

El modelo HaR nos sirve para ver la evolución del percentil 5 y del percentil 95 de la distribución del crecimiento del precio de la vivienda española a 1 año vista a lo largo del tiempo, condicionado a los valores de los factores explicativos (situación económica) en cada momento. Tal y como recoge el siguiente gráfico, la línea gris y la línea roja marcan un rango dentro del cual esperaríamos que se encuentren los precios del año siguiente.11

  • 11. Los resultados del modelo se sustentan sobre dos asunciones: (i) los tres factores incluidos en las regresiones son los principales determinantes de las colas de la distribución del crecimiento del precio de la vivienda española y (ii) las relaciones históricas entre las variables seguirán siendo válidas en el futuro.

Precio real de la vivienda y percentiles 5 y 95 a 1 año vista según el modelo House Price at Risk (HaR)

Última actualización: 21 diciembre 2021 - 09:27
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En comparación con métodos tradicionales,

el modelo HaR nos proporciona rangos mucho más precisos en los que oscilarán los precios del año siguiente.

Algunos de los resultados del modelo HaR son llamativos. En primer lugar, si comparamos los percentiles obtenidos con el modelo (línea gris y línea roja) con los percentiles históricos (líneas discontinuas), vemos que difieren sustancialmente: los percentiles del modelo nos proporcionan un rango mucho más preciso en el que oscilarán los precios del año siguiente. Por ejemplo, durante la crisis de 2008, el modelo nos dice que los precios de la vivienda deberían caer a causa de la situación económica observada, una información que no ofrecen los percentiles históricos. En segundo lugar, durante el periodo de gestación de la burbuja inmobiliaria previo a la crisis de 2008, el modelo fue continuamente sorprendido al alza, ya que la situación económica (en concreto, el tensionamiento observado en la accesibilidad a la compra de la vivienda) sugería que habría una moderación del crecimiento de los precios. Lo mismo ocurre durante la crisis de la COVID-19: al modelo le resultó sorprendente que los precios de la vivienda fueran tan resilientes a pesar del desplome del PIB. 

¿Qué nos dice el modelo HaR sobre la situación actual?

La parte más interesante viene cuando analizamos la situación actual (con datos hasta el 4T 2021) y las perspectivas futuras del mercado inmobiliario. El modelo nos dice que, aunque se materializaran los riesgos bajistas, sería muy improbable que el precio real de la vivienda descendiera más de un 3,9%. A pesar de que este umbral inferior implicaría una caída considerable, si la comparamos con el umbral inferior histórico (8,9%), vemos que nos encontramos ante un año de riesgos bajistas relativamente moderados. En cambio, aunque se materializaran los riesgos alcistas, el modelo nos dice que sería muy improbable que el precio real de la vivienda aumentara más de un 4,8%. Mirando hacia adelante, y usando las previsiones del escenario central de CaixaBank Research, los percentiles del modelo nos indican que los riesgos bajistas son contenidos (el percentil 5 incluso alcanza el 0 en 2022) debido al notable crecimiento del PIB que esperamos para el próximo año. Los riesgos alcistas son algo superiores pero limitados: a medida que el crecimiento del PIB se vuelve a normalizar en 2023, y gracias a la ausencia de un boom de crédito (a diferencia del periodo anterior a la crisis de 2008), los repuntes en los precios también deberían ser moderados.

Dada la situación económica prevista, una severa corrección de precios en el mercado inmobiliario

es poco probable, y tampoco es probable que se produzca una espiral alcista.

Este resultado es coherente con la evaluación emitida recientemente por el Banco de España12 sobre la situación del mercado inmobiliario español. En particular, los indicadores de desequilibrio de los precios de la vivienda sugieren que se encuentran por encima de sus niveles de equilibrio, aunque muy cercanos a ellos. Este diagnóstico para el caso español contrasta con la situación en la que se encuentran los mercados inmobiliarios en otras economías europeas, tal y como alerta el BCE en su último informe de estabilidad.13 Específicamente, el BCE advierte que los riesgos de correcciones de precios a medio plazo han aumentado sustancialmente debido a la sobrevaloración del precio de la vivienda en algunos países y a que los estándares de crédito se han relajado, mostrando cierta preocupación sobre la gestación de una burbuja inmobiliaria impulsada por la deuda. En este sentido, el BCE recomienda a los países en los que están emergiendo estas vulnerabilidades que consideren la opción de ajustar gradualmente algunos instrumentos de política macroprudencial que tienen a su disposición. Sin embargo, dada la situación del mercado inmobiliario español, no esperamos que se activen en nuestro país, al menos a corto plazo.

  • 12. «Informe de Estabilidad Financiera», otoño de 2021, Banco de España.
  • 13. «Financial Stability Report», noviembre de 2021, Banco Central Europeo.
Màxim Ventura Bolet
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