Índice de precios espacial para la vivienda urbana en Colombia: una aplicación con métodos de emparejamiento

• Autores: Luis Armando Galvis, Bladimir Carrillo Bermúdez
• Localización: Revista de economía del Rosario, ISSN 0123-5362, Vol. 16, Nº. 1, 2013, págs. 25-60
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A spatial Price Index for Urban Housing in Colombia: a Matching Approach
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• Resumen
  • español

    La formulacion de un ındice que cuantifique los diferenciales de precios de vivienda entre regiones es relevante para aspectos economicos tales como la asignaci on del gasto social habitacional. Desafortunadamente, en el contexto colombiano son escasos los estudios que se trazan tal objetivo. Este documento se propone llenar vacıos en ese sentido. Para este efecto se emplea el metodo de emparejamiento PSM (Propensity Score Matching), con el que se busca establecer comparaciones mas homogeneas entre los inmuebles de cada ciudad al evaluar el diferencial de ´ precios. Se realizan dos ejercicios adicionales, que consisten en: (i) comparar las viviendas segunrangos de precios (bajo, medio y alto) entre las ciudades, empleando regresiones hedonicas por cuantiles, y (ii) examinar como cambia la diferencia promedio de precios cuando varıa la canasta de caracterısticas de la unidad habitacional. Entre los principales resultados se encuentra que Bogota tiene el precio mas alto de vivienda estandar, seguida de Cartagena y Villavicencio. En terminos practicos, las brechas de precios halladas son importantes y alcanzan cifras cercanas al 30%. Dichas brechas no son homogeneas entre diferentes clases de vivienda estandar, ni entre rangos del precio.

  • English

    The formulation of an index number which allows spatial comparison of housing prices is of major relevance for economic policies related to the expenditure assigned to social housing. This study aims to compute a spatial price index for urban housing in the main Colombian cities, using the Propensity Score Matching (PSM) method. With this econometric strategy we seek the comparison of each city’s estate within a homogeneous framework, assessing the price differential by using quantile hedonic regressions. Two additional applications are conducted: (i) housing comparison according to the price range (low, medium, high), (ii) examination of the average price differential change when the characteristics of the dwelling unit vary. Results indicate that Bogota has the highest housing price, followed by Cartagena and Villavicencio. Additionally, the housing price differentials across cities are sizeable and reach nearly 30%. Said differentials vary according to the type of standard housing and price ranges.