Microsimulación de transacciones en el mercado inmobiliario

Abstract

Los modelos de uso de suelo surgen históricamente como modelos agregados en población, espacio y tipo de bien inmueble (departamento, casa, oficina, etc.). Destacan los modelos de renta y elección discreta, ambos ampliamente usados en la literatura para estudiar las ciudades, obteniendo precios para grupos de viviendas en condiciones de equilibrio en el marco de la ciudad. En modelos posteriores de microsimulación tales niveles de agregación, así como la agregación a un nivel temporal en equilibrio estático, han sido levantados implementando modelos donde cada agente y localización se asigna de manera detallada, sin embargo el precio de las viviendas se obtiene normalmente mediante funciones hedónicas que proyectan un corte temporal observado sin edongenizar la dinámica propia del mercado. Otros trabajos buscan representar la formación de precio a nivel de interacción comprador-vendedor (y no a nivel zonal agregado), sin embargo en este enfoque la formación del precio de las viviendas sólo se ha estudiado empleando modelos de búsqueda para el vendedor (Salant, 1991, Yava³, 1992, Merlo et al., 2013), quere quieren supuestos muy simplificatorios para el comportamiento de los compradores, y no corresponden al resultado de una interacción. Diversos autores reconocen que estos temas han sido sub estudiados tanto teórica cómo empíricamente (Filatova et al., 2009). Por otra parte, los modelos de microsimulación del sistema de uso de suelo se han transformado en una herramienta cada vez más usada para predecir los estados futuros de las ciudades, evaluar distintas políticas y sus efectos sobre la ciudad. Se observa además, la inexistencia de un modelo de microsimulación con un enfoque microeconómico consistente con la teoría de elección discreta, que considere los aspectos relevantes de los modelos de búsqueda tanto del comprador como del vendedor, representando la construcción de expectativas y la dinámica del mercado de manera detallada y con la capacidad de reproducir y predecir tanto precios de viviendas como localizaciones de agentes. La investigación propone un modelo que busca representar la interacción multi-agente, entre un comprador que busca localizarse y un oferente, representando explícitamente la búsqueda y el proceso de negociación. En este proceso los agentes construyen expectativas que se ajustan dinámicamente al estado de la negociación. De esta manera el modelo pretende integrar los procesos de negociación a nivel de agentes y donde ambos, comprador y vendedor, fijan precios en base a sus expectativas de lo cual emerge la dinámica del mercado. Para su implementación en la ciudad de Singapur se desarrolla una técnica de imputación de datos, basada en imputación multipletipo "Hot-Deck", se desarrolla también una técnica ad-hoc de calibración para el modelo basada en maximización de la verosimilitud y se realizan pruebas sobre datos obtenidos de transacciones inmobiliarias de Singapur. Este trabajo forma parte del desarrollo de una plataforma de microsimulación que integra fenómenos de corto, mediano y largo plazo desarrollada en conjunto por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), la Universidad Nacional de Singapur (NUS) y la Universidad de Chile.