Determinantes del precio de la vivienda nueva en Bogotá para el año 2019: una aproximación a través de un modelo semiparamétrico de regresión espacial

Abstract

Este trabajo toma como punto de partida los recientes avances en el 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 error cuadrático medio y el R2. El resultado empírico muestra que el estrato, la condición de entrega y el estado constructivo afectan el precio de manera lineal, mientras que el área, y las distancias a parques, vías y estaciones de Transmilenio presentan resultados no lineales; además se logró modelar la tendencia espacial que representa la ubicación sobre el valor de la vivienda, evidenciando un incremento hacia el nororiente de la ciudad. Así, se concluye que el modelo estimado permite medir de manera flexible la relación entre las variables explicativas y la dependiente, estableciéndose como una buena alternativa para entender la formación de los precios en el mercado inmobiliario.

Keywords

• Modelos hedónicos
• Econometría espacial
• Precios de vivienda
• regresión semiparamétrica