By Se explora el tipo de influencia entre los precios de vivienda nueva y usada, mediante la aplicación de tres tipos de modelos: vectores autorregresivos (VAR), vector de corrección de errores (VEC) y autorregresivo de rezagos distribuidos (ARDL).
Precios de vivienda nueva (IPVN) y vivienda usada (IPVU): ¿qué precio influye más sobre el otro?
Análisis econométrico con datos trimestrales 2004T1–2025T4 (88 observaciones) — modelos VAR, VECM y ARDL
Respuesta directa
La evidencia más robusta (la que se mantiene al variar el número de rezagos, y la que rige el ajuste hacia el equilibrio de largo plazo) indica que los precios de la vivienda usada (IPVU) influyen más sobre los precios de la vivienda nueva (IPVN), y no al revés. Esto contradice la intuición habitual de que la vivienda nueva “arrastra” a la usada. La única evidencia a favor de IPVN→IPVU es un efecto de corto plazo (1 trimestre) y una mayor magnitud del impulso puntual, pero no es robusta a especificaciones con más rezagos ni se refleja en el mecanismo de corrección de equilibrio.
1. Contexto de los datos
IPVU crece de 60,94 a 131,35 y IPVN de 86 a 211 entre 2004T1 y 2025T4. Ambas series son integradas de orden 1, I(1) (no estacionarias en niveles), con una fase de corrección conjunta 2019–2023 y una recuperación en 2024–2025.
Fig. 1 — Evolución de IPVU e IPVN, 2004T1–2025T4
2. Causalidad de Granger
Se estimó un VAR en primeras diferencias de los logaritmos (para garantizar estacionariedad) y se probó causalidad en ambas direcciones, variando el número de rezagos de 1 a 5 para evaluar la robustez del resultado.
| Rezagos | H0: IPVN no causa (Granger) a IPVU | H0: IPVU no causa (Granger) a IPVN |
|---|---|---|
| 1 | p = 0,001 (se rechaza) | p = 0,0005 (se rechaza) |
| 2 | p = 0,095 (no se rechaza) | p = 0,001 (se rechaza) |
| 3 | p = 0,034 (marginal) | p = 0,002 (se rechaza) |
| 4 | p = 0,339 (no se rechaza) | p = 0,002 (se rechaza) |
| 5 | p = 0,131 (no se rechaza) | p < 0,01 (se rechaza) |
Lectura: la causalidad IPVN→IPVU solo se sostiene con 1 rezago y se diluye rápidamente. La causalidad IPVU→IPVN es significativa en todas las especificaciones probadas (1 a 5 rezagos), por lo que es la relación causal (en sentido de Granger) más robusta de las dos.
3. Ajuste al equilibrio de largo plazo (modelo VEC)
El VECM estima una relación de largo plazo entre ambos precios y mide, para cada variable, si corrige (ajusta) su trayectoria cuando la relación se desalinea. Solo la variable que “corrige” se considera la que responde/sigue a la otra.
| Ecuación | Coeficiente de ajuste (α) | p-valor | ¿Corrige el desequilibrio? |
|---|---|---|---|
| Δlog IPVU | 0,011 | 0,787 | No |
| Δlog IPVN | 0,085 | 0,009 | Sí |
Lectura: cuando IPVU e IPVN se desalinean de su relación de largo plazo, es IPVN quien se ajusta para restablecer el equilibrio; IPVU no responde significativamente. Esto es consistente con IPVU actuando como la variable “líder” (débilmente exógena) y IPVN como la variable que sigue.
4. Funciones impulso-respuesta
Miden cuánto se mueve una serie ante un shock de una desviación estándar en la otra, trimestre a trimestre.
Fig. 2 — Respuesta acumulada ante shocks ortogonalizados (orden Cholesky: IPVU, IPVN)
| Shock → respuesta | Efecto acumulado (12 trimestres) |
|---|---|
| IPVN → IPVU | 0,424 |
| IPVU → IPVN | 0,258 |
Lectura: aquí el resultado se invierte respecto a Granger — por unidad de shock, un movimiento en IPVN provoca una respuesta acumulada mayor en IPVU (0,42) que la que un shock de IPVU provoca en IPVN (0,26). Es la única pieza de evidencia que favorece a IPVN como impulsor. Debe tomarse con cautela: el orden de Cholesky (IPVU primero) le asigna a IPVU la correlación contemporánea entre los shocks, lo que puede inflar su respuesta contemporánea a IPVN.
5. Descomposición de varianza del error de pronóstico (FEVD)
Mide qué porcentaje de la variabilidad futura de cada serie es explicado por shocks propios versus shocks de la otra serie.
Fig. 3 — Descomposición de varianza a 12 trimestres
| Serie | Explicada por sí misma | Explicada por la otra serie |
|---|---|---|
| IPVU | 90,5% | 9,5% (por IPVN) |
| IPVN | 84,4% | 15,6% (por IPVU) |
Lectura: los shocks de IPVU explican una porción mayor de la varianza de IPVN (15,6%) que a la inversa (9,5%). En términos de peso relativo en la dinámica conjunta, IPVU influye más sobre IPVN que viceversa.
6. Modelo ARDL
Fig. 4 — Ajuste dentro de muestra, ARDL(2,4) de log IPVU en función de log IPVN
La prueba de cotas confirma una relación conjunta de largo plazo entre ambas series (F=6,36, significativo al 5%), pero de los cinco rezagos de IPVN incluidos, solo el rezago 4 resulta individualmente significativo (coeficiente negativo, p=0,009). No hay, dentro del ARDL, un patrón limpio y sostenido de arrastre positivo de IPVN hacia IPVU rezago a rezago.
7. Síntesis: tabla de resultados por criterio
| Criterio | Favorece a | Robustez |
|---|---|---|
| Causalidad de Granger (1 rezago) | Bidireccional | Baja — solo válido con 1 rezago |
| Causalidad de Granger (2 a 5 rezagos) | IPVU → IPVN | Alta — significativo en todas las especificaciones |
| Ajuste al equilibrio de largo plazo (VECM α) | IPVU lidera (IPVN corrige) | Alta |
| Magnitud del impulso-respuesta | IPVN → IPVU | Media — sensible al orden de Cholesky |
| Descomposición de varianza (FEVD) | IPVU → IPVN | Media-alta |
| ARDL (bounds test + rezagos individuales) | Relación conjunta existe, pero sin patrón claro de arrastre de IPVN | Media |
Conclusión
De seis piezas de evidencia, cuatro (Granger multi-rezago, ajuste VECM, FEVD, y la falta de un patrón limpio en el ARDL) apuntan a que es la vivienda usada (IPVU) la que influye más sobre la vivienda nueva (IPVN), y no al revés. Solo la magnitud puntual del impulso-respuesta favorece a IPVN, y esa evidencia es la menos robusta (depende del supuesto de ordenamiento de Cholesky y no se sostiene en las pruebas de causalidad con más rezagos). Una interpretación económicamente razonable: dado que el mercado de vivienda usada es mucho más grande y líquido que el de vivienda nueva en Chile, sus precios podrían anticipar condiciones generales de demanda que luego se trasladan, con rezago, a los precios de la vivienda nueva.
Consulte el modelo econométrico:
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