Identificación de diferencias regionales en el mercado ...de hipotecas mensuales sobre vivienda en...

ResumenUna caída de los tipos de interés más acusada que la de otros países europeos y una ferozcompetencia entre entidades financieras para ganar cuota de mercado trajeron consigouna fuerte aceleración del crédito hipotecario en España en la segunda mitad de la déca-da de los noventa. La fase expansiva se prolongó hasta 2006, produciéndose en 2007 unbrusco cambio de tendencia. El objetivo de este trabajo es ilustrar las distintas experien-cias que han sufrido las provincias españolas. A partir de la estadística relativa al númerode hipotecas mensuales sobre vivienda en el periodo comprendido entre finales de 1995 yprincipios de 2012, y mediante la metodología del haz de rectas para la comparación grá-fica de series temporales geográficas, se realiza un análisis comparativo de las trayectoriasterritoriales. Se concluye que las provincias que más han sufrido el desplome en la recien-te fase de recesión son aquellas que mayor auge alcanzaron en la etapa expansiva.

Palabras clave: Mercado hipotecario, análisis regional, series temporales geográficas, grá-ficos estadísticos, tipos de interés, metodología del haz de rectas.

Códigos JEL: H81, C23, R21.

1. Introducción

El crédito que se concede a los hogares puede tener diferentes fines. El Banco deEspaña diferencia entre el utilizado para la adquisición y rehabilitación de viviendas,

Esic Market Economics and Business JournalVol. 44, N.º 3, Septiembre-Diciembre 2013, 179-198

Identificación de diferencias regionales enel mercado hipotecario español a partir de laaplicación de la metodología del haz de rectas

Magdalena Ferrán Aranaz

Universidad Complutense de Madrid

Juan Antonio Márquez García*

ESIC Business & Marketing School

* Autor de correspondencia. Email: [email protected]

ISSN 0212-1867 / e-ISSN 1989-3558© ESIC Editorial, ESIC Business & Marketing SchoolDOI: 10.7200/esicm.146.0443.4ehttp://www.esic.edu/esicmarket

el que tiene como finalidad la compra de bienes de consumo duraderos y, por últi-mo, un resto que engloba la adquisición de terrenos, fincas rústicas, valores y bienesde consumo no duraderos. En 1993 la parte del crédito destinado a la adquisición yrehabilitación de vivienda representaba el 61,4%, diez años después era del 73,3%1

y los datos para 2011 publicados por el Banco de España ya muestran que llega al82,2%. Esto significa que entre 1993 y 2011 se ha registrado un incremento del33%.

El incremento del crédito destinado a la adquisición de vivienda está estrecha-mente ligado al gran impulso que el mercado hipotecario experimentó en España apartir de la publicación de la Ley 2/1981 y el posterior Real Decreto 685/1982 quela desarrolla y que supuso la creación de un escenario favorable para la creación deun mercado expansivo de hipotecas. A partir de este momento el crédito hipotecariocomenzó a crecer a un ritmo fuerte, especialmente a partir de 1995, y dicho creci-miento se prolongó hasta 2006. Sin embargo, en 2007 comenzó un cambio de cicloen el que la constitución de nuevas hipotecas comenzó a caer de forma acelerada.

El dinamismo del crédito hipotecario en la fase expansiva se refleja en un incre-mento del número de nuevas hipotecas concedidas. En 1995 se concedieron enEspaña 480.713 hipotecas, mientras que en 2006 el número de nuevas hipotecas lle-gó a aproximarse al 1.900.000. La aceleración del crédito desde mediados de ladécada de los noventa se produjo, aparte de por las condiciones económicas favo-rables, por dos factores claves: a) La aparición de un escenario de feroz competen-cia entre las entidades financieras con el fin de ganar cuota de mercado y; b) La evo-lución favorable de los tipos de interés que, en el caso de España, experimentaroncaídas más acusadas que en otros países europeos (Mayayo, 2005). El tipo mediode interés para préstamos hipotecarios a más de tres años entre 1991-1995 era del13,3%, en el siguiente quinquenio se redujo al 6,5% y bajó a algo más del 4% enlos dos siguientes.

Conviene recordar que el escenario descrito de fuerte competencia entre las enti-dades financieras y de bajos tipos de interés es la consecuencia de las grandes trans-formaciones que en el ámbito financiero se produjeron a nivel internacional y quetuvieron un reflejo directo en los países europeos. La mayor competencia entre lasentidades financieras tiene que ver, por un lado, con el proceso de financiarización2

experimentado desde la década de los ochenta y bajo el cual se produce un crecien-te dominio de los mercados y de la lógica financiera sobre el conjunto de la dinámi-ca económica. De otro lado, el sistema financiero ha experimentado una ampliatransformación debido al proceso de liberalización3. En el pasado el crédito estuvosometido a una gran regulación con el objetivo de mantener la estabilidad financie-

Magdalena Ferrán Aranaz y Juan Antonio Márquez García180

(1) Para el periodo 1984-2001 ver Nieto et. al. (2001).(2) Bellamy Foster, 2007 y 2008, ofrece un extenso registro del uso y significado del término parala Monthly Review.(3) Un análisis del proceso de liberalización del sistema bancario español puede verse en Salas ySaurina (2003).

181Identificación de diferencias regionales en el mercado hipotecario español…

ra. Sin embargo, a partir de los años 70 y 80 en un amplio número de países indus-trializados se observa un fuerte proceso de liberalización de los mercados financie-ros que dio lugar a un crecimiento fuerte de la competencia entre entidades (Volcker,1986; Blundell-Wiganll y Browne, 1991).

La gradual reducción de los tipos de interés es un efecto directo de la entrada deEspaña en la Unión Europea. Los tipos de interés, tanto a corto como a largo plazo,fueron cayendo desde la adhesión de España a la UE. Los tipos a corto plazo queestaban cerca del 20% en 1983 cayeron al 12% en 1986 y al 8% en 1994. En 1995hubo un repunte pero volverían a caer debido a las expectativas de la integración deEspaña en la Unión Monetaria, e incluso llegaron a ser inferiores a los de la UE en1998 y 1999. Los tipos a largo plazo también experimentaron una espectacular caí-da a partir de 1990 y convergieron con los de la zona euro a partir de 1999 en elentorno del 4-5%. Esta reducción ha permitido abaratar significativamente el costede financiación para la economía española. En el ámbito de los tipos hipotecarios esquizás donde más han notado los españoles los beneficios de la adhesión de Españaa la Unión Económica y Monetaria (Piedrafita, Steinberg y Torreblanca, 2006)4.

La reducción de los tipos de interés corrió de forma paralela a cambios en la ofer-ta hipotecaria por parte de las entidades financieras. Hay que destacar dos puntosclaves: a) Las entidades de crédito permitieron alargar el plazo de devolución de lospréstamos; y b) El porcentaje del valor de la vivienda hipotecada también creció deforma relevante. Estos dos aspectos están relacionados con la expansión de las enti-dades financieras que se produjo a raíz del proceso de liberalización. Esto propicióuna revisión profunda de las estrategias del negocio bancario. En muchas entidadesse empezó a observar (especialmente en las Cajas de Ahorros) una clara diferencia-ción entre la estrategia seguida en la zona de expansión y la llevada a cabo en suszonas tradicionales. El crecimiento del cociente créditos/depósitos puso de manifies-to una apuesta clara de las entidades financieras por realizar la expansión basándo-se en el activo y no tanto en el pasivo como forma de ganar cuota de mercado (Del-gado, Saurina y Townsend, 2008). Esto llevó a las entidades financieras a introducirprácticas excesivamente laxas en la evaluación de la viabilidad de los créditos hipo-tecarios entre las que destaca el incremento de la parte de la vivienda hipotecada. Porotro lado, el alargamiento de la devolución del crédito fue una estrategia de las enti-dades financieras para poder llegar a un mayor número de personas vía reducción delas cuotas. La consecuencia de todo este proceso fue que el número de personas quepudieron acceder a un crédito hipotecario fuera en ascenso y por ende el porcentajede individuos con vivienda en propiedad.

A partir de 2006 se observa una caída de la actividad hipotecaria con un descen-so significativo en el número de nuevas hipotecas concedidas. Ya desde 2003 seobserva una clara ralentización de las tasas de crecimiento hasta volverse negativa en

(4) Para un análisis detallado de los efectos tras la entrada de España en la CEE, véase Viñals, 1992.Para el tema específico de la convergencia de los tipos de interés, véase Camarero, Esteve y Tamarit,1997, 2000 y 2002.

182 Magdalena Ferrán Aranaz y Juan Antonio Márquez García

20075. El año 2011 termina prácticamente al nivel de 2003, suponiendo un retroce-so del 66% respecto al pico más alto recogido en 2006.

El cambio de tendencia no se debe a un único factor sino que hay que destacarvarios. Por un lado, la falta de crédito derivado de la política restrictiva de las enti-dades financieras cuya manifestación más palpable ha sido el endurecimiento de lascondiciones para acceder a un préstamo6. La evolución de los precios es otra varia-ble a tener en cuenta. Entre 1995 y 2008 el precio del metro cuadrado de viviendalibre creció un 203%. Esto ha provocado la expulsión del mercado hipotecario deun segmento significativo de personas que pretendían acceder a su primera vivienda.Los jóvenes han sido un colectivo severamente perjudicado (Márquez, 2008). Lasubida más reciente del IVA del 7% al 8% de la vivienda nueva de precio libre tam-poco va a ayudar a cambiar la tendencia. La caída de la demanda a partir de 2006junto con un proceso de ajuste de la oferta trajo aparejado, con efecto retardado, undescenso del precio de la vivienda en España que se empezó a notar ya en 2009.

Por otro lado, la coyuntura económica a raíz del comienzo de la crisis tampoco hapropiciado la contratación de nuevas hipotecas. El deterioro del empleo a partir de2006 está impidiendo el acceso a la vivienda en propiedad a un buen número de per-sonas y a muchas otras el pago de las hipotecas ya constituidas en años anteriores.

A pesar del descenso que se produjo en 2007 en la constitución de nuevas hipo-tecas no se observa un descenso en el importe total concedido hasta el año 2008.Esto obedece, entre otras cosas, al crecimiento de los precios de la vivienda queempujó al alza el importe medio de los préstamos hipotecarios. Sí es cierto que aun-que el descenso de la cuantía total concedido no se empezó a observar hasta 2008,ya en 2007 el crecimiento fue prácticamente nulo.

Una vez descrita la evolución del mercado hipotecario a nivel nacional cabe pre-guntarse si dicha trayectoria se repite de manera parecida en las diferentes provin-

(5) Este último año estuvo marcado por la crisis estadounidense de las subprime (préstamos hipo-tecarios con baja calificación crediticia) y considerado por muchos analistas como el comienzo delcambio de ciclo de los mercados hipotecarios. También se recordará este año por ser el de la apro-bación de la Ley 41/2007 de reforma del mercado hipotecario.(6) A este respecto es interesante analizar los datos que arroja la encuesta periódica que el Conse-jo de Gobierno del Banco Central realiza a las entidades de crédito del área del euro sobre la evo-lución de las condiciones de la oferta y de demanda en los mercados crediticios de la UEM y que seconoce con el nombre de Encuesta sobre Préstamos Bancarios (EPB). Analiza la evolución percibi-da de la demanda y de la oferta de financiación y los factores explicativos que subyacen a dichocomportamiento. Constituye un elemento relevante para el seguimiento de los mercados de crédito.Para un mayor conocimiento de la EPB véase Martínez, J. y Maza, L.A. (2003). Con los resultadosde la encuesta el BCE elabora el índice de Difusión”. Este índice se calcula de la siguiente forma: sesuman las respuestas que muestran un endurecimiento (“considerable” o “en cierta medida”), serestarían las que indican una “cierta” o “considerable relajación”, se divide el resultado por elnúmero total de respuestas y se multiplica por 100. El índice oscila entre 100 (cuando todas las enti-dades endurecen sus condiciones de oferta) y -100 (cuando todas lo hacen en sentido contrario).Valores negativos indican una evolución contractiva de la oferta o de la demanda y registros posi-tivos denotan una tendencia expansiva. Las contestaciones a la Encuesta se refieren a variacionesde las condiciones y no a sus niveles.

cias españolas o por el contrario se pueden encontrar lo que podrían denominarsesubmercados hipotecarios. En este artículo se parte de la hipótesis de que todas lasprovincias reproducen el patrón de la trayectoria nacional de un periodo expansivoseguido de otro recesivo por lo que, desde este punto de vista, podemos hablar dehomogeneidad territorial; sin embargo, comprobaremos que existen diferenciasimportantes en la intensidad, tanto en la expansión con en la contracción.

2. Revisión de la bibliografía existente

Los interesados en esta materia no encontrarán muchos trabajos donde la evolu-ción del mercado hipotecario se analice desde una perspectiva regional en España.Un repaso a la bibliografía publicada nos muestra la existencia de estudios intere-santes sobre el mercado inmobiliario en los que el análisis regional está presente, sibien ninguno de ellos centra la atención de manera específica en un aspecto clave dela demanda de viviendas como es el crédito hipotecario.

Se han realizado trabajos donde está presente el análisis regional con el objetivode identificar submercados inmobiliarios en el que se tienen en cuenta dimensionescomo la economía, especialización en tipo de vivienda, expansión geográfica y ladinámica demográfica (Altuzarra Artola y Esteban Galarza, 2010). El análisis regio-nal también aparece en estudios que pretenden encontrar una explicación a la diná-mica de los precios de las viviendas (López, 2002; Álvarez-Lois y Nuño Barrau,2007) y en la detección de los elementos que influyen en la demanda y tenencia delas mismas (Rodríguez Hernández, J. y Barrios García, J., 2007).

Fuera de nuestro territorio también hay numerosos trabajos en los que el enfoqueregional está presente. La mayoría se han centrado en estudiar la existencia y fun-cionamiento de submercados inmobiliarios partiendo de un análisis de la dinámicade los precios de las viviendas (Reichert, 1990; Hancock, 1991; Drake, 1995; Ash-worth y Parker, 1997; Bourasa, Hamelink, Hoesli y MacGregor, 1997; Meen, 1999;Cook, 2003 y 2005; Alkay, 2008; Bramley, Leishman y Watkins, 2008; Chien,2010). En la misma línea pero con un enfoque internacional Englund y Ioannides(1997) comparan la dinámica de precios de la vivienda en 15 países de la OCDE.

El análisis regional también se ha abordado desde un punto de vista teórico conel objetivo de aclarar el concepto de submercado (Drake, 1995; Meen, 1996; Wat-kins, 2001).

Para finalizar este apartado de revisión bibliográfica también hay que decir queen España encontramos una gran laguna en cuanto a los métodos utilizados para laidentificación de submercados. En el ámbito internacional podemos encontrar algu-nos trabajos interesantes que han utilizado las técnicas de análisis factorial y clusterpara la identificación de mercados regionales (Dale-Johnson, 1982; Bourasa, et al.,1997; Bourassa, et al., 2003).

El objetivo de este artículo es cubrir el vacío existente en España sobre el análisisregional en el mercado hipotecario, utilizando para ello una herramienta de compa-

Identificación de diferencias regionales en el mercado hipotecario español… 183

ración de series temporales geográficas recientemente propuesta (Ferrán, 2011a,2011b y 2013), denominada “Metodología del Haz de Rectas” y que se describe acontinuación.

3. La metodología del haz de rectas

La forma estándar de representar una serie temporal es a través de un gráfico delíneas, que consiste en un diagrama cartesiano en el que la abscisa representa el tiem-po y la ordenada los valores de la serie, y los puntos consecutivos se unen mediantesegmentos formando una línea. La interpretación del gráfico ayudará en la detecciónde patrones de comportamiento en la trayectoria temporal de los datos. El problemasurge cuando se trata de comparar múltiples series temporales, como puede ser elcaso de una serie temporal geográfica. Tanto si se representa cada serie regional porseparado como si se representan todas ellas conjuntamente mediante su superposi-ción en un único gráfico (bien en la escala original de los datos o bien con los datostransformados a una escala común) la comparación se hace muy complicada encuanto el número de series es mínimamente elevado. El objetivo de la metodologíadel haz de rectas es ofrecer una herramienta gráfica que facilite la comparación demúltiples series temporales. El concepto clave de la metodología es:

Definición 1: Un conjunto {ct,k} de K series temporales distintas, todas ellas defi-nidas en los mismos instantes, t =1,…, T, tiene estructura de haz de K rectas si exis-te otra serie xt tal que para cada ct,k existen cuatro coeficientes bk, mk, B0 y B1, conal menos mk diferente de cero, tales que:

ct,k = bk + mk · xt !t,k donde bk = B0 + B1 · mk !k

Obsérvese que si el conjunto {ct,k} tiene estructura de haz de rectas respecto de xtentonces las K rectas ct,k = bk + mk · xt forman parte del haz de vértice (xt , ct,k) = (–B1,B0).

Tomando como punto de partida esta definición, el resultado fundamental de lametodología del haz de rectas es:

Proposición 1: Sea {Ct,k}, k = 1,…, K, un conjunto de K series temporales distin-tas, todas ellas definidas en los mismos instantes temporales, t = 1,…, T, y con la mis-ma media:

[1]

Sea Xt otra serie temporal y supongamos que para cada Ct,k existen cinco coefi-cientes bk, mk, µk, B0 y B1 con al menos mk distinto de cero, tales que:

Ct,k = bk · t + mk · Xt + µk !t,k [2]


===

T

t

ktk CT

C1

,1

k

siendo:

bk = B0 + B1 · mk !k [3]

Entonces:

A) Si Ct,q, Ct,r y Ct,s y son tres series temporales cualesquiera del conjunto {Ct,k}tales que mq < mr < ms entonces d(Ct,q, Ct,r ) < d(Ct,q, Ct,s ), donde d es la dis-tancia euclídea.

B) Para cualquier par de series temporales del conjunto {Ct,k} existe al menos unpunto en su trayectoria7 en el que se cortan. Además, los puntos de corte decualquier par de trayectorias son los puntos de corte de todas ellas.

C) Si las trayectorias se cortan en más de un punto entonces la diferencia entredos puntos de corte cualesquiera es independiente de la media de las seriestemporales.

Además:

Observación 1: El conjunto {ct,k = Ct,k – Ct–1,k} tiene estructura de haz de rectas devértice (xt, ct,k) = (–B1, B0) respecto de xt = Xt – Xt–1.

Dado un conjunto {Yt,j}, j = 1,…, J, de J series temporales distintas (con J gran-de), todas ellas definidas en los mismos instantes, t = 1,…, T, la metodología del hazde rectas consiste en construir a partir de ellas un nuevo conjunto {Ct,k}, k = 1,…, K,de K series temporales distintas (con K pequeño) que verifique las hipótesis de la Pro-posición 1 con el objetivo de “resumir” la estructura del conjunto {Yt,j}. La repre-sentación de cada serie Yt,j junto con las K series Ct,k en un mismo gráfico de líneasfacilitará la comparación de las distintas series del conjunto {Yt,j}. Para que la extrac-ción del conjunto {Ct,k} tenga sentido, y en consecuencia lo tenga la aplicación de lametodología, en el conjunto {Yt,j} debe “subyacer una estructura de haz rectas”:

Definición 2: Sea {Yt,j}, j = 1,…, J, un conjunto de J series temporales distintas,todas ellas definidas en los mismos instantes, t = 1,…, T. Diremos que en el conjun-to {Yt,j} subyace una estructura de haz de rectas si existe otra serie xt tal que, por unlado, para cada una de las J series es adecuado el ajuste de la ecuación de regresión:

!t,j = A0,j · t + A1,j · Xt + A2, j j=1,…, J,

y, por otro, o bien la secuencia de coeficientes (A0,1,…, A0,J) es nula o bien su gradode asociación lineal con la secuencia (A1,1,…, A1,J) es estadísticamente significativo.

Obsérvese que si B0 y B1 son los coeficientes de la ecuación de regresión:


(7) Utilizaremos el término trayectoria para referirnos a la línea continua que conecta la secuenciade puntos en la representación gráfica de la serie.

Â 0, j = B0 + B1 · A1, j j=1,…, J

entonces, según la Definición 1, el conjunto de series {!t,j}, donde:

!t,j = Â 0, j + A1, j · xt j = 1,…, J siendo xt = !Xt = Xt – Xt–1,

tiene estructura de haz de J rectas respecto de xt de vértice (xt, !t,j) = (–B1, B0).En definitiva, dado un conjunto {Yt,j}, j = 1,…, J, de J series temporales distintas

(con J grande), todas ellas definidas en los mismos instantes, t = 1,…, T, y en el quese supone que subyace una estructura de haz rectas, la metodología consiste en cons-truir a partir de K rectas del haz correspondiente (con K pequeño) un nuevo conjunto{Ct,k}, k = 1,…, K, de series temporales tal que “resuma” la estructura del conjunto{Yt,j}.



0

45.000

90.000

135.000

180.000

Dec-95

Dec-96

Dec-97

Dec-98

Dec-99

Dec-00

Dec-01

Dec-02

Dec-03

Dec-04

Dec-05

Dec-06

Dec-07

Dec-08

Dec-09

Dec-10

Dec-11

Htj

8,0

8,5

9,0

9,5

10,0

Dec-95

Dec-96

Dec-97

Dec-98

Dec-99

Dec-00

Dec-01

Dec-02

Dec-03

Dec-04

Dec-05

Dec-06

Dec-07

Dec-08

Dec-09

Dec-10

Dec-11

Ztj

Yt

8

8,5

9

9,5

10

Dec-95

Dec-96

Dec-97

Dec-98

Dec-99

Dec-00

Dec-01

Dec-02

Dec-03

Dec-04

Dec-05

Dec-06

Dec-07

Dec-08

Dec-09

Dec-10

Dec-11

Ctj

Yt

Sevilla

2.981

7.742

12.503

17.264

22.025

Dec-95

Dec-96

Dec-97

Dec-98

Dec-99

Dec-00

Dec-01

Dec-02

Dec-03

Dec-04

Dec-05

Dec-06

Dec-07

Dec-08

Dec-09

Dec-10

Dec-11

exp Ctj

Figura 1. Sup. Izqda.: Trayectorias de las series provinciales de hipotecas; Sup. Dcha.: Tra-yectorias de las series provinciales de hipotecas homogeneizadas; Ctro. Izqda.: Trayectorias delas series del conjunto resumen; Ctro. Dcha: Trayectoria de la serie expZt,j para Sevilla repre-sentada sobre el conjunto {expCt,k}; Inf.: Representación factorial de las distancias entre lasseries provinciales homogeneizadas

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos del INE.

4. Aplicación de la “Metodología del Haz de Rectas” al sectorhipotecario español

Sea {Ht,j , t = 1,…, T = 197}, j = 1,…,52, el conjunto de las series temporales rela-tivas al número de hipotecas sobre vivienda constituidas mensualmente en cada unade las cincuenta provincias españolas junto con Ceuta y Melilla, desde diciembre1995 hasta abril de 2012 ambos inclusive (Figura 1, sup. izqda.). La construcción delconjunto de series {Ct,k} mediante la “Metodología del haz de rectas” se realizara apartir del conjunto {Yt,j = lnHt,j}

8.Sea Yt la serie promedio:

como paso previo a la construcción del conjunto {Ct,k} fijaremos como escala derepresentación la de su media, ! = ! = 9,041. Si denominamos !j a la media de laserie Yj, entonces las series (Figura 1, sup. dcha.):

Zt,j = Yt,j – ! j + ! j = 1,…,52

están todas ellas en la misma escala que la serie promedio (Zj = !, "j). La construc-ción del conjunto {Ct,k} se hará a partir de los valores A0, j y A1, j , coeficientes de laecuación de regresión:

"t,j = A0, j · t + A1, j · Yt + A2, j j = 1,…,52

Concretamente, en términos del rango de variación de los valores de A1, j (Tabla1), consideramos K = 69 coeficientes de la forma m1 = minj A1, j = 0,1285 y mk = mk–1+ # para k = 2,…6, siendo:

# = (maxj A1, j – minj A1, j)/(K – 1) = (1,8516–0,1285)/(6–1) = 0,3446

y a partir de los valores de A1, j y A0, j de estimamos la ecuación de regresión:

Â 0, j = B0 + B1 · A1, j = 0.001 + (–0.001) · A1, j j = 1,…,52

Si denominamos bk = B0 + B1 · mk, cada serie resumen está asociada a un par devalores mk y bk según la expresión:


=

=52

1

,521

j

jtt YY

(8) Así, la comparación entre el número de hipotecas en dos instantes temporales diferentes se haráen términos de su cociente.(9) La elección de K puede hacerse a modo de tanteo y, en función de la solución obtenida, corre-gir su valor si parece necesario y recalcular las series temporales resumen.

189Identificación de diferencias regionales en el mercado hipotecario español…

Ct,k = bk · t + mk · Y – !k + "

donde !k = !k con gt,k = bk · t + mk · Yt. Las series así construidas (Figura 1, ctro. izq-da) están en la misma escala que las series Zt,j , que en definitiva, es la de la serie Yt,y el conjunto {Ct,k} verifica las hipótesis de la Proposición 1.

Para analizar la trayectoria de una provincia podemos representar cada serieexpZt,j junto con el conjunto {expCt,k} (Figura 1, ctro. dcha.); alternativamente, siconsideramos una serie del conjunto {Yt,j}, para interpretar su trayectoria en compa-ración con la de las restantes realizamos el siguiente cambio de escala del conjunto{Ct,k}:

Cjt,k = Ct,k – " + "j, k = 1,…,6.

Así, aunque la serie observada del número de hipotecas sobre vivienda en cadaprovincia, Ht,j = expYt,j, se representa sobre el conjunto {expCj

t,k} (Figura 2), la esca-la común de referencia para todas y cada una de las representaciones vendrá dadapor la del conjunto {expCt,k}.

A efectos de establecer un orden entre las provincias para la secuencia de gráfi-cos en la Figura 2, aplicamos un Análisis de Componentes Principales sobre la matrizde distancias euclídeas al cuadrado entre cada par de series del conjunto {Zt,j}. Elpanel inferior de la Figura 1 proporciona la representación de la solución sobre losdos primeros componentes (columnas F1, j y F2, j de la Tabla 1). Dado que los distin-tos puntos-provincia están globalmente bien representados10, la interpretación de suposición es bastante fiable y, en consecuencia, también lo es la ordenación de las pro-vincias que ofrece la línea imaginaria que recorre la nube de puntos desde Lugo has-ta Almería.

Dado que el conjunto {Ct,k} verifica las hipótesis de la Proposición 1, por laObservación 1 las seis rectas ct,k = Ct,k – Ct–1,k = bk + mk · yt, con yt = Yt – Yt–1, for-man parte del haz de rectas de vértice:

(yt, ct,k) = (–B1, B0) = (0.001,0.001)

(10) La calidad de representación de un punto viene dada por su distancia al origen, que a lo sumopuede tomar el valor 1.


Tabla 1. A0, j, A1, j, !j, F1, j y F2, j para las distintas provincias

PROVINCIA R2j A0, j A1, j !j F1, j F2, j

Almería 0,953 0,0032 1,852 9,526 0,099 0,844Cádiz 0,969 -0,0005 1,181 9,961 0,918 0,317Córdoba 0,980 0,0014 1,206 9,127 0,734 0,535Granada 0,978 0,0011 1,117 9,411 0,798 0,395Huelva 0,944 -0,0007 1,214 9,310 0,907 0,323Jaén 0,942 0,0008 1,133 8,882 0,833 0,413Málaga 0,891 -0,0008 1,322 10,356 0,847 0,406Sevilla 0,991 0,0008 1,287 10,280 0,746 0,598Huesca 0,960 -0,0007 1,083 8,283 0,967 0,076Teruel 0,901 0,0038 0,879 7,106 0,254 0,184Zaragoza 0,972 -0,0003 0,975 9,675 0,980 -0,094Asturias (Ppdo de) 0,851 -0,0012 0,878 9,684 0,894 -0,331Balears (llles) 0,961 0,0005 1,218 9,916 0,840 0,455Las Palmas 0,966 -0,0004 1,325 9,849 0,851 0,486Santa C. Tenerife 0,973 0,0003 1,269 9,598 0,804 0,498Cantabria 0,943 0,0008 0,899 9,247 0,907 -0,136Avila 0,837 0,0035 0,747 7,645 0,239 -0,041Burgos 0,876 0,0002* 0,798 8,693 0,888 -0,372León 0,856 -0,0012 1,007 8,952 0,942 -0,106Palencia 0,439 -0,0035 0,761 7,847 0,637 -0,502Salamanca 0,766 0,0010 0,745 8,405 0,763 -0,359Segovia 0,823 -0,0007 0,992 7,873 0,918 -0,137Soria 0,729 0,0016 0,649 7,084 0,708 -0,421Valladolid 0,737 0,0007 0,783 9,047 0,806 -0,329Zamora 0,767 -0,0003* 0,846 7,780 0,905 -0,280Albacete 0,943 -0,0002* 1,067 8,578 0,953 0,130Ciudad Real 0,905 -0,0012 1,167 8,757 0,918 0,171Cuenca 0,914 -0,0002* 1,234 7,793 0,836 0,384Guadalajara 0,958 -0,0006 1,302 8,498 0,841 0,481Toledo 0,933 0,0028 1,488 9,198 0,171 0,725Barcelona 0,892 -0,0040 1,094 11,535 0,723 -0,162Girona 0,928 -0,0022 1,197 9,835 0,845 0,091Lleida 0,963 -0,0007 1,218 8,859 0,917 0,332Tarragona 0,983 -0,0021 1,400 9,710 0,790 0,377Alicante/Alacant 0,961 -0,0027 1,378 10,685 0,810 0,269Castellón/Castelló 0,958 -0,0022 1,226 9,520 0,888 0,145Valencia/València 0,986 -0,0030 1,167 10,893 0,817 -0,023Badajoz 0,872 0,0007 0,928 9,065 0,884 -0,042Cáceres 0,662 -0,0006 0,514 8,578 0,673 -0,699Coruña A 0,892 0,0005 0,712 9,536 0,832 -0,484Lugo 0,278 -0,0006 0,250 8,307 0,483 -0,827Ourense 0,846 -0,0003 0,689 7,884 0,784 -0,569Pontevedra 0,936 0,0008 0,799 9,390 0,870 -0,326Madrid 0,919 -0,0020 0,928 11,595 0,848 -0,276Murcia 0,978 -0,0017 1,247 10,325 0,905 0,231Navarra 0,897 -0,0008 0,775 9,061 0,857 -0,440Alava 0,592 0,0025 0,128 8,592 0,331 -0,797Guipuzcoa 0,887 0,0011 0,553 9,108 0,707 -0,578Vizcaya 0,873 0,0000* 0,943 9,626 0,939 -0,118Rioja (La) 0,934 0,0004 0,789 8,725 0,853 -0,401Ceuta 0,725 0,0034 1,064 6,474 0,133 0,432Melilla 0,243 0,0034 0,574 6,451 -0,349 -0,188

*No estadísticamente significativo al nivel 0.05.Fuente: Elaboración propia a partir de datos del INE.


En otras palabras, el orden de las series Ct,k viene dado por el de las rectas ct,kque, a su vez, viene dado por el valor de mk que, en definitiva, es la elasticidad decada serie Ct,k frente a la serie promedio Yt : las series Ct,k tienen la misma tendenciade crecimiento, lo que las diferencia es la elasticidad de las fluctuaciones respecto deella. En definitiva, al aplicar la metodología del haz de rectas estamos suponiendoque, respecto de una misma tendencia de crecimiento, lo que diferencia a las distin-tas series del conjunto objeto de análisis es el grado de elasticidad de sus fluctuacio-nes. Este distinto grado de elasticidad frente a la serie promedio podría ser conse-cuencia de un distinto grado de respuesta a las variaciones de los valores de otra serietemporal (por ejemplo, en la aplicación concreta que nos atañe, la serie del tipo deinterés hipotecario11). El conjunto Ct,k se construye con el objetivo de resumir enpocas series esta estructura detectada.

Por otro lado, por el apartado A) de la Proposición 1, las series Ct,k se caracteri-zan por estar ordenadas: la k-ésima es más parecida a la anterior que cualquiera delas siguientes y más parecida a la siguiente que cualquiera de las anteriores. Obsér-vese que en todos y cada uno de los gráficos de la Figura 2 la sexta serie resumen (lade mayor elasticidad) parte de una altura ligeramente superior a la de la primeramarca en el eje de escala (en el caso de Lugo a la altura del valor 1.431) y crece deforma fuerte y prolongada hasta mediados del año 200712, alcanzando prácticamen-te la altura de la quinta marca (el valor 10.575 para Lugo); seguidamente, desde fina-les de 2007, se desploma hasta valores situados por debajo de los de partida. En elextremo opuesto, la primera serie resumen (la de menor elasticidad), tras crecer lige-ramente durante los primeros años, decrece también ligeramente en los últimos, fina-lizando en un valor, aunque algo superior, parecido al de partida. Las restantes cua-tro series resumen estarían entre estos dos extremos.

Al comparar las trayectorias de las distintas provincias (Figura 2), las primerasrepresentadas (Lugo, Álava o Cáceres, por ejemplo) son más parecidas a la primeraserie resumen, mientras que las últimas (Toledo y Almería, por ejemplo) lo son a lasexta. Salvo Teruel, Ávila, Ceuta y Melilla, el resto de provincias estaría entre estosdos extremos. Obsérvese (en el panel inferior de la Figura 1) que estas cuatro pro-vincias quedan al margen de la línea imaginaria que recorre la nube de puntos des-de Lugo hasta Almería. Su estructura, aunque bastante en consonancia con la de lasúltimas provincias (el valor alcanzado antes del cambio de tendencia es muy supe-rior al de partida que, a su vez, es parecido al final), no está tan bien representadapor el conjunto de series resumen como la de las restantes provincias españolas.

(11) En Ferrán (2008) se analiza el efecto de las variaciones del tipo de interés del crédito a lavivienda sobre la demanda de vivienda en España en el periodo comprendido entre el cuarto tri-mestre de 1988 y el segundo de 2007.(12) Los valores temporales han sido eliminados del eje de abscisas; sin embargo puede compro-barse en los gráficos de la Figura 1 que el cambio de tendencia se produce a mediados del año 2007.


Lugo

1.431

3.717

6.003

8.289

10.575Álava

1.904

4.945

7.986

11.027

14.068Cáceres

1.877

4.875

7.873

10.871

13.869Guipúzcoa

3.188

8.280

13.372

18.464

23.556

Ourense

938

2.436

3.934

5.432

6.930Palencia

903

2.346

3.789

5.232

6.675A Coruña

4.890

12.701

20.512

28.323

36.134

Navarra

3.043

7.903

12.763

17.623

22.483

Soria

421

1.094

1.767

2.440

3.113La Rioja

2.174

5.647

9.120

12.593

16.066Burgos

2.106

5.470

8.834

12.198

15.562Salamanca

1.579

4.100

6.621

9.142

11.663

Asturias

5.672

14.732

23.792

32.852

41.912Valladolid

3.001

7.794

12.587

17.380

22.173

Pontevedra

4.227

10.979

17.731

24.483

31.235Zamora

845

2.195

3.545

4.895

6.245

Madrid

38.335

99.566

160.797

222.028

283.259Barcelona

36.112

93.793

151.474

209.155

266.836Segovia

928

2.410

3.892

5.374

6.856

Cantabria

3.664

9.516

15.368

21.220

27.072

Vizcaya

5.351

13.898

22.445

30.992

39.539León

2.728

7.083

11.438

15.793

20.148Zaragoza

5.624

14.606

23.588

32.570

41.552Badajoz

3.055

7.935

12.815

17.695

22.575

Valencia

18.997

49.340

79.683

110.026

140.369Huesca

1.398

3.631

5.864

8.097

10.330Girona

6.593

17.124

27.655

38.186

48.717Albacete

1.876

4.873

7.870

10.867

13.864

Figura 2. Trayectoria del número de hipotecas representada sobre el conjunto de series resu-men (desde diciembre de 1995 hasta abril 2012)


Castellón

4.812

12.498

20.184

27.870

35.556Ciudad Real

2.244

5.828

9.412

12.996

16.580Murcia

10.766

27.963

45.160

62.357

79.554Alicante

15.436

40.092

64.748

89.404

114.060

Cádiz

7.484

19.439

31.394

43.349

55.304Huelva

3.904

10.139

16.374

22.609

28.844Lleida

2.485

6.454

10.423

14.392

18.361Tarragona

5.822

15.122

24.422

33.722

43.022

Cuenca

856

2.224

3.592

4.960

6.328Granada

4.319

11.217

18.115

25.013

31.911Málaga

11.110

28.856

46.602

64.348

82.094Jaén

2.544

6.609

10.674

14.739

18.804

Balears

7.153

18.577

30.001

41.425

52.849Guadalajara

1.733

4.501

7.269

10.037

12.805

Las Palmas

6.692

17.380

28.068

38.756

49.444

S.C. Tenerife

5.204

13.516

21.828

30.140

38.452

Córdoba

3.251

8.443

13.635

18.827

24.019Sevilla

10.289

26.724

43.159

59.594

76.029Toledo

3.488

9.059

14.630

20.201

25.772Almería

4.841

12.574

20.307

28.040

35.773

Ceuta

229

595

961

1.327

1.693Teruel

430

1.118

1.806

2.494

3.182Ávila

738

1.917

3.096

4.275

5.454Melilla

224

581

938

1.295

1.652

Figura 2. (Continuación).

Fuente: Elaboración propia a partir de datos del INE.


5. Conclusiones

En definitiva, la secuencia de gráficos resultante de la aplicación de la metodolo-gía del haz de rectas a las series territoriales de hipotecas sobre vivienda en España(Figura 2) nos permite observar algunos aspectos de gran interés sobre la evoluciónregional del mercado hipotecario en España.

En primer lugar podemos afirmar que el periodo de gran expansión hipotecariaafectó, aunque se observan diferencias importantes, a todas las provincias españolas.Dicho periodo se extendió hasta los años 2006 ó 2007, dependiendo de la región.Los dos polos opuestos están representados por Lugo, con una trayectoria práctica-mente plana, y por Almería, con el crecimiento más acusado. Globalmente hablan-do, las provincias pertenecientes a Comunidades Autónomas del noroeste de España(Galicia, Asturias, Cantabria, País Vasco, Navarra, La Rioja, Castilla y León yMadrid) registran las tasas de crecimiento más moderadas13; mientras que las pro-vincias pertenecientes a Comunidades autónomas situadas en la mitad sur de lapenínsula (Extremadura, Andalucía, Castilla-La Mancha, Murcia, ComunidadValenciana), en el noreste (Cataluña y Aragón) o en los archipiélagos Canario y Bale-ar registran tasas de crecimientos más acusadas14.

A partir de 2006 se produce un enfriamiento del mercado hipotecario en Españay comienza una contracción que se extiende hasta la actualidad, llevando a este mer-cado a entrar en “estado de coma”. A la vista de los gráficos de la Figura 2, pode-mos afirmar que, de la misma forma que ocurrió en el periodo de expansión, tam-bién en esta etapa se observan importantes diferencias territoriales, siendo lasprovincias que alcanzaron las cotas más altas en la época de crecimiento las que seestán viendo más afectadas en esta etapa de contracción.

Concluyendo, la metodología del haz de rectas se revela como una herramientade gran utilidad para la comparación territorial de la evolución del mercado hipote-cario español. Aunque en términos generales podemos afirmar que la distinción entreuna fase de expansión hipotecaria seguida de otra de contracción no sólo se observaa nivel agregado sino también a nivel territorial, también es cierto que existen gran-des diferencias regionales a efectos de la intensidad, siendo las provincias que máshan sufrido el desplome en la reciente fase de recesión las que mayor auge alcanza-ron en la etapa de expansión. La interpretación de la secuencia de gráficos resultan-te de la aplicación de la metodología del haz de rectas nos ofrece el panorama de unaEspaña en la que, globalmente hablando, el bloque de provincias situadas en lamitad noroeste de la península se diferencia del resto por un efecto claramente menosacusado a este respecto, tanto en la fase de expansión como en la de contracción.

(13) De este primer grupo habría que descartar a la provincia de Ávila e incluir a Cáceres, Zara-goza y Barcelona. En definitiva se trata de las veintitrés primeras provincias representadas en laFigura 2: desde Lugo hasta Zaragoza.(14) De este segundo grupo habría que descartar a las provincias de Cáceres, Zaragoza y Barcelo-na e incluir Ávila. En definitiva se trata de las provincias representadas en la Figura 2 a partir deBadajoz.

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Datos de los Autores

Nombre: Magdalena Ferrán AranazCargo:Escuela/Facultad: School of Statistics StudiesUniversidad: Universidad Complutense de MadridDirección: Avda. Puerta del Hierro s/n. 28040 MadridTeléfono:Correo Electrónico:

Nombre: Juan Antonio Márquez GarcíaCargo:Escuela/Facultad: ESIC Business & Marketing SchoolUniversidad:Dirección: Avda. De Valdenigrales s/n. 28223 Pozuelo de Alarcón. MadridTeléfono:Correo Electrónico: [email protected]


Identificación de diferencias regionales en el mercado ...de hipotecas mensuales sobre vivienda en...

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