Institutions

En los resultados obtenidos, se observa que el comportamiento del precio de la vivienda en los últimos quince años ha sido explicado por 3 variables. Principalmente por el crecimiento económico, expresado a través del Producto Bruto Interno departamental por tipo de ingreso como variable proxy; así como también por el determinante financiero de acceso al crédito hipotecario; expresado por el tipo de interés de referencia del mercado hipotecario y por el precio de alquiler (como una acción mutuamente sustitutiva).

Estos resultados guardan relación con el estudio de Peña, Ruiz y García (2000), quienes señalaron a ciertos determinantes como: la renta, el tipo de interés de referencia del mercado hipotecario y el precio del alquiler de la vivienda; como factores explicativos del precio del activo vivienda. Pero, no con el índice de los precios de materiales de construcción ya que el individuo para el caso liberteño no tiene como objetivo la posesión de la vivienda como inversión pura (entendida como la que lleva a cabo un comprador de la vivienda a obtener una ganancia en el transcurso del tiempo a través de su venta). En lo que ambos coincidimos es que el vector de variables a nivel económico son las que presentan mayor capacidad explicativa en la sensibilidad del precio de la vivienda por m2_{, por} consiguiente la variable demográfica tiene poca influencia en el comportamiento del precio vivienda.

Por otro lado, en el marco teórico se aborda que el comportamiento del precio de la vivienda no solo se debe a factores de nivel económico y demográfico, sino también a factores geográficos y socio-culturales; ya que la ubicación, localización y accesibilidad a los servicios educativos, servicios públicos, centros comerciales y la menor tasa de incidencias delictivas permiten que el precio de las viviendas tiendan a presentar mayor variación frente a aquellos determinantes planteados en la presente investigación.

Por lo tanto, según el antecedente planteado por Moreno y Alvarado (2012) explica que el mayor impacto en la sensibilidad del precio de la vivienda depende del entorno social del vecindario, lo que permite considerar las prioridades de las personas por características del vecindario y del alrededor físico. Por tal razón se

considera que existen otras variables que podrían explicar mejor el resultado obtenido de la investigación que he abordado.

En lo que respecta a los datos obtenidos del precio de 𝐌𝟐de vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el período: 2005 – 2017, la información tomada en cuenta es un promedio del precio de vivienda en áreas cercanas al centro histórico de la ciudad de Trujillo y de sus principales urbanizaciones como el Golf y San Andrés. Por consiguiente, se discute que no se ha elaborado una ficha técnica que permita tener un diseño de investigación a través de una muestra representativa y se cumpla con los estándares metodológicos para la obtención de datos; sino más bien se ha obtenido datos de diversas fuentes de información y según criterio como investigadora.

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CAPITULO V

CONCLUSIONES

V. CONCLUSIONES

1. Los resultados evidencian que entre los principales determinantes económicos tenemos: PBI, la tasa de interés de crédito hipotecario, el IPMC y el precio de alquiler de vivienda. Entre los principales determinantes demográficos, tenemos a la población entre 25 y 45 años de edad; como factor de demanda potencial del mercado de la vivienda. Estas variables en conjunto, explican la volatilidad del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el período 2005 -2017.

2. Los principales determinantes económicos como: PBI, la tasa de interés del crédito hipotecario, el IPMC y el precio de alquiler de vivienda; son variables que tienen mayor capacidad explicativa e influyen directamente en el comportamiento del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el período 2005 – 2017. Concluyéndose, para el caso del PBI que en éstos últimos diez años su nivel de tendencia se ha mantenido estable, generándose un dinamismo en el crecimiento económico y un ligero incremento en los precios relacionados al IPMC y con respecto a las tasas hipotecarias ha permitido generar mayor confianza para la colocación de créditos relacionados al sector vivienda.

Asimismo, de los principales determinantes demográficos como: la población entre 25 y 45 años de edad, se concluye que las personas mayores a los cincuenta años son menos propensas alquilar o adquirir una vivienda.

3. Con respecto al valor del precio de las viviendas por m2 _{se puede concluir que} persiste una relación directa con el precio de alquiler de vivienda; porque se está partiendo del supuesto de que la posesión de una vivienda y el alquiler de la misma son dos acciones mutuamente sustitutivas.

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4. Según la estimación del modelo econométrico, se demuestra que los determinantes económicos son los que explican la mayor volatilidad del precio de la vivienda en la ciudad de Trujillo, durante el período 2005 – 2017. Con respecto a los determinantes demográficos, resultan ser de menor importancia individual. Además, de que el coeficiente de determinación 𝑟2 determina que el vector de variables a nivel económico y demográfico explican en un 96% el comportamiento del precio de la vivienda durante el periodo de estudio, lo cual nos indica que existe un buen ajuste en el modelo.

CAPITULO VI

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VI. RECOMENDACIONES

1. Al gobierno, con respecto al costo de los créditos hipotecarios. Debería facilitar la tasa de fondeo para las entidades financieras, ya que el nivel de ingresos origina gran estimulación en las personas para que adquieran o alquilen un bien, en este caso una vivienda y por tanto es necesario para ellos poder lograr acceder al sistema financiero y adquirir préstamos hipotecarios.

2. A las diferentes entidades públicas, ya que la falta de un suelo habitado y un plan urbano desarrollado y actual, retrasa la valorización del precio del m2 de terrenos, por ende es sumamente importante que sean claras y transparentes a fin de mejorar las zonas urbanas en la ciudad de Trujillo.

3. A las posteriores investigaciones del tema, tener en cuenta variables a nivel geográfico y social, ya que permitiría plantear un mejor modelo económico que explique el comportamiento del precio de la vivienda a través de la aplicación de análisis de componentes principales. Por ejemplo, en cuanto a las características del vecindario; tenemos: la distancia a una vía importante; la distancia hacia un hospital, al centro de la ciudad, centros comerciales e instituciones educativas y otras variables de tipo social como: la tasa de hechos de victimización o estadísticas de seguridad ciudadana, entre otros.

CAPITULO VII

REFERENCIAS

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Vii.- REFERENCIAS

1) Referencias Bibliográficas

 Calderón Báez, Gilberto (2012). Precios Hedónicos para vivienda nueva en la ciudad de Tunja. Tesis. Universidad Nacional de Colombia. Bogotá.

 Coremberg, Ariel (2000). El Precio de la Vivienda en Argentina: un Análisis Econométrico de sus Determinantes Fundamentales, Papeles de Población, (23), México.

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 Garayar, María Teresa (2014).Revista Moneda 159. Precios del Sector Inmobiliario. Banco Central de Reserva del Perú. Perú.  Gould, J. y Lazear E. (1989). Teoría Microeconómica.

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 Heim, John. Demanda del Consumidor por Bienes Duraderos, Bienes y Servicios No Confiables. U.S.A.

 Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C. y Baptista Lucio, P. (2010). Metodología de la Investigación. Quinta Edición. Editorial Mc Graw - Hill. México.

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 Orrego, Fabrizio (2012) .Revist a Moneda.La existencia de una burbuja en el precio de las viviendas en Lima Metropolitana en el periodo trimestral de 1998 – 2011. Banco Central de Reserva del Perú. Perú.

 Parks, R. (1974). La Demanda y Suministro de Bienes Duraderos y Durabilidad. Revista Económica Americana .Vol. 64, N° 1.Páginas. 37 -55.

 Peña Cerezo, Miguel A., Ruiz Herrán, Vicente y García Merino, José D. (2000) “Análisis de los factores determinantes del precio del activo vivienda 1978 -2000”. Universidad del País Vasco. España.

 Rosen, S. (1974). Precios Hedónicos y Mercados Implícitos: Diferenciación del Producto en Competencia Pura. El Diario De La Economía Política, Vol. 82, N° 1.Páginas.34-55.

 Spring, (1971).La durabilidad de los bienes y la regulación del monopolio. El mejor Diario de Economía y Ciencias de la Gestión. Vol. 2, N°.1.Páginas.347–357.

 Stigler G.(1961). La Economía de la Información. El Diario de la Economía Política. Vol. 69, N° 3, Paginas. 213- 225.

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2) Referencias Electrónicas:

 Banco Central de Reserva del Perú. (BCRP)

http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/nota-semanal/cuadros- estadisticos.html http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/notas-de-estudios.html http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/memoria-anual.html http://www.bcrp.gob.pe/docs/Publicaciones/Glosario/Glosario-BCRP.pdf http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/revista-moneda.html

 Cámara Peruana de la Construcción (CAPECO) https://www.capeco.org/

 Fondo Mi Vivienda

https://www.mivivienda.com.pe/PortalWEB/

 Instituto Nacional De Estadística e Informática. Estadísticas (INEI) https://www.inei.gob.pe/estadisticas/indice-tematico/poblacion-y- vivienda/

 Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) https://www.mef.gob.pe/es/

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VII. ANEXOS

Anexo N°01: Producto Bruto Interno del Departamento de La Libertad: 2005 – 2017 (miles de soles). Año PBI La Libertad 2005 9 655 276 2006 10 515 460 2007 13 121 729 2008 14 615 612 2009 16 232 069 2010 17 552 507 2011 19 885 712 2012 22 346 498 2013 24 250 994 2014 24 721 733 2015 25 373 096 2016 27 276 343 2017 29 121 008 Fuente: Elaboración propia – INEI

Anexo N°02: Tasa de Crédito Hipotecario en el departamento de La Libertad: 2005 – 2017 (%) Año Tasa Anual de Crédito Hipotecario 2005 0.147 2006 0.111 2007 0.100 2008 0.978 2009 0.100 2010 0.100 2011 0.098 2012 0.097 2013 0.094 2014 0.093 2015 0.091 2016 0.089 2017 0.088

Anexo N°03: Precio Promedio dela Vivienda por metro cuadrado (dólares): 2005 - 2017 Año Precio Promedio de la Viviendal por metro cuadrado (dólares) 2005 1761.96 2006 1719.98 2007 1800.06 2008 2295.04 2009 2691.66 2010 2988.30 2011 3489.16 2012 4260.43 2013 3752.64 2014 5608.34 2015 5309.91 2016 6319.74 2017 6072.85

Fuente: Banco Central de Reserva del Perú (BCRP)

Anexo N°04: Índice de Precios de Materiales de Construcción (%): 2005 – 2017 (Año base 2013 = 100) Año Índice de Precios de Materiales de la Construcción 2005 0.014 2006 0.013 2007 0.015 2008 0.043 2009 0.017 2010 0.014 2011 0.024 2012 0.019 2013 0.030 2014 0.025 2015 0.035 2016 0.029 2017 0.021

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Anexo N°05: Precio de Alquiler de Vivienda en Trujillo (s/): 2005 – 2017

Año Precio de alquiler de la vivienda 2005 958.65 2006 1048.52 2007 1746.50 2008 2465.31 2009 2341.01 2010 2594.00 2011 2305.56 2012 2844.85 2013 2025.65 2014 2983.45 2015 2564.35 2016 2474.16 2017 2516.00

Fuente: Banco Central de Reserva del Perú (BCRP)

Anexo N°06: Tasa de Crecimiento Poblacional por Rango de Edad del Departamento de La Libertad, durante el período: 2005 – 2017 (%)

Año Tasa de crecimiento poblacional 2005 0.000182835 2006 0.000007835 2007 0.000007835 2008 0.014947401 2009 0.029260389 2010 0.014948605 2011 0.035728916 2012 0.028398870 2013 0.042650148 2014 0.045519696 2015 0.029046744 2016 -0.006253408 2017 -0.028936325

Anexo N°06: Variables Incluidas en el Proceso de Investigación

Año PBI por tipo de Ingreso

Tasa Anual de Crédito Hipotecario

Precio promedio anual por metro

cuadrado (dólares) Índice de Precios de Materiales de la Construccción Precio de alquiler y conservación de la vivienda Tasa de crecimiento poblacional 2005 _9655276 0.147 1761.96 0.014 958.65 0.000182835 2006 _10515460 0.111 1719.98 0.013 1048.52 0.000007835 2007 _13121729 0.100 1800.06 0.015 1746.50 0.000007835 2008 _14615612 0.978 2295.04 0.043 2465.31 0.014947401 2009 _16232069 0.100 2691.66 0.017 2341.01 0.029260389 2010 _17552507 0.100 2988.30 0.014 2594.00 0.014948605 2011 _19885712 0.098 3489.16 0.024 2305.56 0.035728916 2012 _22346498 0.097 4260.43 0.019 2844.85 0.028398870 2013 _24250994 0.094 3752.64 0.030 2025.65 0.042650148 2014 _24721733 0.093 5608.34 0.025 2983.45 0.045519696 2015 _25373096 0.091 5309.91 0.035 2564.35 0.029046744 2016 _27276343 0.089 6319.74 0.029 2474.16 -0.006253408 2017 _29121008 0.088 6072.85 0.021 2516.00 -0.028936325