El boom inmobiliario y la bajada de las tasas hipotecarias –

Haoyang Liu, David Lucca, Dean Parker y Gabriela Rays-Wahba

Durante la pandemia, el valor de las viviendas nacionales y la actividad inmobiliaria residencial se dispararon a medida que las tasas hipotecarias cayeron a mínimos históricos. Según el modelo canónico de precios de la vivienda «costos de uso», los valores inmobiliarios se consideran muy sensibles a los intereses, especialmente cuando las tasas de interés son bajas. Una calibración de este modelo puede explicar el auge de los precios de la vivienda en términos de la disminución observada en las tasas de interés. Sin embargo, empíricamente encontramos que los valores inmobiliarios no son tan sensibles a las tasas de interés como predice el modelo de costo de uso. Esta menor sensibilidad también se puede encontrar en investigaciones económicas anteriores. Por lo tanto, la experiencia histórica sugiere que las tasas de interés más bajas solo pueden explicar una pequeña fracción del auge de los precios de la vivienda por la pandemia. En cambio, encontramos más margen para tasas más bajas para explicar el aumento en la construcción de viviendas, tanto en ventas como en construcción.

Desde febrero de 2020, los valores nacionales de las viviendas han aumentado más del 15 por ciento en varios índices de precios de la vivienda. Al mismo tiempo, las ventas de viviendas existentes y los permisos de construcción para nuevas unidades residenciales de propiedad privada han aumentado al último nivel registrado en 2007, y la inversión residencial real en diciembre de 2020. Las tasas hipotecarias de tasa fija a 30 años cayeron a un mínimo histórico del 2,7 por ciento en diciembre de 2020. Al 3 por ciento en el verano de 2021, las tasas hipotecarias se mantienen bajas y están 50 puntos básicos por debajo del nivel de febrero de 2020. ¿Cuánto del boom inmobiliario se puede explicar por el nivel más bajo de las tasas de interés?

Elasticidad de los precios de la vivienda a las tasas hipotecarias en teoría: el modelo de costos del usuario

Calibraciones estándar de las más comunes teóricamente En el contexto de la valoración de la propiedad residencial, el modelo de costo de uso, en realidad puede explicar cuantitativamente el aumento de los precios de la propiedad residencial con la caída de las tasas de interés. En su forma más simple, el modelo postula que el rendimiento de la propiedad de la vivienda, incluidos los rendimientos de los alquileres y el crecimiento de los alquileres, debe ser igual a la suma de los costos de endeudamiento y los impuestos a la propiedad, el mantenimiento y los seguros (dando por sentados la oferta de vivienda y los alquileres). ):

Dónde es el rendimiento del alquiler, GRAMO es la tasa de rendimiento esperada del capital ρ el costo efectivo de la deuda (tasa hipotecaria después de impuestos) y τ para impuestos prediales, mantenimiento y seguros.

A partir de esta fórmula, podemos calcular cuánto suben los precios de la vivienda por cada caída de 1 punto porcentual en las tasas hipotecarias, o la semi-elasticidad de los precios de la vivienda frente a los cambios en las tasas hipotecarias, lo que llamamos «semi-elasticidad». El siguiente gráfico ilustra la semielástica predicha bajo un conjunto de parámetros comúnmente utilizados de Himmelberg et al. (2005) (tasa impositiva marginal del 25 por ciento, impuestos a la propiedad, mantenimiento y seguros en total 4 por ciento, crecimiento de la renta 3.8 por ciento). Es importante que la semi-elasticidad aumente con la caída de las tasas de interés, lo que significa que los precios de la vivienda son particularmente sensibles a los cambios en las tasas de interés en un entorno de tasas de interés bajas. Por ejemplo, la semielástica es aproximadamente 23 cuando la tasa hipotecaria es del 4 por ciento, pero aumenta a aproximadamente 30 cuando la tasa hipotecaria es del 3 por ciento. Estas estadísticas sugieren que una disminución en la tasa hipotecaria del 3,5 por ciento al 3 por ciento conduciría a un aumento en los precios de las viviendas de alrededor del 14 por ciento, que es aproximadamente lo que hemos visto. Pero como mostramos en el resto de la publicación, estos efectos predichos son mucho más grandes que nuestras estimaciones empíricas y las que se encuentran en la literatura empresarial.

El modelo de costes del usuario predice que los precios de la vivienda son muy sensibles a las tasas de interés hipotecarias.

Nota: Este gráfico muestra la semi-elasticidad de los precios de la vivienda frente a los cambios en la tasa hipotecaria en función de la tasa hipotecaria, o cuánto aumentan los precios de la vivienda por cada 1 punto porcentual de disminución en la tasa hipotecaria.

Fuente: cálculos de los autores.

La elasticidad del precio de la vivienda y la actividad de la tasa hipotecaria en la práctica: evidencia empírica

Utilizamos un marco de proyección lineal de Jorda (2005) y datos macroeconómicos trimestrales entre 1975 y 2020 para calcular la semielástica del índice de precios de la vivienda FHFA, los permisos de construcción de viviendas unifamiliares, las ventas de viviendas existentes y la inversión residencial (reescalada como una contribución al PIB real). Estimar la semi-elasticidad de las tasas de interés utilizando datos macroeconómicos es un desafío porque la evolución de las tasas hipotecarias depende de la situación económica, que es un factor disruptivo. Nuestra primera especificación econométrica (sin comprobaciones simultáneas) tiene en cuenta las condiciones económicas al tener en cuenta los resultados anteriores de la tasa de desempleo, la tasa de interés de los bonos del gobierno a un año (como proxy de la política monetaria) y la inflación del IPC. En la segunda especificación (controles simultáneos) incluimos estos controles al mismo tiempo para que la semi-elasticidad estimada solo refleje cambios en el componente de interés hipotecario residual causado por las primas de plazo para las tasas de interés de largo plazo y la base hipotecaria (o propagar). Todas las especificaciones también incluyen retrasos de cada variable de vivienda para que las proyecciones lineales correspondan a las respuestas de impulso de autorregresiones vectoriales comúnmente utilizadas en el análisis macroeconómico empírico (Plagborg-Moller y Wolf 2021).

El siguiente gráfico muestra la respuesta de cada variable a la exclusión (naranja) e incluyendo (azul) los controles simultáneos después de una disminución de 1 punto porcentual en la tasa hipotecaria. Encontramos efectos significativos con los signos esperados y con respuestas más fuertes y sostenidas cuando no se incluyen los controles. La semi-elasticidad (máxima) de los precios de la vivienda en comparación con las tasas hipotecarias es -2, con o sin controles simultáneos. Esto es menos de una décima parte de la cantidad predicha por el modelo de costo del usuario. La industria de la vivienda, por otro lado, es muy sensible a las tasas hipotecarias. Después de una disminución de 1 punto porcentual en las tasas hipotecarias, los permisos aumentan en más del 10 por ciento, las ventas de viviendas existentes entre el 5 y el 10 por ciento y las inversiones residenciales, expresadas como contribución al PIB real, en 0,3 puntos porcentuales (0,2 puntos porcentuales con controles).

Las tasas hipotecarias afectan los precios de la vivienda y las actividades residenciales

Notas: Los gráficos anteriores muestran respuestas de impulso a una disminución de 100 puntos básicos (o 1 punto porcentual) en las tasas hipotecarias a partir de proyecciones lineales (LP). Los LP incluyen retrasos de cada variable dependiente, tasas hipotecarias y una serie de controles que incluyen la tasa de desempleo, la tasa de interés de los bonos del gobierno a un año (como un sustituto de la política monetaria) y la inflación del IPC. La especificación de Controles concurrentes incluye estos controles hasta un cuarto de cero. Las bandas azul y naranja son bandas de confianza del 90 por ciento para el modelo, incluidos los controles concurrentes y los controles retardados únicamente.

Fuentes: Cálculos de los autores basados ​​en datos de la Junta de la Reserva Federal, la Oficina de Estadísticas Laborales, Freddie Mac, FHFA, la Oficina del Censo, la Asociación Nacional de Agentes Inmobiliarios y la Oficina de Análisis Económico.

Elasticidad de los precios de la vivienda a las tasas hipotecarias en la práctica: investigación previa

¿En qué medida nuestros resultados son específicos de nuestro modelo estadístico? Investigaciones anteriores utilizan datos macro y micro para estimar la semielástica de los precios de la vivienda frente a las tasas de interés (en contraste, pocos estudios examinan la respuesta de la industria de la vivienda a las tasas de interés). Como se muestra en la tabla a continuación, la mayoría de las estimaciones empíricas de esta literatura sugieren que los precios de la vivienda aumentan menos del 5 por ciento por cada 1 punto porcentual de disminución en las tasas de interés (a largo plazo), significativamente menos de lo que implica el modelo de costos del usuario y en línea con nuestra resultados.

Impacto estimado de las tasas de interés en los precios de la vivienda

Notas: Esta tabla resume la literatura sobre la relación entre los precios de la vivienda y las tasas de interés. El panel “Macro Papers” resume cinco artículos de la extensa literatura utilizando datos macroeconómicos. El segundo panel revisa cuatro artículos basados ​​en datos microeconómicos. La columna «EE. UU. / Internacional» indica si el estudio se basa en datos de EE. UU. O internacionales. La columna «Método» indica la estrategia de identificación. «CLL» significa límite de crédito conforme. La última columna muestra el impacto estimado en los precios de la vivienda después de un choque de tipos de interés de 1 punto porcentual. Para los papeles macro, estos efectos ascienden a 10 trimestres después de un shock de política monetaria de 1 punto porcentual. En el caso de los micropapeles, los efectos resultan de un choque de 1 punto porcentual en las tasas de interés hipotecarias.

Una diferencia entre la literatura macro y micro radica en la tasa de interés utilizada. Los macropapeles tienden a examinar los choques de política monetaria o los choques de las tasas de interés a largo plazo, ya sean nominales o reales. Los microestudios a menudo se centran en los choques de las tasas hipotecarias utilizando cortes hipotecarios supuestamente exógenos. Tal corte es, por ejemplo, el límite de préstamo conforme (CLL). La mayoría de las hipotecas más pequeñas que la CLL están garantizadas por Fannie Mae o Freddie Mac y se benefician de tasas de interés más bajas que los préstamos más grandes que la CLL, también conocidos como préstamos jumbo. Al observar los precios de la vivienda en torno a este límite exógeno y cómo cambian a medida que aumenta el CLL, Adelino, Schoar y Severino (2020) encuentran una semielástica entre -5,3 y -1,3.

En lugar de utilizar datos sobre hipotecas y precios de la vivienda, Fuster y Zafar (2021) utilizan el módulo de vivienda de la Encuesta de expectativas del consumidor de la Fed de Nueva York para averiguar cuánto están dispuestos a pagar los encuestados por la misma vivienda en dos escenarios hipotéticos: cuando la hipoteca la tasa es de 4.5 por ciento o 6.5 por ciento. Encuentran que incluso un aumento de 2 puntos porcentuales en la tasa hipotecaria solo reduce la disposición de los prestatarios a pagar en un 5 por ciento.

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La semi-elasticidad de los precios de la propiedad frente a las tasas de interés implícita en el modelo teórico del costo del usuario sugiere que la caída de las tasas hipotecarias durante la pandemia puede ser cuantitativamente responsable del auge de los precios de la propiedad a nivel nacional. Sin embargo, nuestras estimaciones empíricas y estudios previos sugieren que la caída de las tasas hipotecarias solo puede explicar los aumentos bajos de un solo dígito en el precio de la vivienda. En cambio, encontramos que la industria de la vivienda, tanto las ventas como la construcción, es muy sensible a las tasas de interés.

Haoyang Liu es economista del Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco de la Reserva Federal de Nueva York.

David Lucca es vicepresidente del Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco.

Gabriela Rays-Wahba es Analista de Investigación Senior en el Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco.