Efectos de la morosidad en créditos hipotecarios sobre los precios de vivienda nueva en la ciudad de Bogotá durante el periodo de 2015-2020
El propósito de este estudio es determinar los efectos que tiene la morosidad y los factores asociados a la misma sobre los precios de la vivienda nueva para la ciudad de Bogotá en el periodo 2015-2020. Para esto, se hace una revisión literaria a profundidad tanto del mercado inmobiliario, como de l...
- Autores:
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Álvarez Díaz, Laura Daniela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Colegio Mayor de Cundinamarca
- Repositorio:
- Repositorio Colegio Mayor de Cundinamarca
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.unicolmayor.edu.co/handle/unicolmayor/5522
- Palabra clave:
- Morosidad de cartera hipotecaria
Indice de precios de vivienda nueva
Mercado inmobiliario
Créditos hipotecarios
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El propósito de este estudio es determinar los efectos que tiene la morosidad y los factores asociados a la misma sobre los precios de la vivienda nueva para la ciudad de Bogotá en el periodo 2015-2020. Para esto, se hace una revisión literaria a profundidad tanto del mercado inmobiliario, como de la morosidad en créditos hipotecarios y el índice de precios de vivienda nueva, para luego proceder con una breve revisión del comportamiento de cada una de las variables durante el tiempo de estudio; finalmente por medio de un modelo econométrico de rezagos distribuidos finitos (RDF) se analiza la relación que tienen las variables durante la serie de tiempo para establecer los efectos de estas sobre el precio de la vivienda para la capital colombiana. La investigación es de tipo explicativo y se recurre a un diseño no experimental, tomando datos ya estructurados por entidades como el DANE o el Banco de la República y es netamente de tipo inductivo para la observación y análisis de datos. Finalmente, los resultados permiten entender la relación que tienen las variables de estudio y se identifica que estos efectos corresponden al comportamiento de la actividad económica del país, aunque el efecto de unas variables será mucho más significativo que otras en el largo plazo. |
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Modelización dinámica en modelos de regresión. Valladolid: Universidad de Valladolid. |
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La investigación es de tipo explicativo y se recurre a un diseño no experimental, tomando datos ya estructurados por entidades como el DANE o el Banco de la República y es netamente de tipo inductivo para la observación y análisis de datos. Finalmente, los resultados permiten entender la relación que tienen las variables de estudio y se identifica que estos efectos corresponden al comportamiento de la actividad económica del país, aunque el efecto de unas variables será mucho más significativo que otras en el largo plazo.The purpose of this study is to determine the effects of late payment and all the factors associated with it on the prices of new housing in Bogota-Colombia over the period 2015-2020. For this, an in-depth literary review is made of both the real estate market, as well as the late payment in mortgage loans and the new housing price index, then proceed with a brief review of the behavior of each of the variables during the study time; finally, by means of an econometric model of finite distributed lags analyzes the relationship that the variables have during the time series to establish the effects of these on the price of housing for the Colombian capital. The research is of an explanatory type and uses a non-experimental design, taking data already structured by entities such as the DANE or the Banco de la República and is of an inductive type for the observation and analysis of data. Finally, the results allow understanding the relationship between the study variables, and it is identified that these effects correspond to the behavior of the country’s economic activity, although the effect of some variables will be much more significant than others in the long term.Introducción 7 1. Pregunta problema 9 2. Justificación 9 3. Objetivos 10 3.1. Objetivo general 10 3.2. Objetivos específicos 10 4. Estado del arte 10 5. Marco teórico 15 5.1. Mercado inmobiliario 15 5.2. Mercado inmobiliario en Colombia 16 5.3. Crédito hipotecario 17 5.4. Morosidad en crédito hipotecario 18 5.5. Cálculo de índices de precios de la vivienda 19 6. Morosidad y factores asociados 19 6.1. Índice de morosidad en créditos hipotecarios 20 6.1.1. Desempleo 22 6.1.2. Inflación 23 6.1.3. Producto Interno Bruto 24 6.1.4. Tasa de intervención 26 6.1.5. Reservas internacionales 28 6.1.6. Tasa representativa del mercado - TRM 30 6.2. Indice de precios de vivienda nueva en Bogotá 31 7. Variables 34 7.1. Variable endógena 34 7.2. Variables exógenas 35 8. Metodología 35 9. Resultados 38 10. Conclusiones 41 11. Recomendaciones 42 12. Referencias 43 13. Anexos 47PregradoEconomistaEconomía del sector público51p.application/pdfspaUniversidad Colegio Mayor de CundinamarcaFacultad de Administración y EconomíaBogotá D.CEconomíaDerechos Reservados - Universidad Colegio Mayor de Cundinamarca 2021https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/closedAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_14cbEfectos de la morosidad en créditos hipotecarios sobre los precios de vivienda nueva en la ciudad de Bogotá durante el periodo de 2015-2020Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAmaya, L. (2018). Criterio de Akaike para la selección de modelos con transformaciones. Bogotá D.C.: Universidad Santo TomásBanco de la República de Colombia . (s.f.). Índice de precios de la vivienda nueva (IPVNBR). Obtenido de BanRep: https://www.banrep.gov.co/es/estadisticas/indice-precios-vivienda- nueva-ipvnbrBanco de la República de Colombia. (s.f.). Inflación total y meta. Obtenido de https://www.banrep.gov.co/es/estadisticas/inflacion-total-y-metaBanco de la República. (s.f.). Reservas internacionales del Banco de la República. Obtenido de Banco de la República: https://www.banrep.gov.co/es/estadisticas/reservas- internacionales-del-banco-republicaBanco de la República. (s.f.). Tasa Representativa del Mercado (TRM - Peso por dólar). Obtenido de Banco de la República: https://www.banrep.gov.co/es/estadisticas/trmBanco de la República. (s.f.). Tasas de interés de política monetaria. Obtenido de Banco de la República: https://www.banrep.gov.co/es/estadisticas/tasas-interes-politica-monetariaBBVA Research. (2021). Situación inmobiliaria Colombia 2021. Obtenido de https://www.bbvaresearch.com/publicaciones/colombia-situacion-inmobiliaria-colombia- 2021/Cabrera , W., Meneses , M. F., & Sánchez, C. E. (2021). Análisis de la cartera y del mercado de vivienda en Colombia. Bogotá: Banco de la República. Obtenido de https://repositorio.banrep.gov.co/bitstream/handle/20.500.12134/10037/IE_Vivienda_202 1_1.pdf?sequence=1&isAllowed=yCamelo, M., & Campo , J. (2015). Análisis de la política de vivienda en Bogotá: un enfoque desde la oferta y la demanda. Obtenido de http://www.scielo.org.co/pdf/fype/v8n1/2248- 6046-fype-8-01-105.pdfdel Barrio Castro, T., Clar López, M., & Suriñach Caralt, J. (s.f.). Modelos de regresión dinámicos y multiecuacionales. 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