<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="es" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
<front>
<journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">ReE</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title>Revista de Estudios Empresariales</journal-title>
</journal-title-group>
<issn pub-type="epub">1988-9046</issn>
<publisher>
<publisher-name>Universidad de Ja&#x00E9;n</publisher-name>
</publisher>
</journal-meta>
<article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">7831</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.17561/ree.n2.2023.7831</article-id>
<article-categories>
<subj-group subj-group-type="heading">
<subject>Secci&#x00F3;n especial</subject>
</subj-group>
</article-categories>
<title-group>
<article-title>PANDEMIA EN EL MERCADO DE LA VIVIENDA ESPA&#x00D1;OLA</article-title>
<trans-title-group>
<trans-title xml:lang="en"><bold>PANDEMIC IN THE SPANISH HOUSING MARKET</bold></trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">0009-0005-8177-9742</contrib-id>
<name>
<surname>Perez Vidal</surname>
<given-names>Sandra</given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"><sup>1</sup></xref>
<aff id="aff1">
<label><sup>1</sup></label>
(<institution content-type="original">Instituto de An&#x00E1;lisis Inmobilario, Euroval</institution>)
<institution content-type="orgname">Instituto de An&#x00E1;lisis Inmobilario</institution>
<institution content-type="orgdiv1">Euroval</institution>
Autor de correspondencia: <email>sandra.vesus@gmail.com</email>
</aff>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">0009-0001-3570-2796</contrib-id>
<name>
<surname>Belch&#x00ED; Hern&#x00E1;ndez</surname>
<given-names>Alejandro</given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="aff2"><sup>2</sup></xref>
<aff id="aff2">
<label><sup>2</sup></label>
(<institution content-type="original">Instituto de An&#x00E1;lisis Inmobilario, Euroval</institution>)
<institution content-type="orgname">Instituto de An&#x00E1;lisis Inmobilario</institution>
<institution content-type="orgdiv1">Euroval</institution>
</aff>
</contrib>
</contrib-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname>Belch&#x00ED; Hern&#x00E1;ndez</surname>
<given-names>Alejandro</given-names>
</name>
<role>Conceptualizaci&#x00F3;n</role>
<role>Obtenci&#x00F3;n de datos</role>
<role>Redacci&#x00F3;n - Revisi&#x00F3;n y edici&#x00F3;n</role>
<role>Supervisi&#x00F3;n</role>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname>Perez Vidal</surname>
<given-names>Sandra</given-names>
</name>
<role>Conceptualizaci&#x00F3;n</role>
<role>Metodolog&#x00ED;a</role>
<role>An&#x00E1;lisis de datos</role>
<role>Redacci&#x00F3;n - Preparaci&#x00F3;n del borrador original</role>
</contrib>
</contrib-group>
<pub-date pub-type="epub">
<day>24</day>
<month>07</month>
<year>2023</year>
</pub-date>
<pub-date date-type="collection">
    <day>24</day>
    <month>07</month>
<year>2023</year>
</pub-date>
<volume>2023</volume>
<issue>2</issue>
<fpage>63</fpage>
<lpage>89</lpage>
<history>
<date date-type="received">
<day>20</day>
<month>03</month>
<year>2023</year>
</date>
<date date-type="accepted">
<day>29</day>
<month>05</month>
<year>2023</year>
</date>
</history>
<permissions>
    <license license-type="open-access" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xml:lang="es">
        <license-p>Este obra est&#x00E1; bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional.</license-p>
    </license>
</permissions>
<abstract>
<title><bold>Resumen</bold></title>
<p>La pandemia y la guerra de Ucrania han hecho excepcional el trienio 2020-2022 en el mercado de la vivienda, y aunque el consenso general destaca la resiliencia del sector ante los acontecimientos, la volatilidad de los datos dificulta la visi&#x00F3;n de lo ocurrido cuando comparamos trimestres o a&#x00F1;os completos. Por esta raz&#x00F3;n realizamos un an&#x00E1;lisis de dos per&#x00ED;odos, comparando para los trienios 2017-2019 y 2020-2022, las transacciones realizadas, las viviendas iniciadas y terminadas, y su precio medio, de esta forma podemos ver si en el trienio en su conjunto estas variables siguen o no la tendencia anterior a la crisis. De la literatura revisada, se desprende la relevancia de los mercados locales de vivienda dentro de una tendencia general, y junto al an&#x00E1;lisis de lo ocurrido en el mercado espa&#x00F1;ol, vemos las repercusiones en algunos mercados de vivienda representativos. Encontramos que en algunas zonas no hay consecuencias en absoluto, mientras que en otras hay una pronta recuperaci&#x00F3;n debido a las tendencias y peculiaridades de esos mercados. Distinguimos entre vivienda nueva y usada, debido a las fuertes diferencias en su precio, siendo al alza la serie de vivienda nueva frente a la relativa estabilidad de los precios de la vivienda de segunda mano. Respecto a las transacciones las de vivienda nueva se estancan, mientras que hay una intensa actividad en vivienda usada. Adem&#x00E1;s, podremos visualizar la fuerte correlaci&#x00F3;n negativa entre la actividad inmobiliaria medida por el n&#x00FA;mero de transacciones y la tasa del paro. Las expectativas que hab&#x00ED;a en los momentos iniciales de la crisis sobre problemas en el funcionamiento del mercado de vivienda en Espa&#x00F1;a no se corresponden en general con lo efectivamente ocurrido, y en los trabajos revisados se recog&#x00ED;a cierta prevenci&#x00F3;n sin llegar a proyectar un escenario de crisis inmobiliaria. Pero en nuestro trabajo identificamos claramente que el contexto de tipos de inter&#x00E9;s de mercado a la baja, y el soporte de la pol&#x00ED;tica p&#x00FA;blica al empleo, as&#x00ED; como los equilibrios en la situaci&#x00F3;n de partida del mercado de vivienda respecto a crisis anteriores, explican la resiliencia del sector que comprobamos para el per&#x00ED;odo completo. Esta constataci&#x00F3;n es tambi&#x00E9;n &#x00FA;til para la toma de decisiones en futuras posibles crisis con los rasgos de la que analizamos, siendo particularmente relevante la consideraci&#x00F3;n de las subidas de tipos de inter&#x00E9;s que se dan ya a partir de 2022. En suma, el sector inmobiliario mostr&#x00F3; resiliencia ante la crisis sanitaria debido principalmente a las favorables condiciones financieras y laborales, pero de ninguna manera puede concluirse que estas ser&#x00E1;n las circunstancias futuras en un contexto de restricci&#x00F3;n financiera y ca&#x00ED;da en las expectativas de consumo.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="en">
<title><bold>Abstract</bold></title>
<p>The pandemic and the war in Ukraine have made the 2020-2023 triennium exceptional in the housing market, and although the general consensus highlights the resilience of the sector in the face of the events, the information that can be obtained by comparing quarters or full years does not offer a view of what happened because of the volatility in the data. In the present study, we compare for the three-year periods 2017-2019 and 2020-2022, the transactions carried out, housing starts and completions, in addition to their average price, at the national level and in significant provincial markets, in this way we can see in the three-year period as a whole if the pre-crisis trend continues or not. From the literature reviewed we can see the relevance of local housing markets within a general trend, and together with the analysis of what happened in the Spanish market, we see the repercussions in some representative housing markets. We find that in some areas there are no consequences at all, while in others there is an early recovery. We distinguish between new and used housing, due to the strong differences in their price, with the new construction housing series being bullish versus the relative stability of second hand housing prices. In addition, we will be able to visualize the strong negative correlation between real estate activity measured by the number of transactions and the unemployment rate. Expectations about the continuity in the functioning of the housing market in Spain do not correspond to what happened, but our results are in line with the analyses we collected after the first months of the crisis, which emphasize the still lower market interest rates, and the support of public policy for employment, as well as the balances in the initial situation of the housing market with respect to previous crises, as an explanation for the resilience of the sector. In sum the resiliency of the real estate sector in Spain was mainly the consequence of favourable financial conditions and employment, but in the next future strict finance, higher rates of interest, and low consumer expectation will affect the real estate development.</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="es">
<title><bold>Palabras clave:</bold></title>
<kwd>Pandemia</kwd>
<kwd>vivienda</kwd>
<kwd>tendencias</kwd>
<kwd>pol&#x00ED;ticas p&#x00FA;blicas</kwd>
<kwd>tasa de desempleo</kwd>
</kwd-group>
<kwd-group xml:lang="en">
<title><bold>Keywords:</bold></title>
<kwd>Pandemic</kwd>
<kwd>housing</kwd>
<kwd>tendencies</kwd>
<kwd>public policies</kwd>
<kwd>unemployment rate</kwd>
</kwd-group>
    <kwd-group xml:lang="es">
        <title><bold>C&#x00F3;digos JEL:</bold></title>
        <compound-kwd>
            <compound-kwd-part content-type="code">R21</compound-kwd-part>
            <compound-kwd-part content-type="code">R31</compound-kwd-part>
            <compound-kwd-part content-type="code">R38</compound-kwd-part>
            <compound-kwd-part content-type="code">E24</compound-kwd-part>
        </compound-kwd>
    </kwd-group>
    <kwd-group xml:lang="en">
        <title><bold>JEL Codes:</bold></title>
        <compound-kwd>
            <compound-kwd-part content-type="code">R21</compound-kwd-part>
            <compound-kwd-part content-type="code">R31</compound-kwd-part>
            <compound-kwd-part content-type="code">R38</compound-kwd-part>
            <compound-kwd-part content-type="code">E24</compound-kwd-part>
        </compound-kwd>
    </kwd-group>
<funding-group>
<funding-statement>Esta investigaci&#x00F3;n no ha recibido financiaci&#x00F3;n externa.</funding-statement>
</funding-group>
<funding-group>
<award-group>
<funding-source>
<institution-wrap>
<institution>Euroval y el Instituto de An&#x00E1;lisis Inmobiliario (INSTAI)</institution>
</institution-wrap>
</funding-source>
</award-group>
<funding-statement>Los autores quieren agradecer expresamente la financiaci&#x00F3;n recibida por parte de Euroval y el Instituto de An&#x00E1;lisis Inmobiliario (INSTAI), que adem&#x00E1;s han facilitado los datos y el equipo inform&#x00E1;tico para poder desarrollar este trabajo.</funding-statement>
</funding-group>
</article-meta>
</front>
<body>
<sec id="sec-1-7831">
<label><bold>1.</bold></label>
<title><bold>INTRODUCCI&#x00D3;N</bold></title>
<p>Antes de la gran crisis de 2008, el mercado inmobiliario espa&#x00F1;ol crec&#x00ED;a exponencialmente, con sustanciales aumentos en el precio medio residencial que, despu&#x00E9;s de ese a&#x00F1;o, experiment&#x00F3; un gran decrecimiento, y una lenta recuperaci&#x00F3;n que se inicia alrededor de 2013. En 2020, tras unos a&#x00F1;os de crecimiento, la pandemia del Covid-19 supone un freno al mercado, aunque temporal, con variaciones significativas entre trimestres. Si nos preguntamos qu&#x00E9; ha supuesto dicha pandemia en el mercado inmobiliario espa&#x00F1;ol, la respuesta es que a pesar de las dificultades, el mercado se mantuvo estable con tendencia al alza. Sin embargo, en 2022 las condiciones cambian con la guerra de Ucrania y subidas en el tipo de inter&#x00E9;s, por lo que el an&#x00E1;lisis del trienio 2020-2022 parece pertinente para ver la tendencia del mercado de vivienda con relaci&#x00F3;n a la que hab&#x00ED;a antes de esta crisis, pero no para proyectar su resiliencia hacia el futuro. Para visualizar la comparaci&#x00F3;n con el per&#x00ED;odo anterior se comparan los trienios 2017-2019 y 2020-2022, las transacciones realizadas, las viviendas iniciadas y terminadas adem&#x00E1;s de su precio medio, a nivel nacional y en ciertas provincias que son mercados significativos. Tambi&#x00E9;n incorporamos al an&#x00E1;lisis la variable empleo por su relaci&#x00F3;n con las magnitudes del mercado inmobiliario.</p>
<p>La base de datos utilizada es la del Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbana (MITMA), correspondientes al precio medio de las transacciones, viviendas iniciadas y terminadas y transacciones de vivienda nueva y usada, todas a nivel trimestral. Adem&#x00E1;s, se utilizan los datos del Instituto Nacional de Estad&#x00ED;stica (INE) referentes al n&#x00FA;mero de activos y de ocupados, tambi&#x00E9;n a nivel trimestral y unidades en miles de personas.</p>
<p>El estudio consta de nueve partes, la primera es una revisi&#x00F3;n de la literatura, que no es muy abundante, puesto que hablamos de un tema muy reciente. Se sigue con un an&#x00E1;lisis de las viviendas iniciadas y terminadas a nivel nacional y en algunos mercados provinciales, para ponderar la importancia de disrupciones iniciales en movilidad y disponibilidad de mano de obra. A continuaci&#x00F3;n, se estudia el precio medio de la vivienda de segunda mano y de obra nueva, se hace esta distinci&#x00F3;n debido a las fuertes diferencias de los precios entre ellas. Con esto se consigue analizar el comportamiento de la serie de precios, siendo muy inestable con cambios muy bruscos en el caso de la vivienda nueva mientras que, para la vivienda usada, el comportamiento es m&#x00E1;s estable en general, y aumenta moderadamente. Continuamos con el an&#x00E1;lisis del n&#x00FA;mero de transacciones, donde podemos constatar que el trienio 2020-2022 sigue una tendencia general de continuidad e incremento respecto a la tendencia del trienio anterior. Despu&#x00E9;s, analizamos el empleo, y a pesar del notable descenso en el n&#x00FA;mero de personas ocupadas durante el confinamiento, la disminuci&#x00F3;n de las restricciones hace que el a&#x00F1;o 2022 se recupere r&#x00E1;pidamente, resultando ser el a&#x00F1;o donde m&#x00E1;s personas ocupadas hay. Continuamos estudiando la relaci&#x00F3;n existente entre el n&#x00FA;mero de transacciones y la tasa del paro, d&#x00F3;nde podemos observar que las series desestacionalizadas muestran una relaci&#x00F3;n muy estrecha y en sentido negativo, esto es, a menor o mayor paro hay m&#x00E1;s o menos transacciones de vivienda. Son dos variables que van juntas en el tiempo, sin que pueda hablarse de causaci&#x00F3;n entre ellas. Finalmente se hace un an&#x00E1;lisis de componentes principales con el fin de ver el comportamiento de los mercados provinciales, sus similitudes y diferencias y compar&#x00E1;ndolos con el mercado nacional. En las conclusiones se resumen ideas significativas y los resultados obtenidos.</p>
</sec>
<sec id="sec-2-7831">
<label><bold>2.</bold></label>
<title><bold>REVISI&#x00D3;N DE LA LITERATURA</bold></title>
<p>Revisamos algunos trabajos que hemos seleccionado, con el criterio de tratar espec&#x00ED;ficamente las circunstancias de la crisis sanitaria y su impacto en el mercado de la vivienda. Se refieren a aspectos diversos, aunque hay cuestiones recurrentes como la resiliencia del sector en un contexto de intervenci&#x00F3;n en forma de pol&#x00ED;tica fiscal, monetaria y laboral, por lo que los resultados no son proyectables a un futuro donde estas variables operar&#x00ED;an de forma diferente. Al estar publicados entre 2020 y 2022 no pueden ofrecer una visi&#x00F3;n de los ajustes en el mercado de vivienda, en los que se superpone la guerra de Ucrania, la inflaci&#x00F3;n, y el cambio sustancial en el tipo de inter&#x00E9;s, uno de los principales factores que mantuvo y luego potenci&#x00F3; el mercado de vivienda. En nuestro trabajo tomamos el per&#x00ED;odo 2020 a 2022 y lo comparamos con la tendencia anterior, para constatar los principales cambios que se han dado en el sector de la vivienda en Espa&#x00F1;a.</p>
<p>Comenzamos rese&#x00F1;ando la introducci&#x00F3;n de <xref ref-type="bibr" rid="ref-6-7831">Goldstein et al. (2021)</xref> a un n&#x00FA;mero de &#x201C;The Review of Financial Studies&#x201D;, dedicado a la crisis sanitaria. Destaca que aunque ponen &#x00E9;nfasis en las disrupciones en los mercados financieros y reales, lo m&#x00E1;s significativo para la modelizaci&#x00F3;n de la evoluci&#x00F3;n y respuesta del sector, es el entorno de medidas que surgen con la pandemia. Este aspecto resulta fundamental en cualquier investigaci&#x00F3;n en unas circunstancias de disrupci&#x00F3;n provocada por una crisis sanitaria y tambi&#x00E9;n de la que puede derivarse de una guerra a cierta escala, y coincide con nuestros resultados, principalmente en la correlaci&#x00F3;n entre el mantenimiento del empleo, precios y transacciones de vivienda.</p>
<p>En el art&#x00ED;culo de <xref ref-type="bibr" rid="ref-10-7831">Zeng y Changdong (2022)</xref>, se exploran las consecuencias del Covid-19 en el epicentro de esta cat&#x00E1;strofe en China. Analizan las transacciones de vivienda nueva y de segunda mano, y utilizan un modelo VAR para ver la respuesta de los precios, encontrando que hay un primer impacto inmediato, negativo, en las transacciones, aunque no en los precios. Por otra parte, relacionado con una estad&#x00ED;stica de casos comunicados de Covid-19, encuentran un retraimiento de la actividad de intermediarios inmobiliarios, como explicaci&#x00F3;n del freno a las transacciones, aunque el efecto desaparece en unas semanas. Esta relaci&#x00F3;n entre la evoluci&#x00F3;n de los casos de la enfermedad y las transacciones es una v&#x00ED;a interesante para conocer c&#x00F3;mo podr&#x00ED;a el mercado de vivienda responder ante una crisis similar en t&#x00E9;rminos de actividad, diferenciando entre la respuesta de los intermediarios en el mercado, y la demanda final de vivienda, que puede permanecer estable. Los autores destacan las medidas p&#x00FA;blicas para evitar movimientos especulativos, y entre ellas flexibilizar el pago de impuestos sobre inmuebles y sus operaciones, impidiendo as&#x00ED; situaciones forzadas de impagos que podr&#x00ED;an haber desestabilizado el mercado. Es significativo, sin embargo, el freno a los precios de la vivienda en parte de una muestra de 70 ciudades, con m&#x00E1;s intensidad en vivienda usada que en nueva. Un prop&#x00F3;sito del trabajo es distinguir entre los efectos a corto plazo y c&#x00F3;mo &#x00E9;stos se diluyen en el tiempo; recogen mediante una variable &#x201C;dummy&#x201D; el &#x201C;efecto Covid-19&#x201D; en una serie de precios y transacciones, aunque con la debilidad de tratarse de un periodo muy corto en el que se realiza la prueba. Tambi&#x00E9;n resulta com&#x00FA;n con otros trabajos la constataci&#x00F3;n del diferente impacto en mercados locales, dependiendo de las caracter&#x00ED;sticas de los inmuebles, lo que indica que la demanda de vivienda sobre la que hay mayor preferencia, sufre menos en circunstancias como las que se describen. Traemos a colaci&#x00F3;n este trabajo con relaci&#x00F3;n al an&#x00E1;lisis que hacemos de algunos mercados locales que siguen su inercia dentro de la tendencia general.</p>
<p>El trabajo de <xref ref-type="bibr" rid="ref-7-7831">Hamma et al. (2020)</xref>, se refiere a Reino Unido, y valora la capacidad de los arrendatarios para hacer frente a los pagos, a partir del impacto que sufren las principales variables macroecon&#x00F3;micas relacionadas con el empleo y la renta disponible. Tambi&#x00E9;n dedican atenci&#x00F3;n a lo que los autores llaman: &#x201C;cadena inmobiliaria&#x201D; que no se refiere a suministros, sino a actividades que confluyen en el inmobiliario como el alquiler, la inversi&#x00F3;n, promoci&#x00F3;n y gesti&#x00F3;n inmobiliaria. En el &#x00E1;mbito del comercial inmobiliario se mencionan las medidas para aliviar el pago de hipotecas; la liquidez, para que los retrasos en la percepci&#x00F3;n de los alquileres no supusieran un da&#x00F1;o irreversible a la actividad; y asimismo se refieren a subsectores como el de los hoteles y los apoyos p&#x00FA;blicos que reciben. Constatan una reducci&#x00F3;n significativa del volumen de leasing y un freno en las nuevas inversiones debido a la incertidumbre. Tambi&#x00E9;n se&#x00F1;alan el aumento del coste operativo de gesti&#x00F3;n de inmuebles debido a mayores costes en limpieza y seguridad, relacionados con la salud p&#x00FA;blica. En un primer momento se quiso comparar el impacto en el sector inmobiliario con lo ocurrido en la anterior crisis financiera, estableciendo escenarios de recuperaci&#x00F3;n; adem&#x00E1;s de considerar las diferentes situaciones de la banca y el inmobiliario, en el trabajo se recogen medidas legales de diversa duraci&#x00F3;n para paliar los efectos de la pandemia; asimismo se analiza lo que ocurri&#x00F3; en el &#x00E1;mbito del derecho mercantil privado sobre los contratos y las causas de fuerza mayor que podr&#x00ED;an justificar una suspensi&#x00F3;n temporal. Lo cierto es que el deterioro de las variables financieras y reales, y concretamente del inmobiliario, no lleg&#x00F3; a producirse. Apuntan a otro tipo de cuestiones, y entre ellas, los cambios que al inicio de la crisis se percib&#x00ED;an en los h&#x00E1;bitos de trabajo y c&#x00F3;mo podr&#x00ED;a afectar al inmobiliario, en forma de cambios en la demanda de espacios de oficina y caracter&#x00ED;sticas y localizaci&#x00F3;n de las viviendas. Aunque se ha invertido considerablemente en tecnolog&#x00ED;a de comunicaciones, procesos, y gesti&#x00F3;n del trabajo h&#x00ED;brido, las consecuencias para el inmobiliario han sido limitadas -muy limitadas en el caso de Espa&#x00F1;a- y sin el alcance que en un primer momento se le dio. Distinto es el efecto sobre rehabilitaci&#x00F3;n y promoci&#x00F3;n de vivienda, que intenta responder a las nuevas demandas de espacio, as&#x00ED; como recoge la tendencia de mayor salubridad. De este art&#x00ED;culo tomamos como referencia principal las ense&#x00F1;anzas que se derivan de una crisis de estas caracter&#x00ED;sticas, pues tambi&#x00E9;n en el caso de Espa&#x00F1;a que analizamos las medidas legales de salvaguardia y los apoyos al sector, contribuyeron a mantener las expectativas sobre la evoluci&#x00F3;n del mercado de vivienda.</p>
<p>En el trabajo de <xref ref-type="bibr" rid="ref-3-7831">Battistinu et al. (2021)</xref>, sus autores parten de que en el momento en que se inicia la pandemia el mercado europeo de vivienda viene de un ciclo expansivo, y tambi&#x00E9;n de la idea que encontramos en distintos trabajos respecto a las diferencias de esta crisis con la anterior de vivienda. Otra idea que comparten la mayor&#x00ED;a de los art&#x00ED;culos es la respuesta de pol&#x00ED;tica econ&#x00F3;mica ante el Covid-19, que ayuda a mantener la actividad econ&#x00F3;mica y el sector de la vivienda. La reducci&#x00F3;n de la inversi&#x00F3;n en vivienda es la manifestaci&#x00F3;n inmediata de la crisis sanitaria, pero al no deteriorarse los fundamentales econ&#x00F3;micos la trayectoria en pr&#x00E9;stamos y precios y el soporte de las medidas monetarias y fiscales coinciden con una demanda sostenida de viviendas. En el trabajo se realizan comparaciones para los pa&#x00ED;ses de la UE sobre el impacto relativo de las crisis de 2008 y 2020, incorporando adem&#x00E1;s el grado de restricci&#x00F3;n a la movilidad mediante un vector autorregresivo del impacto en el mercado de vivienda, aunque esto tuvo efectos s&#x00F3;lo en un plazo muy corto. Tambi&#x00E9;n se apunta que las diferentes estructuras demogr&#x00E1;ficas que est&#x00E1;n detr&#x00E1;s del comportamiento a largo plazo de la demanda pueden haber inducido din&#x00E1;micas distintas en pa&#x00ED;ses. Por otra parte, la forma de la distribuci&#x00F3;n de la renta influye en la demanda y se constata que las rentas m&#x00E1;s bajas posponen la compra en la pandemia, mientras que la demanda de rentas m&#x00E1;s altas se mantiene, esto es v&#x00E1;lido para pa&#x00ED;ses seg&#x00FA;n su nivel de renta. Mencionan tambi&#x00E9;n el ahorro que se acumula en los primeros trimestres de la pandemia, y la capacidad de compra principalmente por rentas medias y altas que pueden ahorrar. Los factores que explican la inversi&#x00F3;n en la crisis financiera, en la llamada crisis de la deuda, y en la actual, son la demanda de vivienda, oferta, cr&#x00E9;dito, demanda y oferta agregadas, pol&#x00ED;tica monetaria y fiscal, y restricciones a la movilidad; consideradas trimestre a trimestre explican la evoluci&#x00F3;n en el precio de la vivienda, que cae, se recupera r&#x00E1;pidamente y se mantiene; el problema es el tiempo reducido para el que se realizan las pruebas. Como una explicaci&#x00F3;n a la subida de precios se mencionan las restricciones y problemas de suministros, y disponibilidad de trabajadores. Hay que concluir pues que los posibles efectos negativos del Covid-19 sobre el mercado de vivienda se redujeron significativamente en un mercado reforzado por los bajos tipos de inter&#x00E9;s, y es la respuesta en forma de tipos de inter&#x00E9;s al alza, que sigue a la inflaci&#x00F3;n al consumo derivada de la guerra de Ucrania lo que lleva a una nueva incertidumbre en el inmobiliario. Hay un apartado final sobre el macro prudencial para el inmobiliario donde los criterios sobre ratios pr&#x00E9;stamo a valor tasado, pago de la hipoteca respecto a la renta, pr&#x00E9;stamo respecto a la renta, l&#x00ED;mites a la amortizaci&#x00F3;n, que estaban en vigor antes de la pandemia, se mantienen, aunque en algunos pa&#x00ED;ses de la UE las autoridades relajaron requisitos de dotaciones a bancos, para mantener el cr&#x00E9;dito, que forma parte de las consideraciones que nos han llevado a valorar la resiliencia del sector de la vivienda en Espa&#x00F1;a en el trienio analizado, aunque debemos insistir en que esta no es la situaci&#x00F3;n a futuro.</p>
<p>El art&#x00ED;culo de <xref ref-type="bibr" rid="ref-9-7831">Szczygielski et al. J. (2022)</xref>, tiene como finalidad el an&#x00E1;lisis de inversiones y el efecto de la pandemia en distintos sectores, entre ellos el inmobiliario. Tratan de medir el impacto de la incertidumbre en los resultados del sector, y la volatilidad en los mercados. El inmobiliario se considera como un activo refugio, pero no para todas las actividades relacionadas, como veh&#x00ED;culos o sociedades de inversi&#x00F3;n inmobiliaria, o la inversi&#x00F3;n financiera, que se ven afectados, mientras que la construcci&#x00F3;n o la inversi&#x00F3;n directa en activos inmobiliarios reales, no tanto. Como aproximaci&#x00F3;n a la incertidumbre utilizan la preocupaci&#x00F3;n por la pandemia reflejada en Internet en los buscadores Google. El impacto en ingresos del sector debido a la incertidumbre es m&#x00E1;s alto en materiales y productos para la construcci&#x00F3;n, y activos financieros que tienen como soporte hipotecas, por la preocupaci&#x00F3;n por el pago, as&#x00ED; como fondos de inversi&#x00F3;n inmobiliaria, y es menor en la promoci&#x00F3;n. Es bastante reducida la volatilidad o varianza de casi todas las actividades, que se recuperan una vez mejoran las expectativas sobre la pandemia; de hecho, el inmobiliario es el tercer sector, junto con productos para el hogar, con un menor impacto, despu&#x00E9;s del comercio minorista y las telecomunicaciones. Entre los factores que explican la mayor resiliencia de algunos sectores y la resiliencia por interacci&#x00F3;n de sectores productivos, est&#x00E1;n las medidas de pol&#x00ED;tica monetaria y fiscales y otras extraordinarias que permiten el mantenimiento de la actividad productiva, lo que se ajusta al sentido del an&#x00E1;lisis que realizamos para explicar el mantenimiento de las variables fundamentales del mercado de vivienda en Espa&#x00F1;a en este per&#x00ED;odo concreto.</p>
<p>Con su trabajo <xref ref-type="bibr" rid="ref-2-7831">Balemi et al. (2021)</xref>, tratan de dar una visi&#x00F3;n amplia de los efectos de una crisis sanitaria sobre el mercado inmobiliario, apuntando incluso el inter&#x00E9;s en forma de publicaciones o avances de art&#x00ED;culos cient&#x00ED;ficos sobre el tema, en los primeros meses de la crisis. Trabajan con una estructura de an&#x00E1;lisis de las relaciones entre familias, promotoras, bancos e inversores, mercados financieros y macroeconom&#x00ED;a. Por otra parte, y sobre el efecto en este caso de los bajos tipos de inter&#x00E9;s, entienden que se establece cierta compensaci&#x00F3;n entre el tipo de inter&#x00E9;s m&#x00E1;s bajo de mercado al que capitalizar y valorar una vivienda, y el tipo de capitalizaci&#x00F3;n que podr&#x00ED;a exigirse a un inmueble por el riesgo e incertidumbre asociadas a la crisis. El hecho es que esta incertidumbre se despeja muy pronto en lo que respecta a la vivienda y persiste el bajo tipo de inter&#x00E9;s de mercado. Se recogen trabajos que tratan de fijar en distintos momentos hist&#x00F3;ricos la evoluci&#x00F3;n de precios y rentas ante una crisis sanitaria, y se destaca que ciudades y zonas donde hubo focos importantes de infecciones en el pasado, han podido ver las rentas inmobiliarias devaluadas durante d&#x00E9;cadas. El car&#x00E1;cter pand&#x00E9;mico de la actual crisis elimina casi por completo la discriminaci&#x00F3;n en el mercado de vivienda, que podr&#x00ED;a haberse dado entre zonas m&#x00E1;s o menos afectadas, y tampoco se ha visto hasta ahora disminuci&#x00F3;n de demanda de vivienda en zonas densamente pobladas, aunque el nuevo efecto de la demanda de vivienda para alquiler temporal puede estar compensando en algunos lugares la demanda de vivienda habitual. Se determina con mayor precisi&#x00F3;n la debilidad de la oferta ante la incertidumbre en decisiones de largo plazo; y los precios se mantuvieron en un primer momento por la aversi&#x00F3;n a vender con p&#x00E9;rdidas. Tambi&#x00E9;n ven, como hemos mencionado en otros trabajos, que el mercado de hipotecas es diferente, pero tiene el apoyo financiero de los bancos centrales, sobre todo de la Reserva Federal, con la compra de hipotecas titulizadas, y en general por los bajos tipos de inter&#x00E9;s. En suma, el impacto directo de la crisis del Covid-19 sobre el mercado de vivienda es d&#x00E9;bil, aunque influye en el tipo de demanda y oferta de vivienda. Tambi&#x00E9;n la crisis favorece el proceso de digitalizaci&#x00F3;n en todas las fases de la producci&#x00F3;n de vivienda, financiaci&#x00F3;n, y valoraci&#x00F3;n.</p>
<p>Del art&#x00ED;culo de <xref ref-type="bibr" rid="ref-1-7831">Alves y San Juan (2021)</xref> sobresalen algunas ideas sobre los cambios en la demanda de vivienda en Espa&#x00F1;a, como son en localizaci&#x00F3;n y tipo de vivienda, rigidez de precios a la baja, principalmente en el caso de la vivienda nueva donde siguen creciendo, desigualdad de impacto en el espacio, y el coste de financiaci&#x00F3;n, que contin&#x00FA;a siendo bajo en la crisis sanitaria. La ca&#x00ED;da inicial en la oferta se debe a la incertidumbre sobre la evoluci&#x00F3;n de la pandemia, principalmente se ve en la ca&#x00ED;da de los permisos para obra nueva. El trabajo recoge bien los impactos iniciales de la crisis, como la incertidumbre que lleva a una ca&#x00ED;da temporal de las inversiones en vivienda, pero son variables que se recuperan r&#x00E1;pidamente al remitir la gravedad de la pandemia y con el soporte de la continuidad de pol&#x00ED;ticas p&#x00FA;blicas. Detectan tambi&#x00E9;n un cambio incipiente en las preferencias de la demanda de primera vivienda hacia localizaciones con menos densidad de poblaci&#x00F3;n y viviendas m&#x00E1;s espaciosas o con espacios comunes amplios. Finalmente, con las medidas monetarias expansivas constatan que el coste financiero de la vivienda cae con la pandemia, aunque los est&#x00E1;ndares y condiciones de cr&#x00E9;dito por los bancos se endurecen moderadamente. En la misma l&#x00ED;nea puede citarse el art&#x00ED;culo de <xref ref-type="bibr" rid="ref-4-7831">Carb&#x00F3; y Rodr&#x00ED;guez (2021)</xref> y la nota de <xref ref-type="bibr" rid="ref-8-7831">Oca&#x00F1;a y Torres (2020)</xref> donde se destaca que en Espa&#x00F1;a desde un primer momento se consider&#x00F3; que el impacto de la pandemia sobre la vivienda ser&#x00ED;a temporal y moderado. Se vio con claridad que la situaci&#x00F3;n no era comparable a la crisis financiera e inmobiliaria anterior, donde los autores entienden que el mercado inmobiliario sobre reaccion&#x00F3; al seguir a una burbuja inmobiliaria, aunque los efectos son ahora desiguales seg&#x00FA;n zonas y tipo de vivienda. Esta &#x00FA;ltima nota analiza el mercado desde la perspectiva de la oferta y la demanda, y pone &#x00E9;nfasis en el empleo, que sostiene el mercado de vivienda. Los factores de impacto que mencionan son, primero: una actitud precavida en las ventas, lo que evita distorsiones en los precios; segundo, el hecho de que los tipos de inter&#x00E9;s que ya eran bajos se reducen a&#x00FA;n m&#x00E1;s, factor &#x00E9;ste que como hemos ya se&#x00F1;alado opera ahora en sentido opuesto tras las subidas por el BCE. Tercero, hay liquidez abundante y la vivienda sigue siendo una inversi&#x00F3;n atractiva al ser los precios medios en Espa&#x00F1;a relativamente m&#x00E1;s bajos que en el contexto europeo; y cuarto, el mercado es resiliente, la oferta no acept&#x00F3; bajadas de precios y la contracci&#x00F3;n de transacciones se consider&#x00F3; temporal.</p>
<p>La conexi&#x00F3;n entre esta revisi&#x00F3;n de art&#x00ED;culos y nuestro trabajo est&#x00E1; en que una de las principales causas de que el mercado se mantenga fuerte a pesar de las adversidades sufridas, es la aparici&#x00F3;n de nuevas medidas para hacer frente a la crisis, el pago flexible de impuestos sobre inmuebles y sus operaciones, adem&#x00E1;s de la bajada de los tipos de inter&#x00E9;s. El impacto de dicha crisis en el sector inmobiliario es temporal y mucho menor que en otros sectores, adem&#x00E1;s podr&#x00ED;amos distinguir en tipos de vivienda pues las consecuencias de la pandemia son menores en las viviendas con mayor demanda. Estas constataciones confirman el inter&#x00E9;s de comparar los trienios de 2017-2019 y 2020-2022, comprobando que, pese a circunstancias distintas en cada uno de los a&#x00F1;os, sigue la tendencia al alza del trienio anterior. Adem&#x00E1;s, se puede observar la similitud del comportamiento de algunos de los mercados inmobiliarios m&#x00E1;s significativos de Espa&#x00F1;a, mediante el an&#x00E1;lisis de componentes principales, que utilizamos por la fuerte correlaci&#x00F3;n entre las variables estudiadas. Sin embargo, de forma alguna puede generalizarse esta experiencia a una resiliencia intr&#x00ED;nseca al sector inmobiliario, incluso con el apoyo de pol&#x00ED;ticas fiscales y cr&#x00E9;dito, el sector no es inmune a una coyuntura econ&#x00F3;mica adversa.</p>
</sec>
<sec id="sec-3-7831">
<label><bold>3.</bold></label>
<title><bold>AN&#x00C1;LISIS DE LAS VIVIENDAS INICIADAS Y TERMINADAS</bold></title>
<p>La naturaleza de esta crisis, con disrupciones en un primer momento en la movilidad y disponibilidad de mano de obra, como en suministros, que se supera y agrava de nuevo en 2022, parece que deber&#x00ED;a haber influido tanto en la terminaci&#x00F3;n de viviendas en curso, que siguen con un retardo medio de dos a&#x00F1;os a las viviendas iniciadas, como en el propio inicio de nuevas viviendas, ante la incertidumbre en las expectativas que genera la situaci&#x00F3;n. Agrupamos la viviendas iniciadas y terminadas para los dos trienios y se dan los siguientes resultados: 261.923 y 249.747 en viviendas iniciadas en los trienios 2017-2019 y 2020-2022 respectivamente, mientras que para vivienda terminada obtenemos 179.751 y 249.502 para el primer y segundo trienio.</p>
<p>Comparando ambos trienios podemos notar en la <xref ref-type="table" rid="tabw-1-7831">Tabla 1</xref> que hay una gran diferencia respecto a viviendas terminadas, con un aumento significativo en el &#x00FA;ltimo trienio, lo que se debe a la inercia de las viviendas iniciadas en el trienio anterior, por lo que no solamente no se ha frenado la terminaci&#x00F3;n de viviendas con la pandemia y la guerra, sino que ha aumentado respecto a la tendencia. Este hecho es muy significativo, pues muestra que hab&#x00ED;a margen para la adaptaci&#x00F3;n, pese a las prevenciones que hab&#x00ED;a al inicio de la crisis, tanto por disrupciones en suministros como por el incremento de precios que afectaba a los materiales de construcci&#x00F3;n. En cuanto a las viviendas iniciadas hay un retraimiento de la oferta, que coincide con lo que se destaca en la revisi&#x00F3;n de trabajos que hacemos, de la incertidumbre ante decisiones de largo plazo. Veamos ahora, las viviendas iniciadas y terminadas en ambos trienios en algunas provincias espa&#x00F1;olas, seleccionadas por ser mercados representativos, con lo que tenemos en cuenta el rasgo que tambi&#x00E9;n se destaca en los trabajos que hemos revisado, del diferente impacto de la crisis en mercados locales, principalmente por las caracter&#x00ED;sticas de demanda de estos.</p>
<table-wrap id="tabw-1-7831">
<label><bold>TABLA 1.</bold></label>
<caption><title><bold>VIVIENDA INICIADA Y TERMINADA EN LOS TRIENIOS 2017-2019 Y 2020-2022</bold></title></caption>
<table id="tab-1-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="20%"/>
<col width="20%"/>
<col width="20%"/>
<col width="20%"/>
<col width="20%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p><bold>Provincias</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Viviendas iniciadas 2017-2019</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Viviendas iniciadas 2020-2022</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Viviendas terminadas 2017-2019</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Viviendas terminadas 2020-2022</bold></p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Alicante</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>19.663</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>11.458</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>14.780</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>16.121</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Baleares</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;7.976</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;9.423</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;5.586</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;8.736</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Barcelona</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>25.680</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>23.245</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>19.238</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>24.924</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Madrid</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>54.213</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>48.922</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>38.433</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>46.783</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>M&#x00E1;laga</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>22.083</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>15.150</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;9.713</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>17.934</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Sevilla</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;9.670</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>12.520</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;6.356</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>12.705</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Valencia</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;8.598</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>12.047</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;2.867</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>11.412</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Zaragoza</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;5.045</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;5.416</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;4.567</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<table-wrap-foot>
<attrib>Fuente: Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbana (MITMA)</attrib>
</table-wrap-foot>
</table-wrap>
<p>Se observa una concentraci&#x00F3;n espacial importante en el inicio y terminaci&#x00F3;n de viviendas, destacando los vol&#x00FA;menes en la provincia de Madrid, que representa el 19,59% y el 18,74% de las viviendas iniciadas y terminadas en el trienio 2020-2022, y un 20,7% y 21,38% en el trienio 2017-2019 del total de Espa&#x00F1;a. Si se quiere a&#x00F1;adir un an&#x00E1;lisis cuantitativo puede calcularse un &#x00ED;ndice de concentraci&#x00F3;n para las 52 provincias antes y despu&#x00E9;s de la crisis, para las viviendas iniciadas y para las terminadas, y ver si aumenta la concentraci&#x00F3;n, se mantiene o baja.</p>
<p>En el per&#x00ED;odo escogido, en M&#x00E1;laga, Barcelona, Alicante y Madrid, el n&#x00FA;mero de viviendas iniciadas cae mientras que en Baleares, Sevilla, Zaragoza y Valencia, sube ligeramente. Respecto a viviendas terminadas, como muestra de la disparidad espacial podemos destacar que M&#x00E1;laga, Baleares, Sevilla y Valencia, han tenido fuertes incrementos en el n&#x00FA;mero de viviendas terminadas del 84%, 56%, 100% y 298% respectivamente. Sin embargo, en Zaragoza, hay una ca&#x00ED;da del 4%. Esto se traduce en que la vivienda terminada sigue la inercia de las iniciadas un par de a&#x00F1;os antes, y que la pandemia no supuso un freno a la terminaci&#x00F3;n de viviendas, pese a las restricciones en personas y suministros. Sin embargo, tambi&#x00E9;n se observa de acuerdo con la idea que vemos en la revisi&#x00F3;n de art&#x00ED;culos, que en algunos mercados locales donde el mercado de vivienda hab&#x00ED;a crecido de manera intensa, las expectativas de inicio de vivienda se frenan.</p>
</sec>
<sec id="sec-4-7831">
<label><bold>4.</bold></label>
<title><bold>AN&#x00C1;LISIS DEL PRECIO MEDIO VIVIENDA NUEVA Y USADA</bold></title>
<p>Distinguimos en vivienda nueva y usada, ya que el ajuste de ambos mercados en precios y transacciones es muy diferente, el de vivienda nueva sufre una fuerte ca&#x00ED;da en transacciones tras la crisis financiera e inmobiliaria de 2008, mientras que los precios siguen al alza; mientras que el mercado de vivienda usada encuentra un equilibrio alrededor de 2013, que permite afirmar que oferta y demanda se encuentran.</p>
<p>Veamos c&#x00F3;mo ha evolucionado el precio medio de las viviendas de nueva construcci&#x00F3;n y las de segunda mano. A nivel nacional el precio medio de la vivienda nueva es 210.594 y 254.948 euros para los trienios 2017-2019 y 2020-2022 respectivamente, mientras que para la vivienda de segunda mano es de 144.940 y 166.006 euros en el primer y segundo trienio.</p>
<p>Para calcular el precio medio en cada trienio, se ha calculado la media trimestral para cada a&#x00F1;o y finalmente la media de los tres a&#x00F1;os. Podemos observar c&#x00F3;mo tanto en vivienda nueva como en usada, el precio de la vivienda ha aumentado en m&#x00E1;s de 44.000 y 21.000 euros, respectivamente. Esto supone un crecimiento del 21% y 14,5% para vivienda nueva y usada. As&#x00ED; pues, respecto a los precios el mercado de vivienda ha subido respecto a la tendencia, pues las condiciones tanto de tipos de inter&#x00E9;s, ahorro de las familias, como apoyo de pol&#x00ED;ticas p&#x00FA;blicas han sido muy favorables, y s&#x00F3;lo en 2022 con la respuesta del Banco Central Europeo en forma de aumento de tipos de inter&#x00E9;s a la inflaci&#x00F3;n de precios de consumo, se rompe esta tendencia en lo que se refiere a tipos y condiciones de financiaci&#x00F3;n. Veamos un gr&#x00E1;fico (<xref ref-type="fig" rid="fig-1-7831">Figura 1</xref>), a nivel trimestral de la evoluci&#x00F3;n del precio de la vivienda.</p>
<fig id="fig-1-7831">
<label><bold>FIGURA 1.</bold></label>
<caption><title><bold>GR&#x00C1;FICO DE L&#x00CD;NEAS DE LOS PRECIOS DE VIVIENDA DE NUEVA CONSTRUCCI&#x00D3;N Y DE SEGUNDA MANO</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-1-7831.jpg"/>
</fig>
<p>Notamos como en el primer trienio hay una subida moderada para la vivienda usada, mientras que la vivienda nueva presenta muchos altibajos, crece y decrece sucesivamente, aunque con una tendencia al alza; estas variaciones en los precios se deben a que se trata de un mercado relativamente reducido con relaci&#x00F3;n al mercado de vivienda usada, por lo que la media es muy sensible a promociones puntuales de viviendas de lujo que salen al mercado.</p>
<p>En el segundo trimestre de 2020, tras el inicio de la pandemia, observamos que la vivienda usada cae en ese trimestre, para luego recuperarse a un ritmo m&#x00E1;s r&#x00E1;pido que antes de la pandemia, mientras que la vivienda nueva sigue presentando altibajos dentro de su tendencia al alza, y solo se ha visto afectada en el &#x00FA;ltimo trimestre de 2020 con una ligera bajada. Actualmente, ambos tipos de vivienda se encuentran en leve decrecimiento.</p>
<p>Tomando en consideraci&#x00F3;n las referencias en los trabajos revisados al papel de los mercados locales dentro de una tendencia general, vemos en la <xref ref-type="table" rid="tabw-2-7831">Tabla 2</xref> c&#x00F3;mo ha evolucionado el precio medio de viviendas de las provincias que hemos seleccionado.</p>
<table-wrap id="tabw-2-7831">
<label><bold>TABLA 2.</bold></label>
<caption><title><bold>PRECIO MEDIO DE LA VIVIENDA NUEVA Y USADA EN LOS TRIENIOS 2017-2019 Y 2020-2022</bold></title></caption>
<table id="tab-2-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="20%"/>
<col width="20%"/>
<col width="20%"/>
<col width="20%"/>
<col width="20%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p><bold>Provincias</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Precio medio vivienda nueva 2017-2019</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Precio medio vivienda nueva 2020-2022</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Precio medio vivienda usada 2017-2019</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Precio medio vivienda usada 2020-2022</bold></p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Alicante</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>201.746</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>235.673</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>114.427</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>134.424</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Baleares</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>312.124</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>530.640</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>237.608</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>346.591</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Barcelona</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>276.728</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>307.636</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>196.436</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>226.309</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Madrid</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>290.674</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>354.544</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>224.474</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>270.289</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>M&#x00E1;laga</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>254.289</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>309.721</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>180.754</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>243.137</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Sevilla</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>177.169</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>184.859</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>116.208</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>130.645</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Valencia</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>148.330</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>195.968</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>103.536</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>119.206</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Zaragoza</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>184.824</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>242.361</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>106.416</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>122.048</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<table-wrap-foot>
<attrib>Fuente: Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbana (MITMA)</attrib>
</table-wrap-foot>
</table-wrap>
<p>Podemos observar que, al ser estas provincias una muestra importante del total, en conjunto tanto en vivienda nueva como en usada, el precio ha aumentado significativamente de un trienio al otro. Sin embargo, el comportamiento dista de ser homog&#x00E9;neo y Alicante, Sevilla, Zaragoza y Valencia, est&#x00E1;n por debajo de la media nacional tanto en vivienda nueva, como en usada. En la <xref ref-type="table" rid="tabw-3-7831">Tabla 3</xref>, recogemos el incremento del precio para cada una de las provincias, con una disparidad considerable, teniendo en cuenta que aunque hay diferencias entre las mismas, todos son mercados significativos de vivienda.</p>
<table-wrap id="tabw-3-7831">
<label><bold>TABLA 3.</bold></label>
<caption><title><bold>INCREMENTO DEL PRECIO EN VIVIENDA NUEVA Y USADA EN LOS TRIENIOS 2017-2019 Y 2020-2022</bold></title></caption>
<table id="tab-3-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="34%"/>
<col width="33%"/>
<col width="33%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p><bold>Provincias</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Incremento precio vivienda nueva</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Incremento precio vivienda usada</bold></p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Alicante</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>16,82%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>17,48%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Baleares</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>70,01%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>45,87%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Barcelona</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>11,17%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>15,21%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Madrid</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>21,97%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>20,41%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>M&#x00E1;laga</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>21,80%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>34,51%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Sevilla</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;4,34%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>12,42%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Valencia</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>32,12%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>15,13%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Zaragoza</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>31,13%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>12,69%</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>Destaca notablemente el incremento en Baleares del precio de la vivienda nueva y la usada, de un 70% y un 45,87% muy por encima del incremento del precio medio residencial nacional, que es de un 21% y 14,5% respectivamente.</p>
<p>Ante la constataci&#x00F3;n de estas disparidades, resulta de inter&#x00E9;s analizar y comparar las caracter&#x00ED;sticas de la evoluci&#x00F3;n del precio de la vivienda para cada una de las provincias del estudio. En todos los casos, podremos observar muchos altibajos en el comportamiento del precio de la vivienda nueva con subidas o bajadas muy fuertes respecto al trimestre anterior dentro de la tendencia al alza. Pero la idea a resaltar es la disparidad de la evoluci&#x00F3;n, aunque todas estas provincias sigan un mismo patr&#x00F3;n general. En cuanto comportamiento de la vivienda usada, generalmente, aumenta a un ritmo constante en todas las provincias, y aunque la forma de evoluci&#x00F3;n es compartida, siguen d&#x00E1;ndose diferencias muy significativas que nos llevan a ver en detalle cada una de ellas.</p>
<sec id="sec-5-7831">
<title><bold>Alicante</bold></title>
<p>La provincia de Alicante tiene la serie m&#x00E1;s estable con la que trabajamos. En la <xref ref-type="fig" rid="fig-2-7831">Figura 2</xref>, podemos observar que respecto a vivienda nueva, el primer trienio presenta ocasionales y ligeras bajadas, aunque en general, aumenta a un ritmo constante. Sin embargo, en el segundo trienio, presenta m&#x00E1;s altibajos, aunque no son tan fuertes como en las dem&#x00E1;s provincias. En vivienda usada, salvo alg&#x00FA;n trimestre donde el precio presenta una peque&#x00F1;a bajada, sube constantemente a un ritmo moderado en ambos trienios. Presenta una ligera bajada a finales de 2020.</p>
<fig id="fig-2-7831">
<label><bold>FIGURA 2.</bold></label>
<caption><title><bold>GR&#x00C1;FICO DE L&#x00CD;NEAS DE LOS PRECIOS DE VIVIENDA DE NUEVA CONSTRUCCI&#x00D3;N Y DE SEGUNDA MANO EN ALICANTE</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-2-7831.jpg"/>
</fig>
</sec>
<sec id="sec-6-7831">
<title><bold>Baleares</bold></title>
<p>Baleares, sigue en l&#x00ED;nea con las dem&#x00E1;s provincias respecto al precio de la vivienda nueva, con volatilidad dentro de la tendencia al alza, como podemos observar en la <xref ref-type="fig" rid="fig-3-7831">Figura 3</xref>. En el primer trienio, son moderadas, hasta el tercer trimestre de 2019 donde presenta un gran crecimiento, para despu&#x00E9;s caer pr&#x00E1;cticamente lo mismo que hab&#x00ED;a subido. En el segundo trienio, continua el per&#x00ED;odo de alza y volatilidad, aunque parece comenzar a estabilizarse a finales de 2021. Respecto al precio de la vivienda usada, el &#x00FA;ltimo trienio es de constante subida, exceptuando una ligera ca&#x00ED;da a finales de 2020, mientras que en el trienio anterior hay m&#x00E1;s ca&#x00ED;das, aunque son bastante ligeras.</p>
<fig id="fig-3-7831">
<label><bold>FIGURA 3.</bold></label>
<caption><title><bold>GR&#x00C1;FICO DE L&#x00CD;NEAS DE LOS PRECIOS DE VIVIENDA DE NUEVA CONSTRUCCI&#x00D3;N Y DE SEGUNDA MANO EN BALEARES</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-3-7831.jpg"/>
</fig>
</sec>
<sec id="sec-7-7831">
<title><bold>Barcelona</bold></title>
<p>Analizando la <xref ref-type="fig" rid="fig-4-7831">Figura 4</xref>, podemos notar que el precio de la vivienda nueva en Barcelona presenta m&#x00E1;s inestabilidad en el primer trienio, donde las subidas y bajadas son m&#x00E1;s fuertes que en el segundo trienio. Actualmente el precio se encuentra en ascenso desde finales de 2022. Barcelona, es la provincia que m&#x00E1;s altibajos presenta en vivienda usada, pero al ser un mercado m&#x00E1;s amplio no son tan fuertes como en vivienda nueva. Podr&#x00ED;amos decir que Barcelona ha sido una de las provincias m&#x00E1;s sensibles en la pandemia, ya que el precio baj&#x00F3; desde el inicio de la pandemia en el segundo trimestre de 2020 hasta finales del mismo a&#x00F1;o, donde empez&#x00F3; a recuperarse, aunque en el &#x00FA;ltimo trimestre de 2022, en otras circunstancias como la mencionada del tipo de inter&#x00E9;s, presenta una bajada moderada.</p>
<fig id="fig-4-7831">
<label><bold>FIGURA 4.</bold></label>
<caption><title><bold>GR&#x00C1;FICO DE L&#x00CD;NEAS DE LOS PRECIOS DE VIVIENDA DE NUEVA CONSTRUCCI&#x00D3;N Y DE SEGUNDA MANO EN BARCELONA</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-4-7831.jpg"/>
</fig>
</sec>
<sec id="sec-8-7831">
<title><bold>Madrid</bold></title>
<p>En Madrid, el precio de la vivienda nueva para el per&#x00ED;odo escogido llega a m&#x00ED;nimos en el segundo trimestre de 2017 y a m&#x00E1;ximos en el tercer trimestre de 2022, donde hay una diferencia de m&#x00E1;s de 150.000 euros. Ambos trienios presentan inestabilidad, lo que podemos notar en la <xref ref-type="fig" rid="fig-5-7831">Figura 5</xref>, con grandes oscilaciones en el precio de un trimestre a otro. No notamos consecuencias del Covid-19 en la serie de precios de ambos tipos de vivienda. En vivienda usada, el precio est&#x00E1; en auge desde 2017, a pesar de alguna peque&#x00F1;a bajada, como la del &#x00FA;ltimo trimestre de 2022.</p>
<fig id="fig-5-7831">
<label><bold>FIGURA 5.</bold></label>
<caption><title><bold>GR&#x00C1;FICO DE L&#x00CD;NEAS DE LOS PRECIOS DE VIVIENDA DE NUEVA CONSTRUCCI&#x00D3;N Y DE SEGUNDA MANO EN MADRID</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-5-7831.jpg"/>
</fig>
</sec>
<sec id="sec-9-7831">
<title><bold>M&#x00E1;laga</bold></title>
<p>Fij&#x00E1;ndonos en la <xref ref-type="fig" rid="fig-6-7831">Figura 6</xref>, podemos notar que en M&#x00E1;laga, el precio de la vivienda nueva llega a m&#x00E1;ximos en el tercer trimestre de 2019, sobrepasando los 400.000 euros, mientras que antes y despu&#x00E9;s de dicho trimestre, el precio no llega a los 300.000 euros; estas diferencias hay que verlas en el contexto de un mercado relativamente reducido si lo comparamos con el de vivienda usada, de manera que unas pocas promociones en un mercado de precios altos pueden alterar significativamente la media. En ambos trienios la serie de precios de nueva construcci&#x00F3;n es muy inestable, mientras que el precio de la vivienda usada aumenta moderadamente, con alguna peque&#x00F1;a bajada y sin haberse visto afectada por la pandemia. Actualmente el precio de la vivienda nueva continua con altibajos mientras que la vivienda de segunda mano se mantiene estable desde comienzos de 2022.</p>
<fig id="fig-6-7831">
<label><bold>FIGURA 6.</bold></label>
<caption><title><bold>GR&#x00C1;FICO DE L&#x00CD;NEAS DE LOS PRECIOS DE VIVIENDA DE NUEVA CONSTRUCCI&#x00D3;N Y DE SEGUNDA MANO EN M&#x00C1;LAGA</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-6-7831.jpg"/>
</fig>
</sec>
<sec id="sec-10-7831">
<title><bold>Sevilla</bold></title>
<p>Sevilla presenta en el precio de la vivienda nueva una fuerte subida en el tercer trimestre de 2017, donde sobrepasa los 300.000 euros, mientras que en los trimestres anterior y posterior no llega a 175.000 euros, todo ello teniendo en cuenta el hecho que reiteramos de lo reducido del mercado de vivienda nueva y el sesgo que introducen unas pocas promociones de precios altos. A pesar de ello, observando la <xref ref-type="fig" rid="fig-7-7831">Figura 7</xref>, podemos decir que, en el primer trienio, el precio aumenta moderadamente, y en el segundo trienio notamos una fuerte bajada durante el a&#x00F1;o 2020, que no parece recuperarse hasta finales de 2021. En vivienda de segunda mano, en ambos trienios, el precio es bastante estable y se caracteriza por aumentar ligera y moderadamente, a pesar de alguna ligera bajada.</p>
<fig id="fig-7-7831">
<label><bold>FIGURA 7.</bold></label>
<caption><title><bold>GR&#x00C1;FICO DE L&#x00CD;NEAS DE LOS PRECIOS DE VIVIENDA DE NUEVA CONSTRUCCI&#x00D3;N Y DE SEGUNDA MANO EN SEVILLA</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-7-7831.jpg"/>
</fig>
</sec>
<sec id="sec-11-7831">
<title><bold>Valencia</bold></title>
<p>Al igual que las dem&#x00E1;s provincias, el precio de la vivienda nueva en Valencia se caracteriza por sus fuertes y continuas subidas y bajadas dentro de la tendencia al alza, mientras que la serie de precios de la vivienda de segunda mano, evoluciona de manera estable y su tendencia al aumento es continua y moderada, lo que se recoge en la <xref ref-type="fig" rid="fig-8-7831">Figura 8</xref>. Valencia se ha visto afectada levemente por el Covid-19, en vivienda de nueva construcci&#x00F3;n el precio decrece desde principios de 2020 hasta finales del mismo a&#x00F1;o, d&#x00F3;nde aumenta nuevamente, mientras que en vivienda de segunda mano hay ligeras ca&#x00ED;das en el precio en el segundo y el cuarto trimestre de 2020.</p>
<fig id="fig-8-7831">
<label><bold>FIGURA 8.</bold></label>
<caption><title><bold>GR&#x00C1;FICO DE L&#x00CD;NEAS DE LOS PRECIOS DE VIVIENDA DE NUEVA CONSTRUCCI&#x00D3;N Y DE SEGUNDA MANO EN VALENCIA</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-8-7831.jpg"/>
</fig>
</sec>
<sec id="sec-12-7831">
<title><bold>Zaragoza</bold></title>
<p>Podemos observar a trav&#x00E9;s de la <xref ref-type="fig" rid="fig-9-7831">Figura 9</xref>, que la serie de precios de vivienda nueva en Zaragoza es muy inestable en ambos trienios con subidas y bajadas muy fuertes de un trimestre al otro, sin consecuencias del Covid-19 en un mercado que es relativamente peque&#x00F1;o. En la actualidad, el precio decrece a un ritmo decelerado desde comienzos de 2022. Por el contrario, la serie de precios de vivienda usada es bastante estable, con ligeras bajadas en algunos trimestres como en los dos primeros trimestres de 2020. En la actualidad el precio disminuye muy lentamente.</p>
<fig id="fig-9-7831">
<label><bold>FIGURA 9.</bold></label>
<caption><title><bold>GR&#x00C1;FICO DE L&#x00CD;NEAS DE LOS PRECIOS DE VIVIENDA DE NUEVA CONSTRUCCI&#x00D3;N Y DE SEGUNDA MANO EN ZARAGOZA</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-9-7831.jpg"/>
</fig>
</sec>
</sec>
<sec id="sec-13-7831">
<label><bold>5.</bold></label>
<title><bold>TRANSACCIONES</bold></title>
<p>El n&#x00FA;mero de transacciones totales es la mejor aproximaci&#x00F3;n a la actividad en el sector inmobiliario; en algunos de los trabajos revisados la reducci&#x00F3;n de transacciones en los momentos iniciales de la pandemia se atribuye a problemas de movilidad y en ocasiones a la menor actividad de los agentes inmobiliarios en el mercado, aunque ambas cuestiones tienen un alcance temporal muy corto. Como podemos observar en la <xref ref-type="table" rid="tabw-4-7831">Tabla 4</xref>, el n&#x00FA;mero de operaciones de vivienda nueva es de 163.161 y 199.944 en los trienios 2017-2019 y 2020-2022 respectivamente, y en vivienda de segunda mano se tienen 1.521.981 y 1.679.217 en el primer y segundo trienio, esto supone un incremento del 22,54% y 10,33% en vivienda nueva y usada respectivamente. El dato de vivienda usada es determinante, porque supone el 89,36% del total en el trienio 2020-2022 y un 90,32% en el trienio 2017-2020. El aumento de las operaciones de vivienda nueva hay que asociarlo a la oferta de vivienda que responde a una demanda que busca espacios m&#x00E1;s amplios y de calidad. Adem&#x00E1;s, los a&#x00FA;n m&#x00E1;s bajos tipos de inter&#x00E9;s, con los que se trata de compensar los efectos adversos de la pandemia, favorecen la inversi&#x00F3;n en vivienda.</p>
<table-wrap id="tabw-4-7831">
<label><bold>TABLA 4.</bold></label>
<caption><title><bold>TRANSACCIONES EN VIVIENDA NUEVA Y USADA EN LOS TRIENIOS 2017-2019 Y 2020-2022</bold></title></caption>
<table id="tab-4-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="20%"/>
<col width="20%"/>
<col width="20%"/>
<col width="20%"/>
<col width="20%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p><bold>Provincias</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Transacciones vivienda nueva 2017-2019</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Transacciones vivienda nueva 2020-2022</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Transacciones vivienda usada 2017-2019</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Transacciones vivienda usada 2020-2022</bold></p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Alicante</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>15.605</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>15.118</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>111.156</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>121.693</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Baleares</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;3.911</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;4.872</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;47.637</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;43.360</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Barcelona</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>14.530</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>18.118</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>164.903</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>168.665</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Madrid</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>30.193</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>38.263</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>214.348</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>210.358</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>M&#x00E1;laga</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;9.879</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>17.621</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;87.225</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;87.454</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Sevilla</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;4.710</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;7.383</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;51.240</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;60.567</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Valencia</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;5.421</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>10.647</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;93.401</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>102.122</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Zaragoza</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;3.763</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;3.790</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;27.907</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;30.820</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<table-wrap-foot>
<attrib>Fuente: Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbana (MITMA)</attrib>
</table-wrap-foot>
</table-wrap>
<p>En la siguiente tabla, visualizamos el n&#x00FA;mero de transacciones totales en ambos trienios para vivienda nueva y usada en las provincias seleccionadas como mercados representativos.</p>
<p>Adem&#x00E1;s, incluimos la <xref ref-type="table" rid="tabw-5-7831">Tabla 5</xref> con el incremento de las transacciones, respecto a vivienda nueva y usada.</p>
<table-wrap id="tabw-5-7831">
<label><bold>TABLA 5.</bold></label>
<caption><title><bold>INCREMENTO DE TRANSACCIONES EN VIVIENDA NUEVA Y USADA EN LOS TRIENIOS 2017-2019 Y 2020-2022</bold></title></caption>
<table id="tab-5-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="34%"/>
<col width="33%"/>
<col width="33%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p><bold>Provincias</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Incremento transacciones vivienda nueva</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Incremento transacciones vivienda usada</bold></p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Alicante</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>-3,12%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;&#x00A0;9,48%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Baleares</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>24,57%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>-8,98%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Barcelona</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>24,69%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;2,28%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Madrid</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>26,73%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>-1,86%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>M&#x00E1;laga</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>78,37%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;0,26%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Sevilla</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>56,75%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>18,20%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Valencia</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>96,40%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;9,34%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Zaragoza</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;0,72%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>10,44%</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>Respecto al n&#x00FA;mero de transacciones de vivienda nueva, podr&#x00ED;amos destacar las provincias de M&#x00E1;laga, Sevilla y Valencia, ya que las transacciones han aumentado m&#x00E1;s de un 50% en el trienio 2020-2022 respecto al de 2017-2019. Por el contrario, Alicante presenta un peque&#x00F1;o descenso en el n&#x00FA;mero de transacciones, se trata de la &#x00FA;nica provincia adem&#x00E1;s de Zaragoza, que est&#x00E1;n por debajo del incremento nacional. Respecto al n&#x00FA;mero de transacciones de vivienda usada, las provincias de Madrid y Baleares presentan bajadas de 1,86% y 8,98%, respectivamente. Las dem&#x00E1;s provincias presentan una subida moderada, aunque todas por debajo del incremento nacional salvo Sevilla y Zaragoza, que est&#x00E1;n por encima.</p>
<p>La informaci&#x00F3;n significativa que nos proporcionan estos datos es c&#x00F3;mo este complejo trienio de 2020-2022 sigue una tendencia general de continuidad e incremento respecto a la tendencia del trienio anterior, pero en concordancia con los trabajos que hemos revisado la respuesta de mercados locales a las mismas circunstancias de la pandemia difiere, y como vemos aqu&#x00ED; de manera muy significativa. Una de las razones que podemos avanzar es la respuesta desigual de los mercados de vivienda ante una misma variaci&#x00F3;n en los tipos de inter&#x00E9;s, seg&#x00FA;n la sensibilidad hist&#x00F3;rica del mercado a los tipos, y que puede verse en <xref ref-type="bibr" rid="ref-5-7831">Euroval (2023)</xref>.</p>
</sec>
<sec id="sec-14-7831">
<label><bold>6.</bold></label>
<title><bold>VIVIENDA Y EMPLEO</bold></title>
<p>Una de las relaciones que mejor se mantienen en los an&#x00E1;lisis de los mercados de vivienda es la relaci&#x00F3;n con la variable empleo, por ser una &#x201C;proxy&#x201D; significativa de la actividad econ&#x00F3;mica y la demanda de vivienda. Sin embargo, no puede derivarse de aqu&#x00ED; una relaci&#x00F3;n de causalidad, como tampoco de ninguna variable macroecon&#x00F3;mica con la que se pretenda establecer una relaci&#x00F3;n de una variable con la vivienda, ya sea precios o transacciones, pues hay otras variables que son explicativas de oferta y demanda.</p>
<p>En la <xref ref-type="fig" rid="fig-10-7831">Figura 10</xref> se puede constatar que el n&#x00FA;mero de activos, ocupados y la tasa del paro es de 23.159, 19,967 y 13,78% para el trienio 2017-2019 mientras que para 2020-2022 se tiene 23.488, 20.464 y 12,87%. Debido a que los datos disponibles son a nivel trimestral, hemos escogido el valor de activos y ocupados correspondiente al &#x00FA;ltimo trimestre del trienio. Podemos notar un descenso del paro en m&#x00E1;s de un punto porcentual a nivel nacional entre los dos per&#x00ED;odos que comparamos. Veamos ahora la evoluci&#x00F3;n del n&#x00FA;mero de personas activas y ocupadas en ambos trienios mediante un gr&#x00E1;fico.</p>
<fig id="fig-10-7831">
<label><bold>FIGURA 10.</bold></label>
<caption><title><bold>DIAGRAMA DE BARRAS DE PERSONAS ACTIVAS Y OCUPADAS EN ESPA&#x00F1;A</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-10-7831.jpg"/>
</fig>
<p>Hay que tener en cuenta que las unidades son en miles de personas para evitar la sensaci&#x00F3;n de casi constancia que da el gr&#x00E1;fico. Como podemos ver hay un notable cambio en el n&#x00FA;mero de ocupados en el segundo trimestre de 2020, correspondiente al confinamiento, pero es un fen&#x00F3;meno temporal que la eliminaci&#x00F3;n de las restricciones a la movilidad y las pol&#x00ED;ticas p&#x00FA;blicas de apoyo a la econom&#x00ED;a y el empleo revierten. El a&#x00F1;o 2022 resulta ser donde m&#x00E1;s personas ocupadas hay.</p>
<p>En la <xref ref-type="table" rid="tabw-6-7831">Tabla 6</xref>, visualizamos, el n&#x00FA;mero de activos, ocupados y la tasa del paro en ambos trienios en las provincias de inter&#x00E9;s.</p>
<table-wrap id="tabw-6-7831">
<label><bold>TABLA 6.</bold></label>
<caption><title><bold>N&#x00DA;MERO DE ACTIVOS, OCUPADOS Y TASA DEL PARO EN LOS TRIENIOS 2017-2019 Y 2020-2022</bold></title></caption>
<table id="tab-6-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="16%"/>
<col width="14%"/>
<col width="14%"/>
<col width="14%"/>
<col width="14%"/>
<col width="14%"/>
<col width="14%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p><bold>Provincias</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Ocupados 2017-2019</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Ocupados 2020-2022</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Activos 2017-2019</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Activos 2020-2022</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Tasa Paro 2017-2019</bold></p></th>
<th valign="top" align="center"><p><bold>Tasa Paro 2020-2022</bold></p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Alicante</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;788</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;832</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;934</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;982</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>15,68%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>15,22%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Baleares</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;570</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;571</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;633</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;641</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;9,91%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>10,91%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Barcelona</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>2.570</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>2.605</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>2.870</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>2.899</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>10,47%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>10,15%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Madrid</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>3.175</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>3.193</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>3.527</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>3.608</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;9,99%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>11,51%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>M&#x00E1;laga</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;648</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;669</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;788</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;830</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>17,75%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>19,36%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Sevilla</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;749</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;795</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;945</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;947</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>20,74%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>16,06%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Valencia</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>1.076</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>1.149</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>1.236</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>1.309</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>12,93%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>12,26%</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Zaragoza</bold></p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;432</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;432</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;481</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>&#x00A0;&#x00A0;477</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>10,12%</p></td>
<td valign="top" align="center"><p>9,46%</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<table-wrap-foot>
<attrib>Fuente: Instituto Nacional de Estad&#x00ED;stica (INE)</attrib>
</table-wrap-foot>
</table-wrap>
<p>Comparando ambos trienios, podemos observar que en M&#x00E1;laga, Baleares y Madrid aumenta el paro en un 1,61%, 1% y un 1,52% respectivamente, mientras que en las dem&#x00E1;s provincias hay una ligera bajada, d&#x00F3;nde resalta Sevilla con una bajada del 4,68%. Comparando a nivel nacional, podemos decir que Baleares, Barcelona, Madrid, Zaragoza y Valencia, est&#x00E1;n por debajo de la media nacional, mientras que las dem&#x00E1;s provincias est&#x00E1;n por encima.</p>
</sec>
<sec id="sec-15-7831">
<label><bold>7.</bold></label>
<title><bold>AN&#x00C1;LISIS DE CORRELACIONES</bold></title>
<p>En el siguiente gr&#x00E1;fico (<xref ref-type="fig" rid="fig-11-7831">Figura 11</xref>) relacionamos por trimestres las transacciones totales de vivienda en miles de unidades y las tasas de paro, desde 2004 a la actualidad. Se puede constatar que los datos presentan un efecto estacional, que se ha corregido tomando la media de las &#x00FA;ltimas 4 observaciones; por ejemplo, para el dato del 2T2022 se promedian los valores relativos a ese trimestre y los tres anteriores. No hemos seleccionado solamente los trienios de inter&#x00E9;s, para poder ver as&#x00ED; la evoluci&#x00F3;n completa de transacciones y tasa del paro.</p>
<fig id="fig-11-7831">
<label><bold>FIGURA 11.</bold></label>
<caption><title><bold>EVOLUCI&#x00D3;N PRECIO DE LA VIVIENDA Y N&#x00DA;MERO DE TRANSACCIONES</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-11-7831.jpg"/>
</fig>
<p>Notamos que en 2020 las transacciones caen y el paro aumenta lo que es consecuencia directa del Covid-19. Las series desestacionalizadas muestran una relaci&#x00F3;n muy estrecha y en sentido negativo, esto es, a menor o mayor paro hay m&#x00E1;s o menos transacciones de vivienda. Son dos variables que van juntas en el tiempo, sin que pueda hablarse de causaci&#x00F3;n entre ellas, en el sentido de que el paro determine las compraventas de vivienda, pues las medias y varianza de las series no son constantes a lo largo del tiempo.</p>
<p>Por el conocimiento del mercado de la vivienda sabemos que influyen en &#x00E9;l causas diferentes seg&#x00FA;n los per&#x00ED;odos que consideremos. Entre 2004 y 2007 cae el paro y aumentan las transacciones, dentro de una econom&#x00ED;a en auge y un &#x201C;boom&#x201D; inmobiliario sin precedentes. Entre 2007 y 2013 tambi&#x00E9;n coinciden nuestras dos variables, pero las razones del paro hay que verlas dentro de la crisis financiera e inmobiliaria de la econom&#x00ED;a espa&#x00F1;ola, y sus secuelas, y la ca&#x00ED;da de las transacciones como consecuencia de un ajuste en el mercado de vivienda, que se hace m&#x00E1;s por transacciones que por precios. En el per&#x00ED;odo 2013 a 2019 se da una evoluci&#x00F3;n favorable de ambas variables, en un contexto de recuperaci&#x00F3;n econ&#x00F3;mica general.</p>
<p>Es interesante lo que ocurre recientemente, pues en 2019 se ralentiza el mercado inmobiliario sin que el paro suba, y en 2020 las transacciones caen, pero suben r&#x00E1;pidamente ya en ese a&#x00F1;o y en 2021, quiz&#x00E1;s ante las expectativas de que el paro podr&#x00ED;a ser transitorio y no tan elevado como se esperaba por la ca&#x00ED;da del producto bruto, se superan las de 2019. En 2022, las transacciones se recuperan mientras que el paro baja, volviendo as&#x00ED; al comportamiento inicial de las variables. Puede afirmarse que en cierta medida la contenci&#x00F3;n del paro favoreci&#x00F3; la recuperaci&#x00F3;n de las compraventas de vivienda y est&#x00E1; sirviendo actualmente de soporte a la vivienda. Aunque hay una correlaci&#x00F3;n entre ambas variables del 90% que llega al 95% si se toman retardos, no puede utilizarse para hacer predicciones en el sentido de determinar cu&#x00E1;nto evolucionar&#x00E1;n las transacciones al reducirse el paro, al haber otras variables en juego que influyen en la vivienda. Esto no quita inter&#x00E9;s a mirar la evoluci&#x00F3;n del paro y la posible influencia de las pol&#x00ED;ticas sobre el mercado de trabajo sobre el mercado de vivienda, ya que las expectativas sobre el empleo son sin duda un determinante relevante en la demanda de vivienda.</p>
</sec>
<sec id="sec-16-7831">
<label><bold>8.</bold></label>
<title><bold>AN&#x00C1;LISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES</bold></title>
<p>Debido a la fuerte correlaci&#x00F3;n entre las variables de transacciones, precio de la vivienda y tasa del paro, se realiza un an&#x00E1;lisis de componentes principales. Este an&#x00E1;lisis es una t&#x00E9;cnica utilizada para describir un conjunto de datos en t&#x00E9;rminos de nuevas variables (&#x00AB;componentes&#x00BB;) no correlacionadas. Los componentes se ordenan por la cantidad de varianza original que describen.</p>
<p>Hemos realizado dos an&#x00E1;lisis de componentes principales en el periodo correspondiente al primer trienio 2017-2019, uno incluyendo el total nacional y el otro sin incluirlo.</p>
<p>Veamos la matriz de correlaciones entre variables originales y componentes principales, incluyendo el total nacional, obtenemos la <xref ref-type="table" rid="tabw-7-7831">Tabla 7</xref>, mientras que sin incluir el total nacional obtenemos la <xref ref-type="table" rid="tabw-8-7831">Tabla 8</xref>.</p>
<table-wrap id="tabw-7-7831">
<label><bold>TABLA 7.</bold></label>
<caption><title><bold>MATRIZ DE CORRELACIONES INCLUYENDO EL TOTAL NACIONAL DURANTE EL TRIENIO 2017-2019</bold></title></caption>
<table id="tab-7-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="25%"/>
<col width="25%"/>
<col width="25%"/>
<col width="25%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p><bold>Variables</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC1</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC2</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC3</bold></p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Precio medio</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,71</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,02</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,71</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Transacciones</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,05</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,99</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,08</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Tasa del paro</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,70</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,1</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,70</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<table-wrap id="tabw-8-7831">
<label><bold>TABLA 8.</bold></label>
<caption><title><bold>MATRIZ DE CORRELACIONES SIN INCLUIR EL TOTAL NACIONAL DURANTE EL TRIENIO 2017-2019</bold></title></caption>
<table id="tab-8-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="25%"/>
<col width="25%"/>
<col width="25%"/>
<col width="25%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p><bold>Variables</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC1</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC2</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC3</bold></p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Precio medio</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,62</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,08</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,78</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Transacciones</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,56</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,64</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,52</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Tasa del paro</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,54</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,76</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,35</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>En el primer caso, tenemos que la primera componente principal PC1 est&#x00E1; fuertemente correlacionada positivamente con el precio de la vivienda y negativamente con la tasa del paro, es decir, qui&#x00E9;n tenga una alta componente PC1, tendr&#x00E1; alto precio y una tasa del paro baja, en el segundo caso, esta misma componente est&#x00E1; medianamente correlacionada negativamente con el n&#x00FA;mero de transacciones y el precio y positivamente con el paro, esto es, a mayor PC1 mayor tasa del paro, menor ser&#x00E1; el precio de la vivienda y menos transacciones habr&#x00E1;n. En el caso de PC2, tenemos que en el primer caso est&#x00E1; altamente correlacionada con las transacciones, lo que significa que las zonas que tengan alto valor de PC2, tendr&#x00E1;n un gran n&#x00FA;mero de transacciones, en el segundo caso, hay una correlaci&#x00F3;n medio alta con la tasa del paro, luego a mayor PC2, mayor paro habr&#x00E1; en la zona. Respecto a PC3, est&#x00E1; fuertemente correlacionada con el precio y el paro, luego a mayor PC3 mayores precios y tasa del paro habr&#x00E1;, en el segundo caso podemos afirmar una correlaci&#x00F3;n medio alta con el precio, adem&#x00E1;s de ser negativa, lo que nos indica, que qui&#x00E9;n tenga altos valores de PC3, tendr&#x00E1; precios m&#x00E1;s bajos.</p>
<p>Mostramos el porcentaje explicado de varianza por cada componente principal, en la <xref ref-type="table" rid="tabw-9-7831">Tabla 9</xref> incluyendo el total nacional y en la <xref ref-type="table" rid="tabw-10-7831">Tabla 10</xref>, sin incluir el total nacional.</p>
<table-wrap id="tabw-9-7831">
<label><bold>TABLA 9.</bold></label>
<caption><title><bold>PORCENTAJE EXPLICADO DE VARIANZA POR CADA COMPONENTE PRINCIPAL INCLUYENDO EL TOTAL NACIONAL</bold></title></caption>
<table id="tab-9-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="34%"/>
<col width="33%"/>
<col width="33%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC1(*)</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p>PC2(*)</p></th>
<th valign="top" align="left"><p>PC3(*)</p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>47,28%</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>33,40%</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>19,32%</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<table-wrap id="tabw-10-7831">
<label><bold>TABLA 10.</bold></label>
<caption><title><bold>PORCENTAJE EXPLICADO DE VARIANZA POR CADA COMPONENTE PRINCIPAL SIN INCLUIR EL TOTAL NACIONAL</bold></title></caption>
<table id="tab-10-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="34%"/>
<col width="33%"/>
<col width="33%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p>PC1(*)</p></th>
<th valign="top" align="left"><p>PC2(*)</p></th>
<th valign="top" align="left"><p>PC3(*)</p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p>59,39%</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>23,83%</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>16,79%</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>Podemos observar c&#x00F3;mo en ausencia del total nacional, la componente PC1 explica casi un 60% de la varianza original. En ambos casos, las dos primeras componentes principales explican entorno al 80% de la varianza total. Veamos dos gr&#x00E1;ficos de la distribuci&#x00F3;n de las zonas en funci&#x00F3;n de las componentes principales, incluyendo y sin incluir a Espa&#x00F1;a (<xref ref-type="fig" rid="fig-12-7831">Figura 12</xref> y <xref ref-type="fig" rid="fig-13-7831">Figura 13</xref>, respectivamente).</p>
<fig id="fig-12-7831">
<label><bold>FIGURA 12.</bold></label>
<caption><title><bold>DISTRIBUCI&#x00D3;N DE LAS ZONAS ESTUDIADAS EN FUNCI&#x00D3;N DE LAS COMPONENTES PRINCIPALES, INCLUYENDO EL TOTAL NACIONAL DURANTE EL TRIENIO 2017-2019</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-12-7831.jpg"/>
</fig>
<fig id="fig-13-7831">
<label><bold>FIGURA 13.</bold></label>
<caption><title><bold>DISTRIBUCI&#x00D3;N DE LAS ZONAS ESTUDIADAS EN FUNCI&#x00D3;N DE LAS COMPONENTES PRINCIPALES, SIN INCLUIR EL TOTAL NACIONAL DURANTE EL TRIENIO 2017-2019</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-13-7831.jpg"/>
</fig>
<p>En el an&#x00E1;lisis con total nacional, Zaragoza y Baleares pasan bastante desapercibidas, esto es, que no se ven muchas diferencias entre las ciudades respecto de las componentes principales. La componente PC2 sirve b&#x00E1;sicamente para distinguir entre Total nacional y transacciones, frente al resto de provincias y variables, debido a su alta correlaci&#x00F3;n con dicha variable original, la cual es de 0,99.</p>
<p>En el segundo an&#x00E1;lisis, se mantiene la interpretaci&#x00F3;n de que Barcelona y Madrid tienen menos paro y precios m&#x00E1;s altos, al rev&#x00E9;s que Sevilla, M&#x00E1;laga, por ejemplo. Es decir, se mantiene la misma interpretaci&#x00F3;n que incluyendo el Total nacional. Pero lo interesante es que ahora vemos con claridad que Zaragoza y Baleares mantienen un comportamiento diferente al del resto de provincias seg&#x00FA;n PC2, que, en dicho caso, se asocia positivamente con el paro. Podr&#x00ED;a decirse que la relaci&#x00F3;n entre paro, precios y transacciones para estas dos provincias no es la misma que se observa en el resto. En cuanto al paro Zaragoza estar&#x00ED;a alineado con Valencia, y Baleares sigue una distribuci&#x00F3;n de precios similar a las de Madrid y Barcelona, sin embargo, ambas provincias tienen un bajo n&#x00FA;mero de transacciones con respecto a las dem&#x00E1;s zonas estudiadas.</p>
<p>Con esto se destaca la relevancia de las caracter&#x00ED;sticas de los mercados locales en la formaci&#x00F3;n de precios y transacciones, y hay que distinguir entre evoluci&#x00F3;n agregada, nacional, en que los precios de vivienda y transacciones siguen al ciclo econ&#x00F3;mico, y a la variable empleo, del comportamiento de los mercados locales donde hay variables como la demograf&#x00ED;a, turismo, o fen&#x00F3;menos locales concretos que caracterizan el mercado inmobiliario. En nuestros an&#x00E1;lisis de series de precios se ve que los precios tienen su propia &#x201C;historia&#x201D;, localmente, y a nivel global por las expectativas de movimientos en los precios en algunas zonas generan en otras.</p>
<p>An&#x00E1;logamente al trienio anterior, se han realizado dos an&#x00E1;lisis, obteniendo las siguientes distribuciones:</p>
<p>Veamos la matriz de correlaciones entre variables originales y componentes principales. Incluyendo el total nacional en la <xref ref-type="table" rid="tabw-11-7831">Tabla 11</xref> y sin incluirlo en la <xref ref-type="table" rid="tabw-12-7831">Tabla 12</xref>.</p>
<table-wrap id="tabw-11-7831">
<label><bold>TABLA 11.</bold></label>
<caption><title><bold>MATRIZ DE CORRELACIONES INCLUYENDO EL TOTAL NACIONAL DURANTE EL TRIENIO 2020-2022</bold></title></caption>
<table id="tab-11-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="25%"/>
<col width="25%"/>
<col width="25%"/>
<col width="25%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p><bold>Variables</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC1</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC2</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC3</bold></p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Precio medio</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,75</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,17</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,63</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Transacciones</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,22</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,84</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,49</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Tasa del paro</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,62</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,51</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,59</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<table-wrap id="tabw-12-7831">
<label><bold>TABLA 12.</bold></label>
<caption><title><bold>MATRIZ DE CORRELACIONES SIN INCLUIR EL TOTAL NACIONAL DURANTE EL TRIENIO 2020-2022</bold></title></caption>
<table id="tab-12-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="25%"/>
<col width="25%"/>
<col width="25%"/>
<col width="25%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p><bold>Variables</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC1</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC2</bold></p></th>
<th valign="top" align="left"><p><bold>PC3</bold></p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Precio medio</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,50</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,86</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,08</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Transacciones</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,62</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,29</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,73</p></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p><bold>Tasa del paro</bold></p></td>
<td valign="top" align="left"><p>0,60</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,42</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>-0,68</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>En el primer caso, tenemos que la primera componente principal PC1 est&#x00E1; fuertemente correlacionada positivamente con el precio de la vivienda y negativamente con la tasa del paro, es decir, qui&#x00E9;n tenga una alta componente PC1, tendr&#x00E1; alto precio y una tasa del paro baja, en el segundo caso, esta misma componente est&#x00E1; medianamente correlacionada negativamente con el n&#x00FA;mero de transacciones y positivamente con el paro, esto es, a mayor PC1 mayor tasa del paro y menos transacciones habr&#x00E1;. En el caso de PC2, tenemos que en el primer caso est&#x00E1; altamente correlacionada con las transacciones, lo que significa que las zonas que tengan alto valor de PC2, tendr&#x00E1;n un gran n&#x00FA;mero de transacciones, en el segundo caso, tambi&#x00E9;n hay una fuerte correlaci&#x00F3;n, pero esta vez, negativa y con el precio de la vivienda, luego a mayor PC2, menores precios tendr&#x00E1;n las viviendas. Respecto a PC3, es dif&#x00ED;cil de interpretar cuando se incluye el total nacional, debido a que las correlaciones no son muy altas y similares en las 3 variables originales, en el segundo caso podemos afirmar una correlaci&#x00F3;n medio alta con las transacciones y el paro, adem&#x00E1;s de ser negativa, lo que nos indica, que qui&#x00E9;n tenga altos valores de PC3, tendr&#x00E1;n baja tasa del paro y menor n&#x00FA;mero de transacciones.</p>
<p>Mostramos el porcentaje explicado de varianza por cada componente principal en la <xref ref-type="table" rid="tabw-13-7831">Tabla 13</xref> y la <xref ref-type="table" rid="tabw-14-7831">Tabla 14</xref>, incluyendo el total nacional y no incluy&#x00E9;ndolo, respectivamente.</p>
<table-wrap id="tabw-13-7831">
<label><bold>TABLA 13.</bold></label>
<caption><title><bold>PORCENTAJE EXPLICADO DE VARIANZA POR CADA COMPONENTE PRINCIPAL INCLUYENDO EL TOTAL NACIONAL</bold></title></caption>
<table id="tab-13-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="34%"/>
<col width="33%"/>
<col width="33%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p>PC1(*)</p></th>
<th valign="top" align="left"><p>PC2(*)</p></th>
<th valign="top" align="left"><p>PC3(*)</p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p>47,28%</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>33,40%</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>19,32%</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<table-wrap id="tabw-14-7831">
<label><bold>TABLA 14.</bold></label>
<caption><title><bold>PORCENTAJE EXPLICADO DE VARIANZA POR CADA COMPONENTE PRINCIPAL SIN INCLUIR EL TOTAL NACIONAL</bold></title></caption>
<table id="tab-14-7831" frame="hsides" border="1" rules="all">
<col width="34%"/>
<col width="33%"/>
<col width="33%"/>
<thead>
<tr>
<th valign="top" align="left"><p>PC1(*)</p></th>
<th valign="top" align="left"><p>PC2(*)</p></th>
<th valign="top" align="left"><p>PC3(*)</p></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td valign="top" align="left"><p>59,39%</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>23,83%</p></td>
<td valign="top" align="left"><p>16,79%</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>Podemos observar c&#x00F3;mo en ausencia del total nacional, la componente PC1 explica casi la mitad de la varianza original. En ambos casos, las dos primeras componentes principales explican entorno al 75% de la varianza total.</p>
<p>Veamos dos gr&#x00E1;ficos de la distribuci&#x00F3;n de las zonas en funci&#x00F3;n de las componentes principales, incluyendo el total nacional en la <xref ref-type="fig" rid="fig-14-7831">Figura 14</xref> y sin incluirlo en la <xref ref-type="fig" rid="fig-15-7831">Figura 15</xref>.</p>
<fig id="fig-14-7831">
<label><bold>FIGURA 14.</bold></label>
<caption><title><bold>DISTRIBUCI&#x00D3;N DE LAS ZONAS ESTUDIADAS EN FUNCI&#x00D3;N DE LAS COMPONENTES PRINCIPALES, INCLUYENDO EL TOTAL NACIONAL DURANTE EL TRIENIO 2020-2022</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-14-7831.jpg"/>
</fig>
<fig id="fig-15-7831">
<label><bold>FIGURA 15.</bold></label>
<caption><title><bold>DISTRIBUCI&#x00D3;N DE LAS ZONAS ESTUDIADAS EN FUNCI&#x00D3;N DE LAS COMPONENTES PRINCIPALES, SIN INCLUIR EL TOTAL NACIONAL DURANTE EL TRIENIO 2020-2022</bold></title></caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="fig-15-7831.jpg"/>
</fig>
<p>Podemos notar como al incluir el total nacional, en este trienio las zonas tienen una distribuci&#x00F3;n similar al anterior trienio, pero con unas peque&#x00F1;as diferencias respecto a PC1 y PC3. Si no se incluye el total nacional, se puede observar c&#x00F3;mo en este caso Zaragoza seguir&#x00ED;a un comportamiento similar al de otras provincias, mientras que Baleares sigue estando alejada en t&#x00E9;rminos de PC2. Seg&#x00FA;n el gr&#x00E1;fico Baleares tiene precios altos, alto paro y pocas transacciones.</p>
</sec>
<sec id="sec-17-7831">
<label><bold>9.</bold></label>
<title><bold>CONCLUSIONES</bold></title>
<p>Analizando el n&#x00FA;mero de viviendas iniciadas y terminadas a nivel nacional constatamos que no se ha frenado la terminaci&#x00F3;n de viviendas con la pandemia y la guerra, sino que ha aumentado respecto a la tendencia. Sin embargo, en cuanto a las viviendas iniciadas hay un retraimiento de la oferta debido a la incertidumbre ante decisiones que toman en consideraci&#x00F3;n el largo plazo.</p>
<p>De acuerdo con la literatura revisada procede un an&#x00E1;lisis de los mercados locales, pues dentro de la tendencia general hay divergencias significativas. A nivel provincial se tienen fuertes incrementos en el n&#x00FA;mero de viviendas terminadas en algunos mercados como las provincias de M&#x00E1;laga, Baleares, Sevilla y Valencia, que identificamos como la inercia de un mercado con fuertes expectativas antes de la pandemia.</p>
<p>Respecto a los precios, el mercado de vivienda ha subido respecto a la tendencia, pues las condiciones tanto de tipos de inter&#x00E9;s con los que se trata de compensar los efectos adversos de la pandemia, ahorro de las familias, y apoyo de pol&#x00ED;ticas p&#x00FA;blicas han sido muy favorables; esta idea aparece reflejada con car&#x00E1;cter general en la mayor parte de los art&#x00ED;culos que hemos revisado. Aunque no es nueva, particularmente relevante es la relaci&#x00F3;n que encontramos entre empleo y variables del mercado de vivienda.</p>
<p>En Espa&#x00F1;a hay una subida moderada en el precio de la vivienda usada, mientras que la vivienda nueva presenta altibajos, crece y decrece sucesivamente, aunque con una tendencia al alza; estas variaciones en los precios se deben a que se trata de un mercado relativamente reducido con relaci&#x00F3;n al mercado de vivienda usada, por lo que la media es muy sensible a promociones puntuales de viviendas caras que salen al mercado.</p>
<p>El an&#x00E1;lisis de componentes principales nos muestra c&#x00F3;mo se distribuyen los mercados provinciales seg&#x00FA;n el precio de la vivienda, el n&#x00FA;mero de transacciones realizadas y la tasa del paro, podemos ver notables diferencias en el comportamiento del mercado entre Zaragoza y Baleares, por ejemplo, que quedan identificadas en el an&#x00E1;lisis.</p>
<p>Nuestro estudio, muestra que el sector de la vivienda puede adaptarse, pese a las prevenciones que hab&#x00ED;a al inicio de la crisis, tanto por disrupciones en suministros como por el incremento de precios que afectaba a los materiales de construcci&#x00F3;n. La pandemia no supuso un freno a la terminaci&#x00F3;n de viviendas, pese a las restricciones en personas y suministros, adem&#x00E1;s el precio de la vivienda, el n&#x00FA;mero de transacciones realizadas y la tasa del paro en algunos mercados provinciales se han visto afectados levemente, pero han tenido una pronta recuperaci&#x00F3;n y se puede concluir que el mercado de la vivienda ha seguido una tendencia general de continuidad e incremento respecto a la tendencia del trienio anterior.</p>
<p>Sin embargo, esta resiliencia del mercado de vivienda debe entenderse s&#x00F3;lo para el per&#x00ED;odo concreto que analizamos, y no es de forma alguna generalizable, y el sector no es inmune al cambio sustancial que se est&#x00E1; dando en las condiciones de financiaci&#x00F3;n y expectativas de menor crecimiento de la econom&#x00ED;a.</p>
</sec>
<sec id="sec-18-7831">
<title><bold>FINANCIACI&#x00D3;N</bold></title>
<p>Esta investigaci&#x00F3;n no ha recibido financiaci&#x00F3;n externa.</p>
</sec>
<sec id="sec-19-7831">
<title><bold>CONTRIBUCI&#x00D3;N DE LOS AUTORES</bold></title>
<p>Conceptualizaci&#x00F3;n, S.P.; A.B.</p>
<p>Metodolog&#x00ED;a, S.P.;</p>
<p>Obtenci&#x00F3;n de datos, A.B.</p>
<p>An&#x00E1;lisis de datos, S.P.;</p>
<p>Redacci&#x00F3;n - Preparaci&#x00F3;n del borrador original, S.P.;</p>
<p>Redacci&#x00F3;n - Revisi&#x00F3;n y edici&#x00F3;n, A.B.;</p>
<p>Supervisi&#x00F3;n, A.B.</p>
</sec>
</body>
<back>
<ack>
<title><bold>AGRADECIMIENTOS</bold></title>
<p>Los autores quieren agradecer expresamente la financiaci&#x00F3;n recibida por parte de Euroval y el Instituto de An&#x00E1;lisis Inmobiliario (INSTAI), que adem&#x00E1;s han facilitado los datos y el equipo inform&#x00E1;tico para poder desarrollar este trabajo.</p>
</ack>
<ref-list>
<title><bold>REFERENCIAS</bold></title>
<ref id="ref-1-7831"><mixed-citation publication-type="journal"><person-group person-group-type="author"><string-name><surname>Alves</surname>, <given-names>P.</given-names></string-name>, <string-name><surname>San Juan</surname>, <given-names>L.</given-names></string-name></person-group> (<year>2021</year>), <article-title>&#x201C;The impact of the Covid-19 health crisis on the housing market in Spain&#x201D;</article-title>, <source>Banco de Espa&#x00F1;a, Economic Bulletin</source>, <issue>2</issue>.</mixed-citation></ref>
<ref id="ref-2-7831"><mixed-citation publication-type="journal"><person-group person-group-type="author"><string-name><surname>Balemi</surname>, <given-names>N.</given-names></string-name>, <string-name><surname>F&#x00FC;ss</surname>, <given-names>R.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Weigand</surname>, <given-names>A.</given-names></string-name></person-group> (<year>2021</year>), <article-title>&#x201C;Covid-19&#x00B4;s impact on real estate markets: review and outlook&#x201D;</article-title>, <source>Financial Portfolio</source>, <month>March</month> <day>25</day>.</mixed-citation></ref>
<ref id="ref-3-7831"><mixed-citation publication-type="journal"><person-group person-group-type="author"><string-name><surname>Battistini</surname>, <given-names>N.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Falagiarda</surname>, <given-names>M.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Gareis</surname>, <given-names>J.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Hackmann</surname>, <given-names>A.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Roma</surname>, <given-names>M.</given-names></string-name></person-group> (<year>2021</year>), <article-title>&#x201C;The euro &#x00E1;rea housing market during the Covid-19 pandemic&#x201D;</article-title>, <source>ECB Economic Bulletin</source>, <issue>7</issue>.</mixed-citation></ref>
<ref id="ref-4-7831"><mixed-citation publication-type="journal"><person-group person-group-type="author"><string-name><surname>Carb&#x00F3;</surname>, <given-names>S.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Rodr&#x00ED;guez</surname>, <given-names>F.</given-names></string-name></person-group> (<year>2021</year>), <article-title>&#x201C;The Spanish housing market post Covid-19&#x201D;</article-title>, <source xml:lang="pt">Funcas, SEFO</source>, <volume>10</volume>, <day>4</day> <month>July</month>.</mixed-citation></ref>
<ref id="ref-5-7831"><mixed-citation publication-type="webpage"><person-group person-group-type="author"><collab>Euroval</collab></person-group> (<year>2023</year>). <article-title xml:lang="es">Provincias donde el impacto del tipo de inter&#x00E9;s sobre el precio de la vivienda es m&#x00E1;s significativo</article-title> (<month>Marzo</month> <year>2023</year>). <comment>Enlace web:<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://euroval.com/marzo-2023-provincias-donde-el-impacto-del-tipo-de-interes-sobre-el-precio-de-la-vivienda-es-mas-significativo/">https://euroval.com/marzo-2023-provincias-donde-el-impacto-del-tipo-de-interes-sobre-el-precio-de-la-vivienda-es-mas-significativo/</ext-link></comment></mixed-citation></ref>
<ref id="ref-6-7831"><mixed-citation publication-type="journal"><person-group person-group-type="author"><string-name><surname>Goldstein</surname>, <given-names>I.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Koijen</surname>, <given-names>R.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Mueller</surname>, <given-names>H.</given-names></string-name></person-group> (<year>2021</year>), <article-title>&#x201C;Covid-19 and its impact on financial markets and the real economy&#x201D;</article-title>, <source>The Review of Financial Studies</source>, <volume>34</volume>.</mixed-citation></ref>
<ref id="ref-7-7831"><mixed-citation publication-type="journal"><person-group person-group-type="author"><string-name><surname>Hamma</surname>, <given-names>M.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Uchehara</surname>, <given-names>I.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Obiri</surname>, <given-names>K.</given-names></string-name></person-group> (<year>2020</year>), <article-title>&#x201C;Impacts and risk management of Covid-19 pandemic on real estate supply chain&#x201D;</article-title>, <source>International Journal of Real Estate Studies</source>, <volume>14</volume>:<issue>s1</issue>, <fpage>41</fpage>&#x2013;<lpage>53</lpage>.</mixed-citation></ref>
<ref id="ref-8-7831"><mixed-citation publication-type="journal"><person-group person-group-type="author"><string-name><surname>Oca&#x00F1;a</surname>, <given-names>P.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Torres</surname>, <given-names>R.</given-names></string-name></person-group> (<year>2020</year>), <article-title>&#x201C;The impact of the pandemic on Spain&#x00B4;s housing market&#x201D;</article-title>, <source xml:lang="pt">Funcas, SEFO</source>, <volume>9</volume>, <day>5</day> <month>September</month>.</mixed-citation></ref>
<ref id="ref-9-7831"><mixed-citation publication-type="journal"><person-group person-group-type="author"><string-name><surname>Szczygielski</surname>, <given-names>J.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Charteris</surname>, <given-names>A.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Bwanya</surname>, <given-names>R.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Brzesczynski</surname>, <given-names>J.</given-names></string-name></person-group>, (<year>2022</year>), <article-title>&#x201C;Thye impact and role of Covid-19 uncertainty: A global industry analysis&#x201D;</article-title>, <source>International Review Financial Analysis</source>, <volume>80</volume>.</mixed-citation></ref>
<ref id="ref-10-7831"><mixed-citation publication-type="journal"><person-group person-group-type="author"><string-name><surname>Zeng</surname>, <given-names>S.</given-names></string-name>, <string-name><surname>Chengdong</surname>, <given-names>Y.</given-names></string-name></person-group> (<year>2022</year>), <article-title>&#x201C;Impact of the Covid-19 pandemic on the housing market at the epicenter of the outbreak in China&#x201D;</article-title>, <source>SN Business &#x0026; Economics</source>, <volume>2</volume>:<fpage>53</fpage>.</mixed-citation></ref>
</ref-list>
</back>
</article>
