UNIVERSITÁ DEGLI STUDI DI FIRENZE
FACOLTÀ DI ECONOMIA
Corso di Laurea Magistrale in Scienze dell'Economia
Tesi di laurea in Economia Internazionale Finanziaria
TITOLO DELLA TESI:
Il mercato dei mutui ed il mercato delle case:
un'analisi teorica ed empirica
della bolla immobiliare nel Regno Unito
Relatore:
Tesi di laurea di:
Chiar.mo Prof.
Lorenzo Prosperi
Giulio Cifarelli
Anno Accademico 2009/2010
Indice
Introduzione
Capitolo 1.
3
Il mercato delle case di proprietá e i determinanti dei prezzi
9
1.1.
Caratteristiche merceologiche del bene casa
1.2.
La domanda delle case
12
1.3.
L'acquisto della proprietá: le agenzie immobiliari
18
Capitolo 2.
Il mercato dei mutui e le distorsioni nel mercato delle case
9
25
2.1.
Il mercato dei mutui
25
2.2.
L'oerta di case
38
2.3.
L'intervento pubblico nel mercato delle case
42
Capitolo 3.
I modelli teorici sui determinanti dei prezzi delle case
49
3.1.
Le ipotesi comuni nei due modelli
49
3.2.
La domanda di case
50
3.3.
L'oerta di case
54
3.4.
Le ipotesi sulle aspettative
55
3.5.
Un miglioramento al modello
56
3.6.
L'applicazione econometrica dei modelli
58
Capitolo 4.
L'analisi empirica
61
4.1.
Il modello a correzione di errori
61
4.2.
Descrizione dei dati
62
4.3.
I test di radice unitaria
72
4.4.
L'analisi di cointegrazione
77
4.5.
Gli eetti di shock esogeni
87
Conclusioni
97
Bibliograa
101
Appendice
109
1
Introduzione
Questo elaborato si propone di studiare i fattori che determinano l'andamento del mercato delle abitazioni per comprendere un fenomeno globale che si é vericato in particolar
modo nell'ultimo decennio: la crescita dei prezzi delle stesse.
La dimensione globale che questo fenomeno ha avuto non puó non destare l'interesse
dello studioso in quanto la natura propria del bene casa, il sistema normativo nonché
le dierenze culturali e sociali che contraddistinguono ogni paese porterebbero in prima
analisi a ritenere ogni singolo mercato nazionale indipendente dagli altri.
Se cosí fosse
signicherebbe che ció che si é vericato é frutto di coincidenze. É possibile peró sostenere
che vi sono altri fattori, come ad esempio il reddito e il livello della popolazione, che da un
lato vengono inuenzati da fattori globali e dall'altro inuenzano a loro volta i mercati delle
case di ogni singolo paese. Il fenomeno globale della crescita dei prezzi delle case potrebbe
essere quindi spiegato dalla crescita del reddito e della popolazione avvenuta negli anni
'90. Tuttavia, a nostro parere la crescita di tali fattori non é suciente a spiegare ció che
é avvenuto. Si osservi a proposito le gure 0.0.1 e 0.0.2. Esse mostrano che tutti i paesi
(ad esclusione della Francia) hanno visto crescere il prezzo delle case ben al di sopra delle
variabili sopra elencate. Come si puó osservare questo fenomeno non é ristretto unicamente
ai paesi dell'area euro ma coinvolge anche paesi al di fuori di essa come gli USA, la Nuova
1
Zelanda e l'Australia .
É quindi logico che dovrá esistere almeno un altro fattore che ha inuenzato esogeneamente il prezzo delle case di ogni singolo paese in modo consistente. L'intento principale
di questo lavoro é quello di testare che tale ruolo determinante sia stato rivestito dalla
crescita creditizia.
1Dall'osservazione
delle serie storiche dei prezzi delle case della Bank for International Settlements, che
questa ci ha concesso di utilizzare per questo studio, si evince che il fenomeno non é limitato ai soli paesi
delle gure 0.0.1 e 0.0.2.
3
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Fonte:BIS, World Bank, Eurostat, European Mortgage Federation
Prezzi al consumo
Prezzo delle case
Popolazione
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Prezzi al consumo
Prezzo delle case
Popolazione
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Regno Unito
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Prezzi al consumo
Prezzo delle case
Popolazione
PIL
Offerta Creditizia
Spagna
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Irlanda
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Offerta Creditizia
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Prezzo delle case
Prezzi al consumo
Francia
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Figura 0.0.1. Il prezzo delle case in paesi selezionati (1)
4
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Australia
Italia
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Offerta Creditizia
PIL
Popolazione
Prezzo delle case
Prezzi al consumo
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Prezzi al consumo
Prezzo delle case
Popolazione
PIL
Offerta Creditizia
Fonte:BIS, World Bank, Eurostat, European Mortgage Federation, Bank of Australia, Bank of New Zealand
2000
Prezzi al consumo
Prezzo delle case
Popolazione
PIL
Offerta Creditizia
Nuova Zelanda
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Prezzi al consumo
Prezzo delle case
Popolazione
PIL
Offerta Creditizia
USA
Figura 0.0.2. Il prezzo delle case in paesi selezionati (2)
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INDICE
5
6
INDICE
Come vedremo nei capitoli successivi, l'andamento del credito é strettamente correlato
con l'andamento del mercato delle abitazioni, in quanto la quasi totalitá delle famiglie
necessita di un nanziamento per l'acquisto di una nuova casa. Ció che sosteniamo é che la
crescita creditizia che si é perpetuata a livello globale da metá degli anni '90 abbia favorito
l'accesso al credito delle famiglie per via della riduzione dei costi legati al nanziamento e
dell'abbassamento degli standard creditizi per la concessione dello stesso. Infatti, come si
vede sempre dalle gure 0.0.1 e 0.0.2, in ogni paese l'oerta creditizia é cresciuta a tassi
2
maggiori rispetto alle variabili sopra delineate e al prezzo delle case .
Dall'osservazione delle gure si comprende inoltre che i prezzi delle case nei vari paesi
sono cresciuti in maniera dierente. In Irlanda ad esempio il prezzo delle case é cresciuto
del 537% dal 1995 al 2008, mentre in Spagna e Regno Unito del 300%; in Francia invece
il prezzo delle case é salito in linea con l'inazione.
Questi dierenziali di crescita ci
hanno indotto a pensare che, a prescindere da quanto il credito sia cresciuto, esistono
degli elementi specici di ogni singolo paese legati al funzionamento del mercato dei mutui,
alle caratteristiche culturali ed alle modalitá dell'intervento pubblico che spiegano i diversi
andamenti.
In particolare vedremo, nel presente lavoro é stato analizzato in dettaglio il caso della
bolla immobiliare nel Regno Unito.
Ció é stato fatto sfruttando tutte le informazioni
disponibili sulle caratteristiche speciche del paese che possono essere legate al fenomeno
oggetto di studio. Per comprendere come questi fattori siano tra loro legati abbiamo fatto
riferimento alla letteratura teorica sul mercato delle case, utilizzando in particolare una
variante del modello utilizzato in McCarthy, Peach (2002) al ne di stimare un modello a
correzione di errori per il Regno Unito. Grazie a questo abbiamo potuto identicare il ruolo
di ogni singola variabile all'interno della dinamica globale. Inne, tramite una simulazione,
abbiamo vericato la stabilitá del modello ed inoltre abbiamo identicato l'eetto di uno
shock creditizio sul prezzo reale delle case.
Come vedremo i risultati dell'esperimento
ci aiutano a supportare l'ipotesi che la crescita creditizia sia l'unica variabile (insieme
all'oerta pubblica di case) a spiegare il trend seguito dal prezzo delle case nel periodo di
riferimento.
A nostro parere i risultati di questa analisi conducono a delle importanti considerazioni
in materia di monetary policy. Si sostiene infatti che la casa in quanto asset nanziario sia
diventato negli anni un bene rischioso in quanto segue l'andamento del mercato del credito
ed azionario. Data l'ancor forte preponderanza dell'abitazione all'interno del portafoglio
delle famiglie, lo spostamento verso la classe di asset rischiosi ha come eetto quello di
acuire le fasi cicliche dell'economia reale oltre che rischiare di compromettere la stabilitá
dei prezzi e innescare fenomeni come quelli della crisi dei mutui subprime del 2007. Merita
quindi destinare una maggiore attenzione alle dinamiche di questi mercati intervenendo sui
2Ció
é vero per tutti i paesi tranne il Regno Unito, dove il prezzo delle case e l'oerta creditizia sono
cresciuti della stessa misura. Questo vienne spiegato dall'esistenza di un forte legame tra credito e mercato
delle case nel Regno Unito che verrá descritto nel corso del lavoro.
INDICE
7
fattori che favoriscono la nascita delle bolle in particolare nella manovra degli strumenti di
politica monetaria e nella normativa scale.
Prima di procedere presentiamo brevemente la struttura del lavoro al ne di migliorare la comprensione dell'argomento. Nel capitolo 1 descriveremo le caratteristiche principali
del bene casa e il ruolo che esso svolge nei piani di consumo delle famiglie da un punto di
vista nanziario e di fornitura di servizi di alloggio. Nel capitolo 2 analizzeremo il funzionamento del mercato dei mutui ed il suo legame con il mercato delle case. Sempre nello
stesso capitolo analizzeremo i fattori che causano delle distorsioni alla regolare dinamica
del mercato delle case dal lato dell'oerta e dal lato delle domanda, distorsioni che possono
essere individuate nel mercato dell'intermediazione immobiliare, nella tassazione e nella
regolamentazione dell'oerta di case. Nel capitolo 3 analizzeremo la letteratura teorica da
cui abbiamo ricavato un modello per il Regno Unito. Nel capitolo 4, dopo la descrizione
dei dati utilizzati, vengono presentati i risultati della stima del modello oltre che i test
ad essa associati. Sempre nello stesso capitolo presenteremo i risultati della simulazione
brevemente introdotta sopra. Inne, nelle conclusioni, vedremo se i risultati del capitolo
4 confermano quanto ipotizzato cercando di individuare quali possano essere gli interventi
che possono essere attuati al ne di evitare il formarsi delle bolle immobiliari causa anche
della recente crisi globale dalla quale stiamo cercando a stento di risollevarci.
Vorrei ringraziare Cecilia, che mi é sempre stata vicino ed aiutato, ed i miei genitori
che mi hanno appoggiato e consigliato.
Capitolo
1
Il mercato delle case di proprietá e i
determinanti dei prezzi
In questo capitolo cercheremo di descrivere il funzionamento del mercato immobiliare
in modo da poter comprendere a pieno la letteratura teorica ed empirica che aronteremo
nei capitoli 3 e 4.
In particolare nella sezione 1.1 descriveremo le principali caratteristiche della casa in
quanto bene prodotto e venduto nel sistema economico, mettendo in luce i punti chiave
per arrivare a comprendere successivamente le dinamiche della domanda e dell'oerta che
inevitabilmente condizionano questo mercato.
Nella sezione 1.2 analizzeremo i pricipali
fattori che inuenzano la domanda delle case cercando di individuare quelli che possono
aver determinato l'ascesa dei prezzi a cui abbiamo assistito.
Nella sezione 1.3 vedremo
di descrivere il funzionamento del mercato d'intermediazione immobiliare, il cui corretto
funzionamento ha un evidente eetto sulla trasmissione degli shock della domanda sui
prezzi.
1.1. Caratteristiche merceologiche del bene casa
Prima di descrivere quali siano le determinanti del prezzo delle case é necessario chiedersi quali siano le caratteristiche di tale bene che lo distinguono dalla maggior parte dei
beni prodotti e distribuiti in un sistema economico. Innanzitutto é necessario puntualizzare che in questo lavoro ci occuperemo unicamente del mercato delle residential buildings,
ovvero delle costruzioni a scopo abitativo. Altri tipi di immobili, ovvero i commercial buil-
dings, non sono di nostro interesse in quanto i prezzi di questi non dipendono dagli stessi
determinanti delle residential buildings.
Gli immobili a scopo abitativo sono beni che hanno speciche caratteristiche:
• Eterogeneitá strutturale:
é ovvio che ogni unitá abitativa non é un prodotto
omogeneo rispetto alle altre, e quindi la domanda di queste non dipenderá unicamente dal prezzo ma anche da sue caratteristiche particolari come ad esempio il
9
10
1. IL MERCATO DELLE CASE DI PROPRIETÁ E I DETERMINANTI DEI PREZZI
tipo di struttura nel quale questa é inserita. Infatti ogni unitá abitativa puó essere
isolata o essere all'interno di un unica struttura insieme ad altre unitá abitative.
In particolare si distingue tra
Casa monofamiliare : destinata ad ospitare un nucleo familiare in un unica
unitá abitativa. Si distingue ulteriormente tra
∗
Casa isolata se circondata da uno spazio verde privato, caratteristica
di aree a densitá abitativa molto bassa.
∗
Casa inserita in una struttura a schiera se costituite dall'aggregazione
di alloggi unifamiliari, ciascuno dei quali ha due lati in comune con gli
alloggi contigui e dispone di due fronti liberi, l'ingresso e il giardinetto
privato.
Palazzina plurifamiliare:
condominio consistente in un fabbricato, solita-
mente libero da ogni lato, con piú unitá abitative (appartamenti) per piano
e con un numero variabile di piani.
É ovvio che immobili appartenenti a due diverse categorie di beni avranno prezzi
diversi ceteris paribus. Una casa isolata avrá infatti un prezzo superiore rispetto
a quello di un appartamento all'interno di una palazzina plurifamiliare (a paritá
di metratura) per via di un comune ordinamento delle preferenze delle famiglie a
favore delle prime (in quanto garantiscono l'indipendenza dal vicinato) e per via
1
di un maggiore costo necessario per costruirle .
• Localizzazione:
2
il bene casa é stato giustamente denito un bene posizionale .
Infatti, a paritá di ogni altra condizione, il valore di un'unitá abitativa dipende
fortemente dalla sua localizzazione geograca e dal suo posizionamento all'interno
di un'area urbana. Qualora un immobile sia situato in una zona particolarmente
appetibile il prezzo di questo comprenderá una componente aggiuntiva, un loca-
tional premia derivante da una minore elasticitá dell'oerta rispetto al prezzo in
quella particolare zona.
Le principali caratteristiche che possono rendere attraente una zona sono:
Vicinanza al centro. In molte cittá il locational premia aumenta avvicinandosi verso il centro o verso zone importanti da un punto di vista commerciale.
Paesaggio e clima
Fascino. Certe aree possono attrarre molti potenziali acquirenti di case unicamente perché sono generalmente riconosciute come prestigiose o perché
esercitano un certo fascino.
É infatti relativamente semplice soddisfare la domanda di allocazione in quanto
gli immobili possono essere replicati, ció tuttavia non é possibile per quanto riguarda le caratteristiche intrinseche di un particolare posto.
1In
Considerazioni di
termini economici ció corrisponde con dire che l'appartamento in una palazzina multifamiliare é un
inferior good : la domanda per questo tipo di bene diminuisce all'aumentare della ricchezza
2Si
veda a proposito Corsetti et al.(2005).
1.1. CARATTERISTICHE MERCEOLOGICHE DEL BENE CASA
11
questo genere ci aiutano a comprendere come mai certi posti che sono notoriamente considerati come piacevoli, hanno subito un aumento dei prezzi piú elevato
3
rispetto alla media .
• Varietá delle condizioni di vendita:
il prezzo d'acquisto di un immobile,
ceteris paribus, puó dierire a seconda del suo stato di vendita; ad esempio un
immobile puó essere di nuova costruzione, di recente ristrutturazione oppure puó
necessitare di riparazioni piú ingenti.
Inoltre un immobile puó essere venduto
interamente ammobiliato oppure no.
• Elevati costi di transazione e turnover basso:
Figura 1.1.1. I costi legati all'acquisto della casa
Fonte: EMF (2006 a), pg.9, graco 1
In confronto con altri tipi di mercati, quello delle case é sicuramente uno dei
maggiormente inuenzati dai costi di transazione applicati dallo Stato per il tra-
4
sferimento della proprietá , dalle agenzie immobiliari e dalle banche per il mutuo.
In gura 1.1.1 é rappresentata la percentuale dei costi legati all'acquisto della casa
sul costo totale nei vari paesi europei. Come si puó vedere si raggiunge una quota
massima del 18% nel Belgio e una minima del 2% del Regno Unito; ció suggerisce
che vi é ampia variabilitá tra i paesi. Interessa a noi comprendere se una diversa
struttura del mercato che porta a tali divergenze nei costi di transazione possa
spiegare parte della variabilitá dei prezzi nei paesi in esame.
Dall'osservazione
di questi dati si evince chiaramente che nel Regno Unito, dove si é formata una
3Negli
USA ad esempio, stati come la California od il Northeast hanno mostrato negli anni del boom un
rapporto tra prezzo delle case e reddito molto piú elevato rispetto a quello di altri stati come l' Iowa o il
Midwest. Ció potrebbe essere spiegato dal maggior fascino esercitato da questi stati.
4Costi
che assumono varie forme in quest'ambito: spese di tipo amministrativo, scale e successorio. Ció
verrá meglio approfondito nella sezione 2.3.1.
12
1. IL MERCATO DELLE CASE DI PROPRIETÁ E I DETERMINANTI DEI PREZZI
delle bolle piú grandi, i costi di transazione sono i piú bassi (ció verrá meglio
approfondito nelle sezioni 1.3 e 2.1).
• Forte incidenza nella ricchezza delle famiglie:
mediamente il valore del-
la casa rappresenta il 60 % della ricchezza totale delle famiglie in Europa (Babeau, Sbano (2003)), ció rimarca l'importanza dello studio del mercato immobiliare in quanto gli immobili sono i beni largamente piú diusi e importanti per i
consumatori.
• Non-tradable good:
per natura stessa del bene, un immobile non é oggetto
di commercio internazionale.
Discorso diverso é chiedersi se esista un mercato
internazionale delle case, e quindi chiedersi se esista un quache interesse da parte
delle famiglie di un certo paese ad acquistare un immobile in un altro paese. É
lecito ritenere che un tale interesse esista per quanto riguarda il mercato delle
seconde case.
É infatti ben noto che il mercato delle case spagnolo sia stato
soggetto negli anni del boom ad una forte pressione sulla domanda da parte delle
5
famiglie inglesi e ció puó aver aiutato la crescita dei prezzi .
• Oerta rigida:
l'oerta di case é molto piú rigida rispetto ad altri tipi di beni
e ció dipende fondamentalmente da due motivi:
la costruzione di una casa necessita di varie fasi che possono impiegare molto
tempo;
é presente un certo livello di regolamentazione nel settore delle costruzioni
attraverso piani regolatori o di contingentamento dell'oerta, i quali limitano
direttamente o indirettamente l'ammontare di case costruite.
• Dipendenza dal settore nanziario:
il mercato delle case non é un mercato
isolato ma dipende fortemente dall'andamento di altri mercati, in particolare
dall'andamento del settore nanziario, anche se tale inuenza dierisce nei vari
paesi.
Queste sono le principali caratteristiche del mercato delle case. Tali caratteristiche sono
intrinseche al bene casa e quindi sono caratteristiche presenti in ogni mercato nazionale.
Nelle sezioni successive approfondiremo alcuni degli aspetti sopra brevemente accennati, ma in piú entreremo in una descrizione piú dettagliata dei fattori determinanti la
domanda delle case.
1.2. La domanda delle case
Al ne di comprendere il vericarsi della recente dinamica dei prezzi delle case é necessario innanzitutto chiedersi come si siano comportate la domanda e l'oerta negli anni
in questione. In questa sezione descriveremo i fattori piú importanti che determinano la
domanda. In primis nella sezione 1.2.1 descriveremo i soggetti che tipicamente domandano
un alloggio e quali sono le ragioni che spingono questi soggetti a domandare. É opportuno
chiarire che i soggetti (tipicamente famiglie) possono soddisfare la loro esigenza abitativa
5Si
veda a proposito Gallent et al.(2005)
1.2. LA DOMANDA DELLE CASE
13
rivolgendosi a due diversi mercati strettamente correlati fra di loro:
atti
ed il
mercato delle case di proprietá.
il
mercato degli
Come vedremo meglio nel capitolo 3
tali mercati sono strettamente correlati per via dell'esistenza di una relazione nanziaria
che lega il prezzo degli atti a quello degli immobili. Tuttavia nell'analisi che segue non
descriveremo il mercato degli atti in quanto la nostra attenzione si rivolge principalmente
6
al prezzo degli immobili
.
Nella sezione 1.3 invece descriveremo come tale domanda si esplicita nel mercato
qualora i soggetti decidano di rivolgersi al mercato delle case di proprietá e quindi, in ultima
analisi, descriveremo il mercato delle agenzie immobiliari con una particolare attenzione al
mercato americano, il quale, per certi versi, ha caratteristiche simili al mercato inglese.
Innanzitutto é necessario chiedersi chi sono i soggetti che domandano una casa di
proprietá. Dato che la nostra analisi si riferisce unicamente alle residential buildings, nel
nostro caso chi domanda é tipicamente una famiglia. Da un punto di vista teorico, l'acquisto
ad un determinato prezzo riette una scelta di massimizzazione dell'utilitá della famiglia.
Le famiglie, in particolare, decidono di acquistare una casa per soddisfare due tipi di
esigenze:
•
Esigenza di alloggio.
•
Esigenza di allocazione del risparmio. Descriveremo quale ruolo ha ed ha avuto
la casa all'interno del portafoglio della famiglia.
Il primo argomento verrá trattato in 1.2.1, mentre il secondo in 1.2.2.
1.2.1. L'acquisto della casa per un'esigenza di alloggio .
L'acquisto della pri-
ma casa é essenzialmente dovuto alla formazione di un nuovo nucleo familiare ma anche
alla scelta individuale di intraprendere una vita autonoma.
In quanto tale la casa é un
bene che produce periodicamente dei frutti, chiamati dalla letteratura housing services i
7
quali incrementano l'utilitá della famiglia .
É chiaro quindi che la
crescita della popolazione o piú specicamente della forma-
zione di nuclei familiari, porterá una pressione dal lato della domanda nel mercato delle
case provocando un innalzamento dei prezzi.
Si osservi infatti il graco in gura 1.2.1 che rappresenta la crescita della popolazione
nei principali paesi europei dal 1999 al 2009.
Come si puó notare i paesi nei quali la
crescita della popolazione é stata piú sostenuta sono la Spagna e l'Irlanda: non a caso
questi paesi hanno subito la bolla immobiliare piú prorompente in Europa.
Si osservi
inoltre che anche il Regno Unito, il paese oggetto di analisi nel nostro lavoro, ha visto
crescere la sua popolazione; vedremo tuttavia che nell'analisi che segue tale componente
é stata trascurata per via dell'assenza di dati della frequenza desiderata. Come tuttavia
vedremo, é da ritenere che nella bolla immobiliare inglese siano stati determinanti altri
6Per un'analisi approfondita sul mercato degli atti si rimanda a Girouard et al. (2006)
7Si intende in questo caso non frutti nanziari bensí i frutti derivanti dall'abitazione nell'immobile:
l'indi-
pendenza che essa ore rispetto agli spazi pubblici, la possibilitá di rifugiarsi dalle intemperie, la possibilitá
di vivere in prossimitá di un posto d'interesse,ecc..
14
1. IL MERCATO DELLE CASE DI PROPRIETÁ E I DETERMINANTI DEI PREZZI
fattori.
Tale aspetto non andrebbe trascurato in un analisi della dinamica dei prezzi di
Spagna e Irlanda.
É evidente che la spinta demograca puó comunque essere diversa a seconda del paese
che si prenda in considerazione. In particolare, giocano un ruolo fondamentale le
ristiche culturali di ogni paese:
caratte-
l'etá in cui i ragazzi formano famiglia, la percentuale di
divorzi nei nuclei familiari o l'accoglienza degli anziani all'interno della famiglia.
Figura 1.2.1. Crescita della popolazione in paesi selezionati
Fonte: Eurostat
Figura 1.2.2. Persone (%) tra i 18 e i 34 anni che vivono con i genitori
in Europa
Fonte: Olagnero et al. (2005), pg. 11, tabella 1
Questi sono fattori chiave che a loro volta dipendono dall'andamento dell'economia o
dal prezzo delle case stesso; l'oramai avanzata etá di abbandono del nucleo familiare é infatti
1.2. LA DOMANDA DELLE CASE
15
un fenomeno consolidato spiegato principalmente da una dicoltá di autosostentamento
da parte dei giovani. In gura 1.2.2 possiamo osservare la percentuale di uomini e donne
giovani che vivono con i genitori in Europa. Come si puó notare assistiamo ad un'ampia
variabilitá; infatti la percentuale piú bassa é del 13% in Svezia e del 63% dell'Italia.
Si conferma quindi l'esistenza di dierenze culturali oltre che economiche associabili a
certe regioni europee. In particolare si puó aermare che nei paesi mediterranei vi é una
maggiore resistenza da parte dei giovani a laciare casa a dierenza dei paesi nord-europei
(come il Regno Unito). É possibile quindi che esista una resistenza culturale che riduca
l'elasticitá della domanda di case rispetto al prezzo.
Per spiegare la bolla immobiliare nel Regno Unito va preso in esame un fattore culturale, ivi assai diuso: la tendenza da parte delle famiglie inglesi ad acquistare case di
8
valore sempre piú alto via via che il reddito percepito dalla famiglia aumenta . Ció é anche
noto come fenomeno della property ladder. Seguendo questa metafora le case con valore
piú basso, acquistate dai rst time buyer, si trovano in fondo alla scala, quelle con valore
piú alto in cima.
Getting on to the property ladder
Tale tendenza delle famiglie inglesi a voler salire il prima possibile allo scalino successivo
rinanziamento del mutuo.
della property ladder incentiva il cosiddetto fenomeno del
Al crescere dei salari reali molte famiglie negli anni della crisi, in America come nel Regno
Unito, vedendosi abbassare il costo reale delle rate, hanno preferito acquistare una casa
9
piú costosa rinanziando il loro mutuo con uno di ammontare maggiore
.
Questo é sicuramente un fattore culturale che ha giocato un ruolo cruciale nella recente
crisi assieme al fenomeno di bolla che ha fatto sí che le famiglie vedessero le loro aspettative
10.
di crescita del prezzo delle case continuamente confermate
Inne, dato che le case sono un bene eterogeneo da un punto di vista qualitativo, é
logico che all'aumentare del reddito reale una famiglia sará disposta a spendere di piú per
avere una casa con standard qualitativi piú alti. Il
reddito reale é quindi un'altra variabile
esplicativa del livello dei prezzi delle case. Per quanto riguarda l'acquisto di una seconda
casa, qualora tale scelta sia guidata unicamente da un'esigenza di carattere abitativo, le
variabili sopra elencate sono ancora valide. Tuttavia la scelta dell'acquisto di una seconda
casa puó rispondere ad un'esigenza di allocazione del risparmio.
1.2.2. L'acquisto di una casa come investimento .
L'acquisto di una casa suc-
cessiva alla prima puó rispondere ad un'esigenza di allocazione della liquiditá in eccesso.
Trattando infatti la casa come un qualsiasi investimento nanziario, essa puó essere assimilata ad una innite maturity security, ovvero un titolo che ore periodicamente al
proprietario una cedola variabile.
8Questa tendenza é diusa anche negli Stati Uniti d'America.
9Il funzionamento del mercato dei mutui verrá meglio approfondito nella sezione
10Per un approfondimento sulla property ladder si rimanda ad Earley(2004).
2.1.
16
1. IL MERCATO DELLE CASE DI PROPRIETÁ E I DETERMINANTI DEI PREZZI
Ad esempio, siano
immobile al tempo
t, τ
pt
il prezzo di un immobile al tempo
t, R t
l' atto dello stesso
la data in cui l'immobile viene venduto (scelta dal proprietario).
Ignorando la presenza di tasse, costi di transazione di ogni tipo e di costi di manutenzione,
il valore dell'immobile al tempo
scontate ad un tasso
sará pari alla sommatoria delle rendite future attese
rt
τ
−1
X
pt =
(1.2.1)
t
E (Rs |=t ) (1 + rt )
−(s−t)
−τ
+ p(τ ) (1 + rt )
s=t+1
Dato
pt
e il prolo delle aspettative sull'andamento degli atti, é possibile ricavare
dalla 1.2.1 il tasso di rendimento uniperiodale
rt
relativo all'investimento immobiliare e
quindi é possibile da parte di un risparmiatore valutare la convenienza di tale investimento
rispetto ad altri tipi di assets (es.
azioni, obbligazioni, titoli di stato, ecc...).
Si noti
quindi che il livello degli atti e le aspettative su di essi ricopre una funzione fondamentale
sulla scelta del risparmio; si osservi infatti che per
τ →∞
il prezzo al tempo
t
dipende
unicamente dalle rendite scontate.
Per via della sua doppia funzione di asset nanziario e di bene che produce housing
services l'acquisto di un immobile viene considerato da molti risparmiatori un bene il quale,
comunque vada il mercato, ore sempre un qualche tipo di ritorno. In periodi di instabilitá
o di alta inazione molti risparmiatori che hanno ritenuto rischioso investire nei mercati
nanziari, hanno infatti investito la propria liquiditá in eccesso nell'acquisto di una nuova
casa.
A conferma di ció si osservi la gura 1.2.3 che rappresenta l'andamento dell'inazione
negli USA insieme al rendimento dell'investimento immobiliare negli USA ricavato dall'indice dei prezzi delle case calcolate dalla Bank for International Settlements e il rendimento
del Dow Jones alla ne degli anni '70. Come si puó osservare dal graco, lo scoppio della
crisi petrolifera ha portato in quegli anni ad un aumento del tasso d'inazione nonché ad
una crisi del mercato azionario. In questa dicile situazione di mercato, i risparmiatori
hanno riversato i propri risparmi nell'acquisto delle case portando evidentemente ad un
aumento del loro prezzo.
Come é stato fatto notare in Poterba(1984) un tale fenomeno puó essere spiegato anche
dal fatto che la crescita dei prezzi delle case in quegli anni é stata fortemente favorita da
sgravi scali che permettevano ai consumatori americani di dedurre dalle tasse gli interessi
pagati sul mutuo per le case. Aumentando infatti il tasso d'inazione aumentano anche i
tassi d'interesse da pagare sul mutuo; tuttavia, potendo dedurre tale ammontare dalle tasse,
l'aumento del tasso d'inazione ha ridotto il costo reale della proprietá, spingendo quindi
la domanda verso l'alto. Vedremo come la possibilitá di dedurre dalle tasse il pagamento
degli interessi sul mutuo si sia vericata anche nel Regno Unito.
In particolari periodi di instabilitá ed incertezza dei mercati, gli immobili hanno quindi
svolto un ruolo assicurativo e ció sembra essere confermato dall'osservazione della gura
1.2.3 dalla quale si evince una correlazione negativa tra rendimento azionario, inazione e
rendimento immobiliare.
1.2. LA DOMANDA DELLE CASE
17
Figura 1.2.3. La casa come bene rifugio (1)
0,25
Variazione del prezzo delle case
Inflazione
rendimento Dow jones
0,2
0,15
0,1
0,05
0
-0,05
-0,1
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
Figura 1.2.4. La casa come bene rifugio (2)
0,2
Variazione del prezzo delle case
Inflazione
rendimenti Dow Jones
0,15
0,1
0,05
0
-0,05
-0,1
-0,15
-0,2
-0,25
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Fonti: BIS, OECD, Yahoo Finance
2007
2008
2009
18
1. IL MERCATO DELLE CASE DI PROPRIETÁ E I DETERMINANTI DEI PREZZI
Tale correlazione negativa non sembra valere in altri periodi, ovvero in periodi di
normalitá o comunque nei periodi di crescita creditizia. Come vedremo meglio in 2.1.3,
alle origini della recente bolla immobiliare vi é sicuramente una forte iniezione di liquiditá
da parte delle banche centrali, la quale ha avuto ovviamente un eetto dopante anche sul
mercato mobiliare e dei derivati.
Nella gura 1.2.4 sono rappresentate le stesse serie storiche della 1.2.3 ma nel periodo
dal 2001 al 2009.
Come si puó vedere della correlazione negativa riscontrata negli anni
'70 non se ne trova traccia ma anzi si puó osservare un leggero commovimento tra le
variabili. Questo suggerisce che negli ultimi anni la casa ha perso la sua funzione di bene
assicurativo diventando un bene ciclico. Si osservi peró che il commovimento tra le variabili
é fortemente signicativo dal terzo trimestre del 2007 in quanto, in questo caso, é stata
la bolla immobiliare a provocare la crisi del mercato nanziario attraverso il canale dei
subprime.
Il passaggio da asset assicurativo ad asset rischioso in quanto ciclico non é tuttavia
l'unica novitá riguardante questo bene da un punto di vista nanziario. Il fenomeno della
recente bolla immobiliare in particolare che, come abbiamo visto nell'introduzione a questo
lavoro, ha colpito simultaneamente quasi tutti i piú grandi paesi industriali é sicuramente
un evento degno di ricevere molta attenzione per via della sua unicitá per la vastitá del
fenomeno a livello globale e per la sua intensitá. In particolare il fenomeno ha avuto un
eetto dirompente sulla composizione del portafoglio delle famiglie europee le quali a livello
aggregato hanno spostato i loro risparmi verso questo tipo di investimento attirati in certi
casi dal rendimento certo che la bolla generava.
Ció é confermato dai graci in gura 1.2.5 i quali mostrano che il peso della proprietá
della casa sulla ricchezza totale in Europa é aumentato dal 62% al 72% negli anni 1999-2008.
1.3. L'acquisto della proprietá: le agenzie immobiliari
Nelle sezioni precedenti abbiamo discusso quali sono i motivi che spingono le famiglie
ad acquistare casa. Abbiamo menzionato che la funzione principale é quella di soddisfare
un'esigenza abitativa oltre che una funzione di allocazione del risparmio. Abbiamo inoltre
ricordato che esiste un altro canale per soddisfare questa esigenza che é il mercato degli
atti che non analizzeremo.
In entrambi i casi chi deve soddisfare la propria esigenza
abitativa, stipulando un contratto d'acquisto o d'atto, deve quasi sempre rivolgersi ad
un intermediario: le
agenzie immobiliari.
L'acquisto di un immobile, diversamente dall'acquisto di un altro bene, puó essere una
decisione molto importante per una famiglia; infatti, dato che il periodo di permanenza
medio in una casa puó essere molto lungo
11,
la casa ideale deve soddisfare non solo i
bisogni correnti di una famiglia ma anche quelli futuri.
11Negli
Usa, ad esempio, il periodo di permanenza medio in una casa é di 5 anni, ma in altri paesi dove
gli individui tendono a spostarsi di meno, il tempo di permanenza é piú alto.
1.3. L'ACQUISTO DELLA PROPRIETÁ: LE AGENZIE IMMOBILIARI
19
Figura 1.2.5. La composizione del portafoglio delle famiglie europee
Fonte: BCE
Inoltre la casa é anche un asset rischioso soggetto a svalutazioni; puó quindi succedere
che una famiglia che abbia investito tutti i propri risparmi nell'acquisto dell'immobile
o abbia contratto un mutuo, si ritrovi a non aver piú la possibilitá di spostarsi perché
l'immobile ha subito una svalutazione che non gli permette di reinvestire i ricavi della
20
1. IL MERCATO DELLE CASE DI PROPRIETÁ E I DETERMINANTI DEI PREZZI
vendita della stessa nell'acquisto di un'altra con caratteristiche simili.
L'acquisto di una casa é inoltre un'impresa impegnativa in quanto viene dedicato
molto tempo nella ricerca della casa ideale e ció avviene ottenendo piú contatti possibile
con i venditori. Un ruolo fondamentale per semplicare questo procedimento viene coperto
dalle agenzie immobiliari.
Una volta entrati in contatto con il venditore la famiglia deve spesso andare incontro
ad altri impegni di carattere burocratico e scale legati al trasferimento della proprietá e
inne, se non ha fondi sucienti per l'acquisto, contrarre un mutuo sul valore della casa o
su parte di esso.
Le agenzie immobiliari svolgono quindi un ruolo fondamentale nel semplicare la ricerca della casa nonché nelle procedure legate all'acquisto. Il mercato dell'intermediazione
immobiliare assume diverse caratteristiche a seconda del paese che si prenda in analisi; in
12.
ogni caso, é possibile delineare alcuni elementi in comune che di seguito analizzeremo
Le agenzie immobiliari svolgono un ruolo d'intermediario tra compratore e venditore
nella compravendita di una casa. Il compratore decide di adarsi alle agenzie immobiliari
per una serie di motivi:
•
•
•
per ottenere accurate informazioni sulle unitá abitative in vendita,
•
per la complessitá delle procedure burocratiche legate al trasferminento della
per ridurre il tempo che si trascorrerebbe nella ricerca della casa ideale,
per la contrattazione del prezzo,
proprietá.
Il venditore invece si ada a queste
•
•
per contattare il maggior numero di acquirenti possibile,
per godere di un servizio di consulenza per la ssazione del prezzo.
In molti paesi esiste peró una distinzione tra agente immobiliare che opera negli interessi
del venditore, ovvero il c.d. listing agent, e l'agente immobiliare che opera negli interessi
del compratore, il c.d. selling agent.
1.3.1. Il listing agent.
Qualora un proprietario di una casa necessiti di vendere la
propria, puó occuparsene personalmente o entrare in contatto con un agente immobiliare,
il listing agent. L'agente immobiliare verrá scelto dal venditore sulla base dei termini del
listing agreement, ovvero il contratto che stipula l'accordo d'intermediazione tra agente
e venditore.
Nel listing agreement dovrá essere specicato il prezzo d'annuncio (listing
price ) e l'ammontare del pagamento riservato all'agente in caso di vendita dell'immobile.
La remunerazione standard dell'agente consiste in una
calcolata o con un tasso base (es.
commissione sul prezzo di vendita
6% del prezzo di vendita) o con un tasso variabile
decrescente all'aumentare del prezzo di vendita.
12Si
legga il contributo di Arnott (1994) per maggiori informazioni sull'argomento.
1.3. L'ACQUISTO DELLA PROPRIETÁ: LE AGENZIE IMMOBILIARI
21
Nel listing agreement viene inoltre indicato se l'annuncio é
• esclusivo:
in tal caso il compratore deve acquistare la casa attraverso l'interme-
diazione dell'agenzia del listing agent, o
• multiplo:
in tal caso il compratore acquista la casa attraverso una delle agenzie
inserite nel contratto.
Dopo la rma del listing agreement, l'agente si occupa di pubblicizzare la casa nei
giornali, riviste specializzate o televisione.
certo costo, l'annuncio viene inserito nel
In caso di annuncio multiplo, a fronte di un
Multiple Listing Service
(MLS), che consiste
in un archivio pubblico che fornisce tutte le informazioni rilevanti sulle case in vendita
(es. fotograe, ampiezza, numero di stanze, ecc). Il MLS nacque nel tardo '800 in America
come sistema tra le varie agenzie immobiliari per aiutarsi a vicenda nel vendere le proprietá.
Il sistema si é poi diuso negli anni nei vari paesi modernizzandosi tramite internet. In
Europa le agenzie immobiliari pagano una quota di sottoscrizione ad una compagnia che
gestisce il MLS (funzionamento online, aggiornamento ecc..) e ottengono la possibilitá di
inserire nel database le proprietá da loro annunciate.
Quando un potenziale acquirente fa un'oerta sulla casa in vendita, il listing agent
svolge la funzione di intermediario tra le parti: cerca di stimare il prezzo di riserva delle
parti e di manovrare la negoziazione verso un prezzo accettato da entrambi.
Il compratore puó anche fare un'oerta condizionata all'ottenimento del nanziamento
per l'acquisto dell'immobile. Solitamente il compratore viene assistito dal listing agent e
dal
selling agent per ottenere il nanziamento.
1.3.2. Il selling agent.
Il selling agent é invece un agente che opera prevalentemente
negli interessi del compratore nella ricerca e nella compravendita della casa. In primio luogo
si occupa di ricercare una casa che potrebbe interessare all'acquirente.
Qualora il selling agent sia dipendente di un'agenzia immobiliare é tenuto a mostrare
al compratore unicamente le proprietá dell'agenzia in cui lavora, altrimenti il selling agent
puó mostrare qualsiasi casa pubblicizzata nel MLS. Il compratore puó comunque contattare
vari selling agent.
Il selling agent si occupa poi di mostrare le case al compratore e di fornirgli informazioni addizionali qualora le richiedesse.
Quando il compratore trova una casa alla quale
é interessato fa un'oerta iniziale dopo una consultazione con il selling agent. Il compratore ed il venditore solitamente iniziano una contrattazione che avviene attraverso i loro
intermediari (ovvero il selling agent e il listing agent ) no a che il venditore accetta una
proposta dal compratore. Dopodiché al compratore vengono concessi pochi giorni per ottenere il nanziamento per il quale viene assistito dal selling agent. In caso di mancato
ottenimento l'oerta cade, altrimenti si procede alle fasi nali della compravendita rmando la documentazione necessaria. Il contratto d'intermediazione immobiliare si risolve
poi con il pagamento delle commissioni da parte del venditore al listing agent il quale a
22
1. IL MERCATO DELLE CASE DI PROPRIETÁ E I DETERMINANTI DEI PREZZI
sua volta lo spartisce con il selling agent (normalmente il pagamento viene diviso in parti
uguali).
Legalmente il selling agent é quindi un agente del listing agent, e quindi un sub-agente
del venditore. Tale aspetto é stato molto criticato da vari autori in quanto il selling agent
si trova in una posizione ambigua: da un punto di vista legale deve difendere gli interessi
del venditore mentre da un punto di vista informale deve invece aiutare il compratore. A
sua volta il compratore si trova in una situazione in cui non sa se riporre ducia nel suo
agente
13.
Qualora alla ne del periodo del listing agreement non vi sia stata alcuna vendita, il
listing agent non riceve nulla e il venditore é libero di contrattare un nuovo listing agreement
con chi desidera.
Si riportano di seguito alcuni punti chiave dell'analisi sulla struttura e della condotta
applicata all'industria dell'intermediazione immobiliare eettuata in Arnott, Anglin (1991).
Riteniamo che i punti che verranno analizzati siano importanti per valutare l'ecienza del
mercato d'intermediazione, la quale determina in che modo e in quanto tempo si trasferisce
uno shock dal lato della domanda sul prezzo delle case.
Struttura e condotta del mercato d'intermediazione.
Le agenzie immobiliari
sono nella maggior parte dei casi delle societá di grosse dimensioni, tuttavia si sta recentemente sviluppando in questo settore il
franchising.
Le ragioni di tale sviluppo sono
tre
(1) L'agente che si mette in proprio con un'impresa di franchising s'impegna a pagare
al franchisor una spesa ssa anziché una quota della commissione ricevuta per
ogni vendita.
(2) Aumenta la capillaritá del servizio. Si prenda ad esempio una famiglia che voglia
trasferirsi da una cittá ad un'altra; questa puó rivolgersi all'agenzia in franchising
della sua cittá anché contatti quella della cittá di destinazione per trovare la
nuova abitazione.
(3) Tramite il franchising si ottengono economie di scala dal lato della pubblicitá.
É necessario peró sottolineare che per diventare un agente immobiliare é necessario ottenere
una
certicazione per la quale sono necessari degli standard che tuttavia variano da paese
a paese
14.
Generalmente gli agenti operano a tempo pieno ma, data la stagionalitá del fenomeno,
durante i picchi della domanda vengono assunti anche agenti part time.
In molti paesi esiste inoltre un'autoritá locale sulle agenzie immobiliari che ha una
serie di funzioni:
•
13Su
ssa gli standard di certicazione,
questo punto Arnott, Anglin (1991) suggerisce l'introduzione della gura legale del buyer's broker
pagato dallo stesso compratore.
14I
requisiti per ottenere la certicazione sono generalmente acquisibili tramite esperienza professionale o
partecipazione a corsi di formazione.
1.3. L'ACQUISTO DELLA PROPRIETÁ: LE AGENZIE IMMOBILIARI
•
vigila sulla legittimitá degli accordi,
•
•
•
gestisce il MLS locale,
23
predispone corsi per l'ottenimento della certicazione,
15.
suggerisce un recommended rate da applicare alle commissioni
Un tempo, una delle caratteristiche piú rilevanti di questa industria era
l'inessibilitá
del contratto d'intermediazione che si esplicava nella ssazione comune dei commission
rates che rimanevano gli stessi per qualsiasi tipo di proprietá. Nel tempo, con l'eliminazione di questo vincolo, i tassi sono diventati piú essibili in relazione al tipo di proprietá,
al mercato e alla fasi cicliche del settore. Ciononostante si puó comunque constatare l'esistenza di una certa uniformitá tra i commission rates applicati dalle agenzie immobiliari.
Ció puó essere spiegato dalla presenza di una qualche forma di
parallelismo consapevole
per il quale non sarebbe necessaria la determinazione esplicita di un prezzo di cartello in
quanto un eventuale agenzia che applicasse tassi non di cartello subirebbe una ritorsione
da parte degli altri agenti che si riuterebbero di contrattare con questo riducendogli il
volume d'aari.
Un'altra caratteristica relativa alla condotta di questo settore é il
dell'agente.
comportamento
Ogni agente ha una forte discrezionalitá in ogni fase della compravendita di
un immobile, dall'impegno nella fase di pubblicizzazione della proprietá alla contrattazione
sul prezzo nale. Dato che il contratto d'intermediazione é di per sé un contratto incompleto
(non specica le responsabilitá dell'agente in ogni circostanza) gli intermediari hanno ampie possibilitá per attuare comportamenti opportunistici, comportamenti tuttavia limitati
dal voler mantenere una certa reputazione sul mercato. L'intermediazione immobiliare é
stata analizzata da vari autori utilizzando la letteratura sul
problema principale-agente
e sono stati suggeriti metodi alternativi per stipulare il contratto d'intermediazione (anche in un ottica di mechanism design theory ) in modo da ridurre le perdite ottenibili
16.
dall'attuazione di comportamenti opportunistici
É necessario puntualizzare che le caratteristiche sopra delineate si dierenziano da
paese a paese.
In particolare vogliamo sottolineare come il mercato del Regno Unito si
distingua da questa impostazione generale mostrando un maggiore livello di competitivitá
nonché un maggior grado di uiditá rispetto alla media dei paesi europei. In primo luogo
nel Regno Unito gli annunci sono quasi tutti aperti (open listings ): ogni annuncio puó
essere quindi piazzato da una qualsiasi agenzia immobiliare aderente al MLS generando
una forte concorrenza fra di queste.
L'open listing non é ancora molto diuso in Euro-
pa; ad esempio in Francia la quasi totalitá degli annunci sono esclusivi rendendo molto
piú laboriosa la ricerca del potenziale acquirente. Per questo motivo nel Regno Unito le
commissioni richieste dagli agenti sono considerevolmente piú basse rispetto alla media
europea, anche se i servizi da questi oerti sono inferiori.
15Negli
USA una pratica di questo genere é stata considerata un intesa sui prezzi e quindi vietata dalla
normativa antitrust.
16Si
veda a proposito Arnott, Anglin (1991).
24
1. IL MERCATO DELLE CASE DI PROPRIETÁ E I DETERMINANTI DEI PREZZI
Tali considerazioni sono importanti e da tenere in conto in fase di analisi del fenomeno
della bolla immobiliare. Come abbiamo visto il mercato inglese dell'intermediazione risulta
essere piú eciente rispetto alla media europea e quindi il meccanismo di trasmissione della
domanda al mercato delle case risulta essere meno limitato. In un contesto simile é possibile
che vi siano condizioni piú favorevoli per le bolle.
In questo capitolo abbiamo analizzato i principali fattori che inuenzano la domanda
nel mercato delle case di proprietá; in particolare abbiamo evidenziato come la casa sia
un bene di primaria importanza per le famiglie in quanto genera housing services ed é un
elemento di primaria importanza all'interno del portafoglio familiare.
Nel fare ció abbiamo visto come le dierenze culturali possano essere determinanti
nel spiegare dierenziali di crescita dei prezzi tra i vari paesi ed abbiamo in particolare
descritto come il Regno Unito, paese oggetto della nostra analisi, si distingua tra questi.
Nella sezione 1.3 abbiamo visto come il funzionamento del mercato dell'intermediazione
immobiliare sia importante per la trasmissione di shock sui prezzi dal lato della domanda.
Nel fare ció abbiamo peró trascurato un fattore fondamentale che inuenza in maniera
determinante i prezzi delle case e che, a nostro parere, ha giocato un ruolo fondamentale, se non predominante, nel fenomeno della bolla immobiliare europea: l'andamento del
mercato dei mutui. Come vedremo nel capitolo 2, la domanda di case é fortemente legata
all'andamento dei tassi d'interesse e dell'oerta creditizia in quanto una grossa componente
della spesa per l'acquisto della casa viene ricoperta dal mutuo contratto per l'acquisto.
Ad inuenzare poi la dinamica dei prezzi delle case possono esserci dei fattori esogeni
causati dall'intervento pubblico o da altri fattori che possono essere d'aiuto nella comprensione del fenomeno che stiamo studiando. Questi punti verrano analizzati nel capitolo
successivo.
Capitolo
2
Il mercato dei mutui e le distorsioni nel
mercato delle case
La prima parte di questo secondo capitolo (sezione 2.1) sará dedicata prevalentemente alla descrizione del funzionamento del mercato dei mutui e di come questo inuenza
l'andamento del mercato immobiliare.
Nella restante parte del capitolo tratteremo invece gli elementi che esogeneamente
possono impedire il corretto funzionamento del mercato immobiliare. In particolare, nella
sezione 2.2 discuteremo le ragioni della rigiditá dell'oerta di case rispetto ad una variazione
del prezzo.
Nella sezione 2.3.1 vedremo invece come la tassazione possa avere un ruolo
distorsivo sul funzionamento del mercato delle case e dei mutui; mentre nella sezione 2.3.2
vedremo l'eetto delle politiche di oerta pubblica di alloggi sul mercato e come queste si
sono esplicate in alcuni paesi.
Trattando ognuno di questi argomenti faremo particolare riferimento a ció che é
successo nel Regno Unito nel periodo della bolla immobiliare.
2.1. Il mercato dei mutui
Come abbiamo detto nelle sezioni precedenti, molte famiglie che si rivolgono al mercato
delle case di proprietá necessitano di un nanziamento per completare l'acquisto della casa.
Ció implica necessariamente che le famiglie debbano rivolgersi (magari con l'ausilio, come
abbiamo visto, degli agenti immobiliari) alle banche per ottenere un
mutuo.
Al ne di comprendere il funzionamento del mercato dei mutui é necessario innanzitutto comprendere chi sono gli operatori che vi interagiscono e soprattutto quale sia il
meccanismo che collega un richiedente prestito a un risparmiatore che vuole ottenere un
investimento. Tale meccanismo é rappresentato in gura 2.1.1.
Dalla gura 2.1.1 possiamo osservare che le risorse nanziarie dei risparmiatori nazionali o internazionali si riversano direttamente o indirettamente (attraverso altre banche
25
26
2. IL MERCATO DEI MUTUI E LE DISTORSIONI NEL MERCATO DELLE CASE
Figura 2.1.1. Il mercato dei mutui
Fonte: Miles (2004), pg.5, g. 1.1
d'investimento) nel mercato dei capitali. A questo mercato gli istituti di credito si rivolgono per acquistare tali risorse che, attraverso i mediatori d'ipoteca (mortgage broker ),
verranno distribuite alle famiglie richiedenti prestito. Tale schema semplicato ci aiuta a
comprendere sommariamente come le risorse arrivino alle famiglie; tuttavia non é chiaro dallo schema cosa avvenga all'interno dei mercati dei capitali ed in particolare come
queste risorse vengano trattate all'interno degli stessi. Nelle sezioni 2.1.2 e 2.1.3 vedremo
con maggior dettaglio quali sono i motivi che possono spingere le banche a rivolgersi nei
mercati dei capitali. Nella trattazione trascureremo il fenomeno della cartolarizzazione (o
securitization ), che ha giocato un ruolo fondamentale nella formazione e nell'esplosione
1
della bolla creditizia americana. Tale argomento é giá ampiamente discusso in letteratura
.
Nelle sezioni successive tratteremo quindi brevemente alcuni degli aspetti piú importanti del funzionamento del mercato dei mutui e dell'inuenza sullo stessp del mercato dei
capitali. In particolare, nella sezione 2.1.1 descriveremo i tipi di mutui oerti dal mercato
in relazione al tipo di tasso d'interesse applicato; nella sezione 2.1.2 discuteremo i fattori
2
determinanti la variabilitá tra i tassi d'interesse dei mutui applicati nei vari paesi ; nella
1Per maggiori informazioni sul mercato dei Mortgage-Backed Securities si veda
2In queste due sezioni ci rifaremo prevalentemente ai dati forniti in EMF (2006
Fabozzi (2001).
(b))
2.1. IL MERCATO DEI MUTUI
27
sezione 2.1.3 discuteremo di come l'andamento del mercato dei capitali nel periodo di riferimento abbia inuenzato il mercato dei mutui e inne nella sezione 2.1.4 trarremo delle
conclusioni sull'argomento.
2.1.1. I tipi di mutui oerti in relazione al tasso d'interesse .
I mutui oerti
dalle banche possono essere distinti a seconda del tipo di tasso d'interesse che viene applicato su di essi.
Distinguiamo quindi le varie tipologie di tassi d'interesse oerti dalle
banche
•
Fixed rate. Il tasso d'interesse pagato rimane costante per tutta la durata del
prestito.
L'oerta da parte delle banche di mutui di questo tipo dipende es-
senzialemente da due fattori.
Il primo é l'esistenza nel mercato di riferimento
di un'oerta di fondi a lungo termine utilizzabili dalle banche per nanziare il
prestito.
Il secondo fattore é la possibilitá da parte delle famiglie di ripagare
anticipatamente il mutuo; ció dipende dall'esistenza nel mercato di riferimento di
una normativa su il cd early repayment. Torneremmo su questo in 2.1.6.
•
Variable rate. Il tasso d'interesse applicato su questi mutui puó variare durante
tutta la durata del prestito. Vi sono due diversi meccanismi di variabilitá:
Referenced rate. Il tasso d'interesse dipende da un indice esterno, solitamente
l'Euribor o il tasso base della Banca Centrale. Il tasso d'interesse puó seguire
l'indice su base mensile o annuale
Reviewable rate. Il tasso d'interesse puó essere rivisto periodicamente con
discrezionalitá da parte della banca durante la durata del prestito. Questo
tipo di mutuo viene solitamente oerto in Svezia e Regno Unito. Per via della
forte discrezionalitá lasciata alle banche nella decisione del tasso d'interesse,
viene concesso al beneciario del prestito di cambiare banca con 3 mesi di
preavviso.
•
Initial xed rate. I mutui di questo tipo durano generalmente da 1 a 20 anni e
si dierenziano rispetto agli altri due tipi in quanto nel primo periodo, che puó
durare 1, 2, 3, 5 e 10 anni, il tasso d'interesse non cambia. Dopo questo periodo
il tasso puó essere ssato per un altro periodo o diventare variabile.
•
Capped rate. Il tasso d'interesse non puó salire sopra un certo tasso pressato,
nonché scendere al di sotto di un'altra soglia (detta anche collar ).
In questo
caso perció la variabilitá del tasso d'interesse é limitata all'interno di un certo
corridoio.
•
Guaranteed xed rate.
In questi tipi di prestiti il tasso d'interesse puó essere
ssato no ad un anno prima che il contratto di mutuo venga stipulato. I mutui
di questo genere vengono anche chiamati forward loans.
•
Exchangeable interest rate. Ad una certa maturitá l'intestatario del mutuo puó
passare da un tasso sso ad uno variabile e viceversa.
28
2. IL MERCATO DEI MUTUI E LE DISTORSIONI NEL MERCATO DELLE CASE
•
Mixed Interest Rate. Una determinata quota del mutuo viene pagata ad un tasso
sso mentre la restante parte ad un tasso variabile. La quota viene solitamente
fatta scegliere all'intestatario del mutuo al momento della stipula del contratto.
•
Discount rate.
In questo tipo di mutuo l'intestatario paga un tasso inferiore
rispetto al tasso standard applicato dalla banca per un certo periodo di tempo.
Generalmente piú é breve il periodo di sconto, maggiore sará lo sconto applicato
sul tasso. Lo sconto puó essere applicato sia sui mutui a tasso sso che su quelli
a tasso variabile. I discount rates sono generalmente molto diusi in Irlanda e
3
Regno Unito.
Nel mercato vengono solitamente oerte altre tipologie di mutui oltre a quelle sopra
menzionate, quali ad esempio i mutui a maturitá variabile, i mutui con rate composte di
soli interessi e i mutui a rate essibili. Queste tipologie non sono tuttavia molto diuse.
Riportiamo di seguito un'indagine fatta dall'European Mortgage Federation in EMF
(2006 (b)) sulla diusione delle tipologie di mutui sopra menzionate.
Dalla gura 2.1.2 si evince chiaramente che nel 2006 i mutui a tasso d'interesse sso
e inizialmente sso sono genericamente quelli piú utilizzati. Tuttavia, come si puó vedere
4
dalla gura 2.1.3, a livello dei singoli paesi la situazione cambia considerevolmente . Possiamo infatti osservare che il paese con l'oerta piú alta di mutui a tasso sso é la Germania
con l'84%, mentre la Spagna é il paese con l'oerta piú bassa di mutui di questo tipo. Dall'osservazione della gura 2.1.3 risulta che il Regno Unito appartiene al gruppo di paesi
con l'oerta piú alta di mutui a tasso sso anche se storicamente il Regno Unito ha una
forte tradizione di oerta di mutui a tasso variabile
5.
Il motivo di una tale divergenza di
risultati é da imputare ad importanti cambiamenti nella yield curve, i quali hanno spinto la
domanda verso i mutui a tasso sso. Anche questo punto verrá approfondito nella sezione
successiva.
2.1.2. I fattori determinanti la variabilitá dei tassi d'interesse .
Le dieren-
ze riscontrate nella gura 2.1.3 dipendono essenzialmente da quattro fattori:
culturali, forma della yield curve, normativa sul c.d.
dierenze
early repayment e metodologia di
nanziamento dei mutui da parte delle banche. Discutiamo ognuno di questi punti.
2.1.2.1. Dierenze culturali. La scelta del tasso d'interesse variabile é determinata in
molti casi dall'alta
frequenza di spostamento
nel corso della vita di una famiglia. In
tal caso infatti la essibilitá di un mutuo con interesse variabile consente alle famiglie di
estinguere facilmente il vecchio mutuo e contrarne un altro al momento del passaggio di
proprietá senza ricorrerrere a costi aggiuntivi legati al pagamento anticipato.
3Sull'eetto dei discount rates. sull'oerta dei mutui torneremo maggiormente in dettaglio in 3.5.
4Nella gura 2.1.3 sono presentati i risultati dell'indagine di una selezione dei paesi dell'area Euro.
Per
informazioni relative agli altri paesi si faccia sempre riferimento a EMF (2006 (b))
5Si
confronti la 2.1.3 con la gura 1.2 pg.9 in Miles (2004). L'indagine é riferita al 2003 dove avevamo un
ammontare di mutui a tasso sso maggiore.
2.1. IL MERCATO DEI MUTUI
Figura 2.1.2. Tipologie di tassi in proporzione al prestito in EU (1)
Fonte: EMF (2006)
Figura 2.1.3. Tipologie di tassi in proporzione al prestito in EU (2)
Fonte: EMF (2006)
29
30
2. IL MERCATO DEI MUTUI E LE DISTORSIONI NEL MERCATO DELLE CASE
Non ci sorprende quindi di sapere che il Regno Unito, che presenta un turnover annuale
dello stock delle case del 5.7% (contro l'1.4% della Germania) sia uno dei paesi che abbia
storicamente optato per il tasso d'interesse variabile. Come abbiamo giá discusso in 1.2.1,
l'alta frequenza di spostamento é determinata dalla volontá da parte delle famiglie inglesi
a risalire la property ladder appena il reddito reale cresce.
In Miles (2004), inoltre, si aerma che la tendenza delle famiglie inglesi a prediligere
mutui a tasso variabile é riconducibile anche ad altri due fattori:
•
La maggior parte delle famiglie, soprattutto i cd rst time buyer, tendono a
prestare troppa attenzione alle rate iniziali del mutuo trascurando la possibilitá di
ripagarlo nel lungo termine. Per questo motivo i discounted rate loans attraggono
particolarmente l'attenzione delle famiglie inglesi che dimenticano il fatto che
un eventuale sconto applicato nei primi periodi avrá un maggior peso sulle rate
successive.
•
Molte famiglie non comprendono appieno i rischi che si assumono scegliendo un
mutuo a tasso variabile. Difatti tali mutui, nei periodi in cui il costo del denaro
é molto basso, risultano essere molto attraenti in quanto si evita di considerare
scenari in cui i tassi d'interesse s'innalzano facendo levitare le rate del mutuo. Il
problema che si riscontra in molti casi é che le famiglie ricevono scarse informazioni
sul debito che stanno contraendo e non sanno quindi valutare se il rischio che si
stanno assumendo é accettabile per loro oppure no.
La
propensione al rischio
é quindi un altro fattore che aiuta a spiegare la variabilitá
riscontrata nei vari paesi.
Da quello che abbiamo detto é facile comprendere come mai le famigle inglesi abbiano
deciso di optare per il tasso variabile mentre altre famiglie europee hanno fatto scelte
diverse. Tuttavia ci sono altri fattori da tenere conto.
2.1.2.2. La yield curve . La yield curve viene costruita prendendo i rendimenti dei
titoli di stato alle varie maturitá.
Nei periodi di normalitá la yield curve é crescente
nel tempo, ció implica che i tassi di rendimento per le maturitá piú vicine sono piú bassi
rispetto a quelli relativi alle maturitá piú lontane. Tale fenomeno é spiegato dal fatto che
titoli con maturitá piú elevata rilasciano pagamenti piú lontani nel tempo dove l'incertezza
é maggiore.
Conseguentemente viene richiesto per questi titoli un premio per il rischio
maggiore.
In periodi particolari puó succedere tuttavia che i tassi a lungo termine siano minori
dei tassi a breve termine. Si assiste in questi casi al fenomeno della inverted yield curve. Ció
avviene generalmente perché vi sono aspettative di discesa dei tassi d'interesse in futuro.
I mercati dei mutui sono intrinsecamente legati alla yield curve in quanto le banche
si rivolgono al mercato dei capitali per nanziare i mutui. Ad esempio, a seguito di uno
schiacciamento della curva (ovvero di un abbassamento dei tassi a lungo rispetto ai tassi a
breve) le banche troveranno piú conveniente nanziare i prestiti da concedere tramite titoli
Fonte: Bank of England
Figura 2.1.4. Inverted yield curve nel Regno Unito
2.1. IL MERCATO DEI MUTUI
31
32
2. IL MERCATO DEI MUTUI E LE DISTORSIONI NEL MERCATO DELLE CASE
a lungo termine. Ció induce loro a cambiare strategia di nanziamento. Il contrario
avviene a seguito di un innalzamento della curva verso maturitá piú lontane
Si osservi a proposito la gura 2.1.4.
Come si puó constatare la yield curve al 31
gennaio 2004 presentava una curvatura normale anche se le maturitá piú lontane risultano
essere scontate rispetto a quelle intermedie.
Dal 31 agosto dello stesso anno la curva
ha iniziato ad appiattirsi (oltre che abbassarsi) no a che non ha iniziato a diventare
decrescente al 31 gennaio 2006.
É lecito sostenere che in questa situazione di mercato la Bank of England abbia manovrato il tasso base senza curare l'andamento dei tassi a lungo termine. Osservando infatti la
gura 2.1.5, nella quale é rappresentato l'andamento del tasso d'interesse base, dell'oerta
di mutui reale e del prezzo delle case reale, si evince che la Bank of England ha innalzato
da gennaio no ad agosto 2004 il tasso base di un punto percentuale.
A seguito di ció
l'oerta creditizia é crollata portando ad un arresto della crescita dei prezzi delle case.
Contemporaneamente a questo innalzamento dei tassi la yield curve ha iniziato a schiacciarsi. Lo schiacciamento della curva ha come conseguenza l'esplosione del credito, per via
della maggiore convenienza ad investire a lungo termine. Successivamente a ció, la Bank
of England é tornata sui suoi passi riabbassando ulteriormente il tasso base nell'agosto del
2005.
Il risultato di queste manovre é stato quindi quello di generare delle aspettative
antinazionistiche che hanno portato all'inversione della yield curve.
É quindi chiaro da questa analisi che la politica monetaria non é stata in grado di
gestire le aspettative sul mercato dei capitali con l'ovvia conseguenza (qualora si osservasse
l'andamento del tasso base nei periodi successivi al primo trimestre 2006) che la Bank
of England é dovuta reintervenire innalzando nuovamente i tassi a breve per evitare il
6
surriscaldamento dell'economia .
Le scelte di politica monetaria sopra delineate hanno avuto, a nostro parere, due
importanti conseguenze.
In primis l'abbassamento del tasso base all'agosto del 2005 ha contribuito all'aumento
dell'oerta creditizia causata dall'inversione della yield curve.
In seconda analisi, l'inversione della yield curve ha reso molto piú convenienti i mutui
a tasso sso rispetto a quelli variabili portando cosí ad uno spostamento della domanda da
parte delle famiglie verso questo tipo di prodotti, come é stato evidenziato dall'indagine in
7
EMF(2006(b)) .
2.1.2.3. Metodo di nanziamento. Il modo in cui le banche nanziano i mutui che
concedono alle famiglie inuenza la variabilitá dei tassi d'interesse. In particolare, le banche
possono nanziarsi prevalentemente attraverso due canali:
•
6Infatti
Attraverso i depositi pagando ai depositanti un tasso a breve termine.
la Bank of England ha ricominciato a reinnalzare il tasso base dal 4.5% di inizio 2006 al 5.75 %
del luglio 2007.
7Lo spostamento della domanda verso i mutui a tasso sso é stata individuata verso il 2003 da altre indagini
rispetto a quella fatta dall'EMF. Si veda a proposito Hilbers et al. (2008)
2.1. IL MERCATO DEI MUTUI
33
Figura 2.1.5. Prezzo delle case, oerta creditizia e tasso base nel Regno
Unito
120
4,8
115
4,6
110
4,4
105
100
4,2
95
4
90
3,8
85
prezzo delle case (sinistra)
offerta creditizia (sinistra)
tasso base (destra)
80
2004
2005
3,6
2006
Fonti: BIS, Bank of England, OECD
•
Attraverso il mercato dei capitali nei quali le banche possono rifornirsi di fondi a
breve e lungo termine.
Generalmente nei paesi in cui il mercato dei capitali a lungo termine é molto sviluppato,
le banche tendono a nanziarsi prevalentemente a lungo termine; non a caso ció avviene in
paesi come Germania e Danimarca che possiedono il mercato dei covered bonds piú grande
8
e sviluppato d'Europa .
In tali paesi inoltre i tassi a lungo termine risultano essere piú
bassi per via della riconosciuta capacitá da parte dei policy maker a tenere sotto controllo
l'inazione.
Avendo a disposizione fondi con scadenza a lungo termine le banche di questi paesi
orono alle famiglie mutui a tasso sso a condizioni piú favorevoli rispetto a quei paesi in
cui i mercati dei capitali a lungo termine non sono cosí sviluppati. É per questo motivo
che storicamente le famiglie tedesche e danesi scelgono mutui a tasso sso.
Qualora tale mercato non sia molto sviluppato, le banche trovano piú conveniente
nanziarsi prevalentemente attraverso i depositi, incorrendo nel cosíddetto problema del
maturity mismatch.
Essendo, infatti, un deposito un fondo a brevissima scadenza (ri-
tirabile a vista per denizione) mentre i mutui sono prestiti a medio lungo termine, le
banche devono intraprendere strategie di copertura e patrimonializzarsi in modo tale da
non rischiare, ad una certa data, di essere illiquide. Tra le varie strategie di copertura rientra il ricorso allo
8La
swap market
o la vendita dei mutui all'interno di
Mortgage backed
legislazione sui covered bonds é iniziata in Germania nel 1769 e in Danimarca nel 1850.
34
2. IL MERCATO DEI MUTUI E LE DISTORSIONI NEL MERCATO DELLE CASE
securities.
I paesi nei quali le banche si nanziano prevalentemente a breve sono Italia,
Irlanda e Regno Unito.
É ovvio quindi che alle banche che hanno scelto di nanziarsi a breve risulta essere
piú conveniente orire mutui a tasso variabile avendo a disposizione fondi, quali i depositi,
che vengono remunerati anch'essi a tasso variabile.
Qualora queste banche volessero orire mutui a tasso sso, questi risulterebbero essere
piú costosi perché esse dovrebbero attuare strategie di copertura ulteriori rispetto a quelle
che normalmente fanno.
Senza copertura rischierebbero, con tassi a breve in crescita,
una perdita derivante dalla riduzione della dierenza tra il tasso sso dei mutui e il tasso
variabile dei depositi.
2.1.2.4. Early repayment. (pagamento anticipato del mutuo) Qualora ció sia concesso, le famiglie possono ripagare ad una certa data l'intero valore residuo di un prestito.
L'opzione di early repayment risulta essere conveniente quando le famiglie detentrici di un
mutuo a tasso sso assistono ad una discesa dei tassi d'interesse. In tal caso alle famiglie
conviene pagare l'ammontare residuo contraendo un nuovo mutuo ad un tasso inferiore.
É importante osservare che qualora il rinanziamento anticipato del mutuo sia concesso, le banche sono costrette ad operare sui propri fondi in modo da eliminare il rischio
del tasso d'interesse dal proprio bilancio.
Ció é particolarmente pericoloso se la banca ha deciso di nanziarsi a lungo termine
a tasso sso, perché un nanziamento ad un tasso d'interesse piú basso puó portare ad
una perdita per la banca che per eettuare il prestito si é dovuta nanziare prima del-
9
l'abbassamento dei tassi. In questi casi
alla banca conviene coprirsi dall'eventualitá di un
abbassamento dei tassi d'interesse e ció puó farlo rivolgendosi allo swap market, acquistando
quindi un contratto swap legato al tasso d'interesse al quale si é nanziata.
Qualora la banca stia tuttavia nanziando con fondi a breve, per evitare il maturity
mismatch, si sará dovuta patrimonializzare e coprire attraverso il mercato degli swap e dei
Mortgage Backed Securities. In caso di early repayment dovrá quindi rimettere in gioco
tutte le strategie di copertura.
Dato che ogni banca in realtá si nanzia sia a breve che a lungo termine, un pagamento
anticipato del mutuo comporta una serie di operazioni che sono state schematizzate in gura
2.1.6. Ogni banca intraprende rapporti che coinvolgono pagamenti di interessi a tasso sso o
variabile con varie categorie di soggetti. Oltre che con i depositanti e le famiglie a cui hanno
concesso un prestito, le banche devono versare gli interessi ai detentori delle obbligazioni
della banca.
Allo stesso tempo, il rapporto con gli Special Purpose Vehicle, necessario
per la cartolarizzazione dei crediti, genera dei ussi di pagamento di varia natura (ssi
o variabili).
Inne la banca per coprirsi dalla variabilitá dei tassi d'interesse interagisce
con la controparte del contratto swap.
É facile comprendere che nel momento in cui le
famiglie beneciarie decidono di rinanziare il mutuo la banca deve rivedere le condizioni
9Si
veda per maggiori dettagli in Miles(2004).
2.1. IL MERCATO DEI MUTUI
35
Figura 2.1.6. Strategie di coperura delle banche
Fonte: Miles(2004), pg. 75, g. 7.1
contrattuali dei rapporti sopra descritti per ricostruire la strategia di copertura e ció le puó
risultare molto costoso.
É quindi chiaro che la legislazione sull'early repayment ha un impatto diretto sull'oerta
dei mutui a tasso sso nel mercato. Infatti, se la copertura é troppo costosa, alle banche
converrá orire prevalentemente mutui a tasso variabile.
In Spagna, ad esempio, il pagamento anticipato é consentito all'intestatario del mutuo
in qualsiasi momento e senza costo per via di una normativa fortemente protettiva nei
confronti dei risparmiatori, con il risultato che le banche spagnole orono prevalentemente
mutui a tasso variabile (come si vede dalla gura 2.1.3). Il caso della Spagna é esemplare
in quanto anche se dispone di un mercato dei titoli a lungo termine molto sviluppato, cosa
che favorirebbe l'oerta dei mutui a tasso sso, la normativa sopra menzionata non li rende
convenienti per le banche.
In altri paesi, come la Germania e la Danimarca si consente il pagamento anticipato
solo sotto certe condizioni (si veda EMF (2006(b))).
Per quanto riguarda il Regno Unito l'early repayment é sempre concesso.
Tuttavia
le banche inglesi orono lo stesso mutui a tasso sso caricando il costo del mutuo di un
ammontare che serve a coprire la banca dall'eventualitá che la famiglia eserciti l'opzione.
Come viene osservato in Miles (2004) ció rende meno conveniente scegliere un mutuo a
tasso sso rispetto ad un mutuo a tasso variabile.
36
2. IL MERCATO DEI MUTUI E LE DISTORSIONI NEL MERCATO DELLE CASE
Figura 2.1.7. M3 in Euro Area
Fonte: BCE
2.1.3. L'inuenza dei mercati globali sul mercato dei mutui .
Nella sezione
precedente abbiamo analizzato quali sono le caratteristiche principali dei mercati nanziari
nazionali.
Come peró abbiamo visto in gura 2.1.1, le banche prestatrici si rivolgono
al mercato dei capitali globali per ottenere nanziamenti o fare operazioni di copertura.
L'andamento dei mercati nanziari globali ha quindi un profondo eetto sui mercati dei
mutui nazionali in quanto determina il costo del nanziamento delle banche nonché la
quantitá di fondi che le banche possono accaparrarsi.
É oramai consolidato in letteratura che a partire dalla metá anni '90 un fenomeno
generalizzato di
deregolamentazione ed integrazione dei mercati nanziari, nonché una
politica monetaria n troppo espansiva, abbiano portato ad un riversamento nei mercati
dei capitali di un ammontare enorme di liquiditá a basso costo. Per un approfondimento
sui fattori determinanti l'espansione creditizia dal 1995 al 2007 si rimanda al lavoro di
Ahrend et al. (2008) che analizza dettagliatamente il fenomeno.
Ció che a noi interessa é che l'espansione monetaria ha determinato un aumento
dell'oerta di fondi a basso costo a disposizione delle banche che si é riesso a sua volta
in un abbassamento dei costi del mutuo (per via dell'abbassamento dei tassi d'interesse a
breve e lungo termine) nonché in un abbassamento degli standard necessari per ottenere
un nanziamento della casa (per via dell'aumento dell'oerta creditizia).
2.1. IL MERCATO DEI MUTUI
37
Figura 2.1.8. Tasso d'interesse a 3 mesi nel mercato monetario europeo
Fonte: Eurostat
In gura 2.1.7 possiamo vedere l'ammontare di liquiditá nel sistema dell'area euro nel
periodo che va dalla ne del 1997 ad oggi. Come si puó vedere l'ammontare di liquiditá
in termini nominali é piú che raddoppiata nel periodo precrisi. Senza entrare nel dettaglio
dei singoli paesi, cosa che invece verrá fatta per il Regno Unito, é possibile aermare che
l'oerta creditizia sia aumentata in maniera generalizzata nel sistema e quindi anche nel
mercato dei mutui.
Si osservi inoltre la gura 2.1.8, la quale rappresenta il tasso d'interesse monetario
a 3 mesi.
Esso é un buon indicatore per comprendere l'andamento del tasso d'interesse
applicato sui mutui a tasso variabile. Come si vede dal graco, il tasso a breve ha avuto una
forte discesa dagli inizi degli anni 90, dove toccava il 12%, no al 2005, dove ha raggiunto il
limite inferiore del 2% circa. In tutto questo periodo quindi i mutui a tasso variabile sono
diventati sempre piú appetibili no a che, dal 2005 in poi, i tassi d'interesse a breve hanno
ricominciato a risalire. É importante sottolineare che i tassi a 3 mesi seguono il tasso di
deposito dichiarato dalla BCE. É possibile quindi aermare che il tasso d'interesse a breve
ha interrotto la sua discesa a seguito della decisione della BCE di rialzare i tassi. É naturale
a questo punto dell'analisi aermare che nel momento in cui la BCE ha incominciato ad
alzare i tassi d'interesse anche i prezzi delle case hanno iniziato a crescere ad un tasso
inferiore no a che non sono crollati con la crisi dei subprime.
2.1.4. Considerazioni nali sul mercato dei mutui .
In questa sezione abbiamo
analizzato il funzionamento del mercato dei mutui ed in particolare ci siamo soermati su
quali siano i fattori che spiegano la maggiore oerta di mutui a tasso variabile nei vari
paesi. Abbiamo osservato che in molti paesi europei, ed in particolare nel Regno Unito,
38
2. IL MERCATO DEI MUTUI E LE DISTORSIONI NEL MERCATO DELLE CASE
il mutuo a tasso d'interesse variabile é piú diuso del mutuo a tasso d'interesse sso ed
abbiamo dato delle giusticazioni per questa maggiore diusione (caratteristiche culturali,
metodo di nanziamento, ecc..).
Per quanto riguarda il Regno Unito abbiamo osservato che le famiglie inglesi hanno la
tendenza a cambiare molto frequentemente casa in relazione ad aumenti reali del reddito
al netto della rata sul mutuo.
In 2.1.3 abbiamo osservato inoltre che, nel periodo di riferimento, il tasso d'interesse
applicato sui mutui a tasso variabile é diminuito.
Ció per via della forte diusione dei
mutui a tasso variabile, ha comportato per le famiglie un aumento del reddito reale al
netto delle rate sul mutuo, elemento che le ha spinte a cambiare casa (per via del fenomeno
della property ladder ), aumentando cosí la domanda di case nel sistema e provocando la
crescita dei prezzi al quale abbiamo assistito.
Tale fenomeno é stato inoltre incentivato
dall'aumento dell'oerta di mutui che ha portato ad accettare le richieste di nanziamenti
da parte di famiglie che in condizioni normali non avrebbero mai ricevuto il prestito. Ció
ovviamente ha portato ad un ulteriore aumento della domanda di case sul mercato.
Il fenomeno in questione ha incominciato ad arrestarsi nel momento in cui a livello
globale, e quindi su scelta anche della BCE, i tassi d'interesse sono ricominciati a salire
bloccando l'ausso della domanda sul mercato.
Nel capitolo 4 cercheremo di trovare conferma nei dati per queste considerazioni.
2.2. L'oerta di case
Nella presente sezione ci occuperemo di descrivere alcune delle caratteristiche principali
dell'oerta di case. In particolare, vedremo di analizzare quali sono i fattori che rendono
l'oerta rigida rispetto ad una variazione nei prezzi delle case.
Infatti sosteniamo che il
contributo, dal lato dell'oerta, alle bolle dei prezzi delle case in Europa, sia stato proprio
la scarsa reattivitá da parte del settore costruzioni.
Se una reazione si fosse realizzata,
avrebbe rallentato la crescita dei prezzi.
É chiaro inoltre che all'aumentare del prezzo delle case le imprese del settore delle
costruzioni trovano convenienza ad aumentare il ritmo dell'attivitá, poiché sono attratte
dalla possibilitá di poter vendere le case di nuova costruzione ad un prezzo maggiore. Tuttavia vediamo che una serie di fattori di carattere tecnico e burocratico non permettono al
settore costruzioni di rispondere all'aumento del prezzo in maniera istantanea e soprattutto
suciente a compensare l'aumento della domanda.
In particolare possono intervenire i seguenti fattori a ridurre l'elasticitá dell'oerta
rispetto al prezzo:
• Regolamentazione sulle nuove costruzioni.
La normativa in materia puó
imporre alle imprese di costruire seguendo certi standard qualitativi, oppure limitare, se non vietare, l'autorizzazione a costruire in certe zone. In ogni caso viene
limitata l'oerta laddove potrebbe esserci una domanda in crescita.
2.2. L'OFFERTA DI CASE
39
• Lunghezza e complessitá delle fasi di costruzione.
Ovviamente la costru-
zione di una casa richiede una certa fase di pianicazione oltre che di costruzione.
La lunghezza di questa fase dipende inoltre da che tipo di immobile si sta progettando di costruire e, quindi, a seconda che siano villette a schiera o palazzine
multifamiliari, la risposta del settore é dierente. É chiaro tuttavia che per motivi
puramente tecnici la risposta delle imprese a seguito di un aumento improvviso
dei prezzi non potrá esplicarsi prima di un anno e mezzo circa (vedi Corsetti et
al.(2005)).
• Zoning laws.
Il c.d. zoning é la tendenza a concedere l'utilizzo della terra al
ne di costruirvi seguendo peró una precisa ripartizione della terra in zone ognuna
dedicata ad utilizzi dierenti. Questo ovviamente limita l'oerta di case perché
inevitabilmente si toglie spazio alle costruzioni residenziali.
• Lentezza del processo di autorizzazione a costruire
Tutte queste caratteristiche, se presenti nel sistema paese in questione, spiegano la
lentezza nella reazione dell'oerta all'aumento dei prezzi delle case.
Di particolare interesse per la nostra analisi é la comprensione, a grandi linee, di quali
10.
di queste caratteristiche sono presenti nel sistema inglese
Dalla lettura della tabella 1
si comprende che la crescita dello stock di case del Regno Unito nel 2000 é stata inferiore
rispetto a tutti gli altri paesi. Ci chiediamo quindi quali siano le ragione di questa minore
reattivitá del Regno Unito rispetto agli altri paesi.
Tabella 1. Case nuove su 1000 abitanti (anno 2000)
Regno Unito
Paesi Bassi
Germania
Francia
3.2
4.2
4.3
6
Fonte: Barker (2008)
Nel sistema inglese ogni domanda di
planning permission
(autorizzazione a piani-
care), da parte pubblica o privata, deve essere decisa in conformitá con il Development
Plan (piano di sviluppo) preparato e pubblicato dalle Local Planning Authorities (LPA:
11).
autoritá locali preposte alla pianicazione delle nuove costruzioni
Ognuna di queste
autoritá ha il compito di applicare il Development plan nonché di adottare nuovi standard
validi solo nell'area di giurisdizione delle LPA. Tali standard possono riguardare
•
la promozione di strutture per i trasporti pubblici ecienti da un punto di vista
energetico,
•
progetti di costruzione di nuove strade,
•
•
assicurazione di un'adeguata oerta di case per l'abitazione,
salvaguardia di aree di campagna, paesaggistiche o siti di importanza storica,
ecologica e scientica,
10Su
11Ve
questo argomento si faccia riferimento a Barker A.(2008)
ne sono 421 in tutto il Regno Unito.
40
2. IL MERCATO DEI MUTUI E LE DISTORSIONI NEL MERCATO DELLE CASE
•
obbietivi generali di crescita economica e raorzamento della comunitá locale.
É chiaro quindi che le LPA hanno ampio margine di discrezionalitá avendo la possibilitá di
bloccare la costruzione in aree molto vaste del territorio. Osserviamo inoltre che, esistendo
nel Regno Unito 421 diverse LPA, le imprese del settore delle costruzioni sono costrette a
conoscere molte normative anche diverse da loro se operano in piú aree. Ció non puó fare
altro che aumentare la possibilitá di vizi procedurali all'interno della domanda di planning
permission prolungando i tempi di risposta dell'oerta.
É necessario ora capire se gli standard necessari per ottenere l'autorizzazione, come
anche altre caratteristiche dell'oerta del sistema inglese, dieriscano signicativamente
dagli altri paesi.
Ad esempio, il sistema americano prevede sicuramente un minor controllo pubblico
su ció che viene costruito, tuttavia il sistema inglese é meno prescrittivo di quello danese
o tedesco. Come abbiamo osservato, peró, il sistema inglese é fortemente decentralizzato
rispetto a quello danese e tedesco con la conseguenza che si possono generare rallentamenti
di carattere burocratico.
Probabilmente la dierenza piú importante rispetto agli altri modelli é che non si persegue come obbiettivo primario l'assicurazione della terra per scopi abitativi. In Germania
ad esempio i comuni, che hanno ció come obbiettivo legale, hanno maggiore potere nella
scelta se concedere l'autorizzazione a costruire rispetto al modello inglese.
Come é stato osservato in Barker (2000), uno degli eetti di questa rigiditá nella concessione di planning permissions é sicuramente il fatto che le imprese nel settore impiegano
gran parte della loro attivitá nell'acquisto di terreni nella speranza che questi un giorno
vengano destinati nel Development plan a scopo residenziale. L'eetto nale puó quindi
essere che le imprese nel settore siano maggiormente interessate all'andamento del
dei terreni
prezzo
anziché a quello del prezzo delle case. Questa constatazione verrá utilizzata
in fase d'interpretazione di alcuni dei risultati dell'analisi empirica nel capitolo 4.
Sempre in Barker (2000) si osserva che tali peculiaritá del sistema regolamentatorio
inglese hanno delle profonde conseguenze sulla
struttura
del mercato delle costruzioni.
Assistiamo infatti ad un livello relativamente elevato della concentrazione delle imprese
nel settore delle costruzioni nel quale le dieci maggiori imprese possiedono piú di un terzo
dell'output totale nel 2006. Ció viene principalmente spiegato dalla lentezza e dagli attriti
presenti nel processo di concessione dei permessi a costruire da parte delle LPA.
Come vedremo in 4.2, il usso d'investimenti nel settore delle costruzioni é rimasto
sostanzialmente stazionario no al 2002 per via della lentezza procedurale della quale abbiamo discusso.
Ció ha indotto le imprese nel settore ad attuare dagli anni '90 in poi
operazioni di fusione ed acquisizione al ne di aumentare il proprio volume d'aari. Ció ha
portato ad una riduzione del numero d'imprese nel mercato la quale potrebbe aver avuto
2.2. L'OFFERTA DI CASE
41
come eetto quello di favorire forme di parallelismo consapevole atte a controllare l'ausso
12.
di nuove case nel sistema
Un altro fattore che potrebbe spiegare i risultati della tabella 1 é la tendenza, da
parte delle famiglie inglesi, a voler abitare in case isolate anziché in condomini ad elevata
densitá abitativa.
Necessitando le case isolate di piú tempo per la costruzione rispetto
alle palazzine multifamiliari, é normale che l'oerta non riesca a mantenere il passo con la
domanda.
Anche se vi sono dei forti vincoli alla costruzione di nuove case, é possibile aermare che
le autoritá locali non hanno, tramite la concessione dei permessi, inuenzato l'andamento
degli investimenti nel settore.
Figura 2.2.1. Flusso degli investimenti e planning permissions
200
domande di permessi
flusso degli investimenti
180
160
140
120
100
80
1998
2000
2002
2004
2006
2008
Communities and Local Government, Costruction Statistics Annual
Fonte:
Si osservi in gura 2.2.1 l'andamento del usso d'investimenti e delle domande per ottenere permessi a costruire dal 1998 al 2009. Come si puó vedere l'andamento di queste due
grandezze é molto simile e ció indica che le LPA non hanno alterato in maniera sostanziale
13.
l'andamento del mercato
12Tale considerazione verrá ripresa in sede di interpretazione dei risultati dell'analisi empirica.
13Dai dati citati in gura 2.2.1 risulta infatti che la percentuale delle domande concesse da parte delle LPA
é rimasta sempre nell'intervallo tra l'83-88%.
42
2. IL MERCATO DEI MUTUI E LE DISTORSIONI NEL MERCATO DELLE CASE
In questa sezione abbiamo quindi evidenziato come la lentezza da parte dell'oerta
a rispondere a shock dal lato della domanda é spiegata non solo con ragioni di carattere
tecnico-produttivo, ma anche considerando le resistenze di carattere regolamentatorio e
normativo. In particolare, abbiamo visto come il Regno Unito sora maggiormente queste
resistenze rispetto agli altri paesi europei. Tale elemento perció si aggiunge a quei fattori
evidenziati nelle sezioni precedenti che spiegano un dierenziale di crescita positivo dei
prezzi delle case rispetto ad altri paesi come Germania, Danimarca o Italia.
2.3. L'intervento pubblico nel mercato delle case
In questa sezione analizzeremo come le autoritá pubbliche inuenzano l'andamento
del mercato delle case.
Nella sezione 2.2 abbiamo giá visto come la regolamentazione
della costruzione abbia un impatto importante sul mercato. Di seguito cercheremo invece
di comprendere se le politiche scali e le politiche di Social Housing (edilizia popolare)
abbiano contribuito in maniera sostanziale alla bolla dei prezzi. Farremo una particolare
attenzione al caso del Regno Unito.
2.3.1. La tassazione sul mercato delle case .
Comprendere come funziona il
regime scale legato alla proprietá delle case é molto importante nella nostra analisi in
quanto una tassazione leggera riduce i costi associati all'acquisto della casa e quindi
incentiva la domanda. Al contrario una tassazione ingente potrebbe spostare l'attenzione
delle famiglie sul mercato degli atti deprimendo quindi la domanda nel mercato delle
case.
La tassazione applicata alle case, cosí come le eventuali agevolazioni nel pagamento
dei mutui della casa, varia in maniera signicativa tra paese e paese. Infatti nonostante
i metodi in cui la tassazione puó essere applicata sono limitati, vi sono delle notevoli
dierenze riguardanti
•
il metodo di determinazione del valore sottostante sul quale applicare la tassazione,
•
l'applicazione delle esenzioni o deduzioni dipendenti dal superamento di soglie.
Ció rende molto dicile un confronto tra paesi.
Tuttavia cercheremo di fare qualche
considerazione.
14
Analizziamo innanzitutto i vari regimi scali che inuenzano il mercato delle case.
Le tasse sulla proprietá
Gli unici paesi che non applicano una qualche forma di tassa sulla proprietá sono il Belgio
15.
e l'Irlanda (dove é stata eliminata nel 1997)
Tutti gli altri paesi applicano un qualche
tipo di tassa sulla proprietá, tuttavia il metodo del calcolo del valore sottostante cambia
considerevolmente da paese a paese: Francia, Italia e Regno Unito applicano un sistema
14Le informazioni relative ai vari regimi vigenti nei paesi europei sono reperibili nell'European Tax Handbook
del 2005
15Ció
ovviamente potrebbe essere un elemento esplicativo della bolla irlandese.
2.3. L'INTERVENTO PUBBLICO NEL MERCATO DELLE CASE
43
legato al valore degli atti rivalutati periodicamente, gli altri paesi tendono invece ad
utilizzare il valore di mercato dell'immobile.
Per quanto riguarda il Regno Unito le tasse sulla proprietá sono calcolate in base al
valore degli atti e tale valore viene ricalcolato ogni 5 anni.
La tassazione del reddito personale
Il reddito derivante dagli atti viene tassato in tutti i paesi con l'aliquota relativa al
reddito. Vi sono peró altri punti da evidenziare.
In quasi tutti gli ordinamenti, ad eccezione di quello tedesco, é possibile detrarre o
dedurre le spese sostenute per il mutuo riducendo l'ammontare dell'imposta sul reddito
imponibile.
In Irlanda ad esempio viene applicato un credito sull'imposta sul reddito
(Personal Income Tax Rate, PITR) pari al 20% della spesa sostenuta per il mutuo che
tuttavia non puó superare i 2450 euro per i singoli contribuenti e 5080 per gli sposati
(soglie che vengono innalzate rispettivamente a 4000 e 8000 per i c.d. rst time buyer ).
In Spagna le possibilitá di detrazione sono ancora maggiori in quanto é possibile
dedurre il 15% dei costi legati all'acquisto e alla ristrutturazione della casa no ad un
massimo di 9015 euro.
Anche nel Regno Unito la normativa scale inglese prevedeva la deducibilitá della
spesa in interessi (Mortgage Interest Tax Relief, MITR). Tuttavia negli anni é stata gradualmente ridimensionata no a che non é stata denitivamente eliminata nel 2000.
In
particolare l'ammontare di spesa in interessi poteva essere dedotto ad un certo tasso no
ad una soglia massima determinata.
In tabella 2 sono visualizzati i cambiamenti relativi al MITR dal '74 ad oggi. Come si
puó vedere, il tasso applicato ha iniziato a decrescere dagli inizi degli anni '90. Aggiungiamo
che era previsto un limite massimo per il quale era possibile dedurre tale spesa, limite che
é rimasto invariato a 30000 sterline dal 1983 al 1998 diminuendo quindi in termini reali.
Tabella 2. Mortgage Interest Tax Relief
tasso
1974
1983
1991
1994
1995
1998
2000
40%
40%
25%
20%
15%
10%
0
Fonte: European Tax Handbook (2005)
Come vedremo, in fase di analisi empirica abbiamo tenuto conto dell'evoluzione del
tasso di deducibilitá ma non delle soglie relative.
Si osservi che i paesi europei con il piú alto tasso di crescita del prezzo delle case
(Spagna, Irlanda e Regno Unito) sono anche i paesi in cui queste agevolazioni erano piú
forti. Ció potrebbe contribuire in parte a spiegare la bolla nei paesi in questione.
Tassazione sul Capital Gain
L'imposta sul capital gain viene applicata al momento della vendita del bene qualora il
prezzo di vendita risulti essere maggiore di quello di acquisto. Quasi tutti i paesi europei
44
2. IL MERCATO DEI MUTUI E LE DISTORSIONI NEL MERCATO DELLE CASE
applicano questo tipo d'imposta anche se solo alcuni di questi paesi applicano una tassazione diversa rispetto al PITR. É importante osservare inoltre che Francia, Irlanda, Italia,
Danimarca e Regno Unito attuano uno sconto sugli immobili occupati dai proprietari.
Nel Regno Unito il capital gain viene tassato al PITR, tuttavia sono esentate le case di
residenza. Inoltre, la percentuale del capital gain che viene tassato si riduce all'aumentare
degli anni di proprietá.
Tassazione sulla successione e sulla donazione
La successione e la donazione viene tassata in tutti i paesi eccetto Italia, Portogallo e
Svezia.
Per quanto riguarda il Regno Unito la donazione o l'ereditá viene tassata oltre la soglia
di 275000 sterline. L'aliquota applicata é pari al 20% per trasferimenti duraturi (oltre i 7
anni) che superano questa soglia.
Come abbiamo visto, la tassazione interviene in vari modi nelle fasi d'acquisto della
casa e durante il periodo in cui la casa é di proprietá della famiglia. É importante inoltre
sottolineare che nella precedente discussione abbiamo escluso le varie spese che intercorrono
16.
al momento del trasferimento della proprietá, spese che possono essere ingenti
Tabella 3. La tassazione sul mercato delle case
Aliquota media
Spagna
Irlanda
Regno Unito
Francia
Italia
Germania
0.4
0.7
1
0.7
0.4
1.5
30.9
27.5
26.7
39.3
32.6
34.8
sulla proprietá
Aliquota sul
Capital Gain
Fonte: European Tax Handbook (2005)
A ni riassuntivi si osservi la tabella 3. Tenendo in considerazione ció che si é detto
in questa sezione, dalla tabella non é possibile evincere una particolare correlazione tra
livello della tassazione e i paesi in cui si é vericata la bolla.
L'unico fattore che peró
possiamo evidenziare é che nei paesi dove i prezzi sono saliti maggiormente (Spagna, Irlanda
e Regno Unito) erano presenti le piú forti agevolazioni scali legate alla spesa sostenuta
dalle famiglie per il pagamento del mutuo.
Ció ovviamente riduce i costi del mutuo e
raorza le nostre precedenti considerazioni relative al canale creditizio come principale
fattore ad aver determinato l'ascesa dei prezzi.
2.3.2. Social Housing policy .
In questa sezione discuteremo degli interventi pub-
blici rivolti ad assicurare nel mercato un oerta adeguata di alloggi per le famiglie. Molti
paesi perseguono storicamente una politica di questo tipo. Ció avviene prevalentemente
oerta di case in atto mediante graduatorie sul reddito, tuttavia vi sono
attraverso l'
sostanziali dierenze tra paese e paese sulle metodologie e sull'intensitá dell'intervento. Si
veda a proposito la tabella 4.
2.3. L'INTERVENTO PUBBLICO NEL MERCATO DELLE CASE
45
Tabella 4. Percentuale di oerta pubblica di case in atto
Olanda
Spagna
Irlanda
UK
Francia
Italia
Germania
Danimarca
41%
1%
12%
25%
16%
5%
13%
27%
Fonte: Eurostat 1996
Come si puó osservare dalla tabella 4, i paesi con l'oerta pubblica piú grande sono
generalmente quelli dell'Europa settentrionale (Danimarca, Olanda e Regno Unito) mentre
i paese in cui l'oerta é minore sono quelli mediterranei (Italia, Spagna).
É possibile sostenere tuttavia che negli ultimi anni l'oerta pubblica di case si é ridotta
molto a livello europeo, in particolar modo, come vedremo, nel Regno Unito. Ció sembra
essere stato guidato, come si suggerisce in Priemus, Dieleman (2002), da un cambiamento
degli obbiettivi di policy da parte dei governi verso una
mercato delle case di proprietá.
17,
Come molti autori hanno suggerito
promozione della domanda nel
il perseguimento di una tale politica sembra
andare in contrasto con un altro importante obbiettivo di politica economica: la promozione
della essibilitá nel mercato del lavoro al ne di ridurre il tasso di disoccupazione del
sistema. La promozione della proprietá della casa viene genericamente ricercata attraverso
incentivi scali come quelli visti in 2.3.1 o attraverso la vendita delle case di proprietá
pubblica destinate all'atto. Esempi di ció sono il Right to Buy Scheme nel Regno Unito,
del quale parleremo piú avanti, o la pianicazione in Danimarca di vendere 500000 unitá
abitative pubbliche destinate all'edilizia popolare.
La Germania invece si é resa precorritrice di un nuovo modello di social housing po-
licy. Negli anni il ruolo del Gemeinnütziges Wohnungswesen, istituzione adibita all'oerta
pubblica di case in atto, ha perso la sua importanza lasciando il compito assegnatole agli
attuari privati: agli attuari vengono oerti dei
sussidi qualora questi concedino l'atto
alle famiglie o ad i soggetti con un basso reddito. Questi sussidi non solo assicurano che
i privati perseguano per conto dell'autoritá pubblica l'obbiettivo di assicurare un'oerta
di alloggio alle famiglie meno abbienti, ma mantengono anche la concorrenza nel mercato
degli atti.
La letteratura in materia di economia del benessere suggerisce inne un altro sistema
assegnazione di buoni per l'alloggio.
atto a conseguire gli obbiettivi di cui sopra: l'
Tali
buoni vengono assegnati alle famiglie a basso reddito con l'obbiettivo di aumentarne il
potere d'acquisto ma, allo stesso tempo, di lasciare loro la possibilitá di scegliere quale
casa prendere. Un tale sistema ha il forte vantaggio di non generare distorsioni all'interno
del mercato degli atti e di non trasferire la domanda nel mercato delle case di proprietá.
Esperimenti in tal senso sono stati condotti in Germania e Stati Uniti.
Comprendere come la Social housing policy si sia esplicata negli ultimi anni é di
fondamentale importanza ai ni della nostra analisi in quanto un aumento dell'oerta delle
16Si
17Si
veda a proposito EMF (2006b)
veda sempre la discussione in Priemus, Dieleman (2002).
46
2. IL MERCATO DEI MUTUI E LE DISTORSIONI NEL MERCATO DELLE CASE
case in atto ha un eetto deprimente sul mercato delle case di proprietá. Tuttavia un
cambiamento degli obbiettivi verso la promozione della proprietá ha al contrario un eetto
incentivante sulla domanda e quindi positivo sui prezzi.
Nel Regno Unito la politica in materia di alloggi pubblici si sviluppa su tre principali
18
punti
:
(1) L'oerta delle Council houses
(2) L'oerta da parte delle Housing Associations
(3) Il Right to Buy Scheme
Verso la ne del diciannovesimo secolo venne introdotto nel Regno Unito un nuovo
tipo di abitazioni destinate alla classe operaia inglese: le
Council houses.
Queste case,
oerte dalle autoritá locali, erano ben costruite, destinate ad una singola famiglia oltre che
attate ad un canone piú basso di quelle di mercato. L'oerta di Council houses ebbe il
suo culmine nel ventesimo secolo no a che non venne introdotto il Right to Buy Scheme
e le Housing Association non iniziarono anch'esse a fare una loro oerta di case. Inoltre
con la crescita demograca del 1900 non era piú possibile garantire lo stesso standard
qualitativo delle case di ne ottocento e quindi le Council Houses persero gran parte della
loro attrazione.
Le
Housing associations
apparvero verso la metá del 1800 ma ebbero un forte
sviluppo verso la ne del 1900, quando alcuni provvedimenti del governo Thatcher ridussero
la possibilitá da parte delle autoritá di nanziare i sussidi attraverso la tassazione.
Tali associazioni sono organizzazioni senza scopo di lucro che hanno come oggetto
sociale quello di nanziare l'alloggio per le persone a basso livello di reddito o con altri tipi
di bisogni. Hanno una vasta oerta di case destinate alle famiglie, alle persone anziane o
alle persone con problemi di salute sica e/o psichica. Il protto derivante dalla gestione
non puó essere distribuito, ma deve essere utilizzato per mantenere la qualitá dello stock
di case o aumentarlo.
Il
Right to Buy Scheme é un provvedimento che consente agli attuari delle Council
Houses di acquistare la proprietá della casa nella quale stanno vivendo. In linea di principio le autoritá locali hanno sempre avuto il potere di vendere le Council Houses ma con
l'Housing Act del 1980 vennero introdotte nuove norme che resero particolarmente vantaggioso l'esercizio di questa possibilitá. In particolare, secondo questa normativa le Council
Houses potevano essere vendute al prezzo di mercato dell'immobile sul quale veniva applicato uno sconto, la cui entitá dipendeva da quanto tempo l'attuario viveva nella casa.
La normativa prevedeva che la casa non poteva essere rivenduta prima del trascorrere di
un certo lasso di tempo senza dover restituire parte dello sconto ricevuto.
L'introduzione di queste nuove norme portarono alla vendita di un elevato ammontare
di Council Houses.
18Per
appronfondimenti si veda Cowan, Morgan(2009) e in DCLG(2010)
2.3. L'INTERVENTO PUBBLICO NEL MERCATO DELLE CASE
47
Con l'introduzione dell'Housing Act del 2004 le regole in materia cambiarono nuovamente restringendo le condizioni entro le quali si poteva esercitare questa opzione. In
particolare dal 2004 in poi
•
gli attuari non possono piú mettere in vendita le case prima del trascorrere di
almeno 5 anni,
•
una volta esercitata l'opzione, non é piú possibile mettere in vendita la casa sul
mercato senza aver ricevuto una valutazione dai Registered Social Landlords.
L'introduzione di queste nuove regole ha portato ad una drastica riduzione (come
vedremo nel capitolo 4) dell'ammontare delle case vendute con il Right to Buy Scheme.
A nostro parere questa improvvisa riduzione dell'oerta di case a basso prezzo puó aver
spinto ulteriormente i prezzi delle case alla ne del periodo di riferimento.
In questi primi due capitoli abbiamo analizzato i fattori principali che a nostro parere
hanno contribuito alla crescita dei prezzi a cui abbiamo assistito. Abbiamo analizzato come
si dierenziano i mercati nei principali paesi europei focalizzando la nostra attenzione sul
mercato inglese.
Dalla nostra analisi del mercato inglese abbiamo individuato quali sono, a nostro
parere, i fattori che hanno scatenato la bolla dei prezzi e che l'hanno fatta arrestare.
Abbiamo sostenuto e giusticato che il boom creditizio avviatosi a metá anni novanta
possa essere la principale causa della bolla dei prezzi nel Regno Unito.
Questo legame
deriva dalle caratteristiche culturali del paese (la property ladder ), nonché dalla diusione
dei mutui a tasso d'interesse variabile che facilitano il cambiamento della casa.
Abbiamo cercato inoltre di comprendere cosa abbia arrestato la crescita dei prezzi
delle case. In primo luogo é stato osservato che da inizio 2006 le banche centrali (anche
la Bank of England ) hanno incominciato ad innalzare i tassi per evitare un surriscaldamento dell'economia che si stava oramai palesando. Ció ha portato ad un restringimento
dell'oerta creditizia.
In seconda analisi l'introduzione di nuove norme sul Right to Buy Scheme ha bloccato
l'ausso di case a basso costo aumentando la pressione sul prezzo. Ció ha contribuito alla
ripresa della crescita del prezzo delle case avvenuta tra il 2005 ed il 2007.
Nel capitolo 3 presenteremo un modello teorico sui prezzi delle case che cercherá
di identicare un'interrelazione tra le variabili sopra elencate.
Nel capitolo 4 testeremo
empiricamente questo modello e vedremo se tali considerazioni verranno confermate.
Capitolo
3
I modelli teorici sui determinanti dei prezzi
delle case
In questo capitolo entreremo nel dettaglio dei due modelli sui determinanti dei prezzi
delle case analizzate dalla letteratura. In particolare studieremo:
l'User Cost Model: (UCM) formulato in Poterba (1984)
lo Stock-Flow Model: (SFM) formulato in Kearl (1979)
A seguito di una lettura piú approfondita dei contributi sopra citati si puó constatare
l'esistenza di un impostazione comune nell'arontare il problema. Per questo motivo, nella
trattazione che segue, abbiamo inserito i due modelli all'interno di un'unica esposizione
evidenziando dove uno di questi prende una strada diversa. In generale potremo constatare
che l'UCM adotta delle ipotesi piú generali dello SFM.
Nelle prossime sezioni descriveremo le caratteristiche principali di questi modelli: in
particolare nella sezione 3.1 descriveremo le ipotesi di base che accomunano entrambi i modelli mentre nelle sezioni 3.2 e 3.3 vedremo come viene descritta da entrambi la domanda e
l'oerta nel mercato delle case. Nella sezione 3.4 introdurremo le diverse ipotesi che possono essere formulate sulle aspettative degli investitori sull'andamento del mercato delle case
e spiegheremo quale ci sembra piú convincente. Inne nelle sezioni 3.5 e 3.6 formuleremo
il modello teorico da noi scelto mettendo in risalto in che modo si discosta dai modelli in
letteratura.
3.1. Le ipotesi comuni nei due modelli
In ogni momento esiste nel sistema un determinato ammontare di case
glia consuma un certo ammontare di housing services
dall'ammontare totale di stock
H.
Hs
H.
Ogni fami-
(servizio di alloggio) prodotto
E' necessario tenere separati questi due concetti: infatti
una variazione del reddito e/o dei prezzi nel sistema puó portare ad una variazione della
domanda di housing services, ma non necessariamente all'acquisto di una casa in quanto é
49
50
3. I MODELLI TEORICI SUI DETERMINANTI DEI PREZZI DELLE CASE
possibile rivolgersi al mercato degli atti. Ció implica che la proprietá della casa, in questi
1
modelli, non é di per sé determinante nella decisione di consumo di housing services .
Ogni famiglia domanda un certo ammontare di
un certo ammontare di
Hss
Hsd
che deve essere soddisfatta da
prodotto dallo stock di case esistente
H.
A riguardo vengono
fatte due ipotesi sullo stock di case
(1) Le case sono un prodotto omogeneo;
(2) Il settore delle costruzioni risponde lentamente ad uno shock della domanda,
quindi si puó ipotizzare che nel breve termine
H = H̄ ;
Di seguito i due modelli si separano sulla denizione della
domanda di housing services:
infatti mentre lo SFM fa precise assunzioni su tale funzione di domanda l'UCM ne adotta
una piú generica.
3.2. La domanda di case
UCM.
In questo modello la funzione di domanda di housing services viene cosí denita
Hsd = f R̃
dove
R̃ =
alternativi.
Hs
R
P,
R
é il prezzo nominale degli
∂f
<0
∂ R̃
atti, P é
il prezzo dei beni di consumo
Quindi all'aumentare del prezzo reale degli atti diminuisce la domanda di
da parte delle famiglie.
Come abbiamo giá detto esiste una relazione tra lo stock di case esistenti e il usso
di housing services da esso prodotto. Possiamo denire questa relazione utilizzando una
generica funzione di produzione di housing services monotona crescente
Hss = h (H)
∂h
>0
∂H
Avendo ipotizzato che lo stock di case sia costante nel breve termine, lo sará anche il
s
= h(H̄)).
¯
usso di housing services (Hs
Quindi la domanda di housing services determina direttamente il livello del prezzo degli
atti che svuota il mercato razionando la domanda al livello di housing service ssato.
Hsd = f (R̃) = h(H) = Hss
É possibile quindi determinare il livello del prezzo reale degli atti
R̃ = f −1 h H̄
SFM.
= R̃(H̄)
∂ R̃
<0
∂H
Diversamente dall'UCM, in questo modello si adotta una precisa forma fun-
zionale per la funzione
h(H)
sopra denita; in particolare si assume che essa sia lineare,
1Si osservi tuttavia che ció potrebbe non essere vero alla luce di ció che é stato detto in precedenza.
Infatti,
come abbiamo evidenziato in 2.3.2, le politiche di social housing in molti paesi europei si sono rivolte alla
promozione della domanda nel mercato delle case di proprietá
3.2. LA DOMANDA DI CASE
Hs = αH .
Da ció se ne ricava che il usso di
51
Hs é proporzionale allo stock di case esistente
nel sistema.
Avendo ipotizzato
H = H̄
anche in questo caso la domanda di housing services de-
termina direttamente il livello del prezzo degli atti che svuota il mercato. Ogni famiglia
decide tuttavia il livello di
Y,
Hsd
da consumare in base: al prezzo degli atti
al prezzo di altri beni di consumo
P
R,
al reddito
e in base alle esigenze speciche della famiglia
hh.
Hsd = f (R, Y, P, hh)
(3.2.1)
All'interno di
hh
possono essere incluse variabili come la grandezza della famiglia, il
reddito corrente o le caratteristiche culturali.
E' importante peró sottolineare che il livello di consumo di
Hs
domandato dalla
famiglia é la risposta ad un programma di massimizzazione intertemporale del consumo;
in quanto tale, variabili come l'etá della famiglia o misurazioni del reddito permanente
possono essere determinanti.
Si osservi che nello SFM vi é una maggiore specicazione della funzione di domanda.
Come abbiamo osservato in 1.2.2 una casa puó essere vista come un asset che viene
acquisito pagando il prezzo
PH
e che produce ussi di reddito pari a
R
alle varie scadenze
ma che obbliga il proprietario al sostenimento di alcune voci di costo.
Dato che ogni investitore al ne di valutare l'opportunitá dell'investimento deve confrontare i ussi di reddito e di costo che produce un determinato asset, esisterá una relazione
di equilibrio che lega queste due grandezze.
Basandosi per ora unicamente sulla dinamica di breve termine, anche in questo caso
il prezzo sará regolato interamente dalla
domanda di housing stock dato che l'oerta é
ssa. Vediamo le condizioni di equilibrio per ogni modello.
UCM.
Si ipotizza che chiunque investa nell'acquisto di una casa sostenga periodica-
mente un ammontare di spese legate al valore reale dell'immobile,
costo rappresentano il costo dell'utente o
P H/P .
Tali voci di
user cost.
In particolare sul valore reale dell'immobile
P H/P
(dove
PH
é il valore nominale)
vanno ad incidere
(1) il tasso di deprezzamento dell'asset pari a
δ
del valore totale
(2) le spese di mantenimento e riparazione pari a
(3) le tasse sulla proprietá pari a
µ
κ
del valore totale
(4) il costo opportunitá e d'indebitamento:
P H/P ;
P H/P ;
del valore totale
P H/P ;
l'investitore per acquisire la proprietá
dell'immobile puó infatti
P H/P dei suoi risparmi; in tal caso ha
pari a i0 del valore totale P H/P , dove i0 é
(a) aver investito un ammontare pari a
sostenuto un costo opportunitá
l'interesse oerto da un asset alternativo alla casa, oppure
52
3. I MODELLI TEORICI SUI DETERMINANTI DEI PREZZI DELLE CASE
(b) aver contratto un mutuo per una quota pari a
L con L ∈ [0, 1] (Loan to value )
(1 − L) aver utilizzato i suoi
risparmi; in tal caso ha sostenuto un costo complessivo pari a Lib + (1 − L)i0
2
del valore totale P H/P , dove ib é il tasso d'interesse applicato sul mutuo .
del valore reale della casa e per la restante quota
(5) il ricavo da deducibilitá degli oneri nanziari: in alcuni ordinamenti (come abbiamo visto in 2.3.1) é possibile dedurre dal reddito imponibile l'ammontare di
spesa in interessi sul mutuo; in tal caso l'investitore ottiene un ricavo pari a
del valore totale
θLib
P H/P
(6) il ricavo atteso dalla variazione del prezzo (nominale) futuro dell'immobile; in
tal caso l'investitore otterrá un ricavo atteso pari a
Il ricavo in questione (se
e
π > 0)
πe
del valore totale
P H/P .
viene percepito direttamente dall'investitore
qualora decida di rivendere l'immobile al periodo successivo. Si osservi tuttavia
che qualora l'immobile non venga venduto, il beneciario del mutuo puó ottenere
un ricavo dalla crescita dei prezzi in quanto aumenta il valore della garanzia al
mutuo che ha contratto.
In tal caso si puó vericare che le banche concedano
un aumentino dell'indebitamento richiesto dal cliente il quale puó utilizzare tali
risorse per nanziare i propri consumi.
In complesso quindi l'investitore sosterrá un costo totale pari a
ωP H/P
dove
ω ≡ [δ + κ + µ + (1 − θ) Lib + (1 − L) i0 − π e ]
(3.2.2)
In ogni periodo l'equilibrio nel mercato dello stock di case sará garantito quando
R̃ = ω
(3.2.3)
PH
P
Il modello formulato da Poterba arriva quindi a denire una relazione di carattere nanziario che lega profondamente atti, prezzi delle case e user cost. Come vedremo questa
relazione viene utilizzata nello SFM al ne di ottenere risultati piú interessanti tuttavia
legati ad ipotesi meno generali.
Qualora ipotizzassimo infatti che
h(H) = αH
sarebbe
possibile sviluppare ulteriormente questa relazione al ne di estrapolare direttamente una
relazione tra
PH
e
H.
Inserendo la 3.2.3 nella 3.2 si ottiene
Hsd = f (ω
(3.2.4)
Dato che in equilibrio
PH
)
P
Hsd = Hss = h(H̄) =⇒ H̄ = h−1 Hsd
3.2.4 per ottenere
H̄ = h
2Si
osservi che qualora
i0 = ib
−1
Hs
d
1
=
α
il costo complessivo é pari a
PH
f (ω
)
P
i0
, possiamo utilizzare la
3.2. LA DOMANDA DI CASE
Assumendo che la
f
53
sia invertibile si ricava la seguente relazione tra
PH
e
H
PH
= ψ(ω, H̄)
P
Questa é una relazione di equilibrio di breve termine sul prezzo di domanda nel mercato
delle case.
SFM.
PH
Come nel UCM esiste un prezzo di equilibrio
ricchezza a detenere l'ammontare
H
nel portafoglio.
che induce i possessori di
In equilibrio deve sempre valere la
seguente relazione
e
R = δ + r − P ˙H P H
(3.2.5)
dove
δ
é il tasso di deprezzamento,
rm
é il tasso d'interesse reale e
P ˙H
e
é la variazione
attesa del prezzo reale delle case.
Questa condizione é analoga a quella dell'UCM, ma é sicuramente meno approfondita
3
per quanto riguarda le voci di costo che ne fanno parte .
Si puó risolvere l'equazione
esplicitando il rapporto tra prezzo dell'atto e prezzo della casa, arrivando ad isolare
l'user cost cosí come é denito nello SFM
R
e
= δ + r − P ˙H ≡ ω̂
PH
(3.2.6)
I due modelli si distinguono piú marcatamente da questo punto in poi. Infatti nel SFM
si assume che la 3.2.5 sia sempre soddisfatta; ció vuol dire che, assumendo come esogeneo
ω̂ ,
P H,
il prezzo dello stock di case,
si aggiusterá automaticamente in modo tale che ogni
investitore non voglia cambiare la quota di patrimonio immobiliare nel proprio portafoglio.
Sostituendo la 3.2.5 nella 3.2.1 andiamo quindi ad esplicitare una relazione tra prezzo
4
reale delle case e stock di case .
Hsd = f (ω̂, P H, y, P, hh)
che puó essere scritto in termini di stock
Hd =
(3.2.7)
Dato che
H s = H̄
(3.2.8)
3Si
1 e
f δ + r − P ˙H P H, Y, P, hh
α
si ottiene inne che
P H = ψ(H̄, Y, P, ω̂, hh)
osservi che tale condizione é equivalente alla 3.2.3. Dividendo infatti la 3.2.5 per
P
otteniamo la 3.2.3
nella quale sono stati tuttavia esclusi gli aspetti scali, il costo di mantenimento ed inoltre si ipotizza che
i0 = ib .
4McCarthy,
Peach (2002) hanno utilizzato questa relazione che andremo ora sviluppando come relazione
di lungo periodo per la loro analisi empirica
54
3. I MODELLI TEORICI SUI DETERMINANTI DEI PREZZI DELLE CASE
Il prezzo reale della casa di equilibrio di breve termine é quindi funzione dello stock di case
esistenti
H̄ ,
del reddito e dell'user cost. Si osservi che la 3.2.8 denisce una relazione di
equilibrio sul prezzo dal lato della domanda.
3.3. L'oerta di case
E' necessario ora chiedersi come impostare il problema nel lungo termine concedendo
la possibilitá di far variare lo stock di case e quindi di far interagire il
costruzioni.
settore delle
Ció necessariamente comporta l'abbandono dell'impostazione statica usata
nella descrizione della domanda a favore di un'impostazione dinamica.
Si osservi innanzitutto che lo stock di case al periodo
t
é determinato dallo stock di
case esistenti al periodo precedente, meno una quota di questo che viene distrutta per via
del deterioramento delle strutture, piú il usso d'investimenti nel settore ,
Ht = (1 − δ) Ht−1 +
hi =
It
Ht−1
It
Ht−1
Sia lo SFM che l'UCM fanno le stesse ipotesi relativamente alla funzione d'investimento. Viene ipotizzato infatti che la frontiera delle possibilitá produttive tra lo stock di
case e gli altri beni sia strettamente concava; quindi una variazione del prezzo delle case
relativamente al prezzo degli altri beni (tra i quali quelli necessari per la produzione) determina una variazione degli stock prodotti. Ció implica necessariamente che, ad esempio,
un aumento della produzione di case porterá ad un aumento del prezzo dei beni necessari
per la produzione. Ció si verica per la presenza di capacity constraints negli altri mercati
che induce le imprese del settore ad orire un prezzo maggiore per veder soddisfatta la
propria domanda.
Dall'ipotesi sulla frontiera delle possibilitá produttive ne consegue che il prezzo d'offerta delle case nel lungo termine é determinato sia dai costi di produzione che dal usso
d'investimenti.
P Hts = Γ
(3.3.1)
dove
Ct
sono i costi di produzione.
It
, Ct
Ht−1
Si osservi che altri autori avevano adottato ipotesi
diverse sulla funzione di produzione; ad esempio in Muth (1960) si assume l'inesistenza dei
vincoli di capacitá produttiva e quindi che il prezzo di lungo termine viene determinato
unicamente da
C.
Dalla 3.3.1 si ricava che
It
= ϕ (P Hts , C)
Ht−1
con
∂ϕ
∂P Hts
> 0,
∂ϕ
∂Ct
< 0.
Possiamo quindi riscrivere lo stock di case al tempo
modo
Ht = (1 − δ) Ht−1 + ϕ (P Hts , Ct )
t
in questo
3.4. LE IPOTESI SULLE ASPETTATIVE
55
Al ne di semplicare questa relazione per un analisi econometrica si ipotizza che
ϕ (P Hts , Ct ) = ϕ
P Ht
Ct
Essendo l'oerta di case rigida nel breve periodo,
ϕ>0
ϕ sará molto piccolo.
vedere che la sensitivitá dell'oerta di lungo termine é pari a
mente piccoli di
δ,
Tuttavia é possibile
ϕ
δ che, per valori suciente-
dovrebbe essere considerevolmente piú grande rispetto a quella di breve
5
termine .
3.4. Le ipotesi sulle aspettative
In fase di denizione dell'user cost abbiamo inserito tra le sue componenti l'inazione
attesa del prezzo delle case. Per procedere nell'analisi econometrica é necessario fare delle
ipotesi su tali aspettative. Presentiamo di seguito le varie ipotesi che possono essere fatte
e quali possono essere gli eetti di queste sulla dinamica complessiva. Nel presentare tali
ipotesi utilizzeremo l'UCM come modello di riferimento, tuttavia considerazioni analoghe
potranno essere fatte anche per lo SFM.
Osserviamo innanzitutto che possiamo riscrivere la relazione 3.2.3 in questo modo
R̃t = ω
P Ht
Pt
P Ht
P Ht
= [δ + κ + µ + (1 − θ) Lib + (1 − L) i0 ]
− πe
Pt
Pt
P Ht
P Ht+1 − P Ht P Ht
= v
− Et
Pt
P Ht
Pt
P Ht
1
= v
− Et (P Ht+1 − P Ht )
Pt
Pt
Ipotizzando che le famiglie prevedano perfettamente l'andamento dei prezzi delle case,
ovvero che
Et (P Ht+1 − P Ht ) = (P Ht+1 − P Ht ),
possiamo ridenire la 3.2.3 in questo
modo
R̃t (Ht ) = v
P Ht
1
−
(P Ht+1 − P Ht )
Pt
Pt
che puó essere ulteriormente riscritta isolando sul lato sinistro il prezzo nominale delle
case
P Ht .
Si osservi che tale relazione insieme a quella relativa allo stock di case
(3.4.1)
P Ht
(3.4.2)
Ht
= (1 + v)P Ht−1 − Rt−1 (Ht−1 )
P Ht
= (1 − δ) Ht−1 + ϕ
Ct
denisce un sistema dinamico discreto il quale gode di tutte le proprietá di stabilitá tipica
dei modelli di asset market, e puó essere risolto in funzione del prezzo,
di case
Ht 6.
5Si veda a proposito Van Den Noord (2005).
6Tale sistema, in tempo continuo, viene analizzato
in Poterba (1984).
P Ht
e dello stock
56
3. I MODELLI TEORICI SUI DETERMINANTI DEI PREZZI DELLE CASE
Van den Noord (2005) osserva invece che il sistema puó essere risolto facendo un'i-
potesi diversa sulle aspettative.
Assumiamo infatti che gli investitori pensino che una
crescita (discesa) dei prezzi avvenuta nel periodo precedente sia destinata a ripetersi anche
aspettative autoreferenziali).
nel periodo successivo (
Et
P Ht+1 − P Ht
P Ht
7
Ció corrisponde ad aermare che
P Ht = a (P Ht−1 − P Ht−2 ) ,
a>0
L'autore mostra come una tale ipotesi sulle aspettative possa modicare in maniera sostanziale la dinamica dei prezzi al variare del rapporto tra
a
e le componenti del user cost.
Riprendendo infatti la 3.2.3 ed utilizzando le aspettative sopra denite si ottiene
Rt = vP Ht − a (P Ht−1 − P Ht−2 )
la quale puó essere riscritta
P Ht =
Rt
a
+ (P Ht−1 − P Ht−2 )
v
v
Da questa espressione si evince che una variazione del prezzo delle case avvenute tra
e
t−2
provoca un'accellerazione dei prezzi in
Qualora
a>v
t
t−1
tanto piú grande quanto lo é il rapporto
a
v.
si innescherebbe un meccanismo esplosivo nei prezzi delle case. Si osservi
che il vericarsi di tale evento dipende dalla sensibilitá degli investitori ad una variazione
dei prezzi delle case come anche dalle componenti all'interno del user cost. In particolare un comportamento esplosivo dei prezzi potrebbe dipendere anche dall'introduzione di
incentivi scali quali la possibilitá di dedurre dalle tasse la spesa in interessi del mutuo o
dall'abbassamento delle tasse sulla proprietá (si veda a proposito la 2.3.1) .
L'ipotesi di aspettative autoreferenziali é stata quindi introdotta anche nel modello
empirico che presenteremo piú avanti. Tale approccio oltre ad essere stato utilizzato da
8
altri autori
sembra essere particolarmente adatto nell'applicazione al caso in esame.
Infatti, come é stato osservato in 1.2.2, un altro fattore che molto probabilmente ha
contribuito alla crescita dei prezzi negli anni precedenti é stato il fatto che l'immobile é diventato un importante strumento di investimento per le famiglie. In quanto tale il mercato
delle case, cosí come il mercato azionario, puó essere soggetto a bolle nei prezzi derivanti
anche dalla presenza di aspettative autoreferenziali.
3.5. Un miglioramento al modello
Nei capitolo 2 abbiamo discusso il fondamentale legame che esiste tra il mercato delle
case ed il mercato dei mutui: il ricorso al mutuo per nanziare l'acquisto della casa é infatti
talmente diuso che non é piú possibile trattare isolatamente il mercato delle case.
7Si
osservi che Van Den Noord, per evitare problemi di simultaneitá, esprime le aspettative non facendole
dipendere da quello che é successo tra ieri e oggi bensí tra quello che é successo tra ieri e l'altro ieri.
8Si
veda ad esempio McCarthy, Peach (2002)
3.5. UN MIGLIORAMENTO AL MODELLO
57
Allo stesso modo sembrerebbe impossibile trattare il mercato dei mutui isolatamente
rispetto al mercato delle case. Infatti una crescita del valore delle case implica una crescita
del valore del bene messo a garanzia del prestito, inducendo le banche a concedere un
aumento dell'esposizione creditizia richiesta dai propri clienti.
Da ció si desume che tra
mercato dei mutui e mercato immobiliare esiste un legame di interdipendenza profonda.
Tuttavia nei modelli sopra deniti questo legame viene esplicitato unicamente dall'inserimento del tasso passivo sui mutui all'interno del user cost. Alla base di tale formulazione
stanno due ipotesi
(1) La causalitá é unidirezionale.
Si ipotizza implicitamente che sia il mercato dei
mutui ad inuenzare il mercato delle case ma non il viceversa.
(2) L'inserimento del tasso d'interesse come unica variabile rappresentativa del mercato dei mutui implica necessariamente sostenere che il tasso d'interesse si aggiusti
verso l'equilibrio a seguito di un qualsiasi shock nel mercato.
Per quanto riguarda il secondo punto é necessario sottolineare che non é detto che tale
dinamica di aggiustamento da parte del tasso d'interesse sia istantanea. Nel mercato dei
prestiti possono esserci rigiditá che impediscono la libera uttuazione dei tassi d'interesse.
Tale rigiditá nel mercato dei mutui potrebbe derivare non solamente dall'oerta di mutui a
tasso sso, che come abbiamo visto dipendono dal modo in cui le banche si nanziano, ma
anche ad esempio dalla presenza di committment da parte delle banche a seguito dell'introduzione di iniziative promozionali sui tassi di interesse applicati sui mutui. Questo ad
esempio é il caso dei discount rate loans i quali, come abbiamo visto in 2.1.1, sono molto
diusi nel Regno Unito.
Essendo un'iniziativa promozionale stabilita per un certo lasso di tempo e dato che
ogni banca ha nel proprio portafoglio una componente di mutui a tasso sso. la dinamica di
aggiustamento nel breve termine non puó essere adata unicamente all'oerta creditizia.
Cerchiamo di comprendere come l'oerta creditizia inuenzi nel breve termine la
domanda di case.
Come abbiamo analizzato in 2.1.3 é ovvio innanzitutto che all'aumentare delle oerta
di prestiti da parte delle banche diventa piú facile per una famiglia ottenere un mutuo
a paritá delle sue caratteristiche creditizie o del suo reddito disponibile.
All'aumentare
dell'oerta reale di prestiti una parte dei soggetti subprime vedono accettata la loro
richiesta di nanziamento che alle condizioni di mercato precedenti era stata riutata. Di
conseguenza una parte della domanda di case che prima era solo potenziale é diventata ora
reale.
Il mercato del credito inoltre inuenza in maniera rilevante non solo il lato della
domanda ma anche l'oerta, permettendo alle imprese del settore delle costruzioni di nanziare i propri investimenti.
La crescita creditizia ha quindi un eetto positivo sulla
crescita degli investimenti come anche il tasso d'interesse reale che rappresenta il costo per
ottenere il nanziamento.
58
3. I MODELLI TEORICI SUI DETERMINANTI DEI PREZZI DELLE CASE
Sulla base dello stesso ragionamento fatto per la relazione di domanda é quindi
opportuno inserire nel modello anche queste variabili.
3.6. L'applicazione econometrica dei modelli
I modelli sopra presentati, in particolare l'UCM, sono stati applicati in varie tipologie
9
di modelli econometrici, in particolare in quelli a correzione di errore .
In letteratura é
stato utilizzato il piú delle volte l'UCM come modello teorico di riferimento; in particolare
si cerca di stimare l'eetto casuale di un aumento dell'user cost sul prezzo reale degli atti,
R̃,
utilizzando la trasformazione logaritmica della 3.2.3
log R̃t = β0 + β1 log (ω) + ut
ut ∼ N 0, σ 2
In molti di queste applicazioni ci si limita alla stima di questa sola relazione, non
tenendo quindi conto della dinamica dell'oerta.
Diversamente altri autori hanno invece utilizzato lo SFM come modello d riferimento.
In particolare citiamo l'applicazione dello SFM ai dati americani fatta in McCarthy, Peach
(2002). Gli autori hanno utilizzato le relazioni 3.2.8 e 3.3.1 derivate dallo SFM, facendo
opportune ipotesi sulle funzioni
ψ(.)
e
Γ(.)
(3.6.1)
p̃dt = β0 + β1 ht + β2 ωt + β3 ỹt + ut
(3.6.2)
p̃st = β0 + β1 (i − h)t + β2 c̃t + ut
ut ∼ N 0, σ12
ut ∼ N 0, σ22
p̃dt e p̃st sono rispettivamente il prezzo reale
10
dell'oerta , ht é il logaritmo dello stock di case, ỹt é il
dove si ricorda che:
dal lato della domanda e
dal lato
reddito reale,
usso d'investimenti e
c̃t
(i − h)t
é il
é il livello dei costi di costruzione in termini reali.
L'approccio di McCarthy, Peach (2002) ha una valenza meno generale dell'UCM,
infatti
•
Nello SFM gli atti non inuenzano nel lungo termine la dinamica dei prezzi
in quanto nel lungo termine questi si aggiustano per garantire l'equilibrio nel
mercato della compravendita delle case.
•
Le ipotesi di linearitá nei logaritmi fatta nello SFM é sicuramente un ipotesi
restrittiva.
Allo stesso tempo peró lo SFM appare sicuramente piú completo e piú elastico rispetto all'inserimento di altre variabili esplicative che potrebbero essere determinanti nello spiegare
certi fenomeni. Per questo motivo seguiremo l'approccio di McCarthy, Peach (2002) discostandoci da questo qualora lo riterremo opportuno. In primis, adotteremo la denizione di
user cost cosí come viene denita da Poterba (1984) nel UCM (ovvero la denizione piú
completa di
ω
in 3.2.2 anziché quella utilizzata in Kearl(1979)).
9In Girouard et al. (2006) vi é un esauriente elenco dei contributi in
10Per i quali viene presa la stessa serie storica dei prezzi delle case
materia
3.6. L'APPLICAZIONE ECONOMETRICA DEI MODELLI
59
Un ulteriore miglioramento é possibile per quanto riguarda la relazione sul prezzo
d'oerta. Potrebbe essere interessante osservare l'eetto sul prezzo causato dall'aumento
dell'oerta di case derivanti da programmi di aiuto per la casa quale il Right to Buy
Scheme nel Regno Unito descritto in 2.3.2. L'obbiettivo é misurare l'eetto distorsivo che
tali programmi potrebbero aver avuto sul mercato delle case e vedere se questi possono
essere imputati tra le cause scatenanti del boom.
Possiamo quindi riscrivere le relazioni 3.6.1 e 3.6.2 in modo da includere queste
modiche
ut ∼ N 0, σ12
(3.6.3)
p̃dt = β0 + β1 ht + β2 ωt + β3 ỹt + +ut
(3.6.4)
p̃st = β0 + β1 (i − h)t + β2 c̃t + β3 sht + u0t
dove
sht
u0t ∼ N 0, σ22
é l'oerta di case derivante da programmi di social housing.
É lecito aermare che anche se un legame tra le variabili sopra delineate esiste, ció non
esclude che le singole variabili siano nel breve termine inuenzate da altri tipi di shocks che
le facciano deviare dalle relazioni sopra delineate. Per questo motivo é possibile scrivere
un'altra relazione che coinvolge le nostre variabili nel breve termine.
∆p̃t = φ0 +
s
X
γ1, j ∆p̃t−j +
j=1
(3.6.5)
s
X
γ2, j ∆ht−j +
j=1
s
X
γ3, j ∆ωt−j +
j=1
g t + δ 0 zt + vt ,
+ λ p̃t−1 − b̃
pt−1 + γ5 ∆Len
s
X
γ4, j ∆ỹt−j +
j=1
λ < 0, vt ∼ N 0, σ32
La 3.6.5 é la rappresentazione delle dinamica di breve termine che il prezzo delle case
puó assumere:
in particolare
∆p̃t
puó essere inuenzato nel breve termine dai ritardi
delle altre variabili della 3.6.3 come anche da altre variabili
zt
non esplicitamente prese in
considerazione. Ció che peró ci aspettiamo, essendo la 3.6.3 una relazione di equilibrio di
lungo termine, é che uno scostamento del prezzo
p̃t−1
dal prezzo predetto dalla 3.6.3,
b̃
pt−1
(ovvero quello che si otterrebbe sommando tutti i termini della 3.6.3 escluso il termine di
errore) si riduca immediatamente al periodo successivo, no a scomparire ceteris paribus
dopo alcuni periodi. É questo infattti il signicato della scrittura
λ p̃t−1 − b̃
pt−1 +vt
λ<
0.
Si osservi inoltre che nella relazione dell'oerta é stata inserita anche la variazione
dell'oerta creditizia coerentemente con quanto detto in 2.1.3 e in 3.5.
La stessa considerazione sulla dinamica di breve termine vale anche per la 3.6.4, tuttavia seguendo il lavoro di McCarthy, Peach (2002), la relazione di breve termine che a
noi interessa é quella che regola il usso d'investimenti in quanto si cerca di individuare la
60
3. I MODELLI TEORICI SUI DETERMINANTI DEI PREZZI DELLE CASE
reazione del settore delle costruzioni alle variazioni dei prezzi.
0
∆ (i − h)t = φ00 +
s
X
j=1
(3.6.6)
0
0
γ1,
j ∆p̃t−j +
s
X
j=1
0
0
γ2,
j ∆(i − h)t−j +
g t + λ0 p̃t−1 − b̃
+ γ50 ∆Len
pt−1 + η 0 kt + vt0 ,
s
X
0
0
γ3,
j ∆c̃t−j +
j=1
s
X
0
γ4,
j ∆sht−j +
j=1
λ0 > 0, vt0 ∼ N 0, σ42
Come é stato detto nella 3.5, ritenendo che la variazione dell'oerta creditizia possa
inuenzare anche il settore delle costruzioni, é stata inserita l'oerta creditizia reale nella
relazione di breve termine. Si osservi inoltre che dalla stima della 3.6.6 ci aspettiamo un
coeciente di aggiustamento positivo in quanto a seguito di uno scostamento positivo dal
prezzo di equilibrio l'oerta tenderá ad aumentare e viceversa.
Nel prossimo capitolo vedremo come stimare congiuntamente la 3.6.3, 3.6.4, 3.6.5 e
3.6.6. In 4.3 presenteremo i risultati dei test di radice unitaria per le variabili utilizzate,
necessari per la stima della relazione di cointegrazione. In 4.4 presenteremo invece i risultati delle stime delle relazioni sul prezzo di domanda ed oerta ora presentate. In tal sede
mostreremo i risultati del test di cointegrazione e alcune analisi sui residui ed inne commenteremo i risultati ottenuti. Inne in 4.5 mostreremo i risultati di una simulazione attuata utilizzando le stime ottenute in 4.4 dal quale potremo trarre delle conclusioni relative
a quali siano stati i fattori determinanti della bolla nei prezzi che stiamo analizzando.
Nel corso del capitolo vedremo come le ipotesi fatte nei capitoli precedenti su quali
siano le cause scatenanti della crescita dei prezzi vengono confermate dall'analisi empirica;
in particolare osserveremo il ruolo determinante che ha giocato la componente creditizia
ed i piani di social housing attuati nel Regno Unito.
Capitolo
4
L'analisi empirica
4.1. Il modello a correzione di errori
In 3.6 é stato introdotto un modello per la determinazione del prezzo d'oerta e di
domanda nel mercato delle case il quale, a nostro parere, potrebbe essere utilizzato al ne
di comprendere quali sia stato il ruolo nella bolla immobiliare inglese delle singole variabile
sopra discusse. Ripresentiamo le relazioni introdotte in 3.6.
p̃dt = β0 + β1 ht + β2 ωt + β3 ỹt + ut
(3.6.3 )
p̃st = β0 + β1 (i − h)t + β2 c̃t + β3 sht + u0t
(3.6.4)
(3.6.5)
∆p̃t = φ0 +
s
X
γ1, j ∆p̃t−j +
j=1
+
s
X
s
X
γ2, j ∆ht−j +
j=1
s
X
γ3, j ∆ωt−j +
j=1
g t + δ 0 zt + vt
γ4, j ∆ỹt−j + λ p̃t−1 − b̃
pt−1 + γ5 ∆Len
j=1
0
(3.6.6)
∆ (i − h)t =
φ00
+
s
X
0
0
γ1,
j ∆p̃t−j
+
j=1
0
+
s
X
s
X
j=1
0
0
γ2,
j ∆(i
− h)t−j +
s
X
0
γ3,
j ∆c̃t−j +
j=1
0
0
0
0
0
g
b̃
γ4,
j ∆sht−j + γ5 ∆Lent + λ p̃t−1 − pt−1 + η kt + vt
j=1
Il nostro interesse a questo punto dell'analisi é quindi quello di stimare i coecienti
delle relazioni 3.6.3, 3.6.4, 3.6.5 e 3.6.6 con le opportune modiche al caso. Per fare ció é
necessario utilizzare modelli econometrici appropriati che ora presenteremo.
Come piú volte é stato detto nei capitoli precedenti, le dinamiche di aggiustamento
nel mercato immobiliare sono molto lente: un eventuale scostamento da una relazione di
61
62
4. L'ANALISI EMPIRICA
equilibrio non si annulla istantaneamente ma necessita di alcuni periodi per essere riassorbito.
In questo particolare contesto le relazioni di equilibrio sono rappresentate dalle
relazioni 3.6.3 e 3.6.4.
Ció che ipotizzeremo (e che poi testeremo) é che le variabili in ognuna delle due relazioni di equilibrio siano
cointegrate.
Senza entrare nei dettagli, la cointegrazione non pre-
suppone un rapporto di causalitá unidirezionale tra le variabili in esame bensí presuppone
l'esistenza di un rapporto di intercausalitá profondo che fa sí che queste commuovano.
Tuttavia, anche se esiste una relazione di cointegrazione che lega tali variabili, niente
vieta che quest'ultime si scostino, anche signicativamente, dall'equilibrio per via del vericarsi di eventi che inuenzano le singole variabili nel breve termine. Ció che ci aspettiamo
tuttavia é che nel breve termine tali variabilisi riaggiustino verso la relazione di equilibrio.
Vediamo come ció viene descritto.
Sia
Xt
n variabili; ipotizziamo che queste
matrice nxm di parametri α tale che
un vettore di
esiste almeno una
1
siano cointegrate . In tal caso
α0 Xt = ut ∼ I(0)
A partire da questa relazione di cointegrazione é possibile quindi stimare il seguente
Vector Error Correction Model (VECM)
∆Xt = Φ + βα0 Xt−1 +
(4.1.1)
k
X
Γj ∆Xt−j + vt
j=1
dove
m
Φ
é un vettore di
nx 1
costanti,
β
nxm di parametri di aggiustamento,
Γj é una matrice di ritardi. Si osservi
é una matrice
é il numero di relazioni di cointegrazione, mentre
che qualora le dierenze prime delle singole variabili si riaggiustino verso la relazione di
cointegrazione, i
β
devono avere segno opposto rispetto agli
α.
Nelle sezioni successive stimeremo i coecienti del modello a correzione di errore sui
dati del Regno Unito.
In particolare in 4.2 descriveremo i dati che utilizzeremo, il loro
andamento e le fonti.
4.2. Descrizione dei dati
In questa sezione ci occuperemo di descrivere le serie storiche utilizzate. In particolare
per ogni serie descriveremo le fonti e per alcune di queste come sono state elaborate.
Il campione di riferimento utilizzato per l'analisi va dal primo trimestre 1990 al terzo
trimestre del 2009.
La scelta é stata guidata in fase di analisi graca, dalla volontá di
isolare il recente boom immobiliare dalle uttuazione dei prezzi precedenti.
É importante sottolineare che di ogni serie presentata (a parte per l'user cost e il tasso
d'interesse reale) verrá eettuata la trasformazione logaritmica, seguendo la letteratura
citata nel capitolo 3.
1Tale
ipotesi necessiterá di alcuni test preliminari per essere considerate accettabile.
4.2. DESCRIZIONE DEI DATI
63
Figura 4.2.1. Prezzo reale delle case nel Regno unito
4,8
4,6
4,4
4,2
4
3,8
3,6
1990
1995
2000
2005
2010
Fonte:BIS
Figura 4.2.2. Reddito reale disponibile delle famiglie inglesi
12,3
12,2
12,1
12
11,9
11,8
11,7
1990
1995
2000
Fonte: Oce for National statistics
2005
2010
64
4. L'ANALISI EMPIRICA
4.2.1. Il prezzo reale delle case.
In gura 4.2.1 é rappresentata la serie storica dei
prezzi reali delle case nel Regno Unito.
I dati hanno frequenza trimestrale e vanno dal
primo trimestre 1990 al terzo trimestre del 2009. La serie storica sul prezzo delle case é
stata presa dalla banca dati della Bank for International Settlements e consiste in un indice
con base 100 nel primo trimestre del 2003 del prezzo medio delle case di nuova e vecchia
2
costruzione .
La serie dei prezzi reali al consumo é stata invece estratta dal database
dell'OECD.
Dal graco si desume che il prezzo reale delle case é rimasto sostanzialmente stabile
dall'inizio a metá anni novanta per poi iniziare uno spettacolare trend crescente che ha visto
la sua ne nel terzo semestre 2007 a seguito dello scoppio della crisi dei mutui subprime.
Si osservi che il prezzo delle case ha subito una battuta d'arresto attorno al 2004 per
riprendere poi a crescere nel 2005-2006.
Questo fenomeno potrebbe essere spiegato alla
luce di quanto detto nel capitolo 2. Infatti nel 2004 la Bank of England ha innalzato i tassi
d'interesse causando una restrizione creditizia la quale potrebbe aver fermato la crescita
dei prezzi delle case. Tuttavia il successivo riabbassamento dei tassi, l'inversione della yield
curve e l'introduzione del Housing Act del 2004 potrebbero aver fatto riprendere la crescita.
In questi 12 anni il prezzo reale delle case é cresciuto del 300% per poi ricadere del
30% in un anno e mezzo. Si osservi che in tutto questo periodo il prezzo delle case ha avuto
un unico rallentamento a metá del 2004.
Come é stato evidenziato nella sezione 2.1.2.2
questo rallentamento sembra essere scaturito dalla politica monetaria retrittiva condotta
dalla Bank of England in quei mesi.
4.2.2. Il reddito reale disponibile.
Il reddito reale disponibile delle famiglie in-
glesi é stato invece estratto dal database dell'Oce for National Statistics.
La serie,
rappresentata in gura 4.2.2, mostra di seguire un trend crescente in tutto il periodo.
4.2.3. User cost.
La serie del user cost non é ottenibile in via diretta dai database
a disposizione, ma é necessario generarla seguendo le istruzioni in Poterba (1984) ovvero
utilizzando la denizione 3.2.2.
In particolare il
tasso di deprezzamento δ
adottando le stime in Abadir, Talmain
é stato ssato pari a 0.175 (annuale)
3
(2001) .
É stato invece ignorato il parametro
κ che indica la quota di spese di mantenimento
sul valore totale della casa in quanto non sono disponibili delle serie storiche accurate.
In 2.3.1 abbiamo invece descritto come la tassazione applicata in varie forme possa
avere un'inuenza nell'andamento del mercato delle case. Le varie imposte che sono state
presentate in quella sede non possono essere agevolmente inserite all'interno del calcolo
dell'user cost per una evidente dicoltá nel determinarne l'entitá.
Infatti le tasse sulla
proprietá o sul reddito derivante dagli atti vengono determinate in base al livello degli
atti nel mercato (valutato ogni 5 anni), del quale siamo sprovvisti. Altre imposte come
2codice: Q:VSJA:GB:93
3A proposito vi é un'ampia
letteratura riguardannte la misurazione del tasso di deprezzamento delle case
citata in Malpezzi et al. (1987)
Fonte: Rielaborazione dati
Bank of England
Figura 4.2.3. Scelta del tasso d'interesse sso e variabile
4.2. DESCRIZIONE DEI DATI
65
66
4. L'ANALISI EMPIRICA
quella sul capital gain o sulla successione non risultano facilmente determinabili in
termini di costo trimestrale. Nel computo dell'user cost é stata quindi ignorata la componente
µ
consistente nell'imposta sulla proprietá. Inoltre é stata ignorata l'imposta sul
capital gain in quanto tale imposta non viene calcolata sulle case di residenza.
Sulla base di alcuni studi da parte della European Mortgage Federation é stato invece
imposto un valore di 0.75 per il
Loan to Value L.
Per quanto riguarda la scelta del
tasso d'interesse
4
mutui possono presentare un tasso sso o variabile
é importante ricordare che i
e ricordiamo che la scelta tra una di
queste due tipologie di nanziamento riette spesso dierenze culturali, diversa avversione
al rischio oltre che un diverso meccanismo di nanziamento da parte delle banche. Nel caso
del Regno Unito é opportuno ricordare che le famiglie inglesi hanno tipicamente optato per
un tasso d'interesse variabile; ma dal 2004 circa, a seguito dell'inversione della yield curve
e quindi dell'abbassamento dei tassi ssi (legati ai tassi a lungo termine) rispetto ai tassi
variabili, la domanda si é spostata verso i mutui a tasso sso.
Coerentemente con l'osservazione di questo fenomeno no al 2004 abbiamo utilizzato il
tasso d'interesse variabile come indicatore del costo del nanziamento ib , mentre da questa
data in poi é stato utilizzato il tasso d'interesse sso.
Avendo tuttavia a disposizione una media dei tassi d'interesse ssi e variabili applicati
dalle banche calcolata dal 2004 in poi, sono state selezionate altre serie storiche di tassi
facendo adeguate valutazioni. In particolare é stata eettuata un'analisi graca al ne di
individuare altre serie di tassi; in tal sede sono state selezionate quelle che hanno presentato
una maggiore correlazione con i tassi originari disponibili dal 2004 in poi.
In gura 4.2.3 possiamo vedere le serie storiche dei tassi d'interesse ssi e variabili
5
(curva grigia e nera continua) e le serie storiche selezionate come proxy . Come possiamo
osservare la serie storica del prime rate applicate dalle quattro maggiori banche inglesi
(curva nera a punti) segue abbastanza fedelmente l'andamento del tasso d'interesse variabile
(curva nera continua) mentre il rendimento dei bond a 5-10 anni governativi (curva grigia
a punti) segue abbastanza fedelmente l'andamento dei tassi d'interesse ssi a 5-10 anni
(curva grigia continua).
La prima serie é stata quindi inserita no al 2004 mentre la seconda dal 2004 in poi
per il calcolo dell' user cost.
Il
tasso di deducibilitá della spesa in interessi θ é stato ssato come descritto nella
tabella 2.
Nel calcolo non é stato tenuto conto delle soglie di deducibilitá:
infatti nel
sistema inglese é previsto un ammontare massimo di spesa in interessi per il nanziamento
oltre il quale la spesa non puó essere piú dedotta.
Per quanto riguarda il
costo opportunitá, ovvero il rendimento a cui si rinuncia in
caso si utilizzino risparmi propri per l'acquisto della casa, é stato utilizzato il rendimento
atteso dalle famiglie su un indice rappresentativo del portafoglio azionario tipico nel Regno
4Escludiamo
da questa analisi altre tipologie di mutui presentati in 2.1.1 ad esempio un tasso d'interesse
inizialmente variabile o un tasso d'interesse capped o altri che abbiamo presentato precedentemente
5I
dati sono stati estratti dal database della Bank of England.
4.2. DESCRIZIONE DEI DATI
67
Unito calcolato dall'Oce for National Statistics. La scelta é stata guidata dalla constatazione che nel Regno Unito la componente azionaria copre una parte importante della
6
ricchezza nanziaria delle famiglie .
Per il calcolo del rendimento atteso dal portafoglio
azionario é stata utilizzata una media mobile a 2 anni sul tasso di rendimento.
inazione attesa delle case é stata utilizzata una media mobile
Inne, anche per l'
a 2 anni sul rendimento del prezzo delle case conformemente con quanto fatto in McCarthy,
Peach (2002).
Ció che si desume dall'osservazione della gura 4.2.4 é che l'andamento dell'user cost,
dopo un salto iniziale nel primo anno, ha seguito un trend discendente che ha avuto ne
nel 2003 dopo essere stato negativo per 4 anni. Dal 2003 invece l'user cost ha cominciato
a salire vertiginosamente spinto dall'ascesa dei tassi d'interesse e dal calo nelle aspettative
inazionistiche sulla casa no ad un crollo con la crisi dei subprime che ha portato ad una
riduzione drastica dei tassi d'interesse.
4.2.4. Lo stock di case.
Nella 3.6.3 compare lo stock di case tra le variabili de-
terminanti il prezzo nel lungo termine. Tuttavia le serie storiche individuate per questa
variabilie non coprivano l'intero periodo campionario o comunque non avevano frequenza
trimestrale. É stato perseguito un tentativo d'inserire al posto di questa una serie storica di
dati generati sulla base di dati annuali o una serie storica del livello di attivitá pubblica nel
settore delle costruzioni; tuttavia in fase di stima del modello queste serie non portavano a
risultati convincenti. Ció ci ha costretto a tralasciare questa componente nella stima della
relazione di lungo termine del prezzo derivante dalla domanda.
Nel modello presentato, comunque, la dinamica dell'oerta non viene ignorata, in
quanto nella 3.6.4 compare il usso degli investimenti tra le variabili esplicative.
4.2.5. L'oerta creditizia.
L'oerta creditizia é stata anch'essa estratta dal data-
base della Oce for National Statistics e deazionata con l'indice dei prezzi al consumo.
In gura 4.2.5 possiamo osservare l'andamento dell'oerta creditizia che é rimasta
sostanzialmente stabile no al 1995 q2 (tasso di crescita medio trimestrale dell'1%) dopodiché ha iniziato a crescere nei due anni successivi ad un tasso medio trimestrale del 9%.
Nel periodo compreso tra il secondo trimestre del 1995 al terzo trimestre del 2007 l'oerta
creditizia é cresciuta mediamente del 4-5%. É immediato osservare che l'andamento della
serie ha un comportamento molto simile a quello del prezzo reale delle case in gura 4.2.1.
Infatti entrambe le serie rimangono stabili nel primo quinquennio degli anni '90 dopodiché crescono vertiginosamente raggiungendo il picco nel 2007 quando la crisi americana é
intervenuta. Una tale analogia di comportamento ci suggerisce in una prima analisi che
il boom immobiliare possa essere glio della crescita creditizia, come si é sostenuto nel
capitolo 2.
4.2.6. La variazione degli atti.
Nel capitolo 3 abbiamo ricordato che lo SFM
presuppone che gli atti non inuenzino il prezzo delle case nel lungo termine: ció vuol dire
6A
riguardo si consulti Babeau A., Sbano T. (2003).
68
4. L'ANALISI EMPIRICA
Figura 4.2.4. User cost nel Regno Unito
0,04
0,03
0,02
0,01
0
-0,01
-0,02
-0,03
-0,04
-0,05
1990
1995
2000
2005
2010
2005
2010
Fonte:Rielaborazione dati
Figura 4.2.5. L'oerta creditizia reale
50000
45000
40000
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
1990
1995
2000
Oce for National Statistics, OECD
Fonte:
4.2. DESCRIZIONE DEI DATI
69
che gli atti si muovono in modo da garantire l'equilibrio nel mercato della compravendita
delle case. Questa ipotesi non é peró valida nel breve termine e quindi una variazione degli
atti,
˜ t
∆rent
puó portare ad una variazione del prezzo nel breve termine. Sarebbe quindi
corretto inserire nel VECM anche la variazione degli atti reali.
Non essendo peró disponibile una serie storica degli atti si é utilizzato il reddito
reale proveniente dagli atti. La serie é rappresentata in gura 4.2.6.
4.2.7. Il usso d'investimenti.
Il usso d'investimenti nel settore delle costruzioni,
necessario per stimare la 3.6.4, é stato estratto da UK: Oce for National Statistics (2007),
prendendo l'ammontare di case di nuova costruzione avviate in ogni trimestre trimestre. Il
usso d'investimenti ha seguito un trend costante no al 2002, quando invece ha cominciato
a crescere.
Questo ritardo della reazione del settore delle costruzioni alla crescita dei prezzi potrebbe aver essere una delle ragioni per cui la bolla é durata per cosí tanto tempo no a
che non é esplosa nel 2007.
4.2.8. L'oerta pubblica.
In 2.3.2 abbiamo parlato della Social housing policy nel
Regno Unito e abbiamo sottolineato come queste politiche possano inuenzare in modo
determinante il mercato delle case.
In tale occasione abbiamo parlato dell'importanza
del Right to Buy Scheme. Tali manovre hanno un eetto ribassante sui prezzi in quanto
aumentano l'oerta di case a disposizione nel sistema a basso prezzo.
Per questo motivo nella relazione di cointegrazione relativa alla 3.6.4 abbiamo inserito
l'ammontare di case vendute tramite il Right to Buy Scheme.
In gura 4.2.7 possiamo osservare come questa grandezza sia crollata dal 2003 in poi
anche a seguito della nuova normativa introdotta in materia.
Questo puó aver spinto i
prezzi a salire piú rapidamente alla ne del periodo in esame.
4.2.9. I costi di costruzione.
I dati sono stati presi dal database dell'OECD e
l'andamento é rappresentato in gura 4.2.8. Come si vede l'andamento segue perfettamente
quello del prezzo delle case suggerendo una forte interdipendenza tra queste grandezze.
4.2.10. Il tasso d'interesse reale.
Le imprese del settore delle costruzioni necessi-
tano, come tutte le altre imprese, di nanziamenti per svolgere la loro attivitá. Il costo di
questo nanziamento é rappresentato dal tasso d'interesse reale
rt .
Nella relazione di breve
termine abbiamo quindi inserito, seguendo l'impostazione adottata in McCarthy, Peach
(2002), anche il tasso d'interesse reale. Ció che ci aspettiamo é che un aumento del tasso d'interesse reale, rendendo piú costoso il nanziamento dell'impresa, riduca l'oerta di
case.
Il tasso d'interesse reale é stato generato prendendo il tasso d'interesse a breve termine
utilizzato per il calcolo dell'user cost in 4.2.3 e l'aspettativa inazionistica calcolata con
una media mobile a due anni dell'inazione. Il graco 4.2.9 mostra che il tasso d'interesse
reale ha avuto sostanzialmente un trend discendente nel periodo di riferimento.
70
4. L'ANALISI EMPIRICA
Figura 4.2.6. Il reddito dagli atti
30000
28000
26000
24000
22000
20000
18000
16000
1990
1995
2000
Fonte:
2005
National accounts
2010
Figura 4.2.7. Stock di case vendute tramite il Right to Buy Scheme
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
1990
1992
1994
1996
Fonte:
1998
2000
2002
Oce for National Statistics
2004
2006
2008
4.2. DESCRIZIONE DEI DATI
71
Figura 4.2.8. I costi nel settore delle costruzioni
75
70
65
60
55
50
45
40
35
30
1990
1995
2000
2005
2010
Fonte: OECD
Figura 4.2.9. Il tasso d'interesse reale
0,025
0,02
0,015
0,01
0,005
0
-0,005
-0,01
1990
1995
Fonte:
2000
Bank of England,OECD
2005
2010
72
4. L'ANALISI EMPIRICA
Nel corso di questa descrizione dei dati utilizzati per l'analisi empirica, abbiamo in-
trodotto delle modiche alle relazioni presentate in 4.1.
In particolare abbiamo escluso
dalla relazione 3.6.3 l'ammontare di case disponibili per via di assenza di dati. Nel corso
di questa sezione abbiamo specicato ulteriori variabili da inserire nelle relazioni di breve
termine: é stato infatti inserita la variazione degli atti
˜ t
∆rent
come ulteriore variabile
che aggiunge informazioni nella dinamica di breve termine della relazione della domanda.
É stato inoltre inserito il tasso d'interesse reale
rt
nella relazione dell'oerta.
Vedremo nelle sezioni successive come procedere alla stima di tali relazioni.
4.3. I test di radice unitaria
Condizione necessaria per applicare l'analisi di cointegrazione sulle variabili identicate
é la verica preliminare della loro non stazionarietá. É quindi necessario valutare una alla
volta se ogni serie sia
∼ I(1).7
4.3.1. Sintesi dei contributi in letteratura.
I test di unit root nascono con il
lavoro di Dickey, Fuller (1979). Vediamo molto sinteticamente i contributi in materia.
Sia
xt
un processo denito in uno di questi due modi
t ∼ i.i.d.N 0, σ 2
xt = α0 + β1 xt−1 + t
xt = α0 + α1 t + β1 xt−1 + t
allora
xt
é non stazionario se
t ∼ i.i.d.N 0, σ 2
β1 = 1.
Tale ipotesi puó essere vericata con un opportuno test d'ipotesi. Tuttavia essendo
xt
non stazionario sotto l'ipotesi nulla, la distribuzione dello stimatore
β1
non é normale.
Dickey e Fuller calcolarono i valori critici di questa distribuzione i quali dieriscono a
seconda che nel processo generatore di dati sia inserito o meno il trend.
8
Data la loro diretta applicazione allo studio delle serie storiche in ambito nanziario
tale teoria venne ulteriormente approfondita e studiata per calcolare nuovi valori critici da
applicare in casi piú complessi.
Un esempio di ció é l'Augmented Dickey Fuller test, un
test robusto in presenza di autocorrelazione tra i termini di errore: questo test si applica
quindi nei casi in cui
t ∼ ARM A(p, q).
Di maggior interesse per i nostri scopi é analizzare come va implementato il test di
radice unitaria nel caso si includa una
rottura strutturale nel processo stocastico sopra
delineato. É possibile che a seguito di un evento traumatico (uno shock) l'evoluzione del
processo cambi dal momento dello shock in poi. É stato Perron (1989) che per la prima
volta mostró con un esperimento di Montecarlo che l'implementazione del semplice test
di Dickey Fuller ad un processo stocastico con una rottura dicilmente porta al riuto
dell'ipotesi nulla di non stazionarietá.
7Si veda a proposito Engle, Granger (1987).
8I prezzi dei titoli quotati nei mercati regolamentati
sono quasi sempre non stazionari.
4.3. I TEST DI RADICE UNITARIA
73
In particolare Perron individua tre modi in cui lo shock puó intervenire sull'evoluzione
del processo.
Ipotesi nulla
•
MODELLO A (Crash model)
xt = α0 + dD(T B)t + xt−1 + t
•
MODELLO B (Changing growth model)
xt = α0 + xt−1 + (α1 − α0 ) DUt + t
•
MODELLO C
xt = α0 + dD(T B)t + xt−1 + (α1 − α0 ) DUt + t
Ipotesi alternativa
•
MODELLO A (Crash model)
xt = α0 + β1 t + (α1 − α0 ) DUt + t
•
MODELLO B (Changing growth model)
xt = α0 + β1 t + (β2 − β1 ) DTt∗ + t
•
MODELLO C
xt = α0 + β1 t + (β2 − β1 ) DTt∗ + (α1 − α0 ) DUt + t
dove
TB
=
tempo della rottura
D(T B)t
=
1
se
t = T B + 1, 0
DUt
=
1
se
t > T B, 0
DTt∗
= t − TB
se
altrimenti
altrimenti
t > T B, 0
altrimenti
Nel modello A si ipotizza sotto l'ipotesi nulla che lo shock intervenga ad un unica data
attraverso una dummy che prende valore 1 al momento dello shock, mentre sotto l'ipotesi
alternativa si ipotizza un'unica variazione nell'intercetta.
Nel modello B sotto l'ipotesi nulla l'intercetta cambia da
α0
sotto l'ipotesi alternativa invece da TB in poi cambia il trend da
prevede il vericarsi di entrambi i casi.
α1 dopo lo shock;
β0 a β1 . Il modello C
ad
74
4. L'ANALISI EMPIRICA
Una volta scelto uno dei tre modelli sopra presentati si applica la seguente procedura
per implementare il test di radice unitaria.
(1) Si prendano i residui
•
•
•
{ỹti }
di una regressione di
i=A una costante, il time trend e
i=B una costante, il time trend e
i=C una costante, il time trend,
yt
su:
DUt
DT ∗
DUt
e
DT ∗
i
(2) Si applichi il test di Dickey Fuller alla serie ỹt , confrontando la t-statistic con i valori critici calcolati da Perron. É importante sottolineare che tali valori cambiano
al variare di
TB
T .
λ=
Il metodo di Perron presenta dei problemi analoghi al test di Dickey Fuller nel caso in
cui le serie storiche da noi considerate siano colpite da
due shocks.
Il contributo di Lee e
Strazicich (2003) cerca di arontare tale problema. Si consideri il seguente processo
xt = δ 0 Zt + t
dove
Zt
t ∼ i.i.d.N 0, σ 2
é un vettore di variabili esogene. Ipotizziamo due casi
(1) MODELLO A
Zt = [1, t, D1 t , D1 t ]
dove
Dj t = 1 per t ≥ T Bj + 1, j = 1, 2 e 0 altrimenti.
In tal caso il test d'ipotesi,
analogamente a quello di Perron (1989), é cosí fatto
Ipotesi Nulla
yt = µ0 + d1 B1 t + d2 B2 t + yt−1 + v1 t
Ipotesi alternativa
yt = µ1 + γt + d1 D1 t + d2 D2 t + v2 t
dove
Bj t = 1
per
t = T Bj + 1
e 0 altrimenti
(2) MODELLO C
Zt = [1, t, D1 t , D2 t , DT1 t , DT2 t ]
dove
DTj t = t − T B
per
t ≥ T Bj + 1, j = 1, 2
e 0 altrimenti. Il test d'ipotesi ad
esso associato é
Ipotesi nulla
yt = µ0 + d1 B1 t + d2 B2 t + d3 D1 t + d4 D2 t + yt−1 + v1 t
Ipotesi alternativa
yt = µ0 + γt + d1 D1 t + d2 D2 t + d3 DT1 t + d4 DT2 t + v2 t
Lee e Strazicich presentano la seguente procedura (della quale non daremo dimostrazione) per eettuare tali test d'ipotesi.
1996 Q1
-
LS
Perron
Perron
Perron
Perron
ADF
0.6
-4.57
-4.20
-3.95
-3.66
α↓ λ→
0.01
0.025
0.05
0.10
Trend+Interc.
C
B
B
B
C
C
τ̃
-2.075
-2.991
-3.527
-1.963
-1.971
-1.427
-2.176
ρ̃
-
-
-
-
-
-4.346
-9.746
-3.50
-3.82
-4.07
-4.38
-3.35
-3.68
-3.96
-4.26
0.9
-3.95
-4.24
-4.49
-4.88
0.6
-3.86
-4.18
-4.44
-4.75
0.7
Valori critici di τ̃ del test di Perron
0.8
Modello B
-
2004 Q1
2003 Q1
2007 Q4
2007 Q3
2008 Q2
2007 Q3
Modello
-3.69
-4.04
-4.31
-4.70
0.8
-
0.722
0.653
0.911
0.898
λ1
λ1
-4.32
-4.87
= 0.4
-4.03
-3.88
-38.7
-37.2
-31.7
-30.1
H0
ρ̃
λ2 = 0.8
-28.1
-26.3
e del livello di condenza
-3.46
-3.80
-4.10
-4.41
0.9
SI
SI
SI
SI
SI
SI
SI
Accetto
Per ogni coppia λ1 λ2 nella tabella sovrastante sono rappresentati i valori critici rispettivamente all'1, 5 e 10 per cento
Il test di Lee e Strazicich é stato implementato in R, mentre il test di Perron e l'ADF test in Eviews-6
-4.19
-4.76
= 0.2
τ̃
λ2 = 0.8
Valori critici di τ̃ e ρ̃ del test di Lee e Strazicich (Modello C)
λ
Modello C
0.32/0.94
0.33/0.90
λ1,2
Test di radice unitaria sulle variabili selezionate
Seconda rottura
All'interno della tabella vi sono i valori della statistica di Perrone in corrispondenza di ogni valore di
-3.57
-3.85
-4.13
-4.51
0.7
1996 Q2
LS
p̃t
c̃t
˜
Lent
(i − h)t
ωt
sht
ỹt
Prima rottura
Metodo
Serie
Tabella 1. Tests di unit root
α.
4.3. I TEST DI RADICE UNITARIA
75
76
4. L'ANALISI EMPIRICA
É necessario stimare la regressione seguente
∆yt = δ 0 ∆Zt + φS̃t−1 + ut
S̃t = yt − Ψ̃x − Zt δ̃, t = 2, .., T ; δ̃ sono i coecienti della regressione di ∆yt su
∆Zt ; Ψ̃x é pari a y1 − Z1 δ̃ (con y1 e Z1 si intende le prime osservazioni).
Si dimostra che l'ipotesi nulla di unit root é descritta da φ = 0 e quindi il test é dato
dove
da due stimatori alternativi
ρ̃
= T φ̃
τ̃
=
t-statistic che testa l'ipotesi nulla φ
=0
Nel lavoro gli autori presentanto i valori critici relativi sia alla
λ1 =
T B1
e
T
λ2 =
ρ̃
sia alla
τ̃
al variare di
T B2
T .
4.3.2. Applicazione ai dati.
Le procedure sopra delineate si rivelano fondamentali
al nostro caso. Infatti da una semplice osservazione dei graci della sezione 4.2 é possibile
individuare in quasi tutte le serie almeno una rottura strutturale che modica il processo
generatore di dati a quella data.
In particolare l'eetto della crisi subrime del terzo trimestre 2007 é evidente nel prezzo
delle case e nei costi di costruzione. Queste serie inoltre presentano una seconda rottura attorno al 1995-96 quando hanno incominciato a crescere. Per queste serie si rende necessaria
l'applicazione del test di Lee e Strazicich.
Altre serie come l'user cost, l'oerta creditizia, il usso d'investimenti, l'oerta pubblica di case presentano per lo piú una sola rottura strutturale. Per queste serie si rende
invece necessario il test di Perron.
Per il reddito reale disponibile, presentando sempre un trend crescente, é suciente
utilizzare l'ADF test.
Presentiamo ora i risultati dei test. Nella tabella 1 sono rappresentati i test di radici
unitaria per le variabili prese in esame. Dalla lettura della tabella si evince che le serie sono
non stazionarie. Per procedere all'analisi di cointegrazione é inne importante vericare la
stazionarietá delle dierenze prime delle serie sopra esaminate. Qualora anche questo test
venga superato, é possibile aermare che queste sono integrate di ordine 1.
La tabella 2 mostra i risultati dei test di stazionarietá applicate alle dierenze prime
delle serie storiche presentate oltre che al reddito derivante dagli atti,
d'interesse reale,
rt ,
˜ t,
drent
e al tasso
inseriti nella relazione di breve termine. Dalla tabella risulta che tutte
le serie analizzate sono stazionarie nelle dierenze prime e quindi sono integrate di ordine
uno. Per testare tale ipotesi abbiamo utilizzato sempre l'ADF test, in quanto le dierenze
prime non mostrano evidenti rotture strutturali che possano essere individuate dal test di
Perron.
4.4. L'ANALISI DI COINTEGRAZIONE
77
Tabella 2. Tests di unit root sulle dierenze prime
Test di radice unitaria sulle dierenze prime
Modello
τ̃
P-value
dp̃t
N
-5.217
0.0000
dc̃t
N
-3.061
0.0026
d(i − h)t
N
-3.329
0.0012
˜ t
dLen
N
-2.303
0.0215
dωt
N
-6.305
0.0000
dsht
N
-2.859
0.0048
dỹt
Intercept
-12.222
0.0001
˜ t
drent
N
-11.985
0.0000
rt
Trend+int.
-3.571
0.0391
Per N s'intende che nel modello selezionato non vi é ne' trend ne' intercetta
Serie
4.4. L'analisi di cointegrazione
4.4.1. La relazione sulla domanda.
Prima di procedere alla stima del modello a
correzione é necessario vericare preliminarmente se tra le variabili sopra indicate esiste
eettivamente una relazione di cointegrazione.
Abbiamo quindi implementato il test in
EViews 6, il quale risultato é presentato nella tabella 5.
Nella tabella 5 sono presentati due tipi di test che testano l'ipotesi nulla dell'esistenza
di al massimo
j
relazioni di cointegrazione con
coinvolte nella relazione di cointegrazione.
j = 0, .., n − 1 dove n é il numero di variabili
Si puó osservare che sia il Trace test che il
9
Max-Eigenvalue test suggeriscono l'esistenza di una sola relazione di cointegrazione .
Il modello presentato ha una serie di caratteristiche:
in primis é stata ipotizzata
l'esistenza di una costante sia nella relazione di cointegrazione sia nella relazione di breve
termine. All'interno della relazione di breve termine sono stati invece inseriti tre ritardi
per ogni variabile all'interno della relazione di cointegrazione.
La scelta sul numero dei
ritardi é stata guidata dalla volontá di eliminare qualsiasi traccia di autocorrelazione tra i
residui.
Tabella 3. Test di autocorrelazione dei residui (1)
Autocorrelation LM test
Ritardo
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
LM-test
5.1
20.2
11.6
4.6
8.8
11.3
12.2
21.9
2.8
2.5
p-value
0.83
0.02
0.24
0.86
0.46
0.25
0.20
0.01
0.97
0.98
Come si vede dalla tabella 3 l'autocorrelation LM test verica l'ipotesi nulla di assenza
di autocorrelazione nei primi 10 ritardi dei residui. Come si puó osservare il test indica
l'assenza di autocorrelazione per tutti i ritardi tranne che per il secondo e l'ottavo. Per
eliminare qualsiasi traccia di autocorrelazione nei residui sarebbe necessario aumentare il
9Nel
test, implementato in E-Views 6, sono stati utilizzati i valori critici in MacKinnon, Haug, Michelis
(1999)
78
4. L'ANALISI EMPIRICA
numero dei ritardi all'interno del VECM. Tale scelta non é stata intrapresa per evitare di
inserire troppi parametri da stimare in relazione al numero di osservazioni.
In tabella 6 vengono presentati i risultati della stima della relazione di cointegrazione
10
eettuata con il metodo di Johansen
relativa alla 3.6.3 nella parte superiore e la stima
della relazione di breve termine 3.6.5 nella parte inferiore, le quali ripresentiamo in forma
11.
denitiva alla luce di quanto introdotto in 4.2
(3.6.3)
(3.6.5)
p̃dt = β0 + β1 ωt + β2 ỹt + ut
∆p̃t = φ0 +
s
X
γ1, j ∆p̃t−j +
j=1
+
s
X
s
X
γ2, j ∆ωt−j +
j=1
g t + γ5 ∆rent
g t + vt
γ3, j ∆ỹt−j + λ p̃t−1 − b̃
pt−1 + γ4 ∆Len
j=1
In fase di stima é stato scelto di normalizzare ad uno il coeciente della relazione
di cointegrazione relativo al prezzo reale delle case: ció consente una comoda lettura in
termini economici del rapporto causa-eetto delle nostre variabili esplicative sul prezzo
delle case.
Le stime indicano chiaramente la signicativitá dell'user cost e del reddito reale disponibile.
In particolare il coeciente relativo all'user cost indica che una variazione di
0.001 di quest'ultimo porta ad una variazione del 2.4 per cento circa del prezzo delle case.
Ció implica che un abbassamento del mortgage rate di mezzo punto percentuale su base
annuale (derivante ad esempio da una politica monetaria espansiva) ha come eetto dal
12.
lato della domanda di innalzare il prezzo delle case del 12% circa
Inoltre un tale risul-
tato relativo al coeciente legato all'user cost suggerisce che il prezzo delle case é molto
sensibile ad una variazione dei tassi d'interesse o delle aspettative, evidenziando quindi
come gli immobili possano essere molto simili ad altri strumenti tipici del risparmio delle
famiglie.
Per quanto riguarda invece il coeciente relativo al reddito reale disponibile, questo
suggerisce che una variazione dell'1% del reddito porta ad una variazione del 1.3 % nel
prezzo delle case.
Nella parte inferiore della tabella 6 é rappresentata la stima delle relazioni di breve
termine. Ció che a noi interessa in particolar modo sono i risultati della relazione relativa
alla variazione del prezzo
∆p̃t
ovvero la stima della 3.6.5. Si osservi innanzitutto che la
10Si veda a proposito Johansen, Juselius (1990).
11In Appendice 1 sono presentati i risultati della stima delle relazioni di breve termine delle altre variabili
appartenenti alla relazione di cointegrazione.
12Si
β3
osservi che l'user cost é l'unica grandezza non espressa in termini logaritmici e quindi il coeciente
della 3.6.3 si interpreta
∆p̃t /p̃t
. Essendo invece
∆ωt
interpretato come un elasticitá.
ỹt
espresso in termini logaritmici il coeciente
β2
viene
p̃t , ωt , ỹt
gt
˜ t ,∆Len
∆rent
0.350
0.093
0.047
Alcuna *
Al massimo 1
Al massimo 2
3.603
10.949
43.265
Trace statistic
Trace test
3.841
15.495
29.797
Valore critico 0.05
0.350
0.093
0.047
Alcuna*
Al massimo 1
Al massimo 2
3.603
7.347
32.316
Max-Eigen statistic
3.841
14.265
21.132
Valore critico 0.05
Tabella 5. Test di cointegrazione (1)
Il test indica una sola relazione di cointegrazione
Autovalore
N. di CE(s) ipotizzate
Maximum eigenvalue test
Il test indica una sola relazione di cointegrazione
* indica che si riuta l'ipotesi nulla
Autovalore
N. di CE(s) ipotizzate
Assunzione sul trend: Linear deterministic trend
N. ritardi nel VECM: 3
Sample: 1990 Q1 2009 Q3
Serie esogene:
Serie endogene:
p̃dt = β0 + β1 ωt + β2 ỹt + ut
Test di cointegrazione per la relazione 3.6.3
Tabella 4. Test di cointegrazione (1)
0.0577
0.4490
0.0009
p-value
0.0577
0.2146
0.0008
p-value
4.4. L'ANALISI DI COINTEGRAZIONE
79
statistic
-9.413
0.36
0.22
(2.17)
-0.02
(-2.73)
I valori in parentesi sono la
(3.23)
∆p̃t−2
γ1, 2
(-2.8)
-0.3
∆p̃t−3
γ1, 3
j=1
Ps
(0.61)
0.32
∆ωt−2
γ2, 1
gt
∆rent
0.1
(0.2)
2.523
0.448
β2
1.13
(1.01)
0.22
∆ỹt−1
γ3, 1
(-0.72)
-0.16
∆ỹt−2
γ3, 2
(-1.29)
-0.26
∆ỹt−3
γ3, 3
(1.49)
0.01
1
φ0
(5.82)
0.08
gt
∆Len
γ4
(1.95)
0.07
gt
∆rent
γ5
Reddito disponibile
g t + γ5 ∆rent
g t + vt
γ3, j ∆ỹt−j + λut−1 + γ4 ∆Len
var. atti
j=1
Ps
∆ωt−3
γ2, 3
γ2, j ∆ωt−j +
del coeciente stimato
(1.38)
0.67
∆ωt−1
γ2, 1
γ1, j ∆p̃t−j +
τ -statistic
j=1
Ps
˜ t,
∆Len
Stima della relazione di breve termine 3.6.5
5.028
4.778
-24.025
β1
β0
var. oerta creditizia
∆p̃t−1
γ1, 1
ut−1
λ
∆p̃t = φ0 +
Variabili esogene:
τ̃ -
St.error
Stime
user cost
Intercetta
p̃dt = β0 + β1 ωt + β2 ỹt + ut
Stima della relazione di lungo termine 3.6.3
Tabella 6. Il prezzo delle case dal lato della domanda
80
4. L'ANALISI EMPIRICA
4.4. L'ANALISI DI COINTEGRAZIONE
stima di
λ
81
é signicativa e minore di 0: ció signica che il prezzo si aggiusta verso la
relazione di lungo termine che risulta quindi essere una relazione di equilibrio. Le stime
indicano inoltre che la variazione del prezzo delle case é fortemente autocorrelata in quanto
i tre ritardi sono tutti signicativi.
Il risultato piú importante che vogliamo evidenziare é il ruolo della variazione dell'oerta di credito,
g t,
∆Len
che inuenza positivamente nel breve termine il prezzo delle
case. Questo risultato, giá evidente dall'analisi graca, suggerisce una forte inuenza della crescita creditizia sull'andamento del prezzo delle case e conferma il legame tra i due
mercati.
La variazione degli atti risulta essere un'altra delle variabili che nel breve termine
inuenza i prezzi positivamente. Si ricorda che l'inserimento di questa variabile era stato
giusticato dalla constatazione che nel breve termine gli atti possano discostarsi dalla
relazione di equilibrio.
Nella tabella 7 é presentato il test di normalitá dei residui che non é altro che l'estensione multivariata del test di Jarque-Bera. Nella prima parte della tabella possiamo
osservare il test d'ipotesi singolo e congiunto sulla simmetria della distribuzione dei residui
(Skewness=
0) .
Si osservi che l'ipotesi nulla viene accettata in tutti e quattro i casi. Nella
seconda parte della tabella vengono mostrati i risultati del test d'ipotesi singoli e congiunti
che vericano se la curtosi della distribuzione dei residui é pari a 3.
In tal caso non si
accetta l'ipotesi nulla solo per i residui della seconda relazione del VECM, ma congiuntamente viene accettata. Inne, la terza parte della tabella mostra il test di Jarque Bera per
ogni relazione. Si osservi che a parte per la seconda relazione, si accetta l'ipotesi nulla di
normalitá per tutte le relazioni e congiuntamente.
I risultati di questo test raorzano i risultati della stima eettuata con il metodo di
Johansen, Juselius (1990) in quanto, nel lavoro citato, vengono fatte ipotesi di normalitá.
4.4.2. La relazione sull'oerta.
Presentiamo ora i risultati della stima della rela-
zione dell'oerta di breve e lungo termine. Al ne di svolgere l'analisi che segue si vuole
sottolineare che siamo dovuti intervenire per eliminare la presenza di stagionalitá nelle serie
storiche.
In tabella 9 sono presentati i risultati del test di cointegrazione. Come nella relazione
sulla domanda, il modello selezionato presenta un'intercetta sia nella relazione di cointegrazione che nel VECM. Tuttavia, diversamente dalla domanda, é stato suciente inserire
solo due ritardi delle variabili endogene nel VECM al ne di eliminare l'autocorrelazione
nei residui. Infatti in tabella 8 si possono osservare i risultati del test di autocorrelazione
13.
che mostra assenza di autocorrelazione per quasi tutti i ritardi dal primo al decimo
Solo
al settimo ritardo si riuta l'ipotesi di assenza di autocorrelazione. Anche in questa caso,
13La
scelta del numero dei ritardi é stata guidata anche da altri test come il Lag-Exclusion test
implementato in E-Views 6
82
4. L'ANALISI EMPIRICA
Tabella 7. Test di normalitá dei residui(1)
Skewness tests
Component
Skewness
χ2
df
p-value
1
0.052
0.034
1
0.854
2
-0.363
1.647
1
0.199
3
-0.029
0.011
1
0.918
1.692
3
0.639
p-value
Joint
Kurtosis tests
Component
Kurtosis
χ2
df
1
2.143
2.295
1
0.13
2
1.93
3.576
1
0.059
3
2.096
2.554
1
0.11
8.425
3
0.038
Joint
Jarque Bera tests
Component
Jarque Bera
df
p-value
1
2.329
2
0.312
2
5.223
2
0.073
3
2.564
2
0.277
Joint
10.117
6
0.12
abbiamo evitato di aumentare il numero di ritardi nel VECM per mantenere un rapporto
accettabile tra parametri da stimare e numerositá campionaria.
Sia i risultati del Trace test che del Max-Eigenvalue test mostrano chiaramente l'esistenza di una sola relazione di cointegrazione.
Si osservino in tabella 10 i risultati delle stime delle 3.6.4 e 3.6.6 che ripresentiamo di
seguito.
Tabella 8. Test di autocorrelazione dei residui(2)
Autocorrelation LM test
Ritardo
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
LM-test
16.4
10
15.8
18.6
9.9
8.7
30.5
19.4
9.6
9.4
p-value
0.42
0.87
0.47
0.29
0.87
0.92
0.02
0.25
0.89
0.9
4.4. L'ANALISI DI COINTEGRAZIONE
(3.6.4)
p̃st = β0 + β1 (i − h)t + β2 c̃t + β3 sht + u0t
0
0
(3.6.6)
83
(i − h)t =
φ00
+
s
X
0
γ1,
j ∆p̃t−j
j=1
+
s0
X
+
s
X
0
0
γ2,
j ∆(i
− h)t−j +
s
X
0
γ3,
j ∆c̃t−j +
j=1
j=1
0
0
0
0
0
g
b̃
γ4,
j ∆sht−j + γ5 ∆Lent + γ6 rt + λ p̃t−1 − pt−1 + vt
j=1
Nella parte superiore sono presentate le stime dei coecienti della relazione di cointegrazione relative all'oerta. I coecienti sono tutti signicativi e presentano i segni attesi:
in particolare una variazione del 1 per cento del usso degli investimenti porta ad una
riduzione del prezzo reale dello 0.38 per cento mentre un aumento dei costi di produzione
del 1 per cento porta ad un aumento del prezzo del 1.39 per cento. Dalle stime inoltre,
risulta che l'oerta pubblica di case inuenza negativamente, seppure in modo marginale
il prezzo, e ció suggerisce l'ecacia distorsiva di tali politiche sull'andamento del mercato.
In particolare tale eetto negativo potrebbe confermare quanto ipotizzato in 2.3.2, cioé che
l'introduzione della nuova normativa sul Right to Buy Scheme possa aver contribuito a far
crescere il prezzo delle case tra il 2005 ed il 2007.
Nella parte inferiore della tabella viene invece presentata la stima della relazione
14.
di breve termine 3.6.6
aggiustamento
λ
Di tale relazione é importante osservare che il coeciente di
risulta essere negativo mentre il segno atteso é positivo. Questo risultato
rimane invariato a prescindere dal modello scelto e quindi é necessario chiedersi come mai
ció si verica.
Come é stato osservato in 3.6, é chiaro ad esempio che a seguito di uno scostamento
s
positivo dalla relazione di equilibrio sull'oerta (p̃t
> β0 + β1 (i − h)t + β2 c̃t + β3 sht )
le imprese del settore otterranno un protto maggiore.
Ció indurrebbe tali imprese ad
aumentare l'oerta di case nel sistema. Tuttavia in 2.2 sono stati descritti vari fattori che
possono spiegare questo risultato:
•
La lentezza del processo di concessione a costruire contribuisce a spiegare la lentezza della risposta del settore delle costruzioni a variazioni del prezzo delle case.
Ció é confermato dall'assenza di signicativitá per i coecienti relativi ai ritardi
del prezzo delle case nella stima della relazione di breve termine 3.6.6.
•
L'elevato grado di concentrazione all'interno delle settore potrebbe spiegare la
scarsa reattivitá delle imprese a seguito di una variazione del prezzo delle case. Le
imprese potrebbero infatti attuare una strategia di contingentamento dell'oerta
al ne di evitare di frenare la crescita del prezzo delle case.
14In Appendice 1 sono presentati i risultati della stima delle relazioni di breve termine delle altre variabili
appartenenti alla relazione di cointegrazione.
84
4. L'ANALISI EMPIRICA
•
In 2.2 é stato osservato che le imprese del settore potrebbero essere maggiormente
interessate all'andamento del prezzo dei terreni piú che a quello delle case.
Queste argomentazioni ci aiutano a comprendere questo risultato controintuitivo sul coeciente di aggiustamento.
Prima di procedere é importante chiarire il signicato di queste stime relative al usso
d'investimenti. Dalla stima della relazione di cointegrazione si evince chiaramente che il
usso degli investimenti ha un eetto negativo sul prezzo delle case. Ció che non si puó
aermare (e che anzi si riuta) é che un aumento del prezzo delle case porti ad un aumento
15.
del usso degli investimenti
Per quanto riguarda le altre variabili si osservi che, a parte per i ritardi del usso d'investimenti, i coecienti dei ritardi delle altre variabili all'interno della relazione di
cointegrazione non risultano essere signicativi (a parte per
∆sht−2 ).
Questa forte autocor-
relazione suggerisce che il usso degli investimenti risulta essere inuenzata piú delle altre
variabili da fattori esogeni al modello come ad esempio l'andamento del mercato creditizio.
Si osservi infatti che il coeciente associato al tasso d'interesse reale risulta essere
signicativo e del segno atteso. In particolare una variazione del 0.5% del tasso d'interesse reale porta ad una riduzione del 2% del usso d'investimenti in quanto all'aumentare
del tasso d'interesse reale aumenta il costo del nanziamento da parte delle imprese del
settore. Inne la signicativitá del coeciente associato alla crescita creditizia suggerisce
che il mercato del credito ha un peso rilevante sull'andamento del settore delle costruzioni. In particolare riusciamo a confermare che l'andamento dell'oerta creditizia inuenza
il mercato delle case anche se in maniera contrastante: da un lato l'aumento dell'oerta
creditizia induce ad un aumento della domanda e quindi del prezzo, dall'altro lato porta
ad una aumento degli investimenti nel settore i quali nel lungo termine portano a ridurre
il prezzo delle case. Vedremo nella sezione 4.5 come cercheremo di comprendere quale sia
tra i due l'eetto predominante.
Per concludere presentiamo ora il test di normalitá sui residui presentati in tabella
4.4.2. Il test di Jarque-Bera ci porta ad accettare l'ipotesi congiunta di normalitá ad ogni
livello di signicativitá a parte per la relazione relativa al usso d'investimenti. In ogni caso
i risultati sulle altre relazioni sono decisamente piú robusti; per questo motivo si arriva ad
accettare globalmente l'ipotesi di normalitá. Ció, come per la relazione sul prezzo dal lato
della domanda, raorza i risultati delle stime eettuate con il metodo di Johansen.
15Tale
risultato conferma quanto detto in altri contributi in letteratura sul Regno Unito come quello di
Bramley, Lieshman(2005).
p̃t , (i − h)t , c̃t , sht
gt
rt , ∆Len
Serie endogene:
0.454
0.236
0.105
0.007
Alcuna *
Al massimo 1
Al massimo 2
Al massimo 3
0.552
8.794
28.748
73.49
Trace statistic
Trace test
3.841
15.495
29.797
47.856
Valore critico 0.05
44.742
0.454
0.236
0.105
0.007
Alcuna*
Al massimo 1
Al massimo 2
Al massimo 3
3.841
14.265
21.132
27.584
Valore critico 0.05
Il test indica una sola relazione di cointegrazione
0.552
8.242
19.954
Max-Eigen statistic
Maximum eigenvalue test
Autovalore
N. di CE(s) ipotizzate
Il test indica una sola relazione di cointegrazione
* indica che si riuta l'ipotesi nulla
Autovalore
N. di CE(s) ipotizzate
Assunzione sul trend: Linear deterministic trend
N. ritardi nel VECM: 2
Sample: 1990 Q1 2009 Q3
Serie esogene:
p̃st = β0 + β1 (i − h)t + β2 c̃t + β3 sht + u0 t
Test di cointegrazione per la relazione 3.6.4
Tabella 9. Test di cointegrazione (2)
0.4574
0.3546
0.0724
0.0001
p-value
0.4574
0.3848
0.0657
0.0000
p-value
4.4. L'ANALISI DI COINTEGRAZIONE
85
statistic
0.54
(0.14)
0.05
∆p̃t−2
0
γ1,
2
I valori in parentesi sono la
(1.35)
-0.34
(-1.84)
∆p̃t−1
0
γ1,
1
j=1
Ps0
τ -statistic
(-2.1)
-0.2
∆ (i − h)t−2
0
γ2,
2
31.949
0.044
1.3945
0.48
(1.3)
(-0.41)
-0.15
∆c̃t−2
0
γ3,
2
j=1
Ps0
(0.98)
0.05
-3.128
-0.013
β3
-0.0395
Social housing
(2.33)
0.11
∆sht−2
0
γ4,
2
(-0.4)
-0.01
1
φ00
(3.42)
0.18
gt
∆Len
γ50
(-1.95)
-4.04
rt
γ60
0
0
0
0
0
g
b̃
γ4,
j ∆sht−j + γ5 ∆Lent + γ6 rt + λ p̃t−1 − pt−1 + vt
∆sht−1
0
γ4,
1
0
γ3,
j ∆c̃t−j + +
∆c̃t−1
0
γ3,
1
j=1
Ps0
tasso d'interesse reale
rt
Costi di produzione
β2
Stima del VECM
del coeciente stimato
(-5.73)
-0.59
˜ t
∆Len
-3.668
-0.103
-0.3791
0
γ2,
j ∆(i − h)t−j +
∆ (i − h)t−1
0
γ2,
1
0
γ1,
j ∆p̃t−j +
var. oerta creditizia
-3.1372
β1
β0
j=1
Ps0
u0t−1
λ
(i − h)t = φ00 +
Variabili esogene:
τ̃ -
St.error
Stime
Investimenti
Intercetta
p̃st = β0 + β1 (i − h)t + β2 c̃t + β3 sht + u0 t
Stima della relazione di lungo termine 3.6.4
Tabella 10. Il prezzo delle case dal lato dell'oerta
86
4. L'ANALISI EMPIRICA
4.5. GLI EFFETTI DI SHOCK ESOGENI
87
Tabella 11. Test di normalitá dei residui (2)
Skewness tests
Component
Skewness
χ2
df
1
-0.098
0.118
1
0.731
2
0.453
2.527
1
0.112
3
-0.191
0.448
1
0.503
4
-0.462
2.632
1
0.105
5.725
4
0.221
Joint
p-value
Kurtosis tests
Component
Kurtosis
χ2
df
p-value
1
2.855
0.065
1
0.799
2
1.924
3.568
1
0.056
3
3.352
0.383
1
0.563
4
2.165
2.148
1
0.143
6.163
4
0.187
Joint
Jarque Bera tests
Component
Jarque Bera
df
p-value
1
0.183
2
0.912
2
6.095
2
0.047
3
0.831
2
0.66
4
4.8
2
0.092
Joint
11.888
8
0.156
4.5. Gli eetti di shock esogeni
La stima delle relazioni presentata nella sezione 4.4 ci ha consentito di identicare
il ruolo sull'andamento del mercato delle case di ognuna delle variabili presentate in 4.2.
Ció che tuttavia non é chiaro, é come queste variabili interagiscano fra di loro e come
questa interazione inuenzi la grandezza che piú ci interessa: il prezzo delle abitazioni. Piú
dettagliatamente, a noi interesserebbe rispondere a tre domande:
(1)
Come interagiscono tra di loro il prezzo della domanda e il prezzo
dell'oerta? Finora i due gruppi di relazioni che abbiamo stimato, sono state
trattate in maniera isolata l'una dall'altra. Tuttavia é evidente che il prezzo di
mercato di un immobile sará il risultato dell'incontro tra oerta e domanda.
(2)
Cosa succede nel mercato immobiliare a seguito di uno shock creditizio?
In tutto il lavoro abbiamo sottolineato come il mercato immobiliare sia fortemente
inuenzato dall'andamento del mercato creditizio sia dal lato della domanda che
88
4. L'ANALISI EMPIRICA
dal lato dell'oerta. É necessario quindi chiedersi come risponde il prezzo delle
case a seguito di uno shock creditizio.
(3)
Quali sono le cause principali che hanno causato la bolla immobiliare?
Inoltre la presenza di risultati controintuitivi derivanti dalle stime delle relazioni suddette
(come ad esempio il segno del coeciente di aggiustamento degli investimenti nella stima
della relazione 3.6.6), potrebbe porre qualche dubbio sulla validitá del modello teorico
utilizzato.
Per rispondere a queste domande abbiamo elaborato una simulazione per identicare
l'eetto sul prezzo delle case di shocks applicati al nostro modello. In particolare, legando
tra loro domanda ed oerta e utilizzando le stime presentate nelle tabelle 6 e 10, abbiamo
elaborato una routine in MatLab che cerchi di riprodurre le variazioni che il prezzo delle case
potrebbe subire, a seguito di uno shock sul credito e sull'oerta di case. Tale procedura
ha un duplice scopo:
da un lato si vuole mostrare che il modello non riproduce prezzi
anomali rispetto agli shock applicati, cosa che invaliderebbe la scelta del modello teorico
utilizzato; dall'altro lato ci aiuta a rispondere alle domande 2 e 3 poste sopra.
In primis é stato necessario fare un'ipotesi su come domanda e oerta interagiscono fra
di loro. Abbiamo visto che le relazioni di lungo termine inserite nel VECM forniscono, in
assenza di shock, due livelli dei prezzi che mantengono in equilibrio da un lato la domanda
e dall'altro l'oerta. Qualora tali prezzi siano uguali é logico pensare che il mercato sia
in una situazione di equilibrio. Qualora i prezzi siano diversi non vi é una situazione di
equilibrio e quindi c'é spazio per un ulteriore aggiustamento delle variabili. Ad esempio,
se in
t
si verica un abbassamento dell'user cost, questo porterá ad un aumento del prezzo
che gli acquirenti sono disposti a spendere per comprare la casa. Una situazione di questo
genere puó essere immaginata come una contrattazione da parte di due soggetti, il settore
delle costruzioni e le famiglie, nel quale quest'ultimo ore un prezzo
imprese del settore delle costruzioni in
t+1
pdt > pdt−1 = pst−1 .
Le
vedono quindi aumentare il prezzo al quale
possono vendere le case di nuova costruzione, di conseguenza varieranno i loro investimenti
e il prezzo a cui vendono le nuove case
pagare per avere una casa in
t + 2,
pst+1 .
Tale prezzo é il prezzo che le famiglie devono
il quale modicando tutte le variabili all'interno della
relazione di cointegrazione porteranno ad un'ulteriore variazione del prezzo che le famiglie
in
t+3
sono disposte a pagare.
Schematizziamo ora il processo descritto.
•
In
•
Ipotizziamo che in
t=0
il sistema é in equilibrio, quindi
p̃∗ = pdt = pst
per tutti i
t = 0, −1, −2.16
t = 1 si verichi uno shock 1 < 0 nell'equazione dell'user
cost ;
ció ha un eetto sul VECM
16In
realtá ció non sarebbe possibile in quanto nel VECM di entrambi i modelli vi sono le costanti che
portano ad avere un residuo di cointegrazione diverso da 0 in ogni periodo, cosa che costringe le nostre
variabili ad un raggiustamento. Tuttavia possiamo ignorare le costanti unicamente a ne espositivo dato
che ció non cambia il senso della procedura sopra esposta.
4.5. GLI EFFETTI DI SHOCK ESOGENI
89







∆p̃0
∆p̃−1
∆p̃−2
∆p̃1








 ∆ω1  = c + A1  ∆ω0  + A2  ∆ω−1  + A3  ∆ω−2 
∆ỹ1
∆ỹ0
∆ỹ−1
∆ỹ−2

 

p̃0
0



0
g
g 1 + λβ  ω0  +  1 
+b1 ∆Len1 + b2 ∆rent

ỹ0
0

dove
Ai
mata in
con
i = 1, 2, 3
17
4.4 ; b1 , b2
é la matrice dei coecienti relativi all'i-esimo ritardo sti-
sono i vettori delle stime relativi alle variazione dell'oerta
creditizia e degli atti;
λ
β0
é il coeciente di aggiustamento stimato e
sono
i coecienti della relazione di cointegrazione. Si osservi che tale shock non inuenza in
t=0
il prezzo delle case, bensí in
t=1
attraverso il ritardo dell'user
t = 1 lo shock 1 sull'user cost produce inoltre
u1 = β1 1 sulla relazione di cointegrazione, dove β1 é la
cost.
In
ad un residuo pari a
stima del coeciente
associato all'user cost nella relazione di cointegrazione.
•
In
t=2
d
il prezzo e tutte le altre variabili della relazione di cointegrazione (p̃2 ,
∆ω2 , ∆ỹ2 ) variano
t = 1 a fronte dello
a seguito di
∆ω1 = 1
e del residuo
u1 = β1 1
generatosi in
t=2
shock sull'user cost. La variazione prodotta in
di tutte
le variabili rappresenta la risposta dal lato della domanda a fronte dello shock
vericatosi in
t = 1.
In particolare,
∆p̃d2
é la variazione nel prezzo delle case
prodotta dal lato della domanda.
•
In
t = 3 le imprese reagiscono al nuovo prezzo, p̃2 = p̃∗+∆p̃d2
del prezzo delle case
che le famiglie sono ora disposte a spendere. La risposta delle imprese é denita
dallo stesso modello in questo modo.






∆p̃s3
∆ (i − h)3
∆c̃3






 = c0 + A01 




∆sh3
∆p̃d2
∆ (i − h)2
∆c̃2
∆sh2






 + A02 





p̃d2


g 3 + λ0 β 00  (i − h)2
+b01 r3 + b02 ∆Len

c̃2

sh2
∆p̃d1
∆ (i − h)1
∆c̃1







∆sh1





dove, analogamente con quanto fatto per la domanda, i coecienti e le matrici dei
ritardi sono quelli stimati e presentati in tabella 13 dell'Appendice 1. Il modello
17In particolare, la prima, la seconda e la terza riga della matrice Ai
associato a
∆p̃t−i , ∆ωt−i
e
∆ỹt−i
é composta dalle stime del coeciente
che compare rispettivamente nella relazione relativa a
risultati di queste stime sono riassunte nella tabella 12 dell'Appendice 1.
p̃t , ∆ωt
e
∆ỹt .
I
90
4. L'ANALISI EMPIRICA
produce una variazione del prezzo dal lato dell'oerta,
∆p̃s3
a seguito dello shock
nel prezzo dal lato della domanda che corrisponde con la risposta da parte delle
imprese.
Le imprese rilanciano orendo quindi un prezzo pari a
p̃s3 = p̃d2 + ∆p̃s3
•
Il prezzo di rilancio rientra a sua volta nel modello della domanda producendo a
sua volta un ulteriore prezzo di risposta in

∆p̃d4


∆p̃s3


t=4
∆p̃s2


∆p̃s1









 ∆ω4  = c + A1  ∆ω3  + A2  ∆ω2  + A3  ∆ω1 
∆ỹ4
∆ỹ3
∆ỹ2
∆ỹ1
 s 
p̃2

0
g
g
+b1 ∆Len3 + b2 ∆rent3 + λβ  ω2 
ỹ2
Le famiglie rilancieranno a loro volta un prezzo pari a
p̃d4 = p̃s3 + ∆p̃d4
Tale procedura puó essere ripetuta per
n
periodi inserendo ulteriori shock (anche di
diverso tipo) ai passi intermedi. Si osservi che in tal modo si producono due sequenze di
prezzi,
p̃dt
e
p̃st
le quali risultano inuenzate l'una dall'altra oltre che dalle altre variabili
delle relazioni di cointegrazione che commuovono con i prezzi. Si osservi che di periodo in
periodo non sono solo i prezzi a cambiare, ma cambiano, per via della struttura dinamica
del VECM, anche le variabili all'interno delle relazioni di cointegrazione.
Una procedura cosí descritta ci consente innanzitutto di rispondere al quesito numero
2 che ci siamo posti all'inizio di questa sezione. Cosa succede al prezzo delle case a seguito
di uno shock creditizio positivo?
Come abbiamo detto piú volte, ció che ci aspettiamo
é che a seguito di un rilassamento del credito il prezzo delle case aumenti. Tuttavia ció
non potrebbe essere asserito dalla semplice osservazione delle stime, in quanto la crescita
creditizia ha un duplice eetto sia dal lato della domanda che dal lato dell'oerta.
A tal ne abbiamo strutturato la simulazione attuando due tipi di shock. Nel primo
abbiamo prodotto, seguendo la procedura sopra delineata, i prezzi delle case per 40 periodi
generando uno shock creditizio di una durata pari a 2 anni nel quale in ogni trimestre
l'oerta creditizia sale del 9% per cento circa. Questo tasso é stato scelto prendendo un
tasso di crescita medio dell'oerta creditizia nel periodo immediatamente successivo al terzo
trimestre del 1995, momento in cui il boom creditizio é incominciato. Tale valore é stato
inserito nella nostra simulazione tra il decimo e il diciottesimo periodo. Dato che l'aumento
dell'oerta creditizia rientra sia nella prima che nella seconda equazione, lo shock colpisce
4.5. GLI EFFETTI DI SHOCK ESOGENI
91
entrambe le relazioni dal periodo 10 in poi. Nel periodo di riferimento é stato scelto un tasso
d'interesse reale pari a 1.3%. I risultati sono presentati in gura 4.5.1, nella quale abbiamo
rappresentato l'andamento del valor medio tra prezzo della domanda e prezzo dell'oerta
simulato. Ció che si puó osservare é che, a seguito dello shock dell'oerta creditizia, il prezzo
delle case sale nei due anni successivi del 20 per cento circa. É interessante osservare che
anche se l'iniezione di moneta termina al diciottesimo periodo, il prezzo delle case continua
comunque a crescere nei periodi successivi anche se ad un tasso via via decrescente. Attorno
al venticinquesimo periodo lo shock sembra essersi completamente assorbito. I risultati di
questo primo esperimento suggeriscono quindi che l'aumento dell'oerta creditizia ha un
eetto positivo sui prezzi.
Vediamo ora un caso analogo a quello precedente, ovvero un aumento dell'oerta
creditizia della stessa misura del caso precedente, accompagnato questa volta anche da una
diminuizione del tasso d'interesse nominale nello stesso periodo (immaginiamo di essere a
prezzi costanti).
Si osservi innanzitutto che una riduzione del tasso d'interesse nominale ha eetto su
due fronti: da un lato riduce il tasso d'interesse reale della stessa misura, inducendo un
aumento del usso d'investimenti portando quindi ad una riduzione del prezzo d'oerta;
dall'altro riduce della stessa misura l'user cost provocando un aumento del prezzo di domanda. L'eetto nale sul prezzo medio simulato dipenderá da quale parte la diminuizione
del tasso avrá un eetto maggiore.
Per produrre tale shock dal lato dell'oerta il tasso d'interesse reale é stato abbassato
da 0.013 a 0.01 dal 10-mo al 18-mo periodo.
Dal lato della domanda é stato applicato
uno shock di -0.003 al 10-mo periodo nella relazione dell'user cost del VECM e uno pari a
+0.003 al 18-mo periodo alla ne del fenomeno. Il risultato é presentato in gura 4.5.2
Come si vede in gura 4.5.2, il prezzo raggiunge un livello leggermente piú alto rispetto
a quanto presentato in gura 4.5.1. Questo implica necessariamente che una diminuizione
del tasso d'interesse accompagnato dall'aumento dell'oerta creditizia ha portato ad un
aumento del prezzo delle case, suggerendo quindi che la spinta dal lato della domanda é
piú forte.
L'ultimo caso sopra presentato é quello che rispecchia maggiormente ció che é successo
all'inizio della boom. A seguito del terzo trimestre del 1995 é aumentata l'oerta creditizia e
il tasso d'interesse reale ha iniziato un trend discendente. I risultati di questo esperimento
suggeriscono che un aumento dell'oerta creditizia, accompagnato da una riduzione del
tasso d'interesse reale, portano ad una crescita del prezzo delle case maggiore di quella
causata dalla sola oerta creditizia.
La procedura sopra delineata puó essere utilizzata per identicare i fattori che hanno
determinato la traiettoria dei prezzi nel periodo in esame. Ció é stato fatto, é stato simulare
i prezzi delle case per un numero di periodi pari alla durata del campione (79 periodi),
applicando a certi istanti di tempo shock opportuni.
In particolare, nella simulazione
sono stati riprodotti tutti i piú importanti cambiamenti dello scenario che, a nostro parere,
92
4. L'ANALISI EMPIRICA
Figura 4.5.1. Il prezzo delle case a seguito di uno shock creditizio (1)
4.3
4.25
Fine shock
4.2
4.15
4.1
Inizio shock
4.05
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Figura 4.5.2. Il prezzo delle case a seguito di uno shock creditizio (2)
4.5
4.45
4.4
Fine shock
4.35
4.3
4.25
4.2
4.15
Inizio shock
4.1
4.05
4
0
5
10
15
20
25
30
35
40
potrebbero aver inuenzato la dinamica dei prezzi al quale abbiamo assistito. Confrontando
la serie dei prezzi simulati con questa procedura e quella dei prezzi reali, possiamo capire
se i cambiamenti di scenario ipotizzati siano eettivamente quelli determinanti.
4.5. GLI EFFETTI DI SHOCK ESOGENI
93
Gli scenari ipotizzati al ne della simulazione sono i seguenti:
• Oerta creditizia:
Dal terzo trimestre 1995 (1995 q3) al terzo trimestre 2007
é stato imposto un tasso di crescita creditizia del 4 per cento a trimestre; oltre questo termine é stato imposto al -14 per cento no alla ne del periodo
campionario.
• Tasso d'interesse:
Dall'inizio del campione no al terzo trimestre 1995 é stato
invece imposto un tasso d'interesse reale del 1.3 per cento, che poi passa all'1 per
cento no al 2001 q1. Negli anni successivi no alla ne del campione, il tasso
d'interesse é stato ssato allo 0.6 per cento. Tali variazioni sono state imposte
anche nella relazione dell'user cost.
• Oerta pubblica di case:
Il tasso di crescita dell'oerta di case é stato ssato
al 3 per cento dal terzo trimestre 1996 no al secondo trimestre 2004 per poi
cambiarlo al -13 per cento no alla ne del campione.
Si osservi che questi tassi sono stati scelti prendendo i tassi medi delle serie in questione.
In gura 4.5.3 sono presentati i risultati della simulazione. Nell'Appendice 2 é possibile
trovare il codice implementato in MatLab per realizzare questi 3 graci. L'andamento della
serie simulata risulta essere molto simile a quella del prezzo reale. Si osservi che ai ni della
simulazione sono stati applicati degli shocks coerentemente con i cambiamenti di scenario
piú importanti; utilizzando tuttavia dei tassi medi, la serie dei prezzi simulata risulta avere
un andamento sicuramente meno disturbato rispetto a quella dei prezzi reali. Si osservi
infatti che lo scostamento tra la serie simulata e quella reale assume un carattere sistematico
in certi sottoperiodi a causa della naturale variabilitá delle serie che nella simulazione é
stata ignorata.
I risultati di questa analisi sono molto chiari. Ció che é stato fatto é stato semplicemente applicare degli shock esogeni al modello, di un'entitá pari a quelli osservati nel nostro
periodo campionario.
Le variabili endogene inserite nelle due relazioni di cointegrazione
hanno risposto a questi shocks essendo legate dal vincolo di contrattazione tra famiglie e
imprese da noi imposto. La forte somiglianza tra serie simulata e serie reale ci induce a
pensare che i fattori da noi individuati come cause scatenanti il boom dei prezzi possano
essere validi.
In particolare, anche se la procedura sopra delineata non é del tutto rigorosa, i risultati
di questa simulazione ci aiutano a sostenere che l'aumento dell'oerta creditizia accompagnata dall'abbassamento del tasso d'interesse reale siano stati la causa scatenante l'ascesa
dei prezzi. La serie dei prezzi simulati mantiene un trend costante per tutto il periodo in
cui lo scenario introdotto dal 1995 rimane in vigore. Dal 2004 in poi lo scenario é cambiato
nuovamente: la riduzione dell'oerta pubblica di case ha portato ad un aumento del tasso
di crescita dei prezzi simulati, mitigato tuttavia dal contemporaneo innalzamento del tasso
d'interesse reale. Ció é coerente con l'andamento dei prezzi reali e quindi confermerebbe
quanto ipotizzato in 2.3.2 e 2.1.1, ovvero che la riduzione dell'oerta di case potrebbe aver
spinto i prezzi delle case verso l'alto, i quali si erano arrestati a seguito della contrazione
94
4. L'ANALISI EMPIRICA
del credito da parte della Bank of England. Inne la stretta creditizia causata dalla crisi
subprime ha portato al crollo dei prezzi al quale abbiamo assistito.
É importante sottolineare che la procedura sopra presentata non ha alcune pretese di
previsione dell'andamento del prezzo delle case futuro; infatti questa risulta essere innanzitutto un esercizio per vericare la validitá del modello nello spiegare le dinamiche che
inuenzano l'andamento del prezzo delle abitazioni. In secondo luogo, la simulazione ha
contribuito a sostenere uno dei punti chiave del presente elaborato, ovvero che la crescita
creditizia avvenuta nel Regno Unito abbia favorito la nascita e la successiva evoluzione
della bolla immobiliare inglese.
3.6
3.8
4
4.2
4.4
4.6
4.8
5
0
10
20
30
40
50
Figura 4.5.3. Prezzo reale delle case e prezzi simulati
60
70
Prezzo delle case
Prezzo delle case simulato
80
4.5. GLI EFFETTI DI SHOCK ESOGENI
95
Conclusioni
Al ne di una maggiore comprensione dei risultati di questa ricerca si rende necessario
riassumerne brevemente i contenuti.
Nei primi due capitoli abbiamo descritto il mercato delle case ed i mercati ad esso
collegati ed il loro funzionamento, denendo chi sono gli agenti che tipicamente vi operano
ed il loro ruolo. In particolare abbiamo identicato:
Le famiglie:
sono i soggetti che principalmente domandano un'abitazione allo sco-
po di massimizzare la loro utilitá intertemporale. La casa infatti garantisce loro
dei servizi di alloggio, che possono comunque essere venduti nel mercato degli
atti. Ció caratterizza il bene casa come un vero e proprio asset nanziario che
rientra nel portafoglio delle famiglie.
Le agenzie immobiliari:
fungono da tramite tra compratore e venditore per l'ac-
quisto della casa. La struttura di questo mercato, nonché i costi dell'intermediazione determinano la uiditá del trasferimento della domanda delle famiglie nel
mercato delle case di proprietá. Una maggior ecienza di questo mercato, quindi,
favorisce il trasferimento di uno shock dal lato della domanda direttamente sul
prezzo delle case in vendita.
Le imprese del settore costruzioni:
sono tipicamente i soggetti (ma non sono
i soli) che garantiscono un'oerta di nuove case. La regolamentazione di questo
settore limita fortemente la loro reattivitá a seguito di una variazione del prezzo
di vendita.
Le banche:
nanziano le famiglie per l'acquisto della casa e le imprese del settore
costruzioni per i loro investimenti.
Queste scelgono l'ammontare di prestiti da
concedere ed il tasso d'interesse ad essi applicati e determinano cosí la domanda
e l'oerta di abitazioni.
Dal lato della domanda, in particolare, é importante
sottolineare che la maggior parte delle famiglie necessita di un mutuo per l'acquisto di una nuova casa.
Quindi variazioni sull'oerta di credito determinano
direttamente l'ammontare della domanda di case che eettivamente si aaccia
97
98
4. L'ANALISI EMPIRICA
sul mercato, mentre variazioni sul tasso d'interesse determinano il costo del nanziamento delle famiglie, che spesso rappresenta una parte consistente del loro
18.
reddito
L'andamento del mercato creditizio ha quindi un eetto fondamentale
sui prezzi delle case.
Lo Stato:
le scelte del policy maker si esplicano sul mercato in vari modi:
(1) attraverso la tassazione delle imprese e delle famiglie,
(2) attraverso la normativa in materia bancaria,
(3) attraverso la normativa in materia di concessioni di licenze per costruire
nuove abitazioni,
(4) attraverso le politiche di edilizia popolare (social housing policy ).
Le scelte in materia possono avere degli eetti distorsivi sul mercato delle case:
infatti tramite (1) e (2) lo Stato puó promuovere manovre che incentivino la
domanda di case, mentre tramite (3) e (4) puó controllare direttamente l'ausso
di nuove case nel sistema.
In questo lavoro abbiamo concentrato la nostra attenzione principalmente sul Regno
Unito, individuando il ruolo di questi agenti all'interno del mercato inglese per trovare
gli elementi che, a nostro parere, possono aiutarci a capire le ragioni della formazione e
dell'esplosione della bolla nei prezzi e che ci permettono di fare dei confronti con gli altri
paesi.
19,
Alcuni di tali elementi
identicati principalmente nei capitoli 1 e 2, sono stati
inseriti in un modello teorico e, tramite l'analisi empirica fatta nel capitolo 4, ne é stato
testato il ruolo determinante.
Dalla mia ricerca risulta che:
- Le caratteristiche culturali della famiglia inglese favoriscono i fenomeni di crescita dei
prezzi; infatti esse, scegliendo un mutuo a tasso variabile, sottovalutano la possibilitá di non
poter piú permettersi in futuro il pagamento delle rate. Inoltre, per via del fenomeno della
property ladder, a seguito di un abbassamento delle rate del mutuo, le famiglie tendono a
volerlo rinanziare per acquistare un immobile con valore piú alto (come osservato anche
in Miles (2004)). Nelle stime ció si traduce in una forte sensitivitá nel lungo termine del
prezzo delle case rispetto alla variabile che abbiamo denito con il nome di user cost, nella
quale é anche inserito il tasso d'interesse sul mutuo.
- Il mercato d'intermediazione immobiliare inglese gode di una maggiore ecienza
e di minori costi rispetto alla media europea.
Ció implica che nel Regno Unito vi sono
condizioni migliori per l'incontro tra domanda ed oerta nel mercato delle case di vecchia
costruzione. Tale considerazione non é peró riscontrabile dai dati.
- Quanto detto nei primi due punti fa sí che il miglioramento delle condizioni creditizie
iniziato a metá anni '90 si sia trasferito direttamente in un aumento della domanda di case e
quindi in un aumento dei prezzi che é perdurato per tutto il periodo di boom creditizio. Tale
18Si veda a proposito Babeau, Sbano (2003).
19In particolare quelli di cui avevamo dati sucienti.
4.5. GLI EFFETTI DI SHOCK ESOGENI
99
constatazione é riscontrabile dalle stime nel VECM relative ai coecienti della variazione
dell'oerta creditizia e dai risultati della simulazione eettuata in 4.5.
Il fenomeno avrebbe sicuramente avuto una portata minore se le imprese del settore
delle costruzioni avessero reagito alla crescente domanda di case avviando la costruzione di
nuove abitazioni, iniziativa che nel lungo termine avrebbe probabilmente indotto i prezzi
a scendere.
Tuttavia, la forte regolamentazione delle licenze da parte delle LPAs rende
impossibile una risposta da parte delle imprese costruttrici le quali, abituate al meccanismo,
prestano poca attenzione all'andamento dei prezzi delle case per decidere quanto investire.
Infatti, nell'analisi attuata in 4.4 si evince che il usso degli investimenti non dipende dalle
variazioni del prezzo.
Da queste considerazioni é possibile concludere che la crescita dei prezzi delle case
avvenuta nel Regno Unito dal '95 in poi sia frutto del fenomeno creditizio e della scarsa
reattivitá dell'oerta di case.
A ció aggiungiamo che la politica monetaria non é stata
in grado di arrestare il fenomeno (se non lo ha favorito). Infatti, senza essere entrati nel
merito dei contributi in letteratura, abbiamo segnalato il contributo di Ahrend et al. (2008)
nel quale si evidenziano gli errori di politica monetaria perpetuati in questi anni a livello
globale: errori che hanno portato al boom del credito. La politica monetaria non é stata
neanche in grado di arrestare il fenomeno quando nel 2004 oramai si stavano palesando
alcune instabilitá.
Infatti la gestione della politica monetaria ha portato all'inversione
della yield curve, la quale, insieme all'introduzione della nuova normativa del Right to Buy
Scheme, ha portato ad un elevato tasso di crescita del prezzo delle case nell'ultima parte
del periodo.
Riteniamo che a questo punto sia utile chiedersi quali scelte possano essere prese dal
policy maker per evitare che fenomeni di questo genere si ripresentino.
Senza entrare nel detteglio di un dibattito che si sta svolgendo in letteratura sulla
20,
regolamentazione dei mercati nanziari
osserviamo semplicemente che nuove regole in
materia sono necessarie per evitare fenomeni di instabilitá sistemica che poi si possono tradurre in crisi profonde nell'economia reale come quella dal quale ancora stiamo cercando di
risollevarci. Suggeriamo inoltre che il policy maker dovrebbe prestare attenzione al legame
tra mercato delle case e mercato del credito, nonché attuare politiche volte a migliorare la
trasparenza nel mercato dei largamente diusi crediti immobiliari cartolarizzati.
Inoltre, a nostro parere é necessario intraprendere delle riforme al ne di ridurre la
sensitivitá della domanda di case o aumentare la sensitivitá dell'oerta alle variazioni del
prezzo. Citando Priemus, Dieleman (2002) le politiche di social housing dovrebbero essere
maggiormente mirate verso l'elargizione di sussidi dal lato della domanda nel mercato degli
atti; in questo modo non si incentiva la crescita dei prezzi delle case di proprietá e non
si creano distorsioni dal lato dell'oerta dello stesso mercato né tanto meno dell'oerta
di abitazioni in atto.
É necessario disincentivare l'elevato turnover determinato dal
fenomeno della property ladder, la quale fa sí che anche una piccola variazione del reddito
20Si
veda a proposito Grith-Jones, Ocampo, Stiglitz (2010).
100
4. L'ANALISI EMPIRICA
reale al netto delle tasse induce le famiglie a cambiare casa rinanziando il mutuo. In questo
modo anche abbassamenti temporanei dei tassi inducono un innalzamento dei prezzi delle
case.
Sarebbe inne necessaria una minore regolamentazione per la concessione dei permessi per consentire alle imprese costruttrici di arrestare il fenomeno di crescita dei prezzi.
Tuttavia l'argomento appare delicato in quanto la normativa attuale in materia puó essere dettata da leciti obbiettivi di contenimento del fenomeno dell'urbanizzazione che va a
discapito del paesaggio e delle risorse ambientali.
Lasciamo inne al lettore una riessione conclusiva. Si discute oggi se il fenomeno di
nanziarizzazione e liberalizzazione dei mercati abbia portato vantaggi ai sistemi economici o se abbia solo generato instabilitá crescente che si traduce, inevitabilmente, in crisi
profonde nell'economia reale. Per questo motivo si rende urgente l'adozione di una nuova
normativa sui mercati nanziari. Tuttavia la complessitá e la sosticazione che i mercati
nanziari moderni hanno raggiunto possono scoraggiare gli economisti ad attuare interventi
in questo settore. É peró interessante (e da un certo punto di vista confortante) osservare,
come la storia di questa crisi insegna, che gli squilibri piú profondi nascono sempre da
squilibri dell'economia reale. Lo studio del funzionamento dei mercati reali, come quello
del mattone, puó quindi aiutarci nel prevenire eventi che si possono vericare nei caotici
ed imprevedibili mercati nanziari.
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Appendice 1
Presentiamo di seguito i risultati delle stime del VECM attuate nella sezione 4.4 e
commentiamo i risultati ottenuti nelle altre relazioni di breve termine, commenti che, per
esigenze espositive, non compaiono nel corpo del lavoro.
Nella tabella 12 sono presentati i risultati delle stime delle relazioni 3.6.3 e 3.6.5, cosí
come compaiono nella sezione 4, insieme alle stime delle relazioni di breve termine per il
reddito disponibile e per l'user cost.
Per quanto riguarda la relazione relativa alla variazione dell'user cost,
che il coeciente di aggiustamento,
λ,
∆ωt ,
si osservi
risulta essere signicativo e dello stesso segno del
coeciente dell'user cost nella relazione di lungo termine (cosí come compare nella parte
superiore della tabella 12). Ció suggerisce che l'user cost tende a riaggiustarsi, anche se
lentamente, verso la relazione di lungo termine.
Inoltre, la signicativitá dei coecienti
associati ai ritardi dell'user cost suggerisce la presenza di una forte autocorrelazione nella
serie in questione. Si osservi ancora che il coeciente associato alla variazione dell'oerta
creditizia é negativo e signicativo. Ció viene spiegato dal fatto che sussiste una relazione
inversa tra oerta creditizia e tasso d'interesse, il quale rientra all'interno dell'user cost.
Le stime della relazione relativa alla variazione del reddito reale disponibile,
mostrano invece risultati meno intuitivi.
∆ỹt ,
Infatti, il coeciente di aggiustamento risulta
essere signicativo ma di segno opposto rispetto al coeciente associato al reddito reale
disponibile della relazione di cointegrazione (cosí come é presentato nella parte superiore
della tabella 12). Inoltre il reddito disponibile risulta essere negativamente correlato con il
prezzo delle case nel breve termine.
In tabella 13 sono mostrati i risultati delle stime delle relazioni 3.6.4 e 3.6.6 oltre
che le relazioni relative alla variazione del prezzo delle case, del costo delle costruzioni e
dell'oerta pubblica di case.
Le stime della relazione relativa alla variazione del prezzo delle abitazioni,
∆p̃t ,
mo-
strano che il prezzo delle case tende a riaggiustarsi, anche se lentamente, verso la relazione
105
106
4. L'ANALISI EMPIRICA
21.
di lungo termine dell'oerta
Inoltre coerentemente con i risultati della relazione sulla
domanda, i coecienti dei ritardi del prezzo delle case sono signicativi, come anche quello
relativo alla variazione dell'oerta creditizia.
Per quanto riguarda la relazione relativa a
∆c̃t ,
si osservi che dalle stime risulta che
i costi di costruzione tendono a riaggiustarsi verso la relazione di lungo termine. Inoltre
la serie presenta una forte autocorrelazione; ció viene suggerito dalla signicativitá dei
coecienti relativi a
∆c̃t−1
ed a
∆c̃t−2 .
Inne si osservi che anche l'oerta pubblica di case tende a riaggiustarsi verso la
relazione di lungo termine. Ció si evince dal segno e dalla signicativitá di
relativa a
λ nella relazione
∆sht .
La presenza di risultati contrastanti in alcune delle relazioni stimate (in particolare
quella relativa al usso degli investimenti e del reddito disponibile) potrebbe porre dei
dubbi riguardo la validitá del modello utilizzato. Ciononostante, la simulazione attuata in
4.5 é servita anche a vericare che il modello utilizzato é stabile e riproduce abbastanza
fedelmente la serie dei prezzi delle case.
21Infatti
a 1).
il coeciente é di segno opposto rispetto al coeciente della relazione di cointegrazione (uguale
statistic
-0.1
(-2.08)
-0.01
(-3.28)
(-2.92)
-0.17
∆p̃t−2
(-2.94)
(3.23)
I valori in parentesi sono la
∆p̃t−1
λ
-0.08
-0.03
(-1.39)
∆p̃t−1
λ
-0.01
∆p̃t−2
(2.17)
(-2.73)
0.36
0.22
-0.02
∆p̃t−2
∆p̃t−1
(-2.44)
-9.413
τ -statistic
(0.41)
0.02
∆p̃t−3
(1.03)
0.027
∆p̃t−3
(-2.8)
-0.3
∆p̃t−3
gt
∆rent
(-0.12)
-0.03
∆ωt−2
(-2.12)
-0.27
∆ωt−2
(0.61)
0.32
∆ωt−2
(1.79)
(-2.59)
-0.29
∆ỹt−1
∆ỹt
∆ωt−3
0.46
(-0.55)
(1.69)
-0.03
∆ỹt−1
∆ωt
∆ωt−3
0.212
(1.01)
0.22
(0.2)
0.1
∆p̃t
∆ωt−3
∆ỹt−1
Stima del VECM
var. atti
del coeciente stimato
(-1.02)
-0.25
∆ωt−1
(2.69)
0.321
∆ωt−1
(1.38)
0.67
∆ωt−1
˜ t
∆Len
5.028
4.778
-24.025
ωt
c
var. oerta creditizia
λ
Variabili esogene:
τ̃ -
St.error
Stime
user cost
Intercetta
p̃dt
(-0.92)
-0.11
∆ỹt−2
(0.87)
0.049
∆ỹt−2
(-0.72)
-0.16
∆ỹt−2
Variabile dipendente: prezzo delle case,
(-0.31)
-0.03
∆ỹt−3
(-0.14)
-0.01
∆ỹt−3
(-1.29)
-0.26
∆ỹt−3
Stima della relazione di cointegrazione 3.6.3
c
(5.85)
0.01
c
(0.7)
0.001
c
(1.49)
0.01
(-0.25)
0
gt
∆Len
(-2.32)
-0.01
gt
∆Len
(5.82)
0.08
gt
∆Len
2.523
0.448
ỹt
1.13
(5.22)
0.1
gt
∆rent
(1.13)
0.01
gt
∆rent
(1.95)
0.07
gt
∆rent
Reddito disponibile
Tabella 12. Il prezzo delle case dal lato della domanda: presentazione completa delle stime
4.5. GLI EFFETTI DI SHOCK ESOGENI
107
0.05
0.54
(2.39)
(-2.2)
(0.96)
1.01
∆p̃t−2
(-3.15)
-0.34
∆p̃t−2
(0.14)
I valori in parentesi sono la
2.59
-1.09
∆p̃t−1
λ
-0.08
0.28
(-0.69)
∆p̃t−1
λ
(5.37)
(1.35)
(-1.84)
-0.34
∆p̃t−2
∆p̃t−1
λ
0.39
(2.9)
0.38
(2.8)
∆p̃t−2
(-1.86)
∆p̃t−1
-0.12
λ
Variabili esogene:
τ
(1.04)
del coeciente stimato
(3.6)
0.27
∆ (i − h)t−2
∆ (i − h)t−1
1.02
(-1.1)
(-1.19)
-0.03
∆ (i − h)t−2
∆ (i − h)t−1
-0.03
(-2.1)
(-5.73)
-0.2
∆ (i − h)t−2
∆ (i − h)t−1
-0.59
(-0.96)
-0.03
∆ (i − h)t−2
˜ t
∆Len
(0.7)
0.03
∆ (i − h)t−1
var. oerta creditizia
-3.668
statistic
-0.103
-0.3791
τ̃ -
-3.1372
(i − h)t
c
St.error
Stime
Investimenti
costante
31.949
0.044
1.3945
c̃t
0.17
(0.9)
0.11
(2.56)
0.27
∆c̃t
∆c̃t−2
(-0.41)
-0.15
(-0.28)
-0.29
∆sht
∆c̃t−2
(-0.83)
-0.84
∆c̃t−1
(2.62)
0.28
∆c̃t−1
(1.3)
0.48
∆ (i − h)t
∆c̃t−1 ∆c̃t−2
(1.35)
∆p̃t
∆c̃t−2
rt
(1.13)
0.14
∆sht−1
(1.99)
0.03
∆sht−1
(0.98)
0.05
∆sht−1
(1.33)
0.02
∆sht−1
tasso d'interesse reale
Stima del VECM
∆c̃t−1
p̃st
Costi di produzione
Variabile dipendente: prezzo delle case,
(1.23)
0.16
∆sht−2
(2.02)
0.03
∆sht−2
(2.33)
0.11
∆sht−2
(0.23)
0.00
∆sht−2
Stima della relazione di cointegrazione 3.6.4
(-2.33)
-0.12
c
(1.52)
0.01
c
(-0.4)
-0.01
c
(1.9)
0.01
c
-3.128
-0.013
sht
-0.0395
(0.72)
4.05
rt
(-0.41)
-0.24
rt
(-1.95)
-4.04
rt
(-1.37)
-0.98
rt
Social housing
Tabella 13. Il prezzo delle case dal lato dell'oerta: presentazione completa delle stime
(2.63)
0.38
gt
∆Len
(1.57)
0.02
gt
∆Len
(3.42)
0.18
gt
∆Len
(3.24)
0.06
gt
∆Len
108
4. L'ANALISI EMPIRICA
Appendice 2
Di seguito é possibile osservare il codice implementato in MatLab per la realizzazione
dei graci 4.5.1, 4.5.2 e 4.5.3. Nella prima parte del codice vengono importati in MatLab
i risultati delle stime.
%% VECM relazione sulla domanda
lambda1=[-0.0242010;-0.0052930;-0.0145260];
beta1=[1;24.02456;-1.131452;9.412613];
A11=[0.219348,0.673848,0.223940;-0.0344210,0.321020,-0.0304090;
-0.1048890,-0.2488650,-0.2868980];
A21=[0.365113,0.320305,-0.1638300;-0.0816100,-0.2710490,0.048787;
-0.1657060,-0.0319760,-0.1050640];
A31=[-0.2997150,0.101886,-0.2566050;0.027099,0.212091,-0.0066820;
0.022104,0.456685,-0.0308800];
c1=[0.006045;0.000696;0.011909];
dl1=[0.083381;-0.0081350;-0.0018250];
dr=[0.073373;0.010358;0.098110];
x1=zeros(100);
y1=zeros(100);
%% VECM relazione sull'offerta
lambda2=[-0.116944;-0.335263;0.277057;-1.093216];
beta2=[1;0.379094;-1.394501;0.039480;3.137235];
A12=[0.380757,0.025242,0.172905,0.021304;0.538704,-0.594781,
0.484710,0.045662;-0.077415,-0.034958,0.275565,0.026103;
2.587340,1.018342,-0.843248,0.142398];
A22=[0.385945,-0.031085,0.113823,0.003708;0.054676,-0.198187,
-0.151423,0.108236;-0.34379,-0.029359,0.267257,0.026500;
109
110
4. L'ANALISI EMPIRICA
1.013108,0.268446,-0.28671,0.155161];
c2=[0.012874;-0.007938;0.008460;-0.124974];
rin=[-0.975847;-4.044585;-0.238732;4.047228];
dl2=[0.059152;0.181936;0.023602;0.381197];
dq4=[-0.018367;0.147051;0.004039;0.064127];
d=repmat([0,0,0,1],1,25);
x2=zeros(100);
y2=repmat(0.0,100,1);
eps1=zeros(3,100);
eps2=zeros(4,100);
Per produrre la gura 4.5.1 abbiamo denito gli shock in questo modo
%% Primo shock
x2=repmat(0.013,100,1);
y2(15:23)=+0.09;
x1(15:23)=+0.09;
Inne sono stati simulati i prezzi dell'oerta e della domanda avviando la seguente
routine
%% Definizione punto di partenza
Z1=zeros(4,101);
Z1(:,3)=[4.05;0.008;12.0679;1];
Z1(:,4)=[4.05;0.008;12.0679;1];
Z2=zeros(5,101);
Z2(:,3)=[4.05;-6.5;3.65;9.2909;1];
Z2(:,4)=[4.05;-6.5;3.65;9.2909;1];
B1=zeros(3,100);
B2=zeros(4,100);
%% Routine
for i=5:100
B2(:,i)=c2+A12*B2(:,i-1)+A22*B2(:,i-2)+rin*x2(i)+dl2*y2(i)+
+lambda2*(beta2'*Z2(:,i-1))+d(i)*dq4+eps2(:,i);
Z2(:,i)=Z2(:,i-1)+[B2(:,i);0];
Z1(1,i-1)=Z2(1,i);
B1(:,i)=c1+A11*B1(:,i-1)+A21*B1(:,i-2)+A31*B1(:,i-3)+dl1*x1(i)+
+dr*y1(i)+lambda1*(beta1'*Z1(:,i-1))+eps1(:,i);
Z1(:,i)=Z1(:,i-1)+[B1(:,i);0];
4.5. GLI EFFETTI DI SHOCK ESOGENI
111
Z2(1,i)=Z1(1,i);
end
C1=[Z1(1,5:40)',Z2(1,5:40)'];
sim_pr=[C1(:,2),[4.0562;C1(1:35,1)]]
prs=zeros(1,36);
for i=1:36
prs(i)=mean(sim_pr(i,1:2));
end
plot(prs)
Analogamente é stato realizzato la gura 4.5.2 utilizzando la stessa procedura, utilizzando
peró quest'altra denizione degli impulsi.
%% Secondo shock
x2=repmat(0.013,100,1);
y2(15:23)=+0.09;
x1(15:23)=+0.09;
eps1(2,15:23)=-0.003;
x2(15:23)=0.01;
Per quanto riguarda la gura 4.5.3, coerentemente con quanto detto in 4.5 abbiamo utilizzato questi shocks ed attuata la procedura che segue.
%% Definizione degli shocks
y2(27:75)=+0.04;
x1(27:75)=+0.04;
y2(76:83)=-0.14;
x1(76:83)=-0.14;
x2(5:27)=repmat(0.013,23,1);
x2(27:50)=repmat(0.01,24,1);
x2(51:83)=repmat(0.006,33,1);
eps1=zeros(3,100);
eps2=zeros(4,100);
eps1(1,5:10)=[-0.0222];
eps1(2,51:83)=[-0.0018];%[-0.0039];
eps2(4,31:62)=0.03;
eps2(4,62:83)=-0.13;
Z1=zeros(4,101);
Z1(:,3)=[4.05;0.008;12.0679;1];
112
4. L'ANALISI EMPIRICA
Z1(:,4)=[4.05;0.008;12.0679;1];
Z2=zeros(5,101);
Z2(:,3)=[4.05;-6.5;3.65;9.2909;1];
Z2(:,4)=[4.05;-6.5;3.65;9.2909;1];
B1=zeros(3,100);
B2=zeros(4,100);
%% Routine
for i=5:100
B2(:,i)=c2+A12*B2(:,i-1)+A22*B2(:,i-2)+rin*x2(i)+dl2*y2(i)+
+lambda2*(beta2'*Z2(:,i-1))+d(i)*dq4+eps2(:,i);
Z2(:,i)=Z2(:,i-1)+[B2(:,i);0];
Z1(1,i-1)=Z2(1,i);
B1(:,i)=c1+A11*B1(:,i-1)+A21*B1(:,i-2)+A31*B1(:,i-3)+dl1*x1(i)+
+dr*y1(i)+lambda1*(beta1'*Z1(:,i-1))+eps1(:,i);
Z1(:,i)=Z1(:,i-1)+[B1(:,i);0];
Z2(1,i)=Z1(1,i);
end
C1=[Z1(1,5:83)',Z2(1,5:83)',rprice];
sim_pr=[C1(:,2),[4.0562;C1(1:78,1)]];
prs=zeros(1,79);
for i=1:79
prs(i)=mean(sim_pr(i,1:2));
end
plot([rprice,prs'])