Las fluctuaciones constantes del mercado inmobiliario: el modelo del ciclo de panal

El ciclo de panal (Honeycomb Cycle) es un modelo gráfico y económico ideado en 1994 por tres académicos neerlandeses1 para describir la reacción del mercado inmobiliario ante los factores de precio y número de compras y ventas.

Puede definirse como un modelo que representa gráficamente el comportamiento “anómalo” del mercado inmobiliario frente a otros mercados, una anomalía que proviene de las características intrínsecas de este mercado específico: durabilidad, unicidad y, sobre todo, falta de reactividad (o “inercia”).

En particular, la marcada falta de reactividad del mercado inmobiliario implica que los precios no responden con rapidez a los cambios de la demanda, y viceversa. Por el contrario, el modelo plantea correcciones y reacciones que se suceden lentamente en un recorrido cíclico.

El ciclo de panal se caracteriza por seis fases que se han encontrado en la historia de las transacciones inmobiliarias con interacciones repetidas.

Partimos, por elección, de la fase de “estabilidad” (Gráfico n.º 1)2.

En esta fase aumenta el número de compras y ventas – en general por el crecimiento económico, las políticas fiscales o bancarias, una mayor confianza de hogares e inversionistas u otros factores positivos del mercado. Sin embargo, este crecimiento de la cantidad de transacciones no va seguido de inmediato por un aumento de los precios (como ocurriría en mercados con un mayor índice de respuesta).

En esta primera fase vemos, por lo tanto, una línea de demanda “plana”; es decir, un aumento del número de ventas no se corresponde con un aumento del precio medio, que permanece estable.

Esta es la consecuencia directa de la “inercia” del mercado – es decir, la lentísima reactividad con la que los factores de precio y cantidad reaccionan entre sí.

La segunda fase comienza tras cierto tiempo, cuando el mercado reacciona y los precios empiezan a ajustarse al aumento de compras y ventas. Es cierto que el mercado inmobiliario se caracteriza por una baja reactividad, pero esa baja reactividad implica un factor de espera temporal, es decir, afecta al momento – no a la magnitud – del ajuste de precios. Una vez transcurrido el tiempo de “inercia”, los casos normales muestran que los precios “reaccionan” y se observa un aumento medio de los valores de venta.

También en este caso, el factor inercia implica que un aumento de precios no va seguido de inmediato por una disminución de las ventas. Por lo tanto, en esta breve fase se observa un aumento conjunto, tanto de precios como de ventas, de modo que la línea de demanda adopta una dirección ascendente (Gráfico n.º 2).

La reacción posterior del mercado ante el aumento de precios – pasado cierto tiempo – consiste en la contracción del número de ventas, lo que nos lleva a la tercera fase.

La fase 3 se caracteriza por una disminución gradual del número de compras y ventas (debida al aumento de precios), pero no por una corrección simultánea de los precios. Así, paradójicamente, los precios siguen subiendo a pesar de que el número de ventas disminuye. La línea de demanda sigue en movimiento ascendente, pero en sentido contrario; por lo tanto, la disminución del número de compras y ventas todavía se corresponde con un aumento de los precios (Gráfico n.º 3).

Una vez agotada la inercia del mercado, llega un momento en que los precios ya no pueden subir porque la demanda disminuye, pero tampoco bajan de forma abrupta debido a la baja reactividad del mercado, por lo que observamos una fase de estabilidad de precios con una disminución gradual de las ventas.

La disminución de las ventas se debe también, en esta fase, a una menor oferta de propiedades, dado el fuerte aumento de transacciones del período anterior.

La cuarta fase se caracteriza por la estabilidad de los precios con una disminución simultánea del número de compras y ventas (Gráfico n.º 4).

La corrección posterior del mercado es una disminución de los precios, reflejo exacto de lo ocurrido en la segunda fase y, por lo tanto, un período en el que, también de forma paradójica, una disminución de los precios se corresponde con una disminución de las ventas.

En el modelo gráfico, la línea correspondiente está por primera vez en una fase descendente en ambos ejes, lo que muestra una contracción simultánea de los valores y del número de ventas (Gráfico n.º 5).

La sexta y última fase es aquella en la que – dada la caída de los precios – el número de ventas vuelve a aumentar. Y así, una vez más, la inercia del mercado producirá una continuación de la tendencia bajista de los precios, pero por el lado del número de compras y ventas el mercado reaccionará y la cantidad comenzará a aumentar.

Esta tendencia continuará durante cierto período hasta alcanzar la fase inicial en la que, con un mercado estable, dada la recuperación de la economía, el número de compras y ventas volverá a subir con precios estables (Gráfico n.º 6).

El modelo que acabamos de describir en un breve esquema, aunque sea general y sintético, expresa de forma inmediata y visual un concepto básico, que puede resumirse como una lenta “persecución” de un factor por otro en el mercado inmobiliario: cuando aumenta el número de transacciones, el precio no reacciona de inmediato, sino que permanece estable durante cierto tiempo, como si persiguiera a la cantidad en nuestro gráfico; cuando la inercia se agota y el precio medio empieza a responder, la tendencia del número de transacciones permanece a su vez inerte durante cierto tiempo, hasta llegar al punto de reacción (Gráfico n.º 7).

Y así sucesivamente, de manera cíclica.

El esquema propuesto por Janssen, Kruijt y Needham es una ilustración matemática y gráfica de lo que ha ocurrido en la historia reciente de las transacciones inmobiliarias.

Los autores – en su estudio – toman como ejemplo los mercados locales de Eindhoven y Enschede, y demuestran la misma tendencia cíclica, aunque con datos diferentes (Gráfico n.º 8).

Otros académicos y técnicos del mercado han observado los mismos fenómenos en mercados locales de países europeos.

En Italia, por ejemplo, un estudio de la Agenzia del Territorio – la base de datos inmobiliaria institucional – ha observado tendencias cíclicas en el mercado inmobiliario que coinciden exactamente con el modelo del panal, aunque toma como referencia mercados territoriales muy distintos3.

Este modelo (Gráfico n.º 9), mucho más preciso y técnico que lo esbozado brevemente arriba, es en realidad la representación de un fenómeno bien conocido por los operadores y observado a lo largo de la historia reciente de las transacciones inmobiliarias, a saber, la tendencia cíclica del mercado y sus fluctuaciones constantes, con tendencia al crecimiento general.

En ausencia de determinantes externos imprevisibles, la tendencia cíclica del mercado es una base interesante para elaborar hipótesis y previsiones sobre la evolución inmobiliaria.

De hecho, analizando la historia reciente y conociendo la dinámica real del mercado, es posible formular hipótesis sobre la fase en la que nos encontramos en el período actual y, por tanto, también plantear la dinámica que, de forma general, puede perfilarse para el futuro a corto y mediano plazo. Sin embargo, este modelo no tiene en cuenta factores externos que pueden tener un impacto decisivo, como una crisis económica en otros mercados, una fuerte recesión, una inflación inesperada u otros elementos externos que pueden desviar, acortar o prolongar las curvas del modelo.

Por lo tanto, el modelo del panal debe considerarse siempre como uno de los elementos útiles para un análisis preciso y prudente, pero sin perder nunca de vista las condiciones generales del mercado y de la sociedad.

1 Jos Janssen, Bert Kruijt y Barrie Needham, “The Honeycomb Cycle in Real Estate”, Journal of Real Estate Research, 1994, vol. 9, n.º 2, 237-252.

2 El eje horizontal indica el número de transacciones (que representa, en principio, el factor “cantidad”); el eje vertical muestra el precio medio de las compras y ventas.

3 Festa, Ghiraldo, Storniolo, Analysis of real estate market cycles: an application to Italian data; y también, Cappellini M, Real estate market, towards recovery?