Santiago, Chile
Comuna de Concepción, Chile
Una de las consecuencias de la pandemia y su postpandemia fue un proceso inflacionario a nivel mundial, y de características multiescalares, donde la producción de bienes y sus consecuencias en los precios de la construcción en Chile han experimentado fluctuaciones difíciles de predecir, afectando severamente emprendimientos en esta materia de distinta naturaleza, pública y privada, de grandes empresas o pequeñas iniciativas públicas. Por otro lado, la creciente demanda de viviendas en medio de la crisis habitacional en Chile se ha visto obstaculizada por el aumento en los precios de los materiales. Ante este escenario, resulta relevante generar un ecosistema de modelos predictivos de los costos de construcción que tengan en cuenta los factores externos que inciden en el costo de construcción y, por ende, en el precio de las nuevas viviendas y las infraestructuras públicas. Este estudio aporta a desarrollar este ecosistema mediante el de un modelo de vectores autorregresivos (VAR) para identificar los factores predictivos que influyen en el costo de construcción en Chile, particularmente explorando la influencia de variables macroeconómicas sobre los costos de construcción a partir de identificar un set de variables incidentales que no siempre son consideradas para este tipo de análisis y que involucran fundamentales provenientes de sectores distintos al de la construcción. Los resultados metodológicos permiten ensayar modelos predictivos con buen nivel de significancia estadística, además de identificar con claridad esos factores externos que inciden sobre el precio de los materiales de la construcción.
One of the expected consequences of the post-pandemic era has been the global inflationary process with multiscalar characteristics, where construction prices in Chile have experienced unpredictable fluctuations, severely affecting various types of projects, both public and private, from large companies to small public initiatives. On the other hand, the growing demand for housing in the midst of the housing crisis in Chile has been hindered by the increase in material prices. In this scenario, it is relevant to generate an ecosystem of predictive models for construction costs that take into account the external factors that influence construction costs and, therefore, the price of new homes and public infrastructure. This study contributes to the development of this ecosystem by using a vector autoregressive (VAR) model to identify the predictive factors that influence construction costs in Chile, particularly exploring the influence of macroeconomic variables on construction costs by considering a set of incidental variables that are not always considered in this type of analysis and that involve fundamentals from sectors other than construction. The methodological results allow for the testing of predictive models with a good level of statistical significance, as well as clearly identifying those external factors that impact construction material prices.
© 2001-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados