Simulador de vivienda en España: oferta, alquiler y precios

Qué pregunta responde este laboratorio

El debate público suele reducir la vivienda a una sola cifra: «construir 500.000 viviendas bajaría los precios un X %». Esa frase oculta al menos cinco preguntas distintas:

1. ¿Cuántas viviendas anunciadas llegan realmente a terminarse?
2. ¿Están donde existen empleo y demanda o en mercados sin la misma presión?
3. ¿Se destinan a compra, alquiler libre o alquiler social?
4. ¿Se entregan en tres años o se reparten durante una década?
5. ¿Bajan el nivel de precios frente al contrafactual o estabilizan también su crecimiento frente a los salarios?

El simulador obliga a hacer explícitas esas decisiones. Sus controles no interpolan libremente ni generan cifras nuevas en el navegador: eligen entre 54 combinaciones calculadas con el motor Python y conservan su trayectoria anual 2026–2035.

Cómo se calcula la oferta efectiva

Una vivienda anunciada no equivale automáticamente a una vivienda que alivie el mercado. El modelo usa esta identidad:

oferta efectiva = viviendas anunciadas × tasa de finalización × ajuste territorial

El escenario central aplica un 85 % de finalización y un 80 % de ajuste territorial. Multiplicar ambos factores deja un 68 % de oferta efectiva si todas las entregas caben dentro del horizonte. El plazo de diez años empieza en 2027; por eso una parte todavía no se ha entregado al terminar 2035.

Después, las unidades se distribuyen entre:

• compraventa, que amplía directamente la oferta para hogares compradores y puede liberar parte de la demanda de alquiler;
• alquiler de mercado, que amplía el parque disponible para arrendar;
• alquiler social, que atiende hogares fuera del mercado y reduce presión sobre el alquiler libre.

No existe un reparto universalmente óptimo. Orientar más vivienda a compra reduce más el precio de compraventa; orientarla a alquiler reduce más la renta y el racionamiento. La elección incorpora prioridades distributivas que el modelo no puede decidir por sí solo.

Qué significa cada resultado

Precio de compra y alquiler frente al contrafactual

Los porcentajes comparan dos futuros simulados en 2035: uno con el programa seleccionado y otro sin esa oferta adicional. Un resultado de −7 % en alquiler significa que la renta modelizada es un 7 % menor que en el contrafactual. No significa que el alquiler nominal vaya a caer un 7 % desde hoy.

Compra respecto a los ingresos

El índice fija 2026 = 100 y compara la trayectoria del precio nacional de compra con la de los ingresos nominales. No incorpora tipo hipotecario, plazo, entrada, impuestos ni precio por metro cuadrado. Para una operación individual utiliza la calculadora de hipoteca y datos reales de la vivienda.

Carga del alquiler y demanda no atendida

La carga alquiler/renta relaciona la renta anual modelizada con la renta neta del hogar. La demanda no atendida aproxima el racionamiento: hogares que buscan alquiler pero no encuentran oferta efectiva dentro del modelo. Leer solo la renta visible puede ser engañoso si simultáneamente cae el parque disponible.

Datos oficiales y calibración

Las observaciones se descargan y versionan desde:

• INE: Encuesta de Condiciones de Vida, para renta neta media y régimen de tenencia;
• INE: Índice de Precios de Vivienda, como punto de partida de compraventa;
• INE: Índice de Precios de Vivienda en Alquiler, con la limitación de que mide el stock tributario y no anuncios;
• Eurostat EU-SILC, para sobreesfuerzo de inquilinos de mercado;
• Banco de España, Informe Anual 2023, para órdenes de magnitud de parque, oferta y formación de hogares.

El ejercicio del Banco de España que aumenta el parque un 1 % anual durante diez años obtiene, dentro de su modelo, una reducción de equilibrio de precios de compra y alquiler de aproximadamente 9 % a 19 %. La elasticidad central de este simulador reproduce una caída del 12,57 % para ese experimento. Es una calibración de escala, no una estimación causal de construir 300.000–800.000 viviendas.

Incertidumbre y validación

La extensión de oferta ejecuta 1.500 réplicas pareadas por nivel —10.500 trayectorias en total—. En cada réplica varían parámetros como finalización, localización, elasticidad de precios, sustitución entre compra y alquiler, terminaciones base y formación de hogares.

Los mismos parámetros y shocks se usan al comparar todos los niveles de oferta. Ese emparejamiento reduce el ruido al medir diferencias. Otra semilla conserva exactamente el orden de los escenarios para los cuatro resultados principales (Spearman = 1,00). Once pruebas automatizadas verifican contabilidad de oferta, reproducibilidad, asignaciones válidas y relaciones estructurales.

La tasa sintética inicial de sobreesfuerzo es 27,12 %, frente al 26,8 % observado por Eurostat: una diferencia de 0,32 puntos porcentuales. Esta coincidencia es una comprobación de calibración, no valida por sí sola todas las ecuaciones.

Lo que el modelo no puede afirmar

• No estima precios municipales, calidades, tamaños ni ubicaciones concretas.
• No modela suelo, licencias, financiación de promotores o capacidad constructiva como sistemas separados.
• No incorpora directamente tipo hipotecario, LTV, entrada ni cuota mensual.
• No identifica causalmente el efecto futuro de una ley concreta.
• No convierte percepción de riesgo del propietario en una estadística oficial.
• No estima quién gana o pierde individualmente dentro de cada grupo.

La conclusión correcta no es «esta política bajará exactamente X %». Es: «bajo estos datos, ecuaciones y rangos, esta combinación produce estos compromisos y estas bandas frente a un contrafactual definido». Esa diferencia es la base del rigor del laboratorio.