SISTEMA DE INFORMACIÓN SOBRE OFERTA Y DEMANDA DE VIVIENDA EN 50 CIUDADES DE LA REPUBLICA MEXICANA

1. SISTEMA DE INFORMACIÓN SOBRE OFERTA Y DEMANDA DE VIVIENDA EN 50 CIUDADES DE LA REPUBLICA MEXICANA Noviembre, 2011. Propuesta de servicios profesionales preparada para

2. Contenido • Organización y experiencia del consultor • Objetivos del estudio • Aspectos metodológicos • Calendario • Presupuesto • Anexo 1. Metodología de componentes principales

3. Organización y experiencia del consultor • GEA Grupo de Economistas y Asociados, S.C. es un conjunto de profesionistas que constituyó en 1989 con el propósito de desarrollar actividades de análisis, consultoría e investigación. Es una sociedad civil, integrada por aproximadamente veinte socios especialistas en diversas disciplinas, entre las que destacan economía, ciencia política, aspectos laborales, análisis sectorial, finanzas y estadística. En total, GEA integra a 21 profesionistas y a 18 empleados de apoyo, todos de tiempo completo.

4. ORGANIGRAMA Ernesto Cervera Gómez Director General Mauricio González Gómez Presidente Ejecutivo Jorge Gjumlich Administración Verónica Ortiz O. Socio Consultor Elsy Alcalá C. Socio Consultor Mariana Campos V. Socio Consultor Gabriel Olivares G. Socio Consultor Alberto Reyes Varo Contabilidad Jose Ignacio Lanzagorta Gerente Area Política Alejandro Torres R. Gerente de Sistemas Hegel Ruiz Gerente del Area Económica Zeky Murra Gte. Estudios Actuariales Noé Barajas Gerente de Economometría

5. El objetivo general de GEA es proporcionar información y análisis integral útil para empresas, instituciones y organizaciones públicas, privadas y del sector social, tanto en México como en el extranjero. GEA ofrece a los suscriptores un servicio periódico de información y análisis económico, político, y sectorial, con una presentación rigurosa y compacta, denominado “Paquete GEA”. • En este servicio, además de los informes semanales de la situación económica y política, GEA produce regularmente diversos estudios que son relevantes para este proyecto. • Concretamente, de manera sistemática GEA realiza el seguimiento de las principales variables del sector vivienda como parte del análisis que se elabora mensualmente en el GEA Económico y, a nivel de sectores específicos, en el GEA Vivienda (trimestralmente). • Además, como parte de análisis de preinversión y de determinación de precios para empresas públicas y privadas se han analizado diversas cadenas productivas. Los trabajos relacionados con fusiones y adquisiciones, competencia y casos anti-dumping también han implicado realizar estudios sectoriales detallados.

6. Por otra parte, el Grupo ha desarrollado diversos proyectos microeconómicos y sectoriales: análisis de mercados, sectores, precios relativos, aspectos de organización industrial y de competencia. Además, se han realizado múltiples análisis sectoriales para diversas instituciones financieras nacionales y extranjeras, a fin de apoyar sus decisiones en materia de canalización de crédito. • En términos generales, todos esos proyectos han involucrado el acopio, procesamiento y análisis de información estadística , así como la elaboración de modelos micro-sectoriales aplicados. • En cuanto al cumplimiento de los tiempos de ejecución y al reconocimiento de la clientela, ambos aspectos pueden verificarse con los contratantes de GEA: los tiempos se han cumplido estrictamente y hoy GEA dispone de un prestigio reconocido en el mercado en esa materia.

7. Objetivos del estudio

8. Aspectos metodológicos Concepción general del proyecto • La metodología propuesta para el desarrollo del estudio de los mercados de vivienda media y media residencial, se basa en el siguiente esquema: Tamaño del mercado actual y potencial (análisis de demanda) Segmentos de los mercados relevantes Análisis de la competencia (análisis de oferta) Factores regulatorios Definición de ranking de ciudades

9. Tamaño del mercado • El estudio se basaría en los siguientes elementos para definir el tamaño del mercado relevante (vivienda de interés medio y medio residencial): • Características actuales de la vivienda de interés social y media, ocupantes, cualidades físicas, disponibilidad de servicios, etc. • Dinámica demográfica: proyecciones por ciudad • Características socioeconómicas de la Población Económicamente Activa: ingreso, condición de empleo, género, sector de actividad, categoría ocupacional, etc.*/ • Estructura del ingreso y del gasto de los hogares del segmento de interés social y medio. • A partir de esa información se generarían las bases para la comparación de ciudades en materia de demanda actual y potencial. • */ Esta información se podría actualizar trimestralmente, con un nivel de certeza de ±5%, en la medida que el número total de entrevistados en la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) es superior a 700,000 cada trimestre.

10. Segmentación del mercado • Además del tamaño del mercado por ciudad, la metodología que se desarrollaría permitiría identificar “grupos poblacionales” (categorías ocupacionales) con características socioeconómicas “idóneas” para los productos ARA (maestros, profesionistas, jefes administrativos, etc.). • Esto, a su vez, implicaría la segmentación del mercado (interés social y medio) por ciudad y por grupo poblacional dominante. Análisis de la oferta • Una vez determinado el perfil de la demanda (tanto desde el punto de vista demográfico como socioeconómico), se generarían los principales indicadores de “oferta” (número de desarrollos, número de casas, precios promedio) en los segmentos de interés social y medio, que completan la información y análisis del mercado relevante para ARA.

11. A partir de los tres componentes anteriores (demanda, segmentos y oferta), se establecería el ranking de las 50 ciudades objetivo de ARA. En este caso, se utilizaría el método de componentes principales (véase Anexo 1, para una descripción detallada de dicha metodología), ya que se trata de indicadores múltiples para definir un solo ordenamiento. Factores regulatorios • Como complemento del análisis citado, se generaría una matriz de indicadores sobre aspectos regulatorios de cada ciudad. En dicha matriz se incorporarían los aspectos de reservas territoriales para vivienda, factores de urbanización, requerimientos específicos, etc. Como parte del proyecto, se definirían los indicadores regulatorios relevantes, de acuerdo con la información disponible.

12. Calendario • A partir de los objetivos y la metodología propuesta, se realizarían las siguientes actividades en un periodo de tres meses: Una vez desarrollado el sistema de rankings de ciudades, éste puede ser actualizado trimestralmente en un periodo de dos semanas.

13. Presupuesto • El presupuesto total del proyecto sería de $575,000.00 (Quinientos setenta y cinco mil pesos 00/100) más el Impuesto al Valor Agregado, por la elaboración del estudio, por el desarrollo e instrumentación del sistema inicial para el ranking de ciudades. • La forma de pago sería la siguiente: • 40% a la firma del contrato • 60% a la entrega del informe final • La actualización trimestral (o semestral de acuerdo con las necesidades de ARA) tendría un costo de $125,000 (ciento veinticinco mil pesos) más IVA. • El equipo de GEA estaría integrado por: • Lic. Ernesto Cervera Gómez • Lic. Gabriel Olivares Guillén • Lic. Elsy Alcalá Cortés

14. Currícula de los participantes • Ernesto Cervera Gómez • Originario de la Ciudad de México en 1958. Economista del Instituto Tecnológico Autónomo de México (1977) y de la Universidad de California Los Angeles (UCLA) obtuvo el grado de Maestro (1985) y la candidatura al doctorado en economía (1986) Curso de especialización, “Programación y Política Financiera, 1984, FMI./SHCP. • Actualmente, el Lic. Cervera Gómez se desempeña como Director General de GEA Grupo de Economistas y Asociados, S.C. • 1991-2003, Socio Consultor, GEA Grupo de Economistas y Asociados, S.C., México D.F. • Diciembre de 1988 a septiembre de 1990, Asesor para Asuntos Económicos del Secretario de Relaciones Exteriores de México, México D.F. • 1987-1988, Economista, EconomicAnalysisCorporation, Los Angeles California, participó en múltiples análisis sobre organización industrial y análisis sectorial. • 1983 a 1985, Subdirector de Política Económica, Subdirector Política Financiera, Dirección General de Planeación Hacendaria, SHCP. • 1979 a 1982, Investigador, Oficina de Asesores de la Presidencia de la República. • Amplia labor académica: en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM), Instituto Nacional de Administración Pública (INAP), y en la Universidad Iberoamericana (UIA). Cursos de Economía de la Empresa, Microeconomía Avanzada, Organización Industrial, Política Monetaria y Economía Sectorial Aplicada. • Es colaborador de Dinero y Poder del Canal 11 y Foro TV.

15. Experiencia relevante

16. Gabriel Olivares Guillén • Originario de la Ciudad de México en 1957. Actuario de la Universidad Anáhuac (1979). Maestría en Economía en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM)(1982). • Cursos de especialización: “Análisis Económico y Política Financiera” (1985) Fondo Monetario Internacional ; “Banca y Crédito” (1982) Banco Inverlat; Análisis del Sistema Privado de Pensiones en Chile, Congreso Iberoamericano, Santiago, Chile (1991). • Veintitrés años de experiencia dentro del sector financiero (público y privado) en áreas de Finanzas; Planeación Económica, elaboración de estudios estadísticos y econométricos; desarrollo de productos financieros; y Administración de Riesgos y portafolios de Inversión. • Socio-Consultor de GEA, Grupo de Economistas y Asociados, S.C. desde 1992. • De 1982 a 1983 se desempeñó como Gerente de Estudios Económicos en Banco Inverlat (antes MultibancoComermex. De 1983-1987 fue Subdirector en la Dirección General de Planeación Hacendaria. De 1987 a 1988 fue subdirector de cambios del mercado interbancario, en Banco Inverlat y de 1988 a 1990 fue Director de la oficina en México de ABA Divisas, Casa de Cambio. De 1990 a 1994 fue Director de Sociedades de Inversión y de 1994 a 1997 fue Director de Promoción de Negocios de Abaco Casa de Bolsa. • Profesor de matemáticas, estadística, álgebra superior e instrumentos y programas de cálculo, en la Universidad Anáhuac (1975-1978) y en la UIA (1991-1993). • Profesor del Diplomado de Econometría y de Banca y Crédito (ITAM).

17. Cursos de capacitación sobre el Mercado de Valores y Sociedades de Inversión (1994-1997). • Cursos de capacitación sobre Mercado de Coberturas cambiarias (1987,1989) • Cursos de capacitación de Futuros sobre tasas de Interés y el Índice Nacional de Precios al Consumir (1994). • Formación académica y habilidades especificas: • Actuario con estudios de la maestría en Economía. • Especialista en el diseño y estimación de modelos econométricos y estadísticos. • Más de cinco años de experiencia en la evaluación del impacto económico y social de programas o políticas públicas que canalizan algún tipo de subsidio. De estos destacan, los realizados sobre los programas de capacitación, crédito y asistencia técnica que ofrecen los fideicomisos que integran FIRA, el Programa de Subsidio a la Prima del Seguro Agropecuario de Agroasemex, el Programa de Apoyos Directos al Campo (PROCAMPO) de SAGARPA, así como los denominados PAC, PIP, SICAT, PROBECAT, SAEMLI y SAEBE de la STPyS. (Véase contenido y alcances en el inciso B siguiente) • Experiencia profesional relevante en evaluación de impacto de políticas públicas y en aspectos relacionados con el presente estudio:

21. Elsy Alcalá Cortés Elsy Alcalá Cortés nació en Mérida, Yuc. en 1977. Cursó la Licenciatura en Economía en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (1996-2001). Entre 2005 y 2007 realizó la Maestría en Administración Pública y Desarrollo Internacional en la Universidad de Harvard. En 1999 trabajó como asesor financiero en el Corporativo Carson & Brasch. Al año siguiente, ingresó a la administración pública federal, donde se desempeño como analista en el área de Negociación de Tratados Internacionales (2000) y Jefe de Departamento en la Dirección de Coordinación Fiscal (2001) de la Secretaría de Hacienda y Crédito Público. En 2002 participó en un programa de voluntarios en el Sureste Asiático, donde trabajó principalmente en Vietnam. De septiembre de 2002 a junio de 2005, de regreso en México, colaboró en la Dirección General de Evaluación de Programas Sociales de la Secretaría de Desarrollo Social. Desde agosto de 2007, se desempeña como consultor del área económica de GEA Grupo de Economistas y Asociados. Elsy Alcalá obtuvo el 1° Lugar del Premio Banamex de Economía 2004, la Beca Bailleres de Excelencia Académica del ITAM, la Beca de Maestría “JointJapan /

22. Anexo 1. Metodología de componentes principales Para la definición del ranking de ciudades se propone utilizar una metodología que combine las características o atributos de las viviendas y la población de las ciudades seleccionadas en un índice global que mediría su ordenamiento de acuerdo con los requerimientos de ARA. La metodología comúnmente utilizada para estos efectos es la que se conoce como Método de Componentes Principales. A continuación se describe dicha metodología. El análisis de componentes principales es un método matemático que transforma un conjunto de variables (o indicadores) en uno nuevo donde, con un número menor de variables, se obtiene una interpretación más sencilla del fenómeno original. Para el cálculo de los componentes principales se puede utilizar la matriz de covarianzas o la matriz de correlaciones de las doce variables socioeconómicas propuestas. La primera se emplea cuando las variables originales tienen aproximadamente la misma varianza, de forma que el cálculo de los componentes se hace en términos de las variables originales. La segunda se emplea cuando las escalas de medición de las variables difieren o sus varianzas son notablemente distantes. En este último caso, los componentes principales se obtienen de las variables originales, una vez estandarizadas.

23. Por otra parte, por la forma de construir cada uno de los indicadores, es conveniente acotarlas al intervalo [0,100], esto es: cero cuando alguna ciudad registra un valor de cero que refiere el indicador y cien cuando cumpla totalmente con el indicador. Con el fin de eliminar los efectos de escala entre las variables, éstas se deben estandarizar mediante el promedio aritmético y la desviación estándar, de la siguiente manera: Donde: zij : es el indicador estandarizado j ( j = 1,...,n), de la unidad de observación i, lij : es el indicador j, de la unidad de análisis i, : es el promedio aritmético de los valores del indicador j, y dsj : es la desviación estándar insesgada del indicador socioeconómico j.  Estas nuevas variables tienen ciertas características que vale la pena recordar: el promedio aritmético (o media ) es igual a cero y la varianza, así como la desviación estándar, son iguales a uno, esto es:

24. Denotando las nuevas variables estandarizadas como vectores de n entradas, la técnica de componentes principales consiste en transformar el espacio de los vectores Z en uno nuevo, es decir, encontrar Yk, (k=1,..,m), tales que sean combinaciones lineales de las variables estandarizadas: En términos matriciales este sistema se puede expresar como:

25. En este caso Y es una matriz de n renglones y m columnas, y representa las nuevas variables transformadas, las cuales se conocen como componentes principales; Z es la matriz de datos estandarizados (nxm), y A la matriz de coeficientes que transforman el espacio definido por los valores Z en uno ortonormal. Adicionalmente las nuevas variables Yk deben: 1) No estar correlacionadas, es decir: cov(Yr,Yk)=0, para k r; 2) Se ordenan de tal manera que Y1 tenga la mayor varianza; de las restantes, Y2 deberá reflejar la mayor varianza restante; y así sucesivamente: var(Y1)>var(Y2)>...>var(Ym); y 3) Se eligen los coeficientes, de tal manera que cada vector esté normalizado: Para encontrar cada componente principal es necesario resolver cada una de las ecuaciones citadas en el sistema; ello equivale a encontrar los valores propios y vectores asociados a los mismos, a partir de la siguiente ecuación: o de forma análoga

26. Donde V es la matriz de covarianzas de los datos estandarizados (zij); I es la matriz identidad; k es uno de los valores propios asociados a la matriz V; y ak es el vector propio asociado a k. Estos diferentes valores se pueden ordenar de tal manera que: 1>2>...>q>0; para determinar de manera unívoca los vectores de coeficientes (o vectores propios) ak asociados a cada valor propio k y se deben imponer condiciones de ortonormalidad a estos vectores: Resolviendo el sistema con las restricciones impuestas se llega a encontrar los valores Yj (o componentes principales), los cuales tienen las siguientes propiedades:

27. Para la resolución de este planteamiento, se utilizará el paquete STATA versión 9.0. Este programa proporciona Componentes Principales no Estandarizados, por lo que se estimarán los coeficientes de ponderación: De esta manera, los índices estimados de las variables socioeconómicas de las ciudades de interés para ARA corresponderán a la Primera Componente Estandarizada de cada nivel de análisis, la cual es una combinación lineal de las variables estandarizadas, esto es: donde: Yi1 : es el valor de la unidad de análisis i en la primera componente principal estandarizada, cj : es el ponderador del indicador j para determinar la primera componente principal estandarizada, zij : es el indicador estandarizado j de la unidad de análisis i, e IMi : es el valor del índice estimado de la unidad de análisis i.

28. En síntesis, el análisis de componentes principales transforma un conjunto de variables correlacionadas en otro no correlacionado, en el cual se pueden ordenar los indicadores transformados, de forma tal que el primero explique tanta variabilidad de los datos como sea posible. Desde una perspectiva conceptual, y según se mencionó anteriormente, la tipología de las ciudades de interés para ARA es un fenómeno complejo y multidimensional que tiene múltiples formas de expresión. Desde un punto de vista programático y de instrumentación de una estrategia de expansión efectiva de ARA es necesario disponer de instrumentos analíticos que permitan sintetizar esta complejidad de orden conceptual en una medida resumen que posibilite ordenar y tipificar a las ciudades. La técnica de análisis de componentes principales permite recuperar tanto la multidimensionalidad conceptual de la tipología de ciudades, como la posibilidad, a través de la consideración de la primera componente, de tener un índice resumen del fenómeno para cada una de las modalidades bajo estudio.