Housing Models
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FONDO:
El siguiente modelo de simulación demuestra la relación entre la oferta, la demanda y los precios dentro del mundo valoración de nuevos productos generados en base al capital del conocimiento o productos de base tecnológica. He basado el modelo en una ciudad pequeña con una población de 100,000 residentes a partir de 2015.
EJE:
X-Axis
El X-Axis muestra el tiempo. Comienza en 2015 en el mes de octubre y continúa durante 36 años consecutivos.
Eje Y
Hay 2 ejes Y en este modelo. El lado izquierdo se relaciona con el precio, la demanda y el suministro, mientras que el lado derecho solo enumera la población.
Como se puede ver, esta ciudad tiene una población de 100,000 residentes hasta la fecha. La parte inferior del modelo muestra un bucle de población que produce una tasa de crecimiento exponencial del 2.5%. Esta ciudad dinámica y en crecimiento puebla aproximadamente a 240,000 residentes después de 36 años.
MODELO
El modelo consta de 2 carpetas llamadas: Compradores / Consumidores y Proveedores / Productores. Esta primera carpeta representa la 'Demanda'. Incluye una tasa de crecimiento de compradores, aumento y disminución de interés de los compradores, una demanda de precio y el precio de demanda. Las fórmulas forman un aumento exponencial de la demanda debido al rápido y continuo aumento de la población en este mercado. A medida que la población aumenta, también lo hace la demanda de los compradores.
La segunda carpeta transporta el suministro de nuevos productos de base tecnológica generados en centros de I+D . Incluye un bucle sofisticado de bienes inmuebles. La población que posee productos de base tecnológica en el mercado deciden vender o consumir el producto de base tecnológica . Esto se convierte en las productos de base tecnológica en venta. Estos nuevos productos de base tecnológica se venden y los nuevos productos vendidos vuelven a entrar al mercado y el ciclo continúa.
El suministro tiene una relación inversa con el precio. Cuando los precios bajan, los suministros bajan porque la demanda aumenta. Y cuando el precio sube, también lo hace el suministro. Esto representará el crecimiento de nuevas productos en el mercado.
PRECIO Nota: El precio se basa en las tarifas de alquiler mensual. El precio depende de muchas variables. Lo más importante es la oferta y la demanda. También incluye factores tales como las expectativas y el valor económico de la casa. He incluido un valor económico estable, 'bueno' para todos los hogares ya que esta ciudad ficticia se encuentra en un área estable y en crecimiento. El precio fluctúa durante toda la simulación, sin embargo, también sube de precio. Con el paso de los años, las casas siguen subiendo de precio mientras fluctúan regularmente. Por ejemplo, en 2018 (3 años después), el precio máximo para una casa fue: $ 4254.7 y el precio mínimo fue de $ 852.98. Por otro lado, en octubre de 2051 (36 años después), el precio máximo fue: $ 14906 y el precio mínimo fue de $ 7661. (Esto se basa en los siguientes datos: Casas en Venta: 500, productos nuevos de base tecnológica que han vendido: 100, Casas en el Mercado: 730).
Real Estate Market Modeling diagram
This diagram implies the simple supply and demand concept to show the relationship of different roles in the real estate market and how they affect the price of houses, buyers and sellers.
The motivations are based on the concept, when the houses’ price goes down (demand goes down) there will be more people interested in buy a new house (supply goes up).
The simulation will show the range within 36 months as units. It demonstrates the comparison of price, houses buyers and Houses for sale.
Real Estate Market Modeling diagram
This diagram implies the simple supply and demand concept to show the relationship of different roles in the real estate market and how they affect the price of houses, buyers and sellers.
The motivations are based on the concept, when the houses’ price goes down (demand goes down) there will be more people interested in buy a new house (supply goes up).
The simulation will show the range within 36 months as units. It demonstrates the comparison of price, houses buyers and Houses for sale.
Miguel's Model of the Real Estate Market and Price Elasticity
This model represents the real-estate market, and the processes and variables in play which influence thatfocus on the effects of Price on the Elasticity of Supply and Demand.
The law of supply and demand states that when there is a high demand for a good or service. The price of the good or service rises. If there is a large supply of good or service but not enough demand for the good or service, the price falls.
The price elasticity of supply is used to see how sensitive
the supply of a good is to a price change. The higher the price elasticity the
higher the sensitivity to price change. A Low price elasticity implies that
changes in price have little influence on supply.
The price elasticity of Demand is used to see how sensitive the demand for a good is to a price change. The higher the price elasticity, the more sensitive to price changes. A Low price elasticity implies that changes in price have little influence on demand.
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Important Variables and Stocks Involved
Old Quantity of Supply
%Change in Quantity Supply
HousesforSale
Old Quantity of Demand
%Change in Quantity Demand
WantingToBuy
Price Elasticity of Supply
Price Elasticity of Demand
%Change in Price
Old Price
New Price
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Within this model to calculate the price elasticity of supply, the percentage change is first calculated using the Old quantity and New quantity (HousesForSale).
This percentage change is then divided by the percentage change of the Old Price and New Price to obtain the Price Elasticity of Supply.
Similarly to calculate the price elasticity of demand, the percentage change is calculated using the Old quantity of demand and New quantity of demand (WantingToBuy).
This percentage change is then divided by the percentage change in price to obtain the Price Elasticity of Demand.
With the slider variables that can be changed are the Old Price and New price which affect the percentage change in price.
The percentage change in price then affects the Price Elasticity of Supply and Demand as it is used in conjunction with the %Change in quantity of Supply and Demand to obtain a value.
If we set the settings and simulate to:
Old Price = 500('000)
New Price = 250('000)
Old Quantity of Supply = 100
HousesforSale (New Quantity of Supply) = 50
Old Quantity of Demand = 10
WantingToBuy (New Quantity of Demand) = 5
We can see that the Demand is a lot higher because the the houses are half the price than the old price.
If we use these settings:
Old Price = 250('000)
New Price = 500('000)
Old Quantity of Supply = 50
HousesforSale (New Quantity of Supply) = 25
Old Quantity of Demand = 25
WantingToBuy (New Quantity of Demand) = 10
We can see that the supply is a lot higher than demand as the new price is twice the amount of the old price.
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With the sliders, these values can be adjusted to see the affect on the Price Elasticity of Supply and Demand.
This Model should have included its effect on the price however, was not added due to problems finding the right equation.
