As opiniões expressas nesse artigo não refletem, necessariamente, a opinião do Banco Central do Brasil.

The purpose of this paper is to evaluate the importance of financing residential real estate and income of households in the variation of housing prices in São Paulo. House prices have risen in an unprecedented way in the country, raising doubts about the sustainability of this increase. Some people say that this price increase is based on increasing the income level of the population, and yet, in a market historically repressed, but some argue that the fundamental cause has been the fast increase in loan approvals to finance the purchase and construction of housing units. Using linear regression analysis of time series of variables related to the construction industry, by the method of ordinary least squares (OLS), various statistical tests were performed to assess which would be those with greater explanatory power in relation to price increase measured by the index Fipe Zap- selling price of residential property in the city of Sao Paulo. The result has been reached which supports the two hypotheses, either that the increase in income and the increased release of funding have important influence on house prices. And yet, each isolated variable in a simple regression model, has less explanatory power than the integrated model by both and also for other variables related to the sector.

O propósito desse artigo é avaliar a importância do financiamento imobiliário residencial e da renda das famílias na variação dos preços dos imóveis residenciais no município de São Paulo. Os preços dos imóveis têm se elevado de maneira inédita no país, suscitando dúvidas sobre a sustentação dessa elevação. Há quem diga que esse incremento de preços é fundado no aumento do nível de renda da população, e ainda, num mercado historicamente reprimido, mas há quem defenda que a causa fundamental tem sido o acelerado aumento nas concessões de crédito para o financiamento de compra e construção de unidades habitacionais. Utilizando a técnica de regressão linear de séries temporais de variáveis ligadas ao setor da construção civil, por meio do método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), foram realizados diversos testes estatísticos para avaliar quais seriam aquelas com maior poder explicativo em relação ao aumento de preços medido pelo índice Fipe-Zap de preço de venda dos imóveis residenciais na cidade de São Paulo. O resultado ao qual se chegou sustenta as duas hipóteses, tanto de que o aumento de renda quanto o aumento na liberação de financiamentos possuem influência relevante nos preços dos imóveis. E ainda, que cada variável tomada isoladamente num modelo de regressão simples, possui menor poder explicativo que o modelo integrado por ambas e ainda por outras variáveis ligadas ao setor.