La variación anual del Índice de Precios de Vivienda (IPV) en el segundo trimestre de 2023 aumenta una décima y se sitúa en el 3,6% según los datos del Instituto Nacional de Estadística (INE).  Por tipo de vivienda, la tasa anual de la vivienda nueva aumenta 1,7 puntos, hasta el 7,7%. Por su parte, la variación de la vivienda de segunda mano se sitúa en el 2,9%, una décima por debajo de la registrada el trimestre anterior. Este aumento generalizado rompe la tendencia a la baja mantenido los anteriores cuatro trimestres.

Distintas subidas según el tipo de vivienda

Por tipo de vivienda, los precios de la vivienda nueva suben un 1,7% entre el segundo y el primer trimestre. Por su parte, los precios de la vivienda de segunda mano aumentan un 2,2%.

Las comunidades autónomas presentan muchas diferencias

Los precios de la vivienda presentan tasas anuales positivas en el segundo trimestre de 2023 en todas las comunidades autónomas. Las mayores subidas de precios respecto al año anterior se producen en Comunidad Foral de Navarra, Cantabria, Andalucía y Canarias, con incrementos del 5,6%, 4,7%, 4,5% y 4,5%, respectivamente. Por su parte, Región de Murcia (1,4%), Extremadura (1,8%) y Castilla–La Mancha (2,0%), registran las menores subidas anuales.

Si tenemos en cuenta los datos del pasado trimestre, las comunidades autónomas de Extremadura, Castilla – La Mancha y Andalucía son las que muestran un mayor aumento en los precios de la vivienda, con incrementos del 3%, 2,9% y 2,7%, respectivamente. En el lado contrario de la tabla las tasas trimestrales más bajas se observaron en Canarias, Navarra y País Vasco, con aumentos de 1,1 puntos en las dos primeras y de 1,5 puntos en la última.

El IPV mide la evolución del precio de las viviendas libres

El Índice de Precios de Vivienda (IPV) tiene como principal objetivo medir la evolución del precio de compraventa de las viviendas libres adquiridas por los hogares en España, tanto vivienda nueva como de segunda mano, ajustando los cambios en la composición y calidad de las viviendas adquiridas en distintos periodos mediante un método que combina estratificación con un modelo de regresión.