La vivienda, una mirada a Europa y a España

16/12/25

Intro

Vamos a utilizar datos de:

• Eurostat

• La OECD

• El INE

*los paquetes han sido cargados en un chunk de codigo que no se ve gracias a “include: false”.

En Europa donde sube y donde no sube el precio del alquiler

• Tabla 1 (mal)
• Tabla 2 (bien)
• Código correcto

Tabla 1: Incremento del precio del alquiler en los 6 países que más ha crecido
TOP 6
unit	coicop	paises	año	values
Annual average index	Actual rentals for housing	Hungary	2024	187.10
Annual average index	Actual rentals for housing	Lithuania	2024	173.73
Annual average index	Actual rentals for housing	Slovenia	2024	170.51
Annual average index	Actual rentals for housing	Poland	2024	166.40
Annual average index	Actual rentals for housing	Ireland	2024	166.10
Annual average index	Actual rentals for housing	Iceland	2024	159.84
Eurostat 2025

Al pasar una tabla de un archivo html a formato slides es necesario realizar ajustes de tamaño de la tabla y el texto que ahi dentro de esta para que se vea bien.

Tabla 2: Incremento del precio del alquiler en los 6 países que menos ha crecido
NONTOP 6
unit	coicop	paises	año	values
Annual average index	Actual rentals for housing	Greece	2024	102.92
Annual average index	Actual rentals for housing	France	2024	107.23
Annual average index	Actual rentals for housing	Italy	2024	108.40
Annual average index	Actual rentals for housing	Switzerland	2024	110.81
Annual average index	Actual rentals for housing	Spain	2024	110.93
Annual average index	Actual rentals for housing	Luxembourg	2024	112.80
Eurostat 2025

#Nontop (Los 6 que menos han crecido desde 2015 hasta 2024)
df_alquileres_nontop_6_2024 <- df_alquileres_index %>%
                                filter(año == 2024) %>%
                                slice_min(values, n=6)

tabla_df_alquileres_nontop_6_2024 <- df_alquileres_nontop_6_2024 %>%
                                gt() %>% 
                                gt_theme_excel() %>% 
                                tab_header(title = "Tabla 2: Incremento del precio del alquiler\nen los 6 países que menos ha crecido",
                                           subtitle = "NONTOP 6") %>% 
                                tab_footnote(footnote = "Eurostat 2025") %>%
                                  tab_options(table.width = pct(100), table.font.size = "18pt", heading.title.font.size = "30pt", data_row.padding = "8px") 

tabla_df_alquileres_nontop_6_2024

Grafico y conclusiones

• Vemos claramente como el año base es 2015.

• Japón (linea azul) no tiene apenas incremento en el precio de la vivienda.

• Estados Unidos (rosa), en cambio, lidera la carrera.

Grafico y conclusiones (con tabset)

• Grafico
• Código

url_ocde <- "https://sdmx.oecd.org/public/rest/data/OECD.SDD.TPS,DSD_PRICES@DF_PRICES_ALL,1.0/CAN+AUS+BEL+FRA+DEU+ITA+JPN+NLD+ESP+CHE+SWE+GBR+USA+OECD+EU27_2020.A.N.CPI.IX.CP041.N.?startPeriod=1996&endPeriod=2024&dimensionAtObservation=AllDimensions&format=csvfilewithlabels"

#Creamos el archivo y descargamos los datos
dir.create("datos")

ruta_ocde <- "./datos/alquileres_ocde.csv"

curl::curl_download(url_ocde, ruta_ocde) 

alquileres_ocde <- read_csv(ruta_ocde)

#Filtramos los datos
alquileres_ocde <- alquileres_ocde %>%
                   select(Measure, BASE_PER, EXPENDITURE, Expenditure,                                         `Reference area`, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
                   mutate(año = TIME_PERIOD,
                          values = OBS_VALUE,
                          país = `Reference area`)
  
#Creamos el gráfico 
gráfico <- ggplot(alquileres_ocde, aes(x = año, y = values, color = país)) +
            geom_line(size = 1.4) +
            labs(title = "Gráfico 7: Incremento del precio del alquiler (Base 2015) G-12", 
                  x = "Año", y = "Porcentaje (Base 2015)",
                 caption = "Fuente: OCDE 2025") +
            scale_x_continuous(breaks = seq(1996, 2024, by = 2)) +
            scale_y_continuous(breaks = seq(50, 150, by = 12.5),
                               limits = c(50, 150),
                               expand = c(0, 0)) +
            theme_stata() +
            theme(legend.position = "none",
                  axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5),
                  axis.text.y = element_text(angle = 0)) +
            geom_text(aes(label = país))
  
#Animámos el gráfico
gráfico_animado <- gráfico + transition_reveal(año)+
  enter_fade() + 
  exit_fade()

gráfico_animado

• Vemos claramente como el año base es 2015.

• Japón (linea azul) no tiene apenas incremento en el precio de la vivienda.

• Estados Unidos (rosa), en cambio, lidera la carrera.

Mapa dinámico