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En el mercado de centros comerciales, el valor de un portafolio puede aumentar con el tiempo, pero la brecha de valor entre sus activos más y menos valiosos tiende a reducirse con el paso de los años. Eso es precisamente lo que ocurrió con los 18 centros comerciales adquiridos en México por FIBRA Shop entre 2013 y 2024.
En conjunto, el valor real de su portafolio aumentó poco más de 11% entre la adquisición de los activos y el segundo trimestre de 2026. Sin embargo, detrás de ese resultado coexistieron diferencias importantes: algunos centros comerciales aumentaron su valor real en más de 140%, mientras otros perdieron más de 60%. La pregunta es qué explica esas diferencias y qué significan para quienes invierten en centros comerciales.
Al respecto, un análisis de SiiLA muestra que ni el tiempo —normalmente asociado con la maduración de un activo y la consolidación de su entorno— ni el tamaño del centro comercial —que suele relacionarse con mayores economías de escala y capacidad de generación de ingresos— explican estadísticamente las diferencias observadas en la evolución real de su valor. La única variable que mostró una asociación consistente fue la valuación inicial por metro cuadrado¹.
Los resultados muestran que un aumento de 1% en la valuación real de adquisición por metro cuadrado se asocia, en promedio, con un aumento cercano a 0.5% en la valuación actual por metro cuadrado². En otras palabras, dentro del portafolio analizado, los centros comerciales adquiridos a mayores valuaciones conservaron parte de esa prima, aunque en una magnitud considerablemente menor a la observada al momento de su adquisición.
En términos de inversión, ello sugiere que una parte del valor futuro de un centro comercial podría estar incorporada en el precio pagado al momento de su adquisición, mientras otra respondería a factores que ese precio inicial no alcanza a reflejar. El resultado no implica que los activos adquiridos a mayores valuaciones pierdan valor ni que los adquiridos a menores valuaciones generen sistemáticamente mayores rendimientos. Lo que muestra es que las diferencias iniciales de valuación tienden a preservarse solo parcialmente.
Qué explica ese comportamiento es una pregunta distinta. Los datos permiten identificar el fenómeno, pero no establecer su causa. Sin embargo, existen al menos cuatro hipótesis económicas compatibles con la evidencia.
La primera —y quizá la más consistente con los resultados del análisis— es que el mercado ya hubiera incorporado una parte importante del crecimiento esperado en el precio pagado por los activos adquiridos a mayores valuaciones. En ese caso, una valuación más elevada reflejaría no solo las características actuales del activo, sino también expectativas sobre su desempeño futuro. Si esas expectativas ya estaban incorporadas en el precio de adquisición, el margen para seguir incrementando su valor tendería naturalmente a ser menor.
Una segunda explicación es que los activos adquiridos a menores valuaciones contaran con mayor margen para incrementar ocupación, rentas o calidad comercial mediante renovaciones, reposicionamientos o cambios en la mezcla de inquilinos. Si ello ocurrió, parte de la diferencia inicial entre activos tendería naturalmente a reducirse.
Una tercera hipótesis es que el mercado inmobiliario tienda a moderar diferencias extremas de valuación conforme incorpora nueva información sobre el desempeño de los activos, un comportamiento compatible con procesos de convergencia documentados en otros mercados.
Finalmente, cambios en los cap rates o en las condiciones de financiamiento también podrían contribuir a este comportamiento. Sin embargo, evaluar esa posibilidad requeriría información adicional que no forma parte del presente análisis.
Las hipótesis anteriores, o una combinación de ellas, trascienden el caso particular de FIBRA Shop e invitan a considerar que las condiciones bajo las que un activo ingresa a un portafolio parecen definir parte de su desempeño posterior, aunque no explicarlo por completo. Desde esa perspectiva, cuando grandes administradores de portafolios —como los FIBRAs— modifican la composición de sus activos, la pregunta relevante no es únicamente qué compran o qué venden, sino también a qué valuación lo hacen. Esa valuación no sólo determina el costo de entrada; además, puede acotar parte del margen de creación de valor que el activo conservará en los años siguientes.
Para saber más del mercado de retail en México, visita SiiLA Market Analytics o escríbenos a contacto@siila.com.mx.
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¹ El análisis considera los 18 centros comerciales de FIBRA Shop con una fecha única de adquisición. Los valores de compra se actualizaron a pesos constantes de junio de 2026 mediante el INPC del INEGI y se compararon con las valuaciones reportadas al 2T 2026. Se evaluó la relación entre la evolución del valor de los activos y su antigüedad en portafolio, el área bruta rentable (ABR) y la valuación real inicial por metro cuadrado mediante correlaciones y modelos de regresión con errores estándar robustos (HC3), complementados con regresiones robustas, bootstrap (5,000 remuestreos), especificaciones no lineales, análisis de observaciones influyentes y pruebas de sensibilidad. La antigüedad (Pearson p=0.84; Spearman p=0.76; regresión p=0.91) y el tamaño del activo (p=0.41) no mostraron asociaciones estadísticamente significativas. Asimismo, una prueba de permutación indicó que la relación entre el precio de adquisición y el múltiplo de creación de valor respondía principalmente a una identidad matemática, por lo que el análisis económico se concentró en la relación entre la valuación real de adquisición y la valuación al 2T 2026, ambas expresadas por metro cuadrado.
² La elasticidad se estimó mediante un modelo log-lineal entre la valuación real de adquisición y la valuación al 2T 2026, ambas expresadas por metro cuadrado. La estimación fue de β=0.49 (p=0.013) y de β=0.55 (p=0.005) al controlar simultáneamente por antigüedad en portafolio y área bruta rentable (ABR). En ambos casos se rechazó la hipótesis nula H₀: β=1 (p<0.05), lo que indica que las diferencias iniciales de valuación no se reflejan íntegramente en la valuación observada al 2T 2026. La estabilidad de la estimación se corroboró mediante errores estándar robustos (HC3), regresiones robustas, bootstrap con 5,000 remuestreos, análisis de observaciones influyentes, especificaciones no lineales y pruebas de sensibilidad.











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