Caporale, Guglielmo MariaGil-Alana, Luis Alberiko2026-01-042026-01-042025-12Caporale, G M & Gil-Alana, L A 2025, 'Long-Run Trends and Cycles in US House Prices', Computational Economics, vol. 66, no. 6, pp. 5017-5031. https://doi.org/10.1007/s10614-025-10882-80927-7099https://hdl.handle.net/10641/6951Publisher Copyright: © The Author(s) 2025.Este artículo analiza los precios nominales de la vivienda en Estados Unidos con frecuencia anual durante el período comprendido entre 1927 y 2022 mediante un modelo de series temporales muy general. Este incluye tanto un componente determinista (lineal y no lineal) como un componente estocástico, permitiendo este último órdenes fraccionarios de integración tanto en las frecuencias de largo plazo como en las cíclicas. Los resultados son heterogéneos en función de la especificación del modelo y de si las series se han transformado logarítmicamente o no. En concreto, un modelo lineal parece ser más adecuado para los datos en logaritmos, mientras que uno no lineal parece ajustarse mejor a los datos originales. Además, el orden de integración en la frecuencia cero o de largo plazo es mucho más alto que en la cíclica. El primero se sitúa, de hecho, en torno a 1 en todas las especificaciones del modelo, lo que implica un alto grado de persistencia de este componente. Por último, el orden de integración de la estructura cíclica implica que los ciclos tienen una periodicidad de unos 8 años, aunque resulta casi insignificante en todos los casos. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]This paper analyses US nominal house prices at an annual frequency over the period from 1927 to 2022 by means of a very general time series model. This includes both a (linear and non-linear) deterministic and a stochastic component, with the latter allowing for fractional orders of integration at both the long-run and the cyclical frequencies. The results are heterogeneous depending on the model specification and on whether or not the series have been logged. Specifically, a linear model appears to be more appropriate for the logged data whilst a non-linear one appears to be a better fit for the original ones. Further, the order of integration at the zero or long-run frequency is much higher than at the cyclical one. The former is in fact around 1 in all specified models, which implies a high degree of persistence of this component. Finally, the order of integration of the cyclical structure implies that cycles have a periodicity of about 8 years, but it is almost insignificant in all cases.151780294enghttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/CyclesFractional integrationLong memoryPersistenceTrendsUS house pricesEconomics, Econometrics and Finance (miscellaneous)Computer Science ApplicationsYesyesjournal articleopen access10.1007/s10614-025-10882-8https://www.scopus.com/pages/publications/85217533657https://www.scopus.com/pages/publications/85217533657#tab=citedBy