Análisis estadístico del impacto de la superficie, el frente y el fondo sobre el valor unitario de la tierra urbana.

Autores/as

  • Federico Monzani Estudio Territorial Inmobiliario, PNUD y Ministerio de Finanzas de la Provincia de Córdoba
  • Juan Pablo Carranza Secretaría de Investigación, Universidad Siglo 21. Estudio Territorial Inmobiliario, PNUD y Ministerio de Finanzas de la Provincia de Córdoba
  • Mario Andrés Piumetto Centro de Estudios Territoriales de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, Universidad Nacional de Córdoba
  • Micael Jeremías Salomón Estudio Territorial Inmobiliario, PNUD y Ministerio de Finanzas de la Provincia de Córdoba.
  • Renzo Enrique Polo Estudio Territorial Inmobiliario, PNUD y Ministerio de Finanzas de la Provincia de Córdoba.
  • Mariano Augusto Córdoba CONICET, Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba.
  • María Virginia Monayar CONICET, Instituto de Vivienda y Hábitat, Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño, Universidad Nacional de Córdoba.

Palabras clave:

Tasación de terrenos, Valuaciones masivas, Valor de la tierra, Mercado inmobiliario.

Resumen

El presente artículo tiene por objetivo estudiar la relación entre el tamaño y medida de los terrenos, en particular de la superficie,
el frente y el fondo, y el valor por metro cuadrado de la tierra urbana. Se parte de las ideas y estudios propuestos por Fitte y Cervini (1939) ampliamente difundidos en la tasación de inmuebles urbanos y cuyos resultados se plasman en coeficientes que se aplican a la valuación de los inmuebles en el ámbito urbano.

Se aplican diferentes técnicas econométricas, en las que el valor untario de la tierra es una función del frente, el fondo o la superficie de cada lote, entre otras variables independientes. Se parte de la utilización de técnicas relativamente simples, hasta abarcar desarrollos más recientes como econometría espacial.

Se utilizan datos del mercado inmobiliario y otras variables geográficas construidas mediante análisis espaciales en base a datos abiertos construidos y relevados en el “Estudio Territorial Inmobiliario de la Provincia de Córdoba”. Replicando el desarrollo de Fitte y Cervini (1939), con datos de mercado actuales, se arriba a conclusiones similares a las obtenidas por estos autores. Al considerar sólo el efecto de la superficie en el valor unitario de la tierra, y aplicando técnicas de econometría espacial para eliminar sesgos de auto-correlación espacial, se arriba a una estructura de coeficientes de superficie que van desde 1,2 para lotes pequeños hasta 0.9 para lotes cercanos a los 1500 metros cuadrados.

Citas

Angel, S., Parent, J., y Civco, D. (2010). The Fragmentation of Urban Footprints: Global Evidence of Sprawl, 1990-2000. Lincoln Institute of Land Policy, Boston.

Anselin, L. (1988). “Lagrange Multiplier Test Diagnostics for Spatial Dependence and Spatial Heterogeneity”. Geographical Analyisis, 20(1):1–17.

Anselin, L. (1995). “Local indicators of spatial association – LISA”.Geographical Analyisis, 27(1):93–115.

Anselin, L. (2001). “Spatial Econometrics”, pp. 691–710. En: A Companion to Theoretical Econometrics. Blackwell Publishing Ltd, .

Deng, C. y Wu, C. (2012). “BCI: A biophysical composition index for remote sensing of urban environments”. Remote Sensing of Environment, 127(1):247–259.

Elhorst, J. P. (2010). “Applied spatial econometrics: raising the bar”. Spatial Economic Analysis, 5(1):9–28.

Eurostat, I. (2018). Handbook of Spatial Analysis. Institut national de la statistique et des études économiques, Montrouge, Francia.

Fitte, R. E. y Cervini, A. C. (1939). Antecedentes para el estudio de normas para tasaciones urbanas en Capital Federal. Talleres del Banco Hipotecario Nacional, Buenos Aires, Argentina.

Kawamura, M., Jayamana, S., y Tsujiko, Y. (1996). “Relations between social and enviromental conditions in Colombo Sri Lanka and the Urban Index estimated by stellite remote sensing data”. Interntaional Archieve of Photogrametry and Remote Sensing, 31(7):321–326.

Pellice, R. H. (2012). Valuación de inmuebles. Editorial de la Universidad de San Juan, San Juan, Argentina.

Ridd, M. (1995). “Exploring a V-I-S (vegetation impervious surface soil) Model for Urban Ecosystem Analysis through Remote Sensing: Comparative Anatomy for Cities”. Interntaional Journal of Remote Sensing, 16:2165–2185.

Sapra, S. (2005). “A regression error specification test (RESET) for generalized linear models”. Economics Bulletin, 3(1):1–6.

Tobler, W. R. (1970). “A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region”. Economic Geography, 46:234–240.

Zha, Y., Gao, J., y Ni, S. (2003). “Use of Normalized Difference Built-Up Index in Automatically Mapping Urban Areas from TM Imaginery”. Interntaional Journal of Remote Sensing, 24:583–594.

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Publicado

2020-04-30

Cómo citar

Monzani, F., Carranza, J. P., Piumetto, M. A., Salomón, M. J., Polo, R. E., Córdoba, M. A., & Monayar, M. V. (2020). Análisis estadístico del impacto de la superficie, el frente y el fondo sobre el valor unitario de la tierra urbana. Revista De La Facultad De Ciencias Exactas, Físicas Y Naturales, 7(1), 41–51. Recuperado a partir de https://revistas.unc.edu.ar/index.php/FCEFyN/article/view/24388

Número

Sección

Ingeniería y Tecnología